KR101449161B1

KR101449161B1 - 학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 방법 및 그 시스템

Info

Publication number: KR101449161B1
Application number: KR1020120144921A
Authority: KR
Inventors: 신민용
Original assignee: 현대자동차주식회사
Priority date: 2012-12-12
Filing date: 2012-12-12
Publication date: 2014-10-08
Also published as: KR20140076433A

Abstract

본 발명의 학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 방법 및 그 시스템은 차선의 중앙을 추종하도록 하는 차선 유도(Lane Guidance) 기능 작동시, 인접차선에서의 대형차량 접근 상황 등에 대하여 차선 상황과 과거 학습된 정보에 따라 차선 유도 추종선을 조정함으로써 운전자로 하여금 주변의 위협적인 도로 상황에 대해서도 심리적으로 안정된 상태로 주행할 수 있도록 하여 운전자의 운전 피로도를 감소시키고 보다 편안한 운전 환경을 제공할 수 있다.

Description

학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 방법 및 그 시스템{A LANE GUIDANCE REVISION METHOD AND SYSTEM USING HISTORICAL INFORMATION OF DRIVING}

본 발명은 차선의 중앙을 추종하도록 하는 차선 유도(Lane Guidance) 기능 작동시, 인접차선에서의 대형차량 접근 상황 등에 대하여 차선 상황과 과거 학습된 정보에 따라 차선 유도 추종선을 조정함으로써 운전자로 하여금 주변의 위협적인 도로 상황에 대해서도 심리적으로 안정된 상태로 주행할 수 있도록 하는 기술에 관한 것이다.

스마트 크루즈 컨트롤(SCC;Smart Cruise Control)과 LKAS(Lane Keeping Assist System)는 차량의 제어 방향이 완전히 다르기 때문에 필요에 따라서는 두 기능의 동시 작동이 가능하다. 하지만, SCC와 LKAS를 동시에 작동시킨다 하더라도 각각이 지닌 고유의 기능, 즉 SCC는 운전자 차량을 기준으로 종방향 위협에 대한 대응을, LKAS는 횡방향 차선 이탈에 대한 기능만을 개별적으로 제공할 뿐이므로 종합적인 상황 대처가 어려운 문제가 있다. 또한 측방센서를 이용한 위험 감지 및 경보 기능이 작동되어 횡방향 위험 회피가 가능하다 해도, 종/횡방향의 종합적인 제어를 통하여 사람이 직접 수동으로 회피 운전을 하는 듯한 위험 회피 기능을 제공하는 것은 현실적으로 불가능하다.

일반적으로 차선 유도 기능(통상 '차선 이탈 경보' 또는 '차선 이탈 방지' 기능에 적용됨)은 차량에 구비된 센서를 통해 차선을 감지하여 차량이 차선을 벗어나지 않고 차선의 중앙을 따라 주행할 수 있도록 유도해주는 운전 보조기능이라 할 수 있다.

그런데 기존의 차선 유도 기능은 인접 차선에서 주행하는 측방 차량의 유무나 그 주행상황은 고려하지 않고 차량이 항상 차선의 중앙을 추종하여 주행하도록 되어 있었다. 그 결과, 예컨대 대형차량이 인접한 옆 차선에서 운전자의 차량 쪽으로 근접하여 오거나 옆 차선의 차량이 자신의 차량에 지나치게 가깝게 근접하여 주행하는 경우, 운전자는 자신의 차량이 차선의 중앙으로 주행하고 있음에도 위협감을 느끼게 되며 한동안 불안한 상태로 운전할 수 밖에 없는 상황에 놓이게 된다.

