KR102654866B1 - 자율 주행 차량 및 자율 주행 차량 제어 방법 - Google Patents
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Abstract
자율 주행 차량이 주행 중 획득한 정보를 이용하여 현재 주행 중인 경로상에 발생하는 이벤트를 모니터링하고, 이벤트가 모니터링된 경우 우회로로 주행할지 여부를 결정하는 방법이 개시된다. 특히 우회로로 주행하는 경우 발생하는 비용에 따라 우회로로 주행할지 결정하는 방법이 개시된다.
Description
자율 주행 차량 및 자율 주행 제어 방법에 관한 것이다.
최근 자율 주행 차량에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 자동차 수요증가에 따른 교통혼잡을 해소함과 아울러 사람이나 다른 차량 등의 장애물을 안전하게 회피하기 위해, 자율 주행과 관련된 다양한 부가 기능이 지속적으로 개발되고 있다. 예를 들면, 차선 유지 시스템과 관련된 수 많은 알고리즘이 존재한다. 또한, 인터넷 연결성이 확대되면서, 각종 디바이스나 자동차로부터 생성되는 데이터 양이 급증하고 있어 이를 이용한 다양한 서비스가 등장하고 있다. 따라서, 자율 주행 차량에서, 각종 데이터를 이용하여 사용자에게 친숙한 자율 주행 경험을 제공할 수 있는 방법들에 대해 다양한 연구들이 진행되고 있다.
경로에 대한 모니터링을 통해 자율 주행 차량을 제어하는 방법 및 자율 주행 차량을 개시한다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 일 측면은, 자율 주행 차량이 자율 주행 모드로 제 1 경로를 주행하는 동안, 상기 제 1 경로상에 발생된 이벤트를 모니터링하는 단계; 상기 이벤트의 발생이 모니터링된 경우, 제 2 경로를 획득하는 단계; 및 상기 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 제 1 비용과 상기 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 제 2 비용을 비교함으로써, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계;를 포함하는 자율 주행 차량 제어 방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는 상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 임계치 이하인 경우, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정할 수 있다.
또한, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는 상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 임계치 초과인 경우, 상기 이벤트가 모니터링된 구간인 이벤트 구간을 수동 주행 모드로 주행하도록 결정할 수 있다.
또한, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는 상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 임계치 초과인 경우, 상기 자율 주행 모드의 중지를 나타내는 알림(notice)을 제공하는 단계; 및 상기 알림에 대한 응답이 수신된 경우 상기 이벤트가 모니터링된 구간인 이벤트 구간을 수동 주행 모드로 주행하도록 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 알림에 대한 응답을 수신하지 못한 경우, 상기 주행 중인 자율 주행 차량을 정차하도록 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는 상기 알림에 대한 응답을 수신하지 못한 경우, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 임계치 초과인 경우, 상기 주행 중인 자율 주행 차량을 정차하도록 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 이벤트는 수동 주행 모드로 주행하도록 결정된 구간이 상기 제 1 경로상에 있는 상황을 나타낼 수 있다.
또한, 상기 모니터링하는 단계는 상기 자율 주행 차량에 포함된 카메라에 의해 획득된 상기 제 1 경로상의 도로 표지판(road sign)을 이용하여 상기 이벤트를 모니터링할 수 있다.
또한, 상기 모니터링하는 단계는 외부 디바이스로부터 수신된 상기 제 1 경로에 대한 주행 환경 정보를 이용하여 상기 이벤트를 모니터링할 수 있다.
또한, 상기 제 2 경로를 획득하는 단계는 상기 제 1 경로를 대체하는 복수의 우회 주행 경로들 간의 우선 순위에 따라 상기 복수의 우회 주행 경로들 중 하나인 상기 제 2 경로를 획득할 수 있다.
또한, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는 상기 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리를 포함하는 상기 제 1 비용과 상기 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리를 포함하는 상기 제 2 비용의 차이가 임계치 이하인 경우, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정할 수 있다.
또한, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는 상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 임계치 이하이고, 상기 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 거리가 주행 가능 거리 이내인 경우, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정할 수 있다.
또한, 상기 자율 주행 차량의 탑승자의 스케줄 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는 상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 임계치 이하이고, 상기 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 도착 시간이 상기 스케줄 정보의 시간보다 앞서는 경우, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정할 수 있다.
또한, 상기 자율 주행 차량의 탑승자가 운전할 수 있는지 상태인지 나타내는 탑승자 상태 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는 상기 탑승자 상태 정보를 더 고려하여 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정할 수 있다.
또한, 본 개시의 제 2 측면은 자율 주행 차량이 자율 주행 모드로 제 1 경로를 주행하는 동안, 상기 제 1 경로상에 발생된 이벤트를 모니터링하는 인터페이스(interface); 및 상기 이벤트 발생이 모니터링된 경우, 제 2 경로를 획득하고, 상기 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 제 1 비용과 상기 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 제 2 비용을 비교함으로써, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 프로세서(processor)를 포함하는 자율 주행 차량을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 제 3 측면은, 제 1 측면의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 비일시적 기록 매체를 더 제공할 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 복수의 주행 경로들을 획득하는 일례를 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 상세 하드웨어 구성들을 나타내는 블록도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 구성의 일례를 나타내는 블록도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량을 모니터링을 통해 획득한 정보를 이용하여 제어하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량을 외부 디바이스로부터 수신한 정보를 이용하여 제어하는 방법의 흐름도이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량을 서버를 이용하여 제어하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 주행 중인 경로상에서 이벤트 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 획득한 이미지를 기저장된 이미지에 매칭하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 날씨 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 10은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 도로 상황 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 주변 지역 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 12는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 뉴스 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 13은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 이벤트 구역에 접근하는 경우를 설명하는 도면이다.
도 14는 일 실시 예에 따른 서버가 자율 주행 차량의 현재 위치에 따라 자율 주행 차량에 명령어를 송신하는 방법의 흐름도이다.
도 15는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 이벤트 구간을 우회하는 복수개의 우회 주행 경로들 중 하나의 경로를 제 2 경로로 결정하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 16은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리를 제 2 경로를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리와 비교하여, 동작하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 17은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리를 제 2 경로를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리와 비교하여, 동작하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 18은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량과 제 2 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량을 비교하여, 동작하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 19는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량과 제 2 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량을 비교하여, 동작하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 20은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 스케줄 정보를 이용하여, 동작하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 21은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 정보를 이용하여 동작하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 22는 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행 시 예상 비용, 탑승자의 상태 또는 모니터링된 이벤트의 종류에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 23은 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 상태에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 24는 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 상태에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 25는 제 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 26은 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 자율 주행 모드로 주행하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 27은 현재 주행 중인 제 1 경로상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자에게 제공하는 알림의 일례를 나타내는 도면이다.
도 28은 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자에 알림을 제공하고, 제공된 알림에 대응하여 수신되는 사용자 입력에 따라 주행 경로를 결정하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 29는 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자에 알림을 제공하고, 제공된 알림에 대응하여 수신되는 사용자 입력에 따라 주행을 종료하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 30은 외부 디바이스와 통신하는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 구성의 일례를 나타내는 블록도이다.
도 31은 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 상태에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 32는 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 상태에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 상세 하드웨어 구성들을 나타내는 블록도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 구성의 일례를 나타내는 블록도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량을 모니터링을 통해 획득한 정보를 이용하여 제어하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량을 외부 디바이스로부터 수신한 정보를 이용하여 제어하는 방법의 흐름도이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량을 서버를 이용하여 제어하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 주행 중인 경로상에서 이벤트 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 획득한 이미지를 기저장된 이미지에 매칭하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 날씨 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 10은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 도로 상황 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 주변 지역 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 12는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 뉴스 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 13은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 이벤트 구역에 접근하는 경우를 설명하는 도면이다.
도 14는 일 실시 예에 따른 서버가 자율 주행 차량의 현재 위치에 따라 자율 주행 차량에 명령어를 송신하는 방법의 흐름도이다.
도 15는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 이벤트 구간을 우회하는 복수개의 우회 주행 경로들 중 하나의 경로를 제 2 경로로 결정하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 16은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리를 제 2 경로를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리와 비교하여, 동작하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 17은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리를 제 2 경로를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리와 비교하여, 동작하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 18은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량과 제 2 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량을 비교하여, 동작하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 19는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량과 제 2 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량을 비교하여, 동작하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 20은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 스케줄 정보를 이용하여, 동작하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 21은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 정보를 이용하여 동작하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 22는 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행 시 예상 비용, 탑승자의 상태 또는 모니터링된 이벤트의 종류에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 23은 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 상태에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 24는 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 상태에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 25는 제 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 26은 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 자율 주행 모드로 주행하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 27은 현재 주행 중인 제 1 경로상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자에게 제공하는 알림의 일례를 나타내는 도면이다.
도 28은 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자에 알림을 제공하고, 제공된 알림에 대응하여 수신되는 사용자 입력에 따라 주행 경로를 결정하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 29는 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자에 알림을 제공하고, 제공된 알림에 대응하여 수신되는 사용자 입력에 따라 주행을 종료하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 30은 외부 디바이스와 통신하는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 구성의 일례를 나타내는 블록도이다.
도 31은 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 상태에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 32는 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 상태에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하면서 오로지 예시를 위한 실시 예들을 상세히 설명하기로 한다. 하기 실시 예는 기술적 사상을 구체화하기 위한 것일 뿐 권리범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 상세한 설명 및 실시 예로부터 해당 기술분야에 속하는 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 권리범위에 속하는 것으로 해석된다.
본 명세서에서 사용되는 “구성된다” 또는 “포함한다” 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 도는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 “제 1” 또는 “제 2” 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용할 수 있지만, 이러한 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하거나 설명의 편의를 위한 목적으로 사용될 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 실시 예들을 상세히 설명한다.
본 실시 예들은 자율 주행 차량 및 자율 주행 차량 제어 방법에 관한 것으로서 이하의 실시 예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 관해서는 자세한 설명을 생략한다.
또한, 본 명세서에서 자율 주행 차량은 추후에 추가적인 설정이나 추가적인 공정 등을 통해 자율 주행이 가능한 차량을 포함할 수 있다. 따라서 자율 주행 차량은 현재 자율 주행 기능을 수행할 수 있는 차량 뿐 아니라, 아직 자율 주행 기능을 수행할 수 없는 일반 차량을 포함할 수 있다. 예를 들면 본 명세서에서 자율 주행 차량은 수동 주행 차량을 포함할 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 복수의 주행 경로들을 획득하는 일례를 도시한 도면이다.
자율 주행 차량(100)은 탑승자의 개입 없이 스스로 주행 가능한 차량을 의미할 수 있다.
도 1을 참고하면, 자율 주행 차량(100)은 출발지에서 목적지까지의 복수개의 경로들 중 하나의 경로를 주행할 경로로 결정하고, 결정된 경로로 자율 주행할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 복수개의 경로들 중 제 1 경로를 주행할 경로로 결정하고, 제 1 경로로 자율 주행할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 주행 중인 경로상에 발생하는 이벤트를 모니터링할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 주행 중인 제 1 경로상에서 발생하는 이벤트를 모니터링할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 주행 중인 경로상에서 발생하는 이벤트를 자율 주행 차량(100) 내에 포함된 센서를 이용하여 모니터링할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 자율 주행 차량에 구비된 카메라를 이용하여 주행 중인 경로상의 도로 표지판(road sign)의 정보를 획득함으로써, 이벤트를 모니터링할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 주행 중인 경로상에서 발생하는 이벤트를 외부 디바이스(1000)를 이용하여 모니터링할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 서버로부터 수신된 정보를 이용하여 주행 중인 경로상의 이벤트를 모니터링할 수 있다. 다른 예로, 자율 주행 차량(100)은 자율 주행 차량(100)의 탑승자가 소지한 모바일 디바이스로부터 수신된 정보를 이용하여 주행 중인 경로상의 이벤트를 모니터링할 수 있다.
기설정된 경로를 자율 주행 모드로 주행 중인 자율 주행 차량(100)이 모니터링하는 이벤트는 현재 주행 중인 경로 상에 자율 주행 모드로 주행할 수 없는 구간이 있는 상황을 나타낼 수 있다. 현재 주행 중인 경로 상에 이벤트 구간(110)이 있는 경우, 이벤트가 모니터링될 수 있다. 이벤트 구간(110)은 수동 주행 모드에 따른 주행이 요청되는 구간을 포함할 수 있다.
실시 예들에서 이벤트는 하나 이상의 구간들 중 자율 주행 모드로 주행하는 것이 어렵다고 자율 주행 차량(100)에 의해 결정된 구간일 수 있다. 따라서, 이벤트 구간(110)은 이벤트 구간(110)의 주행 시 수동 주행 모드에 따른 주행이 요청되는 구간일 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 주행 중인 제 1 경로상의 이벤트 구간(110)이 모니터링된 경우, 이벤트 구간(110)을 우회하는 제 2 경로를 획득할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 이벤트 구간(110)을 우회하는 복수개의 경로들 중 하나를 기설정된 기준에 따라 제 2 경로로 결정할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 이벤트 구간(110)을 우회하는 5개의 경로들 중에 목적지까지의 거리가 가장 짧은 경로를 제 2 경로로 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 제 1 경로 또는 제 2 경로를 자율 주행 모드 또는 수동 주행 모드로 주행할 수 있다.
자율 주행 차량(100)이 자율 주행 모드로 제 1 경로를 주행하는 도중 이벤트가 모니터링된 경우에 대해 설명한다. 예를 들면, 이벤트 구간(110)에서 발생한 이벤트가 기설정된 기준에 따라 사소한(insignificant) 이벤트로 결정된 경우, 제 1 경로를 주행 중인 자율 주행 차량(100)은 자율 주행 모드로 주행을 유지할 수 있다.
이와 달리, 이벤트 구간(110)에서 발생한 이벤트가 기설정된 기준에 따라 중요한(significant) 이벤트로 결정되고, 자율 주행 차량(100)의 탑승자로부터 수동 주행이 가능하다는 응답을 수신한 경우, 제 1 경로를 주행 중인 자율 주행 차량(100)은 수동 주행 모드로 주행 모드를 변경할 수 있다.
이벤트 구간(110)에서 발생한 이벤트가 기설정된 기준에 따라 중요한(significant) 이벤트로 결정되고, 제 1 경로로 주행할 경우 예상되는 주행 시간과 제 2 경로로 주행할 경우 예상되는 주행 시간의 차이가 일정 시간 이내(예를 들어, 10분 이내)인 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
실시 예들에서, 제 1 경로는 자율 주행 차량(100)의 출발 시에 설정된 초기 주행 경로를 의미할 수 있고, 제 2 경로는 이벤트 구간(110)을 우회하는 우회 주행 경로를 의미할 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 제 1 경로는 현재 자율 주행 차량(100)이 주행 중인 경로를 의미할 수 있고, 제 2 경로는 제 1 경로를 대체하는 경로를 의미할 수 있다. 예를 들면, 제 1 경로는 현재 주행 중인 경로(예: 초기 설정 경로)에서 자율 주행 차량(100)의 현재 위치로부터 목적지에 이르는 구간을 나타내는 주행 경로일 수 있고, 제 2 경로는 제 1 경로를 대체하는 경로(예: 우회 주행 경로)에서 자율 주행 차량(100)의 현재 위치로부터 목적지에 이르는 구간을 나타내는 주행 경로일 수 있다. 이때, 제 1 경로와 제 2 경로의 목적지는 동일할 수 있다.
자율 주행 차량(100)이 제 1 경로 또는 제 2 경로를 자율 주행 모드 또는 수동 주행 모드로 주행하는 구체적인 실시 예에 대해서는 도 4 이하에서 후술한다.
도 2는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 상세 하드웨어 구성들을 나타내는 블록도이다.
자율 주행 차량(100)은, 추진 장치(210), 전원 공급 장치(299), 통신 장치(250), 입력 장치(260), 출력 장치(280), 저장 장치(270), 주행 장치(220), 센싱 장치(230), 주변 장치(240), 및 프로세서(290)를 포함할 수 있다. 다만, 자율 주행 차량(100)에는 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함되거나, 또는 자율 주행 차량(100)에는 도 2에 도시된 구성요소들 중 일부가 포함되지 않을 수 도 있음을, 본 실시 예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
추진 장치(210)는 엔진/모터(211), 에너지원(212), 변속기(213) 및 휠/타이어(214)를 포함할 수 있다.
엔진/모터(211)는 내연 기관, 전기 모터, 증기 기관, 및 스틸링 엔진(stirling engine) 간의 임의의 조합이 될 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량(100)이 가스-전기 하이브리드 자동차(gas-electric hybrid car)인 경우, 엔진/모터(211)는 가솔린 엔진 및 전기 모터가 될 수 있다.
에너지원(212)은 엔진/모터(211)에 전체적으로 또는 부분적으로 동력을 제공하는 에너지의 공급원일 수 있다. 즉, 엔진/모터(211)는 에너지원(212)을 기계 에너지로 변환하도록 구성될 수 있다. 에너지원(212)의 예로는 가솔린, 디젤, 프로판, 다른 압축 가스 기반 연료들, 에탄올, 태양광 패널(solar panel), 배터리, 및 다른 전기 전력원들 중 적어도 하나가 될 수 있다. 또는, 에너지원(212)은 연료 탱크, 배터리, 커패시터, 및 플라이휠(flywheel) 중 적어도 하나가 될 수 있다. 에너지원(212)은 자율 주행 차량(100)의 시스템 및 장치에 에너지를 제공할 수 있다.
변속기(213)는 기계적 동력을 엔진/모터(211)로부터 휠/타이어(214)에 전달하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 변속기(213)는 기어박스, 클러치, 차동 장치(differential), 및 구동축 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 변속기(213)가 구동축들을 포함하는 경우, 구동축들은 휠/타이어(214)에 결합되도록 구성되는 하나 이상의 차축들을 포함할 수 있다.
