KR101428674B1 - 선행 차량 식별 장치 및 추종 거리 제어 장치 - Google Patents

Abstract

선행 차량 식별 장치는 곡선로의 곡률, 자기 차량의 앞에서 주행하는 차량의 트랙 및 자기 차량이 곡선로에 진입했음 중 적어도 2개에 기초하여 자기 차량 앞의 곡선로의 통합 존재 확률을 계산한다. 선행 차량 식별 장치는, 자기 차량의 예측된 주행 라인과 자기 차량의 앞에서 주행하는 차량의 트랙간의 거리에 기초하여 자기 차량이 주행중인 자기 차량 차선과 동일한 차선에서 차량이 주행할 확률인 자기 차량 차선 확률을 추가로 계산하며, 통합 확률에 기초하여 계산된 자기 차량 차선 확률을 보상한다.

Description

선행 차량 식별 장치 및 추종 거리 제어 장치{PRECEDING-VEHICLE IDENTIFYING APPARATUS AND FOLLOWING-DISTANCE CONTROL APPARTUS}

본 출원은 2012년 1월 10일자 출원된 일본 특허 출원 제2012-2344호의 우선권을 주장하며, 그의 전체가 본 명세서에 참조로서 인용된다.

본 발명은 선행 차량 식별 장치 및 추종 거리 제어 장치에 관한 것이다.

차량 운전자의 부담을 완화하기 위해 차량상에 스캐닝 센서(scanning sensor)를 이용하는 ACC 시스템(Adaptive Cruise Control system)을 탑재하는 것은 알려져 있다. ACC 시스템은 자신의 차량의 속도를 설정된 속도로 자동 제어하며, 스캐닝 센서에 의해 검색된 추종 거리(선행 차량까지의 거리)를 사전 설정된 거리로 제어한다. 즉, ACC 시스템은, 추종 거리를 동일하게 유지하기 위해 브레이크가 적용됨으로써 선행 차량의 속도가 설정된 속도보다 낮아지는 경우에 자기 차량(own vehicle)의 속도를 감소시키고, 선행 차량이 사라진 후에는 설정된 속도까지 자기 차량의 속도를 증가시키는 작용을 한다.

그러한 ACC 시스템에서는 자기 차량의 요율(yaw rate)에 기초하여 계산된 곡선 곡률을 이용하여 자기 차량의 코스(course)를 예측하고, 자기 차량의 예측된 코스상에 존재하는 차량을 선행 차량으로 식별하는 방법이 실행된다고 알려져 있다. 예를 들어, 일본 특허 출원 공개 번호 제 H11-045398호를 참조하면 된다.

그러나, 상기 특허 문서에 설명된 방법에서는, 자기 차량과 선행 차량간의 주행 위치에 있어서의 차이로 인해 유발되는 자기 차량의 예측된 코스와 선행 차량의 코스간의 차이 때문에 선행 차량의 식별이 정확하게 실행되지 않을 수 있다는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 자기 차량의 앞에 곡선로(curved road)가 존재하는 경우에 더욱 명확해진다.

상술한 문제점으로 인해 선행 차량이 없다고 잘못 판단하게 되면, 자기 차량의 속도가 불필요하게 증가되어 추종 거리가 감소되게 하고, 자기 차량의 동작이 차량 운전자에게 부자연스럽게 느껴지는 경우가 일어날 수 있다. 또한, 상술한 문제점으로 인해 선행 차량이 있다고 잘못 판단하게 되면, 자기 차량의 속도가 불필요하게 감소되고, 자기 차량의 동작이 차량 운전자에게 부자연스럽게 느껴지는 경우가 일어날 수 있다.

예시적인 실시 예는, 자기 차량이 주행중인 자기 차량 차선과 동일한 차선에 차량이 주행할 확률인 자기 차량 차선 확률에 기초하여 자기 차량의 앞에서 주행하는 차량을 선행 차량으로 식별하는 선행 차량 식별 장치를 제공하며,

그 선행 차량 식별 장치는:

자기 차량의 앞에 있는 곡선로의 곡률을 나타내는 제 1 검출 신호와, 자기 차량의 앞에서 주행하는 차량의 트랙(track)을 나타내는 제 2 검출 신호 및 자기 차량이 곡선로에 진입했음을 나타내는 제 3 검출 신호 중 적어도 2개를 수신하는 검출 신호 획득부 - 상기 제 1 내지 제 3 검출 신호는 각각 자기 차량에 탑재된 제 1 내지 제 3 검출부로부터 출력됨 - 와;

