KR101583975B1 - 후방 차량 인식 장치 및 방법 - Google Patents

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이훈
김현주
박성근
김영원
장형선
유민균
송봉섭
김형태
권오준
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현대자동차주식회사
기아자동차주식회사
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Abstract

본 발명은 후방 차량 인식 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 장치는, 차량 전방의 주행정보를 취득하는 제1 센서, 차량 후방의 차량 정보를 취득하는 제2 센서, 상기 차량과 차선간 거리를 측정하고, 상기 제2 센서로부터 취득한 후방 차량의 정보를 이용하여 상기 차량과 후방 차량간 거리를 추정하는 거리 추정부, 상기 제1 센서로부터 취득한 전방의 주행정보를 이용하여 전방차량에 대한 제1 곡률반경을 계산하고, 상기 제1 곡률반경 및 상기 후방 차량의 거리 정보를 이용하여 상기 후방 차량에 대한 제2 곡률반경을 계산하는 곡률 계산부, 및 상기 제2 곡률반경 및 상기 차량과 차선간 거리를 이용하여 상기 후방 차량의 위치를 인식하는 위치 인식부를 포함한다.

Description

후방 차량 인식 장치 및 방법{Apparatus and method for recognizing rear vehicle}
본 발명은 후방 차량 인식 장치 및 방법에 관한 것으로, 전방의 비전 센서를 이용하여 후방 차량을 인식하도록 하는 기술에 관한 것이다.
자동 긴급 제동 시스템(Automated Emergency Braking System, AEBS)과 차선 이탈 경고 시스템(Lane Departure Warning, LDW), 사각지대 경고시스템(Blind Spot Detection, BSD)은 가장 보편적으로 상용화된 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)이다. 이러한 ADAS 기술은 운전자의 안전에 중점을 맞춘 것으로 그 중 AEBS와 LDW의 경우 유로 NCAP(New Car Assessment Programme) 규정에 따라 의무적으로 장착이 되어야 한다.
일반적인 ADAS를 위한 센서 구성(sensor configuration)은 전방 레이더와 비전 센서, 후방 레이더로 구성되어 있다. 이러한 센서 구성으로는 다양한 도로 지형에 대해 전방 차량 인식의 정확도를 높일 수 있다.
하지만 후방 차량 인식의 경우 후방을 인지하는 비전 센서가 장착되어있지 않기 때문에 도로 지형에 대한 정보를 후방 인식 알고리즘에 활용할 수 없게 된다.
본 발명의 목적은, 차량 전방의 비전센서가 출력하는 곡률 및 차선 거리 등의 정보를 후방 차량을 인식하는데 반영함으로써 후방 차량의 위치를 정확하게 인식하도록 하는 후방 차량 인식 장치 및 방법을 제공함에 있다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 후방 차량 인식 장치는, 차량 전방의 주행정보를 취득하는 제1 센서, 차량 후방의 차량 정보를 취득하는 제2 센서, 상기 차량과 차선간 거리를 측정하고, 상기 제2 센서로부터 취득한 후방 차량의 정보를 이용하여 상기 차량과 후방 차량간 거리를 추정하는 거리 추정부, 상기 제1 센서로부터 취득한 전방의 주행정보를 이용하여 전방차량에 대한 제1 곡률반경을 계산하고, 상기 제1 곡률반경 및 상기 후방 차량의 거리 정보를 이용하여 상기 후방 차량에 대한 제2 곡률반경을 계산하는 곡률 계산부, 및 상기 제2 곡률반경 및 상기 차량과 차선간 거리를 이용하여 상기 후방 차량의 위치를 인식하는 위치 인식부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 곡률 계산부는, 상기 차량 및 상기 후방차량간 거리 정보 및 상기 후방 차량의 속도 정보를 이용하여 상기 후방차량이 상기 차량의 위치까지 도달하는데 걸리는 도달시간을 산출하고, 해당 시점으로부터 상기 도달시간 이전 시점의 곡률 정보를 이용하여 후방 차량에 대한 제2 곡률반경을 계산하는 것을 특징으로 한다.
상기 거리 추정부는, 상기 차량과 차선간 거리 정보를 이용하여 상기 차선을 기준으로 상기 차량의 좌측 또는 우측 방향에 대한 치우침 정도를 추정하는 것을 특징으로 한다.
상기 거리 추정부는, 상기 차량의 위치를 기준으로 상기 차량과 상기 후방 차량간 종방향 거리 및 횡방향 거리를 각각 추정하는 것을 특징으로 한다.
상기 위치 인식부는, 상기 제2 곡률반경의 절대값이 기준치를 초과하면, 상기 거리 추정부에 의해 추정된 상기 후방 차량의 횡방향 거리를 이용하여 상기 후방 차량이 위치한 차선을 인식하는 것을 특징으로 한다.
상기 위치 인식부는, 상기 제2 곡률반경의 절대값이 기준치 이하이면, 상기 제2 곡률반경의 절대값에서 곡률 중심으로부터 상기 후방 차량의 중심까지의 거리값을 뺀 값을 이용하여 상기 후방 차량이 위치한 차선을 인식하는 것을 특징으로 한다.
