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KR20210003751A - 한 차량의 미래 주행 기동 및 적어도 하나의 다른 차량의 주행 기동 사이의 협력적 조정을 위한 방법 및 장치 - Google Patents

한 차량의 미래 주행 기동 및 적어도 하나의 다른 차량의 주행 기동 사이의 협력적 조정을 위한 방법 및 장치 Download PDF

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KR20210003751A
KR20210003751A KR1020207030099A KR20207030099A KR20210003751A KR 20210003751 A KR20210003751 A KR 20210003751A KR 1020207030099 A KR1020207030099 A KR 1020207030099A KR 20207030099 A KR20207030099 A KR 20207030099A KR 20210003751 A KR20210003751 A KR 20210003751A
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South Korea
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vehicle
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tuple
effort value
Prior art date
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KR1020207030099A
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English (en)
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핸드릭 푹스
플로리안 비드슈테트
토마스 미칼케
이그나시오 레저 마티
막심 돌고프
세바스티안 스트런크
조나스 쇼이니첸
토마스 그로텐도르스트
Original Assignee
로베르트 보쉬 게엠베하
콘티넨탈 테베스 아게 운트 코. 오하게
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Publication date
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Publication of KR20210003751A publication Critical patent/KR20210003751A/ko
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Abstract

본 발명은 하나의 차량(100)의 미래 운전 기동과 적어도 하나의 다른 차량(104)의 다른 기동 사이의 협력적 조정 방법에 관한 것으로, 차량(100)에 대한 궤적(108)은 각각 비용 값(112)으로 평가되고, 다른 차량의 궤적(108)과 다른 궤적(204)은 튜플(210)로 결합되고, 충돌 없는 튜플(210)의 궤적(108) 및 연관된 노력 값(112)이 기준 궤적(110) 및 기준 노력 값(114)으로 선택되고, 기준 노력 값(114) 보다 노력 값(112)이 낮은 궤적(108)은 요구 궤적으로 분류되고, 기준 궤적(110)의 궤적 세트(106) 및 대응하는 기준 노력 값(114) 및 필요한 궤적 및 대체 궤적뿐만 아니라 대응하는 노력 값(112)을 포함하는 세트로부터의 적어도 하나의 궤적(108)을 포함하는 데이터 패킷(120)이 다른 차량(104)으로 전송된다.

