KR20090039501A - Preceding vehicle sensing method for safety driving - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 안전 주행을 위한 선행 차량 검지 방법에 관한 것으로, 특히 레이더나 초음파센서 등의 비접촉식 센서나 화상 처리를 이용하여 선행 차량을 검지하는 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE
차량의 양적 증가로 인해 도로상의 각 구간마다 정체 현상이 늘어가고 있으며, 운전자가 선행 차량과의 간격을 일정하게 유지하지 않는 경우 접촉 사고가 발생할 위험이 있다. 이에 따라 운전자는 선행 차량과의 거리를 일정하게 유지하면서 브레이크와 액셀러레이터를 상황에 따라 적정하게 조작하여 사고를 미연에 방지할 수 있다.Due to the quantitative increase in the number of vehicles, congestion is increasing in each section of the road, and there is a risk of contact accidents if the driver does not maintain a constant distance from the preceding vehicle. Accordingly, the driver can prevent the accident by operating the brake and the accelerator appropriately according to the situation while maintaining a constant distance from the preceding vehicle.
그러나 운전자가 장시간 상기와 같은 동작의 반복으로 피로가 가중되면 정신 집중력의 저하를 유발시켜 사고가 일어날 확률이 많다.However, if the driver is fatigued by repeating the above motions for a long time, it is likely that an accident will occur by causing a decrease in mental concentration.
최근에는, 레이더나 초음파센서 등의 비접촉식 센서나 화상 처리를 이용하여 선행 차량을 검지하는 기술이 알려져 있으며, 이 기술은 ACC 주행 차량의 차량 거리 제어, 통상 운전 차량의 드라이버에의 경고 등에 이용됨으로써 안전 주행에 효 과적이다.Recently, a technique for detecting a preceding vehicle using a non-contact sensor such as a radar or an ultrasonic sensor or an image processing is known, and this technique is used for vehicle distance control of an ACC driving vehicle and warning to a driver of a normal driving vehicle. Effective for driving.
이러한 기술은 선행 차량의 검지에 의하여 자기 차량과 선행 차량의 거리를 제어하기 위한 시스템을 가지며, 대개 차량에 장착된 차간 거리 검출센서에서 측정된 선행 차량과의 거리 및 상대 속도로부터 자기 차량의 적절한 가/감속 상태를 계산한 후, 스로틀 밸브, 브레이크 및 변속기를 제어하여 정확한 목표물을 인식하고 적정 차간 거리를 유지한다.This technique has a system for controlling the distance between the own vehicle and the preceding vehicle by the detection of the preceding vehicle, and it is usually appropriate to determine the appropriate speed of the vehicle from the relative speed and the distance between the preceding vehicle measured by the inter-vehicle distance sensor mounted on the vehicle. After calculating the deceleration, control the throttle valve, brake and transmission to recognize the correct target and maintain the proper clearance.
예컨대, KR 20-1994-9594(출원번호)에 제시된 주행거리 자동 유지 시스템은, 앞차와의 거리를 설정된 안전거리로 유지하면서 주행하기 위해 주행거리 자동 유지 버튼인 오토 스위치가 온(on)상태로 설정된 상태에서 차량의 전방에 설치된 레이더에 의해 거리를 계산하여, 그 계산거리와 설정된 안전거리를 비교하여 짧은 경우 브레이크와 액셀러레이터를 자동으로 조작하여 안전거리를 유지한다.For example, the mileage automatic maintenance system proposed in KR 20-1994-9594 (application number) has an auto switch, which is an mileage automatic maintenance button, turned on in order to keep the distance from the vehicle in front of the set safety distance. In the set state, the distance is calculated by the radar installed in front of the vehicle, and the calculated distance is compared with the set safety distance, and in the short case, the brake and the accelerator are automatically operated to maintain the safety distance.
그리고 자동 주행 중 앞차의 증가속도 변화율이 커지면 운전자에게 경보음을 발생시켜 운전자로 하여금 수동 조작하게 하였다.In addition, when the increase rate of the increase in the front vehicle increases during the autonomous driving, the driver generates an alarm sound, which causes the driver to operate manually.