제 1 검출 신호에 기초하여 자기 차량의 앞에 곡선로가 존재할 제 1 확률과, 제 2 검출 신호에 기초하여 자기 차량의 앞에 곡선로가 존재할 제 2 확률 및 제 3 검출 신호에 기초하여 자기 차량의 앞에 곡선로가 존재할 제 3 확률 중 적어도 2개를 계산하고, 제 1 내지 제 3 확률중 적어도 2개의 통합에 기초하여 자기 차량의 앞에 곡선로가 존재할 통합 확률을 계산하는 제 1 계산부와;

자기 차량이 주행할 것으로 예상된 자기 차량의 예상 주행 라인과 자기 차량의 앞에서 주행하는 차량의 트랙간의 거리에 기초하여 자기 차량 차선 확률을 계산하고, 통합 확률에 기초하여 계산된 자기 차량 차선 확률을 보상하는 자기 차량 차선 확률 보상 프로세스를 실행하는 제 2 계산부를 포함한다.

예시적인 실시 예는, 차량에 탑재되어, 자기 차량이 선행 차량을 뒤따를 경우에 사전 설정된 범위내에서 자기 차량과 동일한 차선에서 주행하는 선행 차량과 자기 차량간의 추종 거리를 제어하는 추종 거리 제어 장치를 추가로 제공하며,

그 추종 거리 제어 장치는:

상술한 선행 차량 식별 장치와;

추종 거리에 따라 자기 차량의 주행 속도를 제어함에 의해, 선행 차량 식별 장치에 의해 선행 차량으로서 식별된 차량과 자기 차량간의 추종 거리를 제어하는 제어기를 포함한다.

예시적인 실시 예에 따르면, 조기(early timing)에 선행 차량을 식별할 수 있는 선행 차량 식별 장치와, 추종 거리를 사전 설정된 범위 이내로 신뢰성있고 정확하게 유지시킬 수 있는 추종 거리 제어 장치가 제공된다.

본 발명의 다른 장점 및 특징은 도면 및 청구범위를 포함하는 이하의 설명으로부터 명확해질 것이다.

첨부된 도면에 있어서,
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 추종 거리 제어기의 구조를 나타낸 도면,
도 2는 추종 거리 제어기에 포함된 제어 객체 식별부에 의해 실행되는 선행 차량 식별/자기 차량 차선 확률 보상 프로세스의 단계들을 나타내는 흐름도,
도 3은 레이더 센서(radar sensor)로부터 출력된 검출 신호에 기초하여 곡선로등의 존재 확률 P_Sns를 획득하는 확률 계산 프로세스의 단계들을 나타내는 흐름도,
도 4는 선행 차량의 트랙에 기초하여 곡선로등의 존재 확률 P_Traj를 획득하는 확률 계산 프로세스의 단계들을 나타내는 흐름도,
도 5는 요율 센서(yaw rte sensor)로부터 출력된 검출 신호에 기초하여 곡선로등의 존재 확률 P_Yaw를 획득하는 확률 계산 프로세스의 단계들을 나타내는 흐름도,
도 6은 자기 차량 차선 확률을 보상하는 프로세스의 단계들을 나타내는 흐름도,
도 7은 존재 확률들 P_Sns, P_Traj 및 P_Yaw와 통합 존재 확률 P_Crv간의 관계를 나타내는 그래프이다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 추종 거리 제어기(1)의 구조를 나타낸 도면이다.

추종 거리 제어기(1)는 ACC 시스템을 구비한 차량(이하에서는 "자기 차량"이라 함)에 탑재된다. ACC 시스템은, 자기 차량과 동일 차선(이하에서는 "자기 차량 차선"이라 함)에서 운행하는 선행 차량을 뒤따르며 운행할 때 추종 거리를 제어하는 추종 거리 제어기(1)를 이용한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 추종 거리 제어기(1)는 주로 제어 객체 식별부(선행 차량 식별 장치)(10)와, 제어 타겟값 계산부(제어부)(21)로 구성된다. 제어 객체 식별부(10)는, 자기 차량이 선행 차량을 뒤따르며 운행중인지를 판정한다. 제어 타겟값 계산부(21)는 추종 거리(자기 차량과 선행 차량간의 거리)를 제어한다.

제어 객체 식별부(10)는 주로 곡선 확률 계산부(제 1 계산부)(11)와, 제어 객체 후보 계산부(12)와, 제어 객체 설정부(제 2 계산부)(13)와, 저장부(14) 및 I/O 인터페이스(획득부)(15)로 구성된다.

