[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

KR20170048888A - 교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법 - Google Patents

교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20170048888A
KR20170048888A KR1020150149535A KR20150149535A KR20170048888A KR 20170048888 A KR20170048888 A KR 20170048888A KR 1020150149535 A KR1020150149535 A KR 1020150149535A KR 20150149535 A KR20150149535 A KR 20150149535A KR 20170048888 A KR20170048888 A KR 20170048888A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
probability
route
information
traveling
Prior art date
Application number
KR1020150149535A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101847833B1 (ko
Inventor
김철민
이동열
김영수
김시준
Original Assignee
현대자동차주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대자동차주식회사 filed Critical 현대자동차주식회사
Priority to KR1020150149535A priority Critical patent/KR101847833B1/ko
Priority to US15/087,055 priority patent/US10424195B2/en
Priority to DE102016107788.7A priority patent/DE102016107788A1/de
Priority to CN201610285770.4A priority patent/CN106611497B/zh
Publication of KR20170048888A publication Critical patent/KR20170048888A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101847833B1 publication Critical patent/KR101847833B1/ko
Priority to US16/539,476 priority patent/US20190378404A1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3691—Retrieval, searching and output of information related to real-time traffic, weather, or environmental conditions
    • G01C21/3694—Output thereof on a road map
    • G06Q50/30—
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0141—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for traffic information dissemination
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/052—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/065—Traffic control systems for road vehicles by counting the vehicles in a section of the road or in a parking area, i.e. comparing incoming count with outgoing count
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096708—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control
    • G08G1/096716—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control where the received information does not generate an automatic action on the vehicle control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096733—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where a selection of the information might take place
    • G08G1/096758—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where a selection of the information might take place where no selection takes place on the transmitted or the received information
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096766—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission
    • G08G1/096775—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission where the origin of the information is a central station
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096805—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route
    • G08G1/096827—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route where the route is computed onboard
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096833—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where different aspects are considered when computing the route
    • G08G1/096844—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where different aspects are considered when computing the route where the complete route is dynamically recomputed based on new data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096855—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the output is provided in a suitable form to the driver
    • G08G1/096866—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the output is provided in a suitable form to the driver where the complete route is shown to the driver
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/0969—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle having a display in the form of a map

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)

Abstract

교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법에 관한 것으로, 교통량 예측 시스템은 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 차량과, 상기 차량으로부터 상기 주행 확률을 수신하고, 상기 주행 확률을 이용하여 상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로 상에서의 교통량을 연산하는 서버 장치를 포함할 수 있다.

