KR20210104840A - 차량에 대한 궤적을 트레이닝하는 방법, 및 전자 차량 안내 시스템 - Google Patents

차량에 대한 궤적을 트레이닝하는 방법, 및 전자 차량 안내 시스템 Download PDF

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KR20210104840A
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KR1020217022613A
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스테파니 프린자우센
스테판 에발드
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발레오 샬터 운트 센소렌 게엠베아
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Abstract

일 양상은 차량(3)이 주차 구역(P)으로 주행하고 있는 차량(3)에 대한 궤적(12)을 트레이닝하기 위한 방법에 관한 것으로, 트레이닝 주행 동안, 차량(3)의 환경(11)은 차량(3)의 제1 캡처 디바이스(7, 8, 9)를 사용하여 캡처되고, 제1 캡처 디바이스는 캡처의 유형 및/또는 캡처 상태 및/또는 차량 상에서의 위치 및/또는 차량 상에서의 배향에 관하여 제1 유형의 기능을 구성하고, 궤적(12)은 이에 기초하여 결정되고, 트레이닝 주행에 후속하고 적어도 특정 영역에서 차량(3)이 주차 구역(P)으로 주행하는 후속 주행 동안에, 환경(11)은 차량(3)의 제2 캡처 디바이스를 사용하여 캡처되며, 제2 캡처 디바이스는 캡처의 유형, 캡처 상태, 및/또는 차량(3) 상의 위치, 및/또는 차량(3) 상에서의 배향에 관해 제1 유형 기능과는 상이한 제2 유형의 기능을 구성하고, 궤적(12)은 제2 캡처 디바이스(7,8,9)에 의해 캡처된 정보에 기초하여 업데이트된다. 다른 양상은 전자 차량 안내 시스템(5)에 관한 것이다.

Description

차량에 대한 궤적을 트레이닝하는 방법, 및 전자 차량 안내 시스템
본 발명의 일 양상은 차량을 위한 궤적을 트레이닝하기 위한 방법에 관한 것으로, 상기 궤적을 따라 차량이 주차 구역으로 주행한다. 트레이닝 주행 동안, 차량의 환경이 차량의 제1 캡처 디바이스를 사용하여 캡처된다. 궤적은 이에 기초하여 결정된다. 본 발명의 다른 양상은 차량용 전자 차량 안내 시스템에 관한 것이다.
DE 10 2004 047 130 B4는 자동 운전 차량과 같은 자율 주행 시스템의 동적인 가변 환경을 배향하기 위한 방법을 개시한다. 주행 동안 동적 가변 환경을 캡처 및 모델링하기 위해, 기존의 환경 요소에 관한 데이터가 센서를 사용하여 캡처된다. 센서는 레이저 시스템, 초음파 시스템, 레이더 시스템 및 카메라 시스템일 수 있다. 세계적인 모델 데이터가 미리 이미 이용가능하면, 이 정보는 초기 토대로서 사용될 수 있으며, 이 초기 토대를 기반으로 추가 업데이트 및 사양이 수행된다. 환경 캡처 및 모델링을 위해, 이동 시스템은 언급된 바와 같이, 예를 들어, 이 목적을 위해 제공된 센서에 의해 검출되는 제1 자유 경로를 따라 임의의 원하는 시작 지점으로부터 시작하여 미리 정의된 목적지까지 이동한다. 대안적으로, 트레이닝 주행에서, 이동 시스템은 또한 운전자에 의해 제어될 수 있거나 또는 단지 미리 정의된 궤적을 따라 주행할 수 있고, 그 결과 현실적으로는 로컬 경로 계획이 제공되고 환경 캡처 및 모델링을 위한 추가의 프로세스 단계만이 수행되어야 한다. 따라서, 공지된 방법에서, 상이한 센서가 각각의 시나리오에서 광범위하게 사용되지만, 이는 환경과 관련된 정보가 제한된 정도로 획득될 수 있게 하거나 또는 이러한 센서들의 상이한 유형의 기능으로 인해 부적합한 정보가 이용가능하게 한다. 이는 트레이닝 시나리오를 실질적으로 손상시킨다. 이들 센서의 상이한 유형의 기능은 상이한 기능적 시나리오에 종속되기 때문에, 이러한 다용도의 상이한 센서의 전면적 사용은 트레이닝 시나리오에 대한 정보에 대해 제한된 적합성을 갖는 결과만을 제공할 수 있다.
또한, DE 10 2013 015 349 A1은 동일한 영역 또는 구역에서 반복적으로 주차한 후, 이 구역이 홈 주차 구역으로 정의되는 자기 학습 방법을 개시한다. 이 홈 주차 구역에 접근할 때, 결정된 주행 데이터 또는 캡처된 환경 데이터, 예컨대 조향각/요각(steering/yaw angle), 차량 속도, GPS 데이터 및 주행 궤적과 같은 적절한 정보가 저장되고, 이미 저장된 주행 데이터 및 환경 데이터가 업데이트되어, 그 결과 방법은 다시 트레이닝될 수 있다. 캡처된 주행 궤적, 주행될 가능성이 높은 추정된 궤적, 또는 카메라 이미지, 초음파 측정과 같은 환경 센서로부터의 데이터가 환경 데이터로서 저장 또는 업데이트된다. 이러한 경우에서도 마찬가지로, 상이한 캡처 디바이스는 개별적으로 사용될 정보에 대해서는 트레이닝 시나리오를 무시한다.
본 발명의 목적은 차량에 대한 궤적을 트레이닝하기 위한 방법을 제공하는 것이며, 상이한 캡처 디바이스에 의해 캡처되고 이용 가능해진 정보는 요건에 더 부합하는 방식으로 사용된다. 또한, 본 발명의 목적은 차량을 위한 대응하는 전자 차량 안내 시스템을 제공하는 것이다.
상기 목적은 독립 청구항에 따른 방법 및 전자 차량 안내 시스템에 의해 달성된다.
