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特開2022-183123自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法、サーバーおよびコンピュータプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022183123
(43)【公開日】2022-12-08
(54)【発明の名称】自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法、サーバーおよびコンピュータプログラム
(51)【国際特許分類】
G01C 21/34 20060101AFI20221201BHJP
G08G 1/0969 20060101ALI20221201BHJP
G09B 29/10 20060101ALI20221201BHJP
G09B 29/00 20060101ALI20221201BHJP
G16Y 10/40 20200101ALI20221201BHJP
G16Y 40/60 20200101ALI20221201BHJP
【ＦＩ】
G01C21/34
G08G1/0969
G09B29/10 A
G09B29/00 Z
G16Y10/40
G16Y40/60
【審査請求】有
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022086370
(22)【出願日】2022-05-26
(31)【優先権主張番号】10-2021-0068260
(32)【優先日】2021-05-27
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．３ＧＰＰ
２．ブルートゥース
３．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ
４．ＪＡＶＡ
(71)【出願人】
【識別番号】521284440
【氏名又は名称】ライドフラックス インク
(74)【代理人】
【識別番号】100083138
【弁理士】
【氏名又は名称】相田 伸二
(74)【代理人】
【識別番号】100189625
【弁理士】
【氏名又は名称】鄭 元基
(74)【代理人】
【識別番号】100196139
【弁理士】
【氏名又は名称】相田 京子
(74)【代理人】
【識別番号】100199004
【弁理士】
【氏名又は名称】服部 洋
(72)【発明者】
【氏名】キム ジウン
(72)【発明者】
【氏名】チョ ヒムチャン
(72)【発明者】
【氏名】ユン ホ
【テーマコード（参考）】
2C032
2F129
5H181
【Ｆターム（参考）】
2C032HB22
2C032HC08
2F129AA03
2F129BB03
2F129EE02
2F129EE52
2F129EE75
2F129FF02
2F129FF12
2F129FF20
2F129FF32
2F129GG17
2F129GG18
5H181AA01
5H181BB04
5H181BB05
5H181CC03
5H181CC04
5H181CC14
5H181FF04
5H181FF13
5H181FF14
5H181FF22
5H181LL09
(57)【要約】 （修正有）
【課題】自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法、サーバーおよびコンピュータプログラムが提供される。
【解決手段】自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法は、コンピューティング装置によって遂行される方法において、一地域に対するロードネットワークデータを生成する段階、前記生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成する段階および前記生成された格子ロードネットワークデータを利用して前記自律走行車両の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成する段階を含む。
【選択図】図３
【解決手段】自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法は、コンピューティング装置によって遂行される方法において、一地域に対するロードネットワークデータを生成する段階、前記生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成する段階および前記生成された格子ロードネットワークデータを利用して前記自律走行車両の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成する段階を含む。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
コンピューティング装置によって遂行される方法において、
一地域に対するロードネットワークデータを生成する段階；
前記生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成する段階；および
前記生成された格子ロードネットワークデータを利用して前記自律走行車両の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成する段階を含む、自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
一地域に対するロードネットワークデータを生成する段階；
前記生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成する段階；および
前記生成された格子ロードネットワークデータを利用して前記自律走行車両の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成する段階を含む、自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
【請求項2】
前記ロードネットワークデータを生成する段階は、
前記一地域に位置する第１道路および前記第１道路と連結された第２道路間の連結関係を表す第１ロードネットワークを生成する段階；および
前記生成された第１ロードネットワークを利用して前記第１道路に含まれた複数の第１車線と前記第２道路に含まれた複数の第２車線間の連結関係を表す第２ロードネットワークを生成する段階を含む、請求項１に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
前記一地域に位置する第１道路および前記第１道路と連結された第２道路間の連結関係を表す第１ロードネットワークを生成する段階；および
前記生成された第１ロードネットワークを利用して前記第１道路に含まれた複数の第１車線と前記第２道路に含まれた複数の第２車線間の連結関係を表す第２ロードネットワークを生成する段階を含む、請求項１に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
【請求項3】
前記第１ロードネットワークを生成する段階は、
前記第１道路および前記第２道路それぞれをグラフ化して第１道路グラフおよび第２道路グラフを生成するものの、前記生成された第１道路グラフおよび前記生成された第２道路グラフは前記第１道路および前記第２道路それぞれの形状情報、方向情報および属性情報を含むものである、段階；および
前記生成された第１道路グラフと前記生成された第２道路グラフを連結して前記第１ロードネットワークを生成する段階を含む、請求項２に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
前記第１道路および前記第２道路それぞれをグラフ化して第１道路グラフおよび第２道路グラフを生成するものの、前記生成された第１道路グラフおよび前記生成された第２道路グラフは前記第１道路および前記第２道路それぞれの形状情報、方向情報および属性情報を含むものである、段階；および
前記生成された第１道路グラフと前記生成された第２道路グラフを連結して前記第１ロードネットワークを生成する段階を含む、請求項２に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
【請求項4】
前記第１ロードネットワークを生成する段階は、
前記第１道路および前記第２道路それぞれを予め設定された基準によって分割して一つ以上の独立道路（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｒｏａｄ）および一つ以上の従属道路（Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｒｏａｄ）を生成する段階；および
前記生成された一つ以上の独立道路と前記生成された一つ以上の従属道路を連結して前記第１ロードネットワークを生成するものの、一つの独立道路と一つの従属道路を交差して連結する段階を含む、請求項２に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
前記第１道路および前記第２道路それぞれを予め設定された基準によって分割して一つ以上の独立道路（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｒｏａｄ）および一つ以上の従属道路（Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｒｏａｄ）を生成する段階；および
前記生成された一つ以上の独立道路と前記生成された一つ以上の従属道路を連結して前記第１ロードネットワークを生成するものの、一つの独立道路と一つの従属道路を交差して連結する段階を含む、請求項２に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
【請求項5】
前記第２ロードネットワークを生成する段階は、
前記複数の第１車線および前記複数の第２車線それぞれをグラフ化して前記複数の第１車線それぞれの相対的位置を表す第１車線グラフと前記複数の第２車線それぞれの相対的位置を表す第２車線グラフを生成するものの、前記生成された第１車線グラフおよび前記生成された第２車線グラフは前記複数の第１車線および前記複数の第２車線それぞれの属性情報を含むものである、段階；および
前記生成された第１車線グラフと前記生成された第２車線グラフを連結して前記第２ロードネットワークを生成する段階を含む、請求項２に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
前記複数の第１車線および前記複数の第２車線それぞれをグラフ化して前記複数の第１車線それぞれの相対的位置を表す第１車線グラフと前記複数の第２車線それぞれの相対的位置を表す第２車線グラフを生成するものの、前記生成された第１車線グラフおよび前記生成された第２車線グラフは前記複数の第１車線および前記複数の第２車線それぞれの属性情報を含むものである、段階；および
前記生成された第１車線グラフと前記生成された第２車線グラフを連結して前記第２ロードネットワークを生成する段階を含む、請求項２に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
【請求項6】
前記格子ロードネットワークデータを生成する段階は、
前記生成されたロードネットワークデータを利用して一つ以上の格子道路を生成する段階；
前記生成された一つ以上の格子道路間の連結情報を生成する段階；および
前記生成された連結情報により前記生成された一つ以上の格子道路を連結する格子道路ネットワークを生成する段階を含む、請求項１に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
前記生成されたロードネットワークデータを利用して一つ以上の格子道路を生成する段階；
前記生成された一つ以上の格子道路間の連結情報を生成する段階；および
前記生成された連結情報により前記生成された一つ以上の格子道路を連結する格子道路ネットワークを生成する段階を含む、請求項１に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
【請求項7】
前記一つ以上の格子道路を生成する段階は、
前記生成されたロードネットワークデータに基づいて、前記一地域内に位置する複数の車道のうち予め設定された条件を満足する一つ以上の車道をグループ化して一つ以上の格子道路を生成するものの、前記予め設定された条件は同一の属性を有し、物理的および法的に移動が可能なものである、段階を含む、請求項６に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
前記生成されたロードネットワークデータに基づいて、前記一地域内に位置する複数の車道のうち予め設定された条件を満足する一つ以上の車道をグループ化して一つ以上の格子道路を生成するものの、前記予め設定された条件は同一の属性を有し、物理的および法的に移動が可能なものである、段階を含む、請求項６に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
【請求項8】
前記一つ以上の格子道路を生成する段階は、
前記生成された一つ以上の格子道路上に複数のポイントを格子形態に設定する段階；および
前記設定された複数のポイントそれぞれに、前記設定された複数のポイントそれぞれが位置する格子道路に対する幾何学的情報（Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）と意味情報（Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）をマッチングして保存する段階を含む、請求項６に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
前記生成された一つ以上の格子道路上に複数のポイントを格子形態に設定する段階；および
前記設定された複数のポイントそれぞれに、前記設定された複数のポイントそれぞれが位置する格子道路に対する幾何学的情報（Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）と意味情報（Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）をマッチングして保存する段階を含む、請求項６に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
【請求項9】
前記連結情報を生成する段階は、
前記生成された一つ以上の格子道路間の交差の有無を判断し、前記判断された交差の有無に基づいて前記生成された一つ以上の格子道路間の連結関係を表す連結情報を生成するものの、前記生成された連結情報の形態は、前記生成された一つ以上の格子道路間の交差区間の長さに基づいて決定されるものである、段階を含む、請求項６に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
