KR101371718B1

KR101371718B1 - 차량의 주변 장애물 추적방법

Info

Publication number: KR101371718B1
Application number: KR1020110127454A
Authority: KR
Inventors: 유병용
Original assignee: 현대자동차(주)
Priority date: 2011-12-01
Filing date: 2011-12-01
Publication date: 2014-03-10
Also published as: KR20130061250A

Abstract

본 발명은 차량 주변의 장애물을 추적함에 있어서 기존에 추적하던 장애물이 보다 가까운 장애물에 의해 가려질 때에도 기존에 추적하던 장애물을 강건하게 추적할 수 있도록 하여, 보다 실질적인 주변 장애물 정보의 제공으로 운전자에게는 보다 안전한 차량의 운행이 가능하도록 하고, 자율주행 차량의 경우 장애물 겹침에 의해 놓친 장애물에 의해 충돌이 발생하게 되는 경우를 배제할 수 있게 됨으로써, 그 주행 안전성이 크게 향상될 수 있도록 한다.

Description

차량의 주변 장애물 추적방법{TRACKING METHOD OF VEHICLE'S SURROUNDING OBSTACLES}

본 발명은 주행하고 있는 차량 주변의 장애물들을 검출하고 이를 추적하여 차량 주변의 장애물들에 대한 정보를 제공하도록 하는 기술에 관한 것이다.

차량 주변의 장애물을 추적하여 이들 장애물들에 대한 정보를 제공할 수 있도록 하면, 운전자가 이와 같은 정보를 활용하여 보다 안전한 차량의 운행을 할 수 있게 되며, 자율주행 차량의 경우 차량의 충돌을 방지하고 안전한 운행이 가능하도록 하는 필수적인 정보가 된다.

차량 주변의 장애물은 크게 고정되어 있는 고정 장애물과 이동 장애물로 구분할 수 있는데, 이동 장애물 추적에 있어서 가장 중요한 것은 추적하는 대상을 강건하게 유지시키는 것이다. 즉, 대상 물체의 ID를 유지하는 것이 가장 중요한 문제가 된다.

다중 장애물 혼재 상황에서는 자차의 움직임 또는 다른 장애물들의 움직임에 따라 추적하던 장애물이 다른 장애물에 가려지는 경우가 발생한다. 이 경우 종래에는 도 1에 도시된 바와 같이 기존 추적하던 장애물이 다른 앞쪽의 장애물에 의해 가려지면 뒤쪽의 장애물에 대하여 부여되었던 ID가 삭제되고 유지되지 못하는 난점이 있으며, 이런 때에 자율주행 차량은 기존 이동 장애물을 추적하지 못해서 충돌을 할 수도 있는 위험이 발생하게 된다.

상기의 발명의 배경이 되는 기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.

KR

10-2008-0092740

A

본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 차량 주변의 장애물을 추적함에 있어서 기존에 추적하던 장애물이 보다 가까운 장애물에 의해 가려질 때에도 기존에 추적하던 장애물을 강건하게 추적할 수 있도록 하여, 보다 실질적인 주변 장애물 정보의 제공으로 운전자에게는 보다 안전한 차량의 운행이 가능하도록 하고, 자율주행 차량의 경우 장애물 겹침에 의해 놓친 장애물에 의해 충돌이 발생하게 되는 경우를 배제할 수 있게 됨으로써, 그 주행 안전성이 크게 향상될 수 있도록 한 차량의 주변 장애물 추적방법을 제공함에 그 목적이 있다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명 차량의 주변 장애물 추적방법은

자차 주변에 일정각도 간격으로 빔을 발사하고 반사되는 빔을 수신하여 장애물과의 거리 데이터를 얻는 스캔에 의해 주변의 장애물마다 ID를 부여하는 ID부여단계와;

매 스캔마다 상기 ID가 부여된 장애물의 데이터가 다른 장애물 데이터의 왼쪽이나 오른쪽에서 데이터 수가 변화하는지를 판단하는 가림판단단계와;

상기 데이터수가 변화하는 장애물의 ID를 가려지는 장애물로 등록하여 ID를 유지하는 ID유지단계;

