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KR20180132115A - 다른 차량의 자국들의 세트에 기초하여 도로의 스트레치를 추정하기 위한 차량의 방법 및 제어 유닛 - Google Patents

다른 차량의 자국들의 세트에 기초하여 도로의 스트레치를 추정하기 위한 차량의 방법 및 제어 유닛 Download PDF

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KR20180132115A
KR20180132115A KR1020187031957A KR20187031957A KR20180132115A KR 20180132115 A KR20180132115 A KR 20180132115A KR 1020187031957 A KR1020187031957 A KR 1020187031957A KR 20187031957 A KR20187031957 A KR 20187031957A KR 20180132115 A KR20180132115 A KR 20180132115A
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KR1020187031957A
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Inventor
톰 니스트룀
사무엘 말리넨
Original Assignee
스카니아 씨브이 악티에볼라그
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.)
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Publication date
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Abstract

차량(100)을 목적지(200)로 가는 주행 방향(105)으로 도로(120)를 따라 주행할 때, 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치를 추정하기 위한 차량 내(100)의 방법(400) 및 제어 유닛(310). 방법(400)은 도로(120) 위에 있는 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트를 검출하는 단계(401); 검출된(401) 자국(130)들의 세트의 지리적 위치를 추정하는 단계(402); 검출된(401) 자국(130)들의 세트의 추정된(402) 지리적 위치를 지도 데이터와 비교하는 단계(404); 검출된 자국들의 세트가 목적지(200)로 가는 도로(120)를 빠져나갈 때 또는 주행 방향(105)과 반대 방향으로 주행 차로에 위치될 때, 검출된(401) 자국(130)들의 세트를 버리는 단계(407); 및 그렇지 않으면 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치를 추정하는 단계(408)를 포함한다.

Description

다른 차량의 자국들의 세트에 기초하여 도로의 스트레치를 추정하기 위한 차량의 방법 및 제어 유닛
본 문서는 방법 및 제어 유닛을 개시한다. 특히, 차량이 도로를 따라 주행할 때 다른 차량의 타이어 자국들의 세트에 기초하여, 도로의 스트레치(stretch)를 추정하기 위한 방법 및 제어 유닛이 개시된다.
최근 개발된 차량들은, 차량이 자율주행 차량이거나 혹은 자동 조종 모드로 주행하는 유인 차량일 때, 도로 표식들을 검출하고 이들을 도로 상에서의 차량의 횡방향 위치를 정하는 데 사용하는 것에 의해 차로를 추종할 수 있다.
차량은 예컨대 트럭, 승용차(car), 오토바이, 트레일러, 버스, 자전거, 전지형 만능 차량(terrain vehicle), 트랙터 또는 기타 유사한 유인 또는 무인 수송 수단과 같은 도로 상에서 운행하는 운송 수단을 포함할 수 있다.
차량에 운전자가 있는 경우, 차로 이탈 경보(LDW: Lane Departure Warning) 시스템이 차량이 도로 표식 라인을 가로지를 때 운전자에게 경고할 수 있다.
이러한 경고 시스템은 전형적으로 도로 상의 도로 표식들을 검출하는 카메라를 포함하고, 이미지 인식에 의해, 도로 표식들까지의 거리가 계산될 수 있다. 거리가, 아마도 안전 마진 외에, 영(0)에 도달하고 있을 때, 경고가 출력되어 운전자에게 경고한다.
그러나 도로 표식 라인들은 종종 많은 교통량과 불충분한 도로 유지보수로 인해 닳아 없어진다. 또한, 도로 표식들은 종종 눈과 얼음(겨울), 낙엽들(가을), 물, 모래, 먼지(일 년중 나머지)로 덮여, 어떠한 도로 표식도 발견하는 것을 어렵게 하거나 심지어는 전혀 불가능하게 만든다. 때때로, 도로 표식들이 전혀 칠해져 있지 않거나 혹은 불충분한 양만이 칠해져 있다.
문서 US20080291276은 노변 장벽(road side barrier)을 검출하고 이 정보를 다른 차량들의 휠 자국을 검출하는 것과 조합하는 것에 의해 도로의 스트레치를 결정하기 위한 방법을 예시한다.
그러나 모든 도로들이, 적어도 모든 경로에, 노변 장벽을 구비하지 않는다. 상기 문서는 그런 경우에 어떻게 운행하는지에 대해서는 설명하고 있지 않다. 자율 주행 차량이 어떻게 운행할 수 있는지도 또한 논의하고 있지 않다.
문서들 US20140081573, US20110060478 및 US201000098290은 센서들/카메라들로 타이어 자국을 검출하고 이에 의해 도로 상태를 결정하는 방법을 예시한다. 그러나 검출된 타이어 자국들을 다른 목적을 위해 사용하는 것과 관련해서는 아무런 설명도 없다. 또한 자율 주행 차량이 어떻게 운행할 수 있는지도 논의하고 있지 않다.
문서 JP4654796은 도로 상에서 다른 차량의 타이어 자국들을 검출하는 것에 의해 차량을 차로 내에 유지하기 위한 방법을 설명한다. 그러나 추종하지 않을 타이어 자국들, 예컨대 도로를 떠난 차량, U턴을 한 차량 등으로부터 어떻게 추종할 타이어 자국들을 구별하는지와 관련해서는 아무런 설명이 없다. 또한 자율 주행 차량이 어떻게 운행할 수 있는지도 논의하고 있지 않다.
목적지로 가는 도로를 추종할 차량용의, 특히 자율 주행 차량용의 내비게이션 시스템을 제공하기 위한 추가 개발이 필요해 보인다.
따라서 본 발명의 목적은 상술한 문제점들 중 적어도 일부를 해결하고 그리고 차량의 개선된 도로 검출을 제공하는 데 있다.
본 발명의 제1 태양에 따르면, 이 목적은 차량을 목적지로 가는 주행 방향으로 도로를 따라 주행할 때, 다른 차량의 자국들의 세트에 기초하여 도로의 스트레치(stretch)를 추정하기 위한 차량에서의 방법에 의해 달성된다. 방법은 도로 위에 있는 다른 차량의 자국들의 세트를 검출하는 단계를 포함한다. 또한 방법은 검출된 자국들의 세트의 지리적 위치를 추정하는 단계도 포함한다. 방법은 또한 검출된 자국들의 세트의 추정된 지리적 위치를 지도 데이터와 비교하는 단계도 포함한다. 추가로, 방법은 검출된 자국들의 세트가 목적지로 가는 도로를 빠져나갈 때 또는 주행 방향과 반대 방향으로 주행 차로에 위치될 때, 검출된 자국들의 세트를 버리는 단계; 및 그렇지 않으면 다른 차량의 자국들의 세트에 기초하여 도로의 스트레치를 추정하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 제1 태양에 따르면, 이 목적은 차량을 목적지로 가는 주행 방향으로 도로를 따라 주행할 때, 다른 차량의 자국들의 세트에 기초하여 도로의 스트레치를 추정하기 위한 차량 내의 제어 유닛에 의해 달성된다. 제어 유닛은 센서를 통해 도로 위에 있는 다른 차량의 자국들의 세트를 검출하도록 구성된다. 또한 제어 유닛은 검출된 자국들의 세트의 지리적 위치를 추정하도록 구성된다. 또한 제어 유닛은 검출된 자국들의 세트의 추정된 지리적 위치를 지도 데이터와 비교하도록 구성된다. 또한 이에 더하여, 제어 유닛은 검출된 자국들의 세트가 목적지로 가는 도로를 빠져나갈 때 또는 주행 방향과 반대 방향으로 주행 차로에 위치될 때, 검출된 자국들의 세트를 버리고; 그리고 그렇지 않으면 다른 차량의 자국들의 세트에 기초하여 도로의 스트레치를 추정하도록 구성된다.
