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KR102205240B1 - 예상치 못한 임펄스 변화 충돌 검출기 - Google Patents

예상치 못한 임펄스 변화 충돌 검출기 Download PDF

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KR102205240B1
KR102205240B1 KR1020197009596A KR20197009596A KR102205240B1 KR 102205240 B1 KR102205240 B1 KR 102205240B1 KR 1020197009596 A KR1020197009596 A KR 1020197009596A KR 20197009596 A KR20197009596 A KR 20197009596A KR 102205240 B1 KR102205240 B1 KR 102205240B1
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KR
South Korea
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vehicle
collision
acceleration
category
period
Prior art date
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KR1020197009596A
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Inventor
알렉산드라 파우스트
나타니엘 페어필드
Original Assignee
웨이모 엘엘씨
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Filing date
Publication date
Application filed by 웨이모 엘엘씨 filed Critical 웨이모 엘엘씨
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Abstract

본 발명은 차량 충돌들을 검출하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다. 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는 일정 기간에 걸쳐 차량의 가속 데이터 및 차량의 예상 가속 데이터를 수신할 수 있다. 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는 상기 기간에 걸친 상기 차량의 가속의 변화를 결정할 수 있고, 여기서 상기 기간에 걸친 상기 차량의 가속의 변화는 상기 예상 가속 데이터와 상기 가속 데이터 간의 차이이다. 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는 상기 차량의 가속의 변화가 임계값보다 클 때 발생을 검출하고 상기 발생을 충돌 카테고리에 할당할 수 있다. 상기 할당된 충돌 카테고리에 기초하여, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는 응답 액션을 수행할 수 있다.

Description

예상치 못한 임펄스 변화 충돌 검출기
[관련 출원들에 대한 상호 참조]
본 출원은 2016년 10월 7일자로 출원된 미국 특허 출원 제15/288,463호의 계속 출원이며, 그 개시내용은 본 명세서에 참고로 포함된다.
인간 운전자를 필요로 하지 않는 차량들과 같은 자율 차량들은 하나의 위치로부터 다른 위치로의 승객들 또는 물품들의 운송을 돕기 위해 이용될 수 있다. 그러한 차량들은 승객들이 픽업 또는 목적지 위치와 같은 어떤 초기 입력을 제공할 수 있는 완전 자율 모드에서 동작할 수 있고, 차량은 자신을 해당 위치로 조종해 간다.
그러한 차량들은 전형적으로 주변의 물체들을 검출하기 위해 다양한 유형의 센서들을 구비한다. 예를 들어, 자율 차량들은 레이저, 소나, 레이더, 카메라, 및 차량의 주변으로부터 데이터를 스캔하고 기록하는 다른 디바이스들을 포함할 수 있다. 이러한 디바이스들 중 하나 이상으로부터의 센서 데이터는 물체들 및 그들 각각의 특성들(위치, 형상, 방향, 속도 등)을 검출하는 데 사용될 수 있다. 이러한 특성들은 물체가 미래에 어떤 짧은 기간 동안 무엇을 할 가능성이 있는지를 예측하는 데 사용될 수 있으며, 이는 이러한 물체들을 회피하거나, 불가피한 충돌의 경우에 손상을 최소화하기 위해 차량을 제어하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 검출, 식별, 및 예측은 자율 차량의 안전한 운행을 위한 중요한 기능들이다.
본 개시내용 내의 실시예들은 일반적으로, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 일정 기간에 걸쳐 차량의 가속 데이터를 수신하는 단계, 및 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 기간에 걸쳐 상기 차량의 예상 가속 데이터를 수신하는 단계를 포함하는 차량 충돌들을 검출하기 위한 방법에 관한 것이다. 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는 상기 기간에 걸친 상기 차량의 가속의 변화를 결정할 수 있고, 여기서 상기 기간에 걸친 상기 차량의 가속의 변화는 상기 예상 가속 데이터와 상기 가속 데이터 간의 차이이다. 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는 상기 차량의 가속의 변화가 임계값보다 클 때 발생을 검출하고 상기 발생을 충돌 카테고리에 할당할 수 있다. 상기 할당된 충돌 카테고리에 기초하여, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는 응답 액션을 수행할 수 있다.
일부 실시예들에서, 상기 예상 가속 데이터는 가속 및 감속 시스템으로부터 수신되고 상기 가속 데이터는 위치확인 시스템으로부터 수신된다.
일부 실시예들에서, 상기 충돌 카테고리들은 적어도 고 에너지 충돌 카테고리 및 저 에너지 충돌 카테고리를 포함한다.
일부 실시예들에서, 상기 발생은 고 에너지 충돌로서 분류되고, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 상기 응답 액션은 엔진을 셧다운하는 것, 차량의 탑승자들에 경보하는 것, 비상 대응 팀에 경보하는 것, 원격 보조 조작자에 경보하는 것, 차량의 도어들을 잠금 해제 및/또는 개방하는 것, 및/또는 차량이 풀오버하고 정지하게 하는 것 중 하나 이상을 포함한다.
일부 실시예들에서, 상기 발생은 저 에너지 충돌로서 분류되고, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 상기 응답 액션은 원격 보조 조작자에 자동으로 경보하고 원격 보조 조작자로부터 통신을 수신하는 것을 포함하고, 여기서 통신은 차량이 자동으로 풀오버하고 셧다운되거나 계속 주행하게 한다.
일부 실시예들에서, 상기 기간 동안 센서에 의해 상기 차량의 주변의 추가 데이터가 캡처되고, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는, 상기 추가 데이터에 기초하여, 상기 기간 동안 상기 차량의 근처에 있고 상기 차량에 접촉할 수 있는 물체를 결정하고, 상기 물체의 결정에 기초하여, 상기 발생을 고충실도 저 에너지 충돌 카테고리로 재분류할 수 있다.
일부 실시예들에서, 상기 발생이 고충실도 저 에너지 충돌로서 분류될 때, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 상기 응답 액션은 불필요한 차량 시스템들을 자동으로 셧다운하는 것, 비상 대응 팀에 경보하는 것, 원격 보조 조작자에 경보하는 것, 차량의 도어들을 잠금 해제 및/또는 개방하는 것을 포함한다.
다른 양태는 차량 충돌들을 검출하기 위한 시스템을 포함하고, 상기 시스템은 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 상기 하나 이상의 프로세서는 일정 기간에 걸쳐 차량의 가속 데이터를 수신하고, 상기 기간에 걸쳐 상기 차량의 예상 가속 데이터를 수신하고, 상기 기간에 걸친 상기 차량의 가속의 변화를 결정하고 - 상기 기간에 걸친 상기 차량의 가속의 변화는 상기 예상 가속 데이터와 상기 가속 데이터 간의 차이임 -, 상기 차량의 가속의 변화가 임계값보다 클 때 발생을 검출하고, 상기 발생을 충돌 카테고리에 할당하고, 상기 할당된 충돌 카테고리에 기초하여 응답 액션을 수행하도록 구성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 상기 시스템은 상기 차량을 추가로 포함한다.
다른 양태는 명령어들이 저장되는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하고, 상기 명령어들은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금 차량 충돌들을 검출하는 방법을 수행하게 한다. 상기 방법은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 일정 기간에 걸쳐 차량의 가속 데이터를 수신하는 단계, 및 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 기간에 걸쳐 상기 차량의 예상 가속 데이터를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는 상기 기간에 걸친 상기 차량의 가속의 변화를 결정할 수 있고, 여기서 상기 기간에 걸친 상기 차량의 가속의 변화는 상기 예상 가속 데이터와 상기 가속 데이터 간의 차이이다. 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는 상기 차량의 가속의 변화가 임계값보다 클 때 발생을 검출하고 상기 발생을 충돌 카테고리에 할당할 수 있다.
도 1은 예시적인 실시예에 따른 예시적인 차량의 기능 다이어그램이다.
도 2a 내지 도 2d는 본 개시내용의 양태들에 따른 차량의 예시적인 외부 뷰들이다.
