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(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】P2024164787
(43)【公開日】2024-11-27
(54)【発明の名称】自律走行制御装置及びその方法
(51)【国際特許分類】
G05D 1/43 20240101AFI20241120BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20241120BHJP
【ＦＩ】
G05D1/02 H
G06T7/00 650Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】20
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023186241
(22)【出願日】2023-10-31
(31)【優先権主張番号】10-2023-0062639
(32)【優先日】2023-05-15
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
(71)【出願人】
【識別番号】591251636
【氏名又は名称】現代自動車株式会社
【氏名又は名称原語表記】ＨＹＵＮＤＡＩ ＭＯＴＯＲ ＣＯＭＰＡＮＹ
【住所又は居所原語表記】１２， Ｈｅｏｌｌｅｕｎｇ－ｒｏ， Ｓｅｏｃｈｏ－ｇｕ， Ｓｅｏｕｌ， Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ
(71)【出願人】
【識別番号】500518050
【氏名又は名称】起亞株式会社
【氏名又は名称原語表記】ＫＩＡ ＣＯＲＰＯＲＡＴＩＯＮ
【住所又は居所原語表記】１２， Ｈｅｏｌｌｅｕｎｇ－ｒｏ， Ｓｅｏｃｈｏ－ｇｕ， Ｓｅｏｕｌ， Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ
(74)【代理人】
【識別番号】110000051
【氏名又は名称】弁理士法人共生国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】李 昇 勇
(72)【発明者】
【氏名】金 潤 燮
(72)【発明者】
【氏名】金 佳 熙
(72)【発明者】
【氏名】李 歡 喜
【テーマコード（参考）】
5H301
5L096
【Ｆターム（参考）】
5H301AA01
5H301BB14
5H301CC10
5H301DD01
5H301DD06
5H301DD07
5H301DD15
5H301GG08
5H301GG09
5H301HH01
5L096AA09
5L096EA14
5L096FA69
(57)【要約】
【課題】効率的で正確な位置情報が獲得できる自律走行制御装置を提供する。
【解決手段】自律走行制御装置は、センサ部、インストラクションを貯蔵するメモリ、及び制御部を含み、第１センサを用いて、走行経路に関する第１センシングデータを獲得し、第１指定された客体を識別し、第１ポイントクラウドデータに適用する第１サンプリングレートを識別し、第２センサを用いて、走行経路に関する第２センシングデータを獲得し、第２指定された客体を識別し、第１指定された客体と第２指定された客体間の比較結果に基づいて第２ポイントクラウドデータに適用する第２サンプリングレートを識別し、第１サンプリングレート及び第２サンプリングレートを用いて第１センシングデータ及び第２センシングデータをサンプリングするように構成される。
【選択図】図２
【解決手段】自律走行制御装置は、センサ部、インストラクションを貯蔵するメモリ、及び制御部を含み、第１センサを用いて、走行経路に関する第１センシングデータを獲得し、第１指定された客体を識別し、第１ポイントクラウドデータに適用する第１サンプリングレートを識別し、第２センサを用いて、走行経路に関する第２センシングデータを獲得し、第２指定された客体を識別し、第１指定された客体と第２指定された客体間の比較結果に基づいて第２ポイントクラウドデータに適用する第２サンプリングレートを識別し、第１サンプリングレート及び第２サンプリングレートを用いて第１センシングデータ及び第２センシングデータをサンプリングするように構成される。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
自律走行制御装置において、
少なくとも１つのセンサを含むセンサ部、
少なくとも１つのインストラクション（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）を貯蔵するメモリ、及び
前記センサ部及び前記メモリと電気的に連結される制御部、を含み、
前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、
前記少なくとも１つのセンサのうち第１センサを用いて、走行装置の走行経路に関する第１センシングデータを獲得し、
前記第１センシングデータに含まれ、指定された条件を満たす第１指定された客体を識別し、前記第１指定された客体に対応する第１ポイントクラウド（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）データに適用する第１サンプリングレートを識別し、
前記少なくとも１つのセンサのうち第２センサを用いて、前記走行経路に関する第２センシングデータを獲得し、
前記第２センシングデータに含まれた第２指定された客体を識別し、前記第１指定された客体と前記第２指定された客体間の比較結果に基づいて前記第２指定された客体に対応する第２ポイントクラウドデータに適用する第２サンプリングレートを識別し、
前記第１サンプリングレート及び前記第２サンプリングレートをそれぞれ用いて前記第１センシングデータ及び前記第２センシングデータをサンプリングするように構成されることを特徴とする自律走行制御装置。
少なくとも１つのセンサを含むセンサ部、
少なくとも１つのインストラクション（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）を貯蔵するメモリ、及び
前記センサ部及び前記メモリと電気的に連結される制御部、を含み、
前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、
前記少なくとも１つのセンサのうち第１センサを用いて、走行装置の走行経路に関する第１センシングデータを獲得し、
前記第１センシングデータに含まれ、指定された条件を満たす第１指定された客体を識別し、前記第１指定された客体に対応する第１ポイントクラウド（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）データに適用する第１サンプリングレートを識別し、
前記少なくとも１つのセンサのうち第２センサを用いて、前記走行経路に関する第２センシングデータを獲得し、
前記第２センシングデータに含まれた第２指定された客体を識別し、前記第１指定された客体と前記第２指定された客体間の比較結果に基づいて前記第２指定された客体に対応する第２ポイントクラウドデータに適用する第２サンプリングレートを識別し、
前記第１サンプリングレート及び前記第２サンプリングレートをそれぞれ用いて前記第１センシングデータ及び前記第２センシングデータをサンプリングするように構成されることを特徴とする自律走行制御装置。
【請求項2】
前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、
前記第１サンプリングレートを用いて、前記第１センシングデータ内の前記第１指定された客体に対応する前記第１ポイントクラウドデータをサンプリングし、
前記第２サンプリングレートを用いて、前記第２センシングデータ内の前記第２指定された客体に対応する前記第２ポイントクラウドデータをサンプリングするように構成されることを特徴とする請求項１に記載の自律走行制御装置。
前記第１サンプリングレートを用いて、前記第１センシングデータ内の前記第１指定された客体に対応する前記第１ポイントクラウドデータをサンプリングし、
前記第２サンプリングレートを用いて、前記第２センシングデータ内の前記第２指定された客体に対応する前記第２ポイントクラウドデータをサンプリングするように構成されることを特徴とする請求項１に記載の自律走行制御装置。
【請求項3】
前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、
前記第１指定された客体と前記第２指定された客体が同一なものとして識別された場合、前記第２サンプリングレートを前記第１サンプリングレートと同一であるか前記第１サンプリングレートより大きい値として識別するように構成されることを特徴とする請求項１に記載の自律走行制御装置。
前記第１指定された客体と前記第２指定された客体が同一なものとして識別された場合、前記第２サンプリングレートを前記第１サンプリングレートと同一であるか前記第１サンプリングレートより大きい値として識別するように構成されることを特徴とする請求項１に記載の自律走行制御装置。
【請求項4】
前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、
前記第１指定された客体と前記第２指定された客体が同一ではないか、前記第２センシングデータに第２指定された客体が含まれない場合、既定義されたサンプリングレートを用いて前記第２センシングデータの少なくとも一部をサンプリングするように構成されることを特徴とする請求項１に記載の自律走行制御装置。
