KR101751298B1 - 차량 경로 예측 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일면에 따른 차량 경로 예측 장치는, 카메라, 라이더(Lidar) 또는 레이더 센서를 이용하여 주행중인 차량의 좌, 우 차선의 형태를 인식하는 차선 인식부; 상기 차량의 위도 및 경도 좌표를 획득하는 위치 인식부; 도로 정보를 포함하는 지도데이터와 상기 지도데이터의 교차로를 통과한 차량둘의 진출도로 별, 진입차선 별 주행 기록을 저장한 경로예측모델을 저장하는 저장부; 및 상기 위치 인식부에 의해 파악된 상기 차량의 위치와 상기 저장부에 저장된 상기 지도데이터를 이용하여 상기 차량이 진입예정인 교차로의 ID를 파악하고, 상기 차선 인식부에 의해 인식한 상기 차량의 좌, 우 차선의 형태에 따라 현재 주행중인 차선의 위치를 파악하고, 상기 교차로의 ID에 해당하는 상기 경로예측모델을 이용하여 차량의 경로를 예측하고, 상기 차량의 상기 주행중인 차선과 진출차선을 상기 경로예측모델에 저장하는 연산부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

차량 경로 예측 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PREDICTING VEHICLE ROUTE}
본 발명은 차량의 주행 경로를 예측하는 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 교차로에 진입한 차량의 예상 진행경로를 예측하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
현재 출시되고 있는 지능형 차량의 각종 안내 시스템 혹은 네비게이션 등의 주행경로 안내장치는 과속단속카메라, 과속방지턱 혹은 어린이보호구역 같은 정보를 사전에 안내하도록 구성되어 있다.
하지만 이러한 안내는 차량의 주행경로와 무관하게 차량의 위치정보를 기반으로 일정한 반경 내에 위치한 정보들을 알림으로써 오히려 운전자에게 혼란을 가중시킬 수 있는 문제점이 있다.
종래 기술인 대한민국 공개특허공보 제10-2013-0007754호 발명은 자율주행 교차로에서 차량을 제어하는 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 교차로에 진입하는 차량들의 진입예정시간을 판단하여 충돌 위험성을 판단하고 진입하려는 차량들에게 경고하거나 직접 제어하는 것을 목적으로 한다.
이러한 종래기술은 그러나 도로의 교차로에 차량 모니터링부를 설치하여 교차로의 정보를 입수하여야 하므로 기존 도로에서는 사용하지 못하고, 교차로에 진입한 차량의 교차시간만 판단할 수 있기 때문에 차량의 진행경로를 예측할 수 없는 문제점이 있다.
본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 배경에서 안출된 것으로서, 교차로에 진입한 차량의 과거 주행이력을 바탕으로 각 도로의 주행가능성을 예측하는 방법 및 그 장치를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 차량 경로 예측 장치는, 카메라, 라이더(Lidar) 또는 레이더 센서를 이용하여 주행중인 차량의 좌, 우 차선의 형태를 인식하는 차선 인식부; 상기 차량의 위도 및 경도 좌표를 획득하는 위치 인식부; 도로 정보를 포함하는 지도데이터와 상기 지도데이터의 교차로를 통과한 차량둘의 진출도로 별, 진입차선 별 주행 기록을 저장한 경로예측모델을 저장하는 저장부; 및 상기 위치 인식부에 의해 파악된 상기 차량의 위치와 상기 저장부에 저장된 상기 지도데이터를 이용하여 상기 차량이 진입예정인 교차로의 ID를 파악하고, 상기 차선 인식부에 의해 인식한 상기 차량의 좌, 우 차선의 형태에 따라 현재 주행중인 차선의 위치를 파악하고, 상기 교차로의 ID에 해당하는 상기 경로예측모델을 이용하여 차량의 경로를 예측하고, 상기 차량의 상기 주행중인 차선과 진출차선을 상기 경로예측모델에 저장하는 연산부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일면에 따른 차량 경로 예측 방법은, 차량의 위치를 판단하는 차량위치 판단단계; 상기 판단한 위치와 기저장된 지도데이터에 의해 차량이 교차로 진입하는지 판단하는 교차로진입 판단단계; 상기 교차로에 해당하는 경로예측모델이 존재하는지 판단하고, 판단결과 상기 경로예측모델이 없는 경우 경로예측모델을 생성하여 저장하는 경로예측모델 생성 및 저장단계; 상기 경로예측모델이 존재하면 상기 차량의 좌, 우 차선의 형태를 인식하여 그 형태에 따라 상기 차량이 주행중인 차선을 판단하는 차선 판단단계; 상기 파악된 상기 차량의 주행차선과 기저장된 상기 교차로에 해당하는 경로예측모델을 이용하여 상기 차량의 경로를 예측하는 경로예측단계; 상기 차량의 상기 주행차선과 교차로에서의 진출 도로를 상기 경로예측모델에 저장하는 경로예측모델 갱신단계를 포함한다.
