KR20240078481A - Autonomous driving safety service system and method - Google Patents
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Abstract
본 발명은 자율주행 안전 서비스 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 3-Tier(자율주행 차량-엣지 인프라-관제 센터)를 기반으로 실 도로에서 발생할 수 있는 위험 상황 및 도로 트래픽에 따른 대응 전략의 수립이 용이하여 안전성을 높일 수 있다. The present invention relates to an autonomous driving safety service system and method, and more specifically, a response strategy according to dangerous situations and road traffic that may occur on actual roads based on 3-Tier (autonomous vehicle-edge infrastructure-control center). It is easy to establish and can increase safety.
Description
본 발명은 자율주행 안전 서비스 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 3-Tier(자율주행 차량-엣지 인프라-관제 센터)를 기반으로 실 도로에서 발생할 수 있는 위험 상황 및 도로 트래픽에 따른 대응 전략의 수립이 용이하여 안전성을 높일 수 있는 자율주행 안전 서비스 시스템 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an autonomous driving safety service system and method, and more specifically, a response strategy according to dangerous situations and road traffic that may occur on actual roads based on 3-Tier (autonomous vehicle-edge infrastructure-control center). This relates to an autonomous driving safety service system and method that can increase safety by making it easy to establish.
C-ITS(Cooperative-Intelligent Transport Systems) 서비스란 차량이 주행 중 운전자에게 주변 교통상황과 급정거, 낙하물 등의 사고 위험 정보를 실시간으로 제공하는 시스템으로 V2V(차량간), V2I(차량-인프라간) 통신 기반의 실시간 정보 수집/제공/연계 등 데이터 정보 공유를 통해 교통사고 예방을 통한 안전성과 이동성을 향상을 지원할 수 있다. C-ITS (Cooperative-Intelligent Transport Systems) service is a system that provides real-time accident risk information such as surrounding traffic conditions, sudden stops, and falling objects to drivers while the vehicle is driving. V2V (vehicle-to-vehicle), V2I (vehicle-to-infrastructure) Through data information sharing such as communication-based real-time information collection/provision/connection, it is possible to support improvement of safety and mobility through traffic accident prevention.
자율주행차와 C-ITS 간의 관계에 있어 악천우 상황에서의 자율주행차의 센서기능 저하와 검지 한계를 극복할 수 있는 기술적 장점이 있다.In the relationship between autonomous vehicles and C-ITS, there is a technical advantage that can overcome the sensor function degradation and detection limitations of autonomous vehicles in bad weather situations.
C-ITS의 대표적인 15가지 서비스로는 위치기반 데이터 수집, 위치기반 교통정보 제공, 요금징수시스템, 도로위험구간정보제공, 노면 기상정보 제공, 도로작업구간 주행지원, 교차로신호위반 위험경고, 우회전 안전운행 지원, 버스 운행관리, 옐로우버스 운행 안내, 스쿨존 속도제어, 보행자 충돌방지 경고, 차량 추돌방지 지원, 긴급차량 접근경고, 차량 긴급상황 경고 등이 있다. The 15 representative services of C-ITS include location-based data collection, location-based traffic information provision, fare collection system, road hazard section information provision, road surface weather information provision, road work zone driving support, intersection signal violation risk warning, and right turn safety. Operation support, bus operation management, yellow bus operation guidance, school zone speed control, pedestrian collision prevention warning, vehicle collision prevention support, emergency vehicle approach warning, vehicle emergency warning, etc.
그러나 C-ITS는 노변기지국 인프라 설치 구역에서의 제한적 자료 수집의 한계성과 통신을 통한 자료 공유만 한다는 기술적 한계가 존재했고, 더 나아가 노변기지국과 관제시스템 간 통신 단절이 발생할 경우 C-ITS 서비스에 대한 대응의 문제점이 존재한다. However, C-ITS had technical limitations in that it limited data collection in the roadside base station infrastructure installation area and only shared data through communication. Furthermore, in the event of a communication disconnection between the roadside base station and the control system, the C-ITS service There is a problem with response.
그러므로 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하고자 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 3-Tier(자율주행 차량-엣지 인프라-관제 센터)를 기반으로 실 도로에서 발생할 수 있는 위험상황(돌발 객체 출현, 낙하물 대응, 날씨 변화) 대응 및 도로 트래픽과 정보 공유를 통해 DDT(Dynamic Driving Desk) 기반 자율주행 운행의 인지/판단/제어 성능 지원이 가능한 자율주행 안전 서비스 시스템 및 방법을 제공함에 있다. Therefore, the present invention was created to solve the above-described conventional problems, and the purpose of the present invention is to prevent dangerous situations (unexpected objects) that may occur on actual roads based on 3-Tier (autonomous vehicle-edge infrastructure-control center). The goal is to provide an autonomous driving safety service system and method that can support the recognition/judgment/control performance of DDT (Dynamic Driving Desk)-based autonomous driving operation through response (e.g., response to falling objects, weather changes) and information sharing with road traffic.
