KR20170053799A - Apparatus and method for providing the safety of autonomous driving vehicle - Google Patents
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Abstract
인터페이스부, 위험상황감지부, 위험상황알람부 및 운전패턴학습부를 포함하는 자율 주행 차량의 안전성 제공 장치에서의 안정성 제공 방법이 개시된다. 자율 주행 차량의 안전성 제공 방법은 운전자 정보를 수신하는 단계, 상기 운전자 정보에 따른 운전 패턴을 호출하는 단계, 상기 호출된 운전 패턴과 유사도에 기초하여 위험 상황을 감지하는 단계, 상기 위험 상황에 대한 알람을 제공하는 단계, 상기 위험 상황에 대한 운전자의 입력을 수신하는 단계, 및 상기 운전자가 주행하는 자동차에 대한 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 상기 운전자의 상기 운전 패턴을 업데이트하는 단계를 포함한다.Disclosed is a method for providing stability in an apparatus for providing safety of an autonomous vehicle including an interface unit, a dangerous situation sensing unit, a dangerous situation alarm unit, and an operation pattern learning unit. The method of providing safety of an autonomous vehicle includes receiving driver information, calling an operation pattern according to the driver information, detecting a dangerous situation based on the degree of similarity with the called operation pattern, , Receiving the input of the driver for the dangerous situation, and updating the driving pattern of the driver by collecting data on the automobile on which the driver is driving and analyzing the collected data .
Description
본 발명의 개념에 따른 실시 예는 자율 주행 차량의 안전성 제공 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 차량의 정보를 수집하고 이를 기반으로 차량이 정상범위를 벗어날 때 운전자에게 위험 상황을 인지시키고, 운전자의 입력에 따라 자동모드를 수동모드로 변경할 수 있게 하는 안전성 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.An embodiment according to the concept of the present invention relates to an apparatus and method for providing safety of an autonomous vehicle, and more particularly to an apparatus and method for providing safety of an autonomous vehicle, To a safety mode in which an automatic mode can be changed to a manual mode in accordance with an instruction from a user.
본 특허는 자율주행 시스템을 장착한 차량 사물인터넷(IoT) 환경에서 발생할 수 있는 위험상황을 감지하는 기술을 제시하고 있다.This patent discloses a technique for detecting a dangerous situation that may occur in a vehicle Internet (IoT) environment equipped with an autonomous navigation system.
최근 차량에 ICT (Information and Communication Technology) 기술이 융합되면서 차량이 외부 망에 연결되는 커넥티트 카(Connected Car) 환경이 상용화 되고 있으며, 나아가 스스로 움직이는 자율주행 시스템을 장착한 자동차들의 상업화가 진행되고 있다. 자동차 업계에서는 2020년에 자율주행 자동차가 상용화 될 것이라 예상하고 있다. 자율 주행 시스템을 위하여 차간 거리를 자동으로 유지해주는 ‘HDA 기술’, ‘차선이탈 경보 시스템(LDWS)’, ‘차선유지 지원 시스템(LKAS)’, ‘후측방 경보 시스템(BSD)’, ‘자동차 긴급제동 시스템(AEB)’ 등 다양한 기술이 지원 되어야한다. With the recent convergence of ICT (Information and Communication Technology) technology in vehicles, the Connected Car environment where vehicles are connected to the external network has been commercialized, and automobiles equipped with autonomous traveling systems that are moving by themselves are being commercialized . The automobile industry expects autonomous vehicles to be commercialized by 2020. 'Lane Departure Warning System (LDWS)', 'Lane Maintenance Support System (LKAS)', 'Back Side Warning System' (BSD), 'Automobile Emergency Vehicle Brake system (AEB) '.
국내에서는 2015년 5월 14일 공단 자동차 안전 연구원에서 안전장치 및 자율차 기술 시연회를 개최하여 자동차 안전성 제공장치, 승용차 자동비상 제동 장치, 차선유지 지원장치 등 안전장치 및 자율주행 기술과 관련된 기술을 선보였으며, 시연회에서 선보인 자동차 안전성 제공장치는 국내 기술개발 추이에 따라 의무화를 진행하고, 자동비상제동장치와 차선유지 지원장치는 2017년 자동차 안전도 평가(KNCAP)에 평가항목으로 반영된다.On May 14, 2015, the Korea Automobile Safety Research Institute presented safety and autonomous technology demonstrations to show safety devices such as automobile safety devices, automatic emergency braking devices for passenger cars, lane keeping devices, and technologies related to autonomous driving technology. The automatic safety braking device and the lane keeping support device are reflected as an evaluation item in the 2017 Automobile Safety Evaluation (KNCAP).
