(57)【要約】      （修正有）【課題】競争的なコンピューティング及び情報フュージョンを利用して、自律走行車両ための自律走行サービスプラットフォーム及び方法を提供する。【解決手段】サービスサーバによる方法は、対象車両を含む自律走行車両のうち少なくとも一部上に搭載されたセンサによって個別センサデータ及び個別走行データを取得する段階と、サービスサーバが、対象車両ではない自律走行車両のうちの特定自律走行車両の特定センサデータ及び対象車両の対象センサデータを、データ処理サーバそれぞれに入力することにより、対象車両に対する自律走行ソース情報それぞれを取得するプロセス及び状況特化性能ＤＢからデータ処理サーバに対する状況特化性能情報を取得するプロセスを遂行する段階と、サービスサーバが、自律走行ソース情報及び状況特化性能情報を対象車両に伝送することにより、対象車両の自律走行を遂行するようにする段階と、を含む。【選択図】図２
2020126643.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
競争的なコンピューティング及び情報フュージョン（ｆｕｓｉｏｎ）を利用して、自律走行車両の自律走行を支援するのに利用される自律走行サービスプラットフォームを提供する方法において、
（ａ）サービスサーバが、対象車両を含む前記自律走行車両のうち少なくとも一部上に搭載されたセンサによって個別センサデータ及び個別走行データを取得する段階；
（ｂ）前記サービスサーバが、（ｉ）前記対象車両ではない前記自律走行車両のうちの一つ以上の特定自律走行車両の特定センサデータ及び前記対象車両の対象センサデータを一つ以上のデータ処理サーバそれぞれに入力することにより前記対象車両に対する自律走行ソース情報それぞれを取得するプロセス及び（ｉｉ）前記対象車両の対象走行データを参照にして状況特化（ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ）性能ＤＢ（ｄａｔａｂａｓｅ）から前記データ処理サーバに対する状況特化性能情報を取得するプロセスを遂行する段階；及び
（ｃ）前記サービスサーバが、前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報を前記対象車両に伝送することにより、前記対象車両をもって、前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報を参照にして前記自律走行を遂行するようにする段階；
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記（ｂ）段階は、
前記サービスサーバが、前記対象走行データを参照にして、前記対象車両周辺の地形情報、前記対象車両周辺の天気情報、前記対象車両の走行時間帯情報及び前記対象車両の車両種類情報のうちの少なくとも一部を取得した後、前記地形情報、前記天気情報、前記走行時間帯情報及び前記車両種類情報のうちの前記少なくとも一部を参照にして生成されたクエリ（ｑｕｅｒｙ）を前記状況特化性能ＤＢに伝送することにより、前記データ処理サーバの前記状況特化性能情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記（ｃ）段階は、
前記サービスサーバが、前記対象車両をもって、（ｉ）前記対象センサデータを参照にして、それぞれの前記自律走行ソース情報に対するそれぞれの自己検証（ｓｅｌｆ−ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ）スコアを計算し、（ｉｉ）前記自己検証スコア及び前記状況特化性能情報のうちの少なくとも一部を参照にして、前記自律走行ソース情報それぞれに対応する統合自律走行ソース情報を生成した後、（ｉｉｉ）前記統合自律走行ソース情報を参照にして前記自律走行を遂行するようにすることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記サービスサーバが、前記対象車両に含まれている少なくとも一つのコンボリューションニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）をもって、ベクトルに少なくとも一つのＣＮＮ演算を適用して分類を遂行することで前記自己検証スコアを生成するようにし、前記ベクトルは、（ｉ）前記対象センサデータと（ｉｉ）前記自律走行ソース情報とを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記サービスサーバが、前記対象車両をもって、前記自己検証スコアを性能フィードバック情報として前記サービスサーバに伝送するようにし、前記サービスサーバは、前記性能フィードバック情報を参照にして前記状況特化性能ＤＢをアップデートすることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記サービスサーバが、前記対象車両をもって、（ｉ）第Ｔ時点において、前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報それぞれを利用して生成された統合自律走行ソース情報を参照にして、前記自律走行を遂行し、（ｉｉ）前記第Ｔ時点に遂行された前記自律走行による第Ｔ＋１時点の結果状況情報を利用して、前記自律走行ソース情報それぞれに対する自己検証スコアそれぞれを生成した後、（ｉｉｉ）前記自己検証スコアを性能フィードバック情報として前記サービスサーバに伝送するようにすることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記（ｂ）段階は、
前記サービスサーバが、前記対象車両の対象位置及び前記自律走行車両の一つ以上の個別位置間の関係に対応するダイレクト（ｄｉｒｅｃｔ）インタラクション条件及び前記自律走行車両の個別動き情報に対応するインダイレクト（ｉｎｄｉｒｅｃｔ）インタラクション条件のうちの少なくとも一つを満たす前記特定自律走行車両を、前記自律走行車両のうちから、選択することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記データ処理サーバそれぞれは、前記対象センサデータ及び前記特定センサデータに自律走行アルゴリズムを適用して前記自律走行ソース情報それぞれを生成し、
