KR101672133B1 - 차량 궤적 예측 장치 및 방법과, 이를 이용한 적응식 정속 주행 시스템 - Google Patents

차량 궤적 예측 장치 및 방법과, 이를 이용한 적응식 정속 주행 시스템 Download PDF

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KR101672133B1
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정정주
이승희
이성구
강창묵
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한양대학교 산학협력단
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Abstract

차량 궤적 예측 장치 및 방법과, 이를 이용한 적응식 정속 주행 시스템이 개시된다. 개시된 차량 궤적 예측 방법은 상기 차량의 움직임 관련 정보를 획득하는 단계; 상기 획득부에서 센싱된 정보를 이용하여 상기 차량의 요 레이트(yaw rate) 및 곡률 속도(curvature rate)를 산출하는 단계; 및 상기 요 레이트 및 상기 곡률 속도를 이용하여 상기 차량의 궤적을 예측하는 단계;를 포함한다.

Description

차량 궤적 예측 장치 및 방법과, 이를 이용한 적응식 정속 주행 시스템{Apparatus and Method for vehicle trajectory prediction, and adaptive cruise control using the same}
본 발명의 실시예들은 차량 궤적 예측 장치 및 방법과, 이를 이용한 적응식 정속 주행 시스템에 관한 것이다.
최근, 전용 도로를 주행하는 자동차의 운행은 종래의 수동운전에서 자동운전을 지나서 무인운전 시대로 진입하고 있다. 그에 따라서, 운전자에게 편의성을 제공하고 안전성을 향상시키기 위한 연구를 진행 중에 있으며, 이에 따라 적응식 정속 주행 시스템의 중요성이 점차 증대하고 있다.
한편, 본 발명과 관련된 선행기술로 미국공개특허 US5467283이 있다.
보다 상세하게, 상기의 미국 특허에서는 차량 속도 센서와 스트어링 앵글 센서를 이용하여 차량의 경로 예측을 수행하는 방법과, 차량 속도 센서와 요 레이트(yaw rate) 센서를 이용하여 차량의 경로 예측을 수행하는 방법이 개시되고 있다.
그러나, 상기의 두 가지 방법의 경우, 선택 유닛(selecting unit)이 추가적으로 필요하며, 특히 두번째 방법의 경우, 차량이 원 모션으로 운동하기 때문에 곡률이 변하는 구간에서 차량 경로 예측이 어렵다는 단점이 있다.
이에 따라, 차량의 경로 예측을 이용한 적응식 정속 주행 시스템에서, 대상 차량이 곡선 차선으로 움직이는 경우, 이웃 차선에서 주행하는 선행 차량이 목표 차량으로 잘못 인식되는 오류가 발생하는 문제점이 있다.
상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명에서는 차량 궤적을 정확하기 예측하며, 이웃 차선에서 주행하는 차량이 목표 차량으로 잘못 인식되는 것을 방지할 수 있는 차량 궤적 예측 장치 및 방법과, 이를 이용한 적응식 정속 주행 시스템을 제안하고자 한다.
본 발명의 다른 목적들은 하기의 실시예를 통해 당업자에 의해 도출될 수 있을 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 차량 궤적 예측 방법에 있어서, 상기 차량의 움직임 관련 정보를 획득하는 단계; 상기 획득부에서 센싱된 정보를 이용하여 상기 차량의 요 레이트(yaw rate) 및 곡률 속도(curvature rate)를 산출하는 단계; 및 상기 요 레이트 및 상기 곡률 속도를 이용하여 상기 차량의 궤적을 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 궤적 예측 방법이 제공된다.
상기 궤적을 예측하는 단계는 상기 차량 궤적 예측 함수를 생성하고, 상기 차량 궤적 예측 함수를 이용하여 상기 차량의 궤적을 예측하되, 상기 차량 궤적 예측 함수는 아래의 수학식과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015045402140-pat00001
여기서, f(x)는 차량 궤적 예측 함수, x는 차량 좌표계의 종 방향 위치, c0는 레터럴 오프셋(lateral offset), c1는 상대적 주행각(relative heading angle), c2는 상기 차량의 요 레이트에서 도출되는 곡률과 연관된 상수(curvature/2), 곡률과 연관된 상수, c3는 곡률 속도와 연관된 상수를 각각 의미함.
상기 c3는 아래의 수학식과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015045402140-pat00002
여기서,
Figure 112015045402140-pat00003
는 상기 차량의 요 레이트, k는 시점에 관한 인덱스, Ts는 샘플링 시간, Vx는 상기 차량의 무게 중심에서의 종방향 속도를 각각 의미함.
상기 c0 및 c1는 0이고, c2는 아래의 수학식과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015045402140-pat00004