Description

한 차량의 미래 주행 기동 및 적어도 하나의 다른 차량의 주행 기동 사이의 협력적 조정을 위한 방법 및 장치
본 발명은 적어도 하나의 펠로우 차량의 펠로우 기동을 갖는 차량의 미래 주행 기동(driving maneuver)과 협력적 조정(cooperative coordination)을 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
무선 통신을 통해 차량은 서로 및 인프라 설치와 메시지를 교환할 수 있다. 예를 들어, 차량은 검출 범위 내의 물체를 검출하고 검출된 물체를 설명하는 물체 메시지를 전송할 수 있다. 따라서 다른 차량은 자체 계산에서 자체 검출 범위를 벗어난 차량에 의해 검출된 물체를 포함할 수 있다. 또한, 차량은 다른 차량에 대한 개선된 경로 계획을 가능하게 하기 위해 계획된 경로를 나타내는 경로 메시지를 제공할 수 있다.
DE 10 2007 058 538 A1은 교통의 위험한 상황을 제어하는 방법을 설명한다. DE 10 2012 011 994 A1은 주행이자 지원 및/또는 자동차의 안전 기능을 지원하는 방법을 설명한다. DE 10 2015 221 817 A1은 주행 기동의 분산 조정 방법을 설명한다.
이러한 배경에 대해, 여기에 제시된 접근 방식은 적어도 하나의 펠로우 차량, 해당 장치 및 최종적으로 독립 청구항에 따른 해당 컴퓨터 프로그램 제품의 펠로우 기동과 차량의 미래 주행 기동의 협력적 조정 방법을 소개한다. 여기에 제시된 접근법의 유리한 추가 개발 및 개선은 설명으로부터 발생하며 종속 청구항에 설명되어 있다.
본 발명의 장점
본 발명의 실시예는 유리하게는 서로 다른 차량의 미래 주행 기동이 상호 합의하여 조정되도록 할 수 있으므로, 어느 차량도 교통 흐름을 가능하게 하기 위해 불균형적으로 큰 조향 개입, 제동 개입 및/또는 가속 개입을 수행할 필요가 없다. 이를 위해 사용되는 방법은 제어 장치와 같은 장치를 사용하여 수행할 수 있다. 방법의 실행을 위해, 예를 들어 센서, 측정 기기 또는 유사한 장치에 의해 제공되는 신호, 측정값 등이 사용 및/또는 분석될 수 있다. 이 방법은 완전히 또는 부분적으로 자동화될 수 있다. 인간의 개입은 배제되지 않을 수 있지만 반드시 필요한 것은 아니다.
적어도 하나의 펠로우 차량의 펠로우 기동과 차량의 미래 주행 기동의 협력적 조정 방법이 제시되며, 방법은 다음 단계를 포함한다:
1) 적어도 하나의 평가 기준(rating criterion)을 사용하여 각각 하나의 노력값(effort value)으로 차량에 대해 미리 계획된 궤적(pre-planned trajectory)의 궤적 세트(trajectory set)를 평가한다;
2) 펠로우 차량으로부터 펠로우 데이터 패킷(data packet)을 수신한다 - 펠로우 데이터 패킷은 펠로우 차량에 대해 미리 계획된 상이한 펠로우 궤적(fellow trajectory) 및 각 펠로우 궤적에 대한 펠로우 노력 값(fellow effort value)을 갖는 펠로우 궤적 세트(fellow trajectory set)를 포함함 -;
3) 하나의 궤적과 하나의 펠로우 궤적을 각각 튜플(tuple)로 결합하고 및 각각의 노력 값을 각 펠로우 노력 값과 결합하여 튜플의 튜플 노력 값으로 결합한다;
4) 충돌 없는 튜플을 선택한다 - 튜플은 충돌 한계(collision horizon) 내에서 궤적과 펠로우 궤적이 충돌이 없는 곳에서 선택됨 -;
5) 튜플 노력 값이 가장 낮은 충돌 없는 튜플의 궤적 및 관련 노력 값을 기준 궤적(reference trajectory) 및 기준 노력 값(reference effort value)으로 선택한다;
6) 기준 노력 값보다 노력 값이 낮은 궤적을 요구 궤적 및 요구 노력 값으로 분류한다;
7) 기준 노력 값보다 더 높은 노력 값을 가진 궤적을 대체 궤적(alternative trajectory) 및 대체 노력 값(alternative effort value)으로 분류한다; 및
8) 펠로우 차량에 데이터 패킷을 전송한다 - 데이터 패킷은 기준 궤적 및 관련 기준 노력 값의 궤적 세트 및 요구 궤적 및 대체 궤적 및 각각의 노력 값을 포함하는 그룹으로부터의 적어도 하나의 궤적을 포함한다.
특히, 단계(5) ~(7)은 다음과 같이 지정될 수 있다.
5a) 튜플 노력 값이 가장 낮은 충돌 없는 튜플(210)을 선택하고 및 이 튜플(210)의 궤적(108) 및 연관된 노력 값(112)을 기준 궤적(110) 및 기준 노력 값(114)으로 분류한다;
6a) 기준 노력 값(114) 보다 낮은 노력 값(112)을 가진 궤적(108)을 선택하고 및 이러한 궤적(108)과 관련 노력 값(112)을 요구 궤적 및 요구 노력 값으로 분류하고, 요구 궤적은 차량의 희망을 나타내는 궤적이며, 원하는 이동 목적지(travel destination)에 기준 궤적보다 더 유리하게 도달할 수 있고;
7a) 기준 노력 값(114)보다 노력 값(112)이 더 높은 궤적(108)을 선택하고 이러한 궤적(108) 및 관련 노력 값(112)을 대체 궤적 및 대체 노력 값으로 분류하고, 대체 궤적은 적용 가능한 경우 차량이 주행할 의사가 있는 차량의 협력 제안을 나타내는 궤적이다.
본 발명의 실시예에 관한 아이디어는 무엇보다도 후술하는 생각 및 발견에 기초한 것으로 간주될 수 있다.
차량의 주행 기동은 차량의 조향, 제동 및/또는 가속으로 이해될 수 있다. 차량의 구동렬(drive train)은 드래그 토크(drag torque)로 차량을 제동하고 구동 토크(drive torque)로 가속할 수 있다. 차량의 제동 시스템은 제동 토크에 의해 차량을 제동할 수 있다. 차량의 조향 시스템은 조향 각도로 차량을 조향할 수 있다. 주행 기동은 속도에 따라 상이하다. 예를 들어 차량의 현재 속도는 현재 주행 가능한 최소 커브 반경을 결정한다. 조향하기 전에 제동함으로써 더 작은 커브 반경을 주행할 수 있다.
차량은 자신의 차량 또는 자아 차량(ego vehicle)으로 설명될 수 있다. 차량의 장치에서, 여기에 설명된 방법이 실행될 수 있다. 차량은 운전자에 의해 적어도 부분적으로 제어될 수 있다. 이를 위해 운전자는 장치로부터 주행 지침을 받을 수 있다. 주행 기동은 또한 제어 유닛에 의해 적어도 부분적으로 제어될 수 있다. 차량은 또한 제어 유닛에 의해 완전히 또는 부분적으로 자율적으로 제어될 수 있다.
펠로우 차량(fellow vehicle)은 또 다른 차량이다. "펠로우(fellow)"라는 형용사는 또한 텍스트에서 펠로우 차량과 연관된 다른 용어를 구별하기 위해 사용된다. 펠로우 차량은 펠로우 주행이자 또는 펠로우 제어 장치에 의해 조종된다. 여기에 제시된 방법은 또한 펠로우 차량의 펠로우 장치에서 수행될 수 있다. 펠로우 기동은 펠로우 차량의 주행 기동으로 이해될 수 있다. 여기에 제시된 접근 방식은 펠로우 차량의 관점에서 역할을 바꾸어 실행될 수 있으며, 이에 따라 차량 및 펠로우 차량이라는 용어와 관련 기능이 상호 교환된다.
궤적은 시간 경과에 따른 상태 진행(예를 들어, 위치, 방향, 속도 벡터 및 가속도 벡터 등)을 설명하며, 이를 통해 차량은 주행 기동을 사용하여 제어할 수 있다. 궤적은 다차원, 특히 2 차원 또는 3 차원이다. 궤적은, 예를 들어 도로와 같은 차량에 의해 구동될 주행 표면을 따라 연장될 수 있다. 따라서 궤적은 차량의 위치와 미래의 위치를 설명한다. 궤적은 최소한 예측 한계(prediction horizon)까지 계획된다. 예를 들어, 예측 한계는 차량의 센서 범위에 의해 결정될 수 있다. 예측 한계는 속도에 따라 달라질 수 있다. 충돌 한계(prediction horizon)는 예측 한계보다 작거나 같을 수 있다. 충돌 한계(collision horizon)는 속도에 따라 달라질 수 있다. 궤적은 차량과 펠로우 차량이 서로 최소 거리를 유지하는 방식으로 차량에서 충돌 한계까지 주행하는 경우 충돌 없는 것으로 평가된다.
궤적 세트는 공통점(common point)에서 교차하거나 공통점에서 시작하는 가능한 궤적 그룹을 결합한다. 공통점은 현재 차량의 현재 위치일 수 있다. 공통점에서 차량은 궤적 세트의 모든 궤적에 대해 동일한 속도와 동일한 방향으로 주행한다. 궤적 세트의 궤적은 모두 적어도 약간 상이하다. 궤적 세트의 모든 궤적에 대해 적어도 하나의 주행 기동이 상이하다. 궤적 세트의 상이한 궤적은 서로 교차할 수 있다. 여기서 미래의 위치는 서로 상이한 궤적을 통해 동일한 미래 시점에 도달할 수 있다.
데이터 패킷은 자체 포함된 메시지 일 수 있다. 데이터 패킷은 기동 조정 메시지라고 할 수 있다. 데이터 패킷은 통신 인터페이스(communication interface)를 통해 차량에서 펠로우 차량으로 전송될 수 있다. 반대로, 펠로우 차량은 통신 인터페이스를 통해 차량에 펠로우 데이터 패킷을 제공할 수 있다. 데이터 패킷 또는 펠로우 데이터 패킷은 차량에 대해 미리 계획된 단일 궤적의 단일 궤적 정보를 포함할 수 있다. 차량 또는 펠로우 차량은 적어도 2 개의 궤적에 대한 궤적 정보를 전송하므로 튜플을 생성하는 데 3 개 이상의 궤적을 사용할 수 있다. 특히, 데이터 패킷은 차량에 대해 미리 계획된 궤적 세트의 서로 다른 궤적의 궤적 정보를 포함한다. 예를 들어, 궤적은 서로 고정된 거리에서 일련의 위치 좌표(location coordinate)로 매핑 될 수 있다. 거리는 공간적이거나 시간적 일 수 있다. 공간적 거리(spatial distance)의 경우 위치 좌표가 타임 스탬프(time stamp)와 함께 제공된다. 궤적은 파라미터로 매핑 될 수도 있다. 여기서 궤적은 수학적으로 그래프로 설명될 수 있다. 궤적은 섹션에서 설명될 수 있다.
데이터 패킷에는 각 궤적에 대한 노력 값이 포함된다. 노력 값으로 인해 궤적은 각 궤적에 대한 개별 주행 기동의 주행 노력(driving effort)을 재구성할 필요 없이 비교할 수 있다.
노력 값은 궤적 중 하나를 이동하는 데 필요한 주행 노력을 설명한다. 주행 노력은 차량마다 다를 수 있다. 예를 들어, 민첩하고 가벼운 차량의 주행 노력은 동일한 궤적의 대형 무거운 차량보다 낮을 수 있다. 속도와 방향의 변경이 없는 지속적인 주행은 낮은 주행 노력 또는 전혀 주행 노력이 없는 것으로 평가될 수 있다. 강한 제동은 약한 제동보다 더 높은 주행 노력으로 평가될 수 있다. 강한 가속은 약한 가속보다 더 높은 주행 노력으로 평가될 수 있다. 좁은 커브 반경은 넓은 커브 반경보다 더 높은 주행 노력으로 평가될 수 있다. 노력 값은 각 궤적을 따라 필요한 주행 노력을 수치로 결합한다. 따라서 극도의 주행 기동이 있는 궤적은 약하게 생성된 주행 기동이 있는 궤적보다 더 높은 노력 값으로 평가된다. 평가 기준은 개별 주행 기동에 대한 주행 노력에 대한 숫자 값을 할당할 수 있다. 평가 기준은 차량 운전자의 영향을 받을 수 있다.
