WO2023200293A1 - 벡터기반 동적지도에 의한 자율주행차량의 길 및 위험요소 안내 - Google Patents

벡터기반 동적지도에 의한 자율주행차량의 길 및 위험요소 안내 Download PDF

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WO2023200293A1
WO2023200293A1 PCT/KR2023/005084 KR2023005084W WO2023200293A1 WO 2023200293 A1 WO2023200293 A1 WO 2023200293A1 KR 2023005084 W KR2023005084 W KR 2023005084W WO 2023200293 A1 WO2023200293 A1 WO 2023200293A1
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autonomous vehicle
information
route guidance
vector
destination
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최융지
이은정
정상수
싱다난지아
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주식회사 베스텔라랩
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    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry

Definitions

  • Embodiments of the present invention relate to route guidance for autonomous vehicles using vector-based dynamic maps, and more specifically, to apparatus and methods for route and hazard guidance for autonomous vehicles using vector-based dynamic maps.
  • Navigation maps and precision maps are used to provide navigation for autonomous vehicles.
  • navigation maps include roads, route guidance, destination information, etc., making it difficult to respond to dynamic situations, and route guidance using navigation maps has the limitation of not being able to distinguish between fixed and moving objects.
  • precision maps contain point cloud-based fixed obstacles and lane-level information, making it difficult to respond to dynamic situations, and route guidance using precision maps has limitations due to the large amount of computation and large data size.
  • the present invention is intended to solve various problems including the problems described above, and its purpose is to provide a route guidance device and method for a vector-based autonomous vehicle. However, these tasks are illustrative and do not limit the scope of the present invention.
  • a device for guiding an autonomous vehicle to a destination includes a communication unit forming a network connection with an external device, a user interface unit, a processor, and a memory storing instructions executable by the processor.
  • the processor checks static information and dynamic information on the driving path of the autonomous vehicle by executing the instructions, and calculates an optimal route to the destination based on the static information and dynamic information,
  • a route guidance device is provided that guides the autonomous vehicle to the destination using information on the optimal route.
  • the processor By executing the instructions, the processor generates a vector-based map for the driving path of the autonomous vehicle using the static information and the dynamic information converted to vector-based, and the static information converted to vector-based and The direction vector to the destination of the autonomous vehicle can be calculated using the dynamic information.
  • the processor By executing the instructions, the processor generates a vector-based map of the driving path and surroundings of the autonomous vehicle using the static information and dynamic information converted to vector-based, and the static information converted to vector-based. Information about the path of the autonomous vehicle to the destination can be calculated based on vectors using the information and the dynamic information.
  • the processor calculates a plurality of target nodes corresponding to the optimal path among a plurality of basic nodes included in the vector-based map, and determines a driving path of the autonomous vehicle for the plurality of target nodes.
  • a plurality of autonomous vehicle reference direction vectors representing can be calculated.
  • the processor by executing the instructions, updates the plurality of direction vectors based on the static information and the dynamic information, and uses the plurality of direction vectors to set the autonomous vehicle for each of the plurality of target nodes. You can decide your pattern of behavior.
  • the static information may include preset fixed information regarding the driving path of the autonomous vehicle.
  • the dynamic information includes flow information that changes in real time regarding the driving path of the autonomous vehicle, and the dynamic information may be updated in predetermined time units.
  • a route guidance method including calculating an optimal route to and guiding the autonomous vehicle to the destination using information on the optimal route.
  • the step of calculating the optimal route to the destination includes generating a vector-based map for the driving path of the autonomous vehicle using the static information and the dynamic information converted to vector-based, and converting to vector-based. It may include calculating a direction vector of the autonomous vehicle to the destination using the static information and the dynamic information.
  • the step of calculating the direction vector includes calculating a plurality of target nodes corresponding to the optimal path among a plurality of basic nodes included in the vector-based map, and
  • It may include calculating a plurality of direction vectors representing the driving path of the autonomous vehicle with respect to the plurality of target nodes.
  • the step of guiding the autonomous vehicle to the destination includes updating the plurality of direction vectors based on the static information and the dynamic information, and for each of the plurality of target nodes using the plurality of direction vectors. It may include determining a behavior pattern of the autonomous vehicle.
  • the static information may include preset fixed information regarding the driving path of the autonomous vehicle.
  • the dynamic information includes flow information that changes in real time regarding the driving path of the autonomous vehicle, and the dynamic information may be updated in predetermined time units.
  • a computer program stored in a recording medium is provided to execute the above-described method using a computer.
  • FIG. 1 is an example diagram illustrating a process in which a route guidance device communicates with a server and an autonomous vehicle to guide an autonomous vehicle to a destination.
  • Figure 2 is a block diagram schematically showing the components of a route guidance device according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 3 is an example flowchart illustrating a route guidance method for an autonomous vehicle performed by a route guidance device.
  • 4 and 5 are diagrams illustrating an example of a method of providing route guidance for an autonomous vehicle using a vector-based map in a route guidance device.
  • FIGS. 6 and 7 are diagrams illustrating an example of a user interface that displays a route guidance screen using a vector-based dynamic map in a route guidance device.
  • FIGS. 8A and 8B are diagrams showing static information and dynamic information used in a vector-based map according to an embodiment of the present invention.
  • a part such as a region, component, unit, block, or module
  • it is not only the case that it is directly on top of the other part, but also the other area, component, or module in between.
  • areas, components, parts, blocks, or modules are connected, not only are the areas, components, parts, blocks, or modules directly connected, but also other areas are in between the areas, components, parts, blocks, or modules.
  • “Road guidance device” may refer to a device used to guide an autonomous vehicle to its destination.
  • a guidance program used to guide the autonomous vehicle to its destination may be installed in the route guidance device.
  • the route guidance device may perform a route guidance operation to guide the self-driving vehicle to the destination based on information transmitted and received from the server and the self-driving vehicle, and information input from the guidance program.
  • the route guidance device is a user terminal provided by the user and may be a mobile terminal device such as a smartphone.
  • the route guidance device may be a device mounted on an autonomous vehicle.
  • a route guidance device may be embedded in the processor of an autonomous vehicle.
  • autonomous vehicle may refer to a vehicle that autonomously drives to a destination according to the guidance of a route guidance device.
  • An autonomous vehicle may be equipped with at least one sensor that collects information about the vehicle's surroundings. For example, an autonomous vehicle can recognize objects, people, or lanes around the vehicle and exchange data with servers and route guidance devices through a network. An autonomous vehicle can drive to a destination based on information transmitted and received through a server and a route guidance device and information input from a guidance program.
  • Server may refer to a server device used to guide an autonomous vehicle to its destination.
  • a program used to guide the autonomous vehicle to its destination may be installed on the server.
  • information for generating a map of the driving route of an autonomous vehicle may be stored in the server.
  • the server may perform a route guidance operation to guide the self-driving vehicle to the destination based on information transmitted and received through the route guidance device and the self-driving vehicle, and information input from the guidance program.
  • FIG. 1 is an example diagram illustrating a process in which a route guidance device communicates with a server and an autonomous vehicle to guide an autonomous vehicle to a destination.
  • the route guidance device 300 may be a device connected to the server 200 and a network. Additionally, the route guidance device 300 may be a device connected to the vehicle 100 and a network. Additionally, the vehicle 100 may be a device connected to the server 200 and a network. In Figure 1, one route guidance device, one server, and one vehicle are connected to the network; however, as an example, multiple route guidance devices, multiple servers, and/or multiple vehicles may be connected to the network. You can.
  • the route guidance device 300 may execute an application that guides the vehicle 100 to its destination. Additionally, the route guidance device 300 may display route guidance information for the vehicle 100 through an application. Specifically, the route guidance device 300 may request route guidance information from the server 200 through an application. Additionally, the route guidance device 300 may receive route guidance information from the server 200 and display it through an application.