도 3은 본 개시내용의 양태들에 따른 시스템의 그림 다이어그램이다.
도 4는 본 개시내용의 양태들에 따른 도 3의 시스템의 기능 다이어그램이다.
도 5는 본 개시내용의 양태들에 따른 그의 주변을 감지하는 차량의 뷰이다.
도 6은 본 개시내용의 양태들에 따른 흐름 다이어그램이다.
개관
본 기술의 양태들은 차량과 다른 물체 사이의 충돌들을 검출하는 것에 관한 것이다. 일반적으로, 차량 내의 센서들은 일정 기간에 걸쳐 차량의 가속을 계속적으로 검출한다. 짧은 기간에 걸친 차량의 가속에서의 큰 계획되지 않은 변화들은 차량이 높은 충격력들로 큰 충돌에 관여되었다는 것을 나타낼 수 있다. 그러나, 차량들에 의해 경험되는 많은 충돌들은 낮은 충격력들로 느린 속도로 발생하는 작은 것들이다. 따라서, 작은 충돌 동안 센서들로부터 수신된 가속 데이터는 충돌이 실제로 발생했는지를 명확하게 나타내기에는 일정 기간에 걸친 변화를 충분히 보여주지 않을 수 있다. 또한, 센서들로부터 생성된 가속 데이터는 차량의 구성뿐만 아니라 차량이 운행하는 환경들에 기인한 상당한 양의 낮은 레벨의 잡음을 종종 포함할 수 있다. 이 낮은 레벨의 잡음은 작은 충돌이 기록되는 가속 데이터의 부분들을 실제로 마스킹하여, 작은 충돌들의 검출을 어렵게 만들 수 있다.
큰 충돌 및 작은 충돌 모두를 검출하기 위해, 충돌 검출 시스템은 일정 기간에 걸쳐 임계값들을 만족시키는 차량의 가속 데이터에 대한 예상치 못한 변화들의 발생들을 분류할 수 있다. 이와 관련하여, 컴퓨팅 디바이스는 충돌의 표시를 위해 기간들에 걸쳐 차량의 센서들로부터의 가속 데이터뿐만 아니라 차량의 예상 가속을 계속적으로 분석할 수 있다.
수신된 예상 가속 데이터와 비교하여 차량의 가속 데이터의 변화가 임계값을 만족시키는 것으로 결정되면, 컴퓨팅 디바이스는 발생이 충돌이었는지를 결정하기 위해 충돌 검증 프로세스를 개시할 수 있다. 충돌 검증 프로세스는 차량의 예상 가속에 비해 차량의 가속 데이터의 변화의 양에 따라 각각의 발생을 분류할 수 있다. 이와 관련하여, 각각의 발생들을 2개의 카테고리로, 또는 더 많이 또는 더 적게 분류한다. 각각의 카테고리는 고 에너지 충돌 카테고리 및 저 에너지 후보 충돌 카테고리와 같은, 각각의 카테고리 내에서 분류되는 발생들의 강도를 나타낼 수 있다.
일부 경우에, 발생들은 증가된 충돌의 가능성을 나타내는 발생의 시점에 캡처된 추가 데이터에 기초하여 추가 카테고리들로 더 분류될 수 있다. 예를 들어, 차량의 하나 이상의 센서는 차량의 특정 반경 내의 차량의 주변으로부터의 데이터를 스캔하고 기록할 수 있다. 차량의 컴퓨팅 디바이스는 센서 데이터를 이용하여 물체들 및 그들 각각의 특성들(위치, 형상, 방향, 속도 등)을 검출할 수 있다. 각각의 특성들은 물체가 미래에 어떤 짧은 기간 동안 무엇을 할 가능성이 있는지를 예측하는 데 사용될 수 있다.
컴퓨팅 디바이스는 센서 데이터를 분석하여, 차량의 근처에 있고 차량에 접촉할 수 있는 물체가 발생이 발생한 시점에 및/또는 그 직전에 차량의 근처에 있었는지를 결정할 수 있다. 발생이 물체가 차량의 근처에 있었고 차량에 접촉할 수 있었음을 나타내는 발생의 시간에 또는 그 가까이에서 캡처된 센서 데이터를 포함할 때, 충돌 검증 프로세스는 충돌이 발생했다는 더 큰 확실성을 나타낼 수 있는 고충실도 저 에너지 충돌 카테고리와 같은 다른 카테고리로 발생을 재분류할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스는 발생의 분류에 따라 응답 액션을 수행할 수 있다. 이와 관련하여, 컴퓨팅 디바이스는 경보들을 제공하고/하거나 차량의 동작 파라미터들을 조정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스는 차량이 풀오버하게 하고, 불필요한 시스템들을 셧다운하고, 비상 대응 팀들에 경보하고, 원격 보조 조작자들에 경보하고, 차량의 도어들을 잠금 해제 및/또는 개방하고, 등등을 수행할 수 있다. 일부 실시예들에서, 컴퓨팅 디바이스는 원격 보조 조작자에 경보할 수 있다. 원격 보조 조작자는 발생을 둘러싸는 데이터를 검토하고 충돌이 발생했는지 여부의 결정을 할 수 있다. 원격 보조 조작자의 결정에 기초하여, 차량은 특정 액션을 수행하거나, 충돌이 발생하지 않은 것처럼 계속 기능하도록 지시받을 수 있다.
본 명세서에서 설명된 특징들은 자율 차량과 같은 차량이 그것이 언제 충돌에 있었는지를 결정하는 것을 가능하게 할 수 있다. 차량의 데이터에 기초하여 잠재적인 충돌들을 분석함으로써, 적절한 응답 거동들이 자동화될 수 있다. 또한, 위에서 설명된 특징들은 차량의 현재 이용가능한 시스템들을 이용하여 충돌 분석을 수행하고, 이로써 추가 비용들을 회피한다.
예시적인 시스템들
도 1에 도시된 바와 같이, 본 개시내용의 일 양태에 따른 차량(100)은 다양한 컴포넌트들을 포함한다. 본 개시내용의 특정 양태들은 특정 유형들의 차량과 연계하여 특히 유용하지만, 차량은 자동차들, 트럭들, 오토바이들, 버스들, 레크리에이션 차량 등을 포함하지만 이에 제한되지 않는 임의 유형의 차량일 수 있다. 차량은 하나 이상의 프로세서(120), 메모리(130), 및 범용 컴퓨팅 디바이스들에 전형적으로 존재하는 다른 컴포넌트들을 포함하는 컴퓨팅 디바이스(110)와 같은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 가질 수 있다.
메모리(130)는 프로세서(120)에 의해 실행되거나 또는 달리 이용될 수 있는 명령어들(132) 및 데이터(134)를 포함하여, 하나 이상의 프로세서(120)에 의해 액세스 가능한 정보를 저장한다. 메모리(130)는 컴퓨팅 디바이스 판독가능 매체, 또는 하드 드라이브, 메모리 카드, ROM, RAM, DVD 또는 다른 광 디스크들과 같은 전자 디바이스의 도움으로 판독될 수 있는 데이터를 저장하는 다른 매체뿐만 아니라 다른 기입 가능 및 판독 전용 메모리들을 포함하여, 프로세서에 의해 액세스 가능한 정보를 저장할 수 있는 임의의 유형의 것일 수 있다. 시스템들 및 방법들은 전술한 것의 상이한 조합들을 포함할 수 있고, 그에 의해 명령어들 및 데이터의 상이한 부분들이 상이한 유형들의 매체상에 저장된다.