상기 위치 인식부는, 차선을 기준으로 상기 차량의 좌측 또는 우측 방향에 대한 치우침 정도를 이용하여 상기 후방 차량의 위치 정보를 보정하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 후방 차량 인식 방법은, 제1 센서로부터 취득한 차량 전방의 주행정보를 이용하여 전방 차량에 대한 제1 곡률반경을 계산하는 단계, 제2 센서로부터 취득한 후방 차량의 정보를 이용하여 상기 차량과 후방 차량간 거리를 추정하는 단계, 상기 제1 곡률반경 및 상기 후방 차량의 거리 정보를 이용하여 상기 후방 차량에 대한 제2 곡률반경을 계산하는 단계, 및 상기 제2 곡률반경 및 상기 차량과 차선간 거리를 이용하여 상기 후방 차량의 위치를 인식하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 후방 차량 인식 방법은, 상기 차량과 차선간 거리를 측정하는 단계, 및 상기 차량과 차선간 거리 정보를 이용하여 상기 차선을 기준으로 상기 차량의 좌측 또는 우측 방향에 대한 치우침 정도를 추정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 제2 곡률반경을 계산하는 단계는, 상기 차량 및 상기 후방차량간 거리 정보 및 상기 후방 차량의 속도 정보를 이용하여 상기 후방차량이 상기 차량의 위치까지 도달하는데 걸리는 도달시간을 산출하는 단계를 포함하고, 해당 시점으로부터 상기 도달시간 이전 시점의 곡률 정보를 이용하여 후방 차량에 대한 제2 곡률반경을 계산하는 것을 특징으로 한다.
상기 차량과 후방 차량간 거리를 추정하는 단계는, 상기 차량의 위치를 기준으로 상기 차량과 상기 후방 차량간 종방향 거리 및 횡방향 거리를 각각 추정하는 것을 특징으로 한다.
상기 후방 차량의 위치를 인식하는 단계는, 상기 제2 곡률반경의 절대값이 기준치를 초과하면, 상기 거리 추정부에 의해 추정된 상기 후방 차량의 횡방향 거리를 이용하여 상기 후방 차량이 위치한 차선을 인식하는 것을 특징으로 한다.
상기 후방 차량의 위치를 인식하는 단계는, 상기 제2 곡률반경의 절대값이 기준치 이하이면, 상기 제2 곡률반경의 절대값에서 곡률 중심으로부터 상기 후방 차량의 중심까지의 거리값을 뺀 값을 이용하여 상기 후방 차량이 위치한 차선을 인식하는 것을 특징으로 한다.
상기 후방 차량의 위치를 인식하는 단계는, 차선을 기준으로 상기 차량의 좌측 또는 우측 방향에 대한 치우침 정도를 이용하여 상기 후방 차량의 위치 정보를 보정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 목적은, 차량 전방의 비전센서가 출력하는 곡률 및 차선 거리 등의 정보를 후방 차량을 인식하는데 반영함으로써 곡선 도로를 주행하거나, 혹은 차량이 차선에 치우친 경우에도 후방 차량의 위치를 정확하게 인식할 수 있으며, 그로 인해 후방 차량의 인식률이 증대되도록 하는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 후방 차량 인식 장치가 적용된 차량을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 후방 차량 인식 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 후방 차량 인식 장치의 곡률 산출 동작을 설명하는데 참조되는 예시도이다.
도 6a 및 도 6b는 은 본 발명의 일 실시예에 따른 후방 차량 인식 장치의 곡률 기반 차선 인식 결과를 도시한 예시도이다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 후방 차량 인식 장치의 차선 치우침 기반 차선 인식 결과를 도시한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 후방 차량 인식 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 순서도이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서 "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성 요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성 요소는 제 2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성 요소도 제 1 구성 요소로 명명될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 후방 차량 인식 장치가 적용된 차량을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 차량의 전방에는 전방의 주행정보를 취득하기 위한 제1 센서(120)를 구비하고, 차량의 후방에는 후방의 차량 정보를 취득하기 위한 제2 센서(130)를 구비할 수 있다.
여기서, 제1 센서(120)는 비전센서(vision sensor)로서, 카메라 등을 통해 차량(1)의 전방에 대한 주행상황 정보를 취득할 수 있다. 또한, 제2 센서(130)는 레이저 센서, 초음파 센서 등과 같은 물체 감지 센서로, 차량(1)의 후방에 위치한 물체, 즉, 후방 차량의 정보를 취득할 수 있다.
후방 차량 인식 장치(100)는 전방에 구비된 제1 센서(120)로부터 취득한 전방의 주행 정보를 이용하여 도로 곡률을 계산하고, 이때 계산된 곡률 정보와 제2 센서(130)로부터 취득한 후방 차량의 정보를 이용하여 후방 차량의 정확한 위치를 인식하게 된다.
이에, 후방 차량 인식 장치(100)의 구체적인 구성에 대해서는 도 2를 참조하여 더욱 상세히 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 후방 차량 인식 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 후방 차량 인식 장치(100)는 제어부(110), 제1 센서(120), 제2 센서(130), 출력부(140), 저장부(150), 거리 추정부(160), 곡률 계산부(170) 및 위치 인식부(180)를 포함할 수 있다. 여기서, 제어부(110)는 후방 차량 인식 장치(100)의 각 부의 동작을 제어할 수 있다.