튜플은 적어도 두 개의 궤적으로 구성된다. 튜플의 궤적은 서로 다른 차량의 서로 다른 궤적 세트의 일부이다. 따라서 튜플의 궤적은 다른 지점에서 시작된다. 튜플의 궤적은 교차할 수 있다. 서로 다른 차량이 서로 다른 시간에 궤적의 교차점에 도달하면 차량이 항상 최소 거리 이상 떨어져 있으면 튜플은 충돌이 없는 것으로 간주된다. 최소 거리는 궤적을 가로 지르는 것보다 궤적 방향으로 더 클 수 있다. 최소 거리는 속도에 따라 달라질 수 있다. 최소 거리가 부족하면 튜플은 충돌 가능성이 높은(collision-prone) 것으로 평가된다.
튜플 노력 값은 튜플에서 고려되는 모든 차량의 총 주행 노력을 나타낸다. 다른 차량이 최적화된 궤적을 수행할 수 있도록 하나 이상의 차량이 튜플의 궤적에서 급진적인 주행 기동을 수행해야 하는 경우, 튜플의 튜플 노력 값은 관련된 모든 차량이 적당한 주행 기동을 수행하는 튜플의 노력 값보다 높을 것이다.
예를 들어, 튜플의 튜플 노력 값을 얻기 위해 튜플 궤적의 개별 노력 값을 함께 추가할 수 있다. 노력 값은 튜플 노력 값을 결정하기 위해 다르게 가중치를 부여할 수도 있다. 노력 값에 가중치를 부여할 때 관찰된 차량 운전자의 협조 의지를 고려할 수 있다.
기준 궤적은 차량이 실제로 주행하도록 설정된 궤적 세트에서 선택되는 궤적일 수 있다. 기준 노력 값은 다른 노력 값에 대한 기준 값으로 사용될 수 있다. 다른 노력 값은 기준 노력 값으로 정규화될 수 있다. 예를 들어, 기준 노력 값은 노력 값 범위의 평균 값으로 설정될 수 있다. 기준 궤적보다 주행 노력이 더 높은 궤적은 평균 값보다 더 큰 노력 값을 가질 수 있으며 대체 궤적이라고 지정할 수 있다. 기준 궤적보다 주행 노력이 더 적은 궤적은 평균 값보다 더 작은 노력 값을 가질 수 있으며 요구 궤적으로 표시될 수 있다.
기능별 구성 요소(function-specific component)는 튜플 노력 값에 포함될 수도 있다. 기능별 구성 요소는 예를 들어 쾌적 조건(comfort condition) 일 수 있으며, 이는 특히 차량 거리가 중요하지 않은 튜플에 대한 선호도를 유발한다.
충돌 한계는 상황에 의존한다. 예를 들어 충돌 한계는 교통 밀도에 따라 달라질 수 있다. 밀집된 교통 상황에서, 충돌 한계는 교통량이 적을 때보 다 작을 수 있다. 충돌 한계는 교통 상황에 따라 달라질 수 있다. 차량이 신호등에서 정차하면 차량이 고속도로를 주행할 때 보다 충돌 한계가 더 작을 수 있다.
데이터 패킷은 차량의 센서 데이터(sensor data)를 더 포함할 수 있다. 센서 데이터는 사용자 자신과 다른 시야에서 사용할 수 있기 때문에, 센서 데이터는 현재 상황의 평가를 개선하는 데 사용될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 펠로우 데이터 패킷은 또한 펠로우 차량의 센서 데이터를 포함할 수 있다. 충돌 한계는 센서 데이터를 사용하여 조정할 수 있다. 예를 들어 여러 차량의 센서 데이터를 결합하여 장애물을 쉽게 검출할 수 있다.
충돌 없는 튜플은 도로 교통 규정을 사용하여 선택할 수 있다. 궤적이 펠로우 궤적보다 우선 순위(우선)를 갖는 튜플은 그들 사이의 거리가 최소 거리 보다 작더라도 충돌 없는 튜플로 선택될 수 있다. 차량이 펠로우 차량에게 양보해야 하고 공간 최소 거리가 미달되는 튜플은 충돌이 발생하기 쉬운 튜플로 선택될 수 있다. 따라서 도로 교통 규정(road traffic regulation)에 따라 갈등을 해결할 수 있다. 도로 교통 규정은 독일의 StVO와 같이 해당 국가에서 유효한 법적 규정으로 이해될 수 있다.
적어도 하나의 다른 펠로우 데이터 패킷이 다른 펠로우 차량으로부터 수신될 수 있다. 또 다른 펠로우 궤적이 튜플에 추가될 수 있다. 튜플 노력 값은 다른 펠로우 노력 값으로 보완될 수 있다. 튜플은 3 개 이상의 궤적에서 형성될 수 있다. 자신의 궤적이 적어도 하나의 펠로우 궤적을 향해 충돌하기 쉽고 통행 우선(right of wa)을 양보해야 하는 경우, 튜플은 기준 궤적의 선택에 대해 고려되지 않는다.
펠로우 궤적 세트는 또한 펠로우 차량의 기준 궤적 및 기준 궤적의 기준 노력 값을 가질 수 있다. 펠로우 궤적 튜플은 펠로우 기준 궤적과 궤적 중 하나로부터 결합될 수 있다. 튜플 노력 값이 가장 낮은 충돌 없는 펠로우 기준 튜플의 궤적은 기준 궤적으로 선택될 수 있다. 다른 차량의 기준 궤적은 펠로우 데이터 패킷에서 펠로우 기준 궤적으로 식별될 수 있다. 펠로우 기준 궤적은 현재 펠로우 차량을 제어하는 데 사용된다. 자신의 기준 궤적은 펠로우 기준 궤적을 고려하여 선택될 수 있으며, 특히 펠로우 기준 궤적이 자신의 궤적보다 우선하는 경우에 더욱 그렇다.
적어도 하나의 펠로우 궤적에 대해 카테고리가 수신될 수 있다. 기준 궤적은 카테고리를 사용하여 선택할 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 카테고리는 궤적들 중 적어도 하나에 대해 전송될 수 있다. 펠로우 차량에서는 카테고리를 사용하여 펠로우 기준 궤적을 선택할 수 있다. 카테고리는 궤적에 대한 추가 정보일 수 있다. 예를 들어 카테고리를 사용하여 예외 상황을 표시할 수 있다. 예를 들어 궤적은 비상 궤적으로 분류될 수 있다. 비상 궤적은 결함, 비상 또는 회피 기동과 같은 외부 제약에 의해 차량에 강제될 수 있다. 비상 궤적에 있는 차량은 다른 차량과 협력하려는 의도가 더 높을 수 있다. 궤적은 협력적인 제안으로 분류될 수도 있다. 협력적인 제안으로 분류된 궤적은 다른 차량에 유리한 궤적 선택을 허용할 수 있다. 궤적은 특별한 권한을 가진 궤적으로 분류될 수도 있다. 예를 들어, 긴급 차량은 다른 도로 사용자에게 우선권 양보를 요구할 수 있다.
펠로우 차량으로의 전송을 위한 대체 궤적은 충돌 없는 튜플에서 선택할 수 있다. 대체 궤적은 차량에 더 많은 노력이 필요하며 펠로우 차량 또는 다른 차량에 대한 제안으로 선택된다. 다른 차량에 유리할 수 있는 궤적만 선택하는 것이 유리하다.
펠로우 차량이 전송된 궤적에 대해 더 짧은 펠로우 예측 한계를 사용하는 경우, 펠로우 궤적은 적어도 차량의 예측 한계까지 예측될 수 있다. 펠로우 궤적은 유사한 프레임 조건의 가정하에 자신의 예측 한계까지 확장될 수 있다. 따라서 너무 적은 투영으로 계획된 펠로우 궤적은 충돌 해석에 합리적으로 사용될 수 있다.
펠로우 궤적은 궤적의 계산 시간으로 변환될 수 있다. 펠로우 데이터 패킷 및 데이터 패킷의 데이터 전송 및 방법의 계산 시간으로 인해 펠로우 궤적은 자신의 궤적을 향한 시간 오프셋을 나타낼 수 있다. 시간 변환을 통해 충돌이 발생하기 쉬운 튜플과 충돌이 없는 튜플을 더 정확하게 구분할 수 있다. 펠로우 차량의 미래 위치를 보다 정확하게 결정할 수 있기 때문에 안전 거리가 줄어들 수 있다.
이 방법은 예를 들어 소프트웨어 또는 하드웨어 또는 제어 유닛과 같은 소프트웨어와 하드웨어의 혼합으로 구현될 수 있다.
더욱이, 여기에 제시된 접근 방식은 여기에 제시된 방법의 변형 단계를 적절한 단위로 수행, 제어 또는 구현하도록 구성된 장치를 설정한다.
장치는 신호 또는 데이터를 처리하기 위한 적어도 하나의 컴퓨팅 유닛(computing unit), 신호 또는 데이터를 저장하기 위한 적어도 하나의 메모리 유닛(memory unit), 및 통신 프로토콜에 내장된 데이터를 판독하거 출력하기 위한 적어도 하나의 인터페이스(interface) 및/또는 통신 인터페이스(communication interface)가 있는 전기 장치 일 수 있다. 컴퓨팅 유닛은 예를 들어, 자신 및/또는 펠로우 차량의 센서 신호를 처리하고 센서 신호에 따라 데이터 신호를 출력할 수 있는 신호 프로세서(signal processor), 소위 시스템 ASIC, 마이크로 프로세서 또는 마이크로 컨트롤러 일 수 있다. 메모리 유닛은 예를 들어 플래시 메모리, EPROM 또는 자기 메모리 유닛(magnetic memory unit) 일 수 있다. 인터페이스는 센서로부터 센서 신호를 판독하기 위한 센서 인터페이스 및/또는 데이터 신호 및/또는 제어 신호를 액추에이터로 출력하기 위한 액추에이터 인터페이스로서 구성될 수 있다. 통신 인터페이스는 무선 및/또는 유선으로 데이터를 판독하거나 출력하도록 구성될 수 있다. 인터페이스는 예를 들어 다른 소프트웨어 모듈 옆에 있는 마이크로 컨트롤러에 있는 소프트웨어 모듈 일 수도 있다.
또한 유리한 것은 반도체 메모리, 하드 디스크 메모리 또는 광학 메모리와 같은 기계 판독 가능 캐리어(machine-readable carrier) 또는 저장 매체에 저장될 수 있는 프로그램 코드가 있는 컴퓨터 프로그램 제품 또는 컴퓨터 프로그램이다. 특히 프로그램 제품 또는 프로그램이 컴퓨터 또는 장치에서 실행되는 경우, 전술한 실시예 중 하나에 따른 방법의 단계를 구현 및/또는 제어한다.
본 발명의 가능한 특징 및 장점 중 일부는 상이한 실시예와 관련하여 본 명세서에서 설명된다는 점이 지적된다. 당업자는 방법 및 장치의 특징이 본 발명의 추가 실시예에 도달하기 위해 적절한 방식으로 결합, 개조 또는 교환될 수 있음을 인식할 것이다.
이하에서, 본 발명의 실시예는 첨부된 도면을 참조하여 설명되며, 따라서 도면이나 설명은 본 발명을 제한하는 것으로 해석되어서는 안된다.
도 1은 일 실시예에 따른 장치를 갖는 차량을 도시한다.
도 2는 궤적 세트 및 펠로우 궤적 세트를 갖는 차량 및 펠로우 차량을 도시한다.
도 3은 일 실시예에 따른 펠로우 궤적 세트에 매칭되는 궤적 세트를 갖는 차량 및 펠로우 차량을 도시한다. 및
도 4는 일 실시예에 따라 서로 일치하는 일련의 궤적을 갖는 차량 및 펠로우 차량을 도시한다.
수치는 단순히 도식이며 축척이 아니다. 도면에서 동일한 참조 기호는 동일하거나 유사한 작동 기능을 나타낸다.
차량 간의 기동을 조정하여 편안함, 효율성 및 안전성을 높이는 경우 이를 협력적인 주행이라고 할 수 있다. 이는 차량 대 차량 직접 통신(direct Vehicle-to-Vehicle Communication)(V2V)의 가능성과 차량의 자동화 증가에 의해 촉진된다. 다른 시나리오에서, 차량 간의 상이한 유형의 기동 조정 방법이 수행될 수 있다.
예를 들어 장애물을 피할 때 기동 조정을 사용할 수 있다. 거기에서, 관련된 차량은 먼저 가능한 많은 회피 궤적을 전송한다. 궤적은 시간에 따른 차량의 위치 또는 상태 진행을 설명한다. 따라서 차량이 미래 시점의 위치를 코드화 한다. 궤적은 논파라메트릭(non-parametrically)으로, 예를 들어 일련의 위치 지점 또는 이산 또는 연속 분포로 표현되거나, 또는 시간에 따른 그래프로, 예를 들어 다항식 또는 클로소이드(clothoid) 또는 이산 또는 연속 분포의 흐름의 형태로 파라메트릭 방식으로 표현될 수 있다. 이 과정에서 소위 대체 궤적이 이웃 차량으로 전송된다. 그 후, 가능한 대체 궤적 조합의 양에서 예상되는 손상을 최소화하거나 완전히 피할 수 있는 하나를 선택한다. 조합의 평가는 또한 각 대체 궤적의 우선 순위를 허용한다.
