KR20230156768A - 브레이크 중재 - Google Patents

Abstract

브레이크 중재를 위한 시스템 및 방법이 기술된다. 안전 정지 요청이 획득된다. 안전 정지 요청은 운행 중인 차량의 감속 값과 연관된다. 상기 안전 정지 요청과 연관된 안전 정지 활성화가 결정되며, 안전 정지 활성화는 미리 결정된 감속 값과 연관된다. 자동 긴급 제동(AEB) 시스템 감속 커맨드가 계산된다. 중재가 최종 감속 출력을 결정하기 위해 상기 안전 정지 요청과 연관된 감속 값과, 상기 안전 정지 활성화와 연관된 미리 결정된 감속 값과, 상기 AEB 시스템에 의해 캡처된 데이터로부터 계산된 감속 값 사이에서 수행된다.

Description

브레이크 중재

관련 출원 상호 참조

본 출원은 2021년 3월 15일에 출원된 미국 가 특허 출원 제63/161,315호의 우선권을 주장하며, 이 가 특허 출원의 전문이 참조로 병합된다.

기술분야

본 명세서는 브레이크 중재와 관련된다.

차량(예를 들어, 자율 주행 차량(autonomous vehicle))은 시작 위치로부터 최종 위치까지의 환경에서 대상체를 피하고 도로 규칙을 따르면서 경로를 따라 동작 가능하다. 경로를 횡단하면서, 긴급 제동이 필요한 이벤트가 발생할 수 있다. 예를 들어, 제동을 하지 않으면, 차량이 대상체와 충돌하게 되도록 대상체가 차량의 경로에 진입할 수 있다. 긴급 제동은 충돌이나 안전하지 않은 시나리오를 방지하기 위해 차량을 감속시킨다.

도 1은 자율 주행 능력(autonomous capability)을 갖는 자율 주행 차량(AV)의 예를 도시한다.
도 2는 예시적인 "클라우드" 컴퓨팅 환경을 도시한다.
도 3은 컴퓨터 시스템을 도시한다.
도 4는 AV에 대한 예시적인 아키텍처를 도시한다.
도 5는 인지 시스템에 의해 사용될 수 있는 입력들 및 출력들의 예를 도시한다.
도 6은 LiDAR 시스템의 예를 도시한다.
도 7은 작동 중인 LiDAR 시스템을 도시한다.
도 8은 LiDAR 시스템의 작동을 추가적으로 상세하게 도시한다.
도 9는 계획 시스템의 입력들과 출력들 사이의 관계들의 블록도를 도시한다.
도 10은 경로 계획에서 사용되는 방향 그래프(directed graph)를 도시한다.
도 11은 제어 시스템의 입력들 및 출력들의 블록도를 도시한다.
도 12는 제어기의 입력들, 출력들, 및 컴포넌트들의 블록도를 도시한다.
도 13은 제동 서브 시스템의 블록도이다.
도 14는 AEB 중재의 블록도이다.
도 15는 브레이크 중재를 위한 프로세스의 프로세스 흐름도이다.

이하의 기술에서는, 설명을 위해, 본 개시에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부 사항들이 기재된다. 그렇지만, 본 개시가 이러한 특정 세부 사항들이 없더라도 실시될 수 있음이 명백할 것이다. 다른 경우에, 잘 알려진 구조들 및 디바이스들은 본 개시를 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위하여 블록도 형태로 도시되어 있다.

도면들에, 설명의 용이성을 위해, 디바이스들, 모듈들, 시스템들, 명령어 블록들 및 데이터 요소들을 나타내는 것들과 같은, 개략적인 요소들의 특정 배열들 또는 순서들이 도시되어 있다. 그렇지만, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면, 도면들에서의 개략적인 요소들의 특정 순서 또는 배열이 프로세싱의 특정 순서 또는 시퀀스, 또는 프로세스들의 분리가 요구됨을 암시하는 것으로 의미되지 않는다는 점을 이해할 것이다. 게다가, 도면에 개략적인 요소를 포함시키는 것은, 그러한 요소가 모든 실시예들에서 요구됨을 암시하는 것으로 의미되지 않거나, 또는 그러한 요소에 의해 표현되는 특징들이 일부 실시예들에서 포함되지 않을 수 있거나 다른 요소들과 조합되지 않을 수 있음을 암시하는 것으로 의미되지 않는다.

게다가, 도면들에서, 두 개 이상의 다른 개략적인 요소 사이의 연결, 관계 또는 연관을 예시하기 위해 실선 또는 파선 또는 화살표와 같은 연결 요소들이 사용되는 경우에, 임의의 그러한 연결 요소들의 부재는 연결, 관계 또는 연관이 존재하지 않을 수 있음을 암시하는 것으로 의미되지 않는다. 환언하면, 요소들 사이의 일부 연결들, 관계들 또는 연관들은 본 개시를 모호하게 하지 않기 위해 도면들에 도시되어 있지 않다. 추가적으로, 예시의 용이성을 위해, 요소들 사이의 다수의 연결들, 관계들 또는 연관들을 나타내기 위해 단일의 연결 요소가 사용된다. 예를 들어, 연결 요소가 신호들, 데이터 또는 명령어들의 통신을 나타내는 경우에, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면 그러한 요소가, 통신을 수행하기 위해 필요로 할 수 있는, 하나 또는 다수의 신호 경로(예를 들면, 버스)를 나타낸다는 것을 이해할 것이다.

그 예가 첨부 도면들에 예시되어 있는 실시예들이 이제 상세하게 언급될 것이다. 이하의 상세한 설명에서, 다양한 기술된 실시예들에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 수많은 특정 세부 사항들이 기재된다. 그렇지만, 다양한 기술된 실시예들이 이러한 특정 세부 사항들이 없더라도 실시될 수 있다는 것이 본 기술 분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 다른 경우에, 실시예들의 양태들을 불필요하게 모호하게 하지 않기 위해 잘 알려진 방법들, 절차들, 컴포넌트들, 회로들, 및 네트워크들은 상세히 기술되지 않았다.

각각이 서로 독립적으로 또는 다른 특징들의 임의의 조합과 함께 사용될 수 있는 여러 특징들이 이하에서 기술된다. 그렇지만, 임의의 개별 특징은 위에서 논의된 문제들 중 어떤 것도 해결할 수 없거나 또는 위에서 논의된 문제들 중 하나만을 해결할 수 있다. 위에서 논의된 문제들 중 일부가 본원에 기술된 특징들 중 임의의 것에 의해 완전히 해결되지는 않을 수 있다. 비록 여러 표제들이 제공되어 있더라도, 특정 표제에 관련되지만 해당 표제를 갖는 섹션에서 발견되지는 않는 정보가 본 설명의 다른 곳에서 발견될 수도 있다. 실시예들은 이하의 개요에 따라 본원에 기술된다:

1. 일반적 개관

2. 시스템 개관

3. AV 아키텍처

4. AV 입력

5. AV 계획

6. AV 제어

7. 자동 긴급 제동(Automated Emergency Braking)

8. AEB 중재

9. AEB 캘리브레이션

10. 안전 정지 활성화 및 안전 핸들링 감속

일반적 개관

일부 양태들 및/또는 실시예들에서, 본원에서 설명되는 시스템들, 방법들 및 컴퓨터 프로그램 제품들은 브레이크 중재를 포함하고/하거나 구현한다. 안전 정지 요청이 획득된다. 안전 정지 요청은 운행 중인 차량의 감속 값과 연관된다. 상기 안전 정지 요청과 연관된 안전 정지 활성화가 결정된다. 안전 정지 활성화는 미리 결정된 감속 값과 연관된다. 자동 긴급 제동(AEB) 시스템 감속 커맨드가 계산된다. 중재가 최종 감속 출력을 결정하기 위해 상기 안전 정지 요청과 연관된 감속 값과, 상기 안전 정지 활성화와 연관된 미리 결정된 감속 값과, 상기 AEB 시스템에 의해 캡처된 데이터로부터 계산된 감속 값 사이에서 수행된다.

본원에 기술된 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품의 구현에 의해, 브레이크 중재 기술은 수동 모드와 자동 모드 둘 모두로 작동하는 개선된 자동 긴급 제동 시스템을 가능하게 하여, 고효율의 시스템을 만들 수 있다. 본 기술에 따른 안전 정지 활성화 및 안전 핸들링은 미리 결정된 감속 레벨들을 제공하여, AEB 시스템의 일관되고 개선된 응답을 가능하게 한다.

시스템 개관

도 1은 자율 주행 능력을 갖는 AV(100)의 예를 도시한다.

본원에서 사용되는 바와 같이, "자율 주행 능력"이라는 용어는, 완전 AV, 고도 AV, 및 조건부 AV을 제한 없이 포함하는, 실시간 인간 개입이 없어도 차량이 부분적으로 또는 완전하게 작동될 수 있게 하는 기능, 특징, 또는 설비를 지칭한다.

본원에서 사용되는 바와 같이, 자율 주행 차량(AV)은 자율 주행 능력을 갖는 차량이다.

본원에서 사용되는 바와 같이, "차량"은 상품 또는 사람의 운송 수단을 포함한다. 예를 들어, 자동차, 버스, 기차, 비행기, 드론, 트럭, 보트, 선박, 잠수함, 비행선 등. 무인 자동차는 차량의 예이다.

본원에서 사용되는 바와 같이, "궤적"은 AV를 제1 시공간적 위치로부터 제2 시공간적 위치로 운행시키는 경로 또는 루트를 지칭한다. 일 실시예에서, 제1 시공간적 위치는 초기 또는 시작 위치라고 지칭되고 제2 시공간적 위치는 목적지, 최종 위치, 목표, 목표 위치, 또는 목표 장소라고 지칭된다. 일부 예들에서, 궤적은 하나 이상의 세그먼트(예를 들면, 도로 섹션)로 구성되고, 각 세그먼트는 하나 이상의 블록(예를 들면, 차선 또는 교차로의 부분)으로 구성된다. 일 실시예에서, 시공간적 위치들은 현실 세계 위치들에 대응한다. 예를 들어, 시공간적 위치들은 사람을 태우거나 내려주고 또는 상품을 싣거나 내리는 픽업(pick up) 위치 또는 하차(drop-off) 위치이다.

본원에서 사용되는 바와 같이, "센서(들)"는 센서를 둘러싸는 환경에 관한 정보를 검출하는 하나 이상의 하드웨어 컴포넌트를 포함한다. 하드웨어 컴포넌트들 중 일부는 감지 컴포넌트들(예를 들면, 이미지 센서들, 생체 측정 센서들), 송신 및/또는 수신 컴포넌트들(예를 들면, 레이저 또는 라디오 주파수 파 송신기들 및 수신기들), 아날로그 대 디지털 변환기들과 같은 전자 컴포넌트들, 데이터 저장 디바이스(예컨대, RAM 및/또는 비휘발성 스토리지), 소프트웨어 또는 펌웨어 컴포넌트들, 및 ASIC(application-specific integrated circuit), 마이크로프로세서 및/또는 마이크로컨트롤러와 같은 데이터 프로세싱 컴포넌트들을 포함할 수 있다.

본원에서 사용되는 바와 같이, "장면 묘사(scene description)"는 AV 차량 상의 하나 이상의 센서에 의해 검출되거나 AV 외부의 소스에 의해 제공되는 하나 이상의 분류된 또는 라벨링된 대상체를 포함하는 데이터 구조(예를 들면, 리스트) 또는 데이터 스트림이다.

본원에서 사용되는 바와 같이, "도로"는 차량에 의해 횡단될 수 있는 물리적 영역이고, 명명된 주요 도로(예를 들면, 도시 거리, 주간 프리웨이(interstate freeway) 등)에 대응할 수 있거나, 또는 명명되지 않은 주요 도로(예를 들면, 주택 또는 사무실 건물에서의 사유 도로(driveway), 주차장의 섹션, 공터의 섹션, 시골 지역에서의 비포장 경로 등)에 대응할 수 있다. 일부 차량들(예를 들면, 4륜 구동 픽업 트럭들, 스포츠 유틸리티 차량들 등)은 차량 주행에 특히 적합하지 않은 다양한 물리적 영역들을 횡단할 수 있기 때문에, "도로"는 임의의 지자체 또는 다른 정부 또는 행정처에 의해 주요 도로로서 공식적으로 규정되지 않은 물리적 영역일 수 있다.

본원에서 사용되는 바와 같이, "차선"은 차량에 의해 횡단될 수 있는 도로의 일 부분이다. 차선은 때때로 차선 마킹에 기초하여 식별된다. 예를 들어, 차선은 차선 마킹들 사이의 공간의 대부분 또는 전부에 대응할 수 있거나, 또는 차선 마킹들 사이의 공간의 단지 일부(예를 들면, 50% 미만)에 대응할 수 있다. 예를 들어, 멀리 이격된 차선 마킹들을 갖는 도로는 차선 마킹들 사이에 둘 이상의 차량을 수용할 수 있음으로써, 하나의 차량이 차선 마킹들을 횡단하지 않으면서 다른 차량을 추월할 수 있고, 따라서 차선 마킹들 사이의 공간보다 더 좁은 차선을 갖거나 차선 마킹들 사이에 두 개의 차선을 갖는 것으로 해석될 수 있다. 차선은 차선 마킹들의 부재 시에도 해석될 수 있다. 예를 들어, 차선은 환경의 물리적 특징들, 예를 들면, 시골 지역에서의 주요 도로를 따라 있는 바위들 및 나무들, 또는 예를 들면, 미개발 지역에서 피해야 할 자연 장애물에 기초하여 규정될 수 있다. 차선은 또한 차선 마킹 또는 물리적 특징과 무관하게 해석될 수 있다. 예를 들어, 차선은 차선 경계로서 해석될 특징들이 없는 지역에서 장애물이 없는 임의의 경로에 기초하여 해석될 수 있다. 예시적인 시나리오에서, AV는 필드 또는 공터의 장애물이 없는 부분을 통해 차선을 해석할 수 있다. 다른 예시적인 시나리오에서, AV는 차선 마킹을 갖지 않는 넓은(예를 들면, 2개 이상의 차선을 위해 충분히 넓은) 도로를 통해 차선을 해석할 수 있다. 이 시나리오에서, AV는 차선에 관한 정보를 다른 AV와 통신할 수 있음으로써, 다른 AV가 동일한 차선 정보를 사용하여 자신들 간에 경로 계획을 조정할 수 있다.