제1 센서(120)는 도 1에서와 같이 차량 전방에 구비된 비전센서이다. 제1 센서(120)는 카메라를 통해 촬영한 영상 등을 이용하여 차량의 전방에 위치한 물체의 움직임 자세, 도로 환경 등을 인식하는 센서로, 본 발명에서는 전방 도로의 곡률 정보 및 차선 거리 정보를 취득할 수 있다. 도 1 및 도 2에서는 차량의 전방에 비전 센서가 구비된 것을 도시하였으나, 그 외에도 차량 전방의 상황을 인식하기 위한 레이저 센서 및 초음파 센서 등이 추가로 구비될 수 있음은 당연한 것이다.
제2 센서(130)는 도 1에서와 같이 차량 후방에 구비된 물체 감지 센서로, 레이저 센서, 초음파 센서 등이 해당 될 수 있다. 제2 센서(130)는 레이저 또는 초음파를 차량 후방으로 출력하고, 이때 반사되어 입력된 신호를 이용하여 차량 후방에 위치한 물체를 인식하는 센서로, 본 발명에서는 후방 차량의 위치 좌표를 취득할 수 있다.
제1 센서(120) 및 제2 센서(130)는 차량 주행 중 실시간 또는 소정 시간 간격으로 정보를 취득하게 되며, 차량의 전방 및 후방에서 취득한 정보를 제어부(110)로 제공한다. 이때, 제어부(110)는 제1 센서(120) 및 제2 센서(130)로부터 제공된 정보가 저장부(150)에 저장되도록 하고, 후방 차량 인식을 위해 각 부로 전달할 수 있다.
출력부(140)는 후방 차량 인식 장치(100)에 의해 도출된 후방 차량 인식 결과를 출력할 수 있다. 이때, 출력부(140)는 무선 통신으로 연결된 외부장치 혹은 케이블을 통해 유선을 연결된 외부장치로 후방 차량 인식 결과를 제공할 수 있다. 일 예로서, 출력부(140)는 후방 차량 인식 장치(100)의 후방 차량 인식 결과를 차량내 모니터로 제공할 수 있으며, 또한 후방의 장애물 위치에 따라 차량 구동을 제어하는 차량 제어 시스템으로 후방 차량 인식 결과를 제공할 수도 있다.
저장부(150)는 후방 차량 인식 장치(100)의 동작을 위한 설정값이 저장될 수 있으며, 후방 차량 인식 장치(100)의 각 부에 의한 결과값이 저장될 수 있다. 또한, 저장부(150)는 후방 차량 인식 장치(100)의 각 부의 동작을 구현하기 위한 프로그램 또는 알고리즘 등이 저장될 수 있다. 일 예로서, 저장부(150)는 차선 추정 알고리즘, 거리 추정 알고리즘, 곡률 계산 알고리즘 및 위치 추정 알고리즘 등이 저장될 수 있다.
여기서, 저장부(150)는 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리 등), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크, 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), PROM(Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory) 중 적어도 하나의 저장매체를 포함할 수 있다.
거리 추정부(160)는 제어부(110)로부터 전달된 정보, 즉, 제2 센서(130)로부터 취득된 후방 차량의 좌표 정보를 이용하여 차량과 후방 차량 간 거리를 추정한다. 이때, 거리 추정부(160)는 차량의 위치를 기준으로 차량과 후방 차량간 종방향 거리 및 횡방향 거리를 각각 추정할 수 있다. 또한, 거리 추정부(160)는 차량과 후방 차량간 거리 변화를 이용하여 후방 차량의 속도를 추정할 수도 있다. 거리 추정부(160)는 차량과 후방 차량간 거리 정보 및 후방 차량의 속도 정보를 제어부(110)로 제공하며, 이때 제어부(110)는 거리 추정부(160)로부터 제공된 정보를 곡률 계산부(170)로 전달할 수 있다.
또한, 거리 추정부(160)는 제1 센서(120)로부터 취득한 정보로부터 차량과 차선간 거리를 측정할 수도 있다. 이때, 거리 추정부(160)는 차량과 차선간 거리 정보를 이용하여 차량의 좌측 차선 또는 우측 차선에 대한 차량의 치우침 정도를 추정할 수 있다. 거리 추정부(160)는 좌측 차선 또는 우측 차선에 대한 차량의 치우침 정도에 대한 정보를 제어부(110)로 제공하며, 이때 제어부(110)는 거리 추정부(160)로부터 제공된 정보를 위치 인식부(180)로 전달할 수 있다.
거리 추정부(160)에 의해 추정된 차량 및 후방 차량간 거리 정보, 후방 차량의 속도 정보, 차량 및 차선간 거리 정보 등은 저장부(150)에 저장될 수 있다.
곡률 계산부(170)는 제1 센서(120)로부터 취득한 전방의 주행정보, 예를 들어, 전방 도로의 곡률 정보를 이용하여 전방차량에 대한 제1 곡률반경을 계산한다.
