KR20170015214A - 자율 주행 차량을 제어하는 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

자율 주행 차량의 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 자율 주행 차량의 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정하고, 상기 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량을 제어하는 장치 및 방법을 나타낸다.

Description

자율 주행 차량을 제어하는 장치 및 방법{Apparatus and Method of controlling an autonomous vehicle}
본 개시는 자율 주행 차량을 제어하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 자율 주행 차량에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 자동차 수요증가에 따른 교통혼잡을 해소함과 아울러 사람이나 다른 차량 등의 장애물을 안전하게 회피하기 위해, 자율 주행과 관련된 다양한 부가 기능이 지속적으로 개발되고 있다. 예를 들면, 차선 유지 시스템과 관련된 수 많은 알고리즘이 존재한다.
또한 인터넷 연결성이 확대되면서, 각종 디바이스나 자동차로부터 생성되는 데이터 양이 급증하고 있어 이를 이용한 다양한 서비스가 등장하고 있다.
따라서 각종 데이터를 이용하여 탑승자에게 친숙한 자율 주행 경험을 제공할 수 있는 방법 및 자율 주행 차량이 요구되고 있다.
자율 주행 차량을 제어하는 장치 및 방법을 제공하는 데 있다. 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 실시예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.
일 측면에 따라, 자율 주행 차량(autonomous vehicle)을 제어하는 장치는, 자율 주행 차량의 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 자율 주행 차량의 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득하는 인터페이스; 획득된 적어도 하나의 정보에 기초하여 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드에 따라 자율 주행 차량을 제어하는 프로세서;를 포함할 수 있다.
또한, 인터페이스는, 다른 컨텍스트 정보 및 다른 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득하고, 프로세서는, 다른 컨텍스트 정보 및 다른 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보에 기초하여, 주행 모드를 변경할 수 있다.
또한, 인터페이스는, 컨텍스트 정보 및 주변 환경 정보에 포함된 적어도 2이상의 서로 다른 정보를 획득하고, 프로세서는, 기 설정된 우선 순위, 및 획득된 적어도 2이상의 서로 다른 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다.
또한, 프로세서는, 획득 가능한 컨텍스트 정보, 및 자율 주행 차량에 적용 가능한 주행 모드 간의 연관 관계에 기초하여, 획득된 적어도 하나의 정보에 대응되는 주행 모드를 결정할 수 있다.
또한, 연관 관계는, 탑승자에 의해 기 설정되거나, 탑승자의 주행 히스토리에 의해 학습되어 결정될 수 있다.
또한, 프로세서는, 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량의 주행 파라미터를 제어할 수 있다.
다른 측면에 따라, 자율 주행 차량(autonomous vehicle)을 제어하는 방법은, 자율 주행 차량의 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 자율 주행 차량의 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득하는 단계; 획득된 적어도 하나의 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정하는 단계; 및 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량을 제어하는 단계;를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따라, 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
본 실시예에 따르면, 자율 주행 차량의 탑승자가 처한 상황에 적합한 주행 모드를 제공하는 바, 탑승자 친화적인 주행 환경을 제공한다.
도 1은 자율 주행 차량(autonomous vehicle)에 대한 일 예를 나타낸다.
도 2는 자율 주행 차량을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 자율 주행 차량을 제어하기 위한 차량 제어 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 탑승자의 목적지 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치를 나타낸다.
도 5는 탑승자의 목적지 정보와 주행 모드 간의 연관 관계의 일 예를 나타낸다.
도 6은 차량 제어 장치가 탑승자의 목적지 정보에 기초하여, 주행 모드를 결정하는 일 예를 나타낸다.
도 7은 차량 제어 장치가 가속 주행 모드로 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
도 8은 탑승자의 스케줄 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치를 나타낸다.
도 9는 차량 제어 장치가 탑승자의 스케줄 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 예를 나타낸다.
도 10은 탑승자의 신체 상태 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치를 나타낸다.
도 11은 차량 제어 장치가 탑승자의 수면 상태 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드에 따라 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
도 12는 차량 제어 장치가 평온 주행 모드로 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
도 13은 차량 제어 장치가 탑승자의 집중 상태 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드에 따라 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
도 14는 차량 제어 장치가 탑승자의 위급 상태 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 일 예를 나타낸다.
도 15는 탑승자의 식별 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치의 일 예를 나타낸다.
도 16은 차량 제어 장치가 탑승자의 식별 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 일 예를 나타낸다.
도 17은 자율 주행 차량의 위치 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치의 일 예를 나타낸다.
도 18은 차량 제어 장치가 고속 도로 위치 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드에 따라 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
도 19는 차량 제어 장치가 도심 내 위치 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드로 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
도 20은 차량 제어 장치가 에코 주행 모드로 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
도 21은 차량 제어 장치가 랜드마크 주변 위치 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드로 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
도 22는 교통 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치의 일 예를 나타낸다.
도 23은 차량 제어 장치가 교통 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드에 따라 자율 주행 차량을 제어하는 일 실시예를 나타낸다.
도 24는 차량 제어 장치가 교통 정체와 관련된 GUI(Graphical User Interface)를 제공하는 일 예를 나타낸다.
도 25는 날씨 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치의 일 예를 나타낸다.
도 26은 차량 제어 장치가 날씨 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드에 따라 자율 주행 차량을 제어하는 일 실시예를 나타낸다.
도 27은 도로 상태 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치의 일 예를 나타낸다.
도 28은 차량 제어 장치가 도로 상태 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드에 따라 자율 주행 장치를 제어하는 일 예를 나타낸다.
도 29는 차량 제어 장치가 위험 도로와 관련된 GUI를 제공하는 일 예를 나타낸다.
도 30은 위험 도로에 대한 정보의 일 예를 나타낸다.
도 31는 차량 제어 장치가 위험 도로의 위험도에 따라 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
도 32는 차량 제어 장치가 다른 주변 환경 정보에 기초하여 주행 모드를 변경하는 일 예를 나타낸다.
도 33은 차량 제어 장치가 다른 컨텍스트 정보에 기초하여 주행 모드를 변경하는 일 예를 나타낸다.
도 34는 우선 순위 설정 메뉴에 대한 일 예를 나타낸다.
도 35는 차량 제어 장치가 획득된 컨텍스트 정보 및 주변 환경 정보 중 우선 순위에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정하는 일 예를 나타낸다.
도 36은 모바일 디바이스와 통신하는 차량 제어 장치의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 37은 모바일 디바이스에서 설정 가능한 주행 정보의 일 예를 나타낸다.
도 38은 차량 제어 장치에서 제공하는 드라이빙 프로파일의 예를 나타낸다.
도 39는 주행 모드를 설정하는 메뉴의 일 예를 나타낸다.
도 40은 자율 주행 차량 내의 복수의 탑승자들 중 탑승자를 선택하는 메뉴의 일 예를 나타낸다.
도 41은 자율 주행 차량을 제어하는 방법의 일 예를 나타낸다.
이하 첨부된 도면을 참조하면서 오로지 예시를 위한 실시예들을 상세히 설명하기로 한다. 하기 실시예는 기술적 사상을 구체화하기 위한 것일 뿐 권리범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 상세한 설명 및 실시예로부터 해당 기술분야에 속하는 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 권리범위에 속하는 것으로 해석된다.
본 명세서에서 사용되는 “구성된다” 또는 “포함한다” 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 도는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 “제 1” 또는 “제 2” 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용할 수 있지만, 이러한 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하거나 설명의 편의를 위한 목적으로 사용될 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 자율 주행 차량(autonomous vehicle)에 대한 일 예를 나타낸다.
자율 주행 차량(1)은 탑승자의 개입 없이 스스로 주행 가능한 차량을 의미할 수 있다. 자율 주행 차량(1)은 주행 컨텍스트 정보를 획득할 수 있다. 주행 컨텍스트 정보는 자율 주행 차량(1)의 사용자가 어떠한 상황에 있는지를 묘사하는 사용자 환경 정보를 의미할 수 있다. 다른 예로서, 주행 컨텍스트 정보는 자율 주행 차량(1)의 주행에 영향을 미치는 정보를 포함할 수 있다.
주행 컨텍스트 정보는 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이하에서 간략하게 ‘컨텍스트 정보’로 언급되는 용어는 ‘탑승자에 대한 컨텍스트 정보’를 의미할 수 있다.
탑승자에 대한 컨텍스트 정보란, 탑승자의 상태 또는 탑승자가 처한 상황을 나타내는 정보를 의미할 수 있다. 예를 들어, 컨텍스트 정보는 탑승자의 목적지 정보, 탑승자의 스케줄 정보, 탑승자의 신체 상태 정보, 및 탑승자의 식별 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다른 예로써, 탑승자에 대한 컨텍스트 정보는 현재 시점 또는 미래 시점에서의 탑승자에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보란, 자율 주행 차량(1) 주변의 환경을 나타내는 정보를 의미할 수 있다. 예를 들어, 주변 환경 정보는, 자율 주행 차량(1) 주변의 날씨 정보, 교통 정보, 도로 상태 정보, 및 자율 주행 차량(1)의 위치 정보, 자율주행 차량이 동작 중인 현재 시간 정보, 요일 정보, 날짜 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
자율 주행 차량(1)은 획득된 적어도 하나의 주행 컨텍스트 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 주행 모드란, 자율 주행 차량(1)의 주행 스타일을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 주행 모드가 가속 주행 모드인 경우, 자율 주행 차량(1)은 가속 성능의 증대를 위한 측면에서 주행할 수 있으며, 주행 모드가 에코 주행 모드인 경우, 자율 주행 차량(1)은 연비 절약을 위한 측면에서 주행할 수 있다. 주행 모드에 따라서 자율 주행 차량(1)이 어떠한 주행 성격이나 주행 특성을 강조하여 주행할 것인지가 결정될 수 있다.
자율 주행 차량(1)은, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정하기 위해, 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보에 기초하여, 탑승자가 처해진 상황을 판단할 수 있고, 판단된 상황에 적합한 주행 모드를 결정할 수 있다. 즉, 자율 주행 차량(1)은 복수의 주행 모드들 중 탑승자가 처해진 상황에 적합한 주행 모드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량(1)은 탑승자가 처해진 상황이 가속 주행을 필요로 하는 경우, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 가속 주행 모드로 결정할 수 있다. 또한, 다른 예에 따라, 자율 주행 차량(1)은 탑승자가 처해진 상황이 안전 주행을 필요로 하는 경우, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 속력 제한 모드로 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(1)은, 탑승자의 별도의 개입 없이, 결정된 주행 모드에 따라, 주행할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량(1)은 결정된 주행 모드에 따라, 주행 파라미터를 조정하여 주행할 수 있다. 구체적으로, 자율 주행 차량(1)은 결정된 주행 모드에 따라, 주행 파라미터를 조절하여 주행할 수 있다. 주행 파라미터의 예로써, 브레이크 감도, 스티어링(steering) 감도, 가감속 정도, 최대 속력, 지포스(G-force), 스로틀, 및 서스펜션 주파수 등을 들 수 있다. 즉, 주행 모드에 따라서 적어도 하나의 주행 파라미터가 상이하게 설정될 수 있다.
도 2는 자율 주행 차량을 설명하기 위한 도면이다.
자율 주행 차량(1)은, 전원 공급 장치(299), 통신 장치(250), 입력 장치(260), 출력 장치(280), 저장 장치(270), 주행 장치(220), 센싱 장치(230), 주변 장치(240), 및 제어 장치(290)를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 자율 주행 차량(1)은 본 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
추진 장치(210)는 엔진/모터(211), 에너지원(212), 변속기(213) 및 휠/타이어(214)를 포함할 수 있다.
엔진/모터(211)는 내연 기관, 전기 모터, 증기 기관, 및 스틸링 엔진(stirling engine) 간의 임의의 조합이 될 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량(1)이 가스-전기 하이브리드 자동차(gas-electric hybrid car)인 경우, 엔진/모터(211)는 가솔린 엔진 및 전기 모터가 될 수 있다.
