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주행중인 주변 환경으로부터 지형 및 장애물 정보에 관한 데이터가 생성되는 센서모듈과;미리 제공된 지형정보를 기반으로 주행중인 주변 환경의 지형적 특성을 고려하고, 이전 시점에 존재하지 않던 이동장애물의 이동에 의해 현 시점에 새로운 위협도가 생성되면, 상기 이동장애물을 격자로 처리한 후 상기 격자에 대해 평가함수값을 재계산하고, 상기 평가함수값 재계산으로부터 주어진 목표점까지의 자율주행을 위한 경로계획이 수립되는 자율주행모듈과;상기 수립된 경로계획에 따라 경로주행이 이루어지도록 제어하는 주행 제어모듈;이 포함되고,상기 자율주행모듈은 주어진 목표점까지의 경로점을 오프라인상에서 생성하는 전역경로계획 수립블록과, 수집된 지형 및 장애물 정보를 활용함으로써 이동장애물에 대한 위치와 속도 및 진행방향과 같은 정보판단과 함께 격자지도를 생성하는 이동장애물 처리블록과, 상기 격자지도를 근거로 상기 이동장애물이 존재하는 동적환경에서 출발점으로부터 다음 경로점까지의 자율주행을 위한 경로계획이 수립되는 지역경로계획 수립블록으로 구성된 것을 특징으로 하는 무인자율차량
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청구항 1에 있어서, 상기 센서모듈은 지형 및 장애물 정보가 수집될 수 있는 레이저 거리측정기와, 지형 및 장애물에 대한 영상정보가 수집될 수 있는 카메라로 구성된 것을 특징으로 하는 무인자율차량
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청구항 2에 있어서, 상기 카메라는 쌍안 카메라인 것을 특징으로 하는 무인자율차량
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청구항 1에 있어서, 상기 전역경로계획 수립블록에는 미리 제공된 지형정보를 기반으로 이용하여 산이나 호수와 같은 대규모의 지형적 특성이 고려되어 오프라인상에서 주어진 목표점까지의 경로점이 생성되는 것을 특징으로 하는 무인자율차량
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청구항 1에 있어서, 상기 이동장애물 처리블록에는 파악된 이동장애물을 추적하기 위한 이동장애물에 대한 위치와 속도 및 진행방향과 같은 정보가 산출되는 이동장애물추적부와, 상기 이동장애물에 대한 위치와 속도 및 진행방향의 산출정보로부터 장애물의 격자지도를 생성하여주는 장애물격자지도생성부로 구성된 것을 특징으로 하는 무인자율차량
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청구항 1에 있어서, 상기 지역경로계획 수립블록은 상기 전역경로계획 수립블록에서 생성된 다음 경로점을 지향하는 장애물 격자지도상의 목표점이 선정되는 지역경로 목표점 선정부와, 특정시간의 특정격자에 존재하는 이동장애물의 확률적 위협도가 산출되는 이동장애물 위협도 산출부와, 지역경로계획 알고리즘이 장애물격자지도를 탐색하기 위한 평가기준이 제공되는 탐색용 평가함수값 산출부와, 처리된 모든 정보들이 활용되어 주어진 목표점까지의 최소경비 관점의 경로계획이 수립되는 최소경비 지역경로 산출부로 구성된 것을 특징으로 하는 무인자율차량
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무인자율차량의 주행경로에서 동적환경 변화에 대한 Open List(오픈리스트)가 비워진(Empty) 상태인지가 체크되는 오픈리스트체크단계;상기 Open List가 비워진(Empty)상태가 아닌 경우, 상기 Open List중 상대적으로 가장 작은 평가함수값을 지니는 격자로 Nbest가 선정되면, 상기 Nbest를 상기 Open List에서 꺼내어 Close List(클로우즈 리스트)에 집어넣은 다음, 상기 Close List에 삽입된 상기 Nbest가 최종값인지 여부가 판단되어 Goal(최종값)로 정의되는 Goal판단단계;상기 Goal로 확인되지 않을 경우, 상기 Nbest에 대한 THREAT LIST(위협리스트)여부가 판단되는 위협도체크단계;상기 Nbest의 상기 THREAT LIST가 판단되면, 상기 Nbest가 상기 THREAT LIST에 넣은 후 상기 Nbest에 대한 g(n)값을 다시 새롭게 계산한 다음, 상기 g(n)값이 계산된 Nbest를 기준으로 주변에 있는 모든 이웃 격자로 확장되는 위협도인식단계;상기 이웃 격자에 대한 상기 THREAT LIST여부가 모두 판단된 후, 상기 이웃 격자에 대한 g(n)값을 다시 새롭게 계산한 다음, 상기 g(n)값이 계산되는 위협도인식확장단계;상기 이웃 격자의 하부격자인 CHILD에 대한 평가함수값이 재계산되고, 상기 평가함수값이 재계산이 상기 이웃 격자의 마지막 이웃 격자까지 확장되어 평가함수값이 재계산되는 위협도평가단계;상기 평가함수값의 재계산이 모두 완료된 후, 상기 Nbest의 이웃 격자중 상기 Close List에 포함되지 않은 격자로 확장되어져 평가함수값이 재계산되고, 상기 Open List에 포함되지 않으면 상기 Open List에 추가하는 위협도격자확장단계;로 수행되는 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 동적환경 주행경로생성방법
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청구항 8에 있어서, 상기 위협도체크단계에서, 상기 Nbest에 대한 THREAT LIST여부의 판단은 상기 Nbest의 장애물 존재확률이 영(0)보다 크고 동시에 상기 THREAT LIS에 존재하는지 여부로 판단되는 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 동적환경 주행경로생성방법
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청구항 8에 있어서, 상기 위협도인식확장단계에서, 상기 이웃 격자에 대한 THREAT LIST여부의 판단은 상기 이웃 격자의 장애물 존재확률이 영(0)보다 크고 동시에 상기 THREAT LIST에 존재하는지 여부가 충족되면, 상기 이웃 격자에 대한 g(n)값을 다시 새롭게 계산하는 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 동적환경 주행경로생성방법
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청구항 8에 있어서, 상기 위협도평가단계에서, 상기 평가함수값 재계산은 상기 이웃 격자의 장애물 존재확률이 영(0)보다 크고 동시에 상기 THREAT LIST에 존재하는지 여부의 판단결과가 충족되고, 더불어 상기 이웃 격자가 상기 Open List포함이나 또는 상기 Close List포함여부 판단결과가 충족되는 경우인 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 동적환경 주행경로생성방법
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청구항 8에 있어서, 상기 위협도격자확장단계에서는 상기 Nbest의 이웃 격자중 상기 Close List에 포함되지 않아 평가함수값이 재계산된 후 상기 Open List에 추가된 경우, 상기 Nbest를 기반으로 비교된 후 상기 Nbest와 연결해주는 위협도격자확장후처리단계; 가 더 수행되는 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 동적환경 주행경로생성방법
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청구항 12에 있어서, 상기 위협도격자확장후처리단계에서 상기 Nbest와 연결해주는 과정은 Nbest와 확장격자의 거리가 dist로 정의되고, 상기 dist보다 큰 값일 때 이루어지는 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 동적환경 주행경로생성방법
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청구항 8에 있어서, 상기 위협도격자확장단계후에는, 상기 마지막 확장격자까지 모두 Open List의 추가 과정이 수행되면, 초기 과정으로 복귀되어 새로운 이동장애물에 대한 위협도 산출과정이 동일하게 반복되는 반복수행단계; 가 더 수행되는 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 동적환경 주행경로생성방법
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