(57)【要約】【課題】周辺状況情報を獲得して取り合わせて自律走行車に送信するスマートフェンスを用いた自律走行車のための運行情報提供システムを提供すること。【解決手段】スマートフェンス、無人飛行体、ＣＣＴＶを含み、前記スマートフェンス、無人飛行体及びＣＣＴＶから受信される第１〜第３周辺状況情報を取り合わせた運行情報を自律走行車に伝送する管制センターを含み、前記無人飛行体及びＣＣＴＶは、所定の周期の間に周辺音声を第１学習し、第１学習されなかった音声信号が認識されればイベント発生と第１判断して撮影を行い、撮影で獲得した周辺映像及び前記第１学習されなかった音声信号を前記管制センターに伝送し、前記管制センターは、前記第１学習されなかった音声信号及び周辺映像が受信されれば、イベント別音声信号パターン及び映像客体パターンを学習して構築された第２学習モデルと比較し、互いにマッチすればイベント発生と最終に判断し、該当イベント発生位置に基づいて再探索された経路を前記自律走行車に提供する。【選択図】図１
2020149074.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の領域に設置され、センサーを備えて、衝撃、接触及び接近動作の感知による第３周辺状況情報を獲得及び送信するスマートフェンスと、
前記所定の領域で飛行しながら第１周辺状況情報を獲得して送信することができる無人飛行体と、
第２周辺状況情報を獲得及び送信し、前記無人飛行体と連動し、前記スマートフェンスからセンシング値及びセンシングされた位置値を受信するとき、該当位置を撮影するＣＣＴＶと、
前記スマートフェンス、無人飛行体及びＣＣＴＶから受信される第１〜第３周辺状況情報を取り合わせた運行情報を自律走行車に伝送する管制センターとを含み、
前記無人飛行体及びＣＣＴＶは、所定の周期の間に周辺音声を第１学習し、第１学習されなかった音声信号が認識されればイベント発生と第１判断して撮影を行い、撮影で獲得した周辺映像及び前記第１学習されなかった音声信号を前記管制センターに伝送し、
前記管制センターは、前記第１学習されなかった音声信号及び周辺映像が受信されれば、イベント別音声信号パターン及び映像客体パターンを学習して構築された第２学習モデルと比較し、互いにマッチすればイベント発生と最終に判断し、該当イベント発生位置に基づいて再探索された経路を前記自律走行車に提供する
ことを特徴とするスマートフェンスを用いた自律走行車のための運行情報提供システム。
【請求項２】
前記ＣＣＴＶは、
前記無人飛行体から受信した前記第１周辺状況情報、前記無人飛行体の位置情報、及び前記ＣＣＴＶを介して撮影した前記第２周辺状況情報を前記管制センターに伝送し、前記スマートフェンスから第３周辺状況情報を受信するとき、該当位置に前記無人飛行体を移動させて撮影を行うように制御する
請求項１に記載のスマートフェンスを用いた自律走行車のための運行情報提供システム。
【請求項３】
前記無人飛行体及びＣＣＴＶは、
周辺環境変化に基づいて前記第１学習された音声信号を周期的に初期化して周辺音声を再学習させる
請求項１に記載のスマートフェンスを用いた自律走行車のための運行情報提供システム。
【請求項４】
前記管制センターは、
既受信の第１学習されなかった音声信号のパターン及び該当周辺映像から抽出された客体パターンを類似パターン別に第２学習して、事故、停滞、工事のうち一つのイベントパターンに分類された第２学習モデルを構築する
請求項１に記載のスマートフェンスを用いた自律走行車のための運行情報提供システム。
【請求項５】
前記管制センターは、
前記第１学習されなかった周辺音声及び撮影された周辺映像が受信されれば、前記第２学習モデルのイベントパターンと比較し、互いにマッチするイベントパターンがあれば、該当イベント発生と最終に判断してイベント発生のお知らせ及び再探索経路を前記自律走行車に提供する
請求項４に記載のスマートフェンスを用いた自律走行車のための運行情報提供システム。
【請求項６】
前記管制センターは、
事故情報、停滞情報及び工事スケジュール情報を含む実時間道路状況情報と前記最終に判断されたイベント発生の位置を比較し、互いにマッチすれば、前記ＣＣＴＶから受信された前記第１学習されなかった音声信号のパターン及び該当周辺映像を該当イベントパターンに分類して前記第２学習のための学習データとして用いる
請求項５に記載のスマートフェンスを用いた自律走行車のための運行情報提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は周辺状況情報を獲得して取り合わせて自律走行車に送信するスマートフェンスを用いた自律走行車のための運行情報提供システムに関し、より具体的には、スマートフェンス、無人飛行体、ＣＣＴＶを含み、前記スマートフェンス、無人飛行体及びＣＣＴＶから受信される第１〜第３周辺状況情報を取り合わせた運行情報を自律走行車に伝送する管制センターを含み、前記無人飛行体及びＣＣＴＶは、所定の周期の間に周辺音声を第１学習し、第１学習されなかった音声信号が認識されればイベント発生と第１判断して撮影を行い、撮影で獲得した周辺映像及び前記第１学習されなかった音声信号を前記管制センターに伝送し、前記管制センターは、前記第１学習されなかった音声信号及び周辺映像が受信されれば、イベント別音声信号パターン及び映像客体パターンを学習して構築された第２学習モデルと比較し、互いにマッチすればイベント発生と最終に判断し、該当イベント発生位置に基づいて再探索された経路を前記自律走行車に提供することを特徴とする、スマートフェンスを用いた自律走行車のための運行情報提供システムに関する。
