KR101071362B1 - 차량의 물체 거리 인식 시스템 및 작동 방법 - Google Patents

차량의 물체 거리 인식 시스템 및 작동 방법 Download PDF

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Abstract

장거리 시야각을 가지는 장거리 센서 및 상기 장거리 시야각을 오버래핑하여 초과하는 단거리 시야각을 가지고 각도 분해능을 가지는 단거리 센서를 가지는 차량 물체 거리 인식 시스템에 있어서, 장거리 센서 및 단거리 센서 중의 하나의 샘플링 레이트가 다른 것에 의해 제동된 신호에 의존하여 변화되는 것을 특징으로 한다.

Description

차량의 물체 거리 인식 시스템 및 작동 방법{VEHICULAR OBJECT RANGING SYSTEM AND METHOD OF OPERATION}
본 발명은 차량용 인지 시스템의 개량에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 차량의 물체 거리 인식(ranging) 및 거리 조정 시스템에 관한 것이다.
차량 인지 시스템은 몇 년 동안 계속 발전해 왔고, 특히나 자동차 애플리케이션들에서 특히 그렇다. 거리 인식 센서를 포함하고 있는 이러한 시스템의 가장 큰 관심사는 내구력이다. 이것은 예를 들어 센서가 레이저 또는 LED 기반 에미션을 사용할 경우, 레이저가 가지고 있는 수명 한계(레이저를 발사할 수 있는 횟수의 한계) 때문에 레이저 센서를 이용하는 데 특히 문제가 된다. 차량의 물체 거리 인식 시스템에서 평균 고장 시간 간격(mean-time between failures, MTBF)을 향상시킬 수 있는 기술에 대한 요구가 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제를 해결하기 위한 것으로, 장거리 센서 및 단거리 센서를 가진 차량의 물체 거리 인식 시스템에서, 센서 자체에 의해 제공된 정보에 기초하여 적어도 하나의 센서의 샘플링 레이트를 감소시켜 평균 고장 시간 간격에서의 향상을 도모하기 위한 것이다.
평균 고장 시간 간격은 장거리 센서 및 단거리 센서를 가진 차량의 물체 거리 인식 시스템에서 어떤 조건이 만족될 때, 센서 자체에 의해 제공된 정보에 기초하여 적어도 하나의 센서의 샘플링 레이트를 감소시키는 것에 의해 향상될 수 있다는 것이 밝혀졌다.
본 발명은 서브시스템의 작동에 요구되는 방사된 레이저 펄스의 수를 감소시겨, 상기 서브시스템의 레이저 에미터의 수명을 증가시키기 위해 두 개의 상보적인 물체 검지 및 거리 인식 서브시스템의 샘플링 횟수 변조 방법을 개시한다. 서브시스템의 각각은 다른 물체 검지 상황의 요구를 만족시키기 위해 상보적인 물체 거리 검지 능력을 가진다. 단거리 및 광 시야각(wide field-of-view) 물체 검지 및 거리 인식 서브시스템은 전형적으로 저속 주행 환경에서 충돌 방지 시스템(전형적으로, 도심의 "가다 서다"하는 교통 상황에서의 충돌 방지 애플리케이션)에 요구된다. 장거리 및 협 시야각(narrow field-of-view) 물체 검지 및 거리 인식 시스템은 또한 고속 주행 상황에서 충돌 방지 시스템(전형적으로, 고속도로 또는 고속 주행 상황에서의 충돌 방지 애플리케이션)에 요구된다. 각각의 서브시스템의 사용은 어떤 주행 상황에서는 서로 배타적인 것으로 고려될 수 있다. 이런 경우에, 이 두 개의 물체 검지 및 거리 인식 시스템들 사이의 피드백 루프를 이용하여, 상보적인 서브시스템의 샘플링 횟수는 정상 작동 횟수로 유지되는 반면 서브시스템의 하나의 샘플링 횟수는 크게 감소될 수 있다(어떤 경우에서는, 0으로 감소). 예를 들어 레이저 에미션을 이용하는 실시예에서, 서브시스템의 샘플링 레이트의 감소는 각각의 서브시스템의 레이저 소스에 의해 방사된 전체 펄스의 감소를 제공하는 것으로 여겨진다. 레이저 펄스의 수는 펄스 레이저 소스의 평균 고장 시간 간격을 결정하는 데 중요한 요소이므로, 본 발명은 각각의 서브시스템의 평균 고장 시간 간격을 증가시킬 것이다. 레이저 기반 서브시스템의 평균 고장 시간 간격의 실제적인 향상은 서브시스템이 사용되는 주행 환경에서는 변수 뿐만 아니라 각각의 서브시스템의 모든 물리적인 소자의 평균 고장 시간 간격과 같은 다른 요소에 의존할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 레이저 기반 물체 검지 및 거리 인식 서브시스템의 평균 고장 시간 간격의 실질적인 향상이 기대된다.
