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KR20210052659A - 자율주행 광고차량의 주행경로 설정 - Google Patents

자율주행 광고차량의 주행경로 설정 Download PDF

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KR20210052659A
KR20210052659A KR1020190135875A KR20190135875A KR20210052659A KR 20210052659 A KR20210052659 A KR 20210052659A KR 1020190135875 A KR1020190135875 A KR 1020190135875A KR 20190135875 A KR20190135875 A KR 20190135875A KR 20210052659 A KR20210052659 A KR 20210052659A
Authority
KR
South Korea
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vehicle
driving
advertisement
lane
Prior art date
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Withdrawn
Application number
KR1020190135875A
Other languages
English (en)
Inventor
이철희
박남용
윤태석
이동규
이은구
Original Assignee
엘지전자 주식회사
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
Application filed by 엘지전자 주식회사 filed Critical 엘지전자 주식회사
Priority to KR1020190135875A priority Critical patent/KR20210052659A/ko
Priority to US16/918,038 priority patent/US20210125227A1/en
Publication of KR20210052659A publication Critical patent/KR20210052659A/ko
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Abstract

자율주행 차량의 주행경로 설정 방법을 개시한다. 본 명세서의 일 실시예에 도로상에서 광고를 제공하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법은, 자율주행 광고차량이 제공하는 광고에 대하여 피 광고자 반응과 관련된 정보를 획득하고, 현재 주행 중인 차선 및 도로 상황 정보에 기초하여 자율주행 광고차량이 주행 가능한 차선을 미리 정해진 기준에 따라 우선순위를 설정하고, 우선 순위 기초하여 설정된 주행 차선으로 자율주행 광고차량의 주행 차선 및 주행 경로를 결정할 수 있다.이에 따라, 효율적인 광고 제공을 위해 광고를 제공받는 피 광고자의 광고에 대한 반응도를 판단하고, 피고자의 광고에 대한 반응도에 기초하여 주행경로 및 주행차선을 설정할 수 있는 효과가 있다. 본 명세서의 자율 주행 차량, 사용자 단말기 및 서버 중 하나 이상이 인공 지능(Artificail Intelligenfce) 모듈, 드론(Unmanned Aerial Vehicle, UAV), 로봇, 증강 현실(Augmented Reality, AR) 장치, 가상 현실(virtual reality, VR) 장치, 5G 서비스와 관련된 장치 등과 연계될 수 있다.

Description

자율주행 광고차량의 주행경로 설정{SETTING TRAVER ROUTE OF AUTONOMOUS DRVING ADVERTISEMENT VEHICLE}
본 명세서는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
자동차는 사용되는 원동기의 종류에 따라, 내연기관(internal combustion engine) 자동차, 외연기관(external combustion engine) 자동차, 가스터빈(gas turbine) 자동차 또는 전기자동차(electric vehicle) 등으로 분류될 수 있다.
최근 자율주행 차량을 이용한 도로상에서의 이동식 광고기술 개발이 개발이 활발히 되고 있다. 특히 효율적인 광고를 위한 자율주행 차량 경로 안내를 위한 네비게이션 시스템이 사용되고 있다. 그러나 종래기술은 광고를 위한 자율주행 차량의 경로 설정에 있어, 도로상의 주행 구간별 특징이나 광고를 제공받는 피 광고자들의 반응에 대한 고려는 되지 않고 있다. 이러한 종래 기술의 자율주행 차량 경로 설정방법은, 광고 제공 목적을 위한 자율주행 차량의 목적을 성공적으로 달성할 수 없는 문제점이 있다.
따라서, 자율주행 차량에게 광고를 위한 효율적인 경로를 설정해주기 위해서, 자율주행 차량이 주행할 구간 별 특징이나 광고를 제공받는 피 광고자들의 광고에 대한 반응 등을 고려할 필요성이 있다.
본 명세서는 전술한 필요성 및/또는 문제점을 해결하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 명세서는 차량의 주행경로를 설정하는 방법을 구현하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 명세서는 효율적인 광고 제공을 위해 광고를 제공받는 피 광고자의 광고에 대한 반응도를 판단하는 방법을 구현하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 명세서는 효율적인 광고 제공을 위해 광고를 제공받는 피 광고자의 광고에 대한 반응도에 기초하여 주행경로를 설정하는 방법을 구현하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 명세서는 효율적인 광고 제공을 위해 광고 목적 차량의 주행차선을 설정하는 방법을 구현하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 명세서는 효율적인 광고 제공을 위해 광고 목적 차량의 주행경로를 설정하는 방법을 구현하는 것을 목적으로 한다.
본 명세서에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서의 일 실시 예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법에 있어서, 상기 광고에 대한 피 광고자의 반응과 관련된 정보를 획득하는 단계; 상기 자율주행 차량이 주행하는 현재 차선의 주변 환경과 관련된 주변 정보를 획득하는 단계; 상기 주변 정보에 기초하여 상기 차량이 주행 가능한 차선들의 우선 순위를 설정하는 단계; 및 상기 우선순위에 기초하여 설정된 주행차선으로 상기 자율주행 차량을 주행시키는 단계; 를 포함한다.
상기 주변 정보는 상기 현재 차선의 주변에 인도가 존재하는 지와 관련된 인도 정보, 상기 현재 차선의 주변 차선들의 상대 속도와 관련된 주변 차선 상대 속도 정보 및 상기 현재 차선 주변에 존재하는 주변 차량들과 관련된 주변 차량 정보를 포함할 수 있다.
상기 인도가 존재하는 경우, 상기 인도에 인접하는 차선이 우선순위로 설정되고, 상기 인도가 존재하지 않는 경우, 상기 현재 차선을 포함하여 상기 자율주행 차량이 주행하는 도로의 모든 차선 중 중앙 차선이 우선순위로 설정될 수 있다.
상기 중앙 차선이 둘 이상인 경우, 상기 주변 차선 상대 속도 정보에 기초하여 상기 둘 이상의 중앙 차선 중 인접한 양 옆 차선에 대한 상대속도가 작은 특정 중앙 차선이 상기 주행차선으로 설정될 수 있다.
상기 도로상에 인도가 존재하지 않고 좌회전 차선이 둘 이상인 경우, 상기 둘 이상의 좌회전 차선 중 가장 왼쪽의 좌회전 차선이 우선순위로 설정될 수 있다.
네트워크로부터 주행경로 설정 정보를 수신하는 단계; 및 상기 주행경로 설정 정보에 기초하여 주행경로를 설정하는 단계;를 더 포함하고, 상기 주행경로 설정 정보는 주행구간 별 도로 정체 정보, 상기 주행구간에 존재하는 인도 상의 보행자 수 정보 또는 상기 주행구간 별 전체 차선의 상대속도와 관련된 전체 차선 상대속도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 반응과 관련된 정보는 상기 피 광고자의 상기 광고에 대한 반응 정도를 나타내는 반응도 값을 포함하고, 상기 반응과 관련된 정보를 획득하는 단계는, 상기 자율주행 차량에 장착된 카메라로 촬영한 영상을 분석하여 상기 피 광고자의 상기 광고에 대한 시선 주시가 있는지 판단하는 단계; 상기 카메라로 촬영한 영상을 분석하여 상기 피 광고자가 상기 광고에 대하여 특정 행동을 취하는지 판단하는 단계; 및 상기 자율주행 차량에 장착된 마이크를 통하여 상기 피 광고자의 음성 입력을 수신하고, 상기 음성 입력에 상기 광고와 관련된 내용이 포함되어 있는지를 판단하는 단계; 를 포함할 수 있다.
상기 주행경로를 설정하는 단계는, 상기 도로상에 상기 인도가 존재하는 경우 상기 반응과 관련된 정보에 기초하여 정해지는 제1 가중치, 상기 도로 정체 정보에 기초하여 정해지는 제2 가중치 및 상기 보행자 수 정보에 기초하여 정해지는 제3 가중치에 기초하여 상기 주행경로를 설정하는 단계;를 포함하되, 상기 주행구간에 존재하는 인도 상의 보행자는 피 광고자일 수 있다.
상기 제1 가중치는 상기 반응도 값이 클수록 높고, 상기 반응도 값은, 상기 시선 주시가 있는 경우 일정 값만큼 증가하고, 상기 시선 주시가 없는 경우 유지되고, 상기 특정 행동이 있는 경우 상기 일정 값만큼 증가하고, 상기 특정 행동이 없는 경우 유지되고, 및 상기 음성 입력에 상기 광고와 관련된 내용이 포함되어 있는 경우 상기 일정 값만큼 증가하고, 상기 음성 입력에 상기 광고와 관련된 내용이 포함되지 않은 경우 유지될 수 있다.
상기 제2 가중치는 상기 정체 정도가 클수록 높을 수 있다.
상기 제3 가중치는 상기 피 광고자의 수가 많을수록 높을 수 있다.
상기 인도가 존재하지 않는 경우 상기 피 광고자의 반응과 관련된 정보에 기초하여 정해지는 제1 가중치 및 상기 전체 차선 상대속도 정보에 기초하여 정해지는 제2 가중치에 기초하여 상기 주행경로를 설정하는 단계; 를 포함할 수 있다.
상기 제2 가중치는 상기 전체 차선 상대속도 정보가 나타내는 상대속도의 절대치가 작을수록 높을 수 있다.
상기 광고는 상기 자율주행 차량에 탑재된 디스플레이 상에 표시되고, 상기 디스플레이 상에 표시되는 상기 광고는 상기 주변 정보에 기초하여 일정한 주기로 다른 광고로 변경될 수 있다.
상기 주변 차선 상대 속도 정보가 나타내는 상대 속도의 절대치가 작을수록 상기 일정한 주기는 짧아지고, 상기 주변 차량 정보가 상기 현재 차선 주변에 상기 주변 차량들이 없는 것을 나타내는 경우 상기 디스플레이 상에 상기 광고가 표시되지 않을 수 있다.
상기 디스플레이는 상기 자율주행 차량의 전면, 후면, 우측면 또는 좌측면 중 적어도 하나에 탑재되고, 상기 디스플레이는 적어도 하나의 화면으로 분할되어 적어도 하나의 서로 다른 광고를 동시에 표시하고, 상기 주변 차선 상대 속도 정보가 나타내는 상대 속도의 절대치가 작을수록 상기 적어도 하나의 서로 다른 광고의 개수는 많을 수 있다.
상기 주변 정보의 전송을 스케줄링하기 위해 사용되는 DCI(Downlink Control Information)를 수신하는 단계; 를 더 포함하되, 상기 주변 정보는 상기 DCI에 기초하여 상기 네트워크로 전송될 수 있다.
SSB(Synchronization Signal Block)에 기초하여 상기 네트워크와 초기 접속 절차를 수행하는 단계; 를 더 포함하되, 상기 주변 정보는 PUSCH(Physical Uplink Shared Channel)를 통해 상기 네트워크로 전송되고, 및 상기 SSB와 상기 PUSCH의 DM-RS(Dedicated demodulation Reference Signal)는 QCL(Quasi-Co Location) type D에 대해 QCL되어 있을 수 있다.
상기 주변 정보를 상기 네트워크에 포함된 AI 프로세서로 전송하도록 통신부를 제어하는 단계; 및 상기 AI 프로세서로부터 AI 프로세싱된 정보를 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계; 를 더 포함하고, 상기 AI 프로세싱된 정보는, 상기 주행차선과 관련된 정보일 수 있다.
또한, 본 명세서의 또 다른 일 양상에 따른 자율주행 차량을 제어하는 지능형 컴퓨팅 디바이스는, 무선 통신부; 센서부; 카메라; 및 프로세서; 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 메모리; 를 포함하고, 상기 명령어는, 상기 프로세서가 상기 광고에 대한 피 광고자의 반응과 관련된 정보를 획득하도록 하고, 상기 프로세서가 상기 자율주행 차량이 주행하는 현재 차선의 주변 환경과 관련된 주변 정보를 획득하도록 하고, 상기 프로세서가 상기 주변 정보에 기초하여 상기 차량이 주행 가능한 차선들의 우선 순위를 설정하도록 하고, 상기 프로세서가 상기 우선순위에 기초하여 설정된 주행차선으로 상기 자율주행 차량을 주행시키도록 한다.
본 명세서는 차량의 주행경로를 설정하는 방법 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 명세서에 의하면 효율적인 광고 제공을 위해 광고를 제공받는 피 광고자의 광고에 대한 반응도를 판단할 수 있다.
또한, 본 명세서에 의하면 효율적인 광고 제공을 위해 광고를 제공받는 피 광고자의 광고에 대한 반응도에 기초하여 주행경로를 설정할 수 있다.
또한, 본 명세서에 의하면 효율적인 광고 제공을 위해 광고 목적 차량의 주행차선을 설정하는 방법을 구현할 수 있다.
또한, 본 명세서에 의하면 효율적인 광고 제공을 위해 광고 목적 차량의 주행경로를 설정할 수 있다.
본 명세서에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 명세서에 대한 실시 예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 명세서의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 블록 구성도를 예시한다.
도 2는 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법의 일례를 나타낸 도이다.
도 3은 5G 통신 시스템에서 자율 주행 차량과 5G 네트워크의 기본 동작의 일 예를 나타낸다.
도 4는 본 명세서의 일 실시예에 따른 5G 통신을 이용한 차량 대 차량 간의 기본 동작의 일 예를 예시한다.
도 5는 본 명세서의 일 실시예에 따른 차량을 도시한 도면이다.
도 6은 본 명세서의 일 실시예에 따른 차량의 제어 블럭도이다.
도 7은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율 주행 장치의 제어 블럭도이다.
도 8은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 신호 흐름도이다.
도 9는 본 명세서의 일 실시예에 따른 사용자의 이용 시나리오를 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 10은 본 명세서의 일 실시예에 따른 광고를 제공하는 자율주행 차량을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 명세서의 일 실시예에 따른 광고를 제공하는 자율주행 차량을 나타낸 도면이다.
도 12는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 시스템의 일 예를 나타낸다.
도 13은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법의 일 예를 나타낸 흐름도이다.
도 14는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법의 일 예를 나타낸 흐름도이다.
도 15는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법의 일 예를 나타낸 흐름도이다.
도 16은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 17은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 18은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 19는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 20은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 21은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 22는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 23은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 24는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 25는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸 흐름도이다.
도 26은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 27은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 28은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸 흐름도이다.
도 29는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸 흐름도이다.
도 30은 본 명세서의 일 실시예에 따라 5G 통신 네트워크를 통해 연결되는 AI 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 명세서에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 명세서의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 명세서가 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나, 당업자는 본 명세서가 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다.
몇몇 경우, 본 명세서의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다.
이하의 설명에서 사용되는 특정 용어들은 본 명세서의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 명세서의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
설명을 명확하게 하기 위해, 3GPP LTE/LTE-A를 위주로 기술하지만 본 명세서의 기술적 특징이 이에 제한되는 것은 아니다.
UE 및 5G 네트워크 블록도 예시
도 1은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 블록 구성도를 예시한다.
도 1을 참조하면, 자율 주행 모듈을 포함하는 장치(자율 주행 장치)를 제1 통신 장치로 정의(도 1의 910)하고, 프로세서(911)가 자율 주행 상세 동작을 수행할 수 있다.
자율 주행 장치와 통신하는 다른 차량을 포함하는 5G 네트워크를 제2 통신 장치로 정의(도 1의 920)하고, 프로세서(921)가 자율 주행 상세 동작을 수행할 수 있다.
5G 네트워크가 제 1 통신 장치로, 자율 주행 장치가 제 2 통신 장치로 표현될 수도 있다.
예를 들어, 상기 제 1 통신 장치 또는 상기 제 2 통신 장치는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, 자율 주행 장치 등일 수 있다.
예를 들어, 단말 또는 UE(User Equipment)는 차량(vehicle), 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털 방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, HMD는 머리에 착용하는 형태의 디스플레이 장치일 수 있다. 예를 들어, HMD는 VR, AR 또는 MR을 구현하기 위해 사용될 수 있다. 도 1을 참고하면, 제 1 통신 장치(910)와 제 2 통신 장치(920)은 프로세서(processor, 911,921), 메모리(memory, 914,924), 하나 이상의 Tx/Rx RF 모듈(radio frequency module, 915,925), Tx 프로세서(912,922), Rx 프로세서(913,923), 안테나(916,926)를 포함한다. Tx/Rx 모듈은 트랜시버라고도 한다. 각각의 Tx/Rx 모듈(915)는 각각의 안테나(926)을 통해 신호를 전송한다. 프로세서는 앞서 살핀 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 프로세서 (921)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리 (924)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다. 보다 구체적으로, DL(제 1 통신 장치에서 제 2 통신 장치로의 통신)에서, 전송(TX) 프로세서(912)는 L1 계층(즉, 물리 계층)에 대한 다양한 신호 처리 기능을 구현한다. 수신(RX) 프로세서는 L1(즉, 물리 계층)의 다양한 신호 프로세싱 기능을 구현한다.
UL(제 2 통신 장치에서 제 1 통신 장치로의 통신)은 제 2 통신 장치(920)에서 수신기 기능과 관련하여 기술된 것과 유사한 방식으로 제 1 통신 장치(910)에서 처리된다. 각각의 Tx/Rx 모듈(925)는 각각의 안테나(926)을 통해 신호를 수신한다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 RF 반송파 및 정보를 RX 프로세서(923)에 제공한다. 프로세서 (921)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리 (924)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다.
무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법
도 2는 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법의 일례를 나타낸 도이다.
도 2를 참고하면, UE는 전원이 켜지거나 새로이 셀에 진입한 경우 BS와 동기를 맞추는 등의 초기 셀 탐색(initial cell search) 작업을 수행한다(S201). 이를 위해, UE는 BS로부터 1차 동기 채널(primary synchronization channel, P-SCH) 및 2차 동기 채널(secondary synchronization channel, S-SCH)을 수신하여 BS와 동기를 맞추고, 셀 ID 등의 정보를 획득할 수 있다. LTE 시스템과 NR 시스템에서 P-SCH와 S-SCH는 각각 1차 동기 신호(primary synchronization signal, PSS)와 2차 동기 신호(secondary synchronization signal, SSS)로 불린다. 초기 셀 탐색 후, UE는 BS로부터 물리 브로드캐스트 채널(physical broadcast channel, PBCH)를 수신하여 셀 내 브로드캐스트 정보를 획득할 수 있다. 한편, UE는 초기 셀 탐색 단계에서 하향링크 참조 신호(downlink reference Signal, DL RS)를 수신하여 하향링크 채널 상태를 확인할 수 있다. 초기 셀 탐색을 마친 UE는 물리 하향링크 제어 채널(physical downlink control channel, PDCCH) 및 상기 PDCCH에 실린 정보에 따라 물리 하향링크 공유 채널(physical downlink shared Channel, PDSCH)을 수신함으로써 좀더 구체적인 시스템 정보를 획득할 수 있다(S202).
한편, BS에 최초로 접속하거나 신호 전송을 위한 무선 자원이 없는 경우 UE는 BS에 대해 임의 접속 과정(random access procedure, RACH)을 수행할 수 있다(단계 S203 내지 단계 S206). 이를 위해, UE는 물리 임의 접속 채널(physical random access Channel, PRACH)을 통해 특정 시퀀스를 프리앰블로서 전송하고(S203 및 S205), PDCCH 및 대응하는 PDSCH를 통해 프리앰블에 대한 임의 접속 응답(random access response, RAR) 메시지를 수신할 수 있다(S204 및 S206). 경쟁 기반 RACH의 경우, 추가적으로 충돌 해결 과정(contention resolution procedure)를 수행할 수 있다.