【０００２】
なお、本発明は、韓国のＩＴＲＣ（大学ＩＴ研究センター）サポートプログラム（ＭＳＩＰ  （Ｍｉｎｉｓｔｒｙ  ｏｆ  Ｓｃｉｅｎｃｅ，  ＩＣＴ  ａｎｄ  Ｆｕｔｕｒｅ  Ｐｌａｎｎｉｎｇ），ＩＴＲＣ  （Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｃｅｎｔｅｒ）；１７１１０７０４０８  （２０１５−０−００３７８）  ｂｙ  ＩＩＴＰ  （Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｆｏｒ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ＆  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｐｒｏｍｏｔｉｏｎ））を受けた案件である。
【背景技術】
【０００３】
自律走行車（ｓｅｌｆ−ｄｒｉｖｉｎｇ  ｃａｒ）は運転者がブレーキ、ハンドル、加速ペダルなどを制御しなくても走行時に外部情報の感知及び処理機能を持って周辺環境を認識して走行経路を自ら決定し、自体の動力を用いて独立的に走行するシステムである。
【０００４】
正確には、運転者なしに走行する車である無人自動車（ｄｒｉｖｅｒｌｅｓｓ  ｃａｒ）とは違う概念であり、運転者が車両内に存在するが走行に関与しないものを意味する。
【０００５】
最近、ＩＨＳオートモーティブは２０３５年グローバル自律走行自動車の販売が２，１００万台となると見越した。これは２０１４年１月の予想値であった１，１８０万台の二倍に近い高い数値であり、２０２０年から部分的な自律走行車の販売が始まると付言した。
【０００６】
国外の幾つかの会社は示範運行にも成功しており、多くの会社で自律走行車に投資を惜しんでいない実情である。最近、国内でも国家の許可を受けて２０１６年３月以後から自律走行車の初示範運行が実施された。
【０００７】
しかし、自律走行車両の安全性が確保されると言っても人間の領域に到逹することができない部分が依然として存在するに決っている。その一つがまさに停滞している道路状況を認知し、既存に記憶されているルートを脱して新しいルートを尋ねていくことである。
【０００８】
これはどの町角で事故が起こったか、どの程度に停滞しているか、いくら密集しているかなどの道路状況を判断して最適の経路を柔軟に決定し難いということを意味する。
【０００９】
したがって、本出願人は、このような問題点を解消するための方案として、防犯の目的で使われるＣＣＴＶ装置に無人飛行体を連動させて現道路状況情報を獲得して処理し、処理された運行情報によって自律走行車を管理すれば前記のような問題点を解消することができるであろうと判断した。
【００１０】
また、ひいては、犯罪及び安全のために、垣根が必要であるとか既に備えられている場所に設置され、塀を越えること、交通事故又は人による衝突を感知することができるフェンス技術をさらに含めることにより、このようなフェンス、ＣＣＴＶ及び無人飛行体の技術が複合的に融合して有機的な効果を創出することができる技術を発明することに至った。
【００１１】
一方、自律走行車を管理する技術に関連して、特許文献１には、団地内道路での自律走行車両の位置及びヘディング情報提供装置及び方法について記載されている。
【００１２】
その公報の請求項１を見ると、自律走行車両に設置され、該当自律走行車両の動きによる周辺の映像を感知する映像センサー；前記自律走行車両に設置され、団地内管理装置から無線で伝送される団地内ＧＩＳ地図を受信する無線通信部；及び前記自律走行車両に設置され、前記映像センサーからの映像情報と前記無線通信部による前記団地内ＧＩＳ地図に基づいて該当自律走行車両の位置及びヘディングを認識する位置／ヘディング認識部；を含むことを特徴とする、団地内道路での自律走行車両の位置及びヘディング情報提供装置が開示されている。
【００１３】
前記先行技術は、映像情報とＧＩＳ地図である視覚資料のみを用いて道路状況を判断している。また、方向が固定されている装置を使って限定された情報を習得し、これを解決するためには多数の装置が設置されなければならない。
【００１４】
ここで、ＧＩＳ（Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）地図は地理情報システムを示す地図であり、地図に作成された道又は地形についての情報を提供するものを意味する。
【００１５】
また、特許文献２には、自律走行車両、自律走行管理装置及びその制御方法について開示されている。
【００１６】
