WO2020251087A1 - 음파 탐지 장치 및 이를 구비한 인공지능형 전자 장치 - Google Patents

음파 탐지 장치 및 이를 구비한 인공지능형 전자 장치 Download PDF

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WO2020251087A1
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wave signal
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이동훈
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엘지전자 주식회사
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Definitions

  • the present invention relates to a sound wave detection device with a reduced search cycle and an autonomous vehicle having the same.
  • One of the representative methods of detecting the surroundings for autonomous driving is a method using sound waves
  • a representative device that detects an object using sound waves is a sonar.
  • Passive sonar detects noise radiated from underwater targets
  • active sonar detects targets by transmitting sound wave pulses to receive and analyze signals reflected back from targets at an arbitrary distance.
  • the conventional single-frequency active sound wave detection method radiates a pulse signal modulated around a single center frequency, and then propagates the signal to the maximum distance (R) to be detected, and then returns (2R/c, c is the sound speed). ), it has the disadvantage that it cannot be detected. Therefore, the longer the detection distance, the longer the detection period, that is, the longer the search period T, and when the detection target shows a large position change within a short time, there is a problem that the spatiotemporal position of the detection target is undersampled.
  • the conventional multi-frequency active sound wave detection method can measure the scattering frequency characteristic of a detection target by emitting pulse signals modulated around a plurality of center frequencies at the same time.
  • the spatiotemporal position of the detection target may be undersampled.
  • the present invention was invented from such a technical background, and is to provide a sound wave detection device with a reduced search period.
  • Another object of the present invention is to provide an autonomous vehicle equipped with a sound wave detection device with a reduced search period.
  • a signal generator for generating a plurality of sound wave signals having different frequencies, a transmitter for transmitting the plurality of sound wave signals, a receiver for receiving a sound wave signal echoed from among the sound wave signals, and the plurality of sound waves After radiating the first sound wave signal among the signals, including a control unit for transmitting through the transmission unit a second sound wave signal having a frequency different from the frequency of the first sound wave signal in the search period of the first sound wave signal, the The search period is a value obtained by dividing a value obtained by double the maximum detection distance by the speed of sound.
  • the first sound wave signal may be a center frequency of a first frequency band
  • the second sound wave signal may be a center frequency of a second frequency band that does not overlap with the first frequency band.
  • the plurality of sound wave signals are n, the n sound wave signals have different frequencies, and the controller may transmit the n sound wave signals according to a period in which the search period is divided by 1/n, respectively.
  • Another embodiment of the present invention relates to an electronic device equipped with artificial intelligence, comprising a sound wave detector that detects surrounding objects as sound waves, and the sound wave detector includes a signal for generating a plurality of sound wave signals having different frequencies.
  • a control module for transmitting a second sound wave signal having a frequency different from the frequency of the first sound wave signal through the transmission unit within a search period of, wherein the search period is a value obtained by dividing a value obtained by doubling the maximum detection distance by the sound speed.
  • the search period is a value obtained by dividing a value obtained by doubling the maximum detection distance by the sound speed.
  • a blind state can be effectively reduced due to a short search period.
  • the present invention recognizes surrounding objects using sound waves, it is possible to prevent animals sensitive to sound from colliding with an autonomous driving electronic device.
  • FIG. 1 illustrates a block diagram of a wireless communication system to which the methods proposed in the present specification can be applied.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a signal transmission/reception method in a wireless communication system.
  • FIG 3 shows an example of a basic operation of a user terminal and a 5G network in a 5G communication system.
  • FIG. 4 is a block diagram of a sound wave detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • 5 and 6 are diagrams for explaining sound wave signals used in the sound wave detection apparatus.
  • FIG. 6 is a view showing a vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a block diagram of an AI device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a system in which an autonomous vehicle and an AI device are linked according to an embodiment of the present invention.
  • AI 5G communication required by the device and / or the AI processor requiring the processed information (5 th generation mobile communication) will be described in paragraphs A through G to paragraph.
  • FIG. 1 illustrates a block diagram of a wireless communication system to which the methods proposed in the present specification can be applied.
  • a device including an AI module is defined as a first communication device (910 in FIG. 1 ), and a processor 911 may perform a detailed AI operation.
  • a 5G network including another device (AI server) that communicates with the AI device may be a second communication device (920 in FIG. 1), and the processor 921 may perform detailed AI operations.
  • the 5G network may be referred to as the first communication device and the AI device may be referred to as the second communication device.
  • the first communication device or the second communication device may be a base station, a network node, a transmission terminal, a receiving terminal, a wireless device, a wireless communication device, a vehicle, a vehicle equipped with an autonomous driving function, and a connected car.
  • drones Unmanned Aerial Vehicle, UAV
  • AI Artificial Intelligence
  • robot Robot
  • AR Algmented Reality
  • VR Virtual Reality
  • MR Magnetic
  • hologram device public safety device
  • MTC device IoT devices
  • medical devices fintech devices (or financial devices)
  • security devices climate/environment devices, devices related to 5G services, or other devices related to the 4th industrial revolution field.
  • a terminal or user equipment is a mobile phone, a smart phone, a laptop computer, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistants (PDA), a portable multimedia player (PMP), a navigation system, and a slate PC.
  • PDA personal digital assistants
  • PMP portable multimedia player
  • slate PC slate PC
  • tablet PC ultrabook
  • wearable device e.g., smartwatch, smart glass
  • head mounted display HMD
  • the HMD may be a display device worn on the head.
  • HMD can be used to implement VR, AR or MR.
  • a drone may be a vehicle that is not human and is flying by a radio control signal.
  • the VR device may include a device that implements an object or a background of a virtual world.
  • the AR device may include a device that connects and implements an object or background of a virtual world, such as an object or background of the real world.
  • the MR device may include a device that combines and implements an object or background of a virtual world, such as an object or background of the real world.
  • the hologram device may include a device that implements a 360-degree stereoscopic image by recording and reproducing stereoscopic information by utilizing an interference phenomenon of light generated by the encounter of two laser lights called holography.
  • the public safety device may include an image relay device or an image device wearable on a user's human body.
  • the MTC device and the IoT device may be devices that do not require direct human intervention or manipulation.
  • the MTC device and the IoT device may include a smart meter, a bending machine, a thermometer, a smart light bulb, a door lock, or various sensors.
  • the medical device may be a device used for the purpose of diagnosing, treating, alleviating, treating or preventing a disease.
  • the medical device may be a device used for the purpose of diagnosing, treating, alleviating or correcting an injury or disorder.
  • a medical device may be a device used for the purpose of examining, replacing or modifying a structure or function.
  • the medical device may be a device used for the purpose of controlling pregnancy.
  • the medical device may include a device for treatment, a device for surgery, a device for (extra-corporeal) diagnosis, a device for hearing aid or a procedure.
  • the security device may be a device installed to prevent a risk that may occur and maintain safety.
  • the security device may be a camera, CCTV, recorder, or black box.
  • the fintech device may be a device capable of providing financial services such as mobile payment.
  • a first communication device 910 and a second communication device 920 include a processor (processor, 911,921), a memory (memory, 914,924), one or more Tx/Rx RF modules (radio frequency modules, 915,925). , Tx processors 912 and 922, Rx processors 913 and 923, and antennas 916 and 926.
  • the Tx/Rx module is also called a transceiver.
  • Each Tx/Rx module 915 transmits a signal through a respective antenna 926.
  • the processor implements the previously salpin functions, processes and/or methods.
  • the processor 921 may be associated with a memory 924 that stores program code and data.
  • the memory may be referred to as a computer-readable medium.
  • the transmission (TX) processor 912 implements various signal processing functions for the L1 layer (ie, the physical layer).
  • the receive (RX) processor implements the various signal processing functions of L1 (ie, the physical layer).
  • the UL (communication from the second communication device to the first communication device) is handled in the first communication device 910 in a manner similar to that described with respect to the receiver function in the second communication device 920.
  • Each Tx/Rx module 925 receives a signal through a respective antenna 926.
  • Each Tx/Rx module provides an RF carrier and information to the RX processor 923.
  • the processor 921 may be associated with a memory 924 that stores program code and data.
  • the memory may be referred to as a computer-readable medium.
  • the first communication device may be a vehicle
  • the second communication device may be a 5G network.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a signal transmission/reception method in a wireless communication system.
  • the UE when the UE is powered on or newly enters a cell, the UE performs an initial cell search operation such as synchronizing with the BS (S201). To this end, the UE receives a primary synchronization channel (P-SCH) and a secondary synchronization channel (S-SCH) from the BS, synchronizes with the BS, and obtains information such as cell ID. can do.
  • P-SCH primary synchronization channel
  • S-SCH secondary synchronization channel
  • the UE may obtain intra-cell broadcast information by receiving a physical broadcast channel (PBCH) from the BS.
  • PBCH physical broadcast channel
  • the UE may receive a downlink reference signal (DL RS) in the initial cell search step to check the downlink channel state.
  • DL RS downlink reference signal
  • the UE acquires more detailed system information by receiving a physical downlink control channel (PDCCH) and a physical downlink shared channel (PDSCH) according to the information carried on the PDCCH. It can be done (S202).
  • PDCCH physical downlink control channel
  • PDSCH physical downlink shared channel
  • the UE may perform a random access procedure (RACH) for the BS (steps S203 to S206).
  • RACH random access procedure
  • the UE transmits a specific sequence as a preamble through a physical random access channel (PRACH) (S203 and S205), and a random access response for the preamble through the PDCCH and the corresponding PDSCH (random access response, RAR) message can be received (S204 and S206).
  • PRACH physical random access channel
  • RAR random access response
  • a contention resolution procedure may be additionally performed.
  • the UE receives PDCCH/PDSCH (S207) and physical uplink shared channel (PUSCH)/physical uplink control channel as a general uplink/downlink signal transmission process.
  • Uplink control channel, PUCCH) transmission (S208) may be performed.
  • the UE receives downlink control information (DCI) through the PDCCH.
  • DCI downlink control information
  • the UE monitors the set of PDCCH candidates from monitoring opportunities set in one or more control element sets (CORESET) on the serving cell according to the corresponding search space configurations.
  • the set of PDCCH candidates to be monitored by the UE is defined in terms of search space sets, and the search space set may be a common search space set or a UE-specific search space set.
  • the CORESET consists of a set of (physical) resource blocks with a time duration of 1 to 3 OFDM symbols.
  • the network can configure the UE to have multiple CORESETs.
  • the UE monitors PDCCH candidates in one or more search space sets. Here, monitoring means attempting to decode PDCCH candidate(s) in the search space.
  • the UE determines that the PDCCH is detected in the corresponding PDCCH candidate, and performs PDSCH reception or PUSCH transmission based on the detected DCI in the PDCCH.
  • the PDCCH can be used to schedule DL transmissions on the PDSCH and UL transmissions on the PUSCH.
  • the DCI on the PDCCH is a downlink assignment (i.e., downlink grant; DL grant) including at least information on modulation and coding format and resource allocation related to a downlink shared channel, or uplink It includes an uplink grant (UL grant) including modulation and coding format and resource allocation information related to the shared channel.
  • downlink grant i.e., downlink grant; DL grant
  • UL grant uplink grant
  • the UE may perform cell search, system information acquisition, beam alignment for initial access, and DL measurement based on the SSB.
  • SSB is used interchangeably with SS/PBCH (Synchronization Signal/Physical Broadcast Channel) block.
  • SS/PBCH Synchronization Signal/Physical Broadcast Channel
  • the SSB consists of PSS, SSS and PBCH.
  • the SSB is composed of 4 consecutive OFDM symbols, and PSS, PBCH, SSS/PBCH or PBCH are transmitted for each OFDM symbol.
  • the PSS and SSS are each composed of 1 OFDM symbol and 127 subcarriers, and the PBCH is composed of 3 OFDM symbols and 576 subcarriers.
  • Cell discovery refers to a process in which the UE acquires time/frequency synchronization of a cell and detects a cell identifier (eg, Physical layer Cell ID, PCI) of the cell.
  • PSS is used to detect a cell ID within a cell ID group
  • SSS is used to detect a cell ID group.
  • PBCH is used for SSB (time) index detection and half-frame detection.
  • 336 cell ID groups There are 336 cell ID groups, and 3 cell IDs exist for each cell ID group. There are a total of 1008 cell IDs. Information on the cell ID group to which the cell ID of the cell belongs is provided/obtained through the SSS of the cell, and information on the cell ID among 336 cells in the cell ID is provided/obtained through the PSS.
  • the SSB is transmitted periodically according to the SSB period.
  • the SSB basic period assumed by the UE during initial cell search is defined as 20 ms. After cell access, the SSB period may be set to one of ⁇ 5ms, 10ms, 20ms, 40ms, 80ms, 160ms ⁇ by the network (eg, BS).
  • SI is divided into a master information block (MIB) and a plurality of system information blocks (SIB). SI other than MIB may be referred to as RMSI (Remaining Minimum System Information).
  • the MIB includes information/parameters for monitoring a PDCCH scheduling a PDSCH carrying a System Information Block1 (SIB1), and is transmitted by the BS through the PBCH of the SSB.
  • SIB1 includes information related to availability and scheduling (eg, transmission period, SI-window size) of the remaining SIBs (hereinafter, SIBx, x is an integer greater than or equal to 2). SIBx is included in the SI message and is transmitted through the PDSCH. Each SI message is transmitted within a periodic time window (ie, SI-window).
  • RA random access
  • the random access process is used for various purposes.
  • the random access procedure may be used for initial network access, handover, and UE-triggered UL data transmission.
  • the UE may acquire UL synchronization and UL transmission resources through a random access process.
  • the random access process is divided into a contention-based random access process and a contention free random access process.
  • the detailed procedure for the contention-based random access process is as follows.
  • the UE may transmit the random access preamble as Msg1 in the random access procedure in the UL through the PRACH.
  • Random access preamble sequences having two different lengths are supported. Long sequence length 839 is applied for subcarrier spacing of 1.25 and 5 kHz, and short sequence length 139 is applied for subcarrier spacing of 15, 30, 60 and 120 kHz.
  • the BS When the BS receives the random access preamble from the UE, the BS transmits a random access response (RAR) message (Msg2) to the UE.
  • RAR random access response
  • the PDCCH for scheduling the PDSCH carrying the RAR is transmitted after being CRC masked with a random access (RA) radio network temporary identifier (RNTI) (RA-RNTI).
  • RA-RNTI random access radio network temporary identifier
  • a UE that detects a PDCCH masked with RA-RNTI may receive an RAR from a PDSCH scheduled by a DCI carried by the PDCCH.
  • the UE checks whether the preamble transmitted by the UE, that is, random access response information for Msg1, is in the RAR.
  • Whether there is random access information for Msg1 transmitted by the UE may be determined based on whether a random access preamble ID for a preamble transmitted by the UE exists. If there is no response to Msg1, the UE may retransmit the RACH preamble within a predetermined number of times while performing power ramping. The UE calculates the PRACH transmission power for retransmission of the preamble based on the most recent path loss and power ramping counter.
  • the UE may transmit UL transmission as Msg3 in a random access procedure on an uplink shared channel based on random access response information.
