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차량에 설치된 다종의 센서들을 기반으로 상기 차량에 대한 다종의 센싱 데이터를 수집하는 단계;타임 스탬프를 기반으로 상기 다종의 센싱 데이터를 시간을 기준으로 동기화하여 타임 동기화 데이터를 생성하는 단계;상기 다종의 센서들 중 브레이크 센서에서 수집된 브레이크 센싱 데이터를 기반으로 상기 타임 동기화 데이터 중 상기 차량의 제동과 관련된 학습 대상 프레임을 추출하는 단계; 및상기 학습 대상 프레임을 이용하여 상기 차량의 충돌 방지 모델을 학습시키고, 상기 충돌 방지 모델을 통해 상기 다종의 센싱 데이터를 실시간으로 분석하여 상기 차량을 자동으로 제동하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 방법
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청구항 1에 있어서,상기 제동하는 단계는상기 학습 대상 프레임에 포함된 영상 데이터 및 스피드 센싱 데이터 중 하나 이상을 상기 충돌 방지 모델에 입력하여 상기 차량에 대한 브레이크 압력 값을 추론하는 단계; 및상기 학습 대상 프레임에 포함된 브레이크 센싱 데이터와 상기 충돌 방지 모델이 추론한 브레이크 압력 값 간의 오차가 기설정된 기준오차 미만이 되도록 상기 충돌 방지 모델을 반복적으로 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 방법
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청구항 2에 있어서,상기 추출하는 단계는상기 타임 동기화 데이터의 전체 프레임 중 상기 브레이크 센싱 데이터를 통해 추출된 브레이크 압력 값이 기설정된 기준 압력 이상인 프레임을 기준으로 기설정된 범위에 상응하게 제1 학습 대상 프레임을 추출하는 단계; 및상기 제1 학습 대상 프레임 중 상기 영상 데이터 및 상기 스피드 센싱 데이터 중 하나 이상에 기반한 제2 학습 대상 프레임을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 방법
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청구항 3에 있어서,상기 학습시키는 단계는상기 제1 학습 대상 프레임 및 상기 제2 학습 대상 프레임 중 하나 이상을 이용하여 상기 충돌 방지 모델을 학습시키는 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 방법
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청구항 3에 있어서,상기 제2 학습 대상 프레임을 추출하는 단계는상기 영상 데이터를 기반으로 추출된 장애물 정보 및 상기 스피드 센싱 데이터를 기반으로 추출된 감속 패턴 중 하나 이상을 고려하여 상기 제2 학습 대상 프레임을 추출하는 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 방법
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청구항 3에 있어서,상기 제1 학습 대상 프레임의 길이는 상기 전체 프레임의 길이보다 짧고, 상기 제2 학습 대상 프레임의 길이는 상기 제1 학습 대상 프레임의 길이보다 짧은 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 방법
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청구항 2에 있어서,상기 기설정된 기준 압력은상기 차량이 완전히 정지한 상태에 상응하는 압력인 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 방법
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청구항 1에 있어서,상기 다종의 센서들은상기 브레이크 센서, 카메라 센서 및 스피드 센서 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 방법
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청구항 2에 있어서,상기 제동하는 단계는상기 차량의 운행 중 실시간으로 수집되는 영상 데이터 및 스피드 센싱 데이터 중 적어도 하나를 상기 충돌 방지 모델에 입력하는 단계; 및상기 충돌 방지 모델을 통해 추론되는 브레이크 압력 값에 상응하게 상기 차량을 자동으로 제동하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 방법
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차량에 설치된 다종의 센서들을 기반으로 상기 차량에 대한 다종의 센싱 데이터를 수집하고, 타임 스탬프를 기반으로 상기 다종의 센싱 데이터를 시간을 기준으로 동기화하여 타임 동기화 데이터를 생성하고, 상기 다종의 센서들 중 브레이크 센서에서 수집된 브레이크 센싱 데이터를 기반으로 상기 타임 동기화 데이터 중 상기 차량의 제동과 관련된 학습 대상 프레임을 추출하고, 상기 학습 대상 프레임을 이용하여 상기 차량의 충돌 방지 모델을 학습시키고, 상기 충돌 방지 모델을 통해 상기 다종의 센싱 데이터를 실시간으로 분석하여 상기 차량을 자동으로 제동하는 프로세서; 및상기 다종의 센싱 데이터, 상기 타임 동기화 데이터 및 상기 충돌 방지 모델 중 하나 이상을 저장하는 메모리를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 장치
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청구항 10에 있어서,상기 프로세서는상기 학습 대상 프레임에 포함된 영상 데이터 및 스피드 센싱 데이터 중 하나 이상을 상기 충돌 방지 모델에 입력하여 상기 차량에 대한 브레이크 압력 값을 추론하고, 상기 학습 대상 프레임에 포함된 브레이크 센싱 데이터와 상기 충돌 방지 모델이 추론한 브레이크 압력 값 간의 오차가 기설정된 기준오차 미만이 되도록 상기 충돌 방지 모델을 반복적으로 학습시키는 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 장치
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청구항 11에 있어서,상기 프로세서는상기 타임 동기화 데이터의 전체 프레임 중 상기 브레이크 센싱 데이터를 통해 추출된 브레이크 압력 값이 기설정된 기준 압력 이상인 프레임을 기준으로 기설정된 범위에 상응하게 제1 학습 대상 프레임을 추출하고, 상기 제1 학습 대상 프레임 중 상기 영상 데이터 및 상기 스피드 센싱 데이터 중 하나 이상에 기반한 제2 학습 대상 프레임을 추출하는 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 장치
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청구항 12에 있어서,상기 프로세서는상기 제1 학습 대상 프레임 및 상기 제2 학습 대상 프레임 중 하나 이상을 이용하여 상기 충돌 방지 모델을 학습시키는 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 장치
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14
청구항 12에 있어서,상기 프로세서는상기 영상 데이터를 기반으로 추출된 장애물 정보 및 상기 스피드 센싱 데이터를 기반으로 추출된 감속 패턴 중 하나 이상을 고려하여 상기 제2 학습 대상 프레임을 추출하는 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 장치
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15
청구항 12에 있어서,상기 제1 학습 대상 프레임의 길이는 상기 전체 프레임의 길이보다 짧고, 상기 제2 학습 대상 프레임의 길이는 상기 제1 학습 대상 프레임의 길이보다 짧은 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 장치
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청구항 11에 있어서,상기 기설정된 기준 압력은상기 차량이 완전히 정지한 상태에 상응하는 압력인 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 장치
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청구항 10에 있어서,상기 다종의 센서들은상기 브레이크 센서, 카메라 센서 및 스피드 센서 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 장치
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청구항 11에 있어서,상기 프로세서는상기 차량의 운행 중 실시간으로 수집되는 영상 데이터 및 스피드 센싱 데이터 중 적어도 하나를 상기 충돌 방지 모델에 입력하고, 상기 충돌 방지 모델을 통해 추론되는 브레이크 압력 값에 상응하게 상기 차량을 자동으로 제동하는 것을 특징으로 하는 차량의 자동 제동 장치
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