JP2014089686A - 車速度推定装置及び方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】車速度推定装置及び方法を提供する。
【解決手段】本発明は、車速度推定装置及び方法に関するものであり、車に備えられた少なくとも一つのセンサーから車の周辺環境情報を取得する周辺環境情報取得部、 センサーを介して取得された周辺環境情報のうち当該車と車の周辺物体の間の距離情報を抽出する距離情報抽出部、 車と車の周辺物体の間の距離情報を既設定された基準に従い分類してグループ化するグループ設定部、 グループ設定部で設定された各グループ別に車の間の相対速度を算出する速度算出部、 及びグループ別に算出された車の間の相対速度のうち発生頻度が最も高い速度値に基づき車の速度を推定する速度推定部を含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、車速度推定装置及び方法に関し、車と車周辺の固定体間の相対速度に基づき自車の速度を推定する装置及び方法に関する。
一般に、車の速度を推定するにはステアリングホイールに装着された速度センサー又は車の加速度センサーを利用するか、GPSを介して獲得した車の過去及び現在位置の差を利用して推定する。最近は、車底の映像を分析して車の速度を測定するか、車輪にエンコーダを取り付けて車速度を推定することもある。
一例として、車の基準速度を推定する技術は、車の走行状況及び制御状況に従い車のエンジントルク情報とブレーキ圧力などのセンサー情報を利用して車の減加速度を推定した後、これを基づき車の基準速度を推定する。
しかし、車に備えられたセンサーを介して速度を測定する場合、車輪の滑りなどによる誤差が発生することがあり、GPSの場合、陰影地域では速度推定が難しい問題がある。もちろん、車底の映像分析を介して車の速度を測定する方式は映像処理のために高価の装備を備えなければならない。
韓国公開特許第１０−２０１１−０１１４１２０号公報
本発明の目的は、車の周辺物体などから取得された距離情報を特定基準に従い同一物体、又は隣接した物体などの距離情報別に分類してグループ化するため、グループ別相対速度の予測が容易になるようにした車速度推定装置及び方法を提供することにある。
さらに、本発明の他の目的は、グループ別に算出された速度値を比べて固定体の速度値を自車の速度で推定するため、速度推定のための別途の装置及びシステムを備えなくとも良く、速度推定演算が簡単な車速度推定装置及び方法を提供することにある。
上記の目的を果たすための本発明に係わる車速度推定装置は、車に備えられた少なくとも一つのセンサーから車の周辺環境情報を取得する周辺環境情報取得部、上記センサーを介して取得された上記周辺環境情報のうち当該車と上記車の周辺物体間の距離情報を抽出する距離情報抽出部、上記車と上記車の周辺物体間の距離情報を既設定された基準に従い分類してグループ化するグループ設定部、上記グループ設定部で設定された各グループ別に上記車の間の相対速度を算出する速度算出部、及び上記グループ別に算出された上記車の間の相対速度のうち発生頻度が最も高い速度値に基づき、上記車の速度を推定する速度推定部を含むことを特徴とする。
上記周辺物体は固定体を含み、上記発生頻度が最も高い速度値は、上記車周辺に位置した固定体と上記車の間の相対速度値であることを特徴とする。
上記グループ設定部は、上記周辺物体の相対位置及び連続する距離値の変化を基準に上記距離情報を分類することを特徴とする。
このとき、上記グループ設定部は、上記距離情報を取得した位置及び距離値に基づき、 互いに近接して隣合う位置の距離値の差が基準値以内であれば同一グループに分類し、 互いに近接して隣合う位置の距離値の差が基準値を超過すれば互いに異なるグループに分類することを特徴とする。
上記センサーは、LIDAR、ToF カメラなど物体の距離値を多数のデータで伝送するセンサーのうち少なくとも一つを含むことを特徴とする。