상술한 태양들 덕분에, 다른 차량들의 도로 상의 자국들을 검출하고 검출된 자국들을 도로의 스트레치를 추정하기 위한 지표로 사용하는 것에 의해, 도로 스트레치 추정을 위한 가시적인 도로 표식들이나 노변 장벽들이 없을 때에도 또한 도로 상에 횡으로 차량을 위치시키는 것이 가능해진다. 이에 의해 자율주행 차량이 (도로 표식들이 마모되어 없어진) 거친 도로 상에서, (도로 표식들이 아직 도포되지 않은) 새로 만들어진 도로 상에서, 눈, 흙, 모래, 낙엽 등으로 덮인 도로 상에서 그리고/또는 지형에서 운행하는 것이 또한 가능해진다. 개시된 자국 검출 방법은, 차량에 운전자가 있는 경우, 운전자를 위한 지원, 예컨대 차로 이탈 경보를 위한 시스템으로 사용될 수 있다. 이에 의해 도로 스트레치의 강력하고 확실한 추정이 달성됨으로써, 횡방향 위치 결정 및/또는 도로 스트레치 추정을 위해 사용할 가시적인 도로 표식들이 없는 거친 도로 조건들 하에서도 보다 안전한 주행 및 개선된 교통안전으로 이어진다.
개시된 방법의 장점은 눈, 먼지 등으로 인해 도로 및 도로 위의 표식들을 발견하고 인식하기 어려울수록, 도로 위의, 즉 눈, 먼지 등의 위의 다른 차량들의 자국들을 발견하기 쉬울 것이라는 점이다.
다른 장점들 및 추가적인 신규 피처들은 후속하는 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
이제 본 발명의 실시예들을 첨부 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다.
도 1a는 실시예에 따른 차량을 도시하는 측면도이다.
도 1b는 실시예에 따른, 차량이 앞에 있는 다른 차량의 자국들을 추종하는 시나리오를, 위에서 본 상태로, 도시하는 도면이다.
도 2a는 실시예에 따른, 차량이 앞에 있는 다른 차량의 자국들을 추종하는 시나리오를, 위에서 본 상태로, 도시하는 도면이다.
도 2b는 실시예에 따른, 차량이 앞에 있는 다른 차량의 자국들을 무시하는 시나리오를, 위에서 본 상태로, 도시하는 도면이다.
도 2c는 실시예에 따른, 차량이 앞에 있는 다른 차량의 자국들을 추종하는 시나리오를, 뒤에서 본 상태로, 도시하는 도면이다.
도 3은 실시예에 따라 다른 차량의 자국들을 추종하는 차량의 차량 내부를 개략적으로 도시하는 도면이다.
도 4는 방법의 실시예를 도시하는 흐름도이다.
도 5는 실시예에 따른 시스템을 도시하는 도면이다.
여기서 설명하는 본 발명의 실시예들은 제어 유닛으로 및 제어 유닛에서의 방법으로 규정되며, 이는 아래에서 설명하는 실시예들에서 실시될 수 있다. 그러나 이 실시예들은 예시적이며 각기 다른 많은 형태들로 구현될 수 있고, 여기서 설명하는 예에 한정되지 않는다. 오히려, 실시예들의 이런 예시적인 예들은 본 개시 내용이 철저하고 완전하도록 제공된다.
또 다른 목적들 및 피처들은 아래의 상세한 설명을 첨부 도면을 참조하면서 읽으면 명백할 수 있다. 그러나 도면들은 단지 예시의 목적으로 의도되었으며 여기서 개시하는 실시예들의 한계를 정하도록 의도되지 않았고, 이에 대해서는 특허청구범위를 참조해야 한다. 또한 도면들은 반드시 축척에 맞게 도시하지는 않았으며, 달리 명시하지 않는 한 도면들은 단지 여기서 설명하는 구조 및 절차들을 개념적으로 예시하도록 의도된 것이다.
도 1a는 주행 방향(105)으로 주행하는 차량(100)을 도시한다. 차량(100)은 차량단(platoon) 내에 편성되거나 혹은 조직된 편성 차량들의 그룹의 일부이거나 혹은 그렇지 않을 수 있다.
종종, 도로(120)를 주행할 때, 도로(120)에 칠해진 주행 차선(driving lane line) 및 도로 규제들과 같은 도로 표식들이 눈, 얼음, 진눈깨비, 흙, 먼지, 낙엽, 도로 마모 등으로 인해 검출될 수 없어, 도로(120)의 스트레치를 추정하기 어렵게 만들 수 있다. 때때로, 도로 표식들이 칠해져 있지 않거나 혹은 유지보수가 불충분해서 페인트를 검출하지 못할 수 있다.
차량(100)은 앞서 도로를 주행한 다른 차량들로부터의, 예컨대 다른 차량의 타이어들에 의해 도로(120) 상의 진흙, 눈, 흙, 수분 등에 만들어진 도로(120) 상의 자국들 또는 표지들을 검출하기 위한 센서(110)를 포함한다. 자국들은 또한 도로 마모(도로 상의 바퀴 홈(rut)), 도로(120) 상의 타이어 윤적 및/또는 제동 표식들로부터 만들어질 수 있다. 그러면 검출된 자국들은 도로(120)의 전방 스트레치를 추정하고 이에 의해 차량(100)을 도로(120) 상에 횡으로 배치하기 위한 지침으로 차량(100)에 의해 활용된다.
오프로드, 예컨대 건설 현장, 광산 또는 산림 벌채 현장을 주행할 때, 진흙, 눈 등에서 검출되는 자국들은 해당 지형에서, 또한 적당한 도로가 존재하지 않을 때, 어떻게 운행할지를 추정하기 위해 활용될 수 있다.
차량(100)은, 예컨대 도로(120) 또는 지형에서의 지상 운송에 적합한, 예컨대 트럭, 승용차, 오토바이, 트레일러, 버스, 자전거, 스노모빌, 트랙터, 전지형 만능 차량 또는 기타 유사한 유인 또는 무인 운송 수단과 같은 넓은 의미에서의 운송 수단을 포함할 수 있다.