또한, 곡률 계산부(170)는 제1 곡률반경 및 후방 차량간 거리 정보를 이용하여 후방 차량에 대한 제2 곡률반경을 계산한다. 여기서, 곡률 계산부(170)는 거리 추정부(160)로부터 제공된 차량과 후방 차량간 거리 정보 및 속도 정보를 이용하여 후방 차량이 차량의 위치까지 도달하는데 걸리는 도달시간을 산출하고, 해당 시점으로부터 도달시간 이전 시점의 곡률 정보를 이용하여 후방 차량에 대한 제2 곡률반경을 계산하도록 한다.
제1 곡률반경 빛 제2 곡률반경을 계산하는 동작에 대한 구체적인 설명은 도 3 내지 도 5의 실시예를 참조하도록 한다. 곡률 계산부(170)에 의해 계산된 제1 곡률반경 및 제2 곡률반경에 대한 정보는 저장부(150)에 저장될 수 있으며, 제어부(110)를 통해 위치 인식부(180)로 전달될 수 있다.
위치 인식부(180)는 곡률 계산부(170)로부터 제공된 제2 곡률반경 및 차량과 차선간 거리를 이용하여 후방 차량의 위치를 인식할 수 있다.
여기서, 위치 인식부(180)는 제2 곡률반경의 절대값을 확인하여, 제2 곡률반경의 절대값이 사전에 정의된 기준치를 초과하면, 후방 차량이 주행하는 도로를 직선 또는 직선에 가까운 거리로 판단한다. 이 경우, 위치 인식부(180)는 거리 추정부(160)에 의해 추정된 후방 차량의 횡방향 위치를 후방 차량의 위치로 인식할 수 있다.
따라서, 위치 인식부(180)는 후방 차량의 횡방향 위치와 차선 위치를 비교함으로써 후방 차량이 위치한 차선을 최종 인식할 수 있다.
한편, 위치 인식부(180)는 제2 곡률반경의 절대값이 사전에 정의된 기준치 이하이면, 후방 차량이 주행하는 도로가 곡선 도로인 것으로 판단한다. 이 경우, 위치 인식부(180)는 제2 곡률반경의 절대값에서 곡률 중심으로부터 후방 차량의 중심까지의 거리값을 뺀 값을 이용하여 후방 차량의 횡방향 위치를 확인하고, 이를 토대로 후방 차량이 위치한 차선을 최종 인식할 수 있다.
또한, 위치 인식부(180)는 차선을 기준으로 차량의 좌측 차선 또는 우측 차선에 대한 차량의 치우침 정도를 이용하여 후방 차량의 위치 정보를 보정할 수 있다.
일 예로서, 차량이 좌측 차선으로 치우친 경우, 좌측 방향으로 치우침 정도를 반영하여 차선의 위치를 보정하고, 보정된 차선의 위치를 기준으로 후방 차량의 횡방향 위치를 확인하여 후방 차량의 주행 차선을 인식할 수 있다. 또한, 차량이 우측 차선으로 치우친 경우, 우측 방향으로 치우침 정도를 반영하여 차선의 위치를 보정하고, 보정된 차선의 위치를 기준으로 후방 차량의 횡방향 위치를 확인하여 후방 차량의 주행 차선을 인식할 수 있다.
여기서, 제1 곡률반경 빛 제2 곡률반경을 이용하여 후방 차량이 위치한 차선을 인식하는 동작에 대한 구체적인 설명은 도 3 내지 도 5의 실시예를 참조하도록 한다. 위치 인식부(180)는 인식된 후방 차량의 위치 정보를 저장부(150)에 저장하도록 한다. 이 경우, 제어부(110)는 위치 인식부(180)에 의해 인식된 후방 차량의 위치 정보를 출력부(140)를 통해 출력할 수 있다.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 후방 차량 인식 장치의 곡률반경 산출 동작을 설명하는데 참조되는 예시도이다.
먼저, 도 3은 제1 실시예에 따른 후방 차량 인식 장치의 곡률반경 산출 동작을 나타낸 것이다. 도 3의 실시예는 전방 차량은 곡선 차로에서 주행하고, 후방 차량은 직선 차로에서 주행하는 것으로 가정한다. 또한, 차량의 중심 위치가 B(0, 0)이고, 차량의 중심으로부터 횡방향은 Y축 방향, 종방향은 X축 방향인 것으로 가정한다.
도 3을 참조하면, t1 시점에 전방 차량의 중심 위치는 C(yr ,F(t1), xr ,F(t1))이고, 제1 센서에 의해 취득한 전방의 도로 곡률은 c0(t1)이 된다. 이때, 후방 차량 인식 장치는 전방의 도로 곡률 c0(t1)을 이용하여 전방 차량에 대한 제1 곡률반경 ρF(t1)을 계산한다. 여기서, ρF(t1)은 아래 [수학식 1]을 참조하여 계산할 수 있다.