  • the route guidance device 300 may display a user interface for guiding the vehicle 100 to the destination.
  • the route guidance device 300 may receive input about the destination of the vehicle 100 through a user interface.
  • the image 31 in FIG. 1 is explained in detail in FIG. 6 .
  • the route guidance device 300 may receive route guidance information from the server 200.
  • route guidance information may include information on the driving route of the vehicle 100.
  • route guidance information may include static information and dynamic information on the driving path of the vehicle 100.
  • the static information may include preset fixed information regarding the driving path of the vehicle 100.
  • Dynamic information may include flow information that changes in real time regarding the driving path of the vehicle 100. Additionally, dynamic information may be updated in predetermined time units.
  • the server 200 may receive dynamic information on the driving path of the vehicle 100 from the vehicle 100.
  • the vehicle 100 collects dynamic information on the driving path of the vehicle 100 through various sensors, cameras, or radars provided in the vehicle 100 and sends the vehicle to the server 200 and/or the route guidance device 300. Dynamic information on the driving path of (100) can be transmitted.
  • the server 200 in order to guide the autonomous vehicle to its destination, the server 200 generates route guidance information using dynamic information and pre-stored static information on the driving path of the vehicle 100, and sends the generated route guidance information to the destination. It can be transmitted to the route guidance device 300.
  • the present invention is not limited to this, and route guidance information may be generated in the route guidance device 300.
  • the route guidance device 300 may display route guidance information that guides the autonomous vehicle to its destination based on dynamic information on the driving path of the vehicle 100.
  • dynamic information may include pedestrian presence information.
  • the image 32 in FIG. 1 is explained in detail in FIG. 7 .
  • the route guidance device 300 can check static information and dynamic information on the driving path of the vehicle 100. Additionally, the route guidance device 300 may calculate the optimal route to the destination of the vehicle 100 based on static information and dynamic information. Additionally, the route guidance device 300 can guide the vehicle 100 to the destination using information about the optimal route.
  • Figure 2 is a block diagram schematically showing the components of a route guidance device according to an embodiment of the present invention.
  • the route guidance device 300 may include a communication unit 310, a user interface unit 320, a memory 330, and a processor 340. Below, we will look at the above components.
  • the communication unit 310 may include a communication module that supports one of various wired and wireless communication methods.
  • the communication module may be in the form of a chipset, or may be a sticker/barcode (e.g. a sticker including an NFC tag) containing information necessary for communication.
  • the communication module may be a short-distance communication module or a wired communication module.
  • the communication unit 310 includes wireless LAN, Wi-Fi (Wireless Fidelity), WFD (Wi-Fi Direct), Bluetooth, BLE (Bluetooth Low Energy), Wired Lan, and NFC ( It can support at least one of (Near Field Communication), Zigbee (IrDA, infrared Data Association), 3G, 4G, and 5G.
  • Wi-Fi Wireless Fidelity
  • WFD Wi-Fi Direct
  • BLE Bluetooth Low Energy
  • Wired Lan and NFC
  • NFC It can support at least one of (Near Field Communication), Zigbee (IrDA, infrared Data Association), 3G, 4G, and 5G.
  • the user interface unit 320 includes an input unit for receiving an input for controlling the operation of the route guidance device 300 from the user, and a result according to the operation of the route guidance device 300 or the route guidance device 300. It may include an output unit for displaying information such as status.
  • the user interface unit 320 may include a manipulation panel that receives user input, a display panel that displays a screen, etc.
  • the input unit may include devices that can receive various types of user input, such as a keyboard, physical button, touch screen, camera, or microphone.
  • the output unit may include, for example, a display panel or a speaker.
  • the user interface unit 320 is not limited thereto and may include a device that supports various inputs and outputs.
  • the memory 330 can store software or programs.
  • software or program may refer to software or programs used by devices such as the vehicle 100, the server 200, and the route guidance device 300.
  • the memory 330 runs an application that guides the autonomous vehicle to its destination, and displays route guidance information according to the information in the route guidance device 300 through the application. Commands for operation methods can be stored.
  • the processor 340 controls the overall operation of the route guidance device 300 and may include at least one processor such as a CPU.
  • the processor 340 may include at least one processor specialized for each function, or may be an integrated processor.
  • the processor 340 may include a registration module that performs a registration operation.
  • the processor 340 may call at least one API (Application Programming Interface) used to perform a registration operation.
  • API Application Programming Interface
  • the processor 340 may execute a program stored in the memory 330, read data or files stored in the memory 330, or store new data or files in the memory 330.
  • the processor 340 executes an application that guides the autonomous vehicle to its destination by executing instructions stored in the memory 330, and displays route guidance information according to information from the route guidance device 300 through the application. there is.
  • the processor 340 may receive static information and dynamic information on the driving path of the autonomous vehicle from the server 200 and/or the autonomous vehicle through the communication unit 310. Additionally, the processor 340 can calculate the optimal route to the destination of the autonomous vehicle based on static and dynamic information. Additionally, the processor 340 can guide the autonomous vehicle to the destination using information about the optimal route.
  • Figure 3 is an example flowchart illustrating a route guidance method for an autonomous vehicle performed by a route guidance device.
  • the present invention is not limited to this, and some operations of the route guidance device 300 may be performed in the server 200.
  • the route guidance device 300 may check static information and dynamic information on the driving path of the autonomous vehicle.
  • the route guidance device 300 may receive static information and dynamic information on the driving path of the autonomous vehicle from the server 200 and/or the autonomous vehicle 100.
  • the route guidance device 300 may calculate an optimal route to the destination of the autonomous vehicle based on static information and dynamic information. For example, the route guidance device 300 may convert static information and dynamic information into vector-based information. Additionally, the route guidance device 300 may generate a vector-based map layer for the driving path of the autonomous vehicle using static and dynamic information converted to vector-based. Additionally, the route guidance device 300 may calculate a direction vector from the autonomous vehicle to the destination derived using static and dynamic information converted to vector-based.
  • the route guidance device 300 may calculate a plurality of target nodes corresponding to the optimal route among a plurality of basic nodes included in the vector-based map. Additionally, the route guidance device 300 may calculate a plurality of direction vectors representing the driving path of the autonomous vehicle for a plurality of target nodes.
  • the route guidance device 300 may guide the autonomous vehicle to the destination using information about the optimal route.
  • the route guidance device 300 may update a plurality of direction vectors based on static information and dynamic information. Additionally, the route guidance device 300 may determine the behavior pattern of the autonomous vehicle for each of a plurality of target nodes using a plurality of direction vectors.
  • 4 to 6 are diagrams illustrating an example of a method of providing route guidance for an autonomous vehicle using a vector-based map in a route guidance device.
  • the route guidance device 300 can generate a vector-based map.
  • the route guidance device 300 may generate a vector-based map based on information received from the server 200 and/or the vehicle 100.
  • the present invention is not limited to this, and the vector-based map may be generated in the server 200.
  • the route guidance device 300 can calculate the optimal route to the destination based on static and dynamic information. For example, as shown in FIG. 4, the route guidance device 300 may generate a vector-based map of the driving space of the autonomous vehicle using static information converted to vector-based. For example, referring to FIG. 4, when an autonomous vehicle sets a parking space in a parking lot as a destination and drives to the destination, a vector-based map may be generated for the parking lot. For example, a vector-based map may include basic nodes 41 and spatial feature points 42.
  • the spatial characteristic point 42 is generated based on spatial characteristic information (e.g., parking pillar, wall edge, vehicle entrance, pedestrian entrance, disabled person, women-only, light car, electric car, shared car parking surface, parking surface characteristics, etc.) Points on the map can be displayed.
  • spatial characteristic information e.g., parking pillar, wall edge, vehicle entrance, pedestrian entrance, disabled person, women-only, light car, electric car, shared car parking surface, parking surface characteristics, etc.