또한, 본 발명은 3-Tier의 세부 속성인 자율주행 차량, 엣지 인프라, 관제 센터 간 자율주행 운행에 관련된 정보를 수집/가공 및 공유를 통해 안전 서비스를 제공할 수 있는 자율주행 안전 서비스 시스템 및 방법을 제공함에 있다. In addition, the present invention is an autonomous driving safety service system and method that can provide safety services through collecting/processing and sharing information related to autonomous driving between autonomous vehicles, edge infrastructure, and control centers, which are detailed attributes of the 3-Tier. In providing.
본 발명은 상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 하기와 같은 실시예를 포함할 수 있다. The present invention may include the following examples to achieve the above object.
본 발명에 따른 실시예는 도로 및 주변 정보를 감지하여 자율주행하는 자율주행 차량과, 도로 및 도로 주변에 설치되어 주변의 객체 및 이벤트를 감지할 수 있는 복수의 도로변장치로서 상호 데이터의 송수신이 가능한 네트워크를 구성하는 엣지 인프라, 자율주행 차량과 엣지 인프라로부터 수신된 도로의 객체 및 이벤트 감지 정보를 수신 및 분석하여 산출된 분석정보를 자율주행 차량 및 엣지 인프라에 제공하는 관제시스템을 포함하고, 자율주행 차량은 관제시스템으로부터 수신된 분석 정보와 감지 정보를 비교하여 오류 여부를 감지하고, 감지된 오류에 대응할 수 있는 대응 전략을 수립하여 자율주행 할 수 있다. Embodiments according to the present invention include an autonomous vehicle that detects road and surrounding information and drives autonomously, and a plurality of roadside devices installed on the road and around the road that can detect surrounding objects and events, enabling mutual data transmission and reception. It includes the edge infrastructure that makes up the network, a control system that receives and analyzes object and event detection information on the road received from the autonomous vehicle and the edge infrastructure, and provides analysis information calculated to the autonomous vehicle and the edge infrastructure, and autonomous driving The vehicle can drive autonomously by comparing the analysis information received from the control system and the detection information to detect errors and establish a response strategy to respond to the detected errors.
위 실시예에서, 엣지 인프라는 카메라, 라이다, 레이더, 통신장치, AI 딥러닝 처리가 가능한 시스템으로 도로 위의 ODD(Operational Design Domain) 인지 정보, 차량 트래픽, 도로 이벤트 정보를 수집하여 자율주행 차량과 관제시스템과 연동할 수 있다. In the above embodiment, the edge infrastructure is a system capable of cameras, lidar, radar, communication devices, and AI deep learning processing, and collects ODD (Operational Design Domain) cognitive information on the road, vehicle traffic, and road event information to enable self-driving vehicles. It can be linked with the control system.
위 실시예에서, 관제시스템은 자율주행 차량으로부터 수신된 감지 정보를 검정하고, 이를 기반으로 차량 상태가 포함된 분석 정보를 제공할 수 있다. In the above embodiment, the control system may test the sensed information received from the autonomous vehicle and provide analysis information including the vehicle status based on this.
위 실시예에서, 자율주행 차량의 감지 정보는 차량의 고장 여부, 시스템 성능 한계, 차량 내 장비의 정상 동작 유무와, 운전자 상태정보와, ODD(Operational Design Domain) 인지 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. In the above embodiment, the detection information of the autonomous vehicle may include at least one of the following: whether the vehicle is broken, system performance limits, normal operation of equipment in the vehicle, driver status information, and ODD (Operational Design Domain) recognition information. there is.
본 발명은 다른 실시예로서, a)자율주행 차량에서 차량 상태 정보와 운전자 상태 정보 및 ODD(Operational Design Domain) 인지 정보 중 적어도 하나가 포함된 감지 정보를 관제시스템 및 엣지인프라에 송신하는 단계와, b)관제시스템에서 자율주행 차량의 감지 정보와, 엣지인프라에서 감지된 정보를 수신하여 비교 분석하고, 분석된 정보를 자율주행 차량으로 송신하는 단계 및 c)자율주행 차량에서 수신된 분석 정보에 따라 경로 수정, 또는 대응 전략을 수립하여 자율주행 하는 단계를 포함할 수 있다. The present invention, as another embodiment, includes the steps of: a) transmitting detection information containing at least one of vehicle status information, driver status information, and ODD (Operational Design Domain) recognition information from an autonomous vehicle to a control system and edge infrastructure; b) receiving and comparing and analyzing the information detected by the autonomous vehicle and the edge infrastructure in the control system, and transmitting the analyzed information to the autonomous vehicle; and c) according to the analysis information received from the autonomous vehicle. It may include steps for autonomous driving by modifying the route or establishing a response strategy.
또한, 위 실시예의 b)단계에서, 관제시스템은 자율주행 차량에 대응 전략을 수립하여 제공할 수 있다. Additionally, in step b) of the above embodiment, the control system can establish and provide a response strategy to the autonomous vehicle.
