KR100776860B1 - 경로 예측 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

도로의 차선을 따라 이동하는 차량의 예측 경로에서 물체를 감지하기 위한 방법이 여기에 개시된다. 방법은 차량 전방의 시야내의 물체에 대한 범위, 각도, 및 속도 데이터를 제공하기 위한 전방 감시 센서, 바람직하게 세이더 시스템, 차량에 대한 속도 및 요-레이트 데이터를 제공하기 위한 측정 시스템 및 전방 감시 센서와 측정 시스템에 응답하는 처리시스템을 포함하는 시스템의 사용을 위한 것이다. 방법은 (a)속도 및 요-레이트에 기초하여 차량의 추정 경로를 계산하는 단계; (b)각각의 물체에 대한 추정 경로를 계산하는 단계; (c)차량의 예측 경로로부터 각각의 물체의 가로측 범위를 결정하는 단계; 및 (d)차량의 도로 차선 안쪽 또는 바깥쪽으로 각각의 물체를 구분하는 단계를 포함한다. 방법은 호스트 차량에 의한 차선 변경을 감지하고 예측 경로로부터 타겟 분산에 응답하여 대체 경로 가정을 발생시키기 위한 프로세스를 포함한다.

Description

경로 예측 시스템 및 방법{PATH PREDICTION SYSTEM AND METHOD}
본 발명은 일반적으로 자동차 운전자의 보조품에 관한 것이며, 특히 자동차에 대한 적응형 운전 제어 및 충돌 방지 시스템과 함께 사용하기 위한 경로 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 상기 경로 예측 시스템은 차량과 동일한 도로 차선에 있는 타겟을 추적한다.
자동차 기술의 개선을 고려하여, 운전자의 편의를 증가시키는 특징을 제공하기 위한 적절한 상황이 진행중이다. 자동차의 편의를 증가시킬 수 있는 분야는 차량의 운전 제어 시스템과 관계된다. 운전 제어 시스템은 운전자가 미리 설정된 주행 속도를 설정하며, 미리 설정된 속도를 유지하기 위해 차량을 제어한다. 하기에서, 운전자의 차량은 "호스트 차량"으로서 언급될 수 있다.
운전 제어 시스템을 사용할 때, 호스트 차량이 도로에서 운전자의 차선내의 또다른 차량과 같은 장애물과 가까워지면, 운전자의 주의와 개입은 호스트 차량의 제동장치를 작동하여 운전 제어 시스템을 제어하고 그에 따른 충돌을 방지해야할 필요가 있다.
운전 제어 시스템의 편의를 증가시키기 위해, "인텔리전트" 운전 제어 시스템이 제안되어왔다. 인텔리전트 운전 제어 시스템은 일반적으로 차로에서 장애물을 감지하기 위한 감지기 및 차량의 제동장치를 작동하고 장애물의 감지에 응답하여 운전 제어 시스템을 제어하기 위한 제어기를 포함한다. 유리하게, 인텔리전트 운전 제어 시스템은 충돌을 피하기 위해 운전자의 부담을 감소시킬 수 있다.
자동차의 편의를 증가시키기 위한 또다른 분야는 충돌 방지 시스템이다. 인텔리전트 운전 제어 시스템과 같이, 충돌 방지 시스템은 일반적으로 호스트 차량의 경로에서 장애물을 감지하기 위한 감지장치 및 감지된 장애물에 응답하여 충돌을 피하도록 차량의 제동장치를 작동시키기 위한 제어기를 포함한다.
인텔리전트 운전 제어 및 충돌 방지 애플리케이션 모두에서, 차로에서 물체를 정확하고 신뢰성있게 감지할 수 있는 감지장치를 제공해야할 필요가 있다. 그러한 감지장치는 자동차 및 장애물의 상대적인 위치에 집중하여야 한다. 그러나 운전 제어 시스템 및 충돌 방지 시스템의 한가지 문제점은 장애물 또는 호스트 차량이 코너를 돌 때 호스트 차량 전방의 장애물을 감지하기 위해 정지할 수 있다는 것이다. 이러한 시스템은 또한 강수, 짙거나 옅은 안개, 높은 습도, 및 극한의 온도와 같은 특정 환경 조건 하에 감소된 효율에 영향받기 쉽다.
그러므로, 차량 및 장애물 중 하나 또는 모두가 직선 또는 곡선의 경로에서 주행할 때, 차로 앞쪽에서 장애물의 출현을 감지할 수 있는 시스템을 제공하는 것이 바람직하다.
전술된 요구를 고려하고 본 발명에 따라 증가된 자동차의 편의를 증가시키기 위한 요구와 장애물 감지의 유용성 및 장점을 결합시키는 것은 상기 시스템 및 방법이 동작해야하는 환경 및 다른 동작 조건하에 단순하고, 정확하며, 비용효율적이고, 신뢰성있는 경로 예측 시스템 및 방법을 제공해야하는 문제점을 야기한다는 것이 인식되어야 한다. 그러므로 자동차의 전방 및 같은 도로 차선의 장애물의 출현시 신뢰할만한 감지를 제공하는 시스템 및 방법을 위한 요구를 충족시키는 것이 바람직하다.
본 발명의 원칙에 따라, 도로의 차선을 따라 이동하는 호스트 차량의 예측 경로에서 물체를 감지하기 위한 시스템이 여기에서 개시된다. 감지 시스템은 차량 전방의 시야내의 물체에 대한 범위, 각도 및 속도 데이터를 제공하기 위한 전방 감시 센서를 포함한다. 감지 시스템은 또한 호스트 차량에 대한 속도 및 요-레이트 데이터를 제공하기 위한 측정 시스템을 포함한다. 감지 시스템은 가로측 속도 및 요-레이트에 기초하여 차량의 추정 경로를 계산하고, 물체 각각에 대한 추정 경로를 계산하고, 차량의 예측 경로로부터 각각의 물체의 가로측 범위를 결정하며, 각각의 물체가 차량의 도로 차선 안쪽 또는 바깥쪽에 있는지를 구분하기 위한 전방 감시 센서 및 측정 시스템에 응답하는 처리 시스템을 포함한다.
본 발명의 바람직한 실시예에서, 전방 감시 센서는 레이더 시스템을 포함하며, 요-레이트 측정 시스템은 자이로컴퍼스(gyrocompass) 또는 다른 각측정 시스템을 포함한다.
또한 본 발명의 원칙에 따라, 도로의 차선을 따라 이동하는 차량의 예측 경로에서 물체를 감지하기 위한 방법이 여기에 개시된다. 방법은 차량 전방의 시야내의 물체에 대한 범위, 각도, 및 속도 데이터를 제공하기 위한 전방 감시 센서, 차량에 대한 속도 및 요-레이트 데이터를 제공하기 위한 측정 시스템 및 전방 감시 센서와 측정 시스템에 응답하는 처리시스템을 포함하는 시스템의 사용을 위한 것이다. 방법은 (a)속도 및 요-레이트에 기초하여 차량의 추정 경로를 계산하는 단계; (b)각각의 물체에 대한 추정 경로를 계산하는 단계; (c)차량의 예측 경로로부터 각각의 물체의 가로측 범위를 결정하는 단계; 및 (d)각각의 물체를 차량의 도로 차선 안쪽 또는 바깥쪽으로 구분하는 단계를 포함한다.
본 발명의 원칙에 따라, 도로의 차선을 따라 이동하는 호스트 차량의 예측 경로에서 타겟을 감지하기 위한 추가의 방법이 여기에서 개시된다. 방법은 호스트 차량의 전방의 시야내의 타겟에 대한 거리, 각도 및 속도 데이터를 제공하기 위한 전방 감시 레이더 시스템, 호스트 차량에 대한 속도 및 요-레이트 데이터를 제공하기 위한 측정 시스템, 및 레이더 및 측정 시스템에 응답하는 처리 시스템을 포함하는 시스템의 사용을 위한 것이다. 방법은 (a)전방 감시 레이더 시스템 및 측정 시스템으로부터의 데이터 입력을 수집하고, 그로부터 가속도 및 가로측 속도 타겟 데이터를 유도해내는 단계; (b)속도 및 요-레이트 데이터로부터 호스트 차량 경로 추정값을 계산 하는 단계; (c)호스트 차량 경로 추정값을 사용하여 타겟 위치 히스토리를 전파(propagate)하는 단계; (d) 세로측 및 가로측 타겟 위치 상태 벡터를 사용하여 타겟 위치를 전파(propagate)하는 단계; (e)호스트 차량 및 타겟 위치 벡터에 대한 다항식 곡선 맞춤(polynomial curve fit)을 계산하는 단계; (f)호스트 차량과 타겟 경로를 서로 상관시키고 타겟 경로를 가중 평균값으로 퓨징(fusing)하여 예측 경로를 발생시키는 단계; (g)교차 범위 위치와 예측 경로를 비교하고 호스트 차량의 도로 차선에 관련하여 타겟이 차선 안쪽 또는 차선 바깥쪽에 있는지를 구분하는 단계; (h)전방 감시 레이더 시스템으로부터 업데이트 데이터를 수신하는 단계; 및 (i)상기 (a) 내지 (h)의 단계를 계속하여 반복하는 단계를 포함한다.