その公報の請求項１を見ると、車両であって、前記車両の位置情報を受信する無線通信部；電子地図を記憶する記憶部；目的地が入力される入力部；走行速度及び走行方向を調節する駆動部；及び前記電子地図で前記位置情報に対応する地点から前記目的地に対応する地点までの経路を探索し、前記無線通信部を介して前記経路に含まれた少なくとも一つ以上の区間に対する占有権が承認されれば、前記駆動部によって前記車両が前記承認された区間を走行するように制御する制御部；を含む、自律走行車両が開示されている。
【００１７】
前記先行技術は、自律走行車両が区間に対する占有権設定を要請すれば、自律走行管理装置でその区間に最も近い車両に承認を与える方式のもので、区間別に利用車両が限定されることがあるという問題点を持っている。また、走行管理装置で自律走行車両を統制及び管理する方式のもので、不必要な時間がかかり、ハッキングの危険に露出されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１８】
【特許文献１】大韓民国特許公開第１０−２０１５−００５８６７９号公報
【特許文献２】大韓民国特許公開第１０−２０１６−００５５５７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
本発明の目的はスマートフェンス、無人飛行体及びＣＣＴＶを介して獲得した周辺状況情報を取り合わせて自律走行車の運行経路設定に役立つことができる、スマートフェンスを用いた自律走行車のための運行情報提供システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本発明は前記のような技術的課題を解決するためになされたもので、スマートフェンスを用いた自律走行車のための運行情報提供システムは、所定の領域に設置され、センサーを備えて、衝撃、接触及び接近動作の感知による第３周辺状況情報を獲得及び送信するスマートフェンスと、前記所定の領域で飛行しながら第１周辺状況情報を獲得して送信することができる無人飛行体と、第２周辺状況情報を獲得及び送信し、前記無人飛行体と連動し、前記スマートフェンスからセンシング値及びセンシングされた位置値を受信するとき、該当位置を撮影するＣＣＴＶと、前記スマートフェンス、無人飛行体及びＣＣＴＶから受信される第１〜第３周辺状況情報を取り合わせた運行情報を自律走行車に伝送する管制センターとを含むことができる。
【００２１】
ここで、前記無人飛行体及びＣＣＴＶは、所定の周期の間に周辺音声を第１学習し、第１学習されなかった音声信号が認識されればイベント発生と第１判断して撮影を行い、撮影で獲得した周辺映像及び前記第１学習されなかった音声信号を前記管制センターに伝送することができる。
【００２２】
また、前記管制センターは、前記第１学習されなかった音声信号及び周辺映像が受信されれば、イベント別音声信号パターン及び映像客体パターンを学習して構築された第２学習モデルと比較し、互いにマッチすればイベント発生と最終に判断し、該当イベント発生位置に基づいて再探索された経路を前記自律走行車に提供することができる。
【００２３】
また、前記ＣＣＴＶは、前記無人飛行体から受信した前記第１周辺状況情報、前記無人飛行体の位置情報、及び前記ＣＣＴＶを介して撮影した前記第２周辺状況情報を前記管制センターに伝送し、前記スマートフェンスから第３周辺状況情報を受信するとき、該当位置に前記無人飛行体を移動させて撮影を行うように制御することができる。
【００２４】
また、前記無人飛行体及びＣＣＴＶは、周辺環境変化に基づいて前記第１学習された音声信号を周期的に初期化して周辺音声を再学習させることができる。
【００２５】
また、前記管制センターは、既受信の第１学習されなかった音声信号のパターン及び該当周辺映像から抽出された客体パターンを類似パターン別に第２学習して、事故、停滞、工事のうち一つのイベントパターンに分類された第２学習モデルを構築することができる。
【００２６】
また、前記管制センターは、前記第１学習されなかった周辺音声及び撮影された周辺映像が受信されれば、前記第２学習モデルのイベントパターンと比較し、互いにマッチするイベントパターンがあれば、該当イベント発生と最終に判断してイベント発生のお知らせ及び再探索経路を前記自律走行車に提供することができる。
【００２７】
また、前記管制センターは、事故情報、停滞情報及び工事スケジュール情報を含む実時間道路状況情報と前記最終に判断されたイベント発生の位置を比較し、互いにマッチすれば、前記ＣＣＴＶから受信された前記第１学習されなかった音声信号のパターン及び該当周辺映像を該当イベントパターンに分類して前記第２学習のための学習データとして用いることができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明のスマートフェンスを用いた自律走行車のための運行情報提供システムは、単位領域別にスマートフェンス、無人飛行体及びＣＣＴＶを介して獲得した周辺状況情報を取り合わせることによって自律走行車の運行経路設定に役立てることができる。
【００２９】
また、無人飛行体及びＣＣＴＶを連動することによって視野角の制限なしに周辺映像及び周辺音声を獲得することができる。
【００３０】
