KR20170119842A - Apparatus and method for controlling autonomous driving vehicle - Google Patents

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KR20170119842A
KR20170119842A KR1020160047998A KR20160047998A KR20170119842A KR 20170119842 A KR20170119842 A KR 20170119842A KR 1020160047998 A KR1020160047998 A KR 1020160047998A KR 20160047998 A KR20160047998 A KR 20160047998A KR 20170119842 A KR20170119842 A KR 20170119842A
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문신정
박두원
박순규
조윤호
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삼성에스디에스 주식회사
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Abstract

자율 주행 차량 제어 장치 및 방법이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 방법은, 차량 외부를 촬영하는 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 영상을 이용하여 주변에서 운행 중인 차량을 식별하고, 상기 식별된 차량에 대한 식별 정보를 생성하는 단계, 상기 차량 주변에서 운행 중인 자율 주행 차량으로부터 해당 자율 주행 차량의 식별 정보를 수신하는 단계, 상기 생성된 식별 정보와 상기 수신된 식별 정보를 비교하여 상기 식별된 차량 중 비 자율 주행 차량을 식별하는 단계, 상기 비 자율 주행 차량의 식별 정보를 포함하는 차량 조회 요청을 적어도 하나의 위험 운전 차량에 대한 식별 정보 및 위험 운전 이력 정보를 저장하는 서버로 전송하는 단계, 상기 서버로부터 상기 전송된 식별 정보에 대응되는 위험 운전 이력 정보를 수신하는 단계 및 상기 수신된 위험 운전 이력 정보에 기초하여 상기 비 자율 차량을 회피하도록 상기 차량을 제어하는 단계를 포함한다.An autonomous vehicle control apparatus and method are provided. A method of controlling an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention includes identifying an automobile traveling in the vicinity using an image photographed by at least one camera photographing the outside of the vehicle, Autonomous vehicle running in the vicinity of the vehicle, receiving the identification information of the autonomous vehicle traveling in the vicinity of the vehicle, comparing the generated identification information with the received identification information, Autonomous vehicle identification information of the non-autonomous driving vehicle to a server storing identification information and at least one dangerous driving history information of the at least one dangerous driving vehicle, Receiving the dangerous driving history information corresponding to the information and the received dangerous driving history And controlling the vehicle to avoid the non-autonomous vehicle based on the information.

Description

자율 주행 차량 제어 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING AUTONOMOUS DRIVING VEHICLE}[0001] APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING AUTONOMOUS DRIVING VEHICLE [0002]

본 발명의 실시예들은 자율 주행 차량을 제어하기 위한 기술과 관련된다.Embodiments of the present invention relate to techniques for controlling autonomous vehicles.

자율 주행 차량은 일반적으로 운전자의 조작 없이 차량 스스로 주행 환경을 인식하여 목적지까지 주행하는 차량을 말한다. An autonomous driving vehicle generally refers to a vehicle that recognizes the driving environment itself without operating the driver and travels to the destination.

자율 자동차 간의 운행은 서로 통신을 주고 받으며, 안전 운전이 가능하고, 운전 상황 예측이 가능하다. 그러나, 비 자율 자동차와 혼재된 상태에서 운행이 이루어 지는 경우, 비 자율 자동차와는 통신이 이루어 지지 않기 때문에, 자율 자동차의 안전 운행에 돌발 상황이 발생 할 수 있다. Operation between autonomous vehicles communicates with each other, safe operation is possible, and driving situation prediction is possible. However, when the vehicle is operated in a mixed state with the non-autonomous vehicle, communication with the non-autonomous vehicle can not be performed, so that an unexpected situation may occur in the safe operation of the autonomous vehicle.

특히, 난폭운전 습관을 가진 운전자가 비 자율 자동차를 운행하는 경우, 자율 자동차의 안전 운전에 위협이 되므로, 이를 회피 또는 방어하는 방안이 요구된다.In particular, when a driver having a habit of driving poorly drives a non-autonomous vehicle, it poses a threat to the safe driving of the autonomous vehicle, and therefore, there is a need to avoid or defend it.

대한민국 등록특허공보 제10-1610544호(2016. 04. 07. 공고)Korean Registered Patent No. 10-1610544 (issued on June 4, 2016)

본 발명의 실시예들은 자율 주행 차량을 제어하기 위한 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.Embodiments of the present invention are intended to provide an apparatus and method for controlling an autonomous vehicle.

본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 장치는, 차량 외부를 촬영하는 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 영상을 이용하여 주변에서 운행 중인 차량을 식별하고, 상기 식별된 차량에 대한 식별 정보를 생성하는 식별 정보 생성부, 상기 차량 주변에서 운행 중인 자율 주행 차량으로부터 해당 자율 주행 차량의 식별 정보를 수신하는 제1 통신 인터페이스부, 상기 생성된 식별 정보와 상기 수신된 식별 정보를 비교하여 상기 식별된 차량 중 비 자율 주행 차량을 식별하는 차량 식별부, 상기 비 자율 주행 차량의 식별 정보를 포함하는 차량 조회 요청을 적어도 하나의 위험 운전 차량에 대한 식별 정보 및 위험 운전 이력 정보를 저장하는 서버로 전송하여, 상기 서버로부터 상기 전송된 식별 정보에 대응되는 위험 운전 이력 정보를 수신하는 제2 통신 인터페이스부 및 상기 수신된 위험 운전 이력 정보에 기초하여 상기 비 자율 차량을 회피하도록 상기 차량을 제어하는 회피 제어부를 포함한다.The apparatus for controlling an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention identifies a vehicle running in the vicinity by using an image photographed by at least one camera photographing the outside of the vehicle, A first communication interface unit for receiving the identification information of the autonomous vehicle traveling from the autonomous vehicle traveling in the vicinity of the vehicle, a second communication interface for comparing the generated identification information with the received identification information, An identification unit for identifying a non-autonomous driving vehicle in the vehicle, a vehicle inquiry request including identification information of the non-autonomous driving vehicle to a server storing identification information of at least one dangerous driving vehicle and dangerous driving history information A second server for receiving the dangerous driving history information corresponding to the transmitted identification information from the server, And a avoidance control unit for controlling the vehicle to avoid the non-autonomous vehicle on the basis of the communication interface unit and the received dangerous driving history information.

상기 식별 정보는, 차종, 차량 번호, 색상 및 크기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The identification information may include at least one of a vehicle type, a car number, a color, and a size.

상기 위험 운전 이력 정보는, 상기 위험 운전 차량의 운전 패턴 데이터, 위험 운전 유형, 상기 위험 운전 유형별 발생 횟수 및 위험 운전 회피 방안 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The dangerous driving history information may include at least one of the driving pattern data of the dangerous driving vehicle, the dangerous driving type, the number of occurrences by the dangerous driving type, and the dangerous driving avoiding plan.

상기 위험 운전 이력 정보는, 적어도 하나의 자율 주행 차량에 의해 상기 서버로 제공된 위험 운전 정보에 기초하여 생성될 수 있다.The dangerous driving history information may be generated based on dangerous driving information provided to the server by at least one autonomous driving vehicle.

