KR20240060224A

KR20240060224A - 자율주행 제어 장치 및 그의 경로 생성 방법

Info

Publication number: KR20240060224A
Application number: KR1020220141586A
Authority: KR
Inventors: 최수영
Original assignee: 현대자동차주식회사; 기아 주식회사
Priority date: 2022-10-28
Filing date: 2022-10-28
Publication date: 2024-05-08
Also published as: US20240140488A1; CN117944710A

Abstract

본 발명은 자율주행 제어 장치 및 그의 경로 생성 방법에 관한 것으로, 정밀 지도 정보가 저장되는 메모리, 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 차량 전방의 교차로에 꼬리 물기 이벤트가 감지되는 경우 정밀 지도 정보에 포함된 교차로 주행 경로를 기반으로 그리드 맵을 생성하고, 상기 꼬리 물기 이벤트와 관련된 객체를 고려하여 주행 가능 영역을 결정하고, 상기 주행 가능 영역이 반영된 그리드 맵을 기반으로 주행 경로를 생성할 수 있다.

Description

자율주행 제어 장치 및 그의 경로 생성 방법{AUTONOMOUS DRIVING CONTROL APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING ROUTE THEREOF}

본 발명은 자율주행 제어 장치 및 그의 경로 생성 방법에 관한 것이다.

자율주행 차량은 고속도로뿐만 아니라 도심 지역에서 승객이 원하는 목적지까지 자동으로 주행할 수 있다. 도심 지역에는 신호등에 의해 통제되고 교통량이 많은 교차로 구간이 존재한다. 출퇴근 시간과 같이 차량 혼잡 시간대에는 꼬리 물기 상황이 빈번하게 발생한다. 자율주행 차량이 주행 가능한 신호일 때 꼬리 물기 상황이 발생한 경우 자율주행 차량은 꼬리 물기 객체를 회피하여 목표 지점까지 주행해야 한다.

본 발명은 자율주행 중 교차로에서 꼬리 물기 상황이 발생한 경우 꼬리 물기 객체를 회피하여 안정적으로 목적 차로까지 주행하기 위한 경로를 생성하는 자율주행 제어 장치 및 그의 경로 생성 방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 실시 예들에 따른 자율주행 제어 장치는 정밀 지도 정보가 저장되는 메모리, 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 차량 전방의 교차로에 꼬리 물기 이벤트가 감지되는 경우 정밀 지도 정보에 포함된 교차로 주행 경로를 기반으로 그리드 맵을 생성하고, 상기 꼬리 물기 이벤트와 관련된 객체를 고려하여 주행 가능 영역을 결정하고, 상기 주행 가능 영역이 반영된 그리드 맵을 기반으로 주행 경로를 생성할 수 있다.

상기 그리드 맵은, 상기 교차로 주행 경로를 제1 간격으로 샘플링하여 N개의 종방향 그리드 포인트 및 상기 종방향 그리드 포인트에서 횡방향으로 제2 간격을 가지는 M개의 횡방향 그리드 포인트를 포함할 수 있다.

상기 제1 간격은, 상기 제2 간격의 2배로 결정될 수 있다.

상기 제2 간격은 상기 차량의 전폭에 기초하여 결정될 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 주행 가능 영역의 경계를 상기 그리드 맵에 설정하고, 상기 주행 가능 영역을 고려하여 그리드 포인트별 속성을 결정할 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 차량의 현재 위치에 매칭되는 그리드 포인트를 시작점으로 하고 상기 교차로 주행 경로 상 목표점에 매칭되는 그리드 포인트를 종료점으로 하여 상기 주행 경로를 생성할 수 있다.

상기 프로세서는, 현재 그리드 포인트에서 경로의 헤딩 및 차량 최대 곡률 반경을 고려하여 주행 가능한 다음 그리드 포인트를 탐색할 수 있다.

상기 프로세서는, 차량의 현재 속도 및 현재 조향각을 기반으로 경로 융합 비율을 산출하고, 상기 경로 융합 비율에 따라 현재 프레임에서 생성된 주행 경로와 이전 프레임에서 생성된 주행 경로를 융합하여 최종 주행 경로를 생성할 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 차량의 현재 속도 및 현재 조향각을 이용하여 상기 차량의 현재 횡속도를 산출하고, 상기 현재 횡속도와 기정해진 1회 연산 시간을 이용하여 프레임당 이동 가능한 횡거리를 연산하고, 상기 프레임당 이동 가능한 횡거리와 경로 포인트별 횡방향 그리드 포인트 간의 최대 거리를 이용하여 상기 경로 융합 비율을 산출할 수 있다.

상기 프로세서는, 주행 경로 탐색 실패 시 이전 프레임에서 생성된 주행 경로를 상기 주행 경로로 사용하도록 설정할 수 있다.

본 발명의 실시 예들에 따른 자율주행 제어 장치의 경로 생성 방법은 차량 전방의 교차로에 꼬리 물기 이벤트가 감지되는 경우 정밀 지도 정보에 포함된 교차로 주행 경로를 기반으로 그리드 맵을 생성하는 단계, 상기 꼬리 물기 이벤트와 관련된 객체를 고려하여 주행 가능 영역을 결정하는 단계, 및 상기 주행 가능 영역이 반영된 그리드 맵을 기반으로 주행 경로를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 그리드 맵을 생성하는 단계는, 상기 교차로 주행 경로를 제1 간격으로 샘플링하여 N개의 종방향 그리드 포인트를 생성하는 단계, 및 상기 종방향 그리드 포인트에서 횡방향으로 제2 간격을 가지는 M개의 횡방향 그리드 포인트를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제1 간격은, 상기 제2 간격의 2배로 결정될 수 있다.