前記第１指定された客体と前記第２指定された客体が同一ではないか、前記第２センシングデータに第２指定された客体が含まれない場合、既定義されたサンプリングレートを用いて前記第２センシングデータの少なくとも一部をサンプリングするように構成されることを特徴とする請求項１に記載の自律走行制御装置。
【請求項5】
前記既定義されたサンプリングレートは、前記第１サンプリングレートより小さいことを特徴とすることを特徴とする請求項４に記載の自律走行制御装置。
【請求項6】
前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、
サンプリングされた前記第１センシングデータ、サンプリングされた前記第２センシングデータ、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つに基づいて、前記第１指定された客体、前記第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つの位置情報が含まれた第１ボクセルデータを生成し、
前記第１ボクセルデータを含むマップ（ｍａｐ）データを前記メモリに貯蔵するように構成されることを特徴とする請求項１に記載の自律走行制御装置。
サンプリングされた前記第１センシングデータ、サンプリングされた前記第２センシングデータ、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つに基づいて、前記第１指定された客体、前記第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つの位置情報が含まれた第１ボクセルデータを生成し、
前記第１ボクセルデータを含むマップ（ｍａｐ）データを前記メモリに貯蔵するように構成されることを特徴とする請求項１に記載の自律走行制御装置。
【請求項7】
前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、
前記第２センサを用いて獲得した第３センシングデータに基づいて第２ボクセルデータを生成し、
前記マップデータに含まれた前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータ間のマッチング（ｍａｔｃｈｉｎｇ）結果に基づいて、前記走行装置の現在位置を識別するように構成されることを特徴とする請求項６に記載の自律走行制御装置。
前記第２センサを用いて獲得した第３センシングデータに基づいて第２ボクセルデータを生成し、
前記マップデータに含まれた前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータ間のマッチング（ｍａｔｃｈｉｎｇ）結果に基づいて、前記走行装置の現在位置を識別するように構成されることを特徴とする請求項６に記載の自律走行制御装置。
【請求項8】
前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、
前記第１ボクセルデータ及び前記第２ボクセルデータのうち前記指定された条件を満たさない部分に対する加重値を第１値で設定してマッチングし、
前記第１指定された客体、前記第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つを含む前記指定された条件を満たす部分に対する加重値を前記第１値より大きい第２値で設定してマッチングするように構成されることを特徴とする請求項７に記載の自律走行制御装置。
前記第１ボクセルデータ及び前記第２ボクセルデータのうち前記指定された条件を満たさない部分に対する加重値を第１値で設定してマッチングし、
前記第１指定された客体、前記第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つを含む前記指定された条件を満たす部分に対する加重値を前記第１値より大きい第２値で設定してマッチングするように構成されることを特徴とする請求項７に記載の自律走行制御装置。
【請求項9】
前記第２ボクセルデータは、
前記指定された条件を満たす少なくとも１つの客体に対応するブロブ（ｂｌｏｂ）のボクセル座標を含むことを特徴とする請求項７に記載の自律走行制御装置。
前記指定された条件を満たす少なくとも１つの客体に対応するブロブ（ｂｌｏｂ）のボクセル座標を含むことを特徴とする請求項７に記載の自律走行制御装置。
【請求項10】
前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、
前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータに対してポイントクラウドレジストレーション（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）アルゴリズムを適用して前記マッチング結果を生成するように構成されることを特徴とする請求項７に記載の自律走行制御装置。
前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータに対してポイントクラウドレジストレーション（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）アルゴリズムを適用して前記マッチング結果を生成するように構成されることを特徴とする請求項７に記載の自律走行制御装置。
【請求項11】
自律走行制御方法において、
制御部が、第１センサを用いて走行装置の走行経路に関する第１センシングデータを獲得する段階、
前記制御部が、第１センシングデータに含まれて指定された条件を満たす第１指定された客体を識別し、前記第１指定された客体に対応する第１ポイントクラウド（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）データに適用する第１サンプリングレートを識別する段階、
前記制御部が、第２センサを用いて前記走行経路に関する第２センシングデータを獲得する段階、
前記制御部が、前記第２センシングデータに含まれた第２指定された客体を識別し、前記第１指定された客体と前記第２指定された客体間の比較結果に基づいて前記第２指定された客体に対応する第２ポイントクラウドデータに適用する第２サンプリングレートを識別する段階、及び
前記制御部が、前記第１サンプリングレート及び前記第２サンプリングレートをそれぞれ用いて前記第１センシングデータ及び前記第２センシングデータをサンプリングする段階、を含むことを特徴とする自律走行制御方法。
制御部が、第１センサを用いて走行装置の走行経路に関する第１センシングデータを獲得する段階、
前記制御部が、第１センシングデータに含まれて指定された条件を満たす第１指定された客体を識別し、前記第１指定された客体に対応する第１ポイントクラウド（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）データに適用する第１サンプリングレートを識別する段階、
前記制御部が、第２センサを用いて前記走行経路に関する第２センシングデータを獲得する段階、
前記制御部が、前記第２センシングデータに含まれた第２指定された客体を識別し、前記第１指定された客体と前記第２指定された客体間の比較結果に基づいて前記第２指定された客体に対応する第２ポイントクラウドデータに適用する第２サンプリングレートを識別する段階、及び
前記制御部が、前記第１サンプリングレート及び前記第２サンプリングレートをそれぞれ用いて前記第１センシングデータ及び前記第２センシングデータをサンプリングする段階、を含むことを特徴とする自律走行制御方法。
【請求項12】
前記制御部が、前記第１サンプリングレート及び前記第２サンプリングレートをそれぞれ用いて前記第１センシングデータ及び前記第２センシングデータをサンプリングする段階は、
前記制御部が、前記第１サンプリングレートを用いて前記第１センシングデータ内の前記第１指定された客体に対応する前記第１ポイントクラウドデータをサンプリングする段階、及び
前記制御部が、前記第２サンプリングレートを用いて前記第２センシングデータ内の前記第２指定された客体に対応する前記第２ポイントクラウドデータをサンプリングする段階、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の自律走行制御方法。
前記制御部が、前記第１サンプリングレートを用いて前記第１センシングデータ内の前記第１指定された客体に対応する前記第１ポイントクラウドデータをサンプリングする段階、及び
前記制御部が、前記第２サンプリングレートを用いて前記第２センシングデータ内の前記第２指定された客体に対応する前記第２ポイントクラウドデータをサンプリングする段階、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の自律走行制御方法。
【請求項13】
前記制御部が、前記第２サンプリングレートを識別する段階は、
前記制御部が、前記第１指定された客体と前記第２指定された客体が同一なものとして識別された場合、前記第２サンプリングレートを前記第１サンプリングレートと同一であるか前記第１サンプリングレートより大きい値として識別する段階、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の自律走行制御方法。