前記自律走行アルゴリズムは、規則基盤アルゴリズム及びディープラーニングアルゴリズムのうちの少なくとも一部を利用して設計され、それぞれの前記データ処理サーバは、それぞれの異なる運営体により作動され、それらの自律走行アルゴリズムが互いに異なるようにすることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ディープラーニングアルゴリズムに基づいて設計された一つ以上の特定自律走行アルゴリズムそれぞれを利用する一つ以上の特定データ処理サーバそれぞれは、自身のコンボリューションレイヤを利用したコンボリューション演算を前記対象センサデータ及び前記特定センサデータに適用して少なくとも一つの特徴マップを生成し、自身の出力レイヤを利用する出力演算を前記特徴マップに適用することにより、前記自律走行ソース情報それぞれを生成することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
競争的なコンピューティング及び情報フュージョン（ｆｕｓｉｏｎ）を利用して、自律走行車両の自律走行を支援するのに利用される自律走行サービスプラットフォームを提供するサービスサーバにおいて、
各インストラクションを格納する少なくとも一つのメモリ；及び
（Ｉ）対象車両を含む前記自律走行車両のうち少なくとも一部上に搭載されたセンサによって個別センサデータ及び個別走行データを取得するプロセス；（ＩＩ）（ｉ）前記対象車両ではない前記自律走行車両のうちの一つ以上の特定自律走行車両の特定センサデータ及び前記対象車両の対象センサデータを一つ以上のデータ処理サーバそれぞれに入力することにより前記対象車両に対する自律走行ソース情報それぞれを取得するプロセス及び（ｉｉ）前記対象車両の対象走行データを参照にして状況特化（ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ）性能ＤＢ（ｄａｔａｂａｓｅ）から前記データ処理サーバに対する状況特化性能情報を取得するプロセスを遂行するプロセス；及び（ＩＩＩ）前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報を前記対象車両に伝送することにより、前記対象車両をもって、前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報を参照にして前記自律走行を遂行するようにするプロセス；を遂行するための、前記各インストラクションを実行するように構成された少なくとも一つのプロセッサ；
を含むことを特徴とするサービスサーバ。
【請求項１１】
前記（ＩＩ）プロセスは、
前記プロセッサが、前記対象走行データを参照にして、前記対象車両周辺の地形情報、前記対象車両周辺の天気情報、前記対象車両の走行時間帯情報及び前記対象車両の車両種類情報のうちの少なくとも一部を取得した後、前記地形情報、前記天気情報、前記走行時間帯情報及び前記車両種類情報のうちの前記少なくとも一部を参照にして生成されたクエリ（ｑｕｅｒｙ）を前記状況特化性能ＤＢに伝送することにより、前記データ処理サーバの前記状況特化性能情報を取得することを特徴とする請求項１０に記載のサービスサーバ。
【請求項１２】
前記（ＩＩＩ）プロセスは、
前記プロセッサが、前記対象車両をもって、（ｉ）前記対象センサデータを参照にして、それぞれの前記自律走行ソース情報に対するそれぞれの自己検証（ｓｅｌｆ−ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ）スコアを計算し、（ｉｉ）前記自己検証スコア及び前記状況特化性能情報のうちの少なくとも一部を参照にして、前記自律走行ソース情報それぞれに対応する統合自律走行ソース情報を生成した後、（ｉｉｉ）前記統合自律走行ソース情報を参照にして前記自律走行を遂行するようにすることを特徴とする請求項１０に記載のサービスサーバ。
【請求項１３】
前記プロセッサが、前記対象車両に含まれている少なくとも一つのコンボリューションニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）をもって、ベクトルに少なくとも一つのＣＮＮ演算を適用して分類を遂行することで前記自己検証スコアを生成するようにし、前記ベクトルは、（ｉ）前記対象センサデータと（ｉｉ）前記自律走行ソース情報とを含むことを特徴とする請求項１２に記載のサービスサーバ。
【請求項１４】
前記プロセッサが、前記対象車両をもって、前記自己検証スコアを性能フィードバック情報として前記サービスサーバに伝送するようにし、前記サービスサーバは、前記性能フィードバック情報を参照にして前記状況特化性能ＤＢをアップデートすることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記プロセッサが、前記対象車両をもって、（ｉ）第Ｔ時点において、前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報それぞれを利用して生成された統合自律走行ソース情報を参照にして、前記自律走行を遂行し、（ｉｉ）前記第Ｔ時点に遂行された前記自律走行による第Ｔ＋１時点の結果状況情報を利用して、前記自律走行ソース情報それぞれに対する自己検証スコアそれぞれを生成した後、（ｉｉｉ）前記自己検証スコアを性能フィードバック情報として前記サービスサーバに伝送するようにすることを特徴とする請求項１０に記載のサービスサーバ。
【請求項１６】
前記（ＩＩ）プロセスは、
前記プロセッサが、前記対象車両の対象位置及び前記自律走行車両の一つ以上の個別位置間の関係に対応するダイレクト（ｄｉｒｅｃｔ）インタラクション条件及び前記自律走行車両の個別動き情報に対応するインダイレクト（ｉｎｄｉｒｅｃｔ）インタラクション条件のうちの少なくとも一つを満たす前記特定自律走行車両を、前記自律走行車両のうちから、選択することを特徴とする請求項１０に記載のサービスサーバ。
【請求項１７】
前記データ処理サーバそれぞれは、前記対象センサデータ及び前記特定センサデータに自律走行アルゴリズムを適用して前記自律走行ソース情報それぞれを生成し、