본 발명에 따르면, 차량의 주행이력을 바탕으로 교차로에서 주행경로를 예측할 수 있으므로 네비게이션 또는 차량안내시스템의 정보제공의 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 자율주행 기술에 적용되어 차량의 목적지 예측, 타 차량의 주행경로 예측 등에 사용될 수 있고, 운전자 보조시스템뿐 아니라 자율주행차량의 경로설정에 사용될 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명이 실시되기 위한 교차로의 구조를 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 경로 예측 장치의 구조도.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 경로 예측 방법의 흐름도.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 경로 예측이 수행되는 교차로의 구조를 나타낸다.
도 1은 네 개의 도로가 한 점에서 만나는 교차로를 나타내는데, Y자 형태의 교차로는 세 개의 도로를 구성요소로 하고, 별표(*) 형태의 교차로는 5개의 도로를 가진다.
차선은 각 도로의 편도 차로의 개수를 나타내는데, 도 1과 같이 편도 4개의 차로를 가지는 경우 4개의 차선을 가진다. 따라서 왕복 6차선 도로의 경우 편도 3개의 차선을 가지고, 왕복 2차선 도로는 편도 1개의 차선을 가진다.
본 발명에 따른 경로예측 모델은 교차로마다 생성되므로, 도 1에서 각 교차로는 교차로 구분자(ID)를 가지며 이는 사용자의 지도 데이터상의 교차로와 1:1로 대응된다.
각 도로는 교차로로 진입하는 진입차선과 교차로에서 빠져나가는 진출차선으로 구분되는데, 도 1에서 진입차선은 a, b, c,……, j, k, l 과 같이 소문자 식별표(110)로 표시되고 진출차선은 A, D, G, J 과 같이 대문자 식별표(120)로 표시된다.
진출차선은 차선의 수와 상관없이 하나의 식별표(120)로 표시되지만, 진입차선은 차선의 개수에 따라 식별표(110)의 개수가 달라지는데, 차선의 수가 3개 이상이면 식별표는 3개가 되고, 차선의 수가 2개나 1개이면 식별표도 각각 2개 또는 1개가 된다. 즉, 차선의 수가 세 개 이상이면 가장 바깥 측 두 차선을 제외한 나머지 차선은 같은 식별표(110)를 가지게 되는 것이다.
경로예측모델은 진입차선별 주행이력을 저장한 테이블인 표 1과 진출차선의 주행이력을 저장한 테이블인 표 2를 포함한다. 또한 진입차선과 진출차선을 조합한 주행이력을 저장한 테이블인 표 3도 포함한다.
Figure 112016016292135-pat00001
Figure 112016016292135-pat00002
Figure 112016016292135-pat00003
예컨대 차량이 식별표 b의 차선으로 진입하여 식별표 D의 차선으로 진출한 경우, 진입차선 테이블에서 차선 b의 주행이력인 nb를 1 증가시키고, 진출차선 테이블에서 차선 D의 주행이력인 nD를 1 증가시키며, 마지막으로 진입차선과 진출차선의 조합 테이블에서 중앙차선 b에서 D차선으로 좌회전 했을 때의 조합인 BbD를 1 증가시킴으로써 모델을 갱신하게 된다.