본 발명의 일 양상은 차량을 위한 궤적을 트레이닝하기 위한 방법에 관한 것으로, 상기 궤적을 따라 차량이 주차 구역으로 주행한다. 트레이닝 주행 동안, 차량의 환경은 차량의 제1 캡처 디바이스를 사용하여 캡처된다. 제1 캡처 디바이스는 캡처 디바이스의 캡처 유형 및/또는 캡처 상태 및/또는 차량 상에서의 캡처 디바이스의 위치 및/또는 차량 상에서 캡처 디바이스의 캡처된 영역의 배향에 대하여 제1 유형의 기능을 구성한다. 궤적은 제1 캡처 디바이스에 의해 캡처된 정보에 기초하여 결정된다. 이는 후속하여 차량을 주차 구역으로 주행하기 위한 기초로서 취해질 수 있다.
트레이닝 주행에 후속하고 차량이 주차 구역의 적어도 특정 영역으로 주행하는 차량의 후속 주행 동안, 차량의 환경은 차량의 제2 캡처 디바이스를 사용하여 캡처되고, 이 제2 캡처 디바이스는 캡처의 유형 및/또는 캡처 상태 및/또는 차량 상에서의 위치 및/또는 차량 상에서의 제2 캡처 디바이스의 캡처 영역의 배향에 관하여 제1 유형의 기능과 상이한 제2 유형의 기능을 구성한다. 궤적은 적어도 하나의 후속 주행 동안 제2 캡처 디바이스에 의해 캡처된 정보에 적어도 기초하여 업데이트된다. 이러한 트레이닝 시나리오의 결과로서, 상이한 캡처 디바이스로부터의 상이한 정보는 상이한 주행 동안, 즉, 한편으로는 트레이닝 주행 동안, 및 다른 한편으로는, 트레이닝 주행과는 상이하고 시간의 관점에서 그것을 뒤따르는 적어도 하나의 후속 주행 동안 하나의 토대로서 취해져, 그 후 궤적을 업데이트하고 따라서 또한 그 궤적을 정정하는 것이 필요한지 여부를 평가한다. 캡처 디바이스의 상이한 유형의 기능은 상이한 조건에서의 캡처에 대해 상이한 적합성을 갖기 때문에, 본 양상이 여기서 고려된다. 이에 의해 트레이닝 시나리오는 개선되고, 더 정확하고 더 빠른 방식으로 최적의 궤적을 결정하는 것이 가능하다.
특히, 따라서, 적어도 반자율 주행 동안 현장(scene)에 대한 그리고 따라서 환경에 대한 차량의 정확한 위치를 결정하기 위해 트레이닝된 주차 동안 하나의 토대로서 로컬화 방법을 취하는 것이 가능하다. 특히, 이전 트레이닝 동작 또는 이전 트레이닝 주행으로부터의 정보는 이 방법에 의해 그리고 환경에 대한 차량의 로컬화를 구성하는 이러한 궤적 트레이닝에 의해 사용된다. 이러한 트레이닝 주행은 수동으로 그리고 따라서 완전히 차량 운전자의 제어 하에서 수행될 수 있다. 그러나, 이는 또한 적어도 반자율 방식으로 수행될 수 있다. 후속 주행은 수동으로 또는 적어도 반자율 방식으로 수행될 수 있다.
캡처 디바이스는 캡처의 유형의 관점에서 상이할 수도 있다. 이와 관련하여, 초음파 센서 또는 레이더 센서 또는 광학 센서, 예를 들어 라이다 센서 또는 카메라가 언급될 수 있으며, 이들은 모두 캡처의 유형의 측면에서 상이한 유형의 기능을 갖는 캡처 디바이스이다. 캡처 상태와 관련하여, 캡처 디바이스가 제한 없이 검출에 이용가능한 상황이 예를 들어 고려될 수 있다. 그러나, 적어도 부분적으로 제한된 상태가 또한 존재할 수 있는데, 예를 들어, 카메라의 렌즈 상에 또는 초음파 센서의 다이어프램 상에 또는 레이더 센서 상에 코팅, 예를 들어 오염 등이 존재할 수 있다. 예를 들어, 온도 또는 기상 상황과 같은 환경적 영향으로 인해 존재할 수 있는 캡처 상태의 다른 손상은 또한 관련 분류를 초래한다. 또한, 캡처 디바이스가 차량 상에서의 상이한 배치 및 그에 따른 위치에, 예를 들어 전방 범퍼 또는 후방 범퍼 상에 또는 측부 영역 상에 또는 윈드스크린 상에 또는 후방 윈도우 상에 설치될 수 있다는 것이 공지되어 있기 때문에, 이로부터 상이한 유형의 기능이 또한 초래된다. 마찬가지로, 캡처 방향 및 그에 따른 차량에 대한 캡처 디바이스의 캡처 영역의 배향이 상이한 것이 추가적으로 또는 대안적으로 가능하다. 따라서, 캡처 디바이스의 캡처 영역은 차량의 종축에 대해 전방 또는 후방으로 배향될 수 있다. 측면에 대한 배향이 또한 가능하다. 이는 또한 이와 관련하여 상이한 유형의 기능을 생성하는 것을 가능하게 한다. 기능의 유형과 관련된 이들 상이한 컨스텔레이션(constellations) 때문에, 단지 하나의 유형의 기능의 캡처 디바이스는 이러한 트레이닝 시나리오에서의 모든 조건 및 따라서 환경을 완전히 그리고 최상의 가능한 방식으로 캡처하는 데 적합하지 않다. 제안된 방법은 이러한 제한을 상쇄시키고, 결과적으로 보다 개별적인 트레이닝 방법이 제공된다.
따라서, 상기 언급된 바와 같은 로컬화(localization)는 상이한 캡처 디바이스를 사용하여 수행될 수 있다. 그러나, 특히, 한편으로 트레이닝 주행 동안 및 다른 한편으로 후속 주행 동안의 특정 주행 상황에 의존하여, 궤적이 업데이트되는지 여부를 평가할 수 있도록 특히 주로 매우 특정한 각각의 캡처 디바이스로부터만의 정보가 고려된다.