Description

교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법{A system for predicting a volume of traffic, a displaying apparatus for a vehicle, a vehicle and a method for predicting a volume of traffic}
교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법에 관한 것이다.
차량은, 도로나 선로를 주행하면서 사람이나 물건과 같은 피운송체를 목적지까지 운송할 수 있는 장치를 의미한다. 차량은, 주로 차체에 설치된 하나 이상의 차륜을 이용하여 이동하면서, 피운송체를 목적지까지 운반할 수 있다. 이와 같은 차량으로는, 예를 들어, 삼륜 또는 사륜 자동차나, 모터사이클 등의 이륜 자동차나, 건설 기계, 자전거 또는 선로 상에 배치된 레일 위에서 주행하는 열차 등이 있을 수 있다.
차량 내에는 차량용 표시 장치가 마련될 수 있다. 차량용 표시 장치는 차량의 운전자나 동승자에게 필요한 각종 정보, 일례로 차량의 현 위치에 대한 정보, 목적지까지의 경로, 차량 주변 정보, 차량의 속도, 공조 장치의 동작 여부 또는 운전자나 동승자에게 필요한 각종 생활 정보 등 다양한 정보를 제공할 수 있다. 이와 같은 차량용 표시 장치로는, 예를 들어, 오디오 비디오 내비게이션 장치(AVN, Audio Video Navigation) 등이 있을 수 있다.
근자에는 차량용 표시 장치는, 차량 주변이나, 목적지 주변이나, 또는 경로 주변의 교통량에 대한 정보를 더 제공할 수 있다. 만약 차량용 표시 장치가 내비게이션 장치인 경우라면, 차량용 표시 장치는, 이와 같은 교통량 정보를 더 이용하여 목적지까지의 경로를 결정하고, 결정된 경로를 차량의 운전자에게 안내함으로써, 차량이 교통 체증 등일 피하여 보다 신속하게 목적지에 도달하도록 할 수 있다.
주행하는 차량의 가장 주행 확률이 높은 경로를 분석하고, 분석 결과에 따라서 교통량을 보다 정확하게 예측할 수 있는 교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법을 제공하는 것을 해결하고자 하는 과제로 한다.
상술한 과제를 해결하기 위하여 교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법이 제공된다.
교통량 예측 시스템은, 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 차량과, 상기 차량으로부터 상기 주행 확률을 수신하고, 상기 주행 확률을 이용하여 상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로 상에서의 교통량을 연산하는 서버 장치를 포함할 수 있다.
상기 차량은, 적어도 하나의 노드에 연결된 각각의 링크마다 링크 별 주행 확률을 연산하여 상기 적어도 하나의 경로에 대한 주행 확률을 획득할 수 있다.
상기 차량은, 상기 차량의 차선 변경 이력을 이용하여 링크 별 주행 확률을 연산할 수 있다.
상기 차량은, 상기 차량의 전방에 대한 화상을 획득하고, 상기 화상으로부터 차선을 추출함으로써 차로에 대한 정보를 획득하고, 상기 차로에 대한 정보를 기초로 차선 변경 이력을 획득할 수 있다.
상기 차량은, 상기 차량의 주행 벡터를 이용하여 링크 별 주행 확률을 연산할 수 있다.
상기 차량은, 복수 회수로 상기 차량의 위치에 대한 정보를 획득하고, 상기 차량의 위치에 대한 정보를 이용하여 상기 차량의 주행 벡터를 획득할 수 있다.
상기 차량은, 삼차원 지도 정보를 이용하여 상기 차량의 위치에 대한 삼차원 좌표를 획득하여 상기 차량의 위치에 대한 정보를 획득할 수 있다.
상기 노드는, 직진 도로, 교차로, 고가차도, 지하차도, 나들목 및 로터리 중 적어도 하나를 나타낼 수 있다.
상기 서버 장치는, 링크 별 주행 확률을 기초로 링크 별 예상 차량 진입량을 연산하고, 연산 결과를 기초로 상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로 상에서의 교통량을 연산할 수 있다.
상기 차량은, 적어도 하나의 링크 별 주행 확률을 연산하고, 연산된 적어도 하나의 링크 별 주행 확률을 이용하여 경로 별 주행 확률을 연산할 수 있다.
상기 차량은, 전자 호라이즌 방식을 이용하여 상기 경로 별 주행 확률을 연산할 수 있다.
상기 서버 장치는, 상기 경로 별 주행 확률을 기초로 예상 차량 진입량을 연산하고, 연산 결과를 기초로 상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로 상에서의 교통량을 연산할 수 있다.
상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로는, 상기 차량이 일정 기간 동안 주행 가능한 범위 내에 존재하는 경로를 포함할 수 있다.
상기 서버 장치는, 상기 차량으로 상기 교통량을 전송할 수 있다.
교통량 예측 시스템은, 상기 서버 장치로부터 교통량에 대한 정보를 수신하는 단말 장치를 더 포함할 수 있다.
상기 차량은, 상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 차량용 표시 장치를 포함할 수 있다.
차량용 표시 장치는, 차량이 주행 가능한 적어도 하나의 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 제어부 및 상기 주행 확률을 서버 장치로 전송하는 통신부를 포함할 수 있다.
상기 통신부는, 상기 서버 장치로부터 상기 경로 별 주행 확률을 기초로 연산된 교통량에 대한 정보를 수신할 수 있다.
차량용 표시 장치는, 상기 교통량에 대한 정보를 표시하는 표시부를 더 포함할 수 있다.
상기 표시부는, 상기 교통량에 대한 정보와 지도 정보를 조합하여 표시할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 차량의 차량의 차선 변경 이력 및 상기 차량의 주행 벡터 중 적어도 하나를 이용하여, 적어도 하나의 노드에 연결된 각각의 링크마다 링크 별 주행 확률을 연산함으로써 상기 적어도 하나의 경로에 대한 주행 확률을 획득할 수 있다.
상기 제어부는, 적어도 하나의 링크 별 주행 확률을 연산하고, 연산된 적어도 하나의 링크 별 주행 확률을 이용하여 경로 별 주행 확률을 연산할 수 있다.
상기 제어부는, 전자 호라이즌 방식을 이용하여 상기 경로 별 주행 확률을 연산할 수 있다.
상기 차량이 주행 가능한 적어도 하나의 경로는, 상기 차량이 일정 기간 동안 주행 가능한 범위 내에 존재하는 경로를 포함할 수 있다.
차량은, 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 제어부 및 상기 주행 확률을 서버 장치로 전송하는 통신부를 포함할 수 있다.
교통량 예측 방법은, 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 단계 및 상기 주행 확률을 이용하여 상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로 상에서의 교통량을 연산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 단계는, 상기 차량의 차량의 차선 변경 이력 및 상기 차량의 주행 벡터 중 적어도 하나를 이용하여 적어도 하나의 노드에 연결된 각각의 링크마다 링크 별 주행 확률을 연산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 단계는, 성가 링크 별 주행 확률을 이용하여 경로 별 주행 확률을 연산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 단계는, 상기 차량이 일정 기간 동안 주행 가능한 범위 내에 존재하는 경로를 결정하는 단계 및 상기 주행 가능한 범위 내에 존재하는 경로에 한하여 주행 확률을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
교통량 예측 방법은, 상기 교통량 또는 상기 교통량이 반영된 지도 정보를 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상술한 교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법에 의하면, 주행하는 차량의 가장 주행 확률이 높은 경로를 분석하고, 분석 결과에 따라서 교통량을 보다 정확하게 예측할 수 있게 되고, 이에 따라 운전자 등의 여러 사용자에게 적절한 교통량 정보를 제공할 수 있게 된다.
상술한 교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법에 의하면, 과거의 시점의 교통량 정보 대신에 예측된 현재 시점의 교통량 정보를 사용자에게 제공할 수 있게 되므로, 교통량 예측 방법의 비실시간성을 개선할 수 있게 되며, 또한 예측된 현재의 교통량 정보를 반영하여 보다 적절한 목적지까지의 경로를 설정할 수 있게 된다.
상술한 교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법에 의하면, 프로브 차량(probe car)의 목적지 또는 주행 경로를 알 수 없는 경우나, 또는 특정 목적지 또는 주행 경로가 설정되었다고 하더라도 프로브 차량이 미리 설정된 경로를 이탈하여 다른 경로로 주행하는 경우와 같이 예외적인 상황이 발생하는 상황에서도, 교통량을 보다 정확하게 예측할 수 있게 되므로, 사용자에게 보다 정확한 교통량 정보를 제공할 수 있게 되고, 아울러 이와 같은 교통량 정보를 반영하여 목적지까지의 경로를 제공할 수 있게 된다.
상술한 교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법에 의하면, 사전에 제공받은 특정 도로의 교통량에 대한 정보와 실제 특정 도로에 주행할 때 운전자나 동승자가 체감하는 교통량에 대한 정보가 서로 일치하지 않는 경우를 방지할 수 있게 된다.
도 1은 교통량 예측 시스템의 일 실시예에 대한 도면이다.
도 2는 차량의 외관의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 3은 차량의 일 실시예에 대한 제어 블록도이다.
도 4는 예상 주행 정보 획득부의 일 실시예에 대한 제어 블록도이다.
도 5는 주행 벡터를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 차로 변경 이력을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 차로 변경 이력을 설명하기 위한 표이다.
도 8은 주행 가능 범위의 일례를 도시한 도면이다.
도 9는 주행 가능 범위의 다른 일례를 도시한 도면이다.
도 10은 노드 및 링크를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 노드 및 링크가 조합된 일례를 도시한 도면이다.
도 12는 차로 변경 이력을 이용하여 링크 내 주행 확률을 연산하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 주행 벡터를 이용하여 링크 내 주행 확률을 연산하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 목적지까지 이동하는 경로 각각에 대한 주행 확률을 연산하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 서버 장치의 일 실시예에 대한 제어 블록도이다.
도 16은 서버 장치에 의해 획득된 교통량 정보를 지도에 반영한 일례를 도시한 도면이다.
도 17은 교통량 예측 방법의 일 실시예에 대한 제1 흐름도이다.
도 18은 교통량 예측 방법의 일 실시예에 대한 제2 흐름도이다.
도 19는 교통량 예측 방법의 일 실시예에 대한 제3 흐름도이다.
이하 도 1 내지 도 16을 참조하여 교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치 및 차량의 일 실시예에 대해서 설명하도록 한다.
도 1은 교통량 예측 시스템의 일 실시예에 대한 도면이다.
도 1에 도시된 바에 따르면, 교통량 예측 시스템(1)은, 적어도 하나의 차량(100)과, 적어도 하나의 차량(100)과 상호 통신 가능한 서버 장치(200)를 포함할 수 있다.
차량(100)은, 도로나 선로를 주행할 수 있는 운송 수단을 의미한다. 이하 설명의 편의를 위하여, 사륜 자동차를 예로 들어 차량(100)에 대해 설명하도록 한다. 그러나 차량(100)은 사륜 자동차에 한정되지 않는다. 예를 들어, 차량(100)은, 이륜 자동차나, 삼륜 자동차나, 이동 가능한 건설 기계나, 자전거나 또는 원동기 장치 자전거도 포함할 수 있다.
서버 장치(200)는, 소정의 네트워크를 통해 원격에서 클라이언트가 접속 가능한 컴퓨터 장치를 의미하며, 클라이언트의 요청에 따라 다양한 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 서버 장치(200)는 클라이언트로부터 전달된 데이터를 기초로 각종 연산 처리를 수행하거나, 접속한 클라이언트에게 각종 정보를 제공하거나, 또는 필요에 따라 클라이언트의 요청 없이도 자체적으로 소정의 처리를 수행할 수 있도록 마련된다. 서버 장치(200)는, 서버의 기능을 수행 가능하게 하는 프로그램의 구동에 따라 각종 처리를 수행할 수 있게 된다. 서버 장치(200)는 일반적인 데스크톱 컴퓨터나 랩톱 컴퓨터에 의해 구현될 수도 있고, 또한 서버 기능을 수행하기 위해 별도로 제작된 컴퓨터 장치에 의해 구현될 수도 있다. 이외에도 설계자가 고려할 수 있는 다양한 장치를 이용하여 서버 장치(200)는 구현 가능하다.
적어도 하나의 차량(100)과 서버 장치(200)는, 소정의 통신 네트워크를 통하여 상호 각종 데이터를 송신하거나 또는 수신할 수 있도록 마련된다. 이 경우, 적어도 하나의 차량(100)과, 서버 장치(200)는 무선 통신 네트워크를 이용하여 상호 통신을 수행하거나, 또는 유선 통신 네트워크 및 무선 통신 네트워크를 함께 이용하여 상호 통신을 수행할 수 있다. 여기서, 무선 통신 네트워크는, 예를 들어, 3GPP, 3GPP2 또는 IEEE 계열 등과 같은 소정의 이동 통신 표준에 따라 구축된 무선 통신 네트워크를 포함할 수도 있고, 또한 와이파이(WIFI, Wireless Fidelity)나 지그비(Zigbee) 통신과 같은 근거리 무선 통신 표준에 따라 구축된 근거리 무선 통신 네트워크를 포함할 수도 있다. 일 실시예에 의하면, 적어도 하나의 차량(100)은, 차량(100)의 차량용 제어 장치에 마련된 통신칩이나 안테나를 이용하여 서버 장치(200)와 통신을 수행할 수도 있고, 별도로 차량(100) 내에 설치된 내비게이션 장치를 통해 서버 장치(200)와 통신을 수행할 수도 있다.
적어도 하나의 차량(100)은, 적어도 하나의 차량(100)의 주행과 관련된 정보를 서버 장치(200)로 전송할 수 있으며, 서버 장치(200)는 수신한 적어도 하나의 차량(100)의 주행과 관련된 정보를 기초로 적어도 하나의 도로의 교통량에 관련된 정보를 획득하고, 획득한 적어도 하나의 도로의 교통량에 관련된 정보를 적어도 하나의 차량(100)에 제공할 수 있다.
교통량 예측 시스템(1)은, 복수의 차량(100a, 100b, 100c, 100d)을 포함할 수 있다. 복수의 차량(100a, 100b, 100c, 100d) 중 어느 하나의 차량, 일례로 제1 차량(100a)은, 서버 장치(200)에 주행과 관련된 정보를 제공하기만 할 수도 있고, 또는 서버 장치(200)로부터 교통량에 관련된 정보를 제공받기만 할 수도 있다. 또한 어느 하나의 차량, 일례로 제1 차량(100a)은 서버 장치(200)로 주행과 관련된 정보를 전송하고, 아울러, 동시에 또는 이시에, 서버 장치(200)로부터 교통량에 대한 정보를 수신하는 것도 가능하다. 또한, 복수의 차량, 예를 들어 제1 차량(100a), 제2 차량(100b) 및 제3 차량(100c)은 서버 장치(200)로 주행과 관련된 정보를 전송하여 제공하기만 하고, 다른 차량, 일례로 제4 차량(100d)은 서버 장치(200)로부터 교통량에 대한 정보를 수신하여 제공받기만 할 수도 있다. 또한 모든 차량(100a, 100b, 100c, 100d)이 서버 장치(200)로 주행과 관련된 정보를 제공하면서, 아울러 서버 장치(200)로부터 서버 장치(200)에 의해 획득된 교통량에 대한 정보를 수신하는 것도 가능하다.
복수의 차량(100a, 100b, 100c, 100d) 중 일부 차량, 일례로 제1 차량(100a), 제2 차량(100b) 및 제3 차량(100c)은, 서로 동일한 제1 도로(2)를 주행하고 있고, 다른 차량, 일례로 제4 차량(100d)는 다른 차량(100a, 100b, 100c)과 상이한 제2 도로(3) 상에서 주행하고 있을 수 있다. 이 경우, 서버 장치(200)는, 제1 차량(100a), 제2 차량(100b) 및 제3 차량(100c)이 제공한 정보를 기초로 제1 도로(2)에 대한 교통량에 대한 정보를 획득하고, 제2 도로(3)를 주행하는 제4 차량(100d)은 서버 장치(200)로부터 제4 차량(100d)이 주행하지 않고 있는 제1 도로(2)에 대한 정보를 제공받을 수 있게 된다.
일 실시예에 따르면, 서버 장치(200)는, 별도로 마련된 다른 서버 장치(98)나 다른 단말 장치(99)로 획득한 교통량에 대한 정보를 전송할 수도 있다.
여기서, 다른 서버 장치(98)는, 예를 들어, 교통 정보 제공 사이트의 서버 장치나, 포털 사이트의 서버 장치나, 뉴스 사이트의 서버 장치나, 도로 교통 관리 업체의 서버 장치나, 또는 교통 경찰에 의해 운영되는 서버 장치를 포함할 수 있으며, 서버 장치(200)는 다른 서버 장치(98)로 교통량과 관련된 정보를 전달함으로써, 교통 정보 제공 사이트나 포털 사이트 등에 접속한 사용자나, 도로 관리자나, 또는 교통 경찰 등이 도로의 교통량에 대한 정보를 용이하게 습득하도록 할 수 있다.
