KR101400267B1

KR101400267B1 - 무인자율차량 및 이의 야지주행방법

Info

Publication number: KR101400267B1
Application number: KR1020130027097A
Authority: KR
Inventors: 신종호; 김종희; 최덕선; 주상현; 박용운
Original assignee: 국방과학연구소
Priority date: 2013-03-14
Filing date: 2013-03-14
Publication date: 2014-07-21

Abstract

본 발명의 무인자율차량은 경사도를 판단하는 기준 속도 생성블록(30)과 곡률을 판단하는 제1팩터생성블록(40) 및 정지거리를 판단하는 제2팩터생성블록(50)을 갖추고, 그 처리 결과 값인 경사도(sl)와 곡률(k) 및 정지거리(sd)들이 모두 입력되는 융합처리블록(60)을 이용해 최종속도(Vel)가 계산되어 매 순간 속도 명령으로 제공됨으로써, 야지 주행시 위험요소로 부터 안전성을 확보할 수 있는 특징을 갖는다.

Description

무인자율차량 및 이의 야지주행방법{Unmanned Ground Vehicle and Field Velocity Planning Method thereof}

본 발명은 무인자율차량에 관한 것으로, 특히 무인자율차량(Unmanned Ground Vehicle)이 수집한 피치각 및 위치정보와 함께 주변 월드 모델로부터 생성되는 경로점 정보로부터 속도 명령이 생성되는 무인자율차량 및 이의 야지주행방법에 관한 것이다.

일반적으로 무인자율차량의 속도 명령 시스템에서는 주어진 경로점과 각 경로점에서의 곡률을 활용하여 적합한 속도가 생성되는 방식이다.

이를 위해, GPS 항법 데이터를 이용함으로써 불변하는 경로점인 GPS 기반의 경로점이 추종되고, 이러한 경로점 추종과정에서 미리 계산될 수 있는 각 경로점에서의 곡률을 이용함으로써 속도 명령이 생성된다.

이러한 방식의 속도 명령제어는 경로점 기반의 자율주행으로 불리우며, 특히 야지주행을 하는 무인차량에 대하여도 효과적이면서 쉽게 적용할 수 있는 방법이다.

그러나, 야지를 주행하는 무인자율차량은 거칠고 위험한 환경에 쉽게 노출되므로, 접하게 되는 환경의 변화에 따라 주행 속도를 변화시켜줄 필요성이 있다.

국내특허공개 10-2009-0108509(2009년10월15일)

상기 특허문헌은 수신한 장애물 위치 신호로 시차 정보를 생성하고, 시차 정보를 이용해 장애물을 회피하는 다른 경로가 설정될 수 있는 무인자율차량 제어 기술의 예를 나타낸다.

하지만, GPS 정보는 주변환경 및 시간에 따라 민감하게 반응됨으로써 기 계산된 곡률 기반의 속도 명령의 성능에 직접적인 영향을 미치게 되고, 이러한 영향은 특히 야지와 같은 거친 환경에서 운용되는 자율주행 시스템 성능 저하를 가져올 수밖에 없다.

이에 상기와 같은 점을 감안하여 발명된 본 발명은 피치각 및 위치에 대한 무인자율차량 수집 정보와 함께 주변 월드 모델로부터 생성되는 경로점에 대한 경로정보가 활용됨으로써 속도 명령이 생성되고, 특히 수집 정보와 경로정보가 병합됨으로써 매 순간 속도 명령이 생성되는 무인자율차량 및 이의 야지주행방법을 제공하는데 목적이 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 무인자율차량은 야지에서 주행중인 무인자율차량의 피치각(Pitch Angle)과 위치정보로부터 경사도를 계산하는 기준 속도 생성블록과;

탑재된 월드 모델로부터 생성되는 경로점 중 선택된 다음 추종점에 대해 상기 피치각을 이용해 곡률을 계산하고, 상기 계산된 곡률을 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)로 생성하는 제1팩터생성블록과;

상기 다음 추종점에서 발견된 위험요소에 대한 정지거리를 상기 곡률을 이용해 계산하고, 상기 계산된 정지거리를 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)로 생성하는 제2팩터생성블록과;

상기 경사도와 상기 곡률 및 상기 정지거리를 입력받고, 상기 경사도와 상기 곡률 및 상기 정지거리의 관계로부터 주행을 위한 최종 속도 명령이 생성되고, 상기 최종 속도 명령이 제어명령으로 출력되는 융합처리블록; 이 포함된 것을 특징으로 한다.

