KR20160047268A - Lane change prediction apparatus and lane change prediction method - Google Patents

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KR20160047268A
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윤지현
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Abstract

The present invention relates to a lane change prediction apparatus, and a lane change prediction method. The lane change prediction apparatus predicts a lane change by previously calculating probability that a target vehicle changes a lane. According to one embodiment of the present invention, the lane change prediction apparatus comprises: a searching module obtaining a distance to a specific point on a route; a vehicle sensing module obtaining acceleration of the target vehicle and the distance to the target vehicle; and a calculation module calculating the probability that the target vehicle is cut in or cut out based on the distance to the specific point, the distance to the target vehicle, and the acceleration of the target vehicle.

Description

차로 변경 예측 장치 및 차로 변경 예측 방법{LANE CHANGE PREDICTION APPARATUS AND LANE CHANGE PREDICTION METHOD}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a lane change prediction apparatus and a lane change prediction method,

본 발명은 차로 변경 예측 장치 및 예측 방법에 관한 것으로서, 더욱 자세하게는 타겟차량이 차로를 변경할 확률을 미리 산출함으로써 차로 변경을 예측하는 장치 및 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a lane change prediction apparatus and a prediction method, and more particularly, to an apparatus and a method for predicting a lane change by calculating in advance a probability that a target vehicle changes lanes.

최근 자동차 업계에 있어 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS; Advanced Driver Assistance System)이 각광을 받고 있다. ADAS 중 하나인 스마트 크루즈 컨트롤 시스템(Smart Cruise Control System)은 정속 주행 시스템으로서, 희망하는 속도를 설정하면 운전자가 가속 또는 감속하는 조작을 하지 않아도 그 속도를 유지하면서 차량을 주행케한다. Recently, Advanced Driver Assistance System (ADAS) has become popular in the automotive industry. One of the ADAS, the Smart Cruise Control System, is a cruise control system that, when set to the desired speed, allows the driver to drive the vehicle while maintaining its speed without having to accelerate or decelerate.

특히, 스마트 크루즈 컨트롤 시스템에 있어서, 전방에 선행차(타겟차량)가 없는 경우에는 운전자가 정해놓은 설정속도로 속도제어를 하고, 선행차가 있는 경우에는 선행차와 일정 이상의 거리를 유지하도록 거리제어를 수행한다. 이로써 운전자에 의한 수동 조작없이도 주행이 가능해서 운전자에게 편의성과 안전성을 제공할 수 있게 된다.Particularly, in the smart cruise control system, when there is no preceding vehicle (target vehicle) in front, the speed control is performed at the set speed set by the driver, and when there is the preceding vehicle, the distance control . As a result, the vehicle can be driven without manual operation by the driver, thereby providing convenience and safety to the driver.

한편, 주로 스마트 크루즈 컨트롤 시스템이 적용되는 고속도로 상에는 나들목(interchange; IC), 분기점(junction; JC)과 같이 고속도로에 다른 도로와 합쳐지거나(합류지점) 분기되는 지점(분기지점)이 존재한다. 또한, 도로 공사가 있는 경우에는 차로가 줄어드는 병목지점과 차로가 확장되는 확장지점이 존재한다. 상기와 같은 구간들에 있어서는 차량들의 차로 변경이 매우 빈번한다. 즉, 자기 차량을 기준으로 볼 때 옆 차로의 타 차량이 끼어들거나(이른바 컷인(cut-in)), 동일 차로의 선행 차량이 옆 차로로 차로를 변경(이른바 컷아웃(cut-out))하는 것이 자주 일어난다. On the other hand, on a highway to which a smart cruise control system is mainly applied, there exist points (branch points) where highways such as interchange (IC) and junction (JC) are merged with other roads (junction points). In the case of road construction, there are bottleneck points where lanes are reduced and expansion points where lanes are extended. In the above-mentioned sections, the car is changed very frequently. That is, when another vehicle in the side lane is interrupted (so-called cut-in) on the basis of the own vehicle and the preceding vehicle with the same lane changes the lane on the side lane (so-called cut-out) It often happens.

통상적인 스마트 크루즈 컨트롤 시스템에 의하면, 빈번하게 발생하는 타 차량의 컷인이나 컷아웃을 적시에 인지하지 못하였고, 타 차량과의 충돌 회피를 위해 급감속 또는 급가속을 수행할 수밖에 없었다.According to the conventional smart cruise control system, it was not possible to recognize the cut-in or cut-out of the frequent occurrence of other vehicles in a timely manner, and it was forced to perform a rapid deceleration or rapid acceleration in order to avoid collision with other vehicles.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 타겟 차량까지의 거리 및 가속도와 도로의 형상에 기초하여, 미리 타겟 차량의 차로 변경 여부를 예측하는 것을 목적으로 한다. SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in order to solve the above-described problems, and it is an object of the present invention to predicting whether or not to change to a target vehicle in advance based on the distance and acceleration to the target vehicle and the shape of the road.

본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치는, 경로 상의 특이지점까지의 거리를 획득하는 탐색모듈, 타겟차량까지의 거리 및 상기 타겟차량의 가속도를 획득하는 차량센싱모듈, 및 상기 특이지점까지의 거리, 상기 타겟차량까지의 거리 및 상기 타겟차량의 가속도에 기초하여, 상기 타겟차량이 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출하는 연산모듈을 구비할 수 있다. The vehicle change prediction apparatus according to an embodiment of the present invention includes a search module for obtaining a distance to a specific point on a route, a vehicle sensing module for obtaining an acceleration of the target vehicle and a distance to the target vehicle, A distance to the target vehicle, and an acceleration of the target vehicle, the calculation module may calculate a probability that the target vehicle is cut-in or cut-out.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치에 있어서, 특이지점은 분기지점, 합류지점, 도로 확장 지점, 도로 병목 지점 중 어느 하나일 수 있다. Further, in the lane change prediction apparatus according to another embodiment of the present invention, the specific point may be any one of a branch point, a joining point, a road extension point, and a road bottleneck point.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치에 있어서, 차량센싱모듈은, 상기 타겟차량의 위치정보로부터 상기 타겟차량까지의 거리 및 상기 타겟차량의 가속도를 획득할 수 있다. Further, in the lane change prediction apparatus according to another embodiment of the present invention, the vehicle sensing module may obtain the distance from the position information of the target vehicle to the target vehicle and the acceleration of the target vehicle.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치에 있어서, 연산모듈은, 상기 특이지점까지의 거리가 소정의 거리 이내인 경우에만, 상기 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출할 수 있다. Further, in the lane change prediction apparatus according to another embodiment of the present invention, the calculation module can calculate the probability of the cut-in or cut-out only when the distance to the specific point is within a predetermined distance.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치에 있어서, 연산모듈은, 컷인 또는 컷아웃할 확률이 소정의 값 이상이면, 컷인 검출 신호 또는 컷아웃 검출 신호를 생성하여 외부의 속도제어장치로 전송할 수 있다. Further, in the lane change prediction apparatus according to another embodiment of the present invention, the calculation module generates a cut-in detection signal or a cut-out detection signal when the probability of cut-in or cut-out is a predetermined value or more, Lt; / RTI >

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치는, 상기 컷인 또는 컷아웃할 확률이 소정의 값 이상이면 운전자에게 컷인 또는 컷아웃의 검출을 알리기 위한 알림모듈을 더 포함할 수 있다. Further, the lane change prediction apparatus according to another embodiment of the present invention may further include a notification module for notifying a driver of detection of cut-in or cut-out when the probability of the cut-in or cut-out is a predetermined value or more.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치 및 방법에 의하면, 타겟차량이 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출할 수 있게 된다. 산출된 컷인 또는 컷아웃할 확률에 기초하여 스마트 크루즈 컨트롤 시스템의 유연한 속도 제어가 가능해지고, 이를 통해 운전자의 승차감을 향상시킬 수 있게 된다. 또한 스마트 크루즈 컨트롤 시스템의 안정성 및 안전운전에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. The apparatus and method for predicting lane change according to various embodiments of the present invention can calculate the probability of a cut-in or cut-out of a target vehicle. Flexible speed control of the smart cruise control system is enabled based on the calculated cut-in or probability of cut-out, thereby improving the riding comfort of the driver. In addition, the reliability of the smart cruise control system and the reliability of safe operation can be increased.

