KR20200092462A

KR20200092462A - 주행상황 정보융합 기반 주행경로 가변화 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR20200092462A
Application number: KR1020190001876A
Authority: KR
Inventors: 이재관; 김문식; 송문형
Original assignee: 한국자동차연구원
Priority date: 2019-01-07
Filing date: 2019-01-07
Publication date: 2020-08-04
Also published as: KR102287136B1

Abstract

본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르는 주행상황 정보융합 기반 주행경로 가변화 방법은, 위험차량정보를 포함하는 위험정보를 수집하는 단계와, 상기 위험정보를 토대로 자차 주변 차량의 위험도를 분석하는 단계와, 상기 분석 결과에 따라 주행경로 가변 여부를 판단하는 단계와, 주행경로를 가변해야 한다고 판단한 경우, 그에 따른 추종제어값을 결정하는 단계와, 상기 추종제어값에 따라 차량의 움직임을 제어하는 단계를 포함한다.
위험정보의 수집은, 외부의 클라우드 시스템으로부터 주변 차량들에 대한 사고 이력 정보, 차종, 속도, 위치 중 적어도 하나를 포함하는 차량 정보를 수신하는 방식을 취한다. 또한, 외부의 클라우드 시스템으로부터 주변 차량들의 운전자에 대한 사고 이력 정보를 수신하여 수행될 수 있다.

Description

주행상황 정보융합 기반 주행경로 가변화 방법 및 시스템{Routing change method and system based on driving situation information fusion}

본 발명은 자율주행차에 관한 것으로서, 구체적으로는 주행상황을 고려한 주행경로 가변에 관한 것이다.

자율주행에서 주행경로는 차량안전성과 운전자수용성 관점에서 중요한 것인데, 기존에는 센서정보(영상센서, 라이다 등), 차량정보(차속, 관성, 조향각/조향토크 등), 정밀지도만을 바탕으로 한 획일적 차량모델을 기반으로 주행경로를 생성하고 있어서 다양한 주행상황에 적절하게 대응하기가 곤란하다

종래의 자율주행의 차선유지에 필요한 주행경로는 차량용 영상센서(또는 라이다)로 취득한 센서정보와 차량정보(차속, 관성, 조향각/조향토크 등)를 신호처리하여 얻어지는 주행차선과 주행차량과의 상대적 정보값들(이탈각, 이탈거리, 곡률, 도로폭)로써 표현된다. 바꾸어 말하면, 차량용 영상센서(또는 라이다) 및 차량정보만으로 주행경로를 계산하고 있다.

즉, 지금까지는 센서정보와 차량정보만을 바탕으로 한 획일적인 도로모델 + 차량동역학모델을 기반으로 주행경로를 생성하는 수준이라서 실시간 도로교통상황인 위험구간(사고구간, 공사구간, 체증구간), 위험물체(낙하물), 위험차량(고위험운전자)을 반영하여 주행안전성을 최대한 확보하여 자율주행차의 주행경로를 설정하기가 곤란하였다.

한편, 클라우드, 빅데이터 처리, AI, IoT, 엣지 컴퓨팅 등 4차산업에 해당하는 신기술을 자동차에 접목하는 시도가 있다. 예컨대, 혼다는 AWS 클라우드의 HPC(High Performance Computing)를 활용하여 제품 설계 시뮬레이션 기간을 기존에 비해 1/3로 단축하는 효과와 더불어 70% 이상의 비용절감을 이루어냈고, 람보르기니는 디지털 마케팅 부문에 클라우드를 적극 활용하여 50% 이상의 인프라 비용 절감효과를 얻었으며, BMW는 7시리즈 차량의 센서 데이터를 동적으로 지도정보에 업데이트하는 CARSSSO(Car as a Sensor)를 선보였다. 기타 많은 클루우드, AI 접목 사례가 있으나, 이러한 서비스들은 설계, 고객대응, 마케팅, 개별차량에 대한 지도정보 갱신 등에 머물러 있다.

차량의 주행은 자차와 타차간의 예측 불가능한 다양한 상황 속에서 이루어지는 것이지만, 도로를 주행하는 자차와 타차의 정보를 아울러 이를 정보화하고 안전 주행에 활용하는 예가 없었다.