상기 기준 속도 생성블록과 상기 제1팩터생성블록, 상기 제2팩터생성블록 및 상기 융합처리블록은 속도명령생성모듈로 구성되고, 상기 기준 속도 생성블록에는 상기 경사도를 경사도 크기에 따라 세 개의 구간으로 판단하는 경사도 판단로직이 더 포함된다.

상기 제1팩터생성블록에는 상기 곡률을 곡률 크기에 따라 세 개의 구간으로 판단하는 곡률 판단로직이 더 포함되고, 상기 제2팩터생성블록에는 상기 정지거리를 거리의 길이에 따라 세 개의 구간으로 판단하는 정지거리 판단로직이 더 포함되며, 상기 융합처리블록에는 상기 경사도와 상기 곡률 및 상기 정지거리를 서로 곱하여 상기 최종 속도를 계산하고, 상기 최종 속도를 출력하는 최종속도결정로직이 더 포함된다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 무인자율차량의 야지주행방법은 야지에서 주행중인 무인자율차량이 수집한 피치(Pitch)각과 함께 위치정보로부터 상기 무인자율차량의 경사도가 계산되는 경사도산출모드;

상기 무인자율차량에 탑재된 월드 모델로부터 생성되는 경로점 중 선택된 다음 추종점에 대해 상기 피치각을 이용해 곡률을 계산하고, 상기 계산된 곡률을 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)로 생성하는 곡률산출모드;

상기 다음 추종점에서 발견된 위험요소에 대한 정지거리를 상기 곡률을 이용해 계산하고, 상기 계산된 정지거리를 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)로 생성하는 정지거리산출모드;

상기 경사도와 상기 곡률 및 상기 정지거리를 입력받고, 상기 경사도와 상기 곡률 및 상기 정지거리를 모두 곱하여 상기 무인자율차량의 주행을 위한 최종 속도가 계산되고, 상기 최종 속도가 상기 무인자율차량의 주행속도로 이용되도록 제어명령이 출력되는 최종속도출력모드; 로 수행되는 것을 특징으로 한다.

상기 경사도산출모드에서, 상기 경사도 계산은 상기 피치각을 읽어 들이는 경사도인식단계와, 상기 피치각으로부터 무인자율차량이 처한 경사도 크기를 계산하는 경사도처리단계와, 상기 경사도 크기를 경사도 크기에 따라 구분된 3개의 경사도 구간과 서로 비교한 후, 적합한 경사도 구간으로 경사도가 결정되는 경사도판단단계로 수행되는 것을 특징으로 한다.

상기 경사도 크기는 상기 3개의 경사도 구간중 가장 큰 경사도 크기와 먼저 비교되어 충족여부가 판단된 후, 충족되지 않을 때 상대적으로 작은 경사도 크기 순으로 순차 비교된다.

상기 경사도는 상기 무인자율차량의 주행을 위한 기준 속도 계산에 적용된다.

상기 곡률산출모드에서, 상기 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)의 계산은 상기 다음 추종점을 읽어 들여 상기 경사도에 따른 곡률크기를 산출하는 곡률인식단계, 상기 곡률크기를 곡률 크기에 따라 구분된 3개의 곡률 구간과 서로 비교한 후, 적합한 곡률 구간으로 곡률이 결정되는 곡률판단단계, 상기 결정된 곡률이 상기 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)로 정의되는 곡률정의단계로 수행되는 것을 특징으로 한다.