前記生成された一つ以上の格子道路間の交差の有無を判断し、前記判断された交差の有無に基づいて前記生成された一つ以上の格子道路間の連結関係を表す連結情報を生成するものの、前記生成された連結情報の形態は、前記生成された一つ以上の格子道路間の交差区間の長さに基づいて決定されるものである、段階を含む、請求項６に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
【請求項10】
前記ロード交差グラフを生成する段階は、
前記生成された格子ロードネットワークデータに基づいて、第１格子道路に含まれた一つ以上の車道と第２格子道路に含まれた一つ以上の車道間の移動可能の有無を判断する段階；および
前記判断された移動可能の有無に基づいて、前記第１格子道路に含まれた一つ以上の車道と前記第２格子道路に含まれた一つ以上の車道を連結する前記ロード交差グラフを生成する段階を含む、請求項６に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
前記生成された格子ロードネットワークデータに基づいて、第１格子道路に含まれた一つ以上の車道と第２格子道路に含まれた一つ以上の車道間の移動可能の有無を判断する段階；および
前記判断された移動可能の有無に基づいて、前記第１格子道路に含まれた一つ以上の車道と前記第２格子道路に含まれた一つ以上の車道を連結する前記ロード交差グラフを生成する段階を含む、請求項６に記載の自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法。
【請求項11】
プロセッサ；
ネットワークインターフェース；
メモリ；および
前記メモリにロード（ｌｏａｄ）され、前記プロセッサによって実行されるコンピュータプログラムを含むものの、
前記コンピュータプログラムは、
一地域に対するロードネットワークデータを生成するインストラクション（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）；
前記生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成するインストラクション；および
前記生成された格子ロードネットワークデータを利用して前記自律走行車両の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成するインストラクションを含む、自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成サーバー。
ネットワークインターフェース；
メモリ；および
前記メモリにロード（ｌｏａｄ）され、前記プロセッサによって実行されるコンピュータプログラムを含むものの、
前記コンピュータプログラムは、
一地域に対するロードネットワークデータを生成するインストラクション（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）；
前記生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成するインストラクション；および
前記生成された格子ロードネットワークデータを利用して前記自律走行車両の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成するインストラクションを含む、自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成サーバー。
【請求項12】
コンピューティング装置と結合され、
一地域に対するロードネットワークデータを生成する段階；
前記生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成する段階；および
前記生成された格子ロードネットワークデータを利用して前記自律走行車両の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成する段階を実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存された、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたコンピュータプログラム。
一地域に対するロードネットワークデータを生成する段階；
前記生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成する段階；および
前記生成された格子ロードネットワークデータを利用して前記自律走行車両の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成する段階を実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存された、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の多様な実施例は自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法、サーバーおよびコンピュータプログラムに関し、より具体的には、自律走行車両に対する短期、長期走行計画を生成するためのロードネットワークマップを生成する方法に関する。
【背景技術】
【0002】
車両を運転する使用者の便宜のために、各種センサと電子装置など（例：車両運転者補助システム（ＡＤＡＳ：Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）が備えられている趨勢であり、特に、車両の自律走行システム（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｄｒｉｖｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）に対する技術開発が活発になされている。
ここで、自律走行システムとは、運転者の介入なしに周辺環境を認識し、認識された周辺環境にしたがって自ら与えられた目的地まで自動で走行する車両をいう。
一般的に、自律走行システムの場合、自律走行車両に経路を提供するなどの多様な目的を遂行するために、多様な事前情報が必要である。特に、道路の車道、車線に関する情報を含むロードネットワークデータは自律走行システムに含まれた多様なモジュールで活用可能な事前情報であるという点で必須のデータであるので、ロードネットワークデータを生成する過程が必須である。
ここで、自律走行システムとは、運転者の介入なしに周辺環境を認識し、認識された周辺環境にしたがって自ら与えられた目的地まで自動で走行する車両をいう。
一般的に、自律走行システムの場合、自律走行車両に経路を提供するなどの多様な目的を遂行するために、多様な事前情報が必要である。特に、道路の車道、車線に関する情報を含むロードネットワークデータは自律走行システムに含まれた多様なモジュールで活用可能な事前情報であるという点で必須のデータであるので、ロードネットワークデータを生成する過程が必須である。
【特許文献1】韓国公開特許第１０－２０１４－０１２６５００号（２０１４．１０．３１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
本発明が解決しようとする課題は、一地域内に位置する道路に対する各種情報を収集してロードネットワークデータを生成し、これを利用して格子ロードネットワークデータおよびロード交差グラフを自動生成することによって、自律走行車両の短期走行計画と長期走行計画のためのロードネットワークマップを構築できる、自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法、サーバーおよびコンピュータプログラムを提供することである。
本発明が解決しようとする課題は以上で言及された課題に制限されず、言及されていないさらに他の課題は下記の記載から通常の技術者に明確に理解され得るであろう。
本発明が解決しようとする課題は以上で言及された課題に制限されず、言及されていないさらに他の課題は下記の記載から通常の技術者に明確に理解され得るであろう。
【課題を解決するための手段】
【0004】
前述した課題を解決するための本発明の一実施例に係る自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法は、コンピューティング装置によって遂行される方法において、一地域に対するロードネットワークデータを生成する段階、前記生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成する段階および前記生成された格子ロードネットワークデータを利用して前記自律走行車両の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成する段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記ロードネットワークデータを生成する段階は、前記一地域に位置する第１道路および前記第１道路と連結された第２道路間の連結関係を表す第１ロードネットワークを生成する段階および前記生成された第１ロードネットワークを利用して前記第１道路に含まれた複数の第１車線と前記第２道路に含まれた複数の第２車線間の連結関係を表す第２ロードネットワークを生成する段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記第１ロードネットワークを生成する段階は、前記第１道路および前記第２道路それぞれをグラフ化して第１道路グラフおよび第２道路グラフを生成するものの、前記生成された第１道路グラフおよび前記生成された第２道路グラフは前記第１道路および前記第２道路それぞれの形状情報、方向情報および属性情報を含むものである、段階および前記生成された第１道路グラフと前記生成された第２道路グラフを連結して前記第１ロードネットワークを生成する段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記第１ロードネットワークを生成する段階は、前記第１道路および前記第２道路それぞれを予め設定された基準によって分割して一つ以上の独立道路（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｒｏａｄ）および一つ以上の従属道路（Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｒｏａｄ）を生成する段階および前記生成された一つ以上の独立道路と前記生成された一つ以上の従属道路を連結して前記第１ロードネットワークを生成するものの、一つの独立道路と一つの従属道路を交差して連結する段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記ロードネットワークデータを生成する段階は、前記一地域に位置する第１道路および前記第１道路と連結された第２道路間の連結関係を表す第１ロードネットワークを生成する段階および前記生成された第１ロードネットワークを利用して前記第１道路に含まれた複数の第１車線と前記第２道路に含まれた複数の第２車線間の連結関係を表す第２ロードネットワークを生成する段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記第１ロードネットワークを生成する段階は、前記第１道路および前記第２道路それぞれをグラフ化して第１道路グラフおよび第２道路グラフを生成するものの、前記生成された第１道路グラフおよび前記生成された第２道路グラフは前記第１道路および前記第２道路それぞれの形状情報、方向情報および属性情報を含むものである、段階および前記生成された第１道路グラフと前記生成された第２道路グラフを連結して前記第１ロードネットワークを生成する段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記第１ロードネットワークを生成する段階は、前記第１道路および前記第２道路それぞれを予め設定された基準によって分割して一つ以上の独立道路（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｒｏａｄ）および一つ以上の従属道路（Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｒｏａｄ）を生成する段階および前記生成された一つ以上の独立道路と前記生成された一つ以上の従属道路を連結して前記第１ロードネットワークを生成するものの、一つの独立道路と一つの従属道路を交差して連結する段階を含むことができる。
【0005】
多様な実施例において、前記第２ロードネットワークを生成する段階は、前記複数の第１車線および前記複数の第２車線それぞれをグラフ化して前記複数の第１車線それぞれの相対的位置を表す第１車線グラフと前記複数の第２車線それぞれの相対的位置を表す第２車線グラフを生成するものの、前記生成された第１車線グラフおよび前記生成された第２車線グラフは前記複数の第１車線および前記複数の第２車線それぞれの属性情報を含むものである、段階および前記生成された第１車線グラフと前記生成された第２車線グラフを連結して前記第２ロードネットワークを生成する段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記格子ロードネットワークデータを生成する段階は、前記生成されたロードネットワークデータを利用して一つ以上の格子道路を生成する段階、前記生成された一つ以上の格子道路間の連結情報を生成する段階および前記生成された連結情報により前記生成された一つ以上の格子道路を連結する格子道路ネットワークを生成する段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記一つ以上の格子道路を生成する段階は、前記生成されたロードネットワークデータに基づいて、前記一地域内に位置する複数の車道のうち予め設定された条件を満足する一つ以上の車道をグループ化して一つ以上の格子道路を生成するものの、前記予め設定された条件は同一の属性を有し、物理的および法的に移動が可能なものである、段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記一つ以上の格子道路を生成する段階は、前記生成された一つ以上の格子道路上に複数のポイントを格子形態に設定する段階および前記設定された複数のポイントそれぞれに、前記設定された複数のポイントそれぞれが位置する格子道路に対する幾何学的情報（Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）と意味情報（Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）をマッチングして保存する段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記連