곡선 확률 계산부(11)는 자기 차량의 앞에 있는 곡선로의 곡률과 곡률 변경 레이트(rate of change of the curvature)를 추정하고, 자기 차량의 앞에 곡선로가 존재할 확률을 계산한다. 제어 객체 후보 계산부(12)는, 레이더 센서(31)에 의해 자기 차량의 앞에 존재하는 것으로 검출된 객체들중에서 선행 차량을 제어 객체 후보로 식별한다.

제어 객체 설정부(13)는, 자기 차량 앞의 차량이 자기 차량과 동일 차선에서 주행중일 확률인 자기 차량 차선 확률에 기초하여 선행 차량을 제어 객체로서 식별한다.

곡선 확률 계산부(11), 제어 객체 후보 계산부(12), 제어 객체 설정부(13)는 이하에서 상세하게 설명하겠다.

이하에서는, 곡선 확률 계산부(11), 제어 객체 후보 계산부(12) 및 제어 객체 설정부(13)가 독립적인 부품으로서 설명될 것이다. 그러나, 그들의 기능은 단일 계산부에 의해 구현될 수 있다.

저장부(14)는 곡선 확률 계산부(11), 제어 객체 후보 계산부(12) 및 제어 객체 설정부(13)에 의해 실행된 여러 계산 프로세스에서 이용되는 확률 맵(probability map)을 포함하는 여러 유형의 데이터를 저장하고, 계산된 여러 유형의 확률을 임시로 저장한다.

I/O 인터페이스(15)는 여러 센서 신호를 수신한다. 보다 구체적으로, I/O 인터페이스(15)는 자기 차량의 앞에서 운행중인 선행 차량등의 위치를 검출하는 레이더 센서(31)와, 자기 차량의 요율을 검출하는 요율 센서(32)와, 자기 차량의 운행 속도를 검출하는 휠 속도 센서(33)와, 추종 거리 제어기(1)에 의한 제어의 허용 및 금지를 나타내는 신호를 수신하는 허용 스위치(34)와, 추종 거리 제어기(1)의 제어 모드의 선택을 위한 선택 스위치(35)로부터 출력된 신호들을 수신한다.

본 실시 예에 있어서, 레이더 센서(31)는 밀리미터-파 대역(millimeter-wave band)의 무선파(radio wave)를 이용하는 센서이다. 그러나, 레이더 센서(31)는 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, LIDAR(Laser Infrared Radar)과 같이, 레이저 광을 이용하는 스캐닝 레이저 레이더(scanning laser radar)가 레이더 센서(31)로서 이용될 수 있다. 유사하게, 요율 센서(32) 또는 휠 속도 센서(33)와 같이 임의의 적합한 센서가 이용될 수 있다.

제어 타겟값 계산부(21)는 제어 객체 식별부(10)에 의해 식별된 선행 차량과 자기 차량간의 추종 거리를, 자기 자량의 주행 속도를 제어함에 의해 사전 설정된 범위내로 유지시킨다. 보다 구체적으로, 제어 타겟값 계산부(21)는 엔진 ECU(41)출력 파워의 제어 타겟값과 브레이크 ECU의 블레이크 동작의 제어 타겟값을 계산하고, 엔진 ECU(41)와 브레이크 ECU(42)로 출력될 제어 신호들을 생성한다.

다음, 선행 차량까지의 추종 거리를 제어하는 프로세스와, 선행 차량을 식별하고 계산된 자기 차량 차선 확률을 보상하는 프로세스(이하에서는, "선행 차량 식별/자기 차량 차선 확률 보상 프로세스"라 함)를 도 2 내지 도 7을 참조하여 설명하겠다. 선행 차량 식별/자기 차량 차선 확률 보상 프로세스는, 선행 차량이 추종 거리 제어의 객체로서 식별되거나, 계속 식별될 경우에 실행되는 추종 거리 제어 프로세스의 일부이다.

먼저, 추종 거리 제어기(1)의 제어 객체 식별부(10)에 의해 실행되는 선행 차량 식별/자기 차량 차선 확률 보상 프로세스를 설명하겠다. 자기 차량의 운전자가 ACC 시스템을 가동하여 자기 차량이 선행 차량에 대한 사전 설정된 거리 및 사전 설정된 속도로 선행 차량을 자동으로 뒤따르도록 하는 경우, 추종 거리 제어기(1)의 제어 객체 식별부(10)는, 단계 S10에서, 자기 차량의 앞에 곡선로등이 존재할 확률등의 계산을 시작한다.

여기에서, "곡선로등"은 자기 차량이 주행하는 차선을 가진 길(road)로서, 곡률이 무한대인 직선로 및 임의 곡선로를 가진 곡선로를 포함하는 길을 의미한다. 바람직하게, 그러한 곡선로는 완화 곡선(easement curve)에 의해 정의된다. 보다 바람직하게, 그러한 곡선로는 클로소이드 곡선(clothoid curve)에 의해 정의된다.