  • Msg3 may include an RRC connection request and a UE identifier.
  • the network may send Msg4, which may be treated as a contention resolution message on the DL. By receiving Msg4, the UE can enter the RRC connected state.
  • the BM process may be divided into (1) a DL BM process using SSB or CSI-RS and (2) a UL BM process using a sounding reference signal (SRS).
  • each BM process may include Tx beam sweeping to determine the Tx beam and Rx beam sweeping to determine the Rx beam.
  • CSI channel state information
  • the UE receives a CSI-ResourceConfig IE including CSI-SSB-ResourceSetList for SSB resources used for BM from BS.
  • the RRC parameter csi-SSB-ResourceSetList represents a list of SSB resources used for beam management and reporting in one resource set.
  • the SSB resource set may be set to ⁇ SSBx1, SSBx2, SSBx3, SSBx4, ⁇ .
  • the SSB index may be defined from 0 to 63.
  • the UE receives signals on SSB resources from the BS based on the CSI-SSB-ResourceSetList.
  • the UE reports the best SSBRI and the corresponding RSRP to the BS.
  • the reportQuantity of the CSI-RS reportConfig IE is set to'ssb-Index-RSRP', the UE reports the best SSBRI and corresponding RSRP to the BS.
  • the UE When the CSI-RS resource is configured in the same OFDM symbol(s) as the SSB and'QCL-TypeD' is applicable, the UE is similarly co-located in terms of'QCL-TypeD' in the CSI-RS and SSB ( quasi co-located, QCL).
  • QCL-TypeD may mean that QCL is performed between antenna ports in terms of a spatial Rx parameter.
  • the UE receives signals from a plurality of DL antenna ports in a QCL-TypeD relationship, the same reception beam may be applied.
  • the Rx beam determination (or refinement) process of the UE using CSI-RS and the Tx beam sweeping process of the BS are sequentially described.
  • the repetition parameter is set to'ON'
  • the repetition parameter is set to'OFF'.
  • the UE receives the NZP CSI-RS resource set IE including the RRC parameter for'repetition' from the BS through RRC signaling.
  • the RRC parameter'repetition' is set to'ON'.
  • the UE repeats signals on the resource(s) in the CSI-RS resource set in which the RRC parameter'repetition' is set to'ON' in different OFDM symbols through the same Tx beam (or DL spatial domain transmission filter) of the BS Receive.
  • the UE determines its own Rx beam.
  • the UE omits CSI reporting. That is, the UE may omit CSI reporting when the shopping price RRC parameter'repetition' is set to'ON'.
  • the UE receives the NZP CSI-RS resource set IE including the RRC parameter for'repetition' from the BS through RRC signaling.
  • the RRC parameter'repetition' is set to'OFF', and is related to the Tx beam sweeping process of the BS.
  • the UE receives signals on resources in the CSI-RS resource set in which the RRC parameter'repetition' is set to'OFF' through different Tx beams (DL spatial domain transmission filters) of the BS.
  • Tx beams DL spatial domain transmission filters
  • the UE selects (or determines) the best beam.
  • the UE reports the ID (eg, CRI) and related quality information (eg, RSRP) for the selected beam to the BS. That is, when the CSI-RS is transmitted for the BM, the UE reports the CRI and the RSRP thereof to the BS.
  • ID eg, CRI
  • RSRP related quality information
  • the UE receives RRC signaling (eg, SRS-Config IE) including a usage parameter set as'beam management' (RRC parameter) from the BS.
  • SRS-Config IE is used for SRS transmission configuration.
  • SRS-Config IE includes a list of SRS-Resources and a list of SRS-ResourceSets. Each SRS resource set means a set of SRS-resources.
  • the UE determines Tx beamforming for the SRS resource to be transmitted based on the SRS-SpatialRelation Info included in the SRS-Config IE.
  • SRS-SpatialRelation Info is set for each SRS resource, and indicates whether to apply the same beamforming as the beamforming used in SSB, CSI-RS or SRS for each SRS resource.
  • SRS-SpatialRelationInfo is set in the SRS resource, the same beamforming as that used in SSB, CSI-RS or SRS is applied and transmitted. However, if SRS-SpatialRelationInfo is not set in the SRS resource, the UE randomly determines Tx beamforming and transmits the SRS through the determined Tx beamforming.
  • BFR beam failure recovery
  • Radio Link Failure may frequently occur due to rotation, movement, or beamforming blockage of the UE. Therefore, BFR is supported in NR to prevent frequent RLF from occurring. BFR is similar to the radio link failure recovery process, and may be supported when the UE knows the new candidate beam(s).
  • the BS sets beam failure detection reference signals to the UE, and the UE sets the number of beam failure indications from the physical layer of the UE within a period set by RRC signaling of the BS. When a threshold set by RRC signaling is reached (reach), a beam failure is declared.
  • the UE triggers beam failure recovery by initiating a random access process on the PCell; Beam failure recovery is performed by selecting a suitable beam (if the BS has provided dedicated random access resources for certain beams, they are prioritized by the UE). Upon completion of the random access procedure, it is considered that beam failure recovery is complete.
  • URLLC transmission as defined by NR is (1) relatively low traffic size, (2) relatively low arrival rate, (3) extremely low latency requirement (e.g. 0.5, 1ms), (4) It may mean a relatively short transmission duration (eg, 2 OFDM symbols), and (5) transmission of an urgent service/message.
  • transmission for a specific type of traffic e.g., URLLC
  • eMBB previously scheduled transmission
  • eMBB and URLLC services can be scheduled on non-overlapping time/frequency resources, and URLLC transmission can occur on resources scheduled for ongoing eMBB traffic.
  • the eMBB UE may not know whether the PDSCH transmission of the UE is partially punctured, and the UE may not be able to decode the PDSCH due to corrupted coded bits.
  • the NR provides a preemption indication.
  • the preemption indication may be referred to as an interrupted transmission indication.
  • the UE receives the DownlinkPreemption IE through RRC signaling from the BS.
  • the UE is configured with the INT-RNTI provided by the parameter int-RNTI in the DownlinkPreemption IE for monitoring of the PDCCH carrying DCI format 2_1.
  • the UE is additionally configured with a set of serving cells by INT-ConfigurationPerServing Cell including a set of serving cell indices provided by servingCellID and a corresponding set of positions for fields in DCI format 2_1 by positionInDCI, and dci-PayloadSize It is set with the information payload size for DCI format 2_1 by, and is set with the indication granularity of time-frequency resources by timeFrequencySect.
  • the UE receives DCI format 2_1 from the BS based on the DownlinkPreemption IE.
  • the UE When the UE detects the DCI format 2_1 for the serving cell in the set set of serving cells, the UE is the DCI format among the set of PRBs and symbols in the monitoring period last monitoring period to which the DCI format 2_1 belongs. It can be assumed that there is no transmission to the UE in the PRBs and symbols indicated by 2_1. For example, the UE sees that the signal in the time-frequency resource indicated by the preemption is not a DL transmission scheduled to it, and decodes data based on the signals received in the remaining resource regions.
  • Massive Machine Type Communication is one of the 5G scenarios to support hyper-connection services that simultaneously communicate with a large number of UEs.
  • the UE communicates intermittently with a very low transmission rate and mobility. Therefore, mMTC aims at how long the UE can be driven at a low cost.
  • 3GPP deals with MTC and NB (NarrowBand)-IoT.
  • the mMTC technology has features such as repetitive transmission of PDCCH, PUCCH, physical downlink shared channel (PDSCH), PUSCH, etc., frequency hopping, retuning, and guard period.
  • a PUSCH (or PUCCH (especially, long PUCCH) or PRACH) including specific information and a PDSCH (or PDCCH) including a response to specific information are repeatedly transmitted.
  • Repetitive transmission is performed through frequency hopping, and for repetitive transmission, (RF) retuning is performed in a guard period from a first frequency resource to a second frequency resource, and specific information
  • RF repetitive transmission
  • the response to specific information may be transmitted/received through a narrowband (ex. 6 resource block (RB) or 1 RB).
  • FIG 3 shows an example of a basic operation of a user terminal and a 5G network in a 5G communication system.
  • the UE transmits specific information transmission to the 5G network (S1). And, the 5G network performs 5G processing on the specific information (S2). Here, 5G processing may include AI processing. Then, the 5G network transmits a response including the AI processing result to the UE (S3).
  • the UE performs an initial access procedure and random access with the 5G network before step S1 of FIG. random access) procedure.
  • the UE performs an initial access procedure with the 5G network based on the SSB to obtain DL synchronization and system information.
  • a beam management (BM) process and a beam failure recovery process may be added, and a QCL (quasi-co location) relationship in a process in which the UE receives a signal from the 5G network Can be added.
  • QCL quadsi-co location
  • the UE performs a random access procedure with the 5G network for UL synchronization acquisition and/or UL transmission.
  • the 5G network may transmit a UL grant for scheduling transmission of specific information to the UE. Therefore, the UE transmits specific information to the 5G network based on the UL grant.
  • the 5G network transmits a DL grant for scheduling transmission of the 5G processing result for the specific information to the UE. Accordingly, the 5G network may transmit a response including the AI processing result to the UE based on the DL grant.
  • the UE may receive a DownlinkPreemption IE from the 5G network. And, the UE receives a DCI format 2_1 including a pre-emption indication from the 5G network based on the DownlinkPreemption IE. In addition, the UE does not perform (or expect or assume) reception of eMBB data in the resource (PRB and/or OFDM symbol) indicated by the pre-emption indication. Thereafter, the UE may receive a UL grant from the 5G network when it is necessary to transmit specific information.
  • the UE receives a UL grant from the 5G network to transmit specific information to the 5G network.
  • the UL grant includes information on the number of repetitions for transmission of the specific information, and the specific information may be repeatedly transmitted based on the information on the number of repetitions. That is, the UE transmits specific information to the 5G network based on the UL grant.
  • repetitive transmission of specific information may be performed through frequency hopping, transmission of first specific information may be transmitted in a first frequency resource, and transmission of second specific information may be transmitted in a second frequency resource.
  • the specific information may be transmitted through a narrowband of 6RB (Resource Block) or 1RB (Resource Block).
  • a sound wave detection device Before describing the autonomous vehicle based on the 5G communication technology described above, a sound wave detection device according to an embodiment of the present invention will be described first, and an autonomous driving vehicle in which the sound wave detection device is installed will be described.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of a sound wave detection device.
  • the sound wave detection device 400 controls the operation of each module, a transmitter 410 that emits a sound wave signal, a receiver 420 that receives a reflected sound wave signal, a signal generator 430 that generates a sound wave signal, After radiating the first sound wave signal from among the plurality of sound wave signals, a control module 440 that transmits a second sound wave signal having a different frequency from that of the first sound wave signal through the transmission unit within the search period of the first sound wave signal. ) Can be included.
  • the transmission unit 410 is a configuration for transmitting a sound wave signal having a directivity angle outside the vehicle.
  • the transmission unit 410 may be a speaker.
  • the sound wave signal radiated through the transmission unit 410 preferably has directivity and is radiated, and in an example, it may be radiated in the driving direction of the vehicle.
  • the receiving unit 420 is configured to receive a sound wave signal reflected by hitting an object among the sound wave signals radiated through the transmitting unit 410.
  • the signal generator 430 generates n sound wave signals under the control of the controller, and the n sound wave signals may be generated with different frequencies.
  • different frequencies may mean that each frequency has a frequency band of a certain range and does not overlap with each other.
  • the sound wave signal used in the sound wave detection device 400 is radiated toward the object, and the distance between the vehicle and the object is measured by calculating the time until it is hit and reflected.
  • the time until can be called the search cycle.
  • the sound wave detection apparatus 400 may use n sound wave signals to detect an object, and each sound wave signal may be configured so that interference does not occur due to different frequency bands.
  • Figure 5(A) shows a search cycle (hereinafter, a comparative example) when using one sound wave signal
  • Fig.5 (B) shows a search cycle when using n sound wave signals (hereinafter, implemented Example).
  • the search period (T) may be defined as a value obtained by dividing a value obtained by doubling the maximum detection distance (R) by the time until the sound wave is transmitted and the reflected sound wave is received by the sound speed (C).
  • the search period T of the sound wave signal f1 is 2R/C.
  • the search period T may be 2 seconds.
  • the embodiment (B) unlike the comparative example, it may be configured to search for an object using n sound wave signals f1 to fn. It is preferable to use different frequency signals for each sound wave signal so that frequency interference does not occur.
  • the frequency is a signal having a frequency band in a certain range, and the center frequency thereof can be referred to. Accordingly, in the embodiment, since interference between signals does not occur, accurate sound wave detection may be possible even when n signals are used.
  • n may be determined differently depending on the device applied as a natural number. When applied to a slow artificial intelligence robot, n may be smaller than when applied to a fast autonomous vehicle.
  • the second sound wave signal f2 is radiated in the search period 2R/C of the first sound wave signal, and more preferably, the number of frequencies used is n If it is, it is preferable to emit the sound wave signal according to the period obtained by dividing the search period of the first sound wave signal f1 by n. Accordingly, in the embodiment, since the actual search period T is 2R/c/N, the search period of the embodiment is effectively reduced to 2/n (sec) compared to the comparative example under the same conditions as the comparative example. Therefore, it can be used to detect objects in autonomous vehicles moving at high speed.
  • the autonomous driving vehicle 10 controls the sound wave detection unit 290 to detect the surroundings while driving on the road, so that the search cycle is 2R/c/N through the front and rear of the autonomous vehicle.
  • the distance between the autonomous driving vehicle 10 and the object can be measured through the sound wave signal emitted and the echo signal reflected and received from the object, and the measured distance information is input to the autonomous driving module 260 to It can be reflected in the movement.
  • the autonomous vehicle emits a sound wave signal with a search period of 2R/c/N along the driving direction of the vehicle, so if there is an animal on the driving path, the animal responds to the sound wave in the driving path of the autonomous vehicle. It is possible to escape safely, and animals that have been off the driving path cannot enter the driving path due to sound waves, thereby preventing accidents in advance.
  • FIG. 7 is a view showing a vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • a vehicle 10 is defined as a transportation means traveling on a road or track.
  • the vehicle 10 is a concept including a car, a train, and a motorcycle.
  • the vehicle 10 may be a concept including both an internal combustion engine vehicle including 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 be a vehicle owned by an individual.
  • the vehicle 10 may be a shared vehicle.
  • the vehicle 10 may be an autonomous vehicle.
  • Such a vehicle may be configured to include the sound wave detection unit 290 configured with the sound wave detection device described above.
  • the sound wave detector 290 may radiate sound waves onto a driving path while the vehicle is running, and generate distance information between the vehicle and the object through sound waves reflected by hitting the object. At this time, n sound wave signals radiated from the vehicle are radiated and the search period is 2R/c/N to detect the object.
  • FIG. 8 is a block diagram of an AI device according to an embodiment of the present invention.
  • the AI device 20 may include an electronic device including an AI module capable of performing AI processing or a server including the AI module.
  • the AI device 20 may be included as a component of at least a part of the vehicle 10 shown in FIG. 7 and may be provided to perform at least a part of AI processing together.