상기 곡률 크기는 상기 3개의 곡률 구간중 가장 큰 곡률 크기와 먼저 비교되어 충족여부가 판단된 후, 충족되지 않을 때 상대적으로 작은 곡률 크기 순으로 순차 비교된다.

상기 정지거리산출모드에서, 상기 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)의 계산은 상기 다음 추종점에서 위험요소를 발견하는 위험요소인식단계, 상기 위험요소에 대한 상기 무인자율차량의 정지거리를 상기 곡률을 이용해 정지거리 크기를 계산하는 정지거리인식단계, 상기 정지거리 크기를 정지거리 길이에 따라 구분된 3개의 정지거리 구간과 서로 비교한 후, 적합한 정지거리 구간으로 정지거리가 결정되는 정지거리 판단단계, 상기 결정된 정지거리가 상기 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)로 정의되는 정지거리정의단계로 수행되는 것을 특징으로 한다.

상기 정지거리 크기는 상기 3개의 정지거리 구간중 가장 큰 짧은 정지거리 길이와 먼저 비교되어 충족여부가 판단된 후, 충족되지 않을 때 상대적으로 긴 정지거리 크기 순으로 순차 비교된다.

이러한 본 발명은 무인자율차량이 피치각 및 위치에 대한 정보를 수집하고, 주변 월드 모델로부터 생성되는 경로점에 대한 경로정보가 활용되어 속도 명령으로 생성됨으로써 야지와 같은 거친 환경에서도 자율주행 시스템의 성능 저하 없이 운용될 수 있고, 특히 자율 주행 시 발생할 수 있는 다양한 위험 요소에 대해 무인차량의 안정성이 확보되는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 피치각 및 위치에 대한 무인자율차량 수집 정보와 주변 월드 모델로부터 생성되는 경로점에 대한 경로정보가 병합되어 매 순간 속도 명령이 생성됨으로써, 무인자율차량이 야지에서도 환경 변화에 따른 알맞은 속도 명령 추종으로 조향 안정성이 크게 개선되는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 무인자율차량의 구성도이고, 도 2는 본 발명에 따른 무인자율차량의 야지주행시 속도 명령을 생성하고 제공하는 동작흐름도이고, 도 3은 본 발명에 따른 야지주행 속도 명령이 무인자율차량에 전달되는 작동상태이다.

이하 본 발명의 실시예를 첨부된 예시도면을 참조로 상세히 설명하며, 이러한 실시예는 일례로서 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으므로, 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.

도 1은 본 실시예에 따른 무인자율차량의 구성을 나타낸다.

도시된 바와 같이, 무인자율차량(10)에는 속도명령생성모듈(20)이 포함되고, 상기 속도명령생성모듈(20)은 기준 속도 생성블록(30)과, 제1팩터생성블록(40), 제2팩터생성블록(50) 및 융합처리블록(60)으로 구성된다.

통상, 상기 속도명령생성모듈(20)은 차량의 엔진룸이나 트렁크룸 또는 글로브박스등에 설치될 수 있으며, 차량 내부의 적절한 장소라면 그 설치장소에 제한받지 않는다. 더불어 속도명령생성모듈(20)은 무인자율차량(10)의 구동 및 제어를 위한 최상위 제어기가 상호 통신될 수 있다.

상기 기준 속도 생성블록(30)은 야지에서 주행되는 무인자율차량(10)의 피치각(Pitch Angle)과 위치정보를 수집하고, 이를 이용해 경사도를 계산한다. 이를 위해 세 개의 구간으로 구성된 경사도 판단로직이 더 포함되고, GPS와 자이로 센서 또는 피치센서와 회로가 구성된다.

상기 제1팩터생성블록(40)은 월드 모델로부터 생성되는 경로점 중 선택되어지는 다음 추종점과 무인차량의 위치를 활용하여 곡률을 생성하고, 생성된 곡률을 활용함으로써 어느 곡률 구간에 속하는지를 판단할 수 있는 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)가 생성된다. 이를 위해 세 개의 구간으로 구성된 곡률 판단로직이 더 포함된다. 상기 월드 모델은 주변지형에 대해 사전 구출된 영상정보를 포함한 모든 정보를 의미한다.