"OTA(over-the-air) 클라이언트"라는 용어는 임의의 AV를 포함하거나, 또는 AV 내에 임베딩되거나, 이에 결합되거나, 또는 이와 통신하는 임의의 전자 디바이스(예를 들면, 컴퓨터, 컨트롤러, IoT 디바이스, 전자 제어 유닛(ECU))를 포함한다.

"OTA(over-the-air) 업데이트"라는 용어는, 비제한적인 예시로서, 셀룰러 모바일 통신(예를 들면, 2G, 3G, 4G, 5G), 라디오 무선 영역 네트워크(예를 들면, WiFi) 및/또는 위성 인터넷을 비롯하여, 독점적 및/또는 표준화된 무선 통신 기술을 사용하여 OTA에 전달되는, 소프트웨어, 펌웨어, 데이터 또는 구성 셋팅들, 또는 이들의 임의의 조합에 대한 임의의 업데이트, 변경, 삭제, 또는 추가를 의미한다.

"에지 노드"라는 용어는 AV와의 통신을 위한 포털을 제공하는 네트워크에 결합되고 OTA 클라이언트에 대한 OTA 업데이트를 스케줄링하고 전달하기 위해 다른 에지 노드들 및 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼과 통신할 수 있는 하나 이상의 에지 디바이스를 의미한다.

"에지 디바이스"라는 용어는 에지 노드를 구현하고 기업 또는 서비스 제공자(예를 들면, VERIZON, AT&T) 코어 네트워크로의 물리적 무선 액세스 포인트(AP)를 제공하는 디바이스를 의미한다. 에지 디바이스들의 예시들은, 비제한적인 예시로서, 컴퓨터, 컨트롤러, 송신기, 라우터, 라우팅 스위치, 통합 액세스 디바이스(integrated access device; IAD), 멀티플렉서, 도시권 네트워크(metropolitan area network; MAN) 및 광역 네트워크(wide area network; WAN) 액세스 디바이스를 포함한다.

"하나 이상"은 하나의 요소에 의해 수행되는 기능, 둘 이상의 요소에 의해, 예를 들어, 분산 방식으로, 수행되는 기능, 하나의 요소에 의해 수행되는 여러 기능들, 여러 요소들에 의해 수행되는 여러 기능들, 또는 이들의 임의의 조합을 포함한다.

제1, 제2 등의 용어들이, 일부 경우에, 다양한 요소들을 기술하기 위해 본원에서 사용되고 있지만, 이러한 요소들이 이러한 용어들에 의해 제한되지 않아야 한다는 것이 또한 이해될 것이다. 이러한 용어들은 하나의 요소를 다른 요소와 구별하는 데만 사용된다. 예를 들어, 다양한 기술된 실시예들의 범위를 벗어나지 않으면서, 제1 접촉은 제2 접촉이라고 지칭될 수 있고, 유사하게 제2 접촉은 제1 접촉이라고 지칭될 수 있다. 제1 접촉과 제2 접촉은 둘 모두 접촉이지만, 동일한 접촉은 아니다.

본원에 기술된 다양한 실시예들에 대한 설명에서 사용되는 전문용어는 단지 특정한 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 다양한 기술된 실시예들에 대한 설명 및 첨부된 청구항들에서 사용되는 바와 같이, 단수 형태들(“a,” “an” 및 “the”)은, 문맥이 달리 명확히 나타내지 않는 한, 복수 형태들도 포함하는 것으로 의도된다. "및/또는"이라는 용어가, 본원에서 사용되는 바와 같이, 연관된 열거된 항목들 중 하나 이상의 항목의 임의의 및 모든 가능한 조합들을 지칭하고 포괄한다는 것이 또한 이해될 것이다. "포함한다(includes)", 포함하는(including), 포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"이라는 용어들이, 본 설명에서 사용될 때, 언급된 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 요소들, 및/또는 컴포넌트들의 존재를 명시하지만, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 컴포넌트, 및/또는 이들의 그룹들의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다는 것이 추가로 이해될 것이다.

본원에서 사용되는 바와 같이, "~ 경우"라는 용어는, 선택적으로, 문맥에 따라 "~할 때", 또는 "~시에" 또는 "~라고 결정하는 것에 응답하여" 또는 "~을 검출하는 것에 응답하여"를 의미하는 것으로 해석된다. 마찬가지로, 문구 "~라고 결정되는 경우" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]가 검출되는 경우"는, 선택적으로, 문맥에 따라, "~라고 결정할 시에" 또는 "~라고 결정하는 것에 응답하여" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]를 검출할 시에" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]를 검출하는 것에 응답하여"를 의미하는 것으로 해석된다.

본원에서 사용되는 바와 같이, AV 시스템은 AV의 작동을 지원하는 하드웨어, 소프트웨어, 저장된 데이터 및 실시간으로 생성되는 데이터의 어레이와 함께 AV를 지칭한다. 일 실시예에서, AV 시스템은 AV 내에 포함된다. 일 실시예에서, AV 시스템은 여러 위치들에 걸쳐 확산되어 있다. 예를 들어, AV 시스템의 소프트웨어 중 일부는 도 2과 관련하여 아래에서 기술되는 클라우드 컴퓨팅 환경(200)과 유사한 클라우드 컴퓨팅 환경에 구현된다.

일반적으로, 본 문헌은 완전 AV, 고도 AV, 및 조건부 AV, 예컨대, 제각기, 소위 레벨 5 차량, 레벨 4 차량 및 레벨 3 차량을 포함하는 하나 이상의 자율 주행 능력을 갖는 임의의 차량에 적용 가능한 기술들을 개시한다(차량의 자율성의 레벨 분류에 대한 세부 사항은 그 전체가 참고로 포함된, SAE 국제 표준 J3016: 온로드 자동차 자동 운전 시스템에 관한 용어의 분류 및 정의(Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-128-172020-02-28 Road Motor Vehicle Automated Driving Systems) 참조). 본 문헌에서 설명된 기술들은 또한 부분적 AV 및 운전자 보조 차량, 예컨대, 소위 레벨 2 차량 및 레벨 1 차량에도 적용 가능하다(SAE 국제 표준 J3016: 온로드 자동차 자동 운전 시스템에 관한 용어의 분류 및 정의 참조). 일 실시예에서, 레벨 1, 레벨 2, 레벨 3, 레벨 4 및 레벨 5 차량 시스템들 중 하나 이상은 센서 입력들의 프로세싱에 기초하여 특정 작동 조건들 하에서 특정 차량 작동들(예를 들면, 조향, 제동, 및 맵 사용)을 자동화할 수 있다. 본 문헌에서 설명된 기술들은, 완전 AV으로부터 인간 운전 차량에 이르는, 임의의 레벨들에 있는 차량들에 혜택을 줄 수 있다.

AV는 인간 운전자를 필요로 하는 차량에 비해 장점을 갖는다. 한 가지 장점은 안전성이다. 예를 들어, 2016년에, 미국에서는 600만 건의 자동차 사고, 240만 명의 부상자, 40,000명의 사망자, 및 1,300만 건의 차량 충돌이 발생하였으며, 이는 9,100억 달러 이상의 사회적 비용으로 추산된다. 1965년에서 2015년 사이에 1억 마일 이동당 미국 교통 사망자 수는 약 6명에서 약 1명으로 감소했으며, 이는 부분적으로 차량에 배치된 추가 안전 조치 때문이다. 예를 들어, 충돌이 곧 발생한다는 추가적인 0.5초 경고는 전후방 충돌의 60%를 완화시킨 것으로 여겨진다. 그렇지만, 수동적 안전 특징들(예를 들면, 안전 벨트, 에어백)은 이 수치를 개선하는 데 한계에 도달했을 가능성이 있다. 따라서, 차량의 자동 제어와 같은 능동적 안전 조치가 이러한 통계를 개선하는 다음 단계가 될 가능성이 높다. 인간 운전자는 충돌의 95%에서 치명적인 충돌 전 이벤트에 책임이 있다고 여겨지기 때문에, 자동화된 운전 시스템은, 예를 들어, 치명적인 상황을 인간보다 더 신뢰성 있게 인식하고 피함으로써; 인간보다 더 나은 결정을 내리고, 교통 법규를 준수하고, 미래의 이벤트를 더 잘 예측함으로써; 그리고 차량을 인간보다 더 신뢰성 있게 제어함으로써 더 나은 안전성 결과를 얻을 가능성이 높다.

도 1을 참조하면, AV 시스템(120)은, 대상체들(예를 들면, 자연 장애물들(191), 차량들(193), 보행자들(192), 자전거 타는 사람들, 및 다른 장애물들)을 피하고 도로 규칙들(예를 들면, 운영 규칙들 또는 운전 선호사항들)을 준수하면서, 차량(100)을 궤적(198)을 따라 환경(190)을 통해 목적지(199)(때때로 최종 위치라고 지칭됨)로 작동시킨다.

일 실시예에서, AV 시스템(120)은 컴퓨터 프로세서들(146)로부터 작동 커맨드들을 수신하고 이에 따라 작동하도록 설비된 디바이스들(101)을 포함한다. 차량으로 하여금 행동(예를 들어, 운전 조작)을 수행하게 하는 실행 가능 명령어(또는 명령어 세트)을 의미하기 위해 "동작 커맨드"라는 용어를 사용한다. 동작 커맨드는, 비제한적으로, 차량이 전진을 시작하는 것, 전진을 멈추는 것, 후진을 시작하는 것, 후진을 멈추는 것, 가속하는 것, 감속하는 것, 좌회전하는 것, 및 우회전하는 것을 위한 명령어들을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 프로세서들(146)은 도 3을 참조하여 아래에서 기술되는 프로세서(304)와 유사하다. 디바이스들(101)의 예들은 조향 컨트롤(102), 브레이크(103), 기어, 액셀러레이터 페달 또는 다른 가속 제어 메커니즘, 윈드실드 와이퍼, 사이드 도어 록, 윈도 컨트롤, 및 방향 지시등을 포함한다.

일 실시예에서, AV 시스템(120)은, AV의 위치, 선속도와 각속도 및 선가속도와 각가속도, 및 헤딩(heading)(예를 들면, 차량(100)의 선단(leading end)의 배향)과 같은, 차량(100)의 상태 또는 조건의 특성들을 측정 또는 추론하기 위한 센서들(121)을 포함한다. 센서들(121)의 예는 GPS, 차량 선가속도 및 각도 변화율(angular rate) 둘 모두를 측정하는 IMU(inertial measurement unit), 휠 슬립률(wheel slip ratio)을 측정 또는 추정하기 위한 휠 속력 센서, 휠 브레이크 압력 또는 제동 토크 센서, 엔진 토크 또는 휠 토크 센서, 그리고 조향각 및 각도 변화율 센서이다.

일 실시예에서, 센서들(121)은 AV의 환경의 속성들을 감지 또는 측정하기 위한 센서들을 또한 포함한다. 예를 들어, 가시 광, 적외선 또는 열(또는 둘 모두) 스펙트럼의 단안 또는 스테레오 비디오 카메라들(122), LiDAR(123), RADAR, 초음파 센서들, 비행 시간(time-of-flight; TOF) 깊이 센서들, 속력 센서들, 온도 센서들, 습도 센서들, 및 강수 센서들.

일 실시예에서, AV 시스템(120)은 컴퓨터 프로세서들(146)과 연관된 머신 명령어들 또는 센서들(121)에 의해 수집되는 데이터를 저장하기 위한 데이터 저장 유닛(142) 및 메모리(144)를 포함한다. 일 실시예에서, 데이터 저장 유닛(142)은 도 3과 관련하여 아래에서 기술되는 ROM(308) 또는 저장 디바이스(310)와 유사하다. 일 실시예에서, 메모리(144)는 아래에서 기술되는 메인 메모리(306)와 유사하다. 일 실시예에서, 데이터 저장 유닛(142) 및 메모리(144)는 환경(190)에 관한 과거 정보, 실시간 정보, 및/또는 예측 정보를 저장한다. 일 실시예에서, 저장된 정보는 맵들, 운전 수행, 교통 혼잡 업데이트들 또는 기상 조건들을 포함한다. 일 실시예에서, 환경(190)에 관련된 데이터는 원격에 위치하는 데이터베이스(134)로부터 통신 채널을 통해 차량(100)으로 송신된다.

일 실시예에서, AV 시스템(120)은 다른 차량의 상태들 및 조건들, 예컨대, 위치, 선속도와 각속도, 선가속도와 각가속도, 및 차량(100)을 향한 선형 헤딩(linear heading)과 각도 헤딩(angular heading)의 측정된 또는 추론된 속성들을 통신하기 위한 통신 디바이스들(140)을 포함한다. 이러한 디바이스들은 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 및 V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 통신 디바이스들 및 포인트 투 포인트(point-to-point) 또는 애드혹(ad hoc) 네트워크들 또는 둘 모두를 통한 무선 통신을 위한 디바이스들을 포함한다. 일 실시예에서, 통신 디바이스들(140)은 (라디오 및 광학 통신을 포함하는) 전자기 스펙트럼 또는 다른 매체(예를 들면, 공기 및 음향 매체)를 통해 통신한다. V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 통신(및 일부 실시예들에서, 하나 이상의 다른 유형의 통신)의 조합이 때때로 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신이라고 지칭된다. V2X 통신은 전형적으로, AV들 간의 통신을 위한 하나 이상의 통신 표준을 준수한다.