  • a vector-based map can represent basic nodes 41 and spatial feature points 42 in a vector coordinate system.
  • the basic node 41 and the spatial characteristic point 42 may be expressed as coordinates of a position vector having a size and direction based on a predetermined zero point.
  • the route guidance device 300 can calculate a position vector for target nodes on the path to the destination of the autonomous vehicle and a direction vector based on the currently driving vehicle using static and dynamic information converted to vector. .
  • the route guidance device 300 may calculate a plurality of target nodes corresponding to the optimal route among a plurality of basic nodes included in the vector-based map.
  • a plurality of target nodes may be set for basic nodes on the driving path of the autonomous vehicle in the parking lot.
  • a node may indicate a location where the autonomous vehicle should make or receive a behavior decision.
  • the behavior pattern can represent the actions of the autonomous vehicle, such as going straight, turning left, or turning right.
  • the location of a node cannot be set only by determining or receiving a behavioral pattern, but can be set according to convenience or arbitrarily by the map maker and provider.
  • nodes 51, 52, 53, and 54 included in the driving path 500 along which the autonomous vehicle travels to the destination 55 may be set as target nodes. .
  • the route guidance device 300 may calculate a plurality of direction vectors for the autonomous vehicle of a plurality of target nodes. For example, as shown in FIG. 5, a first direction vector may be calculated from the current autonomous vehicle location to the first target node 51.
  • the second, third, fourth, and fifth direction vectors are calculated from the current autonomous vehicle location to the second target node 52, third target node 53, fourth target node 54, and destination, respectively. It can be.
  • the second direction vector may be a vector with a size and direction where the starting point is the current autonomous vehicle location and the end point is the second target node 52.
  • direction vectors between target node vectors can be calculated if necessary for self-driving car judgment.
  • the calculated direction vector may be a vector with a size and direction where the starting point is the first target node 51 and the ending point is the second target node 52.
  • the route guidance device 300 can guide the autonomous vehicle to the destination using information about the optimal route. For example, as shown in FIG. 5, the route guidance device 300 uses information about a plurality of target nodes 51, 52, 53, and 54 on the optimal route 500 to guide the autonomous vehicle to the destination (You can guide up to 55).
  • the route guidance device 300 may update a plurality of direction vectors based on static information and dynamic information. For example, the route guidance device 300 may update static information and dynamic information in predetermined time units and regenerate a plurality of direction vectors based on the updated static information and dynamic information.
  • the route guidance device 300 may determine the behavior pattern of the autonomous vehicle for each of a plurality of target nodes using a plurality of direction vectors. For example, referring to FIGS. 5 and 6, the route guidance device 300 determines the behavior pattern of the autonomous vehicle based on a plurality of direction vectors for each of the plurality of target nodes 51, 52, 53, and 54. You can decide. For example, in the embodiment of Figure 5, at the first target node 51, the autonomous vehicle's behavior may be determined to turn right. At the second target node 52, the autonomous vehicle's behavior may be determined to turn right. At the third target node 53, the behavior mode of the autonomous vehicle may be determined to go straight. At the fourth target node 54, the behavior mode of the autonomous vehicle may be determined to turn left. For example, the route guidance device 300 may use and compare the first direction vector and the second direction vector, such as an inter-vector inner product operation, at the first target node 51 to determine the behavior pattern of the autonomous vehicle as a right turn. .
  • FIGS. 6 and 7 are diagrams illustrating an example of a user interface that displays a route guidance screen using a vector-based map in a route guidance device.
  • the route guidance device 300 may display a user interface for guiding the autonomous vehicle to the destination.
  • the route guidance device 300 can receive input about the destination of the autonomous vehicle through a user interface and guide the autonomous vehicle to the destination. For example, as shown in FIG. 6, the route guidance device 300 checks static and dynamic information on the driving path of the autonomous vehicle and calculates the optimal route to the destination based on the static and dynamic information. And, using information about the optimal route, the autonomous vehicle can be guided to the destination.
  • the route guidance device 300 may display route guidance information by displaying a message 71 through a user interface. Additionally, it can be provided as logs in the form of json and array that can be used directly in the self-driving car operating system.
  • static information may include information about nodes.
  • the node may be set in advance at a location where vehicle operation is required, such as a corner of a parking lot.
  • information about parking lot lanes, nodes, road width, etc. may be stored in advance on a server in API (Application Programming Interface) format.
  • dynamic information may include pedestrian location.
  • the location of the pedestrian can be obtained through AI Homography algorithms on images acquired through sensors installed in self-driving vehicles.
  • dynamic information may include current location information of the autonomous vehicle.
  • the current location information of an autonomous vehicle can be obtained through a location determination method using GPS or a positioning sensor provided in the autonomous vehicle.
  • the direction vector 84 of the autonomous vehicle can be calculated through vector calculation of the direction vector 81 of the vehicle and the direction vector 82 of the target node.
  • the direction vector may represent a vector having a direction and size connecting the starting point and the ending point.
  • the vector coordinate system according to an embodiment of the present invention can be converted to a standard coordinate system.
  • the vector coordinate system can be converted to a standard coordinate system using pixels and conversion ratios (scales) on the vector coordinate system, as shown in Equation 1 below.
  • the route guidance device 300 can regenerate a direction vector using dynamic information.
  • the route guidance device 300 may use dynamic information to determine the behavior of the autonomous vehicle.
  • dynamic information may include pedestrians, hazards, unexpected situations, etc.
  • the route guidance device 300 may determine the behavior of the autonomous vehicle based on the direction vector 85 of the pedestrian. For example, if the size of the pedestrian's direction vector 85 is less than or equal to a predetermined direction range and a first threshold, the route guidance device 300 determines the behavior of the autonomous vehicle to reduce the vehicle speed to drive slowly (Behavior decision) )can do. Additionally, the route guidance device 300 may determine the behavior of the autonomous vehicle to stop the vehicle when the size of the pedestrian's direction vector 85 is less than or equal to a predetermined second threshold.
  • the route guidance device 300 calculates a direction vector 84 for the autonomous vehicle through vector operations of the vehicle's position vector 81, the target node's position vector 82, and the pedestrian's position vector 85. You can. For example, the route guidance device 300 adds the pedestrian to the obstacle map with a value for the average volume of the pedestrian based on the direction vector 85 for the pedestrian's autonomous vehicle, and adds the pedestrian's direction vector for the autonomous vehicle ( 84) can be changed. In this case, the driving path of the autonomous vehicle may change.
  • FIGS. 8A and 8B are diagrams showing static information and dynamic information used in a vector-based map according to an embodiment of the present invention.
  • static information may include preset fixed information about the driving path of the autonomous vehicle.
  • fixed information may represent information that does not change within a driving time range.
  • static information includes parking surface characteristic information (disabled, women-only, compact car, electric car, shared car parking surface, etc.), directional distance to the node (direction vector), lane thickness, total number of nodes, and number of connection/branch paths. and characteristics, one-way traffic information, speed limits, etc.
  • dynamic information may include flow information that changes in real time regarding the driving path of the autonomous vehicle. Additionally, dynamic information may be updated in predetermined time units. For example, dynamic information includes parking space occupancy information (number of spaces remaining on a floor, space availability status), location information (position vector) and directional distance (direction vector) to nodes on the optimal route, behavior patterns, and pedestrian location information (position vector) and directional distance (directional vector), risk information, construction information, road narrowing information such as stopping/double parking, etc.
  • parking space occupancy information number of spaces remaining on a floor, space availability status
  • location information position vector
  • directional distance direction vector
  • risk information construction information
  • road narrowing information such as stopping/double parking, etc.
  • HD map high-definition map
  • the device and/or system described above may be implemented with hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components.
  • Devices and components described in the embodiments include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA), and a programmable logic unit (PLU). It may be implemented using one or more general-purpose or special-purpose computers, such as a logic unit, microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions.