전술된 방법은 호스트 차량에 의한 도로 차선의 변경을 위한 테스트의 과정을 포함한다. 상기 프로세스는 통합된 요-레이트과 각각의 타겟 헤딩 계수가 동일한지와 반대인지를 알기위해 비교함으로써 도로 차선의 변경을 확인하고, 타겟의 대다수가 호스트 차량의 반대방향에서 이동하는지를 확인하며, 반대 방향 움직임이 전방 감시 레이더 시스템으로부터 2개의 연속하는 데이터에서 발생하는지를 관찰하는 것을 포함한다.
본 발명은 하기의 도면을 참조로 하여 상세히 설명된다.
도 1은 본 발명에 따른 경로 예측 시스템을 가지는 차량을 도시한다.
도 2는 도 1의 전방 감시 센서로서 사용될 수 있는 이전 기술의 레이더 시스템을 도시한다.
도 3은 도 1의 차량의 예측 경로에서 타겟 감지을 실행하기 위해 도 1의 신호 처리 시스템에 의해 사용되는 기술을 설명하는 전체 흐름도이다.
도 4 부터 도 7 및 도 14는 도 3의 전체 흐름도의 처리 단계의 상세한 설명을 제공하는 흐름도이다.
도 8, 9, 10a 부터 10c, 11, 12a 부터 12c, 및 13은 도 7의 흐름도의 처리 단계의 상세한 설명을 제공하는 흐름도이다.
다양한 도면에서 참조 번호 및 지시는 동일하거나 실제 동일한 요소를 참조한다.
상기 설명을 통해, 바람직한 실시예 및 도시된 예는 본 발명에서 제한보다는 예로서 고려된다.
먼저 도 1을 참조로 하여, 도로 차선을 따라 이동함에 따라 차량의 예측 경로에서 물체를 감지하기 위한 시스템(12)을 포함하는 차량(10)이 도시된다. 하기에서, 차량(10)은 "호스트 차량"으로서 언급될 수 있다. 감지 시스템(12)은 차량(10)의 전방에서 전방 감시 센서(14)의 시야내의 물체에 대한 범위, 속도 및 각도 데이터를 제공하는 전방 감시 센서를 포함한다.
감지 시스템(12)은 차량(10)의 속도를 측정하기 위한 속도 측정 시스템(16)을 포함한다. 감지 시스템(12)은 또한 차량(10)의 요-레이트을 측정하기 위한 요-레이트 측정 시스템(18)을 포함한다. 또한, 감지 시스템(12)은 도 1에 도시된 몇가지 서브시스템 중에 데이터 신호의 서로 다른 형태를 통신하기 위한 디지털 인터페이스 유니트(22)를 포함한다. 결국, 감지 시스템(12)은 전방 감시 센서(14)의 데이터 출력에 응답하는 신호 처리 시스템(20), 적응형 운전 제어 시스템(24) 및 충돌 방지 시스템(26)에서 신호를 발생시키기 위한 속도 측정 시스템(16) 및 요-레이트 측정 시스템(18)을 포함하며, 상기 신호는 도로 차선을 따라 이동할 때 차량(10)의 예측 경로에서 감지되는 타겟을 나타낸다.
레이더는 자동차의 전방 감시 센서를 실행시키기에 적합한 기술이다. 상기 목적을 위해 특히 적합한 레이더의 한 타입은 주파수 변조된 연속파(FMCW) 레이더이다. 일반적인 FMCW 레이더에서, 전송된 CW 신호의 주파수는 제 1의 사전설정된 주파수로부터 제 2의 사전설정된 주파수로 선형으로 증가하며, 그후에 반대 방향에서 주파수 스윕(sweep)을 반복한다. FMCW 레이더는 고감도, 비교적 낮은 전송 전력 및 양호한 거리 분석 능력의 장점을 갖는다.
도 2를 참조로하여, 1999년 7월 27일에 특허된 "자동 전방 감시 센서 구조"라는 명칭의 미국 특허 제 5,929,802호에 개시되며 여기에서 참조로서 통합될 수 있는 본 발명의 바람직한 실시에에서, 전방 감시 센서(14)는 안테나 어셈블리(414), 송신기(422) 및 수신기(424) 모두를 가지는 마이크로파 어셈블리(420) 및 제어 회로(434)를 포함하는 전자 어셈블리(428)를 포함한다. 전방 감시 센서(14)는 레이더 기술을 사용하여 센서(14)의 시야 내의 하나 또는 그이상의 물체, 또는 타겟을 감지하기 위해 차량에 장착될 수 있다. 상기 애플리케이션에서, 타겟은 다른 차량, 나무, 표지판, 보행자 등을 포함한다.
속도 측정 시스템(16)및 요-레이트 측정 시스템으로부터의 제어 신호 및 전방 감시 센서(14)에 의해 수신된 반사 RF 신호에 응답하여, 센서(14)는 시야내의 각각의 타겟을 규정하는 또는 그이상의 출력 신호를 제공한다. 상기 출력 신호는 센서(14)의 시야 내의 각각의 타겟의 거리, 각각의 타겟에 관련된 거리 변경율 또는 속도, 및 차량(10)에 상관된 각각의 타겟과 관련된 방위각 또는 각도와 관계된다.
안테나 어셈블리(414)는 2개의 안테나, RF 신호를 수신하기 위한 수신 안테나(416) 및 RF 신호를 전송하기 위한 송신 안테나를 포함한다. 전방 감시 센서(14)는 개별적인 송수신 안테나를 포함하기 때문에 바이스태틱(bi-static) 레이더 센서로서 특징지을 수 있다. 안테나(416, 418)는 멀티-로브이며 동일한 방향의 포인트에서 병렬로 제어된다. 개별적인 안테나(416, 418)의 각도를 선택하기 위해 다중 위치 스위치를 포함하는 다양한 회로가 적합하다.
수신 안테나(416)로부터의 출력은 하나 또는 그이상의 국부발진기 신호가 전송된 신호 주파수로부터 주파수 내에서 고정된 양만큼 오프셋하는 마이크로파 수신기(424)에 접속된다. 수신기(424)의 출력 신호는 그이상 또는 이하의 타겟 주파수를 가지는 오프셋 주파수에서 존재한다.
수신기(424)는 수신기의 최대 주파수의 적어도 2배로 증폭된 수신 RF 신호의 버전을 샘플링하는 아날로그-디지털(A/D) 컨버터를 포함한다. 상기 신호 샘플은 다양한 주파수 범위내의 신호의 컨텐츠를 결정하기 위해 FFT에 의해 처리된다. FFT 출력은 디지털 신호 처리기(20)에 데이터로서 제공된다. 디지털 신호 처리기(20)가 타겟의 거리, 거리 변경율 및 방위각를 나타내는 차량(10)에 전술된 출력 신호를 제공하기 위해 수신된 RF 신호를 처리하는 방식은 2000년 1월 4일에 특허된 "동일하게 동작하는 레이더 시스템 및 방법"이라는 명칭의 미국 특허 제 6,011,507호에 개시되며 여기에서 참조로서 통합된다.
한 실시예에서, 전방 감시 센서(14)는 7개의 안테나 빔을 가지는 안테나 어셈블리를 포함한다. 다중 안테나 빔의 사용은 전방 감시 센서(14)로부터 약 120m 내지 대략 150m의 범위에서 다중 물체가 정확히 분석되도록 한다.
도 1을 다시 참조로 하여, 속도 측정 시스템(16)은 일반적으로 호스트 차량(10)의 속도를 나타내는 디지털 인터페이스 유니트(22)에 신호를 제공하는 속도계로 구성된다. 요-레이트 측정 시스템(18)은 바람직하게 호스트 차량(10)의 요-레이트을 나타내는 디지털 인터페이스 유니트(22)에 신호를 제공하는 자이로 컴퍼스 또는 유사한 각도 측정 센서를 포함한다. 디지털 인터페이스 유니트(22)는 전방 감시 센서(14), 속도 측정 시스템(16), 요-레이트 측정 시스템(18), 디지털 신호 처리기(20), 적응형 운전 제어 시스템(24) 및 충돌 방지 시스템(26)사이에 데이터 및 제어 신호를 접속한다.
신호 처리 시스템(20)은 바람직하게 다음 장에서 상세히 설명되는 프로세스를 수행하도록 전방 감시 센서(14) 및 디지털 인터페이스 유니트(22)로부터 수신된 신호에 응답하는 프로그램 가능한 디지털 신호 처리기이다. 상기 프로세스의 결과는 예를 들어, 적응형 운전 제어 시스템(24) 및 충돌 방지 시스템(26)에서의 애플리케이션을 위해 디지털 인터페이스 유니트(22)를 통해 접속된 데이터이며, 상기 데이터는 호스트 차량(10)의 예측 경로에서 하나 또는 그이상의 물체의 감지에 관련된다.
도 3을 참조로 하여, 호스트 차량(10)의 예측 경로에서 타겟 감지를 실행하기 위해 도 1의 신호 처리 시스템(20)에 의해 사용되는 기술을 설명하는 전체적인 흐름도가 도시된다. 상기 흐름도는 전방 감시 센서(14)로서 사용되는 레이더 시스템의 각각의 업데이트를 위해 순환하는 무한 루프를 포함한다. 본 발명의 사용시, 상기 업데이트는 도 3의 루프를 통해 매 50-100ms마다 초당 10-20회의 주기로 발생할 것이라 추정된다.