또한, 위 실시에의 c)단계에서, 엣지 인프라는 자율주행 차량과 관제시스템과 연동하여 신호제어, 교통정보를 전광판에 출력, 속도 안내, 대안 경로 정보 제공, 전방 도로 상황 정보 제공 중 적어도 하나가 포함된 보조 지원을 자율주행 차량에 제공할 수 있다. In addition, in step c) of the above implementation, the edge infrastructure is linked to the autonomous vehicle and the control system to control signals, output traffic information to the electronic signboard, provide speed guidance, provide alternative route information, and provide information on road conditions ahead. Included auxiliary support can be provided to autonomous vehicles.
본 발명은 자율주행 중 발생되는 다양한 상황에서 시스템의 오류 또는 돌발 상황에 대한 정확한 정보를 통하여 자율주행을 진행할 수 있어 자율주행의 안전성을 확보할 수 있다. The present invention can ensure the safety of autonomous driving by enabling autonomous driving through accurate information about system errors or unexpected situations in various situations that occur during autonomous driving.
도 1은 본 발명에 따른 정보공유를 이용한 자율주행 안전 서비스 시스템 및 그 방법의 개요를 도시한 도면이다.
도 2는 관제시스템을 도시한 블럭도이다.
도 3은 자율주행 차량을 도시한 블럭도이다.
도 4는 본 발명에 따른 정보공유를 이용한 자율주행 안전 서비스 방법을 도시한 순서도이다. Figure 1 is a diagram showing an outline of an autonomous driving safety service system and method using information sharing according to the present invention.
Figure 2 is a block diagram showing the control system.
Figure 3 is a block diagram showing an autonomous vehicle.
Figure 4 is a flowchart showing an autonomous driving safety service method using information sharing according to the present invention.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있지만, 특정 실시예를 도면에 예시하여 상세하게 설명하고자 한다. 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 서로 다른 방향으로 연장되는 구조물을 연결 및/또는 고정시키기 위한 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물중 어느 하나에 해당되는 것으로 이해되어야 한다.Although the present invention may be subject to various changes and may have various embodiments, specific embodiments will be described in detail by illustrating them in the drawings. This is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and is not intended to limit the present invention to any of the changes, equivalents, or substitutes included in the spirit and scope of the present invention for connecting and/or fixing structures extending in different directions. It must be understood as applicable.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. The terms used in this specification are merely used to describe specific embodiments and are not intended to limit the invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise.
본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제 하지 않는 것으로 이해되어야 한다In this specification, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate the presence of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but are not intended to indicate the presence of one or more other features. It should be understood that this does not exclude in advance the possibility of the existence or addition of elements, numbers, steps, operations, components, parts or combinations thereof.
이하에서는 본 발명에 따른 자율주행 안전 서비스 시스템 및 방법의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. Hereinafter, preferred embodiments of the autonomous driving safety service system and method according to the present invention will be described with reference to the attached drawings.
도 1은 본 발명에 따른 정보공유를 이용한 자율주행 안전 서비스 시스템 및 그 방법의 개요를 도시한 도면이다. Figure 1 is a diagram showing an outline of an autonomous driving safety service system and method using information sharing according to the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명은 관제시스템(200)과, 엣지 인프라(300)와, 자율주행 차량(100, 100')을 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1, the present invention may include a
관제시스템(200)은 자율주행 차량(100, 100') 및 엣지 인프라(300)로부터 도로 및 주변 상황의 정보를 수집 및 분석하여 그 결과를 자율주행 차량(100, 100')과 엣지 인프라(300)에 제공한다. The
여기서 관제시스템(200)은 기존 V2X와 관련된 기능을 포함하며 자율주행 차량(100, 100')이 수집/가공/처리된 데이터에 대한 데이터 검정/차량 상태를 판단하여 피드백을 제공할 수 있다. Here, the
또한, 관제시스템(200)은 다수의 자율주행 차량(100, 100')에서 수집된 정보를 통합적으로 분석 가공하여 각 자율주행 차량(100, 100') 특성에 맞도록 정보를 가공 및 공유한다. 그리고 관제시스템(200)은 공유된 정보를 바탕으로 도로 상황을 종합적으로 판단하여 자율주행의 경로(GPP, LPP) 설정 및 대응 시나리오를 지원할 수 있다. In addition, the
또한, 관제시스템(200)은 관제 모니터링을 통해 자율주행 차량(100, 100')의 Fallback 상황에 대하여 MRM(Minimum Risk Maneuver)과 MRC(Minimal Risk Condition)에 대한 기능 지원을 수행할 수 있다.In addition, the
엣지 인프라(300)는 도로 위에 설치된 인프라로 카메라, 라이다, 레이더, 통신장치, AI 딥러닝 처리가 가능한 시스템으로 도로 위 ODD 인지 정보, 차량 트래픽, 도로 이벤트(사고, 공사) 등 정보를 수집/가공/처리할 수 있으며 자율주행 차량(100, 100')과 관제시스템(200)과 연동을 통해 자율주행시스템의 보조 지원(예를 들면, 신호제어, 교통정보를 전광판에 출력, 속도 안내, 대안 경로 정보 제공, 전방 도로 상황 정보 제공)이 가능하다. Edge infrastructure (300) is an infrastructure installed on the road, and is a system capable of cameras, lidar, radar, communication devices, and AI deep learning processing, and collects/collects information such as ODD cognitive information on the road, vehicle traffic, and road events (accidents, construction). It can be processed/processed and provides auxiliary support for the autonomous driving system through linkage with the autonomous vehicle (100, 100') and the control system (200) (e.g., signal control, output of traffic information to the electronic signboard, speed guidance, alternative Providing route information and providing information on road conditions ahead) are possible.
