KR20230104025A

KR20230104025A - 자율주차 지원을 위한 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법

Info

Publication number: KR20230104025A
Application number: KR1020220188371A
Authority: KR
Inventors: 김제석; 권순; 박재형; 이진희
Original assignee: 재단법인대구경북과학기술원
Priority date: 2021-12-29
Filing date: 2022-12-29
Publication date: 2023-07-07

Abstract

본 발명은 자율주차 지원을 위한 정밀지도 생성 및 관리 방법에 관한 것으로서, 자율주차 차량은 수동 운전 모드로 주차장을 진입하면 자동으로 주변 환경 정보를 센싱하여 데이터를 저장하고, 저장된 데이터를 기반으로 자동으로 정밀지도를 생성하고, 자율주차 모드에서는 생성된 정밀지도 정보를 기반으로 정해진 경로를 따라 주행하고, 정해진 주차 슬롯 근처에서 도착하면 생성된 정밀지도와 센싱 데이터를 기반으로 주차하는 과정을 포함하며, 클라우드 서버 상에서 정밀지도를 관리하는 기술적 사상에 관한 것이다.

Description

자율주차 지원을 위한 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법{A METHOD OF AUTOMATICALLY GENERATING AND MANAGING PRECISION MAPS FOR AUTONOMOUS PARKING SUPPORT}

본 발명은 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 인프라 도움 없이 자율주차가 가능한 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법 및 자율 주차 차량 제어 방법에 관한 것이다.

자율주행차량은 운전자의 개입 없이 주변 환경을 인식하고, 주행 상황을 판단하여 차량을 제어함으로써, 스스로 주어진 목적지까지 주행하는 자동차를 말한다.

이러한 자율주행차량은 차로 구분(예: 1차로, 2차로 등)이 명확하게 되어 있는 일반 도로를 주행하는 경우 차로 변경을 통해 장애물 회피주행을 원활히 수행할 수 있지만, 주차장 내 주행로와 같이 차로가 구분되어 있지 않으며 공간적 한계로 인해 주행로의 폭이 좁아 안전한 자율주행이 어렵다.

자율주차 시스템은 운전자가 건물 입구에서 하차 후 정해진 주차슬롯까지 차량 스스로 자동으로 주행하여 주차선 앞에서 정차 후 자동으로 주차를 완료하는 시스템을 의미한다.

자율주차 차량은 수동 운전 모드로 주차장을 진입하면 자동으로 주변 환경 정보를 센싱하여 데이터를 저장하고, 저장된 데이터를 기반으로 자동으로 정밀지도를 생성한다. 자율주차 모드에서는 생성된 정밀지도 정보를 기반으로 정해진 경로를 따라 주행하고, 정해진 주차 슬롯 근처에서 도착하면 생성된 정밀지도와 센싱 데이터를 기반으로 주차하는 과정을 포함한다.

대형마트, 아파트 등의 실내주차장은 주행 동선이 복잡하기 때문에 고정밀 맵 데이터가 사전에 구축되어야 자율주차가 가능하다.

실내주차장 맵을 구축하는 작업은 많은 비용 시간이 소모되며, 모든 주차장의 고정밀 맵을 차량이 보관하는 것도 비효율적이다.

또한, 주차장에 설치된 관제 인프라 서버에서 정밀지도를 가지고 있고 자율주차 차량이 진입하면 맵을 V2X 통신망으로 통해 전송하는 방법이 있으나, 주차장에 관제 인프라 서버를 구축하고 통신하는데 현실적인 어려움이 있다.

한국등록특허 제1637842호 "주차장 내 자율주차 시스템 및 방법" 한국등록특허 제1532653호 "가상 차선 생성 시스템 및 그 방법" 한국등록특허 제1526606호 "자동주행경로 생성방법"

본 발명은 인프라 도움없이 차량만으로 고정밀 맵 문제를 해결하는 아이디어를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 SLAM 알고리즘의 특성 이용하여 아파트, 마트 등과 같이 자주 출입하는 주차장에 차량이 여러 번 방문할 경우 카메라, 라이다 등 센싱 데이터를 저장하였다가 이를 기반으로 정밀지도를 자동으로 생성하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 SLAM 기술을 적용하여 정밀지도가 없는 환경에서도 몇 번의 수동 운전 만으로 주행이 가능한 기술을 제안하고 비용적인 측면에서도 이점을 가진 제품을 양산하는 것을 목적으로 한다.