휠/타이어(214)는 자율 주행 차량(100)에 하나 이상 포함될 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 두 개, 세 개, 네 개 또는 다섯 개 이상의 휠/타이어(214)를 포함할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 이륜차량, 삼륜차량 또는 사륜차량을 포함할 수 있다. 휠/타이어(214)는 변속기(213)에 고정되게 부착되어 있는 적어도 하나의 휠, 및 구동면(driving surface)과 접촉할 수 있는 휠의 림(rim)에 결합되어 있는 적어도 하나의 타이어를 포함할 수 있다.
주행 장치(220)는 브레이크 유닛(221), 조향 유닛(222) 및 스로틀(223)을 포함할 수 있다.
조향 유닛(222)은 자율 주행 차량(100)의 방향을 조절하도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다.
스로틀(223)은 엔진/모터(211)의 동작 속도를 제어하여, 자율 주행 차량(100)의 속도를 제어하도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다. 또한, 스로틀(223)은 스로틀 개방량을 조절하여 엔진/모터(211)로 유입되는 연료공기의 혼합 가스 양을 조절할 수 있으며, 스로틀 개방량을 조절하여 동력 및 추력을 제어할 수 있다.
브레이크 유닛(221)은 자율 주행 차량(100)을 감속시키도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다. 예를 들어, 브레이크 유닛(221)은 휠/타이어(214)의 속도를 줄이기 위해 마찰을 사용할 수 있다.
센싱 장치(230)는 자율 주행 차량(100)이 위치해 있는 환경에 관한 정보를 감지하도록 구성되는 다수의 센서들을 포함할 수 있고, 뿐만 아니라 센서들의 위치 및/또는 배향을 수정하도록 구성되는 하나 이상의 액추에이터들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱 장치(230)는 GPS(Global Positioning System)(224), IMU(Inertial Measurement Unit)(225), RADAR 유닛(226), LIDAR 유닛(227), 및 이미지 센서(228)를 포함할 수 있다. 또한, 센싱 장치(230)는 온/습도 센서(232), 적외선 센서(233), 기압 센서(235), 근접 센서(236), 및 RGB 센서(illuminance sensor)(237) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 각 센서들의 기능은 그 명칭으로부터 당업자가 직관적으로 추론할 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
또한, 센싱 장치(230)는 자율 주행 차량(100)의 움직임을 센싱할 수 있는 움직임 센싱 장치(238)를 포함할 수 있다. 움직임 센싱 장치(238)는 지자기 센서(Magnetic sensor)(229), 가속도 센서(Acceleration sensor)(231), 및 자이로스코프 센서(234)를 포함할 수 있다.
GPS(224)는 자율 주행 차량(100)의 지리적 위치를 추정하도록 구성되는 센서일 수 있다. 즉, GPS(224)는 지구에 대한 자율 주행 차량(100)의 위치를 추정하도록 구성되는 송수신기를 포함할 수 있다.
IMU(225)는 관성 가속도에 기초하여 자율 주행 차량(100)의 위치 및 배향 변화들을 감지하도록 구성되는 센서들의 조합이 될 수 있다. 예를 들어, 센서들의 조합은, 가속도계들 및 자이로스코프들을 포함할 수 있다.
RADAR 유닛(226)은 무선 신호를 사용하여 자율 주행 차량(100)이 위치해 있는 환경 내의 물체들을 감지하도록 구성되는 센서일 수 있다. 또한, RADAR 유닛(226)은, 물체들의 속도 및/또는 방향을 감지하도록 구성될 수 있다.
LIDAR 유닛(227)은 레이저를 사용하여 자율 주행 차량(100)이 위치해 있는 환경 내의 물체들을 감지하도록 구성되는 센서일 수 잇다. 보다 구체적으로, LIDAR 유닛(227)은 레이저를 방출하도록 구성되는 레이저 광원 및/또는 레이저 스캐너와, 레이저의 반사를 검출하도록 구성되는 검출기를 포함할 수 잇다. LIDAR 유닛(227)은 코히런트(coherent)(예컨대, 헤티로다인 검출을 사용함) 또는 비코히런트(incoherent) 검출 모드에서 동작하도록 구성될 수 있다.
주변 장치(240)는 네비게이션(241), 라이트(242), 방향 지시등(243), 와이퍼(244), 내부 조명(245), 히터(246), 및 에어컨(247)을 포함할 수 있다.
네비게이션(241)은 자율 주행 차량(100)에 대한 운행 경로를 결정하도록 구성되는 시스템일 수 있다. 네비게이션(241)은 자율 주행 차량(100)이 주행하고 있는 동안 동적으로 운행 경로를 갱신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 네비게이션(241)은 자율 주행 차량(100)에 대한 운행 경로를 결정하기 위해, GPS(224) 및 지도들로부터의 데이터를 이용할 수 있다.
저장 장치(270)는 마그네틱 디스크 드라이브, 광학 디스크 드라이브, 플래쉬 메모리를 포함할 수 있다. 또는 저장 장치(270)는 휴대 가능한 USB 데이터 저장 장치가 될 수 있다. 저장 장치(270)는 시스템 소프트웨어를 저장할 수 있다.
인터페이스(252)는 통신 장치(250) 및 이미지 센서(228)를 포함할 수 있다. 인터페이스(252)는 통신 장치(250) 및/또는 이미지 센서(228)를 이용하여 자율 주행 차량(100)이 주행 중인 경로와 관련된 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 인터페이스(252)는 자율 주행 차량(100)이 주행 중인 경로상의 이벤트 또는 자율 주행 차량(100)의 현재 위치로부터 소정 거리 범위 내의 영역의 이벤트를 모니터링할 수 있다.
이미지 센서(228)는 자율 주행 차량(100)의 내부의 3차원 영상들을 기록하도록 구성되는 스틸 카메라 또는 비디오 카메라가 될 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서(228)는 다수의 카메라들을 포함할 수 있고, 다수의 카메라들은 자율 주행 차량(100)의 내부 및 외부 상의 다수의 위치들에 배치될 수 있다. 또한, 이미지 센서(228)는 주행 중인 경로상의 도로 표지판(road sign)의 정보, 도로 상황에 대한 시각적인 정보를 획득함으로써, 주행 중인 경로상에 발생하는 이벤트를 모니터링할 수 있다.
통신 장치(250)는 다른 디바이스와 무선으로 통신하기 위한 적어도 하나의 통신 하드웨어(예: 안테나)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 장치(250)는 와이파이 또는 블루투스를 통해 무선으로 셀룰러 네트워크 또는 다른 무선 프로토콜 및 시스템과 통신하기 위해 이용될 수 있다. 프로세서(290)에 의해 제어되는 통신 장치(250)는 무선 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(290)는, 통신 장치(250)가 셀룰러 네트워크와 무선 신호를 송수신하기 위해, 저장 장치(270)에 포함된 프로그램을 실행시킬 수 있다. 또한, 통신 장치(250)는 서버로부터 주행 중인 경로와 관련된 정보를 수신하고, 수신된 정보를 이용하여 주행 중인 경로상의 이벤트를 모니터링할 수 있다.
입력 장치(260)는 자율 주행 차량(100)를 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 예를 들어, 입력 장치(260)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 입력 장치(260)는 마이크를 포함할 수 있는 바, 마이크는 자율 주행 차량(100)의 탑승자로부터 오디오(예를 들어, 음성 명령)를 수신하도록 구성될 수 있다.
출력 장치(280)는 오디오 신호 또는 비디오 신호를 출력할 수 있으며, 출력 장치(280)는 디스플레이부(281), 및 음향 출력부(282)를 포함할 수 있다.
디스플레이부(281)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고 출력 장치(280)의 구현 형태에 따라 출력 장치(280)는 디스플레이부(281)를 2개 이상 포함할 수도 있다.
음향 출력부(282)는 통신 장치(250)로부터 수신되거나 저장 장치(270)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 또한, 음향 출력부(282)에는 스피커(speaker), 버저(Buzzer) 등이 포함될 수 있다.
입력 장치(260) 및 출력 장치(280)는 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있고, 터치 스크린으로 구현될 수 있다.
프로세서(290)는, 통상적으로 자율 주행 차량(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(290)는, 저장 장치(270)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 추진 장치(210), 주행 장치(220), 센싱 장치(230), 주변 장치(240), 통신 장치(250), 입력 장치(260), 저장 장치(270), 출력 장치(280), 및 전원 공급 장치(299)를 전반적으로 제어할 수 있다.
전원 공급 장치(299)는 자율 주행 차량(100)의 구성요소들 중 일부 또는 전부에 전력을 제공하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 전원 공급 장치(299)는 재충전가능 리튬 이온 또는 납산(lead-acid) 배터리를 포함할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 탑승자 모니터링부(미도시)를 포함할 수 있다. 탑승자 모니터링부는 탑승자의 상태 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 탑승자 모니터링부는 탑승자의 생체 신호를 센싱하고 이를 분석하여 탑승자의 신체 이상 유무, 수면 유무 등 탑승자의 수동 주행 가능 여부를 판단할 수 있다. 이를 위해, 탑승자 모니터링부는 생체 신호 센서를 포함할 수 있다. 또는, 탑승자 모니터링부는 탑승자가 착용한 디바이스로부터 해당 디바이스가 센싱한 탑승자의 생체신호를 수신하거나, 해당 디바이스의 생체 신호 분석 결과를 수신함으로써, 탑승자의 수동 주행 가능 여부를 판단할 수도 있다. 이 밖에도 탑승자 모니터링부는 탑승자의 머리나 눈을 모니터링하여 탑승자가 졸고 있는지 판단할 수도 있다. 이를 위해, 탑승자 모니터링부는 카메라를 포함할 수도 있다. 이밖에도, 탑승자 모니터링부는 탑승자의 상태 정보를 획득하기 위한 다양한 센서나 기타 구성 요소를 더 포함할 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 구성의 일례를 나타내는 블록도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 자율 주행 차량(100)은 인터페이스(252) 및 프로세서(290)를 포함할 수 있다. 도 3에는 자율 주행 차량(100)의 일 실시 예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 3에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 자율 주행 차량(100)에 더 포함될 수 있음을 본 실시 예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
이하 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.
인터페이스(252)는 도 2에서 상술된 바와 같이 이미지 센서(228) 및 통신 장치(250)를 포함할 수 있다.
인터페이스(252)는 자율 주행 차량(100)이 자율 주행 모드로 주행하는 동안, 주행 중인 경로상에 발생된 이벤트를 이미지 센서(228) 및/또는 통신 장치(250)를 이용해서 모니터링할 수 있다. 예를 들면, 인터페이스(252)는 초기 주행 경로상에 있는 도로 표지판을 이미지 센서(228)로 모니터링 할 수 있다. 또한, 인터페이스(252)는 초기 주행 경로상의 주행 환경을 통신 장치(250)를 이용해서 모니터링할 수 있다.
이미지 센서(228)의 일례인 카메라는 자율 주행 차량(100)의 외부의 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 얻을 수 있다. 이미지 센서를 통해 캡쳐된 이미지는 프로세서(290) 또는 별도의 이미지 처리부(미도시)를 통해 처리될 수 있다.
통신 장치(250)는 자율 주행 차량(100)과 다른 디바이스간의 통신을 수행할 수 있다. 예를 들면, 통신 장치(250)는 서버 또는 모바일 단말과 같은 외부 디바이스(1000)와 통신할 수 있다.
프로세서(290)는 자율 주행 차량(100)을 제어할 수 있다. 프로세서(290)는 인터페이스(252)를 제어하여 이벤트 발생을 모니터링하고, 모니터링된 이벤트에 따라서 복수개의 경로들 중 하나의 경로를 주행할 경로로 결정하고, 결정된 경로로 자율 주행하도록 자율 주행 차량(100)을 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(290)는 인터페이스(252)에서 모니터링된 이벤트에 기초하여 초기 주행 경로상의 이벤트 구간을 우회하는 우회 주행 경로를 획득하고, 초기 주행 경로를 주행하는 경우 예상되는 제 1 비용과 우회 주행 경로를 주행하는 경우 예상되는 제 2 비용을 비교함으로써, 우회 주행 경로를 자율 주행 모드로 주행할지를 결정할 수 있다.
이하에서는, 여러 실시 예에 따른 자율 주행 차량(100)의 제어 방법 및 자율 주행 차량(100)에 대해 상세하게 설명하도록 한다.
도 4는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량을 모니터링을 통해 획득한 정보를 이용하여 제어하는 방법의 흐름도이다.
단계 S410에서 자율 주행 차량(100)은 자율 주행 차량이 자율 주행 모드로 제 1 경로를 주행하는 동안, 제 1 경로상에서 발생된 이벤트를 모니터링한다.
자율 주행 차량(100)은 현재 주행 경로인 제 1 경로를 주행하는 동안 모니터링을 수행할 수 있다. 따라서, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로가 주행 경로로 설정된 이후 획득되는 정보를 이용하여 제 1 경로상에 발생된 이벤트를 모니터링할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 주행 경로로 설정할 때에는 수신하지 못했던 제 1 경로상의 공사 구역 정보를 제 1 경로가 주행 경로로 설정된 시점 이후에 서버로부터 획득할 수 있다. 다른 예로, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 주행 경로로 설정할 때에는 획득하지 못했던 제 1 경로상의 어린이 보호 구역 정보를 제 1 경로가 주행 경로로 설정된 시점 이후에 자율 주행 차량(100)에 포함된 센서를 통해 도로 표지판(road sign)을 인식하여 획득할 수 있다.
보다 상세하게 설명하면, 자율 주행 차량(100)은 외부 디바이스(1000)를 이용해 모니터링을 수행할 수 있다.
예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 서버를 이용하여 제 1 경로에 대한 모니터링을 수행할 수 있다. 일 예로, 자율 주행 차량(100)은 지도 정보를 저장하고 있는 서버로부터 수신한 정보를 이용하여 결정된 제 1 경로로 주행하는 동안, 모니터링에 이용되는 서버를 이용하여 제 1 경로에 대한 모니터링을 수행할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 서버를 이용한 모니터링을 통해서, 제 1 경로상의 낙석 주의 구간에 대한 정보를 서버로부터 수신할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 서버로부터 직접 모니터링 정보를 수신하는 대신에, 자율 주행 차량(100)은 자율 주행 차량(100)의 탑승자가 소지한 모바일 디바이스를 이용하여 제 1 경로에 대한 모니터링을 수행할 수 있다. 자율 주행 차량(100)의 모바일 디바이스는 자율 주행 차량(100)이 제 1 경로로 주행하는 동안 서버와 통신하여 제 1 경로상의 어린이 보호 구역에 대한 정보를 획득하고, 그리고 나서 자율 주행 차량(100)은 모바일 디바이스로부터 제 1 경로상의 어린이 보호 구역에 대한 정보를 획득할 수 있다.
한편, 자율 주행 차량(100)은 자율 주행 차량(100)에 구비된 디바이스를 이용하여 모니터링을 수행할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 이미지 센서(228)를 이용하여 모니터링을 수행할 수 있다. 자율 주행 차량(100)이 이미지 센서(228)의 일종인 카메라를 이용하여 자율 주행 차량(100)의 주행 중 획득된 이미지로 모니터링을 수행하는 경우에 대해 설명한다. 획득된 이미지는 도로 표지판(road sign)의 이미지일 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 카메라를 통해 주행 경로상에 위치한 도로 표지판의 이미지를 획득하고, 자율 주행 차량(100)의 저장 장치(270)에 저장된 복수개의 이미지 중 획득한 이미지에 대응되는 이미지를 결정하고, 결정된 이미지에 대응되는 명령을 수행할 수 있다. 카메라는 다양한 곳에 위치할 수 있다. 예를 들면, 카메라는 블랙 박스에 포함될 수도 있고, 차창에 설치될 수도 있다. 또는, 자율 주행 차량(100)은 이와 같이 설치된 카메라를 이용하여 자율 주행 차량(100)의 전방에 위치한 공사 중임을 나타내는 표지판 이미지를 획득하고, 획득한 표지판 이미지에 대응되는 이미지를 저장 장치(270)에 저장된 복수개의 이미지 중 하나인 construction002.jpg 파일로 결정하고, 결정된 construction002.jpg 파일에 대응되는 명령을 수행할 수 있다. 일 예에 따른 construction002.jpg 파일에 대응되는 명령은 공사 구간을 우회하는 우회로의 검색을 포함할 수 있다. 모니터링 결과에 따른 자율 주행 차량(100)의 구체적인 제어 방법에 대해서는 단계 S420 및 단계 S430에서 후술한다.
단계 S420에서 자율 주행 차량(100)은 이벤트의 발생이 모니터링된 경우, 제 2 경로를 획득한다.
제 2 경로는 자율 주행 차량(100)이 모니터링한 이벤트가 발생한 구간인 이벤트 구간을 우회하는 경로인 우회 주행 경로일 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 이벤트 발생이 모니터링 되었을 때, 모니터링된 이벤트가 기설정된 종류의 이벤트인 경우, 이벤트 발생 구간을 우회하는 제 2 경로를 획득할 수 있다. 예를 들면, 현재 주행 중인 경로상에서 청각 장애우 학교 인접 구역이 모니터링되었고, 청각 장애우 학교 인접 구역은 기설정된 종류의 이벤트인 경우, 자율 주행 차량(100)은 청각 장애우 학교 인접 구역을 우회하는 복수개의 우회 주행 경로들 중 하나인 제 2 경로를 획득할 수 있다. 복수개의 우회 주행 경로들 중 제 2 경로를 결정하는 구체적인 방법에 대해서는 도 15에서 후술한다.
