KR101458502B1 - Apparatus for path planning of unmanned vehicle, and its control method - Google Patents

Apparatus for path planning of unmanned vehicle, and its control method Download PDF

Info

Publication number
KR101458502B1
KR101458502B1 KR1020130032613A KR20130032613A KR101458502B1 KR 101458502 B1 KR101458502 B1 KR 101458502B1 KR 1020130032613 A KR1020130032613 A KR 1020130032613A KR 20130032613 A KR20130032613 A KR 20130032613A KR 101458502 B1 KR101458502 B1 KR 101458502B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
road
state
terrain
road surface
Prior art date
Application number
KR1020130032613A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20140117836A (en
Inventor
이영일
안성용
김준
신종호
Original Assignee
국방과학연구소
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 국방과학연구소 filed Critical 국방과학연구소
Priority to KR1020130032613A priority Critical patent/KR101458502B1/en
Publication of KR20140117836A publication Critical patent/KR20140117836A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101458502B1 publication Critical patent/KR101458502B1/en

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/10—Path keeping
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

본 발명은 무인자율차량을 위한 주행경로 생성장치 및 이의 제어방법에 관한 것으로, 상기 주행경로 생성장치는 외부의 지형과 장애물을 센싱하여 지형정보와 장애물정보를 수집하는 지형감지센서부; 무인자율차량의 자율주행을 위해 사전에 저장된 도로에 관한 도로환경정보를 관리하고, 상기 지형감지센서부에 의해 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 도로 표면에 대한 도로표면정보를 추출하며, 상기 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 격자지도를 생성하고, 상기 관리되는 도로환경정보와 상기 추출되는 도로표면정보와 상기 생성되는 격자지도를 활용하여 출발점으로부터 목표점까지 무인자율차량의 자율주행을 위한 경로계획을 수립하며, 상기 수립된 경로계획의 상태와 상기 도로환경정보 및 상기 도로표면정보를 분석하고, 이 분석결과를 사전에 정해진 천이조건 및 기준과 비교하여 상기 경로계획의 상태의 천이에 대한 의사결정을 수행하는 자율주행판단부; 및 상기 의사결정에 의해 상태가 천이된 경로계획에 따라 무인자율차량을 주행하도록 제어하는 주행제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해 본 발명은 환경모드와 주행모드의 조합으로 정의되는 상태 기반의 경로계획 기법을 적용함으로써 도심환경에서 무인자율차량의 효과적인 경로생성이 가능하다.The present invention relates to a traveling path generating apparatus for an unmanned autonomous vehicle and a control method thereof, wherein the traveling path generating apparatus includes a terrain detecting sensor unit for sensing terrain and obstacles outside and collecting terrain information and obstacle information; Managing road environment information on a road previously stored for autonomous driving of an autonomous vehicle, extracting road surface information on the road surface using the terrain information and obstacle information collected by the terrain sensing unit, A grid map is generated using the collected terrain information and the obstacle information, and the grid map is generated by using the managed road environment information, the extracted road surface information, and the generated grid map to make an autonomous vehicle And the road surface information, and analyzes the state of the established route plan, the road environment information, and the road surface information, and compares the analysis result with predetermined transition conditions and criteria to determine a transition of the state of the route plan An autonomous drive judging unit for making a decision; And a running control unit for controlling the unmanned autonomous vehicle to run in accordance with the path plan whose state has been changed by the decision. Accordingly, the present invention can effectively generate an unmanned autonomous vehicle path in an urban environment by applying a state-based path planning technique defined by a combination of an environment mode and a driving mode.

Description

무인자율차량을 위한 주행경로 생성장치 및 이의 제어방법{Apparatus for path planning of unmanned vehicle, and its control method}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a traveling path generating apparatus for an unmanned autonomous vehicle,

본 발명은 무인자율차량을 위한 주행경로 생성장치 및 이의 제어방법에 관한 것으로, 구체적으로는 적응적 의사결정을 기반으로 하는 무인자율차량을 위한 주행경로 생성장치 및 이의 제어방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a traveling path generating apparatus for an unmanned autonomous vehicle and a control method thereof, and more particularly, to a traveling path generating apparatus for an unmanned autonomous vehicle based on adaptive decision making and a control method therefor.

무인자율차량은 다양한 임무 및 주행환경에서 성공적인 임무수행을 위해서 적응적인 의사결정을 기반으로 주어진 목표점까지 자율주행 기능을 구비할 수 있다.Unmanned autonomous vehicles can be equipped with autonomous driving functions up to a given target point based on adaptive decision making for successful mission in various missions and driving environments.

무인자율차량의 임무 및 주행환경은 획일화되지 않는 복잡성과 다양성을 지니며, 또한 센서 및 구성 시스템의 성능 역시 시간, 날씨, 주행 장소와 같은 외부적인 요소에 의존성을 가진다.The mission and driving environment of unmanned autonomous vehicles have unequal complexity and variety, and the performance of sensors and configuration systems also depends on external factors such as time, weather, and driving location.

무인자율차량의 임무수행의 대상이 되는 대표적 주행환경은 인간의 접근과 개입이 제한되는 험지 및 야지와 같은 거친 외부환경과 교차로, 횡단보도, 차량, 사람 그리고 교통법규 등을 포함하는 도심환경으로 구성된다. The representative driving environment that is subject to the duty of the unmanned autonomous vehicle is composed of the harsh outside environment such as the harsh environment and the obstacle where human access and intervention are restricted, and the urban environment including the intersection, the crosswalk, the vehicle, do.

특히, 도심환경에서의 자율주행 능력은 도로라는 환경적 특성으로 인해 경로계획의 공간자율 선택의 폭이 제한되며 교차로나 횡단보도 그리고 타 차량과의 관계에서 법률적 혹은 관례적 규칙을 준수하기 위한 상황적 특성에 적응적인 의사결정 기능이 요구된다.Especially, the autonomous driving ability in the urban environment is limited due to the environmental characteristic of the road, and the spatial autonomous selection of the route plan is limited and the situation for the compliance with the legal or custom rule in the relation with the intersection, Adaptive decision - making functions are required for the characteristics.

즉 무인자율차량이 도심환경에서 도로를 자율적으로 주행할 경우 포장도로에서의 일반 상황, 차선변경 및 복귀 상황, 교차로 진입 및 탈출 상황과 같은 다양한 환경상황 그리고 일반주행, 감속주행, 정지를 위한 주행과 같은 다양한 주행상황에 놓이게 된다.That is, when the unmanned autonomous vehicle autonomously drives the road in the urban environment, various environmental conditions such as the general situation on the pavement, the lane change and return situation, the intersection entry and exit situation, and the driving, And are placed in various driving situations.

그러나, 기존 무인자율차량에 적용되는 단일 알고리즘 기반의 경로계획 기술은 도심환경에서 만날 수 있는 다양한 상황 및 주행모드에서 적응적으로 효과적인 경로생성이 힘들며, 또한 새로운 상황이나 모드가 추가적으로 식별되었을 경우 이를 즉각적으로 반영하기 어렵다는 문제점이 있다.However, a single algorithm-based route planning technique applied to existing unmanned autonomous vehicles is difficult to adaptively generate effective routes in various situations and driving modes that can be encountered in an urban environment, and when a new situation or mode is additionally identified, It is difficult to reflect it as a result.