상술한 바와 같은 과정을 수행한 UE는 이후 일반적인 상향링크/하향링크 신호 전송 과정으로서 PDCCH/PDSCH 수신(S207) 및 물리 상향링크 공유 채널(physical uplink shared Channel, PUSCH)/물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH) 전송(S208)을 수행할 수 있다. 특히 UE는 PDCCH를 통하여 하향링크 제어 정보(downlink control information, DCI)를 수신한다. UE는 해당 탐색 공간 설정(configuration)들에 따라 서빙 셀 상의 하나 이상의 제어 요소 세트(control element set, CORESET)들에 설정된 모니터링 기회(occasion)들에서 PDCCH 후보(candidate)들의 세트를 모니터링한다. UE가 모니터할 PDCCH 후보들의 세트는 탐색 공간 세트들의 면에서 정의되며, 탐색 공간 세트는 공통 탐색 공간 세트 또는 UE-특정 탐색 공간 세트일 수 있다. CORESET은 1~3개 OFDM 심볼들의 시간 지속기간을 갖는 (물리) 자원 블록들의 세트로 구성된다. 네트워크는 UE가 복수의 CORESET들을 갖도록 설정할 수 있다. UE는 하나 이상의 탐색 공간 세트들 내 PDCCH 후보들을 모니터링한다. 여기서 모니터링이라 함은 탐색 공간 내 PDCCH 후보(들)에 대한 디코딩 시도하는 것을 의미한다. UE가 탐색 공간 내 PDCCH 후보들 중 하나에 대한 디코딩에 성공하면, 상기 UE는 해당 PDCCH 후보에서 PDCCH를 검출했다고 판단하고, 상기 검출된 PDCCH 내 DCI를 기반으로 PDSCH 수신 혹은 PUSCH 전송을 수행한다. PDCCH는 PDSCH 상의 DL 전송들 및 PUSCH 상의 UL 전송들을 스케줄링하는 데 사용될 수 있다. 여기서 PDCCH 상의 DCI는 하향링크 공유 채널과 관련된, 변조(modulation) 및 코딩 포맷과 자원 할당(resource allocation) 정보를 적어도 포함하는 하향링크 배정(assignment)(즉, downlink grant; DL grant), 또는 상향링크 공유 채널과 관련된, 변조 및 코딩 포맷과 자원 할당 정보를 포함하는 상향링크 그랜트(uplink grant; UL grant)를 포함한다.
도 2를 참고하여, 5G 통신 시스템에서의 초기 접속(Initial Access, IA) 절차에 대해 추가적으로 살펴본다.
UE는 SSB에 기반하여 셀 탐색(search), 시스템 정보 획득, 초기 접속을 위한 빔 정렬, DL 측정 등을 수행할 수 있다. SSB는 SS/PBCH(Synchronization Signal/Physical Broadcast channel) 블록과 혼용된다.
SSB는 PSS, SSS와 PBCH로 구성된다. SSB는 4개의 연속된 OFDM 심볼들에 구성되며, OFDM 심볼별로 PSS, PBCH, SSS/PBCH 또는 PBCH가 전송된다. PSS와 SSS는 각각 1개의 OFDM 심볼과 127개의 부반송파들로 구성되고, PBCH는 3개의 OFDM 심볼과 576개의 부반송파들로 구성된다.
셀 탐색은 UE가 셀의 시간/주파수 동기를 획득하고, 상기 셀의 셀 ID(Identifier)(예, Physical layer Cell ID, PCI)를 검출하는 과정을 의미한다. PSS는 셀 ID 그룹 내에서 셀 ID를 검출하는데 사용되고, SSS는 셀 ID 그룹을 검출하는데 사용된다. PBCH는 SSB (시간) 인덱스 검출 및 하프-프레임 검출에 사용된다.
336개의 셀 ID 그룹이 존재하고, 셀 ID 그룹 별로 3개의 셀 ID가 존재한다. 총 1008개의 셀 ID가 존재한다. 셀의 셀 ID가 속한 셀 ID 그룹에 관한 정보는 상기 셀의 SSS를 통해 제공/획득되며, 상기 셀 ID 내 336개 셀들 중 상기 셀 ID에 관한 정보는 PSS를 통해 제공/획득된다
SSB는 SSB 주기(periodicity)에 맞춰 주기적으로 전송된다. 초기 셀 탐색 시에 UE가 가정하는 SSB 기본 주기는 20ms로 정의된다. 셀 접속 후, SSB 주기는 네트워크(예, BS)에 의해 {5ms, 10ms, 20ms, 40ms, 80ms, 160ms} 중 하나로 설정될 수 있다.
다음으로, 시스템 정보 (system information; SI) 획득에 대해 살펴본다.
SI는 마스터 정보 블록(master information block, MIB)와 복수의 시스템 정보 블록(system information block, SIB)들로 나눠진다. MIB 외의 SI는 RMSI(Remaining Minimum System Information)으로 지칭될 수 있다. MIB는 SIB1(SystemInformationBlock1)을 나르는 PDSCH를 스케줄링하는 PDCCH의 모니터링을 위한 정보/파라미터를 포함하며 SSB의 PBCH를 통해 BS에 의해 전송된다. SIB1은 나머지 SIB들(이하, SIBx, x는 2 이상의 정수)의 가용성(availability) 및 스케줄링(예, 전송 주기, SI-윈도우 크기)과 관련된 정보를 포함한다. SIBx는 SI 메시지에 포함되며 PDSCH를 통해 전송된다. 각각의 SI 메시지는 주기적으로 발생하는 시간 윈도우(즉, SI-윈도우) 내에서 전송된다.
도 2를 참고하여, 5G 통신 시스템에서의 임의 접속(Random Access, RA) 과정에 대해 추가적으로 살펴본다.
임의 접속 과정은 다양한 용도로 사용된다. 예를 들어, 임의 접속 과정은 네트워크 초기 접속, 핸드오버, UE-트리거드(triggered) UL 데이터 전송에 사용될 수 있다. UE는 임의 접속 과정을 통해 UL 동기와 UL 전송 자원을 획득할 수 있다. 임의 접속 과정은 경쟁 기반(contention-based) 임의 접속 과정과 경쟁 프리(contention free) 임의 접속 과정으로 구분된다. 경쟁 기반의 임의 접속 과정에 대한 구체적인 절차는 아래와 같다.
UE가 UL에서 임의 접속 과정의 Msg1로서 임의 접속 프리앰블을 PRACH를 통해 전송할 수 있다. 서로 다른 두 길이를 가지는 임의 접속 프리앰블 시퀀스들이 지원된다. 긴 시퀀스 길이 839는 1.25 및 5 kHz의 부반송파 간격(subcarrier spacing)에 대해 적용되며, 짧은 시퀀스 길이 139는 15, 30, 60 및 120 kHz의 부반송파 간격에 대해 적용된다.
BS가 UE로부터 임의 접속 프리앰블을 수신하면, BS는 임의 접속 응답(random access response, RAR) 메시지(Msg2)를 상기 UE에게 전송한다. RAR을 나르는 PDSCH를 스케줄링하는 PDCCH는 임의 접속(random access, RA) 무선 네트워크 임시 식별자(radio network temporary identifier, RNTI)(RA-RNTI)로 CRC 마스킹되어 전송된다. RA-RNTI로 마스킹된 PDCCH를 검출한 UE는 상기 PDCCH가 나르는 DCI가 스케줄링하는 PDSCH로부터 RAR을 수신할 수 있다. UE는 자신이 전송한 프리앰블, 즉, Msg1에 대한 임의 접속 응답 정보가 상기 RAR 내에 있는지 확인한다. 자신이 전송한 Msg1에 대한 임의 접속 정보가 존재하는지 여부는 상기 UE가 전송한 프리앰블에 대한 임의 접속 프리앰블 ID가 존재하는지 여부에 의해 판단될 수 있다. Msg1에 대한 응답이 없으면, UE는 전력 램핑(power ramping)을 수행하면서 RACH 프리앰블을 소정의 횟수 이내에서 재전송할 수 있다. UE는 가장 최근의 경로 손실 및 전력 램핑 카운터를 기반으로 프리앰블의 재전송에 대한 PRACH 전송 전력을 계산한다.
상기 UE는 임의 접속 응답 정보를 기반으로 상향링크 공유 채널 상에서 UL 전송을 임의 접속 과정의 Msg3로서 전송할 수 있다. Msg3은 RRC 연결 요청 및 UE 식별자를 포함할 수 있다. Msg3에 대한 응답으로서, 네트워크는 Msg4를 전송할 수 있으며, 이는 DL 상에서의 경쟁 해결 메시지로 취급될 수 있다. Msg4를 수신함으로써, UE는 RRC 연결된 상태에 진입할 수 있다.
5G 통신 시스템의 빔 관리(Beam Management, BM) 절차
BM 과정은 (1) SSB 또는 CSI-RS를 이용하는 DL BM 과정과, (2) SRS(sounding reference signal)을 이용하는 UL BM 과정으로 구분될 수 있다. 또한, 각 BM 과정은 Tx 빔을 결정하기 위한 Tx 빔 스위핑과 Rx 빔을 결정하기 위한 Rx 빔 스위핑을 포함할 수 있다.
SSB를 이용한 DL BM 과정에 대해 살펴본다.
SSB를 이용한 빔 보고(beam report)에 대한 설정은 RRC_CONNECTED에서 채널 상태 정보(channel state information, CSI)/빔 설정 시에 수행된다.
- UE는 BM을 위해 사용되는 SSB 자원들에 대한 CSI-SSB-ResourceSetList를 포함하는 CSI-ResourceConfig IE를 BS로부터 수신한다. RRC 파라미터 csi-SSB-ResourceSetList는 하나의 자원 세트에서 빔 관리 및 보고을 위해 사용되는 SSB 자원들의 리스트를 나타낸다. 여기서, SSB 자원 세트는 {SSBx1, SSBx2, SSBx3, SSBx4, ??}으로 설정될 수 있다. SSB 인덱스는 0부터 63까지 정의될 수 있다.
- UE는 상기 CSI-SSB-ResourceSetList에 기초하여 SSB 자원들 상의 신호들을 상기 BS로부터 수신한다.
- SSBRI 및 참조 신호 수신 전력(reference signal received power, RSRP)에 대한 보고와 관련된 CSI-RS reportConfig가 설정된 경우, 상기 UE는 최선(best) SSBRI 및 이에 대응하는 RSRP를 BS에게 보고한다. 예를 들어, 상기 CSI-RS reportConfig IE의 reportQuantity가 'ssb-Index-RSRP'로 설정된 경우, UE는 BS으로 최선 SSBRI 및 이에 대응하는 RSRP를 보고한다.
UE는 SSB와 동일한 OFDM 심볼(들)에 CSI-RS 자원이 설정되고, 'QCL-TypeD'가 적용 가능한 경우, 상기 UE는 CSI-RS와 SSB가 'QCL-TypeD' 관점에서 유사 동일 위치된(quasi co-located, QCL) 것으로 가정할 수 있다. 여기서, QCL-TypeD는 공간(spatial) Rx 파라미터 관점에서 안테나 포트들 간에 QCL되어 있음을 의미할 수 있다. UE가 QCL-TypeD 관계에 있는 복수의 DL 안테나 포트들의 신호들을 수신 시에는 동일한 수신 빔을 적용해도 무방하다.
다음으로, CSI-RS를 이용한 DL BM 과정에 대해 살펴본다.
CSI-RS를 이용한 UE의 Rx 빔 결정(또는 정제(refinement)) 과정과 BS의 Tx 빔 스위핑 과정에 대해 차례대로 살펴본다. UE의 Rx 빔 결정 과정은 반복 파라미터가 'ON'으로 설정되며, BS의 Tx 빔 스위핑 과정은 반복 파라미터가 'OFF'로 설정된다.
먼저, UE의 Rx 빔 결정 과정에 대해 살펴본다.
- UE는 'repetition'에 관한 RRC 파라미터를 포함하는 NZP CSI-RS resource set IE를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다. 여기서, 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 세팅되어 있다.
- UE는 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 설정된 CSI-RS 자원 세트 내의 자원(들) 상에서의 신호들을 BS의 동일 Tx 빔(또는 DL 공간 도메인 전송 필터)을 통해 서로 다른 OFDM 심볼에서 반복 수신한다.
- UE는 자신의 Rx 빔을 결정한다.
- UE는 CSI 보고를 생략한다. 즉, UE는 상가 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 설정된 경우, CSI 보고를 생략할 수 있다.
다음으로, BS의 Tx 빔 결정 과정에 대해 살펴본다.
- UE는 'repetition'에 관한 RRC 파라미터를 포함하는 NZP CSI-RS resource set IE를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다. 여기서, 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'OFF'로 세팅되어 있으며, BS의 Tx 빔 스위핑 과정과 관련된다.
- UE는 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'OFF'로 설정된 CSI-RS 자원 세트 내의 자원들 상에서의 신호들을 BS의 서로 다른 Tx 빔(DL 공간 도메인 전송 필터)을 통해 수신한다.
- UE는 최상의(best) 빔을 선택(또는 결정)한다.
- UE는 선택된 빔에 대한 ID(예, CRI) 및 관련 품질 정보(예, RSRP)를 BS으로 보고한다. 즉, UE는 CSI-RS가 BM을 위해 전송되는 경우 CRI와 이에 대한 RSRP를 BS으로 보고한다.
다음으로, SRS를 이용한 UL BM 과정에 대해 살펴본다.
- UE는 'beam management'로 설정된 (RRC 파라미터) 용도 파라미터를 포함하는 RRC 시그널링(예, SRS-Config IE)를 BS로부터 수신한다. SRS-Config IE는 SRS 전송 설정을 위해 사용된다. SRS-Config IE는 SRS-Resources의 리스트와 SRS-ResourceSet들의 리스트를 포함한다. 각 SRS 자원 세트는 SRS-resource들의 세트를 의미한다.
- UE는 상기 SRS-Config IE에 포함된 SRS-SpatialRelation Info에 기초하여 전송할 SRS 자원에 대한 Tx 빔포밍을 결정한다. 여기서, SRS-SpatialRelation Info는 SRS 자원별로 설정되고, SRS 자원별로 SSB, CSI-RS 또는 SRS에서 사용되는 빔포밍과 동일한 빔포밍을 적용할지를 나타낸다.
- 만약 SRS 자원에 SRS-SpatialRelationInfo가 설정되면 SSB, CSI-RS 또는 SRS에서 사용되는 빔포밍과 동일한 빔포밍을 적용하여 전송한다. 하지만, SRS 자원에 SRS-SpatialRelationInfo가 설정되지 않으면, 상기 UE는 임의로 Tx 빔포밍을 결정하여 결정된 Tx 빔포밍을 통해 SRS를 전송한다.
다음으로, 빔 실패 복구(beam failure recovery, BFR) 과정에 대해 살펴본다.
빔포밍된 시스템에서, RLF(Radio Link Failure)는 UE의 회전(rotation), 이동(movement) 또는 빔포밍 블로키지(blockage)로 인해 자주 발생할 수 있다. 따라서, 잦은 RLF가 발생하는 것을 방지하기 위해 BFR이 NR에서 지원된다. BFR은 무선 링크 실패 복구 과정과 유사하고, UE가 새로운 후보 빔(들)을 아는 경우에 지원될 수 있다. 빔 실패 검출을 위해, BS는 UE에게 빔 실패 검출 참조 신호들을 설정하고, 상기 UE는 상기 UE의 물리 계층으로부터의 빔 실패 지시(indication)들의 횟수가 BS의 RRC 시그널링에 의해 설정된 기간(period) 내에 RRC 시그널링에 의해 설정된 임계치(threshold)에 이르면(reach), 빔 실패를 선언(declare)한다. 빔 실패가 검출된 후, 상기 UE는 PCell 상의 임의 접속 과정을 개시(initiate)함으로써 빔 실패 복구를 트리거하고; 적절한(suitable) 빔을 선택하여 빔 실패 복구를 수행한다(BS가 어떤(certain) 빔들에 대해 전용 임의 접속 자원들을 제공한 경우, 이들이 상기 UE에 의해 우선화된다). 상기 임의 접속 절차의 완료(completion) 시, 빔 실패 복구가 완료된 것으로 간주된다.
URLLC (Ultra-Reliable and Low Latency Communication)
NR에서 정의하는 URLLC 전송은 (1) 상대적으로 낮은 트래픽 크기, (2) 상대적으로 낮은 도착 레이트(low arrival rate), (3) 극도의 낮은 레이턴시 요구사항(requirement)(예, 0.5, 1ms), (4) 상대적으로 짧은 전송 지속기간(duration)(예, 2 OFDM symbols), (5) 긴급한 서비스/메시지 등에 대한 전송을 의미할 수 있다. UL의 경우, 보다 엄격(stringent)한 레이턴시 요구 사항(latency requirement)을 만족시키기 위해 특정 타입의 트래픽(예컨대, URLLC)에 대한 전송이 앞서서 스케줄링된 다른 전송(예컨대, eMBB)과 다중화(multiplexing)되어야 할 필요가 있다. 이와 관련하여 한 가지 방안으로, 앞서 스케줄링 받은 UE에게 특정 자원에 대해서 프리엠션(preemption)될 것이라는 정보를 주고, 해당 자원을 URLLC UE가 UL 전송에 사용하도록 한다.
NR의 경우, eMBB와 URLLC 사이의 동적 자원 공유(sharing)이 지원된다. eMBB와 URLLC 서비스들은 비-중첩(non-overlapping) 시간/주파수 자원들 상에서 스케줄될 수 있으며, URLLC 전송은 진행 중인(ongoing) eMBB 트래픽에 대해 스케줄된 자원들에서 발생할 수 있다. eMBB UE는 해당 UE의 PDSCH 전송이 부분적으로 펑처링(puncturing)되었는지 여부를 알 수 없을 수 있고, 손상된 코딩된 비트(corrupted coded bit)들로 인해 UE는 PDSCH를 디코딩하지 못할 수 있다. 이 점을 고려하여, NR에서는 프리엠션 지시(preemption indication)을 제공한다. 상기 프리엠션 지시(preemption indication)는 중단된 전송 지시(interrupted transmission indication)으로 지칭될 수도 있다.
프리엠션 지시와 관련하여, UE는 BS로부터의 RRC 시그널링을 통해 DownlinkPreemption IE를 수신한다. UE가 DownlinkPreemption IE를 제공받으면, DCI 포맷 2_1을 운반(convey)하는 PDCCH의 모니터링을 위해 상기 UE는 DownlinkPreemption IE 내 파라미터 int-RNTI에 의해 제공된 INT-RNTI를 가지고 설정된다. 상기 UE는 추가적으로 servingCellID에 의해 제공되는 서빙 셀 인덱스들의 세트를 포함하는 INT-ConfigurationPerServing Cell에 의해 서빙 셀들의 세트와 positionInDCI에 의해 DCI 포맷 2_1 내 필드들을 위한 위치들의 해당 세트를 가지고 설정되고, dci-PayloadSize에 의해 DCI 포맷 2_1을 위한 정보 페이로드 크기를 가지고 설졍되며, timeFrequencySect에 의한 시간-주파수 자원들의 지시 입도(granularity)를 가지고 설정된다.
상기 UE는 상기 DownlinkPreemption IE에 기초하여 DCI 포맷 2_1을 상기 BS로부터 수신한다.
UE가 서빙 셀들의 설정된 세트 내 서빙 셀에 대한 DCI 포맷 2_1을 검출하면, 상기 UE는 상기 DCI 포맷 2_1이 속한 모니터링 기간의 바로 앞(last) 모니터링 기간의 PRB들의 세트 및 심볼들의 세트 중 상기 DCI 포맷 2_1에 의해 지시되는 PRB들 및 심볼들 내에는 상기 UE로의 아무런 전송도 없다고 가정할 수 있다. 예를 들어, UE는 프리엠션에 의해 지시된 시간-주파수 자원 내 신호는 자신에게 스케줄링된 DL 전송이 아니라고 보고 나머지 자원 영역에서 수신된 신호들을 기반으로 데이터를 디코딩한다.
mMTC (massive MTC)
mMTC(massive Machine Type Communication)은 많은 수의 UE와 동시에 통신하는 초연결 서비스를 지원하기 위한 5G의 시나리오 중 하나이다. 이 환경에서, UE는 굉장히 낮은 전송 속도와 이동성을 가지고 간헐적으로 통신하게 된다. 따라서, mMTC는 UE를 얼마나 낮은 비용으로 오랫동안 구동할 수 있는지를 주요 목표로 하고 있다. mMTC 기술과 관련하여 3GPP에서는 MTC와 NB(NarrowBand)-IoT를 다루고 있다.
mMTC 기술은 PDCCH, PUCCH, PDSCH(physical downlink shared channel), PUSCH 등의 반복 전송, 주파수 호핑(hopping), 리튜닝(retuning), 가드 구간(guard period) 등의 특징을 가진다.