자율 주행 차량(100)은 이벤트 발생이 모니터링 되었을 때, 모니터링된 이벤트가 기설정된 종류의 이벤트가 아닌 경우, 이벤트 발생 구간을 우회하는 제 2 경로를 획득하지 않을 수 있다. 예를 들면, 현재 주행 중인 경로상에서 미세 먼지 구역이 모니터링 되었으나 미세 먼지 구역은 기설정된 종류의 이벤트가 아닌 경우, 자율 주행 차량(100)은 미세 먼지 구역을 우회하는 제 2 경로를 획득하지 않고, 현재 주행 중인 경로로 주행할 수 있다.
단계 S430에서 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 제 1 비용과 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 제 2 비용을 비교함으로써, 주행할 경로를 결정한다.
비용(cost)은 자율 주행 차량(100)이 주행함에 따라 발생하는 유형 또는 무형의 손실 또는 가치를 포함할 수 있다. 예를 들면, 비용은 자율 주행 차량(100)의 주행에 소요되는 시간, 자율 주행 차량(100)이 주행함에 따라 소모하는 연료량, 자율 주행 차량(100)이 주행함에 따른 주행 거리 등을 포함할 수 있다.
제 1 비용은 자율 주행 차량(100)이 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 비용을 의미할 수 있다. 제 1 비용은 자율 주행 차량(100)이 제 1 경로 중 이벤트 구간에서는 수동 주행 모드로 주행하고, 이벤트 구간 외의 구간에서는 자율 주행 모드로 주행하는 경우, 예상되는 주행 시간, 주행 거리, 소모 연료량 등을 포함할 수 있다. 그러나, 제 1 비용의 의미는 이에 제한되지 않는다. 다른 실시 예에 따르면, 제 1 비용은 자율 주행 차량(100)이 제 1 경로를 자율 주행 모드로만 주행하는 경우, 또는 이벤트 구간만을 수동 주행 모드로 주행하는 경우를 기준으로 산출될 수도 있다.
제 2 비용은 자율 주행 차량(100)이 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 비용을 의미할 수 있다. 제 2 비용은 자율 주행 차량(100)이 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행하는 경우, 예상되는 주행 시간, 주행 거리, 소모 연료량 등을 포함할 수 있다. 한편, 제 2 비용의 의미는 이에 제한되지 않고 다른 실시 예에 따르면, 제 2 비용은 제 1 경로와 제 2 경로가 나뉘는 위치인 분기점부터 제 1 경로와 제 2 경로가 합쳐지는 합류점까지의 우회 구간을 기준으로 산출될 수도 있다. 이 경우, 제 2 비용은 분기점부터 합류점까지의 우회 구간을 자율 주행 모드로 주행함에 따라 예상되는 주행 시간, 주행 거리, 소모 연료량 등을 포함할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 제 1 비용에 대한 정보를 획득할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로 중 이벤트 구간에서는 수동 주행 모드로 주행하고, 이벤트 구간 이외의 구간에서는 자율 주행 모드로 주행하는 경우, 예상되는 주행 시간, 주행 거리, 소모 연료량 등에 대한 정보를 획득할 수 있다. 또는, 다른 실시 예에 따라 자율 주행 차량(100)은 현재 위치에서 목적지까지 제 1 경로를 자율 주행 모드로만 주행할 경우 예상되는 주행 시간, 주행 거리, 소모 연료량에 대한 정보를 획득할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 제 2 비용에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 현재 위치에서 목적지까지 단계 S420에서 획득한 제 2 경로로 주행할 경우 예상되는 주행 시간, 주행 거리, 소모 연료량 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용을 비교함으로써, 제 1 경로와 제 2 경로 중 어떤 경로로 주행할지 결정할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 이하인 경우에는 제 2 경로로 주행하고, 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 초과인 경우에는 제 1 경로로 주행할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로로 주행하는 경우, 단계 S410에서 이벤트가 모니터링된 구간인 이벤트 구간을 수동 주행 모드로 주행할 수 있다.
이하에서는 자율 주행 차량(100)이 제 1 비용과 제 2 비용을 비교함으로써, 주행할 경로를 결정하는 구체적인 방법에 대해 설명한다.
제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 이하 또는 미만인 경우에 대해 설명한다.
제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과, 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 이하 또는 미만일 수 있다. 예를 들면, 제 1 경로 중 이벤트 구간에서는 수동 주행 모드로 주행하고, 이벤트 구간 외의 구간에서는 자율 주행 모드로 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간이 30분이고, 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간이 50분이고, 임계치는 30분인 경우, 제 1 비용과 제 2 비용의 차이는 임계치 이하 또는 미만일 수 있다. 다른 예로, 제 1 비용이 3km의 주행 거리이고 제 2 비용이 2.5km의 주행 거리이고, 임계치가 1km인 경우, 제 1 비용과 제 2 비용의 차이는 임계치 이하 또는 미만일 수 있다.
임계치는 자율 주행 차량(100)의 출고 시에 설정되어 있을 수도 있고, 사용자 입력에 기초하여 설정될 수도 있다.
임계치는 비용의 특정 값으로 결정될 수도 있고, 비용의 비율로 결정될 수 있다. 예를 들면, 임계치는 30분, 10km, 연료 10리터 등으로 결정될 수 있다. 다른 예로, 임계치는 제 2 비용의 30%, 제 1 비용의 20% 등으로 결정될 수 있다.
제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과, 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 이하 또는 미만인 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
예를 들면, 제 1 비용이 1시간의 주행 시간이고, 제 2 비용이 1시간 20분의 주행 시간이고, 임계치는 30분인 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용을 비교하고, 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 이하 또는 미만이므로 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
다른 예로, 제 1 비용이 8km의 주행 거리이고, 제 2 비용이 10km의 주행 거리이고, 임계치가 제 2 비용의 30%로 결정된 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 이하 또는 미만이므로 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 이상 또는 초과인 경우에 제 2 경로로 주행하는 경우와는 다르게, 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 이하 또는 미만인 경우에 제 2 경로로 주행하는 경우에 제 2 경로로 주행함에 따라 발생하는 손실은 기설정된 수준 이하 또는 미만이다. 따라서, 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 이하 또는 미만인 경우에 제 2 경로로 주행하는 것은 시간 또는 거리의 측면에서 경제적일 수 있다.
제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 이상 또는 초과인 경우에 대해 설명한다.
제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과, 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 이상 또는 초과일 수 있다. 예를 들면, 제 1 경로 중 이벤트 구간에서는 수동 주행 모드로 주행하고, 이벤트 구간 외의 구간에서는 자율 주행 모드로 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량이 10리터이고, 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간이 12리터이고, 임계치는 1리터인 경우, 제 1 비용과 제 2 비용의 차이는 임계치 이상 또는 초과일 수 있다.
제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과, 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 이상 또는 초과인 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로상에 이벤트 구간이 있음을 나타내는 알림을 자율 주행 차량(100)의 탑승자에게 제공할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로상의 이벤트 구간에 대해서 수동 주행 모드로 주행되어야 함을 나타내는 알림을 탑승자에게 제공할 수 있다.
탑승자에게 제공된 알림에 대한 사용자 응답이 수신된 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로 중 이벤트 구간에서는 수동 주행 모드로 주행하고, 이벤트 구간 외의 구간에서는 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
탑승자에게 제공된 알림에 대한 사용자 응답이 수신되지 않은 경우, 자율 주행 차량(100)은 기설정된 방식에 따라 동작할 수 있다. 예를 들면, 탑승자에게 제공된 알림에 대한 사용자 응답이 수신되지 않은 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 다른 예로, 탑승자에게 제공된 알림에 대한 사용자 응답이 수신되지 않은 경우, 자율 주행 차량(100)은 기설정된 방식으로 정차할 수 있다. 다른 예로, 탑승자에게 제공된 알림에 대한 사용자 응답이 수신되지 않은 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 자동 주행 모드로 주행할 수 있다.
제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과, 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 이상 또는 초과인 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 주행 경로로 결정할 수 있다.
예를 들면, 제 1 비용이 15km의 주행 거리이고, 제 2 비용이 20km의 주행 거리이고, 임계치는 3km인 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용을 비교하고, 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 3km 초과이므로 제 1 경로를 주행 경로로 결정할 수 있다.
다른 예로, 제 1 비용이 10리터의 소모 연료량이고, 제 2 비용이 14리터의 소모 연료량이고, 임계치가 제 1 비용의 30%로 결정된 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 초과이므로 제 1 경로를 주행 경로로 결정할 수 있다.
다른 예로, 제 1 경로를 자율 주행 모드로 주행하는 경우 예상되는 비용이 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행하는 경우 예상되는 비용보다 큰 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 주행 경로로 결정한 경우, 제 1 경로 중 이벤트 구간에서는 수동 주행 모드로 주행하고, 이벤트 구간 외의 구간에서는 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과, 제 1 비용이 제 2 비용보다 큰 경우에 대해 설명한다.
자율 주행 차량(100)이 제 1 경로 중 이벤트 구간에서는 수동 주행 모드로 주행하고, 이벤트 구간 외의 구간에서는 자율 주행 모드로 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간, 주행 거리 또는 소모 연료량이 자율 주행 차량(100)이 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간, 주행 거리 또는 소모 연료량보다 큰 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로를 주행 경로로 결정할 수 있다. 제 2 경로가 주행 경로로 결정된 경우 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 자율 주행 모드 또는 수동 주행 모드로 제 1 경로를 주행할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로로 주행하는 경우 제 1 경로 중 이벤트 구간에서는 수동 주행 모드로 주행하고, 이벤트 구간 외의 구간에서는 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 다른 예로, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로로 주행하는 경우 제 1 경로 전체를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
일 예에 따라 제 1 비용이 제 1 경로를 자율 주행 모드로 주행하는 경우 예상되는 비용인 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행하는 경우 예상되는 비용인 제 2 비용을 비교하고, 제 1 비용이 제 2 비용보다 작거나 같은 경우, 제 1 경로를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
도 5는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량(100)을 외부 디바이스로부터 수신한 정보를 이용하여 제어하는 방법의 흐름도이다.
단계 S510에서 자율 주행 차량(100)은 외부 디바이스(1000)에 정보를 요청할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 외부 디바이스(1000)에 현재 주행 중인 경로상에서 발생하는 이벤트에 대한 정보인 이벤트 정보를 요청할 수 있다. 이때, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로가 주행 경로로 설정된 이후에 제 1 경로상에서 발생하는 이벤트에 대한 정보를 요청할 수 있다. 여기서, 이벤트 정보는 날씨 정보, 도로 상황 정보 주변, 지역 정보, 뉴스 정보 등에 관한 주행 환경 정보를 포함할 수 있다.
나아가서, 자율 주행 차량(100)은 외부 디바이스(1000)에 자율 주행 차량(100)의 탑승자와 관련된 정보인 탑승자 정보를 추가적으로 요청할 수도 있다. 예를 들어, 탑승자 정보는 탑승자의 스케줄 정보일 수 있다.
주행 환경 정보는 자율 주행 차량(100)의 주행과 관련된 상황을 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 주행 환경 정보는 날씨 정보, 도로 상황 정보, 주변 지역 정보, 뉴스 정보 등을 포함할 수 있다.
날씨 정보는 온도, 습도, 눈이나 비, 미세먼지, 공기 오염 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 날씨 정보는 현재 자율 주행 차량(100)의 위치 주변의 날씨에 대한 정보, 자율 주행 차량(100)의 목적지 주변의 날씨에 대한 정보, 자율 주행 차량(100)의 이동 경로 주변의 날씨에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. 날씨 정보는 현재의 날씨에 대한 정보 뿐 아니라 과거 또는 미래의 날씨에 대한 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 날씨 정보는 2시간 전에 자율 주행 차량(100)의 이동 경로 주변에 눈이 왔었다는 정보를 포함할 수 있다. 다른 예로, 날씨 정보는 현재 목적지 주변에 호우 주의보가 내려졌다는 정보를 포함할 수 있다.
도로 상황 정보는 자율 주행 차량(100)의 현재 위치, 목적지, 이동 경로 등의 주변 지역에 대한 도로 상황을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 도로 상황 정보는 자율 주행 차량(100)의 현재 위치, 목적지, 이동 경로 주변의 도로에 대한 노면 상태 정보, 교통 상황 정보, 교통 사고 정보, 도로 공사 정보, 교통 단속 정보, 주의 구간 정보(예: 빙판 주의 구간, 급 커브 주의 구간, 보행자 주의 구간, 어린이 보호 구역 등) 등을 포함할 수 있다.
주변 지역 정보는 자율 주행 차량(100)의 현재 위치, 목적지, 이동 경로 등의 주변 지역에 상황을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 주변 지역 정보는 주변 시설 정보(예: 목적지 주변의 하수 처리장), 주변 경치 정보, 주변 건물 정보(예: 주변에 위치한 청각 장애우 학교 정보), 주변 공연 정보(예: 경유지 주변의 유명 가수 콘서트 정보) 등을 포함할 수 있다.
뉴스 정보는 상술된 날씨 정보, 도로 상황 정보 주변 지역 정보 등과 관련된 뉴스 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 뉴스 정보는 갑작스럽게 주변 지역에서 예정된 유명 가수 콘서트가 취소되었다는 뉴스나, 갑작스럽게 시위대가 몰려서 도로가 혼잡하다는 뉴스나, 일부 도로가 손상되어 도로가 통제되었다는 뉴스, 일부 도로 구간에서 퍼레이드가 진행된다는 뉴스, 특정 건물에 화재가 발생했다는 뉴스 등과 같이 자율 주행 차량(100)의 주행과 관련된 뉴스 정보를 포함할 수 있다.
단계 S520에서 자율 주행 차량(100)은 외부 디바이스(1000)로부터 정보를 수신할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 외부 디바이스(1000)에 대한 요청 없이도 외부 디바이스(1000)로부터 정보를 수신할 수 있다.
예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 외부 디바이스(1000)로부터 단계 S510에서 상술된 이벤트 정보, 탑승자 정보(예: 스케줄 정보 등), 주행 환경 정보(예: 날씨 정보, 도로 상황 정보, 주변 지역 정보, 뉴스 정보 등) 등을 수신할 수 있다.
단계 S530에서 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 관련된 정보를 획득한다. 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 비용인 제 1 비용에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로 중 이벤트 구간에서는 수동 주행 모드로 주행하고, 이벤트 구간 외의 구간에서는 자율 주행 모드로 주행하는 경우, 예상되는 주행 시간, 주행 거리, 소모 연료량 등에 대한 정보를 획득할 수 있다. 다른 예로, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 자율 주행 모드로 주행할 경우 예상되는 주행 시간, 주행 거리, 소모 연료량에 대한 정보를 획득할 수 있다.
단계 S540에서 자율 주행 차량(100)은 제 2 비용과 관련된 정보를 획득한다. 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 비용인 제 2 비용에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로로 주행할 경우 예상되는 주행 시간, 주행 거리, 소모 연료량 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 단계 S550에서 제 1 비용과 제 2 비용을 비교하고, 단계 S560에서 주행 경로를 결정한다.
제 1 비용과 제 2 비용을 비교함으로써 주행할 경로를 결정하는 방법에 대해서는 단계 S430에 상술된 내용을 참조할 수 있다.
단계 S570에서 자율 주행 차량(100)은 단계 S560에서 결정된 주행 경로에 따라 주행할 수 있다. 프로세서(290)는 단계 S560에서 결정된 주행 경로 및/또는 주행 모드로 주행하도록 자율 주행 차량(100)을 제어할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(290)는 자율 주행 차량(100)을 제 1 경로를 자율 주행 모드로 주행하도록 제어할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(290)는 자율 주행 차량(100)을 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행하도록 제어할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(290)는 자율 주행 차량(100)이 제 1 경로 중 이벤트 구간에서는 수동 주행 모드로 주행하고, 이벤트 구간 외의 구간에서는 자율 주행 모드로 주행하도록 제어할 수 있다.
또한, 자율 주행 차량(100)은 주행 중 수동 주행 전환 여부를 결정하고, 결정 결과에 따라서 제어될 수 있다. 이하에서는 수동 주행 전환 구간이 발생하는 경우 자율 주행 차량(100)이 제어되는 방법에 대해 설명한다.
자율 주행 차량(100)은 자율 주행 가능 구간들로 구성된 경로를 따라서 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
출발지에서 목적지까지의 복수개의 경로들을 구성하는 복수개의 구간들은 자율 주행 가능 구간 또는 수동 주행 전환 구간을 포함할 수 있다. 예를 들면, 제 1 경로는 복수개의 자율 주행 가능 구간만으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 제 2 경로는 복수개의 자율 주행 가능 구간과 단수개의 수동 주행 전환 구간을 포함할 수 있다. 다른 예로, 제 3 경로는 복수개의 자율 주행 가능 구간으로 구성될 수 있으나, 제 3 경로에 포함된 복수개의 자율 주행 가능 구간 중 하나가 자율 주행 차량(100)의 주행 중 수동 주행 전환 구간으로 변경될 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 경로 중 수동 주행 전환 구간이 발생한 경우, 주행 모드 설정 정보에 따라 수동 주행 전환 구간의 주행 여부를 결정할 수 있다.
수동 주행 전환 구간은 주행 모드 설정 정보에 따라 자율 주행 차량(100)이 자율 주행으로 또는 수동 주행으로 주행되는 구간을 포함할 수 있다. 예를 들면, 수동 주행 전환 구간은 도 1에서 상술된 이벤트 구간(110)을 포함할 수 있다.
자율 주행 차량(100)이 자율 주행 모드로 주행 중 수동 주행 전환 구간이 발생한 경우, 자율 주행 차량(100)은 주행 모드 설정 정보에 따라 수동 주행 전환 구간으로 주행을 유지할지 다른 경로로 주행 경로를 바꿀지 결정할 수 있다. 구체적으로 이벤트 또는 주행 모드 설정 정보에 따라서 주행 경로를 결정하는 방법에 대해서는 도 9 이하에서 설명한다.