단말 장치(99)는, 예를 들어, 데스크톱 컴퓨터나 휴대용 단말 장치를 포함할 수 있으며, 휴대용 단말 장치는, 예를 들어, 랩톱 컴퓨터나, 스마트폰이나, 태블릿 피씨나, 개인용 디지털 보조 장치(PDA, Personal Digital Assistant)나, 휴대용 게임기나, 또는 내비게이션 장치 등과 같이, 교통량에 대한 정보를 사용자에게 표시하거나 음성으로 출력할 수 있는 각종 장치를 포함할 수 있다. 사용자는, 차량(100a, 100b, 100c, 100d)에 탑승하지 않은 상태에서도, 단말 장치(99)를 이용하여 교통량에 대한 정보를 제공받을 수 있다.
이하 차량(100)의 일 실시예에 대해 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
도 2는 차량의 외관의 일 실시예를 도시한 도면이고, 도 3은 차량의 일 실시예에 대한 제어 블록도이다.
이하 설명의 편의를 위하여, 일반적으로 차량(100)이 전진하는 방향을 전방이라고 하고, 전방의 반대 방향은 후방이라고 정의한다. 또한 전방을 기준으로 측방, 구체적으로 좌측 방향 및 우측 방향을 구분하도록 하되, 전방이 12시 방향인 경우, 3시 방향 또는 그 주변을 우측 방향으로 정의하고, 9시 방향 또는 그 주변을 좌측 방향으로 정의한다.
도 2에 도시된 바에 따르면, 차량(100)은, 차량(100)의 외형을 형성하는 외부 프레임(100a)을 포함하며, 외부 프레임(100a)의 전방에는 차량(100) 내부로 바람의 유입을 차단하는 윈드 실드(106)가 마련되고, 윈드 실드(106)의 내측에는 운전석 및 보조석(미도시)이 마련된다. 윈드 실드(106)의 하단에는 엔진룸(102)과, 운전석 및 보조석이 설치된 차량 내부 공간을 구획하는 대시 보드(105)가 형성된다.
차량(100)에는 차량용 제어 장치(101) 및 카메라 장치(108)가 설치될 수 있으며, 필요에 따라서 차량용 표시 장치(109)가 더 설치될 수 있다.
차량용 제어 장치(101)는, 차량의 각종 동작을 전자적으로 제어하기 위해 마련된다. 차량용 제어 장치(101)는, 차량(100) 내부의 각종 부품과 전기적으로 연결되어, 차량(100) 내부의 각종 부품의 전자적 제어에 따라 동작하도록 한다. 예를 들어, 차량용 제어 장치(101)는, 차량(100)에 마련된 공조 장치의 동작을 제어하거나, 또는 차량(100) 외부에 설치된 각종 조명 장치의 동작을 제어할 수 있다.
차량용 제어 장치(101)는, 설계자의 선택에 따라 차량(100) 내부의 임의적 위치에 설치될 수 있다. 예를 들어, 차량용 제어 장치(101)는, 엔진룸(102)과 대시 보드(105) 사이에 설치될 수도 있고, 차량(100) 내부의 센터페시아의 내측에 마련될 수도 있다. 센터페시아는 대시 보드와 기어 박스 사이에 마련되고 각종 버튼 등이 마련된 지점을 의미한다.
차량용 제어 장치(101)는, 전기적 신호를 입력 받고, 입력 받은 전기적 신호를 처리한 후 출력할 수 있는 프로세서를 포함할 수 있으며, 프로세서는 적어도 하나의 반도체 칩 및 관련 부품으로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 반도체 칩 및 관련 부품은, 차량(100) 내부에 설치 가능한 인쇄 회로 기판에 설치되어 차량(100)에 내장될 수 있다.
또한, 일 실시예에 의하면, 차량용 제어 장치(101)는, 도 3에 도시된 제어부(110), 위치 정보 획득부(138), 주 기억 장치(139), 저장부(140), 사용자 인터페이스(150) 및 통신부(160)를 포함할 수도 있다. 이들은 반도체 칩이나, 회로, 인쇄 회로 기판, 통신 모듈 등을 이용하여 구현될 수 있다. 이들에 대한 자세한 설명은 후술하도록 한다.
카메라 장치(108)는, 차량(100)의 전방이나 후방 등에 대한 화상을 획득할 수 있다. 카메라 장치(108)는, 차량(100) 전방이나 후방에 대한 화상을 용이하게 획득할 수 있도록, 차량(100)의 적어도 하나의 지점(sp1, sp2)에 차량(100)의 전방을 향하여 설치될 수 있다. 예를 들어 카메라 장치(108)는 윈드실드(203)의 내측 일면(sp1)이나, 라디에이터 그릴의 내측(sp2)에 마련된 프레임 등에 설치될 수 있다. 카메라 장치(108)는, 차량(100)의 외부로 노출되도록 설치될 수도 있고, 또는 외부에 직접적으로 노출되지 않도록 외부 프레임(100a)이나 윈드쉴드(106)의 내측에 설치될 수도 있다.
카메라 장치(108)는, 특정 시점에만 촬영을 수행하여 단일 화상을 획득할 수도 있고, 일정한 시간 동안 주기적으로 촬영을 수행하여 복수의 화상을 획득할 수도 있다. 복수의 화상이 연속적으로 재생되는 경우, 동화상이 구현될 수 있다.
일 실시예에 의하면, 카메라 장치(108)는 차량(100) 전방의 차선에 대한 화상을 획득할 수도 있다. 차량(100) 전방의 차선에 대한 화상은 예상 주행 정보 획득부(120)로 전달될 수 있으며, 예상 주행 정보 획득부(120)는 차선에 대한 화상을 기초로, 차량(100)이 주행하는 차로가 무엇인지에 대한 정보를 획득할 수도 있다. 여기서, 차선은 차량의 주행을 안내하기 위해 도로 상에 그려진 실선이나 점선을 의미하고, 차로는 차량(100)이 일렬로 도로의 정해진 부분을 통행하도록 차선으로 구분한 도로의 일부분을 의미한다. 차선은 동일한 방향으로 이동하는 차량을 분리시키기 위한 차선과, 서로 상이한 방향으로 이동하는 차량을 분리시키기 위한 차선, 일례로 중앙 차선을 포함할 수 있다. 차량(100)은, 운전자의 조작이나 미리 정의된 설정에 따라서, 차선에 의해 구획된 차로를 따라 이동할 수도 있고, 또한 차로를 변경하면서 이동할 수도 있다.
카메라 장치(108)는, 기본적으로, 광을 집속하는 렌즈와, 광을 전기적 신호로 변환하는 촬상 소자를 이용하여 구현될 수 있으며, 이외에도 필요에 따라 별도의 부품을 더 이용하여 구현될 수도 있다. 여기서 촬상 소자는, 예를 들어, 전하 결합 소자(CCD, Charge-Coupled Device)나, 씨모스(CMOS, complementary metal-oxide semiconductor)나, 또는 포베온 등과 같은 다양한 부품을 이용하여 구현될 수 있다.
도 3에 도시된 바를 참조하면, 차량(100)은 차량용 표시 장치(109)를 포함할 수도 있다. 차량용 표시 장치(109)는, 차량(100)과 관련된 각종 정보를 운전자나 동승자에게 제공할 수 있도록 마련된다. 예를 들어 차량용 표시 장치(109)는, 지도나, 도로 교통 상황에 대한 정보나, 차량의 현 위치에 대한 정보나, 목적지까지의 경로나, 차량이 위치한 구역에 관한 정보나, 차량의 속도나, 공조 장치의 동작 여부나, 뉴스나, 또는 각종 생활 정보 등 다양한 정보를 제공할 수 있다. 차량용 표시 장치(109)는 필요에 따라 정보를 음향의 형태로 출력하여 사용자에게 제공할 수도 있다.
차량용 표시 장치(109)는, 차량(100)의 대시 보드(105)에 설치될 수 있으며, 예를 들어 대시 보드(105)의 상면에 설치될 수 있다. 또한 차량용 표시 장치는, 센터페시아에 설치될 수도 있다. 뿐만 아니라, 차량용 표시 장치(109)는, 윈드 실드(106)의 하단에 설치될 수도 있으며, 운전석이나 조수석의 뒷면에 설치되는 것도 가능하다.
도 3에 도시된 바를 참조하면, 차량용 표시 장치(109)는 제어부(110), 위치 정보 획득부(138), 주 기억 장치(139), 저장부(140), 사용자 인터페이스(150) 및 통신부(160)를 포함할 수 있다. 이들 중 일부는 생략될 수도 있다. 이 경우, 생략된 일부의 부품은 차량(100) 내에 마련된 다른 부품에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 위치 정보 획득부(138)는, 엔진룸(102)과 대시 보드(105) 사이에 설치된 위치 감지 센서를 이용하여 구현될 수도 있다.
제어부(110), 위치 정보 획득부(138), 주 기억 장치(139), 저장부(140), 사용자 인터페이스(150) 및 통신부(160)는, 회로나, 도선이나, 차량용 표시 장치(109) 내에 마련된 무선 통신 네트워크를 통하여 전기적 신호를 전달함으로써, 상호 간에 데이터를 송신하거나 또는 수신할 수 있다. 예를 들어, 제어부(110), 위치 정보 획득부(138), 주 기억 장치(139), 저장부(140), 사용자 인터페이스(150) 및 통신부(160)는 캔 통신을 이용하여 상호 데이터를 전송할 수 있다.
제어부(110)는, 차량용 표시 장치(109)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(110)는, 사용자 인터페이스(150)의 입력부(151)를 통해 입력된 사용자 명령을 해석하고, 해석 결과에 따라 차량용 표시 장치(109)의 각 부품에 대한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 상응하는 각 부품에 전달하여, 각 부품의 동작을 제어할 수 있다. 이에 따라 제어부(110)는, 차량용 표시 장치(109)의 각종 동작을 제어할 수 있게 된다. 제어부(110)는, 하나 또는 둘 이상의 반도체 칩 및 관련 부품을 이용하여 구현될 수 있다. 하나 또는 둘 이상의 반도체 칩 및 관련 부품은 인쇄 회로 기판에 설치되어, 차량용 표시 장치(109)에 내장될 수 있다.
제어부(110)는 일 실시예에 의하면 예상 주행 정보 획득부(120) 및 내비게이션 처리부(130)를 포함할 수 있다. 예상 주행 정보 획득부(120) 및 내비게이션 처리부(130)는 물리적으로 분리된 것일 수도 있고, 논리적으로 분리된 것일 수도 있다. 물리적으로 분리된 경우, 예상 주행 정보 획득부(120) 및 내비게이션 처리부(130)는 각각 별도의 반도체 칩 및 관련 부품에 의해 구현될 수 있다. 논리적으로 분리된 경우, 예상 주행 정보 획득부(120) 및 내비게이션 처리부(130)는, 하나 또는 둘 이상의 반도체 칩 및 관련 부품에 의해 구현될 수 있다.
예상 주행 정보 획득부(120)는, 현재 주행 중인 차량(100)이 어떠한 주행 경로로 이동할지 여부를 판단하기 위한 예상 주행 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로 예상 주행 정보는 주행 가능한 경로에 대한 차량(100)의 주행 확률을 포함할 수 있으며, 이 경우 예상 주행 정보 획득부(120)는, 차량(100)의 현재 상태를 기초로 차량(100)이 주행 가능한 경로에 대한 확률을 연산함으로써 차량(100)이 어떻게 주행할지 여부를 판단하기 위한 예상 주행 정보를 획득할 수 있다. 토폴로지(topology)를 이용하는 경우, 주행 가능한 경로는 적어도 하나의 링크 또는 링크의 조합으로 이루어질 수 있으며, 링크 또는 링크의 조합을 이용하여 주행 가능한 경로에 대한 차량(100)의 주행 확률을 연산할 수 있다. 이에 대한 보다 자세한 내용은 후술하도록 한다.
내비게이션 처리부(130)는, 현재 차량(100)의 위치에 대한 정보와, 목적지에 대한 정보와, 지도 정보를 이용하여 목적지까지의 경로를 결정하고, 결정된 경로에 따라, 차량용 표시 장치(109)가 사용자에게 목적지까지로의 경로에 대한 정보를 제공하도록 제어할 수 있다. 이 경우, 내비게이션 처리부(130)는 위치 정보 획득부(138)를 통해 현재 차량(100)의 위치에 대한 정보를 획득하고, 저장부(140)에 저장된 지도 정보(141)를 조합하여 현재 차량(100)의 위치에서 목적지까지의 경로를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 내비게이션 처리부(130)는, 통신부(160)를 통해 수신한 교통량에 대한 정보를 더 이용하여 목적지까지의 경로를 결정할 수 있다. 구체적으로 내비게이션 처리부(130)는, 교통량이 많은 도로는 피하고 교통량이 적은 도로를 주로 이용하여 현재 차량(100)의 위치에서 목적지까지의 경로를 결정할 수 있다. 이 경우, 통신부(160)를 통해 수신한 교통량에 대한 정보는, 서버 장치(200)로부터 전송된 것일 수 있으며, 일 실시예에 의하면 서버 장치(200)가 복수의 차량(100a, 100b, 100c, 100d)으로부터 전송된 각 차량(100a, 100b, 100c, 100d)의 주행 확률로부터 도출한 교통량에 대한 정보일 수 있다. 내비게이션 처리부(130)는, 목적지까지의 경로가 결정되면, 사용자 인터페이스(150)에 제어 신호를 전송하여 사용자 인터페이스(150)가 결정된 목적지까지의 정보를 사용자에게 제공하도록 제어할 수 있다.
위치 정보 획득부(138)는, 현재 차량(100)이 주행하는 위치에 대한 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 의하면, 위치 정보 획득부(138)는 고정밀 위치 센서를 이용하여 차량(100)의 지표면에서의 2차원적 좌표(X, Y)를 획득함으로써 차량(100)의 현 위치에 대한 정보를 획득할 수 있다.
위치 정보 획득부(138)는, 예를 들어, 위성 항법 시스템(GPS, Global Positioning System)이나, 보조적 위성 항법 시스템(AGPS, Assisted Global Positioning System)이나, 실시간 이동 측위(RTK, Real Time Kinematic) 등을 이용하여 구현될 수 있다. 위치 정보 획득부(138)에서 획득한 위치에 대한 정보는 예상 주행 정보 획득부(120), 내비게이션 처리부(130), 저장부(140), 통신부(160) 및 사용자 인터페이스부(150) 중 적어도 하나로 전달될 수 있다.
주 기억 장치(139)는 램(RAM)이나 롬(ROM) 등을 이용하여 구현될 수 있으며, 제어부(110)의 동작에 필요한 각종 데이터를 일시적 또는 비일시적으로 저장할 수 있다. 예를 들어 저장부(140)에서 호출된 각종 정보, 일례로 지도 정보(141)는 주 기억 장치(139)에 일시적으로 저장된 후 제어부(110)에 제공될 수 있다.
저장부(140)는, 차량용 표시 장치(109)의 동작에 필요한 각종 정보를 저장 가능하도록 마련된다. 예를 들어, 저장부(140)는 지도 정보(141)를 저장할 수 있다. 지도 정보(141)는, 예를 들어, 예상 주행 정보 획득부(120)가 차량(100)의 고도를 획득하여 차량(100)의 정확한 위치를 측정하기 위한 삼차원 지도, 예를 들어 삼차원 첨단 운전자 지원 시스템 지도(3D ADAS map, 3D Advanced Assistance System map)나, 내비게이션 처리부(130)가 경로를 결정함에 있어 필요한 2차원 지도나, 또는 기타 각종 지도를 포함할 수 있다. 삼차원 첨단 운전자 지원 시스템 지도는, 고가도로나, T자 도로나, 지하차도와 같이 다양한 종류의 도로 유형에 대한 정보를 포함할 수도 있다.
저장부(140)는, 솔리드 스테이트 드라이브(SSD, Solid State Drive)와 같은 반도체 저장 장치나, 콤팩트 디스크(CD, Compact Disc)나 디브이디(DVD, Digital Versatile Disc)와 같은 광 디스크 저장 장치나, 하드 디스크 드라이브(HDD, Hard Disc Drive) 등과 같은 자기 디스크 저장 장치나, 또는 자기 테이프 저장 장치 등과 같이 데이터를 저장할 수 있는 각종 저장 매체를 이용하여 구현될 수 있다.
사용자 인터페이스(150)는, 사용자로부터 명령이나 데이터를 입력 받거나, 또는 사용자에게 각종 정보를 제공할 수 있도록 마련된다. 사용자 인터페이스(150)는, 입력부(151) 및 표시부(152)를 포함할 수 있으며, 실시예에 따라서 음성이나 음향을 출력하는 음향 출력부(미도시)를 더 포함할 수도 있다.
입력부(151)는, 사용자의 각종 명령이나 데이터를 입력 받을 수 있도록 마련되며, 예를 들어 사용자의 조작에 따라 소정의 전기적 신호를 출력하여 제어부(110)에 전달함으로써 사용자의 명령에 따라 차량용 표시 장치(109)가 제어되거나 또는 각종 데이터가 저장부(140)에 저장되도록 할 수 있다. 입력부(151)는, 차량(100)의 센터페시아나, 운전대나, 기타 차량(100) 내부의 여러 위치에 설치될 수 있다. 입력부(151)는, 예를 들어, 키보드나 방향키 버튼 등과 같은 각종 물리 버튼, 노브, 터치 패드, 스틱 형태의 조작 장치 및 트랙볼 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
표시부(152)는, 소정의 화상을 출력하여 사용자에게 시각적 정보를 제공할 수 있다. 표시부(152)는, 내비게이션 처리부(130)의 제어에 따라서 지도 및 결정된 경로에 대한 정보를 표시할 수 있다. 또한 표시부(152)는, 예상 주행 정보 획득부(120)에서 연산된 예상 주행 정보, 일례로 차량(100)의 특정 경로에 대한 주행 확률을 표시할 수도 있다. 뿐만 아니라 표시부(152)는 통신부(160)를 통해 서버 장치(200)로부터 전달 받은 교통량에 대한 정보를 단독적으로 표시하거나, 또는 지도나 결정된 경로와 조합하여 표시할 수도 있다.
표시부(152)는, 실시예에 따라서, 음극선관(CRT, Cathode Ray Tube)이나 디스플레이 패널을 이용하여 구현될 수 있다. 여기서 디스플레이 패널은, 액정 디스플레이(LCD, Liquid Crystal Display) 패널이나, 발광 다이오드(LED, Light Emitting Diode) 디스플레이 패널이나, 유기 발광 다이오드(OLED, Organic Light Emitting Diode) 디스플레이 패널이나, 또는 능동형 유기 발광 다이오드(Active-Matrix Organic Light Emitting Diode) 디스플레이 패널이나, 냉음극관(Cold Cathode Fluorescent Lamp) 등을 포함할 수 있다.
실시예에 따라서 사용자 인터페이스(150)는 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 터치 스크린은 상술한 입력부(151) 및 표시부(152)의 기능을 모두 수행하도록 마련될 수 있다. 터치 스크린은 실시예에 따라서, 저항막 방식의 터치 스크린이나, 정전 용량 방식의 터치 스크린이나, 적외선 방식의 터치 스크린이나, 또는 초음파 방식의 터치 스크린을 포함할 수 있다.
