KR20200071792A

KR20200071792A - 로드뷰 또는 항공뷰 맵 정보를 이용한 자율주행 방법 및 그 시스템

Info

Publication number: KR20200071792A
Application number: KR1020180150889A
Authority: KR
Inventors: 이동진; 최정단; 강정규; 김주영; 민경욱; 성경복; 안택현; 오봉진; 조용우; 최두섭; 한승준
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2018-11-29
Filing date: 2018-11-29
Publication date: 2020-06-22
Anticipated expiration: 2038-11-29
Also published as: US20200174492A1; KR102425735B1

Abstract

본 발명은 자율주행 기술에 관한 것이다. 본 발명의 하나의 실시예에 의한 자율주행 방법은, 글로벌 노드점들에 대한 가이던스 정보를 획득하는 글로벌 주행 계획 단계, 자차량 위치 결정 단계, 맵 서버로부터 제공되는 로드뷰 및 항공뷰 중 적어도 하나를 이용하여 상기 글로벌 주행 계획 경로 내의 적어도 일부 구간에 대해 제1 로컬 정밀 맵을 생성하는 제1 로컬 정밀 맵 생성 단계, 상기 제1 로컬 정밀 맵을 이용하여 자율주행을 위한 로컬 경로를 계획하는 단계, 상기 로컬 경로 계획에 따라 자차량을 제어하여 자율주행을 진행하는 단계를 포함한다.

Description

로드뷰 또는 항공뷰 맵 정보를 이용한 자율주행 방법 및 그 시스템 {Autonomous Driving Method and System Using a Road View or a Aerial View from a Map Server}

본 발명은 자율주행 기술에 관한 것이다.

이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.

최근 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 자율주행을 위해서는 센서 등을 통한 외부환경의 정확한 인식과 인식된 정보에 기한 주행 방향, 속도 등 주행 조건의 결정이 필요하다.

외부환경 인식을 위한 센서로서 레이더 등이 이용되고 있지만, 보다 많은 정보를 인식하기 위해 비젼 센서의 이용이 활발해 지고 있다. 비젼 센서는 다른 센서들에 비해 상대적으로 가격이 비싸지 않다는 점에서도 각광을 받고 있다.

관련하여, 패턴 인식이나 이미지 프로세싱에 의한 차량 외부환경 인식 기술이 크게 발전하고 있으며, 자율주행에 크게 도움이 될 것으로 기대된다.

자율주행을 수행하기 위해서는 맵이 필요한데, 기존의 네비게이션 맵과 같은 도로 네트워크 정보 수준의 이 아닌 고정밀 맵이 필요한 것으로 인식되고 있다. 고정밀 맵에 포함되는 정보로서는 예시적으로 다음과 같은 것이 포함된다.

- 노면 표시 데이터 : 차선(점선, 실선, 이중선, 도로 경계 등), 노면 마크(문자, 숫자, 화살표 등), 정지선, 횡단보도 등

- 차로 중심선 데이터 : 차선과 차선 사의 차로에 있어서 중심선 데이터(교차로 포함)

- 신호등 데이터 : 높이 정보를 포함하는 신호기 데이터

이러한 고정밀 맵 데이터를 이용하여 자율주행 기술은 다음과 같은 사항들을 구현한다.

- 자율주행 차량 위치 인식 : 센서로부터 인식된 데이터(노면 표시 데이터)와 기 구축된 고정밀 맵 데이터의 매칭에 의한 차량 위치/헤딩 인식

- 동적 장애물 매핑: 실시간 인식된 장애물(위치, 크기, 속도, 종류)이 주행 차로에 있는지, 좌/우 차로에 있는지, (비)신호 교차로에서의 충돌 위험이 있는 차로에 있는지 매핑

- 정적 맵 요소 매핑: 주행 차로에 정지선, 횡단보도, 과속방지턱이 있는지 매핑

- 지역경로 생성: 차로 주행 및 차선 변경, 교차로 통과 등을 위한 자율주행 차량이 추종(제어)할 수 있는 지역경로 생성

이러한 고정밀 맵은 고가 센서가 장착된 차량(MMS: Mobile Mapping System)에 의해서 데이터를 수집하여 후처리 가공을 통해 생성되며, 최신성 유지를 위해 많은 비용과 시간이 소요된다.

본 발명의 하나의 목적은 정밀 맵을 비용 절감적으로 생성하여 자율주행에 이용하는 것이다.

또한, 본 발명의 또 다른 하나의 목적은 정밀 맵을 완비한 상태가 아니어도 자율주행이 가능하도록 하는 것이다.