また、第１学習されなかった周辺音声の認識時に撮影を駆動することによって不必要な撮影を防止し、獲得された第１学習されなかった周辺音声が第２学習されたイベントパターンとマッチするとき、イベント発生と判断して経路を再探索するようにすることができる。すなわち、事故、停滞及び工事などのイベント発生を正確に判断して経路再探索に役立てることができる。
【００３１】
また、実際の道路状況情報（事故情報、停滞情報及び工事スケジュール情報）によってイベントパターンを分類して学習モデルとして用いることにより、より正確にイベントを判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明によるスマートフェンスを用いた自律走行車のための運行情報提供システムの概略的な構成を示した構成ブロック図
【図２】図１の運行情報提供システムが適用された一実施例を概略的に示した説明図
【図３】本発明によるスマートフェンスの構成を示した説明図
【図４】本発明によるスマートフェンスが高速道路に設置された一実施例を示す説明図
【図５】本発明による無人飛行体及びＣＣＴＶの主要内部構成のブロック図
【図６】本発明による無人飛行体とＣＣＴＶに構成された撮影部を具体的に示した説明図
【発明を実施するための形態】
【００３３】
本明細書及び請求範囲に使用された用語や単語は通常的又は辞書的な意味に限定して解釈されてはいけなく、出願人は自分の発明を最良の方法で説明するために用語の概念を適切に定義することができるという原則に従って本発明の技術的思想に符合する意味及び概念である。
【００３４】
したがって、本明細書に記載された実施例と図面に示した構成は本発明の好適な実施例に過ぎないもので、本発明の技術的思想を全て現すものではないので、本出願時点にこれを取り替えることができる多様な均等物と変形例があり得る。
【００３５】
以下、図面に参照して説明するに先立ち、本発明の要旨を現すのに必要ではない事項、つまり通常の知識を持った当業者が自明に付け加えることができる公知の構成については図示及び具体的な記述を省略することを明らかにしておく。
【００３６】
図１は本発明によるスマートフェンスを用いた自律走行車のための運行情報提供システムの概略的な構成を示した構成ブロック図である。図２は図１の運行情報提供システムが適用された一実施例を概略的に示した図である。
【００３７】
まず、図１及び図２を参照すると、本発明による自律走行車のための運行情報提供システムは、スマートフェンス１０、無人飛行体１００、ＣＣＴＶ２００及び管制センター３００を含む。
【００３８】
スマートフェンス１０は物体の接近防止が必要な位置又は自律走行車両が注意深く運行しなければならない位置に設置されるものであり、垣根が必要であるとか既に備えられている場所だけでなく、高速道路、一般道路、国道、線路の周辺などに設置されることができる。ここで言う‘物体’は人を含めて、動物、自動車、バイクなど、動く多様な存在を含むことができる。
【００３９】
スマートフェンス１０は無人飛行体１００又はＣＣＴＶ２００が設置されていないとかこれらが把握することができない状況を認知して情報を送信する役割をする。例えば、高速道路で発生した野生動物の出現、高速道路で発生した事故、国道の周辺で起こった山火事のような火事、洪水による浸水などがこの状況に相当することができる。
【００４０】
図３は本発明によるスマートフェンスの構成を示した図である。図３に示すように、スマートフェンス１０は、フェンスフレーム１１及び連結部材１２を含む。
【００４１】
フェンスフレーム１１は軽くて耐腐食性が強くて半永久的に使うことができるＰＶＣ（ＰｏｌｙＶｉｎｙｌ  Ｃｈｌｏｒｉｄｅ）素材でなり、特に５３〜５５ＭＰａ程度の引張強度を有することができるように構成される。
【００４２】
連結部材１２は複数のフェンスフレーム１１を連結する機能をするものであり、‘十’字形に構成されることによってフェンスの組立て及び分解を易しくすることができ、フェンスフレーム１１の長さによって連結部材１２間の間隔を自由に調節することができるように構成されることができる。ここで、連結部材１２はセンサーモジュール１２ａを含むことができ、センサーモジュールは図３の（ｂ）を参照することができる。
【００４３】
センサーモジュール１２ａは多数のセンサー、つまり衝撃センサー、接触センサー及び動作感知センサーを含むことができる。
【００４４】
衝撃センサーはスマートフェンス１０に加わる衝撃を感知し、接触センサーは電気的作用などによってスマートフェンス１０と接触する物体の有無を感知する機能をする。
【００４５】
また、動作感知センサーは非接触式近距離センサーなどで構成され、スマートフェンス１０の周辺に位置する対象の動作を感知することができる。
【００４６】
また、スマートフェンス１０は、図２のように構成される場合、学校の辺りに設置され、スマートフェンス１０の外部に越える特定の物体を感知するとともに前記物体がスマートフェンス１０に衝撃及び／又は接触するか、そしてスマートフェンス１０の外部に特定の物体が位置するかを感知することができる。
【００４７】