통신부(160)는, 외부의 별도의 장치로 데이터를 송신하거나, 또는 별도의 장치로부터 데이터를 수신할 수 있도록 마련된다. 통신부(160)는, 예를 들어, 예상 주행 정보 획득부(120)에서 연산된 주행 확률을 서버 장치(200)로 전송하거나, 또는 서버 장치(200)로부터 교통량에 대한 정보를 수신할 수 있도록 마련된다. 이외에도 통신부(160)는 차량용 표시 장치(109)의 동작에 필요한 각종 정보를 수신할 수 있으며, 예를 들어, 뉴스나 생활 정보와 같은 다양한 정보를 수신할 수도 있다.
통신부(160)는, 적어도 하나의 통신 칩과 안테나를 포함할 수 있으며, 적어도 하나의 통신 칩은 소정의 통신 표준, 일례로 3GPP, 3GPP2 또는 IEEE 계열 등의 이동 통신 표준이나, 또는 와이파이나 지그비와 같은 근거리 무선 통신 표준에 따라 외부의 장치와 통신 가능하도록 설계된 것일 수 있다.
이하 제어부(110)의 예상 주행 정보 획득부(120)에 대해 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
도 4는 예상 주행 정보 획득부의 일 실시예에 대한 제어 블록도이다.
예상 주행 정보 획득부(120)는, 도 4에 도시된 바와 같이, 차량 주행 상태 판단부(121), 주행 가능 범위 판단부(124), 주행 가능 경로 추출부(125) 및 주행 확률 연산부(126)를 포함할 수 있다. 차량 주행 상태 판단부(121), 주행 가능 범위 판단부(124), 주행 가능 경로 추출부(125) 및 주행 확률 연산부(126)는 물리적으로 분리된 것일 수도 있고, 논리적으로 분리된 것일 수도 있다.
차량 주행 상태 판단부(121)는, 차량(100)의 도로 상에서의 정밀한 위치(X, Y, Z), 차량(100)의 주행 차로, 차량(100)의 주행 벡터 및 차량(100)의 차로 변경 이력 등을 판단하거나 연산하여 획득할 수 있다. 여기서 주행 벡터는 차량(100)의 주행 속도를 감안하여 필요에 따라 일정한 거리 또는 일정한 시간 간격으로 측정된 인접한 두 개의 정밀 위치를 시간 순서로 연결하여 획득된 벡터를 의미한다.
일 실시예에 따르면, 차량 주행 상태 판단부(121)는, 차량 위치 판단부(121a), 주행 차로 판단부(121b), 주행 벡터 연산부(121c) 및 차로 변경 이력 획득부(121d)를 포함할 수 있다.
차량 위치 판단부(121a)는, 위치 정보 획득부(138)에서 전달된 데이터를 기초로 차량(100)의 지면 상의 2차원적 위치(X, Y)를 측정하고, 측정된 차량(100)의 지면 상의 2차원적 위치(X, Y)와 저장부(140)에 저장된 삼차원 지도를 이용하여 차량(100)의 고도(Z)를 추정하여, 차량(100)의 위치에 대한 3차원 좌표(X, Y, Z)를 획득할 수 있다. 차량(100)의 3차원 좌표(X, Y, Z)가 획득되는 경우, 차량(100)이 현재 어느 도로에서 주행하고 있는지 여부도 판정될 수 있다. 즉, 차량 위치 판단부(121a)는, 차량(100)의 3차원 좌표(X, Y, Z)에 대응되는 삼차원 지도 내의 일 지점에서 차량(100)이 주행하고 있다고 판단할 수 있으며, 일 지점에 대한 정보, 일례로 일 지점이 특정 도로의 일부라는 정보를 기초로 차량(100)의 현 주행 도로를 판단할 수 있게 된다.
주행 차로 판단부(121b)는, 카메라 장치(108)로부터 전달되는 차량(100) 전방의 차선에 대한 화상을 이용하여 주행 차로(도 5의 L1 내지 L4 중 어느 하나)를 판단할 수 있다. 구체적으로 주행 차로 판단부(121b)는, 차선에 대한 화상으로부터 차선(도 5의 L11 내지 L31)을 추출하고, 추출한 차선을 이용하여 차량(100)이 어느 차로(L1 내지 L4)로 주행하고 있는지 여부를 판단할 수 있다. 이 경우, 주행 차로 판단부(121b)는, 예를 들어, 화상 내에서 특징점(feature point), 일례로 차선(L11 내지 L31)의 경계선을 추출하고 추출한 특징점을 별도로 저장된 차선에 대한 정보와 비교하여, 화상으로부터 차선(L11 내지 L31)을 추출할 수 있다. 또한, 주행 차로 판단부(121b)는, 복수 회수로 촬영된 각각의 화상으로부터 차선(L11 내지 L31)을 추출하고, 각각의 화상에서 추출된 차선(L11 내지 L31)의 변화를 기초로 차량(100)이 주행하던 차로(L1 내지 L4)를 변경하였는지 여부를 판단함으로써 차량(100)의 실시간 차로(L1 내지 L4) 변경 여부에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이 경우, 주행 차로 판단부(121b)는, 차량 위치 판단부(121a)에서 획득된 차량(100)의 위치에 대한 3차원 좌표(X, Y, Z)와, 실시간 차로(L1 내지 L4) 변경 여부에 대한 정보를 기초로 현재 차량(100)의 주행 차로(L1 내지 L4)를 판단할 수도 있다. 구체적으로, 차량(100)의 위치가 3차원 좌표(X, Y, Z)를 통해 정밀하게 측정되면, 주행 차로 판단부(121b)는, 측정된 3차원 좌표(X, Y, Z)에 차량(100)이 실시간으로 차로(L1 내지 L4)를 변경하였는지 여부를 반영하여 현재 차량(100)의 주행 차로(L1 내지 L4)를 판단할 수 있다.
차량 위치 판단부(121a)와 주행 차로 판단부(121b)는, 미리 정의된 주기로 또는 임의적으로 선택된 시각에 반복하여 차량(100)의 위치에 대한 3차원 좌표(X, Y, Z)와 주행 차로(L1 내지 L4)를 판단할 수 있다. 이에 따라 차량 위치 판단부(121a)와 주행 차로 판단부(121b)는, 복수 개수의 차량(100)의 위치에 대한 3차원 좌표, 일례로 (X1, Y1, Z1), (X2, Y2, Z3), ... (Xn, Yn, Zn)과, 복수 개수의 차량(100)이 주행하고 있는 차로(L1 내지 L4)에 대한 정보를 획득할 수 있게 된다. 차량 위치 판단부(121a)와 주행 차로 판단부(121b)에서 획득된 정보는, 주행 벡터 연산부(121c) 및 차로 변경 이력 획득부(121d) 중 적어도 하나로 전달될 수 있다. 또한, 차량 위치 판단부(121a)와 주행 차로 판단부(121b)에서 획득된 정보는, 주행 가능 경로 추출부(125) 및/또는 주행 확률 연산부(126)로도 전달될 수 있다.
도 5는 주행 벡터를 설명하기 위한 도면이다.
주행 벡터 연산부(121c)는, 도 5에 도시된 바와 같이, 복수 회수로 획득된 차량(100)의 위치에 대한 3차원 좌표(X, Y, Z)를 기초로 차량(100)의 주행 벡터(V1 및 V2)를 연산할 수 있다. 예를 들어, 주행 벡터 연산부(121c)는, 제N 시간에서의 3차원 좌표(Xn, Yn, Zn)와 제(N+1) 시간에서의 3차원 좌표(Xn+1, Yn+1, Zn+1)를 이용하여 제N 시간과 제(N+1) 시간 사이에서의 차량(100)의 주행 벡터(V1 및 V2)를 연산할 수 있다. 구체적으로는, 주행 벡터 연산부(121c)는 제N 시간에서의 3차원 좌표(Xn, Yn, Zn)를 제(N+1) 시간에서의 3차원 좌표(Xn+1, Yn+1, Zn+1)에서 차감하는 수학적 방법을 이용하여 제N 시간과 제(N+1) 시간 사이에서의 차량(100)의 주행 벡터(V1 및 V2)를 연산할 수 있다. 주행 벡터 연산부(121c)는 복수 개의 주행 벡터(V1 및 V2)를 연산할 수 있으며, 연산된 복수 개의 주행 벡터(V1 및 V2)는 주행 가능 경로 추출부(125) 및/또는 주행 확률 연산부(126)로 전달될 수 있다.
도 6은 차로 변경 이력을 설명하기 위한 도면이고, 도 7은 차로 변경 이력을 설명하기 위한 표이다.
차로 변경 이력 획득부(121d)는, 복수 개의 주행 차로(L1 내지 L4)에 대한 정보를 기초로 차로 변경 이력을 획득한다. 구체적으로, 차로 변경 이력 획득부(121d)는, 차량 위치 판단부(121a)와 주행 차로 판단부(121b)에서 획득된 정보를 조합하여 차로 변경 이력에 대한 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이, 차량(100)은 기준 시간으로부터 40초가 지난 시점에 제4 차로(L4)의 제1 지점(R1)에 위치하고, 제1 지점(R1)에 위치했던 시간으로부터 30초가 지난 시점에는 제1 지점(R1)에서 이동하여(m1) 제3 차로(L3)의 제2 지점(R2)에 위치할 수 있다. 이어서 차량(100)은 제2 지점(R2)에 위치했던 시간으로부터 5분 4초가 지난 시점에서는 제2 지점(R2)에서 이동하여(m2) 제2 차로(L2)의 제3 지점(R3)에 위치하고, 제3 지점(R3)에 위치했던 시간으로부터 1분 17초가 지난 시점에서는 제1 차로(L1)의 제4 지점(R4)으로 이동할 수 있다(m3). 이 경우, 차로 변경 이력 획득부(121d)는, 각각의 위치(R1 내지 R4)에 대응하는 차로(L1 내지 L4)에 대한 정보와, 각각의 위치(R1 내지 R4)에 대응하는 시간을 저장함으로써 차로 변경 이력을 생성할 수 있다. 여기서 각각의 위치(R1 내지 R4)에 대응하는 시간은 각각의 위치(R1 내지 R4)에 도달한 시간, 각각의 위치(R1 내지 R4)에서 이탈한 시간 또는 위치(R1 내지 R4)의 이동에 소요된 경과 시간 등을 포함할 수 있다. 차로 변경 이력 획득부(121d)에서 획득한 차로 변경 이력은 주행 가능 경로 추출부(125) 및/또는 주행 확률 연산부(126)로 전달될 수 있다.
도 8은 주행 가능 범위의 일례를 도시한 도면이고, 도 9는 주행 가능 범위의 다른 일례를 도시한 도면이다.
주행 가능 범위 판단부(124)는, 차량(100)이 일정 기간 동안 이동 가능한 범위를 결정할 수 있다. 구체적으로 차량(100)이 일정 기간 동안에 이동할 수 있는 거리는 한계가 있을 수 밖에 없다. 따라서, 일정 기간 동안의 정보를 기초로 도로의 교통량을 측정하고자 하는 경우, 반드시 지역적으로 넓은 범위에서 차량(100)의 예상 위치나 경로를 획득할 필요는 없고, 일정 기간 이내에 차량(100)이 이동 가능한 범위 내에서 차량(100)의 예상 위치나 경로를 획득하는 것으로도 충분할 수 있다.
일 실시예에 의하면 주행 가능 범위 판단부(124)는, 도 8 및 도 9에 도시된 바와 같이, 복수의 하위 구역으로 구획되는 전체 구역(A1) 내에서 차량(100)의 예상 위치나 경로를 획득할 주행 가능 구역(A10)을 결정함으로써 차량(100)이 일정 기간 동안 이동 가능한 범위를 결정할 수 있다.
예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같이, 전체 구역(A1)은 사각형의 형상을 갖는 복수의 하위 구역으로 형성될 수 있다. 하위 구역의 크기, 일례로 하위 구역의 높이(y)나 폭(x)은 설계자의 선택에 따라 임의적으로 결정된 것일 수 있다. 이 경우, 주행 가능 범위 판단부(124)는, 제1 하위 구역(A11)과 제2 하위 구역(A12)을 잇는 선분과, 제2 하위 구역(A12)과 제4 하위 구역(A14)을 잇는 선분과, 제4 하위 구역(A14)과 제3 하위 구역(A13)을 잇는 선분과, 제3 하위 구역(A13)과 제1 하위 구역(A11)을 잇는 선분에 의해 포섭되는 하위 구역들의 집합을 차량(100)의 예상 위치나 경로를 획득할 주행 가능 구역(A10)으로 정할 수 있다.
또한 주행 가능 범위 판단부(124)는, 도 8에 도시된 바와 같이, 전체 구역(A2)은 전체적으로 조합되는 경우 원형의 형상을 이루는 복수의 하위 구역의 집합으로 형성된 것일 수도 있다. 주행 가능 범위 판단부(124)는, 소정의 반지름의 원 내측에 존재하는 복수의 하위 구역을 이용하여 차량(100)의 예상 위치나 경로를 획득할 주행 가능 구역(A20)으로 결정할 수도 있다.
일 실시예에 의하면, 주행 가능 범위 판단부(124)는, 미리 정의된 설정에 따라 주행 가능 구역(A10) 내에 포섭되는 하위 구역들의 개수나, 주행 가능 구역(A10)의 크기, 일례로 주행 가능 구역(A10)의 높이나 폭을 결정하도록 설정된 것일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 주행 가능 범위 판단부(124)는 설계자의 선택에 따라 미리 결정된 바에 따라서, 주행 가능 구역(A10) 내에 포섭되는 하위 구역들의 개수나, 주행 가능 구역(A10)의 크기, 일례로 주행 가능 구역(A10)의 높이나 폭을 결정할 수도 있다.
다른 일 실시예에 따르면, 주행 가능 범위 판단부(124)는, 도로의 예상되는 상황에 따라서 주행 가능 구역(A10, A20) 내에 포섭되는 하위 구역들의 개수나, 주행 가능 구역(A10, A20)의 크기 등을 결정할 수도 있다. 예를 들어, 주행 가능 범위 판단부(124)는 출퇴근 시간과 같이 도로에 차량(100)이 많을 것으로 예상되는 경우에는 주행 가능 구역(A10, A20) 내에 포섭되는 하위 구역들의 개수를 상대적으로 더 적게 하거나, 또는 주행 가능 구역(A10, A20)의 크기를 상대적으로 더 작게 결정하고, 심야 시간과 같이 도로에 차량(100)이 적을 것으로 예상되는 경우에는 주행 가능 구역(A10) 내에 포섭되는 하위 구역들의 개수를 상대적으로 더 많게 하거나, 또는 주행 가능 구역(A10, A20)의 크기를 상대적으로 더 크게 결정할 수 있다.
또한 주행 가능 범위 판단부(124)는, 도로가 배치된 위치, 방향 또는 형태에 따라서 주행 가능 구역(A10, A20)을 결정할 수도 있다. 차량(100)은 대체적으로 도로를 따라 주행하므로, 도로가 배치된 위치, 방향 또는 형태에 따라서 일 범위의 구역 내에는 차량(100)이 도달할 수 있는 위치가 있고, 도달할 수 없는 위치가 존재할 수 있다. 따라서, 주행 가능 범위 판단부(124)는 주행 가능 구역(A10, A20)을, 지도 정보(141)의 도로 정보를 더 이용하여 결정할 수 있다.
주행 가능 범위 판단부(124)에서 결정된 주행 가능 구역(A10, A20)은 주행 가능 경로 추출부(125)로 전달된다.
주행 가능 범위 판단부(124)는, 실시예에 따라 생략될 수도 있다.
주행 가능 경로 추출부(125)는, 차량(100)의 현재의 주행 도로, 현 위치에 대한 좌표값 및 지도 상의 정보를 종합하여, 차량(100)이 미래에 주행 가능하다고 판단되는 경로를 추출할 수 있다. 이 경우, 주행 가능 경로 추출부(125)는, 가능한 모든 범위에서 차량(100)이 주행 가능하다고 판단되는 모든 경로를 추출할 수도 있고, 일정 기간 이내에 차량(100)이 이동 가능한 일정 범위 내에서만 차량(100)의 주행 가능하다고 판단되는 경로를 추출할 수도 있다. 일정 범위 내에서만 주행 가능 경로를 추출하는 경우, 주행 가능 경로 추출부(125)는 주행 가능 범위 판단부(124)에서 결정된 주행 가능 구역(A10, A20)에 한하여 차량(100)의 주행 가능하다고 판단되는 경로를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 주행 가능 경로 추출부(125)는, 저장부(140)에 저장된 지도 정보(141), 일례로 삼차원 첨단 운전자 지원 시스템 지도와, 현재 차량의 위치, 일례로 차량의 현재 주행 도로에 대한 정보를 이용하여, 차량(100) 주변이나 차량(100) 전방의 도로 유형을 검출하고, 검출된 도로 유형을 기초로 주행 가능한 경로를 검출할 수 있다. 여기서 도로 유형은 예를 들어 직진 도로, 삼거리, 사거리 또는 오거리와 같은 교차로, 고가도로, 지하차도 또는 고속도로 등을 포함할 수 있다. 여기서, 삼거리는 Y자 교차로 및 T자 교차로를 포함할 수 있다.
구체적으로 예를 들어, 차량(100) 전방의 도로가 고속도로인 경우, 고속도로 나들목이 나타날 때까지는 차량(100)은 고속도로를 따라 경로 변경 없이 계속하여 주행할 것이므로, 주행 가능 경로 추출부(125)는 주행 가능 구역(A10, A20) 내에 고속도로 나들목이 존재하지 않는다면, 고속도로만이 주행 가능한 경로로 판단할 수 있다.
다른 예를 들어, 차량(100)의 전방에 사거리가 존재하는 경우, 주행 가능 경로 추출부(125)는 사거리에 연결된 네 개의 도로 중 현재 주행 중인 도로를 제외한 세 개의 도로, 또는 현재 주행 중인 도로를 포함한 모든 도로로 차량(100)이 주행 가능하다 판단하여, 세 개 또는 네 개의 주행 가능 경로를 추출할 수 있을 것이다.
이와 같이 도로 유형을 판단하는 경우, 주행 가능 범위 판단부(124)는 현재의 위치 및 차량의 현재의 속도를 기준으로 특정 거리 범위 내에 존재하는 도로 유형만을 판단하는 것도 가능하다. 예를 들어, 주행 가능 경로 추출부(125)는 차량(100)의 현재 속도가 빠르면 빠를수록, 차량의 현 위치를 중심으로 보다 넓은 범위 내에 존재하는 도로 유형을 판단하고, 차량(100)의 현재 속도가 느리면 느릴수록 차량의 현 위치를 중심으로 보다 좁은 범위 내에 존재하는 도로 유형을 판단할 수도 있다.
또한, 주행 가능 경로 추출부(125)는, 차량 주행 상태 판단부(121)에서 획득된 각종 정보, 예를 들어, 차량(100)의 현재의 주행 도로, 현 위치에 대한 좌표값, 현재의 주행 차로, 주행 벡터 및 차선 변경 이력 중 적어도 하나를 전달받고, 전달받은 정보와 지도 상의 정보를 종합하여 차량(100)이 주행 가능하다고 판단되는 모든 경로를 추출할 수도 있다.
일 실시예에 의하면, 주행 가능 범위 판단부(124)는, 토폴로지를 이용하여 차량(100)이 주행 가능하다고 판단되는 모든 경로를 추출할 수 있다.
이하 주행 가능 범위 판단부(124)의 동작을 설명하기 위하여, 노드(node) 및 링크(link)에 대해 설명하도록 한다.
도 10은 노드 및 링크를 설명하기 위한 도면이고, 도 11은 노드 및 링크가 조합된 일례를 도시한 도면이다.
노드란, 분기점과 같이 소정의 특징을 가지거나 소정의 기능을 수행할 수 있는 지점을 의미하고, 링크는 어느 하나의 노드와 다른 하나의 노드를 연결하는 선분을 의미한다. 예를 들어, 노드는 교차로와 같이 차량(100)의 주행 방향이 변경될 수 있는 지점을 의미하고, 링크는 이들 지점을 연결하는 도로를 의미할 수 있다. 구체적으로, 도 10에 도시된 바를 참조하면, 차량(100)이 최초의 출발 지점(10)에서 목적 지점(18)까지 이동하는 경우, 차량(100)은 출발 지점(10)과 연결된 도로(11)를 주행하여 지하 차도(12)로 진입하고, 지하 차도(12)와 연결된 도로(13)를 통과하여 사거리(14)에 도달한 후, 사거리(14)와 연결된 도로(15, 16, 17) 중 어느 하나의 도로(15)를 통하여 목적지(17)에 도달하게 된다. 여기서 지하 차도(12) 및 사거리(14)가 노드이고, 차량이 주행한 도로(11, 13, 15 내지 17)가 링크이다. 노드 및 링크에 따라 도로망은 도 11에 도시된 바와 같이 개념적으로 도시될 수 있다.