前記制御部が、前記第１指定された客体と前記第２指定された客体が同一なものとして識別された場合、前記第２サンプリングレートを前記第１サンプリングレートと同一であるか前記第１サンプリングレートより大きい値として識別する段階、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の自律走行制御方法。
【請求項14】
前記制御部が、前記第１サンプリングレート及び前記第２サンプリングレートをそれぞれ用いて前記第１センシングデータ及び前記第２センシングデータをサンプリングする段階は、
前記制御部が、前記第１指定された客体と前記第２指定された客体が同一ではないか、前記第２センシングデータに第２指定された客体が含まれない場合、既定義されたサンプリングレートを用いて前記第２センシングデータの少なくとも一部をサンプリングする段階、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の自律走行制御方法。
前記制御部が、前記第１指定された客体と前記第２指定された客体が同一ではないか、前記第２センシングデータに第２指定された客体が含まれない場合、既定義されたサンプリングレートを用いて前記第２センシングデータの少なくとも一部をサンプリングする段階、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の自律走行制御方法。
【請求項15】
前記既定義されたサンプリングレートは、前記第１サンプリングレートより小さいことを特徴とする請求項１４に記載の自律走行制御方法。
【請求項16】
前記自律走行制御方法は、
前記制御部が、サンプリングされた前記第１センシングデータ、サンプリングされた前記第２センシングデータ、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つに基づいて、前記第１指定された客体、前記第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つの位置情報が含まれた第１ボクセルデータを生成する段階、及び
前記制御部が、前記第１ボクセルデータを含むマップ（ｍａｐ）データをメモリに貯蔵する段階、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の自律走行制御方法。
前記制御部が、サンプリングされた前記第１センシングデータ、サンプリングされた前記第２センシングデータ、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つに基づいて、前記第１指定された客体、前記第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つの位置情報が含まれた第１ボクセルデータを生成する段階、及び
前記制御部が、前記第１ボクセルデータを含むマップ（ｍａｐ）データをメモリに貯蔵する段階、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の自律走行制御方法。
【請求項17】
前記自律走行制御方法は、
前記制御部が、前記第２センサを用いて獲得した第３センシングデータに基づいて第２ボクセルデータを生成する段階、及び
前記制御部が、前記マップデータに含まれた前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータ間のマッチング（ｍａｔｃｈｉｎｇ）結果に基づいて、前記走行装置の現在位置を識別する段階、を含むことを特徴とする請求項１６に記載の自律走行制御方法。
前記制御部が、前記第２センサを用いて獲得した第３センシングデータに基づいて第２ボクセルデータを生成する段階、及び
前記制御部が、前記マップデータに含まれた前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータ間のマッチング（ｍａｔｃｈｉｎｇ）結果に基づいて、前記走行装置の現在位置を識別する段階、を含むことを特徴とする請求項１６に記載の自律走行制御方法。
【請求項18】
前記制御部が、前記マップデータに含まれた前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータ間の前記マッチング結果に基づいて、前記走行装置の現在位置を識別する段階は、
前記制御部が、前記第１ボクセルデータ及び前記第２ボクセルデータのうち前記指定された条件を満たさない部分に対する加重値を第１値で設定してマッチングする段階、及び
前記制御部が、前記第１指定された客体、前記第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つを含む前記指定された条件を満たす部分に対する加重値を前記第１値より大きい第２値で設定してマッチングする段階、を含むことを特徴とする請求項１７に記載の自律走行制御方法。
前記制御部が、前記第１ボクセルデータ及び前記第２ボクセルデータのうち前記指定された条件を満たさない部分に対する加重値を第１値で設定してマッチングする段階、及び
前記制御部が、前記第１指定された客体、前記第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つを含む前記指定された条件を満たす部分に対する加重値を前記第１値より大きい第２値で設定してマッチングする段階、を含むことを特徴とする請求項１７に記載の自律走行制御方法。
【請求項19】
前記第２ボクセルデータは、
前記指定された条件を満たす少なくとも１つの客体に対応するブロブ（ｂｌｏｂ）のボクセル座標を含むことを特徴とする請求項１７に記載の自律走行制御方法。
前記指定された条件を満たす少なくとも１つの客体に対応するブロブ（ｂｌｏｂ）のボクセル座標を含むことを特徴とする請求項１７に記載の自律走行制御方法。
【請求項20】
前記制御部が、前記マップデータに含まれた前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータ間の前記マッチング結果に基づいて、前記走行装置の現在位置を識別する段階は、
前記制御部が、前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータに対してポイントクラウドレジストレーション（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）アルゴリズムを適用して前記マッチング結果を生成する段階、を含むことを特徴とする請求項１７に記載の自律走行制御方法。
前記制御部が、前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータに対してポイントクラウドレジストレーション（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）アルゴリズムを適用して前記マッチング結果を生成する段階、を含むことを特徴とする請求項１７に記載の自律走行制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、自律走行制御装置及びその方法に関し、より詳細には、走行装置（例：移動ロボット）の走行のために多様なデータを獲得する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
技術の発展に応じて、走行装置に関する多様な技術が開発されている。例えば、目的地まで走行装置の走行を制御するためにより多くのデータが用いられることにより、データ処理のための多様な方法が開発されている。走行装置は、多様な種類で具現されてよい。例えば、自律走行車、移動ロボット、無人飛行装置など運転手が直接走行を制御せずに遠隔で走行制御を遂行可能となるように具現される多様な走行装置が具現されてよい。
【0003】
特に、移動ロボットは、多様な環境において多様な目的に用いられてよい。例えば、移動ロボットは、指定された建物（例：ホテル、食堂など）の内部に自律走行技術に基づいて移動することができる。例えば、移動ロボットは、少なくとも１つのセンサを用いて実時間で現在位置や周辺状況に対する情報を識別し、識別された情報の少なくとも一部に基づいて自律走行することができる。しかし、移動ロボットに対する自律走行を遂行するとき、位置情報を識別するために多くの量のデータを演算するか、走行のために必要なデータ（例：マップ（ｍａｐ）データ）を貯蔵しなければならないので、処理過程で負荷が発生するか貯蔵容量が不足で正常な作動が困難なことがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開平３－１９２４０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
本発明の一実施形態は、互いに異なる類型のセンサ（例：カメラ及びライダー（Ｌｉｄａｒ））を用いて獲得したセンシングデータに対して、指定された客体の識別可否により互いに異なるサンプリングレート（ｓａｍｐｌｉｎｇ ｒａｔｅ）を識別する自律走行制御装置及びその方法を提供するものである。
【0006】
本発明の一実施形態は、センサを用いて獲得したデータ（例：ポイントクラウドデータ）で指定された条件を満たす客体が識別されると、識別された客体に対応するポイントクラウドデータに適用するサンプリングレートを既定義された条件に基づいて識別した後、センシングデータに対するサンプリングを遂行する自律走行制御装置及びその方法を提供するものである。
【0007】
本発明の一実施形態は、サンプリングされたセンシングデータのうち少なくとも一部に基づいて、指定された客体の位置情報が含まれたボクセル（ｖｏｘｅｌ）データを生成し、ボクセルデータを含むマップデータをメモリに貯蔵するように構成される自律走行制御装置及びその方法を提供するものである。