一方、 上記の目的を果たすための本発明に係わる車速度推定方法は、車に備えられた少なくとも一つのセンサーから車の周辺環境情報を取得する段階、上記センサーを介して取得された上記周辺環境情報のうち当該車と上記車の周辺物体間の距離情報を抽出する段階、上記車と上記車の周辺物体間の距離情報を既設定された基準に従い分類してグループ化する段階、上記グループ化された各グループ別に上記車の間の相対速度を算出する段階、及び上記グループ別に算出された上記車の間の相対速度のうち発生頻度が最も高い速度値に基づき、上記車の速度を推定する段階を含むことを特徴とする。
本発明に従えば、車の周辺物体などから取得された距離情報を特定基準に従い同一物体又は隣接した物体などの距離情報別に分類してグループ化するため、グループ別相対速度の予測が容易であり、グループ別に算出された速度値を比べて固定体の速度値を自車の速度で推定するためより正確な速度を推定することができ、 速度推定のための別途の装置及びシステムを備えなくとも良いので費用節減の効果があり、速度推定演算が簡単な長所がある。
本発明に係わる車速度推定装置の構成を説明するのに参照される図である。 本発明に係わる車速度推定装置の構成を示したブロック図である。 本発明に係わる車速度推定装置の周辺物体間の相対速度算出動作を説明するのに参照される例示図である。 本発明に係わる車速度推定装置の周辺物体間の相対速度算出動作を説明するのに参照される例示図である。 本発明に係わる車速度推定装置の周辺物体間の相対速度算出動作を説明するのに参照される例示図である。 本発明に係わる車速度推定装置の周辺物体間の相対速度算出動作を説明するのに参照される例示図である。 本発明に係わる車速度推定方法に対する動作流れを示したフローチャートである。
以下、図を参照して本発明の実施例を説明する。
図1は、本発明に係わる車速度推定装置の構成を説明するのに参照される図である。図1を参照すれば、車10には、車10の周辺環境を感知する少なくとも一つの周辺環境感知センサー15が備えられ、車10の停車時、又は、車10の走行中に周辺環境感知センサー15を介して車10の周辺環境情報を感知する。このとき、 周辺環境感知センサー15は LIDAR、ToF カメラなど物体の距離値を多数のデータで伝送するセンサーのうち少なくとも一つを含み、 周辺環境感知センサー15を介して感知された周辺環境情報は周辺物体などに対する距離情報を含む。
ここで、周辺物体は移動体(M) 及び固定体(F)が該当され得、周辺に移動体(M)のない場合は固定体(F)のみ該当され得ることもある。言い換えれば、本発明は自車の正確な速度推定のために必ず車10 周辺に固定体(F)が位置したものと仮定し、好ましくは、車10周辺に多数の固定体(F)が位置したものとする。
一例として、車10の周辺環境感知センサー15は図1に示されたところのように、 車10の側面又は対角線側面に位置した固定体などからの距離情報及び車10 前方の移動体などからの距離情報を感知することになる。
このとき、車速度推定装置は、車10に備えられた少なくとも一つの周辺環境感知センサー15を介して感知される周辺環境情報を取得し、周辺環境情報のうち距離情報を抽出して既設定された条件に従いグループ化した後に、各グループ別相対速度値を比べて頻度数の高い速度値を自車の速度で推定する。
ここに、本発明に係わる車速度推定装置に対する具体的な構成説明は図2を参照することにする。
図2は、本発明に係わる車速度推定装置の構成を示したブロック図である。
図2を参照すれば、本発明に係わる車速度推定装置100は制御部110、周辺環境情報取得部120、出力部130、貯蔵部140、距離情報抽出部150、グループ設定部160、 速度算出部170 及び速度推定部180を含む。ここで、制御部110は、車速度推定装置100の各部の動作を制御する。
周辺環境情報取得部120は、車に備えられた少なくとも一つの周辺環境感知センサー15と連結され、 周辺環境感知センサー15から車の周辺環境情報を取得する。前述したように、 周辺環境感知センサー15は LIDAR 及び ToF などのように距離測定のためのセンサーを少なくとも一つ含み、周辺環境感知センサー15を介して感知された周辺環境情報は周辺物体などに対する距離情報を含む。好ましくは、周辺環境情報は、車周辺の固定体に対する距離情報を含む。