도 11에 도시된 바를 참조하면, 하나의 노드(N1)에 하나의 링크(B1)가 연결될 수도 있고, 하나의 노드(N2, N3)에 복수의 링크(B1, B2, B3, B4, B5, B6)가 연결될 수도 있다. 하나의 노드(N1)는 링크(B1)를 통해 하나의 노드(N2)와 연결될 수도 있고, 하나의 노드(N2)는 복수의 링크(B1, B2, B3)를 통해 두 개의 노드(N1, N3)와 연결될 수도 있다. 또한 하나의 노드(N3)는 셋 이상의 링크(B2, B3, B4, B5, B6)를 통해 셋 이상의 노드(N2, N4, N5, N6)와 연결되는 것도 가능하다. 또한 어느 하나의 노드(N2)가 여러 링크(B2, B3)를 통해 다른 하나의 노드(N2, N3)와 연결되는 것도 가능하다. 이외에도 노드(N1, N2, N3)는 다양한 형태로 링크를 통하여 연결될 수 있다.
도로 상에서의 노드는, 예를 들어, 직진 도로, 삼거리, 사거리 또는 오거리와 같은 교차로, 고가차도, 지하차도, 고속도로의 나들목 또는 로터리 등을 포함할 수 있다. 또한, 필요에 따라서 노드는 직진 도로나 곡선 도로를 포함할 수도 있다.
예를 들어, 만약 노드가 직진 도로인 경우, 노드는 차량(100)이 직진하는 전방 도로 및 차량(100)이 유턴한 후 주행하게 되는 후방 도로를 포함하는 두 개의 링크와 연결될 수 있다. 만약 노드가 사거리인 경우, 노드는 차량(100)의 우회전에 따라 진입하는 도로, 차량(100)이 직진하여 진입하는 도로, 차량(100)이 좌회전하여 진입하는 도로 및 차량(100)이 유턴하여 진입하는 도로를 포함하는 네 개의 링크와 연결될 수 있다. 만약 노드가 삼거리인 경우, 노드는 차량(100)의 우회전에 따라 진입하는 도로, 차량(100)이 좌회전하여 진입하는 도로 및 차량(100)이 유턴하여 진입하는 도로를 포함하는 세 개의 링크와 연결될 수 있다. 노드가 고가 도로인 경우, 노드는 고가 도로와, 고가 도로에 진입하지 않는 경우 진행하는 고가 도로 옆 도로를 포함하는 적어도 두 개의 링크가 연결되고, 노드가 지하차도인 경우, 노드는 지하 차도와, 지하 차도 옆의 도로를 포함하는 적어도 두 개의 링크와 연결될 수 있다. 노드가 지하차도인 경우, 차량(100)의 좌회전이나 유턴에 따라 진입하는 도로에 해당하는 링크가 더 추가될 수도 있다. 노드가 고속도로의 나들목인 경우, 고속도로와, 나들목 진입을 위한 도로를 포함하는 두 개의 링크가 노드와 연결될 수 있다.
경로는, 이와 같은 노드 및 링크 중 적어도 하나의 조합으로 형성될 수 있다. 예를 들어, 경로는 적어도 하나의 노드 및 적어도 하나의 링크의 조합으로 형성될 수도 있다. 또한, 차량(100)이 유턴이 불가능한 도로를 주행하는 경우, 경로는 하나의 링크, 즉 도로만으로도 형성될 수 있다.
주행 가능 경로 추출부(125)는, 이와 같은 도로 상의 노드 및 링크를 추출하고, 추출한 노드 및 링크를 조합하여 주행 가능한 경로를 추출 및 획득할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)이, 제2 노드(N2)와 제3 노드(N3)를 잇는 제2 링크(B2)에 대응하는 도로 상에 위치하고 있다고 판단되는 경우, 주행 가능 경로 추출부(125)는 차량(100)의 주행 가능한 경로로 세 개의 경로를 추출할 수 있다. 구체적으로 주행 가능 경로 추출부(125)는 제3 노드(N3) 및 제4 링크(B4)를 경유하여 제4 노드(N4)로 진행하는 경로와, 제3 노드(N3) 및 제5 링크(B5)를 경유하여 제5 노드(N5)로 진행하는 경로와, 제3 노드(N3) 및 제6 링크(B6)를 경유하여 제6 노드(N6)로 진행하는 경로를 추출할 수 있다. 이 경우, 주행 가능 경로 추출부(125)는 차량 주행 상태 판단부(121)에서 획득된 차량(100)의 현재의 주행 도로 및/또는 현 위치에 대한 좌표값을 이용하여 차량(100)이 제2 링크(B2)에 대응하는 도로 상에 위치하고 있다고 판단할 수 있다.
주행 가능 경로 추출부(125)에서 추출된 주행 가능 경로는, 주행 확률 연산부(126)로 전달될 수 있다.
주행 확률 연산부(126)는 주행 가능 경로 추출부(125)에서 추출된 주행 가능 경로와, 차량 주행 상태 판단부(121)에서 획득된 각종 정보, 예를 들어, 차량(100)의 현재의 주행 도로, 현 위치에 대한 좌표값, 현재의 주행 차로, 주행 벡터 및 차선 변경 이력 중 적어도 하나를 이용하여 각각의 주행 가능 경로에서의 차량(100)의 주행 확률을 연산할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 주행 확률 연산부(126)는 링크 내 주행 확률 연산부(127) 및 경로별 주행 확률 연산부(128) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
링크 내 주행 확률 연산부(127)는, 예를 들어 주행 가능 경로와 차선 변경 이력을 이용하여 각 링크에서의 주행 확률을 연산하거나, 다른 예를 들어 주행 가능 경로와 차량(100)의 주행 벡터(도 13의 V1 내지 V6)를 이용하여 각 링크에서의 주행 확률을 연산할 수 있다.
도 12는 차로 변경 이력을 이용하여 링크 내 주행 확률을 연산하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
링크 내 주행 확률 연산부(127)는 차량(100a, 100b) 전방의 노드의 형태와 차로 변경 이력을 반영하여 각 경로 별 확률을 연산할 수 있다.
차량(100a, 100b)이 도로를 주행하고, 전방에 노드(n2), 일례로 사거리가 존재하는 상황에서, 차량(100a, 100b)은 도 12에 도시된 바와 같이 차로(L1 내지 L4)를 변경하며 이동할 수 있다. 예를 들어, 제1 차량(100a)은 제1 위치 내지 제4 위치(R1 내지 R4)로 순차적으로 이동하면서, 제2 차로(L2), 제1 차로(L1), 제3 차로(L3) 및 제4 차로(L4)로 순차적으로 진입할 수 있다. 만약 제1 차량(100a)의 제2 차로(L2)에서의 차로 유지 시간은 59초이고, 제1 차로(L1)에서의 차로 유지 시간은 3분 47초이며, 제3 차로(L3)에서의 차로 유지 시간은 4초이며, 제4 차로(L4)에서의 차로 유지 시간은 10분 22초라고 가정하면, 제1 차량(100a)은 제1 차로(L1)에서 제4 차로(L4)로 급격하게 이동한 것으로 판단되며, 더 나아가 제1 차량(100a)의 운전자의 의도는 우회전일 가능성이 높다고 예측할 수 있다. 링크 내 주행 확률 연산부(127)는, 이와 같은 이동을 반영하여 사거리(n2)에서 우회전을 할 확률을 높게 결정하고 사거리(n2)에서 좌회전할 확률을 낮게 결정할 수 있다. 또한, 제2 차량(100b)은 제5 위치(R5)에서 제6 위치(R6) 및 제7 위치(R7)를 경유하여 제8 위치(R8)로 이동할 수 있으며, 이 경우 제1 차로 내지 제4 차로(L1 내지 L4)를 역순으로 변경하며 이동할 수 있다. 이 경우, 링크 내 주행 확률 연산부(127)는, 이와 같은 이동을 반영하여 사거리(n2)에서 좌회전을 할 확률을 높게 결정하고 사거리(n2)에서 우회전할 확률을 낮게 결정할 수 있다.
차로 변경 이력을 이용하는 경우, 링크 내 주행 확률 연산부(127)는, 이와 같이 각 링크에서의 주행 확률을 다음의 수학식 1에 따라 연산할 수 있다.
Figure pat00001
여기서 Plink는 소정의 링크에서 주행 확률을 의미하고, Node Type은 노드의 유형을 의미하며, r1, ... rn은 차량(100)의 위치를, t1, ... tn은 차선 유지 시간을 의미한다. F( )는 상술한 변수에 따른 주행 확률을 연산하기 위한 함수이다. 다시 말해서, 소정의 링크에서 주행 확률은 전방 노드와, 전방 노드 진입 전 차선 변경 이력 및 차선 유지 시간의 함수로 결정될 수 있다. 수학식 1의 F( ) 함수는, 설계자의 선택에 따라 임의적으로 결정될 수 있으며, 예를 들어, 경험칙에 따라 결정된 것일 수 있다.
도 13은 주행 벡터를 이용하여 링크 내 주행 확률을 연산하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
링크 내 주행 확률 연산부(127)는 차량(100a, 100b) 전방의 노드의 형태와 차량의 주행 벡터(V1 내지 V6)를 반영하여 각 경로 별 확률을 연산할 수 있다.
차량(100a, 100b)이 도로를 주행하고, 전방에 노드(n2), 일례로 사거리가 존재하는 상황에서, 차량(100a, 100b)은 도 13에 도시된 바와 같이 차로(L1 내지 L4)를 변경하며 이동할 수 있다. 예를 들어, 제1 차량(100a)은 제1 위치 내지 제4 위치(R1 내지 R4)로 순차적으로 이동하면서, 순차적으로 제2 차로(L2), 제3 차로(L3), 제2 차로(L2) 및 제1 차로(L1)로 이동할 수 있다. 이 경우, 각 위치(R1 내지 R4)에서의 상술한 주행 벡터 연산부(121c)에서 연산된 차량의 주행 벡터(V1 내지 V3)를 이용하여 링크 내 주행 확률 연산부(127)는 각 경로 별 확률을 연산할 수 있다. 구체적으로, 링크 내 주행 확률 연산부(127)는 주행 벡터(V1 내지 V3)의 총합(∑Vn1)을 연산하고, 연산된 주행 벡터의 합(∑Vn1)의 방향성을 이용하여 제1 차량(100a)의 주행 경향을 예측할 수 있다. 도 13에 도시된 바와 같이 제1 차량(100a)이 이동한 경우, 제1 차량(100a)의 주행 벡터의 합(∑Vn1)이 좌측 상 방향을 향하고 있으므로, 링크 내 주행 확률 연산부(127)는, 주행 벡터의 합(∑Vn1)의 방향을 반영하여 사거리(n2)에서 좌회전을 할 확률을 높게 결정하고 사거리(n2)에서 직진하거나 우회전할 확률을 낮게 결정할 수 있다. 또한, 제2 차량(100b)은 제5 위치(R5), 제6 위치(R6), 제7 위치(R7) 및 제8 위치(R8)로 순차적으로 이동할 수 있으며, 이 경우 제3 차로(L3), 제2 차로(L2), 제4 차로(L3) 및 제3 차로(L3)의 순으로 이동할 수 있다. 이 경우, 각 위치(R5 내지 R6)에서의 주행 벡터(V4 내지 V6)의 합(∑Vn2)은 전방을 향하고 있으며, 링크 내 주행 확률 연산부(127)는, 주행 벡터(V4 내지 V6)의 합산 결과(∑Vn2)를 반영하여 사거리(n2)에서 직진할 확률을 높게 결정하고 사거리(n2)에서 좌회전 또는 우회전할 확률을 낮게 결정할 수 있다.
이와 같이 벡터 합(∑Vn1, ∑Vn2)을 이용하는 경우, 링크 내 주행 확률 연산부(127)는, 이와 같이 각 링크에서의 주행 확률을 다음의 수학식 2에 따라 연산할 수 있다.
Figure pat00002
여기서 Plink는 소정의 링크에서 주행 확률을 의미하고, Node Type은 노드의 유형을 의미한다. f( )는 벡터 합을 연산하기 위한 함수이다. V1 내지 Vn은 각 위치에서의 주행 벡터를 의미한다. F( )는 상술한 변수에 따른 주행 확률을 연산하기 위한 함수이다. 다시 말해서, 소정의 링크에서 주행 확률은 전방 노드와, 전방 노드 진입 전 주행 벡터의 합으로 결정될 수 있다. 수학식 2의 F( )는, 설계자의 선택에 따라 임의적으로 결정될 수 있다. 이 경우, F( )는, 경험칙에 따라 결정된 것일 수 있다.
경로별 주행 확률 연산부(128)는 링크 내 주행 확률 연산부(127)에 의해 연산된 링크 별 주행 확률을 기초로 가능한 전체 경로 별 주행 확률을 연산함으로써 예상 주행 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 경로별 주행 확률 연산부(128)는, 링크 내 주행 확률 연산부(127)에 의해 연산된 노드에 연결된 각각의 링크에 대한 주행 확률을 조합하여 차량(100)이 주행 가능한 전체적인 경로에 대한 주행 경로를 연산할 수 있다.
도 14는 목적지까지 이동하는 경로 각각에 대한 주행 확률을 연산하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 14에 도시된 바와 같이, 실제 차량(100)이 주행하는 도로 상에는 복수 개의 노드(n11 내지 n13)가 존재할 수 있으며, 마찬가지로 복수 개의 링크(B11 내지 B16)가 존재할 수 있다. 차량(100)이 현 위치의 노드(n11)에서 목적하는 노드(n13)로 이동하는 경우에 있어서, 차량(100)은, 예를 들어, 현 위치의 노드(n11)에서 중간 노드(n12)를 거쳐 목적하는 노드(n13)로 이동할 수 있다. 이 경우, 차량(100)은 현 위치의 노드(n11)에서 중간 노드(n12)로 두 개의 링크(B11, B12) 중 어느 하나의 링크를 경유하여 이동하고, 다시 중간 노드(n12)에 연결된 복수의 링크(B11 내지 B15) 중 어느 하나의 링크(B13, B14, B15 중 어느 하나의 링크)를 통하여 목적하는 노드(n13)로 이동할 수 있다. 경로별 주행 확률 연산부(128)는, 이와 같이 복수의 연속된 노드(n11 내지 n13)에 연결된 각각의 링크(B11 내지 B15)에서의 주행 확률로부터 차량(100)의 전체적인 주행 가능 경로를 연산할 수 있다.
경로별 주행 확률 연산부(128)는, 다양한 알고리즘을 이용하여 차량(100)의 전체적인 주행 가능 경로에 대한 주행 확률을 연산할 수 있으며, 예를 들어, 전자 호라이즌(EH, Electronic Horizon) 방식을 이용하여 차량(100)의 전체적인 주행 가능 경로에 대한 확률을 연산할 수 있다.
전자 호라이즌 방식을 이용하여 차량(100)의 전체적인 주행 가능 경로에 대한 확률을 연산하는 경우, 특정 링크까지의 경로에 대한 경로 별 주행 확률(I_link)은, 예를 들어, 다음의 수학식 3과 같이, 특전 링크의 바로 직전의 링크까지의 경로에 대한 경로 별 주행 확률(I_plink)과 현재 차량(100)의 위치하는 특정 링크의 주행 확률(P_link)의 곱으로 정의될 수 있다.
Figure pat00003
여기서, 만약 직전 링크가 없는 최초의 노드인 경우, 직전 링크의 경로 별 주행 확률(I_plink)은 1로 정의될 수 있다.
구체적으로 예를 들어, 도 14에서 차량(100)이 제11 노드(n11)에서 선택 가능한 복수의 링크(B11, B12) 중 제11 링크(B11)로 주행할 확률(P_link11)을 0.6이라고 하고, 제12 링크(B12)로 주행할 확률(P_link12)을 0.4라고 한다면, 제11 링크(B11)에서의 경로 별 주행 확률(I_link11)은 0.6으로 주어질 수 있다. 아울러, 제12 노드(n12)와 연결된 제13 링크(B13)에서의 주행 확률이 0.1로 주어진다면, 제13 링크(B13)에서의 경로 별 주행 확률(I_link13)은 0.06으로 연산될 수 있다(I_link13 = I_link11 * P_link13 = 0.6 * 0.1 = 0.06). 동일하게 제12 노드(n12)와 연결된 각각의 링크, 즉 제14 링크(B14), 제15 링크(B15) 및 제16 링크(B16)에서의 주행 확률이 순차적으로 0.3, 0.2 및 0.4로 주어진다면, 제14 링크(B14)에서의 경로 별 주행 확률(I_link14)은 0.18로 연산되고, 제15 링크(B15)에서의 경로 별 주행 확률(I_link15)은 0.12로 연산되며, 제16 링크(B16)에서의 경로 별 주행 확률(I_link16)은 0.24로 연산되게 된다. 이 경우, 제13 링크(B13) 내지 제16 링크(B16)에서의 경로 별 주행 확률(I_link13 내지 I_link16)의 합은 제11 링크(B11)의 경로 별 주행 확률(I_link11)과 동일하다.
이와 같은 방법을 통해서 주행 확률 연산부(126)는 현재 주행하고 있는 차량(100)이 진행 가능한 각각의 경로에 대한 주행 확률을 연산할 수 있다. 주행 확률 연산부(126)에 의해 연산된 각각의 경로에 대한 주행 확률은 저장부(140)에 저장되거나, 제어부(110)의 제어에 따라 사용자 인터페이스부(150)의 표시부(152)에 표시될 수 있다. 또한 주행 확률 연산부(126)에 의해 연산된 차량(100)의 각각의 경로에 대한 주행 확률은 통신부(160)를 통하여 서버 장치(200)로 전달될 수 있다.
이상 차량용 표시 장치(109)에 의해 주행 확률이 연산되는 일례에 대해 설명하였으나, 일 실시예에 따르면, 이와 같은 주행 확률의 연산은 상술한 차량용 제어 장치(101)에 의해 수행되는 것도 가능하다. 이 경우, 차량용 제어 장치(101)는, 도 3에 도시된 제어부(110), 위치 정보 획득부(138), 주 기억 장치(139), 저장부(140) 및 통신부(160) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 필요에 따라 사용자 인터페이스(150)를 더 포함할 수도 있다. 차량용 표시 장치(109)의 제어부(110), 위치 정보 획득부(138), 주 기억 장치(139), 저장부(140), 사용자 인터페이스(150) 및 통신부(160)는, 차량용 제어 장치(101)의 제어부(110), 위치 정보 획득부(138), 주 기억 장치(139), 저장부(140), 사용자 인터페이스(150) 및 통신부(160)에 동일하게, 또는 설계자가 고려할 수 있는 범위 내의 변형을 거쳐 적용될 수 있다. 차량용 제어 장치(101)가 제어부(110), 위치 정보 획득부(138), 주 기억 장치(139), 저장부(140) 및 통신부(160) 등을 포함하는 경우, 차량용 표시 장치(109)는 생략될 수도 있다. 다시 말해서 차량용 표시 장치(109)가 차량(100)에 설치되지 않다고 하더라도, 차량용 제어 장치(101)를 이용하여 주행 확률은 연산될 수 있으며, 연산된 주행 확률은 상술한 바와 동일하게 서버 장치(200)로 전송될 수 있다.
이하 서버 장치(200)의 일 실시예에 대해 설명하도록 한다.
도 15는 서버 장치의 일 실시예에 대한 제어 블록도이고, 도 16은 서버 장치에 의해 획득된 교통량 정보를 지도에 반영한 일례를 도시한 도면이다.
서버 장치(200)는 일 실시예에 있어서, 통신부(210), 제어부(220), 주 기억 장치(223) 및 저장부(230)를 포함할 수 있다.