국외의 경우 구글에서 2014년 12월 자율주행 자동차의 시제품을 공개하였으며, 국제가전박람회(CES) 2015에서 BMW, 벤츠 볼보사에서 자율주행과 관련된 기술을 선보였다. Outside of the country, Google unveiled a prototype of autonomous vehicles in December 2014, and showed technology related to autonomous driving at BMW, Benz Volvo at the International Consumer Electronics Show (CES)
이러한 변화는 차량이 외부와 연결성이 증가하게 되는 것을 의미하는 것으로 이러한 기능을 악의적으로 원격 조정 또는 해킹의 시도는 증가하고 있다.This change means that the vehicle is increasingly connected to the outside, and malicious remote control or hacking of such a function is increasing.
자율주행 시스템은 주변의 사물을 인식하기 위해 첨단 센서와 높은 성능의 그래픽 장치를 사용하는데 이를 위해 대부분 라이더(LiDAR) 센서를 사용한다. 그러나 라이더 시스템은 약 60달러의 저비용으로 해킹할 수 있는 문제점이 있다. 이처럼 자율주행의 상용화는 진행되고 있지만 차량 보안에 대한 관리는 상당히 미흡한 상황이다.Autonomous navigation systems use advanced sensors and high-performance graphics devices to recognize objects around them, most of which use LiDAR sensors. However, the rider system can hack at a low cost of about 60 dollars. Although autonomous navigation is being commercialized in this way, the management of vehicle security is still insufficient.
본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 자율 주행 차량 사물인터넷(IoT) 환경에서 발생할 수 있는 위험 상황들을 운전자의 기존 운전패턴과의 유사도를 비교하여 감지하고, 이를 운전자에게 제공하여 자율 주행 안전성을 제어할 수 있는 안전성 제공 장치 및 방법을 제공하는 것이다. The technical problem to be solved by the present invention is to detect the dangerous situations that may occur in the Internet (IoT) environment of an autonomous driving vehicle object by comparing the similarity with the existing driving pattern of the driver and provide the driver with the self- And to provide a method and apparatus for providing safety.
본 발명의 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 안전성을 제공하는 방법은 운전자 정보를 수신하는 단계, 상기 운전자 정보에 따른 운전 패턴을 호출하는 단계, 상기 호출된 운전 패턴과 유사도에 기초하여 위험 상황을 감지하는 단계, 상기 위험 상황에 대한 알람을 제공하는 단계, 상기 위험 상황에 대한 운전자의 입력을 수신하는 단계, 및 상기 운전자가 주행하는 자동차에 대한 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 상기 운전자의 상기 운전 패턴을 업데이트하는 단계를 포함한다.A method for providing safety of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention includes receiving driver information, calling an operation pattern according to the driver information, detecting a dangerous situation based on the similarity with the called operation pattern The method comprising the steps of: providing an alarm for the dangerous situation; receiving an input of a driver for the dangerous situation; and collecting data on the automobile on which the driver is driving and analyzing the collected data, And updating the operation pattern.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 자율 주행 차량의 안전성 제공 장치는 입력장치 및 표시 장치를 포함하며 운전자에게 차량 주행 정보 또는 위험 상황 알람을 표시하거나 상기 운전자로부터 운전자 정보 또는 자율주행모드/수동운전모드 선택을 입력받는 인터페이스부, 상기 운전자의 운전 패턴에 기초한 유사도 분석을 통하여 위험 상황을 감지하는 위험상황감지부, 상기 위험 상황이 감지한 경우, 상기 위험 상황에 대한 알람을 제공하는 위험상황알람부, 일정 기간 동안 차량 관련 데이터를 수집하여 신규 운전 패턴을 생성하거나, 기존 운전 패턴을 업데이트하는 운전패턴학습부, 및 상기 운전자 정보 및 상기 운전 패턴을 저장하는 저장부를 포함한다.Also, an apparatus for providing safety of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention includes an input device and a display device, and may display a vehicle driving information or a dangerous situation alarm to a driver, or may display driver information or an autonomous driving mode / A risk situation alarm unit for detecting a dangerous situation based on a similarity analysis based on an operation pattern of the driver, a dangerous situation alarm unit for providing an alarm for the dangerous situation when the dangerous situation is detected, An operation pattern learning unit for collecting vehicle-related data for a predetermined period to generate a new operation pattern or updating an existing operation pattern, and a storage unit for storing the driver information and the operation pattern.
