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KR20220167090A - 혼잡도에 따른 퍼스널 모빌리티 장치의 제어 방법 및 장치 - Google Patents

혼잡도에 따른 퍼스널 모빌리티 장치의 제어 방법 및 장치 Download PDF

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KR20220167090A
KR20220167090A KR1020210076191A KR20210076191A KR20220167090A KR 20220167090 A KR20220167090 A KR 20220167090A KR 1020210076191 A KR1020210076191 A KR 1020210076191A KR 20210076191 A KR20210076191 A KR 20210076191A KR 20220167090 A KR20220167090 A KR 20220167090A
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KR
South Korea
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objects
congestion
degree
target area
personal mobility
Prior art date
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Pending
Application number
KR1020210076191A
Other languages
English (en)
Inventor
정구민
오현정
이승현
장요철
이충엽
하재준
Original Assignee
현대자동차주식회사
기아 주식회사
국민대학교산학협력단
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 현대자동차주식회사, 기아 주식회사, 국민대학교산학협력단 filed Critical 현대자동차주식회사
Priority to KR1020210076191A priority Critical patent/KR20220167090A/ko
Priority to US17/520,993 priority patent/US20220396147A1/en
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Pending legal-status Critical Current

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Abstract

혼잡도에 따른 이동체의 제어 방법 및 장치를 개시한다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 혼잡도에 따른 이동체의 제어 방법에 있어서, 이동체의 예상 경로에 따라 대상 영역을 식별하는 단계; 상기 대상 영역 내 객체들의 유형, 객체들의 이동, 객체들 간 거리, 객체들의 수, 예측되는 객체들의 수 및 상기 대상 영역의 제한속도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 대상 영역의 혼잡도를 획득하는 단계; 및 상기 혼잡도에 따라 상기 이동체의 속도를 제어하는 단계를 포함하는 이동체의 제어 방법 및 장치를 제공한다.

Description

혼잡도에 따른 퍼스널 모빌리티 장치의 제어 방법 및 장치{Method and Apparatus for Controlling a Personal Mobility Vehicle based on Congestion}
본 발명의 실시예들은 퍼스널 모빌리티 장치인 이동체의 예상 경로에 대상 영역을 설정하고, 대상 영역 내 객체들의 특징에 따라 혼잡도를 산출하며, 혼잡도에 따라 퍼스널 모빌리티 장치를 제어하는, 혼잡도에 따른 퍼스널 모빌리티 장치의 제어 방법 및 장치에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
최근 이동 수단 또는 운송 수단으로서, 차량의 비중이 감소하고, 퍼스널 모빌리티 장치(Personal Mobility vehicle: 퍼스널 모빌리티 장치 vehicle)의 비중이 점점 늘고 있다. 여기서, 퍼스널 모빌리티 장치 장치란 1~2 인용 이동체로서, 마이크로 모빌리티(Micro Mobility), 전기 자전거, 전동 킥보드, 전동 스쿠터, 전동 휠체어, 전기 바이크, 세그웨이(Segway), 2-Wheel Drive, 스마트카(Smart Car), 1~2인승 셔틀, 개인 이동수단, 개인 비행수단, 스마트 모빌리티, 공유 모빌리티, 퍼스트 마일(First Mile), 라스트 마일(Last Mile), PBV(Purpose Built Vehicle), PAV(Personal Air Vehicle), 소형 전기차 등을 포함하는 이동 수단을 의미한다.
퍼스널 모빌리티 장치는 차량과 달리 차도가 아닌 도로에서도 주행이 가능하다. 예를 들면, 차량은 차도로만 다닐 수 있는 데 반해 퍼스널 모빌리티 장치는 자전거 전용도로 또는 인도를 주행할 수 있다. 즉, 퍼스널 모빌리티 장치는 차량에 비해 보행자와 충돌하기 쉬운 도로를 주행할 수 있다.
퍼스널 모빌리티 장치는 차도가 아닌 도로에서는 차량에 비해 주행성이 훨씬 뛰어나다. 예를 들면, 좁은 골목길에서 차량은 빠른 속도로 주행하기 어려우며, 방향 회전이 어렵거나 불가능하다. 반면, 퍼스널 모빌리티 장치는 크기가 작기 때문에, 좁은 골목길에서도 차량에 비해 빠른 속도로 주행이 가능하고 방향 회전도 쉬운 특징을 가진다.
퍼스널 모빌리티 장치의 주행 특징으로 인해, 퍼스널 모빌리티 장치는 보행자 또는 다른 퍼스널 모빌리티 장치와 충돌할 위험이 높다. 특히, 도심에서 인구 또는 퍼스널 모빌리티 장치가 밀집되어 있는 경우, 퍼스널 모빌리티 장치를 이용하는 탑승자는 보행자 또는 다른 퍼스널 모빌리티 장치와의 충돌 위험이 매우 높다.
따라서, 퍼스널 모빌리티 장치가 보행자나 다른 퍼스널 모빌리티 장치와의 충돌을 방지하는 기술에 대한 연구가 필요하다.
본 발명의 실시예들은, 퍼스널 모빌리티 장치의 예상 경로에 따른 혼잡도를 고려하여 퍼스널 모빌리티 장치의 속도를 제어함으로써, 퍼스널 모빌리티 장치의 충돌을 예방하여 안전을 도모할 수 있는 퍼스널 모빌리티 장치의 제어 방법 및 장치를 제공하는 데 주된 목적이 있다.