명령어들(132)은 프로세서에 의해 (기계 코드와 같이) 직접적으로 또는 (스크립트들과 같이) 간접적으로 실행될 명령어들의 임의의 세트일 수 있다. 예를 들어, 명령어들은 컴퓨팅 디바이스 판독가능 매체상에 컴퓨팅 디바이스 코드로서 저장될 수 있다. 이와 관련하여, 용어들 "명령어들" 및 "프로그램들"은 본 명세서에서 교체가능하게 이용될 수 있다. 명령어들은 프로세서에 의한 직접 처리를 위해 오브젝트 코드 포맷으로, 또는 요구 시에 해석되거나 또는 미리 컴파일링되는 독립 소스 코드 모듈들의 스크립트들 또는 모음들을 포함하는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스 언어로 저장될 수 있다. 기능들, 방법들, 및 명령어들의 루틴들이 아래에서 더 상세히 설명된다.
데이터(134)는 명령어들(132)에 따라 프로세서(120)에 의해 검색되거나, 저장되거나 수정될 수 있다. 예를 들어, 청구되는 주제가 임의의 특정한 데이터 구조에 의해 제한되지는 않지만, 데이터는 컴퓨팅 디바이스 레지스터들에, 관계형 데이터베이스에 복수의 상이한 필드 및 레코드를 갖는 테이블, XML 문서들 또는 플랫 파일(flat file)들로서 저장될 수 있다. 데이터는 또한 임의의 컴퓨팅 디바이스 판독가능 포맷으로 포맷팅될 수 있다.
하나 이상의 프로세서(120)는 상업적으로 이용가능한 CPU들과 같은 임의의 종래의 프로세서들일 수 있다. 대안적으로, 하나 이상의 프로세서는 ASIC 또는 다른 하드웨어 기반 프로세서와 같은 전용 디바이스일 수 있다. 도 1은 컴퓨팅 디바이스(110)의 프로세서, 메모리, 및 다른 요소들을 동일한 블록 내에 있는 것으로 기능적으로 예시하지만, 본 기술분야의 통상의 기술자들은 프로세서, 컴퓨팅 디바이스, 또는 메모리는 동일한 물리적 하우징 내에 넣어질 수 있거나 그렇지 않을 수 있는 다수의 프로세서, 컴퓨팅 디바이스, 또는 메모리를 실제로 포함할 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 메모리는 컴퓨팅 디바이스(110)의 것과 상이한 하우징에 위치한 하드 드라이브 또는 다른 스토리지 매체일 수 있다. 따라서, 프로세서 또는 컴퓨팅 디바이스에 대한 참조들은, 병렬로 동작할 수 있거나 그렇지 않을 수 있는 프로세서들 또는 컴퓨팅 디바이스들 또는 메모리들의 모음에 대한 참조들을 포함하는 것으로 이해될 것이다.
컴퓨팅 디바이스(110)는 위에서 설명된 프로세서 및 메모리와 같은 컴퓨팅 디바이스뿐만 아니라 사용자 입력(150)(예를 들어, 마우스, 키보드, 터치 스크린 및/또는 마이크로폰) 및 다양한 전자 디스플레이들(예를 들어, 스크린을 가지는 모니터 또는 정보를 디스플레이하도록 동작가능한 임의의 다른 전자 디바이스)와 연계하여 보통 사용되는 모든 컴포넌트들일 수 있다. 이 예에서, 차량은 정보 또는 시청각 경험들을 제공하기 위해 내부 전자 디스플레이(152)뿐만 아니라 하나 이상의 스피커(154)를 포함한다. 이와 관련하여, 내부 전자 디스플레이(152)는 차량(100)의 객실 내에 위치할 수 있고 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 차량(100) 내의 승객들에게 정보를 제공하는 데 사용될 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(110)는 또한 아래에 상세히 설명되는 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들 및 서버 컴퓨팅 디바이스들과 같은, 다른 컴퓨팅 디바이스들과의 통신을 용이하게 하기 위해 하나 이상의 무선 네트워크 접속(156)을 포함할 수 있다. 무선 네트워크 접속들은 블루투스, 블루투스 저 에너지(LE), 셀룰러 접속들과 같은 단거리 통신 프로토콜들뿐만 아니라 인터넷, 월드 와이드 웹(World Wide Web), 인트라넷들, 가상 사설 네트워크들, 광역 네트워크들, 로컬 네트워크들, 하나 이상의 회사 전용의 통신 프로토콜들을 이용하는 사설 네트워크들, 이더넷, WiFi 및 HTTP, 및 전술한 것들의 다양한 조합을 포함하는 다양한 구성 및 프로토콜을 포함할 수 있다.
일례에서, 컴퓨팅 디바이스(110)는 차량(100)에 통합되는 자율 주행 컴퓨팅 시스템일 수 있다. 자율 주행 컴퓨팅 시스템은 차량의 다양한 컴포넌트와 통신할 수 있다. 예를 들어, 도 1로 돌아가면, 컴퓨팅 디바이스(110)는 메모리(130)의 명령어들(132)에 따라 차량(100)의 이동, 가속, 속도 등을 제어하기 위해 감속 시스템(160), 가속 시스템(162), 조향 시스템(164), 시그널링 시스템(166), 내비게이션 시스템(168), 위치확인 시스템(170), 및 인식 시스템(172)과 같은, 차량(100)의 다양한 시스템들과 통신할 수 있다. 다시금, 이러한 시스템들이 컴퓨팅 디바이스(110) 외부에 있는 것으로 도시되지만, 실제로는, 이러한 시스템들은 차량(100)을 제어하기 위한 자율 주행 컴퓨팅 시스템으로서 다시금 컴퓨팅 디바이스(110)에 또한 통합될 수 있다.
예로서, 컴퓨팅 디바이스(110)는 차량의 속도 및 가속을 제어하기 위해 감속 시스템(160) 및 가속 시스템(162)과 상호작용할 수 있다. 예를 들어, 가속 시스템(162)은 특정 레이트로 가속하기 위해 엔진(174)에 신호들을 제공할 수 있다. 유사하게, 조향 시스템(164)은 차량(100)의 방향을 제어하기 위해 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 자동차 또는 트럭과 같은 차량(100)이 도로상에서 이용하도록 구성되는 경우, 조향 시스템은 차량을 회전시키기 위해 바퀴들의 각도를 제어하는 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 시그널링 시스템(166)은, 예를 들어 필요할 때 방향 지시등들 또는 브레이크 등을 점등함으로써 차량의 의도를 다른 운전자들 또는 차량들에 시그널링하기 위해 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 사용될 수 있다.
내비게이션 시스템(168)은 위치로의 경로를 결정하고 이를 따르기 위해 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 사용될 수 있다. 이와 관련하여, 내비게이션 시스템(168) 및/또는 데이터(134)는 상세한 맵 정보, 예를 들어, 도로들의 형상 및 고저, 차선들, 교차로들, 횡단보도들, 속도 제한들, 교통 신호들, 건물들, 표지판들, 실시간 교통 정보, 식생, 또는 다른 그러한 물체들 및 정보를 식별하는 매우 상세한 맵들을 저장할 수 있다. 다시 말해서, 이 상세한 맵 정보는 도로들을 포함하는 차량의 예상 환경의 기하학적 구조뿐만 아니라 해당 도로들에 대한 속도 제약(법적 속도 제한) 을 정의할 수 있다.
위치확인 시스템(170)은 맵상에서의 또는 지구상에서의 차량의 상대적 또는 절대적 위치를 결정하기 위해 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 위치확인 시스템(170)은 디바이스의 위도, 경도 및/또는 고도 위치를 결정하기 위한 GPS 수신기를 포함할 수 있다. 레이저 기반 위치표시(localization) 시스템들, 관성 보조 GPS, 또는 카메라 기반 위치표시와 같은 다른 위치 시스템들이 또한 차량의 위치를 식별하는 데 사용될 수 있다. 차량의 위치는 절대적 지리적 위치, 예컨대 위도, 경도, 및 고도뿐만 아니라, 상대적 위치 정보, 예컨대 절대적 지리적 위치보다 종종 더 적은 잡음으로 결정될 수 있는 자신 바로 주위의 다른 자동차들에 상대적인 위치를 포함할 수 있다.