상기 제2팩터생성블록(50)은 주변 월드 모델 데이터로부터 발견된 위험요소와의 거리를 계산하고, 속도 감속과 함께 어느 정지거리 구간에 속하는지를 판단할 수 있는 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)가 생성된다. 이를 위해 세 개의 구간으로 구성된 정지거리 판단로직이 더 포함된다. 상기 주변 월드 모델은 주변지형에 대해 사전 구출된 영상정보를 포함한 모든 정보를 의미하고 월드 모델과 동일할 수 있다.

상기 융합처리블록(60)은 기준 속도 생성블록(30)의 기준 속도와 제1팩터생성블록(40)의 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor) 및 제2팩터생성블록(50)의 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)를 서로 곱하고, 이로부터 무인자율차량(10)이 주행하기 위한 최종 속도 명령을 생성한다. 이를 위해, 최종속도결정로직이 더 포함된다.

한편, 도 2는 본 실시예에 따른 무인자율차량의 야지 주행시 속도 명령을 생성하고 제공하는 동작흐름을 나타낸다.

도시된 바와 같이, 동작흐름은 S10내지 S40으로 수행되는 경사도 판단로직(30-1)과, S100내지 S130으로 수행되는 곡률 판단로직(40-1)과, S200내지 S230으로 수행되는 정지거리 판단로직(50-1)과, S300내지 S310으로 수행되는 최종속도결정로직(60-1)으로 구성된다.

상기 경사도 판단로직(30-1)이 수행되면, S10과 같이 무인자율차량(Unmanned Ground Vehicle)이 수집한 피치(Pitch)의 정보가 읽어지고, S20에서는 읽어 들인 피치(Pitch)로부터 무인자율차량(Unmanned Ground Vehicle)이 처한 경사도(tan(pitch))가 판단된다. 상기 경사도(tan(pitch))는 sl로 정의한다.

S30은 경사도(sl)가 어느 경사도 구간에 속하는지 판단하는 과정으로서, 이는 3개의 구간으로 나뉜 경사도 구간과 비교함으로써 판단된다.

도 3은 경사도 구간의 예로서, 경사도 구간은 a1과 a2 및 a3로 나뉜 세 개의 경사도 구간으로 정의되고, 경사도 판단로직(30-1)은 기준 속도 생성블록(30)에서 제공된 정보를 a1 경사도 구간과 a2 경사도 구간 및 a3 경사도 구간에 각각 비교함을 알 수 있다.

본 실시예에서, a1 경사도 구간은 a2 경사도 구간보다 가파르고, a2 경사도 구간은 a3 경사도 구간보다 가파르다.

그러므로, S30에서 이루어지는 경사도(sl)의 비교기준은 a1 경사도 구간과 과 a2 경사도 구간 및 a3 경사도 구간중 가장 가파른 a1 경사도 구간이 되며, 판단 결과는 [sl > a1]으로 비교된 후 결정된다.

S30의 경사도(sl)의 체크 결과, 경사도(sl)가 a1 경사도 구간보다 큰 경우에는 S40으로 바로 전환되고, 반면 경사도(sl)가 a1 경사도 구간보다 같거나 작은 경우에는 S30-1로 전환됨으로써 a2 경사도 구간이나 a3 경사도 구간과 경사도(sl)가 비교된다.

이는, sl > a2 로 판단된다.

그러므로, S30에서는 경사도(sl)가 a1 경사도 구간보다 큰 경우가 판정되고, 반면 S30-1에서는 경사도(sl)가 a2 경사도 구간보다 큰 경우나 또는 경사도(sl)가 a2 경사도 구간보다 같거나 작은 경우가 판정된다.

이로부터, sl > a1은 제1 경사도 구간으로 정의하고, sl > a2는 제2 경사도 구간으로 정의하며, sl > a3는 제3 경사도 구간으로 정의된다.