일실시예에 따른 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 차량이 주차장에 진입하면 차량에 장착된 내비게이션의 지도와 위치 정보를 기반으로 주차장 진입 여부를 판단하는 단계, 차량이 주차장에 진입한 것으로 판단되면, 차량에 부착된 자율주차 센서 데이터와 차량 내부 센서(In-vehicle sensor) 정보를 저장하는 단계, 주차를 완료하고 시동을 끄면, 유휴 컴퓨팅 자원을 모아 정밀지도를 자동으로 생성하는 단계, 저장된 센서 데이터를 이용하여 정밀지도 생성이 완료되면, 정밀지도를 ECU 내 비활성 메모리에 정밀지도 데이터를 저장하는 단계, 및 차량이 동일한 주차장에 다시 진입하여 주차를 완료한 경우, 상기 정밀지도 자동 생성 알고리즘과 동일하게 기존 정밀지도에 센싱한 데이터를 누적하여 정밀지도의 업데이트 과정을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 정밀지도를 자동으로 생성하는 단계는, 루프 폐쇄 검출 알고리즘을 포함하는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘을 이용하여 상기 정밀지도를 생성할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 정밀지도 데이터를 저장하는 단계는, 자율주차를 수행하기 위해 필요한 측위, 인지, 판단, 제어를 위한 최소한의 정보만을 저장할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 자율주차 센서는 전방 카메라, 360도 라이다, 측방 라이다, 어라운드 뷰 카메라, 측후방 카메라, 4D 레이더, 초음파 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일실시예에 따른 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 정밀지도가 생성된 주차장에 진입하는 경우 운전자 단말기로 자율주차가 가능함을 알리는 단계, 운전자가 차량에서 하차하는 경우 정밀지도 데이터를 운전자 단말기에 설치된 단말기 앱으로 전송하는 단계, 상기 단말기 앱에서 운전자가 주차하기 원하는 주차공간을 선택받으면, 선택된 주차공간까지 갈 수 있는 최적 전역 경로를 생성하는 단계, 상기 차량이 최적 전역 경로를 따라 주행함에 따라, 정밀지도를 실시간으로 업데이트 하면서 상기 차량의 위치를 추정하는 단계, 업데이트된 정밀지도에서 움직이는 객체를 별도로 추출하여 추적하고 객체의 속성 정보를 정밀지도 상에 표시하는 단계, 상기 움직이는 객체가 생성된 경로와 충돌할 것으로 예상되면, 회피하거나 정차할 수 있는 지역 경로를 생성하는 단계, 상기 생성된 지역 경로를 따라 지정된 주차공간까지 주행하도록 차량을 제어하는 단계, 및 지정된 주차공간 주변에 빈 주차공간이 있을 경우, 빈 주차공간에 자율주차를 수행하고, 만약 빈 주차공간이 없을 경우 운전자 단말기로 주차실패 알림을 보내고 운전자 단말기로부터 주차공간 재선택을 입력받아 자율주차를 시도하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따른 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 차량에 장착된 자율주차 센서를 이용하여 주변의 특징(feature)을 감지하고 그 특징을 기반으로 맵핑(mapping)하는 SLAM 알고리즘을 이용하여 차량 위치 정보를 측정할 수 있다.

일실시예에 따른 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 기 저장된 정밀지도에 현재 측정된 센서 데이터들을 매칭하고 맵핑하면서 정밀 지도 상에서 자차 위치 정확도를 높일 수 있다.

일실시예에 따른 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 기생성된 지역경로와 주차경로를 추종하도록 제어하면서 차량에 부착된 근접 감지 센서에서 충돌이 발생하는지를 판단하여 회피하면서 주행할 수 있다.

일실시예에 따른 자율주차 시스템은 차량이 주차장에 진입하면 차량에 장착된 내비게이션의 지도와 위치 정보를 기반으로 주차장 진입 여부를 판단하는 인지부, 주차를 완료하고 시동을 끄면, 유휴 컴퓨팅 자원을 모아 정밀지도를 자동으로 생성하는 경로생성부, 및 저장된 센서 데이터를 이용하여 정밀지도 생성이 완료되면, 정밀지도를 ECU 내 비활성 메모리에 정밀지도 데이터를 저장하는 정밀지도 저장부를 포함하고, 상기 경로생성부는, 차량이 동일한 주차장에 다시 진입하여 주차를 완료한 경우, 기존 정밀지도에 센싱한 데이터를 누적하여 정밀지도의 업데이트 과정을 수행할 수 있다.

일실시예에 따른 자율주차 시스템은 루프 폐쇄 검출 알고리즘을 포함하는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘을 이용하여 상기 정밀지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율주차 시스템.

일실시예에 따른 자율주차 시스템은 자율주차를 수행하기 위해 필요한 측위, 인지, 판단, 제어를 위한 최소한의 정보만을 저장할 수 있다.

일실시예에 따른 정밀지도 자동 생성 및 관리 시스템은 정밀지도가 생성된 주차장에 진입하는 경우 운전자 단말기로 자율주차가 가능함을 알리고, 운전자가 차량에서 하차하는 경우 정밀지도 데이터를 운전자 단말기에 설치된 단말기 앱으로 전송하고, 단말기 앱을 통해, 운전자가 주차하기 원하는 주차공간을 선택받으면, 선택된 주차공간까지 갈 수 있는 최적 전역 경로를 생성하는 클라우드 서버, 상기 차량이 최적 전역 경로를 따라 주행함에 따라, 정밀지도를 실시간으로 업데이트 하면서 상기 차량의 위치를 추정하고, 업데이트된 정밀지도에서 움직이는 객체를 별도로 추출하여 추적하고 객체의 속성 정보를 정밀지도 상에 표시하고, 상기 움직이는 객체가 생성된 경로와 충돌할 것으로 예상되면, 회피하거나 정차할 수 있는 지역 경로를 생성하며, 상기 생성된 지역 경로를 따라 지정된 주차공간까지 주행하도록 차량을 제어하는 자율주차 시스템을 포함하고, 상기 자율주차 시스템은, 지정된 주차공간 주변에 빈 주차공간이 있을 경우, 빈 주차공간에 자율주차를 수행하고, 만약 빈 주차공간이 없을 경우 운전자 단말기로 주차실패 알림을 보내고 운전자 단말기로부터 주차공간 재선택을 입력받아 자율주차를 시도할 수 있다.