前記自律走行アルゴリズムは、規則基盤アルゴリズム及びディープラーニングアルゴリズムのうちの少なくとも一部を利用して設計され、それぞれの前記データ処理サーバは、それぞれの異なる運営体により作動され、それらの自律走行アルゴリズムが互いに異なるようにすることを特徴とする請求項１０に記載のサービスサーバ。
【請求項１８】
前記ディープラーニングアルゴリズムに基づいて設計された一つ以上の特定自律走行アルゴリズムそれぞれを利用する一つ以上の特定データ処理サーバそれぞれは、自身のコンボリューションレイヤを利用したコンボリューション演算を前記対象センサデータ及び前記特定センサデータに適用して少なくとも一つの特徴マップを生成し、自身の出力レイヤを利用する出力演算を前記特徴マップに適用することにより、前記自律走行ソース情報それぞれを生成することを特徴とする請求項１７に記載のサービスサーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自律走行車両に利用するための方法及びサーバに関し；より詳細には、競争的なコンピューティング及び情報フュージョン（ｆｕｓｉｏｎ）を利用して、車両の自律走行を支援するのに利用される自律走行サービスプラットフォームを提供する方法及びこれを利用したサーバに関する。
【背景技術】
【０００２】
自律走行は、多様なコンピューティングシステムを利用して、搭乗者が一つの場所から他の場所へ移動するのを助ける。一部の自律車両では、操縦士、運転者、または搭乗者のような運営者が、初期に一部入力、または持続的に入力をしなければならない。他のシステム、例えばオートパイロットシステムは、運営者が手動走行モードから自律走行モードに変更できるようにすることができる。
【０００３】
これらの車両は、一般的に前記環境の物体を感知するために、様々なタイプのセンサが取り付けられている。例えば、自律走行車両は、ライダ（ＬＩＤＡＲ）、水中音波探知機、レーダ、カメラ及び前記車両環境からデータをスキャンし、記録する他の装置を含むことができる。一つ以上のこれらの装置から得られたセンサデータは、物体及びそれぞれの特性（位置、形態、方向、速度など）を検出するのに利用され得る。
【０００４】
しかし、従来の自律走行車両は、ディープラーニング基盤の自律走行アルゴリズムに従って自律走行を遂行しており、これによって同一の走行環境においても他の自律走行アルゴリズムから異なる結果が導き出されることにより、自律走行の結果の安定性が確保できないという問題点がある。
【０００５】
したがって、本発明は、自律走行アルゴリズムの正確度及び安定性を向上させる方案を提案したい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、前述した問題点を全て解決することを目的とする。
【０００７】
本発明は、少なくとも一つの自律走行アルゴリズムの正確度及び安定性を向上させることを他の目的とする。
【０００８】
本発明は、少なくとも一つの自律走行車両をもって、信頼性が充分な自律走行ソース情報に従って自律走行を遂行することをまた他の目的とする。
【０００９】
本発明は、一つ以上の周辺自律走行車両の周辺センサデータを活用して、安全な自律走行が可能になることを、また他の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記のような本発明の目的を達成し、後述する本発明の特徴的な効果を実現するための、本発明の特徴的な構成は下記の通りである。
【００１１】
本発明の一態様によれば、競争的なコンピューティング及び情報フュージョン（ｆｕｓｉｏｎ）を利用して、自律走行車両の自律走行を支援するのに利用される自律走行サービスプラットフォームを提供する方法において、（ａ）サービスサーバが、対象車両を含む前記自律走行車両のうち少なくとも一部上に搭載されたセンサによって個別センサデータ及び個別走行データを取得する段階；（ｂ）前記サービスサーバが、（ｉ）前記対象車両ではない前記自律走行車両のうちの一つ以上の特定自律走行車両の特定センサデータ及び前記対象車両の対象センサデータを一つ以上のデータ処理サーバそれぞれに入力することにより前記対象車両に対する自律走行ソース情報それぞれを取得するプロセス及び（ｉｉ）前記対象車両の対象走行データを参照にして状況特化（ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ）性能ＤＢ（ｄａｔａｂａｓｅ）から前記データ処理サーバに対する状況特化性能情報を取得するプロセスを遂行する段階；及び（ｃ）前記サービスサーバが、前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報を前記対象車両に伝送することにより、前記対象車両をもって、前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報を参照にして前記自律走行を遂行するようにする段階；を含むことを特徴とする方法が開示される。
【００１２】
一実施例として、前記（ｂ）段階は、前記サービスサーバが、前記対象走行データを参照にして、前記対象車両周辺の地形情報、前記対象車両周辺の天気情報、前記対象車両の走行時間帯情報及び前記対象車両の車両種類情報のうちの少なくとも一部を取得した後、前記地形情報、前記天気情報、前記走行時間帯情報及び前記車両種類情報のうちの前記少なくとも一部を参照にして生成されたクエリ（ｑｕｅｒｙ）を前記状況特化性能ＤＢに伝送することにより、前記データ処理サーバの前記状況特化性能情報を取得することを特徴とする。
【００１３】
一実施例として、前記（ｃ）段階は、前記サービスサーバが、前記対象車両をもって、（ｉ）前記対象センサデータを参照にして、それぞれの前記自律走行ソース情報に対するそれぞれの自己検証（ｓｅｌｆ−ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ）スコアを計算し、（ｉｉ）前記自己検証スコア及び前記状況特化性能情報のうちの少なくとも一部を参照にして、前記自律走行ソース情報それぞれに対応する統合自律走行ソース情報を生成した後、（ｉｉｉ）前記統合自律走行ソース情報を参照にして前記自律走行を遂行するようにすることを特徴とする。
【００１４】