KR 10-1063302 B, 2011. 09. 07, 도 2KR 10-1063302 B, 2011. 09. 07, Figure 2

본 발명의 목적은 환경모드와 주행모드의 조합으로 정의되는 상태(status) 기반의 경로계획 기법을 적용하여 도심환경에서 무인자율차량의 효과적인 경로생성이 가능한 주행경로 생성장치 및 이의 제어방법을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide a traveling route generating apparatus capable of generating an effective route of an unmanned autonomous vehicle in a city environment by applying a status-based route planning technique defined by a combination of an environment mode and a traveling mode and a control method thereof will be.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은 도심환경에서의 무인자율차량을 위한 주행경로 생성장치에 관한 것으로, 본 무인자율차량을 위한 주행경로 생성장치는 외부의 지형과 장애물을 센싱하여 지형정보와 장애물정보를 수집하는 지형감지센서부; 무인자율차량의 자율주행을 위해 사전에 저장된 도로에 관한 도로환경정보를 관리하고, 상기 지형감지센서부에 의해 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 도로 표면에 대한 도로표면정보를 추출하며, 상기 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 격자지도를 생성하고, 상기 관리되는 도로환경정보와 상기 추출되는 도로표면정보와 상기 생성되는 격자지도를 활용하여 출발점으로부터 목표점까지 무인자율차량의 자율주행을 위한 경로계획을 수립하며, 상기 수립된 경로계획의 상태와 상기 도로환경정보 및 상기 도로표면정보를 분석하고, 이 분석결과를 사전에 정해진 천이조건 및 기준과 비교하여 상기 경로계획의 상태의 천이에 대한 의사결정을 수행하는 자율주행판단부; 및 상기 의사결정에 의해 상태가 천이된 경로계획에 따라 무인자율차량을 주행하도록 제어하는 주행제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a traveling route generating apparatus for an unmanned autonomous vehicle in an urban environment, wherein the traveling route generating apparatus for the unmanned autonomous vehicle senses an external terrain and an obstacle, A terrain detection sensor unit for collecting obstacle information; Managing road environment information on a road previously stored for autonomous driving of an autonomous vehicle, extracting road surface information on the road surface using the terrain information and obstacle information collected by the terrain sensing unit, A grid map is generated using the collected terrain information and the obstacle information, and the grid map is generated by using the managed road environment information, the extracted road surface information, and the generated grid map to make an autonomous vehicle And the road surface information, and analyzes the state of the established route plan, the road environment information, and the road surface information, and compares the analysis result with predetermined transition conditions and criteria to determine a transition of the state of the route plan An autonomous drive judging unit for making a decision; And a running control unit for controlling the unmanned autonomous vehicle to run in accordance with the path plan whose state has been changed by the decision.

상기 자율주행판단부는, 상기 도로환경정보를 관리하는 도로정보제공모듈과, 상기 지형감지센서부에 의해 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 도로 표면에 대한 도로표면정보를 추출하는 차선인식모듈과, 상기 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 격자지도를 생성하는 장애물격자지도생성모듈과, 상기 관리되는 도로정보와 상기 추출되는 도로표면정보와 상기 생성되는 격자지도를 활용하여 출발점으로부터 목표점까지 무인자율차량의 자율주행을 위한 경로계획을 수립하는 지역경로계획 수립모듈과, 상기 수립된 경로계획의 상태와 상기 도로환경정보 및 상기 도로표면정보를 분석하고, 이 분석결과를 사전에 정해진 천이조건 및 기준과 비교하여 상기 경로계획의 상태의 천이에 대한 의사결정을 수행하는 자율매니저 모듈을 포함할 수 있다.The autonomous driving determination unit may include a road information providing module for managing the road environment information, a lane recognition module for extracting road surface information on the road surface using the terrain information and the obstacle information collected by the terrain sensing sensor unit, An obstacle lattice map generation module that generates a lattice map using the collected terrain information and the obstacle information; and an obstacle lattice map generation module that generates a lattice map from the start point to the target point using the managed road information, the extracted road surface information, A local route planning module for establishing a route plan for an autonomous vehicle of an autonomous vehicle, and a control unit for analyzing the state of the established route plan, the road environment information and the road surface information, Includes an autonomic manager module that performs a decision on the transition of the state of the path plan relative to a reference Can.

상기 자율주행판단부는, 상기 자율매니저 모듈의 의사결정의 수행에 의해 천이된 상기 경로계획의 상태에 대한 정보를 차선인식모듈로 전송하여 무인자율차량의 전방에 존재하는 정지선을 검출할 수 있도록 상기 차선인식모듈을 동기화 시키고, 상기 차선인식모듈에 의한 정지선 검출이 용이하도록 상기 지역경로계획 수립모듈이 감속에 대응하는 상기 경로계획을 수립하도록 제어할 수 있다.Wherein the autonomous-travel determiner sends information about the state of the path plan transitioned by the decision of the autonomic manager module to the lane identification module so as to detect a stop line in front of the autonomous vehicle, The control unit can synchronize the recognition module and control the regional route planning module to establish the route plan corresponding to the deceleration so that the stop line can be easily detected by the lane recognition module.

상기 경로계획의 상태는 환경모드와 주행모드의 조합으로 이루어지고, 상기 환경모드는 비포장도로 주행상황(C_C), 포장 일반주행상황(P_N), 포장도로에서 차선변경을 위한 주행상황(P_LC_O), 포장도로에서 차선복귀를 위한 주행상황(P_LC_I), 포장도로에서 교차로 진입 주행상황(P_I_I) 및 포장도로에서 교차로 탈출 주행상황(P_I_O)으로 정의되고, 상기 주행모드는 일반주행(N_D), 감속주행(RS_D) 및 특정지점에서 정지하기 위한 주행(D_TS)으로 정의될 수 있다.(P_LC), a paved general driving situation (P_N), a driving situation (P_LC_O) for lane change on a paved road, and a running state (P_LC_O) for changing a lane on a paved road, wherein the environment plan includes a combination of an environment mode and a driving mode, (P_LC_I) for returning to a lane on a pavement, an intersection entering state (P_I_I) on a pavement, and an intersection exit state (P_I_O) on a pavement. The traveling mode is defined as a normal traveling (N_D) (RS_D) and a running (D_TS) for stopping at a specific point.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 일 측면은 무인자율차량을 위한 주행경로 생성장치의 제어방법에 관한 것으로, 본 주행경로 생성장치의 제어방법은 무인자율차량의 자율주행을 위해 사전에 저장된 도로에 관한 도로환경정보를 관리하는 단계; 지형감지센서부에 의해 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 도로 표면에 대한 도로표면정보를 추출하는 단계; 상기 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 격자지도를 생성하고, 상기 관리되는 도로환경정보와 상기 추출되는 도로표면정보와 상기 생성되는 격자지도를 활용하여 출발점으로부터 목표점까지 무인자율차량의 자율주행을 위한 경로계획을 수립하는 단계; 상기 수립된 경로계획의 상태와 상기 도로환경정보 및 상기 도로표면정보를 분석하고, 이 분석결과를 사전에 정해진 천이조건 및 기준과 비교하여 상기 경로계획의 상태의 천이에 대한 의사결정을 수행하는 단계; 및 상기 의사결정에 의해 상태가 천이된 경로계획에 따라 무인자율차량을 주행하도록 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of controlling a traveling path generating apparatus for an unmanned autonomous vehicle, the method comprising: Managing road environment information on the road; Extracting road surface information on the road surface using the terrain information and the obstacle information collected by the terrain detection sensor unit; Generating a lattice map using the collected terrain information and the obstacle information, and performing autonomous traveling of the unmanned autonomous vehicle from the starting point to the target point using the managed road environment information, the extracted road surface information, and the generated grid map Establishing a path plan for the vehicle; Analyzing the state of the established route plan, the road environment information and the road surface information, and comparing the result of the analysis with a predetermined transition condition and reference, to make a decision on the transition of the state of the path plan ; And controlling the autonomous vehicle to travel in accordance with the route plan whose state has been changed by the decision.