여기서,
Figure 112015045402140-pat00005
는 상기 차량의 요 레이트, Vx는 상기 차량의 무게 중심에서의 종방향 속도를 각각 의미함.
또한 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 차량 궤적 예측 장치에 있어서, 상기 차량의 움직임 관련 정보를 획득하는 획득부; 상기 획득부에서 센싱된 정보를 이용하여 상기 차량의 요 레이트(yaw rate) 및 곡률 속도(curvature rate)를 산출하는 산출부; 및 상기 요 레이트 및 상기 곡률 속도를 이용하여 상기 차량의 궤적을 예측하는 예측부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 궤적 예측 장치가 제공된다.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 차량의 적응식 정속 주행 시스템에 있어서, 상기 차량의 요 레이트(yaw rate) 및 곡률 속도(curvature rate)를 이용하여 상기 차량의 궤적을 예측하는 차량 궤적 예측부; 및 상기 차량의 궤적을 이용하여 상기 차량에 선행하는 목표 차량을 예측하고, 상기 목표 차량과의 사이의 차간 거리를 제어하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응식 정속 주행 시스템이 제공된다.
본 발명에 따르면, 차량 궤적을 정확하기 예측하며, 이웃 차선에서 주행하는 차량이 목표 차량으로 잘못 인식되는 것을 방지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 적응식 정속 주행 시스템의 개략적인 구성을 도시한 도면이다.
도 2 내지 도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 적응식 정속 주행 시스템의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 궤적 예측 방법의 흐름도를 도시한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 적응식 정속 주행 시스템의 개략적인 구성을 도시한 도면이다.
도 1를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 적응식 정속 주행 시스템(100)는 차량 궤적 예측부(110) 및 제어부(120)를 포함할 수 있다. 이 때, 차량 궤적 예측부(110)는 하나의 장치를 구성할 수 있으며, 이에는 획득부(111), 산출부(112) 및 예측부(113)가 포함될 수 있다.
이하, 도 1을 참조하여 각 구성 요소 별 기능을 상세하게 설명한다.
먼저, 차량 궤적 예측부(110)는 대상 차량의 요 레이트(yaw rate) 및 곡률 속도(curvature rate)를 이용하여 차량의 궤적을 예측한다. 이하, 차량 궤적 예측부(110)를 보다 상세하게 설명하면 다음과 같다.
획득부(111)는 차량의 움직임 관련 정보를 획득한다.
본 발명이 일 실시예에 따르면, 획득부(111)는 레이더 등과 같은 센서를 포함할 수 있다.
산출부(112)는 획득부(111)에서 센싱된 정보를 이용하여 대상 차량의 요 레이트(yaw rate) 및 곡률 속도(curvature rate)를 산출한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 요 레이트는 획득부(112)에서 획득된 정보를 이용하여 획득될 수 있으며, 곡률 속도는 요 레이트를 미분함으로써 획득될 수 있다. 이에 대해서는 아래서 보다 상세하게 설명하기로 한다.
예측부(113)는 요 레이트 및 곡률 속도를 이용하여 대상 차량의 궤적을 예측한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 예측부(113)는 차량 궤적 예측 함수를 생성하고, 차량 궤적 예측 함수를 이용하여 대상 차량의 궤적을 예측할 수 있다. 이 경우, 차량 궤적 예측 함수는 아래의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015045402140-pat00006
여기서, f(x)는 차량 궤적 예측 함수, x는 차량 좌표계의 종 방향 위치, c0는 레터럴 오프셋(lateral offset), c1는 상대적 주행각(relative heading angle), c2는 대상 차량의 요 레이트에서 도출되는 곡률과 연관된 상수(curvature/2), c3는 곡률 속도와 연관된 상수(curvature rate/6)를 각각 의미한다.
이 때, 대상 차량의 궤적을 예측하는 것이므로, c0 및 c1는 0일 수 있다. 그리고, c2는 대상 차량의 속도와 요 레이트를 통해 표현할 수 있으며, 이는 아래의 수학식 2와 같이 표현할 수 있다.
Figure 112015045402140-pat00007
여기서,
Figure 112015045402140-pat00008
는 차량의 요 레이트, Vx는 차량의 무게 중심에서의 종방향 속도를 각각 의미한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, c3는 아래의 수학식 3와 같이 표현할 수 있다.