통신부(210)는 차량(100)의 통신부(160)와 통신 가능하게 마련되어, 차량용 제어 장치(101)나 차량용 표시 장치(109)에 데이터를 송신하거나, 또는 차량용 제어 장치(101)나 차량용 표시 장치(109)로부터 데이터를 수신할 수 있다. 통신부(210)는, 예를 들어, 예상 주행 정보 획득부(120)에서 연산된 각 링크에서의 주행 확률 및/또는 주행 가능한 각각의 경로에서의 주행 확률을 수신하거나, 또는 교통량에 대한 정보를 차량(100), 다른 서버 장치(98) 및/또는 단말 장치(99)로 전송할 수 있다.
제어부(220)는 서버 장치(200)의 전반적인 동작을 제어 가능하도록 마련된다. 제어부(220)는, 하나 또는 둘 이상의 반도체 칩 및 관련 부품을 이용하여 구현될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제어부(220)는, 예상 진입 차량 연산부(221) 및 교통량 연산부(222)를 포함할 수 있다.
예상 진입 차량 연산부(221)는, 통신부(210)를 통해 복수의 차량(100a 내지 100d)으로부터 수신한 각각의 주행 가능한 각각의 경로에서의 주행 확률을 기초로 경로 별 예상 차량 진입량을 연산할 수 있다. 일 실시예에 의하면 예상 진입 차량 연산부(211)는, 개별 링크에서의 주행 확률을 이용하여 링크 별 예상 차량 진입량을 연산하여 각각의 경로에서의 주행 확률을 기초로 경로 별 예상 차량 진입량을 연산할 수도 있다. 이 경우, 예상 진입 차량 연산부(221)는, 다수 차량의 특정 경로에의 개별 진입 확률을 종합하여 경로 별 예상 차량 진입량을 연산할 수도 있다. 이외에도 예상 진입 차량 연산부(221)는 설계자가 고려할 수 있는 다양한 방법을 이용하여 경로 별 예상 차량 진입량을 연산할 수도 있다. 예를 들어, 개별 차량의 특정 경로에의 진입 확률에 소정의 가중치를 부가하여 연산할 수도 있다. 여기서 소정의 가중치는 도로의 상황이나 운전자의 운전 패턴과 같은 요인을 반영하기 위하여 정의된 것일 수 있다.
예상 차량 진입량은 양(+)의 값을 가질 수도 있고, 음(-)의 값을 가질 수도 있다. 예상 차량 진입량이 양의 값인 경우, 특정 경로에 진입하는 차량이 특정 경로에서 진출하는 차량보다 많다는 것을 의미하고, 예상 차량 진입량이 음의 값인 경우, 특정 경로에 진입하는 차량이 특정 경로에서 진출하는 차량보다 적다는 것을 의미한다.
일 실시예에 의하면, 예상 진입 차량 연산부(221)는, 다음의 수학식 4를 기초로 각 경로 별 예상 차량 진입량을 연산할 수 있다.
Figure pat00004
여기서 U_predicted는 경로 별로 예상되는 차량의 진입량을 의미하고, x는 차량을 식별하기 위한 식별 번호로 n보다 작은 수이고(n은 1보다 큰 자연수), route는 각각의 경로를 식별하기 위한 식별 번호이고, P_x(route)는 제x 차량의 특정 경로에서의 주행 확률이고, t_e는 경로 별 평균 속도에 따른 특정 경로로의 진입 시점을 의미한다.
이 경우, 차량(100)은 동시에 두 개의 경로에 존재할 수 없으므로, 주행 확률로부터 개별 차량들의 진입량을 결정하여 각 경로 별로 합산할 때에는 진입 시점을 기준으로 차량(100)이 존재 가능한 경로에 대한 주행 확률만 이용되고, 차량(100)이 존재 불가능한 경로에 대한 주행 확률은 이용되지 않도록 설계될 수 있다. 구체적으로 아직 차량(100)이 특정 링크에 도달하지 못한 경우에는 도달하지 못한 차량(100)은 특정 링크에서의 진입량의 연산에 이용되지 않고, 또한 특정 링크를 주행하던 차량이 다른 링크로 이동하여 특정 링크에서 이탈한 경우에도 이탈한 차량(100)은 특정 링크의 진입량의 연산에 이용되지 않도록 설계될 수 있다.
한편, 경로의 진입 시점은 차량(100)의 평균 주행 속도를 고려하여 연산될 수 있다. 구체적으로 특정 경로에 진입하는 차량(100)의 진입 시점은 다음의 수학식 5를 기초로 연산될 수 있다.
Figure pat00005
여기서 t_en은 다음 경로에 진입하는 차량(100)의 진입 시점이고, t_ep는 이전 경로에 차량(100)이 진입한 시점을 의미한다. L_B는 해당 경로의 거리를 의미하고, V_c는 차량의 속도를 의미한다.
이와 같은 방법을 통해 예상 진입 차량 연산부(221)는, 주행 가능한 각각의 경로에서의 주행 확률을 기초로 경로 별로 예상 차량 진입량을 연산할 수 있다. 이 경우, 예상 진입 차량 연산부(221)는, 개별 링크에서의 주행 확률을 이용하여 링크 별로 예상 차량 진입량을 연산하도록 설정될 수도 있다.
연산된 예상 차량 진입량은 교통량 연산부(222)로 전달될 수 있다.
교통량 연산부(222)는, 예상 차량 진입량을 기초로 특정한 경로에서의 교통량을 연산할 수 있다. 여기서, 연산되는 교통량은 일정 시간이 경과된 후에 예상되는 특정한 경로에서의 교통량일 수 있다. 특정한 경로에서의 교통량은 특정 링크에서의 교통량을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 교통량 연산부는 다음의 수학식 6을 이용하여 특정한 경로에서의 교통량을 연산할 수 있다.
Figure pat00006
여기서 T_nxt는 특정 시점에서의 경로 별 교통량을 의미하고, T_previous는 이전 시점에서의 경로 별 교통량을 의미한다. U_predicted는 수학식 4의 경우와 동일하게, 경로 별로 예상되는 차량의 진입량을 의미한다.
서버 장치(200)는 이와 같이 연산된 특정한 경로에서의 교통량을 이용하여 특정한 경로, 즉 특정한 적어도 하나의 도로에서의 예상 주행 속도를 연산할 수도 있다. 이 경우, 서버 장치(200)의 제어부(220)는, 도로의 특성, 일례로 차로의 개수나 도로의 유형 등을 반영하여, 특정한 경로에서의 차량(100)의 주행 속도를 연산할 수 있다. 이 경우, 서버 장치(200)의 제어부(220)는 특정한 경로에서의 차량(100)의 혼잡도를 연산하고, 연산된 혼잡도에 대응하는 차량 주행 속도에 대한 정보를 이용하여 예상되는 차량의 주행 속도를 추정할 수도 있다.
이와 같이 연산된 특정한 경로에서의 교통량 및/또는 예상 주행 속도는, 통신부(210)를 통해 차량(100), 차랑용 표시 장치(109), 다른 서버 장치(98) 및/또는 단말 장치(99)로 전송될 수 있다.
차량(100), 차랑용 표시 장치(109), 다른 서버 장치(98) 및/또는 단말 장치(99)는 수신한 교통량에 대한 정보 및/또는 예상 주행 속도를 사용자에게 표시할 수 있으며, 이 경우 교통량에 대한 정보 및/또는 예상 주행 속도를 지도와 조합하여 가공한 후 사용자에게 표시할 수도 있다. 예를 들어, 차량(100)의 차량용 표시 장치(109)는, 사용자 인터페이스(150)의 표시부(152)를 통하여 도 16에 도시된 바와 같이, 예상 교통량이 반영된 지도(142)를 화면(153)에 표시할 수 있다. 사용자는 예상 교통량이 반영된 지도(142)를 보고 교통량에 대한 정보를 시각적으로 습득한 후, 습득한 정보를 기초로 차량을 운전할 수 있다. 또한 차량(100) 또는 차량용 표시 장치(109)는 수신한 교통량에 대한 정보 및/또는 예상 주행 속도를 이용하여 목적지까지의 경로를 설정할 수 있다. 만약 선행하여 설정된 목적지까지의 경로가 존재한다면, 차량(100) 또는 차량용 표시 장치(109)는 수신한 교통량에 대한 정보 및/또는 예상 주행 속도에 대한 정보를 기반으로 기존의 목적지까지의 경로를 취소하고, 목적지까지의 경로를 다시 설정할 수도 있다.
주 기억 장치(223)는 램(RAM)이나 롬(ROM) 등을 이용하여 구현될 수 있으며, 제어부(110)의 동작에 필요한 각종 데이터를 일시적 또는 비일시적으로 저장할 수 있다.
저장부(230)는 서버 장치(200)의 동작에 필요한 각종 정보를 저장 가능하도록 마련된다. 일 실시예에 따르면, 저장부(230)는, 차량(100)에서 전송된 각 차량(100)의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률(231a 내지 231d)에 대한 정보로 구축된 데이터베이스(231)를 저장할 수 있다. 이 경우, 데이터베이스(231)는 복수의 차량(100a 내지 100d) 각각으로부터 개별적으로 전송된 복수의 차량(100a 내지 100d) 각각에 대한 주행 가능한 경로에 대한 정보인 예상 주행 정보(231a 내지 231d)로 이루어진 것일 수 있다. 여기서 예상 주행 정보(231a 내지 231d)는 적어도 하나의 경로에 대한 주행 확률에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한 저장부(230)는 제어부(220)에서 획득된 각종 정보를 저장할 수 있으며, 제어부(220)의 예상 진입 차량 연산이나 교통량 연산에 필요한 각종 정보, 일례로 지도 정보를 저장할 수도 있다. 이와 같은 저장부(230)는, 반도체 저장 장치나, 광 디스크 저장 장치나, 자기 디스크 저장 장치나, 또는 자기 테이프 저장 장치 등과 같이 데이터를 저장할 수 있는 각종 저장 매체를 이용하여 구현 가능하다.
이하 도 17 내지 도 19를 참조하여 교통량 예측 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 17은 교통량 예측 방법의 일 실시예에 대한 제1 흐름도이다.
도 17에 도시된 교통량 예측 방법의 일 실시예에 따르면, 먼저 복수의 차량 중 적어도 하나의 차량, 일례로 제1 차량이 특정한 도로 상에서 주행하고 있을 수 있다(s400).
제1 차량이 도로를 주행하는 경우, 미리 정의된 설정이나 또는 사용자의 조작에 따라서, 제1 차량에 마련된 차량용 제어 장치나 차량용 표시 장치의 제어부는 제1 차량의 상태와 관련된 각종 정보를 수집하고, 수집한 정보를 기초로 차량의 주행 상태를 판단할 수 있다(s410). 예를 들어, 제1 차량의 차량용 제어 장치나 차량용 표시 장치의 제어부는, 위성 항법 시스템과 같은 차량 위치 정보 획득부를 이용하여 차량의 위치에 대응하는 좌표를 획득하고, 획득한 좌표를 기초로 주행 벡터를 연산할 수 있다. 또한 제1 차량의 차량용 제어 장치나 차량용 표시 장치의 제어부는, 카메라 장치를 통해 촬영된 화상으로부터 차선을 추출하여 주행 차로에 대한 정보를 획득하고, 주행 차로의 변경에 관한 정보를 이용하여 획득한 차로 변경 이력을 획득할 수 있다.
도 18은 교통량 예측 방법의 일 실시예에 대한 제2 흐름도이다.
도 18에 도시된 바에 따르면 차량 상태를 판단하는 과정(s410)은, 일 실시예에 있어서, 차량의 현 위치의 판단이 개시되면(s411), 차량의 2차원 좌표(X, Y)를 측정하고(s412), 차량의 2차원 좌표 (X, Y)와 3차원 지도를 이용하여 차량의 고도, 즉 Z축 상의 좌표를 측정하고(s413), 획득된 차량의 3차원 좌표(X, Y, Z)를 이용하여 차량이 현재 주행하고 있는 도로를 판단하여(s414), 현재 차량의 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
도 19는 교통량 예측 방법의 일 실시예에 대한 제3 흐름도이다.
도 19에 도시된 바에 따르면, 차량 상태를 판단하는 과정(s410)은, 일 실시예에 있어서, 차량에 설치된 카메라가 차량 전방을 촬영하여 차량 전방에 대한 화상을 획득하고(s415, s416), 획득된 화상으로부터 차선을 추출한 후(s417), 추출된 차선을 기초로 현재의 차량의 주행 차선을 판단하는 단계(s418)를 포함할 수 있다. 이 경우, 추출된 차선을 기초로 현재의 차량의 주행 차선을 판단하는 단계(s418)는, 상술한 단계 s412 및 s413에서 획득된 차량의 3차원 좌표(X, Y, Z)를 더 이용하여 수행될 수도 있다.
도 18 및 도 19에 도시된 차량 상태를 판단하는 과정(s410)은 순차적으로 수행될 수도 있고, 동시에 수행될 수도 있다. 또한, 이들 과정 중 일부는 생략될 수도 있다.
차량의 주행 상태가 판단되면, 주행 가능 경로가 추출될 수 있으며, 필요에 따라 주행 가능 범위를 먼저 결정하고 결정된 주행 가능 범위 내에서 주행 가능 경로가 추출 및 획득될 수 있다(s420). 여기서, 주행 가능 범위는 일례로 차량이 특정 시간 내에 주행하고 있을 수 있는 구역의 집합인 주행 가능 구역을 포함할 수 있다. 차량이 미래에 주행 가능하다고 판단되는 경로인 주행 가능 경로는 차량의 현재의 주행 도로, 현 위치에 대한 좌표값 및 지도 상의 정보를 종합하여, 추출될 수 있다. 실시예에 따라서, 주행 가능 경로는, 지도 정보와, 현재 차량의 위치에 대한 정보를 이용하여 추출된 차량 주변이나 방의 도로 유형을 기초로 획득될 수도 있다. 또한 주행 가능 경로는, 차량의 현재의 주행 도로, 현 위치에 대한 좌표값, 현재의 주행 차로, 주행 벡터 및 차선 변경 이력 중 적어도 하나와, 지도 정보를 이용하여 획득될 수도 있다. 주행 가능 경로를 추출하기 위하여, 일 실시예로 토폴로지가 이용될 수 있으며, 이 경우, 추출된 노드 및 링크의 조합에 따라 주행 가능 경로가 개념적으로 획득될 수 있다.
주행 가능 경로 추출되면, 링크 내 주행 확률이 연산될 수 있다(s430). 각 링크에서의 주행 확률은, 일 실시예에 의하면, 주행 가능 경로에 대한 정보와 차선 변경 이력을 이용하여 연산될 수도 있고, 주행 가능 경로에 대한 정보와 주행 벡터를 이용하여 연산될 수도 있다.
링크 내 주행 확률이 연산되면, 연산된 링크 별 주행 확률을 이용하여 경로 별 주행 확률이 연산될 수 있다(s440). 예를 들어, 경로 별 주행 확률은 경로 내에 존재하는 적어도 하나의 링크에 대한 주행 확률을 조합하여 연산될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 경로 별 주행 확률을 연산하기 위하여 전자 호라이즌 방식을 이용될 수 있다.
연산된 링크 별 주행 확률 및 경로 별 주행 확률 중 적어도 하나는, 미리 정의된 설정이나 사용자의 선택에 따라서 차량용 표시 장치를 통해 사용자에게 표시될 수도 있다.
링크 별 주행 확률 및 경로 별 주행 확률 중 적어도 하나는 서버 장치로 전송될 수 있다(s450).
서버 장치는 수신한 링크 별 주행 확률 및 경로 별 주행 확률 중 적어도 하나를 이용하여, 특정한 경로에로의 예상 차량 진입량을 연산하고, 연산된 예상 차량 진입량을 기존의 교통량에 반영하여, 일정 시간 경과 후 예상되는 교통량을 연산할 수 있다(s460).
서버 장치는 각각의 차량, 일례로 제1 차량 및 제1 차량과 상이한 제2 차량에 교통량 정보를 전송할 수 있다(s470). 필요에 따라 서버 장치는, 다른 서버 장치나 소정의 단말 장치에도 연산된 교통량을 전송할 수 있다.
제1 차량 및 제2 차량은 수신한 교통량에 대한 정보를 사용자에게 제공할 수 있으며, 또한 수신한 교통량에 대한 정보를 기초로 목적지까지 경로를 설정하고 사용자에게 설정된 경로를 제공함으로써 사용자를 안내할 수 있다.
상술한 교통량 예측 방법은, 상술한 차량이나 또는 차량에 설치된 차량용 표시 장치와, 차량이나 또는 차량에 설치된 차량용 표시 장치와 연결된 서버 장치를 이용하여 구현될 수 있다. 이 경우, 상술한 교통량 예측 방법 중 단계 s400 내지 단계 s450는 차량용 표시 장치나 차량을 제어하여 구현될 수 있다. 따라서 상술한 교통량 예측 방법의 단계 s400 내지 단계 s450는 차량용 표시 장치의 제어 방법 및 차량의 제어 방법에도 동일하거나 또는 설계자가 고려할 수 있는 범위 내의 변형을 거쳐 적용될 수 있다.
상술한 실시예에 따른 교통량 예측 방법, 상기 차량용 표시 장치의 제어 방법 및 차량의 제어 방법은, 다양한 컴퓨터 장치에 의해 구동될 수 있는 프로그램의 형태로 구현될 수 있다. 여기서 프로그램은, 프로그램 명령, 데이터 파일 및 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 프로그램은, 예를 들어, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라, 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 이용하여 설계 및 제작된 것일 수 있다. 프로그램은 상술한 및 영상 표시 장치의 제어 방법을 구현하기 위하여 특별히 설계된 것일 수도 있고, 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 통상의 기술자에게 기 공지되어 사용 가능한 각종 함수나 정의를 이용하여 구현된 것일 수도 있다.
상술한 교통량 예측 방법, 상기 차량용 표시 장치의 제어 방법 및 차량의 제어 방법을 구현하기 위한 프로그램은, 컴퓨터에 의해 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터에 의해 판독 가능한 기록 매체는, 예를 들어, 하드 디스크나 플로피 디스크와 같은 자기 디스크 저장 매체, 자기 테이프, 컴팩트 디스크(CD)나 디브이디(DVD)와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 기록 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM) 또는 플래시 메모리 등과 같은 반도체 저장 장치 등 컴퓨터 등의 호출에 따라 실행되는 특정 프로그램을 저장 가능한 다양한 종류의 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.
100: 차량 108: 카메라
109: 차량용 표시 장치 110: 차량의 제어부
120: 예상 주행 정보 획득부 121: 차량 주행 상태 판단부
122: 차량 위치 판단부 123: 주행 차로 판단부
124: 주행 가능 범위 판단부 125: 주행 가능 경로 추출부
126: 주행 확률 연산부 127: 링크 내 주행 확률 연산부
128: 경로별 주행 확률 연산부 130: 내비게이션 처리부
138: 위치 정보 획득부 139: 차량의 주 기억 장치
140: 차량의 저장부 141: 지도 정보
150: 사용자 인터페이스 151: 입력부
152: 표시부 160: 차량의 통신부
200: 서버 장치 210: 서버 장치의 통신부
220: 서버 장치의 제어부 221: 예상 진입 차량 연산부
222: 교통량 연산부 223: 서버 장치의 주 기억장치
230: 저장부 231: 데이터베이스