주행 모드 설정 정보는 각각의 경우에 주행 모드를 어떻게 설정할 것인지 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 주행 모드 설정 정보는 이벤트 구간(110)에서 발생한 이벤트의 종류에 따라 자율 주행을 유지할지 여부를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 다른 예로, 주행 모드 설정 정보는 이벤트 구간(110)에서 발생한 이벤트의 종류에 따라 현재 경로를 유지할지 여부를 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 수동 주행 전환 구간의 주행 여부에 대한 결정 결과에 따라 제어될 수 있다.
예를 들면, 주행 모드 설정 정보에 따라서 자율 주행 차량(100)이 수동 주행 전환 구간을 주행하기로 결정한 경우, 자율 주행 차량(100)은 수동 주행 모드로 주행 모드를 변경하고, 수동 주행 전환 구간을 주행할 수 있다. 다른 예로, 주행 모드 설정 정보에 따라서 자율 주행 차량(100)이 수동 주행 전환 구간을 주행하지 않기로 결정한 경우, 자율 주행 차량(100)은 자율 주행 모드를 유지하면서, 수동 주행 전환 구간을 우회하는 새로운 주행 경로로 주행할 수 있다. 다른 예로, 주행 모드 설정 정보에 따라서 자율 주행 차량(100)이 수동 주행 전환 구간을 자율 주행 모드로 주행하기로 결정한 경우, 자율 주행 차량(100)은 자율 주행 모드를 유지하면서, 수동 주행 전환 구간을 주행할 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량을 서버를 이용하여 제어하는 일례를 나타내는 도면이다.
자율 주행 차량(100)은 클라우드 네트워크(660)를 통해서 서버(600)와 통신할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 클라우드 네트워크(660)를 통해서 알림 서버(610)와 통신할 수 있다.
서버(600)는 하나 이상의 서버들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 서버(600)는 알림 서버(610), 도시 서버(620), 공사 서버(630), 날씨 서버(640), 기타 서버(650) 등을 포함할 수 있다.
알림 서버(610)는 자율 주행 차량(100)에 알림 정보를 송신할 수 있다. 예를 들면, 알림 서버(610)는 클라우드 네트워크(660)를 통해 자율 주행 차량(100)에 이벤트 정보를 송신할 수 있다. 이벤트 정보는 이벤트 구역에 대한 정보를 포함할 수 있다.
도시 서버(620)는 도시와 관련된 정보를, 공사 서버(630)는 공사와 관련된 정보를, 날씨 서버(640)는 날씨와 관련된 정보를 다루는 서버를 의미한다.
도시 서버(620), 공사 서버(630), 날씨 서버(640), 기타 서버(650) 등은 알림 서버(610)와 통신할 수 있다. 예를 들면, 도시 서버(620)는 알림 서버(610)에 교통 단속 정보를 송신할 수 있고, 공사 서버(630)는 공사 구간에 대한 정보를 알림 서버(610)에 송신할 수 있고, 날씨 서버(640)는 폭우 지역이나, 강풍 지역 등에 대한 정보를 알림 서버(610)에 송신할 수 있다. 다른 예로, 공사 서버(630)는 알림 서버(610)의 API(611)에 현재 자율 주행 차량(100) 주변 지역의 공사 정보를 송신할 수 있다.
알림 서버(610)는 API(application program interface)(611), 데이터 베이스(612) 및 소프트웨어(613)를 포함할 수 있다. API(611)에는 각종 이벤트 정보가 업로드될 수 있다. 또한, API(611)에 업로드된 정보는 데이터 베이스(612)에 저장될 수 있다. 소프트웨어(613)는 데이터 베이스(612)에 저장된 정보에 따른 자율 주행 차량(100)의 제어 정보를 클라우드 네트워크(660)를 통해서 또는 직접 자율 주행 차량(100)에 송신할 수 있다.
자율 주행 차량(100)의 주변에는 이벤트 구역이 위치할 수 있다. 청각 장애우 학교 구역(670)과, 공사 구역(680)이 자율 주행 차량(100)의 주변에 위치할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 알림 서버(610)로부터 청각 장애우 학교 구역(670)과, 공사 구역(680)에 대한 정보를 수신할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 알림 서버(610)로부터 수신한 정보에 따라 제어될 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 청각 장애우 학교 구역(670)과, 공사 구역(680)의 위치에 대한 정보를 알림 서버(610)로부터 수신하고, 청각 장애우 학교 구역(670) 또는 공사 구역(680)의 인접 지역에서는 저속의 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 또는 자율 주행 차량(100)은 청각 장애우 학교 구역(670) 또는 공사 구역(680)의 인접 지역을 우회하는 제 2 경로를 자동 주행 모드로 주행할 수 있다.
자율 주행 차량(100)이 서버(600)로부터 수신하는 정보는 자율 주행 차량(100)이 서버로 전송하는 정보에 기초하여 결정될 수 있다. 보다 상세하게 설명하면, 자율 주행 차량(100)은 자율 주행 차량(100)에 구비된 센서를 통해 획득한 정보를 알림 서버(610)로 송신하고, 서버(600)는 자율 주행 차량(100)으로부터 획득된 정보에 따라 결정된 자율 주행 차량 제어 정보를 자율 주행 차량(100)에 송신할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량(100)이 이미지 정보를 알림 서버(610)에 전송하는 경우에 대해서 설명한다. 자율 주행 차량(100)은 이미지 센서(228)는 주행 중인 경로상의 도로 표지판(road sign)의 이미지를 획득하고, 획득한 도로 표지판(road sign)의 이미지를 알림 서버(610)에 송신할 수 있다. 알림 서버(610)는 자율 주행 차량(100)으로부터 수신한 도로 표지판 이미지에 대응되는 정보를 자율 주행 차량(100)에 송신할 수 있다. 예를 들면, 알림 서버(610)는 도로 표지판 이미지의 의미를 나타내는 정보를 자율 주행 차량(100)에 송신할 수도 있고, 도로 표지판 이미지의 분석에 따른 자율 주행 차량 제어 정보를 자율 주행 차량(100)에 송신할 수도 있다.
일 예로, 자율 주행 차량(100)이 현재 주행 중인 경로상에서 자율 주행 차량(100)에 구비된 카메라를 통해서 획득한 공사 중임을 나타내는 표지판 이미지를 알림 서버(610)에 전송하는 경우, 알림 서버(610)는 자율 주행 차량(100)으로부터 수신한 이미지가 공사 중임을 나타낸다는 정보 또는 공사 중 구간이므로 서행할 것을 지시하는 제어 정보를 자율 주행 차량(100)에 전송할 수 있다.
도 7은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 주행 중인 경로상에서 이벤트 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
이벤트 정보는 도로 표지판(710)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 현재 주행 중인 경로상에서 도로 표지판(710)에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 자율 주행 차량(100)에 구비된 이미지 센서(228)를 통해서 현재 주행 중인 경로상의 도로 표지판(710)의 이미지를 획득할 수 있다.
이미지 센서(228)는 카메라를 포함할 수 있으며, 자율 주행 차량(100)의 내부 또는 외부에 부착되어 있을 수 있다. 예를 들면, 이미지 센서(228)는 자율 주행 차량(100)에 구비된 차량용 블랙 박스, 또는 자율 주행 차량(100)의 다양한 위치들에 설치된 하나 이상의 카메라를 포함할 수 있다.
이미지 센서(228)는 자율 주행 차량(100)의 전, 후, 좌, 우를 포함하는 모든 방향에서 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들면, 이미지 센서(228)는 자율 주행 중인 자율 주행 차량(100)의 전면에 위치한 도로 표지판(710)의 이미지를 탑승자(720)의 별도의 조작 없이 획득할 수 있다.
도 8은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 획득한 이미지를 기저장된 이미지에 매칭하는 일례를 나타내는 도면이다.
자율 주행 차량(100)은 복수개의 구역을 나타내는 복수개의 이미지들을 저장하고 있을 수 있다. 예를 들면, 맹인 구역(810), 공사 구역(820), 철로 구역(830), 학교 구역(840), 요금소 구역(850), 청각 장애우 구역(860), 막다른 길 구역(870), 우회 구역(880) 등의 각각에 대응되는 복수개의 이미지가 자율 주행 차량(100)에 저장되어 있을 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 복수개의 기저장된 이미지들 중에서 이미지 센서(228)를 통해 획득한 이미지에 매칭되는 이미지를 결정함으로써, 현재 주행 중인 경로상의 이벤트 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 이미지 센서(228)를 통해 획득한 이미지가 공사 구역(820)에 포함되는 복수개의 이미지들 중 하나에 매칭되는 경우, 현재 주행 중인 경로상에 공사 구역이 있다는 이벤트 정보를 획득할 수 있다.
자율 주행 차량(100은 복수개의 기저장된 이미지들 중에서 이미지 센서(228)를 통해 획득한 도로 표지판의 이미지에 매칭되는 이미지를 결정할 수 있다.
예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 이미지 센서(228)를 통해 획득한 도로 표지판의 이미지의 형태에 따라, 자율 주행 차량(100)은 획득한 도로 표지판의 이미지를 철로 표지판으로 결정할 수 있다. 획득한 도로 표지판의 이미지가 철로 표지판으로 결정된 경우, 자율 주행 차량(100)은 현재 위치를 철로 인접 지역으로 결정하고, 주행 모드를 수동 주행 모드로 전환할 수 있다.
다른 예로, 자율 주행 차량(100)은 카메라를 통해 획득한 도로 표지판의 이미지가 Toll_booth003.jpg 이미지에 매칭된다고 결정할 수 있다. Toll_booth003.jpg 이미지는 요금소 구역을 나타내는 이미지이므로, 자율 주행 차량(100)은 현재 위치를 요금소 인접 지역으로 결정할 수 있다. 현재 위치가 요금소 인접 지역으로 결정된 경우, 자율 주행 차량(100)은 10초 후 주행 모드를 수동 모드로 전환할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 이미지 센서(228)를 통해 획득한 도로 표지판의 이미지가 이벤트를 나타내는 복수개의 기저장된 이미지들 중 하나에 매칭되는 경우 현재 주행 중인 경로인 제 1 경로를 대체할 수 있는 제 2 경로를 획득할 수 있다. 제 2 경로는 획득한 도로 표지판의 이미지가 나타내는 이벤트 구역을 우회하는 경로를 포함할 수 있다. 복수개의 경로들 중 하나의 제 2 경로를 결정하는 방법은 도 15에서 후술한다.
또한, 도 8에서 상술된 실시 예들은 외부 디바이스(1000)에 의해 수행될 수 도 있다. 예를 들면, 외부 디바이스(1000)는 복수개의 구역을 나타내는 복수개의 이미지들을 저장하고 있을 수 있고, 복수개의 저장된 이미지들을 이용하여 자율 주행 차량(100)의 제어에 필요한 정보를 자율 주행 차량(100)에 전송할 수 있다.
도 9는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 날씨 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
자율 주행 차량(100)은 현재 주행 중인 경로인 제 1 경로상의 날씨 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 외부 디바이스(1000) 또는 센싱 장치(230)를 통해서 제 1 경로 주변의 온도, 습도, 눈이나 비, 미세먼지, 공기 오염 등에 대한 정보를 수신할 수 있다. 다른 예로, 자율 주행 차량(100)은 서버(600)로부터 현재 제 1 경로상의 이벤트 구역(910)에서 소나기가 오고 있음을 나타내는 정보를 획득할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 획득한 날씨 정보에 따라서, 이벤트 구역(910)을 우회하는 제 2 경로를 획득할지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들면, 이벤트 구역(910)에 폭우가 내리고 있는 경우, 자율 주행 차량(100)은 이벤트 구역(910)의 이벤트를 중요한(significant) 이벤트라고 결정하고 이벤트 구역(910)을 우회하는 제 2 경로를 획득할 수 있다. 다른 예로, 이벤트 구역(910)의 습도가 높은 경우, 자율 주행 차량(100)은 이벤트 구역(910)의 이벤트를 사소한(insignificant) 이벤트라고 결정하고 이벤트 구역(910)을 우회하는 제 2 경로를 획득하지 않을 수 있다.
도 10은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 도로 상황 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
자율 주행 차량(100)은 현재 주행 중인 경로인 제 1 경로 주변의 도로 상황 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 외부 디바이스(1000) 또는 센싱 장치(230)를 통해서 제 1 경로 주변의 노면 상태 정보, 교통 상황 정보, 교통 사고 정보, 도로 공사 정보, 교통 단속 정보, 주의 구간 정보 등을 수신할 수 있다. 다른 예로, 자율 주행 차량(100)은 서버(600)로부터 현재 제 1 경로상의 이벤트 구역(1010)에서 교통 사고가 났음을 나타내는 정보를 획득할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 획득한 도로 상황 정보에 따라서, 이벤트 구역(1010)을 우회하는 제 2 경로를 획득할지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들면, 이벤트 구역(1010)에서 교통 사고가 발생하여, 심한 교통 정체가 발생한 경우, 자율 주행 차량(100)은 이벤트 구역(1010)의 이벤트를 중요한(significant) 이벤트라고 결정하고 이벤트 구역(1010)을 우회하는 제 2 경로를 획득할 수 있다. 다른 예로, 이벤트 구역(1010)이 졸음 운전 주의구간인 경우, 자율 주행 차량(100)은 이벤트 구역(1010)의 이벤트를 사소한(insignificant) 이벤트라고 결정하고 이벤트 구역(1010)을 우회하는 제 2 경로를 획득하지 않을 수 있다.
도 11은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 주변 지역 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
자율 주행 차량(100)은 현재 주행 중인 경로인 제 1 경로 주변의 주변 지역 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 외부 디바이스(1000) 또는 센싱 장치(230)를 통해서 제 1 경로 주변의 주변 시설 정보, 주변 경치 정보, 주변 건물 정보, 주변 공연 정보 등을 수신할 수 있다. 다른 예로, 자율 주행 차량(100)은 서버(600)로부터 제 1 경로와 인접한 지역의 제 1 이벤트 구역(1110)에서 유명 가수의 공연이 있고, 제 1 경로상의 제 2 이벤트 구역(1120)은 청각 장애우 학교 인접 지역임을 나타내는 정보를 획득할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 획득한 도로 상황 정보에 따라서, 제 1 이벤트 구역(1110) 또는 제 2 이벤트 구역(1120)을 우회하는 제 2 경로를 획득할지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들면, 제 1 이벤트 구역(1110)에서 유명 가수의 콘서트가 있어 심한 교통 정체가 발생한 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 이벤트 구역(1110)의 이벤트를 중요한(significant) 이벤트라고 결정하고 제 1 이벤트 구역(1110)을 우회하는 제 2 경로를 획득할 수 있다. 다른 예로, 제 2 이벤트 구역(1120)이 하수 처리장 주변 지역인 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 2 이벤트 구역(1120)의 이벤트를 사소한(insignificant) 이벤트라고 결정하고 제 2 이벤트 구역(1120)을 우회하는 제 2 경로를 획득하지 않을 수 있다.
도 12는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 뉴스 정보를 획득하는 일례를 나타내는 도면이다.
자율 주행 차량(100)은 현재 주행 중인 경로인 제 1 경로 주변의 뉴스 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 외부 디바이스(1000) 또는 센싱 장치(230)를 통해서 제 1 경로 주변의 날씨 정보, 도로 상황 정보 주변 지역 정보 등과 관련된 뉴스 정보를 수신할 수 있다. 다른 예로, 자율 주행 차량(100)은 서버(600)로부터 제 1 경로와 인접한 지역의 제 1 이벤트 구역(1210)에서 유명 가수의 공연이 취소되었다는 뉴스 정보, 제 1 경로상의 제 2 이벤트 구역(1220)에서 도로에서 갑작스럽게 싱크홀이 발생했다는 뉴스 정보 또는 제 3 이벤트 구역(1230)에서 갑작스럽게 시위운동이 벌어졌음을 알리는 뉴스 정보를 획득할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 획득한 뉴스 정보에 따라서 현재 주행 중인 제 1 경로를 대체하는 제 2 경로를 획득할지 여부를 결정할 수 있다.
도 13은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 이벤트 구역에 접근하는 경우를 설명하는 도면이다.
자율 주행 차량(100)은 복수개의 이벤트 구역을 나타내는 복수개의 영역에 대한 위치 정보를 저장하고 있을 수 있다. 예를 들면, 속도 제한 구역(1310) 및 음주 단속 구역(1320) 에 대한 위치 정보는 도시 서버(620)에, 악천후 구역(1330)에 대한 위치 정보는 날씨 서버(640)에, 공사 구역(1340)에 대한 위치 정보는 공사 서버(630)에, 맹인 구역(1350) 및 학교 구역(1360)에 대한 위치 정보는 도시 서버(620)에, 요금소 구역(1370) 및 순찰 구역(1380)에 대한 위치 정보는 기타 서버(650)에 저장되어 있을 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 현재 위치가 자율 주행 차량(100)에 저장된 이벤트 구역에 인접한 경우, 자율 주행 차량(100)의 탑승자에게 알림을 제공할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 속도 제한 구역(1310)의 위치 정보를 도시 서버(620)로부터 수신하고, 속도 제한 구역(1310)이라는 이벤트 구역에 인접한 경우, 속도 제한 구역에 진입함을 알리는 알림을 자율 주행 차량(100)의 탑승자에게 제공할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 이벤트 구역의 위치 정보를 서버(600)로부터 수신하고 이벤트 구역에 인접한 경우, 이벤트 구역에 인접하였음을 알리는 알림을 자율 주행 차량(100)의 탑승자에게 제공하고, 탑승자로부터 수신되는 응답에 따라서 기설정된 방식으로 주행할 수 있다.