차량(100)의 주행 방향(105)은 여정의 목적지의 위치에 기초하여, 또는 이전에 결정된 지리적 위치들에 그리고 가능하면 예컨대 저장된 지도 데이터로부터의 도로 방향에 대한 지식에 기초하여 주행 방향을 추정하는 것에 의해 결정될 수 있다.
도 1b는 차량(100)을 도시하는데, 이 차량(100)은 차량 내의 센서(110)에 의해 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트를 추종하며 주행 방향(105)으로 주행하고 있다.
센서(110)는 일부 실시예들에서 전방 지향성 센서(110)일 수 있다. 단지 임의적인 예일 뿐인 도시된 실시예에서, 전방 지향성 센서(110)는 예컨대 차량(100) 전방에서 차량(100)의 앞유리창 뒤에 위치될 수 있다.
전방 지향성 센서(110)를 앞유리창 위에 설치하면 외부에 설치되는 카메라 시스템과 비교하여 약간의 장점들이 있다. 이러한 장점들은 세정을 위해 앞유리창 와이퍼를 사용할 가능성 및 전조등의 빛을 이용하여 카메라의 시야에 있는 물체를 조명하는 것을 포함한다. 또한, 흙, 눈, 비 및 어느 정도까지는 손상, 고의적인 파손(vandalism) 및/또는 도난으로부터 보호될 수 있다. 이러한 센서(10)는 또는 다양한 다른 과제들을 위해 사용될 수 있다.
센서(110)는 주행 방향(105)으로 차량(100)의 전방을 향해 지향될 수 있다. 센서(110)는, 각기 다른 실시예들에서, 예컨대 카메라, 스테레오 카메라, 적외선 카메라, 비디오 카메라, 레이더, 라이더(lidar), 초음파 장치, 이동 시간 카메라(time-of-flight camera) 또는 유사한 장치를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 일부 가능한 실시를 언급하면, 센서(110)들이 예컨대, 마이크로파 복사의 연속파를 방출하고 도플러 레이더의 원리를 통해 동작을 검출하는 것에 의한; 또는 초음파를 방출하고 반사파를 검출하여 분석하는 것에 의한; 또는 라디오파 교란의 검출에 기초하는 단층촬영 동작 검출 시스템에 의한 동작 검출기를 포함하고 그리고/또는 실온의 배경 물체와 대조되는 중적외선 파장에서 방출되는 흑체 복사를 통해 사람의 피부 온도를 감지하는 수동형 적외선(PIR) 센서에 기초할 수 있다.
센서(110)는, 일부 실시예들에서, 예컨대 위에서 열거한 타입들 중 일부와 같은 각기 다른 타입의 센서들의 세트를 포함할 수 있다.
센서(110)는, 각기 다른 실시예들에서, 전방의 차량 또는 다른 물체의 이미지를 포착하는 것과 같은 다양한 목적을 위해 구성될 수 있다. 그러나 센서(110)는 특히 도로(120) 상의 자국(130)들의 이미지들을 포착하기 위해 구성될 수 있다. 센서(110) 또는 경우에 따라 센서(110)들 중 하나가 일부 실시예들에서 레이저, 레이더 등에 기초할 수 있고, 도로(120)의 세그먼트까지의 거리를 측정하도록 구성될 수 있다. 이에 의해, 도로 마모를 포함하는 도로(120)의 자국(130)들이 검출될 수 있다.
일부 실시예들에서, 센서(110)는 차로 획정 라인 등과 같은 도로 표식들을 검출하도록 구성될 수 있고, 검출된 표식들은 도로(120)의 스트레치를 추정하기 위해 사용될 수 있다. 그러나, 도로 표식들이 눈, 흙, 모래 등으로 인해 검출될 수 없을 때, 도로(120) 상의 다른 차량들의 자국(130)들이 검출되어, 도로(120)의 스트레치를 추정하기 위해 사용될 수 있다.
도로(120) 상의 자국(130)들은 일부 실시예들에서 이미지 인식/컴퓨터 비전 및 물체 인식에 의해 센서(110)에 의해 검출될 수 있다.
컴퓨터 비전은 수치 또는 부호 정보를 생성하기 위하여 현실 세계로부터 이미지, 일반적으로 고차원 데이터를 획득하고, 처리하고, 분석하고 그리고 해석하는 방법을 포함하는 기술 분야이다. 이 분야의 개발 주제는 이미지를 전자적으로 인지하고 해석하는 것에 의해 인각 시각을 복제하는 것이었다. 이 맥락에서 해석은 시각적 이미지(망막의 입력)를 다른 사고 프로세스와 인터페이스할 수 있고 적절한 동작을 이끌어낼 수 있는 세계의 표현(description)으로 변환하는 것을 의미한다. 이 이미지 해석은 기하학, 물리학, 통계학 및 학습 이론의 도움으로 구성되는 모델들을 이용하여 이미지 데이터로부터 부호 정보를 풀어내는 것으로 볼 수 있다. 컴퓨터 비전은 시각적 인지를 위한 넓은 범위의 프로세스 및 표현(representation)의 자동화하고 통합하는 엔터프라이즈(enterprise)로 또한 설명될 수 있다.
센서(110)의 이미지 데이터는 이미지들, 비디오 시퀀스들, 다수의 카메라들로부터의 뷰(view)들 또는 스캐너로부터의 다차원 데이터와 같은 많은 형태들을 취할 수 있다.
컴퓨터 비전은, 약간의 임의의 예들을 단지 언급하면, 예컨대 장면 재구성, 이벤트 검출, 비디오 추적, 물체 인식, 물체 자세 추정, 학습, 인덱싱, 동작 추정 및 이미지 복원을 포함할 수 있다.
따라서 도로(120) 상의 검출된 자국(130)들은, 자율 주행 차량을 가지고서 또는 운전자가 있는 차량에서의 자동 조종 기능 또는 운전자 지원으로 운행하기 위해, 차량(100) 전방의 도로(120)의 스트레치를 추정하기 위해, 예컨대 차량(100)을 도로 상에서 횡으로 위치 결정하기 위해 활용될 수 있다. 그러나 주행 방향(105)과 반대 방향으로 주행 차로에서 주행하는 차량으로부터의 자국들 및 도로(120)로부터 빠져나가거나 U턴 등을 하는 차량의 자국(130)들의 필터링이 이루어져야 한다.
또한, 일부 실시예들에서, 검출된 자국(130)들이 미끄러짐(습한 도로 상태인 경우)을 방지하고 그리고/또는 진흙 상태에서 주행할 때 꼼짝 못하게 되는 것을 방지하기 위하여 자차량(100)을 도로 상에서 횡으로 어떻게 배치할지 결정하기 위해 사용될 수 있다.
또한, 일부 실시예들에서, 검출된 자국 형상과 상호관계들을 지도 데이터와 비교하는 것에 의해, 자국(130)들은 차량(100)을 위치시키는 데 또한 사용될 수 있다.