일 실시예에서, 통신 디바이스들(140)은 통신 인터페이스들을 포함한다. 예를 들어, 유선, 무선, WiMAX, WiFi, 블루투스, 위성, 셀룰러, 광학, 근거리(near field), 적외선, 또는 라디오 인터페이스들. 통신 인터페이스들은 원격에 위치하는 데이터베이스(134)로부터 AV 시스템(120)으로 데이터를 송신한다. 일 실시예에서, 원격에 위치하는 데이터베이스(134)는 도 2에 기술된 바와 같은 클라우드 컴퓨팅 환경(200)에 내장된다. 통신 디바이스들(140)은 센서들(121)로부터 수집되는 데이터 또는 차량(100)의 작동에 관련된 다른 데이터를 원격에 위치하는 데이터베이스(134)로 송신한다. 일 실시예에서, 통신 디바이스들(140)은 원격 작동(teleoperation)에 관련되는 정보를 차량(100)으로 송신한다. 일부 실시예들에서, 차량(100)은 다른 원격(예를 들면, "클라우드") 서버들(136)과 통신한다.

일 실시예에서, 원격에 위치하는 데이터베이스(134)는 또한 디지털 데이터를 저장 및 송신한다(예를 들면, 도로 및 거리 위치들과 같은 데이터를 저장함). 그러한 데이터는 차량(100) 상의 메모리(144)에 저장되거나, 원격에 위치하는 데이터베이스(134)로부터 통신 채널을 통해 차량(100)으로 송신된다.

일 실시예에서, 원격에 위치하는 데이터베이스(134)는 유사한 하루 중 시간(time of day)에 궤적(198)을 따라 이전에 주행했던 차량들의 운전 속성들(예를 들면, 속력 프로필 및 가속도 프로필)에 관한 과거 정보를 저장 및 송신한다. 일 구현예에서, 그러한 데이터는 차량(100) 상의 메모리(144)에 저장될 수 있거나, 또는 원격에 위치하는 데이터베이스(134)로부터 통신 채널을 통해 차량(100)으로 송신될 수 있다.

차량(100) 상에 위치하는 컴퓨팅 프로세서들(146)은 실시간 센서 데이터 및 사전 정보(prior information) 둘 모두에 기초하여 제어 행동들을 알고리즘적으로 생성하여, AV 시스템(120)이 그의 자율 주행 운전 능력을 실행할 수 있게 한다.

일 실시예에서, AV 시스템(120)은 차량(100)의 사용자(예를 들면, 탑승자 또는 원격 사용자)에게 정보 및 경고들을 제공하고 그로부터 입력을 수신하기 위한, 컴퓨팅 프로세서들(146)에 결합된 컴퓨터 주변기기들(132)을 포함한다. 일 실시예에서, 주변기기들(132)은 도 3을 참조하여 아래에서 논의되는 디스플레이(312), 입력 디바이스(314), 및 커서 컨트롤러(316)와 유사하다. 결합은 무선 또는 유선이다. 인터페이스 디바이스들 중 임의의 둘 이상이 단일 디바이스로 통합될 수 있다.

일 실시예에서, AV 시스템(120)은, 예를 들어, 승객에 의해 지정되거나 승객과 연관된 프로파일에 저장된, 승객의 프라이버시 레벨을 수신하고 시행한다. 승객의 프라이버시 레벨은 승객과 연관된 특정 정보(예를 들면, 승객 편의 데이터, 생체 측정 데이터 등)가 사용되도록, 승객 프로파일에 저장되도록, 그리고/또는 클라우드 서버(136)에 저장되어 승객 프로파일과 연관되도록 할 수 있는 방법을 결정한다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 탑승이 완료되면 삭제되는 승객과 연관된 특정 정보를 지정한다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 승객과 연관된 특정 정보를 지정하고 정보에 액세스하는 것을 인가받은 하나 이상의 엔티티를 식별한다. 정보에 액세스하는 것을 인가받은 지정된 엔티티들의 예시들은 다른 AV, 서드파티 AV 시스템, 또는 정보에 잠재적으로 액세스할 수 있는 임의의 엔티티를 포함할 수 있다.

승객의 프라이버시 레벨은 하나 이상의 세분도(granularity) 레벨로 지정될 수 있다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 저장되거나 공유될 특정 정보를 식별한다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 승객이 승객의 개인 정보 중 어느 것도 저장되거나 공유되지 않게 지정할 수 있도록 승객과 연관된 모든 정보에 적용된다. 특정 정보에 액세스하는 것이 허용된 엔티티들의 사양이 또한 다양한 레벨들의 세분도로 지정될 수 있다. 특정 정보에 액세스하는 것이 허용된 다양한 엔티티들의 세트는 예를 들어, 다른 AV, 클라우드 서버(136), 특정 서드파티 AV 시스템 등을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, AV 시스템(120) 또는 클라우드 서버(136)는 승객과 연관된 특정 정보가 AV(100) 또는 다른 엔티티에 의해 액세스될 수 있는지를 결정한다. 예를 들어, 특정 시공간 위치와 관련된 승객 입력에 액세스하려고 시도하는 서드파티 AV 시스템은 승객과 연관된 정보에 액세스하기 위해, 예를 들면, AV 시스템(120) 또는 클라우드 서버(136)로부터 인가를 획득해야 한다. 예를 들어, AV 시스템(120)은 시공간적 위치에 관련된 승객 입력이 서드파티 AV 시스템, AV(100), 또는 다른 AV에 제공될 수 있는지 여부를 결정하기 위해 승객의 지정된 프라이버시 레벨을 사용한다. 이를 통해 승객의 프라이버시 레벨은 어느 다른 엔티티들이 승객의 행동에 관한 데이터 또는 승객과 연관된 다른 데이터를 수신하는 것이 허용되는지를 지정할 수 있도록 해준다.

도 2는 예시적인 "클라우드" 컴퓨팅 환경을 도시한다. 클라우드 컴퓨팅은 구성 가능한 컴퓨팅 리소스들(예를 들면, 네트워크들, 네트워크 대역폭, 서버들, 프로세싱, 메모리, 스토리지, 애플리케이션들, 가상 머신들, 및 서비스들)의 공유 풀에 대한 편리한 온 디맨드 네트워크 액세스를 가능하게 하기 위한 서비스 전달(service delivery)의 일 모델이다. 전형적인 클라우드 컴퓨팅 시스템들에서는, 하나 이상의 대규모 클라우드 데이터 센터가 클라우드에 의해 제공되는 서비스들을 전달하는 데 사용되는 머신들을 수용한다. 이제 도 2를 참조하면, 클라우드 컴퓨팅 환경(200)은 클라우드(202)를 통해 상호연결되는 클라우드 데이터 센터들(204a, 204b 및 204c)을 포함한다. 데이터 센터들(204a, 204b 및 204c)은 클라우드 컴퓨팅 서비스들을 클라우드(202)에 연결된 컴퓨터 시스템들(206a, 206b, 206c, 206d, 206e 및 206f)에 제공한다.

클라우드 컴퓨팅 환경(200)은 하나 이상의 클라우드 데이터 센터를 포함한다. 일반적으로, 클라우드 데이터 센터, 예를 들어, 도 2에 도시된 클라우드 데이터 센터(204a)는 클라우드, 예를 들어, 도 2에 도시된 클라우드(202) 또는 클라우드의 특정 부분을 구성하는 서버들의 물리적 배열을 지칭한다. 예를 들어, 서버들은 클라우드 데이터 센터 내에 룸, 그룹, 로우(row), 및 랙(rack)으로 물리적으로 배열된다. 클라우드 데이터 센터는 하나 이상의 서버 룸을 포함하는 하나 이상의 구역(zone)을 갖는다. 각 룸은 하나 이상의 서버 로우를 가지며, 각 로우는 하나 이상의 랙을 포함한다. 각 랙은 하나 이상의 개별 서버 노드를 포함한다. 일부 구현예에서, 구역, 룸, 랙, 및/또는 로우 내의 서버들은, 전력 요구사항, 에너지 요구사항, 열적 요구사항, 가열 요구사항, 및/또는 다른 요구사항들을 포함하는, 데이터 센터 설비의 물리적 인프라스트럭처 요구사항들에 기초하여 그룹들로 배열된다. 일 실시예에서, 서버 노드들은 도 3에서 기술된 컴퓨터 시스템과 유사하다. 데이터 센터(204a)는 많은 랙들을 통해 분산된 많은 컴퓨팅 시스템들을 갖는다.

클라우드(202)는 클라우드 데이터 센터들(204a, 204b, 및 204c)을 상호연결시키고 클라우드 컴퓨팅 서비스들에 대한 컴퓨팅 시스템들(206a 내지 206f)의 액세스를 용이하게 하는 것을 돕는 네트워크 및 네트워킹 리소스들(예를 들어, 네트워킹 장비, 노드들, 라우터들, 스위치들, 및 네트워킹 케이블들)과 함께 클라우드 데이터 센터들(204a, 204b 및 204c)을 포함한다. 일 실시예에서, 네트워크는 지상 또는 위성 연결들을 사용하여 배포된 유선 또는 무선 링크들을 사용하여 결합되는 하나 이상의 로컬 네트워크, 광역 네트워크, 또는 인터네트워크의 임의의 조합을 나타낸다. 네트워크를 통해 교환되는 데이터는, IP(Internet Protocol), MPLS(Multiprotocol Label Switching), ATM(Asynchronous Transfer Mode), 및 프레임 릴레이 등과 같은, 임의의 수의 네트워크 계층 프로토콜들을 사용하여 전송된다. 게다가, 네트워크가 다수의 서브 네트워크들의 조합을 나타내는 실시예들에서, 기저 서브 네트워크들(underlying sub-networks) 각각에서 상이한 네트워크 계층 프로토콜들이 사용된다. 일부 실시예들에서, 네트워크는, 공중 인터넷과 같은, 하나 이상의 상호연결된 인터네트워크를 나타낸다.

컴퓨팅 시스템들(206a 내지 206f) 또는 클라우드 컴퓨팅 서비스 소비자들은 네트워크 링크들 및 네트워크 어댑터들을 통해 클라우드(202)에 연결된다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 시스템들(206a 내지 206f)은 다양한 컴퓨팅 디바이스들, 예를 들어, 서버, 데스크톱, 랩톱, 태블릿, 스마트폰, IoT(Internet of Things) 디바이스, AV(자동차, 드론, 셔틀, 기차, 버스 등을 포함함) 및 소비자 전자기기로서 구현된다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 시스템들(206a 내지 206f)은 다른 시스템들 내에 또는 그 일부로서 구현된다.

도 3은 컴퓨터 시스템(300)을 도시한다. 일 구현예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 특수 목적 컴퓨팅 디바이스이다. 특수 목적 컴퓨팅 디바이스는 기술들을 수행하도록 고정 배선(hard-wired)되거나, 또는 기술들을 수행하도록 영속적으로 프로그래밍되어 있는 하나 이상의 ASIC(application-specific integrated circuit) 또는 FPGA(field programmable gate array)와 같은 디지털 전자 디바이스들을 포함하거나, 또는 펌웨어, 메모리, 다른 스토리지 또는 그 조합 내의 프로그램 명령어들에 따라 기술들을 수행하도록 프로그래밍되어 있는 하나 이상의 범용 하드웨어 프로세서를 포함할 수 있다. 그러한 특수 목적 컴퓨팅 디바이스들은 또한 커스텀 고정 배선 로직, ASIC들, 또는 FPGA들을 커스텀 프로그래밍과 조합하여 기술들을 달성할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 특수 목적 컴퓨팅 디바이스들은 기술들을 구현하기 위한 고정 배선 및/또는 프로그램 로직을 포함하는 데스크톱 컴퓨터 시스템들, 휴대용 컴퓨터 시스템들, 핸드헬드 디바이스들, 네트워크 디바이스들, 또는 임의의 다른 디바이스이다.

일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 정보를 통신하기 위한 버스(302) 또는 다른 통신 메커니즘, 및 정보를 프로세싱하기 위한, 버스(302)와 결합된 하드웨어 프로세서(304)를 포함한다. 프로세서(304)는 예를 들어 범용 마이크로프로세서이다. 컴퓨터 시스템(300)은 프로세서(304)에 의해 실행될 명령어들 및 정보를 저장하기 위한, 버스(302)에 결합된 메인 메모리(306), 예컨대, RAM(random access memory) 또는 다른 동적 저장 디바이스를 또한 포함한다. 일 구현예에서, 메인 메모리(306)는 프로세서(304)에 의해 실행될 명령어들의 실행 동안 임시 변수들 또는 다른 중간 정보를 저장하는 데 사용된다. 그러한 명령어들은, 프로세서(304)에 의해 액세스 가능한 비일시적 저장 매체에 저장되어 있을 때, 컴퓨터 시스템(300)을 명령어들에 지정된 동작들을 수행하도록 커스터마이징되는 특수 목적 머신으로 만든다.

일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은, 프로세서(304)에 대한 명령어들 및 정적 정보를 저장하기 위한, 버스(302)에 결합된 ROM(read only memory)(308) 또는 다른 정적 저장 디바이스를 더 포함한다. 정보 및 명령어들을 저장하기 위한, 자기 디스크, 광학 디스크, 솔리드 스테이트 드라이브, 또는 3차원 크로스 포인트 메모리와 같은, 저장 디바이스(310)가 제공되고 버스(302)에 결합된다.

일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 정보를 컴퓨터 사용자에게 디스플레이하기 위한 CRT(cathode ray tube), LCD(liquid crystal display), 플라스마 디스플레이, LED(light emitting diode) 디스플레이, 또는 OLED(organic light emitting diode) 디스플레이와 같은 디스플레이(312)에 버스(302)를 통해 결합된다. 정보 및 커맨드 선택들을 프로세서(304)와 통신하기 위한 문자 숫자식 키 및 다른 키를 포함하는 입력 디바이스(314)가 버스(302)에 결합된다. 다른 유형의 사용자 입력 디바이스는 방향 정보 및 커맨드 선택들을 프로세서(304)와 통신하고 디스플레이(312) 상에서의 커서 움직임을 제어하기 위한, 마우스, 트랙볼, 터치식 디스플레이, 또는 커서 방향 키들과 같은, 커서 컨트롤러(316)이다. 이러한 입력 디바이스는 전형적으로, 디바이스가 평면에서의 위치들을 지정할 수 있게 하는 두 개의 축, 즉 제1 축(예를 들면, x 축) 및 제2 축(예를 들면, y 축)에서의 2 자유도를 갖는다.