본 발명의 하나의 관점에 따르면, 장거리 시야각을 가지는 장거리 센서 및 상기 장거리 시야각을 오버래핑하여 초과하는 단거리 시야각을 가지고 각도 분해능(angular resolution)을 가지는 단거리 센서를 가지는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법에 있어서, 상기 방법은: 상기 장거리 시야각내에 물체의 거리 및 물체 없음 중 적어도 하나의 지시를 생성하도록 장거리 샘플링 레이트로 장거리 센서를 작동시키는 단계; 상기 단거리 시야각 내에 물체의 거리 및 물체 없음 중 하나를 나타내는 적어도 하나의 지시를 생성하도록 단거리 샘플링 레이트로 단거리 센서를 작동시키는 단계; 장거리 센서 및 단거리 센서 중 다른 하나에 의해 제공된 적어도 하나의 지시에 기초하여 장거리 센서 및 단거리 센서 중 하나의 샘플링 레이트를 변화시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법이 제공된다.
본 발명의 다른 관점에 따르면, 차량의 물체 거리 인식 시스템에 있어서, 상기 시스템은: 하우징; 적어도 하나의 에미터 및 수신기, 서브시스템의 샘플링 레이트를 결정하는 매커니즘, 최소한 검지된 물체의 시야각내에서 각 위치 및 수평 각 크기, 및 검지된 물체의 거리를 제공하는 능력을 포함하는 단거리 및 광 시야각 물체 검지 및 거리 서브 시스템; 적어도 하나의 에미터 및 수신기, 서브 시스템의 샘플링 레이트를 결정하는 매커니즘, 최소한 검지된 물체의 거리를 제공하는 능력을 포함하는 장거리 및 협 시야각 물체 검지 및 거리 인식 서브 시스템; 및 상기 서브 시스템으로부터 검지된 물체의 상세를 획득하고, 상기 획득된 정보에 기초하여 상기 서브 시스템의 샘플링 레이트를 제어할 수 있는 제어 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템이 제공된다.
또 발명의 또 다른 이점 및 관점이 하기에 기술되는 상세한 설명으로부터 당업자에게 분명히 드러날 것이다.
본 발명에 따르면, 장거리 센서 및 단거리 센서를 가진 차량의 물체 거리 인식 시스템에서, 센서 자체에 의해 제공된 정보에 기초하여 적어도 하나의 센서의 샘플링 레이트를 감소시키는 것에 의해 평균 고장 시간 간격에서의 향상을 도모할 수 있다.
도 1 내지 도 3 은 차량의 물체 거리 인식 시스템의 제1 실시예의 도해도이고,
도 4 내지 도 7 은 다른 실시예를 나타내는 도해도이고,
도 8 은 일 실시예에 따른 차량의 물체 거리 인식 시스템의 블록 다이어그램이고,
도 9 는 다른 일시예에 따른 블록 다이어그램이고,
도 10 은 전체 시스템의 일 실시예를 도시하는 블록 다이어그램이고,
도 11 은 단거리 센서의 출력에 기초하여 장거리 센서의 샘플링 레이트의 변화를 보여주는 흐름도이고,
도 12 는 장거리 센서의 출력에 기초하여 단거리 센서의 샘플링 레이트의 변화를 보여주는 흐름도이다.
도 1 내지 도 3은 다양한 도로 안전 애플리케이션에 이용될 수 있는, 단거리 센서 및 장거리 센서를 가지는 차량의 물체 거리 인식 시스템의 물체 검지 및 거리의 시야각 및 시야 깊이의 예를 도시하고 있다. 본 실시예에서, 단거리 및 광 시야각(도면에서 짙은 부분으로 도시)는 저속 충돌 방지 애플리케이션, 예를 들어 고밀집 트래픽 제동 보조 시스템의 요건을 만족한다(후술함). 광 시야각은 또한 "끼어 들기" 검지 애플리케이션 또는 차선 변경 보조 애플리케이션과 같은 물체의 상대 속도가 상대적으로 낮은 경우에 충돌 상태의 검지에 본 구성을 적용할 수 있게 한다.
본 실시예에서, 장거리 및 협 시야각(도면에서 밝은 부분으로 도시)은 고속 주행 상황(예를 들어 고속도로 운행)에 보다 적합한 구성이다. 장거리는 고속 주행 상황에서 충돌 방지 시스템에 충분한 반응 시간을 주도록 이용될 수 있다. 협 시야각은 시스템 자원(예를 들어 레이저 에미터 파워 또는 검지기의 각도 분해능)의 사용을 상기 주행 상황에서 물체가 검지될 가능성이 많은 지역에 최적화하는데 바람직하다.
후술하는 바와 같이, 본 실시예에서, 하나의 센서로부터의 출력은 다른 센서의 샘플링 레이트를 감소시키기 위한 적당한 조건을 결정하는 데 이용될 수 있다.
본 실시예에서, 단거리 센서 및 장거리 센서는 레이저 에미션에 기초하고 각도 분해능을 가지고 있다. 단거리 센서는 에미션이고, 검지는 60도 시야각으로 초점 맞춤되고, 약 55미터의 거리에 도달할 수 있고, 시야각내에서 소정의 각도 간격을 각각 커버하는 32X1 수평 배향된 어레이의 검지기를 가진다. 장거리 센서는 11도 시야각으로 초점 맞춤되고, 50 내지 150 미터의 거리에서 3개 차선의 폭을 감지하도록 이용될 수 있다. 이 또한, 본 센서에서는 옵션이지만, 8X1 어레이의 검지기에 의해 제공된다면, 각도 분해능을 가질 수 있다.
