KR102671660B1

KR102671660B1 - 교통 혼잡 감지 방법, 장치, 전자 기기 및 저장 매체

Info

Publication number: KR102671660B1
Application number: KR1020237015910A
Authority: KR
Inventors: 주어위에 한; 즈한 왕
Original assignee: 우이시 (상하이) 오토모티브 테크놀로지스 리미티드
Priority date: 2020-10-14
Filing date: 2020-10-14
Publication date: 2024-06-04
Also published as: WO2022077266A1; EP4227924A4; JP7418892B2; JP2023543319A; KR20230093275A; CN112639907B; CN112639907A; EP4227924A1

Abstract

교통 혼잡 감지 방법, 장치, 전자 기기 및 저장 매체에 있어서, 여기서 교통 혼잡 감지 방법은, 주행 환경 정보를 획득하되, 상기 주행 환경 정보는 현재 차량이 위치한 차도의 차선 정보, 현재 차량의 주행 정보 및 주변 차량의 차량 정보를 포함하는 단계(201); 상기 차선 정보 및 상기 현재 차량의 주행 정보에 기반하여 현재 차량의 주행 경로를 결정하는 단계(202); 상기 현재 차량의 주행 경로 및 상기 주변 차량의 차량 정보에 기반하여 상기 주변 차량으로부터 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정하는 단계(203); 및, 상기 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량의 차량 정보 및 이에 대응하는 차도의 과거 혼잡 상태에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정하는 단계(204);를 포함한다. 상기 방법은 비용이 낮고 실시간성이 양호하며 일반성이 강하다.

Description

교통 혼잡 감지 방법, 장치, 전자 기기 및 저장 매체

본 발명은 교통 기술분야에 관한 것으로, 특히 교통 혼잡 감지 방법, 장치, 전자 기기 및 저장 매체에 관한 것이다.

자율 주행 기술의 발전과 함께, 자율 주행 차량은 간단한 장면에서 단기간의 특정 주행 기능을 구현하는 것에서 장거리 지점 대 지점 운송 기능을 구현하는 것으로 점차 진화하고 있다. 장거리 운송 과정에서, 목적지 위치에 따른 자율적 차선 변경은 불가피하다. 따라서 도로에 차량이 많거나 심지어 혼잡이 발생하는 경우에, 인간 운전자의 운전 습관을 모방하여 차선을 변경할 시기를 선택하는 자율 주행 시스템의 기능은 필수적이다.

현재 혼잡 검출 방법은 대량의 도로 인프라 및 기타 차량 데이터에 의존하고 강력한 중앙 시스템이 필요하며 실시간 성능이 좋지 않고 생성된 혼잡 정보는 도로와 높은 상관 관계가 있지만 단일 차량의 주행 요구(예를 들어, 주행 구간)와의 상관 관계는 강하지 않아 일부 도로 구간에서 혼잡 검출을 수행할 수 없게 된다.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 기존의 혼잡 검출의 목적성이 떨어지는 문제를 해결하는 것이다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 실시예는 교통 혼잡 감지 방법, 장치, 전자 기기 및 저장 매체를 제공한다.

본 발명의 실시예의 제1 양태는,

주행 환경 정보를 획득하되, 상기 주행 환경 정보는 현재 차량이 위치한 차도의 차선 정보, 현재 차량의 주행 정보 및 주변 차량의 차량 정보를 포함하는 단계;

상기 차선 정보 및 상기 현재 차량의 주행 정보에 기반하여 현재 차량의 주행 경로를 결정하는 단계;

상기 현재 차량의 주행 경로 및 상기 주변 차량의 차량 정보에 기반하여 상기 주변 차량으로부터 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정하는 단계; 및,

상기 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량의 차량 정보 및 이에 대응하는 차도의 과거 혼잡 상태에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정하는 단계;를 포함하는 교통 혼잡 감지 방법을 제공한다.

본 발명의 실시예의 제2 양태는,

주행 환경 정보를 획득하되, 상기 주행 환경 정보는 현재 차량이 위치한 차도의 차선 정보, 현재 차량의 주행 정보 및 주변 차량의 차량 정보를 포함하는 환경 정보 획득 유닛;

상기 차선 정보 및 상기 현재 차량의 주행 정보에 기반하여 현재 차량의 주행 경로를 결정하는 주행 경로 결정 유닛;

상기 현재 차량의 주행 경로 및 상기 주변 차량의 차량 정보에 기반하여 상기 주변 차량으로부터 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정하는 유효 차량 결정 유닛; 및,

상기 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량의 차량 정보 및 이에 대응하는 차도의 과거 혼잡 상태에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정하는 혼잡 상태 결정 유닛;을 포함하는 교통 혼잡 감지 장치를 제공한다.

본 발명의 실시예의 제3 양태는,

메모리 및 하나 이상의 프로세서를 포함하는 전자 기기를 제공하되;

여기서, 상기 메모리는 상기 하나 이상의 프로세서와 통신 연결되고, 상기 메모리에는 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되며, 상기 명령이 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 전자 기기는 본 발명의 각 실시예에서 제공된 교통 혼잡 감지 방법을 구현한다.

본 발명의 실시예의 제4 양태는 컴퓨터 실행 가능 명령이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공하되, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령이 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 경우, 본 발명의 각 실시예에서 제공된 교통 혼잡 감지 방법을 구현하기 위해 사용될 수 있다.

본 발명의 실시예에서 제공된 상기 기술적 해결수단은 기존의 기술에 비해 하기와 같은 장점을 갖는다.

본 발명의 기술적 해결수단은 주행 환경 정보에 기반하여 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정할 수 있어, 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량의 차량 정보 및 이에 대응하는 차도의 과거 혼잡 상태에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정함으로써 현재 차량의 좌측 및/또는 우측 인접 차도의 실시간 혼잡 상태에 대한 감지를 구현하고, 감지 결과의 목적성이 강하여 현재 차량의 주행(특히 자율 주행)에 보다 양호한 서비스를 제공할 수 있다.

이해해야 할 것은, 이상의 일반 서술과 아래의 세부사항 설명은 단지 예시적이고 해석적일 뿐, 본 발명을 한정할 수 없다.

여기서의 도면은 명세서에 병합되어 본 명세서의 일부분을 구성하고, 본 발명에 부합되는 실시예를 나타내며, 명세서와 함께 본 발명의 원리를 해석하기 위한 것이다.
본 발명의 실시예 또는 종래의 기술의 기술적 해결수단을 보다 명확하게 설명하기 위해, 아래에 실시예 또는 종래의 기술의 설명에 사용되어야 하는 도면을 간단히 소개할 것이며, 분명한 것은, 본 기술분야의 통상의 기술자들은 진보성 창출에 힘을 쓰지 않는 전제하에 또한 이러한 도면으로부터 다른 도면을 얻을 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에서 제공된 교통 혼잡 감지 장치의 기능 모듈 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에서 제공된 교통 혼잡 감지 장치의 기능 모듈 원리 모식도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에서 제공된 주행 경로 결정 유닛의 기능 모듈 원리 모식도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에서 제공된 유효 차량 결정 유닛의 기능 모듈 원리 모식도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에서 제공된 혼잡 상태 결정 유닛의 기능 모듈 원리 모식도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에서 제공된 혼잡 상태 결정 유닛의 기능 모듈의 구체적인 원리 모식도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에서 제공된 교통 혼잡 감지 방법의 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 실시형태를 구현하기에 적합한 전자 기기의 구조 모식도를 도시한다.

본 발명의 상기 목적, 특징 및 장점을 보다 명확하게 이해할 수 있도록 하기 위해, 아래 본 발명의 해결수단에 대해 더 설명한다. 충돌되지 않는 한, 본 발명의 실시예 및 실시예의 특징은 서로 조합될 수 있음을 설명해야 할 것이다.

아래 설명에서 본 발명을 충분하게 이해하기 위해 많은 구체적인 세부사항이 서술되었지만, 본 발명은 여기서의 설명과 상이한 다른 방식을 사용하여 구현할 수 있으며; 분명한 것은, 명세서의 실시예는 본 발명의 일부 실시예일 뿐, 전부 실시예가 아니다.

아래의 상세한 설명에서, 관련 개시의 완전한 이해를 제공하기 위해 본 발명의 다수의 구체적인 세부사항이 예시로서 서술된다. 그러나, 본 발명이 이러한 세부사항 없이 구현될 수 있음은 본 기술분야의 통상의 기술자에게 있어서 명백할 것이다. 이해해야 할 것은, 본 발명에서 사용되는 “시스템”, “장치”, “유닛” 및/또는 “모듈”이라는 용어는 순차적인 배열에서 상이한 레벨에 있는 상이한 부재, 구성요소, 부분 또는 부품을 구별하기 위해 사용된다. 다만, 이러한 용어는 다른 표현으로도 동일한 목적을 달성할 수 있는 경우에 다른 표현으로 대체할 수 있다.

본 발명에서 사용되는 용어 “및/또는”은 연관된 나열된 항목 중 하나 이상의 임의의 및 모든 조합을 포함한다.

본 발명에서 사용한 용어는 단지 특정 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명의 범위를 한정하려는 것이 아니다. 본 발명의 명세서 및 청구범위에 기재된 바와 같이, 문맥상 명확한 예외를 제시하지 않는 한, “일”, “하나”, “한 가지” 및/또는 “상기” 등 단어는 단수에 한정되지 않으며 복수를 포함할 수도 있다. 일반적으로 말해서, 용어 “포괄” 및 “포함”은 단지 명확하게 식별되는 특징, 전체, 단계, 동작, 요소 및/또는 부품을 포함하는 것을 제시할 뿐이며, 이러한 표현은 기타 특징, 전체, 단계, 동작, 요소 및/또는 부품이 포함될 수 있는 배타적 나열을 구성하지 않는다.

아래 설명 및 도면을 참조하면, 본 발명의 이러한 또는 다른 특징 및 특성, 동작 방법, 구조의 관련 요소의 기능, 부분적 결합 및 제조의 경제성은 더 잘 이해될 수 있으며, 여기서 설명과 도면은 명세서의 일부를 형성한다. 그러나, 도면은 예시와 설명의 목적으로만 사용될 뿐, 본 발명의 보호범위를 한정하려는 의도가 아님을 명확하게 이해할 수 있을 것이다. 도면은 축적에 따라 그려진 것이 아님을 이해할 수 있을 것이다.

본 발명의 기술적 해결수단은 차량의 차선 변경에 효과적이고 신뢰적인 근거를 제공하기 위해 차량이 이의 인접한 양측 차도의 혼잡 상태를 감지하거나 검출하는데 주로 사용된다. 일부 실시예예서, 상기 차량은 기존의 차량(인위적인 주행만 지지하는 차량) 및 무인 주행 차량을 포함한다. 본 발명은 이하 실시예에서 무인 주행 차량을 예로 설명한다.

도 1은 교통 혼잡 감지 장치의 기능 모듈 블록도를 도시하고; 도 2는 교통 혼잡 감지 장치의 기능 모듈 원리 모식도를 도시한다. 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 교통 혼잡 감지 장치(100)는 환경 정보 획득 유닛(110), 주행 경로 결정 유닛(120), 유효 차량 결정 유닛(130) 및 혼잡 상태 결정 유닛(140)을 포함한다.

여기서, 환경 정보 획득 유닛(110)은 주행 환경 정보를 획득하되, 여기서 주행 환경 정보는 현재 차량이 위치한 차도의 차선 정보, 현재 차량의 주행 정보 및 주변 차량의 차량 정보를 포함한다.

주행 경로 결정 유닛(120)은 차선 정보 및 현재 차량의 주행 정보에 기반하여 현재 차량의 주행 경로를 결정한다.

유효 차량 결정 유닛(130)은 현재 차량의 주행 경로 및 주변 차량의 차량 정보에 기반하여 상기 주변 차량으로부터 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정한다.

혼잡 상태 결정 유닛(140)은 상기 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량의 차량 정보 및 이에 대응하는 차도의 과거 혼잡 상태에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정한다.