상기 경로계획의 상태는 환경모드와 주행모드의 조합으로 이루어지고, 상기 환경모드는 비포장도로 주행상황(C_C), 포장 일반주행상황(P_N), 포장도로에서 차선변경을 위한 주행상황(P_LC_O), 포장도로에서 차선복귀를 위한 주행상황(P_LC_I), 포장도로에서 교차로 진입 주행상황(P_I_I) 및 포장도로에서 교차로 탈출 주행상황(P_I_O)으로 정의되고, 상기 주행모드는 일반주행(N_D), 감속주행(RS_D) 및 특정지점에서 정지하기 위한 주행(D_TS)으로 정의될 수 있다.
(P_LC), a paved general driving situation (P_N), a driving situation (P_LC_O) for lane change on a paved road, and a running state (P_LC_O) for changing a lane on a paved road, wherein the environment plan includes a combination of an environment mode and a driving mode, (P_LC_I) for returning to a lane on a pavement, an intersection entering state (P_I_I) on a pavement, and an intersection exit state (P_I_O) on a pavement. The traveling mode is defined as a normal traveling (N_D) (RS_D) and a running (D_TS) for stopping at a specific point.

이와 같이 본 발명은 도심의 도로환경에서 직선/곡선 주행, 차선변경 그리고 교차로 주행을 위해 환경모드와 주행모드의 조합으로 정의되는 상태 기반의 경로계획 기법을 적용함으로써 무인자율차량이 주행하는 환경 및 임무에서 파생되는 다양한 환경적 요소와 무인자율차량의 상태정보에 적응적으로 경로계획을 수행할 수 있어 도심환경에서 무인자율차량을 보다 안전하고 효율적으로 자율주행 시킬 수 있다.As described above, the present invention applies a state-based route planning technique defined as a combination of an environmental mode and a driving mode for straight / curved traveling, lane changing, and intersection driving in an urban road environment, The autonomous vehicle can be autonomously driven more safely and efficiently in the urban environment because it can perform the route planning adaptively to the various environmental factors and the state information of the unmanned autonomous vehicle.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행경로 생성장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행경로 생성장치의 경로계획의 상태를 나타내는 표이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행경로 생성장치의 환경모드를 설명하기 위한 표이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행경로 생성장치의 주행모드를 설명하기 위한 표이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행경로 생성장치의 동작을 설명하기 위한 상태천이도이다.
도 6은 도 5의 상태천이를 위한 조건 및 기준을 나타내는 표이다. FIG. 1 is a block diagram of a traveling route generating apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a table showing a state of a route plan of a traveling route generating apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a table for explaining an environmental mode of the traveling route generating apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 is a table for explaining a traveling mode of the traveling path generating apparatus according to an embodiment of the present invention.
5 is a state transition diagram for explaining the operation of the traveling path generating apparatus according to the embodiment of the present invention.
6 is a table showing conditions and criteria for the state transition of FIG.

본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.The present invention will now be described with reference to the accompanying drawings. Hereinafter, a repeated description, a known function that may obscure the gist of the present invention, and a detailed description of the configuration will be omitted. Embodiments of the present invention are provided to more fully describe the present invention to those skilled in the art. Accordingly, the shapes and sizes of the elements in the drawings and the like can be exaggerated for clarity.

이하에서는 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 주행경로 생성장치에 대해 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행경로 생성장치의 블록도이다.Hereinafter, a traveling route generating apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram of a traveling route generating apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 주행경로 생성장치(1)는 지형감지센서부(100), 자율주행판단부(200) 및 주행제어부(300)로 구분할 수 있다. 주행제어부(300)는 자율주행판단부(200)에 의한 경로계획에 따라 무인자율차량이 주행하도록 제어한다.1, the traveling route generating apparatus 1 according to the present embodiment can be divided into a terrain detecting sensor unit 100, an autonomous travel determiner 200, and a travel controller 300. As shown in FIG. The travel control unit 300 controls the unmanned autonomous vehicle to travel in accordance with the route plan by the autonomous travel determiner 200. [

지형감지센서부(100)는 무인자율차량 외부의 지형과 장애물을 센싱하여 지형정보 및 장애물정보에 관한 데이터를 수집하여 자율주행판단부(200)로 제공한다. 예를 들면, 지형감지센서부(100)는 레이저 거리측정기(101), 쌍안 카메라(102) 등을 포함할 수 있다.The terrain detection sensor unit 100 senses the terrain and obstacles outside the autonomous vehicle, and collects data on the terrain information and the obstacle information, and provides the data to the autonomous driving determination unit 200. For example, the terrain detection sensor unit 100 may include a laser range finder 101, a binocular camera 102, and the like.

자율주행판단부(200)는 무인자율차량의 자율주행을 위해 사전에 저장된 도로에 관한 도로환경정보를 관리하고, 지형감지센서부(100)에 의해 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 도로 표면에 대한 도로표면정보를 추출하며, 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 격자지도를 생성하고, 관리되는 도로환경정보와 추출되는 도로표면정보와 생성되는 격자지도를 활용하여 출발점으로부터 목표점까지 무인자율차량의 자율주행을 위한 경로계획을 수립하며, 수립된 경로계획의 상태와 도로환경정보를 분석하고, 이 분석결과를 사전에 정해진 천이조건 및 기준과 비교하여 경로계획의 상태의 천이에 대한 의사결정을 수행한다.The autonomous-travel determiner 200 manages road environment information on roads previously stored for autonomous driving of the autonomous autonomous vehicle, and uses the terrain information and the obstacle information collected by the terrain-sensing sensor unit 100, And a grid map is generated by using the collected topographical information and obstacle information, and the grid map is generated from the starting point to the target point by using the managed road environment information and extracted road surface information and the generated grid map. It is necessary to establish a route plan for autonomous driving of the vehicle, to analyze the state of the established route plan and the road environment information, and to compare the result of this analysis with a predetermined transition condition and criteria, .