일실시예에 따른 정밀지도 자동 생성 및 관리 시스템은 차량에 장착된 자율주차 센서를 이용하여 주변의 특징(feature)을 감지하고 그 특징을 기반으로 맵핑(mapping)하는 SLAM 알고리즘을 이용하여 차량 위치 정보를 측정할 수 있다.

일실시예에 따른 정밀지도 자동 생성 및 관리 시스템은 기 저장된 정밀지도에 현재 측정된 센서 데이터들을 매칭하고 맵핑하면서 정밀 지도 상에서 자차 위치 정확도를 높일 수 있다.

일실시예에 따른 정밀지도 자동 생성 및 관리 시스템은 기생성된 지역경로와 주차경로를 추종하도록 제어하면서 차량에 부착된 근접 감지 센서에서 충돌이 발생하는지를 판단하여 회피하면서 주행할 수 있다.

일실시예에 따르면, 인프라 도움없이 차량만으로 고정밀 맵 문제를 해결하는 아이디어를 제공할 수 있다.

일실시예에 따르면, SLAM 알고리즘의 특성 이용하여 아파트, 마트 등과 같이 자주 출입하는 주차장에 차량이 여러 번 방문할 경우 카메라, 라이다 등 센싱 데이터를 저장하였다가 이를 기반으로 정밀지도를 자동으로 생성할 수 있다.

일실시예에 따르면, SLAM 기술을 적용하여 정밀지도가 없는 환경에서도 몇 번의 수동 운전 만으로 주행이 가능한 기술을 제안하고 비용적인 측면에서도 이점을 가진 제품을 양산할 수 있다.

도 1은 수동 운전 모드에서 정밀지도 생성 방법을 설명한다.
도 2는 수동 운전 모드에서 정밀지도 생성 장치의 개략적인 구성을 설명한다.
도 3은 정밀지도가 구축된 주차장에서 자율주차를 수행하는 방법을 설명한다.
도 4는 인프라 도움없이 자율주차를 수행하는 장치을 설명한다.
도 5는 정밀지도 상에서 움직이는 객체를 검출한 결과 표시한 결과를 설명하기 위한 예시 장면이다.
도 6은 빈 주차공간에 자율차가 생성한 주차 경로 생성 결과이다.
도 7은 루프 폐쇄 검출 알고리즘도 적용하여 생성되는 정밀지도의 정확도를 높인 결과를 나타내는 도면이다.
도 8은 다수의 차량에서 작성한 정밀지도를 관리하고 배포하기 위해 클라우드 서버를 도입한 예시이다.

본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.

본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~사이에"와 "바로~사이에" 또는 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

도 1은 수동 운전 모드에서 정밀지도 생성 방법을 설명한다.

자율주차 차량이 자주 가는 주차장의 지도는 구축할 수 있지만 처음 진입하는 주차장은 정밀지도로 없어 자율주차를 지원하기 어렵다.

본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위해, 클라우드 서버 상에서 정밀지도를 저장하고 관리하기 위한 시스템을 구축하여 차량과 통신할 수 있다. 이로써, 처음 진입하는 주차장의 정밀지도를 전송받아 자율주차 서비스를 제공할 수 있다.

일실시예에 따른 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 차량이 주차장에 진입하면 이를 차량에 장착된 내비게이션의 지도와 위치 정보를 기반으로 주차장 진입 여부를 판단한다(단계 101).

IoT 기반으로 주차장 관리 시스템이 차량 번호판 인식을 통해 입차를 확인하면 주차장 관리 시스템이 차량에 주차장 진입 정보를 전달한다.

차량이 주차장에 진입한 것으로 판단하면, 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 차량에 부착된 자율주차 센서 데이터와 차량 내부 센서(In-vehicle sensor) 정보를 저장한다(단계 102).

이때, 저장되는 자율주차 센서 데이터는 로우 데이터(raw data)가 아닌 실시간으로 검출(detection)된 특징(feature) 정보들을 저장한다.

특히, 정밀지도 데이터를 저장하기 위해, 자율주차를 수행하기 위해 필요한 측위, 인지, 판단, 제어를 위한 최소한의 정보만을 저장할 수 있다.

운전자가 주차를 완료하고 시동을 끄면(단계 103) 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 유휴 컴퓨팅 자원을 모아 정밀지도를 자동으로 생성한다(단계 104). 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 정밀지도를 생성하기 위해 SLAM 알고리즘을 이용한다.

이 경우, 다양한 SLAM 알고리즘 적용이 가능하며, 특히 루프 폐쇄 검출 알고리즘도 적용하여 생성되는 정밀지도의 정확도를 높인다.

SLAM 알고리즘을 통해 생성된 정밀지도에서 자율주차를 수행하는데 필요한 특징(feature) 정보들 위주로 최소한의 정보량만 디지털 파일 형태로 저장한다(단계 105). 특징 정보는 기둥, 벽, 주차선, 노면 표식 등의 위치를 찾을 수 있는 형태면 무엇이든 가능하다.