예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 악천후 구역(1330)의 위치 정보를 날씨 서버(640)로부터 수신하고, 악천후 구역(1330)이라는 이벤트 구역에 인접한 경우, 수동 주행 모드로 주행 모드가 변경됨을 알리는 알림을 자율 주행 차량(100)의 탑승자에게 제공할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 탑승자에게 알림을 제공한 후 탑승자로부터 확인 응답을 수신한 경우 수동 주행 모드로 주행하고, 탑승자에게 알림을 제공한 후 탑승자로부터 확인 응답을 수신하지 못한 경우 제한 속도보다 20km/h 낮은 속도가 최대 속도로 설정된 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
다른 예로, 자율 주행 차량(100)은 공사 구역(1340)의 위치 정보를 공사 서버(630)로부터 수신하고, 공사 구역(1340)이라는 이벤트 구역에 인접한 경우, 수동 주행 모드로 주행 모드가 변경됨을 알리는 알림을 자율 주행 차량(100)의 탑승자에게 제공할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 탑승자에게 알림을 제공한 후 10초 내에 탑승자로부터 확인 응답을 수신한 경우 수동 주행 모드로 주행하고, 탑승자에게 알림을 제공한 후 일정 시간 내에(예를 들어, 10초 내에) 탑승자로부터 확인 응답을 수신하지 못한 경우 기설정된 방식으로 정차할 수 있다.
다른 예로, 자율 주행 차량(100)은 학교 구역(1360)의 위치 정보를 도시 서버(620)로부터 수신하고, 학교 구역(1360)이라는 이벤트 구역에 인접한 경우, 수동 주행 모드로 주행 모드가 변경됨을 알리는 알림을 자율 주행 차량(100)의 탑승자에게 제공할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 탑승자에게 알림을 제공한 후 10초 내에 탑승자로부터 확인 응답을 수신한 경우 수동 주행 모드로 주행하고, 탑승자에게 알림을 제공한 후 10초 내에 탑승자로부터 확인 응답을 수신하지 못한 경우 학교 구역(1360)을 우회하는 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
또한, 도 13에서 상술된 실시 예들은 외부 디바이스(1000)에 의해 수행될 수 도 있다. 예를 들면, 외부 디바이스(1000)는 복수개의 이벤트 구역을 나타내는 복수개의 영역에 대한 위치 정보를 저장하고 있을 수 있고, 저장된 위치 정보를 이용하여 자율 주행 차량(100)의 제어에 필요한 정보를 자율 주행 차량(100)에 전송할 수 있다.
도 14는 일 실시 예에 따른 서버가 자율 주행 차량의 현재 위치에 따라 자율 주행 차량에 명령어를 송신하는 방법의 흐름도이다.
단계 S1410에서 서버(600)는 자율 주행 차량(100)으로부터 자율 주행 차량(100)의 GPS 데이터를 수신한다. 서버(600)는 자율 주행 차량(100)의 GPS 데이터를 이용하여 자율 주행 차량(100)의 위치를 결정할 수 있다.
단계 S1420에서 서버(600)는 단계 S1410에서 수신한 GPS 데이터에 매칭되는 데이터가 서버 데이터 베이스에 있는지 여부를 결정한다. 서버(600)는 단계 S1410에서 수신한 GPS 데이터에 따라 결정된 자율 주행 차량(100)의 위치가 서버(600)에 저장된 이벤트 구역에 대응되는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들면, 서버(600)는 자율 주행 차량(100)의 위치가 서버(600)에 저장된 공사 구역 위치로부터 소정 거리 이내인지 여부를 결정할 수 있다.
단계 S1430에서 서버(600)는 단계 S1410에서 수신한 GPS 데이터에 매칭되는 데이터가 서버 데이터 베이스에 있는 경우, 자율 주행 차량(100)의 탑승자에게 알림을 제공하도록 자율 주행 차량(100)을 제어하는 명령어를 자율 주행 차량(100)에 송신한다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)의 위치가 공사 구역 위치로부터 소정 거리 이내인 경우, 서버(600)는 수동 주행 모드로 주행 모드가 전환됨을 알리는 알림을 탑승자에게 제공하는 명령어를 자율 주행 차량(100)에 송신할 수 있다.
도 15는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 이벤트 구간을 우회하는 복수개의 우회 주행 경로들 중 하나의 경로를 제 2 경로로 결정하는 일례를 나타내는 도면이다.
자율 주행 차량(100)은 현재 주행 중인 경로상에서 이벤트의 발생이 모니터링된 경우, 모니터링한 이벤트가 발생한 구간인 이벤트 구간을 우회하는 복수개의 우회 주행 경로들을 획득할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 현재 주행 중인 제 1 경로(1510)상에서 빙판 주의라는 이벤트 발생이 모니터링된 경우, 모니터링된 빙판 주의 구간(1540)을 우회하는 복수개의 우회 주행 경로들인 제 2-1 경로(1520) 및 제 2-2 경로(1530)를 획득할 수 있다. 복수개의 우회 주행 경로들은 제 1 경로(1510)를 대체하는 경로들로, 현재 위치로부터 제 1 경로(1510)에 따른 목적지까지의 경로를 포함할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 획득한 복수개의 우회 주행 경로들 중 하나의 경로를 기설정된 우선순위에 따라 제 2 경로로 결정할 수 있다. 예를 들면, 우선순위가 거리 또는 시간인 경우, 자율 주행 차량(100)은 복수개의 우회 주행 경로들 중 예상 주행 거리 또는 예상 주행 시간이 가장 짧은 하나의 경로를 제 2 경로로 결정할 수 있다. 다른 예로, 우선순위가 소모 연료량인 경우, 자율 주행 차량(100)은 복수개의 우회 주행 경로들 중 예상 소모 연료량이 가장 적은 하나의 경로를 제 2 경로로 결정할 수 있다.
복수개의 우회 주행 경로들 중 하나의 경로를 결정하기 위해 이용되는 우선순위는 차량 출고 시 결정되어 있을 수도 있고, 사용자 입력에 기초하여 결정될 수도 있다. 예를 들면, 우선순위는 차량 출고 시에 시간으로 결정되어 있으나, 사용자 입력에 기초하여 거리로 변경될 수 있다.
복수개의 우회 주행 경로들 중 하나의 경로를 결정하기 위해 이용되는 우선순위는 사용자 입력 없이 결정될 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 저장 장치(270)에 저장된 정보, 외부 디바이스(1000)로부터 획득한 정보, 센싱 장치(230)로부터 획득한 정보 등을 이용하여 복수개의 우선순위 중 하나의 우선순위를 복수개의 우회 주행 경로들 중 하나의 경로를 결정하기 위해 이용되는 우선순위로 결정할 수 있다. 예를 들면, 저장 장치(270)에 사용자의 스케줄에 대한 시간 정보가 저장되어 있는 경우, 자율 주행 차량(100)은 복수개의 우회 주행 경로들 중 하나의 경로를 결정하기 위해 이용되는 우선순위를 시간으로 결정하고, 복수개의 우회 주행 경로들 중 예상 주행 시간이 가장 짧은 하나의 경로를 제 2 경로로 결정할 수 있다. 다른 예로, 자율 주행 차량(100)이 잔여 연료량이 소정 기준 이하임을 나타내는 정보를 획득한 경우, 자율 주행 차량(100)은 복수개의 우회 주행 경로들 중 하나의 경로를 결정하기 위해 이용되는 우선순위를 소모 연료량으로 결정하고, 복수개의 우회 주행 경로들 중 예상 소모 연료량이 가장 적은 하나의 경로를 제 2 경로로 결정할 수 있다. 다른 예로, 자율 주행 차량(100)이 타이어 마모량이 소정 기준 이상임을 나타내는 정보를 획득한 경우, 자율 주행 차량(100)은 복수개의 우회 주행 경로들 중 하나의 경로를 결정하기 위해 이용되는 우선순위를 소모 연료량으로 결정하고, 복수개의 우회 주행 경로들 중 예상 소모 연료량이 가장 적은 하나의 경로를 제 2 경로로 결정할 수 있다.
도 16은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리를 제 2 경로를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리와 비교하여, 동작하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 16을 참조하여, 제 1 비용 또는 제 2 비용이 주행 시간 또는 주행 거리인 경우에 대해 설명한다.
자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(1610)를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간과 제 2 경로(1620)를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간의 차이에 기초하여 동작할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(1610)로 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간과 제 2 경로(1620)로 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간의 차이가 임계치 이하인 경우 제 2 경로(1620)를 주행 경로로 결정하고, 임계치 초과인 경우 제 1 경로(1610)를 주행 경로로 결정할 수 있다.
임계치는 특정 값으로 결정될 수도 있고 거리 또는 시간의 비율로 결정될 수도 있음은 도 4에서 상술하였다.
자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(1610)를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간과 제 2 경로(1620)를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간의 차이와 임계치와의 대소 관계에 따라서 제어될 수 있다.
예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(1610)를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간과 제 2 경로(1620)를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간의 차이가 임계치 이하인 경우, 제 2 경로(1620)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
다른 예로, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(1610)를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간과 제 2 경로(1620)를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간의 차이가 임계치 이상인 경우에 대해 설명한다. 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(1610)상에 이벤트 구간(1630)이 있음을 나타내는 알림을 자율 주행 차량(100)의 탑승자에게 제공하거나, 제 1 경로(1610)를 주행 경로로 결정할 수 있다.
제 1 경로(1610)를 주행 하는 경우에 예상되는 주행 시간을 포함하는 제 1 비용과 제 2 경로(1620)를 주행 하는 경우에 예상되는 주행 시간을 포함하는 제 2 비용의 차이가 임계치 이상 또는 초과인 경우에 자율 주행 차량(100)이 탑승자에게 제공하는 알림에 관련된 내용은 도 26 내지 도 29에서 후술한다.
상기에서 도 16에서 설명된 주행 시간을 비교하여 주행 경로를 결정하는 방법은 주행 거리를 비교하여 주행 경로를 결정하는 경우에도 이용될 수 있다.
도 17은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리를 제 2 경로를 주행하는 경우에 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리와 비교하여, 동작하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
단계 S1710에서 자율 주행 차량(100)은 자율 주행 모드로 제 1 경로를 주행하는 동안, 제 1 경로상에 발생된 이벤트를 모니터링한다.
단계 S1720에서 자율 주행 차량(100)은 단계 S1710에서 이벤트의 발생이 모니터링된 경우, 제 1 경로를 대체할 수 있는 제 2 경로를 획득한다.
단계 S1730에서 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리와 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리의 차이가 임계치 이하인지 결정한다.
단계 S1740에서 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리와 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리의 차이가 임계치 이하인 경우, 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행한다.
단계 S1750에서 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리와 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리의 차이가 임계치 초과인 경우, 제 1 경로로 주행한다.
도 18은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량과 제 2 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량을 비교하여, 동작하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 18을 참조하여, 제 1 비용 또는 제 2 비용이 소모 연료량인 경우에 대해 설명한다.
자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량과 제 2 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량의 차이에 기초하여 동작할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로로 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량과 제 2 경로로 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량의 차이가 임계치 이하인 경우 제 2 경로를 주행 경로로 결정하고, 임계치 초과인 경우 제 1 경로를 주행 경로로 결정할 수 있다.
임계치는 특정 값으로 결정될 수도 있고 소모 연료량의 비율로 결정될 수도 있음은 도 4에서 상술하였다.
제 1 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량과 제 2 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량의 차이와 임계치와의 대소 관계에 따라서 자율 주행 차량(100)이 제어되는 구체적인 방법에 대해서는 도 16의 내용을 참조할 수 있다.
도 19는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량과 제 2 경로를 주행하는 경우에 예상되는 소모 연료량을 비교하여, 동작하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
단계 S1910 및 단계 S1920은 각각 상술된 단계 S1710 및 단계 S1720에 대응되므로 전체적인 설명을 간단히 하기 위해 상세한 설명을 생략한다.
단계 S1930에서 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 소모 연료량과 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 소모 연료량의 차이가 임계치 이하인지 결정한다.
단계 S1940에서 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 소모 연료량과 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 소모 연료량의 차이가 임계치 이하인 경우, 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행한다.
단계 S1950에서 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 소모 연료량과 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 소모 연료량의 차이가 임계치 초과인 경우, 제 1 경로로 주행한다.
도 20은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 스케줄 정보를 이용하여, 동작하는 일례를 나타내는 도면이다.
자율 주행 차량(100)은 자율 주행 차량(100)의 탑승자의 스케줄 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 탑승자가 소지한 모바일 단말로부터 탑승자의 스케줄 정보를 수신할 수 있다. 또는, 자율 주행 차량(100)은 서버(600)로부터 탑승자의 스케줄 정보를 수신할 수 있다. 또는, 자율 주행 차량(100)은 저장 장치(270)에 저장되어 있는 스케줄 정보를 이용할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(2010)에 대한 모니터링을 수행하고, 제 1 경로(2010)상에서 이벤트 구역(2040)이 모니터링된 경우, 제 1 경로(2010)를 대체 할 수 있는 제 2 경로(2020)를 획득한다. 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로(2020)로 주행할 경우 예상되는 예상 도착 시간을 획득할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 목적지에서의 스케줄 시간과 제 2 경로(2020)로 주행할 경우 예상되는 예상 도착 시간을 비교하여 제 2 경로(2020)로 주행할지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들면, 스케줄 정보로부터 획득된 스케줄 시간이 6:00pm이고, 제 2 경로(2020)로 주행할 경우 예상되는 예상 도착 시간이 6:30pm인 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(2010)를 주행 경로로 결정할 수 있다. 다른 예로, 스케줄 정보로부터 획득된 스케줄 시간이 7:00pm이고, 제 2 경로(2020)로 주행할 경우 예상되는 예상 도착 시간이 6:30pm인 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로(2020)를 주행 경로로 결정할 수 있다. 다른 예로, 스케줄 정보로부터 획득된 스케줄 시간이 7:00pm이고, 제 2 경로(2020)로 주행할 경우 예상되는 예상 도착 시간이 7:20pm이고, 사용자 입력에 따라 설정되어 있는 허용 지연 시간이 30분인 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로(2020)를 주행 경로로 결정할 수 있다.
도 21은 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 정보를 이용하여 동작하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
단계 S2110 및 단계 S2120은 각각 상술된 단계 S1710 및 단계 S1720에 대응되므로 전체적인 설명을 간단히 하기 위해 상세한 설명을 생략한다.
단계 S2130에서 자율 주행 차량(100)은 탑승자 정보를 획득한다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 탑승자의 스케줄 정보를 획득할 수 있다. 탑승자의 스케줄 정보는 스케줄 시작 시간에 대한 정보를 포함할 수 있다.
단계 S2140에서 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 도착 시간이 스케줄 정보에 대응되는지 결정한다. 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 도착 시간이 스케줄 정보에 따른 스케줄 시작 시간 이내인지 결정할 수 있다.
단계 S2150에서 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 도착 시간이 스케줄 정보에 따른 스케줄 시작 시간 이내인 경우, 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행한다.
단계 S2160에서 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 도착 시간이 스케줄 정보에 따른 스케줄 시작 시간 이후인 경우, 제 1 경로로 주행한다.
도 22는 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행 시 예상 비용, 탑승자의 상태 또는 모니터링된 이벤트의 종류에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 일례를 나타내는 도면이다.
자율 주행 차량(100)은 현재 위치(2220)로부터 도착지(2230)에 이르는 제 1 경로(2240)로 주행할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 주행 도중 제 1 경로(2240) 상에서 이벤트 구간(2210)을 모니터링한 경우, 제 1 경로(2240)를 대체하는 제 2 경로(2250)에 대한 정보를 획득할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(2240)를 주행하는 경우 예상되는 제 1 비용과 제 2 경로(2250)를 주행하는 경우 예상되는 제 2 비용을 비교함으로써, 주행 경로를 결정할 수 있다. 예를 들면, 제 2 비용이 제 1 비용보다 크고, 제 2 비용과 제 1 비용의 차이가 임계치 이상인 경우 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(2240)로 주행할 수 있다. 다른 예로, 제 2 비용이 제 1 비용보다 크고, 제 2 비용과 제 1 비용의 차이가 임계치 미만인 경우 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로(2250)로 주행할 수 있다. 다른 예로, 제 2 비용이 제 1 비용보다 작은 경우 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로(2250)로 주행할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 탑승자의 상태를 추가적으로 더 고려하여 주행 경로를 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 탑승자의 상태를 나타내는 탑승자 상태 정보를 획득할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 탑승자 상태 정보에 따라 탑승자에 의한 수동 주행이 가능한지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들면, 탑승자가 수면 중이라고 인식된 경우, 자율 주행 차량(100)은 탑승자에 의한 수동 주행이 불가능하다고 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 탑승자에 의한 수동 주행이 가능한지 여부에 기초하여 주행 경로를 결정할 수 있다. 제 1 경로에 수동 주행 모드로 주행되어야 하는 이벤트 구간(2210)이 포함되어 있고, 탑승자에 의한 수동 주행이 불가능하다고 결정된 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과에 상관 없이 제 2 경로(2250)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 탑승자가 수면 중이라고 결정한 경우, 디스플레이부(281)에 우회로로 주행한다는 메시지를 디스플레이하고, 제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과에 상관 없이 제 2 경로(2250)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 탑승자의 상태에 따라서 주행 경로를 결정하는 구체적인 방법에 대해서는 도 23에서 후술한다.