에너지원(212)은 엔진/모터(211)에 전체적으로 또는 부분적으로 동력을 제공하는 에너지의 공급원일 수 있다. 즉, 엔진/모터(211)는 에너지원(212)을 기계 에너지로 변환하도록 구성될 수 있다. 에너지원(212)의 예로는 가솔린, 디젤, 프로판, 다른 압축 가스 기반 연료들, 에탄올, 태양광 패널(solar panel), 배터리, 및 다른 전기 전력원들 중 적어도 하나가 될 수 있다. 또는, 에너지원(212)은 연로 탱크, 배터리, 커패시터, 및 플라이휠(flywheel) 중 적어도 하나가 될 수 있다. 일 예에 따라, 에너지원(212)은 자율 주행 차량(1)의 시스템 및 장치에 에너지를 제공할 수 있다.
변속기(213)는 기계적 동력을 엔진/모터(211)로부터 휠/타이어(214)에 전달하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 변속기(213)는 기어박스, 클러치, 차동 장치(differential), 및 구동축 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 변속기(213)가 구동축들을 포함하는 경우, 구동축들은 휠/타이어(214)에 결합되도록 구성되는 하나 이상의 차축들을 포함할 수 있다.
휠/타이어(214)은 외발 자전거, 자전거/오토바이, 삼륜차, 또는 자동차/트럭의 사륜 형식을 포함한 다양한 형식들로 구성될 수 있다. 예를 들어, 6개 이상의 휠을 포함하는 것과 같은 다른 휠/타이어 형식이 가능할 수 있다. 휠/타이어(214)은 변속기(213)에 고정되게 부착되어 있는 적어도 하나의 휠, 및 구동면(driving surface)과 접촉할 수 있는 휠의 림(rim)에 결합되어 있는 적어도 하나의 타이어를 포함할 수 있다.
주행 장치(220)는 브레이크 유닛(221), 조향 유닛(222) 및 스로틀(223)을 포함할 수 있다.
조향 유닛(222)은 자율 주행 차량(1)의 방향을 조절하도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다.
스로틀(223)은 엔진/모터(211)의 동작 속도를 제어하여, 자율 주행 차량(1)의 속도를 제어하도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다. 또한, 스로틀(223)은 스로틀 개방량을 조절하여 엔진/모터(211)로 유입되는 연료공기의 혼합 가스 양을 조절할 수 있으며, 스로틀 개방량을 조절하여 동력 및 추력을 제어할 수 있다.
브레이크 유닛(221)은 자율 주행 차량(1)을 감속시키도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다. 예를 들어, 브레이크 유닛(221)은 휠/타이어(214)의 속도를 줄이기 위해 마찰을 사용할 수 있다.
센싱 장치(230)는 자율 주행 차량(1)이 위치해 있는 환경에 관한 정보를 감지하도록 구성되는 다수의 센서들을 포함할 수 있고, 뿐만 아니라 센서들의 위치 및/또는 배향을 수정하도록 구성되는 하나 이상의 액추에이터들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱 장치(230)는 GPS(Global Positioning System)(224), IMU(Inertial Measurement Unit)(225), RADAR 유닛(226), LIDAR 유닛(227), 및 카메라(228)를 포함할 수 있다. 또한, 센싱 장치(230)는 지자기 센서(Magnetic sensor)(229), 가속도 센서(Acceleration sensor)(231), 온/습도 센서(232), 적외선 센서(233), 자이로스코프 센서(234), 기압 센서(235), 근접 센서(236), 및 RGB 센서(illuminance sensor)(237) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 각 센서들의 기능은 그 명칭으로부터 당업자가 직관적으로 추론할 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
GPS(224)는 자율 주행 차량(1)의 지리적 위치를 추정하도록 구성되는 센서일 수 있다. 즉, GPS(224)는 지구에 대한 자율 주행 차량(1)의 위치를 추정하도록 구성되는 송수신기를 포함할 수 있다.
IMU(225)는 관성 가속도에 기초하여 자율 주행 차량(1)의 위치 및 배향 변화들을 감지하도록 구성되는 센서들의 조합이 될 수 있다. 예를 들어, 센서들의 조합은, 가속도계들 및 자이로스코프들을 포함할 수 있다.
RADAR 유닛(226)은 무선 신호를 사용하여 자율 주행 차량(1)이 위치해 있는 환경 내의 물체들을 감지하도록 구성되는 센서일 수 있다. 또한, RADAR 유닛(226)은, 물체들의 속도 및/또는 방향을 감지하도록 구성될 수 있다.
LIDAR 유닛(227)은 레이저를 사용하여 자율 주행 차량(1)이 위치해 있는 환경 내의 물체들을 감지하도록 구성되는 센서일 수 잇다. 보다 구체적으로, LIDAR 유닛(227)은 레이저를 방출하도록 구성되는 레이저 광원 및/또는 레이저 스캐너와, 레이저의 반사를 검출하도록 구성되는 검출기를 포함할 수 잇다. LIDAR 유닛(227)은 코히런트(coherent)(예컨대, 헤티로다인 검출을 사용함) 또는 비코히런트(incoherent) 검출 모드에서 동작하도록 구성될 수 있다.
카메라(228)는 자율 주행 차량(1)의 내부의 3차원 영상들을 기록하도록 구성되는 스틸 카메라 또는 비디오 카메라가 될 수 있다. 예를 들어, 카메라(228)는 다수의 카메라들을 포함할 수 있고, 다수의 카메라들은 자율 주행 차량(1)의 내부 및 외부 상의 다수의 위치들에 배치될 수 있다.
주변 장치(240)는 네비게이션(241), 라이트(242), 방향 지시등(243), 와이퍼(244), 내부 조명(245), 히터(246), 및 에어컨(247)을 포함할 수 있다.
네비게이션(241)은 자율 주행 차량(1)에 대한 운행 경로를 결정하도록 구성되는 시스템일 수 있다. 네비게이션(241)은 자율 주행 차량(1)이 주행하고 있는 동안 동적으로 운행 경로를 갱신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 네비게이션(241)은 자율 주행 차량(1)에 대한 운행 경로를 결정하기 위해, GPS(224) 및 지도들로부터의 데이터를 이용할 수 있다.
저장 장치(270)는 마그네틱 디스크 드라이브, 광학 디스크 드라이브, 플래쉬 메모리를 포함할 수 있다. 또는 저장 장치(270)는 휴대 가능한 USB 데이터 저장 장치가 될 수 있다. 저장 장치(270)는 본원과 관련되는 예들을 실행하기 위한 시스템 소프트웨어를 저장할 수 있다. 본원과 관련되는 예들을 실행하기 위한 시스템 소프트웨어는 휴대 가능한 저장 매체에 저장될 수 있다.
통신 장치(250)는 다른 디바이스와 무선으로 통신하기 위한 적어도 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 장치(250)는 와이파이 또는 블루투스를 통해 무선으로 셀룰러 네트워크 또는 다른 무선 프로토콜 및 시스템과 통신하기 위해 이용될 수 있다. 제어 장치(290)에 의해 제어되는 통신 장치(250)는 무선 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 제어 장치(290)는, 통신 장치(250)가 셀룰러 네트워크와 무선 신호를 송수신하기 위해, 저장 장치(270)에 포함된 프로그램을 실행시킬 수 있다.
입력 장치(260)는 자율 주행 차량(1)를 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 예를 들어, 입력 장치(260)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 입력 장치(260)는 마이크를 포함할 수 있는 바, 마이크는 자율 주행 차량(1)의 탑승자로부터 오디오(예를 들어, 음성 명령)를 수신하도록 구성될 수 있다.
출력 장치(280)는 오디오 신호 또는 비디오 신호를 출력할 수 있으며, 출력 장치(280)는 디스플레이부(281), 및 음향 출력부(282)를 포함할 수 있다.
디스플레이부(281)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고 출력 장치(280)의 구현 형태에 따라 출력 장치(280)는 디스플레이부(281)를 2개 이상 포함할 수도 있다.
음향 출력부(282)는 통신 장치(250)로부터 수신되거나 저장 장치(270)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 또한, 음향 출력부(282)에는 스피커(speaker), 버저(Buzzer) 등이 포함될 수 있다.
입력 장치(260) 및 출력 장치(280)는 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있고, 터치 스크린으로 구현될 수 있다.
제어 장치(290)는, 통상적으로 자율 주행 차량(1)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어 장치(290)는, 저장 장치(270)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 추진 장치(210), 주행 장치(220), 센싱 장치(230), 주변 장치(240), 통신 장치(250), 입력 장치(260), 저장 장치(270), 출력 장치(280), 및 전원 공급 장치(299)를 전반적으로 제어할 수 있다.
전원 공급 장치(299)는 자율 주행 차량(1)의 구성요소들 중 일부 또는 전부에 전력을 제공하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 전원 공급 장치(299)는 재충전가능 리튬 이온 또는 납산(lead-acid) 배터리를 포함할 수 있다.
도 3은 자율 주행 차량을 제어하기 위한 차량 제어 장치를 설명하기 위한 도면이다.
차량 제어 장치(100)는 자율 주행 차량(1)에 포함될 수 있으며, 도 2의 제어 장치(290), 통신 장치(250), 입력 장치(260), 출력 장치(280), 및 센싱 장치(230) 중 적어도 하나를 포함할 수 있는 바, 중복되는 내용에 대해서는 설명을 생략한다.
차량 제어 장치(100)는 인터페이스(interface)(110) 및, 프로세서(processor)(120)를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 자율 주행 차량(1)은 본 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
인터페이스(110)는 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득할 수 있다. 일 예로서, 인터페이스(110)는 외부 디바이스로부터 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 통신 장치(250)는 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 외부 디바이스로부터 획득하고, 인터페이스(110)에게 획득된 정보를 전송할 수 있다. 다른 예로서, 인터페이스(110)는 저장 장치(270)에 저장된 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득할 수 있다. 또 다른 예로서, 인터페이스(110)는 센싱 장치(230)로부터 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 센싱 장치(230)는 탑승자의 신체 상태 정보를 획득하고, 인터페이스(110)에게 획득된 정보를 전송할 수 있다. 또 다른 예로서, 인터페이스(110)는 입력 장치(260)로부터 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 탑승자는 입력 장치(260)를 통해 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보를 입력할 수 있고, 입력 장치(260)는 인터페이스(110)에게 사용자가 입력한 정보를 전송할 수 있다.
프로세서(120)는 획득된 적어도 하나의 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보에 기초하여, 탑승자가 처해진 상황을 탑승자의 개입 없이 판단할 수 있고, 판단된 상황에 적합한 주행 모드를 결정할 수 있다.
주행 모드는 일 예에 따라, 자율 주행 차량(1)의 가속 성능을 증대시키기 위한 가속 주행 모드, 자율 주행 차량(1)의 연비 절약을 위한 에코 주행 모드, 자율 주행 차량(1)의 진동 및 가속을 최소화하기 위한 평온 주행 모드, 일정한 속력 이하로 주행하기 위한 속력 제한 모드, 자율 주행 차량(1)이 주행하는 지형에 적합한 지형 모드, 탑승자의 위급 상황을 위한 긴급 주행 모드를 포함할 수 있다. 전술한 주행 모드의 명칭은 일 예시인 바, 전술한 주행 모드의 명칭으로 제한되지 않는다. 또한, 전술한 각각의 주행 모드는 탑승자의 운전 제어 하에 주행하기 위한 수동 주행에 경우에도 적용될 수 있으며, 또한 탑승자의 운전 제어가 없는 자율 주행의 경우에도 적용될 수 있다. 예를 들어, 탑승자가 직접 자율 주행 차량(1)을 운전하는 경우에도, 자율 주행 차량(1)은 기 결정된 에코 주행 모드로 주행할 수 있으며, 탑승자가 직접 자율 주행 차량(1)을 운전하지 않는 경우에도, 자율 주행 차량(1)은 기 결정된 가속 주행 모드로 주행할 수 있다.
프로세서(120)는 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 결정된 주행 모드에 따라, 주행 파라미터를 조정할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)의 추진 장치(210), 또는 주변 장치(240)를 제어할 수 있다.
프로세서(120)는, 주행 모드가 가속 주행 모드인 경우, 자율 주행 차량(1)의 가속 성능을 증대시키기 위한 측면에서 주행 파라미터를 조정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 스로틀의 개방량, 서스펜션 주파수, 및 서스펜션 강성도(stiffness)을 증가시킬 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 자율 주행 차량(1)이 큰 토크 출력을 이용하여 빠른 엑셀링의 반응을 보이도록 하여 민첩한 주행이 가능하도록 할 수 있다.