본 발명의 다른 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 장치는, 차량 외부를 촬영하는 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 영상을 이용하여 주변에서 운행 중인 차량을 식별하고, 식별된 차량에 대한 식별 정보를 생성하는 식별 정보 생성부, 상기 차량 주변에서 운행 중인 자율 주행 차량으로부터 해당 자율 주행 차량의 식별 정보를 수신하는 제1 통신 인터페이스부, 상기 생성된 식별 정보와 상기 수신된 식별 정보를 비교하여 상기 식별된 차량 중 비 자율 주행 차량을 식별하는 차량 식별부, 상기 촬영된 영상 및 상기 차량에 구비된 적어도 하나의 센서에 의해 측정된 값 중 적어도 하나에 기초하여 상기 비 자율 주행 차량의 운전 패턴 데이터를 수집하는 운전 패턴 수집부, 상기 수집된 운전 패턴 데이터에 기초하여 상기 비 자율 주행 차량의 운전 패턴이 위험 운전 패턴인지 여부를 판단하는 판단부, 상기 위험 운전 패턴으로 판단된 경우, 상기 비 자율 주행 차량에 대한 위험 운전 정보를 생성하는 위험 운전 정보 생성부 및 상기 생성된 위험 운전 정보를 상기 비 자율 주행 차량의 식별 정보와 함께 서버로 전송하는 제2 통신 인터페이스부를 포함한다.An autonomous vehicle control apparatus according to another embodiment of the present invention may identify a vehicle that is running in the vicinity by using an image photographed by at least one camera that photographs the outside of the vehicle and generates identification information about the identified vehicle A first communication interface for receiving the identification information of the autonomous vehicle traveling from the autonomous vehicle traveling in the vicinity of the vehicle, a second communication interface for comparing the generated identification information with the received identification information, Autonomous driving vehicle; a driving unit that collects driving pattern data of the non-autonomous driving vehicle based on at least one of the photographed image and a value measured by at least one sensor provided in the vehicle; An operation pattern of the non-autonomous vehicle based on the collected operation pattern data, A dangerous operation information generating unit for generating dangerous operation information for the non-autonomous driving vehicle when the dangerous driving pattern is determined, and a non-autonomous driving information generating unit for generating the dangerous driving information based on the non- And a second communication interface unit for transmitting the identification information of the vehicle to the server.

상기 식별 정보는, 차종, 차량 번호, 색상 및 크기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The identification information may include at least one of a vehicle type, a car number, a color, and a size.

상기 운전 패턴 데이터는, 상기 비 자율 주행 차량의 속도, 진로, 위치 및 경고등 동작 중 적어도 하나에 대한 데이터를 포함할 수 있다.The operation pattern data may include data on at least one of a speed, a course, a position, and a warning light operation of the non-autonomous driving vehicle.

상기 판단부는, 기 설정된 위험 운전 유형별 판단 조건과 상기 수집된 운전 패턴 데이터를 비교하여 상기 비 자율 주행 차량의 운전 패턴이 상기 위험 운전 패턴인지 여부를 판단할 수 있다.The judging unit may judge whether the operation pattern of the non-autonomous driving vehicle is the dangerous driving pattern by comparing the judgment condition for each predetermined risk driving type and the collected driving pattern data.

상기 판단 조건은, 차간 거리, 도로 제한 속도 대비 초과 속도, 상기 차량의 특정 동작에 대한 운전 패턴, 차선 변경 패턴 및 속도 변화 중 적어도 하나에 대한 조건을 포함할 수 있다.The determination condition may include a condition for at least one of an inter-vehicle distance, an excess speed relative to a road speed limit, an operation pattern for a specific operation of the vehicle, a lane change pattern, and a speed change.

상기 위험 운전 정보는, 상기 수집된 운전 패턴 데이터 및 위험 운전 유형 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The dangerous driving information may include at least one of the collected driving pattern data and the dangerous driving type.

본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 방법은, 차량 외부를 촬영하는 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 영상을 이용하여 주변에서 운행 중인 차량을 식별하고, 상기 식별된 차량에 대한 식별 정보를 생성하는 단계, 상기 차량 주변에서 운행 중인 자율 주행 차량으로부터 해당 자율 주행 차량의 식별 정보를 수신하는 단계, 상기 생성된 식별 정보와 상기 수신된 식별 정보를 비교하여 상기 식별된 차량 중 비 자율 주행 차량을 식별하는 단계, 상기 비 자율 주행 차량의 식별 정보를 포함하는 차량 조회 요청을 적어도 하나의 위험 운전 차량에 대한 식별 정보 및 위험 운전 이력 정보를 저장하는 서버로 전송하는 단계, 상기 서버로부터 상기 전송된 식별 정보에 대응되는 위험 운전 이력 정보를 수신하는 단계 및 상기 수신된 위험 운전 이력 정보에 기초하여 상기 비 자율 차량을 회피하도록 상기 차량을 제어하는 단계를 포함한다.A method of controlling an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention includes identifying an automobile traveling in the vicinity using an image photographed by at least one camera photographing the outside of the vehicle, Autonomous vehicle running in the vicinity of the vehicle, receiving the identification information of the autonomous vehicle traveling in the vicinity of the vehicle, comparing the generated identification information with the received identification information, Autonomous vehicle identification information of the non-autonomous driving vehicle to a server storing identification information and at least one dangerous driving history information of the at least one dangerous driving vehicle, Receiving the dangerous driving history information corresponding to the information and the received dangerous driving history And controlling the vehicle to avoid the non-autonomous vehicle based on the information.

상기 식별 정보는, 차종, 차량 번호, 색상 및 크기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The identification information may include at least one of a vehicle type, a car number, a color, and a size.

상기 위험 운전 이력 정보는, 상기 위험 운전 차량의 운전 패턴 데이터, 위험 운전 유형, 상기 위험 운전 유형별 발생 횟수 및 위험 운전 회피 방안 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The dangerous driving history information may include at least one of the driving pattern data of the dangerous driving vehicle, the dangerous driving type, the number of occurrences by the dangerous driving type, and the dangerous driving avoiding plan.

상기 위험 운전 이력 정보는, 적어도 하나의 자율 주행 차량에 의해 상기 서버로 제공된 위험 운전 정보에 기초하여 생성될 수 있다.The dangerous driving history information may be generated based on dangerous driving information provided to the server by at least one autonomous driving vehicle.

본 발명의 다른 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 방법은, 차량 외부를 촬영하는 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 영상을 이용하여 주변에서 운행 중인 차량을 식별하고, 식별된 차량에 대한 식별 정보를 생성하는 단계, 상기 차량 주변에서 운행 중인 자율 주행 차량으로부터 해당 자율 주행 차량의 식별 정보를 수신하는 단계, 상기 생성된 식별 정보와 상기 수신된 식별 정보를 비교하여 상기 식별된 차량 중 비 자율 주행 차량을 식별하는 단계, 상기 촬영된 영상 및 상기 차량에 구비된 적어도 하나의 센서에 의해 측정된 값 중 적어도 하나에 기초하여 상기 비 자율 주행 차량의 운전 패턴 데이터를 수집하는 단계, 상기 수집된 운전 패턴 데이터에 기초하여 상기 비 자율 주행 차량의 운전 패턴이 위험 운전 패턴인지 여부를 판단하는 단계, 상기 위험 운전 패턴으로 판단된 경우, 상기 비 자율 주행 차량에 대한 위험 운전 정보를 생성하는 단계 및 상기 생성된 위험 운전 정보를 상기 비 자율 주행 차량의 식별 정보와 함께 서버로 전송하는 단계를 포함한다.A method for controlling an autonomous vehicle according to another embodiment of the present invention includes the steps of: identifying a vehicle running in the vicinity by using an image photographed by at least one camera photographing the outside of the vehicle; generating identification information about the identified vehicle; , The method comprising the steps of: receiving identification information of an autonomous vehicle traveling from the autonomous vehicle traveling around the vehicle; comparing the generated identification information with the received identification information to identify the autonomous vehicle in the identified vehicle Autonomous driving vehicle based on at least one of the photographed image and a value measured by at least one sensor provided in the vehicle, the step of collecting the driving pattern data of the non-autonomous driving vehicle based on the collected driving pattern data, Determining whether the operation pattern of the non-autonomous driving vehicle is a dangerous driving pattern, Generating dangerous driving information for the non-autonomous driving vehicle when it is determined to be a dangerous driving pattern, and transmitting the generated dangerous driving information to the server together with the identification information of the non-autonomous driving vehicle.

