KR101636666B1 - 자율 주행을 위한 활성 및 비활성 공사 구간들의 매핑 - Google Patents

자율 주행을 위한 활성 및 비활성 공사 구간들의 매핑 Download PDF

Info

Publication number
KR101636666B1
KR101636666B1 KR1020157031970A KR20157031970A KR101636666B1 KR 101636666 B1 KR101636666 B1 KR 101636666B1 KR 1020157031970 A KR1020157031970 A KR 1020157031970A KR 20157031970 A KR20157031970 A KR 20157031970A KR 101636666 B1 KR101636666 B1 KR 101636666B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
construction section
construction
vehicle
classification
map information
Prior art date
Application number
KR1020157031970A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20150138394A (ko
Inventor
데이비드 이안 프랭클린 퍼거슨
도날드 제이슨 버네트
Original Assignee
구글 인코포레이티드
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 구글 인코포레이티드 filed Critical 구글 인코포레이티드
Publication of KR20150138394A publication Critical patent/KR20150138394A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101636666B1 publication Critical patent/KR101636666B1/ko

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
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B60W60/0015—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety
    • B60W60/0018—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety by employing degraded modes, e.g. reducing speed, in response to suboptimal conditions
    • B60W60/00184—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety by employing degraded modes, e.g. reducing speed, in response to suboptimal conditions related to infrastructure
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • 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
    • B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
    • B60W10/04—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of propulsion units
    • 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
    • B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
    • B60W10/20—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of steering systems
    • 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
    • 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
    • B60W30/14—Adaptive cruise control
    • B60W30/143—Speed control
    • 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
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/005—Handover processes
    • B60W60/0053—Handover processes from vehicle to occupant
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3807—Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G01C21/3815—Road data
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0055—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots with safety arrangements
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G06V20/582—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of traffic signs
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • 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
    • B60W2710/00—Output or target parameters relating to a particular sub-units
    • B60W2710/20—Steering systems
    • 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
    • B60W2720/00—Output or target parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2720/10—Longitudinal speed
    • B60W2720/106—Longitudinal acceleration
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9316—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles combined with communication equipment with other vehicles or with base stations
    • G01S2013/936—
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0234—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using optical markers or beacons
    • G05D1/0236—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using optical markers or beacons in combination with a laser
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0255—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using acoustic signals, e.g. ultra-sonic singals
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0257—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using a radar
    • G05D2201/0213—

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Instructional Devices (AREA)

Abstract

본 개시 내용의 양상들은 활성 공사 구간과 비활성 공사 구간 간을 구별하는 것과 관련된다. 하나의 예에서, 이는 공사 구간과 연관된 공사 객체(810-890)를 식별하는 것을 포함한다. 식별된 공사 객체는 공사 구간의 영역(910)을 매핑하는데 이용될 수 있다. 상세 지도 정보(136)는 그 후 공사 구간의 활동을 분류하는데 이용될 수 있다. 공사 구간의 영역과 분류는 상세 지도 정보에 추가될 수 있다. 공사 구간과 분류를 상세 지도 정보에 추가한 이후에, 공사 객체(또는 다른 공사 객체)가 식별될 수 있다. 공사 객체의 위치는 상세 지도 정보로부터 공사 구간과 분류를 식별하는데 이용될 수 있다. 이 분류는 자율 모드를 갖는 차량(101)을 운행하는데 이용될 수 있다.

