KR101736306B1

KR101736306B1 - 차량과 운전자간 협력형 자율 주행 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101736306B1
Application number: KR1020130021258A
Authority: KR
Inventors: 안경환; 한우용
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2013-02-27
Filing date: 2013-02-27
Publication date: 2017-05-29
Also published as: US20140244096A1; US9063543B2; KR20140106939A

Abstract

본 발명은 차량과 운전자간 협력형 자율 주행을 수행하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 이를 위해, 본 발명의 협력형 자율 주행 장치는 운전자의 상태를 판단하고 운전자의 상태를 위험 지수로 산출하는 운전자 상태 판단부; 데이터베이스에 저장된 구간 데이터를 근거로 경로에 포함된 구간들 각각의 구간 특성들을 분류하고, 운전자에 상응하는 목적지까지의 경로에 대해 인식된 주행 환경을 근거로 운전자가 탑승한 차량의 자율 주행을 제어하는 자율 주행 제어부; 및 운전자의 상태 및 구간 특성들을 근거로 경로에 포함된 구간들 각각의 운전 모드를 판단하는 운전 제어 판단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

차량과 운전자간 협력형 자율 주행 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR COPILOTING BETWEEN VEHICLE AND DRIVER}

본 발명은 차량과 운전자간 협력형 자율 주행(copilot)을 수행하는 장치 및 방법에 관한 것이고, 보다 상세하게 본 발명은 운전자가 도로를 주행할 때, 차량과 운전자의 상태에 따라 운전 성능을 판단하여 동적으로 운전자의 운전 주체를 결정하는 협력형 자율 주행 장치 및 방법에 관한 것이다.

현재 운전 중인 운전자를 보조하기 위한 운전자 보조 시스템이 존재한다. 예를 들어, 운전자 보조 시스템은 ACC(Adaptive Cruise Control), LDWS(Lane Departure Warning System) 및 LKS(Lane Keeping System) 등을 포함한다. 이러한 운전자 보조 시스템은 운전자의 종방향 또는 횡방향 제어 중 일부를 보조해 주어 운전의 편의성을 높여주는 장점이 있다. 반면, 이러한 운전자 보조 시스템은 운전자가 개입할 수 있도록 준비하고 있어야 한다는 제약조건이 존재한다. 따라서, 만약 운전자가 졸음운전을 하거나 건강상의 문제로 운전을 할 수 없는 상황에서 종래의 운전자 보조 시스템은 운전자를 보조하지 못하는 단점이 있다.

또한, 최근에는 출발지부터 목적지까지 운전자의 개입 없이 주행할 수 있는 자율 주행 차량에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 도로 또는 날씨와 같은 주행 환경에 따라 센서 인식 및 판단 오류가 발생할 수 있어 항상 운전자의 안전성을 보장할 수 없는 문제점이 있다

이에 관련하여, 발명의 명칭이 "사고로 인한 피해를 줄이기 위한 방법 및 장치"인 한국공개특허 제2011-0022980호가 존재한다.

본 발명은 주행 상황, 운전자의 상태 및 자율 주행 장치의 성능을 고려함으로써, 운전 성능이 높은 대상에게 운전 제어를 할당할 수 있는 협력형 자율 주행 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

또한, 본 발명은 차량과 운전자간에 협력적으로 차량 운전이 수행될 수 있게 하는 협력형 자율 주행 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 협력형 자율 주행 장치는 운전자의 상태를 판단하고 운전자의 상태를 위험 지수로 산출하는 운전자 상태 판단부; 데이터베이스에 저장된 구간 데이터를 근거로 경로에 포함된 구간들 각각의 구간 특성들을 분류하고, 운전자에 상응하는 목적지까지의 경로에 대해 인식된 주행 환경을 근거로 운전자가 탑승한 차량의 자율 주행을 제어하는 자율 주행 제어부; 및 운전자의 상태 및 구간 특성들을 근거로 경로에 포함된 구간들 각각의 운전 모드를 판단하는 운전 제어 판단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이 때, 구간들 각각의 운전 모드는, 수동 모드, 협력 운전 모드, 자율 주행 모드, 자율 주행 실패 긴급 운전 모드 및 운전자 무반응 긴급 운전 모드 중 하나를 포함하고, 협력 운전 모드는 운전자 주도 협력 운전 모드 및 자율 주행 주도 협력 운전 모드를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이 때, 운전 제어 판단부는, 차량이 진행중인 구간에서, 현재 운전 모드를 운전자의 상태와 구간 특성들에 상응하는 다른 운전 모드로 전환시킬 수 있는 것을 특징으로 한다.

이 때, 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 주행 환경을 근거로 계산된 구간들 각각의 위험 지수를 통해 구간 특성들을 재분류하고, 재분류된 구간 특성들을 근거로 데이터베이스에 저장된 구간 데이터를 갱신하는 자율 주행 데이터 처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

이 때, 자율 주행 데이터 처리부는, 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 기설정된 운전 가능 위험 지수보다 높고, 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 낮으면, 이전 구간을 협력 운전 가능 구간으로 설정하는 것을 특징으로 한다.

이 때, 자율 주행 데이터 처리부는, 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 높으면, 이전 구간을 자율 주행 불가능 구간으로 설정하는 것을 특징으로 한다.

이 때, 자율 주행 데이터 처리부는, 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 운전 가능 위험 지수보다 낮으면, 이전 구간을 자율 주행 가능 구간으로 설정하는 것을 특징으로 한다.

이 때, 자율 주행 데이터 처리부는, 차량이 현재 구간에서 진행 중일 때, 현재 구간에서의 위험 지수를 계산하고, 계산된 위험 지수가 기존에 저장된 현재 구간의 위험 지수보다 높을 때, 현재 구간의 위험 지수를 계산된 위험 지수로 갱신하는 것을 특징으로 한다.

이 때, 운전자 상태 판단부는, 운전자의 눈 깜박임 또는 시선을 추적하는 아이트래커(eyetracker)를 통해, 운전자의 졸음 상태 또는 주의 분산 상태를 판단하는 것을 특징으로 한다.

이 때, 운전자 상태 판단부는, 노매딕 디바이스 또는 차량 내의 디바이스의 사용 여부를 확인하여, 운전자의 주의 분산 상태를 판단하는 것을 특징으로 한다.

