WO2019216741A1 - V2x 통신 장치 및 그의 v2x 메시지의 송수신 방법 - Google Patents

V2x 통신 장치 및 그의 v2x 메시지의 송수신 방법 Download PDF

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WO2019216741A1
WO2019216741A1 PCT/KR2019/005757 KR2019005757W WO2019216741A1 WO 2019216741 A1 WO2019216741 A1 WO 2019216741A1 KR 2019005757 W KR2019005757 W KR 2019005757W WO 2019216741 A1 WO2019216741 A1 WO 2019216741A1
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vehicle
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PCT/KR2019/005757
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양승률
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엘지전자 주식회사
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    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
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    • G08G1/096766—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission
    • G08G1/096775—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission where the origin of the information is a central station
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    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
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    • G—PHYSICS
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    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
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    • G08G1/164—Centralised systems, e.g. external to vehicles
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    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle

Definitions

  • the present invention relates to a V2X communication device and a V2X message transmission and reception method thereof, and more particularly, to a method of transmitting and receiving a message for managing driving between vehicles through driving information of a vehicle.
  • V2X Vehicle to Everything
  • Various services can be provided through V2X communication.
  • services related to automatic and connected driving may be provided with the goal of improving traffic safety and mobility.
  • One such service is the CACC service, which is a technology that forms CACC pairs or CACC strings and keeps safety time gaps between vehicles to a minimum for improved traffic efficiency and reduced fuel consumption.
  • V2X technology can provide simple alerting services, but has limitations in providing more sophisticated management services. Dangerous situations and momentary warning signs can reduce the risk of collisions, but they are not the ultimate solution because they do not help you avoid facing dangerous situations and moments.
  • the alert service no longer tells the driver and / or the vehicle what to do at the moment of receiving the alert signal.
  • a method for managing vehicle driving using V2X (Vehicle to everything) communication in a method performed in a reporting vehicle, the method performed by a terminal, the coordinator (coordinator) Generating a driving message for reporting maneuver information of a reporting vehicle, wherein the driving message includes the menur information related to an expected expected driving after a current time of the vehicle; And receiving a management message including vehicle driving management information for managing the driving operation of the reporting vehicle based on the menu server information in response to the driving message.
  • V2X Vehicle to everything
  • the menu server information includes at least one of specific information, geographic information, time information, or dynamic information related to expected driving of the vehicle.
  • the specific information, the geographic information, the time information and the dynamics information are collected through a menu server collection function of a menu management application entity or facility entity.
  • the present invention may further include updating the menu server information based on the vehicle driving management information.
  • the present invention may further include performing a specific driving operation related to the driving of the vehicle according to the driving management information.
  • the menu server information includes a menu server type indicating the type of the expected driving of the reporting vehicle, and driving information related to the driving according to the menu server type.
  • the driving management information includes instruction information indicating the permission or rejection of the operation of the reporting vehicle according to the menu server information.
  • the vehicle driving management information may include a menu server type indicating a driving type of each vehicle for optimal driving of a plurality of vehicles managed by the coordinator, and driving information related to driving according to the menu server type. Include.
  • RF module radio frequency module
  • processor that is functionally connected to the RF module, wherein the processor generates a driving message for reporting menuer information of the reporting vehicle to a coordinator vehicle, wherein the driving message is Vehicle menu management information for managing the driving operation of the reporting vehicle based on the menu server information in response to the driving message; It provides a vehicle characterized in that for receiving a management message comprising.
  • the present invention by providing a warning service to other adjacent vehicles in advance according to the expected driving information of the vehicle, there is an effect that it is possible to reduce the situation in which accidents between vehicles.
  • the coordinator vehicle acquires the expected driving information of the vehicles and transmits control information for optimal driving of the vehicles to adjacent vehicles to control the driving between the vehicles, thereby efficiently driving the vehicles.
  • FIG 1 illustrates an intelligent transport system (ITS) according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 shows a V2X transmission and reception system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 shows a configuration of a V2X system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 shows a packet structure of a network / transport layer according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 shows a configuration of a V2X system according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 illustrates a configuration of a V2X system of a vehicle transmitting driving information according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 illustrates a configuration of a V2X system of a coordinator according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of a method for transmitting driving information by a reporting vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating still another example of a method for transmitting driving information by a reporting vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of a method for transmitting optimal driving information for controlling the driving of vehicles by a coordinator according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • 11 is a flowchart illustrating still another example of a method for the coordinator to transmit optimal driving information for controlling driving of vehicles according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of a method for driving in accordance with optimal driving information transmitted from a coordinator of a reporting vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating still another example of a method of driving according to optimal driving information transmitted from a coordinator of a reporting vehicle according to an exemplary embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a road driving method of a vehicle through menur information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating another example of a road driving method of a vehicle through menur information according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating still another example of menur information for driving a road of a vehicle according to an exemplary embodiment of the present disclosure.
  • 17 is a diagram illustrating an example of a method for configuring two-dimensional or three-dimensional menu server information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a method for configuring menur information according to a curved road according to one embodiment of the present invention.
  • 19 is a diagram illustrating an example of a method for a coordinator to control driving of a vehicle according to a state of a vehicle according to an embodiment of the present disclosure.
  • 20 is a diagram illustrating an example of a method for controlling a vehicle according to a driving skill of a vehicle according to an embodiment of the present disclosure.
  • 21 is a diagram illustrating an example of a method for controlling a driving operation of a vehicle according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 22 is a diagram illustrating still another example of a method for controlling a driving operation of a vehicle according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating still another example of a method for controlling a driving operation of a vehicle according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 24 illustrates a V2X communication device according to an embodiment of the present invention.
  • 25 is a view illustrating an example of a method for transmitting a message for vehicle driving management according to an embodiment of the present invention.
  • 26 illustrates an AI device 100 according to an embodiment of the present invention.
  • FIG 27 illustrates an AI server 200 according to an embodiment of the present invention.
  • the present invention relates to a V2X communication device, and the V2X communication device may be included in an intelligent transport system (ITS) system to perform all or some functions of the ITS system.
  • the V2X communication device can communicate with vehicles and vehicles, vehicles and infrastructure, vehicles and bicycles, and mobile devices.
  • the V2X communication device may be abbreviated as a V2X device.
  • the V2X device may correspond to an onboard unit (OBU) of the vehicle or may be included in the OBU.
  • OBU On Board Equipment
  • OBU On Board Equipment
  • the V2X device may correspond to a road side unit (RSU) of the infrastructure or may be included in the RSU.
  • the RSU may be referred to as RoadSide Equipment (RSE).
  • the V2X communication device may correspond to or be included in an ITS station. Any OBU, RSU, mobile equipment, etc. that perform V2X communication may all be referred to as ITS stations or V2X communication devices.
  • FIG 1 illustrates an intelligent transport system (ITS) according to an embodiment of the present invention.
  • Intelligent transportation system provides efficient and safe transportation services by applying information and communication technology such as electronic control and communication devices to transportation facilities such as cars, buses and trains, and traffic facilities installed around roads such as traffic lights and billboards. Means to provide a system.
  • Information and communication technology such as electronic control and communication devices
  • transportation facilities such as cars, buses and trains, and traffic facilities installed around roads such as traffic lights and billboards.
  • V2X Vehicle to everything
  • V2X communication technology refers to a communication technology between a vehicle and a vehicle or a vehicle and a peripheral device.
  • Vehicles supporting V2X communication are equipped with OBUs, which include dedicated short-range communication (DSRC) communication modems.
  • Infrastructure that includes a V2X module installed around a road, such as a traffic light, may be referred to as an RSU.
  • VRU Vehicleable Road Users
  • the VRU may be capable of V2X communication.
  • V2V Vehicle to Vehicle
  • V2I Vehicle to Infra-structure
  • V2O communication between the vehicle and the traffic weak
  • I2O communication between the infrastructure and the traffic weak
  • FIG. 2 shows a V2X transmission and reception system according to an embodiment of the present invention.
  • the V2X transmission and reception system is classified according to the role of transmitting and receiving data between the V2X transmitter 2100 and the V2X receiver 2200, and there is no configuration difference between the devices.
  • the V2X transmitter 2100 and the V2X receiver 2200 both correspond to V2X communication devices.
  • the V2X transmitter 2100 includes a Global Navigation Satellite System (GNSS Receiver) 2110, a DSRC Radio 2120, a DSRC device processor 2130, and an Application Electronic Control Unit (ECU).
  • GNSS Receiver Global Navigation Satellite System
  • DSRC Radio 2120 a DSRC Radio 2120
  • DSRC device processor 2130 a DSRC device processor 2130
  • ECU Application Electronic Control Unit
  • the ECU 2140 includes a sensor 2150 and a human interface 2160.
  • the DSRC radio 2120 may perform communication based on a wireless local area network (WLAN) -based IEEE 802.11 standard and / or a wireless access in vehicular environment (WAVE) standard of the Society of Automotive Engineers (SAE). Can be.
  • the DSRC radio 2120 may perform operations of the physical layer and the MAC layer.
  • the DSRC device processor 2130 may decode the message received by the DSRC radio 2120 or decode the message to be transmitted.
  • the GNSS receiver 2110 processes the GNSS and may acquire location information and time information.
  • the GNSS receiver 2110 may be a Global Positioning System (GPS) device.
  • GPS Global Positioning System
  • the application ECU 2140 may be a microprocessor for providing a specific application service.
  • the application ECU may generate an action / message based on sensor information and user input to provide a service, and send and receive messages using a DSRC device processor.
  • the sensor 2150 may acquire vehicle state and ambient sensor information.
  • the human interface 2160 may receive a user input or display / provide a message through an interface such as an input button or a monitor.
  • the V2X receiver 2200 may include a Global Navigation Satellite System (GNSS Receiver) 2210, a DSRC Radio 2220, a DSRC device processor 2230, and an Application Electronic Control Unit (ECU). ECU 2240, Sensor 2250, and Human Interface 2260. The above description of the configuration of the V2X transmitter 2100 is applied to the configuration 2200 of the V2X receiver.
  • GNSS Receiver Global Navigation Satellite System
  • DSRC Radio 2220 a DSRC Radio 2220
  • ECU Application Electronic Control Unit
  • Sensor 2250 Sensor 2250
  • Human Interface 2260 Human Interface
  • the DSRC radio and the DSRC device processor correspond to one embodiment of a communication unit.
  • the communication unit may communicate based on cellular communication technology such as 3GPP, Long Term Evolution (LTE).
  • FIG. 3 shows a configuration of a V2X system according to an embodiment of the present invention.
  • the V2X system of FIG. 3 may correspond to the ITS station reference architecture as defined in ISO 21217 / EN302 665.
  • 3 shows an example of an ITS station in which the ITS station is based on a reference architecture.
  • 3 illustrates a hierarchical architecture for end-to-end communication.
  • the message is transmitted through each layer down one layer in the transmitting vehicle / ITS system, and the message is transmitted to the upper layer one layer up in the receiving vehicle / ITS system. Description of each layer is as follows.
  • the application layer may implement and support various use cases.
  • the application may provide road safety, efficient traffic information, and other application information.
  • the application layer can classify and define ITS applications and provide services to end vehicles / users / infrastructures through lower layers.
  • the application can be defined / applied by use-case, or the use-case can be grouped such as road-safety, traffic efficiency, local service, infotainment and defined / applied It may be.
  • application classification, use-case, etc. may be updated when new application scenarios occur.
  • Layer management can manage and service information related to the operation and security of the application layer. Information and services are communicated and shared in both directions through the interface between management entity and application layer (MAMA) and the interface between security entity and ITS-S applications (SA) or Service Access Points (eg MA-SAP, SA-SAP). Can be.
  • MAMA management entity and application layer
  • SA security entity and ITS-S applications
  • SA-SAP Service Access Points
  • the request from the application layer to the facility layer or the transfer of information from the facility layer to the application layer may be performed through an interface between facilities layer and ITS-S applications (FA) (
  • the facility layer can support the effective realization of the various uses defined in the application layer.
  • the facility layer may perform application support, information support, and session / communication support.
  • the facility layer may natively support the top three layers of the OSI model: session layer, presentation layer, and application layer.
  • the facility layer may additionally provide advanced facilities such as application support, information support, and session / communication support for the ITS system.
  • a facility refers to a component that provides functionality, information, and data.
  • the facility may be classified into a common facility and a domain facility.
  • Common facilities can provide the basic set of applications of ITS and the core services or functions required to operate the ITS station. For example, time management, position management, service management, and the like may be provided.
  • Domain facilities may provide special services or functions to a basic set of applications of one or more ITS.
  • the domain facility may provide decentralized notification messages (DENM) management for Road Hazard Warning applications (RHW).
  • DENM decentralized notification messages
  • RHW Road Hazard Warning applications
  • the network / transport layer can form a network for vehicle communication between homogeneous / heterogenous networks by using various transport protocols and network protocols.
  • the network / transport layer may provide Internet access and routing using Internet protocols such as TCP / UDP + IPv6.
  • the network / transport layer may configure a vehicle network using a geographical position based protocol such as BTP / GeoNetworking.
  • the transport layer corresponds to a connection layer between services provided by upper layers (session layer, presentation layer, application layer) and lower layers (network layer, data link layer, physical layer).
  • the transport layer manages the data sent by the user to arrive at the destination exactly.
  • the transport layer may serve to divide data into packets of a size suitable for transmission for efficient data transmission.
  • the transport layer may serve to reassemble the received packets into the original file.
  • the transport protocol may be TCP / UDP, and a transport protocol for ITS such as VTS may be used.
  • the network layer can assign logical addresses and determine packet forwarding paths.
  • the network layer may receive a packet generated at the transport layer and add a network header including a logical address of a destination.
  • packet path design unicast / broadcast between vehicles, between vehicles and fixed stations, and between fixed stations may be considered.
  • protocols such as geo-networking, IPv6 networking with movility support, IPv6 over geo-networking, and the like may be considered.
  • the access layer may transmit a message / data received from a higher layer through a physical channel.
  • the access layer may include 2G including an IEEE 802.11 and / or 802.11p standard based communication technology, ITS-G5 wireless communication technology based on the physical transmission technology of the IEEE 802.11 and / or 802.11p standard, and satellite / wideband wireless mobile communication. It can perform / support data communication based on / 3G / 4G (LTE) / 5G wireless cellular communication technology, broadband terrestrial digital broadcasting technology such as DVB-T / T2 / ATSC, GPS technology, IEEE 1609 WAVE technology.
  • LTE Long Term Evolution
  • 5G wireless cellular communication technology broadband terrestrial digital broadcasting technology
  • DVB-T / T2 / ATSC GPS technology
  • IEEE 1609 WAVE technology IEEE 1609 WAVE technology.
  • ITS systems for vehicle communication and networking can be organically designed in consideration of various connection technologies, network protocols, and communication interfaces to provide a variety of use-cases.
  • the role and function of each layer may be augmented or augmented.
  • FIG. 4 shows a packet structure of a network / transport layer according to an embodiment of the present invention.
  • the transport layer may generate a BTP packet, and the network layer may generate a geo-networking packet.
  • the geonetworking packet may correspond to data of a logical link control (LLC) packet and may be included in the LLC packet.
  • Geo-networking packets may be encapsulated into LLC packets.
  • the data includes a message set, which may be a basic safety message.
  • the BTP header is a protocol for transmitting messages such as CAM and DENM generated by the facility layer to the lower layer.
  • the BTP header consists of A type and B type.
  • the type A BTP header may include a destination / destination port and a source port, which are required for transmission and reception for interactive packet transmission.
  • the B type header may include destination port and destination port information, which is required for transmission for non-interactive packet transmission. Descriptions of the fields / information included in the header are as follows.
  • the destination port identifies the facility entity corresponding to the destination of the data (BTP-PDU) included in the BTP packet.
  • Source Port A field generated in the case of a BTP-A type, indicating a port of a protocol entity of a facility layer in a source through which a corresponding packet is transmitted. This field may have a size of 16 bits.
  • This field is generated for the BTP-B type and may provide additional information when the destination port is the best known port. This field may have a size of 16 bits.
  • the geonetworking packet includes a basic header and a common header according to the protocol of the network layer, and optionally includes an extension header according to the geonetworking mode.
  • the basic header can be 32 bits (4 bytes).
  • the basic header may include at least one of a version field, an NH field (Next Header), an LT (LifeTime) field, and a Remaining Hop Limit (RHL) field.
  • the fields included in the basic header are described below.
  • the bit size constituting each field is only an embodiment and may be changed.
  • Version (4-bit) The version field indicates the version of the geonetworking protocol.
  • NH Next Header
  • the NH (Next Header) field indicates the type of the next header / field. If the field value is 1, the common header is followed. If the field value is 2, the secured secure packet may be followed.
  • the LT (LifeTime) field indicates the maximum survival time of the packet.
  • RHL 8 bits: The Remaining Hop Limit (RHL) field indicates the remaining hop limit.
  • the RHL field value may be decremented by 1 each time it is forwarded by a GeoAdhoc router. If the RHL field value is 0, the packet is no longer forwarded.
  • the common header can be 64 bits (8 bytes).
  • Common headers include NH (NextHeader) field, HT (HeaderType) field, HST (Header Sub-Type) field, TC (Traffic Class) field, Flags field, PayloadLength field, PL (Maximum Hop Limit) field It may include at least one of. Description of each field is as follows.
  • the NH (Next Header) field indicates the type of the next header / field.
  • a field value of 0 may indicate an undefined "ANY" type, 1 indicates a BTP-A type packet, 2 indicates a BTP-B type packet, and 3 indicates an IPv6 IP diagram.
  • Geonetworking types include Beacon, GeoUnicast, GeoAnycast, GeoBroadcast, Topologically-Scoped Broadcast, and Location Service (LS).
  • HST (4-bit): The Header Subtype field indicates the detailed type along with the header type.
  • TSB When the HT type is set to TSB, when the HST value is '0', a single hop may be indicated, and when it is '1', a multi hop may be designated.
  • the traffic class field may include a Store-Carry-Forward (SCF), Channel Offload, and TC ID.
  • SCF Store-Carry-Forward
  • the SCF field indicates whether to store a packet when there is no neighbor to deliver the packet.
  • the channel offload field indicates that a packet can be delivered to another channel in case of a multichannel operation.
  • the TC ID field is a value assigned during packet delivery in the facility layer and may be used for setting a contention window value in the physical layer.
  • the flag field indicates whether the ITS device is mobile or stationary, and may be the last 1 bit as an embodiment.
  • the Payload Length field indicates the data length following the geonetworking header in bytes.
  • the PL field may indicate the length of the BTP header and the CAM.
  • MHL 8-bit
  • MHL The Maximum Hop Limit (MHL) field may indicate the maximum number of hops.
  • the LLC header is added to the geonetworking packet to generate the LLC packet.
  • the LLC header provides the function of distinguishing IP data and geonetworking data. IP data and geonetworking data can be distinguished by the Ethertype of SNAP. As an embodiment, when IP data is transmitted, the Ether type may be set to 0x86DD and included in the LLC header. As an embodiment, when geonetworking data is transmitted, the Ethertype may be set to 0x86DC and included in the LLC header.
  • the receiver may check the Ethertype field of the LLC packet header and forward and process the packet to the IP data path or the geonetworking path according to the value.
  • FIG. 5 shows a configuration of a V2X system according to another embodiment of the present invention.
  • the North American V2X system uses the PHY technology and MAC technology of IEEE 802.11, and may further use the MAC technology of IEEE 1609.4.
  • the technology of the IEEE802.2 standard is applied to the LLC block, and the IEEE 1609.3 technology may be applied to the WAVE short message protocol (WSMP).
  • the facility layer can use message sets from SAE's J2735 standard, and the application layer can use applications defined for V2V, V2I, and V2O in the J2945 standard.
  • the application layer may perform a function by implementing a use-case.
  • the application can optionally be used depending on the use-case.
  • the system requirements for each use-case can be defined in the J2945 standard.
  • J2945 / 1 defines applications for V2V technology such as V2V safety communications.
  • FCW technology is a V2V safety communication technology that warns of a collision with a preceding vehicle. If a vehicle with a V2X communication device stops suddenly or stops in an accident, it can send an FCW safety message to prevent subsequent vehicle collisions. Subsequent vehicles may receive FCW messages and warn the driver or perform controls such as speed reduction or lane change. In particular, even when there is another vehicle between the stopped vehicle and the driving vehicle, there is an advantage that the state of the stopped vehicle through the FCW.
  • FCW safety messages may include vehicle location information (latitude, longitude, lane), vehicle information (vehicle type, length, direction, speed), event information (stop, sudden stop, slow motion), which may be Can be generated by request.
  • the facility layer may correspond to OSI layer 5 (session layer), layer 6 (presentation layer), and layer 7 (application layer).
  • the facility layer may generate a set of contextual messages to support the application.
  • the message set is defined in the J2735 standard and can be described / decrypted via ASN.1.
  • the message set may include a BasicSafetyMessage message, a MapData message, a SPAT message, a CommonSafetyRequest message, an EmergencyVehicleAlert message, an IntersectionCollision message, a ProbeVehicleData message, a RoadSideAlert message, a PersonalSafetyMessag message.
  • the facility layer may generate a message set by collecting information to be transmitted from a higher layer.
  • the message set may be indicated in an Abstract Syntax Notation 1 (ASN.1) manner.
  • ASN.1 is a notation used to describe data structures. It can also specify encoding / decoding rules.
  • ASN.1 is not dependent on specific devices, data representations, programming languages, hardware platforms, etc.
  • ASN.1 is a language that describes data regardless of platform. It is a joint standard between the International Committee for Internationalization and Telephony (CITT) (X.208) and the International Organization for Standardization (ISO 8824).
  • a message set is a collection of messages related to V2X operations. There is a message set for the context of the parent application.
  • the message set is represented in the form of a data frame and may include at least one element. Each element may include a data frame or a data element.
  • the data frame represents two or more data sequences.
  • the data frame may be an enumeration structure of data elements or an enumeration structure of data frames.
  • the DV_vehicleData is a data frame structure representing information of a vehicle and may include a plurality of data elements (eg, height, bumbers, mass, trailerweight).
  • the data element defines a description of the data element.
  • an element called Height used in the data frame is defined in DE_VehicleHeight and may represent the height of the vehicle.
  • the height of the vehicle may be expressed from 0 to 127, and the LBS unit may be increased in units of 5 cm and may be expressed up to 6.35 meters.