  • a processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications that run on the operating system. Additionally, a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software.
  • OS operating system
  • a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software.
  • a single processing device may be described as being used; however, those skilled in the art will understand that a processing device includes multiple processing elements and/or multiple types of processing elements. It can be seen that it may include.
  • a processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Additionally, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.
  • Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, and may configure a processing unit to operate as desired, or may operate independently or collectively on a processing unit. can be commanded.
  • Software and/or data may be used on any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave.
  • Software may be distributed over networked computer systems and thus stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.
  • Computer-readable media may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination.
  • Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and available to those skilled in the art of computer software.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks.
  • -In includes optical media (magneto-optical media) and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, etc.
  • the present invention is not limited thereto, and examples of computer-readable recording media may include virtual storage and recording media such as clouds.
  • program instructions include machine language code, such as that produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc.
  • the hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

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Abstract

벡터에 기초한 자율주행차량의 길 안내 장치 및 방법을 제공하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 길 안내 장치는, 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 장치에 있어서, 외부 장치와 네트워크 연결을 형성하는 통신 유닛, 사용자 인터페이스 유닛, 프로세서, 및 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써, 상기 자율주행차량의 주행 경로 상의 정적 정보 및 동적 정보를 확인하고, 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 기초로 상기 목적지까지의 최적 경로를 산출하고, 상기 최적 경로에 대한 정보를 이용하여 상기 자율주행차량을 상기 목적지까지 안내하는, 길 안내 장치가 제공된다.

Description

벡터기반 동적지도에 의한 자율주행차량의 길 및 위험요소 안내
본 발명의 실시예들은 벡터기반 동적지도에 의한 자율주행차량의 길 안내에 관한 것으로서, 더 상세하게는 벡터기반 동적지도에 의한 자율주행차량의 길 및 위험요소 안내 장치 및 방법에 관한 것이다.
자율주행차량이 목적지까지 이동하기 위해서는 자율주행차량에 대한 길 안내 정보가 필요하다. 자율주행차량은 길 안내 정보를 기초로 목적지까지 자율주행으로 안전하게 주행할 수 있다.
자율주행차량에 대한 길 안내를 위하여 항법 지도와 정밀 지도가 사용되고 있다. 예를 들어, 항법 지도는 도로, 길안내, 목적지 정보 등을 포함하고 있어 동적인 상황에 대한 대응이 어렵고, 항법 지도를 이용한 길 안내는 고정 또는 이동 사물을 구분할 수 없는 한계가 있다. 또한, 정밀 지도는 포인트 클라우드 기반 고정 장애물, 차선 단위 정보를 포함하고 있어 동적인 상황에 대한 대응이 어렵고, 정밀 지도를 이용한 길 안내는 연산량이 많고, 데이터의 크기가 큰 한계가 있다.
자율주행차량의 길 안내에 있어서, 항법 지도와 정밀 지도의 한계성을 극복할 수 있는 동적 정보의 경량화 처리가 가능한 벡터 기반 지도의 중요성이 부각되고 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 포함하여 여러 문제점들을 해결하기 위한 것으로서, 벡터에 기초한 자율주행차량의 길 안내 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. 그러나 이러한 과제는 예시적인 것으로, 이에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 관점에 따르면, 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 장치에 있어서, 외부 장치와 네트워크 연결을 형성하는 통신 유닛, 사용자 인터페이스 유닛, 프로세서, 및 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써, 상기 자율주행차량의 주행 경로 상의 정적 정보 및 동적 정보를 확인하고, 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 기초로 상기 목적지까지의 최적 경로를 산출하고, 상기 최적 경로에 대한 정보를 이용하여 상기 자율주행차량을 상기 목적지까지 안내하는, 길 안내 장치가 제공된다.
상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써, 벡터 기반으로 변환된 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 이용하여 상기 자율주행차량의 주행 경로에 대하여 벡터 기반 지도를 생성하고, 벡터 기반으로 변환된 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 이용하여 상기 자율주행차량의 상기 목적지까지의 방향 벡터를 산출할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써, 벡터 기반으로 변환된 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 이용하여 상기 자율주행차량의 주행 경로 및 주변에 대하여 벡터 기반 지도를 생성하고, 벡터 기반으로 변환된 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 이용하여 상기 자율주행차량의 상기 목적지까지의 경로에 대한 정보를 벡터 기반으로 산출할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써, 상기 벡터 기반 지도에 포함된 복수의 기본 노드 중 상기 최적 경로에 대응하는 복수의 목표 노드를 산출하고, 상기 복수의 목표 노드에 대한 상기 자율주행차량의 주행 경로를 나타내는 복수의 자율주행차량 기준 방향 벡터를 산출할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써, 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보에 기초하여 상기 복수의 방향 벡터를 업데이트하고, 상기 복수의 방향 벡터를 이용하여 상기 복수의 목표 노드 각각에 대하여 상기 자율주행차량의 행동 양식을 결정할 수 있다.
상기 정적 정보는 상기 자율주행차량의 주행 경로에 대하여 미리 설정된 고정 정보를 포함할 수 있다.
상기 동적 정보는 상기 자율주행차량의 주행 경로에 대하여 실시간 변화하는 유동 정보를 포함하고, 상기 동적 정보는 미리 결정된 시간 단위로 업데이트될 수 있다.
본 발명의 일 관점에 따르면, 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 방법에 있어서, 상기 자율주행차량의 주행 경로 상의 정적 정보 및 동적 정보를 확인하는 단계, 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 기초로 상기 목적지까지의 최적 경로를 산출하는 단계, 및 상기 최적 경로에 대한 정보를 이용하여 상기 자율주행차량을 상기 목적지까지 안내하는 단계를 포함하는, 길 안내 방법이 제공된다.
상기 목적지까지의 최적 경로를 산출하는 단계는, 벡터 기반으로 변환된 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 이용하여 상기 자율주행차량의 주행 경로에 대하여 벡터 기반 지도를 생성하는 단계, 및 벡터 기반으로 변환된 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 이용하여 상기 자율주행차량의 상기 목적지까지의 방향 벡터를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방향 벡터를 산출하는 단계는, 상기 벡터 기반 지도에 포함된 복수의 기본 노드 중 상기 최적 경로에 대응하는 복수의 목표 노드를 산출하는 단계, 및
상기 복수의 목표 노드에 대한 상기 자율주행차량의 주행 경로를 나타내는 복수의 방향 벡터를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 자율주행차량을 상기 목적지까지 안내하는 단계는, 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보에 기초하여 상기 복수의 방향 벡터를 업데이트하는 단계, 및 상기 복수의 방향 벡터를 이용하여 상기 복수의 목표 노드 각각에 대하여 상기 자율주행차량의 행동 양식을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 정적 정보는 상기 자율주행차량의 주행 경로에 대하여 미리 설정된 고정 정보를 포함할 수 있다.
상기 동적 정보는 상기 자율주행차량의 주행 경로에 대하여 실시간 변화하는 유동 정보를 포함하고, 상기 동적 정보는 미리 결정된 시간 단위로 업데이트될 수 있다.
본 발명의 일 관점에 따르면, 컴퓨터를 이용하여 상술한 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점은 이하의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용, 청구범위 및 도면으로부터 명확해질 것이다.
상기한 바와 같이 이루어진 본 발명의 일 실시예에 따르면, 자율주행차량을 목적지까지 효과적으로 안내할 수 있는 벡터기반 동적지도에 의한 자율주행차량의 길 안내 장치 및 방법을 구현할 수 있다. 물론 이러한 효과에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 개시는, 다음의 자세한 설명과 그에 수반되는 도면들의 결합으로 쉽게 이해될 수 있으며, 참조 번호(reference numerals)들은 구조적 구성요소(structural elements)를 의미한다.
도 1은, 길 안내 장치에서 서버 및 자율주행차량과 통신하여 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 과정을 설명하기 위한 일 예의 도면이다.