정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 일정시간이 지난 후 동일한 주차장에 다시 진입하여 주차를 완료한 경우(단계 106), 정밀지도 자동 생성 알고리즘과 동일하게 기존 정밀지도 위에 센싱한 데이터를 누적하여 정밀지도의 업데이트 과정을 수행한다.

도 2는 수동 운전 모드에서 정밀지도 생성 장치의 개략적인 구성을 설명한다.

차량 내비게이션(201)은 차량이 주차장에 진입한지를 인식하기 위해 필요하다. 내비게이션(201)은 일반 지도 상에서 차량 위치를 실시간으로 추정할 수 있어 차량이 주차장에 진입했는지를 알 수 있다. 주차장에 차량이 진입하면 센서 전처리 및 데이터 저장부를 실행시킨다.

자율주행 센서(202)는 정밀지도를 생성하기 위해 주변 환경 정보를 실시간으로 수집할 수 있는 장치로 전방 카메라, 360도 라이다, 측방 라이다, 어라운드 뷰 카메라, 측후방 카메라, 4D 레이더, 초음파 등 기둥, 벽, 주차된 차량 등의 특징(feature)을 검출할 수 있는 센서로 한정한다.

차량 내 장착된 자이로 센서와 가속도 센서, 휠속 센서, 조향각 센서 등 차량 내부 센서(203)를 이용하여 이동 위치와 자세를 실시간으로 추정할 수 있는데 이를 통해 정밀지도 상의 차량 위치를 더욱 정밀하게 추정하고 이를 기반으로 더 정확하게 맵핑할 수 있다.

센서 데이터 저장부(204)는 센서 데이터를 입력받아 차량 후륜 기준으로 좌표 변환을 수행하고 주차장 내 특징을 검출하도록 데이터를 가공한다. 그리고 차량 내부 센서 데이터를 이용하여 차량의 이동 위치와 자세를 추정한다. 이렇게 가공된 자율주차 센서 정보와 차량 내부 센서 정보을 ECU 내 저장장치에 저장한다. 센서 데이터 저장장치는 시동이 다시 켜지면 저장된 내용이 삭제된다.

SLAM(205)는 정밀지도 업데이트부로 해석될 수 있다.

SLAM(205)는 주차 완료 후 시동이 오프되면 실행된다. 실행되면 저장된 센서 데이터들을 불러와 정밀지도 생성을 시작한다. 정밀지도 생성은 SLAM 알고리즘을 통해 이뤄진다.

또한 재방문한 주차장의 경우에는 기존에 저장된 정밀지도도 함께 불러와 센서 데이터를 다시 누적하여 정밀지도의 신뢰성을 높이도록 한다.

정밀지도 저장부(207)는 ECU내 포함된 정밀지도 저장장치로 전원이 인가되지 않아도 지속적으로 데이터를 저장한다. 저장되는 정밀지도는 자율주차를 수행하기 위해 필요한 측위, 인지, 판단, 제어를 위한 최소한의 정보(기둥, 벽, 주차선, 차로중심선 등) 만을 저장한다.

디스플레이(206)는 관련 정보들을 표시하거나, 저장 및 업데이트의 진행 과정을 표시할 수도 있다.

도 3은 정밀지도가 구축된 주차장에서 자율주차를 수행하는 방법을 설명한다.

도 3의 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 자율주차 차량을 제어하기 위한 방법에 해당한다.

도 3에서보는 바와 같이, 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 차량이 정밀지도가 생성된 주차장에 진입할 경우 운전자 단말기로 자율주차가 가능함을 알리고(단계 301), 정밀지도 데이터를 운전자 단말기에 설치된 단말기 앱으로 불러올 수 있다(단계 302).

다음으로, 운전자가 차량에서 하차하는 경우(단계 303), 운전자 단말기로 정밀지도 데이터를 전송할 수 있다(단계 304).

단말기 앱에서 운전자가 주차하기 원하는 공간을 선택하면(단계 305) 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 이 정보를 수신하여 주차공간까지 갈 수 있는 최적 전역 경로를 생성한다(단계 306). 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 최적 전역 경로는 이동 거리, 주행 경로의 곡률 등을 종합적으로 고려하여 최적 전역 경로를 생성한다.

자율주차 차량이 최적 전역 경로를 따라 주행하면서, 정밀지도를 실시간으로 업데이트 하면서 자차 위치를 추정한다. 이를 위해 마찬가지로 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 SLAM 기술을 사용한다.

정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 업데이트된 정밀지도에서 움직이는 객체는 별도로 추출하여 추적하고 이러한 객체(보행자, 차량, 오토바이 등)들의 속성 정보(위치, 방향, 속도)를 정밀지도 상에 표시한다.

정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 움직이는 객체가 생성된 경로와 충돌할 것으로 예상이 되면 이를 회피하거나 정차할 수 있는 지역 경로를 생성하고 이 경로를 따라 지정된 주차공간까지 안전하게 주행한다.

정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 지정된 주차공간 주변에 빈 주차공간이 있을 경우(단계 307), 차량은 자동으로 자율주차를 자율주차를 시도한다(단계 308).

