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운전자 모사 모델 기반의 자율주행 제어 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019030085
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 운전자 모사 모델 기반의 자율주행 제어 장치 및 방법에 관한 것으로, 상기 자율주행 제어 장치는 운전자 모사 모델 기반의 자율주행 제어 장치는 차량의 주변상황을 수집하는 주변상황 수집부, 학습용 차량에 의해 이전에 수집되었던 학습용 주행상황과 학습용 운전자에 의해 이전에 수행되었던 학습용 운전상황을 포함하는 학습용 모집단을 기초로 생산적 적대 학습된 운전자 모사 모델을 수신하는 운전자 모사 모델 수신부, 상기 차량의 차선변경에 대한 필요 여부를 결정하는 차량 차선변경 결정부 및 상기 차선변경이 필요한 것으로 결정되면 상기 차량의 주행상황을 상기 운전자 모사 모델에 제공하여 향후 운전상황을 생성하는 운전상황 생성부를 포함한다.
Int. CL B60W 30/14 (2006.01.01) B60W 40/08 (2006.01.01) B60W 40/02 (2006.01.01) B60W 30/18 (2006.01.01) B60W 40/10 (2006.01.01) G05D 1/02 (2006.01.01) G05D 1/00 (2006.01.01)
CPC B60W 30/14(2013.01) B60W 30/14(2013.01) B60W 30/14(2013.01) B60W 30/14(2013.01) B60W 30/14(2013.01) B60W 30/14(2013.01) B60W 30/14(2013.01) B60W 30/14(2013.01) B60W 30/14(2013.01) B60W 30/14(2013.01) B60W 30/14(2013.01) B60W 30/14(2013.01)
출원번호/일자 1020180173286 (2018.12.31)
출원인 국민대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2050426-0000 (2019.11.25)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20191202) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.12.31)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국민대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임세준 서울특별시 서초구
2 정다운 서울특별시 성북구
3 윤영로 경기도 안양시 동안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정부연 대한민국 서울특별시 서초구 반포대로**길 ** ***동 ***,***호(서초동, 한빛위너스)(현신특허사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 국민대학교산학협력단 서울특별시 성북구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.12.31 수리 (Accepted) 1-1-2018-1321550-33
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.07.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2019.09.10 수리 (Accepted) 1-1-2019-0932039-99
4 우선심사신청관련 서류제출서
Submission of Document Related to Request for Accelerated Examination		 2019.09.16 수리 (Accepted) 1-1-2019-0941314-51
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.10.11 수리 (Accepted) 9-1-2019-0045906-51
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.10.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0761447-94
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.11.06 수리 (Accepted) 1-1-2019-1138519-13
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.11.06 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1138515-31