본 발명의 실시예들은, 퍼스널 모빌리티 장치의 예상 경로에 따른 대상 영역을 식별하고 대상 영역 내 객체들의 다양한 특징들을 고려하여 혼잡도를 산출하여 퍼스널 모빌리티 장치를 제어함으로써, 퍼스널 모빌리티 장치의 안전을 도모하면서도 운행 효율을 극대화시키기 위한 퍼스널 모빌리티 장치의 제어 방법 및 장치를 제공하는 데 일 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 혼잡도에 따른 이동체의 제어 방법에 있어서, 이동체의 예상 경로에 따라 대상 영역을 식별하는 단계; 상기 대상 영역 내 객체들의 유형, 객체들의 이동, 객체들 간 거리, 객체들의 수, 예측되는 객체들의 수 및 상기 대상 영역의 제한속도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 대상 영역의 혼잡도를 획득하는 단계; 및 상기 혼잡도에 따라 상기 이동체의 속도를 제어하는 단계를 포함하는 이동체의 제어 방법을 제공한다.
본 실시예의 다른 측면에 의하면, 혼잡도에 따른 이동체의 제어 장치에 있어서, 이동체의 예상 경로에 따라 대상 영역을 식별하는 대상 영역 식별부; 상기 대상 영역 내 객체들의 유형, 객체들의 이동, 객체들 간 거리, 객체들의 수, 예측되는 객체들의 수 및 상기 대상 영역의 제한속도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 대상 영역의 혼잡도를 획득하는 혼잡도 획득부; 및 상기 혼잡도에 따라 상기 이동체의 속도를 제어하는 제어부를 포함하는 이동체의 제어 장치를 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 의하면, 퍼스널 모빌리티 장치의 예상 경로에 따른 혼잡도를 고려하여 퍼스널 모빌리티 장치의 속도를 제어함으로써, 퍼스널 모빌리티 장치의 충돌을 예방하여 안전을 도모할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 의하면, 퍼스널 모빌리티 장치의 예상 경로에 따른 대상 영역을 식별하고 대상 영역 내 객체들의 다양한 특징들을 고려하여 혼잡도를 산출하여 퍼스널 모빌리티 장치를 제어함으로써, 퍼스널 모빌리티 장치의 안전을 도모하면서도 운행 효율을 극대화시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼스널 모빌리티 장치의 구성요소를 예시한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 혼잡도를 고려한 퍼스널 모빌리티 장치의 제어 동작을 설명하기 위해 예시한 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 발명의 일 실시예에 따라 혼잡도를 고려한 퍼스널 모빌리티 장치의 제어 동작을 설명하기 위해 예시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼스널 모빌리티 장치의 제어 과정을 예시한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼스널 모빌리티 장치의 구체적인 제어 과정을 예시한 순서도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면 상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 '포함', '구비'한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 '~부', '모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하에서, 퍼스널 모빌리티 장치(Personal Mobility vehicle)는 1~2인이 탑승하여 이동할 수 있는 이동체를 의미한다. 예를 들면, 마이크로 모빌리티(Micro Mobility), 전기 자전거, 전동 킥보드, 전동 스쿠터, 전동 휠체어, 전기 바이크, 세그웨이(Segway), 2-Wheel Drive, 스마트카(Smart Car), 1~2인승 셔틀, 개인 이동수단, 개인 비행수단, 스마트 모빌리티, 공유 모빌리티, 퍼스트 마일(First Mile), 라스트 마일(Last Mile), PBV(Purpose Built Vehicle), PAV(Personal Air Vehicle), 전기차 등이 있다. 이하에서, 퍼스널 모빌리티 장치와 이동체 간 용어는 혼용될 수 있다.
또한, 지능형 교통시스템(Intelligent Transport System, ITS)는 노변 장치(Road Side Unit; RSU) 또는 이동통신 기지국을 포함한다. 노변 장치 또는 기지국은 모두 브로드캐스팅(broadcasting)을 수행하되, 필요에 따라 유니캐스트(unicast), 멀티캐스트(multicast) 등의 통신 방식을 지원할 수 있다. 이하에서, 노변 장치(Road Side Unit, RSU)들은 퍼스널 모빌리티 장치와 V2X(Vehicle to Everything) 통신을 수행하는 것을 기준으로 설명한다. V2X 통신은 LTE-V2X, C-V2X, 5G-V2X, WAVE(Wireless Access In Vehicular Environment), DSRC(Dedicated Short Range Communication) 등을 포함한다. 또한, 지능형 교통 시스템(Intelligent Transport System, ITS)에서 이용되는 통신 규격이 이용될 수 있다. 이하에서, 노변 장치와 기지국 간 용어는 혼용될 수 있다.
퍼스널 모빌리티 장치의 제어 장치는 퍼스널 모빌리티 장치의 외부에 위치한 서버로 구현될 수 있다. 또한, 제어 장치는 퍼스널 모빌리티 장치 내부에 위치한 디바이스, 사용자 단말 등에 의해 구현될 수도 있다. 제어 장치는 가상 지도, 노변 장치의 식별 정보, 노변 장치의 식별 정보에 대응되는 위치 좌표, 퍼스널 모빌리티 장치의 식별 정보, 또는 사용자의 가입자 정보 중 적어도 어느 하나를 미리 저장할 수 있다. 여기서, 위치 좌표는 위도와 경도를 의미하거나 특정 지점을 기준으로 하는 2차원 또는 3차원 좌표를 의미한다. 이하에서는, 제어 장치가 퍼스널 모빌리티 장치에 탑재된 것으로 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼스널 모빌리티 장치의 구성요소를 예시한 구성도이다.