  • the AI processing may include all operations related to driving of the vehicle 10 illustrated in FIG. 7.
  • an autonomous vehicle may perform AI processing on sensing data or driver data to process/determine and generate control signals.
  • the autonomous driving vehicle may perform autonomous driving control by AI processing data acquired through interactions with other electronic devices provided in the vehicle.
  • the AI device 20 may include an AI processor 21, a memory 25, and/or a communication unit 27.
  • the AI device 20 is a computing device capable of learning a neural network, and may be implemented as various electronic devices such as a server, a desktop PC, a notebook PC, and a tablet PC.
  • the AI processor 21 may learn a neural network using a program stored in the memory 25.
  • the AI processor 21 may learn a neural network for recognizing vehicle-related data.
  • the neural network for recognizing vehicle-related data may be designed to simulate a human brain structure on a computer, and may include a plurality of network nodes having weights that simulate neurons of the human neural network.
  • the plurality of network modes can send and receive data according to their respective connection relationships to simulate the synaptic activity of neurons that send and receive signals through synapses.
  • the neural network may include a deep learning model developed from a neural network model. In a deep learning model, a plurality of network nodes may be located in different layers and exchange data according to a convolutional connection relationship.
  • neural network models include deep neural networks (DNN), convolutional deep neural networks (CNN), Recurrent Boltzmann Machine (RNN), Restricted Boltzmann Machine (RBM), and deep trust. It includes various deep learning techniques such as deep belief networks (DBN) and deep Q-network, and can be applied to fields such as computer vision, speech recognition, natural language processing, and speech/signal processing.
  • DNN deep neural networks
  • CNN convolutional deep neural networks
  • RNN Recurrent Boltzmann Machine
  • RBM Restricted Boltzmann Machine
  • DNN deep trust
  • DNN deep belief networks
  • DNN deep Q-network
  • the processor performing the above-described function may be a general-purpose processor (eg, a CPU), but may be an AI-only processor (eg, a GPU) for artificial intelligence learning.
  • a general-purpose processor eg, a CPU
  • an AI-only processor eg, a GPU
  • the memory 25 may store various programs and data required for the operation of the AI device 20.
  • the memory 25 may be implemented as a non-volatile memory, a volatile memory, a flash memory, a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SDD), or the like.
  • the memory 25 is accessed by the AI processor 21, and data read/write/edit/delete/update by the AI processor 21 may be performed.
  • the memory 25 may store a neural network model (eg, a deep learning model 26) generated through a learning algorithm for classifying/recognizing data according to an embodiment of the present invention.
  • the AI processor 21 may include a data learning unit 22 that learns a neural network for data classification/recognition.
  • the data learning unit 22 may learn a criterion for how to classify and recognize data using which training data to use to determine data classification/recognition.
  • the data learning unit 22 may learn the deep learning model by acquiring training data to be used for training and applying the acquired training data to the deep learning model.
  • the data learning unit 22 may be manufactured in the form of at least one hardware chip and mounted on the AI device 20.
  • the data learning unit 22 may be manufactured in the form of a dedicated hardware chip for artificial intelligence (AI), or may be manufactured as a part of a general-purpose processor (CPU) or a dedicated graphics processor (GPU) to the AI device 20. It can also be mounted.
  • the data learning unit 22 may be implemented as a software module. When implemented as a software module (or a program module including an instruction), the software module may be stored in a computer-readable non-transitory computer readable media. In this case, at least one software module may be provided by an operating system (OS) or an application.
  • OS operating system
  • application application
  • the data learning unit 22 may include a learning data acquisition unit 23 and a model learning unit 24.
  • the training data acquisition unit 23 may acquire training data necessary for a neural network model for classifying and recognizing data.
  • the training data acquisition unit 23 may acquire vehicle data and/or sample data for input into the neural network model as training data.
  • the model learning unit 24 may learn to have a criterion for determining how a neural network model classifies predetermined data by using the acquired training data.
  • the model training unit 24 may train the neural network model through supervised learning using at least a portion of the training data as a criterion for determination.
  • the model learning unit 24 may train the neural network model through unsupervised learning to discover a criterion by self-learning using the training data without guidance.
  • the model learning unit 24 may train the neural network model through reinforcement learning by using feedback on whether the result of situation determination according to the learning is correct.
  • the model learning unit 24 may train the neural network model by using a learning algorithm including an error back-propagation method or a gradient decent method.
  • the model learning unit 24 may store the learned neural network model in a memory.
  • the model learning unit 24 may store the learned neural network model in a memory of a server connected to the AI device 20 through a wired or wireless network.
  • the data learning unit 22 further includes a training data preprocessor (not shown) and a training data selection unit (not shown) to improve the analysis result of the recognition model or save resources or time required for generating the recognition model. You may.
  • the learning data preprocessor may preprocess the acquired data so that the acquired data can be used for learning to determine a situation.
  • the training data preprocessor may process the acquired data into a preset format so that the model training unit 24 can use the training data acquired for learning for image recognition.
  • the learning data selection unit may select data necessary for learning from the learning data acquired by the learning data acquisition unit 23 or the training data preprocessed by the preprocessor.
  • the selected training data may be provided to the model learning unit 24.
  • the learning data selection unit may select only data on an object included in the specific region as the learning data by detecting a specific region among images acquired through the vehicle camera.
  • the data learning unit 22 may further include a model evaluation unit (not shown) to improve the analysis result of the neural network model.
  • the model evaluation unit may input evaluation data to the neural network model, and when an analysis result output from the evaluation data does not satisfy a predetermined criterion, the model learning unit 22 may retrain.
  • the evaluation data may be predefined data for evaluating the recognition model.
  • the model evaluation unit may evaluate as not satisfying a predetermined criterion when the number or ratio of evaluation data in which the analysis result is inaccurate among the analysis results of the learned recognition model for evaluation data exceeds a threshold value. have.
  • the communication unit 27 may transmit the AI processing result by the AI processor 21 to an external electronic device.
  • the external electronic device may be defined as an autonomous vehicle.
  • the AI device 20 may be defined as another vehicle or 5G network that communicates with the autonomous driving module vehicle.
  • the AI device 20 may be functionally embedded and implemented in an autonomous driving module provided in a vehicle.
  • the 5G network may include a server or module that performs autonomous driving-related control.
  • the AI device 20 shown in FIG. 8 has been functionally divided into an AI processor 21, a memory 25, and a communication unit 27, but the above-described components are integrated into one module. It should be noted that it may be called as.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a system in which an autonomous vehicle and an AI device are linked according to an embodiment of the present invention.
  • the autonomous vehicle 10 may transmit data requiring AI processing to the AI device 20 through a communication unit, and the AI device 20 including the deep learning model 26 is the deep learning. AI processing results using the model 26 may be transmitted to the autonomous vehicle 10.
  • the AI device 20 may refer to the contents described in FIG. 8.
  • the autonomous vehicle 10 may include a memory 140, a processor 170, and a power supply 190, and the processor 170 may further include an autonomous driving module 260 and an AI processor 261. I can.
  • the autonomous driving vehicle 10 may include an interface unit that is connected to at least one electronic device provided in the vehicle by wire or wirelessly to exchange data required for autonomous driving control. At least one electronic device connected through the interface unit includes an object detection unit 210, a communication unit 220, a driving operation unit 230, a main ECU 240, a vehicle driving unit 250, a sensing unit 270, and location data generation.
  • the unit 280 may include a sound wave detection unit 290 configured with the sound wave detection device described above.
  • the interface unit may be composed of at least one of a communication module, a terminal, a pin, a cable, a port, a circuit, an element, and a device.
  • 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 the overall operation of the autonomous vehicle 10, such as a program for processing or controlling the processor 170.
  • the memory 140 may be implemented integrally with the processor 170. Depending on the embodiment, the memory 140 may be classified as a sub-element of the processor 170.
  • the power supply unit 190 may supply power to the autonomous driving device 10.
  • the power supply unit 190 may receive power from a power source (eg, a battery) included in the autonomous vehicle 10 and supply power to each unit of the autonomous vehicle 10.
  • 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 include a switched-mode power supply (SMPS).
  • SMPS switched-mode power supply
  • the processor 170 may be electrically connected to the memory 140, the interface unit 280, 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 receive data, process data, generate a signal, and provide a signal while power is supplied by the power supply unit 190.
  • the processor 170 may receive information from another electronic device in the autonomous vehicle 10 through an interface unit.
  • the processor 170 may provide a control signal to another electronic device in the autonomous vehicle 10 through an interface unit.
  • the autonomous vehicle 10 may include at least one printed circuit board (PCB).
  • PCB printed circuit board
  • the memory 140, the interface unit, the power supply unit 190, and the processor 170 may be electrically connected to a printed circuit board.
  • the autonomous vehicle 10 will be referred to as a vehicle 10.
  • the object detection unit 210 may generate information on an object outside the vehicle 10.
  • the AI processor 261 applies the neural network model to the data acquired through the object detection unit 210, so that it can know whether an object exists, location information of the object, and what the object is.
  • the object detector 210 may include at least one sensor capable of detecting an object outside the vehicle 10.
  • the sensor may be a camera.
  • the object detector 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 vehicle 10 transmits the data acquired through the sensor to the AI device 20 through the communication unit 220, and the AI device 20 applies the neural network model 26 to the transmitted data.
  • the processed AI processing data may be transmitted to the vehicle 10.
  • the vehicle 10 may recognize information on the detected object based on the received AI processing data, and the autonomous driving module 260 may perform an autonomous driving control operation using the recognized information.
  • the autonomous driving module 260 may perform a more accurate autonomous driving control operation by combining distance information between the vehicle and the object generated by the sound wave detection unit 290 to be described later with the AI processing data.
  • the communication unit 220 may exchange signals with devices located outside the vehicle 10.
  • the communication unit 220 may exchange signals with at least one of infrastructure (eg, a server, a broadcasting station), another vehicle, and a terminal.
  • the communication unit 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 unit 230 is a device that receives a user input for driving. In the manual mode, the vehicle 10 may be driven based on a signal provided by the driving operation unit 230.
  • the driving operation unit 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 AI processor 261 may generate an input signal of the driver control unit 230 according to a signal for controlling the movement of the vehicle according to the driving plan generated through the autonomous driving module 260. have.
  • the autonomous driving module 260 may control the vehicle more accurately by referring to distance information between the vehicle and the object generated by the sound wave detection unit 290.
  • the vehicle 10 transmits data necessary for control of the driver's operation unit 230 to the AI device 20 through the communication unit 220, and the AI device 20 applies a neural network model 26 to the transmitted data.
  • AI processing data generated by applying can be transmitted to the vehicle 10.
  • the vehicle 10 may use the input signal of the driver operation unit 230 to control the movement of the vehicle based on the received AI processing data.
  • the main ECU 240 may control the overall operation of at least one electronic device provided in the vehicle 10.
  • the vehicle driving unit 250 is a device that electrically controls various vehicle driving devices in the vehicle 10.
  • the vehicle driving unit 250 may include a power train drive control device, a chassis drive control device, a door/window drive control device, a safety device drive control device, a lamp drive control device, and an air conditioning drive control device.
  • the power train drive control device may include a power source drive control device and a transmission drive control device.
  • the chassis drive control device may include a steering drive control device, a brake drive control device, and a suspension drive control device.
  • the safety device driving control device may include a safety belt driving control device for controlling the safety belt.
  • the vehicle driving unit 250 includes at least one electronic control device (eg, a control Electronic Control Unit (ECU)).
  • ECU control Electronic Control Unit
  • the vehicle driver 250 may control a power train, a steering device, and a brake device based on a signal received from the autonomous driving module 260.
  • the signal received from the autonomous driving module 260 may be a driving control signal generated by applying a neural network model to vehicle-related data in the AI processor 261.
  • the driving control signal may be a signal received from an external AI device 20 through the communication unit 220.
  • the sensing unit 270 may sense the state of the vehicle.
  • the sensing unit 270 includes an inertial measurement 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. It may include at least one of a forward/reverse sensor, a battery sensor, a fuel sensor, a tire sensor, a steering sensor, a temperature sensor, a humidity sensor, an ultrasonic sensor, an illuminance sensor, and a pedal position sensor. Meanwhile, the inertial measurement unit (IMU) sensor may include one or more of an acceleration sensor, a gyro sensor, and a magnetic sensor.
  • IMU inertial measurement unit
  • the AI processor 261 may generate state data of a vehicle by applying a neural network model to sensing data generated by at least one sensor.
  • AI processing data generated by applying the neural network model includes vehicle attitude data, vehicle motion data, vehicle yaw data, vehicle roll data, vehicle pitch data, vehicle collision data, vehicle direction data, Vehicle angle data, vehicle speed data, vehicle acceleration data, vehicle tilt data, vehicle forward/reverse data, vehicle weight data, battery data, fuel data, tire pressure data, vehicle internal temperature data, vehicle internal humidity data, steering wheel rotation It may include angle data, vehicle external illumination data, pressure data applied to an accelerator pedal, pressure data applied to a brake pedal, and the like.
  • the autonomous driving module 260 may generate a driving control signal based on the AI-processed vehicle state data.
  • the vehicle 10 transmits the sensing data acquired through the at least one sensor to the AI device 20 through the communication unit 22, and the AI device 20 uses a neural network model 26 to the transmitted sensing data. ) Is applied, the generated AI processing data can be transmitted to the vehicle 10.
  • the location data generator 280 may generate location data of the vehicle 10.
  • the location data generator 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 AI processor 261 may generate more accurate vehicle location data by applying a neural network model to location data generated by at least one location data generating device.
  • the AI processor 261 is configured to detect at least one of an IMU (Inertial Measurement Unit) of the sensing unit 270, a camera image of the object detection device 210, and distance information of the sound wave detection unit 290. Based on the deep learning operation, position data may be corrected based on the generated AI processing data.
  • IMU Inertial Measurement Unit
  • the sound wave detection unit 290 may operate to transmit a plurality of sound wave signals according to a driving direction of a vehicle, receive a sound wave signal reflected by hitting an object, and generate distance information between the vehicle and the object.
  • the configuration of the sound wave detector 290 may refer to the description of FIGS. 4 to 6 described above.
  • 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).
  • the autonomous driving module 260 may generate a path for autonomous driving based on the acquired data, and may generate a driving plan for driving along the generated path.
  • the autonomous driving module 260 may implement at least one ADAS (Advanced Driver Assistance System) function.
  • ADAS includes Adaptive Cruise Control (ACC), Autonomous Emergency Braking (AEB), Forward Collision Warning (FCW), and Lane Keeping Assist (LKA). ), Lane Change Assist (LCA), Target Following Assist (TFA), Blind Spot Detection (BSD), Adaptive High Beam Control System (HBA: High Beam Assist) , Auto Parking System (APS), PD collision warning system (PD collision warning system), Traffic Sign Recognition (TSR), Traffic Sign Assist (TSA), Night Vision System At least one of (NV: Night Vision), Driver Status Monitoring (DSM), and Traffic Jam Assist (TJA) may be implemented.