Description

자율 주행을 위한 활성 및 비활성 공사 구간들의 매핑{MAPPING ACTIVE AND INACTIVE CONSTRUCTION ZONES FOR AUTONOMOUS DRIVING}
관련 출원에 대한 교차 참조
본 출원은 2013년 4월 10일자로 출원된 미국 특허출원 제13/859,990호의 계속 출원이며, 그 개시 내용 전체가 참고로 본 출원에 포함된다.
자율 주행차들은 승객들을 한 장소에서 다른 장소로 운송하는 데 도움이 되도록 다양한 컴퓨팅 시스템들을 이용한다. 일부 자율 주행차들은 조종사, 운전자 또는 승객과 같은 조작자로부터의 일부 초기 입력 또는 연속 입력을 요구할 수 있다. 다른 시스템들, 예를 들어 자동조종(autopilot) 시스템들은 시스템이 관여될 때에만 이용될 수 있으며, 이 시스템은 조작자가 수동 주행 모드(조작자가 차량의 움직임에 대해 고도의 제어를 수행하는 모드)에서 자율 주행 모드(차량이 실질적으로 그 자체를 구동하는 모드) 및 그 중간 어딘가에 있는 모드들로 전환하는 것을 가능하게 한다.
자율 모드에서 운행할 때, 이들 차량은 미리 저장된 지도 데이터에 많이 의존한다. 이 때문에, 공사 구간들은 상당한 과제를 자율 주행차들에 제시할 수 있다. 특히, 이들 영역은 잠재적으로 빨리 변할 수 있어, 그 영역의 이전 지도 데이터가 부정확하거나 쓸모없게 할 수 있다. 따라서, 공사 구간들의 검출뿐만 아니라, 이들 구간에서 차량을 어떻게 조종해야 할지에 대한 결정도 중요하게 되었다. 전형적으로, 공사 구간을 식별하거나 이에 직면할 때, 자율 주행차는 운전자 및 임의의 다른 승객의 안전을 보장하기 위해 차량의 제어를 운전자에게 자동으로 이전할 수 있다. 그러나 이는, 예를 들어 장기간의 공사 프로젝트가 있는 고속도로상에서와 같이 공사 구간이 실제로는 주행 과제를 자율 주행차에 제시하지 않는 경우 운전자를 실망시킬 수 있다.
본 개시 내용의 양상들은 방법을 제공한다. 방법은 공사 구간과 연관된 제1 공사 객체를 식별하는 단계; 식별된 공사 객체에 기초하여 공사 구간의 영역을 매핑하는 단계; 프로세서에 의해, 상세 지도 정보에 기초하여 공사 구간의 활동 유형을 분류하는 단계; 공사 구간의 영역과 분류를 상세 지도 정보에 추가하는 단계; 공사 구간과 분류를 상세 지도 정보에 추가한 후에, 주어진 위치에서 제2 공사 객체를 식별하는 단계; 상세 지도 정보로부터, 주어진 위치에 기초하여 공사 구간의 영역과 분류를 식별하는 단계; 및 공사 구간의 영역에서, 상세 지도 정보에 저장된 분류에 기초하여 자율 주행 모드를 갖는 차량을 운행하는 단계를 포함한다.
한 예에서, 공사 구간의 활동 유형을 분류하는 단계는 상세 지도 정보로부터 공사 구간의 영역에 어떤 변화들이 있었는지 결정하는 단계를 포함한다. 다른 예에서, 공사 구간의 활동 유형은 공사 구간의 특징들이 해당 영역에 대한 상세 지도 정보의 특징들에 대응할 때 비활성으로서 분류된다. 이 예에서, 공사 구간의 활동 유형이 비활성으로서 분류될 때, 분류에 기초하여 차량을 운행하는 단계는 차량을 자율 주행 모드에서 공사 구간의 영역을 통하여 운행하는 단계를 포함한다.
또 다른 예에서, 공사 구간의 활동 유형은 공사 구간의 특징들이 상세 지도 정보와 비교해 도로에 변화가 있었다고 나타낼 때 활성으로서 분류된다. 이 예에서, 공사 구간의 활동 유형이 활성으로서 분류될 때, 분류에 기초하여 차량을 운행하는 단계는 차량을 수동 주행 모드에서 공사 구간의 영역을 통하여 운행하는 단계를 포함한다.
또 다른 예에서, 분류에 기초하여 차량을 운행하는 단계는 차량을 자율 주행 모드에서 운행할지 또는 수동 주행 모드에서 운행할지 결정하는 단계를 포함한다. 또 다른 예에서, 방법은 또한, 분류에 기초하여 차량을 운행한 후 공사 구간의 활동 유형을 재분류하고 재분류에 기초하여 상세 지도 정보에서 공사 구간의 분류를 갱신하는 단계를 포함한다. 이 예에서, 방법은 또한 갱신된 분류를 원격 컴퓨터로 전송하는 단계를 포함한다. 또 다른 예에서, 제2 공사 객체는 제1 공사 객체이다.
개시 내용의 또 다른 양상은 방법을 제공한다. 방법은, 공사 구간을 식별하는 정보와 공사 구간의 활동 유형의 분류를 수신하는 단계; 공사 구간의 영역과 분류를 상세 지도 정보에 추가하는 단계; 공사 구간의 영역과 분류를 상세 지도 정보에 추가한 이후에 프로세서에 의해 주어진 위치에서 공사 객체를 식별하는 단계; 및 상세 지도 정보에 저장된 분류에 기초하여 자율 주행 모드를 갖는 차량을 운행하는 단계를 포함한다.
한 예에서, 방법은 또한 분류에 기초하여 차량을 운행한 이후에, 공사 구간의 활동 유형을 재분류하고 재분류에 기초하여 상세 지도 정보에서 공사 구간의 분류를 갱신하는 단계를 포함한다. 또 다른 예에서, 분류에 기초하여 차량을 운행하는 단계는 차량을 자율 주행 모드에서 운행할지 또는 수동 주행 모드에서 운행할지 결정하는 단계를 포함한다. 또 다른 예에서, 공사 구간을 식별하는 정보는 또한 공사 구간의 영역에서 차량의 주행 동작들을 제어하기 위한 명령들과 함께 수신되며, 차량의 운행은 또한 주행 동작들을 제어하기 위한 명령들에 기초한다.
개시 내용의 추가 양상은 시스템을 제공한다. 시스템은 상세 지도 정보를 저장하는 메모리와 프로세서를 포함한다. 프로세서는 공사 구간과 연관된 제1 공사 객체를 식별하고; 식별된 공사 객체에 기초하여 공사 구간의 영역을 매핑하고; 상세 지도 정보에 기초하여 공사 구간의 활동 유형을 분류하고; 공사 구간의 영역과 분류를 상세 지도 정보에 추가하고; 공사 구간과 분류를 상세 지도 정보에 추가한 이후에, 주어진 위치에서 제2 공사 객체를 식별하고; 상세 지도 정보로부터, 주어진 위치에 기초하여 공사 구간의 영역과 분류를 식별하고; 공사 구간의 영역에서, 상세 지도 정보에 저장된 분류에 기초하여 자율 주행 모드를 갖는 차량을 운행하도록 구성된다.
한 예에서, 공사 구간의 활동 유형을 분류하는 것은 상세 지도 정보로부터 공사 구간의 영역에 어떤 변화들이 있었는지 결정하는 것을 포함한다. 다른 예에서, 공사 구간의 활동 유형은 공사 구간의 특징들이 해당 영역에 대한 상세 지도 정보의 특징들에 대응할 때 비활성으로서 분류된다. 또 다른 예에서, 분류에 기초하여 차량을 운행하는 것은 차량을 자율 주행 모드에서 운행할지 또는 수동 주행 모드에서 운행할지 결정하는 것을 포함한다. 또 다른 예에서, 프로세서는 또한, 분류에 기초하여 차량을 운행한 후에, 공사 구간의 활동 유형을 재분류하고 재분류에 기초하여 상세 지도 정보에서 공사 구간의 분류를 갱신하도록 구성된다. 또 다른 예에서, 프로세서는 또한, 공사 구간의 영역에서 차량의 주행 동작들을 제어하기 위한 명령들을 생성하고 차량의 주행 동작을 제어하기 위한 명령들을 공사 구간의 영역 및 분류와 함께 상세 지도 정보에 추가하도록 구성된다. 이 예에서, 공사 구간의 영역에서의 운행은 또한 차량의 주행 동작들을 제어하기 위한 명령들에 기초한다.
도 1은 개시 내용의 양상들에 따르는 시스템의 기능도이다.
도 2는 개시 내용의 양상들에 따르는 자율 주행차의 내부이다.
도 3은 개시 내용의 양상들에 따르는 자율 주행차의 외부이다.
도 4는 개시 내용의 양상들에 따르는 도로의 예이다.
도 5는 개시 내용의 양상들에 따르는 상세 지도 정보의 예이다.
도 6은 개시 내용의 양상들에 따르는 상세 지도 정보의 다른 예이다.
도 7a는 개시 내용의 양상들에 따르는 시스템의 그림 도면이다.
도 7b는 개시 내용의 양상들에 따르는 시스템의 기능도이다.
도 8은 개시 내용의 양상들에 따르는 도 4의 도로의 다른 예이다.
도 9는 개시 내용의 양상들에 따르는 도 4의 도로의 또 다른 예이다.
도 10은 개시 내용의 양상들에 따르는 도 4의 도로의 또 다른 예이다.
도 11은 개시 내용의 양상들에 따르는 예시적인 흐름도이다.
개시 내용은 일반적으로 자율 주행차들의 안전 및 효율을 향상시키기 위해 공사 구간들을 매핑하고 분류하는 것에 관한 것이다. 한 예로서, 상세 지도에 대한 액세스를 가진 제1 차량은 자율 또는 수동 주행 모드에서 도로를 따라 주행할 수 있다. 제1 차량은 그 센서를 이용하여, 예를 들어 도로 작업 표지판, 원뿔형 도로 표지판, 배럴, 펜스, 공사 차량, 플레어 또는 공사 구간들에 공통으로 연관된 기타 아이템과 같은 공사 객체를 검출할 수 있다. 차량이 자율 모드에서 주행하고 있는 경우, 공사 객체를 식별할 때, 차량은 수동 모드 또는 매우 조심스러운 주행 모드로 전환될 수 있다. 제1 차량이 공사 구간을 주행하고 있을 때(또는 제1 차량이 주행한 후), 제1 차량은 공사 구간의 영역을 매핑하고 이 공사 구간 정보를 상세 지도에 통합시킬 수 있다.
상세 지도 정보를, 공사 구간에서 검출된 도로의 특징들, 예들 들어 차선들의 위치 결정, 차선들의 폐쇄 여부, 새로운 k-레일의 존재와 위치 등과 비교함으로써, 제1 차량은 공사 구간이 활성 또는 비활성인지 결정할 수 있다. 이런 점에서, 전술한 특징들에 대한 변화들이 식별되면, 공사 구간은 활성으로서 분류될 수 있다. 무변화들(또는 매우 사소한 변화들)이 식별되면, 공사 구간은 비활성으로서 분류될 수 있다. 이 정보는 공사 구간 정보와 연관되고 상세 지도에 통합될 수 있다. 이 정보는 또한 다른 차량들과 공유되어 그들 자신의 상세 지도들을 갱신할 수 있다.
제2 차량(또는 차후에 제1 차량)은 공사 객체, 예를 들어 도로 작업 표지판들, 원뿔형 교통 표지판들, 배럴들, 펜스들, 공사 차량들, 플레어들, 또는 공사 구간들에 공통으로 연관된 기타 아이템들을 검출함으로써 공사 구간을 검출할 수 있다. 제2 차량은 그 후 검출된 공사 객체의 위치가 포함된 공사 구간에 대응하는지 결정하기 위해 상세 지도에 액세스할 수 있고, 만약 그렇다면, 검출된 객체와 연관된 공사 구간은 활성 또는 비활성으로서 식별된다. 공사 구간이 활성이라면, 제2 차량은 더 높은 수준의 주의를 하여 매우 느리게 주행하고 아마도 자율 모드에서 수동 모드로 전이할 수 있다. 공사 구간이 비활성이면, 차량은 지도에서의 정보에 기초하여 계속 정상적으로 주행할 수 있다. 검출된 객체가 지도에 없다면, 제2 차량은 더 높은 수준의 주의하에서 주행할 수 있으며 검출된 객체를 지도에 추가할 수 있다. 게다가 제2 차량은 또한 공사 구간을 재분류할 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 자율 주행 시스템(100)은 다양한 컴포넌트를 갖는 차량(101)을 포함할 수 있다. 개시 내용의 소정 양상들이 특정 유형의 차량들과 관련해 특히 유용할지라도, 차량은 승용차, 트럭, 오토바이, 버스, 보트, 비행기, 헬리콥터, 잔디 깎는 기계, 레저 차량, 놀이공원 차량, 농기구, 건설 장비, 트램, 골프 카트, 열차, 및 트롤리를 포함하지만 이에 제한되지 않는 임의의 유형의 차량일 수 있다. 차량은 예를 들어, 프로세서(120), 메모리(130), 및 범용 컴퓨터에 전형적으로 존재하는 기타 컴포넌트를 포함하는 컴퓨터(110)와 같은 하나 이상의 컴퓨터를 가질 수 있다.