따라서, 이러한 맥락에서 또한 유리한 양상은, 상이한 주행, 즉 한편으로는 트레이닝 주행, 및 다른 한편으로는 적어도 하나의 후속 주행 동안, 이들 개별 주행 동안 개별 조건에 의존하여 상이한 캡처 디바이스로부터의 상이한 정보가 고려되어, 그 후 또한 실제로 수행될 필요가 있을 수 있는 업데이트를 또한 수행한다는 사실이다.
하나의 유리한 실시예는, 특히 후속 주행 동안, 환경이 제1 캡처 디바이스 및 제2 캡처 디바이스를 모두 사용하여 적어도 가끔 캡처되는 것을 제공할 수 있다. 특히, 캡처는 이 경우에 제1 캡처 디바이스 및 제2 캡처 디바이스를 사용하여 적어도 때때로 동시에 수행될 수 있다. 특히, 환경의 동일한 및/또는 상이한 환경 영역은 기능의 유형 면에서 상이한 2개의 캡처 디바이스를 사용하여 동시에 적어도 때때로 캡처된다. 이는 또한 캡처된 정보를 비교하는 것을 가능하게 한다. 하나의 가능한 실시예에서 후속 주행 동안 제2 캡처 디바이스만을 사용하여 캡처가 수행되는 경우, 제1 캡처 디바이스가 캡처에 사용되지 않거나 제1 캡처된 장치로부터의 정보가 고려되지 않기 때문에 로컬화가 존재하지 않는다. 특히, 후속 주행의 이러한 수행 동안, 이러한 후속 주행는 자동차로부터의 주행거리 측정 정보에 기초하여 수행된다.
유리하게는, 트레이닝 주행 및 후속 주행가 적어도 하나의 조건의 관점에서 상이하도록 하는 것이 제공된다. 이는 차량 자체의 조건일 수 있다. 이 조건은 차량의 상태를 기술하는 파라미터일 수 있다. 특히, 주행 상태를 기술하는 이 파라미터는 차량의 이동 파라미터일 수 있다. 특히, 적어도 하나의 이러한 차량-특정 파라미터, 특히 이동 파라미터는 따라서, 궤적을 평가하기 위해 또한 그에 따라 요구될 수 있는 궤적의 업데이트를 위해 각각의 주행 동안 고려되는 정보의 선택을 결정하기 위한 기초로서 취해진다. 특히, 해당 정보가 궤적의 이러한 평가 및/또는 요구될 수 있는 궤적의 업데이트를 위한 기초로서 취해지는 특정 캡처 디바이스는 따라서, 특히, 이러한 적어도 하나의 차량-특정 파라미터, 특히 이동 파라미터에 기초하여 선택된다. 따라서, 트레이닝 주행 및 적어도 하나의 후속 주행 동안의 상이한 조건은 이러한 측면에서 훨씬 더 정확한 방식으로 궤적을 평가할 수 있도록 개별적으로 검사된다.
따라서, 2개의 캡처 디바이스 중 어느 것으로부터의 어느 정보가 주행 중에 사용되는지를 결정하기 위한 기초로서 일반적으로 적어도 하나의 조건이 취해진다. 이러한 적어도 하나의 조건은, 2개의 캡처 디바이스 중 하나로부터의 정보가 트레이닝 주행 동안 궤적을 결정하기 위한 기초로서 취해지고, 특히, 다른 캡처 디바이스로부터의 정보는 사용되지 않거나 더 낮은 우선순위로만 사용된다는 것을 결정하는 기초로서 취해진다. 후속 주행 동안, 다른 캡처 디바이스로부터의 정보가 기초로서 취해진다는 것을 언급하는 적어도 하나의 조건은 궤적이 업데이트되도록 의도되는지 여부를 결정하기 위한 기초로 취해진다. 특히, 해당 정보가 트레이닝 주행 동안 궤적을 결정하기 위한 기초로서 취해졌던 캡처 디바이스로부터의 정보는 이 경우 사용되지 않거나 또는 더 낮은 우선순위로만 사용된다.
조건은 차량 특정 조건, 예를 들어 환경에서의 차량의 속도 또는 조향각 또는 배향, 또는 환경 조건, 예컨대 온도, 습도, 침전 등, 또는 캡처의 유형 또는 캡처 상태 또는 차량 상에서의 위치 또는 차량에 대한 및/또는 환경 내의 물체에 대한 캡처 영역의 배향과 같은 캡처 디바이스 특정 조건일 수 있다.
유리하게는, 차량이 트레이닝 주행 동안 차량 특정 조건으로서 제1 속도로 주행하고 후속 주행 동안 제1 속도와 상이한 제2 속도로 주행하는 것이 제공된다. 속도는 특히 차량의 이동 파라미터의 예이다. 트레이닝 주행 및 후속 주행 동안 상이한 속도에서의 차량의 이동은 의도적으로 또는 의도하지 않게 수행될 수 있다. 특히 캡처의 유형 및/또는 차량 상에서의 위치 및/또는 캡처 영역의 배향으로 인해 상이한 캡처 디바이스가 상이한 속도에서 더 양호한 또는 더 저조한 방식으로 기능하기 때문에, 제안된 방법은 상이한 캡처 디바이스의 이러한 제한을 최상의 가능한 방식으로 고려하는 데 사용될 수 있다. 캡처 디바이스의 특정 유형의 기능이 특정 속도, 특히 더 높은 속도에서의 캡처 정확도에 대해 제한되기 때문에, 제안된 방법은 따라서 또한, 어느 캡처 디바이스가 더 적합한지를 결정하기 위한 기초로서 상이한 주행 동안 차량의 각각의 속도를 취하는 것을 가능하게 하고, 환경에 관한 더 정확한 정보 및 따라서 차량의 로컬화를 제공하고, 그 결과, 그 상황에서, 요건들에 부합하는 가장 적합한 캡처 디바이스로부터의 가장 적합한 정보가 또한 사용된다.