를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 차량의 주변 장애물 추적방법의 실시예를 도시한 순서도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 장애물 추적방법을 도시한 순서도, 및
도 3 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 장애물 추적방법을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 본 발명 차량의 주변 장애물 추적방법의 실시예는 자차 주변에 일정각도 간격으로 빔을 발사하고 반사되는 빔을 수신하여 장애물과의 거리 데이터를 얻는 스캔에 의해 주변의 장애물마다 ID를 부여하는 ID부여단계(S10)와; 매 스캔마다 상기 ID가 부여된 장애물의 데이터가 다른 장애물 데이터의 왼쪽이나 오른쪽에서 데이터 수가 변화하는지를 판단하는 가림판단단계(S20)와; 상기 데이터수가 변화하는 장애물의 ID를 가려지는 장애물로 등록하여 ID를 유지하는 ID유지단계(S30)를 포함하여 구성된다.

즉, 자차에 보다 가까운 장애물에 대하여 상대적으로 멀리 떨어져서 상기 가까운 장애물에 가려지게 되는 장애물은, 상기 가까운 장애물을 나타내는 데이터의 오른쪽이나 왼쪽 옆에서 시간이 지남에 따라 점차 그 장애물에서 반사되어 수신되는 데이터가 변화하게 될 것이므로, 이를 통하여 해당 장애물이 가려지고 있음을 판단하고, 그 장애물이 비록 앞쪽의 장애물에 의해 가려지더라도 그 장애물의 ID를 지속적으로 유지하고 추적함으로써, 차량 주변의 장애물을 놓치지 않고 실질적으로 감시할 수 있게 되어, 운전자에게 보다 정확한 장애물 정보를 제공할 수 있음은 물론, 자율주행 차량의 경우 예기치 못한 충돌 상황이 발생하는 것을 방지할 수 있다.

여기서, 상기 ID부여단계(S10)는 스캔을 통해 얻어진 데이터로 차량 주변의 장애물에 대한 장애물지도를 작성하는 단계(S11)와, 상기 장애물지도에서 부적절한 노이즈를 제거하고, 장애물에 해당하는 일련의 연관성 있는 데이터 군을 클러스터링하여 하나의 장애물로 인식하여 ID를 부여하는 노이즈제거 및 클러스터링 단계(S12)와, 자차의 움직임을 산출하는 단계(S13)와, 자차의 움직임과 상기 장애물의 상대적인 움직임을 연산하여 상기 장애물들을 고정장애물과 이동장애물로 분류하는 단계(S14)로 이루어져 있다.

즉, 여기서, 스캔이란 거리를 측정할 수 있는 레이저빔을 일정각도로 차례로 조사하여 반사되는 빔 데이터에 의해 해당 장애물의 거리를 측정할 수 있는 레이저스캐너 등과 같은 장치로 차량 주변의 감시 대상 영역을 전체적으로 1회 조사하는 것을 말하며, 상기와 같은 스캔은 일정한 주기로 반복적으로 이루어지게 된다.

도 3을 참조하면, 상기와 같은 스캔에 의해 장애물을 검출하는 것을 예시하고 있는 바, 좌측과 같이 스캔을 하면, 우측에 도시된 바와 같은 일련의 연관성 있는 데이터그룹을 얻을 수 있고, 이 데이터그룹을 하나의 장애물로 인식하여 ID를 부여하고 이후의 스캔에서 계속해서 감시하고 추적하도록 하는 것이다.

한편, 도 4를 참조하면, 좌측과 같이 보다 가까운 장애물에 의해 먼 장애물이 가려지는 상황을 스캔한 경우에, 우측과 같이 데이터가 얻어지게 되고, 앞쪽 장애물의 데이터 오른쪽에 뒤쪽 장애물의 데이터가 검출되고 있는데, 계속해서 이어지는 스캔의 결과를 예측해 보면 상기 뒤쪽 장애물의 데이터 개수가 늘어나거나 줄어드는 등과 같이 변화할 것이며, 이와 같은 변화를 상기 가림판단단계(S20)에서 검출하여 상기 가려지는 장애물의 ID로 등록하여 상기 ID유지단계(S30)를 통해 상기 앞쪽의 장애물에 완전히 가려지더라도 지속적으로 ID를 유지함으로써, 계속적이 추적이 가능하도록 하는 것이다.