Figure 112014082933868-pat00001
또한, t1 시점에 후방 차량의 중심 위치는 A(yr ,R(t1), xr ,R(t1))이고, 제2 센서에 의해 취득한 차량과 후방 차량간 거리는 rR(t1), 후방 차량의 절대 속도는 rR(t1)+ve(t1)이 된다. 이때, 후방 차량 인식 장치는 rR(t1)와 rR(t1)+ve(t1)를 이용하여 후방 차량 중심 A가 차량 중심 B의 위치까지 도달하는데 걸리는 도달시간 tR(t1)을 계산한다. 여기서, tR(t1)은 아래 [수학식 2]를 참조하여 계산할 수 있다.
Figure 112014082933868-pat00002
이때, 후방 차량 인식 장치는 현재 시점 t1로부터 A가 B의 위치까지 도달하는데 걸리는 도달시간 tR(t1) 이전 시점에 대한 곡률 c0(t1-tR(t1))을 산출하고, 이때 산출된 곡률 c0(t1-tR(t1))을 이용하여 후방 차량에 대한 제2 곡률반경 ρR(t1)을 계산한다. 여기서, ρR(t1)은 아래 [수학식 3]을 참조하여 계산할 수 있다.
Figure 112014082933868-pat00003
후방 차량 인식 장치는 후방 차량에 대한 제2 곡률반경 ρR(t1)을 이용하여 후방 차량의 횡방향 위치를 인식할 수 있다. 이때, 후방 차량 인식 장치는 곡률 반경의 크기에 따라 아래 [수학식 4]를 참조하여 후방 차량의 횡방향 위치 yp ,R(t1)를 인식할 수 있다.
Figure 112014082933868-pat00004
도 3에 도시된 실시예의 경우, 후방 차량이 주행하는 도로는 직선 도로이다. 따라서, 후방 차량이 주행하는 도로의 곡률은 0 또는 0에 가까운 값이 되며, [수학식 3]에 의해 ρR(t1)은 무한대가 될 수 있다.
이와 같이, 후방 차량 인식 장치는 제2 곡률반경의 절대값이 사전에 정의된 기준치를 초과하면, 후방 차량의 횡방향 위치 좌표인 yr ,R(t1)를 yp ,R(t1)로 인식하게 된다. 따라서 도 3의 제1 실시예에서는 yp ,R(t1)=yr ,R(t1)이 된다.
도 4는 제2 실시예에 따른 후방 차량 인식 장치의 곡률반경 산출 동작을 나타낸 것이다. 도 4의 실시예는 전방 차량 및 후방 차량이 모두 곡선 차로에서 주행하는 것으로 가정한다. 또한, 차량의 중심 위치가 B'(0, 0)이고, 차량의 중심으로부터 횡방향은 Y축 방향, 종방향은 X축 방향인 것으로 가정한다.
도 4를 참조하면, t2 시점에 전방 차량의 중심 위치는 C'(yr ,F(t2), xr ,F(t2))이고, 제1 센서에 의해 취득한 전방의 도로 곡률은 c0(t2)이 된다. 이때, 후방 차량 인식 장치는 전방의 도로 곡률 c0(t2)를 이용하여 전방 차량에 대한 제1 곡률반경 ρF(t2)를 계산한다. 여기서, ρF(t2)는 [수학식 1]의 시점을 변경하여 계산할 수 있다.
또한, t2 시점에 후방 차량의 중심 위치는 A'(yr ,R(t2), xr ,R(t2))이고, 제2 센서에 의해 취득한 차량과 후방 차량간 거리는 rR(t2), 후방 차량의 절대 속도는 rR(t2)+ve(t2)가 된다. 이때, 후방 차량 인식 장치는 rR(t2)와 rR(t2)+ve(t2)를 이용하여 후방 차량 중심 A'가 차량 중심 B'의 위치까지 도달하는데 걸리는 도달시간 tR(t2)를 계산한다. 여기서, tR(t2)은 아래 [수학식 2]의 시점을 변경하여 계산할 수 있다.
이때, 후방 차량 인식 장치는 현재 시점 t2로부터 후방 차량 중심 A'가 차량 중심 B'의 위치까지 도달하는데 걸리는 도달시간 tR(t2) 이전 시점에 대한 곡률 c0(t2-tR(t2))를 산출하고, 이때 산출된 곡률 c0(t2-tR(t2))를 이용하여 후방 차량에 대한 제2 곡률반경 ρR(t2)를 계산한다. 여기서, ρR(t2)는 [수학식 3]의 시점을 변경하여 계산할 수 있다.
후방 차량 인식 장치는 후방 차량에 대한 제2 곡률반경 ρR(t2)를 이용하여 후방 차량의 횡방향 위치를 인식할 수 있다. 이때, 후방 차량 인식 장치는 곡률 반경의 크기에 따라 상기 [수학식 4]를 참조하여 후방 차량의 횡방향 위치 yp ,R(t2)를 인식할 수 있다.
Figure 112014082933868-pat00005
도 4에 도시된 실시예의 경우, 후방 차량이 주행하는 도로는 전방 차량이 주행하는 도로와 같은 곡선 도로이다. 따라서, 후방 차량 인식 장치는 제2 곡률반경의 절대값이 사전에 정의된 기준치 이하이면, 후방 차량에 대한 제2 곡률 반경 ρR(t2)의 절대값에서 곡률 중심 P2로부터 후방 차량의 중심인 A'까지의 거리값을 뺀 값을 이용하여 후방 차량의 횡방향 위치 yp ,R(t2)를 확인할 수 있다.