바람직하게는, 제1 속도가 기록 특성에 적응되고, 따라서 차량 상에서의 캡처의 유형 및/또는 차량 상에서의 위치, 및/또는 제1 캡처 디바이스의 캡처 영역의 배향에 적응되고 제2 속도가 제2 캡처 디바이스의 관련 기록 특성에 적응되는 것이 제공된다. 따라서, 이러한 바람직한 실시예에서, 상이한 주행 동안의 속도는, 바람직하기도 하고 또한 각각이 유용한 정보를 제공하도록 의도된 캡처 디바이스를 가능한 최선의 방식으로 고려하여, 구체적으로 개별적으로 조정된다.
바람직하게는 제1 속도가 30 km/h 이상이 되도록 제공된다. 이는 트레이닝 주행이 또한 비교적 고속으로 발생할 수 있는 트레이닝 시나리오를 가능하게 한다. 따라서, 트레이닝 시나리오는 자동차의 실제 이동 거동의 관점에서 현실에 더 가깝게 되고, 그 결과 자동차의 종래의 이동 거동이 모델링될 수 있고 따라서 그 상황에서 제약들이 더 이상 수용될 필요가 없다. 특히, 40 km/h 이상일 수도 있는 이러한 비교적 높은 속도에서, 예를 들어, 환경이 캡처되는 정확도, 특히 로컬화를 위한 기초를 형성하는 환경 내의 특정 물체가 캡처되는 정확도는 특정 유형의 기능에 대해 감소할 수 있다. 그 다음, 여기서 요건에 부합하는 각각의 적절한 캡처 디바이스를 다시 사용하고 그들의 정보를 사용하여 궤적을 결정하고 가능하게는 업데이트를 수행하기 위해, 위에서 제안된 방법이 사용된다. 따라서, 원하는 정보 캡처 정확도는 후속 주행 또는 소위 반복 동작에 대해서도 달성된다. 이는 특히 하나의 후속 주행이 수행되도록 의도되는 경우 뿐만 아니라 복수의 후속 주행이 수행되는 경우에도 유리하다.
특히, 제2 속도는 30 km/h 미만이 되도록 제공된다. 따라서, 차량은 적어도 하나의 후속 주행 동안 트레이닝 주행 동안보다 더 낮은 속도로 이동하는 것이 제안된다. 이는 반복 동작의 정확도를 향상시킨다. 결과적으로, 트레이닝 주행 동안 획득된 트레이닝 데이터의 새로워진 기록 및 업데이트가 개선된다. 기록된 동작을 따른 물체 검출과 관련된 캡처 디바이스로부터의 추가 정보가 또한 경로 또는 궤적의 위치를 검증하기 위해 사용될 수 있다. 바람직하게는, 후속 주행 동안, 차량의 길이 방향의 측면에 배치되고 캡처 영역이 그 측면을 향하는 제2 캡처 디바이스로서의 초음파 센서 및/또는 카메라에 의해 정보가 생성되고, 그 정보가 궤적 업데이트시 고려되는 것이 제공될 수 있다. 이러한 특정 유형의 캡처 디바이스 및/또는 이들의 배향은, 특히, 차량의 더 높은 속도에서, 환경, 특히 차량의 측면에 대한 환경 영역의 제한된 캡처만을 가능하게 하기 때문에, 이러한 검출 장치가 후속 주행의 이러한 조건 하에서 높은 검출 정밀도를 가능하게 하므로, 더 낮은 속도에서 후속 주행 동안 이들의 정보가 기초로서 취해진다면 특히 유리하다.
바람직하게, 트레이닝 주행 동안, 제1 캡처 디바이스로서 광학 센서 및/또는 레이더 센서에 의해 정보가 생성되고 그 정보가 궤적을 결정하는 데 고려되는 것이 제공된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 특히 캡처 영역이 차량의 길이 방향으로 전방 및/또는 후방으로 배향되는 캡처 디바이스를 사용하는 것이 또한 가능하다. 대응하는 캡처 정확도가 또한 이러한 구성에 대해 더 높은 속도에서 가능하기 때문에, 이는 특히 더 높은 속도에서의 트레이닝 주행 동안 유리하다.
환경 조건 및/또는 차량 특정 조건은 유리하게는 후속 주행 동안 고려될 수 있다. 이들 조건은 후속 주행 동안 적어도 제2 캡처 디바이스를 사용하여 생성된 정보가 궤적을 업데이트하는 데 고려되는지 여부를 결정하기 위한 기초로서 취해진다. 따라서, 트레이닝 시나리오는 훨씬 더 정확한 방식으로 그리고 요건에 더 부합하도록 수행된다. 이러한 상황에서, 온도 및/또는 기상 조건 및/또는 계절 및/또는 하루 중 시간이 환경 조건으로서 고려될 수 있고, 및/또는 차량이 이동하고 있는 도로의 경사가 고려될 수 있다. 이러한 영향 때문에, 개별 캡처 디바이스는 상황에 따라 정확한 정보를 제공하기에 다소 적합하다. 트레이닝 시나리오는 그들의 캡처된 정보가 궤적을 결정하기 위해, 그리고 특히 궤적을 업데이트하기 위해 고려되는지의 여부에 대한 이러한 추가적인 의사결정 기준에 의해 개선된다.
또한, 캡처되는 정보가 고려되도록 의도되는지 여부를 결정하기 위해 캡처 디바이스 특정 파라미터가 또한 고려될 수 있다. 예를 들어, 이는 카메라의 경우에 광 품질일 수 있다. 또한, 캡처 디바이스의 오염이 고려될 수 있다. 캡처 디바이스의 적어도 감소된 기능은 오염의 경우에 발생할 수 있다. 따라서, 이러한 조건은 또한 각각의 캡처 디바이스로부터 획득된 정보가 실제로 트레이닝 시나리오의 개선에 기여하는지 여부를 결정하기 위한 기초로서 취해질 수 있다.