S40은 제1 경사도 구간과 제2 경사도 구간 및 제3 경사도 구간중 선택된 경사도 구간에 대해 속도가 계산되는 과정으로서, 이로부터 계산되는 속도는 기준 속도로 정의된다.

그러므로, 제1 경사도 구간에 적합한 기준 속도가 계산될 수 있고, 제2 경사도 구간에 적합한 다른 기준 속도가 계산될 수 있으며, 제3 경사도 구간에 적합한 또 다른 기준 속도가 계산될 수 있다. 통상, 상기 기준 속도는 무인자율차량의 주행을 위해 적용된 기 정의된 법칙에 의해 생성되는 기준 속도 명령으로 계산된다.

이와 같이 본 실시예에서는 기준 속도 생성블록(30)에서 수행되는 경사도 판단로직(30-1)이 실행됨으로써, 무인자율차량(10)이 측정하는 자신의 피치각을 활용하여 경사도가 계산되고, 이로부터 측정시점의 무인자율차량(10)이 어느 경사도 구간에 속하는지를 판단함으로써 기 정의된 법칙으로 각각에 적합한 기준 속도 명령이 생성된다.

한편, 상기 곡률 판단로직(40-1)이 수행되면, S100과 같이 월드 모델로부터 생성되는 경로점 중 선택되어진 다음 추종점(Next Waypoint)의 정보가 읽어지고, S110에서는 읽어 들인 다음 추종점(Next Waypoint)으로부터 무인자율차량(Unmanned Ground Vehicle)의 경사도(tan(pitch))에 따른 곡률산출(Curvature Computation)이 수행되고, 이로부터 곡률이 생성된다. 상기 곡률은 k로 정의한다.

S120은 곡률(k)이 어느 곡률 구간에 속하는지 판단하는 과정으로서, 이는 3개의 구간으로 나뉜 곡률 구간과 비교함으로써 판단된다.

도 3은 곡률 구간의 예로서, 곡률 구간은 b1과 b2 및 b3로 나뉜 세 개의 곡률 구간으로 정의되고, 곡률 판단로직(40-1)은 제1팩터생성블록(40)에서 제공된 정보를 b1 곡률 구간과 과 b2 곡률 구간 및 b3 곡률 구간에 각각 비교함을 알 수 있다.

본 실시예에서, b1 곡률 구간은 b2 곡률 구간보다 크고, b2 곡률 구간은 b3 곡률 구간보다 크다.

그러므로, S120에서 이루어지는 곡률(k)의 비교기준은 b1 곡률 구간과 b2 곡률 구간 및 b3 곡률 구간중 가장 큰 값의 곡률인 b1 곡률 구간이 되며, 판단 결과는 [1/k < b1]으로 비교된 후 결정된다.

S120의 곡률(k)의 체크 결과, 곡률(k)이 b1 곡률 구간보다 큰 경우에는 S130으로 바로 전환되고, 반면 곡률(k)이 b1 곡률 구간보다 같거나 큰 경우에는 S120-1로 전환됨으로써 b2 곡률 구간이나 b3 곡률 구간과 곡률(k)이 비교된다.

이는, 1/k < b2 로 판단된다.

그러므로, S120과 S120-1에서는 1/k < b1 은 제1 곡률 구간으로 정의하고, 1/k < b2 는 제2 곡률 구간으로 정의하며, 1/k < b3 는 제3 곡률 구간으로 정의된다.

S130은 제1 곡률 구간과 제2 곡률 구간 및 제3 곡률 구간중 계산된 곡률 구간에 대해 웨이트 팩터(Weight Factor)가 계산되는 과정으로서, 이로부터 계산되는 웨이트 팩터(Weight Factor)는 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)로 정의된다.

그러므로, 제1 곡률 구간에 적합한 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)가 생성될 수 있고, 제2 곡률 구간에 적합한 다른 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)가 생성될 수 있으며, 제3 곡률 구간에 적합한 또 다른 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)가 생성될 수 있다.