상기 가림판단단계(S20)에서는 매 스캔마다 상기 ID가 부여된 장애물의 데이터가 다른 장애물 데이터의 왼쪽이나 오른쪽에서 데이터 수가 감소하는지를 판단하고, 상기 ID유지단계(S30)에서는 상기 데이터수가 감소하는 장애물의 ID를 가려지는 장애물로 등록하여 ID를 유지하도록 하는 것이 가능할 것이다.

왜냐하면, 지속적으로 감시하고 있던 장애물이 앞쪽의 다른 장애물에 가려지기 시작한다면, 해당 장애물의 데이터 수는 감소할 것이기 때문이다.

또한, 상기 가림판단단계(S20)에서는 상기 ID가 부여된 장애물의 데이터가 다른 장애물 데이터의 양쪽으로 쪼개지는지를 함께 판단하고, 상기 ID유지단계(S30)에서는 상기 데이터가 양쪽으로 쪼개지는 장애물의 ID도 가려지는 장애물로 등록하여 ID를 유지하는 것이 바람직할 것이다.

이는 상기 앞쪽 장애물 보다 뒤쪽의 가려진 장애물이 크기가 상대적으로 매우 커서 상기 앞쪽 장애물로 가려지고도 스캔하는 빔에 양쪽이 노출되는 경우에 적합한 방법이기 때문이다.

한편, 상기 가림판단단계(S20)에서는 일련의 거리 데이터에서 인접한 데이터 사이의 거리 차이가 소정의 기준값 이상으로 벌어지는 경우, 이들 인접한 일군의 데이터들은 서로 다른 장애물로 판단하도록 함으로써, 더욱 확실한 구별이 가능하도록 한다.

즉, 도 4에 도시된 바와 같이 두 장애물을 나타내는 데이터군 사이에는 거리차이가 소정 기준값 이상 떨어져 있으므로, 상기한 바와 같이 데이터 수가 변화하는 것에 의하여 당해 장애물이 앞쪽의 장애물에 의해 가려지고 있다고 판단함에 있어서, 확실히 앞쪽 장애물과 다른 뒤쪽의 장애물의 존재를 확인할 수 있도록 하는 것이다.

물론, 상기와 같이 일련의 데이터군들 사이의 거리차이가 소정 기준값 이상 차이나는 것에 의해 장애물을 구분하는 것은 상기 노이즈제거 및 클러스터링 단계(S12)에서도 사용되는 것이 바람직할 것이다.

여기서, 상기 소정 기준값은 단일 장애물에서는 검출되기 어렵고 서로 이격된 별도의 장애물의 경우에 발견될 가능성이 높은 수준의 데이터 사이의 거리로 적절히 설정되는 값이다.

한편, 상기 가림판단단계(S20)와 ID유지단계(S30)는 매 스캔마다 반복적으로 수행하되, 매 스캔마다 각 장애물이 검출되는지의 여부에 대한 개별적 확률을 구하여, 그 확률이 소정의 임계값 미만이 되면, 해당 장애물의 ID를 삭제하도록한다(S25).

즉, 매 스캔마다 어느 두 장애물이 검출되는지의 여부를 각각 누적하여 카운트하여 그 확률을 각각 구하고, 이 확률들 중 어느 한 확률이 소정의 임계값에 이르지 못함이 판단되면, 이것은 해당 장애물이 사라졌다는 것을 의미하는 것으로 보아도 되므로, 해당 ID를 삭제하도록 하고, 어떤 장애물이 매 스캐닝마다 검출되지는 않지만 상기 임계값 이상의 확률로 발견된다면, 다른 장애물에 의해 가려지거나 하는 등의 이유에 의해 검출이 잘 안되고 있는 상황으로 판단하여 해당 ID를 계속적으로 유지함으로써, 보다 안정성 있는 장애물의 추적이 가능하도록 하는 것이다.