본 발명의 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 안전성 제공 방법 및 장치는 차량의 정보를 수집하여 운전자의 운전 패턴을 벗어날 경우 운전자에게 알람을 제공하여 운전자가 이를 인지하고 차량의 상태가 정상인지 위험상황인지 판단할 수 있다. A method and apparatus for providing safety of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention collects information on a vehicle and provides an alarm to a driver when the driver leaves the operation pattern of the driver. It can be judged.
또한, 운전 패턴 유사도 분석을 통한 위험 상황 알람 및 이에 따른 운전자 선택을 수신함으로써 자율주행 차량의 안전성을 확보할 수 있는 효과가 있다.In addition, the safety of the autonomous vehicle can be secured by receiving a dangerous situation alarm through the analysis of the similarity degree of the operation pattern and a driver selection according to the alarm.
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 상세한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 안전성 제공 장치의 기능 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 안전성 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 상황을 감지하고 및 위험 상황 알람을 생성하는 인터페이스 화면을 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 상황 감지 및 운전자 패턴 학습을 위한 차량 정보가 적재된 테이블이다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS In order to more fully understand the drawings recited in the detailed description of the present invention, a detailed description of each drawing is provided.
1 is a functional block diagram of an apparatus for providing safety of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method for providing safety of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 illustrates an interface screen for detecting a dangerous situation and generating a dangerous situation alarm according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a table on which vehicle information for dangerous situation detection and driver pattern learning according to an embodiment of the present invention is loaded.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시 예들에 한정되지 않는다.It is to be understood that the specific structural or functional description of embodiments of the present invention disclosed herein is for illustrative purposes only and is not intended to limit the scope of the inventive concept But may be embodied in many different forms and is not limited to the embodiments set forth herein.
본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.The embodiments according to the concept of the present invention can make various changes and can take various forms, so that the embodiments are illustrated in the drawings and described in detail herein. It should be understood, however, that it is not intended to limit the embodiments according to the concepts of the present invention to the particular forms disclosed, but includes all modifications, equivalents, or alternatives falling within the spirit and scope of the invention.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 본 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there are features, numbers, steps, operations, elements, parts or combinations thereof described herein, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the meaning of the context in the relevant art and, unless explicitly defined herein, are to be interpreted as ideal or overly formal Do not.
이하, 본 명세서에 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings attached hereto.
이하, 도 1을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따라 자율 주행 차량의 안전성 제공 장치에 대해 상술한다. Hereinafter, an apparatus for providing safety of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 안전성 제공 장치(100)의 기능 블럭도이다.1 is a functional block diagram of an
도 1을 참조하면, 자율 주행 차량의 안전성 제공 장치(100)는 인터페이스부(110), 위험 상황 감지부(120), 위험 상황 알람부(130), 운전 패턴 학습부(140), 저장부(180), 및 제어부(190)를 포함한다.Referring to FIG. 1, an
본 명세서에서 사용되는 '-부'라 함은 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 '-부'는 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아니다.As used herein, the term "minus" may mean a functional and structural combination of hardware for carrying out the technical idea of the present invention and software for driving the hardware. For example, the '-section' may mean a logical unit of a predetermined code and a hardware resource to be executed by the predetermined code, and does not necessarily mean a physically connected code or a kind of hardware.