【0008】
本発明の一実施形態は、ボクセルデータにおいて、指定された条件を満たさない部分（又は、指定された客体が含まれない部分）に対する加重値と指定された条件を満たす部分（又は、指定された客体が含まれた部分）に対する加重値を互いに異なるように設定し、設定された加重値に基づいてボクセルデータを比較するように構成される自律走行制御装置及びその方法を提供するものである。
【0009】
本発明の技術的課題は、以上で言及した技術的課題に制限されず、言及されなかったまた他の技術的課題は、以下の記載から当業者に明確に理解されるはずである。
【課題を解決するための手段】
【0010】
本発明の一実施形態による自律走行制御装置は、少なくとも１つのセンサを含むセンサ部、少なくとも１つのインストラクション（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）を貯蔵するメモリ、及び前記センサ部及び前記メモリと電気的に連結される制御部を含み、前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、前記少なくとも１つのセンサのうち第１センサを用いて、走行装置の走行経路に関する第１センシングデータを獲得し、前記第１センシングデータに含まれ、指定された条件を満たす第１指定された客体を識別し、前記第１指定された客体に対応する第１ポイントクラウド（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）データに適用する第１サンプリングレートを識別し、前記少なくとも１つのセンサのうち第２センサを用いて、前記走行経路に関する第２センシングデータを獲得し、前記第２センシングデータに含まれた第２指定された客体を識別し、前記第１指定された客体と前記第２指定された客体間の比較結果に基づいて前記第２指定された客体に対応する第２ポイントクラウドデータに適用する第２サンプリングレートを識別し、前記第１サンプリングレート及び前記第２サンプリングレートをそれぞれ用いて前記第１センシングデータ及び前記第２センシングデータをサンプリングするように構成されることを特徴とする。
【0011】
一実施形態によると、前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、前記第１サンプリングレートを用いて、前記第１センシングデータ内の前記第１指定された客体に対応する前記第１ポイントクラウドデータをサンプリングし、前記第２サンプリングレートを用いて、前記第２センシングデータ内の前記第２指定された客体に対応する前記第２ポイントクラウドデータをサンプリングするように構成されてよい。
【0012】
一実施形態によると、前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、前記第１指定された客体と前記第２指定された客体が同一なものとして識別された場合、前記第２サンプリングレートを前記第１サンプリングレートと同一であるか前記第１サンプリングより大きい値として識別するように構成されてよい。
【0013】
一実施形態によると、前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、前記第１指定された客体と前記第２指定された客体が同一ではないか、前記第２センシングデータに第２指定された客体が含まれない場合、既定義されたサンプリングレートを用いて前記第２センシングデータの少なくとも一部をサンプリングするように構成されてよい。
【0014】
一実施形態によると、前記既定義されたサンプリングレートは、前記第１サンプリングレートより小さいことを特徴とすることができる。
【0015】
一実施形態によると、前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、前記サンプリングされた第１センシングデータ、前記サンプリングされた第２センシングデータ、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つに基づいて、前記第１指定された客体、前記第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つの位置情報が含まれた第１ボクセルデータを生成し、前記第１ボクセルデータを含むマップ（ｍａｐ）データを前記メモリに貯蔵するように構成されてよい。
【0016】
一実施形態によると、前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、前記第２センサを用いて獲得した第３センシングデータに基づいて第２ボクセルデータを生成し、前記マップデータに含まれた前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータ間のマッチング（ｍａｔｃｈｉｎｇ）結果に基づいて、前記走行装置の現在位置を識別するように構成されてよい。
【0017】
一実施形態によると、前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、前記第１ボクセルデータ及び前記第２ボクセルデータのうち前記指定された条件を満たさない部分に対する加重値を第１値で設定してマッチングし、前記第１指定された客体、前記第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つを含む前記指定された条件を満たす部分に対する加重値を前記第１値より大きい第２値で設定してマッチングするように構成されてよい。
【0018】
一実施形態によると、前記第２ボクセルデータは、前記指定された条件を満たす少なくとも１つの客体に対応するブロブ（ｂｌｏｂ）のボクセル座標を含むことができる。
【0019】
一実施形態によると、前記インストラクションは、前記制御部により実行するとき、前記自律走行制御装置が、前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータに対してポイントクラウドレジストレーション（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）アルゴリズムを適用して前記マッチング結果を生成するように構成されてよい。
【0020】
本発明の一実施形態による自律走行制御方法は、制御部が、第１センサを用いて走行装置の走行経路に関する第１センシングデータを獲得する段階、前記制御部が、第１センシングデータに含まれて指定された条件を満たす第１指定された客体を識別し、前記第１指定された客体に対応する第１ポイントクラウド（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）データに適用する第１サンプリングレートを識別する段階、前記制御部が、第２センサを用いて前記走行経路に関する第２センシングデータを獲得する段階、前記制御部が、前記第２センシングデータに含まれた第２指定された客体を識別し、前記第１指定された客体と前記第２指定された客体間の比較結果に基づいて前記第２指定された客体に対応する第２ポイントクラウドデータに適用する第２サンプリングレートを識別する段階、及び前記制御部が、前記第１サンプリングレート及び前記第２サンプリングレートをそれぞれ用いて前記第１センシングデータ及び前記第２センシングデータをサンプリングする段階を含むことを特徴とする。
【0021】
一実施形態によると、前記制御部が、前記第１サンプリングレート及び前記第２サンプリングレートをそれぞれ用いて前記第１センシングデータ及び前記第２センシングデータをサンプリングする段階は、前記制御部が、前記第１サンプリングレートを用いて前記第１センシングデータ内の前記第１指定された客体に対応する前記第１ポイントクラウドデータをサンプリングする段階及び前記制御部が、前記第２サンプリングレートを用いて前記第２センシングデータ内の前記第２指定された客体に対応する前記第２ポイントクラウドデータをサンプリングする段階を含むことができる。
【0022】
一実施形態によると、前記制御部が、前記第２サンプリングレートを識別する段階は、前記制御部が、前記第１指定された客体と前記第２指定された客体が同一なものとして識別された場合、前記第２サンプリングレートを前記第１サンプリングレートと同一であるか前記第１サンプリングより大きい値として識別する段階、を含むことができる。
【0023】
一実施形態によると、前記制御部が、前記第１サンプリングレート及び前記第２サンプリングレートをそれぞれ用いて前記第１センシングデータ及び前記第２センシングデータをサンプリングする段階は、前記制御部が、前記第１指定された客体と前記第２指定された客体が同一ではないか、前記第２センシングデータに第２指定された客体が含まれない場合、既定義されたサンプリングレートを用いて前記第２センシングデータの少なくとも一部をサンプリングする段階を含むことができる。
【0024】
一実施形態によると、前記既定義されたサンプリングレートは、前記第１サンプリングレートより小さいことを特徴とすることができる。
【0025】
一実施形態によると、前記自律走行制御方法は、前記制御部が、前記サンプリングされた第１センシングデータ、前記サンプリングされた第２センシングデータ、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つに基づいて、前記第１指定された客体、前記第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つの位置情報が含まれた第１ボクセルデータを生成する段階及び前記制御部が、前記第１ボクセルデータを含むマップ（ｍａｐ）データをメモリに貯蔵する段階を含むことができる。
