JP2019519051A - 知的照明システム、照明デバイス、車両、車載端末、車両運転支援システム及び車両運転支援方法 - Google Patents

Abstract

知的照明システム、スマートカー、及び車両運転支援システムとその方法であって、知的照明システムと車両の間に通信が形成されることで、道路状況情報データが車両に伝送されて、ナビゲート及び／又は自動運転に用いられる。また、照明デバイスを利用して道路状況情報データを収集し、車両に提供する。これにより、スマートカーのセンシングシステムに存在する「視野の死角」問題が補足されるため、スマートカーにおけるナビゲートの精度と安全性が大幅に向上する。

Description

本発明はネットワーク技術の分野に関し、特に、知的照明システム、スマートカー、及び車両運転支援システムとその方法に関する。

スマートカーによる自動運転は、近年急速に進展している注目の技術分野である。自動運転技術は車両の動力システム、センシングシステム、制御システム、コンピュータシステム及び周辺機器に及ぶ。技術の主な実現手段としては、車両のセンシングシステムによって車両周辺の道路状況情報を感知し、コンピュータシステムによってこれら道路状況システムを処理することで、車両の自動運転又は運転支援機能を実現する。ここで、道路状況データはセンシングシステムから得られ、地図及び位置情報は衛星測位データから得られる。センシング技術の進展とコンピュータの演算能力の向上に伴い、自動運転はすでに実験室段階から路上実験段階に突入している。しかし、こうしたデータのソース及び処理方式には次のような課題が存在する。

１）車載センシングシステムで道路状況データを収集する場合には、死角及び視野の限界が存在する。例えば、レーザー測距装置、カメラデバイス、車載レーダーデバイスといった現在のセンシングユニットは、障害物を回避して被遮蔽領域の道路状況データを明確に感知することができない。そのため、これら被遮蔽領域の道路状況は、車両のコンピュータシステムにとって「視野の死角」となる。
２）車両が運動状態の場合には、センシング技術の限界から収集データの処理及び精度の保障が大変困難であり、補正の基準となるような外部データも存在しない。
３）衛星測位システムは、例えばトンネル内のような特定の状況下で通信の中断や信号不良が発生し、自動運転への適用場面に限界がある。

上記は、コンピュータシステムの演算及び処理能力にとって大変な試練となり、新たなデータが発生した場合には直ちに反応せねばならないため、コンピュータシステムはより素早い応答時間と演算速度を備えることが求められる。よって、現実の道路状況が複雑な場合には極めて事故が発生しやすく、スマートカーの安全性を大きく脅かしている。

上述の従来技術における欠点に鑑みて、本発明は、従来技術では車載デバイスの盲点に起因して道路状況の判断が不正確となり、危険が生じやすいとの課題を解決するための知的照明システム、スマートカー、及び車両運転支援システムとその方法を提供することを目的とする。

上記の目的又はその他の目的を実現すべく、本発明は、路面沿いに設置される複数の照明デバイスであって、感知範囲内の道路状況情報データを収集するためのセンシングユニットが設けられた照明デバイスと、各前記センシングユニットに通信接続されており、収集された道路状況情報データをスマートカーに提供する通信システム、を含む照明デバイスを提供する。

本発明の一実施例において、前記複数の照明デバイスにおける感知範囲は部分的に重なっており、及び／又は、前記複数の照明デバイスによる通信カバー範囲は部分的に重なっている。

本発明の一実施例において、前記知的照明システムは更に前処理ユニットを含み、道路状況情報データを前処理してから前記通信システムを通じて送信する。

本発明の一実施例において、前記前処理ユニットは、前記通信システムにおける複数の照明デバイスに分散して設けられる処理モジュールを含み、前記処理モジュールは一定の領域内の照明デバイスが収集した道路状況データを前処理する。

本発明の一実施例において、前記前処理ユニットは、前記通信システムにネットワーク接続されるクラウドに設けられている。

本発明の一実施例において、前記前処理の方式には、車両、通行人又はその他障害物の衝突境界及び／又は衝突体積の特定、車両、通行人又はその他障害物の運動状態の判断、車両、通行人又はその他障害物の３Ｄモデリング、のうちの１又は複数が含まれる。

本発明の一実施例において、前記通信システムは、各照明デバイスに設けられる通信ユニットを含むとともに、外部の通信ネットワークを通じて前記スマートカーに通信接続されるか、或いは、前記スマートカーに直接通信接続される。

本発明の一実施例において、前記通信システムは、更に外部のネットワークを通じてクラウドに通信接続されており、前記道路状況情報データをアップロードする。

上記の目的又はその他の目的を実現すべく、本発明は、前記道路照明ネットワークを構築する照明デバイスであって、照明ユニット、センシングユニット及び通信ユニットを含み、前記センシングユニットは、感知範囲内の道路状況情報を収集し、前記通信ユニットは、道路照明ネットワークにおける通信システムを構成するとともに、センサが収集した道路状況情報データを外部に伝送する照明デバイスを提供する。