본 발명은, 기존의 센서정보, 차량정보, 정밀지도만을 이용한 차량동역학 모델 및 도로모델 기반의 획일적인 주행경로 결정과 안내에서 나아가, 위험구간(사고구간, 공사구간, 체증구간), 위험물체(낙하물), 위험차량(고위험운전자) 등의 주변 위험 정보들을 융합하여 다양한 주행상황에 맞추어 주행안전성을 극대화할 수 있도록 주행경로를 자동변경하는 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

전술한 과제를 이루기 위하여, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르는 주행상황 정보융합 기반 주행경로 가변화 방법은, 위험차량정보를 포함하는 위험정보를 수집하는 단계와, 상기 위험정보를 토대로 자차 주변 차량의 위험도를 분석하는 단계와, 상기 분석 결과에 따라 주행경로 가변 여부를 판단하는 단계와, 주행경로를 가변해야 한다고 판단한 경우, 그에 따른 추종제어값을 결정하는 단계와, 상기 추종제어값에 따라 차량의 움직임을 제어하는 단계를 포함한다.

위험정보의 수집은, 외부의 클라우드 시스템으로부터 주변 차량들에 대한 사고 이력 정보, 차종, 속도, 위치 중 적어도 하나를 포함하는 차량 정보를 수신하는 방식을 취한다. 또한, 외부의 클라우드 시스템으로부터 주변 차량들의 운전자에 대한 사고 이력 정보를 수신하여 수행될 수 있다.

선택적으로, 또는 함께 자차 부착 센서를 통하여 주변차량의 차종, 속도, 위치를 수집하고, 주변차량으로부터 해당 차량의 정보를 수신하는 방식을 취할 수 있다.

본 발명의 다른 면에 따른 주행상황 정보융합 기반 주행경로 가변화 시스템은, 클라우드 시스템 및 주변의 타 차량으로부터 위험정보를 수신하고 이를 분류하고 같은 속성 정보를 병합하는 위험정보융합부와, 상기 위험정보융합부로부터 전달되는 위험정보를 토대로 자차 주변의 차량들과 주행 경로에 대한 위험도를 분석하는 위험도분석부와, 상기 위험도분석부의 분석 결과에 따라 경로변경여부를 판단하는 경로변경 판단부와, 경로변경판단부의 요청에 따라 제어모듈을 제어하는 차량제어부를 포함한다.

경로변경판단부는, 상기 위험도분석부의 분석 결과, 위험도가 기 설정한 수준으로 판단하면, 가장 위험도가 낮은 경로가 무엇인지를 계산하고 이를 토대로 경로변경 여부를 결정한다.

본 발명의 또 다른 면에 따라, 자율주행차량의 주행경로 가변화를 위하여, 상기 자율주행차와 연결된 클라우드 시스템이 수행하는 방법이 제공된다.

클라우드 시스템이 수행하는 주행경로 가변화 방법은, 구간별로 상기 구간내 차량들의 차속, 차종, 차량 식별정보 및 운전자 식별정보를 포함하는 차량정보를 수신하는 단계와, 상기 차량정보를 기초로 차량별 위험도 분석을 수행하는 단계와, 상기 분석결과에 따라 저위험 차량에 대한 유의정보를 송신하는 단계를 포함한다.

위험도 분석을 수행하는 단계는, 상기 운전자 식별정보를 토대로 운전자 사고 이력을 조회하는 단계와, 상기 조회 이력과 다른 차량 정보를 고려하여 각 차량별 위험도를 분석하는 단계를 포함한다.

또는, 차량정보를 토대로 구간내 차량 분포도를 생성하고, 분포도 상의 주행이력을 토대로 각 차량별 위험도를 분석하는 방식을 취할 수 있다.

본 발명은 자율주행차의 주행경로를 다양한 주행상황에 맞추어 최적의 주행경로로 자동변경할 수 있다.

사고위험성이 낮은 방향으로 주행경로를 생성하여 차량에 대하여 경로추종제어를 수행함으로써, 자율주행차의 주행안전성이 향상되고 운전자수용성도 개선(교통사고에 대한 부담 경감과 사고가능성 저하)된다.