즉, 특정 정보를 포함하는 PUSCH(또는 PUCCH(특히, long PUCCH) 또는 PRACH) 및 특정 정보에 대한 응답을 포함하는 PDSCH(또는 PDCCH)가 반복 전송된다. 반복 전송은 주파수 호핑(frequency hopping)을 통해 수행되며, 반복 전송을 위해, 제 1 주파수 자원에서 제 2 주파수 자원으로 가드 구간(guard period)에서 (RF) 리튜닝(retuning)이 수행되고, 특정 정보 및 특정 정보에 대한 응답은 협대역(narrowband)(ex. 6 RB (resource block) or 1 RB)를 통해 송/수신될 수 있다.
5G 통신을 이용한 자율 주행 차량 간 기본 동작
도 3은 5G 통신 시스템에서 자율 주행 차량과 5G 네트워크의 기본 동작의 일 예를 나타낸다.
자율 주행 차량(Autonomous Vehicle)은 특정 정보 전송을 5G 네트워크로 전송한다(S1). 상기 특정 정보는 자율 주행 관련 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 차량의 원격 제어 여부를 결정할 수 있다(S2). 여기서, 상기 5G 네트워크는 자율 주행 관련 원격 제어를 수행하는 서버 또는 모듈을 포함할 수 있다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 원격 제어와 관련된 정보(또는 신호)를 상기 자율 주행 차량으로 전송할 수 있다(S3).
5G 통신 시스템에서 자율 주행 차량과 5G 네트워크 간의 응용 동작
이하, 도 1 및 도 2와 앞서 살핀 무선 통신 기술(BM 절차, URLLC, Mmtc 등)을 참고하여 5G 통신을 이용한 자율 주행 차량의 동작에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
먼저, 후술할 본 명세서에서 제안하는 방법과 5G 통신의 eMBB 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.
도 3의 S1 단계 및 S3 단계와 같이, 자율 주행 차량이 5G 네트워크와 신호, 정보 등을 송/수신하기 위해, 자율 주행 차량은 도 3의 S1 단계 이전에 5G 네트워크와 초기 접속(initial access) 절차 및 임의 접속(random access) 절차를 수행한다.
보다 구체적으로, 자율 주행 차량은 DL 동기 및 시스템 정보를 획득하기 위해 SSB에 기초하여 5G 네트워크와 초기 접속 절차를 수행한다. 상기 초기 접속 절차 과정에서 빔 관리(beam management, BM) 과정, 빔 실패 복구(beam failure recovery) 과정이 추가될 수 있으며, 자율 주행 차량이 5G 네트워크로부터 신호를 수신하는 과정에서 QCL(quasi-co location) 관계가 추가될 수 있다.
또한, 자율 주행 차량은 UL 동기 획득 및/또는 UL 전송을 위해 5G 네트워크와 임의 접속 절차를 수행한다.그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 자율 주행 차량으로 특정 정보의 전송을 스케쥴링하기 위한 UL grant를 전송할 수 있다. 따라서, 상기 자율 주행 차량은 상기 UL grant에 기초하여 상기 5G 네트워크로 특정 정보를 전송한다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 자율 주행 차량으로 상기 특정 정보에 대한 5G 프로세싱 결과의 전송을 스케쥴링하기 위한 DL grant를 전송한다. 따라서, 상기 5G 네트워크는 상기 DL grant에 기초하여 상기 자율 주행 차량으로 원격 제어와 관련된 정보(또는 신호)를 전송할 수 있다.
다음으로, 후술할 본 명세서에서 제안하는 방법과 5G 통신의 URLLC 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.
앞서 설명한 바와 같이, 자율 주행 차량은 5G 네트워크와 초기 접속 절차 및/또는 임의 접속 절차를 수행한 후, 자율 주행 차량은 5G 네트워크로부터 DownlinkPreemption IE를 수신할 수 있다. 그리고, 자율 주행 차량은 DownlinkPreemption IE에 기초하여 프리엠션 지시(pre-emption indication)을 포함하는 DCI 포맷 2_1을 5G 네트워크로부터 수신한다. 그리고, 자율 주행 차량은 프리엠션 지시(pre-emption indication)에 의해 지시된 자원(PRB 및/또는 OFDM 심볼)에서 eMBB data의 수신을 수행(또는 기대 또는 가정)하지 않는다. 이후, 자율 주행 차량은 특정 정보를 전송할 필요가 있는 경우 5G 네트워크로부터 UL grant를 수신할 수 있다.
다음으로, 후술할 본 명세서에서 제안하는 방법과 5G 통신의 mMTC 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.
도 3의 단계들 중 mMTC 기술의 적용으로 달라지는 부분 위주로 설명하기로 한다.
도 3의 S1 단계에서, 자율 주행 차량은 특정 정보를 5G 네트워크로 전송하기 위해 5G 네트워크로부터 UL grant를 수신한다. 여기서, 상기 UL grant는 상기 특정 정보의 전송에 대한 반복 횟수에 대한 정보를 포함하고, 상기 특정 정보는 상기 반복 횟수에 대한 정보에 기초하여 반복하여 전송될 수 있다. 즉, 상기 자율 주행 차량은 상기 UL grant에 기초하여 특정 정보를 5G 네트워크로 전송한다. 그리고, 특정 정보의 반복 전송은 주파수 호핑을 통해 수행되고, 첫 번째 특정 정보의 전송은 제 1 주파수 자원에서, 두 번째 특정 정보의 전송은 제 2 주파수 자원에서 전송될 수 있다. 상기 특정 정보는 6RB(Resource Block) 또는 1RB(Resource Block)의 협대역(narrowband)을 통해 전송될 수 있다.
5G 통신을 이용한 차량 대 차량 간의 자율 주행 동작
도 4는 5G 통신을 이용한 차량 대 차량 간의 기본 동작의 일 예를 예시한다.
제1 차량은 특정 정보를 제2 차량으로 전송한다(S61). 제2 차량은 특정 정보에 대한 응답을 제1 차량으로 전송한다(S62).
한편, 5G 네트워크가 상기 특정 정보, 상기 특정 정보에 대한 응답의 자원 할당에 직접적(사이드 링크 통신 전송 모드 3) 또는 간접적으로(사이드링크 통신 전송 모드 4) 관여하는지에 따라 차량 대 차량 간 응용 동작의 구성이 달라질 수 있다.
다음으로, 5G 통신을 이용한 차량 대 차량 간의 응용 동작에 대해 살펴본다.
먼저, 5G 네트워크가 차량 대 차량 간의 신호 전송/수신의 자원 할당에 직접적으로 관여하는 방법을 설명한다.
5G 네트워크는, 모드 3 전송(PSCCH 및/또는 PSSCH 전송)의 스케줄링을 위해 DCI 포맷 5A를 제1 차량에 전송할 수 있다. 여기서, PSCCH(physical sidelink control channel)는 특정 정보 전송의 스케줄링을 위한 5G 물리 채널이고, PSSCH(physical sidelink shared channel)는 특정 정보를 전송하는 5G 물리 채널이다. 그리고, 제1 차량은 특정 정보 전송의 스케줄링을 위한 SCI 포맷 1을 PSCCH 상에서 제2 차량으로 전송한다. 그리고, 제1 차량이 특정 정보를 PSSCH 상에서 제2 차량으로 전송한다.
다음으로, 5G 네트워크가 신호 전송/수신의 자원 할당에 간접적으로 관여하는 방법에 대해 살펴본다.
제1 차량은 모드 4 전송을 위한 자원을 제1 윈도우에서 센싱한다. 그리고, 제1 차량은, 상기 센싱 결과에 기초하여 제2 윈도우에서 모드 4 전송을 위한 자원을 선택한다. 여기서, 제1 윈도우는 센싱 윈도우(sensing window)를 의미하고, 제2 윈도우는 선택 윈도우(selection window)를 의미한다. 제1 차량은 상기 선택된 자원을 기초로 특정 정보 전송의 스케줄링을 위한 SCI 포맷 1을 PSCCH 상에서 제2 차량으로 전송한다. 그리고, 제1 차량은 특정 정보를 PSSCH 상에서 제2 차량으로 전송한다.
앞서 살핀 5G 통신 기술은 후술할 본 명세서에서 제안하는 방법들과 결합되어 적용될 수 있으며, 또는 본 명세서에서 제안하는 방법들의 기술적 특징을 구체화하거나 명확하게 하는데 보충될 수 있다.
주행
(1) 차량 외관
도 5는 본 명세서의 실시 예에 따른 차량을 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 명세서의 실시 예에 따른 차량(10)은, 도로나 선로 위를 주행하는 수송 수단으로 정의된다. 차량(10)은, 자동차, 기차, 오토바이를 포함하는 개념이다. 차량(10)은, 동력원으로서 엔진을 구비하는 내연기관 차량, 동력원으로서 엔진과 전기 모터를 구비하는 하이브리드 차량, 동력원으로서 전기 모터를 구비하는 전기 차량등을 모두 포함하는 개념일 수 있다. 차량(10)은 개인이 소유한 차량일 수 있다. 차량(10)은, 공유형 차량일 수 있다. 차량(10)은 자율 주행 차량일 수 있다.
(2) 차량의 구성 요소
도 6은 본 명세서의 실시 예에 따른 차량의 제어 블럭도이다.
도 6을 참조하면, 차량(10)은, 사용자 인터페이스 장치(200), 오브젝트 검출 장치(210), 통신 장치(220), 운전 조작 장치(230), 메인 ECU(240), 구동 제어 장치(250), 자율 주행 장치(260), 센싱부(270) 및 위치 데이터 생성 장치(280)를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210), 통신 장치(220), 운전 조작 장치(230), 메인 ECU(240), 구동 제어 장치(250), 자율 주행 장치(260), 센싱부(270) 및 위치 데이터 생성 장치(280)는 각각이 전기적 신호를 생성하고, 상호간에 전기적 신호를 교환하는 전자 장치로 구현될 수 있다.
1) 사용자 인터페이스 장치
사용자 인터페이스 장치(200)는, 차량(10)과 사용자와의 소통을 위한 장치이다. 사용자 인터페이스 장치(200)는, 사용자 입력을 수신하고, 사용자에게 차량(10)에서 생성된 정보를 제공할 수 있다. 차량(10)은, 사용자 인터페이스 장치(200)를 통해, UI(User Interface) 또는 UX(User Experience)를 구현할 수 있다. 사용자 인터페이스 장치(200)는, 입력 장치, 출력 장치 및 사용자 모니터링 장치를 포함할 수 있다.
2) 오브젝트 검출 장치
오브젝트 검출 장치(210)는, 차량(10) 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 오브젝트에 대한 정보는, 오브젝트의 존재 유무에 대한 정보, 오브젝트의 위치 정보, 차량(10)과 오브젝트와의 거리 정보 및 차량(10)과 오브젝트와의 상대 속도 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)는, 차량(10) 외부의 오브젝트를 검출할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)는, 차량(10) 외부의 오브젝트를 검출할 수 있는 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)는, 카메라, 레이다, 라이다, 초음파 센서 및 적외선 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)는, 센서에서 생성되는 센싱 신호에 기초하여 생성된 오브젝트에 대한 데이터를 차량에 포함된 적어도 하나의 전자 장치에 제공할 수 있다.
2.1) 카메라
카메라는 영상을 이용하여 차량(10) 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 카메라는 적어도 하나의 렌즈, 적어도 하나의 이미지 센서 및 이미지 센서와 전기적으로 연결되어 수신되는 신호를 처리하고, 처리되는 신호에 기초하여 오브젝트에 대한 데이터를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
카메라는, 모노 카메라, 스테레오 카메라, AVM(Around View Monitoring) 카메라 중 적어도 어느 하나일 수 있다. 카메라는, 다양한 영상 처리 알고리즘을 이용하여, 오브젝트의 위치 정보, 오브젝트와의 거리 정보 또는 오브젝트와의 상대 속도 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 카메라는, 획득된 영상에서, 시간에 따른 오브젝트 크기의 변화를 기초로, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 카메라는, 핀홀(pin hole) 모델, 노면 프로파일링 등을 통해, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 카메라는, 스테레오 카메라에서 획득된 스테레오 영상에서 디스패러티(disparity) 정보를 기초로 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
카메라는, 차량 외부를 촬영하기 위해 차량에서 FOV(field of view) 확보가 가능한 위치에 장착될 수 있다. 카메라는, 차량 전방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서, 프런트 윈드 쉴드에 근접하게 배치될 수 있다. 카메라는, 프런트 범퍼 또는 라디에이터 그릴 주변에 배치될 수 있다. 카메라는, 차량 후방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서, 리어 글라스에 근접하게 배치될 수 있다. 카메라는, 리어 범퍼, 트렁크 또는 테일 게이트 주변에 배치될 수 있다. 카메라는, 차량 측방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서 사이드 윈도우 중 적어도 어느 하나에 근접하게 배치될 수 있다. 또는, 카메라는, 사이드 미러, 휀더 또는 도어 주변에 배치될 수 있다.
2.2) 레이다
레이다는 전파를 이용하여 차량(10) 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 레이다는, 전자파 송신부, 전자파 수신부 및 전자파 송신부 및 전자파 수신부와 전기적으로 연결되어, 수신되는 신호를 처리하고, 처리되는 신호에 기초하여 오브젝트에 대한 데이터를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 레이다는 전파 발사 원리상 펄스 레이다(Pulse Radar) 방식 또는 연속파 레이다(Continuous Wave Radar) 방식으로 구현될 수 있다. 레이다는 연속파 레이다 방식 중에서 신호 파형에 따라 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)방식 또는 FSK(Frequency Shift Keyong) 방식으로 구현될 수 있다. 레이다는 전자파를 매개로, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다. 레이다는, 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.
2.3) 라이다
라이다는, 레이저 광을 이용하여, 차량(10) 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 라이다는, 광 송신부, 광 수신부 및 광 송신부 및 광 수신부와 전기적으로 연결되어, 수신되는 신호를 처리하고, 처리된 신호에 기초하여 오브젝트에 대한 데이터를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 라이다는, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식으로 구현될 수 있다. 라이다는, 구동식 또는 비구동식으로 구현될 수 있다. 구동식으로 구현되는 경우, 라이다는, 모터에 의해 회전되며, 차량(10) 주변의 오브젝트를 검출할 수 있다. 비구동식으로 구현되는 경우, 라이다는, 광 스티어링에 의해, 차량을 기준으로 소정 범위 내에 위치하는 오브젝트를 검출할 수 있다. 차량(100)은 복수의 비구동식 라이다를 포함할 수 있다. 라이다는, 레이저 광 매개로, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다. 라이다는, 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.
3) 통신 장치
통신 장치(220)는, 차량(10) 외부에 위치하는 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. 통신 장치(220)는, 인프라(예를 들면, 서버, 방송국), 타 차량, 단말기 중 적어도 어느 하나와 신호를 교환할 수 있다. 통신 장치(220)는, 통신을 수행하기 위해 송신 안테나, 수신 안테나, 각종 통신 프로토콜이 구현 가능한 RF(Radio Frequency) 회로 및 RF 소자 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 통신 장치는 C-V2X(Cellular V2X) 기술을 기반으로 외부 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. 예를 들어, C-V2X 기술은 LTE 기반의 사이드링크 통신 및/또는 NR 기반의 사이드링크 통신을 포함할 수 있다. C-V2X와 관련된 내용은 후술한다.
예를 들어, 통신 장치는 IEEE 802.11p PHY/MAC 계층 기술과 IEEE 1609 Network/Transport 계층 기술 기반의 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 기술 또는 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environment) 표준을 기반으로 외부 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. DSRC (또는 WAVE 표준) 기술은 차량 탑재 장치 간 혹은 노변 장치와 차량 탑재 장치 간의 단거리 전용 통신을 통해 ITS(Intelligent Transport System) 서비스를 제공하기 위해 마련된 통신 규격이다. DSRC 기술은 5.9GHz 대역의 주파수를 사용할 수 있고, 3Mbps~27Mbps의 데이터 전송 속도를 가지는 통신 방식일 수 있다. IEEE 802.11p 기술은 IEEE 1609 기술과 결합되어 DSRC 기술 (혹은 WAVE 표준)을 지원할 수 있다.
본 명세서의 통신 장치는 C-V2X 기술 또는 DSRC 기술 중 어느 하나만을 이용하여 외부 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. 또는, 본 명세서의 통신 장치는 C-V2X 기술 및 DSRC 기술을 하이브리드하여 외부 디바이스와 신호를 교환할 수 있다.
4) 운전 조작 장치
운전 조작 장치(230)는, 운전을 위한 사용자 입력을 수신하는 장치이다. 메뉴얼 모드인 경우, 차량(10)은, 운전 조작 장치(230)에 의해 제공되는 신호에 기초하여 운행될 수 있다. 운전 조작 장치(230)는, 조향 입력 장치(예를 들면, 스티어링 휠), 가속 입력 장치(예를 들면, 가속 페달) 및 브레이크 입력 장치(예를 들면, 브레이크 페달)를 포함할 수 있다.
5) 메인 ECU
메인 ECU(240)는, 차량(10) 내에 구비되는 적어도 하나의 전자 장치의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
6) 구동 제어 장치
구동 제어 장치(250)는, 차량(10)내 각종 차량 구동 장치를 전기적으로 제어하는 장치이다. 구동 제어 장치(250)는, 파워 트레인 구동 제어 장치, 샤시 구동 제어 장치, 도어/윈도우 구동 제어 장치, 안전 장치 구동 제어 장치, 램프 구동 제어 장치 및 공조 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 파워 트레인 구동 제어 장치는, 동력원 구동 제어 장치 및 변속기 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 샤시 구동 제어 장치는, 조향 구동 제어 장치, 브레이크 구동 제어 장치 및 서스펜션 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 한편, 안전 장치 구동 제어 장치는, 안전 벨트 제어를 위한 안전 벨트 구동 제어 장치를 포함할 수 있다.
구동 제어 장치(250)는, 적어도 하나의 전자적 제어 장치(예를 들면, 제어 ECU(Electronic Control Unit))를 포함한다.
구종 제어 장치(250)는, 자율 주행 장치(260)에서 수신되는 신호에 기초하여, 차량 구동 장치를 제어할 수 있다. 예를 들면, 제어 장치(250)는, 자율 주행 장치(260)에서 수신되는 신호에 기초하여, 파워 트레인, 조향 장치 및 브레이크 장치를 제어할 수 있다.
7) 자율 주행 장치
자율 주행 장치(260)는, 획득된 데이터에 기초하여, 자율 주행을 위한 패스를 생성할 수 있다. 자율 주행 장치(260)는, 생성된 경로를 따라 주행하기 위한 드라이빙 플랜을 생성 할 수 있다. 자율 주행 장치(260)는, 드라이빙 플랜에 따른 차량의 움직임을 제어하기 위한 신호를 생성할 수 있다. 자율 주행 장치(260)는, 생성된 신호를 구동 제어 장치(250)에 제공할 수 있다.
자율 주행 장치(260)는, 적어도 하나의 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 기능을 구현할 수 있다. ADAS는, 적응형 크루즈 컨트롤 시스템(ACC : Adaptive Cruise Control), 자동 비상 제동 시스템(AEB : Autonomous Emergency Braking), 전방 충돌 알림 시스템(FCW : Foward Collision Warning), 차선 유지 보조 시스템(LKA : Lane Keeping Assist), 차선 변경 보조 시스템(LCA : Lane Change Assist), 타겟 추종 보조 시스템(TFA : Target Following Assist), 사각 지대 감시 시스템(BSD : Blind Spot Detection), 적응형 하이빔 제어 시스템(HBA : High Beam Assist), 자동 주차 시스템(APS : Auto Parking System), 보행자 충돌 알림 시스템(PD collision warning system), 교통 신호 검출 시스템(TSR : Traffic Sign Recognition), 교통 신호 보조 시스템(TSA : Trafffic Sign Assist), 나이트 비전 시스템(NV : Night Vision), 운전자 상태 모니터링 시스템(DSM : Driver Status Monitoring) 및 교통 정체 지원 시스템(TJA : Traffic Jam Assist) 중 적어도 어느 하나를 구현할 수 있다.
자율 주행 장치(260)는, 자율 주행 모드에서 수동 주행 모드로의 전환 동작 또는 수동 주행 모드에서 자율 주행 모드로의 전환 동작을 수행할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 장치(260)는, 사용자 인터페이스 장치(200)로부터 수신되는 신호에 기초하여, 차량(10)의 모드를 자율 주행 모드에서 수동 주행 모드로 전환하거나 수동 주행 모드에서 자율 주행 모드로 전환할 수 있다.
