WO2020166745A1 - 차량용 전자 장치, 차량용 전자 장치의 동작 방법 및 시스템 - Google Patents

차량용 전자 장치, 차량용 전자 장치의 동작 방법 및 시스템 Download PDF

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WO2020166745A1
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이진상
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엘지전자 주식회사
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    • G01C21/3476—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments using point of interest [POI] information, e.g. a route passing visible POIs

Definitions

  • the present invention relates to a vehicle electronic device, a method and a system for operating the electronic device for a vehicle.
  • a vehicle is a device that moves in a direction desired by a boarding user.
  • a typical example is a car.
  • ADAS Advanced Driver Assistance System
  • ADAS Advanced Driver Assistance System
  • autonomous driving applications for vehicles is being actively conducted.
  • ADAS applications or autonomous driving applications can be configured based on map data.
  • a low-capacity SD (Standard Definition) map data is stored in a memory provided in a vehicle and provided to a user.
  • SD Standard Definition
  • map data is provided by combining a cloud service.
  • ADAS applications or autonomous driving applications do not consider user preferences or surrounding environment information, and thus it is difficult to provide a differentiated horizon pass for each user.
  • an object of the present invention is to provide an electronic device for a vehicle that generates user-friendly electronic horizon data.
  • Another object of the present invention is to provide a method of operating an electronic device for a vehicle that generates user-friendly electronic horizon data.
  • an embodiment of the present invention is to provide a system for generating user-friendly electronic horizon data.
  • an electronic device for a vehicle includes a power supply unit for supplying power; An interface unit for receiving HD map data, driving environment information, and user driving information of the specified area; And continuously generating electronic horizon data for a specified area based on the HD (High Definition) map data while the power is supplied, but further based on driving environment information and user driving information, a user-only electronic device And a processor that generates horizon data.
  • the processor generates electronic horizon data in which user preference is reflected based on driving environment information different from the HD map data and user driving information for an area in which HD map data exists.
  • the processor generates local map data based on driving environment information for a region in which HD map data does not exist, and based on the local map data, electronic Generate horizon data.
  • the processor compares HD map data and sensing data of an object detection device to determine an area in which HD map data does not exist, and in an area in which HD map data does not exist, the The data on the movement trajectory is accumulated and stored in local storage.
  • the processor calculates the local map based on the data on the vehicle movement trace accumulated in the local storage. And stores the local map in a private map area of the local storage.
  • the processor generates data on a Point of Interest (POI) based on user driving information, and generates electronic horizon data for a user based on the data on the POI. .
  • POI Point of Interest
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a vehicle driving on a road according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram referenced to describe a system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram referenced to describe a vehicle including an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG 4 illustrates an external appearance of an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • 5A to 5C are signal flow diagrams in a vehicle including an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • 6A to 6B are diagrams referenced for explaining an operation of receiving HD map data according to an embodiment of the present invention.
  • 6C is a diagram referenced for describing an operation of generating electronic horizon data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flow chart of an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a system architecture of an electronic device for a vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • 9A to 14 are diagrams referenced for describing an operation of an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • the left side of the vehicle means the left side in the forward driving direction of the vehicle
  • the right side of the vehicle means the right side in the forward driving direction of the vehicle
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a vehicle driving on a road according to an embodiment of the present invention.
  • a vehicle 10 is defined as a means of transport running on a road or track.
  • the vehicle 10 is a concept including a car, a train, and a motorcycle.
  • ADAS Advanced Driver Assistance System
  • the vehicle described in the present specification may be a concept including all of an internal combustion engine vehicle having an engine as a power source, a hybrid vehicle including an engine and an electric motor as a power source, and an electric vehicle including an electric motor as a power source.
  • the vehicle 10 may include an electronic device 100.
  • the electronic device 100 may be referred to as an electronic horizon provider (EHP).
  • the electronic device 100 may be installed in the vehicle 10 and electrically connected to other electronic devices in the vehicle 10.
  • FIG. 2 is a diagram referenced to describe a system according to an embodiment of the present invention.
  • the system 1 may include an infrastructure 20 and at least one vehicle 10a and 10b.
  • the infrastructure 20 may include at least one server 21.
  • the server 21 may receive data generated by the vehicles 10a and 10b.
  • the server 21 can process the received data.
  • the server 21 can process the received data.
  • the server 21 may receive data generated by at least one electronic device mounted on the vehicles 10a and 10b.
  • the server 21 is generated by at least one of an EHP, a user interface device, an object detection device, a communication device, a driving operation device, a main ECU, a vehicle driving device, a driving system, a sensing unit, and a location data generating device. Data can be received.
  • the server 21 may generate big data based on data received from a plurality of vehicles.
  • the server 21 may receive dynamic data from the vehicles 10a and 10b and generate big data based on the received dynamic data.
  • the server 21 may update HD map data based on data received from a plurality of vehicles.
  • the server 21 may receive data generated by the object detection device from EHP included in the vehicles 10a and 10b, and update the HD map data.
  • the server 21 may provide previously stored data to the vehicles 10a and 10b.
  • the server 21 may provide at least one of high definition (HD) map data and standard definition (SD) map data to the vehicles 10a and 10b.
  • the server 21 may classify the map data by section and provide only map data of sections requested from the vehicles 10a and 10b.
  • HD map data may be referred to as high-precision map data.
  • the server 21 may provide data processed or processed by the server 21 to the vehicles 10a and 10b.
  • Vehicles 10a and 10b may generate a driving control signal based on data received from the server 21.
  • the server 21 can provide HD map data to the vehicles 10a and 10b.
  • the server 21 can provide dynamic data to the vehicles 10a and 10b.
  • FIG. 3 is a diagram referenced to describe a vehicle including an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG 4 illustrates an external appearance of an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • the vehicle 10 includes an electronic device 100, a user interface device 200, an object detection device 210, a communication device 220, a driving operation device 230, and a main ECU. 240, a vehicle driving device 250, a driving system 260, a sensing unit 270, and a location data generating device 280.
  • the electronic device 100 may be referred to as an electronic horizon provider (EHP).
  • the electronic device 100 may generate electronic horizon data and provide it to at least one electronic device included in the vehicle 10.
  • the electronic horizon data may be described as driving plan data used when the driving system 260 generates a driving control signal of the vehicle 10.
  • the electronic horizon data may be understood as driving plan data within a range from a point where the vehicle 10 is located to a horizon.
  • the horizon may be understood as a point in front of a preset distance from a point where the vehicle 10 is located based on a preset driving route.
  • Horizon may mean a point at which the vehicle 10 can reach after a predetermined time from a point at which the vehicle 10 is located along a preset driving route.
  • the driving route means a driving route to the final destination, and may be set by a user input.
  • the electronic horizon data may include horizon map data and horizon pass data.
  • the horizon map data may include at least one of topology data, ADAS data, HD map data, and dynamic data.
  • the horizon map data may include a plurality of layers.
  • the horizon map data may include one layer matching topology data, a second layer matching ADAS data, a third layer matching HD map data, and a fourth layer matching dynamic data.
  • the horizon map data may further include static object data.
  • Topology data can be described as a map created by connecting the center of the road.
  • the topology data is suitable for roughly indicating the location of the vehicle, and may be in the form of data mainly used in navigation for users.
  • the topology data may be understood as data about road information excluding information about a lane.
  • the topology data may be generated based on data received at the infrastructure 20.
  • the topology data may be based on data generated by the infrastructure 20.
  • the topology data may be based on data stored in at least one memory provided in the vehicle 10.
  • ADAS data may mean data related to road information.
  • the ADAS data may include at least one of slope data of a road, curvature data of a road, and speed limit data of a road.
  • ADAS data may further include overtaking prohibition section data.
  • ADAS data may be based on data generated by the infrastructure 20.
  • the ADAS data may be based on data generated by the object detection apparatus 210.
  • ADAS data may be referred to as road information data.
  • the HD map data includes detailed lane-level topology information of the road, connection information of each lane, and feature information for localization of the vehicle (e.g., traffic signs, lane marking/attributes, road furniture, etc.). I can.
  • the HD map data may be based on data generated by the infrastructure 20.
  • the dynamic data may include various dynamic information that may be generated on a road.
  • the dynamic data may include construction information, variable speed lane information, road surface condition information, traffic information, moving object information, and the like.
  • the dynamic data may be based on data received by the infrastructure 20.
  • the dynamic data may be based on data generated by the object detection apparatus 210.
  • the electronic device 100 may provide map data within a range from a point where the vehicle 10 is located to a horizon.
  • the horizon pass data may be described as a trajectory that the vehicle 10 can take within a range from the point where the vehicle 10 is located to the horizon.
  • the horizon pass data may include data representing a relative probability of selecting any one road from a decision point (eg, a crossroads, a junction, an intersection, etc.).
  • the relative probability can be calculated based on the time it takes to reach the final destination. For example, at the decision point, if the first road is selected and the time it takes to reach the final destination is less than the second road is selected, the probability of selecting the first road is less than the probability of selecting the second road. Can be calculated higher.
  • Horizon pass data may include a main pass and a sub pass.
  • the main path can be understood as a trajectory connecting roads with a high relative probability to be selected.
  • the sub-path may be branched at at least one decision point on the main path.
  • the sub-path may be understood as a trajectory connecting at least one road having a low relative probability of being selected from at least one decision point on the main path.
  • the electronic device 100 may include an interface unit 180, a power supply unit 190, a memory 140, and a processor 170.
  • the interface unit 180 may exchange signals with at least one electronic device provided in the vehicle 10 by wire or wirelessly.
  • the interface unit 180 includes a user interface device 200, an object detection device 210, a communication device 220, a driving operation device 230, a main ECU 240, a vehicle driving device 250, a driving system ( 260), the sensing unit 270, and the location data generating device 280 may exchange signals with at least one of wired or wirelessly.
  • the interface unit 180 may be configured with at least one of a communication module, a terminal, a pin, a cable, a port, a circuit, an element, and a device.
  • the power supply unit 190 may supply power to the electronic device 100.
  • the power supply unit 190 may receive power from a power source (eg, a battery) included in the vehicle 10 and supply power to each unit of the electronic device 100.
  • the power supply unit 190 may be operated according to a control signal provided from the main ECU 240.
  • the power supply unit 190 may be implemented as a switched-mode power supply (SMPS).
  • SMPS switched-mode power supply
  • the memory 140 is electrically connected to the processor 170.
  • the memory 140 may store basic data for a unit, control data for controlling the operation of the unit, and input/output data.
  • the memory 140 may store data processed by the processor 170.
  • the memory 140 may be configured with at least one of ROM, RAM, EPROM, flash drive, and hard drive.
  • the memory 140 may store various data for overall operation of the electronic device 100, such as a program for processing or controlling the processor 170.
  • the memory 140 may be implemented integrally with the processor 170.
  • the processor 170 may be electrically connected to the interface unit 180 and the power supply unit 190 to exchange signals.
  • the processor 170 includes application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), field programmable gate arrays (FPGAs), processors, and controllers. It may be implemented using at least one of (controllers), micro-controllers, microprocessors, and electrical units for performing other functions.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • DSPs digital signal processors
  • DSPDs digital signal processing devices
  • PLDs programmable logic devices
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • processors and controllers. It may be implemented using at least one of (controllers), micro-controllers, microprocessors, and electrical units for performing other functions.
  • the processor 170 may be driven by power provided from the power supply unit 190.
  • the processor 170 may continuously generate electronic horizon data while power is supplied by the power supply unit 190.
  • the processor 170 may generate electronic horizon data.
  • the processor 170 may generate electronic horizon data.
  • the processor 170 may generate horizon pass data.
  • the processor 170 may generate electronic horizon data by reflecting the driving condition of the vehicle 10. For example, the processor 170 may generate electronic horizon data based on driving direction data and driving speed data of the vehicle 10.
  • the processor 170 may merge the generated electronic horizon data with the previously generated electronic horizon data. For example, the processor 170 may positionally connect the horizon map data generated at the first view point with the horizon map data generated at the second view point. For example, the processor 170 may positionally connect the horizon pass data generated at the first view point with the horizon pass data generated at the second view point.
  • the processor 170 may provide electronic horizon data.
  • the processor 170 may provide electronic horizon data to at least one of the driving system 260 and the main ECU 240 through the interface unit 180.
  • the processor 170 may include a memory 140, an HD map processing unit 171, a dynamic data processing unit 172, a matching unit 173, and a path generation unit 175.
  • the HD map processing unit 171 may receive HD map data from the server 21 through the communication device 220.
  • the HD map processor 171 may store HD map data. Depending on the embodiment, the HD map processor 171 may process and process HD map data.
  • the dynamic data processing unit 172 may receive dynamic data from the object detection apparatus 210.
  • the dynamic data processing unit 172 may receive dynamic data from the server 21.
  • the dynamic data processing unit 172 may store dynamic data.
  • the dynamic data processing unit 172 may process and process dynamic data.
  • the matching unit 173 may receive an HD map from the HD map processing unit 171.
  • the matching unit 173 may receive dynamic data from the dynamic data processing unit 172.
  • the matching unit 173 may generate horizon map data by matching HD map data and dynamic data.
  • the matching unit 173 may receive topology data.
  • the matching unit 173 may receive ADAS data.
  • the matching unit 173 may generate horizon map data by matching topology data, ADAS data, HD map data, and dynamic data.
  • the path generation unit 175 may generate horizon path data.
  • the path generation unit 175 may include a main path generation unit 176 and a sub path generation unit 177.