また、センサーモジュール１２ａによって感知されない場合、スマートフェンス１０は警報音を出力するとか第３周辺状況情報（位置及びセンシング値）を管制センター３００に知らせることができる。また、スマートフェンス１０は所定の近所のＣＣＴＶ２００に位置を伝送することで、該当位置を撮影した周辺映像を管制センター３００が獲得することができるようにする。
【００４８】
ここで、衝撃は人による衝撃だけでなく車両事故による衝撃を含む。車両がスマートフェンス１０に衝突する場合、その位置及びセンシング値を管制センター３００に送信して処理することができる。
【００４９】
具体的に説明すると、無人飛行体１００及びＣＣＴＶ２００によって状況を確認することができ、ＣＣＴＶ２００が設置されていなければ、衝撃の強度を分類し、一定強度以上の場合はこれを管制センター３００は自律走行車４００に送信することができる。
【００５０】
一方、添付図面には示されていないが、連結部材１２は通信手段をさらに備えることができる。ここで、通信手段はセンサーモジュール１２ａで感知したセンシング値を管制センター３００及びＣＣＴＶ２００に伝送する機能をし、管制センター３００から感知活動のための制御信号を受信することができる。このために、ＩＰ−ＵＳＮに基づくＩｏＴ技術を採用することができる。
【００５１】
また、連結部材１２は複数で構成され、これら間の情報共有によってどの連結部材１２で感知されたかを知るために、あるいは管制センター３００の前記制御信号を共有するために、通信手段にＯＳＧｉ（Ｏｐｅｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｇａｔｅｗａｙ  ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ）技術をさらに採用することもできる。
【００５２】
ここで、上述したように構成されるスマートフェンス１０のうち、フェンスフレーム１１の一側には映像撮影及び音声認識が可能な複数のＣＣＴＶ２００が設置されることができ、位置によってモニタリーする無人飛行体１００及びＣＣＴＶ２００が設定されることができる。
【００５３】
図４は本発明によるスマートフェンスが高速道路に設置された一実施例を示す図である。図４に基づいて高速道路での一実施例を参照すると、野生動物がスマートフェンス１０の外部に近付くとき、低周波を生成して野生動物の接近を遮断することで、毎年数えきれなく発生するロードキルを予防することができ、発生したロードキルの位置及び状況を所定のＣＣＴＶ２００及び管制センター３００に送信することができる。
【００５４】
また、高速道路で、交通事故によってスマートフェンス１０に衝撃が加わる場合、又は追加の事故を避けようと事故車両の搭乗者がスマートフェンス１０の外に越える場合、スマートフェンス１０の接触又は衝撃を感知するセンサーモジュール１２ａを介して被害者の位置及び状況をＣＣＴＶ２００及び管制センター３００に伝送することができる。
【００５５】
また、スマートフェンス１０の外部から越えて来る人には警告放送及びお知らせを提供することができる。
【００５６】
図５は本発明による無人飛行体及びＣＣＴＶの主要内部構成をブロック図として示した図である。図５を参照すると、無人飛行体１００は、無線通信部１１０、第１撮影部１２０及び制御部１３０を含んでなることができる。
【００５７】
無人飛行体１００は自由飛行中に音声信号が認識されれば撮影を始めるものであり、撮影された映像及び音声を含む情報と自分の飛行中の位置情報（事件現場の位置情報）を含む第１周辺状況情報をＣＣＴＶ２００に伝送することができる。ここで、無人飛行体１００は、ＣＣＴＶ２００に備えられた停留場に安着する場合、前記獲得した第１周辺状況情報をＣＣＴＶ２００に伝送するとか無線通信を介して伝送することができる。
【００５８】
また、ＣＣＴＶ２００から受信した制御情報に基づいて自己組織化ソフトウェアプラットフォーム（ＳＯＳｐ）を用いて編隊飛行をなすことができる。
【００５９】
ここで、前記‘自己組織化ソフトウェアプラットフォーム（Ｓｅｌｆ−ＯｒｇａｎｉｚｅｄＳｏｆｔｗａｒｅｐｌａｔｆｏｒｍ：ＳＯＳｐ）’は自己ネットワークであり、周辺端末間に独自的に自律的な協業が行われるプラットフォームを意味する。また、前記自己組織化ソフトウェアプラットフォームは作動のためのネットワークサーバーが必要ではなく、ビーコン（ｂｅａｃｏｎ）のような装置によって端末間の通信が可能である。
【００６０】
したがって、自己組織化ソフトウェアプラットフォーム（ＳＯＳｐ）を介してＣＣＴＶ２００から送信した制御情報をそれぞれの無人飛行体１００に送信することができる。
【００６１】
ここで、ビーコン（ｂｅａｃｏｎ）を採用することにより、低電力ブルートゥース（登録商標）（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  ｌｏｗ  ｅｎｅｒｇｙ）を用いた位置に基づいたサービスで近くにあるＣＣＴＶ２００の位置を捜して、予め設定しておいた情報を伝送することができる。
【００６２】
設計条件によっては、位置情報を伝送するためにＧＰＳを使うこともできるが、前記ＧＰＳは一般的に衛星信号に基づくもので、位置確認において誤差範囲が広いものであることが知られている。したがって、多数のＧＰＳ器機を一緒に用いるほど誤差範囲はもっと広くなり、誤差範囲を減らすためには費用が上昇し電力消費が増加する問題点があるから、ビーコン（ｂｅａｃｏｎ）を適用することが好ましい。