기동 조정은 일반 도로 교통 상황에서도 발생할 수 있다. 필요한 경우 차량은 현재 주행 행동(driving behavior)과 의도한 주행 거동에 대한 정보를 궤적 형태로 전송할 수 있다. 다른 차량은 전송 차량의 의도된 기동을 가능하게 할 수 있는지 여부를 확인하고, 경우에 따라 기준 궤적을 조정하여 이를 명시적 또는 묵시적으로 인식하여 의도된 기동을 전송한 차량이 이를 수행할 수 있도록 한다.
도 1은 적어도 하나의 다른 차량(104)의 주행 기동과 차량(vehicle)(100)의 미래 주행 기동(future driving maneuver)의 협력적 조정(cooperative coordination)을 위한 장치(102)를 갖는 차량(100)을 도시한다. 여기서 차량(100)은 다른 차량(104) 뒤의 도로를 주행하고 있다. 다른 차량(104)은 펠로우 차량(fellow vehicle)(104)으로 명명될 수 있다. 차량(100)의 센서는 차량(100) 주변의 현재 교통 상황을 검출한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 차량(100)은 무선 통신을 통해 교통 상황에 대한 정보를 수신한다. 교통 상황에 따라, 현재 가능한 궤적(trajectory)(108) 중 궤적 세트(trajectory set)(106)가 차량(100)에 대해 계획되고 궤적(108) 중 하나가 기준 궤적(reference trajectory)(110)으로 선택된다. 궤적(108)은 차량(100)이 조향, 제동 또는 가속과 같은 주행 기동을 사용하여 이 궤적(108)을 따라 이동한다면 미래에 있을 위치 좌표의 미리 계산된 코스를 설명한다. 기준 궤적(110)은 실제로 구동되도록 선택된다.
궤적(108)은 모두 같은 원점(origin)을 가지고 있다. 여기서 원점은 차량(100)의 현재 위치에 있다. 궤적 세트(106)는 예측 한계를 참조하여 계획된다. 예측 한계는 일정 시간 후에 차량(100)이 어느 위치 좌표에 있을 것인지를 나타낸다. 차량(100)이 어떻게 가속, 제동 및/또는 조종되는지에 따라, 궤적(108)은 상이한 길이를 가지며 상이한 위치 좌표에서 종료된다. 예를 들어, 최대 감속이 있는 궤적(108), 차선 변경이 있는 궤적(108), 조향 개입 및 제동 개입이 없는 기준 궤적(110), 회피 기동(evasive maneuver)이 있는 궤적(108) 및 적당한 제동 개입이 있는 궤적(108)이 여기에 표시된다.
따라서, 궤적 세트(106)의 궤적(108)은 각각 노력 값(effort value)(112)으로 장치(102)에서 평가된다. 따라서 차선 변경이 있는 궤적(108)은 여기서 예시적으로 -0.1의 노력 값(112)으로 평가된다. 회피 기동이 있는 궤적(108)은 노력 값(112) -0.2로 평가된다. 기준 궤적(110)은 기준 노력 값(reference effort value)(114)이 0으로 평가되고, 적절한 브레이크 개입을 갖는 궤적(108)은 0.7의 노력 값(112)으로 평가된다.
일 실시예에서, 기준 노력 값(114)보다 더 큰 노력 값(112)을 갖는 궤적은 대체 궤적(alternative trajectory)(116)으로 명명된다. 기준 노력 값(114)보다 작은 노력 값을 갖는 궤적(108)은 요구 궤적(demand trajectory)(118)으로 지칭된다.
장치(102)는 데이터 패킷(data packet)(120)을 다른 차량(104)에 전송한다. 데이터 패킷(120)은 궤적 세트(106)의 궤적(108)에 대한 정보를 포함한다. 각각의 노력 값(112)은 또한 데이터 패킷(120)을 통해 전송된다.
일 실시예에서, 데이터 패킷은 기준 궤적(110) 및 궤적 세트(106)의 적어도 하나의 추가 궤적(108)에 관한 정보(120)를 포함한다.
도 2는 궤적 세트(106) 및 펠로우 궤적 세트(200)를 갖는 차량(100) 및 펠로우 차량(104)을 도시한다. 궤적 세트(106)는 차량(100)이 접근 램프를 통해 다 차선 도로로 주행하는 방식으로 계획된다. 기준 궤적(110)은 차량(100)이 진입로의 가속 차선의 약 절반에서 도로의 우측 차선으로 변경되는 방식으로 계획된다. 다른 가능성으로서, 차량(100)이 가속 차선에서 더 오래 머무르고 나중 지점에서 오른쪽 차선으로 변경하거나 가속 차선에서 제동하는 궤적(108)가 계획된다. 추후 변경(later change)은 노력 값(112) -0.1, 제동력은 0.7로 평가된다.
펠로우 차량(104)은 이미 도로의 우측 차선을 주행하고 있다. 차량(100)은 계획된 펠로우 궤적 세트(200)에 대한 정보와 함께 펠로우 차량(104)으로부터 펠로우 데이터 패킷(202)을 수신한다. 펠로우 차량(104)에 대해, 펠로우 궤적(206)은 도로의 우측 차선에서 일정한 주행으로 계획된다. 대체 궤적(204)에서, 펠로우 차량(104)은 우측 차선에서 가속 또는 제동된다. 다른 궤적(204)에서, 왼쪽 차선으로의 차선 변경이 계획되어 있다. 펠로우 데이터 패킷(202)은 또한 펠로우 궤적(204)에 대한 펠로우 노력 값(208)을 포함한다. 차선 변경은 0.3으로, 가속은 0.2로, 제동은 0.1로 평가된다.
차량(100)에서, 궤적 세트(106)의 개별 궤적(108)은 펠로우 궤적 세트(200)의 펠로우 기준 궤적(fellow reference trajectory)(206)과 비교된다. 이 목적을 위해, 튜플(210)은 각각 하나의 궤적(108) 및 펠로우 기준 궤적(206)으로부터 형성된다. 각 튜플(210)에서, 튜플 노력 값은 각각의 노력 값(112) 및 각각의 펠로우 노력 값(fellow effort value)(208)으로부터 결정된다. 튜플(210)은 충돌(212)에 대해 검사된다. 도로의 우측 차선이 펠로우 차량(104)에 의해 점유되기 때문에, 차량(100)은 현재 펠로우 기준 궤적(206)과 충돌(212) 없이 가속 차선에서 도로로 변경할 수 없음을 인식한다.
충돌이 없는 유일한 궤적(108)에서, 차량(100)은 가속 차선에서 제동될 것이다.
도 3은 일 실시예에 따른 펠로우 궤적 세트(200)에 매칭되는 궤적 세트(106)를 갖는 차량(100) 및 펠로우 차량(104)의 표현을 도시한다. 이 표현은 도 2의 표현과 실질적으로 일치한다. 여기서, 차량(100)은 궤적(108)으로부터 충돌 없는 궤적(108)만을 기준 궤적(110)으로 선택하고, 노력 값을 0으로 할당하고, 다른 궤적(108)을 새로운 노력 값(112)으로 평가한다. 새로운 기준 궤적(110)에서, 차량(100)은 이제 가속 차선에서 제동되어 펠로우 차량(104)이 우측 차선을 통과하게 한다. 여러 충돌 없는 궤적(108)이 이용 가능하다면, 그 궤적(108)이 선택되었을 것이며, 이는 펠로우 궤적(204)과 함께 가장 낮은 튜플 노력 값을 갖는 튜플(210)을 형성했을 것이다.
오른쪽 차선으로의 조기 변경이 있는 궤적(108)은 이제 -0.2의 노력 값(112)으로 평가된다. 추후 변경 궤적(108)은 -0.6으로 평가된다. 가속 차선에서 차량(100)이 훨씬 더 강하게 제동될 새로운 궤적(108)은 0.7의 노력 값으로 평가된다. 궤적(108) 및 관련 새로운 노력 값(112)은 도 1에 도시된 바와 같이 데이터 패킷(120)으로 펠로우 차량(104)으로 전송된다.
펠로우 차량 104에서, 튜플(210)은 이제 펠로우 궤적(204) 및 궤적(108) 각각으로부터 형성되고, 각각의 튜플 노력 값은 연관된 펠로우 노력 값(208) 및 연관된 노력 값(112)으로부터 결정된다. 충돌 없는 튜플(210)이 선택되고, 튜플 노력 값이 가장 낮은 튜플(210)이 선택된다. 차량(100)의 노력 값(112)의 이전 재결정으로 인해, 우측 차선으로 늦게 변하는 궤적(108)과 약간 감속된 펠로우 궤적(204)으로 구성된 튜플(210)이 선택되는 것이 분명해진다.
도 4는 일 실시예에 따라 서로 매칭되는 궤적 세트(106, 200)를 갖는 차량(100) 및 펠로우 차량(104)의 표현을 도시한다. 이 표현은 도 2와 3의 표현과 실질적으로 일치한다. 여기서, 펠로우 차량(104)은 변경된 기준 궤적(110) 및 이에 대응하여 변경된 노력 값(112)에 반응하고, 약간 감속된 펠로우 궤적(204)을 새로운 펠로우 기준 궤적(206)으로 선택하고 나머지 펠로우 궤적(204)을 새로운 펠로우 노력 값(208)으로 평가됐다. 가속도가 있는 펠로우 궤적(204)은 이제 0.4의 펠로우 노력 값으로 평가되는 반면 차선 변경은 여전히 0.3으로 평가된다.
이 정보는 새로운 펠로우 데이터 패킷(202)으로 차량(100)으로 전송된다. 동일한 것은 다시 튜플(210)을 형성하고 노력 값(112) 및 펠로우 노력 값(208)을 튜플 노력 값으로 결합한다.
이제 여러 궤적(108)이 펠로우 기준 궤적(206)에 대해 충돌이 발생하지 않기 때문에, 튜플 노력 값이 가장 낮은 튜플(210)이 선택되고 오른쪽 차선으로 늦은 차선이 변경된 궤적(108)이 새로운 기준 궤적(110)으로 선택된다. 나머지 궤적(108)의 노력 값(112)은 그에 따라 다시 결정된다. 조기 차선 변경(early lane change)은 이제 0.2의 노력 값(112)으로 평가된다. 가속 차선의 중간 감속(moderate deceleration)도 0.2로 평가된다. 강한 감속(strong deceleration)은 여전히 0.7로 평가된다. 이 정보는 새로운 데이터 패킷(120)으로 펠로우 차량(104)으로 다시 전송된다.
즉, 여기에 제시된 접근 방식은 선택적 궤적에 기초한 협력적 주행 기동(cooperative driving maneuver)의 분산된 조정을 제공한다.