본 실시 예에 있어서, 곡선로등의 존재 확률을 획득하기 위해, 제 1 내지 제 3 검출 신호에 기초하여 제 1 내지 제 3 확률 계산 프로세스가 각각 실행된다. 제 1 확률 계산 프로세스는 레이더 센서(31)로부터 출력된 곡선로등의 존재 또는 부재에 관한 제 1 검출 신호에 기초하여 곡선로들의 존재 확률을 획득한다(도 3 참조). 제 2 확률 계산 프로세스는 레이더 센서(31)로부터 출력된 선행 차량의 트랙에 관한 제 2 검출 신호에 기초하여 곡선로들의 존재 확률을 획득한다(도 4 참조). 제 3 확률 계산 프로세스는 요율 센서(32)로부터 출력된 제 3 검출 신호에 기초하여 곡선로들의 존재 확률을 획득한다(도 5 참조).

다음, 제 1 내지 제 3 확률 계산 프로세스의 각각을 설명하겠다.

먼저, 제 1 검출 신호에 기초하여 곡선로들의 존재 확률 P_Sns를 획득하는 제 1 계산 프로세스를 도 3의 흐름도를 참조하여 설명하겠다. 제어 객체 식별부(10)의 곡선 확률 계산부(11)는 자기 차량의 앞에 존재하는 곡선로등에 관한 신호(예를 들어, 로드 사인(road sign) 또는 가드 레일(guard rail)로부터 반사된 무선파에 관한 신호)를 추출하고, 이와 같이 추출된 검출 신호에 기반하여 곡선로등의 존재를 추정하며, 추정된 곡선로의 곡률을 계산한다(단계 S11A).

이후, 곡선 확률 계산부(11)는 계산된 곡률 값에 기초하여 곡률의 변경 레이트를 계산한다(단계 S12A). 다음, 곡선 확률 계산부(11)는 계산된 곡률 변경 레이트와 계산된 곡률에 기초하여 존재 확률 P_Sns를 계산한다(단계 S13A). 계산된 존재 확률 P_Sns는 저장부(14)에 저장된다. 그와 함께, 제 1 계산 프로세스는 완료된다.

다음, 선행 차량의 트랙에 기초하여 곡선로등의 존재 확률 P_Traj를 획득하는 제 2 확률 계산 프로세스를 도 4의 흐름도를 참조하여 설명하겠다. 곡선 확률 계산부(11)는, 단계 S11B에서 레이더 센서(31)로부터 출력된 선행 차량의 위치에 관한 검출 신호에 기초하여 선행 차량의 트랙의 근사 곡선(approximated curve)을 계산한다. 보다 구체적으로, 곡선 확률 계산부(11)는 저장부(14)에 저장되었던 선행 차량의 서로 다른 과거 시점에서의 위치에 관한 검출 신호의 값에 기초하여 사전 설정된 기간내의 선행 차량의 트랙(서로 다른 시점에서의 위치)을 계산하고, 계산된 트랙의 근사 곡선을 계산한다. 선행 차량의 트랙과 계산된 근사 곡선간의 거리가 충분히 작으면 근사 곡선을 계산하는데 여러 방법이 이용될 수 있다.

이후, 곡선 확률 계산부(11)는 계산된 근사 곡선에 기초하여 추정 곡선로의 곡률을 계산한다(단계 S12B). 계산된 근사 곡선은 추정된 곡선로등의 형상을 나타낸다. 다음, 곡선 확률 계산부(11)는 추정된 곡선로등의 곡률의 변경 레이트를 계산한다(단계 S13B).

또한, 곡선 확률 계산부(11)는 계산된 곡률의 변경 레이트와 계산된 곡률에 기초하여 존재 확률 P_Traj를 계산한다(단계 S14B). 계산된 존재 확률 P_Traj은 저장부(14)에 저장된다. 그와 함께, 제 2 계산 프로세스가 완료된다.

마지막으로, 자기 차량의 요율에 기초하여 곡선로등의 존재 확률 P_Yaw을 획득하는 제 3 계산 프로세스를 도 5의 흐름도를 참조하여 설명하겠다. 곡선 확률 계산부(11)는 요율 센서(32)로부터 출력된 검출 신호로부터 잡음을 제거하도록 여과 작용(filtering operation)을 실행한다(단계 S11C). 여과 완료 후, 곡선 확률 계산부(11)는 자기 차량의 위치에서 추정된 곡선로등의 곡률을 계산한다(단계 S12C). 보다 구체적으로, 곡선 확률 계산부(11)는 자기 차량의 앞에 있는 곡선로등의 존재를 추정하고, 요율 센서(32)로부터 출력된 검출 신호에 기초하여 추정된 곡선로등의 곡률을 계산한다.