도 1 은 끼어 들기 상황을 예시하고, 도 4 내지 도 7 은 몇몇 다른 상황을 예시한다. 도 4 에서, 예를 들어, 단거리 센서의 시야각 내에서, 장거리 시야각을 완전히 막는 차량의 검지는 장거리 센서의 샘플링 레이트를 감소시키는(0으로도 가능) 조건을 만족하는 것으로 결정될 수 있고, 이것으로 평균 고장 시간 간격을 향상시킬 수 있다. 레이저 에미터는 레이저를 발사하는 횟수에 한계가 있기 때문에 레이저를 발사하는 횟수를 줄이는 것으로 평균 고장 시간 간격을 향상시킬 수 있는 것이다.
차량의 물체 거리 인식 시스템의 대부분의 형태는 레이저 에미션 센서, LED 기반 라이더, 또는 레이더와 같은 소정 샘플링 레이트로 작동하는 센서를 포함한다. 레이저 및 LED는 레이더와 비교하여 특히 조기 고장이 일어날 수 있다. 샘플링 레이트는 규칙적이거나 불규칙적일 수 있다. 규칙적인 샘플링 레이트의 경우, "횟수(frequency)"라는 표현이 사용된다.
도 8 은 일 실시예에 따른 기능 블록 다이어그램을 도시한다. 본 실시예는, 단거리 및 광 시야각 물체 검지 및 거리 인식 서브 시스템, 장거리 및 협 시야각 물체 검지 및 거리 인식 서브 시스템, 및 제어 모듈을 포함한다.
본 실시예에서, 단거리 및 광 시야각 물체 검지 및 거리 인식 서브 시스템은 레이저 에미터, 이와 동반된 광학기기 및 광학기기를 동반하는 광학 검지기로 구성된다. 서브시스템은 또한 펄스 시퀀스의 발생에서 레이저 에미터를 주기적으로 트리거하는 데 사용되는 펄스 발생기를 가진다. 펄스 시퀀스의 펄스(또는 역으로, 관련 샘플링 횟수)의 주기성은 제어가능한 파라미터이다. 물체 및 거리 검지 모듈은 광학 검지기 입력을 해석하고, 이를 물체 및 거리의 실제 식별로 전환하여, 후술하는 바와 같이, 검지기의 성능의 동작으로 물체의 식별가능한 특징(예를 들어 크기)을 제공한다. 온도 모니터링 및 콘디셔닝(conditioning)과 같은 추가의 지원 요소들이 서브시스템에 포함된다. 마지막으로, 서브시스템은 파라미터 및 제어 모듈을 포함하여, 주 제어 모듈로부터 작동 및 제어 명령을 획득하는 데 이용되고, 서브시스템의 콤포넌트 모듈에 적합한 애플리케이션을 보장하기 위해 이용된다.
본 실시예에서, 단거리 및 광 시야각 물체 검지 및 거리 인식 서브시스템은 어레이된 검지기이고, 서브 시스템의 시야각 내에서 물체 검지를 위한 우수한 각도 분해능을 서브시스템에 제공한다. 예를 들어, 32X1의 선형 어레이 검지기 및 60도의 시야각을 이용하여, 검지기 "픽셀"에 의해 평균 커버리지는 평균 2도 이하일 것이다.
모든 실시예에서, 단거리 물체 검지 및 거리 인식 서브 시스템은 최소한 검지되는 물체의 시야각 내에서 각도 위치 및 수평각 크기 및 검지되는 물체의 거리를 정확하게 제공할 수 있어야 한다.
본 실시예에서, 장거리 및 협 시야각 물체 검지 및 거리 인식 서브 시스템은 단거리 및 광 시야각 물체 검지 및 거리 인식 서브 시스템과 유사한 방식으로 구성된다. 이 두개의 서브시스템 사이의 차이는 시야각을 다르게 하는 에미터 및 검지기의 광학기기의 적용, 및 각각의 서브시스템에 대한 다른 에미터 파장의 사용 및 이 서브시스템에 사용되는 파장에 대해 에미터 및 검지기의 광학기기 및 필터의 후속적인 적용에 있다.
모든 실시예에서, 장거리 물체 검지 및 거리 인식 시스템은 최소한 검지되는 물체의 거리를 제공할 수 있어야 한다.
모든 실시예에서, 장거리 물체 검지 및 거리 인식 서브시스템은 단거리 서브 시스템에 의해 제공된 것과 유사하게 각도 위치 및 각도 크기를 제공할 수 있다. 그러나, 이것들은 본 발명의 구현에 필요한 것은 아니다.
제어 모듈은 양 서브 시스템의 파라미터 및 제어 모듈과의 통신을 통하여, 양 서브시스템으로부터 물체의 식별 및 거리를 획득한다. 후술하는 바와 같이, 운전 환경을 평가하고 각 서브시스템에 요구되는 사용을 결정하기 위해 규칙을 사용하여, 제어 모듈은 서브시스템의 각각이 제안된 샘플링 횟수에서 사용되도록 지시할 것이다.
몇몇의 실시예에서, 펄스 발생기에 의해 발생된 펄스 시퀀스는 단일 펄스 일 수 있다. 다른 실시예에서, 펄스 시퀀스는 균등하게 혹은 비균등하게 간격을 둔 복수의 펄스로 구성될 수 있다.