一実施例として、前記サービスサーバが、前記対象車両に含まれている少なくとも一つのコンボリューションニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）をもって、ベクトルに少なくとも一つのＣＮＮ演算を適用して分類を遂行することで前記自己検証スコアを生成するようにし、前記ベクトルは、（ｉ）前記対象センサデータと（ｉｉ）前記自律走行ソース情報とを含むことを特徴とする。
【００１５】
一実施例として、前記サービスサーバが、前記対象車両をもって、前記自己検証スコアを性能フィードバック情報として前記サービスサーバに伝送するようにし、前記サービスサーバは、前記性能フィードバック情報を参照にして前記状況特化性能ＤＢをアップデートすることを特徴とする。
【００１６】
一実施例として、前記サービスサーバが、前記対象車両をもって、（ｉ）第Ｔ時点において、前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報それぞれを利用して生成された統合自律走行ソース情報を参照にして、前記自律走行を遂行し、（ｉｉ）前記第Ｔ時点に遂行された前記自律走行による第Ｔ＋１時点の結果状況情報を利用して、前記自律走行ソース情報それぞれに対する自己検証スコアそれぞれを生成した後、（ｉｉｉ）前記自己検証スコアを性能フィードバック情報として前記サービスサーバに伝送するようにすることを特徴とする。
【００１７】
一実施例として、前記（ｂ）段階は、前記サービスサーバが、前記対象車両の対象位置及び前記自律走行車両の一つ以上の個別位置間の関係に対応するダイレクト（ｄｉｒｅｃｔ）インタラクション条件及び前記自律走行車両の個別動き情報に対応するインダイレクト（ｉｎｄｉｒｅｃｔ）インタラクション条件のうちの少なくとも一つを満たす前記特定自律走行車両を、前記自律走行車両のうちから、選択することを特徴とする。
【００１８】
一実施例として、前記データ処理サーバそれぞれは、前記対象センサデータ及び前記特定センサデータに自律走行アルゴリズムを適用して前記自律走行ソース情報それぞれを生成し、前記自律走行アルゴリズムは、規則基盤アルゴリズム及びディープラーニングアルゴリズムのうちの少なくとも一部を利用して設計され、それぞれの前記データ処理サーバは、それぞれの異なる運営体により作動され、それらの自律走行アルゴリズムが互いに異なるようにすることを特徴とする。
【００１９】
一実施例として、前記ディープラーニングアルゴリズムに基づいて設計された一つ以上の特定自律走行アルゴリズムそれぞれを利用する一つ以上の特定データ処理サーバそれぞれは、自身のコンボリューションレイヤを利用したコンボリューション演算を前記対象センサデータ及び前記特定センサデータに適用して少なくとも一つの特徴マップを生成し、自身の出力レイヤを利用する出力演算を前記特徴マップに適用することにより、前記自律走行ソース情報それぞれを生成することを特徴とする。
【００２０】
本発明の他の態様によれば、競争的なコンピューティング及び情報フュージョン（ｆｕｓｉｏｎ）を利用して、自律走行車両の自律走行を支援するのに利用される自律走行サービスプラットフォームを提供するサービスサーバにおいて、各インストラクションを格納する少なくとも一つのメモリ；及び（Ｉ）対象車両を含む前記自律走行車両のうち少なくとも一部上に搭載されたセンサによって個別センサデータ及び個別走行データを取得するプロセス；（ＩＩ）（ｉ）前記対象車両ではない前記自律走行車両のうちの一つ以上の特定自律走行車両の特定センサデータ及び前記対象車両の対象センサデータを一つ以上のデータ処理サーバそれぞれに入力することにより前記対象車両に対する自律走行ソース情報それぞれを取得するプロセス及び（ｉｉ）前記対象車両の対象走行データを参照にして状況特化（ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ）性能ＤＢ（ｄａｔａｂａｓｅ）から前記データ処理サーバに対する状況特化性能情報を取得するプロセスを遂行するプロセス；及び（ＩＩＩ）前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報を前記対象車両に伝送することにより、前記対象車両をもって、前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報を参照にして前記自律走行を遂行するようにするプロセス；
を遂行するための、前記各インストラクションを実行するように構成された少なくとも一つのプロセッサ；を含むことを特徴とするサービスサーバが開示される。
【００２１】
一実施例として、前記（ＩＩ）プロセスは、前記プロセッサが、前記対象走行データを参照にして、前記対象車両周辺の地形情報、前記対象車両周辺の天気情報、前記対象車両の走行時間帯情報及び前記対象車両の車両種類情報のうちの少なくとも一部を取得した後、前記地形情報、前記天気情報、前記走行時間帯情報及び前記車両種類情報のうちの前記少なくとも一部を参照にして生成されたクエリ（ｑｕｅｒｙ）を前記状況特化性能ＤＢに伝送することにより、前記データ処理サーバの前記状況特化性能情報を取得することを特徴とする。
【００２２】
一実施例として、前記（ＩＩＩ）プロセスは、前記プロセッサが、前記対象車両をもって、（ｉ）前記対象センサデータを参照にして、それぞれの前記自律走行ソース情報に対するそれぞれの自己検証（ｓｅｌｆ−ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ）スコアを計算し、（ｉｉ）前記自己検証スコア及び前記状況特化性能情報のうちの少なくとも一部を参照にして、前記自律走行ソース情報それぞれに対応する統合自律走行ソース情報を生成した後、（ｉｉｉ）前記統合自律走行ソース情報を参照にして前記自律走行を遂行するようにすることを特徴とする。
【００２３】
一実施例として、前記プロセッサが、前記対象車両に含まれている少なくとも一つのコンボリューションニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）をもって、ベクトルに少なくとも一つのＣＮＮ演算を適用して分類を遂行することで前記自己検証スコアを生成するようにし、前記ベクトルは、（ｉ）前記対象センサデータと（ｉｉ）前記自律走行ソース情報とを含むことを特徴とする。
【００２４】