상기 식별 정보는, 차종, 차량 번호, 색상 및 크기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The identification information may include at least one of a vehicle type, a car number, a color, and a size.

상기 운전 패턴 데이터는, 상기 비 자율 주행 차량의 속도, 진로, 위치 및 경고등 동작 중 적어도 하나에 대한 데이터를 포함할 수 있다.The operation pattern data may include data on at least one of a speed, a course, a position, and a warning light operation of the non-autonomous driving vehicle.

상기 판단하는 단계는, 기 설정된 위험 운전 유형별 판단 조건과 상기 수집된 운전 패턴 데이터를 비교하여 상기 비 자율 주행 차량의 운전 패턴이 상기 위험 운전 패턴인지 여부를 판단할 수 있다.The determining step may determine whether the operation pattern of the non-autonomous driving vehicle is the dangerous driving pattern by comparing the judgment condition for each predetermined risk driving type with the collected driving pattern data.

상기 판단 조건은, 차간 거리, 도로 제한 속도 대비 초과 속도, 상기 차량의 특정 동작에 대한 운전 패턴, 차선 변경 패턴 및 속도 변화 중 적어도 하나에 대한 조건을 포함할 수 있다.The determination condition may include a condition for at least one of an inter-vehicle distance, an excess speed relative to a road speed limit, an operation pattern for a specific operation of the vehicle, a lane change pattern, and a speed change.

상기 위험 운전 정보는, 상기 수집된 운전 패턴 데이터 및 위험 운전 유형 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The dangerous driving information may include at least one of the collected driving pattern data and the dangerous driving type.

본 발명의 실시예들에 따르면, 자율 운전 차량과 비 자율 주행 차량이 혼재된 상황에서 자율 운전 차량이 비 자율 주행 차량의 비 정상적인 운전 패턴을 미리 파악하고 회피할 수 있도록 함으로써, 자율 운전 차량의 안정성을 향상시킴과 동시에 난폭 운전으로 인한 사고 위험을 사전에 예방할 수 있다.According to the embodiments of the present invention, the autonomous vehicle can grasp and avoid the abnormal driving pattern of the autonomous driving vehicle in a situation where the autonomous driving vehicle and the non-autonomous driving vehicle are mixed, And at the same time, it is possible to prevent the risk of accidents due to abrupt driving.

또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 자율 운전 차량과 비 자율 주행 차량이 혼재된 상황에서 비 자율 주행 차량의 비 정상적인 운전 패턴을 수집하여 서버로 제공함으로써, 비 정상 운전 패턴을 가진 다수의 비 자율 주행 차량에 대한 정보를 용이하게 수집할 수 있다.Further, according to the embodiments of the present invention, an abnormal operating pattern of a non-autonomous driving vehicle is collected and provided to a server in a situation where an autonomous driving vehicle and a non-autonomous driving vehicle are mixed, Information about the autonomous vehicle can be easily collected.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 장치의 구성도
도 2은 본 발명의 다른 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 장치의 구성도
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 비 자율 주행 차량 식별 및 위험 차량 회피를 설명하기 위한 예시도
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 방법의 순서도
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 방법의 순서도1 is a block diagram of an apparatus for controlling an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of an autonomous vehicle control apparatus according to another embodiment of the present invention
3 and 4 are illustrations for explaining non-autonomous driving vehicle identification and avoidance of dangerous vehicles according to an embodiment of the present invention
5 is a flowchart of a method for controlling an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.
6 is a flow chart of a method for controlling an autonomous vehicle according to another embodiment of the present invention

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The following detailed description is provided to provide a comprehensive understanding of the methods, apparatus, and / or systems described herein. However, this is merely an example and the present invention is not limited thereto.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail. The following terms are defined in consideration of the functions of the present invention, and may be changed according to the intention or custom of the user, the operator, and the like. Therefore, the definition should be based on the contents throughout this specification. The terms used in the detailed description are intended only to describe embodiments of the invention and should in no way be limiting. Unless specifically stated otherwise, the singular form of a term includes plural forms of meaning. In this description, the expressions "comprising" or "comprising" are intended to indicate certain features, numbers, steps, operations, elements, parts or combinations thereof, Should not be construed to preclude the presence or possibility of other features, numbers, steps, operations, elements, portions or combinations thereof.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 장치(100)의 구성도이다.1 is a configuration diagram of an autonomous vehicle control apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 장치(100)는 식별 정보 생성부(110), 제1 통신 인터페이스부(120), 차량 식별부(130), 제2 통신 인터페이스부(140), 회피 제어부(150)를 포함한다.1, an autonomous vehicle control apparatus 100 according to an embodiment of the present invention includes an identification information generation unit 110, a first communication interface unit 120, a vehicle identification unit 130, An interface unit 140, and an avoidance control unit 150.

도 1에 도시된 자율 주행 차량 제어 장치(100)는 자율 주행 차량의 주변에서 운행 중인 비 자율 주행 차량 중 위험 운전 차량을 식별하고, 식별된 위험 운전 차량을 회피하도록 자율 주행 차량을 제어하기 위한 것으로, 자율 주행 차량에 포함된 일 구성으로 구현될 수 있다.The autonomous vehicle control apparatus 100 shown in FIG. 1 is for controlling a self-driving vehicle so as to identify a dangerous driving vehicle among non-autonomous driving vehicles running in the vicinity of the autonomous driving vehicle and to avoid an identified dangerous driving vehicle , And a configuration included in the autonomous vehicle.

식별 정보 생성부(110)는 자율 주행 차량에 구비되어 차량 외부를 촬영하는 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 영상을 이용하여 주변에서 운행 중인 차량에 대한 식별 정보를 생성한다. 이때, 식별 정보는 예를 들어, 차종 및 차량 번호 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The identification information generating unit 110 generates identification information about a vehicle running in the vicinity using an image photographed by at least one camera that is provided in the autonomous vehicle and photographs the outside of the vehicle. At this time, the identification information may include, for example, at least one of a car type and a car number.

예를 들어, 식별 정보 생성부(110)는 카메라에 의해 촬영된 영상에서 차량의 번호판을 식별하여 해당 차량의 차량 번호를 식별 정보로 생성할 수 있다. For example, the identification information generating unit 110 may identify the license plate of the vehicle from the image photographed by the camera and generate the vehicle number of the vehicle as the identification information.

다른 예로, 식별 정보 생성부(110)는 카메라에 의해 촬영된 영상에서 차량의 엠블럼(emblem) 또는 차량의 종류를 나타내는 문자를 식별하여 해당 차량의 차종을 식별 정보로 생성할 수 있다.As another example, the identification information generating unit 110 may identify an emblem of the vehicle or a character indicating the type of the vehicle in the image photographed by the camera, and generate the vehicle type of the vehicle as the identification information.