  • ACC Adaptive Cruise Control
  • AEB Autonomous Emergency Braking
  • FCW Forward Collision Warning
  • LKA Lane Keeping Assist
  • LKA Lane Change Assist
  • TSA Traffic Spot Detection
  • HBA High Beam Ass
  • the AI processor 261 applies at least one sensor provided in the vehicle, traffic-related information received from an external device, and information received from another vehicle communicating with the vehicle to a neural network model, thereby providing at least one ADAS function.
  • a control signal capable of performing these operations may be transmitted to the autonomous driving module 260.
  • the vehicle 10 transmits at least one data for performing ADAS functions to the AI device 20 through the communication unit 220, and the AI device 20 applies a neural network model 260 to the received data. By applying, it is possible to transmit a control signal capable of performing the ADAS function to the vehicle 10.
  • the autonomous driving module 260 acquires the driver's state information and/or the vehicle state information through the AI processor 261, and based on this, the operation of switching from the autonomous driving mode to the manual driving mode or autonomous driving mode It is possible to perform a switching operation to the driving mode.
  • the vehicle 10 may use AI processing data for passenger assistance for driving control. For example, as described above, the state of the driver and the occupant may be checked through at least one sensor provided in the vehicle.
  • the vehicle 10 may recognize a voice signal of a driver or passenger through the AI processor 261, perform a voice processing operation, and perform a voice synthesis operation.
  • the sound wave detection unit 290 includes a transmission module for transmitting a plurality of sound wave signals, a reception module for receiving a sound wave signal reflected from the sound wave signals, a signal generation module for generating a plurality of sound wave signals having different frequencies, the After emitting a first sound wave signal from among a plurality of sound wave signals, a control module for transmitting a second sound wave signal having a frequency different from that of the first sound wave signal through the transmission unit within a search period of the first sound wave signal It can be configured, and the description of each module is substantially the same as that described with reference to FIGS.
  • the sound wave detection device is installed in an autonomous vehicle having artificial intelligence
  • the present invention is not limited thereto, and the same is implemented in an electronic device equipped with artificial intelligence such as a robot cleaner or a robot. , It may operate to generate distance information between the electronic device and the object.
  • 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). 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 rational 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.

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Abstract

본 발명의 일 실시예에서는 주파수가 서로 다른 복수의 음파 신호를 생성하는 신호 생성부, 상기 복수의 음파 신호들을 송신하는 송신부, 상기 음파 신호들 중에서 반향된 음파 신호를 수신하는 수신부, 상기 복수의 음파 신호들 중 제1 음파 신호를 방사한 후에, 상기 제1 음파 신호의 탐색 주기 안에 상기 제1 음파 신호의 주파수와 다른 주파수를 갖는 제2 음파 신호를 상기 송신부를 통해 송신하는 제어부를 포함하고, 상기 탐색 주기는 최대 탐지거리를 2배 한 값을 음속으로 나눈 값인 음파 탐지 장치를 개시한다.

Description

음파 탐지 장치 및 이를 구비한 인공지능형 전자 장치
본 발명은 탐색 주기를 줄인 음파 탐지 장치 및 이를 구비한 자율 주행 차량에 관한 것이다.
통신 기술이 발달하면서 전자 장치가 스스로 주변을 인식하고 동작하는 인공 지능형 전자기기, 예를 들어 로봇 청소기가 개발되고 있고, 차량의 경우도 운전자 없이 스스로 주변의 물체를 인식하고 주행하는 자율 주행 차량에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다.
자율 주행을 위해 주변을 탐지하는 대표적인 방법 중 하나로 음파를 이용하는 방법이 있고, 음파를 이용해 물체를 탐지하는 대표적인 장치로 소나를 예를 들 수 있다. 수동형 소나는 수중에 존재하는 표적으로부터 방사되는 소음을 탐지하거나, 능동형 소나는 음파펄스를 송신하여 임의 거리에 있는 표적으로부터 반사되어 되돌아오는 신호를 수신하고 분석함으로써 표적을 탐지하는 기능을 한다.
종래의 단일 주파수 능동 음파 탐지 방식은 단일 중심 주파수를 중심으로 변조된 펄스 신호를 방사한 후, 탐지하고자 하는 최대거리(R)까지 신호가 전파되었다가 돌아오는 시간 (2R/c, c는 소리 속도)동안은 탐지를 할 수 없는 단점을 가진다. 따라서 탐지 거리가 길어질수록 탐지할 수 없는 시간 즉, 탐색 주기 T가 길어지며 탐지 대상이 짧은 시간 안에 큰 위치 변화를 보일 경우, 탐지 대상의 시공간적인 위치가 과소추출 (undersample) 되는 문제점이 있다.
그리고 종래의 다주파수 능동 음파 탐지 방식은 다수의 중심 주파수를 중심으로 변조된 펄스 신호를 거의 동시에 방사함으로써 탐지 대상의 산란 주파수 특성을 측정할 수 있다. 그러나 위에 설명된 단일 주파수 능동 음파 탐지 방식과 기본적으로 같은 동작 방식이기 때문에 탐지 대상의 시공간적인 위치가 과소추출(undersample) 될 수 있는 문제점이 있다.
본 발명은 이 같은 기술적 배경에서 창안된 것으로, 탐색 주기를 줄인 음파 탐지 장치를 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은 탐색 주기를 줄인 음파 탐지 장치가 설치된 자율 주행 차량을 제공하는데 있다.
본 발명의 일 실시예에서는 주파수가 서로 다른 복수의 음파 신호를 생성하는 신호 생성부, 상기 복수의 음파 신호들을 송신하는 송신부, 상기 음파 신호들 중에서 반향된 음파 신호를 수신하는 수신부, 상기 복수의 음파 신호들 중 제1 음파 신호를 방사한 후에, 상기 제1 음파 신호의 탐색 주기 안에 상기 제1 음파 신호의 주파수와 다른 주파수를 갖는 제2 음파 신호를 상기 송신부를 통해 송신하는 제어부를 포함하고, 상기 탐색 주기는 최대 탐지거리를 2배 한 값을 음속으로 나눈 값인 음파 탐지 장치를 개시한다.
상기 제1 음파 신호는 제1 주파수 대역의 중심 주파수이고, 상기 제2 음파 신호는 상기 제1 주파수 대역과 겹치지 않는 제2 주파수 대역의 중심 주파수일 수 있다.
상기 복수의 음파 신호들은 n개이고, 상기 n개의 음파 신호들은 서로 다른 주파수를 가지며, 상기 제어부는, 상기 n개의 음파 신호들을 각각 상기 탐색 주기를 1/n로 분할한 주기에 맞춰 송신할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예는 인공 지능이 설치된 전자 장치에 관한 것으로, 주변의 오브젝트를 음파로 탐지하는 음파 탐지부를 포함해 구성되고, 상기 음파 탐지부는, 주파수가 서로 다른 복수의 음파 신호를 생성하는 신호 생성 모듈, 상기 복수의 음파 신호들을 송신하는 송신 모듈, 상기 음파 신호들 중에서 반향된 음파 신호를 수신하는 수신 모듈, 상기 복수의 음파 신호들 중 제1 음파 신호를 방사한 후에, 상기 제1 음파 신호의 탐색 주기 안에 상기 제1 음파 신호의 주파수와 다른 주파수를 갖는 제2 음파 신호를 상기 송신부를 통해 송신하는 제어 모듈을 포함하고, 상기 탐색 주기는 최대 탐지거리를 2배 한 값을 음속으로 나눈 값인 인공 지능형 전자 장치를 개시한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 주파수가 겹치지 않은 복수의 음파 신호들을 송신하고, 반향되는 음파 신호를 통해 주변의 물체를 탐지하므로, 탐색 주기가 짧아 블라인드 상태를 효과적으로 줄일 수 있다.
또한, 본 발명은 음파를 이용해 주변의 물체를 인식하므로, 소리에 민감하게 반응하는 동물들이 자율 주행하는 전자 장치와 충돌하는 것을 방지할 수 있다.
도 1은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 블록 구성도를 예시한다.
도 2는 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법의 일례를 나타낸 도이다.
도 3은 5G 통신 시스템에서 사용자 단말과 5G 네트워크의 기본동작의 일 예를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 음파 탐지 장치의 블록도이다.
도 5 및 도 6은 음파 탐지 장치에서 사용되는 음파 신호를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 차량을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 장치의 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량과 AI 장치가 연계된 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 특징을 설명한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 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 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 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.
이하, AI 프로세싱된 정보를 필요로 하는 장치 및/또는 AI 프로세서가 필요로 하는 5G 통신(5 th generation mobile communication)을 단락 A 내지 단락 G를 통해 설명하기로 한다.
A. UE 및 5G 네트워크 블록도 예시
도 1은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 블록 구성도를 예시한다.
도 1을 참조하면, AI 모듈을 포함하는 장치(AI 장치)를 제1 통신 장치로 정의(도 1의 910)하고, 프로세서(911)가 AI 상세 동작을 수행할 수 있다.
AI 장치와 통신하는 다른 장치(AI 서버)를 포함하는 5G 네트워크를 제2 통신 장치(도 1의 920)하고, 프로세서(921)가 AI 상세 동작을 수행할 수 있다.
5G 네트워크가 제 1 통신 장치로, AI 장치가 제 2 통신 장치로 표현될 수도 있다.
예를 들어, 상기 제 1 통신 장치 또는 상기 제 2 통신 장치는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, 차량, 자율주행 기능을 탑재한 차량, 커넥티드카(Connected Car), 드론(Unmanned Aerial Vehicle, UAV), AI(Artificial Intelligence) 모듈, 로봇, AR(Augmented Reality) 장치, VR(Virtual Reality) 장치, MR(Mixed Reality) 장치, 홀로그램 장치, 공공 안전 장치, MTC 장치, IoT 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치, 5G 서비스와 관련된 장치 또는 그 이외 4차 산업 혁명 분야와 관련된 장치일 수 있다.
예를 들어, 단말 또는 UE(User Equipment)는 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)) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, HMD는 머리에 착용하는 형태의 디스플레이 장치일 수 있다. 예를 들어, HMD는 VR, AR 또는 MR을 구현하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 드론은 사람이 타지 않고 무선 컨트롤 신호에 의해 비행하는 비행체일 수 있다. 예를 들어, VR 장치는 가상 세계의 객체 또는 배경 등을 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, AR 장치는 현실 세계의 객체 또는 배경 등에 가상 세계의 객체 또는 배경을 연결하여 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, MR 장치는 현실 세계의 객체 또는 배경 등에 가상 세계의 객체 또는 배경을 융합하여 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 홀로그램 장치는 홀로그래피라는 두 개의 레이저 광이 만나서 발생하는 빛의 간섭현상을 활용하여, 입체 정보를 기록 및 재생하여 360도 입체 영상을 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 공공 안전 장치는 영상 중계 장치 또는 사용자의 인체에 착용 가능한 영상 장치 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, MTC 장치 및 IoT 장치는 사람의 직접적인 개입이나 또는 조작이 필요하지 않는 장치일 수 있다. 예를 들어, MTC 장치 및 IoT 장치는 스마트 미터, 벤딩 머신, 온도계, 스마트 전구, 도어락 또는 각종 센서 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 질병을 진단, 치료, 경감, 처치 또는 예방할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 상해 또는 장애를 진단, 치료, 경감 또는 보정할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 구조 또는 기능을 검사, 대체 또는 변형할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 임신을 조절할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 진료용 장치, 수술용 장치, (체외) 진단용 장치, 보청기 또는 시술용 장치 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 보안 장치는 발생할 우려가 있는 위험을 방지하고, 안전을 유지하기 위하여 설치한 장치일 수 있다. 예를 들어, 보안 장치는 카메라, CCTV, 녹화기(recorder) 또는 블랙박스 등일 수 있다. 예를 들어, 핀테크 장치는 모바일 결제 등 금융 서비스를 제공할 수 있는 장치일 수 있다.
도 1을 참고하면, 제 1 통신 장치(910)와 제 2 통신 장치(920)은 프로세서(processor, 911,921), 메모리(memory, 914,924), 하나 이상의 Tx/Rx RF 모듈(radio frequency module, 915,925), Tx 프로세서(912,922), Rx 프로세서(913,923), 안테나(916,926)를 포함한다. Tx/Rx 모듈은 트랜시버라고도 한다. 각각의 Tx/Rx 모듈(915)는 각각의 안테나(926)을 통해 신호를 전송한다. 프로세서는 앞서 살핀 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 프로세서 (921)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리 (924)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다. 보다 구체적으로, DL(제 1 통신 장치에서 제 2 통신 장치로의 통신)에서, 전송(TX) 프로세서(912)는 L1 계층(즉, 물리 계층)에 대한 다양한 신호 처리 기능을 구현한다. 수신(RX) 프로세서는 L1(즉, 물리 계층)의 다양한 신호 프로세싱 기능을 구현한다.
UL(제 2 통신 장치에서 제 1 통신 장치로의 통신)은 제 2 통신 장치(920)에서 수신기 기능과 관련하여 기술된 것과 유사한 방식으로 제 1 통신 장치(910)에서 처리된다. 각각의 Tx/Rx 모듈(925)는 각각의 안테나(926)을 통해 신호를 수신한다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 RF 반송파 및 정보를 RX 프로세서(923)에 제공한다. 프로세서 (921)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리 (924)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 제1 통신 장치는 차량이 될 수 있으며, 상기 제2 통신 장치는 5G 네트워크가 될 수 있다.
B. 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법
도 2는 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법의 일례를 나타낸 도이다.
도 2를 참고하면, UE는 전원이 켜지거나 새로이 셀에 진입한 경우 BS와 동기를 맞추는 등의 초기 셀 탐색(initial cell search) 작업을 수행한다(S201). 이를 위해, UE는 BS로부터 1차 동기 채널(primary synchronization channel, P-SCH) 및 2차 동기 채널(secondary synchronization channel, S-SCH)을 수신하여 BS와 동기를 맞추고, 셀 ID 등의 정보를 획득할 수 있다. LTE 시스템과 NR 시스템에서 P-SCH와 S-SCH는 각각 1차 동기 신호(primary synchronization signal, PSS)와 2차 동기 신호(secondary synchronization signal, SSS)로 불린다. 초기 셀 탐색 후, UE는 BS로부터 물리 브로드캐스트 채널(physical broadcast channel, PBCH)를 수신하여 셀 내 브로드캐스트 정보를 획득할 수 있다. 한편, UE는 초기 셀 탐색 단계에서 하향링크 참조 신호(downlink reference Signal, DL RS)를 수신하여 하향링크 채널 상태를 확인할 수 있다. 초기 셀 탐색을 마친 UE는 물리 하향링크 제어 채널(physical downlink control channel, PDCCH) 및 상기 PDCCH에 실린 정보에 따라 물리 하향링크 공유 채널(physical downlink shared Channel, PDSCH)을 수신함으로써 좀더 구체적인 시스템 정보를 획득할 수 있다(S202).