본 실시예에서, 출력빔은 예를 들어 레이저 스캐닝과는 달리 단일 펄스로 관심 지역을 커버할 수 있는 방식으로, 적당한 렌즈에 의해 확산될 수 있다.
몇몇의 실시예에서, 에미터 및 검지기 서브시스템은 레이저 에미터 또는 광학 수신기에 기초할 필요가 없다. 서브시스템은 레이더 또는 어쿠스틱(acoustic) 기술(소나, sonar)과 같은 다른 물체 검지 및 거리 탐지 기술에 기초할 수 있다. 서브시스템의 종류는 본 발명의 일부로 설명되는 샘플링 횟수 변조를 이용하여 평균 고장 시간 간격의 향상에 어떤 영향을 주지 않는다.
상술한 아키텍쳐를 사용하여, 제어 모듈은 후술하는 서브시스템 구성요소의 평균 고장 시간 간격 상의 향상을 가져 오기 위해 양 서브시스템의 샘플링 횟수의 하드웨어적인 제어를 구현할 수 있다.
하나의 물체 또는 다수의 물체가 그 검지 거리 내에서 단거리 서브시스템에 의해 검지되고, 상기 물체가 장거리 서브시스템의 시야각을 완전히 커버하는 결합된 각 크기를 가지는 것으로 알려진 경우, 장거리 서브시스템 샘플링 레이트는 크게 감소될 수 있다(가능한 경우, 0까지 감소). 단거리 서브시스템의 샘플링 레이트는 최대값으로 유지되어야 한다.
이 경우, 다음 조건중 하나가 충족된 때 장거리 서브시스템의 시야각의 총 커버리지가 가정된다:
- 단거리 서브시스템에 의해 검지된 단일 물체가 장거리 검지 서브시스템의 시야각을 완전히 막는 것으로 결정된 경우(도4 참조).
- 단거리 서브시스템에 의해 검지된 복수의 물체가 장거리 검지 서브시스템의 시야각을 완전히 막는 것으로 결정된 경우(도5 참조).
본 실시예에서, 각각의 식별된 물체의 계산된 폭은 물체의 각 측면에 장거리 검지 서브시스템의 각도 분해능과 대응하는 오차로 더해져야 한다. 예를 들어, 물체 사이의 갭이 장거리 검지 서브시스템의 각도 분해능의 두 배 이하일 때 단거리 검지 서브시스템에 의해 검지된 복수의 물체가 장거리 검지 서브시스템의 시야각을 완전히 막는 것으로 결정된다(도6 참조). 장거리 검지 서브시스템의 각도 분해능내에 있으면 물체는 장거리 검지 서브시스템의 시야각 한계를 초과하는 것으로 결정된다.
복수의 물체가 단거리 검지 서브시스템에 의해 검지되고, 물체 사이의 갭이 장거리 검지 서브시스템의 각도 분해능의 두 배 이상인 경우, 장거리 검지 서브시스템은 정상 작동 샘플링 레이트로 작동되어야 한다.
장거리 서브시스템의 검지 거리내에 그리고 단거리 서브시스템의 밖에서 장거리 서브시스템에 의해 물체가 검지되고, 차량 속도가 최소 임계값(예를 들어 60km/h)를 초과하는 경우, 단거리 서브시스템의 샘플링 레이트는 본 실시예에서 구현된 안전 마진에 의해 결정된 값으로 감소될 수 있다.
다른 실시예에서, 양 서브시스템은 최대 샘플링 횟수로 작동되어야 한다.
본 실시예에서 확립된 안전 마진은 차량 속도, 최소 임계값을 가진 단거리 서브시스템의 검지 거리에 비례할 것이다.
마지막 전략은 고속 주행 환경에서, 충돌 방지나 차선 변경 보조 애플리케이션을 위해 단거리 서브시스템은 차량의 "끼어들기"검지를 지원하는 데 이용될 것이라는 사실로 설명된다. 상기 경우에, 차량의 자체 운동(ego-motion)에 비교하여 물체의 상대 속도는 상대적으로 작다.
장거리 서브시스템의 시야각 밖으로부터 들어오는 마주 오는 물체와 정면 충돌의 가능성이 있다. 상기 경우에, 샘플링 레이트의 감소는 반응시간의 한계 효과만을 가지는 것을 볼 수 있다.
이것의 증명은 본 발명의 범위를 벗어나는 것이기는 하나, 예를 제시한다. 단거리 검지 서브시스템에 대해 55미터 시야각을 이용하고, 100km/h의 자체 속도로 각각 2대의 차량이 정면 충돌할 것이다. 이 경우, 두 차량의 상대 속도는 55m/s이다. 100Hz 샘플링 레이트로, 샘플 사이에 차량이 이동하는 거리는 0.5m이고, 10Hz 샘플링 레이트는 차량이 이동하는 거리는 5.5m이다. 이것은 양 샘플링 레이트 사이의 시간 차이의 1/10 이하에 해당한다.
다른 실시예는 본 발명에 의해 커버되지 않는 보조적인 전략을 이용할 수 있다.