【0026】
一実施形態によると、前記自律走行制御方法は、前記制御部が、前記第２センサを用いて獲得した第３センシングデータに基づいて第２ボクセルデータを生成する段階及び前記制御部が、前記マップデータに含まれた前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータ間のマッチング（ｍａｔｃｈｉｎｇ）結果に基づいて、前記走行装置の現在位置を識別する段階を含むことができる。
【0027】
一実施形態によると、前記制御部が、前記マップデータに含まれた前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータ間の前記マッチング結果に基づいて、前記走行装置の現在位置を識別する段階は、前記制御部が、前記第１ボクセルデータ及び前記第２ボクセルデータのうち前記指定された条件を満たさない部分に対する加重値を第１値で設定してマッチングする段階及び前記制御部が、前記第１指定された客体、前記第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つを含む前記指定された条件を満たす部分に対する加重値を前記第１値より大きい第２値で設定してマッチングする段階を含むことができる。
【0028】
一実施形態によると、前記第２ボクセルデータは、前記指定された条件を満たす少なくとも１つの客体に対応するブロブ（ｂｌｏｂ）のボクセル座標を含むことができる。
【0029】
一実施形態によると、前記制御部が、前記マップデータに含まれた前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータ間の前記マッチング結果に基づいて、前記走行装置の現在位置を識別する段階は、前記制御部が、前記第１ボクセルデータと前記第２ボクセルデータに対してポイントクラウドレジストレーション（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）アルゴリズムを適用して前記マッチング結果を生成する段階を含むことができる。
【発明の効果】
【0030】
本発明による自律走行制御装置及びその方法の効果に対して説明すると、次のとおりである。本発明の実施形態のうち少なくとも１つによると、走行装置（又は、移動ロボット）の自律走行のためにデータを処理する過程で、指定された条件を満たす客体の存在可否による加重値を設定し、ポイントクラウドデータを少なくとも一部用いてマップデータを生成するのでより効率的で正確な位置情報を獲得する。また、本発明の実施形態のうち少なくとも１つによると、センサを用いて獲得したデータのうちで、ポイントクラウドデータを指定された数値のサンプリングレートに基づいてサンプリングして貯蔵することにより、貯蔵容量を減少させつつ位置情報を獲得する。また、本発明の実施形態のうち少なくとも１つによると、走行装置に関する測位機能を遂行するとき、相対的により正確な情報を提供する指定された客体を識別すると、識別された指定された客体に対応するデータ（例：ポイントクラウドデータ）に対するサンプリングレートを減少させることにより、サンプリングを介して発生し得る正確度の下落問題を防止する。この他に、本文書を介して直接的又は間接的に把握される多様な効果が提供されてよい。
【図面の簡単な説明】
【0031】
【図1】本発明の一実施形態による自律走行制御装置の構成要素を示すブロック図である。
【図2】本発明の一実施形態による自律走行制御装置の動作概念図である。
【図3】本発明の一実施形態による自律走行制御装置の動作概念図である。
【図4】本発明の一実施形態による自律走行制御装置の動作フロー図である。
【図5】本発明の一実施形態による自律走行制御装置の動作フロー図である。
【図6】本発明の一実施形態による自律走行制御装置の動作フロー図である。
【図7】本発明の一実施形態による自律走行制御方法に関するコンピュータシステムを図示する。
【発明を実施するための形態】
【0032】
以下、本発明の一部実施形態を例示的な図面を参照して詳細に説明する。
【0033】
各図面の構成要素に参照符号を付加することにおいて、同一の構成要素に対しては同一の符号を有するようにしていることに留意しなければならない。また、本発明の実施形態を説明することにおいて、関連された公知構成又は機能に対する具体的な説明が本発明の実施形態に対する理解を妨げると判断される場合には、その詳細な説明は省略する。
【0034】
本発明の実施形態の構成要素を説明することにおいて、第１、第２、Ａ、Ｂ、（ａ）、（ｂ）などの用語を用いることができる。このような用語は、その構成要素を他の構成要素と区別するためだけのものであり、その用語により当該構成要素の本質や順番又は順序などが限定されない。また、別に定義されない限り、技術的や科学的な用語を含め、ここで用いられる全ての用語は、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同一の意味を有する。一般的に用いられる辞書に定義されているもののような用語は、関連技術の文脈上有する意味と一致する意味を有したものと解釈されなければならず、本出願において明白に定義しない限り、理想的であるか過度に形式的な意味に解釈されない。
【0035】
【0036】
図１は、本発明の一実施形態による自律走行制御装置の構成要素を示すブロック図である。一実施形態によると、自律走行制御装置１００は、センサ部１１０、メモリ１２０、制御部１３０、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つを含む。図１の自律走行制御装置１００の構成は、例示的なものであって、本発明の実施形態がこれに制限されるものではない。例えば、自律走行制御装置１００は、図１に図示されない構成要素（例：インターフェース部、ディスプレイ部、音響出力部、通信部など）をさらに含む。一実施形態によると、自律走行制御装置１００は、前述した構成要素のうち少なくとも一部を用いて、走行装置（例：移動ロボット）を制御する。一実施形態によると、センサ部１１０は、移動装置の走行に関して用いられる多様な情報を獲得（又は、感知）する。例えば、センサ部１１０は、カメラ、レーダー（ｒａｄａｒ）、ライダー（ＬｉＤＡＲ）、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つを含む少なくとも１つのセンサを含む。
【0037】
例えば、センサ部１１０は、少なくとも１つのセンサを用いて外部客体（例：人、他車両、建物、構造物、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つ）に関する情報を獲得する。
【0038】
一例として、センサ部１１０は、多様な類型のカメラを含む第１センサを含む。例えば、第１センサは、ＲＧＢ（ｒｅｄ－ｇｒｅｅｎ－ｂｌｕｅ）カメラを含むことができる。センサ部１１０は、ＲＧＢカメラを用いて、ＲＧＢ映像を含む第１センシングデータを獲得する。第１センシングデータは、例えば、走行装置の走行経路に関する映像データを含む。一例として、センサ部１１０は、多様な類型のライダーを含む第２センサを含む。例えば、第２センサは、３Ｄライダーを含むことができる。センサ部１１０は、３Ｄライダーを用いて第２センシングデータを獲得する。第２センシングデータは、例えば、走行装置の走行経路に関するライダーデータを含む。
【0039】
一実施形態によると、メモリ１２０は、命令又はデータを貯蔵する。例えば、メモリ１２０は、制御部１３０により実行されたとき、自律走行制御装置１００が多様な動作を遂行するようにする１つ以上のインストラクション（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）を貯蔵する。例えば、メモリ１２０は、制御部１３０と１つのチップセットに具現されてよい。制御部１３０は、コミュニケーションプロセッサ又はモデムのうち少なくとも１つを含む。
【0040】
例えば、メモリ１２０は、自律走行制御装置１００と連関された多様な情報を貯蔵する。一例として、メモリ１２０は、制御部１３０の動作ヒストリに関する情報を貯蔵することができる。一例として、メモリ１２０は、自律走行制御装置１００が制御する移動装置（例：移動ロボット）の構成要素（例：駆動部（又は、モーター））及び／又は自律走行制御装置１００の構成要素（例：センサ部１１０、制御部１３０、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つ）の状態及び／又は作動に連関された情報を貯蔵する。
【0041】
一実施形態によると、制御部１３０は、センサ部１１０、メモリ１２０、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つと作動的に（ｏｐｅｒａｔｉｖｅｌｙ）連結されてよい。例えば、制御部１３０は、センサ部１１０、メモリ１２０、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つの動作を制御する。例えば、制御部１３０は、走行装置の自律走行を制御することができる。制御部１３０は、例えば、センサ部１１０を用いて走行装置の走行経路に関する多様なセンシングデータを獲得する。
【0042】