上記の目的又はその他の目的を実現すべく、本発明は、車両動力システム、車両制御システム、車載センシングシステム及び車載端末を含み、前記車載端末は処理モジュール及び通信モジュールを含み、前記通信モジュールは、前記知的照明システムからの第１道路状況情報データ及び前記車載センシングシステムからの第２道路状況情報データを受信し、前記処理モジュールは前記通信モジュールに接続されており、前記第１道路状況情報データと第２道路状況情報データを処理することで完全な道路状況データを形成するとともに、前記完全な道路状況データに基づいて車両制御命令を生成し、自動運転を実現すべく前記車両の車両動力システム及び車両制御システムに送信し、及び／又は、前記車載端末は、前記完全な道路状況データに基づいてナビゲート情報を生成し、表示するスマートカーを提供する。

本発明の一実施例において、前記車載端末は更に表示モジュールを含み、前記処理モジュールは前記表示モジュールに接続されており、更に前記道路状況情報データをナビゲート情報となるよう処理するとともに、前記表示モジュールにより表示する。

上記の目的又はその他の目的を実現すべく、本発明は、前記知的照明システムからの第１道路状況情報データ及び前記車載センシングシステムからの第２道路状況情報データを受信する通信モジュールと、前記通信モジュールに接続されており、前記第１道路状況情報データと第２道路状況情報データを処理することで完全な道路状況データを形成するとともに、前記完全な道路状況データに基づいて、自動運転を実現すべくスマートカーの車両動力システム及び車両制御システムに送信する車両制御命令を生成する処理モジュールとを含み、前記完全な道路状況データに基づいてナビゲート情報を生成し、表示する車載端末を提供する。

本発明の一実施例において、前記車載端末は更に表示モジュールを含み、前記処理モジュールは前記表示モジュールに接続されており、更に、前記道路状況情報データをナビゲート情報となるよう処理するとともに、前記表示モジュールにより表示する。

上記の目的又はその他の目的を実現すべく、本発明は、前記知的照明システムと、前記スマートカーを含む車両運転支援システムを提供する。

上記の目的又はその他の目的を実現すべく、本発明は、前記車両運転支援システムに応用される車両運転支援方法を提供する。前記方法は、前記知的照明システムが収集した第１道路状況データを送信し、車両に位置する車載端末が前記第１道路状況データを受信するとともに、前記車載センシングシステムにより収集して得られた第２道路状況データを取得し、前記車載端末が、完全な道路状況データを形成するよう前記第１道路状況データと第２道路状況データを融合し、前記車載端末が、前記完全な道路状況データに基づいて車両制御命令を生成するとともに、自動運転を実現すべく前記車両の車両動力システム及び車両制御システムに伝送し、及び／又は、前記車載端末が前記完全な道路状況データに基づいてナビゲート情報を生成し、表示する。

本発明の一実施例において、前記知的照明システムは、スマートカーがネットワークに接続したこと、或いは、通信カバー領域に進入したことを検知すると、スマートカーの前後における一定の路面範囲内の道路状況情報データの収集を開始する。

本発明の一実施例において、前記知的照明システムは、スマートカーがネットワークに接続したこと、或いは、通信カバー領域に進入したことを検知すると、スマートカーの前後における一定の路面範囲内の道路状況情報データの収集を開始する。

本発明の一実施例において、前記方法では、前記知的照明システムが道路状況情報データを前処理してから前記通信システムを通じて送信する。

本発明の一実施例において、前記前処理の方式には、車両、通行人又はその他障害物の衝突境界及び／又は衝突体積の特定、車両、通行人又はその他障害物の運動状態の判断、車両、通行人又はその他障害物の３Ｄモデリング、のうちの１又は複数が含まれる。

上述したように、本発明は、知的照明システム、スマートカー、及び車両運転支援システムとその方法を提供する。知的照明システムと車両の間に通信が形成されることで、前記道路状況情報データが車両に伝送されて、ナビゲート及び／又は自動運転に用いられる。本発明の技術方案では、照明デバイスを利用して道路状況情報データを収集し、車両に提供する。これにより、スマートカーのセンシングシステムに存在する「視野の死角」問題が補足されるため、スマートカーにおけるナビゲートの精度と安全性が大幅に向上する。

図１は、本発明の一実施例で使用する道路シーンを示す図である。 図２は、従来技術のスマートカーの道路シーンにおける感知範囲の原理図である。 図３は、道路シーンにおける本発明の作用原理を示す図である。 図４は、道路シーンにおける本発明の作用原理を示す図である。 図５は、本発明の一実施例における照明デバイスの構造を示す図である。 図６は、本発明の実施例におけるスマートカーの構造を示す図である。 図７は、本発明の実施例におけるスマートカーの構造を示す図である。 図８は、本発明の実施例におけるスマートカーの構造を示す図である。 図９は、本発明の一実施例における車両運転支援方法のフローチャートを示す。