8) 센싱부
센싱부(270)는, 차량의 상태를 센싱할 수 있다. 센싱부(270)는, IMU(inertial measurement unit) 센서, 충돌 센서, 휠 센서(wheel sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 헤딩 센서(heading sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 스티어링 센서, 온도 센서, 습도 센서, 초음파 센서, 조도 센서, 페달 포지션 센서 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 한편, IMU(inertial measurement unit) 센서는, 가속도 센서, 자이로 센서, 자기 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
센싱부(270)는, 적어도 하나의 센서에서 생성되는 신호에 기초하여, 차량의 상태 데이터를 생성할 수 있다. 차량 상태 데이터는, 차량 내부에 구비된 각종 센서에서 감지된 데이터를 기초로 생성된 정보일 수 있다. 센싱부(270)는, 차량 자세 데이터, 차량 모션 데이터, 차량 요(yaw) 데이터, 차량 롤(roll) 데이터, 차량 피치(pitch) 데이터, 차량 충돌 데이터, 차량 방향 데이터, 차량 각도 데이터, 차량 속도 데이터, 차량 가속도 데이터, 차량 기울기 데이터, 차량 전진/후진 데이터, 차량의 중량 데이터, 배터리 데이터, 연료 데이터, 타이어 공기압 데이터, 차량 내부 온도 데이터, 차량 내부 습도 데이터, 스티어링 휠 회전 각도 데이터, 차량 외부 조도 데이터, 가속 페달에 가해지는 압력 데이터, 브레이크 페달에 가해지는 압력 데이터 등을 생성할 수 있다.
9) 위치 데이터 생성 장치
위치 데이터 생성 장치(280)는, 차량(10)의 위치 데이터를 생성할 수 있다. 위치 데이터 생성 장치(280)는, GPS(Global Positioning System) 및 DGPS(Differential Global Positioning System) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 위치 데이터 생성 장치(280)는, GPS 및 DGPS 중 적어도 어느 하나에서 생성되는 신호에 기초하여 차량(10)의 위치 데이터를 생성할 수 있다. 실시 예에 따라, 위치 데이터 생성 장치(280)는, 센싱부(270)의 IMU(Inertial Measurement Unit) 및 오브젝트 검출 장치(210)의 카메라 중 적어도 어느 하나에 기초하여 위치 데이터를 보정할 수 있다. 위치 데이터 생성 장치(280)는, GNSS(Global Navigation Satellite System)로 명명될 수 있다.
차량(10)은, 내부 통신 시스템(50)을 포함할 수 있다. 차량(10)에 포함되는 복수의 전자 장치는 내부 통신 시스템(50)을 매개로 신호를 교환할 수 있다. 신호에는 데이터가 포함될 수 있다. 내부 통신 시스템(50)은, 적어도 하나의 통신 프로토콜(예를 들면, CAN, LIN, FlexRay, MOST, 이더넷)을 이용할 수 있다.
(3) 자율 주행 장치의 구성 요소
도 7은 본 명세서의 실시 예에 따른 자율 주행 장치의 제어 블럭도이다.
도 7을 참조하면, 자율 주행 장치(260)는, 메모리(140), 프로세서(170), 인터페이스부(180) 및 전원 공급부(190)를 포함할 수 있다.
메모리(140)는, 프로세서(170)와 전기적으로 연결된다. 메모리(140)는 유닛에 대한 기본데이터, 유닛의 동작제어를 위한 제어데이터, 입출력되는 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는, 프로세서(170)에서 처리된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는, 하드웨어적으로, ROM, RAM, EPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 중 적어도 어느 하나로 구성될 수 있다. 메모리(140)는 프로세서(170)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 자율 주행 장치(260) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는, 프로세서(170)와 일체형으로 구현될 수 있다. 실시 예에 따라, 메모리(140)는, 프로세서(170)의 하위 구성으로 분류될 수 있다.
인터페이스부(180)는, 차량(10) 내에 구비되는 적어도 하나의 전자 장치와 유선 또는 무선으로 신호를 교환할 수 있다. 인터페이스부(280)는, 오브젝트 검출 장치(210), 통신 장치(220), 운전 조작 장치(230), 메인 ECU(240), 구동 제어 장치(250), 센싱부(270) 및 위치 데이터 생성 장치(280) 중 적어도 어느 하나와 유선 또는 무선으로 신호를 교환할 수 있다. 인터페이스부(280)는, 통신 모듈, 단자, 핀, 케이블, 포트, 회로, 소자 및 장치 중 적어도 어느 하나로 구성될 수 있다.
전원 공급부(190)는, 자율 주행 장치(260)에 전원을 공급할 수 있다. 전원 공급부(190)는, 차량(10)에 포함된 파워 소스(예를 들면, 배터리)로부터 전원을 공급받아, 자율 주행 장치(260)의 각 유닛에 전원을 공급할 수 있다. 전원 공급부(190)는, 메인 ECU(240)로부터 제공되는 제어 신호에 따라 동작될 수 있다. 전원 공급부(190)는, SMPS(switched-mode power supply)를 포함할 수 있다.
프로세서(170)는, 메모리(140), 인터페이스부(280), 전원 공급부(190)와 전기적으로 연결되어 신호를 교환할 수 있다. 프로세서(170)는, ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
프로세서(170)는, 전원 공급부(190)로부터 제공되는 전원에 의해 구동될 수 있다. 프로세서(170)는, 전원 공급부(190)에 의해 전원이 공급되는 상태에서 데이터를 수신하고, 데이터를 처리하고, 신호를 생성하고, 신호를 제공할 수 있다.
프로세서(170)는, 인터페이스부(180)를 통해, 차량(10) 내 다른 전자 장치로부터 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(170)는, 인터페이스부(180)를 통해, 차량(10) 내 다른 전자 장치로 제어 신호를 제공할 수 있다.
자율 주행 장치(260)는, 적어도 하나의 인쇄 회로 기판(printed circuit board, PCB)을 포함할 수 있다. 메모리(140), 인터페이스부(180), 전원 공급부(190) 및 프로세서(170)는, 인쇄 회로 기판에 전기적으로 연결될 수 있다.
(4) 자율 주행 장치의 동작
도 8은 본 명세서의 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 신호 흐름도이다.
1) 수신 동작
도 8을 참조하면, 프로세서(170)는, 수신 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(170)는, 인터페이스부(180)를 통해, 오브젝트 검출 장치(210), 통신 장치(220), 센싱부(270) 및 위치 데이터 생성 장치(280) 중 적어도 어느 하나로부터, 데이터를 수신할 수 있다. 프로세서(170)는, 오브젝트 검출 장치(210)로부터, 오브젝트 데이터를 수신할 수 있다. 프로세서(170)는, 통신 장치(220)로부터, HD 맵 데이터를 수신할 수 있다. 프로세서(170)는, 센싱부(270)로부터, 차량 상태 데이터를 수신할 수 있다. 프로세서(170)는, 위치 데이터 생성 장치(280)로부터 위치 데이터를 수신할 수 있다.
2) 처리/판단 동작
프로세서(170)는, 처리/판단 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(170)는, 주행 상황 정보에 기초하여, 처리/판단 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(170)는, 오브젝트 데이터, HD 맵 데이터, 차량 상태 데이터 및 위치 데이터 중 적어도 어느 하나에 기초하여, 처리/판단 동작을 수행할 수 있다.
2.1) 드라이빙 플랜 데이터 생성 동작
프로세서(170)는, 드라이빙 플랜 데이터(driving plan data)를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(1700는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터(Electronic Horizon Data)를 생성할 수 있다. 일렉트로닉 호라이즌 데이터는, 차량(10)이 위치한 지점에서부터 호라이즌(horizon)까지 범위 내에서의 드라이빙 플랜 데이터로 이해될 수 있다. 호라이즌은, 기 설정된 주행 경로를 기준으로, 차량(10)이 위치한 지점에서 기설정된 거리 앞의 지점으로 이해될 수 있다. 호라이즌은, 기 설정된 주행 경로를 따라 차량(10)이 위치한 지점에서부터 차량(10)이 소정 시간 이후에 도달할 수 있는 지점을 의미할 수 있다.
일렉트로닉 호라이즌 데이터는, 호라이즌 맵 데이터 및 호라이즌 패스 데이터를 포함할 수 있다.
2.1.1) 호라이즌 맵 데이터
호라이즌 맵 데이터는, 토폴로지 데이터(topology data), 도로 데이터, HD 맵 데이터 및 다이나믹 데이터(dynamic data) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 호라이즌 맵 데이터는, 복수의 레이어를 포함할 수 있다. 예를 들면, 호라이즌 맵 데이터는, 토폴로지 데이터에 매칭되는 1 레이어, 도로 데이터에 매칭되는 제2 레이어, HD 맵 데이터에 매칭되는 제3 레이어 및 다이나믹 데이터에 매칭되는 제4 레이어를 포함할 수 있다. 호라이즌 맵 데이터는, 스태이틱 오브젝트(static object) 데이터를 더 포함할 수 있다.
토폴로지 데이터는, 도로 중심을 연결해 만든 지도로 설명될 수 있다. 토폴로지 데이터는, 차량의 위치를 대략적으로 표시하기에 알맞으며, 주로 운전자를 위한 내비게이션에서 사용하는 데이터의 형태일 수 있다. 토폴로지 데이터는, 차로에 대한 정보가 제외된 도로 정보에 대한 데이터로 이해될 수 있다. 토폴로지 데이터는, 통신 장치(220)를 통해, 외부 서버에서 수신된 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 토폴로지 데이터는, 차량(10)에 구비된 적어도 하나의 메모리에 저장된 데이터에 기초할 수 있다.
도로 데이터는, 도로의 경사 데이터, 도로의 곡률 데이터, 도로의 제한 속도 데이터 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 도로 데이터는, 추월 금지 구간 데이터를 더 포함할 수 있다. 도로 데이터는, 통신 장치(220)를 통해, 외부 서버에서 수신된 데이터에 기초할 수 있다. 도로 데이터는, 오브젝트 검출 장치(210)에서 생성된 데이터에 기초할 수 있다.
HD 맵 데이터는, 도로의 상세한 차선 단위의 토폴로지 정보, 각 차선의 연결 정보, 차량의 로컬라이제이션(localization)을 위한 특징 정보(예를 들면, 교통 표지판, Lane Marking/속성, Road furniture 등)를 포함할 수 있다. HD 맵 데이터는, 통신 장치(220)를 통해, 외부 서버에서 수신된 데이터에 기초할 수 있다.
다이나믹 데이터는, 도로상에서 발생될 수 있는 다양한 동적 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 다이나믹 데이터는, 공사 정보, 가변 속도 차로 정보, 노면 상태 정보, 트래픽 정보, 무빙 오브젝트 정보 등을 포함할 수 있다. 다이나믹 데이터는, 통신 장치(220)를 통해, 외부 서버에서 수신된 데이터에 기초할 수 있다. 다이나믹 데이터는, 오브젝트 검출 장치(210)에서 생성된 데이터에 기초할 수 있다.
프로세서(170)는, 차량(10)이 위치한 지점에서부터 호라이즌까지 범위 내에서의 맵 데이터를 제공할 수 있다.
2.1.2) 호라이즌 패스 데이터
호라이즌 패스 데이터는, 차량(10)이 위치한 지점에서부터 호라이즌까지의 범위 내에서 차량(10)이 취할 수 있는 궤도로 설명될 수 있다. 호라이즌 패스 데이터는, 디시전 포인트(decision point)(예를 들면, 갈림길, 분기점, 교차로 등)에서 어느 하나의 도로를 선택할 상대 확률을 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. 상대 확률은, 최종 목적지까지 도착하는데 걸리는 시간에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들면, 디시전 포인트에서, 제1 도로를 선택하는 경우 제2 도로를 선택하는 경우보다 최종 목적지에 도착하는데 걸리는 시간이 더 작은 경우, 제1 도로를 선택할 확률은 제2 도로를 선택할 확률보다 더 높게 계산될 수 있다.
호라이즌 패스 데이터는, 메인 패스와 서브 패스를 포함할 수 있다. 메인 패스는, 선택될 상대적 확률이 높은 도로들을 연결한 궤도로 이해될 수 있다. 서브 패스는, 메인 패스 상의 적어도 하나의 디시전 포인트에서 분기될 수 있다. 서브 패스는, 메인 패스 상의 적어도 하나의 디시전 포인트에서 선택될 상대적 확률이 낮은 적어도 어느 하나의 도로를 연결한 궤도로 이해될 수 있다.
3) 제어 신호 생성 동작
프로세서(170)는, 제어 신호 생성 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(170)는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터에 기초하여, 제어 신호를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(170)는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터에 기초하여, 파워트레인 제어 신호, 브라이크 장치 제어 신호 및 스티어링 장치 제어 신호 중 적어도 어느 하나를 생성할 수 있다.
프로세서(170)는, 인터페이스부(180)를 통해, 생성된 제어 신호를 구동 제어 장치(250)에 전송할 수 있다. 구동 제어 장치(250)는, 파워 트레인(251), 브레이크 장치(252) 및 스티어링 장치(253) 중 적어도 어느 하나에 제어 신호를 전송할 수 있다.
자율 주행 차량 이용 시나리오
도 9은 본 명세서의 실시 예에 따라 사용자의 이용 시나리오를 설명하는데 참조되는 도면이다.
1) 목적지 예측 시나리오
제 1 시나리오(S111)는, 사용자의 목적지 예측 시나리오이다. 사용자 단말기는 캐빈 시스템(300)과 연동 가능한 애플리케이션을 설치할 수 있다. 사용자 단말기는, 애플리케이션을 통해, 사용자의 컨텍스트추얼 정보(user's contextual information)를 기초로, 사용자의 목적지를 예측할 수 있다. 사용자 단말기는, 애플리케이션을 통해, 캐빈 내의 빈자리 정보를 제공할 수 있다.
2) 캐빈 인테리어 레이아웃 준비 시나리오
제 2 시나리오(S112)는, 캐빈 인테리어 레이아웃 준비 시나리오이다. 캐빈 시스템(300)은, 차량(300) 외부에 위치하는 사용자에 대한 데이터를 획득하기 위한 스캐닝 장치를 더 포함할 수 있다. 스캐닝 장치는, 사용자를 스캐닝하여, 사용자의 신체 데이터 및 수하물 데이터를 획득할 수 있다. 사용자의 신체 데이터 및 수하물 데이터는, 레이아웃을 설정하는데 이용될 수 있다. 사용자의 신체 데이터는, 사용자 인증에 이용될 수 있다. 스캐닝 장치는, 적어도 하나의 이미지 센서를 포함할 수 있다. 이미지 센서는, 가시광 대역 또는 적외선 대역의 광을 이용하여 사용자 이미지를 획득할 수 있다.
시트 시스템(360)은, 사용자의 신체 데이터 및 수하물 데이터 중 적어도 어느 하나에 기초하여, 캐빈 내 레이아웃을 설정할 수 있다. 예를 들면, 시트 시스템(360)은, 수하물 적재 공간 또는 카시트 설치 공간을 마련할 수 있다.
3) 사용자 환영 시나리오
제 3 시나리오(S113)는, 사용자 환영 시나리오이다. 캐빈 시스템(300)은, 적어도 하나의 가이드 라이트를 더 포함할 수 있다. 가이드 라이트는, 캐빈 내 바닥에 배치될 수 있다. 캐빈 시스템(300)은, 사용자의 탑승이 감지되는 경우, 복수의 시트 중 기 설정된 시트에 사용자가 착석하도록 가이드 라이트를 출력할 수 있다. 예를 들면, 메인 컨트롤러(370)는, 오픈된 도어에서부터 기 설정된 사용자 시트까지 시간에 따른 복수의 광원에 대한 순차 점등을 통해, 무빙 라이트를 구현할 수 있다.
4) 시트 조절 서비스 시나리오
제 4 시나리오(S114)는, 시트 조절 서비스 시나리오이다. 시트 시스템(360)은, 획득된 신체 정보에 기초하여, 사용자와 매칭되는 시트의 적어도 하나의 요소를 조절할 수 있다.
5) 개인 컨텐츠 제공 시나리오
제5 시나리오(S115)는, 개인 컨텐츠 제공 시나리오이다. 디스플레이 시스템(350)은, 입력 장치(310) 또는 통신 장치(330)를 통해, 사용자 개인 데이터를 수신할 수 있다. 디스플레이 시스템(350)은, 사용자 개인 데이터에 대응되는 컨텐츠를 제공할 수 있다.
6) 상품 제공 시나리오
제 6 시나리오(S116)는, 상품 제공 시나리오이다. 카고 시스템(355)은, 입력 장치(310) 또는 통신 장치(330)를 통해, 사용자 데이터를 수신할 수 있다. 사용자 데이터는, 사용자의 선호도 데이터 및 사용자의 목적지 데이터 등을 포함할 수 있다. 카고 시스템(355)은, 사용자 데이터에 기초하여, 상품을 제공할 수 있다.
7) 페이먼트 시나리오
제 7 시나리오(S117)는, 페이먼트 시나리오이다. 페이먼트 시스템(365)은, 입력 장치(310), 통신 장치(330) 및 카고 시스템(355) 중 적어도 어느 하나로부터 가격 산정을 위한 데이터를 수신할 수 있다. 페이먼트 시스템(365)은, 수신된 데이터에 기초하여, 사용자의 차량 이용 가격을 산정할 수 있다. 페이먼트 시스템(365)은, 산정된 가격으로 사용자(예를 들면, 사용자의 이동 단말기)에 요금 지불을 요청할 수 있다.
8) 사용자의 디스플레이 시스템 제어 시나리오
제 8 시나리오(S118)는, 사용자의 디스플레이 시스템 제어 시나리오이다. 입력 장치(310)는, 적어도 어느 하나의 형태로 이루어진 사용자 입력을 수신하여, 전기적 신호로 전환할 수 있다. 디스플레이 시스템(350)은, 전기적 신호에 기초하여, 표시되는 컨텐츠를 제어할 수 있다.
9) AI 에이전트 시나리오
제 9 시나리오(S119)는, 복수의 사용자를 위한 멀티 채널 인공지능(artificial intelligence, AI) 에이전트 시나리오이다. 인공 지능 에이전트(372)는, 복수의 사용자 별로 사용자 입력을 구분할 수 있다. 인공 지능 에이전트(372)는, 복수의 사용자 개별 사용자 입력이 전환된 전기적 신호에 기초하여, 디스플레이 시스템(350), 카고 시스템(355), 시트 시스템(360) 및 페이먼트 시스템(365) 중 적어도 어느 하나를 제어할 수 있다.
10) 복수 사용자를 위한 멀티미디어 컨텐츠 제공 시나리오
제 10 시나리오(S120)는, 복수의 사용자를 대상으로 하는 멀티미디어 컨텐츠 제공 시나리오이다. 디스플레이 시스템(350)은, 모든 사용자가 함께 시청할 수 있는 컨텐츠를 제공할 수 있다. 이경우, 디스플레이 시스템(350)은, 시트별로 구비된 스피커를 통해, 동일한 사운드를 복수의 사용자 개별적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 시스템(350)은, 복수의 사용자가 개별적으로 시청할 수 있는 컨텐츠를 제공할 수 있다. 이경우, 디스플레이 시스템(350)는, 시트별로 구비된 스피커를 통해, 개별적 사운드를 제공할 수 있다.
11) 사용자 안전 확보 시나리오
제 11 시나리오(S121)는, 사용자 안전 확보 시나리오이다. 사용자에게 위협이되는 차량 주변 오브젝트 정보를 획득하는 경우, 메인 컨트롤러(370)는, 디스플레이 시스템(350)을 통해, 차량 주변 오브젝트에 대한 알람이 출력되도록 제어할 수 있다.
12) 소지품 분실 예방 시나리오
제 12 시나리오(S122)는, 사용자의 소지품 분실 예방 시나리오이다. 메인 컨트롤러(370)는, 입력 장치(310)를 통해, 사용자의 소지품에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 메인 컨트롤러(370)는, 입력 장치(310)를 통해, 사용자의 움직임 데이터를 획득할 수 있다. 메인 컨트롤러(370)는, 소지품에 대한 데이터 및 움직임 데이터에 기초하여, 사용자가 소지품을 두고 하차 하는지 여부를 판단할 수 있다. 메인 컨트롤러(370)는, 디스플레이 시스템(350)을 통해, 소지품에 관한 알람이 출력되도록 제어할 수 있다.