인터페이스부(100)는 입력 장치 또는 표시 장치를 포함하며, 자율 주행 차량의 안전성 제공 장치(100)의 사용자에게 정보를 표시하거나 또는 사용자로부터 정보를 입력받는다. The
운전자는 인터페이스부(110)를 통해, 예를 들어 운전자 정보를 입력하거나, 자동주행모드 또는 수동주행모드를 선택할 수 있다. The driver can input driver information, for example, through the
위험 상황 감지부(120)는 운전자의 운전 패턴을 모니터링하여 위험상황을 감지한다. 예를 들어, 해당 운전자의 등록된 운전 패턴과 현재 수집되는 데이터의 유사도를 비교하여 임계치를 벗어날 경우 이를 위험 상황으로 감지한다. 이때, 운전자의 등록된 운전 패턴이 존재하지 않는 경우, 해당 자동차에 대하여 미리 설정된 기본값(default value)과 현재 수집되는 데이터의 유사도를 비교할 수 있다. The dangerous situation sensing
위험 상황 알람부(130)는 인터페이스부(110)를 통해 경고창을 디스플레이할 수 있다. 또한, 신호음을 발생시키거나 자동차 시트 등에 진동을 발생시킴으로써 운전자가 즉각적으로 위험 상황을 인지할 수 있도록 할 수 있다.The danger
운전 패턴 학습부(140)는 일정 기간 동안 차량의 데이터를 수집하여 운전 패턴을 생성할 수 있다. 운전 패턴 학습부(140)는 운전 패턴의 초기값이 설정되지 않은 경우, 예를 들어 차량 시판 전, 일정 기간(예를 들어, 약 3개월 내지 6개월) 적어도 하나 이상의 운전자의 차량 주행 정보를 수집하여 운전 패턴의 기본값(default value)을 설정할 수 있다. 다음, 운전 패턴 학습부(140)는 특정 운전자에 대하여 등록된 운전 패턴이 존재하지 아니하는 경우, 예를 들어, 해당 차량을 신규 구입하여 운전하는 운전자의 경우, 상기 운전 패턴 기본값(default value)에 대하여 해당 운전자의 차량 주행 정보를 수집하여, 상기 운전 패턴 기본값을 업데이트하여 해당 운전자에 대한 운전 패턴을 등록할 수 있다. 다음, 운전 패턴 학습부(140)는 등록된 운전 패턴이 존재하는 운전자의 경우, 상기 등록된 운전 패턴에 대하여 해당 운전자의 차량 주행 정보를 수집하여 상기 등록된 운전 패턴을 업데이트할 수 있다. 이때, 미리 설정된 주기에 따라 자동으로 운전 패턴을 업데이트하거나, 운전자 또는 관리자에 의하여 업데이트 시기를 지정할 수도 있다.The operation
저장부(180)는 운전자와 관련된 정보들, 예를 들어 운전자 식별 정보 또는 운전자 운전 패턴 등을 저장하는 운전자 정보 저장부를 포함한다. 저장부(180)는 프로그램 메모리와 데이터 메모리를 포함할 수 있다. 상기 프로그램 메모리에는 안전성 제공 장치(100)의 동작을 제어하기 위한 프로그램, 예를 들어 자율 주행 차량의 안전성 제공를 위한 애플리케이션(application)이 저장될 수 있다. 상기 데이터 메모리에는 상기 프로그램들을 수행하는 과정 중에 생성되는 데이터들이 저장될 수 있다. The
제어부(190)은 자율 주행 차량의 안전성 제공 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 즉, 인터페이스부(110), 위험 상황 감지부(120), 위험 상황 알람부(130), 운전 패턴 학습부(140), 및 저장부(180)의 동작을 제어할 수 있다. 특히, 제어부(190)는 자율 주행 차량의 안전성 제공를 위한 애플리케이션을 실행할 수 있다.The
이하, 도 2 내지 도 4를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 안전성 제공 장치를 이용한 자율 주행 차량의 안전성 제공 방법에 대하여 자세히 살펴보도록 한다.Hereinafter, a safety providing method of an autonomous vehicle using the safety providing apparatus of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 2 to FIG.
도 2는 도 1에 도시한 자율 주행 차량의 안전성 제공 장치를 이용한 자율 주행 차량의 안전성 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 상황을 감지하고 및 위험 상황 알람을 생성하는 예시적인 인터페이스 화면이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 상황 감지 및 운전자 패턴 학습을 위한 차량 정보가 적재된 예시적인 테이블이다.FIG. 2 is a flowchart for explaining a safety providing method of an autonomous vehicle using the safety providing apparatus of the autonomous vehicle shown in FIG. 1. FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of detecting a dangerous situation according to an embodiment of the present invention, FIG. 4 is an exemplary table in which vehicle information for dangerous situation detection and driver pattern learning is loaded according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
본 발명은 크게 정보수집단계와 위험상황 감지 단계로 구분할 수 있으며, 운전자 패턴 정보를 기반으로 운전자에게 위험상황을 인지시키고, 위험상황 여부에 대한 운전자의 판단에 따라 자동모드(자율주행모드)를 수동모드(수동운전모드)로 전환하게 하여 안전성을 확보할 수 있다.The present invention can largely be divided into an information collecting step and a dangerous situation sensing step. The driver recognizes a dangerous situation on the basis of the driver pattern information, and automatically sets the automatic mode (autonomous driving mode) Mode (manual operation mode), thereby ensuring safety.