도 1(a) 및 (b)는 일반적인 차로 변경 인식 장치 및 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치를 나타낸다.
도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치에 있어서 컷인 예측을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치에 있어서 컷아웃 예측을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 방법을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차로 변경 예측 방법을 나타낸다.
도 7(a), (b)은 컷인 시에 차량의 속도 및 타겟차량까지의 거리를, 본 발명과 일반적인 경우를 비교하여 나타낸 그래프를 나타낸다.
도 8(a), (b)은 컷아웃 시에 차량의 속도 및 타겟차량까지의 거리를, 본 발명과 일반적인 경우를 비교하여 나타낸 그래프를 나타낸다. 1 (a) and 1 (b) are diagrams for explaining a general lane change recognition apparatus and method.
2 shows a lane change prediction apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram for explaining cut-in prediction in the lane change prediction apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram for explaining cut-out prediction in a lane change prediction apparatus according to an embodiment of the present invention.
5 shows a method of predicting a change in lane according to an embodiment of the present invention.
6 shows a method for predicting a change in lane according to another embodiment of the present invention.
Figs. 7 (a) and 7 (b) show graphs showing the speed of the vehicle and the distance to the target vehicle when cut-in, comparing the present invention with the general case.
8 (a) and 8 (b) show graphs showing the speed of the vehicle at the time of cut-out and the distance to the target vehicle in comparison with the present invention and the general case.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The present invention is capable of various modifications and various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. It is to be understood, however, that the invention is not to be limited to the specific embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises" or "having" are used to specify that a feature, a number, an element, a component, or a combination thereof is described in the specification, Elements, parts, or combinations thereof without departing from the spirit and scope of the invention.

도 1(a) 및 (b)는 일반적인 차로 변경 인식 장치 및 방법을 설명하기 위한 도면이다.1 (a) and 1 (b) are diagrams for explaining a general lane change recognition apparatus and method.

도 1(a)를 참조하면, 일반적인 차로 변경 인식 장치는 예를 들어 차량(10)에 탑재될 수 있다. 일반적인 차로 변경 인식 장치는 동일 차로에 있어서 선행하고 있는 차량을 타겟차량으로 설정하고, 모니터링할 수 있다. 예를 들어, 차량(10)에 탑재된 일반적인 차로 변경 인식 장치는 차량(30)의 움직임을 레이더 또는 카메라와 같은 인식모듈을 통해 모니터링할 수 있다(도 1(a) 좌측 도면). 특히 크루즈 컨트롤 시스템이 탑재되어 있는 차량(10)은 선행하고 있는 차량(30)의 움직임을 모니터링함으로써 일정 거리를 유지하도록 안전 거리 간격에 대한 제어를 수행할 수 있다. Referring to Fig. 1 (a), a general lane change recognition apparatus can be mounted on the vehicle 10, for example. A general lane change recognition apparatus can set and monitor a preceding vehicle as a target vehicle in the same lane. For example, a general lane change recognition apparatus mounted on the vehicle 10 can monitor the movement of the vehicle 30 through a recognition module such as a radar or a camera (the left drawing in Fig. 1 (a)). Particularly, the vehicle 10 on which the cruise control system is mounted can perform control on the safety distance interval so as to maintain a certain distance by monitoring the movement of the preceding vehicle 30.

그런데, 도로 주행에 있어서는 자기 차량(10)의 우측 차로에서 주행하고 있던 차량(20)이 차선을 가로질러 자기 차량(10)과 차량(30) 사이에 끼어들기(cut-in)를 할 수 있다(도 1(a) 우측 도면). 이러한 경우 차량(10)에 탑재된 일반적인 차로 변경 인식 장치는, 차량(20)이 차선을 기준으로 일정한 값만큼 넘어선 것을 인식하고 타겟차량을 차량(30)에서 차량(20)으로 변경할 수 있다. 하지만 이미 자기 차량(10)은 기존의 타겟차량인 차량(30)과 미리 설정된 거리만큼 떨어져서 주행하고 있었으므로, 타겟차량이 차량(20)으로 변경됨에 따라 상기 미리 설정된 거리를 확보하기 위해 급정거를 하게 된다. The vehicle 20 traveling in the right lane of the vehicle 10 can cut across the lane between the vehicle 10 and the vehicle 30 (The right drawing in Fig. 1 (A)). In this case, the general lane change recognition device mounted on the vehicle 10 recognizes that the vehicle 20 has exceeded a certain value based on the lane, and can change the target vehicle from the vehicle 30 to the vehicle 20. However, since the subject vehicle 10 has been already traveling at a predetermined distance from the vehicle 30, which is the existing target vehicle, the subject vehicle is suddenly stopped to secure the predetermined distance as the target vehicle is changed to the vehicle 20 do.

한편, 도 1(b)를 참조하면, 마찬가지로 차량(10)에 탑재된 일반적인 차로 변경 인식 장치는 차량(40)의 움직임을 인식모듈을 통해 모니터링할 수 있다(도 1(b) 좌측 도면). 이것에 의하여, 크루즈 컨트롤 시스템이 탑재되어 있는 자기 차량(10)은 선행하고 있는 타겟차량, 즉 차량(40)의 움직임을 모니터링함으로써 일정 거리를 유지하도록 안전 거리 간격에 대한 제어를 수행할 수 있다. On the other hand, referring to Fig. 1 (b), a general lane change recognition device mounted on the vehicle 10 can also monitor the movement of the vehicle 40 through the recognition module (Fig. Thereby, the subject vehicle 10 equipped with the cruise control system can perform the control on the safety distance interval so as to maintain the predetermined distance by monitoring the movement of the preceding target vehicle, i.e., the vehicle 40. [

그런데, 도로 주행에 있어서는 선행하고 있던 타겟차량(40)이 차선을 가로질러 다른 차로로 이탈(cut-out)할 수 있다(도 1(b) 우측 도면). 이러한 경우 차량(10)에 탑재된 일반적인 차로 변경 인식 장치는, 차량(40)이 차선을 기준으로 일정한 값만큼 벗어난 것을 인식할 수 있다. 이에 따라서 일반적인 차로 변경 인식 장치는 타겟차량을 상실하고 새로운 타겟차량을 탐색한다. 한편, 타겟차량을 상실한 차량(10)은 운전자가 미리 정해둔 속도로 제어되는데, 상기 미리 정해둔 속도에 이르기 위하여 가속 주행을 하는 경우가 발생할 수 있다. By the way, in the road running, the preceding target vehicle 40 can cut out to another lane across the lane (the right drawing in Fig. 1 (b)). In this case, the general lane change recognition device mounted on the vehicle 10 can recognize that the vehicle 40 is deviated by a predetermined value with respect to the lane. Accordingly, the general lane change recognition device loses the target vehicle and searches for a new target vehicle. On the other hand, the vehicle 10 in which the target vehicle has been lost is controlled at a predetermined speed, which may occur when the vehicle is accelerating to reach the predetermined speed.

이와 같이, 일반적인 차로 변경 인식 장치는 다른 차량의 컷인을 차선을 넘어선 정도에 기초하여 판단하므로 도 1(a)의 경우와 같은 급감속을 초래한다. 이러한 급감속은 운전자의 안전에 영향을 줄 수 있고, 승차감에도 좋지 않은 영향을 준다. 나아가 운전자에 대해 크루즈 컨트롤 시스템의 안정성에 의문을 가지게 할 수 있다. As described above, the general lane change recognition device determines the cut-in of the other vehicle on the basis of the degree of lane departure, resulting in rapid deceleration as in the case of Fig. 1 (a). This sudden deceleration can affect driver safety and bad ride quality. Furthermore, the driver can be questioned about the stability of the cruise control system.

또한, 일반적인 차로 변경 인식 장치는 선행 차량의 컷아웃을 차선을 벗어난 정도에 기초하여 판단하므로 도 1(b)의 경우와 같은 가속을 초래할 수 있다. 그러나 타겟차량을 인지하지 못하여 가속을 하고, 이후에 선행 차량(50)을 인지하는 경우, 안전거리를 유지하지 못하여 다시금 급감속을 할 수 있다. 이러한 급감속은 운전자의 안전에 영향을 줄 수 있고, 승차감에도 좋지 않은 영향을 준다. 또한, 운전자에 대해 크루즈 컨트롤 시스템의 안정성에 의문을 가지게 할 수 있다. In addition, a general lane change recognition apparatus judges the cut-out of the preceding vehicle on the basis of the degree of departure from the lane, so that it can cause acceleration as in the case of Fig. 1 (b). However, if the target vehicle is not recognized and is accelerated, and the preceding vehicle 50 is recognized afterwards, the safety distance can not be maintained, and the vehicle can rapidly decelerate. This sudden deceleration can affect driver safety and bad ride quality. It is also possible to question the stability of the cruise control system for the driver.