여기에 제시된 접근 방식은 궤적 교환에 기초한 협력적 기동 조정 방법을 설명한다. 여기에서 현재 계획된 궤적 또는 기준 궤적 및 가능한 궤적에 대한 정보, 예를 들어 회피 기동(evasive maneuver)(대체 궤적(alternative trajectory)) 또는 의도된 기동(intended maneuver)(요구 궤적(demand trajectory))의 경우 관련 노력 평가(effort rating)와 함께 전송된다. 이를 통해 참여 차량(participating vehicle)이 최적의 공통 기동(optimal common maneuver)을 조정할 수 있다(총 노력 최소화). 항상 정확히 하나의 원하는 궤적이 전송되는 것은 아니므로 복잡한 시나리오에서 옵션의 수를 늘리고 상호 이익이 되는 협력 가능성을 높인다. 요구 궤적을 활성화할지 여부를 결정하는 것은 다른 차량의 비용을 가정하는 글로벌 비용 함수를 기반으로 하지 않는다. 따라서 최적의 의사 결정을 위해 모든 차량 제조업체 간에 동일한 비용 함수가 필요하지 않거나 오류가 발생하기 쉬운 가정이 생략될 수 있다. 각 차량은 자체 비용을 내부적으로 계산하여 간격 [-1, 1]으로 정규화된 방식으로 다른 차량에 전송한다. 가상 충돌(virtual collision)은 고려된 궤적의 예측 한계(투영 기간)와 일치하지 않음으로 인하여, 예를 들어 협력 파트너 중 하나가 1 초 미만의 매우 짧은 예측 한계인 경우, 발생할 수도 있으므로, 기준 궤적은 충돌로부터 무조건적인 해제를 필요로 하지 않는다. 이 경우 기준 궤적의 충돌이 거의 발생하지 않는다. 다른 극단에서, 매우 큰 예측 한계는 항상 충돌로 이어지며, 이는 요구 궤적을 지속적으로 전송한다. "올바른" 예측 한계는 상황에 따라 다르다.
여기에 제시된 접근 방식을 사용하면 협력에 적극적인 조사가 필요하지 않다. 여기서, 협력은 대체 궤적을 통해 차량에 의해 제공될 수 있으며, 차량은 이미 미리 다른 협력의 필요성을 인식하며, 예를 들어 우수한 센서 기술 덕분에 훨씬 더 포괄적인 환경 모델을 가지고 있기 때문이다.
또한 기동 조정을 협상하거나 최적화할 수 있다. 예를 들어, 제1 차량은 제2 차량이 협력하기를 원할 경우 제2 차량이 속도를 20km/h까지 줄이도록 요구 궤적을 보낼 수 있다. 여기에 제시된 접근 방식에서 제2 차량은 10km/h의 속도 감소가 허용되고 협력할 준비가 되었음을 알릴 수 있다. 여기서, 기준 궤적의 구체적인 변경이 필요하지 않으므로 차량 제어에 대한 즉각적인 개입을 피할 수 있다. 따라서 구속력이 없는 연속 협상/최적화가 달성된다.
여기에 제시된 접근 방식으로 순전히 유익한 궤적 전송이 발생한다. 분산된 협력적 기동 조정은 두 부분으로 구성된다. 첫째, 차량이 통신할 수 있도록 규칙 세트가 있는 프로토콜이 제공된다. 둘째, 이 프로토콜을 사용하여 서로 다른 협력적 기동 조정을 수행하는 방법이 제시된다. 기본 원칙은 차량이 궤적 세트 또는 궤적 양 또는 궤적 클러스터(trajectory cluster)를 교환하는 것이다. 이 양은 하나의 "기준 궤적", 0 에서 n "대체 궤적" 및/또는 0 에서 m "요구 궤적"으로 구성된다.
"기준 궤적"은 차량이 현재 따라가는 궤적이며 구동 제어기/운전자에 의해 목표 파라미터(target parameter)로 구현된다. "기준 궤적"은 항상 전달된다. "대체 궤적"은 기준 궤적보다 "더 비싸지 만" 적용 가능한 경우 차량이 주행할 의사가 있는 기동을 설명한다. "대체 궤적"는 선택적으로 전달된다. "요구 궤적"는 낮은 "비용"으로 인해 차량이 주행하기를 원하지만 차량이 현재 주행할 수 없는 원하는 기동을 설명한다. 필요한 기동 공간이 다른 차량에 의해 점유되기 때문이다. "요구 궤적"는 선택적으로 전달된다. 궤적(기준 궤적, 요구 궤적, 대체 궤적)은 ID 또는 마커로 명시적으로 코딩 되지 않는다. 오히려 궤적과 함께 각 궤적에 대한 비용 값(cost value)이 전송된다. 이는 다른 궤적과 관련하여 각 궤적을 설정하고 그 의미와 우선 순위를 도출할 수 있게 한다. 각 궤적에 대한 비용 값을 전송하면 다른 도로 사용자가 전송 차량의 비용 함수에 대한 로컬 근사치를 결정할 수 있다. 이는 특히 비용 값과 관련 궤적이 시간에 따라 집합적으로 평가되는 경우 성공한다.
또한, 각 궤적에 대해 선택적으로 카테고리가 지정될 수 있는 것이 제공된다. 이 카테고리는 펠로우 차량이나 다른 차량의 기동 계획에서 궤적을 고려하는 데 유용하다.
차량이 "비상 궤적(emergency trajectory)"를 따르는 경우, 기술적(예를 들어, 타이어 파열) 또는 상황 관련 긴급 상황(예를 들어, 어린이가 도로 위를 달리는 경우)에 있는 경우, 즉 정상적인 교통 규칙(예를 들어, 고속도로에서 정차)을 준수할 수 없거나 다른 차량에 잠재적인 위험을 나타내는 경우(강한 제동/조향으로 인해)가 될 것이다.
"협력 제안(cooperation offer)"은 요구 궤적을 가능하게 하기 위해 다른 차량에 대한 제안을 나타낸다. 관련 차량은 주소 지정된 차량의 V2X ID를 사용하여 추가 옵션 필드를 통해 지정할 수 있다.
궤적이 "비상 차량(Emergency Vehicle)" 카테고리로 표시되면, 이 궤적에 있는 차량은 긴급 차량이므로 특별한 우선 순위를 갖는다(이와 같은 차량의 경우, 정보는 이미 CAM(협력 인식 메시지(Cooperative Awareness Message)에 포함되어 있다).
V2X ID 필드와 함께 "제안(Proposal)" 카테고리를 사용하여 특정 다른 차량에 대한 기동 제안으로 궤적을 보낼 수 있다.
이 개념에는 각각 하나의 비용 값이 있는 궤적과 궤적을 분류하고 카테고리 화 할 수 있는 가능성이 포함된다. 궤적은 기준 궤적, 요구 궤적 및 대체 궤적으로 분류된다. 대체 궤적은 협력 제안으로 이해될 수 있다. 기준 궤적은 정의된 관찰 시간 내에 충돌이 발생할 수 있다. 관찰 시간이 만료되면 충돌 없음이 필요로 된다. 차량의 기준 궤적이 충돌하지 않더라도 대체 궤적과 요구 궤적은 정당화된다.
따라서, 차량은 자체 비용 함수 내에서 단점을 수용할 수 있기 때문에 주행하고자 하는 궤적을 예방적으로/선제적으로 전달할 수 있다. 각 차량에 영향을 미치기 전에 협력 협상이 가능하다. 이것은 협력에 관련된 차량의 기동을 효율적으로 최적화할 수 있는 기회를 제공한다. 또한 모든 협력 파트너의 선호도가 노력 값 또는 비용을 통해 명시적으로 코딩 되고 전달되어 펠로우 차량에 대한 광범위한 비용 분석이 생략될 수 있기 때문에 계산 필요 사항이 극도로 감소할 가능성이 있다. 전달된 비용 값(cost value)은 협력 파트너의 비용을 보다 정확하게 추정할 수 있기 때문에 성공적인 협력 기회를 증가시킨다; 적용 가능한 경우 펠로우 비용에 대한 현지 추정치는 완전히 생략될 수 있다. 수신된 펠로우 궤적 중 하나에 대한 비용은 차량에서 로컬로 추정할 수도 있다. 적용 가능한 경우 펠로우 비용의 수신 비용 값을 조정할 수 있다. 이를 통해 적은 계산 노력으로 자체 비용과 펠로우 비용을 대략적으로 비교할 수 있다. 카테고리를 도입하면 기동 계획 알고리즘을 더 잘 지원할 수 있다.
주기적 또는 이벤트 기반(즉, 특정 조건이 충족되는 경우)의 차량 간의 궤적 정보 교환을 기반으로 하는 여러 차량 간의 협력적 기동 조정 방법이 설명된다. 먼저 전송된 정보가 설명된다. 그런 다음 조정 개념이 다른 방법 변형으로 설명된다.
첫째, 전송 규칙은 다양한 궤적에 대해 정의된다. 다음에서 교환된 궤적 집합 또는 궤적 클러스터로 설명되는 교환된 궤적 정보는 차량의 기준 궤적, 요구 궤적의 수 M(M > = 0), 수의 N(N > = 0), 및 전송된 각 궤적에 대한 대체 궤적 및 상대 비용 값 C(-1 <= C <= 1)으로 구성된다
기준 궤적은 명시적으로 표시되며, 예를 들어 항상 메시지에서 가장 먼저 나오기 때문이다. 이는 대안적으로 또는 추가로 명시적 마커로 식별할 수도 있다. 각 궤적에 대해 협력 제안(cooperation offer)/비상 궤적(emergency trajectory)/배치 궤적(deployment trajectory) 등으로 특별한 카테고리가 전송될 수 있다. 각 궤적은 궤적이 카테고리와 함께 참조하는 다른 차량의 V2X ID 목록으로 보완될 수 있다.
"제안" 카테고리는 예를 들어 비상 차량 접근을 위한 통로를 만들거나 장애물을 피하는 것과 같은 특수한 상황에서, 펠로우 차량에 궤적을 제안하는 데 사용될 수 있다.
궤적의 상대적 비용 값은 다음과 같이 설정된다. 기준 궤적은 -1 < C0 <1 구간에서 비용 값 C0를 갖는다. 요구 궤적의 비용 값은 C < C0 이다. 대체 궤적의 비용 값은 C > C0 이다.
기준 궤적은 차량이 현재 추종하고 있는 궤적이며 구동 제어기/운전자의 목표량이다. 기준 궤적은 원칙적으로 충돌이 없어야 하지만 제한된 기간이나 예측 한계 이상 또는 TTC(Time-to-collision) 임계 값 이상에서는 충돌이 발생할 수 있다. 충돌이 발생하면 StVO(도로 교통 규정)에 따라 해결된다. 충돌은 StVO에 따라 종속된 차량에 의해 해결될 수 있다. 따라서 우선 차량은 충돌하는 궤적을 계속 보낼 수 있다.
대체 궤적은 기준 궤적보다 비용이 많이 들지만 적용 가능한 경우 차량이 계속 구동할 의사가 있는 궤적이다. 여기에서 "적용 가능한 경우"는 "예약 중"을 의미하며, 즉 대체 궤적이 기준 궤적이 되기 전에 운전자의 승인을 요청할 수 있다. 또한 전체 상황에 대한 평가가 이루어질 수 있으며, 여기에서 자체 추가 비용이 다른 차량에 대한 충분한 혜택으로 상쇄되는지 여부를 확인한다(현지 관점에서). 선택적으로, 대체 궤적은 다른 모든 기준 궤적과 충돌하지 않는 방식으로 계획될 수 있다.
요구 궤적은 원하는 목적지를 더 잘 충족시키는 궤적이므로 기준 궤적보다 유리하다. 요구 궤적이 다른 궤적과 상충(conflict)이 된다. "다른 궤적"은 펠로우 기준 궤적으로 이해되어야 한다. 다른 궤적들이 너무 짧은 경우, 예를 들어 상이한 계획 한계로 인하여, 기준 궤적의 내부 외삽과 상충이 발생하기에 충분한다.
궤적 클러스터의 교환된 궤적은 유클리드 공간(Euclidean space)에서 궤적으로 배타적으로 인식되는 것이 아니라 다른 가능한 공간의 궤적일 수도 있다. 예를 들어 차선 중앙을 따라 있는 프레네 공간(Frenet space)이 있으며, 궤적은 각 차선의 표시와 시간에 따른 차선 중앙의 섹션으로 구성될 수 있다. 이러한 방식으로 궤적 클러스터는 구조화된 교통 공간(예를 들어, 차선 표시가 있는 고속도로)에서 효율적으로 전송될 수 있다.
일 실시예에서, 관련된 차량은 협력과 독립적으로 교환되는 자아 상태 또는 센서 정보와 같은 환경 메시지를 사용한다. 이런식으로, 다른 도로 사용자의 궤적은 예를 들어 펠로우 센서 데이터의 도움으로 상황을 더 명확하게 분류함으로써 추가적으로 그럴 듯 해 질 수 있다.
일 실시예에서, 차량 전반에 걸쳐 매우 유사한 비용 함수를 기반으로 궤적의 비용 값을 사용하여 조정 개념이 적용된다. 조정 개념의 설명을 위해, 제1 차량이 제2 차량이 주행하고 있는 통행 우선 도로를 주행하는 예시적인 시나리오를 고려한다. 제2 차량이 처음에는 메인 차선에서 혼자 주행하는 초기 시나리오가 도 2에 나와 있다. 기동이 필요하지 않기 때문에 궤적 클러스터에서 기준 궤적과 이 경우 3 개의 대체 궤적을 전송한다. 대체 궤적은 약간의 제동(C = 0.1), 약간의 가속(C = 0.2) 또는 차선 변경(C = 0.3)으로 달성할 수 있다. 이는 제2 차량이 진입로에서 약간 제동을 하거나 드래그 토크를 적용할 의지가 더 많음을 의미한다. 대체 기동은 비용 함수를 근사화 하기 위해 동일한 비용 값으로 각각 전송될 수 있다. 이것은 예를 들어 -0.5 m/s2에서의 감속이 송신 차량의 1.0 m/s2에서의 가속만큼 비싸다는 것을 인식할 수 있게 한다.
