KR102668182B1 - Verify compliance method with infra-guidance information for connected vehicles - Google Patents

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Abstract

커넥티드 차량인 자율주행 차량이 도로상황정보를 기본으로 생성된 인프라 가이던스(Infra-guidance) 정보에 대하여 협력주행을 얼마나 원활하게 진행하였는지를 검증할 수 있도록 한 자율주행 차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법에 관한 것으로서, 인프라 가이던스 정보 생성을 위해, 도로상의 실시간 동적 정보를 수집하고, 인프라 가이던스 정보 순응도 검증을 위한 자율차량을 설정하고, 설정한 자율차량에 생성된 인프라 가이던스 정보를 제공하고, 자율차량의 운행 정보를 획득하며, 인프라 가이던스 정보와 자율차량의 운행 정보를 매칭시킨 후, 인프라 가이던스 정보와 자율차량의 운행 정보를 기초로 거리 및 시간 오차를 계산하고, 계산한 거리 및 시간 오차로 인프라 가이던스 정보 제공 궤적 오차 범위를 산출하여 순응도 검증 정보로 설정하는 과정을 통해, 자율주행차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법을 구현한다.A method for verifying compliance with infrastructure guidance information of self-driving vehicles, which allows verification of how smoothly the autonomous driving vehicle, which is a connected vehicle, has performed cooperative driving with respect to the infrastructure-guidance information generated based on road situation information. In order to generate infrastructure guidance information, real-time dynamic information on the road is collected, autonomous vehicles are set up to verify infrastructure guidance information compliance, infrastructure guidance information generated in the set autonomous vehicles is provided, and autonomous vehicle operation is performed. After acquiring information and matching the infrastructure guidance information and autonomous vehicle operation information, distance and time errors are calculated based on the infrastructure guidance information and autonomous vehicle operation information, and infrastructure guidance information is provided using the calculated distance and time errors. Through the process of calculating the trajectory error range and setting it as compliance verification information, a method for verifying compliance with infrastructure guidance information for autonomous vehicles is implemented.

Description

자율주행 차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법{Verify compliance method with infra-guidance information for connected vehicles}{Verify compliance method with infra-guidance information for connected vehicles}

본 발명은 자율주행 차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증에 관한 것으로, 특히 커넥티드 차량인 자율주행 차량이 도로상황정보를 기본으로 생성된 인프라 가이던스(Infra-guidance) 정보에 대하여 협력주행을 얼마나 원활하게 진행하였는지를 검증할 수 있도록 한 자율주행 차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법에 관한 것이다.The present invention relates to verification of compliance with infrastructure guidance information of autonomous vehicles, and in particular, how smoothly autonomous vehicles, which are connected vehicles, perform cooperative driving with respect to infrastructure guidance information generated based on road situation information. This is about a method for verifying compliance with infrastructure guidance information of autonomous vehicles that allows verification of compliance with the infrastructure guidance information.

자율주행차량(이하, "자율차량"이라고 약칭함)은 센서, 전기 등 기술을 융복합하여 스스로 감지하는 차량 개발 위로 진행되고 있으나, 센서의 한계는 상호작용이 요구되는 복잡한 도로 환경에서 주행을 불확실하게 하는 단점이 있다. 따라서 자율주행차량의 안전 주행을 위한 교통정보 인프라 구축이 요구된다.Self-driving vehicles (hereinafter abbreviated as “autonomous vehicles”) are progressing in the development of vehicles that sense themselves by converging technologies such as sensors and electricity, but the limitations of sensors make driving uncertain in complex road environments that require interaction. There is a downside to doing this. Therefore, there is a need to build a traffic information infrastructure for safe driving of autonomous vehicles.