개시되는 방법의 장점은 (눈, 흙 등으로 인해) 도로(120) 및 도로(120) 상의 표식들을 보기가 어려울수록 그 위의, 즉 눈, 흙 등의 위의 다른 차량(140)들의 자국(130)들을 검출하기가 더 쉬울 것이라는 점이다.
도 2a는 주행 방향(105)으로 주행하는 차량(100)이, 목적지(200)로 주행할 때, 차량(100) 내의 센서(110)에 의해 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트를 추종하는 시나리오를 도시한다.
차량(100)의 목적지(200)는 차량(100)의 항법장치(navigator)로부터 추출될 수 있거나 혹은, 입력이 가능한 경우, 차량(100)의 운전자에 의해 입력될 수 있다.
도시된 예에서, 제1 세트의 트랙(130-1)들이 목적지(200)를 향하는 차량(100)의 주행 방향(105)을 향하는 반면, 제2 세트의 트랙(130-2)들은 도로(120)를 빠져나가며 목적지(200)를 향하지 않는다.
차량(100)의 주행 방향(105) 및 차량(100)의 목적지(200)를 아는 것에 의해, 목적지(200)를 향하지 않는 이러한 트랙(130-2)들이 무시되고, 걸러질 수 있고 그리고 고려되지 않을 수 있다.
또한, 일부 실시예들에서, 검출된 자국 형상과 상호관계들을 지도 데이터와 비교하는 것에 의해, 예컨대 차량(100)이 위치 결정 장치를 구비하고 있지 않을 때 또는 광산에서, 구조물 내부에서, 터널 내에서 등과 같이 위성에 기초한 위치 결정이 이루어질 수 없는 상황에서, 자국(130)들이 차량(100)을 위치시키는 데 또한 사용될 수 있다. 자국 형상들을 지도 데이터와 비교하는 것에 의해 그리고 주행 방향(105)을 결정하는 것에 의해, 차량(100)의 위치가 결정될 수 있다.
도 2b는 주행 방향(105)으로 주행하는 차량(100)이, 도로(120) 상의 목적지(200)로 주행할 때, 차량(100) 내의 센서(110)에 의해 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트를 추종하는 시나리오를 도시한다.
도시된 실시예에서, 도로(120) 노변 물체(210)가 검출된다. 노변 물체(210)는 예컨대 배수로, 노변 장벽, 도로 조명등, 경사면(embankment), 펜스(fence), 보도(pavement), 자전거 도로, 벽, 구조물, 집, 가로수, 나무들의 열 또는 기타 유사한 구조물 또는 요소일 수 있다.
일부 실시예에서 검출된 자국(130)들의 세트 및 자국(130)들의 방향이 검출된 도로 노변 물체(210)와 비교될 수 있다. 검출된 자국(130)들의 세트가 검출된 노변 물체(210)로/로부터 지향되는 경우, 검출된 자국(130)들의 세트는 무시될 수 있는데, 이는 그것이 의도적으로 또는 사고에 의해서 등으로 도로(120)를 빠져나간 차량(140)으로부터 나온 것일 가능성이 높기 때문이다.
일부 실시예들에서, 이에 의해 부적절한 세트의 자국(130)들이 무시될 수 있는 대신 목적지(200)를 향하는 주행 방향(105)으로 도로(120)를 추종하는 자국들이 검출될 수 있다.
도 2c는 도 2b의 시나리오를 뒤에서 본 상태로 도시한다.
노변 물체(210)는 여기서 배수로 및 노변 장벽으로 각각 도시된다. 그러나, 이미 언급한 바와 같이, 노변 물체(210)가 다른 물체들도 또한 포함할 수 있다.
도 3은 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트를 검출하고 추종하는, (만일 있다면) 차량(100)의 운전자에 의해 인지될 수 있는, 도 1a와 도 1b 및/또는 도 2a 내지 도 2b 중 임의의 도면에 도시된 시나리오의 예를 도시한다.
차량(100)은 제어 유닛(310)을 포함한다. 제어 유닛(310)은 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치를 추정하고 이와 관련된 다양한 연산들, 계산들 및 제어 작업들을 수행하기 위해 차량(100) 내에 배치된다.
차량(100)의 지리적 위치가, Nsvstar(Navigation Signal Timing and Ranging), GPS(Global Positioning System), DGPS(Differential GPS), 갈릴레오(Galileo), GLONASS 등과 같은 위성 항법 시스템에 기초할 수 있는, 차량(100) 내의 위치 결정 장치(330) 또는 항법 장치에 의해 결정될 수 있다.
위치 결정 장치(330)는 지도 데이터를 포함하는 데이터베이스(320)에 연결될 수 있다. 이러한 데이터베이스(320)는 차량(100) 내에 또는, 일부 실시예들에서, 아마도 차량(100) 외부에 위치될 수 있다.
여러 가지 실시예들에 따르면, 위치 결정 장치(330)(및 또한 이에 의한 차량(100))의 지리적 위치가 특정의 미리 정해진 또는 설정 가능한 시간 간격으로 연속적으로 정해질 수 있다.
위성 항법 장치에 의한 위치 결정은 다수의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)으로부터의 삼각측량을 이용한 거리 측정에 기초하고 있다. 이 예에서는 4개의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)이 도시되어 있지만, 이는 단지 예일 뿐이다. 정확도를 향상시키기 위해 또는 중복성(redundancy)을 생성하기 위해 4개 이상의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)이 사용될 수 있다. 위성들(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)은 (예컨대, 부호화된 형태의) 시간과 날짜, (브로드캐스팅하는 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)의) 신원, 상태 및 임의의 정해진 시간에 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)이 어디에 위치되어 있는지에 대한 정보를 계속해서 전송한다. GPS 위성들(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)은 예를 들어 CDMA(Code Division Multiple Access)에 기초하지만 반드시 필수적이지는 않는 각기 다른 코드들로 부호화된 정보를 전송한다. 이는 개별 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)으로부터의 정보가, 각각의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)에 고유한 코드에 기초하여, 다른 위성의 정보와 구별될 수 있게 한다. 그러면 전송된 이 정보는 차량(100)에 포함된 적절하게 구성된 위치 결정 장치에 의해 수신될 수 있다.
일부 실시예들에서 거리 측정은 각각의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)에 의해 전송되는 각각의 위성 신호가 위치 결정 장치(330)에 도달하는 시간의 차이를 측정하는 것을 포함한다. 라디오 신호가 빛의 속도로 진행하므로, 각각의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)까지의 거리는 신호 전파 시간을 측정하는 것에 의해 계산될 수 있다.
위성들이 지구의 적도를 따라 그리고 적도 근처에 주로 위치되어 있는 대략 15 내지 30개의 지구국들에 의해 감시되고 있으므로, 위성들(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)의 위치들은 알려져 있다. 이에 의해 차량(100)의 지리적 위치, 즉 위도 및 경도가 삼각측량을 통해 적어도 3개의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)까지의 거리를 결정하는 것에 의해 계산될 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 고도 결정을 위해 위성들(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)로부터의 신호들이 사용될 수 있다.