일반적인 차로 변경 인식 장치는 상술한 바와 같다. 이하에서는 본 발명에 따른 차로 변경 예측 장치 및 방법을 도 2 내지 도 8을 참조하여 설명하기로 한다.A general lane change recognition apparatus is as described above. Hereinafter, an apparatus and method for predicting a change of a car according to the present invention will be described with reference to FIGS. 2 to 8. FIG.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치를 나타낸다.2 shows a lane change prediction apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치(100)는 탐색모듈(101), 차량센싱모듈(103), 연산모듈(105), 및 알림모듈(107)을 포함할 수 있다. 차로 변경 예측 장치(100)는 통상적으로 차량에 탑재되어 그 기능을 수행한다. 본 명세서에서는 차량에 탑재된 것으로 설명하나, 이륜차 및 기타 이동체에 탑재하는 것을 배제하는 것은 아니다.2, the lane change prediction apparatus 100 according to an embodiment of the present invention includes a search module 101, a vehicle sensing module 103, a calculation module 105, and a notification module 107 . The lane change prediction apparatus 100 is typically mounted on a vehicle and performs its function. Although the present invention is described as being mounted on a vehicle, it does not exclude mounting on a two-wheeled vehicle or other moving object.

탐색모듈(101)은 차량이 소정의 목적지까지 이르기 위한 경로 상의 특이지점까지의 거리를 획득할 수 있다. 이때 특이지점이란 도로의 차로의 수가 증가 혹은 감소하는 지점, 나들목과 같이 도로가 분기되는 지점, 도로가 합류되는 지점 등을 지칭할 수 있다. 다시 말해, 특이지점은 분기지점, 합류지점, 도로 확장 지점, 도로 병목 지점 중 어느 하나일 수 있다. 탐색모듈(101)은 예를 들어, GPS 모듈이 내장된 네비게이션(navigation) 모듈로 구현될 수 있고, V2I(vehicle to infrastructure) 기술을 응용한 모듈로 구현되어도 좋다.The search module 101 may obtain the distance to a specific point on the path for the vehicle to reach a predetermined destination. In this case, the specific point may refer to a point where the number of roads on the road increases or decreases, a point where the road branches, such as a juncture, or a point where roads join. In other words, the specific point may be any one of a branch point, a joining point, a road extension point, and a road bottleneck point. The search module 101 may be implemented, for example, as a navigation module having a built-in GPS module or as a module using a vehicle to infrastructure (V2I) technology.

차량센싱모듈(103)은 타겟차량까지의 거리 및 타겟차량의 가속도를 획득할 수 있다. 예를 들어, 차량센싱모듈(103)은 타겟차량의 위치정보를 검지하고, 이 위치정보를 통해 타겟차량까지의 거리를 산출할 수도 있다. 또한, 차량센싱모듈(103)은 타겟차량의 위치정보를 2계 미분하는 등 하여 타겟차량의 가속도를 산출할 수 있다. 이후 설명할 연산모듈(105)은 확률 연산에 있어서, 차량센싱모듈(103)에서 산출된 타겟차량의 가속도 중 횡방향(차량의 주행방향과 수직인 방향) 성분 가속도를 연산에 사용하나, 이 횡방향 가속도는 차량센싱모듈(103)에서 미리 연산될 수도 있다. 한편, 차량센싱모듈(103)은 예를 들어 라이더(LIght Detection And Ranging; LIDAR), 레이더(radar), 초음파 센서 등으로 구현될 수 있으나, 타겟차량의 거리 및 가속도를 검지할 수 있는 센서이면 어떤 것이어도 무방하다. The vehicle sensing module 103 can obtain the distance to the target vehicle and the acceleration of the target vehicle. For example, the vehicle sensing module 103 may detect the position information of the target vehicle and calculate the distance to the target vehicle through the position information. Further, the vehicle sensing module 103 can calculate the acceleration of the target vehicle by differentiating the position information of the target vehicle by two orders. In the probability calculation, the calculation module 105 to be described later uses the component acceleration in the lateral direction (the direction perpendicular to the running direction of the vehicle) among the acceleration of the target vehicle calculated by the vehicle sensing module 103, The directional acceleration may be calculated in advance in the vehicle sensing module 103. Meanwhile, the vehicle sensing module 103 may be implemented by, for example, a lidar detection and ranging (LIDAR), a radar, an ultrasonic sensor, or the like. However, if it is a sensor capable of detecting the distance and acceleration of the target vehicle It is also acceptable.

연산모듈(105)은 탐색모듈(101)이 획득한 특이지점까지의 거리와, 차량센싱모듈(103)이 획득한 타겟차량까지의 거리 및 가속도에 기초하여, 타겟차량이 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출할 수 있다. The calculation module 105 calculates the probability that the target vehicle is cut-in or cut-out based on the distance to the specific point acquired by the search module 101, the distance to the target vehicle acquired by the vehicle sensing module 103, Can be calculated.

도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치에 있어서 컷인 예측을 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for explaining cut-in prediction in the lane change prediction apparatus according to an embodiment of the present invention.

구체적으로 도 3을 참조하면 연산모듈(105)은, 탐색모듈(101)이 획득한 자기 차량(1000)에서 특이지점까지의 거리(dm)와, 차량센싱모듈(103)이 획득한 자기 차량(1000)에서 타겟차량(2000)까지의 거리(dt) 및 타겟차량(2000)의 가속도(at)에 기초하여, 타겟차량(2000)이 자기 차량(1000)이 주행 중인 차로로 컷인할 확률을 산출할 수 있다. 상기 컷인할 확률을 산출함에 있어서는 타겟차량(2000)의 가속도(at)를 차량(1000)의 주행방향 성분(at2)과 상기 주행방향과 수직인 횡방향의 성분(at1)으로 분해하고, 횡방향 가속도 성분(at1)을 이용하여 산출할 수 있다(아래 수학식 1 참조). 3, the calculation module 105 compares the distance d m between the vehicle 1000 and the specific point obtained by the search module 101 with the distance d m between the vehicle 100 Based on the distance d t from the target vehicle 2000 to the target vehicle 2000 and the acceleration a t of the target vehicle 2000, the target vehicle 2000 can cut the vehicle 1000 into a running lane Probability can be calculated. In calculating the cut-in probability, the acceleration a t of the target vehicle 2000 is divided into a running direction component a t2 of the vehicle 1000 and a lateral direction component a t1 perpendicular to the running direction , And the lateral acceleration component a t1 (see Equation 1 below).

Figure pat00001
Figure pat00001

(P(Cin) :컷인할 확률, dp : 타켓차량(2000)까지의 거리, dm : 특이지점까지의 거리, at1 : 타켓차량(2000)의 횡방향 가속도)(P (C in): the probability of cut-in, d p: distance to the target vehicle (2000), d m: specific distance to the point, a t1: lateral acceleration of the target vehicle (2000))

예를 들어, 타 차량이 컷인할 확률(P(Cin))은 타켓차량(2000)까지의 거리(dp), 특이지점까지의 거리(dm), 및 타켓차량(2000)의 횡방향 가속도(at1)를 파라미터로 삼아 반복적인 실험 결과에 의해 미리 도출된 데이터 테이블에 기초할 수 있다. 즉, 상기 타 차량이 컷인할 확률(P(Cin))은 반복적인 실험을 통해 트레이닝 된 데이터로부터 산출될 수 있다. For example, the probability P (C in ) of the other vehicle to be cut can be calculated from the distance d p to the target vehicle 2000, the distance d m to the specific point, and the lateral direction of the target vehicle 2000 Can be based on a data table derived in advance based on repeated experimental results using the acceleration (a t1 ) as a parameter. That is, the probability P (C in ) that the other vehicle cuts can be calculated from the data trained through repeated experiments.

상기 타 차량이 컷인할 확률(P(Cin))을 산출하는 방법은 상기 데이터 테이블에 의한 방법에 한정되는 것이 아니다. 기계 학습(machine learning)을 이용한 방법 또는 소정의 연역적인 연산을 이용하는 방법을 적용할 수도 있다. The method of calculating the probability P (C in ) that the other vehicle cuts is not limited to the method based on the data table. A method using a machine learning or a method using a predetermined a-priori calculation may be applied.