  • a BasicSafetyMessage may be sent.
  • BasicSafetyMessage is the most basic and important message of the message set and is used to transmit basic information of the vehicle periodically.
  • the message may include coreData defined as BSMcoreData, and optional PartII and regional data.
  • coreData may include data elements such as msgCnt, id, lat, long, elev, speed, deading, break, size, and the like.
  • coreData uses data elements to display message count, ID, latitude, longitude, altitude, speed, direction, brake, vehicle size, and so on.
  • the BSM can generally transmit information corresponding to coreData in a cycle of 100 msec (10 times per second).
  • the network / transport layer may correspond to OSI layer 3 (network layer) and layer 4 (transport layer).
  • a WAVE short message protocol (WSMP) may be used to transmit a WAVE short message (WSM) delivered from an upper layer.
  • WSM WAVE short message
  • the IPv6 / TCP protocol may be used to process conventional IP signals.
  • the LLC block uses the IEEE802.2 standard and can distinguish an IP diagram from a WSM packet.
  • the access layer may correspond to OSI layer 1 (physical layer) and layer 2 (data link layer).
  • the access layer may use the IEEE 802.11 PHY technology and MAC technology, and in addition, the MAC technology of IEEE 1609.4 may be used to support vehicle communication.
  • the security entity and the management entity may be connected and operated in all sections.
  • the present invention provides a method for informing the vehicle in advance of information about an operation according to an expected driving or an event to occur in the future and an operation to be performed in order to solve such a problem.
  • driving information (or an intended menuber), which is an operation after the current time of the vehicle, is shared between the vehicles, and Provided is a method for controlling the operation of vehicles based on a menu server.
  • the menu server information may mean information related to the expected expected driving after the current time of the vehicle.
  • the menu burr may mean detailed information indicating the intention of the vehicle to drive, and the menu burr information may include geographic information, time information, and dynamic information and its correlation. That is, the menu server may mean detailed information indicating the driving operation after the current time of the vehicle.
  • Roles for managing the menu server may be classified into a reporter (or a reporting vehicle, a menu server reporter), and a coordinator (or a menu server coordinator), and each role is as follows.
  • an ITS station transmits an intended menu server (or intended menu server information) to the coordinator through a broadcast, multicast or unicast method.
  • Coordinator Creates an adjusted menuber based on the intended menuber collected from the reporter as an ITS station and sends the adjusted menuber to the reporter via broadcast, multicast or unicast.
  • An ITS station (vehicle or RSU) can be a reporter or coordinator, and can play both roles at the same time.
  • FIG. 6 illustrates a configuration of a V2X system of a vehicle transmitting driving information according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the reporter may collect expected driving information after the current time point of the vehicle through a menu collection function and transmit the estimated driving information to the coordinator.
  • the description of the aforementioned entities will be omitted.
  • the Menuver Management Application Entity first generates data for transmission to another ITS-S and sends the data to the facility layer. If the menu bur management application entity has the vehicle's intended maneuver collection function, the menu bur management application entity sends the intended menu bur to the facility floor. Otherwise, basic information is sent to the facility layer without the intended menu server.
  • the coordinator may receive a menu burr adjusted in the facility layer originally transmitted. Then, the actual driving (or menuber) of the vehicle may be controlled based on the received adjusted menuber.
  • the menu server message entity adds data to be transmitted to another ITS-S to received data of the application layer and constructs a message (for example, a driving message) to transmit the configured message to the network and the transport layer. If the facility layer includes the vehicle's intended menur collection function, data about the intended menur is added to the message and sent to the network and transport layer. Otherwise, it adds basic information to the message and passes it to the network and transport layers.
  • a message for example, a driving message
  • the reporter may generate a message including driving information related to the expected driving after the reporter's current time point and deliver the message to the network and the transport layer.
  • FIG. 7 illustrates a configuration of a V2X system of a coordinator according to an embodiment of the present invention.
  • the coordinator may generate driving information (or adjusted menuber) for optimized driving of each vehicle through the intended menuver received from the reporters, and transmit the generated driving information to each reporter.
  • driving information or adjusted menuber
  • the menuver management application entity may receive the intended menuber at the facility layer sent by the reporter by default.
  • the menu server management application entity determines, according to the intended menu server received, the adjusted menu server of each reporter and sends it to the facility layer for transmission to the reporter.
  • the menu server management application entity may adjust the menu server (or vehicle driving management information) for optimizing the driving of the vehicles based on the menu server information related to the expected driving operation after the current time of each reporter transmitted from each reporter. Determine and send it to the facility layer.
  • the menuber message entity may extract (or decode) the intended menuber from the network originally sent from the coordinator and the message received from the transport layer if the facility layer includes a menuver coordination function. Thereafter, the menuber coordination entity may provide the intended menuber and receive the adjusted menuber for each reporter. The menuber message entity may send the adjusted menuber to the network and transport layer to send the adjusted menuber to the reporter. Otherwise, the menuber message entity can receive and send basic information of the network and transport layers without any menuber information.
  • the menuver coordination entity may determine the adjusted menubers for each individual reporter based on the intended intended menubers and may be included in the application or facility layer.
  • the coordinator determines and generates vehicle driving information (adjusted menu button) for managing driving operation for each individual reporter based on driving information received from the reporters, and includes the same in the management message for each reporter. Can be sent to.
  • vehicle driving information adjusted menu button
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of a method for transmitting driving information by a reporting vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • menu server information may be collected and transmitted to the coordinator through the network and the transmitting entity.
  • the menu burr management application entity collects the intended menu burr.
  • the menu server management application entity collects the menu server (for example, expected driving motion or menu server information) intended by the reporter after the current time point, and collects the collected menu button messages of the facility hierarchy. Send to the entity (S8010).
  • the menu server for example, expected driving motion or menu server information
  • the menu server message entity generates a driving message which is a message to be transmitted to the correlator (S8020), and transmits the generated driving message to the network and the transport layer (S8030).
  • the generated driving message may include an intended menu server.
  • the network and the transport layer may transmit a driving message to the coordinator through the V2X (S8040).
  • the driving message may be transmitted through a broadcast, multicast or unicast method.
  • the reporter can report his expected driving behavior to the coordinator.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating still another example of a method for transmitting driving information by a reporting vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the facility layer collects menu burr information through the intended menu burr collection entity, and the menu burr intended to the coordinator through the network and the transmitting entity. Can be transmitted.
  • the menu server management application entity when the reporter is powered on, and as shown in FIG. 6, the menu server management application entity does not include the intended menu server collection function, the menu server management application entity provides a service to the menu server message entity of the facility layer.
  • a start message for informing that the is started is transmitted (S9010).
  • the facility layer collects the intended menu server through the intended menu server collection entity.
  • the menu server management application entity collects the menu server (for example, expected driving motion or menu server information) intended by the reporter after the current time point, and collects the collected menu button messages of the facility hierarchy. Send to the entity (S9020).
  • the menu server for example, expected driving motion or menu server information
  • the menu server message entity generates a driving message which is a message to be sent to the correlator (S9030), and transmits the generated driving message to the network and the transport layer (S9040).
  • the generated driving message may include an intended menu server.
  • the network and the transport layer may transmit a driving message to the coordinator through the V2X (S8050).
  • the driving message may be transmitted through a broadcast, multicast or unicast method.
  • the reporter can report his expected driving behavior to the coordinator.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of a method for transmitting optimal driving information for controlling the driving of vehicles by a coordinator according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the coordinator may recognize an expected driving of reporters based on an intended menu server, which is driving information obtained from adjacent reporters, and adjusts an optimal driving operation to each reporter. By transmitting, it is possible to control the operation of each reporter.
  • the coordinator obtains the driving message from each reporter through the network and the transport layer, and then transmits the reported menu server, which is the intended menu server of each reporter included in the driving message, to the menu server message entity of the facility layer. do.
  • the menu server message entity of the facility layer transmits the driving message including the menu server message to the menu server management application entity of the application layer (S10010).
  • the menu bur management application entity can extract the reported menu bur from the driving message through the menu bur coordination function through the menu bur adjustment function, and optimize the respective menu burs based on the reported menu bur of each extracted reporter. It is possible to determine the menu button (S10020).
  • the optimal driving operation of each reporter may be determined based on the expected driving information obtained from each reporter, and the driving management information related to the determined driving operation may be transmitted to the menu server message entity of the facility layer.
  • the menu server management application entity may determine vehicle driving management information for managing the driving operation of the reporter based on the menu server information through the menu server adjustment function, and transmit the same to the menu server message entity.
  • the menu server message entity may generate a message (management message) including the adjusted menu server, and sends the generated management message to the network and transport layer.
  • the network and the transport layer may transmit the management message to the plurality of reporters by using the broadcast method through V2X, or transmit the management message to the plurality of reports by using the multicast or unicast method (S10030). ).
  • 11 is a flowchart illustrating still another example of a method for the coordinator to transmit optimal driving information for controlling driving of vehicles according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the operation of each reporter may be controlled by adjusting the optimal driving operation in the facility layer and transmitting the same to the reporters.
  • the coordinator obtains the driving message from each reporter through the network and the transport layer, and then transmits the reported menu server, which is the intended menu server of each reporter included in the driving message, to the menu server message entity of the facility layer. do.
  • the menu server message entity of the facility layer transmits the driving message including the menu server message to the menu server coordination entity of the facility layer and the menu server management application entity of the application layer (S11010).
  • the menuver coordination entity performing the menuver adjustment function may extract the reported menuber from the driving message, and determine an optimal menuber for each menuber based on the reported menuber of each reporter extracted. There is (S11020).
  • the optimal driving operation of each reporter may be determined based on the expected driving information obtained from each reporter, and the driving management information related to the determined driving operation may be transmitted to the menu server message entity of the facility layer.
  • the menu server adjustment entity may determine vehicle driving management information for managing the driving operation of the reporter based on the menu server information through the menu server adjustment function, and transmit the same to the menu server message entity (S11030).
  • the menu server message entity transmits the adjusted menu server to the menu server management application entity of the application layer to confirm the adjusted menu server (S11040), and when the adjusted menu server is confirmed by the menu server management application entity, The adjusted menu server confirmed from the menu server management application entity may be received (S11050).
  • Steps S11040 and S11050 may not be performed as optional steps.
  • the menu server message entity may generate a message (management message) including the adjusted menu server, and transmits the generated management message to the network and the transport layer (S11060).
  • the network and the transport layer may transmit the management message to the plurality of reporters by using the broadcast method through V2X, or transmit the management message to the plurality of reports by using the multicast or unicast method (S11070). ).
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of a method for driving in accordance with optimal driving information transmitted from a coordinator of a reporting vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the reporter when the reporter obtains an adjusted menu button for controlling the reporter's driving operation through the V2X from the coordinator, the reporter may update its own menu button and control the driving of the vehicle according to the adjusted menu button. have.
  • the reporter may obtain a menu server adjusted from the coordinator through a management message (S12010).
  • the adjusted menu server (or vehicle driving management information) is generated based on the intended menu buttons obtained from the reporters, and the coordinator enables optimal driving between the vehicles based on the expected operation of the vehicles after the present time. It may mean the driving information adjusted by the.
  • the network and transport layer transmits the acquired management message to the menu server message entity of the facility layer, and the menu server message entity extracts the adjusted menu server included in the management message and delivers it to the menu server management application entity of the application layer ( S12030).
  • the menu bur management application entity may update the menu bur intended by the user based on the menu bur adjusted through the menu bur control function and control the vehicle (S12040).
  • the application layer may modify the driving operation intended by the user after the current time point based on the adjusted menu server and control the operation of the vehicle based on the modified driving operation.
  • the operation of the vehicle may be controlled to perform the optimal driving operation between the vehicles.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating still another example of a method of driving according to optimal driving information transmitted from a coordinator of a reporting vehicle according to an exemplary embodiment of the present disclosure.
  • step S13010 and step S13020 are the same as step S12010 and step S12020 of FIG. 12, description thereof will be omitted.
  • the menu server message entity extracts the adjusted menu server to the menu server control entity and the menu server management application entity of the application layer. Can be delivered (S13030).
  • the menu server management application entity checks whether the adjusted menu server is valid, and then transmits the checked adjusted menu server to the menu server control entity (S13040).
  • the menu burr control entity may control the vehicle based on the adjusted menu burr identified through the menu burr control function (S13050).
  • the menu server control entity may control the operation of the vehicle based on the modified driving operation.
  • the intended menu buttons (or predicted driving information, menu button information) and the adjusted menu buttons (or vehicle driving management information, etc.) described with reference to FIGS. 8 to 13 may be composed of the following data elements and data frames.
  • the adjusted menu burr may indicate only "accept” or "decline” for the intended menu burr.
  • Table 1 below shows an example of a category field of a menu button for distinguishing an intended menu button and an adjusted menu button.
  • the category field of Table 1 allows the reporter and coordinator to distinguish whether the transmitted menu server is the intended menu server or the adjusted menu server.
  • Table 2 below shows an example of the type field indicating the type of the menu server.
  • the type field indicates one menu server type among predefined menu server types. That is, the type may indicate the type of actions the vehicle intends after the current point in time.
  • Table 3 shows an example of classification of menu burrs required for a single lane and lane change operation according to the menu burr type.
  • the menu server list field indicates the operation of one or more vehicles and information therefor depending on whether the operation of the vehicle is driving in a single lane or changing lanes.
  • lane IDs can uniquely identify specific lanes on specific roads. That is, the lane ID may identify a road on which the vehicle is currently driving, a road to be driven, or a lane to be changed.
  • the lane ID may be a single element or an element combined with the road ID and the lane ID associated with the road ID.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a road driving method of a vehicle through menur information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 shows an example of a parameter included in a menu button list of menu button information when a vehicle that is a reporter runs in a single lane, and (b) shows menu of menu button information when the lane is changed.
  • An example of parameters included in a burr list is shown.
  • the geographic spacing of a single lane menu server segment may be identified by lane ID and position. During the geographic interval described in the Single Lane Maneuver Segment, vehicles may be located in the identified lanes.
  • the single lane menu server segment may contain restrictions on the time, heading, speed and acceleration that the vehicle must meet during geographic intervals. That is, as shown in Table 3, the single lane menu server segment of the menu server list is the time the vehicle will travel (from the earliest to the latest time) if the vehicle intends to continue driving in the single lane after the current time. , Position (start position and end position of travel), speed (lowest speed, highest speed), and acceleration (lowest acceleration, highest acceleration).
  • Sub-elements of the single lane maneuvering segment except the lane ID may have a value of "UNBOUNDED".
  • Position :: “UNBOUNDED” in Start can mean the current position of the vehicle.
  • Position :: “UNBOUNDED” for End can mean that the geographic distance is indefinitely long with the lane, unless the menuber is updated.
  • Position :: Start or Position :: End must have "Heading” if "UNBOUNDED" is present. Otherwise, "Heading" does not need to exist.
  • UNBOUNDED For sub-elements of time, speed or acceleration, "UNBOUNDED" means that there is no restriction associated with the element. The absence of an element may define another syntax that behaves like the "UNBOUNDED" value described above.
  • the geographic area of the Lane Change Maneuver Segment is identified by the lane ID and location.
  • the vehicle is allowed to be located in any of the lanes identified during the geographic area described by the Lane Change Menuer segment. In other words, lane change must be performed in a geographic area.
  • the lane change menu segment may contain restrictions on the time, heading, speed and acceleration that the vehicle must meet in the geographic area.
  • Sub-elements of the single lane maneuvering segment except the lane ID may have a value of "UNBOUNDED".
  • "UNBOUNDED” in Position :: Start can mean the current position of the vehicle.
  • "UNBOUNDED” for Position :: End can mean that the geographic area is long with lanes indefinitely unless the menuber is updated. If either: Position :: Start or Position :: End has a value of "UNBOUNDED", there must be Heading.
  • parameters as shown in Table 4 below may be included in the menu server information.
  • Table 5 shows an example of classification of menu burrs required for a single lane and lane change operation according to the menu burr type.
  • the format of the menu bur segment in Table 5 may include both a single lane maneuver segment and a lane change maneuver segment with an indication of the menu burr segment type.
  • Table 6 below shows an example of parameters included in the menu server information according to Table 5.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating another example of a road driving method of a vehicle through menur information according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the information may be included in the menu server information and transmitted to the coordinator. .
  • Table 7 below shows an example of classification of menu buttons required for single lane operation according to the menu bar type.
  • the menu server segment element in two or more single lanes may be applied in the same manner as the lane change menu server segment.
  • the menu burr segment element for the two lanes may have lane ID “1”, Position :: Start similar to that described in FIG. 14 (b). Is “Position A”, Position :: End is “Position B” and lane ID “2”, Position :: Start is “Position c”, and Position :: End is “Position D”. .
  • Table 8 below shows an example of parameters included in the menu server information according to Table 7.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating still another example of menur information for driving a road of a vehicle according to an exemplary embodiment of the present disclosure.
  • the vehicle may include expected driving information for a long section instead of a short section in a driving message and transmit the same to the coordinator.
  • Tables 9 and 10 below show examples of parameters of fields included in menuber information related to driving of a vehicle for a long period.
  • the expected driving information of a long section may not include detailed parameters for a specific lane, and the element of “Heading” may cover a range instead of a specific value.
  • 17 is a diagram illustrating an example of a method for configuring two-dimensional or three-dimensional menu server information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 17 shows an example of parameters included in the adjusted menuber information of the coordinator based on the two-dimensional menuber, and (b) shows three-dimensional information when three-dimensional information such as an airplane or a drone is required.
  • An example of parameters included in adjusted menuber information that can be applied is shown.
  • Table 12 below shows an example of each field and parameter value of a management message that the coordinator described above transmits to control the driving behavior of each reporter for the optimal driving operation based on the intended menur transmitted from each reporter. Indicates.
  • the coordinator may generate an adjusted menuber for an optimal driving operation based on the intended menuber transmitted from the reporters, and transmit the same to each reporter so as to efficiently perform the driving operation between the reporters.
  • the coordinator may provide a reporter with a “starting coordinate” and a ending “ending coordinate” parameter and a “radius” field indicating a radius thereof.
  • the management message including a may be transmitted to the reporter.
  • the three-dimensional information may be generated based on the intended menu burr and transmitted to each reporter.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a method for configuring menur information according to a curved road according to one embodiment of the present invention.
  • the curve when the reporter or coordinator wants to include information about a lane with a curve, the curve may be configured as each straight section as shown in FIG. 18 (a), or as the start point and radius as shown in (b).
  • the center position and the end position may be included in the menu server information or the driving management information and transmitted.
  • Table 13 below shows an example of a field format of menu server information and / or driving management information for a curved lane.
  • the coordinator in order for the coordinator to control the driving of each reporter through the menuber adjusted according to the menuber information transmitted from the reporters, the following information and / or message may be required as a trace.
  • the following additional information may be included in the vehicle driving management information of the management message.
  • the priority information indicates the priority among reporters.
  • the higher priority reporter may respond to the adjusted menuber, and if there is a conflict with the reported menuber, the delay or wait time may be shorter than the lower priority reporter.
  • Table 14 below shows an example of priority allocation.
  • the priority between waiting start or operations between each reporter may be set.
  • the emergency vehicle may perform the waiting time or the driving operation first compared to other vehicles.
  • 19 is a diagram illustrating an example of a method for a coordinator to control driving of a vehicle according to a state of a vehicle according to an embodiment of the present disclosure.
  • a driving order of a vehicle that is a reporter may be determined according to emergency or driving conditions that reporters include in an intended menu server.
  • the reporter A intends to continue driving in a single lane
  • the reporter B intends to change the lane to the lane that the reporter A intends to drive.
  • the reporter A and the reporter B transmit the continuous driving and lane change information of the single lane, which is their intended menu server information described with reference to FIGS. 14 and 15, to the coordinator RSU.
  • each of the menu buttons transmitted by the reporter A and the reporter B includes information indicating the emergency degree of the reporters or information indicating the driving condition.
  • the coordinator determines that the reporter A should travel first according to the intended menu server received from the reporters A and B, the coordinator adjusts the menuer so that the reporter A travels ahead of the reporter B, and transmits the reporter A and B to the reporters A and B.
  • the coordinator may adjust the menu information so that the reporter A travels ahead of the reporter B.
  • the reporters A and B receiving the adjusted menuber from the coordinator through the vehicle driving management message may reporter A first run according to the adjusted menuber, and then the reporter B may change lanes to the reporter A lane.
  • Emergency information and driving condition information may be as follows.
  • the emergency information indicates how urgently the reported menuber should be considered. If there is a conflict between the menu buttons between the reporters (for example, if a menu operation is to be performed between menu buttons that may cause a collision), the reporter reporting a high emergency menu button reports a low emergency menu button. You can get a response from the coordinator with a lower delay or shorter wait time than one reporter.
  • Urgency can be quantified as follows.
  • the driving condition information is information indicating the driver's state of the reporter who reports the menu server. If the intended menurs reported by the reporters collide, the reporter driven by a driver who is in a better condition to drive may be sent to the reporter with a adjusted menur that requires more precise driving than the reporter is driven by a driver who is poorer to drive. Can be.
  • a reporter driven by a normal driver may drive a more sophisticated driving than a reporter driven by a drowsy driver, and thus, when a lane change or continuous driving is intended, The run can be performed later.
  • Table 15 below shows an example of values of driving conditions.
  • the lower the driving condition value indicates that the driver's condition is worse.
  • the reporter with lower driving condition value can be adjusted by the coordinator RSU to perform the expected driving before the reporter with higher driving condition value. .
  • Reporters receiving a menu button adjusted by the coordinator may perform driving according to the adjusted menu button.
  • 20 is a diagram illustrating an example of a method for controlling a vehicle according to a driving skill of a vehicle according to an embodiment of the present disclosure.
  • menu buttons may be adjusted according to driving skill levels included in intended menu server information, and driving of reporters may be controlled according to the adjusted menu buttons.
  • the reporter B when the reporter B needs to change lanes, the reporter B may change lanes by slowing down the speed of reporters traveling in the lane to be changed.
  • the driving skill level information indicates the proficiency of the driving skills of reporters or reporters who report the menu server. If there is a conflict between menurs between reporters (e.g., if a menu operation is to be performed between menubers which may cause a collision), a reporter reporting a higher driving skill level may report a reporter reporting a lower driving skill level. Perform operations that require more sophisticated menuber skills.