프로세서(120)는, 주행 모드가 에코 주행 모드인 경우, 자율 주행 차량(1)의 연비를 향상시키기 위한 측면에서 주행 파라미터를 조정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 자율 주행 차량(1)의 스로틀 개방량, 가속도를 최소치로 설정할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 자율 주행 차량(1)이 보다 빠른 변속을 통해 낮은 RPM(revolution per minute)을 유지하도록 하여 연료 효율을 높일 수 있다.
프로세서(120)는, 주행 모드가 평온 주행 모드인 경우, 자율 주행 차량(1)의 진동 및 가속을 최소화하기 위한 측면에서 주행 파라미터를 조정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 서스펜션 강성도 및 서스펜션 주파수를 감소시킬 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 도로 표면 반작용에 의해 발생되는 타이어에 인가되는 진동 및 서스펜션 스프링 상의 진동을 억제하기 위한 쇼크 업소버(shock absorbers)의 감쇠비를 제어할 수 있다.
프로세서(120)는, 주행 모드가 속력 제한 모드인 경우, 자율 주행 차량(1)이 주행 가능한 속력을 소정값으로 제한할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 자율 주행 차량(1)의 주행 가능한 최대 속력을 60km/h로 제한할 수 있다.
프로세서(120)는, 주행 모드가 긴급 주행 모드인 경우, 자율 주행 차량(1)이 소정의 목적지로 최단 시간 동안 주행하도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 자율 주행 차량(1)이 현재 위치에서 가장 가까운 병원으로 최단 시간 동안 자율 주행하도록 제어할 수 있다.
프로세서(120)는, 주행 모드가 지형 모드인 경우, 자율 주행 차량(1)이 주행하는 지형 상태에 따라 자율 주행 차량(1)의 주행 파라미터를 조절할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량(1)이 주행하는 지형이 자갈/모래가 많은 산악 지형인 경우, 프로세서(120)는 서스펜션을 상승시킬 수 있으며, 4륜 구동으로 전환하여 전륜과 후륜에 일정 비율로 구동력을 배분할 수 있다.
도 4는 탑승자의 목적지 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치를 나타낸다.
인터페이스(110)는 탑승자에 대한 컨텍스트 정보로써 탑승자의 목적지 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스(110)는 탑승자로부터 목적지 정보를 직접 수신할 수 있다. 일 예로서, 인터페이스(110)는 목적지 정보를 나타내는 탑승자의 음성 신호를 통해 탑승자의 목적지 정보를 획득할 수 있다. 다른 예로서, 인터페이스(110)는 통신 장치(250)를 통해, 탑승자의 디바이스로부터 목적지 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 획득된 탑승자의 목적지 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 탑승자의 목적지 정보에 기초하여, 탑승자의 상황을 판단할 수 있고, 판단된 상황에 적합한 주행 모드를 결정할 수 있다. 만약, 탑승자의 목적지 정보가 ‘직장’인 경우, 프로세서(120)는 현재 시간이 출퇴근 시간대이므로, 탑승자의 상황이 ‘교통 정체가 가능한 급한 상황’임을 판단하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 가속 주행 모드로 결정할 수 있다. 일 예로써, 현재의 시간이나 교통 정체가 임박했는지 여부는 인터페이스(110)를 통해서 차량내 기기나 차량 외 디바이스, 서버 등을 통해 획득할 수 있다. 물론, 현재의 시간이나 교통 정체 임박 여부 등의 다른 정보가 인터페이스(110)를 통해 직접 입력되지 않더라도, 프로세서(120)가 목적지 정보에 기초하여 다른 정보를 유추하거나 가정하는 실시예도 가능하다. 예를 들어, 목적지 정보로써 직장이 입력되면, 프로세서(120)는 탑승자가 출근을 목적으로 자율 주행 차량(1)에 탑승한 것으로 판단하고, 현재 시간이 출근 시간임을 가정하여 가속 주행 모드로 주행 모드를 결정할 수도 있다.
또한, 프로세서(120)는 탑승자의 목적지 정보와 주행 모드 간의 연관 관계에 기초하여, 탑승자의 목적지 정보에 대응되는 주행 모드를 결정할 수 있다. 탑승자의 목적지 정보와 주행 모드 간의 연관 관계에 대한 보다 구체적인 예는 이하 도 5에서 살펴보기로 한다.
프로세서(120)는 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 5는 탑승자의 목적지 정보와 주행 모드 간의 연관 관계의 일 예를 나타낸다.
일 예에 따라, 도 5에 도시된 테이블(510)은 탑승자의 목적지 정보와 주행 모드 간의 연관 관계를 나타낸다.
프로세서(120)는 탑승자의 목적지 정보를 획득하는 경우, 테이블(510)에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 탑승자의 목적지 정보가 ‘휴양지’인 경우, 프로세서(120)는 현재 시각이 ‘주말’이므로, 테이블(510)을 참조하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 평온 주행 모드로 결정할 수 있다. 또한, 다른 예에 따라, 탑승자의 목적지 정보가 ‘해안 도로’인 경우, 프로세서(120)는 현재 시각이 ‘새벽 시간대’이므로, 테이블(510)을 참조하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 가속 주행 모드로 결정할 수 있다.
테이블(510)과 같은 연관 관계는 탑승자에 의해 기 설정될 수 있다. 일 예로서, 사전에 탑승자는 자율 주행 차량(1)의 입력 장치(260)를 통해 테이블(510)을 설정하기 위한 정보를 미리 입력할 수 있다. 다른 예로서, 탑승자는 모바일 디바이스 내에서 테이블(510)을 미리 설정할 수 있다. 이어서, 인터페이스(110)는 모바일 디바이스로부터 테이블(510)을 수신할 수 있고, 프로세서(120)는 수신된 테이블(510)을 이용하여, 탑승자의 목적지에 대응되는 주행 모드를 결정할 수 있다.
또한, 테이블(510)과 같은 연관 관계는, 탑승자의 과거 주행 히스토리에 의해 학습되어 결정될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 탑승자의 과거 주행 히스토리에 기초하여, 테이블(510)과 같은 연관 관계를 결정할 수 있다. 만약, 탑승자가 자율 주행 차량(1)의 주행 모드를 직접 결정하는 경우, 프로세서(120)는 탑승자의 목적지, 주행 시간대, 및 결정된 주행 모드에 기초하여, 테이블(510)과 같은 연관 관계를 결정하고 업데이트할 수 있다.
도 6은 차량 제어 장치가 탑승자의 목적지 정보에 기초하여, 주행 모드를 결정하는 일 예를 나타낸다.
탑승자(610)는 자율 주행 차량(1) 내에서 목적지 정보를 ‘회사’로써 말할 수 있다. 이어서, 차량 제어 장치(100)는 탑승자(610)의 음성 신호를 센싱하여, 목적지 정보를 ‘회사’로써 획득할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 목적지 정보인 ‘회사’에 기초하여, 현재 시각이 출퇴근 시간대이므로 탑승자(610)에게 최적화된 주행 모드를 가속 주행 모드로 결정할 수 있다. 즉, 차량 제어 장치(100)는 탑승자(610)의 목적지 정보가 ‘회사’이면서 현재 시각이 출퇴근 시간대이므로, 탑승자(610)의 상황이 ‘교통 정체가 가능한 급한 상황’임을 판단하여, 탑승자(610)에 최적화된 주행 모드를 가속 주행 모드로 결정할 수 있다.
따라서, 차량 제어 장치(100)는 결정된 가속 주행 모드로, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 7은 차량 제어 장치가 가속 주행 모드로 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)는 가속 주행 모드를 위한 파라미터 설정 메뉴(710)에 기초하여, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 일 예로서, 차량 제어 장치(100)는 탑승자에게 메뉴(710)를 사전에 제공하여, 탑승자로부터 메뉴(710)의 파라미터값들을 입력 받을 수 있다. 즉, 도 7에 도시된 바와 같이, 탑승자는 스로틀(throttle)의 개방량을 최대치(maximum)으로, 서스펜션 강성도(suspension stiffness)를 최대치로, 서스펜션 주파수(suspension frequency)를 최대치로, 횡포스(lateral G-force)를 최대치로, 터닝 스피드를 최대치로 설정할 수 있다. 예를 들어, 스로틀 개방량의 최대치는 wide-open 상태의 70% 이상을 의미할 수 있고, 서스펜션 주파수의 최대치는 1.25hz에서 2.5hz 사이를 의미할 수 있고, 횡포스의 최대치는 0.7G에서 0.9G를 의미할 수 있다. 그러나, 스로틀 개방량의 최대치, 서스펜션 주파수의 최대치 및 횡포스의 최대치는 상술한 수치에 한정되지 않는다.
다른 예로서, 차량 제어 장치(100)는 탑승자의 모바일 디바이스로부터 메뉴(710)를 전송 받을 수 있고, 전송 받은 메뉴(710)에 따라 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 탑승자는 탑승자의 모바일 디바이스의 메뉴(710)를 통해 가속 주행 모드를 위한 파라미터값을 입력할 수 있다.
도 8은 탑승자의 스케줄 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치를 나타낸다.
인터페이스(110)는 탑승자에 대한 컨텍스트 정보로써 탑승자의 스케줄 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스(110)는 통신 장치(250)를 통해 탑승자의 모바일 디바이스에 저장된 탑승자의 스케줄 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 인터페이스(110)는 탑승자의 스케줄 정보 중 탑승자의 목적지 및 목표 도착 시각에 대한 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 획득된 탑승자의 스케줄 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 탑승자의 스케줄 정보 중 탑승자의 목적지 및 목표 도착 시각에 대한 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 탑승자의 목적지에 대한 정보에 기초하여, 자율 주행 차량(1)이 탑승자의 목적지에 도달하는 도착 예정 시각을 결정할 수 있다. 이어서, 프로세서(120)는 탑승자의 목표 도착 시각과 도착 예정 시각을 비교하여, 탑승자에게 시간적 여유가 얼마나 있는지를 판단할 수 있다. 즉, 목표 도착 시각과 도착 예정 시각의 차이가 소정의 시간보다 짧거나, 목표 도착 예정 시각이 목표 도착 시각 후인 경우, 프로세서(120)는 탑승자에게 시간적 여유가 부족하다고 판단하여, 탑승자에게 최적화된 주행 모드를 가속 주행 모드로 결정할 수 있다. 또한, 목표 도착 예정 시각이 목표 도착 시각 전이면서, 목표 도착 시각과 도착 예정 시각의 차이가 소정의 시간보다 긴 경우, 프로세서(120)는 탑승자에게 시간적 여유가 충분하다고 판단하여, 탑승자에게 최적화된 주행 모드를 에코 주행 모드로 결정할 수 있다.
프로세서(120)는 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 9는 차량 제어 장치가 탑승자의 스케줄 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)는 탑승자의 모바일 디바이스(910)에 저장된 스케줄 정보(920)를 모바일 디바이스(910)로부터 수신할 수 있다. 즉, 차량 제어 장치(100)와 모바일 디바이스(910) 간의 통신에 기초하여, 차량 제어 장치(100)는 모바일 디바이스(910)로부터 탑승자의 스케줄 정보(920)를 수신할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 수신된 탑승자의 스케줄 정보(920)에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 차량 제어 장치(100)는 탑승자의 스케줄 정보(920)를 통해, 탑승자의 목적지인 ‘A 사무소’에 대한 정보 및 목표 도착 시각인 ‘10:00’에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이어서, 차량 제어 장치(100)는 현재 위치 및 현재 시각에 기초하여 목적지인 ‘A 사무소’에 도달하는 도착 예정 시각을 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 장치(100)는 자율 주행 차량(1)의 네비게이션(241)을 이용하여, 목적지인 ‘A 사무소’에 도달하는 도착 예정 시각을 결정할 수 있다. 이어서, 차량 제어 장치(100)는 결정된 도착 예정 시각과 목표 도착 시각 ‘10:00’을 비교하여, 탑승자에게 시간적 여유가 얼마나 있는지를 판단할 수 있고, 차량 제어 장치(100)는 판단에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다.