도 1을 참조하면, 퍼스널 모빌리티 장치의 제어 장치(10, 이하 '제어 장치'로 지칭함)는 대상 영역 식별부(130), 혼잡도 획득부(140) 및 제어부(150)를 포함한다. 제어 장치(10)는 통신부(100), 센서부(110) 및 저장부(120) 중 하나 이상을 더 포함한다.
제어 장치(10)는 센서부(110)가 수집한 정보를 통해 퍼스널 모빌리티 장치의 예상 경로를 생성하거나 통신부(100)를 통해 퍼스널 모빌리티 장치의 예상 경로를 수신할 수 있다. 예를 들면, 제어 장치(10)는 퍼스널 모빌리티 장치의 위치, 속도, 방향, 경로이력, 가속도, 출발지, 또는 목적지 등을 이용하여 퍼스널 모빌리티 장치의 예상 경로를 생성할 수 있다. 다른 예로써, 제어 장치(10)는 외부 장치 또는 ITS로부터 예상 경로를 수신할 수 있다.
제어 장치(10)는 대상 영역 식별부(130)를 통해 예상 경로에 따른 대상 영역을 식별할 수 있다. 여기서, 대상 영역이란 퍼스널 모빌리티 장치의 예상 경로에 기초하여 혼잡도를 산출할 영역을 의미한다. 대상 영역 식별부(130)에 의해 대상 영역이 식별된 경우, 제어 장치(10)는 대상 영역 또는 대상 영역 내 객체들에 관한 정보를 통신부(100)를 통해 수집할 수 있다. 대상 영역은 사용자에 따라 미리 특정 구역을 정할 수 있다.
통신부(100)는 외부 장치 또는 지능형 교통시스템(Intelligent Transport System; ITS)과 무선 통신을 수행하는 구성요소다.
통신부(100)는 외부 장치 또는 ITS로부터 대상 영역 또는 대상 영역 내 객체들에 관한 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 통신부(100)는 ITS의 카메라에 의해 촬영된 대상 영역 내 이미지를 수신하거나, ITS의 서버에 의해 처리된 대상 영역 내 객체들에 관한 정보를 수신할 수 있다. 혼잡도 산출이 외부 장치에서 수행되는 경우, 통신부(100)는 외부 장치에 의해 산출된 혼잡도를 수신할 수 있다. 여기서, 외부 장치는 ITS의 서버 또는 사용자의 단말을 의미한다.
센서부(110)는 퍼스널 모빌리티 장치의 주변 객체들을 인식하고, 퍼스널 모빌리티 장치의 주행 정보를 수집하는 구성요소다.
센서부(110)는 카메라, 라이다 센서, 레이더 센서 및 비전 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 이 외에도, 센서부(110)는 퍼스널 모빌리티 장치의 주변 객체들을 인식할 수 있는 센서들을 더 포함할 수 있다. 또한, 센서부(110)는 주행 정보 수집을 위한 센서들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 센서부(110)는 GPS 센서부, 내비게이션 등을 포함할 수 있다.
저장부(120)는 퍼스널 모빌리티의 제어를 위한 정보들을 저장하는 구성요소다.
저장부(120)는 통신부(100) 및 센서부(110)가 수집하는 정보들을 저장할 수 있다. 대상 영역이 기 설정된 영역인 경우, 저장부(120)는 기 설정된 영역에 관한 정보를 저장할 수 있다. 이 외에, 저장부(120)는 혼잡도 산출에 이용되는 정보들을 더 저장할 수 있다.
대상 영역 식별부(130)는 퍼스널 모빌리티 장치의 예상 경로에 따라 대상 영역을 식별하는 구성요소다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 대상 영역 식별부(130)는 퍼스널 모빌리티 장치의 예상 경로에 따라, 기 설정된 영역을 식별한다. 예를 들면, 퍼스널 모빌리티 장치가 주행할 수 있는 도로마다 소정의 영역이 미리 설정되어 저장되고, 퍼스널 모빌리티 장치의 예상 경로가 설정된 영역을 지나는 경우, 대상 영역 식별부(130)는 설정된 영역을 식별할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 의하면, 대상 영역 식별부(130)는 퍼스널 모빌리티 장치의 예상 경로에 따라, 객체 클러스터링을 통해 결정된 영역을 식별할 수 있다. 예를 들면, ITS의 카메라, 라이다 센서, 레이더 센서 등의 센서 장치들이 특정 영역 내 객체들을 인식하고 클러스터링하면, 대상 영역 식별부(130)는 통신부(100)를 통해 ITS로부터 클러스터링된 영역에 관한 정보를 수신하고, 클러스터링된 영역을 대상 영역으로 결정할 수 있다. 객체 클러스터링은 hierarchical clustering, partitioning clustering, k-means clustering 등의 클러스터링 방법으로 구현될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 의하면, 대상 영역 식별부(130)는 센서부(110)를 통해 주변 객체들을 인식하고, 인식된 객체들을 클러스터링하고, 클러스터링된 객체들이 존재하는 영역을 대상 영역으로 식별할 수 있다. 객체 클러스터링은 hierarchical clustering, partitioning clustering, k-means clustering 등의 클러스터링 방법으로 구현될 수 있다. 센서부(110)가 수집한 데이터들로부터 대상 영역 및 대상 영역 내 객체에 관한 정보를 추출할 수 있다. 대상 영역 식별부(130)는 통신부(100)를 통해 대상 영역을 식별하는 경우보다 센서부(110)를 통해 대상 영역을 식별하는 경우에 대상 영역 식별 범위가 좁으나 식별 속도는 더 빠를 수 있다.