  • the main path generation unit 176 may generate main path data.
  • the sub-path generation unit 177 may generate sub-path data.
  • the electronic device 100 may include at least one printed circuit board (PCB).
  • PCB printed circuit board
  • the interface unit 180, the power supply unit 190, and the processor 170 may be electrically connected to a printed circuit board.
  • the electronic device 100 may be integrally formed with the communication device 220.
  • the communication device 220 may be included as a sub-component of the electronic device 100.
  • the user interface device 200 is a device for communicating with the vehicle 10 and a user.
  • the user interface device 200 may receive a user input and provide information generated in the vehicle 10 to the user.
  • the vehicle 10 may implement User Interfaces (UI) or User Experience (UX) through the user interface device 200.
  • UI User Interfaces
  • UX User Experience
  • the object detection device 210 may detect an object outside the vehicle 10.
  • the object detection device 210 may include at least one of a camera, a radar, a lidar, an ultrasonic sensor, and an infrared sensor.
  • the object detection device 210 may provide data on an object generated based on a sensing signal generated by a sensor to at least one electronic device included in the vehicle.
  • the object detection apparatus 210 may generate dynamic data based on a sensing signal for an object.
  • the object detection device 210 may provide dynamic data to the electronic device 100.
  • the object detection device 210 may receive electronic horizon data.
  • the object detection device 210 may include an Electronic Horizon Re-constructor (EHR) 265.
  • the EHR 265 may convert electronic horizon data into a data format usable in the object detection device 210.
  • the communication device 220 may exchange signals with devices located outside the vehicle 10.
  • the communication device 220 may exchange signals with at least one of an infrastructure (eg, a server) and another vehicle.
  • the communication device 220 may include at least one of a transmission antenna, a reception antenna, a radio frequency (RF) circuit capable of implementing various communication protocols, and an RF element to perform communication.
  • RF radio frequency
  • the driving operation device 230 is a device that receives a user input for driving. In the case of the manual mode, the vehicle 10 may be driven based on a signal provided by the driving operation device 230.
  • the driving operation device 230 may include a steering input device (eg, a steering wheel), an acceleration input device (eg, an accelerator pedal), and a brake input device (eg, a brake pedal).
  • the main Electronic Control Unit (ECU) 240 may control the overall operation of at least one electronic device provided in the vehicle 10.
  • the main ECU 240 may receive electronic horizon data.
  • the main ECU 240 may include an Electronic Horizon Re-constructor (EHR) 265.
  • the EHR 265 may convert electronic horizon data into a data format usable in the main ECU 240.
  • the vehicle drive device 250 is a device that electrically controls driving of various devices in the vehicle 10.
  • the vehicle driving apparatus 250 may include a power train driving unit, a chassis driving unit, a door/window driving unit, a safety device driving unit, a lamp driving unit, and an air conditioning driving unit.
  • the power train driving unit may include a power source driving unit and a transmission driving unit.
  • the chassis driving unit may include a steering driving unit, a brake driving unit, and a suspension driving unit.
  • the driving system 260 may perform a driving operation of the vehicle 10.
  • the driving system 260 may move the vehicle 10 by providing a control signal to at least one of a power train driving unit and a chassis driving unit of the vehicle driving apparatus 250.
  • the driving system 260 may receive electronic horizon data.
  • the driving system 260 may include an Electronic Horizon Re-constructor (EHR) 265.
  • the EHR 265 can convert electronic horizon data into a data format usable in ADAS applications and autonomous driving applications.
  • the driving system 260 may include at least one of an ADAS application and an autonomous driving application.
  • the driving system 260 may generate a driving control signal by at least one of an ADAS application and an autonomous driving application.
  • the sensing unit 270 may sense the state of the vehicle.
  • the sensing unit 270 includes an inertial navigation unit (IMU) sensor, a collision sensor, a wheel sensor, a speed sensor, a tilt sensor, a weight detection sensor, a heading sensor, a position module, and a vehicle.
  • IMU inertial navigation unit
  • a collision sensor a wheel sensor
  • a speed sensor a speed sensor
  • a tilt sensor a weight detection sensor
  • a heading sensor a position module
  • a vehicle At least one of forward/reverse sensor, battery sensor, fuel sensor, tire sensor, steering sensor by steering wheel rotation, vehicle interior temperature sensor, vehicle interior humidity sensor, ultrasonic sensor, illuminance sensor, accelerator pedal position sensor, and brake pedal position sensor It may include.
  • the inertial navigation unit (IMU) sensor may include one or more of an acceleration sensor, a gyro sensor, and a magnetic sensor.
  • the sensing unit 270 may generate state data of the vehicle based on a signal generated by at least one sensor.
  • the sensing unit 270 includes vehicle attitude information, vehicle motion information, vehicle yaw information, vehicle roll information, vehicle pitch information, vehicle collision information, vehicle direction information, vehicle angle information, and vehicle speed.
  • the sensing unit 270 includes an accelerator pedal sensor, a pressure sensor, an engine speed sensor, an air flow sensor (AFS), an intake air temperature sensor (ATS), a water temperature sensor (WTS), and a throttle position sensor. (TPS), a TDC sensor, a crank angle sensor (CAS), and the like may be further included.
  • the sensing unit 270 may generate vehicle state information based on the sensing data.
  • the vehicle status information may be information generated based on data sensed by various sensors provided inside the vehicle.
  • the vehicle status information includes vehicle attitude information, vehicle speed information, vehicle tilt information, vehicle weight information, vehicle direction information, vehicle battery information, vehicle fuel information, vehicle tire pressure information, It may include vehicle steering information, vehicle interior temperature information, vehicle interior humidity information, pedal position information, vehicle engine temperature information, and the like.
  • the location data generating device 280 may generate location data of the vehicle 10.
  • the location data generating apparatus 280 may include at least one of a Global Positioning System (GPS) and a Differential Global Positioning System (DGPS).
  • GPS Global Positioning System
  • DGPS Differential Global Positioning System
  • the location data generating apparatus 280 may generate location data of the vehicle 10 based on a signal generated by at least one of GPS and DGPS.
  • the location data generating apparatus 280 may correct the location data based on at least one of an IMU (Inertial Measurement Unit) of the sensing unit 270 and a camera of the object detection apparatus 210.
  • IMU Inertial Measurement Unit
  • Vehicle 10 may include an internal communication system 50.
  • a plurality of electronic devices included in the vehicle 10 may exchange signals through the internal communication system 50.
  • the signal may contain data.
  • the internal communication system 50 may use at least one communication protocol (eg, CAN, LIN, FlexRay, MOST, Ethernet).
  • 5A is a signal flow diagram inside a vehicle including an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • the electronic device 100 may receive HD map data from the server 21 through the communication device 220.
  • the electronic device 100 may receive dynamic data from the object detection device 210. According to an embodiment, the electronic device 100 may receive dynamic data from the server 21 through the communication device 220.
  • the electronic device 100 may receive location data of a vehicle from the location data generating device 280.
  • the electronic device 100 may receive a signal based on a user input through the user interface device 200. According to an embodiment, the electronic device 100 may receive vehicle state information from the sensing unit 270.
  • the electronic device 100 may generate electronic horizon data based on HD map data, dynamic data, and location data.
  • the electronic device 100 may generate horizon map data by matching HD map data, dynamic data, and location data with each other.
  • the electronic device 100 may generate horizon pass data on the horizon map.
  • the electronic device 100 may generate main path data and sub path data on the horizon map.
  • the electronic device 100 may provide electronic horizon data to the driving system 260.
  • EHR 265 of driving system 260 can convert electronic horizon data into a data format suitable for applications 266 and 267.
  • the applications 266 and 267 may generate a driving control signal based on the electronic horizon data.
  • the driving system 260 may provide a driving control signal to the vehicle driving apparatus 250.
  • the driving system 260 may include at least one of an ADAS application 266 and an autonomous driving application 267.
  • the ADAS application 266 may generate a control signal for assisting the user's driving of the vehicle 10 through the driving operation device 230 based on the electronic horizon data.
  • the autonomous driving application 267 may generate a control signal for causing the vehicle 10 to move, based on the electronic horizon data.
  • 5B is a signal flow diagram inside a vehicle including an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • the electronic device 100 may provide electronic horizon data to the object detection device 210.
  • the EHR 265 of the object detection device 210 may convert electronic horizon data into a data format suitable for the object detection device 210.
  • the object detection device 210 may include at least one of a camera 211, a radar 212, a lidar 213, an ultrasonic sensor 214, and an infrared sensor 215.
  • the electronic horizon data whose data format has been converted by the EHR 265 will be provided to at least one of the camera 211, the radar 212, the lidar 213, the ultrasonic sensor 214, and the infrared sensor 215. I can.
  • At least one of the camera 211, radar 212, lidar 213, ultrasonic sensor 214, and infrared sensor 215 may generate data based on electronic horizon data.
  • 5C is a signal flow diagram inside a vehicle including an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • the electronic device 100 may provide electronic horizon data to the main ECU 240.
  • the EHR 265 of the main ECU 240 can convert electronic horizon data into a data format suitable for the main ECU 240.
  • the main ECU 240 may generate a control signal based on electronic horizon data.
  • the main ECU 240 is based on the electronic horizon data, the user interface device 180, the object detection device 210, the communication device 220, the driving operation device 230, the vehicle driving device 250 , A control signal capable of controlling at least one of the driving system 260, the sensing unit 270, and the location data generating device 280 may be generated.
  • 6A to 6B are diagrams referenced for explaining an operation of receiving HD map data according to an embodiment of the present invention.
  • the server 21 may divide HD map data into HD map tiles and provide them to the electronic device 100.
  • the processor 170 may download HD map data from the server 21 through the communication device 220 in units of HD map tiles.
  • the HD map tile may be defined as sub HD map data in which the entire HD map is geographically partitioned based on a square shape. Connect all HD map tiles to get full HD map data. Since HD map data is data of a high capacity, in order to download and use the entire HD map data from the vehicle 10, a high-performance controller is required for the vehicle 10. With the development of communication technology, rather than having a high-performance controller in the vehicle 10, it is possible to efficiently process data by downloading, using and deleting HD map data in the form of HD map tiles.
  • the processor 170 may store the downloaded HD map tile in the memory 140.
  • the processor 170 may delete the stored HD map tile. For example, when the vehicle 10 leaves the area corresponding to the HD map tile, the processor 170 may delete the HD map tile. For example, the processor 170 may delete the HD map tile after storage and after a preset time elapses.
  • 6A is a diagram referred to for describing an operation of receiving HD map data when there is no preset destination.
  • the processor 170 may receive a first HD map tile 351 including a location 350 of the vehicle 10.
  • the server 21 receives data on the location 350 of the vehicle 10 from the vehicle 10, and transfers the first HD map tile 351 including the location 250 of the vehicle 10 to the vehicle 10 Can be provided.
  • the processor 170 may receive HD map tiles 352, 353, 354, and 355 around the first HD map tile 351.
  • the processor 170 may receive HD map tiles 352, 353, 354, and 355 neighboring each of the top, bottom, left, and right of the first HD map tile 351. In this case, the processor 170 may receive a total of 5 HD map tiles.
  • the processor 170 together with the HD map tiles 352, 353, 354, 355 adjacent to each of the top, bottom, left, and right of the first HD map tile 351, further add HD map tiles located in the diagonal direction.
  • the processor 170 may receive a total of 9 HD map tiles.
  • 6B is a diagram referenced for describing an operation of receiving HD map data when there is a preset destination.
  • the processor 170 when there is a preset destination, includes tiles 350, 352, 361, 362, 363, which are associated with a route 391 from the location 350 of the vehicle 10 to the destination. 364, 365, 366, 367, 368, 369, 370, 371) can be received.
  • the processor 170 may receive a plurality of tiles 350, 352, 361, 362, 363, 364, 365, 366, 367, 368, 369, 370, 371 so as to cover the path 391. .
  • the processor 170 may receive the entire tiles 350, 352, 361, 362, 363, 364, 365, 366, 367, 368, 369, 370, 371 covering the path 391 at once.
  • the processor 170 while the vehicle 10 is moving along the path 391, all of the tiles 350, 352, 361, 362, 363, 364, 365, 366, 367, 368, 369, 370 , 371) can be divided and received.
  • Processor 170 while the vehicle 10 is moving along the path 391, based on the position of the vehicle 10, the entire tile (350, 352, 361, 362, 363, 364, 365, 366) , 367, 368, 369, 370, 371). Thereafter, the processor 170 may continuously receive the tile while the vehicle 10 is moving and may delete the previously received tile.
  • 6C is a diagram referenced for describing an operation of generating electronic horizon data according to an embodiment of the present invention.
  • the processor 170 may generate electronic horizon data based on HD map data.
  • the vehicle 10 may be driven while a final destination is set.
  • the final destination may be set based on a user input received through the user interface device 200 or the communication device 220. Depending on the embodiment, the final destination may be set by the driving system 260.
  • the vehicle 10 When the final destination is set, the vehicle 10 may be located within a preset distance from the first point while driving.
  • the processor 170 may generate electronic horizon data in which the first point is the start point and the second point is the end point.
  • the first point and the second point may be one point on a path toward the final destination.
  • the first point may be described as a point where the vehicle 10 is located or will be located in the near future.
  • the second point can be described by the above-described horizon.
  • the processor 170 may receive an HD map of an area including a section from the first point to the second point. For example, the processor 170 may request and receive an HD map for an area within a predetermined radius from the section from the first point to the second point.