위치확인 시스템(170)은 차량의 방향 및 속도 또는 그것에 대한 변화들을 결정하기 위해 가속도계, 자이로스코프 또는 다른 방향/속도 검출 디바이스와 같은, 컴퓨팅 디바이스(110)와 통신 상태에 있는 다른 디바이스들을 또한 포함할 수 있다. 단지 예로서, 가속 디바이스는 중력의 방향 또는 이에 수직인 평면에 대한 그 피치(pitch), 요(yaw) 또는 롤(roll)(또는 그것에 대한 변화들)을 결정할 수 있다. 이 디바이스는 속도의 증가 또는 감소 및 그러한 변화들의 방향을 또한 추적할 수 있다. 본 명세서에 제시된 바와 같은 디바이스의 위치 및 방위 데이터의 제공은 컴퓨팅 디바이스(110), 다른 컴퓨팅 디바이스들 및 전술한 것의 조합들에 자동으로 제공될 수 있다.
인식 시스템(172)은 또한 다른 차량들, 도로의 장애물들, 교통 신호들, 표지판들, 나무들 등과 같은 차량의 외부에 있는 물체들을 검출하기 위한 하나 이상의 컴포넌트를 포함한다. 예를 들어, 인식 시스템(172)은 레이저, 소나, 레이더, 카메라들 및/또는 컴퓨팅 디바이스들(110)에 의해 처리될 수 있는 데이터를 기록하는 임의의 다른 검출 디바이스들을 포함할 수 있다. 차량이 자동차와 같은 소형 승객 차량인 경우에, 자동차는 루프 또는 다른 편리한 위치에 장착된 레이저 또는 다른 센서들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량의 인식 시스템은 LIDAR, 소나, 레이더, 카메라 등과 같은 다양한 센서들을 사용하여 물체들 및 위치, 방위, 크기, 형상, 유형, 방향 및 이동 속도 등과 같은 그들의 특성들을 검출할 수 있다. 센서들 및/또는 전술한 특성들로부터의 원시 데이터는 컴퓨팅 디바이스들(110)에 의한 처리를 위해 기술적 함수 또는 벡터로 정량화되거나 배열될 수 있다. 아래에 더 상세히 논의된 바와 같이, 컴퓨팅 디바이스들(110)는 위치확인 시스템(170)을 사용하여 차량의 위치을 결정하고 인식 시스템(172)을 사용하여 안전하게 위치에 도달하는 것이 필요할 때 물체들을 검출하고 그에 응답할 수 있다.
도 2a 내지 도 2d는 차량(100)의 외부 뷰들의 예들이다. 알 수 있는 바와 같이, 차량(100)은 전조등(202), 앞유리(203), 후미등/방향 지시등(204), 뒷유리(205), 도어(206), 사이드 뷰 미러(208), 타이어 및 바퀴(210), 및 방향 지시등/주차등(212)과 같은 전형적인 차량의 많은 특징들을 포함한다. 전조등(202), 후미등/방향 지시등(204), 및 방향 지시등/주차등(212)은 시그널링 시스템(166)과 연관될 수 있다. 경고등(light bar)(207)도 또한 시그널링 시스템(166)과 연관될 수 있다.
차량(100)은 또한 인식 시스템(172)의 센서들을 포함한다. 예를 들어, 하우징(214)은 360도 또는 더 좁은 시야를 갖는 하나 이상의 레이저 디바이스 및 하나 이상의 카메라 디바이스를 포함할 수 있다. 하우징들(216 및 218)은, 예를 들어, 하나 이상의 레이더 및/또는 소나 디바이스를 포함할 수 있다. 인식 시스템(172)의 디바이스들은 후미등/방향 지시등(204) 및/또는 사이드 뷰 미러(208)와 같은 전형적인 차량 컴포넌트들에 통합될 수도 있다. 이러한 레이더, 카메라 및 레이저 디바이스들 각각은 이러한 디바이스들로부터의 데이터를 인식 시스템(172)의 일부로서 처리하고 센서 데이터를 컴퓨팅 디바이스들(110)에 제공하는 처리 컴포넌트들과 연관될 수 있다.
데이터(134)는 다음 10초 이상 또는 이하와 같은 미리 결정된 기간 동안 물체의 미래의 거동을 예측하기 위한 다양한 거동 시간 모델들을 저장할 수 있다. 일례에서, 거동 시간 모델들은 인식 시스템(172), 및 특히 다른 도로 사용자로부터 수신된 물체에 대한 데이터(도로 사용자의 특성들뿐만 아니라 아래에서 더 상세히 논의되는 추가 상황 정보를 포함함)를 사용하도록 구성될 수 있다. 예로서, 인식 시스템(172)으로부터의 데이터에 포함된 위치, 방향, 속도, 및 다른 특성들이 주어지면, 거동 시간 모델들은 물체가 미리 결정된 기간 동안 어떻게 거동할 수 있는지에 대한 하나 이상의 예측의 세트뿐만 아니라 각각의 예측에 대한 대응하는 가능성 값을 제공할 수 있다. 예측들은 예를 들어 물체가 미리 결정된 기간에 대응하는 미래에 다양한 시간에 있을 것으로 예상되는 미래의 위치들의 세트를 정의하는 궤적을 포함할 수 있다. 가능성 값들은 예측들 중 어느 것이 (서로에 대해) 발생할 가능성이 더 큰지를 나타낼 수 있다. 이와 관련하여, 가장 큰 가능성 값을 갖는 예측은 발생할 가능성이 가장 클 수 있는 반면, 더 낮은 가능성 값들을 가진 예측들은 발생할 가능성이 더 적을 수 있다.
따라서, 거동 시간 모델들은 특정 도로 사용자 또는 물체가 특정 지평 또는 미리 결정된 기간(예를 들어, 10초)에 걸쳐 무엇을 할지에 대한 가설들의 세트 및 각각의 가설에 대한 상대적 가능성들을 생성하도록 구성될 수 있다. 이러한 모델들은 해당 위치에서 관찰된 물체가 과거에 어떻게 거동했지에 관한 데이터, 직관 등을 이용하여 훈련될 수 있고, 차량, 보행자, 오토바이, 자전거를 타는 사람 등과 같은 특정 유형의 물체를 위해 특별히 지정될 수도 있다. 그 후 컴퓨팅 디바이스들(110)은 차량의 궤적과 상호작용하 고려할 가치가 있는 충분한 가능성이 있는 가설을 추론할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(110)는 다양한 컴포넌트들을 제어함으로써 차량의 방향 및 속도을 제어할 수 있다. 예로서, 컴퓨팅 디바이스(110)는 상세한 맵 정보 및 내비게이션 시스템(168)으로부터의 데이터를 사용하여 완전히 자율적으로 차량을 목적지 위치까지 내비게이트할 수 있다. 차량을 조종하기 위해, 컴퓨팅 디바이스(110)는 차량이 가속하고(예를 들어, 가속 시스템(162)에 의해 엔진에 제공되는 연료 또는 다른 에너지를 증가시킴으로써), 감속하고(예를 들어, 감속 시스템(160)에 의해 엔진에 공급되는 연료를 감소시키고, 기어를 변경하고, 및/또는 브레이크를 적용함으로써), 방향을 변경하고(예를 들어, 조향 시스템(164)에 의해 차량(100)의 앞바퀴 또는 뒷바퀴를 회전시킴으로써), 그러한 변화들을 시그널링하게(예를 들어, 시그널링 시스템(166)의 방향 지시등들을 점등함으로써) 할 수 있다. 따라서, 가속 시스템(162) 및 감속 시스템(160)은 차량의 전력 시스템(174)(예를 들어, 가스 또는 전기 엔진) 과 차량의 바퀴들 사이에 다양한 컴포넌트들을 포함하는 구동렬의 일부일 수 있다. 다시금, 이러한 시스템들을 제어함으로써, 컴퓨팅 디바이스(110)는 또한 차량을 자율적으로 조종하기 위해 차량의 구동렬을 제어할 수 있다.