이와 같이 본 실시예에서는 제1팩터생성블록(40)에서 수행되는 곡률 판단로직(40-1)이 실행됨으로써, 무인자율차량(10)이 추종해야 할 다음 경로점을 입력 받아 무인자율차량(10)의 현재 위치와의 관계를 통해 곡률을 계산하고, 이로부터 구해진 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)로부터 계산시점의 무인자율차량(10)이 어느 곡률 구간에 속하는지를 판단한다. 통상, 상기 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)는 기 정의된 관계식으로부터 생성될 수 있다.

한편, 상기 정지거리 판단로직(50-1)이 수행되면, S200과 같이 월드 모델(또는 주변월드모델)로부터 발견된 위험요소에 대한 정보가 읽어지고, S210에서는 읽어 들인 정보로부터 무인자율차량(Unmanned Ground Vehicle)이 멈추기 위한 정지거리산출(Stopping Distance Computation)이 수행되고, 이로부터 정지거리가 생성된다. 상기 정지거리는 sd로 정의한다.

S120은 정지거리(sd)가 어느 정지거리 구간에 속하는지 판단하는 과정으로서, 이는 3개의 구간으로 나뉜 정지거리 구간과 비교함으로써 판단된다.

도 3은 정지거리 구간의 예로서, 정지거리 구간은 c1과 c2 및 c3로 나뉜 세 개의 정지거리 구간으로 정의되고, 정지거리 판단로직(50-1)은 제2팩터생성블록(50)에서 제공된 정보를 c1 정지거리 구간과 과 c2 정지거리 구간 및 c3 정지거리 구간에 각각 비교함을 알 수 있다.

본 실시예에서, c1 정지거리 구간은 c2 정지거리 구간보다 짧고, c2 정지거리 구간은 c3 정지거리 구간보다 짧다.

그러므로, S220에서 이루어지는 정지거리(sd)의 비교기준은 c1 정지거리 구간과 c2 정지거리 구간 및 c3 정지거리 구간중 가장 짧은 정지거리인 c1 곡률 구간이 되며, 판단 결과는 [sd < c1]으로 비교된 후 결정된다.

S220의 정지거리(sd)의 체크 결과, 정지거리(sd)가 c1 정지거리 구간보다 작은 경우에는 S230으로 바로 전환되고, 반면 정지거리(sd)가 c1 곡률 구간보다 같거나 큰 경우에는 S220-1로 전환됨으로써 c2 정지거리 구간이나 c3 정지거리 구간과 정지거리(sd)가 비교된다.

이는, sd < c2 로 판단된다.

그러므로, S220과 S220-1에서는 sd < c1 은 제1 정지거리 구간으로 정의하고, sd < c2 는 제2 정지거리 구간으로 정의하며, sd < c3 는 제3 정지거리 구간으로 정의된다.

S230은 제1 정지거리 구간과 제2 정지거리 구간 및 제3 정지거리 구간중 계산된 정지거리 구간에 대해 웨이트 팩터(Weight Factor)가 계산되는 과정으로서, 이로부터 계산되는 웨이트 팩터(Weight Factor)는 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)로 정의된다.

그러므로, 제1 정지거리 구간에 적합한 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)가 생성될 수 있고, 제2 정지거리 구간에 적합한 다른 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)가 생성될 수 있으며, 제3 정지거리 구간에 적합한 또 다른 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)가 생성될 수 있다.

이와 같이 본 실시예에서는 제2팩터생성블록(50)에서 수행되는 정지거리 판단로직(50-1)이 실행됨으로써, 무인자율차량(10)이 발견된 위험요소로부터 안전하게 멈추어야 할 거리가 현재 위치와의 관계를 통해 정지거리로 계산되고, 이로부터 구해진 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)로부터 계산시점의 무인자율차량(10)이 어느 정지거리 구간에 속하는지를 판단한다. 통상, 상기 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)는 기 정의된 관계식으로부터 생성될 수 있다.