메모리(130)는 프로세서(120)에 의해 실행되거나 다르게 이용될 수 있는 명령어들(132) 및 데이터(134)를 포함하는, 프로세서(120)에 의해 액세스 가능한 정보를 저장한다. 메모리(130)는 프로세서에 의해 액세스 가능한 정보를 저장할 수 있는 임의의 타입일 수 있으며, 컴퓨터 판독 가능 매체, 또는 예를 들어, 하드 드라이브, 메모리 카드, ROM, RAM, DVD 또는 다른 광디스크와 같은, 전자 디바이스의 도움으로 판독될 수 있는 데이터를 저장하는 다른 매체뿐만 아니라, 다른 기입 가능 및 판독 전용 메모리들을 포함한다. 시스템들과 방법들은 전술한 것들의 상이한 조합들을 포함할 수 있으며, 그에 의해 명령어들과 데이터의 상이한 일부들이 상이한 유형의 매체에 저장된다.
명령어들(132)은 프로세서에 의해 직접적으로 실행될(기계 코드와 같은) 또는 간접적으로 실행될(스크립트들과 같은) 명령어들의 임의의 세트일 수 있다. 예를 들어, 명령어들은 컴퓨터 판독 가능 매체에 대한 컴퓨터 코드로서 저장될 수 있다. 그 점에서, 용어들 "명령어들"과 "프로그램들"은 본 명세서에서 상호 교환 가능하게 이용될 수 있다. 명령어들은 프로세서에 의한 직접 처리를 위해 목적 코드 포맷으로, 또는 요구시 해석되거나 미리 컴파일되는 독립적인 소스 코드 모듈들의 스크립트들 또는 집합들을 포함하는 임의의 다른 컴퓨터 언어로 저장될 수 있다. 명령어들의 기능들, 방법들 및 명령어들의 루틴들은 아래 더욱 상세히 설명된다.
데이터(134)는 명령어들(132)에 따라서 프로세서(120)에 의해 검색, 저장 또는 수정될 수 있다. 예를 들어, 청구 발명의 요지가 임의의 특정 데이터 구조에 의해 제한되지는 않지만, 데이터는 컴퓨터 레지스터들, 복수의 상이한 필드들과 레코드들을 갖는 테이블로서 관계형 데이터베이스, XML 문서들 또는 플랫 파일들에 저장될 수 있다. 데이터는 또한 임의의 컴퓨터 판독 가능 포맷으로 포매팅될 수 있다. 단지 추가 예로서, 이미지 데이터는 압축 또는 압축해제되고, 손실 없거나(예를 들어, BMP) 또는 손실 있는(예를 들어, JPEG), 비트맵 또는 벡터 기반(예를 들어, SVG)의 포맷들에 따라 저장되는 픽셀들의 그리드로 구성된 비트맵들뿐만 아니라 드로잉 그래픽(drawing graphic)을 위한 컴퓨터 명령어들로서 저장될 수 있다. 데이터는 예를 들어, 수들, 서술형 텍스트, 독점 코드들, 동일한 메모리 또는 상이한 메모리들의 다른 영역들(다른 네트워크 위치들을 포함하는)에 저장된 데이터에 대한 참조, 또는 관련 데이터를 계산하기 위한 기능에 의해 이용되는 정보와 같은 관련 정보를 식별하기에 충분한 임의의 정보를 포함할 수 있다.
프로세서(120)는 상용 가능한 CPU들과 같은 임의의 종래의 프로세서일 수 있다. 대안적으로, 프로세서는 ASIC 또는 다른 하드웨어 기반 프로세서와 같은 전용 디바이스일 수 있다. 도 1이 프로세서, 메모리 및 컴퓨터(110)의 다른 요소들을 동일 블록 내에 있는 것으로 기능적으로 예시할지라도, 프로세서, 컴퓨터 또는 메모리가 동일한 물리적 하우징 내에 저장되거나 저장되지 않을 수 있는 다수의 프로세서, 컴퓨터 또는 메모리를 실제로 포함할 수 있다는 것은 본 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 이해될 것이다. 예를 들어, 메모리는 컴퓨터(110)의 것과는 상이한 하우징에 위치한 하드 드라이브 또는 다른 저장 매체일 수 있다. 따라서, 프로세서 또는 컴퓨터에 대한 참조는 동시에 동작하거나 하지 않을 수 있는 프로세서들, 컴퓨터들 또는 메모리들의 집합에 대한 참조를 포함한다고 이해될 것이다. 본 명세서에 설명된 단계들을 수행하기 위해 단일 프로세서를 이용하기보다는, 오히려 조향 컴포넌트들와 감속 컴포넌트들과 같은 일부 컴포넌트는 각각 컴포넌트의 특정 기능과 관련된 연산만을 수행하는 그들 자신의 프로세서를 가질 수 있다.
본 명세서에 설명된 다양한 양상들에서, 프로세서는 차량으로부터 멀리 떨어져 위치하고 무선으로 차량과 통신할 수 있다. 다른 양상들에서, 본 명세서에 설명된 프로세스들 중 일부는 해당 차량 및 다른 차량 내에 배치된 프로세서상에서 원격 프로세서에 의해 실행되며, 단일 조작을 실행하는데 필요한 단계를 취하는 것을 포함한다.
컴퓨터(110)는 컴퓨터와 관련해서 통상 이용되는 컴포넌트들 모두, 예를 들어 중앙 처리 장치(CPU), 웹 브라우저와 같은 명령어들과 데이터(134)를 저장하는 메모리(예를 들어, RAM 및 내부 하드 드라이브들), 전자 디스플레이(152)(예를 들어, 스크린을 가진 모니터, 소형 LCD 터치 스크린 또는 정보를 표시하도록 동작 가능한 임의의 다른 전기 디바이스), 사용자 입력(150)(예를 들어, 마우스, 키보드, 터치 스크린 및/또는 마이크로폰)뿐만 아니라, 사람의 상태 및 욕구에 대한 명시적(예를 들어, 제스처) 또는 암시적(예를 들어, "사람이 잠들어 있다") 정보를 수집하기 위한 다양한 센서(예를 들어, 비디오 카메라)를 포함할 수 있다.
한 예에서, 컴퓨터(110)는 차량(101)에 통합된 자율 주행 컴퓨팅 시스템일 수 있다. 도 2는 자율 주행차의 내부의 예시적 설계를 도시한다. 자율 주행차는 비자율 주행차의 특징들 모두, 예를 들어, 조향 핸들(210)과 같은 조향 장치; 내비게이션 디스플레이(215)(전자 디스플레이(152)의 일부일 수 있음)와 같은 내비게이션 디스플레이 장치; 및 기어 시프터(220)와 같은 기어 셀렉터 장치를 포함할 수 있다. 차량은 또한 전술한 것 외에 다양한 사용자 입력 디바이스(140), 예를 들어, 하나 이상의 자율 주행 모드를 활성화 또는 비활성화하며 운전자 또는 승객(290)이 내비게이션 목적지와 같은 정보를 자율 주행 컴퓨터(110)에 제공할 수 있게 하기 위한 터치스크린(217)(전자 디스플레이(152)의 일부일 수 있음) 또는 버튼 입력들(219)를 가질 수 있다.
자율 주행 컴퓨팅 시스템은 차량의 다양한 컴포넌트와 통신할 수 있다. 예를 들어, 도 1을 다시 참조하면, 컴퓨터(110)는 차량의 중앙 프로세서(160)와 통신할 수 있고, 차량(101)의 움직임, 속도 등을 제어하기 위해 차량(101)의 다양한 시스템, 예를 들어 브레이크 시스템(180), 가속 시스템(182), 시그널링 시스템(184), 및 내비게이션 시스템(186)에 정보를 전송하고 그로부터 정보를 수신할 수 있다. 한 예에서, 차량의 중앙 프로세서(160)는 비자율 컴퓨터에서 중앙 프로세서의 기능 모두를 수행할 수 있다. 다른 예에서, 프로세서(120 및 160)는 동시에 동작하는 단일 프로세싱 디바이스 또는 다수의 프로세싱 디바이스를 포함할 수 있다.
또한, 컴퓨터(110)는 관여될 때, 차량(101)의 이런 기능들 중 일부 또는 모두를 제어할 수 있다. 따라서, 차량(101)은 전술한 바와 같이 다양한 수동, 반자율 또는 자율 주행 모드들을 가질 수 있다. 다양한 시스템들과 컴퓨터(110)가 차량(101) 내에 나타날지라도, 이들 요소가 차량(101)의 외부 또는 물리적으로 먼거리로 분리될 수 있음을 이해할 것이다.
차량은 또한 디바이스의 지리적 위치를 결정하기 위한, 컴퓨터(110)와 통신하는 지리적 위치 컴포넌트(144)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 위치 컴포넌트는 디바이스의 위도, 경도 및/또는 고도 위치를 결정하기 위해 GPS 수신기를 포함할 수 있다. 레이저 기반 위치 확인 시스템들, 관성 보조(inertial-aided) GPS 또는 카메라 기반 위치 확인과 같은 다른 위치 확인 시스템들은 또한 차량의 위치를 식별하는데 사용될 수 있다. 차량의 위치는, 위도, 경도 및 고도와 같은 절대적인 지리적 위치뿐만 아니라, 그 바로 주위에 있는 다른 차들에 대한 위치와 같은 상대적인 위치 정보를 포함할 수 있으며, 상대적인 위치 정보는 종종 절대적인 지리적 위치보다 더 좋은 정확도로 결정될 수 있다.
차량은 또한 차량의 방향과 속도 또는 이에 대한 변화를 결정하기 위해 가속도계, 자이로스코프 또는 다른 방향/속도 검출 디바이스(146)와 같은, 컴퓨터(110)와 통신하는 기타 디바이스들을 포함할 수 있다. 단지 예로서, 가속 디바이스(146)는 중력의 방향 또는 이에 수직한 평면에 대한 그 피치(pitch), 요(yaw) 또는 롤(roll)(또는 이에 대한 변화들)을 결정할 수 있다. 디바이스는 또한 이런 변화들의 속도과 방향에서 증가 또는 감소를 트래킹할 수 있다. 본 명세서에 개시된 디바이스의 위치 및 방위 데이터의 제공은 사용자, 컴퓨터(110), 다른 컴퓨터들 및 이들의 조합에 자동으로 제공될 수 있다.
컴퓨터(110)는 다양한 컴포넌트를 제어함으로써 차량의 방향과 속도를 제어할 수 있다. 예로서, 차량이 완전 자율 주행 모드에서 운행한다면, 컴퓨터(110)는 차량이 가속하게(예를 들어, 엔진에 제공된 연료 또는 다른 에너지를 증가시킴으로써), 감속하게(예를 들어, 엔진에 공급된 연료를 감소시키거나 또는 브레이크들을 적용함으로써), 방향을 변경하게(예를 들어, 전방 2개의 바퀴를 회전시킴으로써) 할 수 있다.
차량은 또한 다른 차량들, 도로에서 장애물들, 교통 신호들, 표지판들, 트리들 등과 같은 차량 외부의 객체들을 검출하기 위한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 검출 시스템(154)은 컴퓨터(110)에 의해 처리될 수 있는 데이터를 기록하는 레이저들, 소나, 카메라들 또는 임의의 다른 검출 디바이스들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량이 소형 승용차라면, 자동차는 루프 또는 다른 편리한 위치에 장착된 레이저를 포함할 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 차량(101)은 차량의 전방 및 상부에 각각 장착된 레이저들(310 및 311)을 갖는 소형 승용차를 포함할 수 있다. 레이저(310)는 대략 150미터의 범위, 30도 수직 시계 및 대략 30도 수평 시계를 가질 수 있다. 레이저(311)는 대략 50-80미터의 범위, 30도 수직 시계 및 360도 수평 시계를 가질 수 있다. 레이저들은 컴퓨터가 다양한 객체들의 위치와 거리를 식별하는데 이용할 수 있는 범위(range) 및 강도 정보를 차량에 제공할 수 있다. 한 양상에서, 레이저들은 차량과, 그 축 상에서 회전하고 그 피치를 변경함으로써 차량과 대면하는 객체 표면들 사이의 거리를 측정할 수 있다.