본 발명의 하나의 실시예에 의한 자율주행 방법은, 글로벌 노드점들에 대한 가이던스 정보를 획득하는 글로벌 주행 계획 단계, 자차량 위치 결정 단계, 맵 서버로부터 제공되는 로드뷰 및 항공뷰 중 적어도 하나를 이용하여 상기 글로벌 주행 계획 경로 내의 적어도 일부 구간에 대해 제1 로컬 정밀 맵을 생성하는 제1 로컬 정밀 맵 생성 단계, 상기 제1 로컬 정밀 맵을 이용하여 자율주행을 위한 로컬 경로를 계획하는 단계, 상기 로컬 경로 계획에 따라 자차량을 제어하여 자율주행을 진행하는 단계를 포함한다.

본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 제1 로컬 정밀 맵 생성은 상기 로드뷰와 항공뷰를 모두 이용하여 이루어진다.

또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 센서를 통해 전방 설정 거리 내의 장애물 및 도로 노면상의 표시 정보를 획득하고, 상기 획득된 정보를 이용하여 해당 범위에 대한 제2 로컬 정밀 맵을 생성하는 제2 로컬 정밀 맵 생성 단계를 추가로 포함하고, 상기 로컬 경로 계획 단계는, 상기 제1 로컬 정밀 맵과 상기 제2 로컬 정밀 맵 중 적어도 하나를 이용하여 수행된다.

본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 로컬 경로 계획 단계는, 상기 센서를 통한 정보 획득에 실패하는 경우 상기 제1 로컬 정밀 맵을 이용하여 수행된다.

또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 로컬 경로 계획 단계는, 교차로에 대한 진입출 경로 계획에 있어서 상기 센서의 인식 범위 한계로 인해 상기 교차로의 진출로까지에 대한 상기 정보 획득에 실패하는 경우 상기 제1 로컬 정밀 맵을 이용하여 수행된다.

또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 제1 로컬 정밀 맵 생성 단계는, 상기 제2 로컬 정밀 맵 생성 단계 수행 전에 수행된다.

또 다른 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 제1 로컬 정밀 맵 생성 단계는 상기 제2 로컬 정밀 맵 생성 단계의 수행 실패가 있는 경우에 수행된다.

또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 제1 로컬 정밀 맵은 상기 글로벌 주행 계획 경로 전체 구간에 대해 생성된다.

그리고 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 제1 로컬 정밀 맵은 상기 자율주행의 시작 이전에 생성된다.

한편, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의한 자율주행 시스템은, 도로에 대한 로드뷰 및 항공뷰 중 적어도 하나를 제공하는 맵 서버, 상기 맵 서버로부터 상기 로드뷰 및 항공뷰 중 적어도 하나를 제공받아 자율주행 구간 중 적어도 일부의 구간에 대해 제1 로컬 정밀 맵을 생성하고, 상기 제1 로컬 정밀 맵을 이용하여 로컬 경로 계획을 수립하고 그에 따라 자율주행을 수행하는 자율주행 차량을 포함한다.

본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 자율주행 차량은, 센서를 통해 전방 설정 거리 내의 장애물 및 도로 노면상의 표시 정보를 획득하고, 상기 획득된 정보를 이용하여 해당 범위에 대한 제2 로컬 정밀 맵을 생성하며, 상기 제1 로컬 정밀 맵과 상기 제2 로컬 정밀 맵 중 적어도 하나를 이용하여 상기 로컬 경로 계획을 수립한다.

또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 자율주행 차량은, 상기 센서를 통한 정보 획득에 실패하는 경우 상기 제1 로컬 정밀 맵을 이용하여 상기 로컬 경로 계획을 수립한다.

또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 자율주행 차량은, 교차로에 대한 진입출 경로 계획에 있어서 상기 센서의 인식 범위 한계로 인해 상기 교차로의 진출로까지에 대한 상기 정보 획득에 실패하는 경우 상기 제1 로컬 정밀 맵을 이용하여 상기 로컬 경로 계획을 수립한다.

본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 제1 로컬 정밀 맵은 상기 글로벌 주행 계획 경로 전체 구간에 대해 생성된다.

또 다른 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 제1 로컬 정밀 맵은 상기 자율주행의 시작 이전에 생성된다.

본 발명에 의하면, 고가의 장비를 이용하여 정밀 맵을 구축하지 않더라도 비교적 비용 절감적으로 생성된 정밀 맵을 이용하여 자율주행 실행할 수 있다.

도1은 맵 서버에서 제공되는 로드뷰 및 항공뷰의 예시이다.
도2는 본 발명의 하나의 실시예에 의한 자율주행 기술을 나타낸다.
도3은 본 발명의 하나의 실시예에 의한 자율주행 시스템을 나타낸다.