그 결과로 자율주행차의 상품경쟁력이 높아지고 운전취약자의 이동성을 높여주므로, 자율주행차의 보급 확대 및 관련기업의 매출 증대에 기여가 가능하다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행차 경로 가변화 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행차 경로 가변화 방법의 순서도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 차량 정보를 융합하여 경로를 가변하는 상세 절차의 순서도.
도 4는 도 3과는 다른 실시에에 따른 위험 차량 정보를 융합하여 경로를 가변하는 상세 절차의 순서도.
도 5는 본 발명에 따라 위험차량에 대한 주행경로 가변화에 있어 클러스터 시스템이 수행하는 절차의 순서도.

본 발명의 목적 및 효과는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 본 발명의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.

본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하의 각 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며 본 발명의 범위를 제한하고자 하는 것이 아니다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 또는 "구비"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...프로세스", "..유닛", "...장치", "...디바이스", "...부" 또는 "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

한편, 본 발명의 각 실시예에 있어서, 각 구성요소들, 기능 블록들 또는 수단들은 하나 또는 그 이상의 하부 구성요소로 구성될 수 있으며, 각 구성요소들이 수행하는 전기, 전자, 기계적 기능들은 전자회로, 집적회로, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등 공지된 다양한 소자들 또는 기계적 요소들로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수도 있다.

이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예를 통하여 본 발명의 구성에 대하여 상세히 설명하겠으나. 본 발명의 기술적 사상이 이하의 실시예에만 국한되는 것은 아니며, 동일 또는 유사한 범주 내의 다른 변형 또는 변경된 실시 유형에 그대로 적용될 수 있음은 물론이다.

이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 구성에 대하여 상세히 설명한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 자율주행차의 주행경로 가변화 시스템(100)은, 주변상황인식부(110), 절대측위보정부(120), 주행경로생성부(130), 차량제어부(140)을 포함하며, 나아가 위험정보융합부(150), 위험도분석부(160), 경로변경판단부(170)을 더 포함한다.

주행경로 가변화 시스템(100)은 자차의 센서모듈(10; 차속센서, 가속도센서, 요레이트 센서, 조향각 센서, 조향토크 센서, 영상 센서, 라이다, GPS 등)로부터 다양한 정보를 수집하고 자차의 제어모듈(20; 조향모듈, 제동모듈, 구동모듈, HMI 모듈)에 제어 명령을 전달한다.

또한, 클러스터 시스템(200) 및/또는 주변의 타차(300)와 정보를 송수신한다.

주변상황인식부(110), 절대측위보정부(120), 주행경로생성부(130), 차량제어부(140)는 종래의 자율주행차량 또는 운전자지원시스템, 운전자편의시스템의 그것과 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다. 다만, 주변상황인식부(110)는 지속적으로 외부의 클러스터 시스템(200)으로 센서모듈(10)을 통해 인식한 자차의 주변상황 정보를 전송한다는 점이 종래의 주변상황인식부와 상이하다.

본 발명의 주행 경로 가변화 시스템의 특징적인 요소는 위험정보융합부(150), 위험도분석부(160), 경로변경판단부(170)에 있는데, 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.

위험정보융합부(150)는 주행상황인식부(110)로부터 자차 주변상황정보를 전달받고, 클라우드 시스템(200)으로부터 자차의 감지범위 외의 주변상황정보(위험정보)를 수신한다. 클라우드 시스템(200)으로부터 수신하는 위험정보의 예는 위험물체정보, 위험구간정보, 위험차량정보 등이 있다.

또한, 타차(300)로부터, 타차의 현위치(상대위치 및/또는 절대위치), 타차의 사고이력정보, 타차 운전자의 사고이력정보를 포함하는 타차 정보를 수신한다.

위험정보융합부(150)는 이와 같이 자차, 타차, 원격의 클라우드 시스템으로부터 자차의 안전주행과 관련된 정보(위험정보)를 다각적으로 수신하여 이를 분류하고 같은 속성 정보는 병합한다. 예컨대, 상이한 경로로 수집되는 차속 정보, 차량 위치 정보 등을 병합한다.

위험도분석부(160)는 위험정보융합부(150)가 수집하고 분류한 정보를 토대로, 현재 주행도로 상태, 전방의 주행도로 상태, 반대편 도로 상태, 도로 주변의 위험요인(예컨대, 낙석), 도로의 사고이력, 주변 차량의 위험성을 종합적으로 판단하여 현재 주행중인 차로의 위험도와, 현재 설정된 경로상 전방 지역의 위험도, 및 주변 차량의 위험도를 분석한다.