한편, BS에 최초로 접속하거나 신호 전송을 위한 무선 자원이 없는 경우 UE는 BS에 대해 임의 접속 과정(random access procedure, RACH)을 수행할 수 있다(단계 S203 내지 단계 S206). 이를 위해, UE는 물리 임의 접속 채널(physical random access Channel, PRACH)을 통해 특정 시퀀스를 프리앰블로서 전송하고(S203 및 S205), PDCCH 및 대응하는 PDSCH를 통해 프리앰블에 대한 임의 접속 응답(random access response, RAR) 메시지를 수신할 수 있다(S204 및 S206). 경쟁 기반 RACH의 경우, 추가적으로 충돌 해결 과정(contention resolution procedure)를 수행할 수 있다.
상술한 바와 같은 과정을 수행한 UE는 이후 일반적인 상향링크/하향링크 신호 전송 과정으로서 PDCCH/PDSCH 수신(S207) 및 물리 상향링크 공유 채널(physical uplink shared Channel, PUSCH)/물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH) 전송(S208)을 수행할 수 있다. 특히 UE는 PDCCH를 통하여 하향링크 제어 정보(downlink control information, DCI)를 수신한다. UE는 해당 탐색 공간 설정(configuration)들에 따라 서빙 셀 상의 하나 이상의 제어 요소 세트(control element set, CORESET)들에 설정된 모니터링 기회(occasion)들에서 PDCCH 후보(candidate)들의 세트를 모니터링한다. UE가 모니터할 PDCCH 후보들의 세트는 탐색 공간 세트들의 면에서 정의되며, 탐색 공간 세트는 공통 탐색 공간 세트 또는 UE-특정 탐색 공간 세트일 수 있다. CORESET은 1~3개 OFDM 심볼들의 시간 지속기간을 갖는 (물리) 자원 블록들의 세트로 구성된다. 네트워크는 UE가 복수의 CORESET들을 갖도록 설정할 수 있다. UE는 하나 이상의 탐색 공간 세트들 내 PDCCH 후보들을 모니터링한다. 여기서 모니터링이라 함은 탐색 공간 내 PDCCH 후보(들)에 대한 디코딩 시도하는 것을 의미한다. UE가 탐색 공간 내 PDCCH 후보들 중 하나에 대한 디코딩에 성공하면, 상기 UE는 해당 PDCCH 후보에서 PDCCH를 검출했다고 판단하고, 상기 검출된 PDCCH 내 DCI를 기반으로 PDSCH 수신 혹은 PUSCH 전송을 수행한다. PDCCH는 PDSCH 상의 DL 전송들 및 PUSCH 상의 UL 전송들을 스케줄링하는 데 사용될 수 있다. 여기서 PDCCH 상의 DCI는 하향링크 공유 채널과 관련된, 변조(modulation) 및 코딩 포맷과 자원 할당(resource allocation) 정보를 적어도 포함하는 하향링크 배정(assignment)(즉, downlink grant; DL grant), 또는 상향링크 공유 채널과 관련된, 변조 및 코딩 포맷과 자원 할당 정보를 포함하는 상향링크 그랜트(uplink grant; UL grant)를 포함한다.
도 2를 참고하여, 5G 통신 시스템에서의 초기 접속(Initial Access, IA) 절차에 대해 추가적으로 살펴본다.
UE는 SSB에 기반하여 셀 탐색(search), 시스템 정보 획득, 초기 접속을 위한 빔 정렬, DL 측정 등을 수행할 수 있다. SSB는 SS/PBCH(Synchronization Signal/Physical Broadcast channel) 블록과 혼용된다.
SSB는 PSS, SSS와 PBCH로 구성된다. SSB는 4개의 연속된 OFDM 심볼들에 구성되며, OFDM 심볼별로 PSS, PBCH, SSS/PBCH 또는 PBCH가 전송된다. PSS와 SSS는 각각 1개의 OFDM 심볼과 127개의 부반송파들로 구성되고, PBCH는 3개의 OFDM 심볼과 576개의 부반송파들로 구성된다.
셀 탐색은 UE가 셀의 시간/주파수 동기를 획득하고, 상기 셀의 셀 ID(Identifier)(예, Physical layer Cell ID, PCI)를 검출하는 과정을 의미한다. PSS는 셀 ID 그룹 내에서 셀 ID를 검출하는데 사용되고, SSS는 셀 ID 그룹을 검출하는데 사용된다. PBCH는 SSB (시간) 인덱스 검출 및 하프-프레임 검출에 사용된다.
336개의 셀 ID 그룹이 존재하고, 셀 ID 그룹 별로 3개의 셀 ID가 존재한다. 총 1008개의 셀 ID가 존재한다. 셀의 셀 ID가 속한 셀 ID 그룹에 관한 정보는 상기 셀의 SSS를 통해 제공/획득되며, 상기 셀 ID 내 336개 셀들 중 상기 셀 ID에 관한 정보는 PSS를 통해 제공/획득된다
SSB는 SSB 주기(periodicity)에 맞춰 주기적으로 전송된다. 초기 셀 탐색 시에 UE가 가정하는 SSB 기본 주기는 20ms로 정의된다. 셀 접속 후, SSB 주기는 네트워크(예, BS)에 의해 {5ms, 10ms, 20ms, 40ms, 80ms, 160ms} 중 하나로 설정될 수 있다.
다음으로, 시스템 정보 (system information; SI) 획득에 대해 살펴본다.
SI는 마스터 정보 블록(master information block, MIB)와 복수의 시스템 정보 블록(system information block, SIB)들로 나눠진다. MIB 외의 SI는 RMSI(Remaining Minimum System Information)으로 지칭될 수 있다. MIB는 SIB1(SystemInformationBlock1)을 나르는 PDSCH를 스케줄링하는 PDCCH의 모니터링을 위한 정보/파라미터를 포함하며 SSB의 PBCH를 통해 BS에 의해 전송된다. SIB1은 나머지 SIB들(이하, SIBx, x는 2 이상의 정수)의 가용성(availability) 및 스케줄링(예, 전송 주기, SI-윈도우 크기)과 관련된 정보를 포함한다. SIBx는 SI 메시지에 포함되며 PDSCH를 통해 전송된다. 각각의 SI 메시지는 주기적으로 발생하는 시간 윈도우(즉, SI-윈도우) 내에서 전송된다.
도 2를 참고하여, 5G 통신 시스템에서의 임의 접속(Random Access, RA) 과정에 대해 추가적으로 살펴본다.
임의 접속 과정은 다양한 용도로 사용된다. 예를 들어, 임의 접속 과정은 네트워크 초기 접속, 핸드오버, UE-트리거드(triggered) UL 데이터 전송에 사용될 수 있다. UE는 임의 접속 과정을 통해 UL 동기와 UL 전송 자원을 획득할 수 있다. 임의 접속 과정은 경쟁 기반(contention-based) 임의 접속 과정과 경쟁 프리(contention free) 임의 접속 과정으로 구분된다. 경쟁 기반의 임의 접속 과정에 대한 구체적인 절차는 아래와 같다.
UE가 UL에서 임의 접속 과정의 Msg1로서 임의 접속 프리앰블을 PRACH를 통해 전송할 수 있다. 서로 다른 두 길이를 가지는 임의 접속 프리앰블 시퀀스들이 지원된다. 긴 시퀀스 길이 839는 1.25 및 5 kHz의 부반송파 간격(subcarrier spacing)에 대해 적용되며, 짧은 시퀀스 길이 139는 15, 30, 60 및 120 kHz의 부반송파 간격에 대해 적용된다.
BS가 UE로부터 임의 접속 프리앰블을 수신하면, BS는 임의 접속 응답(random access response, RAR) 메시지(Msg2)를 상기 UE에게 전송한다. RAR을 나르는 PDSCH를 스케줄링하는 PDCCH는 임의 접속(random access, RA) 무선 네트워크 임시 식별자(radio network temporary identifier, RNTI)(RA-RNTI)로 CRC 마스킹되어 전송된다. RA-RNTI로 마스킹된 PDCCH를 검출한 UE는 상기 PDCCH가 나르는 DCI가 스케줄링하는 PDSCH로부터 RAR을 수신할 수 있다. UE는 자신이 전송한 프리앰블, 즉, Msg1에 대한 임의 접속 응답 정보가 상기 RAR 내에 있는지 확인한다. 자신이 전송한 Msg1에 대한 임의 접속 정보가 존재하는지 여부는 상기 UE가 전송한 프리앰블에 대한 임의 접속 프리앰블 ID가 존재하는지 여부에 의해 판단될 수 있다. Msg1에 대한 응답이 없으면, UE는 전력 램핑(power ramping)을 수행하면서 RACH 프리앰블을 소정의 횟수 이내에서 재전송할 수 있다. UE는 가장 최근의 경로 손실 및 전력 램핑 카운터를 기반으로 프리앰블의 재전송에 대한 PRACH 전송 전력을 계산한다.
상기 UE는 임의 접속 응답 정보를 기반으로 상향링크 공유 채널 상에서 UL 전송을 임의 접속 과정의 Msg3로서 전송할 수 있다. Msg3은 RRC 연결 요청 및 UE 식별자를 포함할 수 있다. Msg3에 대한 응답으로서, 네트워크는 Msg4를 전송할 수 있으며, 이는 DL 상에서의 경쟁 해결 메시지로 취급될 수 있다. Msg4를 수신함으로써, UE는 RRC 연결된 상태에 진입할 수 있다.
C. 5G 통신 시스템의 빔 관리(Beam Management, BM) 절차
BM 과정은 (1) SSB 또는 CSI-RS를 이용하는 DL BM 과정과, (2) SRS(sounding reference signal)을 이용하는 UL BM 과정으로 구분될 수 있다. 또한, 각 BM 과정은 Tx 빔을 결정하기 위한 Tx 빔 스위핑과 Rx 빔을 결정하기 위한 Rx 빔 스위핑을 포함할 수 있다.
SSB를 이용한 DL BM 과정에 대해 살펴본다.
SSB를 이용한 빔 보고(beam report)에 대한 설정은 RRC_CONNECTED에서 채널 상태 정보(channel state information, CSI)/빔 설정 시에 수행된다.
- UE는 BM을 위해 사용되는 SSB 자원들에 대한 CSI-SSB-ResourceSetList를 포함하는 CSI-ResourceConfig IE를 BS로부터 수신한다. RRC 파라미터 csi-SSB-ResourceSetList는 하나의 자원 세트에서 빔 관리 및 보고을 위해 사용되는 SSB 자원들의 리스트를 나타낸다. 여기서, SSB 자원 세트는 {SSBx1, SSBx2, SSBx3, SSBx4, 쪋}으로 설정될 수 있다. SSB 인덱스는 0부터 63까지 정의될 수 있다.
- UE는 상기 CSI-SSB-ResourceSetList에 기초하여 SSB 자원들 상의 신호들을 상기 BS로부터 수신한다.
- SSBRI 및 참조 신호 수신 전력(reference signal received power, RSRP)에 대한 보고와 관련된 CSI-RS reportConfig가 설정된 경우, 상기 UE는 최선(best) SSBRI 및 이에 대응하는 RSRP를 BS에게 보고한다. 예를 들어, 상기 CSI-RS reportConfig IE의 reportQuantity가 'ssb-Index-RSRP'로 설정된 경우, UE는 BS으로 최선 SSBRI 및 이에 대응하는 RSRP를 보고한다.
UE는 SSB와 동일한 OFDM 심볼(들)에 CSI-RS 자원이 설정되고, 'QCL-TypeD'가 적용 가능한 경우, 상기 UE는 CSI-RS와 SSB가 'QCL-TypeD' 관점에서 유사 동일 위치된(quasi co-located, QCL) 것으로 가정할 수 있다. 여기서, QCL-TypeD는 공간(spatial) Rx 파라미터 관점에서 안테나 포트들 간에 QCL되어 있음을 의미할 수 있다. UE가 QCL-TypeD 관계에 있는 복수의 DL 안테나 포트들의 신호들을 수신 시에는 동일한 수신 빔을 적용해도 무방하다.
다음으로, CSI-RS를 이용한 DL BM 과정에 대해 살펴본다.
CSI-RS를 이용한 UE의 Rx 빔 결정(또는 정제(refinement)) 과정과 BS의 Tx 빔 스위핑 과정에 대해 차례대로 살펴본다. UE의 Rx 빔 결정 과정은 반복 파라미터가 'ON'으로 설정되며, BS의 Tx 빔 스위핑 과정은 반복 파라미터가 'OFF'로 설정된다.
먼저, UE의 Rx 빔 결정 과정에 대해 살펴본다.
- UE는 'repetition'에 관한 RRC 파라미터를 포함하는 NZP CSI-RS resource set IE를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다. 여기서, 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 세팅되어 있다.
- UE는 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 설정된 CSI-RS 자원 세트 내의 자원(들) 상에서의 신호들을 BS의 동일 Tx 빔(또는 DL 공간 도메인 전송 필터)을 통해 서로 다른 OFDM 심볼에서 반복 수신한다.
- UE는 자신의 Rx 빔을 결정한다.
- UE는 CSI 보고를 생략한다. 즉, UE는 상가 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 설정된 경우, CSI 보고를 생략할 수 있다.
다음으로, BS의 Tx 빔 결정 과정에 대해 살펴본다.
- UE는 'repetition'에 관한 RRC 파라미터를 포함하는 NZP CSI-RS resource set IE를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다. 여기서, 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'OFF'로 세팅되어 있으며, BS의 Tx 빔 스위핑 과정과 관련된다.
- UE는 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'OFF'로 설정된 CSI-RS 자원 세트 내의 자원들 상에서의 신호들을 BS의 서로 다른 Tx 빔(DL 공간 도메인 전송 필터)을 통해 수신한다.
- UE는 최상의(best) 빔을 선택(또는 결정)한다.
- UE는 선택된 빔에 대한 ID(예, CRI) 및 관련 품질 정보(예, RSRP)를 BS으로 보고한다. 즉, UE는 CSI-RS가 BM을 위해 전송되는 경우 CRI와 이에 대한 RSRP를 BS으로 보고한다.
다음으로, SRS를 이용한 UL BM 과정에 대해 살펴본다.
- UE는 'beam management'로 설정된 (RRC 파라미터) 용도 파라미터를 포함하는 RRC 시그널링(예, SRS-Config IE)를 BS로부터 수신한다. SRS-Config IE는 SRS 전송 설정을 위해 사용된다. SRS-Config IE는 SRS-Resources의 리스트와 SRS-ResourceSet들의 리스트를 포함한다. 각 SRS 자원 세트는 SRS-resource들의 세트를 의미한다.
- UE는 상기 SRS-Config IE에 포함된 SRS-SpatialRelation Info에 기초하여 전송할 SRS 자원에 대한 Tx 빔포밍을 결정한다. 여기서, SRS-SpatialRelation Info는 SRS 자원별로 설정되고, SRS 자원별로 SSB, CSI-RS 또는 SRS에서 사용되는 빔포밍과 동일한 빔포밍을 적용할지를 나타낸다.
- 만약 SRS 자원에 SRS-SpatialRelationInfo가 설정되면 SSB, CSI-RS 또는 SRS에서 사용되는 빔포밍과 동일한 빔포밍을 적용하여 전송한다. 하지만, SRS 자원에 SRS-SpatialRelationInfo가 설정되지 않으면, 상기 UE는 임의로 Tx 빔포밍을 결정하여 결정된 Tx 빔포밍을 통해 SRS를 전송한다.