一例として、制御部１３０は、センサ部１１０に含まれた第１センサ（例：ＲＧＢカメラ）を用いて走行装置の走行経路に関する第１センシングデータを獲得する。一例として、制御部１３０は、センサ部１１０に含まれた第２センサ（例：３Ｄライダー）を用いて走行装置の走行経路に関する第２センシングデータを獲得する。
【0043】
例えば、制御部１３０は、センシングデータに含まれた客体を識別し、識別された客体のうち指定された条件を満たす指定された客体が存在するか否かを判断する。一例として、制御部１３０は、第１センシングデータに含まれ、指定された条件を満たす第１指定された客体を識別し、第１センシングデータのうち第１指定された客体に対応する第１ポイントクラウド（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）データに適用する第１サンプリングレートを識別する。
【0044】
一例として、指定された条件は、客体の大きさ、姿、色相、体積、重さ、外形、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つに連関された条件を含む。一例として、指定された客体（例：第１指定された客体及び／又は、第２指定された客体）は、例えば、特定空間内で走行する走行装置の自律走行制御のための測位に相対的に役立つ固定された客体であってよい。指定された条件を満たす指定された客体は、例えば、建物内に含まれた（又は、配置された）柱、机、消火器、ソファ－、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つを含む。
【0045】
例えば、制御部１３０は、第１指定された客体に対応する第１ポイントクラウドデータに適用する第１サンプリングレートを識別する。一例として、制御部１３０は、第１センシングデータのうち、第１ポイントクラウドデータのサンプリングのために要求される第１サンプリングレートを識別する。制御部１３０は、例えば、メモリ１２０に貯蔵されたサンプリングレート情報（例：テーブル（ｔａｂｌｅ））及び識別された第１指定された客体の情報を用いて、第１サンプリングレートを識別する。
【0046】
例えば、制御部１３０は、第２センシングデータに含まれた第２指定された客体を識別する。例えば、制御部１３０は、第１センシングデータに含まれた第１指定された客体と、第２センシングデータに含まれた第２指定された客体を比較する。一例として、制御部１３０は、比較結果に基づいて第１指定された客体が第２指定された客体と実質的に同一であるか否かを判断する。例えば、制御部１３０は、比較結果に基づいて第２指定された客体に対応する第２ポイントクラウドデータに適用する第２サンプリングレートを識別する。
【0047】
一例として、制御部１３０は、第１指定された客体と第２指定された客体が同一なものとして識別された場合、第２サンプリングレートを第１サンプリングレートと同一の値であるか、第１サンプリングより大きい値として識別する。言い換えると、第１指定された客体及び第２指定された客体が同一なものとして識別されると、制御部１３０は、第１サンプリングレート以上の値で第２サンプリングレートを識別することができる。
【0048】
一例として、制御部１３０は、第１指定された客体と第２指定された客体が同一ではないか、第２センシングデータに第２指定された客体が含まれない場合には、既定義されたサンプリングレート（例：メモリ１２０）に貯蔵されたサンプリングレート）を第２サンプリングレートで識別する。制御部１３０は、既定義されたサンプリングレートを用いて第２指定された客体を含む第２センシングデータをサンプリングできる。例えば、既定義されたサンプリングレートは、第１サンプリングレートより小さいことがある。
【0049】
例えば、制御部１３０は、第１サンプリングレート及び第２サンプリングレートをそれぞれ用いて第１センシングデータ及び第２センシングデータをサンプリングできる。一例として、制御部１３０は、第１サンプリングレートを用いて、第１センシングデータ内の第１指定された客体に対応する第１ポイントクラウドデータをサンプリングできる。
【0050】
一例として、制御部１３０は、第２サンプリングレートを用いて、第２センシングデータ内の第２指定された客体に対応する第２ポイントクラウドデータをサンプリングできる。一例として、センシングデータのうち指定された客体に対応するポイントクラウドデータに対するサンプリングレートは、指定された客体に対応しない領域（又は、指定された客体が存在しない領域）に対応するサンプリングレートより大きいことがある。
【0051】
例えば、制御部１３０は、サンプリング結果のうち少なくとも一部を用いてボクセル（ｖｏｘｅｌ）データを生成する。一例として、制御部１３０は、サンプリングされた第１センシングデータ、サンプリングされた第２センシングデータ、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つに基づいて、第１指定された客体、第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つの位置情報が含まれた第１ボクセルデータを生成する。制御部１３０は、第１ボクセルデータを含むマップ（ｍａｐ）データの少なくとも一部をメモリ１２０に貯蔵する。
【0052】
一例として、制御部１３０は、第１センシングデータ及び第２センシングデータを獲得した後、センサ部１１０に含まれた少なくとも１つのセンサのうち第２センサを用いて第３センシングデータを獲得し、指定されたサンプリングレートに基づいてサンプリングされた第３センシングデータを用いて第２ボクセルデータを生成する。第２ボクセルデータは、例えば、指定された条件を満たす少なくとも１つの客体に対応するブロブ（ｂｌｏｂ）のボクセル座標を含む。
【0053】
一例として、制御部１３０は、マップデータに含まれた第１ボクセルデータと第２ボクセルデータ間のマッチング（ｍａｔｃｈｉｎｇ）結果に基づいて、走行装置の現在位置を識別することができる。制御部１３０は、例えば、多様な類型のポイントクラウドレジストレーション（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）（例：ＩＣＰ（ｉｔｅｒａｃｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ））アルゴリズムを適用し、第１ボクセルデータ及び第２ボクセルデータ間のマッチング結果を生成する。
【0054】
一例として、制御部１３０は、第１ボクセルデータ及び第２ボクセルデータのうち指定された条件を満たさない部分に対する加重値を第１値として設定してマッチングする。第１値は、例えば、１であってよい。一例として、制御部１３０は、第１指定された客体、第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つを含む指定された条件を満たす部分に対する加重値を第１値より大きい第２値として設定してマッチングする。第２値は、例えば、第１値（例：１）より大きい数であってよい。例えば、制御部１３０は、前述した動作を介して生成される多様なデータをメモリ１２０に貯蔵する。
【0055】
図２は、本発明の一実施形態による自律走行制御装置の動作概念図である。
一実施形態によると、自律走行制御装置２００（例：図１の自律走行制御装置１００）は、少なくとも１つのセンサ（２１２、２１４）を用いて獲得したセンシングデータに基づいてボクセルデータを生成してメモリ２２０（例：図１のメモリ１２０）に貯蔵する。
一実施形態によると、自律走行制御装置２００（例：図１の自律走行制御装置１００）は、少なくとも１つのセンサ（２１２、２１４）を用いて獲得したセンシングデータに基づいてボクセルデータを生成してメモリ２２０（例：図１のメモリ１２０）に貯蔵する。
【0056】
例えば、自律走行制御装置２００は、第１センサ２１２（例：ＲＧＢカメラ）を用いて第１センシングデータを獲得する。第１センシングデータは、走行装置の走行経路に関するデータを含む。参照番号Ｓ２１０を参照して、例えば、自律走行制御装置２００は、第１センシングデータに含まれた映像に基づいて客体を検出する。一例として、自律走行制御装置２００は、第１センシングデータに含まれて指定された条件を満たす第１指定された客体を識別する。一例として、自律走行制御装置２００は、第１指定された客体に対応する第１ポイントクラウドデータを識別する。
【0057】
参照番号Ｓ２２０を参照して、例えば、自律走行制御装置２００は、ポイントクラウドデータのサンプリングのためのサンプリングレート（ｓａｍｐｌｉｎｇ ｒａｔｅ）を識別する。一例として、自律走行制御装置２００は、第１センシングデータに含まれた第１ポイントクラウドデータにサンプリングのために適用する第１サンプリングレートを識別する。例えば、自律走行制御装置２００は、第２センサ２１４（例：３Ｄライダー）を用いて第２センシングデータを獲得する。第２センシングデータは、走行装置の走行経路に関するデータを含む。
【0058】
参照番号Ｓ２３０を参照して、例えば、自律走行制御装置２００は、ポイントクラウドデータをサンプリングできる。一例として、自律走行制御装置２００は、第１ポイントクラウドデータを含む第１センシングデータの少なくとも一部をサンプリングする。自律走行制御装置２００は、例えば、第１指定された客体に対応する第１ポイントクラウドデータに対する第１サンプリングレートを、指定された客体が存在しない領域に対応するセンシングデータに対するサンプリングレートより大きく設定してサンプリングを遂行する。一例として、自律走行制御装置２００は、サンプリングされた第１センシングデータの少なくとも一部をメモリ２２０に貯蔵する。
【0059】