경로변경판단부(170)는 위험도분석부(160)의 분석 결과, 위험도가 기 설정한 수준으로 판단하면, 가장 위험도가 낮은 경로가 무엇인지를 계산하고 이를 토대로 경로변경 여부를 결정한다. 경로변경을 결정하면, 가장 위험도가 낮은 경로로 이동할 수 있도록 차량제어부에 요청한다. 또는 경로를 변경하면 더 위험도가 높아진다고 판단할 경우, 경로는 유지하되 위험도를 낮추기 위하여 가속 또는 감속 여부를 결정하고, 차량제어부에 이를 요청한다.

본 발명에서 경로의 변경이라 함은, 도로 내의 주행차로의 변경뿐 아니라, 동일 차로를 주행하되 차로 내의 주행 중심선을 변경하는 경우를 포함한다. 예컨대, 사고이력이 많거나 과속의 대형트럭 같은 고위험군 차량이 우측 후방에서 주행중인 경우, 자차의 주행차로내 주행 중심선을 좌측으로 이동시키는 경우를 포함한다. 이동량의 계산은 고위험군 차량의 차속, 차종, 크기 등을 고려하여 계산한다.

또한, 목적지까지 도달하기 위하여 설정된 주행경로의 변경도 포함한다. 예컨대 전방 1km 지점에 낙석 위험이 다른 대체경로로 변경하는 것이 바람직할 것이다.

이와 같이 경로변경판단부(170)는 위험도 수준과 종류에 따라서 주행 중심선을 좌측 또는 우측으로 어느 정도 변경할지, 주행차로를 좌측 또는 우측으로 변경할지, 또는 목적지까지의 설정경로를 변경할지 여부에 대한 판단을 수행한다.

차량제어부(140)는 기본적으로는 주행경로생성부(130)로부터 전달받는 주행경로에 기초하여 제어모듈(20)에게 제어 명령을 출력하지만, 경로변경판단부(170)가 위험을 인식하여 경로변경 요청을 하면, 그에 따라 제어모듈(20)에게 조향, 차속변경을 지시하고, 산타페시아 계기판이나 스피커, 디스플레이 장치, HUD 장치 등의 HMI 모듈로 해당 사항을 표출한다.

본 발명에서 경로의 변경은 목적지까지 설정된 주행경로의 변경뿐 아니라, 도로 내의 주행차로의 변경을 포함한다.

이하, 경로변경판단부(170)의 업무 또는 역할에 대하여 구체례를 들어 보다 상세히 설명한다.

자차에 기인하지 않은 도로 주행상의 위험은 크게 도로 상태, 도로 주변 상태, 기후 등으로 인한 환경적 요인과, 자차 주변에서 위험하게 운행하거나 위험하게 운행할 타차에 기인하거나 직전의 주변 교통사고 등으로 인한 주변차량 요인이 있다.

환경적 요인은 도로의 파손, 차선의 훼손, 도로 주변의 낙석상태, 낙성위험상태, 붕괴상태, 추가 붕괴 위험상태, 악천후 등이 있으며, 이에 대해서는 사전에 파악을 하기만 하면 회피하는 방식으로 위험을 피할 수 있다.

그런데 주변차량 요인은 대향 차량의 중앙선 침범으로 인한 충돌, 후방차량의 급돌진, 전방차량의 급정거, 측면차량의 무리한 끼어들기, 주변차량간의 충돌/추돌로 인한 교통사고 발생 등 그 요인 자체가 찰라적이고, 그 특성상 위험 징후를 파악하기 용이하지 않다.

본 발명은 이러한 주변차량 요인에 대한 위험도(정확히는 예상 위험도)를 미리 분석하여 사전에 경로를 변경하거나 차로를 변경하여 미연에 방지하는 시스템 및 방법을 제시한다.

이를 위하여 위험도분석부(160)는 주행중인 도로의 지형(급커브, 급한 내리막 등)은 물론이고, 주행 경로상의 도로의 사고이력 및, 주행중인 도로의 사고이력을 모두 살핀다. 본 명세서에서 주행중인 도로라 함은, 자차가 위치하는 도로와 자차에 영향을 미칠 수 있는 전방의 소정거리(예컨대 100미터)의 도로를 포함한다.

도로의 지형에 위험성이 높거나, 사고이력이 일정 수준 이상으로 많다면, 위험성이 높다고 판단한다.