結情報を生成する段階は、前記生成された一つ以上の格子道路間の交差の有無を判断し、前記判断された交差の有無に基づいて前記生成された一つ以上の格子道路間の連結関係を表す連結情報を生成するものの、前記生成された連結情報の形態は、前記生成された一つ以上の格子道路間の交差区間の長さに基づいて決定されるものである、段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記ロード交差グラフを生成する段階は、前記生成された格子ロードネットワークデータに基づいて、第１格子道路に含まれた一つ以上の車道と第２格子道路に含まれた一つ以上の車道間の移動可能の有無を判断する段階および前記判断された移動可能の有無に基づいて、前記第１格子道路に含まれた一つ以上の車道と前記第２格子道路に含まれた一つ以上の車道を連結する前記ロード交差グラフを生成する段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記格子ロードネットワークデータを生成する段階は、前記生成されたロードネットワークデータを利用して一つ以上の格子道路を生成する段階、前記生成された一つ以上の格子道路間の連結情報を生成する段階および前記生成された連結情報により前記生成された一つ以上の格子道路を連結する格子道路ネットワークを生成する段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記一つ以上の格子道路を生成する段階は、前記生成されたロードネットワークデータに基づいて、前記一地域内に位置する複数の車道のうち予め設定された条件を満足する一つ以上の車道をグループ化して一つ以上の格子道路を生成するものの、前記予め設定された条件は同一の属性を有し、物理的および法的に移動が可能なものである、段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記一つ以上の格子道路を生成する段階は、前記生成された一つ以上の格子道路上に複数のポイントを格子形態に設定する段階および前記設定された複数のポイントそれぞれに、前記設定された複数のポイントそれぞれが位置する格子道路に対する幾何学的情報（Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）と意味情報（Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）をマッチングして保存する段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記連結情報を生成する段階は、前記生成された一つ以上の格子道路間の交差の有無を判断し、前記判断された交差の有無に基づいて前記生成された一つ以上の格子道路間の連結関係を表す連結情報を生成するものの、前記生成された連結情報の形態は、前記生成された一つ以上の格子道路間の交差区間の長さに基づいて決定されるものである、段階を含むことができる。
多様な実施例において、前記ロード交差グラフを生成する段階は、前記生成された格子ロードネットワークデータに基づいて、第１格子道路に含まれた一つ以上の車道と第２格子道路に含まれた一つ以上の車道間の移動可能の有無を判断する段階および前記判断された移動可能の有無に基づいて、前記第１格子道路に含まれた一つ以上の車道と前記第２格子道路に含まれた一つ以上の車道を連結する前記ロード交差グラフを生成する段階を含むことができる。
【0006】
前述した課題を解決するための本発明の他の実施例に係る自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成サーバーは、プロセッサ、ネットワークインターフェース、メモリおよび前記メモリにロード（ｌｏａｄ）され、前記プロセッサによって実行されるコンピュータプログラムを含むものの、前記コンピュータプログラムは、一地域に対するロードネットワークデータを生成するインストラクション（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、前記生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成するインストラクションおよび前記生成された格子ロードネットワークデータを利用して前記自律走行車両の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成するインストラクションを含むことができる。
前述した課題を解決するための本発明のさらに他の実施例に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたコンピュータプログラムは、コンピューティング装置と結合され、一地域に対するロードネットワークデータを生成する段階、前記生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成する段階および前記生成された格子ロードネットワークデータを利用して前記自律走行車両の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成する段階を実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存され得る。
本発明のその他の具体的な事項は、詳細な説明および図面に含まれている。
前述した課題を解決するための本発明のさらに他の実施例に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたコンピュータプログラムは、コンピューティング装置と結合され、一地域に対するロードネットワークデータを生成する段階、前記生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成する段階および前記生成された格子ロードネットワークデータを利用して前記自律走行車両の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成する段階を実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存され得る。
本発明のその他の具体的な事項は、詳細な説明および図面に含まれている。
【発明の効果】
【0007】
本発明の多様な実施例によると、一地域内に位置する道路に対する各種情報を収集してロードネットワークデータを生成し、これを利用して格子ロードネットワークデータおよびロード交差グラフを自動生成することによって、ロードネットワークマップを構築でき、これを利用して自律走行車両に対するより正確な短期走行計画と長期走行計画の生成が可能であるという利点がある。
本発明の効果は以上で言及された効果に制限されず、言及されていないさらに他の効果は下記の記載から通常の技術者に明確に理解され得るであろう。
本発明の効果は以上で言及された効果に制限されず、言及されていないさらに他の効果は下記の記載から通常の技術者に明確に理解され得るであろう。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本発明の一実施例に係る自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成システムを図示した図面である。
【図2】本発明の他の実施例に係る自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成サーバーのハードウェア構成図である。
【図3】本発明のさらに他の実施例に係る自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法のフローチャートである。
【図4】多様な実施例において、ロードネットワークデータを生成する方法のフローチャートである。
【図5】多様な実施例において、ロードネットワークデータを生成する方法により生成されたロードネットワークの形態を例示的に図示した図面である。
【図6】多様な実施例に適用可能な道路グラフを例示的に図示した図面である。
【図7】多様な実施例に適用可能な車線グラフを例示的に図示した図面である。
【図8】多様な実施例に適用可能な車線グラフを例示的に図示した図面である。
【図9】多様な実施例において、第１道路グラフと第２道路グラフおよび第１車線グラフと第２車線グラフを連結する形態を例示的に図示した図面である。
【図10】多様な実施例において、独立道路と従属道路を連結する過程を図示した図面である。
【図11】多様な実施例において、道路グラフ上で道路の外側領域に走行計画が設定される形態を例示的に図示した図面である。
【図12】多様な実施例において、格子ロードネットワークデータを生成する方法のフローチャートである。
【図13】多様な実施例において、格子ロードネットワークデータを生成する方法により生成された格子ロードネットワークの形態を例示的に図示した図面である。
【図14】多様な実施例において、一つ以上の格子ロード上に複数のポイントを設定する過程を図示した図面である。
【図15】多様な実施例において、格子ロードネットワークデータを利用してロード交差グラフを生成する過程を図示した図面である。
【図16】多様な実施例において、格子ロードネットワークデータおよびロード交差グラフを利用して自律走行車両の走行計画を生成する過程を図示した図面である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
本発明の利点および特徴、そして、それらを達成する方法は、添付される図面と共に詳細に後述されている実施例を参照すると明確となるだろう。しかし、本発明は以下で開示される実施例に制限されるものではなく、互いに異なる多様な形態で具現され得、ただし本実施例は本発明の開示を完全なものとし、本発明が属する技術分野の通常の技術者に本発明の範疇を完全に知らせるために提供されるものであり、本発明は請求項の範疇によって定義されるのみである。
本明細書で使われた用語は実施例を説明するためのものであり、本発明を制限しようとするものではない。本明細書で、単数型は文面で特に言及しない限り複数型も含む。明細書で使われる「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」および／または「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は言及された構成要素の他に一つ以上の他の構成要素の存在または追加を排除しない。明細書全体に亘って同一の図面符号は同一の構成要素を指称し、「および／または」は言及された構成要素のそれぞれおよび一つ以上のすべての組み合わせを含む。たとえ「第１」、「第２」等が多様な構成要素を叙述するために使われるが、これら構成要素はこれらの用語によって制限されないことは言うまでもない。これらの用語は単に一つの構成要素を他の構成要素と区別するために使うものである。したがって、以下で言及される第１構成要素は本発明の技術的思想内で第２構成要素であってもよいことは言うまでもない。
特に定義されない限り、本明細書で使われるすべての用語（技術および科学的用語を含む）は、本発明が属する技術分野の通常の技術者に共通して理解され得る意味で使われ得るであろう。また、一般的に使われる辞書に定義されている用語は明白に特に定義されていない限り理想的にまたは過度に解釈されない。
明細書で使われる「部」または「モジュール」という用語は、ソフトウェア、ＦＰＧＡまたはＡＳＩＣのようなハードウェア構成要素を意味し、「部」または「モジュール」は或る役割を遂行する。しかし、「部」または「モジュール」はソフトウェアまたはハードウェアに限定される意味ではない。「部」または「モジュール」はアドレッシングできる保存媒体にあるように構成されてもよく、一つまたはそれ以上のプロセッサを再生させるように構成されてもよい。したがって、一例として、「部」または「モジュール」はソフトウェア構成要素、客体指向ソフトウェア構成要素、クラス構成要素およびタスク構成要素のような構成要素と、プロセス、関数、属性、プロシーザー、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバ、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイおよび変数を含む。構成要素と「部」または「モジュール」内で提供される機能は、さらに小さい数の構成要素および「部」または「モジュール」に結合されたり追加的な構成要素と「部」または「モジュール」にさらに分離され得る。
本明細書で使われた用語は実施例を説明するためのものであり、本発明を制限しようとするものではない。本明細書で、単数型は文面で特に言及しない限り複数型も含む。明細書で使われる「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」および／または「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は言及された構成要素の他に一つ以上の他の構成要素の存在または追加を排除しない。明細書全体に亘って同一の図面符号は同一の構成要素を指称し、「および／または」は言及された構成要素のそれぞれおよび一つ以上のすべての組み合わせを含む。たとえ「第１」、「第２」等が多様な構成要素を叙述するために使われるが、これら構成要素はこれらの用語によって制限されないことは言うまでもない。これらの用語は単に一つの構成要素を他の構成要素と区別するために使うものである。したがって、以下で言及される第１構成要素は本発明の技術的思想内で第２構成要素であってもよいことは言うまでもない。
特に定義されない限り、本明細書で使われるすべての用語（技術および科学的用語を含む）は、本発明が属する技術分野の通常の技術者に共通して理解され得る意味で使われ得るであろう。また、一般的に使われる辞書に定義されている用語は明白に特に定義されていない限り理想的にまたは過度に解釈されない。
明細書で使われる「部」または「モジュール」という用語は、ソフトウェア、ＦＰＧＡまたはＡＳＩＣのようなハードウェア構成要素を意味し、「部」または「モジュール」は或る役割を遂行する。しかし、「部」または「モジュール」はソフトウェアまたはハードウェアに限定される意味ではない。「部」または「モジュール」はアドレッシングできる保存媒体にあるように構成されてもよく、一つまたはそれ以上のプロセッサを再生させるように構成されてもよい。したがって、一例として、「部」または「モジュール」はソフトウェア構成要素、客体指向ソフトウェア構成要素、クラス構成要素およびタスク構成要素のような構成要素と、プロセス、関数、属性、プロシーザー、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバ、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイおよび変数を含む。構成要素と「部」または「モジュール」内で提供される機能は、さらに小さい数の構成要素および「部」または「モジュール」に結合されたり追加的な構成要素と「部」または「モジュール」にさらに分離され得る。