以下に、特定の具体的実施例によって本発明の実施形態を説明する。なお、当業者であれば、本明細書に開示の内容から本発明におけるその他の利点及び効果を理解可能である。本発明は別の異なる具体的実施形態で実施又は応用してもよい。また、本明細書の各詳細事項は、異なる観点及び応用に基づき、本発明の精神を逸脱しないことを前提に各種の補足又は変形を実施してもよい。なお、以下の実施例及び実施例の特徴は、互いに矛盾しないことを前提に組み合わせ可能である。

以下の実施例で提示する図面は本発明の基本思想を概略的に示すものにすぎない。図面には本発明に関連するモジュールのみを示しており、実際の実施時におけるモジュールの数、形状及びサイズに基づき記載しているわけではない。実際の実施時における各モジュールの形態、数及び比率は任意に変更してもよく、且つ、モジュールの配置形態がより複雑となる場合もある。

図１は、本発明の一実施例にかかる知的照明システムの道路シーンにおける原理を示す図である。本願の知的照明システムは、スマートカーの運転支援（ナビゲート及び自動運転）に用いられる。なお、ここで言及するナビゲートとは、路上におけるリアルタイムな道路状況の提示及び小範囲における走行・運転案内をいう。また、自動運転には、全自動運転（無人運転）、半自動運転（運転機能の一部の自動化を実現すること）が含まれる。

前記知的照明システムは、具体的に、路面沿いに分布する複数の照明デバイス１００と通信システムを含む。

前記照明デバイス１００は、街灯、トンネル灯、ガードレールランプ等の照明デバイスとすればよく、通常は道路の両側や中央部、及びトンネルの天井部又は両側に分布している。これらの照明デバイス１００にはセンシングユニットが設けられている。前記センシングユニットの感知範囲は、図中の点線で示すように一定の道路領域をカバーしており、感知範囲内の道路状況情報データが収集される。前記センシングユニットは、赤外線センサ、カメラ、レーダーセンサのうちの１又は複数を含む。道路状況情報とは、道路上の走行車数、各車両の位置、車両の速度、通行人の位置、障害物の位置など、車の走行に影響する道路状況をいう。これらの道路状況情報を少なくとも１つ含む画像又はデジタルデータが、上記のセンシングユニットにより形成される。

知的照明システムにより収集されるデータがより完全且つ正確となるよう、各照明デバイス１００におけるセンシングユニットの感知範囲は道路領域とその両側を完全にカバーする必要がある。そこで、好ましくは、道路上の同一領域の一部又は全てに複数の照明デバイスを設けてカバーする。前記通信システムは、収集された道路状況情報データをスマートカーのコンピュータシステムに提供する。これにより、リアルタイムの道路情報データを車両に伝送可能となり、「死角のない」の完全な道路状況データが形成される。また、これらデータに基づいて車載センサが収集した同一領域の道路状況データを参照し、修正することができる。

前記通信システムは、収集された道路状況情報データを伝送すべく各照明デバイスと外部とを通信させる各種通信装置又は部材の集合であり、有線通信方式としてもよいし、無線通信方式としてもよい。

図２〜図４を参照して、本発明の技術方案を応用することで得られる技術的効果について、具体的シーンを挙げて説明する。

図２は従来技術における道路シーンを示している。スマートカーＡは車両Ｂに遮られているため、Ｂの右側領域の道路状況を把握できない。即ち「死角」が発生し、車両Ｃの存在を把握することができない。このような状況で、仮にＢがスマートカーＡの前方に突然進路を変更した場合、自動運転状態のＡは即座に反応できるとは限らない。

図３は、同様の状況下で本発明の知的照明システムを応用する場合の道路シーンを示している。当該シーンにおいて、スマートカーＡ’は、感知範囲が前記Ｂ’の右側領域をカバーする知的照明システムの照明デバイスによって道路状況情報データを取得可能である。よって、車両Ｃ’の動向を感知でき、「死角」が解消されるため、Ａ’は図２の実施例のような問題の発生を回避すべく予め準備することが可能となる。