차량(100)의 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(110)는 또한 다른 컴퓨팅 디바이스들로 및 그로부터 정보를 수신 또는 전송할 수 있다. 도 3 및 도 4는, 각각, 네트워크(360)를 통해 접속된 복수의 컴퓨팅 디바이스(310, 320, 330, 및 340) 및 스토리지 시스템(350)을 포함하는 예시적인 시스템(300)의 그림 및 기능 다이어그램들이다. 시스템(300)은 또한 차량(100), 및 차량(100)과 유사하게 구성될 수 있는 차량(100A)을 포함한다. 단순성을 위해 소수의 차량들 및 컴퓨팅 디바이스들만이 도시되지만, 전형적인 시스템은 상당히 더 많은 컴퓨팅 디바이스들, 차량들, 및 스토리지 시스템들을 포함할 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 디바이스들(310, 320, 330, 및 340) 각각은 하나 이상의 프로세서, 메모리, 데이터 및 명령어들을 포함할 수 있다. 그러한 프로세서들, 메모리들, 데이터 및 명령어들은 컴퓨팅 디바이스(110)의 하나 이상의 프로세서(120), 메모리(130), 데이터(134), 및 명령어들(132)과 유사하게 구성될 수 있다.
네트워크(360), 및 개재 노드들은 블루투스, 블루투스 LE와 같은 단거리 통신 프로토콜들, 인터넷, 월드 와이드 웹, 인트라넷들, 가상 사설 네트워크들, 광역 네트워크들, 로컬 네트워크들, 하나 이상의 회사에 전용인 통신 프로토콜들을 이용하는 사설 네트워크들, 이더넷, WiFi 및 HTTP, 및 이들의 다양한 조합을 포함하는 다양한 구성들 및 프로토콜들을 포함할 수 있다. 그러한 통신은, 모뎀들 및 무선 인터페이스들과 같은, 다른 컴퓨팅 디바이스들로 및 이들로부터 데이터를 송신할 수 있는 임의의 디바이스에 의해 용이하게 될 수 있다.
일례에서, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(310)는 복수의 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어, 다른 컴퓨팅 디바이스들로 및 그로부터 데이터를 수신, 처리 및 송신하는 목적을 위해 네트워크의 상이한 노드들과 정보를 교환하는 부하 균형화된 서버 팜을 갖는 서버를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(310)는 네트워크(360)를 통해 차량(100)의 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(110) 또는 차량(100A)의 유사한 컴퓨팅 디바이스뿐만 아니라 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(320, 330), 및 컨시어지(concierge) 컴퓨팅 디바이스(340)와 통신할 수 있는 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량들(100 및 100A)은 서버 컴퓨팅 디바이스들에 의해 모니터되고 다양한 위치들로 디스패치될 수 있는 차량군의 일부일 수 있다. 이와 관련하여, 차량군의 차량들은 서버 컴퓨팅 디바이스들에게 차량의 각각의 위치확인 시스템들에 의해 제공되는 위치 정보를 주기적으로 전송할 수 있고, 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스는 차량들의 위치들을 추적할 수 있다.
또한, 서버 컴퓨팅 디바이스들(310)은, 컴퓨팅 디바이스들(320 및 330)의 디스플레이들(324 및 334), 및 컨시어지 컴퓨팅 디바이스(340) 의 디스플레이(344)와 같은, 디스플레이 상에서, 사용자들(322 및 332)과 같은 사용자, 및 원격 보조 조작자(342)에게 정보를 송신 및 제시하기 위해 네트워크(360)를 사용할 수 있다. 이와 관련하여, 컴퓨팅 디바이스들(320 및 330)은 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들로 간주될 수 있고, 컴퓨팅 디바이스(340)는 컨시어지 컴퓨팅 디바이스로 간주될 수 있다.
도 4에 도시한 바와 같이, 각각의 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(320 및 330)뿐만 아니라 컨시어지 컴퓨팅 디바이스(340)는 사용자(322, 332), 또는 원격 보조 조작자(342)가 사용하기로 의도된 개인용 컴퓨팅 디바이스일 수 있고, 하나 이상의 프로세서(예를 들어, 중앙 처리 유닛(CPU)), 데이터 및 명령어들을 저장하는 메모리(예를 들어, RAM 및 내부 하드 드라이브들), 디스플레이들(324, 334, 344)과 같은 디스플레이(예를 들어, 스크린을 갖는 모니터, 터치스크린, 프로젝터, 텔레비전, 또는 정보를 디스플레이하도록 동작가능한 다른 디바이스), 및 사용자 입력 디바이스들(426, 436, 446)(예를 들어, 마우스, 키보드, 터치스크린 또는 마이크로폰)을 포함하는 개인용 컴퓨팅 디바이스와 연계하여 보통 사용되는 모든 컴포넌트들을 가질 수 있다. 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들은 비디오 스트림들을 기록하기 위한 카메라, 스피커들, 네트워크 인터페이스 디바이스, 및 이러한 요소들을 서로 접속시키기 위해 사용되는 모든 컴포넌트들을 또한 포함할 수 있다.
클라이언트 및 컨시어지 컴퓨팅 디바이스들(320, 330, 및 340)이 각각 풀 사이즈 개인용 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있지만, 이들은 대안적으로 인터넷과 같은 네트워크를 통해 서버와 데이터를 무선으로 교환할 수 있는 모바일 컴퓨팅 디바이스들을 포함할 수 있다. 단지 예로서, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(320)는 모바일 폰 또는 무선 가능 PDA, 태블릿 PC, 웨어러블 컴퓨팅 디바이스 또는 시스템과 같은 디바이스, 또는 인터넷 또는 다른 네트워크들을 통해 정보를 획득할 수 있는 넷북일 수 있다. 다른 예에서, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(330)는 "스마트 와치"와 같은 웨어러블 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 예로서 사용자는 키보드, 키패드, 다기능 입력 버튼, 마이크로폰, 카메라 또는 다른 센서들과의 시각 신호들(예를 들어, 손 또는 다른 제스처들), 터치스크린 등을 이용하여 정보를 입력할 수 있다.
일부 예들에서, 컨시어지 컴퓨팅 디바이스(340)는 사용자들(322 및 332)과 같은 사용자들에게 컨시어지 서비스들을 제공하기 위해 관리자에 의해 사용되는 컨시어지 워크스테이션일 수 있다. 예를 들어, 원격 보조 조작자(342)은, 아래에 상세히 더 설명되는 바와 같이 차량들(100 또는 100A)의 안전한 운행 및 사용자들의 안전을 보장하게 하기 위해 컨시어지 워크스테이션(340)을 사용하여 그들의 각각의 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들 또는 차량들(100 또는 100A)을 통해 사용자들과 전화 호 또는 오디오 접속을 통해 통신할 수 있다. 단일 컨시어지 워크스테이션(340) 및 단일 원격 보조 조작자(342)만이 도 3 및 도 4에 도시되지만, 임의의 수의 그러한 워크스테이션들 및 조작자들이 전형적인 시스템에 포함될 수 있다.
스토리지 시스템(350)은 다양한 유형의 정보를 저장할 수 있다. 이 정보는 본 명세서에서 설명된 특징들의 일부 또는 전부를 수행하기 위하여, 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스(310)와 같은 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해 검색되거나 달리 액세스될 수 있다. 예를 들어, 정보는, 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스에 대해 사용자를 식별하는 데 사용될 수 있는 자격증명들(예를 들어, 전통적인 단일 인자 인증의 경우에서와 같은 사용자 이름 및 패스워드뿐만 아니라 랜덤 식별자들, 생체인식(biometrics) 등과 같은 다중 인자 인증들에서 전형적으로 사용되는 다른 유형들의 자격증명들)과 같은 사용자 계정 정보를 포함할 수 있다. 사용자 계정 정보는 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(또는 다수의 디바이스가 동일한 사용자 계정을 가지고 사용되는 경우 디바이스들)의 정보를 식별하는, 사용자 이름, 연락처 정보와 같은 개인 정보뿐만 아니라 사용자에 대한 하나 이상의 고유 신호를 또한 포함할 수 있다.