13) 하차 리포트 시나리오
제 13 시나리오(S123)는, 하차 리포트 시나리오이다. 메인 컨트롤러(370)는, 입력 장치(310)를 통해, 사용자의 하차 데이터를 수신할 수 있다. 사용자 하차 이후, 메인 컨트롤러(370)는, 통신 장치(330)를 통해, 사용자의 이동 단말기에 하차에 따른 리포트 데이터를 제공할 수 있다. 리포트 데이터는, 차량(10) 전체 이용 요금 데이터를 포함할 수 있다.
광고 목적의 차량(이하, 광고 차량 이라 함)은 일정 구간을 반복 주행하여 광고를 제공할 수 있다. 광고 차량이 주행경로를 설정함에 있어 주행 구간, 주행차선의 특성 또는 광고를 제공받는 대상(사람)들의 광고에 대한 반응도 등이 고려될 필요가 있다.
본 명세서는 위와 같은 필요성을 충족하기 위해, 앞서 서술한 시스템 또는 시나리오에 적용될 수 있는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법을 제공한다.
보다 구체적으로, 본 명세서는 광고를 제공받는 대상(사람)들의 광고에 대한 반응도, 주행 구간 별로 차량의 주행차선의 특성 등의 다양한 변수에 기초하여 광고 목적 차량의 주행경로를 설정하는 방법을 제공한다.
특히, 본 명세서에서 제공되는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법은 광고 제공 목적의 자율주행 차량에 적용될 수 있고, 이하에서 광고 목적의 자율주행 차량에 대한 적용을 중심으로 설명한다.
다만, 본 명세서가 이에 한정되는 것은 아니고, 광고 목적 이외의 목적으로 주행하는 자율주행 차량의 주행경로 설정에도 본 명세서에서 제공되는 방법이 적용될 수 있음은 자명하다. 또한, 자율주행 차량 외에 다른 차량에도 본 명세서에서 제공되는 방법은 적용될 수 있다.
이하에서 설명의 편의를 위해, '차량'은 자율주행 차량 및 자율주행 기능이 없는 차량 모두를 포함하는 의미로 사용된다.
또한, 차량이 제공하는 광고를 제공 받는 대상을 '피 광고자'로 표현하도록 한다.
또한, 'A 및/또는 B'는 'A 또는 B 중 적어도 하나'의 의미로 사용된다.
이하에서, 본 명세서가 제공하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법을 구체적으로 살펴본다.
도 10 및 도 11은 본 명세서의 일 실시예에 따른 광고를 제공하는 자율주행 차량의 일 예를 나타낸다.
도 10은 자율주행 차량(1000)의 측면에서만 광고가 개시되는 예시를 나타낸다. 이 경우 자율주행 차량(1000)의 좌우 측면(1010)에만 광고가 개시되고, 차량(1000)의 전후에는 광고가 개시되지 않는다.
도 11은 자율주행 차량(1100)의 측면(1110)뿐만 아니라, 전후면(1120)에도 광고가 개시되는 예시를 나타낸다.
도 10 및 도 11의 예시와 같이, 차량에 광고가 개시되는 면적은 다를 수 있고, 광고가 개시된 면적에 따라서 본 명세서에서 제공하는 주행경로 설정 방법이 다른 형태로 구현될 수 있다.
한편, 도 10 및 도 11의 경우, 차량의 전면과 후면이 구분되는 차량의 예시를 도시하고 있으나, 본 명세서의 일 실시예들은 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 차량의 전방 및 후방의 구분이 없는 차량 또는 차량의 운전석이 별도로 존재하지 않는 차량 등에도 적용될 수 있음은 물론이다.
도 12는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 시스템의 일 예를 나타낸다.
도 12를 참조하면, 상기 시스템은 복수의 차량들 (1210, 1220 및 1230), 네트워크(1240) 및 도로 상황 제공 서버(1250)를 포함할 수 있다.
복수의 차량들(1210, 1220, 1230)은 도로 상에 존재하는 것으로 가정되며, 네트워크(1240)와 통신할 수 있다. 또한, 상기 복수의 차량들(1210, 1220, 1230)은 차량에 구비된 센서를 통하여 스스로 도로 상황과 관련된 정보들을 수집할 수 있다.
상기 도로 상황과 관련된 정보는 상기 복수 차량들(1210, 1220, 1230)의 속도 정보, 상기 복수 차량들의 주행 중인 차선 정보, 인도 상에 존재하는 피 광고자에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.
또한, 상기 복수의 차량(1210, 1220, 1230)은 네트워크(1240)로부터 도로 상황과 관련된 정보를 제공받을 수도 있다. 상기 도로 상황과 관련된 정보는 상기 복수의 차량(1210, 1220, 1230)이 직접 파악할 수 없는 도로 상황과 관련된 정보들을 포함할 수 있다.
예를 들면, 상기 도로 상황과 관련된 정보는, 상기 복수의 차량(1210, 1220, 1230)과 먼 거리에 위치하는 특정 지역의 도로 상황과 관련된 정보들일 수 있고, 도로상의 교통 정보, 도로상의 차선 별 평균 속도 정보, 속도 제한 정보 특정 구간의 인도상에 존재하는 피 광고자에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. 다만, 상기 복수의 차량(1210, 1220, 1230)이 상기 특정 지역에 도달한 경우에는 상기 도로 상황과 관련된 정보들이 차량에 의하여 직접 파악될 수 있다.
복수의 차량(1210, 1220, 1230)은 스스로 파악한 도로 상황과 관련된 정보 및/또는 네트워크 노드로부터 수신한 도로 상황과 관련된 정보를 필요에 따라 저장할 수 있다. 상기 복수의 차량(1210, 1220, 1230)은 수집한 정보 또는 저장한 정보에 기초하여 효율적으로 주행경로를 설정할 수 있다.
도 12에서, 네트워크(1240)는 복수의 차량과 통신할 수 있으며, 도로 상황 제공 서버(1250)로부터 수신한 도로 상황과 관련된 정보를 상기 복수의 차량(1210, 1220, 1230)에게 제공할 수 있다. 상기 네트워크(1240)는 상기 복수의 차량(1210, 1220, 1230)으로부터 상기 도로 상황과 관련된 정보에 대한 요청을 수신하고, 상기 요청에 대한 응답으로 상기 도로 상황과 관련된 정보를 상기 복수의 차량에게 제공할 수 있다.
상기 도로 상황과 관련된 정보는 도로상의 교통 정보, 도로상의 차선 별 평균 속도 정보, 속도 제한 정보 특정 구간의 인도상에 존재하는 피 광고자에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.
도 12에서, 도로 상황 제공 서버(1250)는 네트워크 노드로 자신이 수집한 도로 상황과 관련된 정보를 네트워크로 제공할 수 있다.
도 12에서 도시되어있지는 않지만, 도로 상황 제공서버는 도로 상황과 관련된 정보들을 수집할 수 있는 또 다른 서버들로부터 도로 상황과 관련된 정보를 제공받고, 제공 받은 정보들을 종합하여 네트워크로 제공할 수도 있다.
또한, 도로 상황 제공서버는 도로 상황과 관련된 정보들을 네트워크로 제공하는 것이 아니라, 직접적으로 도로 상의 복수의 차량들(1210,1220,1230)에게 제공할 수도 있다.
위와 같이, 시스템을 구성하는 각각의 구성요소들 상에서 위와 같은 동작들이 수행됨에 따라, 본 명세서가 제공하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 구현될 수 있다.
이하에서, 차량에서 수행되는 동작을 중심으로 본 명세서가 제공하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법에 대해서 보다 구체적으로 설명한다. 다만, 차량에서 수행되는 동작을 중심으로 본 명세서를 설명하는 것은 설명의 편의를 위한 것일 뿐이며, 본 명세서가 이에 한정되는 것은 아니다.
도 13은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법의 일 예를 나타낸 흐름도이다. 도 13에 도시된 동작은 차량의 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
차량의 프로세서는 차량이 제공하는 광고에 대한 피 광고자들의 반응도를 획득할 수 있다 (S1310). 상기 반응도는 피 광고자들이 차량이 제공하는 광고에 대한 흥미 등을 나타낼 수 있다. 여기서 상기 피 광고자들은 광고 차량에 노출되는 불특정 다수일 수 있다.
상기 프로세서는 효율적인 광고 제공을 위해 일정한 기준에 따라 주행할 주행 차선을 설정할 수 있다(S1320).
상기 프로세서는 효율적인 광고 제공을 위해 일정한 기준에 따라 주행경로를 설정할 수 있다(S1330).
상기 프로세서는 S1320 단계 및 S1330 단계에서 설정된 주행차선 및 주행경로를 따라 어떠한 주행 방식으로 주행할 지를 설정할 수 있다(S1340).
상기 주행 방식이란, 보다 구체적으로, S1320 단계 및 S1330 단계에서 설정된 주행차선 및 주행경로를 따라 주행하는 과정에서, 효율적인 광고 제공을 위해 임시적으로 차선을 변경하였다가 다시 설정된 차선으로 주행하는 등의 주행 방식을 의미한다.
이하에서, 위에 각 동작들에 대해서 구체적으로 살펴본다.
도 14는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법의 일 예를 나타낸 흐름도이다.
도 14는, 본 명세서가 제공하는 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 동작 중 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보를 획득하는 동작의 수행 과정을 구체적으로 나타낸다.
상기 피 광고자는 도로 상에 주행 중인 차량에 탑승해 있는 피 광고자 및 인도상을 보행하고 있는 피 광고자 모두를 포함할 수 있다.
상기 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보는, 상기 피 광고자의 광고에 대한 관심도 등을 나타내는 반응도(값)를 포함할 수 있다. 차량의 프로세서는 상기 피 광고자의 광고에 대한 반응도를 일정한 기준들에 의하여 판단하고, 반응도 값을 결정할 수 있다. 이하에서, 설명의 편의를 위해, '반응도'는 상기 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보에 포함된 반응도를 의미하는 것으로 한다.
도 14에서 수행되는 절차를 통해, 상기 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보에 포함되는 반응도 값이 결정될 수 있다. 상기 반응도는 0 또는 일정한 임의의 값으로 초기화되어 상기 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보에 포함될 수 있다. 설명의 편의를 위해, 이하에서 반응도의 초기값은 0으로 설정된 것으로 한다.
상기 프로세서는 센싱부를 제어하여 차량이 제공하는 광고에 대한 상기 피 광고자의 시선 주시를 획득할 수 있다(S1410).
상기 피 광고자의 시선 주시는 상기 차량에 구비된 시선 인식 센서를 통해서 획득될 수 있다. 상기 시선 인식 센서는 카메라 등일 수 있다. 또한, 상기 시선 인식 센서는 주행 제어에 필요한 센싱 정보를 획득하기 위해 차량에 기본적으로 설치된 카메라 외에, 광고가 출력되는 광고 디스플레이부에 별도로 구비된 센서들일 수 있다. 예를 들어, 본 명세서의 일 실시예들은 광고 차량이 효율적인 광고를 위한 주행 경로 및 주행 차선의 설정을 설정하는 동작들을 포함하고 있는 바, 주행 제어에 필요한 센서와 피광고자의 광고에 대한 반응도를 획득하기 위한 별도의 센서들을 포함할 수 있다. 상기 광고에 대한 반응도를 획득하기 위한 별도의 센서들은 예를 들어, 광고 디스플레이부의 베젤 영역에 구비된 적어도 하나의 이미지 센서를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 피 광고자의 시선 주시에 기초하여, 상기 피 광고자가 일정시간 이상 광고를 주시하는지 판단한다(S1420).
상기 일정시간은 사전에 설정될 수 있고, 도로 상황에 따라서 변화할 수 있다. 예를 들어, 광고 차량이 주행하는 주변 도로 또는 인도의 혼잡도에 따라 상기 일정 시간은 가변될 수 있다. 보다 구체적으로는, 상기 주변 도로 또는 인도의 혼잡도가 높은 것으로 판단된 경우, 프로세서는 광고에 대한 반응도를 산출하기 위한 기준 시간을 낮출 수 있다.
피 광고자가 일정시간 이상 광고를 주시하는 지 판단한 결과 일정시간 이상 광고를 주시하지 않는 것으로 판단된 경우, 프로세서는 피 광고자가 광고에 반응하지 않는 것으로 판단하고, 반응도 판단 동작을 종료한다(S1431). 이 경우, 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보에 포함된 반응도 값은 최종적으로 0으로 결정된다.
반대로, 상기 피 광고자가 일정시간 이상 광고를 주시하는 지 판단한 결과, 일정시간 이상 광고를 주시하는 것으로 판단된 경우, 상기 제어부는 피 광고자가 광고에 관심 있는 것(예를 들어, 관심도 1)으로 판단할 수 있다(S1430). 이 경우 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보에 포함된 반응도 값에 특정 값의 가중치가 더해질 수 있다. 상기 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보라 함은, 상기 피 광고자가 광고 차량에 제공하는 광고에 일차적으로 관심이 있는 것을 전제로 하여, 상기 관심의 정도를 상기 피광고자의 추가적인 반응행동 등을 통해 구체화하기 위한 정보를 의미할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 피 광고자가 상기 광고에 대하여 특정 행동을 취하는지 모니터링할 수 있다(S1440).
예를 들어, 상기 특정 행동은 상기 피 광고자가 차량에 의하여 제공되는 광고를 팔을 뻗어 손으로 지시하는 등의 동작일 수 있으며, 이 외에도 피 광고자의 다양한 행동들이 상기 특정 행동에 포함될 수 있다. 즉, 프로세서는 상기 피 광고자가 광고를 일정시간 주시한 이후부터 추가적으로 모니터링되는 제스처를 통해 광고에 대한 관심도를 구체화할 수 있다.
상기 피 광고자의 특정 행동은 차량에 구비된 동작 인식 센서를 통해서 수행될 수 있다. 상기 동작 인식 센서는 카메라를 포함한 센서 등 일 수 있다.
상기 프로세서는 상기 특정 행동에 기초하여 피 광고자가 광고를 향해 특정 행동을 취하는지를 판단한다(S1450).
상기 피 광고자가 광고를 향해 특정 행동을 취하는지 판단한 결과 특정 행동을 취하지 않는 것으로 판단된 경우, 도 14에 도시된 A 절차를 수행하게 된다(S1461). 상기 A 절차는 도 15를 참조하여 이하에서 살펴보도록 한다.
반대로, 상기 피 광고자가 광고를 향해 특정 행동을 취하는지 판단한 결과 특정 행동을 취하는 것으로 판단된 경우, 상기 프로세서는 상기 피 광고자가 광고에 더 큰 관심(관심도 2)이 있는 것으로 판단할 수 있다. 이 경우 상기 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보에 포함된 반응도 값에 상기 일정 값의 가중치가 더해질 수 있다.
다음, 상기 프로세서는 센싱부를 제어하여 광고에 더 큰 관심(관심도 2)이 있는 피 광고자의 음성을 인식할 수 있다 (S1470).
상기 피 광고자가의 음성은 차량에 구비된 마이크, 를 포함할 수 있다. 그러나 본 명세서의 실시예에 의하면, 광고 차량과 피 광고자 사이의 거리가 일정 거리 이상인 경우 피 광고자들의 광고에 대한 반응을 음성으로 획득하기가 어려운 경우가 있을 수 있다. 이 경우, 광고 차량은, 피 광고자들과 거리가 가까이 위치하는 다른 차량들에게 상기 피 광고자의 음성을 획득할 것을 요청할 수 있다. 즉, 광고 차량은 타 차량으로부터 V2X 메시지를 수신하고, 상기 V2X 메시지에 포함된 피 광고자의 음성 패턴을 획득함으로써, 상기 피 광고자들의 광고에 대한 반응도를 판단할 수도 있다.
상기 광고 차량은 획득된 상기 피 광고자의 음성 또는 음성 패턴에 대하여 음성 인식 동작할 수 있다. 상기 음성 인식 동작은 공지의 다양한 음성 인식 과정을 통해 수행될 수 있음은 물론이다.
상기 프로세서는 인식된 음성을 분석하여, 상기 인식된 음성에 상기 광고에 대한 내용이 포함되어 있는지를 판단한다(S1480).
상기 인식된 피 광고자의 음성에 광고에 대한 내용이 포함 되었는지 지를 판단한 결과, 상기 음성에 광고에 대한 내용이 포함되지 않은 것으로 판단된 경우, 상기 제어부는 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보에 포함된 기존 반응도 값을 유지(+가중치 0) 하고 상기 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보를 획득하는 동작을 종료한다(S1491).
상기 광고에 대한 내용이라 함은, 예를 들어, 광고 대상 상품의 명칭, 광고에 등장하는 인물 정보, 위치 정도 등 출력되는 광고와 실질적으로 관련성이 존재하는 것으로 볼 수 있는 어떠한 결과를 포함할 수 있다.
다만, 본 명세서의 일 실시예에 따른 광고 차량에서 수행되는 음성 인식 결과 피 광고자의 음성을 STT(Speech To Text) 변환한 결과, 전술한 바와 같이 광고와 직접적으로 관련된 텍스트가 추출되지 않았으나 상기 광고에 대한 반응을 의미 파악이 어려운 함성 소리 등으로 확인한 경우, 프로세서는 상기 피 광고자의 음성에 광고에 대한 내용이 포함된 것으로 인식할 수도 있다.상기 인식된 피 광고자의 음성에 광고에 대한 내용이 포함 되었는지 지를 판단한 결과, 상기 음성에 광고에 대한 내용이 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 제어부는 피 광고자가 광고에 더 큰 관심(관심도 3)이 있는 것으로 판단(S1490)할 수 있다. 이 경우 상기 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보에 포함된 반응도 값에 상기 일정 값의 가중치가 더해질 수 있고, 상기 제어부는 상기 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보를 획득하는 동작을 종료한다.
이상 도 14에서는 상기 광고 차량이 제공하는 광고에 대한 피 광고자의 반응도를 복수의 스텝으로 구성하고, 각 스텝에서 피 광고자들의 반응을 모니터링하여 광고에 대한 관심 정도를 구체화하는 예들을 설명하였다.
도 15는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법의 일 예를 나타낸 흐름도이다.
도 15는, 도 14의 A 절차(S1461)를 구체적으로 나타낸다.
상기 A 절차는 S1520 단계를 포함한 그 이후 단계를 걸쳐 수행된다. S1510 단계에서, 상기 프로세서는 피 광고자가 광고를 향해 특정 행동을 취하는가를 판단한 결과, 특정 행동을 취하지 않는 것으로 판단된 경우, 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보에 포함된 반응도 값은 유지된다(가중치 +0). 이 때, S1520 단계는 상기 피 광고자의 시선이 광고에 대해 일정 시간 이상 지속된 이후의 단계인 바, 상기 피 광고자의 광고에 대한 반응과 관련된 정보에 포함된 반응도는 기존 값으로 유지될 수 있다.
다음, 프로세서는 광고에 관심 있는(관심도 1)것으로 판단된 상기 피 광고자의 광고에 대한 언급 여부를 파악하는 단계 및 그 이후의 단계들을 수행한다(S1530 내지 S1560).
상기 피 광고자의 광고에 대한 언급이라 함은, 전술한 바와 같이 광고 차량의 광고에 대한 피 광고자의 발화를 의미한다. 상기 발화를 분석함으로써 피 광고자의 광고에 대한 관심도가 유추될 수 있다.
S1530 내지 S1560 단계는 도 14 S1470 이후의 동작과 동일하므로 설명을 생략하도록 한다
도 16은 피 광고자의 광고에 대한 특정 반응 별로 가중치가 산정되는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 보다 구체적으로는, 도 16은 도 14 내지 도 15를 통해 피 광고자의 광고에 대한 관심도를 복수의 스텝으로 구분하고, 각 스텝에서의 피 광고자의 반응을 모니터링한 결과, 광고에 대한 반응도를 가중치로 부여하는 예를 설명한다.