우선, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 안전성 제공를 위한 운전 패턴 기본값(default value)을 설정하는 방법을 설명한다. First, a method of setting a default value of an operation pattern for providing safety of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention will be described.
먼저, 일정 기간 동안 해당 자율 주행 자동차와 관련된 데이터를 수집한다. 수집하는 정보는 예를 들어 아래의 [표 1]과 같다. 데이터 수집 기간은 약 3개월에서 6개월 정도일 수 있다.First, data related to the autonomous vehicle is collected for a predetermined period of time. For example, the information collected is shown in [Table 1] below. The data collection period can be from about 3 months to 6 months.
다음, 상기 수집된 데이터를 분석하여 운전 패턴의 기본값(default value)을 설정한다. 상기 기본값에 계절 또는 날씨 등의 변수를 추가로 반영하는 것도 가능하다.Next, the collected data is analyzed to set a default value of the operation pattern. It is also possible to further reflect variables such as season or weather to the default value.
도 2는 도 1에 도시한 자율 주행 차량의 안전성 제공 장치를 이용한 자율 주행 차량의 안전성 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 일 실시예에 따라, 자율 주행 차량의 안전성 제공 방법은 애플리케이션, 특히 네비게이션 애플리케이션을 통해 제공될 수 있으며, 수집된 정보들은 애플리케이션의 저장부에 저장되어 차량의 기본적이 정보를 실시간으로 모니터링 할 수 있다.FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for providing safety of an autonomous vehicle using the safety providing apparatus of the autonomous vehicle shown in FIG. 1. FIG. According to one embodiment, a method for providing safety of an autonomous vehicle may be provided through an application, particularly a navigation application, and the collected information may be stored in a storage of the application to monitor basic information of the vehicle in real time.
먼저, 안전성 제공 장치(100)의 제어부(190)는 자율 주행 차향의 안전성 제공를 위한 애플리케이션을 실행할 수 있다.First, the
다음, 인터페이스부(110)를 통하여 운전자 정보, 예를 들어 운전자 식별 정보를 수신한다(S100). 이때, 운전자 식별 정보는 운전자 이름, 운전자 별명, 또는 운전자 ID 등 일 수 있다. Next, driver information such as driver identification information is received through the interface unit 110 (S100). At this time, the driver identification information may be a driver name, a driver alias, or a driver ID.
다음, 수신된 운전자 정보가 운전 패턴이 등록된 운전자인지 여부를 확인한다(S200). Next, it is determined whether the received driver information is a driver registered with an operation pattern (S200).
운전 패턴이 등록되지 않은 운전자인 경우, 운전자 정보를 신규 등록하고 기본값을 호출한다(S320). 신규 운전자 정보를 저장부(180)에 저장하고, 운전자 정보의 등록이 완료되었음을 인터페이스부(110)를 통하여 통지한다. 이때, 기본값은 차량 시판 전, 일정 기간(예를 들어, 약 3개월 내지 6개월) 동안 적어도 하나 이상의 운전자의 차량 주행 정보를 수집하여 설정된 값일 수 있다.If the driver is not registered with the operation pattern, the driver information is newly registered and the default value is called (S320). The new driver information is stored in the
운전 패턴이 등록된 운전자인 경우, 등록된 운전 패턴 정보를 불러온다(S310). If the operation pattern is the registered driver, the registered operation pattern information is retrieved (S310).
도면에 도시되지 아니하였으나, 호출된 운전 패턴에 대하여, 내적 요인 또는 외적 요인에 따라 호출된 운전 패턴을 조정하는 단계를 더 포함할 수 있다. Although not shown in the drawings, the method may further include adjusting a called operation pattern according to an internal factor or an external factor with respect to the called operation pattern.