프로세스 단계(30)에서, 신호 처리 시스템(20)은 데이터 입력을 수집한다. 전방 감시 센서(14)로부터, 신호 처리 시스템(20)은 각각의 추적된 타겟에 대하여, 호스트 차량(10)에 관련된 거리, 각도, 속도 및 가속도에 관한 데이터를 수신한다. 상기 정보로부터, 시스템(20)은 데이터를 거리, 각도, 속도 및 가속도로 변환한다. 이는 가로측 속도를 계산하기 위한 각도 및 거리를 사용한다. 상기 프로세스 단계에서, 시스템(20)은 또한 속도 측정 시스템(16) 및 요-레이트 측정 시스템(18)으로부터 각각 차량(10)의 속도 및 요-레이트을 입력한다.
도 3의 프로세스는 호스트 차량(10)에 대한 경로가 속도 및 요-레이트에 기초하여 추정되는 프로세스 단계(32)를 계속한다. 호스트 차량 경로 추정은 곡률 파라미터를 추적하고 범위내에서 호스트 위치 벡터를 전방으로 전파(propagate)하기 위한 2상태 칼만(Kalman) 필터에 의해 계산된다. 상기 프로세스의 상세한 부분은 도 4와 관련된 이후의 논의에서 완전히 설명될 것이다.
도 3의 프로세스는 각각의 타겟에 대하여, 위치 히스토리는 호스트 차량 속도 및 요-레이트에 기초하여 전파(propagate)되고 타겟 위치는 가로측 및 세로측 위치 상태 벡터를 사용하여 전방으로 전파되는 프로세스의 단계(34)를 계속한다. 상기 프로세스의 상세한 부분은 도 5에 관련하여 이후의 논의에서 완전히 설명될 것이다.
도 3의 프로세스는 곡선 맞춤이 호스트 차량 곡률 비율 데이터에 적용되고 각각의 타겟에 대하여 곡선은 타겟 히스토리 데이터 및 가로측 및 세로측 방향의 위치 및 속도 추정값으로부터 전방으로 전파(propagate)된 데이터를 사용하여 생성되는 프로세스 단계(36)를 계속한다. 상기 프로세스의 상세한 부분은 도 6과 관련하여 하기의 논의에서 완전히 설명될 것이다.
도 3의 프로세스는 예측 경로가 호스트 및 타겟 경로를 서로 연결하고 가중된 타겟 경로를 퓨징(fusing)함으로써 생성된다. 상기 프로세스의 상세한 부분은 도 7에 관련하여 이후의 논의에서 완전히 설명될 것이다.
도 3의 프로세스는 타겟 교차 범위 위치가 호스트 차량(10)의 예측 경로와 비교되고 타겟이 호스트 차선의 안쪽인지 바깥쪽인지를 구분하는 최종 프로세스 단계(40)로 진행한다. 상기 프로세스의 상세한 부분은 도 14와 관련하여 이후의 논의에서 완전히 설명될 것이다.
프로세스의 단계(40)의 종료 이후에, 전방 감시 센서(14)로서 사용된 레이더 시스템이 업데이트되고 신호 처리 시스템은 업데이트된 타겟 데이터와 함께 프로세스 단계(30)로 들어간다.
도 4를 참조로 하여, 도 3의 프로세스 단계(32)의 상세한 흐름도가 도시된다. 상기 단계에서, 호스트 차량(10)에 대한 경로는 속도 및 요-레이트에 기초하여 추정된다. 호스트 차량 경로 추정은 곡률 파라미터를 추적하여 범위 내에서 호스트 위치 벡터를 전방으로 전파(propagate)하기 위해 2상태 칼만 필터의 애플리케이션에 의해 계산된다. 곡률 상태 벡터는 곡률 비율(degrees/m) 및 곡률 비율 변경(degrees/m2)으로 구성된다. 칼만 필터는 측정값의 다양성에 따라 가중함으로써 업데이트로 부터 업데이트로 곡률 비율을 평균한다. 칼만 필터는 잡음의 극단, 예를 들면 도로에서 충돌에 의해 야기된 요-레이트의 스파이크를 필터링한다. 곡률 비율 측정은 요-레이트을 차량 속도로 나눔으로써 발생된다. 곡률 상태 벡터를 필터링한 후에, 상태 전이 행렬을 사용하여 전방으로 전파(propagate)되며 경로는 고정된 길이의 단계에서 호스트 차량의 중심으로부터 호를 따라 전방으로 전파(propagate)된다. 현재의 예에서, 상기 단계는 10m 길이이다.
프로세스 단계(32)는 현재의 업데이트가 최초 업데이트인지를 질문하는 결정 단계(50)에서 시작한다. 만약 최초 업데이트라면, 제어는 칼만 필터가 초기화되는 단계(52)로 진행하고, 제어는 단계(70)로 진행한다. 만약 최초 업데이트가 아니라면, 제어는 호스트 차량이 이동한 범위가 추정되는 단계(54)로 진행한다. 최근의 추정후에 경과된 시간이 계산되며, 상기 경과된 시간은 이동한 범위를 계산하기 위해 호스트 차량의 속도와 함께 사용된다. 단계(56) 다음의 단계에서, 이동한 범위는 상태 전이 행렬 및 상태 공분산 드리프트 행렬을 정의하기 위해 사용된다. 단계(58)에서, 상태 변이 및 공분산 드리프트 행렬은 상태 벡터 및 상태 벡터 공분산을 예측하기 위해 사용된다. 상태 벡터는 그후에 측정값을 예측하기 위해 사용된다. 단계(60)에서, 곡률 비율 측정 및 측정 분산은 요-레이트, 속도 및 분산을 사용하여 계산된다.
걸정 단계(62)에서, 측정 예측 윈도우가 결정되어야만 한다. 윈도우는 측정이 허용되는 2가지 가로측의 영역을 정의한다. 상기 예에서, 측정값은 상태 벡터의 제 1 엘리먼트와 동일한 양이며, 임계 영역은 측정 잡음 추정값을 더한 상태 요소 분산의 제곱근의 3배이다. 측정값 및 임계값을 가지는 예측된 측정값의 차이를 비교함으로써 측정값의 업데이트를 수행하는지가 결정된다.
만약 업데이트가 실행되면, 제어는 칼만 이득이 계산되고 상태 벡터 및 공분산이 업데이트되는 프로세스 단계(68)로 진행한다. 만약 업데이트가 실행되지 않으면, 제어는 최근의 유효한 업데이트 이후에 경과된 시간이 검사되는 결정 단계(64)로 진행한다. 만약 임의의 최대 시간이 초과되면, 칼만 필터는 프로세스단계(52)에서 재초기화되며, 제어는 프로세스 단계(70)로 진행한다. 만약 최대 시간이 초과되지 않았다면, 제어는 상태 벡터 및 공분산이 예측된 값이 되는 프로세스 단계(66)로 진행한다. 제어는 그후에 현재 곡률 비율 및 현재 곡률 비율 변경이 고정된 단계의 크기로 곡선 경로를 따라 전파(propagate)되는 프로세스 단계(70)로 진행한다.
프로세스 단계(72)에서, 각각의 전파(propagate)된 위치에 대한 x- 및 y-좌표는 x는 호스트 차량(10)의 오른편의 양의 방향이며 y는 호스트 차량(10) 앞쪽의 직선 방향인 데카르트 좌표 시스템을 사용하여 결정된다. 프로세스 단계(72)의 결과에서, 제어는 도 3의 프로세스 단계(34)로 진행한다.
도 5를 참조로 하여, 각각의 타겟에 대해, 위치 히스토리가 호스트 차량 속도 및 요-레이트에 기초하여 전파(propagate)되고 타겟 위치가 가로측 및 세로측 위치 상태 벡터를 사용하여 전방으로 전파(propagate)되는 도 3의 단계(34)의 프로세스의 상세한 흐름도가 도시된다.
단계(80)의 초기화 프로세스에서, 차량(10)의 가로측 및 세로측 헤딩 벡터는 요-레이트, 속도 및 최근 업데이트 이후에 경과된 시간으로부터 계산된다. 프로세스 단계(82)에서, 제 1 타겟에 대하여, 타겟 위치 히스토리 포인트는 호스트 챠량(10)의 업데이트된 헤딩 벡터에 따라 전파(propagate)되고 회전된다. 단계(84)에서, 타겟 위치 히스토리의 임의의 포인트가 호스트 차량 뒤로 처진 경우, 즉 x 좌표가 음인 경우 히스토리로부터 삭제된다.
결정 단계(86)에서, 프로세스는 타겟이 차선 변경을 실행하지 않고 직선 도로상에 있는지와 허용가능한 범위내에 있는지를 질문한다. 만약 임의의 상기 조건이 틀리다면, 제어는 결정 단계(90)로 진행한다. 상기 조건 모두가 사실이라면, 제어는 타겟 위치가 가로측 및 세로측 타겟 위치 상태 벡터 및 상태 전이 행렬을 사용하여 전방으로 전파(propagate)된 프로세스 단계(88)로 진행한다. 그후에 제어는 모든 타겟이 단계(82-88)의 전파(propagate)된 업데이트를 경험하는지를 질문하는 결정 단계(90)로 진행한다. 만약, 그렇지 않다면, 제어는 다음 타겟을 위한 단계(82)로 귀환한다. 만약 모든 타겟이 전파(propagate)된다면, 결정 단계(90)는 도 3의 단계(36)를 처리하기 위해 제어를 진행시킨다.
