KR101470155B1 - Apparatus and method for alarming impact - Google Patents
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Abstract
본 발명은 충돌 경고 방법 및 장치에 관한 것이다. 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 입력 받는 상대 위치 입력 단계, 상기 상대 위치 정보를 이용하여 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나를 산출하는 상대 위치 정보 처리 단계, 상기 산출된 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나를 이용하여 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 추정하는 위치 추정 단계, 추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 이용하여 상기 주변 오브젝트와 상기 내 차량의 충돌 가능성을 예측하는 충돌 예측 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면, 주변 오브젝트의 위치, 속도, 가속도에 칼만 필터를 적용하여 일정 시간 이후의 주변 오브젝트의 상대 위치를 추정하고 주변 오브젝트와의 충돌 가능성을 예측함으로써 측정 잡음을 줄이고 돌발 상황에 적절하게 대처할 수 있는 장점이 있다.The present invention relates to a crash warning method and apparatus. A relative position input step of inputting relative position information of the peripheral object, a relative position information processing step of calculating at least one of relative velocity vector information and relative acceleration vector information using the relative position information, Estimating relative position information of the neighboring object after a predetermined time using at least one of relative velocity vector information and relative acceleration vector information using the relative position information of the neighboring object after the estimated time, And a collision prediction step of predicting collision probability between the surrounding object and the vehicle. According to the present invention, a Kalman filter is applied to the position, speed, and acceleration of a peripheral object to estimate a relative position of a surrounding object after a predetermined time and predicts a possibility of collision with a surrounding object, thereby reducing measurement noise and appropriately coping with an unexpected situation There are advantages to be able to.
Description
본 발명은 충돌 경고 방법 및 장치에 관한 것이다.
The present invention relates to a crash warning method and apparatus.
일반적으로 차량에 탑재되는 크루즈컨트롤 시스템(ACC:Auto Cruise Control)이나 주차 조향 보조 시스템(SPAS:Smart Parking Assist System)은 차량용 레이더, 초음파 센서 등을 이용하여 주행방향으로의 거리를 측정하여 경고하거나, 엔진 및 브레이크와 같은 구동 장치를 직접 제어하여 운행 속도를 조절한다. In general, a cruise control system (ACC) or a smart parking assist system (SPAS) mounted on a vehicle measures a distance in a traveling direction by using a vehicle radar or an ultrasonic sensor, Control the driving speed by directly controlling the driving device such as the engine and the brake.
이러한 종래 기술은 단순히 다른 차량 또는 장애물까지의 거리를 측정하여 충돌 예측에 활용한다. 그러나 종래 기술은 거리를 측정하는 센서에 발생할 수 있는 온도, 습도, 진동으로 인한 측정 잡음에 매우 취약하다. 또한 다른 차선에서 차선 변경으로 진입 하는 차량이나 교차로에서 90도 방향으로 진입하는 차량, 다른 차량의 급가속 등의 돌발 상황에는 대처하기 어려운 문제점이 있다.
This conventional technique simply measures distances to other vehicles or obstacles and utilizes them in collision prediction. However, the prior art is very vulnerable to measurement noise due to temperature, humidity, and vibration that may occur in a distance measuring sensor. In addition, there is a problem that it is difficult to cope with an unexpected situation such as a vehicle entering a lane change from another lane or a vehicle entering a direction of 90 degrees at an intersection or a sudden acceleration of another vehicle.
본 발명은 주변 오브젝트의 위치, 속도, 가속도에 칼만 필터를 적용하여 일정 시간 이후의 주변 오브젝트의 상대 위치를 추정하고 주변 오브젝트와의 충돌 가능성을 예측함으로써 측정 잡음을 줄이고 돌발 상황에 적절하게 대처할 수 있는 충돌 경고 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.In the present invention, a Kalman filter is applied to the position, velocity, and acceleration of a surrounding object to estimate a relative position of a surrounding object after a certain period of time and to estimate a possibility of collision with a surrounding object, thereby reducing measurement noise, And an object of the present invention is to provide a collision warning method and apparatus.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects and advantages of the present invention which are not mentioned can be understood by the following description and more clearly understood by the embodiments of the present invention. It will also be readily apparent that the objects and advantages of the invention may be realized and attained by means of the instrumentalities and combinations particularly pointed out in the appended claims.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 주행 중인 내 차량의 주변 오브젝트의 상대위치를 추정하고 충돌을 경고하는 방법에 있어서, 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 입력 받는 상대 위치 입력 단계, 상기 상대 위치 정보를 이용하여 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나를 산출하는 상대 위치 정보 처리 단계, 상기 산출된 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나를 이용하여 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 추정하는 위치 추정 단계, 추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 이용하여 상기 주변 오브젝트와 상기 내 차량의 충돌 가능성을 예측하는 충돌 예측 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of estimating a relative position of a peripheral object of a running vehicle and warning a collision, the method comprising: a relative position input step of inputting relative position information of the peripheral object; A relative position information processing step of calculating at least one of relative speed vector information and relative acceleration vector information by using at least one of the relative position information, relative speed vector information, and relative acceleration vector information, And a collision prediction step of predicting collision probability between the neighboring object and the vehicle using the relative position information of the neighboring object after the estimated time period .