여러 가지 실시예들에 따르면, 위치 결정 장치(330)(및 또한 이에 의한 차량(100))의 지리적 위치 뿐만 아니라 시간, 차량 속도, 진행 방향 등이 연속적으로, 또는 특정의 미리 정해진 또는 설정 가능한 시간 간격으로 결정될 수 있다.
대안적으로, 차량(100)의 지리적 위치는 예컨대, 경로 주변의 알려진 위치들에 위치되는 트랜스폰더(transponder)들 및 트랜스폰더들을 인식하고 이에 의해 위치를 결정하기 위한 차량(100) 내의 전용 센서를 구비하는 것에 의해; WiFi 네트워크들(경로를 따르는 WiFi 네트워크들이 데이터베이스 내의 특정한 각각의 지리적 위치들과 매핑될 수 있음)을 검출하고 인식하는 것에 의해; 지리적 위치와 관련된 블루투스 비콘 신호 또는 예컨대 지리적 위치들이 알려져 있는 다수의 고정 기지국에 의해 방출되는 신호들의 삼각측량에 의한 것과 같은 무선 신호들의 다른 신호 서명들을 수신하는 것에 의해 결정될 수 있다. 대안적으로, 필요한 경우, 위치는 차량(100)의 운전자에 의해 입력될 수 있다.
일부 선택적이고 대안적인 실시예들에서, 위치 결정 장치(330)에 의해(또는 다른 방식으로) 차량(100)의 지리적 위치가 결정되면, 이는 차량(100)의 위치가 표시될 수 있는 지도, 스크린 또는 디스플레이 장치에 제시될 수 있다.
차량(100)들은 선택적인 트랜시버(350)를 통해 무선 인터페이스를 이용하여 차량 외부 구조물(360)과 통신할 수 있다. 차량 외부 구조물(360)은 트랜시버(370) 및 컴퓨터 장치(computational device)(380)를 포함할 수 있다.
컴퓨터 장치(380)는 여러 가지 교통 사고들, 교통 사건들, 도로 작업, 도로(120) 상의 장애물들 등과 관련된 교통 정보, 및 이러한 이상 현상의 지리적 위치와 관련된 정보를 유지하기 위한 데이터베이스를 포함하거나 혹은 이에 접속될 수 있다.
일부 실시예들에 따르면, 컴퓨터 장치(380)가 정보, 즉 도로(120) 상의 여러 가지 교통 이상 현상들과 관련된 경고를 특정 교통 사고의 지리적 위치에 혹은 그 주위에 있는 차량(100)들에 전송할 수 있다. 이에 의해, 차량(100)이 예컨대 차량이 도로(120)로부터 벗어난 것일 수 있는 이상 현상에 대해 통지를 받을 수 있고, 해당 지리적 위치에서 이러한 차량의 자국들을 추종하는 것을 방지하기 위한 조치가 취해질 수 있다.
통신은 예컨대 차량-대-차량(V2V) 통신 또는 차량-대-구조물(V2X) 통신과 같은 무선 통신 인터페이스를 이용하여 행해질 수 있다.
일부 실시예들에서, 차량들(100, 300) 간의 통신은 예컨대 DSRC(Dedicated Short-Range Communications) 장치에 기초한 V2V 통신을 통해 수행될 수 있다. 일부 실시예들에서 DSRC는 5.9Ghz 대역에서 75Mhz의 대역폭으로 그리고 대략 1000m의 범위에서 작동한다.
무선 통신은, 예컨대 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments)라고 하는 차량 네트워크들을 위한 IEEE 802.11.의 특별 작동 모드와 같은, 무선 차량 통신을 위한 임의의 IEEE 표준에 따라 행해질 수 있다. IEEE 802.11p는 802.11 무선 랜 매체 접근 계층(MAC) 및 물리 계층(PHY)에 대한 확장이다.
일부 실시예들에서, 이러한 무선 통신 인터페이스는 Wi-fi, WLAN(Wireless Local Area Network), UMB(Ultra Mobile Broadband), BT(Bluetooth), NFC(Near Field Communication), RFID(Radio-Frequency Identification), Z-wave, ZigBee, 6LoWPAN(IPv6 over Low power Wireless Personal Area Networks), Wireless HART(Highway Addressable Remote Transducer) 프로토콜, Wireless USB(Universal Serial Bus), IrDA(Infrared Data Association) 또는 적외선 전송과 같은 광통신과 같은 무선 통신 기술을 포함할 수 있거나 혹은 적어도 이로부터 파생될 수 있는데, 앞에서 언급한 것들은 무선 통신들의 소수의 가능한 예들에 불과하다.
대안적으로, 통신은, 무선 통신을 통하는 일부 옵션들만을 단지 언급한다면, 예컨대 3GPP LTE, LTE-Advanced, E-UTRAN, UMTS, GSM, GSM/EDGE, WCDMA, TDMA(Time Division Multiple Access) 네트워크, FDMA(Frequency Division Multiple Access) 네트워크, OFDMA(Orthogonal FDMA) 네트워크, SC-FDMA(Single-Carrier FDMA) 네트워크, WiMax(Worldwide Interoperability for Microwave Access) 또는 UMB(Ultra Mobile Broadband), HSPA(High Speed Packet Access), E-UTRA(Evolved Universal Terrestrial Radio Access), GERAN(GSM EDGE Radio Access Network), 3GPP2 CDMA 기술, 예컨대 CDMA2000 1x RTT 및 HRPD(High Rate Packet Data) 또는 이와 유사한 것을 포함하거나 혹은 적어도 이로부터 파생될 수 있는 무선 인터페이스를 이용하여 행해질 수 있다.
차량(100) 내의 여러 가지 유닛들(110, 310, 330, 340, 350) 사이의 통신은 예컨대 유무선 통신 버스를 통해 그 자신들 사이에서 쌍방향으로 통할 수 있다. 통신 버스는 예컨대 CAN(Controller Area Network) 버스, MOST(Media Oriented Systems Transport) 버스 또는 이와 유사한 버스를 포함할 수 있다. 그러나, 대안적으로, 통신은 앞에서 논의한 무선 통신 기술들 중 임의의 것을 포함하거나 혹은 적어도 그로부터 파생될 수 있는 무선 접속을 이용하여 행해질 수 있다.
도 4는 실시예에 따른 방법(400)의 예를 도시한다. 도 4의 흐름도는 차량(100) 내에서의 방법(400)을 나타낸다. 방법(400)은, 차량(100)을 목적지로 가는 주행 방향(105)으로 도로(120)를 따라 주행할 때, 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치를 추정하는 것이 목적이다. 이에 의해 검출된 자국(130)들의 세트에 기초하여 차량을 도로(120)의 횡으로 위치 결정하는 것이 가능할 수 있다.
상술한 개념이 활용되는 도로(120)는 아스팔트 도로, 자갈길, 패스(path), 트레일(trail), 패시지(passage) 등일 수 있다.