다음으로, 빔 실패 복구(beam failure recovery, BFR) 과정에 대해 살펴본다.
빔포밍된 시스템에서, RLF(Radio Link Failure)는 UE의 회전(rotation), 이동(movement) 또는 빔포밍 블로키지(blockage)로 인해 자주 발생할 수 있다. 따라서, 잦은 RLF가 발생하는 것을 방지하기 위해 BFR이 NR에서 지원된다. BFR은 무선 링크 실패 복구 과정과 유사하고, UE가 새로운 후보 빔(들)을 아는 경우에 지원될 수 있다. 빔 실패 검출을 위해, BS는 UE에게 빔 실패 검출 참조 신호들을 설정하고, 상기 UE는 상기 UE의 물리 계층으로부터의 빔 실패 지시(indication)들의 횟수가 BS의 RRC 시그널링에 의해 설정된 기간(period) 내에 RRC 시그널링에 의해 설정된 임계치(threshold)에 이르면(reach), 빔 실패를 선언(declare)한다. 빔 실패가 검출된 후, 상기 UE는 PCell 상의 임의 접속 과정을 개시(initiate)함으로써 빔 실패 복구를 트리거하고; 적절한(suitable) 빔을 선택하여 빔 실패 복구를 수행한다(BS가 어떤(certain) 빔들에 대해 전용 임의 접속 자원들을 제공한 경우, 이들이 상기 UE에 의해 우선화된다). 상기 임의 접속 절차의 완료(completion) 시, 빔 실패 복구가 완료된 것으로 간주된다.
D. URLLC (Ultra-Reliable and Low Latency Communication)
NR에서 정의하는 URLLC 전송은 (1) 상대적으로 낮은 트래픽 크기, (2) 상대적으로 낮은 도착 레이트(low arrival rate), (3) 극도의 낮은 레이턴시 요구사항(requirement)(예, 0.5, 1ms), (4) 상대적으로 짧은 전송 지속기간(duration)(예, 2 OFDM symbols), (5) 긴급한 서비스/메시지 등에 대한 전송을 의미할 수 있다. UL의 경우, 보다 엄격(stringent)한 레이턴시 요구 사항(latency requirement)을 만족시키기 위해 특정 타입의 트래픽(예컨대, URLLC)에 대한 전송이 앞서서 스케줄링된 다른 전송(예컨대, eMBB)과 다중화(multiplexing)되어야 할 필요가 있다. 이와 관련하여 한 가지 방안으로, 앞서 스케줄링 받은 UE에게 특정 자원에 대해서 프리엠션(preemption)될 것이라는 정보를 주고, 해당 자원을 URLLC UE가 UL 전송에 사용하도록 한다.
NR의 경우, eMBB와 URLLC 사이의 동적 자원 공유(sharing)이 지원된다. eMBB와 URLLC 서비스들은 비-중첩(non-overlapping) 시간/주파수 자원들 상에서 스케줄될 수 있으며, URLLC 전송은 진행 중인(ongoing) eMBB 트래픽에 대해 스케줄된 자원들에서 발생할 수 있다. eMBB UE는 해당 UE의 PDSCH 전송이 부분적으로 펑처링(puncturing)되었는지 여부를 알 수 없을 수 있고, 손상된 코딩된 비트(corrupted coded bit)들로 인해 UE는 PDSCH를 디코딩하지 못할 수 있다. 이 점을 고려하여, NR에서는 프리엠션 지시(preemption indication)을 제공한다. 상기 프리엠션 지시(preemption indication)는 중단된 전송 지시(interrupted transmission indication)으로 지칭될 수도 있다.
프리엠션 지시와 관련하여, UE는 BS로부터의 RRC 시그널링을 통해 DownlinkPreemption IE를 수신한다. UE가 DownlinkPreemption IE를 제공받으면, DCI 포맷 2_1을 운반(convey)하는 PDCCH의 모니터링을 위해 상기 UE는 DownlinkPreemption IE 내 파라미터 int-RNTI에 의해 제공된 INT-RNTI를 가지고 설정된다. 상기 UE는 추가적으로 servingCellID에 의해 제공되는 서빙 셀 인덱스들의 세트를 포함하는 INT-ConfigurationPerServing Cell에 의해 서빙 셀들의 세트와 positionInDCI에 의해 DCI 포맷 2_1 내 필드들을 위한 위치들의 해당 세트를 가지고 설정되고, dci-PayloadSize에 의해 DCI 포맷 2_1을 위한 정보 페이로드 크기를 가지고 설졍되며, timeFrequencySect에 의한 시간-주파수 자원들의 지시 입도(granularity)를 가지고 설정된다.
상기 UE는 상기 DownlinkPreemption IE에 기초하여 DCI 포맷 2_1을 상기 BS로부터 수신한다.
UE가 서빙 셀들의 설정된 세트 내 서빙 셀에 대한 DCI 포맷 2_1을 검출하면, 상기 UE는 상기 DCI 포맷 2_1이 속한 모니터링 기간의 바로 앞(last) 모니터링 기간의 PRB들의 세트 및 심볼들의 세트 중 상기 DCI 포맷 2_1에 의해 지시되는 PRB들 및 심볼들 내에는 상기 UE로의 아무런 전송도 없다고 가정할 수 있다. 예를 들어, UE는 프리엠션에 의해 지시된 시간-주파수 자원 내 신호는 자신에게 스케줄링된 DL 전송이 아니라고 보고 나머지 자원 영역에서 수신된 신호들을 기반으로 데이터를 디코딩한다.
E. mMTC (massive MTC)
mMTC(massive Machine Type Communication)은 많은 수의 UE와 동시에 통신하는 초연결 서비스를 지원하기 위한 5G의 시나리오 중 하나이다. 이 환경에서, UE는 굉장히 낮은 전송 속도와 이동성을 가지고 간헐적으로 통신하게 된다. 따라서, mMTC는 UE를 얼마나 낮은 비용으로 오랫동안 구동할 수 있는지를 주요 목표로 하고 있다. mMTC 기술과 관련하여 3GPP에서는 MTC와 NB(NarrowBand)-IoT를 다루고 있다.
mMTC 기술은 PDCCH, PUCCH, PDSCH(physical downlink shared channel), PUSCH 등의 반복 전송, 주파수 호핑(hopping), 리튜닝(retuning), 가드 구간(guard period) 등의 특징을 가진다.
즉, 특정 정보를 포함하는 PUSCH(또는 PUCCH(특히, long PUCCH) 또는 PRACH) 및 특정 정보에 대한 응답을 포함하는 PDSCH(또는 PDCCH)가 반복 전송된다. 반복 전송은 주파수 호핑(frequency hopping)을 통해 수행되며, 반복 전송을 위해, 제 1 주파수 자원에서 제 2 주파수 자원으로 가드 구간(guard period)에서 (RF) 리튜닝(retuning)이 수행되고, 특정 정보 및 특정 정보에 대한 응답은 협대역(narrowband)(ex. 6 RB (resource block) or 1 RB)를 통해 송/수신될 수 있다.
F. 5G 통신을 이용한 AI 기본 동작
도 3은 5G 통신 시스템에서 사용자 단말과 5G 네트워크의 기본동작의 일 예를 나타낸다.
UE는 특정 정보 전송을 5G 네트워크로 전송한다(S1).그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 특정 정보에 대한 5G 프로세싱을 수행한다(S2).여기서, 5G 프로세싱은 AI 프로세싱을 포함할 수 있다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 AI 프로세싱 결과를 포함하는 응답을 상기 UE로 전송한다(S3).
G. 5G 통신 시스템에서 사용자 단말과 5G 네트워크 간의 응용 동작
이하, 도 1 및 도 2와 앞서 살핀 무선 통신 기술(BM 절차, URLLC, Mmtc 등)을 참고하여 5G 통신을 이용한 AI 동작에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
먼저, 후술할 본 발명에서 제안하는 방법과 5G 통신의 eMBB 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.
도 3의 S1 단계 및 S3 단계와 같이, UE가 5G 네트워크와 신호, 정보 등을 송/수신하기 위해, UE는 도 3의 S1 단계 이전에 5G 네트워크와 초기 접속(initial access) 절차 및 임의 접속(random access) 절차를 수행한다.
보다 구체적으로, UE는 DL 동기 및 시스템 정보를 획득하기 위해 SSB에 기초하여 5G 네트워크와 초기 접속 절차를 수행한다. 상기 초기 접속 절차 과정에서 빔 관리(beam management, BM) 과정, 빔 실패 복구(beam failure recovery) 과정이 추가될 수 있으며, UE가 5G 네트워크로부터 신호를 수신하는 과정에서 QCL(quasi-co location) 관계가 추가될 수 있다.
또한, UE는 UL 동기 획득 및/또는 UL 전송을 위해 5G 네트워크와 임의 접속 절차를 수행한다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 UE로 특정 정보의 전송을 스케쥴링하기 위한 UL grant를 전송할 수 있다. 따라서, 상기 UE는 상기 UL grant에 기초하여 상기 5G 네트워크로 특정 정보를 전송한다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 UE로 상기 특정 정보에 대한 5G 프로세싱 결과의 전송을 스케쥴링하기 위한 DL grant를 전송한다. 따라서, 상기 5G 네트워크는 상기 DL grant에 기초하여 상기 UE로 AI 프로세싱 결과를 포함하는 응답을 전송할 수 있다.
다음으로, 후술할 본 발명에서 제안하는 방법과 5G 통신의 URLLC 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.
앞서 설명한 바와 같이, UE가 5G 네트워크와 초기 접속 절차 및/또는 임의 접속 절차를 수행한 후, UE는 5G 네트워크로부터 DownlinkPreemption IE를 수신할 수 있다. 그리고, UE는 DownlinkPreemption IE에 기초하여 프리엠션 지시(pre-emption indication)을 포함하는 DCI 포맷 2_1을 5G 네트워크로부터 수신한다. 그리고, UE는 프리엠션 지시(pre-emption indication)에 의해 지시된 자원(PRB 및/또는 OFDM 심볼)에서 eMBB data의 수신을 수행(또는 기대 또는 가정)하지 않는다. 이후, UE는 특정 정보를 전송할 필요가 있는 경우 5G 네트워크로부터 UL grant를 수신할 수 있다.
다음으로, 후술할 본 발명에서 제안하는 방법과 5G 통신의 mMTC 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.
도 3의 단계들 중 mMTC 기술의 적용으로 달라지는 부분 위주로 설명하기로 한다.
도 3의 S1 단계에서, UE는 특정 정보를 5G 네트워크로 전송하기 위해 5G 네트워크로부터 UL grant를 수신한다. 여기서, 상기 UL grant는 상기 특정 정보의 전송에 대한 반복 횟수에 대한 정보를 포함하고, 상기 특정 정보는 상기 반복 횟수에 대한 정보에 기초하여 반복하여 전송될 수 있다. 즉, 상기 UE는 상기 UL grant에 기초하여 특정 정보를 5G 네트워크로 전송한다. 그리고, 특정 정보의 반복 전송은 주파수 호핑을 통해 수행되고, 첫 번째 특정 정보의 전송은 제 1 주파수 자원에서, 두 번째 특정 정보의 전송은 제 2 주파수 자원에서 전송될 수 있다. 상기 특정 정보는 6RB(Resource Block) 또는 1RB(Resource Block)의 협대역(narrowband)을 통해 전송될 수 있다.
앞서 살핀 5G 통신 기술은 후술할 본 발명에서 제안하는 방법들과 결합되어 적용될 수 있으며, 또는 본 발명에서 제안하는 방법들의 기술적 특징을 구체화하거나 명확하게 하는데 보충될 수 있다.
상술한 5G 통신 기술에 기반한 자율 주행 차량을 설명하기에 앞서, 본 발명의 일 실시예에 따른 음파 탐지 장치에 대해 먼저 설명하고, 이 음파 탐지 장치가 설치된 자율 주행 차량에 대해 설명한다.
이하, 도 4를 참조로, 일 실시예의 음파 탐지 장치의 구성에 대해 보다 자세히 설명한다. 도 4는 음파 탐지 장치의 구성을 보여주는 블록도이다.
음파 탐지 장치(400)는, 음파 신호를 방사하는 송신부(410), 반향된 음파 신호를 수신하는 수신부(420), 음파 신호를 생성하는 신호 생성부(430), 각 모듈의 동작을 제어하며, 복수의 음파 신호들 중 제1 음파 신호를 방사한 후에, 상기 제1 음파 신호의 탐색 주기 안에 상기 제1 음파 신호의 주파수와 주파수가 다른 제2 음파 신호를 상기 송신부를 통해 송신하는 제어 모듈(440)을 포함해 구성될 수 있다.
먼저, 송신부(410)는 지향각을 갖는 음파 신호를 차량 밖으로 전송하기 위한 구성으로, 바람직한 한 형태에서 이 송신부(410)는 스피커일 수 있다. 송신부(410)를 통해 방사되는 음파 신호는 지향성을 가지며 방사되는 것이 바람직하고, 일 예에서 차량의 주행 방향으로 방사될 수 있다.
수신부(420)은 송신부(410)를 통해 방사된 음파 신호 중에서 오브젝트에 부딪쳐 반향되는 음파 신호를 수신하는 구성이다.
신호 생성부(430)은 제어부의 컨트롤 하에서 n개의 음파 신호를 생성하며, n개의 음파 신호는 주파수가 다르게 생성될 수 있다. 여기서, 다른 주파수는 각각의 주파수가 일정 범위의 주파수 대역을 가지면서 서로 겹치지 않는 것을 의미할 수 있다.
음파 탐지 장치(400)에서 사용되는 음파 신호는 오브젝트를 향해 방사되고, 오브젝트를 맞고 반향될 때까지의 시간을 계산해 차량과 오브젝트 사이의 거리를 측정하게 되는데, 음파 신호가 방사되고 반향되어 수음될 때까지의 시간을 탐색 주기라고 할 수 있다.
일 실시예에서, 음파 탐지 장치(400)는 오브젝트를 탐지하기 위해서 n개의 음파 신호를 사용할 수 있고, 각각의 음파 신호는 서로간 주파수 대역이 달라 간섭이 발생하지 않도록 구성될 수 있다.
도 5의 (A)는 하나의 음파 신호를 사용하는 경우의 탐색 주기(이하, 비교예)를 보여주며, 도 5의 (B)는 n개의 음파 신호를 사용하는 경우의 탐색 주기(이하, 실시예)를 보여준다. 여기서, 탐색주기(T)는 음파를 송신하고 반향된 음파를 수신할 때까지의 시간으로 최대 탐지거리(R)를 2배 한 값을 소리의 속도(C)로 나눈 값으로 정의될 수 있다.
먼저, 비교예(A)를 살펴보면, 음파 신호(f1)가 t1 시점에서 방사된다고 하면, 이 음파 신호(f1)의 탐색 주기(T)는 2R/C 가 된다. 예를 들어, 최대 탐지거리가 340(m/sec)라고 하면, 소리 속도(C) 역시 공기 중에서 340(m/sec)이므로, 탐색 주기(T)는 2초가 될 수 있다.