한편, 산출된 확률은 타겟차량(2000)이 컷인하였는지 여부의 판단기준이 되는 소정의 값(Pthres _ in)과 비교될 수 있다. 이때, 산출한 컷인할 확률이 소정의 값 이상이면, 연산모듈(105)은 타겟차량(2000)의 끼어들기(컷인)가 검출되었다는 취지의 컷인 검출 신호를 생성할 수 있고, 이것을 예를 들어 스마트 크루즈 컨트롤 유닛의 속도제어장치로 전송할 수 있다. 이것에 의하여 속도제어장치는 타겟차량(2000)이 현실로 컷인을 하기 전에 차량(1000)의 속도를 줄여 급감속을 방지할 수 있게 된다. On the other hand, the calculated probabilities can be compared to the target vehicle (2000) is a predetermined value that is a determination reference of whether or not the cut-in (P thres _ in). At this time, if the calculated cut-out probability is equal to or larger than the predetermined value, the calculation module 105 can generate a cut-in detection signal indicating that the cut-in of the target vehicle 2000 has been detected, Can be transmitted to the speed control unit of the cruise control unit. Thereby, the speed control device can reduce the speed of the vehicle 1000 before the target vehicle 2000 cuts into reality, thereby preventing rapid deceleration.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치에 있어서 컷아웃 예측을 설명하기 위한 도면이다.4 is a diagram for explaining cut-out prediction in a lane change prediction apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면 연산모듈(105)은, 탐색모듈(101)이 획득한 자기 차량(1000)에서 특이지점까지의 거리(dm)와, 차량센싱모듈(103)이 획득한 자기 차량(1000)에서 타겟차량(2000)까지의 거리(dt) 및 타겟차량(2000)의 가속도(at)에 기초하여, 타겟차량(2000)이 이웃 차로로 컷아웃할 확률을 산출할 수 있다. 상기 컷아웃할 확률을 산출함에 있어서는, 컷인할 확률을 산출할 때와 마찬가지로, 타겟차량(2000)의 가속도(at)를 차량(1000)의 주행방향 성분(at2)과 상기 주행방향과 수직인 횡방향의 성분(at1)으로 분해하고, 횡방향의 성분(at1)을 이용하여 산출할 수 있다(아래 수학식 2 참조). 4, the calculation module 105 calculates the distance d m from the vehicle 1000 acquired by the search module 101 to a specific point and the distance d m between the vehicle 1000 It is possible to calculate the probability that the target vehicle 2000 cuts out into the neighboring lane based on the distance d t from the target vehicle 2000 to the target vehicle 2000 and the acceleration a t of the target vehicle 2000. In calculating the probability of cutout, the acceleration a t of the target vehicle 2000 is set to be equal to the running direction component a t2 of the vehicle 1000 and the direction perpendicular to the running direction which can be resolved into a lateral component (a t1) and the calculation by the use of the lateral component (a t1) (see equation 2 below).

Figure pat00002
Figure pat00002

(P(Cout) :컷아웃할 확률, dp : 타켓차량(2000)까지의 거리, dm : 특이지점까지의 거리, at1 : 타켓차량(2000)의 횡방향 가속도)(P (C out): cut-out to the probability, p d: distance to the target vehicle (2000), d m: distance from the specific point, a t1: lateral acceleration of the target vehicle (2000))

예를 들어, 타 차량이 컷아웃할 확률(P(Cout))은, 컷인할 확률(P(Cin))과 마찬가지로, 타켓차량(2000)까지의 거리(dp), 특이지점까지의 거리(dm), 및 타켓차량(2000)의 횡방향 가속도(at1)를 파라미터로 삼아 반복적인 실험 결과에 의해 도출된 데이터 테이블에 기초할 수 있다. 즉, 상기 타 차량이 컷아웃할 확률(P(Cout))은 반복적인 실험을 통해 트레이닝 된 데이터로부터 산출될 수 있다. For example, the probability (P (C out)), the other to the vehicle the cut-out is likely to cut-Like (P (C in)), the distance (d p), to the specific point to the target vehicle (2000) The distance d m , and the lateral acceleration a t1 of the target vehicle 2000 as parameters, based on the data table derived by the repeated experimental results. That is, the probability P (C out ) of the cut-out of the other vehicle can be calculated from the training data through repeated experiments.

상기 타 차량이 컷아웃할 확률(P(Cout))을 산출하는 방법은 상기 데이터 테이블에 의한 방법에 한정되는 것이 아니다. 기계 학습을 이용한 방법 또는 소정의 연역적인 연산을 이용하는 방법을 적용할 수도 있다. The method of calculating the probability (P (C out )) that the other vehicle cuts out is not limited to the method based on the data table. A method using a machine learning or a method using a predetermined a-priori calculation may be applied.

한편, 산출된 확률은 타겟차량(2000)이 컷아웃하였는지 여부의 판단기준이 되는 소정의 값(Pthres _ out)과 비교될 수 있다. 이때, 산출한 컷아웃할 확률이 소정의 값 이상이면, 연산모듈(105)은 타겟차량(2000)의 차로 이탈(컷아웃)이 검출되었다는 취지의 컷아웃 검출 신호를 생성할 수 있고, 이것을 외부의 속도제어장치로 전송할 수 있다. 이것에 의하여 속도제어장치는 타겟차량(2000)이 컷아웃을 예측한 때부터 선행하는 차량(3000)이 타겟차량으로서 설정될 때까지 동안, 자기 차량(1000)의 속도를 안정적으로 제어할 수 있다. 이로써 급가속 및 급감속을 방지할 수 있게 된다. On the other hand, the calculated probabilities can be compared to the target vehicle (2000) a predetermined value at which the determination criterion of whether or not the cut-out (P thres _ out). At this time, if the calculated cutout probability is equal to or larger than the predetermined value, the calculation module 105 can generate a cut-out detection signal indicating that a cut-out of the target vehicle 2000 has been detected as a cut-out detection signal, To the speed control device. Thereby, the speed control device can stably control the speed of the subject vehicle 1000 from the time when the target vehicle 2000 predicted the cut-out to the time when the preceding vehicle 3000 is set as the target vehicle . This makes it possible to prevent rapid acceleration and rapid deceleration.

또한, 실시형태에 따라서, 연산모듈(105)은 경로 상의 특이지점까지의 거리가 소정의 거리 이내인 경우에만, 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출할 수 있다. 이것에 의하여 불필요한 확률 연산을 회피할 수 있다. Further, according to the embodiment, the calculation module 105 can calculate the probability of cut-in or cut-out only when the distance to a specific point on the path is within a predetermined distance. This makes it possible to avoid unnecessary probability calculations.

또한, 실시형태에 따라서, 연산모듈(105)은 인식된 특이지점이 분기지점 또는 합류지점이고, 자기 차량(1000)이 주행 중인 차로가 가장 우측의 차로(노변차로)인 경우에만 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출할 수 있다. 이것에 의하여 컷인 및 컷아웃이 빈번한 분기지점 또는 합류지점의 노변차로에 있어서 확률을 산출하므로, 불필요한 확률 연산을 더욱 회피할 수 있다. In addition, according to the embodiment, the calculation module 105 determines whether the recognized specific point is a branch point or a confluence point, and only when the lane on which the vehicle 1000 is traveling is the right lane (lane lane road) It is possible to calculate the probability of doing so. As a result, the probability is calculated at the roadway where the cut-in and the cut-out are frequent, or the roadway at the junction of the confluence point, so that unnecessary probability calculation can be further avoided.

도 2로 되돌아와서, 알림모듈(107)은 상기 컷인 또는 컷아웃할 확률이 소정의 값(Pthres _ in 혹은 Pthres _ out) 이상이면 운전자에게 컷인 또는 컷아웃의 검출을 알릴 수 있다. 알림모듈(107)은 경고 부저, 음성 안내 모듈, 차량에 구비된 디스플레이상 모듈, 운전대에 구비된 진동모듈 또는 이들의 조합으로 다양하게 존재할 수 있다. Returning to FIG 2, the notification module 107 is the cut-in or cut-out probability is a predetermined value (P thres or _ in _ out P thres) or more can be notified to the operator to detect the cut-in or cut-out. The notification module 107 may be variously provided in a warning buzzer, a voice guidance module, a display-mounted module provided in the vehicle, a vibration module provided in the steering wheel, or a combination thereof.

본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치(100)의 구성은 상술한 바와 같다. 이하에서는 차로 변경 예측 방법에 대하여 설명하기로 한다. The configuration of the lane change prediction apparatus 100 according to an embodiment of the present invention is as described above. Hereinafter, the lane change prediction method will be described.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 방법을 나타낸다.5 shows a method of predicting a change in lane according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 방법은, 경로 상의 특이지점까지의 거리를 획득하는 단계(S501), 타겟차량까지의 거리 및 타겟차량의 가속도를 획득하는 단계(S502), 및 특이지점까지의 거리, 타겟차량까지의 거리 및 타겟차량의 가속도에 기초하여, 타겟차량이 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출하는 단계(S503)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 5, the method of predicting lane change according to an embodiment of the present invention includes a step (S501) of obtaining a distance to a specific point on a route, a step of obtaining a distance to a target vehicle and an acceleration S502), and calculating (S503) the probability that the target vehicle is cut-in or cut-out based on the distance to the specific point, the distance to the target vehicle, and the acceleration of the target vehicle.