차량은 또한 적응식 정속 주행 시스템(adaptive cruise control system)들에 사용된 것들과 같은 다양한 레이더 검출 유닛들을 포함할 수 있다. 레이더 검출 유닛들은 자동차의 전방 및 후방뿐만 아니라 전방 범퍼의 양측에 위치할 수 있다. 도 3의 예에 도시된 바와 같이, 차량(101)은 그 측면(단지 하나의 측면이 도시됨), 전방 및 후방에 위치한 레이더 검출 유닛들(320-323)을 포함한다. 이들 레이더 검출 유닛 각각은 대략 18도 시계를 위한 대략 200미터의 범위뿐만 아니라 대략 56도 시계를 위한 대략 60미터의 범위를 가질 수 있다.
또 다른 예에서, 다양한 카메라들이 차량에 장착될 수 있다. 카메라들은 2 이상의 카메라의 이미지들로부터의 시차가 다양한 객체에 대한 거리를 계산하는데 사용될 수 있도록 미리 정해진 거리들에서 장착될 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 차량(101)은 백미러(도시 안됨) 근처의 앞유리(340) 아래에 장착된 2개의 카메라(330-331)를 포함할 수 있다. 카메라(330)는 대략 200미터의 범위 및 대략 30도 수평 시계를 포함하는 반면, 카메라(331)는 대략 100미터의 범위 및 대략 60도 수평 시계를 포함할 수 있다.
상술한 센서들뿐만 아니라, 컴퓨터는 또한 다른 센서들과, 비자율 주행차에 전형적인 특징들로부터의 입력을 이용할 수 있다. 예를 들어, 이들 다른 센서와 특징들은 타이어 압력 센서들, 엔진 온도 센서들, 브레이크 열 센서들, 브레이크 패드 상태 센서들, 타이어 트래드 센서들, 연료 센서들, 오일 레벨 및 품질 센서들, (온도, 습도 또는 공기 중의 미립자들을 검출하기 위한) 공기 품질 센서들, 도어 센서들, 광들, 와이퍼들 등을 포함할 수 있다. 이 정보는 이들 센서와 특징들로부터 직접적으로 또는 차량의 중앙 프로세서(160)를 통해 제공될 수 있다.
이들 센서 중 많은 센서는 컴퓨터에 의해 실시간으로 처리되는 데이터를 제공하는데, 즉, 센서들은 시간 범위에서 또는 이에 걸쳐 감지된 환경을 반영하기 위해 이들 출력을 연속적으로 갱신하고, 해당 갱신된 출력을 컴퓨터에 연속해서 또는 필요에 따라 제공하여, 컴퓨터는 차량의 당시 방향 또는 속도가 감지된 환경에 응답하여 수정되어야 하는지 결정할 수 있다.
다양한 센서들에 의해 제공된 처리 데이터뿐만 아니라, 컴퓨터는 이전 시점에 획득되었고 환경 내에 차량의 존재와 상관없이 지속할 것으로 예상되는 환경 데이터에 의존할 수 있다. 예를 들어, 도 1을 다시 참고하면, 데이터(134)는 상세 지도 정보(136), 예를 들어 도로들의 형상과 고도, 차선들, 교차로들, 횡단보도들, 제한 속도들, 교통신호들, 빌딩들, 표지판들, 실시간 교통 정보, 식물, 또는 다른 이런 객체들 및 정보를 식별하는 매우 상세한 지도들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 지도 정보는 다양한 도로 구간들과 연관된 명시적인 제한 속도 정보를 포함할 수 있다. 제한 속도 데이터는 수동으로 입력되거나, 또는 예를 들어, 광학 문자 인식을 이용하여 제한 속도 표지판의 이전에 찍힌 이미지들로부터 스캐닝될 수 있다.
도 4는 고속도로(400)의 예이다. 이 예에서, 고속도로(400)는 점선 차선들(430-33)과 실선 차선들(440-43)에 의해 정의된 3개의 상행선(410-412)과 3개의 하행선(420-22)을 포함한다. 고속도로(400)는 또한 실선 차선(440)과 장벽(460) 사이 및 실선 차선(441)과 장벽(461) 사이에 각각 정의된 갓길들(450-51)을 포함한다. 상행선과 하행선 사이에서, 고속도로(400)는 차선들(442 및 441)로 각각 갓길들(452 및 453)을 정의한 중앙 분리대(470)를 포함한다.
도 5는 고속도로(400)에 대한 상세 지도 정보(500)의 예이다. 상세 지도 정보(500)는 상세 지도 정보(136)의 일부일 수 있고, 고속도로(400)의 다양한 특징들의 위치와 방위를 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상세한 지도 정보(500)는 상행선들(410-412)을 식별하는 상행선 데이터(510-512)뿐만 아니라 하행선들(420-22)을 식별하는 하행선 데이터(520-522)를 포함한다. 상세 지도 정보(500)는 또한 점선 차선들(430-33)과 실선 차선들(440-43)을 나타내는 점선 차선 데이터(530-33)와 실선 차선들(540-43)을 포함한다. 갓길들(450-53)은 또한 갓길 데이터(550-553)에 의해 표현된다. 장벽들(460-61)은 장벽 데이터(560-61)에 의해 표현되고, 중앙 분리대(470)는 중앙 분리대 데이터(570)에 의해 표현된다.
상세 지도 정보는 또한 공사 구간 영역들에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이는 공사 구간 영역들의 경계들을 정의하는 위치 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 6은 공사 구간 영역들(610 및 620)을 포함하는 지도 정보(500)의 예이다.
이들 공사 구간 영역은 또한 공사 구간의 활동의 가장 최근 분석에 기초한 분류와 연관될 수 있다. 한 예로서, 공사 구간 영역은 공사 구간 영역에서 특징들의 특성들에 따라 활성 또는 비활성으로서 분류될 수 있다. 도 6을 참조하면, 공사 구간 영역(610)은 활성 지정(630)을 포함하고, 공사 구간 영역(620)은 비활성 지정(640)을 포함한다.
상세 지도 정보(136)가 이미지 기반 지도로서 본 명세서에서 설명될지라도, 지도 정보는 전적으로 이미지 기반(예를 들어, 래스터)일 필요가 없다. 지도 정보는 도로들, 차선들, 교차로들 및 이들 특징 간의 연결과 같은 정보의 하나 이상의 도로 그래프 또는 그래프 네트워크를 포함할 수 있다. 각각의 특징은 그래프 데이터로서 저장될 수 있고, 이것이 다른 관련된 특징들에 링크될지 아닐지에 관한 지리적 위치와 같은 정보와 연관될 수 있다. 예를 들어, 정지 신호는 도로와 교차로에 링크될 수 있다. 일부 예에서, 연관된 데이터는 소정의 도로 그래프 특징들의 효율적 검색을 촉진하기 위해 도로 그래프의 그리드 기반 인덱스들을 포함할 수 있다.
컴퓨터(110)는 또한 정보를 다른 컴퓨터들로부터 수신하거나 이들로 전달할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터(110)에 의해 저장된 지도 정보는 다른 컴퓨터들로부터 수신되거나 전달되고/되거나 차량(101)의 센서들로부터 수집된 센서 데이터는 본 명세서에서 설명된 바와 같은 처리를 위해 다른 컴퓨터에 전달될 수 있다. 도 7a 및 7b에 도시된 바와 같이, 센서 정보와 같은, 컴퓨터(110)로부터의 데이터는 추가 처리를 위해 네트워크를 통해 중심 처리 컴퓨터(720)로 전송될 수 있다. 유사하게, 아래 설명되는 바와 같이 소프트웨어 업데이트들 또는 기후 정보와 같은, 컴퓨터(720)로부터의 데이터는 네트워크를 통해 컴퓨터(110) 또는 자율 주행 모드를 갖는 다른 차량들의 다른 유사한 컴퓨터들로 전송될 수 있다.
네트워크와 중개 노드들은 인터넷, 월드 와이드 웹, 인트라넷들, 가상 사설망들, 광역 통신망들, 지역 통신망들, 하나 이상의 회사에 독점적인 통신 프로토콜들을 이용하는 전용망들, 이더넷, 와이파이와 HTTP, 및 이들의 다양한 조합들을 포함하는 다양한 구성과 프로토콜을 포함할 수 있다. 이런 통신은 모뎀들 및 무선 인터페이스들과 같은, 데이터를 다른 컴퓨터들로/로부터 전송할 수 있는 임의의 디바이스에 의해 용이해질 수 있다. 또 다른 예에서, 데이터는 컴퓨터들(110 및 720)에 의해 액세스되거나 연결될 수 있는 메모리 상에 이를 저장함으로써 전달될 수 있다.
한 예에서, 컴퓨터(720)는 컴퓨터(110)로/로부터 데이터를 수신, 처리 및 전송할 목적으로 네트워크의 상이한 노드들과 정보를 교환하는 복수의 컴퓨터를 갖는 서버, 예를 들어, 부하 균형 서버 팜(load balanced server farm)을 포함할 수 있다. 서버는 컴퓨터(110)와 유사하게, 프로세서(730), 메모리(740), 명령어들(750) 및 데이터(760)로 구성될 수 있다.
도면에 예시되고 상술한 동작 외에, 다양한 동작이 이하 설명될 것이다. 다음의 동작은 이하 설명되는 정확한 순서로 실행될 필요가 없다는 것을 이해해야 한다. 오히려, 다양한 단계들은 상이한 순서 또는 동시에 다뤄질 수 있고, 단계들은 또한 추가 또는 생략될 수 있다.
한 예로서, 제1 차량은 도로를 따라 주행할 수 있다. 이런 제1 차량은 차량(101)을 포함할 수 있고, 자율 주행 모드, 수동 주행 모드 또는 이들 간의 어딘가에 있는 모드에서 운행하고 있을 수 있다. 대안적으로, 이런 제1 차량은 또한 환경에 대한 센서 정보를 수집할 목적으로 단순히 주행하는 비자율 주행차일 수 있다.
도 8은 공사 차량들(840 및 850)이 도로의 차선들을 재포장하고 도색하는 도로(400)의 상행선(410)을 따라 주행하는 차량(101)의 예이다. 이 예에서, 차량(101)은 다양한 공사 객체들(810, 820, 830, 840, 850 및 860)에 의해 표시된 공사 구간에 접근하고 있다. 이 예는 또한 갓길(453)이 폐쇄된 것을 나타내는 공사 객체들(870, 880 및 890)을 포함한다.
차량이 주행 중일 때, 센서들은 차량의 환경에 대한 정보를 수집할 수 있다. 차량의 센서들로부터의 정보는 공사 구간들을 검출하는데 이용될 수 있다. 예를 들어, 센서 정보는 도로 작업 표시판들, 원뿔형 표지판들, 장벽들, 펜스들, 공사 차량들, 플레어들, 또는 공사 구간들에 공통으로 연관된 다른 아이템들과 같은 공사 객체들을 식별하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 차량(101)의 컴퓨터(110)는 상행선들(410-412)에서 공사 객체들(810, 820, 830, 840, 850 및 860)을 검출할 수 있다. 또 다른 예에서, 하행선들(420-422)에서 주행하는 차량은 공사 객체들(870, 880 및 890)을 검출할 수 있다.
이들 공사 객체들은 예를 들어, 센서 데이터와 상세 지도 정보의 비교, 이미지 매칭, 확률 필터들, 이미지 템플릿들 등과 같은 임의의 수의 기술들을 이용하여 식별될 수 있다. 예를 들어, 미국 특허 제8,195,394호, 미국 특허출원 제13/361,083호(발명의 명칭 "VEHICLE CONTROL BASED ON PERCEPTION UNCERTAINTY"), 및/또는 미국 특허출원 제13/799,829호(발명의 명칭 "HIGH-ACCURACY REAL-TIME ROAD SIGN DETECTION FROM IMAGES")에서 설명된 기술들은 공사 객체들을 식별하는데 이용될 수 있다.