  • the processor 170 may generate electronic horizon data for an area including a section from the first point to the second point based on the HD map.
  • the processor 170 may generate horizon map data for an area including a section from the first point to the second point.
  • the processor 170 may generate horizon pass data for an area including a section from the first point to the second point.
  • the processor 170 may generate main path 313 data for a region including a section from the first point to the second point.
  • the processor 170 may generate a sub-path 314 for an area including a section from the first point to the second point.
  • the processor 170 may generate electronic horizon data with the second point as a start point and the third point as an end point.
  • the second point and the third point may be one point on the route toward the final destination.
  • the second point may be described as a point where the vehicle 10 is located or will be located in the near future.
  • the third point can be described by the above-described horizon.
  • the electronic horizon data using the second point as the start point and the third point as the end point may be geographically connected to the electronic horizon data using the first point as the start point and the second point as the end point.
  • the electronic horizon data generation operation using the second point as the start point and the third point as the end point may be applied mutatis mutandis to the operation of generating electronic horizon data using the first point as the start point and the second point as the end point. .
  • the vehicle 10 may be driven even when a final destination is not set.
  • FIG. 7 is a flow chart of an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • the processor 170 may receive power through the power supply unit 190 (S710 ).
  • the power supply unit 190 may supply power to the processor 170.
  • the processor 170 may receive power supplied from the battery provided in the vehicle 10 through the power supply unit 190.
  • the processor 170 may perform a processing operation.
  • the processor 170 may acquire location data of the vehicle 10 (S720).
  • the processor 170 may receive the location data of the vehicle 10 from the location data generating device 280 through the interface unit 180 in a predetermined period unit. While the vehicle 10 is running, the interface unit 180 may receive the location data of the vehicle 10 from the location data generating device 280. The interface unit 180 may transmit the received location data to the processor 170.
  • the processor 170 may acquire location data of the vehicle 10 in units of driving lanes.
  • the processor 170 may receive HD map data through the interface unit 180 (S730). While the vehicle 10 is running, the interface unit 180 may receive HD map data of a specified geographic area from the server 21 through the communication device 220. The interface unit 180 may receive HD map data around the location of the vehicle 10. The interface unit 180 may transmit the received HD map data to the processor 170.
  • the processor 170 may perform machine learning (S735).
  • the processor 170 may generate machine learning data.
  • Step S735 may be performed immediately after step S710.
  • step S735 may be performed after steps S720 and S730.
  • the processor 170 may receive driving environment information and user driving information through the interface unit 180.
  • the interface unit 180 may receive driving environment information and user driving information from at least one electronic device provided in the vehicle 10.
  • the driving environment information may be defined as object information around the vehicle 10 generated by the object detection device 210 when the vehicle 10 is driven.
  • the object detection device 210 may generate driving environment information based on a sensing signal generated by a sensor.
  • the user driving information is, when the user operates using the driving operation device 230, the user interface device 200, the object detection device 210, the driving operation device 230, the main ECU 240, the vehicle driving device ( 250), the driving system 260, the sensing unit 270, and the location data generating device 280 may be defined as information generated by at least one of.
  • the user's driving information may include driving trajectory information, departure point information, destination information, road-specific driving speed information, sudden braking information, sudden start information, route departure information, and the like during the user's driving operation.
  • the processor 170 may perform machine learning based on driving environment information and user driving information. Through such machine learning, the vehicle electronic device 100 may provide an optimized electronic horizon pass to a user.
  • the processor 170 may accumulate and store driving information in the memory 140 and categorize it.
  • the driving information may include driving environment information and user driving information.
  • the processor 170 may accumulate and categorize driving trajectory information, departure location information, and destination information.
  • the processor 170 may delete or update the accumulated and stored driving information based on the stored time order or usage frequency.
  • the processor 170 may implement artificial intelligence through an artificial intelligence (AI) algorithm.
  • Artificial intelligence may be understood as at least one control block included in the processor 170.
  • Artificial intelligence can be learned by determining user information or user characteristics. For example, the artificial intelligence may determine and learn the user's driving speed information for each road, sudden braking information, sudden start information, route departure information, and the like.
  • the performing step (S735) includes the step of performing, by the at least one processor 170, machine learning based on the driving environment information different from the HD map data and user driving information for an area in which the HD map data exists. can do.
  • the processor 170 may perform machine learning on an area in which HD map data exists, based on driving environment information different from the HD map data and user driving information.
  • the processor 170 may perform machine learning based on the driving environment information. If it is determined that the HD map data and the user driving information are different, the processor 170 may perform machine learning based on the user driving information.
  • the at least one processor 170 receives driving environment information different from HD map data, or when the vehicle 10 enters an area where HD map data does not exist, machine learning is performed. It may include performing steps.
  • the processor 170 may perform machine learning when receiving driving environment information different from the HD map data or when the vehicle 10 enters an area where HD map data does not exist. Receiving HD map data and other driving environment information can function as a trigger for starting machine learning. Entry of the vehicle 10 into an area where HD map data does not exist may function as a trigger for starting machine learning.
  • the performing (S735) may include generating machine learning data for a private road.
  • the processor 170 may generate machine learning data for a private road.
  • Private roads may be defined as roads that can only be used by authorized users, such as private lands or parking lots.
  • the performing operation S735 may include generating data on a Point of Interest (POI) based on user driving information, and generating machine learning data based on the data on the POI.
  • the processor 170 may generate data on the POI based on the user driving information and may generate machine learning data based on the data on the POI. For example, the processor 170 may generate data on POI based on the accumulated user's destination or departure information.
  • POI Point of Interest
  • the processor 170 may generate electronic horizon data for a specified area based on the HD map data.
  • the processor 170 may generate electronic horizon data exclusively for a user based on the driving environment information and the user driving information.
  • the processor 170 may generate electronic horizon data by reflecting a machine learning result for an area in which HD map data exists (S740).
  • the processor 170 may generate electronic horizon data based on the HD map data and machine learning data. For example, when it is determined that the HD map data does not match the driving environment information, the processor 170 may generate main path data and sub-path data based on the driving environment information.
  • the at least one processor In the generating step (S740), the at least one processor generates electronic horizon data reflecting user preference based on driving environment information different from the HD map data and user driving information for an area in which HD map data exists. It may include steps.
  • the processor 170 may generate electronic horizon data reflecting user preference based on driving environment information different from the HD map data and user driving information for an area in which HD map data exists.
  • the processor 170 may generate local map data for a region in which HD map data does not exist, based on driving environment information (S750).
  • the processor 170 may generate local map data based on the sensing data of the object detection apparatus 210.
  • the local map data may be defined as HD map data generated by the electronic device 100 based on sensing data of the object detection device 210.
  • the HD map data is compared with the sensing data of the object detection device to determine an area where the HD map data does not exist, and in the area where the HD map data does not exist, the vehicle It may include the step of accumulating and storing data on the movement trajectory of.
  • the processor 170 compares the HD map data with the sensing data of the object detection device to determine an area in which HD map data does not exist, and in the area in which the HD map data does not exist, collects data on a movement trajectory of the vehicle. It can be accumulated and stored in local storage.
  • the local map is generated based on data on the vehicle movement trace accumulated in the local storage. And storing the local map in a private map area of the local storage.
  • the processor 170 generates the local map based on the data on the vehicle's movement trajectory accumulated and stored in the local storage when the number of accumulated and stored data on the vehicle movement trajectory is greater than a preset setting, and the local map May be stored in the private map area of the local storage.
  • the processor 170 may generate electronic horizon data based on the local map data (S760).
  • the generating step may include calling the machine learning data when it is determined that the vehicle 10 approaches an area matching the pre-stored machine learning data.
  • the processor 170 may call the machine learning data to generate electronic horizon data. Access of the vehicle 10 to an area matching the previously stored machine learning data may function as a call trigger of the machine learning data.
  • the step of generating when it is determined that the vehicle 10 approaches the private road, may include generating electronic horizon data based on machine learning data for the private road.
  • the processor 170 may generate electronic horizon data based on machine learning data for the private road.
  • the generating step (S740 or S760) based on the user operation information, data for a Point of Interest (POI) is generated, and electronic horizon data for a user is generated based on the data for the POI. It may include steps.
  • the processor 170 may generate data on a Point of Interest (POI) based on user driving information, and may generate electronic horizon data for a user based on the data on the POI.
  • POI Point of Interest
  • the processor 170 may repeatedly perform steps S720 or S735 and subsequent steps.
  • steps S720 to S760 may be performed while receiving power from the power supply unit 190.
  • FIG. 8 is a system architecture of an electronic device for a vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • the memory 140 may be implemented as storage.
  • the storage may be operated under the control of the processor 170.
  • the storage 140 may include a main storage 131, a driving information storage 132, and a local map storage 133.
  • the main storage 131 may store HD map data.
  • the driving information storage 132 may store driving information.
  • the driving information storage 132 may store driving environment information and user driving information.
  • the local map storage 133 may store a local map.
  • the processor 170 may include an area determination module 171, a machine learning module 172, and a horizon path generation module 173.
  • the area determination module 171 may distinguish between an area in which HD map data exists and an area in which HD map data does not exist.
  • the area determination module 171 may compare the HD map data and the driving environment information to determine different areas.
  • the machine learning module 172 may perform machine learning.
  • the machine learning module may include the aforementioned artificial intelligence.
  • the horizon path generation module 173 may generate horizon path data.
  • the horizon path generation module 173 may generate horizon path data based on the HD map data.
  • the horizon path generation module 173 may generate horizon path data based on local map data.
  • the horizon pass data may be temporarily stored in the processor 170 as a cache 174.
  • the processor 170 may provide the horizon pass data to at least one of other electronic devices included in the vehicle 10.
  • 9A to 14 are diagrams referenced for describing an operation of an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • the processor 170 may generate machine learning data for the private road 910.
  • the private road 910 may be defined as a road that can only be used by an authorized user, such as a private land or a parking lot.
  • the private road 910 may exist on the map, but may not be reflected when searching for a navigation route or generating a horizon pass.
  • the local map storage 133 may store data on the private road 910.
  • the processor 170 may generate a horizon pass 920 passing through the private road 910.
  • the processor 170 When it is determined that the repetitive driving history of the private road 910 exists through machine learning based on the user driving information, the processor 170 generates a horizon pass 920 passing through the private road 910. I can.
  • the processor 170 may generate a virtual horizon pass using accumulated and stored driving trajectory data.
  • the electronic device 100 may process a horizon path for a point in which map accuracy is poor.
  • the processor 170 may determine a point where the accuracy of the HD map data is poor, and generate a horizon path based on the accumulated and stored sensing data of the object detection device 210.
  • the processor 170 may generate machine learning data for the driving trajectory. Can be created and saved. Meanwhile, the difference between the HD map data and the sensing data by the sensor of the object detection apparatus 210 may be caused by a map shape change or a data error of the HD map data.
  • the processor 170 may process the horizon pass 1020 using pre-stored machine learning data.
  • the processor 170 may generate a message indicating that the HD map data for the road 1010 is inaccurate and provide it to the user interface device 200.
  • Indicative number 1010 of FIG. 10 indicates a point different from an actual road due to a map shape change or map data error.
  • Indicative numeral 1020 of FIG. 10 indicates a horizon pass processed by performing machine learning on a point different from an actual road.
  • the electronic device 100 may provide information on an object that does not exist on a map.
  • the processor 170 may determine whether an object not reflected in the HD map data is repeatedly detected at a specific point, generate a horizon path, or add information on the object to the horizon path.
  • the processor 170 is based on the sensing data of the object detection device 210 until the HD map data is updated.
  • the horizon pass 1120 may be generated.
  • the processor 170 may add information on the construction sign 1101 to the horizon pass 1110.
  • the electronic device 100 may generate a horizon pass reflecting user preference POI information.
  • the processor 170 may generate a horizon path by highly reflecting a weight for a path passing through the POI using the user preferred POI information set in the navigation.
  • the processor 170 may increase the weight of the road passing through the gas station when generating the horizon pass, thereby setting the horizon pass as a path passing through the gas station. have.
  • the horizon pass reflecting the user's preferred POI may be effective when a horizon pass is generated at a branch point where the weights of the left/right roads are similar.
  • the electronic device 100 may generate private HD map data based on driving information of the vehicle 10 in an area where HD map data does not exist.
  • the private HD map data may be understood as the above-described local map data.
  • the electronic device 100 may repeatedly drive the vehicle ( Private HD map data can be generated using the trajectory information in 10).
  • the processor 170 may generate a horizon pass based on the private HD map data. Meanwhile, if it is determined that the HD map data received from the server 21 has been updated, the processor 170 may delete the private map data from the storage.
  • the electronic device 100 may generate private HD map data and generate horizon pass data according to the flow chart illustrated in FIG. 14.
  • the processor 170 may determine an area on the map without HD map data (S1410).
  • the processor 170 may determine by comparing the HD map data and sensing data of the object detection apparatus 210.
  • the processor 170 may store data on the movement trajectory of the corresponding point in the local storage (133 of FIG. 8) (S1420).
  • the processor 170 may determine whether or not the stored trajectory is available (S1430). For example, the processor 170 may determine whether the data on the stored movement trajectory is repeatedly stored at least a predetermined number of times and is at a usable confidence level.
  • the processor 170 may generate private map data based on the stored trajectory and store it in the private map area of the local storage (133 of FIG. 8) (S1440). When the vehicle 10 enters the corresponding vehicle, the processor 170 may generate a horizon pass based on the generated private map data (S1450).