자율 주행 차량(100)은 제 1 경로에서 모니터링된 이벤트의 종류에 기초하여 주행 경로를 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로상에서 발생하는 이벤트를 모니터링하고, 모니터링된 이벤트의 종류를 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 모니터링된 이벤트 구간(2210)이 주행이 가능한 구간인지 결정할 수 있다. 이벤트 구간(2210)이 공사 구간이라 통행이 차단된 경우, 자율 주행 차량(100)은 이벤트 구간(2210)을 주행이 불가능한 구간으로 결정할 수 있다. 또는, 이벤트 구간(2210)이 미세 먼지 주의 구간인 경우, 자율 주행 차량(100)은 이벤트 구간(2210)을 자율 주행 모드로 주행이 가능한 구간으로 결정할 수 있다. 또는, 이벤트 구간(2210)이 빙판길 주의 구간인 경우, 자율 주행 차량(100)은 이벤트 구간(2210)을 저속의 자율 주행 모드 또는 수동 주행 모드로 주행이 가능한 구간으로 결정할 수 있다. 또는, 이벤트 구간(2210)이 청각 장애우 학교 인접 구역에 포함되는 경우, 자율 주행 차량(100)은 이벤트 구간(2210)을 자율 주행 모드로는 주행이 불가능하고 수동 주행 모드로 주행이 가능한 구간으로 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 이벤트 구간(2210)이 자율 주행 모드 또는 수동 주행 모드로 주행이 가능한 구간인지에 따라 주행 경로를 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 이벤트 구간(2210)이 자율 주행 모드 및 수동 주행 모드 중 어떤 주행 모드로도 주행이 불가능한 구간(예: 공사 구역)이라고 결정된 경우, 제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과에 상관 없이 제 2 경로(2250)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 또는, 이벤트 구간(2210)이 자율 주행 모드로 주행이 가능한 구간(예: 미센 먼지 주의 구간)으로 결정된 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과에 따라 또는 비교 결과에 상관 없이 제 1 경로(2240)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 또는, 이벤트 구간(2210)이 저속의 자율 주행 모드 또는 수동 주행 모드로 주행이 가능한 구간 (예: 빙판길 주의 구간)으로 결정된 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과 및 탑승자에 의한 수동 주행이 가능한지 여부에 따라 제 1 경로(2240) 또는 제 2 경로(2250)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 또는, 이벤트 구간(2210)이 자율 주행 모드로는 주행이 불가능하고 수동 주행 모드로 주행이 가능한 구간(예: 청각 장애우 학교 인접 구역)으로 결정되었고, 탑승자에 의한 수동 주행이 불가능하다고 결정된 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과에 상관 없이 제 2 경로(2250)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
도 23은 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 상태에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 일례를 나타내는 도면이다.
자율 주행 차량(100)은 탑승자 상태 정보를 획득할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 획득한 탑승자 상태 정보에 기초하여, 탑승자의 상태를 복수의 상태 중 하나의 상태로 결정할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 탑승자의 상태를 수동 주행이 불가능한 상태(예: 운전석에 탑승자가 없는 경우, 탑승자의 면허증 정보가 확인되지 않는 경우), 소정 시간 경과 후 수동 주행이 가능한 상태(예: 탑승자가 운전석에서 수면 중인 경우), 수동 주행이 즉시 가능한 상태(예: 탑승자가 운전석에서 독서 중인 경우) 등 중 하나로 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 탑승자의 상태에 기초하여 주행 경로를 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(100)이 이벤트 구간(2210)을 수동 주행 모드로 주행되어야 하는 구간으로 결정한 경우에 대해 설명한다.
운전석에 탑승자가 없는 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과에 상관 없이 제 2 경로(2250)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
또는, 탑승자 상태 정보에 따라 탑승 자의 상태가 운전석에서 수면 중인 상태로 결정되고, 수동 주행 모드로 전환됨을 알리는 알림에 대해 탑승자로부터 응답이 수신되지 않는 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과에 상관 없이 제 2 경로(2250)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
또는, 탑승자 상태 정보에 따라 탑승 자의 상태가 운전석에서 독서 중인 상태로 결정되고, 수동 주행 모드로 전환됨을 알리는 알림에 대해 탑승자로부터 응답이 수신된 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용의 비교 결과에 상관 없이 제 1 경로(2240)로 주행할 수 있다. 제 1 경로(2240)로 주행하는 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로 중 이벤트 구간(2210)에서는 수동 주행 모드로 주행하고, 이벤트 구간(2210) 외의 구간에서는 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
도 24는 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 상태에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
단계 S2410 및 단계 S2420은 각각 상술된 단계 S1710 및 단계 S1720에 대응되므로 전체적인 설명을 간단히 하기 위해 상세한 설명을 생략한다.
단계 S2430에서 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 제 1 비용과 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 제 2 비용의 차이가 임계치 이하 인지 결정한다.
단계 S2440에서 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 초과인 경우, 자율 주행 차량(100)의 탑승자가 운전할 수 있는 상태인지 결정한다. 자율 주행 차량(100)은 탑승자 상태 정보를 외부 디바이스(1000) 또는 센싱 장치(230)를 통해 획득하고, 획득한 탑승자 상태 정보에 따라 탑승자가 운전할 수 있는 상태인지 결정할 수 있다.
단계 S2450에서 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 초과이고, 탑승자가 운전할 수 있는 상태인 경우, 제 1 경로를 주행 경로로 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로 전체를 수동 주행 모드로 주행할 수도 있고 제 1 경로의 일부 구간(예: 이벤트 구간)만을 수동 주행 모드로 주행할 수도 있다.
단계 S2460에서 자율 주행 차량(100)은 제 1 비용과 제 2 비용의 차이가 임계치 이하인 경우, 또는 자율 주행 차량의 탑승자가 운전할 수 없는 상태인 경우, 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행한다.
도 25는 제 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 제 2 경로를 자율 주행 모드로 주행하는 일례를 나타내는 도면이다.
이벤트 구간(2515)이 자율 주행 차량(100)에 의해 수동 주행 모드로 주행되어야 하는 구간으로 결정된 경우에 대해 설명한다.
자율 주행 차량(100)은 현재 주행 중인 경로인 제 1 경로(2510)를 모니터링 할 수 있다. 제 1 경로(2510) 상에서 이벤트 구간(2515)이 모니터링된 경우, 자율 주행 차량(100)은 이벤트 구간(2515)을 우회하는 제 2 경로(2520)를 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 기설정된 조건이 충족된 경우, 제 2 경로(2520)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(2510)를 주행하는 경우 예상되는 제 1 비용과 제 2 경로(2520)를 주행하는 경우 예상되는 제 2 비용의 차이가 임계치 이하 또는 미만인 경우, 제 2 경로(2520)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 또는, 자율 주행 차량(100)은 탑승자 상태 정보에 따라 탑승자에 의한 수동 주행이 가능한지 결정하고, 탑승자에 의한 수동 주행이 불가능하다고 결정한 경우 제 2 경로(2520)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 또는, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(2510)로 계속 주행하기 위해서 수동 주행 모드로 주행 모드가 전환됨을 알리는 알림을 탑승자에게 제공하고, 제공한 알림에 대응한 응답을 수신하지 못한 경우, 제 2 경로(2520)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 또는, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(2510)상에서 모니터링된 이벤트가 주행이 불가능한 이벤트(예: 도로 차단)인 경우, 제 2 경로(2520)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
도 26은 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 자율 주행 모드로 주행하는 일례를 나타내는 도면이다.
제 1 경로(2240) 상에서 이벤트 구간(2210)이 모니터링되고, 기설정된 조건이 충족된 경우, 자율 주행 차량(100)은 탑승자에게 별도의 알림을 제공하지 않고 이벤트 구간(2210)을 우회하는 제 2 경로(2520)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(2240)를 주행하는 경우 예상되는 주행 시간과 제 2 경로(2250)를 주행하는 경우 예상되는 주행 시간의 차이가 임계치인 30분 이내인 경우, 탑승자에게 별도의 알림을 제공하지 않고 제 2 경로(2250)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 또는, 자율 주행 차량(100)은 탑승자가 뒷좌석에 앉아있는 상태라는 것을 센싱 장치(230)를 통해 인식한 경우, 탑승자에게 별도의 알림을 제공하지 않고 제 2 경로(2250)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 또는, 제 1 경로(2240)를 통해 실질적으로 주행할 수 없는 경우(예: 공사 중) 자율 주행 차량(100)은 탑승자에게 별도의 알림을 제공하지 않고 제 2 경로(2250)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 제 2 경로(2250)를 자율 주행 모드로 주행하는 경우, 제 2 경로(2250)로 주행함에 따라 발생하는 지연 시간 및 추가되는 거리를 디스플레이부(281)에 디스플레이할 수 있다.
도 27은 현재 주행 중인 제 1 경로상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량(100)이 탑승자에게 제공하는 알림의 일례를 나타내는 도면이다.
자율 주행 차량(100)은 제 1 경로상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 디스플레이부(281)에 알림을 디스플레이할 수 있다. 예를 들면, 공사 구역에 접근하고 있는 경우, 자율 주행 차량(100)은 수동 주행 모드로 주행 모드가 전환될 수 있다는 사실을 알리는 알림을 디스플레이할 수 있다. 다른 예로, 어린이 보호 구역에 접근하고 있는 경우, 자율 주행 차량(100)은 제한 속도보다 일정 수준 낮은 속도로 주행되어야 함을 알리는 알림을 디스플레이할 수 있다. 다른 예로, 빙판 주의 구간에 접근하고 있는 경우, 자율 주행 차량(100)은 제한 속도보다 일정 수준 낮은 속도로 자율 주행됨을 알리는 알림을 디스플레이할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 제 1 경로상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 음향 출력부(282)를 통해서 알림을 출력할 수 있다. 예를 들면, 공사 구역에 접근하고 있는 경우, 자율 주행 차량(100)은 수동 주행 모드로 주행 모드가 전환될 수 있다는 사실을 알리는 알림, 제한 속도보다 일정 수준 낮은 속도로 주행되어야 함을 알리는 알림 또는 제한 속도보다 일정 수준 낮은 속도로 자율 주행됨을 알리는 알림을 음성 형태로 출력할 수 있다.
도 28은 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자에 알림을 제공하고, 제공된 알림에 대응하여 수신되는 사용자 입력에 따라 주행 경로를 결정하는 일례를 나타내는 도면이다.
이벤트 구간(2210)이 자율 주행 차량(100)에 의해 수동 주행 모드로 주행되어야 하는 구간으로 결정된 경우에 대해 설명한다.
제 1 경로(2240)를 주행하는 경우 예상되는 제 1 비용과 제 2 경로(2250)를 주행하는 경우 예상되는 제 2 비용의 차이가 임계치를 초과하고, 제 2 비용이 제 1 비용보다 큰 경우, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(2240)로 주행함에 따라, 주행 모드를 수동 주행 모드로 전환함에 대한 승인을 받기 위한 알림(2810)을 탑승자에게 제공할 수 있다.
수동 주행 모드로 제 1 경로(2240)를 주행할 것을 승인하는 사용자 입력이 수신된 경우(예: 디스플레이부(281)의 특정 영역(2820)에 대한 터치 입력), 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로(2240)로 주행할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 제 1 경로 중 이벤트 구간에서는 수동 주행 모드로 주행하고, 이벤트 구간 외의 구간에서는 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
수동 주행 모드로 제 1 경로(2240)를 주행할 것을 승인하는 사용자 입력이 수신되지 않은 경우(예: 디스플레이부(281)의 특정 영역(2820)에 대한 터치 입력이 30초간 없는 경우), 자율 주행 차량(100)은 제 2 경로(2250)를 자율 주행 모드로 주행할 수 있다.
도 29는 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자에 알림을 제공하고, 제공된 알림에 대응하여 수신되는 사용자 입력에 따라 주행을 종료하는 일례를 나타내는 도면이다.
자율 주행 차량(100)이 탑승자에게 알림(2910)을 제공하는 방법 및 수동 주행 모드로 제 1 경로(2240)를 주행할 것을 승인하는 사용자 입력이 수신된 경우에 대해서는 도 28의 내용을 참조할 수 있다.
수동 주행 모드로 제 1 경로(2240)를 주행할 것을 승인하는 사용자 입력이 수신되지 않은 경우(예: 디스플레이부(281)의 특정 영역(2920)에 대한 터치 입력이 30초간 없는 경우), 자율 주행 차량(100)은 기설정된 방식으로 정차할 수 있다. 예를 들면 자율 주행 차량은 현재 위치에서 가장 인접한 휴게소 또는 갓길 등의 정차 가능 지역에 정차할 수 있다.
사용자 입력이 수신되지 않는 경우, 자율 주행 차량(100)이 제 2 경로(2250)를 자율 주행 모드로 주행하는지 또는 기설정된 방식으로 정차하는지에 대해서는 사용자 입력에 기초하여 미리 결정되어 있을 수 있다.
도 30은 외부 디바이스와 통신하는 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 구성의 일례를 나타내는 블록도이다.
자율 주행 차량(100)은, 저장 장치(270), 통신 장치(250), GPS(224), 프로세서(290), 디스플레이부(281), 알림 시스템(3020), 비전 시스템(3030), 진동부(3040), 스피커(3050) 및 추가 구성요소(3060)를 포함할 수 있다. 다만, 자율 주행 차량(100)에는 도 30에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함되거나, 또는 자율 주행 차량(100)에는 도 30에 도시된 구성요소들 중 일부가 포함되지 않을 수도 있음을, 본 실시 예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
또한, 저장 장치(270)는 기본 소프트웨어(3011), 알림 소프트웨어(3012) 및 비전 데이터 베이스(3013)를 포함할 수 있다.
기본 소프트웨어(3011)는 자율 주행 차량(100)의 기본적인 동작을 수행할 수 있도록 하는 명령어를 포함할 수 있다. 기본 소프트웨어(3011)는 OS(operating system)을 포함할 수 있다. 알림 소프트웨어(3012)는 알림 시스템(3020)의 동작에 필요한 명령어를 포함할 수 있다. 비전 데이터 베이스(3013)는 비전 시스템(3030)에서 이용되는 정보를 포함할 수 있다.
알림 시스템(3020)은 클라우드 네트워크(1001)로부터 수신된 알림 관련 정보를 획득하거나, 비전 시스템(3030)으로부터 알림 관련 정보를 획득하여 처리할 수 있다. 예를 들면, 알림 시스템(3020)은 이벤트가 발생한 경우, 디스플레이부(281)에 알림을 디스플레이하도록 하는 명령어를 프로세서(290)에 송신할 수 있다. 알림 시스템(3020)은 알림 소프트웨어(3012)의 알고리즘에 따라 동작할 수 있다.
비전 시스템(3030)은 이미지 센서(228)로부터 획득된 이미지를 처리하는 시스템을 포함할 수 있다. 예를 들면, 비전 시스템(3030)은 이미지 센서(228)로부터 획득된 이미지의 형태를 인식하여 획득된 이미지가 나타내는 의미를 결정할 수 있다. 예를 들면, 비전 시스템(3030)은 비전 데이터 베이스(3013)에 저장된 복수개의 이미지들 중 이미지 센서(228)로부터 획득된 이미지와 가장 유사한 형태의 이미지를 결정하고, 결정된 이미지에 대응되는 정보를 이용하여 획득된 이미지가 나타내는 의미를 결정할 수 있다.
진동부(3040)는 진동 출력을 제공할 수 있다. 예를 들면, 진동부(3040)는 알림 시스템(3020)으로부터 수신된 요청에 따라 탑승자에게 진동 형태의 알림을 제공할 수 있다.
스피커(3050)는 소리 출력을 제공할 수 있다. 예를 들면, 스피커(3050)는 알림 시스템(3020)으로부터 수신된 요청에 따라 탑승자에게 소리 형태의 알림을 제공할 수 있다. 스피커(3050)는 음향 출력부(282)에 포함될 수 있다.
추가 구성요소(3060)는 상술된 구성요소 외의 추가적인 구성 요소를 포함할 수 있다.
자율 주행 차량(100)은 통신 장치(250)를 통해 클라우드 네트워크(1001)와 통신할 수 있다. 또한, 자율 주행 차량(100)은 클라우드 네트워크(1001)를 통해 외부 디바이스(1000)와 통신할 수 있다.
도 31은 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 상태에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
단계 S3110에서 자율 주행 차량(100)은 자율 주행 차량 동작의 루틴(routine)을 실행(executing)한다.
단계 S3120에서 자율 주행 차량(100)은 알림 플래그가 탐지되었는지 여부를 식별하기 위해, 알림 소프트웨어(3012)에 폴링(polling)한다. 알림 플래그는 이벤트가 모니터링 되었는지 나타낼 수 있다. 예를 들면, 알림 플래그는 이벤트가 모니터링된 경우 1이고, 이벤트가 모니터링되지 않은 경우 0일 수 있다. 다른 예로, 알림 플래그는 모니터링된 이벤트의 종류에 따라 0000~1023 중 하나일 수 있다.
알림 플래그가 탐지되지 않은 경우, 실행 단계가 단계 S3110로 이동될 수 있다.
단계 S3130에서 자율 주행 차량(100)은 알림 플래그가 탐지된 경우, 탐지된 알림 플래그가 기설정된 값에 매칭되는지 결정한다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 알림 플래그가 0000~0511에 포함되는지 결정할 수 있다. 다른 예로, 자율 주행 차량(100)은 탐지된 알림 플래그를 통해, 모니터링된 이벤트가 기설정된 종류의 이벤트인지 결정할 수 있다.
단계 S3140에서 자율 주행 차량(100)은 탐지된 알림 플래그가 기설정된 값에 매칭되는 경우, 탐지된 알림 플래그에 대응되는 명령어를 실행할 수 있다. 또한, 단계 S3120로 실행 단계가 이동될 수 있다.
단계 S3150에서 자율 주행 차량(100)은 알림 플래그가 비전 알림과 관련되어 있는지 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(100)은 탐지된 알림 플래그가 비전 알림 플래그에 매칭되는지 결정할 수 있다.
단계 S3160에서 자율 주행 차량(100)은 알림 플래그가 비전 알림과 관련되어있다고 결정된 경우, 비전 알림에 대응되는 명령어를 실행할 수 있다. 또한, 실행 단계가 단계 S3120으로 이동될 수 있다.
단계 S3170에서 자율 주행 차량(100)은 알림 플래그가 비전 알림과 관련되어있지 않다고 결정된 경우, 비전 알림 외의 다른 알림과 관련되어있는지 결정할 수 있다.
단계 S3180에서 자율 주행 차량(100)은 알림 플래그가 비전 알림 외의 다른 알림과 관련되어 있는 경우, 알림 플래그와 관련된 알림에 대응되는 명령어를 실행할 수 있다.