예를 들어, 피 광고자의 주시 반응은 반응도에 가중치 1이 더해지고, 특정 행동 반응은 가중치 2가 더해지며, 광고에 대한 언급이 있는 경우 가중치는 3이 더해진다.
구체적으로, 피 광고자가 시선 주시 및 특정 행동만 취한 경우, 반응도 값은 4가 될 수 있다.
이상, 광고 차량이 제공하는 광고에 대한 피 광고자의 관심도를 판단하는 구체적인 방법에 대하여 설명하였으며, 이하에서는 상기 판단된 관심도에 따라 자율주행 광고차량이 주행 경고를 설정하는 방법을 설명한다.
이하, 도 17 내지 도 20을 참조하여, 본 명세서가 제공하는 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 동작 중 차선 설정 동작의 수행 과정을 구체적으로 살펴본다.
차량의 프로세서는 도로상에 인도의 유무, 도로상의 다른 차선 상에서 주행하는 다른 차량들의 상기 차량에 대한 상대속도 등에 기초하여 주행차선을 설정할 수 있다.
상기 프로세서는 도로에 인도가 있는 경우, 차량이 인도에 가장 가까운 차선으로 주행하도록 차량을 제어할 수 있다.
상기 인도의 유무, 도로상의 다른 차선 상에서 주행하는 다른 차량들의 상기 차량에 대한 상대속도 등과 관련된 정보는 '주변 정보'로 호칭될 수 있다.
도 17은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 17은, 본 명세서가 제공하는 차량의 주행경로 설정 방법이 인도가 존재하는 도로상에서 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 17과 같이, 차량(1710)이 인도(1713)가 존재하는 2차선 도로상에서 주행하는 경우, 차량은 인도와 가장 가까운 제 2 차선(1712)으로 주행할 수 있다.
즉, 주행 중인 도로상에 인도가 존재하는 경우, 광고 차량의 프로세서는 항상 인도와 가장 가까운 차선을 주행차선으로 설정할 수 있다.
인도와 가장 가까운 차선으로 주행함으로써, 차량에 탑승한 피 광고자들보다 비교적 광고에 노출되기 쉬운 인도상에 존재하는 피 광고자들에게 광고를 제공할 수 있고, 효율적으로 광고가 제공될 수 있는 효과가 있다.
이하에서, 도로에 인도가 존재하지 않는 경우에서의 차량의 주행차선 설정 방법을 살펴본다.
도 18 및 19는, 본 명세서가 제공하는 차량의 주행경로 설정 방법이 인도가 존재하지 않는 도로상에서 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 18은 인도가 존재하지 않고, 직진 차선만이 존재하는 도로상에서 차량의 제어부가 주행차선을 설정하는 경우를 나타낸다.
상기 프로세서는 도로에 인도가 없고, 직진 차선만이 존재하는 경우, 양 옆에 다른 차선이 존재하는 중간차선을 주행차선으로 설정할 수 있다.
도 18(a)는 차량(1810)이 인도가 존재하지 않는 2차선 도로상에서 주행하는 경우를 나타낸다. 차량은 반대편(역방향) 차선의 제 1 차선(1811) 및 순방향(현재 주행중인 방향)차선의 제 2차 차선(1813)이 양 옆에 있는 제 1 차선(1812)으로 주행할 수 있다.
도 18(b)은 차량(1820)이 인도가 존재하지 않는 3차선 도로상에서 주행하는 경우를 나타낸다. 차량은 제 1 차선(1821) 및 제 2차 차선(1823)이 양 옆에 있는 제 2 차선(1822)으로 주행할 수 있다.
위의 예시는 하나의 중간차선만이 존재하는 경우에 적용될 수 있다.
차량은 인도가 없는 경우 중간차선으로 주행함으로써, 광고를 양 옆 차선에서 주행 중인 차량에서 제공할 수 있어, 효율적으로 광고가 제공될 수 있는 효과가 있다.
도 19는 인도가 존재하지 않고, 2 이상의 좌회전 차선이 존재하는 도로상에서 차량의 제어부가 주행차선을 설정하는 경우를 나타낸다.
상기 프로세서는 도로에 인도가 존재하지 않고, 직진 차선과 2 이상의 좌회전 차선이 이 존재하는 도로에서 좌회전 하는 경우, 좌회전 차선 중 가장 왼쪽의 좌회전 차선을 주행차선으로 설정할 수 있다.
도 19a는 차량(1910)이 좌회전 차선이 2개 존재하고 직진 차선이 2개 존재하는 도로상에서 좌회전 하기 위해 주행하는 경우를 나타낸다.
상기 프로세서는 2개의 좌회전 차선(1911 및 1912) 중 가장 왼쪽 차선인 제 1차선으로 주행하도록 차량을 제어할 수 있다.
2개의 좌회전 차선이 존재하는 경우 가장 왼쪽의 차선으로 주행함으로써, 차량은 진행하고자 하는 방향을 바라보는 운전자의 경향성을 이용할 수 있다. 따라서, 차량은 가장 왼쪽 좌회전 차선의 오른쪽 좌회전 차선을 주행하는 차량의 운전자에게 효율적으로 광고를 제공할 수 있는 효과가 있다.
한편, 인도가 존재하지 않고, 2개 이상의 좌회전 차선이 존재하는 경우, 주행 차선이 항상 1차선으로 설정되는 것은 아니다. 예를 들어, 도 19b를 참조하면, 자율주행 광고차량은 도 19a에 도시된 방법에 따라 1차선으로 주행하되, 주변 차선의 상태에 따라 주행 차선이 변경되도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 1차선에 복수의 차량(A1,A2,A3,A4)이 정차한 상태이고, 2차선에 하나의 차량(A5)이 차선 전방에 정차한 상태인 경우, 자율주행 광고차량(ADV)은 2차선으로 차선 변경하여 주행할 수 있다. 이 경우, 1차선에 정차한 복수의 차량(A1,A2,A3,A4)이 자율주행 광고차량(ADV) 좌측에서 피광고자(또는 피 광고차량)이 될 수 있다. 나아가, 3차선에 정차한 차량(A6, A7) 또한 자율주행 광고차량(ADV)의 우측 방향에서의 피 광고자(또는 피 광고차량)이 될 수 있다. 이 경우, 도 19a에서 설명한 바와 같이, 자율주행 광고차량의 주행 차선을 결정함에 있어서, 주변 차량 운전자의 시선 방향 외에 광고 차량의 위치, 주변 차선 내의 차량의 혼잡도가 고려될 수 있다.한편, 본 명세서의 일 실시예에 의하면, 자율주행 광고차량은, 주행 차선을 결정한 이후에, 주변 차선 내의 차량 혼잡도가 가변됨에 따라 광고 면적이 변경되도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 도 19b 에서 자율주행 광고차량(ADV)가 제1 차선에서 제2 차선으로 차선을 변경한 이후에, 자율주행 광고차량(ADV) 후단부로 새로운 차량들이 정차하는 경우, 자율주행 광고차량(ADV)의 후면 디스플레이를 통해 광고 개시가 되도록 제어할 수도 있다.
한편, 자율주행 광고차량의 프로세서가 주행경로를 설정하는 경우, 특정 차선에 인접한 차선에 대한 상기 특정의 상대속도가 고려될 수 있다.
도 20은, 본 명세서가 제공하는 차량의 주행경로 설정 방법이 인도가 존재하지 않는 도로상에서 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 20 (a)는 인도가 존재하지 않고, 2 이상의 중간차선이 존재하는 도로상에서 주행차선을 설정하는 경우에 따른 일 예이다.
이와 같은 경우 차량의 프로세서는 특정 차선과, 상기 특정 차선에 인접한 양 옆 차선에 대한 상기 특정 차선의 상대속도에 기초하여 주행차선을 설정할 수 있다.
구체적으로, 상기 프로세서는 도로에 인도가 존재하지 않고, 2 이상의 중간차선이 존재하는 경우, 2 이상의 중간차선 중 인접한 차선에 대한 상대속도가 가장 낮은 중간차선을 주행차선으로 설정할 수 있다.
특정 중간차선에 인접한 2개의 차선에 대한 각각의 상대속도는 상기 특정 중간차선의 평균속도에서 인접한 2개의 차선 각각의 평균속도를 뺀 값의 절대치로 계산될 수 있다. 여기서, 평균속도는 차선을 주행하는 차량들의 평균속도를 의미하는 것으로 한다.
또한, 차량 차량에 구비된 카메라 또는 센서부를 통하여 실시간으로 주행중인 차선 및 도로상에 존재하는 다른 차선들의 평균 속도를 모니터링 할 수 있고, 모니터링 결과에 따라 주행 차선을 변경할 수 있다.
도 20(a)에서, 2개의 중간차선(2012 및 2013)이 있다. 차량의 프로세서는 2012 및 2013 중 인접한 차선에 대한 상대속도가 더 낮은 제 3 차선을 주행차선으로 설정할 수 있다. 즉, 제 2 차선(2012)은 인접한 차선과의 상대속도는 각각 40 및 10이고, 제 3 차선(2013)은 인접한 차선과의 상대속도가 각각 10 및 10이므로 제 3 차선이 주행차선으로 설정된다. 여기서 상기 프로세서는 도로상의 존재하는 전체 차선에 포함되는 복수의 중간차선 중 인접한 2개의 차선에 대한 각각의 상대속도의 총합 또는 총합의 평균이 더 낮은 중간차선을 주행차선으로 설정할 수 있다.
도 20(b)는 차량이 주행중인 도로상에 인도가 존재하지 않고, 반대편 차선(역방향)의 제 1 차선과 현재 차량이 주행하는 방향(순방향) 차선의 제 1 차선만이 중간차선인 경우에 따른 일 예이다.
이와 같은 경우 차량은 반대편 차선 상의 상기 제 1 차선에 상기 중간 차선의 상대속도에 기초하여 주행차선을 설정할 수 있다.
구체적으로, 반대편 차선 상의 상기 제 1 차선에 상기 중간 차선의 상대속도가 일정 수준 이상 커지면, 차량은 현재 순방향 차선의 제 1 차선을 중간차선을 주행차선으로 설정할 수 있다. 차선 변경을 위한 값은 차량에 사전에 설정되거나, 도로 상황에 따라 변화할 수 있다.
도 20(b)에서, 1개의 중간차선(2022)이 있다. 상기 제어부는 중간 차선인 2022를 주행차선으로 주행하고, 주행 중에 반대편 차선의 제 1 차선(2021)에 대한 현재 주행중인 차선(2022)의 상대속도가 일정 수준 이상 커지면 순방향 차선의 제 2 차선(2023)으로 주행차선을 변경할 수 있다.
도 21 특정 차선에 인접한 양 옆 차선에 대한 상기 특정 차선의 상대 속도 크기에 대해 가중치가 산정되는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
상대 속도의 절대치 0~10km/h인 경우 가중치가 2로 설정되고, 11~40km/h 인 경우 가중치는 1이 되며, 41km/h 이상인 경우 가중치는 0이 될 수 있다.
이하, 도 22 내지 도 24를 참조하여, 본 명세서가 제공하는 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 동작 중 주행경로 설정 동작의 수행 과정을 구체적으로 살펴본다.
차량의 프로세서는 도로상에 인도의 유무, 특정 구간 상의 전체적인 차선의 상대속도 및 특정 구간의 도로 정체 정도, 특정 구간에 존재하는 인도상의 보행자 수(피 광고자 수) 등 에 기초하여 주행경로를 설정할 수 있다.
상기 특정 구간 상의 전체적인 차선의 상대속도 및 특정 구간의 도로 정체 정도, 특정 구간에 존재하는 인도상의 보행자 수 등과 관련된 정보는, 네트워크에 의하여 차량에게 제공될 수 있다. 네트워크가 차량으로 제공하는 상기 정보들이 포함되는 정보를 경로 설정 정보라고 표현하도록 한다.
차량이 해당 구간에 직접 도달하지 않는 한 차량은 상기 경로 설정 정보를 스스로 알 수 없기 때문에, 네트워크는 차량으로 상기 경로 설정 정보를 제공할 수 있다.
도 22는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 22는 차량(2210)의 프로세서가 인도(2220)가 존재하는 도로 상에서 주행경로를 설정하는 경우를 나타낸다.
상기 프로세서는 주행중인 도로상에 인도가 존재하는 경우, 인도와 가장 가까운 차선으로 주행하며, 인도를 끼고(인도를 중심으로) 시계 방향 또는 반시계 방향으로 주행하도록 차량(2210)을 제어한다.
구체적으로, 차량(2210)의 운전석이 왼쪽에 존재하는 환경에서, 차량은 인도와 가장 가까운 차선을 주행하며 인도를 중심으로 시계방향으로 주행할 수 있다. 또는, 차량(2210)의 운전석이 오른쪽에 존재하는 환경에서, 차량은 인도와 가장 가까운 차선을 주행하며 인도를 중심으로 반시계 방향으로 주행할 수 있다.
차량은 이와 같은 방법으로 주행함으로써, 인도상에 존재하는 피 광고자에게 효율적으로 광고를 노출할 수 있는 효과가 있다.
도 23은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 23은 차량의 제어부가 인도가 존재하는 도로 상에서 주행경로를 설정하는 경우를 나타낸다.
상기 제어부는 주행경로를 설정하기 위해, 특정 구간의 정체 정도를 고려할 수 있다. 상기 정체 정도를 고려하여 주행경로를 설정하기 위해, 상기 제어부는 네트워크로부터 수신한 경로 설정 정보를 사용할 수 있다. 차량은 경로 설정 정보에 기초하여 정체구간으로 주행할 수 있다.
차량은 이와 같은 방법으로 주행함으로써, 인도상에 존재하는 피 광고자에게 효율적으로 광고를 노출할 수 있는 효과가 있다.
도 24는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 24는 차량의 제어부가 인도가 존재하지 않는 도로 상에서 주행경로를 설정하는 경우를 나타낸다.
상기 프로세서는 주행경로를 설정하기 위해, 특정 구간의 전체적인 상대속도를 고려할 수 있다. 상기 전체적인 상대속도를 고려하여 주행경로를 설정하기 위해, 상기 프로세서는 네트워크로부터 수신한 경로 설정 정보를 사용할 수 있다. 상기 프로세서는 경로 설정 정보에 기초하여 특정 구간의 상대속도가 낮은 구간으로 주행하도록 차량을 제어할 수 있다.
차량은 이와 같은 방법으로 주행함으로써, 주행중인 차량에 탑승 중인 피 광고자에게 효율적으로 광고를 노출할 수 있는 효과가 있다.
도 25는 경로 설정을 위해 차량이 고려하는 변수들에 대해서 가중치가 산정되는 방법을 설명하기 위한 도면이다
도 25(a)는 상대 속도에 대한 가중치 산정 방법의 예이다. 상대 속도의 절대치 0~10km/h인 경우 가중치가 2로 설정되고, 11~40km/h 인 경우 가중치는 1이 되며, 41km/h 이상인 경우 가중치는 0이 될 수 있다.
도 25(b)는 인도 상의 보행자 수에 따른 혼잡도에 대한 가중치 산정 방법의 예이다. 인도 상에 보행중인 보행자가 수가 많이 없어 여유 있는 경우 가중치가 0으로 설정되고, 혼잡도가 보통의 경우 가중치는 1이 되고, 혼잡한 경우 가중치는 2로 설정될 수 있다.
도 25(c)는 도로 정체 상태에 대한 가중치 산정 방법이다. 도로의 소통이 원활한 경우 가중치는 0으로 설정되고, 도로 위의 차량들이 서행하는 경우에는 가중치가 1으로 설정되며, 도로가 정체된 경우에는 가중치가 2로 설정될 수 있다.
이하, 도 26 내지 도 27을 참조하여, 본 명세서가 제공하는 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 동작 중 주행방법 설정 동작의 수행 과정을 구체적으로 살펴본다.
차량은 도로상에 인도의 유무, 도로의 정체 정도 및 다른 광고 차량의 존재 유무에 기초하여 주행방법을 설정할 수 있다.
도 26은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 26에서, 차량(2610)은 제 1 차선으로 주행하다가 target 1 차량(2630)에게 인접한 거리에서 광고를 제공하기 위하여 제 2 차선으로 차선을 임시적으로 변경하고, target 1 차량에게 광고를 제공한 후, 다시 제 1 차선으로 돌아와 target 2 차량(2620)에게 광고를 제공할 수 있다.
상기 주행 방법은, 인도의 유무와 상관없이 모든 주행 상황에서 적용될 수 있다.
이러한 주행방법으로 주행함으로써, 차량은 광고를 보다 많은 차량에게 효율적으로 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 27는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
도 27은 도로상에 다른 광고 차량이 존재하는 경우에서 차량이 주행방법을 설정하는 경우를 나타낸다. 일 실시예에 의하면, 자율주행 광고차량의 광고 개시 부분에 따라서 주행 차선 변경 스케줄을 달리 설정할 수 있다. 예를 들어, 차량 전면을 통해 광고를 개시하는 차량과, 차량 측면을 통해서만 광고를 개시하는 차량의 주행 차선 선택 방법이 달라질 수 있다.
도 27(a)는 차량의 측면에만 광고가 개시된 경우에서 주행방법이 설정되는 경우이다.
도 27(a)에서, 차량(2711)은 제 1 차선을 주행하고 있고, 다른 광고 차량(2712)는 제 2 차선을 주행하고 있으며, 광고를 제공받는 target 차량들(2713및 2714)은 각각 제 1 차선 및 제 3차선을 주행하고 있다.
차량(2711)은 제 1 차선을 주행하다가, 차량의 옆 차선에 다른 광고차량을 추월하고 제 2차선으로 차선을 변경할 수 있다. 이후 차량(2711)은 측면에 개시된 광고를 제공하기 위해 광고를 제공받는 target 차량들 모두에게 접근할 수 있다.
도 27(b)는 차량의 전체 면적에 광고가 개시된 경우에서 주행방법이 설정되는 경우이다.
도 27(b)에서, 차량(2721)은 제 1 차선을 주행하고 있고, 다른 광고 차량(2722)는 제 2 차선을 주행하고 있으며, 광고를 제공받는 target 차량들(2723 및 2724)은 각각 제 1 차선 및 제 3 차선을 주행하고 있다.
차량은 제 1 차선을 주행하다가, 차량의 옆 차선에 다른 광고차량을 추월하고 제 2 차선으로 차선을 변경한다. 이후 차량은 측면에 개시된 광고를 제공하기 위해 광고를 제공받는 target 차량들 모두에게 접근한 후 측면에 개시된 광고를 제공하기 위해 일정 시간 대기할 수 있다. 이후, 차량은 후면에 개시된 광고를 제공하기 위해, target 차량들을 추월한 후 제 1 차선으로 이동한 후 일정시간 대기할 수 있다.
추가적으로, 차량은 네트워크로부터 경로 설정에 필요한 정보(경로 설정 정보)를 제공받을 수도 있다. 상기 경로 설정 정보는 주행구간별 도로 정체 정보, 상기 주행구간에 존재하는 인도 상의 보행자 수 정보 및 상기 주행구간별 상대속도 정보를 포함할 수 있다. 상기 경로 설정 정보는 차량이 직접적으로 특정 구간에 도달하여 해당 구간에 대한 정보들을 수집하고 저장함으로써 파악할 수도 있다.
따라서, 차량은 네트워크로부터 제공받은 경로 설정 정보 또는 차량 자신이 직접 수집하고 저장한 경로 설정 정보에 기초하여 주행경로를 설정할 수 있다.
또한, 네트워크는 상기 경로 설정 정보를 차량에게 제공하기 위해, 도로 설정 정보 생성에 필요한 정보들을 다른 서버들로부터 제공받을 수 있다.
차량은 네트워크로 상기 경로 설정 정보를 요청할 수 있으며, 상기 요청은 주기적으로 전송될 수 있다.
이와 같이 차량이 네트워크로부터 경로 설정 정보를 제공 받음으로써, 차량은 실시간으로 넓은 구역의 특정 구간에 대한 도로 상황을 파악할 수 있는 효과가 있다.
이상, 본 명세서의 일 실시예에 따라 자율주행 광고차량이 주행하는 도로 상에 인도가 존재하는지 여부에 따라 광고 차량의 주행 차선을 제어하는 예들을 설명하였으나, 본 명세서에 개시되는 발명은 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 자율주행 광고차량은 도로 주변 상황에 따라 광고 개시 방법을 다르게 설정할 수도 있다.