다음, 운전 패턴을 모니터링하며 위험 상황을 감지한다(S400, 도 3의 (a) 및 (b) 참고). 예를 들어, 호출된 운전 패턴과 상이한 운전 패턴이 발생하는지 여부를 모니터링할 수 있다. 구체적으로, 최초 등록된 운전자인 경우 호출된 기본값과 상이한 운전 패턴이 발생하는 경우 위험 상황으로 감지하고, 등록된 운전자인 경우 기존에 등록된 운전 패턴과 상이한 운전 패턴이 발생하는 경우 위험 상황으로 감지한다. 즉, 기존의 운전습관에 따른 운전 패턴 또는 기본값은 해당 운전자의 정상범위로 이전의 데이터와 현재 데이터의 유사도를 비교하여 임계치를 벗어날 경우 이를 위험상황이라 감지한다. 이때, 임계 범위는 관리자 또는 운전자에 의하여 미리 설정될 수 있으며, 바람직하게는 통계적 기법하에 임계 범위를 95%~98%로 할 수 있다.Next, the operation pattern is monitored and a dangerous situation is sensed (S400, see Figs. 3 (a) and 3 (b)). For example, it is possible to monitor whether or not an operation pattern different from the called operation pattern occurs. Specifically, in the case of an initially registered driver, a dangerous situation is detected when an operation pattern different from the called default is generated, and in the case of a registered driver, a dangerous situation is detected when an operation pattern different from the previously registered operation pattern occurs . That is, the operation pattern or default according to the existing driving habit compares the previous data with the current data to the normal range of the corresponding driver and detects the dangerous condition when the threshold is exceeded. At this time, the critical range may be preset by the administrator or the driver, and preferably, the critical range may be 95% to 98% under the statistical technique.
다음, 위험 상황이 감지된 경우, 예를 들어 호출된 운전 패턴과 상이한 운전 패턴이 발생한 경우, 위험 상황 발생 알람을 생성한다(S500, 도 3의 (c) 참고). 예를 들어, 갑작스럽게 급브레이크를 하거나, 핸들이 꺽이거나, 과속을 할 경우 이를 위험상황이라 감지하고 경고창을 디스플레이하여 수동 모드(수동운전모드)로 전환할지 혹은 자동 모드(자율주행모드)를 유지할지 운전자가 선택하도록 할 수 있다. 또한, 위험 상황을 경고하는 신호음을 발생시켜 즉각적으로 반응할 수 있도록 할 수 있다.Next, when a dangerous situation is detected, for example, when an operation pattern different from the called operation pattern occurs, a dangerous situation occurrence alarm is generated (S500, see FIG. For example, if a sudden sudden break, a handle breaks, or overspeeds, it is detected as a dangerous situation and an alert window is displayed to switch to manual mode (manual operation mode) or to maintain automatic mode (autonomous mode) The driver can select whether to do so. In addition, it can generate a beep warning of a dangerous situation so that it can react immediately.
다음, 운전자로부터 위험 상황 여부에 대한 운전자의 입력을 수신한다(S600). 예를 들어, 자동모드를 유지할지 혹은 수동모드로 전환할지 여부에 대한 운전자의 입력을 수신할 수 있다. 운전자가 긴급 상황이 발생하여 기존 운전 패턴과 달리 과속을 하는 경우는 위험 상황이 아니기 때문에 자동모드를 유지하지만 해킹에 의한 경우일 때 이를 수동모드로 전환하여 안전성을 확보할 수 있다. 즉, 자동모드로 운행중일 때 위험상황 발생시 수동으로 전환하여 운전자의 안전을 확보할 수 있다.Next, the driver's input on the dangerous situation is received from the driver (S600). For example, you can receive operator input on whether to keep the automatic mode or switch to manual mode. If the driver is in an emergency, unlike the existing driving pattern, speeding up is not a dangerous situation. Therefore, the automatic mode is maintained. However, when the vehicle is in the hacking state, it can be switched to the manual mode to secure safety. In other words, when the vehicle is running in the automatic mode, it is possible to secure the safety of the driver by switching manually when a dangerous situation occurs.
다음, 상기 운전자가 운전하는 자동차와 관련된 데이터를 수집한다(S700). 운전자의 운전습관은 일, 월, 년, 계절별(최대 1년)로 데이터를 수집할 수 있다. 위험 상황 알람에 대한 운전자의 입력 정보 등을 함께 수집하는 것도 가능하다. 수집된 데이터는 차량내 안드로이드 기반의 네비게이션 애플리케이션에 적재될 수 있으며, 적재된 예시는 도 3과 같다.Next, the driver collects data related to the vehicle (S700). The driver's driving habits can collect data by day, month, year, and season (up to one year). It is also possible to collect the input information of the driver for the dangerous situation alarm and the like. The collected data can be loaded into an on-car android-based navigation application, and a loaded example is shown in FIG.