관제 센터의 통신 부재에 대한 대응 전략을 수립할 수 있는 부분을 포함할 수 있다.It may include a part to establish a response strategy for lack of communication from the control center.
자율주행 차량(100, 100')은 출발지에서 목적지까지 경로가 설정되어 도로를 자율주행한다. 여기서 자율주행 차량(100, 100')은 도로의 자율주행 중 돌발 객체 및 주변 상황 등 감지된 정보를 엣지 인프라(300)와 관제시스템(200)에 송신 하고, 관제시스템(200)에서 분석되어 피드백된 정보를 수신한다. 여기서 자율주행 차량(100, 100')은 관제시스템(200)으로 피드백된 분석정보를 통하여 자체 감지 정보의 오류 여부 및/또는 시스템 결함 등을 인지하여 대응전략을 수립할 수 있다. Self-driving vehicles (100, 100') have a route set from the starting point to the destination and drive autonomously on the road. Here, the autonomous vehicles (100, 100') transmit detected information such as unexpected objects and surrounding situations while autonomously driving on the road to the edge infrastructure (300) and the control system (200), and are analyzed by the control system (200) to provide feedback. Receive the information provided. Here, the
자율주행 차량(100, 100')은 엣지 인프라(300) 및 관제시스템(200) 간 통신 가능한 자율주행 시스템(110) 구성 차량으로 실 도로 운행과 관련된 정보를 엣지 인프라(300)와 관제 센터로 공유할 수 있다. Self-driving vehicles (100, 100') are vehicles composed of an autonomous driving system (110) capable of communicating between the edge infrastructure (300) and the control system (200), and share information related to actual road operation with the edge infrastructure (300) and the control center. can do.
여기서 자율주행 차량(100, 100')의 공유 정보는 차량 내부와 외부로 나눌 수 있다. 내부의 경우 차량의 상태(고장 여부, 시스템 성능 한계, 자율주행 시스템과 통신 동작 정상 유무 등)와 운전자 상태정보가 있다. 외부의 경우 도로 운행과 관련하여 ODD(Operational Design Domain) 인지 정보(도로 노면과 차선 상태, 도로 구조물, 주변 차량, 객체, 돌발물체, 공사장, 신호정보 등)가 있다. Here, the shared information of the autonomous vehicle (100, 100') can be divided into inside and outside the vehicle. In the case of the interior, there is information on the vehicle's status (whether there is a breakdown, system performance limits, whether the autonomous driving system and communication operation are normal, etc.) and the driver's status information. In the external case, there is ODD (Operational Design Domain) cognitive information related to road operation (road surface and lane conditions, road structures, surrounding vehicles, objects, unexpected objects, construction sites, signal information, etc.).
또한, 자율주행 차량(100, 100')은 인지 정보 학습 비교군 또는 인지 처리 능력이 부족할 경우 수집된 정보를 엣지 인프라(300)와 관제 센터로 공유하여 특정 자율주행 차량(100, 100')의 인지 정보에 대한 피드백을 제공 받을 수 있다. In addition, when the autonomous vehicle (100, 100') lacks the cognitive information learning comparison group or cognitive processing ability, it shares the collected information with the edge infrastructure (300) and the control center to enable the specific autonomous vehicle (100, 100') Feedback on cognitive information can be provided.
본 발명에서 자율주행 차량(100, 100')은 자체 감지 정보를 엣지 인프라(300)와 관제시스템(200)으로 송신하여 AI 딥러닝을 통한 학습 처리된 분석 정보를 피드백 받을 수 있기에 자율주행 차량(100, 100')이 인지/판단/제어와 관련된 정보가 올바르게 처리되었는지에 대한 데이터 적합성을 검증할 수 있다. In the present invention, the self-driving vehicle (100, 100') transmits self-sensing information to the
이와 같은 관제시스템(200)과 자율주행 차량(100, 100')의 상세 구성은 도 2와 도 3을 참조하여 설명한다. The detailed configuration of the
도 2는 자율주행 차량을 도시한 블럭도, 도 3은 관제시스템을 도시한 블럭도이다. Figure 2 is a block diagram showing an autonomous vehicle, and Figure 3 is a block diagram showing a control system.