본 발명의 실시 예는 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 차선 유도(Lane Guidance) 기능 실행중, 인접차선에서 대형차량이 접근하거나 옆 차선의 차량이 지나치게 근접하여 주행하는 상황 등에 대하여 현재의 주행 상황과 과거 학습된 정보에 따라 차선 유도 추종선을 조정함으로써 운전자로 하여금 주변의 위협적인 도로 상황에 대해서도 심리적으로 안정된 상태로 주행할 수 있도록 해준다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 시스템은 차선 유도(Lane Guidance) 기능이 구비된 시스템에 있어서, 차량에 설치되어 차량 주변의 상황에 대한 영상을 촬영하는 적어도 하나 이상의 카메라와; 이 카메라에 의해 촬영된 영상신호를 근거로 차선을 감지하는 차선 감지부; 상기 카메라 또는 센서를 통해 전, 후, 측방을 포함한 주변 차량의 주행 상황을 감지하는 주변 차량 감지부; 이 주변 차량 감지부를 통해 인식한 각기 다른 조건의 주변 상황에 대하여 운전자가 취한 핸들의 조정, 속도 조절을 포함한 운행 정보를 CAN 정보에 포함된 당시의 차량 조향각 및 속도 정보를 통해 데이터 베이스의 형태로 저장 관리하는 운행정보 저장부; 및 시스템 전반의 동작을 제어하면서 상기 차선 감지부, 주변 차량 감지부 및 CAN 정보의 입력 데이터를 근거로 현재의 주변 차량 주행 상황을 판단하고, 상기 운행정보 저장부의 데이터 베이스로부터 운전자가 현재와 같은 상황에서 취한 운행 정보의 기록을 독출하여, 그 독출된 정보를 근거로 차선 유도(Lane Guidance) 추종선을 조정하는 제어부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 시스템에 있어서, 상기 제어부는 상기 조정된 차선 유도 추종선을 근거로 차량의 조향장치를 제어하여 근접차량에 대한 회피 운전을 실행하도록 된 것을 특징으로 한다.

한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 방법은 카메라와 센서를 통해 감지한 차선 및 주변 차량의 상황을 근거로 차선 유도 추종선을 제공하는 시스템에서의 추종선 조정방법에 있어서, 측방 근접차량이 감지되면 해당 상황에서의 조향각 조정 및 속도 조절을 포함한 운전자 조정기록을 대응 패턴 학습정보로서 데이터 베이스화하는 운전자 대응 패턴 학습단계와; 근접차량의 속도와 자 차량의 속도를 비교판단하여 근접차량이 자 차량에 접근할 것인지를 판정하는 근접차량 접근판단 단계; 근접차량이 접근할 것으로 판단되면, 상기 카메라 및 센서를 통해 감지한 주변 상황정보를 근거로 추종선을 조정하여도 되는 상황인지를 판단하는 주변 상황 판단단계; 및 추종선 조정이 가능한 상황으로 판단되면, 상기 운전자 대응 패턴 학습단계에서 데이터 베이스화 된 학습정보를 근거로 현재의 상황에 최적화된 추종선을 산출하여 그 산출된 결과를 근거로 차량을 제어하는 추종선 조정단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 방법에 있어서, 상기 운전자 대응 패턴 학습단계는 복수의 운전자에 대하여 각 개인별로 독립된 학습정보를 관리하도록 구성되어, 각 개인별로 맞춤화된 추종선 조정기능이 실행되도록 된 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 방법에 있어서, 상기 추종선 조정단계에 의해 변경되는 추종선 정보는 회피 각도(α), 복원 각도(β), 추종선으로부터의 이격거리(d), 회피 및 복원시점 산출을 위한 정보(ε,δ)를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 예는 차선 유도(Lane Guidance) 기능 실행중, 인접차선에서 대형차량이 접근하거나 옆 차선의 차량이 지나치게 근접하여 주행하는 상황 등이 발생한 경우, 현재의 주행 상황과 과거 학습된 정보에 따라 차선 유도 추종선을 융통성있게 자동 조정함으로써 운전자로 하여금 주변의 위협적인 도로 상황에 대해서도 심리적으로 안정된 상태로 주행할 수 있게 하여 운전자의 운전 피로도를 감소시키고 보다 편안한 운전 환경을 제공할 수 있게 된다.

따라서, 이를 통한 운전자의 안전성 증대 및 상품성의 증대 효과를 얻을 수 있다.

도 1은 본 발명의 1실시예에 따른 학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 기능이 구비된 시스템의 블럭구성도.
도 2는 도 1의 구성으로 된 시스템의 동작을 설명하기 위한 순서도.
도 3은 도 1의 운행정보 저장부(50)에 저장되는 운행정보에 대하여 독립인자에 대한 종속인자의 발현 패턴을 도식화하여 나타낸 그래프.
도 4와 도 5는 운전자의 차량이 선행하는 대형차량을 추월하는 상황에 있어서의 본 발명에 따른 추종선을 변경(조정) 사례를 예시한 도면.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 설명한다. 도 1은 본 발명의 1실시예에 따른 학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 기능이 구비된 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 것이다.