제어 장치(10)는 대상 영역 식별부(130)를 통해 대상 영역을 식별하고, 통신부(100)를 이용하여 ITS로부터 대상 영역 또는 대상 영역 내 객체들에 관한 정보를 수신한다.
혼잡도 획득부(140)는 대상 영역 내 객체들의 특징들 및 대상 영역의 특징에 기초하여 대상 영역의 혼잡도를 획득하는 구성요소다.
구체적으로, 혼잡도 획득부(140)는 대상 영역 내 객체들의 유형, 객체들의 이동, 객체들 간 거리, 객체들의 수, 예측되는 객체들의 수 및 대상 영역의 제한속도 중 적어도 하나에 기초하여 대상 영역의 혼잡도를 획득한다. 혼잡도 획득부(140)는 대상 영역 내 도로 폭, 차량의 종류, 차량의 통행량 등에 더 기초하여 대상 영역의 혼잡도를 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 혼잡도 획득부(140)는 혼잡도를 직접 산출할 수도 있고, 서버, 단말 등 외부 장치에 의해 산출된 혼잡도를 통신부(100)를 통해 획득할 수도 있다. 구체적으로, 혼잡도 획득부(140)는 대상 영역 내 객체들의 유형, 객체들의 이동, 객체들 간 거리, 객체들의 수, 예측되는 객체들의 수 및 대상 영역의 제한속도 중 적어도 하나에 기초하여, 외부 장치에 의해 산출된 혼잡도를 수신함으로써, 혼잡도를 획득할 수 있다.
이하에서는, 혼잡도 획득부(140)가 혼잡도를 직접 산출하는 실시예를 기준으로 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 혼잡도 획득부(140)는 대상 영역 내 객체들의 유형을 보행자와 퍼스널 모빌리티 장치로 식별하고, 보행자의 수와 퍼스널 모빌리티 장치의 수 간 차이에 기초하여 혼잡도를 산출한다. 혼잡도 획득부(140)는 보행자의 수와 퍼스널 모빌리티 장치의 수 간 차이가 클수록 혼잡도를 낮게 산출하고, 보행자의 수와 퍼스널 모빌리티 장치의 수 간 차이가 작을수록 혼잡도를 높게 산출할 수 있다. 즉, 보행자의 수와 퍼스널 모빌리티 장치의 수가 균등할수록 대상 영역 내 교통이 원활하지 않은 것으로 판단한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 혼잡도 획득부(140)는 객체들의 이동에 기초하여 퍼스널 모빌리티 장치와 객체들 간 거리를 산출하고, 퍼스널 모빌리티 장치와 객체들 간 거리에 기초하여 혼잡도를 산출한다. 혼잡도 획득부(140)는 퍼스널 모빌리티 장치와 객체들 간 거리가 가까워질수록 혼잡도를 높게 산출하고, 퍼스널 모빌리티 장치와 객체들 간 거리가 멀어질수록 혼잡도를 낮게 산출할 수 있다. 혼잡도 획득부(140)는 퍼스널 모빌리티 장치와 객체들 간 거리를 객체들 각각에 대해 산출할 수 있고, 거리들의 총합을 산출할 수도 있다. 이때, 각각의 거리 또는 합산된 거리에 따라 혼잡도를 산출할 수 있다. 이 외에도, 혼잡도 획득부(140)는 대상 영역의 중심 위치와 퍼스널 모빌리티 장치 간 거리에 따라 혼잡도를 산출할 수 있다. 혼잡도 획득부(140)는 객체들 위치의 중심 위치와 퍼스널 모빌리티 장치 간 거리에 따라 혼잡도를 산출할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 혼잡도 획득부(140)는 대상 영역 내 객체들이 예상 경로에 수직한 방향으로 이동하는지 여부에 기초하여 혼잡도를 산출한다. 혼잡도 획득부(140)는 객체들이 예상 경로에 수직한 방향 또는 수직에 가까운 방향으로 이동할수록 혼잡도를 높게 산출하고, 객체들이 예상 경로에 수평한 방향 또는 수평에 가까운 방향으로 이동할수록 혼잡도를 낮게 산출한다. 수직에 가까운 방향 및 수평에 가까운 방향은 예상 경로를 기준으로 일정 각도를 기준으로 삼을 수 있다. 혼잡도 획득부(140)는 각각의 객체들에 대해 이동 방향과 예상 경로 간 각도 차를 산출할 수 있고, 각도 차의 총합을 산출할 수도 있다. 또는, 혼잡도 획득부(140)는 객체들의 이동 벡터 또는 속도 벡터의 합을 구하고, 합쳐진 벡터가 예상 경로에 수직한 정도에 따라 혼잡도를 산출할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 혼잡도 획득부(140)는 객체들 간 거리가 가까울수록 혼잡도를 높게 산출한다. 반대로, 혼잡도 획득부(140) 객체들 간 거리가 멀수록 혼잡도를 낮게 산출한다. 즉, 대상 영역 내 객체들 간 거리가 멀수록 객체들의 밀도가 낮은 것으로 판단하고, 퍼스널 모빌리티 장치의 주행이 원활할 것으로 판단한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 혼잡도 획득부(140)는 대상 영역의 제한속도가 낮을수록 혼잡도를 높게 산출한다. 예를 들면, 대상 영역이 어린이 보호구역, 스쿨 존(school zone), 노인 보호 구역, 장애인 보호 구역 등과 같이 제한속도가 낮은 영역인 경우, 혼잡도 획득부(140)는 혼잡도를 높게 산출한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 혼잡도 획득부(140)는 대상 영역 내 객체들의 수가 많을수록 혼잡도를 높게 산출한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 혼잡도 획득부(140)는 대상 영역의 인접 영역을 식별하고, 인접 영역 내 객체들의 수 및 객체들의 이동에 기초하여 대상 영역 내 객체들의 수의 변화를 예측하고, 대상 영역 내 예측되는 객체들의 수의 변화에 기초하여 혼잡도를 산출한다. 이는, 혼잡도 획득부(140)는 인접 영역 내 객체들이 대상 영역으로 이동하는 것으로 예상되면 혼잡도를 높게 산출하기 위한 것이다.