예를 들어, 결정된 도착 예정 시각이 09:50인 경우, 목표 도착 시각 ‘10:00’과의 차이가 기 설정된 시간인 20분 내이므로, 차량 제어 장치(100)는 탑승자에게 시간적 여유가 부족하다고 판단하여, 탑승자에게 최적화된 주행 모드를 가속 주행 모드로 결정할 수 있다. 따라서, 차량 제어 장치(100)는 결정된 가속 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 또한, 다른 예에 따라, 결정된 도착 예정 시각이 09:20인 경우, 목표 도착 시각 ‘10:00’과의 차이가 기 설정된 시간인 20분 이상이므로, 차량 제어 장치(100)는 탑승자에게 시간적 여유가 충분하다고 판단하여, 탑승자에게 최적화된 주행 모드를 에코 주행 모드로 결정할 수 있다.
따라서, 차량 제어 장치(100)는 결정된 에코 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 10은 탑승자의 신체 상태 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치를 나타낸다.
인터페이스(110)는 탑승자에 대한 컨텍스트 정보로써 탑승자의 신체 상태 정보를 획득할 수 있다. 탑승자의 신체 상태 정보는 탑승자의 심박수, 혈압, 호흡, 혈중 알코올 농도, 체온, 혈당 등에 대한 정보 뿐만 아니라, 탑승자가 수면 상태인지 여부, 탑승자가 집중하고 있는 상태인지 여부, 또는 탑승자의 건강이 위급한 상태인지 여부 등에 대한 정보를 포함한다. 일 예로서, 센싱 장치(230)는 탑승자의 신체 상태 정보를 센싱하고, 인터페이스(110)에게 센싱된 정보를 전송할 수 있다. 또한, 다른 예로서, 인터페이스(110)는 통신 장치(250)로부터 탑승자의 신체 상태 정보를 획득할 수 있다. 즉, 통신 장치(250)는 탑승자의 신체 상태를 센싱할 수 있는 외부 디바이스로부터 탑승자의 신체 상태 정보를 획득하고, 인터페이스(110)에게 획득된 정보를 전송할 수 있다.
프로세서(120)는 획득된 탑승자의 신체 상태 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 일 예로서, 탑승자의 신체 상태 정보가 탑승자의 수면 상태를 나타내는 정보인 경우, 프로세서(120)는 탑승자의 수면에 방해되는 요소를 최소화하기 위해, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 평온 주행 모드로 결정할 수 있다. 다른 예로서, 탑승자의 신체 상태 정보가 탑승자가 집중하고 있는 상태인 경우, 프로세서(120)는 탑승자의 집중에 방해 요소를 제거하기 위해, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 평온 주행 모드로 결정할 수 있다. 탑승자가 집중하고 있는 상태의 예로는, 탑승자가 태블릿 PC에 기 설정된 시간 이상 동안 바라보고 있는 경우가 될 수 있다. 또 다른 예로서, 탑승자의 신체 상태 정보가 탑승자의 건강이 위급한 상태인 경우, 프로세서(120)는 탑승자에 최적화된 모드를 긴급 주행 모드로 결정할 수 있다.
프로세서(120)는 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 11은 차량 제어 장치가 탑승자의 수면 상태 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드에 따라 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
웨어러블 디바이스(1110)는 탑승자가 수면 상태인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 디바이스(1110)는 카메라를 통해 탑승자의 눈을 촬영할 수 있고, 탑승자의 눈을 촬영하여 탑승자가 수면 상태인지 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 웨어러블 디바이스(1110)는 탑승자의 눈이 평소 상태에 비해 기준 비율 이상 감긴 경우, 또는 탑승자가 눈을 감고 있는 시간이 소정 시간 이상인 경우에 탑승자가 수면 상태라고 판단할 수 있다. 이어서, 웨어러블 디바이스(1110)는 탑승자의 수면 상태 정보를 차량 제어 장치(100)에 전송할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 탑승자의 신체 상태 정보로써 탑승자의 수면 상태 정보를 웨어러블 디바이스(1110)로부터 획득할 수 있다. 차량 제어 장치(100)는 탑승자의 수면 상태 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 즉, 차량 제어 장치(100)는 탑승자가 수면 중이므로, 탑승자의 수면에 방해되는 요소를 최소화하기 위해, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 평온 주행 모드로 결정할 수 있다.
따라서, 차량 제어 장치(100)는 결정된 평온 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 또한, 차량 제어 장치(100)는 평온 주행 모드로 자율 주행 차량(1)을 제어하는 경우, 자율 주행 차량(1)의 주변 장치(240) 또한 제어할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 장치(100)는 내부 조명(245)을 기 설정된 밝기로 조정할 수 있다.
도 12는 차량 제어 장치가 평온 주행 모드로 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)는 평온 주행 모드를 위한 파라미터 설정 메뉴(1210)에 기초하여, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 일 예로서, 차량 제어 장치(100)는 탑승자에게 메뉴(1210)를 사전에 제공하여, 탑승자로부터 메뉴(1210)의 파라미터값들을 입력 받을 수 있다. 즉, 도 12에 도시된 바와 같이, 탑승자는 스로틀(throttle)의 개방량을 최소치(minimum)으로, 서스펜션 강성도(suspension stiffness)를 최소치로, 서스펜션 주파수(suspension frequency)를 최소치로, 횡포스(lateral G-force)를 최소치로, 터닝 스피드를 최소치로 설정할 수 있다. 예를 들어, 스로틀 개방량의 최소치는 wide-open 상태의 30% 미만을 의미할 수 있고, 서스펜션 주파수의 최소치는 1.0hz에서 1.2hz 사이를 의미할 수 있고, 횡포스의 최소치는 0.3G에서 0.5G를 의미할 수 있다.
다른 예로서, 차량 제어 장치(100)는 탑승자의 모바일 디바이스로부터 메뉴(1210)를 전송 받을 수 있고, 전송 받은 메뉴(1210)에 따라 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 탑승자는 탑승자의 모바일 디바이스의 메뉴(1210)를 통해 평온 주행 모드를 위한 파라미터값을 입력할 수 있다.
도 13은 차량 제어 장치가 탑승자의 집중 상태 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드에 따라 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
탑승자(1310)는 태블릿 PC(1320)를 통해 소정의 작업을 수행할 수 있다. 즉, 탑승자(1310)는 태블릿 PC(1320)에 집중할 수 있다. 태블릿 PC(1320)는 카메라를 통해 탑승자(1310)의 눈을 촬영할 수 있고, 탑승자(1310)의 눈을 촬영하여 탑승자(1310)가 집중 상태인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 태블릿 PC(1320)는 탑승자(1310)가 태블릿 PC(1320)를 소정의 시간 이상 동안 바라보는 경우, 탑승자(1310)가 집중 상태라고 판단할 수 있다. 이어서, 태블릿 PC(1320)는 탑승자(1310)의 집중 상태 정보를 차량 제어 장치(100)에 전송할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 탑승자의 신체 상태 정보로써 탑승자의 집중 상태 정보를 태블릿 PC(1320)로부터 획득할 수 있다. 차량 제어 장치(100)는 탑승자(1310)의 집중 상태 정보에 기초하여, 탑승자(1310)에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 즉, 차량 제어 장치(100)는 탑승자(1310)가 소정의 작업에 집중 중이므로, 탑승자(1310)의 집중에 방해되는 요소를 최소화하기 위해, 탑승자(1310)에 최적화된 주행 모드를 평온 주행 모드로 결정할 수 있다.
따라서, 차량 제어 장치(100)는 결정된 평온 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 14는 차량 제어 장치가 탑승자의 위급 상태 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 일 예를 나타낸다.
웨어러블 디바이스(1420)는 탑승자(1410)의 건강 상태를 주기적으로 검출할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 디바이스(1420)는 탑승자(1410)의 심박수, 혈압, 호흡, 체온 등을 센서를 통해 주기적으로 검출할 수 있다. 따라서, 웨어러블 디바이스(1420)는 탑승자(1410)의 건강 상태를 주기적으로 검출하여, 탑승자(1410)가 위급한 상태인 지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 디바이스(1420)는 탑승자(1410)의 심박수를 검출하여, 탑승자(1410)가 심장마비인지 여부를 판단할 수 있으며, 웨어러블 디바이스(1420)는 탑승자(1410)의 체온을 검출하여, 탑승자(1410)가 고온 증상이 있는지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 다른 예에 따라, 탑승자(1410)가 소정의 질병을 갖는 경우, 웨어러블 디바이스(1420)는 탑승자(1410)의 질병이 악화되는지 여부를 판단할 수 있다. 웨어러블 디바이스(1420)는 탑승자(1410)가 위급한 상태인 경우, 차량 제어 장치(100)에 탑승자(1410)의 위급 상태 정보를 전송할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 탑승자(1410)의 신체 상태 정보로써 탑승자(1410)의 위급 상태 정보를 웨어러블 디바이스(1420)로부터 획득할 수 있다. 차량 제어 장치(100)는 탑승자(1410)의 위급 상태 정보에 기초하여, 탑승자(1410)에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 즉, 차량 제어 장치(100)는 탑승자(1410)의 건강이 위급한 상태이므로, 탑승자(1410)의 건강 회복을 위해, 탑승자(1410)에 최적화된 주행 모드를 긴급 주행 모드로 결정할 수 있다.
따라서, 차량 제어 장치(100)는 결정된 긴급 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 장치(100)는 자율 주행 차량(1)이 현재 위치에서 가장 가까운 병원으로 최단 시간 동안 자율 주행하도록 제어할 수 있다.
도 15는 탑승자의 식별 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치의 일 예를 나타낸다.
인터페이스(110)는 탑승자에 대한 컨텍스트 정보로써 탑승자의 식별 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 탑승자의 식별 정보는 탑승자가 ‘어린이’ 또는 ‘노약자’인지 여부를 나타낼 수 있다. 일 예로서, 인터페이스(110)는 탑승자를 식별할 수 있는 디바이스로부터 탑승자의 식별 정보를 획득할 수 있다. 여기에서, 탑승자를 식별할 수 있는 디바이스는, 어린이 카시트에 어린이가 탑승하였는지 여부에 따라, 탑승자가 어린이인지 여부를 판단할 수 있다. 다른 예로서, 탑승자를 식별할 수 있는 디바이스는, 탑승자의 목소리를 식별하여, 탑승자가 어린이 또는 노약자인지 여부를 판단할 수 있다.
프로세서(120)는 획득된 탑승자의 식별 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 탑승자의 식별 정보가 노약자 또는 어린이를 나타내는 정보인 경우, 프로세서(120)는 노약자 또는 어린이 보호를 위해, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 평온 주행 모드로 결정할 수 있다.
프로세서(120)는 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 16은 차량 제어 장치가 탑승자의 식별 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 일 예를 나타낸다.
탑승자 정보 감지부(1610)는 어린이 카시트에 어린이가 탑승하는 경우, 어린이 탑승자 정보를 획득할 수 있다. 이어서, 차량 제어 장치(100)는 탑승자 정보 감지부(1610)로부터 어린이 탑승자 정보를 획득할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 획득된 어린이 탑승자 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 평온 주행 모드로 결정할 수 있다. 즉, 차량 제어 장치(100)는 어린이 보호를 위해, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 평온 주행 모드로 결정할 수 있다.
따라서, 차량 제어 장치(100)는 결정된 평온 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 17은 자율 주행 차량의 위치 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치의 일 예를 나타낸다.
인터페이스(110)는 자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보로써 자율 주행 차량(1)의 위치 정보를 획득할 수 있다. 일 예에 따라, 인터페이스(110)는 자율 주행 차량(1)의 GPS(224)로부터 자율 주행 차량(1)의 위치 정보를 획득할 수 있고, 다른 예에 따라, 인터페이스(110)는 탑승자의 모바일 디바이스의 GPS로부터 자율 주행 차량(1)의 위치 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 획득된 자율 주행 차량(1)의 위치 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 일 예에 따라, 자율 주행 차량(1)의 위치 정보가 ‘고속 도로’를 나타내는 경우, 프로세서(120)는 탑승자에 최적화된 주행 모드를 가속 주행 모드로 결정할 수 있다. 다른 예에 따라, 자율 주행 차량(1)의 위치 정보가 ‘도심 내’를 나타내는 경우, 프로세서(120)는 탑승자에 최적화된 주행 모드를 에코 주행 모드로 결정할 수 있다. 또 다른 예에 따라, 자율 주행 차량(1)의 위치 정보가 ‘랜드마크 주변’을 나타내는 경우, 프로세서(120)는 탑승자에 최적화된 주행 모드를 속력 제한 모드로 결정할 수 있다.