【0010】
空間的に相対的な用語である「下（ｂｅｌｏｗ）」、「下（ｂｅｎｅａｔｈ）」、「下部（ｌｏｗｅｒ）」、「上（ａｂｏｖｅ）」、「上部（ｕｐｐｅｒ）」等は図面に図示されているように、一つの構成要素と他の構成要素との相関関係を容易に記述するために使われ得る。空間的に相対的な用語は、図面に図示されている方向に加えて使用時または動作時の構成要素の互いに異なる方向を含む用語と理解されるべきである。例えば、図面に図示されている構成要素をひっくり返す場合、他の構成要素の「下（ｂｅｌｏｗ）」または「下（ｂｅｎｅａｔｈ）」で記述された構成要素は他の構成要素の「上（ａｂｏｖｅ）」に置かれ得る。したがって、例示的な用語である「下」は、下と上の方向をすべて含むことができる。構成要素は他の方向にも配向され得、これに伴い、空間的に相対的な用語は配向により解釈され得る。
本明細書で、コンピュータは少なくとも一つのプロセッサを含むすべての種類のハードウェア装置を意味するものであって、実施例により該当ハードウェア装置で動作するソフトウェア的構成も包括する意味と理解され得る。例えば、コンピュータはスマートフォン、タブレットＰＣ、デスクトップ、ノートパソコンおよび各装置で駆動される使用者クライアントおよびアプリケーションをすべて含む意味として理解され得、また、これに制限されるものではない。
以下、添付された図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。
本明細書で説明される各段階はコンピュータによって遂行されるものとして説明されるが、各段階の主体はこれに制限されるものではなく、実施例により各段階の少なくとも一部が互いに異なる装置で遂行されてもよい。
ここで、本明細書では自律走行車両を対象にして、自律走行車両の短期および長期走行計画を設計するための事前データとしてロードネットワークマップを生成する方法について説明しているが、これに限定されず、半自律走行車両や、自律走行機能を使わない一般車両を対象にも適用が可能である。
図１は、本発明の一実施例に係る自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成システムを図示した図面である。
本明細書で、コンピュータは少なくとも一つのプロセッサを含むすべての種類のハードウェア装置を意味するものであって、実施例により該当ハードウェア装置で動作するソフトウェア的構成も包括する意味と理解され得る。例えば、コンピュータはスマートフォン、タブレットＰＣ、デスクトップ、ノートパソコンおよび各装置で駆動される使用者クライアントおよびアプリケーションをすべて含む意味として理解され得、また、これに制限されるものではない。
以下、添付された図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。
本明細書で説明される各段階はコンピュータによって遂行されるものとして説明されるが、各段階の主体はこれに制限されるものではなく、実施例により各段階の少なくとも一部が互いに異なる装置で遂行されてもよい。
ここで、本明細書では自律走行車両を対象にして、自律走行車両の短期および長期走行計画を設計するための事前データとしてロードネットワークマップを生成する方法について説明しているが、これに限定されず、半自律走行車両や、自律走行機能を使わない一般車両を対象にも適用が可能である。
図１は、本発明の一実施例に係る自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成システムを図示した図面である。
【0011】
図１を参照すると、本発明の一実施例に係る自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成システムは、ロードネットワークマップ生成サーバー１００、使用者端末２００および外部サーバー３００を含むことができる。
ここで、図１に図示された自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成システムは一実施例に従ったものであり、その構成要素が図１に図示された実施例に限定されるものではなく、必要に応じて付加、変更または削除され得る。
一実施例において、ロードネットワークマップ生成サーバー１００は自律走行車両１０の走行計画のためのロードネットワークマップを生成することができる。例えば、ロードネットワークマップ生成サーバー１００は一地域に位置する道路に対するすべての情報（例：道路構造に対する情報など）を収集してロードネットワークデータを生成でき、生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両１０の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成することができ、生成された格子ロードネットワークデータを利用して自律走行車両１０の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成することができる。
多様な実施例において、ロードネットワークマップ生成サーバー１００はネットワーク４００を通じて使用者端末２００または一地域を通行する車両（例：自律走行車両１０）と連結され得、使用者端末２００または車両から一地域に対するセンサデータを収集でき、収集したセンサデータを利用して一地域に対するロードネットワークデータを生成することができる。
また、ロードネットワークマップ生成サーバー１００はネットワーク４００を通じて外部サーバー３００（例：国土交通部サーバー）と連結され得、外部サーバー３００を通じて一地域に位置する道路に対する各種情報を収集してロードネットワークデータを生成することができる。
また、ロードネットワークマップ生成サーバー１００は一地域に対するロードネットワークデータが生成されることに応答して自動で格子ロードネットワークデータを生成することができ、格子ロードネットワークデータが生成されることに応答して再び自動でロード交差グラフを生成することができる。しかし、これに限定されない。
ここで、図１に図示された自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成システムは一実施例に従ったものであり、その構成要素が図１に図示された実施例に限定されるものではなく、必要に応じて付加、変更または削除され得る。
一実施例において、ロードネットワークマップ生成サーバー１００は自律走行車両１０の走行計画のためのロードネットワークマップを生成することができる。例えば、ロードネットワークマップ生成サーバー１００は一地域に位置する道路に対するすべての情報（例：道路構造に対する情報など）を収集してロードネットワークデータを生成でき、生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両１０の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成することができ、生成された格子ロードネットワークデータを利用して自律走行車両１０の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成することができる。
多様な実施例において、ロードネットワークマップ生成サーバー１００はネットワーク４００を通じて使用者端末２００または一地域を通行する車両（例：自律走行車両１０）と連結され得、使用者端末２００または車両から一地域に対するセンサデータを収集でき、収集したセンサデータを利用して一地域に対するロードネットワークデータを生成することができる。
また、ロードネットワークマップ生成サーバー１００はネットワーク４００を通じて外部サーバー３００（例：国土交通部サーバー）と連結され得、外部サーバー３００を通じて一地域に位置する道路に対する各種情報を収集してロードネットワークデータを生成することができる。
また、ロードネットワークマップ生成サーバー１００は一地域に対するロードネットワークデータが生成されることに応答して自動で格子ロードネットワークデータを生成することができ、格子ロードネットワークデータが生成されることに応答して再び自動でロード交差グラフを生成することができる。しかし、これに限定されない。
【0012】
ここで、使用者端末２００は携帯性と移動性が保障される無線通信装置であって、ナビゲーション、ＰＣＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、ＰＤＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｅｌｌｕｌａｒ）、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＩＭＴ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）－２０００、ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）－２０００、Ｗ－ＣＤＭＡ（Ｗ－Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、Ｗｉｂｒｏ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）端末、スマートフォン（Ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅ）、スマートパッド（Ｓｍａｒｔｐａｄ）、タブレットＰＣ（Ｔａｂｌｅｔ ＰＣ）などのようなすべての種類のハンドヘルド（Ｈａｎｄｈｅｌｄ）基盤の無線通信装置を含むことができる、これに限定されない。
また、ここで、ネットワーク４００は複数の端末およびサーバーのようなそれぞれのノード相互間に情報交換が可能な連結構造を意味し得る。例えば、ネットワーク４００は近距離通信網（ＬＡＮ：Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域通信網（ＷＡＮ：Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット（ＷＷＷ：Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）、有線および無線データ通信網、電話網、有線および無線テレビ通信網などを含む。
また、ここで、無線データ通信網は、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、３ＧＰＰ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）、５ＧＰＰ（５ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＷＩＭＡＸ（Ｗｏｒｌｄ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ワイファイ（Ｗｉ－Ｆｉ）、インターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＰＡＮ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）ネットワーク、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ－Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）ネットワーク、衛星放送ネットワーク、アナログ放送ネットワーク、ＤＭＢ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ）ネットワークなどが含まれるが、これに限定されはしない。
また、ここで、ネットワーク４００は複数の端末およびサーバーのようなそれぞれのノード相互間に情報交換が可能な連結構造を意味し得る。例えば、ネットワーク４００は近距離通信網（ＬＡＮ：Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域通信網（ＷＡＮ：Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット（ＷＷＷ：Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）、有線および無線データ通信網、電話網、有線および無線テレビ通信網などを含む。
また、ここで、無線データ通信網は、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、３ＧＰＰ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）、５ＧＰＰ（５ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＷＩＭＡＸ（Ｗｏｒｌｄ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ワイファイ（Ｗｉ－Ｆｉ）、インターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＰＡＮ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）ネットワーク、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ－Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）ネットワーク、衛星放送ネットワーク、アナログ放送ネットワーク、ＤＭＢ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ）ネットワークなどが含まれるが、これに限定されはしない。
【0013】
多様な実施例において、ロードネットワークマップ生成サーバー１００は格子ロードネットワークデータおよびロード交差グラフを利用して自律走行車両１０の制御のための走行計画を生成することができる。ここで、走行計画は自律走行車両１０の現在位置から目的地までの走行経路を生成し、これに伴い、自律走行車両１０が移動するように制御する計画だけでなく、走行する車道、車道変更位置、速度または加速度制御、操向角制御などの多様な制御のための計画を意味し得る。
一実施例において、外部サーバー３００はネットワーク４００を通じてロードネットワークマップ生成サーバー１００と連結され得、ロードネットワークマップ生成サーバー１００が自律走行車両１０の走行計画のためのロードネットワークマップ生成プロセスを遂行するために必要な各種情報（例：ロードネットワークマップ生成ルール）を提供するか、自律走行車両１０の走行計画のためのロードネットワークマップ生成プロセスを遂行することによって生成されるデータ（例：ロードネットワークデータ、格子ロードネットワークデータおよびロード交差グラフなど）を提供を受けて保存することができる。例えば、外部サーバー３００はロードネットワークマップ生成サーバー１００の外部に別途に備えられる保存サーバーであり得るが、これに限定されない。以下、図２を参照して、自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成プロセスを遂行するロードネットワークマップ生成サーバー１００のハードウェア構成について説明することにする。