제어부(150)는 획득된 혼잡도에 따라 퍼스널 모빌리티 장치의 속도를 제어하는 구성요소다.
제어부(150)는 대상 영역의 혼잡도가 높으면 퍼스널 모빌리티 장치의 속도를 낮춘다. 제어부(150)는 대상 영역의 혼잡도가 낮으면 퍼스널 모빌리티 장치의 속도를 유지하거나 높일 수 있다. 제어부(150)는 혼잡도에 따라 감속률을 다르게 제어할 수 있다. 제어부(150)는 혼잡도가 높을수록 감속되는 속도를 높일 수 있다. 이 외에도, 제어부(150)는 퍼스널 모빌리티 장치의 속도를 제한할 수 있고, 대상 영역의 혼잡도가 낮을 때 퍼스널 모빌리티 장치의 제한 속도를 향상시킬 수 있다. 이에 따라, 사용자는 퍼스널 모빌리티 장치의 속도를 넓은 범위에서 제어할 수 있다.
이 외에도, 제어부(150)는 혼잡도에 따라 퍼스널 모빌리티 장치의 방향을 제어할 수 있다. 예를 들어, 대상 영역의 혼잡도가 높을 때, 제어부(150)는 퍼스널 모빌리티 장치가 대상 영역을 지나가지 않도록 퍼스널 모빌리티 장치의 방향을 제어할 수 있다.
제어 장치(10)는 퍼스널 모빌리티 장치의 예상 경로에 따른 대상 영역을 식별하고 대상 영역 내 객체들의 다양한 특징들을 고려하여 혼잡도를 산출하여 퍼스널 모빌리티 장치를 제어함으로써, 퍼스널 모빌리티 장치의 충돌을 예방하여 안전을 도모하면서도 운행 효율을 극대화시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제어 장치(10)가 퍼스널 모빌리티 장치의 외부 장치로 구현될 수 있다. 이 경우, 제어 장치(10)는 센서부(110)를 통해 대상 영역 내 객체들에 관한 정보를 수집하고, 혼잡도를 산출하며, 퍼스널 모빌리티 장치에게 명령을 전송할 수 있다. 제어 명령을 받은 퍼스널 모빌리티 장치는 속도 또는 방향이 제어되거나, 속도 제한이 상향될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 혼잡도를 고려한 퍼스널 모빌리티 장치의 제어 동작을 설명하기 위해 예시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 퍼스널 모빌리티 장치(200), 예상 경로(210), 대상 영역(220), 객체들(221, 222, 223, 224, 225), 객체들 간 제1 거리(230), 및 퍼스널 모빌리티 장치와 객체들 간 제2 거리(240)가 도시되어 있다. 도 2에서 단방향 화살표는 이동 벡터 또는 속도 벡터를 의미한다.
제어 장치(미도시)는 퍼스널 모빌리티 장치(200)의 예상 경로(210)를 생성한다. 예상 경로(210)는 퍼스널 모빌리티 장치(200)의 주행 정보 또는 내비게이션에 의해 생성될 수 있다.
제어 장치는 예상 경로에 따라 대상 영역(220)을 식별한다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제어 장치는 예상 경로(210)에 따라 기 설정된 영역 또는 객체 클러스터링을 통해 결정된 영역을 대상 영역(220)으로 식별할 수 있다.
제어 장치는 대상 영역(220) 내 객체들(221, 222, 223, 224, 225)에 관한 정보를 수집한다.
제어 장치는 대상 영역(220) 내 객체들(221, 222, 223, 224, 225)의 특징들 및 대상 영역(220)의 특징에 기초하여 대상 영역(220)의 혼잡도를 획득한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제어 장치는 대상 영역(220) 내 객체들의 유형, 객체들의 이동, 객체들 간 거리, 객체들의 수, 예측되는 객체들의 수 및 대상 영역의 제한속도 중 적어도 하나에 기초하여 대상 영역(220)의 혼잡도를 획득한다.