  • the present invention described above can be implemented as a computer-readable code in a medium on which a program is recorded.
  • the computer-readable medium includes all types of recording devices storing data that can be read by a computer system. Examples of computer-readable media include HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Disk), SDD (Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, etc. There is also a carrier wave (eg, transmission over the Internet).
  • the computer may include a processor or a control unit. Therefore, the detailed description above should not be construed as restrictive in all respects and should be considered as illustrative. The scope of the present invention should be determined by reasonable interpretation of the appended claims, and all changes within the equivalent scope of the present invention are included in the scope of the present invention.

Landscapes

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Abstract

본 발명은 전원을 공급하는 전원 공급부; 특정된 영역의 HD 맵 데이터, 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보를 수신하는 인터페이스부; 및 상기 전원이 공급되는 상태에서 지속적으로, 상기 HD(High Definition) 맵 데이터에 기초하여, 특정된 영역에 대한 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하되, 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보에 더 기초하여 사용자 전용의 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 프로세서;를 포함하는 차량용 전자 장치에 관한 것이다.

Description

차량용 전자 장치, 차량용 전자 장치의 동작 방법 및 시스템
본 발명은 차량용 전자 장치, 차량용 전자 장치의 동작 방법 및 시스템에 관한 것이다.
차량은 탑승하는 사용자가 원하는 방향으로 이동시키는 장치이다. 대표적으로 자동차를 예를 들 수 있다. 자동차 산업 분야에서, 사용자의 운전 편의를 위해 차량 사용자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)의 애플리케이션에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 나아가, 차량의 자율 주행 애플리케이션(Autonomous Driving Application)에 대한 연구가 활발하게 이루어 지고 있다.
ADAS 애플리케이션 또는 자율 주행 애플리케이션은 맵 데이터를 기초로 구성될 수 있다. 종래 기술에 따르면, 저용량의 SD(Standard Definition) 맵 데이터가 차량에 구비된 메모리에 저장된 상태로, 사용자에게 제공되었다. 그러나, 최근에는 고용량의 HD(High Definition) 맵 데이터가 요구되면서, 클라우딩 서비스까지 접목되어 맵 데이터가 제공되고 있다.
한편, 종래 기술에 따른 ADAS 애플리케이션이나 자율 주행 애플리케이션은 사용자 선호도나 주변 환경 정보 등을 고려하지 않아, 사용자별로 차별화된 호라이즌 패스를 제공하는 것이 어려운 문제가 있다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여, 사용자 친화적인 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 차량용 전자 장치를 제공하는데 목적이 있다.
또한, 본 발명의 실시예는, 사용자 친화적인 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 차량용 전자 장치의 동작 방법을 제공하는데 목적이 있다.
또한, 본 발명의 실시예는, 사용자 친화적인 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 차량용 전자 장치는, 전원을 공급하는 전원 공급부; 특정된 영역의 HD 맵 데이터, 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보를 수신하는 인터페이스부; 및 상기 전원이 공급되는 상태에서 지속적으로, 상기 HD(High Definition) 맵 데이터에 기초하여, 특정된 영역에 대한 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하되, 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보에 더 기초하여 사용자 전용의 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 프로세서;를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, HD 맵 데이터가 존재하는 영역에 대해, 상기 HD 맵 데이터와 다른 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보에 기초하여 사용자 선호도가 반영된 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역에 대해, 주행 환경 정보에 기초하여, 로컬 맵(local map) 데이터를 생성하고, 상기 로컬 맵 데이터에 기초하여, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, HD 맵 데이터와 오브젝트 검출 장치의 센싱 데이터를 비교하여, HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역을 판단하고, HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역에서, 차량의 이동 궤적에 대한 데이터를 로컬 스토리지에 누적하여 저장한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 차량의 이동 궤적에 대한 데이터의 누적 저장 횟수가 기 설정 이상인 경우, 상기 로컬 스토리지에 누적 저장된 차량의 이동 궤적에 대한 데이터에 기초하여 상기 로컬 맵을 생성하고, 상기 로컬 맵을 상기 로컬 스토리지의 프라이빗 지도 영역에 저장한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 사용자 운행 정보에 기초하여, POI(Point of Interest)에 대한 데이터를 생성하고, 상기 POI에 대한 데이터에 기초하여, 사용자 전용의 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.
첫째, 일률적인 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 제공하지 않고, 각각의 사용자에 적합한 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 제공할 수 있는 효과가 있다.
둘째, 사용자 친화적인 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 제공함으로써, 사용자 편의성이 증대되는 효과가 있다.
셋째, 불완전한 HD 맵 데이터를 보완할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 도로를 주행하는 차량을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 시스템을 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 전자 장치가 포함된 차량을 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 전자 장치의 외형을 예시한다.
도 5a 내지 5c는 본 발명의 실시예에 따라 전자 장치가 포함된 차량 내부의 신호 흐름도이다.
도 6a 내지 도 6b는 본 발명의 실시예에 따라 HD 맵 데이터를 수신하는 동작을 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 6c는 본 발명의 실시예에 따라 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 동작을 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 전자 장치의 플로우 차트이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 차량용 전자 장치의 시스템 아키텍처이다.
도 9a 내지 도 14는 본 발명의 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하는데 참조되는 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하의 설명에서 차량의 좌측은 차량의 전진 주행 방향의 좌측을 의미하고, 차량의 우측은 차량의 전진 주행 방향의 우측을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 도로를 주행하는 차량을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 차량(10)은, 도로나 선로 위를 달리는 수송 수단으로 정의된다. 차량(10)은, 자동차, 기차, 오토바이를 포함하는 개념이다. 이하에서는, 차량(10)으로 사용자의 주행 조작 없이 주행하는 자율 주행 자동차 또는 차량 사용자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 구비된 자동차를 예를 들어 기술한다.
본 명세서에서 기술되는 차량은, 동력원으로서 엔진을 구비하는 내연기관 차량, 동력원으로서 엔진과 전기 모터를 구비하는 하이브리드 차량, 동력원으로서 전기 모터를 구비하는 전기 차량등을 모두 포함하는 개념일 수 있다.
차량(10)은, 전자 장치(100)를 포함할 수 있다. 전자 장치(100)는, 일렉트로닉 호라이즌 프로바이더(Electronic Horizon Provider, EHP)로 명명될 수 있다. 전자 장치(100)는, 차량(10)에 장착된 상태로, 차량(10) 내부의 다른 전자 장치와 전기적으로 연결될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 시스템을 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 2를 참조하면, 시스템(1)은, 인프라스트럭처(20) 및 적어도 하나의 차량(10a, 10b)를 포함할 수 있다.
인프라스트럭처(Infrastructure)(20)는, 적어도 하나의 서버(21)를 포함할 수 있다. 서버(21)는, 차량(10a, 10b)에서 생성된 데이터를 수신할 수 있다. 서버(21)는, 수신된 데이터를 처리할 수 있다. 서버(21)는, 수신된 데이터를 가공할 수 있다.
서버(21)는, 차량(10a, 10b)에 장착된 적어도 하나의 전자 장치에서 생성된 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들면, 서버(21)는, EHP, 사용자 인터페이스 장치, 오브젝트 검출 장치, 통신 장치, 운전 조작 장치, 메인 ECU, 차량 구동 장치, 주행 시스템, 센싱부 및 위치 데이터 생성 장치 중 적어도 어느 하나에서 생성된 데이터를 수신할 수 있다. 서버(21)는, 복수의 차량으로부터 수신된 데이터에 기초하여 빅데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 서버(21)는, 차량(10a, 10b)으로부터 다이나믹 데이터를 수신하고, 수신된 다이나믹 데이터에 기초하여 빅데이터를 생성할 수 있다. 서버(21)는, 복수의 차량으로부터 수신된 데이터에 기초하여 HD 맵 데이터를 업데이트할 수 있다. 예를 들면, 서버(21)는, 차량(10a, 10b)에 포함된 EHP로부터 오브젝트 검출 장치에서 생성된 데이터를 수신하여, HD 맵 데이터를 업데이트할 수 있다.
서버(21)는, 기 저장된 데이터를 차량(10a, 10b)에 제공할 수 있다. 예를 들면, 서버(21)는 HD(High Definition) 맵 데이터 및 SD(Standard Definition) 맵 데이터 중 적어도 어느 하나를 차량(10a, 10b)에 제공할 수 있다. 서버(21)는, 맵 데이터를 구간별로 구분하고, 차량(10a, 10b)으로부터 요청되는 구간의 맵 데이터만 제공할 수도 있다. HD 맵 데이터는, 고정밀 맵 데이터로 명명될 수 있다.
서버(21)는, 서버(21)에서 처리되거나 가공된 데이터를 차량(10a, 10b)에 제공할 수 있다. 차량(10a, 10b)은 서버(21)로부터 수신된 데이터에 기초하여, 주행 제어 신호를 생성할 수 있다. 예를 들면, 서버(21)는, HD 맵 데이터를 차량(10a, 10b)에 제공할 수 있다. 예를 들면, 서버(21)는, 다이나믹 데이터를 차량(10a, 10b)에 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 전자 장치가 포함된 차량을 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 전자 장치의 외형을 예시한다.
도 3 내지 도 4를 참조하면, 차량(10)은, 전자 장치(100), 사용자 인터페이스 장치(200), 오브젝트 검출 장치(210), 통신 장치(220), 운전 조작 장치(230), 메인 ECU(240), 차량 구동 장치(250), 주행 시스템(260), 센싱부(270) 및 위치 데이터 생성 장치(280)를 포함할 수 있다.
전자 장치(100)는, 일렉트로닉 호라이즌 프로바이더(Electronic Horizon Provider, EHP)로 명명될 수 있다. 전자 장치(100)는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터(Electronic Horizon Data)를 생성하여, 차량(10)에 구비된 적어도 하나의 전자 장치에 제공할 수 있다.
일렉트로닉 호라이즌 데이터는, 주행 시스템(260)에서 차량(10)의 주행 제어 신호를 생성할 때 이용되는 드라이빙 플랜 데이터(driving plan data)로 설명될 수 있다. 예를 들면, 일렉트로닉 호라이즌 데이터는, 차량(10)이 위치한 지점에서부터 호라이즌(horizon)까지 범위 내에서의 드라이빙 플랜 데이터로 이해될 수 있다. 여기서, 호라이즌은, 기 설정된 주행 경로를 기준으로, 차량(10)이 위치한 지점에서 기설정된 거리 앞의 지점으로 이해될 수 있다. 호라이즌은, 기 설정된 주행 경로를 따라 차량(10)이 위치한 지점에서부터 차량(10)이 소정 시간 이후에 도달할 수 있는 지점을 의미할 수 있다. 여기서, 주행 경로는, 최종 목적지까지의 주행 경로를 의미하며, 사용자 입력에 의해 설정될 수 있다.
일렉트로닉 호라이즌 데이터는, 호라이즌 맵 데이터 및 호라이즌 패스 데이터를 포함할 수 있다.
호라이즌 맵 데이터는, 토폴로지 데이터(topology data), ADAS 데이터, HD 맵 데이터 및 다이나믹 데이터(dynamic data) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 호라이즌 맵 데이터는, 복수의 레이어를 포함할 수 있다. 예를 들면, 호라이즌 맵 데이터는, 토폴로지 데이터에 매칭되는 1 레이어, ADAS 데이터에 매칭되는 제2 레이어, HD 맵 데이터에 매칭되는 제3 레이어 및 다이나믹 데이터에 매칭되는 제4 레이어를 포함할 수 있다. 호라이즌 맵 데이터는, 스태이틱 오브젝트(static object) 데이터를 더 포함할 수 있다.
토폴로지 데이터는, 도로 중심을 연결해 만든 지도로 설명될 수 있다. 토폴로지 데이터는, 차량의 위치를 대략적으로 표시하기에 알맞으며, 주로 사용자를 위한 내비게이션에서 사용하는 데이터의 형태일 수 있다. 토폴로지 데이터는, 차로에 대한 정보가 제외된 도로 정보에 대한 데이터로 이해될 수 있다. 토폴로지 데이터는, 인프라스트럭처(20)에서 수신된 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 토폴로지 데이터는, 인프라스트럭처(20)에서 생성된 데이터에 기초할 수 있다. 토폴로지 데이터는, 차량(10)에 구비된 적어도 하나의 메모리에 저장된 데이터에 기초할 수 있다.
ADAS 데이터는, 도로의 정보와 관련된 데이터를 의미할 수 있다. ADAS 데이터는, 도로의 경사 데이터, 도로의 곡률 데이터, 도로의 제한 속도 데이터 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. ADAS 데이터는, 추월 금지 구간 데이터를 더 포함할 수 있다. ADAS 데이터는, 인프라스트럭처(20)에서 생성된 데이터에 기초할 수 있다. ADAS 데이터는, 오브젝트 검출 장치(210)에서 생성된 데이터에 기초할 수 있다. ADAS 데이터는, 도로 정보 데이터로 명명될 수 있다.
HD 맵 데이터는, 도로의 상세한 차선 단위의 토폴로지 정보, 각 차선의 연결 정보, 차량의 로컬라이제이션(localization)을 위한 특징 정보(예를 들면, 교통 표지판, Lane Marking/속성, Road furniture 등)를 포함할 수 있다. HD 맵 데이터는, 인프라스트럭처(20)에서 생성된 데이터에 기초할 수 있다.