도 6을 참조로 하여, 도 3의 단계(36)의 프로세스의 상세한 흐름도가 도시된다. 상기 프로세스에서, 곡선 맞춤은 호스트 차량 곡률 비율 데이터에 적용되며, 각각의 타겟에 대하여, 곡선은 타겟 히스토리 데이터 및 가로측 및 세로측 방향에서 위치 및 속도 추정값으로부터 전방으로 전파(propagate)된 데이터를 사용하여 발생된다. 곡선은 2차 다항식,
x = c0 + c1
Figure 112003008091847-pct00001
y + c2
Figure 112003008091847-pct00002
y2 이며,
상기 x는 가로측 방향이고, y는 세로측 방향이며, 상기 c0, c1 및 c2는 각각 교차 범위 차원에서 곡선의 형태를 구분하는 0차, 1차, 및 2차항 계수들이다.
초기 단계는 고정된 가로측 벡터를 발생시키는 프로세스 단계(100)이다. 이는 위치 벡터가 예측된 호스트 차량에 2차 다항식 곡선 맞춤을 적용하는 이전 프로세스 단계(102)이다. 교차 범위 다항식 계수(c0, c1 및 c2)가 발생되고 고정된 세로측 벡터에 대하여 계산된다.
결정 단계(104)는 충분한 갯수의 타겟 위치 포인트가 판독되는지를 질문한다. 현재의 예에서, 초당 10-20회 레이더 업데이트의 전술된 레이더 스캔 비율에서, 2개의 제 2 주기는 10내지 20개의 타겟 위치 포인트를 제공한다. 이는 만족스러운 곡선 맞춤을 위해 충분한 것으로 여겨진다. 만약 충분한 갯수의 타겟 위치 포인트가 판독되지 않는다면, 제어는 결정 단계(108)로 진행한다. 만약 충분한 갯수가 판독된다면, 제어는 2차 다항식 곡선 맞춤이 타겟 위치 히스토리/예측 벡터에 적용되는 프로세스 단계(106)로 진행한다. 교차 범위 다항식 계수(c0, c1 및 c2)가 발생되고 고정된 세로측 벡터에 대하여 계산된다.
그후에 제어는 모든 타겟이 검사되는 지를 질문하는 결정 단계(108)로 진행한다. 만약 그렇지 않다면, 제어는 다음 타겟을 위해 결정 단계(104)로 되돌아간다. 만약 모든 타겟이 검사되면, 결정 단계(108)는 도 3의 프로세서 단계(38)로 제어를 진행한다.
도 7을 참조로 하여 도 3의 프로세스 단계(38)의 상세한 흐름도가 도시된다. 프로세스 단계(38)는 호스트와 타겟 경로를 상관시키고 가중된 타겟 경로를 퓨징함으로써 예측 경로를 발생시킨다.
초기 단계는 대체 경로 가정이 존재하는지를 질문하는 결정 단계(110)이다. 대체 경로 가정의 결정은 도 10에 관련된 항목에서 제공된다. 만약 대체 경로 가정이 존재하면, 단계(112)의 프로세스는 이전 업데이트로부터 결정 범위를 업데이트한다. 단계(112)의 프로세스의 상세한 부분은 도 8에 관련된 이전의 결정에서 완전히 설명될 것이다. 단계(112)다음에, 제어는 프로세스 단계(114)로 진행한다. 만약 대체 가정이 존재하지 않는다면, 프로세스 단계(114)는 호스트 차량(10)이 차선 변경을 실행하는지를 결정하기 위해 테스트한다. 프로세스 단계(114)의 상세한 부분은 도 9에 관련한 이전의 결정에서 완전히 결정될 것이다.
제어는 호스트 및 타겟 경로를 서로 상관시키는 프로세스 단계(116)로 진행한다. 프로세스 단계(116)의 상세한 부분은 도 10a 내지 10c에 관련하여 이후의 논의에서 완전히 설명될 것이다. 단계(116)다음에, 프로세스 단계(118)는 호스트 차량(10)으로부터 목표물의 범위에 기초하여 디폴트 퓨전(fusion) 가중치를 발생시킨다. 프로세스 단계(118)의 상세한 부분은 도 11에 관련하여 이후의 논의에서 완전히 설명될 것이다.
단계(118) 이후에, 결정 단계(120)는 호스트 차량(10)의 차선 변경이 감지되었는지 질문한다. 만약 아니라면, 프로세스 단계(122)는 경로 결정 트리를 실행하며, 이는 도 12a 부터 12c와 관련하여 이후의 논의에서 완전히 설명될 것이다. 그후에 제어는 타겟 경로가 퓨징되고 예측 경로 데이터가 발생되는 단계(124)로 진행한다. 만약 결정 단계(120)가 차선 변경이 감지되었다고 결정한다면, 제어는 타겟 경로가 퓨징되고 예측 경로 데이터가 발생되는 프로세스 단계(124)로 진행한다. 프로세스 단계(124)의 상세한 부분은 도 13과 관련하여 이후의 논의에서 완전히 설명된다. 프로세스 단계(124)의 결과로, 제어는 도 3의 프로세스 단계(40)로 진행한다.
도 8을 참조로 하여, 도 7의 프로세스 단계(112)의 상세한 흐름도가 도시된다. 초기 단계는 일반적인 대체 가정이 존재하는지를 질문하는 결정 단계(130)이다. 만약, 그렇다면, 제어는 타겟이 상기 가정을 유효화하는지를 질문하는 결정 단계(132)로 진행한다. 만약, 그렇다면, 프로세스 단계(134)는 타겟의 도로 속도 및 가속도를 사용하여 결정 범위를 업데이트하고 제어는 결정 단계(138)로 진행한다. 만약, 결정 단계(132)로부터의 결과가 타겟이 가정을 유효화하지 않는 것이라면, 제어는 호스트 차량(10)의 도로 속도 및 가속도를 사용하여 결정 범위를 업데이트하는 프로세스 단계(136)를 통과하고, 제어는 결정단계(138)로 진행한다. 만약, 결정 단계(130)로부터의 결과가 일반적인 대체 가정이 존재하지 않는 것이라면, 제어는 결정 단계(138)로 진행한다.
결정 단계(138)는 주요 대체 가정이 존재하는지를 질문한다. 호스트 차량에서 차선 안쪽에 최인접한 타겟은 주요 타겟으로 정의된다. 만약 주요 대체 가정이 존재한다면, 제어는 타겟이 상기 가정을 유효화하는지를 질문하는 결정 단계(140)로 진행한다. 만약, 그렇다면, 단계(142)이 프로세스는 타겟의 도로 속도와 가속도를 사용하여 결정 범위를 업데이트하고 제어는 도 7의 단계(114)로 진행한다. 만약, 결정 단계(140)로부터의 결과가 타셋이 가정을 유효화하지 않는 것이면, 제어는 호스트 차량(10)의 도로 속도 및 가속도를 사용하여 결정 범위를 업데이트하는 프로세스 단계(144)로 진행하며의 제어는 도 7의 프로세스 단계(114)로 진행한다. 만약, 결정 단계(138)의 결과가 주요 대체 가정이 존재하지 않는다는 것이면, 제어는 도 7의 프로세스 단계(114)로 진행한다.
도 9를 참조하여, 도 7의 프로세스 단계(114)의 상세한 흐름도가 도시된다. 이는 호스트 차량(10)에 의한 차선 변경에 대해 검사하는 루틴이다. 차선 변경의 제 1 지표는 비제로(non-zero) 헤딩 각도이다. 비제로 헤딩은 예측 경로 또는 동등하게 예측된 곡률 비율로부터의 편차를 나타낸다. 루틴은 헤딩 각도 변경에 의해 타깃을 회전시키고 상호상관시킨다. 호스트 차량(10)이 차선 변경을 수행할 때, 모든 타겟은 헤딩 변경에 의해 회전할 것이다. 만약 타겟이 반대로 회전되면, 회전된 위치는 이전 위치와 상호 상관되어야 한다. 이는 타겟 경로 1차 다항 계수, c1을 통합된 요-레이트, 즉 도로 기하학과 관계없는 호스트 차량 헤딩과 비교함으로써 실행된다.
초기 단계는 호스트 차량(10)의 필터링 되지 않은 요-레이트 측정값이 호스트 차량(10)의 속도의 2배가 되는 이전의 업데이트 경로 헤딩 계수와 비교되는 프로세스 단계(340)이다. 그후에 결정 단계(152)는 상기 값이 사전 설정된 임계값을 초과하는지를 질문한다. 만약 응답이 부정이면, 제어는 호스트 차량(10)이 차선을 변경되지 않았음을 언급하는 프로세스 단계(154)로 진행한다.