여기서, 곡률 중심 P2로부터 후방 차량의 중심인 A'까지의 거리값을 뺀 값은 아래와 같이, P2에서 A'까지의 거리값으로, 이는 xr ,R(t2)의 제곱값과 후방 차량에 대한 제2 곡률반경인 ρR(t2)의 절대값에서 yr ,R(t2)을 뺀 값의 제곱값을 더한 값의 루트값이 된다.
Figure 112014082933868-pat00006
여기서, 후방 차량 인식 차선은 차량 중심인 B'와 차선간 거리를 비교하여 B'가 좌측 차선 또는 우측 차선으로 치우친 경우, B'의 치우침 정도를 반영하여 후방 차량의 횡방향 위치 yp ,R(t2)를 보정할 수 있다.
도 5는 제3 실시예에 따른 후방 차량 인식 장치의 곡률반경 산출 동작을 나타낸 것이다. 도 5의 실시예는 전방 차량은 직선 차로에서 주행하고, 후방 차량은 곡선 차로에서 주행하는 것으로 가정한다. 또한, 차량의 중심 위치가 B"(0, 0)이고, 차량의 중심으로부터 횡방향은 Y축 방향, 종방향은 X축 방향인 것으로 가정한다.
도 5를 참조하면, t3 시점에 전방 차량의 중심 위치는 C"(yr ,F(t3), xr ,F(t3))이고, 제1 센서에 의해 취득한 전방의 도로 곡률은 c0(t3)이 된다. 이때, 후방 차량 인식 장치는 전방의 도로 곡률 c0(t3)을 이용하여 전방 차량에 대한 제1 곡률반경 ρF(t3)을 계산한다. 여기서, ρF(t3)은 [수학식 1]의 시점을 변경하여 계산할 수 있다.
전방 차량이 주행하는 차선은 직선 도로이므로, 전방 차량에 대한 제1 곡률반경은 무한대가 된다.
또한, t3 시점에 후방 차량의 중심 위치는 A"(yr ,R(t3), xr ,R(t3))이고, 제2 센서에 의해 취득한 차량과 후방 차량간 거리는 rR(t3), 후방 차량의 절대 속도는 rR(t3)+ve(t3)이 된다. 이때, 후방 차량 인식 장치는 rR(t3)과 rR(t2)+ve(t3)을 이용하여 후방 차량 중심 A"가 차량 중심 B"의 위치까지 도달하는데 걸리는 도달시간 tR(t3)을 계산한다. 여기서, tR(t3)은 아래 [수학식 2]의 시점을 변경하여 계산할 수 있다.
이때, 후방 차량 인식 장치는 현재 시점 t3으로부터 후방 차량 중심 A"가 차량 중심 B"의 위치까지 도달하는데 걸리는 도달시간 tR(t3) 이전 시점에 대한 곡률 c0(t3-tR(t3))을 산출하고, 이때 산출된 곡률 c0(t3-tR(t3))를 이용하여 후방 차량에 대한 제2 곡률반경 ρR(t3)을 계산한다. 여기서, ρR(t3)은 [수학식 3]의 시점을 변경하여 계산할 수 있다.
후방 차량 인식 장치는 후방 차량에 대한 제2 곡률반경 ρR(t3)을 이용하여 후방 차량의 횡방향 위치를 인식할 수 있다. 이때, 후방 차량 인식 장치는 곡률 반경의 크기에 따라 상기 [수학식 4]를 참조하여 후방 차량의 횡방향 위치 yp ,R(t3)을 인식할 수 있다.
도 5에 도시된 실시예의 경우, 후방 차량이 주행하는 도로는 곡선 도로이므로, 후방 차량 인식 장치는 제2 곡률반경 ρR(t3)의 절대값이 사전에 정의된 기준치 이하이면, 후방 차량에 대한 제2 곡률 반경 ρR(t3)의 절대값에서 곡률 중심 P3으로부터 후방 차량의 중심인 A"까지의 거리값을 뺀 값을 이용하여 후방 차량의 횡방향 위치 yp ,R(t3)을 확인할 수 있다.
여기서, 곡률 중심 P2로부터 후방 차량의 중심인 A"까지의 거리값을 뺀 값은 도 4의 실시예와 마찬가지의 방법으로 산출할 수 있다. 이때, 후방 차량 인식 차선은 차량 중심인 B"와 차선간 거리를 비교하여 B"가 좌측 차선 또는 우측 차선으로 치우친 경우, B"의 치우침 정도를 반영하여 후방 차량의 횡방향 위치 yp ,R(t3)을 보정할 수 있다.
도 6a 및 도 6b는 은 본 발명의 일 실시예에 따른 후방 차량 인식 장치의 곡률 기반 차선 인식 결과를 도시한 예시도이다.
도 6a는 후방 곡률을 반영하지 않고 후방 차량의 위치 좌표 기반으로 후방 차량이 주행하는 차선을 인식한 실시예를 나타낸 것이고, 도 6b는 후방 곡률을 반영하여 후방 차량이 주행하는 차선을 인식한 실시예를 나타낸 것이다.