실시예(B)에서는 비교예와 다르게 n개의 음파 신호(f1~fn)를 사용해 오브젝트를 탐색하도록 구성될 수 있다. 각각의 음파 신호는 주파수 간섭이 발생하지 않도록 서로 다른 주파수 신호를 사용하는 것이 바람직하다. 여기서, 주파수는 일정한 범위의 주파수 대역을 갖는 신호이며, 그 중심 주파수를 말할 수 있다. 이에 따라, 실시예는 신호간 간섭이 발생하지 않으므로, n개의 신호를 사용하더라도 정확한 음파 탐지가 가능할 수 있다. 여기서, n은 자연수로 적용되는 장치에 따라 다르게 정해질 수가 있다. 속도가 느린 인공 지능 로봇에 적용되는 경우는 속도가 빠른 자율 주행 차량에 적용되는 경우보다 n은 작을 수 있다.
제1 음파 신호(f1)가 방사된 후에, 제1 음파 신호의 탐색 주기(2R/C) 안에 제2 음파 신호(f2)가 방사되는 것이 바람직하며, 보다 바람직하게는 사용되는 주파수의 개수가 n개라면, 제1 음파 신호(f1)의 탐색 주기를 n개로 분할한 주기에 맞춰 음파 신호를 방사하는 것이 바람직하다. 이에 따라, 실시예에서, 실질적인 탐색 주기(T)는 2R/c/N이 되므로, 비교예와 동일한 조건에서 실시예의 탐색 주기는 2/n(sec)로 비교예보다 효과적으로 줄어든다. 따라서, 빠른 속도로 움직이는 자율 주행 차량에서 오브젝트를 탐지하는데 사용될 수가 있다.
또한, 자율 주행 차량에서 오브젝트 탐지를 음파로 하면, 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.
이처럼 자율 주행 차량에서 주변 탐색이 음파에 의해 이뤄지게 되면, 소리에 민감한 동물들과 자율 주행 차량이 충돌하는 것을 사전에 방지할 수가 있다.
도 6을 참조하면, 자율 주행 차량(10)은 도로를 주행하는 동안 주변을 탐지하기 위해서 음파 탐지부(290)을 제어해 자율 주행 차량의 전면 및 후면을 통해 탐색 주기가 2R/c/N인 음파 신호를 방사하고, 오브젝트로부터 반향되어 수음되는 반향 신호를 통해 자율 주행 차량(10)과 오브젝트 간 거리를 측정할 수가 있고, 측정된 거리 정보는 자율주행 모듈(260)에 입력되어 자율 주행 차량의 동작에 반영될 수가 있다.
이처럼, 자율 주행 차량은 탐색 주기가 2R/c/N인 음파 신호를 차량의 주행 방향을 따라 방사하므로, 만약 주행 경로 상에 동물이 있다면, 그 동물은 음파에 반응해 자율 주행 차량의 주행 경로에서 안전하게 벗어날 수가 있고, 또한 주행 경로에 벗어나 있던 동물들은 음파로 인해 주행 경로로 들어오지 않아 사고를 미연에 방지할 수가 있다.
이하, 이 같은 음파 탐지 장치를 구비한 자율 주행 차량에 대해 설명한다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 차량을 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 차량(10)은, 도로나 선로 위를 주행하는 수송 수단으로 정의된다. 차량(10)은, 자동차, 기차, 오토바이를 포함하는 개념이다. 차량(10)은, 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 개인이 소유한 차량일 수 있다. 차량(10)은, 공유형 차량일 수 있다. 차량(10)은 자율 주행 차량일 수 있다.
이 같은 차량은 상술한 음파 탐지 장치로 구성된 음파 탐지부(290)를 포함해 구성될 수 있다. 음파 탐지부(290)는 차량이 운행되는 동안 주행 경로 상으로 음파를 방사하고, 오브젝트에 부딪쳐 반향된 음파를 통해 차량과 오브젝트 사이의 거리 정보를 생성할 수 있다. 이때, 차량에서 방사되는 음파 신호는 n개로 탐색 주기가 2R/c/N인 음파 신호를 방사해 오브젝트를 탐지하도록 동작한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 장치의 블록도이다.
상기 AI 장치(20)는 AI 프로세싱을 수행할 수 있는 AI 모듈을 포함하는 전자 기기 또는 상기 AI 모듈을 포함하는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 AI 장치(20)는 도 7에 도시된 차량(10)의 적어도 일부의 구성으로 포함되어 AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행하도록 구비될 수도 있다.
상기 AI 프로세싱은, 도 7에 도시된 차량(10)의 주행과 관련된 모든 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 차량은 센싱 데이터 또는 운전자 데이터를 AI 프로세싱 하여 처리/판단, 제어 신호 생성 동작을 수행할 수 있다. 또한, 예를 들어, 자율주행 차량은 상기 차량 내에 구비된 다른 전자 기기와의 인터랙션을 통해 획득되는 데이터를 AI 프로세싱 하여 자율주행 제어를 수행할 수 있다.
상기 AI 장치(20)는 AI 프로세서(21), 메모리(25) 및/또는 통신부(27)를 포함할 수 있다.
상기 AI 장치(20)는 신경망을 학습할 수 있는 컴퓨팅 장치로서, 서버, 데스크탑 PC, 노트북 PC, 태블릿 PC 등과 같은 다양한 전자 장치로 구현될 수 있다.
AI 프로세서(21)는 메모리(25)에 저장된 프로그램을 이용하여 신경망을 학습할 수 있다. 특히, AI 프로세서(21)는 차량 관련 데이터를 인식하기 위한 신경망을 학습할 수 있다. 여기서, 차량 관련 데이터를 인식하기 위한 신경망은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 모의하도록 설계될 수 있으며, 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하는, 가중치를 갖는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 모드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통해 신호를 주고 받는 뉴런의 시냅틱 활동을 모의하도록 각각 연결 관계에 따라 데이터를 주고 받을 수 있다. 여기서 신경망은 신경망 모델에서 발전한 딥러닝 모델을 포함할 수 있다. 딥 러닝 모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 레이어에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고 받을 수 있다. 신경망 모델의 예는 심층 신경망(DNN, deep neural networks), 합성곱 신경망(CNN, convolutional deep neural networks), 순환 신경망(RNN, Recurrent Boltzmann Machine), 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine), 심층 신뢰 신경망(DBN, deep belief networks), 심층 Q-네트워크(Deep Q-Network)와 같은 다양한 딥 러닝 기법들을 포함하며, 컴퓨터비젼, 음성인식, 자연어처리, 음성/신호처리 등의 분야에 적용될 수 있다.
한편, 전술한 바와 같은 기능을 수행하는 프로세서는 범용 프로세서(예를 들어, CPU)일 수 있으나, 인공지능 학습을 위한 AI 전용 프로세서(예를 들어, GPU)일 수 있다.
메모리(25)는 AI 장치(20)의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(25)는 비 휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시 메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SDD) 등으로 구현할 수 있다. 메모리(25)는 AI 프로세서(21)에 의해 액세스되며, AI 프로세서(21)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 또한, 메모리(25)는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 분류/인식을 위한 학습 알고리즘을 통해 생성된 신경망 모델(예를 들어, 딥 러닝 모델(26))을 저장할 수 있다.
한편, AI 프로세서(21)는 데이터 분류/인식을 위한 신경망을 학습하는 데이터 학습부(22)를 포함할 수 있다. 데이터 학습부(22)는 데이터 분류/인식을 판단하기 위하여 어떤 학습 데이터를 이용할지, 학습 데이터를 이용하여 데이터를 어떻게 분류하고 인식할지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(22)는 학습에 이용될 학습 데이터를 획득하고, 획득된 학습데이터를 딥러닝 모델에 적용함으로써, 딥러닝 모델을 학습할 수 있다.
데이터 학습부(22)는 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 AI 장치(20)에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(22)는 인공지능(AI)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 범용 프로세서(CPU) 또는 그래픽 전용 프로세서(GPU)의 일부로 제작되어 AI 장치(20)에 탑재될 수도 있다. 또한, 데이터 학습부(22)는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈(또는 인스트럭션(instruction)을 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록 매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
데이터 학습부(22)는 학습 데이터 획득부(23) 및 모델 학습부(24)를 포함할 수 있다.
학습 데이터 획득부(23)는 데이터를 분류하고 인식하기 위한 신경망 모델에 필요한 학습 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 획득부(23)는 학습 데이터로서, 신경망 모델에 입력하기 위한 차량 데이터 및/또는 샘플 데이터를 획득할 수 있다.
모델 학습부(24)는 상기 획득된 학습 데이터를 이용하여, 신경망 모델이 소정의 데이터를 어떻게 분류할지에 관한 판단 기준을 가지도록 학습할 수 있다. 이 때 모델 학습부(24)는 학습 데이터 중 적어도 일부를 판단 기준으로 이용하는 지도 학습(supervised learning)을 통하여, 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 또는 모델 학습부(24)는 지도 없이 학습 데이터를 이용하여 스스로 학습함으로써, 판단 기준을 발견하는 비지도 학습(unsupervised learning)을 통해 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(24)는 학습에 따른 상황 판단의 결과가 올바른지에 대한 피드백을 이용하여 강화 학습(reinforcement learning)을 통하여, 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(24)는 오류 역전파법(error back-propagation) 또는 경사 하강법(gradient decent)을 포함하는 학습 알고리즘을 이용하여 신경망 모델을 학습시킬 수 있다.
신경망 모델이 학습되면, 모델 학습부(24)는 학습된 신경망 모델을 메모리에 저장할 수 있다. 모델 학습부(24)는 학습된 신경망 모델을 AI 장치(20)와 유선 또는 무선 네트워크로 연결된 서버의 메모리에 저장할 수도 있다.
데이터 학습부(22)는 인식 모델의 분석 결과를 향상시키거나, 인식 모델의 생성에 필요한 리소스 또는 시간을 절약하기 위해 학습 데이터 전처리부(미도시) 및 학습 데이터 선택부(미도시)를 더 포함할 수도 있다.
학습 데이터 전처리부는 획득된 데이터가 상황 판단을 위한 학습에 이용될 수 있도록, 획득된 데이터를 전처리할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 전처리부는, 모델 학습부(24)가 이미지 인식을 위한 학습을 위하여 획득된 학습 데이터를 이용할 수 있도록, 획득된 데이터를 기 설정된 포맷으로 가공할 수 있다.
또한, 학습 데이터 선택부는, 학습 데이터 획득부(23)에서 획득된 학습 데이터 또는 전처리부에서 전처리된 학습 데이터 중 학습에 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 학습 데이터는 모델 학습부(24)에 제공될 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 선택부는, 차량의 카메라를 통해 획득한 영상 중 특정 영역을 검출함으로써, 특정 영역에 포함된 객체에 대한 데이터만을 학습 데이터로 선택할 수 있다.
또한, 데이터 학습부(22)는 신경망 모델의 분석 결과를 향상시키기 위하여 모델 평가부(미도시)를 더 포함할 수도 있다.
모델 평가부는, 신경망 모델에 평가 데이터를 입력하고, 평가 데이터로부터 출력되는 분석 결과가 소정 기준을 만족하지 못하는 경우, 모델 학습부(22)로 하여금 다시 학습하도록 할 수 있다. 이 경우, 평가 데이터는 인식 모델을 평가하기 위한 기 정의된 데이터일 수 있다. 일 예로, 모델 평가부는 평가 데이터에 대한 학습된 인식 모델의 분석 결과 중, 분석 결과가 정확하지 않은 평가 데이터의 개수 또는 비율이 미리 설정되 임계치를 초과하는 경우, 소정 기준을 만족하지 못한 것으로 평가할 수 있다.
통신부(27)는 AI 프로세서(21)에 의한 AI 프로세싱 결과를 외부 전자 기기로 전송할 수 있다.
여기서 외부 전자 기기는 자율 주행 차량으로 정의될 수 있다. 또한, 상기 AI 장치(20)는 상기 자율 주행 모듈 차량과 통신하는 다른 차량 또는 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 한편, 상기 AI 장치(20)는 차량 내에 구비된 자율주행 모듈에 기능적으로 임베딩되어 구현될 수도 있다. 또한, 상기 5G 네트워크는 자율 주행 관련 제어를 수행하는 서버 또는 모듈을 포함할 수 있다.
한편, 도 8에 도시된 AI 장치(20)는 AI 프로세서(21)와 메모리(25), 통신부(27) 등으로 기능적으로 구분하여 설명하였지만, 전술한 구성요소들이 하나의 모듈로 통합되어 AI 모듈로 호칭될 수도 있음을 밝혀둔다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 자율 주행 차량과 AI 장치가 연계된 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 9를 참조하면, 자율 주행 차량(10)은 AI 프로세싱이 필요한 데이터를 통신부를 통해 AI 장치(20)로 전송할 수 있고, 딥러닝 모델(26)을 포함하는 AI 장치(20)는 상기 딥러닝 모델(26)을 이용한 AI 프로세싱 결과를 자율 주행 차량(10)으로 전송할 수 있다. AI 장치(20)는 도 8에 설명한 내용을 참조할 수 있다.
자율 주행 차량(10)은 메모리(140), 프로세서(170), 전원 공급부(190)를 포함할 수 있으며, 상기 프로세서(170)는 자율 주행 모듈(260)과 AI 프로세서(261)를 더 구비할 수 있다. 또한, 상기 자율 주행 차량(10)은 차량 내에 구비되는 적어도 하나의 전자 장치와 유선 또는 무선으로 연결되어 자율 주행 제어에 필요한 데이터를 교환할 수 있는 인터페이스부를 포함할 수 있다. 상기 인터페이스부를 통해 연결된 적어도 하나의 전자 장치는, 오브젝트 검출부(210), 통신부(220), 운전 조작부(230), 메인 ECU(240), 차량 구동부(250), 센싱부(270), 위치 데이터 생성부(280), 상술한 음파 탐지 장치로 구성된 음파 탐지부(290)를 포함할 수 있다.
상기 인터페이스부는, 통신 모듈, 단자, 핀, 케이블, 포트, 회로, 소자 및 장치 중 적어도 어느 하나로 구성될 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, 자율 주행 차량(10) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는, 프로세서(170)와 일체형으로 구현될 수 있다. 실시예에 따라, 메모리(140)는, 프로세서(170)의 하위 구성으로 분류될 수 있다.
전원 공급부(190)는, 자율 주행 장치(10)에 전원을 공급할 수 있다. 전원 공급부(190)는, 자율 주행 차량(10)에 포함된 파워 소스(예를 들면, 배터리)로부터 전원을 공급받아, 자율 주행 차량(10)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)를 포함할 수 있다.
프로세서(170)는, 메모리(140), 인터페이스부(280), 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 데이터를 수신하고, 데이터를 처리하고, 신호를 생성하고, 신호를 제공할 수 있다.
프로세서(170)는, 인터페이스부를 통해, 자율 주행 차량(10) 내 다른 전자 장치로부터 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(170)는, 인터페이스부를 통해, 자율 주행 차량(10) 내 다른 전자 장치로 제어 신호를 제공할 수 있다.