도로 주변 상황에 따라 광고를 개시하는 방식을 다르게 하는 방법을 설명하기에 앞서, 차량에 탑재된 디스플레이를 통하여 광고가 개시되는 방법에 대해서 먼저 살펴본다. 광고 디스플레이는 상기 자율주행 광고차량의 전면, 후면, 우측면 또는 좌측면에 중 적어도 하나에 탑재될 수 있다.
차량이 제공하는 광고는 차량에 탑재된 디스플레이 상에 표시된다. 상기 디스플레이는 상기 디스플레이의 전체 화면상에 하나의 광고만을 표시할 수 있다. 또한, 상기 디스플레이의 전체 화면이 특정 개수의 구역으로 구분되고, 상기 구분된 특정 개수의 구역에 복수의 광고가 동시에 표시될 수 있다.
예를 들어, 상기 디스플레이의 전체 화면이 2개로 구분되어 제 1 구역 및 제 2 구역으로 나누어지고, 상기 제 1 구역에 제 1 광고가 표시되고, 상기 제 2 구역에 제 2 광고가 표시될 수 있다. 이는 하나의 예시에 불과하며, 본 명세서가 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 상기 디스플레이 화면상에 표시되는 광고는 일정 주기에 따라 변경될 수 있다. 예를 들어, 상기 차량이 2 종류의 제 1 광고 및 제 2 광고를 제공할 때, 상기 디스플레이의 전체 화면상에 제 1 광고가 먼저 표시되고, 일정 시간 후에 상기 디스플레이의 전체 화면상에 표시되는 광고가 제 1 광고에서 제 2 광고로 변경될 수 있다. 즉, 상기 디스플레이는 일정 주기로 제 1 광고, 제 2 광고, 제 1 광고, 제 2 광고 순서로 광고를 표시할 수 있다.
상기, 하나의 디스플레이 상에서 복수개의 광고를 표시하는 방식과, 일정 주기로 디스플레이 상에 표시되는 광고가 변경되는 방식이 조합될 수 있다. 즉, 상기 차량이 4 종류의 광고(제 1 광고, 제 2 광고, 제 3 광고 및 제 4 광고)를 제공하고, 디스플레이가 2개의 구역(제 1 구역, 제 2 구역)으로 광고를 제공할 수 있다. 이와 같은 경우에, 상기 디스플레이 상에 다음과 같은 방식으로 광고가 표시될 수 있다.
자율주행 광고차량은 차량이 현재 주행중인 주행 차선의 주변 환경과 관련된 주변 정보에 기초하여 앞서 살펴본 광고 개시 방법을 적절하게 변경할 수 있다. 상기 주변 정보는 현재 차선의 주변에 인도가 존재하는 지와 관련된 인도 정보, 상기 현재 차선의 주변 차선들의 상대 속도와 관련된 주변 차선 상대 속도 정보 및 상기 현재 차선 주변에 존재하는 주변 차량들과 관련된 주변 차량 정보를 포함한다.
상기 디스플레이 상에 표시되는 상기 광고는 상기 주변 정보에 기초하여 일정한 주기로 다른 광고로 변경될 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 주변 정보에 포함된 상기 주변 차선 상대 속도 정보가 나타내는 상대 속도의 절대치가 작을수록 상기 일정한 주기는 짧아질 수 있다. 이와 같은 방법으로 광고를 표시함으로써, 상대속도가 작은 차량에게 더 많은 수의 광고를 제공할 수 있다.
상기 디스플레이의 전체 화면이 특정 개수의 구역으로 구분되고, 상기 구분된 특정 개수의 구역에 복수의 광고가 동시에 표시되는 경우, 상기 주변 차선 상대 속도 정보가 나타내는 상대 속도의 절대치가 작을수록 복수의 광고의 개수는 더 많을 수 있다. 상대 속도가 큰 경우, 인접 차선을 주행하는 차량들에게 많은 수의 광고를 제공하여도 광고 효과가 크지 않을 것이므로, 상대 속도가 작은 경우에만 디스플레이상에 더 많은 수의 광고가 표시되게 함으로써 효율적으로 다양한 광고가 제공될 수 있다.
또한, 상기 주변 정보에 포함된 상기 주변 차량 정보가 현재 차선 주변에 상기 주변 차량들이 없는 것을 나타내는 경우에, 상기 디스플레이는 광고를 표시하지 않을 수 있다. 주변에 차량이 없는 경우에는 광고를 개시하지 않음으로써, 디스플레이상에 광고를 표시하기 위해서 소모되는 전력이 감소될 수 있다.
도 28은 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸다.
자율주행 광고차량의 프로세서는 광고에 대한 피 광고자의 반응과 관련된 정보를 획득할 수 있다(S2810). 상기 피 광고자의 반응과 관련된 정보는 도 14 내지 도 15에서 설명한 방법으로 획득될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 자율주행 광고차량이 주행하는 현재 차선의 주변 환경과 관련된 주변 정보를 획득할 수 있다(S2820). 상기 주변 환경 정보라 함은 현재 주행하는 도로 상황 정보를 포함할 수 있다. 상기 도로 상황 정보는, 도로의 차선 수, 각 차선의 혼잡도, 각 차선 내에 위치한 적어도 하나의 차량의 평균 속도 정보, 광고 차량과 주변 차선 차량들의 상대 속도 정보를 포함할 수 있다. 또한, 상기 도로 상황 정보는, 인도가 존재하는지에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.
상기 도로 상황 정보는 네트워크로부터 수신하거나, V2X 통신을 통해 주변 차량, 주변 도로의 인프라로부터 수신될 수도 있다.
다음, 프로세서는 상기 주변 정보에 기초하여 상기 차량이 주행 가능한 차선들의 우선 순위를 설정할 수 있다(S2830).
상기 프로세서는 상기 우선순위에 기초하여 설정된 주행차선으로 상기 자율주행 광고차량이 주행 되도록 제어할 수 있다 (S2840).
한편, 전술한 예들에서 설명한 자율주행 광고차량의 주행 차선 또는 경로설정은 AI 장치와 연계되어 구현될 수도 있다. 예를 들어, 자율주행 광고차량이 주변 상황 정보를 획득하면 차량과 연계된 AI 장치(또는 AI 프로세서)가 AI 프로세싱을 수행하여 최적의 광고를 제공하기 위한 주행 차선 또는 주행 경로를 산출하여 차량에게 제공할 수 있다.
도 29는 본 명세서의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 경로 설정 방법이 수행되는 일 예를 나타낸 흐름도이다.
차량의 프로세서는 주행 중인 차량의 주변 정보를 5G 네트워크에 포함된 AI 프로세서로 전송하도록 통신부를 제어할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 AI 프로세서로부터 AI 프로세싱된 정보를 수신하도록 통신부를 제어할 수 있다. AI 프로세싱된 정보는, 주행 차선 정보, 주행 경로 정보, 최적의 타겟 차량과의 인접거리를 유지하는 시간정보, 실시간으로 변하는 타겟 차량정보, 상기 타겟차량이 변경됨에 따른 차선 변경 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 차량의 내부 또는 외부로부터 획득되는 주변 상황 정보의 전송을 스케줄링하기 위해 사용되는 DCI(Downlink Control Information)를 5G 네트워크로부터 수신할 수 있다. 또한, 프로세서는 상기 DCI에 기초하여 상기 차량이 획득한 주변 상황 정보를 네트워크로 전송할 수 있다(S2900).
한편, 프로세서는, SSB(Synchronization signal block)에 기초하여 상기 5G 네트워크와 초기 접속 절차를 수행하고, 상기 주변 상황 정보는 PUSCH를 통해 상기 5G 네트워크로 전송될 수 있다. 상기 SSB와 상기 PUSCH의 DM-RS는 QCL type D에 대해 QCL될 수 있다.
5G 네트워크에서의 AI 프로세서는, 상기 차량으로부터 수신된 상기 주변 상황 정보를 분석할 수 있다. 상기 AI 프로세서는 상기 수신된 주변 상황 정보를 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)모델에 적용할 수 있다. 상기 ANN 모델은 ANN 분류기를 포함할 수 있고, 상기 AI 프로세서는 상기 도로 주변 상황정보를 상기 ANN 분류기의 입력값으로 설정할 수 있다(S2910).
AI 프로세서는 상기 ANN 출력값을 분석하여(S2920), 주행 차선 정보(또는 주행 경로 정보)를 획득할 수 있다(S2930).
AI 프로세서는, 무선 통신부를 통해 상기 획득된 주행 차선 정보(또는 주행 경로 정보)를 차량(UE)으로 전송할 수 있다(S2940).한편, 전술한 AI 프로세싱은 5G 네트워크 상에서 이루어질 수도 있지만, 분산 네트워킹 환경에서 자율주행 광고차량 주변의 적어도 하나의 다른 차량들의 협업을 통해서 수행될 수도 있다.
예를 들어, 자율주행 광고차량이 도로 주변 상황 정보를 5G 네트워크에 전송하는 경우, 상기 5G 네트워크와 연결된 적어도 하나의 주변 차량의 리소스를 활용하여 AI 프로세싱이 수행될 수도 있다.
또한, 예를 들어, 자율주행 광고차량 자체적으로 AI 프로세싱을 수행함으로써, 주행 차선 내지 주행 경로를 결정할 수도 있다.
도 30은 본 명세서의 일 실시예에 따라 5G 통신 네트워크를 통해 연결되는 AI 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 30을 참조하면, AI 시스템은 AI 서버(16), 로봇(11), 자율주행 차량(12), XR 장치(13), 스마트폰(14) 또는 가전(15) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(11), 자율주행 차량(12), XR 장치(13), 스마트폰(14) 또는 가전(15) 등을 AI 장치(11 내지 15)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템을 구성하는 각 장치들(11 내지 15, 20)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(11 내지 15, 20)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(16)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(16)는 AI 시스템을 구성하는 AI 장치들인 로봇(11), 자율주행 차량(12), XR 장치(13), 스마트폰(14) 또는 가전(15) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(11 내지 15)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이 때, AI 서버(16)는 AI 장치(11 내지 15)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(11 내지 15)에 전송할 수 있다.
이 때, AI 서버(16)는 AI 장치(11 내지 15)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(11 내지 15)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(11 내지 15)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
<AI+로봇>
로봇(11)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
로봇(11)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.
로봇(11)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(11)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 로봇(11)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
로봇(11)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(11)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(11)에서 직접 학습되거나, AI 서버(16) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이 때, 로봇(11)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(16) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
로봇(11)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(11)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 로봇(11)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 로봇(11)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이 때, 로봇(11)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
<AI+자율주행>
자율주행 차량(12)은 AI 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
자율주행 차량(12)은 자율주행 기능을 제어하기 위한 자율주행 제어 모듈을 포함할 수 있고, 자율주행 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다. 자율주행 제어 모듈은 자율주행 차량(12)의 구성으로써 내부에 포함될 수도 있지만, 자율주행 차량(12)의 외부에 별도의 하드웨어로 구성되어 연결될 수도 있다.
자율주행 차량(12)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 자율주행 차량(12)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 자율주행 차량(12)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 로봇(11)과와 마찬가지로, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
특히, 자율주행 차량(12)은 시야가 가려지는 영역이나 일정 거리 이상의 영역에 대한 환경이나 객체는 외부 장치들로부터 센서 정보를 수신하여 인식하거나, 외부 장치들로부터 직접 인식된 정보를 수신할 수 있다.
자율주행 차량(12)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 자율주행 차량(12)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 주행 동선을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 자율주행 차량(12)에서 직접 학습되거나, AI 서버(16) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이 때, 자율주행 차량(12)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(16) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
자율주행 차량(12)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 자율주행 차량(12)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 자율주행 차량(12)이 주행하는 공간(예컨대, 도로)에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 가로등, 바위, 건물 등의 고정 객체들과 차량, 보행자 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 자율주행 차량(12)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이 때, 자율주행 차량(12)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
<AI+XR>
XR 장치(13)는 AI 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수 있다.
XR 장치(13)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 속성 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR 장치(13)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
XR 장치(13)는 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, XR 장치(13)는 학습 모델을 이용하여 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터에서 현실 객체를 인식할 수 있고, 인식한 현실 객체에 상응하는 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 XR 장치(13)에서 직접 학습되거나, AI 서버(16) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이 때, XR 장치(13)는 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(16) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
<AI+로봇+자율주행>
로봇(11)은 AI 기술 및 자율주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
AI 기술과 자율주행 기술이 적용된 로봇(11)은 자율주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율주행 차량(12)과 상호작용하는 로봇(11) 등을 의미할 수 있다.
자율주행 기능을 가진 로봇(11)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.
자율주행 기능을 가진 로봇(11) 및 자율주행 차량(12)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 기능을 가진 로봇(11) 및 자율주행 차량(12)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.
자율주행 차량(12)과 상호작용하는 로봇(11)은 자율주행 차량(100b100a)와과 별개로 존재하면서, 자율주행 차량(12)의 내부 또는 외부에서 자율주행 기능에 연계되거나, 자율주행 차량(12)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.
이 때, 자율주행 차량(12)과 상호작용하는 로봇(11)은 자율주행 차량(12)을를 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율주행 차량(12)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율주행 차량(12)에 제공함으로써, 자율주행 차량(12)의 자율주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.
또는, 자율주행 차량(12)과 상호작용하는 로봇(11)은 자율주행 차량(12)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율주행 차량(12)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(11)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율주행 차량(12)의 자율주행 기능을 활성화하거나 자율주행 차량(12)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(11)이 제어하는 자율주행 차량(12)의 기능에는 단순히 자율주행 기능뿐만 아니라, 자율주행 차량(12)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.
또는, 자율주행 차량(12)과 상호작용하는 로봇(11)은 자율주행 차량(12)의 외부에서 자율주행 차량(12)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(11)은 스마트 신호등과 같이 자율주행 차량(12)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율주행 차량(12)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.
<AI+로봇+XR>
로봇(11)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇, 드론 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 로봇(11)은 XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇을 의미할 수 있다. 이 경우, 로봇(11)은 XR 장치(13)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇(11)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 로봇(11) 또는 XR 장치(13)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(13)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 로봇(11)은 XR 장치(13)를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
예컨대, 사용자는 XR 장치(13) 등의 외부 장치를 통해 원격으로 연동된 로봇(11)의 시점에 상응하는 XR 영상을 확인할 수 있고, 상호작용을 통하여 로봇(11)의 자율주행 경로를 조정하거나, 동작 또는 주행을 제어하거나, 주변 객체의 정보를 확인할 수 있다.
<AI+자율주행+XR>
자율주행 차량(12)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 자율주행 차량(12)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율주행 차량(12)은 XR 장치(13)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율주행 차량(12)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율주행 차량(12)은 HUD를 구비하여 XR 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR 객체를 제공할 수 있다.
이 때, XR 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR 객체가 자율주행 차량(12)의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율주행 차량(12)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR 객체들을 출력할 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율주행 차량(12)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 자율주행 차량(12) 또는 XR 장치(13)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(13)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 자율주행 차량(12)은 XR 장치(13) 등의 외부 장치를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
[확장현실 기술]
확장현실(XR: eXtended Reality)은 가상현실(VR: Virtual Reality), 증강현실(AR: Augmented Reality), 혼합현실(MR: Mixed Reality)을 총칭한다. VR 기술은 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하고, AR 기술은 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 제공하며, MR 기술은 현실 세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 제공하는 컴퓨터 그래픽 기술이다.
MR 기술은 현실 객체와 가상 객체를 함께 보여준다는 점에서 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체를 보완하는 형태로 사용되는 반면, MR 기술에서는 가상 객체와 현실 객체가 동등한 성격으로 사용된다는 점에서 차이점이 있다.
XR 기술은 HMD(Head-Mount Display), HUD(Head-Up Display), 휴대폰, 태블릿 PC, 랩탑, 데스크탑, TV, 디지털 사이니지 등에 적용될 수 있고, XR 기술이 적용된 장치를 XR 장치(XR Device)라 칭할 수 있다.
본 명세서가 적용될 수 있는 실시예
실시 예 1: 도로 상에서 광고를 제공하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법에 있어서, 상기 광고에 대한 피 광고자의 반응과 관련된 정보를 획득하는 단계; 상기 자율주행 차량이 주행하는 현재 차선의 주변 환경과 관련된 주변 정보를 획득하는 단계; 상기 주변 정보에 기초하여 상기 차량이 주행 가능한 차선들의 우선 순위를 설정하는 단계; 및 상기 우선순위에 기초하여 설정된 주행차선으로 상기 자율주행 차량을 주행시키는 단계; 를 포함한다.
실시 예 2: 실시 예 1에 있어서, 상기 주변 정보는 상기 현재 차선의 주변에 인도가 존재하는 지와 관련된 인도 정보, 상기 현재 차선의 주변 차선들의 상대 속도와 관련된 주변 차선 상대 속도 정보 및 상기 현재 차선 주변에 존재하는 주변 차량들과 관련된 주변 차량 정보를 포함할 수 있다.
실시 예 3: 실시 예 2에 있어서, 상기 인도가 존재하는 경우, 상기 인도에 인접하는 차선이 우선순위로 설정되고, 상기 인도가 존재하지 않는 경우, 상기 현재 차선을 포함하여 상기 자율주행 차량이 주행하는 도로의 모든 차선 중 중앙 차선이 우선순위로 설정될 수 있다.
실시 예 4: 실시 예 3에 있어서, 상기 중앙 차선이 둘 이상인 경우, 상기 주변 차선 상대 속도 정보에 기초하여 상기 둘 이상의 중앙 차선 중 인접한 양 옆 차선에 대한 상대속도가 작은 특정 중앙 차선이 상기 주행차선으로 설정될 수 있다.
실시 예 5: 실시 예 2 에 있어서, 상기 도로상에 인도가 존재하지 않고 좌회전 차선이 둘 이상인 경우, 상기 둘 이상의 좌회전 차선 중 가장 왼쪽의 좌회전 차선이 우선순위로 설정될 수 있다.
실시 예 6: 실시 예 1에 있어서, 네트워크로부터 주행경로 설정 정보를 수신하는 단계; 및 상기 주행경로 설정 정보에 기초하여 주행경로를 설정하는 단계;를 더 포함하고, 상기 주행경로 설정 정보는 주행구간 별 도로 정체 정보, 상기 주행구간에 존재하는 인도 상의 보행자 수 정보 또는 상기 주행구간 별 전체 차선의 상대속도와 관련된 전체 차선 상대속도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
실시 예 7: 실시 예6에 있어서, 상기 반응과 관련된 정보는 상기 피 광고자의 상기 광고에 대한 반응 정도를 나타내는 반응도 값을 포함하고, 상기 반응과 관련된 정보를 획득하는 단계는, 상기 자율주행 차량에 장착된 카메라로 촬영한 영상을 분석하여 상기 피 광고자의 상기 광고에 대한 시선 주시가 있는지 판단하는 단계; 상기 카메라로 촬영한 영상을 분석하여 상기 피 광고자가 상기 광고에 대하여 특정 행동을 취하는지 판단하는 단계; 및 상기 자율주행 차량에 장착된 마이크를 통하여 상기 피 광고자의 음성 입력을 수신하고, 상기 음성 입력에 상기 광고와 관련된 내용이 포함되어 있는지를 판단하는 단계; 를 포함할 수 있다.
실시 예 8: 실시 에7에 있어서, 상기 주행경로를 설정하는 단계는, 상기 도로상에 상기 인도가 존재하는 경우 상기 반응과 관련된 정보에 기초하여 정해지는 제1 가중치, 상기 도로 정체 정보에 기초하여 정해지는 제2 가중치 및 상기 보행자 수 정보에 기초하여 정해지는 제3 가중치에 기초하여 상기 주행경로를 설정하는 단계;를 포함하되, 상기 주행구간에 존재하는 인도 상의 보행자는 피 광고자일 수 있다.
실시 예 9: 실시 예 8에 있어서, 상기 제1 가중치는 상기 반응도 값이 클수록 높고, 상기 반응도 값은, 상기 시선 주시가 있는 경우 일정 값만큼 증가하고, 상기 시선 주시가 없는 경우 유지되고, 상기 특정 행동이 있는 경우 상기 일정 값만큼 증가하고, 상기 특정 행동이 없는 경우 유지되고, 및 상기 음성 입력에 상기 광고와 관련된 내용이 포함되어 있는 경우 상기 일정 값만큼 증가하고, 상기 음성 입력에 상기 광고와 관련된 내용이 포함되지 않은 경우 유지될 수 있다.