도 9 는 단거리 및 장거리 서브시스템의 에미터 부분만 별개인, 본 발명의 또 다른 실시예를 도시한다. 본 실시예에서, 수신기 부분은 양 서브시스템에 공통이다. 이것은 동일 파장을 사용하는 레이저 에미터를 이용함으로써 이루어진다. 수신기 광학기기는 다른 시야각을 수용하기 위해 별개의 렌즈로 구성되고, 수신기 단에서 시준(collimate)된 빔은 단일 광 경로에 양 빔을 집어넣는 광학 디바이스를 이용하여 단일 광학 수신기로 전송된다. 펄스 발생기 및 콘티셔너 모듈은 레이저 에미터가 동시에 방사하지 않도록 하기 위해 대안적으로 레이저 에미터의 각각을 차례로 트리거한다.
도 10 은 완전한 차량 충돌 방지 검지 시스템의 구현에 관한 상보적인 상세 구성을 가진 본 발명의 일 실시예를 도시한다. 본 실시예에서, 도 1 에 도시된 바와 유사하게, 3D 플래시 라이더(Flash Lidar) 기술을 이용하여 독립적인 단거리 및 장거리 서브시스템이 구현되어 있다. 도 1 에 도시된 양 서브시스템의 물체 검지 및 거리 검지 모듈에 의해 수행되는 기능은 도 10 의 제어 모듈내에 위치하는 비디오 프로세서내에서 이루어진다. 본 실시예는 비디오 획득 서브시스템을 포함하고 있고, 센서 시스템의 인터페이스를 차량 플래폼 콤포넌트에 제공한다.
도 11 및 도 12 는 시스템을 운용하는 방법을 도시하는 간략화된 흐름도를 도시한다. 도 11 에서, 장거리 센서의 샘플링 레이트를 감소시키는 적당한 조건을 결정하는 방법의 예를 도시한다. 필수적으로 본 예에서 결정되어야 하는 것은 단거리 시야각내의 하나 이상의 물체가 장거리 시야각을 완전히 막고 있을 때처럼 장거리 센서 입력이 소용이 없다는 것을 지시하는 조건이다. 이러한 경우, 장거리 센서 샘플링 레이트를 감소시키기 위한 제1 조건이 만족된 것으로 결정될 수 있다. 이러한 시나리오는 차량이 신호에 정지되어 있거나, 차량이 교통 혼잡 상황에서 천천히 운행되고 있는 경우와 같은 상대적으로 낮은 속도에서 발생한다. 이 같은 경우에 장거리 센서의 감시를 감소하는 것이 안전하다. 따라서, 점선으로 표시된 부분에서, 추가의 조건이 예를 위해 도시된다: 장거리 센서의 샘플링 레이트가 감소될 수 있는, 차량 속도가 예를 들어 15, 30 또는 50mph로 설정될 수 있는 소정의 임계값 이하인 경우인 경우이다. 간략화를 위해 도시되지 않았지만, 차량 속도 조건은 장거리 센서의 샘플링 레이트를 더 높은 값으로 다시 증가시키는 것을 트리거하는 데 사용될 수 있다.
도 12 에서, 단거리 센서의 샘플링 레이트를 감소시키는 예시적인 방법이 도시되어 있다. 이것은 단거리 센서 및 장거리 센서 입력이 물체의 존재를 지시하지 않는 경우이다. 이것은 예를 들어 고속도로 상황에서 발생할 가능성이 많고, 따라서 선택가능한 최소 차량 속도가 선택가능한 조건으로 설정될 수 있다(간략화를 위해 흐름도에서는 미도시). 따라서, 단거리 시야각 및 장거리 시야각내에 모두 물체가 없는 경우, 단거리 센서의 샘플링 레이트는 감소될 수 있다. 또한, 도시된 바와 같이, 장거리 시야각내에 물체가 존재하고, 이어지는 장거리 센서의 샘플링으로부터 물체가 멀어지는(즉, 차량으로부터 멀어지는) 또는 임계값 이하의 상대적인 속도로 가까이 다가오는 상대적인 속도를 가진 것으로 결정된 경우이다. 가까이 다가오는 상대적인 속도의 임계값은 예를 들면 물체의 거리 및/또는 차량의 속도를 고려하여 설정될 수 있다.
간략화를 위해 흐름도에서 도시되어 있지 않지만, 어떤 조건이 검지되더라도 샘플링 레이트의 감소를 막는 예외가 있을 수 있음을 이해해야 한다. 이것은 예를 들어 악천후의 경우가 예가 될 수 있고, 장거리 센서 및 단거리 센서는 예를 들어 최대 경계 상태로 유지될 수 있다. 악천후 상황(직사광선, 안개, 비, 눈 등과 같은)을 결정하는 것은 센서 자체로부터의 입력을 이용하거나, 예를 들어 CMOS 카메라와 같은 다른 서브시스템으로부터의 입력을 이용하여 이루어질 수 있다. 따라서, CMOS 카메라가 이용되는 실시예에서, CMOS 카메라 입력 신호는 샘플링 레이트를 감소시키는 것이 적당한지를 결정하는 데 이용될 수 있다.
상술한 설명 및 다양한 실시예로부터 이해될 수 있듯이, 상술한 실시예는 단지 예시의 목적으로 기술되었다. 발명의 범위는 첨부한 청구범위에 의해 결정된다.