도1은 다음(Daum)에서 맵 서버를 통해 제공되는 로드뷰 및 항공뷰의 예시이다.

본 발명의 하나의 실시예에 의한 자율주행 방법 및 시스템은 그와 같이 맵 서버를 통해 제공되는 로드뷰 또는 항공뷰 사진 정보를 이용하여 자율주행에 필요한 정밀 맵을 생성하여 이용한다.

특히, 로드뷰는 도1에 보이는 바와 같이 상당히 정밀하게 제공되기 때문에 이를 이용하여 정밀 맵을 생성하는 것이 가능하다.

정밀 맵의 생성은 이미 잘 알려진 이미지 프로세싱 기법을 통해 이루어질 수 있다.

예시적으로, 로드뷰 또는 항공뷰 사진에 대한 이미지 프로세싱을 통해, 노면 표시 데이터 및 신호등 데이터 등에 대한 정보를 획득하여 맵으로 구축할 수 있다.

여기서, 노면 표시 데이터는 차선(점선, 실선, 이중선, 도로 경계 등), 노면 마크(문자, 숫자, 화살표 등), 정지선, 횡단보도, 과속 방지턱 등을 포함할 수 있다.

또한, 신호등 데이터는 그 높이 정보를 포함할 수 있다.

정밀 맵 생성을 위한 위와 같은 정보는 바람직하게는 항공뷰와 로드뷰 사진을 모두 이용하여 이루어진다. 항공뷰의 경우 도로의 가로수나 건물 등의 그림자 등 때문에 도로의 노면상 표시가 가려질 수 있기 때문에 로드뷰를 이용하는 것이 바람직하다.

도2에는 본 발명의 하나의 실시예에 의한 자율주행 방법을 순서도로 나타내었다.

먼저, 목적지가 설정되면, 글로벌 주행 계획을 수립한다.

글로벌 주행 경로 계획은 종래 네비게이션 장치에서 이루어지던 경로 계획과 동일 또는 유사한 방식으로 이루어질 수 있다.

글로벌 경로 계획을 위해, 글로벌 경로를 탐색하여 목적지까지의 가이던스 정보를 생성한다. 즉, 목적지까지 도달하기 위한 경로와 그 경로에 있어 주행 방향 변경점인 글로벌 노드점들에서의 그 주행 방향 변경 정보를 포함하는 가이던스 정보를 생성한다.

구체적인 예시로서, 글로벌 주행 경로 계획은 아래와 같을 수 있다.

―(제1 글로벌 경로 계획) ㅇㅇㅇ사거리에서 좌회전 후 2차로 3km 직진

―(제2 글로벌 경로 계획) xxx 사거리에서 우회전 후 10km 직진

...

―목적지 도착

글로벌 경로 계획을 생성하기 위해 사용되는 맵은 고정밀 맵이 아니라도 현재 네비게이션 시스템에서 운전자에게 목적지까지의 가이던스 정보를 제공할 수 있는 수준의 맵으로 충분하다. 예컨대, 도로 네트워크 정보 정도만을 포함하는 맵으로서 충분하다. 즉, 고가 장비이용하여 구축한 고정밀 맵이 아니더라도 본 발명의 실시예에서는 충분하다.

또한, 본 발명의 실시예에서는 글로벌 경로 계획을 수립할 때, 후술하게 되는 맵 서버의 로드뷰 및 항공뷰 사진을 이용하여 생성된 정밀 맵이 이용될 수도 있다. 이 경우에는 정밀 맵 생성전에 글로벌 경로 계획을 수립할 수 없기 때문에, 후술하는 정밀 맵을 생성한 이후에 글로벌 경로 계획을 수립하게 된다.

자율주행 차량은, 예컨대 GPS 정보를 통해 현재의 위치를 파악한다.

그리고 자율주행 차량은 현재 위치에서 목적지까지의 적어도 일부 구간에 대한 로드뷰 및 항공뷰 사진 정보를 맵 서버에 요청하여 수신한다. 본 실시예에서는 목적지까지의 전구간에 대한 사진 정보를 수신하는 경우이다.