一実施例において、外部サーバー３００はネットワーク４００を通じてロードネットワークマップ生成サーバー１００と連結され得、ロードネットワークマップ生成サーバー１００が自律走行車両１０の走行計画のためのロードネットワークマップ生成プロセスを遂行するために必要な各種情報（例：ロードネットワークマップ生成ルール）を提供するか、自律走行車両１０の走行計画のためのロードネットワークマップ生成プロセスを遂行することによって生成されるデータ（例：ロードネットワークデータ、格子ロードネットワークデータおよびロード交差グラフなど）を提供を受けて保存することができる。例えば、外部サーバー３００はロードネットワークマップ生成サーバー１００の外部に別途に備えられる保存サーバーであり得るが、これに限定されない。以下、図２を参照して、自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成プロセスを遂行するロードネットワークマップ生成サーバー１００のハードウェア構成について説明することにする。
【0014】
図２は、本発明の他の実施例に係る自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成サーバーのハードウェア構成図である。
図２を参照すると、本発明の他の実施例に係るロードネットワークマップ生成サーバー１００（以下、「サーバー１００」）は、一つ以上のプロセッサ１１０、プロセッサ１１０によって遂行されるコンピュータプログラム１５１をロード（Ｌｏａｄ）するメモリ１２０、バス１３０、通信インターフェース１４０およびコンピュータプログラム１５１を保存するストレージ１５０を含むことができる。ここで、図２には本発明の実施例と関連する構成要素のみが図示されている。したがって、本発明が属した技術分野の通常の技術者であれば、図２に図示された構成要素の他に他の汎用的な構成要素がさらに含まれ得ることが分かる。
プロセッサ１１０はサーバー１００の各構成の全般的な動作を制御する。プロセッサ１１０はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｕｎｉｔ）、ＭＣＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）または本発明の技術分野に広く知られている任意の形態のプロセッサを含んで構成され得る。
また、プロセッサ１１０は本発明の実施例に係る方法を実行するための少なくとも一つのアプリケーションまたはプログラムに対する演算を遂行でき、サーバー１００は一つ以上のプロセッサを具備することができる。
図２を参照すると、本発明の他の実施例に係るロードネットワークマップ生成サーバー１００（以下、「サーバー１００」）は、一つ以上のプロセッサ１１０、プロセッサ１１０によって遂行されるコンピュータプログラム１５１をロード（Ｌｏａｄ）するメモリ１２０、バス１３０、通信インターフェース１４０およびコンピュータプログラム１５１を保存するストレージ１５０を含むことができる。ここで、図２には本発明の実施例と関連する構成要素のみが図示されている。したがって、本発明が属した技術分野の通常の技術者であれば、図２に図示された構成要素の他に他の汎用的な構成要素がさらに含まれ得ることが分かる。
プロセッサ１１０はサーバー１００の各構成の全般的な動作を制御する。プロセッサ１１０はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｕｎｉｔ）、ＭＣＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）または本発明の技術分野に広く知られている任意の形態のプロセッサを含んで構成され得る。
また、プロセッサ１１０は本発明の実施例に係る方法を実行するための少なくとも一つのアプリケーションまたはプログラムに対する演算を遂行でき、サーバー１００は一つ以上のプロセッサを具備することができる。
【0015】
多様な実施例において、プロセッサ１１０はプロセッサ１１０内部で処理される信号（またはデータ）を一時的および／または永久的に保存するラム（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、図示されず）およびロム（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、図示されず）をさらに含むことができる。また、プロセッサ１１０はグラフィック処理部、ラムおよびロムのうち少なくとも一つを含むシステムオンチップ（ＳｏＣ：ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ ｃｈｉｐ）の形態で具現され得る。
メモリ１２０は各種データ、命令および／または情報を保存する。メモリ１２０は本発明の多様な実施例に係る方法／動作を実行するためにストレージ１５０からコンピュータプログラム１５１をロードすることができる。メモリ１２０にコンピュータプログラム１５１がロードされると、プロセッサ１１０はコンピュータプログラム１５１を構成する一つ以上のインストラクションを実行することによって前記方法／動作を遂行できる。メモリ１２０はＲＡＭのような揮発性メモリで具現され得るであろうが、本開示の技術的範囲が、これに限定されるものではない。
バス１３０はサーバー１００の構成要素間の通信機能を提供する。バス１３０はアドレスバス（ａｄｄｒｅｓｓ Ｂｕｓ）、データバス（Ｄａｔａ Ｂｕｓ）および制御バス（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｂｕｓ）等の多様な形態のバスで具現され得る。
通信インターフェース１４０はサーバー１００の有線および無線インターネット通信を支援する。また、通信インターフェース１４０はインターネット通信以外の多様な通信方式を支援してもよい。このために、通信インターフェース１４０は本発明の技術分野に広く知られている通信モジュールを含んで構成され得る。いくつかの実施例で、通信インターフェース１４０は省略されてもよい。
ストレージ１５０はコンピュータプログラム１５１を非臨時的に保存することができる。サーバー１００を通じて自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成プロセスを遂行する場合、ストレージ１５０は自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成プロセスを提供するために必要な各種情報を保存することができる。
ストレージ１５０はＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、フラッシュメモリなどのような不揮発性メモリ、ハードディスク、着脱型ディスク、または本発明が属する技術分野で広く知られている任意の形態のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んで構成され得る。
メモリ１２０は各種データ、命令および／または情報を保存する。メモリ１２０は本発明の多様な実施例に係る方法／動作を実行するためにストレージ１５０からコンピュータプログラム１５１をロードすることができる。メモリ１２０にコンピュータプログラム１５１がロードされると、プロセッサ１１０はコンピュータプログラム１５１を構成する一つ以上のインストラクションを実行することによって前記方法／動作を遂行できる。メモリ１２０はＲＡＭのような揮発性メモリで具現され得るであろうが、本開示の技術的範囲が、これに限定されるものではない。
バス１３０はサーバー１００の構成要素間の通信機能を提供する。バス１３０はアドレスバス（ａｄｄｒｅｓｓ Ｂｕｓ）、データバス（Ｄａｔａ Ｂｕｓ）および制御バス（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｂｕｓ）等の多様な形態のバスで具現され得る。
通信インターフェース１４０はサーバー１００の有線および無線インターネット通信を支援する。また、通信インターフェース１４０はインターネット通信以外の多様な通信方式を支援してもよい。このために、通信インターフェース１４０は本発明の技術分野に広く知られている通信モジュールを含んで構成され得る。いくつかの実施例で、通信インターフェース１４０は省略されてもよい。
ストレージ１５０はコンピュータプログラム１５１を非臨時的に保存することができる。サーバー１００を通じて自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成プロセスを遂行する場合、ストレージ１５０は自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成プロセスを提供するために必要な各種情報を保存することができる。
ストレージ１５０はＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、フラッシュメモリなどのような不揮発性メモリ、ハードディスク、着脱型ディスク、または本発明が属する技術分野で広く知られている任意の形態のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んで構成され得る。
【0016】
コンピュータプログラム１５１はメモリ１２０にロードされる時、プロセッサ１１０が本発明の多様な実施例に係る方法／動作を遂行するようにする一つ以上のインストラクションを含むことができる。すなわち、プロセッサ１１０は前記一つ以上のインストラクションを実行することによって、本発明の多様な実施例に係る前記方法／動作を遂行できる。
一実施例において、コンピュータプログラム１５１は一地域に対するロードネットワークデータを生成する段階、生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成する段階および生成された格子ロードネットワークデータを利用して自律走行車両の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成する段階を含む自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法を遂行するようにする一つ以上のインストラクションを含むことができる。
本発明の実施例に関連して説明された方法またはアルゴリズムの段階は、ハードウェアで直接具現されるか、ハードウェアによって実行されるソフトウェアモジュールで具現されるか、またはこれらの結合によって具現され得る。ソフトウェアモジュールはＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスク、着脱型ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、または本発明が属する技術分野で広く知られている任意の形態のコンピュータ読み取り可能記録媒体に常駐してもよい。
一実施例において、コンピュータプログラム１５１は一地域に対するロードネットワークデータを生成する段階、生成されたロードネットワークデータを利用して自律走行車両の短期走行計画のための格子ロードネットワークデータを生成する段階および生成された格子ロードネットワークデータを利用して自律走行車両の長期走行計画のためのロード交差グラフを生成する段階を含む自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法を遂行するようにする一つ以上のインストラクションを含むことができる。
本発明の実施例に関連して説明された方法またはアルゴリズムの段階は、ハードウェアで直接具現されるか、ハードウェアによって実行されるソフトウェアモジュールで具現されるか、またはこれらの結合によって具現され得る。ソフトウェアモジュールはＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスク、着脱型ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、または本発明が属する技術分野で広く知られている任意の形態のコンピュータ読み取り可能記録媒体に常駐してもよい。
【0017】
本発明の構成要素は、ハードウェアであるコンピュータと結合されて実行されるためにプログラム（またはアプリケーション）で具現されて媒体に保存され得る。本発明の構成要素はソフトウェアプログラミングまたはソフトウェア要素で実行され得、これに類するように、実施例はデータ構造、プロセス、ルーチンまたは他のプログラミング構成の組み合わせで具現される多様なアルゴリズムを含み、Ｃ、Ｃ＋＋、ジャバ（Ｊａｖａ）、アセンブラ（ａｓｓｅｍｂｌｅｒ）などのようなプログラミングまたはスクリプト言語で具現され得る。機能的な側面は一つ以上のプロセッサで実行されるアルゴリズムで具現され得る。以下、図３～１６を参照して、サーバー１００が遂行する自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法について説明することにする。
図３は、本発明のさらに他の実施例に係る自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法のフローチャートである。
図３を参照すると、Ｓ１１０段階で、サーバー１００は一地域に対するロードネットワークデータを生成することができる。例えば、サーバー１００はネットワーク４００を通じて使用者端末２００または一地域を通行する車両（例：自律走行車両１０）と連結され得、使用者端末２００または車両から一地域に対するセンサデータを収集でき、収集したセンサデータを利用して一地域に対するロードネットワークデータを生成することができる。
ここで、センサデータは、一地域に位置する道路の構造に関連したすべての情報を意味し得、カメラセンサを通じて一地域を撮影することによって生成される映像データ、ライダセンサを通じて収集されるライダセンサデータ、レーダーセンサを通じて収集されるレーダーセンサデータ、ＧＰＳセンサを通じて収集される位置データを含むことができる。
図３は、本発明のさらに他の実施例に係る自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法のフローチャートである。
図３を参照すると、Ｓ１１０段階で、サーバー１００は一地域に対するロードネットワークデータを生成することができる。例えば、サーバー１００はネットワーク４００を通じて使用者端末２００または一地域を通行する車両（例：自律走行車両１０）と連結され得、使用者端末２００または車両から一地域に対するセンサデータを収集でき、収集したセンサデータを利用して一地域に対するロードネットワークデータを生成することができる。