一実施例として、前記プロセッサが、前記対象車両をもって、前記自己検証スコアを性能フィードバック情報として前記サービスサーバに伝送するようにし、前記サービスサーバは、前記性能フィードバック情報を参照にして前記状況特化性能ＤＢをアップデートすることを特徴とする。
【００２５】
一実施例として、前記プロセッサが、前記対象車両をもって、（ｉ）第Ｔ時点において、前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報それぞれを利用して生成された統合自律走行ソース情報を参照にして、前記自律走行を遂行し、（ｉｉ）前記第Ｔ時点に遂行された前記自律走行による第Ｔ＋１時点の結果状況情報を利用して、前記自律走行ソース情報それぞれに対する自己検証スコアそれぞれを生成した後、（ｉｉｉ）前記自己検証スコアを性能フィードバック情報として前記サービスサーバに伝送するようにすることを特徴とする。
【００２６】
一実施例として、前記（ＩＩ）プロセスは、前記プロセッサが、前記対象車両の対象位置及び前記自律走行車両の一つ以上の個別位置間の関係に対応するダイレクト（ｄｉｒｅｃｔ）インタラクション条件及び前記自律走行車両の個別動き情報に対応するインダイレクト（ｉｎｄｉｒｅｃｔ）インタラクション条件のうちの少なくとも一つを満たす前記特定自律走行車両を、前記自律走行車両のうちから、選択することを特徴とする。
【００２７】
一実施例として、前記データ処理サーバそれぞれは、前記対象センサデータ及び前記特定センサデータに自律走行アルゴリズムを適用して前記自律走行ソース情報それぞれを生成し、前記自律走行アルゴリズムは、規則基盤アルゴリズム及びディープラーニングアルゴリズムのうちの少なくとも一部を利用して設計され、それぞれの前記データ処理サーバは、それぞれの異なる運営体により作動され、それらの自律走行アルゴリズムが互いに異なるようにすることを特徴とする。
【００２８】
一実施例として、前記ディープラーニングアルゴリズムに基づいて設計された一つ以上の特定自律走行アルゴリズムそれぞれを利用する一つ以上の特定データ処理サーバそれぞれは、自身のコンボリューションレイヤを利用したコンボリューション演算を前記対象センサデータ及び前記特定センサデータに適用して少なくとも一つの特徴マップを生成し、自身の出力レイヤを利用する出力演算を前記特徴マップに適用することにより、前記自律走行ソース情報それぞれを生成することを特徴とする。
【００２９】
この他にも、本発明の方法を実行するためのコンピュータプログラムを記録するためのコンピュータ読取可能な記録媒体がさらに提供される。
【発明の効果】
【００３０】
本発明は、少なくとも一つの自律走行アルゴリズムの正確度及び安定性を向上できる効果がある。
【００３１】
本発明は、少なくとも一つの自律走行車両もって、信頼性が充分な自律走行ソース情報に従って自律走行を遂行できるようにする効果がある。
【００３２】
本発明は、一つ以上の周辺自律走行車両の周辺センサデータを活用して、安全な自律走行が可能になるようにできる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
本発明の実施例の説明に利用されるために添付された以下の各図面は、本発明の実施例のうちの一部に過ぎず、本発明が属する技術分野でおいて、通常の知識を有する者（以下「通常の技術者」）は、発明的作業が行われることなくこの図面に基づいて他の図面が得られ得る。
【００３４】
【図１】図１は、本発明の一実施例に係る競争的なコンピューティング及び情報フュージョン（ｆｕｓｉｏｎ）を利用して、自律走行車両の自律走行を支援するのに利用される自律走行サービスプラットフォームを提供するサービスサーバの構成を概略的に示した図面である。
【図２】図２は、本発明の一実施例に係る競争的なコンピューティング及び情報フュージョンを利用して、自律走行車両の自律走行を支援するのに利用される自律走行サービスプラットフォームを提供するサービスサーバと連動して動作する対象車両の構成を概略的に示した図面である。
【図３】図３は、本発明の一実施例に係る競争的なコンピューティング及び情報フュージョンを利用して、自律走行車両の自律走行を支援するのに利用される自律走行サービスプラットフォームを提供する対象車両と、データ処理サーバと、サービスサーバとの間の関係を概略的に示した図面である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
後述する本発明に対する詳細な説明は、本発明の各目的、技術的解決方法及び長所を明確にするために、本発明が実施され得る特定実施例を例示として示す添付図面を参照する。これらの実施例は、通常の技術者が本発明を実施することができるように充分詳細に説明される。
【００３６】
また、本発明の詳細な説明及び各請求項にわたって、「含む」という単語及びそれらの変形は、他の技術的各特徴、各付加物、構成要素又は段階を除外することを意図したものではない。通常の技術者にとって本発明の他の各目的、長所及び各特性が、一部は本説明書から、また一部は本発明の実施から明らかになるであろう。以下の例示及び図面は実例として提供され、本発明を限定することを意図したものではない。
【００３７】
さらに、本発明は、本明細書に示された実施例のあらゆる可能な組み合わせを網羅する。本発明の多様な実施例は相互異なるが、相互排他的である必要はないことを理解されたい。例えば、ここに記載されている特定の形状、構造及び特性は一例と関連して、本発明の精神及び範囲を逸脱せず、かつ他の実施例で実装され得る。また、各々の開示された実施例内の個別構成要素の位置または配置は、本発明の精神及び範囲を逸脱せずに変更され得ることを理解されたい。従って、後述する詳細な説明は限定的な意味で捉えようとするものではなく、本発明の範囲は、適切に説明されれば、その請求項が主張することと均等なすべての範囲と、併せて添付された請求項によってのみ限定される。図面で類似した参照符号は、いくつかの側面にかけて同一であるか類似した機能を指称する。
【００３８】