また、図４は、同様の状況下で本発明の知的照明システムを応用する場合の道路シーンであって、同一領域に複数の照明デバイスを設けてカバーする実施例の有益な効果を示している。当該シーンでは、片側に設置される照明デバイスに、一部の状況下で「死角」が生じる恐れがある（ただし、図面では比率を誇張して原理と効果を説明している。実際の実施過程では照明のポールの高さと車両の高さとの差が図面の比率よりも遥かに大きくなるため、実際に発生する「死角」は大変小さい。よって、単一照明の実施例で本発明の目的を実現することに支障はない）。しかし、同一領域に複数の照明デバイスを設けてカバーする場合には、複数の照明デバイスの道路状況情報が互いに補い合うため、知的照明システムの感知範囲は前記Ｂ’の両側領域をカバーすることになる。これにより、Ｂ’により遮られる通行人Ｃ’と車両Ａ’の動向を感知可能となり、「死角」が解消される。よって、スマートカーは離れた場所におけるこれら詳細な道路状況データを取得することができ、図４の実施例のような問題の発生を回避すべく予め準備可能となる。

上記の技術内容を実現するために、以下に、本発明における各デバイスの実現について複数の実施例を挙げて説明する。

図５は、一実施例における照明デバイス３００のモジュール構造を示す図である。前記照明デバイス３００は、センシングユニット３０１と通信ユニット３０２を含む。なお、言うまでもなく、当該照明デバイス３００は更に照明ユニット３０３を含む。前記照明ユニット３０３には例えばＬＥＤ光源、駆動電源等が含まれるが、ここではこれ以上説明しない。

前記通信ユニット３０２は前記センシングユニット３０１に接続されており、前記道路状況情報データを外部に送信するために用いられる。前記通信ユニット３０２は有線又は無線通信モジュールとすればよく、好ましくは、例えばＲＦモジュール、ＷｉＦｉモジュール、又はＺｉｇｂｅｅモジュール等のうちの１又は複数のワイヤレス通信モジュールとし、前記道路状況情報データを外部に送信すればよい。

一実施例において、前記通信システムは、各照明デバイスに設けられる通信ユニット３０２を含み、外部の通信ネットワーク（例えば、移動通信ネットワークやその他のネットワーク）を通じて通信することでスマートカーに間接的に接続されるか、或いは、スマートカーに直接通信接続される。なお、言うまでもなく、その他の実施例では、必ずしも各前記照明デバイス３００に通信ユニット３０２を設ける必要はなく、照明デバイス３００以外の１又は複数の通信機器／部材からなる通信システムを通じて、収集した道路状況情報データの取りまとめが実現されるよう各前記センシングユニット３０１と通信接続されてもよい。

なお、本実施例において、各前記照明デバイス３００同士は互いに通信可能とせず、収集した道路状況情報データを範囲内のスマートカーに直接伝送してもよい。しかし、その他の好ましい実施例と比較して、このような実施形態はスマートカーの処理能力や通信機器に対する要求が高くなる。また、前処理を実施したい場合には、知的照明システムの敷設にかかるコストも高騰する。そこで、好ましくは、例えば測位等の応用ニーズが満たされるよう、各前記照明デバイス３００の間を無線ノードとしてセンシングネットワークを構築すればよい。また、本願の他の実施例では、各照明デバイス３００の通信ユニット３０２と外部の通信ネットワークを通信接続し、道路状況情報データをまず外部の通信ネットワークに伝送してから、外部のネットワーク経由でスマートカーに伝送してもよい。具体的に、照明デバイスは照明本体を含むか、或いは、照明本体とその装着ブラケット、ポール等の周辺機器を含む。照明デバイスにおけるセンシングユニットの設置については、センシングユニットが構造的及び／又は電気的に照明デバイスに接続されるよう設ければよい。例えば、センシングユニットの本体を照明本体とブラケットに接続するか、或いは、センシングユニットを照明デバイスの周辺に装着するとともに、電気及びネットワークによって照明デバイスを接続する。なお、後述する通信装置、前処理ユニット等の機能モジュールの設置方式についても同様とすればよい。好ましい実施形態では、出願人による関連出願（中国特許出願第２０１５１０９６０３６２．Ｘ号、第２０１６１０１２８７３７．０号、第２０１６２２０２０２２３６．８号等）における関連デバイスやモジュールの装着・結合方式を用いればよいが、詳細な構造の実現方式についてはここでは詳述しない。

図６に示すように、上記の方案を実現するために、一実施例において、前記スマートカー４００は前記通信を実施するための車載端末４０１を含み、前記車載端末４０１が通信モジュール４０２と処理モジュール４０３を含む。具体的に、前記車載端末は、車両内に設けられて一定の演算及び処理能力を提供可能な車載コンピュータ、処理チップ、又は、自動車に通信接続されて一定の演算及び処理能力を提供可能なモバイル端末とすればよい。

前記通信モジュール４０２は、前記知的照明システムから第１道路状況データを受信するとともに、前記車載センシングシステム４０６により収集された第２道路状況データを取得する。本発明の一実施例において、前記通信モジュール４０２は、上述したＲＦモジュール、ＷｉＦｉモジュール、又はＺｉｇｂｅｅモジュール等を含み、収集された道路状況データ情報を取得すべく、前記照明デバイス４００との間に通信接続を直接構築可能である。