ここで、センサデータは、一地域に位置する道路の構造に関連したすべての情報を意味し得、カメラセンサを通じて一地域を撮影することによって生成される映像データ、ライダセンサを通じて収集されるライダセンサデータ、レーダーセンサを通じて収集されるレーダーセンサデータ、ＧＰＳセンサを通じて収集される位置データを含むことができる。
【0018】
また、ロードネットワークマップ生成サーバー１００はネットワーク４００を通じて外部サーバー３００（例：国土交通部サーバー）と連結され得、外部サーバー３００を通じて一地域に位置する道路に対する各種情報を収集してロードネットワークデータを生成することができる。
ここで、ロードネットワークデータは自律走行車両の走行計画を生成するために利用するデータであって、道路構造に対する必須の情報を含んでいるデータを意味し得る。
多様な実施例において、ロードネットワークデータは後述されるＳ１２０段階およびＳ１３０段階を経て、格子ロードネットワークデータおよびロード交差グラフを自動生成するための情報（例：道路構造、形状、方向、幾何学的情報（Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）および属性情報（Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）等）を含むことができ、使用者が直接編集しやすい形態の構造で保存され得る。
多様な実施例において、サーバー１００は一地域に位置する第１道路および第１道路と連結される第２道路間の連結関係、第１道路および第２道路に含まれた車線間の連結関係を表すロードネットワーク（例：図５）を生成することができる。以下、図４～１１を参照して説明することにする。
図４は、多様な実施例において、ロードネットワークデータを生成する方法のフローチャートである。
図４を参照すると、Ｓ２１０段階で、サーバー１００は一地域に位置する第１道路および第１道路と連結された第２道路間の連結関係を表す第１ロードネットワークを生成することができる。
まず、サーバー１００は第１道路および前記第２道路それぞれをグラフ化して第１道路グラフおよび第２道路グラフを生成することができる。例えば、サーバー１００は図６に図示された通り、第１グラフ生成モデルを利用して第１道路および第２道路それぞれをグラフ化することによって、第１道路グラフおよび第２道路グラフを生成することができる。
ここで、ロードネットワークデータは自律走行車両の走行計画を生成するために利用するデータであって、道路構造に対する必須の情報を含んでいるデータを意味し得る。
多様な実施例において、ロードネットワークデータは後述されるＳ１２０段階およびＳ１３０段階を経て、格子ロードネットワークデータおよびロード交差グラフを自動生成するための情報（例：道路構造、形状、方向、幾何学的情報（Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）および属性情報（Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）等）を含むことができ、使用者が直接編集しやすい形態の構造で保存され得る。
多様な実施例において、サーバー１００は一地域に位置する第１道路および第１道路と連結される第２道路間の連結関係、第１道路および第２道路に含まれた車線間の連結関係を表すロードネットワーク（例：図５）を生成することができる。以下、図４～１１を参照して説明することにする。
図４は、多様な実施例において、ロードネットワークデータを生成する方法のフローチャートである。
図４を参照すると、Ｓ２１０段階で、サーバー１００は一地域に位置する第１道路および第１道路と連結された第２道路間の連結関係を表す第１ロードネットワークを生成することができる。
まず、サーバー１００は第１道路および前記第２道路それぞれをグラフ化して第１道路グラフおよび第２道路グラフを生成することができる。例えば、サーバー１００は図６に図示された通り、第１グラフ生成モデルを利用して第１道路および第２道路それぞれをグラフ化することによって、第１道路グラフおよび第２道路グラフを生成することができる。
【0019】
ここで、第１グラフ生成モデルは部分多項式を利用して道路に対するＮ次多項式関数を推定し、これをＳ－Ｄドメインのグラフでグラフ化するＳＣＰ（Ｓｐｌｉｎｅ Ｃｕｒｖａｔｕｒｅ Ｐａｔｈ）モデルであり得る。例えば、サーバー１００はグラフ化しようとする第１道路および第２道路の形状情報に基づいて、第１道路および第２道路それぞれに対するＮ次多項式関数を推定し、推定されたＮ次多項式関数に各種データ値（例：第１道路および第２道路の開始および終了地点に対する座標値（Ｘ、Ｙ）および境界条件（Ｂｏｕｎｄａｒｙ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）と第１道路および第２道路の曲率に対する連続性条件など）を代入してＮ次多項式関数を確定することによって、第１道路および第２道路それぞれに対する第１道路グラフ、第２道路グラフを生成することができる。しかし、これに限定されず、第１道路および第２道路をグラフ化する多様な方法が適用され得る。
ここで、第１道路グラフと第２道路グラフは第１道路および第２道路それぞれに対する幾何学的情報を含むことができる。例えば、第１道路グラフおよび第２道路グラフは第１道路および第２道路それぞれに対する形状情報を含むことができる。一例として、第１道路グラフおよび第２道路グラフはＳＣＰモデルを通じて、道路の形状情報を表す多項式関数を推定し、推定された多項式関数によってグラフ化されたものであるため、代表的な線一つで道路の形状情報を表現することができる。また、第１道路グラフと第２道路グラフは第１道路および第２道路それぞれの方向性情報を含むことができる。
また、第１道路グラフと第２道路グラフは第１道路および第２道路それぞれに対する属性情報を含むことができる。例えば、第１道路グラフと第２道路グラフは第１道路および第２道路それぞれの明示性（Ｅｘｐｌｉｃｉｔｎｅｓｓ）（例：明示的道路（ｅｘｐｌｉｃｉｔ ｒｏａｄ）：路面の標識が明示的に表示された道路、非明示的道路（ｉｍｐｌｉｃｉｔ ｒｏａｄ）：Ｕターン区間あるいは交差点などのように路面の標識が明示的に表示されていない道路）、保護区域（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ａｒｅａ）であるかどうか（例：障害者保護区域、子供保護区域および老弱者保護区域など）に対する情報を含むことができる。
ここで、第１道路グラフと第２道路グラフは第１道路および第２道路それぞれに対する幾何学的情報を含むことができる。例えば、第１道路グラフおよび第２道路グラフは第１道路および第２道路それぞれに対する形状情報を含むことができる。一例として、第１道路グラフおよび第２道路グラフはＳＣＰモデルを通じて、道路の形状情報を表す多項式関数を推定し、推定された多項式関数によってグラフ化されたものであるため、代表的な線一つで道路の形状情報を表現することができる。また、第１道路グラフと第２道路グラフは第１道路および第２道路それぞれの方向性情報を含むことができる。
また、第１道路グラフと第２道路グラフは第１道路および第２道路それぞれに対する属性情報を含むことができる。例えば、第１道路グラフと第２道路グラフは第１道路および第２道路それぞれの明示性（Ｅｘｐｌｉｃｉｔｎｅｓｓ）（例：明示的道路（ｅｘｐｌｉｃｉｔ ｒｏａｄ）：路面の標識が明示的に表示された道路、非明示的道路（ｉｍｐｌｉｃｉｔ ｒｏａｄ）：Ｕターン区間あるいは交差点などのように路面の標識が明示的に表示されていない道路）、保護区域（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ａｒｅａ）であるかどうか（例：障害者保護区域、子供保護区域および老弱者保護区域など）に対する情報を含むことができる。
【0020】
その後、サーバー１００は第１道路グラフと第２道路グラフを連結することによって、第１ロードネットワークを生成することができる。ここで、第１ロードネットワークは第１道路グラフと第２道路グラフを直接連結する形態で表現され得るが、これに限定されず、図５に図示された通り、第１道路を表すインジケーター（Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）と第２道路を表すインジケーターを連結する形態で表現されることによって、使用者がロードネットワークを直接修正および編集しやすい形態で具現され得る。
多様な実施例において、サーバー１００は第１道路および第２道路それぞれを予め設定された基準によって分割して一つ以上の独立道路（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｒｏａｄ）および一つ以上の従属道路（Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｒｏａｄ）を生成でき、一つ以上の独立道路と一つ以上の従属道路を連結して第１ロードネットワークを生成するものの、一つの独立道路と一つの従属道路を交差して連結することができる。
例えば、サーバー１００は図１０に図示された通り、第１道路および第２道路それぞれを予め設定された基準（例：他の道路への移動可能の有無）によって分割することによって複数の単位道路を生成でき、複数の単位道路それぞれの属性により独立道路または従属道路に区分することができる。
ここで、独立道路は互いに異なる方向に位置する二以上の単位道路から選択されて連結されたり、互いに異なる方向に位置する二以上の単位道路を選択して連結可能な単位道路を意味し得、従属道路は一つの単位道路から選択されて連結されたり、一つの単位道路のみを選択して連結可能な単位道路を意味し得る。
多様な実施例において、サーバー１００は第１道路および第２道路それぞれを予め設定された基準によって分割して一つ以上の独立道路（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｒｏａｄ）および一つ以上の従属道路（Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｒｏａｄ）を生成でき、一つ以上の独立道路と一つ以上の従属道路を連結して第１ロードネットワークを生成するものの、一つの独立道路と一つの従属道路を交差して連結することができる。
例えば、サーバー１００は図１０に図示された通り、第１道路および第２道路それぞれを予め設定された基準（例：他の道路への移動可能の有無）によって分割することによって複数の単位道路を生成でき、複数の単位道路それぞれの属性により独立道路または従属道路に区分することができる。
ここで、独立道路は互いに異なる方向に位置する二以上の単位道路から選択されて連結されたり、互いに異なる方向に位置する二以上の単位道路を選択して連結可能な単位道路を意味し得、従属道路は一つの単位道路から選択されて連結されたり、一つの単位道路のみを選択して連結可能な単位道路を意味し得る。
【0021】
この時、サーバー１００は第１道路および第２道路それぞれを分割して複数の単位道路を生成し、複数の単位道路それぞれの属性により独立道路または従属道路に区分するものの、連続した二以上の単位道路が独立道路に区分されたり、連続した二以上の単位道路が従属道路に区分される場合、一つの独立道路と一つの従属道路が交差配置され得るように連続した二以上の単位道路を一つの単位道路に統合することができる。
その後、サーバー１００は前記方法により生成された複数の独立道路と複数の従属道路それぞれを連結するものの、一つの独立道路と一つの従属道路が交互に連結され得る。例えば、サーバー１００は複数の単位道路のうち独立道路に区分された単位道路を先に配置した後、配置された独立道路の間ごとに従属道路を配置することによって、一つの独立道路と一つの従属道路が交互に連結されるようにすることができる。
一例として、サーバー１００は使用者端末２００にロードネットワークデータの生成のための使用者インターフェース（Ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ、ＵＩ）（例：ＧＵＩ）を提供でき、ＵＩを通じて使用者から得た第１使用者入力によって先に独立道路を配置することができる。その後、サーバー１００はＵＩを通じて使用者から得た第２使用者入力によって独立道路の間間ごとに従属道路を配置するものの、従属道路を配置するとともに独立道路と従属道路を自動で連結することによって、一つの独立道路と一つの従属道路が交互に連結されるようにすることができる。
追って、サーバー１００はＵＩを通じて使用者から特定の独立道路の編集のための使用者入力を得る場合、使用者入力により特定の独立道路を編集でき、特定の独立道路を編集することにより特定の独立道路と連結された従属道路も自動で編集（従属道路の両側に連結される独立道路の位置に合わせて自動で編集）されるようにすることができる。
前記のように道路を複数の単位道路に分割および連結しない場合、使用者が直接ロードネットワークを編集する過程で、道路と道路間の連結関係が修正されるたびに伝播（Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）されて全体のロードネットワークが持続的に変更されるため、ロードネットワークの管理および維持保守が難しいという問題がある。
その後、サーバー１００は前記方法により生成された複数の独立道路と複数の従属道路それぞれを連結するものの、一つの独立道路と一つの従属道路が交互に連結され得る。例えば、サーバー１００は複数の単位道路のうち独立道路に区分された単位道路を先に配置した後、配置された独立道路の間ごとに従属道路を配置することによって、一つの独立道路と一つの従属道路が交互に連結されるようにすることができる。
一例として、サーバー１００は使用者端末２００にロードネットワークデータの生成のための使用者インターフェース（Ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ、ＵＩ）（例：ＧＵＩ）を提供でき、ＵＩを通じて使用者から得た第１使用者入力によって先に独立道路を配置することができる。その後、サーバー１００はＵＩを通じて使用者から得た第２使用者入力によって独立道路の間間ごとに従属道路を配置するものの、従属道路を配置するとともに独立道路と従属道路を自動で連結することによって、一つの独立道路と一つの従属道路が交互に連結されるようにすることができる。
追って、サーバー１００はＵＩを通じて使用者から特定の独立道路の編集のための使用者入力を得る場合、使用者入力により特定の独立道路を編集でき、特定の独立道路を編集することにより特定の独立道路と連結された従属道路も自動で編集（従属道路の両側に連結される独立道路の位置に合わせて自動で編集）されるようにすることができる。
前記のように道路を複数の単位道路に分割および連結しない場合、使用者が直接ロードネットワークを編集する過程で、道路と道路間の連結関係が修正されるたびに伝播（Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）されて全体のロードネットワークが持続的に変更されるため、ロードネットワークの管理および維持保守が難しいという問題がある。