만약, 빈 주차공간이 없어 주차에 성공하지 못했다면(단계 309), 경우 운전자에게 주차실패 알림을 보내고 운전자에게 주차공간 재선택을 요청하여 다시 자율주차를 시도한다(단계 310).

도 4는 인프라 도움없이 자율주차를 수행하는 자율주차 시스템(400)를 설명한다.

자율주차 시스템(400)은 인지부(401), 경로생성부(402), 제어부(403), SLAM부(404), 자율주차 센서(405), 정밀지도 저장부(406)를 포함할 수 있다.

인지부(401)는 차량(407)이 주차장에 진입하면 차량에 장착된 내비게이션의 지도와 위치 정보를 기반으로 주차장 진입 여부를 판단한다.

경로생성부(402)는 차량(407)이 주차를 완료하고 시동을 끄면, 유휴 컴퓨팅 자원을 모아 정밀지도를 자동으로 생성할 수 있다.

정밀지도 저장부(406)는 저장된 센서 데이터를 이용하여 정밀지도 생성이 완료되면, 정밀지도를 ECU 내 비활성 메모리에 정밀지도 데이터를 저장할 수 있다.

경로생성부(402)는 차량(407)이 동일한 주차장에 다시 진입하여 주차를 완료한 경우, 기존 정밀지도에 센싱한 데이터를 누적하여 정밀지도의 업데이트 과정을 수행할 수 있다.

경로생성부(402)는 루프 폐쇄 검출 알고리즘을 포함하는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘을 이용하여 상기 정밀지도를 생성할 수 있다.

경로생성부(402)는 자율주차를 수행하기 위해 필요한 측위, 인지, 판단, 제어를 위한 최소한의 정보만을 저장할 수 있다.

일실시예에 따른 자율주차 센서(405)는 전방 카메라, 360도 라이다, 측방 라이다, 어라운드 뷰 카메라, 측후방 카메라, 4D 레이더, 초음파 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

도 5는 정밀지도 상에서 움직이는 객체를 검출한 결과 표시한 결과를 설명하기 위한 예시 장면이고, 도 6은 빈 주차공간에 자율차가 생성한 주차 경로 생성 결과이다.

도 4에서 보듯이, 차량 내비게이션(409)은 차량(407)이 주차장에 진입한지를 인식하기 위해 필요하다. 정밀지도 저장부(406) 내 해당 주차장의 정밀지도가 존재하는 경우 운전자에게 자율주행이 가능함을 알린다.

자율주차 센서(405)는 정밀지도를 생성하기 위해 주변 환경 정보를 실시간으로 수집할 수 있는 장치로 전방 카메라, 360도 라이다, 측방 라이다, 어라운드 뷰 카메라, 측후방 카메라, 4D 레이더, 초음파 등 기둥, 벽, 주차된 차량 등의 특징(feature)을 검출할 수 있는 센서로 한정한다.

차량(407) 내 장착된 자이로 센서와 가속도 센서, 휠속 센서, 조향각 센서 등 차량 내부 센서를 이용하여 이동 위치와 자세를 실시간으로 추정할 수 있는데 이를 통해 정밀지도 상의 차량 위치를 더욱 정밀하게 추정하고 이를 기반으로 더 정확하게 맵핑하고 자차의 위치를 더 정확하게 추정할 수 있다.

SLAM 알고리즘은 차량에 장착된 자율주차 센서를 이용하여 주변의 특징(feature)을 감지하고 그 특징을 기반으로 맵핑(mapping)한다. 여기에 차량 내부 센서에 의한 계산된 모션 정보를 결합하면 정밀지도 상의 자차 위치 정보를 비교적 정확하게 추정할 수 있고 동시에 정밀지도의 정확도 또한 높아진다.

도 4에서는 기 저장된 정밀지도에 현재 측정된 센서 데이터들을 매칭하고 맵핑하면서 정밀 지도 상에서 자차 위치 정확도를 높인다. 정확도가 높아진 정밀지도와 측위 데이터를 인지부와 경로생성부(402)로 전달한다.

인지부(401)에서는 동적 물체까지 맵핑된 정밀지도 데이터를 받아 정밀지도 상에서 동적 물체를 검출하고 추적한다.

도 5의 실시예(500)에서 보듯이 동적 물체 검출과 추적 알고리즘에 의해 움직이는 객체(보행자, 차량, 오토바이 등)의 속성 정보(위치, 방향, 속도 등)를 알아낼 수 있고 이를 정밀지도에 표시가 가능하다.

경로생성부(402)에서는 SLAM부(404)와 인지부(401)에서 제공하는 정밀지도와 자차 위치, 장애물 정보를 기반으로 차량이 주행할 수 있는 지역 경로를 실시간으로 생성한다.

그리고 도 6의 실시예(600)와 같이 지정된 주차공간 근처까지 도달하면 경로생성부(402)는 자동으로 주차경로 생성부로 넘겨 최소의 스텝으로 주차할 수 있는 주차 경로를 별도로 생성한다.

제어부(403)에서는 앞서 생성된 지역경로와 주차경로를 최대한 추종할 수 있도록 제어하면서 차량에 부착된 근접 감지 센서(카메라, 초음파, 라이다 등)에서 충돌이 발생하는지를 판단하여 적절하게 회피하면서 주행한다. 이는 SLAM에서 측위 결과와 센싱 데이터가 항상 정확하지 않기 때문에 추가적으로 보상 제어를 수행하는 것이다.