일 실시예에 따르면, 본원에서의 기술들은 프로세서(304)가 메인 메모리(306)에 포함된 하나 이상의 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 실행하는 것에 대한 응답으로 컴퓨터 시스템(300)에 의해 수행된다. 그러한 명령어들은, 저장 디바이스(310)와 같은, 다른 저장 매체로부터 메인 메모리(306) 내로 판독된다. 메인 메모리(306)에 포함된 명령어 시퀀스들의 실행은 프로세서(304)로 하여금 본원에 기술된 프로세스 단계들을 수행하게 한다. 대안적인 실시예들에서, 소프트웨어 명령어들 대신에 또는 소프트웨어 명령어들과 조합하여 고정 배선 회로가 사용된다.

"저장 매체"라는 용어는, 본원에서 사용되는 바와 같이, 머신으로 하여금 특정 방식으로 작동하게 하는 명령어들 및/또는 데이터를 저장하는 임의의 비일시적 매체를 지칭한다. 그러한 저장 매체는 비휘발성 매체 및/또는 휘발성 매체를 포함한다. 비휘발성 매체는, 예를 들어, 광학 디스크, 자기 디스크, 솔리드 스테이트 드라이브, 또는 3차원 크로스 포인트 메모리, 예컨대, 저장 디바이스(310)를 포함한다. 휘발성 매체는 동적 메모리, 예컨대, 메인 메모리(306)를 포함한다. 통상적인 형태의 저장 매체는, 예를 들어, 플로피 디스크, 플렉서블 디스크, 하드 디스크, 솔리드 스테이트 드라이브, 자기 테이프, 또는 임의의 다른 자기 데이터 저장 매체, CD-ROM, 임의의 다른 광학 데이터 저장 매체, 홀 패턴들을 갖는 임의의 물리적 매체, RAM, PROM, 및 EPROM, FLASH-EPROM, NV-RAM, 또는 임의의 다른 메모리 칩, 또는 카트리지를 포함한다.

저장 매체는 송신 매체와 별개이지만 송신 매체와 함께 사용될 수 있다. 송신 매체는 저장 매체들 사이에서 정보를 전달하는 데 참여한다. 예를 들어, 송신 매체는 버스(302)를 구성하는 와이어들을 포함한, 동축 케이블, 구리 와이어 및 광섬유를 포함한다. 송신 매체는 또한, 라디오파 및 적외선 데이터 통신 동안 생성되는 것과 같은, 음향파 또는 광파의 형태를 취할 수 있다.

일 실시예에서, 실행을 위해 하나 이상의 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 프로세서(304)로 반송하는 데 다양한 형태의 매체가 관여된다. 예를 들어, 명령어들은 초기에 원격 컴퓨터의 자기 디스크 또는 솔리드 스테이트 드라이브에 보유된다. 원격 컴퓨터는 자신의 동적 메모리에 명령어들을 로딩하고 모뎀을 사용하여 전화선을 통해 명령어들을 전송한다. 컴퓨터 시스템(300)에 로컬인 모뎀은 전화선을 통해 데이터를 수신하고 적외선 송신기를 사용하여 데이터를 적외선 신호로 변환한다. 적외선 검출기는 적외선 신호로 반송되는 데이터를 수신하고 적절한 회로는 데이터를 버스(302)에 배치한다. 버스(302)는 데이터를 메인 메모리(306)로 반송하고, 프로세서(304)는 메인 메모리로부터 명령어들을 검색하여 실행한다. 메인 메모리(306)에 의해 수신되는 명령어들은 프로세서(304)에 의해 실행되기 전이나 실행된 후에 선택적으로 저장 디바이스(310)에 저장될 수 있다.

컴퓨터 시스템(300)은 버스(302)에 결합된 통신 인터페이스(318)를 또한 포함한다. 통신 인터페이스(318)는 로컬 네트워크(322)에 연결되는 네트워크 링크(320)에 대한 양방향 데이터 통신(two-way data communication) 결합을 제공한다. 예를 들어, 통신 인터페이스(318)는 ISDN(integrated service digital network) 카드, 케이블 모뎀, 위성 모뎀, 또는 대응하는 유형의 전화선에 대한 데이터 통신 연결을 제공하는 모뎀이다. 다른 예로서, 통신 인터페이스(318)는 호환 가능한 LAN(local area network)에 대한 데이터 통신 연결을 제공하기 위한 LAN 카드이다. 일부 구현예들에서, 무선 링크들이 또한 구현된다. 임의의 그러한 구현예에서, 통신 인터페이스(318)는 다양한 유형의 정보를 나타내는 디지털 데이터 스트림을 반송하는 전기 신호, 전자기 신호, 또는 광학 신호를 전송 및 수신한다.

네트워크 링크(320)는 전형적으로 하나 이상의 네트워크를 통한 다른 데이터 디바이스들로의 데이터 통신을 제공한다. 예를 들어, 네트워크 링크(320)는 로컬 네트워크(322)를 통해 호스트 컴퓨터(324)에 대한 연결 또는 ISP(Internet Service Provider)(326)에 의해 운영되는 클라우드 데이터 센터 또는 장비에 대한 연결을 제공한다. ISP(326)는 차례로 지금은 "인터넷(328)"이라고 통상적으로 지칭되는 월드 와이드 패킷 데이터 통신 네트워크(world-wide packet data communication network)를 통해 데이터 통신 서비스들을 제공한다. 로컬 네트워크(322) 및 인터넷(328) 둘 모두는 디지털 데이터 스트림을 반송하는 전기 신호, 전자기 신호, 또는 광학 신호를 사용한다. 컴퓨터 시스템(300)으로 그리고 컴퓨터 시스템(300)으로부터 디지털 데이터를 반송하는, 다양한 네트워크들을 통한 신호들 및 통신 인터페이스(318)를 통한 네트워크 링크(320) 상의 신호들은 송신 매체의 예시적인 형태들이다. 일 실시예에서, 네트워크(320)는 위에서 기술된 클라우드(202) 또는 클라우드(202)의 일부를 포함한다.

컴퓨터 시스템(300)은 네트워크(들), 네트워크 링크(320), 및 통신 인터페이스(318)를 통해 메시지들을 전송하고, 프로그램 코드를 포함한, 데이터를 수신한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 프로세싱하기 위한 코드를 수신한다. 수신된 코드는 수신될 때 프로세서(304)에 의해 실행되고/되거나 추후 실행을 위해 저장 디바이스(310) 또는 다른 비휘발성 스토리지에 저장된다.

AV 아키텍처

도 4는 AV(예를 들면, 도 1에 도시된 차량(100))에 대한 예시적인 아키텍처(400)를 도시한다. 아키텍처(400)는 인지 시스템(402)(때때로 인지 회로라고 지칭됨), 계획 시스템(404)(때때로 계획 회로라고 지칭됨), 제어 시스템(406)(때때로 제어 회로라고 지칭됨), 로컬화 시스템(408)(때때로 로컬화 회로라고 지칭됨), 및 데이터베이스 시스템(410)(때때로 데이터베이스 회로라고 지칭됨)을 포함한다. 각 시스템은 차량(100)의 작동에서 소정의 역할을 한다. 다함께, 시스템들(402, 404, 406, 408 및 410)은 도 1에 도시된 AV 시스템(120)의 일부일 수 있다. 일부 실시예들에서, 시스템들(402, 404, 406, 408, 및 410) 중 임의의 것은 컴퓨터 소프트웨어(예를 들면, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 실행 가능 코드) 및 컴퓨터 하드웨어(예를 들면, 하나 이상의 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, ASIC(application-specific integrated circuit), 하드웨어 메모리 디바이스, 다른 유형의 집적 회로, 다른 유형의 컴퓨터 하드웨어, 또는 이러한 것들 중 임의의 것 또는 전부의 조합)의 조합이다. 시스템들(402, 404, 406, 408, 및 410) 각각은 때때로 프로세싱 회로(예를 들어, 컴퓨터 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 이 둘의 조합)라고 지칭된다. 시스템들(402, 404, 406, 408, 및 410) 중 일부 또는 전부의 조합은 또한 프로세싱 회로의 예이다.

사용 중에, 계획 시스템(404)은 목적지(412)를 나타내는 데이터를 수신하고 목적지(412)에 도달(예를 들면, 도착)하기 위해 차량(100)에 의해 주행될 수 있는 궤적(414)(때때로 루트라고 지칭됨)을 나타내는 데이터를 결정한다. 계획 시스템(404)이 궤적(414)을 나타내는 데이터를 결정하기 위해, 계획 시스템(404)은 인지 시스템(402), 로컬화 시스템(408), 및 데이터베이스 시스템(410)로부터 데이터를 수신한다.

인지 시스템(402)은, 예를 들면, 도 1에 또한 도시된 바와 같이, 하나 이상의 센서(121)를 사용하여 인근의 물리적 대상체들을 식별한다. 대상체들은 분류되고(예를 들면, 보행자, 자전거, 자동차, 교통 표지판 등과 같은 유형들로 그룹화되고), 분류된 대상체들(416)을 포함하는 장면 묘사가 계획 시스템(404)에 제공된다.

계획 시스템(404)은 또한 로컬화 시스템(408)로부터 AV 위치(418)를 나타내는 데이터를 수신한다. 로컬화 시스템(408)은 위치를 계산하기 위해 센서들(121)로부터의 데이터 및 데이터베이스 시스템(410)으로부터의 데이터(예를 들면, 지리적 데이터)를 사용하여 AV 위치를 결정한다. 예를 들어, 로컬화 시스템(408)은 GNSS(Global Navigation Satellite System) 센서로부터의 데이터 및 지리적 데이터를 사용하여 AV의 경도와 위도를 계산한다. 일 실시예에서, 로컬화 시스템(408)에 의해 사용되는 데이터는 도로 기하학적 속성들의 고정밀 맵, 도로망 연결 속성들을 기술하는 맵, 도로 물리적 속성들(예컨대, 교통 속력, 교통량, 차량 교통 차선과 자전거 타는 사람 교통 차선의 수, 차선 폭, 차선 교통 방향, 또는 차선 마커 유형 및 위치, 또는 이들의 조합)을 기술하는 맵, 및 도로 특징부, 예컨대, 횡단보도, 교통 표지판 또는 다양한 유형의 다른 주행 신호들의 공간적 위치들을 기술하는 맵을 포함한다. 일 실시예에서, 고정밀 맵은 자동 또는 수동 주석 달기를 통해 저정밀 맵에 데이터를 추가하는 것에 의해 구성된다.

제어 시스템(406)은 궤적(414)을 나타내는 데이터 및 AV 위치(418)를 나타내는 데이터를 수신하고, 차량(100)으로 하여금 목적지(412)로 궤적(414)을 주행하게 할 방식으로 AV의 제어 기능들(420a 내지 420c)(예를 들면, 조향, 스로틀링, 제동, 점화)을 작동시킨다. 예를 들어, 궤적(414)이 좌회전을 포함하는 경우, 제어 시스템(406)은, 조향 기능의 조향각이 차량(100)으로 하여금 좌회전하게 하고 스로틀링 및 제동이 차량(100)으로 하여금 이러한 회전이 이루어지기 전에 지나가는 보행자들 또는 차량들을 위해 일시정지 및 대기하게 하는 방식으로, 제어 기능들(420a 내지 420c)을 작동시킬 것이다.

AV 입력

도 5는 인지 시스템(402)(도 4)에 의해 사용되는 입력들(502a 내지 502d)(예를 들면, 도 1에 도시된 센서들(121)) 및 출력들(504a 내지 504d)(예를 들면, 센서 데이터)의 예를 도시한다. 하나의 입력(502a)은 LiDAR(Light Detection and Ranging) 시스템(예를 들면, 도 1에 도시된 LiDAR(123))이다. LiDAR는 그의 가시선에 있는 물리적 대상체들에 관한 데이터를 획득하기 위해 광(예를 들면, 적외선 광과 같은 광 버스트)을 사용하는 기술이다. LiDAR 시스템은 출력(504a)으로서 LiDAR 데이터를 생성한다. 예를 들어, LiDAR 데이터는 환경(190)의 표현을 구성하는 데 사용되는 3D 또는 2D 포인트들(포인트 클라우드들이라도 알려져 있음)의 집합체이다.

다른 입력(502b)은 RADAR 시스템이다. RADAR는 인근의 물리적 대상체들에 관한 데이터를 획득하기 위해 라디오파를 사용하는 기술이다. RADAR는 LiDAR 시스템의 가시선 내에 있지 않은 대상체들에 관한 데이터를 획득할 수 있다. RADAR 시스템은 출력(504b)으로서 RADAR 데이터를 생성한다. 예를 들어, RADAR 데이터는 환경(190)의 표현을 구성하는 데 사용되는 하나 이상의 라디오 주파수 전자기 신호이다.

다른 입력(502c)은 카메라 시스템이다. 카메라 시스템은 인근의 물리적 대상체들에 관한 정보를 획득하기 위해 하나 이상의 카메라(예를 들면, CCD(charge-coupled device)와 같은 광 센서를 사용하는 디지털 카메라들)를 사용한다. 카메라 시스템은 출력(504c)으로서 카메라 데이터를 생성한다. 카메라 데이터는 보통 이미지 데이터(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등과 같은 이미지 데이터 포맷의 데이터)의 형태를 취한다. 일부 예들에서, 카메라 시스템은, 카메라 시스템이 깊이를 인지하는 것을 가능하게 하는, 예를 들면, 입체시(stereopsis)(스테레오 비전)를 위한, 다수의 독립적인 카메라들을 갖는다. 비록 카메라 시스템에 의해 인지되는 대상체들이 여기서 "인근"으로 기술되지만, 이것은 AV를 기준으로 한 것이다. 일부 실시예들에서, 카메라 시스템은 멀리 있는, 예를 들어, AV 전방으로 최대 1 킬로미터 이상에 있는 대상체들을 "보도록" 구성된다. 이에 따라, 일부 실시예들에서, 카메라 시스템은 멀리 있는 물체들을 인식하는 데 최적화된 센서 및 렌즈와 같은 특징들을 갖는다.