차량이 자율 모드에서 운행하고 있는 일부 예에서, 공사 객체를 식별할 때 차량은 운전자에게 자동으로 경고하고 수동 모드로 전환할 수 있다. 대안적으로, 차량은 운전자에게 경고할 수 있고, 컴퓨터(110)는 예를 들어, 더 느리게 주행하고 도로에서 차량과 다른 객체들 간의 거리를 증가시키는 등에 의해 매우 조심스런 주행 모드로 전환할 수 있다.
공사 객체가 검출될 때, 공사 영역이 매핑될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터(110)는 임의의 수의 추가 공사 객체들을 검출하거나 또는 도로의 특징들이 상세 지도 정보에 다시 한번 대응할 때를 결정할 수 있다. 따라서, 제1 공사 객체의 위치에 기초한 시점 및 종점은 마지막으로 식별된 공사 객체의 위치에 기초하여 식별될 수 있다. 이들 지점 사이의 도로에 걸친 영역이 공사 구간일 수 있다. 일부 예에서, 일부 완충 영역은 마지막으로 검출된 공사 객체를 넘어선 약간의 거리를 추가하여 공사 영역에 추가될 수 있다.
한 예로서, 컴퓨터(110)는 공사 객체(810)를 검출하고 공사 영역을 매핑하기 시작할 수 있다. 공사 객체(860)와 같은 마지막 공사 객체가 검출될 때, 컴퓨터(110)는 도 9의 공사 구간 영역(910)을 정의하기 위해 이 정보를 이용할 수 있다. 유사하게, 차량 검출 공사 객체들(870 및 890)은 도 10의 공사 구간(1010)을 정의할 수 있다.
공사 구간은 매핑뿐만 아니라, 시스템에 의해 또한 분류될 수 있다. 한 예로서, 공사 구간은 공사 구간들의 특성들에 기초하여 활성 또는 비활성으로서 분류될 수 있다. 이런 분류는 공사 구간을 식별하는데 이용되는 것들과는 다른, 공사 구간에서 검출된 도로의 특징들과 상세 지도 정보를 비교하여 달성될 수 있다. 이는 차선들의 위치 결정, 차선들의 폐쇄 여부, 새로운 k-레일 또는 다른 장벽의 존재 및 위치 등을 비교하는 것을 포함한다. 전술한 특징들에 대한 어떤 차이들 또는 변화들이 식별되면, 공사 구간은 활성으로서 분류될 수 있다. 무변화 또는 매우 사소한 변화가 식별되면, 공사 구간은 비활성으로서 분류될 수 있다. 사소한 변화의 예들은 자율형 주행차에 영향을 미치지 않는 것들로서, 예를 들어 차량의 위치 확인 시스템에 영향을 미치지 않을 방식의 갓길 작업 또는 칸막이 이동을 포함하는 도로 차선 외부의 변화, 또는 상세 지도 정보로부터 이전에 매핑된 차선 내의 주행이 운전자에게 계속 안전하거나 편안할 만큼 충분히 작은 사소한 차선 변경을 포함할 수 있다.
도 8 및 9의 예들을 참조하면, 공사 구간(910)은 차선들(441 및 431)의 일부가 나타나지 않고(이들이 전부 포장되었고) 이에 따라 상세 지도 정보와 상이하게 될 때 활성으로서 분류될 수 있다. 도 8 및 10의 예에서, 공사 구간(1010)은 상세 지도 정보로부터 공사 객체들의 외형과 다른 어떤 차이들이 존재할 때 비활성으로서 분류될 수 있다.
전술한 공사 구간들의 식별 및 분류는 센서 정보를 수집한 차량의 것과는 달리 컴퓨터에 의해 차후에 행해질 수 있다. 예를 들어, 서버(720)와 같은 컴퓨터는 공사 객체들을 식별하고 공사 구간을 매핑하기 위해 센서 정보를 처리하는데 이용될 수 있다. 대안적으로, 이런 식별과 분류는 전술한 바와 같이, 차량(101)의 컴퓨터(110)와 같은, 센서 정보를 수집한 차량의 컴퓨터에 의해 실행될 수 있다. 차량의 컴퓨터를 이용하여 공사 구간들의 식별들과 분류들을 실시간으로 행하는 것은, 이하 보다 상세하게 설명되는 바와 같이 분류의 유용성을 증가시킬 수 있다.
공사 구간의 영역과 분류 정보는 서로 연관되고 자율 주행 모드를 갖는 차량들에 대한 상세 지도 정보에 통합될 수 있다. 따라서, 컴퓨터(110)는 이 정보를 상세 지도 정보에 저장할 수 있다. 도 6은 상세 지도 정보(136)에 저장된 도 9 및 10의 공사 구간 영역들(910 및 1010)에 대응할 수 있는 공사 구간 영역들(610 및 620)을 갖는 상세 지도 정보(500)를 포함한다. 다시, 도 6은 공사 구간들(910 및 1010)에 각각 대응할 수 있는 분류들(630 및 640)을 포함한다. 이 정보는 또한 다른 차량들에 공사 구간 영역 및 분류 정보를 제공하기 위해 이들 차량에 전송될 수 있다. 이는 자율 주행 모드를 갖는 인접 차량들로 정보를 방송하거나 또는 단순히 자율 주행 모드를 갖는 다른 차량들에게 정보를 중계할 수 있는 서버(720)와 같은 중앙 서버로 이를 전송함으로써 행해질 수 있다.
대안적으로, 공사 구간의 식별과 분류가 서버(720)와 같은 컴퓨터에 의해 실행되면, 공사 구간들 및 연관된 분류들은 다른 자율 주행차들로 전송되고 이들 각각의 상세 지도 정보와 함께 저장될 수 있다.
공사 구간의 식별과 분류가 차량(101)과 같은 자율 주행차에 의해 수행되면, 이 정보는 차량(101)의 상세 지도 정보에 직접 저장될 수 있다. 이 정보는 또한 다른 차량들과 공유될 수 있어, 예들 들어, 이 정보를 특정 차량들에 직접 전송하고, 모든 다른 자율 주행차들에 대한 방송을 전송하거나, 또는 이 정보를 서버(720)와 같은 컴퓨터에 전송하고 서버가 그 후 이를 다른 자율 주행차들에 전송할 수 있게 함으로써, 다른 차량들 자신의 상세 지도를 갱신할 수 있다.
얼마후, 자율 주행 모드에서 운행하는 차량(101)과 같은 제2 차량은 공사 구간을 검출할 수 있다. 이는 전술한 바와 같이 공사 구간과 공통으로 연관된 제1 공사 객체를 식별함으로써 이루어질 수 있다. 차량(101)의 컴퓨터(110)는 그 후 식별된 제1 공사 객체의 위치와 연관된 공사 구간이 있는지 결정하기 위해 상세 지도 정보에 질의할 수 있다. 그렇지 않다면, 컴퓨터(110)는 공사 구간을 매핑하고, 공사 구간을 분류하고, 이 정보를 상세 지도 정보와 함께 저장하고, 일부 예들에서는 전술한 바와 같이 이를 다른 자율 주행차로 전송하는 것으로 진행할 수 있다.
식별된 제1 공사 객체의 위치가 상세 지도 정보와 연관되면, 컴퓨터(110)는 또한 해당 공사 구간과 연관된 분류를 식별하고 자율 주행차를 어떻게 주행할지 결정하기 위해 이 분류를 이용할 수 있다. 상술한 예를 이용하여, 공사 구간이 활성으로서 분류될 때, 제2 차량은 더 높은 수준의 주의를 이용하여 매우 느리게 주행하고 아마도 자율 모드에서 수동 모드로 전이할 수 있다. 유사하게, 공사 구간이 비활성으로 분류될 때, 차량은 상세 지도 정보에 기초하여 계속 정상적으로 주행할 수 있다.
컴퓨터(110)는 또한, 예를 들어 전술한 바와 같이 상세 지도 정보와 도로의 특징들에 기초하여 공사 구간의 분류가 활성에서 비활성으로 또는 비활성에서 활성으로 변하게 함으로써 공사 구간을 재분류할 필요가 있을 것인지 결정할 수 있다.
도 11의 흐름도(1100)는 차량(101)의 컴퓨터(110)에 의해 모두 또는 부분적으로 수행될 수 있는 상술한 양상들의 일부 예이다. 이 예에서, 컴퓨터는 블록 1102에서 공사 구간과 연관된 제1 공사 객체를 식별한다. 공사 구간의 영역은 블록 1104에서 식별된 공사 객체에 기초하여 매핑된다. 컴퓨터는 그 후 블록 1106에서 상세 지도 정보에 기초하여 공사 구간의 활동을 분류한다. 예를 들어, 공사 구간들은 활성 또는 비활성으로서 분류될 수 있다. 공사 구간의 영역과 분류는 블록 1108에서 상세 지도 정보에 추가된다.
공사 구간과 분류를 상세 지도 정보에 추가하는 것에 후속하여, 컴퓨터는 블록 1110에서, 주어진 위치에서 제2 공사 객체를 식별한다. 컴퓨터는 그 후 블록 1112에서 주어진 위치에 기초하여 공사 구간의 영역과 분류를 상세 지도 정보로부터 식별한다. 컴퓨터는 그 후 블록 1114에서 상세 지도 정보에 저장된 분류에 기초하여 자율 주행 모드를 갖는 차량을 운행시킨다.
대안적으로, 공사 구간을 단순히 활성 또는 비활성으로서 분류하기보다, 다른 분류 방안들이 이용될 수 있다. 예를 들어, 분류들은 차량이 어떻게 응답해야 하는지에 관한 정보와 연관되거나 또는 단순히 이와는 상이한 것일 수 있다. 예로서, 일부 공사 구간들은, 예를 들어 고속도로상의 도로 작업이 단지 심야 시간(9:00 pm 내지 5:00 am 등) 동안 수행되는 경우와 같은 시간 컴포넌트를 가질 수 있다. 따라서, 차량은 단지 이들 시간에 가까워지면 수동으로 또는 특히 주의해서 주행될 필요가 있다. 또 다른 예에서, 가끔은 특정 차선에만 영향을 미치는 진행 중인 공사가 있을 수 있다. 이는, 컴퓨터(110)가 어느 차선이 영향을 받는지와 컴퓨터(110)가 그 영역에 접근할 때 무엇을 찾아야 하는지, 예를 들어, 특정 차선에 근접한 임의의 원뿔형 교통 표지판이 있는지를 알 필요가 있는 예이며, 컴퓨터(110)가 특정 차선이 사실상 영향을 받거나 폐쇄된 것을 크게 확신할 수 있는 예이다. 또 다른 예에서, 반드시 필요하지는 않으나, 주행 차선들이 공사 프로젝트에 의해 영향을 받진 않으나 갓길 상의 차선들에 근접해서 일어나는 활성 작업이 있는 경우, 공사 구간의 영역에서 차량을 천천히 주행하는 것이 더 안전할 수 있다. 이들 상세 내용은 또한 공사 구간과 연관되거나 또는 이를 분류하는데 단순히 이용될 수 있다.
상술한 특징들은 자율 주행 모드를 갖는 차량이 다른 주행 모드에 대한 실제 필요성이 있을 때 이 모드로 전이하게 할 수 있지만, 그렇지 않을 때는 정상적으로 주행하게 할 수 있다. 상술한 바와 같이, 분류 없이는, 차량은 예를 들어, 공사 구간(1010/620)의 예에서와 같이 반드시 필요하지 않은 경우에도 안전한 운전 경험을 촉진하기 위해 공사 객체를 검출할 때 항상 수동 모드로 전환되어야만 할 것이다. 그러나, 상술한 바와 같이, 위에 제공된 분류 특징들 때문에, 자율 주행차는 자율 모드에 계속 있을 수 있다. 따라서, 분류들은 차량의 컴퓨터가 공사 구간에서 어떻게 운행할지에 대한 훨씬 더 현명한 결정을 하게 할 수 있다.
상술한 특징들의 여러 가지 변동들과 조합들이 청구항들에 의해 정의된 발명의 요지에서 벗어나지 않고서 이용될 수 있기 때문에, 예시적 실시예들의 전술한 설명은 청구항들에 의해 정의된 발명의 요지의 제한이기보다는 실례로서 취급되어야 한다. ("예를 들어", "예컨대", "포함하고" 및 그와 유사한 것으로서 표현된 절들 외에) 본 명세서에서 설명되는 예들의 제공은 청구 발명의 요지를 특정 예로 제한하는 것으로서 해석되지 않아야 하며; 오히려, 예들은 많은 수의 가능한 양상들 중 일부만을 예시하도록 의도된 것임이 또한 이해될 것이다.
산업상 이용 가능성
본 발명은 자율 주행 모드에서 차량에 사용하기 위해 활성 및 비활성 공사 구간들을 포함하나 이에 제한되지 않는 넓은 산업상 이용 가능성을 향유한다.