단계 S501에서, 탐색모듈(101)은 자기 차량(1000)의 목적지까지의 경로 상에 존재하는 특이지점까지의 거리를 획득할 수 있다. 이때, 특이지점은 분기지점, 합류지점, 도로 확장 지점, 도로 병목 지점 중 어느 하나일 수 있다.In step S501, the search module 101 may obtain the distance to a specific point on the route to the destination of the own vehicle 1000. [ At this time, the specific point may be any one of a branch point, a joining point, a road extension point, and a road bottleneck point.

단계 S502에서, 차량센싱모듈(103)은 타겟차량(2000)까지의 거리 및 타겟차량(2000)의 가속도를 획득할 수 있다. In step S502, the vehicle sensing module 103 can obtain the distance to the target vehicle 2000 and the acceleration of the target vehicle 2000. [

단계 S503에서, 연산모듈(105)은 특이지점까지의 거리, 타겟차량까지의 거리 및 타겟차량의 가속도에 기초하여, 타겟차량이 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출할 수 있다.In step S503, the calculation module 105 can calculate a probability that the target vehicle is cut-in or cut-out based on the distance to the specific point, the distance to the target vehicle, and the acceleration of the target vehicle.

도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차로 변경 예측 방법을 나타낸다.6 shows a method for predicting a change in lane according to another embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 차로 변경 예측 방법은, 경로 상의 특이지점까지의 거리를 획득하는 단계(S601), 특이지점까지의 거리가 소정의 거리 이내인지 판단하는 단계(S602), 타겟차량의 위치정보 획득하는 단계(S603), 위치정보로부터 타겟차량까지의 거리 및 가속도를 획득하는 단계(S604), 특이지점까지의 거리, 타겟차량까지의 거리 및 타겟차량의 가속도에 기초하여, 타겟차량이 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출하는 단계(S605), 컷인 또는 컷아웃할 확률이 소정의 값 이상인지 판단하는 단계(S606), 컷인 검출 신호 또는 컷아웃 검출 신호를 생성하고(S607), 외부의 제어장치로 전송하는 단계(S608), 및 운전자에게 컷인 또는 컷아웃의 검출을 알리는 단계(S609)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 6, the method of predicting lane change according to another embodiment of the present invention includes a step of obtaining a distance to a specific point on a route (S601), a step of determining whether a distance to a specific point is within a predetermined distance (Step S602), acquiring position information of the target vehicle (step S603), acquiring the distance and acceleration from the position information to the target vehicle (step S604), the distance to the specific point, the distance to the target vehicle, A step S605 of calculating the probability of cut-in or cut-out of the target vehicle based on the probability of cut-in or cut-out, a step of determining whether the probability of cut-in or cut-out is equal to or greater than a predetermined value (S606) (Step S607), transmitting to the external control device (step S608), and step S609 of informing the driver of the detection of the cut-in or cut-out.

단계 S601에서, 탐색모듈(101)은 자기 차량의 목적지까지의 경로 상에 존재하는 특이지점까지의 거리를 획득할 수 있다. 상술한 바와 같이, 특이지점은 분기지점, 합류지점, 도로 확장 지점, 도로 병목 지점 중 어느 하나일 수 있다. In step S601, the search module 101 can obtain the distance to a specific point existing on the route to the destination of the own vehicle. As described above, the specific point may be any one of a branch point, a joining point, a road extension point, and a road bottleneck point.

단계 S602에서, 탐색모듈(101)은 특이지점까지의 거리가 소정의 거리 이내인지 판단할 수 있다. 특이지점까지의 거리가 소정의 거리 이내인 경우 단계 S603으로 진행하고(S602에서 Y인 경우), 그렇지 않은 경우(S602에서 N인 경우) 단계 S601로 되돌아간다.In step S602, the search module 101 can determine whether the distance to a specific point is within a predetermined distance. If the distance to the specific point is within the predetermined distance, the process advances to step S603 (Y in S602), and if not (NO in S602), the process returns to step S601.

단계 S603에서, 특이지점까지의 거리가 소정의 거리 이내인 경우 차량센싱모듈(103)은 타겟차량의 위치정보 획득한다. In step S603, when the distance to the singular point is within a predetermined distance, the vehicle sensing module 103 obtains the position information of the target vehicle.

단계 S604에서, 차량센싱모듈(103)은 타겟차량의 위치정보로부터 타겟차량까지의 거리 및 가속도를 획득할 수 있다. 예컨대, 타겟차량까지의 거리는 자기 차량과 타겟차량의 위치정보로부터 연산될 수 있고, 타겟차량의 가속도는 타겟차량의 위치정보를 시간에 대하여 2계 미분 연산함으로써 획득될 수 있다. 한편, 타겟차량의 횡방향 성분 가속도는 본 단계에서 미리 연산될 수도 있다.In step S604, the vehicle sensing module 103 can acquire the distance and the acceleration from the position information of the target vehicle to the target vehicle. For example, the distance to the target vehicle can be calculated from the positional information of the subject vehicle and the target vehicle, and the acceleration of the target vehicle can be obtained by performing a two-way differential calculation of the positional information of the target vehicle with respect to time. On the other hand, the lateral component acceleration of the target vehicle may be calculated in advance in this step.

단계 S605에서, 연산모듈(105)은 특이지점까지의 거리, 타겟차량까지의 거리 및 타겟차량의 가속도에 기초하여, 타겟차량이 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출할 수 있다. 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출함에 있어서 타겟차량의 가속도는 횡방향의 성분을 이용할 수 있다. In step S605, the calculation module 105 can calculate a probability that the target vehicle is cut-in or cut-out based on the distance to the specific point, the distance to the target vehicle, and the acceleration of the target vehicle. In calculating the probability of cut-in or cut-out, the acceleration of the target vehicle can use the component in the lateral direction.

단계 S606에서는, 연산모듈(105)은 단계 S605에서 산출된 컷인 또는 컷아웃할 확률이 소정의 값 이상인지 판단한다. 컷인 또는 컷아웃할 확률이 소정의 값 이상인 경우 단계 S607으로 진행하고(S606에서 Y인 경우), 그렇지 않은 경우(S606에서 N인 경우) 단계 S601로 되돌아간다.In step S606, the calculation module 105 determines whether the probability of cut-in or cut-out calculated in step S605 is equal to or greater than a predetermined value. If the probability of cut-in or cut-out is equal to or larger than the predetermined value, the process advances to step S607 (Y in step S606). Otherwise (NO in step S606), the process returns to step S601.

단계 S607에서, 연산모듈(105)은 컷인 또는 컷아웃할 확률이 소정의 값 이상이므로, 컷인 검출 신호 또는 컷아웃 검출 신호를 생성할 수 있다. In step S607, the calculation module 105 can generate a cut-in detection signal or a cut-out detection signal because the probability of cut-in or cut-out is greater than or equal to a predetermined value.

단계 S608에서, 연산모듈(105)은 예를 들어 스마트 크루즈 컨트롤 유닛의 속도제어장치로 컷인 검출 신호 또는 상기 컷아웃 검출 신호를 전송할 수 있다. 이것에 의하여 타겟차량의 컷인 또는 컷아웃에 따른 자기 차량의 속도가 제어 가능해진다.In step S608, the calculation module 105 may transmit the cut-in detection signal or the cut-out detection signal to, for example, the speed control device of the smart cruise control unit. This makes it possible to control the speed of the subject vehicle due to cut-in or cut-out of the target vehicle.

단계 S609에서, 알림모듈(107)은 운전자에게 컷인 또는 컷아웃의 검출을 알릴 수 있다. 운전자에게 알리는 방법으로서는 경고음을 울리는 방법, 음성으로 안내하는 방법, 차량에 구비된 디스플레이상에 표시하는 방법, 운전대에 구비된 진동모듈로 알리는 방법 등 다양하게 존재할 수 있다. In step S609, the notification module 107 can inform the driver of the detection of cut-in or cut-out. There are various methods of informing the driver of how to sound a warning sound, a method of voice guidance, a method of displaying on a display provided in a vehicle, and a method of notifying by a vibration module provided on a steering wheel.

또한, 실시형태에 따라서, 단계 S605의 연산모듈(105)은 인식된 특이지점이 분기지점 또는 합류지점이고 자기 차량(1000)이 주행 중인 차로가 가장 우측의 차로(노변차로)인 경우에만, 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출할 수도 있다.In addition, according to the embodiment, the calculation module 105 of step S605 determines whether the recognized specific point is a branch point or a confluence point, and only when the lane on which the vehicle 1000 is traveling is the right lane (lane lane road) Alternatively, the probability of cutout may be calculated.