한편, 상기 최종속도결정로직(60-1)이 실행되면, S300에서는 이전 단계에서 기 산출된 경사도 판단로직(30-1)의 sl 출력값과 곡률 판단로직(40-1)의 k 출력값 및 정지거리 판단로직(50-1)의 sd 출력값을 입력받고, 이들을 모두 곱해줌으로써 하나의 융합된 계산 결과를 산출한다.

이때, 산출된 계산 결과는 속도값으로 최종속도(Vel)로 정의된다.

S310은 최종속도(Vel)를 출력해줌으로써 무인자율차량은 판단된 시점에서 주행해야할 속도를 전달받게 된다.

도 3은 융합처리블록(60)의 작동 예로서, 이로부터 기준 속도 생성블록(30)과 제1팩터생성블록(40) 및 제2팩터생성블록(50)의 처리 결과 값들이 모두 융합처리블록(60)으로 입력되고, 그 처리 결과인 최종속도가 무인자율차량(10)에 적용됨으로써 무인자율차량(10)의 속도가 제어됨을 알 수 있다.

전술된 바와 같이, 본 실시예에 따른 무인자율차량은 경사도를 판단하는 기준 속도 생성블록(30)과 곡률을 판단하는 제1팩터생성블록(40) 및 정지거리를 판단하는 제2팩터생성블록(50)을 갖추고, 그 처리 결과 값인 경사도(sl)와 곡률(k) 및 정지거리(sd)들이 모두 입력되는 융합처리블록(60)을 이용해 최종속도(Vel)가 계산되어 매 순간 속도 명령으로 제공됨으로써, 야지주행시 위험요소로 부터 안전성을 확보할 수 있다.

10 : 무인자율차량 20 : 속도명령생성모듈
30 : 기준 속도 생성블록 40 : 제1팩터생성블록
50 : 제2팩터생성블록 60 : 융합처리블록