前記通信モジュール４０２は、その他のネットワークを通じて間接的に前記照明デバイスに接続されてもよい。例えば、前記通信モジュール４０２はＧＰＲＳモジュールのみを含み、モバイルネットワークを通じてサーバ端末（例えば、モバイルネットワーク運営企業の基地局や、基地局に接続されるサーバ）に接続され、当該サーバ端末を予め各前記照明デバイスにネットワーク接続しておくことで、上記の間接接続を構築してもよい。

前記処理モジュール４０３は前記通信モジュール４０２に接続されており、前記第１道路状況データと第２道路状況データを受信して融合することで、ナビゲート及び／又は自動運転に用いられる完全な道路状況データを形成するとともに、前記道路状況情報データに基づいて、車両の自動走行を制御するための車両制御命令を生成する。本発明の一実施例において、前記処理モジュール４０３は、プロセッサ（例えば、ＣＰＵ、ＭＣＵ、ＳＯＣ等）及びメモリ（ＲＡＭ、ＲＯＭ）等を含むコンピュータシステムとすればよい。メモリには車両制御命令プログラムが蓄積され、前記プロセッサは、メモリから車両制御命令プログラムを呼び出して動作させることで機能を実現する。前記処理モジュール４０３は、例えばマルチセンサ情報融合アルゴリズムを用いて前記第１道路状況データと第２道路状況データを融合すればよい。

第１道路状況データと第２道路状況データの融合処理については、例えば、これらに対応する基準系の座標を統一してもよいし、統一の地図情報に基づく座標を選択してもよい。例えば、従来技術において、スマートカー４００は衛星測位システムが提供する地図情報を用いて第１道路状況データをモデリングし、地図内に組み込んでいる。この場合、前記知的照明システムの通信システムは、第２道路状況データを直接伝送する際に、対応データを収集する照明デバイスの同一地図上における座標情報を合わせて伝送する必要がある。これによれば、スマートカー４００は、第１道路状況データと同じ処理方式で第２道路状況データを処理し、地図内に組み込むことができる。そして、重畳部分についてオーバーレイや修正を加えることで完全な道路状況情報を取得するとともに、これを利用して例えばナビゲート／自動運転を実施することが可能である。なお、言うまでもなく、当該完全な道路状況情報は通信により他のデバイス等に送信してもよい。

図７に示すように、前記スマートカー４１０の車載端末４１１は、通信モジュール４１２及び処理モジュール４１３のほかに、表示モジュール４１４を更に含む。また、前記車載端末４１１は車載センシングシステム４１６に接続される。前記表示モジュール４１４は、例えばディスプレイ及び関連の表示回路を含む。前記処理モジュール４１３は前記表示モジュール４１４に接続されており、更に、前記道路状況情報データをグラフィック表示形式となるよう処理するために用いられる。例えば、前記道路状況情報データを２Ｄ又は３Ｄモデリングデータとなるよう処理し、グラフィックアルゴリズムによって画像を生成する。そして、これを前記表示モジュール４１４に表示することで、ユーザをナビゲートする。好ましくは、更に音声データに変換し、車載スピーカーデバイスを通じてナビゲート情報を伝達してもよい。

本実施例の方案は、スマートカーに限定することなく、非スマートカーである通常の車両に応用してもよい。通常の車両における車載端末は、当該完全な道路状況情報データに対応するナビゲート情報を表示することで、ユーザに対しより正確なナビゲート体験を提供可能となる。

図８に示すように、本実施例において、スマートカー４２０は、車載端末４２１（通信モジュール４２２及び処理モジュール４２３を含む）、車両動力システム４２４、及び車両制御システム４２５を含む。前記車載端末４２１は、当該車両動力システム４２４及び車両制御システム４２５に通信接続される。

本実施例の車載端末４２１は、前記処理モジュール４２３が、更に前記完全な道路状況データに基づいて車両制御命令を生成し（原理については例えば上述の記載を参照）、前記車両動力システム４２４及び車両制御システム４２５に送信することで、車両の自動運転制御を実現する点で上記の実施例とは異なっている。当該車両制御命令は完全な道路状況データに基づいて生成されるため、従来技術における車載センシングシステム４２６（ＧＰＳを含む）のみに依存して車両の制御を実現する場合と比較して、真の道路状況により近くなる。よって、車両の制御がいっそう正確となり、自動運転の安全性が大幅に向上する。

なお、本発明で言うところの「車載端末」とは、車両に固定設置される電子端末機器としてもよいし、例えば、運転者が所有する携帯電話、タブレットＰＣ又はノートパソコン等のその他のモバイル電子機器としてもよい。