일부 실시예에서, 상기 주행 환경 정보는 현재 차량의 감지 시스템에 의해 수집된 데이터를 처리한 후 얻은 것이다. 일부 실시예에서, 주행 환경 정보 중의 차선 정보는 차선 측방향 위치, 차선 경사도, 차선 곡률, 차선 유효 길이 및 차선 신뢰도를 포함하고; 현재 차량의 주행 정보는 현재 차량의 핸들 회전각, 현재 차량의 요 각속도 및 현재 차량의 차속을 포함하며; 주변 차량의 차량 정보는 차량 종방향 위치, 차량 측방향 위치, 차량 종방향 속도, 차량 측방향 속도 및 차량 신뢰도를 포함한다. 대응하게, 일부 실시예에서, 감지 시스템은 카메라, 핸들 회전각 센서, 요 각속도 센서 및 차속 센서를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 카메라를 이용하여 차량 양측 차선의 이미지 데이터 및 주변 차량의 이미지 데이터를 수집하고, 현재 차량의 지능형 주행 시스템은 차선의 이미지 데이터 및 주변 차량의 이미지 데이터를 처리하여 차선 측방향 위치, 차선 경사도, 차선 곡률, 차선 유효 길이 및 차선 신뢰도 등 차선 정보와, 차량 신뢰도 등 주변 차량의 차량 정보를 얻을 수 있으며; 레이저 레이더를 이용하여 주변 차량의 탐측 데이터를 얻고, 지능형 주행 시스템은 주변 차량의 이미지 데이터와 레이저 레이더의 탐측 데이터를 결합하여 차량 종방향 위치, 차량 측방향 위치, 차량 종방향 속도 및 차량 측방향 속도 등 주변 차량의 차량 정보를 얻을 수 있으며; 핸들 회전각 센서, 요 각속도 센서 및 차속 센서를 이용하여 현재 차량의 핸들 회전각, 현재 차량의 요 각속도 및 현재 차량의 차속 등 현재 차량의 주행 정보를 각각 수집할 수 있고; 상기 차선 정보, 주변 차량의 차량 정보 및 현재 차량의 주행 정보를 융합하여 처리한 후 주행 환경 정보를 얻는다. 여기서 차선 신뢰도는 이미지 타깃이 차선일 확률을 나타내고, 차량 신뢰도는 이미지 타깃이 차량일 확률을 나타낸다. 이와 같이, 본 발명의 기술적 해결수단은 도로 인프라와 중앙 시스템에 의존하지 않고 비용을 줄일 수 있으며; 대량의 다른 차량 정보의 집계와 계산이 필요하지 않아 현재 차량의 혼잡 감지의 실시간성을 향상시키고 현재 차량의 즉시 차선 변경을 유도하여 차선을 변경할 기회를 놓치지 않으며; 동시에 결정된 현재 혼잡 상태와 현재 차량의 주행 요구의 상관 관계가 강하여 임의의 주행 구간에서 모두 혼잡 감지가 가능하며, 현재 혼잡 상태를 결정하여 기존의 해결수단에서 도로 인프라 설치 한계로 인해 특정 도로 구간에서만 혼잡 감지가 가능했던 문제를 해결함으로써 일반성이 강하다. 이 밖에, 일부 실시예에서, 상기 카메라는 지능형 카메라일 수 있고, 지능형 카메라 자체가 인공 지능 알고리즘의 기능을 가지고 있으므로 상기 차선 신뢰도 및 차량 신뢰도는 모두 지능형 카메라가 자체적으로 수집한 이미지 데이터에 의해 연산하여 얻을 수 있다.

일부 실시예에서, 도 3을 참조하면, 주행 경로 결정 유닛은 유효 차선 결정 서브 유닛(121), 주행 경로 곡률 결정 서브 유닛(122), 현재 차량의 경로 파라미터 결정 서브 유닛(123) 및 현재 차량의 주행 경로 결정 서브 유닛(124);을 추가로 포함하되; 여기서 유효 차선 결정 서브 유닛(121)은 차선 정보에 기반하여 현재 차량이 위치한 차도의 유효 차선을 결정하고; 주행 경로 곡률 결정 서브 유닛(122)은 현재 차량의 주행 정보를 기반으로 칼만 필터링을 결합하여 현재 차량의 주행 경로 곡률을 결정하며; 현재 차량의 경로 파라미터 결정 서브 유닛(123)은 유효 차선의 차선 경사도, 차선 곡률 및 현재 차량의 주행 경로 곡률에 기반하여 현재 차량의 타깃 경로 곡률 및 현재 차량의 타깃 경로 경사도를 결정하고; 현재 차량의 주행 경로 결정 서브 유닛(124)은 현재 차량의 타깃 경로 곡률 및 현재 차량의 타깃 경로 경사도에 기반하여 현재 차량의 주행 경로를 결정한다. 설명해야 할 것은, 현재 차량의 주행 경로는 차량 주행 과정에서 지면에 대한 수직 투영을 의미하고, 통과한 경로와 계획된 미래 기설정된 시간 내의 경로를 포함한다.

차선의 기본 특징은 차선 길이, 인접한 두 차선 사이의 거리(즉 차도 폭), 차선 경사도 및 차선 곡률 등을 포함한다. 따라서 본 발명은 차선의 기본 특징에 기반하여 차선이 유효한지 여부(유효 차선인지 여부)를 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 유효 차선 결정 서브 유닛(121)은 구체적으로, 차선 유효 길이가 차선 길이 문턱값보다 크고, 차선 신뢰도가 차선 신뢰도 문턱값보다 높으며, 두 프레임 간의 차선 곡률 변화율이 곡률 변화율 문턱값보다 낮고, 차선 측방향 위치에서 현재 차량까지 거리가 현재 차량이 위치한 차도 폭보다 작으며(상기 차선이 현재 차량이 위치한 차도의 차선이고, 차선 측방향 위치는 횡방향에서 현재 차량에 대한 차선의 위치를 의미함), 차선 경사도가 차도에 따른 주행(또는 현재 차량의 주행 방향의 설정 오차 범위)을 충족할 경우, 상기 차선이 유효한 것으로 결정하고, 즉 상기 차선이 유효 차선인 것으로 결정한다. 상기 기술적 해결수단에서, 유효 차선 결정 서브 유닛(121)은 차선 정보와 대응하는 설정된 문턱값의 비교를 기반으로, 차선 신뢰도와 결합하여 유효 차선을 결정함으로써 차선의 유효성 검출 정확성을 향상시킨다. 이 밖에, 두 프레임 간의 차선 곡률 변화율은 연속적인 두 프레임 차선 이미지로부터 획득한 차선 곡률의 차이값 대 두 프레임 간격 시간의 비율로, 두 프레임 간의 차선 곡률 변화율이 너무 높으면, 즉 곡률 변화율 문턱값보다 크거나 같으면, 두 프레임의 차선 이미지 데이터에 급격한 변화가 발생하거나 두 프레임의 차선 이미지 중의 타깃 차선이 한 직선이 아닌 것을 설명하므로, 차선 이미지 중의 차선이 신뢰 불가능함을 설명한다. 이해할 수 있는 것은, 상기 차선 길이 문턱값, 차선 신뢰도 문턱값, 곡률 변화율 문턱값 및 설정 오차 범위는 시스템 구성 파라미터이고, 공정 경험에 따라 설정하고 조정할 수 있다. 이 밖에, 일부 실시예에서, 유효 차선이 결정된 후, 상기 차선의 유효 식별자가 유효한 것으로 설정하며, 예를 들어 유효 식별자를 1로 설정하여 유효 차선을 쉽게 구분한다.

일부 실시예에서, 주행 경로 곡률 결정 서브 유닛(122)은 구체적으로, 차량 모델과 칼만 필터를 포함할 수 있다. 여기서, 차량 모델은 차량 요 동역학 모델 및 타이어 히스테리시스 모델을 포함하되, 상기 차량 모델은 현재 차량의 주행 정보 중의 현재 차량의 핸들 회전각 및 현재 차량의 속도를 획득하고, 현재 차량의 핸들 회전각 및 현재 차량의 속도에 따라 현재 차량의 이상적인 요 각속도를 계산한다. 칼만 필터는 현재 차량의 이상적인 요 각속도 및 현재 차량의 주행 정보 중의 현재 차량의 요 각속도 및 현재 차량의 차속에 따라 비교적 안정적이고 지연 시간이 짧은 현재 차량의 요 각속도를 얻고, 현재 차량의 주행 경로 곡률을 추가로 계산한다.

일부 실시예에서, 현재 차량의 경로 파라미터 결정 서브 유닛(123)은 가중치 할당 모듈, 가중 평균 모듈 및 추적 필터링 모듈을 추가로 포함한다. 구체적으로, 가중치 할당 모듈은 차선의 유효 식별자에 따라 유효 차선을 결정하고, 현재 차량의 주행 경로 곡률 및 유효 차선의 차선 경사도와 차선 곡률을 획득함으로써 유효 차선의 차선 곡률 변화율, 현재 차량의 주행 경로 곡률 변화율 및 유효 차선의 차선 경사도 변화율을 계산하며, 여기서 변화율의 비율이 더 낮은 곡률일수록 더 높은 가중치 계수를 가지고, 유효 차선의 차선 곡률의 가중치 계수 및 현재 차량의 주행 경로 곡률의 가중치 계수는 이하 공식에 의해 계산할 수 있다.

(단측 유효 차선에 대해)

(양측 유효 차선에 대해)

여기서, 는 유효 차선의 차선 곡률의 가중치 계수이고, 는 현재 차량의 주행 경로 곡률의 가중치 계수이며, 은 유효 차선의 차선 곡률 변화율이고, 는 현재 차량의 주행 경로 곡률 변화율이며, 은 좌측 유효 차선의 차선 곡률의 가중치 계수이고, 은 우측 유효 차선의 차선 곡률의 가중치 계수이며, 은 좌측 유효 차선의 차선 곡률 변화율이고, 은 우측 유효 차선의 차선 곡률 변화율이다.

이 밖에, 변화율의 비율이 더 낮은 경사도는 더 높은 가중치 계수를 가지고, 유효 차선의 차선 경사도의 가중치 계수는 이하 공식에 의해 얻을 수 있다.

;

여기서, 은 좌측 유효 차선의 차선 경사도의 가중치 계수이고, 은 우측 유효 차선의 차선 경사도의 가중치 계수이며, 은 좌측 유효 차선의 차선 경사도 변화율이고, 은 우측 유효 차선의 차선 경사도 변화율이다.

다음, 가중 평균 모듈은 유효 차선의 차선 경사도, 차선 곡률, 현재 차량의 주행 경로 곡률, 차선 곡률의 가중치 계수, 현재 차량의 주행 경로 곡률의 가중치 계수 및 차선 경사도의 가중치 계수를 기반으로 가중 평균 계산을 수행하여 현재 차량의 가중 경로 곡률 및 현재 차량의 가중 경로 경사도를 를 얻는다. 마지막에, 추적 필터링 모듈은 현재 차량의 가중 경로 곡률 및 현재 차량의 가중 경로 경사도에 대해 평균값 필터링을 수행하여 비교적 안정적인 현재 차량의 타깃 경로 곡률 및 현재 차량의 타깃 경로 경사도를 얻는다. 상기 기술적 해결수단에서, 가중 평균 계산 및 평균값 필터링은 일반 알고리즘이므로 여기서 더이상 반복 서술하지 않는다. 이 밖에, 현재 차량의 주행 경로 결정 서브 유닛(124)은 현재 차량의 타깃 경로 곡률 및 현재 차량의 타깃 경로 경사도에 기반하여 현재 차량의 주행 경로를 계산하는데, 이도 기존의 일반 기술이므로 여기서 더이상 반복 서술하지 않는다.