도 2는, 본 발명의 일 실시예에 따른 길 안내 장치의 구성요소들을 개략적으로 보여주는 블록도이다.
도 3은, 길 안내 장치에서 수행되는 자율주행차량의 길 안내 방법을 설명하기 위한 일 예의 흐름도이다.
도 4 및 도 5는, 길 안내 장치에서, 벡터 기반 지도를 이용하여 자율주행차량의 길 안내를 수행하는 방법을 설명하기 위한 일 예의 도면이다.
도 6 및 도 7은, 길 안내 장치에서, 벡터 기반 동적 지도를 이용하여 길 안내 화면을 표시하는 사용자 인터페이스를 나타내는 일 예의 도면이다.
도 8a 및 8b는, 본 발명의 일 실시예에 따른 벡터 기반 지도에 사용되는 정적 정보 및 동적 정보를 나타내는 도면이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
이하의 실시예에서, 제1 이나 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라, 일 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 그리고 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 배제하는 것은 아니다.
도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.
이하의 실시예에서, 영역, 구성 요소, 부, 블록 또는 모듈 등의 부분이 다른 부분 위에 또는 상에 있다고 할 때, 다른 부분의 바로 위에 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 영역, 구성 요소, 부, 블록 또는 모듈 등이 개재되어 있는 경우도 포함한다. 그리고 영역, 구성 요소, 부, 블록 또는 모듈 등이 연결되었다고 할 때, 영역, 구성 요소, 부, 블록 또는 모듈들이 직접적으로 연결된 경우뿐만 아니라 영역, 구성요소, 부, 블록 또는 모듈들 중간에 다른 영역, 구성 요소, 부, 블록 또는 모듈들이 개재되어 간접적으로 연결된 경우도 포함한다.
"길 안내 장치"는 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 데에 이용되는 장치를 의미할 수 있다. 길 안내 장치에는 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 데에 이용되는 안내 프로그램이 설치될 수 있다. 예를 들면, 길 안내 장치는, 서버 및 자율주행차량을 통해 송수신한 정보와, 안내 프로그램으로부터 입력된 정보에 기초하여, 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 길 안내 동작을 수행할 수 있다. 예를 들면, 길 안내 장치는, 사용자가 구비하는 사용자 단말로서 스마트폰과 같은 모바일 단말 장치일 수 있다. 또는, 길 안내 장치는 자율주행차량에 장착되는 장치일 수도 있다. 예컨대, 길 안내 장치는 자율주행차량의 프로세서에 내장(Embedded)될 수도 있다.
"자율주행차량" 또는 "차량"은 길 안내 장치의 안내에 따라 목적지까지 자율주행하는 차량을 의미할 수 있다. 자율주행차량에는 차량의 주변 정보를 수집하는 적어도 하나의 센서가 설치될 수 있다. 예를 들면, 자율주행차량은, 차량의 주변 사물, 사람 또는 차선 등을 인식하여 서버 및 길 안내 장치와 네트워크를 통해 데이터를 주고받을 수 있다. 자율주행차량은, 서버 및 길 안내 장치를 통해 송수신한 정보와, 안내 프로그램으로부터 입력된 정보에 기초하여, 목적지까지 주행하는 동작을 수행할 수 있다.
"서버"는 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 데에 이용되는 서버 장치를 의미할 수 있다. 서버에는 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 데에 이용되는 프로그램이 설치될 수 있다. 예를 들면, 서버에는, 자율주행차량의 주행 경로상의 지도를 생성하기 위한 정보가 저장될 수 있다. 서버는, 길 안내 장치 및 자율주행차량을 통해 송수신한 정보와, 안내 프로그램으로부터 입력된 정보에 기초하여, 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 길 안내 동작을 수행할 수 있다.
도 1은, 길 안내 장치에서 서버 및 자율주행차량과 통신하여 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 과정을 설명하기 위한 일 예의 도면이다.
도 1을 참조하면, 길 안내 장치(300)는, 서버(200)와 네트워크에 연결된 장치일 수 있다. 또한, 길 안내 장치(300)는, 차량(100)과 네트워크에 연결된 장치일 수 있다. 또한, 차량(100)은 서버(200)와 네트워크에 연결된 장치일 수 있다. 도 1에서는 하나의 길 안내 장치, 하나의 서버, 및 하나의 차량이 네트워크에 연결되고 있으나, 일 예로서, 복수의 길 안내 장치들, 복수의 서버들, 및/또는 복수의 차량들이 네트워크에 연결될 수 있다.
길 안내 장치(300)는 차량(100)을 목적지까지 안내하는 어플리케이션을 실행할 수 있다. 또한, 길 안내 장치(300)는 어플리케이션을 통해, 차량(100)에 대한 길 안내 정보를 표시할 수 있다. 구체적으로, 길 안내 장치(300)는 어플리케이션을 통해, 서버(200)로 길 안내 정보를 요청할 수 있다. 또한, 길 안내 장치(300)는 서버(200)로부터 길 안내 정보를 수신하여 어플리케이션을 통해 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 1의 이미지(31)에 도시된 바와 같이, 길 안내 장치(300)는, 차량(100)을 목적지까지 안내하기 위한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 길 안내 장치(300)는, 사용자 인터페이스를 통해, 차량(100)의 목적지에 대한 입력을 수신할 수 있다. 도 1의 이미지(31)에 대한 설명은, 도 6에서 상세하게 설명한다.
길 안내 장치(300)는, 서버(200)로부터, 길 안내 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 길 안내 정보는 차량(100)의 주행 경로 상의 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 길 안내 정보는 차량(100)의 주행 경로 상의 정적 정보 및 동적 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 정적 정보는 차량(100)의 주행 경로에 대하여 미리 설정된 고정 정보를 포함할 수 있다. 동적 정보는 차량(100)의 주행 경로에 대하여 실시간 변화하는 유동 정보를 포함할 수 있다. 또한, 동적 정보는 미리 결정된 시간 단위로 업데이트될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 서버(200)는, 차량(100)으로부터 차량(100)의 주행 경로 상의 동적 정보를 수신할 수 있다. 예컨대, 차량(100)은 차량(100)에 구비된 각종 센서, 카메라 또는 레이더를 통해 차량(100)의 주행 경로 상의 동적 정보를 수집하여 서버(200) 및/또는 길 안내 장치(300)로 차량(100)의 주행 경로 상의 동적 정보를 송신할 수 있다. 이 경우, 서버(200)는, 자율주행차량을 목적지까지 안내하기 위하여, 차량(100)의 주행 경로 상의 동적 정보 및 미리 저장된 정적 정보를 이용하여 길 안내 정보를 생성하고, 생성된 길 안내 정보를 길 안내 장치(300)로 송신할 수 있다. 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 길 안내 정보는 길 안내 장치(300)에서 생성될 수도 있다.
길 안내 장치(300)는, 차량(100)의 주행 경로 상의 동적 정보를 기초로 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 길 안내 정보를 표시할 수 있다. 예를 들면, 동적 정보는 보행자 출현 정보를 포함할 수 있다. 도 1의 이미지(32)에 대한 설명은, 도 7에서 상세하게 설명한다.
길 안내 장치(300)는, 차량(100)의 주행 경로 상의 정적 정보 및 동적 정보를 확인할 수 있다. 또한, 길 안내 장치(300)는, 정적 정보 및 동적 정보를 기초로 차량(100)의 목적지까지의 최적 경로를 산출할 수 있다. 또한, 길 안내 장치(300)는 최적 경로에 대한 정보를 이용하여 차량(100)을 목적지까지 안내할 수 있다.
도 2는, 본 발명의 일 실시예에 따른 길 안내 장치의 구성요소들을 개략적으로 보여주는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 길 안내 장치(300)는, 통신 유닛(310), 사용자 인터페이스 유닛(320), 메모리(330), 및 프로세서(340)를 포함할 수 있다. 이하, 상기 구성 요소들에 대해 살펴본다.