  • Table 16 below shows an example of the driving skill level.
  • the autonomous driving level information indicates the report driving automation level of the reporter. If there is a conflict between reporters between reporters, a reporter reporting a higher level of automation may receive a tuned menur that requires more automated operation techniques than a reporter reporting a lower level of automation.
  • Table 17 below shows an example of the automatic operation level.
  • Supported safety application information indicates the type of V2X safety application supported by the reporter reporting the menu server.
  • the calibrated menuber can be determined based on the V2X safety applications supported by the reporters. Examples of supported safety applications are shown in Table 18 below.
  • 21 is a diagram illustrating an example of a method for controlling a driving operation of a vehicle according to an exemplary embodiment.
  • the reporter may stop driving based on the waiting time included in the intended menu server information or the adjusted menu server information, wait, and then start driving again.
  • the waiting time information refers to a time for reporters to wait at places where roads in various directions overlap, such as a cross or round-about, by the reporter who reports the intended menu server.
  • the reporter with a shorter wait time may perform the driving operation before the reporter with a long wait time, but if the reporter with a long wait time has a higher priority than a reporter with a short wait time, the driving order is determined according to the priority. Can be.
  • the reporter A may perform driving at a range or a roundabout in preference to the reporter B. .
  • FIG. 22 is a diagram illustrating still another example of a method for controlling a driving operation of a vehicle according to an exemplary embodiment.
  • the reporter may stop driving based on the queue length included in the intended menu server information or the adjusted menu server information, wait, and then start driving again.
  • the queue length information is information indicating the length of the queue of the road, and may mean the lane length of the lane or the road driven by the reporter who reported the menu server. If the intended menurs reported by the reporters collide, the reporter who reported the menuber of the lane or road with the higher queue by the queue length information is more likely than the reporter who reported the menuber of the lane or road with the lower queue. First, the driving can be performed.
  • the coordinator may determine the length of the queue of each lane based on the intended menur reported by the reporter A and the reporter B, and determine that the queue is longer on the road of the reporter A.
  • the vehicle driving management information including the adjusted menu server may be transmitted to the reporter A and the reporter B so that the reporter A may drive the road ahead of the reporter B.
  • Table 19 below shows an example of a message format including the above-described information.
  • the message element of Table 19 may be included in the menu button report message (or driving message) together with the description of the intended menu button, but is not necessarily included in the menu button adjustment message (or management message).
  • FIG. 23 is a diagram illustrating still another example of a method for controlling a driving operation of a vehicle according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 23A illustrates an example of a lane change case when a dangerous situation occurs
  • FIG. 23B illustrates an example of a lane change case when a plurality of vehicles are traveling in a single lane.
  • FIG. 23C illustrates an example in which a vehicle is to be overtaken.
  • the vehicle A plans to maintain the current lane for the time being, and the vehicle B intends to change the lane to the left.
  • the vehicle A and the vehicle B broadcast, multicast, or uni- cate the menuver information, which is expected driving information, intended after the current time point, to the coordinator ITS-S through the driving message described with reference to FIGS. 8 to 22. Send through casting.
  • the coordinator ITS-S determines and adjusts an optimal menuber based on the collected driving information of the vehicles, and transmits the adjusted menuber to each vehicle.
  • the coordinator ITS-S may be a vehicle A, B, C or RSU.
  • the vehicles A and B may perform driving according to the adjusted menuber.
  • one or more vehicles ie, vehicle group
  • vehicle group have plans to keep their current lane (ie, lane # 1) for a while, and vehicle B changes lanes to the left and vehicle group I want to merge into
  • the vehicle group of the lane # 1 and the vehicle B transmit the intended menu server described in FIGS. 8 to 22 to the ITS-S, which is the coordinator, through a driving message using a broadcasting, multicasting, or unicasting method.
  • the coordinator ITS-S can be either vehicle B, C, RSU or vehicle group, and the intended menur transmitted by vehicle B and vehicle group can be collected by the coordinator.
  • the ITS-S can determine the optimal menu group for the vehicle group and vehicle B based on the collected menu buttons, and the determined menu buttons are transmitted by the vehicle B and the vehicle group through a management message, and the vehicle B is laned between the vehicle groups. You can control the vehicles so that they can be changed.
  • This case is an example in which the vehicle B performs lane change between vehicle groups, and may correspond to a special case of lane change.
  • the vehicle A has a plan to maintain the current lane at the current speed
  • the vehicle B in the same lane has a plan to drive the current lane at a higher speed.
  • vehicle B has a plan to overtake vehicle A and travel faster than vehicle A.
  • the vehicles A and B transmit the intended menu server described in FIGS. 8 to 22 to the coordinator ITS-S through a driving message using a broadcast, multicast or unicast method.
  • the coordinator ITS-S can be one of vehicles A, B, C, or RSU, and the intended menur transmitted by vehicles A and B can be collected by the coordinator.
  • the ITS-S can determine the optimal menu buttons for vehicles A and B, and transmits the determined menu buttons to vehicles A and B through a management message so that vehicle B can overtake vehicle A. To control the vehicles.
  • FIG. 24 illustrates a V2X communication device according to an embodiment of the present invention.
  • V2X communication device 24 illustrates a block diagram of a V2X communication device according to an embodiment of the present invention, in which the hybrid V2X communication device may be referred to as a V2X communication device.
  • the V2X communication device 24000 may include a communication unit 24010, a processor 24020, and a memory 2240.
  • the V2X communication device may correspond to an On Board Unit (OBU) or a Road Side Unit (RSU) or may be included in an OBU or RSU.
  • the V2X communication device may be included in the ITS station or may correspond to the ITS station.
  • the communication unit 24010 may be connected to the processor 24020 to transmit / receive a wireless signal or a wired signal.
  • the communication unit 24010 may transmit a signal by upconverting data received from the processor 24020 into a transmission / reception band.
  • the communication unit may implement the operation of the access layer.
  • the communication unit may implement the operation of the physical layer included in the access layer, or may further implement the operation of the MAC layer.
  • the communication unit may comprise a plurality of sub communication units for communicating according to a plurality of communication protocols.
  • the processor 24020 may be connected to the communication unit 24010 to implement operations of layers according to the ITS system or the WAVE system.
  • the processor 24020 may be configured to perform an operation according to various embodiments of the present disclosure according to the above-described drawings and descriptions.
  • at least one of a module, data, a program, or software for implementing an operation of the V2X communication device 24000 according to various embodiments of the present disclosure described above may be stored in the memory 2230 and executed by the processor 2520. have.
  • the memory 2230 is connected to the processor 2520, and stores various data / information for driving the processor 2520.
  • the memory 2230 may be included in the processor 2520 or installed outside the processor 2520, and may be connected to the processor 2520 by a known means.
  • the memory may include secure / non-secure storage, or may be included in secure / non-secure storage. Depending on the embodiment, the memory may be referred to as secure / non-secure storage.
  • V2X communication device 24000 of FIG. 24 may be implemented such that the above-described various embodiments of the present invention are applied independently or two or more embodiments are applied together.
  • the communication unit may comprise at least two transceivers.
  • the communication unit includes a transceiver for communicating in accordance with a WLAN V2X communication protocol based on Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 802.11, and 3rd Generation Partnership Project (3GPP) Evolved Universal Terrestrial Access (LTE / E-UTRA) or 5G.
  • a transceiver that performs communication in accordance with a cellular V2X communication protocol based on NR (New Radio).
  • a transceiver that communicates according to the WLAN V2X communication protocol, such as ITS-G5 may be referred to as a WLAN transceiver.
  • a transceiver that communicates in accordance with a cellular communication protocol such as NR may be referred to as a cellular transceiver.
  • 25 is a view illustrating an example of a method for transmitting a message for vehicle driving management according to an embodiment of the present invention.
  • the reporter generates a driving message for reporting menuer information of the reporting vehicle to a coordinator vehicle (S25010).
  • the driving message may generate and generate menuver information related to the planned driving operation after the current time of the reporter collected by each layer of the reporter. That is, the driving message may include the menu server information related to the expected expected driving after the current time of the vehicle.
  • menu server information may include parameter values for notifying the planned driving operation of the reporter described with reference to FIGS. 14 to 23.
  • the reporter receives a management message including vehicle driving management information for managing the driving operation of the report vehicle based on the menu server information (S25020).
  • the management message may include parameter values for controlling the driving of the reporters described with reference to FIGS. 14 to 23.
  • the reporters of the reporters are extracted and collected by each layer of the coordinator. It may include driving management information that is the adjusted menu server of.
  • the reporter may update the intended menu button as described with reference to FIGS. 8 and 23, and perform a driving operation for each situation according to the adjusted menu button.
  • Machine learning refers to the field of researching methodologies that define and solve various problems in the field of artificial intelligence. do.
  • Machine learning is defined as an algorithm that improves the performance of a task through a consistent experience with a task.
  • ANN Artificial Neural Network
  • the artificial neural network may be defined by a connection pattern between neurons of different layers, a learning process of updating model parameters, and an activation function generating an output value.
  • the artificial neural network may include an input layer, an output layer, and optionally one or more hidden layers. Each layer includes one or more neurons, and the artificial neural network may include synapses that connect neurons to neurons. In an artificial neural network, each neuron may output a function value of an active function for input signals, weights, and deflections input through a synapse.
  • the model parameter refers to a parameter determined through learning and includes weights of synaptic connections and deflection of neurons.
  • the hyperparameter means a parameter to be set before learning in the machine learning algorithm, and includes a learning rate, the number of iterations, a mini batch size, and an initialization function.
  • the purpose of learning artificial neural networks can be seen as determining model parameters that minimize the loss function.
  • the loss function may be used as an index for determining an optimal model parameter in the learning process of an artificial neural network.
  • Machine learning can be categorized into supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.
  • Supervised learning refers to a method of learning artificial neural networks with a given label for training data, and a label indicates a correct answer (or result value) that the artificial neural network should infer when the training data is input to the artificial neural network.
  • Unsupervised learning may refer to a method of training artificial neural networks in a state where a label for training data is not given.
  • Reinforcement learning can mean a learning method that allows an agent defined in an environment to learn to choose an action or sequence of actions that maximizes cumulative reward in each state.
  • Machine learning which is implemented as a deep neural network (DNN) including a plurality of hidden layers among artificial neural networks, is called deep learning (Deep Learning), which is part of machine learning.
  • DNN deep neural network
  • Deep Learning Deep Learning
  • machine learning is used to mean deep learning.
  • a robot can mean a machine that automatically handles or operates a given task by its own ability.
  • a robot having a function of recognizing the environment, judging itself, and performing an operation may be referred to as an intelligent robot.
  • Robots can be classified into industrial, medical, household, military, etc. according to the purpose or field of use.
  • the robot may include a driving unit including an actuator or a motor to perform various physical operations such as moving a robot joint.
  • the movable robot includes a wheel, a brake, a propeller, and the like in the driving unit, and can travel on the ground or fly in the air through the driving unit.
  • Autonomous driving means a technology that drives by itself
  • autonomous vehicle means a vehicle that runs without a user's manipulation or with minimal manipulation of a user.
  • the technology of maintaining a driving lane the technology of automatically adjusting speed such as adaptive cruise control, the technology of automatically driving along a predetermined route, the technology of automatically setting a route when a destination is set, etc. All of these may be included.
  • the vehicle includes a vehicle having only an internal combustion engine, a hybrid vehicle having an internal combustion engine and an electric motor together, and an electric vehicle having only an electric motor, and may include not only automobiles but also trains and motorcycles.
  • the autonomous vehicle may be viewed as a robot having an autonomous driving function.
  • Extended reality collectively refers to Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), and Mixed Reality (MR).
  • VR technology provides real world objects or backgrounds only in CG images
  • AR technology provides virtual CG images on real objects images
  • MR technology mixes and combines virtual objects in the real world.
  • Graphic technology
  • MR technology is similar to AR technology in that it shows both real and virtual objects.
  • the virtual object is used as a complementary form to the real object, whereas in the MR technology, the virtual object and the real object are used in the same nature.
  • HMD Head-Mount Display
  • HUD Head-Up Display
  • mobile phone tablet PC, laptop, desktop, TV, digital signage, etc. It can be called.
  • 26 illustrates an AI device 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the AI device 100 is a TV, a projector, a mobile phone, a smartphone, a desktop computer, a notebook, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), a navigation device, a tablet PC, a wearable device, and a set-top box (STB). ), A DMB receiver, a radio, a washing machine, a refrigerator, a desktop computer, a digital signage, a robot, a vehicle, or the like.
  • PDA personal digital assistant
  • PMP portable multimedia player
  • STB set-top box
  • the terminal 100 may include a communication unit 110, an input unit 120, a running processor 130, a sensing unit 140, an output unit 150, a memory 170, a processor 180, and the like. It may include.
  • the communicator 110 may transmit / receive data to / from external devices such as the other AI devices 100a to 100e or the AI server 200 using wired or wireless communication technology.
  • the communicator 110 may transmit / receive sensor information, a user input, a learning model, a control signal, and the like with external devices.
  • the communication technology used by the communication unit 110 may include Global System for Mobile communication (GSM), Code Division Multi Access (CDMA), Long Term Evolution (LTE), 5G, Wireless LAN (WLAN), and Wireless-Fidelity (Wi-Fi). ), Bluetooth (Bluetooth ⁇ ), Radio Frequency Identification (RFID), Infrared Data Association (IrDA), ZigBee, Near Field Communication (NFC), and the like.
  • GSM Global System for Mobile communication
  • CDMA Code Division Multi Access
  • LTE Long Term Evolution
  • 5G Fifth Generation
  • Wi-Fi Wireless-Fidelity
  • Bluetooth Bluetooth ⁇
  • Radio Frequency Identification RFID
  • IrDA Infrared Data Association
  • ZigBee ZigBee
  • NFC Near Field Communication
  • the input unit 120 may acquire various types of data.
  • the input unit 120 may include a camera for inputting an image signal, a microphone for receiving an audio signal, a user input unit for receiving information from a user, and the like.
  • the signal obtained from the camera or microphone may be referred to as sensing data or sensor information by treating the camera or microphone as a sensor.
  • the input unit 120 may acquire input data to be used when acquiring an output using training data and a training model for model training.
  • the input unit 120 may obtain raw input data, and in this case, the processor 180 or the running processor 130 may extract input feature points as preprocessing on the input data.
  • the running processor 130 may train a model composed of artificial neural networks using the training data.
  • the learned artificial neural network may be referred to as a learning model.
  • the learning model may be used to infer result values for new input data other than the training data, and the inferred values may be used as a basis for judgment to perform an operation.
  • the running processor 130 may perform AI processing together with the running processor 240 of the AI server 200.
  • the running processor 130 may include a memory integrated with or implemented in the AI device 100.
  • the running processor 130 may be implemented using a memory 170, an external memory directly coupled to the AI device 100, or a memory held in the external device.
  • the sensing unit 140 may acquire at least one of internal information of the AI device 100, surrounding environment information of the AI device 100, and user information using various sensors.
  • the sensors included in the sensing unit 140 include a proximity sensor, an illumination sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and a li. , Radar, etc.
  • the output unit 150 may generate an output related to sight, hearing, or touch.
  • the output unit 150 may include a display unit for outputting visual information, a speaker for outputting auditory information, and a haptic module for outputting tactile information.
  • the memory 170 may store data supporting various functions of the AI device 100.
  • the memory 170 may store input data, training data, training model, training history, and the like acquired by the input unit 120.
  • the processor 180 may determine at least one executable operation of the AI device 100 based on the information determined or generated using the data analysis algorithm or the machine learning algorithm. In addition, the processor 180 may control the components of the AI device 100 to perform the determined operation.
  • the processor 180 may request, search, receive, or utilize data of the running processor 130 or the memory 170, and may perform an operation predicted or determined to be preferable among the at least one executable operation.
  • the components of the AI device 100 may be controlled to execute.
  • the processor 180 may generate a control signal for controlling the corresponding external device and transmit the generated control signal to the corresponding external device.
  • the processor 180 may obtain intention information about the user input, and determine the user's requirements based on the obtained intention information.
  • the processor 180 uses at least one of a speech to text (STT) engine for converting a voice input into a string or a natural language processing (NLP) engine for obtaining intention information of a natural language. Intent information corresponding to the input can be obtained.
  • STT speech to text
  • NLP natural language processing
  • At least one or more of the STT engine or the NLP engine may be configured as an artificial neural network, at least partly learned according to a machine learning algorithm. At least one of the STT engine or the NLP engine may be learned by the running processor 130, may be learned by the running processor 240 of the AI server 200, or may be learned by distributed processing thereof. It may be.
  • the processor 180 collects history information including operation contents of the AI device 100 or feedback of a user about the operation, and stores the information in the memory 170 or the running processor 130, or the AI server 200. Can transmit to external device. The collected historical information can be used to update the learning model.
  • the processor 180 may control at least some of the components of the AI device 100 to drive an application program stored in the memory 170. In addition, the processor 180 may operate two or more of the components included in the AI device 100 in combination with each other to drive the application program.
  • FIG 27 illustrates an AI server 200 according to an embodiment of the present invention.
  • the AI server 200 may refer to an apparatus for learning an artificial neural network using a machine learning algorithm or using an learned artificial neural network.
  • the AI server 200 may be composed of a plurality of servers to perform distributed processing, or may be defined as a 5G network.
  • the AI server 200 may be included as a part of the AI device 100 to perform at least some of the AI processing together.
  • the AI server 200 may include a communication unit 210, a memory 230, a running processor 240, a processor 260, and the like.
  • the communication unit 210 may transmit / receive data with an external device such as the AI device 100.
  • the memory 230 may include a model storage unit 231.
  • the model storage unit 231 may store a model being trained or learned (or an artificial neural network 231a) through the running processor 240.
  • the running processor 240 may train the artificial neural network 231a using the training data.
  • the learning model may be used while mounted in the AI server 200 of the artificial neural network, or may be mounted and used in an external device such as the AI device 100.
  • the learning model can be implemented in hardware, software or a combination of hardware and software. When some or all of the learning model is implemented in software, one or more instructions constituting the learning model may be stored in the memory 230.
  • the processor 260 may infer a result value with respect to the new input data using the learning model, and generate a response or control command based on the inferred result value.
  • the AI system 1 may include at least one of an AI server 200, a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e.
  • This cloud network 10 is connected.
  • the robot 100a to which the AI technology is applied, the autonomous vehicle 100b, the XR device 100c, the smartphone 100d or the home appliance 100e may be referred to as the AI devices 100a to 100e.
  • the cloud network 10 may refer to a network that forms part of or exists within a cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 10 may be configured using a 3G network, 4G or Long Term Evolution (LTE) network or a 5G network.
  • LTE Long Term Evolution
  • the devices 100a to 100e and 200 constituting the AI system 1 may be connected to each other through the cloud network 10.
  • the devices 100a to 100e and 200 may communicate with each other through the base station, they may also communicate with each other directly without passing through the base station.
  • the AI server 200 may include a server that performs AI processing and a server that performs operations on big data.
  • the AI server 200 includes at least one or more of the AI devices constituting the AI system 1, such as a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e. Connected via the cloud network 10, the AI processing of the connected AI devices 100a to 100e may help at least a part.
  • the AI devices constituting the AI system 1 such as a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e.
  • the AI processing of the connected AI devices 100a to 100e may help at least a part.
  • the AI server 200 may train the artificial neural network according to the machine learning algorithm on behalf of the AI devices 100a to 100e and directly store the learning model or transmit the training model to the AI devices 100a to 100e.
  • the AI server 200 receives the input data from the AI device (100a to 100e), infers the result value with respect to the input data received using the training model, and generates a response or control command based on the inferred result value Can be generated and transmitted to the AI device (100a to 100e).
  • the AI devices 100a to 100e may infer a result value from input data using a direct learning model and generate a response or control command based on the inferred result value.
  • the AI devices 100a to 100e to which the above-described technology is applied will be described.
  • the AI devices 100a to 100e illustrated in FIG. 3 may be viewed as specific embodiments of the AI device 100 illustrated in FIG. 1.
  • the robot 100a may be applied to an AI technology, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, or the like.
  • the robot 100a may include a robot control module for controlling an operation, and the robot control module may refer to a software module or a chip implemented in hardware.
  • the robot 100a acquires state information of the robot 100a by using sensor information obtained from various kinds of sensors, detects (recognizes) the surrounding environment and an object, generates map data, or moves a route and travels. You can decide on a plan, determine a response to a user interaction, or determine an action.
  • the robot 100a may use sensor information acquired from at least one sensor among a rider, a radar, and a camera to determine a movement route and a travel plan.
  • the robot 100a may perform the above-described operations by using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the robot 100a may recognize a surrounding environment and an object using a learning model, and determine an operation using the recognized surrounding environment information or object information.
  • the learning model may be directly learned by the robot 100a or may be learned by an external device such as the AI server 200.
  • the robot 100a may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly to perform an operation. You may.
  • the robot 100a determines a moving route and a traveling plan by using at least one of map data, object information detected from sensor information, or object information obtained from an external device, and controls the driving unit to determine the moving route and the traveling plan. Accordingly, the robot 100a may be driven.
  • the map data may include object identification information about various objects arranged in a space in which the robot 100a moves.
  • the map data may include object identification information about fixed objects such as walls and doors and movable objects such as flower pots and desks.
  • the object identification information may include a name, type, distance, location, and the like.
  • the robot 100a may control the driving unit based on the control / interaction of the user, thereby performing an operation or driving.
  • the robot 100a may acquire the intention information of the interaction according to the user's motion or speech, and determine a response based on the acquired intention information to perform the operation.
  • the autonomous vehicle 100b may be implemented by an AI technology and implemented as a mobile robot, a vehicle, an unmanned aerial vehicle, or the like.
  • the autonomous vehicle 100b may include an autonomous driving control module for controlling the autonomous driving function, and the autonomous driving control module may refer to a software module or a chip implemented in hardware.
  • the autonomous driving control module may be included inside as a configuration of the autonomous driving vehicle 100b, but may be connected to the outside of the autonomous driving vehicle 100b as a separate hardware.
  • the autonomous vehicle 100b obtains state information of the autonomous vehicle 100b by using sensor information obtained from various types of sensors, detects (recognizes) the surrounding environment and an object, generates map data, A travel route and a travel plan can be determined, or an action can be determined.