出力部130は、車速度推定装置100の動作状態データ及び車速度推定結果を出力する。 ここで、出力部130はディスプレイ、スピーカーなどが該等され得、 車速度推定結果をディスプレイ上に表示するか、スピーカーを介して音声信号で出力することができる。
貯蔵部140は、車速度推定装置100の動作のための設定値などが貯蔵され、 動作結果値、例えば、周辺環境情報、グループ情報及び速度情報などが貯蔵され得る。
距離情報抽出部150は、周辺環境感知センサー15を介して取得された周辺環境情報のうち距離情報を抽出する。さらに詳しくは、車の周辺に位置した周辺物体など、例えば、 移動体及び固定体に対する距離情報を抽出する。
グループ設定部160は、周辺物体などに対する距離情報を既設定された基準に従い分類してグループ化する。このとき、グループ設定部160は周辺物体の相対位置及び連続する位置の距離値の変化を基準に距離情報を分類する。さらに詳しくは、グループ設定部160は距離情報を取得した位置及び距離値に基づき、互いに近接に隣合う位置の距離値の差が基準値以内であれば同一グループに分類し、互いに近接して隣合う位置の距離値の差が基準値を超過すれば互いに異なるグループに分類する。
速度算出部170は、グループ設定部160で設定された各グループ別に車と周辺物体の間の相対速度を算出する。 一例として、速度算出部170は各グループの距離変化ベクトルを時間で分けて車と各グループ内の周辺物体間の相対速度を算出する。
速度推定部180は、速度算出部170により算出された各グループの相対速度値のうち発生頻度が最も高い速度値に基づき自車の速度を推定する。ここで、 車周辺には移動体より固定体が多いものに仮定するため、発生頻度が最も高い速度値は、車周辺に位置した固定体と車の間の相対速度値となる。
場合に応じては、速度推定部180は一定時間の間に抽出された速度値、 すなわち、 各グループの相対速度値のうち発生頻度が最も高い速度値などの平均値を自車の速度で推定するか、一時的に平均値で差が多く出る速度値が抽出される場合は誤算出と見做すこともできる。
図3ないし5は、本発明に係わる車速度推定装置の周辺物体間の相対速度算出動作を説明するのに参照される例示図である。
先ず、図3は、車10の移動時、周辺から取得された距離情報をグループ化する実施例を現わしたものである。 図3を参照すれば、 車10は(a)のように現在位置で周辺環境情報を取得し、 車速度推定装置はこのとき取得された周辺環境情報のうち距離情報を抽出してグループ化する。
一例として、車速度推定装置は、車10の左側方向に位置した固定体からの距離情報をG1にグループ化し、左側対角線方向に位置した移動体からの距離情報をG2にグループ化する。このとき、固定体からの距離情報と移動体からの距離情報は互いに隣合う位置や距離変化の差が大きいため互いに異なるグループに分類する。
同様に、車速度推定装置は、車10の右側対角線方向に位置した移動体からの距離情報を G3にグループ化し、右側対角線方向に位置した固定体からの距離情報を G4にグループ化し、右側方向に位置した固定体からの距離情報を G5にグループ化する。
このとき、右側対角線方向に位置した移動体からの距離情報と固定体からの距離情報は互いに隣合う位置や距離変化の差が大きいため互いに異なるグループに分類する。さらに、右側対角線方向に位置した固定体と右側方向に位置した固定体からの距離情報を互いに隣合う位置や距離変化の差が大きいため互いに異なるグループに分類する。若し、 二つの固定体が互いに近接していて距離変化の差が大きくなければ、 二つの固定体からの距離情報を一つのグループにグループ化することもできる。
図3の(a)のように距離情報をグループ化した状態で車10が走行することになれば、 (b)のように車10と移動体の位置が変化することになり、 固定体の位置はそのまま固定されるようになる。