다음, 곡선 확률 계산부(11)는 계산된 곡률의 값에 기초하여 추정된 곡선로의 곡률의 변경 레이트를 계산한다(단계 S13C). 이후, 곡선 확률 계산부(11)는 계산된 곡률의 변경 레이트와 계산된 곡률에 기초하여 존재 확률 P_Yaw을 계산한다(단계 S14C). 계산된 존재 확률 P_Yaw은 저장부(14)에 저장된다. 그와 함께, 제 3 계산 프로세스가 완료된다.

도 3에 도시된 프로세스의 완료 후, 제어 객체 식별부(10)는, 도 2에 도시된 단계 S20에서, 추후에 설명할 자기 차량 차선 확률의 보상 프로세스가 이하의 단계 S30에서 실행되어야 하는지 또는 선행 차량 식별/자기 차량 차선 확률 보상 프로세스가 종료되어야 하는지를 판정하기 위해 사전 설정된 각 보상 조건이 충족되는지의 여부를 체크한다.

보상 조건은 이하의 조건 (Y1) 내지 (Y4)를 포함한다. 조건 (Y1) 내지 (Y4)의 모두가 충족되면, 보상 프로세스가 시작되어야 한다고 판정한다.

(Y1) 자기 차량의 주행 속도가 사전 설정된 임계 속도보다 높거나 같다.

(Y2) 선행 차량이 존재한다.

(Y3) 자기 차량이 사전 설정된 임계 시간 동안 또는 그 이상의 시간 동안 선행 차량을 추종중이다.

(Y4) 선행 차량에 대한 추종 거리가 사전 설정된 임계 거리 이상의 거리로 설정된다.

보상 조건은 이하의 조건 (N1) 내지 (N4)를 더 포함한다. 조건 (N1) 내지 (N4) 중 적어도 하나가 충족되면, 선행 차량 식별/자기 차량 차선 확률 보상 프로세스가 종료되어야 한다고 판정한다.

(N1) 자기 차량의 주행 속도가 사전 설정된 임계 속도보다 낮다.

(N2) 선행 차량이 존재하지 않는다.

(N3) 자기 차량이 사전 설정된 임계 시간 미만 동안 선행 차량을 추종중이다.

(N4) 선행 차량에 대한 추종 거리가 사전 설정된 임계 거리 미만의 거리로 설정된다.

따라서, 조건 (Y1) 내지 (Y4)의 모두가 충족되면, 선행 차량 식별/자기 차량 차선 확률 보상 프로세스가 단계 S30을 실행하고, 그 다음 종료된다. 다른 한편, 조건 (N1) 내지 (N4) 중 적어도 하나가 충족되면, 선행 차량 식별/자기 차량 차선 확률 보상 프로세스는 단계 S30을 실행하지 않고 종료된다.

다음, 자기 차량 차선 확률을 보상하는 프로세스(이하에서는 "자기 차량 차선 확률 보상 프로세스"라 함)를 도 6의 흐름도를 참조하여 설명하겠다.

이 단계는, 곡선 확률 계산부(11)가 이하의 수학식 (1)에 따라 통합된 존재 확률 P_Crv를 계산하고, 저장부(14)에 저장된 존재 확률 P_Sns, P_Traj 및 P_Yaw의 값을 계산하는 단계 S31에서 시작된다.

도 7에는 존재 확률들 P_Sns, P_Traj 및 P_Yaw와 통합 존재 확률 P_Crv간의 관계를 나타내는 그래프가 도시된다. 도 7에 도시된 바와 같이, 존재 확률 P_Sns이 가장 빠른 타이밍에 피크가 되고, 존재 확률 P_Traj 는 두 번째 타이밍에 피크가 되며, 존재 확률 P_Yaw은 제일 나중 타이밍에 피크가 된다. 다시 말해, 존재 확률 P_Sns은, 자기 차량이 곡선로로부터 멀어질 때 피크가 되고, 존재 확률 P_Traj은 그 다음에 피크가 되며, 존재 확률 P_Yaw이 최종적으로 피크로 된다.