ところで、センシングユニットにより収集されるデータはそのままではスマートカーにおけるナビゲートや自動運転に使用できないため、上記実施例では、車載端末の処理モジュールによってデータを分析及び処理する必要がある。これにより、車載端末の処理モジュールではデータの演算及び処理量がある程度増加することになる。

そこで、本願の好ましい実施例では、前記知的照明システムが、収集された道路状況情報データを前処理するための前処理ユニットを更に含み、知的照明システムの前処理ユニットにおいて、一部又は全ての演算及び分析過程を予め実施してもよい。具体的に、前記前処理は、道路上の車両、通行人又はその他障害物の衝突境界及び／又は衝突体積の特定、道路上の車両、通行人又はその他障害物の運動状態の判断、道路上の車両、通行人又はその他障害物の３Ｄモデリング、のうちの１又は複数を含む。例えば、カメラにより収集された画像データから車両画像の比率に対応する実際の体積をコレスポンデンス分析し、車両周りの境界を特定するとともに、各境界に対応する座標をデータ結合する。これにより、スマートカーはこれらの分析及び特定済みのデータを直接把握可能となる。また、同一領域に複数の照明デバイスを設けてカバーする場合には（例えば、道路の両側）、異なる照明デバイスが別々の角度から収集した道路状況情報を組み合わせることで、より詳細且つ完全な特定が可能となる。

また、他の実施例において、上記の前処理ステップでは、センシングユニットにより収集された道路状況情報を２Ｄ又は３Ｄモデリングし、座標データと結合する。これにより、スマートカーは、車載センサと衛星測位データに基づき形成されるデジタルマップに対しこれらのデータをそのまま組み込むことが可能となる。なお、前記前処理過程は、センサデータをスマートカーの処理モジュールで直接利用可能なデータに変換するステップのうちの一部ステップのみを含んでもよい。この場合にも同様に、スマートカーの車載端末における処理モジュールの演算負荷を軽減可能となる。なお、具体的なステップの割り当てについては、知的照明システムと車載端末のプロトコルに基づき実施すればよい。好ましい実施例では、知的照明システムと車載端末における実際に割り当て可能な演算能力に基づいてステップを配分する。

一実施例において、前記前処理ユニットは、知的照明システムにおける複数の照明デバイスに分散して設けられるプロセッサモジュール形式で実現してもよい。この場合、各プロセッサモジュールは、一定の領域内の照明デバイスが収集した道路状況データを前処理する（個別処理及び／又は融合処理）。また、他の実施例では、前処理ユニットをクラウドに設けてもよい。この場合、知的照明システムが収集した道路状況データはネットワークを通じてクラウドに伝送され、演算後に対応領域の知的照明システムにおけるネットワークノードにフィードバックされて、外部（スマートカー）にデータ伝送される。

第１道路状況データは前処理した後にスマートカーに伝送されることから、スマートカーによる演算及び処理量を大幅に減少可能となる。このような利点は、同一区間に複数台のスマートカーが走行している場合により顕著に発揮される。即ち、知的照明システムの演算量を増加させることなく、複数台のスマートカーによる演算及び処理量を減少させられる。

更に、知的照明システムにとっては、各照明デバイスが道路上の決まった位置に固定されているため、センシングユニットの背景もまた固定されることになる。例えば、カメラデバイスの場合には、その範囲内の道路及び景観の背景が変化しないか、わずかな変化しか生じない。よって、知的照明システムの前処理ユニットによる前処理過程では、予め設定しておいた背景（遮蔽物のない路面）との簡単な比較で車両を容易に識別することが可能である。また、カメラと路面の高さ及び水平距離は固定されている。よって、画像データの拡大・縮小比率、収集角度及び地図上における照明デバイスの座標パラメータを予め設定しておくだけで、第１道路状況データにおける車両の境界、車間距離、路面の具体的車道等の情報を画像から識別し、正確に得ることができる。

更に、スマートカーのデータ基準に合わせて前記情報からシミュレーションモデルを構築する。これにより、前処理された第１道路状況データを、スマートカーにより構築された道路状況のシミュレーションモデルに直接組み込むことができる。同様に、複数の照明デバイスを設けて道路上の同一領域をカバーする場合、前処理ユニットは複数の照明デバイスにより収集された道路状況データを融合処理する際に、地図上における各照明デバイスの座標の違いを考慮するだけで、同一地図の座標系上でデータのオーバーレイ処理を実施することができる。

図９に示すように、上記の実施例に基づいて、本発明は更に車両運転支援方法を提供可能である。当該方法は、以下のステップを含む。

ステップＳ５０１：前記知的照明システムが、収集した第１道路状況データを送信する。

ステップＳ５０２：車両に位置する車載端末が、前記第１道路状況データを受信するとともに、前記車載センシングシステムにより収集して得られた第２道路状況データを取得する。