또한, 본 발명은 주행 중인 내 차량의 주변 오브젝트의 상대위치를 추정하고 충돌을 경고하는 장치에 있어서, 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 입력 받는 상대 위치 입력부, 상기 상대 위치 정보를 이용하여 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나를 산출하는 상대 위치 정보 처리부, 상기 산출된 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나를 이용하여 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 추정하는 위치 추정부, 추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 이용하여 상기 주변 오브젝트와 상기 내 차량의 충돌 가능성을 예측하는 충돌 예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
The present invention also provides an apparatus for estimating a relative position of a peripheral object of a running vehicle and warning a collision, the apparatus comprising: a relative position input unit for receiving relative position information of the peripheral object; A relative position information processing unit for calculating at least one of relative position information, relative velocity vector information, and relative acceleration vector information, and relative position information of the surrounding object after a predetermined time using at least one of the calculated relative position information, relative velocity vector information, And a collision predicting unit for predicting collision probability between the surrounding object and the vehicle using the relative position information of the surrounding object after the estimated time.
전술한 바와 같은 본 발명에 의하면, 주변 오브젝트의 위치, 속도, 가속도에 칼만 필터를 적용하여 일정 시간 이후의 주변 오브젝트의 상대 위치를 추정하고 주변 오브젝트와의 충돌 가능성을 예측함으로써 측정 잡음을 줄이고 돌발 상황에 적절하게 대처할 수 있는 장점이 있다.
According to the present invention as described above, the Kalman filter is applied to the position, velocity, and acceleration of the peripheral object to estimate the relative position of the surrounding objects after a predetermined time, and the possibility of collision with the surrounding object is predicted, It is possible to cope with the problem.
도 1은 도로를 주행 중인 내 차량과 그 주변에서 같이 주행 중인 다른 차량들을 나타낸 것.
도 2은 본 발명의 실시예에 따른 충돌 경고 장치의 구성도.
도 3은 시간에 따른 추정된 주변 오브젝트와의 상대 거리를 나타낸 그래프.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 충돌 경고 과정을 나타낸 흐름도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 초기 동작 과정을 나타낸 것.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 충돌 경고 방법을 설명하기 위한 흐름도.Fig. 1 shows a vehicle running on the road and other vehicles running in the vicinity. Fig.
2 is a configuration diagram of a collision warning apparatus according to an embodiment of the present invention;
3 is a graph showing a relative distance to an estimated peripheral object over time.
4 is a flowchart illustrating a collision warning process according to an exemplary embodiment of the present invention.
5 illustrates an initial operation process according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart for explaining a collision warning method according to an embodiment of the present invention; FIG.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용된다.The above and other objects, features, and advantages of the present invention will become more apparent by describing in detail exemplary embodiments thereof with reference to the attached drawings, which are not intended to limit the scope of the present invention. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the drawings, the same reference numerals are used to denote the same or similar elements.
주변에서 주행 중인 또 다른 차량이나 장애물과 같은 오브젝트에 주행 중인 차량이 충돌하여 사고가 발생하는 것을 방지 하기 위해 충돌 경고 장치가 채용된다. A collision warning device is employed in order to prevent an accident from occurring due to collision of a running vehicle with an object such as another vehicle or obstacle in the vicinity.
일반적으로 이러한 충돌 경고 장치에는 충돌 위험이 있는 대상과의 거리를 측정하여 그 거리 안에 물체가 감지되는 경우 충돌 위험을 경고 하는 방법이 채용된다. Generally, such a collision warning apparatus measures a distance to a dangerous object and warns a collision risk when an object is detected within the distance.
한편, 대상과의 거리를 측정하기 위해 사용되는 센서에는 측정 잡음이 존재하는데, 단순히 거리만을 측정하는 종래의 방법에 의하는 경우 이러한 잡음에 매우 취약한 문제가 있다. 뿐만 아니라, 다른 차선에서 차선을 변경하여 들어오는 차량이나 교차로에서 90도로 진입하는 차량에 대한 충돌 위험과 같이 예상치 못한 상황에는 적응하기 어려운 문제점이 있다.On the other hand, there is a measurement noise in the sensor used for measuring the distance to the object, but it is very vulnerable to such noise when the conventional method of measuring only the distance is used. In addition, there is a problem that it is difficult to adapt to unexpected situations such as a risk of collision with an incoming vehicle or a vehicle entering the intersection at 90 degrees by changing lanes in another lane.
본 발명은 위와 같은 문제점을 해결 하기 위한 것으로, 주변 오브젝트의 위치, 속도, 가속도에 칼만 필터를 적용하여 일정 시간 이후의 주변 오브젝트의 상대 위치를 추정하고 주변 오브젝트와의 충돌 가능성을 예측함으로써 측정 잡음을 줄이고 돌발 상황에 적절하게 대처할 수 있는 충돌 경고 방법 및 장치를 제공하는데 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems, and it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for estimating a relative position of a surrounding object after a predetermined time by applying a Kalman filter to a position, velocity, And to provide a collision warning method and apparatus capable of appropriately responding to an unexpected situation.