피크값의 견지에서, 존재 확률 P_Sns이 가장 낮고, 존재 확률 P_Yaw이 가장 높으며, 존재 확률 P_Traj 은 그들 사이에 존재한다. 본 실시 예에 있어서, 존재 확률 P_Sns, P_Traj 및 P_Yaw은 수학식 (1)에 나타난 바와 같이 동일하게 가중된다. 그러나, 그들의 가중은, 존재 확률 P_Sns의 가중 계수(weighting factor)＜존재 확률 P_Traj의 가중 계수＜존재 확률 P_Yaw의 가중 계수를 충족시키며, 그에 따라 통합 존재 확률 P_Crv가 보다 신뢰성있게 된다. 이것은, 존재 확률 P_Traj이 존재 확률 P_Sns보다 신뢰성이 있고, 존재 확률 P_Yaw이 존재 확률 P_Traj보다 신뢰성이 있다는 사실에 기초한다. 통합 존재 확률 P_Crv이 계산된 후, 제어 객체 후보 계산부(12)는 단계 S32에서 자기 차량 차선 확률을 보상한다. 보다 구체적으로, 제어 객체 후보 계산부(12)는 이하의 수학식 (2)에 따라 보상된 자기 차량 차선 확률 P_{Prob # cmp}을 계산하고, 보상되기 전의 자기 차량 차선 확률 P_Prob과 통합 존재 확률 P_Crv의 값을 계산한다.

보상된 자기 차량 차선 확률 P_{Prob # cmp}이 계산되면, 도 2에 도시된 선행 차량 식별/자기 차량 차선 확률 보상 프로세스가 종료된다. 여기에서, 보상전의 자기 차량 차선 확률 P_Prob은 자기 차량의 예측 주행 라인과 선행 차량의 트랙간의 오프셋량(offset amount)과 저장부(14)에 사전 저장된 확률맵(probability map)에 기초하여 획득된다. 자기 차량의 예측된 주행 라인은 자기 차량이 그 라인을 따라 주행할 것으로 예측한 주행 라인이다. 오프셋량은 자기 차량과 선행 차량간의 사전 설정된 위치에서 선행 차량의 트랙의 근사 곡선과 예측된 주행 라인간의 최소 거리이다. 즉, 오프셋량은 자기 차량과 선행 차량간의 측방향 거리이다.

제어 객체 설정부(13)는, 보상된 자기 차량 차선 확률 P_{Prob # cmp}에 기초하여 자기 차량이 선행 차량을 추종하여 주행중인지를 판정한다. 판정 결과가 긍정이면, 제어 객체 설정부(13)는, 선행 차량을 추종 거리 제어가 실행되어야 하는 제어 객체로서 설정한다.

이후, 제어 타겟값 계산부(21)는 자기 차량의 주행 속도를 제어하는 프로세스를 실행하여 자기 차량과 선행 차량간의 추종 거리가 설정된 거리로 유지되도록 한다. 예를 들어, 실제 추종 거리가 설정된 거리보다 작으면, 제어 타겟값 계산부(21)는 자기 차량의 속도를 감소시키기 위한 프로세스를 실행함으로써, 실제 추종 거리를 연장시킨다. 보다 구체적으로, 제어 타겟값 계산부(21)는 엔진 ECU(41)에 제어 신호를 출력하여 엔진의 출력 파워를 감소시키거나, 브레이크 ECU(42)에 제어 신호를 출력하여 자기 차량에 브레이크를 건다.

다른 한편, 선행 차량에 대한 추종 거리가 설정된 거리로부터 증가할 정도로 자기 차량의 속도가 매우 작으면, 제어 타겟값 계산부(21)는 자기 차량의 속도를 증가시키는 프로세스를 실행한다. 보다 구체적으로, 제어 타겟값 계산부(21)는 엔진 ECU(41)에 제어 신호를 출력하여 엔진의 출력 파워를 증가시킨다.

그러한 제어와 동시에, 제어 타겟값 계산부(21)는 자기 차량의 메터 지시기(meter indicator)를 제어하는 제어 신호를 메터 ECU(43)에 출력하여, 차량 운전자에게 현재의 제어 상태를 알려준다.

추종 거리 제어기(1)의 제어 객체 식별부(10)에 따르면, 자기 차량 차선 확률 P_Prob는 앞에 있는 로드(road) 조건에 기초하여 획득한 자기 차량 앞의 곡선로의 존재 확률인 존재 확률 P_Sns과, 선행 차량의 트랙에 기초하여 획득한 존재 확률 P_Traj와 자기 차량의 곡선로 진입에 기초하여 획득한 존재 확률 P_Yaw를 통합함에 의해 획득한 통합 존재 확률 P_Crv에 기초하여 자기 차량 차선 확률 P_Prob이 보상되기 때문에, 보다 빠른 타이밍에 선행 차량의 식별을 수행할 수 있으며 그 식별의 신뢰성을 개선할 수 있다.