설명해야 할 것은, 차선 정보에 기반하여 현재 차량이 위치한 차도의 유효 차선 결정에 실패한 경우, 즉 좌측 차선 및/또는 우측 차선의 신뢰 불가능을 포함하여 현재 차량이 위치한 차도의 차선이 신뢰 불가능하면, 대응하는 차선의 차선 곡률의 가중치 계수 및 차선 경사도의 가중치 계수는 0이다. 이때, 여전히 현재 차량의 주행 경로 곡률에 기반하여 현재 차량의 주행 경로를 결정할 수 있다.

일부 실시예에서, 현재 차량의 주행 경로에 따라 현재 차량의 좌측 유효 차량과 현재 차량의 우측 유효 차량을 구분함으로써 좌측 유효 차량 및/또는 현재 차량의 우측 유효 차량 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 도 4를 참조하면, 유효 차량 결정 유닛은 유효 차량 결정 서브 유닛(131) 및 유효 차량 구분 서브 유닛(132)을 추가로 포함하되; 여기서, 유효 차량 결정 서브 유닛(131)은 주변 차량의 차량 정보에 기반하여 유효 차량을 결정하고, 유효 차량 구분 서브 유닛(132)은 현재 차량의 주행 경로 및 유효 차량의 차량 정보에 기반하여 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정한다. 설명해야 할 것은, 본 발명의 유효 차량은 본 발명의 기술적 해결수단에 의해 좌측 차도 및/또는 우측 차도의 현재 혼잡 상태를 효과적으로 검출하는 데 사용될 수 있는 주변 차량이고, 감지 시스템에 의해 수집되고 식별되는 모든 주변 차량을 특별히 가리키는 것이 아니다.

일부 실시예에서, 유효 차량 결정 서브 유닛(131)은 구체적으로, 주변 차량의 차량 정보에 대응되는 차량 중 하나 이상의 차량의 차량 종방향 위치가 제1 기설정된 범위 내에 위치하고, 차량 측방향 위치가 제2 기설정된 범위 내에 위치하며, 차량 종방향 속도가 제1 속도 임계값보다 크고 차량 신뢰도가 제1 신뢰도 임계값보다 높을 경우, 하나 이상의 차량이 유효 차량인 것으로 결정한다. 여기서, 차량 종방향 위치는 종방향(즉 전후 방향)에서, 현재 차량에 대한 주변 차량의 위치이다. 이때, 유의해야 할 것은, 좌측 및/또는 우측 차량이 현재 차량과 횡방향으로 겹치면, 좌측 및/또는 우측 차량의 차량 종방향 위치가 0이고, 제1 기설정된 범위가 0을 포함하는 것으로 결정하고, 좌측 차량의 전방이 현재 차량의 일부와 같은 높이에 있으면, 상기 좌측 차량의 차량 종방향 위치가 0이고 제1 기설정된 범위 내에 위치하는 것으로 결정하며; 이 밖에, 앞차의 차량 종방향 위치는 현재 차량의 전방에 대한 앞차의 후방의 종방향 위치일 수 있고, 뒤차의 차량 종방향 위치는 현재 차량의 후방에 대한 뒤차의 전방의 종방향 위치일 수 있다. 차량 측방향 위치는 횡방향(즉 좌우 방향)에서 현재 차량에 대한 주변 차량의 위치이고, 예를 들어 현재 차량의 좌측에 대한 좌측 차량의 우측의 횡방향 위치이거나, 현재 차량의 우측에 대한 우측 차량의 좌측 횡방향 위치이다. 이 밖에, 상기 차량 종방향 위치 및 차량 측방향 위치도 차량의 평면 중심점을 기준으로 할 수 있다. 차량 종방향 속도는 주변 차량의 주행 속도이다. 차량 신뢰도는 이미지 중의 타깃 차량이 차량일 신뢰도 또는 확률을 특성화하며, 차량 신뢰도가 높을수록 이미지 중의 타깃 차량이 차량일 확률이 더 크다. 본 발명의 실시예에서, 제1 기설정된 범위, 제2 기설정된 범위, 제1 속도 임계값 및 제1 신뢰도 임계값은 시스템 구성 파라미터이고, 여기서 제1 기설정된 범위는 감지 시스템의 감지 기능(예를 들어, 감지 거리)에 의해 결정될 수 있으며, 제2 기설정된 범위는 차도 폭에 의해 결정될 수 있고, 예를 들어 제2 기설정된 범위의 최대값은 하나의 차도 폭보다 작아야 주변 차량이 현재 차량의 인접한 차도의 차량임을 확보하며, 제1 속도 임계값 및 제1 신뢰도 임계값은 공정 경험에 따라 설정하고 조정할 수 있다.

일부 실시예에서, 유효 차량 구분 서브 유닛(132)은 구체적으로, 현재 차량이 직선 차도를 따라 직선 주행하거나 현재 차량이 방향을 변경하여 유효 차선 결정에 실패한 경우, 유효 차량의 차량 정보 중의 차량 측방향 속도에 기반하여 대응하는 차량의 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치를 결정하고; 현재 시각의 차량 측방향 위치 및 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치가 모두 현재 차량의 주행 경로의 좌측 제1 거리 임계값 내에 위치한 차량을 현재 차량의 좌측 유효 차량으로 결정하며; 현재 시각의 차량 측방향 위치 및 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치가 모두 현재 차량의 주행 경로의 우측 제2 거리 임계값 내에 위치한 차량을 현재 차량의 우측 유효 차량으로 결정한다. 여기서, 현재 차량의 방향 변경은 현재 차량의 회전 또는 현재 차량의 차선 변경을 포함할 수 있고; 유효 차선 결정 실패는 현재 차량이 방향을 변경할 때 획득한 현재 차량이 위치한 차도의 차선이 신뢰 불가능한 것을 의미하며, 즉 현재 차량이 방향을 변경할 때 좌측 차선 및 우측 차선을 포함하여 현재 차량이 위치한 차도의 차선을 획득할 수 없는 것을 의미한다. 무인 주행 차량이 경로 계획을 수행할 경우, 미래 기설정된 시간 내의 주행 경로를 계획할 것이며, 본 발명의 실시예의 프리뷰 시간은 상기 미래 기설정된 시간보다 작거나 같아야 한다. 상기 기술적 해결수단은 유효 차량의 차량 정보 중의 차량 측방향 속도에 기반하여 상기 유효 차량의 프리뷰 시간 내 각 시각의 차량 측방향 위치를 예측함으로써 프리뷰 시간 내의 현재 차량의 주행 경로를 기준으로, 현재 시각의 차량 측방향 위치 및 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치에 기반하여 유효 차량이 현재 차량의 인접한 차도에 항상 위치하는지 여부를 판단하여, 유효 차량이 현재 차량의 인접한 차도에 항상 위치한다고 보장되는 경우에 현재 차량의 좌측 유효 차량과 현재 차량의 우측 유효 차량을 구분할 수 있다. 여기서, 제1 거리 임계값 및 제2 거리 임계값은 시스템 구성 파라미터로, 차도 폭과 관련되며, 예를 들어 제1 거리 임계값 및 제2 거리 임계값은 모두 하나의 차도 폭보다 작다.

또한, 차량이 직선 차도에서 직선 주행할 경우, 차량의 주행 방향이 차도 연장 방향을 따르는 것을 고려하면, 차량 좌측의 유효 차량은 즉 차도 좌측의 유효 차량이고, 차량 우측의 유효 차량은 즉 차도 유측의 유효 차량이며, 이때 현재 차량의 주행 경로에 따라 현재 차량의 좌측 유효 차량과 현재 차량의 우측 유효 차량을 정확하게 구분할 수 있다. 그러나, 이하 어느 하나에 해당되는 경우에 현재 차량의 주행 경로에 따라 현재 차량의 좌측 유효 차량과 현재 차량의 우측 유효 차량을 구분하면 유효 차량을 상실하게 된다. 즉 1. 차량이 회전할 경우, 주행 방향각(주행 방향각은 주행 방향과 현재 차량이 위치한 지점에서의 원주 접선의 협각을 의미함)이 존재하면, 이때 현재 차량의 주행 경로에 따라 구분된 현재 차량의 좌측 유효 차량과 현재 차량의 우측 유효 차량은 오차가 발생할 것이며, 예를 들어 현재 차량이 우회전할 경우, 현재 차량의 좌측 차도의 전방 유효 차량은 현재 차량의 주행 방향에 따른 직선의 우측에 위치할 수 있고, 즉 해당 시각의 상기 유효 차량의 차량 측방향 위치는 현재 차량의 주행 경로의 우측에 위치하여 프리뷰 시간 내에 상기 유효 차량이 현재 차량의 주행 경로의 좌측에 항상 위치하지 않도록 하므로 상기 유효 차량이 폐기되고 일부 유효 차량이 누락되는 문제가 나타난다. 2. 차량이 차선을 변경할 경우, 재계획된 현재 차량의 주행 경로는 차도를 벗어나게 되는데, 즉 재계획된 현재 차량의 주행 경로와 차도 사이에 협각이 존재하여, 차량이 차선을 변경하는 과정에서 차량의 차선 변경 전의 현재 차량의 주행 경로를 기반으로 구분된 일부 유효 차량은 재계획된 현재 차량의 주행 경로에 위치할 수 있어 상기 일부 유효 차량이 상실된다. 따라서, 차량이 회전하던지 차량이 차선을 변경하던지 유효 차량의 구분 결과는 점프되어 혼잡 상태의 판단에 오차가 발생하게 된다. 특히 차량의 차선 변경 과정에서 유효 차량의 구분 결과에 변화가 발생함으로 인해, 타깃 차도(변경 대상 차도)의 현재 혼잡 상태에 대한 판단 결과에 변화가 발생하며, 예를 들어 차량이 차선을 변경하기 전에는 타깃 차도가 혼잡하지 않음이거나 경미한 혼잡인 것으로 판단되어 차선을 변경할 수 있지만, 차량이 차선을 변경하는 과정에서는 타깃 차도가 보통 혼잡인 것으로 판단될 수 있어 차선을 변경할 수 없으며, 이로써 차량이 차선 변경에 실패하게 된다. 따라서 본 발명의 실시예는 또한 현재 차량이 위치한 차도의 차선에 기반하여 상기 실시예에서 구분된 현재 차량의 좌측 유효 차량과 현재 차량의 우측 유효 차량을 보정할 수 있다.

일부 실시예에서, 유효 차량 구분 서브 유닛(132)은 또한, 현재 차량이 방향을 변경하여 유효 차선이 결정될 경우, 유효 차량의 차량 정보 중의 차량 측방향 속도에 기반하여 대응하는 차량의 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치를 결정하고; 현재 시각의 차량 측방향 위치 및 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치가 모두 현재 차량의 좌측 유효 차선의 좌측 제3 거리 임계값 내에 위치한 차량을 현재 차량의 좌측 유효 차량으로 결정하며; 현재 시각의 차량 측방향 위치 및 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치가 모두 현재 차량의 우측 유효 차선의 우측 제4 거리 임계값 내에 위치한 차량을 현재 차량의 우측 유효 차량으로 결정할 수 있다. 여기서, 현재 차량의 방향 변경은 현재 차량의 회전 또는 현재 차량의 차선 변경을 포함할 수 있고; 유효 차선을 결정한다는 것은 현재 차량이 방향을 변경할 때 획득한 현재 차량이 위치한 차도의 차선이 신뢰 가능한 것을 의미하며, 즉 현재 차량이 방향을 변경할 때 좌측 차선 및 우측 차선을 포함하여 현재 차량이 위치한 차도의 차선을 획득할 수 있는 것을 의미한다. 이로써, 상기 실시예를 결합하여 알 수 있듯이, 현재 차량이 직선 차도에서 직선 주행할 경우, 현재 차량의 주행 경로에 기반하여 현재 차량의 좌측 유효 차량과 현재 차량의 우측 유효 차량을 구분하며; 일부 경우(예를 들어, 도로 혼잡)에, 현재 차량이 방향을 변경할 때 주변 차량에 의해 가려져 현재 차량이 위치한 차도의 차선을 획득할 수 없게 되는데, 이때 여전히 현재 차량의 주행 경로에 기반하여 현재 차량의 좌측 유효 차량과 현재 차량의 우측 유효 차량을 구분하며; 현재 차량이 방향을 변경하여 현재 차량이 위치한 차도의 차선을 획득할 수 있게 되면, 차선에 기반하여 현재 차량의 좌측 유효 차량과 현재 차량의 우측 유효 차량을 구분하는데, 이와 같이 현재 차량이 방향을 변경하기 시작해서부터 방향 변경을 완료하기까지 차선에 기반하여 구분된 현재 차량의 좌측 유효 차량과 현재 차량의 우측 유효 차량이, 현재 차량이 방향을 변경하기 시작하기 전 순간에 현재 차량의 주행 경로에 기반하여 구분된 현재 차량의 좌측 유효 차량과 현재 차량의 우측 유효 차량과 동일하도록 함으로써, 현재 차량이 방향을 변경할 때 유효 차량의 구분 결과에 대한 점프를 방지하고 현재 차량의 방향 변경 과정에서 결정된 타깃 차도의 혼잡 상태가 그대로 유지되도록 보장하여, 혼잡 상태를 판단하는 완충 역할을 하여 현재 차량의 방향 변경이 원활하게 이루어지도록 한다. 여기서, 제3 거리 임계값 및 제4 거리 임계값은 시스템 구성 파라미터로, 차도 폭과 관련되며, 예를 들어 제3 거리 임계값 및 제4 거리 임계값은 모두 하나의 차도 폭보다 작다.