도 6a에서와 같이, 차량(1)의 후방 도로가 곡선도로인 경우에 후방의 도로 곡률을 반영하지 않고 후방 차량(2)의 위치을 인식하게 되면, 마치 후방 차량(2)이 우측 차선을 걸치고 있어 자칫 차량(1)의 우측 차로에서 주행하는 것으로 오인식하게 될 수 있다. 이에 반해, 도 6b와 같이 후방의 곡률 정보를 반영하여 후방 차량(2)의 위치를 인식하는 경우에는 후방 차량(2)이 차량(1)과 동일한 차선을 주행하는 것을 확실히 인식할 수 있게 된다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 후방 차량 인식 장치의 차선 치우침 기반 차선 인식 결과를 도시한 예시도이다.
도 7a는 차량의 치우침 상태를 반영하지 않고 후방 차량의 위치 좌표 기반으로 후방 차량이 주행하는 차선을 인식한 실시예를 나타낸 것이고, 도 7b는 차량의 치우침 상태를 반영하여 후방 차량이 주행하는 차선을 인식한 실시예를 나타낸 것이다.
도 7a에서와 같이, 차량의 치우침 상태를 반영하지 않는 경우 차량(1)은 도로의 중앙에 위치한 것으로 인식하게 된다. 이를 기반으로 후방 차량(2)의 위치를 인식하게 되면, 후방 차량(2)이 차선에 가까이 위치한 경우 후방 차량(2)이 주행하는 차선을 오인식하게 된다. 이에 반해, 도 7b는 차량(1)이 우측 차선으로 치우친 상태임을 확인할 수 있다. 이와 같이, 차량(1)의 치우침 상태를 반영하여 후방 차량(2)의 위치를 인식하게 되면, 보다 정확한 위치를 인식할 수 있게 된다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 비보호 교차로에서의 차량 통행 제어 장치의 동작 흐름을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 후방 차량 인식 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 순서도이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 후방 차량 인식 장치는 제1 센서를 이용하여 전방에 대한 제1 센서값을 획득한다(S110). 여기서, 제1 센서는 비전센서로서, 후방 차량 인식 장치는 제1 센서값으로부터 전방의 곡률 정보를 취득하여 전방 차량에 대한 제1 곡률반경을 계산한다(S120).
또한, 후방 차량 인식 장치는 제2 센서를 이용하여 후방에 대한 제2 센서값을 획득하ㅎㄴ다(S130). 여기서, 제2 센서는 초음파 센서 또는 레이저 센서와 같은 물체 검출 센서로, 후방 차량 인식 장치는 제2 센서값으로부터 후방 차량의 위치 좌표를 획득하여 차량과 후방차량간 거리를 추정한다(S140).
이후, 후방 차량 인식 장치는 'S120' 과정에서 산출된 전방 차량에 대한 제1 곡률반경 및 'S140' 과정에서의 차량과 후방차량간 거리 정보를 이용하여 후방 차량에 대한 제2 곡률반경을 계산할 수 있다(S150). 이때, 후방 차량 인식 장치는 'S150' 과정에서 계산된 제2 곡률반경을 이용하여 자차량 중심 기준 후방 차량의 횡방향 위치를 확인한다(S160).
후방 차량 인식 장치는 자차량과 차선간 거리를 확인하여(S170), 자차량이 좌측 차선 또는 우측 차선으로 치우친 경우 자차량의 치우침 정도를 반영하여 후방 차량의 위치를 인식하도록 한다(S180).
상술한 'S110' 내지 'S180' 과정들은 별도의 동작 종료 명령이 있기 전까지는 반복해서 수행되며, 후방 차량 인식에 대한 별도의 동작 종료 명령이 입력되면(S190), 후방 차량 인식 장치는 관련 동작을 종료하도록 한다.