만약 단계(150)에서 비교된 값이 결정 단계(152)의 임계값을 초과한다면, 제어는 호스트 차량(10)의 통합된 요-레이트과 각각의 타겟 헤딩 계수가 서로 동일한지 반대인지를 결정하기위해 비교하는 프로세스 단계(156)로 진행한다. 결정 단계(158)에서, 만약 타겟의 대다수가 호스트 차량(10)의 반대 방향으로 이동하지 않는다면, 호스트 차량(10)은 차선을 변경되지 않고 제어는 단계(154)로 진행한다. 만약, 결정 단계(158)에서 응답이 긍정이면, 제어는 상기 반대 방향 움직임의 연속적인 레이더 업데이트로부터 두개의 연속 감지가 존재하는지를 질문하는 결정단계(160)로 진행한다. 상기 예에서, 호스트 차량(10)과 반대되는 방향에서 이동하는 대다수의 타겟의 2개의 연속되는 감지은 호스트 차량(10)에 의한 차선 변경을 유효화시키도록 요구된다. 만약 결정 단계(160)에서 응답이 부정이라면, 유효 조건은 충족되지 않으며, 제어는 프로세스 단계(154)로 진행한다. 단계(160)에서 응답이 긍정이면, 유효 조건은 충족되며, 제어는 호스트 차량(10)이 차선 변경을 실행하는 것을 언급하는 프로세스 단계(163)로 진행한다. 단계(154) 또는 단계(152) 다음에, 제어는 도 7의 프로세스 단계(116)로 진행한다.
실제로 읽기 쉽도록 3개의 시트로 분할되고 종합적으로 도 10으로서 참조되는 단일 흐름도를 포함하는 도 10a 부터 10c를 참조로 하여, 도 7의 프로세스 단계(116)의 상세한 흐름도가 도시된다. 상기 루틴은 타겟에 대한 경로 맞춤 교차 범위와 호스트 차량(10)의 요-레이트 사이의 차이의 분산을 검사함으로써 타겟 경로와 호스트 차량 경로를 서로 상관시킨다. "팩 리더(pack leader)"로서 참조되는 범위내의 최대로 떨어진 타겟으로 시작하여, 만약, 상기 타겟이 호스트 차량 경로로부터 벗어나면, 시스템은 현재의 예에서 2.5m내에서 이동하는 타겟(일반적으로 초당 2.5m의 도로 속도 및 초당 10의 레이더 업데이트 비율에 기초하여)에 의해 정의되는 위치된 타겟을 검색한다. 만약, 위치된 타겟이 또한 호스트 차량 경로로부터 벗어나고 타겟 경로는 상관된다면, 프로그램은 도로 이탈이라 가정한다. 이는 경로 퓨전에서 가중치가 이탈을 따르기위해 증가되도록 한다. 만약 인접한 타겟이 존재하지 않으면, 도로 곡률 변경이 존재하고 대체 경로 가정이 설정되도록 가정된다. 활동중인 경로는 타겟을 뒤따를 것이다. 대체 경로는 타겟을 무시할 것이다. 범위내에서 다음으로 인접한 타겟은 경로 변경을 증명하거나 무효로 한다. 만약, 타겟 속도 및 타겟 범위의 구분되는 차이가 계산되는 시점에서, 다음 타겟이 유도 타겟을 따르지 않지만 대신에 대체 경로를 따른다면, 프로그램은 대체 경로를 선택하고 유도 타겟이 차선 변경을 수행하거나 도로를 벗어난것으로 가정한다.
초기 단계는 0차항 계수 c0 를 뺀 타겟 경로 교차 범위 곡선 맞춤으로부터 호스트 차량의 예측 경로 교차 범위 곡선 맞춤을 제거함으로써 형성된 벡터의 분산을 계산하는 프로세스 단계(170)이다. 그후에 결정 단계(172)는 단계(170)로부터의 분산이 타겟 범위에 기초한 임계값보다 더 큰지를 질문한다. 만약, 그렇다면, 결정 단계(174)는 연속하는 레이더 업데이트에서 2개의 연속되는 경로 변경 감지가 일어나는지를 질문한다. 만약, 그렇다면 프로세스 단계(178)는 타겟이 경로 변경을 포함하는 것으로 표시하고, 제어는 결정 단계(180)로 진행한다. 만약, 그렇지 않다면, 프로세스 단계(176)는 타겟이 경로 변경을 포함하지 않는 것으로 표시하고 제어는 결정 단계(180)으로 진행한다. 만약, 결정 단계(172)로부터의 결과가 단계(170)로부터의 분산이 타겟 범위에 기초한 임계값보다 더 크지 않은 것이면, 프로세스 단계(176)는 타겟 경로를 경로 변경을 포함하지 않는것으로 표시하고 제어는 결정 단계(180)로 진행한다.
결정 단계(180)는 타겟을 추적하는 또 다른 차량이 존재하는지를 질문한다. 만약 그렇지 않으면, 제어는 결정 단계(192)로 진행한다. 만약 추적하는 차량이 존재하면, 프로세스 단계(182)는 0차 다항 계수, c0를 뺀 타겟 및 추적하는 타겟의 경로 교차 범위 곡선 맞춤을 제거함으로써 형성된 벡터의 분산을 계산한다. 결정 단계(184)는 그후에 단계(182)로부터의 분산이 범위 기초의 임계값보다 더 큰지를 질문한다. 만약, 그렇다면, 결정 단계(186)는 연속적인 레이더 업데이트로부터 2개의 감지가 존재하는지를 질문한다. 만약, 그렇다면, 프로세스 단계(190)는 타겟을 유도-지연 경로 변경을 포함하지 않는것으로 표시하고 제어는 결정 단계(192)로 진행한다. 만약 아니라면, 프로세스 단계(188)는 타겟이 유도-지연 경로 변경을 포함하지 않는다고 표시하고 제어는 결정 단계(192)로 진행한다. 만약, 결정 단계(184)로부터의 결과가 단계(182)로부터의 분산이 범위 기초의 임계값보다 더 크지 않다는 것이면, 프로세스 단계(188)는 타겟이 유도-지연 경로 변경을 포함하지 않는다고 표시하고 제어는 단계(192)로 진행한다.
결정 단계(192)는 타겟에 위치된 또다른 차량이 있는지를 질문한다. 만약, 없다면, 제어는 결정 단계(204)로 진행한다. 만약 위치된 차량이 있다면, 프로세스 단계(194)는 0차 다항 계수, c0를 뺀 타겟 및 로컬 타겟의 경로 교차 범위 곡선 맞춤을 제거함으로써 형성된 벡터의 분산을 계산한다. 결정 단계(196)는 그후에 단계(194)로부터의 분산이 범위 기초 임계값보다 큰지를 질문한다. 만약, 크다면, 결정 단계(198)는 연속되는 레이더 업데이트에서 2개의 감지가 존재하는지를 질문한다. 만약 존재한다면, 프로세스 단계(202)는 타겟이 로컬 경로 변경을 포함하는 것으로 표시하고 제어는 결정 단계(204)로 진행한다. 만약, 존재하지 않으면, 프로세스 단계(200)는 타겟이 로컬 경로 변경을 가지지 않는 것으로 표시하고 제어는 결정 단계(204)로 진행한다. 만약 결정 단계(196)로부터의 결과가 단계(194)로부터의 분산이 범위 기초의 임계값보다 더 크지 않은 것이면, 프로세스 단계(200)는 타겟이 로컬 경로 변경을 가지지 않는것으로 표시하고 제어는 결정 단계(204)로 진행한다.
결정 단계(204)는 타겟이 대체 가정을 유효화시키는지를 질문한다. 만약 아니라면, 제어는 결정 단계(224)로 진행한다. 만약 타겟이 대체 가정을 유효화한다면, 프로세스 단계(206)는 0차 다항 계수, c0를 뺀 타겟 및 대체 가정 타겟의 경로 교차 범위 곡선 맞춤을 제거함으로써 형성된 벡터의 분산을 계산한다.
그후에 결정 단계(208)는 단계(206)로부터의 분산이 임계값보다 큰지를 질문한다. 만약, 크다면, 결정 단계(210)는 연속되는 레이더 업데이트에서 2개의 감지가 존재하는지를 질문한다. 만약 그렇다면, 결정 단계(212)는 유효화된 가정이 주요 가정인지 질문한다. 만약 존재한다면, 프로세스 단계(220)는 타겟의 주요 대체 경로 변경이 감지되는 것으로 표시한다. 제어는 결정 단계(212)로 진행한다.
만약 결정 단계(218)가 유효화된 가정이 주요 가정이 아님을 발견하면, 프로세스 단계(222)는 타겟의 일반 대체 경로 변경이 감지되지 않았다고 표시한다. 제어는 결정 단계(224)로 진행한다. 만약 결정 단계(210)가 2개의 연속하는 경로 변경 감지가 존재하지 않음을 발견하면, 진행은 결정 단계(212)로 진행한다.
만약 결정 단계(208)가 단계(206)로부터의 분산이 범위 기초 임계값보다 크지 않음을 발견한다면, 제어는 결정 단계(212)로 진행한다. 결정 단계(212)는 유효화된 가정이 주요 가정인지를 질문한다. 만약 그렇다면, 프로세스 단계(214)는 타겟의 주요 대체 경로 변경이 감지되지 않았음을 표시한다. 제어는 결정 단계(224)로 진행한다. 만약 결정 단계(212)가 유효화된 가정이 주요 가정이 아님을 발견하면, 프로세스 단계(216)는 타겟의 일반 대체 경로 변경이 감지되지 않았음을 표시한다. 제어는 그후에 결정 단계(224)로 진행한다.