제어 장치는 대상 영역(220) 내 객체들(221, 222, 223, 224, 225)의 유형에 기초하여 혼잡도를 획득할 수 있다. 도 2에서 객체들(221, 222, 223, 224, 225)에 포함된 퍼스널 모빌리티 장치의 수는 2이고, 보행자의 수는 3이다. 제어 장치는 객체들(221, 222, 223, 224, 225)을 퍼스널 모빌리티 장치와 보행자로 구분하고, 퍼스널 모빌리티 장치의 수와 보행자의 수 간 차이에 기초하여 혼잡도를 획득할 수 있다.
제어 장치는 대상 영역(220) 내 객체들(221, 222, 223, 224, 225)의 이동에 기초하여 혼잡도를 획득할 수 있다. 도 2에서 객체들(221, 222, 223, 224, 225)은 각각의 위치, 이동 방향 및 속도를 가진다. 제어 장치는 객체들(221, 222, 223, 224, 225)과 퍼스널 모빌리티 장치 간 거리인 제2 거리(240)를 산출하고, 제2 거리(240)에 기초하여 혼잡도를 획득할 수 있다. 제2 거리(240)는 퍼스널 모빌리티 장치(200)와 객체들(221, 222, 223, 224, 225) 간 각각의 거리들, 각각의 거리들의 총합을 의미하거나, 객체들(221, 222, 223, 224, 225)의 중심, 또는 대상 영역(220) 중 어느 하나를 의미할 수 있다.
또한, 제어 장치는 객체들(221, 222, 223, 224, 225)이 예상 경로(210)에 수직한 방향으로 이동하는지 여부에 따라 혼잡도를 획득할 수 있다. 제어 장치는 객체들(221, 222, 223, 224, 225)의 이동 벡터 또는 속도 벡터가 예상 경로(210)와 이루는 각도에 기초하여 혼잡도를 획득할 수 있다. 예를 들어, 객체들(221, 222, 223, 224, 225)의 이동 벡터 또는 속도 벡터가 예상 경로에 수직일수록 혼잡도는 높게 산출될 수 있다. 이는, 객체들(221, 222, 223, 224, 225)가 퍼스널 모빌리티 장치(200)와 충돌하거나 주행을 방해할 확률이 높기 때문이다.
제어 장치는 대상 영역(220) 내 객체들 간 거리인 제1 거리(230)에 기초하여 혼잡도를 획득할 수 있다. 제어 장치는 각 객체들에 대해 제1 거리(230)가 작을수록 혼잡도를 높게 산출할 수 있다.
제어 장치는 대상 영역(220)의 제한속도에 기초하여 혼잡도를 획득할 수 있고, 제한속도가 낮을수록 혼잡도를 높게 산출할 수 있다.
제어 장치는 대상 영역(220) 내 객체들(221, 222, 223, 224, 225)의 수가 많을수록 혼잡도를 높게 산출할 수 있다.
제어 장치는 대상 영역(220) 내 객체들(221, 222, 223, 224, 225) 외에 인접 영역의 객체들에 기초하여 대상 영역(220)의 혼잡도를 획득할 수 있다. 도 3b에서 자세히 설명한다.
도 3a 및 도 3b는 발명의 일 실시예에 따라 혼잡도를 고려한 퍼스널 모빌리티 장치의 제어 동작을 설명하기 위해 예시한 도면이다.
도 3a를 참조하면, 퍼스널 모빌리티 장치(300), 예상 경로(310), 대상 영역(320), 객체들(321, 322, 323), 객체들 간 제1 거리(330), 퍼스널 모빌리티 장치와 객체들 간 제2 거리(340), 및 노변 장치들(350, 352)이 도시되어 있다.
도 3b를 참조하면, 인접 영역(360), 인접 영역 객체들(361, 362, 363, 364)가 더 도시되어 있다.
제어 장치는 대상 영역(320)의 인접 영역(360)을 더 고려하여 대상 영역(320)의 혼잡도를 획득할 수 있다.
제어 장치는 퍼스널 모빌리티 장치(300)의 예상 경로(310)에 따른 대상 영역(320)을 식별하고, 대상 영역(320)의 인접 영역(360)을 식별한다. 제어 장치는 인접 영역 객체들(361, 362, 363, 364)의 수 및 이동에 기초하여, 대상 영역(320) 내 객체들(321, 322, 323)의 수의 변화를 예측한다. 제어 장치는 대상 영역(320) 내 예측되는 객체들의 수의 변화에 기초하여 혼잡도를 획득한다. 예를 들어, 제어 장치는 인접 영역 객체들(361, 362, 363, 364)이 대상 영역(320) 방향으로 이동하는 것으로 판단한 경우, 대상 영역(320) 내 객체들의 수가 증가할 것으로 판단하며, 대상 영역(320)의 혼잡도를 높게 산출할 수 있다. 또한, 제어 장치는 시간대별로 대상 영역(320)과 인접 영역(360) 간 객체의 이동 데이터를 고려하여 대상 영역(320) 내 객체들의 변화를 예측할 수 있다.
제어 장치는 인접 영역(360)을 더 고려함으로써, 혼잡도를 정확하게 산출할 수 있고, 퍼스널 모빌리티 장치(300)의 안전과 주행 흐름을 향상시킬 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼스널 모빌리티 장치의 제어 과정을 예시한 순서도이다.