도 32는 제 1 경로 상에서 이벤트 구간이 모니터링된 경우, 일 실시 예에 따른 자율 주행 차량이 탑승자의 상태에 따라서 제 1 경로 또는 제 2 경로로 주행하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
단계 S3210에서 자율 주행 차량(100)은 GPS(224)로부터 GPS 데이터를 수신한다.
단계 S3220에서 자율 주행 차량(100)은 자율 주행 차량(100)의 외부에 위치하는 외부 알림 네트워크와 클라우드 네트워크를 통해 통신을 개시한다.
단계 S3230에서 자율 주행 차량(100)은 GPS 데이터를 외부 알림 네트워크에 전송한다.
단계 S3240에서 자율 주행 차량(100)은 수신한 GPS 데이터와 이벤트 구역 정보를 이용하여, 알림을 제공하여야 하는지 결정한다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 수신한 GPS 데이터에 따라 결정된 현재 위치가 이벤트 구역 내인 경우, 알림을 제공하여야 하는 것으로 결정할 수 있다.
단계 S3250에서 자율 주행 차량(100)은 알림을 제공하여야 한다고 결정된 경우, 알림 플래그를 설정한다. 현재 자율 주행 차량(100)의 위치가 어떤 이벤트 구역에 대응되는지에 따라 알림 플래그 값이 결정될 수 있다.
단계 S3260에서 자율 주행 차량(100)은 비전 시스템에 폴링하여 이미지를 탐지한다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 현재 자율 주행 차량(100)의 위치가 이벤트 구역에 대응되는 경우, 비전 시스템을 동작시켜 이미지 센서(228)를 통해 이미지를 획득할 수 있다.
단계 S3270에서 자율 주행 차량(100)은 탐지된 이미지를 비전 데이터 베이스(3013)에 매칭시켜 매칭되는지 결정한다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은 이미지 센서(228)를 통해 획득한 이미지를 비전 데이터 베이스(3013)에 저장된 복수개의 이미지 중 하나의 이미지에 매칭할 수 있다. 또는, 자율 주행 차량(100)은 비전 데이터 베이스(3013)에 저장된 복수개의 이미지 중 이미지 센서(228)를 통해 획득한 이미지에 매칭되는 이미지가 있는지 결정할 수 있다.
단계 S3280에서 비전 데이터 베이스(3013)에 저장된 복수개의 이미지 중 이미지 센서(228)를 통해 획득한 이미지에 매칭되는 이미지가 있는 경우, 자율 주행 차량(100)은 비전 데이터 베이스(3013)로부터 알림 명령어와 관련된 비전 플래그를 수신한다.
비전 플래그는 획득한 이미지의 종류를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 비전 플래그는 획득한 이미지의 종류에 따라서 0000~1023 중 하나의 값으로 결정될 수 있다.
알림 명령어는 매칭되는 이미지의 종류에 따라 결정되는 명령어를 의미할 수 있다. 예를 들면, 매칭되는 이미지가 낙석 주의 구간을 나타내는 도로 표지판의 이미지인 경우, 낙석 주의 구간에 대응하여 주행하도록 자율 주행 차량(100)을 제어하는 명령어가 알림 명령어일 수 있다.
단계 S3290에서 자율 주행 차량(100)은 알림 명령어와 연계된 비전 플래그를 설정(setting)할 수 있다.
단계 S3291에서 자율 주행 차량(100)은 비전 시스템 외의 다른 시스템에 폴링할 수 있다.
단계 S3292에서 자율 주행 차량(100)은 비전 시스템 외의 다른 시스템에 따라 알림 명령어를 설정할 수 있다.
단계 S3293에서 자율 주행 차량(100)은 설정된 모든 알림 명령어를 기본 소프트웨어(3011)로 전송하고, 기본 소프트웨어에 의해 동작할 수 있다.
이하에서는 도 2와 도3을 참조하여 자율 주행 차량(100) 제어에 관한 다른 실시 예를 더 설명하도록 한다. 일 실시 예에 따르면, 자율 주행 차량(100)은 목적지까지 경로를 설정하고, 해당 경로를 따라서 자율 주행 모드로 주행할 수 있다. 주행 도중 인터페이스(252)를 통해 이벤트 구간이 감지되면 프로세서(290)는 저장 장치(270)에 저장된 주행 모드 설정 정보에 따라서, 수동 주행 모드로 전환할 것인지 다른 경로를 검색하여 자율 주행 모드로 주행을 지속할 것인지를 결정할 수 있다.
주행 모드 설정 정보는 이벤트 구간 감지시 자율 주행 차량(100)의 주행 모드를 어떻게 결정할 것인지를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 주행 모드 설정 정보는 자율 주행 우선 모드, 조건부 자율주행 지속 모드, 수동 주행 우선 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 물론 이에 대한 변형 예나 다른 설정 정보가 주행 모드 설정 정보에 포함될 수도 있다. 이러한 주행 모드 설정 정보는 사전에 설정되어 있거나, 사용자에 의해 설정/변경될 수 있다.
이하에서는, 이벤트 구간이 자율 주행 불가 구간 또는 수동 주행 모드로 전환이 필요한 구간인 경우의 실시 예를 보다 구체적으로 설명한다.
자율 주행 우선 모드는 자율주행 차량이 목적지까지 자율주행을 지속하도록 가이드하는 설정에 해당한다. 주행 모드 설정 정보가 자율 주행 우선 모드로 설정되어 있는 경우, 인터페이스(252)가 이벤트 구간을 감지하면, 프로세서(290)는 네비게이션(241)을 통해 자율 주행 모드로 주행 가능한 우회로를 검색할 수 있다. 그후, 프로세서(290)는 우회로를 따라서 자율 주행을 지속하도록 자율 주행 차량(100)을 제어할 수 있다. 여기서 우회로는 전체 경로 중 자율 주행 차량(100)이 이벤트 발생 구간을 우회하여 다시 원 경로에 합류토록 하는 구간을 포함할 수 있다. 물론, 실시 예에 따라서 우회로는 이벤트 발생 구간을 우회하고 원 경로의 목적지에서 원 경로와 연결될 수도 있다.
조건부 자율주행 지속 모드는 경로 기반 주행 모드와 탑승자 기반 주행 모드를 포함할 수 있다.
주행 모드 설정 정보가 경로 기반 주행 모드로 설정되어 있는 경우, 이벤트 구간 발생 시 프로세서(290)는 네비게이션(241)을 통해 자율 주행 모드로 주행 가능한 우회로를 검색할 수 있다. 만약, 우회로를 따라서 주행할 경우 비용(예를 들어, 주행 시간의 증가나 주행 거리의 증가)이 임계치를 초과한다면, 프로세서(290)는 이벤트 발생 구간에서 주행 모드를 수동 주행 모드로 변경할 수 있다. 그러나, 우회로에 대한 비용이 임계치 이하인 경우 프로세서(290)는 우회로를 따라서 자율 주행을 지속하도록 자율 주행 차량(100)을 제어할 수 있다.
주행 모드 설정 정보가 탑승자 기반 주행 모드로 설정되어 있는 경우, 이벤트 구간 발생 시 프로세서(290)는 탑승자 상태 정보를 확인하고, 우회로 검색 여부를 결정할 수 있다. 탑승자 상태 정보를 통해 탑승자가 수동 운전 가능한 상태로 판단되면, 프로세서(290)는 우회로의 검색 없이 이벤트 구간에서 자율 주행 차량(100)을 수동 주행 모드로 전환할 수 있다. 그러나, 탑승자가 수동 운전이 어려운 상태인 경우, 프로세서(290)는 네비게이션(241)을 통해 자율 주행 모드로 주행 가능한 우회로를 검색하고, 우회로를 따라서 자율 주행을 지속하도록 자율 주행 차량(100)을 제어할 수 있다.
주행 모드 설정 정보가 수동 주행 우선 모드로 설정되어 있는 경우, 프로세서(290)는 이벤트 구간에서 자율 주행 차량(100)을 수동 주행 모드로 전환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 인터페이스(252)는 이벤트 구간에 차종에 따른 주행 모드 정보를 더 획득할 수도 있다. 차종에 따른 주행 모드 정보는 이벤트 구간에서 자율 주행 모드로 주행 가능한 차종 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스(252)는 이벤트 구간을 감지하고, 해당 이벤트 구간에서는 트럭은 자율 주행 모드로 주행 가능하고, 그 이외의 차종은 수동 주행 모드로 주행 가능하다는 정보를 감지할 수 있다. 차종에 따른 주행 모드 정보는 통신장치(250)가 인프라스트럭쳐로부터 무선 통신을 통해 수신하거나, 표지판에 표시된 내용을 이미지 센서(228)가 촬영하고 이를 해함으로써 얻을 수 있다. 이벤트 구간 및 차종에 따른 주행 모드 정보를 획득하면, 프로세서(290)는 자율 주행 차량(100)의 차종을 차종에 따른 주행 모드 정보와 비교하여 자율 주행 차량(100)이 이벤트 구간에서 자율 주행 모드로 주행할지 수동 주행 모드로 주행할지 결정할 수 있다.
만약 자율 주행 차량(100)의 차종이 이벤트 구간에서 수동 주행 모드로 주행해야 할 경우라면, 프로세서(290)는 앞서 설명한 우회로 검색 등 다른 실시 예들이 연계되어 수행되도록 자율 주행 차량(100)을 제어할 수 있다.
상기 살펴 본 실시 예들에 따른 장치는 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 저장부(permanent storage), 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 터치 패널, 키(key), 버튼 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다. 소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다.
본 실시 예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예는 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 본 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 실시 예는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. “매커니즘”, “요소”, “수단”, “구성”과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.
본 실시 예에서 설명하는 특정 실행들은 예시들로서, 어떠한 방법으로도 기술적 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다.
본 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 “상기”의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. 마지막으로, 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 한정되는 것은 아니다. 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 기술적 사상을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.
Claims (32)
- 자율 주행 차량이 자율 주행 모드로 제 1 경로를 주행하는 동안, 상기 제 1 경로상에 발생된 이벤트를 모니터링하는 단계;
상기 이벤트의 발생이 모니터링된 경우, 제 2 경로를 획득하는 단계; 및
상기 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 제 1 비용과 상기 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 제 2 비용을 비교함으로써, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계;를 포함하고,
상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는
상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 임계치 이하인 경우,
상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정하는 자율 주행 차량 제어 방법. - 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는
상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 상기 임계치 초과인 경우,
상기 이벤트가 모니터링된 구간인 이벤트 구간을 수동 주행 모드로 주행하도록 결정하는 자율 주행 차량 제어 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는
상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 상기 임계치 초과인 경우, 상기 자율 주행 모드의 중지를 나타내는 알림(notice)을 제공하는 단계;및
상기 알림에 대한 응답이 수신된 경우 상기 이벤트가 모니터링된 구간인 이벤트 구간을 수동 주행 모드로 주행하도록 결정하는 단계를 포함하는 자율 주행 차량 제어 방법. - 제 4 항에 있어서,
상기 알림에 대한 응답을 수신하지 못한 경우, 상기 주행 중인 자율 주행 차량을 정차하도록 제어하는 단계를 더 포함하는 자율 주행 차량 제어 방법. - 제 4 항에 있어서,
상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는
상기 알림에 대한 응답을 수신하지 못한 경우, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정하는 단계를 더 포함하는 자율 주행 차량 제어 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 상기 임계치 초과인 경우, 상기 주행 중인 자율 주행 차량을 정차하도록 제어하는 단계를 더 포함하는 자율 주행 차량 제어 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 이벤트는
수동 주행 모드로 주행하도록 결정된 구간이 상기 제 1 경로상에 있는 상황을 나타내는 자율 주행 차량 제어 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 모니터링하는 단계는
상기 자율 주행 차량에 포함된 카메라에 의해 획득된 상기 제 1 경로상의 도로 표지판(road sign)을 이용하여 상기 이벤트를 모니터링하는 자율 주행 차량 제어 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 모니터링하는 단계는
외부 디바이스로부터 수신된 상기 제 1 경로에 대한 주행 환경 정보를 이용하여 상기 이벤트를 모니터링하는 자율 주행 차량 제어 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 경로를 획득하는 단계는
상기 제 1 경로를 대체하는 복수의 우회 주행 경로들 간의 우선 순위에 따라 상기 복수의 우회 주행 경로들 중 하나인 상기 제 2 경로를 획득하는 자율 주행 차량 제어 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는
상기 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리를 포함하는 상기 제 1 비용과 상기 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리를 포함하는 상기 제 2 비용의 차이가 상기 임계치 이하인 경우,
상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정하는 자율 주행 차량 제어 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는
상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 상기 임계치 이하이고, 상기 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 거리가 주행 가능 거리 이내인 경우,
상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정하는 자율 주행 차량 제어 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 자율 주행 차량의 탑승자의 스케줄 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고,
상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는
상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 상기 임계치 이하이고, 상기 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 도착 시간이 상기 스케줄 정보의 시간보다 앞서는 경우, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정하는 자율 주행 차량 제어 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 자율 주행 차량의 탑승자가 운전할 수 있는지 상태인지 나타내는 탑승자 상태 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고,
상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 단계는 상기 탑승자 상태 정보를 더 고려하여 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 자율 주행 차량 제어 방법. - 자율 주행 차량이 자율 주행 모드로 제 1 경로를 주행하는 동안, 상기 제 1 경로상에 발생된 이벤트를 모니터링하는 인터페이스(interface); 및
상기 이벤트 발생이 모니터링된 경우, 제 2 경로를 획득하고, 상기 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 제 1 비용과 상기 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 제 2 비용을 비교함으로써, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 프로세서(processor)를 포함하고,
상기 프로세서는
상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 임계치 이하인 경우,
상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정하는 자율 주행 차량. - 삭제
- 제 16 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 상기 임계치 초과인 경우,
상기 이벤트가 모니터링된 구간인 이벤트 구간을 수동 주행 모드로 주행하도록 결정하는 자율 주행 차량. - 제 16 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 상기 임계치 초과인 경우, 상기 자율 주행 모드의 중지를 나타내는 알림(notice)을 제공하고,
상기 알림에 대한 응답이 수신된 경우 상기 이벤트가 모니터링된 구간인 이벤트 구간을 수동 주행 모드로 주행하도록 결정하는 자율 주행 차량. - 제 19 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 알림에 대한 응답을 수신하지 못한 경우, 상기 주행 중인 자율 주행 차량을 정차하도록 제어하는 자율 주행 차량. - 제 19 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 알림에 대한 응답을 수신하지 못한 경우, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정하는 자율 주행 차량. - 제 16 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 상기 임계치 초과인 경우, 상기 주행 중인 자율 주행 차량을 정차하도록 제어하는 자율 주행 차량. - 제 16 항에 있어서,
상기 이벤트는
수동 주행 모드로 주행하도록 결정된 구간이 상기 제 1 경로상에 있는 상황을 나타내는 자율 주행 차량. - 제 16 항에 있어서,
상기 인터페이스는
상기 자율 주행 차량에 포함된 카메라에 의해 획득된 상기 제 1 경로상의 도로 표지판(road sign)을 이용하여 상기 이벤트를 모니터링 하는 자율 주행 차량. - 제 16 항에 있어서,
상기 인터페이스는
외부 디바이스로부터 수신된 상기 제 1 경로에 대한 주행 환경 정보를 이용하여 상기 이벤트를 모니터링하는 자율 주행 차량. - 제 16 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제 1 경로를 대체하는 복수의 우회 주행 경로들 간의 우선 순위에 따라 상기 복수의 우회 주행 경로들 중 하나인 상기 제 2 경로를 획득하는 자율 주행 차량. - 제 16 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제 1 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리를 포함하는 상기 제 1 비용과 상기 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 시간 또는 주행 거리를 포함하는 상기 제 2 비용의 차이가 상기 임계치 이하인 경우,
상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정하는 자율 주행 차량. - 제 16 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 상기 임계치 이하이고, 상기 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 주행 거리가 주행 가능 거리 이내인 경우,
상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정하는 자율 주행 차량. - 제 16 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 자율 주행 차량의 탑승자의 스케줄 정보를 획득하고,
상기 제 1 비용과 상기 제 2 비용의 차이가 상기 임계치 이하이고, 상기 제 2 경로를 주행하는 경우 예상되는 도착 시간이 상기 스케줄 정보의 시간보다 앞서는 경우, 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행하도록 결정하는 자율 주행 차량. - 제 16 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 자율 주행 차량의 탑승자가 운전할 수 있는지 상태인지 나타내는 탑승자 상태 정보를 획득하고,
상기 탑승자 상태 정보를 더 고려하여 상기 제 2 경로를 상기 자율 주행 모드로 주행할지를 결정하는 자율 주행 차량. - 제 1 항 및 제 3 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- 삭제
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US10607293B2 (en) | 2015-10-30 | 2020-03-31 | International Business Machines Corporation | Automated insurance toggling for self-driving vehicles |
JP6917708B2 (ja) * | 2016-02-29 | 2021-08-11 | 株式会社デンソー | 運転者監視システム |
JP6294905B2 (ja) * | 2016-03-31 | 2018-03-14 | 株式会社Subaru | 表示装置 |
US10366290B2 (en) * | 2016-05-11 | 2019-07-30 | Baidu Usa Llc | System and method for providing augmented virtual reality content in autonomous vehicles |
JP6337382B2 (ja) * | 2016-05-19 | 2018-06-06 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御システム、交通情報共有システム、車両制御方法、および車両制御プログラム |
US10685391B2 (en) | 2016-05-24 | 2020-06-16 | International Business Machines Corporation | Directing movement of a self-driving vehicle based on sales activity |
US10838426B2 (en) * | 2016-07-21 | 2020-11-17 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Distributing a crowdsourced sparse map for autonomous vehicle navigation |
US10093322B2 (en) * | 2016-09-15 | 2018-10-09 | International Business Machines Corporation | Automatically providing explanations for actions taken by a self-driving vehicle |
US10643256B2 (en) | 2016-09-16 | 2020-05-05 | International Business Machines Corporation | Configuring a self-driving vehicle for charitable donations pickup and delivery |
WO2018073886A1 (ja) * | 2016-10-18 | 2018-04-26 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置 |
DE102016226052A1 (de) * | 2016-12-22 | 2018-06-28 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Vorrichtung und Verfahren zu einer verbesserten Positionsbestimmung eines Fahrzeugs |
EP3559601B1 (en) * | 2016-12-22 | 2024-06-12 | Nissan North America, Inc. | Autonomous vehicle service system |
US10259452B2 (en) | 2017-01-04 | 2019-04-16 | International Business Machines Corporation | Self-driving vehicle collision management system |