Claims (13)

  1. 장거리 시야각을 가지는 장거리 센서 및 상기 장거리 시야각을 오버래핑하여 초과하는 단거리 시야각과 각도 분해능을 가지는 단거리 센서를 가지는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법에 있어서, 상기 방법은:
    상기 장거리 시야각 내에 물체의 거리 및 물체 없음 중 하나를 나타내는 적어도 하나의 지시를 생성하도록 장거리 센서를 장거리 샘플링 레이트로 작동시키는 단계;
    상기 단거리 시야각 내에 물체의 거리 및 물체 없음 중 하나를 나타내는 적어도 하나의 지시를 생성하도록 단거리 센서를 단거리 샘플링 레이트로 작동시키는 단계;
    상기 장거리 센서 및 상기 단거리 센서 중 다른 하나에 의해 제공된 적어도 하나의 지시에 기초하여 상기 장거리 센서 및 상기 단거리 센서 중 하나의 샘플링 레이트를 변화시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 변화시키는 단계는 샘플링 레이트를 감소시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 변화시키는 단계는 상기 차량의 속도가 소정 속도 이상인지 이하인지를 결정하는 것에 더 기초하는 것을 특징으로 하는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 변화시키는 단계는 날씨 상태를 결정하는 것에 더 기초하는 것을 특징으로 하는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 변화시키는 단계는 상기 단거리 센서로부터 장거리 시야각을 채우는 물체의 거리를 나타내는 적어도 하나의 지시에 기초하여 상기 장거리 센서의 샘플링 레이트를 감소시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 변화시키는 단계는 상기 차량의 속도가 임계값 이하인지를 결정하는 것에 더 기초하는 것을 특징으로 하는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 변화시키는 단계는 상기 단거리 센서 및 상기 장거리 센서 양쪽으로부터 물체 없음을 나타내는 지시에 기초하여 상기 단거리 센서의 샘플링 레이트를 감소시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 장거리 센서와 상기 물체 사이의 거리를 나타내는 적어도 2개의 지시에 기초하여 장거리 시야각 내의 물체의 상대 속도를 계산하는 단계; 상기 물체의 상대 속도를 미리 결정된 속도 임계값과 비교하는 단계를 더 포함하고, 상기 변화시키는 단계는 상기 물체의 상대 속도가 상기 미리 결정된 속도 임계값보다 낮은 지를 결정하는 것에 기초하여 상기 단거리 센서의 샘플링 레이트를 감소시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법.
  9. 차량의 물체 거리 인식 시스템에 있어서, 상기 시스템은:
    하우징;
    적어도 하나의 에미터 및 수신기, 서브시스템의 샘플링 레이트를 결정하는 매커니즘, 최소한 검지된 물체의 시야각 내에서 각 위치 및 수평 각 크기, 및 검지된 물체의 거리를 제공하는 능력을 포함하는 단거리 및 광 시야각 물체 검지 및 거리 인식 서브 시스템;
    적어도 하나의 에미터 및 수신기, 서브 시스템의 샘플링 레이트를 결정하는 매커니즘, 최소한 검지된 물체의 거리를 제공하는 능력을 포함하는 장거리 및 협 시야각 물체 검지 및 거리 인식 서브 시스템; 및
    상기 서브 시스템들로부터 검지된 물체의 상세를 획득하고, 상기 획득된 정보에 기초하여 상기 서브 시스템들의 샘플링 레이트를 제어할 수 있는 제어 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 물체 거리 인식 시스템.
  10. 장거리 시야각을 가지는 장거리 센서 및 상기 장거리 시야각을 오버래핑하여 초과하는 단거리 시야각과 각도 분해능을 가지는 단거리 센서를 가지는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법에 있어서, 상기 방법은:
    물체가, 단거리 거리 인식 서브 시스템에 의해 상기 단거리 거리 인식 서브 시스템의 검지 거리 내에서 검지되고, 상기 물체가 장거리 거리 인식 서브 시스템의 시야각을 완전히 커버하는 각 크기를 가진 것으로 알려진 경우 상기 장거리 거리 인식 서브 시스템의 샘플링 레이트를 감소시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 감소시키는 단계는 장거리 거리 인식 서브시스템의 샘플링 동작을 중단하고 단거리 거리 인식 서브 시스템의 샘플링 레이트를 최대 값으로 유지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법.
  12. 장거리 시야각을 가지는 장거리 센서 및 상기 장거리 시야각을 오버래핑하여 초과하는 단거리 시야각과 각도 분해능을 가지는 단거리 센서를 가지는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법에 있어서, 상기 방법은:
    장거리 거리 인식 서브시스템의 검지 거리내에 그리고 단거리 거리 인식 서브시스템의 검지 거리밖에서 물체가 상기 장거리 거리 인식 서브시스템에 의해 검지되고, 단거리 거리 인식 서브시스템은 검지 거리 내에 물체가 없음을 나타내고, 차량 속도가 미리 결정된 임계값을 초과하는 경우 상기 단거리 거리 인식 서브시스템의 샘플링 레이트를 감소시키는 것을 특징으로 하는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법.