이와 같이, 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법은 SLAM 기술을 적용하여 정밀지도가 없는 환경에서도 몇 번의 수동 운전 만으로 주행이 가능한 기술을 제안하고 비용적인 측면에서도 이점을 가진 제품을 양산할 수 있다.

도 7은 루프 폐쇄 검출 알고리즘도 적용하여 생성되는 정밀지도의 정확도를 높인 결과를 나타내는 도면(700)이다.

도 7에서 보는 바와 같이, 자율주차 센서는 정밀지도를 생성하기 위해 주변 환경 정보를 실시간으로 수집할 수 있는 장치로 전방 카메라, 360도 라이다, 측방 라이다, 어라운드 뷰 카메라, 측후방 카메라, 4D 레이더, 초음파 등 기둥, 벽, 주차된 차량 등의 특징(feature)을 검출할 수 있는 센서로 한정한다.

차량 내 장착된 자이로 센서와 가속도 센서, 휠속 센서, 조향각 센서 등 차량 내부 센서를 이용하여 이동 위치와 자세를 실시간으로 추정할 수 있는데 이를 통해 정밀지도 상의 차량 위치를 더욱 정밀하게 추정하고 이를 기반으로 더 정확하게 맵핑할 수 있다.

도 8은 다수의 차량에서 작성한 정밀지도를 관리하고 배포하기 위해 클라우드 서버를 도입한 예시이다.

도 8에서는 다수의 차량에서 작성한 정밀지도를 관리하고 배포하기 위해 클라우드 서버를 도입한 예시이다.

일실시예에 따른 정밀지도 자동 생성 및 관리 시스템(800)은 클라우드 서버(810)와 자율주차 시스템(820)을 포함할 수 있다.

먼저, 일실시예에 따른 클라우드 서버(810)는 정밀지도가 생성된 주차장에 진입하는 경우 운전자 단말기의 단말기 앱(830)으로 자율주차가 가능함을 알릴 수 있다.

디스플레이(840)는 관련 정보들을 표시하거나, 저장 및 업데이트의 진행 과정을 표시할 수도 있다.

또한, 일실시예에 따른 클라우드 서버(810)는 운전자가 차량에서 하차하는 경우 정밀지도 데이터를 운전자 단말기에 설치된 단말기 앱으로 전송하고, 단말기 앱을 통해, 운전자가 주차하기 원하는 주차공간을 선택받으면, 선택된 주차공간까지 갈 수 있는 최적 전역 경로를 생성할 수 있다.

이를 위해, 일실시예에 따른 자율주차 시스템(820)은 인지부(821), 경로생성부(822), 제어부(823), 측위부(824), SLAM부(825), 자율주차 센서(826)를 포함할 수 있다.

인지부(821)는 차량(827)이 주차장에 진입하면 차량에 장착된 내비게이션의 지도와 위치 정보를 기반으로 주차장 진입 여부를 판단한다.

경로생성부(822)는 차량(827)이 주차를 완료하고 시동을 끄면, 유휴 컴퓨팅 자원을 모아 정밀지도를 자동으로 생성할 수 있다.

경로생성부(822)는 루프 폐쇄 검출 알고리즘을 포함하는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘을 이용하여 상기 정밀지도를 생성할 수 있다.

경로생성부(822)는 자율주차를 수행하기 위해 필요한 측위, 인지, 판단, 제어를 위한 최소한의 정보만을 저장할 수 있다.

일실시예에 따른 자율주차 센서(826)는 전방 카메라, 360도 라이다, 측방 라이다, 어라운드 뷰 카메라, 측후방 카메라, 4D 레이더, 초음파 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

측위부(824)는 정밀지도 파일관리를 위해 차량(827)의 움직이나, 차량(827)이 움직이는 주변의 동선에 대한 객체들을 정밀 측위할 수 있다.

한편, 일실시예에 따른 자율주차 시스템(820)은 차량이 최적 전역 경로를 따라 주행함에 따라, 정밀지도를 실시간으로 업데이트 하면서 상기 차량의 위치를 추정할 수 있다.

또한, 일실시예에 따른 자율주차 시스템(820)은 업데이트된 정밀지도에서 움직이는 객체를 별도로 추출하여 추적하고 객체의 속성 정보를 정밀지도 상에 표시할 수 있다.

일실시예에 따른 자율주차 시스템(820)은 움직이는 객체가 생성된 경로와 충돌할 것으로 예상되면, 회피하거나 정차할 수 있는 지역 경로를 생성하며, 생성된 지역 경로를 따라 지정된 주차공간까지 주행하도록 차량을 제어할 수 있다.

일실시예에 따른 자율주차 시스템(820)은 지정된 주차공간 주변에 빈 주차공간이 있을 경우, 빈 주차공간에 자율주차를 수행하고, 만약 빈 주차공간이 없을 경우 운전자 단말기로 주차실패 알림을 보내고 운전자 단말기로부터 주차공간 재선택을 입력받아 자율주차를 시도할 수 있다.