US10529147B2 (en) | 2017-01-05 | 2020-01-07 | International Business Machines Corporation | Self-driving vehicle road safety flare deploying system |
US10363893B2 (en) | 2017-01-05 | 2019-07-30 | International Business Machines Corporation | Self-driving vehicle contextual lock control system |
DE102017000608A1 (de) * | 2017-01-24 | 2018-07-26 | Man Truck & Bus Ag | Verfahren zum Betreiben eines Fahrzeugs, insbesondere eines Nutzfahrzeugs |
EP3605498A4 (en) * | 2017-03-28 | 2021-01-13 | Pioneer Corporation | OUTPUT DEVICE, CONTROL METHOD, PROGRAM AND STORAGE MEDIUM |
US20220063686A1 (en) * | 2017-04-07 | 2022-03-03 | Transportation Ip Holdings, Llc | Adaptive vehicle control system |
WO2018198746A1 (ja) * | 2017-04-27 | 2018-11-01 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 車両制御装置 |
US10906554B2 (en) * | 2017-05-23 | 2021-02-02 | Magna Electronics Inc. | Autonomous driving system |
US20190018409A1 (en) * | 2017-07-11 | 2019-01-17 | GM Global Technology Operations LLC | Systems and methods for providing an intelligent override for a driving automation system |
EP3657463B1 (en) * | 2017-07-20 | 2022-07-13 | Nissan Motor Co., Ltd. | Vehicle travel control method and vehicle travel control device |
US20190064803A1 (en) * | 2017-08-28 | 2019-02-28 | nuTonomy Inc. | Mixed-mode driving of a vehicle having autonomous driving capabilities |
US11112793B2 (en) | 2017-08-28 | 2021-09-07 | Motional Ad Llc | Mixed-mode driving of a vehicle having autonomous driving capabilities |
US11460842B2 (en) | 2017-08-28 | 2022-10-04 | Motional Ad Llc | Mixed-mode driving of a vehicle having autonomous driving capabilities |
US20190064805A1 (en) * | 2017-08-28 | 2019-02-28 | nuTonomy Inc. | Mixed-mode driving of a vehicle having autonomous driving capabilities |
US20190064800A1 (en) * | 2017-08-28 | 2019-02-28 | nuTonomy Inc. | Mixed-mode driving of a vehicle having autonomous driving capabilities |
KR102007227B1 (ko) * | 2017-09-12 | 2019-10-21 | 엘지전자 주식회사 | 컴퓨팅 디바이스 |
KR102396993B1 (ko) * | 2017-10-12 | 2022-05-16 | 르노코리아자동차 주식회사 | 자율주행 차량에서 수동주행 모드로의 전환 조건 |
JP6829322B2 (ja) * | 2017-11-06 | 2021-02-17 | 本田技研工業株式会社 | 車両、車両監視サーバ、車両監視システム及び車両監視方法 |
KR20190061693A (ko) | 2017-11-28 | 2019-06-05 | 쌍용자동차 주식회사 | 자율주행 차량의 통합 모니터링장치 및 그 방법 |
US20190163176A1 (en) | 2017-11-30 | 2019-05-30 | drive.ai Inc. | Method for transferring control of an autonomous vehicle to a remote operator |
US10713510B2 (en) | 2017-12-29 | 2020-07-14 | Waymo Llc | Autonomous vehicle system configured to respond to temporary speed limit signs |
US10935974B1 (en) * | 2018-04-19 | 2021-03-02 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Manual control re-engagement in an autonomous vehicle |
US11885906B2 (en) * | 2018-06-28 | 2024-01-30 | Plato Systems, Inc. | Multimodal sensing, fusion for machine perception |
KR102552814B1 (ko) * | 2018-06-29 | 2023-07-06 | 현대오토에버 주식회사 | 차량용 경로 탐색과 안내 장치 및 방법 |
FR3084029B1 (fr) * | 2018-07-19 | 2021-04-23 | Faurecia Sieges Dautomobile | Ensemble pour vehicule permettant de fournir un avertissement au conducteur lors de la conduite |
EP3827424B1 (en) * | 2018-07-23 | 2024-04-24 | Newtrax Holdings Inc. | Method and system for acknowledging presence in a context-aware environment |
KR102479493B1 (ko) | 2018-08-13 | 2022-12-20 | 삼성전자주식회사 | 자율 주행 차량을 보조하기 위한 방법 및 이를 위한 장치 |
KR102452557B1 (ko) * | 2018-09-17 | 2022-10-07 | 현대자동차주식회사 | 차량 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법 |
GB2577676B (en) * | 2018-09-20 | 2022-12-21 | Jaguar Land Rover Ltd | Control system configured to obtain cost data structures for a vehicle |
US20200104966A1 (en) | 2018-09-30 | 2020-04-02 | Strong Force Intellectual Capital, Llc | Intelligent transportation systems |
WO2020069517A2 (en) | 2018-09-30 | 2020-04-02 | Strong Force Intellectual Capital, Llc | Intelligent transportation systems |
JP7135702B2 (ja) * | 2018-10-16 | 2022-09-13 | トヨタ自動車株式会社 | 交通情報決定装置、交通情報システム及び交通情報を決定する方法 |
JP7115214B2 (ja) * | 2018-10-22 | 2022-08-09 | トヨタ自動車株式会社 | 車両用通知システム |
JP7205157B2 (ja) * | 2018-10-23 | 2023-01-17 | トヨタ自動車株式会社 | 情報処理システム、プログラム、及び情報処理方法 |
DE112018008144T5 (de) * | 2018-11-19 | 2021-08-12 | Mitsubishi Electric Corporation | Benachrichtigungssteuervorrichtung, Benachrichtigungsvorrichtung, Benachrichtigungssystem und Benachrichtigungssteuerverfahren |
US20200183400A1 (en) * | 2018-12-11 | 2020-06-11 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Rfid-based navigation of an autonomous guided vehicle |
US10962380B2 (en) * | 2018-12-20 | 2021-03-30 | Gm Cruise Holdings Llc | Analysis of network effects of avoidance areas on routing |
JP2020104738A (ja) * | 2018-12-27 | 2020-07-09 | トヨタ自動車株式会社 | 報知装置 |
US10962372B1 (en) * | 2018-12-31 | 2021-03-30 | Accelerate Labs, Llc | Navigational routes for autonomous vehicles |
US11169519B2 (en) * | 2019-01-03 | 2021-11-09 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Route modification to continue fully-autonomous driving |
US11899448B2 (en) * | 2019-02-21 | 2024-02-13 | GM Global Technology Operations LLC | Autonomous vehicle that is configured to identify a travel characteristic based upon a gesture |
KR102061750B1 (ko) | 2019-05-15 | 2020-01-03 | 주식회사 라이드플럭스 | 사전 정보를 이용하여 차량의 주행을 제어하는 방법 및 장치 |
KR102483716B1 (ko) * | 2019-05-15 | 2023-01-02 | 주식회사 라이드플럭스 | 사전 정보를 이용하여 차량의 주행을 제어하는 방법 및 장치 |
US20210362727A1 (en) * | 2019-07-04 | 2021-11-25 | Lg Electronics Inc. | Shared vehicle management device and management method for shared vehicle |
WO2021010507A1 (ko) * | 2019-07-15 | 2021-01-21 | 엘지전자 주식회사 | 경로 제공 장치 및 그것의 경로 제공 방법 |
JP7200864B2 (ja) * | 2019-07-17 | 2023-01-10 | トヨタ自動車株式会社 | 車両制御装置 |
US11403941B2 (en) | 2019-08-28 | 2022-08-02 | Toyota Motor North America, Inc. | System and method for controlling vehicles and traffic lights using big data |
US20210095977A1 (en) * | 2019-10-01 | 2021-04-01 | Uatc, Llc | Revising self-driving vehicle routes in response to obstructions |
US11587049B2 (en) | 2019-11-22 | 2023-02-21 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Combining user device identity with vehicle information for traffic zone detection |
US11393333B2 (en) | 2019-11-22 | 2022-07-19 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Customizable traffic zone |
US11495124B2 (en) * | 2019-11-22 | 2022-11-08 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Traffic pattern detection for creating a simulated traffic zone experience |
JP7173063B2 (ja) | 2020-01-27 | 2022-11-16 | トヨタ自動車株式会社 | 自動運転装置 |
WO2021153382A1 (ja) * | 2020-01-28 | 2021-08-05 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 情報処理方法、及び、情報処理システム |
JP2021116781A (ja) * | 2020-01-29 | 2021-08-10 | トヨタ自動車株式会社 | 車両制御方法、車両用制御装置及びサーバ |
WO2021241046A1 (ja) * | 2020-05-27 | 2021-12-02 | 村田機械株式会社 | 台車システム、及び台車制御方法 |
JP7154256B2 (ja) * | 2020-07-06 | 2022-10-17 | 本田技研工業株式会社 | 制御装置、制御方法、およびプログラム |
JP7362566B2 (ja) * | 2020-08-18 | 2023-10-17 | 株式会社東芝 | 運転制御装置、運転制御方法及びプログラム |
CN112577510B (zh) * | 2020-11-25 | 2023-11-14 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 应用于车辆的展示信息的方法、装置、设备和存储介质 |
KR20220108335A (ko) | 2021-01-27 | 2022-08-03 | 쌍용자동차 주식회사 | 자율주행차량의 차로 유지 제어방법 |
JP7237106B2 (ja) * | 2021-03-11 | 2023-03-10 | 本田技研工業株式会社 | 制御システム、移動体、制御方法、およびプログラム |
JP7375791B2 (ja) * | 2021-05-19 | 2023-11-08 | 村田機械株式会社 | 走行車システム |
JP2023016465A (ja) * | 2021-07-21 | 2023-02-02 | ヤンマーホールディングス株式会社 | 走行制御方法、走行制御システム、及び走行制御プログラム |
US20230211755A1 (en) * | 2022-01-06 | 2023-07-06 | GM Global Technology Operations LLC | Capacitive/acoustic sensor lenses for cleaning feedback |
US20240010230A1 (en) * | 2022-07-05 | 2024-01-11 | GM Global Technology Operations LLC | Method of determining a continuous driving path in the absence of a navigational route for autonomous vehicles |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002236993A (ja) | 2001-02-09 | 2002-08-23 | Kddi Research & Development Laboratories Inc | 走行制御システム |
JP2009014597A (ja) * | 2007-07-06 | 2009-01-22 | Denso Corp | 車両用ナビゲーション装置 |
KR101291067B1 (ko) * | 2009-11-26 | 2013-08-07 | 한국전자통신연구원 | 차량 제어 장치 및 그 자율 주행 방법, 지역 서버 장치 및 그 자율 주행 서비스 방법, 전역 서버 장치 및 그 자율 주행 서비스 방법 |
Family Cites Families (33)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE19613386A1 (de) * | 1996-04-03 | 1997-10-09 | Fiat Om Carrelli Elevatori | Flurförderzeug, das wahlweise manuell oder automatisch betreibbar ausgebildet ist |
DE19842176A1 (de) | 1998-09-15 | 2000-03-16 | Bosch Gmbh Robert | Verfahren und Vorrichtung zur Verkehrszeichenerkennung und Navigation |
WO2001037060A1 (en) * | 1999-11-18 | 2001-05-25 | The Procter & Gamble Company | Home cleaning robot |
US7167796B2 (en) * | 2000-03-09 | 2007-01-23 | Donnelly Corporation | Vehicle navigation system for use with a telematics system |
JP3928537B2 (ja) * | 2002-10-07 | 2007-06-13 | 株式会社デンソー | カーナビゲーション装置 |
US8050863B2 (en) | 2006-03-16 | 2011-11-01 | Gray & Company, Inc. | Navigation and control system for autonomous vehicles |
JP2008009913A (ja) | 2006-06-30 | 2008-01-17 | Toyota Motor Corp | 車両自動運転システム |
US7211980B1 (en) * | 2006-07-05 | 2007-05-01 | Battelle Energy Alliance, Llc | Robotic follow system and method |
US7840352B2 (en) | 2006-09-05 | 2010-11-23 | Honeywell International Inc. | Method and system for autonomous vehicle navigation |
US8031114B2 (en) | 2008-03-31 | 2011-10-04 | International Business Machines Corporation | Infrastructure and method for geography based vehicle alert |
KR100946723B1 (ko) | 2008-04-12 | 2010-03-12 | 재단법인서울대학교산학협력재단 | 차량의 조향 방법 및 그 장치 |
US8121749B1 (en) | 2008-09-25 | 2012-02-21 | Honeywell International Inc. | System for integrating dynamically observed and static information for route planning in a graph based planner |
US8391615B2 (en) | 2008-12-02 | 2013-03-05 | Intel Corporation | Image recognition algorithm, method of identifying a target image using same, and method of selecting data for transmission to a portable electronic device |
JP2011240816A (ja) | 2010-05-18 | 2011-12-01 | Denso Corp | 自律走行制御装置 |
KR101063302B1 (ko) | 2010-10-05 | 2011-09-07 | 국방과학연구소 | 무인차량의 자율주행 제어 장치 및 방법 |
US8509982B2 (en) | 2010-10-05 | 2013-08-13 | Google Inc. | Zone driving |
US8633979B2 (en) | 2010-12-29 | 2014-01-21 | GM Global Technology Operations LLC | Augmented road scene illustrator system on full windshield head-up display |
WO2013028388A1 (en) | 2011-08-19 | 2013-02-28 | 30 Second Software | Geo-fence entry and exit notification system |
US8700251B1 (en) * | 2012-04-13 | 2014-04-15 | Google Inc. | System and method for automatically detecting key behaviors by vehicles |
US8838321B1 (en) * | 2012-11-15 | 2014-09-16 | Google Inc. | Modifying a vehicle state based on the presence of a special-purpose vehicle |
US8880240B2 (en) | 2012-11-19 | 2014-11-04 | GM Global Technology Operations LLC | Methods of controlling vehicle interfaces using device motion and near field communications |
KR101427954B1 (ko) | 2012-12-27 | 2014-08-08 | 현대자동차 주식회사 | 반도체 소자 및 그 제조 방법 |
US10347127B2 (en) | 2013-02-21 | 2019-07-09 | Waymo Llc | Driving mode adjustment |
KR101736306B1 (ko) | 2013-02-27 | 2017-05-29 | 한국전자통신연구원 | 차량과 운전자간 협력형 자율 주행 장치 및 방법 |
WO2014145018A2 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Levant Power Corporation | Active vehicle suspension improvements |
KR101751163B1 (ko) | 2013-03-15 | 2017-06-26 | 폭스바겐 악티엔 게젤샤프트 | 차량의 경로 판정 시스템 및 그 방법 |
JP6079415B2 (ja) | 2013-05-01 | 2017-02-15 | 村田機械株式会社 | 自律移動体 |
US8874301B1 (en) | 2013-07-09 | 2014-10-28 | Ford Global Technologies, Llc | Autonomous vehicle with driver presence and physiological monitoring |
US9536353B2 (en) | 2013-10-03 | 2017-01-03 | Honda Motor Co., Ltd. | System and method for dynamic in-vehicle virtual reality |
US10088844B2 (en) | 2013-11-22 | 2018-10-02 | Ford Global Technologies, Llc | Wearable computer in an autonomous vehicle |
KR20170015112A (ko) | 2015-07-30 | 2017-02-08 | 삼성전자주식회사 | 자율 주행 차량 및 그의 동작 방법 |
KR20170015113A (ko) | 2015-07-30 | 2017-02-08 | 삼성전자주식회사 | 자율 주행 차량을 제어하는 장치 및 방법 |
KR20170015114A (ko) | 2015-07-30 | 2017-02-08 | 삼성전자주식회사 | 자율 주행 차량 및 자율 주행 차량 제어 방법 |
-
2016
- 2016-05-02 KR KR1020160054125A patent/KR20170015115A/ko unknown
- 2016-07-29 KR KR1020160096661A patent/KR102654866B1/ko active IP Right Grant
- 2016-07-29 EP EP16830883.1A patent/EP3330826B1/en active Active
- 2016-07-29 US US15/744,330 patent/US10782701B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002236993A (ja) | 2001-02-09 | 2002-08-23 | Kddi Research & Development Laboratories Inc | 走行制御システム |
JP2009014597A (ja) * | 2007-07-06 | 2009-01-22 | Denso Corp | 車両用ナビゲーション装置 |
KR101291067B1 (ko) * | 2009-11-26 | 2013-08-07 | 한국전자통신연구원 | 차량 제어 장치 및 그 자율 주행 방법, 지역 서버 장치 및 그 자율 주행 서비스 방법, 전역 서버 장치 및 그 자율 주행 서비스 방법 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
웹페이지(2015.05.11) |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US10782701B2 (en) | 2020-09-22 |
EP3330826A1 (en) | 2018-06-06 |
US20180203455A1 (en) | 2018-07-19 |
KR20170015115A (ko) | 2017-02-08 |
EP3330826A4 (en) | 2019-08-21 |
KR20170015238A (ko) | 2017-02-08 |
EP3330826B1 (en) | 2022-09-14 |
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