自律走行制御装置２００は、例えば、第２指定された客体に対応する第２ポイントクラウドデータに対する第２サンプリングレートを、指定された客体が存在しない領域に対応するセンシングデータに対するサンプリングレートより大きく設定してサンプリングを遂行する。自律走行制御装置２００は、例えば、第１指定された客体及び第２指定された客体間の比較結果に基づいて、第２サンプリングレートを決定する。
【0060】
参照番号Ｓ２４０を参照して、自律走行制御装置２００は、サンプリングされた第１センシングデータ及び第２センシングデータの少なくとも一部に基づいてボクセルデータを生成する。一例として、自律走行制御装置２００は、サンプリングされた第１センシングデータ及び第２センシングデータの少なくとも一部に対するボクセル（ｖｏｘｅｌｉｚｅ）作業を介してボクセルデータを生成する。自律走行制御装置２００は、サンプリングされた第１センシングデータ、サンプリングされた第２センシングデータ、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つに基づいて、第１指定された客体、第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つの位置情報が含まれた第１ボクセルデータを生成する。一例として、自律走行制御装置２００は、第１ボクセルデータの少なくとも一部をメモリ２２０に貯蔵する。
【0061】
図３は、本発明の一実施形態による自律走行制御装置の動作概念図である。
一実施形態によると、自律走行制御装置３００（例：図１及び／又は図２の自律走行制御装置１００、２００）は、少なくとも１つのセンサを用いて獲得したセンシングデータに基づいてボクセルデータを生成してメモリ３２０（例：図１及び／又は図２のメモリ１２０、２２０）に貯蔵する。例えば、自律走行制御装置３００は、第２センサ３１４（例：３Ｄライダー）を用いて第３センシングデータを獲得する。第３センシングデータは、自律走行制御装置３００が図２の説明において前述した第２センシングデータを獲得した後に第２センサ３１４を用いて獲得したセンシングデータであってよい。例えば、第３センシングデータは、少なくとも１つのポイントクラウドデータを含む。
一実施形態によると、自律走行制御装置３００（例：図１及び／又は図２の自律走行制御装置１００、２００）は、少なくとも１つのセンサを用いて獲得したセンシングデータに基づいてボクセルデータを生成してメモリ３２０（例：図１及び／又は図２のメモリ１２０、２２０）に貯蔵する。例えば、自律走行制御装置３００は、第２センサ３１４（例：３Ｄライダー）を用いて第３センシングデータを獲得する。第３センシングデータは、自律走行制御装置３００が図２の説明において前述した第２センシングデータを獲得した後に第２センサ３１４を用いて獲得したセンシングデータであってよい。例えば、第３センシングデータは、少なくとも１つのポイントクラウドデータを含む。
【0062】
参照番号Ｓ３１０を参照して、例えば、自律走行制御装置３００は、第３センシングデータに基づいて第２ボクセルデータを生成する。一例として、自律走行制御装置３００は、第３センシングデータの少なくとも一部に対するボクセル作業を介して第２ボクセルデータを生成する。参照番号Ｓ３２０を参照して、例えば、自律走行制御装置３００は、走行装置の現在位置情報を識別する。一例として、自律走行制御装置３００は、第１ボクセルデータ及び第２ボクセルデータをマッチング（ｍａｔｃｈｉｎｇ）して生成したマッチング結果に基づいて走行装置の現在位置情報を識別する。一例として、自律走行制御装置３００は、メモリ３２０に貯蔵された第１ボクセルデータ及び生成した第２ボクセルデータをマッチングする。
【0063】
例えば、自律走行制御装置３００は、多様な類型のポイントクラウドレジストレーション（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）（例：ＩＣＰ（ｉｔｅｒａｃｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ））アルゴリズムを適用して、第１ボクセルデータ及び第２ボクセルデータ間のマッチング結果を生成する。
【0064】
一例として、自律走行制御装置３００は、第１ボクセルデータ及び第２ボクセルデータのうち指定された条件を満たさない部分に対する加重値を第１値で設定してマッチングする。第１値は、例えば、１であってよい。一例として、自律走行制御装置３００は、第１指定された客体、第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つを含む指定された条件を満たす部分に対する加重値を第１値より大きい第２値で設定してマッチングする。第２値は、例えば、第１値（例：１）より大きい数であってよい。
【0065】
下記の数式は、自律走行制御装置３００が互いに異なる加重値を用いて自律走行制御装置３００がＩＣＰアルゴリズムの一部を変形して走行装置の現在位置情報を獲得するために用いる数式であってよい。
【0066】
【数1】
【0067】
例えば、ｓｉは、自律走行制御装置３００が現在獲得したポイントクラウドデータ及び／又はボクセルデータであってよい。例えば、ｄｉは、マップデータに含まれたポイントクラウドデータ及び／又はボクセルデータであってよい。例えば、ｎｉは、ｄｉにおける法線ベクトルであってよい。例えば、ｗｉは、加重値であってよい。一例として、自律走行制御装置３００は、加重値を指定された客体の関連可否に応じて互いに異なる値で設定する。例えば、自律走行制御装置３００は、前述した動作を介して生成される多様なデータをメモリ３２０に貯蔵する。
【0068】
図４は、本発明の一実施形態による自律走行制御装置の動作フロー図である。一実施形態によると、自律走行制御装置（例：図１の自律走行制御装置１００）は、図４に開示された動作を遂行する。例えば、自律走行制御装置が含む構成要素（例：図１のセンサ部１１０、メモリ１２０、制御部１３０、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つ）のうち少なくとも一部は図４の動作を遂行するように設定されてよい。
【0069】
以下の実施形態において、Ｓ４１０からＳ４８０の動作は順次に遂行されてもよいが、必ず順次に遂行されるものではない。例えば、各動作の順序が変更されてもよく、少なくとも２つの動作が並列的に遂行されてもよい。また、図４に関連して前述した内容と対応されるか重複される内容は簡略に説明するか省略する。
【0070】
一実施形態によると、自律走行制御装置は、映像に基づいて客体検出を遂行する（Ｓ４１０）。例えば、自律走行制御装置は、少なくとも１つのカメラを用いて獲得した映像データに基づいて、客体を検出する。一例として、自律走行制御装置は、客体に対応するバウンディングボックス（Ｂｂｏｘ）を識別する。
【0071】
一実施形態によると、自律走行制御装置は、客体別にサンプリングのために適用するサンプリングレートを決定する（Ｓ４２０）。例えば、自律走行制御装置は、客体が指定された条件を満たす場合、相対的に高い値のサンプリングレートを用いてサンプリングを遂行する。一実施形態によると、自律走行制御装置は、少なくとも１つのライダーを用いて獲得したデータのうちポイントクラウドデータに基づいてブロブ（ｂｌｏｂ）を検出する（Ｓ４３０）。
【0072】
一実施形態によると、自律走行制御装置はブロブ（ｂｌｏｂ）及びバウンディングボックス（Ｂｂｏｘ）をマッチングする（Ｓ４４０）。例えば、自律走行制御装置は、ブロブ及びバウンディングボックスの一致可否（又は、同一性の程度）を判断する。一実施形態によると、自律走行制御装置は、関心客体ブロブが検出されたのか否かを判断する（Ｓ４５０）。
【0073】
例えば、自律走行制御装置は、指定された条件を満たすバウンディングボックスを少なくとも１つのブロブと比較した後、比較結果、指定された条件を満たすバウンディングボックスと同一のものとして判断された（又は、関心客体であるものとして判断された）ブロブを検出する。例えば、関心客体ブロブが検出された場合（例：段階Ｓ４５０－Ｙｅｓ）、自律走行制御装置は、段階Ｓ４６８を遂行する。例えば、関心客体ブロブが検出されない場合（例：段階Ｓ４５０－Ｎｏ）、自律走行制御装置は、段階Ｓ４６４を遂行する。一実施形態によると、自律走行制御装置は、一般サンプリングレートを適用する（Ｓ４６４）。
【0074】
例えば、自律走行制御装置は、関心客体ブロブがない場合、ライダーを用いて獲得したセンシングデータ全般に対して一般サンプリングレートを用いてサンプリングを遂行する。自律走行制御装置は、メモリに貯蔵されたサンプリングレートに関連したテーブルデータを用いて、一般サンプリングレートを識別する。
【0075】
一実施形態によると、自律走行制御装置は、関心客体のためのサンプリングレートを関心客体に対応するデータに適用する（Ｓ４６８）。例えば、自律走行制御装置は、関心客体に対応するデータ（例：ポイントクラウドデータ）のサンプリングのためのサンプリングレートを識別する。一例として、関心客体のためのサンプリングレートは、段階Ｓ４６４の一般サンプリングレート以上であってよい。
【0076】
一実施形態によると、自律走行制御装置は、サンプリング結果の少なくとも一部に対してボクセル（ｖｏｘｅｌｉｚａｔｉｏｎ）を遂行する（Ｓ４７０）。一実施形態によると、自律走行制御装置は、ボクセルの遂行結果の少なくとも一部をメモリに貯蔵する（Ｓ４８０）。例えば、自律走行制御装置は、ボクセルの遂行結果、生成された第１ボクセルデータを含むマップデータを、メモリに貯蔵する。