유리하게는, 후속 주행 동안 선택된, 특히 적어도 제2 캡처 디바이스에 의해 생성된 정보가 차량 사용자에 의해 평가되고, 이에 기초하여 차량 사용자가 이 정보가 궤적을 업데이트하기 위해 고려되는지 여부를 결정하는 것이 제공된다. 따라서, 주행되는 궤적의 품질은, 예를 들어, 전자 차량 안내 시스템의 입력 유닛에 대한 입력을 통해 운전자에 의해 확인된다. 이는 기록 데이터 및 따라서 또한 트레이닝 주행 동안 결정된 궤적을 개선하기 위해 양호한 품질의 동작만을 사용할 수 있게 한다. 그 결과, 전자 차량 안내 시스템의 트레이닝 효과가 더 신속하게 개선 및 최적화될 수 있다.
궤적은 바람직하게는 궤적과 후속 주행 동안 따라 주행되는 후속 궤적 사이에 편차가 존재하면 업데이트된다. 특히, 후속 궤도에 대한 주차 구역의 목표 위치로부터 궤도에 대해 주차 구역의 목표 위치의 공차 값보다 큰 편차가 존재하면 업데이트가 수행된다. 따라서, 이 실시예에서, 특히 각각의 경우에 도달되는 목표 위치에 대해 비교가 수행되고, 트레이닝 시나리오에서 획득된 정보는 그에 기초하여 업데이트된다.
적어도 하나의 후속 주행는 바람직하게는 적어도 반자율 방식으로, 특히 완전 자율 방식으로 수행된다.
본 발명의 또 다른 독립 양상은, 적어도 반자율 방식으로 차량이 주차 구역으로 주행하는 차량에 대한 궤적을 트레이닝하기 위한 방법에 관한 것으로, 여기서, 트레이닝 주행 동안, 차량의 환경은 차량의 적어도 하나의 제1 캡처 디바이스를 사용하여 캡처되고, 궤적이 그들에 기초하여 결정되고, 특히 제1 캡처 디바이스는 캡처의 유형 및/또는 캡처 상태 및/혹은 차량 상에서의 위치 및/또는 차량 상에서의 배향에 대하여, 차량의 제2 캡처 디바이스의 제2 유형의 기능과는 상이한 제1 유형의 기능을 구성하고, 트레이닝 주행 동안, 적어도 하나의 조건, 특히 적어도 하나의 차량 특정 조건 및/또한 환경 조건 및/또는 캡처 디바이스 특정 조건이, 적어도, 궤적이 제 1 캡처 디바이스로부터의 정보에 기초하여 결정되는지 또는 제2 캡처 디바이스로부터의 정보에 기초하여 결정되는지의 여부를 결정하기 위한 기초로서 취해지고, 그리고 트레이닝 주행에 후속하고 차량이 주차 구역의 적어도 특정 영역으로 주행하는 후속 주행 동안, 적어도 하나의 조건, 특히 전술한 조건, 특히 적어도 하나의 차량 특정 조건 및/또는 환경 조건 및/또는 캡처 디바이스 특정 조건이, 특히, 제2 캡처 디바이스로부터의 정보가 평가를 위해 기초로서 취해져야 하는지의 여부 및 궤적이 이 정보에 기초하여 업데이트되는지를 결정하기 위한 기초로 취해진다.
특히, 트레이닝 주행은 후속 주행 동안의 값과는 상이한 적어도 하나의 조건의 적어도 하나의 값으로 특징지어지거나 수행되고, 이 적어도 하나의 조건 또는 값은 어느 캡처 디바이스로부터의 정보가 각각의 주행 중 어느 주행 동안 고려되는지를 결정하기 위한 기초로서 취해진다. 특히, 궤적은 적어도 주로 그리고/또는 대체로, 특히 오직 제1 캡처 디바이스로부터의 정보에 기초하여 결정되고, 궤적의 잠재적인 업데이트는 적어도 주로 및/또는 대체로, 특히 오직 제2 캡처 디바이스로부터의 다른 정보에 기초하여 평가된다.
본 발명의 제1 독립 양상의 실시예는 추가의 독립 양상의 바람직한 실시예로 간주되어야 한다.
본 발명의 또 다른 양상은 적어도 하나의 제1 캡처 디바이스 및 적어도 하나의 제 2 캡처 디바이스와 평가 유닛을 갖는 차량용 전자 차량 안내 시스템에 관한 것이다. 전자 차량 안내 시스템은 전술한 양상 또는 그의 바람직한 구성에 따른 방법을 수행하도록 설계된다. 특히, 본 방법은 전자 차량 안내 시스템을 사용하여 수행된다.
본 발명의 다른 양상은 전술한 양상에 따른 전자 차량 안내 시스템을 갖는 차량, 특히 자동차에 관한 것이다.
본 발명의 예시적인 실시예들은 도면의 개략도를 참조하여 아래에서 더 상세히 설명된다.
도 1은 주차 구역 및 주차 구역으로 이동하는 차량을 갖는 환경의 예시적인 평면도를 도시한다
도 1은, 예를 들어, 지면의 소구획(a plot of land)(2)에 인접한 도로(1)를 도시한다. 홈 주차 구역일 수 있는 주차 구역(P)은 이 지면의 소구획(2) 상에 형성된다. 주차 구역(P)은 지면의 소구획(2)의 상의 그 위치 및 배향의 관점에서 영구적으로 동일하게 유지된다.
본 명세서에서 자동차인 차량(3)은 도로(1)로부터 분기되어 주차 구역(P)으로 주행하여 주차한다. 주차 구역(P)에 도달하기 위해, 차량(3)은, 마찬가지로 정적이며 영구적으로 동일하게 유지되는 입구(4)를 통해 지면의 소구획(2)으로 주행한다. 따라서, 입구(4)와 주차 구역(P) 사이에서 가능한 한 일정하게 유지되는 이동 경로를 획득하기 위해, 차량(3)의 이러한 이동 경로를 트레이닝하는 것이 바람직하게 이루어지고, 그 결과, 자동차는 특히, 자동차(3)가 완전히 자율적인 방식으로 입구(4)로부터 주차 구역(P)으로 이동하는 경우 가능한 한 정확하게 그리고 따라서 또한 에러 없이 주행된다.