Claims (20)

  1. 방법으로서,
    공사 구간과 연관된 제1 공사 객체를 식별하는 단계;
    상기 식별된 제1 공사 객체에 기초하여 상기 공사 구간의 영역을 매핑하는 단계;
    프로세서에 의해, 상기 공사 구간의 특성들에 기초하여 상기 공사 구간의 활동 유형을 분류하는 단계 - 상기 활동 유형은 적어도 활성 및 비활성 분류들을 포함함 -;
    상기 공사 구간의 영역과 상기 공사 구간의 상기 활동 유형의 상기 분류를 도로 지도의 상세 지도 정보에 추가하는 단계;
    상기 공사 구간과 상기 분류를 상기 상세 지도 정보에 추가한 이후에, 주어진 위치에서 제2 공사 객체를 식별하는 단계;
    상기 상세 지도 정보로부터, 상기 주어진 위치에 기초하여 상기 공사 구간의 영역과 상기 분류를 식별하는 단계; 및
    상기 공사 구간의 영역에서, 상기 상세 지도 정보에 저장된 상기 분류에 기초하여 자율 주행 모드를 갖는 차량을 운행하는 단계
    를 포함하고,
    상기 공사 구간의 활동 유형은 상기 공사 구간의 상기 특성들이 상기 상세 지도 정보와 비교해 도로에 변화들이 있었다고 나타낼 때 활성으로서 분류되고,
    상기 공사 구간의 활동 유형이 활성으로서 분류될 때, 상기 분류에 기초하여 상기 차량을 운행하는 단계는 상기 차량을 수동 주행 모드에서 상기 공사 구간의 영역을 통하여 운행하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 공사 구간의 활동 유형을 분류하는 단계는 상기 상세 지도 정보로부터 상기 공사 구간의 영역에 어떤 변화들이 있었는지 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 공사 구간의 활동 유형은 상기 공사 구간의 특성들이 상기 공사 구간의 상기 영역에 대한 상기 상세 지도 정보의 특징들에 대응할 때 비활성으로서 분류되는, 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 공사 구간의 활동 유형이 비활성으로서 분류될 때, 상기 분류에 기초하여 상기 차량을 운행하는 단계는 상기 차량을 상기 자율 주행 모드에서 상기 공사 구간의 영역을 통하여 운행하는 단계를 포함하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 분류에 기초하여 상기 차량을 운행하는 단계는 상기 차량을 상기 자율 주행 모드에서 운행할지 또는 수동 주행 모드에서 운행할지 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 분류에 기초하여 상기 차량을 운행하는 단계 이후에,
    상기 공사 구간의 활동 유형을 재분류하는 단계; 및
    상기 재분류에 기초하여 상기 상세 지도 정보에서 상기 공사 구간의 분류를 갱신하는 단계를 더 포함하는 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 갱신된 분류를 원격 컴퓨터에 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 제2 공사 객체는 상기 제1 공사 객체인, 방법.
  9. 시스템으로서,
    상세 지도 정보를 저장하는 메모리; 및
    프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는,
    공사 구간과 연관된 제1 공사 객체를 식별하고;
    상기 식별된 제1 공사 객체에 기초하여 상기 공사 구간의 영역을 매핑하고;
    상기 공사 구간의 특성들에 기초하여 상기 공사 구간의 활동 유형을 분류하고 - 상기 활동 유형은 적어도 활성 및 비활성 분류들을 포함함 -;
    상기 공사 구간의 영역과 상기 공사 구간의 활동 유형의 상기 분류를 도로 지도의 상세 지도 정보에 추가하고;
    상기 공사 구간과 상기 분류를 상기 상세 지도 정보에 추가한 이후에, 주어진 위치에서 제2 공사 객체를 식별하고;
    상기 상세 지도 정보로부터, 상기 주어진 위치에 기초하여 상기 공사 구간의 영역과 상기 분류를 식별하고;
    상기 공사 구간의 영역에서, 상기 상세 지도 정보에 저장된 상기 분류에 기초하여 자율 주행 모드를 갖는 차량을 운행하도록 구성되고,
    상기 분류에 기초하여 상기 차량을 운행하는 것은 상기 차량을 상기 자율 주행 모드에서 운행할지 또는 수동 주행 모드에서 운행할지 결정하는 것을 포함하고,
    상기 공사 구간의 활동 유형은 상기 공사 구간의 상기 특성들이 상기 상세 지도 정보와 비교해 도로에 변화들이 있었다고 나타낼 때 활성으로서 분류되는, 시스템.
  10. 제9항에 있어서, 상기 공사 구간의 활동 유형을 분류하는 것은 상기 상세 지도 정보로부터 상기 공사 구간의 영역에 어떤 변화들이 있었는지 결정하는 것을 포함하는 시스템.
  11. 제9항에 있어서, 상기 공사 구간의 활동 유형은 상기 공사 구간의 특성들이 상기 공사 구간의 상기 영역에 대한 상기 상세 지도 정보의 특징들에 대응할 때 비활성으로서 분류되는, 시스템.
  12. 제9항에 있어서, 상기 프로세서는 또한 상기 분류에 기초하여 상기 차량을 운행한 후에,
    상기 공사 구간의 활동 유형을 재분류하고;
    상기 재분류에 기초하여 상기 상세 지도 정보에서 상기 공사 구간의 분류를 갱신하도록 구성되는 시스템.
  13. 제9항에 있어서, 상기 프로세서는 또한
    상기 공사 구간의 영역에서 상기 차량의 주행 동작들을 제어하기 위한 명령들을 생성하고;
    상기 차량의 주행 동작을 제어하기 위한 상기 명령들을 상기 공사 구간의 영역 및 상기 분류와 함께 상기 상세 지도 정보에 추가하도록 구성되며,
    상기 공사 구간의 영역에서의 운행은 또한 상기 차량의 주행 동작을 제어하기 위한 상기 명령들에 기초하는, 시스템.
  14. 제9항에 있어서, 상기 공사 구간의 상기 특성들은 적어도 주행 차선들에 근접한 갓길에서의 작업을 포함하는, 시스템.
  15. 제9항에 있어서, 상기 제2 공사 객체의 상기 주어진 위치는 상기 공사 구간의 상기 영역에 대응하는, 시스템.
  16. 제15항에 있어서, 상기 프로세서는 또한
    상기 제1 공사 객체의 상기 위치에 기초하여 상기 공사 구간의 시점을 식별하고,
    제3 공사 객체의 위치에 기초하여 상기 공사 구간의 종점을 식별함으로써
    상기 공사 구간의 상기 영역을 매핑하도록 구성되는, 시스템.
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
KR1020157031970A 2013-04-10 2014-04-08 자율 주행을 위한 활성 및 비활성 공사 구간들의 매핑 KR101636666B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/859,990 2013-04-10
US13/859,990 US9141107B2 (en) 2013-04-10 2013-04-10 Mapping active and inactive construction zones for autonomous driving
PCT/US2014/033325 WO2014168944A1 (en) 2013-04-10 2014-04-08 Mapping active and inactive construction zones for autonomous driving