결정 단계(224)는 더이상의 타겟을 테스트해야 하는지를 질문한다. 만약 그렇다면, 제어는 루틴의 꼭대기의 단계(170)로 다시 진행한다. 만약 더이상의 타겟을 테스트 하지 않아도 된다면, 제어는 도 7의 단계(118)로 되돌아간다.
도 11을 참조로 하여, 도 7의 단계(118)의 프로세스의 상세한 흐름도가 도시된다. 상기 단계에서, 퓨전 가중치는 호스트 차량(10)으로부터 타겟의 범위에 기초한 디폴트값에 의해 발생된다. 가중치는 도 12a 내지 12c에 관련하여 설명된 다음의 동작에 적용될 것이다. 상기예에서, 디폴트 가중치는 호스트 차량(10)과 타겟의 현재 위치 사이의 범위에 대한 하나의 값, 및 타겟을 벗어나 레이더 시스템(14)의 범위의 마지막으로 단순 감소하는 값들에 할당된다. 따라서, 가장 먼 타겟인 가중치가 퓨징될 때 가장 큰 영향을 미치는 것으로 보여질 수 있다.
초기 단계는 주요 대체 가정이 허용되는지를 질문하는 결정 단계(230)이다. 만약, 허용된다면, 프로세스 단계(232)는 일반적인 대체 가정을 제거하고 제어는 프로세스 단계(234)로 진행한다. 만약, 주요 대체 가정이 허용되지 않는다면 제어는 단계(234)로 즉시 진행한다.
프로세스 단계(234)에서, 전술된 디폴트 범위 기초 가중치가 적용된다. 이후에, 결정 단계(236)는 대체 경로 가정이 허용되거나 거부되는지를 질문한다. 만약 아니라면, 제어는 도7의 결정 단계(120)으로 되돌아간다. 만약 대체 경로 가정이 허용되거나 거부된다면, 단계(238)는 퓨전 가중치를 조정한다. 만약 타겟이 가정 때문에 거부된다면, 가중치는 0으로 설정된다. 단계(238) 다음에, 제어는 도 7의 결정 단계(120)로 다시 돌아간다.
실질적으로 편의성을 위해 3개의 시트로 분할되고 종합적으로 도 10으로서 참조되는 단일 흐름도를 포함하는 도 10a 내지 10c를 참조로 하여, 도 7의 단계(122)의 프로세스의 상세한 흐름도가 도시된다. 상기 루틴은 경로 예측을 위한 결정 트리가 된다. 상호 상관 분석의 출력은 퓨전 가중치를 제어하는 일련의 결정을 통해 나타난다. 대체 가정은 설정되고, 유지되며, 분석된다.
루틴은 팩 리더라 불리는 범위내에서 가장 먼 타겟을 식별하는 프로세스 단계(240)를 시작한다. 결정 단계(242)는 그후에 팩리더의 경로가 변경하는지를 질문한다. 변경되지 않으면, 제어는 프로세스 단계(250)로 진행한다. 만약 변경하면, 결정 단계(244)는 위치된 타겟이 존재하는지를 질문한다. 만약 존재하지 않으면, 프로세스 단계(252)는 팩 리더를 따르지 않는 대체 가정을 설정하고 제어는 프로세스 단계(250)로 진행한다.
만약 결정 단계(244)가 공동-위치된 타겟이 존재한다고 결정하면, 제어는 결정 단계(246)로 진행한다. 결정 단계(246)는 상기 공동-위치된 타겟의 경로가 변경되었는지를 질문한다. 만약 변경되지 않으면, 프로세스 단계(254)는 공동-위치된 타겟을 따르며, 팩 리더를 따르기 위한 대체 가정을 설정하며, 제어는 연속 단계(258)로 진행한다. 만약 결정 단계(246)가 공동-위치된 타겟의 경로가 변경하는지를 결정하면, 제어는 공동-위치된 타겟 경로에서 변경가 팩 리더의 경로 변경과 상관되는지를 질문한다. 만약, 상관된다면, 제어는 단계(250)로 진행한다. 만약, 결정 단계(248)가 2개의 경로가 서로 상관되지 않다고 결정하면, 프로세스 단계(256)는 공동-위치된 타겟을 따르는 대체 가정을 설정하고 제어는 프로세스 단계(250)로 진행한다.
프로세스 단계(250)는 루틴이 팩 리더를 따라 진행되고 다음 단계인 연속 단계(258)가 결정 단계(260)로 제어를 넘가도록 지시한다.
결정 단계(260)는 범위내에 더이상의 타겟이 존재하는지를 질문한다. 만약, 존재하지 않는다면, 결정 단계(262)는 호스트 차량(10)이 대체 가정을 유효화하는지를 질문한다. 만약, 아니라면, 제어는 연속 단계(290)로 진행한다. 만약 호스트 차량(10)이 대체 가정을 유효화하지 않는다면, 결정 단계(280)는 결정 범위가 도달되었는지를 질문한다. 만약 도달되었다면, 결정 단계(284)는 호스트 차량(10)이 대체 타겟 경로와 상관되는지를 질문한다. 만약 아니라면, 프로세스 단계(288)는 결정 카운트를 감소시키고 제어는 연속 단계(290)로 진행한다. 만약 결정 단계(284)가 호스트 차량(10)이 대체 타겟 경로와 상관된다고 결정하면, 프로세스 단계(286)는 결정 카운트를 증가시키고 제어는 연속 단계(290)로 진행한다.
만약 결정 단계(280)가 결정 범위가 도달되지 않았음을 결정하면 결정 단계(282)는 호스트 차량(10)이 대체 타겟 경로에 상관되는지를 결정한다. 만약 아니라면, 제어는 연속 단계(290)로 진행한다. 만약 결정 단계(282)가 호스트 차량(10)이 대체 타겟 경로와 상관된다고 결정하면, 프로세스 단계(286)는 결정 카운트를 증가시키고 제어는 연속 단계(290)로 진행한다.
만약 결정 단계(260)가 적어도 한개 이상의 타겟이 범위 내에 존재함을 결정한다면, 결정 단계(264)는 다음의 타겟이 대체 가정을 유효화하는지를 질문한다. 만약, 그렇다면, 결정 단게(266)는 결정 범위가 도달되었는지를 질문한다. 만약, 도달되었다면, 결정 단계(270)는 타겟의 경로가 변경하는지를 질문한다. 만약 아니라면, 프로세스 단계(274)는 결정 카운트를 감소시키고 제어는 연속 단계(278)로 진행한다. 만약 결정 단계(270)가 타겟의 경로가 변경되었다고 결정하면, 결정 단계(272)는 타겟이 대체 타겟 경로에 상관되는지를 질문한다. 만약 그렇다면, 프로세스 단계(276)는 결정 카운트를 증가시키고 제어는 연속 단계(278)로 진행한다. 만약 결정 단계(272)가 타겟이 대체 타겟 경로에 상관되지 않음을 결정하면, 제어는 연속 단계(278)로 진행한다.
만약 결정 단계(266)가 결정 범위가 도달되지 않았음을 결정하면, 결정 단계(268)는 타겟의 경로가 변경하는지를 질문한다. 만약 아니라면, 제어는 연속 단계(278)로 진행한다. 결정 단계(282)가 타겟의 경로가 변경되었다고 결정하면, 프로세스 단계(276)는 결정 카운트를 증가시키고 제어는 연속 단계(278)로 진행한다.
만약 결정 단계(264)가 다음 타겟이 대체 가정을 유효화하지 않음을 결정하면, 결정 단계(292)는 타겟의 경로가 변경되었는지를 질문한다. 만약 아니라면, 제어는 연속 단계(296)로 진행한다. 만약 결정 단계(292)가 타겟의 경로가 변경되었다고 결정하면, 결정 단계(294)는 타겟 경로 변경이 유도하는 타겟의 경로와 상관되는지를 결정한다. 만약 그렇다면, 제어는 연속 단계(296)로 진행한다. 만약 결정 단계(294)가 타겟의 경로가 유도하는 타겟의 경로와 상관되지 않음을 결정하면, 결정 단계(298)는 위치된 타겟이 존재하는지를 질문한다. 만약 아니라면, 결정 단계(302)는 타겟이 주요 타겟인지, 즉 호스트 차량(10)에 가장 인접한 타겟인지를 질문한다. 만약 그렇다면, 프로세스 단계(310)는 주요 타겟을 따르는 주요 대체 가정을 설정하고 제어는 연속 단계(296)로 진행한다.
만약 결정 단계(302)가 타겟이 주요 타겟이 아니라고 결정하면, 결정 단계(304)는 대체 가정이 추가 범위의 타겟을 위해 존재하는 지를 질문한다. 만약 아니라면, 프로세스 단계(306)는 타겟을 따르는 대체 가정을 설정하고 제어는 연속 단계(296)로 진행한다. 만약 결정 단계(304)가 대체 가정이 추가 범위의 타겟을 위해 존재한다고 결정하면, 프로세스 단계(308)는 존재하는 대체 가정을 사용하여 진행되며 제어는 연속 단계(296)로 진행한다.