도 1에서 참조번호 10은 차량에 설치된 복수의 카메라(Cam 1 ∼ Cam N)로서, 스마트 크루즈 컨트롤(SCC;Smart Cruise Control)과 LKAS(Lane Keeping Assist System)에 사용되는 전방 주시 카메라와 측방향 촬영 카메라를 포함한다.

참조번호 20은 카메라(10)에 의해 촬영된 영상신호로부터 차선을 감지해내는 차선 감지부이고, 30은 초음파를 이용하여 주변의 차량, 특히 전후방의 차량을 감지하는 초음파 센서이다.

참조번호 40은 상기 카메라(10)에 의해 촬영된 영상신호 또는 초음파 센서(30)에 의한 감지신호를 근거로 전후방 차량 및 옆 차선에서 주행하는 측방 차량을 감지해내는 주변 차량 감지부이고, 50은 이 주변 차량 감지부(40)를 통해 인식한 각기 다른 조건의 주변 상황에 대하여 운전자가 취한 핸들의 조정, 속도 조절 등 운행 정보를 CAN 정보에 포함된 당시의 차량 조향각 및 속도 정보를 통해 데이터 베이스의 형태로 저장 관리하는 운행정보 저장부이다.

또한, 참조번호 60은 시스템 전반의 동작을 제어하는 제어부로서, 상기 차선 감지부(20), 주변 차량 감지부(40) 및 CAN 정보 등의 입력신호와 상기 운행정보 저장부(50)의 데이터를 근거로 차선 유도(Lane Guidance) 추종선을 현재의 주변 상황에 맞게 조정하도록 된 것이다.

이어, 도 2의 순서도를 참조하여 상기한 구성으로 된 시스템의 동작을 설명한다.

스마트 크루즈 컨트롤(SCC;Smart Cruise Control) 또는 LKAS(Lane Keeping Assist System)의 작동이 선택됨으로써, 차선 유도(Lane Guidance) 기능이 실행되게 되면, 제어부(60)는 주변 차량 감지부(40)로부터 입력되는 정보를 근거로 인접 차선에서 추월 등의 목적으로 근접해오는 측방 근접 차량을 주기적으로 모니터링 하게 된다(ST 10).

측방 근접 차량 감지결과, 접근하는 근접 차량이 확인되면, 제어부(60)는 각종 주변 상황정보 및 그에 따른 운전자의 대처와 관련된 정보를 운행정보 저장부(50)에 데이터 베이스의 형태로 업데이트 시켜 관리함으로써 운전자의 대응 패턴에 대한 학습을 실행한다(ST 11).

운전자 대응 패턴의 학습 요소는 크게 운전자 자신의 차량 속도, 측면 근접차량과의 측방 거리, 근접차량 반대편의 차량 존재 유무 등의 독립인자와, 운전자의 판단에 따른 차선내 회피 정도(각도)/속도, 차선내 회피 시작 및 원복 시점 등의 종속인자로 구분될 수 있을 것이다.

한편, 하나의 차량을 여러 운전자가 사용할 수 있으므로, 상기한 학습과정은 각각의 운전자를 구별하여 운전자별로 개별적인 학습로직을 적용할 수 있다.

상기 운행정보 저장부(50)에 저장되는 데이터에는 근접차량과의 측방거리, 자 차량의 속도 및 반대편의 차량 존재 여부 등에 관한 주행 환경 정보가 포함될 수 있다.

또한, 운전자가 위협감을 느껴 차선 내에서 오버-라이드(override)를 통해 회피 운전을 하였다면, 제어부(60)는 각종 센서에 의해 검출된 정보와 CAN 정보 등을 통해 회피 속도, 조향각도, 조향 시점 등을 운행정보에 포함시켜 저장할 수 있다.

한편, 운행정보 저장부(50)에 저장되는 데이터는 각기 다른 상황에 대하여 매 상황마다 새롭게 업데이트 되어 데이터 베이스의 형태로 관리되게 되므로, 운전자의 운전 패턴에 대한 학습정보라 할 수 있다.

이 학습정보는 상기 독립인자에 대한 종속인자의 발현 패턴으로 표현될 수 있는데 도 3은 둘 사이의 관계를 도식화 한 그래프이다.