메모리(130)에서와 같이, 스토리지 시스템(350)은, 하드 드라이브, 메모리 카드, ROM, RAM, DVD, CD-ROM, 기입 가능, 및 판독 전용 메모리들과 같은, 서버 컴퓨팅 디바이스들(310)에 의해 액세스 가능한 정보를 저장할 수 있는 임의의 유형의 컴퓨터화된 스토리지스일 수 있다. 또한, 스토리지 시스템(350)은 동일한 또는 상이한 지리적 위치들에 물리적으로 위치할 수 있는 복수의 상이한 스토리지 디바이스상에 데이터가 저장되는 분산형 스토리지 시스템을 포함할 수 있다. 스토리지 시스템(350)은 도 4에 도시된 바와 같이 네트워크(360)를 통해 컴퓨팅 디바이스들에 접속될 수 있고 및/또는 컴퓨팅 디바이스들(310, 320, 330, 340 등) 중 임의의 것에 직접 접속되거나 통합될 수 있다.
예시적인 방법들
위에서 설명되고 도면들에 예시된 동작들에 추가하여, 다양한 동작들이 이제 설명될 것이다. 다음의 동작들이 아래에 설명된 정확한 순서로 수행될 필요는 없다는 것을 이해해야 한다. 오히려, 다양한 단계들이 상이한 순서로 또는 동시에 처리될 수 있으며, 단계들이 추가되거나 생략될 수도 있다.
큰 충돌 및 작은 충돌 모두를 검출하기 위해, 컴퓨터는 일정 기간에 걸쳐 임계값들을 만족시키는 차량의 가속 데이터에 대한 예상치 못한 변화들의 발생들을 분류할 수 있다. 이와 관련하여, 차량 내의 컴퓨팅 디바이스는 충돌의 표시를 위해 기간들에 걸쳐 차량의 센서들로부터의 가속 데이터뿐만 아니라 차량의 예상 가속을 계속적으로 분석할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)의 위치확인 시스템(170) 내의 가속도계는 컴퓨팅 디바이스(110)와 같은 컴퓨팅 디바이스에 차량의 가속 데이터를 계속적으로 제공할 수 있다. 또한, 예상 가속 데이터는 차량 내의 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 수신될 수 있다. 이와 관련하여, 차량의 속도를 제어하는 차량의 가속 및 감속 시스템들(160 및 162)은 차량의 컴퓨팅 디바이스(110)에 차량의 예상 가속을 나타내는 가속 데이터를 전달할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스는 차량의 가속에 대한 변화의 예상치 못한 발생을 결정하기 위해 차량의 가속 데이터를 계속적으로 분석할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스는 계속적으로 이동하는 기간, 예컨대 1초의 200분의 1 이상 또는 이하에 걸쳐 차량의 가속을 차량의 예상 가속과 비교할 수 있다. 차량(100)의 가속이, 상기 기간에 걸쳐 수신된 예상 가속 데이터와 비교하여, ±8 미터/초2 이상 또는 이하와 같은 임계값보다 크다고 컴퓨팅 디바이스가 결정하면, 컴퓨팅 디바이스(110)는 충돌 검증 프로세스를 개시하여 발생이 충돌이었는지를 결정할 수 있다.
예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 차량(100)은 제1 가속에서 제1 방향(520)으로 이동중일 수 있다. 차량(100)보다 빠르게 이동중인 제2 차량(510)이 차량(100) 의 후방 단부와 충돌할 수 있다. 차량들(100 및 510) 사이의 충돌의 힘은 차량(100)이 방향(520)으로 예상 가속보다 더 큰 가속률로 이동하게 할 수 있다. 그에 따라, 컴퓨팅 디바이스(110) 는 0.025초에 걸쳐 8m/s2 초과의 차량의 가속 데이터에 대한 변화의 예상치 못한 발생을 결정할 수 있고(여기서, m은 미터이고 s는 초임), 충돌 검증 프로세스를 시작한다.
충돌 검증 프로세스는 차량의 예상 가속에 비해 차량의 가속 데이터의 변화의 양에 따라 각각의 발생을 분류할 수 있다. 이와 관련하여, 컴퓨팅 디바이스는 충돌을 2개의 카테고리로, 또는 더 많이 더 적게 분류할 수 있다. 예를 들어, 각각의 발생은 차량의 가속과 예상 가속 사이의 변화가 임계값보다 크거나 그 미만일 때 고 에너지 충돌 카테고리 또는 저 에너지 후보 충돌 카테고리로 분류될 수 있다. 예로서, 발생이 차량의 예상 가속에 비해 0.025초의 기간에 걸쳐 ±20 m/s2의 차량의 가속의 변화에 대응하는 경우 발생은 고 에너지 충돌 카테고리로 분류될 수 있다. 예로서, 발생이 차량의 예상 가속에 비해 0.025초의 기간에 걸쳐 ±8 m/s2와 ±20 m/s2 사이의 차량의 가속의 변화에 대응하는 경우 발생은 저 에너지 충돌 카테고리로 분류될 수 있다.
각각의 카테고리는 각각의 카테고리 내에서 분류되는 발생들의 강도를 나타낼 수 있다. 이와 관련하여, 충돌 강도는 일정 기간에 걸친 차량의 가속의 변화에 의해 정의될 수 있다. 예를 들어, 0.025초의 기간에 걸쳐 ±8 m/s2와 ±20 m/s2 이상 또는 이하 사이의 차량의 가속의 변화들은 작은 저 에너지 충돌을 나타낼 수 있다. 또한, 0.025초의 기간에 걸쳐 ±20 m/s2 이상 또는 이하 초과의 차량의 가속의 변화들은 큰 고 에너지 충돌을 나타낼 수 있다.
일부 실시예들에서, 충돌 검증 프로세스는 차량의 예상 가속에 관계없이 발생을 고 에너지 충돌 카테고리로 분류할 수 있다. 이와 관련하여, 0.025초 이상 또는 이하의 기간에 걸쳐, ±20 m/s2의 가속의 변화는 차량의 정상 운행 밖에 있고, 충돌을 나타낼 수 있다. 그에 따라, 컴퓨팅 디바이스는 차량의 가속을 차량의 예상 가속과 비교하지 않고 0.025초 이상 또는 이하의 기간에 걸쳐, ±20 m/s2의 가속의 변화를 갖는 임의의 발생을 고 에너지 충돌 카테고리로 분류할 수 있다.
도 5의 상기 예를 계속하면, 결정된 예상치 못한 발생은 0.025s에 걸쳐 10 m/s2일 수 있고, 이는 저 에너지 충돌 카테고리에 대응하는 ±8 m/s2와 ±20 m/s2 값 사이이다. 따라서, 컴퓨팅 디바이스(110)는 결정된 예상치 못한 발생을 저 에너지 충돌 카테고리로 분류할 수 있다.
저 에너지 충돌 카테고리로 분류되는 발생들은 증가된 충돌의 가능성을 나타내는 발생의 시점에 캡처된 추가 데이터에 기초하여, 고충실도 저 에너지 카테고리와 같은 하나 이상의 추가 카테고리로 더 분류될 수 있다. 차량의 인식 시스템(172)은, 도 5에 더 도시된 바와 같이, 차량의 특정 반경 내의 차량의 주변으로부터의 데이터를 스캔하고 기록할 수 있다. 이러한 디바이스들 중 하나 이상으로부터의 센서 데이터는 차량(100)의 컴퓨팅 디바이스(110)에 전달될 수 있다.
차량(100)의 컴퓨팅 디바이스(110)는 센서 데이터를 이용하여 물체들 및 그들 각각의 특성들(위치, 형상, 방향, 속도 등)을 검출할 수 있다. 이러한 특성들은 어떤 짧은 기간에 대해 미래에 물체가 무엇을 할 가능성이 있는지를 예측하는 데 사용될 수 있다. 그에 따라, 컴퓨팅 디바이스는 센서 데이터를 분석하여, 차량의 근처에 있고 차량에 접촉할 수 있는 물체가 발생이 발생한 시점에 및/또는 그 직전에 차량의 근처에 있었는지를 결정할 수 있다.