통신 유닛(310)은 다양한 유무선 통신 방법 중 하나를 지원하는 통신 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들면, 통신 모듈은 칩셋(chipset)의 형태일 수도 있고, 또는 통신에 필요한 정보를 포함하는 스티커/바코드(e.g. NFC tag를 포함하는 스티커)등일 수도 있다. 또한, 통신 모듈은 근거리 통신 모듈, 유선 통신 모듈일 수 있다.
예를 들면, 통신 유닛(310)은 무선 랜(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless Fidelity), WFD(Wi-Fi Direct), 블루투스(Bluetooth), BLE(Bluetooth Low Energy), Wired Lan, NFC(Near Field Communication), 지그비(Zigbee) 적외선(IrDA, infrared Data Association), 3G, 4G, 및 5G 중 적어도 하나를 지원할 수 있다.
사용자 인터페이스 유닛(320)은, 사용자로부터 길 안내 장치(300)의 동작을 제어하기 위한 입력 등을 수신하기 위한 입력부와, 길 안내 장치(300)의 동작에 따른 결과 또는 길 안내 장치(300)의 상태 등의 정보를 표시하기 위한 출력부를 포함할 수 있다. 예를 들면, 사용자 인터페이스 유닛(320)은, 사용자 입력을 수신하는 조작 패널, 화면을 표시하는 디스플레이 패널 등을 포함할 수 있다.
구체적으로, 입력부는, 예를 들어, 키보드, 물리 버튼, 터치스크린, 카메라 또는 마이크 등과 같이 다양한 형태의 사용자 입력을 수신할 수 있는 장치들을 포함할 수 있다. 또한, 출력부는, 예를 들어, 디스플레이 패널 또는 스피커 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않고 사용자 인터페이스 유닛(320)은 다양한 입출력을 지원하는 장치를 포함할 수 있다.
메모리(330)는, 소프트웨어 또는 프로그램을 저장할 수 있다. 이하에서 소프트웨어 또는 프로그램은 차량(100), 서버(200), 길 안내 장치(300) 등의 장치가 이용하는 소프트웨어 또는 프로그램을 나타낼 수 있다. 예를 들면, 메모리(330)는, 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 어플리케이션을 실행하고, 어플리케이션을 통해, 길 안내 장치(300)의 정보에 따라 길 안내 정보를 표시하는 길 안내 장치(300)의 동작 방법에 대한 명령어들을 저장할 수 있다.
프로세서(340)는 길 안내 장치(300)의 전체적인 동작을 제어하며, CPU 등과 같은 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서(340)는 각 기능에 특화된 프로세서를 적어도 하나 포함하거나, 하나로 통합된 형태의 프로세서일 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는, 등록을 위한 동작을 수행하는 등록 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는, 등록을 위한 동작을 수행하는 데에 이용되는 적어도 하나의 API(Application Programming Interface)를 호출할 수 있다.
프로세서(340)는 메모리(330)에 저장된 프로그램을 실행하거나, 메모리(330)에 저장된 데이터 또는 파일을 읽어오거나, 새로운 데이터 또는 파일을 메모리(330)에 저장할 수 있다. 프로세서(340)는 메모리(330)에 저장된 명령어들을 실행함으로써, 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 어플리케이션을 실행하고, 어플리케이션을 통해, 길 안내 장치(300)의 정보에 따라 길 안내 정보를 표시할 수 있다.
프로세서(340)는, 통신 유닛(310)을 통해, 서버(200) 및/또는 자율주행차량으로부터, 자율주행차량의 주행 경로 상의 정적 정보 및 동적 정보를 수신할 수 있다. 또한, 프로세서(340)는, 정적 정보 및 동적 정보를 기초로 자율주행차량의 목적지까지의 최적 경로를 산출할 수 있다. 또한, 프로세서(340)는 최적 경로에 대한 정보를 이용하여 자율주행차량을 목적지까지 안내할 수 있다.
도 3은, 길 안내 장치에서 수행되는 자율주행차량의 길 안내 방법을 설명하기 위한 일 예의 흐름도이다. 다만 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 길 안내 장치(300)의 일부 동작은 서버(200)에서 이루어질 수도 있다.
도 3을 참조하면, 길 안내 장치(300)의 동작 S110에서, 길 안내 장치(300)는, 자율주행차량의 주행 경로 상의 정적 정보 및 동적 정보를 확인할 수 있다. 예를 들어, 길 안내 장치(300)는 자율주행차량의 주행 경로 상의 정적 정보 및 동적 정보를 서버(200) 및/또는 자율주행차량(100)으로부터 수신할 수 있다.
길 안내 장치(300)의 동작 S120에서, 길 안내 장치(300)는, 정적 정보 및 동적 정보를 기초로 자율주행차량의 목적지까지의 최적 경로를 산출할 수 있다. 예를 들어, 길 안내 장치(300)는 정적 정보 및 동적 정보를 벡터 기반으로 변환할 수 있다. 또한, 길 안내 장치(300)는 벡터 기반으로 변환된 정적 정보 및 동적 정보를 이용하여 자율주행차량의 주행 경로에 대한 벡터 기반 지도 레이어를 생성할 수 있다. 또한, 길 안내 장치(300)는 벡터 기반으로 변환된 정적 정보 및 동적 정보를 이용하여 도출한 자율주행차량으로부터 목적지로의 방향 벡터를 연산할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서 길 안내 장치(300)는 벡터 기반 지도에 포함된 복수의 기본 노드 중 최적 경로에 대응하는 복수의 목표 노드를 산출할 수 있다. 또한, 길 안내 장치(300)는 복수의 목표 노드에 대한 자율주행차량의 주행 경로를 나타내는 복수의 방향 벡터를 산출할 수 있다.
길 안내 장치(300)의 동작 S130에서, 길 안내 장치(300)는, 최적 경로에 대한 정보를 이용하여 자율주행차량을 목적지까지 안내할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서 길 안내 장치(300)는 정적 정보 및 동적 정보에 기초하여 복수의 방향 벡터를 업데이트할 수 있다. 또한, 길 안내 장치(300)는 복수의 방향 벡터를 이용하여 복수의 목표 노드 각각에 대하여 자율주행차량의 행동 양식을 결정할 수 있다.
도 4 내지 도 6은, 길 안내 장치에서, 벡터 기반 지도를 이용하여 자율주행차량의 길 안내를 수행하는 방법을 설명하기 위한 일 예의 도면이다.
길 안내 장치(300)는 벡터 기반 지도를 생성할 수 있다. 예컨대, 길 안내 장치(300)는 서버(200) 및/또는 차량(100)으로부터 수신한 정보를 기초로 벡터 기반 지도를 생성할 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 벡터 기반 지도는 서버(200)에서 생성될 수도 있다.
길 안내 장치(300)는 정적 정보 및 동적 정보를 기초로 목적지까지의 최적 경로를 산출할 수 있다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 길 안내 장치(300)는 벡터 기반으로 변환된 정적 정보를 이용하여 자율주행차량의 주행 공간에 대하여 벡터 기반 지도를 생성할 수 있다. 예컨대, 도 4를 참조하면, 자율주행차량이 주차장 내에서 주차 가능 공간을 목적지로 설정하여 목적지까지 주행하는 경우, 벡터 기반 지도는 주차장에 대하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 벡터 기반 지도는 기본 노드(41) 및 공간 특성 포인트(42)를 포함할 수 있다. 예컨대, 공간 특성 포인트(42)는 공간 특성 정보(예컨대, 주차장 기둥, 벽 모서리, 차량 출입구, 보행자 출입구, 장애인, 여성전용, 경차, 전기차, 공유차 주차면, 주차면 특성 등)를 기초로 생성되는 지도상의 포인트를 나타낼 수 있다.