ステップＳ５０３：前記車載端末が、完全な道路状況データを形成するよう前記第１道路状況データと第２道路状況データを融合する。

ステップＳ５０４：前記車載端末が、前記完全な道路状況データに基づいて車両制御命令を生成するとともに、自動運転を実現すべく前記車両の車両動力システム及び車両制御システムに伝送する。及び／又は、前記車載端末が前記完全な道路状況データに基づいてナビゲート情報を生成し、表示する。

以上述べたように、本発明は、知的照明システム、スマートカー、及び車両運転支援システムとその方法を提供する。知的照明システムと車両の間に通信が形成されることで、前記道路状況情報データが車両に伝送されて、ナビゲート及び／又は自動運転に用いられる。本発明の技術方案では、照明デバイスを利用して道路状況情報データを収集し、車両に提供する。これにより、スマートカーのセンシングシステムに存在する「視野の死角」問題が補足されるため、スマートカーにおけるナビゲートの精度と安全性が大幅に向上する。

本発明は、従来技術における様々な欠点を効果的に解消しており、高度な産業上の利用価値を有する。

なお、上記の実施例は本発明の原理と効果を例示的に説明するためのものにすぎず、本発明を制限する主旨ではない。当該技術を熟知する者であれば、本発明の精神及び範疇を逸脱しないことを前提に、上記実施例を補足又は変形可能である。したがって、本発明に開示の精神及び技術思想を逸脱しないことを前提に当業者が実施するあらゆる等価の補足又は変形は、本発明の請求の範囲に包括される。

１００ 照明デバイス
３００ 照明デバイス
３０１ センシングユニット
３０２ 通信ユニット
３０３ 照明ユニット
４００、４１０、４２０ スマートカー
４０１、４１１、４２１ 車載端末
４０２、４１２、４２２ 通信モジュール
４０３、４１３、４２３ 処理モジュール
４１４ 表示モジュール
４２４ 車両動力システム
４２５ 車両制御システム

図２は従来技術における道路シーンを示している。スマートカーＡは車両Ｂに遮られているため、Ｂの右側領域の道路状況を把握できない。即ち「死角」が発生し、車両Ｃの存在を把握することができない。このような状況で、仮にＣがスマートカーＡの前方に突然進路を変更した場合、自動運転状態のＡは即座に反応できるとは限らない。

前記通信ユニット３０２は前記センシングユニット３０１に接続されており、前記道路状況情報データを外部に送信するために用いられる。前記通信ユニット３０２は有線又は無線通信モジュールとすればよく、好ましくは、例えばＲＦモジュール、ＷｉＦｉ（登録商標）モジュール、又はＺｉｇｂｅｅ（登録商標）モジュール等のうちの１又は複数のワイヤレス通信モジュールとし、前記道路状況情報データを外部に送信すればよい。

前記通信モジュール４０２は、前記知的照明システムから第１道路状況データを受信するとともに、前記車載センシングシステム４０６により収集された第２道路状況データを取得する。本発明の一実施例において、前記通信モジュール４０２は、上述したＲＦモジュール、ＷｉＦｉモジュール、又はＺｉｇｂｅｅモジュール等を含み、収集された道路状況データ情報を取得すべく、前記照明デバイス３００との間に通信接続を直接構築可能である。

一実施例において、前記前処理ユニットは、知的照明システムにおける複数の照明デバイスに分散して設けられる処理モジュール形式で実現してもよい。この場合、各処理モジュールは、一定の領域内の照明デバイスが収集した道路状況データを前処理する（個別処理及び／又は融合処理）。また、他の実施例では、前処理ユニットをクラウドに設けてもよい。この場合、知的照明システムが収集した道路状況データはネットワークを通じてクラウドに伝送され、演算後に対応領域の知的照明システムにおけるネットワークノードにフィードバックされて、外部（スマートカー）にデータ伝送される。

Claims (19)