도 4를 참조하면, 제어 장치는 이동체의 예상 경로에 따라 대상 영역을 식별한다(S400).
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제어 장치는 퍼스널 모빌리티 장치의 예상 경로에 따라, 기 설정된 영역을 식별하거나 객체 클러스터링을 통해 결정된 영역을 식별한다.
제어 장치는 대상 영역 내 객체들의 유형, 객체들의 이동, 객체들 간 거리, 객체들의 수, 예측되는 객체들의 수 및 대상 영역의 제한속도 중 적어도 하나에 기초하여 대상 영역의 혼잡도를 획득한다(S402).
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제어 장치는 대상 영역 내 객체들의 유형을 보행자와 퍼스널 모빌리티 장치로 식별하고, 보행자의 수와 퍼스널 모빌리티 장치의 수 간 차이에 기초하여 혼잡도를 획득한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제어 장치는 객체들의 이동에 기초하여 퍼스널 모빌리티 장치와 객체들 간 거리를 획득하고, 퍼스널 모빌리티 장치와 객체들 간 거리에 기초하여 혼잡도를 획득한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제어 장치는 대상 영역 내 객체들이 예상 경로에 수직한 방향으로 이동하는지 여부에 기초하여 혼잡도를 획득한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제어 장치는 객체들 간 거리가 가까울수록 혼잡도를 높게 산출한다. 반대로, 제어 장치 객체들 간 거리가 멀수록 혼잡도를 낮게 산출한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제어 장치는 대상 영역의 제한속도가 낮을수록 혼잡도를 높게 산출한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제어 장치는 대상 영역 내 객체들의 수가 많을수록 혼잡도를 높게 산출한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제어 장치는 대상 영역의 인접 영역을 식별하고, 인접 영역 내 객체들의 수 및 객체들의 이동에 기초하여 대상 영역 내 객체들의 수의 변화를 예측하고, 대상 영역 내 예측되는 객체들의 수의 변화에 기초하여 혼잡도를 획득한다.
제어 장치는 혼잡도에 따라 퍼스널 모빌리티 장치의 속도 또는 제한속도를 제어한다(S404). 제어 장치는 퍼스널 모빌리티 장치의 방향을 더 제어할 수 있다.
이동체의 종류, 이동체 대비 보행자의 비율, 어린이/노인 등 사회적 약자 비중에 따라 이동체 속도 또는 제한 속도를 다르게 제어할 수 있으며, 동일한 대상 구역 내 이동체 일지라도 각 이동체 마다 속도나 제한 속도를 다르게 제어 할 수 있다.
예를 들면, 대형 차량이 운행되거나, 사회적 약자의 비중이 높거나 보행자의 비중이 상대적으로 높으면 이동체의 속도를 더 감속제어하거나 제한속도를 낮게 설정 할 수 있다. 다른 예로써, 대상 구역 내 대형 차량의 속도를 전동 킥보드의 속도보다 더 낮게 제어할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 이동체가 대상 구역을 벗어나는 경우, 이동체의 속도 제어 또는 제한속도 설정이 해제될 수 있다. 이때, 속도 제어 또는 제한속도 설정은 이동체가 대상 구역을 벗어나는 즉시 해제되거나, 일정시간 또는 일정거리가 지났을 때 해제 될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼스널 모빌리티 장치의 구체적인 제어 과정을 예시한 순서도이다.
도 4에서는 과정 S400 내지 과정 S404를 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것이다. 다시 말해, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 4에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 과정 S400 내지 과정 S404 중 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 4는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
한편, 도 4에 도시된 과정들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 즉, 이러한 컴퓨터가 읽을 수 있는　기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등의 비일시적인(non-transitory) 매체를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
또한, 본 발명의 구성 요소들은 메모리, 프로세서, 논리 회로, 룩-업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구조를 사용할 수 있다. 이러한 직접 회로 구조는 하나 이상의 마이크로 프로세서 또는 다른 제어 장치의 제어를 통해 본 명세서에 기술 된 각각의 기능을 실행한다. 또한, 본 발명의 구성 요소들은 특정 논리 기능을 수행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령을 포함하고 하나 이상의 마이크로 프로세서 또는 다른 제어 장치에 의해 실행되는 프로그램 또는 코드의 일부에 의해 구체적으로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명의 구성 요소들은 각각의 기능을 수행하는 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로 프로세서 등을 포함하거나 이에 의해 구현될 수 있다. 또한, 본 발명의 구성 요소들은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 명령어들을 하나 이상의 메모리에 저장할 수 있다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 통신부 110: 센서부
120: 저장부 130: 대상 영역 식별부
140: 혼잡도 획득부 150: 제어부

Claims (20)

  1. 혼잡도에 따른 이동체의 제어 방법에 있어서,
    이동체의 예상 경로에 따라 대상 영역을 식별하는 단계;
    상기 대상 영역 내 객체들의 유형, 객체들의 이동, 객체들 간 거리, 객체들의 수, 예측되는 객체들의 수 및 상기 대상 영역의 제한속도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 대상 영역의 혼잡도를 획득하는 단계; 및