인프라 가이던스 서비스(Infra-guidance service)는 실시간 도로 동적 상황을 기반으로 보다 적극적으로 자율주행을 지원하고 이를 통해 교통류 최적화를 달성하기 위한 교통 운영 서비스이다. 인프라 센서 기반의 센싱 정보와 V2X 기반의 협력인지 정보를 융합하여 실시간으로 도로의 동적 상황을 수집하고, 이를 이용하여 도로 및 교통 상황에 적합한 정보 즉, 인프라 가이던스 정보를 생성하여 자율차량으로 실시간 권고 또는 지시한다. 이를 수신한 자율차량은 인프라 가이던스 정보를 기반으로 협력주행을 수행하여, 교통 혼잡 및 돌발상황에서 자율주행(Lv.4) 차량의 안전하고 유연한 운행을 수행한다.Infrastructure-guidance service is a traffic operation service that supports autonomous driving more actively based on real-time road dynamics and achieves traffic flow optimization through this. By fusing infrastructure sensor-based sensing information and V2X-based collaborative cognitive information, dynamic situations on the road are collected in real time, and this is used to generate information appropriate for the road and traffic situation, that is, infrastructure guidance information, to provide real-time recommendations or recommendations to autonomous vehicles. Instruct. The autonomous vehicle that receives this performs cooperative driving based on infrastructure guidance information, enabling safe and flexible operation of autonomous (Lv. 4) vehicles in traffic congestion and unexpected situations.

자율주행기술 개발의 연구와 상용화가 동시에 진행됨에 따라 커넥티드(자율주행) 차량과 비커넥티드(비자율주행) 차량 및 VRU(보행자, 자전거, 기타)가 혼재하는 운행 환경이 지속함에 따라 자율차량의 협력 주행이 매우 중요하다.As research and commercialization of autonomous driving technology development progress simultaneously, the driving environment in which connected (autonomous) vehicles, non-connected (non-autonomous) vehicles, and VRUs (pedestrians, bicycles, etc.) coexist continues, and autonomous vehicles Cooperative driving is very important.

따라서 자율차량이 상기 인프라 가이던스 정보의 권고 및 지시에 따라 얼마나 협력주행(Cooperative Driving)을 수행했는지를 검증하는 기술이 요구되고 있다.Therefore, there is a need for technology to verify how cooperative driving the autonomous vehicle performed in accordance with the recommendations and instructions of the infrastructure guidance information.

인프라 가이던스 정보의 권고 및 지시에 따라 자율차량이 최적화된 협력주행을 해야만, 안전성과 환경성에 최적화된 교통상태를 구현하는 협력형 자율주행 서비스를 구축할 수 있기 때문이다.This is because autonomous vehicles must perform optimized cooperative driving in accordance with the recommendations and instructions of infrastructure guidance information in order to build a cooperative autonomous driving service that implements traffic conditions optimized for safety and environmental friendliness.

대한민국 공개특허 10-2020-0131445(2020.11.24. 공개(자율주행 도우미 서비스 제공 시스템 및 그 방법)Republic of Korea Public Patent No. 10-2020-0131445 (published on November 24, 2020 (autonomous driving assistance service provision system and method) 대한민국 공개특허 10-2022-0040062(2022.03.30. 공개)(맞춤형 교통 가이드 서비스 제공 장치 및 방법)Republic of Korea Patent Publication No. 10-2022-0040062 (published on March 30, 2022) (Apparatus and method for providing customized traffic guide service)

따라서 본 발명은 상기와 같은 일반적인 인프라 가이던스 정보를 이용한 협력주행 권고 및 지시에 따라 자율차량이 얼마나 협력주행(Cooperative Driving)을 수행했는지를 검증하기 위해서 제안된 것으로서, 커넥티드 차량인 자율주행 차량이 도로상황정보를 기본으로 생성된 인프라 가이던스(Infra-guidance) 정보에 대하여 협력주행을 얼마나 원활하게 진행하였는지를 검증할 수 있도록 한 자율주행 차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.Therefore, the present invention was proposed to verify how cooperative driving was performed by an autonomous vehicle in accordance with cooperative driving recommendations and instructions using the general infrastructure guidance information as described above, and the autonomous vehicle, which is a connected vehicle, was proposed on the road. The purpose is to provide a method for verifying the compliance with infrastructure-guidance information of autonomous vehicles that allows verification of how smoothly cooperative driving progressed with respect to infrastructure-guidance information generated based on situational information.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 "자율주행차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법"은,In order to achieve the above-mentioned purpose, the “method for verifying compliance with infrastructure guidance information of autonomous vehicles” according to the present invention,