이를 위해 자율주행판단부(200)는 도로정보제공모듈(210), 차선인식모듈(220), 장애물격자지도생성모듈(230)과, 지역경로계획 수립모듈(240), 자율 매니저모듈(250)로 이루어질 수 있다.To this end, the autonomous-travel determiner 200 includes a road information providing module 210, a lane recognizing module 220, an obstacle grid map generating module 230, a local route planning establishing module 240, an autonomic manager module 250, ≪ / RTI >

도로정보제공모듈(210)은 무인자율차량의 자율주행을 위한 인식 및 판단에 요구되는>> 도로에 관한 지식 및 경험적 지식인 도로환경정보를 사전에 저장하고 관리하며<< 제공하는 기능을 수행한다.The road information providing module 210 previously stores, manages, and provides the road environment information required for recognition and judgment for autonomous driving of the autonomous vehicle.

차선인식모듈(220)은 지형감지센서부(100)에 의해 수집되는 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 도로 표면에 존재하는 차선정보 및 연석정보와 같은 도로표면정보를 추출하는 기능을 수행한다.The lane recognition module 220 extracts road surface information such as lane information and curb information existing on the road surface by utilizing the terrain information and the obstacle information collected by the terrain detection sensor unit 100.

장애물격자지도생성모듈(230)은 지형감지센서부(100)의 데이터를 활용하여 <<주행 가능 여부>>가 판단된>> 격자지도를 생성하는 기능을 수행한다.The obstacle grid map generation module 230 performs a function of generating a grid map of &quot; Whether or not it is possible to run &quot; by utilizing the data of the terrain detection sensor unit 100. [

지역경로계획 수립모듈(240)은 도로정보제공모듈(210), 차선인식모듈(220) 및 장애물격자지도생성모듈(230)로부터 제공되는 정보를 활용하여 <<도심환경에서>> 출발점으로부터 다음 목표점까지 무인자율차량의 자율주행을 위한 경로계획을 수립하는 기능을 수행한다. The local route planning module 240 uses the information provided from the road information providing module 210, the lane recognition module 220 and the obstacle grid map generating module 230 to calculate, from the starting point, The autonomous vehicle has a function of establishing a path plan for autonomous operation of the autonomous vehicle.

구체적으로 지역경로계획 수립모듈(240)은 환경 및 주행모드 획득서브모듈(241)과 상태추정 및 천이서브모듈(242)과 후보경로 생성 및 선정서브모듈(243)과 정책보고 및 수정서브모듈(244)로 이루어질 수 있다.Specifically, the regional path planning module 240 includes an environment and driving mode acquisition submodule 241, a state estimation and transition submodule 242, a candidate path generation and selection submodule 243, a policy reporting and modification submodule 244).

환경 및 주행모드 획득서브모듈(241)은 도로정보제공모듈(210)에 의해 관리되는 도로환경정보와, 차선인식모듈(220)에 의해 추출되는 도로표면정보와, 장애물격자지도생성모듈(230)에 의해 생성되는 격자지도와, 주행모드 정보를 획득할 수 있다.The environment and driving mode acquisition sub-module 241 receives the road environment information managed by the road information providing module 210, the road surface information extracted by the lane recognition module 220, the obstacle grid map generation module 230, The lattice map generated by the lattice map and the traveling mode information can be obtained.

상태추정 및 천이서브모듈(242)은 획득된 환경 및 주행모드 정보를 기반으로 현재 무인자율차량의 상태를 결정하고 사전에 설정된 천이조건에 의해 무인자율차량의 상태를 천이하는 역할을 수행한다.The state estimation and transition submodule 242 determines the state of the current unmanned autonomous vehicle based on the obtained environment and running mode information and transits the state of the autonomous vehicle according to the predetermined transition condition.

후보경로 생성 및 선정서브모듈(243)은 목표점이 주어진 경우 출발점으로부터 목표점까지의 후보경로를 생성하고 선정한다.The candidate path generation and selection sub-module 243 generates and selects a candidate path from a starting point to a target point when a target point is given.

정책보고 및 수정서브모듈(244)은 경로계획의 상태의 성향 및 정책에 관한 정보를 후술하는 자율 매니저모듈(250)에게 제공하고 자율 매니저모듈(250)의 의사결정을 재적용하는 기능을 수행한다.The policy reporting and modifying submodule 244 provides the autonomic manager module 250, which will be described later, with information on the propensity of the state of the path plan and the policy and performs the function of reapplying the decision of the autonomic manager module 250 .

이하 도 2 내지 4를 참조하여 지역경로계획 수립모듈(240)에 적용되는 경로계획의 상태(status)를 설명한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행경로 생성장치의 경로계획의 상태를 나타내는 표이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행경로 생성장치의 환경모드를 설명하기 위한 표이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행경로 생성장치의 주행모드를 설명하기 위한 표이다.The status of the route plan applied to the local route planning module 240 will be described below with reference to FIGS. FIG. 3 is a table for explaining an environmental mode of a traveling route generating apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a table for explaining an environment mode of a traveling route generating apparatus according to an embodiment of the present invention. 4 is a table for explaining a traveling mode of the traveling path generating apparatus according to an embodiment of the present invention.

경로계획의 상태(status)는 도 2에 도시된 바와 같이 환경모드와 주행모드의 조합으로 구성된다.The status of the route planning is constituted by a combination of the environment mode and the traveling mode as shown in Fig.

무인자율차량이 도심환경에서 도로를 자율적으로 주행할 경우 포장도로에서의 일반 상황, 차선변경 및 복귀 상황, 교차로 진입 및 탈출 상황과 같은 다양한 환경상황 그리고 일반주행, 감속주행, 정지를 위한 주행과 같은 다양한 주행상황에 놓이게 된다. When an unmanned autonomous vehicle autonomously drives a road in an urban environment, various conditions such as a general situation on a pavement, a lane change and a return situation, an intersection entry and exit situation, and a driving for general driving, It is in various driving situations.

본 실시예에 따른 지역경로계획 수립모듈(240)은 이러한 상황들을 반영하기 위해 환경모드와 주행모드의 조합으로 무인자율차량의 경로계획의 상태를 정의한다.The local route planning module 240 according to the present embodiment defines the state of the route planning of the unmanned vehicle in combination with the environment mode and the driving mode to reflect such situations.

무인자율차량의 경로계획의 상태는 도 2에 도시된 바와 같이 환경모드가 Cross-Country에서는 주행모드가 Normal_Driving과 Diving_to_Stop이고, Pavement_ Normal에서는 Normal_Driving과 Diving_to_Stop이며, Pavement_Lane_Change_Out에서는 Diving_to_Stop이고, Pavement_Lane_Change_In에서는 Diving_to_Stop이며, Pavement_Intersection_In에서는 Reduction_Speed_Driving과 Diving_to_Stop이고, Pavement_Intersection_Out에서는 Diving_to_Stop이다.2, the traveling mode is Normal_Driving and Diving_to_Stop in the environment mode, the Normal_Driving and the Diving_to_Stop in the Pavement_ Normal, the Diving_to_Stop in the Pavement_Lane_Change_Out, the Diving_to_Stop in the Pavement_Lane_Change_In, and the Pivingment_Intersection_In Is Reduction_Speed_Driving and Diving_to_Stop, and in Pavement_Intersection_Out is Diving_to_Stop.

