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자율주행이 가능한 차량에서 운전자의 준비도를 예측하는 방법으로서,수집된 운전자 정보를 통해 운전자의 생체 신호 및 행동을 분석하는 단계;운전자 행동으로부터 운전자의 신체감각적 사용 상태를 결정하는 단계;상기 운전자의 신체감각적 사용 상태로부터 주행 중 운전자로부터 발생 가능한 태스크 후보들에 대한 가능성을 도출하여 태스크를 추론하는 단계;상기 추론된 태스크 후보들에 대한 가능성에 기초하여 운전자의 의도를 판단하는 단계; 및운전자 의도를 이용해 운전자 준비도를 산출하는 단계를 포함하는, 운전자 준비도 예측 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 운전자의 신체감각적 사용 상태는, 운전자의 시각(V), 청각(A), 인지(C), 및 신체(P)의 사용 상태를 포함하는, 운전자 준비도 예측 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 태스크 후보들에 대한 가능성은 각 태스크 후보의 신체감각적 사용 상태 및 운전자의 상황 인식(Situation Awaraness) 상태 중 적어도 하나를 이용하여 산출된 각 태스크 후보에 대한 사후 확률 값을 포함하는, 운전자 준비도 예측 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 운전자의 신체감각적 사용 상태로부터 주행 중 발생 가능한 태스크 후보들에 대한 가능성을 도출하여 태스크를 추론하는 단계는,적어도 하나의 태스크에 대한 신체 감각적 사용 레벨에 대한 정보를 축적하여 저장하는 태스크 모델로부터 적어도 하나의 태스크 후보에 대한 신체감각적 사용 상태 정보를 획득하는 단계; 및상기 적어도 하나의 태스크 후보에 대한 신체감각적 사용 상태 정보를 사전 확률로 하여 해당 태스크에 대한 글로벌 사후 확률을 계산하는 단계를 포함하는, 운전자 준비도 예측 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 추론된 태스크 후보들에 대한 가능성에 기초하여 운전자의 의도를 판단하는 단계는, 누적된 태스크 추론 히스토리를 이용해 추론된 태스크로부터 운전자의 의도를 결정하는 단계를 포함하는, 운전자 준비도 예측 방법
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청구항 5에 있어서, 상기 운전자 의도를 이용해 운전자 준비도를 산출하는 단계는,상기 운전자의 의도 및 운전자의 전체 워크로드 중 적어도 하나를 고려하여 운전자 준비도를 계산하는 단계를 포함하는, 운전자 준비도 예측 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 운전자의 생체 정보를 수집하는 단계; 및상기 운전자의 생체 정보를 분석하여 운전자의 건강 상태를 파악하는 단계를 더 포함하는, 운전자 준비도 예측 방법
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청구항 6에 있어서, 상기 운전자 의도를 이용해 운전자 준비도를 산출하는 단계는, 상기 운전자의 건강 상태 및 전환요청(Take Over Request; TOR) 반응시간 정보를 추가로 고려하여 운전자 준비도를 산출하는 단계를 포함하는, 운전자 준비도 예측 방법
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자율주행이 가능한 차량에서 운전자의 준비도를 예측하는 장치로서,프로세서; 및상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령은, 수집된 운전자 정보를 통해 운전자의 생체 신호 및 행동을 분석하도록 하는 명령;운전자 행동으로부터 운전자의 신체감각적 사용 상태를 결정하도록 하는 명령;상기 운전자의 신체감각적 사용 상태로부터 주행 중 운전자로부터 발생 가능한 태스크 후보들에 대한 가능성을 도출하여 태스크를 추론하도록 하는 명령;상기 추론된 태스크 후보들에 대한 가능성에 기초하여 운전자의 의도를 판단하도록 하는 명령; 및운전자 의도를 이용해 운전자 준비도를 산출하도록 하는 명령을 포함하는, 운전자 준비도 예측 장치
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청구항 9에 있어서, 상기 운전자의 신체감각적 사용 상태는, 운전자의 시각(V), 청각(A), 인지(C), 및 신체(P)의 사용 상태를 포함하는, 운전자 준비도 예측 장치