  • the autonomous vehicle 100b may use sensor information acquired from at least one sensor among a lidar, a radar, and a camera, similarly to the robot 100a, to determine a movement route and a travel plan.
  • the autonomous vehicle 100b may receive or recognize sensor information from external devices or receive information directly recognized from external devices. .
  • the autonomous vehicle 100b may perform the above operations by using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the autonomous vehicle 100b may recognize a surrounding environment and an object using a learning model, and determine a driving line using the recognized surrounding environment information or object information.
  • the learning model may be learned directly from the autonomous vehicle 100b or may be learned from an external device such as the AI server 200.
  • the autonomous vehicle 100b may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly. You can also do
  • the autonomous vehicle 100b determines a moving route and a driving plan by using at least one of map data, object information detected from sensor information, or object information obtained from an external device, and controls the driving unit to determine the moving route and the driving plan. According to the plan, the autonomous vehicle 100b can be driven.
  • the map data may include object identification information for various objects arranged in a space (eg, a road) on which the autonomous vehicle 100b travels.
  • the map data may include object identification information about fixed objects such as street lights, rocks, buildings, and movable objects such as vehicles and pedestrians.
  • the object identification information may include a name, type, distance, location, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b may perform an operation or drive by controlling the driving unit based on the user's control / interaction.
  • the autonomous vehicle 100b may acquire the intention information of the interaction according to the user's motion or voice utterance and determine the response based on the obtained intention information to perform the operation.
  • AI technology is applied to the XR device 100c, and a head-mount display (HMD), a head-up display (HUD) provided in a vehicle, a television, a mobile phone, a smartphone, a computer, a wearable device, a home appliance, and a digital sign It may be implemented as a vehicle, a fixed robot or a mobile robot.
  • HMD head-mount display
  • HUD head-up display
  • the XR apparatus 100c analyzes three-dimensional point cloud data or image data acquired through various sensors or from an external device to generate location data and attribute data for three-dimensional points, thereby providing information on the surrounding space or reality object. It can obtain and render XR object to output. For example, the XR apparatus 100c may output an XR object including additional information about the recognized object in correspondence with the recognized object.
  • the XR apparatus 100c may perform the above-described operations using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the XR apparatus 100c may recognize a reality object in 3D point cloud data or image data using a learning model, and may provide information corresponding to the recognized reality object.
  • the learning model may be learned directly from the XR device 100c or learned from an external device such as the AI server 200.
  • the XR device 100c may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly. It can also be done.
  • the robot 100a may be applied to an AI technology and an autonomous driving technology, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, or the like.
  • the robot 100a to which the AI technology and the autonomous driving technology are applied may mean a robot itself having an autonomous driving function or a robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b.
  • the robot 100a having an autonomous driving function may collectively move devices by moving according to a given copper wire or determine the copper wire by itself without the user's control.
  • the robot 100a and the autonomous vehicle 100b having the autonomous driving function may use a common sensing method to determine one or more of a moving route or a driving plan.
  • the robot 100a and the autonomous vehicle 100b having the autonomous driving function may determine one or more of the movement route or the driving plan by using information sensed through the lidar, the radar, and the camera.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b is present separately from the autonomous vehicle 100b and is linked to the autonomous driving function inside or outside the autonomous vehicle 100b, or the autonomous vehicle 100b. ) Can be performed in conjunction with the user aboard.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b acquires sensor information on behalf of the autonomous vehicle 100b and provides the sensor information to the autonomous vehicle 100b or obtains sensor information and displays the surrounding environment information or By generating object information and providing the object information to the autonomous vehicle 100b, the autonomous vehicle function of the autonomous vehicle 100b can be controlled or assisted.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b may monitor a user in the autonomous vehicle 100b or control a function of the autonomous vehicle 100b through interaction with the user. .
  • the robot 100a may activate the autonomous driving function of the autonomous vehicle 100b or assist control of the driver of the autonomous vehicle 100b.
  • the function of the autonomous vehicle 100b controlled by the robot 100a may include not only an autonomous vehicle function but also a function provided by a navigation system or an audio system provided inside the autonomous vehicle 100b.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b may provide information or assist a function to the autonomous vehicle 100b outside the autonomous vehicle 100b.
  • the robot 100a may provide traffic information including signal information to the autonomous vehicle 100b, such as a smart signal light, or may interact with the autonomous vehicle 100b, such as an automatic electric charger of an electric vehicle. You can also automatically connect an electric charger to the charging port.
  • the robot 100a may be implemented with an AI technology and an XR technology, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, a drone, or the like.
  • the robot 100a to which the XR technology is applied may mean a robot that is the object of control / interaction in the XR image.
  • the robot 100a may be distinguished from the XR apparatus 100c and interlocked with each other.
  • the robot 100a When the robot 100a that is the object of control / interaction in the XR image acquires sensor information from sensors including a camera, the robot 100a or the XR apparatus 100c generates an XR image based on the sensor information. In addition, the XR apparatus 100c may output the generated XR image. The robot 100a may operate based on a control signal input through the XR apparatus 100c or user interaction.
  • the user may check an XR image corresponding to the viewpoint of the robot 100a that is remotely linked through an external device such as the XR device 100c, and may adjust the autonomous driving path of the robot 100a through interaction. You can control the movement or driving, or check the information of the surrounding objects.
  • the autonomous vehicle 100b may be implemented by an AI technology and an XR technology, such as a mobile robot, a vehicle, an unmanned aerial vehicle, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b to which the XR technology is applied may mean an autonomous vehicle provided with means for providing an XR image, or an autonomous vehicle that is the object of control / interaction in the XR image.
  • the autonomous vehicle 100b, which is the object of control / interaction in the XR image is distinguished from the XR apparatus 100c and may be linked with each other.
  • the autonomous vehicle 100b having means for providing an XR image may acquire sensor information from sensors including a camera and output an XR image generated based on the acquired sensor information.
  • the autonomous vehicle 100b may provide an XR object corresponding to a real object or an object on the screen by providing an HR to output an XR image.
  • the XR object when the XR object is output to the HUD, at least a part of the XR object may be output to overlap the actual object to which the occupant's eyes are directed.
  • the XR object when the XR object is output on the display provided inside the autonomous vehicle 100b, at least a part of the XR object may be output to overlap the object in the screen.
  • the autonomous vehicle 100b may output XR objects corresponding to objects such as a road, another vehicle, a traffic light, a traffic sign, a motorcycle, a pedestrian, a building, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b that is the object of control / interaction in the XR image acquires sensor information from sensors including a camera
  • the autonomous vehicle 100b or the XR apparatus 100c may be based on the sensor information.
  • the XR image may be generated, and the XR apparatus 100c may output the generated XR image.
  • the autonomous vehicle 100b may operate based on a user's interaction or a control signal input through an external device such as the XR apparatus 100c.
  • the wireless device includes a base station, a network node, a transmitting terminal, a receiving terminal, a wireless device, a wireless communication device, a vehicle, a vehicle equipped with an autonomous driving function, an unmanned aerial vehicle (UAV), an artificial intelligence (AI) module, Robots, Augmented Reality (AR) devices, Virtual Reality (VR) devices, MTC devices, IoT devices, medical devices, fintech devices (or financial devices), security devices, climate / environmental devices, or other areas of the fourth industrial revolution, or It may be a device related to the 5G service.
  • a drone may be a vehicle in which humans fly by radio control signals.
  • the MTC device and the IoT device are devices that do not require human intervention or manipulation, and may be smart meters, bending machines, thermometers, smart bulbs, door locks, various sensors, and the like.
  • a medical device is a device used to examine, replace, or modify a device, structure, or function used for diagnosing, treating, alleviating, treating, or preventing a disease, such as a medical device, a surgical device, ( In vitro) diagnostic devices, hearing aids, surgical devices, and the like.
  • the security device is a device installed to prevent a risk that may occur and maintain safety, and may be a camera, a CCTV, a black box, or the like.
  • the fintech device is a device that can provide financial services such as mobile payment, and may be a payment device or a point of sales (POS).
  • the climate / environmental device may mean a device for monitoring and predicting the climate / environment.
  • the terminal is a mobile phone, a smart phone, a laptop computer, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), navigation, a slate PC, a tablet PC. (tablet PC), ultrabook, wearable device (e.g. smartwatch, glass glass, head mounted display), foldable device And the like.
  • the HMD is a display device of a type worn on the head and may be used to implement VR or AR.
  • Embodiments according to the present invention may be implemented by various means, for example, hardware, firmware, software, or a combination thereof.
  • an embodiment of the present invention may include one or more application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), and FPGAs ( field programmable gate arrays), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, and the like.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • DSPs digital signal processors
  • DSPDs digital signal processing devices
  • PLDs programmable logic devices
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • an embodiment of the present invention may be implemented in the form of a module, procedure, function, etc. that performs the functions or operations described above.
  • the software code may be stored in memory and driven by the processor.
  • the memory may be located inside or outside the processor, and may exchange data with the processor by various known means.
  • the present invention is used in the field of vehicle communications.

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Abstract

본 명세서는 V2X(Vehicle to everything) 통신을 이용하여 차량 주행을 관리하기 위한 방법을 제공한다. 구체적으로, 보고 차량은 코디네이터(coordinator)에게 상기 보고 차량의 메뉴버 정보(maneuver information)를 보고하기 위한 주행 메시지를 생성하되, 상기 주행 메시지는 상기 차량의 현재 시점 이후의 의도되는 예상 주행과 관련된 상기 메뉴버 정보를 포함한다. 보고 차량은 상기 주행 메시지에 대한 응답으로 상기 메뉴버 정보에 기초하여 상기 보고 차량의 주행 동작을 관리하기 위한 차량 주행 관리 정보를 포함하는 관리 메시지 수신한다.

Description

V2X 통신 장치 및 그의 V2X 메시지의 송수신 방법
본 발명은 V2X 통신 장치 및 그의 V2X 메시지 송수신 방법에 대한 것으로, 특히 차량의 주행 정보를 통해서 차량들 간의 주행을 관리하기 위한 메시지를 송수신하는 방법에 대한 것이다.
최근 차량(vehicle)은 기계 공학 중심에서 전기, 전자, 통신 기술이 융합된 복합적인 산업 기술의 결과물이 되어 가고 있으며, 이러한 면에서 차량은 스마트카라고도 불린다. 스마트카는 운전자, 차량, 교통 인프라 등을 연결하여 교통 안전/복잡 해소와 같은 전통적인 의미의 차량 기술뿐 아니라 다양한 사용자 맞춤형 이동 서비스를 제공하게 되었다. 이러한 연결성은 V2X(Vehicle to Everything) 통신 기술을 사용하여 구현될 수 있다.
V2X 통신을 통해 다양한 서비스가 제공될 수 있다. 예를 들면, 교통 안전과 이동성 향상의 기여를 목표로 자동 및 연결 운전과 관련된 서비스가 제공될 수 있다. 이러한 서비스 중의 하나가 CACC 서비스이고, CACC 기술은 교통 효율성 향상 및 연료 소비 감소를 위해, CACC 쌍 또는 CACC 스트링을 형성하고 차량 간의 안전 시간 간격(safety time gap)을 최소 값으로 유지하는 기술이다.
하지만, 현재 V2X 기술은 간단한 경고 서비스를 제공 할 수 있지만 보다 정교한 관리 서비스를 제공하는 데 한계가 있다. 위험한 상황과 순간의 경고 신호는 충돌 위험을 줄일 수 있지만 위험한 상황과 순간에 직면하는 것을 피하는 데 도움이 되지 않기 때문에 궁극적 인 해결책이 될 수 없다.
또한, 경고 서비스는 경고 신호를 받는 순간에 해야 할 일을 운전자 및/또는 차량에 대해 더 이상 안내하지 않는다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서는 V2X(Vehicle to everything) 통신을 이용하여 차량 주행을 관리하기 위한 방법에 있어서, 보고 차량(Reporting vehicle)에서 수행되는 방법에 있어서, 단말에 의해 수행되는 방법은, 코디네이터(coordinator)에게 상기 보고 차량의 메뉴버 정보(maneuver information)를 보고하기 위한 주행 메시지를 생성하는 단계, 상기 주행 메시지는 상기 차량의 현재 시점 이후의 의도되는 예상 주행과 관련된 상기 메뉴버 정보를 포함하고; 및 상기 주행 메시지에 대한 응답으로 상기 메뉴버 정보에 기초하여 상기 보고 차량의 주행 동작을 관리하기 위한 차량 주행 관리 정보를 포함하는 관리 메시지 수신하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명에서, 상기 메뉴버 정보는 상기 차량의 예상되는 주행과 관련된 구체적인 정보, 지리 정보, 시간 정보 또는 동역학 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
또한, 본 발명에서, 상기 구체적인 정보, 상기 지리 정보, 상기 시간 정보 및 상기 동역학 정보는 메뉴버 관리 어플리케이션 엔터티(Maneuver Management Application entity) 또는 퍼실리티 엔터티(facility entity)의 메뉴버 수집 기능을 통해서 수집된다.
또한, 본 발명은, 상기 차량 주행 관리 정보에 기초하여 상기 메뉴버 정보를 업데이트하는 단계를 더 포함한다.
또한, 본 발명은, 상기 주행 관리 정보에 따라 상기 차량 주행과 관련된 특정 주행 동작을 수행하는 단계를 더 포함한다.
또한, 본 발명에서, 상기 메뉴버 정보는 상기 보고 차량의 상기 예상 주행의 타입을 나타내는 메뉴버 타입, 및 상기 메뉴버 타입에 따른 주행과 관련된 주행 정보를 포함한다.
또한, 본 발명에서, 상기 주행 관리 정보는 상기 메뉴버 정보에 따른 상기 보고 차량의 동작의 허용 또는 거절을 나타내는 지시 정보를 포함한다.
또한, 본 발명에서, 상기 차량 주행 관리 정보는 상기 코디네이터가 관리하는 복수의 차량들의 최적의 주행을 위한 각 차량의 주행 타입을 나타내는 메뉴버 타입, 및 상기 메뉴버 타입에 따른 주행과 관련된 주행 정보를 포함한다.
또한, 본 발명은, 무선 신호를 송수신하기 위한 RF 모듈(radio frequency module); 및 상기 RF 모듈과 기능적으로 연결되어 있는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 코디네이터(coordinator vehicle)에게 상기 보고 차량의 메뉴버 정보(maneuver information)를 보고하기 위한 주행 메시지를 생성하되, 상기 주행 메시지는 상기 차량의 현재 시점 이후의 의도되는 예상 주행과 관련된 상기 메뉴버 정보를 포함하고, 상기 주행 메시지에 대한 응답으로 상기 메뉴버 정보에 기초하여 상기 보고 차량의 주행 동작을 관리하기 위한 차량 주행 관리 정보를 포함하는 관리 메시지 수신하는 것을 특징으로 하는 차량을 제공한다.
본 발명에 따르면, 차량의 예상되는 주행 정보에 따라 인접한 다른 차량들에게 미리 경고 서비스를 제공함으로써 차량들간 사고가 발생할 상황을 줄일 수 있다는 효과가 있다.
또한, 차량들의 예상되는 주행 정보를 코디네이터 차량이 획득하여 차량들의 최적의 주행을 위한 제어 정보를 인접한 차량들에게 전송하여 차량간 주행을 제어함으로써 차량들의 주행이 효율적으로 수행될 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 대해 더욱 이해하기 위해 포함되며 본 출원에 포함되고 그 일부를 구성하는 첨부된 도면은 본 발명의 원리를 설명하는 상세한 설명과 함께 본 발명의 실시예를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 교통 시스템(ITS; Intelligent Transport System)을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 V2X 송수신 시스템을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 V2X 시스템의 구성을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 네트워크/트랜스포트 레이어의 패킷 구조를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 V2X 시스템의 구성을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 주행 정보를 전송하는 차량의 V2X 시스템의 구성을 나타낸다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 코디네이터의 V2X 시스템의 구성을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 보고 차량이 주행 정보를 전송하기 위한 방법의 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 보고 차량이 주행 정보를 전송하기 위한 방법의 또 다른 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 코디네이터가 차량들의 주행을 제어하기 위한 최적의 주행 정보를 전송하기 위한 방법의 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 코디네이터가 차량들의 주행을 제어하기 위한 최적의 주행 정보를 전송하기 위한 방법의 또 다른 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 보고 차량의 코디네이터로부터 전송된 최적의 주행 정보에 따라 주행하는 방법의 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 실시 예에 따른 보고 차량의 코디네이터로부터 전송된 최적의 주행 정보에 따라 주행하는 방법의 또 다른 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 14는 본 발명의 실시 예에 따른 메뉴버 정보(maneuver information)를 통한 차량의 도로 주행 방법의 일 예를 나타내는 도이다.
도 15는 본 발명의 실시 예에 따른 따른 메뉴버 정보(maneuver information)를 통한 차량의 도로 주행 방법의 또 다른 일 예를 나타내는 도이다.
도 16은 본 발명의 실시 예에 따른 차량의 도로 주행을 위한 메뉴버 정보(maneuver information)의 또 다른 일 예를 나타내는 도이다.
도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른 2차원 또는 3차원 메뉴버 정보를 구성하기 위한 방법의 일 예를 나타내는 도이다.
도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따른 곡선 도로에 따른 메뉴버 정보를 구성하기 위한 방법의 일 예를 나타내는 도이다.
도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 상태에 따라 코디네이터가 차량의 주행을 제어하기 위한 방법의 일 예를 나타내는 도이다.
도 20은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 주행 스킬에 따라 차량을 제어하기 위한 방법의 일 예를 나타내는 도이다.
도 21은 본 발명의 일 실시 예에 따라 차량의 주행 동작을 제어하기 위한 방법의 일 예를 나타내는 도이다.
도 22는 본 발명의 일 실시 예에 따라 차량의 주행 동작을 제어하기 위한 방법의 또 다른 일 예를 나타내는 도이다.
도 23은 본 발명의 일 실시 예에 따라 차량의 주행 동작을 제어하기 위한 방법의 또 다른 일 예를 나타내는 도이다.
도 24는 본 발명의 실시 예에 따른 V2X 통신 장치를 나타낸다.
도 25는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 주행 관리를 위한 메시지를 전송하기 위한 방법의 일 예를 나타낸다.
도 26은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 장치(100)를 나타낸다.
도 27는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 28은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
본 발명의 바람직한 실시예에 대해 구체적으로 설명하며, 그 예는 첨부된 도면에 나타낸다. 첨부된 도면을 참조한 아래의 상세한 설명은 본 발명의 실시예에 따라 구현될 수 있는 실시예만을 나타내기보다는 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하기 위한 것이다. 다음의 상세한 설명은 본 발명에 대한 철저한 이해를 제공하기 위해 세부 사항을 포함하지만, 본 발명이 이러한 세부 사항을 모두 필요로 하는 것은 아니다. 본 발명은 이하에서 설명되는 실시예들은 각각 따로 사용되어야 하는 것은 아니다. 복수의 실시예 또는 모든 실시예들이 함께 사용될 수 있으며, 특정 실시예들은 조합으로서 사용될 수도 있다.
본 발명에서 사용되는 대부분의 용어는 해당 분야에서 널리 사용되는 일반적인 것들에서 선택되지만, 일부 용어는 출원인에 의해 임의로 선택되며 그 의미는 필요에 따라 다음 설명에서 자세히 서술한다. 따라서 본 발명은 용어의 단순한 명칭이나 의미가 아닌 용어의 의도된 의미에 근거하여 이해되어야 한다.
본 발명은 V2X 통신 장치에 대한 것으로, V2X 통신 장치는 ITS(Intelligent Transport System) 시스템에 포함되어, ITS 시스템의 전체 또는 일부 기능들을 수행할 수 있다. V2X 통신 장치는 차량과 차량, 차량과 인프라, 차량과 자전거, 모바일 기기 등과의 통신을 수행할 수 있다. V2X 통신 장치는 V2X 장치라고 약칭될 수도 있다. 실시예로서 V2X 장치는 차량의 온보드유닛(OBU; On Board Unit)에 해당하거나, OBU에 포함될 수도 있다. OBU는 OBE(On Board Equipment)라고 치칭될 수도 있다. V2X 장치는 인프라스트럭처의 RSU(Road Side Unit)에 해당하거나, RSU에 포함될 수도 있다. RSU는 RSE(RoadSide Equipment)라고 지칭될 수도 있다. 또는, V2X 통신 장치는 ITS 스테이션에 해당하거나, ITS 스테이션에 포함될 수 있다. V2X 통신을 수행하는 임의의 OBU, RSU 및 모바일 장비 등을 모두 ITS 스테이션 또는 V2X 통신 장치라고 지칭할 수도 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 교통 시스템(ITS; Intelligent Transport System)을 나타낸다.
지능형 교통 시스템은 자동차, 버스, 기차 등의 교통 수단과 신호등, 전광판 등의 도로 주변에 설치된 교통 시설에 전자 제어 및 통신 장치와 같은 정보 통신 기술(information and communication technology)을 적용함으로써 효율적이고 안전한 교통 서비스를 제공하는 시스템을 의미한다. ITS를 지원하기 위해, V2X(Vehicle to everything) 기술이 사용될 수 있다. V2X 통신 기술은 차량과 차량 또는 차량과 주변 기기와의 통신 기술을 나타낸다.
V2X 통신을 지원하는 차량은 OBU를 장착하고 있으며, OBU는 DSRC(Dedicated Short-Range Communication) 통신 모뎀을 포함한다. 신호등과 같이 도로 주변에 설치된 V2X 모듈을 포함하는 인프라 스트럭처는 RSU라고 지칭될 수 있다. VRU(Vulnerable Road Users)는 교통 약자로서, 보행자, 자전거, 휠체어 등이 VRU에 해당할 수 있다. VRU는 V2X 통신 가능할 수 있다.
V2V(Vehicle to Vehicle)는 V2X 통신 장치를 포함하는 차량 간의 통신 또는 통신 기술을 지칭한다. V2I(Vehicle to Infra-structure)는 V2X 통신 장치를 포함하는 챠랑과 인프라 스트럭처 간의 통신 또는 통신 기술을 지칭한다. 그 외에, 차량과 교통 약자 간의 통신은 V2O라고 지칭될 수 있으며, 인프라 스트럭처와 교통 약자 간의 통신은 I2O라고 지칭될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 V2X 송수신 시스템을 나타낸다.