(a) 인프라 가이던스 정보 생성을 위해, 도로상의 실시간 동적 정보를 수집하고, 인프라 가이던스 정보 순응도 검증을 위한 자율차량을 설정하는 단계;(a) collecting real-time dynamic information on the road to generate infrastructure guidance information and setting up an autonomous vehicle to verify compliance with the infrastructure guidance information;

(b) 상기 설정한 자율차량에 생성된 인프라 가이던스 정보를 제공하고, 상기 자율차량의 운행 정보를 획득하는 단계;(b) providing infrastructure guidance information generated to the set autonomous vehicle and obtaining operation information of the autonomous vehicle;

(c) 상기 인프라 가이던스 정보와 상기 자율차량의 운행 정보를 매칭시키는 단계;(c) matching the infrastructure guidance information and operation information of the autonomous vehicle;

(d) 상기 인프라 가이던스 정보와 상기 자율차량의 운행 정보를 기초로 거리 및 시간 오차를 계산하고, 상기 계산한 거리 및 시간 오차로 인프라 가이던스 정보 제공 궤적 오차 범위를 산출하여 순응도 검증 정보로 설정하는 단계; 및(d) calculating the distance and time error based on the infrastructure guidance information and the operation information of the autonomous vehicle, calculating the infrastructure guidance information provision trajectory error range using the calculated distance and time error, and setting it as compliance verification information. ; and

(e) 상기 순응도 검증 정보인 궤적 오차 정보를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.(e) storing trajectory error information, which is the compliance verification information.

상기에서 (b)단계는,In step (b) above,

노면 검지 센서를 통해 수집한 동적 객체정보를 이용하여 상기 자율차량의 운행정보를 획득하는 것을 특징으로 한다.It is characterized by obtaining driving information of the autonomous vehicle using dynamic object information collected through a road surface detection sensor.

상기에서 (c)단계는,In step (c) above,

상기 자율차량의 운행 정보와 상기 인프라 가이던스 정보를 자율차량 객체 고유정보(ID)를 기준으로 매칭하는 것을 특징으로 한다.The operation information of the autonomous vehicle and the infrastructure guidance information are matched based on unique information (ID) of the autonomous vehicle object.

상기에서 (d)단계는,In step (d) above,

상기 인프라 가이던스 정보의 주행지시 정보에 대하여 궤적 오차를 계산하는 것을 특징으로 한다.It is characterized by calculating a trajectory error with respect to the driving instruction information of the infrastructure guidance information.

상기에서 (d)단계는,In step (d) above,

생성된 인프라 가이던스 정보를 기준으로 해당 자율차량의 실제 주행 경로를 추적하고, 주행 경로와 자율차량의 최종 목적지점의 최단거리를 산출하여 궤적 오차를 산출하는 것을 특징으로 한다.It is characterized by tracking the actual driving path of the autonomous vehicle based on the generated infrastructure guidance information and calculating the trajectory error by calculating the shortest distance between the driving path and the final destination point of the autonomous vehicle.

본 발명에 따르면 커넥티드 차량인 자율주행 차량이 도로상황정보를 기본으로 생성된 인프라 가이던스(Infra-guidance) 정보에 대하여 협력주행을 얼마나 원활하게 진행하였는지를 검증할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, it is possible to verify how smoothly an autonomous vehicle, which is a connected vehicle, performs cooperative driving with respect to infrastructure guidance information generated based on road situation information.