아울러, 위험도분석부(160)는 주변차량에 관한 정보를 획득하여 이를 경로변경 여부 판단에 이용한다. 주변차량에 관한 정보는, 예컨대 과속 중인 차량 존재 여부, 현재 주행중인 도로에서 차로 변경이 잦은 차량 존재 여부, 사고 이력이 많은 차량 존재 여부, 사고 이력이 많은 운전자가 운전하는 차량 존재 여부, 차량 자체의 속성상 주변 차량이 위험할 수 있는 차량(대형 트럭 등)의 존재 여부 등이 있을 수 있으나 더 확장할 수 있음은 물론이다.

예컨대, 대형 공사 트럭이 후방에 위치하는데, 그 트럭이 과속을 하거나 현재의 주행 이력상 차로 변경이 잦다면 그 대형 공사 트럭이 위험하다고 판단한다. 또는, 대형 공사 트럭이 현재는 안전하게 운행하고 있으나, 과거의 사고 이력이 있다는 차량이라면 역시 위험하다고 판단한다.

특히, 이 사건 특허발명에서는 주변 차량 운전자의 사고 이력을 클라우드 시스템으로부터 수신하여 경로변경 판단에 이용한다. 이를 위해서는 모든 차량이 자신의 정보(현재의 주행 상태 정보, 부착된 센서로부터의 감지 정보, 위치, 사고 이력, 운전자 정보 등)를 클라우드 시스템으로 전송해야 한다. 각 차량은 차량에 생체 정보 등이 등록된 운전자가 탑승을 하거나, 각 운전자가 스마트폰 기타의 소지자 식별 가능 IoT 디바이스를 소지하고 있으면, 운전자를 식별할 수 있고 이 운전자 정보를 클라우드 시스템으로 업로드 할 수 있다.

자차는 클라우드 시스템에서 자신의 주변 차랑 정보(운전자 정보 포함)를 수신하여, 음주 운전 경력이 있거나 위험한 유형의 사고 이력(예컨대, 충돌 또는 과속 추돌 사고)이 있는 운전자가 운전하는 차량이 위험 위치(예컨대, 차량의 근접 측후방, 동일 차로 바로 앞 전방 등)에 있다면, 위험하다고 판단한다.

위험도는 여러 경우의 조합으로 그 정도를 구분할 수 있다. 예컨대, 추돌 사고 이력이 있는 운전자가 운행하는 대형 트럭이 자차의 직 후방에서 과속 주행하고 있는 경우에는 최고 수준 위험도로 판단하고, 10년 전 접촉 사고 이력이 있는 운전자가 자차의 직 후방에서 제한 속도의 10% 내외 과속으로 주행하고 있는 경우에는 낮은 위험도로 판단할 수 있다. 차량이 대형 트럭이지만 운전자가 최근 상당기간(예컨대 10,000시간) 무사고 운행 중이라면 위험하지 않다고 판단할 수 있다.

이와 같이 위험도분석부(160)가 자차가 처한 위험도를 판단하면, 경로변경판단부(170)는 판단된 위험도의 종류 및 수준을 고려하여 경로변경 여부를 판단한다.

이때, 주변상황인식부(110)로부터 자차의 주변 상황을 획득하여 이를 위험도와 함께 고려하면서, 변경할 경로나 차로가 있는지, 변경으로 인하여 위험도가 더 증가하지 않을지 여부, 가장 낮은 위험도를 가지는 경로가 무엇인지를 판단한다.

경로변경판단부(170)는 위와 같은 요소를 고려하여, 주변에 위험이 존재하더라도 경로를 유지하는 것이 낫다는 판단을 할 수도 있다. 이 경우 자차의 속도를 증가 또는 감소하도록 차량제어부(140)에게 지시할 수 있다.

경로변경판단부(170)가 경로를 변경해야 되겠다고 판단하며, 위험도가 낮은 경로로 가기 위한 구체적인 지시(예컨대, 좌측 차로로 이동, 전방 30미터 앞에서 우회전, 후방차량간 거리 증가, 갓길로 대피 등)를 차량제어부(140)에게 한다.

차량제어부(140)는 경로변경판단부(170)의 지시를 받아 좌/우로 조향하거나 및/또는, 차속을 줄이거나 증가하도록 제어모듈에게 제어 명령을 출력한다.