図3の(b)で車10は時間当りaほど移動し、 G2の移動体は時間当りbほど移動し、G3の移動体は時間当りcほど移動する。したがって、車10の移動に伴い車10の周辺の移動体及び固定体に対する距離変化ベクトルは互いに異なることになる。この場合、車速度推定装置は各グループ別距離変化ベクトルを利用して速度を算出する。このとき、車速度推定装置により算出された速度情報は図4と同一である。
図4を参照すれば、G1グループの固定体は位置が固定されるため車10の距離変化ベクトルに基づき速度を算出する。このとき、算出された G1 グループの速度は-aとなる。 G4 グループ及び G5グループも同様に固定体の位置が変化しないため車10の距離変化ベクトルに基づき速度を算出し、このとき算出された速度は全て-aとなる。
一方、G2グループの移動体は時間当りbほど移動し、車10は時間当りaほど移動するため、G2グループの移動体と車10の距離変化ベクトルに基づき速度を算出する。このとき、 算出されたG2グループの速度は b-aとなる。
さらに、G3グループの移動体は時間当りcほど移動し、車10の時間当り a ほど移動するため、G3グループの移動体と車10の距離変化ベクトルに基づき速度を算出する。このとき、算出されたG3グループの速度はc-aとなる。
図4の場合、各グループ別に算出された速度値のうち-aの頻度が最も高いため、 車速度推定装置は-aを当該車の速度で推定することができる。
図5及び図6は図3及び図4の他の実施例であって、曲線道路で車速度を推定する動作を現わしたものである。 図5を参照すれば、車は、車周辺に位置した四つの固定体と二つの移動体に対する距離情報を取得すれば、車速度推定装置は取得された距離情報をグループ化する。
一例として、 図5は左側から右側方向に第1固定体、 第2固定体、 第3固定体及び第4固定体、同様に左側から右側方向に第1移動体及び第2移動体と仮定する。
このとき、車速度推定装置は第1固定体に対する距離情報をG1にグループ化し、第1 移動体に対する距離情報をG2にグループ化し、 第2固定体に対する距離情報をG3にグループ化し、 第2移動体に対する距離情報をG4にグループ化し、 第3固定体に当該距離情報をG5にグループ化し、第4固定体に対する距離情報をG6にグループ化する。
図5の(b)のように、所定時間が経過すれば車10は時間当り a ほど移動し、 G2の第2移動体は時間当りbほど移動し、G3の第3移動体は時間当りcほど移動する。したがって、車10が移動するに伴い車10 周辺の第1移動体、 第2移動体及び固定体などに対する距離変化ベクトルは互いに異なることになる。
この場合、車速度推定装置は各グループ別距離変化ベクトルを利用して速度を算出し、それぞれの距離変化ベクトルに基づき算出されたグループ別速度は図6と同一である。
図6を参照すれば、G1、G3、G5及びG6グループの固定体は位置が固定されるため車の距離変化ベクトルに基づき速度を算出し、このとき算出された G1、 G3、 G5 及び G6 グループの速度は全て-aとなる。
一方、第1移動体は時間当りbほど移動し、車は時間当り a ほど移動するため、 第1移動体と車の距離変化ベクトルに基づきG2グループの速度を算出し、このとき算出されたG2グループの速度は b-aとなる。さらに、第2移動体は時間当りcほど移動し、車の時間当りaほど移動するため、第2移動体と車の距離変化ベクトルに基づきG4グループの速度を算出し、このとき算出されたG4グループの速度はc-aとなる。
図6の場合にも、各グループ別に算出された速度値のうち-aの頻度が最も高いため、車速度推定装置は-aを当該車の速度で推定することができる。
上記のように構成される本発明に係わる車速度推定装置の動作流れをより詳しく説明すれば次の通りである。
図7は、本発明に係わる車速度推定方法に対する動作流れを示したフローチャートである。図7を参照すれば、本発明に係わる車速度推定装置は、車に備えられた周辺環境感知センサーを介して周辺環境情報を取得する(S100)。
このとき、 車速度推定装置は「S100」過程で取得された周辺環境情報のうち周辺物体間の距離情報を獲得し(S110)、 既設定された基準、 例えば、 周辺物体の相対位置及び連続する距離値の変化程度などに従い「S110」過程で獲得した距離情報をグループ化する(S120)。