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청구항 9에 있어서, 적어도 하나의 태스크에 대한 신체 감각적 사용 레벨에 대한 정보를 축적하여 저장하는 태스크 모델을 더 포함하는, 운전자 준비도 예측 장치
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청구항 9에 있어서, 상기 태스크 후보들에 대한 가능성은 각 태스크 후보의 신체감각적 사용 상태 및 운전자의 상황 인식(Situation Awaraness) 상태 중 적어도 하나를 이용하여 산출된 각 태스크 후보에 대한 사후 확률 값을 포함하는, 운전자 준비도 예측 장치
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청구항 9에 있어서, 상기 태스크를 추론하도록 하는 명령은, 적어도 하나의 태스크에 대한 신체 감각적 사용 레벨에 대한 정보를 축적하여 저장하는 태스크 모델로부터 적어도 하나의 태스크 후보에 대한 신체감각적 사용 상태 정보를 획득하도록 하는 명령; 및상기 적어도 하나의 태스크 후보에 대한 신체감각적 사용 상태 정보를 사전 확률로 하여 해당 태스크에 대한 글로벌 사후 확률을 계산하도록 하는 명령을 포함하는, 운전자 준비도 예측 장치
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청구항 9에 있어서, 상기 운전자의 의도를 판단하도록 하는 명령은,누적된 태스크 추론 히스토리를 이용해 추론된 태스크로부터 운전자의 의도를 결정하도록 하는 명령을 포함하는, 운전자 준비도 예측 장치
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청구항 14에 있어서,상기 운전자 의도를 이용해 운전자 준비도를 산출하도록 하는 명령은, 상기 운전자의 의도 및 운전자의 전체 워크로드 중 적어도 하나를 고려하여 운전자 준비도를 계산하도록 하는 명령을 포함하는, 운전자 준비도 예측 장치
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청구항 9에 있어서,상기 적어도 하나의 명령은, 상기 운전자의 생체 정보를 수집하도록 하는 명령; 및상기 운전자의 생체 정보를 분석하여 운전자의 건강 상태를 파악하도록 하는 명령을 더 포함하는, 운전자 준비도 예측 장치
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자율주행이 가능한 차량에서 운전자를 지원하는 방법으로서, 운전자의 신체감각적 사용 상태로부터 주행 중 운전자로부터 발생 가능한 태스크 후보들에 대한 가능성을 도출하여 태스크를 추론하는 단계;상기 태스크 후보들에 대한 가능성에 기초하여 운전자 준비도를 산출하는 단계;상기 운전자 준비도가 준비 임계치 이상인지 판단하는 단계; 및상기 운전자 준비도에 기초하고 주행 환경, 주행 경로, 차량 정보 및 사용자의 건강 상태 중 적어도 하나를 추가로 고려하여, 적어도 하나의 운전자 인터랙션 장치를 동작시키는 단계를 포함하는 운전자 지원 방법
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청구항 17에 있어서, 상기 운전자의 신체감각적 사용 상태는, 운전자의 시각(V), 청각(A), 인지(C), 및 신체(P)의 사용 상태를 포함하는, 운전자 지원 방법
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청구항 17에 있어서, 상기 태스크 후보들에 대한 가능성은 각 태스크 후보의 신체감각적 사용 상태 및 운전자의 상황 인식(Situation Awaraness) 상태 중 적어도 하나를 이용하여 산출된 각 태스크 후보에 대한 사후 확률 값을 포함하는, 운전자 지원 방법
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청구항 17에 있어서,상기 태스크 후보들에 대한 가능성에 기초하여 운전자 준비도를 산출하는 단계는, 누적된 태스크 추론 히스토리를 이용해 추론된 태스크로부터 운전자의 의도를 결정하는 단계; 및상기 운전자의 의도 및 운전자의 전체 워크로드 중 적어도 하나를 고려하여 운전자 준비도를 계산하는 단계를 포함하는, 운전자 지원 방법
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