이 때, 운전자 상태 판단부는, 운전자의 상태를 수치적인 위험 지수로 변환하는 위험 지수 판단 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 협력형 자율 주행 방법은 운전자 상태 판단부에 의해, 운전자의 상태를 판단하고 상기 운전자의 상태를 위험 지수로 산출하는 단계; 자율 주행 제어부에 의해, 데이터베이스에 저장된 구간 데이터를 근거로 경로에 포함된 구간들 각각의 구간 특성들을 분류하고, 운전자에 상응하는 목적지까지의 경로에 대해 인식된 주행 환경을 근거로 운전자가 탑승한 차량의 자율 주행을 제어하는 단계; 및 운전 제어 판단부에 의해, 운전자의 상태 및 구간 특성들을 근거로 경로에 포함된 구간들 각각의 운전 모드를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이 때, 구간들 각각의 운전 모드를 판단하는 단계는, 차량이 진행중인 구간에서, 현재 운전 모드를 운전자의 상태와 구간 특성들에 상응하는 다른 운전 모드로 전환시킬 수 있는 것을 특징으로 한다.

이 때, 구간들 각각의 운전 모드를 판단하는 단계 이후, 자율 주행 데이터 처리부에 의해, 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 주행 환경을 근거로 계산된 구간들 각각의 위험 지수를 통해 구간 특성들을 재분류하고, 재분류된 구간 특성들을 근거로 데이터베이스에 저장된 구간 데이터를 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

이 때, 구간 데이터를 갱신하는 단계는, 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 기설정된 운전 가능 위험 지수보다 높고, 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 낮으면, 이전 구간을 협력 운전 가능 구간으로 설정하는 것을 특징으로 한다.

이 때, 구간 데이터를 갱신하는 단계는, 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 높으면, 이전 구간을 자율 주행 불가능 구간으로 설정하는 것을 특징으로 한다.

이 때, 구간 데이터를 갱신하는 단계는, 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 운전 가능 위험 지수보다 낮으면, 이전 구간을 자율 주행 가능 구간으로 설정하는 것을 특징으로 한다.

이 때, 구간 데이터를 갱신하는 단계는, 차량이 현재 구간에서 진행 중일 때, 현재 구간에서의 위험 지수를 계산하고, 계산된 위험 지수가 기존에 저장된 현재 구간의 위험 지수보다 높을 때, 현재 구간의 위험 지수를 계산된 위험 지수로 갱신하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 협력형 자율 주행 장치 및 방법에 따르면 도로 또는 날씨와 같은 주행 환경에 기인하여 발생할 수 있는 오류로 인한 피해를 최소화하고, 차량과 운전자간의 협력 주행을 통해 운전자의 운전 편의성과 안전성을 높일 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 협력형 자율 주행 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 협력형 자율 주행 장치에 포함된 운전자 상태 판단부의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 협력형 자율 주행 장치의 자율 주행 제어부의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 협력형 자율 주행 장치의 운전 제어 판단부에서 수행될 수 있는 운전모드 전환의 예시를 도시한다.
도 5는 본 발명의 협력형 자율 주행 장치가 적용된 실시예를 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 협력형 자율 주행 방법의 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 협력형 자율 주행 방법에서 운전 구간의 분석 및 갱신 방법을 도시하는 흐름도이다.

본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 협력형 자율 주행 장치(100)의 블록도이다. 이하, 도 1을 참조로 본 발명의 실시예에 따른 협력형 자율 주행 장치(100)에 대하여 설명하도록 한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 협력형 자율 주행 장치(100)는 운전자 상태 판단부(110), 자율 주행 제어부(120), 운전 제어 판단부(130) 및 자율 주행 데이터 처리부(140)를 포함하여 구성된다. 협력형 자율 주행 장치(100)의 각 구성은 이하에서 서술된다.

운전자 상태 판단부(110)는 운전자의 졸음, 주의분산 및 무반응과 같은 운전자의 이상 상태를 판단하는 기능을 한다. 운전자 상태 판단부(110)는 예를 들어, 아이트래커(Eyetracker)를 이용하여 운전자의 눈 깜박임 또는 시선을 추적한 후, 운전자의 졸음 여부 또는 운전자의 주의 분산 상태를 판단한다. 또한, 운전자 상태 판단부(110)는 노매딕 단말 또는 차량 내 장치들의 사용 여부를 확인하여 운전자의 주의 분산 상태를 판단할 수 있다. 또한, 운전자 상태 판단부(110)는 자율 주행 제어부(120)에서 산출된 차량의 속도, 조향 각도, 가감 속도 등과 같은 주행 정보를 기초로, 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 또한, 운전자 상태 판단부(110)는 운전자의 상태를 위험 지수로 변환할 수 있다. 이러한 운전자 위험 지수는 아래의 수학식 1을 통해 결정될 수 있다.

수학식 1에 도시된 것처럼, 운전자 위험 지수는 운전자 상태 위험 지수와 주행 환경 위험 지수의 곱으로 산출된다. 여기서, 운전자 상태 위험 지수는 수학식 2 에 도시된 수학식을 통해 산출된다.

수학식 2에서, f() 함수는 매핑 함수를 의미한다. 따라서, 운전자 상태 위험 지수는 운전자 상태와 위험 지수간 실험을 통해 구성된 룩업 테이블과의 매핑을 통해 산출된다. 여기서, 룩업 테이블은 예를 들어, 졸음 운전, 주의분산 및 무반응과 같은 운전자 상태의 정도에 따라 인식 또는 판단 오류의 정도를 위험 지수화하여 저장한 테이블이다. 또한, 수학식 1에 도시된 주행 환경 위험 지수는 아래의 수학식 3을 통해 산출된다.

수학식 3에 도시된 것처럼, 주행 환경 위험 지수는 도로의 동적 환경, 즉 주행 환경을 측정하는 지표이다. 즉, 주행 환경 위험 지수는 운전자가 탑승한 차량과 주변 차량들과의 충돌 위험을 수치화한 지수이다. 이를 위해, 주변 차량과의 TTC(Time To Collision)중 가장 작은 값과, 주변 차량들과의 TIV(Inter Vehicular Time)중 가장 작은 값에 대해 각각 가중치(W1 및 W2)를 곱한 후, 이들 결과의 합계를 구한 뒤 역함수의 형태로 구하게 된다. 여기서, TTC와 TIV를 구하는 수식은 아래의 수학식 4 및 수학식 5에 도시된다.