상기한 과정에 의한 학습이 완료되면, 제어부(60)는 근접차량이 접근할 것인지를 판단하게 된다(ST 12). 측방 근접차량이 접근할 것인지를 판단하는 기준은 접근차량의 속도와 운전자 자신의 차량 속도, 방향 등을 종합적으로 판단하여 판정할 수 있다. 또한, 상기한 감지정보를 통해 접근 가능성을 수치화하고, 이 수치화된 값이 사전에 지정된 일정 이상의 값을 초과하게 되면 접근 상황으로 판정하도록 구현할 수도 있을 것이다.

상기 ST 12 단계에서 근접 차량의 접근 상황으로 판정되게 되면, 제어부(60)는 상기 주변 차량 감지부(40)로부터 입력되는 정보를 근거로 앞뒤 차량의 존재 여부, 속도, 근접차량의 반대편 차선에 주행하는 차량이 있는지 등 주변 상황을 판단하여 현재 상황에서 차선 유도 추종선의 변경(조정)이 가능한지를 판단하게 된다(ST 13).

판단결과, 추종선 변경(조정)이 가능한 상황이면, 제어부(60)는 상기 운행정보 저장부(50)에 저장된 학습정보를 근거로 현재의 상황에 최적화된 추종선 변경(조정) 크기 및 속도 등을 산정하여(ST 14), 이를 근거로 조향장치(70)를 제어함으로써 추종선 변경(조정)을 실행하게 된다(ST 15).

도 4와 도 5는 상기한 과정에 의해 추종선을 변경(조정)하는 사례를 예시한 것으로, 운전자의 차량이 선행하는 대형차량을 추월하는 경우를 나타낸 것이다.

도 4를 참조하여 보면, 운전자의 차량 전방에 대형 차량이 저속으로 주행하고 있으며, 제어부(60)는 주변 차량 감지부(40)로부터의 입력을 통해 근접 차량이 있음을 감지하게 된다.

제어부(60)는 주변 차량 감지부(40) 및 CAN 정보의 입력을 상기 운행정보 저장부(50)에 저장된 데이터와 비교하여, 동일한 상황에서의 운행정보가 없으면 그 값을 새롭게 저장하여 업데이트 시키고, 유사한 운행정보가 있으면 선행차량과의 거리, 속도 등을 판단하여 접근상황인지를 판정하게 된다.

제어부(60)는 운전자 차량의 속도와 상대 차량의 속도를 감안할 때, 곧 운전자의 차량이 선행하는 대형 차량의 왼편으로 추월하여 지나갈 것으로 판단하게 되며, 그에 따라 상기 운행정보 저장부(50)로부터 해당 상황에서 운전자가 나타냈던 운전 패턴 정보를 독출하여, 이를 근거로 변경(조정)된 추종선을 산출하게 된다.

변경된 추종선 정보는 도 5에 예시된 바와 같이, 회피 각도(α), 복원 각도(β), 추종선으로부터의 이격거리(d), 회피 및 복원시점 산출을 위한 정보(ε,δ) 등이 포함될 수 있다.

이에 따라, 운전자의 차량은 선행차량과의 거리가 (ε)인 시점에 회피 각도 (α)만큼 조향각을 조정하여 본래의 추종선으로부터 (d) 만큼 이격된 조정된 추종선을 따라 주행하게 되며, 선행차량을 추월한 이후, 해당 차량과의 거리가 (δ)만큼 멀어지게 되면 다시 조향각을 복원 각도(β)만큼 원복시켜 기존의 추종선을 따르도록 함으로써 본 발명에 따른 회피 운전을 완료하게 된다.

학습에 의해 도출된 정보가 충분하지 않은 경우, 제어부(60)는 사전에 지정된 각 파라미터의 기본값을 이용하도록 구현할 수 있다.

한편, 상기 ST 13 단계에서 차량 주변의 상황을 판단한 결과, 현재의 주행 상황이 추종선을 변경할 수 있는 상황이 아닌 것으로 판정될 경우, 제어부(60)는 상기 ST 10 단계로 이행하여 측방 근접 차량에 대한 모니터링을 실행할 수 있다.

즉, 상기 실시예에 의하면, 차선 유도(Lane Guidance) 기능 실행중, 인접차선에서 대형차량이 접근하거나 옆 차선의 차량이 지나치게 근접하여 주행하는 상황 등에 대하여 현재의 주행 상황과 과거 학습된 정보에 따라 차선 유도 추종선을 조정함으로써 운전자로 하여금 주변의 위협적인 도로 상황에 대해서도 심리적으로 안정된 상태로 주행할 수 있도록 된 차선 유도 추종선 조정기능의 시스템을 실현할 수 있게 된다.