환경모드는 도 3에 도시된 바와 같이, Cross-Country는 비포장도로 주행상황(C_C)을 의미하고, Pavement_Normal은 포장 일반주행상황(P_N)을 의미하며, Pavement_Lane_Change_Out는 포장도로에서 차선변경을 위한 주행상황(P_LC_O)을 의미하고, Pavement_Lane_Change_In은 포장도로에서 차선복귀를 위한 주행상황(P_LC_I)을 의미하며, Pavement_Intersection_In은 포장도로에서 교차로 진입 주행상황(P_I_I)을 의미하고, Pavement_Intersection_Out은 포장도로에서 교차로 탈출 주행상황(P_I_O)을 의미한다.3, the cross-country means a non-paved road running situation (C_C), Pavement_Normal means a paved general running situation (P_N), Pavement_Lane_Change_Out indicates a running state for lane change on a paved road (P_LC_O), Pavement_Lane_Change_In means the running situation (P_LC_I) for returning to the lane on the pavement, Pavement_Intersection_In means the intersection entry driving situation (P_I_I) on the pavement road and Pavement_Intersection_Out means the driving state (P_I_O).

주행모드는 도 4에 도시된 바와 같이, Normal_Driving은 일반주행(N_D)을 의미하고, Reduction_Speed_Driving은 감속주행(RS_D)을 의미하며, Diving_to_Stop은 특정지점에서 정지하기 위한 주행(D_TS)을 의미한다.4, Normal_Driving refers to normal driving (N_D), Reduction_Speed_Driving refers to deceleration driving (RS_D), and Diving_to_Stop refers to driving (D_TS) to stop at a specific point.

경로계획의 상태를 도 3 및 도 4의 약자를 참조하고 시작(Start)과 종료(End)를 포함하여 환경모드와 주행모드가 조합된 형태로 다음과 같이 표현할 수 있다.The state of the route planning can be expressed as a combination of an environment mode and a traveling mode including start and end (End) with reference to abbreviations in FIGS. 3 and 4 as follows.

즉 경로계획의 상태는 '시작(Start), '종료(End)', '비포장도로 주행(C_C)', '포장도로 일반주행(P_N, N_D)', '포장도로 정지주행(P_N, D_TS)', '차선변경 정지주행(P_LC_O, D_TS)', '차선복귀 정지주행(P_LC_I, D_TS)', '교차로진입 감속주행(P_I_I, RS_D)', '교차로진입 정지주행(P_I_I, D_TS)' 그리고 '교차로탈출 정지주행(P_I_O, D_TS)'로 표현될 수 있다.In other words, the state of the route plan is' Start ',' End ',' Unpaved road run (C_C) ',' Pavement general run (P_N, N_D) ',' Pavement stop run (P_N, D_TS) (P_I_I, D_TS) ',' lane change stop travel (P_LC_O, D_TS) ',' lane return stop travel (P_LC_I, D_TS) ',' intersection entrance and deceleration travel (P_I_O, D_TS) '.

이하에서는 도 5 및 도 6을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 주행경로 생성장치(1)의 동작을 설명한다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행경로 생성장치의 동작을 설명하기 위한 상태천이도이고, 도 6은 도 5의 상태천이 조건 및 기준을 나타내는 표이다.Hereinafter, the operation of the traveling route generating apparatus 1 according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 5 and FIG. FIG. 5 is a state transition diagram for explaining the operation of the traveling path generating apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 6 is a table showing state transition conditions and criteria in FIG.

여기서 본 실시예에 따른 주행경로 생성장치(1)의 동작은 자율주행판단부(200)의 제어동작을 중심으로 설명한다. 여기서 자율주행판단부(200)의 제어동작은 도로에서의 자율주행을 수행하는 무인자율차량이 비상상항 없이, +형 교차로에 진입하는 것을 가정하여 설명한다. 이 외의 다양한 상태천이 제어동작도 도 5 및 도 6을 통해 충분히 설명 가능하다.Here, the operation of the traveling path generating apparatus 1 according to the present embodiment will be described focusing on the control operation of the autonomous driving determining unit 200. Here, the control operation of the autonomous-travel judging unit 200 will be described on the assumption that the unmanned autonomous vehicle performing the autonomous running on the road enters the + -type intersection without an emergency. Various other state transition control operations can be fully explained with reference to FIGS. 5 and 6. FIG.

자율매니저 모듈(250)은 상태천이 의사결정을 위해 지역경로계획 수립모듈(240)에 의한 경로계획의 상태(status)와 도로정보제공모듈(210)에 의한 도로환경정보를 분석한다.The autonomic manager module 250 analyzes the status of the route plan by the local route planning module 240 and the road environment information by the road information providing module 210 in order to determine the state transition.

자율매니저 모듈(250)은 시작(Start)(S510) 상태에서 상태천이 의사결정을 위해 지역경로계획 수립모듈(240)에 의한 경로계획의 상태(status)나 도로정보제공모듈(210)에 의한 주행환경 정보를 분석한다.The autonomic manager module 250 determines whether the status of the route planning by the local route planning module 240 or the status of the driving of the road information providing module 210 by the road information providing module 210 for the state transition decision in the start (S510) Analyze environmental information.

자율주행판단부(200)는 상태천이 의사결정을 위한 분석결과를 도 6에 도시된 천이조건 및 기준과 비교하여 상태천이를 수행할 수 있다.The autonomous driving determiner 200 may perform the state transition by comparing the analysis result for state transition decision with the transition condition and reference shown in FIG.

자율 매니저모듈(250)은, 시작(Start)상태(S510)에서 비포장도로 주행(C_C)상태나 포장도로 일반주행(P_N, N_D)상태(S520)로 천이 가능한 경우, 상태천이 의사결정을 위한 분석결과를 도 6에 도시된 천이조건 및 기준과 비교하여 포장도로 일반주행(P_N, N_D)상태(S520)로 천이한다.The autonomic manager module 250 may perform an analysis for state transition decision if it can transition from a start state (S510) to an unpackaged road running (C_C) state or a paved road general run (P_N, N_D) state (S520) The result is compared with the transition conditions and criteria shown in FIG. 6, and transits to the pavement general travel (P_N, N_D) state (S520).

S520상태인 경우, 전이 가능한 상태는 포장도로 정지주행(P_N, D_TS)(S530)과 교차로진입 감속주행(P_I_I, RS_D)(S560)이다.In the S520 state, the transitionable state is the pavement stop traveling (P_N, D_TS) (S530) and the intersection entering slow down travel (P_I_I, RS_D) (S560).

자율주행판단부(200)는 S520상태에서 상태천이 의사결정을 위한 분석결과를 도 6에 도시된 천이조건 및 기준과 비교하여 교차로진입 감속주행(P_I_I, RS_D)(S560)으로 천이한다.The autonomous driving determination unit 200 compares the analysis result for state transition decision with the transition condition and the reference shown in FIG. 6 in the state S520, and transits to the intersection entry and deceleration driving (P_I_I, RS_D) (S560).