Claims

야지에서 주행중인 무인자율차량의 피치각(Pitch Angle)과 위치정보로부터 경사도를 계산하는 기준 속도 생성블록과;
탑재된 월드 모델로부터 생성되는 경로점 중 선택된 다음 추종점에 대해 상기 피치각을 이용해 곡률을 계산하고, 상기 계산된 곡률을 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)로 생성하는 제1팩터생성블록과;
상기 다음 추종점에서 발견된 위험요소에 대한 정지거리를 상기 곡률을 이용해 계산하고, 상기 계산된 정지거리를 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)로 생성하는 제2팩터생성블록과;
상기 경사도와 상기 곡률 및 상기 정지거리를 입력받고, 상기 경사도와 상기 곡률 및 상기 정지거리의 관계로부터 주행을 위한 최종 속도 명령이 생성되고, 상기 최종 속도 명령이 제어명령으로 출력되는 융합처리블록;
이 포함된 것을 특징으로 하는 무인자율차량.
청구항 1에 있어서, 상기 기준 속도 생성블록과 상기 제1팩터생성블록, 상기 제2팩터생성블록 및 상기 융합처리블록은 속도명령생성모듈로 구성되는 것을 특징으로 하는 무인자율차량.
청구항 1에 있어서, 상기 기준 속도 생성블록에는 상기 경사도를 경사도 크기에 따라 세 개의 구간으로 판단하는 경사도 판단로직이 더 포함된 것을 특징으로 하는 무인자율차량.
청구항 1에 있어서, 상기 제1팩터생성블록에는 상기 곡률을 곡률 크기에 따라 세 개의 구간으로 판단하는 곡률 판단로직이 더 포함된 것을 특징으로 하는 무인자율차량.
청구항 1에 있어서, 상기 제2팩터생성블록에는 상기 정지거리를 거리의 길이에 따라 세 개의 구간으로 판단하는 정지거리 판단로직이 더 포함된 것을 특징으로 하는 무인자율차량.
청구항 1에 있어서, 상기 융합처리블록에는 상기 경사도와 상기 곡률 및 상기 정지거리를 서로 곱하여 상기 최종 속도를 계산하고, 상기 최종 속도를 출력하는 최종속도결정로직이 더 포함된 것을 특징으로 하는 무인자율차량.
야지에서 주행중인 무인자율차량이 수집한 피치(Pitch)각과 함께 위치정보로부터 상기 무인자율차량의 경사도가 계산되는 경사도산출모드;
상기 무인자율차량에 탑재된 월드 모델로부터 생성되는 경로점 중 선택된 다음 추종점에 대해 상기 피치각을 이용해 곡률을 계산하고, 상기 계산된 곡률을 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)로 생성하는 곡률산출모드;
상기 다음 추종점에서 발견된 위험요소에 대한 정지거리를 상기 곡률을 이용해 계산하고, 상기 계산된 정지거리를 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)로 생성하는 정지거리산출모드;
상기 경사도와 상기 곡률 및 상기 정지거리를 입력받고, 상기 경사도와 상기 곡률 및 상기 정지거리를 모두 곱하여 상기 무인자율차량의 주행을 위한 최종 속도가 계산되고, 상기 최종 속도가 상기 무인자율차량의 주행속도로 이용되도록 제어명령이 출력되는 최종속도출력모드;
로 수행되는 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 야지주행방법.
청구항 7에 있어서, 상기 경사도산출모드에서, 상기 경사도 계산은 상기 피치각을 읽어 들이는 경사도인식단계와,
상기 피치각으로부터 무인자율차량이 처한 경사도 크기를 계산하는 경사도처리단계와,
상기 경사도 크기를 경사도 크기에 따라 구분된 3개의 경사도 구간과 서로 비교한 후, 적합한 경사도 구간으로 경사도가 결정되는 경사도판단단계로 수행되는 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 야지주행방법.
청구항 8에 있어서, 상기 경사도 크기는 상기 3개의 경사도 구간중 가장 큰 경사도 크기와 먼저 비교되어 충족여부가 판단된 후, 충족되지 않을 때 상대적으로 작은 경사도 크기 순으로 순차 비교되는 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 야지주행방법.
청구항 8에 있어서, 상기 경사도는 상기 무인자율차량의 주행을 위한 기준 속도 계산에 적용되는 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 야지주행방법.
청구항 7에 있어서, 상기 곡률산출모드에서, 상기 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)의 계산은 상기 다음 추종점을 읽어 들여 상기 경사도에 따른 곡률크기를 산출하는 곡률인식단계,
상기 곡률크기를 곡률 크기에 따라 구분된 3개의 곡률 구간과 서로 비교한 후, 적합한 곡률 구간으로 곡률이 결정되는 곡률판단단계,
상기 결정된 곡률이 상기 제1의 웨이트 팩터(Weight Factor)로 정의되는 곡률정의단계로 수행되는 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 야지주행방법.
청구항 11에 있어서, 상기 곡률 크기는 상기 3개의 곡률 구간중 가장 큰 곡률 크기와 먼저 비교되어 충족여부가 판단된 후, 충족되지 않을 때 상대적으로 작은 곡률 크기 순으로 순차 비교되는 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 야지주행방법.
청구항 7에 있어서, 상기 정지거리산출모드에서, 상기 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)의 계산은 상기 다음 추종점에서 위험요소를 발견하는 위험요소인식단계,
상기 위험요소에 대한 상기 무인자율차량의 정지거리를 상기 곡률을 이용해 정지거리 크기를 계산하는 정지거리인식단계,
상기 정지거리 크기를 정지거리 길이에 따라 구분된 3개의 정지거리 구간과 서로 비교한 후, 적합한 정지거리 구간으로 정지거리가 결정되는 정지거리 판단단계,
상기 결정된 정지거리가 상기 제2의 웨이트 팩터(Weight Factor)로 정의되는 정지거리정의단계로 수행되는 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 야지주행방법.
청구항 13에 있어서, 상기 정지거리 크기는 상기 3개의 정지거리 구간중 가장 큰 짧은 정지거리 길이와 먼저 비교되어 충족여부가 판단된 후, 충족되지 않을 때 상대적으로 긴 정지거리 크기 순으로 순차 비교되는 것을 특징으로 하는 무인자율차량의 야지주행방법.