상기 제2 간격은, 상기 차량의 전폭에 기초하여 결정될 수 있다.

상기 주행 가능 영역을 결정하는 단계는, 상기 주행 가능 영역의 경계를 상기 그리드 맵에 설정하는 단계, 및 상기 주행 가능 영역을 고려하여 그리드 포이트별 속성을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 회피 경로를 생성하는 단계는, 상기 차량의 현재 위치에 매칭되는 그리드 포인트를 시작점으로 하고 상기 교차로 주행 경로 상 목표점에 매칭되는 그리드 포인트를 종료점으로 하여 상기 주행 경로를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 회피 경로를 생성하는 단계는, 현재 그리드 포인트에서 경로의 헤딩 및 차량 최대 곡률 반경을 고려하여 주행 가능한 다음 그리드 포인트를 탐색하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 회피 경로를 생성하는 단계는, 차량의 현재 속도 및 현재 조향각을 기반으로 경로 융합 비율을 산출하는 단계, 및 상기 경로 융합 비율에 따라 현재 프레임에서 생성된 주행 경로와 이전 프레임에서 생성된 주행 경로를 융합하여 최종 주행 경로를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 경로 융합 비율을 산출하는 단계는, 상기 차량의 현재 속도 및 현재 조향각을 이용하여 상기 차량의 현재 횡속도를 산출하는 단계, 상기 현재 횡속도와 기정해진 1회 연산 시간을 이용하여 프레임당 이동 가능한 횡거리를 연산하는 단계, 및 상기 프레임당 이동 가능한 횡거리와 경로 포인트별 횡방향 그리드 포인트 간의 최대 거리를 이용하여 상기 경로 융합 비율을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 회피 경로를 생성하는 단계는, 주행 경로 탐색 실패 시 이전 프레임에서 생성된 주행 경로를 상기 주행 경로로 사용하도록 설정하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명에 따르면, 자율주행 중 교차로에서 꼬리 물기 상황이 발생한 경우 꼬리 물기 객체를 회피하여 안정적으로 목적 차로까지 주행하기 위한 경로를 생성하므로, 자율주행 차량은 혼잡한 교통 상황인 도심 교차로 꼬리 물기 상황을 회피하여 목적지까지 주행할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예들에 따른 자율주행 제어 장치의 블록구성도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 실시 예들에 따른 자율주행 제어 장치의 경로 생성 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예들에 따른 그리드 맵 생성 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예들에 따른 주행 가능 영역 산출 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예들에 따른 그리드 맵 기반 주행 경로 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예들에 따른 경로 후처리를 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 11은 본 실시 예들에 따른 경로 후처리 일 예를 도시한 도면이다.
도 12 및 도 13은 본 발명의 실시 예들에 따른 교차로 좌회전 구간 꼬리 물기 객체 회피 경로 생성 결과를 도시한 도면이다.
도 14 및 도 15는 본 발명의 실시 예들에 따른 교차로 직진 구간 꼬리 물기 객체 회피 경로 생성 결과를 도시한 도면이다.

이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

본 명세서에서 꼬리 물기(moving violation, tailgate)는 교차로에서 정체 중이거나 교통 신호가 바뀐 상황에서 정지선에 차량을 멈추지 않고 앞차량을 따라가는 상황을 의미한다.

도 1은 본 발명의 실시 예들에 따른 자율주행 제어 장치의 블록구성도를 도시한다.

자율주행 제어 장치(100)는 자율주행 기능이 탑재된 차량에 장착될 수 있다. 자율주행 제어 장치(100)는 검출기(110), GPS(Global Positioning System) 수신기(120), 메모리(130), 액추에이터(actuators)(140) 및 프로세서(150)를 포함할 수 있다.

검출기(110)는 차량의 주변에 위치하는 객체(예: 타차량 및 보행자 등)에 대한 정보를 획득할 수 있다. 검출기(110)는 카메라, 레이더(Radio Detecting And Ranging, radar) 및/또는 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR) 등을 통해 객체 정보를 검출할 수 있다. 객체 정보는 객체 종류, 객체 위치 및/또는 객체 이동 속도 등을 포함할 수 있다.

검출기(110)는 휠속 센서, 조향각 센서 및/또는 IMU(Inertial Measurement Unit) 등을 이용하여 차량 거동 정보를 획득할 수 있다. 차량 거동 정보는 차량 속도 및/또는 차량 자세 등을 포함할 수 있다.

GPS 수신기(120)는 위성에서 송신하는 신호를 수신하고 그 수신된 신호를 이용하여 차량의 현재 위치를 산출할 수 있다. GPS 수신기(120)는 위성에서 신호를 송신한 시간과 GPS 수신기(120)에서 신호를 수신한 시간의 시간차를 이용하여 위성과 GPS 수신기(120) 간의 거리를 산출한다. GPS 수신기(120)는 산출된 위성과 GPS 수신기(120) 간의 거리 및 송신된 신호에 포함된 위성의 위치 정보를 이용하여 차량의 현재위치를 산출한다. 이때, GPS 수신기(120)는 삼각측량법을 이용하여 현재위치를 산출한다.