일부 실시예에서, 도 5 및 도 6을 결합하면, 혼잡 상태 결정 유닛은 타깃 정보 추출 서브 유닛(141), 혼잡 상태 전환 판단 서브 유닛(142) 및 혼잡 상태 결정 서브 유닛(143)을 추가로 포함하되; 여기서 타깃 정보 추출 서브 유닛(141)은 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량의 차량 정보에 기반하여 대응하는 차도에 있는 유효 차량의 수, 평균 차속 및 평균 차량 거리를 결정하고; 혼잡 상태 전환 판단 서브 유닛(142)은 유효 차량의 수, 평균 차속 및 평균 차량 거리 및 과거 혼잡 상태에 기반하여 혼잡 상태 전환 결과를 결정하되, 혼잡 상태 전환 결과는 혼잡 상태의 변화 상황을 특성화하며; 혼잡 상태 결정 서브 유닛(143)은 혼잡 상태 전환 결과에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정한다. 이 밖에, 도 6에서 “0”은 판단 불가를 나타내고, “1”은 혼잡하지 않음을 나타내며, “2”는 곧 혼잡해짐을 나타내고, “3”은 경미한 혼잡을 나타내며, “4”는 보통 혼잡을 나타내고, “5”는 심각한 혼잡을 나타내며, “6”은 엄청 심각한 혼잡을 나타내고, “T”는 전환을 나타내며, 여기서 “1”부터 “6”까지 나타내는 혼잡 정도는 점차 증가된다.

일부 실시예에서, 타깃 정보 추출 서브 유닛(141)은 상기 실시예의 유효 차량의 구분 결과에 기반하여 현재 차량의 좌측 유효 차량 및/또는 현재 차량의 우측 유효 차량을 결정함으로써, 좌측 차도 및/또는 우측 차도의 유효 차량의 수를 결정할 수 있고; 다음 타깃 정보 추출 서브 유닛(141)은 좌측 차도 및/또는 우측 차도의 각 유효 차량의 차량 종방향 속도에 기반하여 좌측 차도 및/또는 우측 차도의 유효 차량의 평균 차속을 계산하며; 마지막에 타깃 정보 추출 서브 유닛(141)은 좌측 차도 및/또는 우측 차도의 각 유효 차량의 차량 종방향 위치에 기반하여 좌측 차도 및/또는 우측 차도의 유효 차량의 평균 차량 거리를 계산한다.

이해할 수 있는 것은, 차량의 효과적이고 유연한 차선 변경을 구현하기 위해 차량의 어느 한 측에 차도가 존재하기만 하면 차도에 있는 차량의 차량 정보를 획득한다. 일부 실시예에서, 차량이 안쪽 차도에서 주행할 경우, 양측의 인접한 차도에 있는 차량의 차량 정보를 실시간으로 획득하여 현재 차량의 좌측 유효 차량과 현재 차량의 우측 유효 차량을 결정한다. 이때, 혼잡 상태 결정 유닛은 현재 차량의 좌측 유효 차량의 차량 정보 및 좌측의 인접한 차도의 과거 혼잡 상태에 기반하여 좌측의 인접한 차도의 현재 혼잡 상태를 결정하고, 동시에 현재 차량의 우측 유효 차량의 차량 정보 및 우측의 인접한 차도의 과거 혼잡 상태에 기반하여 우측의 인접한 차도의 현재 혼잡 상태를 결정한다. 일부 실시예에서, 차량이 가장 외측의 차도에서 주행할 경우, 안쪽의 인접한 차도에 있는 차량의 차량 정보를 실시간으로 획득하고; 예를 들어 차량이 가장 우측 차도에서 주행할 경우, 좌측의 인접한 차도에 있는 차량의 차량 정보만 획득함으로써 현재 차량의 좌측 유효 차량을 결정하며, 혼잡 상태 결정 유닛은 현재 차량의 좌측 유효 차량의 차량 정보 및 좌측의 인접한 차도의 과거 혼잡 상태에 기반하여 좌측의 인접한 차도의 현재 혼잡 상태를 결정한다.

일부 실시예에서, 혼잡 상태는 판단 불가, 혼잡하지 않음, 곧 혼잡해짐, 경미한 혼잡, 보통 혼잡, 심각한 혼잡 및 엄청 심각한 혼잡을 포함하고; 각 판정 주기 내에서, 혼잡 상태 전환 결과는 상태 유지, 판단 불가, 판단 불가에서 혼잡하지 않음으로의 전환, 곧 혼잡해짐에서 혼잡하지 않음으로의 전환, 경미한 혼잡에서 혼잡하지 않음으로의 전환, 혼잡하지 않음에서 곧 혼잡해짐으로의 전환, 경미한 혼잡에서 곧 혼잡해짐으로의 전환, 혼잡하지 않음에서 경미한 혼잡으로의 전환, 곧 혼잡해짐에서 경미한 혼잡으로의 전환, 보통 혼잡에서 경미한 혼잡으로의 전환, 경미한 혼잡에서 보통 혼잡으로의 전환, 심각한 혼잡에서 보통 혼잡으로의 전환, 보통 혼잡에서 심각한 혼잡으로의 전환, 엄청 심각한 혼잡에서 심각한 혼잡으로의 전환, 혼잡하지 않음에서 엄청 심각한 혼잡으로의 전환 및 심각한 혼잡에서 엄청 심각한 혼잡으로의 전환 중 하나를 포함한다.

본 발명의 실시예에서, 상기 판단 주기는 즉 혼잡 상태 전환 결과의 판단 주기이며, 상기 판단 주기는 공정 경험에 따라 설정하고 조정할 수 있다. 각 판단 주기에는 하나의 혼잡 상태 전환 결과만 존재할 수 있다. 일부 실시예에서, 각 판단 주기 내에서 기설정된 순서에 따라 각 혼잡 상태 전환 결과를 순차적으로 판단할 수 있으며, 하나의 혼잡 상태 전환 결과를 판단한 후 더이상 다른 혼잡 상태 전환 결과를 판단하지 않는다.

구체적으로, 혼잡 상태 전환 판단 서브 유닛(142)은,

유효 차량의 수가 1보다 작은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 판단 불가로 결정하고;

과거 혼잡 상태가 판단 불가이고, 유효 차량의 수가 n1보다 큰 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 판단 불가에서 혼잡하지 않음으로의 전환으로 결정하며;

과거 혼잡 상태가 곧 혼잡해짐이고, 유효 차량의 수가 n2보다 작으며, 평균 차속이 현재 차량에 비해 v1 이상 높은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 곧 혼잡해짐에서 혼잡하지 않음으로의 전환으로 결정하고;

과거 혼잡 상태가 경미한 혼잡이고, 유효 차량의 수가 n3보다 작으며, 평균 차량 거리가 L1보다 크거나 평균 차속이 v2보다 높은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 경미한 혼잡에서 혼잡하지 않음으로의 전환으로 결정하며;

과거 혼잡 상태가 혼잡하지 않음이고, 유효 차량의 수가 n4보다 크며, 가장 가까운 유효 차량의 상대적 종방향 거리가 L2보다 크고, 평균 차속이 현재 차량에 비해 v3 이상 높은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 혼잡하지 않음에서 곧 혼잡해짐으로의 전환으로 결정하고;

과거 혼잡 상태가 경미한 혼잡이고, 가장 가까운 유효 차량의 상대적 종방향 거리가 L3보다 큰 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 경미한 혼잡에서 곧 혼잡해짐으로의 전환으로 결정하며;

과거 혼잡 상태가 혼잡하지 않음이고, 유효 차량의 수가 n5보다 크며, 평균 차량 거리가 L4보다 작고 가장 가까운 유효 차량의 상대적 종방향 거리가 L5보다 작은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 혼잡하지 않음에서 경미한 혼잡으로의 전환으로 결정하고;

과거 혼잡 상태가 곧 혼잡해짐이고, 가장 가까운 유효 차량의 상대적 종방향 거리가 L6보다 작은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 곧 혼잡해짐에서 경미한 혼잡으로의 전환으로 결정하며;

과거 혼잡 상태가 보통 혼잡이고, 유효 차량의 수가 n6보다 작거나 평균 차량 거리가 L7보다 크거나 평균 차속이 현재 차량에 비해 v4 이상 높은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 보통 혼잡에서 경미한 혼잡으로의 전환으로 결정하고;

과거 혼잡 상태가 경미한 혼잡이고, 유효 차량의 수가 n7보다 크며, 평균 차량 거리가 L8보다 작고 평균 차속이 v5보다 낮은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 경미한 혼잡에서 보통 혼잡으로의 전환으로 결정하며;

과거 혼잡 상태가 심각한 혼잡이고, 평균 차량 거리가 L9보다 크며, 유효 차량의 수가 n8보다 작거나 평균 차속이 현재 차량에 비해 v6 이상 높은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 심각한 혼잡에서 보통 혼잡으로의 전환으로 결정하고;

과거 혼잡 상태가 보통 혼잡이고, 유효 차량의 수가 n9보다 크며, 평균 차량 거리가 L10보다 작고, 평균 차속이 v7보다 낮은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 보통 혼잡에서 심각한 혼잡으로의 전환으로 결정하며;

과거 혼잡 상태가 엄청 심각한 혼잡이고, 유효 차량의 수가 n10보다 작거나 평균 차속이 v8보다 크거나 평균 차속이 현재 차량에 비해 v9 이상 높은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 엄청 심각한 혼잡에서 심각한 혼잡으로의 전환으로 결정하고;

과거 혼잡 상태가 혼잡하지 않음이고, 유효 차량의 수가 n11보다 크며, 평균 차속이 v10보다 작은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 혼잡하지 않음에서 엄청 심각한 혼잡으로의 전환으로 결정하며;

과거 혼잡 상태가 심각한 혼잡이고, 평균 차속이 v11보다 작은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 심각한 혼잡에서 엄청 심각한 혼잡으로의 전환으로 결정하고;

이상 조건이 모두 충족되지 않으면 상태 유지(혼잡 상태 전환 결과가 그대로 유지됨)로 판단하되;

여기서, n1~n11, L1~L10, v1~v11은 시스템 구성 파라미터이며, 실제 혼잡 상태에 따라 보정할 수 있다.