프로세서(120)는 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 18은 차량 제어 장치가 고속 도로 위치 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드에 따라 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
자율 주행 차량(1)의 GPS(224)는 자율 주행 차량(1)의 현재 위치 정보를 획득할 수 있다. 이어서, 차량 제어 장치(100)는 GPS(224)로부터 자율 주행 차량(1)의 현재 위치 정보를 획득할 수 있다.
이어서, 차량 제어 장치(100)는 현재 위치 정보에 기초하여, 현재 위치가 ‘고속 도로’임을 인식할 수 있다. 따라서, 차량 제어 장치(100)는 현재 위치 ‘고속 도로’에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 즉, 고속 도로에서는 자율 주행 차량(1)이 고속 위주의 주행 모드에 적합하므로, 차량 제어 장치(100)는 탑승자에 최적화된 주행 모드를 고속 주행 모드로 결정할 수 있다.
따라서, 차량 제어 장치(100)는 결정된 평온 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 19는 차량 제어 장치가 도심 내 위치 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드로 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
탑승자의 모바일 디바이스(1910)는 모바일 디바이스(1910) 내의 GPS를 이용하여 자율 주행 차량(1)의 현재 위치 정보를 획득할 수 있다. 이어서, 차량 제어 장치(100)는 모바일 디바이스(1910)로부터 자율 주행 차량(1)의 현재 위치 정보를 획득할 수 있다.
이어서, 차량 제어 장치(100)는 현재 위치 정보에 기초하여, 자율 주행 차량(1)의 현재 위치가 도심 내임을 인식할 수 있다. 따라서, 차량 제어 장치(100)는 현재 위치 ‘도심 내’에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 즉, 도심 내에서는 자율 주행 차량(1)이 정차하는 상황이 많이 발생하므로, 차량 제어 장치(100)는 탑승자에 최적화된 주행 모드를 에코 주행 모드로 결정할 수 있다.
따라서, 차량 제어 장치(100)는 결정된 에코 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 20은 차량 제어 장치가 에코 주행 모드로 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)는 에코 주행 모드를 위한 파라미터 설정 메뉴(2010)에 기초하여, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 일 예로서, 차량 제어 장치(100)는 탑승자에게 메뉴(2010)를 사전에 제공하여, 탑승자로부터 메뉴(2010)의 파라미터값들을 입력 받을 수 있다. 즉, 도 20에 도시된 바와 같이, 탑승자는 스로틀(throttle)의 개방량을 최소치(minimum)로, 가속도의 값을 최소치로 설정할 수 있다.
다른 예로서, 차량 제어 장치(100)는 탑승자의 모바일 디바이스로부터 메뉴(2010)를 전송 받을 수 있고, 전송 받은 메뉴(2010)에 따라 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 탑승자는 탑승자의 모바일 디바이스의 메뉴(2010)를 통해 에코 주행 모드를 위한 파라미터값을 입력할 수 있다.
도 21은 차량 제어 장치가 랜드마크 주변 위치 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드로 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
자율 주행 차량(1)의 GPS(224)는 현재 자율 주행 차량(1)의 현재 위치 정보를 획득할 수 있다. 이어서, 차량 제어 장치(100)는 GPS(224)로부터 자율 주행 차량(1)의 현재 위치 정보를 획득할 수 있다.
이어서, 차량 제어 장치(100)는 획득된 현재 위치 정보에 기초하여, 자율 주행 차량(1)의 현재 위치가 특정 랜드 마크(2110) 주변임을 인식할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 장치(100)는, 현재 위치가 특정 랜드 마크(2110)의 소정의 거리 내인 경우, 현재 위치가 특정 랜드 마크(2110) 주변임을 인식할 수 있다. 또한, 차량 제어 장치(100)는 특정 랜드 마크(2110)의 위치 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 장치(100)는 탑승자가 구경하고자 하는 랜드 마크들에 대한 위치 정보를 미리 저장할 수 있다. 따라서, 차량 제어 장치(100)는 현재 위치가 특정 랜드 마크(2110) 주변임에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 즉, 주변에 랜드 마크가 있는 경우, 탑승자가 랜드 마크를 보다 용이하게 구경하기 위해, 차량 제어 장치(100)는 탑승자에 최적화된 주행 모드를 속력 제한 모드로 결정할 수 있다.
따라서, 차량 제어 장치(100)는 결정된 속력 제한 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 22는 교통 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치의 일 예를 나타낸다.
인터페이스(110)는 자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보로써 교통 정보를 획득할 수 있다. 또한, 인터페이스(110)는 자율 주행 차량(1)의 위치 정보에 기초하여, 자율 주행 차량(1) 주변의 교통 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량(1) 주변의 교통 정보는 자율 주행 차량(1)의 앞 차량의 속도, 위치 등에 대한 정보뿐만 아니라, 자율 주행 차량(10)이 주행하는 도로의 정체 여부 등에 대한 정보를 포함한다. 일 예로서, 인터페이스(110)는 외부 교통 관리 시스템으로부터 자율 주행 차량(1) 주변의 교통 정보를 획득할 수 있다. 다른 예로서, 통신 장치(250)는 외부 교통 관리 시스템으로부터 자율 주행 차량(1) 주변의 교통 정보를 획득하고, 인터페이스(110)에게 획득된 정보를 전송할 수 있다. 또 다른 예로서, 센싱 장치(230)는 자율 주행 차량(1)의 앞 차량의 속도를 센싱하고, 인터페이스(110)에게 센싱된 정보를 전송할 수 있다. 예를 들어, 도 2의 RADAR 유닛(226)은 자율 주행 차량(1)의 앞 차량의 속도를 계속하여 센싱할 수 있고, RADAR 유닛(226)은 센싱된 속도에 대한 정보를 인터페이스(110)에게 전송할 수 있다. 이어서, 프로세서(120)는 인터페이스(110)에게 전송된 속도에 대한 정보에 기초하여, 앞 차량의 속도가 일정 속도 이하로 일정 시간 동안 유지되는 경우, 교통 정체로 인식할 수 있다.
프로세서(120)는 획득된 교통 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 일 예로서, 프로세서(120)는 획득된 교통 정보가 교통 정체를 나타내는 정보인 경우, 자율 주행 차량(1)이 정차하는 상황이 많이 발생하므로, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 에코 주행 모드로 결정할 수 있다. 또한, 다른 예로서, 프로세서(120)는 획득된 교통 정보가 교통이 원활하다는 정보인 경우, 자율 주행 차량(1)은 탑승자에 최적화된 주행 모드를 가속 주행 모드로 결정할 수 있다.
프로세서(120)는 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 인터페이스(110)에 의해 획득된 교통 정보에 기초하여, 소정의 시간 이후에 교통 정체가 있을 것이라는 정보를 도 2의 출력 장치(280)를 통해 탑승자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 15초 후에 교통 정체가 있을 것이라는 정보를 출력 장치(280)를 통해 음성 신호로 탑승자에게 알릴 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 소정의 시간 이후에 교통 정체가 있으므로, 현재 주행 모드를 중지한다는 정보를 출력 장치(280)를 통해 탑승자에게 제공할 수 있다.
도 23은 차량 제어 장치가 교통 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드에 따라 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)는 외부의 교통 정보 관리 시스템(2310)으로부터 차량 제어 장치(100) 주변의 교통 정보를 획득할 수 있다. 즉, 차량 제어 장치(100)는 외부의 교통 정보 관리 시스템(2310)과 통신을 수립하여, 외부의 교통 정보 관리 시스템(2310)으로부터 차량 제어 장치(100) 주변의 교통 정보를 획득할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 획득된 교통 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 즉, 교통 정보가 교통 정체를 나타내는 정보이므로, 차량 제어 장치(100)는 탑승자에 최적화된 주행 모드를 에코 주행 모드로 결정할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 24는 차량 제어 장치가 교통 정체와 관련된 GUI(Graphical User Interface)를 제공하는 일 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)는 교통 정체가 다가오는 경우에 GUI(2410)를 탑승자에게 제공할 수 있다. 즉, 자율 주행 차량(1)이 15초 후에 교통 정체 상황에 도달하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 GUI(2410)를 탑승자에게 제공할 수 있다. 탑승자가 GUI(2410)에서 ‘Auto Adjust in 15 seconds’를 선택하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 기 설정된 주행 모드로 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 장치(100)는 교통 정체 정보에 따라, 자율 주행 차량(1)의 주행 모드를 에코 주행 모드로 변경할 수 있다. 또한, 탑승자가 GUI(2410)에서 ‘Select New Route’를 선택하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 교통 정체가 없는 다른 주행 경로를 결정할 수 있고, 다른 주행 경로로 자율 주행 차량(1)을 주행하게끔 제어할 수 있다. 또한, 탑승자가 GUI(2410)에서, ‘Make a call’, ‘Send a text’, 또는 ‘Send an email’을 선택하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 기 설정된 메시지 또는 음성을 기 설정된 사람에게 전달할 수 있다. 예를 들어, 탑승자가 GUI(2410)에서 ‘Send a text’를 선택하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 스케줄 상 만나기로 한 사람에게 탑승자의 도착 예정 시각을 포함하는 메시지를 전송할 수 있다.
도 25는 날씨 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치의 일 예를 나타낸다.
인터페이스(110)는 자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보로써 날씨 정보를 획득할 수 있다. 일 예로서, 인터페이스(110)는 외부 날씨 정보 관리 시스템으로부터 자율 주행 차량(1) 주변의 날씨 정보를 획득할 수 있다. 또한, 다른 예로서, 센싱 장치(230)는 자율 주행 차량(1)의 타이어를 통해 주변 도로 상태를 센싱할 수 있고, 프로세서(120)는 센싱된 주변 도로 상태에 기초하여, 자율 주행 차량(1) 주변의 날씨 정보를 생성할 수 있고, 인터페이스(110)는 프로세서(120)로부터 날씨 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 센싱 장치(230)에 의해 센싱된 자율 주행 차량(1)의 타이어 접지면의 마찰력에 대한 정보에 기초하여, 주변 도로 상태가 빗길인 상태임을 인지할 수 있고, 비가 온다는 날씨 정보를 생성할 수 있다. 이어서, 인터페이스(110)는 프로세서(120)로부터 비가 온다는 날씨 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 획득된 날씨 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 예를 들면, 획득된 날씨 정보가 자율 주행 차량(1) 주변에 비 또는 눈이 내리고 있다는 정보인 경우, 탑승자의 안전을 위해, 프로세서(120)는 탑승자에 최적화된 주행 모드를 평온 주행 모드 및 속력 제한 모드로 결정할 수 있다.
프로세서(120)는 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 26은 차량 제어 장치가 날씨 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드에 따라 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)는 외부의 날씨 정보 관리 시스템(2510)으로부터 차량 제어 장치(100) 주변의 교통 정보를 획득할 수 있다. 즉, 차량 제어 장치(100)는 외부의 날씨 정보 관리 시스템(2510)과 통신을 수립하여, 외부의 날씨 정보 관리 시스템(2510)으로부터 차량 제어 장치(100) 주변의 날씨 정보를 획득할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 획득된 날씨 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 즉, 날씨 정보가 비가 오고 있다는 정보이므로, 차량 제어 장치(100)는 탑승자에 최적화된 주행 모드를 속력 제한 모드 및 평온 주행 모드로 결정할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 27은 도로 상태 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하는 차량 제어 장치의 일 예를 나타낸다.
인터페이스(110)는 자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보로써 도로 상태 정보를 획득할 수 있다. 즉, 인터페이스(110)는 자율 주행 차량(1) 주변의 도로 상태 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스(110)는 도로 상태를 센싱할 수 있는 디바이스로부터 도로 상태 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 센싱 장치(230)는 자율 주행 차량(1)의 타이어를 통해 전달되는 진동 신호에 기초하여 도로 상태 정보를 획득할 수 있고, 인터페이스(110)는 센싱 장치(230)로부터 획득된 도로 상태 정보를 전달받을 수 있다.
프로세서(120)는 획득된 도로 상태 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 획득된 도로 상태 정보가 자갈/모래가 많은 산악 지형이라는 정보인 경우, 탑승자의 안전 및 자율 주행 차량(1)의 진동을 최소화하기 위해, 프로세서(120)는 탑승자에 최적화된 주행 모드를 산악 지형에 적합한 지형 모드로 결정할 수 있다.