도 1은 도로를 주행 중인 내 차량과 그 주변에서 같이 주행 중인 다른 차량들을 나타낸 것이다. 도 1을 참조하면, 4차선의 도로에서 차량이 주행 중인데(102), 주행 중인 차량들은 각각 하나의 오브젝트로 인식된다(104). 이러한 오브젝트들은 각각 좌표로 나타낼 수 있다. 예를 들어, 기준 차량인 내 차량(108)의 좌표는 원점 좌표(0, 0)로 설정되며, 다른 차량들은 원점으로부터의 거리에 따라 임의의 좌표(x, y)로 설정될 수 있다. 각각의 차량들은 주변 오브젝트로 인식되며, 오브젝트들은 각각 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보를 가진다.Fig. 1 shows a vehicle running on the road and other vehicles running in the vicinity thereof. Referring to FIG. 1, a vehicle is traveling on a four-lane road (102), and each of the traveling vehicles is recognized as one object (104). These objects can be represented by coordinates. For example, the coordinates of the
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 충돌 경고 장치의 구성도를 나타낸다. 도 2를 참조하면, 충돌 경고 장치는 입력부(202), 상대 위치 정보 처리부(212), 위치 추정부(214), 충돌 예측부(220)를 포함한다. 위치 추정부(214)는 사전 추정치 예측부(216)와 보정부(218)를 포함할 수 있으며, 충돌 예측부(220)는 연산부(222)와 제어부(224)를 포함할 수 있다. 또한 위 충돌 경고 장치는 경고부(226)와 구동부(228)를 더 포함할 수 있다.2 is a block diagram of a collision warning apparatus according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, the collision warning apparatus includes an
입력부(202)는 도 1에 나타난 주변 오브젝트와 내 차량간의 상대 위치 정보를 입력 받는 기능을 수행한다. 입력부(202)는 비전 센서(204), 레이더 센서(206), 초음파 센서(208), 기타 통신 수단(210) 중 적어도 하나일 수 있으며, 그밖에도 상대 거리를 측정할 수 있는 다른 수단 중 하나일 수 있다. 예를 들어, 초음파 센서(208)를 사용하는 경우 내 차량에 부착된 초음파 센서(208)의 송신부로부터 송출된 초음파가 주변 오브젝트에 반사되어 수신부로 되돌아오는 데까지 걸리는 시간에 초음파의 속도를 곱하면 초음파가 주변 오브젝트를 왕복한 거리가 되며, 왕복한 거리의 절반이 내 차량부터 주변 오브젝트까지의 거리가 된다. 또한, 내 차량과 주변 차량의 기타 통신 수단(210)을 이용하여 상대 위치 정보를 입력 받을 수도 있다. 예를 들어 내 차량과 주변 차량에 부착된 GPS 장치를 이용하여 위치 정보를 획득하고 이 정보를 차량 상호간에 주고 받으면서 각 차량간의 상대 위치 정보를 획득할 수 있다.The
상대 위치 정보 처리부(212)는 상대 위치 정보를 이용하여 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나를 산출하는 기능을 수행한다. 상대 위치 정보를 이용하여 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보를 산출하기 위해 다음과 같은 식이 이용된다.
The relative position
입력부(202)에서 일정한 시간 간격(t)으로 상대 위치(x)가 입력되며, 수학식 1에서 x는 일정 시간 간격(t) 이전의 상대 위치이고, x'는 일정 시간 간격(t) 이후의 상대 위치이다. 자동차의 직선 및 회전 운동은 짧은 일정 시간 간격(t)동안 측정하면 등가속 운동이라고 할 수 있다. vx는 상대 속도 벡터의 x축 성분이고, ax는 상대 가속도 벡터의 x축 성분이다. x와 x'가 입력부(202)를 통해 얻어지면, 미리 설정된 일정 시간 간격(t)을 알고 있고 등가속 운동이라고 가정하므로, 상대 속도 벡터의 x축 성분과 상대 가속도 벡터의 x축 성분을 알 수 있다. 위 수학식은 x축에 대한 것이나 y축에 대하여도 마찬가지로 적용된다. 이렇게 상대 위치 정보 처리부(212)에서 상대 위치 정보를 이용하여 상대 속도 벡터 정보와 상대 가속도 벡터 정보를 산출할 수 있다.The relative position x is input at a predetermined time interval t in the
위치 추정부(214)는 상대 위치 정보와 상대 위치 정보 처리부에서 산출된 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보를 이용하여 주변 오브젝트의 일정 시간 이후의 상대 위치 정보를 추정한다. 위치 추정부(214)는 사전 추정치 예측부(216)와 보정부(218)를 더 포함할 수 있으며, 사전 추정치 예측부(216)는 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나의 사전 추정치를 예측하고 보정부는 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나의 실제 측정값을 이용하여 사전 추정치를 갱신한다. 주변 오브젝트와의 충돌 가능성을 예측하기 위해서는 상대 위치 정보 처리부(212)에서 산출된 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보를 이용하여 추정된 주변 오브젝트의 일정 시간 이후의 상대 위치 정보를 이용한다. 그러나 산출된 상대 속도 벡터 정보나 상대 가속도 벡터 정보에는 입력부(202)의 센서들을 통한 상대 위치 측정 과정에서 발생하는 온도, 습도, 진동으로 인한 잡음이 결합되어 있다. 이러한 상대 속도 벡터 정보나 상대 가속도 벡터 정보로 추정된 일정 시간 이후의 상대 위치 정보는 잡음이 결합되어 있어 정확하지 않다. 따라서 정확한 상대 위치 정보를 산출하기 위해 잡음에 대한 보상을 수행하는 것이 바람직하다.The
주변 오브젝트의 현재 측정된 상대 속도 벡터 정보와 상대 가속도 벡터 정보로부터 일정 시간 이후의 상대 위치 정보를 추정할 때 예측 단계와 보정 단계를 거쳐 상대 속도 벡터 정보와 상대 가속도 벡터 정보에 포함된 잡음을 제거시킨다. 이렇게 정보에 포함된 잡음을 제거시키는 것을 필터라 하는데, 본 발명에 따른 장치 및 방법에는 이러한 필터가 적용될 수 있고 필터 기법 중 칼만 필터가 적용된 실시예를 살펴본다.When estimating the relative position information after a predetermined time from the currently measured relative velocity vector information of the neighboring object and the relative acceleration vector information, the noise included in the relative velocity vector information and the relative acceleration vector information is removed through a prediction step and a correction step . This elimination of the noise included in the information is called a filter. In the apparatus and method according to the present invention, such a filter can be applied and a Kalman filter of the filter technique is applied.