상기의 과정들은 프로세서에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체, 즉, 메모리 및/또는 스토리지에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서에 커플링되며, 그 프로세서는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 후방 차량 인식 장치 110: 제어부
120: 제1 센서 130: 제2 센서
140: 출력부 150: 저장부
160: 거리 추정부 170: 곡률 계산부
180: 위치 인식부

Claims (14)

  1. 차량 전방의 주행정보를 취득하는 제1 센서;
    차량 후방의 차량 정보를 취득하는 제2 센서;
    상기 차량과 차선간 거리를 측정하고, 상기 제2 센서로부터 취득한 후방 차량의 정보를 이용하여 상기 차량과 후방 차량간 거리를 추정하는 거리 추정부;
    상기 제1 센서로부터 취득한 전방의 주행정보를 이용하여 전방차량에 대한 제1 곡률반경을 계산하고, 상기 제1 곡률반경 및 상기 후방 차량의 거리 정보를 이용하여 상기 후방 차량에 대한 제2 곡률반경을 계산하는 곡률 계산부; 및
    상기 제2 곡률반경 및 상기 차량과 차선간 거리를 이용하여 상기 후방 차량의 위치를 인식하고, 차선을 기준으로 한 상기 차량의 치우침 정도를 이용하여 상기 후방 차량의 위치를 보정하는 위치 인식부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 후방 차량 인식 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 곡률 계산부는,
    상기 차량 및 상기 후방차량간 거리 정보 및 상기 후방 차량의 속도 정보를 이용하여 상기 후방차량이 상기 차량의 위치까지 도달하는데 걸리는 도달시간을 산출하고,
    해당 시점으로부터 상기 도달시간 이전 시점의 곡률 정보를 이용하여 후방 차량에 대한 제2 곡률반경을 계산하는 것을 특징으로 하는 후방 차량 인식 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 거리 추정부는,
    상기 차량과 차선간 거리 정보를 이용하여 상기 차량의 좌측 차선 또는 우측 차선에 대한 상기 차량의 치우침 정도를 추정하는 것을 특징으로 하는 후방 차량 인식 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 거리 추정부는,
    상기 차량의 위치를 기준으로 상기 차량과 상기 후방 차량간 종방향 거리 및 횡방향 거리를 각각 추정하는 것을 특징으로 하는 후방 차량 인식 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 위치 인식부는,
    상기 제2 곡률반경의 절대값이 기준치를 초과하면, 상기 거리 추정부에 의해 추정된 상기 후방 차량의 횡방향 거리를 이용하여 상기 후방 차량이 위치한 차선을 인식하는 것을 특징으로 하는 후방 차량 인식 장치.
  6. 청구항 4에 있어서,
    상기 위치 인식부는,
    상기 제2 곡률반경의 절대값이 기준치 이하이면, 상기 제2 곡률반경의 절대값에서 곡률 중심으로부터 상기 후방 차량의 중심까지의 거리값을 뺀 값을 이용하여 상기 후방 차량이 위치한 차선을 인식하는 것을 특징으로 하는 후방 차량 인식 장치.
  7. 삭제
  8. 제1 센서로부터 취득한 차량 전방의 주행정보를 이용하여 전방 차량에 대한 제1 곡률반경을 계산하는 단계;
    제2 센서로부터 취득한 후방 차량의 정보를 이용하여 상기 차량과 후방 차량간 거리를 추정하는 단계;
    상기 제1 곡률반경 및 상기 후방 차량의 거리 정보를 이용하여 상기 후방 차량에 대한 제2 곡률반경을 계산하는 단계; 및
    상기 제2 곡률반경 및 상기 차량과 차선간 거리를 이용하여 상기 후방 차량의 위치를 인식하는 단계를 포함하고,
    상기 후방 차량의 위치를 인식하는 단계는, 차선을 기준으로 한 상기 차량의 치우침 정도를 이용하여 상기 후방 차량의 위치를 보정하는 것을 특징으로 하는 후방 차량 인식 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 차량과 차선간 거리를 측정하는 단계; 및
    상기 차량과 차선간 거리 정보를 이용하여 상기 차량의 좌측 차선 또는 우측 차선에 대한 상기 차량의 치우침 정도를 추정하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 후방 차량 인식 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 제2 곡률반경을 계산하는 단계는,
    상기 차량 및 상기 후방차량간 거리 정보 및 상기 후방 차량의 속도 정보를 이용하여 상기 후방차량이 상기 차량의 위치까지 도달하는데 걸리는 도달시간을 산출하는 단계를 포함하고,
    해당 시점으로부터 상기 도달시간 이전 시점의 곡률 정보를 이용하여 후방 차량에 대한 제2 곡률반경을 계산하는 것을 특징으로 하는 후방 차량 인식 방법.
  11. 청구항 8에 있어서,
    상기 차량과 후방 차량간 거리를 추정하는 단계는,
    상기 차량의 위치를 기준으로 상기 차량과 상기 후방 차량간 종방향 거리 및 횡방향 거리를 각각 추정하는 것을 특징으로 하는 후방 차량 인식 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 후방 차량의 위치를 인식하는 단계는,
    상기 제2 곡률반경의 절대값이 기준치를 초과하면, 상기 거리 추정부에 의해 추정된 상기 후방 차량의 횡방향 거리를 이용하여 상기 후방 차량이 위치한 차선을 인식하는 것을 특징으로 하는 후방 차량 인식 방법.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 후방 차량의 위치를 인식하는 단계는,
    상기 제2 곡률반경의 절대값이 기준치 이하이면, 상기 제2 곡률반경의 절대값에서 곡률 중심으로부터 상기 후방 차량의 중심까지의 거리값을 뺀 값을 이용하여 상기 후방 차량이 위치한 차선을 인식하는 것을 특징으로 하는 후방 차량 인식 방법.
  14. 삭제
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WO2012147187A1 (ja) * 2011-04-27 2012-11-01 トヨタ自動車株式会社 周辺車両検出装置
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김형태 외 3인, 차선 변경 지원을 위한 레이더와 비전센서 융합 기반 전방 다중 차량 인지, 2013 KSAE 부문 종합학술대회, 2013.5, 969-974 (6 pages) *
김형태 외 3인,차선 변경 지원을 위한 레이더 및 비전센서 융합기반 다중 차량 인식, 제어로봇시스템학회 논문지 제21권 제2호, 2015.2, 121-129 (9 pages) *

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