자율 주행 제어부(120)는 별도의 데이터베이스에 저장된 구간 데이터를 근거로 경로의 구간 특성을 분류하고, 운전자에 상응하는 목적지까지의 경로에 대해 인식된 주행 환경을 근거로 차량의 자율 주행을 제어하는 기능을 한다. 여기서, 구간특성은 자율 주행 가능 구간, 자율 주행 불가능 구간, 협력 운전 가능 구간 및 미결정 구간으로 분류된다. 여기서, 자율 주행 가능 구간은 자율 주행 위험 지수가 기설정된 운전 가능 위험 지수보다 낮은 구간을 의미한다. 또한, 협력 운전 가능 구간은 자율 주행 위험 지수가 기설정된 운전 가능 위험 지수보다 높고, 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 낮은 구간을 의미한다. 또한, 자율 주행 불가능 구간은 자율 주행 위험 지수가 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 높은 구간을 의미한다. 마지막으로, 미결정 구간은 아직 차량이 지나간 이력이 없는 구간을 의미한다. 앞선 서술에서, 자율 주행 위험 지수는 아래의 수학식 6을 통해 산출될 수 있다.

수학식 6에 도시된 것처럼, 자율 주행 위험 지수는 자율 주행 상태 위험 지수와 주행 환경 위험 지수의 곱으로 산출된다. 여기서, 자율 주행 상태 위험 지수는 주행 환경에 대해 기본적인 자율 주행 가능 여부를 나타내는 지표다. 이러한 자율 주행 상태 위험 지수는 아래의 수학식 7을 통해 산출될 수 있다.

수학식 7을 참조하면, 자율 주행 상태 위험 지수는 인식 오류, 판단 오류, 제어 오류 및 맵 데이터 오류 각각에 가중치(W1, W2, W3 및 W4)를 곱한 후, 이들 결과의 합을 통해 산출된다. 여기서, 가중치(W1, W2, W3 및 W4)는 자율 주행 알고리즘에 사용되는 중요도에 따라 결정되는 값이다. 여기서, 인식 오류는 GPS 수신 오류, 차선 인식 오류, 장애물 인식 오류 및 신호등 인식 오류 등이 포함된다. 또한, 판단 오류는 차선 유지, 차선 변경, 교차로 통과와 같이, 운전 행동에 대한 오류를 포함한다. 또한, 제어 오류는 계획된 경로와 실제 추적된 경로 사이의 차이를 의미한다. 마지막으로 맵 데이터 오류는 내비게이션과 같이 데이터베이스에 저장된 맵 데이터와 실제 인식된 맵 데이터간의 차이를 의미한다.

자율 주행 제어부(120)는 운전자가 탑승한 차량의 위치 획득을 위해, GPS(Global Positioning System) 또는 INS(Inertial Navigation System)와 같은 위치 획득 장치를 이용할 수 있다. 또한, 자율 주행 제어부(120)는 도로 및 장애물 인식을 위해 카메라, 라이더(Lidar) 및 레이더 등을 이용하여 주행 환경을 인식할 수 있다. 또한, 자율 주행 제어부(120)는 차량의 상태 예를 들어, 차량의 속도, 가속도, 조향 각도 및 요(yaw) 각도 등을 파악하기 위해 차량 내부 센서 등을 활용할 수 있다.

또한, 자율 주행 제어부(120)는 자율 주행을 위해 필요한 경로 계획 및 행동제어 알고리즘을 수행한다. 여기서, 자율 주행 제어부(120)는 자율 주행 데이터 처리부(140)에서 갱신된 구간 정보를 근거로 자율 운전 가능 구간을 계산할 수 있다. 그리고, 자율 주행 제어부(120)는 HVI(Human Vehicle Interface)를 통해 운전자와 운전모드 변경 알림, 위험정보 알림 및 운전자 명령 인식과 같은 정보를 주고 받을 수 있다. 또한, 자율 주행 제어부(120)는 차량 액추에이터를 통해 차량을 자동으로 제어하거나, 주변차량과 정보 예를 들어, 주변 차량의 위치, 속도, 차선 변경 의도 및 이벤트 정보 등을 교환할 수 있다.

운전 제어 판단부(130)는 운전자 상태 판단부(110)에서 판단된 운전자의 상태와, 자율 주행 제어부(120)에서 분류된 구간 특성을 근거로, 목적지까지의 경로에 포함된 구간들 각각의 운전 모드를 판단한다. 여기서, 운전 모드는 수동 모드, 협력 운전 모드, 자율 주행 모드, 자율 주행 실패 긴급 운전 모드 및 운전자 무반응 긴급 운전 모드를 포함하여 구성된다. 또한, 여기서 협력 운전 모드는 운전자가 주도하고 협력형 자율 주행 장치가 보조하는 운전자 주도 협력 운전 모드와, 협력형 자율 주행 장치가 주도하고 운전자가 보조하는 자율 주행 주도 협력 운전 모드를 포함한다. 각 운전 모드에 대한 설명은 다음과 같다.

먼저, 수동 모드는 운전자가 인식, 판단 및 제어를 모두 수행하는 모드이다. 운전자 주도 협력 운전 모드는 운전자가 인식, 판단 및 제어 모두에 대해 최종 결정을 내리고 운전하며, 협력형 자율 주행 장치(100)가 인식 정보, 판단 정보 및 제어 정보 등을 운전자에게 제공하는 모드이다. 즉, 운전자 주도 협력 운전 모드는 운전자가 주도하고 협력형 자율 주행 장치가 운전자를 보조하는 모드이다. 자율 주행 주도 협력 운전 모드는 협력형 자율 주행 장치가 인식, 판단 및 제어 모두를 수행하되, 필요한 경우 운전자의 확인을 통해 운전하는 모드이다. 여기서, 운전자는 협력형 자율 주행 장치의 운전에 대해 지속적으로 감시를 수행해야 하고, 필요한 경우 제어에 개입할 수 있다. 자율 주행 모드는 운전자가 협력형 자율 주행 장치의 운전에 개입하지 않고, 협력형 자율 운전 장치가 인식, 판단 및 제어의 모든 부분을 수행하는 모드이다. 자율 주행 실패 긴급 운전 모드는 자율 주행의 실패에 대비한 모드이다. 즉, 자율 주행 실패 긴급 운전 모드는, 차량을 긴급히 정지시키거나, 비상등을 점멸하거나, 또는 콜센터에 연락을 취하는 기능을 수행한다. 운전자 무반응 긴급 운전 모드는 자율 주행의 불가능함에 기인하여 운전자에게 운전 제어를 넘기려 하지만, 운전자가 반응이 없을 때 수행되는 모드이다. 이 때, 운전자 무반응 긴급 운전 모드는 갓길에 정차되거나, 비상등이 점멸되거나, 또는 콜센터에 연락되는 행동이 취해질 수 있다.