이렇게 갱신된 모델을 바탕으로, 차량이 차선 b로 진행하는 경우에 진출차선 G로 진행하는 경우가 많다면 표 3에서 차선 b에서 진출할 수 있는 차선인 A, D, G, J 중에 BbG의 값이 가장 큰 값을 가지게 될 것이므로 차량 안내 시스템은 G도로에 관련된 정보를 미리 제공함으로써 운전자의 혼란을 막을 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 차량경로 예측장치(20)의 구조도이다.
차량경로 예측장치(20)는 차선 인식부(210), 위치 인식부(220), 연산부(230) 및 저장부(240)를 포함하고, 저장부(240)는 모델 저장부(242)와 지도 저장부(244)를 포함한다.
차선 인식부(210)는 카메라, 라이더(Lidar) 또는 레이더 장치 등의 센서를 이용하여 주행중인 차량의 좌, 우 차선의 형태가 점선인지 실선인지를 인식하고 이를 연산부(230)에 제공한다.
위치 인식부(220)는 GPS등의 센서를 이용해 주행하고 있는 차량의 현재 위치에 대한 위, 경도 좌표를 획득하여 연산부(230)에 제공한다. 위치 인식부(220)는 최대 오차 10m 이내의 오차율을 갖는 모든 센서를 사용할 수 있다.
또는 카메라를 이용하여 주행중인 도로의 표지판을 촬영하고, 해당 표지판이 위치한 지도상의 위도, 경도 정보를 이용하여 차량의 위치를 파악할 수도 있다. 이를 위해서는 저장부(242)의 지도데이터에는 표지판의 정보와 표지판의 위치에 대한 정보가 미리 저장되어있어야 한다.
연산부(230)는 위치 인식부(220)의 인식결과와 지도 저장부(244)에 저장된 지도를 이용하여 진입예정인 교차로의 ID를 파악하고 모델 저장부(242)에서 교차로 ID에 해당하는 테이블들을 관리한다.
또한, 차선 인식부(210), 위치 인식부(220) 및 모델 저장부(242)의 정보들을 이용하여 차량의 경로를 예측하고 차량의 주행 결과를 이용하여 경로예측모델을 업데이트한다.
도 3은 본 발명의 다른 일실시예에 따른 차량 경로 예측 장치를 이용하여 차량의 경로를 예측하는 방법의 흐름도를 나타낸다.
차량은 GPS등의 위치 인식부(220)를 이용하여 현재 위치를 파악하고, 차량이 교차로에 진입하는지를 판단한다(S310).
판단결과 교차로가 아닌 경우에는 현재위치를 갱신하고(S312) 계속해서 교차로에 진입하는지 판단하는 단계(S310)를 반복한다. 이때 현재위치는 계속 지도 저장부(244)에 업데이트 할 수 있다.
판단결과 교차로에 진입한 경우에는 위치정보와 지도 저장부(244)의 교차로 ID 정보를 이용하여 교차로 ID에 해당하는 경로예측 모델이 모델 저장부(242) 존재하는지 검색한다(S320).
검색결과 모델이 존재하지 않으면 지도 저장부(244)에서 추출한 교차로 ID와 도로수, 차선수와 같은 교차로 정보를 이용하여 전술한 방식으로 교차로 경로예측모델을 새로 생성하고 모델 저장부(242)에 저장한다(S322).
검색결과 모델이 존재한다면 차선 인식부(210)에 의해 인식한 차선 정보와 도 1의 차선정보를 이용하여 차량의 진입차선을 결정한다(S330).
표 4는 차선 인식부(210)의 좌, 우 차선 인식에 따른 주행차선 결졍을 위한 차선 가중치 모델을 나타낸다.
Figure 112016016292135-pat00004
차선 인식부(210)의 결과는 실선, 점선, 인식불가의 세 형태로 나타나는데, 좌, 우측 차선의 인식결과에 따라 표 4와 같은 차선의 가중치가 결정되고, 가중치를 이용하여 진입차선을 결정한다.