결정 단게(298)는 위치된 타겟이 존재함을 결정하면, 결정 단계(300)는 위치된 타겟의 경로가 변경되었는지를 질문한다. 만약 위치된 타겟의 경로가 변경되지 않으면, 제어는 결정 단계(302)로 진행한다. 만약 결정 단계(300)가 위치된 타겟의 경로가 변경되었다고 결정하면, 결정 단계(312)는 위치된 타겟의 경로 변경이 타겟의 경로 변경과 상관되는지를 질문한다. 만약 위치된 타겟의 경로 변경과 타겟의 경로 변경이 상관되지 않는다면, 결정 단계(314)는 타겟 또는 위치된 타겟 중 어느 것이 주요 타겟인지를 질문한다. 만약 타겟 또는 위치된 타겟들 중 하나가 주요 타겟이라고 결정되면, 프로세스 단계(316)는 비-주요 타겟에서 퓨전 가중치를 감소시키고 제어는 프로세스 단계(310)로 진행한다. 만약 결정 단계(314)가 타겟 또는 위치된 타겟 중 어느것도 주요 타겟이 아니라고 결정하면, 프로세스 단계(322)는 두 타겟 모두의 퓨전 가중치를 감소시키고 제어는 연속 단계(296)로 진행한다.
만약 결정 단계(312)가 위치된 타겟의 경로 변경이 타겟의 경로 변경과 상관되지 않는다고 결정하면, 결정 단계(318)는 타겟 또는 위치된 타겟 중 어느것이 주요 타겟인지를 질문한다. 만약 타겟 또는 위치된 타겟 중 어느것이 주요 타겟인지가 결정되면, 프로세스 단계(320)는 주요 대체 가정이 타겟 및 위치된 타겟을 따르도록 설정하고 제어는 연속 단계(296)로 진행한다. 만약 결정 단계(318)가 타겟 또는 위치된 타겟 중 어느것도 주요 타겟이 아니라고 결정하면, 결정 단계(324)는 대체 가정이 추가 범위의 타겟을 위해 존재하는지를 질문한다. 만약 어떠한 대체 가정도 존재하지 않으면, 프로세스 단계(326)는 대체 가정이 타겟 및 위치된 타겟을 따르도록 설정하고 제어는 연속 단계(296)로 진행한다. 만약, 결정 단계(324)가 대체 가정이 추가 범위의 타겟을 위해 존재한다고 결정하면, 제어는 존재하는 대체 가정이 진행되는 프로세스 단계(308)로 진행하고, 제어는 그후에 연속 단계(296)로 진행한다.
연속 단계(296)는 결정 단계(260)로 제어를 되돌린다. 연속 단계(278 및 290)는 제어를 결정 단계(328)로 전파(propagate)한다. 결정 단계(328)는 감소하는 카운트의 제한이 초과되었는지를 질문한다. 만약 초과되었다면, 대체 가정은 프로세스 단계(330)에서 거부되고 제어는 연속 단계(338)로 진행한다. 만약 결정 단계(328)가 감소 카운트의 제한이 초과되지 않았음을 결정하면, 결정 단계(332)는 증가하는 카운트의 제한이 도달되었는지를 결정한다. 만약 도달되었다면, 그후에 대체 가정은 프로세스 단계(334)에서 허용되고 제어는 연속 단계(338)로 진행한다. 만약 결정 단계(332)가 증가하는 카운트의 제한이 도달되지 않았음을 결정하면 결정 단계(336)는 최대 시간이 지난 결정 범위가 초과되었는지를 결정한다. 만약, 초과되었다면, 제어는 프로세스 단계(334)로 진행하고, 아니라면 제어는 연속 단계(338)로 진행한다. 연속 단계(338)는 제어를 도 7의 결정 단계(124)로 되돌린다.
도 13을 참조로 하여 타겟 경로가 조정된 가중치를 사용하여 퓨징되고 예측된 데이터 경로가 발생하는 도 7의 단계(124)의 프로세스의 상세한 흐름도가 도시된다. 퓨전은 다항 곡선 맞춤 데이터로부터 투영된 타겟 경로의 가중된 평균이다. 교차 범위 요소는 퓨전 이전의 타겟 경로로부터 제거된다. 만약 오직 한개의 타겟이 존재하고 가정 테스팅 중에 거부된다면 호스트 경로 데이터가 사용된다.
초기단계는 대체 가정이 허용되는지를 질문하는 결정단계(340)이다. 대체 가정이 허용되면, 제어는 가정의 분석에 기초하여 퓨전 가중치를 조정하는 프로세스 단계(346)로 진행한다. 제어는 그후에 프로세스 단계(352)로 진행한다. 단계(352)는 타겟 경로의 가중 평균을 계산하고 다항 계수를 추출한다. 제어는 그후에 도 3의 프로세스 단계(40)로 되돌아간다.
만약 결정 단계(340)가 어떠한 대체 가정도 허용되지 않음을 결정하면, 처리는 대체 가정이 거부되는지를 질문하는 결정 단계(342)로 진행한다. 만약 대체 가정이 거부된다면, 결정 단계(348)는 단일 타겟만이 존재하는지를 질문한다. 단일 타겟만이 존재한다면, 단계(350)는 경로에서 유도된 호스트 차량을 사용하도록 프로세스에게 지시하며, 제어는 다시 프로세스 단계(352)로 진행한다.
만약 결정 단계(348)가 한개 이상의 타겟이 존재함을 결정하면, 제어는 프로세스 단계(346)로 진행하고 그후에 단계(352)로 진행한다.
만약 결정 단계(342)가 어떤 대체 가정도 거부되지 않는다고 결정하면, 단계(344)는 디폴트, 범위에 기초한 퓨전 가중치를 적용하며, 제어는 다시 프로세스 단계(352)로 진행한다.
도 14를 참조로 하여, 도 3의 프로세스 단계(40)의 상세한 흐름도가 도시된다. 상기 단계에서, 타겟 교차 범위 위치는 호스트 차량(10)의 예측 경로와 비교되며 타겟은 호스트 차량의 도로 차선의 차선 안쪽 또는 차선 바깥쪽으로 구분된다. 상기 예에서, 타겟 위치는 차선 안쪽 구분을 결정하도록 예측 경로의 차선폭의 1/2내에서 비교된다. 호스트의 차선 안쪽에 가장 인접한 타겟은 주요 타겟으로서 선택된다. 만약 차선 안쪽의 타겟이 존재하지 않으면, 주요 타겟도 존재하지 않는다.
초기 프로세스 단계(360)에서, 주어진 타겟에 대하여 타겟의 세로측 범위에서 호스트 차량(10)의 예측 경로의 교차 범위 영역이 계산된다. 결정 단계(362)는 타겟 교차 범위가 도로 차선폭의 영역 내에 있는지를 질문한다. 만약 타겟 교차 범위가 도로 차선 폭의 영역내에 있지 않다면, 프로세스 단계(364)는 타겟을 호스트 차량(10)의 차선내에 존재하지 않는 것으로 식별한다. 만약, 타겟 교차 범위가 도로 차선폭의 영역 내에 존재한다면, 프로세스 단계(366)는 타겟이 호스트 차량(10)의 차선 내에 있는것으로 식별한다.
단계(364 및 366) 모두는 더이상의 타겟이 조사되는지를 질문하는 결정 단계(368)로 진행한다. 만약 식별되기 위한 더이상의 타겟이 존재하지 않는다면, 제어는 단계(360)로 되돌아간다. 만약 더이상의 타겟이 존재하지 않는다면, 프로세스 단계(370)는 호스트 차량(10)으로부터 가장 인접한 세로측 범위에서 차선 안쪽 타겟을 주요 타겟으로 선택한다.
프로세스 단계(370)다음에, 제어는 다음 레이더 업데이트에 따라 프로세스 단계(30)로 재입력되는 도 3의 루틴으로 되돌아간다.
지금까지 본 발명의 바람직한 실시예가 도시 및 설명되는 반면에, 당업자라면 본 명세서에 개시된 실시예에 대하여 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서 여러 변경이 가능하다는 것을 인식할 것이다. 따라서, 본 발명은 하기의 청구범위에 의해서만 제한받는다.

Claims (20)

  1. 도로의 차선을 따라 이동하는 차량의 예측 경로(predicted path)에서 물체를 감지하기 위한 시스템으로서,
    상기 차량 전방의 시야 내의 물체에 대한 범위, 각도 및 속도 데이터를 제공하기 위한 전방 감시 센서;
    상기 차량에 대한 속도 및 요-레이트(yaw-rate) 데이터를 제공하기 위한 측정 시스템; 및
    상기 전방 감시 센서 및 상기 측정 시스템에 응답하여, 상기 속도 및 요-레이트에 기초하여 상기 차량의 추정 경로(estimated path)를 계산하고, 상기 물체들 각각에 대한 추정 경로를 계산하며, 상기 차량의 예측 경로로부터 각각의 물체들의 가로측 거리를 결정하고, 각각의 물체가 상기 차량의 도로 차선 안쪽에 있는지 또는 바깥쪽에 있는지를 구분하기 위한 처리 시스템을 포함하며;
    상기 차량의 예측 경로는 상기 차량의 추정 경로와 상기 물체들의 추정 경로를 상관시키고(correlating), 상기 물체들의 경로들을 가중 평균치로써 퓨징(fusing)함으로써 발생되는
    물체 감지 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 전방 감시 센서는 레이더 시스템을 포함하는 것을 특징으로 하는 물체 감지 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 요-레이트 측정 시스템은 자이로컴퍼스(gyrocompass)를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체 감지 시스템.