본 발명은 상기 실시 예에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형하여 실시할 수 있는 바, 예컨대, 상기 실시 예에 개시된 각 단계의 실행순서는 본 발명을 구현하는 방법 가운데 하나의 예시일 뿐으로, 순서의 변경으로 인해 그 기능의 구현 자체가 불가능한 상태로 되지않는 한, 각 단계의 실행순서는 그 구현상황에 따라 선후가 변경될 수 있다.

10 : 카메라 20 : 차선 감지부
30 : 초음파 센서 40 : 주변 차량 감지부
50 : 운행정보 저장부 60 : 제어부
70 : 조향장치

Claims

차선 유도(Lane Guidance) 기능이 구비된 시스템에 있어서,
차량에 설치되어 차량 주변의 상황에 대한 영상을 촬영하는 적어도 하나 이상의 카메라와;
이 카메라에 의해 촬영된 영상신호를 근거로 차선을 감지하는 차선 감지부;
상기 카메라 또는 센서를 통해 전,후, 측방을 포함한 주변 차량의 주행 상황을 감지하는 주변 차량 감지부;
이 주변 차량 감지부를 통해 인식한 각기 다른 조건의 주변 상황에 대하여 운전자가 취한 핸들의 조정, 속도 조절을 포함한 운행 정보를 CAN 정보에 포함된 당시의 차량 조향각 및 속도 정보를 통해 데이터 베이스의 형태로 저장 관리하는 운행정보 저장부; 및
시스템 전반의 동작을 제어하면서 상기 주변 차량 감지부를 통해 측방 근접차량이 감지되면 해당 상황에서의 조향각 조정 및 속도 조절을 포함한 운전자 조정기록을 대응 패턴 학습정보로서 데이터 베이스화하고, 상기 측방 근접차량의 속도와 자 차량의 속도를 비교하여 상기 측방 근접차량이 자 차량에 접근할 것인지를 판정하여 상기 측방 근접차량이 접근할 것으로 판단되면, 상기 주변 차량의 주행 상황에 근거로 추종선을 조정하여도 되는 상황인지를 판단하여 추종선 조정이 가능한 상황으로 판단되면, 상기 데이터 베이스화된 학습정보를 근거로 현재의 상황에 최적화된 추종선을 산출하여 그 산출된 결과를 근거로 차선 유도(Lane Guidance) 추종선을 조정하는 제어부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 제어부는 상기 조정된 차선 유도 추종선을 근거로 차량의 조향장치를 제어하여 근접차량에 대한 회피 운전을 실행하도록 된 것을 특징으로 하는 학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 시스템.
카메라와 센서를 통해 감지한 차선 및 주변 차량의 상황을 근거로 차선 유도 추종선을 제공하는 시스템에서의 추종선 조정방법에 있어서,
측방 근접차량이 감지되면 해당 상황에서의 조향각 조정 및 속도 조절을 포함한 운전자 조정기록을 대응 패턴 학습정보로서 데이터 베이스화하는 운전자 대응 패턴 학습단계와;
근접차량의 속도와 자 차량의 속도를 비교판단하여 근접차량이 자 차량에 접근할 것인지를 판정하는 근접차량 접근판단 단계;
근접차량이 접근할 것으로 판단되면, 상기 카메라 및 센서를 통해 감지한 주변 상황정보를 근거로 추종선을 조정하여도 되는 상황인지를 판단하는 주변 상황 판단단계; 및
추종선 조정이 가능한 상황으로 판단되면, 상기 운전자 대응 패턴 학습단계에서 데이터 베이스화 된 학습정보를 근거로 현재의 상황에 최적화된 추종선을 산출하여 그 산출된 결과를 근거로 차량을 제어하는 추종선 조정단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 방법.
청구항 3에 있어서,
상기 운전자 대응 패턴 학습단계는 복수의 운전자에 대하여 각 개인별로 독립된 학습정보를 관리하도록 구성되어, 각 개인별로 맞춤화된 추종선 조정기능이 실행되도록 된 것을 특징으로 하는 학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 방법.
청구항 3에 있어서,
상기 추종선 조정단계에 의해 변경되는 추종선 정보는 회피 각도(α), 복원 각도(β), 추종선으로부터의 이격거리(d), 회피 및 복원시점 산출을 위한 정보(ε,δ)를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 학습 정보를 이용한 차선 유도 추종선 조정 방법.