한편, 촬영된 영상에서 차량을 식별하고 식별된 차량의 식별 정보를 생성하기 위해 공지된 다양한 방식의 영상 분석 기술이 활용될 수 있다.On the other hand, various known image analysis techniques may be utilized to identify the vehicle from the photographed image and generate identification information of the identified vehicle.

제1 통신 인터페이스부(120)는 자율 주행 차량의 주변에서 운행 중인 다른 자율 주행 차량으로부터 식별 정보를 수신한다. The first communication interface unit 120 receives the identification information from another autonomous vehicle traveling in the vicinity of the autonomous vehicle.

예를 들어, 운행 중인 각 자율 주행 차량은 자신의 식별 정보를 포함하는 메시지를 주기적 내지는 비주기적으로 브로드캐스팅 할 수 있으며, 제1 통신 인터페이스부(120)는 주변에서 운행 중인 각 자율 주행 차량으로부터 브로드캐스팅되는 메시지를 수신하여 주변에서 운행 중인 각 자율 주행 차량의 식별 정보를 획득할 수 있다. 이때, 획득되는 식별 정보는 예를 들어, 차량 번호, 차종, 색상 및 크기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.For example, each autonomous vehicle in operation can broadcast a message including its own identification information periodically or non-periodically, and the first communication interface unit 120 can broadcast a message from each autonomous vehicle traveling in the vicinity It is possible to receive the casting message and obtain the identification information of each autonomous vehicle traveling in the vicinity. At this time, the obtained identification information may include at least one of, for example, a car number, a car type, a color, and a size.

차량 식별부(130)는 식별 정보 생성부(110)에서 생성된 주변 차량에 대한 식별 정보와 제1 통신 인터페이스부(120)를 통해 수신된 자율 주행 차량의 식별정보를 비교하여 주변에서 주행 중인 차량 중 비 자율 주행 차량을 식별한다.The vehicle identification unit 130 compares the identification information of the surrounding vehicle generated by the identification information generation unit 110 with the identification information of the autonomous vehicle received through the first communication interface unit 120, Identify non-autonomous vehicles.

구체적으로, 차량 식별부(130)는 식별 정보 생성부(110)에서 생성된 주변 차량의 식별 정보가 제1 통신 인터페이스부(120)를 통해 수신된 식별 정보와 일치하는 경우, 해당 주변 차량을 자율 주행 차량으로 판단할 수 있다.Specifically, when the identification information of the neighboring vehicle generated by the identification information generating unit 110 is identical to the identification information received through the first communication interface unit 120, the vehicle identification unit 130 identifies the neighboring vehicle as an autonomous vehicle It can be judged as a traveling vehicle.

또한, 차량 식별부(130)는 제1 통신 인터페이스부(120)를 통해 수신된 식별 정보 중 식별 정보 생성부(110)에서 생성된 주변 차량의 식별 정보와 일치하는 식별 정보가 존재하지 않는 경우, 해당 주변 차량을 비 자율 주행 차량으로 판단할 수 있다.When the identification information matching the identification information of the neighboring vehicle generated by the identification information generation unit 110 among the identification information received through the first communication interface unit 120 does not exist, It can be determined that the peripheral vehicle is a non-autonomous vehicle.

제2 통신 인터페이스부(140)는 차량 식별부(130)에서 식별된 비 자율 주행 차량의 식별 정보를 포함하는 차량 조회 요청을 서버로 전송하여, 해당 서버로부터 전송된 식별 정보에 대응되는 위험 운전 이력 정보를 수신한다.The second communication interface unit 140 transmits a vehicle inquiry request including the identification information of the non-autonomous vehicle identified in the vehicle identification unit 130 to the server and transmits a dangerous driving history corresponding to the identification information transmitted from the server Information is received.

이때, 서버는 적어도 하나의 자율 주행 차량으로부터 각 자율 주행 차량에 의해 수집된 위험 차량의 식별 정보 및 위험 운전 정보를 수신하고, 수신된 식별 정보 및 위험 운전 정보로부터 위험 운전 이력 정보를 생성할 수 있다.At this time, the server receives the identification information and the dangerous driving information of the dangerous vehicle collected by each autonomous vehicle from the at least one autonomous vehicle, and generates the dangerous driving history information from the received identification information and the dangerous driving information .

이때, 위험 운전 이력 정보는 예를 들어, 위험 운전 차량의 운전 패턴 데이터, 위험 운전 유형, 위험 운전 유형별 발생 횟수 및 위험 운전에 대한 회피 방안 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.At this time, the dangerous driving history information may include at least one of the driving pattern data of the dangerous driving vehicle, the dangerous driving type, the number of occurrences by the dangerous driving type, and the avoidance plan for dangerous driving.

한편, 서버는 자율 주행 차량으로부터 차량 조회 요청이 수신되는 경우, 저장된 위험 운전 이력 정보 중 수신된 차량 조회 요청에 포함된 식별 정보에 대응되는 위험 운전 이력 정보를 추출하여 차량 조회 요청을 전송한 자율 주행 차량으로 전송할 수 있다.Meanwhile, when receiving the vehicle inquiry request from the autonomous vehicle, the server extracts the dangerous driving history information corresponding to the identification information included in the received vehicle inquiry request from the stored dangerous driving history information, It can be transmitted to the vehicle.

회피 제어부(150)는 서버로부터 위험 운전 이력 정보가 수신된 경우, 수신된 위험 운전 이력 정보에 기초하여 차량 식별부(130)에 의해 식별된 비 자율 주행 차량을 회피하도록 자율 주행 차량을 제어할 수 있다.When the dangerous driving history information is received from the server, the avoidance control unit 150 controls the autonomous driving vehicle to avoid the non-autonomous driving vehicle identified by the vehicle identification unit 130 based on the received dangerous driving history information have.

구체적으로, 회피 제어부(150)는 수신된 위험 운전 이력 정보에 기초하여, 차량 식별부(130)에 의해 식별된 비 자율 주행 차량의 위험 운전 패턴을 판단하고, 판단된 위험 운전 패턴에 따라 자율 주행 차량의 속도, 진행 방향, 차선 등이 변경되도록 제어할 수 있다.More specifically, the avoidance control unit 150 determines a dangerous operation pattern of the non-autonomous driving vehicle identified by the vehicle identification unit 130 based on the received dangerous driving history information, The speed of the vehicle, the traveling direction, the lane, and the like can be controlled to be changed.

예를 들어, 회피 제어부(150)는 식별된 비 자율 주행 차량의 위험 운전 패턴이 차선 변경 방해인 경우, 현재 주행 중인 차선을 유지하도록 자율 주행 차량을 제어할 수 있다.For example, the avoidance control unit 150 may control the autonomous vehicle so that the dangerous operation pattern of the identified non-autonomous driving vehicle is interfering with the lane change, so as to maintain the present driving lane.

다른 예로, 회피 제어부(150)는 식별된 비 자율 주행 차량의 위험 운전 패턴이 급정거인 경우, 해당 비 자율 주행 차량과의 거리가 일정 거리 이상 유지되도록 자율 주행 차량을 제어할 수 있다.As another example, the avoidance control unit 150 can control the autonomous vehicle so that the distance from the identified non-autonomous driving vehicle to a certain distance or more is maintained when the dangerous driving pattern of the identified non-autonomous driving vehicle is suddenly stopped.