本発明で言及している各種イメージは、舗装または非舗装道路関連のイメージを含み得、この場合、道路環境で登場し得る物体（例えば、自動車、人、動物、植物、物、建物、飛行機やドローンのような飛行体、その他の障害物）を想定し得るが、必ずしもこれに限定されるものではなく、本発明で言及している各種イメージは、道路と関係のないイメージ（例えば、非舗装道路、路地、空き地、海、湖、川、山、森、砂漠、空、室内と関連したイメージ）でもあり得、この場合、非舗装道路、路地、空き地、海、湖、川、山、森、砂漠、空、室内環境で登場し得る物体（例えば、自動車、人、動物、植物、物、建物、飛行機やドローンのような飛行体、その他の障害物）を想定し得るが、必ずしもこれに限定されるものではない。
【００３９】
以下、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者が本発明を容易に実施することができるようにするために、本発明の好ましい実施例について添付の図面を参照して詳細に説明する。
【００４０】
図１は、本発明の一実施例に係る競争的なコンピューティング及び情報フュージョン（ｆｕｓｉｏｎ）を利用して、自律走行車両の自律走行を支援するのに利用される自律走行サービスプラットフォームを提供するサービスサーバの構成を概略的に示した図面である。
【００４１】
図１を参照すれば、前記サービスサーバ１００は、後述するセンサデータコレクションユニット１３０、データ伝送ユニット１４０、車両管理ユニット１５０、データ処理サーバ管理ユニット１６０、結果伝送ユニット１７０、結果受信ユニット１８０及びサーバランキングユニット１９０を含むことができる。この際、前記センサデータコレクションユニット１３０、前記データ伝送ユニット１４０、前記車両管理ユニット１５０、前記データ処理サーバ管理ユニット１６０、前記結果伝送ユニット１７０、前記結果受信ユニット１８０及び前記サーバランキングユニット１９０の入出力及び演算過程は、それぞれ少なくとも一つの通信部１１０及び少なくとも一つのプロセッサ１２０によって遂行され得る。ただし、図１では、前記通信部１１０と前記プロセッサ１２０との間の詳細な構造図は省略した。この際、メモリ１１５は、後述されるいくつかのインストラクションを格納した状態でもあり得、前記プロセッサ１２０は、前記メモリ１１５に格納された前記インストラクションを遂行するようにすることができ、後述される前記インストラクションを遂行することで本発明のプロセスを遂行することができる。前記サービスサーバ１００が描写されたとして、前記サービスサーバ１００が本発明を実施するためのプロセッサ、メモリ、媒体又はその他のコンピューティング構成要素が統合された形態である統合装置を排除するものではない。
【００４２】
この際、前記ユニット、つまり前記センサデータコレクションユニット１３０、前記データ伝送ユニット１４０、前記車両管理ユニット１５０、前記データ処理サーバ管理ユニット１６０、前記結果伝送ユニット１７０、前記結果受信ユニット１８０及び前記サーバランキングユニット１９０は、前記サービスサーバ１００と連動して動作する個別ハードウェアユニット、及び／又は前記サービスサーバ１００に搭載されたソフトウェアを基盤とすることができるが、本発明の範囲は、これに限定されない。
【００４３】
このようなサービスサーバ１００は、対象車両２００と連動して動作することができる。前記対象車両２００の構成について説明するために、図２を参照する。
【００４４】
図２は、本発明の一実施例に係る競争的なコンピューティング及び情報フュージョンを利用して、自律走行車両の自律走行を支援するのに利用される自律走行サービスプラットフォームを提供するサービスサーバと連動して動作する対象車両の構成を概略的に示した図面である。
【００４５】
図２を参照すれば、前記対象車両２００は、センサ入力ユニット２１０、センサデータ伝送ユニット２２０、プラットフォーム連結ユニット２３０、検証ユニット２４０、結果受信ユニット２５０、フィードバック伝送ユニット２６０及び結果統合ユニット２７０を含むことができる。前記対象車両２００は、前記サービスサーバ１００を利用して、自律走行を遂行する前記自律走行車両のうちの一つであり得る。具体的に、前記自律走行車両は、前記サービスサーバ１００を中間管理者として利用しながら、後述される自律走行アルゴリズムを含む多重データ処理サーバから取得された自律走行ソース情報を利用して、前記自律走行を遂行することができる。ただし、前記サービスサーバ１００は、単純な管理プロセスを遂行するだけでなく、前記競争的なコンピューティング及び前記情報フュージョンに対するプロセスも遂行することができる。このようなプロセスについて説明するために、図３を参照する。
【００４６】
この際、前記ユニット、つまり前記センサ入力ユニット２１０、前記センサデータ伝送ユニット２２０、前記プラットフォーム連結ユニット２３０、前記検証ユニット２４０、前記結果受信ユニット２５０、前記フィードバック伝送ユニット２６０及び前記結果統合ユニット２７０は、前記対象車両２００と連動して動作する個別のハードウェアユニット、及び／又は前記対象車両２００に搭載されたソフトウェアを基盤とすることができるが、本発明の範囲は、これに限定されていない。
【００４７】
図３は、本発明の一実施例に係る競争的なコンピューティング及び情報フュージョンを利用して、自律走行車両の自律走行を支援するのに利用される自律走行サービスプラットフォームを提供する対象車両と、データ処理サーバと、サービスサーバとの間の関係を概略的に示した図面である。
【００４８】
図３を参照にすれば、前記サービスサーバ１００によって前記データ処理サーバ３００から前記自律走行ソース情報を取得する前記対象車両２００に含まれたユニット間の関係を確認することができる。以下、図３を参照にして、前記自律走行サービスプラットフォームを提供する方法について説明し、各構成の各機能についても併せて説明することにする。
【００４９】
まず、前記サービスサーバ１００は、前記自律走行車両から個別センサデータ及び個別走行データを持続的に取得し得る。この際、前記自律走行車両の周辺状況に対する情報を含む前記個別センサデータは、前記自律走行車両それぞれに搭載されたセンサによって取得され得る。図３を参照にすれば、前記自律走行車両の一つである前記対象車両２００が、前記センサ入力ユニット２１０によって取得された対象センサデータを前記センサデータ伝送ユニットによって前記センサデータコレクションユニット１３０に伝送する構成を確認することができる。前記自律走行車両が、前記と類似したプロセスを遂行する際に、前記サービスサーバ１００は、前記自律走行車両の前記個別センサデータを取得し得る。