S560상태인 경우, 전이 가능한 상태는 포장도로 정지주행(P_N, D_TS)(S530)과 교차로진입 감속주행(P_I_I, RS_D)(S560)이다.In the S560 state, the transitional state is the pavement stop traveling (P_N, D_TS) (S530) and the intersection entrance slowing down travel (P_I_I, RS_D) (S560).

자율주행판단부(200)는 S520상태에서 상태천이 의사결정을 위한 분석결과를 도 6에 도시된 천이조건 및 기준과 비교하여 교차로진입 감속주행(P_I_I, RS_D)(S560)으로 천이한다.The autonomous driving determination unit 200 compares the analysis result for state transition decision with the transition condition and the reference shown in FIG. 6 in the state S520, and transits to the intersection entry and deceleration driving (P_I_I, RS_D) (S560).

한편, 자율주행판단부(200)는 자율 매니저모듈(250)에 의해 천이된 상태에 대한 정보를 차선인식모듈(220)로 전송하여 무인자율차량의 전방에 존재하는 정지선을 검출할 수 있는 모드로 차선인식모듈(220)을 동기화 시킨다. 자율주행판단부(200)는 정지선 검출이 용이하도록 지역경로계획 수립모듈(240)이 감속에 대응하는 경로계획을 수립하도록 제어한다.Meanwhile, the autonomous-travel determiner 200 transmits the information about the state transited by the autonomic manager module 250 to the lane-recognition module 220, thereby detecting a stop line in front of the autonomous vehicle The lane recognition module 220 is synchronized. The autonomous travel determiner 200 controls the local route planning module 240 to establish a route plan corresponding to the deceleration so that the stop line can be easily detected.

차선인식모듈(220)로부터 교차로의 정지선이 검출되거나 또는 도로정보제공모듈(210)로부터 가상의 정지선에 대한 위치값이 획득된 후 무인자율차량이 정지선 검출 사각지대에 진입하게 된 경우 자율 매니저모듈(250)의 제어동작에 대해 설명한다.When an autonomous vehicle enters the stop line detection blind spot after a stop line of an intersection is detected from the lane recognition module 220 or a position value of a virtual stop line is obtained from the road information providing module 210, 250 will be described.

도 5 및 도 6을 참조하면, 자율주행판단부(200)는 경로계획의 상태를 교차로진입 감속주행(P_I_I, RS_D)상태(S560)로부터 교차로진입 정지주행(P_I_I, D_TS)상태(S570)로 천이한다.5 and 6, the autonomous-travel determiner 200 changes the state of the route plan from the intersection entry / deceleration travel (P_I_I, RS_D) state (S560) to the intersection entry stop travel (P_I_I, D_TS) state Transit.

이 경우, 지역경로계획 수립모듈(240)은 최후로 추출된 정지선 혹은 도로정보제공모듈(210)의 가상정지선을 기반으로 최종 정지선을 선정하고 정지선에 정지하기 위한 지역경로를 계획한다.In this case, the regional route planning module 240 selects a final stop line based on the last extracted stop line or the virtual stop line of the road information providing module 210, and plans a local route for stopping at the stop line.

무인자율차량이 계획된 정지선에 도착하게 되면 자율주행판단부(200)는 경로계획의 상태를 교차로진입 정지주행(P_I_I, D_TS)상태(S570)로부터 교차로탈출 정지주행(P_I_O, D_TS)상태(S580)로 천이한다. When the unmanned autonomous vehicle arrives at the planned stop line, the autonomous travel determiner 200 determines the state of the route plan from the intersection entry stoppage (P_I_I, D_TS) state (S570) to the intersection exit stop travel (P_I_O, D_TS) .

이 경우, 지역경로계획 수립모듈(240)은 교차로를 탈출하기 위한 목표점을 도로정보제공모듈(210)로부터 수신하고 도로상의 장애물 유무를 확인한 후 해당 목표점까지의 지역경로를 계획한다.In this case, the local route planning module 240 receives a target point for escaping the intersection from the road information providing module 210, checks the presence or absence of an obstacle on the road, and plans a local route to the target point.

무인자율차량이 교차로 탈출을 위한 목표점에 도달하고 탈출한 교차로 방향의 새로운 차선이 획득되면 경로계획의 상태를 차로탈출 정지주행(P_I_O, D_TS)상태(S580)로부터 장도로 일반주행(P_N, N_D)상태(S520)로 천이하여 자율주행을 수행한다.When the unmanned autonomous vehicle reaches the target point for the intersection escape and acquires a new lane in the direction of the escaped intersection, the state of the route planning is changed from the P_I_O, D_TS state (S580) to the general travel (P_N, N_D) State (S520) and performs autonomous travel.

이와 같이 본 실시예에 따른 주행경로 생성장치(1)는 도심의 도로환경에서 직선/곡선 주행, 차선변경 그리고 교차로 주행을 위해 환경모드와 주행모드의 조합으로 정의되는 상태 기반의 경로계획 기법을 적용함으로써 무인자율차량이 주행하는 환경 및 임무에서 파생되는 다양한 환경적 요소와 무인자율차량의 상태정보에 적응적으로 경로계획을 수행할 수 있어 도심환경에서 무인자율차량을 보다 안전하고 효율적으로 자율주행 시킬 수 있다.As described above, the traveling route generating apparatus 1 according to the present embodiment applies a state-based route planning technique defined as a combination of an environmental mode and a driving mode for straight / curved traveling, lane changing, and intersection driving in an urban road environment Therefore, it is possible to adaptively plan the route to various environmental factors derived from the environment and mission of the unmanned autonomous vehicle and the state information of the unmanned autonomous vehicle, thereby making it possible to autonomously drive the unmanned autonomous vehicle in the urban environment more safely and efficiently .

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, the present invention has been described with reference to particular embodiments, such as specific elements, and specific embodiments and drawings. However, it should be understood that the present invention is not limited to the above- And various modifications and changes may be made thereto by those skilled in the art to which the present invention pertains.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속함을 이해해야 할 것이다.It is therefore to be understood that within the scope of the appended claims all such modifications as would be obvious to one skilled in the art are intended to be included within the scope of the appended claims and their equivalents. will be.

1: 주행경로 생성장치
100: 지형감지센서부
101: 레이저 거리측정기
102: 쌍안 카메라
200: 자율주행판단부
210: 도로정보제공모듈
220: 차선인식모듈
230: 장애물격자지도생성모듈
240: 경로계획 수립모듈
241: 환경 및 주행모드 획득서브모듈
242: 상태추정 및 천이서브모듈
243: 후보경로 생성 및 선정서브모듈
244: 정책보고 및 수정서브모듈
250: 자율 매니저모듈
300: 주행제어부1: Driving path generating device
100: terrain detection sensor unit
101: Laser range finder
102: binocular camera
200: an autonomous running judging unit
210: Road information providing module
220: lane recognition module
230: Obstacle Grid Map Generation Module
240: Path Planning Module
241: Environment and driving mode acquisition sub-module
242: state estimation and transition submodule
243: Candidate path generation and selection submodule
244: Policy reporting and modifying submodule
250: Autonomic Manager Module
300:

Claims (6)