프로세서(120)는 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
또한, 인터페이스(110)는 위험 도로에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스(110)는 위험 도로에 대한 정보를 외부 교통 관리 시스템으로부터 전송 받을 수 있다.
프로세서(120)는 현재 위치 정보에 기초하여, 자율 주행 차량(1)이 위험 도로 근방에 있는 지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 자율 주행 차량(1)이 15초 후에 위험 도로에 도달하는 지 여부를 판단할 수 있다. 자율 주행 차량(1)이 위험 도로에 도달하는 경우, 프로세서(120)는 위험 도로의 위험도에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 위험 도로의 위험도에 따라, 탑승자의 안전을 위해, 자율 주행 차량(1)의 가속도를 줄이고, 보다 부드럽게 주행하도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 위험 도로의 위험도가 낮은 정도라면, 프로세서(120)는 기 설정된 주행 모드에 따른 스로틀 개방량 또는 횡포스의 값을 5%씩 감소시킬 수 있다.
도 28은 차량 제어 장치가 도로 상태 정보에 기초하여 주행 모드를 결정하고, 결정된 주행 모드에 따라 자율 주행 장치를 제어하는 일 예를 나타낸다.
도로 상태 센싱부(2810)는 자율 주행 차량(1)의 타이어를 통해 전달되는 진동 신호를 센싱할 수 있고, 차량 제어 장치(100)는 센싱된 진동 신호에 기초하여, 도로 상태가 산악 지형 상태라는 정보를 획득할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 획득된 도로 상태 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 즉, 도로 상태 정보가 산악 지형이므로, 탑승자의 안전 및 자율 주행 차량(1)의 진동을 최소화하기 위해, 차량 제어 장치(100)는 탑승자에 최적화된 주행 모드를 산악 지형에 적합한 지형 모드로 결정할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 결정된 지형 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 장치(100)는 자율 주행 차량(1)의 서스펜션을 상승시킬 수 있으며, 4륜 구동으로 전환하여 전륜과 후륜에 1:1의 비율로 구동력을 배분할 수 있다.
도 29는 차량 제어 장치가 위험 도로와 관련된 GUI를 제공하는 일 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)는 위험 도로가 다가오는 경우에 GUI(2910)를 탑승자에게 제공할 수 있다. 즉, 자율 주행 차량(1)이 15초 후에 위험 도로에 도달하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 GUI(2910)를 탑승자에게 제공할 수 있다. GUI(2910)에서 보여지는 ‘High’, ‘Medium’, 및 ‘Low’항목은 도달하는 위험 도로의 위험도가 어느 정도 인지를 나타낸다. 탑승자가 GUI(2910)에서 ‘Auto Adjust’를 선택하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 기 설정된 주행 모드로 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 장치(100)는 위험 도로의 위험도에 따라, 기 설정된 주행 모드에 대응되는 파라미터 값을 일부 조정할 수 있다. 또한, 탑승자가 GUI(2910)에서 ‘Select New Route’를 선택하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 위험 도로가 없는 다른 주행 경로를 결정할 수 있고, 다른 주행 경로로 자율 주행 차량(1)을 주행하게끔 제어할 수 있다. 또한, 탑승자가 GUI(2910)에서, ‘Make a call’, ‘Send a text’, 또는 ‘Send an email’을 선택하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 기 설정된 메시지 또는 음성을 기 설정된 사람에게 전달할 수 있다. 예를 들어, 탑승자가 GUI(2910)에서 ‘Send a text’를 선택하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 스케줄 상 만나기로 한 사람에게 탑승자의 도착 예정 시각을 포함하는 메시지를 전송할 수 있다.
도 30은 위험 도로에 대한 정보의 일 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)는 위험 도로에 대한 정보(3010)를 획득할 수 있다. 차량 제어 장치(100)는 위험 도로에 대한 정보(3010)를 외부 교통 관리 시스템으로부터 획득할 수 있다. 도 30에 도시된 바와 같이, 차량 제어 장치(100)는 위험 도로 ‘Interstate 89’의 시작 위치 정보인‘Mile 52’및 ‘44.0N:-72.6E’와 끝 위치 정보인 ‘Mile 69’ 및 ‘44.3:-72.7E’를 획득할 수 있다. 또한, 차량 제어 장치(100)는 위험 도로 ‘Interstate 89’의 위험도가 ‘Low’라는 정보를 획득할 수 있다. 위험 도로에 대한 정보(3010) 중 위험도는 해당 위험 도로에서 발생하는 사고의 횟수에 기초하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 평균적으로 도로에서 발생하는 사고율보다, 해당 위험 도로에서 발생하는 사고율이 0% 내지 10% 높은 경우, 해당 위험 도로의 위험도는 Low에 해당할 수 있고, 평균적으로 도로에서 발생하는 사고율보다, 해당 위험 도로에서 발생하는 사고율이 25% 이상 높은 경우, 해당 위험 도로의 위험도는 High에 해당할 수 있다.
도 31는 차량 제어 장치가 위험 도로의 위험도에 따라 자율 주행 차량을 제어하는 일 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)는 테이블(3110)에 기초하여, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 즉, 위험도가 Low인 위험 도로를 주행하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 기 설정된 주행 모드에 해당하는 주행 파라미터인 최대 스로틀 개방량을 5% 감소시킬 수 있으며, 최대 횡포스 값을 5% 감소시킬 수 있다. 마찬가지로, 위험도가 Medium인 위험 도로를 주행하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 기 설정된 주행 모드에 해당하는 주행 파라미터인 최대 스로틀 개방량을 10% 감소시킬 수 있으며, 최대 횡포스 값을 10% 감소시킬 수 있다.
다시 도 3을 살펴보면, 인터페이스(110)는 기 획득된 컨텍스트 정보 또는 주변 환경 정보 외에 다른 컨텍스트 정보 및 다른 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량(1)이 기 설정된 주행 모드로 주행 중, 인터페이스(110)는 다른 컨텍스트 정보 및 다른 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 자율 주행 차량(1)이 가속 주행 모드로 주행 중, 인터페이스(110)는 다른 주변 환경 정보로써 교통 정체 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 다른 컨텍스트 정보 및 다른 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 변경할 수 있다. 즉, 자율 주행 차량(1)이 기 설정된 주행 모드로 주행 중, 다른 컨텍스트 정보 또는 다른 주변 환경 정보가 발생함에 따라, 프로세서(120)는 탑승자에 최적화된 주행 모드를 변경할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량(1)이 고속 주행 모드로 주행 중, 인터페이스(110)가 획득한 교통 정체 정보에 기초하여, 프로세서(120)는 탑승자에 최적화된 주행 모드를 고속 주행 모드에서 에코 주행 모드로 변경할 수 있다.
프로세서(120)는 변경된 주행 모드에 기초하여, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 32는 차량 제어 장치가 다른 주변 환경 정보에 기초하여 주행 모드를 변경하는 일 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)는 고속 도로를 나타내는 위치 정보에 기초하여, 주행 모드를 가속 주행 모드로 결정할 수 있고, 자율 주행 차량(1)은 차량 제어 장치(100)에 제어 하에 가속 주행 모드로 주행할 수 있다.
자율 주행 차량(1)이 가속 주행 모드로 주행 중에, 차량 제어 장치(100)는 랜드 마크(3210) 주변이라는 위치 정보를 획득할 수 있다. 즉, 차량 제어 장치(100)는 GPS(224)로부터 현재 위치 정보를 획득할 수 있고, 차량 제어 장치(100)는 획득된 현재 위치 정보에 기초하여, 자율 주행 차량(1)의 현재 위치가 랜드 마크(2110) 주변임을 인식할 수 있다. 따라서, 차량 제어 장치(100)는 랜드 마크(2110) 주변이라는 위치 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 가속 주행 모드에서 제한 속력 모드로 변경할 수 있다.
따라서, 차량 제어 장치(100)는 변경된 제한 속력 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 33은 차량 제어 장치가 다른 컨텍스트 정보에 기초하여 주행 모드를 변경하는 일 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)는 고속 도로를 나타내는 위치 정보에 기초하여, 주행 모드를 가속 주행 모드로 결정할 수 있고, 자율 주행 차량(1)은 차량 제어 장치(100)에 제어 하에 가속 주행 모드로 주행할 수 있다.
자율 주행 차량(1)이 가속 주행 모드로 주행 중에, 차량 제어 장치(100)는 탑승자의 수면 상태 정보를 획득할 수 있다. 즉, 차량 제어 장치(100)는 탑승자의 신체 상태를 센싱할 수 있는 디바이스(3310)로부터 탑승자의 수면 상태 정보를 획득할 수 있다. 따라서, 차량 제어 장치(100)는 탑승자의 수면 상태 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 가속 주행 모드에서 평온 주행 모드로 변경할 수 있다.
따라서, 차량 제어 장치(100)는 변경된 평온 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
다시 도 3을 살펴보면, 인터페이스(110)는 컨텍스트 정보 및 주변 환경 정보에 포함된 적어도 2 이상의 서로 다른 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스(110)는 현재 위치가 고속 도로라는 정보 및 자율 주행 차량(1) 주변의 교통 정체 정보를 획득할 수 있다. 또한, 다른 예로, 인터페이스(110)는 탑승자의 스케줄 정보, 교통 원활 정보 및 탑승자 식별 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 획득된 적어도 2 이상의 서로 다른 정보 및 기 설정된 우선 순위에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 기 설정된 우선 순위를 고려하여 획득된 적어도 2 이상의 서로 다른 정보 중 어느 하나를 결정할 수 있고, 결정 결과에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스(110)가 획득한 정보가 고속 도로 위치 정보 및 주변 교통 정체 정보이고, 기 설정된 우선 순위에서는 주변 교통 정체 정보가 고속 도로 위치 정보보다 우선한다고 가정하면, 프로세서(120)는 주변 교통 정체 정보에 따라, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 에코 주행 모드로 결정할 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 고속 도로 위치 정보에 따른 가속 주행 모드보다 주변 교통 정체 정보에 따른 에코 주행 모드가 탑승자에게 최적화된 주행모드임을 결정할 수 있다. 컨텍스트 정보 및 주변 환경 정보에 대한 우선 순위는 탑승자에 의해 기 설정될 수 있다.
도 34는 우선 순위 설정 메뉴에 대한 일 예를 나타낸다.
일 예로서, 차량 제어 장치(100)는 우선 순위 설정 메뉴(3410)를 탑승자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 장치(100)는 출력 장치(280)를 통해 우선 순위 설정 메뉴를 화면 상에 표시할 수 있다. 탑승자는 컨텍스트 정보 및 주변 환경 정보 간의 우선 순위를 우선 순위 설정 메뉴(3410)를 통해 설정할 수 있다. 도 34에 도시되어 있듯이, 탑승자는 제 1 순위 정보로써, 신체 상태 정보 중 위급한 상태 정보를 설정할 수 있고, 차량 제어 장치(100)는 획득된 여러 가지 컨텍스트 정보 및 주변 환경 정보 중 위급한 상태 정보를 우선하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드로 긴급 주행 모드를 결정할 수 있다.
다른 예로서, 탑승자의 모바일 디바이스는 우선 순위 설정 메뉴(3410)를 탑승자에게 제공할 수 있다. 즉, 탑승자는 모바일 디바이스에서 제공하는 우선 순위 설정 메뉴(3410)를 통해 컨텍스트 정보 및 주변 환경 정보 간의 우선 순위를 설정할 수 있고, 차량 제어 장치(100)는 탑승자의 모바일 디바이스로부터 우선 순위에 관한 정보를 획득할 수 있다.
도 35는 차량 제어 장치가 획득된 컨텍스트 정보 및 주변 환경 정보 중 우선 순위에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정하는 일 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)는 탑승자의 신체 상태 정보로써 수면 상태 정보, 및 주변 환경 정보로써 랜드 마크 주변 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 장치(100)는 탑승자의 신체 상태를 센싱할 수 있는 디바이스(3510)로부터 수면 상태 정보를 획득할 수 있고, 차량 제어 장치(100)는 GPS(224)로부터 획득된 현재 위치 정보에 기초하여 랜드 마크가 주변 정보를 획득할 수 있다.
이어서, 차량 제어 장치(100)는 도 31의 우선 순위 설정 메뉴(3410)에 기초하여 획득된 수면 상태 정보 및 랜드 마크 주변 정보 중 수면 상태 정보를 우선으로 설정할 수 있다. 따라서, 차량 제어 장치(100)는 수면 상태 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 평온 주행 모드로 결정할 수 있다.