1. 路面沿いに設置される複数の照明デバイスであって、感知範囲内の道路状況情報データを収集するためのセンシングユニットが設けられた照明デバイスと、
   前記センシングユニットに通信接続されており、収集された道路状況情報データを車両に提供する通信システム、を含むことを特徴とする知的照明システム。
2. 前記複数の照明デバイスにおける感知範囲は部分的に重なっており、及び／又は、前記複数の照明デバイスによる通信カバー範囲は部分的に重なっていることを特徴とする請求項１に記載の知的照明システム。
3. 更に、道路状況情報データを前処理する前処理ユニットを含むことを特徴とする請求項１に記載の知的照明システム。
4. 前記前処理ユニットは、照明デバイスに設けられる処理モジュールを含み、前記処理モジュールは、センシングユニットが一定の領域内で収集した道路状況データを前処理することを特徴とする請求項３に記載の知的照明システム。
5. 前記前処理ユニットは、前記通信システムにネットワーク接続されるクラウドに設けられていることを特徴とする請求項３に記載の知的照明システム。
6. 前記前処理の方式には、車両、通行人又はその他障害物の衝突境界及び／又は衝突体積の特定、車両、通行人又はその他障害物の運動状態の判断、車両、通行人又はその他障害物の３Ｄモデリング、のうちの１又は複数が含まれることを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載の知的照明システム。
7. 前記通信システムは、各照明デバイスに設けられる通信ユニットを含むとともに、外部の通信ネットワークを通じて前記車両に通信接続されるか、或いは、前記車両に直接通信接続されることを特徴とする請求項１に記載の知的照明システム。
8. 前記通信システムは、更に外部のネットワークを通じてクラウドに通信接続されており、前記道路状況情報データをアップロードすることを特徴とする請求項１に記載の知的照明システム。
9. 知的照明システムを構築する照明デバイスであって、照明ユニット、センシングユニット及び通信ユニットを含み、
   前記センシングユニットは、感知範囲内の道路状況情報を収集し、
   前記通信ユニットは、道路照明ネットワークにおける通信システムを構成し、センサが収集した道路状況情報データを外部に伝送して、直接的又は外部のネットワークを通じて車両に提供することを特徴とする照明デバイス。
10. 処理モジュール及び通信モジュールを含む車両であって、
    前記通信モジュールは、知的照明システムからの第１道路状況情報データ及び車載センシングシステムからの第２道路状況情報データを受信し、前記知的照明システムは道路沿いに設置されており、道路状況データを収集して伝送し、
    前記処理モジュールは前記通信モジュールに接続されており、前記第１道路状況情報データと第２道路状況情報データを処理することで完全な道路状況データを形成するとともに、前記完全な道路状況データに基づいて車両制御命令を生成し、及び／又は、前記完全な道路状況データをナビゲート情報として生成し、表示のために車両に提供することを特徴とする車両。
11. 車載端末を含み、前記車載端末は前記処理モジュールと前記通信モジュールを含むことを特徴とする請求項１０に記載の車両。
12. 前記車載端末は更に表示モジュールを含み、
    前記処理モジュールは前記表示モジュールに接続されており、更に、前記道路状況情報データをナビゲート情報となるよう処理するとともに、前記表示モジュールにより表示することを特徴とする請求項１１に記載の車両。
13. 前記知的照明システムからの第１道路状況情報データ及び前記車載センシングシステムからの第２道路状況情報データを受信する通信モジュールと、
    前記通信モジュールに接続されており、前記第１道路状況情報データと第２道路状況情報データを処理することで完全な道路状況データを形成するとともに、前記完全な道路状況データに基づいて車両制御命令を生成する処理モジュールを含み、前記完全な道路状況データに基づいてナビゲート情報を生成し、表示することを特徴とする車載端末。
14. 前記車載端末は更に表示モジュールを含み、
    前記処理モジュールは前記表示モジュールに接続されており、更に、前記道路状況情報データをナビゲート情報となるよう処理するとともに、前記表示モジュールにより表示することを特徴とする請求項１３に記載の車載端末。
15. 請求項１〜８のいずれかに記載の知的照明システムと、
    請求項１０〜１２に記載の車両又は請求項１３又は１４に記載の車載端末、を含むことを特徴とする車両運転支援システム。
16. 道路沿いに設置されて道路状況データを収集及び伝送する知的照明システムが、収集した第１道路状況データを送信し、
    車両に位置する車載端末が、前記第１道路状況データを受信するとともに、車載センシングシステムにより収集して得られた第２道路状況データを取得し、
    前記車載端末が、完全な道路状況データを形成するよう前記第１道路状況データと第２道路状況データを融合し、
    前記車載端末が、前記完全な道路状況データに基づいて車両制御命令を生成するとともに前記車両に送信し、及び／又は、前記車載端末が、前記完全な道路状況データに基づきナビゲート情報を生成して表示することを特徴とする車両運転支援方法。
17. 前記知的照明システムは、車両がネットワークに接続したこと、或いは、通信カバー領域に進入したことを検知すると、車両の前後における一定の路面範囲内の道路状況情報データの収集を開始することを特徴とする請求項１６に記載の車両運転支援方法。
18. 前記知的照明システムは、道路状況情報データを前処理してから前記通信システムを通じて送信することを特徴とする請求項１６に記載の車両運転支援方法。
19. 前記前処理の方式には、車両、通行人又はその他障害物の衝突境界及び／又は衝突体積の特定、車両、通行人又はその他障害物の運動状態の判断、車両、通行人又はその他障害物の３Ｄモデリング、のうちの１又は複数が含まれることを特徴とする請求項１８に記載の車両運転支援方法。