종래의 차간 거리 제어 시스템 및 충돌 피해 경감 시스템에 있어서는, 센서인 레이더 등에서 출력되는 상대 위치 정보를 오차가 없는 것으로 이용하여 차량을 제어하고 있다. 그런데, 상기의 레이더 등의 출력은 상대 위치 정보를 출력하는 것 만이고, 그 데이터의 정확함에 대하여는 출력하고 있지 않다. 그 때문에 정확함이 다른 원거리의 상대 위치 정보와 근거리의 상대 위치 정보를 동등하게 취급하려는 제어 시스템, 즉 원거리와 근거리의 오차에 대하여 고려하지 않고 제어를 행하기 때문에, 차선 밖에 있는 물체에 대하여 마치 차선 내에 있는 것 같은 출력이 되어 버리는 경우가 있고, 이러한 것도 제어 대상이 되어 불필요한 감속 등을 행하는 문제가 있었다.In the conventional inter-vehicle distance control system and the collision damage reduction system, the vehicle is controlled by using the relative position information output from the radar or the like as a sensor without any error. By the way, the above-mentioned radar output only outputs the relative position information, and does not output the accuracy of the data. As a result, the control system tries to treat the relative position information of the far distance and the relative position information of different distances equally, that is, the control is performed without considering the error between the far and near distances. In some cases, the output may appear as if there is one, and this also becomes a control target, causing unnecessary deceleration and the like.
또한, 상기 문제점을 해결하기 위하여, 원거리의 상대 위치 정보가 있는 일정 거리에서 커트(cut)하는 것 같은 제어 시스템이 많이 이용되고 있지만, 물체를 인식하는 거리가 짧아져 버리기 때문에, 제어하기까지의 반응시간이 적어져 안전하게 제어할 수 없다는 문제점도 있었다.In addition, in order to solve the above problem, a control system such as cutting at a predetermined distance with far-away relative position information is widely used, but since the distance for recognizing an object is shortened, the reaction until controlling There was also a problem that can not be controlled safely with less time.
따라서, 본 발명은 운전자에게 공포감을 주지 않는 운전이 가능하도록, 센서 데이터의 정확함에 맞춘 제어를 행하기 위한 센서 데이터의 이용 기술을 제공한다.Accordingly, the present invention provides a technique of using the sensor data for performing control in accordance with the accuracy of the sensor data so that driving without fear of the driver is possible.
예를 들면, 인접 레인(Lane)의 차량이 자기 차선에 들어올 것인지, 들어오지 않을 것인지의 애매한 동작을 하고 있어도 제어 대상이 되고, 급격한 끼워 들기 등에 대하여도 운전자에게 사전에 차량이 근접하고 있는 것을 전할 수 있기 때문에, 가령 운전자의 조작이 늦어진 경우에도, 자동으로 차간 거리를 제어하는 것이 가능해진다.For example, even if a vehicle in an adjacent lane enters or leaves a traffic lane, it is subject to control even if the vehicle in the lane is obscured. Therefore, even if the driver's operation is delayed, for example, the distance between the vehicles can be automatically controlled.
본 발명은, 여러 개의 비접촉식 센서를 이용하여 선행 차량을 검지하는 방법으로서, 각 센서의 검출 오차를 미리 파악하는 단계와, 상기 센서들로부터 출력된 각 검출 데이터의 확률분포를 추산하는 단계와, 차량의 진행 방향과 확률분포 곡선에 의하여 자기 차량 각부의 충돌 확률을 계산하는 단계를 포함하여 구성된, 안전 주행을 위한 선행 차량 검지 방법을 특징으로 한다.The present invention provides a method of detecting a preceding vehicle by using a plurality of non-contact sensors, the method comprising: detecting a detection error of each sensor in advance, estimating a probability distribution of each detection data output from the sensors, and Comprising the step of calculating the collision probability of the respective parts of the vehicle according to the propagation direction and the probability distribution curve, characterized in that the preceding vehicle detection method for safe driving.
또한, 본 발명은, 상기 각 센서의 확률분포를 가중하여 연산한다.In addition, the present invention calculates by weighting the probability distribution of each sensor.
그리고, 상기 확률분포의 추산은 정규 분포 또는 카이2승분포(카이제곱분포)가 이용된다.The probability distribution is estimated using a normal distribution or a chi-square distribution (chi-square distribution).