Figure 112015045402140-pat00009
여기서, Ts는 샘플링 시간, k는 시점에 관한 인덱스(k: 현재 시점, k-1 현재 시점의 이전 시점)을 의미한다.
다음으로, 제어부(120)는 대상 차량의 궤적을 이용하여 대상 차량에 선행하는 목표 차량을 예측하고, 목표 차량과의 사이의 차간 거리를 제어한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 제어부(120)는 대상 차량의 근접 차량 중에서 대상 차량의 궤적과 가장 가까이에 있는 근접 차량을 목표 차량으로 예측할 수 있다.
이하, 도 2 내지 도 3를 참조하여, 적응식 정속 주행 시스템(100)의 개념을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 2 내지 도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 적응식 정속 주행 시스템(100)의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 도 2에서는 정수 속도와 고정된 요 레이트로 움직이는 대상 차량을 도시하고 있다. 따라서, 도 2에서는 대상 차량이 원 운동을 하고 있는 것으로 가정하며, 대상 차량의 궤적(
Figure 112015045402140-pat00010
: 차량의 예지 거리에서의 횡방향 위치 오차)은 아래의 수학식 4와 같이 도시될 수 있다.
Figure 112015045402140-pat00011
그러나, 대상 차량이 정수가 아닌 곡률을 가지는 곡선 도로를 움직이는 경우, 치명적 오류가 발생할 수 있다. 즉, 곡선 도로를 움직이는 대상 차량은 옆 차선에서 주행하는 이웃 차량을 목표 차량으로 인식할 수 있으며, 대상 차량의 급감속을 해야하는 불편함을 겪는다.
따라서, 본 발명에서는 곡률 속도를 이용한 새로운 차량 궤적 예측 함수를 생성하며, 이는 도 3에 도시된 바와 같다.
도 3에서, 파란색 선은 종래 기술에 따른 차량 궤적 예측 함수이고, 빨간색 선은 본 발명에 따른 차량 궤적 예측 함수를 나타내고 있다.
여기서, 클로소이드(clothoid)는 곡률의 호 길이에 따라 선형으로 변화하는 나선형으로 정의되며, 클로소이드 커브의 곡률은 아래의 수학식 5과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112015045402140-pat00012
여기서, 2c2는 x=0에서의 차량 궤적의 곡률, 6c3는 차량 궤적의 곡률의 레이트를 각각 의미한다.
여기서, 6c3는 아래의 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015045402140-pat00013
따라서, 본 발명에서는 종래의 기술과 곡률 레이드를 모두 반영하여 차량 궤적 함수를 산출하였으며, c0과 c2가 0인 경우, 상기 함수는 아래의 수학식 7과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015045402140-pat00014
한편, 종래 기술에서는 속도와 요 레이트가 정수인 것으로 가정하였고, 이에 따라 대상 차량이 원 운동하는 것으로 가정하였다. 하지만, 도로는 항상 원 형상으로 존재할 수 없다. 따라서, 곡률은 불규칙적이고, 이웃 차량이 목표 차량으로 선택될 수 있다.
정리하면, 본 발명에 따른 적응식 정속 주행 시스템(100)은 대상 차량의 궤적을 정확히 예측할 수 있으며, 요 레이트와 차량 속도만을 이용했을 시 곡률이 변하면 목표 차량을 정확히 선택하기 어려워 많은 튜닝을 했지만, 이러한 튜닝을 줄일 수 있으며, 정확한 Closest In-Path Vehicle(CIPV) 선택할 수 있는 장점이 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 궤적 예측 방법의 흐름도를 도시한 도면이다. 이하, 각 단계 별로 수행되는 과정을 설명한다.
단계(410)에서는 대상 차량의 움직임 관련 정보를 획득한다. 일례로서, 레이더 등과 같은 센서를 통해 차량의 움직임 관련 정보가 획득될 수 있다.
단계(420)에서는 센싱된 정보를 이용하여 대상 차량의 요 레이트 및 곡률 속도를 산출한다.
그리고, 단계(430)에서는 요 레이트 및 곡률 속도를 이용하여 대상 차량의 궤적을 예측한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 단계(430)에서는 차량 궤적 예측 함수를 생성하고, 차량 궤적 예측 함수를 이용하여 대상 차량의 궤적을 예측할 수 있다. 이 경우, 차량 궤적 예측 함수는 상기의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
지금까지 본 발명에 따른 차량 궤적 예측 방법의 실시예들에 대하여 설명하였고, 앞서 도 1 내지 도 3에서 설명한 차량 궤적 예측부(110)에 관한 구성이 본 실시예에도 그대로 적용 가능하다. 이에, 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 일 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (7)