칼만 필터는 선형 시스템(Linear System)의 상태를 예측해서 발생할 수 있는 오류를 최소화 하면서 예측한다. 주변 오브젝트의 상대 속도 벡터 정보와 상대 가속도 벡터 정보는 선형으로 단순화 시킬 수 있으므로 칼만 필터를 적용할 수 있다. 선형 시스템에서는 직접 센서에서 측정할 수 있는 측정 모델 함수와 현재 상태를 나타내지만 측정이 불가능한 상태 모델 함수로 단순화 시킨 다음의 두 개의 식으로 표현될 수 있다.
The Kalman filter predicts the state of a linear system and predicts with minimization of possible errors. The relative velocity vector information and the relative acceleration vector information of the surrounding objects can be linearly simplified, so that a Kalman filter can be applied. In a linear system, it can be represented by the following two expressions, which are the measurement model functions that can be directly measured by the sensor, and the state model functions that represent the current state but can not be measured.
수학식 2는 측정 모델 함수이고 수학식 3은 상태 모델 함수이다. 위 식에서 zk는 측정잡음이고 yk는 측정값이며 상태 모델 함수의 xk값을 이용하여 y를 확정한다. x는 시스템의 현재 상태 값으로 위치나 속도 등이 될 수 있고 uk는 시스템에서 제어할 수 없는 잡음(예를 들어, 화이트 노이즈)이며 wk는 프로세서 잡음이다. 칼만 필터의 실제 표현식은 다음과 같다.
칼만 필터의 예측 단계는 다음의 수학식 4와 같이 시간 t에서의 현재 상대 위치 정보에 대한 사전 추정치를 예측하는 것이다. 수학식 4는 시간 갱신 방정식이라고도 한다. 여기서, 는 현재 상대 위치 정보의 사전 추정치, 은 일정 시간 간격 이전의 사후 추정치, 는 에 대한 에러 공분산, 은 측정 잡음의 공분산, A는 상태 전이 행렬이다.The prediction step of the Kalman filter is to predict a prior estimate of the current relative position information at time t as: < EMI ID = 4.1 > Equation (4) is also referred to as a time update equation. here, A pre-estimate of the current relative position information, Is a posteriori estimate before a certain time interval, The The error covariance for < RTI ID = Is the covariance of the measurement noise, and A is the state transition matrix.
보정 단계에서는 수학식 4의 사전 추정치인 를 갱신하기 위해 현재 상대 위치 정보의 측정값인 를 이용한다. 가 갱신된 사후 추정치인 는 다음의 수학식 5와 같이 표현된다. 수학식 5는 측정값 갱신 방정식이라고도 한다.
In the correction step, The current value of the relative position information . Lt; RTI ID = 0.0 > Is expressed by the following equation (5). Equation (5) is also referred to as a measurement value update equation.
여기서, 는 현재 상대 위치 정보의 사후 추정치, 는 현재 상대 위치 정보의 사전 추정치, 는 칼만 필터의 이득(gain), 현재 상대 위치 정보의 측정값인 , H는 실제 측정치 행렬, I는 단위 행렬, 는 에 대한 에러 공분산, 는 에 대한 에러 공분산, 그리고 는 측정 잡음의 공분산이다.here, Is a posteriori estimate of the current relative position information, A pre-estimate of the current relative position information, Is the gain of the Kalman filter, the measured value of the current relative position information , H is the actual measurement value matrix, I is the unit matrix, The The error covariance for < RTI ID = The The error covariance for Is the covariance of the measurement noise.