궤적 클러스터에서, 제1 차량은 가속 차선의 절반에서 위로 구동하면서 기준 궤적을 보내고, 이는 위로의 기동을 포함하지만 제2 차량의 기준 궤적과 오른쪽으로 충돌하기 때문에 수행할 수 없다. 이 상황은 제1 차량이 제2 차량의 우선 순위 궤적을 알고 있었다면 기준 궤적을 다르게 계획했을 것이기 때문에 가정된 전송 장애 때문이다. 더욱이, 제1 차량은 궤적 클러스터에서 대체 궤적으로 가속 차선에 머무르고 요구 궤적으로 가속 차선 끝에서 위로의 구동의 주행을 보낸다.
기동 조정은 차량이 요구 및/또는 대체 궤적을 보낼 수 있다는 사실을 이용한다. 다음의 조정에 대한 설명은 협력이 필요한 제1 차량의 관점에서 한 번, 협력을 허용하는 제2 차량의 관점에서 한 번 이루어진다.
협력이 필요한 당사자의 관점에서 협력할 때, 제1 차량은 제2 차량으로부터 수신된 궤적 클러스터를 기반으로 기준 궤적, 즉 현재 궤적과 요구 궤적이 제2 차량의 우선 순위 기준 궤적과 충돌하기 때문에 실현 가능하지 않다고 결정한다. 기준 궤적의 충돌로 인해, 제1 차량은 기준 궤적을 조정해야 하므로 협력이 필요하며 이를 전달해야 함을 인식한다.
이 프로세스는 두 스테이지로 수행되며 제2 스테이지는 제1 스테이지가 성공하지 못한 경우에만 수행된다. 이 두 스테이지 프로세스는 제1 스테이지 만 수행되는 경우 협력의 계산 노력을 낮출 수 있다. 두 스테이지 모두 성공적인 협력의 기회를 극대화하기 위해 펠로우 및 자아 궤적의 비용에 대한 지식이 사용된다.
펠로우 차량의 경우 제1 스테이지의 궤적 계산에서는 이러한 차량에서 받은 궤적만 사용한다. 계산은 자아 차량에 대해 연관된 비용 값과 함께 궤적 세트가 생성되는 방식으로 실행되며, 따라서 동적 물체는 무시되고 차선 경계와 같은 정적 제약과 고장난 차량과 같은 정적 객체 만 고려된다. 비용 값은 이후 간격 [-1; 1]으로 정규화 될 수 있다.
계산된 궤적은 각 펠로우 차량의 하나의 궤적과 결합되어 튜플을 형성한다. 즉, 다른 차량의 계산된 궤적과 수신된 궤적으로 데카르트 곱(Cartesian product)이 형성된다. 그 전에 펠로우 궤적은 현재 계산 시간(소위 궤적의 시간적 정렬)으로 변환된다. 궤적을 사용할 수 없는 차량, 예를 들어 충분히 기술적으로 장착되어 있지 않지만 온보드 센서를 통해 또는 V2V 통신에서 펠로우 차량의 정보를 통해 자아 차량에 의해 인식되기 때문에, 가장 가능성이 높은 궤적이 결정된다.
먼저, 자아 차량의 기준 궤적이 결정된다. 이를 위해 계획된 기동과 관련된 영역에서 펠로우 차량의 기준 궤적과 충돌이 발생하는 튜플이 분류된다. 여기에서 안전 거리가 고려될 수 있는데, 여기에는 관련 차량의 위치 불확실성과 궤적의 시간적 정렬 오류가 모두 포함된다. 나머지 튜플에서 비용 합계가 가장 낮은 튜플, 즉 자아 궤적의 비용과 결합된 펠로우 궤적의 비용이 선택된다. 이 조합은 운전자에 따라 이기적이거나 이타적인 기본 행동이 표현되는 방식으로 설계될 수 있다. 이 튜플의 자아 궤적은 기준 궤적으로 사용된다. 이제 선택한 튜플과 새로운 기준 궤적이 이제 기준 값(기준 튜플)으로 작동한다.
이를 바탕으로, M 개의 적절한 튜플(예를 들어, 최저 비용 및/또는 선택된 튜플의 충분한 다양성을 보장하기 위한 최소 거리 고려)은 기준 튜플의 비용보다 낮은 총 비용(충돌하기 쉬운 것 포함)의 모든 튜플에서 선택된다. 이러한 튜플의 자아 궤적은 전송될 새 궤적 클러스터에 대한 "요구 궤적"으로 선택된다.
기준 튜플 보다 총 비용이 높은 튜플에서, 비용이 가장 낮은(및/또는 튜플 간의 최소 거리를 고려하여) N 개의 튜플이 선택된다. 이러한 튜플의 자아 궤적은 전송될 새로운 궤적 클러스터에 대한 "대체 궤적"으로 선택된다. 선택적으로, 협력 요청이 충족될 가능성을 최대화하기 위해 가능한 한 많은 수신된 펠로우 기준 궤적에 대해 충돌이 없는 적어도 하나의 대체 궤적이 선택될 수 있다.
이 선택의 결과를 나타내는 궤적 번들이 전송된다. 도 2에 표시된 시나리오의 경우 솔루션이 도 4에 나와 있다.
제1 스테이지에서 결정된 튜플이 충돌이 없는 경우 궤적 계산의 제2 스테이지가 수행된다. 여기에서 장착된 모든 차량에 대해 궤적 세트가 계산된다. 장착되지 않은 차량의 경우 가장 가능성 있는 궤적이 결정된다. 그런 다음 장착된 차량에 대해 계산된 궤적 비용이 결정된다. 자기 차량의 경우, 비용은 자기 비용 함수에 따라 계산되고 간격 [-1; 1]으로 정규화 된다. 펠로우 차량의 경우, 계산된 궤적의 비용은 거리 측정을 사용하여 이러한 차량이 수신한 궤적 클러스터에 포함된 궤적을 기준으로 계산된다. 이러한 방식으로, 각 차량의 비용 함수의 근사치가 이 차량에 대해 계산된 궤적을 평가하는 데 사용된다.
그 후, 제1 스테이지의 해당 단계가 수행되고 결과 궤적 클러스터가 전송된다.
제1 스테이지 및 필요한 경우 제2 스테이지로부터 설명된 계산 프로세스가, 적용 가능한 경우, 계획된 기동에 대한 관련된 영역에서 제1 차량의 기준 궤적이 관련 영역에서 다른 차량의 기준 궤적과 더 이상 충돌하지 않을 때까지 여러 전송 주기에 걸쳐 수행되고 및 그리하여 구동될 수 있다. 고려된 시나리오에 대한 가능한 솔루션이 도 4에 나와 있다.
메인 차선에서 제2 차량을 부여하는 관점에서의 조정도 2-스테이지 프로세스로 이루어지며, 여기서 제2 스테이지는 제1 스테이지가 결과를 생성하지 않는 경우에만 실행된다. 두 스테이지의 궤적 계산은 위에서 설명한대로 수행된다. 계산을 수행하기 전에 협력이 필요한지 여부를 확인한다. 제2 차량은 제1 차량의 기준 궤적이 해당 영역에서 실현될 수 없다는 사실을 통해 개별 사례에서 제1 차량의 협력 필요성을 인식할 수 있으며, 사각지대(shadowing)로 인해 계획시 발신자가 다른 차량의 존재를 알 수 없는 경우 발생할 수 있다. 따라서 제2 차량은 내부적으로 제1 차량 클러스터의 다른 궤적을 현재 궤적으로 간주한다. 이 목적을 위해, 제1 차량의 요구 궤적 또는 대체 궤적이 현재 궤적으로 간주된다. 비용 값이 가장 낮고 충돌 한계 내에서 제2 차량의 현재 궤적과 충돌하지 않는다. 도 2의 고려된 예에서, 요구 궤적이 제2 차량의 현재 궤적과 충돌하여 제2 차량 내에서 요구 궤적으로 계속 나열되기 때문에 비용 값이 C = 0.7 인 대체 궤적이다. 전송될 궤적 클러스터를 결정하는 후속 계산 프로세스에서, 제2 차량은 필요한 경우 현재 궤적을 조정하여 제1 차량이 위로 주행할 수 있도록 한다. 가능한 해결책은 도 4에 나와 있다.
예를 들어, 또 다른 차가 고속도로까지 구동하고 그런 다음 협력할 필요가 있겠다는 상황 분석을 인식한 차량은 예를 들어 이미 선제적으로 협력을 제공할 수 있다. 적절한 대체 궤적을 생성하고 전송하여 이를 수행한다(선택적으로 "협력 제안" 카테고리도 설정). 구동 차량은 적절한 요구 궤적을 즉시 생성하고 전송할 수 있다. 그러면 메인 차선의 차량이 기준 궤적을 조정한다. 여기에 설명된 계산 효율성이 더 높은 개념은 차량이 영구적으로 협력을 제공한다는 사실에 기반한다.
특정 상황에서, 다른 차량에 제안으로 궤적을 보내는 것이 도움이 될 수 있다. 예를 들어 고속도로에 긴급 차량 접근을 위한 복도를 형성하려는 긴급 차량의 경우이다. 이러한 제안은 수동 주행 차량에 운전자에게 힌트로 유용할 수 있다. 조정 시간이 거의 없다면 갑작스러운 비상 상황(예기치 않은 장애물 회피)의 경우 또 다른 가능한 사용이 발생할 수 있다. 제안서는 또한 오른쪽-앞-왼쪽 교차로에 동시에 많은 차량이 있는 것과 같이 모호한 상황에서 도움이 될 수 있다. 이를 위해 차량은 다른 차량의 궤적을 계산하고 이를 "제안"으로 표시하고 주소 지정 차량의 V2X ID를 제공한다. 제안 궤적은 기동 협력 메시지에 첨부되어 전송된다. 이 경우 제안 궤적의 비용 값은 관련이 없다. 다른 차량은 메시지를 수신하고 제안이 포함되어 있는지 확인한다. 일반적인 궤적 결정 범위 내에서 제안의 타당성을 평가하고 적용 가능한 경우 우선적으로 고려한다. 장점은 가능한 대안 내부 솔루션이 있는 경우 중앙 위치에 의해 조정된 변형이 제안된다는 것이다. 여기에 설명된 방법은 중앙 기동 조정을 가능하게 한다.
여기에 제시된 접근 방식을 통해 협력적 기동의 효율적인 최적화를 달성할 수 있다. 하나의 요구 궤적 또는 하나의 대체 궤적 대신 각 차량은 이러한 궤적의 여러 변형을 보낸다. 전달된 협력 비용을 통해 다른 차량이 선호도를 인식하게 된다. 수신 차량은 이제 선호하는 솔루션을 직접 선택할 수 있다. 또한 자체 솔루션을 중심으로 여러 요구 궤적 또는 대체 궤적을 추가로 결정하고 보낼 수 있다.
여기에 제시된 접근 방식에 대한 기술적 배경에 대한 추가 정보는 다음 소스에서 찾을 수 있다.
https://www.imagine-online.de/home/(2018 년 1 월 26 일 게시) 프로젝트 IMAGinE-지능형 기동 자동화-실시간 협력 위험 회피 Werling(Projekt IMAGinE-Intelligente Man
Figure pct00001
ver Automatisierung-Echtzeit) 월링(Werling) 등, "이산화된 터미널 매니 폴드를 사용하는 시간이 중요한 거리 시나리오를 위한 최적 궤적(Optimal trajectories for time-critical street scenarios using discretized terminal manifolds)", 로보틱스 리서치 국제 저널(The International Journal of Robotics Research), 2011년, 듀링(D
Figure pct00002
ring) 등, "다양한 교통 상황에서 갈등 해결을 위한 적응형 협력적 기동 계획 알고리즘(Adaptive Cooperative Maneuver Planning Algorithm for Conflict Resolution in Diverse Traffic Situations)", 커넥티드 차량 및 엑스포 국제 컨퍼런스(International Conference on Connected Vehicles and Expo), 2014년, DE10 2016209330 A1, DE10 2012 011 994 A1.
마지막으로, "갖는(having)", "포함하는(comprising)" 등과 같은 용어는 다른 요소나 단계를 배제하지 않으며 "한(a)" 또는 "하나(an)"와 같은 용어는 다수를 배제하지 않는다. 청구항의 참조 번호는 제한으로 간주되어서는 안된다.