다른 입력(502d)은 TLD(traffic light detection) 시스템이다. TLD 시스템은 하나 이상의 카메라를 사용하여, 시각적 운행 정보를 제공하는 교통 신호등, 거리 표지판, 및 다른 물리적 대상체들에 관한 정보를 획득한다. TLD 시스템은 출력(504d)으로서 TLD 데이터를 생성한다. TLD 데이터는 보통 이미지 데이터(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등과 같은 이미지 데이터 형식의 데이터)의 형태를 취한다. TLD 시스템은, 시각적 운행 정보를 제공하는 가능한 한 많은 물리적 대상체들에 관한 정보를 획득하기 위해 TLD 시스템이 넓은 시야를 가진 카메라(예를 들면, 광각 렌즈 또는 어안 렌즈를 사용함)를 사용함으로써, 차량(100)이 이러한 대상체들에 의해 제공되는 모든 관련 운행 정보에 액세스하도록 한다는 점에서, 카메라를 포함하는 시스템과 상이하다. 예를 들어, TLD 시스템의 시야각은 약 120도 이상이다.

일부 실시예들에서, 출력들(504a 내지 504d)은 센서 융합 기술을 사용하여 결합된다. 따라서, 개별 출력들(504a 내지 504d) 중 어느 하나가 차량(100)의 다른 시스템들에 제공되거나(예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은 계획 시스템(404)에 제공되거나), 또는 결합된 출력이 동일한 유형의 단일 결합 출력 또는 다수의 결합 출력들의 형태(동일한 결합 기술을 사용하는 것 또는 동일한 출력들을 결합시키는 것 또는 둘 모두) 또는 상이한 유형의 단일 결합 출력 또는 다수의 결합 출력들의 형태(예를 들면, 상이한 각자의 결합 기술들을 사용하는 것 또는 상이한 각자의 출력들을 결합시키는 것 또는 둘 모두) 중 어느 하나로 다른 시스템들에 제공될 수 있다. 일부 실시예들에서, 조기 융합(early fusion) 기술이 사용된다. 조기 융합 기술은 하나 이상의 데이터 프로세싱 단계가 결합된 출력에 적용되기 전에 출력들을 결합하는 것을 특징으로 한다. 일부 실시예들에서, 늦은 융합(late fusion) 기술이 사용된다. 늦은 융합 기술은 하나 이상의 데이터 프로세싱 단계가 개별 출력들에 적용된 후에 출력들을 결합하는 것을 특징으로 한다.

도 6은 LiDAR 시스템(602)(예를 들면, 도 5에 도시된 입력(502a))의 예를 도시한다. LiDAR 시스템(602)은 광 방출기(606)(예를 들면, 레이저 송신기)로부터 광(604a 내지 604c)을 방출한다. LiDAR 시스템에 의해 방출되는 광은 전형적으로 가시 스펙트럼에 있지 않으며; 예를 들어, 적외선 광이 보통 사용된다. 방출되는 광(604b)의 일부는 물리적 대상체(608)(예를 들면, 차량)와 조우하고, LiDAR 시스템(602)으로 다시 반사된다. (LiDAR 시스템으로부터 방출되는 광은 전형적으로 물리적 대상체, 예를 들면, 고체 형태의 물리적 대상체들을 투과하지 않는다). LiDAR 시스템(602)은 또한 반사 광을 검출하는 하나 이상의 광 검출기(610)를 갖는다. 일 실시예에서, LiDAR 시스템과 연관된 하나 이상의 데이터 프로세싱 시스템은 LiDAR 시스템의 시야(614)를 나타내는 이미지(612)를 생성한다. 이미지(612)는 물리적 대상체(608)의 경계들(616)을 나타내는 정보를 포함한다. 이러한 방식으로, 이미지(612)는 AV 인근의 하나 이상의 물리적 대상체의 경계들(616)을 결정하는 데 사용된다.

도 7은 작동 중인 LiDAR 시스템(602)을 도시한다. 이 도면에 도시된 시나리오에서, 차량(100)은 이미지(702) 형태의 카메라 시스템 출력(504c) 및 LiDAR 데이터 포인트들(704) 형태의 LiDAR 시스템 출력(504a) 둘 모두를 수신한다. 사용 중에, 차량(100)의 데이터 프로세싱 시스템들은 이미지(702)를 데이터 포인트들(704)과 비교한다. 상세하게는, 이미지(702)에서 식별된 물리적 대상체(706)가 데이터 포인트들(704) 중에서도 식별된다. 이러한 방식으로, 차량(100)은 데이터 포인트들(704)의 윤곽 및 밀도에 기초하여 물리적 대상체의 경계들을 인지한다.

도 8은 LiDAR 시스템(602)의 작동을 추가적으로 상세하게 도시한다. 위에서 기술된 바와 같이, 차량(100)은 LiDAR 시스템(602)에 의해 검출되는 데이터 포인트들의 특성들에 기초하여 물리적 대상체의 경계를 검출한다. 도 8에 도시된 바와 같이, 지면(802)과 같은 평평한 대상체는 LiDAR 시스템(602)으로부터 방출되는 광(804a 내지 804d)을 일관된 방식으로 반사할 것이다. 달리 말하면, LiDAR 시스템(602)이 일관된 간격을 사용하여 광을 방출하기 때문에, 지면(802)은 광을 동일한 일관된 간격으로 LiDAR 시스템(602)으로 다시 반사할 것이다. 차량(100)이 지면(802) 위를 주행함에 따라, LiDAR 시스템(602)은 도로를 방해하는 것이 아무 것도 없는 경우 다음 유효 지면 포인트(806)에 의해 반사되는 광을 계속 검출할 것이다. 그렇지만, 대상체(808)가 도로를 방해하는 경우, LiDAR 시스템(602)에 의해 방출되는 광(804e 및 804f)은 예상되는 일관된 방식과 부합하지 않는 방식으로 포인트들(810a 및 810b)로부터 반사될 것이다. 이 정보로부터, 차량(100)은 대상체(808)가 존재한다고 결정할 수 있다.

경로 계획

도 9는 (예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은) 계획 시스템(404)의 입력들과 출력들 사이의 관계들의 블록도(900)를 도시한다. 일반적으로, 계획 시스템(404)의 출력은 시작 포인트(904)(예를 들면, 출발지 위치 또는 초기 위치)로부터 종료 포인트(906)(예를 들면, 목적지 또는 최종 위치)까지의 루트(902)이다. 루트(902)는 전형적으로 하나 이상의 세그먼트에 의해 정의된다. 예를 들어, 세그먼트는 거리, 도로, 간선도로, 사유 도로, 또는 자동차 주행에 적절한 다른 물리적 영역의 적어도 일 부분에 걸쳐 주행되는 거리이다. 일부 예들에서, 예를 들면, 차량(100)이 4륜 구동(four-wheel-drive, 4WD) 또는 상시 4륜구동(all-wheel-drive, AWD) 자동차, SUV, 픽업 트럭 등과 같은 오프로드 주행 가능 차량(off-road capable vehicle)인 경우, 루트(902)는 비포장 경로들 또는 탁트인 들판들과 같은 "오프로드" 세그먼트들을 포함한다.

루트(902) 외에도, 계획 시스템은 또한 차선 레벨 루트 계획 데이터(908)를 출력한다. 차선 레벨 루트 계획 데이터(908)는 특정 시간에서의 세그먼트의 조건들에 기초하여 루트(902)의 세그먼트들을 횡단하는 데 사용된다. 예를 들어, 루트(902)가 다중 차선 간선도로를 포함하는 경우, 차선 레벨 루트 계획 데이터(908)는, 예를 들면, 출구가 다가오고 있는지 여부, 차선들 중 하나 이상이 다른 차량들을 갖는지 여부, 또는 수 분 이하 동안에 걸쳐 변화되는 다른 요인들에 기초하여, 차량(100)이 다수의 차선들 중 한 차선을 선택하는 데 사용할 수 있는 궤적 계획 데이터(910)를 포함한다. 유사하게, 일부 구현예들에서, 차선 레벨 루트 계획 데이터(908)는 루트(902)의 세그먼트에 특정적인 속력 제약(912)을 포함한다. 예를 들어, 세그먼트가 보행자들 또는 예상치 못한 교통상황(traffic)을 포함하는 경우, 속력 제약(912)은 차량(100)을 예상된 속력보다 느린 주행 속력, 예를 들면, 세그먼트에 대한 속력 제한 데이터에 기초한 속력으로 제한할 수 있다.

일 실시예에서, 계획 시스템(404)에 대한 입력들은 (예를 들면, 도 4에 도시된 데이터베이스 시스템(410)로부터의) 데이터베이스 데이터(914), 현재 위치 데이터(916)(예를 들면, 도 4에 도시된 AV 위치(418)), (예를 들면, 도 4에 도시된 목적지(412)에 대한) 목적지 데이터(918), 및 대상체 데이터(920)(예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은 인지 시스템(402)에 의해 인지되는 바와 같은 분류된 대상체들(416))를 포함한다. 일부 실시예들에서, 데이터베이스 데이터(914)는 계획에서 사용되는 규칙들을 포함한다. 규칙들은 형식 언어(formal language)를 사용하여, 예를 들면, 불리언 논리(Boolean logic)를 사용하여 지정된다. 차량(100)이 조우하는 임의의 주어진 상황에서, 규칙들 중 적어도 일부가 해당 상황에 적용될 것이다. 규칙이 차량(100)에 이용 가능한 정보, 예를 들면, 주위 환경에 관한 정보에 기초하여 충족되는 조건들을 갖는 경우, 규칙이 주어진 상황에 적용된다. 규칙들은 우선순위를 가질 수 있다. 예를 들어, "도로가 프리웨이인 경우, 최좌측 차선으로 이동하라"로 되어 있는 규칙은, 출구가 1 마일 이내로 다가오고 있는 경우, 최우측 차선으로 이동하라"는 것보다 낮은 우선순위를 가질 수 있다.

도 10은, 예를 들면, 계획 시스템(404)(도 4)에 의해 경로 계획에서 사용되는 방향 그래프(1000)를 도시한다. 일반적으로, 도 10에 도시된 것과 같은 방향 그래프(1000)는 임의의 시작 포인트(1002)와 종료 포인트(1004) 사이의 경로를 결정하기 위해 사용된다. 현실 세계에서는, 시작 포인트(1002)와 종료 포인트(1004)를 분리시키는 거리는 상대적으로 클 수 있거나(예를 들면, 2개의 상이한 대도시 지역 내) 또는 상대적으로 작을 수 있다(예를 들면, 도시 블록과 맞닿아 있는 2개의 교차로 또는 다중 차선 도로의 2개의 차선).

일 실시예에서, 방향 그래프(1000)는 차량(100)에 의해 점유될 수 있는 시작 포인트(1002)와 종료 포인트(1004) 사이의 상이한 위치들을 나타내는 노드들(1006a 내지 1006d)을 갖는다. 일부 예들에서, 예를 들면, 시작 포인트(1002)와 종료 포인트(1004)가 상이한 대도시 지역들을 나타낼 때, 노드들(1006a 내지 1006d)은 도로 세그먼트들을 나타낸다. 일부 예들에서, 예를 들면, 시작 포인트(1002)와 종료 포인트(1004)가 동일한 도로 상의 상이한 위치들을 나타낼 때, 노드들(1006a 내지 1006d)은 해당 도로 상의 상이한 위치들을 나타낸다. 이러한 방식으로, 방향 그래프(1000)는 다양한 세분도 레벨들로 정보를 포함한다. 일 실시예에서, 높은 세분도를 갖는 방향 그래프는 또한 보다 큰 스케일을 갖는 다른 방향 그래프의 서브그래프(subgraph)이다. 예를 들어, 시작 포인트(1002)와 종료 포인트(1004)가 멀리 떨어져 있는(예를 들면, 수 마일 떨어져 있는) 방향 그래프는 그의 정보 대부분이 낮은 세분도이고 저장된 데이터에 기초하지만, 차량(100)의 시야 내의 물리적 위치들을 나타내는 그래프의 부분에 대한 일부 높은 세분도 정보를 또한 포함한다.

노드들(1006a 내지 1006d)은 노드와 중첩할 수 없는 대상체들(1008a 및 1008b)과 별개이다. 일 실시예에서, 세분도가 낮을 때, 대상체들(1008a 및 1008b)은 자동차에 의해 횡단될 수 없는 지역들, 예를 들면, 거리들 또는 도로들이 없는 영역들을 나타낸다. 세분도가 높을 때, 대상체들(1008a 및 1008b)은 차량(100)의 시야 내의 물리적 대상체들, 예를 들면, 다른 자동차들, 보행자들, 또는 차량(100)과 물리적 공간을 공유할 수 없는 다른 엔티티들을 나타낸다. 일 실시예에서, 대상체들(1008a 및 1008b)의 일부 또는 전부는 정적 대상체들(예를 들면, 가로등 또는 전신주와 같은 위치를 변경하지 않는 대상체) 또는 동적 대상체들(예를 들면, 보행자 또는 다른 자동차와 같은 위치를 변경할 수 있는 대상체)이다.