다이나믹 데이터는, 도로상에서 발생될 수 있는 다양한 동적 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 다이나믹 데이터는, 공사 정보, 가변 속도 차로 정보, 노면 상태 정보, 트래픽 정보, 무빙 오브젝트 정보 등을 포함할 수 있다. 다이나믹 데이터는, 인프라스트럭처(20)에서 수신된 데이터에 기초할 수 있다. 다이나믹 데이터는, 오브젝트 검출 장치(210)에서 생성된 데이터에 기초할 수 있다.
전자 장치(100)는, 차량(10)이 위치한 지점에서부터 호라이즌까지 범위 내에서의 맵 데이터를 제공할 수 있다.
호라이즌 패스 데이터는, 차량(10)이 위치한 지점에서부터 호라이즌까지의 범위 내에서 차량(10)이 취할 수 있는 궤도로 설명될 수 있다. 호라이즌 패스 데이터는, 디시전 포인트(decision point)(예를 들면, 갈림길, 분기점, 교차로 등)에서 어느 하나의 도로를 선택할 상대 확률을 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. 상대 확률은, 최종 목적지까지 도착하는데 걸리는 시간에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들면, 디시전 포인트에서, 제1 도로를 선택하는 경우 제2 도로를 선택하는 경우보다 최종 목적지에 도착하는데 걸리는 시간이 더 작은 경우, 제1 도로를 선택할 확률은 제2 도로를 선택할 확률보다 더 높게 계산될 수 있다.
호라이즌 패스 데이터는, 메인 패스와 서브 패스를 포함할 수 있다. 메인 패스는, 선택될 상대적 확률이 높은 도로들을 연결한 궤도로 이해될 수 있다. 서브 패스는, 메인 패스 상의 적어도 하나의 디시전 포인트에서 분기될 수 있다. 서브 패스는, 메인 패스 상의 적어도 하나의 디시전 포인트에서 선택될 상대적 확률이 낮은 적어도 어느 하나의 도로를 연결한 궤도로 이해될 수 있다.
전자 장치(100)는, 인터페이스부(180), 전원 공급부(190), 메모리(140) 및 프로세서(170)를 포함할 수 있다.
인터페이스부(180)는, 차량(10) 내에 구비되는 적어도 하나의 전자 장치와 유선 또는 무선으로 신호를 교환할 수 있다. 인터페이스부(180)는, 사용자 인터페이스 장치(200), 오브젝트 검출 장치(210), 통신 장치(220), 운전 조작 장치(230), 메인 ECU(240), 차량 구동 장치(250), 주행 시스템(260), 센싱부(270) 및 위치 데이터 생성 장치(280) 중 적어도 어느 하나와 유선 또는 무선으로 신호를 교환할 수 있다. 인터페이스부(180)는, 통신 모듈, 단자, 핀, 케이블, 포트, 회로, 소자 및 장치 중 적어도 어느 하나로 구성될 수 있다.
전원 공급부(190)는, 전자 장치(100)에 전원을 공급할 수 있다. 전원 공급부(190)는, 차량(10)에 포함된 파워 소스(예를 들면, 배터리)로부터 전원을 공급받아, 전자 장치(100)의 각 유닛에 전원을 공급할 수 있다. 전원 공급부(190)는, 메인 ECU(240)로부터 제공되는 제어 신호에 따라 동작될 수 있다. 전원 공급부(190)는, SMPS(switched-mode power supply)로 구현될 수 있다.
메모리(140)는, 프로세서(170)와 전기적으로 연결된다. 메모리(140)는 유닛에 대한 기본데이터, 유닛의 동작제어를 위한 제어데이터, 입출력되는 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는, 프로세서(170)에서 처리된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는, 하드웨어적으로, ROM, RAM, EPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 중 적어도 어느 하나로 구성될 수 있다. 메모리(140)는 프로세서(170)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 전자 장치(100) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는, 프로세서(170)와 일체형으로 구현될 수 있다.
프로세서(170)는, 인터페이스부(180), 전원 공급부(190)와 전기적으로 연결되어 신호를 교환할 수 있다. 프로세서(170)는, ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
프로세서(170)는, 전원 공급부(190)로부터 제공되는 전원에 의해 구동될 수 있다. 프로세서(170)는, 전원 공급부(190)에 의해 전원이 공급되는 상태에서 지속적으로 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다.
프로세서(170)는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(170)는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(170)는, 호라이즌 패스 데이터를 생성할 수 있다.
프로세서(170)는, 차량(10)의 주행 상황을 반영하여 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(170)는, 차량(10)의 주행 방향 데이터 및 주행 속도 데이터에 기초하여, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다.
프로세서(170)는, 생성된 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 기존에 생성된 일렉트로닉 호라이즌 데이터와 병합할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(170)는, 제1 시점에 생성된 호라이즌 맵 데이터를 제2 시점에 생성된 호라이즌 맵 데이터와 위치적으로 연결할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(170)는, 제1 시점에 생성된 호라이즌 패스 데이터를 제2 시점에 생성된 호라이즌 패스 데이터와 위치적으로 연결할 수 있다.
프로세서(170)는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 제공할 수 있다. 프로세서(170)는, 인터페이스부(180)를 통해, 주행 시스템(260) 및 메인 ECU(240) 중 적어도 어느 하나에 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 제공할 수 있다.
프로세서(170)는, 메모리(140), HD맵 처리부(171), 다이나믹 데이터 처리부(172), 매칭부(173) 및 패스 생성부(175)를 포함할 수 있다.
HD 맵 처리부(171)는, 통신 장치(220)를 통해, 서버(21)로부터, HD 맵 데이터를 수신할 수 있다. HD 맵 처리부(171)는, HD 맵 데이터를 저장할 수 있다. 실시예에 따라, HD 맵 처리부(171)는, HD 맵 데이터를 처리, 가공할 수도 있다.
다이나믹 데이터 처리부(172)는, 오브젝트 검출 장치(210)로부터, 다이나믹 데이터를 수신할 수 있다. 다이나믹 데이터 처리부(172)는, 서버(21)로부터, 다이나믹 데이터를 수신할 수 있다. 다이나믹 데이터 처리부(172)는, 다이나믹 데이터를 저장할 수 있다. 실시예에 따라, 다이나믹 데이터 처리부(172)는, 다이나믹 데이터를 처리, 가공할 수 있다.
매칭부(173)는, HD 맵 처리부(171)로부터 HD 맵을 제공받을 수 있다. 매칭부(173)는, 다이나믹 데이터 처리부(172)로부터 다이나믹 데이터를 제공받을 수 있다. 매칭부(173)는, HD 맵 데이터와 다이나믹 데이터를 매칭하여 호라이즌 맵 데이터를 생성할 수 있다.
실시예에 따라, 매칭부(173)는, 토폴로지 데이터를 수신할 수 있다. 매칭부(173)는, ADAS 데이터를 수신할 수 있다. 매칭부(173)는, 토폴로지 데이터, ADAS 데이터, HD 맵 데이터 및 다이나믹 데이터를 매칭하여 호라이즌 맵 데이터를 생성할 수 있다.
패스 생성부(175)는, 호라이즌 패스 데이터를 생성할 수 있다. 패스 생성부(175)는, 메인 패스 생성부(176) 및 서브 패스 생성부(177)를 포함할 수 있다. 메인 패스 생성부(176)는, 메인 패스 데이터를 생성할 수 있다. 서브 패스 생성부(177)는, 서브 패스 데이터를 생성할 수 있다.
전자 장치(100)는, 적어도 하나의 인쇄 회로 기판(printed circuit board, PCB)을 포함할 수 있다. 인터페이스부(180), 전원 공급부(190) 및 프로세서(170)는, 인쇄 회로 기판에 전기적으로 연결될 수 있다.
한편, 실시예에 따라, 전자 장치(100)는, 통신 장치(220)와 일체형으로 형성될 수 있다. 이경우, 전자 장치(100)의 하위 구성으로 통신 장치(220)가 포함될 수 있다.
사용자 인터페이스 장치(200)는, 차량(10)과 사용자와의 소통을 위한 장치이다. 사용자 인터페이스 장치(200)는, 사용자 입력을 수신하고, 사용자에게 차량(10)에서 생성된 정보를 제공할 수 있다. 차량(10)은, 사용자 인터페이스 장치(200)를 통해, UI(User Interfaces) 또는 UX(User Experience)를 구현할 수 있다.
오브젝트 검출 장치(210)는, 차량(10) 외부의 오브젝트를 검출할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)는, 카메라, 레이다, 라이다, 초음파 센서 및 적외선 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)는, 센서에서 생성되는 센싱 신호에 기초하여 생성된 오브젝트에 대한 데이터를 차량에 포함된 적어도 하나의 전자 장치에 제공할 수 있다.
오브젝트 검출 장치(210)는, 오브젝트에 대한 센싱 신호에 기초하여, 다이나믹 데이터를 생성할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)는, 다이나믹 데이터를 전자 장치(100)에 제공할 수 있다.
오브젝트 검출 장치(210)는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터(Electronic Horizon Data)를 수신할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)는, EHR(Electronic Horizon Re-constructor)(265)을 포함할 수 있다. EHR(265)은, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 오브젝트 검출 장치(210)에서 이용 가능한 데이터 포맷으로 전환할 수 있다.
통신 장치(220)는, 차량(10) 외부에 위치하는 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. 통신 장치(220)는, 인프라(예를 들면, 서버) 및 타 차량 중 적어도 어느 하나와 신호를 교환할 수 있다. 통신 장치(220)는, 통신을 수행하기 위해 송신 안테나, 수신 안테나, 각종 통신 프로토콜이 구현 가능한 RF(Radio Frequency) 회로 및 RF 소자 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
운전 조작 장치(230)는, 운전을 위한 사용자 입력을 수신하는 장치이다. 메뉴얼 모드인 경우, 차량(10)은, 운전 조작 장치(230)에 의해 제공되는 신호에 기초하여 운행될 수 있다. 운전 조작 장치(230)는, 조향 입력 장치(예를 들면, 스티어링 휠), 가속 입력 장치(예를 들면, 가속 페달) 및 브레이크 입력 장치(예를 들면, 브레이크 페달)를 포함할 수 있다.
메인 ECU(Electronic Control Unit)(240)는, 차량(10) 내에 구비되는 적어도 하나의 전자 장치의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
메인 ECU(240)는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터(Electronic Horizon Data)를 수신할 수 있다. 메인 ECU(240)는, EHR(Electronic Horizon Re-constructor)(265)을 포함할 수 있다. EHR(265)은, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 메인 ECU(240)에서 이용 가능한 데이터 포맷으로 전환할 수 있다.
차량 구동 장치(250)는, 차량(10)내 각종 장치의 구동을 전기적으로 제어하는 장치이다. 차량 구동 장치(250)는, 파워 트레인 구동부, 샤시 구동부, 도어/윈도우 구동부, 안전 장치 구동부, 램프 구동부 및 공조 구동부를 포함할 수 있다. 파워 트레인 구동부는, 동력원 구동부 및 변속기 구동부를 포함할 수 있다. 샤시 구동부는, 조향 구동부, 브레이크 구동부 및 서스펜션 구동부를 포함할 수 있다.
주행 시스템(260)은, 차량(10)의 주행 동작을 수행할 수 있다. 주행 시스템(260)은, 차량 구동 장치(250) 중 파워 트레인 구동부, 샤시 구동부 중 적어도 어느 하나에 제어 신호를 제공하여, 차량(10)을 움직일 수 있다.
주행 시스템(260)은, 일렉트로닉 호라이즌 데이터(Electronic Horizon Data)를 수신할 수 있다. 주행 시스템(260)은, EHR(Electronic Horizon Re-constructor)(265)을 포함할 수 있다. EHR(265)은, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 ADAS 애플리케이션 및 자율 주행 애플리케이션에서 이용 가능한 데이터 포맷으로 전환할 수 있다.
주행 시스템(260)은, ADAS 애플리케이션 및 자율 주행 애플리케이션 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 주행 시스템(260)은, ADAS 애플리케이션 및 자율 주행 애플리케이션 중 적어도 어느 하나에 의해 주행 제어 신호를 생성할 수 있다.
센싱부(270)는, 차량의 상태를 센싱할 수 있다. 센싱부(270)는, IMU(inertial navigation unit) 센서, 충돌 센서, 휠 센서(wheel sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 헤딩 센서(heading sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 핸들 회전에 의한 스티어링 센서, 차량 내부 온도 센서, 차량 내부 습도 센서, 초음파 센서, 조도 센서, 가속 페달 포지션 센서 및 브레이크 페달 포지션 센서 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 한편, IMU(inertial navigation unit) 센서는, 가속도 센서, 자이로 센서, 자기 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
센싱부(270)는, 적어도 하나의 센서에서 생성되는 신호에 기초하여, 차량의 상태 데이터를 생성할 수 있다. 센싱부(270)는, 차량 자세 정보, 차량 모션 정보, 차량 요(yaw) 정보, 차량 롤(roll) 정보, 차량 피치(pitch) 정보, 차량 충돌 정보, 차량 방향 정보, 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 가속도 정보, 차량 기울기 정보, 차량 전진/후진 정보, 배터리 정보, 연료 정보, 타이어 정보, 차량 램프 정보, 차량 내부 온도 정보, 차량 내부 습도 정보, 스티어링 휠 회전 각도, 차량 외부 조도, 가속 페달에 가해지는 압력, 브레이크 페달에 가해지는 압력 등에 대한 센싱 신호를 획득할 수 있다.