일부 실시예에서, 혼잡 상태 결정 서브 유닛(143)은 구체적으로,

혼잡 상태 전환 결과가 판단 불가인 것으로 판단되면, 현재 혼잡 상태를 판단 불가로 결정하고;

혼잡 상태 전환 결과가 판단 불가에서 혼잡하지 않음으로의 전환, 곧 혼잡해짐에서 혼잡하지 않음으로의 전환 또는 경미한 혼잡에서 혼잡하지 않음으로의 전환인 것으로 판단되면, 제1 카운팅 모듈에 1을 가하여 제1 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅의 카운팅 결과가 제1 카운팅 임계값보다 크면, 현재 혼잡 상태를 혼잡하지 않음으로 결정하며;

혼잡 상태 전환 결과가 혼잡하지 않음에서 곧 혼잡해짐으로의 전환 또는 경미한 혼잡에서 곧 혼잡해짐으로의 전환인 것으로 판단되면, 제2 카운팅 모듈에 1을 가하여 제2 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅의 카운팅 결과가 제2 카운팅 임계값보다 크면, 현재 혼잡 상태를 곧 혼잡해짐으로 결정하고;

혼잡 상태 전환 결과가 혼잡하지 않음에서 경미한 혼잡으로의 전환, 곧 혼잡해짐에서 경미한 혼잡으로의 전환 또는 보통 혼잡에서 경미한 혼잡으로의 전환인 것으로 판단되면, 제3 카운팅 모듈에 1을 가하여 제3 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅의 카운팅 결과가 제3 카운팅 임계값보다 크면, 현재 혼잡 상태를 경미한 혼잡으로 결정하며;

혼잡 상태 전환 결과가 경미한 혼잡에서 보통 혼잡으로의 전환 또는 심각한 혼잡에서 보통 혼잡으로의 전환인 것으로 판단되면, 제4 카운팅 모듈에 1을 가하여 제4 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅의 카운팅 결과가 제4 카운팅 임계값보다 크면, 현재 혼잡 상태를 보통 혼잡으로 결정하고;

혼잡 상태 전환 결과가 보통 혼잡에서 심각한 혼잡으로의 전환 또는 엄청 심각한 혼잡에서 심각한 혼잡으로의 전환인 것으로 판단되면, 제5 카운팅 모듈에 1을 가하여 제5 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅의 카운팅 결과가 제5 카운팅 임계값보다 크면, 현재 혼잡 상태를 엄청 심각한 혼잡으로 결정하며;

혼잡 상태 전환 결과가 혼잡하지 않음에서 엄청 심각한 혼잡으로의 전환 또는 심각한 혼잡에서 엄청 심각한 혼잡으로의 전환인 것으로 판단되면, 제6 카운팅 모듈에 1을 가하여 제6 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅의 카운팅 결과가 제6 카운팅 임계값보다 크면, 현재 혼잡 상태를 심각한 혼잡으로 결정하고;

이상 조건이 모두 충족되지 않으면 상태 유지(현재 혼잡 상태가 그대로 유지됨)로 판단하되;

여기서, 상태가 유지되지 않는 경우에, 각 판단 주기 내에는 하나의 카운팅 모듈만 작동되며, 제1 카운팅 모듈, 제2 카운팅 모듈, 제3 카운팅 모듈, 제4 카운팅 모듈, 제5 카운팅 모듈 및 제6 카운팅 모듈 중 하나의 카운팅 모듈이 카운팅하기 시작하면 다른 카운팅 모듈의 카운팅은 초기화된다.

본 발명의 실시예에서, 제1 카운팅 임계값, 제2 카운팅 임계값, 제3 카운팅 임계값, 제4 카운팅 임계값, 제5 카운팅 임계값 및 제6 카운팅 임계값은 각각 상이할 수 있고 부분적으로 동일할 수 있으며 전부 동일할 수도 있고, 구체적으로 시뮬레이션 테스트에 따라 디버깅할 수 있으며, 계산하여 얻은 현재 혼잡 상태가 실제 현재 혼잡 상태와 일치한 것으로 보장되기만 하면 된다. 설명해야 할 것은, 임의의 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅 과정(연속 카운팅의 카운팅 결과가 대응하는 카운팅 임계값보다 큰 경우를 제외)에서, 과거 혼잡 상태는 그대로 유지되고, 대응하게 결정된 현재 혼잡 상태는 상태 유지이며, 즉 현재 혼잡 상태와 과거 혼잡 상태는 동일하다. 이 밖에, “이상 조건이 모두 충족되지 않으면 상태 유지로 판단하는 단계”는, 혼잡 상태 전환 결과가 상태 유진인 것으로 판단되면 현재 혼잡 상태를 상태 유지로 결정하는 단계; 또는 기설정된 시간 내에 상기 임의의 현재 혼잡 상태의 판단 조건이 충족되지 않으면 현재 혼잡 상태를 상태 유지로 결정하는 단계;를 포함한다. 혼잡 상태 전환 결과에 변화가 발생하여 특정 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅의 카운팅 결과가 대응하는 카운팅 임계값보다 크지 않으면 초기화되고 다른 카운팅 모듈에 의해 다시 카운팅이 시작된다. 따라서 상기 현재 혼잡 상태 판단 과정이 장시간 수행되는 것을 방지하기 위하여 기설정된 시간을 설정하고 기설정된 시간 내에서 이상 조건이 모두 충족되지 않으면 상태 유지로 판단한다.

일부 실시예에서, n1<n2=n4≤n3=n5<n6=n7≤n8<n9=n10≤n11, v1≤v10≤v11<v9≤v8<v3≤v4<v7<v6≤v5<v2, L1≥L4>L7>L2≥L3>L9>L10>L6>L8>L5이다. 이로써, 상기 각 구성 파라미터의 크기 관계가 충족되는 경우, 각 구성 파라미터에 대해 보정을 수행하여 상기 혼잡 상태 전환 판단의 적용성을 향상시킴으로써 혼잡 상태 판단의 전확성을 보장할 수 있다. 예시적으로, 과거 혼잡 상태가 곧 혼잡해짐이고 현재 실제 혼잡 상태가 경미한 혼잡이라고 가정하면, 획득된 주행 환경 정보에 기반하여 “과거 혼잡 상태가 곧 혼잡해짐이고, 가장 가까운 유효 차량의 상대적 종방향 거리가 L6보다 작은 것으로 판단되는” 상기 혼잡 상태 전환 판단 조건을 충족하는 것으로 결정할 수 있으며, 혼잡 상태 전환 결과를 곧 혼잡해짐에서 경미한 혼잡으로의 전환으로 결정함으로써 현재 혼잡 상태를 경미한 혼잡으로 결정하고; 이후, 과거 혼잡 상태를 경미한 혼잡으로 업데이트하는데, L1>L6이고 L3>L6이며 실제 유효 차량의 상대적 종방향 거리가 L6보다 작으므로 “과거 혼잡 상태가 경미한 혼잡이고, 유효 차량의 수가 n3보다 작으며, 평균 차량 거리가 L1보다 크거나 평균 차속이 v2보다 높은 것으로 판단되는” 및 “과거 혼잡 상태가 경미한 혼잡이고, 가장 가까운 유효 차량의 상대적 종방향 거리가 L3보다 큰 것으로 판단되는” 혼잡 상태 전환 판단 조건을 충족하지 않으며, 이 밖에 “과거 혼잡 상태가 보통 혼잡이고, 유효 차량의 수가 n6보다 작거나 평균 차량 거리가 L7보다 크거나 평균 차속이 현재 차량에 비해 v4 이상 높은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 보통 혼잡에서 경미한 혼잡으로의 전환으로 결정하는” 혼잡 상태 전환 판단 조건에 따라 알 수 있듯이, 실제 혼잡 상태가 경미한 혼잡일 경우, 유효 차량의 수는 n6보다 작고 n6=n7이므로, “과거 혼잡 상태가 경미한 혼잡이고, 유효 차량의 수가 n7보다 크며, 평균 차량 거리가 L8보다 작고 평균 차속이 v5보다 낮은 것으로 판단되는” 혼잡 상태 판단 조건을 충족하지 않는다. 따라서, 현재 혼잡 상태가 경미한 혼잡인 것으로 판단되면, 각 혼잡 상태 전환 판단 조건은 모두 충족되지 않으며 상태 유지되고, 즉 현재 혼잡 상태를 경미한 혼잡으로 결정하는 것은 현재 실제 혼잡 상태에 부합된다.

일부 실시예에서, 계속하여 도 2를 참조하면, 교통 혼잡 감지 장치는, 상기 결정된 현재 혼잡 상태를 저장하고 상기 현재 혼잡 상태를 다음 판단 주기의 과거 혼잡 상태로 사용하는 캐시 유닛(150)을 더 포함할 수 있다. 이로써, 과거 혼잡 상태에 대한 실시간 업데이트를 구현하여 혼잡 상태 전환 결과 판단의 정확성을 확보함으로써 현재 혼잡 상태를 정확하게 얻는다.

일부 실시예에서, 초기 과거 혼잡 상태는 판단 불가이다. 이때, 교통 혼잡 감지 기능을 작동할 경우, 기본 과거 혼잡 상태는 판단 불가이다. 상기 해결수단의 혼잡 상태 전환 결과의 결정 방법을 결합하면, 첫 번째 판단 주기 내에서, 과거 혼잡 상태는 판단 불가이며, 일반적으로 무인 주행 차량의 시동이 켜지면 교통 혼잡 감지 기능이 작동되고, 이때 차도에는 일반적으로 혼잡 상태가 존재하지 않으며, 인접한 차도에 있는 차량이 적으므로 “혼잡 상태 전환 결과가 판단 불가에서 혼잡하지 않음으로의 전환”의 판단 조건, 즉 “과거 혼잡 상태가 판단 불가이고, 유효 차량의 수가 n1보다 큰 것으로 판단되는” 조건을 충족하고, 이때 상기 현재 혼잡 상태의 판단 방법에 따라 연속적인 다수의 판단 주기를 거친 후, “상기 혼잡 상태 전환 결과가 판단 불가에서 혼잡하지 않음으로의 전환, 곧 혼잡해짐에서 혼잡하지 않음으로의 전환 또는 경미한 혼잡에서 혼잡하지 않음으로의 전환인 것으로 판단되면, 제1 카운팅 모듈에 1을 가하여 제1 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅의 카운팅 결과가 제1 카운팅 임계값보다 큰” 조건을 충족하여, 현재 혼잡 상태를 혼잡하지 않음으로 결정하고, 즉 초기 과거 혼잡 상태를 업데이트하여 후속의 혼잡 상태 전환 결과가 신뢰적이고 효과적일 수 있도록 한다. 설명해야 할 것은, 초기 과거 혼잡 상태가 판단 불가인 것은 단지 본 발명의 선택 가능한 일 실시예이며, 다른 실시예에서 초기 과거 혼잡 상태는 혼잡하지 않음, 곧 혼잡해짐 및 경미한 혼잡 등 본 발명에서 설정한 어느 하나의 혼잡 상태일 수도 있다.

본 발명의 실시예의 다른 양태는 교통 혼잡 감지 방법을 제공한다. 도 7은 교통 혼잡 감지 방법의 흐름도를 도시한다. 일부 실시예에서, 상기 방법은 상기 교통 혼잡 감지 장치에 의해 수행될 수 있다. 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 방법은 하기와 같은 단계를 포함한다.

단계(201)에서, 주행 환경 정보를 획득하되, 여기서 주행 환경 정보는 현재 차량이 위치한 차도의 차선 정보, 현재 차량의 주행 정보 및 주변 차량의 차량 정보를 포함한다.

일부 실시예에서, 상기 주행 환경 정보는 현재 차량의 감지 시스템에 의해 수집된 데이터를 처리하여 얻은 것이다. 일부 실시예에서, 주행 환경 정보 중의 차선 정보는 차선 측방향 위치, 차선 경사도, 차선 곡률, 차선 유효 길이 및 차선 신뢰도를 포함하고; 현재 차량의 주행 정보는 현재 차량의 핸들 회전각, 현재 차량의 요 각속도 및 현재 차량의 차속을 포함하며; 주변 차량의 차량 정보는 차량 종방향 위치, 차량 측방향 위치, 차량 종방향 속도, 차량 측방향 속도 및 차량 신뢰도를 포함한다. 대응하게, 일부 실시예에서, 감지 시스템은 카메라, 핸들 회전각 센서, 요 각속도 센서 및 차속 센서를 포함할 수 있다. 단계(201)는 본 발명의 실시예 중의 환경 정보 획득 유닛에 의해 수행될 수 있고, 본 발명의 방법 실시예에서는 더이상 상세하게 설명하지 않는다.