V2X 송수신 시스템은 V2X 송신기(2100) 및 V2X 수신기(2200) 송신기와 수신기는 데이터를 송신 및 수신하는 역할에 따라 구분한 것으로, 장치의 구성 차이는 없다. V2X 송신기(2100) 및 V2X 수신기(2200)는 모두 V2X 통신 장치에 해당한다.
V2X 송신기(2100)는 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기(GNSS Receiver; 2110), DSRC 라디오(DSRC Radio; 2120), DSRC 디바이스 프로세서(DSRC device processor; 2130), 어플리케이션 ECU(Electronic Control Unit)(Application ECU; 2140), 센서(Sensor; 2150), 휴먼 인터페이스(Human Interface(2160)을 포함한다.
DSRC 라디오(2120)는 WLAN(Wireless Local Area Network) 기반의 IEEE 802.11 표준 및/또는 미국 자동차 기술학회인 SAE(Society of Automotive Engineer)의 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments) 표준에 기초하여 통신을 수행할 수 있다. DSRC 라디오(2120)는 피지컬 레이어와 MAC 레이어의 동작을 수행할 수 있다.
DSRC 디바이스 프로세서(2130)는 DSRC 라디오(2120)가 수신한 메세지를 디코딩하거나 송신할 메세지를 디코딩할 수 있다. GNSS 리시버(2110)는 GNSS를 처리하며, 위치 정보 및 시간 정보를 획득할 수 있다. 실시예로서, GNSS 리시버(2110)는 GPS(Global Positioning System) 장치가 될 수 있다.
어플리케이션 ECU(2140)는 특정 어플리케이션 서비스를 제공하기 위한 마이크로 프로세서가 될 수 있다. 어플리케이션 ECU는 서비스를 제공하기 위해 센서 정보 및 사용자 입력에 기초하여 동작/메세지를 생성하고, DSRC 디바이스 프로세서를 사용하여 메세지를 송수신할 수 있다. 센서(2150)는 차량 상태 및 주변 센서 정보를 획득할 수 있다. 휴먼 인터페이스(2160)는 입력 버튼이나 모니터 등의 인터페이스를 통해 사용자의 입력을 수신하거나 메세지를 표시/제공할 수 있다.
V2X 수신기(2200)는 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기(GNSS Receiver; 2210), DSRC 라디오(DSRC Radio; 2220), DSRC 디바이스 프로세서(DSRC device processor; 2230), 어플리케이션 ECU(Electronic Control Unit)(Application ECU; 2240), 센서(Sensor; 2250), 휴먼 인터페이스(Human Interface(2260)을 포함한다. V2X 수신기의 구성(2200)에 대해서는 V2X 송신기(2100)의 구성에 대한 상술한 설명이 적용된다.
DSRC 라디오와 DSRC 디바이스 프로세서는 통신 유닛의 하나의 실시예에 해당한다. 통신 유닛은 3GPP, LTE(Long Term Evolution)와 같은 셀룰러 통신 기술에 기초하여 통신할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 V2X 시스템의 구성을 나타낸다.
실시예로서, 도 3의 V2X 시스템은 ISO 21217/EN302 665에서 정의하는 ITS 스테이션 참조 아키텍처에 해당할 수 있다. 도 3은 ITS 스테이션이 참조 아키텍처에 기반하는 ITS 스테이션의 예시를 나타낸다. 도 3은 종단간 통신을 위한 계층적 아키텍처를 나타낸다. 차량 간 메세지가 통신되는 경우, 송신 차량/ITS 시스템에서 한 레이어씩 아래로 각 레이어를 통과하여 메시지가 전달되고, 수신 차량/ITS 시스템에서 한 레이어씩 위로 메세지가 상위 레이어로 전달된다. 각 레이어에 대한 설명은 아래와 같다.
어플리케이션(application) 레이어: 어플리케이션 레이어는 다양한 사용예(use case)를 구현 및 지원할 수 있다. 예를 들면, 어플리케이션은 도로 안전(Road Safety), 효율적 교통 정보(Efficient Traffic Information), 기타 애플리케이션 정보(Other application)를 제공할 수 있다.
어플리케이션 레이어는 ITS 어플리케이션을 분류 및 정의하고, 하위 레이어들을 통해 종단 차량/이용자/인프라에게 서비스를 제공할 수 있다. 어플리케이션은 사용-케이스(use-case) 별로 정의/적용될 수 있고, 또는 사용-케이스를 도로-안전(road-safety), 트래픽 효율(traffic efficiency), 로컬 서비스, 인포테인먼트와 같이 그루핑되어 정의/적용딜 수도 있다. 실시예로서, 어플리케이션 분류(classification), 사용-케이스 등은 새로운 어플리케이션 시나리오가 발생되면 업데이트될 수 있다. 레이어 매니지먼트는 어플리케이션 레이어의 운영 및 보안과 관련된 정보를 관리 및 서비스해줄 수 있다. 정보 및 서비스는 MAMA (interface between management entity and application 계층) 와 SA (interface between security entity and ITS-S applications) 또는 SAP(Service Access Point, 예 MA-SAP, SA-SAP)를 통해 양방향으로 전달 및 공유될 수 있다. 어플리케이션 레이어에서 퍼실리티 레이어로의 요청 또는 퍼실리티 레이어에서 어플리케이션 레이어로의 정보 전달은 FA((interface between facilities layer and ITS-S applications) (또는 FA-SAP)를 통해 수행될 수 있다.
퍼실리티(facilities) 레이어: 퍼실리티 레이어는 어플리케이션 레이어에서 정의된 다양한 사용예를 효과적으로 실현할 수 있도록 지원할 수 있다. 예를 들면, 퍼실리티 레이어는 어플리케이션 지원(application support), 정보 지원(information support), 세션/통신 지원(session/communication support)을 수행할 수 있다.
퍼실리티 레이어는 기본적으로 OSI 모델의 상위 3개 레이어인, 세션 레이어, 프리젠테이션 레이어, 어플리케이션 레이어 기능을 지원할 수도 있다. 퍼실리티 레이어는 추가적으로 ITS 시스템을 위해 어플리케이션 지원(application support), 정보 지원(information support), 세션/통신 지원(session/communication support)과 같은 진화된 퍼실리티를 제공할 수 있다. 퍼실리티는 기능(functionality), 정보(information), 데이터(data)를 제공하는 컴포넌트를 의미한다.
퍼실리티는 커먼 퍼실리티와 도메인 퍼실리티로 분류될 수 있다. 커먼 퍼실리티는 ITS의 기본적인 어플리케이션 세트와 ITS 스테이션 동작에 필요한 코어 서비스 또는 기능을 제공할 수 있다. 예를 들면, 시간 매니지먼트(management), 포지션 매니지먼트, 서비스 매니지먼트 등이 제공될 수 있다. 도메인 퍼실리티는 하나 또는 복수의 ITS의 기본적인 어플리케이션 세트에 특별한 서비스나 기능을 제공할 수 있다. 예를 들면, 도메인 퍼실리티는 Road Hazard Warning applications (RHW)를 위한 DENM(DEcentralized Notification Messages) 매니지먼트를 제공할 수 있다. 도메인 퍼실리티는 옵셔널한 기능로서 ITS 스테이션에 의해 지원되지 않으면 사용되지 않을 수도 있다.
네트워크 및 트랜스포트(Networking & Transport) 레이어: 네트워크/트랜스포트 레이어는 다양한 트랜스포트 프로토콜 및 네트워크 프로토콜을 사용함으로써 동종(homogenous)/이종(heterogenous) 네트워크 간의 차량 통신을 위한 네트워크를 구성할 수 있다. 예를 들면, 네트워크/트랜스포트 레이어는 TCP/UDP+IPv6 등 인터넷 프로토콜을 사용한 인터넷 접속과 라우팅을 제공할 수 있다. 또는, 네트워크/트랜스포트 레이어는 BTP(Basic Transport Protocol)/지오네트워킹(GeoNetworking) 등 지정학적 위치 정보(Geographical position) 기반 프로토콜을 사용하여 차량 네트워크를 구성할 수 있다.
트랜스포트 레이어는 상위 레이어(세션 레이어, 프리젠테이션 레이어, 어플리케이션 레이어)와 하위 레이어(네트워크 레이어, 데이터 링크 레이어, 피지컬 레이어)에서 제공하는 서비스들 간의 연결 레이어에 해당한다. 트랜스포트 레이어는 사용자가 보낸 데이터가 목적지에 정확히 도착하도록 관리하는 역할을 수행한다. 송신 쪽에서, 트랜스포트 레이어는 효율적인 데이터 전송을 위해 데이터를 전송에 적당한 사이즈의 패킷으로 분할하는 역할을 수행할 수 있다. 수신 쪽에서, 트랜스포트 레이어는 수신된 패킷들을 원래의 파일로 재결합하는 역할을 수행할 수 있다. 실시예로서, 트랜스포트 프로토콜은 TCP/UDP가 사용될 수 있고, VTS와 같은 ITS를 위한 트랜스포트 프로토콜이 사용될 수도 있다.
네트워크 레이어는 논리적인 주소를 할당하고 패킷 전달 경로를 결정할 수 있다. 네트워크 레이어는 트랜스포트 레이어에서 생성된 패킷을 수신하고, 목적지의 논리적인 주소를 포함하는 네트워크 헤더를 부가할 수 있다. 패킷 경로 설계의 예로서, 차량 간, 차량과 고정 스케이션 간, 고정 스테이션 간의 유니캐스트/브로드캐스트가 고려될 수 있다. 실시예로서, ITS를 위한 네트워크 프로토콜로서, 지오-네트워킹(Geo-Networking), 이동성 지원을 갖는(with movility support) IPv6 네트워킹, IPv6 over 지오-네트워킹 등의 프로토콜이 고려될 수 있다.
액세스(Access) 레이어: 액세스 레이어는 상위 레이어에서 수신한 메세지/데이터를 물리적 채널을 통해 전송할 수 있다. 예를 들면, 액세스 레이어는 IEEE 802.11 및/또는 802.11p 표준 기반 통신 기술, IEEE 802.11 및/또는 802.11p 표준의 피지컬 전송 기술에 기반한 ITS-G5 무선 통신 기술, 위성/광대역 무선 이동 통신을 포함하는 2G/3G/4G(LTE)/5G 무선 셀루러 통신 기술, DVB-T/T2/ATSC 등 광대역 지상파 디지털 방송 기술, GPS 기술, IEEE 1609 WAVE 기술 등에 기초하여 데이터 통신을 수행/지원할 수 있다.
차량 통신 및 네트워킹을 위한 ITS 시스템은 다양한 사용-케이스(use-case) 제공을 위해 다양한 접속 기술, 네트워크 프로토콜, 통신 인터페이스를 고려하여 유기적으로 설계될 수 있다. 또한, 각 레이어의 역할 및 기능은 증강 또는 보강될 수도 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 네트워크/트랜스포트 레이어의 패킷 구조를 나타낸다.
도 4는 네트워크/트랜스포트 레이어의 패킷 구조를 나타내며, 트랜스포트 레이어는 BTP 패킷을 생성하고, 네트워크 레이어는 지오-네트워킹 패킷을 생성할 수 있다. 지오네트워킹 패킷은 LLC(logical link control) 패킷의 데이터에 해당하여, LLC 패킷에 포함될 수 있다. 지오-네트워킹 패킷은 LLC 패킷으로 인캡슐레이션될 수 있다. 도 4의 실시예에서, 데이터는 메세지 세트를 포함하고, 메세지 세트는 베이직 세이프티 메세지가 될 수 있다.
BTP는 퍼실리티 레이어에서 생성한 CAM, DENM과 같은 메세지를 하위(lower) 레이어로 전송하기 위한 프로토콜이다. BTP 헤더는 A타입, B타입으로 구성된다. A 타입 BTP 헤더는 인터랙티브(interactive) 패킷 전송을 위해 송수신에 필요한, 목적지/데스티네이션(destination) 포트 및 소스 포트를 포함할 수 있다. B 타입 헤더는 비-인터랙티브(non-interactive) 패킷 전송을 위해 송신에 필요한, 데스티네이션 포트 및 데스티테이션 포트 정보를 포함할 수 있다. 헤더에 포함된 필드/정보에 대한 설명은 아래와 같다.
데스티네이션 포트(Destination Port): 데스티네이션 포트는 BTP 패킷에 포함된 데이터(BTP-PDU)의 목적지에 해당하는 퍼실리티 엔터티를 식별한다.
소스 포트(Source Port): BTP-A 타입의 경우 생성되는 필드로서, 해당 패킷이 전송되는 소스에서의 퍼실리티 레이어의 프로토콜 엔터티의 포트를 지시한다. 이 필드는 16비트의 사이즈를 가질 수 있다.
데스티네이션 포트 정보(Destination Port Info): BTP-B 타입의 경우 생성되는 필드로서, 데스티네이션 포트가 가장 잘 알려진 포트인 경우 추가 정보를 제공할 수 있다. 이 필드는 16비트의 사이즈를 가질 수 있다.
지오네트워킹 패킷(Geonetworking packet)은 네트워크 계층의 프로토콜에 따라서 베이직 헤더 및 커먼 헤더를 포함하고, 지오네트워킹 모드에 따라서 익스텐션(Extension) 헤더를 선택적으로(optional) 포함한다.
베이직 헤더는 32비트(4바이트)가 될 수 있다. 베이직 헤더는 버전 필드, NH 필드(Next Header), LT(LifeTime) 필드, RHL(Remaining Hop Limit) 필드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 베이직 헤더에 포함된 필드들에 대한 설명은 아래와 같다. 각 필드를 구성하는 비트 사이즈는 실시예에 불과한 것으로, 변경될 수도 있다.
Version(4비트): 버전(version) 필드는 지오네트워킹 프로토콜을 버전을 지시한다.
NH(4비트): NH(Next Header) 필드는 후속 헤더/필드의 타입을 지시한다. 필드 값이 1이면 커먼 헤더가 이어지고, 2이면 보안 설정된 보안(secured) 패킷이 이어질 수 있다.
LT(8비트): LT(LifeTime) 필드는 해당 패킷의 최대 생존 시간을 지시한다.
RHL(8비트): RHL(Remaining Hop Limit) 필드는 잔여 홉 제한을 지시한다. RHL 필드값은 지오애드혹(GeoAdhoc) 라우터에서 포워딩할 때마다 1씩 줄어들 수 있다. RHL 필드값이 0이 되면 해당 패킷은 더 이상 포워딩되지 않는다.
커먼 헤더는 64비트(8바이트)가 될 수 있다. 커먼 헤더는 NH(NextHeader) 필드, HT(HeaderType) 필드, HST(Header Sub-Type) 필드, TC(Traffic Class) 필드, 플래그(Flags) 필드, PL(PayloadLength) 필드, MHL(Maximum Hop Limit) 필드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 각 필드들에 대한 설명은 아래와 같다.
NH(4비트): NH(Next Header) 필드는 후속 헤더/필드의 타입을 지시한다. 필드 값이 0이면 정의되지 않은 "ANY" 타입을 지시하고, 1이면 BTP-A 타입 패킷을, 2이면 BTP-B 타입 패킷을, 3이면 IPv6의 IP 다이어그램을 각각 지시할 수 있다.
HT(4비트): 헤더 타입 필드는 지오네트워킹 타입을 지시한다. 지오네트워킹 타입은 비콘(Beacon), 지오유니캐스트(GeoUnicast), 지오애니캐스트(GeoAnycast), 지오브로드캐스트(GeoBroadcast), TSB(Topologically-Scoped Broadcast), LS(Location Service)을 포함한다.
HST(4비트): 헤더 서브 타입 필드는 헤더 타입과 함께 세부적인 타입을 지시한다. 실시예로서, HT 타입이 TSB로 설정되면 HST값이 '0'인 경우는 싱글 홉을 지시하고, '1'인 경우에는 멀티 홉을 지정할 수 있다.
TC(8비트): 트래픽 클래스 필드는 SCF(Store-Carry-Forward), 채널 오프로드(Channel Offload), TC ID를 포함할 수 있다. SCF 필드는 패킷을 전달할 이웃이 없는 경우 패킷 저장 여부를 지시한다. 채널 오프로드 필드는 멀티채널 오퍼레이션의 경우 다른 채널로 패킷이 전달될 수 있음을 지시한다. TC ID 필드는 퍼실리티 레이어에서 패킷 전달 시 할당되는 값으로, 피지컬 레이어에서 컨탠션(contention) 윈도우 값 설정에 사용될 수 있다.
플래그(8비트): 플래그 필드는 ITS 장치가 이동형(mobile)인지 고정형(stationary)인지를 지시하고, 실시예로서 마지막 1비트가 될 수 있다.
PL(8비트): 페이로드 길이 필드는 지오네트워킹 헤더에 후속하는 데이터 길이를 바이트 단위로 지시한다. 예를 들면, CAM을 운반(carry)하는 지오-네트워킹 패킷의 경우, PL 필드는 BTP 헤더와 CAM의 길이를 지시할 수 있다.
MHL(8비트): MHL(Maximum Hop Limit) 필드는 최대 호핑 수를 지시할 수 있다.
지오네트워킹 패킷에 LLC 헤더가 부가되어 LLC 패킷이 생성된다. LLC 헤더는 IP 데이터와 지오네트워킹 데이터를 구별하여 전송하는 기능을 제공한다. IP 데이터와 지오네트워킹 데이터는 SNAP의 이더타입(Ethertype)에 의해 구별될 수 있다. 실시예로서, IP 데이터가 전송되는 경우, 이더타입은 0x86DD로 설정되어 LLC 헤더에 포함될 수 있다. 실시예로서, 지오네트워킹 데이터가 전송되는 경우, 이더타입은 0x86DC로 설정되어 LLC 헤더에 포함될 수 있다. 수신기는 LLC 패킷 헤더의 이더타입 필드를 확인하고, 그 값에 따라서 패킷을 IP 데이터 경로 또는 지오네트워킹 경로로 포워딩 및 처리할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 V2X 시스템의 구성을 나타낸다.
도 5는 도 3의 V2X 시스템의 다른 실시예에 해당하는 계층 아키텍처를 나타낸다. 실시예로서, 북미 V2X 시스템은 IEEE 802.11의 PHY 기술과 MAC 기술을 사용하며, 추가로 IEEE 1609.4의 MAC 기술을 사용할 수 있다. 네트워크/트랜스포트 레이어 기술에서, LLC 블록에는 IEEE802.2 표준의 기술이 적용되고, WSMP(WAVE short message protocol)에는 IEEE 1609.3 기술이 적용될 수 있다. 퍼실리티 레이어는 SAE의 J2735 표준의 메세지 세트를 사용할 수 있으며, 어플리케이션 레이어는 J2945 표준에서 V2V, V2I, V2O 용으로 정의된 어플리케이션을 사용할 수 있다.
어플리케이션 레이어는 사용-케이스를 구현하여 지원하는 기능을 수행할 수 있다. 어플리케이션은 사용-케이스에 따라 선택적으로 사용될 수 있다. 각 사용-케이스의 시스템 요구(requirement)는 J2945 표준에서 정의될 수 있다. J2945/1은 V2V 안전 통신과 같은 V2V 기술의 어플리케이션을 정의한다.
J2945/1 문서는 EEBL(emergency electronic brake lights), FCW(forward crash warning), BSW(blind spot warning), LCW(lane change warning), IMA(intersection movement assist), CLW(control loss warning)와 같은 어플리케이션을 정의한다. 실시예로서, FCW 기술은 선행 차량과의 충돌을 경고하는 V2V 안전 통신 기술이다. V2X 통신 장치를 구비한 차량이 급 정거를 하거나 사고로 멈춘 경우, 후속 차량의 충돌을 방지하기 위해 FCW 안전 메세지를 전송할 수 있다. 후속 차량은 FCW 메세지를 수신하고 운전자에게 경고를 하거나 속도 감속 또는 차선 변경과 같은 제어를 수행할 수 있다. 특히 정차한 차량과 운전 차량 사이에 다른 차량이 있는 경우에도 FCW를 통해 정차한 차량의 상태를 파아갈 수 있는 장점이 있다. FCW 안전 메세지는 차량의 위치 정보(위도, 경도, 차선), 차량 정보(차량 종류, 길이, 방향, 속도), 이벤트 정보(정지, 급정지, 서행)를 포함할 수 있으며, 이러한 정보는 퍼실리티 레이어의 요청에 의해 생성될 수 있다.
퍼실리티 레이어는 OSI 레이어 5(세션 레이어), 레이어 6(프리젠테이션 레이어), 레이어7(어플리케이션 레이어)에 해당할 수 있다. 퍼실리티 레이어는 어플리케이션을 지원하기 위해 상황에 따른 메세지 세트를 생성할 수 있다. 메세지 세트는 J2735 표준에서 정의되며, ASN.1을 통해 기술/복호될 수 있다. 메세지 세트는 BasicSafetyMessage 메시지, MapData 메시지, SPAT 메시지, CommonSafetyRequest 메시지, EmergencyVehicleAlert 메시지, IntersectionCollision 메시지, ProbeVehicleData 메시지, RoadSideAlert 메시지, PersonalSafetyMessag 메시지를 포함할 수 있다.
퍼실리티 레이어는 상위 레이어에서 전송하려는 정보를 취합하여 메세지 세트를 생성할 수 있다. 메세지 세트는 ASN.1(Abstract Syntax Notation 1) 방식으로 표시될 수 있다. ASN.1은 데이터 구조를 기술하는데 사용하는 표기법으로, 인코딩/디코딩 규칙도 정할 수 있다. ASN.1은 특정 장치, 데이터 표현 방식, 프로그래밍 언어, 하드웨어 플랫폼 등에 종속되지 않는다. ASN.1은 플랫폼에 상관없이 데이터를 기술하는 언어로서, CCITT (Consultative Committee on International Telegraphy and Telephony, X.208)와 ISO(international Organization for Standardization, ISO 8824)의 공동 표준이다.
메세지 세트는 V2X 동작과 관련된 메세지의 모음으로, 상위 어플리케이션의 상황에 맞는 메세지 세트가 존재한다. 메세지 세트는 데이터 프레임의 형식으로 표현되며, 적어도 하나의 엘레먼트를 포함할 수 있다. 각 엘레먼트는 데이터 프레임 또는 데이터 엘레먼트를 포함할 수 있다.