도 1은 본 발명에 따른 자율주행 차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법이 적용되는 검증 시스템의 구성도이고,
도 2는 본 발명에 따른 자율주행 차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법을 보인 흐름도이며,
도 3은 본 발명에서 인프라 가이던스 정보 순응도 검증을 위한 궤적 오차 산출 과정의 예시도이다.1 is a configuration diagram of a verification system to which the infrastructure guidance information compliance verification method of an autonomous vehicle according to the present invention is applied;
Figure 2 is a flowchart showing a method for verifying compliance with infrastructure guidance information of an autonomous vehicle according to the present invention;
Figure 3 is an exemplary diagram of the trajectory error calculation process for verifying compliance with infrastructure guidance information in the present invention.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 자율주행 차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, a method for verifying compliance with infrastructure guidance information of an autonomous vehicle according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.

이하에서 설명되는 본 발명에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.The terms or words used in the present invention described below should not be construed as limited to their usual or dictionary meanings, and the inventor may appropriately define the concept of the term in order to explain his/her invention in the best way. It must be interpreted with meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention based on the principle that it can be done.

따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are only preferred embodiments of the present invention and do not represent the entire technical idea of the present invention, and therefore various equivalents and It should be understood that variations may exist.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 자율주행 차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법이 적용되는 검증 시스템의 구성도로서, 인프라 센서부(110), 자율주행 모빌리티 센터(120), 노변 장치(RSU; Road Side Unit)(130), 자율차량(CAV1, CAV2)(141, 142), 궤적 및 오차 검증부(150)를 포함할 수 있다.Figure 1 is a configuration diagram of a verification system to which the infrastructure guidance information compliance verification method of an autonomous vehicle is applied according to a preferred embodiment of the present invention, including an infrastructure sensor unit 110, an autonomous mobility center 120, and a roadside unit (RSU). ; It may include a Road Side Unit (130), an autonomous vehicle (CAV1, CAV2) (141, 142), and a trajectory and error verification unit (150).

인프라 센서부(110)는 도로 상황 정보를 실시간 획득하는 역할을 하는 것으로서, 다양한 인프라 센서를 이용할 수 있다. 예를 들어, 카메라, 라이다, 레이더, 노면 감지 센서 등 교통정보를 획득할 수 있는 다양한 인프라 센서로 구현될 수 있다. 여기서 노면 감지 센서를 이용하여 특정 자율차량의 동적 객체 정보를 획득할 수 있다.The infrastructure sensor unit 110 is responsible for acquiring road condition information in real time and can use various infrastructure sensors. For example, it can be implemented with various infrastructure sensors that can obtain traffic information, such as cameras, lidar, radar, and road surface detection sensors. Here, dynamic object information of a specific autonomous vehicle can be obtained using a road surface detection sensor.

자율주행 모빌리티 센터(120)는 상기 인프라 센서부(110)로부터 획득한 동적 객체 정보를 기초로 도로 교통 상황을 인지하고, 인지한 도로 교통 상황 정보를 기초로 자율주행 차량을 지원하기 위한 인프라 가이던스 정보를 생성하는 역할을 한다. 즉, 교통 상황 정보를 기초로 도로 상황을 실시간 인지하고, 이에 기반하여 도로 및 교통 상황에 적합한 운행 가이던스 정보를 생성하는 역할을 한다.The autonomous driving mobility center 120 recognizes road traffic conditions based on dynamic object information obtained from the infrastructure sensor unit 110, and provides infrastructure guidance information to support autonomous vehicles based on the recognized road traffic situation information. It plays a role in creating . In other words, it recognizes the road situation in real time based on traffic situation information, and based on this, generates driving guidance information appropriate for the road and traffic situation.

생성한 인프라 가이던스 정보는 LDM(Local Dynamic Map) 정보 형태로 제공해주게 되며, way point 방식과 mission point 방식으로 제공해줄 수 있다. 여기서 way point 방식은 차량의 이동 경로점을 제공해주는 방식이고, mission point 방식은 차량의 최종 목적지점을 제공해주는 방식으로서, 본 발명에서는 인프라 가이던스 정보를 mission point 방식으로 제공해주는 것을 실시 예로 설명한다.The generated infrastructure guidance information is provided in the form of LDM (Local Dynamic Map) information and can be provided in the way point method and mission point method. Here, the way point method is a method that provides the vehicle's movement route point, and the mission point method is a method that provides the final destination point of the vehicle. In the present invention, providing infrastructure guidance information in the mission point method is explained as an example.