메모리(130)에는 정밀 지도 정보가 저장될 수 있다. 정밀 지도 정보는 트랜시버(transceiver) 등과 같은 통신 장치(미도시)를 통해 실시간으로 수신되는 정밀 지도 데이터에 의해 업데이트될 수 있다. 메모리(130)는 정밀 지도 정보에 포함된 교차로 주행 경로 기반 그리드 맵(grid map) 생성 알고리즘, 교차로 꼬리 물기 객체를 고려한 주행 가능 영역 선정 알고리즘, 주행 가능 영역을 그리드 맵에 설정(마킹)하는 알고리즘, 및 그리드 맵 기반 경로 생성 알고리즘을 저장할 수 있다.

메모리(130)는 프로세서(150)에 의해 실행되는 명령어들(instructions)을 저장하는 저장매체(non-transitory storage medium)일 수 있다. 메모리(130)는 플래시 메모리(flash memory), 하드디스크(hard disk), SSD(Solid State Disk), SD 카드(Secure Digital Card), RAM(Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), PROM(Programmable Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM) 및/또는 EPROM(Erasable and Programmable ROM) 등의 저장매체 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

액추에이터(140)는 프로세서(150)의 지시에 따라 차량의 거동(예: 가속, 감속, 제동 및/또는 변속 등)을 제어할 수 있다. 액추에이터(140)는 가속 액추에이터, 제동 액추에이터, 변속 액추에이터 및/또는 현가 액추에이터 등을 포함할 수 있다.

프로세서(150)는 검출기(110), GPS 수신기(120), 메모리(130) 및 액추에이터(140)와 전기적으로 연결될 수 있다. 프로세서(150)는 자율주행 제어 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(150)는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), DSP(Digital Signal Processor), PLD(Programmable Logic Device), FPGA(Field Programmable Gate Array), CPU(Central Processing unit), 마이크로컨트롤러(microcontroller) 및/또는 마이크로프로세서(microprocessor) 등의 처리장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

프로세서(150)는 사용자 인터페이스(예: 터치 스크린, 마이크로폰 및/또는 키보드 등)로부터 수신되는 사용자 입력에 따라 목적지를 설정할 수 있다. 프로세서(150)는 목적지가 설정되면 차량의 현재 위치 또는 기설정된 출발지점으로부터 목적지까지의 주행 경로를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 차량이 주행 경로를 따라 자율주행하도록 액추에이터(140)를 제어할 수 있다.

프로세서(150)는 자율주행 중 교차로 좌회전 및 직진 구간에서 꼬리 물기 이벤트(꼬리 물기 상황)가 발생한 경우 해당 꼬리 물기 이벤트를 회피하기 위한 주행 경로 생성을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 교차로 꼬리 물기 차량들로 인해 차량이 교차로를 주행하기 어려운 상황이 감지되면 교차로 꼬리 물기 차량들을 회피하여 주행할 수 있는 주행 경로(회피 경로)를 생성할 수 있다.

프로세서(150)는 검출기(110)를 이용하여 실시간으로 객체 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(150)는 획득한 객체 정보에 기반하여 교차로 꼬리 물기 이벤트를 감지(인식)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 신호등의 신호 정보 및 교차로 내 타차량의 위치 정보 등에 근거하여 교차로에 꼬리 물기 이벤트가 발생했는지를 판단할 수 있다.

프로세서(150)는 교차로 꼬리 물기 이벤트가 감지되면 그리드 맵 생성 알고리즘에 따라 정밀 지도 정보에 포함된 교차로 주행 경로(교차로를 주행하는 경로)를 기반으로 지리좌표계(Geographic Coordinate) 상에 그리드 맵을 생성할 수 있다. 이와 같이, 정밀 지도 정보에 포함된 교차로 주행 경로를 기반으로 그리드 맵을 생성하므로 그리드 맵을 기반으로 경로를 생성할 때 교통 흐름에 최적화된 경로를 생성할 수 있다.

프로세서(150)는 정밀 지도 정보에 포함된 교차로 주행 경로를 기정해진 제1 간격으로 샘플링하여 N개의 종방향 그리드 포인트를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 종방향 그리드 포인트에서 횡방향으로 기정해진 제2 간격으로 샘플링하여 M개의 횡방향 그리드 포인트를 생성할 수 있다. 제1 간격은 종방향으로 그리드 포인트들 간 거리로, 제2 간격의 2배로 설정될 수 있다. 제2 간격은 횡방향으로 그리드 포인트들 간 거리로, 차량의 전폭에 기초하여 결정될 수 있다. 실시 예에서와 같이 제1 간격과 제2 간격의 비율 즉, 그리드 종횡비를 2:1로 설정하므로 그리드 맵에 기반하여 생성되는 경로의 곡률을 완화할 수 있다.

프로세서(150)는 교차로 크기 및 꼬리 물기 이벤트와 관련된 객체(예: 타차량)를 고려해 주행 가능 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(150)는 주행 가능 영역의 우측 경계 및 좌측 경계를 결정할 수 있다. 프로세서(150)는 결정된 주행 가능 영역을 그리드 맵에 설정(마킹)할 수 있다. 다시 말해서, 프로세서(150)는 주행 가능 영역의 우측 경계 및 좌측 경계를 그리드 맵에 설정할 수 있다. 프로세서(150)는 주행 가능 영역을 고려하여 그리드 포인트별 속성을 판단할 수 있다. 그리드 포인트 속성은 주행 가능 그리드 포인트, 주행 불가능 그리드 포인트, 주행 가능하지만 경계(boundary)와 가까운 그리드 포인트 및 경로로 선택된 그리드 포인트로 분류할 수 있다.