자율 주행 데이터 처리부(140)는 운전자가 탑승한 차량이 경로의 복수의 구간들을 지난 후, 이전 구간들의 위험 지수를 근거로 구간 특성을 재분류한다. 보다 상세하게, 자율 주행 데이터 처리부(140)는 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 주행 환경을 근거로 계산된 이전 구간의 위험 지수를 통해, 구간 특성을 재분류한다. 그 후, 재분류된 구간 특성을 근거로 데이터베이스에 저장된 구간 데이터를 갱신한다. 이를 통해, 차량은 이후에 다시 복수의 경로들을 지나갈 때 갱신된 정보를 이용하게 됨으로써, 보다 안전한 운전이 가능해진다. 자율 주행 데이터 처리부(140)에서 수행되는 과정은 다음과 같다.

먼저, 갱신에 필요한 장치들의 초기화를 수행한다. 그 후, 자율 주행 제어부(120)에서 인식된 차량의 현재 위치를 획득한다. 여기서, 현재 위치의 획득이 실패하거나 현재 위치가 예측 오차 범위를 벗어나면, 기존의 데이터를 근거로 현재 위치의 예측을 수행한다. 그 후, 예측된 위치를 근거로 맵매칭을 이용하여 현재 구간을 예측한다. 그 후, 구간 데이터에 저장된 현재 구간의 위험 지수를 최대치로 설정한다. 이는 현재 해당 구간에서 위치 획득이 어려우므로 자율 주행 시 다양한 문제점이 야기되기 때문이다. 반면 현재 위치의 획득이 성공하고, 현재 위치가 예측 오차 범위 미만이라면, 현재 구간 정보를 획득한다. 현재 구간 정보를 근거로, 운전자가 탑승한 차량이 새로운 구간으로 진입되었는지 판단한다. 여기서, 새로운 구간에 진입한 것이 아니라면, 자율 주행 위험 지수를 계산하고, 계산된 위험 지수와 기존에 구간 데이터에 저장된 값과의 비교를 수행한다. 비교 결과 계산된 위험 지수가 구간 데이터에 저장된 값보다 크면, 구간 데이터에 저장된 값을 계산된 위험 지수로 갱신한다. 또한, 새로운 구간에 진입한 것이라면, 이전 구간의 위험 지수를 근거로 이전 구간을 재분류한다. 이러한 재분류는 이전 구간의 위험 지수, 기설정된 운전 가능 위험 지수 및 기설정된 운전 불가능 위험 지수의 비교를 통해 이루어진다. 즉, 이전 구간의 위험 지수가 운전 가능 위험 지수보다 낮으면, 이전 구간은 자율 주행 가능 구간으로 설정된다. 또한, 이전 구간의 위험 지수가 기설정된 운전 가능 위험 지수보다 높고, 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 낮으면, 이전 구간은 협력 운전 가능 구간으로 설정된다. 또한, 이전 구간의 위험 지수가 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 높으면, 이전 구간은 자율 주행 불가능 구간으로 설정된다.

도 2는 도 1의 운전자 상태 판단부(110)의 블록도이다. 이하, 도 2를 참조로, 협력형 자율 주행 장치(100)에 포함된 운전자 상태 판단부(110)를 서술한다. 운전자 상태 판단부(110)는 운전자 상태 센서 모듈(111), 운전자 상태 인식 모듈(112) 및 위험 지수 판단 모듈(113)을 포함하여 구성된다.

운전자 상태 센서 모듈(111)은 운전자의 눈 깜박임 또는 시선을 추적하여 운전자의 졸음 상태 또는 주의 분산 상태를 판단한다. 이러한 운전자 상태 센서 모듈(111)은 아이트래커를 통해 판단을 수행할 수 있다.

운전자 상태 인식 모듈(112)은 노매딕 단말 또는 차량 내에 존재하는 장치들의 사용 여부를 확인하여 운전자의 주의 분산 상태를 판단할 수 있다. 또한, 운전자 상태 인식 모듈(112)은 자율 주행 제어부에서 인식한 차량의 속도, 조향 각도, 가감 속도와 같이 주행과 관련된 인식 정보를 입력받아, 운전자의 분산 상태를 더 판단할 수 있다.

위험 지수 판단 모듈(113)은 운전자의 상태를 위험 지수로 변환하는 기능을 한다. 이러한 변환 과정은 앞서 도 1을 참조로 이루어졌으므로, 명세서의 명료함을 위해 생략된다.

도 3은 도 1의 자율 주행 제어부(120)의 블록도이다. 이하, 도 3을 참조로, 본 발명의 일 실시예에 따른 협력형 자율 주행 장치(100)의 자율 주행 제어부(120)를 서술한다.

주행 환경 인식 모듈(121)은 운전자가 탑승한 차량의 위치, 차량 상태 및 주행 환경을 인식하는 기능을 한다. 이를 위해 주행 환경 인식 모듈(121)은 GPS 또는 INS와 같은 위치 획득 장치, 카메라, 라이더, 레이더 및 차량 내부 센서 등을 이용할 수 있다.

자율 주행 모듈(122)은 자율 주행 데이터 처리부(140)에서 갱신된 구간 정보를 근거로 자율 운전 가능 구간을 계산할 수 있다. 그리고, 자율 주행 모듈(122)은 HVI를 통해 운전자와 운전모드 변경 알림, 위험정보 알림 및 운전자 명령 인식과 같은 정보를 주고 받을 수 있다. 또한, 자율 주행 모듈(122)은 차량 액추에이터를 통해 차량을 자동으로 제어하거나, 주변차량과 정보 예를 들어, 주변 차량의 위치, 속도, 차선변경의도 및 이벤트 정보 등을 교환할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 협력형 자율 주행 장치의 운전 제어 판단부에서 수행될 수 있는 운전모드 전환의 예시를 도시한다. 이하, 도 4를 참조로, 본 발명의 일 실시예에 따른 협력형 자율 주행 장치(100)의 운전 제어 판단부(130)에서 수행될 수 있는 운전모드 전환의 예시를 서술한다.

운전 제어 판단부(130)에서 수행될 수 있는 운전모드 전환은 크게 2가지로 나뉜다. 즉, 이러한 운전모드 전환은 편의 중심의 운전 제어 전환과 안전 중심의 운전 제어 전환으로 나뉜다.

편의 중심의 운전 제어 전환은 운전자가 정상 상태에 있고, 운전자가 항상 명시적으로 운전모드의 전환을 요청한다는 특징을 갖는다. 이러한 편의 중심의 운전 제어 전환은 하기 표 1에 도시된 전환 방법 및 조건에 따라 전환될 수 있다. 표 1의 속성에서 전환번호는 도 4에 도시된 숫자를 의미한다. 또한, 표 1의 속성에서 전환 방법은 운전 모드의 전환이 이루어지기 위한 방법이다. 또한, 표 1의 속성에서 전환 조건은 전환이 이루어지기 위한 선행 조건을 의미한다.