한편, 본 발명의 일 실시예에서, 식별 정보 생성부(110), 제1 통신 인터페이스부(120), 차량 식별부(130), 제2 통신 인터페이스부(140) 및 회피 제어부(150)는 하나 이상의 프로세서 및 그 프로세서와 연결된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체를 포함하는 컴퓨팅 장치 상에서 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 프로세서의 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다. 컴퓨팅 장치 내의 프로세서는 각 컴퓨팅 장치로 하여금 본 명세서에서 기술되는 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장된 명령어를 실행할 수 있고, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장된 명령어는 프로세서에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치로 하여금 본 명세서에 기술되는 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.The identification information generating unit 110, the first communication interface unit 120, the vehicle identification unit 130, the second communication interface unit 140, and the avoidance control unit 150 may be one Or a computer-readable recording medium coupled to the processor. The computer readable recording medium may be internal or external to the processor, and may be coupled to the processor by any of a variety of well known means. A processor in the computing device may cause each computing device to operate in accordance with the exemplary embodiment described herein. For example, a processor may execute instructions stored on a computer-readable recording medium, and instructions stored on the computer readable recording medium may cause a computing device to perform operations in accordance with the exemplary embodiments described herein For example.

도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 장치(200)의 구성도이다.2 is a configuration diagram of an autonomous vehicle control apparatus 200 according to another embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 장치(200)는 식별 정보 생성부(210), 제1 통신 인터페이스부(220), 차량 식별부(230), 제2 통신 인터페이스부(240), 운전 패턴 수집부(250), 판단부(260) 및 위험 운전 정보 제공부(270)을 포함한다. 2, an autonomous vehicle control apparatus 200 according to an embodiment of the present invention includes an identification information generating unit 210, a first communication interface unit 220, a vehicle identification unit 230, An interface unit 240, an operation pattern collecting unit 250, a determining unit 260, and a dangerous operation information providing unit 270. [

도 2에 도시된 자율 주행 차량 제어 장치(200)는 자율 주행 차량의 주변에서 운행 중인 비 자율 주행 차량 중 비 자율 주행 차량을 식별하고, 식별된 비 자율 주행 차량의 위험 운전 패턴을 수집하여 서버로 제공하기 위한 것으로, 예를 들어, 자율 주행 차량에 포함된 일 구성으로 구현될 수 있다.The autonomous vehicle control apparatus 200 shown in FIG. 2 identifies the non-autonomous driving vehicle among the non-autonomous driving vehicles running in the vicinity of the autonomous driving vehicle, collects the dangerous driving patterns of the identified non-autonomous driving vehicle, For example, in a configuration included in an autonomous vehicle.

한편, 도 2에 도시된 자율 주행 차량 제어 장치(200)의 구성 중 식별 정보 생성부(210), 제1 통신 인터페이스부(220), 차량 식별부(230) 및 제2 통신 인터페이스부(240)는 도 1에 도시된 구성과 동일하므로 이에 대한 중복적인 설명은 생략한다.The identification information generation unit 210, the first communication interface unit 220, the vehicle identification unit 230, and the second communication interface unit 240 in the configuration of the autonomous vehicle control device 200 shown in FIG. Are the same as those shown in FIG. 1, so that a duplicate description thereof will be omitted.

운전 패턴 수집부(250)는 자율 주행 차량에 구비된 카메라에 의해 촬영된 영상 및 자율 주행 차량에 구비된 적어도 하나의 센서에 의해 측정된 값 중 적어도 하나에 기초하여 차량 식별부(230)에 의해 식별된 비 자율 주행 차량의 운전 패턴 데이터를 수집한다.The driving pattern collecting unit 250 collects the driving pattern by the vehicle identification unit 230 based on at least one of the image captured by the camera provided in the autonomous vehicle and the value measured by at least one sensor provided in the autonomous vehicle And collects the operation pattern data of the identified non-autonomous driving vehicle.

이때, 적어도 하나의 센서는 예를 들어, GPS 수신기, 라이다(LIDAR) 센서, 초음파 센서, 레이저 거리 측정 센서 등과 같이 거리, 위치, 속도 등을 측정할 수 있는 다양한 형태의 센서들을 포함할 수 있다.At this time, the at least one sensor may include various types of sensors capable of measuring distance, position, speed, etc., for example, a GPS receiver, a LIDAR sensor, an ultrasonic sensor, .

한편, 운전 패턴 수집부(250)에 의해 수집되는 운전 패턴 데이터는 예를 들어, 식별된 비 자율 주행 차량의 속도, 진로, 위치, 거리 및 경고등 동작 중 적어도 하나에 대한 데이터를 포함할 수 있다. On the other hand, the operation pattern data collected by the operation pattern collecting unit 250 may include, for example, data on at least one of the speed, the course, the position, the distance, and the warning light operation of the identified non-autonomous driving vehicle.

판단부(260)는 운전 패턴 수집부(250)에 의해 수집된 운전 패턴 데이터에 기초하여 차량 식별부(130)에 의해 식별된 비 자율 주행 차량의 운전 패턴이 위험 운전 패턴인지 여부를 판단할 수 있다.The determination unit 260 can determine whether the operation pattern of the non-autonomous vehicle identified by the vehicle identification unit 130 is a dangerous operation pattern based on the operation pattern data collected by the operation pattern collection unit 250 have.

예를 들어, 판단부(260)는 기 설정된 위험 운전 유형별 판단 조건과 운전 패턴 수집부(250)에 의해 수집된 운전 패턴 데이터를 비교하여, 차량 식별부(130)에 의해 식별된 비 자율 주행 차량의 운전 패턴이 위험 운전 패턴인지 여부를 판단할 수 있다.For example, the determination unit 260 compares the predetermined risk driving type determination condition with the operation pattern data collected by the operation pattern collection unit 250 to determine whether the non-autonomous driving vehicle identified by the vehicle identification unit 130 It is possible to judge whether or not the operation pattern of FIG.

이때, 기 설정된 위험 운전 유형은 예를 들어, 과속, 위협운전, 위험 차선 변경, 차선 변경 방해, 급정거, 경고등 고장 등을 포함할 수 있다. At this time, the predetermined dangerous driving type may include, for example, speeding, threatening driving, changing of danger lane, obstruction of lane change, sudden stop, warning light failure,

또한, 위험 유형별 판단 조건은 예를 들어, 차간 거리, 도로 제한 속도 대비 초과 속도, 자율 주행 차량의 특정 동작에 대한 운전 패턴, 차선 변경 패턴 및 속도 변화 중 적어도 하나에 대한 조건을 포함할 수 있다. The determination condition for each type of risk may include, for example, a condition for at least one of an inter-vehicle distance, an excess speed relative to a road speed limit, an operation pattern for a specific operation of an autonomous vehicle, a lane change pattern, and a speed change.

구체적인 예로, 판단부(260)는 식별된 비 자율 주행 차량의 속도가 현재 주행 중인 도로의 제한 속도를 기 설정된 범위 이상 초과한 경우, 과속으로 판단할 수 있다.As a specific example, the determination unit 260 can determine that the speed of the identified non-autonomous traveling vehicle is overspeed when the speed limit of the road on which the vehicle is currently traveling exceeds a predetermined range or more.

다른 예로, 판단부(260)는 식별된 비 자율 주행 차량이 방향 지시등의 점멸 없이 차선을 변경하거나 급격하게 차선을 변경하는 경우, 비정상 차선 변경으로 판단할 수 있다.As another example, the determination unit 260 can determine that the identified non-autonomous driving vehicle changes the lane without blinking the turn signal lamp or changes the lane abruptly, as an abnormal lane change.