Claims (13)

  1. 차량(100)의 미래 주행 기동을 적어도 하나의 펠로우 차량(104)의 펠로우 기동과 협력적으로 조정하는 방법에 있어서,
    상기 방법은:

    적어도 하나의 평가 기준을 사용하여 각각 하나의 노력 값(112)으로 차량(100)에 대해 미리 계획된 궤적(108)의 궤적 세트(106)를 평가하는 단계;

    상기 펠로우 차량(104)으로부터 펠로우 데이터 패킷(202)을 수신하는 단계 - 상기 펠로우 데이터 패킷(202)은 상기 펠로우 차량(104)에 대한 상이한 미리 계획된 펠로우 궤적(204) 및 각 펠로우 궤적(204)에 대한 펠로우 노력 값(208)을 갖는 펠로우 궤적 세트(200)를 포함함 -;

    하나의 궤적(108) 및 하나의 펠로우 궤적(204)을 각각 튜플(210)로 결합하고 및 상기 각각의 노력 값(112)을 상기 각각의 펠로우 노력 값(208)과 결합하여 튜플(210)의 튜플 노력 값으로 결합하는 단계;

    충돌 없는 튜플(210)을 선택하는 단계 - 튜플(210)은 상기 궤적(108)과 상기 펠로우 궤적(204)이 충돌 한계 내에서 충돌이 없는 곳에서 선택됨 -;

    상기 가장 낮은 튜플 노력 값을 갖는 상기 충돌 없는 튜플(210)을 선택하고 및 이 튜플(210)의 상기 궤적(108) 및 상기 연관된 노력 값(112)을 기준 궤적(110) 및 기준 노력 값(114)으로 분류하는 단계;

    상기 기준 노력 값(114)보다 더 낮은 노력 값(112)을 갖는 궤적(108)을 선택하고 및 이러한 궤적(108) 및 연관된 노력 값(112)을 요구 궤적 및 요구 노력 값으로 분류하는 단계 - 요구 궤적은 차량의 희망을 나타내는 궤적이며, 이로서 원하는 이동 목적지에 기준 궤적 보다 더 유리하게 도달할 수 있음 -;

    상기 기준 노력 값(114)보다 더 높은 노력 값(112)을 갖는 궤적(108)을 선택하고 및 이러한 궤적(108) 및 연관된 노력 값(112)을 대체 궤적 및 대체 노력 값으로 분류하는 단계 - 대체 궤적은 적용 가능한 경우 차량이 주행할 의사가 있는 차량의 협력 제안을 나타내는 궤적임 -; 및

    데이터 패킷(120)을 상기 펠로우 차량(104)으로 전송하는 단계 - 상기 데이터 패킷(120)은 상기 기준 궤적(110)과 상기 연관된 기준 노력 값(114)의 궤적 세트(106) 및 상기 요구 궤적 및 상기 대체 궤적을 포함하는 그룹으로부터의 적어도 하나의 궤적(108)과 상기 대응하는 노력 값(112)을 포함함 -
    를 포함하는
    방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 선택하는 단계에 있어서,
    상기 충돌 한계는 상황에 의존하는
    방법.
  3. 제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 수신하는 단계에 있어서,
    상기 펠로우 데이터 패킷(202)은 상기 펠로우 차량(104)의 센서 데이터를 더 포함하고,
    상기 선택 단계에서, 충돌 한계는 센서 데이터를 사용하여 설정되고 및/또는
    상기 전송 단계에서, 상기 데이터 패킷(120)은 상기 차량(100)의 센서 데이터를 더 포함하는
    방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 선택하는 단계에 있어서,
    상기 충돌 없는 튜플(210)은 상기 도로 교통 규정을 사용하여 선택되고,
    상기 펠로우 궤적(204) 보다 우선하는 궤적(108)의 튜플(210)은 충돌 없는 튜플(210)로서 선택되는
    방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 수신하는 단계에 있어서,
    적어도 하나의 추가 펠로우 데이터 패킷(202)이 추가 펠로우 차량(104)으로부터 수신되고,
    상기 결합하는 단계에서, 추가 펠로우 궤적(204)이 상기 튜플(210)에 추가되고, 상기 튜플 노력 값은 추가 펠로우 노력 값(208)으로 보완되는
    방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 수신하는 단계에서, 상기 펠로우 궤적 세트(200)는 상기 펠로우 차량(104)의 펠로우 기준 궤적(206) 및 상기 펠로우 기준 궤적(206)의 펠로우 기준 노력 값을 더 포함하고,
    상기 결합하는 단계에서, 펠로우 기준 튜플은 상기 펠로우 기준 궤적(206) 및 상기 궤적(108) 중 하나로부터 결합되고,
    상기 선택하는 단계에서, 상기 가장 낮은 튜플 노력 값을 갖는 상기 충돌 없는 펠로우 기준 튜플의 상기 궤적(108)이 기준 궤적(110)으로 선택되는
    방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 수신하는 단계에서,
    적어도 하나의 펠로우 궤적(204)에 대한 카테고리가 수신되고,
    상기 선택하는 단계에서, 상기 기준 궤적(110)은 상기 카테고리를 사용하여 추가로 선택되는
    방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 선택하는 단계에서,
    상기 대체 궤적은 상기 충돌 한계 내에서 충돌 없는 튜플(210)에서 선택되는
    방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 결합하는 단계에서,
    상기 펠로우 차량(104)이 더 짧은 펠로우 예측 한계를 사용하는 경우, 상기 펠로우 궤적(204)은 적어도 상기 차량(100)의 예측 한계까지 예측되는
    방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 결합하는 단계에서,
    상기 펠로우 궤적(204)은 상기 궤적(108)의 계산 시간으로 변환되는
    방법.
  11. 장치(102)에 있어서,
    상기 장치(102)는 대응하는 유닛에서 전술한 청구항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행, 구현 및/또는 제어하도록 구성되는
    장치
  12. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행, 구현 및/또는 제어하도록 구성된 컴퓨터 프로그램.
  13. 제12항에 따른 컴퓨터 프로그램이 저장되는 기계 판독 가능 저장 매체.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240078528A (ko) 2022-11-25 2024-06-04 국립한국교통대학교산학협력단 자율주행 차량과 수동 운전 차량 간의 주행 의도 공유를 위한 방법 및 장치