【0022】
これを考慮して、本発明の多様な実施例に係る自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法は、単純に第１道路と第２道路全体を連結せずに第１道路と第２道路を細分化して連結することによって、ロードネットワークに対するメンテナンスと編集処理を容易にすることができる。
Ｓ２２０段階で、サーバー１００は第１ロードネットワークを利用して第１道路に含まれた複数の第１車線と第２道路に含まれた複数の第２車線間の連結関係を表す第２ロードネットワークを生成することができる。
まず、サーバー１００は複数の第１車線および複数の第２車線それぞれをグラフ化して複数の第１車線それぞれの相対的位置を表す第１車線グラフと複数の第２車線それぞれの相対的位置を表す第２車線グラフを生成することができる。例えば、サーバー１００は図７に図示された通り、第２グラフ生成モデルを利用して、複数の第１車線および複数の第２車線それぞれに対する第１車線グラフおよび第２車線グラフを生成することができる。
ここで、第２グラフ生成モデルはＳ－Ｄドメインでグラフ化された第１道路グラフおよび第２道路グラフを利用して、複数の第１車線および複数の第２車線それぞれの相対的位置を表すＳ－Ｌドメインのグラフでグラフ化するＳＰ（Ｓｐｌｉｎｅ Ｐａｔｈ）モデルであり得る。例えば、サーバー１００は複数の第１車線のうち基準第１車線を選択し、選択した基準第１車線の始点（ＳＳＴＡＲＴ）から終点（ＳＦＩＮＩＳＨ）までを連結する直線グラフ（Ｌ＝＋０．５）を生成することができる。その後、サーバー１００は基準第１車線を基準として残りの第１車線に対する直線グラフを生成するものの、基準第１車線との相対的な位置を考慮して直線グラフを生成（例：基準第１車線上に位置する第１車線はＬ＝＋１．５、基準第１車線の真下に位置する第１車線はＬ＝－０．５）することができる。これを通じて、第１車線グラフおよび第２車線グラフそれぞれは複数の第１車線および複数の第２車線それぞれの相対的位置に対する幾何学的情報を含むことができる。
Ｓ２２０段階で、サーバー１００は第１ロードネットワークを利用して第１道路に含まれた複数の第１車線と第２道路に含まれた複数の第２車線間の連結関係を表す第２ロードネットワークを生成することができる。
まず、サーバー１００は複数の第１車線および複数の第２車線それぞれをグラフ化して複数の第１車線それぞれの相対的位置を表す第１車線グラフと複数の第２車線それぞれの相対的位置を表す第２車線グラフを生成することができる。例えば、サーバー１００は図７に図示された通り、第２グラフ生成モデルを利用して、複数の第１車線および複数の第２車線それぞれに対する第１車線グラフおよび第２車線グラフを生成することができる。
ここで、第２グラフ生成モデルはＳ－Ｄドメインでグラフ化された第１道路グラフおよび第２道路グラフを利用して、複数の第１車線および複数の第２車線それぞれの相対的位置を表すＳ－Ｌドメインのグラフでグラフ化するＳＰ（Ｓｐｌｉｎｅ Ｐａｔｈ）モデルであり得る。例えば、サーバー１００は複数の第１車線のうち基準第１車線を選択し、選択した基準第１車線の始点（ＳＳＴＡＲＴ）から終点（ＳＦＩＮＩＳＨ）までを連結する直線グラフ（Ｌ＝＋０．５）を生成することができる。その後、サーバー１００は基準第１車線を基準として残りの第１車線に対する直線グラフを生成するものの、基準第１車線との相対的な位置を考慮して直線グラフを生成（例：基準第１車線上に位置する第１車線はＬ＝＋１．５、基準第１車線の真下に位置する第１車線はＬ＝－０．５）することができる。これを通じて、第１車線グラフおよび第２車線グラフそれぞれは複数の第１車線および複数の第２車線それぞれの相対的位置に対する幾何学的情報を含むことができる。
【0023】
また、第１車線グラフと第２車線グラフは複数の第１車線および複数の第２車線それぞれに対する属性情報を含むことができる。例えば、第１車線グラフと第２車線グラフは、複数の第１車線および複数の第２車線それぞれに対するタイプ（Ｔｙｐｅ）情報（例：実線、点線、複線（二重実線、実線と点線または点線と実線））と色相情報（例：白色、黄色、青色）に対する情報を含むことができる。
その後、サーバー１００は第１車線グラフと第２車線グラフを連結することによって、第２ロードネットワークを生成することができる。例えば、サーバー１００は第１車線グラフに対する特徴点と第２車線グラフに対する特徴点（例：中心点）を連結するだけでなく、複数の第１車線と複数の第２車線が交差する地点に位置するすべての地点をやわらかい曲線の形態で連結することができる。
例えば、図９に図示された通り、複数の第１車線を含む第１道路２０と複数の第２車線を含む第２道路３０が連結される場合（例：図９（Ａ））、複数の第１車線と複数の第２車線が交差するすべての地点をやわらかい曲線（例：直線）で連結することができる。すなわち、複数の第１車線および複数の第１車線それぞれとマッチングされて連結される複数の第２車線の位置が互いに異なっても、相対的位置が同一な場合、Ｓ－Ｌ座標上の同一の位置に配置されるようにして、図９に図示された通り、第１車線グラフおよび第２車線グラフが直線で連結されるようにすることによって、一つのＳ－Ｌドメインの直線グラフを生成できる（例：図９（Ｂ））。
この時、図９（Ａ）に図示された通り、第１道路２０の場合、他の道路（第２道路３０）への移動なしに第１道路２０を継続して走行する経路と第１道路２０から第２道路３０に移動する走行経路すなわち、２個の走行経路を生成できるところ、第１道路２０と第２道路３０の交差地点を基準として第１道路２０を二つの単位道路２０－１、２０－２に分割でき、図９（Ｂ）に図示された通り、それぞれの走行経路を考慮して２個の第２ロードネットワークを生成することができる
ここで、第１道路と第２道路それぞれに含まれた一つ以上の車道は、図８に図示された通り、互いに隣接した２個の車線グラフの補間で表現され得る。すなわち、サーバー１００は第１道路と第２道路それぞれに含まれた車道を連結するロードネットワークを別途に生成せず、第１車線グラフと第２車線グラフを連結することによって生成される第２ロードネットワーク上に第１道路と第２道路それぞれに含まれた一つ以上の車道間の連結状態を表現することができる。
その後、サーバー１００は第１車線グラフと第２車線グラフを連結することによって、第２ロードネットワークを生成することができる。例えば、サーバー１００は第１車線グラフに対する特徴点と第２車線グラフに対する特徴点（例：中心点）を連結するだけでなく、複数の第１車線と複数の第２車線が交差する地点に位置するすべての地点をやわらかい曲線の形態で連結することができる。
例えば、図９に図示された通り、複数の第１車線を含む第１道路２０と複数の第２車線を含む第２道路３０が連結される場合（例：図９（Ａ））、複数の第１車線と複数の第２車線が交差するすべての地点をやわらかい曲線（例：直線）で連結することができる。すなわち、複数の第１車線および複数の第１車線それぞれとマッチングされて連結される複数の第２車線の位置が互いに異なっても、相対的位置が同一な場合、Ｓ－Ｌ座標上の同一の位置に配置されるようにして、図９に図示された通り、第１車線グラフおよび第２車線グラフが直線で連結されるようにすることによって、一つのＳ－Ｌドメインの直線グラフを生成できる（例：図９（Ｂ））。
この時、図９（Ａ）に図示された通り、第１道路２０の場合、他の道路（第２道路３０）への移動なしに第１道路２０を継続して走行する経路と第１道路２０から第２道路３０に移動する走行経路すなわち、２個の走行経路を生成できるところ、第１道路２０と第２道路３０の交差地点を基準として第１道路２０を二つの単位道路２０－１、２０－２に分割でき、図９（Ｂ）に図示された通り、それぞれの走行経路を考慮して２個の第２ロードネットワークを生成することができる
ここで、第１道路と第２道路それぞれに含まれた一つ以上の車道は、図８に図示された通り、互いに隣接した２個の車線グラフの補間で表現され得る。すなわち、サーバー１００は第１道路と第２道路それぞれに含まれた車道を連結するロードネットワークを別途に生成せず、第１車線グラフと第２車線グラフを連結することによって生成される第２ロードネットワーク上に第１道路と第２道路それぞれに含まれた一つ以上の車道間の連結状態を表現することができる。
【0024】
ここで、一つ以上の車道は互いに隣接した２個の車線グラフの補間で表現され、互いに隣接した２個の車線間の間隔は実際の距離にかかわらず相対的な位置により設定（例：１）されるところ、実際の車道の幅に対する情報を含んでいない。
ここで、第２ロードネットワーク上に含まれた第１道路および第２道路それぞれに位置する車道は車道に対する属性情報を含むことができる。例えば、第１道路および第２道路それぞれに位置する車道は、方向指示情報（例：直進、なし、左折、右折、直進右折、直進左折、直進禁止、Ｕターンなど）、タイプ情報（例：一般車道、バス専用車道（ａｌｌ－ｄａｙ、ｐｅａｋ－ｈｏｕｒ）等）および速度情報（例：規定速度、最低規定速度、最大規定速度、標準走行経路など）を含むことができる。この時、第１道路および第２道路それぞれに含まれた車道それぞれは二以上の属性情報を含むことができる。
一方、自律走行車両１０の走行計画を生成することにおいて、緊急な状況の発生によってやむを得ず定められた車道を逸脱した領域で走行しなければならない場合が発生し得る（例：走行計画に沿って走行中の自律走行車両１０の前方にある車両が急停車することによって、急停車を避けるために路肩に回避したり、往復２車線区間で自律走行車両１０が走行中の車道に障害物が位置してやむを得ず反対方向の車道に逆走行しなければならない場合等）。
これを考慮して、サーバー１００は前記方法により第２ロードネットワークを生成するものの、図１１に図示された通り、第１車線グラフおよび第２車線グラフで、最上端に位置する車線の上の部分（反対方向車線への逆走行考慮）に対する領域と最下端に位置する車線の下の部分（路肩走行考慮）に対する領域を拡張して生成することによって、前記のように走行上変数が発生することによって指定された車道を逸脱する走行計画が可能であるようにすることができる。
再び、図３を参照すると、Ｓ１２０段階で、サーバー１００はＳ１１０段階を経て生成されたロードネットワークデータを利用して格子ロードネットワークデータを生成することができる。ここで、格子ロードネットワークデータは、自律走行車両１０の短期走行計画のために利用するデータを意味し得る。
多様な実施例において、サーバー１００はロードネットワークデータを利用して一地域に対する一つ以上の格子道路を設定し、設定された一つ以上の格子道路間の連結関係を定義することができ、これに伴い、格子道路ネットワークを生成することができる。以下、図１２～１４を参照して説明することにする。
ここで、第２ロードネットワーク上に含まれた第１道路および第２道路それぞれに位置する車道は車道に対する属性情報を含むことができる。例えば、第１道路および第２道路それぞれに位置する車道は、方向指示情報（例：直進、なし、左折、右折、直進右折、直進左折、直進禁止、Ｕターンなど）、タイプ情報（例：一般車道、バス専用車道（ａｌｌ－ｄａｙ、ｐｅａｋ－ｈｏｕｒ）等）および速度情報（例：規定速度、最低規定速度、最大規定速度、標準走行経路など）を含むことができる。この時、第１道路および第２道路それぞれに含まれた車道それぞれは二以上の属性情報を含むことができる。
一方、自律走行車両１０の走行計画を生成することにおいて、緊急な状況の発生によってやむを得ず定められた車道を逸脱した領域で走行しなければならない場合が発生し得る（例：走行計画に沿って走行中の自律走行車両１０の前方にある車両が急停車することによって、急停車を避けるために路肩に回避したり、往復２車線区間で自律走行車両１０が走行中の車道に障害物が位置してやむを得ず反対方向の車道に逆走行しなければならない場合等）。
これを考慮して、サーバー１００は前記方法により第２ロードネットワークを生成するものの、図１１に図示された通り、第１車線グラフおよび第２車線グラフで、最上端に位置する車線の上の部分（反対方向車線への逆走行考慮）に対する領域と最下端に位置する車線の下の部分（路肩走行考慮）に対する領域を拡張して生成することによって、前記のように走行上変数が発生することによって指定された車道を逸脱する走行計画が可能であるようにすることができる。
再び、図３を参照すると、Ｓ１２０段階で、サーバー１００はＳ１１０段階を経て生成されたロードネットワークデータを利用して格子ロードネットワークデータを生成することができる。ここで、格子ロードネットワークデータは、自律走行車両１０の短期走行計画のために利用するデータを意味し得る。
多様な実施例において、サーバー１００はロードネットワークデータを利用して一地域に対する一つ以上の格子道路を設定し、設定された一つ以上の格子道路間の連結関係を定義することができ、これに伴い、格子道路ネットワークを生成することができる。以下、図１２～１４を参照して説明することにする。
【0025】
図１２は、多様な実施例において、格子ロードネットワークデータを生成する方法のフローチャートである。
図１２を参照すると、Ｓ３１０段階で、サーバー１００はロードネットワークデータを利用して一つ以上の格子道路（例：Ｌａｔｔｉｃｅ Ｒｏａｄ（ＬＲ）、図１３（Ａ）のＬＲ＿Ａ、ＬＲ＿Ｂ、ＬＲ＿Ｃ、ＬＲ＿Ｄ、ＬＲ＿Ｅ、ＬＲ＿Ｆ）を生成することができる。例えば、サーバー１００はロードネットワークデータに基づいて、一地域内に位置する複数の車道のうち予め設定された条件（例：同一属性を有し、物理的または法的に移動が可能）を満足する一つ以上の車道をグループ化して一つ以上の格子道路を生成することができる。
多様な実施例において、サーバー１００は一つ以上の格子道路上に複数のポイントを格子の形態で設定することができ、設定された複数のポイントそれぞれに複数のポイントそれぞれが位置する格子道路に対する幾何学的情報と属性情報をマッチングして保存することができる。例えば、図１４に図示された通り、サーバー１００は一つ以上の格子道路それぞれに対するグラフ（Ｓ－Ｌグラフ）上でＳ軸に第１距離（例：１ｍ）単位、Ｌ軸に第２距離（例：０．２５ｍ）単位の格子形態を有するように複数のポイントを設定でき、設定された複数のポイントごとにそれぞれのポイントが位置する道路に対する幾何学的情報（例：方向情報、形状情報など）と属性情報（例：明示性、保護区域の有無など）をマッチングして保存することができる。ここで、複数のポイントが設定されるＳ軸への第１距離とＬ軸への第２距離は一つの例示に過ぎず、これに限定されず、所定の範囲内で調整が可能である。
また、複数のポイントののうち一つ以上の格子道路の車線上に位置する一つ以上のポイントに対して、車線に対する幾何学的情報（例：相対的位置情報など）と属性情報（例：タイプ、色相に対する情報）をさらに含むことができる。