물론 상기 소정의 임계값은 상기한 바와 같은 취지에 따라, 장애물이 존재하지만 검출되지 않는 회수의 경향 등을 고려하여 실험적으로 또는 해석적으로 결정되는 값이다.

상기한 바와 같은 제어 방법에 의하면, 도 5에 도시된 바와 같이 자차에 대하여 상대적으로 가까운 장애물에 의하여 상대적으로 멀리 있으면서 상기 가까운 장애물에 의해 가려진 먼 장애물도 지속적으로 ID가 유지되면서 관리 및 추적이 이루어지게 되고, 이러한 장애물 데이터는 적절한 방법으로 출력되어, 운전자에게 제공되거나, 자율운전 차량의 주행 로직에 제공되게 된다.

본 발명은 특정한 실시예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허청구범위에 의해 제공되는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 한도 내에서, 본 발명이 다양하게 개량 및 변화될 수 있다는 것은 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.

S10; ID부여단계
S20; 가림판단단계
S30; ID유지단계

Claims

자차 주변에 일정각도 간격으로 빔을 발사하고 반사되는 빔을 수신하여 장애물과의 거리 데이터를 얻는 스캔에 의해 주변의 장애물마다 ID를 부여하는 ID부여단계(S10)와;
매 스캔마다 상기 ID가 부여된 장애물의 데이터가 다른 장애물 데이터의 왼쪽이나 오른쪽에서 데이터 수가 변화하는지를 판단하는 가림판단단계(S20)와;
상기 데이터수가 변화하는 장애물의 ID를 가려지는 장애물로 등록하여 ID를 유지하는 ID유지단계(S30);
를 포함하여 구성되며,
상기 가림판단단계(S20)와 ID유지단계(S30)는 매 스캐닝마다 반복적으로 수행하되,
매 스캐닝마다 각 장애물이 검출되는지의 여부에 대한 개별적 확률을 구하여, 그 확률이 소정의 임계값 미만이 되면, 해당 장애물의 ID를 삭제하는 것
을 특징으로 하는 차량의 주변 장애물 추적방법.
청구항 1에 있어서,
상기 가림판단단계(S20)에서는 매 스캔마다 상기 ID가 부여된 장애물의 데이터가 다른 장애물 데이터의 왼쪽이나 오른쪽에서 데이터 수가 감소하는지를 판단하고;
상기 ID유지단계(S30)에서는 상기 데이터수가 감소하는 장애물의 ID를 가려지는 장애물로 등록하여 ID를 유지하는 것
을 특징으로 하는 차량의 주변 장애물 추적방법.
청구항 1에 있어서,
상기 가림판단단계(S20)에서는 상기 ID가 부여된 장애물의 데이터가 다른 장애물 데이터의 양쪽으로 쪼개지는지를 함께 판단하고;
상기 ID유지단계(S30)에서는 상기 데이터가 양쪽으로 쪼개지는 장애물의 ID도 가려지는 장애물로 등록하여 ID를 유지하는 것
을 특징으로 하는 차량의 주변 장애물 추적방법.
청구항 1 내지 3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 가림판단단계(S20)에서는 일련의 거리 데이터에서 인접한 데이터 사이의 거리 차이가 소정의 기준값 이상으로 벌어지는 경우, 이들 인접한 일군의 데이터들은 서로 다른 장애물로 판단하는 것
을 특징으로 하는 차량의 주변 장애물 추적방법.
청구항 1에 있어서,
상기 ID부여단계(S10)는
스캔을 통해 얻어진 데이터로 차량 주변의 장애물에 대한 장애물지도를 작성하는 단계(S11)와;
상기 장애물지도에서 노이즈를 제거하고, 장애물에 해당하는 일련의 연관성 있는 데이터 군을 클러스터링 하여 하나의 장애물로 인식하여 ID를 부여하는 노이즈제거 및 클러스터링 단계(S12)와;
자차의 움직임을 산출하는 단계(S13)와;
자차의 움직임과 상기 장애물의 상대적인 움직임을 연산하여 상기 장애물들을 고정장애물과 이동장애물로 분류하는 단계(S14);
를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 차량의 주변 장애물 추적방법.
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