    상기 혼잡도에 따라 상기 이동체의 속도를 제어하는 단계
    를 포함하는 이동체의 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 대상 영역을 식별하는 단계는,
    이동체의 예상 경로에 따라, 기 설정된 영역을 식별하거나 객체 클러스터링을 통해 결정된 영역을 식별하는 단계를 포함하는 이동체의 제어 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 혼잡도를 획득하는 단계는,
    상기 대상 영역 내 객체들의 유형을 보행자와 퍼스널 모빌리티 장치로 식별하는 단계; 및
    상기 보행자의 수와 상기 퍼스널 모빌리티 장치의 수 간 차이에 기초하여 상기 혼잡도를 획득하는 단계
    를 포함하는 이동체의 제어 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 혼잡도를 획득하는 단계는,
    상기 객체들의 이동에 기초하여 상기 이동체와 상기 객체들 간 거리를 산출하는 단계; 및
    상기 이동체와 객체들 간 거리에 기초하여 상기 혼잡도를 산출하는 단계를 포함하는 이동체의 제어 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 혼잡도를 획득하는 단계는,
    상기 대상 영역 내 객체들이 상기 예상 경로에 수직한 방향으로 이동하는지 여부에 기초하여 상기 혼잡도를 산출하는 단계를 포함하는 이동체의 제어 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 혼잡도를 획득하는 단계는,
    상기 객체들 간 거리가 가까울수록 상기 혼잡도를 높게 산출하는 단계를 포함하는 이동체의 제어 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 혼잡도를 획득하는 단계는,
    상기 대상 영역의 제한속도가 낮을수록 상기 혼잡도를 높게 산출하는 단계를 포함하는 이동체의 제어 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 혼잡도를 획득하는 단계는,
    상기 대상 영역 내 객체들의 수가 많을수록 상기 혼잡도를 높게 산출하는 단계를 포함하는 이동체의 제어 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 혼잡도를 획득하는 단계는,
    상기 대상 영역의 인접 영역을 식별하는 단계;
    상기 인접 영역 내 객체들의 수 및 객체들의 이동에 기초하여, 상기 대상 영역 내 객체들의 수의 변화를 예측하는 단계; 및
    상기 대상 영역 내 예측되는 객체들의 수의 변화에 기초하여 상기 혼잡도를 산출하는 단계
    를 포함하는 이동체의 제어 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 혼잡도를 획득하는 단계는,
    상기 대상 영역 내 객체들의 유형, 객체들의 이동, 객체들 간 거리, 객체들의 수, 예측되는 객체들의 수 및 상기 대상 영역의 제한속도 중 적어도 하나에 기초하여, 외부 장치에 의해 산출된 혼잡도를 수신하는 단계를 포함하는 이동체의 제어 방법.
  11. 혼잡도에 따른 이동체의 제어 장치에 있어서,
    이동체의 예상 경로에 따라 대상 영역을 식별하는 대상 영역 식별부;
    상기 대상 영역 내 객체들의 유형, 객체들의 이동, 객체들 간 거리, 객체들의 수, 예측되는 객체들의 수 및 상기 대상 영역의 제한속도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 대상 영역의 혼잡도를 획득하는 혼잡도 획득부; 및
    상기 혼잡도에 따라 상기 이동체의 속도를 제어하는 제어부
    를 포함하는 이동체의 제어 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 대상 영역 식별부는,
    이동체의 예상 경로에 따라, 기 설정된 영역을 식별하거나 객체 클러스터링을 통해 결정된 영역을 식별하는 것인 이동체의 제어 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 혼잡도 획득부는,
    상기 대상 영역 내 객체들의 유형을 보행자와 퍼스널 모빌리티 장치로 식별하고, 상기 보행자의 수와 상기 퍼스널 모빌리티 장치의 수 간 차이에 기초하여 상기 혼잡도를 산출하는 것인 이동체의 제어 장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 혼잡도 획득부는,
    상기 객체들의 이동에 기초하여 상기 이동체와 상기 객체들 간 거리를 산출하고, 상기 이동체와 객체들 간 거리에 기초하여 상기 혼잡도를 산출하는 것인 이동체의 제어 장치.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 혼잡도 획득부는,
    상기 대상 영역 내 객체들이 상기 예상 경로에 수직한 방향으로 이동하는지 여부에 기초하여 상기 혼잡도를 산출하는 것인 이동체의 제어 장치.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 혼잡도 획득부는,
    상기 객체들 간 거리가 가까울수록 상기 혼잡도를 높게 산출하는 것인 이동체의 제어 장치.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 혼잡도 획득부는,
    상기 대상 영역의 제한속도가 낮을수록 상기 혼잡도를 높게 산출하는 것인 이동체의 제어 장치.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 혼잡도 획득부는,
    상기 대상 영역 내 객체들의 수가 많을수록 상기 혼잡도를 높게 산출하는 것인 이동체의 제어 장치.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 혼잡도 획득부는,
    상기 대상 영역의 인접 영역을 식별하고, 상기 인접 영역 내 객체들의 수 및 객체들의 이동에 기초하여 상기 대상 영역 내 객체들의 수의 변화를 예측하고, 상기 대상 영역 내 예측되는 객체들의 수의 변화에 기초하여 상기 혼잡도를 산출하는 것인 이동체의 제어 장치.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 혼잡도를 획득부는,
    상기 대상 영역 내 객체들의 유형, 객체들의 이동, 객체들 간 거리, 객체들의 수, 예측되는 객체들의 수 및 상기 대상 영역의 제한속도 중 적어도 하나에 기초하여, 외부 장치에 의해 산출된 혼잡도를 수신하는 것인 이동체의 제어 장치.
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