Families Citing this family (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10757485B2 (en) 2017-08-25 2020-08-25 Honda Motor Co., Ltd. System and method for synchronized vehicle sensor data acquisition processing using vehicular communication
US10909866B2 (en) * 2018-07-20 2021-02-02 Cybernet Systems Corp. Autonomous transportation system and methods
US11163317B2 (en) 2018-07-31 2021-11-02 Honda Motor Co., Ltd. System and method for shared autonomy through cooperative sensing
US11181929B2 (en) 2018-07-31 2021-11-23 Honda Motor Co., Ltd. System and method for shared autonomy through cooperative sensing
DE102019203420A1 (de) * 2019-03-13 2020-09-17 Psa Automobiles Sa Verfahren und Vorrichtung zum Abstimmen von Fahrmanövern zwischen Kraftfahrzeugen
US11747149B2 (en) * 2019-04-01 2023-09-05 Robert Bosch Gmbh Method for operating a track guidance system
DE102019205034A1 (de) * 2019-04-09 2020-10-15 Audi Ag Verfahren zum Durchführen eines Fahrmanövers, Steuervorrichtung für ein Fahrzeug sowie Kraftfahrzeug
US11420630B2 (en) 2019-10-24 2022-08-23 Zoox, Inc. Trajectory modifications based on a collision zone
DE102019216380A1 (de) * 2019-10-24 2021-04-29 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und Vorrichtungen zur Vermeidung sicherheitskritischer Verkehrssituationen zwischen Fahrzeugen
US11643073B2 (en) * 2019-10-24 2023-05-09 Zoox, Inc. Trajectory modifications based on a collision zone
DE102019216913A1 (de) 2019-11-04 2021-05-06 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Bereitstellen einer Manövernachricht zum Koordinieren eines Manövers zwischen einem Verkehrsteilnehmer und mindestens einem weiteren Verkehrsteilnehmer in einem Kommunikationsnetzwerk
DE102019129879A1 (de) 2019-11-06 2021-05-06 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren sowie Steuergerät zum Steuern eines Kraftfahrzeugs
JP7234970B2 (ja) * 2020-02-17 2023-03-08 株式会社デンソー 車両行動生成装置、車両行動生成方法、および車両行動生成プログラム
JP7446870B2 (ja) * 2020-03-10 2024-03-11 本田技研工業株式会社 移動体制御装置、移動体制御方法、及びプログラム
CN113728212B (zh) * 2020-03-26 2024-05-28 百度时代网络技术（北京）有限公司 用于自动驾驶车辆的导航路线规划方法
CN111591307B (zh) * 2020-04-15 2021-10-01 毫末智行科技有限公司 一种避障轨迹规划方法、系统及车辆
EP3896671A1 (en) * 2020-04-15 2021-10-20 Zenuity AB Detection of a rearward approaching emergency vehicle
EP3896942A1 (en) 2020-04-16 2021-10-20 Robert Bosch GmbH On-board unit, method for cooperative driving, model determination unit, method for determining a machine-learning communication model, system, method, vehicle, and user equipment
US12058592B2 (en) * 2020-05-12 2024-08-06 Qualcomm Incorporated Vehicle-to-vehicle maneuver sharing and coordinating
DE102020211186A1 (de) 2020-09-06 2022-03-10 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Planen einer zukünftigen Trajektorie eines automatisiert oder teilautomatisiert fahrenden Fahrzeugs
CN112406905B (zh) * 2020-09-10 2022-01-28 腾讯科技（深圳）有限公司 基于交通工具的数据处理方法、装置、计算机及存储介质
US11648965B2 (en) * 2020-09-28 2023-05-16 Argo AI, LLC Method and system for using a reaction of other road users to ego-vehicle actions in autonomous driving
DE102020126689A1 (de) * 2020-10-12 2022-04-14 Volocopter Gmbh Fluggerät sowie Verfahren und rechnergestütztes System zur Steuerung eines Fluggeräts
US20220289195A1 (en) * 2021-03-15 2022-09-15 GM Global Technology Operations LLC Probabilistic adaptive risk horizon for event avoidance and mitigation in automated driving
CN113071520B (zh) * 2021-04-16 2024-01-16 阿波罗智联(北京)科技有限公司 车辆行驶控制方法及装置
DE102021206413A1 (de) * 2021-06-22 2022-12-22 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zum Bestimmen einer aktuell befahrbaren Trajektorie für ein zumindest teilweise assistiert betriebenes Kraftfahrzeug, sowie Assistenzsystem
US11639180B1 (en) * 2021-06-30 2023-05-02 Gm Cruise Holdings Llc Notifications from an autonomous vehicle to a driver
EP4360976A4 (en) * 2021-07-29 2024-10-02 Huawei Tech Co Ltd INTELLIGENT DRIVING DECISION MAKING METHOD, VEHICLE MOTION CONTROL METHOD, APPARATUS AND VEHICLE
CN113844445B (zh) * 2021-09-14 2022-12-30 浙江零跑科技股份有限公司 基于预测参考线坐标系的车辆自动紧急制动系统与方法
DE102021210687A1 (de) 2021-09-24 2023-03-30 Psa Automobiles Sa Effizienzgesteigerte Kommunikation kooperativ agierender automatisierter Fahrzeuge
DE102021214429B4 (de) 2021-12-15 2024-05-23 Continental Autonomous Mobility Germany GmbH Verfahren zur Auswahl eines zumindest teilweise automatisierten Fahrmanövers mittels eines Fahrassistenzsystems
US12080170B2 (en) * 2022-05-04 2024-09-03 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Systems and methods for managing cooperative maneuvering among connected vehicles
DE102022205648A1 (de) 2022-06-02 2023-12-07 Continental Automotive Technologies GmbH Verfahren zum Ermitteln einer Trajektorie, Steuerungsvorrichtung und Kraftfahrzeug
CN117944668A (zh) * 2022-10-20 2024-04-30 北京三快在线科技有限公司 自动驾驶车辆避障方法及装置
WO2024090388A1 (ja) * 2022-10-24 2024-05-02 ソフトバンクグループ株式会社 情報処理装置及びプログラム
DE102023200569A1 (de) 2023-01-25 2024-07-25 Continental Autonomous Mobility Germany GmbH Verfahren zur Kooperation von Verkehrsteilnehmern sowie Assistenzsystem
DE102023109005A1 (de) 2023-04-11 2024-10-17 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zum Betreiben eines Fahrzeugs, das ein Minimalrisiko-Manöver durchführt

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008305014A (ja) * 2007-06-05 2008-12-18 Toyota Motor Corp 自車両の移動領域取得装置
JP2010287109A (ja) * 2009-06-12 2010-12-24 Toyota Motor Corp 進路評価装置
WO2011009009A1 (en) * 2009-07-15 2011-01-20 Massachusetts Institute Of Technology Methods and apparati for predicting and quantifying threat being experienced by a modeled system
DE102012009555A1 (de) * 2012-05-12 2012-11-29 Daimler Ag Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs und Fahrerassistenzsystem
DE102014211507A1 (de) * 2014-06-16 2015-12-17 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren für ein Fahrerassistenzsystem eines Fahrzeugs
DE102015220481A1 (de) * 2015-10-21 2017-05-11 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung in einer Verkehrseinheit zum kooperativen Abstimmen von Fahrmanövern von mindestens zwei Kraftfahrzeugen
KR20210023765A (ko) * 2019-08-23 2021-03-04 모셔널 에이디 엘엘씨 데이터 기반 규칙 북

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE50208417D1 (de) * 2001-04-05 2006-11-23 Siemens Ag Roboterintelligenz in natürlichen umgebungen
JP4743275B2 (ja) * 2006-03-01 2011-08-10 トヨタ自動車株式会社 自車進路決定方法および自車進路決定装置
JP4525670B2 (ja) * 2006-11-20 2010-08-18 トヨタ自動車株式会社 走行制御計画生成システム
DE102007058538A1 (de) 2007-12-06 2009-06-10 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Kontrollieren einer Gefahrensituation im Verkehr
US20110227757A1 (en) * 2010-03-16 2011-09-22 Telcordia Technologies, Inc. Methods for context driven disruption tolerant vehicular networking in dynamic roadway environments
CN101813492B (zh) * 2010-04-19 2012-11-14 清华大学 车辆导航系统及方法
US9601020B2 (en) * 2010-10-05 2017-03-21 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Collision determination device
CA2822600A1 (en) * 2010-12-22 2012-06-28 Saab Ab System and method for vehicle separation for a plurality of vehicles
CN102231233B (zh) * 2011-06-29 2013-05-29 南京航空航天大学 自动引导车分布式自主协同控制系统的控制方法
CN102358287A (zh) * 2011-09-05 2012-02-22 北京航空航天大学 一种用于车辆自动驾驶机器人的轨迹跟踪控制方法
US8620517B2 (en) * 2012-02-21 2013-12-31 Toyota Mototr Engineering & Manufacturing North America, Inc. Vehicular platooning using distributed receding horizon control
DE102012208256A1 (de) * 2012-05-16 2013-11-21 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zum autonomen Nachführen eines Folgefahrzeugs auf der Spur eines Leitfahrzeugs
US9669828B2 (en) * 2012-06-01 2017-06-06 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Cooperative driving and collision avoidance by distributed receding horizon control
DE102012011994A1 (de) 2012-06-16 2013-12-19 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zur Unterstützung von Fahrerassistenz- und/oder Sicherheitsfunktionen von Kraftfahrzeugen
CN103149914B (zh) * 2013-03-11 2016-04-06 西北农林科技大学 一种多机器协作小麦收割系统的控制系统
DE102013018967A1 (de) * 2013-11-12 2015-05-13 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zur Prognose des Fahrweges eines Kraftfahrzeuges und Prognoseeinrichtung
EP3218888B1 (en) * 2014-11-11 2020-03-25 Harman International Industries, Incorporated Trajectory detection
DE102015215929A1 (de) * 2015-08-20 2017-02-23 Volkswagen Aktiengesellschaft Vorrichtungen, Verfahren und Computerprogramm zum Bereitstellen von Information über eine voraussichtliche Fahrintention
EP3141926B1 (en) * 2015-09-10 2018-04-04 Continental Automotive GmbH Automated detection of hazardous drifting vehicles by vehicle sensors
DE102015221817A1 (de) 2015-11-06 2017-05-11 Audi Ag Verfahren zum dezentralen Abstimmen von Fahrmanövern
US9704403B2 (en) * 2015-12-03 2017-07-11 Institute For Information Industry System and method for collision avoidance for vehicle
JP6551209B2 (ja) * 2015-12-15 2019-07-31 株式会社デンソー 運転支援装置
DE102016209330B4 (de) 2016-05-30 2023-02-23 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zum Durchführen eines kooperativen Fahrmanövers
DE102016009760A1 (de) * 2016-08-11 2018-02-15 Trw Automotive Gmbh Steuerungssystem und Steuerungsverfahren zum Führen eines Kraftfahrzeugs entlang eines Pfades
CN107340772B (zh) * 2017-07-11 2020-05-22 北京超星未来科技有限公司 一种面向无人驾驶的拟人化参考轨迹规划方法
CN107889061B (zh) * 2017-11-08 2020-06-02 洛阳师范学院 车联网中车辆移动性的评估方法及在视频传输领域应用

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008305014A (ja) * 2007-06-05 2008-12-18 Toyota Motor Corp 自車両の移動領域取得装置
JP2010287109A (ja) * 2009-06-12 2010-12-24 Toyota Motor Corp 進路評価装置
WO2011009009A1 (en) * 2009-07-15 2011-01-20 Massachusetts Institute Of Technology Methods and apparati for predicting and quantifying threat being experienced by a modeled system
DE102012009555A1 (de) * 2012-05-12 2012-11-29 Daimler Ag Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs und Fahrerassistenzsystem
DE102014211507A1 (de) * 2014-06-16 2015-12-17 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren für ein Fahrerassistenzsystem eines Fahrzeugs
DE102015220481A1 (de) * 2015-10-21 2017-05-11 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung in einer Verkehrseinheit zum kooperativen Abstimmen von Fahrmanövern von mindestens zwei Kraftfahrzeugen
KR20210023765A (ko) * 2019-08-23 2021-03-04 모셔널 에이디 엘엘씨 데이터 기반 규칙 북

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240078528A (ko) 2022-11-25 2024-06-04 국립한국교통대학교산학협력단 자율주행 차량과 수동 운전 차량 간의 주행 의도 공유를 위한 방법 및 장치

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JP2021522101A (ja) 2021-08-30
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KR102524202B1 (ko) 2023-04-25
WO2019206377A1 (de) 2019-10-31
US11535247B2 (en) 2022-12-27
DE112019002124A5 (de) 2021-02-25
EP3785092B1 (de) 2021-11-24

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