데이터 프레임은 2개 이상의 데이터 나열을 표시한다. 데이터 프레임은 데이터 엘레먼트의 나열 구조 또는 데이터 프레임의 나열 구조가 될 수 있다. 실시예로서, DV_vehicleData는 자동차의 정보를 나타내는 데이터 프레임 구조로서, 복수의 데이터 엘레먼트(예를 들면, Height, Bumbers, mass, trailerweight)를 포함할 수 있다. 데이터 엘레먼트는 데이터 요소에 대한 설명을 정의한다. 실시예로서, 데이터 프레임에서 사용하는 Height라는 엘레먼트는 DE_VehicleHeight에 정의되며, 차량의 높이를 표현할 수 있다. 실시예로서 차량의 높이는 0~127까지 표현될 수 있으며, LBS 단위는 5cm 단위로 증가되며 최대 6.35미터까지 표현될 수 있다.
실시예로서, 베이직 안전 메세지(BasicSafetyMessage)가 전송될 수 있다. BasicSafetyMessage는 메세지 세트 중 가장 기본적이고 중요한 메세지로서, 차량의 기본 정보를 주기적으로 전송하는데 사용된다. 해당 메시지는 BSMcoreData로 정의 된 coreData 와 Optional 인 PartII 와 regional 데이터를 포함할 수 있다. coreData는 msgCnt, id, lat, long, elev, speed, deading, break, size 등과 같은 데이터 엘레먼트를 포함할 수 있다. coreData는 데이터 엘레먼트들을 사용함으로써, 메시지 카운트, ID, 위도, 경도, 고도, 속도, 방향, 브레이크, 차량 사이즈 등을 표시하게 된다. 해당 BSM 은 coreData에 해당하는 정보를 일반적으로 100msec(1초에 10번) 주기로 전송할 수 있다.
네트워크/트랜스포트 레이어는 OSI 레이어 3(네트워크 레이어), 레이어 4(트랜스포트 레이어)에 해당할 수 있다. 상위 레이어에서 전달되는 WSM(WAVE Short Message)를 전송하기 위해 WSMP(WAVE short message protocol)가 사용될 수 있다. 추가로 종래의 IP 신호를 처리하기 위해 IPv6/TCP 프로토콜이 사용될 수 있다. LLC 블록은 IEEE802.2 표준이 사용되며, IP 다이어그램과 WSM 패킷을 구별할 수 있다.
액세스 레이어는 OSI 레이어 1(피지컬 레이어), 레이어 2(데이터 링크 레이어)에 해당할 수 있다. 액세스 레이어는 IEEE 802.11의 PHY 기술과 MAC 기술을 사용할 수 있으며, 추가로 차량 통신을 지원하기 위해 IEEE 1609.4의 MAC 기술이 사용될 수 있다.
시큐리티 엔터티(security entity)와 매니지먼트 엔터티는 전 구간에서 연결되어 동작될 수 있다.
현재의 V2X 기술은 간단한 경고 서비스를 제공 할 수 있지만, 보다 정교한 관리 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 위험한 상황과 순간의 경고 신호는 충돌 위험을 줄일 수 있지만 위험한 상황과 순간에 직면하는 것을 피하는 데 도움이 되지 않기 때문에 궁극적인 해결책이 될 수 없다. 또한, 경고 서비스는 경고 신호를 받는 순간 수행해야 되는 동작을 운전자 및/또는 차량에게 알려주지 않는다는 문제점이 있다.
따라서, 본 발명은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 차량의 예상 주행에 따른 동작 또는 앞으로 발생될 이벤트에 대한 정보 및 이에 대해 수행하여야 될 동작을 차량에게 미리 알려주기 위한 방법을 제공한다.
즉, 본 발명에서는 차량의 주행 시 사고 발생 가능성을 최소화하고 교통 흐름을 개선하기 위해 차량의 현재 시점 이후의 동작인 주행 정보(또는 의도된 메뉴버(maneuver))를 차량들 간에 공유하고, 공유된 메뉴버에 기초하여 차량들의 동작을 제어하기 위한 방법을 제공한다. 여기서 메뉴버 정보는 차량의 현재 시점 이후의 의도되는 예상 주행과 관련된 정보를 의미할 수 있다.
이하, 본 발명에서 메뉴버는 차량이 운전하려는 의도를 나타내는 자세한 정보를 의미할 수 있으며, 메뉴버 정보는 지리 정보, 시간 정보 및 동역학 정보와 그 상관 관계를 포함할 수 있다. 즉, 메뉴버는 차량의 현재 시점 이후의 주행 동작을 나타내는 자세한 정보를 의미할 수 있다.
메뉴버를 관리하기 위한 역할은 리포터(또는, 보고 차량, 메뉴버 리포터), 및 코디네이터(또는 메뉴버 코디네이터)로 구별될 수 있으며, 각 역할은 아래와 같다.
리포터: ITS 스테이션으로서 브로드 캐스트, 멀티 캐스트 또는 유니 캐스트 방법을 통해 코디네이터에게 의도된 메뉴버(또는 의도된 메뉴버 정보)를 전송한다.
코디네이터: ITS 스테이션으로서 리포터로부터 수집된 의도된 메뉴버에 기초하여 조정된 메뉴버를 만들고 조정된 메뉴버를 브로드 캐스트, 멀티 캐스트 또는 유니 캐스트를 통해 리포터에게 전송한다.
ITS 스테이션(차량 또는 RSU)는 리포터 또는 코디네이터가 될 수 있으며, 동시에 두 가지 역할을 모두 수행할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 주행 정보를 전송하는 차량의 V2X 시스템의 구성을 나타낸다.
도 6을 참조하면, 리포터는 메뉴버 수집 기능을 통해서 차량의 현재 시점 이후의 예상되는 주행 정보를 수집하여 코디네이터에게 전송할 수 있다. 이하, 앞에서 설명한 엔터티들의 설명은 생략하도록 한다.
메뉴버 관리 응용 엔터티(Maneuver Management Application Entity)는 최초로 다른 ITS-S로 전송할 데이터를 생성하고 시설 계층으로 데이터를 보낸다. 메뉴버 관리 응용 엔터티가 차량의 의도된 메뉴버 수집(intended maneuver collection) 기능을 가지고 있다면, 메뉴버 관리 응용 엔터티는 의도된 메뉴버를 설비 층으로 전송한다. 그렇지 않으면, 의도된 메뉴버 없이 기본 정보를 시설 계층에 보낸다.
만약, 메뉴버 관리 응용 엔터티가 차량의 기동 제어 기능을 포함하고 있는 경우, 코디네이터가 원래 전송한 시설 계층에서 조정된 메뉴버를 수신할 수 있다. 이후, 수신된 조정된 메뉴버에 기초하여 차량의 실제 주행(또는, 메뉴버)를 제어할 수 있다.
메뉴버 메시지 엔터티(Manuever Message Entity)는 다른 ITS-S로 전송할 데이터를 응용 계층의 수신 데이터에 추가하고 메시지(예를 들면, 주행 메시지)를 구성하여 구성된 메시지를 네트워크 및 전송 계층으로 전송한다. 시설 계층이 차량의 의도된 메뉴버 수집 기능을 포함하고 있는 경우, 의도된 메뉴버에 대한 데이터를 메시지에 추가하여 네트워크 및 전송 계층으로 전송한다. 그렇지 않으면, 기본 정보를 메시지에 추가하고 이를 네트워크 및 전송 계층으로 전달한다.
즉, 리포터는 리포터의 현재 시점 이후의 예상되는 주행과 관련된 주행 정보를 포함하는 메시지를 생성하여 네트워크 및 전송 계층으로 전달할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 코디네이터의 V2X 시스템의 구성을 나타낸다.
도 7을 참조하면, 코디네이터는 리포터들로부터 전송 받은 의도된 메뉴버를 통해서 각 차량의 최적화된 주행을 위한 주행 정보(또는, 조정된 메뉴버)를 생성하여, 각 리포터에게 전송할 수 있다. 이하, 앞에서 설명한 엔터티들의 설명은 생략하도록 한다.
메뉴버 관리 응용 엔터티는 메뉴버 코디네이터 기능을 포함하고 있는 경우 리포터가 기본적으로 전송한 시설 층에서 의도된 메뉴버를 수신할 수 있다. 이후, 메뉴버 관리 응용 엔터티는 이후에 수신된 의도된 메뉴버에 따라 각 리포터의 조정된 메뉴버를 결정하고 이를 리포터에게 전송하기 위해 시설 계층으로 전송한다.
즉, 메뉴버 관리 응용 엔터티는 각 리포터로부터 전송된 각 리포터의 현재 시점 이후의 예상되는 주행 동작과 관련된 메뉴버 정보에 기초하여 차량들의 주행을 최적하기 위한 조정된 메뉴버(또는 차량 주행 관리 정보)를 결정하여 이를 시설 계층으로 전송한다.
메뉴버 메시지 엔터티는 시설 계층이 메뉴버 코디네이션 기능을 포함하고 있는 경우, 원래 코디네이터로부터 전송된 네트워크 및 전송 계층으로부터 수신 된 메시지로부터 의도된 메뉴버를 추출(또는 디코딩)할 수 있다. 이후, 메뉴버 코디네이션 엔터티에게 의도된 메뉴버를 제공하고 각각의 리포터들에 대한 조정 된 메뉴버를 전달 받을 수 있다. 메뉴버 메시지 엔터티는 조정된 메뉴버를 네트워크 및 전송 계층으로 전송하여 리포터에게 조정된 메뉴버를 전송할 수 있다. 그렇지 않으면, 메뉴버 메시지 엔터티는 어떠한 메뉴버 정보 없이 네트워크 및 전송 계층의 기본 정보를 수신하고 전송할 수 있다.
메뉴버 코디네이션 엔터티는 수신된 의도된 메뉴버들에 기초하여 각각의 개별적인 리포터들에 대한 조정된 메뉴버들을 결정할 수 있으며, 응용 프로그램 또는 시설 계층에 포함될 수 있다.
즉, 코디네이터는 리포터들로부터 수신된 주행 정보에 기초하여 각 개별적인 리포터들에 대한 주행 동작을 관리하기 위한 차량 주행 정보(조정된 메뉴버)를 결정하여 생성하고, 이를 관리 메시지에 포함시켜 각각의 리포터한테 전송할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 보고 차량이 주행 정보를 전송하기 위한 방법의 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 메뉴버 관리 응용 엔터티가 의도된 메뉴버 수집 기능을 갖고 있는 경우, 메뉴버 정보를 수집하여 네트워크 및 전송 엔터티를 통해 코디네이터에게 의도된 메뉴버를 전송할 수 있다.
구체적으로, 리포터의 전원이 턴 온되고, 도 6에서 살펴본 바와 같이 메뉴버 관리 응용 엔터티가 의도된 메뉴버 수집 기능을 갖고 있는 경우, 메뉴버 관리 응용 엔터티는 의도된 메뉴버를 수집한다.
즉, 메뉴버 관리 응용 엔터티는 현재 시점 이후에 리포터가 의도하는 메뉴버(예를 들면, 예상되는 주행 동작, 또는 메뉴버 정보)를 수집하고, 수집된 의도된 메뉴버를 시설 계층의 메뉴버 메시지 엔터티로 전송한다(S8010).
메뉴버 메시지 엔터티는 도 6에서 설명한 바와 같이 의도된 메뉴버에 기초하여 코티네이터에게 전송할 메시지인 주행 메시지를 생성하고(S8020), 생성된 주행 메시지를 네트워크 및 전송 계층으로 전송한다(S8030). 이때, 생성된 주행 메시지는 의도된 메뉴버를 포함할 수 있다.
이후, 네트워크 및 전송 계층은 V2X를 통해서 코디네이터에게 주행 메시지를 전송할 수 있다(S8040). 이때, 주행 메시지는 브로드 캐스트, 멀티 캐스트 또는 유니 캐스트 방법을 통해서 전송될 수 있다.
이와 같은 방법을 통해서 리포터는 자신의 예상되는 주행 동작을 코디네이터에게 보고할 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 보고 차량이 주행 정보를 전송하기 위한 방법의 또 다른 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 시실 계층에 의도된 메뉴버 수집 기능이 포함되어 있는 경우, 시설 계층은 의도된 메뉴버 수집 엔터티를 통해 메뉴버 정보를 수집하여 네트워크 및 전송 엔터티를 통해 코디네이터에게 의도된 메뉴버를 전송할 수 있다.
구체적으로, 리포터의 전원이 턴 온되고, 도 6에서 살펴본 바와 같이 메뉴버 관리 응용 엔터티가 의도된 메뉴버 수집 기능을 포함하지 않는 경우, 메뉴버 관리 응용 엔터티는 시설 계층의 메뉴버 메시지 엔터티에게 서비스가 개시되었다는 것을 알리기 위한 개시 메시지를 전송한다(S9010).
응용 계층을 통해 서비스가 개시되었다는 것을 인식한, 시설 계층은 의도된 메뉴버 수집 엔터티를 통해 의도된 메뉴버를 수집한다.
즉, 메뉴버 관리 응용 엔터티는 현재 시점 이후에 리포터가 의도하는 메뉴버(예를 들면, 예상되는 주행 동작, 또는 메뉴버 정보)를 수집하고, 수집된 의도된 메뉴버를 시설 계층의 메뉴버 메시지 엔터티로 전송한다(S9020).
메뉴버 메시지 엔터티는 도 6에서 설명한 바와 같이 의도된 메뉴버에 기초하여 코티네이터에게 전송할 메시지인 주행 메시지를 생성하고(S9030), 생성된 주행 메시지를 네트워크 및 전송 계층으로 전송한다(S9040). 이때, 생성된 주행 메시지는 의도된 메뉴버를 포함할 수 있다.
이후, 네트워크 및 전송 계층은 V2X를 통해서 코디네이터에게 주행 메시지를 전송할 수 있다(S8050). 이때, 주행 메시지는 브로드 캐스트, 멀티 캐스트 또는 유니 캐스트 방법을 통해서 전송될 수 있다.
이와 같은 방법을 통해서 리포터는 자신의 예상되는 주행 동작을 코디네이터에게 보고할 수 있다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 코디네이터가 차량들의 주행을 제어하기 위한 최적의 주행 정보를 전송하기 위한 방법의 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 코디네이터는 인접한 리포터 들로부터 획득한 주행 정보인 의도된 메뉴버에 기초하여 리포터들의 예상되는 주행을 인식할 수 있으며, 이에 기초하여 최적의 주행 동작을 조정하여 각각의 리포터들에게 전송함으로써 각각의 리포터들의 동작을 제어할 수 있다.
구체적으로, 코디네이터는 각각의 리포터들로부터 주행 메시지를 네트워크 및 전송 계층을 통해 획득한 뒤, 주행 메시지에 포함된 각 리포터들의 의도된 메뉴버인 보고된 메뉴버를 시설 계층의 메뉴버 메시지 엔터티로 전송한다.
이후, 시설 계층의 메뉴버 메시지 엔터티는 메뉴버 메시지를 포함하는 주행 메시지를 응용 계층의 메뉴버 관리 응용 엔터티로 전송한다(S10010).
메뉴버 관리 응용 엔터티는 메뉴버 조정 기능을 통해서 메뉴버 코디네이션 기능을 통해서 주행 메시지로부터 보고된 메뉴버를 추출할 수 있으며, 추출된 각 리포터들의 보고된 메뉴버에 기초하여 각각의 메뉴버들에 대한 최적의 메뉴버를 결정할 수 있다(S10020).
즉, 각각의 리포터들로부터 획득된 예상되는 주행 정보에 기초하여 각 리포터들의 최적의 주행 동작을 결정할 수 있으며, 결정된 주행 동작과 관련된 주행 관리 정보를 시설 계층의 메뉴버 메시지 엔터티로 전달할 수 있다.
다시 말해, 메뉴버 관리 응용 엔터티는 메뉴버 조정 기능을 통해서 메뉴버 정보에 기초하여 리포터의 주행 동작을 관리하기 위한 차량 주행 관리 정보를 결정하고, 이를 메뉴버 메시지 엔터티로 전송할 수 있다.
메뉴버 메시지 엔터티는 조정된 메뉴버를 포함하는 메시지(관리 메시지)를 생성할 수 있으며, 생성된 관리 메시지를 네트워크 및 전송 계층으로 전송한다.
이후, 네트워크 및 전송 계층은 관리 메시지를 V2X를 통해 브로드 캐스트 방법을 이용하여 복수의 리포터들에게 전송하거나, 멀티 캐스트 또는 유니 캐스트 방법을 이용하여 복수의 리포트들에게 각각 관리 메시지를 전송할 수 있다(S10030).
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 코디네이터가 차량들의 주행을 제어하기 위한 최적의 주행 정보를 전송하기 위한 방법의 또 다른 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 코디네이터의 시설 계층이 메뉴버 코디네이션 기능을 포함하고 있는 경우, 시설 계층에서 최적의 주행 동작을 조정하여 각각의 리포터들에게 전송함으로써 각각의 리포터들의 동작을 제어할 수 있다.
구체적으로, 코디네이터는 각각의 리포터들로부터 주행 메시지를 네트워크 및 전송 계층을 통해 획득한 뒤, 주행 메시지에 포함된 각 리포터들의 의도된 메뉴버인 보고된 메뉴버를 시설 계층의 메뉴버 메시지 엔터티로 전송한다.
이후, 시설 계층의 메뉴버 메시지 엔터티는 메뉴버 메시지를 포함하는 주행 메시지를 시설 계층의 메뉴버 코디네이션 엔터티 및 응용 계층의 메뉴버 관리 응용 엔터티로 전송한다(S11010).
메뉴버 조정 기능을 수행하는 메뉴버 코디네이션 엔터티는 주행 메시지로부터 보고된 메뉴버를 추출할 수 있으며, 추출된 각 리포터들의 보고된 메뉴버에 기초하여 각각의 메뉴버들에 대한 최적의 메뉴버를 결정할 수 있다(S11020).
즉, 각각의 리포터들로부터 획득된 예상되는 주행 정보에 기초하여 각 리포터들의 최적의 주행 동작을 결정할 수 있으며, 결정된 주행 동작과 관련된 주행 관리 정보를 시설 계층의 메뉴버 메시지 엔터티로 전달할 수 있다.
다시 말해, 메뉴버 조정 엔터티는 메뉴버 조정 기능을 통해서 메뉴버 정보에 기초하여 리포터의 주행 동작을 관리하기 위한 차량 주행 관리 정보를 결정하고, 이를 메뉴버 메시지 엔터티로 전송할 수 있다(S11030).
이후, 메뉴버 메시지 엔터티는 조정된 메뉴버의 확인을 위해 조정된 메뉴버를 응용 계층의 메뉴버 관리 응용 엔터티로 전송하고(S11040), 조정된 메뉴버가 메뉴버 관리 응용 엔터티에 의해서 확인되면, 메뉴버 관리 응용 엔터티로부터 확인된 조정된 메뉴버를 전달받을 수 있다(S11050).
단계 S11040 및 S11050은 선택적인 단계로 수행되지 않을 수 있다.
메뉴버 메시지 엔터티는 조정된 메뉴버를 포함하는 메시지(관리 메시지)를 생성할 수 있으며, 생성된 관리 메시지를 네트워크 및 전송 계층으로 전송한다(S11060).
이후, 네트워크 및 전송 계층은 관리 메시지를 V2X를 통해 브로드 캐스트 방법을 이용하여 복수의 리포터들에게 전송하거나, 멀티 캐스트 또는 유니 캐스트 방법을 이용하여 복수의 리포트들에게 각각 관리 메시지를 전송할 수 있다(S11070).
도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 보고 차량의 코디네이터로부터 전송된 최적의 주행 정보에 따라 주행하는 방법의 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 12를 참조하면, 리포터는 코디네이터로부터 V2X를 통해서 리포터의 주행 동작을 제어하기 위한 조정된 메뉴버를 획득하면, 자신의 메뉴버를 업데이트하고, 조정된 메뉴버에 따라 차량의 주행을 제어할 수 있다.
구체적으로, 도 11 및 도 12에서 설명한 방법을 통해서 리포터는 코디네이터로부터 조정된 메뉴버를 관리 메시지를 통해 획득할 수 있다(S12010).
조정된 메뉴버(또는, 차량 주행 관리 정보)는 리포터들로부터 획득된 의도된 메뉴버들에 기초하여 생성된 것으로, 현재 시점 이후의 예상되는 차량들의 동작에 기초하여 차량간 최적의 주행이 가능하도록 코디네이터에 의해서 조정된 주행 정보를 의미할 수 있다.
네트워크 및 전송 계층은 획득한 관리 메시지를 시설 계층의 메뉴버 메시지 엔터티로 전송하며, 메뉴버 메시지 엔터티는 관리 메시지에 포함된 조정된 메뉴버를 추출하여 응용 계층의 메뉴버 관리 응용 엔터티로 전달한다(S12030).
메뉴버 관리 응용 엔터티는 메뉴버 제어 기능을 통해서 조정된 메뉴버에 기초하여 자신이 의도한 메뉴버를 업데이트하고, 차량을 제어할 수 있다(S12040).
즉, 응용 계층은 조정된 메뉴버에 기초하여 현재 시점 이후에 자신이 의도한 주행 동작을 수정하고, 수정된 주행동작에 기초하여 차량의 동작을 제어할 수 있다.
이와 같은 방법을 통해서 차량간 최적의 주행 동작이 수행되도록 차량의 동작을 제어할 수 있다.
도 13은 본 발명의 실시 예에 따른 보고 차량의 코디네이터로부터 전송된 최적의 주행 정보에 따라 주행하는 방법의 또 다른 일 예를 나타내는 흐름도이다.
먼저, 단계 S13010 및 단계 S13020은 도 12의 단계 S12010 및 단계 S12020과 동일하므로 설명을 생략하도록 한다.
도 13의 실시 예는 메뉴버 제어 기능을 갖는 메뉴버 제어 엔터티가 시설 계층에 포함되어 있기 때문에 메뉴버 메시지 엔터티는 조정된 메뉴버를 추출하여 메뉴버 제어 엔터티 및 응용 계층의 메뉴버 관리 응용 엔터티로 전달할 수 있다(S13030).
이후, 메뉴버 관리 응용 엔터티는 조정된 메뉴버가 유효한지 확인한 뒤, 확인된 조정된 메뉴버를 메뉴버 제어 엔터티로 전송한다(S13040).