【００５０】
前記個別走行データは、前記自律走行車両の各位置情報及び各速度情報を含むことができる。追加的に、前記個別走行データは、前記自律走行車両周辺の地形情報、前記自律走行車両周辺の天気情報、前記自律走行車両の走行時間帯情報、及び前記自律走行車両の車両種類情報のうち少なくとも一部を含むことができる。このような状況で、前記サービスサーバ１００は、前記対象車両２００をもって、前記自律走行ソース情報を利用して、前記自律走行を遂行できるようにすることができる。最初の段階として、前記サービスサーバ１００は、前記自律走行車両のうちの前記対象車両２００と関連した特定自律走行車両を選択することができる。
【００５１】
具体的に、前記サービスサーバ１００は、前記対象車両の対象位置及び前記自律走行車両の一つ以上の個別位置間の関係に対応するダイレクト（ｄｉｒｅｃｔ）インタラクション条件及び前記自律走行車両の個別動き情報に対応するインダイレクト（ｉｎｄｉｒｅｃｔ）インタラクション条件のうちの少なくとも一つを満たす前記特定自律走行車両を、前記自律走行車両のうちから、選択することができる。前記ダイレクトインタラクション条件によれば、前記特定自律走行車両は、前記個別位置と前記対象位置との間の差異点が第１閾値より小さいものを探すことで選択され得る。また、前記インダイレクトインタラクション条件によれば、前記特定自律走行車両は、前記車両の速度情報を含む前記個別動き情報を参照にして、前記個別位置と前記対象位置との間の差異が前記第１閾値以上であるとしても、前記差異が前記所定の時間以降、前記第１閾値より小さくなると予測されるものを探すことで選択され得る。
【００５２】
その後、前記サービスサーバ１００は、前記データ伝送ユニット１４０によって、前記特定自律走行車両の特定センサデータを前記データ処理サーバ３００に伝送することができる。この際、前記データ処理サーバ３００は、自律走行アルゴリズムを利用して、前記自律走行ソース情報を生成できるように、規則基盤アルゴリズム及びディープラーニングアルゴリズムのうちの少なくとも一部を利用して設計された前記自律走行アルゴリズムを含み得る。また、それぞれの前記データ処理サーバ３００は、他のＩＴ会社のように他の運営体それぞれによって運営され得る。この場合、これらの自律走行アルゴリズムは互いに異なり、互いに競うことができる。こうした競争については後で説明する。
【００５３】
一例として、前記データ処理サーバ３００のうち、前記ディープラーニングアルゴリズムを利用して設計された一つ以上の特定自律走行アルゴリズムそれぞれを利用する一つ以上の特定データ処理サーバそれぞれは、自身のコンボリューションレイヤを利用したコンボリューション演算を前記対象センサデータ及び前記特定センサデータに適用して少なくとも一つの特徴マップを生成し、自身の出力レイヤを利用する出力演算を前記特徴マップに適用することにより、前記自律走行ソース情報それぞれを生成することができる。
【００５４】
この際、前記自律走行ソース情報は、前記対象車両２００及び前記特定自律走行車両の周辺に位置した物体の位置に関する情報を含むことができるが、本発明の範囲は、これに限定されない。この場合、前記出力レイヤは、プーリングレイヤ及びＦＣ（Ｆｕｌｌｙ−Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）レイヤを含んで前記物体の位置を検出することができる。前記自律走行ソース情報それぞれが、前記結果受信ユニット１８０によって、前記データ処理サーバ３００それぞれから取得されると、前記サービスサーバ１００は、前記結果伝送ユニット１７０によって前記自律走行ソース情報を前記対象車両２００に伝送することができる。この際、追加情報、つまり前記サーバランキングユニット１９０によって取得された、次に述べる状況特化性能情報は、前記自律走行ソース情報と共に前記対象車両に伝送され得る。
【００５５】
つまり、前記サービスサーバ１００は、前記対象車両２００の対象走行データを参照にして、前記サーバランキングユニット１９０に含まれた状況特化性能ＤＢ（ｄａｔａｂａｓｅ）から前記データ処理サーバに対する状況特化性能情報を取得することができる。具体的に、前記サービスサーバ１００は、前記対象車両２００の前記対象走行データを参照にして、前記対象車両周辺の地形情報、前記対象車両周辺の天気情報、前記対象車両の走行時間帯情報及び前記対象車両の車両種類情報のうちの少なくとも一部を取得した後、 前記地形情報、前記天気情報、前記走行時間帯情報及び前記車両種類情報のうちの前記少なくとも一部を参照にして生成されたクエリ（ｑｕｅｒｙ）を前記状況特化性能ＤＢに伝送することにより、前記データ処理サーバ３００の前記状況特化性能情報を取得することができる。この際、前記状況特化性能ＤＢは、各状況での前記データ処理サーバ３００のランキングに関する情報を含み得、前記状況特化性能情報は、前記対象走行データに対応する特定状況での前記データ処理サーバ３００のランキングに対する情報を含むことができる。
【００５６】
前記状況特化性能情報が前記のように取得されると、前記サービスサーバ１００は、前記結果伝送ユニット１７０によって前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報を前記対象車両２００に伝送することができる。前記対象車両２００は、前記結果受信ユニット２５０によって前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報を取得した後、これを前記検証ユニット２４０に伝送することができる。
【００５７】
その後、前記対象車両２００は、前記検証ユニット２４０をもって、前記対象センサデータを参照にして、前記自律走行ソース情報それぞれに対する自己検証スコアそれぞれを計算するようにすることができる。具体的に、前記サービスサーバ１００は、前記対象車両２００に含まれた少なくとも一つのコンボリューションニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）をもって、（ｉ）前記対象センサデータ及び（ｉｉ）前記自律走行ソース情報を含むベクトルに少なくとも一つのＣＮＮ演算を適用して分類を遂行することにより、前記自己検証スコアを生成させることができる。その際、前記ＣＮＮは、コンボリューションレイヤ及び出力レイヤを含むことができる。