또한, 상기 충돌 확률은, 과거의 계산 결과에 기초한 횡위치의 확률 배열과, 최근의 계측 결과에 기초한 횡위치의 확률 배열에서, 각각의 요소를 직선으로 연결하고, 그 직선이 14로 나타낸 지점과 만나는 점을 구하고, 상기에서 구해진 점이 자기 차량 폭의 범위 내에 있는 경우에 과거의 계산 결과에 기초한 횡위치의 확률 배열 및 최근의 계측 결과에 기초한 횡위치의 확률 배열의 횡위치의 확립 배열을 곱한 값을 충돌 위치로서 계산하는 것에 의해 구해진다.In addition, the collision probability is a position in which the transverse positions are based on past calculation results and the transversal positions based on the latest measurement results. The point where the point of contact is found, and the value obtained by multiplying the lateral position probability array based on the past calculation result and the lateral position establishment arrangement based on the recent measurement result when the point obtained is within the range of the vehicle width It is obtained by calculating a as the collision position.
본 발명에 의하면, 오차가 큰 원거리의 검출 데이터나 에러 등에 의하여 발생하는 근거리의 돌발적인 검출 데이터에 의한 불필요한 감속 등이 경감된다.According to the present invention, unnecessary deceleration due to short-range, abrupt detection data generated due to long-range detection data or errors with large errors can be reduced.
또한 횡방향에서의 끼어들기에 대하여, 종래의 시스템에서는 차선 내에 검출 중심이 들어갈 때까지 반응하지 않는 문제점이 있었지만, 본 발명에 의하면 차선 내에 근접한 경우에 단계적으로 감속을 행하여 가는 것이 가능해지기 때문에, 끼어드는 차량에 대한 처리가 원활해진다.In addition, the conventional system has a problem that the conventional system does not react until the detection center enters the lane, but according to the present invention, it becomes possible to decelerate stepwise when approaching the lane. Handling of lifting vehicles is smooth.
본 발명을 이용한 시스템 구성을 도 1에 나타낸다.The system configuration using the present invention is shown in FIG.
본 발명은 센서부(1), 센서 데이터 처리부(2), 제어부(3)로 구성된다.The present invention consists of a
센서부(1)는 자기 차량의 전방에 물체가 존재하는지의 여부를 검지하기 위한 센서를 갖는다. 여기에서 전방은 자기 차량이 주행하는 방향을 의미하며, 특히 센서의 물체 검지 영역을 포함한다. 또한 물체는 선행차, 대향차, 장해물 등을 의미한다.The
상기 센서는 본 발명의 분야에서 널리 이용되는 레이더나 초음파센서가 사용될 수 있으며, 다른 형태의 것이 사용될 수 있다. 예컨대 센서로서 화상처리기구가 사용되어도 좋다. 이러한 센서는 자기 차량의 전방에 물체가 존재하는 경우 그 물체의 상대 위치 정보, 즉 차량의 위치를 기준으로 하는 물체의 위치 정보를 출력하도록 구성된다.The sensor may be a radar or an ultrasonic sensor widely used in the field of the present invention, other types may be used. For example, an image processing mechanism may be used as the sensor. Such a sensor is configured to output relative position information of the object, that is, the position information of the object based on the position of the vehicle, when an object exists in front of the vehicle.
상기 센서로부터 출력되는 선행차, 대향차, 장해물 등의 상대위치정보는 센서 데이터 처리부(2)로 입력된다.Relative position information such as a preceding vehicle, an opposite vehicle, an obstacle, and the like output from the sensor is input to the sensor
상기 센서 데이터 처리부(2)는 확률분포 계산부(2A)와 주행 영역 확률분포 계산부(2B)로 구성된다.The
상기 확률분포 계산부(2A)는 센서, 예컨대 레이더로부터 출력되어 입력된 각 검출 데이터의 확률분포를 추산한다.The probability distribution calculator 2A estimates a probability distribution of each detected data output from a sensor such as a radar.