이렇게 본 발명에 따른 실시예에서, 예측 단계와 보정 단계가 반복적으로 수행되면서 칼만 필터가 동작한다. 본 발명의 사전 추정치 예측부(216)에서 예측 단계가 수행되며, 보정부(218)에서 보정단계가 수행될 수 있다. 위치 추정부(214)는 이러한 사전 추정치 예측부(216)와 보정부(218)를 포함할 수 있고, 그 결과 잡음이 제거된 일정 시간 이후의 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보를 추정할 수 있다.In the embodiment of the present invention, the Kalman filter operates while the prediction and correction steps are repeatedly performed. The prediction step is performed in the prediction
충돌 예측부(220)는 추정된 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보를 이용하여 주변 오브젝트와 내 차량의 충돌 가능성을 예측한다. 충돌 예측부(220)는 연산부(222)와 제어부(224)를 더 포함할 수 있다. 여기서 연산부(222)는 추정된 주변 오브젝트의 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보에 운동 방정식을 적용하여 일정 시간 이후의 상대 위치 정보를 산출하고, 제어부(224)는 산출된 위치 정보에 따른 주변 오브젝트와 내 차량과의 상대 거리가 일정거리 이하인 경우 충돌 가능성이 높다고 판단한다. The
도 3은 시간에 따른 추정된 주변 오브젝트와의 상대 거리를 나타낸 그래프이다. 충돌가능성은 내 차량과 주변 오브젝트와의 상대 거리가 5m일 때 높다고 판단하도록 설정되어 있다. 도 3를 참조하면, 그림 302에서 X축 80미터인 지점부터 -40m 인 지점의 방향으로, Y축은 50m인 지점부터 -20m인 지점의 방향으로 다른 차량이 진행할 때 내 차량은 원점 지점에 있다. 그림 304는 그림302와 같은 다른 차량이 진행 중일 때의 내 차량과의 상대 거리를 나타낸 것이고, 상대 거리가 5m인 3.3초 에서 충돌 가능성이 높다고 판단한다.3 is a graph showing a relative distance to an estimated peripheral object over time. The possibility of collision is set to be determined to be high when the relative distance between the vehicle and the surrounding object is 5 m. Referring to FIG. 3, in FIG. 302, when another vehicle travels in the direction of a point of -40 m from the point of 80 m on the X axis and the point of -20 m from the point of 50 m on the Y axis, the vehicle is at the origin point. Figure 304 shows the relative distance to the vehicle when another vehicle is in progress as shown in Figure 302. It is judged that the possibility of collision is high at 3.3 seconds when the relative distance is 5 m.
관리부(230)는 위치 추정부(214)에서 추정된 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 저장하고, 추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보가 새로운 상대 위치 정보인 경우에는 추가, 추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 유지할 필요가 없는 경우에는 삭제, 추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보가 이전과 달라진 경우 업데이트 할 수 있다. 상대 위치 정보를 저장하고 추가, 삭제, 업데이트 하면서 유효성이 있는 상대 위치 정보만을 관리함으로써 보다 적은 메모리를 사용하고 효율적인 처리를 할 수 있다. The
경고부(226)는 충돌 예측부에서 충돌 가능성이 높다고 판단된 경우 디스플레이, 사운드, 비상등, 후미등 중 적어도 하나를 이용하여 운전자에게 경고할 수 있다. 보다 상세하게는, 충돌 가능성이 높다고 판단되어 경고부에 충돌 경고 신호가 수신되면 차량 내 디스플레이 장치를 통하여 내 차량의 운전자에게 충돌 위험을 경고하거나, 위험을 알리는 사운드를 재생하여 운전자에게 알릴 수 있다. 또한 비상등, 후미등을 점멸하여 다른 차량의 운전자에게 충돌 위험을 경고할 수 있다.The
구동부(228)는 충돌 예측부에서 충돌 가능성이 높다고 판단된 경우 에어백 제어, 브레이크 제어, 엔진 제어, ESC 제어, 스티어링 제어 중 적어도 하나를 수행하여 직접 구동계를 제어할 수 있다. 보다 상세하게는, 충돌 가능성이 높은 경우 브레이크를 작동하여 충돌로 인한 충격을 최소화하고 미리 에어백을 작동하여 운전자를 위험으로부터 보호할 수 있다. 또한, 엔진을 정지시킴으로써 차량이 가속하지 않도록 하거나 ESC(Electronic Stability Control) 제어를 통해 운전자가 핸들로 차량을 통제하기 어려울 때 각 바퀴에 제동력을 가해 안정성을 높일 수 있다. 차량의 진행 방향에서 충돌 가능성이 높은 경우 스티어링을 제어하여 충돌 가능성이 낮은 경로로 진행 방향을 변경할 수 있다. 이와 같이, 구동계를 직접 제어함으로써 예측하지 못한 상황에서의 충돌로 운전자가 미처 능동적으로 대처하지 못하는 것을 효과적으로 보조할 수 있다. The driving
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 충돌 경고 과정을 나타낸 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 먼저 입력부를 통하여 주변 오브젝트의 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보가 입력된다(402). 그 다음 이 정보를 추적 리스트에 추가, 삭제, 업데이트한다(404). 이렇게 저장된 정보는 유효한 정보만으로 선별된다. 4 is a flowchart illustrating a collision warning process according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 4, relative position information, relative velocity vector information, and relative acceleration vector information of peripheral objects are input through an input unit (402). This information is then added, deleted, and updated to the tracking list (404). Such stored information is selected based on only valid information.