다른 예로, 판단부(260)는 옆 차선으로 차선 변경을 시도할 때 해당 차선의 후방에서 주행 중인 식별된 비 자율 주행 차량이 속도를 올려 일정 거리 이상 접근하는 경우 차선 변경 방해로 판단할 수 있다.As another example, the determination unit 260 may determine that the identified non-autonomous driving vehicle, which is running in the rear of the corresponding lane, attempts to change the lane on the next lane by increasing the speed and approaching the lane by more than a certain distance.

다른 예로, 판단부(260)는 식별된 비 자율 주행 차량이 전방에서 주행 중에 기 설정된 횟수 이상 급제동을 하는 경우 급정거로 판단할 수 있다.As another example, the determination unit 260 may determine that the non-autonomous traveling vehicle is suddenly stopped when the identified non-autonomous traveling vehicle suddenly brakes more than a preset number of times during traveling.

다른 예로, 판단부(260)는 후방에서 주행 중인 비 자율 주행 차량이 일정 거리 내로 근접하여 일정 시간 이상 주행하는 경우, 위협운전으로 판단할 수 있다.As another example, when the non-autonomous traveling vehicle traveling from the rear is approaching within a certain distance and travels for a predetermined time or longer, the judging unit 260 can judge that the driving operation is a threat operation.

다른 예로, 판단부(260)는 식별된 비 자율 주행 차량이 전방에서 주행 중에 속도가 일정 비율 이상 감소하였으나, 브레이크 점멸등이 점멸되지 않는 경우, 브레이크 점멸등 고장으로 판단할 수 있다.As another example, when the identified non-autonomous driving vehicle has decreased in speed at a certain rate or more during traveling from the front but the brake blinker is not blinking, it can be determined that the brake blinker is broken.

한편, 상술한 위험 운전 유형 및 판단 조건은 예시적인 것이므로, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 상술한 예 외에서 다양한 방식으로 설정될 수 있다.On the other hand, the above-described dangerous driving type and judgment condition are exemplary and not necessarily limited thereto, and can be set in various ways other than the above-mentioned examples.

위험 운전 정보 제공부(270)는 차량 식별부(230)에 의해 식별된 비 자율 주행 차량의 운전 패턴이 위험 운전 패턴인 것으로 판단된 경우, 해당 비 자율 주행 차량에 대한 위험 운전 정보를 해당 비 자율 주행 차량의 식별 정보와 함께 제2 통신 인터페이스부(240)를 통해 서버로 전송할 수 있다.When the operation pattern of the non-autonomous driving vehicle identified by the vehicle identification unit 230 is determined to be a dangerous driving pattern, the dangerous driving information providing unit 270 transmits the dangerous driving information for the non-autonomous driving vehicle to the corresponding non- It can be transmitted to the server through the second communication interface 240 together with the identification information of the traveling vehicle.

이때, 위험 운전 정보는 예를 들어, 운전 패턴 수집부(250)에 의해 수집된 운전 패턴 데이터 및 위험 운전 유형 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.At this time, the dangerous driving information may include at least one of, for example, the driving pattern data collected by the driving pattern collecting unit 250 and the dangerous driving type.

한편, 본 발명의 일 실시예에서, 식별 정보 생성부(210), 제1 통신 인터페이스부(220), 차량 식별부(230), 제2 통신 인터페이스부(240), 운전 패턴 수집부(250), 판단부(260) 및 운행 정보 제공부(270)는 하나 이상의 프로세서 및 그 프로세서와 연결된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체를 포함하는 컴퓨팅 장치 상에서 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 프로세서의 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다. 컴퓨팅 장치 내의 프로세서는 각 컴퓨팅 장치로 하여금 본 명세서에서 기술되는 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장된 명령어를 실행할 수 있고, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장된 명령어는 프로세서에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치로 하여금 본 명세서에 기술되는 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.In an embodiment of the present invention, the identification information generating unit 210, the first communication interface unit 220, the vehicle identification unit 230, the second communication interface unit 240, the operation pattern collecting unit 250, The determination unit 260, and the travel information providing unit 270 may be implemented on a computing device including at least one processor and a computer-readable recording medium coupled to the processor. The computer readable recording medium may be internal or external to the processor, and may be coupled to the processor by any of a variety of well known means. A processor in the computing device may cause each computing device to operate in accordance with the exemplary embodiment described herein. For example, a processor may execute instructions stored on a computer-readable recording medium, and instructions stored on the computer readable recording medium may cause a computing device to perform operations in accordance with the exemplary embodiments described herein For example.

도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 비 자율 주행 차량 식별 및 위험 차량 회피를 설명하기 위한 예시도이다.FIGS. 3 and 4 are illustrations for explaining non-autonomous driving vehicle identification and dangerous vehicle avoidance according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 자율 주행 차량(310)의 옆 차선에서 두 대의 자율 주행 차량(320, 330)이 주행 중에 있으며, 자율 주행 차량(310)과 동일 차선의 후방에 한 대의 비 자율 주행 차량(340)이 주행 중에 있다.3, two autonomous vehicles 320 and 330 are running in a side lane of the autonomous vehicle 310 and one non-autonomous vehicle (not shown) in the same lane behind the autonomous vehicle 310 340) are running.

이때, 자율 주행 차량(310)은 하나 이상의 카메라를 통해 주변을 촬영하여 촬영된 영상에서 자율 주행 차량(320, 330)과 비 자율 주행 차량(340)의 식별 정보를 획득할 수 있다. At this time, the autonomous driving vehicle 310 can acquire the identification information of the autonomous driving vehicles 320 and 330 and the non-autonomous driving vehicle 340 from the photographed image by photographing the surroundings through one or more cameras.

또한, 자율 주행 차량은(310)은 옆 차선에서 운행 중인 두 자율 주행 차량(320, 330)으로부터 해당 차량의 식별 정보를 수신 받을 수 있다.In addition, the autonomous vehicle 310 can receive the identification information of the corresponding vehicle from the two autonomous vehicles 320 and 330 operating in the side lane.

한편, 옆 차선에서 운행 중인 자율 주행 차량(320, 330)으로부터 식별 정보를 수신한 자율 주행 차량(310)은 수신된 식별 정보를 촬영된 영상으로부터 획득된 식별 정보와 비교하여 옆 차선에서 주행 중인 두 차량(320, 330)을 자율 주행 차량으로 식별하고, 후방에서 주행 중인 차량(340)을 비 자율 주행 차량으로 식별할 수 있다.On the other hand, the autonomous vehicle 310, which has received the identification information from the autonomous vehicles 320 and 330 operating in the next lane, compares the received identification information with the identification information obtained from the photographed image, The vehicle 320, 330 can be identified as an autonomous vehicle, and the vehicle 340 running in the rear can be identified as a non-autonomous vehicle.

한편, 비 자율 주행 차량(340)을 식별한 자율 주행 차량(310)은 식별된 비 자율 주행 차량(340)의 식별 정보를 포함하는 차량 조회 요청을 서버로 전송하여, 식별된 비 자율 주행 차량(340)에 대한 위험 운전 이력 정보를 수신할 수 있다.On the other hand, the autonomous driving vehicle 310 identifying the non-autonomous driving vehicle 340 transmits a vehicle inquiry request including the identification information of the identified non-autonomous driving vehicle 340 to the server, 340 in response to a request from the user.

위험 운전 이력 정보를 수신한 자율 주행 차량(310)은 수신된 위험 운전 이력 정보를 분석하여 비 자율 주행 차량(340)의 위험 운전 패턴을 파악하고, 파악된 위험 운전 패턴을 회피할 수 있다.The autonomous driving vehicle 310 receiving the dangerous driving history information analyzes the received dangerous driving history information to grasp the dangerous driving pattern of the non-autonomous driving vehicle 340 and avoid the identified dangerous driving pattern.