이것은, 통합 존재 확률 P_Crv이 자기 차량으로부터 멀리 있는 곡선로를 검출할 수 있는 레이더 센서(31)로부터 출력된 검출 신호에 기초하여 획득한 존재 확률 P_Sns를 포함하기 때문에, 선행 차량에 대한 자기 차량 차선 확률 P_Prob이 보다 빠른 타이밍에 획득될 수 있고, 자기 차량 차선 확률 P_Prob를 보상하여 획득한 신뢰성 있는 자기 차량 차선 확률 P_{Prob # cmp}을 이용하여 선행 차량 식별이 신뢰성있게 실행될 수 있기 때문이다.

또한, 통합 존재 확률 P_Crv이 선행 차량의 트랙에 기초하여 획득한 존재 확률 P_Traj을 포함하고, 검출 거리가 짧을 때 존재 확률 P_Sns보다 신뢰성있는 곡선로의 검출을 인에이블할 수 있기 때문에, 통합 존재 확률 P_Crv가 단지 존재 확률 P_Sns만을 포함하는 경우에 비해 자기 차량이 곡선로에 보다 접근하고 있는 중일 때, 통합 존재 확률 P_Crv의 신뢰성이 높게 된다. 또한, 통합 존재 확률 P_Crv이 검출 거리가 짧을 때 곡선로를 검출하는데 있어서 가장 신뢰성있는 요율 센서(32)로부터 출력된 검출 신호에 기초하여 획득한 존재 확률 P_Yaw을 포함하기 때문에, 통합 존재 확률 P_Crv이 존재 확률 P_Yaw를 포함하지 않는 경우에 비해 자기 차량이 곡선로를 진입할 때 통합 존재 확률 P_Crv의 신뢰성이 높게 된다. 따라서, 본 실시 예에 따르면, 자기 차량 차선 확률의 신뢰성이 개선될 수 있다.

자기 차량이 선행 차량을 추종하여 주행중일 때에만, 즉, 선행 차량을 식별할 필요가 있을 때에만 자기 차량 차선 확률 P_Prob을 보상하는 프로세스를 실행함에 의해, 제어 객체 설정부(13)가 불필요한 계산 프로세스를 실행하지 못하게 할 수 있다.

레이저 센서(31)를 이용하는 상술한 실시 예에 따르면, 자기 차량 앞의 로드 조건을 검색하는데 필요한 계산 프로세스의 양은, 자기 차량 앞의 로드 조건이 차량 탑재 카메라에 의해 획득한 영상을 분석함에 의해 검출되는 종래의 장치보다 더 작게 될 수 있다. 또한, 레이더 센서(31)를 이용하는 상술한 실시 예에 따르면, 자기 차량 앞의 로드 조건은 종래의 장치보다 신뢰성있게 검출될 수 있는데, 이는 취득한 영상의 분석이 햇빛과 같은 환경적 조건에 의해 영향을 받기 때문이다.

요율 센서(32)를 이용하여, 자기 차량의 요율에 기초하여 자기 차량이 곡선로에 진입했음을 신뢰성있게 검출할 수 있다. 상술한 실시 예에 따르면, 요율을 검출하는 구조는, 요율이 아닌 자기 차량의 스티어링 휠의 각도 및 속도에 기초하여 자기 차량의 요율을 검출하는 종래의 장치에 비해 소형으로 제조될 수 있다.

추종 거리 제어기(1)에 따르면, 제어 객체 식별부(10)가 제공되는 않은 경우보다 더 부드럽게 선행 차량에 대한 추종 거리를 유지하는데 필요한 자기 차량의 속도 변경을 할 수 있게 된다. 이것은, 제어 객체 식별부(10)를 제공함에 의해 그 장치가 선행 차량의 식별 타이밍의 지연을 억제하고 그 식별의 신뢰성을 개선함으로써, 선행 차량에 대한 추종 거리를 검출하기가 용이해지고 자기 차량의 속도 제어를 실행하는데 필요한 기간을 보장하기가 용이해지기 때문이다.

상술한 실시 예에 있어서, 선행 차량에 대한 자기 차량 차선 확률 P_Prob의 보상은 레이저 센서(31)와 요율 센서(32)로부터 출력된 검출 신호에 기초하여 실행된다. 그러나, 자기 차량 차선 확률 P_Prob의 신뢰성을 추가로 개선하기 위해 차량 탑재 카메라에 의해 취득한 자기 차량 앞의 영상을 분석함으로써, 선행 차량이 자기 차량으로부터 떠났는지에 관한 정보가 보조 정보로서 획득될 수 있다.