도 2 및 도 3을 참조하면, 자율주행 차량(100, 100')은 센서부(120)와 통신부(130) 및 차량 구동부(140)와 자율주행 시스템(110)을 포함한다. Referring to FIGS. 2 and 3 ,
센서부(120)는 카메라, 라이다 센서, 레이더 센서, 온도, 습도, 레인 센서(Rain)와 같이 자율주행 차량(100, 100')의 전후방 및/또는 좌우측방의 객체나 주변 상태를 감지할 수 있는 복수의 센서들로 구성된다. The
통신부(130)는 관제시스템(200), 엣지 인프라(300) 및 타 자율주행 차량(100, 100')과 통신을 수행한다. The
차량 구동부(140)는 조향, 주행, 감속, 제동 등 자동차의 고유 기능을 수행하는 장치들로 이루어진다. 여기서 차량 구동부(140)는 자율주행 시스템(110)의 제어에 의해 작동된다. The
자율주행 시스템(110)은 정보 공유 모듈(111)과, 정보 분석 모듈(112)과, 자율주행 제어 모듈(113)과, 이벤트 대응 모듈(114)을 포함할 수 있다. The
정보 공유 모듈(111)은 내외부에서 수집된 정보를 엣지 인프라(300)와 관제시스템(200)에 공유한다. 이때 공유되는 정보는 차량 상태 정보(예를 들면, 고장 여부, 시스템 성능 한계, 자율주행 시스템과 통신 동작 정상 유무 등)와 운전자 상태정보와, 도로 운행 중의 ODD(Operational Design Domain) 인지 정보(예를 들면, 도로 노면과 차선 상태, 도로 구조물, 주변 차량, 객체, 돌발물체, 공사장, 신호정보 등)가 있다. The
정보 분석 모듈(112)은 자체 감지된 정보(차량 상태 정보, 운전자 상태 정보, ODD 인지 정보)와, 관제시스템(200)의 분석 정보를 분석 하여 오차 여부를 감지한다.The
자율주행 제어 모듈(113)은 센서부(120)를 통해 감지된 정보와 통신부(130)를 통해 수신된 정보 및 정보 분석 모듈(112)에 의해 분석된 정보 중 적어도 하나에 의해 선택된 시나리오에 따라 차량 구동부(140)를 제어한다. The autonomous
이벤트 대응 모듈(114)은 정보 분석 모듈(112)의 분석 결과에 따라 시스템 결함 여부 및 객체 인지의 오류를 분석한 대응 전략을 수립한다. The
대응 전략은, 시스템 오류나 객체 인지의 오류에 따른 목적지까지의 경로 재설정, 감속, 안전지대로의 정차, 목적지 변경, 차선 변경, 정지, 가속 중 선택된 어느 하나일 수 있다. The response strategy may be any one selected from route resetting to the destination, deceleration, stopping in a safe zone, destination change, lane change, stopping, or acceleration due to a system error or object recognition error.
여기서, 이벤트 대응 모듈(114)은 관제시스템(200)으로부터 제공되는 대응 전략(시나리오)를 선택할 수 있다. Here, the
도 3은 관제시스템(200)을 도시한 블럭도이다. Figure 3 is a block diagram showing the
도 3을 참조하면, 관제시스템(200)은 엣지 인프라(300)와 자율주행 차량(100, 100')으로부터 정보를 수집 및 분석된 정보를 제공할 수 있도록 통신망을 구비할 수 있다. Referring to FIG. 3, the
또한, 관제시스템(200)은 엣지 인프라(300)와 자율주행 차량(100, 100')으로부터 정보를 수집하는 정보 수집 모듈(210)과, 수집된 정보를 분석하는 AI 분석 모듈(220)과, 분석 정보에 따른 대응 시나리오를 선택 및 제공하는 대응 시나리오 제공 모듈(230)을 포함할 수 있다 In addition, the
정보 수집 모듈(210)은 통신 망을 통해 연결된 복수의 자율주행 차량(100, 100')과 엣지 인프라(300)로부터 도로 및 도로 주변의 정보를 수집한다. 여기서 수집된 정보는 자율주행 차량(100, 100')의 상태 정보와 운전자 상태 정보와 ODD 인지 정보와, 엣지 인프라(300)를 통해 도로 교통량, 도로 주변 상태(예를 들면, 도로 및 주변의 강수량과 안개, 적설량, 낙석, 화재, 사고 차량의 위치, 공사현장 유무) 정보 일 수 있다. The
AI 분석 모듈(220)은 수집된 정보를 교차 비교 및 검토하여 정보의 오류 여부 및 신뢰성을 분석한다. 이를 위하여 AI 분석 모듈(220)은 딥러닝 방식의 인공지능 알고리즘을 탑재할 수 있다. 즉, AI 분석 모듈(220)은 딥러닝 학습 정보를 통하여 수집된 정보의 신뢰성을 분석할 수 있다. The
대응 시나리오 제공 모듈(230)은 AI 분석 모듈(220)에 의해 분석된 정보에 따른 대응 시나리오를 자율주행 차량(100, 100')에 제공할 수 있다. 여기서 대응 시나리오는 신뢰성을 갖지 못한 정보를 송신한 자율주행 차량(100, 100')에 해당 상황을 고려한 대응 시나리오를 송신하는 것이 특징이다. The response
예를 들면, 대응 시나리오 제공 모듈(230)은 자율주행 차량(100, 100')의 ODD 인지 정보를 엣지 인프라(300)의 송신 정보와 비교 검토한 결과, 오류가 있다면, 해당 ODD 객체를 인지하는 센서 기능을 높이거나, 해당 센서를 대체할 수 있는 전략(예를 들면, 운전자 제어권 변경, 감속, 차선 변경, 안전지대로의 즉시 정차, 경로 재설정)을 제공할 수 있다. For example, the response
본 발명은 상기와 같이 자율주행 차량(100, 100')과 관제시스템(200) 및 엣지 인프라(300) 간의 정보 공유 및 피드백을 통해 잘못된 정보를 확인하여 대응 전략을 수립 및/또는 수립할 수 있어 종래에 비하여 자율주행의 안전성을 높일 수 있다. As described above, the present invention can establish and/or establish a response strategy by identifying incorrect information through information sharing and feedback between the autonomous vehicles (100, 100'), the control system (200), and the edge infrastructure (300). The safety of autonomous driving can be improved compared to before.