다음, 수집된 운전 정보를 학습하여 기존의 운전 패턴 설정값을 업데이트한다(S800). 업데이트 주기는 관리자 또는 운전자에 의하여 설정할 수 있으며, 설정된 주기에 따라 자동으로 업데이트할 수 있다. 또한, 운전자에 의하여 수동으로 업데이트하는 것도 가능하다. Next, the collected operation information is learned and the existing operation pattern setting value is updated (S800). The update period can be set by the administrator or the driver, and can be automatically updated according to the set period. It is also possible to update manually by the driver.
도 2에 도시된 일부 단계, 예를 들어 차량 정보 수집 단계 등은 그 순서를 달리하는 것도 가능하다.Some steps shown in FIG. 2, for example, a vehicle information collecting step, and the like may be performed in a different order.
자율주행 차량의 상용화로 많은 자동차 업계에서 개발을 진행하지만 자율주행 차량의 안전 관리는 미흡한 상태이다. 이러한 취약점을 이용한 해킹기법이 등장하였으며, 자율 주행 차량의 안전성이 보장되지 않은 상황이다. 본 발명에 따른 자율 주행 차량의 안정성 향상 장치 및 방법은 자율주행시 사용자에게 위험 상황을 인지시키고 이를 판단하게 하여 자율 주행 차량에 대한 안전성을 제공할 수 있다.With the commercialization of self-propelled vehicles, many automobile industries are developing, but safety management of autonomous vehicles is insufficient. Hacking techniques using these vulnerabilities have appeared, and the safety of autonomous vehicles is not guaranteed. The apparatus and method for improving the stability of an autonomous vehicle according to the present invention can provide safety to an autonomous vehicle by allowing a user to recognize a dangerous situation at the time of autonomous driving and to judge the dangerous situation.
상술한 자율 주행 차량의 안전성 제공 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 상기 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록하여 제공할 수 있으며, 상기 프로그램을 네트워크를 통해 제공하는 것도 가능하다. The safety providing method of the above-described autonomous vehicle may be a program that can be executed by a computer, and the program may be recorded on a computer-readable recording medium, and the program may be provided through a network .
상기 기록매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 마그네틱 매체(magnetic media), CDROM, DVD와 같은 광학적 판독 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 또한, 상기 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 명령어 세트가 저장되고 실행될 수 있다.Examples of the recording medium include a magnetic medium such as a hard disk, a floppy disk and a magnetic tape, a CDROM, an optical medium such as a DVD, a magneto-optical medium such as a floptical disk magneto-optical media, and hardware devices that are specially configured to store and execute programs such as ROM, RAM, flash memory, and the like. In addition, the recording medium may be distributed and distributed to a network-connected computer system so that a computer-readable instruction set can be stored and executed in a distributed manner.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is evident that many alternatives, modifications and variations will be apparent to those skilled in the art. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.
100 : 자율 주행 차량의 안전성안전성장치
110 : 인터페이스부
120 : 위험 상황 감지부
130 : 위험 상황 알람부
140 : 운전 패턴 학습부
180 : 저장부
190 : 제어부100: safety safety device for autonomous vehicle
110: interface unit 120: dangerous situation detection unit
130: Risk alarm unit 140: Operation pattern learning unit
180: storage unit 190: control unit
Claims (8)
운전자 정보를 수신하는 단계;
상기 운전자 정보에 따른 운전 패턴을 호출하는 단계;
상기 호출된 운전 패턴과 유사도에 기초하여 위험 상황을 감지하는 단계;
상기 위험 상황에 대한 알람을 제공하는 단계;
상기 위험 상황 알람에 대한 운전자의 입력을 수신하는 단계; 및
상기 운전자가 주행하는 자동차에 대한 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 상기 운전자의 상기 운전 패턴을 업데이트하는 단계;를 포함하는 자율 주행 차량의 안전성 제공 방법.A method for providing safety of an autonomous vehicle,
Receiving driver information;
Calling an operation pattern according to the driver information;
Detecting a dangerous situation based on the called operation pattern and a degree of similarity;
Providing an alarm for the risk condition;
Receiving an input of a driver for the risk condition alarm; And
And collecting data on the vehicle traveling by the driver and analyzing the collected data to update the driving pattern of the driver.