프로세서(150)는 주행 가능 영역이 반영된 그리드 맵을 기반으로 주행 경로(회피 경로)를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 경로 탐색 시작점을 차량이 위치하는 그리드 포인트로하고, 경로 탐색 종료점을 차량이 교차로를 진출하여 진입해야 하는 차로가 시작하는 위치(교차로 주행 경로 상 목표점)에 그리드 포인트로 할 수 있다. 프로세서(150)는 현재 그리드 포인트에서 경로의 헤딩(진행 방향) 및 차량 최대 곡률 반경을 고려하여 주행 가능한 다음 그리드 포인트를 탐색할 수 있다.

프로세서(150)는 현재 그리드 포인트에서 주행 가능한 다음 종방향 그리드 포인트가 없는 경우, 교차로 주행 경로 목표점이 주행 가능한 그리드 포인트가 아닌 경우 또는 최대 그리드 경로 탐색 횟수 내 목표점에 도달 못하는 경우 경로 탐색에 실패할 수 있다. 여기서, 최대 그리드 경로 탐색 횟수는 N×(M×2)로 정의될 수 있다.

프로세서(150)는 경로 탐색 실패 시 기정해진 조치를 취할 수 있다. 일 예로, 프로세서(150)는 경로 탐색 실패 시 이전 프레임에서 생성된 주행 경로(회피 경로)를 주행 경로로 사용하도록 설정할 수 있다. 다른 일 예로, 프로세서(150)는 경로 탐색 실패 시 차량이 N-1번째 그리드 포인트를 통과한 경우 더 이상 경로를 탐색하지 않고 이전 프레임에서 생성된 주행 경로를 주행 경로로 사용하도록 설정할 수 있다.

프로세서(150)는 이전 프레임 경로(이전 프레임에서 생성된 주행 경로)와 현재 프레임 경로(현재 프레임에서 생성된 주행 경로)를 이용하여 주행 경로를 실시간으로 업데이트할 수 있다. 이때, 프로세서(150)는 이전 프레임 경로와 현재 프레임 경로를 경로 융합 비율로 융합할 수 있다.

프로세서(150)는 경로 융합 비율을 산출할 수 있다. 먼저, 프로세서(150)는 차량의 현재 속도 V와 현재 조향각 SA을 이용하여 현재 횡속도 V_lat를 산출할 수 있다. 현재 횡속도 V_lat는 다음 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.

프로세서(150)는 현재 횡속도와 기정해진 1회 연산 시간(프레임)을 이용하여 1회 연산 시간 동안 이동 가능한 횡거리를 연산할 수 있다.

프로세서(150)는 경로 포인트별 최대 변화 거리를 산출할 수 있다. 여기서, 최대 변화 거리는 횡방향 그리드 포인트 간의 최대 거리로 정의할 수 있다.

프로세서(150)는 연산된 1회 연산 시간 동안 이동 가능한 횡거리와 경로 포인트별 최대 횡보 간 길이를 이용하여 경로 융합 비율을 산출할 수 있다.

프로세서(150)는 산출된 경로 융합 비율로 이전 프레임에서 생성된 주행 경로와 현재 프레임에서 생성된 주행 경로를 융합하여 최종 주행 경로를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 액추에이터(140)를 제어하여 차량이 최종 주행 경로를 따라 주행하도록 할 수 있다.

이후, 프로세서(150)는 차량이 교차로를 통과(진출)할 때까지 매 프레임마다 검출기(110)를 통해 꼬리 물기 객체(꼬리 물기 이벤트와 관련된 객체)를 검출하고, 검출된 꼬리 물기 객체를 회피하기 위한 주행 경로 생성 및 경로 융합을 반복적으로 수행할 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시 예들에 따른 자율주행 제어 장치의 경로 생성 방법을 도시한 흐름도이다.

자율주행 제어 장치(100)의 프로세서(150)는 자율주행 중 교차로 꼬리 물기 이벤트를 감지할 수 있다(S200). 프로세서(150)는 주행 경로 상 차량의 전방에 교차로가 존재하는 경우, 검출기(110)를 통해 차량의 전방 교차로에서 꼬리 물기 이벤트가 발생했는지를 판단할 수 있다.

프로세서(150)는 교차로 꼬리 물기 이벤트를 감지하면 그리드 맵을 생성할 수 있다(S210). 프로세서(150)는 차량의 전방 교차로에서 꼬리 물기 이벤트가 발생한 경우 꼬리 물기 이벤트를 회피하기 위한 회피 경로 생성을 개시할 수 있다. 프로세서(150)는 정밀 지도 정보에 포함된 교차로 주행 경로를 기반으로 그리드 맵을 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 교차로 주행 경로를 따라 기정해진 제1 간격으로 N개의 종방향 그리드 포인트를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 종방향 그리드 포인트에서 횡방향으로 M개의 횡방향 그리드 포인트를 생성할 수 있다. 이때, 프로세서(150)는 기정해진 제2 간격으로 횡방향 그리드 포인트를 생성할 수 있다. 제1 간격은 종방향으로 그리드 포인트들 간 거리로, 제2 간격의 2배로 설정될 수 있다. 제2 간격은 횡방향으로 그리드 포인트들 간 거리로, 차량의 전폭에 기초하여 결정될 수 있다.