확률분포의 추산에 이용되는 식은 정규 분포 혹은 카이2승분포(카이제곱분포) 등이 이용되며, 이 추산식을 이용하여 분포식으로 분포하고 있는 것으로 추정하여 계산한다. 이때, 센서로부터 출력되어 입력된 데이터의 분산과 거리의 관계는 센서마다 사전에 계측을 행하고, 그 데이터를 이용하는 것으로 한다.The equation used for estimating the probability distribution is a normal distribution or a chi-square distribution (chi-square distribution). The equation is used to estimate the distribution of the probability distribution. At this time, the relationship between the dispersion of the data output from the sensor and the distance is measured in advance for each sensor, and the data is used.
상기 확률분포 계산부(2A)에서 확률분포 곡선을 계산한 데이터는 주행 영역 확률분포 계산부(2B)로 제공된다.The data obtained by calculating the probability distribution curve in the probability distribution calculator 2A is provided to the driving range probability distribution calculator 2B.
상기 주행 영역 확률분포 계산부(2B)는 확률분포 계산부(2A)로부터 입력된 데이터에 근거하여 차량의 진행 방향과 확률분포 곡선에 의하여 자기 차량 각부의 충돌 확률을 계산한다.The driving range probability distribution calculator 2B calculates the collision probability of each vehicle part based on the traveling direction and the probability distribution curve of the vehicle based on the data input from the probability distribution calculator 2A.
이러한 충돌 확률의 계산 방법은 다음과 같다.This collision probability calculation method is as follows.
도 2에 11로 나타낸 과거의 계산 결과에 기초한 횡위치의 확률 배열과, 12로 나타낸 가장 최근의 계측 결과에 기초한 횡위치의 확률 배열에서, 각각의 요소마다를 모두 직선으로 연결하고, 그 직선이 14로 나타낸 지점과 만나는 점을 구한다. 여기에서 14로 나타낸 지점은 자기 차량(16)에 갖춰진 레이더 등의 센서가 설치된 위치로부터 0m 떨어진 위치에 해당하는 기준지점을 의미한다.In the probability array of the lateral position based on the past calculation result shown by 11 in FIG. 2, and the horizontal position probability array based on the most recent measurement result shown by 12, all elements are connected by a straight line, and the straight line is Find the point where it meets the point indicated by 14. Here, the point indicated by 14 means a reference point corresponding to a position 0 m away from a position where a sensor such as a radar provided in the
상기에서 구해진 점이 자기 차량 폭(13)의 범위 내에 있는 경우에는, 과거의 계산 결과에 기초한 횡위치의 확률 배열(11) 및 가장 최근의 계측 결과에 기초한 횡위치의 확률 배열(12)의 횡위치의 확립 배열을 곱한 값을 충돌 위치로서 계산한다.When the point obtained above is in the range of the
위에서 설명한 충돌 확률의 계산 이유는 다음과 같다.The reason for calculating the collision probability described above is as follows.
계측을 행한 결과를 횡방향의 요소로 나눈다. 레이더 등의 센서에서 출력되는 계측 결과는, 차량을 검출한 경우, 어느 한 점의 반사점을 출력하게 된다. 다만, 이 출력 결과는, 검출 차량의 중심 위치를 의미하는 것은 아니며 가장 강한 반사가 이루어지는 위치를 의미하는바, 검출 차량 위치를 보다 정확하게 파악하려면, 위에서 기재한 것처럼 검출한 포인트를 중심으로 정규 분포를 구하는 것에 의하여 차량의 존재 위치를 특정할 수 있다. 계측한 포인트가 큰 값을 나타내므로, 그곳에서 횡방향의 요소로 나누는 것에 의하여, 검출 차량의 폭도 특정할 수 있다.The measurement result is divided by the transverse element. The measurement result output from a sensor such as a radar outputs a reflection point of any one point when a vehicle is detected. However, this output result does not mean the center position of the detection vehicle, but means the position where the strongest reflection is made. To more accurately determine the position of the detection vehicle, a normal distribution is performed based on the detected points as described above. By obtaining, the present position of the vehicle can be specified. Since the measured point shows a large value, the width of the detection vehicle can also be specified by dividing it by the transverse element there.