【００５８】
その後、前記対象車両２００は、前記結果統合ユニット２７０をもって、 前記自己検証スコア及び前記状況特化性能情報のうちの少なくとも一部を参照にして、前記自律走行ソース情報それぞれに対応する統合自律走行ソース情報を生成するようにすることができる。具体的に、二つの自律走行ソース情報が同一の物体に対する異なる検出結果を示す場合、例えば前記同一物体のクラスが二つの前記自律走行ソース情報において異なるように検出される場合、いずれか一つの自律走行ソース情報に対応する自己検証スコアが他の情報の自己検証スコアより大きいか状況特化ランキングが他の情報のランキングよりも高く、当該自律走行ソース情報を正確なものと判断し、これを前記統合自律走行ソース情報に反映することができる。
【００５９】
その後、前記対象車両２００は、前記統合自律走行ソース情報を参照にして前記自律走行を遂行することができるようになる。また、前記対象車両２００は、これと並列的に、前記フィードバック伝送ユニット２６０によって、前記自己検証スコアを性能フィードバック情報として前記サービスサーバ１００に伝送することができる。その後、前記サービスサーバ１００は、前記性能フィードバック情報を参照にして前記状況特化性能ＤＢをアップデートすることができる。このようなアップデート過程によって、前記状況特化性能ＤＢは、それぞれの状況において前記データ処理サーバ３００のランキングに対する情報を含むように設計され得る。
【００６０】
前記説明とは異なって、前記統合自律走行ソース情報と前記自己検証スコアとを生成するまた他の実施例が存在する。以下、また他の実施例が説明される。
【００６１】
つまり、前記対象車両２００は、第Ｔ時点に前記自律走行ソース情報及び前記状況特化性能情報それぞれを利用して生成された統合自律走行ソース情報を参照にして前記自律走行を遂行し、前記第Ｔ時点に遂行された前記自律走行による状況に対応する第Ｔ＋１時点（第Ｔ＋１時点は、前記第Ｔ時点より以降の時点である）の結果状況情報を利用して、前記自律走行ソース情報それぞれに対する自己検証スコアそれぞれを生成することができる。つまり、前記対象車両２００は、前記状況特化性能情報に基づいて前記統合自律走行ソース情報を活用して、ただ自律走行を遂行することができ、否定的状況、例えば、急停車、警笛または事故が発生するかを検出することができ、前記第Ｔ時点の前記自律走行に基盤した前記統合自律走行ソース情報のうちの少なくとも一部に対応する前記自己検証スコアのうちの少なくとも一部をより小さく算出することができる。このような自己検証スコアを前記サービスサーバ１００に伝送して前記状況特化性能ＤＢをアップデートすることができる。
【００６２】
前記サービスサーバ１００及び前記対象車両２００は、その連結関係を維持するための一部の構成を含むことができる。たとえば、前記サービスサーバ１００は、前記車両管理ユニット１５０によって前記対象車両２００を含む前記自律走行車両に連結され得、前記データ処理サーバ管理ユニット１６０によって前記データ処理サーバ３００に連結され得る。前記対象車両２００は、前記プラットフォーム連結ユニット２３０によって前記サービスサーバ１００に連結され得る。
【００６３】
前記自律走行サービスプラットフォーム、つまり前記サービスサーバ１００を提供することにより、前記競争的なコンピューティング及び前記情報フュージョンを活用するさらに安全な自律走行が可能になり得る。
【００６４】
以上で説明された本発明に係る実施例は、多様なコンピュータ構成要素を通じて遂行できるプログラム命令語の形態で具現されてコンピュータ読取り可能な記録媒体に記録され得る。前記コンピュータで読取り可能な記録媒体はプログラム命令語、データファイル、データ構造などを単独でまたは組み合わせて含まれ得る。前記コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録されるプログラム命令語は、本発明のために特別に設計されて構成されたものであるか、コンピュータソフトウェア分野の当業者に公知となって利用可能なものでもよい。コンピュータで判読可能な記録媒体の例には、ハードディスク、フロッピィディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌｄｉｓｋ）のような磁気−光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌｍｅｄｉａ）、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどといったプログラム命令語を格納して遂行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令語の例には、コンパイラによって作られるもののような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行され得る高級言語コードも含まれる。前記ハードウェア装置は、本発明に係る処理を遂行するために一つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成され得、その逆も同様である。
【００６５】
以上、本発明が具体的な構成要素などのような特定事項と限定された実施例及び図面によって説明されたが、これは本発明のより全般的な理解を助けるために提供されたものであるに過ぎず、本発明が前記実施例に限られるものではなく、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者であれば係る記載から多様な修正及び変形が行われ得る。
【００６６】
従って、本発明の思想は前記説明された実施例に局限されて定められてはならず、後述する特許請求の範囲だけでなく、本特許請求の範囲と均等または等価的に変形されたものすべては、本発明の思想の範囲に属するといえる。
【図１】
2020126643.tif 000003
【図２】
2020126643.tif 000004
【図３】
2020126643.tif 000005