일실시예에 따른 자율주차 시스템(820)은 차량에 장착된 자율주차 센서를 이용하여 주변의 특징(feature)을 감지하고 그 특징을 기반으로 맵핑(mapping)하는 SLAM 알고리즘을 이용하여 차량 위치 정보를 측정할 수 있다.

또한, 일실시예에 따른 자율주차 시스템(820)은 기 저장된 정밀지도에 현재 측정된 센서 데이터들을 매칭하고 맵핑하면서 정밀 지도 상에서 자차 위치 정확도를 높일 수 있다.

차량(827)은 기생성된 지역경로와 주차경로를 추종하도록 제어하면서 차량에 부착된 근접 감지 센서에서 충돌이 발생하는지를 판단하여 회피하면서 주행할 수 있다.

도 4와 달리 클라우드 서버(810)는 점유격자지도 업데이트(811), ?Ю憫層동【? 특징점 추출(812), 정밀지도 파일관리(813)의 과정을 통해 업데이트된 지도를 융합할 수 있다. 특히, 차량(827)에서는 SLAM 알고리즘을 통해 정밀지도를 1회만 생성한 후 클라우드 서버(810)로 업로드하고, 클라우드 서버(810)에서는 기존에 보관하던 정밀지도에 새롭게 업데이트된 지도를 융합한다.

그리고 자율주차 시스템에서 필요한 특징 정보들을 추출하여 정밀지도 파일로 관리한다. 클라우드 서버(810)에서 관리되는 정밀지도 파일들은 차량이 주차장에 입차하게 되면 무선으로 진입한 주차장에 대한 정밀지도 파일을 전송한다.

차량(827)에서 정밀지도를 생성하고 특징을 자동화된 시스템으로 추출하는 경우 오류가 발생할 수 있는데 반해, 클라우드 서버(810)를 기반으로 하는 경우 지도 작업자가 클라우드 서버에 접속해 자동으로 추출된 특징 등이 포함된 정밀지도를 수작업으로 수정함으로써 정밀지도의 오류를 줄일 수 있다.

결국, 본 발명을 이용하면, 인프라 도움없이 차량만으로 고정밀 맵 문제를 해결하는 아이디어를 제공할 수 있다.

또한, 일실시예에 따르면, SLAM 알고리즘의 특성 이용하여 아파트, 마트 등과 같이 자주 출입하는 주차장에 차량이 여러 번 방문할 경우 카메라, 라이다 등 센싱 데이터를 저장하였다가 이를 기반으로 정밀지도를 자동으로 생성할 수 있고, SLAM 기술을 적용하여 정밀지도가 없는 환경에서도 몇 번의 수동 운전 만으로 주행이 가능한 기술을 제안하고 비용적인 측면에서도 이점을 가진 제품을 양산할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 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 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