메뉴버 제어 엔터티는 메뉴버 제어 기능을 통해서 확인된 조정된 메뉴버에 기초하여 차량을 제어할 수 있다(S13050).
즉, 메뉴버 제어 엔터티는 수정된 주행동작에 기초하여 차량의 동작을 제어할 수 있다.
이하, 도 8 내지 13에서 설명한 각 단계의 메시지 포맷에 대해 살펴보도록 한다.
도 8 내지 13에서 설명한 의도된 메뉴버(또는, 예상 주행 정보, 메뉴버 정보) 및 조정된 메뉴버(또는, 차량 주행 관리 정보 등)는 아래와 같은 데이터 요소 및 데이터 프레임으로 구성될 수 있다. 이때, 조정된 메뉴버는 의도된 메뉴버에 대한 “수락” 또는 “거절”만을 나타낼 수 있다.
아래 표 1은 의도된 메뉴버 및 조정된 메뉴버를 구별하기 위한 메뉴버의 카테고리 필드의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000001
표 1의 카테고리 필드를 통해서 리포터 및 코디네이터는 전송된 메뉴버가 의도된 메뉴버인지 조정된 메뉴버인지 구별할 수 있다.
아래 표 2는 메뉴버의 타입을 나타내는 타입 필드의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000002
타입 필드는 사전에 정의된 메뉴버 타입들 중 하나의 메뉴버 타입을 나타낸다. 즉, 타입은 차량이 현재 시점 이후에 의도하는 동작들의 타입을 나타낼 수 있따.
아래 표 3은 메뉴버 타입에 따른 단일 차선 및 차선 변경 동작을 위해 필요한 메뉴버들의 분류의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000003
표 3에서 메뉴버 리스트 필드는 차량의 동작이 단일 차선에서의 주행인지 또는 차선 변경의 동작인지 여부에 따라ㅏ 하나 또는 그 이상의 차량의 동작 및 이를 위한 정보들을 나타낸다.
표 3에서 lane ID는 특정 도로의 특정 차선을 교유하게 식별할 수 있다. 즉 lane ID를 통해서 현재 차량이 주행하고 있거나, 주행할 또는 차선을 변경할 도로를 식별할 수 있다. Lane ID는 단일 요소이거나, 도로 ID 및 도로 ID와 연관된 차선 ID와 결합된 요소일 수 있다.
도 14는 본 발명의 실시 예에 따른 메뉴버 정보(maneuver information)를 통한 차량의 도로 주행 방법의 일 예를 나타내는 도이다.
도 14의 (a)는 리포터인 차량이 단일 차선에서 주행하는 경우의 메뉴버 정보의 메뉴버 리스트에 포함되는 파라미터의 일 예를 나타내고, (b)는 차선을 변경하는 경우의 메뉴버 정보의 메뉴버 리스트에 포함되는 파라미터의 일 예를 나타낸다.
구체적으로, 레인 ID 및 위치(position)로 단일 차선 메뉴버 세그먼트의 지리적 간격이 식별될 수 있다. 단일 차선 메뉴버 세그먼트 (single Lane Maneuver Segment)에 기술 된 지리적인 간격 동안 차량은 식별 된 차선에 위치 할 수 있습니다.
단일 차선 메뉴버 세그먼트는 차량이 지리적 간격 동안 만족 해야하는 시간, 표제, 속도 및 가속도에 대한 제한을 포함 할 수 있다. 즉, 표 3에 도시된 바와 같이 메뉴버 리스트의 단일 차선 메뉴버 세그먼트는 차량이 현재 시점 이후에 단일 차선에서 주행을 계속할 의도인 경우, 차량이 주행할 시간(가장 이른 시간부터 가장 늦은 시간 까지), 위치(주행의 시작 위치 및 종료 위치), 속도(가장 낮은 속도, 가장 높은 속도), 및 가속도(가장 낮은 가속도, 가장 높은 가속도)를 포함할 수 있다.
레인 ID를 제외한 단일 차선 조작 세그먼트의 하위 요소는 "UNBOUNDED"값을 가질 수 있다. Position:: Start의 "UNBOUNDED"는 차량의 현재 위치를 의미 할 수 있다. Position:: End에 대한 "UNBOUNDED"는 메뉴버가 업데이트되지 않는 한 지리적 간격이 차선과 함께 무기한 길다는 것을 의미 할 수 있다. Position:: Start 또는 Position:: End 중 하나에 "UNBOUNDED"값이 있으면 “Heading”이 있어야 한다. 그렇지 않으면 “Heading”이 존재하지 않아도 된다.
시간, 속도 또는 가속의 하위 요소에 대해 "UNBOUNDED"는 요소와 관련된 제한이 없음을 의미한다. 요소의 부재는 위에서 설명한 "UNBOUNDED"값처럼 작동하는 다른 구문을 정의 할 수 있다.
예를 들면, 도 14의 (a)에 도시된 바와 같이 현재 시점 이후에 lane ID “1”에서 “A” 위치에서부터 “B”위치까지 주행을 하고자 하는 경우, 차량은 메뉴버 정보에 lane ID “1”, Position::Start가 “Position A”이고, Position::End가 “Position B”라는 것을 메뉴버 정보에 포함시켜 코디네이터에게 전송할 수 있다.
차선을 변경하고자 하는 경우, 차선 ID 및 위치로 차선 변경 메뉴버 세그먼트(Lane Change Maneuver Segment)의 지리적 영역이 식별된다. 차량은 차선 변경 메뉴버 세그먼트에 의해 기술 된 지리적 영역 동안 식별 된 차선들 중 임의의 차선에 위치하도록 허용된다. 즉, 차선 변경은 지리적 영역에서 수행되어야 한다. 레인 변경 메뉴버 세그먼트에는 차량이 지리적 영역에서 만족 해야하는 시간, Heading, 속도 및 가속도에 대한 제한 사항이 포함될 수 있다.
레인 ID를 제외한 단일 차선 조작 세그먼트의 하위 요소는 "UNBOUNDED"값을 가질 수 있다. Position::Start의 "UNBOUNDED"는 차량의 현재 위치를 의미 할 수 있다. Position::End에 대한 "UNBOUNDED"는 메뉴버가 업데이트되지 않는 한 지리적 영역이 차선과 함께 무기한으로 길다는 것을 의미 할 수 있다. Position::Start 또는 Position::End 중 하나에 "UNBOUNDED"값이 있으면 Heading이 있어야 한다.
그렇지 않으면 Heading이 존재하지 않아도 된다. 시간, 속도 또는 가속의 하위 요소에 대해 "UNBOUNDED"는 요소와 관련된 제한이 없음을 의미한다. 요소의 부재는 위에서 설명한 "UNBOUNDED"값처럼 작동하는 다른 구문을 정의 할 수 있다.
예를 들면, 도 14의 (b)에 도시된 바와 같이 현재 시점 이후에 lane ID “1”에서 “A” 위치에서 lane ID “2”로 “B”위치 전까지 차선을 변경하고자 하는 경우, 차량은 메뉴버 정보에 lane ID “1”, lane ID “2”, Position::Start가 “Position A”이고, Position::End가 “Position B”라는 것을 메뉴버 정보에 포함시켜 코디네이터에게 전송할 수 있다.
즉, 아래 표 4와 같은 파라미터들이 메뉴버 정보에 포함될 수 있다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000004
아래 표 5는 메뉴버 타입에 따른 단일 차선 및 차선 변경 동작을 위해 필요한 메뉴버들의 분류의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000005
표 5의 메뉴버 세그먼트의 형식은 메뉴버 세그먼트 타입의 표시가 있는 Single Lane Maneuver Segment와 Lane Change Maneuver Segment 모두를 포함 할 수 있다.
Single Lane Maneuver Segment 및 Lane Change Maneuver Segment에 대한 파라미터들은 Maneuver Segment Type의 값에 따라 적용될 수 있다.
아래 표 6은 표 5에 따른 메뉴버 정보에 포함되는 파라미터들의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000006
도 15는 본 발명의 실시 예에 따른 따른 메뉴버 정보(maneuver information)를 통한 차량의 도로 주행 방법의 또 다른 일 예를 나타내는 도이다.
도 15를 참조하면, 차량이 현재 시점 이후 단일 차선에서만 주행을 하거나, 차선을 변경한 후, 일정 시간 이상 변경된 차선에서 주행을 하는 경우, 이에 대한 정보를 메뉴버 정보에 포함시켜 코디네이터에게 전송할 수 있다.
아래 표 7은 메뉴버 타입에 따른 단일 차선 동작을 위해 필요한 메뉴버들의 분류의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000007
표 7의 경우, 2개 이상의 단일 차선에서 메뉴버 세그먼트 요소는 차선 변경 메뉴버 세그먼트와 동일하게 적용될 수 있다.
예를 들면, 도 15의 (a)에 도시된 바와 같이 2개의 차선에 대한 메뉴버 세그먼트 요소는 도 14의 (b)에서 설명한 것과 유사하게 메뉴버 정보는 lane ID “1”, Position::Start가 “Position A”이고, Position::End가 “Position B” 및 lane ID “2”, Position::Start가 “Position c”이고, Position::End가 “Position D” 라는 파라미터를 포함할 수 있다.
아래 표 8은 표 7에 따라 메뉴버 정보에 포함되는 파라미터의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000008
도 16은 본 발명의 실시 예에 따른 차량의 도로 주행을 위한 메뉴버 정보(maneuver information)의 또 다른 일 예를 나타내는 도이다.
도 16을 참조하면, 차량이 짧은 구간이 아닌 긴 구간 동안의 예상되는 주행 정보를 주행 메시지에 포함시켜 코디네이터에게 전송할 수 있다.
아래 표 9 및 표 10은 차량이 긴 구간 동안의 주행과 관련된 메뉴버 정보에 포함되는 필드들의 파라미터들의 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000009
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000010
표 9 및 표 10에 따라 긴 구간의 예상 주행 정보는 특정 차선을 위한 자세한 파라미터들은 포함하지 않을 수 있으며, “Heading”의 요소는 특정 값 대신 범위를 다룰 수 있다.
예를 들면, 도 16에 도시된 바와 같이 차량이 “A”위치에서부터 “B” 위치까지 이동한 뒤, Road ID가 “3”인 구간으로 빠져나가 위치 C로 진입하는 경우, 메뉴버 정보에 포함되는 파라미터는 아래 표 11과 같다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000011
도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른 2차원 또는 3차원 메뉴버 정보를 구성하기 위한 방법의 일 예를 나타내는 도이다.
도 17의 (a)는 2차원 메뉴버에 기초한 코디네이터의 조정된 메뉴버 정보에 포함되는 파라미터들의 일 예를 나타내고, (b)는 비행기나, 드론 등과 같이 3차원 정보가 필요한 경우, 3차원에 적용될 수 있는 조정된 메뉴버 정보에 포함되는 파라미터들의 일 예를 나타낸다.
아래 표 12는 앞에서 설명한 코디네이터가 각 리포터들로부터 전송된 의도된 메뉴버에 기초하여 최적의 주행 동작을 위한 각 리포터들의 주행 동작을 제어하기 위해 전송하는 관리 메시지의 각 필드 및 파라미터 값들의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000012
코디네이터는 리포터들로부터 전송된 의도된 메뉴버에 기초하여 최적의 주행 동작을 위한 조정된 메뉴버를 생성할 수 있으며, 이를 각 리포터에게 전송함으로써 각 리포터들간 효율적으로 주행 동작을 수행하게 할 수 있다.
예를 들면, 도 17의 (a)에 도시된 바와 같이 코디네이터는 리포터에게 단일 차선에서 주행 가능한 시작 위치인 “starting coordinate” 및 종료되는 “ending coordinate” 파라미터 및 이에 대한 반경을 의미하는 “radius” 필드를 포함하는 관리 메시지를 리포터에게 전송할 수 있다.
또는, 도 17의 (b)에 도시된 바와 같이 드론이나, 비행기 등과 같이 3차원 메뉴버 정보가 필요한 경우, 의도된 메뉴버에 기초하여 3차원 정보를 생성하여 각 리포터에게 전송할 수 있다.
도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따른 곡선 도로에 따른 메뉴버 정보를 구성하기 위한 방법의 일 예를 나타내는 도이다.
도 18을 참조하면, 리포터 또는 코디네이터가 커브가 있는 차선에 대한 정보를 포함시키고자 하는 경우, 도 18의 (a)와 같이 커브를 각 직진구간으로 구성하거나, (b)과 같이 시작 지점, 반경, 중심 위치, 종료 위치를 메뉴버 정보 또는 주행 관리 정보에 포함시켜 전송할 수 있다.
아래 표 13은 커브가 있는 차선에 대한 메뉴버 정보 및/또는 주행 관리 정보의 필드 포맷의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000013
또한, 코디네이터가 리포터들로부터 전송된 메뉴버 정보에 따라 조정된 메뉴버를 통해 각 리포터들의 주행을 제어하기 위해서는 아래와 같은 정보 및/또는 메시지가 추적으로 필요할 수 있다.
아래와 같은 추가적인 정보는 관리 메시지의 차량 주행 관리 정보에 포함될 수 있다.
우선 순위(Priority)
우선 순위 정보는 리포터들 간의 우선 순위를 나타낸다. 보다 우선 순위가 높은 리포터는 조정된 메뉴버에 응답 할 수 있으며, 보고된 메뉴버와 충돌이 있는 경우, 우선 순위가 낮은 리포터보다 지연 또는 대기 시간이 더 짧을 수 있다.
아래 표 14는 우선 순위 할당의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000014
상기 우선 순위에 따라 각 리포터들 간의 대기 시작 또는 동작들 간의 우선 순위가 설정될 수 있다.
예를 들면, 표 14에 나타낸 바와 같이 위급 차량의 우선 순위, 대중 교통, 장애인 탑승 차량 순서로 우선순위가 결정된 경우, 위급 차량은 다른 차량들에 비해 대기 시간 또는 주행 동작을 먼저 수행할 수 있다.
도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 상태에 따라 코디네이터가 차량의 주행을 제어하기 위한 방법의 일 예를 나타내는 도이다.
도 19를 참조하면, 리포터들이 의도된 메뉴버에 포함시키는 긴급 또는 운전 조건 등에 따라서, 리포터인 차량의 주행 순서가 결정될 수 있다.
구체적으로, 도 19에 도시된 바와 같이 리포터 A는 단일 차선에서 계속해서 주행을 할 의도이며, 리포터 B는 리포터 A가 주행하려는 차선으로 차선을 변경할 의도이다.
이 경우, 리포터 A 및 리포터 B는 도 14 및 도 15에서 설명한 각각 자신의 의도한 메뉴버 정보인 단일 차선의 계속 주행 및 차선 변경 정보를 코디네이터인 RSU에게 전송한다.
이때, 리포터 A 및 리포터 B가 전송하는 메뉴버 각각에는 리포터들의 긴급 정도를 나타내는 정보 또는 주행 컨티션을 나타내는 정보가 포함되어 있다.
코디네이터는 리포터 A 및 B로부터 전송 받은 의도된 메뉴버에 따라 리포터 A가 먼저 주행해야 된다고 판단하는 경우, 리포터 A가 리포터 B보다 앞서 주행하도록 메뉴버를 조정하여, 리포터 A 및 B에게 전송한다.
예를 들면, 리포터 A가 리포터 B보다 긴급도가 더 높거나, 주행 컨디션이 안좋은 경우, 코디네이터는 리포터 A가 리포터 B보다 앞서서 주행하도록 메뉴버 정보를 조정할 수 있다.
코디네이터로부터 조정된 메뉴버를 차량 주행 관리 메시지를 통해서 수신한 리포터 A 및 B는 조정된 메뉴버에 따라 리포터 A가 먼저 주행을 한 뒤, 리포터 B가 리포터 A의 차선으로 차선을 변경할 수 있다.
긴급 정보 및 주행 컨디션 정보는 아래와 같을 수 있다.
긴급(Urgency)
긴급 정보는 보고된 메뉴버가 얼마나 긴급하게 고려되어야 하는지를 나타낸다. 리포터들간의 메뉴버가 충돌하는 경우(예를 들면, 충돌이 발생할 수 있는 주행 동작을 메뉴버들 간 수행하려고 하는 경우), 긴급도가 높은 메뉴버를 보고한 리포터는 긴급도가 낮은 메뉴버를 보고한 리포터보다 낮은 딜레이 또는 더 짧은 대기 시간으로 코디네이터로부터 응답을 받을 수 있다.
긴급도는 아래와 같이 정량화될 수 있다.
- Maneuver Reporter가 현재의 차선이나 도로를 유지할 수있는 최대 거리의 역수.
- 메뉴버를 보고한 리포터가 현재의 차선 또는 도로를 변경해야 할 때까지 남은 시간.
주행 컨디션(driving condition)
주행 컨디션 정보는 메뉴버를 보고하는 보고자의 운전자 상태를 나타내는 정보이다. 리포터들이 보고하는 의도된 메뉴버들이 충돌하는 경우, 운전하기 더 좋은 컨디션의 운전자가 운전하는 리포터는 운전하기 더 안 좋은 운전자가 운전하는 리포터보다 정교한 운전을 요구하는 조정된 메뉴버가 리포터에게 전송될 수 있다.
예를 들면, 일반적인 상태의 운전자가 운전하는 리포터는 졸음 상태의 운전자가 운전하는 리포터보다 더 정교한 주행이 가능하기 때문에, 차선 변경이나 계속 적인 주행이 의도되는 경우, 졸음 상태의 운전자가 운전하는 리포터보다 나중에 주행이 수행될 수 있다.
아래, 표 15는 주행 컨디션의 값의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000015
표 15에서 주행 컨디션 값이 낮을수록 운전자의 컨디션이 안 좋은 것을 나타내며, 주행 컨디션 값이 낮은 리포터는 주행 컨디션 값이 높은 리포터보다 먼저 예상되는 주행을 수행하도록 코디네이터인 RSU에 의해서 메뉴버가 조정될 수 있다.
코디네이터에 의해서 조정된 메뉴버를 수신한 리포터들은 조정된 메뉴버에 따라 주행을 수행할 수 있다.
도 20은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 주행 스킬에 따라 차량을 제어하기 위한 방법의 일 예를 나타내는 도이다.
도 20을 참조하면, 의도된 메뉴버 정보에 포함된 주행 스킬 레벨에 따라 메뉴버 들이 조정될 수 있으며, 조정된 메뉴버에 따라 리포터들의 주행이 제어될 수 있다.
구체적으로, 도 20에 도시된 바와 같이 리포터 B가 차선을 변경해야 하는 경우, 변경될 차선에서 주행하는 리포터들의 속도를 늦춰 리포터 B가 차선을 변경하게 할 수 있다.
주행 스킬 레벨(Driving Skill-level)
주행 스킬 레벨 정보는 메뉴버를 보고하는 리포터들 또는 리포터들의 사용자의 주행 기술의 숙련도를 나타낸다. 리포터들간의 메뉴버가 충돌하는 경우(예를 들면, 충돌이 발생할 수 있는 주행 동작을 메뉴버들 간 수행하려고 하는 경우), 더 높은 주행 스킬 레벨을 보고한 리포터는 더 낮은 주행 스킬 레벨을 보고한 리포터보다 더 정교한 메뉴버 스킬을 필요로 하는 동작을 수행할 수 있다.
아래, 표 16은 주행 스킬 레벨의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000016
자동 운전 레벨
자동 운전 레벨 정보는 메뉴버를 보고한 리포터의 주행 자동화 수준을 나타낸다. 리포터들간의 메뉴버가 충돌하는 경우, 자동화 수준이 높은 값을 보고한 리포터는 자동화 수준이 낮은 값을 보고한 리포터보다 더 많은 자동화된 운전 기술을 필요로 하는 조정된 메뉴버를 전송 받을 수 있다.
아래 표 17은 자동 운전 레벨의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000017
지원되는 안전 어플리케이션(Supported safety applications)
지원되는 안전 어플리케이션 정보는 메뉴버를 보고하는 보고자가 지원하는 V2X 안전 애플리케이션의 종류를 나타낸다. 조정된 메뉴버는 리포터들의 지원되는 V2X 안전 어플리케이션을 기반으로 결정될 수 있으며, 지원되는 안전 어플리케이션의 일 예는 아래 표 18과 같다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000018
대기 시간(waiting time)
도 21은 본 발명의 일 실시 예에 따라 차량의 주행 동작을 제어하기 위한 방법의 일 예를 나타내는 도이다.
도 21을 참조하면, 보고자는 의도된 메뉴버 정보 또는 조정된 메뉴버 정보에 포함된 대기 시간에 기초하여 주행을 멈추고 대기한 뒤 다시 주행을 시작할 수 있다.
대기 시간 정보는 의도된 메뉴버를 보고한 보고자가 사거리(cross) 또는 라운드 어바웃(round-about) 등과 같이 여러 방향의 도로들이 겹치는 장소에서 리포터들이 대기해야 되는 시간을 의미한다.
대기 시간이 짧은 리포터가 대기 시간이 긴 리포터 보다 먼저 주행 동작을 수행할 수 있지만, 만약, 대기 시간이 긴 리포터는 대기 시간이 짧은 리포터보다 우선 순위가 더 높은 경우, 우선 순위에 따라 주행 순서가 결정될 수 있다.
예를 들면, 도 21에 도시된 바와 같이 조정된 메뉴버에 포함된 대기 시간이 리포터 B보다 리포터 A가 더 짧은 경우, 리포터 A는 리포터 B보다 우선하여 사거리 또는 라운드 어바웃에서 주행을 수행할 수 있다.
큐 길이(Queue length)
도 22는 본 발명의 일 실시 예에 따라 차량의 주행 동작을 제어하기 위한 방법의 또 다른 일 예를 나타내는 도이다.
도 22를 참조하면, 보고자는 의도된 메뉴버 정보 또는 조정된 메뉴버 정보에 포함된 큐 길이에 기초하여 주행을 멈추고 대기한 뒤 다시 주행을 시작할 수 있다.
구체적으로, 큐 길이 정보는 도로의 대기열의 길이를 나타내는 정보로서, 메뉴버를 보고한 보고자가 운전하는 차선이나 도로의 대기열 길이를 의미할 수 있다. 리포터들에 의해서 보고된 의도된 메뉴버들이 충돌하는 경우, 큐 길이 정보에 의해서 더 높은 대기열을 갖는 차선 또는 도로의 메뉴버를 보고한 보고자는 대기열이 낮은 차선 또는 도로의 메뉴버를 보고한 보고자보다 우선하여 주행을 수행할 수 있다.