전환번호	운전 제어 전환 방법 및 조건
1	● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 요청 → 운전자가 정상 상태고, → 협력형 자율 주행 장치가 정상 동작할 때
2	● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 요청 → 운전자가 정상 상태고, → 협력 운전 가능 구간 내에 있을 때
3	● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 요청 → 운전자가 정상 상태고, → 자율 주행 가능 구간 내에 있을 때
4	● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 요청 → 운전자가 정상 상태고, → 협력 운전 가능 구간 내에 있을 때
5	● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 요청 → 운전자가 정상 상태고, → 자율 주행 가능 구간 내에 있을 때
6	● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 요청 → 운전자가 정상 상태고, → 자율 주행 가능 구간 내에 있을 때
7	● 협력형 자율 주행 장치가 HVI 인터페이스(디스플레이, 음성)를 통한 전환 요청 → 운전자가 정상 상태고, → 자율 주행 가능 구간에서 자율 주행 주도 협력 운전 가능 구간으로 변경되기 일정 시간 이전일 때 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 요청 → 운전자가 정상 상태고, → 자율 주행 가능 구간일 때
8	● 협력형 자율 주행 장치가 HVI 인터페이스(디스플레이, 음성)를 통한 전환 요청 또는 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 → 운전자가 정상 상태고, → 협력형 자율 주행 장치가 정상 동작하고 있어야 함
9	● 협력형 자율 주행 장치가 HVI 인터페이스(디스플레이, 음성)를 통한 전환 요청 또는 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 → 운전자가 정상 상태일 때
10	● 협력형 자율 주행 장치가 HVI 인터페이스(디스플레이, 음성)를 통한 전환 요청 또는 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 → 운전자가 정상 상태고, → 협력형 자율 주행 장치가 정상 동작하고 있어야 함
11	● 협력형 자율 주행 장치가 HVI 인터페이스(디스플레이, 음성)를 통한 전환 요청 또는 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 → 운전자가 정상 상태일 때
12	● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 → 운전자가 정상 상태일 때
13, 14	● 협력형 자율 주행 장치에 의한 자동 전환 → 협력형 자율 주행 장치의 하드웨어 또는 소프트웨어 일부가 실패했을 때
15, 16	● 협력형 자율 주행 장치에 의한 자동 전환 → 운전자가 운전모드 전환 요청에 응답이 없을 때
17, 18	● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 → 운전자가 정상 상태일 때

안전 중심의 운전 제어 전환은 앞서 언급된 편의 중심 운전 제어 전환과는 다르게 운전자가 정상 상태일 필요는 없고, 위험 상황에서 자동으로 운전모드가 전환될 수 있다는 특징을 가진다. 하지만, 자동 전환이 가능 하려면 운전자가 자동전환가능 버튼을 미리 누르는 것과 같은 방법을 통해 자동 전환이 가능하도록 협력형 자율 주행 장치에 사전에 알려줘야 한다. 안전 중심의 운전 제어 전환을 위한 조건은 아래의 표 2와 같다.

전환번호	운전 제어 전환 방법 및 조건
1	● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 요청 → 운전자가 정상 상태고, → 협력형 자율 주행 장치가 정상 동작할 때
2	● 협력형 자율 주행 장치에 의한 운전모드 자동 전환 → (운전자 위험 지수≥운전 불가능 위험 지수)이고, → 협력 운전 가능 구간 내에 있을 때 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 요청 → 운전자가 정상 상태고, → 협력 운전 가능 구간 내에 있을 때
3	●협력형 자율 주행 장치에 의한 운전모드 자동 전환 → (운전자 위험 지수≥운전 불가능 위험 지수)이고, → 자율 주행 가능 구간 내에 있을 때 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 요청 → 운전자가 정상 상태고, → 자율 주행 가능 구간 내에 있을 때
4	● 협력형 자율 주행 장치에 의한 운전모드 자동 전환 → (운전자 위험 지수≥운전 불가능 위험 지수)이고, → 협력 운전 가능 구간 내에 있을 때 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 요청 → 운전자가 정상 상태고, → 협력 운전 가능 구간 내에 있을 때
5	● 협력형 자율 주행 장치에 의한 운전모드 자동 전환 → (운전자 위험 지수≥운전 불가능 위험 지수)이고, → 자율 주행 가능 구간 내에 있을 때 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 요청 → 운전자가 정상 상태고, → 자율 주행 가능 구간 내에 있을 때
6	● 협력형 자율 주행 장치에 의한 운전모드 자동 전환 → (운전자 위험 지수≥운전 불가능 위험 지수)이고, → 자율 주행 가능 구간 내에 있을 때 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 요청 → 운전자가 정상 상태고, → 자율 주행 가능 구간 내에 있을 때
7	● 협력형 자율 주행 장치가 HVI 인터페이스(디스플레이, 음성)를 통한 전환 요청 → (운전자 위험 지수 < 운전 불가능 위험 지수)이고, → 자율 주행 가능 구간에서 자율 주행 주도 협력 운전 가능 구간으로 변경되기 일정 시간 이전일 때 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 요청 → (운전자 위험 지수 < 운전 불가능 위험 지수)이고, → 자율 주행 가능 구간일 때
8	● 협력형 자율 주행 장치가 HVI 인터페이스(디스플레이, 음성)를 통한 전환 요청 → (운전자 위험 지수 < 운전 불가능 위험 지수)이고, → 협력형 자율 주행 장치가 정상 동작하고 있고, → 자율 주행 가능 구간에서 미결정 구간으로 변경되기 일정 시간 이전일 때 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 → 운전자가 정상 상태고, → 협력형 자율 주행 장치가 정상 동작하고 있어야 함
9	● 협력형 자율 주행 장치가 HVI 인터페이스(디스플레이, 음성)를 통한 전환 요청 → (운전자 위험 지수 < 운전 불가능 위험 지수)이고, → 자율 주행 가능 구간에서 자율 주행불가능 예상 구간으로 변경되기 일정 시간 이전일 때 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 → 운전자가 정상 상태일 때
10	● 협력형 자율 주행 장치가 HVI 인터페이스(디스플레이, 음성)를 통한 전환 요청 → (운전자 위험 지수 < 운전 불가능 위험 지수)이고, → 협력형 자율 주행 장치가 정상 동작하고 있고, → 협력 운전 가능 구간에서 미결정 구간으로 변경되기 일정 시간 이전일 때 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 → 운전자가 정상 상태고, → 협력형 자율 주행 장치가 정상 동작하고 있어야 함
11	● 협력형 자율 주행 장치가 HVI 인터페이스(디스플레이, 음성)를 통한 전환 요청 → (운전자 위험 지수 < 운전 불가능 위험 지수)이고, → 협력 운전 가능 구간에서 자율 주행불가능 예상 구간으로 변경되기 일정 시간 이전일 때 ● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 → 운전자가 정상 상태일 때
12	● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 → 운전자가 정상 상태일 때
13, 14	● 협력형 자율 주행 장치에 의한 자동 전환 → 협력형 자율 주행 장치의 하드웨어 또는 소프트웨어 일부가 실패했을 때
15, 16	● 협력형 자율 주행 장치에 의한 자동 전환 → 운전자가 운전모드 전환 요청에 응답이 없을 때
17, 18	● 운전자가 HVI 인터페이스(버튼 누름, 음성인식)를 통해 전환 → 운전자가 정상 상태일 때