이하, 도 2를 참조하여 본 발명에 따른 경로가변화 방법을 설명한다. 도 2에서 단계(S210) 내지 단계(S230)은 차량정보, 센서정보, 지도정보를 획득하여 모델기반 주행경로 계산하고 모델기반의 주행경로 추종제어값을 결정하는 종래와 유사한 방식을 수행한다.

본 발명은 이에 더하여, 위험물체정보를 수집하고(S250), 위험구간정보를 수집하며(S255), 위험차량정보를 수집한다(S260). 이러한 위험 정보의 수집은 전술한 바와 같으므로 생략한다.

위험정보가 수집되는 이를 통합처리하여 위험도를 분석하고 주행경로를 가변해야할지를 판단한다(S275). 판단 결과 주행경로를 가변해야 한다고 판단하면, 주행경로 가변기반 추종제어값을 결정하고(S280), 이에 따라 차량의 동작을 제어한다(S290). 주행경로 가변의 필요가 없다고 판단하면, 모델기반 주행경로 추종제어값을 결정하고(S230), 이에 따라서 차량의 움직임을 제어한다(S290).

도 3 및 도 4는 주변 차량의 위험 정보를 획득하는 방법에 대하여, 각각 다른 실시예를 도시한 도면이다.

도 3은 주변 차량에게 차량 정보를 획득하는 실시예를 도시한 도면이다. 도시된 바와 같이, 자차 센서로 주변의 타차의 종별과 위치를 확인하면(S310), 차량의 종류나 위치에 기초하여 고위험군 차량을 분류하여 고위험군 차량에게 사고 이력정보를 요청한다(S320).

해당 타차로부터 차량 및/또는 운전자의 사고이력정보를 수신하면(S330), 전술한 방식으로 주행경로가변여부를 결정하고(S340), 그 결정에 따라 차량의 움직임을 제어한다(S350).

도 4는 주변의 차량 정보를 클라우드 시스템으로부터 수신하는 방식을 도시한 도면이다. 도 시된 바와 같이 자차의 주행경로 가변화 시스템(100)은 클러스터 시스템(200)으로부터 구간 내 차량 정보를 수신하고(S410), 이 정보로부터 고위험군 차량의 위치를 확인하여(S420), 주행경로를 가변할지 여부를 결정하고(S430), 그 결정에 따라 차량의 움직임을 제어한다(S440).

도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 클러스터 시스템(200)의 위험요소 처리 흐름을 도시한 순서도이다.

도 5의 실시예는 자차가 위험도를 분석하지 않고, 또는 자차의 위험도 분석과 병행해서 클러스터 시스템(200)이 위험도를 판단하는 경우이다.

클러스터 시스템(200)은 각 구간별로 해당 구간 내 차량들의 정보(주행정보, 목적지 정보, 설정된 경로 정보, 사고 이력 정보, 운전자 정보, 도로 상태 정보 등 포함)를 수신하고(S510), 차량의 위치 정보를 토대로 차량 분포도를 생성하고(S520), 차량 분포도와 수신된 차량들의 정보를 기초로 차량별 위험도를 분석한다(S530).

위험도 분석의 한 방식으로서, 운전자 정보를 토대로 운전자 사고 이력을 조회하고, 조회 이력을 고려하여 또는 조회 이력과 다른 차량 정보를 함께 고려하여 각 차량별로 위험도를 분석할 수 있다.

이와는 달리, 차량의 속도, 위치정보를 토대로 구간내 차량 분포도를 생성하고, 분포도 상의 주행이력을 토대로 각 차량별 위험도를 분석할 수도 있다. 예컨대, 끼어들기가 잦거나 과속하는 차량이 발견되면 구간내 전체적인 차량 분포상 위험 차량의 위치를 파악하여 주변 차량과의 관계를 고려하여 위험도를 산출한다.

분석 결과에 따라 저위험 차량에 대한 유의 정보를 송신하고(S540), 고위험 차량에 대해서는 안전 운전을 요청하는 경고를 송신한다(S550).

유의 정보 송신은 단순히 주의 안내만을 할 수도 있으나, 각 차량별로 주행경로변경 여부에 대한 판단을 하여 구체적인 주행경로 변경에 대한 정보를 송신할 수도 있다.

