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인공지능 VILS 기반의 자율주행 제어 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020011755
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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, 인공지능 VILS 기반의 자율주행 제어 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 생산적 적대 학습(GAN: Generative Adversarial Network) 모델을 통해 실제와 같은 주행 환경을 생성하여 실도로의 운행을 통해 자율주행차의 도로 운행을 검증하는 기술에 관한 것이다. 본 발명은, 가상 환경에서 자율주행차를 자율 주행시키기 위해, 검증이 필요한 모델링된 도로 환경을 나타내는 상태 정보와 상기 자율주행차의 주변 차량에 대한 정보를 포함하는 주행 정보를 통해 상기 가상 환경을 생성하는 주행환경 생성부; 상기 주행환경 생성부에서 획득된 상태 정보 및 주행 정보를 3차원 OGM(Occupancy Grid Map)을 통해 레이어 분류를 이용하여 데이터화를 진행하는 결과물 생성부; 및 상기 결과물 생성부에서 생성된 데이터로부터 산출된 자율주행 알고리즘을 작동시켜 상기 자율주행차를 제어하고 상기 자율주행차의 실제의 움직이는 궤적을 추적 및 기록하여 상기 가상 환경에 입력하는 자율주행 검증부를 포함하는 인공지능 VILS 기반의 자율주행 제어 장치를 제공한다. 본 발명에 의해, 실제 다양한 운전자들의 주행을 학습한 고도화된 인공지능 운전자 모사 모델을 VILS 검증에 활용함으로써, 자율주행 평가의 신뢰성을 높일 수 있을 것이다.
Int. CL B60W 30/14 (2006.01.01) B60W 30/10 (2006.01.01) B60W 40/02 (2006.01.01) B60W 50/14 (2020.01.01) B60K 35/00 (2006.01.01) G06N 3/08 (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 1020190156179 (2019.11.28)
출원인 국민대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2139513-0000 (2020.07.24)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200812) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.11.28)
심사청구항수 9

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 윤영로 경기도 안양시 동안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 피씨알 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로***, **층(삼성동, 송암빌딩*)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 국민대학교산학협력단 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.11.28 수리 (Accepted) 1-1-2019-1232296-10
2 직권정정안내서
Notification of Ex officio Correction
2019.12.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0195424-14
3 보정요구서
Request for Amendment
2019.12.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0195423-79
4 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.12.09 수리 (Accepted) 1-1-2019-1267402-73
5 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.12.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-1355095-35
6 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.01.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
7 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.01.31 수리 (Accepted) 9-1-2020-0003515-53
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.03.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0155157-79
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.05.08 수리 (Accepted) 1-1-2020-0468976-51
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.05.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0468977-07
11 등록결정서
Decision to grant
2020.06.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0423622-63