도 7(a), (b)은 타 차량에 의한 컷인 시에 자차(자기 차량)의 속도 와 자차에서 타겟차량까지의 거리를, 본 발명과 일반적인 경우와 비교하여 나타낸 그래프를 나타낸다. 상기 자차 및 타겟차량은 V0의 속도로 주행하고 있던 것으로 본다. 또한, 도 7(a), (b)에 대한 이하 설명에 있어서는 도 1 및 도 3의 도면부호를 적절히 참조하면서 설명한다.Figs. 7 (a) and 7 (b) show graphs showing the speed of the subject vehicle (the subject vehicle) and the distance from the subject vehicle to the target vehicle at the time of cutting by the other vehicle, compared with the present invention and the general case. The deviation and the target vehicle is considered that was running at a speed of V 0. 7 (a) and 7 (b), the reference numerals of Figs. 1 and 3 are appropriately referred to.

도 7(a)를 참조하면, 타 차량(2000 또는 20)의 컷인 시에, 본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치(100)가 포함된 차량(1000)의 속도 그래프(711) 및 일반적인 차로 변경 인식 장치가 포함된 차량(10)의 속도 그래프(712)가 도시되어 있다. 7A, a speed graph 711 of the vehicle 1000 including the lane change prediction apparatus 100 according to an embodiment of the present invention and the speed graph 711 of the vehicle 1000 including the lane change prediction apparatus 100 according to the embodiment of the present invention, A speed graph 712 of the vehicle 10 including a general lane change recognition device is shown.

속도 그래프(711)를 살펴보면, 차량(1000)의 차로 변경 예측장치(100)는 t1일 때 타겟차량(2000)의 컷인 확률이 소정의 값 이상인 것(컷인이 예측되는 것)으로 판단하였다. 이에 따라서 차량(1000)은 서서히 속도를 V1까지 감속하였고, 이후 미리 설정된 거리 간격을 유지하기 위해 다시 가속하였다. Drive change prediction unit 100 of the velocity graph 711, the look, the vehicle (1000) was determined as (being cut-predictive) when t 1 days cut-probability of the target vehicle (2000) of not less than a predetermined value. Accordingly the vehicle 1000 is gradually was decelerated to a speed V 1, it was further accelerated in order to maintain a preset distance after the interval.

그러나, 속도 그래프(712)를 살펴보면, 일반적인 차로 변경 인식 장치는 t1보다 늦은 t2일 때 타겟차량(20)이 차선을 기준으로 일정한 값만큼 넘어선 것을 인식하였다. 하지만 이미 타겟차량(20)은 차선을 가로지른 상태이었므로 안전거리 확보 및 충돌 회피를 위해 V2까지 급감속한 후 이후 미리 설정된 거리 간격을 유지하기 위해 서서히 다시 가속하였다. However, in the speed graph 712, the general lane change recognition apparatus recognized that the target vehicle 20 exceeded a certain value based on the lane at the time t 2 , which is later than t 1 . However, since the target vehicle 20 has traversed the lane, the target vehicle 20 is rapidly decelerated to V 2 for securing the safety distance and avoiding the collision, and thereafter, the target vehicle 20 is gradually accelerated again to maintain the predetermined distance interval.

한편, 도 7(b)를 참조하면, 도 7(a)와 동일한 상황(타 차량의 컷인시)에서 본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치(100)가 포함된 차량(1000)과 타겟차량(2000)까지의 거리 그래프(721), 및 일반적인 차로 변경 인식 장치가 포함된 차량(10)과 타겟차량(20)까지의 거리 그래프(722)가 도시되어 있다. 7 (b), the vehicle 1000 including the lane change prediction apparatus 100 according to an embodiment of the present invention in the same situation as that of Fig. 7 (a) A distance graph 721 to the target vehicle 2000 and a distance graph 722 to the vehicle 10 and the target vehicle 20 including a general lane change recognition device are shown.

거리 그래프(721)를 살펴보면, 차량(1000)의 차로 변경 예측장치(100)는 t1일 때까지는 동일 차로에 타켓차량(2000)을 검출할 수 없었으므로 타겟차량까지의 거리는 0을 유지하였다. 이후 차로 변경 예측장치(100)는 t1일 때 타겟차량(2000)의 컷인 확률이 소정의 값 이상인 것으로 판단하였다. 이에 따라서 자기 차량(1000)은 상술한 바와 같이 서서히 속도를 V1까지 감속하였고 다시 가속함으로써, t1부터 계속해서 미리 설정된 안전거리 d0를 일정하게 유지하였다. In the distance graph 721, the change predictor 100 of the vehicle 1000 can not detect the target vehicle 2000 in the same lane until t 1 , so that the distance to the target vehicle is maintained at zero. Then, the car change prediction apparatus 100 determines that the probability of the cut-off of the target vehicle 2000 at the time t 1 is equal to or greater than a predetermined value. Accordingly, the host vehicle 1000 gradually decelerates the speed to V 1 and accelerates again to maintain the preset safety distance d 0 constant from t 1 .

그러나, 거리 그래프(722)를 살펴보면, 일반적인 차로 변경 인식 장치는 t1보다 늦은 t2일 때 타겟차량(20)이 차선을 기준으로 일정한 값만큼 넘어선 것을 인식하였다. 하지만 이미 타겟차량(20)은 차선을 가로지른 상태이었므로 타겟차량(20)까지의 거리는 d1으로 매우 근접하게 되었다. 이에 따라서 일반적인 차로 변경 인식 장치를 포함한 차량(10)은 상술한 바와 같이 V2까지 급감속함으로써 안전거리 d0를 회복하였다. However, when looking at the distance graph 722, the general lane change recognition apparatus recognized that the target vehicle 20 exceeded a certain value based on the lane at the time t 2 later than t 1 . However, since the target vehicle 20 has already crossed the lane, the distance to the target vehicle 20 becomes very close to d 1 . As a result, the vehicle 10 including a general lane change recognition device has recovered the safety distance d 0 by rapidly decelerating to V 2 as described above.

도 8(a), (b)은 타 차량에 의한 컷아웃 시에 자차의 속도 및 타겟차량까지의 거리를, 본 발명과 일반적인 경우를 비교하여 나타낸 그래프를 나타낸다. 상기 자차 및 타겟차량은 V0의 속도로 주행하고, d0의 거리 간격을 유지하고 있던 것으로 본다. 또한, 도8(a), (b)에 대한 이하 설명에 있어서는 도 1 및 도 3의 도면부호를 적절히 참조하면서 설명한다.8 (a) and 8 (b) show graphs showing the speed of the vehicle and the distance to the target vehicle at the time of cut-out by the other vehicle, comparing the present invention with the general case. It is assumed that the vehicle and the target vehicle travel at a speed of V 0 and maintain a distance interval of d 0 . 8 (a) and 8 (b), the reference numerals of FIGS. 1 and 3 are appropriately referred to.

도 8(a)를 참조하면, 타겟차량(2000)의 컷아웃 시에 본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치(100)가 포함된 차량(1000)의 속도 그래프(811) 및 일반적인 차로 변경 인식 장치가 포함된 차량(10)의 속도 그래프(812)가 도시되어 있다. 8A, a speed graph 811 of a vehicle 1000 including a lane change prediction apparatus 100 according to an embodiment of the present invention at the time of cut-out of the target vehicle 2000, A velocity graph 812 of the vehicle 10 including the change recognition device is shown.

속도 그래프(811)를 살펴보면, 차량(1000)의 차로 변경 예측장치(100)는 t1일 때 타겟차량(2000)의 컷아웃 확률이 소정의 값 이상인 것(컷아웃이 예측되는 것)으로 판단하였다. 이에 따라서 차량(1000)은 당해 차로의 타겟차량(2000) 앞에서 선행하고 있는 선행 차량(3000)으로 타겟이 되는 차량을 전환하였다. 이에 따라서 새로이 타겟이 된 선행 차량(3000)과 자기 차량(1000)은 미리 설정된 안전 거리보다 멀어지게 되었고, 차량(1000)은 미리 설정된 거리 간격을 유지하기 위해 서서히 가속 후 감속하여 t3이후부터는 V0를 유지하였다. The speed predictor 811 judges that the cutout probability of the target vehicle 2000 at the time t 1 is equal to or greater than a predetermined value (the cutout is predicted) Respectively. Accordingly, the vehicle 1000 switches the target vehicle to the preceding vehicle 3000 preceding the target vehicle 2000 in the lane. Accordingly Since the newly targeted preceding vehicle 3000 and the vehicle 1000 has been away than a preset safety distance, the vehicle 1000 is then gradually accelerated in order to maintain a predetermined distance gap deceleration to t 3 after the V 0 < / RTI >

그러나, 속도 그래프(812)를 살펴보면, 일반적인 차로 변경 인식 장치는 t1보다 늦은 t2일 때 타겟차량(40)이 차선을 기준으로 일정한 값만큼 벗어난 것을 인식하였다. 하지만, 차로 변경 인식 장치의 컷아웃 판단은 이미 타겟차량(40)이 차선을 가로지른 상태에서 이루어지므로, 선행 차량(50)으로의 타겟 전환 시기가 늦다. 결국 일반적인 차로 변경 인식 장치를 포함한 차량(10)은 타겟차량이 없다고 인식을 하고 당해 도로의 제한 속도 범위 내에서 가속한다. 그러나 t4에 이르러서 선행 차량(50)을 타겟차량으로서 인식한 후에는, 미리 설정된 거리 간격을 유지하기 위해 급감속을 하였다. t2 ~ t4 동안 상당한 구간을 가속해왔기 때문이다.However, in the speed graph 812, a general lane change recognition apparatus recognizes that the target vehicle 40 deviates from the lane by a predetermined value when t 2 is later than t 1 . However, since the cut-out judgment of the lane change recognition device is already made with the target vehicle 40 crossing the lane, the target switching timing to the preceding vehicle 50 is late. Consequently, the vehicle 10 including the general lane change recognition device recognizes that there is no target vehicle and accelerates within the limit speed range of the road concerned. However, after reaching t 4 , the preceding vehicle 50 is recognized as a target vehicle, and then rapidly decelerated to maintain a preset distance. This is because we have accelerated a significant period of time from t 2 to t 4 .