【0077】
図５は、本発明の一実施形態による自律走行制御装置の動作フロー図である。一実施形態によると、自律走行制御装置（例：図１の自律走行制御装置１００）は、図５に開示された動作を遂行する。例えば、自律走行制御装置が含む構成要素（例：図１のセンサ部１１０、メモリ１２０、制御部１３０、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つ）のうち少なくとも一部は図５の動作を遂行するように設定されてよい。
【0078】
以下の実施形態において、Ｓ５１０からＳ５３０の動作は順次に遂行されてもよいが、必ず順次に遂行されるものではない。例えば、各動作の順序が変更されてもよく、少なくとも２つの動作が並列的に遂行されてもよい。また、図５に関連して前述した内容と対応されるか重複される内容は簡略に説明するか省略する。また、以下の実施形態において、Ｓ５１０からＳ５３０の動作は、前述した図４のＳ４８０の動作の後となる動作であってよいが、本発明の実施形態がこれに制限されるものではない。
【0079】
一実施形態によると、自律走行制御装置は、ライダーを用いて獲得したデータをボクセル（ｖｏｘｅｌｉｚｅ）する（Ｓ５１０）。例えば、自律走行制御装置は、図４で第１ボクセルデータを含むマップデータをメモリに貯蔵した後、ライダーを用いて獲得したセンシングデータに基づいて第２ボクセルデータを生成する。一実施形態によると、自律走行制御装置は、マップデータ及びボクセルされたデータ（例：第２ボクセルデータ）を指定された加重値に基づいたアルゴリズムを用いてマッチングする（Ｓ５２０）。
【0080】
例えば、自律走行制御装置は、多様な類型のポイントクラウドレジストレーション（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）（例：ＩＣＰ（ｉｔｅｒａｃｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ））アルゴリズムを適用して、第１ボクセルデータ及び第２ボクセルデータ間のマッチング結果を生成する。
【0081】
一例として、自律走行制御装置は、第１ボクセルデータ及び第２ボクセルデータのうち指定された条件を満たさない部分に対する加重値を第１値として設定してマッチングする。第１値は、例えば、１であってよい。一例として、自律走行制御装置は、第１指定された客体、第２指定された客体、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つを含む指定された条件を満たす部分に対する加重値を第１値より大きい第２値として設定してマッチングする。第２値は、例えば、第１値（例：１）より大きい数であってよい。一実施形態によると、自律走行制御装置は、マッチング結果に基づいて走行装置の位置情報を獲得する（Ｓ５３０）。
【0082】
図６は、本発明の一実施形態による自律走行制御装置の動作フロー図である。一実施形態によると、自律走行制御装置（例：図１の自律走行制御装置１００）は、図６に開示された動作を遂行する。例えば、自律走行制御装置が含む構成要素（例：図１のセンサ部１１０、メモリ１２０、制御部１３０、又はこれらいずれかの組み合せのうち少なくとも１つ）のうち少なくとも一部は、図６の動作を遂行するように設定されてよい。
【0083】
以下の実施形態において、Ｓ６１０からＳ６５０の動作は順次に遂行されてもよいが、必ず順次に遂行されるものではない。例えば、各動作の順序が変更されてもよく、少なくとも２つの動作が並列的に遂行されてもよい。また、図６に関連して前述した内容と対応されるか重複される内容は簡略に説明するか省略する。
【0084】
一実施形態によると、自律走行制御装置は、第１センサを用いて走行装置の走行経路に関する第１センシングデータを獲得する（Ｓ６１０）。一実施形態によると、第１センシングデータに含まれて指定された条件を満たす第１指定された客体を識別し、第１指定された客体に対応する第１ポイントクラウドデータに適用する第１サンプリングレートを識別する（Ｓ６２０）。例えば、自律走行制御装置は、メモリに貯蔵されたテーブルを用いて、第１サンプリングレートを識別する。一実施形態によると、自律走行制御装置は、第２センサを用いて走行経路に関する第２センシングデータを獲得する（Ｓ６３０）。
【0085】
一実施形態によると、自律走行制御装置は、第２センシングデータに含まれた第２指定された客体を識別し、第１指定された客体と第２指定された客体間の比較結果に基づいて第２指定された客体に対応する第２ポイントクラウドデータに適用する第２サンプリングレートを識別する（Ｓ６４０）。例えば、自律走行制御装置は、第１指定された客体と第２指定された客体が同一なものとして識別された場合、第２サンプリングレートを第１サンプリングレートと同一の値であるか、第１サンプリングより大きい値として識別する。言い換えると、第１指定された客体及び第２指定された客体が同一なものとして識別されると、自律走行制御装置は、第１サンプリングレート以上の値で第２サンプリングレートを識別する。
【0086】
例えば、自律走行制御装置は、第１指定された客体と第２指定された客体が同一ではないか、第２センシングデータに第２指定された客体が含まれない場合には、既定義されたサンプリングレート（例：メモリ１２０）に貯蔵されたサンプリングレート）を第２サンプリングレートで識別する。自律走行制御装置は、既定義されたサンプリングレートを用いて第２指定された客体を含む第２センシングデータをサンプリングできる。例えば、既定義されたサンプリングレートは、第１サンプリングレートより小さくてよい。
【0087】
一実施形態によると、自律走行制御装置は、第１サンプリングレート及び第２サンプリングレートをそれぞれ用いて第１センシングデータ及び第２センシングデータをサンプリングする（Ｓ６５０）。
【0088】
図７は、本発明の一実施形態による自律走行制御方法に関するコンピュータシステムを図示する。図７を参照すると、自律走行制御方法に関するコンピュータシステム１０００は、バス１２００を介して連結される少なくとも１つのプロセッサ１１００、メモリ１３００、使用者インターフェース入力装置１４００、使用者インターフェース出力装置１５００、ストレージ１６００、及びネットワークインターフェース１７００を含む。
【0089】
プロセッサ１１００は、中央処理装置（ＣＰＵ）又はメモリ１３００及び／又はストレージ１６００に貯蔵された命令語に対する処理を行う半導体装置であってよい。メモリ１３００及びストレージ１６００は、多様な種類の揮発性又は不揮発性の貯蔵媒体を含む。例えば、メモリ１３００は、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）を含む。
【0090】
したがって、本明細書に開示された実施形態と関連して説明された方法又はアルゴリズムの段階は、プロセッサ１１００により実行されるハードウェア、ソフトウェアモジュール、又はその２個の結合に直接具現されてよい。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスター、ハードディスク、着脱型ディスク、ＣＤ－ＲＯＭのような貯蔵媒体（すなわち、メモリ１３００及び／又はストレージ１６００）に常駐する。
【0091】
例示的な貯蔵媒体は、プロセッサ１１００にカップリングされ、そのプロセッサ１１００は、貯蔵媒体から情報を読み取ることもでき、貯蔵媒体に情報を記入する。他の方法として、貯蔵媒体は、プロセッサ１１００と一体型であってもよい。プロセッサ及び貯蔵媒体は、注文型集積回路（ＡＳＩＣ）内に常駐することもできる。ＡＳＩＣは、使用者端末機内に常駐することもできる。他の方法として、プロセッサ及び貯蔵媒体は、使用者の端末機内に個別コンポネントとして常駐する。
【0092】
以上の説明は、本発明の技術思想を例示的に説明したものに過ぎないものであって、本発明が属する技術分野において通常の知識を有するものであれば、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲で様々な修正及び変形が可能である。したがって、本発明に開示された実施形態は、本発明の技術思想を限定するためのものではなく、説明するためのものであり、このような実施形態によって本発明の技術思想の範囲が限定されるものではない。本発明の保護範囲は、下記の請求範囲によって解釈されなければならず、それと同等な範囲内にあるすべての技術思想は、本発明の権利範囲に含まれるものと解釈されなければならない。
【符号の説明】
【0093】
１００ 自律走行制御装置
１１０ センサ部
１２０ メモリ
１３０ 制御部
２００ 自律走行制御装置
２２０ メモリ
３００ 自律走行制御装置
３１４ 第２センサ
３２０ メモリ
１０００ コンピュータシステム
１１００ プロセッサ
１２００ バス
１３００ メモリ
１４００ 使用者インターフェース入力装置
１５００ 使用者インターフェース出力装置
１６００ ストレージ
１７００ ネットワークインターフェース
１１０ センサ部
１２０ メモリ
１３０ 制御部
２００ 自律走行制御装置
２２０ メモリ
３００ 自律走行制御装置
３１４ 第２センサ
３２０ メモリ
１０００ コンピュータシステム
１１００ プロセッサ
１２００ バス
１３００ メモリ
１４００ 使用者インターフェース入力装置
１５００ 使用者インターフェース出力装置
１６００ ストレージ
１７００ ネットワークインターフェース
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】