상술한 실시 예는 3개의 존재 확률 P_Sns, P_Traj 및 P_Yaw을 통합함에 의해 획득한 통합 존재 확률 P_Crv을 이용한다. 그러나, 통합 존재 확률 P_Crv은 3개의 통합 존재 확률 P_Sns, P_Traj 및 P_Yaw중 2개를 통합함에 의해 획득될 수 있다.

상술한 바람직한 실시 예들은, 이하의 첨부된 특허청구범위에 의해서만 설명되는 본 출원이 발명의 예시이다. 당업자라면 바람직한 실시 예의 수정이 이루어질 수 있음을 알 것이다.

1: 추종 거리 제어기
10: 제어 객체 식별부
11: 곡선 확률 계산부
12: 제어 객체 후보 계산부
13: 제어 객체 설정부
14: 저장부
15: I/O 인터페이스
21: 제어 타겟값 계산부
31: 레이더 센서
32: 요율 센서
33: 휠 속도 센서
34: 허용 스위치
35: 선택 스위치
41: 엔진 ECU
42: 브레이크 ECU
43: 메터 ECU

Claims (6)

1. 자기 차량이 주행중인 자기 차량 차선과 동일한 차선에 차량이 주행할 확률인 자기 차량 차선 확률에 기초하여 자기 차량의 앞에서 주행하는 차량을 선행 차량으로 식별하는 선행 차량 식별 장치로서:
   상기 자기 차량의 앞에 있는 곡선로의 곡률을 나타내는 제 1 검출 신호와, 상기 자기 차량의 앞에서 주행하는 차량의 트랙(track)을 나타내는 제 2 검출 신호 및 상기 자기 차량이 곡선로에 진입했음을 나타내는 제 3 검출 신호 중 적어도 2개를 수신하는 검출 신호 획득부 - 상기 제 1 내지 제 3 검출 신호는 각각 상기 자기 차량에 탑재된 제 1 내지 제 3 검출부로부터 출력됨 - 와;
   상기 제 1 검출 신호에 기초하여 자기 차량의 앞에 곡선로가 존재할 제 1 확률과, 상기 제 2 검출 신호에 기초하여 자기 차량의 앞에 곡선로가 존재할 제 2 확률 및 상기 제 3 검출 신호에 기초하여 자기 차량의 앞에 곡선로가 존재할 제 3 확률 중 적어도 2개를 계산하고, 상기 제 1 내지 제 3 확률 중 적어도 2개의 통합에 기초하여 상기 자기 차량의 앞에 곡선로가 존재할 통합 확률을 계산하는 제 1 계산부와;
   상기 자기 차량이 주행할 것으로 예상된 자기 차량의 예상 주행 라인과 상기 자기 차량의 앞에서 주행하는 차량의 트랙간의 거리에 기초하여 상기 자기 차량 차선 확률을 계산하고, 상기 통합 확률에 기초하여 상기 계산된 자기 차량 차선 확률을 보상하는 자기 차량 차선 확률 보상 프로세스를 실행하는 제 2 계산부를 포함하는
   선행 차량 식별 장치.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 2 계산부는, 상기 자기 차량이 자기 차량의 앞에서 주행하는 차량을 추종중인 것으로 판정되면 상기 자기 차량 차선 확률 보상 프로세스를 실행하도록 구성된
   선행 차량 식별 장치.
   
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 1 계산부는, 제 1 내지 제 3 가중 계수가 각각으로 가중된 상기 제 1 내지 제 3 확률 중 적어도 2개의 확률에 기초하여 상기 통합 확률을 계산하되,
   상기 제 3 가중 계수는 제 2 가중 계수보다 크고, 상기 제 2 가중 계수는 제 1 가중 계수보다 큰
   선행 차량 식별 장치.
   
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 1 검출부 및 제 2 검출부는 상기 자기 차량 앞의 로드 조건과 상기 자기 차량 앞에서 주행하는 차량의 트랙을 검출하는 스캐닝 센서를 공통으로 포함하는
   선행 차량 식별 장치.
   
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 3 검출부는 상기 자기 차량의 요율을 검출하는 요율 센서를 포함하는
   선행 차량 식별 장치.
   
6. 차량에 탑재되어, 자기 차량이 선행 차량을 뒤따를 경우에 사전 설정된 범위내에서 자기 차량과 동일한 차선에서 주행하는 선행 차량과 자기 차량간의 추종 거리를 제어하는 추종 거리 제어 장치로서:
   청구항 제1항의 선행 차량 식별 장치와;
   상기 추종 거리에 따라 상기 자기 차량의 주행 속도를 제어함에 의해, 상기 선행 차량 식별 장치에 의해 선행 차량으로서 식별된 차량과 자기 차량간의 추종 거리를 제어하는 제어기를 포함하는
   추종 거리 제어 장치.

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