센싱부(270)는, 그 외, 가속페달센서, 압력센서, 엔진 회전 속도 센서(engine speed sensor), 공기 유량 센서(AFS), 흡기 온도 센서(ATS), 수온 센서(WTS), 스로틀 위치 센서(TPS), TDC 센서, 크랭크각 센서(CAS), 등을 더 포함할 수 있다.
센싱부(270)는, 센싱 데이터를 기초로, 차량 상태 정보를 생성할 수 있다. 차량 상태 정보는, 차량 내부에 구비된 각종 센서에서 감지된 데이터를 기초로 생성된 정보일 수 있다.
예를 들면, 차량 상태 정보는, 차량의 자세 정보, 차량의 속도 정보, 차량의 기울기 정보, 차량의 중량 정보, 차량의 방향 정보, 차량의 배터리 정보, 차량의 연료 정보, 차량의 타이어 공기압 정보, 차량의 스티어링 정보, 차량 실내 온도 정보, 차량 실내 습도 정보, 페달 포지션 정보 및 차량 엔진 온도 정보 등을 포함할 수 있다.
위치 데이터 생성 장치(280)는, 차량(10)의 위치 데이터를 생성할 수 있다. 위치 데이터 생성 장치(280)는, GPS(Global Positioning System) 및 DGPS(Differential Global Positioning System) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 위치 데이터 생성 장치(280)는, GPS 및 DGPS 중 적어도 어느 하나에서 생성되는 신호에 기초하여 차량(10)의 위치 데이터를 생성할 수 있다. 실시예에 따라, 위치 데이터 생성 장치(280)는, 센싱부(270)의 IMU(Inertial Measurement Unit) 및 오브젝트 검출 장치(210)의 카메라 중 적어도 어느 하나에 기초하여 위치 데이터를 보정할 수 있다.
차량(10)은, 내부 통신 시스템(50)을 포함할 수 있다. 차량(10)에 포함되는 복수의 전자 장치는 내부 통신 시스템(50)을 매개로 신호를 교환할 수 있다. 신호에는 데이터가 포함될 수 있다. 내부 통신 시스템(50)은, 적어도 하나의 통신 프로토콜(예를 들면, CAN, LIN, FlexRay, MOST, 이더넷)을 이용할 수 있다.
도 5a는 본 발명의 실시예에 따라 전자 장치가 포함된 차량 내부의 신호 흐름도이다.
도 5a를 참조하면, 전자 장치(100)는, 통신 장치(220)를 통해, 서버(21)로부터 HD 맵 데이터를 수신할 수 있다.
전자 장치(100)는, 오브젝트 검출 장치(210)로부터 다이나믹 데이터를 수신할 수 있다. 실시예에 따라, 전자 장치(100)는, 통신 장치(220)를 통해, 서버(21)로부터 다이나믹 데이터를 수신할 수도 있다.
전자 장치(100)는, 위치 데이터 생성 장치(280)로부터 차량의 위치 데이터를 수신할 수 있다.
실시예에 따라, 전자 장치(100)는, 사용자 인터페이스 장치(200)를 통해, 사용자 입력에 기초한 신호를 수신할 수 있다. 실시예에 따라, 전자 장치(100)는, 센싱부(270)로부터 차량 상태 정보를 수신할 수 있다.
전자 장치(100)는, HD 맵 데이터, 다이나믹 데이터 및 위치 데이터에 기초하여, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다. 전자 장치(100)는, HD 맵 데이터, 다이나믹 데이터 및 위치 데이터를 서로 매칭하여 호라이즌 맵 데이터를 생성할 수 있다. 전자 장치(100)는, 호라이즌 맵 상에서의 호라이즌 패스 데이터를 생성할 수 있다. 전자 장치(100)는, 호라이즌 맵 상에서의 메인 패스 데이터 및 서브 패스 데이터를 생성할 수 있다.
전자 장치(100)는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 주행 시스템(260)에 제공할 수 있다. 주행 시스템(260)의 EHR(265)은, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 애플리케이션(266, 267)에 적합한 데이터 포맷으로 전환할 수 있다. 애플리케이션(266, 267)은, 일렉트로닉 호라이즌 데이터에 기초하여, 주행 제어 신호를 생성할 수 있다. 주행 시스템(260)은, 주행 제어 신호를 차량 구동 장치(250)에 제공할 수 있다.
주행 시스템(260)은, ADAS 애플리케이션(266) 및 자율 주행 애플리케이션(267) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. ADAS 애플리케이션(266)은, 일렉트로닉 호라이즌 데이터에 기초하여, 운전 조작 장치(230)를 통한 사용자의 차량(10) 주행을 보조하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 자율 주행 애플리케이션(267)은, 일렉트로닉 호라이즌 데이터에 기초하여, 차량(10)이 움직이게 하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.
도 5b는 본 발명의 실시예에 따라 전자 장치가 포함된 차량 내부의 신호 흐름도이다.
도 5b를 참조하여 도 5a와의 차이점을 중심으로 설명한다. 전자 장치(100)는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 오브젝트 검출 장치(210)에 제공할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)의 EHR(265)은, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 오브젝트 검출 장치(210)에 적합한 데이터 포맷으로 전환할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)는, 카메라(211), 레이다(212), 라이다(213), 초음파 센서(214) 및 적외선 센서(215) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. EHR(265)에 의해 데이터 포맷이 전환된 일렉트로닉 호라이즌 데이터는, 카메라(211), 레이다(212), 라이다(213), 초음파 센서(214) 및 적외선 센서(215) 중 적어도 어느 하나에 제공될 수 있다. 카메라(211), 레이다(212), 라이다(213), 초음파 센서(214) 및 적외선 센서(215) 중 적어도 어느 하나는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터에 기초하여 데이터를 생성할 수 있다.
도 5c는 본 발명의 실시예에 따라 전자 장치가 포함된 차량 내부의 신호 흐름도이다.
도 5c를 참조하여 도 5a와의 차이점을 중심으로 설명한다. 전자 장치(100)는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 메인 ECU(240)에 제공할 수 있다. 메인 ECU(240)의 EHR(265)은, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 메인 ECU(240)에 적합한 데이터 포맷으로 전환할 수 있다. 메인 ECU(240)는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터에 기초하여 제어 신호를 생성할 수 있다. 예를 들면, 메인 ECU(240)는 일렉트로닉 호라이즌 데이터에 기초하여, 사용자 인터페이스 장치(180), 오브젝트 검출 장치(210), 통신 장치(220), 운전 조작 장치(230), 차량 구동 장치(250), 주행 시스템(260), 센싱부(270) 및 위치 데이터 생성 장치(280) 중 적어도 어느 하나를 제어할 수 있는 제어 신호를 생성할 수 있다.
도 6a 내지 도 6b는 본 발명의 실시예에 따라 HD 맵 데이터를 수신하는 동작을 설명하는데 참조되는 도면이다.
서버(21)는, HD 맵 데이터를 HD 맵 타일(Tile) 단위로 구분하여 전자 장치(100)에 제공할 수 있다. 프로세서(170)는, 통신 장치(220)를 통해 서버(21)로부터 HD 맵 데이터를 HD 맵 타일(Tile) 단위로 다운로드 받을 수 있다.
HD 맵 타일은, 전체 HD 맵을 사각 형상을 기준으로 지리적으로 구획한 서브 HD 맵 데이터로 정의될 수 있다. 모든 HD 맵 타일을 연결하면 전체 HD 맵 데이터를 얻을 수 있다. HD 맵 데이터는, 고용량의 데이터이므로, 전체 HD 맵 데이터를 차량(10)에서 다운로드 받아 이용하기 위해서는, 차량(10)에 고성능의 컨트롤러가 요구된다. 통신 기술이 발달되면서, 차량(10)에 고성능의 컨트롤러를 구비하기 보다는, HD 맵 데이터를 HD 맵 타일 형태로 다운로드하여 이용하고, 삭제함으로써 효율적인 데이터 처리가 가능하다.
프로세서(170)는, 다운로드된 HD 맵 타일을 메모리(140)에 저장할 수 있다. 프로세서(170)는, 저장된 HD 맵 타일을 삭제할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(170)는, 차량(10)이 HD 맵 타일에 대응되는 구역을 벗어나는 경우, HD 맵 타일을 삭제할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(170)는, 저장 후, 기 설정된 시간 경과 후, HD 맵 타일을 삭제할 수 있다.
도 6a는 기 설정된 목적지가 없는 경우 HD 맵 데이터를 수신하는 동작을 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 6a를 참조하면, 기 설정된 목적지가 없는 경우, 프로세서(170)는, 차량(10)의 위치(350)가 포함된 제1 HD 맵 타일(351)을 수신할 수 있다. 서버(21)는, 차량(10)으로부터 차량(10)의 위치(350) 데이터를 수신하고, 차량(10)의 위치(250)가 포함된 제1 HD 맵 타일(351)을 차량(10)에 제공할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는, 제1 HD 맵 타일(351) 주변의 HD 맵 타일(352, 353, 354, 355)을 수신할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(170)는, 제1 HD 맵 타일(351)의 상하좌우 각각에 이웃하는 HD 맵 타일(352, 353, 354, 355)을 수신할 수 있다. 이경우, 프로세서(170)는, 총 5개의 HD 맵 타일을 수신할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(170)는, 제1 HD 맵 타일(351)의 상하좌우 각각에 이웃하는 HD 맵 타일(352, 353, 354, 355)과 함께, 대각선 방향에 위치하는 HD 맵 타일을 더 수신할 수 있다. 이경우, 프로세서(170)는 총 9개의 HD 맵 타일을 수신할 수 있다.
도 6b는 기 설정된 목적지가 있는 경우 HD 맵 데이터를 수신하는 동작을 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 6b를 참조하면, 기 설정된 목적지가 있는 경우, 프로세서(170)는, 차량(10)의 위치(350)에서 목적지까지의 경로(391)와 연관된 타일(350, 352, 361, 362, 363, 364, 365, 366, 367, 368, 369, 370, 371)을 수신할 수 있다. 프로세서(170)는, 경로(391)를 커버할 수 있도록 복수의 타일(350, 352, 361, 362, 363, 364, 365, 366, 367, 368, 369, 370, 371)을 수신할 수 있다.
프로세서(170)는, 경로(391)를 커버하는 전체의 타일(350, 352, 361, 362, 363, 364, 365, 366, 367, 368, 369, 370, 371)을 한번에 수신할 수 있다.
또는, 프로세서(170)는, 경로(391)를 따라 차량(10)이 이동하는 중에, 전체의 타일(350, 352, 361, 362, 363, 364, 365, 366, 367, 368, 369, 370, 371)을 나누어 수신할 수 있다. 프로세서(170)는, 경로(391)를 따라 차량(10)이 이동하는 중에, 차량(10)의 위치를 기준으로, 전체의 타일(350, 352, 361, 362, 363, 364, 365, 366, 367, 368, 369, 370, 371) 중 적어도 일부만 수신할 수 있다. 이후에, 프로세서(170)는, 차량(10) 이동 중에 지속적으로 타일을 수신하고, 기 수신된 타일을 삭제할 수 있다.
도 6c는 본 발명의 실시예에 따라 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 동작을 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 6c를 참조하면, 프로세서(170)는, HD 맵 데이터에 기초하여, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다.
차량(10)은, 최종 목적지가 설정된 상태에서 주행될 수 있다. 최종 목적지는, 사용자 인터페이스 장치(200) 또는 통신 장치(220)를 통해 수신된 사용자 입력에 기초하여 설정될 수 있다. 실시예에 따라, 최종 목적지는 주행 시스템(260)에 의해 설정될 수도 있다.
최종 목적지가 설정된 상태에서, 차량(10)이 주행 중 제1 지점으로부터 기 설정 거리 이내에 위치할 수 있다. 차량(10)이 제1 지점으로부터 기 설정 거리 이내에에 위치하는 경우, 프로세서(170)는, 제1 지점을 시작지점으로 하고 제2 지점을 끝지점으로 하는 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다. 제1 지점 및 제2 지점은, 최종 목적지를 향하는 경로 상의 일 지점일 수 있다. 제1 지점은, 차량(10)이 위치하거나 가까운 미래에 위치할 지점으로 설명될 수 있다. 제2 지점은 상술한 호라이즌으로 설명될 수 있다.
프로세서(170)는, 제1 지점에서 제2 지점까지의 구간을 포함하는 영역의 HD 맵을 수신할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(170)는, 제1 지점에서 제2 지점까지의 구간으로부터 반경 소정 거리 이내의 영역에 대한 HD 맵을 요청하여 수신할 수 있다.
프로세서(170)는, HD 맵에 기초하여, 제1 지점에서 제2 지점까지의 구간을 포함하는 영역에 대한 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(170)는, 제1 지점에서 제2 지점까지의 구간을 포함하는 영역에 대한, 호라이즌 맵 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(170)는, 제1 지점에서 제2 지점까지의 구간을 포함하는 영역에 대한, 호라이즌 패스 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(170)는, 제1 지점에서 제2 지점까지의 구간을 포함하는 영역에 대한, 메인 패스(313) 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(170)는, 제1 지점에서 제2 지점까지의 구간을 포함하는 영역에 대한, 서브 패스(314)를 생성할 수 있다.
차량(10)이 제2 지점으로부터 기 설정 거리 이내에 위치하는 경우, 프로세서(170)는, 제2 지점을 시작지점으로 하고 제3 지점을 끝지점으로 하는 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다. 제2 지점 및 제3 지점은, 최종 목적지를 향하는 경로 상의 일 지점일 수 있다. 제2 지점은, 차량(10)이 위치하거나 가까운 미래에 위치할 지점으로 설명될 수 있다. 제3 지점은, 상술한 호라이즌으로 설명될 수 있다. 한편, 제2 지점을 시작지점으로 하고 제3 지점을 끝지점으로 하는 일렉트로닉 호라이즌 데이터는 상술한 제1 지점을 시작지점으로 하고 제2 지점을 끝지점으로 하는 일렉트로닉 호라이즌 데이터와 지리적으로 연결될 수 있다.