그 다음 주변 오브젝트의 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보를 측정한 현재 값(406)과 추적 리스트에 저장된 이전 값(408)을 이용하여 측정한 현재 값에 대한 신뢰도를 산출한다(410). 신뢰도를 산출할 때 외부 요인을 칼만 필터에 반영한 Q, R벡터가 이용되고 이러한 Q, R벡터를 이용하여 외부 요인이 반영된 주변 오브젝트의 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보를 추정한다(412). 추정된 정보들은 일정 시간 이후의 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 산출(414)하는데 이용되고, 충돌 가능성이 높은 경우(416) 운전자에게 경고하거나, 구동계를 직접 제어하여(418) 충돌을 방지한다. 충돌 가능성이 높지 않은 경우에는 다시 단계(402)부터 시작한다.Next, the reliability of the current value measured using the
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 초기 동작 과정을 나타낸다. 도 5를 참조하면, 주변 오브젝트의 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보를 추정할 때 초기값을 설정하는 과정이 나타나 있다. nRun은 동작이 시작된 이후의 동작 횟수를 의미한다. 5 illustrates an initial operation process according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 5, an initial value is set when estimating relative position information, relative velocity vector information, and relative acceleration vector information of a neighboring object. nRun indicates the number of operations after the operation is started.
nRun이 1인 경우(508), 처음 동작이 시작된 것이므로 초기 시간을 기록하고, 시스템 오차 공분산을 설정한 다음 상대 위치를 계산한다. 이때 상대 위치는 측정값이다. If nRun is 1 (508), since the initial operation is started, the initial time is recorded, the system error covariance is set, and the relative position is calculated. The relative position is the measured value.
nRun이 2인 경우(506), 이때의 시간을 측정하여 이전과의 시간 간격을 계산하고 추적 리스트들을 업데이트한 다음 측정 잡음을 계산한다. 그 다음 초기 상대 속도 벡터 정보를 추정하고 이 정보를 이용하여 상대 위치 정보를 추정한다. If nRun is 2 (506), the time is measured to calculate the time interval with the previous time, update the trace lists, and then calculate the measurement noise. Then, the initial relative velocity vector information is estimated and the relative position information is estimated using this information.
nRun이 3인 경우(504), 이때의 시간을 측정하여 이전과의 시간 간격을 계산하고 추적 리스트들을 업데이트한 다음 측정 잡음을 계산한다. 그 다음 상대 가속도 벡터 정보를 추정하고 이 정보를 이용하여 상대 위치 정보 및 상대 속도 정보를 추정한다. If nRun is equal to 3 (504), the time is measured to calculate the time interval with the previous time, the tracking lists are updated, and the measurement noise is calculated. Next, the relative acceleration vector information is estimated and the relative position information and the relative speed information are estimated using this information.
nRun이 4인 경우(502), 이때의 시간을 측정하여 이전과의 시간 간격을 계산하고 추적 리스트들을 업데이트한 다음 측정 잡음을 계산한다. 그 다음 상대 위치, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보를 추정한다. nRun이 4이상인 경우부터는 nRun이 4인 경우(502)와 같은 동작을 한다.If nRun is 4 (502), the time is measured to calculate the time interval with the previous time, the tracking lists are updated, and the measurement noise is calculated. Next, the relative position, relative velocity vector information, and relative acceleration vector information are estimated. When nRun is 4 or more, the operation is the same as that in the case where nRun is 4 (502).
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 충돌 경고 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 6을 참조하면, 주행 중인 내 차량의 주변 오브젝트의 상대 위치를 추정하고 충돌을 경고하는 방법에 있어서, 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 입력 받는다(602). 상대 위치 정보는 비전 센서, 레이더 센서, 초음파 센서, 기타 통신 수단 중 적어도 하나를 이용하여 입력될 수 있다. 6 is a flowchart illustrating a collision warning method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 6, in a method of estimating a relative position of a peripheral object of a running vehicle and warning a collision, relative position information of a surrounding object is received (602). The relative position information may be input using at least one of a vision sensor, a radar sensor, an ultrasonic sensor, and other communication means.
그 다음 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보를 산출한다(604). 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보는 단계 602에서 입력된 상대 위치 정보를 이용할 수 있다. Next, relative speed vector information and relative acceleration vector information are calculated (604). The relative velocity vector information and the relative acceleration vector information may use the relative position information input in
그 다음 일정 시간 이후의 주변 오브젝트의 상대 위치를 추정한다(606). 도 6에는 나타나 있지 않으나, 주변 오브젝트의 상대 위치를 추정하기 위해 단계 606은 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보의 사전 추정치를 예측하는 단계, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보의 측정값을 이용하여 사전 추정치를 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다. Next, the relative position of the surrounding objects after the predetermined time is estimated (606). Although not shown in FIG. 6, in order to estimate the relative position of the peripheral object,
그 다음 주변 오브젝트와 내 차량의 충돌 가능성을 예측한다(608). 충돌 가능성을 예측하기 위해 일정 시간 이후의 주변 오브젝트의 상대 위치 정보에 운동 방정식을 적용하고 그에 따른 상대 위치 정보를 산출하는 단계, 산출된 상대 위치 정보와 내 차량간의 상대 거리가 일정 거리 이하인 경우 충돌 가능성이 높다고 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다. Next, the possibility of collision between the surrounding object and the vehicle is predicted (608). Applying a motion equation to the relative position information of surrounding objects after a predetermined time to calculate the relative position information and estimating a collision probability when the relative distance between the calculated relative position information and the vehicle is less than a predetermined distance, May be determined to be high.