노드들(1006a 내지 1006d)은 에지들(1010a 내지 1010c)에 의해 연결된다. 두 개의 노드(1006a 및 1006b)가 에지(1010a)에 의해 연결되는 경우, 차량(100)이, 예를 들면, 다른 노드(1006b)에 도착하기 전에 중간 노드로 주행할 필요 없이, 하나의 노드(1006a)와 다른 노드(1006b) 사이에서 주행하는 것이 가능하다. (노드들 사이에서 주행하는 차량(100)을 언급할 때, 차량(100)이 각자의 노드들에 의해 표현되는 두 개의 물리적 위치 사이에서 주행한다는 것을 의미한다.) 에지들(1010a 내지 1010c)은, 차량(100)이 제1 노드로부터 제2 노드로, 또는 제2 노드로부터 제1 노드로 주행한다는 의미에서, 보통 양방향성이다. 일 실시예에서, 에지들(1010a 내지 1010c)은, 차량(100)이 제1 노드로부터 제2 노드로 주행할 수 있지만, 차량(100)이 제2 노드로부터 제1 노드로 주행할 수 없다는 의미에서, 단방향성이다. 에지들(1010a 내지 1010c)은, 예를 들어, 일방통행로, 거리, 도로, 또는 간선도로의 개별 차선, 또는 법적 또는 물리적 제약으로 인해 일 방향으로만 횡단될 수 있는 다른 특징부들을 나타낼 때, 단방향성이다.

일 실시예에서, 계획 시스템(404)은 방향 그래프(1000)를 사용하여 시작 포인트(1002)와 종료 포인트(1004) 사이의 노드들 및 에지들로 구성된 경로(1012)를 식별한다.

에지(1010a 내지 1010c)는 연관된 비용(1014a 및 1014b)을 갖는다. 비용(1014a 및 1014b)은 차량(100)이 해당 에지를 선택하는 경우 소비될 리소스들을 나타내는 값이다. 전형적인 리소스는 시간이다. 예를 들어, 하나의 에지(1010a)가 다른 에지(1010b)의 물리적 거리의 2 배인 물리적 거리를 나타내는 경우, 제1 에지(1010a)의 연관된 비용(1014a)은 제2 에지(1010b)의 연관된 비용(1014b)의 2 배일 수 있다. 시간에 영향을 미치는 다른 요인들은 예상된 교통상황, 교차로들의 수, 속력 제한 등을 포함한다. 다른 전형적인 리소스는 연비이다. 두 개의 에지(1010a 및 1010b)는 동일한 물리적 거리를 나타낼 수 있지만, 예를 들면, 도로 조건들, 예상된 날씨 등으로 인해, 하나의 에지(1010a)는 다른 에지(1010b)보다 많은 연료를 필요로 할 수 있다.

계획 시스템(404)이 시작 포인트(1002)와 종료 포인트(1004) 사이의 경로(1012)를 식별할 때, 계획 시스템(404)은 전형적으로, 비용에 최적화된 경로, 예를 들면, 에지들의 개별 비용들이 함께 가산될 때 가장 적은 전체 비용을 갖는 경로를 선택한다.

AV 제어

도 11은 (예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은) 제어 시스템(406)의 입력들 및 출력들의 블록도(1100)를 도시한다. 제어 시스템은, 예를 들어, 프로세서(304)와 유사한 하나 이상의 프로세서(예를 들면, 마이크로프로세서 또는 마이크로컨트롤러 또는 둘 모두와 같은 하나 이상의 컴퓨터 프로세서), 메인 메모리(306)와 유사한 단기 및/또는 장기 데이터 스토리지(예를 들면, 메모리 랜덤 액세스 메모리 또는 플래시 메모리 또는 둘 모두), ROM(308), 및 저장 디바이스(310)를 포함하는 제어기(1102), 및 메모리에 저장된 명령어들에 따라 작동하는데, 상기 명령어들은 명령어들이 (예를 들면, 하나 이상의 프로세서에 의해) 실행될 때 제어기(1102)의 동작들을 수행한다.

일 실시예에서, 제어기(1102)는 원하는 출력(1104)을 나타내는 데이터를 수신한다. 원하는 출력(1104)은 전형적으로 속도, 예를 들면, 속력 및 헤딩을 포함한다. 원하는 출력(1104)은 (예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이) 예를 들어, 계획 시스템(404)으로부터 수신된 데이터에 기초할 수 있다. 원하는 출력(1104)에 따라, 제어기(1102)는 스로틀 입력(1106) 및 조향 입력(1108)으로서 사용 가능한 데이터를 생성한다. 스로틀 입력(1106)은 원하는 출력(1104)을 얻기 위해, 예를 들면, 조향 페달에 관여하거나 또는 다른 스로틀 제어에 관여하는 것에 의해, 차량(100)의 스로틀(예를 들면, 가속 제어)에 관여하는 정도를 나타낸다. 일부 예들에서, 스로틀 입력(1106)은 차량(100)의 브레이크(예를 들면, 감속 제어)에 관여하는 데 사용 가능한 데이터를 또한 포함한다. 조향 입력(1108)은 조향각, 예를 들면, AV의 조향 컨트롤(예를 들면, 조향 휠, 조향각 액추에이터, 또는 조향각을 제어하기 위한 다른 기능성)이 원하는 출력(1104)을 얻도록 위치결정되어야 하는 각도를 나타낸다.

일 실시예에서, 제어기(1102)는 스로틀 및 조향에 제공되는 입력들을 조정하는 데 사용되는 피드백을 수신한다. 예를 들어, 차량(100)이 언덕과 같은 방해물(1110)과 조우하면, AV(100)의 측정된 속력(1112)은 원하는 출력 속력 아래로 낮아진다. 일 실시예에서, 예를 들면, 측정된 속력과 원하는 출력 사이의 차분(1113)에 기초하여, 필요한 조정이 수행되도록 임의의 측정된 출력(1114)이 제어기(1102)에 제공된다. 측정된 출력(1114)은 측정된 위치(1116), 측정된 속도(1118)(속력 및 헤딩을 포함함), 측정된 가속도(1120), 및 차량(100)의 센서들에 의해 측정 가능한 다른 출력들을 포함한다.

일 실시예에서, 방해물(1110)에 관한 정보는, 예를 들면, 카메라 또는 LiDAR 센서와 같은 센서에 의해 미리 검출되고, 예측 피드백 시스템(1122)에 제공된다. 예측 피드백 시스템(1122)은 이어서 정보를 제어기(1102)에 제공하며, 제어기(1102)는 이 정보를 사용하여 그에 따라 조정할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)의 센서들이 언덕을 검출한("본") 경우, 이 정보는 상당한 감속을 방지하도록 적절한 시간에 스로틀에 관여할 준비를 하기 위해 제어기(1102)에 의해 사용될 수 있다.

도 12는 제어기(1102)의 입력들, 출력들, 및 컴포넌트들의 블록도(1200)를 도시한다. 제어기(1102)는 스로틀/브레이크 제어기(1204)의 작동에 영향을 미치는 속력 프로파일러(1202)를 갖는다. 예를 들어, 속력 프로파일러(1202)는, 예를 들면, 제어기(1102)에 의해 수신되고 속력 프로파일러(1202)에 의해 프로세싱되는 피드백에 따라 스로틀/브레이크(1206)를 사용하여 가속에 관여하거나 감속에 관여하도록 스로틀/브레이크 제어기(1204)에 지시한다.

제어기(1102)는 또한 조향 제어기(1210)의 작동에 영향을 미치는 횡방향 추적 제어기(1208)를 갖는다. 예를 들어, 횡방향 추적 제어기(1208)는, 예를 들면, 제어기(1102)에 의해 수신되고 횡방향 추적 제어기(1208)에 의해 프로세싱되는 피드백에 따라 조향각 액추에이터(1212)의 위치를 조정하도록 조향 제어기(1210)에 지시한다.

제어기(1102)는 스로틀/브레이크(1206) 및 조향각 액추에이터(1212)를 제어하는 방법을 결정하는 데 사용되는 여러 입력들을 수신한다. 계획 시스템(404)은, 예를 들어, 차량(100)이 작동을 시작할 때 헤딩을 선택하기 위해 그리고 차량(100)이 교차로에 도달할 때 어느 도로 세그먼트를 횡단할지를 결정하기 위해, 제어기(1102)에 의해 사용되는 정보를 제공한다. 로컬화 모듈(408)은, 예를 들어, 스로틀/브레이크(1206) 및 조향각 액추에이터(1212)가 제어되고 있는 방식에 기초하여 예상되는 위치에 차량(100)이 있는지를 제어기(1102)가 결정할 수 있도록, AV(100)의 현재 위치를 기술하는 정보를 제어기(1102)에 제공한다. 일 실시예에서, 제어기(1102)는 다른 입력들(1214)로부터의 정보, 예를 들면, 데이터베이스들, 컴퓨터 네트워크들 등으로부터 수신되는 정보를 수신한다.

자동 긴급 제동

도 13은 제동 서브 시스템(1300)의 블록도이다. 도 13의 예에서, 제동 서브시스템(1300)은 환경(1302)(예를 들어, 도 1의 환경(190))으로부터 입력을 획득한다. AV 스택(1304)은 환경(1302)으로부터의 센서 데이터(예를 들어, 출력들(504a 내지 504d))를 캡처하고 프로세싱한다. 실시예들에서 AV 스택(1304)은 도 4의 아키텍처(400)와 같은 AV의 아키텍처를 지칭한다. 또한, 실시예들에서 AV 스택(1304)은 도 1의 센서(121)를 포함하는 AV 시스템(120)이다. 예들에서, AV 스택(1304)은 인지 시스템(402)(때때로 인지 회로라고 지칭됨), 계획 시스템(404)(때때로 계획 회로라고 지칭됨), 제어 시스템(406)(때때로 제어 회로라고 지칭됨), 로컬화 시스템(408)(때때로 로컬화 회로라고 지칭됨), 및 데이터베이스 시스템(410)(때때로 데이터베이스 회로라고 지칭됨)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 제어 시스템(406), 로컬화 시스템(408) 및 데이터베이스(410)는 차량의 자율 주행 운행 시스템(예를 들면, 자율 주행 차량 컴퓨터)에 포함되고/되거나 구현된다.

AV 스택(1304)은 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)에 의해 획득된 데이터를 출력한다. 실시예들에서, AV 스택(1304)은 궤적 데이터를 출력한다. 궤적 데이터는 예를 들어, AV 스택(1304)의 계획 시스템(404)(도 4)에 의해 생성된다. 실시예들에서, 계획 시스템은 궤적 계획 데이터(예를 들어, 도 9의 궤적 계획 데이터(910))를 출력한다. AV 스택(1304)은 속력, 웨이포인트 정보(x, y), 각 웨이포인트에서의 속력 등과 같은 궤적과 연관된 데이터를 포함하는 궤적을 출력한다. 예들에서, 웨이포인트들은 시간에 의해 분리된다. 예를 들어, 각 웨이포인트 사이에서는, .5초의 시간 값이 경과할 수 있다. AV 스택의 출력은 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)에 대한 입력으로 하나 이상의 커맨드 또는 진단을 포함할 수 있다. 예를 들어, AV 스택(1304)에 의해 출력되는 데이터는 AV 스택에 의해 검출된 고장 진단을 포함한다. 고장 진단은 차량의 오류 또는 이상 조건을 식별하는 데이터를 포함한다. 예를 들어, 제동 고장 진단은 제동 시스템에서의 오류 또는 이상 조건을 나타낸다.

AEB 시스템(1306)은 환경(1302)으로부터의 센서 데이터를 캡처하고 프로세싱한다. AEB 시스템(1306)은 센서(1307) 및 프로세서(1309)를 포함한다. 실시예들에서, 센서(1307) 및 프로세서(1309)는 AV 스택(1304)으로부터 독립적이고 분리되어 있다. 예를 들어, 센서(1307) 및 프로세서(1309)는 AV 스택(1304)으로부터의 컴퓨트 리소스를 사용하지 않고 데이터를 캡처하고 프로세싱한다. 실시예들에서, 센서(1307)는 AV의 위치, 선속도와 각속도 및 선가속도와 각가속도, 및 헤딩(예를 들어, 차량의 선단의 배향)과 같은, AV의 상태 또는 조건의 특성들을 측정하거나 추론하기 위한 센서이다.센서(1307)는 AV의 환경의 특성들을 감지하거나 측정하기 위한 센서를 또한 포함한다. 예시적인 센서(1307)는 단안 또는 스테레오 비디오 카메라, LiDAR, RADAR, 초음파 센서, TOF(Time-of-Flight) 깊이 센서, 속력 센서, 온도 센서, 습도 센서, 강수 센서, GPS, IMU, 휠 속력 센서, 휠 브레이크 압력 또는 제동 토크 센서, 엔진 토크 또는 휠 토크 센서, 조향각 및 각도 변화율 센서를 포함한다. 실시예들에서, 센서(1307)는 AV 스택(1304)의 리던던트 또는 중첩 센서이다.

예들에서, AEB 시스템(1306)은 차량(100) 내에 구비된다. 예를 들어, 도 1을 참조하면, AV 시스템(120)(예를 들어, AV 스택(1304))은, 대상체들(예를 들면, 자연 장애물들(191), 차량들(193), 보행자들(192), 자전거 타는 사람들, 및 다른 장애물들)을 피하고 도로 규칙들(예를 들면, 운영 규칙들 또는 운전 선호사항들)을 준수하면서, 차량(100)을 궤적(198)을 따라 환경(190)을 통해 목적지(199)(때때로 최종 위치라고 지칭됨)로 작동시킨다. AEB 시스템(1306)은 차량(100)이 목적지(199)로 궤적(198)을 횡단하는 동안 환경(190)에서 잠재적 충돌을 검출한다. 예를 들어, AEB 시스템(1306)은 임박한 충돌에 대응하여 차량(100)의 브레이크(103)를 작동시키기 위한 감속 커맨드를 생성하거나, 차량(100)을 달리 감속시킨다. 실시예들에서, 감속 커맨드는 감속률(예를 들어, 감속 값)을 포함한다. 실시예들에서, 감속 커맨드는 감속률을 계산하는 데 사용되는 데이터를 포함한다.