차량(3)은 전자 차량 안내 시스템(5)을 갖는다. 차량(3)의 적어도 반자율 동작, 특히 완전 자율 동작은 이러한 차량 안내 시스템을 사용하여 수행될 수 있다. 전자 차량 안내 시스템(5)은 복수의 그리고 따라서 적어도 2개의 캡처 디바이스를 가질 수 있는 캡처 장치(6)를 갖는다. 캡처 장치(6)는 기능의 유형과 관련하여 상이한 적어도 2개의 캡처 디바이스를 갖는다. 기능의 유형과 관련하여, 캡처 디바이스의 캡처의 유형 및/또는 캡처 디바이스의 캡처 상태 및/또는 차량(3) 상의 캡처 디바이스의 위치 및/또는 차량(3) 상의 캡처 디바이스의 캡처된 영역의 배향에 의해 캡처 디바이스의 차이를 정의하는 것이 가능하다. 캡처 장치(6)는, 예를 들어, 캡처 디바이스(7)를 가지며, 이 캡처 디바이스(7)는 차량(3)의 전방 영역 및/또는 차량(2)의 후방 영역에 배열되고 및/또는 그 캡처 영역은 차량(3)의 길이 방향 축의 방향으로 전방 및/또는 후방으로 배향된다. 이 캡처 디바이스(7)는, 예를 들어, 제1 캡처 디바이스(7)일 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 차량(3)은 캡처 디바이스(8)를 가질 수 있다. 캡처 디바이스(8)는 예를 들어 차량(3)의 내부에, 예를 들어, 차량(2)의 윈드스크린의 상부 영역에 및/또는 차량(3)의 후방 윈도우의 상부 영역에 배열될 수 있다. 이러한 캡처 디바이스(8)의 캡처 영역은 유리하게는 차량(3)의 길이 방향으로 전방 및/또는 후방으로 배향될 수 있다. 이 캡처 디바이스(8)는 제1 캡처 디바이스일 수 있다.
차량(3)은 또한 차량(3)의 대향하는 길이 방향 측면 상에 배열되는 캡처 디바이스(9)를 가질 수도 있다. 특히, 이들 캡처 디바이스(9)의 캡처 영역은 차량(3)의 길이 방향 축에 대해 볼 때 측면으로 및/또는 비스듬하게 후방으로 배향된다. 이 캡처 디바이스(9)는 예를 들어 제2 캡처 디바이스일 수 있다.
캡처 디바이스들은 캡처의 유형에 있어서 상이할 수 있고, 예를 들어 초음파 센서 또는 레이더 센서 또는 라이더 센서 또는 카메라일 수 있다. 차량(3)은 바람직하게는 캡처의 유형과 관련하여 상이한 복수의 캡처 디바이스를 갖는다. 예를 들어, 캡처 디바이스(7)는 하나 이상의 초음파 센서 또는 하나 이상의 레이더 센서 및/또는 하나 이상의 라이더 센서를 구비할 수 있다. 캡처 디바이스(8)는 예를 들어 카메라를 구비할 수 있다. 캡처 디바이스(9)는 카메라를 구비할 수 있다.
이제 차량(3)의 이동 경로, 특히 입구(4)로부터 시작하여 주차 구역(P)으로의 이동 경로를 트레이닝할 수 있도록 하기 위해, 차량(3)은 제1 트레이닝 주행 동안 바람직한 출발 지점(10)으로부터 시작하여 주차 구역(P)으로 이동된다. 특히, 이러한 트레이닝 주행는 차량(3)의 차량 운전자에 의해 완전히 수동 방식으로 수행될 수 있다. 그러나, 차량(3)은 또한 예를 들어 반자율 방식으로 이동될 수 있다. 이 트레이닝 주행 동안, 차량(3)의 환경(11)은 예를 들어 캡처 디바이스(7 및/또는 8)에 의해 형성된 제1 캡처 디바이스에 의해 캡처된다. 특히, 이러한 트레이닝 주행는 차량(3)의 속력이 30 km/h보다 큰, 예를 들어 또한 40 km /h보다 클 때 수행된다. 이러한 트레이닝 주행 동안, 그 캡처 디바이스로부터, 특히 제1 캡처 디바이스(7 및/또는 8)로부터의 정보는 그 후 트레이닝 주행 동안 차량(3)의 이러한 조건들 하에서 환경(11)에 관한 적절한 정보를 캡처하고 그에 따라 제공할 수 있도록 사용된다. 특히, 이러한 적어도 하나의 차량 특정 파라미터, 특히 이동 조건, 특히 특정 속도에 기초하여 최선의 가능한 정보를 제공하는 캡처 디바이스들은 따라서 궤적을 결정하기 위한 정보를 제공하는 데 사용된다. 예를 들어, 캡처 디바이스(9)의 경우에, 이는 이러한 조건들 하에서는 가능하지 않거나 또는 제한된 범위까지만 가능한데, 그 이유는 이러한 캡처 디바이스(9)의 캡처 영역은 측면으로 배향되고 따라서 측방향 환경은 차량(3)의 이러한 비교적 높은 속도에서 이러한 카메라를 사용하여 제한된 범위로만 캡처될 수 있기 때문이다. 특히, 따라서, 전자 차량 안내 시스템(5)은, 차량(3)의 속도 및/또는 차량(3)의 이동 방향에 대한 캡처 디바이스(9)의 배향 때문에, 트레이닝 주행 동안 캡처 디바이스(9)에 의해 캡처된 정보는 궤적을 결정하고 따라서 환경(11)에 대한 차량(3)의 로컬화를 결정하는 데 고려되지 않는다고 결정한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 캡처 디바이스(7, 8, 9)의 캡처 상태가 무엇인지를 고려하는 것도 가능하다. 추가적으로 또는 대안적으로, 차량(3) 상의 위치 및/또는 캡처 디바이스(7, 8, 9)의 캡처 영역의 배향은 또한 시스템 측에서, 어떤 캡처 디바이스에 의해 캡처된 어떤 정보가 트레이닝 주행 동안 주행되는 궤적(12)을 결정하는 데 사용되는지를 결정하기 위해 고려될 수 있다. 따라서, 전자 차량 안내 시스템(5)은, 특히, 궤적(12)을 결정하기 위해 트레이닝 주행 동안 어떤 캡처 디바이스로부터 어떤 정보가 사용되는지를 결정하기 위한 기초로서 적어도 하나의 조건을 취하는 지능형 시스템을 제공한다. 이러한 맥락에서, 환경 조건, 예를 들어 온도 및/또는 기상 상황이 부가적으로 또한 사용되어 캡처된 정보가 궤적(12)을 결정하는 데 사용되는지 여부를 결정한다.