그 다음 충돌 가능성이 높다고 판단된 경우, 운전자에게 경고하거나 구동계를 직접 제어한다(610). 이때 디스플레이, 사운드, 비상등, 후미등을 이용하여 운전자에게 경고하거나, 에어백 제어, 브레이크 제어, 엔진 제어, ESC제어, 스티어링 제어를 수행하여 직접 구동계를 제어할 수 있다. 단계 608에서 충돌 가능성이 높지 않다고 판단된 경우, 단계 602부터 반복될 수 있다. Then, if it is determined that the possibility of collision is high, the driver is warned or directly controls the driving system (610). At this time, the driver can be warned by using a display, a sound, an emergency light, and a tail lamp, or can directly control the driving system by performing airbag control, brake control, engine control, ESC control and steering control. If it is determined in
도 6에는 나타나 있지 않으나, 본 발명의 실시예에 따른 충돌 경고 방법은 주변 오브젝트의 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나를 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다. 또한, 추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보가 새로운 상대 위치 정보인 경우 추가하는 단계, 추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 유지할 필요가 없는 경우 삭제하는 단계, 추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보가 이전과 달라진 경우 업데이트 하는 단계를 더 포함할 수 있다.Although not shown in FIG. 6, the collision warning method according to an embodiment of the present invention may further include storing at least one of relative position information, relative velocity vector information, and relative acceleration vector information of a surrounding object. Adding the relative position information of the neighboring object after the estimated time is new relative position information, deleting the relative position information of the neighboring object after the estimated time, And updating the relative position information of the neighboring object after the estimated time is different from that of the previous neighboring object.
전술한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, But the present invention is not limited thereto.
Claims (14)
상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 입력 받는 상대 위치 입력 단계;
상기 상대 위치 정보를 이용하여 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나를 산출하는 상대 위치 정보 처리 단계;
상기 산출된 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나를 이용하여 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 추정하는 위치 추정 단계;및
추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 이용하여 상기 주변 오브젝트와 상기 내 차량의 충돌 가능성을 예측하는 충돌 예측 단계를 포함하고,
상기 충돌 예측 단계는
추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보에 운동 방정식을 적용하는 단계;
상기 운동 방정식에 따른 일정 시간 이후의 상대 위치 정보를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 상대 위치 정보에 따른 상기 내 차량과 상기 주변 오브젝트와의 상대 거리가 일정거리 이하인 경우 충돌 가능성이 높다고 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 충돌 경고 방법.
A method for estimating a relative position of a peripheral object of a running vehicle and warning a collision,
A relative position input step of receiving relative position information of the peripheral object;
A relative position information processing step of calculating at least one of relative velocity vector information and relative acceleration vector information using the relative position information;
A position estimating step of estimating relative position information of the surrounding object after a predetermined time using at least one of the calculated relative position information, relative velocity vector information, and relative acceleration vector information;
And a collision prediction step of predicting collision probability between the surrounding object and the vehicle using the relative position information of the surrounding object after the estimated time,
The collision prediction step
Applying an equation of motion to relative position information of the peripheral object after the estimated time;
Calculating relative position information after a predetermined time according to the motion equation; And
And determining that the possibility of collision is high if the relative distance between the vehicle and the surrounding object according to the calculated relative position information is less than a predetermined distance.
상기 상대 위치 정보는
비전 센서, 레이더 센서, 초음파 센서, 기타 통신 수단 중 적어도 하나를 이용하여 입력 받는 충돌 경고 방법.
The method according to claim 1,
The relative position information
A collision warning method using at least one of a vision sensor, a radar sensor, an ultrasonic sensor, and other communication means.
상기 위치 추정 단계는
상기 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나의 사전 추정치를 예측하는 사전 추정치 예측 단계; 및
상기 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나의 측정값을 이용하여 상기 사전 추정치를 갱신하는 보정 단계
를 포함하는 충돌 경고 방법.
The method according to claim 1,
The position estimating step
Estimating at least one pre-estimation value among the relative position information, relative velocity vector information, and relative acceleration vector information; And
A correction step of updating the predicted value using at least one of the relative position information, the relative velocity vector information, and the relative acceleration vector information,
The collision warning method.
상기 사전 추정치 예측 단계 및 상기 보정 단계는 칼만 필터를 이용하는 것을 특징으로 하는
를 포함하는 충돌 경고 방법.
The method of claim 3,
Wherein the pre-estimation value prediction step and the correction step use a Kalman filter
The collision warning method.
추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 저장하는 단계;
추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보가 새로운 상대 위치 정보인 경우 추가하는 단계;
추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 유지할 필요가 없는 경우 삭제하는 단계; 및
추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보가 이전과 달라진 경우 업데이트 하는 단계
를 더 포함하는 충돌 경고 방법.
The method according to claim 1,
Storing relative position information of the neighboring object after the estimated time;
If the relative position information of the neighboring object after the estimated time is new relative position information;
If it is not necessary to maintain the relative position information of the neighboring object after the estimated time, And
Updating the relative position information of the neighboring object after the estimated time is different from previous one
The collision warning method further comprising:
상기 충돌 가능성이 높다고 판단된 경우 디스플레이, 사운드, 비상등, 후미등 중 적어도 하나를 이용하여 운전자에게 경고하는 운전자 경고 단계
를 더 포함하는 충돌 경고 방법.