계산 방법으로서, 전회(즉 도 2에 11로 나타낸 것)과 금회(도 2에 12로 나타낸 것)의 요소를 곱하는 것에 의하여, 검출 차량이 진행하는 방법(궤적)을 추정하는 것이 가능해진다. 즉, 자기 차량이 진행하는 방향으로 검출 차량이 있을 확률은 어느 정도인지가 추정 가능해진다.As a calculation method, by multiplying the element of the previous time (namely, 11 shown in FIG. 2) and the present time (thing shown by 12 in FIG. 2), it becomes possible to estimate the method (track | track) which a detection vehicle advances. That is, it is possible to estimate what is the probability that there is a detection vehicle in the direction in which the own vehicle proceeds.
각 요소마다 계산을 행하고, 모든 확률을 계산한 결과를 더한 값을 충돌 확률로 한다.The calculation is performed for each element, and the value obtained by adding up the results of calculating all the probabilities is referred to as the collision probability.
또한, 도 2에 15로 나타낸 대상물까지의 거리는 대상물의 상대 속도를 이용하고, 충돌까지의 시간을 계산하여 경보 및 제동의 동작 조건을 비교하여 동작을 제어한다. 이러한 제어는 제어부(3)에서 수행한다.In addition, the distance to the object shown by 15 in FIG. 2 uses the relative speed of the object, calculates the time until the collision, and compares the operating conditions of the alarm and braking to control the operation. This control is performed by the
한편, 선행 차량 확률의 계산법(ACC의 경우)은 다음과 같다.On the other hand, the method of calculating the preceding vehicle probability (in case of ACC) is as follows.
도 3에 21로 나타낸 것은 자기 차선 차량의 확률배열로서, 자기 차량 주행 차선 내의 차량의 존재 확률 계산의 경우에는, 자기 차선 내에 있을 확률 배열의 데이터를 모두 더한 숫자를 선행 차량 존재 확률로서 이용한다.3 is a probability array of the own lane vehicle, and in the case of calculating the existence probability of the vehicle in the own lane, the number obtained by adding up the data of the probability array in the own lane is used as the preceding vehicle existence probability.
도 3에 22로 나타낸 것은 끼어드는 차량의 확률배열로서, 자기 차선으로 끼어들고 있는 것 등을 나타내는 차량의 존재 확률은, 자기 차선에 일부 포함되도록 분포한다. 이 경우에는, 자기 차선에 포함되어 있는 데이터만을 더하여 선행 차량 존재 확률로 한다.3 is a probability array of the interrupting vehicle, and the existence probability of the vehicle indicating that the vehicle is being interrupted in the own lane is distributed so as to be partially included in the own lane. In this case, only the data contained in the own lane is added to be the preceding vehicle existence probability.
이와 같이 모든 데이터에 대하여 확률을 계산하여 그 데이터에서 목표 속도 등을 계산한다.In this way, the probability is calculated for all data, and the target speed is calculated from the data.
도 1은 본 발명의 전체 구성을 나타낸 블럭도;1 is a block diagram showing the overall configuration of the present invention;
도 2는 본 발명에 의한 충돌판정방법을 나타낸 설명도;2 is an explanatory diagram showing a collision determination method according to the present invention;
도 3은 본 발명에 의한 목표차속산출방법을 나타낸 설명도이다.3 is an explanatory diagram showing a target vehicle speed calculation method according to the present invention.
※ 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 ※※ Explanation of code about main part of drawing ※
1 : 센서부1: sensor
2 : 센서데이터 처리부2: sensor data processing unit
2A : 확률분포 계산부2A: Probability Distribution Calculator
2B : 주행영역 확률분포 계산부2B: Probability Distribution Calculator
3 : 제어부3: control unit
11 : 과거 계측결과의 확률배열11: Probability arrangement of past measurement results
12 : 최신 계측결과의 확률배열12: Probability arrangement of the latest measurement results
13 : 자기 차량 차폭13: car vehicle width
14 : 센서에서 0m 떨어진 위치에 해당하는 기준지점을 나타내는 선14: Line indicating the reference point corresponding to the position 0m away from the sensor
15 : 대상물체까지의 거리15: distance to the object
16 : 자기 차량16: magnetic vehicle
21 : 자기 차선 차량의 확률배열21: Probability Arrangement for Self Lane Vehicles
22 : 끼어드는 차량의 확률배열22: Probability arrangement of the interrupting vehicle
23 : 자기 차선23: lane to self
24 : 자기 차량24: magnetic vehicle
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2007
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