전술한 바와 같이 글로벌 주행 경로 계획이 수립되면, 그 경로에 해당하는 도로 구간들에 대한 사진 정보를 요청하여 수신할 수 있다. 이때, 글로벌 주행 경로 계획을 수립하기 전이라면, 현재 위치에서 목적지에 해당하는 지도 영역을 적당한 범위로 구획하여 수신할 수도 있다. 바람직하게는, 항공뷰 사진을 그와 같이 수신하고 항공뷰 사진을 통해 도로 네트워크 정보만을 추출한 후 그렇게 형성된 맵 정보를 이용하여 글로벌 주행 경로 계획을 수립할 수도 있다. 그리고 난 다음 그 글로벌 경로 계획에 따라 정해진 경로 구간에 대하여 로드뷰 사진(또는 항공뷰 사진도 함께)을 요청하여 수신한다.

수신된 항공뷰 및 로드뷰 사진 정보로부터 잘 알려진 이미지 프로세싱을 수행함으로써 필요한 맵 정보를 추출하여 정밀 맵을 구축한다.

목적지까지의 경로에 대한 정밀 맵이 구축되면, 이를 데이터에 저장하고 자율주행을 시작한다. 본 실시예에서는 자율주행 시작 전에 필요한 정밀 맵을 생성하였지만, 주행하는 동안에 로드뷰 등의 사진 정보를 수신하여 정밀 맵을 생성할 수도 있다.

자율주행은 자차량 위치를 지속적으로 획득하여 글로벌 경로와 맵 매칭을 진행하면서 진행한다.

이때, 주변 환경 감지 센서(예컨대, 레이더, 라이다, 비젼센서 등)를 이용하여 전방의 설정 거리 내에 대한 도로 표시 정보 및 주변 장애물 정보를 인식하고 SLAM(simultaneous localization and mapping)을 수행하여 자율주행을 진행한다.

여기서, 센서 등을 통해 도로 표시 정보 및 고정 장애물 정보를 획득하여 그에 따라 실시간적으로 정밀 맵을 생성할 수 있으며, 그 정밀 맵과 감지되는 동적 장애물(예컨대, 주변 차량, 보행자 등)을 함께 고려하여 로컬 경로 계획을 수립하고 그에 따라 적어도 전방의 설정거리 이내의 소정의 구간까지 자율주행을 진행한다.

이때, 센서 등에 의한 실시간적 정밀 맵을 생성하기 곤란한 경우, 예컨대, 큰 교차로에서 진입로와 진출로의 사이가 멀면 센서의 인식 범위를 벗어나기 때문에 진출로를 확정하지 못하여 교차로 통과를 위한 정밀 맵을 생성하기 어렵다. 또 다른 예로서, 회전 교차로의 경우 가운데에 큰 장애물이 있어 진출로가 가려져 센서로는 확인하기 어려운 경우나, 산에 있는 도로를 올라가는 것과 같이 심한 커브가 연속될 경우 등에도 센서를 이용하여 정밀 맵을 구축하기 어렵다.

그와 같이 센서 등에 의한 로컬 정밀 맵 구축이 곤란한 경우에는 미리 맵 서버의 로드뷰 등의 사진으로부터 추출하여 정밀 맵을 생성하고 저장해 놓았던 데이터를 읽어들여 이를 이용하여 로컬 경로 계획을 수립한다.

여기서, 전술한 바와 같이, 자율주행 시작 전에 그러한 정밀 맵을 생성하지 않는 경우의 실시예에서는 센서 등에 의한 정밀 맵 생성이 곤란한 상황이 되었을 때 비로서 맵 서버에 로드뷰 등의 사진 정보를 요청하여 해당 구간에 대한 로컬 정밀 맵을 생성할 수도 있다.

글로벌 주행 경로에 따라 그리고 로컬 경로 계획에 따라 자율주행을 진행하면서 목적지에 도착하면 자율주행을 종료한다.

전술한 자율주행 방법은 프로그램으로 자율주행 차량에 탑재되어 실행될 수 있다.

한편, 본 발명의 하나의 실시예에 의한 자율주행 시스템은, 도3에 보이는 바와 같이, 전술한 실시예의 자율주행 방법을 실행하는 자율주행 차량과 로드뷰 및 항공뷰의 사진 정보를 제공하는 맵 서버를 포함한다.

맵 서버는 자율주행 차량의 요청에 따라 그 요청된 구간에 대한 로드뷰 및 항공뷰 사진을 자율주행 차량으로 무선 송신한다.

자율주행 차량은 그와 같이 맵 서버와 통신하면서 전술한 바와 같은 자율주행 방법을 실행하게 된다.

이상, 본 발명의 실시예에 대해 설명하였지만, 이는 단지 실시예일뿐 본 발명을 한정하기 위한 것이 아니므로, 그 어떠한 표현도 한정하는 요소로 해석되어서는 안 된다.