실시예들에서, AEB는 AEB 시스템(1306)에 의해 계산된 값을 사용하여 감속 커맨드를 생성한다. 일반적으로, AV 스택(1304)과 AEB 시스템(1306)은 독립적이고 분리된 시스템들이다. AEB 시스템(1306)은 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)을 통해 전달되는 제동 작동을 위한 자체 센서, 자체 로직, 자체 프로세싱, 외부 세계에 대한 자체 평가, 자체 경로를 가진다. 예를 들어, AEB 시스템(1306)은 컨트롤러, 카메라, 및 레이더를 포함한다. 실시예들에서, AEB는 융합 카메라 및 레이더 데이터를 사용하여 자동 긴급 제동을 가능하게 하는 융합 카메라 및 레이더 시스템이다.

드라이브 바이 와이어 시스템(1308)은 AV를 작동시키기 위한 커맨드를 결정한다. 실시예들에서, 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)은 안전 컨트롤러이다. 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)은 차량 내 기계적 연결에 의해 전통적으로 이루어지던 차량 기능을 가능하게 한다. 예를 들어, 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)은 전통적인 기계적 제어 시스템을 페달 및 조향감 에뮬레이터와 같은 전기 기계적 액추에이터 및 인간-기계 인터페이스를 사용하는 전자 제어 시스템으로 대체한다.

드라이브 바이 와이어 시스템(1308)에 대한 입력은 예를 들어, AV 스택(1304)에 의해 출력되는 데이터 및 AEB 시스템(1306)에 의해 출력되는 데이터를 포함한다. 예들에서, 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)에 대한 입력은 차량이 수동 모드로 작동하고 인간 운전자가 브레이크 페달을 누를 때와 같은 운전자 브레이크 페달 데이터를 포함한다. 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)에 대한 추가적인 입력은 안정성 제어 시스템, 엔진 제동 시스템 등으로부터의 데이터를 포함한다.

드라이브 바이 와이어 시스템(1308)에 의해 출력되는 커맨드는 예를 들어, 조향 커맨드, 가속/감속 커맨드(예를 들어, 제동 커맨드), 속력 커맨드 등을 포함한다. 예들에서, 출력할 커맨드를 결정하는 것은 커맨드의 안전성 평가를 수행하는 것을 포함한다. 예를 들어, 커맨드가 충돌 또는 위험한/불법 조작을 초래할 것으로 추정되는 가능성이 결정된다. 이러한 가능성이 미리 결정된 문턱치보다 작다면, 커맨드는 액추에이터(1310)에 출력된다. 실시예들에서, 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)은 AV 스택(1304) 및 AEB 시스템(1306)으로부터 감속 커맨드를 수신한다. 액추에이터(1310)는 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)으로부터 차량을 운행시키는(1312) 커맨드를 수신한다. 실시예들에서, 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)은 AV 스택(1304)에 의해 출력된 궤적 데이터로부터 감속 값을 계산하고, 궤적 데이터에 기초하여 커맨드를 출력한다. 하나 이상의 액추에이터(1310)는 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)에 의해 출력되는 커맨드를 획득한다. 액추에이터(1310)는 차량을 운행시키는(1312) 신호를 출력한다.

실시예들에서, 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)은 AV가 자동 모드로 작동할 때 브레이크 중재를 수행한다. 예를 들어, 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)은 AV 스택(1304)으로부터 수신된 데이터에 기초하여 출력할 감속 커맨드를 계산한다. 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)에서 브레이크 중재 시, 드라이브 바이 와이어 시스템(1308)은 AV 스택에 의해 출력된 데이터에 기초한 감속 커맨드와 AEB 시스템(1306)에 의해 출력된 감속 커맨드 중에서 선택한다. AEB 시스템(1306)은 AV의 동작 모드에 기초하여 AEB 시스템(1306)에서 브레이크 중재가 수정되는 브레이크 중재를 수행한다. 예들에서, AEB(1306)는 AV 스택(1304)의 일차 인지 실패 시 이차 궤적 데이터로 폴백(fall back)하는 동안 인지를 제공한다. 실시예들에서, 더 난처한 케이스들을 핸들링하는 일차 시스템(예를 들어, AV 스택(1304))은 기술적 위험이 더 낮은 첨예한 시스템이다. 실시예들에서, 백업 치차 시스템(예를 들어, AEB 시스템(1306))은 운전자를 보조하는 안전 시스템이다.

도 13의 블록도는 AV 시스템(1300)이 도 13에 도시된 컴포넌트들을 전부 포함해야 함을 나타내려는 것은 아니다. 그보다, 본 시스템은 도 13에 도시되지 않은 더 적거나 추가적인 컴포넌트(예를 들어, 추가적인 제동 컴포넌트, 하드웨어, 소프트웨어 등)를 포함할 수 있다. 본 시스템(1300)은 특정 구현의 상세사항들에 따라, 도시되지 않은 임의의 수의 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다. 게다가, AV 스택(1304), AEB 시스템(1306), 드라이브 바이 와이어(1308), 액추에이터(1310) 및 다른 기술된 기능 중 임의의 것은 하드웨어로 그리고/또는 프로세서로 부분적으로 또는 전체적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 기능은 주문형 집적 회로로, 프로세서에 구현된 로직으로, 특수 그래픽 프로세싱 유닛에 구현된 로직으로, 또는 임의의 다른 디바이스로 구현될 수 있다.

실시예들에서, 본원에 기술되는 바와 같은 자동 긴급제동 시스템은 차량 플랫폼 동역학, 운전자 인식 입력, 인지 데이터 등을 입력으로서 취한다. 일례로, 차량 플랫폼 동역학은 비제한적인 예시로서, 차량 속력, 가속/감속률, 및 조향 데이터를 포함한다. 실시예들에서, 차량 플랫폼 동역학은 차량 경로를 예측하는 데 사용된다. 운전자 인식 입력은 비제한적인 예시로서, 스로틀 페달 상태, 브레이크 페달 상태, 조향률 등을 포함한다. 인지 데이터는 AEB 시스템의 센서(예를 들어, 센서(1307))에 의해 캡처된 데이터를 포함한다. 실시예들에서, 본원에 기술된 바와 같은 자동 긴급제동 시스템은 다수의 출력을 제공한다. 예를 들어, 출력은 스로틀 오프, 프리차지, 감속 커맨드 및 운전자 인식 입력 등을 포함한다. 실시예들에서, 스로틀 오프는 동력 토크 드롭 오프를 개시하기 위해 사용된다. 실시예들에서, 프리차지는 유압을 대략 200 ms 만큼 감소시키기 위해 개시된다. 예를 들어, AEB 시스템에 의해 출력되는 감속 커맨드는 이산적인 감속 레벨들로서 제공된다. 예를 들어, 이산적인 감속 레벨은 4, 6, 또는 10 미터 매 초 제곱(m/s²)일 수 있다. 실시예들에서, 운전자 인식 입력은 차량의 인간 제어를 평가하기 위해 활용된다.

실시예들에서, AEB 시스템은 AV 스택을 위한 백업 시스템이다. 이에 따라, AEB 시스템은 자체 감지, 인지, 궤적 예측, 제어 시스템을 포함한다. 실시예들에서, AEB 시스템에서 중재가 구현되고, 가속/감속 선택이 수행된다. 실시예들에서, AEB 중재기는 가장 높은 감속 레벨이 확보되도록 고안전, 안전 정지 활성화(safe stop active; SSA) 및 종방향 제어 출력 간의 중재에 기초하여 최종 감속 출력을 결정한다. 일 실시예에서, AEB 중재기는 차량의 브레이크 제어 시스템이 능동 제동 중일 때 중재를 위해 브레이크 시스템 모니터(brake system monitor, BSM)로부터의 입력을 사용하며, 여기서 "SH_Decel_Request.sts_SH1State = Safe-Stop Activated"이다. 일 실시예에서, AEB 중재기는 도그(DOG)가 능동 제어 중일 때 중재를 위해 DOG 입력을 사용하며, 여기서 "SH_Decel_Request.sts_SH2State = Safe-Stop Activated"이다.

AEB 중재

도 14는 AEB 중재(1400)의 블록도이다. 도 14의 예에서, 중재기(1402)가 예시된다. 실시예들에서, 중재기(1402)는 적어도 하나의 파워 트레인 샤시 제어 유닛(power train chassis control unit; PCCU)을 통해 실행되는 소프트웨어 블록인 AEB 중재기이다. 일 실시예에서, PCCU는 드라이브 바이 와이어 제어에 사용된다. 일 실시예에서, AEB는 도 13의 AV 스택(1304)과 같은 외부 시스템에 의해 고장이 존재하거나 트리거될 때 긴급 제동을 활성화한다.

실시예들에서, 중재기(1402)는 감속 요청(1404), 안전 정지 요청(1406), 및 안전 정지 활성화(1408)를 포함하는 입력을 수신한다. 중재기는 입력들을 고려하여 가장 보수적인(conservative) 제동 응답을 결정한다. 예들에서, 감속 요청(1404)은 AV 스택으로부터의 감속 커맨드, AEB 시스템으로부터의 감속 커맨드, 브레이크 페달 적용을 통한 운전자로부터의 감속 커맨드, 또는 이들의 임의의 조합을 포함한다. 중재기는 수신된 감속 값과 계산된 감속 값 사이를 중재한다. 예를 들어, 중재기(1402)는 BSM 정지 감속인 제1 안전 핸들링 감속 요청(DecelRequestSH1), 및 DOG 정지 감속인 제2 안전 핸들링 감속 요청(DecelRequestSH2)을 입력으로서 취한다. 중재기(1402)는 안전 정지 요청(1406) 및 안전 정지 활성화(1408)를 입력으로서 또한 수신한다. 안전 정지 요청은 차량의 안전 정지를 요청하는 BSM 시스템 또는 DOG 시스템으로부터의 요청이다. 안전 정지 활성화는 차량의 브레이크 제어 시스템에 기초하여 AEB에 의해 커맨드되는 감속 레벨을 지칭한다. 설명의 편의를 위해, 본원에 기술되는 예는 3 레벨을 지칭한다. 그렇지만, 임의의 수의 레벨이 사용될 수 있다.

중재기(1402)는 안전 정지 요청이 수신되었는지 결정한다(1420). 안전 정지 요청은 BSM 또는 DOG 입력에 기초한 감속 커맨드를 포함한다. 예들에서, BSM 안전 정지 요청은 불리언 플래그(AEB_DecelSH1_SafeStopActivated)에 의해 나타내어지고, DOG 안전 정지 요청은 불리언 플래그(AEB_DecelSH2_SafeStopActivated)에 의해 나타내어진다. BSM 또는 DOG로부터의 안전 정지 요청에 응답하여, 블록(1422)에서 고안전 감속이 각 BSM 또는 DOG 감속 커맨드 값과 동일하게 설정된다. 동시에, AEB 시스템에 의해 생성된 안전 정지 활성화는 안전 정지의 다양한 스테이지들에서 감속 값들을 비교하기 위해 사용된다.

일 실시예에서, AEB는 3 스테이지 또는 3 레벨을 포함한다. 예를 들어, 제1 스테이지는 프리필(prefill)(AEB_SSA1_Rq (Bool, SSA1 요청))이고, 제2 스테이지는 부분 제동(AEB_SSA2_Rq (Bool, SSA2 요청))이고, 제3 스테이지는 완전 제동(AEB_SSA3_Rq (Bool, SSA3 요청))이다. 각 스테이지는 불리언 플래그를 사용하여 나타내어지고, 미리 결정된 감속 값 범위에 대응한다. 대상체가 관찰되면, 프리필이 먼저 일어난다. 일 실시예에서, 제동 프리필은 자동 긴급 제동의 빠른 브레이크 액추에이터 응답을 가능하게 한다.

도 14의 예에서, 첫 번째 안전 정지 활성화 결정에서(1424), 프리필이 일어난다. 실시예들에서, 프리필은 미리 결정된 감속 레벨(K_AEB_Comfort_decel_Mps2)과 연관된다. AV 스택 데이터는 프리필 동안 감속 커맨드를 생성하기 위해 사용된다. 실시예들에서, 프리필은 브레이크 페달을 능동적으로 작동하기 전에 브레이크를 낮은 압력으로 채운다. 실시예들에서, 프리필은 제동 행동 전에 제동 시스템 내의 간극을 극복하여 브레이크 패드가 이미 브레이크 디스크 상에 놓여 있도록 한다. 예를 들어, 브레이크 페달의 작동 전에 브레이크 패드가 이미 브레이크 디스크 상에 얹어 놓으면 브레이크의 스트로크로 인한 제동 없이 시간 손실이 적어지고 이에 따라 제동 행동 동안 효과적인 제동력이 발현된다. 프리필이 완료되면 드라이브 바이 와이어 시스템은 더 이상 AV 스택 커맨드를 듣지 않을 것이다. 대신에, 드라이브 바이 와이어 시스템은 제동 준비를 위해 1 스테이지 프리필 신호를 브레이크 시스템에 전송할 것이다. 드라이브 바이 와이어 시스템은 이어서 부분 제동이라고 지칭되는 다음 스테이지로 이동할 것이다.

두 번째 안전 정지 활성화 결정에서는(1426), 부분 제동이 일어난다. 예들에서, 부분 제동은 0 내지-6 m/s² 감속도의 감속 커맨드를 지칭한다. 부분 제동 레벨은 미리 결정된 감속 레벨(K_AEB_Comfort_decel_Mps2)과 연관된다. 실시예들에서, 부분 제동 동안, 드라이브 바이 와이어 시스템은 부분 제동을 위해 AEB로부터의 커맨드로 전환하고 이 커맨드를 최종 감속 출력(1436)으로서 전송한다. 실시예들에서, 감속 커맨드는 미리 결정된 감속 레벨을 얻기 위해 이에 따라 브레이크 페달의 위치를 조정한다. 세 번째 안전 정지 활성화 결정에서(1428), AEB는 3 스테이지: 완전 제동에 진입하라는 감속 커맨드를 전송한다. 실시예들에서, 완전 제동은 -6 m/s² 내지 -10 m/s²의 감속 커맨드와 연관된다. 완전 제동 레벨은 미리 결정된 감속 레벨(K_AEB_Comfort_decel_Mps2)과 연관된다.