차량이 주차장에 진입하면 차량에 장착된 내비게이션의 지도와 위치 정보를 기반으로 주차장 진입 여부를 판단하는 단계;
차량이 주차장에 진입한 것으로 판단되면, 차량에 부착된 자율주차 센서 데이터와 차량 내부 센서(In-vehicle sensor) 정보를 저장하는 단계;
주차를 완료하고 시동을 끄면, 유휴 컴퓨팅 자원을 모아 정밀지도를 자동으로 생성하는 단계;
저장된 센서 데이터를 이용하여 정밀지도 생성이 완료되면, 정밀지도를 ECU 내 비활성 메모리에 정밀지도 데이터를 저장하는 단계; 및
차량이 동일한 주차장에 다시 진입하여 주차를 완료한 경우, 상기 정밀지도 자동 생성 알고리즘과 동일하게 기존 정밀지도에 센싱한 데이터를 누적하여 정밀지도의 업데이트 과정을 수행하는 단계
를 포함하는 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법.
제1항에 있어서,
상기 정밀지도를 자동으로 생성하는 단계는,
루프 폐쇄 검출 알고리즘을 포함하는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘을 이용하여 상기 정밀지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법.
제1항에 있어서,
상기 정밀지도 데이터를 저장하는 단계는,
자율주차를 수행하기 위해 필요한 측위, 인지, 판단, 제어를 위한 최소한의 정보만을 저장하는 것을 특징으로 하는 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법.
제1항에 있어서,
상기 자율주차 센서는
전방 카메라, 360도 라이다, 측방 라이다, 어라운드 뷰 카메라, 측후방 카메라, 4D 레이더, 초음파 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법.
정밀지도가 생성된 주차장에 진입하는 경우 운전자 단말기로 자율주차가 가능함을 알리는 단계;
운전자가 차량에서 하차하는 경우 정밀지도 데이터를 운전자 단말기에 설치된 단말기 앱으로 전송하는 단계;
상기 단말기 앱에서 운전자가 주차하기 원하는 주차공간을 선택받으면, 선택된 주차공간까지 갈 수 있는 최적 전역 경로를 생성하는 단계;
상기 차량이 최적 전역 경로를 따라 주행함에 따라, 정밀지도를 실시간으로 업데이트 하면서 상기 차량의 위치를 추정하는 단계;
업데이트된 정밀지도에서 움직이는 객체를 별도로 추출하여 추적하고 객체의 속성 정보를 정밀지도 상에 표시하는 단계;
상기 움직이는 객체가 생성된 경로와 충돌할 것으로 예상되면, 회피하거나 정차할 수 있는 지역 경로를 생성하는 단계;
상기 생성된 지역 경로를 따라 지정된 주차공간까지 주행하도록 차량을 제어하는 단계; 및
지정된 주차공간 주변에 빈 주차공간이 있을 경우, 빈 주차공간에 자율주차를 수행하고, 만약 빈 주차공간이 없을 경우 운전자 단말기로 주차실패 알림을 보내고 운전자 단말기로부터 주차공간 재선택을 입력받아 자율주차를 시도하는 단계
를 포함하는 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법.
제5항에 있어서,
차량에 장착된 자율주차 센서를 이용하여 주변의 특징(feature)을 감지하고 그 특징을 기반으로 맵핑(mapping)하는 SLAM 알고리즘을 이용하여 차량 위치 정보를 측정하는 것을 특징으로 하는 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법.
제5항에 있어서,
기 저장된 정밀지도에 현재 측정된 센서 데이터들을 매칭하고 맵핑하면서 정밀 지도 상에서 자차 위치 정확도를 높이는 것을 특징으로 하는 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법.
제5항에 있어서,
기생성된 지역경로와 주차경로를 추종하도록 제어하면서 차량에 부착된 근접 감지 센서에서 충돌이 발생하는지를 판단하여 회피하면서 주행하는 것을 특징으로 하는 정밀지도 자동 생성 및 관리 방법.
자율주차 센서;
차량이 주차장에 진입하면 차량에 장착된 내비게이션의 지도와 위치 정보를 기반으로 주차장 진입 여부를 판단하는 인지부;
주차를 완료하고 시동을 끄면, 유휴 컴퓨팅 자원을 모아 정밀지도를 자동으로 생성하는 경로생성부; 및
저장된 센서 데이터를 이용하여 정밀지도 생성이 완료되면, 정밀지도를 ECU 내 비활성 메모리에 정밀지도 데이터를 저장하는 정밀지도 저장부
를 포함하고,
상기 경로생성부는,
차량이 동일한 주차장에 다시 진입하여 주차를 완료한 경우, 기존 정밀지도에 센싱한 데이터를 누적하여 정밀지도의 업데이트 과정을 수행하는 자율주차 시스템.
제9항에 있어서,
상기 경로생성부는, 루프 폐쇄 검출 알고리즘을 포함하는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘을 이용하여 상기 정밀지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율주차 시스템.
제9항에 있어서,
상기 경로생성부는, 자율주차를 수행하기 위해 필요한 측위, 인지, 판단, 제어를 위한 최소한의 정보만을 저장하는 것을 특징으로 하는 자율주차 시스템.
제9항에 있어서,
상기 자율주차 센서는 전방 카메라, 360도 라이다, 측방 라이다, 어라운드 뷰 카메라, 측후방 카메라, 4D 레이더, 초음파 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주차 시스템.
정밀지도가 생성된 주차장에 진입하는 경우 운전자 단말기로 자율주차가 가능함을 알리고, 운전자가 차량에서 하차하는 경우 정밀지도 데이터를 운전자 단말기에 설치된 단말기 앱으로 전송하고, 단말기 앱을 통해, 운전자가 주차하기 원하는 주차공간을 선택받으면, 선택된 주차공간까지 갈 수 있는 최적 전역 경로를 생성하는 클라우드 서버;
상기 차량이 최적 전역 경로를 따라 주행함에 따라, 정밀지도를 실시간으로 업데이트 하면서 상기 차량의 위치를 추정하고, 업데이트된 정밀지도에서 움직이는 객체를 별도로 추출하여 추적하고 객체의 속성 정보를 정밀지도 상에 표시하고, 상기 움직이는 객체가 생성된 경로와 충돌할 것으로 예상되면, 회피하거나 정차할 수 있는 지역 경로를 생성하며, 상기 생성된 지역 경로를 따라 지정된 주차공간까지 주행하도록 차량을 제어하는 자율주차 시스템
을 포함하고,
상기 자율주차 시스템은, 지정된 주차공간 주변에 빈 주차공간이 있을 경우, 빈 주차공간에 자율주차를 수행하고, 만약 빈 주차공간이 없을 경우 운전자 단말기로 주차실패 알림을 보내고 운전자 단말기로부터 주차공간 재선택을 입력받아 자율주차를 시도하는 것을 특징으로 하는 정밀지도 자동 생성 및 관리 시스템.
제13항에 있어서,
차량에 장착된 자율주차 센서를 이용하여 주변의 특징(feature)을 감지하고 그 특징을 기반으로 맵핑(mapping)하는 SLAM 알고리즘을 이용하여 차량 위치 정보를 측정하는 것을 특징으로 하는 정밀지도 자동 생성 및 관리 시스템.
제13항에 있어서,
기 저장된 정밀지도에 현재 측정된 센서 데이터들을 매칭하고 맵핑하면서 정밀 지도 상에서 자차 위치 정확도를 높이는 것을 특징으로 하는 정밀지도 자동 생성 및 관리 시스템.
제13항에 있어서,
기생성된 지역경로와 주차경로를 추종하도록 제어하면서 차량에 부착된 근접 감지 센서에서 충돌이 발생하는지를 판단하여 회피하면서 주행하는 것을 특징으로 하는 정밀지도 자동 생성 및 관리 시스템.