벡터 기반 지도는 기본 노드(41) 및 공간 특성 포인트(42)를 벡터 좌표계로 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 기본 노드(41) 및 공간 특성 포인트(42)는 미리 지정된 영점을 기준으로 크기와 방향을 갖는 위치 벡터의 좌표로 표현될 수 있다.
길 안내 장치(300)는 벡터 기반으로 변환된 정적 정보 및 동적 정보를 이용하여 자율주행차량의 목적지까지의 경로상에 있는 목표 노드들에 대한 위치 벡터와 현재 주행 차량 기준 방향 벡터를 산출할 수 있다. 예를 들어, 길 안내 장치(300)는 벡터 기반 지도에 포함된 복수의 기본 노드 중 최적 경로에 대응하는 복수의 목표 노드를 산출할 수 있다. 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이, 복수의 목표 노드는 주차장의 자율주행차량의 주행 경로 상의 기본 노드에 대하여 설정될 수 있다. 여기서, 노드는 자율주행차량이 행동 양식을 결정(Behavior decision) 또는 수신해야하는 위치를 나타낼 수 있다. 예컨대, 행동 양식은 직진, 좌회전, 우회전 등의 자율주행차량의 동작을 나타낼 수 있다. 그러나, 노드의 위치는 행동 양식을 결정 또는 수신해야만 설정할 수 있는 것은 아니며, 지도 제작 및 공급자에 의해 편의에 따라 혹은 임의로 설정될 수 있다.
예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 자율주행차량이 목적지(55)까지 주행하는 주행 경로(500) 상에 포함되는 노드(51, 52, 53, 54)가 목표 노드로 설정될 수 있다.
길 안내 장치(300)는 복수의 목표 노드들의 자율주행차량에 대한 복수의 방향 벡터를 산출할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 현재 자율주행차량 위치로부터 제1 목표 노드(51)까지 제1 방향 벡터가 산출될 수 있다. 또한, 현재 자율주행차량 위치로부터 제2 목표 노드(52), 제3 목표 노드(53), 제4 목표 노드(54), 목적지까지 각각 제2, 제3, 제4, 제5 방향 벡터가 산출될 수 있다. 예컨대, 제2 방향 벡터는 시점이 현재 자율주행차량 위치이고 종점이 제2 목표 노드(52)인 크기와 방향을 갖는 벡터일 수 있다. 또한, 이를 통해 자율주행차 판단에 필요한 경우 목표 노드 벡터 사이의 방향 벡터를 산출해낼 수도 있다. 예컨대, 산출된 방향 벡터는 시점이 제1 목표 노드(51)이고 종점이 제2 목표 노드(52)인 크기와 방향을 갖는 벡터일 수 있다.
길 안내 장치(300)는 최적 경로에 대한 정보를 이용하여 자율주행차량을 목적지까지 안내할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 길 안내 장치(300)는 최적 경로(500) 상의 복수의 목표 노드(51, 52, 53, 54)에 대한 정보를 이용하여 자율주행차량을 목적지(55)까지 안내할 수 있다.
길 안내 장치(300)는 정적 정보 및 동적 정보에 기초하여 복수의 방향 벡터를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 길 안내 장치(300)는 정적 정보 및 동적 정보를 미리 결정된 시간 단위로 업데이트하여, 업데이트된 정적 정보 및 동적 정보에 기초하여 복수의 방향 벡터를 재생성할 수 있다.
길 안내 장치(300)는 복수의 방향 벡터를 이용하여 복수의 목표 노드 각각에 대하여 자율주행차량의 행동 양식을 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 5 및 도 6을 참조하면, 길 안내 장치(300)는 복수의 목표 노드(51, 52, 53, 54) 각각에 대하여 복수의 방향 벡터를 기초로 자율주행차량의 행동 양식을 결정할 수 있다. 예컨대, 도 5의 실시예에서, 제1 목표 노드(51)에서, 자율주행차량의 행동 양식은 우회전으로 결정될 수 있다. 제2 목표 노드(52)에서, 자율주행차량의 행동 양식은 우회전으로 결정될 수 있다. 제3 목표 노드(53)에서, 자율주행차량의 행동 양식은 직진으로 결정될 수 있다. 제4 목표 노드(54)에서, 자율주행차량의 행동 양식은 좌회전으로 결정될 수 있다. 예컨대, 길 안내 장치(300)는 제1 목표 노드(51)에서, 제1 방향 벡터 및 제2 방향 벡터를 벡터 간 내적 연산 등을 활용 및 비교하여 자율주행차량의 행동 양식을 우회전으로 결정할 수 있다.
도 6 및 도 7은, 길 안내 장치에서, 벡터 기반 지도를 이용하여 길 안내 화면을 표시하는 사용자 인터페이스를 나타내는 일 예의 도면이다.
먼저, 도 6을 참조하면, 길 안내 장치(300)는, 자율주행차량을 목적지까지 안내하기 위한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 길 안내 장치(300)는, 사용자 인터페이스를 통해, 자율주행차량의 목적지에 대한 입력을 수신하고, 자율주행차량을 목적지까지 안내할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 길 안내 장치(300)는 자율주행차량의 주행 경로 상의 정적 정보 및 동적 정보를 확인하고, 정적 정보 및 동적 정보를 기초로 목적지까지의 최적 경로를 산출하고, 최적 경로에 대한 정보를 이용하여 자율주행차량을 목적지까지 안내할 수 있다. 예컨대, 길 안내 장치(300)는 사용자 인터페이스를 통해 메시지(71)를 표시하여 길 안내 정보를 표시할 수 있다. 또한 자율주행차 운영체제에서 바로 활용할 수 있는 json, array 형태 등의 로그 등으로 제공될 수 있다.
도 6 및 도 7을 함께 참조하면, 길 안내 장치(300)는 정적 정보를 확인할 수 있다. 예컨대, 정적 정보는 노드에 대한 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 노드는 주차장의 코너 등 차량의 동작이 필요한 곳에 미리 설정될 수 있다. 예를 들어, 주차장의 레인(Lane), 노드(Node), 도로 폭 등에 대한 정보가 API(Application Programming Interface) 형식으로 서버에 미리 저장될 수 있다.
또한, 길 안내 장치(300)는 동적 정보를 확인할 수 있다. 예컨대, 동적 정보는 보행자 위치를 포함할 수 있다. 여기서, 보행자의 위치는, 자율주행차량에 구비된 센서 등을 통해 획득한 영상에 대하여 인공지능 호모그래피 알고리즘(AI Homography algorithms)을 통해 획득될 수 있다. 또한, 동적 정보는 자율주행차량의 현재 위치 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 자율주행차량의 현재 위치 정보는, 자율주행차량에 구비된 GPS 혹은 측위 센서 등을 통한 위치 측위 방법으로 획득될 수 있다.
도 7의 실시예에서, 차량의 방향 벡터(81)와 목표 노드의 방향 벡터(82)의 벡터 연산을 통해 자율주행차량의 방향 벡터(84)가 산출될 수 있다. 여기서, 방향 벡터는 시점과 종점을 연결하는 방향 및 크기를 갖는 벡터를 나타낼 수 있다. 예컨대, 본 발명의 일 실시예에 따른 벡터 좌표계는 표준 좌표계로 변환될 수 있다. 예를 들어, 아래 수학식1과 같이 벡터 좌표계 상의 픽셀(Pixel)과 환산 비율(축척) 등을 이용하여 벡터 좌표계는 표준 좌표계로 변환될 수 있다.