제2 지점을 시작지점으로 하고 제3 지점을 끝지점으로 하는 일렉트로닉 호라이즌 데이터 생성 동작은, 제1 지점을 시작지점으로 하고 제2 지점을 끝지점으로 하는 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성동작이 준용될 수 있다.
실시예에 따라, 차량(10)은, 최종 목적지가 설정되지 않은 상태에서도 주행될 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 전자 장치의 플로우 차트이다.
도 7을 참조하면, 프로세서(170)는, 전원 공급부(190)를 통해 전원을 공급받을 수 있다(S710). 전원 공급부(190)는, 프로세서(170)에 전원을 공급할 수 있다. 프로세서(170)는, 차량(10)의 시동이 턴 온(turn on)되면 차량(10)에 구비된 배터리로부터 공급되는 전원을 전원 공급부(190)를 통해 공급받을 수 있다. 프로세서(170)는, 전원이 공급되면, 프로세싱 동작을 수행할 수 있다.
프로세서(170)는, 차량(10)의 위치 데이터를 획득할 수 있다(S720). 프로세서(170)는, 인터페이스부(180)를 통해, 위치 데이터 생성 장치(280)로부터, 일정 주기 단위로, 차량(10)의 위치 데이터를 수신할 수 있다. 차량(10)이 주행중인 상태에서, 인터페이스부(180)는, 위치 데이터 생성 장치(280)로부터, 차량(10)의 위치 데이터를 수신할 수 있다. 인터페이스부(180)는, 수신된 위치 데이터를 프로세서(170)에 전달할 수 있다. 프로세서(170)는, 주행 차로 단위로 차량(10)의 위치 데이터를 획득할 수 있다.
프로세서(170)는, 인터페이스부(180)를 통해, HD 맵 데이터를 수신할 수 있다(S730). 차량(10)이 주행중인 상태에서, 인터페이스부(180)는, 서버(21)로부터, 통신 장치(220)를 통해, 특정된 지리적 영역의 HD 맵 데이터를 수신할 수 있다. 인터페이스부(180)는, 차량(10)의 위치 주변의 HD 맵 데이터를 수신할 수 있다. 인터페이스부(180)는, 수신된 HD 맵 데이터를 프로세서(170)에 전달할 수 있다.
프로세서(170)는, 머신 러닝(machine learning)을 수행할 수 있다(S735). 프로세서(170)는, 머신 러닝 데이터를 생성할 수 있다. S735단계는, S710단계 이후에 바로 수행될 수 있다. 또는, S735단계는, S720 단계 및 S730 단계 이후에 수행될 수 있다.
프로세서(170)는, 인터페이스부(180)를 통해, 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보를 수신할 수 있다. 인터페이스부(180)는, 차량(10)에 구비되는 적어도 어느 하나의 전자 장치로부터, 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보를 수신할 수 있다. 주행 환경 정보는, 차량(10) 주행시, 오브젝트 검출 장치(210)에 의해 생성되는 차량(10) 주변의 오브젝트 정보로 정의될 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)는, 센서에서 생성되는 센싱 신호에 기초하여 주행 환경 정보를 생성할 수 있다. 사용자 운행 정보는, 사용자가 운전 조작 장치(230)를 이용해 운행하는 경우, 사용자 인터페이스 장치(200), 오브젝트 검출 장치(210), 운전 조작 장치(230), 메인 ECU(240), 차량 구동 장치(250), 주행 시스템(260), 센싱부(270) 및 위치 데이터 생성 장치(280) 중 적어도 어느 하나에 의해 생성되는 정보로 정의될 수 있다. 예를 들면, 사용자 운행 정보는, 사용자의 운전 조작시의 주행 궤적 정보, 출발지 정보, 목적지 정보, 도로별 주행 속도 정보, 급제동 정보, 급출발 정보, 경로 이탈 정보 등을 포함할 수 있다.
프로세서(170)는, 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보에 기초하여 머신 러닝을 수행할 수 있다. 이와 같은 머신 러닝을 통해, 차량용 전자 장치(100)는, 사용자에게 최적화된 일렉트로닉 호라이즌 패스를 제공할 수 있다.
프로세서(170)는, 주행 정보를 메모리(140)에 누적 저장하고 카테고리화할 수 있다. 주행 정보는, 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(170)는, 주행 궤적 정보, 출발지 정보 및 목적지 정보를 누적 저장하고 카테고리화할 수 있다. 프로세서(170)는, 누적 저장된 주행 정보를 저장된 시간 순서 또는 이용 빈도에 기초하여 삭제하거나 업데이트할 수 있다.
프로세서(170)는, 인공 지능(Artificial Intelligence, AI) 알고리즘을 통해, 인공 지능을 구현할 수 있다. 인공 지능은, 프로세서(170)에 포함되는 적어도 하나의 제어 블럭으로 이해될 수 있다. 인공 지능은, 사용자의 정보나 사용자의 특성을 판단하여 학습할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능은, 사용자의 도로별 주행 속도 정보, 급제동 정보, 급출발 정보, 경로 이탈 정보 등을 판단하고 학습할 수 있다.
수행하는 단계(S735)는, 적어도 하나의 프로세서(170)가, HD 맵 데이터가 존재하는 영역에 대해, HD 맵 데이터와 다른 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보에 기초하여 머신 러닝을 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 프로세서(170)는, HD 맵 데이터가 존재하는 영역에 대해, HD 맵 데이터와 다른 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보에 기초하여 머신 러닝을 수행할 수 있다. 프로세서(170)는, HD 맵 데이터와 주행 환경 정보가 다른 것으로 판단되는 경우, 주행 환경 정보에 기초하여, 머신 러닝을 수행할 수 있다. 프로세서(170)는, HD 맵 데이터와 사용자 운행 정보가 다른 것으로 판단되는 경우, 사용자 운행 정보에 기초하여, 머신 러닝을 수행할 수 있다.
수행하는 단계(S735)는, 적어도 하나의 프로세서(170)가, HD 맵 데이터와 다른 주행 환경 정보를 수신하거나, 차량(10)이 HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역에 진입하는 경우, 머신 러닝을 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 프로세서(170)는 HD 맵 데이터와 다른 주행 환경 정보를 수신하거나 차량(10)이 HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역에 진입하는 경우, 머신 러닝을 수행할 수 있다. HD 맵 데이터와 다른 주행 환경 정보의 수신이 머신 러닝 수행의 시작 트리거로 기능할 수 있다. HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역으로의 차량(10) 진입이, 머신 러닝 수행의 시작 트리거로 기능할 수 있다.
수행하는 단계(S735)는, 프라이빗(private) 도로에 대한 머신 러닝 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 프로세서(170)는, 프라이빗 도로에 대한 머신 러닝 데이터를 생성할 수 있다. 프라이빗 도로는, 사유지나 주차장과 같이 허가된 사용자만 이용할 수 있는 도로로 정의될 수 있다.
수행하는 단계(S735)는, 사용자 운행 정보에 기초하여, POI(Point of Interest)에 대한 데이터를 생성하고, POI에 대한 데이터에 기초하여, 머신 러닝 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 프로세서(170)는, 사용자 운행 정보에 기초하여, POI에 대한 데이터를 생성하고, POI에 대한 데이터에 기초하여 머신 러닝 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(170)는, 누적된 사용자의 목적지 또는 출발지 정보에 기초하여, POI에 대한 데이터를 생성할 수 있다.
프로세서(170)는, HD 맵 데이터에 기초하여, 특정된 영역에 대한 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(170)는, 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보에 더 기초하여, 사용자 전용의 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다.
프로세서(170)는, HD 맵 데이터가 존재하는 영역에 대해, 머신 러닝 결과를 반영하여, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다(S740). 프로세서(170)는, HD 맵 데이터 및 머신 러닝 데이터에 기초하여, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(170)는, HD 맵 데이터가 주행 환경 정보와 일치하지 않은 것으로 판단되는 경우, 주행 환경 정보에 기초하여, 메인 패스 데이터 및 서브 패스 데이터를 생성할 수 있다.
생성하는 단계(S740)는, 적어도 하나의 프로세서가, HD 맵 데이터가 존재하는 영역에 대해, 상기 HD 맵 데이터와 다른 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보에 기초하여 사용자 선호도가 반영된 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 프로세서(170)는, HD 맵 데이터가 존재하는 영역에 대해, 상기 HD 맵 데이터와 다른 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보에 기초하여, 사용자 선호도가 반영된 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다.
프로세서(170)는, HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역에 대해, 주행 환경 정보에 기초하여, 로컬 맵(local map) 데이터를 생성할 수 있다(S750). 프로세서(170)는, 오브젝트 검출 장치(210)의 센싱 데이터에 기초하여, 로컬 맵 데이터를 생성할 수 있다. 로컬 맵 데이터는, 오브젝트 검출 장치(210)의 센싱 데이터에 기초하여, 전자 장치(100)에서 생성한 HD 맵 데이터로 정의될 수 있다.
로컬 맵 데이터를 생성하는 단계(S750)는, HD 맵 데이터와 오브젝트 검출 장치의 센싱 데이터를 비교하여, HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역을 판단하는 단계 및HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역에서, 차량의 이동 궤적에 대한 데이터를 로컬 스토리지에 누적하여 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 프로세서(170)는, HD 맵 데이터와 오브젝트 검출 장치의 센싱 데이터를 비교하여, HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역을 판단하고, HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역에서, 차량의 이동 궤적에 대한 데이터를 로컬 스토리지에 누적하여 저장할 수 있다.
로컬 맵 데이터를 생성하는 단계(S750)는, 상기 차량의 이동 궤적에 대한 데이터의 누적 저장 횟수가 기 설정 이상인 경우, 상기 로컬 스토리지에 누적 저장된 차량의 이동 궤적에 대한 데이터에 기초하여 상기 로컬 맵을 생성하고, 상기 로컬 맵을 상기 로컬 스토리지의 프라이빗 지도 영역에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다. 프로세서(170)는, 상기 차량의 이동 궤적에 대한 데이터의 누적 저장 횟수가 기 설정 이상인 경우, 상기 로컬 스토리지에 누적 저장된 차량의 이동 궤적에 대한 데이터에 기초하여 상기 로컬 맵을 생성하고, 상기 로컬 맵을 상기 로컬 스토리지의 프라이빗 지도 영역에 저장할 수 있다.
프로세서(170)는, 로컬 맵 데이터에 기초하여, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다(S760).
한편, 생성하는 단계(S740 또는 S760)는, 차량(10)이 기 저장된 머신 러닝 데이터와 매칭되는 영역에 접근하는 것으로 판단되는 경우, 머신 러닝 데이터를 호출하는 단계를 포함할 수 있다. 프로세서(170)는, 차량(10)이 기 저장된 머신 러닝 데이터와 매칭되는 영역에 접근하는 것으로 판단되는 경우, 머신 러닝 데이터를 호출하여, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다. 기 저장된 머신 러닝 데이터와 매칭되는 영역에 대한 차량(10)의 접근이 머신 러닝 데이터의 호출 트리거로 기능할 수 있다.
한편, 생성하는 단계(S740 또는 S760)는, 차량(10)이 프라이빗 도로에 접근하는 것으로 판단되는 경우, 프라이빗 도로에 대한 머신 러닝 데이터에 기초하여, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 프로세서(170)는, 차량(10)이 프라이빗 도로에 접근하는 것으로 판단되는 경우, 프라이빗 도로에 대한 머신 러닝 데이터에 기초하여, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다.
한편, 생성하는 단계(S740 또는 S760)는, 사용자 운행 정보에 기초하여, POI(Point of Interest)에 대한 데이터를 생성하고, 상기 POI에 대한 데이터에 기초하여, 사용자 전용의 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 프로세서(170)는, 사용자 운행 정보에 기초하여, POI(Point of Interest)에 대한 데이터를 생성하고, 상기 POI에 대한 데이터에 기초하여, 사용자 전용의 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성할 수 있다.
이후에, 프로세서(170)는, S720 단계 또는 S735 단계 이후의 단계를 반복하여 수행할 수 있다.
한편, S720 단계 내지 S760 단계는, 전원 공급부(190)로부터 전원을 공급받는 상태에서 수행될 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 차량용 전자 장치의 시스템 아키텍처이다.
도 8을 참조하면, 메모리(140)는, 스토리지(storage)로 구현될 수 있다. 스토리지는, 프로세서(170)의 제어에 따라 동작될 수 있다. 스토리지(140)는, 메인 스토리지(131), 주행 정보 스토리지(132) 및 로컬 맵 스토리지(133)를 포함할 수 있다. 메인 스토리지(131)는, HD 맵 데이터를 저장할 수 있다. 주행 정보 스토리지(132)는, 주행 정보를 저장할 수 있다. 주행 정보 스토리지(132)는, 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보를 저장할 수 있다. 로컬 맵 스토리지(133)는, 로컬 맵을 저장할 수 있다.