그러나, 제한적인 것으로 이해되어서는 안 되는 도면에 도시된 예에서, 카메라 형태의 캡처 디바이스(9)의 비교적 제한된 캡처 영역의 결과로서, 특히, 이들 장치는 제한된 정도로만 적합하거나 비교적 고속에서의 기록에 적합하지 않으며, 따라서 이들의 정보는 궤적(12)을 결정하는 데 사용되지 않는다는 것을 보여주고자 한다.
따라서, 캡처 장치(7, 8)는, 특히 캡처 상태가 손상되지 않고 따라서, 예를 들어 캡처 기능을 손상시킬 수 있는 렌즈 및/또는 다이어프램(diaphragm) 및/또는 레이더 센서의 오염이 없을 때, 캡처 영역의 위치 및/또는 배향 때문에 더 적합하다. 이는 바람직하게는 체크될 수 있다.
차량(3)이 출발 지점(10)으로부터 다시 주행하여 주차 구역(P)으로, 특히 적어도 반자율 방식으로, 바람직하게는 완전히 자율적인 방식으로 주행하는 반복 동작 또는 트레이닝 주행에 후속하는 후속 주행 동안, 이러한 이동은 트레이닝 주행과 상이한 조건을 갖는 적어도 하나의 후속 주행 동안에 수행된다. 특히, 차량(3)은 여기서 트레이닝 주행 동안 제1 속도와 상이한 제2 속도로 이동된다. 제2 속도는 바람직하게는 제1 속도 미만, 특히 30 km/h 미만이다. 이러한 저속에서, 차량(3)의 측면에 바로 인접한 추가의 특징부, 예를 들어, 연석(kerb), 차선, 잔디의 에지 등이 또한 정확하게 캡처될 수 있고, 이는 제2 캡처 디바이스를 구성하는 캡처 디바이스(9)에 의해 가능하게 된다. 캡처 디바이스(7, 8)의 캡처 영역이 상이한 방향으로 배향되기 때문에, 좌측 및 우측에서 차량(3)의 바로 옆 및 가까이에 있는 물체를 캡처하기 위해 이들 캡처 디바이스(7, 8)를 사용하는 것은 당연히 가능하지 않거나 제한된 정도로만 가능하다. 이는 캡처 디바이스(9)에 의해 가능해진다. 따라서, 특히 후속 주행 동안, 그리고 특히 또한 캡처 디바이스(9)의 캡처 영역의 배향을 통해 그리고 차량(3)의 감소된 속도를 통해, 차량(2)의 바로 근처 및 측면에 있는 이들 환경 영역을 정확하게 캡처하는 것이 또한 가능하다. 이러한 적어도 하나의 후속 주행 동안, 특히 제2 캡처 디바이스(9)로부터의 이러한 정보는 트레이닝 주행 동안 따라 주행되는 궤적(12)이 업데이트되는지 여부를 평가하기 위해 고려된다. 도면에서 알 수 있는 바와 같이, 이 예에서 차량(3)은 후속 주행에서 궤도(12)로부터 벗어나는 후속 궤도(13)를 따라 주행한다. 특히, 여기서는, 예를 들어, 트레이닝 주행 동안의 주차 구역(P)에서의 차량(3)의 목표 위치, 및 그에 따른 종료 위치는 후속 주행 동안의 종료 위치로부터 벗어나는 것을 또한 알 수 있다. 이와 관련하여, 트레이닝 주행 동안의 차량(3)의 종료 위치는 점선으로 도시된다.
트레이닝 주행 동안의 데이터, 및 그에 따른 궤적(12)은, 특히, 궤적(12)과 후속 궤적(13) 사이에 편차가 있는 경우, 특히 공차 값보다 큰 편차가 있을 때 업데이트된다. 공차 값은, 예를 들어, 궤적(12, 13) 사이의 거리 및/또는 궤적(12, 13)의 교차점들의 수 및/또는 궤적(12, 13)의 곡률)에 의해 형성될 수 있다. 특히, 궤적(12)에 대한 주차 구역(P)에서의 차량(3)의 종료 위치와 후속 궤적(13)에 대한 주차 구역(P)에서의 종료 위치가 어긋나 있는 경우에 업데이트가 행해진다. 특히, 트레이닝 주행와 상이한 적어도 하나의 정의된 조건 하에서 수행되는, 특히 감소된 속도로 수행되는 적어도 하나의 후속 주행 동안, 차량(3)과 특히 차량(2)에 가까운 환경(11) 내의 정적 물체 사이의 거리는 개선된 방식으로, 예를 들어 또한 특히 초음파 센서에 의해 기록될 수 있다.
정보는 환경 맵에 저장될 수 있다. 예를 들어, 궤적 개선을 위한 물체 데이터 및 물체 종속 속도 프로파일이 또한 환경 맵에 저장될 수 있다.
이러한 시나리오는 또한, 예를 들어 구불구불한 도로의 경우에서와 같이, 개선된 방식으로 환경(11) 내의 특징 및 따라서 물체의 빈번한 변화를 캡처하는 것을 가능하게 한다. 이는 차량(3)의 더 낮은 속도에서 개선된 방식으로 포착될 수 있는데, 그 이유는 이러한 상황에서, 매우 높은 물체 밀도가 증가된 정확도로 캡처될 수 있기 때문이다.