도 5는 본 발명의 협력형 자율 주행 장치가 적용된 실시예를 도시한다. 이하, 도 5를 참조로 본 발명의 협력형 자율 주행 장치가 적용된 일 실시예를 서술한다.

도 5는 복수의 노드(n1, n2, n3 및 n4)와 복수의 구간(l1, l2, l3 및 l4)이 존재하는 경로의 일 예시를 존재한다. 여기서 구간(l1)은 미결정 구간, 구간(l2)는 협력 운전 가능 구간, 구간(l3)은 자율 주행 가능 구간, 그리고 구간(l4)는 자율 주행 불가능 구간이라고 가정하자. 여기서, 복수의 노드(n1, n2, n3 및 n4)는 복수의 구간(l1, l2, l3 및 l4)의 전환 지점이다.

먼저, 운전자가 탑승한 차량이 노드(n1)를 지나 구간(l1)에 있다고 가정하자. 구간(l1)은 미결정 구간이므로, 운전자는 수동 모드로 운전을 수행한다. 이 때, 협력형 자율 제어 장치는 기설정된 주기마다 구간(l1)의 위험 지수를 분석한다.

그 후, 차량은 노드(n2)를 거쳐 구간(l2)으로 넘어가게 된다. 여기서, 차량은 새로운 구간 즉, 구간(l2)으로 이동되었으므로, 이전 구간 즉, 구간(l1)의 구간 특성을 분석하고 이를 데이터베이스의 구간 데이터에 저장한다. 예를 들어, 기설정된 운전 가능 위험 지수가 20이고, 기설정된 운전 불가능 위험 지수가 50이라고 가정하자. 여기서, 구간(l1)의 위험 지수가 10이라고 산출되면, 구간(l1)은 자율 주행 가능 구간으로 설정되고, 이러한 정보는 데이터베이스의 구간 데이터에 저장될 것이다. 또한, 구간(l2)은 협력 운전 가능 구간이므로, 차량은 협력 운전 모드로 설정될 수 있다. 앞서 언급한 것처럼, 협력형 자율 제어 장치는 기설정된 주기마다 구간(l2)의 위험 지수를 분석할 수 있다.

그 후, 차량은 노드(n3)를 거쳐 구간(l3)으로 넘어가게 된다. 차량은 새로운 구간 즉, 구간(l3)으로 이동되었으므로, 이전 구간 즉, 구간(l2)의 구간 특성을 분석하고, 이를 데이터베이스의 구간 데이터에 저장한다. 만약, 데이터베이스에 저장된 구간(l2)의 위험 지수가 30이고, 현재 계산된 위험 지수가 25라면, 데이터베이스에 저장된 구간(l2)의 위험 지수는 갱신되지 않는다. 하지만, 데이터베이스에 저장된 구간(l2)의 위험 지수가 30이고, 현재 계산된 위험 지수가 40이라면, 데이터베이스에 저장된 구간(l2)의 위험 지수는 40으로 갱신된다. 하지만 이 값은 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 낮고, 기설정된 운전 가능 위험 지수보다 높으므로, 구간(l2)의 운전 모드는 갱신되지 않는다. 또한, 구간(l3)의 운전 모드는 구간(l3)의 구간 특성이 자율 주행 가능 구간이므로, 운전자는 협력형 자율 제어 장치에 운전을 위임할 수 있다. 즉, 운전자는 자율 주행 모드로 설정할 수 있다. 또한, 협력형 자율 제어 장치는 기설정된 주기마다 구간(l3)의 위험 지수를 분석할 수 있다. 또한, 구간(l4)은 자율 주행 불가능 구간이므로, 협력형 자율 제어 장치는 구간(l4)에 진입하기 전, 미리 운전자에게 이를 통지하여 수동 모드로 전환되게 한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 협력형 자율 주행 방법의 흐름도이다. 이하, 도 6을 참조로 본 발명의 일 실시예에 따른 협력형 자율 주행 방법을 서술한다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 협력형 자율 주행 방법의 흐름도이다. 이하의 서술에서, 도 1을 참조로 언급된 협력형 자율 주행 장치에서 언급된 것과 중복된 사항은 명세서의 명료함을 위해 생략된다.

먼저, 자율 주행 제어부에 의해, 운전자로부터 목적지를 입력받는 단계(S110)가 수행된다.

그 후, 운전자 상태 판단부에 의해 운전자의 상태를 판단하는 단계(S120)와 자율 주행 제어부에 의해 운전 구간 분류 정보 획득 단계(S130)가 수행된다. S120 단계는 도 1을 참조로 언급한 것처럼, 운전자의 졸음, 주의 분산 및 무반응과 같은 운전자의 이상 상태를 판단하는 단계이다. S120 단계는 아이트래커를 통해 운전자의 눈 깜박임 또는 시선을 추적하여 수행될 수 있다. 또한, S120 단계는 노매딕 단말 또는 차량 내 장치들의 사용여부를 확인하여 수행될 수 있다. 또한, S120 단계는 앞서 판단된 운전자의 상태를 위험 지수로 변환할 수 있다. 이러한 변환 과정은 앞서 상세히 서술되었으므로, 여기선 생략된다. S130 단계는 자율 주행 제어부가 자율 주행 데이터 처리부를 이용해 현재 구간 및 다음 구간에 대한 운전구간 분류정보를 획득하는 단계이다. 이러한 S120 단계와 S130 단계는 순차적으로 이루어질 수도 있고, 도 6에 도시된 것처럼 병렬적으로 이루어질 수 있다.