노변 장치(130)는 상기 자율주행 모빌리티 센터(120)로부터 제공되는 인프라 가이던스 정보를 I2V 통신 방식을 이용하여 자율차량(CAV1; Cooperative/Connected Autonomous Vehicle1, CAV2)(141, 142)에 전달해준다.The roadside device 130 transmits the infrastructure guidance information provided from the autonomous mobility center 120 to the autonomous vehicle (CAV1; Cooperative/Connected Autonomous Vehicle 1, CAV2) 141, 142 using I2V communication.

자율차량(141)(142)은 I2V 통신을 통해 수신한 인프라 가이던스 정보를 기초로 협력주행을 한다.Autonomous vehicles 141 and 142 perform cooperative driving based on infrastructure guidance information received through I2V communication.

궤적 및 오차 검증부(150)는 커넥티드 차량인 자율주행 차량이 도로상황정보를 기본으로 생성된 인프라 가이던스(Infra-guidance) 정보에 대하여 협력주행을 얼마나 원활하게 진행하였는지를 검증하는 역할을 한다.The trajectory and error verification unit 150 serves to verify how smoothly the autonomous vehicle, which is a connected vehicle, performed cooperative driving with respect to infrastructure guidance information generated based on road situation information.

도 2는 본 발명에 따른 "자율주행차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법"을 보인 흐름도로서, 궤적 및 오차 검증부(150)에서 소프트웨어적으로 자율차량이 인프라 가이던스 정보에 대하여 얼마나 협력주행을 했는지를 검증하는 과정으로서, (a) 인프라 가이던스 정보 생성을 위해, 도로상의 실시간 동적 정보를 수집하고, 인프라 가이던스 정보 순응도 검증을 위한 자율차량을 설정하는 단계(S101 - S104), (b) 상기 설정한 자율차량에 생성된 인프라 가이던스 정보를 제공하고, 상기 자율차량의 운행 정보를 획득하는 단계(S105), (c) 상기 인프라 가이던스 정보와 상기 자율차량의 운행 정보를 매칭시키는 단계(S107), (d) 상기 인프라 가이던스 정보와 상기 자율차량의 운행 정보를 기초로 거리 및 시간 오차를 계산하고, 상기 계산한 거리 및 시간 오차로 인프라 가이던스 정보 제공 궤적 오차 범위를 산출하여 순응도 검증 정보로 설정하는 단계(S108 - S109), 및 (e) 상기 순응도 검증 정보인 궤적 오차 정보를 저장하는 단계(S110)를 포함할 수 있다.Figure 2 is a flowchart showing the "method for verifying compliance with infrastructure guidance information of an autonomous vehicle" according to the present invention, in which the trajectory and error verification unit 150 determines how cooperatively the autonomous vehicle has operated with respect to the infrastructure guidance information through software. As a verification process, (a) collecting real-time dynamic information on the road to generate infrastructure guidance information and setting an autonomous vehicle to verify compliance with infrastructure guidance information (S101 - S104), (b) the set autonomous vehicle Step of providing infrastructure guidance information generated to the vehicle and obtaining operation information of the autonomous vehicle (S105), (c) matching the infrastructure guidance information and operation information of the autonomous vehicle (S107), (d) Calculating the distance and time error based on the infrastructure guidance information and the operation information of the autonomous vehicle, calculating the infrastructure guidance information provision trajectory error range using the calculated distance and time error, and setting it as compliance verification information (S108 - S109), and (e) storing trajectory error information, which is the compliance verification information (S110).

이와 같이 구성된 본 발명에 따른 "자율주행차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법"을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The "method for verifying compliance with infrastructure guidance information of an autonomous vehicle" according to the present invention configured as described above will be described in detail as follows.