도로 스트레치 추정을 용이하게 할 수 있게 하기 위하여, 방법(400)은 다수의 단계(401 내지 409)를 포함한다. 그러나 일부 대안적인 실시예들에서 이 단계들(401 내지 409) 중 단지 일부, 예컨대 단계들(403, 405 내지 407 및 409)만이 수행될 수 있다. 또한 기재된 단계들(401 내지 409)이 번호가 매겨진 순서와 다소 상이한 시간 순서로 수행될 수 있다.
단계(401)는 도로(120) 위에 있는 다른 차량(140)의 자국들(130)의 세트를 검출하는 것을 포함한다.
자국(130)들의 세트는 차량(100) 내에 있는 적어도 하나의 내장형 센서(110)에 의해 검출될 수 있다.
자국(130)들은 눈, 모래, 흙, 축축한/젖은 아스팔트, 낙엽들, 진흙 등에 있는 타이어 자국을 포함할 수 있다. 각기 다른 실시예들에서, 자국(130)들은 또한 도로(120) 위의 마모들, 또는 대안적으로 아스팔트 상의 고무 자국 또는 타이어 윤적들을 포함할 수 있다.
단계(402)는 검출된(401) 자국(130)들의 세트의 지리적 위치를 추정하는 것을 포함한다.
일부 실시예들에서, 차량(100)의 지리적 위치가 위치 결정 장치(330)에 의래 결정될 수 있다.
일부 실시예들에서, 지리적 위치의 이러한 결정은 연속적으로, 또는 소정의 설정 가능한 또는 미리 정해진, 임의의 길이, 예컨대 수초 내지 수 시간 또는 심지어 수일까지의, 간격으로 행해질 수 있다.
단지 일부 실시예들에만 포함될 수 있는 단계(403)는 목적지(200)로 가는 주행 방향(105)으로 도로(120) 노변 물체(210)를 검출하는 것을 포함한다.
노변 물체(210)는 예컨대 배수로, 노변 장벽, 도로 조명등, 경사면(embankment), 펜스(fence), 보도(pavement), 자전거 도로, 벽, 구조물, 집, 가로수, 나무들의 열 또는 명백하게 도로(120) 외부에 위치된 기타 유사한 구조물 또는 요소일 수 있다.
단계(404)는 검출된(401) 자국(130)들의 세트의 추정된(402) 지리적 위치를 지도 데이터와 비교하는 것을 포함한다.
행해진 비교에 의해, 자국(130)들이 목적지(200)를 향하는 차량(100)의 주행 방향(105)으로 도로(120) 상에 위치되는 것이 결정될 수 있다
단계(403)가 수행된 일부 실시예들에만 단지 포함될 수 있는 단계(405)는 검출된(401) 자국(130)들의 세트를 검출된(403) 도로(120) 노변 물체(210)와 비교하는 것을 포함한다.
행해진 비교에 의해, 자국(130)들이 도로(130)로부터 갈라지고 이에 의해 목적지(200)를 향해 주행할 때 차량(100)이 추종하기에 부적절하다는 것이 결정될 수 있다.
단지 일부 실시예들에만 포함될 수 있는 단계(406)는 검출된(401) 자국(130)들의 세트의 추정된(402) 지리적 위치와 관련된 교통 정보를 수신하는 것을 포함한다.
이러한 교통 정보는 차량 충돌 사고, 도로(120)로부터 벗어난 차량 등의 지리적 위치를 포함할 수 있다.
단계(407)는 목적지(200)로 가는 도로(120)를 빠져나갈 때 또는 주행 방향(105)과 반대 방향으로 주행 차로에 위치될 때 검출된(401) 자국(130)들의 세트를 버리는 것을 포함한다.
일부 실시예들에서, 검출된(401) 자국(130)들의 세트를 버리는 것은 검출된(401) 자국(130)들의 세트가 검출된(403) 노변 물체(210)를 향할 때 행해질 수 있다.
대안적으로, 일부 실시예들에서, 검출된(401) 자국(130)들의 세트를 버리는 것은 검출된(401) 자국(130)들의 세트에 관한 교통 정보가 수신(406)될 때 행해질 수 있다.
이에 의해, 차량(100)이 도로(120)로부터 벗어난 차량들, 충돌과 관련된 차량들 등의 자국(130)들을 추종하는 것이 방지된다.
단계(408)는 검출된(401) 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치를 추정하는 것을 포함한다.
단지 일부 실시예들에만 포함될 수 있는 단계(409)는, 차량(100)의 타이어 정지 마찰력 조건에 기초하여, 검출된(401) 자국(130)들의 세트와 관련하여 차량(100)을 도로(120) 상에 횡으로 배치하는 것을 포함한다.
이에 의해, 일부 실시예들에서, 자차량(100)의 휠들이 도로(120) 상의 물을 옆으로 밀어낸 전방 차량(140)의 자취(130)들에 있는 상태에서 주행하는 것에 의해 미끄러짐이 방지될 수 있다.
자취(130)들이 우천 시 물로 채워지는 도로(120)의 바퀴 홈들을 포함하는 경우, 자차량(100)의 휠들을 자취(130)들에 있는 상태로 주행하지 않고 그 대신 바퀴 홈들, 즉 검출된 자취들과 평행하게 주행하는 것에 의해 미끄러짐이 방지될 수 있다.
점토가 있는 오프-로드 등과 같은 미끄러운 표면 위에서 주행할 때, 차량(100)이 자차량(100)의 휠들이 자취(130)들에 있는 상태로 주행하지 않고 그 대신 자취들과 평행하게 주행하는 것에 의해 진흙에서 꼼짝 못하게 되는 것이 방지될 수 있다.
도 5는 시스템(500)을 도시한다. 시스템(500)은 차량(100)을 목적지(200)로 가는 주행 방향(105)으로 도로(120)를 따라 주행할 때 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치를 추정하는 것이 목적이다.
시스템(500)은 도로(120) 위의 자국(130)들을 검출하기 위해 차량(100)에 배치된 센서(110)를 포함한다. 또한, 시스템(500)은 차량(100)의 지리적 위치를 추정하기 위한 위치 결정 장치(330)도 포함한다. 또한, 시스템(500)은 지도 데이터를 포함하는 데이터베이스(320)도 포함한다.
또한, 시스템(500)은 위에서 설명하고 도 4에 도시된 바와 같은 앞에서 설명한 단계들(401 내지 409) 중 어느 하나, 일부 또는 전부에 따른 방법(400)을 수행하기 위한 제어 유닛(310)도 포함한다. 따라서 제어 유닛(310)은 차량(100)을 목적지(200)로 가는 주행 방향(105)으로 도로(120)를 따라 주행할 때 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치를 추정하는 것이 목적이다.