그 후, 운전 제어 판단부에 의해 현재 구간 및 다음 구간에 대한 운전 모드를 판단하는 단계(S140)가 수행된다. S140 단계는 S120 단계에서 판단된 운전자의 상태와 S130 단계에서 획득한 구간 분류 정보를 근거로 운전 모드를 판단한다. 여기서, 운전 모드는 수동 모드, 협력 운전 모드, 자율 주행 모드, 자율 주행 실패 긴급 운전 모드 및 운전자 무반응 긴급 운전 모드를 포함한다. 여기서, 협력 운전 모드는 운전자 주도 협력 운전 모드 및 자율 주행 주도 협력 운전 모드를 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한, S140 단계는 차량이 진행중인 구간에서, 현재 운전 모드를 운전자의 상태와 구간들의 정보에 상응하는 다른 운전 모드로 전환시킬 수 있다. 여기서, 이러한 전환의 예시는 도 1 및 도 4를 참조로 상세히 서술되었으므로, 명세서의 명료함을 위해 이에 대한 서술은 생략된다.

그 후, S150 단계에서는 S140 단계에서 결정된 운전 모드에 따라 자율 주행 제어부가 주행환경 인식 및 주행상황 판단을 통해 차량의 액추에이터를 제어하거나, HVI(Human Vehicle Interface)를 통해 운전자에게 경고를 할 수 있으며, 운전자가 수동으로 운전할 수도 있다. 여기서, 자율 주행 제어부의 동작은 도 3을 참조로 상세히 서술되었으므로, 명세서의 명료함을 위해 이에 대한 서술은 생략된다.

그 후, 자율 주행 데이터 처리부에 의해, 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 주행 환경을 근거로 계산된 구간들 각각의 위험 지수를 통해 구간들을 재분류하고, 재분류된 구간들을 근거로 상기 데이터베이스에 저장된 구간 데이터를 갱신하는 단계(S160)가 수행된다. 여기서, S160 단계는 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 기설정된 운전 가능 위험 지수보다 높고, 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 낮으면, 이전 구간을 협력 운전 가능 구간으로 설정할 수 있다. 또한, S160 단계는 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 높은 구간을 자율 주행 불가능 구간으로 설정할 수 있다. 또한, S160 단계는 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 운전 가능 위험 지수보다 낮은 구간을 자율 주행 가능 구간으로 설정할 수 있다. 또한, S160 단계는 차량이 현재 구간에서 진행 중일 때, 현재 구간에서의 위험 지수를 계산하고, 계산된 위험 지수가 기존에 저장된 현재 구간의 위험 지수보다 높을 때, 현재 구간의 위험 지수를 계산된 위험 지수로 갱신할 수 있다.

그 후, 자율 주행 데이터 처리부에 의해 목적지에 도착했는지를 비교하는 단계(S180)가 수행된다. 만약 목적지에 도착하지 않았을 경우 S110 단계 다음으로 이동하며, 목적지에 도착했을 경우 모든 단계를 종료하게 된다.

도 7은 자율 주행 데이터 처리부에 의해 운전 구간의 분석 및 갱신 방법을 도시하는 흐름도이다. 이하 도 7을 참조로 도 6의 S160 단계에서 수행되는 협력형 자율 주행 방법에서 운전 구간의 분석 및 갱신 방법을 서술한다.

먼저, 운전 구간의 분석 및 갱신에 필요한 장치의 초기화를 수행하는 단계(S161)가 수행된다.

그 후, 자율 주행 제어부에서 인식된 차량의 현재 위치를 주기적으로 획득하는 단계(S162)가 수행된다.

그 후, 현재 위치가 획득 가능하고, 획득된 현재 위치가 오차 범위 이내에 존재하는지 판단하는 단계(S163)가 수행된다. S163 단계에서, 현재 위치가 획득 가능하고, 획득된 현재 위치가 오차 범위 이내에 존재하면 제어는 S164 단계로 전달된다. 그렇지 않다면, 제어는 S165 단계로 전달된다. 먼저, 현재 위치를 획득하지 못하였거나, 또는 획득된 현재 위치가 오차 범위 내에 존재하지 않는 경우를 서술한다.

S165 단계는 현재 위치의 획득이 실패하기 전인 기존의 데이터를 근거로 현재 위치의 예측을 수행한다. 또한, S165 단계는 예측된 위치를 근거로 맵매칭을 이용하여 현재 구간을 예측한다.

그 후, 구간 데이터에 저장된 현재 구간의 위험 지수를 최대치로 설정하는 단계(S166)가 수행된다. 이는 현재 해당 구간에서 정확한 위치 획득이 어렵기에 자율 주행 시 다양한 문제점이 야기되기 때문이다.

앞서 서술된 S163 단계에서, 현재 위치의 획득이 성공하고, 현재 위치가 예측 오차 범위 미만으로 판단되면, 현재 구간 정보를 획득하는 단계(S164)가 수행된다.

그 후, 획득된 현재 구간 정보를 근거로, 차량이 새로운 구간으로 진입되었는지 판단하는 단계(S167)가 수행된다. S167 단계에서, 차량이 새로운 구간으로 진입되었다고 판단되면, 제어는 S168 단계로 전달된다. 하지만, 차량이 기존의 구간을 계속 진행중이라고 판단되면, 제어는 S169 단계로 전달된다.

S168 단계는 이전 구간의 위험 지수를 근거로 이전 구간 특성을 분류하는 단계이다. 이러한 분류에 대해선 위에서 상세히 언급되었으므로, 이에 대한 설명은 생략된다. 그 후, 제어는 S169 단계로 전달된다.

S169 단계는, 자율 주행 위험 지수를 계산하는 단계이다.

그 후, 계산된 위험 지수가 기존에 구간 데이터에 저장된 값보다 높은지 판단하는 단계(S170)가 수행된다. 비교 결과 계산된 위험 지수가 구간 데이터에 저장된 값보다 크면, 제어는 S171 단계로 전달된다. 그렇지 않다면 제어는 S180 단계로 전달된다.

S171 단계는 구간 데이터에 저장된 값을 계산된 위험 지수로 갱신하는 단계이다. 그 후, 제어는 S180 단계로 전달된다.