【００６３】
なぜならば、ビーコン（ｂｅａｃｏｎ）は衛星信号を使わなくても平均半径５０ｍから最大７０ｍの範囲内にある無人飛行体１００と通信することができるだけでなく、室内で使えるほどに５〜１０ｃｍ単位で細密な位置追跡が可能であり、物理的環境に影響されなく、少量のパケット（Ｐａｃｋｅｔ）伝送によって動作することができ、二つの器機を連結するペアリング（Ｐａｉｒｉｎｇ）が不必要であり、低電力で通信するので他の近距離無線通信技術に比べて低費用で位置を認識することができるからである。
【００６４】
無線通信部１１０は音声信号によって撮影されたデータをＣＣＴＶ２００に伝送することができ、ビーコン（ｂｅａｃｏｎ）を装着することで、事件が発生した正確な位置をＣＣＴＶ２００に伝送することができる。
【００６５】
第１撮影部１２０は無人飛行体１００に備えられるもので、後述する学習ＤＢモジュール１２４で学習されなかった音声信号が認識される場合に撮影を始める機能をするものであり、具体的な説明は後述する。
【００６６】
制御部１３０は無人飛行体１００の動作を制御する機能をする。
【００６７】
これはＣＣＴＶ２００に備えられた飛行制御部２３０の制御によって制御されるものであり、編隊飛行と、特に無人飛行体１００がＣＣＴＶ２００に安着することなどが前記制御に含まれる。
【００６８】
一方、図５を参照すると、ＣＣＴＶ２００は、通信部２１０、第２撮影部２２０、飛行制御部２３０及び充電制御部２４０を含むことができる。
【００６９】
ＣＣＴＶ２００は無人飛行体１００が飛行すべき位置情報を伝送して制御することができ、ＣＣＴＶ２００に備えられた第２撮影部２２０を介して音声認識によって撮影を始めることができる。
【００７０】
ここで、ＣＣＴＶ２００は、（ａ）撮影された映像及び音声を含む情報、（ｂ）無人飛行体１００から受信された撮影された映像及び音声を含む情報、及び（ｃ）事件現場の位置情報を第２周辺状況情報として管制センター３００に伝送することができる。
【００７１】
ＣＣＴＶ２００の通信部２１０は、（ａ）無人飛行体１００から撮影された映像及び音声を含む情報、及び（ｂ）事件現場の位置情報を受信することができ、前記情報とＣＣＴＶ２００が自ら撮影して獲得した映像及び音声を含む情報を管制センター３００に伝送する機能をする。このために、通信部２１０は有線通信モジュール及び無線通信モジュールを含む。
【００７２】
すなわち、前記通信部２１０の無線通信モジュールは無線通信を介して無人飛行体１００と通信するためにビーコンを採用しており、また管制センター３００と無線通信するための長距離用無線通信モジュールをさらに採用することができる。
【００７３】
しかし、ＣＣＴＶ２００は管制センター３００と有線で通信することもできるので、有線通信モジュールと無線通信モジュールに限定されず、設計者の必要によって変更することができる。
【００７４】
第２撮影部２２０は無人飛行体１００に装着されている第１撮影部１２０と同様な原理で動作するもので、音声信号が認識されれば、これに備えられたカメラモジュール２２５を介して撮影する。これは後述する第１撮影部の説明を参考すれば理解される。
【００７５】
飛行制御部２３０は無人飛行体１００の飛行位置と飛行方法を管理するもので、多数の無人飛行体１００に自己組織化ソフトウェアプラットフォーム（ＳＯＳｐ）によって編隊飛行を指示することができる。ここで、前記‘編隊飛行’は一台以上の無人飛行体１００の航法と位置報告において一台の無人飛行体１００のように運用することを意味する。
【００７６】
充電制御部２４０は、無人飛行体１００がＣＣＴＶに安着（着陸）する場合、安着した無人飛行体１００に電力を伝送して充電するように制御する機能をする。
【００７７】
このために、無人飛行体１００の前記説明で開示しなかったが、無線通信部１１０がＣＣＴＶから伝送される電力を受信するように構成し、無人飛行体１００の作動に要求される電力を充電させることができる。
【００７８】
図５の第１撮影部１２０は、音声信号受信モジュール１２１、特徴ベクトル抽出モジュール１２２、音声信号判別モジュール１２３、学習ＤＢモジュール１２４、カメラモジュール１２５、光量調節モジュール１２６、音声信号増幅モジュール１２７、学習周期管理モジュール１２８及び音声信号分析モジュール１２９を含んでなることができる。一方、第２撮影部２２０も同様に構成されることができる。
【００７９】
以下、図６では第１撮影部１２０の構成を基準として説明し、第２撮影部２２０も同様な機能をすることができる。
【００８０】
音声信号受信モジュール１２１は音声認識センサー及びマイクを含む構成要素であり、無人飛行体１００の周りの音声信号を獲得する機能をする。
【００８１】
ここで、‘音声信号’は、人の音声だけでなく周辺で発生する全ての音を含む意味である。
【００８２】
好ましくは、音声信号受信モジュール１２１で獲得した音声信号を認識するために、音声認識技術分野で一般的に使用する方法を採用するように設計することができる。
【００８３】