발생이 물체가 차량의 근처에 있었고 차량에 접촉할 수 있었음을 나타내는 발생의 시간에 또는 그 가까이에서 캡처된 센서 데이터를 포함할 때, 충돌 검증 프로세스는 발생을 고충실도 저 에너지 충돌 카테고리로 재분류할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 차량(100)의 인식 시스템(172)은 제2 차량(510)이 충돌 전에 차량(100)의 근처에 있고 차량(100)에 접촉할 수 있다고 결정할 수 있다. 그에 따라, 예상치 못한 충돌은 고충실도 저 에너지 충돌 카테고리로 재분류 및/또는 하위 분류될 수 있다. 일부 실시예들에서, 발생들은 저 에너지 충돌 카테고리로의 분류를 우회하고 바로 고충실도 저 에너지 카테고리 또는 다른 카테고리로 분류될 수 있다.
발생의 분류에 따라, 컴퓨팅 디바이스(110)는 응답 액션을 수행할 수 있다. 이와 관련하여, 컴퓨팅 디바이스(110)는 경보들을 제공하고/하거나 차량의 동작 파라미터들을 조정할 수 있다. 예를 들어, 발생이 고 에너지 충돌로서 분류되면, 컴퓨팅 디바이스는 차량이 풀오버, 불필요한 시스템들을 셧다운, 비상 대응 팀들에 경보, 원격 보조 조작자들에 경보, 차량의 도어들을 잠금 해제 및/또는 개방 등과 같은 하나 이상의 응답 액션을 수행하게 할 수 있다.
발생이 저 에너지 충돌로서 분류되는 경우, 컴퓨팅 디바이스(110)는 컨시어지 워크스테이션(340)에 있는 원격 보조 조작자(342)에 경보할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(110)는 차량의 가속 데이터, 차량의 예상 가속 데이터, 충돌 카테고리, 센서 데이터, 및 충돌을 둘러싸는 다른 그러한 데이터를 포함하는 충돌 데이터를 원격 보조 조작자에 전송할 수 있다. 이와 관련하여, 충돌을 둘러싸는 데이터는 또한 서버(310)와 같은 서버에 전송될 수 있거나, 충돌 데이터는 원격 보조 조작자(342)의 컨시어지 워크스테이션(340)에 바에 전송될 수 있다. 그러한 데이터의 송신은 무선 네트워크 접속(156)과 같은 무선 네트워크 접속을 통해 네트워크(360)와 같은 네트워크를 통해 발생할 수 있다.
원격 보조 조작자(342)는 발생을 둘러싸는 데이터를 검토하고 충돌이 발생했는지 여부의 결정을 할 수 있다. 원격 보조 조작자의 결정에 기초하여, 원격 보조 조작자는 컨시어지 워크스테이션(340)으로 하여금 차량(110)에게 풀오버, 불필요한 시스템들을 셧다운, 비상 대응 팀들에 경보, 차량의 탑승자들에 경보, 차량의 도어들을 잠금 해제 및/또는 개방 등과 같은 응답 액션을 수행하도록 지시하게 할 수 있다. 일부 실시예들에서 컨시어지 워크스테이션(340)은 차량(100)과 직접 또는 서버(310)를 통해 통신할 수 있다.
발생이 고충실도 저 에너지 충돌로서 분류되는 경우, 컴퓨팅 디바이스는 원격 보조 조작자 및/또는 차량의 탑승자들에게 충돌을 자동으로 경보할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스는 차량이 풀오버, 불필요한 시스템들을 셧다운, 비상 대응 팀들에 경보, 원격 보조 조작자들에 경보, 차량의 도어들을 잠금 해제 및/또는 개방 등과 같은 응답 액션을 수행하게 할 수 있다. 원격 보조 조작자는 차량이 추가 응답 액션들을 수행하게 할 수 있다.
도 6은 충돌들을 검출하기 위해 차량(100)의 컴퓨팅 디바이스(110)와 같은 차량의 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행될 수 있는 예시적인 흐름 다이어그램(600)이다. 이 예에서, 블록 610에 도시된 바와 같이, 차량(100)의 가속 데이터가 일정 기간에 걸쳐 수신될 수 있다. 블록 620에 도시된 바와 같이, 예상 가속 데이터도 상기 기간에 걸쳐 수신될 수 있다. 블록 630에 도시된 바와 같이, 상기 기간에 걸친 차량의 가속의 변화가 결정되고, 여기서 상기 기간에 걸친 차량의 가속의 변화는 상기 예상 가속 데이터와 상기 가속 데이터 간의 차이이다. 블록 640은 차량의 가속의 변화가 임계값보다 클 때 발생의 검출을 도시한다. 블록 650에 도시된 바와 같이, 발생은 충돌 카테고리에 할당될 수 있고, 블록 660에 도시된 바와 같이 할당된 충돌 카테고리에 기초한 응답 액션이 수행될 수 있다.
달리 언급되지 않는 한, 전술한 대안적인 예들은 상호 배타적이지 않으며, 고유의 이점들을 달성하도록 다양한 조합들로 구현될 수 있다. 위에서 논의된 특징들의 이러한 및 다른 변형들 및 조합들이 청구항들에 의해 정의되는 주제를 벗어나지 않고서 활용될 수 있으므로, 전술한 실시예들의 설명은 청구항들에 의해 정의되는 주제의 제한으로서가 아니라 예시로서 받아들여져야 한다. 또한, 본 명세서에서 설명된 예들뿐만 아니라, "와 같은", "포함하는" 등의 문구로된 절들의 제공은 청구항들의 주제를 특정 예들로 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다; 오히려, 예들은 많은 가능한 실시예들 중 하나만을 예시하기 의도된 것이다. 또한, 상이한 도면들에서의 동일한 참조 번호들은 동일하거나 유사한 요소들을 식별할 수 있다.

Claims (20)

  1. 차량 충돌들을 검출하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서, 상기 방법은:
    하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 일정 기간에 걸쳐 차량의 가속 데이터를 수신하는 단계;
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 기간에 걸쳐 상기 차량의 예상 가속 데이터를 수신하는 단계;
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 기간에 걸친 상기 차량의 가속의 변화를 결정하는 단계 - 상기 기간에 걸친 상기 차량의 가속의 변화는 상기 예상 가속 데이터와 상기 가속 데이터 간의 차이임 -;
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 차량의 가속의 변화가 임계값보다 클 때, 발생을 검출하는 단계;
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해,
    상기 차량의 가속의 변화에 기초하여 상기 발생을 복수의 충돌 카테고리 중 하나의 충돌 카테고리로 초기 분류하는 단계;
    상기 기간 동안 센서에 의해 캡처된 상기 차량의 주변의 추가 데이터를 수신하는 단계;
    상기 추가 데이터에 기초하여 상기 차량의 근처에 있고 상기 기간 동안 상기 차량에 접촉할 수 있는 물체를 결정하는 단계; 및
    상기 물체의 결정에 기초하여, 상기 발생을 상기 복수의 충돌 카테고리 중 하나의 충돌 카테고리로부터 상기 복수의 충돌 카테고리 중 다른 하나의 충돌 카테고리로 재분류할지 여부를 결정하는 단계
    에 의해 상기 발생을 상기 복수의 충돌 카테고리 중 하나의 충돌 카테고리에 할당하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 할당된 충돌 카테고리에 기초하여 응답 액션을 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 예상 가속 데이터는 가속 및 감속 시스템으로부터 수신되고 상기 가속 데이터는 위치확인 시스템으로부터 수신되는, 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 복수의 충돌 카테고리는 적어도 하나의 고 에너지 충돌 카테고리 및 적어도 하나의 저 에너지 충돌 카테고리를 포함하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 할당된 충돌 카테고리는 상기 적어도 하나의 고 에너지 충돌 카테고리이고, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 상기 응답 액션은 엔진을 셧다운하는 것, 상기 차량의 탑승자들에 경보하는 것, 비상 대응 팀에 경보하는 것, 원격 보조 조작자에 경보하는 것, 상기 차량의 도어들을 잠금 해제하는 것, 상기 차량의 도어들을 개방하는 것, 및 상기 차량이 풀오버하고 정지하게 하는 것 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 할당된 충돌 카테고리는 상기 적어도 하나의 저 에너지 충돌 카테고리이고, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 상기 응답 액션은 원격 보조 조작자에 자동으로 경보하는 단계; 및
    상기 원격 보조 조작자로부터 통신을 수신하는 단계를 포함하고, 상기 통신은 상기 차량이 자동으로 풀오버하고 셧다운하거나 계속 주행하게 하는, 방법.