Claims

글로벌 노드점들에 대한 가이던스 정보를 획득하는 글로벌 주행 계획 단계;
자차량 위치 결정 단계;
맵 서버로부터 제공되는 로드뷰 및 항공뷰 중 적어도 하나를 이용하여 상기 글로벌 주행 계획 경로 내의 적어도 일부 구간에 대해 제1 로컬 정밀 맵을 생성하는 제1 로컬 정밀 맵 생성 단계;
상기 제1 로컬 정밀 맵을 이용하여 자율주행을 위한 로컬 경로를 계획하는 단계;
상기 로컬 경로 계획에 따라 자차량을 제어하여 자율주행을 진행하는 단계
를 포함하는 자율주행 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 정밀 맵 생성 단계에서 상기 제1 로컬 정밀 맵 생성은 상기 로드뷰와 항공뷰를 모두 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
제1항에 있어서,
센서를 통해 전방 설정 거리 내의 장애물 및 도로 노면상의 표시 정보를 획득하고, 상기 획득된 정보를 이용하여 해당 범위에 대한 제2 로컬 정밀 맵을 생성하는 제2 로컬 정밀 맵 생성 단계를 추가로 포함하고,
상기 로컬 경로 계획 단계는, 상기 제1 로컬 정밀 맵과 상기 제2 로컬 정밀 맵 중 적어도 하나를 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
제3항에 있어서,
상기 로컬 경로 계획 단계는, 상기 센서를 통한 정보 획득에 실패하는 경우 상기 제1 로컬 정밀 맵을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
제3항에 있어서,
상기 로컬 경로 계획 단계는, 교차로에 대한 진입출 경로 계획에 있어서 상기 센서의 인식 범위 한계로 인해 상기 교차로의 진출로까지에 대한 상기 정보 획득에 실패하는 경우 상기 제1 로컬 정밀 맵을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
제3항에 있어서,
상기 제1 로컬 정밀 맵 생성 단계는, 상기 제2 로컬 정밀 맵 생성 단계 수행 전에 수행되는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
제3항에 있어서,
상기 제1 로컬 정밀 맵 생성 단계는 상기 제2 로컬 정밀 맵 생성 단계의 수행 실패가 있는 경우에 수행되는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 로컬 정밀 맵 생성 단계에 있어서, 상기 제1 로컬 정밀 맵은 상기 글로벌 주행 계획 경로 전체 구간에 대해 생성되는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 로컬 정밀 맵 생성 단계에 있어서, 상기 제1 로컬 정밀 맵은 상기 자율주행의 시작 이전에 생성되는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
도로에 대한 로드뷰 및 항공뷰 중 적어도 하나를 제공하는 맵 서버;
상기 맵 서버로부터 상기 로드뷰 및 항공뷰 중 적어도 하나를 제공받아 자율주행 구간 중 적어도 일부의 구간에 대해 제1 로컬 정밀 맵을 생성하고, 상기 제1 로컬 정밀 맵을 이용하여 로컬 경로 계획을 수립하고 그에 따라 자율주행을 수행하는 자율주행 차량
을 포함하는 자율주행 시스템.
제10항에 있어서,
상기 자율주행 차량은, 센서를 통해 전방 설정 거리 내의 장애물 및 도로 노면상의 표시 정보를 획득하고, 상기 획득된 정보를 이용하여 해당 범위에 대한 제2 로컬 정밀 맵을 생성하며, 상기 제1 로컬 정밀 맵과 상기 제2 로컬 정밀 맵 중 적어도 하나를 이용하여 상기 로컬 경로 계획을 수립하는 것을 특징으로 하는 자율주행 시스템.
제11항에 있어서,
상기 자율주행 차량은, 상기 센서를 통한 정보 획득에 실패하는 경우 상기 제1 로컬 정밀 맵을 이용하여 상기 로컬 경로 계획을 수립하는 것을 특징으로 하는 자율주행 시스템.
제11항에 있어서,
상기 자율주행 차량은, 교차로에 대한 진입출 경로 계획에 있어서 상기 센서의 인식 범위 한계로 인해 상기 교차로의 진출로까지에 대한 상기 정보 획득에 실패하는 경우 상기 제1 로컬 정밀 맵을 이용하여 상기 로컬 경로 계획을 수립하는 것을 특징으로 하는 자율주행 시스템.
제10항에 있어서,
상기 제1 로컬 정밀 맵은 상기 글로벌 주행 계획 경로 전체 구간에 대해 생성되는 것을 특징으로 하는 자율주행 시스템.
제10항에 있어서,
상기 제1 로컬 정밀 맵은 상기 자율주행의 시작 이전에 생성되는 것을 특징으로 하는 자율주행 시스템.