The method according to claim 1,
A driver warning step of warning the driver of at least one of a display, a sound, an emergency light, and a tail light when the possibility of collision is high;
The collision warning method further comprising:
상기 충돌 가능성이 높다고 판단된 경우 에어백 제어, 브레이크 제어, 엔진 제어, ESC 제어, 스티어링 제어 중 적어도 하나를 수행하여 직접 구동계를 제어하는 구동계 제어 단계
를 더 포함하는 충돌 경고 방법.
The method according to claim 1,
A driving system control step of directly controlling the driving system by performing at least one of an airbag control, a brake control, an engine control, an ESC control, and a steering control when it is determined that the possibility of collision is high
The collision warning method further comprising:
상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 입력 받는 상대 위치 입력부;
상기 상대 위치 정보를 이용하여 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나를 산출하는 상대 위치 정보 처리부;
상기 산출된 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나를 이용하여 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 추정하는 위치 추정부;및
추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 이용하여 상기 주변 오브젝트와 상기 내 차량의 충돌 가능성을 예측하는 충돌 예측부를 포함하고,
상기 충돌 예측부는
추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보에 운동 방정식을 적용하고 상기 운동 방정식에 따른 일정 시간 이후의 상대 위치 정보를 산출하는 연산부; 및
상기 산출된 상대 위치 정보에 따른 상기 내 차량과 상기 주변 오브젝트와의 상대 거리가 일정거리 이하인 경우 충돌 가능성이 높다고 판단하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 충돌 경고 장치.
An apparatus for estimating a relative position of a peripheral object of a running vehicle and warning a collision,
A relative position input unit receiving relative position information of the peripheral object;
A relative position information processing unit for calculating at least one of relative velocity vector information and relative acceleration vector information using the relative position information;
A position estimator for estimating relative position information of the peripheral object after a predetermined time using at least one of the calculated relative position information, relative velocity vector information, and relative acceleration vector information;
And a collision prediction unit for predicting collision probability between the surrounding object and the vehicle using the relative position information of the surrounding object after the estimated time,
The collision prediction unit
An operation unit for applying the motion equation to the relative position information of the surrounding object after the estimated time and calculating relative position information after a predetermined time according to the motion equation; And
And determining that the possibility of collision is high if the relative distance between the vehicle and the surrounding object according to the calculated relative position information is less than a predetermined distance.
상기 위치 입력부는
비전 센서, 레이더 센서, 초음파 센서, 기타 통신 수단 중 적어도 하나인 충돌 경고 장치.
9. The method of claim 8,
The position input unit
A vision sensor, a radar sensor, an ultrasonic sensor, and other communication means.
상기 위치 추정부는
상기 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나의 사전 추정치를 예측하는 사전 추정치 예측부; 및
상기 상대 위치 정보, 상대 속도 벡터 정보, 상대 가속도 벡터 정보 중 적어도 하나의 측정값을 이용하여 상기 사전 추정치를 갱신하는 보정부
를 포함하는 충돌 경고 장치.
9. The method of claim 8,
The position estimating unit
A prediction value predicting unit for predicting at least one of the relative position information, the relative velocity vector information, and the relative acceleration vector information; And
And a compensator for updating the predicted value using at least one of the relative position information, the relative velocity vector information, and the relative acceleration vector information,
And a collision warning device.
상기 사전 추정치 예측부 및 상기 보정부는
칼만 필터를 이용하는 것을 특징으로 하는
를 포함하는 충돌 경고 장치.
11. The method of claim 10,
The pre-estimation value predicting unit and the correcting unit
Characterized by using a Kalman filter
And a collision warning device.
추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 저장하고, 추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보가 새로운 상대 위치 정보인 경우 추가, 추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보를 유지할 필요가 없는 경우 삭제, 추정된 상기 일정 시간 이후의 상기 주변 오브젝트의 상대 위치 정보가 이전과 달라진 경우 업데이트 하는 관리부
를 더 포함하는 충돌 경고 장치.
9. The method of claim 8,
Storing the relative position information of the neighboring object after the estimated time when the relative position information of the neighboring object after the estimated time is new relative position information, When the relative position information of the neighboring object after the estimated time is different from the previous one,
The collision warning device further comprising:
상기 충돌 가능성이 높다고 판단된 경우 디스플레이, 사운드, 비상등, 후미등 중 적어도 하나를 이용하여 운전자에게 경고하는 경고부
를 더 포함하는 충돌 경고 장치.
9. The method of claim 8,
A warning unit for warning the driver of at least one of a display, a sound, an emergency light, and a tail light when the possibility of collision is high,
The collision warning device further comprising:
상기 충돌 가능성이 높다고 판단된 경우 에어백 제어, 브레이크 제어, 엔진 제어, ESC제어, 스티어링 제어 중 적어도 하나를 수행하여 직접 구동계를 제어하는 구동부
를 더 포함하는 충돌 경고 장치.
9. The method of claim 8,
And a driving unit for directly controlling the driving system by performing at least one of an airbag control, a brake control, an engine control, an ESC control, and a steering control when it is determined that the possibility of collision is high.
The collision warning device further comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
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