한편, 도 8(b)를 참조하면, 타겟차량(2000)의 컷아웃 시에, 본 발명의 일 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치(100)가 포함된 차량(1000)와 타겟차량(2000 또는 3000)까지의 거리 그래프(821), 및 일반적인 차로 변경 인식 장치가 포함된 차량(10)과 타겟차량(40 또는 50)까지의 거리 그래프(822)가 도시되어 있다. 8 (b), at the time of cut-out of the target vehicle 2000, the vehicle 1000 including the lane change prediction apparatus 100 according to the embodiment of the present invention and the target vehicle 2000 or A distance graph 821 to the target vehicle 40 or 50 and a distance graph 822 to the vehicle 10 and the target vehicle 40 or 50 including a general lane change recognition device are shown.

거리 그래프(821)를 살펴보면, t1일 때까지 차량(1000)은 동일 차로에 주행하고 있던 타켓차량(2000)과 d0의 거리를 유지하였다. 이후 차로 변경 예측장치(100)는 t1일 때 타겟차량(2000)의 컷아웃 확률이 소정의 값 이상인 것으로 판단하였다. 이에 따라서 도로 변경 예측 장치(100)는 당해 차로의 타겟차량(2000) 앞에서 선행하고 있는 선행 차량(3000)으로 타겟이 되는 차량을 전환하였다. 새로이 타겟이 된 선행 차량(3000)과 자기 차량(1000)은 미리 설정된 안전 거리보다 멀어지게 되었고, 상술한 바와 같이, 차량(1000)은 미리 설정된 거리 간격 d0를 유지하기 위해 서서히 가속 후 감속하고 t3 이후부터는 d0의 사이 간격을 유지하였다. In the distance graph 821, the vehicle 1000 maintains the distance d 0 between the target vehicle 2000 traveling in the same lane until t 1 . Since the estimated change in drive device 100 is was determined that the cut-out probability of the target vehicle (2000) greater than or equal to the predetermined value when t 1 day. Accordingly, the road change prediction apparatus 100 switches the target vehicle to the preceding vehicle 3000 preceding the target vehicle 2000 in the lane. The two new target preceding vehicle 3000 and the vehicle 1000 has been away than a preset safety distance, the vehicle 1000 is gradually after the acceleration deceleration to maintain a pre-set distance interval d 0, as described above After t 3 , the interval between d 0 was maintained.

그러나, 거리 그래프(822)를 살펴보면, 일반적인 차로 변경 인식 장치는 t1보다 늦은 t2일 때 타겟차량(40)이 차선을 기준으로 일정한 값만큼 벗어난 것을 인식하였다. 하지만 상술한 바와 같이, 일반적인 차로 변경 인식 장치의 컷아웃 판단은 이미 타겟차량(40)이 차선을 가로지른 상태에서 이루어지므로, 선행 차량(50)으로의 타겟 전환 시기가 늦다. 결국 일반적인 차로 변경 인식 장치를 포함한 차량(10)은 타겟차량이 없다고 인식한다. 그러나 t4에 이르러서 선행 차량(50)을 타겟차량으로서 인식한 후에는, t2 ~ t4 동안 상당한 구간을 가속해왔기 때문에 거리 간격이 d4에 불과하게 되었다. 결국 일반적인 차로 변경 인식 장치를 포함한 차량(10)은 급감속을 통해 간격 거리를 d0로 회복할 수 있었다. However, when looking at the distance graph 822, the general lane change recognition apparatus recognized that the target vehicle 40 deviated by a predetermined value with respect to the lane when it was t 2 later than t 1 . However, as described above, the cut-out judgment of the general lane change recognition apparatus is made while the target vehicle 40 has crossed the lane, so that the target changeover timing to the preceding vehicle 50 is late. As a result, the vehicle 10 including the general car change recognition device recognizes that there is no target vehicle. However, after not until t 4 recognizes the preceding vehicle (50) as a target vehicle, since came to accelerate the significant region during the t 2 ~ t 4 the distance interval was only 4 d. As a result, the vehicle 10 including the ordinary vehicle change recognition device was able to recover the clearance distance to d 0 through rapid deceleration.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 차로 변경 예측 장치 및 방법에 의하면, 특이지점까지의 거리, 타겟차량까지의 거리 및 (횡방향) 가속도에 기초하여 타겟차량이 컷인 또는 컷아웃할 확률을 예측할 수 있게 된다. 이와 같은 컷인 또는 컷아웃할 확률에 기초하여, 예컨대 스마트 크루즈 컨트롤 시스템의 유연한 속도 제어가 가능해고, 이를 통해 운전자의 승차감을 향상시킬 수 있다. The apparatus and method for predicting lane change according to various embodiments of the present invention are capable of predicting the probability of a cut-in or cut-out of a target vehicle based on the distance to a specific point, the distance to the target vehicle and the (lateral) do. Based on the probability of such cut-in or cut-out, for example, a flexible cruise control system of a smart cruise control system is enabled, thereby improving the riding comfort of the driver.

특히, 컷인할 확률이 높은 경우 외부의 속도제어 장치로 감속 제어를 요구하므로 끼어드는 차량과의 충돌을 회피할 수 있어 안전운전을 도모할 수 있다. 아울러, 컷인 또는 컷아웃을 미리 예측하여 운전자에게 미리 경고할 수 있게 되므로, 운전자의 수동 조작에 의한 안전 운전을 촉구할 수도 있게 된다. 궁극적으로는 운전자에 대해 스마트 크루즈 컨트롤 시스템의 안정성에 대한 신뢰도를 높일 수 있게 된다. Particularly, when the cut-in probability is high, since the deceleration control is required by the external speed control device, collision with the interfering vehicle can be avoided, and safe operation can be achieved. In addition, the driver can be warned in advance of the cut-in or cut-out in advance, so that the driver can be urged to drive safely by manual operation. Ultimately, it will increase the reliability of the Smart Cruise Control system for the driver.

전술한 바와 같은 본 발명의 방법은 컴퓨터 프로그램으로도 작성이 가능하다. 그리고 상기 프로그램을 구성하는 코드 및 코드 세그먼트는 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.　또한, 상기 작성된 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(정보저장매체)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 판독되고 실행됨으로써 본 발명의 방법을 구현할 수 있다. 그리고 상기 기록매체는 컴퓨터가 판독할 수 있는 모든 형태의 기록매체를 포함한다.The method of the present invention as described above can also be implemented by a computer program. And the code and code segments constituting the program can be easily deduced by a computer programmer in the field. In addition, the created program can be stored in a computer-readable recording medium (information storage medium), and can be read and executed by a computer to implement the method of the present invention. And the recording medium includes all types of recording media readable by a computer.

본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래의 회로 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.The specific acts described in the present invention are, by way of example, not intended to limit the scope of the invention in any way. For brevity of description, descriptions of conventional circuit configurations, control systems, software, and other functional aspects of the systems may be omitted. Also, the connections or connecting members of the lines between the components shown in the figures are illustrative of functional connections and / or physical or circuit connections, which may be replaced or additionally provided by a variety of functional connections, physical Connection, or circuit connections. Also, unless explicitly mentioned, such as " essential ", " importantly ", etc., it may not be a necessary component for application of the present invention.