  13. 장거리 시야각을 가지는 장거리 센서 및 상기 장거리 시야각을 오버래핑하여 초과하는 단거리 시야각과 각도 분해능을 가지는 단거리 센서를 가지는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법에 있어서, 상기 방법은:
    단거리 및 장거리 물체 검지 및 거리 인식 서브 시스템으로부터 물체 검지 정보를 획득하는 단계로서, 상기 정보는 상기 청구항 제9항에 기재된 제어 모듈에 사용되기 위해, 최소한 청구항 제9항에 기재된 대로 구성되는 단계;
    상기 단거리 및 장거리 물체 검지 및 거리 인식 서브시스템의 수명을 늘리기 위해, 청구항 제9항에 기재된 장거리 거리인식 서브시스템의 샘플링 레이트를 감소시키기 위해 청구항 제9항에 기술된 제어 모듈을 이용하여 청구항 제10항에 기재된 방법을 적용하는 단계; 및
    상기 단거리 및 장거리 물체 검지 및 거리 인식 서브시스템의 수명을 늘리기 위해, 청구항 제10항에 기재된 단거리 거리인식 서브시스템의 샘플링 레이트를 감소시키기 위해 청구항 제9항에 기재된 제어 모듈을 이용하여 청구항 제12항에 기재된 방법을 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 물체 거리 인식 시스템을 작동시키는 방법.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9048609B2 (en) 2012-12-18 2015-06-02 Electronics And Telecommunications Research Institute Laser emitter module and laser detecting system to which the laser emitter module is applied
KR20190055344A (ko) 2017-11-15 2019-05-23 김영현 물체인식헤드셋
CN109857002A (zh) * 2019-01-15 2019-06-07 北京百度网讯科技有限公司 数据采集方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN111356934A (zh) * 2017-11-15 2020-06-30 欧普赛斯技术有限公司 噪声自适应固态lidar系统
CN111543091A (zh) * 2018-01-09 2020-08-14 昕诺飞控股有限公司 双模电子设备

Families Citing this family (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102012018099B4 (de) * 2012-09-13 2021-05-20 Volkswagen Ag Verfahren zum Betreiben einer Sensoreinrichtung eines Kraftwagens
US9062979B1 (en) 2013-07-08 2015-06-23 Google Inc. Pose estimation using long range features
DE102013215117A1 (de) * 2013-08-01 2015-02-05 Robert Bosch Gmbh Objektbestimmung mittels Radarsensor
KR101551667B1 (ko) * 2013-11-27 2015-09-09 현대모비스(주) 라이다 센서 시스템
US10267908B2 (en) * 2015-10-21 2019-04-23 Waymo Llc Methods and systems for clearing sensor occlusions
JP6316265B2 (ja) * 2015-12-01 2018-04-25 本田技研工業株式会社 車線変更制御装置
WO2017218658A1 (en) * 2016-06-14 2017-12-21 Gentex Corporation Imaging systems having an electrowetting lens
US10634770B2 (en) * 2016-06-29 2020-04-28 Apple Inc. Optical systems for remote sensing receivers
US10557943B2 (en) * 2016-08-22 2020-02-11 Apple Inc. Optical systems
US20180067195A1 (en) * 2016-09-08 2018-03-08 Qualcomm Incorporated Multi-tier light-based ranging systems and methods
KR102547582B1 (ko) * 2016-09-20 2023-06-26 이노비즈 테크놀로지스 엘티디 Lidar 시스템 및 방법
WO2018056199A1 (ja) * 2016-09-21 2018-03-29 日本電気株式会社 距離測定システム、距離測定方法およびプログラム記録媒体
US20180120439A1 (en) * 2016-11-03 2018-05-03 Honeywell International Inc. Systems and methods for using dissimilar lidar technologies
EP3330741B1 (de) * 2016-12-05 2019-02-13 Sick Ag Optoelektronischer sensor und verfahren zur erfassung von objekten in einem erfassungsbereich
US10469758B2 (en) 2016-12-06 2019-11-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Structured light 3D sensors with variable focal length lenses and illuminators
US10554881B2 (en) 2016-12-06 2020-02-04 Microsoft Technology Licensing, Llc Passive and active stereo vision 3D sensors with variable focal length lenses
US10628950B2 (en) * 2017-03-01 2020-04-21 Microsoft Technology Licensing, Llc Multi-spectrum illumination-and-sensor module for head tracking, gesture recognition and spatial mapping
DE102017212715B3 (de) * 2017-07-25 2019-01-31 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Verarbeiten von kontinuierlichen Sensorsignalen und Sensorsystem
KR20190016254A (ko) * 2017-08-08 2019-02-18 삼성전자주식회사 거리 측정 방법 및 장치
WO2019033000A1 (en) * 2017-08-10 2019-02-14 Gentex Corporation LOW COST CAMERA
DE102017222969A1 (de) * 2017-12-15 2019-06-19 Ibeo Automotive Systems GmbH Verfahren zur verbesserten Nah- und Ferndetektion einer LIDAR Empfangseinheit
US20190204845A1 (en) * 2017-12-29 2019-07-04 Waymo Llc Sensor integration for large autonomous vehicles
JP7141242B2 (ja) * 2018-05-18 2022-09-22 株式会社小糸製作所 センサシステム
US11821977B2 (en) * 2019-07-10 2023-11-21 Samsung Electronics Co., Ltd. Target detection and tracking for feature extraction