具体的に説明すると、音声認識技術分野では、音声を認識する分野の多様な音声信号から特徴ベクトルを抽出し、この特徴ベクトルを用いて学習ＤＢモジュール１２４を構築することになる。
【００８４】
そして、この学習ＤＢモジュール１２４を用いて実際の音声認識を遂行する。この際、学習ＤＢを構築するために使った特徴ベクトル抽出技法を用いて音声認識を遂行する。
【００８５】
特徴ベクトル抽出モジュール１２２は獲得した音声信号から特徴ベクトルを抽出するもので、音声認識技術分野で使われる方法を用いたものである。例えば、メル周波数ケプストラム係数（Ｍｅｌ−Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ、ＭＦＣＣ）などを用いて特徴ベクトルを抽出するように設計することができる。
【００８６】
特徴ベクトル抽出モジュール１２２から抽出された特徴ベクトルは音声信号判別モジュール１２３に伝送して音声認識を遂行する。
【００８７】
音声信号判別モジュール１２３は受信した音声信号（周辺音声）が学習ＤＢモジュール１２４で第１学習された情報の音声信号であるかあるいは学習されなかった情報の音声信号であるかを判別する機能をする。ここで、第１学習は所定の周期の間に獲得した周辺音声の学習となることができる。
【００８８】
このような音声信号判別モジュール１２３は、特徴ベクトル抽出モジュール１２２から送信された特徴ベクトルの情報が学習ＤＢモジュール１２４で発見されないとか学習ＤＢモジュール１２４に構築された特徴ベクトルの情報の範囲を外れると、学習されなかった情報の音声信号、すなわち第１学習されなかった音声信号と判別することになる。
【００８９】
ここで、特徴ベクトルの情報の範囲は多様に組み合わせて設定することができる。例えば、ピッチの特徴、周波数範囲、音声信号のデシベル範囲及び換算されたエネルギー値の範囲などを多様に組み合わせて設計することができる。
【００９０】
第１学習されなかった情報の音声信号と判別されれば、カメラモジュール１２５を介して映像を撮影するとともに音声信号受信モジュール１２１を介して音声信号を録音するようにする。
【００９１】
このときに判別される音声信号のデシベルなどを検出し、相対的に高いデシベルが発生する場合、無人飛行体１００は高いデシベルが発生した位置に行くことができる。
【００９２】
ここで、第１学習されなかった情報の音声信号は、普段無人飛行体１００が自由飛行しているうちに第１学習しなかった音声を意味するもので、普段にはよく聞こえない音を意味する。
【００９３】
学習ＤＢモジュール１２４はＭＦＣＣ技法によって既に構築されている特徴ベクトルの第１学習ＤＢである。このような学習ＤＢモジュール１２４は、無人飛行体１００が自由飛行する場合、周辺の音声信号を受信して学習することにより、無人飛行体１００が自由飛行した一定範囲内でよく聞こえる音声信号を学習して記憶する。
【００９４】
すなわち、よく聞こえる音声信号は学習された情報の音声信号となり、その他の音声信号は学習されなかった情報の音声信号となる。
【００９５】
学習周期管理モジュール１２８は前記学習ＤＢモジュール１２４で構築された音声信号を周期的に初期化し、再び学習するようにすることができる。ここで、周期は管理人の選択によって変わることができる。
【００９６】
このような学習周期管理モジュール１２８の必要な理由は、監視機能をする場所は位置において変更されない可能性が高いが、前記場所は工事、流動人口量、交通状況によって、発生する音声信号が持続的に変更されることができるからである。
【００９７】
ここで、学習周期管理モジュール１２８の最大の特徴は、学習ＤＢモジュール１２４が再び学習するようにすることにもあるが、再び学習する過程で情報が初期化することにある。
【００９８】
これは、以前に学習した情報が初期化しなければ、周辺環境が変わって、認識されてはいけない音声信号が認識されるにもかかわらず、以前に認識されたという理由で正常動作しないおそれがあるからである。
【００９９】
カメラモジュール１２５は撮影機能をし、魚眼レンズを採用することができる。魚眼レンズは写角が１８０°を超える超広角レンズであり、３６０°全方向の撮影が可能なレンズを採用することができる。ここで、第１撮影部１２０は魚眼レンズを採用し、第２撮影部２２０は一般レンズを採用することもできる。
【０１００】
これにより、無人飛行体１００が音声信号によって撮影する場合、撮影範囲内に事件発生現場を含むことができるようにする。
【０１０１】
ただ、もっと正確に現場を撮影するためには、上述したように音声信号のデシベルを分析し、相対的にデシベルの高い場所に無人飛行体１００がもっと近接するようにすることができる。
【０１０２】
このために音声信号分析モジュール１２９を含む。音声信号分析モジュール１２９は音声信号受信モジュール１２１によって受信した音声信号のデシベルを分析する機能をし、分析した情報を音声信号判別モジュール１２３に伝送する機能をする。
【０１０３】
このような音声信号のデシベルを分析することにより、無人飛行体１００は現場にもっと近付いて撮影することができる。
【０１０４】