Claims (30)

  1. 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 차량;
    상기 차량으로부터 상기 주행 확률을 수신하고, 상기 주행 확률을 이용하여 상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로 상에서의 교통량을 연산하는 서버 장치;를 포함하는 교통량 예측 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 차량은, 적어도 하나의 노드에 연결된 각각의 링크마다 링크 별 주행 확률을 연산하여 상기 적어도 하나의 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 교통량 예측 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 차량은, 상기 차량의 차선 변경 이력을 이용하여 링크 별 주행 확률을 연산하는 교통량 예측 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 차량은, 상기 차량의 전방에 대한 화상을 획득하고, 상기 화상으로부터 차선을 추출함으로써 차로에 대한 정보를 획득하고, 상기 차로에 대한 정보를 기초로 차선 변경 이력을 획득하는 교통량 예측 시스템.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 차량은, 상기 차량의 주행 벡터를 이용하여 링크 별 주행 확률을 연산하는 교통량 예측 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 차량은, 복수 회수로 상기 차량의 위치에 대한 정보를 획득하고, 상기 차량의 위치에 대한 정보를 이용하여 상기 차량의 주행 벡터를 획득하는 교통량 예측 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 차량은, 삼차원 지도 정보를 이용하여 상기 차량의 위치에 대한 삼차원 좌표를 획득하여 상기 차량의 위치에 대한 정보를 획득하는 교통량 예측 시스템.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 노드는, 직진 도로, 교차로, 고가차도, 지하차도, 나들목 및 로터리 중 적어도 하나를 나타내는 교통량 예측 시스템.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 서버 장치는, 링크 별 주행 확률을 기초로 링크 별 예상 차량 진입량을 연산하고, 연산 결과를 기초로 상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로 상에서의 교통량을 연산하는 교통량 예측 시스템.
  10. 제2항에 있어서,
    상기 차량은, 적어도 하나의 링크 별 주행 확률을 연산하고, 연산된 적어도 하나의 링크 별 주행 확률을 이용하여 경로 별 주행 확률을 연산하는 교통량 예측 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 차량은, 전자 호라이즌 방식을 이용하여 상기 경로 별 주행 확률을 연산하는 교통량 예측 시스템.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 서버 장치는, 상기 경로 별 주행 확률을 기초로 예상 차량 진입량을 연산하고, 연산 결과를 기초로 상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로 상에서의 교통량을 연산하는 교통량 예측 시스템.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로는, 상기 차량이 일정 기간 동안 주행 가능한 범위 내에 존재하는 경로를 포함하는 교통량 예측 시스템.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 서버 장치는, 상기 차량으로 상기 교통량을 전송하는 교통량 예측 시스템.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 서버 장치로부터 교통량에 대한 정보를 수신하는 단말 장치;를 더 포함하는 교통량 예측 시스템.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 차량은, 상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 차량용 표시 장치를 포함하는 교통량 예측 시스템.
  17. 차량이 주행 가능한 적어도 하나의 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 제어부; 및
    상기 주행 확률을 서버 장치로 전송하는 통신부;를 포함하는 차량용 표시 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 통신부는, 상기 서버 장치로부터 상기 경로 별 주행 확률을 기초로 연산된 교통량에 대한 정보를 수신하는 차량용 표시 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 교통량에 대한 정보를 표시하는 표시부;를 더 포함하는 차량용 표시 장치.
  20. 제17항에 있어서,
    상기 표시부는, 상기 교통량에 대한 정보와 지도 정보를 조합하여 표시하는 차량용 표시 장치.
  21. 제17항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 차량의 차량의 차선 변경 이력 및 상기 차량의 주행 벡터 중 적어도 하나를 이용하여, 적어도 하나의 노드에 연결된 각각의 링크마다 링크 별 주행 확률을 연산함으로써 상기 적어도 하나의 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 차량용 표시 장치.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 제어부는, 적어도 하나의 링크 별 주행 확률을 연산하고, 연산된 적어도 하나의 링크 별 주행 확률을 이용하여 경로 별 주행 확률을 연산하는 차량용 표시 장치.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 제어부는, 전자 호라이즌 방식을 이용하여 상기 경로 별 주행 확률을 연산하는 차량용 표시 장치.
  24. 제17항에 있어서,
    상기 차량이 주행 가능한 적어도 하나의 경로는, 상기 차량이 일정 기간 동안 주행 가능한 범위 내에 존재하는 경로를 포함하는 차량용 표시 장치.
  25. 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 제어부; 및
    상기 주행 확률을 서버 장치로 전송하는 통신부;를 포함하는 차량.
  26. 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 단계;
    상기 주행 확률을 이용하여 상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로 상에서의 교통량을 연산하는 단계;를 포함하는 교통량 예측 방법.
  27. 제26항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 단계는, 상기 차량의 차량의 차선 변경 이력 및 상기 차량의 주행 벡터 중 적어도 하나를 이용하여 적어도 하나의 노드에 연결된 각각의 링크마다 링크 별 주행 확률을 연산하는 단계를 포함하는 교통량 예측 방법.
  28. 제27항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 단계는, 성가 링크 별 주행 확률을 이용하여 경로 별 주행 확률을 연산하는 단계를 더 포함하는 교통량 예측 방법.
  29. 제26항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 주행 가능한 경로에 대한 주행 확률을 획득하는 단계는, 상기 차량이 일정 기간 동안 주행 가능한 범위 내에 존재하는 경로를 결정하는 단계 및 상기 주행 가능한 범위 내에 존재하는 경로에 한하여 주행 확률을 획득하는 단계를 포함하는 교통량 예측 방법.
  30. 제26항에 있어서,
    상기 교통량 또는 상기 교통량이 반영된 지도 정보를 표시하는 단계;를 더 포함하는 교통량 예측 방법.
KR1020150149535A 2015-10-27 2015-10-27 교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법 KR101847833B1 (ko)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150149535A KR101847833B1 (ko) 2015-10-27 2015-10-27 교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법
US15/087,055 US10424195B2 (en) 2015-10-27 2016-03-31 Traffic prediction system, vehicle-mounted display apparatus, vehicle, and traffic prediction method
DE102016107788.7A DE102016107788A1 (de) 2015-10-27 2016-04-27 Verkehrsvorhersagesystem, fahrzeugmontierte Anzeigevorrichtung, Fahrzeug- und Verkehrsvorhersageverfahren
CN201610285770.4A CN106611497B (zh) 2015-10-27 2016-05-03 交通量预测系统及预测方法、车辆用显示装置以及车辆
US16/539,476 US20190378404A1 (en) 2015-10-27 2019-08-13 Traffic prediction system, vehicle-mounted display apparatus, vehicle, and traffic prediction method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150149535A KR101847833B1 (ko) 2015-10-27 2015-10-27 교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20170048888A true KR20170048888A (ko) 2017-05-10
KR101847833B1 KR101847833B1 (ko) 2018-04-11