자율 주행 차량(10)은, 적어도 하나의 인쇄 회로 기판(printed circuit board, PCB)을 포함할 수 있다. 메모리(140), 인터페이스부, 전원 공급부(190) 및 프로세서(170)는, 인쇄 회로 기판에 전기적으로 연결될 수 있다.
이하, 상기 인터페이스부와 연결된 차량 내 다른 전자 장치 및 AI 프로세서(261), 자율 주행 모듈(260)에 대하여 보다 구체적으로 설명한다. 이하, 설명의 편의를 위해 자율 주행 차량(10)을 차량(10)으로 호칭하기로 한다.
먼저, 오브젝트 검출부(210)는 차량(10) 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. AI 프로세서(261)는 오브젝트 검출부(210)를 통해 획득된 데이터에 신경망 모델을 적용함으로써, 오브젝트의 존재 유무, 오브젝트의 위치 정보, 오브젝트가 무엇인지를 알 수가 있다.
오브젝트 검출부(210)는, 차량(10) 외부의 오브젝트를 검출할 수 있는 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 상기 센서는, 카메라일 수 있다. 오브젝트 검출부(210)는, 센서에서 생성되는 센싱 신호에 기초하여 생성된 오브젝트에 대한 데이터를 차량에 포함된 적어도 하나의 전자 장치에 제공할 수 있다.
한편, 차량(10)은 상기 센서를 통해 획득된 데이터를 통신부(220)를 통해 AI 장치(20)로 전송하고, AI 장치(20)가, 전달된 데이터에 신경망 모델(26)을 적용함으로써 생성된 AI 프로세싱 데이터를 차량(10)으로 전송할 수 있다. 차량(10)은 수신된 AI 프로세싱 데이터에 기초하여 검출된 오브젝트에 대한 정보를 인식하고, 자율 주행 모듈(260)은 상기 인식한 정보를 이용하여 자율 주행 제어 동작을 수행할 수 있다. 또한 자율 주행 모듈(260)은 이후 설명되는 음파 탐지부(290)에서 생성한 차량과 오브젝트간 거리 정보를 상기 AI 프로세싱 데이터와 조합해 보다 정확한 자율 주행 제어 동작을 수행할 수 있다.
통신부(220)는 차량(10) 외부에 위치하는 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. 통신부(220)는, 인프라(예를 들면, 서버, 방송국), 타 차량, 단말기 중 적어도 어느 하나와 신호를 교환할 수 있다. 통신부(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 조작부(230)는 운전을 위한 사용자 입력을 수신하는 장치이다. 메뉴얼 모드인 경우, 차량(10)은, 운전 조작부(230)에 의해 제공되는 신호에 기초하여 운행될 수 있다. 운전 조작부(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.
한편, AI 프로세서(261)는 자율 주행 모드에서, 자율 주행 모듈(260)을 통해 생성된 드라이빙 플랜에 따른 차량의 움직임을 제어하기 위한 신호에 따라 상기 운전자 조작부(230)의 입력 신호를 생성할 수 있다. 자율 주행 모듈(260)은 드라이빙 플랜을 생성할 때, 음파 탐지부(290)에서 생성한 차량과 오브젝트간 거리 정보를 참조함으로써 보다 정확하게 차량을 제어할 수 있다.
한편, 차량(10)은 운전자 조작부(230)의 제어에 필요한 데이터를 통신부(220)를 통해 AI 장치(20)로 전송하고, AI 장치(20)가, 전달된 데이터에 신경망 모델(26)을 적용함으로써 생성된 AI 프로세싱 데이터를 차량(10)으로 전송할 수 있다. 차량(10)은 수신된 AI 프로세싱 데이터에 기초하여 운전자 조작부(230)의 입력 신호를 차량의 움직임 제어에 이용할 수 있다.
메인 ECU(240)는, 차량(10) 내에 구비되는 적어도 하나의 전자 장치의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
차량 구동부(250)는 차량(10)내 각종 차량 구동 장치를 전기적으로 제어하는 장치이다. 차량 구동부(250)는, 파워 트레인 구동 제어 장치, 샤시 구동 제어 장치, 도어/윈도우 구동 제어 장치, 안전 장치 구동 제어 장치, 램프 구동 제어 장치 및 공조 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 파워 트레인 구동 제어 장치는, 동력원 구동 제어 장치 및 변속기 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 샤시 구동 제어 장치는, 조향 구동 제어 장치, 브레이크 구동 제어 장치 및 서스펜션 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 한편, 안전 장치 구동 제어 장치는, 안전 벨트 제어를 위한 안전 벨트 구동 제어 장치를 포함할 수 있다.
차량 구동부(250)는, 적어도 하나의 전자적 제어 장치(예를 들면, 제어 ECU(Electronic Control Unit))를 포함한다.
차량 구동부(250)는, 자율 주행 모듈(260)에서 수신되는 신호에 기초하여, 파워 트레인, 조향 장치 및 브레이크 장치를 제어할 수 있다. 상기 자율 주행 모듈(260)에서 수신되는 신호는 AI 프로세서(261)에서 차량 관련 데이터를 신경망 모델을 적용함으로써, 생성되는 구동 제어 신호일 수 있다. 상기 구동 제어 신호는 통신부(220)를 통해 외부의 AI 장치(20)로부터 수신된 신호일 수도 있다.
센싱부(270)는 차량의 상태를 센싱할 수 있다. 센싱부(270)는, IMU(inertial measurement 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, 스티어링 센서, 온도 센서, 습도 센서, 초음파 센서, 조도 센서, 페달 포지션 센서 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 한편, IMU(inertial measurement unit) 센서는, 가속도 센서, 자이로 센서, 자기 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
AI 프로세서(261)는 적어도 하나의 센서에서 생성되는 센싱 데이터에 신경망 모델을 적용함으로써, 차량의 상태 데이터를 생성할 수 있다. 상기 신경망 모델을 적용하여 생성되는 AI 프로세싱 데이터는, 차량 자세 데이터, 차량 모션 데이터, 차량 요(yaw) 데이터, 차량 롤(roll) 데이터, 차량 피치(pitch) 데이터, 차량 충돌 데이터, 차량 방향 데이터, 차량 각도 데이터, 차량 속도 데이터, 차량 가속도 데이터, 차량 기울기 데이터, 차량 전진/후진 데이터, 차량의 중량 데이터, 배터리 데이터, 연료 데이터, 타이어 공기압 데이터, 차량 내부 온도 데이터, 차량 내부 습도 데이터, 스티어링 휠 회전 각도 데이터, 차량 외부 조도 데이터, 가속 페달에 가해지는 압력 데이터, 브레이크 페달에 가해지는 압력 데이터 등을 포함할 수 있다.
자율 주행 모듈(260)은 상기 AI 프로세싱된 차량의 상태 데이터에 기초하여 주행 제어 신호를 생성할 수 있다.
한편, 차량(10)은 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 센싱 데이터를 통신부(22)를 통해 AI 장치(20)로 전송하고, AI 장치(20)가, 전달된 센싱 데이터에 신경망 모델(26)을 적용함으로써, 생성된 AI 프로세싱 데이터를 차량(10)으로 전송할 수 있다.
위치 데이터 생성부(280)는, 차량(10)의 위치 데이터를 생성할 수 있다. 위치 데이터 생성부(280)는, GPS(Global Positioning System) 및 DGPS(Differential Global Positioning System) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
AI 프로세서(261)는 적어도 하나의 위치 데이터 생성장치에서 생성되는 위치 데이터에 신경망 모델을 적용함으로써, 보다 정확한 차량의 위치 데이터를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따라, AI 프로세서(261)는 센싱부(270)의 IMU(Inertial Measurement Unit), 오브젝트 검출 장치(210)의 카메라 영상, 및 음파 탐지부(290)의 거리 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 딥러닝 연산을 수행하고, 생성된 AI 프로세싱 데이터에 기초하여 위치 데이터를 보정할 수 있다.
음파 탐지부(290)는 복수의 음파 신호들을 차량의 주행 방향에 따라 송신하고, 오브젝트에 부딪혀 반향되는 음파 신호를 수신해 차량과 오브젝트 사이의 거리 정보를 생성하도록 동작할 수 있다. 이 음파 탐지부(290)의 구성은 상술한 도 4 내지 도 6의 설명을 참조할 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.
자율 주행 모듈(260)은 획득된 데이터에 기초하여, 자율 주행을 위한 패스를 생성하고, 생성된 경로를 따라 주행하기 위한 드라이빙 플랜을 생성 할 수 있다.
자율 주행 모듈(260)은, 적어도 하나의 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 기능을 구현할 수 있다. ADAS는, 적응형 크루즈 컨트롤 시스템(ACC : Adaptive Cruise Control), 자동 비상 제동 시스템(AEB : Autonomous Emergency Braking), 전방 충돌 알림 시스템(FCW : Foward Collision Warning), 차선 유지 보조 시스템(LKA : Lane Keeping Assist), 차선 변경 보조 시스템(LCA : Lane Change Assist), 타겟 추종 보조 시스템(TFA : Target Following Assist), 사각 지대 감시 시스템(BSD : Blind Spot Detection), 적응형 하이빔 제어 시스템(HBA : High Beam Assist), 자동 주차 시스템(APS : Auto Parking System), 보행자 충돌 알림 시스템(PD collision warning system), 교통 신호 검출 시스템(TSR : Traffic Sign Recognition), 교통 신호 보조 시스템(TSA : Trafffic Sign Assist), 나이트 비전 시스템(NV : Night Vision), 운전자 상태 모니터링 시스템(DSM : Driver Status Monitoring) 및 교통 정체 지원 시스템(TJA : Traffic Jam Assist) 중 적어도 어느 하나를 구현할 수 있다.
AI 프로세서(261)는, 차량에 구비된 적어도 하나의 센서, 외부 기기로부터 수신된 교통 관련 정보, 상기 차량과 통신하는 다른 차량으로부터 수신된 정보를 신경망 모델에 적용함으로써, 전술한 적어도 하나의 ADAS 기능들을 수행 가능한 제어 신호를 자율 주행 모듈(260)로 전달할 수 있다.
또한, 차량(10)은 ADAS 기능들을 수행하기 위한 적어도 하나의 데이터를 통신부(220)를 통해 AI 장치(20)로 전송하고, AI 장치(20)가, 수신된 데이터에 신경망 모델(260)을 적용함으로써, ADAS 기능을 수행할 수 있는 제어 신호를 차량(10)으로 전달할 수 있다.
자율 주행 모듈(260)는, AI 프로세서(261)를 통해 운전자의 상태 정보 및/또는 차량의 상태 정보를 획득하고, 이에 기초하여 자율 주행 모드에서 수동 주행 모드로의 전환 동작 또는 수동 주행 모드에서 자율 주행 모드로의 전환 동작을 수행할 수 있다.
한편, 차량(10)은 승객 지원을 위한 AI 프로세싱 데이터를 주행 제어에 이용할 수 있다. 예를 들어, 전술한 바와 같이 차량 내부에 구비된 적어도 하나의 센서를 통해 운전자, 탑승자의 상태를 확인할 수 있다.
또는, 차량(10)은 AI 프로세서(261)를 통해 운전자 또는 탑승자의 음성 신호를 인식하고, 음성 처리 동작을 수행하고, 음성 합성 동작을 수행할 수 있다.
한편, 음파 탐지부(290)는 복수의 음파 신호들을 송신하는 송신 모듈, 상기 음파 신호들 중에서 반향된 음파 신호를 수신하는 수신 모듈, 상기 주파수가 다른 복수의 음파 신호들을 생성하는 신호 생성 모듈, 상기 복수의 음파 신호들 중 제1 음파 신호를 방사한 후에, 상기 제1 음파 신호의 탐색 주기 안에 상기 제1 음파 신호의 주파수와 주파수가 다른 제2 음파 신호를 상기 송신부를 통해 송신하는 제어 모듈을 포함해 구성될 수가 있고, 각 모듈의 설명은 도 4 내지 도 6을 통해 설명한 바와 실질적으로 동일하므로, 상술한 설명을 참조할 수 있다.
이상의 설명에서는 음파 탐지 장치가 인공 지능을 갖는 자율 주행 차량에 설치되는 실시예를 설명하였으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니고, 로봇 청소기나 로봇과 같이 인공 지능을 탑재한 전자 장치에서도 동일하게 구현되어, 전자 장치와 오브젝트간 거리 정보를 생성하도록 동작할 수 있다.
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. 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.

Claims (6)

  1. 주파수가 서로 다른 복수의 음파 신호를 생성하는 신호 생성부;
    상기 복수의 음파 신호들을 송신하는 송신부;
    상기 음파 신호들 중에서 반향된 음파 신호를 수신하는 수신부; 및
    상기 복수의 음파 신호들 중 제1 음파 신호를 방사한 후에, 상기 제1 음파 신호의 탐색 주기 안에 상기 제1 음파 신호의 주파수와 다른 주파수를 갖는 제2 음파 신호를 상기 송신부를 통해 송신하는 제어부;
    를 포함하고,
    상기 탐색 주기는 최대 탐지거리를 2배 한 값을 음속으로 나눈 값인 음파 탐지 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 음파 신호는 제1 주파수 대역의 중심 주파수이고, 상기 제2 음파 신호는 상기 제1 주파수 대역과 겹치지 않는 제2 주파수 대역의 중심 주파수인 음파 탐지 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 음파 신호들은 n개이고,
    상기 n개의 음파 신호들은 서로 다른 주파수를 가지며,
    상기 제어부는, 상기 n개의 음파 신호들을 각각 상기 탐색 주기를 1/n로 분할한 주기에 맞춰 송신하는 음파 탐지 장치.
  4. 인공 지능이 설치된 전자 장치에서,
    주변의 오브젝트를 음파로 탐지하는 음파 탐지부를 포함해 구성되고,
    상기 음파 탐지부는,
    주파수가 서로 다른 복수의 음파 신호를 생성하는 신호 생성 모듈,
    상기 복수의 음파 신호들을 송신하는 송신 모듈,
    상기 음파 신호들 중에서 반향된 음파 신호를 수신하는 수신 모듈,
    상기 복수의 음파 신호들 중 제1 음파 신호를 방사한 후에, 상기 제1 음파 신호의 탐색 주기 안에 상기 제1 음파 신호의 주파수와 다른 주파수를 갖는 제2 음파 신호를 상기 송신부를 통해 송신하는 제어 모듈,
    을 포함하고,
    상기 탐색 주기는 최대 탐지거리를 2배 한 값을 음속으로 나눈 값인 인공 지능형 전자 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 음파 신호는 제1 주파수 대역의 중심 주파수이고, 상기 제2 음파 신호는 상기 제1 주파수 대역과 겹치지 않는 제2 주파수 대역의 중심 주파수인 인공 지능형 전자 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 복수의 음파 신호들은 n개이고,
    상기 n개의 음파 신호들은 서로 다른 주파수를 가지며,
    상기 제어부는, 상기 n개의 음파 신호들을 각각 상기 탐색 주기를 1/n로 분할한 주기에 맞춰 송신하는 인공 지능형 전자 장치.
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