먼저, 인프라 가이던스 정보 생성을 위해, 도로상의 실시간 동적 정보(LDM Layer4 데이터)를 인프라 센서부(110)를 통해 수집하여 인프라 가이던스 정보를 생성한다(S101).First, to generate infrastructure guidance information, real-time dynamic information (LDM Layer 4 data) on the road is collected through the infrastructure sensor unit 110 to generate infrastructure guidance information (S101).

여기서 인프라 센서부(110)는 카메라, 라이다, 레이더, 노면 감지 센서 등 교통정보를 획득할 수 있는 다양한 인프라 센서를 이용하여 동적 객체 정보를 획득하여 상기 자율주행 모빌리티 센터(120)로 전달한다. 동적 객체정보의 수집주기는 100ms일 수 있다.Here, the infrastructure sensor unit 110 acquires dynamic object information using various infrastructure sensors that can obtain traffic information, such as cameras, lidar, radar, and road surface detection sensors, and transmits it to the autonomous driving mobility center 120. The collection cycle of dynamic object information may be 100ms.

상기 자율주행 모빌리티 센터(120)는 수집한 동적 객체 정보를 기초로, 인프라 가이던스 서비스 구간 내 차량 위치, 주행 속도, 주행방향 정보 등의 도로 상황 정보를 인지하고, 인지한 도로 상황 정보를 기반으로 자율차량의 가이던스를 위한 인프라 가이던스 정보를 생성한다.The autonomous driving mobility center 120 recognizes road situation information such as vehicle location, driving speed, and driving direction information within the infrastructure guidance service section based on the collected dynamic object information, and autonomously operates based on the recognized road situation information. Generates infrastructure guidance information for vehicle guidance.

다음으로, 인프라 가이던스 정보 순응도 검증을 위한 자율차량을 설정한다.Next, set up an autonomous vehicle to verify compliance with infrastructure guidance information.

즉, 자율차량을 검색하고, 자율차량이 검색되면 자율차량 리스트에 등록하는 과정을 통해 인프라 가이던스 정보 순응도 검증을 위한 자율차량을 설정한다(S102 - S104).In other words, the autonomous vehicle is set up to verify compliance with infrastructure guidance information through the process of searching for an autonomous vehicle and registering it in the autonomous vehicle list when the autonomous vehicle is found (S102 - S104).

이어, 상기 설정한 자율차량에 생성된 인프라 가이던스 정보를 제공하고, 상기 노면 감지 센서를 이용하여 동적 객체 정보를 자율차량의 운행 정보로 획득한다(S105). 여기서 생성한 인프라 가이던스 정보는 LDM 메시지 형태로 노변 장치(130)로 전달되고, 노변 장치(130)에서 인프라 가이던스 서비스 구간 내의 자율차량(141, 142)으로 mission point 방식으로 제공된다.Next, the infrastructure guidance information generated to the set autonomous vehicle is provided, and dynamic object information is obtained as operation information of the autonomous vehicle using the road surface detection sensor (S105). The infrastructure guidance information generated here is delivered to the roadside device 130 in the form of an LDM message, and is provided in a mission point manner from the roadside device 130 to the autonomous vehicles 141 and 142 within the infrastructure guidance service section.

다음으로, 상기 인프라 가이던스 정보와 상기 자율차량의 운행 정보를 매칭 알고리즘(주행의도추정, 교통류 최적화 탐색, 차량 궤적 최적화 알고리즘)으로 매칭시킨다(S107).Next, the infrastructure guidance information and the operation information of the autonomous vehicle are matched using a matching algorithm (driving intention estimation, traffic flow optimization search, vehicle trajectory optimization algorithm) (S107).

즉, 상기 자율차량의 운행 정보(동적 객체 정보)와 상기 인프라 가이던스 정보를 자율차량 객체 고유정보(ID)를 기준으로 매칭한다. 상기 자율차량 객체 고유정보는 인프라 가이던스 서비스 영역내에서는 고정된다.That is, the operation information (dynamic object information) of the autonomous vehicle and the infrastructure guidance information are matched based on autonomous vehicle object unique information (ID). The unique information of the autonomous vehicle object is fixed within the infrastructure guidance service area.