光量調節モジュール１２６は撮影時に強い光を提供して追加の光量を得ることができる装置であり、学習された音声信号と判断されれば、光量調節モジュール１２６を作動させて撮影に役立つようにすることができる。前記光量調節モジュール１２６は通常に使われる自動光量調節機能がある製品を用いることができ、本発明の目的に合う方式に変更することができる。
【０１０５】
ここで、‘自動光量調節機能’はフラッシュそのものが撮影環境の光量を認識して適切な光を提供するように自動調整することを意味する。
【０１０６】
音声信号増幅モジュール１２７はオーディオアンプの最終出力端を意味するもので、高い増幅率を有する装置を意味する。撮影時、騷音が発生する環境で重要な音声信号を獲得するのに使うことができる。
【０１０７】
前記音声信号増幅モジュール１２７の方式はＰＮＰ方式又はＮＰＮ方式のいずれも使用可能であり、本発明の目的に合う方式に変更することができる。
【０１０８】
管制センター３００は、スマートフェンス１０、無人飛行体１００及びＣＣＴＶ２００から受信される第１〜第３周辺状況情報を取り合わせた運行情報を自律走行車に伝送することができる。
【０１０９】
管制センター３００は、第１学習されなかった音声信号及び該当周辺映像をＣＣＴＶ２００から受信すれば、第２学習ＤＢに記憶された第２学習モデルと比較して互いにマッチする場合、イベントが発生したと判断し、事故、停滞及び工事のうち一つのイベントに分類し、該当イベント発生位置に基づいて再探索された経路を前記自律走行車に提供することができる。
【０１１０】
ここで、第２学習モデルは、事故、停滞、工事などの各イベント状況で獲得された周辺音声パターンと、これとマッチした周辺映像から抽出された客体パターンから各イベント（事故、停滞、工事など）の基準となる特徴ベクトル（音声パターン及び客体パターン）によって形成されたパターン（イベント別パターン）となることができる。
【０１１１】
ここで、第２学習モデルは、ＣＣＴＶ２００から受信される第１学習されなかった周辺音声のパターンとこれとマッチした周辺映像から抽出された客体パターンの累積によって持続的に学習されることによってより正確なモデルを構築することができる。
【０１１２】
ここで、より正確な第２学習モデルの構築及びイベント発生の判断のために、実際のイベント発生と最終に判断された場合の第１学習されなかった周辺音声及びこれとマッチした周辺映像を第２学習のための学習データとして用い、実時間道路状況情報によって信頼性あるイベントである場合、学習データとして適用することができる。
【０１１３】
このために、管制センター３００は、事故情報、停滞情報及び工事スケジュール情報を含む実時間道路状況情報とイベント発生と判断された位置を比較して互いにマッチすれば、判断されたイベントパターン（事故、停滞、工事の一つ）に分類して第２学習のための学習データとして適用することができる。
【０１１４】
管制センター３００は、第１学習されなかった周辺音声及び撮影された周辺映像が受信されれば、第２学習モデルのイベントパターンと比較し、互いにマッチするイベントパターンがあれば、該当イベント発生と最終に判断してイベント発生のお知らせ及び再探索経路を前記自律走行車に提供することができる。
【０１１５】
管制センター３００は第１〜第３周辺状況情報を取り合わせてまとめ、該当位置のイベントタイプ（事故、停滞、工事など）による経路再探索を自律走行車に知らせ、再探索された経路を提供することができる。もしくは、自律走行車が管制センター３００からお知らせ情報を受信するとき、直接経路を再探索することもできる。
【０１１６】
以上、図１〜図６に基づいて説明したものは本発明の主要事項のみを開示したものであり、その技術的範囲内で多様な設計が可能であるので、本発明が図１〜図６の構成及び方法に限定されるものではないことが自明である。
【符号の説明】
【０１１７】
１０    スマートフェンス
１１    フェンスフレーム
１２    連結部材
１２ａ    センサーモジュール
１００    無人飛行体
１１０    無線通信部
１２０    第１撮影部
１２１    音声信号受信モジュール
１２２    特徴ベクトル抽出モジュール
１２３    音声信号判別モジュール
１２４    学習ＤＢモジュール
１２５    カメラモジュール
１２６    光量調節モジュール
１２７    音声信号増幅モジュール
１２８    学習周期管理モジュール
１２９    音声信号分析モジュール
１３０    制御部
２００    停留場
２１０    通信部
２２０    第２撮影部
２２１    音声信号受信モジュール
２２２    特徴ベクトル抽出モジュール
２２３    音声信号判別モジュール
２２４    学習ＤＢモジュール
２２５    カメラモジュール
２２６    光量調節モジュール
２２７    音声信号増幅モジュール
２２８    学習周期管理モジュール
２２９    音声信号分析モジュール
２３０    飛行制御部
３００    管制センター
４００    自律走行車
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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