또한, 차량 사용자가 후속 주행 동안 캡처된 정보가 특히 궤적(12)을 업데이트하기 위해 고려되도록 의도되는지 여부를 결정하는 것이 제공될 수 있다. 이는 예를 들어 차량(3)의 입력 유닛(14)으로의 입력에 의해 수행될 수 있다.

Claims (15)

  1. 차량(3)에 대한 궤적(12)을 트레이닝하는 방법으로서,
    상기 차량(3)은 상기 궤적(12)을 따라 주차 구역(P)으로 주행하고,
    트레이닝 주행 동안, 상기 차량(3)의 환경(11)은 상기 차량(3)의 제1 캡처 디바이스(7, 8, 9)를 사용하여 캡처되고, 상기 제1 캡처 디바이스는 캡처의 유형 및/또는 캡처 상태 및/또는 상기 차량 상에서의 위치 및/또는 상기 차량(3) 상에서의 배향에 관해 제1 유형의 기능을 구성하고, 상기 궤적(12)은 이들에 기초하여 결정되고,
    상기 트레이닝 주행에 뒤이어 상기 차량(3)이 상기 주차 구역(P)의 적어도 특정 영역으로 주행하는 후속 주행 동안, 상기 환경(11)은 상기 차량(3)의 제2 캡처 디바이스(7,8,9)를 사용하여 캡처되고, 상기 제2 캡처 디바이스는 캡처의 유형 및/또는 캡처 상태 및/또는 상기 차량(3) 상에서의 위치 및/또는 상기 차량(3) 상에서의 배향에 관해 상기 제1 유형의 기능과는 다른 제2 유형의 기능을 구성하고, 상기 궤적(12)은 상기 제2 캡처 디바이스(7,8,9)에 의해 캡처된 정보에 기초하여 업데이트되는
    궤적 트레이닝 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 트레이닝 주행은 상기 후속 주행 동안 상이한 적어도 하나의 조건, 특히 조건의 값으로 수행되고, 상기 적어도 하나의 조건은 각각의 주행 중 어느 주행 동안 어느 캡처 디바이스(7, 8, 9)에 의해 어느 정보가 고려되는지를 결정하기 위한 기초로서 취해지고, 특히 상기 궤적(12)은 상기 제1 캡처 디바이스(7,8)로부터의 정보에 기초하여 결정되고 상기 궤적(12)의 잠재적인 업데이트는 상기 제2 캡처 디바이스(9)로부터의 상이한 정보에 기초하여 평가되는
    궤적 트레이닝 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 차량(3)은 상기 트레이닝 주행 동안 차량 특정 조건으로서 제1 속도로 주행하고 상기 후속 주행 동안 차량 특정 조건으로서의 상기 제1 속도와는 다른 차량 특정 조건으로서 제2 속도로 주행하는
    궤적 트레이닝 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1 속도는 상기 제1 캡처 디바이스(7, 8, 9)의 검출 특성에 적응되고, 상기 제2 속도는 상기 제2 캡처 디바이스(7,8,9)의 검출 특성에 적응된
    궤적 트레이닝 방법.
  5. 제3항 또는 제4항에 있어서,
    상기 제1 속도는 30km/h 이상인
    궤적 트레이닝 방법.
  6. 제3항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제2 속도는 30 km/h 미만인
    궤적 트레이닝 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 후속 주행 동안 정보가, 상기 차량(3)의 길이 방향 측면 상에 배열된 상기 제2 캡처 디바이스(9)로서의 초음파 센서 및/또는 카메라에 의해 생성되고 상기 궤적(12)을 업데이트하기 위해 고려되는
    궤적 트레이닝 방법.
  8. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 트레이닝 주행 동안 정보가, 상기 제1 캡처 디바이스(7, 8)로서의 광학 센서 및/또는 레이더 센서에 의해 생성되고 상기 궤적(12)을 결정하기 위해 고려되는
    궤적 트레이닝 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    환경 조건 및/또는 차량 특정 조건 및/또는 캡처 장치 특정 파라미터가 적어도 상기 후속 주행 동안 고려되고, 이들 조건들은, 적어도 상기 제2 캡처 디바이스(9)를 사용하여 상기 후속 주행 동안에 생성된 상기 정보가 상기 궤적(12)을 업데이트하는 데 고려되는지 여부를 결정하기 위한 기초로서 취해진
    궤적 트레이닝 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    환경 조건으로서 온도 및/또는 기상 조건 및/또는 계절 및/또는 하루 중 시간이 고려되고, 및/또는 상기 차량(3)이 이동하고 있는 도로의 경사가 고려되는
    궤적 트레이닝 방법.
  11. 제9항 또는 제10항에 있어서,
    상기 캡처 디바이스(9)의 오염이 캡처 디바이스 특정 파라미터로서 고려되는
    궤적 트레이닝 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 후속 주행 동안 적어도 상기 제2 캡처 디바이스(9)에 의해 생성된 정보는 차량 사용자에 의해 평가되고, 이에 기초하여 상기 차량 사용자는 이 정보가 상기 궤적(12)을 업데이트하기 위해 고려되는지 여부를 결정하는
    궤적 트레이닝 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 차량 사용자는 상기 차량(3)의 전자 차량 안내 시스템(5)의 입력 유닛(14)에 대한 입력을 통해 확인을 제공하는
    궤적 트레이닝 방법.
  14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 궤적(12)과 상기 후속 주행의 후속 궤적(13) 사이에 편차가 있는 경우, 특히 상기 후속 궤적(13)에 대한 상기 주차 구역(P) 내의 종료 위치로부터 상기 궤적(12)에 대한 상기 주차 구역(P) 내의 상기 차량(3)의 종료 위치의 편차가 존재하면, 상기 궤도(12)는 업데이트되는
    궤적 트레이닝 방법.
  15. 적어도 하나의 제1 캡처 디바이스(7, 8, 9) 및 적어도 하나의 제2 캡처 디바이스(7,8,9) 및 평가 유닛(15)을 갖는 차량(3)용 전자 차량 안내 시스템(5)으로서,
    상기 차량 안내 시스템(5)은 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 설계된,
    전자 차량 안내 시스템.
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