프로세서(150)는 교차로 크기 및 꼬리 물기 객체(꼬리 물기 이벤트와 관련된 객체)를 고려하여 주행 가능 영역을 산출할 수 있다(S220). 프로세서(150)는 차량의 진행방향을 기준으로 차량의 우측 및 좌측 방향으로 주행 가능 영역 경계를 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(150)는 차량 전폭을 추가로 고려하여 주행 가능 영역을 산출할 수 있다. 프로세서(150)는 결정된 주행 가능 영역의 우측 경계와 좌측 경계를 그리드 맵에 설정할 수 있다.

프로세서(150)는 산출된 주행 가능 영역을 고려하여 주행 가능 그리드 포인트를 판단할 수 있다(S230). 프로세서(150)는 주행 가능 영역을 고려하여 그리드 포인트별 속성을 판단할 수 있다. 그리드 포인트 속성은 주행 가능 그리드 포인트, 주행 불가능 그리드 포인트, 주행 가능하지만 경계에 가까운 그리드 포인트 및 경로로 선택된 그리드 포인트로 분류할 수 있다.

프로세서(150)는 주행 가능 영역이 설정된 그리드 맵을 기반으로 주행 경로를 생성할 수 있다(S240). 다시 말해서, 프로세서(150)는 주행 가능 영역이 반영된 그리드 맵을 기반으로 꼬리 물기 이벤트를 회피할 수 있는 회피 경로를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 차량이 위치하는 그리드 포인트를 시작점으로 하고, 교차로 진출 위치에 매칭되는 그리드 포인트를 종료점으로 하는 주행 경로를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 검출기(110)를 이용하여 꼬리 물기 객체(예: 타차량)를 감지하고, 감지된 꼬리 물기 객체를 고려하여 주행 경로를 생성할 수 있다.

프로세서(150)는 생성된 경로를 이용하여 주행 경로 업데이트를 수행할 수 있다(S250). 프로세서(150)는 이전 프레임에 생성된 주행 경로가 존재하는 경우, 이전 프레임에서 생성된 이전 주행 경로와 현재 프레임에서 생성된 현재 주행 경로를 융합하여 최종 주행 경로를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 생성된 최종 주행 경로를 주행 경로로 업데이트할 수 있다. 여기서, 프레임은 연산 인덱스를 의미할 수 있다.

프로세서(150)는 경로 업데이트 후 교차로 통과 여부를 판단할 수 있다(S260). 프로세서(150)는 차량이 교차로를 통과한 것으로 판단되면 주행 경로 생성(또는, 회피 주행 경로 생성, 교차로 주행 경로 생성)을 중단할 수 있다. 일 예로, 프로세서(150)는 차량이 교차로 진출 지점에 매칭되는 그리드 포인트에 도달하면 주행 경로 생성(탐색)을 중단할 수 있다. 다른 일 예로, 프로세서(150)는 차량이 N개의 종방향 그리드 포인트 중 N-1번째 그리드 포인트에 도달하면 주행 경로 생성을 중단할 수 있다.

한편, 프로세서(150)는 차량이 교차로를 통과하지 못한 것으로 판단되면 센서 정보를 기반으로 주행 경로를 생성할 수 있다(S270). 이어서, 프로세서(150)는 S240이하를 반복적으로 수행할 수 있다.

도 3은 본 발명의 실시 예들에 따른 그리드 맵 생성 예를 도시한 도면이다.

도 3를 참조하면, 자율주행 제어 장치(100)의 프로세서(150)는 정밀 지도 정보에 포함된 교차로 주행 경로의 형상을 기반으로 그리드 맵을 생성할 수 있다. 그리드 맵은 S-N(South North) 좌표계 상에 생성될 수 있다.

프로세서(150)는 정밀 지도 정보에 포함된 교차로 내 좌회전 경로(310)를 따라 N개의 종방향 그리드 포인트를 생성할 수 있다. 이때, 프로세서(150)는 좌회전 경로(310)를 기정해진 제1 간격으로 샘플링하여 N개의 종방향 그리드 포인트를 생성할 수 있다.

프로세서(150)는 종방향 그리드 포인트에서 횡방향으로 M개의 횡방향 그리드 포인트를 생성할 수 있다. 이때, 프로세서(150)는 기정해진 제2 간격으로 샘플링하여 횡방향 그리드 포인트를 생성할 수 있다.

제1 간격은 종방향 그리드 포인트들 간의 거리로, 제2 간격의 2배로 설정될 수 있다. 제2 간격은 횡방향 그리드 포인트들 간의 거리로, 차량의 전폭에 기초하여 결정될 수 있다.

상기한 실시 예에서와 같이, 그리드 맵의 종횡비를 2:1로 설정함에 따라 그리드 맵 기반 회피 경로의 곡률을 완화할 수 있다. 또한, 정밀 지도 정보에 포함된 교차로 주행 경로를 기반으로 그리드 맵을 생성하기 때문에 그리드 맵을 기반으로 회피 경로 생성 시 교통 흐름과 자연스러운 경로를 생성할 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시 예들에 따른 주행 가능 영역 산출 예를 도시한 도면이다.

도 4를 참조하면, 차량(400)은 자율주행 중이고 전방 교차로에서 좌회전 신호를 받은 상황에서 꼬리 물기 객체 즉, 제1 타차량(410) 및 제2 타차량(420)이 존재하는 경우, 차량(400)에 장착된 자율주행 제어 장치(100)의 프로세서(150)는 교차로 크기 및 꼬리 물기 객체를 고려하여 주행 가능 영역을 결정할 수 있다. 이때, 프로세서(150)는 차량(400)의 전폭을 추가로 고려하여 주행 가능 영역을 결정할 수 있다.

프로세서(150)는 차량(400)의 진행방향을 기준으로 차량 우측에 존재하는 제1 타차량(410)을 고려하여 주행 가능 영역의 제1 경계(430)를 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(150)는 차량(400)의 진행방향을 기준으로 차량 좌측에 존재하는 제2 타차량(420)을 고려하여 주행 가능 영역의 제2 경계(440)를 결정할 수 있다.

프로세서(150)는 제1 경계(430)와 제2 경계(440)를 그리드 맵에 설정(마킹)할 수 있다. 프로세서(150)는 주행 가능 영역을 고려하여 그리드 포인트별 속성을 판단할 수 있다. 그리드 포인트 속성은 주행 가능 그리드 포인트, 주행 불가능 그리드 포인트, 주행 가능하지만 경계와 가까운 그리드 포인트 및 경로로 선택된 그리드 포인트로 분류할 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시 예들에 따른 그리드 맵 기반 주행 경로 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 차량(500)에 탑재된 자율주행 제어 장치(100)의 프로세서(150)는 주행 가능 영역이 마킹(반영)된 그리드 맵을 기반으로 교차로 꼬리 물기 이벤트를 회피하기 위한 주행 경로(510)를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 경로 탐색 시작점을 차량(500)의 현재 위치에 매칭되는 그리드 포인트로 하고, 경로 탐색 종료점을 차량(500)이 교차로를 진출하여 진입해야 하는 차로가 시작하는 위치(교차로 주행 경로 상 목표점)에 매칭되는 그리드 포인트로 할 수 있다. 프로세서(150)는 현재 그리드 포인트에서 주행 경로의 헤딩(진행 방향) 및 차량 최대 곡률 반경을 고려하여 주행 가능한 다음 그리드 포인트를 탐색할 수 있다.

프로세서(150)는 차량(500)의 현재 위치에 매칭되는 현재 그리드 포인트에서 차량(500)의 헤딩(진행방향) 및 차량 최대 곡률 반경을 고려할 때 주행 가능한 다음 종방향 그리드 포인트가 없는 경우 주행 경로 탐색에 실패할 수 있다. 차량의 헤딩 및 최대 곡률 반경을 고려할 때, 현재 그리드 포인트에서 주행 가능한 다음 종방향 그리드 포인트는 횡방향 그리드 포인트의 인덱스를 기준으로 -1, 0, +1인 그리드 포인트이다.

프로세서(150)는 교차로 주행 경로 목표점(즉, 경로 탐색 종료점)이 주행 가능한 그리드 포인트가 아닌 경우 또는 최대 그리드 경로 탐색 횟수 내 목표점에 도달 못하는 경우 주행 경로 탐색에 실패할 수 있다. 여기서, 최대 그리드 경로 탐색 횟수는 종방향 그리드 포인트 개수 N 및 횡방향 그리드 포인트 개수 M에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 최대 그리드 경로 탐색 횟수는 N×(M×2)로 정의될 수 있다.

프로세서(150)는 주행 경로 탐색 실패 시 기정해진 조치를 취할 수 있다. 일 예로, 프로세서(150)는 주행 경로 탐색 실패 시 이전 프레임 경로(즉, 이전 회피 경로 연산 단계에서 생성된 주행 경로)를 사용할 수 있다. 다른 일 예로, 프로세서(150)는 주행 경로 탐색 실패 시 차량(500)이 N-1번째 그리드 포인트를 통과한 경우 더 이상 경로를 탐색하지 않고 이전 프레임 경로를 주행 경로로 사용할 수 있다.

도 6은 본 발명의 실시 예들에 따른 경로 후처리를 설명하기 위한 도면이다.

자율주행 제어 장치(100)의 프로세서(150)는 실시간으로 회피 경로를 생성하여 주행 경로를 업데이트할 수 있다. 프로세서(150)는 이전 프레임에서 생성된 회피 경로 즉, 이전 프레임 경로(600)와 현재 프레임에서 생성된 회피 경로 즉, 현재 프레임 경로(610)를 이용하여 주행 경로를 업데이트할 수 있다. 이때, 프로세서(150)는 이전 프레임 경로(600)와 현재 프레임 경로(610)를 경로 융합 비율로 융합하여 최종 회피 경로(620)를 생성할 수 있다.

프로세서(150)는 다음과 같은 절차에 따라 경로 융합 비율을 산출할 수 있다. 먼저, [수학식 1]에 따라, 프로세서(150)는 차량의 현재 속도 V와 현재 조향각 SA를 이용하여 차량의 현재 횡속도 V_lat를 산출할 수 있다. 다음, 프로세서(150)는 현재 횡속도 V_lat와 1회 연산 시간(즉, 1 프레임)을 이용하여 1회 연산 시간(예: 0.1초) 동안 이동 가능한 횡거리를 연산할 수 있다. 이어서, 프로세서(150)는 경로 포인트별 횡방향 그리드 포인트 간의 최대 거리를 산출할 수 있다. 마지막으로, 프로세서(150)는 1회 연산 시간 동안 이동 가능한 횡거리(프레임당 이동 가능한 횡거리)와 경로 포인트별 횡방향 그리드 포인트 간의 최대 거리를 이용하여 경로 융합 비율을 산출할 수 있다.

도 7 내지 도 11은 본 실시 예들에 따른 경로 후처리 일 예를 도시한 도면이다.

차량(Vego)의 현재 속도는 5m/s이고 현재 조향각이 30 deg인 경우, 차량(Vego)의 자율주행 제어 장치(100)는 현재 속도 및 현재 조향각을 이용하여 차량의 횡속도 2.5m/s(=5×sin(30))를 연산할 수 있다. 자율주행 제어 장치(100)는 차량의 횡속도를 기반으로 기정해진 1회 연산 시간(또는 프레임)(예: 0.1s) 동안 이동 가능한 횡거리 0.25m를 연산할 수 있다.

도 7을 참조하면, 1번째 프레임(연산 인덱스)에서, 자율주행 제어 장치(100)는 검출기(110)를 통해 꼬리 물기 객체 즉, 제1 타차량(V1)을 감지할 수 있다. 자율주행 제어 장치(100)는 감지된 제1 타차량(V1)을 고려하여 최초 꼬리 물기 회피 경로 즉, 제1 회피 경로(R1)를 생성할 수 있다.

도 8을 참조하면, 2번째 프레임에서, 자율주행 제어 장치(100)는 검출기(110)에 의해 제1 타차량(V1)과 제2 타차량(V2)이 감지되면, 제1 타차량(V1)과 제2 타차량(V2)을 회피하기 위한 제2 회피 경로(R2)를 생성할 수 있다.

도 9를 참조하면, 자율주행 제어 장치(100)는 기정해진 융합 비율로 제1 회피 경로(R1)와 제2 회피 경로(R2)를 융합하여 제3 회피 경로(R3)를 생성할 수 있다. 융합 비율은 프레임 당 이동 가능한 횡거리 및 경로 포인트 중 최대 변화 거리에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 자율주행 제어 장치(100)는 현재 차량 속도 및 현재 조향각을 이용하여 횡속도를 산출하므로, 프레임 당 이동 가능한 횡거리(즉, 1회 연산 시간 동안 이동 가능한 횡거리)를 연산할 수 있다. 또한, 자율주행 제어 장치(100)는 경로 포인트 중 최대 변화 거리를 횡방향 그리드 포인트 간의 거리로 결정할 수 있다. 자율주행 제어 장치(100)는 프레임 당 이동 가능한 횡거리가 0.25m이고, 횡방향 그리드 포인트 간의 거리가 1m인 경우 융합 비율 25%(=0.25m/1m×100)를 산출할 수 있다.

도 10을 참조하면, 3번째 프레임에서, 자율주행 제어 장치(100)는 검출기(110)를 통해 제3 타차량(V3)을 감지하고 제3 타차량(V3)을 고려하여 제4 회피 경로(R4)를 생성할 수 있다.

도 11을 참조하면, 자율주행 제어 장치(100)는 제3 회피 경로(R3)와 제4 회피 경로(R4)를 융합하여 제5 회피 경로(R5)를 생성할 수 있다.

이후, 자율주행 제어 장치(100)는 차량(Vego)이 교차로를 진출할 때까지 매 프레임에서 경로 생성 및 경로 융합을 반복적으로 수행할 수 있다.

도 12 및 도 13은 본 발명의 실시 예들에 따른 교차로 좌회전 구간 꼬리 물기 객체 회피 경로 생성 결과를 도시한 도면이다.

도 12 및 도 13을 참조하면, 자율주행 제어 장치(100)는 자율주행 중 전방 교차로에서 좌회전을 해야하는 상황에서 꼬리 물기 객체들로 인해 정밀 지도 기반 교차로 주행 경로를 따라 주행이 불가능하면 꼬리 물기 객체들을 회피하기 위한 회피 경로를 생성할 수 있다. 자율주행 제어 장치(100)는 교차로 좌회전 구간에 위치하는 꼬리 물기 객체(차량)들을 고려하여 회피 경로(주행 경로)를 생성할 수 있다.

도 14 및 도 15는 본 발명의 실시 예들에 따른 교차로 직진 구간 꼬리 물기 객체 회피 경로 생성 결과를 도시한 도면이다.

도 14 및 도 15를 참조하면, 자율주행 제어 장치(100)는 자율주행 중 전방 교차로에서 직진을 해야하는 상황에서 꼬리 물기 객체들로 인해 정밀 지도 기반 교차로 주행 경로를 따라 주행이 불가능하면 꼬리 물기 객체들을 회피하여 직진하기 위한 회피 경로를 생성할 수 있다. 자율주행 제어 장치(100)는 교차로 직진 구간에 위치하는 꼬리 물기 객체들을 고려하여 회피 경로를 생성할 수 있다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims

정밀 지도 정보가 저장되는 메모리; 및
상기 메모리와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
차량 전방의 교차로에 꼬리 물기 이벤트가 감지되는 경우 정밀 지도 정보에 포함된 교차로 주행 경로를 기반으로 그리드 맵을 생성하고,
상기 꼬리 물기 이벤트와 관련된 객체를 고려하여 주행 가능 영역을 결정하고,
상기 주행 가능 영역이 반영된 그리드 맵을 기반으로 주행 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 그리드 맵은,
상기 교차로 주행 경로를 제1 간격으로 샘플링하여 N개의 종방향 그리드 포인트 및 상기 종방향 그리드 포인트에서 횡방향으로 제2 간격을 가지는 M개의 횡방향 그리드 포인트를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치.
청구항 2에 있어서,
상기 제1 간격은,
상기 제2 간격의 2배로 결정되는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치.
청구항 2에 있어서,
상기 제2 간격은,
상기 차량의 전폭에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 주행 가능 영역의 경계를 상기 그리드 맵에 설정하고,
상기 주행 가능 영역을 고려하여 그리드 포인트별 속성을 결정하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 차량의 현재 위치에 매칭되는 그리드 포인트를 시작점으로 하고 상기 교차로 주행 경로 상 목표점에 매칭되는 그리드 포인트를 종료점으로 하여 상기 주행 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 프로세서는,
현재 그리드 포인트에서 경로의 헤딩 및 차량 최대 곡률 반경을 고려하여 주행 가능한 다음 그리드 포인트를 탐색하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 차량의 현재 속도 및 현재 조향각을 기반으로 경로 융합 비율을 산출하고,
상기 경로 융합 비율에 따라 현재 프레임에서 생성된 주행 경로와 이전 프레임에서 생성된 주행 경로를 융합하여 최종 주행 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 차량의 현재 속도 및 현재 조향각을 이용하여 상기 차량의 현재 횡속도를 산출하고,
상기 현재 횡속도와 기정해진 1회 연산 시간을 이용하여 프레임당 이동 가능한 횡거리를 연산하고,
상기 프레임당 이동 가능한 횡거리와 경로 포인트별 횡방향 그리드 포인트 간의 최대 거리를 이용하여 상기 경로 융합 비율을 산출하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 프로세서는,
주행 경로 탐색 실패 시 이전 프레임에서 생성된 주행 경로를 상기 주행 경로로 사용하도록 설정하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치.
차량 전방의 교차로에 꼬리 물기 이벤트가 감지되는 경우 정밀 지도 정보에 포함된 교차로 주행 경로를 기반으로 그리드 맵을 생성하는 단계;
상기 꼬리 물기 이벤트와 관련된 객체를 고려하여 주행 가능 영역을 결정하는 단계; 및
상기 주행 가능 영역이 반영된 그리드 맵을 기반으로 주행 경로를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치의 경로 생성 방법.
청구항 11에 있어서,
상기 그리드 맵을 생성하는 단계는,
상기 교차로 주행 경로를 제1 간격으로 샘플링하여 N개의 종방향 그리드 포인트를 생성하는 단계; 및
상기 종방향 그리드 포인트에서 횡방향으로 제2 간격을 가지는 M개의 횡방향 그리드 포인트를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치의 경로 생성 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 제1 간격은,
상기 제2 간격의 2배로 결정되는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치의 경로 생성 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 제2 간격은,
상기 차량의 전폭에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치의 경로 생성 방법.
청구항 11에 있어서,
상기 주행 가능 영역을 결정하는 단계는,
상기 주행 가능 영역의 경계를 상기 그리드 맵에 설정하는 단계; 및
상기 주행 가능 영역을 고려하여 그리드 포이트별 속성을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치의 경로 생성 방법.
청구항 11에 있어서,
상기 회피 경로를 생성하는 단계는,
상기 차량의 현재 위치에 매칭되는 그리드 포인트를 시작점으로 하고 상기 교차로 주행 경로 상 목표점에 매칭되는 그리드 포인트를 종료점으로 하여 상기 주행 경로를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치의 경로 생성 방법.
청구항 11에 있어서,
상기 회피 경로를 생성하는 단계는,
현재 그리드 포인트에서 경로의 헤딩 및 차량 최대 곡률 반경을 고려하여 주행 가능한 다음 그리드 포인트를 탐색하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치의 경로 생성 방법.
청구항 11에 있어서,
상기 회피 경로를 생성하는 단계는,
상기 차량의 현재 속도 및 현재 조향각을 기반으로 경로 융합 비율을 산출하는 단계; 및
상기 경로 융합 비율에 따라 현재 프레임에서 생성된 주행 경로와 이전 프레임에서 생성된 주행 경로를 융합하여 최종 주행 경로를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치의 경로 생성 방법.
청구항 18에 있어서,
상기 경로 융합 비율을 산출하는 단계는,
상기 차량의 현재 속도 및 현재 조향각을 이용하여 상기 차량의 현재 횡속도를 산출하는 단계;
상기 현재 횡속도와 기정해진 1회 연산 시간을 이용하여 프레임당 이동 가능한 횡거리를 연산하는 단계; 및
상기 프레임당 이동 가능한 횡거리와 경로 포인트별 횡방향 그리드 포인트 간의 최대 거리를 이용하여 상기 경로 융합 비율을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치의 경로 생성 방법.
청구항 11에 있어서,
상기 회피 경로를 생성하는 단계는,
주행 경로 탐색 실패 시 이전 프레임에서 생성된 주행 경로를 상기 주행 경로로 사용하도록 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 제어 장치의 경로 생성 방법.