단계(202)에서, 차선 정보 및 현재 차량의 주행 정보에 기반하여 현재 차량의 주행 경로를 결정한다.

일부 실시예에서, 차선 정보 및 현재 차량의 주행 정보에 기반하여 현재 차량의 주행 경로를 결정하는 단계는 구체적으로 하기 단계(2011) 내지 단계(2014)를 포함할 수 있다.

단계(2011)에서, 차선 정보에 기반하여 현재 차량이 위치한 차도의 유효 차선을 결정한다.

단계(2012)에서, 현재 차량의 주행 정보를 기반으로 칼만 필터링을 결합하여 현재 차량의 주행 경로 곡률을 결정한다.

단계(2013, 유효 차선의 차선 경사도, 차선 곡률 및 현재 차량의 주행 경로 곡률에 기반하여 현재 차량의 타깃 경로 곡률 및 현재 차량의 타깃 경로 경사도를 결정한다.

단계(2014)에서, 현재 차량의 타깃 경로 곡률 및 현재 차량의 타깃 경로 경사도에 기반하여 현재 차량의 주행 경로를 결정한다.

단계(202)는 본 발명의 실시예 중의 주행 경로 결정 유닛에 의해 수행될 수 있고, 구체적으로 단계(2011)은 유효 차선 결정 서브 유닛에 의해 수행될 수 있으며, 단계(2012)는 주행 경로 곡률 결정 서브 유닛에 의해 수행될 수 있고, 단계(2013)은 현재 차량의 경로 파라미터 결정 서브 유닛에 의해 수행될 수 있으며, 단계(2014)는 현재 차량의 주행 경로 결정 서브 유닛에 의해 수행될 수 있고, 단계(202)에서 상세하게 설명되지 않은 내용은 상기 실시예 중 주행 경로 결정 유닛 및 이의 각 서브 유닛의 관련 설명을 참조할 수 있으며, 여기서 더이상 반복 서술하지 않는다.

단계(203)에서, 현재 차량의 주행 경로 및 주변 차량의 차량 정보에 기반하여 주변 차량으로부터 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정한다.

일부 실시예에서, 현재 차량의 주행 경로에 따라 현재 차량의 좌측 유효 차량과 현재 차량의 우측 유효 차량을 구분하며, 따라서 좌측 유효 차량 및/또는 현재 차량의 우측 유효 차량 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정할 수 있다.

일부 실시예에서, 현재 차량의 주행 경로 및 주변 차량의 차량 정보에 기반하여 주변 차량으로부터 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정하는 단계는 구체적으로 하기 단계(2031) 내지 단계(2032)를 포함할 수 있다.

단계(2031)에서, 주변 차량의 차량 정보에 기반하여 주변 차량으로부터 유효 차량을 결정한다.

일부 실시예에서, 주변 차량의 차량 정보에 대응되는 차량 중 하나 이상의 차량의 차량 종방향 위치가 제1 기설정된 범위 내에 위치하고, 차량 측방향 위치가 제2 기설정된 범위 내에 위치하며, 차량 종방향 속도가 제1 속도 임계값보다 크고 차량 신뢰도가 제1 신뢰도 임계값보다 높을 경우, 하나 이상의 차량이 유효 차량인 것으로 결정한다.

단계(2032)에서, 현재 차량의 주행 경로 및 유효 차량의 차량 정보에 기반하여 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정한다.

일부 실시예에서, 현재 차량이 직선 차도를 따라 직선 주행하거나 현재 차량이 방향을 변경하여 유효 차선 결정에 실패한 경우, 현재 차량의 주행 경로 및 유효 차량의 차량 정보에 기반하여 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정한다. 여기서, 현재 차량의 방향 변경은 현재 차량의 회전 또는 현재 차량의 차선 변경을 포함할 수 있고; 유효 차선 결정 실패는 현재 차량이 방향을 변경할 때 획득한 현재 차량이 위치한 차도의 차선이 신뢰 불가능한 것을 의미하며, 즉 현재 차량이 방향을 변경할 때 좌측 차선 및 우측 차선을 포함하여 현재 차량이 위치한 차도의 차선을 획득할 수 없는 것을 의미한다. 구체적으로, 유효 차량의 차량 정보 중의 차량 측방향 속도에 기반하여 대응하는 차량의 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치를 결정하고; 현재 시각의 차량 측방향 위치 및 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치가 모두 현재 차량의 주행 경로의 좌측 제1 거리 임계값 내에 위치한 차량을 현재 차량의 좌측 유효 차량으로 결정하며; 현재 시각의 차량 측방향 위치 및 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치가 모두 현재 차량의 주행 경로의 우측 제2 거리 임계값 내에 위치한 차량을 현재 차량의 우측 유효 차량으로 결정한다.

이 밖에, 본 발명의 실시예는 또한 현재 차량이 위치한 차도의 차선에 기반하여 상기 실시예에서 구분된 현재 차량의 좌측 유효 차량과 현재 차량의 우측 유효 차량을 보정할 수 있다.

일부 실시예에서, 현재 차량이 방향을 변경하여 유효 차선이 결정될 경우, 유효 차량의 차량 정보 중의 차량 측방향 속도에 기반하여 대응하는 차량의 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치를 결정하고; 현재 시각의 차량 측방향 위치 및 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치가 모두 현재 차량의 좌측 유효 차선의 좌측 제3 거리 임계값 내에 위치한 차량을 현재 차량의 좌측 유효 차량으로 결정하며; 현재 시각의 차량 측방향 위치 및 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치가 모두 현재 차량의 우측 유효 차선의 우측 제4 거리 임계값 내에 위치한 차량을 현재 차량의 우측 유효 차량으로 결정한다. 여기서, 현재 차량의 방향 변경은 현재 차량의 회전 또는 현재 차량의 차선 변경을 포함할 수 있고; 유효 차선을 결정한다는 것은 현재 차량이 방향을 변경할 때 획득한 현재 차량이 위치한 차도의 차선이 신뢰 가능한 것을 의미하며, 즉 현재 차량이 방향을 변경할 때 좌측 차선 및 우측 차선을 포함하여 현재 차량이 위치한 차도의 차선을 획득할 수 있는 것을 의미한다. 이로써 현재 차량이 방향을 변경할 때 유효 차량의 구분 결과에 대한 점프를 방지하고 현재 차량의 방향 변경 과정에서 결정된 타깃 차도의 혼잡 상태가 그대로 유지되도록 보장하여, 혼잡 상태를 판단하는 완충 역할을 하여 현재 차량의 방향 변경이 원활하게 이루어지도록 한다.

단계(203)은 본 발명의 실시예 중의 유효 차량 결정 유닛에 의해 수행될 수 있고, 구체적으로, 단계(2031)은 유효 차량 결정 서브 유닛에 의해 수행될 수 있으며, 단계(2032)는 유효 차량 구분 서브 유닛에 의해 수행될 수 있고, 단계(203)에서 상세하게 설명되지 않은 내용은 상기 실시예 중 유효 차량 결정 유닛 및 이의 각 서브 유닛의 관련 설명을 참조할 수 있으며, 여기서 더이상 반복 서술하지 않는다.

단계(204)에서, 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량의 차량 정보 및 이에 대응하는 차도의 과거 혼잡 상태에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정한다.

일부 실시예에서, 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량의 차량 정보 및 이에 대응하는 차도의 과거 혼잡 상태에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정하는 단계는 구체적으로 하기 단계(2041) 내지 단계(2043)을 포함할 수 있다.

단계(2041)에서, 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량의 차량 정보에 기반하여 대응하는 차도에 있는 유효 차량의 수, 평균 차속 및 평균 차량 거리를 결정한다.

일부 실시예에서, 상기 실시예의 유효 차량의 구분 결과에 기반하여 현재 차량의 좌측 유효 차량 및/또는 현재 차량의 우측 유효 차량을 결정함으로써, 좌측 차도 및/또는 우측 차도의 유효 차량의 수를 결정할 수 있고; 다음 좌측 차도 및/또는 우측 차도의 각 유효 차량의 차량 종방향 속도에 기반하여 좌측 차도 및/또는 우측 차도의 유효 차량의 평균 차속을 계산하며; 마지막에 좌측 차도 및/또는 우측 차도의 각 유효 차량의 차량 종방향 위치에 기반하여 좌측 차도 및/또는 우측 차도의 유효 차량의 평균 차량 거리를 계산한다.

단계(2042)에서, 유효 차량의 수, 평균 차속 및 평균 차량 거리 및 과거 혼잡 상태에 기반하여 혼잡 상태 전환 결과를 결정하되, 혼잡 상태 전환 결과는 혼잡 상태의 변화 상황을 특성화한다.

구체적으로, 유효 차량의 수가 1보다 작은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 판단 불가로 결정하고;

여기서, n1~n11, L1~L10, v1~v11은 시스템 구성 파라미터이다.

단계(2043)에서, 혼잡 상태 전환 결과에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정한다.

구체적으로, 혼잡 상태 전환 결과가 판단 불가인 것으로 판단되면, 현재 혼잡 상태를 판단 불가로 결정하고;

단계(204)는 본 발명의 실시예 중의 혼잡 상태 결정 유닛에 의해 수행될 수 있고, 구체적으로, 단계(2041)은 타깃 정보 추출 서브 유닛에 의해 수행될 수 있으며, 단계(2042)는 혼잡 상태 전환 판단 서브 유닛에 의해 수행될 수 있고, 단계(2043)은 혼잡 상태 결정 서브 유닛에 의해 수행될 수 있으며, 단계(203)에서 상세하게 설명되지 않은 내용은 상기 실시예 중 혼잡 상태 결정 유닛 및 이의 각 서브 유닛의 관련 설명을 참조할 수 있으며, 여기서 더이상 반복 서술하지 않는다.

일부 실시예에서, 주행 환경 정보 및 과거 혼잡 상태에 기반하여 현재 혼잡 상태를 결정하는 단계 이후에, 현재 혼잡 상태를 저장하는 단계; 및, 현재 혼잡 상태를 다음 판단 주기의 과거 혼잡 상태로 사용하는 단계;를 더 포함한다. 과거 혼잡 상태에 대한 실시간 업데이트를 구현하여 혼잡 상태 전환 결과 판단의 정확성을 확보함으로써 현재 혼잡 상태를 정확하게 얻는다.

종합해보면, 본 발명의 실시예에서 제공된 교통 혼잡 감지 방법은 본 발명의 실시예에서 제공된 교통 혼잡 감지 장치에 의해 수행되고, 동일한 기능과 유익한 효과를 가지며, 교통 혼잡 감지 방법 실시예에서 상세하게 설명되지 않은 내용은 교통 혼잡 감지 장치 실시예를 참조할 수 있다.

도 8은 본 발명의 실시형태를 구현하기에 적합한 전자 기기의 구조 모식도이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 전자 기기(300)는 판독 전용 메모리(ROM)(302)에 저장된 프로그램 또는 저장 부분(308)으로부터 랜덤 액세스 메모리(RAM)(303)에 로딩된 프로그램에 따라 전술한 실시형태의 다양한 처리를 수행할 수 있는 중앙 처리 장치(CPU)(301)를 포함한다. RAM(303)에는 또한 전자 기기(300)의 조작에 필요한 다양한 프로그램 및 데이터가 저장된다. CPU(301), ROM(302) 및 RAM(303)은 버스(304)를 통해 서로 연결된다. 입/출력(I/O) 인터페이스(305) 역시 버스(304)에 연결된다.