Family

ID=58490425

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150149535A KR101847833B1 (ko) 2015-10-27 2015-10-27 교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법

Country Status (4)

Country Link
US (2) US10424195B2 (ko)
KR (1) KR101847833B1 (ko)
CN (1) CN106611497B (ko)
DE (1) DE102016107788A1 (ko)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108335487A (zh) * 2018-03-20 2018-07-27 北方工业大学 一种基于交通状态时序性的道路交通状态预测系统
KR101951595B1 (ko) * 2018-05-18 2019-02-22 한양대학교 산학협력단 모듈형 순환 신경망 구조 기반 차량 경로 예측 시스템 및 방법
KR102370978B1 (ko) * 2020-10-16 2022-03-07 한국교통대학교산학협력단 차선 정보 미인식 발생시 주행 제어가 가능한 차량 제어 시스템
KR102593847B1 (ko) * 2023-05-10 2023-10-25 한국정보기술 주식회사 교통 정보 센터의 교통 영상정보 관리 시스템 및 방법
KR20240140778A (ko) 2023-03-16 2024-09-24 네트렉 주식회사 도로 교통량 계측 시스템 및 그 방법

Families Citing this family (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10185323B2 (en) * 2017-06-01 2019-01-22 GM Global Technology Operations LLC System and method to reduce vehicle resource depletion risk
CN109387210B (zh) * 2017-08-02 2022-03-29 腾讯科技（深圳）有限公司 车辆导航方法及其装置
JP6919405B2 (ja) * 2017-08-10 2021-08-18 トヨタ自動車株式会社 デジタルサイネージ制御装置、デジタルサイネージ制御方法、プログラム、記録媒体
JP7032085B2 (ja) * 2017-09-15 2022-03-08 トヨタ自動車株式会社 交通量判定システム、交通量判定方法、及び交通量判定プログラム
JP6927819B2 (ja) * 2017-09-15 2021-09-01 トヨタ自動車株式会社 交通量判定システム、交通量判定方法、及び交通量判定プログラム
CN110045721B (zh) * 2018-01-17 2022-10-28 大陆泰密克汽车系统（上海）有限公司 用于辅助车辆行驶的方法及其装置
CN108629982B (zh) * 2018-05-16 2020-12-29 中山大学 一种基于旅行时间分布规律的路段车辆数估计方法
US11567632B2 (en) 2018-07-03 2023-01-31 Apple Inc. Systems and methods for exploring a geographic region
US10679499B2 (en) * 2018-09-14 2020-06-09 Hyundai Motor Company Traffic guidance system and method thereof
JP7172626B2 (ja) * 2019-01-16 2022-11-16 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置
CN109816983A (zh) * 2019-02-26 2019-05-28 昆明理工大学 一种基于深度残差网络的短时交通流量预测方法
WO2020235105A1 (ja) * 2019-05-23 2020-11-26 日本電信電話株式会社 経路別交通量推定装置、経路別交通量推定方法、及び経路別交通量推定プログラム
CN110517484A (zh) * 2019-08-06 2019-11-29 南通大学 菱形立交区域平面交叉标志遮挡预测模型构建方法
CN111447264B (zh) * 2020-03-24 2021-08-13 腾讯科技（深圳）有限公司 一种边缘云服务的调度方法、设备及存储介质
US11768083B2 (en) 2020-05-15 2023-09-26 Apple Inc. User interfaces for providing navigation directions
CN111739290A (zh) * 2020-06-05 2020-10-02 腾讯科技（深圳）有限公司 车辆预警方法及装置
US11846515B2 (en) * 2020-06-11 2023-12-19 Apple Inc. User interfaces for customized navigation routes
TWI775123B (zh) * 2020-07-29 2022-08-21 財團法人資訊工業策進會 交通狀況預測系統與交通狀況預測方法
US20220058944A1 (en) * 2020-08-24 2022-02-24 Quantela Inc Computer-based method and system for traffic congestion forecasting
CN113129603B (zh) * 2021-03-26 2022-06-17 深圳市跨越新科技有限公司 平行道路超速判定方法、装置、终端及存储介质
EP4334683A2 (en) 2021-06-07 2024-03-13 Apple Inc. User interfaces for maps and navigation
US20220390248A1 (en) 2021-06-07 2022-12-08 Apple Inc. User interfaces for maps and navigation
US20230080319A1 (en) * 2021-09-15 2023-03-16 Here Global B.V. Method, apparatus, and system for aggregating a route based on high-resolution sampling
CN114330907A (zh) * 2021-12-31 2022-04-12 上海芯翌智能科技有限公司 车辆线路预测方法及装置、计算机可读存储介质
CN117173913B (zh) * 2023-09-18 2024-02-09 日照朝力信息科技有限公司 基于不同时段车流量分析的交通控制方法及系统

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3337202B2 (ja) 1998-08-05 2002-10-21 日本電信電話株式会社 交通状況予測方法、装置、および交通状況予測プログラムを記録した記録媒体
US6587781B2 (en) * 2000-08-28 2003-07-01 Estimotion, Inc. Method and system for modeling and processing vehicular traffic data and information and applying thereof
JP4400316B2 (ja) * 2004-06-02 2010-01-20 日産自動車株式会社 運転意図推定装置、車両用運転操作補助装置および車両用運転操作補助装置を備えた車両
US8605698B2 (en) * 2006-05-16 2013-12-10 Autonet Mobile, Inc Vehicle with mobile router
KR20090090049A (ko) 2008-02-20 2009-08-25 동아대학교 산학협력단 실시간 교통정보 서비스 장치 및 그 방법
JP5350703B2 (ja) 2008-07-29 2013-11-27 住友電工システムソリューション株式会社 交通情報生成装置、コンピュータプログラム、及び交通情報の生成方法
JP2010231557A (ja) 2009-03-27 2010-10-14 Toyota Motor Corp 交通情報提供システム、情報処理装置、及びナビゲーション装置。
EP2582304B1 (en) * 2010-06-15 2016-10-05 Image Mining, Inc. Fiducial systems for mammography
US8326385B2 (en) * 2011-04-05 2012-12-04 Research In Motion Limited Mobile wireless communications device with proximity based transmitted power control and related methods
WO2012172870A1 (ja) * 2011-06-14 2012-12-20 日産自動車株式会社 距離計測装置及び環境地図生成装置
US20130018290A1 (en) * 2011-07-15 2013-01-17 John Holdorf Method and apparatus for appendage massage
US9267806B2 (en) * 2011-08-29 2016-02-23 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft System and method for automatically receiving geo-relevant information in a vehicle
DE102011083375A1 (de) 2011-09-26 2013-03-28 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Übermittlung von Routendaten für die Verkehrstelematik
JP5810842B2 (ja) * 2011-11-02 2015-11-11 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 レーン案内表示システム、方法およびプログラム
US20130155096A1 (en) * 2011-12-15 2013-06-20 Christopher J. Legair-Bradley Monitor orientation awareness
US8989914B1 (en) * 2011-12-19 2015-03-24 Lytx, Inc. Driver identification based on driving maneuver signature
JP5979885B2 (ja) * 2012-01-17 2016-08-31 株式会社デンソーアイティーラボラトリ 経路予測システム、経路予測方法およびプログラム
JP5511872B2 (ja) * 2012-03-19 2014-06-04 日本バルカー工業株式会社 熱伝導性樹脂組成物及びこれを用いた熱伝導性シート
US20150177010A1 (en) * 2013-08-23 2015-06-25 Cellepathy Ltd. Suppressed navigation instructions
CN103632542A (zh) 2012-08-27 2014-03-12 国际商业机器公司 交通信息处理方法、装置和相应设备
GB201219742D0 (en) * 2012-11-02 2012-12-12 Tom Tom Int Bv Methods and systems for generating a horizon for use in an advanced driver assistance system (adas)
JP6047006B2 (ja) * 2012-12-25 2016-12-21 株式会社デンソー 地図表示システム
DE102013208758A1 (de) * 2013-05-13 2014-11-13 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Fahrzeugs
JP6160364B2 (ja) * 2013-08-26 2017-07-12 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 地図情報更新システム、地図情報更新装置、地図情報更新方法及びコンピュータプログラム
JP6264020B2 (ja) * 2013-12-19 2018-01-24 株式会社デンソー 運転支援装置

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108335487A (zh) * 2018-03-20 2018-07-27 北方工业大学 一种基于交通状态时序性的道路交通状态预测系统
KR101951595B1 (ko) * 2018-05-18 2019-02-22 한양대학교 산학협력단 모듈형 순환 신경망 구조 기반 차량 경로 예측 시스템 및 방법
KR102370978B1 (ko) * 2020-10-16 2022-03-07 한국교통대학교산학협력단 차선 정보 미인식 발생시 주행 제어가 가능한 차량 제어 시스템
KR20240140778A (ko) 2023-03-16 2024-09-24 네트렉 주식회사 도로 교통량 계측 시스템 및 그 방법
KR102593847B1 (ko) * 2023-05-10 2023-10-25 한국정보기술 주식회사 교통 정보 센터의 교통 영상정보 관리 시스템 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
US20190378404A1 (en) 2019-12-12
CN106611497B (zh) 2021-12-24
CN106611497A (zh) 2017-05-03
KR101847833B1 (ko) 2018-04-11
US10424195B2 (en) 2019-09-24
DE102016107788A1 (de) 2017-04-27
US20170116850A1 (en) 2017-04-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101847833B1 (ko) 교통량 예측 시스템, 차량용 표시 장치, 차량 및 교통량 예측 방법
US20220011130A1 (en) Selective retrieval of navigational information from a host vehicle
US11972022B2 (en) Systems and methods for anonymizing navigation information
US11851085B2 (en) Navigation and mapping based on detected arrow orientation
US20220076036A1 (en) Redundant Camera Detection Paths
US20220383744A1 (en) Traffic light relevancy
US20220082403A1 (en) Lane mapping and navigation
EP3343172B1 (en) Creation and use of enhanced maps
JP2020115348A (ja) 自律車両ナビゲーションのための疎な地図
US20210381849A1 (en) Map management using an electronic horizon
WO2021053393A1 (en) Systems and methods for monitoring traffic lane congestion
JP2016075905A (ja) 交差点の構造の接合確率モデリング及び推定
US20220327843A1 (en) Systems and methods for detecting traffic lights
US20220412772A1 (en) Systems and methods for monitoring lane mark quality
US20230205533A1 (en) Systems and methods for performing neural network operations
JP2007271344A (ja) 経路情報作成システム及び経路情報作成方法
US20230195114A1 (en) Systems and methods for decompressing neural network coefficients
CN113447035B (zh) 用于生成停车场几何结构的方法、设备和计算机程序产品
CN115195746A (zh) 地图生成装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant