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WO2023080393A1 - 자율주행 자동차의 차선 변경 시스템 - Google Patents

자율주행 자동차의 차선 변경 시스템 Download PDF

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Publication number
WO2023080393A1
WO2023080393A1 PCT/KR2022/011370 KR2022011370W WO2023080393A1 WO 2023080393 A1 WO2023080393 A1 WO 2023080393A1 KR 2022011370 W KR2022011370 W KR 2022011370W WO 2023080393 A1 WO2023080393 A1 WO 2023080393A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
vehicle
lane change
lane
space
changing
Prior art date
Application number
PCT/KR2022/011370
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
금동석
이기범
황슬빈
Original Assignee
한국과학기술원
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
Priority claimed from KR1020220018946A external-priority patent/KR20230065861A/ko
Application filed by 한국과학기술원 filed Critical 한국과학기술원
Publication of WO2023080393A1 publication Critical patent/WO2023080393A1/ko

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    • B60W30/18—Propelling the vehicle
    • B60W30/18009—Propelling the vehicle related to particular drive situations
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    • B60W2554/804—Relative longitudinal speed

Definitions

  • the description below relates to a technique for changing lanes of a vehicle.
  • a lane change method performed by a lane change system may include receiving driving state information of a vehicle; and outputting a lane change switching condition corresponding to the input vehicle driving state information using a lane change algorithm, wherein the vehicle driving state information includes vehicle state information including vehicle driving information and , may include situational information for situational awareness of surrounding vehicles based on the vehicle.
  • the outputting may include: searching for a space for the vehicle to change lanes; and controlling the vehicle to change lanes according to a plurality of lane change switching conditions set to change lanes in the searched space.
  • the searching may include searching for a space for the vehicle to change lanes by predicting the future motion of the surrounding vehicle based on a space search and evaluation algorithm.
  • the searching step includes analyzing lane change easiness and evaluating safety between the vehicle and surrounding vehicles, and the lane-changing easiness analysis is performed when the vehicle changes lanes based on the longitudinal position of the vehicle. It is to determine whether it is a space between the vehicle and surrounding vehicles that can be accessed over a minimum amount of time, and the safety level may include determining whether a space between the vehicle and surrounding vehicles secures a minimum safety distance. .
  • the plurality of lane change switching conditions may include a preparation step, an approach step, a lane change step, and a completion step for the lane change of the vehicle.
  • the vehicle drives while maintaining a safe distance from the vehicle in front with respect to the vehicle, and at the same time searches for a space between the vehicle and surrounding vehicles for lane change. steps may be included.
  • the controlling step may include switching to an approaching step to adjust the longitudinal position with respect to the searched space in the preparation step, and approaching the vehicle to the searched space in the switched approach step.
  • the controlling may include determining, while the vehicle is approaching the searched space, whether the searched space is a space to which the vehicle can approach the searched space for more than a minimum time required for lane change.
  • the controlling may include switching to the preparation step when it is determined that the searched space is an inaccessible space for more than a minimum time required for lane changing.
  • the vehicle switches to a negotiation step to intervene into the searched space, and in the switched negotiation step, the vehicle enters the searched space.
  • the method may include transferring an intention of the vehicle to change lanes to a rear vehicle to secure an area of the searched space, and confirming an intention of the rear vehicle to yield.
  • the controlling step includes switching to the lane changing step when the minimum safety distance is secured in the searched space, and switching to the preparation step when the minimum safety distance is not secured in the searched space. can do.
  • the controlling may include switching to the lane changing step upon confirming the yielding intention of the rear vehicle in the negotiating step, and allowing the vehicle to change lanes in the switched lane changing step.
  • the controlling step includes the step of allowing the vehicle to change lanes by using a deep reinforcement learning algorithm in the switched lane changing step, wherein the deep reinforcement learning algorithm is configured to perform an interaction between the vehicle and surrounding vehicles and a road
  • a lane change path for the vehicle may be created by determining the shape of the vehicle and the limiting condition for changing the lane.
  • the controlling step may include calculating a degree of danger with a surrounding vehicle in real time while the vehicle performs a lane change in the lane changing step, and switching the vehicle to a preparation step when the calculated degree of risk is equal to or greater than a specific degree of risk.
  • the controlling step may include switching to a completion step as the vehicle performs a lane change in the lane change step, and when the vehicle successfully enters the target lane for the searched space in the switched completion step, the entered
  • the method may include maintaining the lane of the vehicle in consideration of an inter-vehicle distance to a vehicle in front of the target lane.
  • the lane change system includes a driving state input unit receiving driving state information of a vehicle; and a switching condition output unit configured to output a lane change switching condition corresponding to the input driving state information of the vehicle using a lane changing algorithm, wherein the driving state information of the vehicle includes driving information of the vehicle. information, and contextual information for recognizing surrounding vehicles on a vehicle-by-vehicle basis.
  • the lane change success rate can be maximized without sacrificing safety.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating the position and movement of a vehicle at each stage when a lane change is performed, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a lane change system according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a lane change method in a lane change system according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a finite state machine for lane changing, in one embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining a spatial search and evaluation algorithm for changing a direction in one embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a deep reinforcement learning algorithm in a lane changing step according to an embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining a change condition between stages set for a lane change according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating pseudo code of a lane change algorithm including each change condition set for lane change according to an exemplary embodiment.
  • an operation for deriving safe and consistent lane-changing performance by determining a driving stage of a vehicle through real-time inter-vehicle risk assessment based on a finite element machine will be described.
  • the lane-changing tendency is adjustable.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating the position and movement of a vehicle at each stage when a lane change is performed, according to an exemplary embodiment.
  • the lane-changing system can separate the lane-changing state into several steps to ensure safety while guaranteeing the vehicle's lane-changing performance.
  • the lane change system can perform the lane change in the optimal space selected by analyzing the ease of lane change in each space and calculating the space risk through a space search and evaluation algorithm for lane change. .
  • the lane change system judges the risk level of the selected optimal space in real time even during lane change, and if the risk level exceeds the standard, the lane change is stopped and another space is set up to ensure vehicle safety during lane change. and lane-changing performance can be dramatically improved. Accordingly, the vehicle change system can reduce accidents and improve lane change performance when continuously changing lanes of existing vehicles (autonomous vehicles).
  • a finite state machine may be designed that determines the current lane-changing transition condition to be selected by the vehicle in order to simultaneously ensure the vehicle's lane-changing performance and stability.
  • the lane change transition condition may refer to a driving stage to be currently selected by the vehicle, and may include a preparation stage, an approach stage, a negotiation stage, a lane change stage, and a completion stage.
  • the vehicle may correspond to a passenger car (eg, sedan, SUV, etc.), truck, bus, etc., and may be driven by a motor or driven by electricity or hydrogen instead of a motor.
  • the vehicle may refer to an autonomous vehicle that drives by itself without a driver manipulating the vehicle. In this way, the lane change system may be operated in the vehicle.
  • an autonomous vehicle will be described as an example in order to describe a lane changing operation of the vehicle.
  • the vehicle (own vehicle) is driven while maintaining a safe distance from the vehicle in front of the lane where the vehicle is located, and at the same time, the optimal space between the vehicle for lane change and the surrounding vehicles is searched for.
  • the optimal space as shown in FIG. 4 , the degree of safety and accessibility of all spaces between vehicles that can be sensed are evaluated, and the ease of lane change analysis and the optimal space in which the degree of space risk is secured can be derived.
  • lane change easiness analysis and safety can be derived by space search and evaluation algorithm.
  • FIG. 5 it is a diagram for explaining a spatial search and evaluation algorithm for changing a target line.
  • the space search and evaluation algorithm performs lane change ease analysis and space risk evaluation based on the future motion prediction algorithm of surrounding vehicles.
  • the minimum safety distance between the vehicle behind and the vehicle in front of each space can be considered as a gray area.
  • the minimum safety distance is the minimum distance to avoid an unexpected accident and can be calculated as the sum of the running distance and the stopping distance. Also, an area (blue area) that the vehicle can physically reach during the predicted time can be calculated.
  • Lane-changing easiness analysis is to determine whether or not there is a space between vehicles that a vehicle can approach with more than the minimum time required for lane-changing based on the longitudinal position.
  • Space risk is to determine whether a space between a vehicle and surrounding vehicles secures a minimum safe distance.
  • Safety can be evaluated according to the determined space risk. An optimal space that satisfies both lane change easiness and safety can be set as a target space.
  • the vehicle may approach the searched space in order to adjust (align) the longitudinal position of the vehicle with the space searched for in the preparation step.
  • the approaching algorithm may derive the approaching acceleration based on the relative distance and speed between the front vehicle and the rear vehicle in the searched space.
  • the vehicle expands the space area to intervene and confirms the intention to yield by showing the vehicle's intention to change lanes to the vehicle behind the searched space. Since the success of the lane change and the level of safety are greatly influenced by the intention to give way of the vehicle behind the target space, the safety of the lane change can be increased by identifying the intention of the vehicle behind to yield in advance by driving closely to the next lane before changing lanes. . In addition, the effect of widening the lane change target space can be expected while the safety of the vehicle is guaranteed.
  • the vehicle performs lane-changing using a deep reinforcement learning algorithm without a model.
  • FIG. 6 it is a diagram for explaining a deep reinforcement learning algorithm in a lane changing step.
  • the deep reinforcement learning algorithm without a model can derive the optimal lane-changing capability for each situation through sufficient iterative learning in a simulator in which various lane-changing situations are implemented.
  • the lane change step using the deep reinforcement learning algorithm complexly judges various conditions such as interaction with surrounding vehicles as well as the shape of the road or limiting conditions for changing lanes (for example, the end of a parallel road), A lane-changing path can be created.
  • lane maintenance is performed in consideration of the distance between the vehicle and the vehicle ahead in the entered lane.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining a change condition between stages set for a lane change according to an exemplary embodiment.
  • the lane change system may control the vehicle to change lanes according to a plurality of lane change switching conditions set to change lanes in the searched space.
  • the lane change system can search for a space between the vehicle and surrounding vehicles in the vehicle's preparation stage. As the lane-changing system searches for space in the preparation phase, it can transition to either the approach phase or the negotiation phase.
  • the lane change system may check whether the vehicle changes lanes in the searched space (target space). In this case, when a lane change is performed, the searched space may be updated. In addition, the lane change system may determine whether another vehicle changes lanes between the vehicle and surrounding vehicles in the searched space. At this time, when another vehicle performs a lane change, the preparation step may be switched.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating pseudo code of a lane change algorithm including each change condition set for lane change according to an exemplary embodiment.
  • an accessible space for more than the minimum time required for lane change must be derived through a space search and evaluation algorithm.
  • one target space for changing lanes may be set, and when there is only one searched space, the searched space may be the target space.
  • an algorithm for evaluating lane change ease and safety in the target space for lane change may be simultaneously executed.
  • the vehicle may be switched back to the preparation stage.
  • approach to the rear vehicle located in the target space is completed, and thus the vehicle may be switched to a negotiation phase or a lane change phase.
  • the vehicle When it is judged that the minimum safe distance is secured in the target space through the space search and evaluation algorithm for lane change, the vehicle is converted to the lane change step, and when it is determined that the minimum safe distance is secured in the target space, the vehicle is converted to the negotiation step.
  • the intention to change lanes can be communicated to the vehicle behind the target space while driving as closely as possible within the line of not crossing the lane of the target space.
  • the vehicle may be converted to a lane change phase, and when the minimum safety distance is not secured in the target space, the vehicle may be converted to a preparation phase.
  • the vehicle may perform a lane-changing operation and simultaneously calculate a degree of risk with surrounding vehicles in real time.
  • the risk result obtained by calculating the risk level is calculated to be higher than or equal to a specific risk level
  • the vehicle may be converted to a preparation phase
  • the risk level result is calculated to be lower than a specific risk level and enter the lane of the target space
  • the vehicle may be converted to a completion phase.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a lane change system according to an exemplary embodiment
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a lane change method in the lane change system according to an exemplary embodiment.
  • the processor of the lane change system 100 may include a driving state input unit 210 and a change condition output unit 220 .
  • Components of the processor may represent different functions performed by the processor according to control instructions provided by program codes stored in the lane changing system 100 .
  • the processor and components of the processor may control the lane changing system 100 to perform steps 310 to 320 included in the lane changing method of FIG. 3 .
  • the processor and components of the processor may be implemented to execute instructions according to the code of an operating system included in the memory and the code of at least one program.
  • the processor may load a program code stored in a file of a program for a lane changing method into a memory. For example, when a program is executed in the lane changing system 100, the processor may control the lane changing system 100 to load a program code from a program file into a memory under control of an operating system. At this time, each of the driving state input unit 210 and the transition condition output unit 220 executes a command of a corresponding part of the program code loaded into the memory to perform different functional functions of the processor for executing subsequent steps 310 to 320. can be expressions.
  • the driving state input unit 210 may receive driving state information of the vehicle.
  • the driving state information of the vehicle includes not only driving information including whether the vehicle is stopped or driving, state information related to driving of the vehicle (eg, vehicle location information, vehicle speed information, etc.)
  • Context information of surrounding vehicles for situational awareness of surrounding vehicles existing around the vehicle may be included.
  • the situation information of the surrounding vehicle may include driving information of the surrounding vehicle and state information of the surrounding vehicle (eg, driving information of the surrounding vehicle, location information of the surrounding vehicle, speed information of the surrounding vehicle, etc.) .
  • the change condition output unit 220 may output a lane change change condition corresponding to the input driving state information of the vehicle by using a lane change algorithm.
  • the change condition output unit 220 may search for a space for the vehicle to change lanes, and control the vehicle to change lanes according to a plurality of lane change change conditions set to change lanes in the searched space.
  • the switching condition output unit 220 may search for a space for the vehicle to change lanes by predicting the future movement of surrounding vehicles based on a space search and evaluation algorithm.
  • the switching condition output unit 220 may analyze the ease of changing lanes between the vehicle and surrounding vehicles and evaluate safety.
  • the switching condition output unit 220 maintains a safe distance from the vehicle in front of the vehicle while the vehicle is driving or while driving is stopped in the vehicle preparation stage, while maintaining a space between the vehicle for lane change and surrounding vehicles. can explore
  • the conversion condition output unit 220 may switch to the approach step to adjust the vertical position with the searched space in the preparation step, and allow the vehicle to approach the searched space in the switched approach step. While the vehicle is approaching the searched space, the switching condition output unit 220 may determine whether or not the searched space is a space to which the vehicle can approach for more than a minimum time required for lane change. When it is determined that the searched space is an inaccessible space for more than a minimum time required for lane change, the switching condition output unit 220 may switch to a preparation step. In other words, the switching condition output unit 220 may re-search the space even while the vehicle is approaching the searched space.
  • the switching condition output unit 220 determines that the searched space is accessible to the vehicle while the vehicle is approaching the searched space through re-search, so that the vehicle can maintain access to the searched space for lane change. , as it is determined that the searched space is not a space accessible to the vehicle, it may switch to a preparation step to search for a new space.
  • the switching condition output unit 220 switches to a negotiation step to intervene into the searched space as it approaches the searched space in the approach step, and in the switched negotiation step, the vehicle informs the rear vehicle of the searched space of the vehicle. It is possible to secure an area of the searched space by conveying an intention to change lanes, and to confirm an intention to give way to a vehicle behind.
  • the switching condition output unit 220 may switch to a lane change step when the minimum safety distance is secured in the searched space, and switch to the preparation step when the minimum safety distance is not secured in the searched space.
  • the switching condition output unit 220 confirms the intention of the rear vehicle to give way in the negotiation stage and switches to the lane-changing stage. there is.
  • the switching condition output unit 220 calculates the degree of danger with surrounding vehicles in real time while the vehicle performs the lane change, and converts the vehicle to the preparation step when the calculated degree of risk is equal to or greater than a certain degree of risk. .
  • the switching condition output unit 220 converts the lane change step to the completion step as the vehicle performs the lane change, and if the vehicle successfully enters the target lane for the searched space in the switched completion step, the entered target
  • the lane of the vehicle may be maintained in consideration of the distance between the vehicle and the vehicle in front of the lane.
  • the lane change technology proposed in the embodiments may be applied to autonomous vehicle technology and driver assistance systems.
  • the autonomous lane change algorithm is a technology that must be applied essentially for semi-autonomous driving (level 2) to fully autonomous driving (level 5). It is applicable not only to a situation in which a lane change is necessarily performed, such as a lane merging section, but also to a non-essential lane change situation in which a lane change is performed to quickly reach a destination. That is, it can be applied to all algorithms that change lanes through interaction with surrounding vehicles, such as roundabouts and overtaking, as well as simple lane changes.
  • devices and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA) , a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions.
  • a processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system.
  • a processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software.
  • the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include.
  • a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.
  • Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. You can command the device.
  • Software and/or data may be any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, intended to be interpreted by or provide instructions or data to a processing device.
  • can be embodied in Software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on one or more computer readable media.
  • the method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium.
  • the computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program commands recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and usable to those skilled in computer software.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks.
  • - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler.

Landscapes

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  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
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  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)

Abstract

자율주행 자동차의 차선 변경 시스템이 개시된다. 일 실시예에 따른 차선 변경 시스템에 의해 수행되는 차선 변경 방법은, 차량의 주행 상태 정보를 입력받는 단계; 및 차선 변경 알고리즘을 이용하여 상기 입력된 차량의 주행 상태 정보에 대응하는 차선변경 전환 조건을 출력하는 단계를 포함하고, 상기 차량의 주행 상태 정보는, 차량의 주행 정보를 포함하는 차량의 상태 정보와, 차량을 기준으로 주변 차량의 상황인식을 위한 상황 정보를 포함할 수 있다.

Description

자율주행 자동차의 차선 변경 시스템
아래의 설명은 차량의 차선을 변경하는 기술에 관한 것이다.
차량에 대한 사용자의 요구 사항이 증가하면서 운전자의 안전 및 편의를 향상시키기 위한 다양한 시스템이 개발되고 있다. 특히, 글로벌 자동차 업계에서 자율주행의 상용화 계획에 따라 자율주행 기술이 활발하게 이루어지고 있다. 이에, 자율주행 차량의 핵심 기술에 해당하는 주변 차량 예측 기술 역시 중요성이 커질 것으로 예상된다.
그러나, 자율주행 자동차(Autonomous Vehicle)가 주변 차량간 이해관계 상충이 극대화되는 차선 변경 수행 시 차선변경을 수행하지 못하거나 사고가 발생하는 경우가 빈번히 발생하고 있다. 기존의 차선 변경 기술들은 충돌 상황에 유연하게 대처하지 못하고 지속적으로 사고를 회피하지 못하고 있다. 또한, 기존의 차선 변경 기술들은 안전을 확보할 경우 차선 변경 성능이 떨어지거나, 차선 변경을 적극적으로 수행할 경우 안전도가 떨어지는 민감한 트레이드오프 관계를 보이고 있다.
차선을 변경하는 상태를 복수 개의 차선변경 전환조건으로 분리하여 차선 변경 성능을 보장하면서도 안전성을 보장하는 자율주행 차량의 차선 변경 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.
차선 변경을 위한 공간 탐색 및 평가 알고리즘을 통해 각 차선 변경 용이성과 위험도를 계산하여 선정된 최적의 공간으로 차선을 변경하는 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.
차선 변경 시스템에 의해 수행되는 차선 변경 방법은, 차량의 주행 상태 정보를 입력받는 단계; 및 차선 변경 알고리즘을 이용하여 상기 입력된 차량의 주행 상태 정보에 대응하는 차선변경 전환 조건을 출력하는 단계를 포함하고, 상기 차량의 주행 상태 정보는, 차량의 주행 정보를 포함하는 차량의 상태 정보와, 차량을 기준으로 주변 차량의 상황인식을 위한 상황 정보를 포함할 수 있다.
상기 출력하는 단계는, 상기 차량이 차선을 변경하기 위한 공간을 탐색하는 단계; 및 상기 탐색된 공간에 차선을 변경하기 위해 설정된 복수 개의 차선변경 전환조건에 따라 차선을 변경하도록 상기 차량을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 탐색하는 단계는, 공간 탐색 및 평가 알고리즘에 기초하여 주변 차량의 미래 움직임을 예측하여 차량이 차선을 변경하기 위한 공간을 탐색하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 탐색하는 단계는, 상기 차량과 주변 차량 간 차선 변경 용이성 분석과 안전도를 평가하는 단계를 포함하고, 상기 차선 변경 용이성 분석은, 상기 차량의 종방향 위치를 기준으로 상기 차량의 차선 변경 시 소요되는 최소 시간 이상으로 접근할 수 있는 상기 차량과 주변 차량 간 공간인지 여부를 판단하는 것이고, 상기 안전도는, 상기 차량과 주변 차량 간 공간이 최소 안전거리를 확보하고 있는지 여부를 판단하는 것을 포함할 수 있다.
상기 복수 개의 차선변경 전환조건은, 상기 차량의 차선 변경을 위한 준비 단계, 접근 단계, 차선변경 단계 및 완료 단계로 구성된 것을 포함할 수 있다.
상기 탐색하는 단계는, 준비 단계에서 상기 차량이 주행 중에 또는 주행 정지 중에 상기 차량을 기준으로 전방 차량과의 안전거리를 유지하면서 주행하는 동시에, 차선 변경을 위한 상기 차량과 주변 차량과의 공간을 탐색하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제어하는 단계는, 준비 단계에서 탐색된 공간과의 종방향 위치를 조정하기 위하여 접근 단계로 전환하고, 상기 전환된 접근 단계에서 상기 차량을 상기 탐색된 공간으로 접근시키는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제어하는 단계는, 상기 차량이 상기 탐색된 공간으로 접근하는 도중에, 상기 탐색된 공간이 차선 변경 시 소요되는 최소 시간 이상 접근할 수 있는 공간인지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제어하는 단계는, 상기 탐색된 공간이 차선 변경 시 소요되는 최소 시간 이상 접근할 수 없는 공간으로 판단될 경우, 상기 준비 단계로 전환하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제어하는 단계는, 상기 접근 단계에서 상기 차량을 상기 탐색된 공간으로 접근시킴에 따라 상기 탐색된 공간으로 끼어들기 위해 협상 단계로 전환하고, 상기 전환된 협상 단계에서 상기 차량이 상기 탐색된 공간의 후방 차량에게 상기 차량의 차선 변경 의도를 전달하여 상기 탐색된 공간의 영역을 확보하고, 상기 후방 차량의 양보 의도를 확인하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제어하는 단계는, 상기 탐색된 공간에 최소 안전거리가 확보되는 경우, 상기 차선변경 단계로 전환하고, 상기 탐색된 공간에 최소 안전거리가 확보되지 않는 경우, 상기 준비 단계로 전환하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제어하는 단계는, 상기 협상 단계에서 상기 후방 차량의 양보 의도를 확인함에 따라 상기 차선변경 단계로 전환하고, 상기 전환된 차선변경 단계에서 상기 차량이 차선 변경을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제어하는 단계는, 상기 전환된 차선변경 단계에서 심층 강화학습 알고리즘을 이용하여 상기 차량이 차선 변경을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 심층 강화학습 알고리즘은, 상기 차량과 주변 차량 간 상호작용과 도로의 형태와 차선을 변경해야 하는 제한조건을 판단하여 상기 차량에 대한 차선 변경 경로를 생성할 수 있다.
상기 제어하는 단계는, 상기 차선변경 단계에서 상기 차량이 차선 변경을 수행하는 동시에 실시간으로 주변 차량과의 위험도를 계산하고, 상기 계산된 위험도가 특정 위험도 이상일 경우, 상기 차량을 준비 단계로 전환하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제어하는 단계는, 상기 차선변경 단계에서 상기 차량이 차선 변경을 수행함에 따라 완료 단계로 전환하고, 상기 전환된 완료 단계에서 상기 차량이 상기 탐색된 공간에 대한 목표 차선에 진입 성공한 경우, 진입된 목표 차선의 전방 차량과의 차간 거리를 고려하여 상기 차량의 차선을 유지하는 단계를 포함할 수 있다.
차선 변경 시스템은, 차량의 주행 상태 정보를 입력받는 주행 상태 입력부; 및 차선 변경 알고리즘을 이용하여 상기 입력된 차량의 주행 상태 정보에 대응하는 차선변경 전환 조건을 출력하는 전환 조건 출력부를 포함하고, 상기 차량의 주행 상태 정보는, 차량의 주행 정보를 포함하는 차량의 상태 정보와, 차량을 기준으로 주변 차량의 상황인식을 위한 상황 정보를 포함할 수 있다.
유한 요소 기계를 기반으로 차선 변경을 여러 단계로 구분하고 각 단계 별 특징에 맞는 전환 기준을 설정하여 차선 변경을 실시함에 따라, 안전하면서도 일관된 차선 변경을 수행할 수 있다.
또한, 전환 기준에 대한 조절을 통해 운전자 성향에 맞는 최적의 차선 변경 전략을 도출할 수 있다.
뿐만 아니라, 차선 변경 수행 시 심층 강화학습 기반 방법론을 이용함으로써, 안전성을 희생시키지 않으면서도 차선 변경 성공률을 극대화 할 수 있다. 이를 통해, 추월과 같은 비필수 차선 변경 케이스뿐만 아니라, 병합 구간과 같은 필수 차선 변경 구간에서의 차선 변경 성능을 확보하여, 자율주행 차량의 상용화를 앞당길 수 있다.
도 1은 일 실시예에 있어서, 차선 변경 수행 시 각 단계에서의 차량의 위치와 움직임을 나타낸 도면이다.
도 2는 일 실시예에 있어서, 차선 변경 시스템의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 차선 변경 시스템에서 차선 변경 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 있어서, 차선 변경을 위한 유한 상태 기계를 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시예에 있어서, 처선 변경을 위한 공간 탐색 및 평가 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 있어서, 차선변경 단계의 심층 강화학습 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 있어서, 차선 변경을 위하여 설정된 각 단계 간 전환조건을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 있어서, 차선 변경을 위하여 설정된 각 전환 조건이 포함된 차선 변경 알고리즘의 의사 코드를 나타낸 도면이다.
이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
실시예에서는 유한 요소 기계를 기반으로 실시간 차량 간 공간 위험도 평가를 통해 차량의 주행 단계를 결정함으로써, 안전하면서도 일관된 차선 변경 성능을 도출하기 위한 동작에 대하여 설명하기로 한다. 유한 요소 기계의 전환 조건을 조절함으로써 차선 변경 성향이 조정 가능하다.
뿐만 아니라, 차선변경 단계에서는 심층 강화학습 기반 알고리즘을 적용함으로써, 주변 차량과의 상호작용이 극대화되어 복잡한 상황에서 충분한 경험을 통해 안전성을 희생시키지 않고 높은 차선 변경 성공률을 달성할 수 있다.
또한, 추월을 위한 차선 변경뿐만 아니라, 차선 병합 구간, 회전 교차로 등 차선 변경의 다양한 시나리오에서 활용될 수 있다. 특히, 차선 변경 제한 거리가 존재하는 차선 병합 구간과 같은 필수 차선 변경 상황에서, 안전성을 보장하면서도 성공률을 희생시키지 않는다는 측면에서 효과적이다.
도 1은 일 실시예에 있어서, 차선 변경 수행 시 각 단계에서의 차량의 위치와 움직임을 나타낸 도면이다.
차선 변경 시스템은 차선을 변경하는 상태를 여러 단계로 분리하여 차량의 차선 변경 성능을 보장하면서도 안전성을 보장할 수 있다. 차선 변경 시스템은 차선 변경을 수행하기에 앞서, 차선 변경을 위한 공간 탐색 및 평가 알고리즘을 통해 각 공간의 차선변경 용이성 분석과 공간 위험도를 계산함에 따라 선정된 최적의 공간으로 차선 변경을 수행할 수 있다. 또한, 차선 변경 시스템은 차선 변경을 수행하는 도중에도 실시간으로 선정된 최적의 공간에 대한 위험도를 판단하여, 위험도가 기준을 초과하면 차선 변경을 중단하고 다른 공간을 설정하는 등 차선 변경 시 차량의 안전성 및 차선변경 성능을 획기적으로 높일 수 있다. 이에, 차량 변경 시스템은 지속적으로 발생하고 있는 기존 차량(자율주행 차량)의 차선 변경 시 사고를 줄이고, 차선변경 성능을 향상시킬 수 있다.
차량의 차선 변경 성능과 안정성을 동시에 보장하기 위하여 차량이 현재 선택해야 할 차선변경 전환조건을 결정하는 유한 상태 기계가 설계될 수 있다. 이때, 차선변경 전환조건이란 차량이 현재 선택해야 할 주행 단계를 의미할 수 있으며, 준비 단계, 접근 단계, 협상 단계, 차선변경 단계 및 완료 단계를 포함할 수 있다.
이때, 차량은 승용차(예를 들면, 세단, SUV 등), 트럭, 버스 등이 해당될 수 있으며 모터에 의해 구동되거나, 모터가 아닌 전기, 수소에 의해 구동되는 것일 수 있다. 또한, 차량은 운전자가 차량을 조작하지 않아도 스스로 주행하는 자율주행 차량을 의미할 수 있다. 이와 같이, 차량에 차선 변경 시스템이 동작될 수 있다. 실시예에서는 차량의 차선 변경 동작을 설명하기 위하여 자율주행 차량을 예를 들어 설명하기로 한다.
차선변경 전환조건을 설명하기 위한 도 4의 유한 상태 기계를 참고하기로 한다. 이에, 준비 단계, 접근 단계, 협상 단계, 차선변경 단계 및 완료 단계에 대하여 설명하기로 한다.
준비 단계에서는 차량(자차)을 기준으로 차량이 위치하고 있는 차선의 전방 차량과 안전거리를 유지하면서 주행하는 동시에, 차선 변경을 위한 차량과 주변 차량 간 최적의 공간을 탐색한다. 최적의 공간을 탐색하기 위하여 도 4와 같이 센싱 가능한 모든 차량 간 공간의 안전도와 접근도가 평가되어 차선변경 용이성 분석과 공간 위험도가 확보된 최적의 공간이 도출될 수 있다. 이때, 차선변경 용이성 분석과 안전성은 공간 탐색 및 평가 알고리즘에 의하여 도출될 수 있다.
도 5를 참고하면, 처선 변경을 위한 공간 탐색 및 평가 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다. 공간 탐색 및 평가 알고리즘은 주변 차량의 미래 움직임 예측 알고리즘을 기반으로 차선변경 용이성 분석과 공간 위험도 평가를 수행한다. 각 공간의 후방 차량과 전방 차량의 최소 안전거리를 회색 영역과 같이 고려할 수 있다. 최소 안전거리란, 예기치 못한 사고를 피하기 위한 최소 거리로서, 공주 거리와 정지 거리의 합으로 계산될 수 있다. 또한, 차량이 예측 시간 동안 물리적으로 도달할 수 있는 영역(파란색 영역)이 계산될 수 있다.
차선변경 용이성 분석은 종방향 위치를 기준으로 하여 차량이 차선 변경 시 소요되는 최소 시간 이상으로 접근할 수 있는 차량 간 공간인지 여부를 판단하는 것이다. 공간 위험도는 차량과 주변차량 간 공간이 최소 안전거리를 확보하고 있는지 여부를 판단하는 것이다. 판단된 공간 위험도에 따라 안전성이 평가될 수 있다. 차선 변경 용이성과 안전성을 모두 만족하는 최적의 공간이 목표 공간으로 설정될 수 있다.
접근 단계에서는 차량이 준비 단계에서 탐색된 공간과의 종방향 위치를 조정하기(맞추기) 위하여 차량이 탐색된 공간으로 접근될 수 있다. 접근 알고리즘은 탐색된 공간의 전방 차량과 후방 차량과의 상대 거리와 속도를 기반으로 접근 가속도가 도출될 수 있다.
협상 단계에서는 차량이 탐색된 공간의 후방 차량에 차량의 차선 변경 의도를 보여줌으로써 끼어들고자 하는 공간 영역을 넓히고 양보 의도를 확인한다. 차선 변경 성공 여부 및 안전도는 목표 공간의 후방 차량의 양보 의도에 큰 영향을 받기 때문에, 차선 변경 전 옆 차선에 바짝 붙어 주행함으로써 후방 차량의 양보 의도를 사전에 파악하여 차선 변경의 안전성을 높일 수 있다. 뿐만 아니라, 차량의 안전성이 보장된 상태에서 차선 변경 목표 공간을 넓히는 효과도 기대할 수 있다.
차선변경 단계에서는 모델이 없는 심층 강화학습 알고리즘을 이용하여 차량이 차선 변경을 수행한다. 도 6을 참고하면, 차선변경 단계의 심층 강화학습 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다. 차선 변경을 수행할 시에는 다양한 운전 성향을 가진 주변 차량들과의 상호작용이 극대화되어 차량과 주변차량들의 움직임 예측이 어려워진다. 모델이 없는 심층 강화학습 알고리즘은 다양한 차선 변경 상황들이 구현된 시뮬레이터에서 충분한 반복 학습을 통해 각 상황에 맞는 최적의 차선 변경 수행 능력을 도출할 수 있다.
심층 강화학습 알고리즘을 이용한 차선변경 단계는 주변 차량들과의 상호작용뿐 아니라 도로의 형태나 차선을 변경해야 하는 제한조건(예를 들면, 병함 도로의 끝) 등 다양한 조건을 복합적으로 판단하여 차량에 대한 차선 변경 경로를 생성할 수 있다.
완료 단계에서는 차량이 변경하고자 하는 차선에 진입 성공한 후, 진입한 차선에서 전방 차량과의 차간 거리를 고려하여 차선 유지를 수행한다.
도 7은 일 실시예에 있어서, 차선 변경을 위하여 설정된 각 단계 간 전환조건을 설명하기 위한 도면이다.
차선 변경 시스템은 탐색된 공간에 차선을 변경하기 위해 설정된 복수 개의 차선변경 전환조건에 따라 차선을 변경하도록 차량을 제어할 수 있다. 차선 변경 시스템은 차량의 준비 단계에서 차랑과 주변 차량과의 공간을 탐색할 수 있다. 차선 변경 시스템은 준비 단계에서 공간을 탐색함에 따라 접근 단계 또는 협상 단계로 전환할 수 있다. 차선 변경 시스템은 탐색된 공간(목표 공간)에서의 차량의 차선 변경 여부를 확인할 수 있다. 이때, 차선 변경을 수행했을 경우, 탐색된 공간을 업데이트할 수 있다. 또한, 차선 변경 시스템은 탐색된 공간에서의 차량과 주변 차량 사이에 다른 차량의 차선 변경 여부를 확인할 수 있다. 이때, 다른 차량이 차선 변경을 수행했을 경우, 준비 단계로 전환될 수 있다.
도 8은 일 실시예에 있어서, 차선 변경을 위하여 설정된 각 전환 조건이 포함된 차선 변경 알고리즘의 의사 코드를 나타낸 도면이다.
준비 단계에서 접근 단계로 전환하기 위해서는, 차선 변경을 위한 공간을 탐색하게 위하여, 공간 탐색 및 평가하는 알고리즘을 통해 차선 변경 시 소요되는 최소 시간 이상 접근 가능한 공간을 도출해야 한다. 이때, 탐색된 공간이 복수 개일 경우, 차선을 변경하고자 하는 하나의 목표 공간이 설정될 수 있고, 탐색된 공간이 하나일 경우, 탐색된 공간이 목표 공간이 될 수 있다.
접근 단계에서는 차량이 목표 공간으로 접근하면서 차선 변경을 위한 목표 공간의 차선 변경 용이성과 안전도를 평가하는 알고리즘을 동시에 실시할 수 있다. 접근 중에 목표 공간이 차선 변경 시 소요되는 최소 시간 이상 접근할 수 없는 공간으로 판정되면, 차량은 준비 단계로 다시 전환될 수 있다. 또는, 차선 변경 시 소요되는 최소 시간 이상 접근할 수 있는 공간으로 판정되면, 목표 공간에 위치하는 후방 차량에 접근이 완료됨으로써 차량은 협상 단계나 차선변경 단계로 전환될 수 있다. 차선 변경을 위한 공간 탐색 및 평가 알고리즘을 통해 목표 공간에 최소 안전거리가 확보되었다고 판단되는 경우, 차량은 차선변경 단계로 전환되고, 목표 공간에 최소 안전거리가 확보되었다고 판단된 경우 협상 단계로 전환될 수 있다.
협상 단계에서는 차량이 목표 공간의 차선을 넘지 않는 선에서 최대한 가까이 붙어 주행하면서 목표 공간의 후방 차량에게 차선 변경 의도를 전달할 수 있다. 협상 과정에서, 목표 공간에 최소 안전거리가 확보되는 경우 차량은 차선변경 단계로 전환되고, 목표 공간에 최소 안전거리가 확보되지 않는 경우, 준비 단계로 전환될 수 있다.
차선변경 단계에서는 차량이 차선 변경을 수행하는 동시에, 실시간으로 주변 차량들과의 위험도를 계산할 수 있다. 위험도를 계산한 위험도 결과가 특정 위험도 이상으로 산출되면, 차량은 준비 단계로 전환되고, 위험도 결과가 특정 위험도 이하로 산출되어 목표 공간의 차선으로 진입하는 경우, 차량은 완료 단계로 전환될 수 있다.
도 2는 일 실시예에 있어서, 차선 변경 시스템의 구성을 설명하기 위한 블록도이고, 도 3은 일 실시예에 따른 차선 변경 시스템에서 차선 변경 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
차선 변경 시스템(100)의 프로세서는 주행 상태 입력부(210) 및 전환 조건 출력부(220)를 포함할 수 있다. 이러한 프로세서의 구성요소들은 차선 변경 시스템(100)에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 제어 명령에 따라 프로세서에 의해 수행되는 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 프로세서 및 프로세서의 구성요소들은 도 3의 차선 변경 방법이 포함하는 단계들(310 내지 320)을 수행하도록 차선 변경 시스템(100)을 제어할 수 있다. 이때, 프로세서 및 프로세서의 구성요소들은 메모리가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다.
프로세서는 차선 변경 방법을 위한 프로그램의 파일에 저장된 프로그램 코드를 메모리에 로딩할 수 있다. 예를 들면, 차선 변경 시스템(100)에서 프로그램이 실행되면, 프로세서는 운영체제의 제어에 따라 프로그램의 파일로부터 프로그램 코드를 메모리에 로딩하도록 차선 변경 시스템(100)을 제어할 수 있다. 이때, 주행 상태 입력부(210) 및 전환 조건 출력부(220) 각각은 메모리에 로딩된 프로그램 코드 중 대응하는 부분의 명령을 실행하여 이후 단계들(310 내지 320)을 실행하기 위한 프로세서의 서로 다른 기능적 표현들일 수 있다.
단계(310)에서 주행 상태 입력부(210)는 차량의 주행 상태 정보를 입력받을 수 있다. 이때, 차량의 주행 상태 정보는, 차량이 주행 정지 중인지 차량이 주행 중인지 여부를 포함하는 주행 정보, 차량의 주행과 관련된 상태 정보(예를 들면, 차량의 위치 정보, 차량의 속도 정보 등)뿐만 아니라 차량을 기준으로 주변에 존재하는 주변 차량의 상황인식을 위한 주변 차량의 상황 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 주변 차량의 상황 정보는 주변 차량의 주행 정보 및 주변 차량의 상태 정보(예를 들면, 주변 차량의 주행 정보, 주변 차량의 위치 정보, 주변 차량의 속도 정보 등)를 포함할 수 있다.
단계(320)에서 전환 조건 출력부(220)는 차선 변경 알고리즘을 이용하여 입력된 차량의 주행 상태 정보에 대응하는 차선변경 전환 조건을 출력할 수 있다. 전환 조건 출력부(220)는 차량이 차선을 변경하기 위한 공간을 탐색하고, 탐색된 공간에 차선을 변경하기 위해 설정된 복수 개의 차선변경 전환조건에 따라 차선을 변경하도록 차량을 제어할 수 있다. 전환 조건 출력부(220)는 공간 탐색 및 평가 알고리즘에 기초하여 주변 차량의 미래 움직임을 예측하여 차량이 차선을 변경하기 위한 공간을 탐색할 수 있다. 전환 조건 출력부(220)는 차량과 주변 차량 간 차선 변경 용이성 분석과 안전도를 평가할 수 있다. 전환 조건 출력부(220)는 차량의 준비 단계에서 차량이 주행 중에 또는 주행 정지 중에 차량을 기준으로 전방 차량과의 안전거리를 유지하면서 주행하는 동시에, 차선 변경을 위한 차량과 주변 차량과의 공간을 탐색할 수 있다.
전환 조건 출력부(220)는 준비 단계에서 탐색된 공간과의 종방향 위치를 조정하기 위하여 접근 단계로 전환하고, 전환된 접근 단계에서 차량을 탐색된 공간으로 접근시킬 수 있다. 전환 조건 출력부(220)는 차량이 탐색된 공간으로 접근하는 도중에, 탐색된 공간이 차선 변경 시 소요되는 최소 시간 이상 접근할 수 있는 공간인지 여부를 판단할 수 있다. 전환 조건 출력부(220)는 탐색된 공간이 차선 변경 시 소요되는 최소 시간 이상 접근할 수 없는 공간으로 판단될 경우, 준비 단계로 전환할 수 있다. 다시 말해서, 전환 조건 출력부(220)는 차량이 탐색된 공간으로 접근하는 도중에도 공간을 재탐색할 수 있다. 전환 조건 출력부(220)는 재탐색을 통해 차량이 탐색된 공간으로 접근하는 도중에 탐색된 공간이 차량이 접근 가능한 공간으로 판단됨에 따라 차량이 차선 변경을 위해 탐색된 공간으로의 접근을 유지할 수 있고, 탐색된 공간이 차량이 접근 가능한 공간이 아닌 것으로 판단됨에 따라 새로운 공간을 탐색하기 위해 준비 단계로 전환할 수 있다.
또한, 전환 조건 출력부(220)는 접근 단계에서 탐색된 공간으로 접근시킴에 따라 탐색된 공간으로 끼어들기 위해 협상 단계로 전환하고, 전환된 협상 단계에서 차량이 탐색된 공간의 후방 차량에게 차량의 차선 변경 의도를 전달하여 탐색된 공간의 영역을 확보하고, 후방 차량의 양보 의도를 확인할 수 있다. 전환 조건 출력부(220)는 탐색된 공간에 최소 안전거리가 확보되는 경우, 차선변경 단계로 전환하고, 탐색된 공간에 최소 안전거리가 확보되지 않는 경우, 준비 단계로 전환할 수 있다.
또한, 전환 조건 출력부(220)는 협상 단계에서 후방 차량의 양보 의도를 확인함에 따라 차선변경 단계로 전환하고, 전환된 차선변경 단계에서 심층 강화학습 알고리즘을 이용하여 차량이 차선 변경을 수행할 수 있다. 전환 조건 출력부(220)는 차선변경 단계에서 상기 차량이 차선 변경을 수행하는 동시에 실시간으로 주변 차량과의 위험도를 계산하고, 계산된 위험도가 특정 위험도 이상일 경우, 차량을 준비 단계로 전환할 수 있다.
또한, 전환 조건 출력부(220)는 차선변경 단계에서 차량이 차선 변경을 수행함에 따라 완료 단계로 전환하고, 전환된 완료 단계에서 차량이 탐색된 공간에 대한 목표 차선에 진입 성공한 경우, 진입된 목표 차선의 전방 차량과의 차간 거리를 고려하여 차량의 차선을 유지할 수 있다.
실시예에서 제안된 차선 변경 기술은 차량의 자율 주행 기술 및 운전자 지원 시스템에 적용될 수 있다. 자율 차선 변경 알고리즘은 반자율주행(level2)부터 완전 자율주행(level5)에 있어 필수적으로 적용되어야 하는 기술이다. 차선 병합 구간과 같이 필수적으로 차선 변경을 수행해야 하는 상황뿐만 아니라, 빠르게 목적지로 도달하기 위해 차선 변경을 수행하는 비 필수 차선 변경 상황에서도 적용 가능하다. 즉, 단순 차선 변경뿐만 아니라 회전교차로, 앞지르기 등 주변 차량과의 상호작용을 통하여 차선을 변경하는 모든 알고리즘에 적용 가능하다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (16)

  1. 차선 변경 시스템에 의해 수행되는 차선 변경 방법에 있어서,
    차량의 주행 상태 정보를 입력받는 단계; 및
    차선 변경 알고리즘을 이용하여 상기 입력된 차량의 주행 상태 정보에 대응하는 차선변경 전환 조건을 출력하는 단계
    를 포함하고,
    상기 차량의 주행 상태 정보는, 차량의 주행 정보를 포함하는 차량의 상태 정보와, 차량을 기준으로 주변 차량의 상황인식을 위한 상황 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는차선 변경 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 출력하는 단계는,
    상기 차량이 차선을 변경하기 위한 공간을 탐색하는 단계; 및
    상기 탐색된 공간에 차선을 변경하기 위해 설정된 복수 개의 차선변경 전환조건에 따라 차선을 변경하도록 상기 차량을 제어하는 단계
    를 포함하는 차선 변경 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 탐색하는 단계는,
    공간 탐색 및 평가 알고리즘에 기초하여 주변 차량의 미래 움직임을 예측하여 차량이 차선을 변경하기 위한 공간을 탐색하는 단계
    를 포함하는 차선 변경 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 탐색하는 단계는,
    상기 차량과 주변 차량 간 차선 변경 용이성 분석과 안전도를 평가하는 단계
    를 포함하고,
    상기 차선 변경 용이성 분석은, 상기 차량의 종방향 위치를 기준으로 상기 차량의 차선 변경 시 소요되는 최소 시간 이상으로 접근할 수 있는 상기 차량과 주변 차량 간 공간인지 여부를 판단하는 것이고,
    상기 안전도는, 상기 차량과 주변 차량 간 공간이 최소 안전거리를 확보하고 있는지 여부를 판단하는 것을 포함하는 차선 변경 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 복수 개의 차선변경 전환조건은,
    상기 차량의 차선 변경을 위한 준비 단계, 접근 단계, 차선변경 단계 및 완료 단계로 구성된 것을 포함하는 차선 변경 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 탐색하는 단계는,
    상기 준비 단계에서 상기 차량이 주행 중에 또는 주행 정지 중에 상기 차량을 기준으로 전방 차량과의 안전거리를 유지하면서 주행하는 동시에, 차선 변경을 위한 상기 차량과 주변 차량과의 공간을 탐색하는 단계
    를 포함하는 차선 변경 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 준비 단계에서 탐색된 공간과의 종방향 위치를 조정하기 위하여 접근 단계로 전환하고, 상기 전환된 접근 단계에서 상기 차량을 상기 탐색된 공간으로 접근시키는 단계
    를 포함하는 차선 변경 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 차량이 상기 탐색된 공간으로 접근하는 도중에, 상기 탐색된 공간이 차선 변경 시 소요되는 최소 시간 이상 접근할 수 있는 공간인지 여부를 판단하는 단계
    를 포함하는 차선 변경 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 탐색된 공간이 차선 변경 시 소요되는 최소 시간 이상 접근할 수 없는 공간으로 판단될 경우, 상기 준비 단계로 전환하는 단계
    를 포함하는 차선 변경 방법.
  10. 제5항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 접근 단계에서 상기 차량을 상기 탐색된 공간으로 접근시킴에 따라 상기 탐색된 공간으로 끼어들기 위해 협상 단계로 전환하고, 상기 전환된 협상 단계에서 상기 차량이 상기 탐색된 공간의 후방 차량에게 상기 차량의 차선 변경 의도를 전달하여 상기 탐색된 공간의 영역을 확보하고, 상기 후방 차량의 양보 의도를 확인하는 단계
    를 포함하는 차선 변경 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 탐색된 공간에 최소 안전거리가 확보되는 경우, 상기 차선변경 단계로 전환하고, 상기 탐색된 공간에 최소 안전거리가 확보되지 않는 경우, 상기 준비 단계로 전환하는 단계
    를 포함하는 차선 변경 방법.
  12. 제5항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 협상 단계에서 상기 후방 차량의 양보 의도를 확인함에 따라 상기 차선변경 단계로 전환하고, 상기 전환된 차선변경 단계에서 상기 차량이 차선 변경을 수행하는 단계
    를 포함하는 차선 변경 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 전환된 차선변경 단계에서 심층 강화학습 알고리즘을 이용하여 상기 차량이 차선 변경을 수행하는 단계
    를 포함하고,
    상기 심층 강화학습 알고리즘은,
    상기 차량과 주변 차량 간 상호작용과 도로의 형태와 차선을 변경해야 하는 제한조건을 판단하여 상기 차량에 대한 차선 변경 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 차선 변경 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 차선변경 단계에서 상기 차량이 차선 변경을 수행하는 동시에 실시간으로 주변 차량과의 위험도를 계산하고, 상기 계산된 위험도가 특정 위험도 이상일 경우, 상기 차량을 준비 단계로 전환하는 단계
    를 포함하는 차선 변경 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 차선변경 단계에서 상기 차량이 차선 변경을 수행함에 따라 완료 단계로 전환하고, 상기 전환된 완료 단계에서 상기 차량이 상기 탐색된 공간에 대한 목표 차선에 진입 성공한 경우, 진입된 목표 차선의 전방 차량과의 차간 거리를 고려하여 상기 차량의 차선을 유지하는 단계
    를 포함하는 차선 변경 방법.
  16. 차선 변경 시스템에 있어서,
    차량의 주행 상태 정보를 입력받는 주행 상태 입력부; 및
    차선 변경 알고리즘을 이용하여 상기 입력된 차량의 주행 상태 정보에 대응하는 차선변경 전환 조건을 출력하는 전환 조건 출력부
    를 포함하고,
    상기 차량의 주행 상태 정보는, 차량의 주행 정보를 포함하는 차량의 상태 정보와, 차량을 기준으로 주변 차량의 상황인식을 위한 상황 정보를 포함하는
    것을 특징으로 하는차선 변경 시스템.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230009173A1 (en) * 2021-07-12 2023-01-12 GM Global Technology Operations LLC Lane change negotiation methods and systems