키보드, 마우스 등을 포함하는 입력 부분(306); 예를 들어 음극선 관(CRT), 액정 디스플레이(LCD) 등 및 스피커 등을 포함하는 출력 부분(307); 하드 디스크 등을 포함하는 저장 부분(308); 및 LAN 카드, 모뎀 등과 같은 네트워크 인터페이스 카드를 포함하는 통신 부분(309)은 I/O 인터페이스(305)에 연결된다. 통신 부분(309)은 인터넷과 같은 네트워크를 통해 통신 처리를 수행한다. 드라이버(310) 역시 필요에 따라 I/O 인터페이스(305)에 연결된다. 자기 디스크, 광 디스크, 광 자기 디스크, 반도체 메모리 등과 같은 제거 가능한 매체(311)는 필요에 따라 드라이버(310)에 장착되어 그 중에서 판독된 컴퓨터 프로그램이 필요에 따라 저장 부분(308)에 장착되도록 한다.

특히, 본 발명의 실시형태에 따르면, 상기에서 설명된 방법은 컴퓨터 소프트웨어 프로그램으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시형태는 컴퓨터 판독 가능 매체에 유형적으로 포함된 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 포함하고, 컴퓨터 프로그램은 전술한 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 포함한다. 이러한 실시형태에서, 상기 컴퓨터 프로그램은 통신 부분(309)을 통해 네트워크로부터 다운로드 및 설치될 수 있으며, 및/또는 제거 가능한 매체(311)로부터 설치될 수 있다.

도면의 흐름도 및 블록도는 본 발명의 다양한 실시형태에 따른 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품의 구현 가능한 아키텍처, 기능 및 동작을 도시한다. 이 점에서, 흐름도 또는 블록도의 각 블록은 하나의 모듈, 프로그램 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있고, 상기 모듈, 프로그램 세그먼트 또는 코드의 일부는 지정된 논리적 기능을 구현하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령을 포함한다. 또한, 일부 대안적인 구현에서, 블록에 표기된 기능은 또한 도면에 도시된 것과 다른 순서로 구현될 수 있음에 유의해야 한다. 예를 들어, 연속적으로 표현된 2개의 블록은 실제로 병렬로 실행될 수 있고, 관련 기능에 따라 때로 역순으로 실행될 수도 있다. 또한, 블록도 및/또는 흐름도 중의 각 블록, 및 블록도 및/또는 흐름도 중의 블록의 조합은 지정된 기능 또는 동작을 수행하는 전용 하드웨어 기반 시스템에서 구현될 수 있거나 전용 하드웨어와 컴퓨터 명령을 조합하여 구현될 수도 있음에 유의해야 한다.

본 발명의 실시형태에 설명된 유닛 또는 모듈은 소프트웨어 또는 하드웨어의 방식에 의해 구현될 수 있다. 설명된 유닛 또는 모듈은 프로세서에 설치될 수 있으며, 이러한 유닛 또는 모듈의 명칭은 경우에 따라서 상기 유닛 또는 모듈 자체에 대한 한정으로 구성되지 않는다.

이 밖에, 본 발명은 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 더 제공하며, 상기 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 상기 실시형태에서 설명한 장치에 포함된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체일 수 있고; 기기에 조립되지 않고 별도로 존재할 수 있는 컴퓨터 판독 가능 매체일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에는 하나 이상의 프로그램이 저장되며, 상기 프로그램은 본 발명에 설명된 방법을 수행하기 위해 하나 이상의 프로세서에 의해 사용된다.

종합해보면, 본 발명은 주행 환경 정보에 기반하여 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정할 수 있어, 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량의 차량 정보 및 이에 대응하는 차도의 과거 혼잡 상태에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정함으로써 현재 차량의 좌측 및/또는 우측 인접 차도의 실시간 혼잡 상태에 대한 감지를 구현하고, 감지 결과의 목적성이 강하여 현재 차량의 주행(특히 자율 주행)에 보다 양호한 서비스를 제공할 수 있는 교통 혼잡 감지 방법, 장치, 전자 기기 및 저장 매체를 제공한다. 현재 차량의 적어도 일측 차도의 혼잡 상태를 감지하는 과정에서, 현재 차량의 감지 시스템에 의해 주행 환경 데이터를 수집할 수 있고, 이번 처리를 통해 주행 환경 정보를 얻음으로써, 도로 인프라와 중앙 시스템에 의존하지 않고 비용을 줄일 수 있으며; 대량의 다른 차량 정보의 집계와 계산이 필요하지 않아 현재 차량의 혼잡 감지의 실시간성을 향상시키고 현재 차량의 즉시 차선 변경을 유도하여 차선을 변경할 기회를 놓치지 않으며; 동시에 결정된 현재 혼잡 상태와 현재 차량의 주행 요구의 상관 관계가 강하여 임의의 주행 구간에서 모두 혼잡 감지가 가능하며, 현재 혼잡 상태를 결정하여 기존의 해결수단에서 도로 인프라 설치 한계로 인해 특정 도로 구간에서만 혼잡 감지가 가능했던 문제를 해결함으로써 일반성이 강하다.

이상 서술은 단지 본 발명의 구체적인 실시형태이며, 본 기술분야의 기술자가 본 발명을 이해하거나 구현할 수 있도록 한다. 이러한 실시예에 대한 다양한 수정은 본 기술분야의 기술자에게 명백할 것이며, 본 명세서에서 정의된 일반적인 원리는 본 발명의 사상 또는 범위를 벗어나지 않는 경우에 다른 실시예에서 구현될 수 있다. 따라서, 본 발명은 본 명세서에 설명된 실시예에 한정되지 않고, 본 명세서에 개시된 원리 및 신규한 특징과 일치하는 가장 넓은 범위에 부합되어야 한다.

산업 실용성

본 발명은 자율 주행 차량의 자율 차선 변경 측면에서 현재 차량의 좌측 및/또는 우측의 인접한 차도의 혼잡 상태에 대해 맞춤형으로 감지할 수 있도록 함으로써, 혼잡 상태 검출 결과가 정확하고 강한 산업 실용성을 갖는 교통 혼잡 감지 방법을 제공한다.