이상, 본 발명의 바람직한 실시예를 통해 본 발명의 구성에 대하여 상세히 설명하였다. 그러나 전술한 실시예는 예시에 불과한 것으로서, 본 발명의 권리범위를 제한하지 아니한다. 본 발명의 기술분야에 통상의 지식을 가진 자라면 본 명세서의 교시와 시사로부터 본 발명의 기술적 사상의 범주내의 다양한 변형과 변경이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 보호범위는 이하의 특허청구범위의 기재에 의하여 정하여짐이 마땅하다.

Claims

위험차량정보를 포함하는 위험정보를 수집하는 단계와,
상기 위험정보를 토대로 자차 주변 차량의 위험도를 분석하는 단계와,
상기 분석 결과에 따라 주행경로 가변 여부를 판단하는 단계와,
주행경로를 가변해야 한다고 판단한 경우, 그에 따른 추종제어값을 결정하는 단계와,
상기 추종제어값에 따라 차량의 움직임을 제어하는 단계
를 포함하는 주행상황 정보융합 기반 주행경로 가변화 방법.
제1항에 있어서, 상기 위험정보를 수집하는 단계는,
외부의 클라우드 시스템으로부터 주변 차량들에 대한 사고 이력 정보, 차종, 속도, 위치 중 적어도 하나를 포함하는 차량 정보를 수신하는 단계를 포함하는 것인 주행경로 가변화 방법.
제2항에 있어서,
외부의 클라우드 시스템으로부터 주변 차량들의 운전자에 대한 사고 이력 정보를 수신하는 단계를 더 포함하는 것인 주행경로 가변화 방법.
제1항에 있어서, 상기 위험정보를 수집하는 단계는,
자차 부착 센서를 통하여 주변차량의 차종, 속도, 위치를 수집하는 단계와,
주변차량으로부터 자신의 차량 정보를 수신하는 단계
를 포함하는 것인 주행경로 가변화 방법.
제1항에 있어서, 상기 주행경로 가변 여부를 판단하는 단계는,
목적지까지 설정된 주행경로를 변경할지를 판단하는 단계 및
주행 도로상의 차선을 변경할지를 판단하는 단계 중 적어도 하나를 수행하는 것인 주행경로 가변화 방법.
클라우드 시스템 및 주변의 타 차량으로부터 위험정보를 수신하고 이를 분류하고 같은 속성 정보를 병합하는 위험정보융합부와,
상기 위험정보융합부로부터 전달되는 위험정보를 토대로 자차 주변의 차량들과 주행 경로에 대한 위험도를 분석하는 위험도분석부와,
상기 위험도분석부의 분석 결과에 따라 경로변경여부를 판단하는 경로변경 판단부와,
경로변경판단부의 요청에 따라 제어모듈을 제어하는 차량제어부
를 포함하는 주행상황 정보융합 기반 주행경로 가변화 시스템.
제6항에 있어서, 상기 경로변경판단부는,
상기 위험도분석부의 분석 결과, 위험도가 기 설정한 수준으로 판단하면, 가장 위험도가 낮은 경로가 무엇인지를 계산하고 이를 토대로 경로변경 여부를 결정하는 것인 주행경로 가변화 시스템.
자율주행차량의 주행경로 가변화를 위하여, 상기 자율주행차와 연결된 클라우드 시스템이 수행하는 방법으로서,
구간별로 상기 구간내 차량들의 차속, 차종, 차량 식별정보 및 운전자 식별정보를 포함하는 차량정보를 수신하는 단계와,
상기 차량정보를 기초로 차량별 위험도 분석을 수행하는 단계와,
상기 분석결과에 따라 저위험 차량에 대한 유의정보를 송신하는 단계
를 포함하는 주행상황 정보융합 기반 주행경로 가변화 방법.
제8항에 있어서, 상기 위험도 분석을 수행하는 단계는,
상기 운전자 식별정보를 토대로 운전자 사고 이력을 조회하는 단계와,
상기 조회 이력과 다른 차량 정보를 고려하여 각 차량별 위험도를 분석하는 단계를 포함하는 것인 주행경로 가변화 방법.
제8항에 있어서, 상기 위험도 분석을 수행하는 단계는,
상기 차량정보를 토대로 구간내 차량 분포도를 생성하는 단계와,
상기 분포도 상의 주행이력을 토대로 각 차량별 위험도를 분석하는 단계를 포함하는 것인 주행경로 가변화 방법.