  1. 차량 궤적 예측 방법에 있어서,
    상기 차량의 움직임 관련 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 차량의 움직임 관련 정보를 이용하여 상기 차량의 요 레이트(yaw rate) 및 곡률 속도(curvature rate)를 산출하는 단계; 및
    상기 요 레이트 및 상기 곡률 속도를 이용하여 상기 차량의 궤적을 예측하는 단계;를 포함하되,
    상기 궤적을 예측하는 단계는 아래의 수학식에 따른 차량 궤적 예측 함수에 기초하여 상기 차량의 궤적을 예측하는 것을 특징으로 하는 차량 궤적 예측 방법.
    Figure 112016054413132-pat00024

    여기서, f(x)는 차량 궤적 예측 함수, x는 차량 좌표계의 종 방향 위치,
    Figure 112016054413132-pat00025
    는 상기 차량의 요 레이트, k는 시점에 관한 인덱스, Ts는 샘플링 시간, Vx는 상기 차량의 무게 중심에서의 종방향 속도를 각각 의미함.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  6. 차량 궤적 예측 장치에 있어서,
    상기 차량의 움직임 관련 정보를 획득하는 획득부;
    상기 획득된 차량의 움직임 관련 정보를 이용하여 상기 차량의 요 레이트(yaw rate) 및 곡률 속도(curvature rate)를 산출하는 산출부; 및
    상기 요 레이트 및 상기 곡률 속도를 이용하여 상기 차량의 궤적을 예측하는 예측부;를 포함하되,
    상기 산출부는 아래의 수학식에 따른 차량 궤적 예측 함수에 기초하여 상기 차량의 궤적을 예측하는 것을 특징으로 하는 차량 궤적 예측 장치.
    Figure 112016054413132-pat00026

    여기서, f(x)는 차량 궤적 예측 함수, x는 차량 좌표계의 종 방향 위치,
    Figure 112016054413132-pat00027
    는 상기 차량의 요 레이트, k는 시점에 관한 인덱스, Ts는 샘플링 시간, Vx는 상기 차량의 무게 중심에서의 종방향 속도를 각각 의미함.
  7. 차량의 적응식 정속 주행 시스템에 있어서,
    상기 차량의 요 레이트(yaw rate) 및 곡률 속도(curvature rate)를 이용하여 상기 차량의 궤적을 예측하는 차량 궤적 예측부; 및
    상기 차량의 궤적을 이용하여 상기 차량에 선행하는 목표 차량을 예측하고, 상기 목표 차량과의 사이의 차간 거리를 제어하는 제어부;를 포함하되,
    상기 차량 궤적 예측부는 아래의 수학식에 따른 차량 궤적 예측 함수에 기초하여 상기 차량의 궤적을 예측하는 것을 특징으로 하는 차량의 적응식 정속 주행 시스템.
    Figure 112016054413132-pat00028

    여기서, f(x)는 차량 궤적 예측 함수, x는 차량 좌표계의 종 방향 위치,
    Figure 112016054413132-pat00029
    는 상기 차량의 요 레이트, k는 시점에 관한 인덱스, Ts는 샘플링 시간, Vx는 상기 차량의 무게 중심에서의 종방향 속도를 각각 의미함.
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