제어 유닛(130)은 센서(110)를 통해 도로(120) 위에 있는 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트를 검출하도록 구성된다. 또한, 제어 유닛(310)은 검출된 자국(130)들의 세트의 지리적 위치를 추정하도록 구성된다. 또한, 제어 유닛(310)은 검출된 자국(130)들의 세트의 추정된 지리적 위치를 지도 데이터와 비교하도록 구성된다. 또한, 제어 유닛(310)은 자국들의 세트가 목적지(200)로 가는 도로(120)를 빠져나갈 때 또는 주행 방향(105)과 반대인 방향으로 주행 차로에 위치될 때 검출된 자국(130)들의 세트를 버리도록 구성된다. 그렇지 않으면, 제어 유닛(310)은, 검출된 자국(130)들의 세트가 버려지지 않는 경우, 검출된 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치를 추정하도록 구성된다.
일부 실시예들에 따르면, 제어 유닛(310)은 목적지(200)로 가는 주행 방향(105)으로 도로(120) 노변 물체(210)를 검출하도록 추가로 구성될 수 있다. 또한, 제어 유닛(310)은 검출된 자국(130)들의 세트를 검출된 도로 노변 물체(210)와 비교하도록 추가로 구성될 수 있다. 또한, 제어 유닛(310)은 검출된 자국(130)들의 세트가 검출된 노변 물체(210)를 향하고 있을 때 검출된 자국(130)들의 세트를 버리도록 구성될 수 있다.
또한, 일부 실시예들에 따르면, 제어 유닛(310)은 검출된 자국(130)들의 세트의 추정된 지리적 위치와 관련된 교통 정보를 수신하도록 구성될 수도 있다. 또한, 제어 유닛(310)은 검출된 자국(130)들의 세트에 관한 교통 정보가 수신될 때 검출된 자국(130)들의 세트를 버리도록 구성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 제어 유닛(310)은, 차량의 타이어 정지 마찰력 조건에 기초하여, 검출된 자국(130)들의 세트와 관련하여 차량(100)을 도로 위에 횡으로 배치하도록 구성될 수 있다.
또한, 일부 대안적인 실시예들에서, 검출된 자국(130)들의 세트의 지리적 위치가 위치 결정 유닛(330)을 통해 차량(100)의 지리적 위치를 결정하고 검출된 자국(130)들의 세트의 차량(100)과 관련한 위치를 결정하는 것에 의해 추정될 수 있다.
제어 유닛(310)은 데이터베이스(340)와, 위치 결정 장치(330)와 그리고 하나 이상의 센서(110)와의 무선 통신을 위한 통신 장치(350)를 통해 정보를 수신하기 위해 구성되는 수신 유닛(510)을 포함할 수 있다.
제어 유닛(310)은 차량(100)을 목적지(200)로 가는 주행 방향(105)으로 도로(120)를 따라 주행할 때 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치를 추정하기 위한 앞에서 설명한 방법 단계들(401 내지 409)의 적어도 일부에 따른 방법(400)을 수행하기 위한 여러 가지 계산들을 수행하기 위해 구성되는 프로세서(520)를 추가로 포함할 수 있다.
이러한 프로세서(520)는 프로세싱 회로, 즉 CPU(Central processing Unit), 프로세싱 유닛, ASIC(Application Specific Integrated Circuit), 마이크로프로세서 또는 명령들을 해석하고 실행할 수 있는 기타 프로세싱 로직의 하나 이상의 인스턴스(instance)를 포함할 수 있다. 여기서 사용되는 "프로세서"라는 표현은 예컨대 위에서 열거한 것들 중 어느 하나, 일부 또는 전부와 같은 다수의 프로세싱 회로를 포함하는 프로세싱 회로망(processing circuitry)을 나타낸다.
또한, 일부 실시예들에서, 제어 유닛(310)은 메모리(525)를 포함할 수 있다. 선택적인 메모리(525)는 데이터 또는 프로그램, 즉 명령 시퀀스들을 일시적으로 또는 영구적으로 저장하는 데 사용되는 물리 장치를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 메모리(525)가 실리콘계 트랜지스터들을 포함하는 집적 회로들을 포함할 수 있다. 각기 다른 실시예들에서, 메모리(525)는 예컨대 메모리 카드, 플래시 메모리, USB 메모리, 하드 디스크 또는 예컨대 ROM(Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), EPROM(Erasable PROM), EEPROM(Electrically Erasable PROM) 등과 같은 다른 유사한 휘발성 또는 비휘발성 저장 유닛을 포함할 수 있다.
또한, 제어 유닛(310)은 신호 전송 유닛(530)을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 신호 전송 유닛(530)은 차량(100)의 운항을 제어하거나 혹은 운전자가 차량(100)을 제어하는 것을 보조하기 위한 제어 신호들을 전송하기 위해 구성될 수 있다.
제어 유닛(310)에서 수행될 앞에서 설명한 방법 단계들(401 내지 409)은, 단계들(401 내지 409) 중 적어도 일부를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품과 함께, 제어 유닛(310) 내의 하나 이상의 프로세서(520)를 통해 실시될 수 있다. 따라서 제어 유닛(310)에서 단계들(401 내지 409)을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품은, 컴퓨터 프로그램이 제어 유닛(310)의 하나 이상의 프로세서(520)에 로드될 때, 차량(100)을 목적지(200)로 가는 주행 방향(105)으로 도로(120)를 따라 주행할 때 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치를 추정하기 위한 단계들(401 내지 409) 중 적어도 일부를 포함하는 방법(400)을 수행할 수 있다.
따라서, 여러 가지 실시예들에서, 설명한 단계들(401 내지 409)은 컴퓨터 알고리즘, 기계 실행 코드, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체, 또는 제어 유닛(310) 내의 하나 이상의 프로세서(520)와 같은 적당한 프로그램 가능 로직에 프로그램된 소프트웨어 명령들에 의해 수행될 수 있다.
위에서 언급한 컴퓨터 프로그램 제품은 예를 들어 제어 유닛(310)의 하나 이상의 프로세서(520)에 로드될 때 일부 실시예들에 따른 단계(401 내지 409) 중 적어도 일부를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램 코드를 담고 있는 데이터 캐리어의 형태로 제공될 수 있다. 데이터 캐리어는 예컨대 하드 디스크, CD ROM 디스크, 메모리 스틱, 광학 저장 장치, 자기 저장 장치 또는 기계 판독 가능 데이터를 비일시적인 방식으로 유지할 수 있는 디스크 또는 테이프와 같은 임의의 다른 적당한 매체일 수 있다. 또한 컴퓨터 프로그램 제품은 서버 상의 컴퓨터 프로그램 코드로 제공될 수 있고 원격으로, 예컨대 인터넷 또는 인트라넷 접속을 이용하여 제어 유닛(310)에 다운로드될 수 있다.
첨부 도면에 도시된 바와 같은 실시예들의 설명에서 사용되는 용어는 설명한 방법(400), 제어 유닛(310), 컴퓨터 프로그램 및/또는 시스템을 제한하려는 의도는 아니다. 특허청구범위에 한정된 바와 같은 발명 실시예들로부터 벗어나지 않으면서 여러 가지 변경, 치환 및/또는 개조가 행해질 수 있다.