  6. 삭제
  7. 제3항에 있어서, 상기 할당된 충돌 카테고리는 적어도 하나의 고충실도 저 에너지 충돌 카테고리이고, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 상기 응답 액션은 불필요한 차량 시스템들을 자동으로 셧다운하는 것, 비상 대응 팀에 경보하는 것, 원격 보조 조작자에 경보하는 것, 상기 차량의 도어들을 잠금 해제하는 것, 및 상기 차량의 도어들을 개방하는 것 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
  8. 차량 충돌들을 검출하기 위한 시스템으로서, 상기 시스템은:
    일정 기간에 걸쳐 차량의 가속 데이터를 수신하고;
    상기 기간에 걸쳐 상기 차량의 예상 가속 데이터를 수신하고;
    상기 기간에 걸친 상기 차량의 가속의 변화를 결정하고 - 상기 기간에 걸친 상기 차량의 가속의 변화는 상기 예상 가속 데이터와 상기 가속 데이터 간의 차이임 -;
    상기 차량의 가속의 변화가 임계값보다 클 때 발생을 검출하고;
    상기 차량의 가속의 변화에 기초하여 상기 발생을 복수의 충돌 카테고리 중 하나의 충돌 카테고리로 초기 분류하는 것;
    상기 기간 동안 센서에 의해 캡처된 상기 차량의 주변의 추가 데이터를 수신하는 것;
    상기 추가 데이터에 기초하여 상기 차량의 근처에 있고 상기 기간 동안 상기 차량에 접촉할 수 있는 물체를 결정하는 것; 및
    상기 물체의 결정에 기초하여, 상기 발생을 상기 복수의 충돌 카테고리 중 하나의 충돌 카테고리로부터 상기 복수의 충돌 카테고리 중 다른 하나의 충돌 카테고리로 재분류할지 여부를 결정하는 것
    에 의해 상기 발생을 상기 복수의 충돌 카테고리 중 하나의 충돌 카테고리에 할당하고;
    상기 할당된 충돌 카테고리에 기초하여 응답 액션을 수행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하는, 시스템.
  9. 제8항에 있어서, 상기 예상 가속 데이터는 가속 및 감속 시스템으로부터 수신되고 상기 가속 데이터는 위치확인 시스템으로부터 수신되는, 시스템.
  10. 제8항에 있어서, 상기 복수의 충돌 카테고리는 적어도 하나의 고 에너지 충돌 카테고리 및 적어도 하나의 저 에너지 충돌 카테고리를 포함하는, 시스템.
  11. 제10항에 있어서, 상기 할당된 충돌 카테고리는 상기 적어도 하나의 고 에너지 충돌 카테고리이고, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 상기 응답 액션은 엔진을 셧다운하는 것, 상기 차량의 탑승자들에 경보하는 것, 비상 대응 팀에 경보하는 것, 원격 보조 조작자에 경보하는 것, 상기 차량의 도어들을 잠금 해제하는 것, 상기 차량의 도어들을 개방하는 것, 및 상기 차량이 풀오버하고 정지하게 하는 것 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
  12. 제10항에 있어서, 상기 할당된 충돌 카테고리는 상기 적어도 하나의 저 에너지 충돌 카테고리이고, 수행되는 상기 응답 액션은 원격 보조 조작자에 자동으로 경보하는 것; 및
    상기 원격 보조 조작자로부터 통신을 수신하는 것을 포함하고, 상기 통신은 상기 차량이 자동으로 풀오버하고 셧다운하거나 계속 주행하게 하는, 시스템.
  13. 삭제
  14. 제10항에 있어서, 상기 할당된 충돌 카테고리는 적어도 하나의 고충실도 저 에너지 충돌 카테고리이고, 수행되는 상기 응답 액션은 불필요한 차량 시스템들을 자동으로 셧다운하는 것, 비상 대응 팀에 경보하는 것, 원격 보조 조작자에 경보하는 것, 상기 차량의 도어들을 잠금 해제하는 것, 및 상기 차량의 도어들을 개방하는 것 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
  15. 제10항에 있어서, 상기 시스템은 상기 차량을 추가로 포함하는, 시스템.
  16. 명령어들이 저장되는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서, 상기 명령어들은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금 차량 충돌들을 검출하는 방법을 수행하게 하고, 상기 방법은:
    일정 기간에 걸쳐 차량의 가속 데이터를 수신하는 단계;
    상기 기간에 걸쳐 상기 차량의 예상 가속 데이터를 수신하는 단계;
    상기 기간에 걸친 상기 차량의 가속의 변화를 결정하는 단계 - 상기 기간에 걸친 상기 차량의 가속의 변화는 상기 예상 가속 데이터와 상기 가속 데이터 간의 차이임 -;
    상기 차량의 가속의 변화가 임계값보다 클 때 발생을 검출하는 단계;
    상기 차량의 가속의 변화에 기초하여 상기 발생을 복수의 충돌 카테고리 중 하나의 충돌 카테고리로 초기 분류하는 단계;
    상기 기간 동안 센서에 의해 캡처된 상기 차량의 주변의 추가 데이터를 수신하는 단계;
    상기 추가 데이터에 기초하여 상기 차량의 근처에 있고 상기 기간 동안 상기 차량에 접촉할 수 있는 물체를 결정하는 단계; 및
    상기 물체의 결정에 기초하여, 상기 발생을 상기 복수의 충돌 카테고리 중 하나의 충돌 카테고리로부터 상기 복수의 충돌 카테고리 중 다른 하나의 충돌 카테고리로 재분류할지 여부를 결정하는 단계
    에 의해 상기 발생을 상기 복수의 충돌 카테고리 중 하나의 충돌 카테고리에 할당하는 단계; 및
    상기 할당된 충돌 카테고리에 기초하여 응답 액션을 수행하는 단계를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  17. 제16항에 있어서, 상기 예상 가속 데이터는 가속 및 감속 시스템으로부터 수신되고 상기 가속 데이터는 위치확인 시스템으로부터 수신되는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  18. 제16항에 있어서, 상기 복수의 충돌 카테고리는 적어도 하나의 고 에너지 충돌 카테고리 및 적어도 하나의 저 에너지 충돌 카테고리를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  19. 제18항에 있어서, 상기 할당된 충돌 카테고리는 상기 적어도 하나의 고 에너지 충돌 카테고리이고, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 상기 응답 액션은 엔진을 셧다운하는 것, 상기 차량의 탑승자들에 경보하는 것, 비상 대응 팀에 경보하는 것, 원격 보조 조작자에 경보하는 것, 상기 차량의 도어들을 잠금 해제하는 것, 상기 차량의 도어들을 개방하는 것, 및 상기 차량이 풀오버하고 정지하게 하는 것 중 하나 이상을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  20. 제18항에 있어서, 상기 할당된 충돌 카테고리는 상기 적어도 하나의 저 에너지 충돌 카테고리이고, 수행되는 상기 응답 액션은 원격 보조 조작자에 자동으로 경보하는 것; 및
    상기 원격 보조 조작자로부터 통신을 수신하는 것을 포함하고, 상기 통신은 상기 차량이 자동으로 풀오버하고 셧다운하거나 계속 주행하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
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