아울러, 본 발명은 상기와 같은 구성을 통하여 자율주행 안전 서비스 방법을 제공할 수 있다. 이는 아래의 도 4를 참조하여 설명한다. In addition, the present invention can provide an autonomous driving safety service method through the above configuration. This is explained with reference to Figure 4 below.
도 4는 본 발명에 따른 자율주행 안전 서비스 방법을 도시한 순서도이다. Figure 4 is a flowchart showing the autonomous driving safety service method according to the present invention.
도 4를 참조하면, 본 발명은 자율주행 차량(100, 100')이 자율주행하는 S110 단계와, 자율주행 중 정보를 수집하는 S120 단계와, 감지 정보를 공유하는 S130 단계와, 관제시스템(200)으로 분석된 분석 정보를 수신하는 S140 단계와, 감지 정보와 분석 정보간 오류를 감지하는 S150 단계와, 오류가 감지되면 대응 전략을 수립하는 S160 단계를 포함한다. Referring to Figure 4, the present invention includes a step S110 in which
S110 단계는 자율주행 차량(100, 100')이 설정된 목적지까지의 경로를 따라 자율주행하는 단계이다. Step S110 is a step in which the self-driving vehicle (100, 100') drives autonomously along the route to the set destination.
S120 단계는 자율주행 차량(100, 100')이 주변 정보를 감지하는 단계이다. 자율주행 차량(100, 100')은 주행 중 차량 상태 정보(예를 들면, 고장 여부, 시스템 성능 한계, ADS와 통신 동작 정상 유무 등)와 운전자 상태 정보와, 도로 운행 중의 ODD(Operational Design Domain) 인지 정보(예를 들면, 도로 노면과 차선 상태, 도로 구조물, 주변 차량, 객체, 돌발물체, 공사장, 신호정보)를 감지한다.Step S120 is a step in which the autonomous vehicle (100, 100') detects surrounding information. Autonomous vehicles (100, 100') provide vehicle status information (e.g., breakdown, system performance limits, normal ADS and communication operation, etc.) and driver status information while driving, and ODD (Operational Design Domain) while driving. Perceptual information (e.g., road surface and lane conditions, road structures, surrounding vehicles, objects, unexpected objects, construction sites, signal information) is detected.
S130 단계는 자율주행 차량(100, 100')에서 감지된 정보를 관제시스템(200) 및/또는 엣지 인프라(300)에 송신하여 공유하는 단계이다. 자율주행 차량(100, 100')은 주행중 감지된 감지 정보를 관제시스템(200) 및/또는 엣지 인프라(300)에 송신하여 관련 정보를 공유한다. Step S130 is a step in which information detected by the
여기서 관제시스템(200)은 자율주행 차량(100, 100')으로부터 감지정보가 수신되면, 해당 자율주행 차량(100, 100')과 연계된 정보(예를 들면, 자율주행 차량(100, 100')의 위치 정보에 기반)를 확인하여 엣지 인프라(300)로부터 관련 정보를 수집 및/또는 저장된 정보를 검색 할 수 있다. Here, when the
S140 단계는 자율주행 차량(100, 100')이 관제시스템(200)으로부터 분석 정보를 수신하여 일전 송신한 감지 정보와 비교분석하는 단계이다. Step S140 is a step in which the
여기서 관제시스템(200)은 자율주행 차량(100, 100')의 감지 정보와 엣지 인프라(300)의 정보를 비교 분석하여 해당 정보를 분석한다. Here, the
이때, 예를 들면, 자율주행 차량(100, 100')은 도로 주행중 인지한 공사현장 및 작업자를 방지턱으로 오 감지 할 수 있고, 감지된 정보를 관제시스템(200)으로 송신할 수 있다. 따라서 관제시스템(200)은 자율주행 차량(100, 100')의 감지 정보와, 해당 자율주행 차량(100, 100')의 위치 정보에 기반한 엣지 인프라(300)의 감지 정보를 비교하여 해당 정보가 공사현장임을 확인할 수 있다. At this time, for example, the
따라서 관제시스템(200)은 자율주행 차량(100, 100')에 해당 ODD 인지 객체가 방지턱이 아닌 공사현장과 작업자 인 것을 알리는 분석 정보를 자율주행 차량(100, 100')에 송신한다. Therefore, the
이때, 바람직하게로는 관제시스템(200)에서 분석 정보와 함께 대응 시나리오를 포함하여 송신할 수 있다. 대응 시나리오는 차선 변경, 정지 또는 시스템 결함에 대비하기 위한 차선 변경 후 안전지대까지의 경로 안내와, 시스템 결함 가능성에 대한 안내 메세지가 포함될 수 있다.At this time, the
S150 단계는 자율주행 차량(100, 100')에서 관제시스템(200)에서 송신된 분석 정보와 감지 정보를 비교하여 오류 여부를 감지하는 단계이다. 자율주행 차량(100, 100')은 관제시스템(200)에서 송신된 분석정보에서 자체 감지한 감지 정보와의 오류 여부를 분석한다. Step S150 is a step in which the