  4. 차량 전방 시야 내의 물체들에 대한 범위, 각도, 및 속도 데이터를 제공하기 위한 전방 감시 센서, 상기 차량에 대한 속도 및 요-레이트 데이터를 제공하기 위한 측정 시스템, 및 상기 전방 감시 센서와 상기 측정 시스템에 응답하는 처리 시스템을 포함하는 차량용 시스템에서, 도로의 차선을 따라 이동하는 동안 상기 차량의 예측 경로에서 물체들을 감지하기 위한 방법으로서,
    a. 상기 차량의 속도 및 요-레이트 데이터에 기초하여 상기 차량의 추정 경로를 계산하는 단계;
    b. 상기 물체들 각각에 대한 추정 경로들을 계산하는 단계;
    c. 상기 차량의 예측 경로로부터 각각의 물체의 가로측 거리를 결정하는 단계; 및
    d. 각각의 물체가 상기 차량의 도로 차선 안쪽에 있는지 또는 바깥쪽에 있는지를 구분하는 단계를 포함하며;
    상기 차량의 예측 경로는 상기 차량의 추정 경로와 상기 물체들의 추정 경로를 상관시키고(correlating), 상기 물체들의 경로들을 가중 평균치로써 퓨징함으로써 발생되는
    물체 감지 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 방법은 초당 10 내지 20회 반복되는 것을 특징으로 하는 물체 감지 방법.
  6. 차량 전방의 시야 내의 타겟들에 대한 범위, 각도 및 속도 데이터를 제공하기 위한 전방 감시 레이더 시스템, 상기 차량에 대한 속도 및 요-레이트 데이터를 제공하기 위한 측정 시스템, 및 상기 전방 감시 레이더 시스템과 상기 측정 시스템에 응답하는 처리 시스템을 포함하는 호스트 차량용 시스템에서, 도로의 차선을 따라 이동하는 동안 상기 호스트 차량의 예측 경로에서 타겟들을 감지하기 위한 방법으로서,
    a. 상기 전방 감시 레이더 시스템과 상기 측정 시스템으로부터 데이터 입력들을 수집하고, 상기 입력들로부터 가속도 및 가로측 속도 타겟 데이터를 유도해내는 단계;
    b. 상기 속도 및 요-레이트 데이터로부터 호스트 차량 경로 추정값을 계산하는 단계;
    c. 상기 호스트 차량 경로 추정값을 사용하여 타겟 위치 히스토리들을 전파(propagate)하는 단계;
    d. 세로측 및 가로측 타겟 위치 상태 벡터들을 사용하여 타겟 위치들을 전방으로 전파(propagate)하는 단계;
    e. 상기 호스트 차량 및 타겟 위치 벡터들에 대한 다항식 곡선 맞춤(polynomial curve fit)을 계산하는 단계;
    f. 상기 호스트 차량과 타겟 경로를 상관시킨 후, 타겟 경로들을 가중 평균값으로써 퓨징(fusing)함으로써 상기 예측 경로를 발생시키는 단계;
    g. 타겟 교차 범위 위치들을 상기 예측 경로와 비교하고, 상기 호스트 차량의 도로 차선에 대해 상기 타겟들이 차선 안쪽에 있는지 또는 차선 바깥쪽에 있는지를 구분하는 단계;
    h. 상기 전방 감시 레이더 시스템으로부터 업데이트 데이터를 수신하는 단계; 및
    i. 상기 단계 a 내지 h를 연속적으로 반복하는 단계
    를 포함하는 타겟들 감지 방법.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 호스트 차량의 경로 추정값을 계산하는 상기 단계는,
    곡률 파라미터들을 추적하여 범위내에서 호스트 위치 벡터를 전방으로 전파하기 위하여 2-상태 칼만(Kalman) 필터를 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타겟들 감지 방법.
  8. 제 6항에 있어서, 상기 타겟 위치 히스토리들을 전파(propagate)하는 단계는,
    상기 호스트 차량의 세로측 축에 대한 타겟의 이전 위치를 계산하는 단계;
    히스토리 포인트들의 벡터를 필링(filling)하는 단계; 및
    세로측값이 0 이하로 떨어질 때의 포인트들을 버리는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 타겟들 감지 방법.
  9. 제 6항에 있어서, 상기 호스트 차량 벡터에 대한 다항식 곡선 맞춤을 계산하는 단계는,
    상기 타겟 히스토리 데이터 및 상기 호스트 차량 곡률 데이터에 2차 다항식 곡선 맞춤을 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타겟들 감지 방법.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 다항식 곡선은 x = c0 + c1ㆍy + c2ㆍy2 의 형식을 가지며,
    상기 x는 가로측 방향이고, y는 세로측 방향이며, c0, c1 및 c2는 각각 교차 범위 차원에서 곡선의 형태를 규정하는 0차, 1차, 및 2차 다항식 계수들인 것을 특징으로 하는 타겟들 감지 방법.
  11. 제 6항에 있어서, 상기 타겟 위치 벡터에 대한 다항식 곡선 맞춤을 계산하는 상기 단계는,
    세로측 및 가로측 차원에서 타겟 위치 및 속도 추정값들로부터 전방으로 데이터를 전파(propagate)하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타겟들 감지 방법.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 다항식 곡선은
    x = c0 + c1ㆍy + c2ㆍy2 의 형식을 가지며,
    상기 x는 가로측 방향이고, y는 세로측 방향이며, 상기 c0, c1 및 c2는 각각 교차 범위 차원에서 곡선의 형태를 규정하는 0차, 1차, 및 2차 다항식 계수들인 것을 특징으로 하는 타겟들 감지 방법.
  13. 제 6항에 있어서, 상기 예측 경로를 발생시키는 상기 단계는,
    상기 호스트 차량에 의한 도로의 차선 변경을 테스트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타겟들 감지 방법.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 예측 경로를 발생시키는 단계는,
    상기 호스트 차량의 필터링되지 않은 요-레이트 측정값을 상기 호스트 차량 속도의 2배가 곱해진 이전의 업데이트 경로 헤딩 계수와 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타겟들 감지 방법.
  15. 제 14항에 있어서, 상기 호스트 차량에 의한 도로 차선 변경은,
    적분된 요-레이트가 타겟 헤딩 계수와 동일한지 반대인지를 알기위해 상기 적분된 요-레이트를 각각의 상기 타겟 헤딩 계수와 비교하는 단계;
    타겟의 대다수가 호스트 차량의 반대 방향으로 이동하는지를 확인하는 단계; 및
    상기 반대 방향의 움직임이 상기 전방 감시 레이더 시스템으로부터의 2개의 연속 데이터 업데이트에서 발생했음을 관찰하는 단계
    에 의해 확인되는 것을 특징으로 하는 타겟들 감지 방법.
  16. 제 6항에 있어서, 상기 예측 경로를 발생시키는 상기 단계는,
    디폴트 타겟 퓨전 가중치들을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타겟들 감지 방법.
  17. 제 16항에 있어서,
    상기 디폴트 타겟 퓨전 가중치들은 상기 호스트 차량과 상기 타겟의 현재 위치 사이 범위에 대한 하나의 값, 및 상기 타겟을 벗어나 상기 전방 감시 레이더 시스템의 범위의 마지막 값으로 단순 감소시키는 값들에 할당되는 것을 특징으로 하는 타겟들 감지 방법.
  18. 제 6항에 있어서, 상기 타겟 교차 범위 위치들을 상기 예측 경로와 비교하는 상기 단계는,
    차선 안쪽임을 결정하기 위해, 타겟 위치들을 예측 경로의 1/2 도로 차선 폭 안쪽 범위와 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타겟들 감지 방법.
  19. 제 6항에 있어서, 상기 호스트 차량과 타겟 경로를 서로 상관시킨 후 타겟 경로들을 가중 평균값으로써 퓨징(fusing)함으로써 상기 예측 경로를 발생시키는 단계는,
    범위 내에서 가장 먼 타겟이 예측 경로로부터 벗어날 때 대체 경로 가정(hypothesis)을 설정하는 프로세스를 더 포함하고, 상기 대체 경로 가정은 예측 경로를 계속 따르는 것을 특징으로 하는 타겟들 감지 방법.
  20. 제 12항에 있어서, 상기 호스트 차량과 타겟 경로를 서로 상관시킨 후 타겟 경로들을 가중 평균값으로써 퓨징(fusing)함으로써 예측 경로를 발생시키는 단계는,
    허용된 대체 경로 가정의 분석에 따라 퓨전 가중치들을 조정하는 단계; 또는 대체 경로 가정이 거부되고 단일 타겟만이 존재한다면 호스트 차량 유도 경로를 사용하는 단계; 또는 하나 이상의 타겟이 존재할 때, 거부된 대체 경로 가정의 분석에 따라 퓨전 가중치를 조정하는 단계; 또는 대체 경로 가정이 존재하지 않을 때, 디폴트 범위-기반 퓨전 가중치들을 적용하는 단계;
    타겟 경로들의 가중 평균값을 계산하는 단계; 및
    상기 다항식의 계수들을 추출하는 단계
    를 포함하는 특징으로 하는 타겟들 감지 방법.
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