개시 된 실시 예 들 의 양태 는 차량 운송 네트워크 를 횡단 하 는 데 사용 하 기 위한 방법 이 고 , 이 는 자율 주행 차량 에 의해 차량 운송 네트워크 를 횡단 하 는 단계 를 포함 할 수 있 고 , 여기 서 차량 운송 네트워크 를 횡단 하 는 단계 는 자율 주행 차량 의 정의 된 거리 내 에 있 는 외부 물체 에 대응 하 는 정보 를 포함 하 는 운용 환경 정보 를 식별 하 는 단계 , 차량 운송 네트워크 내 의 자율 주행 차량 의 현재 의 지리 공간 적 위치 및 자율 주행 차량 에 대한 식별 된 루트 에 기초 하 여 차량 운송 네트워크 의 영역 을 식별 하 는 단계 , 차단 모니터 인 스턴스 에 의해 , 운용 환경 정보 에 기초 하 여 차량 운송 네트워크 의 영역 에 대한 차단 확률 을 결정 하 는 단계 를 포함 하 고 , 여기 서 차단 확률 은 외부 물체 에 대한 예상 경로 및 자율 주행 차량 에 대한 제 1 예상 경로 가 영역 내 에서 지리 공간 적 으로 및 시간 적 으로 수렴 할 확률 을 나타낸다 . 차량 운송 네트워크 를 횡단 하 는 단계 는 차단 확률 이 정의 된 임계 값 내 에 있 는 조건 에서 , 자율 주행 차량 에 대한 제 1 예상 경로 에 따라 차량 운송 네트워크 의 부분 을 횡단 하 는 단계 를 포함 할 수 있 다 . 차량 운송 네트워크 를 횡단 하 는 단계 는 차단 확률 이 적어도 정의 된 임계 값 인 조건 에서 , 외부 물체 에 대한 예상 경로 및 자율 주행 차량 에 대한 제 2 예상 경로 가 영역 내 에서 지리 공간 적 으로 및 시간 적 으로 수렴 할 확률 이 정의 된 임계 값 내 에 있 도록 자율 주행 차량 에 대한 업데이트 된 루트 를 생성 하 는 단계 - 제 2 예상 경로 는 업데이트 된 루트 에 기초 함 -, 및 자율 주행 차량 에 대한 제 2 예상 경로 에 따라 차량 운송 네트워크 의 부분 을 횡단 하 는 단계 를 포함 할 수 있 다 .