여기서 사용되는 바와 같이, "및/또는"이라는 용어는 나열된 관련 항목들 중 어느 하나 및 하나 이상의 모든 조합들을 포함한다. 여기서 사용되는 "또는"이라는 용어는 달리 명시하지 않는 한 수학적 배타적 논리합(XOR)이 아닌 수학적 논리합(OR)으로, 즉 포함적 선언(inclusive disjunction)으로 해석될 것이다. 또한, 단수 형태인 "하나(a), "하나(an)" 및 "그(the)"는 "적어도 하나"로 해석될 것이고, 이에 따라 달리 명시하지 않는 한 동일한 종류의 다수의 개체를 포함할 것이다.
"포함한다(comprises)", "포함한다(includes)" 및/또는 "포함하는(comprising)"이라는 용어들이 언급된 피처들, 동작들, 정수들, 단계들, 작동들, 요소들 및/또는 컴포넌트들의 존재를 특정하지만, 하나 이상의 다른 피처, 동작, 정수들, 단계, 작동, 요소, 컴포넌트 및/또는 이들의 그룹의 존재나 부가를 배제하는 것이 아님을 또한 이해해야 할 것이다. 예컨대 프로세서와 같은 단일 유닛은 특허청구범위에 기재된 다수의 항목들의 기능들을 충족시킬 수 있다. 특정 수단들이 서로 다른 종속 청구항들에 기재되어 있다는 사실이 이러한 수단들의 조합이 유리하게 사용될 수 없음을 지시하는 것은 아니다. 컴퓨터 프로그램은 다른 하드웨어와 함께 또는 그 일부로서 공급되는 광학 저장 매체 또는 고상 매체와 같은 적당한 매체에 저장/배포될 수 있지만, 인터넷 또는 기타 유무선 통신 시스템을 통하는 것과 같은 다른 형태로 또한 배포될 수 있다.

Claims (11)

  1. 차량(100)을 목적지(200)로 가는 주행 방향(105)으로 도로(120)를 따라 주행할 때, 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치(stretch)를 추정하기 위한 차량(100)에서의 방법(400)으로,
    도로(120) 위에 있는 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트를 검출하는 단계(401);
    검출된(401) 자국(130)들의 세트의 지리적 위치를 추정하는 단계(402);
    검출된(401) 자국(130)들의 세트의 추정된(402) 지리적 위치를 지도 데이터와 비교하는 단계(404);
    검출된 자국들의 세트가 목적지(200)로 가는 도로(120)를 빠져나갈 때 또는 주행 방향(105)과 반대 방향으로 주행 차로에 위치될 때, 검출된(401) 자국(130)들의 세트를 버리는 단계(407); 및
    그렇지 않으면 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치를 추정하는 단계(408)를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    목적지(200)로 가는 주행 방향(105)으로 도로(120) 노변 물체(210)를 검출하는 단계(403);
    검출된(401) 자국(130)들의 세트를 검출된(403) 도로(120) 노변 물체(210)와 비교하는 단계(405);를 더 포함하고,
    검출된(401) 자국(130)들의 세트가 검출된(403) 도로(120) 노변 물체(210)를 향할 때, 검출된(401) 자국(130)들의 세트를 버리는 단계(407)가 행해지는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    검출된(401) 자국(130)들의 세트의 추정된(402) 지리적 위치와 관련된 교통 정보를 수신하는 단계(406)를 더 포함하고,
    검출된(401) 자국(130)들의 세트에 관한 교통 정보가 수신(406)될 때, 검출된(401) 자국(130)들의 세트를 버리는 단계(407)가 행해지는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 청구항에 있어서,
    차량(100)의 타이어 정지 마찰력 조건에 기초하여, 검출된(401) 자국(130)들의 세트와 관련하여 도로(120) 상에 횡으로 차량(100)을 배치하는 단계(409)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 차량(100)을 목적지(200)로 가는 주행 방향(105)으로 도로(120)를 따라 주행할 때, 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치를 추정하기 위한 차량(100) 내의 제어 유닛(310)으로,
    센서(110)를 통해 도로(120) 위에 있는 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트를 검출하고;
    검출된 자국(130)들의 세트의 지리적 위치를 추정하고;
    검출된 자국(130)들의 세트의 추정된 지리적 위치를 지도 데이터와 비교하고;
    검출된 자국들의 세트가 목적지(200)로 가는 도로(120)를 빠져나갈 때 또는 주행 방향(105)과 반대 방향으로 주행 차로에 위치될 때, 검출된 자국(130)들의 세트를 버리고; 그리고
    그렇지 않으면 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치를 추정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 제어 유닛.
  6. 청구항 5에 있어서,
    목적지(200)로 가는 주행 방향(105)으로 도로(120) 노변 물체(210)를 검출하고;
    검출된 자국(130)들의 세트를 검출된 도로(120) 노변 물체(210)와 비교하고; 그리고
    검출된 자국(130)들의 세트가 검출된 도로(120) 노변 물체(210)를 향할 때, 검출된 자국들의 세트를 버리도록 추가로 구성되는 것을 특징으로 하는 제어 유닛.
  7. 청구항 5 또는 청구항 6에 있어서,
    검출된 자국(130)들의 세트의 추정된 지리적 위치와 관련된 교통 정보를 수신하고; 그리고
    검출된 자국(130)들의 세트에 관한 교통 정보가 수신될 때, 검출된 자국(130)들의 세트를 버리도록 추가로 구성되는 것을 특징으로 하는 제어 유닛.
  8. 청구항 5 내지 청구항 7 중 어느 한 청구항에 있어서,
    차량(100)의 타이어 정지 마찰력 조건에 기초하여, 검출된 자국(130)들의 세트와 관련하여 도로(120) 상에 횡으로 차량(100)을 배치하도록 추가로 구성되는 것을 특징으로 하는 제어 유닛.
  9. 청구항 5 내지 청구항 8 중 어느 한 청구항에 있어서,
    검출된 자국(130)들의 세트의 지리적 위치가 위치 결정 유닛(330)을 통해 차량(100)의 지리적 위치를 결정하고 그리고 차량(100)에 대한 검출된 자국(130)들의 세트의 위치를 결정하는 것에 의해 추정되는 것을 특징으로 하는 제어 유닛.
  10. 컴퓨터 프로그램으로, 컴퓨터 프로그램이 청구항 4 내지 청구항 9 중 어느 한 청구항에 따른 제어 유닛(310)에서 실행될 때 청구항 1 내지 청구항 4 중 어느 한 청구항에 따른 방법(400)을 수행하기 위한 프로그램 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  11. 차량(100)을 목적지(200)로 가는 주행 방향(105)으로 도로(120)를 따라 주행할 때, 다른 차량(140)의 자국(130)들의 세트에 기초하여 도로(120)의 스트레치를 추정하기 위한 시스템(500)으로,
    차량(100)에 배치되는 센서(110);
    차량(100)의 지리적 위치를 추정하기 위한 위치 결정 장치(330);
    지도 데이터를 포함하는 데이터베이스(340); 및
    청구항 5 내지 청구항 9 중 어느 한 청구항에 따른 제어 유닛(210)을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
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