본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 “상기”의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.The use of the terms " above " and similar indication words in the specification of the present invention (particularly in the claims) may refer to both singular and plural. In addition, in the present invention, when a range is described, it includes the invention to which the individual values belonging to the above range are applied (unless there is contradiction thereto), and each individual value constituting the above range is described in the detailed description of the invention The same. The use of all examples or exemplary language (e.g., etc.) in this invention is for the purpose of describing the present invention only in detail and is not to be limited by the scope of the claims, It is not. It will also be appreciated by those skilled in the art that various modifications, combinations, and alterations may be made depending on design criteria and factors within the scope of the appended claims or equivalents thereof.

이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention. The present invention is not limited to the drawings.

10 ~ 50 ; 차량
100 ; 차로 변경 예측 장치
101 ; 탐색모듈
103 ; 차량센싱모듈
105 ; 연산모듈
107 ; 알림모듈
1000 ~ 3000 ; 차량
711, 712, 811, 812 ; 속도 그래프
721, 722, 821, 822 ; 거리 그래프10 to 50; vehicle
100; Car change prediction device
101; Search module
103; Vehicle sensing module
105; Operation module
107; Notification module
1000 to 3000; vehicle
711, 712, 811, 812; Velocity graph
721, 722, 821, 822; Distance graph

Claims (12)

경로 상의 특이지점까지의 거리를 획득하는 탐색모듈;
타겟차량까지의 거리 및 상기 타겟차량의 가속도를 획득하는 차량센싱모듈; 및
상기 특이지점까지의 거리, 상기 타겟차량까지의 거리 및 상기 타겟차량의 가속도에 기초하여, 상기 타겟차량이 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출하는 연산모듈을 구비하는 차로 변경 예측 장치.A search module for obtaining a distance to a specific point on the path;
A vehicle sensing module for obtaining a distance to the target vehicle and an acceleration of the target vehicle; And
And a calculation module that calculates a probability that the target vehicle is cut-in or cut-out based on the distance to the specific point, the distance to the target vehicle, and the acceleration of the target vehicle. 청구항 1에 있어서,
상기 특이지점은 분기지점, 합류지점, 도로 확장 지점, 도로 병목 지점 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 차로 변경 예측 장치.The method according to claim 1,
Wherein the specific point is any one of a branch point, a joining point, a road extension point, and a road bottleneck point. 청구항 1에 있어서,
상기 차량센싱모듈은,
상기 타겟차량의 위치정보로부터 상기 타겟차량까지의 거리 및 상기 타겟차량의 가속도를 획득하는 것을 특징으로 하는 차로 변경 예측 장치.The method according to claim 1,
The vehicle sensing module includes:
And obtains the distance from the position information of the target vehicle to the target vehicle and the acceleration of the target vehicle. 청구항 1에 있어서,
상기 연산모듈은,
상기 특이지점까지의 거리가 소정의 거리 이내인 경우에만, 상기 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출하는 것을 특징으로 하는 차로 변경 예측 장치.The method according to claim 1,
The operation module includes:
And calculates a probability of the cut-in or cut-out only when the distance to the specific point is within a predetermined distance. 청구항 1에 있어서,
상기 연산모듈은,
상기 컷인 또는 컷아웃할 확률이 소정의 값 이상이면, 컷인 검출 신호 또는 컷아웃 검출 신호를 생성하여 외부의 속도제어장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 차로 변경 예측 장치.The method according to claim 1,
The operation module includes:
Wherein the cut-in detection signal or the cut-out detection signal is generated and transmitted to an external speed control device when the probability of the cut-in or cut-out is a predetermined value or more. 청구항 1에 있어서,
상기 컷인 또는 컷아웃할 확률이 소정의 값 이상이면 운전자에게 컷인 또는 컷아웃의 검출을 알리기 위한 알림모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차로 변경 예측 장치.The method according to claim 1,
Further comprising a notification module for informing a driver of the detection of cut-in or cut-out if the probability of the cut-in or cut-out is greater than or equal to a predetermined value. 경로 상의 특이지점까지의 거리를 획득하는 단계;
타겟차량까지의 거리 및 상기 타겟차량의 가속도를 획득하는 단계; 및
상기 특이지점까지의 거리, 상기 타겟차량까지의 거리 및 상기 타겟차량의 가속도에 기초하여, 상기 타겟차량이 컷인 또는 컷아웃할 확률을 산출하는 단계를 포함하는 차로 변경 예측 방법.Obtaining a distance to a specific point on the path;
Obtaining a distance to the target vehicle and an acceleration of the target vehicle; And
Calculating a probability that the target vehicle is cut-in or cut-out based on a distance to the specific point, a distance to the target vehicle, and an acceleration of the target vehicle. 청구항 7에 있어서,
상기 특이지점은 분기지점, 합류지점, 도로 확장 지점, 도로 병목 지점 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 차로 변경 예측 방법.The method of claim 7,
Wherein the specific point is any one of a branch point, a joining point, a road extension point, and a road bottleneck point. 청구항 7에 있어서,
상기 타겟차량까지의 거리 및 상기 타겟차량의 가속도는, 상기 타겟차량의 위치정보로부터 획득되는 것을 특징으로 하는 차로 변경 예측 방법.The method of claim 7,
The distance to the target vehicle and the acceleration of the target vehicle are obtained from the position information of the target vehicle. 청구항 7에 있어서,
상기 컷인 또는 컷아웃할 확률은, 상기 특이지점까지의 거리가 소정의 거리 이내인 경우에만 산출되는 것을 특징으로 하는 차로 변경 예측 방법.The method of claim 7,
Wherein the probability of the cut-in or cut-out is calculated only when the distance to the singular point is within a predetermined distance. 청구항 7에 있어서,
상기 컷인 또는 컷아웃할 확률이 소정의 값 이상이면 컷인 검출 신호 또는 컷아웃 검출 신호를 생성하는 단계; 및
상기 컷인 검출 신호 또는 상기 컷아웃 검출 신호를 외부의 속도제어장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차로 변경 예측 방법The method of claim 7,
Generating a cut-in detection signal or a cut-out detection signal when the probability of the cut-in or cut-out is a predetermined value or more; And
Further comprising the step of transmitting the cut-in detection signal or the cut-out detection signal to an external speed control device 청구항 7에 있어서,
상기 컷인 또는 컷아웃할 확률이 소정의 값 이상이면 운전자에게 컷인 또는 컷아웃의 검출을 알리는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차로 변경 예측 방법.The method of claim 7,
Further comprising the step of informing the driver of detection of cut-in or cut-out if the probability of the cut-in or cut-out is greater than or equal to a predetermined value.
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN106647776A (en) * 2017-02-24 2017-05-10 驭势科技（北京）有限公司 Judgment method and device for lane changing trend of vehicle and computer storage medium
KR20190058943A (en) 2017-11-22 2019-05-30 주식회사 펌프킨 Lane based optimal route guidance system
CN111619564A (en) * 2020-05-29 2020-09-04 重庆长安汽车股份有限公司 Vehicle self-adaptive cruise speed control method, device, processor, automobile and computer readable storage medium
WO2021103510A1 (en) * 2019-11-29 2021-06-03 Suzhou Zhijia Science & Technologies Co., Ltd. Method, device and storage medium for controlling autonomous vehicle
CN113044042A (en) * 2021-06-01 2021-06-29 禾多科技（北京）有限公司 Vehicle predicted lane change image display method and device, electronic equipment and readable medium
CN113353083A (en) * 2021-08-10 2021-09-07 所托(杭州)汽车智能设备有限公司 Vehicle behavior recognition method
US11597385B2 (en) 2018-12-18 2023-03-07 Hyundai Motor Company Autonomous vehicle and vehicle running control method using the same

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106647776A (en) * 2017-02-24 2017-05-10 驭势科技（北京）有限公司 Judgment method and device for lane changing trend of vehicle and computer storage medium
KR20190058943A (en) 2017-11-22 2019-05-30 주식회사 펌프킨 Lane based optimal route guidance system
US11597385B2 (en) 2018-12-18 2023-03-07 Hyundai Motor Company Autonomous vehicle and vehicle running control method using the same
WO2021103510A1 (en) * 2019-11-29 2021-06-03 Suzhou Zhijia Science & Technologies Co., Ltd. Method, device and storage medium for controlling autonomous vehicle
CN111619564A (en) * 2020-05-29 2020-09-04 重庆长安汽车股份有限公司 Vehicle self-adaptive cruise speed control method, device, processor, automobile and computer readable storage medium
CN113044042A (en) * 2021-06-01 2021-06-29 禾多科技（北京）有限公司 Vehicle predicted lane change image display method and device, electronic equipment and readable medium
CN113353083A (en) * 2021-08-10 2021-09-07 所托(杭州)汽车智能设备有限公司 Vehicle behavior recognition method
CN113353083B (en) * 2021-08-10 2021-10-29 所托(杭州)汽车智能设备有限公司 Vehicle behavior recognition method

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