따라서, 차량 제어 장치(100)는 평온 주행 모드에 기초하여, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 36은 모바일 디바이스와 통신하는 차량 제어 장치의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
차량 제어 장치(100)는 모바일 디바이스(3610)와 인터넷 또는 블루투스와 같은 통신을 통해 서로 연동될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스(3610)는 자율 주행 차량(1) 내의 탑승한 탑승자의 디바이스가 될 수 있다.
모바일 디바이스(3610)는 통신 인터페이스(3611), 터치 스크린(3612), 전원 공급부(power supply)(3613), 및 메모리(3614)를 포함할 수 있다. 메모리(3614)는 자율 주행 차량(1)의 주행 모드 및 주행 파라미터를 설정하는 주행 정보를 포함할 수 있다.
도 37은 모바일 디바이스에서 설정 가능한 주행 정보의 일 예를 나타낸다.
탑승자의 모바일 디바이스(3610)는 자율 주행 차량(1)의 주행 파라미터를 설정하는 주행 정보(3710)를 탑승자에게 제공할 수 있다. 즉, 탑승자는 모바일 디바이스(3610)로부터 제공되는 주행 정보(3710)를 통해 자율 주행 차량(1)의 주행 파라미터를 조정할 수 있다. 예를 들어, 탑승자의 모바일 디바이스는 터치 스크린을 통해 주행 정보(3710)를 탑승자에게 제공할 수 있다. 도 37에서는, 일 예시에 따라, 최대 스로틀 개방량(Maximum Throttle), 최대 횡포스(Lateral G-force Limit), 및 서스펜션 주파수(Suspension Frequency)에 관한 파라미터를 설정하는 주행 정보(3710)를 나타낸다.
주행 정보(3710)에서 개시되는 바와 같이, 디폴트 한계 설정(Default Limit Setting)으로 최대 스로틀 개방량은 70%, 최대 횡포스는 0.7g, 서스펜션 주파수는 1.25Hz로 설정될 수 있으며, 최대 한계 설정(Maximum Limit Setting)으로 최대 스로틀 개방량은 100%, 최대 횡포스는 0.9g, 서스펜션 주파수는 2.00Hz로 설정될 수 있으며, 최소 한계 설정(Low Limit Setting)으로 최대 스로틀 개방량은 50%, 최대 횡포스는 0.5g, 서스펜션 주파수는 1.00Hz로 설정될 수 있다. 전술한 각 수치는 탑승자에 의해 변경될 수 있다.
또한, 탑승자는 최대 스로틀 개방량, 최대 횡포스, 및 서스펜션 주파수 각각을 최대 한계 설정, 최소 한계 설정, 또는 디폴트 한계 설정 중 어느 설정으로 설정할 지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 37에 도시되어 있듯이, 탑승자는 최대 스로틀 개방량, 최대 횡포스, 및 서스펜션 주파수 각각을 최대 한계 설정으로 설정할 수 있다.
또한, 탑승자는 주행 모드에 대응되는 주행 파라미터를 주행 정보(3710)를 통해 설정할 수 있다. 즉, 탑승자는 가속 주행 모드(Acceleration driving mode)의 경우, 최대 스로틀 개방량, 최대 횡포스, 및 서스펜션 주파수 각각을 최대 한계 설정으로 설정할 수 있다. 마찬가지로, 평온 주행 모드(quiet driving mode) 및 기본 주행 모드(normal driving mode) 각각 또한 주행 정보(3710)와 같이 설정될 수 있다.
따라서, 탑승자가 주행 정보(3710)를 설정하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 탑승자의 모바일 디바이스(3610)로부터 주행 정보(3710)에서 설정된 파라미터 정보를 전송 받아, 주행 정보(3710)에 기초하여 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
도 36의 차량 제어 장치(100)는 자율 주행 차량(1)를 제어하기 위한 드라이빙 프로파일을 포함할 수 있다.
드라이빙 프로파일은 탑승자에 의해 설정될 수 있으며, 탑승자의 모바일 디바이스에 저장될 수 잇다. 드라이빙 프로파일은 가속도(acceleration), 제동력(brake force), 서스펜션과 같은 주행 파라미터의 임계값들을 포함할 수 있다. 주행 파라미터의 임계값은 안전 한계(safety limit)를 넘지 않도록 설정될 수 있다. 안전 한계는 도로 상황, 교통 법규, 도로 위 다른 차량과의 인접성, 자율 주행 차량(1)의 기술적 능력(technical capability) 등을 고려하여 설정될 수 있다. 드라이빙 프로파일은 탑승자에 의해 업데이트될 수 있으며, 자율 주행 차량(1)이 주행 중인 경우 또한 업데이트될 수 있다.
드라이빙 프로파일은 탑승자의 모바일 디바이스(3610)로부터 차량 제어 장치(100)로 다운로드될 수 있다. 모바일 디바이스(3610)와 차량 제어 장치(100) 간의 통신은 NFC 또는 블루투스와 같은 근거리 통신 기술에 의해 형성될 수 있다. 또한, 차량 제어 장치(100)는 와이파이 또는 셀룰러와 같은 무선 통신 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 장치(100)는 인터넷을 통해 도로 히스토리 네트워크(road history network)에 접속하여 정보를 수집할 수 있다. 도로 히스토리 네트워크는 특정 도로와 관련한 위험에 대한 정보를 제공할 수 있고, 도로 히스토리 네트워크는 외부 교통 관리 시스템으로부터 제공될 수 있다.
드라이빙 프로파일은 도로 히스토리 네트워크에서 제공되는 정보에 기초하여 조정될 수 있다.
도 38은 차량 제어 장치에서 제공하는 드라이빙 프로파일의 일 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)은 주행 파라미터를 설정하는 드라이빙 프로파일(3810)을 탑승자에게 제공할 수 있다. 즉, 탑승자는 차량 제어 장치(100)으로부터 제공되는 드라이빙 프로파일(3810)을 통해 자율 주행 차량(1)의 주행 파라미터를 조정할 수 있다. 도 38에서는, 일 예시에 따라, 최대 스로틀 개방량(Maximum Throttle), 최대 횡포스(Lateral G-force Limit), 서스펜션 주파수(Suspension Frequency), 타이어 공기압(tire pressure), 및 승차 높이(ride height)에 관한 파라미터를 설정하는 드라이빙 프로파일(3810)을 나타낸다.
드라이빙 프로파일(3810)에서 개시되는 바와 같이, 디폴트 한계 설정(Default Limit Setting)으로 최대 스로틀 개방량은 70%, 최대 횡포스는 0.7g, 서스펜션 주파수는 1.25Hz, 타이어 공기압은 32psi, 및 승차 높이는 7인치로 설정될 수 있으며, 최대 한계 설정 및 최소 한계 설정 또한 도 38과 같이 설정될 수 있다.
또한, 탑승자는 최대 스로틀 개방량, 최대 횡포스, 및 서스펜션 주파수 각각을 최대 한계 설정, 최소 한계 설정, 또는 디폴트 한계 설정 중 어느 설정으로 설정할 지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 38에 도시되어 있듯이, 탑승자는 최대 스로틀 개방량, 최대 횡포스, 및 서스펜션 주파수 각각을 최대 한계 설정으로 설정할 수 있다.
도 39는 주행 모드를 설정하는 메뉴의 일 예를 나타낸다.
차량 제어 장치(100)는 탑승자에게 주행 모드를 설정하는 메뉴(3910)를 제공할 수 있다. 즉, 탑승자는 차량 제어 장치(100)에서 제공되는 메뉴(3910)를 통해 각 주행 모드의 파라미터를 설정할 수 있다. 예를 들어, 탑승자가 가속 주행 모드의 ‘파라미터 설정’ 메뉴를 선택하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 가속 주행 모드를 위한 파라미터 값을 설정하기 위한 메뉴를 추가로 탑승자에게 제공할 수 있다. 또한, 탑승자가 가속 주행 모드의 ‘디폴트’메뉴를 선택하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 기 설정된 바에 따라 가속 주행 모드를 위한 파라미터 값을 설정할 수 있다.
또한, 탑승자는 메뉴(3910)를 통해 새로운 주행 모드를 추가할 수 있다. 또한, 탑승자는 메뉴(3910)를 통해 새로운 주행 모드를 위한 주행 파라미터를 설정할 수 있으며, 새로운 주행 모드가 필요한 컨텍스트 정보 또는 주변 환경 정보를 설정할 수 있다. 예를 들어, 밤 또는 새벽 시간 대에 자율 주행 차량(1)이 기 설정된 속도를 유지하며 주행하기를 탑승자가 원하는 경우, 탑승자는 새벽 주행 모드를 새로 추가할 수 있다. 따라서, 차량 제어 장치(100)는 현재 시간이 밤 또는 새벽 시간인 경우, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 새벽 주행 모드로 결정할 수 있고, 결정된 새벽 주행 모드에 따라 자율 주행 차량(1)이 기 설정된 속도를 유지하며 주행하도록 제어할 수 있다.
도 40은 자율 주행 차량 내의 복수의 탑승자들 중 탑승자를 선택하는 메뉴의 일 예를 나타낸다.
일 예로서, 자율 주행 차량(1) 내의 복수의 탑승자들이 존재하는 경우, 차량 제어 장치(100)는 어느 탑승자를 기준으로 주행 모드를 결정할지 여부를 선택하는 메뉴(4010)를 탑승자에게 제공할 수 있다. 즉, 복수의 탑승자들 각각마다 최적화된 주행 모드가 다를 수 있으므로, 차량 제어 장치(100)는 메뉴(4010)를 통해 선택된 탑승자를 기준으로 주행 모드를 결정할 수 있다.
다른 예로서, 차량 제어 장치(100)는 자율 주행 차량(1) 내의 복수의 탑승자들 각각의 모바일 디바이스들을 감지하여, 자율 주행 차량(1) 내의 복수의 탑승자들의 존재를 인식할 수 있다. 따라서, 차량 제어 장치(100)는 복수의 탑승자들 ‘User 1’, ‘User 2’, ‘User 3’… 중 특정 탑승자의 모바일 디바이스를 선택할 것을 질의하는 메뉴(4010)를 탑승자에게 제공할 수 있다. 따라서, 차량 제어 장치(100)는 메뉴(4010)를 통해 선택된 특정 탑승자의 모바일 디바이스를 기준으로 주행 모드를 결정할 수 있다.
도 41은 자율 주행 차량을 제어하는 방법의 일 예를 나타낸다.
도 41에 도시된 방법은, 도 3 내지 도 40의 차량 제어 장치(100)에 의해 수행될 수 있으므로, 중복되는 설명에 대해서는 생략한다.
단계 s4110에서, 차량 제어 장치(100)는 주행 컨텍스트 정보를 획득할 수 있다. 주행 컨텍스트 정보는 자율 주행 차량(1)의 사용자가 어떠한 상황에 있는지를 묘사하는 사용자 환경 정보를 의미할 수 있는 바, 차량 제어 장치(100)는 사용자 환경 정보를 획득할 수 있다. 주행 컨텍스트 정보는 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있는 바, 차량 제어 장치(100)는 자율 주행 차량(1) 내의 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 자율 주행 차량(1)의 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득할 수 있다. 컨텍스트 정보는 탑승자의 목적지 정보, 탑승자의 스케줄 정보, 탑승자의 신체 상태 정보, 또는 탑승자의 식별 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 주변 환경 정보는, 자율 주행 차량(1) 주변의 날씨 정보, 교통 정보, 도로 상태 정보, 또는 자율 주행 차량(1)의 위치 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 차량 제어 장치(100)는 기 획득된 컨텍스트 정보 또는 주변 환경 정보 외에 다른 컨텍스트 정보 및 다른 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득할 수 있다. 일 예에 따라, 자율 주행 차량(1)이 기 설정된 주행 모드로 주행 중, 차량 제어 장치(100)는 다른 컨텍스트 정보 및 다른 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득할 수 있다.
또한, 차량 제어 장치(100)는 컨텍스트 정보 및 주변 환경 정보에 포함된 적어도 2 이상의 서로 다른 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 장치(100)는 현재 위치가 고속 도로라는 정보 및 자율 주행 차량(1) 주변의 교통 정체 정보를 획득할 수 있다.