S160 단계는 자율주행 차량(100, 100')에서 감지 정보에 오류가 감지되면, 대응 시나리오를 생성 및/또는 선택하여 자율주행을 제어하는 단계이다. 자율주행 차량(100, 100')은 감지 정보와 분석 정보에서 오류가 감지되면, 관제시스템(200)에서 송신한 대응 시나리오에 따라 자율주행을 제어한다.Step S160 is a step of controlling autonomous driving by creating and/or selecting a response scenario when an error is detected in the sensing information in the autonomous vehicle (100, 100'). When an error is detected in the sensing information and analysis information, the
또는, 자율주행 차량(100, 100')은 자체적으로 분석 정보에 포함된 돌발 객체 및/또는 ODD 인지에 대응되는 대응 전략을 수립하여 자율주행을 제어할 수 있다. Alternatively, the
여기서 엣지 인프라(300)는 자율주행 차량(100, 100')과 관제시스템(200)과 연동하여 신호제어, 교통정보를 전광판에 출력, 속도 안내, 대안 경로 정보 제공, 전방 도로 상황 정보 제공 중 적어도 하나가 포함된 보조 지원을 자율주행 차량(100, 100')에 제공할 수 있다. Here, the
이와 같이 본 발명은 자율주행 차량(100, 100')과, 관제시스템(200)과, 엣지 인프라(300)간의 통신 망을 구축하여 상호 정보를 공유 및 분석하고, 분석된 정보를 바탕으로 대응 전략까지 제공함에 따라 자율주행의 안전성을 높일 수 있었다. In this way, the present invention establishes a communication network between the autonomous vehicles (100, 100'), the control system (200), and the edge infrastructure (300) to share and analyze mutual information, and develop a response strategy based on the analyzed information. By providing this, the safety of autonomous driving could be improved.
이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.Although the present invention has been described above with limited examples and drawings, the present invention is not limited thereto, and of course, various modifications and variations can be made by those skilled in the art to which the present invention pertains.
본 실시 예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.Those skilled in the art related to this embodiment will understand that the above-described substrate can be implemented in a modified form without departing from its essential characteristics. Therefore, disclosure methods should be considered from an explanatory rather than a restrictive perspective. The scope of the present invention is indicated in the claims rather than the foregoing description, and all differences within the equivalent scope should be construed as being included in the present invention.
100 : 자율주행 차량
110 : 자율주행 시스템
111 : 정보 공유 모듈
112 : 정보 분석 모듈
113 : 자율주행 제어 모듈
114 : 이벤트 대응 모듈
120 : 센서부
130 : 통신부
140 : 차량 구동부
200 : 관제시스템
300 : 엣지 인프라100: Self-driving vehicle
110: Autonomous driving system
111: Information sharing module
112: Information analysis module
113: Autonomous driving control module
114: Event response module
120: sensor unit
130: Department of Communications
140: vehicle driving unit
200: Control system
300: Edge infrastructure
Claims (7)
도로 및 도로 주변에 설치되어 주변의 객체 및 이벤트를 감지할 수 있는 복수의 도로변장치로서 상호 데이터의 송수신이 가능한 네트워크를 구성하는 엣지 인프라(300); 및
자율주행 차량(100, 100') 및 엣지 인프라(300)로부터 수신된 도로의 객체 및 이벤트 감지 정보를 수신 및 분석하여 산출된 분석정보를 자율주행 차량(100, 100') 및 엣지 인프라(300)에 제공하는 관제시스템(200); 을 포함하고,
자율주행 차량(100, 100')은
관제시스템(200)으로부터 수신된 분석 정보와 감지 정보를 비교하여 오류 여부를 감지하고, 감지된 오류에 대응할 수 있는 대응 전략을 수립하여 자율주행 하는 것; 을 특징으로 하는 자율주행 안전 서비스 시스템.