<수학식1> 픽셀수 N(pixel) * 환산 비율 r (cm/pixel) = 거리 d (cm)
길 안내 장치(300)는 동적 정보를 이용하여 방향 벡터를 재생성할 수 있다. 또는, 길 안내 장치(300)는 동적 정보를 이용하여 자율주행차량의 행동 양식을 결정(Behavior decision)할 수 있다. 예컨대, 동적 정보는 보행자, 위험요소, 돌발상황 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 자율주행차량의 주행 경로 상에 보행자가 출현하는 경우, 자율주행차량을 시점으로 하는 보행자의 방향 벡터(85)가 산출될 수 있다. 이 경우, 길 안내 장치(300)는 보행자의 방향 벡터(85)를 기초로 자율주행차량의 행동 양식을 결정(Behavior decision)할 수 있다. 예를 들어, 길 안내 장치(300)는 보행자의 방향 벡터(85)의 크기가 미리 결정된 방향 범위 그리고 제1 임계값 이하인 경우 차량의 속도를 줄여 서행하도록 자율주행차량의 행동 양식을 결정(Behavior decision)할 수 있다. 또한, 길 안내 장치(300)는 보행자의 방향 벡터(85)의 크기가 미리 결정된 제2 임계값 이하인 경우 차량을 멈추도록 자율주행차량의 행동 양식을 결정(Behavior decision)할 수도 있다.
길 안내 장치(300)는 차량의 위치 벡터(81), 목표 노드의 위치 벡터(82), 및 보행자의 위치 벡터(85)의 벡터 연산을 통해 자율주행차량에 대한 방향 벡터(84)를 산출할 수 있다. 예를 들어, 길 안내 장치(300)는 보행자의 자율주행차량에 대한 방향 벡터(85)를 기초로 보행자 평균 체적에 대한 값으로 보행자를 장애물 지도에 추가하여 보행자의 자율주행차량에 대한 방향 벡터(84)를 변경할 수 있다. 이 경우, 자율주행차량의 주행 경로가 변경될 수도 있다.
도 8a 및 8b는, 본 발명의 일 실시예에 따른 벡터 기반 지도에 사용되는 정적 정보 및 동적 정보를 나타내는 도면이다.
도 8a를 참조하면, 정적 정보(Static Information)는 자율주행차량의 주행 경로에 대하여 미리 설정된 고정 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 고정 정보는 주행 시간 범위 내에 불변하는 정보를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 정적 정보는 주차면 특성 정보(장애인, 여성전용, 경차, 전기차, 공유차 주차면 등), 노드까지의 방향 거리(방향 벡터), Lane 두께, 노드 전체 갯수, 연결/분기 경로수 및 특성, 일방통행정보, 제한 속도 등을 포함할 수 있다.
도 8b를 참조하면, 동적 정보(Dynamic Information)는 자율주행차량의 주행 경로에 대하여 실시간 변화하는 유동 정보를 포함할 수 있다. 또한, 동적 정보는 미리 결정된 시간 단위로 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 동적 정보는 주차면 점유 정보(층내 남은 면수, 면단위가용상태), 최적 경로 상 노드까지의 위치 정보(위치 벡터) 및 방향 거리(방향 벡터), 행동 양식, 보행자 위치 정보(위치 벡터) 및 방향 거리(방향 벡터), 위험 정보, 공사 정보, 정차/이중 주차 등 도로 좁아짐 정보 등을 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 벡터 기반 지도를 이용하여 연산량과 데이터 크기를 줄임으로써 정밀 지도(HD map)의 한계성을 극복한 경량화 처리가 가능하다.
또한, 본 발명에 따르면, 방향 벡터를 이용하여 고정 및 이동 사물 모두를 판단하는 동적 지도를 제작하여, 유동적인 상황에 효과적으로 대처할 수 있는 자율주행차량의 행동 양식을 결정할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 길 안내 뿐만 아니라 보행자 등 안전정보를 제공하여 선제적으로 서행 혹은 정차하는 등 차량의 동작 제어를 도와 안정성을 향상시킬 수 있다.
이상에서 설명된 장치 및/또는 시스템은, 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction) 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 또한, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 클라우드와 같은 가상 저장 및 기록 매체가 포함될 수 있다.
프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이와 같이 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (13)

  1. 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 장치에 있어서,
    외부 장치와 네트워크 연결을 형성하는 통신 유닛;
    프로세서; 및
    상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써,
    상기 자율주행차량의 주행 경로 상의 정적 정보 및 동적 정보를 확인하고,
    상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 기초로 상기 목적지까지의 최적 경로를 산출하고,
    상기 최적 경로에 대한 정보를 이용하여 상기 자율주행차량을 상기 목적지까지 안내하는, 길 안내 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써,
    벡터 기반으로 변환된 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 이용하여 상기 자율주행차량의 주행 경로에 대하여 벡터 기반 지도를 생성하고,
    벡터 기반으로 변환된 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 이용하여 상기 자율주행차량의 상기 목적지까지의 방향 벡터를 산출하는, 길 안내 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써,
    상기 벡터 기반 지도에 포함된 복수의 기본 노드 중 상기 최적 경로에 대응하는 복수의 목표 노드를 산출하고,
    상기 복수의 목표 노드에 대한 상기 자율주행차량의 주행 경로를 나타내는 복수의 방향 벡터를 산출하는, 길 안내 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써,
    상기 정적 정보 및 상기 동적 정보에 기초하여 상기 복수의 방향 벡터를 업데이트하고,
    상기 복수의 방향 벡터를 이용하여 상기 복수의 목표 노드 각각에 대하여 상기 자율주행차량의 행동 양식을 결정하는, 길 안내 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 정적 정보는 상기 자율주행차량의 주행 경로에 대하여 미리 설정된 고정 정보를 포함하는, 길 안내 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 동적 정보는 상기 자율주행차량의 주행 경로에 대하여 실시간 변화하는 유동 정보를 포함하고,
    상기 동적 정보는 미리 결정된 시간 단위로 업데이트되는, 길 안내 장치.
  7. 자율주행차량을 목적지까지 안내하는 방법에 있어서,
    상기 자율주행차량의 주행 경로 상의 정적 정보 및 동적 정보를 확인하는 단계;
    상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 기초로 상기 목적지까지의 최적 경로를 산출하는 단계; 및
    상기 최적 경로에 대한 정보를 이용하여 상기 자율주행차량을 상기 목적지까지 안내하는 단계를 포함하는, 길 안내 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 목적지까지의 최적 경로를 산출하는 단계는,
    벡터 기반으로 변환된 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 이용하여 상기 자율주행차량의 주행 경로에 대하여 벡터 기반 지도를 생성하는 단계; 및
    벡터 기반으로 변환된 상기 정적 정보 및 상기 동적 정보를 이용하여 상기 자율주행차량의 상기 목적지까지의 방향 벡터를 산출하는 단계를 포함하는, 길 안내 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 방향 벡터를 산출하는 단계는,
    상기 벡터 기반 지도에 포함된 복수의 기본 노드 중 상기 최적 경로에 대응하는 복수의 목표 노드를 산출하는 단계; 및
    상기 복수의 목표 노드에 대한 상기 자율주행차량의 주행 경로를 나타내는 복수의 방향 벡터를 산출하는 단계를 포함하는, 길 안내 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 자율주행차량을 상기 목적지까지 안내하는 단계는,
    상기 정적 정보 및 상기 동적 정보에 기초하여 상기 복수의 방향 벡터를 업데이트하는 단계; 및
    상기 복수의 방향 벡터를 이용하여 상기 복수의 목표 노드 각각에 대하여 상기 자율주행차량의 행동 양식을 결정하는 단계를 포함하는, 길 안내 방법.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 정적 정보는 상기 자율주행차량의 주행 경로에 대하여 미리 설정된 고정 정보를 포함하는, 길 안내 방법.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 동적 정보는 상기 자율주행차량의 주행 경로에 대하여 실시간 변화하는 유동 정보를 포함하고,
    상기 동적 정보는 미리 결정된 시간 단위로 업데이트되는, 길 안내 방법.
  13. 컴퓨팅 장치를 이용하여 제7 항 내지 제12 항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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