프로세서(170)는, 영역 판단 모듈(171), 머신 러닝 모듈(172) 및 호라이즌 패스 생성 모듈(173)을 포함할 수 있다. 영역 판단 모듈(171)은, HD 맵 데이터가 존재하는 영역과 HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역을 구분할 수 있다. 영역 판단 모듈(171)은, HD 맵 데이터 및 주행 환경 정보를 비교하여, 서로 상이한 영역을 판단할 수 있다. 머신 러닝 모듈(172)은, 머신 러닝을 수행할 수 있다. 머신 러닝 모듈은, 상술한 인공 지능을 포함할 수 있다. 호라이즌 패스 생성 모듈(173)은, 호라이즌 패스 데이터를 생성할 수 있다. 호라이즌 패스 생성 모듈(173)은, HD 맵 데이터에 기초하여, 호라이즌 패스 데이터를 생성할 수 있다. 호라이즌 패스 생성 모듈(173)은, 로컬 맵 데이터에 기초하여, 호라이즌 패스 데이터를 생성할 수 있다.
한편, 호라이즌 패스 데이터는, 캐시(174)로 프로세서(170) 내에 임시 저장될 수 있다. 프로세서(170)는, 호라이즌 패스 데이터를 차량(10)에 구비된 다른 전자 장치 중 적어도 어느 하나에 제공할 수 있다.
도 9a 내지 도 14는 본 발명의 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 9a 내지 도 9b를 참조하면, 프로세서(170)는, 프라이빗 도로(910)에 대한 머신 러닝 데이터를 생성할 수 있다. 프라이빗 도로(910)는, 사유지나 주차장과 같이 허가된 사용자만 이용할 수 있는 도로로 정의될 수 있다. 프라이빗 도로(910)는, 지도 상에는 존재하지만 내비게이션 경로 탐색이나 호라이즌 패스 생성시에는 반영되지 않을 수 있다.
로컬 맵 스토리지(133)는, 프라이빗 도로(910)에 대한 데이터를 저장할 수 있다. 프라이빗 도로(910)를 통과할 때, 설정된 목적지까지의 경로가 단축되는 것으로 판단되는 경우, 프로세서(170)는, 프라이빗 도로(910)를 통과하는 호라이즌 패스(920)를 생성할 수 있다. 프로세서(170)는, 사용자 운행 정보에 기초한 머신 러닝을 통해, 프라이빗 도로(910)의 반복적인 주행 이력이 존재하는 것으로 판단되는 경우, 프라이빗 도로(910)를 통과하는 호라이즌 패스(920)를 생성할 수 있다.
한편, 프로세서(170)는, 프라이빗 도로(910)의 도로 데이터가 존재하지 않는 경우, 누적 저장된 주행 궤적 데이터를 이용하여 가상의 호라이즌 패스를 생성할 수 있다.
도 10을 참조하면, 전자 장치(100)는, 지도 정확도가 떨어지는 지점에 대한 호라이즌 패스를 가공할 수 있다. 프로세서(170)는, HD맵 데이터의 정확도가 떨어지는 지점을 파악하고, 누적 저장된 오브젝트 검출 장치(210)의 센싱 데이터를 기초로 호라이즌 패스를 생성할 수 있다.
프로세서(170)는, HD 맵 데이터와 차량(10)의 주행 중 오브젝트 검출 장치(210)의 센서로 감지한 도로(1010) 정보의 차이가 반복적으로 발생하는 경우, 주행 궤적에 대한 머신 러닝 데이터를 생성하여 저장할 수 있다. 한편, HD 맵 데이터와 오브젝트 검출 장치(210)의 센서에 의한 센싱 데이터의 차이는, HD 맵 데이터의 지도 형상 변경 또는 데이터 오류 등으로 발생될 수 있다.
프로세서(170)는, 도로(1010)를 통과하는 호라이즌 패스 생성시, 기 저장된 머신 러닝 데이터를 이용하여 호라이즌 패스를 가공(1020)할 수 있다. 프로세서(170)는, 도로(1010)에 대한 HD 맵 데이터가 부정확함을 알리는 메시지를 생성하여, 사용자 인터페이스 장치(200)에 제공할 수 있다.
도 10의 지시부호 1010은 지도 형상 변경이나 지도 데이터 오류 등으로 인해 실제 도로와 차이나는 지점을 지시한다. 도 10의 지시부호 1020은 실제 도로와 차이나는 지점에 대해 머신 러닝을 수행하여 가공된 호라이즌 패스를 지시한다.
도 11을 참조하면, 전자 장치(100)는, 지도 상에 존재하지 않는 객체에 대한 정보를 제공할 수 있다. 프로세서(170)는, HD 맵 데이터에 반영되지 않은 오브젝트가 특정 지점에서 반복적으로 검출되는지 판단하고, 호라이즌 패스를 생성하거나, 오브젝트에 대한 정보를 호라이즌 패스에 추가할 수 있다.
예를 들면, 특정 지점에서 HD 맵 데이터에 반영되지 않은 공사 표지판(1101)이 반복적으로 검출되는 경우, 프로세서(170)는, HD 맵 데이터가 업데이트 되기 전까지 오브젝트 검출 장치(210)의 센싱 데이터에 기초하여 호라이즌 패스(1120)를 생성할 수 있다. 또는, 프로세서(170)는, 공사 표지판(1101)에 대한 정보를 호라이즌 패스(1110)에 추가할 수 있다.
도 12를 참조하면, 전자 장치(100)는, 사용자 선호 POI 정보를 반영한 호라이즌 패스를 생성할 수 있다. 프로세서(170)는, 내비게이션에서 설정된 사용자 선호 POI 정보를 이용하여, POI를 지나는 경로에 대한 가중치를 높게 반영하여 호라이즌 패스를 생성할 수 있다.
예를 들면, 내비게이션에서 사용자 선호 POI로 특정 주유소가 설정된 경우, 프로세서(170)는, 호라이즌 패스를 생성할 때, 주유소를 경유하는 도로의 가중치를 높여, 주유소를 경유하는 경로로 호라이즌 패스를 설정할 수 있다.
사용자 선호 POI를 반영하는 호라이즌 패스는, 좌/우 도로의 가중치가 비슷한 분기 지점에서 호라이즌 패스를 생성할 때 유효할 수 있다.
도 13을 참조하면, 전자 장치(100)는, HD 맵 데이터가 존재하지 않는 지역에서 차량(10)의 주행 정보를 기초로 한 프라이빗 HD 맵 데이터를 생성할 수 있다. 여기서, 프라이빗 HD 맵 데이터는, 상술한 로컬 맵 데이터로 이해될 수 있다. 예를 들면, 제한된 차량만 진입할 수 있는 주차장(1310), 신규 생성 도로 구간 등과 같이 HD 맵 데이터가 존재하지 않는 지역의 도로 주행시, 전자 장치(100)는, 해당 지점을 반복적으로 주행한 차량(10)의 궤적 정보를 이용하여 프라이빗 HD 맵 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(170)는, 프라이빗 HD 맵 데이터에 기초하여, 호라이즌 패스를 생성할 수 있다. 한편, 프로세서(170)는, 서버(21)로부터 수신한 HD 맵 데이터가 업데이트 된 것으로 판단되는 경우, 프라이빗 맵 데이터를 스토리지에서 삭제할 수 있다.
도 14를 참조하면, 전자 장치(100)는, 도 14에 예시된 플로우 차트에 따라, 프라이빗 HD 맵 데이터를 생성하고, 호라이즌 패스 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(170)는, HD 맵 데이터가 없는 지도상의 영역을 판단할 수 있다(S1410). 프로세서(170)는, HD 맵 데이터와 오브젝트 검출 장치(210)의 센싱 데이터를 비교하여 판단할 수 있다. 프로세서(170)는, 해당 지점의 이동 궤적에 대한 데이터를 로컬 스토리지(도 8의 133)에 저장할 수 있다(S1420). 프로세서(170)는, 저장된 궤적의 이용 가능 여부를 판별할 수 있다(S1430). 예를 들면, 프로세서(170)는, 저장된 이동 궤적에 대한 데이터가 일정 횟수 이상 반복적으로 저장되어 이용 가능한 신뢰 수준인지 여부를 판별할 수 있다. 프로세서(170)는, 저장된 궤적을 기반으로 프라이빗 지도 데이터를 생성하고, 로컬 스토리지(도 8의 133)의 프라이빗 지도 영역에 저장할 수 있다(S1440). 프로세서(170)는, 차량(10)이 해당에 진입하는 경우, 생성된 프라이빗 지도 데이터를 기초로 호라이즌 패스를 생성할 수 있다(S1450).
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 상기 컴퓨터는 프로세서 또는 제어부를 포함할 수도 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 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.
[부호의 설명]
10 : 차량
100 : 차량용 전자 장치

Claims (15)

  1. 전원을 공급하는 전원 공급부;
    특정된 영역의 HD 맵 데이터, 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보를 수신하는 인터페이스부; 및
    상기 전원이 공급되는 상태에서 지속적으로, 상기 HD(High Definition) 맵 데이터에 기초하여, 특정된 영역에 대한 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하되,
    주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보에 더 기초하여 사용자 전용의 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 프로세서;를 포함하는 차량용 전자 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    HD 맵 데이터가 존재하는 영역에 대해, 상기 HD 맵 데이터와 다른 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보에 기초하여 사용자 선호도가 반영된 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 차량용 전자 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역에 대해, 주행 환경 정보에 기초하여, 로컬 맵(local map) 데이터를 생성하고, 상기 로컬 맵 데이터에 기초하여, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 차량용 전자 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    HD 맵 데이터와 오브젝트 검출 장치의 센싱 데이터를 비교하여, HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역을 판단하고,
    HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역에서, 차량의 이동 궤적에 대한 데이터를 로컬 스토리지에 누적하여 저장하는 차량용 전자 장치.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량의 이동 궤적에 대한 데이터의 누적 저장 횟수가 기 설정 이상인 경우, 상기 로컬 스토리지에 누적 저장된 차량의 이동 궤적에 대한 데이터에 기초하여 상기 로컬 맵을 생성하고, 상기 로컬 맵을 상기 로컬 스토리지의 프라이빗 지도 영역에 저장하는 차량용 전자 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    사용자 운행 정보에 기초하여, POI(Point of Interest)에 대한 데이터를 생성하고, 상기 POI에 대한 데이터에 기초하여, 사용자 전용의 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 차량용 전자 장치.
  7. 적어도 하나의 프로세서가, 전원을 공급받는 단계;
    적어도 하나의 프로세서가, 상기 전원을 공급받는 상태에서, 서버로부터 통신 장치를 통해, 특정된 영역의 HD 맵 데이터를 수신하는 단계;
    적어도 하나의 프로세서가, 상기 전원을 공급받는 상태에서, 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보를 수신하는 단계; 및
    적어도 하나의 프로세서가, 상기 전원을 공급받는 상태에서, 상기 HD(High Definition) 맵 데이터에 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보를 반영하여 사용자 전용의 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 차량용 전자 장치의 동작 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    적어도 하나의 프로세서가, HD 맵 데이터가 존재하는 영역에 대해, 상기 HD 맵 데이터와 다른 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보에 기초하여 사용자 선호도가 반영된 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 차량용 전자 장치의 동작 방법.
  9. 제 7항에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서가, HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역에 대해, 주행 환경 정보에 기초하여, 로컬 맵(local map) 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 로컬 맵 데이터에 기초하여, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 단계;를 더 포함하는 차량용 전자 장치의 동작 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 로컬 맵 데이터를 생성하는 단계는,
    HD 맵 데이터와 오브젝트 검출 장치의 센싱 데이터를 비교하여, HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역을 판단하는 단계; 및
    HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역에서, 차량의 이동 궤적에 대한 데이터를 로컬 스토리지에 누적하여 저장하는 단계;를 포함하는 차량용 전자 장치의 동작 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 로컬 맵 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 차량의 이동 궤적에 대한 데이터의 누적 저장 횟수가 기 설정 이상인 경우, 상기 로컬 스토리지에 누적 저장된 차량의 이동 궤적에 대한 데이터에 기초하여 상기 로컬 맵을 생성하고, 상기 로컬 맵을 상기 로컬 스토리지의 프라이빗 지도 영역에 저장하는 단계;를 더 포함하는 차량용 전자 장치의 동작 방법.
  12. 제 7항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    사용자 운행 정보에 기초하여, POI(Point of Interest)에 대한 데이터를 생성하고, 상기 POI에 대한 데이터에 기초하여, 사용자 전용의 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 차량용 전자 장치의 동작 방법.
  13. HD 맵 데이터를 제공하는 서버; 및
    상기 HD 맵 데이터를 수신하는 전자 장치를 포함하는 적어도 하나의 차량;을 포함하고,
    상기 전자 장치는,
    전원을 공급하는 전원 공급부;
    특정된 영역의 HD 맵 데이터, 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보를 수신하는 인터페이스부; 및
    상기 전원이 공급되는 상태에서 지속적으로, 상기 HD(High Definition) 맵 데이터에 기초하여, 특정된 영역에 대한 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하되,
    주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보에 더 기초하여 사용자 전용의 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 프로세서;를 포함하는 시스템.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    HD 맵 데이터가 존재하는 영역에 대해, 상기 HD 맵 데이터와 다른 주행 환경 정보 및 사용자 운행 정보에 기초하여 사용자 선호도가 반영된 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 시스템.
  15. 제 13항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    HD 맵 데이터가 존재하지 않는 영역에 대해, 주행 환경 정보에 기초하여, 로컬 맵(local map) 데이터를 생성하고, 상기 로컬 맵 데이터에 기초하여, 일렉트로닉 호라이즌 데이터를 생성하는 시스템.
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