또한, 실시예들에서, 중재기(1402)는 AEB 종방향 제어 값을 획득한다. AEB 종방향 제어 값은 AEB 센서에 의해 캡처되고, 블록(1434)에서 중재되는 가속/감속 커맨드들(1432)(예를 들어, AEB_VehAccelRq_Mps2)을 생성하기 위해 사용된다. 블록(1434)에서, 수신된 감속 커맨드들이 비교되고, 가장 높은 감속 커맨드가 최종 감속 출력(1436)으로서 출력된다. 브레이크 중재 동안, 가장 공격적인 제동 값이 선택된다. 예를 들어, -10 m/s²의 제동 값은 -6 m/s²의 제동 값과 비교할 때 더 큰 감속률을 야기한다.

도 14의 예에서, 블록(1422)에서 설정된 고안전 감속, 각 안전 정지 활성화 결정(1424, 1426, 및 1428)과 연관된 감속 커맨드들, 및 AEB 시스템 감속 커맨드(1432)가 중재기(1402)에서 지속적으로 비교되고, 가장 높은 감속 커맨드가 최종 감속 출력(1436)으로서 출력된다(AEB_finalAccelRq_Mps2). 중재에 이용가능한 감속 커맨드는 AV의 동작 모드에 기초한다. 예들에서, 동작 모드는 모드 관리자에 의해 관리된다. 동작 모드는 중재기(1502)에 플래그 입력(예를 들어, MODMGR_SuperMode)으로서 제공될 수 있다. 실시예들에서, 동작 모드는 수동 모드, 자동 모드(운전석에 안전 운전자가 있지만 모니터링만 함), 및 무운전자 모드를 포함한다.

예들에서, 자동 모드 동안, AV 스택(1304)(도 13)에 의해 출력된 궤적으로부터 계산된 감속 값이 임의의 수의 미리 결정된 스테이지 또는 레벨을 포함하는 AEB 시스템(1306)에 의해 출력된 감속 값과 비교된다. 예를 들어, 첫 번째 프리필 레벨은 브레이크를 충전하지만, 감속을 개시하지 않는다. 두 번째 부분 레벨은 -6 m/s², 및 세 번째 완전 제동 수준으로 감속한다. 중재는 감속 값들을 비교하고, 가장 강한 감속 값을 선택하고, 그 값에 따라 차량의 액추에이터에 커맨드한다. 실시예들에서, 가속/감속 계산은 다음의 식을 사용하여 수행된다:

고안전 감속 결정을 위해:

AEB_DecelSH1_SafeStopActivated가 참일 때 Safety High1 decel = DecelRequestSH1

AEB_DecelSH2_SafeStopActivated가 참일 때 Safety High2 decel = DecelRequestSH2

최종 감속 출력(1436)을 결정하기 위해:

AEB_VehAccelRq_Mps2 생성

AEB_SSA1_Rq가 참일 때 AEB_SSA1 = K_AEB_Comfort_decel_Mps2

AEB_SSA2_Rq가 참일 때 AEB_SSA2 = K_AEB_Comfort_decel_Mps2

AEB_SSA3_Rq가 참일 때 AEB_SSA3 = K_AEB_Max_decel_Mps2

최종 출력은 Safety High1 decel, Safety High2 decel, AEB_VehAccelRq_Mps2, AEB_SSA1, AEB_SSA2 및 AEB_SSA3 중 최대치이다.

도 14의 블록도는 중재(1400)가 도 14에 도시된 컴포넌트들을 전부 포함해야 함을 나타내려는 것은 아니다. 그보다, 본 시스템은 도 14에 도시되지 않은 더 적거나 추가적인 컴포넌트(예를 들어, 추가적인 감속 입력, 레벨, 하드웨어, 소프트웨어 등)를 포함할 수 있다. 중재(1400)는 특정 구현의 상세사항들에 따라, 도시되지 않은 임의의 수의 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다. 또한, 중재(1402) 및 다른 설명된 기능들 중 임의의 기능은 부분적으로, 또는 전체적으로, 하드웨어로 그리고/또는 프로세서로 구현될 수 있다. 예를 들어, 기능은 주문형 집적 회로로, 프로세서에 구현된 로직으로, 특수 그래픽 프로세싱 유닛에 구현된 로직으로, 또는 임의의 다른 디바이스로 구현될 수 있다.

AEB 캘리브레이션

실시예들에서, AEB 중재기가 캘리브레이트된다. AEB 중재기는 BSM과 DOG 입력 둘 모두의 캘리브레이션을 포함한다. 일부 예들에서, 중재기는 운전자가 존재할 때 AV에 의해 출력된 진단에 응답하여 캘리브레이트된다. 일 실시예에서, AEB 중재기는 진단 출력에 의해 트리거될 때 감속 값의 캘리브레이트를 가능하게 하는 메커니즘을 갖는다.

안전 정지 활성화 및 안전 핸들링 감속

일 실시예에서, 안전 정지 활성화 레벨은 다양할 수 있다. 예를 들어, 첫 번째 안전 정지 활성화 출력은 중재를 위해 감속을 -3 m/s/s로 셋팅한다. 일 실시예에서, 두 번째 안전 정지 활성화 출력은 중재를 위해 감속을 -3 m/s/s로 셋팅한다. 일 실시예에서, 두 번째 안전 정지 활성화 출력은 중재를 위해 감속을 -6 m/s/s로 셋팅한다. 일 실시예에서, 세 번째 안전 정지 활성화는 중재를 위해 감속을 -10 m/s/s로 셋팅한다. 일 실시예에서, 안전 핸들링 출력은 중재를 위해 감속을 -10 m/s/s로 셋팅한다.

브레이크 중재

도 15는 브레이크 중재를 가능하게 하는 프로세스(1500)의 프로세스 흐름도이다. 프로세스(1500)는 도 1의 AV, 도 3의 컴퓨터 시스템, 또는 도 13의 제동 서브시스템을 사용하여 실행될 수 있다.

블록(1502)에서, 안전 정지 요청이 획득된다. 안전 정지 요청은 운행 중인 차량의 감속 값과 연관된다. 블록(1504)에서, 상기 안전 정지 요청과 연관된 안전 정지 활성화가 결정된다. 안전 정지 활성화는 미리 결정된 감속 값과 연관된다.

블록(1504)에서, 자동 긴급 제동(AEB) 시스템 감속 커맨드가 계산된다. AEB 감속 커맨드는 AEB 시스템에 의해 캡처된 데이터로부터 계산된 감속 값을 포함한다. 블록(1506)에서, 중재가 최종 감속 출력을 결정하기 위해 상기 안전 정지 요청과 연관된 감속 값과, 상기 안전 정지 활성화와 연관된 미리 결정된 감속 값과, 상기 AEB 시스템에 의해 캡처된 데이터로부터 계산된 감속 값 사이에서 수행된다. 최종 감속 출력이 운행 중인 차량을 감속시키는 액추에이터에 제공된다.

전술한 설명에서, 본 발명의 실시예들은 구현마다 달라질 수 있는 다수의 특정 세부사항들을 참조하여 기술되었다. 따라서, 상세한 설명 및 도면들은 제한적인 의미보다는 예시적인 의미로 간주되어야 한다. 본 발명의 범위의 유일한 독점적인 지표, 및 출원인이 본 발명의 범위이도록 의도한 것은, 본 출원에서 특정 형태로 나오는 일련의 청구항의 문언적 등가 범위이며, 그러한 청구항이 나오는 특정 형태는 임의의 후속 정정을 포함한다. 그러한 청구항들에 포함된 용어들에 대한 본원에서 명시적으로 기재된 임의의 정의들은 청구항들에서 사용되는 그러한 용어들의 의미를 결정한다. 또한, 앞에서의 상세한 설명 또는 다음의 청구항들에서의 "더 포함하는"의 용어를 사용할 때, 이 문구 뒤에 오는 것은 추가적인 단계 또는 엔티티, 또는 이전에 기재된 단계 또는 엔티티의 하위 단계/하위 엔티티일 수 있다.

Claims (21)

1. 방법으로서,
   적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 안전 정지 요청 ― 안전 정지 요청은 운행 중인 차량의 감속 값과 연관됨 ― 을 획득하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 안전 정지 요청과 연관된 안전 정지 활성화 ― 상기 안전 정지 활성화는 미리 결정된 감속 값과 연관됨 ― 를 결정하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 자동 긴급(automated emergency braking, AEB) 시스템 감속 커맨드 ― 상기 AEB 시스템 감속 커맨드는 상기 AEB 시스템에 의해 캡처된 데이터로부터 계산된 감속 값을 포함함 ― 를 계산하는 단계; 및
   상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 안전 정지 요청과 연관된 감속 값과, 상기 안전 정지 활성화와 연관된 미리 결정된 감속 값과, 상기 AEB 시스템에 의해 캡처된 데이터로부터 계산된 감속 값 사이를 중재하여, 최종 감속 출력을 결정하는 단계
   를 포함하는, 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 안전 정지 요청은 브레이크 모니터링 시스템에 의해 출력되는 것인, 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 안전 정지 요청은 도그(DOG) 시스템에 의해 출력되는 것인, 방법.
4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 안전 정지 활성화는 상기 브레이크 제어 시스템의 다양한 감속 레벨들 및 상태에 대응하는 것인, 방법.
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 브레이크 제어 시스템의 상태는 프리필(prefill), 부분 제동(partial braking), 또는 완전 제동(full braking)인 것인, 방법.
6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 AEB 시스템은 상기 차량의 자율 주행 차량 스택과 격리되는(isolated) 것인, 방법.
7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 최종 감속 값은 상기 운행 중인 차량의 감속을 유발하는 것인, 방법.
8. 제1 디바이스의 적어도 하나의 프로세서에 의한 실행을 위한 적어도 하나의 프로그램을 포함하는 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서, 상기 적어도 하나의 프로그램은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 방법을 수행하는 명령어들을 포함하며,
   상기 방법은:
   안전 정지 요청 ― 안전 정지 요청은 운행 중인 차량의 감속 값과 연관됨 ― 을 획득하는 단계;
   상기 안전 정지 요청과 연관된 안전 정지 활성화 ― 상기 안전 정지 활성화는 미리 결정된 감속 값과 연관됨 ― 를 결정하는 단계;
   자동 긴급 제동(AEB) 시스템 감속 커맨드 ― 상기 AEB 시스템 감속 커맨드는 상기 AEB 시스템에 의해 캡처된 데이터로부터 계산된 감속 값을 포함함 ― 를 계산하는 단계; 및
   상기 안전 정지 요청과 연관된 감속 값과, 상기 안전 정지 활성화와 연관된 미리 결정된 감속 값과, 상기 AEB 시스템에 의해 캡처된 데이터로부터 계산된 감속 값 사이를 중재하여, 최종 감속 출력을 결정하는 단계
   를 포함하는 것인, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
9. 제8항에 있어서,
   상기 안전 정지 요청은 브레이크 모니터링 시스템에 의해 출력되는 것인, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
10. 제8항에 있어서,
    상기 안전 정지 요청은 DOG 시스템에 의해 출력되는 것인, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
11. 제8항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 안전 정지 활성화는 상기 브레이크 제어 시스템의 다양한 감속 레벨들 및 상태에 대응하는 것인, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
12. 제8항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 브레이크 제어 시스템의 상태는 프리필, 부분 제동, 또는 완전 제동인 것인, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
13. 제8항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 AEB 시스템은 상기 차량의 자율 주행 차량 스택과 격리되는 것인, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
14. 제8항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 최종 감속 값은 상기 운행 중인 차량의 감속을 유발하는 것인, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
15. 차량으로서,
    컴퓨터 실행 가능 명령어들을 저장하는 적어도 하나의 컴퓨터 판독 가능 매체;
    상기 적어도 하나의 센서에 통신 가능하게 결합되고 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 실행은 동작들을 수행하며, 상기 동작들은:
    안전 정지 요청 ― 안전 정지 요청은 운행 중인 차량의 감속 값과 연관됨 ― 을 획득하는 동작;
    상기 안전 정지 요청과 연관된 안전 정지 활성화 ― 상기 안전 정지 활성화는 미리 결정된 감속 값과 연관됨 ― 를 결정하는 동작;
    자동 긴급 제동(AEB) 시스템 감속 커맨드 ― 상기 AEB 시스템 감속 커맨드는 상기 AEB 시스템에 의해 캡처된 데이터로부터 계산된 감속 값을 포함함 ― 를 계산하는 동작; 및
    상기 안전 정지 요청과 연관된 감속 값과, 상기 안전 정지 활성화와 연관된 미리 결정된 감속 값과, 상기 AEB 시스템에 의해 캡처된 데이터로부터 계산된 감속 값 사이를 중재하여, 최종 감속 출력을 결정하는 동작
    을 포함하는 것인, 차량.
16. 제15항에 있어서,
    상기 안전 정지 요청은 브레이크 모니터링 시스템에 의해 출력되는 것인, 시스템.
17. 제15항에 있어서,
    상기 안전 정지 요청은 도그(DOG) 시스템에 의해 출력되는 것인, 시스템.
18. 제15항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 안전 정지 활성화는 상기 브레이크 제어 시스템의 다양한 감속 레벨들 및 상태에 대응하는 것인, 시스템.
19. 제15항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 브레이크 제어 시스템의 상태는 프리필, 부분 제동, 또는 완전 제동인 것인, 시스템.
20. 제15항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 AEB 시스템은 상기 차량의 자율 주행 차량 스택과 격리되는 것인, 시스템.
21. 제15항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 최종 감속 값은 상기 운행 중인 차량의 감속을 유발하는 것인, 시스템.