상기 운전 패턴을 호출하는 단계는
상기 운전자 정보에 대하여 등록된 운전 패턴이 존재하지 않는 경우 운전 패턴 기본값(default value)을 호출하고,
상기 운전자 정보에 대하여 등록된 운전 패턴이 존재하는 경우 상기 등록된 운전 패턴을 호출하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 안전성 제공 방법.The method according to claim 1,
The step of calling the operation pattern
If a registered operation pattern does not exist for the driver information, a default value of the operation pattern is called,
Wherein the registered operation pattern is called when there is a registered operation pattern for the driver information.
상기 운전 패턴 기본값은
일정 기간 동안 적어도 한 명 이상의 운전자의 주행에 따른 차량 관련 데이터를 수집하고, 상기 수집된 데이터를 분석하여 설정하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 안전성 제공 방법.3. The method of claim 2,
The operation pattern default value
Collecting vehicle-related data according to driving of at least one driver for a predetermined period of time, and analyzing and collecting the collected data.
상기 위험 상황을 감지하는 단계는,
상기 호출된 운전 패턴과 현재 주행에 대한 차량 관련 데이터의 유사도를 분석하여 상기 유사도가 하한 임계치보다 작거나 상한 임계치보다 높을 때 상기 위험 상황으로 감지하는 자율 주행 차량의 안전성 제공 방법.The method according to claim 1,
The step of detecting the dangerous situation includes:
Analyzing the similarity between the called operation pattern and the vehicle-related data with respect to the current driving, and detecting the dangerous situation when the degree of similarity is lower than a lower limit threshold or higher than an upper limit threshold.
상기 하한 임계치는 95%이고, 상기 상한 임계치는 98%인 자율 주행 차량의 안전성 제공 방법.5. The method of claim 4,
Wherein the lower limit threshold is 95% and the upper limit threshold is 98%.
상기 위험 상황에 대한 알람을 제공하는 단계는,
'자율주행모드 유지' 또는 '수동운전모드로의 전환' 여부를 선택하도록 하는 알람창을 디스플레이하는 과정을 포함하고,
상기 위험 상황에 대한 운전자의 입력을 수신하는 단계는,
상기 '자율주행모드 유지' 또는 상기 '수동운전모드로의 전환' 여부에 대한 선택을 수신하는 과정을 포함하는 자율 주행 차량의 안전성 제공 방법.The method according to claim 1,
The step of providing an alarm for the risk situation comprises:
And displaying an alarm window for selecting whether to maintain the autonomous mode or switch to the manual operation mode,
Wherein the step of receiving an input of a driver for the dangerous situation comprises:
And receiving a selection of whether to maintain the autonomous mode or switch to the manual operation mode.
상기 운전자의 운전 패턴에 기초한 유사도 분석을 통하여 위험 상황을 감지하는 위험상황감지부;
상기 위험 상황을 감지한 경우, 상기 위험 상황에 대한 알람을 제공하는 위험상황알람부;
일정 기간 동안 차량 관련 데이터를 수집하여 신규 운전 패턴을 생성하거나, 기존 운전 패턴을 업데이트하는 운전패턴학습부; 및
상기 운전자 정보 및 상기 운전 패턴을 저장하는 저장부;를 포함하는 자율 주행 차량의 안전성 제공 장치.
An interface unit including an input device and a display device and displaying the vehicle driving information or the dangerous situation alarm to the driver or receiving the driver information or the autonomous driving mode / manual driving mode selection from the driver;
A danger detection unit for detecting a dangerous situation through a similarity analysis based on the driving pattern of the driver;
A danger alarm unit for providing an alarm for the dangerous situation when the dangerous situation is detected;
An operation pattern learning unit for collecting vehicle-related data for a predetermined period to generate a new operation pattern or update an existing operation pattern; And
And a storage unit for storing the driver information and the operation pattern.
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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| PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20151106 |
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Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20161115 Patent event code: PE09021S01D |
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| PG1501 | Laying open of application | ||
| E90F | Notification of reason for final refusal | ||
| PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Final Notice of Reason for Refusal Patent event date: 20170714 Patent event code: PE09021S02D |
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| PE0601 | Decision on rejection of patent |
Patent event date: 20180117 Comment text: Decision to Refuse Application Patent event code: PE06012S01D Patent event date: 20170714 Comment text: Final Notice of Reason for Refusal Patent event code: PE06011S02I Patent event date: 20161115 Comment text: Notification of reason for refusal Patent event code: PE06011S01I |