여기서 동적 객체 정보는 인프라 가이던스 정보를 받은 자율차량의 운행 정보로서, 이러한 동적 객체 정보는 차량 위치, 주행속도, 주행방향 정보 등을 포함할 수 있다.Here, the dynamic object information is operation information of an autonomous vehicle that has received infrastructure guidance information, and such dynamic object information may include vehicle location, driving speed, and driving direction information.

다음으로, 상기 인프라 가이던스 정보와 상기 자율차량의 운행 정보를 기초로 거리 및 시간 오차를 계산한다(S108). 여기서 인프라 가이던스 정보는 주행권고와 주행지시로 대별되는 데, 본 발명에서는 주행지시 정보를 인프라 가이던스 정보라고 한다.Next, the distance and time error are calculated based on the infrastructure guidance information and the operation information of the autonomous vehicle (S108). Here, the infrastructure guidance information is roughly divided into driving recommendations and driving instructions. In the present invention, the driving instruction information is referred to as infrastructure guidance information.

즉, 100ms 단위별로 인프라 가이던스 정보와 자율차량의 운행정보를 비교하여, 거리 및 시간 오차를 계산한다.In other words, distance and time errors are calculated by comparing infrastructure guidance information and autonomous vehicle operation information every 100 ms.

이어, 상기 계산한 거리 및 시간 오차로 인프라 가이던스 정보 제공 궤적 오차 범위를 산출하여 순응도 검증 정보로 설정한다(S109).Next, the trajectory error range for providing infrastructure guidance information is calculated using the calculated distance and time error and set as compliance verification information (S109).

즉, 도 3에 도시한 바와 같이, 생성된 인프라 가이던스 정보를 기준으로 해당 자율차량(ID-CAV1)의 실제 주행 경로를 추적하고, 실제 주행 경로와 자율차량의 최종 목적지점의 최단거리를 산출하여 궤적 오차를 산출한다.That is, as shown in Figure 3, the actual driving path of the autonomous vehicle (ID-CAV1) is tracked based on the generated infrastructure guidance information, and the shortest distance between the actual driving path and the final destination point of the autonomous vehicle is calculated. Calculate trajectory error.

이렇게 산출한 순응도 검증 정보인 궤적 오차 정보를 데이터베이스에 저장한다(S110).The trajectory error information, which is the compliance verification information calculated in this way, is stored in the database (S110).

추후, 검증자는 데이터베이스에 저장된 궤적 오차 정보를 기초로 자율차량이 제공한 인프라 가이던스 정보에 얼마나 순응하여 협력주행을 했는지를 판단한다.Later, the verifier determines how cooperative driving was in compliance with the infrastructure guidance information provided by the autonomous vehicle based on the trajectory error information stored in the database.

이러한 인프라 가이던스 정보의 순응도 검증 결과는 추후 협력형 자율주행 서비스의 구축에 매우 중요한 정보 활용될 수 있다.The compliance verification results of this infrastructure guidance information can be used as very important information in the construction of cooperative autonomous driving services in the future.

이상 상술한 본 발명에 따르면 커넥티드 차량인 자율주행 차량이 도로상황정보를 기본으로 생성된 인프라 가이던스(Infra-guidance) 정보에 대하여 협력주행을 얼마나 원활하게 진행하였는지를 검증할 수 있으며, 이러한 검증 결과를 토대로 추후 협력형 자율주행 서비스 개발에 활용함으로써, 최적화된 협력형 자율주행 서비스를 구축할 수 있다.According to the present invention described above, it is possible to verify how smoothly an autonomous vehicle, which is a connected vehicle, performs cooperative driving with respect to infrastructure-guidance information generated based on road situation information, and the results of this verification are By using this as a basis for the development of cooperative autonomous driving services in the future, an optimized cooperative autonomous driving service can be built.

이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.Although the invention made by the present inventor has been described in detail according to the above embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments, and various changes can be made without departing from the gist of the invention, as is known in the art. It is self-evident to those who have.