즉, 도 22에 도시된 바와 같이 코디네이터는 리포터 A 및 리포터 B에 의해서 보고된 의도된 메뉴버에 기초하여 각 차선의 대기열의 길이를 판단할 수 있으며, 대기열이 리포터 A의 도로에 더 길다고 판단한 경우, 조정된 메뉴버를 포함한 차량 주행 관리 정보를 리포터 A 및 리포터 B에 전송하여 리포터 A가 리포터 B보다 우선하여 도로를 주행할 수 있도록 제어할 수 있다.
아래 표 19는 위에서 설명한 각 정보들을 포함하는 메시지 포맷의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2019005757-appb-img-000019
표 19의 메시지 요소는 의도된 메뉴버에 대한 설명과 함께 메뉴버 보고 메시지(또는 주행 메시지)에 포함될 수 있지만, 메뉴버 조정 메시지(또는 관리 메시지)에는 반드시 포함될 필요는 없다.
도 23은 본 발명의 일 실시 예에 따라 차량의 주행 동작을 제어하기 위한 방법의 또 다른 일 예를 나타내는 도이다.
도 23의 (a)는 위험한 상황이 발생한 경우의 차선 변경 케이스의 일 예를 나타내고, (b)는 복수의 차량들이 단일 차선에서 주행하고 있는 경우, 차선 변경 케이스의 일 예를 나타낸다.
도 23의 (c)는 차량을 추월하고자 하는 경우의 일 예를 나타낸다.
도 23의 (a)의 경우, 차량 A는 당분간 현재 차선을 유지할 계획을 갖고 차량 B는 차선을 좌측으로 변경하고자 한다. 이 경우, 차량 A 및 차량 B는 현재 시점 이후에 자신이 의도한 예상되는 주행 정보인 메뉴버 정보를 도 8 내지 도 22에서 설명한 주행 메시지를 통해서 코디네이터인 ITS-S로 브로드 캐스팅, 멀티 캐스팅 또는 유니 캐스팅을 통해서 전송한다.
코디네이터인 ITS-S는 수집된 차량들의 주행 정보에 기초하여 최적의 메뉴버를 결정하여 조정하고, 조정된 메뉴버를 각 차량들에게 전송한다.
이때, 코디네이터인 ITS-S는 차량 A,B,C 또는 RSU가 될 수 있다.
코디네이터로부터 최적의 조정된 메뉴버를 수신한 차량 A 및 B는 조정된 메뉴버에 따라 주행을 수행할 수 있다.
도 23의 (b)의 경우, 하나 이상의 차량(즉, 차량 그룹)은 잠시 동안 자신의 현재 차선(즉, 차선 # 1)을 유지할 계획을 가지고 있으며, 차량 B는 차선을 좌측으로 변경하고 차량 그룹에 병합하기를 원한다.
이 경우, 레인 #1의 차량 그룹 과 차량 B는 도 8 내지 도 22에서 설명한 의도한 메뉴버를 주행 메시지를 통해서 코디네이터인 ITS-S로 브로드 캐스팅, 멀티 캐스팅 또는 유니 캐스팅 방법을 이용하여 전송한다.
코디네이터인 ITS-S는 차량 B, C, RSU 또는 차량 그룹 중 하나가 될 수 있으며, 차량 B 및 차량 그룹이 전송하는 의도된 메뉴버는 코디네이터에 의해서 수집될 수 있다.
ITS-S은 수집된 메뉴버들에 기초하여 차량 그룹과 차량 B에 대한 최적의 메뉴버를 결정할 수 있으며, 결정된 메뉴버를 관리 메시지를 통해서 차량 B 및 차량 그룹이 전송하여 차량 그룹 사이로 차량 B가 차선을 변경할 수 있도록 차량들을 제어할 수 있다.
이 경우는 차량 그룹 사이로 차량 B가 차선 변경을 수행하는 일 예이며, 차선 변경의 특별한 경우에 해당될 수 있다.
도 23의 (c)의 경우, 차량 A는 현재 차선을 현재 속도로 유지할 계획을 가지고 있으며, 같은 차선에 있는 차량 B는 현재 차선을 보다 고속으로 주행할 계획을 가지고 있다. 또는, 차량 B는 차량 A를 추월하여 차량 A보다 빠른 속도로 주행할 계획을 가지고 있다.
이 경우, 차량 A 및 B는 도 8 내지 도 22에서 설명한 의도한 메뉴버를 주행 메시지를 통해서 코디네이터인 ITS-S로 브로드 캐스팅, 멀티 캐스팅 또는 유니 캐스팅 방법을 이용하여 전송한다.
코디네이터인 ITS-S는 차량 A, B, C, 또는 RSU 중 하나가 될 수 있으며, 차량 A 및 B가 전송하는 의도된 메뉴버는 코디네이터에 의해서 수집될 수 있다.
ITS-S은 수집된 메뉴버들에 기초하여 차량 A 및 차량 B에 대한 최적의 메뉴버를 결정할 수 있으며, 결정된 메뉴버를 관리 메시지를 통해서 차량 A 및 B에게 전송하여 차량 B가 차량 A를 추월할 수 있도록 차량들을 제어할 수 있다.
도 24는 본 발명의 실시 예에 따른 V2X 통신 장치를 나타낸다.
도 24는 본 발명의 실시예에 따른 V2X 통신 장치의 블록도를 나타내며, 본 명세서에서 하이브리드 V2X 통신 장치는 V2X 통신 장치로 지칭될 수 있다.
도 24에서, V2X 통신 장치(24000)는 통신 유닛(24010), 프로세서(24020) 및 메모리(24030)를 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이 V2X 통신 장치는 OBU(On Board Unit) 또는 RSU(Road Side Unit)에 해당되거나, OBU 또는 RSU에 포함될 수 있다. V2X 통신 장치는 ITS 스테이션에 포함되거나, ITS 스테이션에 해당할 수도 있다.
통신 유닛(24010)은 프로세서(24020)와 연결되어 무선 신호 또는 유선 신호를 송신/수신할 수 있다. 통신 유닛(24010)은 프로세서(24020)로부터 수신된 데이터를 송수신 대역으로 업컨버팅하여 신호를 전송할 수 있다. 통신 유닛은 액세스 레이어의 동작을 구현할 수 있다. 실시예로서, 통신 유닛은 액세스 레이어에 포함된 피지컬 레이어의 동작을 구현하거나, 추가로 MAC 레이어의 동작을 구현할 수도 있다. 통신 유닛은 복수의 통신 프로토콜에 따라 통신하기 위해 복수의 서브 통신 유닛을 포함할 수도 있다.
프로세서(24020)는 통신 유닛(24010)과 연결되어 ITS 시스템 또는 WAVE 시스템에 따른 레이어들의 동작을 구현할 수 있다. 프로세서(24020)는 상술한 도면 및 설명에 따른 본 발명의 다양한 실시예에 따른 동작을 수행하도록 구성될 수 있다. 또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시예에 따른 V2X 통신 장치(24000)의 동작을 구현하는 모듈, 데이터, 프로그램 또는 소프트웨어 중 적어도 하나가 메모리(24030)에 저장되고, 프로세서(24020)에 의하여 실행될 수 있다.
메모리(24030)는 프로세서(24020)와 연결되어, 프로세서(24020)를 구동하기 위한 다양한 데이터/정보를 저장한다. 메모리(24030)는 프로세서(24020)의 내부에 포함되거나 또는 프로세서(24020)의 외부에 설치되어 프로세서(24020)와 공지의 수단에 의해 연결될 수 있다. 메모리는 보안/비보안 저장 장치를 포함하거나, 보안/비보안 저장 장치에 포함될 수 있다. 실시예에 따라서, 메모리는 보안/비보안 저장 장치로 지칭될 수도 있다.
도 24의 V2X 통신 장치(24000)의 구체적인 구성은, 전술한 본 발명의 다양한 실시예들이 독립적으로 적용되거나 또는 2 이상의 실시예가 함께 적용되도록 구현될 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 통신 유닛은 적어도 2개의 트랜스시버를 포함할 수도 있다. 통신 유닛은 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11에 기초하는 WLAN V2X 통신 프로토콜에 따라서 통신을 수행하는 트랜스시버와, 3GPP(3rd Generation Partnership Project)의 LTE/E-UTRA(Evolved Universal Terrestrial Access) 또는 5G NR(New Radio)에 기초하는 셀룰러 V2X 통신 프로토콜에 따라서 통신을 수행하는 트랜스시버를 포함할 수 있다. ITS-G5와 같이 WLAN V2X 통신 프로토콜에 따라서 통신하는 트랜스시버를 WLAN 트랜스시버라고 지칭할 수 있다. NR과 같은 셀룰러 통신 프로토콜에 따라서 통신하는 트랜스시버를 셀룰러 트랜스시버라고 지칭할 수 있다.
도 25는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 주행 관리를 위한 메시지를 전송하기 위한 방법의 일 예를 나타낸다.
구체적으로, 리포터는 코디네이터(coordinator vehicle)에게 상기 보고 차량의 메뉴버 정보(maneuver information)를 보고하기 위한 주행 메시지를 생성한다(S25010).
이때, 주행 메시지는 도 6에서 설명한 바와 같이 리포터의 각 계층에 의해서 수집된 리포터의 현재 시점 이후의 계획된 주행 동작과 관련된 메뉴버 정보가 수집되어 생성될 수 있다. 즉, 주행 메시지는 상기 차량의 현재 시점 이후의 의도되는 예상 주행과 관련된 상기 메뉴버 정보를 포함할 수 있다.
또한, 메뉴버 정보는 도 14 내지 도 23에서 설명한 리포터의 계획된 주행 동작을 알리기 위한 파라미터 값들을 포함할 수 있다.
이후, 리포터는 주행 메시지에 대한 응답으로 메뉴버 정보에 기초하여 상기 보고 차량의 주행 동작을 관리하기 위한 차량 주행 관리 정보를 포함하는 관리 메시지 수신한다(S25020).
이때, 관리 메시지는 도 14 내지 도 23에서 설명한 리포터들의 주행을 제어하기 위한 파라미터 값들을 포함할 수 있으며, 도 7에서 설명한 바와 같이 코디네이터의 각 계층에 의해서 리포터들의 메뉴버들이 추출 및 수집되어 결정된 최적의 조정된 메뉴버인 주행 관리 정보를 포함할 수 있다.
이후, 리포터는 도 8, 내지 23에서 설명한 것과 같이 의도된 메뉴버를 업데이트하고, 조정된 메뉴버에 따라 각 상황에 맞는 주행 동작을 수행할 수 있다.
<인공 지능(AI: Artificial Intelligence)>
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
<로봇(Robot)>
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.
로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.
<자율 주행(Self-Driving, Autonomous-Driving)>
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
<확장 현실(XR: eXtended Reality)>
확장 현실은 가상 현실(VR: Virtual Reality), 증강 현실(AR: Augmented Reality), 혼합 현실(MR: Mixed Reality)을 총칭한다. VR 기술은 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하고, AR 기술은 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 제공하며, MR 기술은 현실 세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 제공하는 컴퓨터 그래픽 기술이다.
MR 기술은 현실 객체와 가상 객체를 함께 보여준다는 점에서 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체를 보완하는 형태로 사용되는 반면, MR 기술에서는 가상 객체와 현실 객체가 동등한 성격으로 사용된다는 점에서 차이점이 있다.
XR 기술은 HMD(Head-Mount Display), HUD(Head-Up Display), 휴대폰, 태블릿 PC, 랩탑, 데스크탑, TV, 디지털 사이니지 등에 적용될 수 있고, XR 기술이 적용된 장치를 XR 장치(XR Device)라 칭할 수 있다.
도 26은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 장치(100)를 나타낸다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 26을 참조하면, 단말기(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth쪠), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 27는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 27을 참조하면, AI 서버(200)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(200)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(200)는 통신부(210), 메모리(230), 러닝 프로세서(240) 및 프로세서(260) 등을 포함할 수 있다.
통신부(210)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(230)는 모델 저장부(231)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(231)는 러닝 프로세서(240)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(240)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(231a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(200)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(100) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(230)에 저장될 수 있다.
프로세서(260)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 28은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
도 28을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(200), 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 등을 AI 장치(100a 내지 100e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(200)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(200)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 100e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 1에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
<AI+로봇>
로봇(100a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
로봇(100a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.
로봇(100a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(100a)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 로봇(100a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
로봇(100a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(100a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 로봇(100a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
로봇(100a)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(100a)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 로봇(100a)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 로봇(100a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(100a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
<AI+자율주행>
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 자율 주행 기능을 제어하기 위한 자율 주행 제어 모듈을 포함할 수 있고, 자율 주행 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다. 자율 주행 제어 모듈은 자율 주행 차량(100b)의 구성으로써 내부에 포함될 수도 있지만, 자율 주행 차량(100b)의 외부에 별도의 하드웨어로 구성되어 연결될 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 자율 주행 차량(100b)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 로봇(100a)과 마찬가지로, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
특히, 자율 주행 차량(100b)은 시야가 가려지는 영역이나 일정 거리 이상의 영역에 대한 환경이나 객체는 외부 장치들로부터 센서 정보를 수신하여 인식하거나, 외부 장치들로부터 직접 인식된 정보를 수신할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 주행 동선을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 자율 주행 차량(100b)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 자율 주행 차량(100b)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 자율 주행 차량(100b)이 주행하는 공간(예컨대, 도로)에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 가로등, 바위, 건물 등의 고정 객체들과 차량, 보행자 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
<AI+XR>
XR 장치(100c)는 AI 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수 있다.
XR 장치(100c)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 속성 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
XR 장치(100c)는 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 학습 모델을 이용하여 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터에서 현실 객체를 인식할 수 있고, 인식한 현실 객체에 상응하는 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 XR 장치(100c)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, XR 장치(100c)는 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
<AI+로봇+자율주행>
로봇(100a)은 AI 기술 및 자율 주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
AI 기술과 자율 주행 기술이 적용된 로봇(100a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a) 등을 의미할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)과 별개로 존재하면서, 자율 주행 차량(100b)의 내부 또는 외부에서 자율 주행 기능에 연계되거나, 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)을 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율 주행 차량(100b)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율 주행 차량(100b)에 제공함으로써, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율 주행 차량(100b)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 활성화하거나 자율 주행 차량(100b)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(100a)이 제어하는 자율 주행 차량(100b)의 기능에는 단순히 자율 주행 기능뿐만 아니라, 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)의 외부에서 자율 주행 차량(100b)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 스마트 신호등과 같이 자율 주행 차량(100b)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.
<AI+로봇+XR>
로봇(100a)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇, 드론 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 로봇(100a)은 XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇을 의미할 수 있다. 이 경우, 로봇(100a)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇(100a)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 로봇(100a) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 로봇(100a)은 XR 장치(100c)를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
예컨대, 사용자는 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 원격으로 연동된 로봇(100a)의 시점에 상응하는 XR 영상을 확인할 수 있고, 상호작용을 통하여 로봇(100a)의 자율 주행 경로를 조정하거나, 동작 또는 주행을 제어하거나, 주변 객체의 정보를 확인할 수 있다.
<AI+자율주행+XR>
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 자율 주행 차량(100b)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 HUD를 구비하여 XR 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR 객체가 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR 객체들을 출력할 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 자율 주행 차량(100b) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
본 명세서에서 무선 장치는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, 차량, 자율주행 기능을 탑재한 차량, 드론(Unmanned Aerial Vehicle, UAV), AI(Artificial Intelligence) 모듈, 로봇, AR(Augmented Reality) 장치, VR(Virtual Reality) 장치, MTC 장치, IoT 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치 또는 그 이외 4차 산업 혁명 분야 또는 5G 서비스와 관련된 장치 등일 수 있다. 예를 들어, 드론은 사람이 타지 않고 무선 컨트롤 신호에 의해 비행하는 비행체일 수 있다.　예를 들어, MTC 장치 및 IoT 장치는 사람의 직접적인 개입이나 또는 조작이 필요하지 않는 장치로서, 스마트 미터, 벤딩 머신, 온도계, 스마트 전구, 도어락, 각종 센서 등일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 질병을 진단, 치료, 경감, 처치 또는 예방할 목적으로 사용되는 장치, 구조 또는 기능을 검사, 대체 또는 변형할 목적으로 사용되는 장치로서, 진료용 장비, 수술용 장치, (체외) 진단용 장치, 보청기, 시술용 장치 등일 수 있다. 예를 들어, 보안 장치는 발생할 우려가 있는 위험을 방지하고, 안전을 유지하기 위하여 설치한 장치로서, 카메라, CCTV, 블랙박스 등일 수 있다. 예를 들어, 핀테크 장치는 모바일 결제 등 금융 서비스를 제공할 수 있는 장치로서, 결제 장치, POS(Point of Sales) 등일 수 있다. 예를 들어, 기후/환경 장치는 기후/환경을 모니터링, 예측하는 장치를 의미할 수 있다.
본 명세서에서 단말은 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털 방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)), 폴더블(foldable) 디바이스 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, HMD는 머리에 착용하는 형태의 디스플레이 장치로서, VR 또는 AR을 구현하기 위해 사용될 수 있다.
이상에서 설명된 실시 예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들이 소정 형태로 결합된 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려되어야 한다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시 예를 구성하는 것도 가능하다. 본 발명의 실시 예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시 예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시 예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함시킬 수 있음은 자명하다.
본 발명에 따른 실시 예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시 예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시 예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리는 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
본 발명은 본 발명의 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 통상의 기술자에게 자명하다. 따라서, 상술한 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
본 발명은 일련의 차량 통신 분야에서 이용된다.
본 발명의 사상이나 범위를 벗어나지 않고 본 발명에서 다양한 변경 및 변형이 가능함은 당업자에게 자명하다. 따라서, 본 발명은 첨부된 청구항 및 그 동등 범위 내에서 제공되는 본 발명의 변경 및 변형을 포함하는 것으로 의도된다.

Claims (16)

  1. V2X(Vehicle to everything) 통신을 이용하여 차량 주행을 관리하기 위한 방법에 있어서, 보고 차량(Reporting vehicle)에서 수행되는 방법은,
    코디네이터(coordinator)에게 상기 보고 차량의 메뉴버 정보(maneuver information)를 보고하기 위한 주행 메시지를 생성하는 단계,
    상기 주행 메시지는 상기 차량의 현재 시점 이후의 의도되는 예상 주행과 관련된 상기 메뉴버 정보를 포함하고; 및
    상기 주행 메시지에 대한 응답으로 상기 메뉴버 정보에 기초하여 상기 보고 차량의 주행 동작을 관리하기 위한 차량 주행 관리 정보를 포함하는 관리 메시지 수신하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서
    상기 메뉴버 정보는 상기 차량의 예상되는 주행과 관련된 구체적인 정보, 지리 정보, 시간 정보 또는 동역학 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 구체적인 정보, 상기 지리 정보, 상기 시간 정보 및 상기 동역학 정보는 메뉴버 관리 어플리케이션 엔터티(Maneuver Management Application entity) 또는 퍼실리티 엔터티(facility entity)의 메뉴버 수집 기능을 통해서 수집되는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 차량 주행 관리 정보에 기초하여 상기 메뉴버 정보를 업데이트하는 단계를 더 포함하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 주행 관리 정보에 따라 상기 차량 주행과 관련된 특정 주행 동작을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 메뉴버 정보는 상기 보고 차량의 상기 예상 주행의 타입을 나타내는 메뉴버 타입, 및 상기 메뉴버 타입에 따른 주행과 관련된 주행 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 주행 관리 정보는 상기 메뉴버 정보에 따른 상기 보고 차량의 동작의 허용 또는 거절을 나타내는 지시 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 차량 주행 관리 정보는 상기 코디네이터가 관리하는 복수의 차량들의 최적의 주행을 위한 각 차량의 주행 타입을 나타내는 메뉴버 타입, 및 상기 메뉴버 타입에 따른 주행과 관련된 주행 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. V2X(Vehicle to everything) 통신을 이용하여 차량 주행을 관리하기 위한 보고 차량(Reporting vehicle)은,
    무선 신호를 송수신하기 위한 RF 모듈(radio frequency module); 및
    상기 RF 모듈과 기능적으로 연결되어 있는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는,
    코디네이터(coordinator vehicle)에게 상기 보고 차량의 메뉴버 정보(maneuver information)를 보고하기 위한 주행 메시지를 생성하되,
    상기 주행 메시지는 상기 차량의 현재 시점 이후의 의도되는 예상 주행과 관련된 상기 메뉴버 정보를 포함하고,
    상기 주행 메시지에 대한 응답으로 상기 메뉴버 정보에 기초하여 상기 보고 차량의 주행 동작을 관리하기 위한 차량 주행 관리 정보를 포함하는 관리 메시지 수신하는 것을 특징으로 하는 차량.
  10. 제 9 항에 있어서
    상기 메뉴버 정보는 상기 차량의 예상되는 주행과 관련된 구체적인 정보, 지리 정보, 시간 정보 또는 동역학 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 구체적인 정보, 상기 지리 정보, 상기 시간 정보 및 상기 동역학 정보는 메뉴버 관리 어플리케이션 엔터티(Maneuver Management Application entity) 또는 퍼실리티 엔터티(facility entity)의 메뉴버 수집 기능을 통해서 수집되는 것을 특징으로 하는 차량.
  12. 제 9 항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 차량 주행 관리 정보에 기초하여 상기 메뉴버 정보를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 차량.
  13. 제 9 항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 주행 관리 정보에 따라 상기 차량 주행과 관련된 특정 주행 동작을 수행하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제 9 항에 있어서,
    상기 메뉴버 정보는 상기 보고 차량의 상기 예상 주행의 타입을 나타내는 메뉴버 타입, 및 상기 메뉴버 타입에 따른 주행과 관련된 주행 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량.
  15. 제 9 항에 있어서,
    상기 주행 관리 정보는 상기 메뉴버 정보에 따른 상기 보고 차량의 동작의 허용 또는 거절을 나타내는 지시 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 차량 주행 관리 정보는 상기 코디네이터가 관리하는 복수의 차량들의 최적의 주행을 위한 각 차량의 주행 타입을 나타내는 메뉴버 타입, 및 상기 메뉴버 타입에 따른 주행과 관련된 주행 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량.
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