図１２を参照すると、Ｓ３１０段階で、サーバー１００はロードネットワークデータを利用して一つ以上の格子道路（例：Ｌａｔｔｉｃｅ Ｒｏａｄ（ＬＲ）、図１３（Ａ）のＬＲ＿Ａ、ＬＲ＿Ｂ、ＬＲ＿Ｃ、ＬＲ＿Ｄ、ＬＲ＿Ｅ、ＬＲ＿Ｆ）を生成することができる。例えば、サーバー１００はロードネットワークデータに基づいて、一地域内に位置する複数の車道のうち予め設定された条件（例：同一属性を有し、物理的または法的に移動が可能）を満足する一つ以上の車道をグループ化して一つ以上の格子道路を生成することができる。
多様な実施例において、サーバー１００は一つ以上の格子道路上に複数のポイントを格子の形態で設定することができ、設定された複数のポイントそれぞれに複数のポイントそれぞれが位置する格子道路に対する幾何学的情報と属性情報をマッチングして保存することができる。例えば、図１４に図示された通り、サーバー１００は一つ以上の格子道路それぞれに対するグラフ（Ｓ－Ｌグラフ）上でＳ軸に第１距離（例：１ｍ）単位、Ｌ軸に第２距離（例：０．２５ｍ）単位の格子形態を有するように複数のポイントを設定でき、設定された複数のポイントごとにそれぞれのポイントが位置する道路に対する幾何学的情報（例：方向情報、形状情報など）と属性情報（例：明示性、保護区域の有無など）をマッチングして保存することができる。ここで、複数のポイントが設定されるＳ軸への第１距離とＬ軸への第２距離は一つの例示に過ぎず、これに限定されず、所定の範囲内で調整が可能である。
また、複数のポイントののうち一つ以上の格子道路の車線上に位置する一つ以上のポイントに対して、車線に対する幾何学的情報（例：相対的位置情報など）と属性情報（例：タイプ、色相に対する情報）をさらに含むことができる。
【0026】
また、複数のポイントのうち一つ以上の格子道路それぞれに含まれた車道上に位置する一つ以上のポイントに対して、それぞれの車道に対する幾何学的情報と属性情報（例：方向指示情報、タイプ、速度情報など）をマッチングして保存することができる。
Ｓ３２０段階で、サーバー１００は一つ以上の格子道路間の連結情報（Ｌａｔｔｉｃｅ Ｒｏａｄ Ｅｄｇｅ（ＬＲＥ）、図１３（Ｂ）および図１３（Ｃ）のＬＲＥ１、ＬＲＥ２、ＬＲＥ３、ＬＲＥ４、ＬＲＥ５およびＬＲＥ６）を生成することができる。例えば、サーバー１００は一つ以上の格子道路間の交差の有無を判断し、判断された交差の有無に基づいて生成された一つ以上の格子道路間の連結関係を表す連結情報を生成することができる。
この時、サーバー１００は一つ以上の格子道路間の交差区間の長さに基づいて連結情報の形態を決定することができる。例えば、サーバー１００は図１３に図示された通り、第１格子道路ＬＲ＿Ａと第２格子道路ＬＲ＿Ｂが交差するものの、交差区間の長さが０である場合、ポイント形態の連結情報（例：ＸＰｏｉｎｔ３、ＸＰｏｉｎｔ４、ＸＰｏｉｎｔ５、ＸＰｏｉｎｔ６）を生成することができる。
一方、サーバー１００は図１３に図示された通り、第１格子道路ＬＲ＿Ａと第３格子道路ＬＲ＿Ｃが交差するものの、所定の長さを有する交差区間を有する場合、すなわち、交差区間の長さが０でない場合、所定の長さを有するライン形態の連結情報（例：ＸＳｅｇ１、ＸＳｅｇ２）を生成することができる。
Ｓ３３０段階で、サーバー１００はＳ３２０段階を経て生成された連結情報によりＳ３１０段階を経て生成された一つ以上の格子道路を連結する格子道路ネットワークを生成できる（例：図１３（Ｂ）および図１３（Ｃ））。
すなわち、サーバー１００は前記方法により格子ロードネットワークデータを生成することによって、自律走行車両１０の短期走行計画（例：一つの格子ロードに含まれた第１格子から第２格子に移動する走行経路）を生成するのに利用することができる。
再び、図３を参照すると、Ｓ１３０段階で、サーバー１００はＳ１２０段階を経て生成された格子ロードネットワークデータを利用してロード交差グラフを生成することができる。
Ｓ３２０段階で、サーバー１００は一つ以上の格子道路間の連結情報（Ｌａｔｔｉｃｅ Ｒｏａｄ Ｅｄｇｅ（ＬＲＥ）、図１３（Ｂ）および図１３（Ｃ）のＬＲＥ１、ＬＲＥ２、ＬＲＥ３、ＬＲＥ４、ＬＲＥ５およびＬＲＥ６）を生成することができる。例えば、サーバー１００は一つ以上の格子道路間の交差の有無を判断し、判断された交差の有無に基づいて生成された一つ以上の格子道路間の連結関係を表す連結情報を生成することができる。
この時、サーバー１００は一つ以上の格子道路間の交差区間の長さに基づいて連結情報の形態を決定することができる。例えば、サーバー１００は図１３に図示された通り、第１格子道路ＬＲ＿Ａと第２格子道路ＬＲ＿Ｂが交差するものの、交差区間の長さが０である場合、ポイント形態の連結情報（例：ＸＰｏｉｎｔ３、ＸＰｏｉｎｔ４、ＸＰｏｉｎｔ５、ＸＰｏｉｎｔ６）を生成することができる。
一方、サーバー１００は図１３に図示された通り、第１格子道路ＬＲ＿Ａと第３格子道路ＬＲ＿Ｃが交差するものの、所定の長さを有する交差区間を有する場合、すなわち、交差区間の長さが０でない場合、所定の長さを有するライン形態の連結情報（例：ＸＳｅｇ１、ＸＳｅｇ２）を生成することができる。
Ｓ３３０段階で、サーバー１００はＳ３２０段階を経て生成された連結情報によりＳ３１０段階を経て生成された一つ以上の格子道路を連結する格子道路ネットワークを生成できる（例：図１３（Ｂ）および図１３（Ｃ））。
すなわち、サーバー１００は前記方法により格子ロードネットワークデータを生成することによって、自律走行車両１０の短期走行計画（例：一つの格子ロードに含まれた第１格子から第２格子に移動する走行経路）を生成するのに利用することができる。
再び、図３を参照すると、Ｓ１３０段階で、サーバー１００はＳ１２０段階を経て生成された格子ロードネットワークデータを利用してロード交差グラフを生成することができる。
【0027】
ここで、ロード交差グラフは自律走行車両１０の長期走行計画のために利用するデータを意味し得る。
多様な実施例において、サーバー１００は格子ロードネットワークデータを利用して互いに異なる一つ以上の格子ロードを連結するロード交差グラフを生成することができる。
まず、サーバー１００は格子ロードネットワークデータに基づいて第１格子道路に含まれた一つ以上の車道と第２格子道路に含まれた一つ以上の車道間の移動可能の有無を判断することができる。
例えば、図１５に図示された通り、第２格子道路ＬＲ＿Ｂで第４格子道路ＬＲ＿Ｄ方向に点線形態の車道変更可能区間が設定されている場合、第２格子道路ＬＲ＿Ｂから第４格子道路ＬＲ＿Ｄに車道移動が可能であり得るが、第２格子道路ＬＲ＿Ｂの一車線から第４格子道路ＬＲ＿Ｄまでの距離が遠く、道路交通法上、車道変更時に一つの車道ずつ順次変更しなければならないという点を考慮する時、第２格子道路ＬＲ＿Ｂの一車線から第４格子道路ＬＲ＿Ｄに移動することは現実的に不可能であり得る。
もし、このような点を考慮せず、第２格子道路ＬＲ＿Ｂの一車線と第４格子道路ＬＲ＿Ｄを移動可能な経路で連結する場合、該当データにより生成された走行計画に基づいて第２格子道路ＬＲ＿Ｂの一車線から第４格子道路ＬＲ＿Ｄに車道を変更しようとする自律走行車両１０によって、周辺の他の車両が危険な状況に露出されたり不便となり得、道路交通法第１９条（安全距離確保など）第３項（「すべての車の運転者は車の進路を変更しようとする場合、その変更しようとする方向に来ている他の車の正常な通行に障害を与える恐れがある時には進路を変更してはならない」）により罰金または罰点が賦課され得る。
このような点を考慮して、サーバー１００は相互に連結された第１格子道路および第２格子道路それぞれに対して、第１格子道路および第２格子道路それぞれに含まれた車道間の移動可能の有無を判断し、判断された移動可能の有無に基づいて第１格子道路に含まれた一つ以上の車道と第２格子道路に含まれた一つ以上の車道を連結するロード交差グラフを生成することができる。
ここで、第１格子道路にで含まれた一つ以上の車道と第２格子道路に含まれた一つ以上の車道間の移動可能の有無を判断する方法は、第１格子道路に含まれた一つ以上の車道と第２格子道路に含まれた一つ以上の車道間の距離、第１格子道路と第２格子道路間に設定された交差可能区間の長さおよび道路の属性による車道別変更周期（例：一般道路３０ｍ、高速道路１００ｍ）に基づいて判断されてもよいが、これに限定されない。
多様な実施例において、サーバー１００は格子ロードネットワークデータを利用して互いに異なる一つ以上の格子ロードを連結するロード交差グラフを生成することができる。
まず、サーバー１００は格子ロードネットワークデータに基づいて第１格子道路に含まれた一つ以上の車道と第２格子道路に含まれた一つ以上の車道間の移動可能の有無を判断することができる。
例えば、図１５に図示された通り、第２格子道路ＬＲ＿Ｂで第４格子道路ＬＲ＿Ｄ方向に点線形態の車道変更可能区間が設定されている場合、第２格子道路ＬＲ＿Ｂから第４格子道路ＬＲ＿Ｄに車道移動が可能であり得るが、第２格子道路ＬＲ＿Ｂの一車線から第４格子道路ＬＲ＿Ｄまでの距離が遠く、道路交通法上、車道変更時に一つの車道ずつ順次変更しなければならないという点を考慮する時、第２格子道路ＬＲ＿Ｂの一車線から第４格子道路ＬＲ＿Ｄに移動することは現実的に不可能であり得る。
もし、このような点を考慮せず、第２格子道路ＬＲ＿Ｂの一車線と第４格子道路ＬＲ＿Ｄを移動可能な経路で連結する場合、該当データにより生成された走行計画に基づいて第２格子道路ＬＲ＿Ｂの一車線から第４格子道路ＬＲ＿Ｄに車道を変更しようとする自律走行車両１０によって、周辺の他の車両が危険な状況に露出されたり不便となり得、道路交通法第１９条（安全距離確保など）第３項（「すべての車の運転者は車の進路を変更しようとする場合、その変更しようとする方向に来ている他の車の正常な通行に障害を与える恐れがある時には進路を変更してはならない」）により罰金または罰点が賦課され得る。
このような点を考慮して、サーバー１００は相互に連結された第１格子道路および第２格子道路それぞれに対して、第１格子道路および第２格子道路それぞれに含まれた車道間の移動可能の有無を判断し、判断された移動可能の有無に基づいて第１格子道路に含まれた一つ以上の車道と第２格子道路に含まれた一つ以上の車道を連結するロード交差グラフを生成することができる。
ここで、第１格子道路にで含まれた一つ以上の車道と第２格子道路に含まれた一つ以上の車道間の移動可能の有無を判断する方法は、第１格子道路に含まれた一つ以上の車道と第２格子道路に含まれた一つ以上の車道間の距離、第１格子道路と第２格子道路間に設定された交差可能区間の長さおよび道路の属性による車道別変更周期（例：一般道路３０ｍ、高速道路１００ｍ）に基づいて判断されてもよいが、これに限定されない。
【0028】
多様な実施例において、サーバー１００は前記方法により生成された格子ロードネットワークデータおよびロード交差グラフを利用して自律走行車両１０に対する走行計画（短期走行計画および長期走行計画）を生成することができる。
例えば、図１６に図示された通り、サーバー１００は使用者から目的地に対する情報が入力される場合、使用者の位置情報（または使用者が搭乗している自律走行車両１０の位置情報）、使用者から入力された目的地に対する位置情報およびロード交差グラフを利用して、使用者の現在位置から目的地までの長期走行計画を樹立することができる。例えば、サーバー１００はロード交差グラフを利用して使用者の現在位置から目的地まで走行するための一つ以上の道路を選択し、選択した一つ以上の道路を連結する長期走行計画を生成することができる。
その後、サーバー１００は格子ロードネットワークデータを利用して使用者の現在位置から目的地までの短期走行計画を樹立することができる。例えば、サーバー１００はロード交差グラフを利用して選択された一つ以上の道路それぞれに対して設定された複数の格子を連結することによって、ロード交差グラフを利用して選択された一つ以上の道路上の短期走行計画を生成することができる。
前述した自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法は、図面に図示されたフローチャートを参照して説明した。簡単な説明のために、自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法は一連のブロックで図示して説明したが、本発明は前記ブロックの順序に限定されず、いくつかのブロックは本明細書に図示され叙述されたものと異なる順序で遂行されまたは同時に遂行され得る。また、本明細書および図面に記載されていない新しいブロックが追加されたり、一部のブロックが削除または変更された状態で遂行され得る。
以上、添付された図面を参照して本発明の実施例を説明したが、本発明が属する技術分野の通常の技術者は、本発明がその技術的思想やも必須の特徴を変更することなく他の具体的な形態で実施され得ることが理解できるであろう。したがって、以上で記述した実施例はすべての面で例示的なものであり、制限的ではないものと理解されるべきである。
例えば、図１６に図示された通り、サーバー１００は使用者から目的地に対する情報が入力される場合、使用者の位置情報（または使用者が搭乗している自律走行車両１０の位置情報）、使用者から入力された目的地に対する位置情報およびロード交差グラフを利用して、使用者の現在位置から目的地までの長期走行計画を樹立することができる。例えば、サーバー１００はロード交差グラフを利用して使用者の現在位置から目的地まで走行するための一つ以上の道路を選択し、選択した一つ以上の道路を連結する長期走行計画を生成することができる。
その後、サーバー１００は格子ロードネットワークデータを利用して使用者の現在位置から目的地までの短期走行計画を樹立することができる。例えば、サーバー１００はロード交差グラフを利用して選択された一つ以上の道路それぞれに対して設定された複数の格子を連結することによって、ロード交差グラフを利用して選択された一つ以上の道路上の短期走行計画を生成することができる。
前述した自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法は、図面に図示されたフローチャートを参照して説明した。簡単な説明のために、自律走行車両の走行計画のためのロードネットワークマップ生成方法は一連のブロックで図示して説明したが、本発明は前記ブロックの順序に限定されず、いくつかのブロックは本明細書に図示され叙述されたものと異なる順序で遂行されまたは同時に遂行され得る。また、本明細書および図面に記載されていない新しいブロックが追加されたり、一部のブロックが削除または変更された状態で遂行され得る。
以上、添付された図面を参照して本発明の実施例を説明したが、本発明が属する技術分野の通常の技術者は、本発明がその技術的思想やも必須の特徴を変更することなく他の具体的な形態で実施され得ることが理解できるであろう。したがって、以上で記述した実施例はすべての面で例示的なものであり、制限的ではないものと理解されるべきである。
【符号の説明】
【0029】
１００：ロードネットワークマップ生成サーバー
２００：使用者端末
３００：外部サーバー
４００：ネットワーク
２００：使用者端末
３００：外部サーバー
４００：ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