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180070384A (ko) * 2016-12-16 2018-06-26 현대자동차주식회사 자율주행 제어 장치 및 방법
KR20190104474A (ko) * 2019-08-20 2019-09-10 엘지전자 주식회사 차량 주행 제어 장치 및 방법
KR20210003329A (ko) * 2019-07-01 2021-01-12 경북대학교 산학협력단 차선 변경 정보 제공 장치, 이의 차선 변경 정보 제공 방법 및 이를 수행하기 위한 기록매체
JP2021046193A (ja) * 2019-09-18 2021-03-25 本田技研工業株式会社 混雑した道路における協働認識車線変更制御を提供するためのシステム及び方法
US20210179092A1 (en) * 2019-12-16 2021-06-17 Automotive Research & Testing Center Active safety assistance system for pre-adjusting speed and control method using the same

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7172287B2 (ja) * 2018-08-28 2022-11-16 トヨタ自動車株式会社 自動運転システム
KR20200075915A (ko) * 2018-12-07 2020-06-29 현대자동차주식회사 차량의 주행 제어 장치 및 그 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180070384A (ko) * 2016-12-16 2018-06-26 현대자동차주식회사 자율주행 제어 장치 및 방법
KR20210003329A (ko) * 2019-07-01 2021-01-12 경북대학교 산학협력단 차선 변경 정보 제공 장치, 이의 차선 변경 정보 제공 방법 및 이를 수행하기 위한 기록매체
KR20190104474A (ko) * 2019-08-20 2019-09-10 엘지전자 주식회사 차량 주행 제어 장치 및 방법
JP2021046193A (ja) * 2019-09-18 2021-03-25 本田技研工業株式会社 混雑した道路における協働認識車線変更制御を提供するためのシステム及び方法
US20210179092A1 (en) * 2019-12-16 2021-06-17 Automotive Research & Testing Center Active safety assistance system for pre-adjusting speed and control method using the same

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