Claims

교통 혼잡 감지 방법에 있어서,
주행 환경 정보를 획득하되, 상기 주행 환경 정보는 현재 차량이 위치한 차도의 차선 정보, 현재 차량의 주행 정보 및 주변 차량의 차량 정보를 포함하는 단계;
상기 차선 정보 및 상기 현재 차량의 주행 정보에 기반하여 현재 차량의 주행 경로를 결정하는 단계;
상기 현재 차량의 주행 경로 및 상기 주변 차량의 차량 정보에 기반하여 상기 주변 차량으로부터 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정하는 단계; 및,
상기 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량의 차량 정보 및 이에 대응하는 차도의 과거 혼잡 상태에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정하는 단계;를 포함하고;
상기 차선 정보 및 상기 현재 차량의 주행 정보에 기반하여 현재 차량의 주행 경로를 결정하는 단계는,
상기 차선 정보에 기반하여 현재 차량이 위치한 차도의 유효 차선을 결정하는 단계를 포함하고,
상기 현재 차량의 주행 경로 및 상기 주변 차량의 차량 정보에 기반하여 상기 주변 차량으로부터 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정하는 상기 단계는,
상기 주변 차량의 차량 정보에 기반하여 상기 주변 차량으로부터 유효 차량을 결정하는 단계; 및,
현재 차량의 주행 경로 및 상기 유효 차량의 차량 정보에 기반하여 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정하는 단계;를 포함하고;
상기 주변 차량의 차량 정보에 기반하여 상기 주변 차량으로부터 유효 차량을 결정하는 단계는,
상기 주변 차량의 차량 정보에 대응되는 차량 중 하나 이상의 차량의 차량 종방향 위치가 제1 기설정된 범위 내에 위치하고, 차량 측방향 위치가 제2 기설정된 범위 내에 위치하며, 차량 종방향 속도가 제1 속도 임계값보다 크고 차량 신뢰도가 제1 신뢰도 임계값보다 높을 경우, 상기 하나 이상의 차량이 유효 차량인 것으로 결정하는 단계를 포함하며,
현재 차량이 직선 차도를 따라 직선으로 주행하거나 현재 차량이 방향을 변경하여 차도의 유효 차선의 결정에 실패한 경우, 상기 현재 차량의 주행 경로 및 상기 유효 차량의 차량 정보에 기반하여 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정하는 단계는,
상기 유효 차량의 차량 정보 중의 차량 측방향 속도에 기반하여 대응하는 차량의 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치를 결정하는 단계;
현재 시각의 차량 측방향 위치 및 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치가 모두 상기 현재 차량의 주행 경로의 좌측 제1 거리 임계값 내에 위치한 차량을 현재 차량의 좌측 유효 차량으로 결정하는 단계; 및,
현재 시각의 차량 측방향 위치 및 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치가 모두 상기 현재 차량의 주행 경로의 우측 제2 거리 임계값 내에 위치한 차량을 현재 차량의 우측 유효 차량으로 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 혼잡 감지 방법.
제1항에 있어서,
상기 차선 정보는 차선 측방향 위치, 차선 경사도, 차선 곡률, 차선 유효 길이 및 차선 신뢰도를 포함하고; 상기 현재 차량의 주행 정보는 현재 차량의 핸들 회전각, 현재 차량의 요 각속도 및 현재 차량의 차속을 포함하며; 상기 주변 차량의 차량 정보는 차량 종방향 위치, 차량 측방향 위치, 차량 종방향 속도, 차량 측방향 속도 및 차량 신뢰도를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 혼잡 감지 방법.
제2항에 있어서,
상기 차선 정보 및 상기 현재 차량의 주행 정보에 기반하여 현재 차량의 주행 경로를 결정하는 단계는,
상기 차선 정보에 기반하여 현재 차량이 위치한 차도의 유효 차선을 결정하는 단계;
상기 현재 차량의 주행 정보를 기반으로 칼만 필터링을 결합하여 현재 차량의 주행 경로 곡률을 결정하는 단계;
상기 유효 차선의 차선 경사도, 차선 곡률 및 상기 현재 차량의 주행 경로 곡률에 기반하여 현재 차량의 타깃 경로 곡률 및 현재 차량의 타깃 경로 경사도를 결정하는 단계; 및,
상기 현재 차량의 타깃 경로 곡률 및 상기 현재 차량의 타깃 경로 경사도에 기반하여 상기 현재 차량의 주행 경로를 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 혼잡 감지 방법.
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제1항에 있어서,
현재 차량이 방향을 변경하여 상기 유효 차선이 결정될 경우,
상기 유효 차량의 차량 정보 중의 차량 측방향 속도에 기반하여 대응하는 차량의 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치를 결정하는 단계;
현재 시각의 차량 측방향 위치 및 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치가 모두 현재 차량의 좌측 유효 차선의 좌측 제3 거리 임계값 내에 위치한 차량을 현재 차량의 좌측 유효 차량으로 결정하는 단계; 및,
현재 시각의 차량 측방향 위치 및 프리뷰 시간 내의 차량 측방향 위치가 모두 현재 차량의 우측 유효 차선의 우측 제4 거리 임계값 내에 위치한 차량을 현재 차량의 우측 유효 차량으로 결정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 혼잡 감지 방법.
제2항에 있어서,
상기 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량의 차량 정보 및 이에 대응하는 차도의 과거 혼잡 상태에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정하는 단계는,
상기 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량의 차량 정보에 기반하여 대응하는 차도에 있는 유효 차량의 수, 평균 차속 및 평균 차량 거리를 결정하는 단계;
상기 유효 차량의 수, 평균 차속 및 평균 차량 거리 및 상기 과거 혼잡 상태에 기반하여 혼잡 상태 전환 결과를 결정하되, 상기 혼잡 상태 전환 결과는 혼잡 상태의 변화 상황을 특성화하는 단계; 및,
상기 혼잡 상태 전환 결과에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 혼잡 감지 방법.
제6항에 있어서,
혼잡 상태는 판단 불가, 혼잡하지 않음, 곧 혼잡해짐, 경미한 혼잡, 보통 혼잡, 심각한 혼잡 및 엄청 심각한 혼잡을 포함하고;
각 판정 주기 내에서, 상기 혼잡 상태 전환 결과는 상태 유지, 판단 불가, 판단 불가에서 혼잡하지 않음으로의 전환, 곧 혼잡해짐에서 혼잡하지 않음으로의 전환, 경미한 혼잡에서 혼잡하지 않음으로의 전환, 혼잡하지 않음에서 곧 혼잡해짐으로의 전환, 경미한 혼잡에서 곧 혼잡해짐으로의 전환, 혼잡하지 않음에서 경미한 혼잡으로의 전환, 곧 혼잡해짐에서 경미한 혼잡으로의 전환, 보통 혼잡에서 경미한 혼잡으로의 전환, 경미한 혼잡에서 보통 혼잡으로의 전환, 심각한 혼잡에서 보통 혼잡으로의 전환, 보통 혼잡에서 심각한 혼잡으로의 전환, 엄청 심각한 혼잡에서 심각한 혼잡으로의 전환, 혼잡하지 않음에서 엄청 심각한 혼잡으로의 전환 및 심각한 혼잡에서 엄청 심각한 혼잡으로의 전환 중 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 혼잡 감지 방법.
제7항에 있어서,
상기 유효 차량의 수, 평균 차속 및 평균 차량 거리 및 상기 과거 혼잡 상태에 기반하여 혼잡 상태 전환 결과를 결정하는 상기 단계는,
상기 유효 차량의 수가 1보다 작은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 판단 불가로 결정하는 단계;
상기 과거 혼잡 상태가 판단 불가이고, 상기 유효 차량의 수가 n1보다 큰 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 판단 불가에서 혼잡하지 않음으로의 전환으로 결정하는 단계;
상기 과거 혼잡 상태가 곧 혼잡해짐이고, 상기 유효 차량의 수가 n2보다 작으며, 상기 평균 차속이 현재 차량에 비해 v1 이상 높은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 곧 혼잡해짐에서 혼잡하지 않음으로의 전환으로 결정하는 단계;
상기 과거 혼잡 상태가 경미한 혼잡이고, 상기 유효 차량의 수가 n3보다 작으며, 상기 평균 차량 거리가 L1보다 크거나 상기 평균 차속이 v2보다 높은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 경미한 혼잡에서 혼잡하지 않음으로의 전환으로 결정하는 단계;
상기 과거 혼잡 상태가 혼잡하지 않음이고, 상기 유효 차량의 수가 n4보다 크며, 가장 가까운 유효 차량의 상대적 종방향 거리가 L2보다 크고, 상기 평균 차속이 현재 차량에 비해 v3 이상 높은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 혼잡하지 않음에서 곧 혼잡해짐으로의 전환으로 결정하는 단계;
상기 과거 혼잡 상태가 경미한 혼잡이고, 가장 가까운 유효 차량의 상대적 종방향 거리가 L3보다 큰 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 경미한 혼잡에서 곧 혼잡해짐으로의 전환으로 결정하는 단계;
상기 과거 혼잡 상태가 혼잡하지 않음이고, 상기 유효 차량의 수가 n5보다 크며, 상기 평균 차량 거리가 L4보다 작고 가장 가까운 유효 차량의 상대적 종방향 거리가 L5보다 작은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 혼잡하지 않음에서 경미한 혼잡으로의 전환으로 결정하는 단계;
상기 과거 혼잡 상태가 곧 혼잡해짐이고, 가장 가까운 유효 차량의 상대적 종방향 거리가 L6보다 작은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 곧 혼잡해짐에서 경미한 혼잡으로의 전환으로 결정하는 단계;
상기 과거 혼잡 상태가 보통 혼잡이고, 상기 유효 차량의 수가 n6보다 작거나 상기 평균 차량 거리가 L7보다 크거나 상기 평균 차속이 현재 차량에 비해 v4 이상 높은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 보통 혼잡에서 경미한 혼잡으로의 전환으로 결정하는 단계;
상기 과거 혼잡 상태가 경미한 혼잡이고, 상기 유효 차량의 수가 n7보다 크며, 상기 평균 차량 거리가 L8보다 작고 상기 평균 차속이 v5보다 낮은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 경미한 혼잡에서 보통 혼잡으로의 전환으로 결정하는 단계;
상기 과거 혼잡 상태가 심각한 혼잡이고, 평균 차량 거리가 L9보다 크며, 상기 유효 차량의 수가 n8보다 작거나 상기 평균 차속이 현재 차량에 비해 v6 이상 높은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 심각한 혼잡에서 보통 혼잡으로의 전환으로 결정하는 단계;
상기 과거 혼잡 상태가 보통 혼잡이고, 상기 유효 차량의 수가 n9보다 크며, 상기 평균 차량 거리가 L10보다 작고, 상기 평균 차속이 v7보다 낮은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 보통 혼잡에서 심각한 혼잡으로의 전환으로 결정하는 단계;
상기 과거 혼잡 상태가 엄청 심각한 혼잡이고, 상기 유효 차량의 수가 n10보다 작거나 상기 평균 차속이 v8보다 크거나 상기 평균 차속이 현재 차량에 비해 v9 이상 높은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 엄청 심각한 혼잡에서 심각한 혼잡으로의 전환으로 결정하는 단계;
상기 과거 혼잡 상태가 혼잡하지 않음이고, 상기 유효 차량의 수가 n11보다 크며, 상기 평균 차속이 v10보다 작은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 혼잡하지 않음에서 엄청 심각한 혼잡으로의 전환으로 결정하는 단계;
상기 과거 혼잡 상태가 심각한 혼잡이고, 상기 평균 차속이 v11보다 작은 것으로 판단되면, 혼잡 상태 전환 결과를 심각한 혼잡에서 엄청 심각한 혼잡으로의 전환으로 결정하는 단계; 및,
이상 조건이 모두 충족되지 않으면 상태 유지로 판단하는 단계;를 포함하되,
n1~n11, L1~L10, v1~v11은 시스템 구성 파라미터인 것을 특징으로 하는 교통 혼잡 감지 방법.
제8항에 있어서,
상기 혼잡 상태 전환 결과에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정하는 단계는,
상기 혼잡 상태 전환 결과가 판단 불가인 것으로 판단되면, 상기 현재 혼잡 상태를 판단 불가로 결정하는 단계;
상기 혼잡 상태 전환 결과가 판단 불가에서 혼잡하지 않음으로의 전환, 곧 혼잡해짐에서 혼잡하지 않음으로의 전환 또는 경미한 혼잡에서 혼잡하지 않음으로의 전환인 것으로 판단되면, 제1 카운팅 모듈에 1을 가하여 상기 제1 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅의 카운팅 결과가 제1 카운팅 임계값보다 크면, 상기 현재 혼잡 상태를 혼잡하지 않음으로 결정하는 단계;
상기 혼잡 상태 전환 결과가 혼잡하지 않음에서 곧 혼잡해짐으로의 전환 또는 경미한 혼잡에서 곧 혼잡해짐으로의 전환인 것으로 판단되면, 제2 카운팅 모듈에 1을 가하여 상기 제2 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅의 카운팅 결과가 제2 카운팅 임계값보다 크면, 상기 현재 혼잡 상태를 곧 혼잡해짐으로 결정하는 단계;
상기 혼잡 상태 전환 결과가 혼잡하지 않음에서 경미한 혼잡으로의 전환, 곧 혼잡해짐에서 경미한 혼잡으로의 전환 또는 보통 혼잡에서 경미한 혼잡으로의 전환인 것으로 판단되면, 제3 카운팅 모듈에 1을 가하여 상기 제3 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅의 카운팅 결과가 제3 카운팅 임계값보다 크면, 상기 현재 혼잡 상태를 경미한 혼잡으로 결정하는 단계;
상기 혼잡 상태 전환 결과가 경미한 혼잡에서 보통 혼잡으로의 전환 또는 심각한 혼잡에서 보통 혼잡으로의 전환인 것으로 판단되면, 제4 카운팅 모듈에 1을 가하여 상기 제4 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅의 카운팅 결과가 제4 카운팅 임계값보다 크면, 상기 현재 혼잡 상태를 보통 혼잡으로 결정하는 단계;
상기 혼잡 상태 전환 결과가 보통 혼잡에서 심각한 혼잡으로의 전환 또는 엄청 심각한 혼잡에서 심각한 혼잡으로의 전환인 것으로 판단되면, 제5 카운팅 모듈에 1을 가하여 상기 제5 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅의 카운팅 결과가 제5 카운팅 임계값보다 크면, 상기 현재 혼잡 상태를 엄청 심각한 혼잡으로 결정하는 단계;
상기 혼잡 상태 전환 결과가 혼잡하지 않음에서 엄청 심각한 혼잡으로의 전환 또는 심각한 혼잡에서 엄청 심각한 혼잡으로의 전환인 것으로 판단되면, 제6 카운팅 모듈에 1을 가하여 상기 제6 카운팅 모듈에 의한 연속 카운팅의 카운팅 결과가 제6 카운팅 임계값보다 크면, 상기 현재 혼잡 상태를 심각한 혼잡으로 결정하는 단계; 및,
이상 조건이 모두 충족되지 않으면 상태 유지로 판단하는 단계;를 포함하되,
상태가 유지되지 않는 경우에, 각 판단 주기 내에는 하나의 카운팅 모듈만 작동되며, 상기 제1 카운팅 모듈, 상기 제2 카운팅 모듈, 상기 제3 카운팅 모듈, 상기 제4 카운팅 모듈, 상기 제5 카운팅 모듈 및 상기 제6 카운팅 모듈 중 하나의 카운팅 모듈이 카운팅하기 시작하면 다른 카운팅 모듈의 카운팅은 초기화되는 것을 특징으로 하는 교통 혼잡 감지 방법.
제1항에 있어서,
상기 주행 환경 정보 및 과거 혼잡 상태에 기반하여 현재 혼잡 상태를 결정하는 단계 이후에,
상기 현재 혼잡 상태를 저장하는 단계; 및,
상기 현재 혼잡 상태를 다음 판단 주기의 과거 혼잡 상태로 사용하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 혼잡 감지 방법.
제1항에 있어서,
상기 주행 환경 정보는 현재 차량의 감지 시스템에 의해 수집된 데이터를 처리하여 얻은 것이고, 상기 감지 시스템은 카메라, 핸들 회전각 센서, 요 각속도 센서 및 차속 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 혼잡 감지 방법.
교통 혼잡 감지 장치에 있어서,
주행 환경 정보를 획득하되, 상기 주행 환경 정보는 현재 차량이 위치한 차도의 차선 정보, 현재 차량의 주행 정보 및 주변 차량의 차량 정보를 포함하는 환경 정보 획득 유닛;
상기 차선 정보 및 상기 현재 차량의 주행 정보에 기반하여 현재 차량의 주행 경로를 결정하는 주행 경로 결정 유닛;
상기 현재 차량의 주행 경로 및 상기 주변 차량의 차량 정보에 기반하여 상기 주변 차량으로부터 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량을 결정하는 유효 차량 결정 유닛; 및,
상기 현재 차량의 적어도 일측의 유효 차량의 차량 정보 및 이에 대응하는 차도의 과거 혼잡 상태에 기반하여 대응하는 차도의 현재 혼잡 상태를 결정하는 혼잡 상태 결정 유닛;을 포함하고, 상기 교통 혼잡 감지 장치는 제1항 내지 제3항, 제5항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 교통 혼잡 감지 방법을 구현하는 것을 특징으로 하는 교통 혼잡 감지 장치.
전자 기기에 있어서,
메모리 및 하나 이상의 프로세서를 포함하되;
상기 메모리는 상기 하나 이상의 프로세서와 통신 연결되고, 상기 메모리에는 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되며, 상기 명령이 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 전자 기기는 제1항 내지 제3항, 제5항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 교통 혼잡 감지 방법을 구현하는 것을 특징으로 하는 전자 기기.
컴퓨터 실행 가능 명령이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서,
상기 컴퓨터 실행 가능 명령이 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 경우, 제1항 내지 제3항, 제5항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 교통 혼잡 감지 방법을 구현하기 위해 사용될 수 있는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
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