외부의 지형과 장애물을 센싱하여 지형정보와 장애물정보를 수집하는 지형감지센서부;
무인자율차량의 자율주행을 위해 사전에 저장된 도로에 관한 도로환경정보를 관리하고, 상기 지형감지센서부에 의해 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 도로 표면에 대한 도로표면정보를 추출하며, 상기 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 격자지도를 생성하고, 상기 관리되는 도로환경정보와 상기 추출되는 도로표면정보와 상기 생성되는 격자지도를 활용하여 출발점으로부터 목표점까지 무인자율차량의 자율주행을 위한 경로계획을 수립하며, 상기 수립된 경로계획의 상태와 상기 도로환경정보 및 상기 도로표면정보를 분석하고, 이 분석결과를 사전에 정해진 천이조건 및 기준과 비교하여 상기 경로계획의 상태의 천이에 대한 의사결정을 수행하는 자율주행판단부; 및
상기 의사결정에 의해 상태가 천이된 경로계획에 따라 무인자율차량을 주행하도록 제어하는 주행제어부를 포함하되,
상기 자율주행판단부는, 상기 도로환경정보를 관리하는 도로정보제공모듈과, 상기 지형감지센서부에 의해 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 도로 표면에 대한 도로표면정보를 추출하는 차선인식모듈과, 상기 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 격자지도를 생성하는 장애물격자지도생성모듈과, 상기 관리되는 도로정보와 상기 추출되는 도로표면정보와 상기 생성되는 격자지도를 활용하여 출발점으로부터 목표점까지 무인자율차량의 자율주행을 위한 경로계획을 수립하는 지역경로계획 수립모듈과, 상기 수립된 경로계획의 상태와 상기 도로환경정보 및 상기 도로표면정보를 분석하고, 이 분석결과를 사전에 정해진 천이조건 및 기준과 비교하여 상기 경로계획의 상태의 천이에 대한 의사결정을 수행하는 자율매니저 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 주행경로 생성장치.A terrain detection sensor unit for sensing terrain and obstacles outside and collecting terrain information and obstacle information;
Managing road environment information on a road previously stored for autonomous driving of an autonomous vehicle, extracting road surface information on the road surface using the terrain information and obstacle information collected by the terrain sensing unit, A grid map is generated using the collected terrain information and the obstacle information, and the grid map is generated by using the managed road environment information, the extracted road surface information, and the generated grid map to make an autonomous vehicle And the road surface information, and analyzes the state of the established route plan, the road environment information, and the road surface information, and compares the analysis result with predetermined transition conditions and criteria to determine a transition of the state of the route plan An autonomous drive judging unit for making a decision; And
And a traveling control unit for controlling the unmanned autonomous vehicle to travel in accordance with the path plan whose state has been changed by the decision,
The autonomous driving determination unit may include a road information providing module for managing the road environment information, a lane recognition module for extracting road surface information on the road surface using the terrain information and the obstacle information collected by the terrain sensing sensor unit, An obstacle lattice map generation module that generates a lattice map using the collected terrain information and the obstacle information; and an obstacle lattice map generation module that generates a lattice map from the start point to the target point using the managed road information, the extracted road surface information, A local route planning module for establishing a route plan for an autonomous vehicle of an autonomous vehicle, and a control unit for analyzing the state of the established route plan, the road environment information and the road surface information, Includes an autonomic manager module that performs a decision on the transition of the state of the path plan relative to a reference Traveling route generation device, characterized in that the. 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 자율주행판단부는, 상기 자율매니저 모듈의 의사결정의 수행에 의해 천이된 상기 경로계획의 상태에 대한 정보를 차선인식모듈로 전송하여 무인자율차량의 전방에 존재하는 정지선을 검출할 수 있도록 상기 차선인식모듈을 동기화 시키고, 상기 차선인식모듈에 의한 정지선 검출이 용이하도록 상기 지역경로계획 수립모듈이 감속에 대응하는 상기 경로계획을 수립하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 주행경로 생성장치.The method according to claim 1,
Wherein the autonomous-travel determiner sends information about the state of the path plan transitioned by the decision of the autonomic manager module to the lane identification module so as to detect a stop line in front of the autonomous vehicle, Wherein the control unit synchronizes the recognition module and controls the local route planning module to establish the route plan corresponding to the deceleration so that the stop line can be easily detected by the lane recognition module. 제1항에 있어서,
상기 경로계획의 상태는 환경모드와 주행모드의 조합으로 이루어지고,
상기 환경모드는 비포장도로 주행상황(C_C), 포장 일반주행상황(P_N), 포장도로에서 차선변경을 위한 주행상황(P_LC_O), 포장도로에서 차선복귀를 위한 주행상황(P_LC_I), 포장도로에서 교차로 진입 주행상황(P_I_I) 및 포장도로에서 교차로 탈출 주행상황(P_I_O)으로 정의되고, 상기 주행모드는 일반주행(N_D), 감속주행(RS_D) 및 특정지점에서 정지하기 위한 주행(D_TS)으로 정의되는 것을 특징으로 하는 주행경로 생성장치.The method according to claim 1,
Wherein the state of the path plan is a combination of an environmental mode and a traveling mode,
(P_LC_I) for lane change on a paved road, a running situation (P_LC_I) for returning to a lane on a paved road, an intersection (P_LC_I) for a lane return on a paved road, (P_I_I) and an intersection exit state (P_I_O) on a paved road, and the running mode is defined as a normal running (N_D), a decelerated running (RS_D) and a running The traveling route generating apparatus comprising: 무인자율차량을 위한 주행경로 생성장치의 제어방법에 있어서,
무인자율차량의 자율주행을 위해 사전에 저장된 도로에 관한 도로환경정보를 관리하는 단계;
지형감지센서부에 의해 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 도로 표면에 대한 도로표면정보를 추출하는 단계;
상기 수집된 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 격자지도를 생성하고, 상기 관리되는 도로환경정보와 상기 추출되는 도로표면정보와 상기 생성되는 격자지도를 활용하여 출발점으로부터 목표점까지 무인자율차량의 자율주행을 위한 경로계획을 수립하는 단계;
상기 수립된 경로계획의 상태와 상기 도로환경정보 및 상기 도로표면정보를 분석하고, 이 분석결과를 사전에 정해진 천이조건 및 기준과 비교하여 상기 경로계획의 상태의 천이에 대한 의사결정을 수행하는 단계; 및
상기 의사결정에 의해 상태가 천이된 경로계획에 따라 무인자율차량을 주행하도록 제어하는 단계를 포함하되,
상기 경로계획의 상태는 환경모드와 주행모드의 조합으로 이루어지고,
상기 환경모드는 비포장도로 주행상황(C_C), 포장 일반주행상황(P_N), 포장도로에서 차선변경을 위한 주행상황(P_LC_O), 포장도로에서 차선복귀를 위한 주행상황(P_LC_I), 포장도로에서 교차로 진입 주행상황(P_I_I) 및 포장도로에서 교차로 탈출 주행상황(P_I_O)으로 정의되고, 상기 주행모드는 일반주행(N_D), 감속주행(RS_D) 및 특정지점에서 정지하기 위한 주행(D_TS)으로 정의되는 것을 특징으로 하는 주행경로 생성장치의 제어방법.A control method of a traveling path generating apparatus for an unmanned autonomous vehicle,
Managing road environment information on a road previously stored for self-running of the autonomous vehicle;
Extracting road surface information on the road surface using the terrain information and the obstacle information collected by the terrain detection sensor unit;
Generating a lattice map using the collected terrain information and the obstacle information, and performing autonomous traveling of the unmanned autonomous vehicle from the starting point to the target point using the managed road environment information, the extracted road surface information, and the generated grid map Establishing a path plan for the vehicle;
Analyzing the state of the established route plan, the road environment information and the road surface information, and comparing the result of the analysis with a predetermined transition condition and reference, to make a decision on the transition of the state of the path plan ; And
And controlling the unmanned vehicle to travel in accordance with the path plan whose state has been changed by the decision,
Wherein the state of the path plan is a combination of an environmental mode and a traveling mode,
(P_LC_I) for lane change on a paved road, a running situation (P_LC_I) for returning to a lane on a paved road, an intersection (P_LC_I) for a lane return on a paved road, (P_I_I) and an intersection exit state (P_I_O) on a paved road, and the running mode is defined as a normal running (N_D), a decelerated running (RS_D) and a running And a control unit for controlling the traveling route generating apparatus. 삭제delete
KR1020130032613A 2013-03-27 2013-03-27 Apparatus for path planning of unmanned vehicle, and its control method KR101458502B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130032613A KR101458502B1 (en) 2013-03-27 2013-03-27 Apparatus for path planning of unmanned vehicle, and its control method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130032613A KR101458502B1 (en) 2013-03-27 2013-03-27 Apparatus for path planning of unmanned vehicle, and its control method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140117836A KR20140117836A (en) 2014-10-08
KR101458502B1 true KR101458502B1 (en) 2014-11-07