구체적인 예로, 자율 주행 차량(310)은 수신된 위험 운전 이력 정보에 기초하여 판단된 비 자율 주행 차량(340)의 위험 운전 패턴이 위협 운전인 경우, 도 4에 도시된 예와 같이 옆 차선으로 차선을 변경하여 비 자율 주행 차량(340)의 위협 운전을 사전에 회피할 수 있다.When the dangerous driving pattern of the non-autonomous driving vehicle 340, which is determined based on the received dangerous driving history information, is a threat operation, the autonomous driving vehicle 310 moves to the next lane Autonomous driving vehicle 340 can be avoided in advance.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 방법의 순서도이다.5 is a flowchart of an autonomous vehicle control method according to an embodiment of the present invention.

도 5에 도시된 방법은 예를 들어, 도 1에 도시된 자율 주행 차량 제어 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.The method shown in Fig. 5 can be performed, for example, by the autonomous vehicle control apparatus 100 shown in Fig.

도 5를 참조하면, 자율 주행 차량 제어 장치(100)는 자율 주행 차량에 구비되어 차량 외부를 촬영하는 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 영상을 이용하여 주변에서 운행 중인 차량에 대한 식별 정보를 생성한다(510).Referring to FIG. 5, the autonomous vehicle control apparatus 100 generates identification information about a vehicle running in the vicinity using an image photographed by at least one camera that is provided in an autonomous vehicle and photographs the outside of the vehicle (510).

이후, 자율 주행 차량 제어 장치(100)는 주변에서 운행 중인 자율 주행 차량으로부터 해당 자율 주행 차량의 식별 정보를 수신한다(520).After that, the autonomous vehicle control apparatus 100 receives the identification information of the autonomous vehicle from the autonomous vehicle traveling in the vicinity (520).

이후, 자율 주행 차량 제어 장치(100)는 생성된 식별 정보와 수신된 식별 정보를 비교하여 주변에서 운행 중인 차량 중 비 자율 주행 차량을 식별한다(530).After that, the autonomous vehicle control apparatus 100 compares the generated identification information with the received identification information to identify non-autonomous driving vehicles in the vicinity of the vehicle (operation 530).

이후, 자율 주행 차량 제어 장치(100)는 식별된 비 자율 주행 차량에 대한 식별 정보를 포함하는 차량 조회 요청을 적어도 하나의 위험 운전 차량에 대한 식별 정보 및 위험 운전 이력 정보를 저장하는 서버로 전송한다(540).After that, the autonomous vehicle control apparatus 100 transmits a vehicle inquiry request including identification information on the identified non-autonomous driving vehicle to the server that stores the identification information of at least one dangerous driving vehicle and the dangerous driving history information (540).

이후, 자율 주행 차량 제어 장치(100)는 서버로부터 전송된 식별 정보에 대응되는 위험 운전 이력 정보를 수신한다(550).Thereafter, the autonomous vehicle control apparatus 100 receives the dangerous driving history information corresponding to the identification information transmitted from the server (550).

이후, 자율 주행 차량 제어 장치(100)는 수신된 위험 운전 이력 정보에 기초하여 식별된 비 자율 차량을 회피하도록 자율 주행 차량을 제어한다(560).Subsequently, the autonomous vehicle control apparatus 100 controls the autonomous vehicle so as to avoid the identified non-autonomous vehicle based on the received dangerous driving history information (560).

도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 자율 주행 차량 제어 방법의 순서도이다.6 is a flowchart of an autonomous vehicle control method according to another embodiment of the present invention.

도 6에 도시된 방법은 예를 들어, 도 2에 도시된 자율 주행 차량 제어 장치(200)에 의해 수행될 수 있다.The method shown in Fig. 6 can be performed, for example, by the autonomous vehicle control apparatus 200 shown in Fig.

한편, 도 6에서 610 단계 내지 630 단계는 도 5에 도시된 510 단계 내지 530 단계와 동일하므로 이에 대한 반복적인 설명은 생략한다.6, steps 610 to 630 are the same as steps 510 to 530 shown in FIG. 5, and thus a repetitive description thereof will be omitted.

도 6을 참조하면, 630 단계에서 비 자율 주행 차량이 식별된 경우, 자율 주행 차량 제어 장치(200)는 자율 주행 차량에 구비되어 차량 외부를 촬영하는 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 영상 및 자율 주행 차량에 구비된 적어도 하나의 센서에 의해 측정된 값 중 적어도 하나에 기초하여 식별된 비 자율 주행 차량의 운전 패턴 데이터를 수집한다(640).Referring to FIG. 6, when the non-autonomous vehicle is identified in step 630, the autonomous vehicle control apparatus 200 includes an image taken by at least one camera that is provided in the autonomous vehicle and photographs the outside of the vehicle, (640) the driving pattern data of the identified non-autonomous driving vehicle based on at least one of the values measured by at least one sensor provided in the vehicle.

이후, 자율 주행 차량 제어 장치(200)는 수집된 운전 패턴 데이터에 기초하여 식별된 비 자율 주행 차량의 운전 패턴이 위험 운전 패턴인지 여부를 판단한다(650).Thereafter, the autonomous vehicle control apparatus 200 determines whether the operation pattern of the identified non-autonomous vehicle based on the collected operation pattern data is a dangerous operation pattern (650).

이때, 위험 운전 패턴으로 판단된 경우, 자율 주행 차량 제어 장치(200)는 식별된 비 자율 주행 차량에 대한 위험 운전 정보를 해당 비 자율 주행 차량의 식별 정보와 함께 서버로 전송한다(660).At this time, if it is determined as the dangerous driving pattern, the autonomous vehicle control apparatus 200 transmits the dangerous driving information for the identified non-autonomous driving vehicle together with the identification information of the non-autonomous driving vehicle to the server (660).

한편, 도 5 및 도 6에 도시된 순서도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.한편, 본 발명의 실시예는 본 명세서에서 기술한 방법들을 컴퓨터상에서 수행하기 위한 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록매체를 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 기록매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나, 또는 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 통상적으로 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체, 플로피 디스크와 같은 자기-광 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.In the flowcharts shown in FIGS. 5 and 6, the method is described by dividing the method into a plurality of steps. However, at least some of the steps may be performed in reverse order, or may be performed in combination with other steps, omitted, Embodiments of the present invention include a computer readable recording medium including a program for performing the methods described herein on a computer. can do. The computer-readable recording medium may include a program command, a local data file, a local data structure, or the like, alone or in combination. The media may be those specially designed and constructed for the present invention, or may be those that are commonly used in the field of computer software. Examples of computer readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floppy disks, and magnetic media such as ROMs, And hardware devices specifically configured to store and execute program instructions. Examples of program instructions may include machine language code such as those generated by a compiler, as well as high-level language code that may be executed by a computer using an interpreter or the like.

이상에서 본 발명의 대표적인 실시예들을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, . Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, but should be determined by equivalents to the appended claims, as well as the appended claims.