실시 예 10: 실시 예 8에 있어서, 상기 제2 가중치는 상기 정체 정도가 클수록 높을 수 있다.
실시 예 11: 실시 예 8에 있어서, 상기 제3 가중치는 상기 피 광고자의 수가 많을수록 높을 수 있다.
실시 예 12: 실시 예 6에 있어서, 상기 인도가 존재하지 않는 경우 상기 피 광고자의 반응과 관련된 정보에 기초하여 정해지는 제1 가중치 및 상기 전체 차선 상대속도 정보에 기초하여 정해지는 제2 가중치에 기초하여 상기 주행경로를 설정하는 단계; 를 포함할 수 있다.
실시 예 13: 실시 예 12에 있어서, 상기 제2 가중치는 상기 전체 차선 상대속도 정보가 나타내는 상대속도의 절대치가 작을수록 높을 수 있다.
실시 예 14: 실시 예 2에 있어서, 상기 광고는 상기 자율주행 차량에 탑재된 디스플레이 상에 표시되고, 상기 디스플레이 상에 표시되는 상기 광고는 상기 주변 정보에 기초하여 일정한 주기로 다른 광고로 변경될 수 있다.
실시 예 15: 실시 예14에 있어서, 상기 주변 차선 상대 속도 정보가 나타내는 상대 속도의 절대치가 작을수록 상기 일정한 주기는 짧아지고, 상기 주변 차량 정보가 상기 현재 차선 주변에 상기 주변 차량들이 없는 것을 나타내는 경우 상기 디스플레이 상에 상기 광고가 표시되지 않을 수 있다.
실시 예 16: 실시 예 15에 있어서, 상기 디스플레이는 상기 자율주행 차량의 전면, 후면, 우측면 또는 좌측면 중 적어도 하나에 탑재되고, 상기 디스플레이는 적어도 하나의 화면으로 분할되어 적어도 하나의 서로 다른 광고를 동시에 표시하고, 상기 주변 차선 상대 속도 정보가 나타내는 상대 속도의 절대치가 작을수록 상기 적어도 하나의 서로 다른 광고의 개수는 많을 수 있다.
실시 예 17: 실시 예 1에 있어서, 상기 주변 정보의 전송을 스케줄링하기 위해 사용되는 DCI(Downlink Control Information)를 수신하는 단계; 를 더 포함하되, 상기 주변 정보는 상기 DCI에 기초하여 상기 네트워크로 전송될 수 있다.
실시 예 18: 실시 예17에 있어서, SSB(Synchronization Signal Block)에 기초하여 상기 네트워크와 초기 접속 절차를 수행하는 단계; 를 더 포함하되, 상기 주변 정보는 PUSCH(Physical Uplink Shared Channel)를 통해 상기 네트워크로 전송되고, 및 상기 SSB와 상기 PUSCH의 DM-RS(Dedicated demodulation Reference Signal)는 QCL(Quasi-Co Location) type D에 대해 QCL되어 있을 수 있다.
실시 예 19: 실시 예17에 있어서, 상기 주변 정보를 상기 네트워크에 포함된 AI 프로세서로 전송하도록 통신부를 제어하는 단계; 및 상기 AI 프로세서로부터 AI 프로세싱된 정보를 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계; 를 더 포함하고, 상기 AI 프로세싱된 정보는, 상기 주행차선과 관련된 정보일 수 있다.
실시 예 20: 자율주행 차량을 제어하는 지능형 컴퓨팅 디바이스는, 무선 통신부; 센서부; 카메라; 및 프로세서; 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 메모리; 를 포함하고, 상기 명령어는, 상기 프로세서가 상기 광고에 대한 피 광고자의 반응과 관련된 정보를 획득하도록 하고, 상기 프로세서가 상기 자율주행 차량이 주행하는 현재 차선의 주변 환경과 관련된 주변 정보를 획득하도록 하고, 상기 프로세서가 상기 주변 정보에 기초하여 상기 차량이 주행 가능한 차선들의 우선 순위를 설정하도록 하고, 상기 프로세서가 상기 우선순위에 기초하여 설정된 주행차선으로 상기 자율주행 차량을 주행시키도록 한다.
실시 예 21: 실시 예 20에 있어서, 상기 주변 정보는 상기 현재 차선의 주변에 인도가 존재하는 지와 관련된 인도 정보, 상기 현재 차선의 주변 차선들의 상대 속도와 관련된 주변 차선 상대 속도 정보 및 상기 현재 차선 주변에 존재하는 주변 차량들과 관련된 주변 차량 정보를 포함할 수 있다.
실시 예 22: 실시 예 21에 있어서, 상기 인도가 존재하는 경우, 상기 인도에 인접하는 차선이 우선순위로 설정되고, 상기 인도가 존재하지 않는 경우, 상기 현재 차선을 포함하여 상기 자율주행 차량이 주행하는 도로의 모든 차선 중 중앙 차선이 우선순위로 설정될 수 있다.
실시 예 23: 실시 예 22에 있어서, 상기 중앙 차선이 둘 이상인 경우, 상기 주변 차선 상대 속도 정보에 기초하여 상기 둘 이상의 중앙 차선 중 인접한 양 옆 차선에 대한 상대속도가 작은 특정 중앙 차선이 상기 주행차선으로 설정될 수 있다.
실시 예 24: 실시 예 21 에 있어서, 상기 도로상에 인도가 존재하지 않고 좌회전 차선이 둘 이상인 경우, 상기 둘 이상의 좌회전 차선 중 가장 왼쪽의 좌회전 차선이 우선순위로 설정될 수 있다.
실시 예 25: 실시 예 20에 있어서, 상기 프로세서는 네트워크로부터 주행경로 설정 정보를 수신하고, 상기 프로세서는 상기 주행경로 설정 정보에 기초하여 주행경로를 설정하고, 상기 주행경로 설정 정보는 주행구간 별 도로 정체 정보, 상기 주행구간에 존재하는 인도 상의 보행자 수 정보 또는 상기 주행구간 별 전체 차선의 상대속도와 관련된 전체 차선 상대속도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
실시 예 26: 실시 예25에 있어서, 상기 반응과 관련된 정보는 상기 피 광고자의 상기 광고에 대한 반응 정도를 나타내는 반응도 값을 포함하고, 상기 프로세서는 상기 반응과 관련된 정보를 획득하기 위해, 상기 자율주행 차량에 장착된 카메라로 촬영한 영상을 분석하여 상기 피 광고자의 상기 광고에 대한 시선 주시가 있는지 판단하고, 상기 카메라로 촬영한 영상을 분석하여 상기 피 광고자가 상기 광고에 대하여 특정 행동을 취하는지 판단하고, 상기 자율주행 차량에 장착된 마이크를 통하여 상기 피 광고자의 음성 입력을 수신하고, 상기 음성 입력에 상기 광고와 관련된 내용이 포함되어 있는지를 판단할 수 있다.
실시 예 27: 실시 에26에 있어서, 상기 프로세서는 상기 주행경로를 설정하기 위해서, 상기 도로상에 상기 인도가 존재하는 경우 상기 반응과 관련된 정보에 기초하여 정해지는 제1 가중치, 상기 도로 정체 정보에 기초하여 정해지는 제2 가중치 및 상기 보행자 수 정보에 기초하여 정해지는 제3 가중치에 기초하여 상기 주행경로를 설정하고, 상기 주행구간에 존재하는 인도 상의 보행자는 피 광고자일 수 있다.
실시 예 28: 실시 예 27에 있어서, 상기 제1 가중치는 상기 반응도 값이 클수록 높고, 상기 반응도 값은, 상기 시선 주시가 있는 경우 일정 값만큼 증가하고, 상기 시선 주시가 없는 경우 유지되고, 상기 특정 행동이 있는 경우 상기 일정 값만큼 증가하고, 상기 특정 행동이 없는 경우 유지되고, 및 상기 음성 입력에 상기 광고와 관련된 내용이 포함되어 있는 경우 상기 일정 값만큼 증가하고, 상기 음성 입력에 상기 광고와 관련된 내용이 포함되지 않은 경우 유지될 수 있다.
실시 예 29: 실시 예 27에 있어서, 상기 제2 가중치는 상기 정체 정도가 클수록 높을 수 있다.
실시 예 30: 실시 예 27에 있어서, 상기 제3 가중치는 상기 피 광고자의 수가 많을수록 높을 수 있다.
실시 예 31: 실시 예 25에 있어서, 상기 인도가 존재하지 않는 경우, 상기 프로세서는 상기 피 광고자의 반응과 관련된 정보에 기초하여 정해지는 제1 가중치 및 상기 전체 차선 상대속도 정보에 기초하여 정해지는 제2 가중치에 기초하여 상기 주행경로를 설정할 수 있다.
실시 예 32: 실시 예 31에 있어서, 상기 제2 가중치는 상기 전체 차선 상대속도 정보가 나타내는 상대속도의 절대치가 작을수록 높을 수 있다.
실시 예 33: 실시 예 21에 있어서, 상기 광고는 상기 자율주행 차량에 탑재된 디스플레이 상에 표시되고, 상기 디스플레이 상에 표시되는 상기 광고는 상기 주변 정보에 기초하여 일정한 주기로 다른 광고로 변경될 수 있다.
실시 예 34: 실시 예 33에 있어서, 상기 주변 차선 상대 속도 정보가 나타내는 상대 속도의 절대치가 작을수록 상기 일정한 주기는 짧아지고, 상기 주변 차량 정보가 상기 현재 차선 주변에 상기 주변 차량들이 없는 것을 나타내는 경우 상기 디스플레이 상에 상기 광고가 표시되지 않을 수 있다.
실시 예 35: 실시 예 34에 있어서, 상기 디스플레이는 상기 자율주행 차량의 전면, 후면, 우측면 또는 좌측면 중 적어도 하나에 탑재되고, 상기 디스플레이는 적어도 하나의 화면으로 분할되어 적어도 하나의 서로 다른 광고를 동시에 표시하고, 상기 주변 차선 상대 속도 정보가 나타내는 상대 속도의 절대치가 작을수록 상기 적어도 하나의 서로 다른 광고의 개수는 많을 수 있다.
실시 예 36: 실시 예 20에 있어서, 상기 프로세서는 상기 주변 정보의 전송을 스케줄링하기 위해 사용되는 DCI(Downlink Control Information)를 수신하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 주변 정보는 상기 DCI에 기초하여 상기 네트워크로 전송될 수 있다.
실시 예 37: 실시 예36에 있어서, 상기 프로세서는 SSB(Synchronization Signal Block)에 기초하여 상기 네트워크와 초기 접속 절차를 수행하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 주변 정보는 PUSCH(Physical Uplink Shared Channel)를 통해 상기 네트워크로 전송되고, 및 상기 SSB와 상기 PUSCH의 DM-RS(Dedicated demodulation Reference Signal)는 QCL(Quasi-Co Location) type D에 대해 QCL되어 있을 수 있다.
실시 예 38: 실시 예36에 있어서, 상기 프로세서는 상기 주변 정보를 상기 네트워크에 포함된 AI 프로세서로 전송하도록 통신부를 제어하고, 상기 프로세서는 상기 AI 프로세서로부터 AI 프로세싱된 정보를 수신하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 AI 프로세싱된 정보는, 상기 주행차선과 관련된 정보일 수 있다.
본 명세서에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다. 본 명세서의 실시 예 중 적어도 하나에 의하면, 효율적인 광고 제공을 위해 광고를 제공받는 피 광고자의 광고에 대한 반응도를 판단할 수 있다.또한, 본 명세서에 의하면 효율적인 광고 제공을 위해 광고를 제공받는 피 광고자의 광고에 대한 반응도에 기초하여 주행경로를 설정할 수 있다. 또한, 본 명세서의 실시 예 중 적어도 하나에 의하면, 효율적인 광고 제공을 위해 광고 목적 차량의 주행차선을 설정하는 방법을 구현할 수 있다. 본 명세서의 실시 예 중 적어도 하나에 의하면, 효율적인 광고 제공을 위해 광고 목적 차량의 주행경로를 설정할 수 있다.
본 명세서에 따른 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법을 지원하는 지능형 컴퓨팅 디바이스의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다. 본 명세서의 실시 예 중 적어도 하나에 의하면, 효율적인 광고 제공을 위해 광고를 제공받는 피 광고자의 광고에 대한 반응도를 판단할 수 있다.또한, 본 명세서에 의하면 효율적인 광고 제공을 위해 광고를 제공받는 피 광고자의 광고에 대한 반응도에 기초하여 주행경로를 설정할 수 있다. 또한, 본 명세서의 실시 예 중 적어도 하나에 의하면, 효율적인 광고 제공을 위해 광고 목적 차량의 주행차선을 설정하는 방법을 구현할 수 있다. 본 명세서의 실시 예 중 적어도 하나에 의하면, 효율적인 광고 제공을 위해 광고 목적 차량의 주행경로를 설정할 수 있다.
이상에서 설명된 실시 예들은 본 명세서의 구성요소들과 특징들이 소정 형태로 결합된 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려되어야 한다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 명세서의 실시 예를 구성하는 것도 가능하다. 본 명세서의 실시 예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시 예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시 예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시 예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시 예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함시킬 수 있음은 자명하다.
본 명세서에 따른 실시 예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 명세서의 일 실시 예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 명세서의 일 실시 예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리는 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
본 명세서는 본 명세서의 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 통상의 기술자에게 자명하다. 따라서, 상술한 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 명세서의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 명세서의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 명세서의 범위에 포함된다.

Claims (20)

  1. 도로 상에서 광고를 제공하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법에 있어서,
    상기 광고에 대한 피 광고자의 반응과 관련된 정보를 획득하는 단계;
    상기 자율주행 차량이 주행하는 현재 차선 주변의 도로 상황 정보를 획득하는 단계;
    상기 도로 상황 정보에 기초하여 상기 차량이 주행 가능한 차선에 대하여 미리 정해진 기준에 따라 우선순위를 설정하는 단계; 및
    상기 우선순위에 기초하여 설정된 주행차선으로 상기 자율주행 차량을 주행시키는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 도로 상황 정보는,
    인도 유무, 상기 현재 차선의 주변 차선들의 대한 상대 속도 정보, 도로의 혼잡도 또는 상기 현재 차선 주변에 존재하는 주변 차량 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    인도가 존재하는 경우, 상기 인도에 인접하는 차선이 우선순위로 설정되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 인도가 존재하지 않는 경우, 상기 현재 차선을 포함하여 상기 자율주행 차량이 주행하는 도로의 모든 차선 중 중앙 차선이 우선순위로 설정되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 중앙 차선이 둘 이상인 경우, 상기 주행 차선의 상대 속도정보에 기초하여 상기 둘 이상의 중앙 차선 중 인접한 양 옆 차선에 대한 상대속도가 작은 특정 중앙 차선이 상기 주행차선으로 설정되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 도로상에 인도가 존재하지 않고 좌회전 차선이 둘 이상인 경우, 상기 둘 이상의 좌회전 차선 중 가장 왼쪽의 좌회전 차선이 우선순위로 설정되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    네트워크로부터 주행경로 설정 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 주행경로 설정 정보에 기초하여 주행경로를 설정하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 주행경로 설정 정보는 주행구간별 도로 정체 정보, 상기 주행구간에 존재하는 인도 상의 보행자 수 정보 또는 상기 주행구간별 전체 차선의 상대속도와 관련된 전체 차선 상대속도 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 반응과 관련된 정보는 상기 피 광고자의 상기 광고에 대한 반응 정도를 나타내는 반응도 값을 포함하고,
    상기 반응과 관련된 정보를 획득하는 단계는,
    상기 자율주행 차량에 장착된 카메라로 촬영한 영상을 분석하여 상기 피 광고자의 상기 광고에 대한 시선 주시가 있는지 판단하는 단계;
    상기 카메라로 촬영한 영상을 분석하여 상기 피 광고자가 상기 광고에 대하여 특정 행동을 취하는지 판단하는 단계; 및
    상기 피 광고자의 음성 입력을 수신하고, 상기 음성 입력에 상기 광고와 관련된 내용이 포함되어 있는지를 판단하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 주행경로를 설정하는 단계는,
    상기 도로상에 상기 인도가 존재하는 경우 상기 반응과 관련된 정보에 기초하여 정해지는 제1 가중치, 상기 도로 정체 정보에 기초하여 정해지는 제2 가중치 및 상기 보행자 수 정보에 기초하여 정해지는 제3 가중치에 기초하여 상기 주행경로를 설정하는 단계;를 포함하되,
    상기 주행구간에 존재하는 인도 상의 보행자는 피 광고자인 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 제1 가중치는 상기 반응도 값이 클수록 높고,
    상기 반응도 값은,
    상기 시선 주시가 있는 경우 일정 값만큼 증가하고, 상기 시선 주시가 없는 경우 유지되고,
    상기 특정 행동이 있는 경우 상기 일정 값만큼 증가하고, 상기 특정 행동이 없는 경우 유지되고, 및
    상기 음성 입력에 상기 광고와 관련된 내용이 포함되어 있는 경우 상기 일정 값만큼 증가하고, 상기 음성 입력에 상기 광고와 관련된 내용이 포함되지 않은 경우 유지되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 제2 가중치는 상기 정체 정도가 클수록 높은 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  12. 제 9 항에 있어서,
    상기 제3 가중치는 상기 피 광고자의 수가 많을수록 높은 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  13. 제 7 항에 있어서,
    상기 주행경로를 설정하는 단계는,
    상기 인도가 존재하지 않는 경우 상기 피 광고자의 반응과 관련된 정보에 기초하여 정해지는 제1 가중치 및 상기 전체 차선 상대속도 정보에 기초하여 정해지는 제2 가중치에 기초하여 상기 주행경로를 설정하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 제2 가중치는 상기 전체 차선 상대속도 정보가 나타내는 상대속도의 절대치가 작을수록 높은 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  15. 제 2 항에 있어서,
    상기 광고는 상기 자율주행 차량에 탑재된 디스플레이 상에 표시되고,
    상기 디스플레이 상에 표시되는 상기 광고는 상기 주변 정보에 기초하여 일정한 주기로 다른 광고로 변경되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 주변 차선 상대 속도 정보가 나타내는 상대 속도의 절대치가 작을수록 상기 일정한 주기는 짧아지고,
    상기 주변 차량 정보가 상기 현재 차선 주변에 상기 주변 차량들이 없는 것을 나타내는 경우 상기 디스플레이 상에 상기 광고가 표시되지 않는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 디스플레이는 상기 자율주행 차량의 전면, 후면, 우측면 또는 좌측면 중 적어도 하나에 탑재되고,
    상기 디스플레이는 적어도 하나의 화면으로 분할되어 적어도 하나의 서로 다른 광고를 동시에 표시하고,
    상기 주변 차선 상대 속도 정보가 나타내는 상대 속도의 절대치가 작을수록 상기 적어도 하나의 서로 다른 광고의 개수는 많은 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  18. 제 1 항에 있어서,
    상기 도로 상황 정보의 전송을 스케줄링하기 위해 사용되는 DCI(Downlink Control Information)를 수신하는 단계; 를 더 포함하되,
    상기 도로 상황 정보는 상기 DCI에 기초하여 상기 네트워크로 전송되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  19. 제 18항에 있어서,
    SSB(Synchronization Signal Block)에 기초하여 상기 네트워크와 초기 접속 절차를 수행하는 단계; 를 더 포함하되,
    상기 도로 상황 정보는 PUSCH(Physical Uplink Shared Channel)를 통해 상기 네트워크로 전송되고, 및
    상기 SSB와 상기 PUSCH의 DM-RS(Dedicated demodulation Reference Signal)는 QCL(Quasi-Co Location) type D에 대해 QCL되어 있는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
  20. 제 18항에 있어서,
    상기 도로 상황 정보를 상기 네트워크에 포함된 AI 프로세서로 전송하도록 통신부를 제어하는 단계; 및
    상기 AI 프로세서로부터 AI 프로세싱된 정보를 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 AI 프로세싱된 정보는,
    상기 주행차선 정보 또는 주행 경로 정보인 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 주행경로 설정 방법.
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