Family

ID=51990810

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130032613A KR101458502B1 (en) 2013-03-27 2013-03-27 Apparatus for path planning of unmanned vehicle, and its control method

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101458502B1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016204507A1 (en) * 2015-06-16 2016-12-22 엘지전자 주식회사 Autonomous traveling vehicle
US10379543B2 (en) 2017-03-07 2019-08-13 Hyundai Motor Company Vehicle and control method thereof and autonomous driving system using the same

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101736089B1 (en) 2015-01-08 2017-05-30 서울대학교산학협력단 UAV flight control device and method for object shape mapping and real-time guidance using depth map
CN118154398A (en) * 2015-11-04 2024-06-07 祖克斯有限公司 Software application for requesting and controlling autonomous vehicle services
KR102239614B1 (en) 2016-02-29 2021-04-12 후아웨이 테크놀러지 컴퍼니 리미티드 Autonomous driving method and device
WO2018026603A1 (en) 2016-08-02 2018-02-08 Pcms Holdings, Inc. System and method for optimizing autonomous vehicle capabilities in route planning
WO2018106774A1 (en) 2016-12-08 2018-06-14 Pcms Holdings, Inc. System and method for routing and reorganization of a vehicle platoon in a smart city
CN109353269A (en) * 2018-11-15 2019-02-19 复旦大学 A kind of pilotless automobile drive-control system with variable headlamp
CN109987098B (en) * 2019-04-09 2020-09-29 莫日华 Method and device for controlling safe driving based on road surface analysis
JP7215391B2 (en) * 2019-10-15 2023-01-31 トヨタ自動車株式会社 Vehicle control system and vehicle control device for self-driving vehicle
CN112749595A (en) * 2019-10-31 2021-05-04 北京沃东天骏信息技术有限公司 Method and device for determining driving path
CN111367273A (en) * 2019-12-31 2020-07-03 天嘉智能装备制造江苏股份有限公司 Unmanned small-sized sweeping machine control system based on path tracking and control method thereof
KR102317430B1 (en) * 2021-05-27 2021-10-26 주식회사 라이드플럭스 Method, server and computer program for creating road network map to design a driving plan for automatic driving vehicle
CN113465590B (en) * 2021-06-29 2024-03-15 三一专用汽车有限责任公司 Path planning method and device, automatic driving method and device and working machine
CN113492841B (en) * 2021-07-22 2022-09-06 上汽通用五菱汽车股份有限公司 Parking control method and device and computer readable storage medium
CN114415688A (en) * 2022-01-24 2022-04-29 广州佩誉电子科技有限公司 Automatic driving remote control system for automobile
CN116164769B (en) * 2023-04-21 2023-08-22 北京路凯智行科技有限公司 Path planning method of mining unmanned vehicle and mining unmanned vehicle

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101063302B1 (en) * 2010-10-05 2011-09-07 국방과학연구소 Control apparatus and method for autonomous navigation of unmanned ground vehicle

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101063302B1 (en) * 2010-10-05 2011-09-07 국방과학연구소 Control apparatus and method for autonomous navigation of unmanned ground vehicle

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016204507A1 (en) * 2015-06-16 2016-12-22 엘지전자 주식회사 Autonomous traveling vehicle
US10379543B2 (en) 2017-03-07 2019-08-13 Hyundai Motor Company Vehicle and control method thereof and autonomous driving system using the same

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140117836A (en) 2014-10-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101458502B1 (en) Apparatus for path planning of unmanned vehicle, and its control method
US11427225B2 (en) All mover priors
JP6911214B1 (en) Orbit planning
CA3083719C (en) Autonomous vehicle operational management scenarios
US10611371B2 (en) System and method for vehicle lane change prediction using structural recurrent neural networks
KR101338246B1 (en) Collision prevention system of mobile robot in unknown environment and method thereof
JP2021526474A (en) Orbit planning
US11702070B2 (en) Autonomous vehicle operation with explicit occlusion reasoning
US10915762B1 (en) Sidewalk detection for pedestrian behavior modeling
CN104897168B (en) The intelligent vehicle method for searching path and system assessed based on road hazard
US20220105959A1 (en) Methods and systems for predicting actions of an object by an autonomous vehicle to determine feasible paths through a conflicted area
US20210139048A1 (en) Tree policy planning for autonomous vehicle driving solutions
EP3877227A1 (en) Operating an autonomous vehicle according to road user reaction modeling with occlusions
KR101417522B1 (en) System and method for traveling self-control expressway
CN105809130A (en) Binocular depth perception-based vehicle travelable area calculation method
KR102467223B1 (en) Apparatus and method for automatic steering control based on vehicles changing lanes
US11718290B2 (en) Methods and systems for safe out-of-lane driving
EP3995379A1 (en) Behavior prediction for railway agents for autonomous driving system
Rebsamen et al. Utilizing the infrastructure to assist autonomous vehicles in a mobility on demand context
CN113196358A (en) Signal lamp system analysis system required by automatic driving path
KR102355426B1 (en) Method and apparatus for detecting and avoiding obstacles on driving path
KR102350197B1 (en) Apparatus and method for setting driving route
KR102264265B1 (en) Method for road lane management based on vehicle-road infrastructure information fusion and apparatus for the same
Padhy et al. The Challenges and Possible Solutions in Implementing Driverless Vehicle in Indian Perspective
CN118189995A (en) Method and system for handling obstruction in autonomous vehicle operation

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170904

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181002

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191002

Year of fee payment: 6