100, 200: 자율 주행 차량 제어 장치
110, 210: 식별 정보 생성부
120, 220: 제1 통신 인터페이스부
130, 230: 차량 식별부
140, 240: 제2 통신 인터페이스부
150: 회피 제어부
250: 운전 패턴 수집부
260: 판단부
270: 위험 운전 정보 제공부
310, 320, 330: 자율 주행 차량
340: 비 자율 주행 차량100, 200: autonomous vehicle control device
110, 210: Identification information generating section
120 and 220: a first communication interface unit
130, and 230:
140, 240: a second communication interface unit
150: Avoidance control section
250: Operation pattern collecting unit
260:
270: Dangerous Driving Information Offering
310, 320, 330: an autonomous vehicle
340: Non-autonomous vehicle

Claims (10)

차량 외부를 촬영하는 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 영상을 이용하여 주변에서 운행 중인 차량을 식별하고, 상기 식별된 차량에 대한 식별 정보를 생성하는 단계;
상기 차량 주변에서 운행 중인 자율 주행 차량으로부터 해당 자율 주행 차량의 식별 정보를 수신하는 단계;
상기 생성된 식별 정보와 상기 수신된 식별 정보를 비교하여 상기 식별된 차량 중 비 자율 주행 차량을 식별하는 단계;
상기 비 자율 주행 차량의 식별 정보를 포함하는 차량 조회 요청을 적어도 하나의 위험 운전 차량에 대한 식별 정보 및 위험 운전 이력 정보를 저장하는 서버로 전송하는 단계;
상기 서버로부터 상기 전송된 식별 정보에 대응되는 위험 운전 이력 정보를 수신하는 단계; 및
상기 수신된 위험 운전 이력 정보에 기초하여 상기 비 자율 차량을 회피하도록 상기 차량을 제어하는 단계를 포함하는 자율 주행 차량 제어 방법.Identifying an oncoming vehicle using an image photographed by at least one camera photographing the outside of the vehicle and generating identification information for the identified vehicle;
Receiving identification information of the self-running vehicle from the autonomous vehicle traveling in the vicinity of the vehicle;
Identifying the non-autonomous driving vehicle among the identified vehicles by comparing the generated identification information with the received identification information;
The method comprising: transmitting a vehicle inquiry request including identification information of the non-autonomous driving vehicle to a server storing identification information of at least one dangerous driving vehicle and dangerous driving history information;
Receiving dangerous driving history information corresponding to the transmitted identification information from the server; And
And controlling the vehicle to avoid the non-autonomous vehicle based on the received dangerous driving history information. 청구항 1에 있어서,
상기 식별 정보는, 차종, 차량 번호, 색상 및 크기 중 적어도 하나를 포함하는 자율 주행 차량 제어 방법.The method according to claim 1,
Wherein the identification information includes at least one of a vehicle type, a vehicle number, a color, and a size. 청구항 1에 있어서,
상기 위험 운전 이력 정보는, 상기 위험 운전 차량의 운전 패턴 데이터, 위험 운전 유형, 상기 위험 운전 유형별 발생 횟수 및 위험 운전 회피 방안 중 적어도 하나를 포함하는 자율 주행 차량 제어 방법.The method according to claim 1,
Wherein the dangerous driving history information includes at least one of the driving pattern data of the dangerous driving vehicle, the dangerous driving type, the occurrence frequency of the dangerous driving type, and the dangerous driving avoidance plan. 청구항 1에 있어서,
상기 위험 운전 이력 정보는, 적어도 하나의 자율 주행 차량에 의해 상기 서버로 제공된 위험 운전 정보에 기초하여 생성되는 자율 주행 차량 제어 방법.The method according to claim 1,
Wherein the dangerous driving history information is generated based on dangerous driving information provided to the server by at least one autonomous driving vehicle. 차량 외부를 촬영하는 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 영상을 이용하여 주변에서 운행 중인 차량을 식별하고, 식별된 차량에 대한 식별 정보를 생성하는 단계;
상기 차량 주변에서 운행 중인 자율 주행 차량으로부터 해당 자율 주행 차량의 식별 정보를 수신하는 단계;
상기 생성된 식별 정보와 상기 수신된 식별 정보를 비교하여 상기 식별된 차량 중 비 자율 주행 차량을 식별하는 단계;
상기 촬영된 영상 및 상기 차량에 구비된 적어도 하나의 센서에 의해 측정된 값 중 적어도 하나에 기초하여 상기 비 자율 주행 차량의 운전 패턴 데이터를 수집하는 단계;
상기 수집된 운전 패턴 데이터에 기초하여 상기 비 자율 주행 차량의 운전 패턴이 위험 운전 패턴인지 여부를 판단하는 단계;
상기 위험 운전 패턴으로 판단된 경우, 상기 비 자율 주행 차량에 대한 위험 운전 정보를 생성하는 단계; 및
상기 생성된 위험 운전 정보를 상기 비 자율 주행 차량의 식별 정보와 함께 서버로 전송하는 단계를 포함하는 자율 주행 차량 제어 방법.Identifying an oncoming vehicle using an image photographed by at least one camera that photographs the outside of the vehicle, and generating identification information for the identified vehicle;
Receiving identification information of the self-running vehicle from the autonomous vehicle traveling in the vicinity of the vehicle;
Identifying the non-autonomous driving vehicle among the identified vehicles by comparing the generated identification information with the received identification information;
Collecting operation pattern data of the non-autonomous driving vehicle based on at least one of the photographed image and a value measured by at least one sensor provided in the vehicle;
Determining whether the operation pattern of the non-autonomous driving vehicle is a dangerous driving pattern based on the collected driving pattern data;
Generating dangerous driving information for the non-autonomous driving vehicle when the dangerous driving pattern is determined; And
And transmitting the generated dangerous driving information to the server together with the identification information of the non-autonomous driving vehicle. 청구항 5에 있어서,
상기 식별 정보는, 차종, 차량 번호, 색상 및 크기 중 적어도 하나를 포함하는 자율 주행 차량 제어 방법.The method of claim 5,
Wherein the identification information includes at least one of a car type, a car number, a color, and a size. 청구항 5에 있어서,
상기 운전 패턴 데이터는, 상기 비 자율 주행 차량의 속도, 진로, 위치 및 경고등 동작 중 적어도 하나에 대한 데이터를 포함하는 자율 주행 차량 제어 방법.The method of claim 5,
Wherein the operation pattern data includes at least one of a speed, a course, a position, and a warning light operation of the non-autonomous driving vehicle. 청구항 5에 있어서,
상기 판단하는 단계는, 기 설정된 위험 운전 유형별 판단 조건과 상기 수집된 운전 패턴 데이터를 비교하여 상기 비 자율 주행 차량의 운전 패턴이 상기 위험 운전 패턴인지 여부를 판단하는 자율 주행 차량 제어 방법.The method of claim 5,
Wherein the determining step determines whether the operation pattern of the non-autonomous driving vehicle is the dangerous driving pattern by comparing the judgment condition for each predetermined risk driving type and the collected driving pattern data. 청구항 8에 있어서,
상기 판단 조건은, 차간 거리, 도로 제한 속도 대비 초과 속도, 상기 차량의 특정 동작에 대한 운전 패턴, 차선 변경 패턴 및 속도 변화 중 적어도 하나에 대한 조건을 포함하는 자율 주행 차량 제어 방법.The method of claim 8,
Wherein the determination condition includes at least one of an inter-vehicle distance, an excess speed relative to a road speed limit, an operation pattern for a specific operation of the vehicle, a lane change pattern, and a speed change. 청구항 5에 있어서,
상기 위험 운전 정보는, 상기 수집된 운전 패턴 데이터 및 위험 운전 유형 중 적어도 하나를 포함하는 자율 주행 차량 제어 방법.











The method of claim 5,
Wherein the dangerous driving information includes at least one of the collected driving pattern data and the dangerous driving type.











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