9 등록결정서
Decision to grant		 2019.11.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0846581-19
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
차량의 주변상황을 수집하는 주변상황 수집부;학습용 차량에 의해 이전에 수집되었던 학습용 주행상황과 학습용 운전자에 의해 이전에 수행되었던 학습용 운전상황을 포함하는 학습용 모집단을 기초로 생산적 적대 학습된 운전자 모사 모델을 수신하는 운전자 모사 모델 수신부; 상기 차량의 차선변경(Cut-in)에 대한 필요 여부를 결정하는 차량 차선변경 결정부; 및상기 차선변경이 필요한 것으로 결정되면 상기 차량의 주행상황을 상기 운전자 모사 모델에 제공하여 향후 운전상황을 생성하는 운전상황 생성부를 포함하되,상기 운전자 모사 모델은 상기 생산적 적대 학습의 제1 학습과정으로서 상기 학습용 주행상황에 대한 후보 운전상황을 생성하고 제2 학습과정으로서 상기 후보 운전상황에 대한 판별 확률을 생성하며,상기 제2 학습과정을 통해 판별에 성공한 후보 운전상황을 상기 제1 학습과정에 반영하고 판별에 실패한 후보 운전상황을 상기 제2 학습과정에 반영하는 것을 특징으로 하는 운전자 모사 모델 기반의 자율주행 제어 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 주변상황 수집부는적어도 하나의 레이더(radar) 센서를 통해 상기 차량의 전방, 측방 및 후방에 관한 주행상황과 상기 차량의 조향, 감속 및 가속에 관한 운전상황을 상기 주변상황으로서 수집하는 것을 특징으로 하는 운전자 모사 모델 기반의 자율주행 제어 장치
3 3
제1항에 있어서, 상기 운전자 모사 모델은상기 학습용 모집단에 대해 상기 학습용 주행상황과 상기 학습용 운전상황에 대한 동기화 및 상기 학습용 운전상황에 관한 정규화를 수행하는 전처리 과정을 적용한 후 상기 생산적 적대 학습을 수행하여 생성되는 것을 특징으로 하는 운전자 모사 모델 기반의 자율주행 제어 장치
4 4
삭제
5 5
삭제
6 6
제1항에 있어서, 상기 운전상황 생성부는상기 운전자 모사 모델에 대해 상기 제2 학습과정에 의한 판별 성공율이 기준 임계값을 초과한 시점에서 상기 제1 학습과정의 가중치를 그대로 적용하여 상기 향후 운전상황을 생성하는 것을 특징으로 하는 운전자 모사 모델 기반의 자율주행 제어 장치
7 7
제1항에 있어서, 상기 운전상황 생성부는상기 차선변경이 필요한 것으로 결정되면 상기 차선변경의 목표 차선에서 상기 차량에 근접하여 주행하는 주변차량의 양보 유무를 예측하고 상기 차량의 주행상황과 함께 상기 운전자 모사 모델에 제공하는 것을 특징으로 하는 운전자 모사 모델 기반의 자율주행 제어 장치
8 8
제1항에 있어서,상기 향후 운전상황을 기초로 상기 차량의 차선변경에 관한 자율주행을 제어하는 자율주행 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자 모사 모델 기반의 자율주행 제어 장치
9 9
제8항에 있어서, 상기 자율주행 제어부는상기 향후 운전상황이 특정 시간 간격을 기준으로 연속하여 생성되고 복수의 향후 운전상황들 간의 중첩 구간이 발생하는 경우 상기 중첩 구간에 대해 복수의 향후 운전상황들 중 어느 하나를 선별하여 상기 자율주행에 적용하는 것을 특징으로 하는 운전자 모사 모델 기반의 자율주행 제어 장치
10 10
자율주행 제어 장치에서 수행되는 자율주행 제어 방법에 있어서,차량의 주변상황을 수집하는 단계;학습용 차량에 의해 이전에 수집되었던 학습용 주행상황과 학습용 운전자에 의해 이전에 수행되었던 학습용 운전상황을 포함하는 학습용 모집단을 기초로 생산적 적대 학습된 운전자 모사 모델을 수신하는 단계;상기 차량의 차선변경(Cut-in)에 대한 필요 여부를 결정하는 단계; 및상기 차선변경이 필요한 것으로 결정되면 상기 차량의 주행상황을 상기 운전자 모사 모델에 제공하여 향후 운전상황을 생성하는 단계를 포함하되,상기 운전자 모사 모델은 상기 생산적 적대 학습의 제1 학습과정으로서 상기 학습용 주행상황에 대한 후보 운전상황을 생성하고 제2 학습과정으로서 상기 후보 운전상황에 대한 판별 확률을 생성하며,상기 제2 학습과정을 통해 판별에 성공한 후보 운전상황을 상기 제1 학습과정에 반영하고 판별에 실패한 후보 운전상황을 상기 제2 학습과정에 반영하는 것을 특징으로 하는 운전자 모사 모델 기반의 자율주행 제어 방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 한국과학기술원 자동차산업핵심기술개발(R＆D) Cut-in시 차량간 상호작용이 고려된 딥러닝 기반 미래 상황 예측 및 위험도 판단 기술 개발