도 1의 a, b, c 차선에서 나타나듯 a는 가장 우측차선, b는 중앙차선, c는 가장 좌측차선을 나타낸다.
차선 인식에 따라 가중치가 결정되면 교차로 모델을 로딩하고(S340) 경로예측 모델에 따라 예측값을 계산하고(S350), 계산한 값으로 해당 교차로 모델을 업데이트 한다(S360).
경로예측 모델은 각 교차로에 대해 교차로를 구성하는 도로의 개수의 4배에 해당하는 숫자의 행을 저장하는데, 각 도로별로 세 개의 진입차선에 해당하는 식별표(a~l)과 한 개의 진출차선에 해당하는 식별표(A, D, G, J)를 가진다.
차량이 a, b, c의 식별표를 가지는 진입차선의 방향으로 주행중인 경우 차선 인식부(210)의 좌, 우 차선 인식결과를 이용하여 표 4에 따라 차선별 가중치인 ka, kb, kc를 결정한다.
차량이 a, b, c의 차선 중 하나의 차선으로 주행중일 때 진출차선 A는 유턴, D는 좌회전, G는 직진, J는 우회전에 해당하는 진출차선이 되는데, 차량의 진입차선 위치에 따라 진출차선 A, D, G, J에 대한 진출 용이성의 차이가 있기 때문에 이를 반영하기 위해 보정치를 결정하고, 보정치는 표 1, 2 및 3의 형태로 경로예측 모델에 저장된다.
차량이 A차선으로 진출하는 예측값은 다음 수학식 1에 따라 결정할 수 있고, D, G, J 차선으로 진출하는 경우의 예측값은 수학식 1을 변형하여 용이하게 구할 수 있다.
Figure 112016016292135-pat00005
수학식 1에 필요한 값들은 표 1, 2, 및 3에 테이블형태로 모델 저장부(242)에 저장되어있다.
이상과 같은 경로예측방법에 의해 차량의 진출도로를 예상할 수 있고, 차량안내시스템이나 네비게이션 등의 장치는 예상되는 진출도로에 관련된 정보만을 운전자에게 제공함으로써 운전자의 혼란을 막을 수 있고 정보를 더 효과적으로 전달할 수 있는 효과가 있다.
이상, 본 발명의 구성에 대하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 변형과 변경이가능함은 물론이다. 따라서 본 발명의 보호 범위는 전술한 실시예에 국한되어서는 아니되며 이하의 특허청구범위의 기재에 의하여 정해져야 할 것이다.
20: 차량 경로 예측 장치
210: 차선 인식부 220: 위치 인식부
230: 연산부 240: 저장부
242: 모델 저장부 244: 지도 저장부

Claims (11)

  1. 카메라, 라이더(Lidar) 또는 레이더 센서를 이용하여 주행중인 차량의 좌, 우 차선의 형태를 인식하는 차선 인식부;
    상기 차량의 위도 및 경도 좌표를 획득하는 위치 인식부;
    도로 정보를 포함하는 지도데이터와 상기 지도데이터의 교차로를 통과한 차량둘의 진출도로 별, 진입차선 별 주행 기록을 저장한 경로예측모델을 저장하는 저장부; 및
    상기 위치 인식부에 의해 파악된 상기 차량의 위치와 상기 저장부에 저장된 상기 지도데이터를 이용하여 상기 차량이 진입예정인 교차로의 ID를 파악하고, 상기 차선 인식부에 의해 인식한 상기 차량의 좌, 우 차선의 형태에 따라 현재 주행중인 차선의 위치를 파악하고, 상기 교차로의 ID에 해당하는 상기 경로예측모델을 이용하여 차량의 경로를 예측하고, 상기 차량의 상기 주행중인 차선과 진출차선을 상기 경로예측모델에 저장하는 연산부;를 포함하고,
    상기 연산부는
    상기 차선 인식부에 의해 인식된 좌, 우 차선의 형태가 실선, 점선 또는 인식불가의 형태인 경우 다음 표 5의 차선 가중치에 의해 상기 차량이 주행중인 주행차선의 위치를 결정하고,
    [표 5]
    Figure 112017053441177-pat00020

    (a는 가장 우측 차선, c는 가장 좌측 차선, b는 중앙차선)
    수학식
    Figure 112017053441177-pat00021
    에 의해 상기 차량의 진출도로를 예상하는 것인 차량 경로 예측 장치.