단계 s4120에서, 차량 제어 장치(100)는 s4110에서 획득된 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 즉, 차량 제어 장치(100)는 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보에 기초하여, 탑승자가 처해진 상황을 탑승자의 개입 없이 판단할 수 있고, 판단된 상황에 적합한 주행 모드를 결정할 수 있다. 주행 모드는, 자율 주행 차량(1)의 가속 성능을 증대시키기 위한 가속 주행 모드, 자율 주행 차량(1)의 연비 절약을 위한 에코 주행 모드, 자율 주행 차량(1)의 진동 및 가속을 최소화하기 위한 평온 주행 모드, 일정한 속력 이하로 주행하기 위한 속력 제한 모드, 소정의 지형에 최적화된 지형 모드, 탑승자의 위급 상황을 위한 긴급 주행 모드를 포함할 수 있다.또한, 차량 제어 장치(100)는 기 획득된 컨텍스트 정보 또는 주변 환경 정보 외에 다른 컨텍스트 정보 및 다른 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 변경할 수 있다. 즉, 자율 주행 차량(1)이 기 설정된 주행 모드로 주행 중, 다른 컨텍스트 정보 또는 다른 주변 환경 정보가 발생함에 따라, 차량 제어 장치(100)는 탑승자에 최적화된 주행 모드를 변경할 수 있다.
또한, 차량 제어 장치(100)는 획득된 적어도 2 이상의 서로 다른 정보 및 기 설정된 우선 순위에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 즉, 차량 제어 장치(100)는 기 설정된 우선 순위를 고려하여 획득된 두 종류의 정보 중 특정 정보를 결정할 수 있고, 결정된 특정 정보에 기초하여, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 장치(100)가 획득한 정보가 고속 도로 위치 정보 및 주변 교통 정체 정보인 경우, 기 설정된 우선 순위에서는 주변 교통 정체 정보가 고속 도로 위치 정보보다 우선하므로, 차량 제어 장치(100)는 주변 교통 정체 정보에 따라, 탑승자에 최적화된 주행 모드를 에코 주행 모드로 결정할 수 있다. 즉, 차량 제어 장치(100)는 고속 도로 위치 정보에 따른 가속 주행 모드보다 주변 교통 정체 정보에 따른 에코 주행 모드가 탑승자에게 최적화된 주행모드임을 결정할 수 있다.
또한, 차량 제어 장치(100)는 s4110에서 획득한 사용자 환경 정보에 기초하여 주행 스타일을 결정할 수 있다.
단계 s4130에서, 차량 제어 장치(100)는 s4120에서 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 장치(100)는 결정된 주행 모드에 따라, 주행 파라미터를 조정할 수 있다. 또한, 차량 제어 장치(100)는 결정된 주행 모드에 따라, 자율 주행 차량(1)의 추진 장치, 또는 주변 장치를 제어할 수 있다.
다른 실시예로써, 차량 제어 장치(100)는 s4120에서 결정된 주행 모드를 사용자에게 제공하고, 탑승자로부터 주행 모드에 대한 선택이 입력되면 s4130에서 선택된 주행 모드에 따라 자율 주행 차량(1)을 제어할 수도 있다.
이때 차량 제어 장치(100)는 탑승자에게 하나의 주행 모드를 제시할 수도 있고, 복수의 주행 모드를 제시할 수도 있다. 복수의 주행 모드가 제시되는 경우에는 현재 상황에 적합한 순서대로 각 주행 모드에 대해 우선 순위 정보가 함께 제공되거나, 가장 우선 순위가 높은 주행모드에 대한 정보가 함께 제공될 수도 있다. 하나의 주행 모드가 제시되는 경우, 탑승자는 제시된 주행 모드를 수락하거나, 다른 주행 모드를 요청할 수 있다. 마찬가지로, 복수의 주행 모드가 제시되는 경우에 탑승자는 제시된 주행 모드 중 하나를 선택하거나 다른 주행 모드를 요청할 수 있다.
또 다른 실시예로써, 차량 제어 장치(100)는 s4120에서 결정된 주행 모드를 사용자에게 제공하고, 일정 시간 동안 탑승자로부터 주행 모드에 대한 선택 없는 경우에 s4130에서 결정된 주행 모드에 따라 자율 주행 차량(1)을 제어할 수도 있다. 만약 복수의 주행 모드가 제시되는 경우 탑승자로부터 일정 시간 동안 주행 모드 선택이 없다면, 차량 제어 장치(100)는 가장 우선 순위가 높은 주행 모드로 자율 주행 차량(1)을 제어할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 스피커나 디스플레이와 같은 출력 장치를 통해 주행 모드를 사용자에게 제시할 수 있고, 입력 장치(260)를 통해 사용자로부터 주행 모드 선택이나 다른 주행 모드 요청을 입력 받을 수 있다.
지금까지 설명한 실시예는 자율 주행 차량뿐만 아니라 수동 주행 차량에 적용될 수도 있다. 예를 들어, 탑승자에 대한 컨텍스트 정보나 주변 환경 정보를 기준으로 주행 모드가 결정되면, 탑승자가 수동으로 차량을 주행할 때에도 차량 제어 장치(100)는 결정된 주행 모드에 따라서 서스펜션이나 브레이크 감도 등 주행 파라미터를 설정하거나 변경할 수 있다. 이 경우, 탑승자는 운전자가되며, 운전자는 주행 모드에 따라서 상이한 승차감이나 운행감을 느낄 수 있다.
상기 살펴 본 실시 예들에 따른 장치는 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 저장부(permanent storage), 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 터치 패널, 키(key), 버튼 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다. 소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다.
본 실시 예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예는 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 본 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 실시 예는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. “매커니즘”, “요소”, “수단”, “구성”과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.
본 실시 예에서 설명하는 특정 실행들은 예시들로서, 어떠한 방법으로도 기술적 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다.
본 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 “상기”의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. 마지막으로, 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 한정되는 것은 아니다. 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 기술적 사상을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.

Claims (34)

  1. 자율 주행 차량(autonomous vehicle)을 제어하는 장치에 있어서,
    상기 자율 주행 차량의 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 상기 자율 주행 차량의 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득하는 인터페이스(interface); 및
    상기 획득된 적어도 하나의 정보에 기초하여 상기 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정하고, 상기 결정된 주행 모드에 따라 상기 자율 주행 차량을 제어하는 프로세서(processor);를 포함하는, 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 인터페이스는,
    다른 컨텍스트 정보 및 다른 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득하고,
    상기 프로세서는,
    상기 다른 컨텍스트 정보 및 다른 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보에 기초하여, 상기 주행 모드를 변경하는, 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 인터페이스는,
    컨텍스트 정보 및 주변 환경 정보에 포함된 적어도 2이상의 서로 다른 정보를 획득하고,
    상기 프로세서는,
    기 설정된 우선 순위, 및 상기 획득된 적어도 2이상의 서로 다른 정보에 기초하여, 상기 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정하는, 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    획득 가능한 컨텍스트 정보, 및 상기 자율 주행 차량에 적용 가능한 주행 모드 간의 연관 관계에 기초하여, 상기 획득된 적어도 하나의 정보에 대응되는 상기 주행 모드를 결정하는, 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 연관 관계는,
    상기 탑승자에 의해 기 설정되거나, 상기 탑승자의 주행 히스토리에 의해 학습되어 결정되는, 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 결정된 주행 모드에 따라, 상기 자율 주행 차량의 주행 파라미터를 제어하는, 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 인터페이스는,
    상기 탑승자의 목적지 정보를 상기 컨텍스트 정보로써 획득하고,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 목적지 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 인터페이스는,
    상기 탑승자의 스케줄 정보를 상기 컨텍스트 정보로써 획득하고,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 스케줄 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 인터페이스는,
    상기 탑승자의 모바일 디바이스로부터 상기 스케줄 정보를 획득하는, 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 인터페이스는,
    상기 탑승자의 신체 상태 정보를 상기 컨텍스트 정보로써 획득하고,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 신체 상태 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 인터페이스는,
    상기 탑승자의 신체 상태를 센싱하는 디바이스로부터 상기 신체 상태 정보를 획득하는, 장치.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 인터페이스는,
    상기 자율 주행 차량의 탑승자 식별 정보를 상기 컨텍스트 정보로써 획득하고,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 탑승자 식별 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 장치.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 인터페이스는,
    상기 자율 주행 차량의 위치 정보를 상기 주변 환경 정보로써 획득하고,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 위치 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 장치.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 인터페이스는,
    상기 자율 주행 차량 주변의 교통 상태 정보를 상기 주변 환경 정보로써 획득하고,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 교통 상태 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 장치.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 인터페이스는,
    상기 자율 주행 차량 주변의 도로 상태 정보를 상기 주변 환경 정보로써 획득하고,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 도로 상태 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 장치.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 인터페이스는,
    상기 자율 주행 차량 주변의 날씨 정보를 상기 주변 환경 정보로써 획득하고,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 날씨 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 장치.
  17. 자율 주행 차량(autonomous vehicle)을 제어하는 방법에 있어서,
    상기 자율 주행 차량의 탑승자에 대한 컨텍스트 정보 및 상기 자율 주행 차량의 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 적어도 하나의 정보에 기초하여, 상기 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 주행 모드에 따라, 상기 자율 주행 차량을 제어하는 단계;를 포함하는, 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    다른 컨텍스트 정보 및 다른 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득하고,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 다른 컨텍스트 정보 및 다른 주변 환경 정보 중 적어도 하나의 정보에 기초하여, 상기 주행 모드를 변경하는, 방법.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    컨텍스트 정보 및 주변 환경 정보에 포함된 적어도 2 이상의 서로 다른 정보를 획득하고,
    상기 결정하는 단계는,
    기 설정된 우선 순위, 및 상기 획득된 적어도 2 이상의 서로 다른 정보에 기초하여, 상기 탑승자에 최적화된 주행 모드를 결정하는, 방법.
  20. 제 17 항에 있어서,
    상기 결정하는 단계는,
    획득 가능한 컨텍스트 정보, 및 상기 자율 주행 차량에 적용 가능한 주행 모드 간의 연관 관계에 기초하여, 상기 획득된 적어도 하나의 정보에 대응되는 상기 주행 모드를 결정하는, 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 연관 관계는,
    상기 탑승자에 의해 기 설정되거나, 상기 탑승자의 주행 히스토리에 의해 학습되어 결정되는, 방법.
  22. 제 17 항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 결정된 주행 모드에 따라, 상기 자율 주행 차량의 주행 파라미터를 제어하는, 방법.
  23. 제 17 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 탑승자의 목적지 정보를 상기 컨텍스트 정보로써 획득하고,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 획득된 목적지 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 방법.
  24. 제 17 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 탑승자의 스케줄 정보를 상기 컨텍스트 정보로써 획득하고,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 획득된 스케줄 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 방법.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 탑승자의 모바일 디바이스로부터 상기 스케줄 정보를 획득하는, 방법.
  26. 제 17 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 탑승자의 신체 상태 정보를 상기 컨텍스트 정보로써 획득하고,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 획득된 신체 상태 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 방법.
  27. 제 26 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 탑승자의 신체 상태를 센싱하는 디바이스로부터 상기 신체 상태 정보를 획득하는, 방법.
  28. 제 17 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 자율 주행 차량의 탑승자 식별 정보를 상기 컨텍스트 정보로써 획득하고,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 획득된 탑승자 식별 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 방법.
  29. 제 17 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 자율 주행 차량의 위치 정보를 상기 주변 환경 정보로써 획득하고,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 획득된 위치 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 방법.
  30. 제 17 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 자율 주행 차량 주변의 교통 상태 정보를 상기 주변 환경 정보로써 획득하고,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 획득된 교통 상태 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 방법.
  31. 제 17 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 자율 주행 차량 주변의 도로 상태 정보를 상기 주변 환경 정보로써 획득하고,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 획득된 도로 상태 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 방법.
  32. 제 17 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 자율 주행 차량 주변의 날씨 정보를 상기 주변 환경 정보로써 획득하고,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 획득된 날씨 정보에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는, 방법.
  33. 제 17 항 내지 제 32 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  34. 사용자 환경 정보를 획득하는 단계;
    상기 사용자 환경 정보에 기반하여 주행 스타일을 결정하는 단계; 및
    상기 주행 스타일에 따라서 차량의 주행 파라미터를 설정하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
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