12 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.06.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-0672388-00
13 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
2020.08.03 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-5020032-31
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
가상 환경에서 자율주행차를 자율 주행시키기 위해, 검증이 필요한 모델링된 도로 환경을 나타내는 상태 정보와 상기 자율주행차의 주변 차량에 대한 정보를 포함하는 주행 정보를 통해 상기 가상 환경을 생성하는 주행환경 생성부;상기 주행환경 생성부에서 획득된 상태 정보 및 주행 정보를 3차원 OGM(Occupancy Grid Map)을 통해 레이어 분류를 이용하여 데이터화를 진행하는 결과물 생성부; 및상기 결과물 생성부에서 생성된 데이터로부터 산출된 자율주행 알고리즘을 작동시켜 상기 자율주행차를 제어하고 상기 자율주행차의 실제의 움직이는 궤적을 추적 및 기록하여 상기 가상 환경에 입력하는 자율주행 검증부를 포함하고,상기 결과물 생성부는,상기 3차원 OGM을 이용하여 3차원 공간에 물체가 차지하는 영역을 표시하여 상기 영역에 ID를 부여하여 데이터화하는 데이터 변환 모듈을 더 포함하고,상기 데이터 변환 모듈은,상기 3차원 공간을 상기 OGM을 이용하여 자동차와 보행자를 포함하는 주행에 필요한 객체를 표시하는 제1레이어와 차선, 신호, 주행 방향을 포함하는 교통정보를 표시하는 제2레이어로 구분하며,상기 제1레이어 및 상기 제2레이어를 통해 주행 중 주변 차량 및 교통 정보를 동시에 인식 가능한 것을 특징으로 하는 인공지능 VILS 기반의 자율주행 제어 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 주행환경 생성부는,상기 상태 정보를 생성하는 시나리오 생성 모듈; 및상기 주행 정보를 생성하는 주변 차량 생성 모듈을 포함하는 인공지능 VILS 기반의 자율주행 제어 장치
3 3
제 2 항에 있어서,상기 주변 차량 생성 모듈은,생산적 적대 학습(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용하여 검증에 필요한 주변 차량을 생성시키는 것을 특징으로 하는 인공지능 VILS 기반의 자율주행 제어 장치
4 4
제 3 항에 있어서,상기 생산적 적대 학습은,상기 자율주행차의 학습용 주행상황과 학습용 운전상황에 대한 동기화 및 학습용 운전상황에 관한 정규화를 수행하는 전처리 과정을 적용한 후 수행되는 것을 특징으로 하는 인공지능 VILS 기반의 자율주행 제어 장치
5 5
삭제
6 6
삭제
7 7
제 1 항에 있어서,상기 자율주행 검증부는,상기 자율주행차의 실제의 움직이는 궤적을 추적 및 기록하는 궤적 추적 모듈을 포함하고,상기 궤적 추적 모듈은 상기 검증이 필요한 모델링된 가상 환경에 상기 궤적을 입력하여 정상 주행 여부를 테스트할 수 있는 것을 특징으로 하는 인공지능 VILS 기반의 자율주행 제어 장치
8 8
자율주행차가 주행할 도로 환경에 대한 상태 정보와 상기 자율주행차의 주변 차량에 대한 정보를 포함하는 주행 정보를 통해 가상 환경을 생성하는 단계;상기 상태 정보 및 주행 정보를 3차원 OGM(Occupancy Grid Map)을 통해 레이어 분류를 이용하여 데이터화를 진행하는 단계; 및상기 데이터로부터 산출된 자율주행 알고리즘을 작동시켜 상기 자율주행차를 제어하고 상기 자율주행차의 실제의 움직이는 궤적을 추적 및 기록하여 상기 가상 환경에 입력하는 단계를 포함하고,상기 데이터화를 진행하는 단계는,결과물 생성부에서 상기 3차원 OGM을 이용하여 3차원 공간에 물체가 차지하는 영역을 표시하여 상기 영역에 ID를 부여하여 데이터화하는 단계; 및상기 3차원 공간을 상기 OGM을 이용하여 자동차와 보행자를 포함하는 주행에 필요한 객체를 표시하는 제1레이어와 차선, 신호, 주행 방향을 포함하는 교통 정보를 표시하는 제2레이어로 구분하는 단계를 더 포함하고,상기 제1레이어 및 상기 제2레이어를 통해 주행 중 주변 차량 및 교통 정보를 동시에 인식 가능한 것을 특징으로 하는 인공지능 VILS 기반의 자율주행 제어 방법
9 9
제 8 항에 있어서,생산적 적대 학습(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용하여 상기 주행 정보를 생성하는 단계를 포함하는 인공지능 VILS 기반의 자율주행 제어 방법
10 10
제 9 항에 있어서,상기 생산적 적대 학습을 위해 상기 자율주행차의 학습용 주행상황과 학습용 운전상황에 대한 동기화하는 단계; 및 상기 학습용 운전상황에 관한 정규화를 수행하는 전처리 과정을 적용하는 단계를 포함하는 인공지능 VILS 기반의 자율주행 제어 방법
11 11
제 8 항에 있어서,상기 자율주행차의 실제의 움직이는 궤적을 추적 및 기록하는 단계; 및상기 가상 환경에 상기 궤적을 입력하여 정상 주행 여부를 테스트하는 단계를 포함하는 인공지능 VILS 기반의 자율주행 제어 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
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
2 산업통상자원부 한국전자정보통신산업진흥회 산업전문인력역량강화(산업부) 미래형자동차 부품 및 서비스 R&D 인력양성 및 산학연계형 생태계 구축
3 과학기술정보통신부 국민대학교 개인기초연구(과기정통부)(R&D) 인공지능을 활용한 주행 의도 예측 기반 자율주행차량 제어 기술 개발