以後、 車速度推定装置は周辺物体及び車の距離変化ベクトルを利用して「S120」過程での各グループ別に速度を算出し(S130)、「S130」過程で算出された値のうち発生頻度が最も高い速度値を抽出して(S140)、自車の速度で推定する(S150)。
「S100」ないし「S150」過程は、車走行時、別途の終了命令が入力される前まで繰り返して行われ、 終了命令が入力されると(S160) 関連動作を全て終了する。
以上のように、本発明に係わる車速度推定装置及び方法は例示された図を参照して説明したが、 本明細書に開示された実施例と図により本発明は限定されず、 技術思想が保護される範囲内で応用され得る。
10: 車
15: 周辺環境感知センサー
100: 車速度推定装置
110: 制御部
120: 周辺環境情報取得部
130: 出力部
140: 貯蔵部
150: 距離情報抽出部
160: グループ設定部
170: 速度算出部
180: 速度推定部
F: 固定体
M:移動体

Claims (9)

  1. 車に備えられた少なくとも一つのセンサーから車の周辺環境情報を取得する周辺環境情報取得部;
    上記センサーを介して取得された上記周辺環境情報のうち当該車と上記車の周辺物体間の距離情報を抽出する距離情報抽出部;
    上記車と上記車の周辺物体間の距離情報を既設定された基準に従い分類してグループ化するグループ設定部;
    上記グループ設定部で設定された各グループ別に上記車の間の相対速度を算出する速度算出部; 及び
    上記グループ別に算出された上記車の間の相対速度のうち発生頻度が最も高い速度値に基づき、上記車の速度を推定する速度推定部を含むことを特徴とする車速度推定装置。
  2. 上記周辺物体は固定体を含み、
    上記発生頻度が最も高い速度値は、上記車周辺に位置した固定体と上記車の間の相対速度値であることを特徴とする請求項１記載の車速度推定装置。
  3. 上記グループ設定部は、
    上記周辺物体の相対位置及び連続する距離値の変化を基準に上記距離情報を分類することを特徴とする請求項１記載の車速度推定装置。
  4. 上記グループ設定部は、
    上記距離情報を取得した位置及び距離値に基づき、互いに近接して隣合う位置の距離値の差が基準値以内であれば同一グループに分類し、互いに近接して隣合う位置の距離値の差が基準値を超過すれば互いに異なるグループに分類することを特徴とする請求項３記載の車速度推定装置。
  5. 上記センサーは、
    上記周辺物体の距離値を感知するセンサーであることを特徴とする請求項１記載の車速度推定装置。
  6. 車に備えられた少なくとも一つのセンサーから車の周辺環境情報を取得する段階;
    上記センサーを介して取得された上記周辺環境情報のうち当該車と上記車の周辺物体間の距離情報を抽出する段階;
    上記車と上記車の周辺物体間の距離情報を既設定された基準に従い分類してグループ化する段階;
    上記グループ化された各グループ別に上記車の間の相対速度を算出する段階; 及び
    上記グループ別に算出された上記車の間の相対速度のうち発生頻度が最も高い速度値に基づき、上記車の速度を推定する段階を含むことを特徴とする車速度推定方法。
  7. 上記周辺物体は固定体を含み、
    上記発生頻度が最も高い速度値は、上記車周辺に位置した固定体と上記車の間の相対速度値であることを特徴とする請求項６記載の車速度推定方法。
  8. 上記グループ化する段階は、
    上記周辺物体の相対位置及び連続する距離値の変化を基準に上記距離情報を分類することを特徴とする請求項６記載の車速度推定方法。
  9. 上記グループ化する段階は、
    上記距離情報を取得した位置及び距離値に基づき、互いに近接して隣合う位置の距離値の差が基準値以内であれば同一グループに分類し、 互いに近接して隣合う位置の距離値の差が基準値を超過すれば互いに異なるグループに分類することを特徴とする請求項８記載の車速度推定方法。
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