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150138394A KR20150138394A (ko) 2015-12-09
KR101636666B1 true KR101636666B1 (ko) 2016-07-05

Family

ID=51687337

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020157031970A KR101636666B1 (ko) 2013-04-10 2014-04-08 자율 주행을 위한 활성 및 비활성 공사 구간들의 매핑

Country Status (6)

Country Link
US (5) US9141107B2 (ko)
EP (2) EP3757965A1 (ko)
JP (3) JP6178914B2 (ko)
KR (1) KR101636666B1 (ko)
CN (2) CN107976200B (ko)
WO (1) WO2014168944A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220072278A (ko) 2020-11-25 2022-06-02 주식회사 엠큐닉 자율주행을 위한 정밀도로지도 갱신 시스템 및 프로그램

Families Citing this family (118)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8996228B1 (en) * 2012-09-05 2015-03-31 Google Inc. Construction zone object detection using light detection and ranging
US9056395B1 (en) * 2012-09-05 2015-06-16 Google Inc. Construction zone sign detection using light detection and ranging
US10377374B1 (en) 2013-11-06 2019-08-13 Waymo Llc Detection of pedestrian using radio devices
TW201524813A (zh) * 2013-12-27 2015-07-01 Hon Hai Prec Ind Co Ltd 車輛輔助系統及車輛輔助方法
US11669090B2 (en) 2014-05-20 2023-06-06 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Autonomous vehicle operation feature monitoring and evaluation of effectiveness
US10373259B1 (en) 2014-05-20 2019-08-06 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Fully autonomous vehicle insurance pricing
US9972054B1 (en) 2014-05-20 2018-05-15 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Accident fault determination for autonomous vehicles
US9646428B1 (en) 2014-05-20 2017-05-09 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Accident response using autonomous vehicle monitoring
WO2016090282A1 (en) * 2014-12-05 2016-06-09 Cowbyt Technologies Llc Autonomous navigation system
CA2968997C (en) * 2014-12-18 2023-03-07 Innerspace Technology Inc. Method and system for sensing interior spaces to auto-generate a navigational map
JP2016206774A (ja) * 2015-04-17 2016-12-08 トヨタ自動車株式会社 立体物検出装置及び立体物検出方法
EP3272610B1 (en) * 2015-04-21 2019-07-17 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Information processing system, information processing method, and program
US20160349754A1 (en) 2015-05-29 2016-12-01 Clearpath Robotics, Inc. Method, system and apparatus for controlling self-driving vehicles
US10000124B2 (en) 2015-11-04 2018-06-19 Zoox, Inc. Independent steering, power, torque control and transfer in vehicles
US9606539B1 (en) 2015-11-04 2017-03-28 Zoox, Inc. Autonomous vehicle fleet service and system
US10745003B2 (en) 2015-11-04 2020-08-18 Zoox, Inc. Resilient safety system for a robotic vehicle
US9958864B2 (en) 2015-11-04 2018-05-01 Zoox, Inc. Coordination of dispatching and maintaining fleet of autonomous vehicles
US10401852B2 (en) 2015-11-04 2019-09-03 Zoox, Inc. Teleoperation system and method for trajectory modification of autonomous vehicles
US9910441B2 (en) 2015-11-04 2018-03-06 Zoox, Inc. Adaptive autonomous vehicle planner logic
US9754490B2 (en) 2015-11-04 2017-09-05 Zoox, Inc. Software application to request and control an autonomous vehicle service
US10248119B2 (en) 2015-11-04 2019-04-02 Zoox, Inc. Interactive autonomous vehicle command controller
US9507346B1 (en) 2015-11-04 2016-11-29 Zoox, Inc. Teleoperation system and method for trajectory modification of autonomous vehicles
US9517767B1 (en) 2015-11-04 2016-12-13 Zoox, Inc. Internal safety systems for robotic vehicles
US9632502B1 (en) 2015-11-04 2017-04-25 Zoox, Inc. Machine-learning systems and techniques to optimize teleoperation and/or planner decisions
US9878664B2 (en) 2015-11-04 2018-01-30 Zoox, Inc. Method for robotic vehicle communication with an external environment via acoustic beam forming
US9630619B1 (en) 2015-11-04 2017-04-25 Zoox, Inc. Robotic vehicle active safety systems and methods
US9804599B2 (en) 2015-11-04 2017-10-31 Zoox, Inc. Active lighting control for communicating a state of an autonomous vehicle to entities in a surrounding environment
US9734455B2 (en) 2015-11-04 2017-08-15 Zoox, Inc. Automated extraction of semantic information to enhance incremental mapping modifications for robotic vehicles
US9802661B1 (en) 2015-11-04 2017-10-31 Zoox, Inc. Quadrant configuration of robotic vehicles
US10334050B2 (en) 2015-11-04 2019-06-25 Zoox, Inc. Software application and logic to modify configuration of an autonomous vehicle
WO2017079341A2 (en) 2015-11-04 2017-05-11 Zoox, Inc. Automated extraction of semantic information to enhance incremental mapping modifications for robotic vehicles
US11283877B2 (en) 2015-11-04 2022-03-22 Zoox, Inc. Software application and logic to modify configuration of an autonomous vehicle
US9701239B2 (en) 2015-11-04 2017-07-11 Zoox, Inc. System of configuring active lighting to indicate directionality of an autonomous vehicle
US10496766B2 (en) 2015-11-05 2019-12-03 Zoox, Inc. Simulation system and methods for autonomous vehicles
US9720415B2 (en) 2015-11-04 2017-08-01 Zoox, Inc. Sensor-based object-detection optimization for autonomous vehicles
US9916703B2 (en) 2015-11-04 2018-03-13 Zoox, Inc. Calibration for autonomous vehicle operation
US10662045B2 (en) 2016-02-11 2020-05-26 Clearpath Robotics Inc. Control augmentation apparatus and method for automated guided vehicles
DE102016202973B4 (de) * 2016-02-25 2018-05-17 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren zum Erkennen einer Straßenbaustelle
CN107179767B (zh) * 2016-03-10 2021-10-08 松下电器（美国）知识产权公司 驾驶控制装置、驾驶控制方法以及非瞬时性记录介质
JP6733997B2 (ja) * 2016-03-22 2020-08-05 ホアウェイ・テクノロジーズ・カンパニー・リミテッド 車両を制御する方法、装置およびシステム
JP6646731B2 (ja) * 2016-03-28 2020-02-14 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 サーバ装置、通信端末、経路探索システム及びコンピュータプログラム
US10232856B2 (en) 2016-07-28 2019-03-19 Ford Global Technologies, Llc Vehicle user-communication system and method
US10061314B2 (en) * 2016-08-15 2018-08-28 Ford Global Technologies, Llc Enhanced vehicle operation
US11640168B2 (en) * 2016-08-31 2023-05-02 Faraday & Future Inc. System and method for controlling a driving system
JP6305484B2 (ja) * 2016-09-12 2018-04-04 本田技研工業株式会社 車両制御装置
US9927810B1 (en) * 2016-09-19 2018-03-27 Delphi Technologies, Inc. Automated-vehicle safe-stop-zone mapping system
US10202118B2 (en) * 2016-10-14 2019-02-12 Waymo Llc Planning stopping locations for autonomous vehicles
US11238726B2 (en) * 2016-12-02 2022-02-01 International Business Machines Corporation Control of driverless vehicles in construction zones
US10929462B2 (en) 2017-02-02 2021-02-23 Futurewei Technologies, Inc. Object recognition in autonomous vehicles
US10392014B2 (en) * 2017-02-03 2019-08-27 Ford Global Technologies, Llc Speed controller for a vehicle
KR20180096059A (ko) * 2017-02-20 2018-08-29 엘지전자 주식회사 객체의 특성이 적용된 맵을 작성하는 방법 및 이를 구현하는 로봇
US10338594B2 (en) * 2017-03-13 2019-07-02 Nio Usa, Inc. Navigation of autonomous vehicles to enhance safety under one or more fault conditions
US10282999B2 (en) * 2017-03-17 2019-05-07 GM Global Technology Operations LLC Road construction detection systems and methods
KR102054550B1 (ko) * 2017-04-07 2020-01-22 한국과학기술원 자율 주행 차량 및 교통 관리 시스템 상에 도로 공사 정보를 제공하는 장치 및 방법
WO2018191818A1 (en) * 2017-04-18 2018-10-25 Clearpath Robotics Inc. Stand-alone self-driving material-transport vehicle
EP3396320A1 (en) * 2017-04-27 2018-10-31 Volvo Car Corporation Determination of a road work area characteristic set
US10423162B2 (en) 2017-05-08 2019-09-24 Nio Usa, Inc. Autonomous vehicle logic to identify permissioned parking relative to multiple classes of restricted parking
WO2018213931A1 (en) 2017-05-25 2018-11-29 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for process tending with a robot arm
KR20200016886A (ko) 2017-05-31 2020-02-17 카메라, 인크. 고해상도의 거의 실시간 맵 생성을 위한 이미징 장비를 구비한 차량들의 시스템
US10663303B2 (en) * 2017-06-12 2020-05-26 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. System and method for dynamically authenticating map data using blockchains
US10369974B2 (en) 2017-07-14 2019-08-06 Nio Usa, Inc. Control and coordination of driverless fuel replenishment for autonomous vehicles
US10710633B2 (en) 2017-07-14 2020-07-14 Nio Usa, Inc. Control of complex parking maneuvers and autonomous fuel replenishment of driverless vehicles
EP3460406B1 (en) * 2017-08-28 2024-04-03 Panasonic Intellectual Property Corporation of America Information processing apparatus, vehicle, information processing method, running control method, and map updating method
WO2019041043A1 (en) 2017-08-31 2019-03-07 Clearpath Robotics Inc. SYSTEMS AND METHODS FOR GENERATING A MISSION FOR A SELF-CONTAINING MATERIAL TRANSPORT VEHICLE
WO2019041044A1 (en) 2017-08-31 2019-03-07 Clearpath Robotics Inc. APPARATUS, SYSTEMS AND METHODS FOR SEIZING AND DEPOSITING A PAYLOAD USING A SELF-PROPELLED MATERIAL TRANSPORT VEHICLE
CN107843267B (zh) * 2017-10-25 2020-04-17 广州汽车集团股份有限公司 施工路段无人驾驶车辆的路径生成方法及装置
US11392121B2 (en) 2017-10-31 2022-07-19 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for operating robotic equipment in controlled zones
WO2019090417A1 (en) 2017-11-10 2019-05-16 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for updating an electronic map
JP6541924B1 (ja) * 2017-11-22 2019-07-10 三菱電機株式会社 地図収集システム、地図サーバ装置、車載装置および地図収集方法
CN110015302B (zh) * 2017-12-22 2022-06-07 德尔福技术有限责任公司 用于在施工区域附近从自动模式改变为手动模式的自动车辆***和方法
US10642267B2 (en) * 2017-12-22 2020-05-05 Aptiv Technologies Limited Automated vehicle system and method for changing from automated-mode to manual-mode near a construction-zone
US10916135B2 (en) * 2018-01-13 2021-02-09 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Similarity learning and association between observations of multiple connected vehicles
US10963706B2 (en) 2018-01-13 2021-03-30 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Distributable representation learning for associating observations from multiple vehicles
US10586118B2 (en) 2018-01-13 2020-03-10 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Localizing traffic situation using multi-vehicle collaboration
US11022971B2 (en) 2018-01-16 2021-06-01 Nio Usa, Inc. Event data recordation to identify and resolve anomalies associated with control of driverless vehicles
US10467581B2 (en) * 2018-01-19 2019-11-05 Udelv Inc. Delivery management system
KR102396731B1 (ko) * 2018-02-27 2022-05-11 삼성전자주식회사 정밀 지도 데이터 제공 방법 및 이를 위한 시스템
JP6637537B2 (ja) * 2018-03-14 2020-01-29 本田技研工業株式会社 車両制御装置および車両制御方法
US10540554B2 (en) * 2018-03-29 2020-01-21 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Real-time detection of traffic situation
JP6985207B2 (ja) * 2018-05-09 2021-12-22 トヨタ自動車株式会社 自動運転システム
WO2019220235A1 (en) * 2018-05-14 2019-11-21 3M Innovative Properties Company Autonomous navigation systems for temporary zones
US20190362159A1 (en) * 2018-05-23 2019-11-28 GM Global Technology Operations LLC Crowd sourced construction zone detection for autonomous vehicle map maintenance
CN109099901B (zh) * 2018-06-26 2021-09-24 中科微易(苏州)智能科技有限公司 基于多源数据融合的全自动压路机定位方法
US10909866B2 (en) 2018-07-20 2021-02-02 Cybernet Systems Corp. Autonomous transportation system and methods
US10920401B2 (en) * 2018-07-26 2021-02-16 Caterpillar Paving Products Inc. Managing work area reservations for autonomous vehicles
US11138350B2 (en) * 2018-08-09 2021-10-05 Zoox, Inc. Procedural world generation using tertiary data
CN110873568B (zh) * 2018-08-30 2021-02-23 百度在线网络技术（北京）有限公司 高精度地图的生成方法、装置以及计算机设备
USD950587S1 (en) * 2018-08-31 2022-05-03 Zoox, Inc. Display screen or portion thereof having a graphical user interface
DK180774B1 (en) 2018-10-29 2022-03-04 Motional Ad Llc Automatic annotation of environmental features in a map during navigation of a vehicle
US11862012B2 (en) * 2018-11-29 2024-01-02 Hitachi Astemo, Ltd. Vehicle control system and server
US10976164B2 (en) 2018-12-12 2021-04-13 Here Global B.V. Methods and systems for route generation through an area
US11681294B2 (en) 2018-12-12 2023-06-20 Here Global B.V. Method and system for prediction of roadwork zone
US11322025B2 (en) * 2018-12-12 2022-05-03 Here Global B.V. Method and system for validating existence of roadwork
JP6931017B2 (ja) * 2019-03-27 2021-09-01 本田技研工業株式会社 車両制御装置、車両および車両制御方法
CN110244742B (zh) 2019-07-01 2023-06-09 阿波罗智能技术(北京)有限公司 无人驾驶车辆巡游的方法、设备以及存储介质
KR102303412B1 (ko) * 2019-07-04 2021-09-27 한양대학교 에리카산학협력단 자율주행차량의 가상 조향 핸들 제공 시스템
JP2021056120A (ja) * 2019-09-30 2021-04-08 株式会社ゼンリン 制御装置及びサーバ
US10999719B1 (en) * 2019-12-03 2021-05-04 Gm Cruise Holdings Llc Peer-to-peer autonomous vehicle communication
CN111291676B (zh) * 2020-02-05 2020-12-11 清华大学 一种基于激光雷达点云和相机图像融合的车道线检测方法及装置和芯片
JP7379232B2 (ja) 2020-03-23 2023-11-14 本田技研工業株式会社 車両位置特定装置
US11897497B2 (en) * 2020-07-23 2024-02-13 AutoBrains Technologies Ltd. School zone alert
US11687094B2 (en) 2020-08-27 2023-06-27 Here Global B.V. Method, apparatus, and computer program product for organizing autonomous vehicles in an autonomous transition region
US20220063676A1 (en) * 2020-08-27 2022-03-03 Here Global B.V. Method and apparatus to provide dynamic solutions for autonomous transition regions
US11691643B2 (en) 2020-08-27 2023-07-04 Here Global B.V. Method and apparatus to improve interaction models and user experience for autonomous driving in transition regions
US11713979B2 (en) 2020-08-27 2023-08-01 Here Global B.V. Method, apparatus, and computer program product for generating a transition variability index related to autonomous driving
US20220065656A1 (en) * 2020-08-27 2022-03-03 Here Global B.V. Method, apparatus, and computer program product for generating an automated driving capability map index
US11987261B2 (en) 2020-09-15 2024-05-21 Tusimple, Inc. Detecting a road structure change by a lead autonomous vehicle (AV) and updating routing plans for the lead AV and following AVs
US20230012470A9 (en) * 2020-09-18 2023-01-12 Here Global B.V. System and method for detecting a roadblock zone
KR20220063846A (ko) 2020-11-10 2022-05-18 현대모비스 주식회사 차량의 자율 주행 시스템 및 그 제어방법
US11562572B2 (en) 2020-12-11 2023-01-24 Argo AI, LLC Estimating auto exposure values of camera by prioritizing object of interest based on contextual inputs from 3D maps
JP7437296B2 (ja) * 2020-12-18 2024-02-22 株式会社Soken 運転支援システム、運転支援装置及び運転支援方法
JP2022150368A (ja) * 2021-03-26 2022-10-07 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 支援装置
US20230152800A1 (en) * 2021-11-17 2023-05-18 Here Global B.V. Method, apparatus and computer program product for identifying road work within a road network
WO2023100510A1 (ja) * 2021-11-30 2023-06-08 株式会社デンソー 車両制御装置および注意領域設定装置
CN113968229A (zh) * 2021-11-30 2022-01-25 广州文远知行科技有限公司 道路区域的确定方法、装置和电子设备
EP4198919A1 (en) * 2021-12-14 2023-06-21 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Method and device for detecting a construction site for an automated vehicle
WO2023152960A1 (ja) * 2022-02-14 2023-08-17 日産自動車株式会社 工事区間判定方法及び工事区間判定装置
FR3136579A1 (fr) * 2022-06-14 2023-12-15 Psa Automobiles Sa Procédé et dispositif de contrôle d’un système d’indication d’une limite de vitesse d’un véhicule en fonction d’une information de pollution de l’air