US11531107B2 (en) * 2019-11-19 2022-12-20 Volvo Car Corporation Long range LIDAR-based speed estimation
CN113126060A (zh) * 2020-01-16 2021-07-16 浙江舜宇智能光学技术有限公司 Tof摄像模组及其驱动控制方法
DE102020208099A1 (de) 2020-06-30 2021-12-30 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Verfahren zum Ermitteln einer eine Umgebung eines LiDAR-Sensors repräsentierenden Punktwolke
JP7423485B2 (ja) * 2020-09-18 2024-01-29 株式会社東芝 距離計測装置
KR102517750B1 (ko) * 2020-12-28 2023-04-06 주식회사 비트센싱 이벤트의 발생 여부에 기초하여 객체를 감지하는 레이더 장치 및 방법
US20220350000A1 (en) * 2021-05-03 2022-11-03 Velodyne Lidar Usa, Inc. Lidar systems for near-field and far-field detection, and related methods and apparatus
WO2023059766A1 (en) * 2021-10-06 2023-04-13 Neural Propulsion Systems, Inc. Hybrid lidar system

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100559421B1 (ko) 2003-12-30 2006-03-10 현대자동차주식회사 차량 추돌 방지 시스템

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3110562B2 (ja) * 1992-07-20 2000-11-20 富士通テン株式会社 車間距離測定装置
JPH06174849A (ja) * 1992-12-04 1994-06-24 Kansei Corp 障害物検出装置
JP3581911B2 (ja) * 1996-06-07 2004-10-27 コニカミノルタホールディングス株式会社 移動走行車
US6580385B1 (en) * 1999-05-26 2003-06-17 Robert Bosch Gmbh Object detection system
JP4717195B2 (ja) * 2000-10-12 2011-07-06 本田技研工業株式会社 移動体用物体検知装置
GB2395261A (en) * 2002-11-11 2004-05-19 Qinetiq Ltd Ranging apparatus
CA2531662C (en) * 2003-07-07 2016-04-26 Sensomatix Ltd. Traffic information system
JP4335651B2 (ja) * 2003-12-03 2009-09-30 富士通テン株式会社 周辺監視装置
US7242343B1 (en) * 2004-09-15 2007-07-10 Rockwell Collins, Inc. Directed sequential hazard assessment weather radar
JP3936713B2 (ja) * 2004-09-24 2007-06-27 三菱電機株式会社 車両用後側方警報装置
FR2875913A1 (fr) * 2004-09-29 2006-03-31 Sea On Line Sa Systeme d'alerte anti-collision installe a bord d'un vehicule marin et procede d'analyse anti-collision
TWI246594B (en) * 2004-12-21 2006-01-01 Asia Optical Co Inc Velocity-detecting method and velocity-detecting device
JP2007101238A (ja) * 2005-09-30 2007-04-19 Sharp Corp 光学式測距センサ及び電気機器
SE528566C2 (sv) * 2005-12-13 2006-12-19 Scania Cv Abp Adaptivt farthållarsystem
US20070288734A1 (en) * 2006-06-08 2007-12-13 Luick David A Double-Width Instruction Queue for Instruction Execution
US7518545B2 (en) * 2006-10-26 2009-04-14 Infineon Technologies Ag Driver assistance system
US9117246B2 (en) * 2007-07-17 2015-08-25 Inthinc Technology Solutions, Inc. System and method for providing a user interface for vehicle mentoring system users and insurers
US20090254260A1 (en) * 2008-04-07 2009-10-08 Axel Nix Full speed range adaptive cruise control system
US8918302B2 (en) * 2008-09-19 2014-12-23 Caterpillar Inc. Machine sensor calibration system
US20110043814A1 (en) * 2009-08-24 2011-02-24 Raytheon Company Ultra stable short pulse remote sensor
US8589066B2 (en) * 2010-09-24 2013-11-19 Telenav, Inc. Navigation system with predicted positioning condition mechanism and method of operation thereof
KR101030763B1 (ko) 2010-10-01 2011-04-26 위재영 이미지 획득 유닛, 방법 및 연관된 제어 유닛

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100559421B1 (ko) 2003-12-30 2006-03-10 현대자동차주식회사 차량 추돌 방지 시스템

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9048609B2 (en) 2012-12-18 2015-06-02 Electronics And Telecommunications Research Institute Laser emitter module and laser detecting system to which the laser emitter module is applied
KR20190055344A (ko) 2017-11-15 2019-05-23 김영현 물체인식헤드셋
CN111356934A (zh) * 2017-11-15 2020-06-30 欧普赛斯技术有限公司 噪声自适应固态lidar系统
CN111356934B (zh) * 2017-11-15 2024-03-12 欧普赛斯技术有限公司 噪声自适应固态lidar系统
CN111543091A (zh) * 2018-01-09 2020-08-14 昕诺飞控股有限公司 双模电子设备
CN109857002A (zh) * 2019-01-15 2019-06-07 北京百度网讯科技有限公司 数据采集方法、装置、设备及计算机可读存储介质
US11548516B2 (en) 2019-01-15 2023-01-10 Apollo Intelligent Driving Technology (Beijing) Co., Ltd. Data acquisition method, apparatus, device and computer-readable storage medium

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