Autonomous vehicles (100, 100') that detect road and surrounding information and drive autonomously;
Edge infrastructure 300 is a plurality of roadside devices installed on and around roads that can detect surrounding objects and events, forming a network capable of transmitting and receiving data to each other; and
The analysis information calculated by receiving and analyzing the object and event detection information on the road received from the autonomous vehicle (100, 100') and the edge infrastructure (300) is sent to the autonomous vehicle (100, 100') and the edge infrastructure (300). Control system provided to (200); Including,
Autonomous vehicles (100, 100')
Detecting errors by comparing analysis information received from the control system 200 and detection information, establishing a response strategy to respond to the detected errors, and driving autonomously; An autonomous driving safety service system featuring.
카메라, 라이다, 레이더, 통신장치, AI 딥러닝 처리가 가능한 시스템으로 도로 위의 ODD 인지 정보, 차량 트래픽, 도로 이벤트 정보를 수집하여 자율주행 차량(100, 100')과 관제시스템(200)과 연동하는 것; 을 특징으로 하는 자율주행 안전 서비스 시스템.
In claim 1, the edge infrastructure 300 is
It is a system capable of processing cameras, lidar, radar, communication devices, and AI deep learning, and collects ODD cognitive information on the road, vehicle traffic, and road event information to connect autonomous vehicles (100, 100') and control systems (200). interlocking; An autonomous driving safety service system featuring.
자율주행 차량(100, 100')으로부터 수신된 감지 정보를 검정하고, 이를 기반으로 차량 상태가 포함된 분석 정보를 제공하는 것; 을 특징으로 하는 자율주행 안전 서비스 시스템.
In claim 1, the control system 200 is
Verifying the sensing information received from the autonomous vehicle (100, 100') and providing analysis information including the vehicle status based on this; An autonomous driving safety service system featuring.
차량의 고장 여부, 시스템 성능 한계, 차량 내 장비의 정상 동작 유무와, 운전자 상태정보와, ODD(Operational Design Domain) 인지 정보 중 적어도 하나를 포함하는 자율주행 안전 서비스 시스템.
In claim 1, the detection information of the autonomous vehicle (100, 100') is
An autonomous driving safety service system that includes at least one of the following: whether the vehicle is broken, system performance limits, normal operation of equipment in the vehicle, driver status information, and ODD (Operational Design Domain) recognition information.
b)관제시스템에서 자율주행 차량(100, 100')의 감지 정보와, 엣지인프라에서 감지된 정보를 수신하여 비교 분석하고, 분석된 정보를 자율주행 차량(100, 100')으로 송신하는 단계; 및
c)자율주행 차량(100, 100')에서 수신된 분석 정보에 따라 경로 수정, 또는 대응 전략을 수립하여 자율주행 하는 단계; 를 포함하는 자율주행 안전 서비스 방법.
a) transmitting detection information including at least one of vehicle status information, driver status information, and ODD recognition information from the autonomous vehicle (100, 100') to the control system and edge infrastructure;
b) receiving, comparing and analyzing information detected by the autonomous vehicle (100, 100') in the control system and information detected by the edge infrastructure, and transmitting the analyzed information to the autonomous vehicle (100, 100'); and
c) Autonomous driving by modifying the route or establishing a response strategy according to the analysis information received from the autonomous vehicle (100, 100'); Autonomous driving safety service method including.
자율주행 차량(100, 100')에 대응 전략을 수립하여 제공하는 것; 을 특징으로 하는 자율주행 안전 서비스 방법.
In claim 5, in step b), the control system 200
Establishing and providing a response strategy to autonomous vehicles (100, 100'); Autonomous driving safety service method characterized by:
자율주행 차량(100, 100')과 관제시스템(200)과 연동하여 신호제어, 교통정보를 전광판에 출력, 속도 안내, 대안 경로 정보 제공, 전방 도로 상황 정보 제공 중 적어도 하나가 포함된 보조 지원을 자율주행 차량(100, 100')에 제공하는 것; 을 특징으로 하는 자율주행 안전 서비스 방법.
The method of claim 5, wherein in step c), the edge infrastructure 300
In conjunction with the autonomous vehicle (100, 100') and the control system (200), auxiliary support including at least one of signal control, output of traffic information on the electronic display board, speed guidance, provision of alternative route information, and provision of information on road conditions ahead is provided. Providing autonomous vehicles (100, 100'); Autonomous driving safety service method characterized by:
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102414334B1 (en) | 2021-09-07 | 2022-06-29 | 주식회사 이글루코퍼레이션 | Method and apparatus for detecting threats of cooperative-intelligent transport road infrastructure |
-
2022
- 2022-11-24 KR KR1020220159637A patent/KR20240078481A/en unknown
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102414334B1 (en) | 2021-09-07 | 2022-06-29 | 주식회사 이글루코퍼레이션 | Method and apparatus for detecting threats of cooperative-intelligent transport road infrastructure |
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