이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

100 : 협력형 자율 주행 장치 110 : 운전자 상태 판단부
120 : 자율 주행 제어부 130 : 운전 제어 판단부
140 : 자율 주행 데이터 처리부

Claims

운전자의 상태를 판단하고 상기 운전자의 상태를 위험 지수로 산출하는 운전자 상태 판단부;
데이터베이스에 저장된 구간 데이터를 근거로 운전자에 상응하는 목적지 까지의 경로에 포함된 구간들 각각의 구간 특성들을 분류하고, 상기 운전자에 상응하는 목적지까지의 경로에 대해 인식된 주행 환경을 근거로 상기 운전자가 탑승한 차량의 자율 주행을 제어하는 자율 주행 제어부; 및
상기 운전자의 상태 및 상기 구간 특성들을 근거로 상기 경로에 포함된 구간들 각각의 운전 모드를 판단하는 운전 제어 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 장치.
제1항에 있어서,
상기 구간들 각각의 운전 모드는,
수동 모드, 협력 운전 모드, 자율 주행 모드, 자율 주행 실패 긴급 운전 모드 및 운전자 무반응 긴급 운전 모드 중 하나를 포함하고, 상기 협력 운전 모드는 운전자 주도 협력 운전 모드 및 자율 주행 주도 협력 운전 모드를 포함하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 장치.
제1항에 있어서,
상기 운전 제어 판단부는,
상기 차량이 진행중인 구간에서, 현재 운전 모드를 상기 운전자의 상태와 상기 구간 특성들에 상응하는 다른 운전 모드로 전환시킬 수 있는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 장치.
제1항에 있어서,
상기 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 상기 주행 환경을 근거로 계산된 상기 구간들 각각의 위험 지수를 통해 상기 구간 특성들을 재분류하고, 재분류된 구간 특성들을 근거로 상기 데이터베이스에 저장된 구간 데이터를 갱신하는 자율 주행 데이터 처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 장치.
제4항에 있어서,
상기 자율 주행 데이터 처리부는,
상기 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 기설정된 운전 가능 위험 지수보다 높고, 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 낮으면, 상기 이전 구간을 협력 운전 가능 구간으로 설정하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 장치.
제4항에 있어서,
상기 자율 주행 데이터 처리부는,
상기 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 높으면, 상기 이전 구간을 자율 주행 불가능 구간으로 설정하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 장치.
제4항에 있어서,
상기 자율 주행 데이터 처리부는,
상기 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 기설정된 운전 가능 위험 지수보다 낮으면, 상기 이전 구간을 자율 주행 가능 구간으로 설정하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 장치.
제4항에 있어서,
상기 자율 주행 데이터 처리부는,
상기 차량이 현재 구간에서 진행 중일 때, 상기 현재 구간에서의 위험 지수를 계산하고, 계산된 위험 지수가 기존에 저장된 현재 구간의 위험 지수보다 높을 때, 상기 현재 구간의 위험 지수를 상기 계산된 위험 지수로 갱신하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 장치.
제1항에 있어서,
상기 운전자 상태 판단부는,
운전자의 눈 깜박임 또는 시선을 추적하는 아이트래커(eyetracker)를 통해, 상기 운전자의 졸음 상태 또는 주의 분산 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 장치.
제1항에 있어서,
상기 운전자 상태 판단부는,
노매딕 디바이스 또는 차량 내의 디바이스의 사용 여부를 확인하여, 상기 운전자의 주의 분산 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 장치.
제1항에 있어서,
상기 운전자 상태 판단부는,
상기 운전자의 상태를 수치적인 위험 지수로 변환하는 위험 지수 판단 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 장치.
운전자 상태 판단부에 의해, 운전자의 상태를 판단하고 상기 운전자의 상태를 위험 지수로 산출하는 단계;
자율 주행 제어부에 의해, 데이터베이스에 저장된 구간 데이터를 근거로 운전자에 상응하는 목적지까지의 경로에 포함된 구간들 각각의 구간 특성들을 분류하는 단계;
운전 제어 판단부에 의해, 상기 운전자의 상태 및 상기 구간 특성들을 근거로 상기 경로에 포함된 구간들 각각의 운전 모드를 판단하는 단계; 및
상기 자율 주행 제어부에 의해, 상기 운전자에 상응하는 목적지까지의 경로에 대해 인식된 주행 환경을 근거로 상기 운전자가 탑승한 차량의 자율 주행을 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 방법.
제12항에 있어서,
상기 구간들 각각의 운전 모드는,
수동 모드, 협력 운전 모드, 자율 주행 모드, 자율 주행 실패 긴급 운전 모드 및 운전자 무반응 긴급 운전 모드 중 하나를 포함하고, 상기 협력 운전 모드는 운전자 주도 협력 운전 모드 및 자율 주행 주도 협력 운전 모드를 포함하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 방법.
제12항에 있어서,
상기 구간들 각각의 운전 모드를 판단하는 단계는,
상기 차량이 진행중인 구간에서, 현재 운전 모드를 상기 운전자의 상태와 상기 구간 특성들에 상응하는 다른 운전 모드로 전환시킬 수 있는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 방법.
제12항에 있어서,
상기 운전자가 탑승한 차량의 자율 주행을 제어하는 단계 이후, 상기 자율 주행 데이터 처리부에 의해, 상기 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 상기 주행 환경을 근거로 계산된 상기 구간들 각각의 위험 지수를 통해 상기 구간 특성들을 재분류하고, 재분류된 구간 특성들을 근거로 상기 데이터베이스에 저장된 구간 데이터를 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 방법.
제15항에 있어서,
상기 구간 데이터를 갱신하는 단계는,
상기 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 기설정된 운전 가능 위험 지수보다 높고, 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 낮으면, 상기 이전 구간을 협력 운전 가능 구간으로 설정하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 방법.
제15항에 있어서,
상기 구간 데이터를 갱신하는 단계는,
상기 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 기설정된 운전 불가능 위험 지수보다 높으면, 상기 이전 구간을 자율 주행 불가능 구간으로 설정하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 방법.
제15항에 있어서,
상기 구간 데이터를 갱신하는 단계는,
상기 차량이 다음 구간으로 이동된 후, 이전 구간의 위험 지수가 기설정된 운전 가능 위험 지수보다 낮으면, 상기 이전 구간을 자율 주행 가능 구간으로 설정하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 방법.
제15항에 있어서,
상기 구간 데이터를 갱신하는 단계는,
상기 차량이 현재 구간에서 진행 중일 때, 상기 현재 구간에서의 위험 지수를 계산하고, 계산된 위험 지수가 기존에 저장된 현재 구간의 위험 지수보다 높을 때, 상기 현재 구간의 위험 지수를 상기 계산된 위험 지수로 갱신하는 것을 특징으로 하는, 협력형 자율 주행 방법.