    (
    Figure 112017053441177-pat00022
    는 X도로로 진출할 확률, X도로는 상기 교차로에서 진출 가능한 모든 도로(X=A or D or G or J),
    Figure 112017053441177-pat00023
    는 i차선의 가중치,
    Figure 112017053441177-pat00024
    는 X도로로 진출한 횟수,
    Figure 112017053441177-pat00025
    는 i차선으로 진입하여 X도로로 진출한 횟수)
  2. 제1항에 있어서, 상기 위치 인식부는
    GPS장치를 이용하여 상기 차량의 위도 및 경도 좌표를 획득하는 것
    인 차량 경로 예측 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 위치 인식부는
    카메라를 이용하여 도로 표지판을 인식하고 인식한 상기 도로 표지판을 상기 저장부의 지도데이터상의 도로 표지판과 비교하여 상기 차량의 위도 및 경도 좌표를 획득하는 것
    인 차량 경로 예측 장치.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 차량의 위치를 판단하는 차량위치 판단단계;
    상기 판단한 위치와 기저장된 지도데이터에 의해 차량이 교차로 진입하는지 판단하는 교차로진입 판단단계;
    상기 교차로에 해당하는 경로예측모델이 존재하는지 판단하고, 판단결과 상기 경로예측모델이 없는 경우 경로예측모델을 생성하여 저장하는 경로예측모델 생성 및 저장단계;
    상기 경로예측모델이 존재하면 상기 차량의 좌, 우 차선의 형태를 인식하여 그 형태에 따라 상기 차량이 주행중인 차선을 판단하는 차선 판단단계;
    상기 파악된 상기 차량의 주행차선과 기저장된 상기 교차로에 해당하는 경로예측모델을 이용하여 상기 차량의 경로를 예측하는 경로예측단계;
    상기 차량의 상기 주행차선과 교차로에서의 진출 도로를 상기 경로예측모델에 저장하는 경로예측모델 갱신단계;를 포함하고,
    상기 차선 판단단계는
    상기 인식된 좌, 우 차선의 형태가 실선, 점선 또는 인식불가의 형태인 경우 상기 표 5의 차선 가중치에 의해 상기 차량이 주행중인 주행차선의 위치를 판단하고,
    상기 경로예측단계는
    수학식
    Figure 112017053441177-pat00026
    에 의해 상기 차량의 진출도로를 예상하는 것인 차량 경로 예측 방법.
    (
    Figure 112017053441177-pat00027
    는 X도로로 진출할 확률, X도로는 상기 교차로에서 진출 가능한 모든 도로(X=A or D or G or J),
    Figure 112017053441177-pat00028
    는 i차선의 가중치,
    Figure 112017053441177-pat00029
    는 X도로로 진출한 횟수,
    Figure 112017053441177-pat00030
    는 i차선으로 진입하여 X도로로 진출한 횟수)
  7. 제6항에 있어서, 상기 차량위치 판단단계는
    GPS장치를 이용하여 상기 차량의 위도 및 경도 좌표를 획득하여 차량의 위치를 판단하는 것
    인 차량 경로 예측 방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 차량위치 판단단계는
    카메라를 이용하여 도로 표지판을 인식하고 인식한 상기 도로 표지판을 상기 기저장된 지도데이터상의 도로 표지판과 비교하여 상기 차량의 위도 및 경도 좌표를 획득하여 상기 차량의 위치를 판단하는 것
    인 차량 경로 예측 방법.
  9. 제6항에 있어서, 상기 차선 판단단계는
    카메라, 라이더(Lidar) 또는 레이더 센서를 이용하여 주행중인 차량의 좌, 우 차선의 형태를 인식하는 것
    인 차량 경로 예측 방법.
  10. 삭제
  11. 삭제
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