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000306194A (ja) 1999-04-21 2000-11-02 Toshiba Corp 自動走行支援システム

Family Cites Families (45)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5170352A (en) 1990-05-07 1992-12-08 Fmc Corporation Multi-purpose autonomous vehicle with path plotting
US6195609B1 (en) * 1993-09-07 2001-02-27 Harold Robert Pilley Method and system for the control and management of an airport
US7049945B2 (en) 2000-05-08 2006-05-23 Automotive Technologies International, Inc. Vehicular blind spot identification and monitoring system
GB2289786B (en) 1994-05-23 1998-09-16 Automotive Tech Int Side impact airbag system with anticipatory sensor
US7359782B2 (en) * 1994-05-23 2008-04-15 Automotive Technologies International, Inc. Vehicular impact reactive system and method
JP3622397B2 (ja) 1997-01-30 2005-02-23 トヨタ自動車株式会社 車載機器制御装置
US7979173B2 (en) * 1997-10-22 2011-07-12 Intelligent Technologies International, Inc. Autonomous vehicle travel control systems and methods
CN100342405C (zh) * 1998-01-23 2007-10-10 丰田自动车株式会社 计费处理装置、计费处理***、计费处理用卡
JP4459459B2 (ja) * 2001-01-19 2010-04-28 本田技研工業株式会社 広告配信システム
JP3948286B2 (ja) * 2002-01-15 2007-07-25 日立建機株式会社 建設機械の管理システム及び管理方法
US20050267658A1 (en) * 2004-05-13 2005-12-01 Yong Yuan Intelligent and efficient system and/or method for automatic notification and/or enforcement of legal traffic speed limits and spots
US8078338B2 (en) 2004-10-22 2011-12-13 Irobot Corporation System and method for behavior based control of an autonomous vehicle
JP2006292701A (ja) 2005-04-15 2006-10-26 Alpine Electronics Inc 車載装置及び道路状況表示方法
JP2007085838A (ja) 2005-09-21 2007-04-05 Alpine Electronics Inc ナビゲーション装置の地図データベースの更新方法
US7606579B2 (en) 2005-12-01 2009-10-20 Discrete Wireless, Inc. Auto mapping through location based triggers
US7610151B2 (en) * 2006-06-27 2009-10-27 Microsoft Corporation Collaborative route planning for generating personalized and context-sensitive routing recommendations
US20080114530A1 (en) * 2006-10-27 2008-05-15 Petrisor Gregory C Thin client intelligent transportation system and method for use therein
US8255158B2 (en) * 2007-03-23 2012-08-28 Verizon Patent And Licensing Inc. Travel route adjustment
JP2008262418A (ja) 2007-04-12 2008-10-30 Toyota Motor Corp 渋滞緩和システム、地上システム、渋滞予測制御装置
US7852233B2 (en) * 2007-06-29 2010-12-14 Verizon Patent And Licensing Inc. Driver notification system, device, and associated method
JP4831434B2 (ja) * 2007-12-27 2011-12-07 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 地物情報収集装置及び地物情報収集プログラム、並びに自車位置認識装置及びナビゲーション装置
WO2009090811A1 (ja) * 2008-01-15 2009-07-23 Sharp Kabushiki Kaisha 照明装置、表示装置、及びテレビ受信装置
US8605947B2 (en) * 2008-04-24 2013-12-10 GM Global Technology Operations LLC Method for detecting a clear path of travel for a vehicle enhanced by object detection
DE102009017731A1 (de) 2008-04-30 2009-11-05 Continental Teves Ag & Co. Ohg Selbstlernende Karte auf Basis von Umfeldsensoren
US9235334B2 (en) * 2008-05-09 2016-01-12 Genesis Industries, Llc Managing landbases and machine operations performed thereon
US7519472B1 (en) * 2008-05-15 2009-04-14 International Business Machines Corporation Inferring static traffic artifact presence, location, and specifics from aggregated navigation system data
US9235214B2 (en) * 2008-09-11 2016-01-12 Deere & Company Distributed knowledge base method for vehicular localization and work-site management
US8224500B2 (en) * 2008-09-11 2012-07-17 Deere & Company Distributed knowledge base program for vehicular localization and work-site management
US8126642B2 (en) 2008-10-24 2012-02-28 Gray & Company, Inc. Control and systems for autonomously driven vehicles
US8188887B2 (en) * 2009-02-13 2012-05-29 Inthinc Technology Solutions, Inc. System and method for alerting drivers to road conditions
JP5803054B2 (ja) 2009-12-02 2015-11-04 村田機械株式会社 自律移動装置
JP2011128899A (ja) 2009-12-17 2011-06-30 Murata Machinery Ltd 自律移動装置
US20110190972A1 (en) * 2010-02-02 2011-08-04 Gm Global Technology Operations, Inc. Grid unlock
DE102010001579A1 (de) * 2010-02-04 2011-08-04 Robert Bosch GmbH, 70469 Fahrerassistenzsystem und Verfahren zur Fahrerassistenz
US8590190B2 (en) * 2010-03-22 2013-11-26 J.E. White Llc Multipurpose sign bases for supporting temporary roadway safety signs
CN101823486A (zh) * 2010-04-30 2010-09-08 奇瑞汽车股份有限公司 一种自动驾驶***
EP2583263B1 (de) * 2010-06-15 2014-03-19 Conti Temic Microelectronic GmbH Verfahren zur fusion eines verkehrszeichenerkennungssystems und eines spurerkennungssystems eines kraftfahrzeugs
EP2402226B1 (en) * 2010-07-02 2014-03-05 Harman Becker Automotive Systems GmbH Computer based system and method for providing a driver assist information
US8509982B2 (en) * 2010-10-05 2013-08-13 Google Inc. Zone driving
JP5896505B2 (ja) 2010-12-17 2016-03-30 アルパイン株式会社 車両運転支援装置
CN102114861A (zh) * 2011-02-22 2011-07-06 魏敏吉 区域无线网络传递信息的智能化轨道交通***
US8195394B1 (en) 2011-07-13 2012-06-05 Google Inc. Object detection and classification for autonomous vehicles
US9495874B1 (en) * 2012-04-13 2016-11-15 Google Inc. Automated system and method for modeling the behavior of vehicles and other agents
US9221461B2 (en) * 2012-09-05 2015-12-29 Google Inc. Construction zone detection using a plurality of information sources
US9195914B2 (en) * 2012-09-05 2015-11-24 Google Inc. Construction zone sign detection

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000306194A (ja) 1999-04-21 2000-11-02 Toshiba Corp 自動走行支援システム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220072278A (ko) 2020-11-25 2022-06-02 주식회사 엠큐닉 자율주행을 위한 정밀도로지도 갱신 시스템 및 프로그램

Also Published As

Publication number Publication date
CN105210128B (zh) 2017-10-24
CN107976200B (zh) 2022-06-28
CN105210128A (zh) 2015-12-30
JP2017191617A (ja) 2017-10-19
EP2984642A1 (en) 2016-02-17
EP3757965A1 (en) 2020-12-30
JP6677765B2 (ja) 2020-04-08
CN107976200A (zh) 2018-05-01
US11287823B2 (en) 2022-03-29
JP6369789B2 (ja) 2018-08-08
US10317906B2 (en) 2019-06-11
EP2984642B1 (en) 2021-01-27
US20220229439A1 (en) 2022-07-21
US20170176996A1 (en) 2017-06-22
JP2018154338A (ja) 2018-10-04
KR20150138394A (ko) 2015-12-09
JP6178914B2 (ja) 2017-08-09
US20140309833A1 (en) 2014-10-16
US20150355640A1 (en) 2015-12-10
EP2984642A4 (en) 2016-08-10
US20190258261A1 (en) 2019-08-22
US9141107B2 (en) 2015-09-22
JP2016520902A (ja) 2016-07-14
US9575490B2 (en) 2017-02-21
WO2014168944A1 (en) 2014-10-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101636666B1 (ko) 자율 주행을 위한 활성 및 비활성 공사 구간들의 매핑
US11726493B2 (en) Modifying behavior of autonomous vehicles based on sensor blind spots and limitations
US11807235B1 (en) Modifying speed of an autonomous vehicle based on traffic conditions
US10185324B1 (en) Building elevation maps from laser data
US8874372B1 (en) Object detection and classification for autonomous vehicles
CN107798305B (zh) 检测车道标记
US9180882B1 (en) Avoiding blind spots of other vehicles
US9600768B1 (en) Using behavior of objects to infer changes in a driving environment
US8565958B1 (en) Removing extraneous objects from maps
US10094670B1 (en) Condensing sensor data for transmission and processing

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
A302 Request for accelerated examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190625

Year of fee payment: 4