110: 인프라 센서부
120: 자율주행 모빌리티 센터
130: 노변 장치
141, 142: 자율차량(CAV1, CAV2)
150: 궤적 및 오차 검증부110: Infrastructure sensor unit
120: Self-driving mobility center
130: Fireside device
141, 142: Autonomous vehicles (CAV1, CAV2)
150: Trajectory and error verification unit

Claims (5)

(a) 인프라 가이던스 정보 생성을 위해, 도로상의 실시간 동적 정보를 수집하고, 인프라 가이던스 정보 순응도 검증을 위한 자율차량을 설정하는 단계;
(b) 상기 설정한 자율차량에 생성된 주행지시 인프라 가이던스 정보를 제공하고, 상기 자율차량의 운행 정보를 획득하는 단계;
(c) 상기 주행지시 인프라 가이던스 정보와 상기 자율차량의 운행 정보를 매칭시키는 단계;
(d) 상기 주행지시 인프라 가이던스 정보와 상기 자율차량의 운행 정보를 기초로 거리 및 시간 오차를 계산하고, 상기 계산한 거리 및 시간 오차로 궤적 오차 정보를 산출하며, 산출한 궤적 오차 정보를 생성된 주행지시 인프라 가이던스 정보에 대하여 협력주행을 얼마나 원활하게 진행하였는지를 검증하는 순응도 검증 정보로 설정하는 단계; 및
(e) 상기 순응도 검증 정보인 궤적 오차 정보를 협력형 자율주행 서비스 개발에 활용하도록 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법.
(a) collecting real-time dynamic information on the road to generate infrastructure guidance information and setting up an autonomous vehicle to verify compliance with the infrastructure guidance information;
(b) providing driving instruction infrastructure guidance information generated to the set autonomous vehicle and obtaining operation information of the autonomous vehicle;
(c) matching the driving instruction infrastructure guidance information with the driving information of the autonomous vehicle;
(d) Calculate the distance and time error based on the driving instruction infrastructure guidance information and the operation information of the autonomous vehicle, calculate trajectory error information with the calculated distance and time error, and generate the calculated trajectory error information. Setting the driving instruction infrastructure guidance information as compliance verification information to verify how smoothly the cooperative driving progressed; and
(e) A method for verifying compliance with infrastructure guidance information for an autonomous vehicle, comprising the step of storing the trajectory error information, which is the compliance verification information, to be used in the development of cooperative autonomous driving services.
 청구항 1에서, 상기 (b)단계는,
노면 검지 센서를 통해 수집한 동적 객체정보를 이용하여 상기 자율차량의 운행정보인 인프라 가이던스 서비스 구간 내의 차량 위치, 주행속도, 주행방향 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법.
In claim 1, step (b) is,
Verification of infrastructure guidance information compliance of autonomous vehicles, characterized in that vehicle location, driving speed, and driving direction information within the infrastructure guidance service section, which is operation information of the autonomous vehicle, is acquired using dynamic object information collected through road surface detection sensors. method.
 청구항 1에서, 상기 (c)단계는,
상기 자율차량의 운행 정보와 상기 인프라 가이던스 정보를 자율차량 객체 고유정보(ID)를 기준으로 매칭하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법.
In claim 1, step (c) includes,
A method for verifying compliance with infrastructure guidance information of an autonomous vehicle, characterized in that matching the operation information of the autonomous vehicle and the infrastructure guidance information based on unique information (ID) of the autonomous vehicle object.
 삭제delete 청구항 1에서, 상기 (d)단계는,
생성된 인프라 가이던스 정보를 기준으로 해당 자율차량의 실제 주행 경로를 추적하고, 주행 경로와 자율차량의 최종 목적지점의 최단거리를 산출하여 궤적 오차를 산출하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 인프라 가이던스 정보 순응도 검증방법.

In claim 1, step (d) is,
Infrastructure guidance information for autonomous vehicles, characterized in that the actual driving path of the autonomous vehicle is tracked based on the generated infrastructure guidance information, and the trajectory error is calculated by calculating the shortest distance between the driving path and the final destination point of the autonomous vehicle. Compliance verification method.
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