KR101843866B1

KR101843866B1 - 라이다 데이터를 이용하여 도로 영역과 차선을 검출하는 방법 및 그 시스템

Info

Publication number: KR101843866B1
Application number: KR1020160161070A
Authority: KR
Inventors: 정지영; 김남일; 민재식
Original assignee: 네이버 주식회사
Priority date: 2016-11-30
Filing date: 2016-11-30
Publication date: 2018-05-14
Also published as: WO2018101526A1

Abstract

라이다 데이터를 이용하여 도로 영역과 차선을 검출하는 방법 및 그 시스템이 개시된다. 컴퓨터로 구현되는 방법에 있어서, 차량에 탑재된 다채널 라이다(lidar) 센서로부터 포인트 형태의 라이다 데이터를 취득하는 단계; 및 상기 다채널 라이다 센서로부터 취득한 라이다 포인트에서 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 이용하여 상기 차량이 주행 가능한 도로 영역을 검출하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.

Description

라이다 데이터를 이용하여 도로 영역과 차선을 검출하는 방법 및 그 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR DETECTING ROAD LANE USING LIDAR DATA}

아래의 설명은 차량의 주행이 가능한 도로 영역과 차선을 검출하는 기술에 관한 것이다.

최근에는 자유 주행, 무인 주행 등의 차량 운전 보조 시스템이 연구 및 개발되고 있다. 따라서, 차량 운전 보조 시스템을 위해 도로에 그려진 차선을 검출할 필요가 있으며 이에 대한 다양한 방법들이 함께 연구되고 있다.

종래의 경우 차선을 검출하는 방법은 모델 기반, 특징점 기반, 영역 기반의 검출 방식으로 분류가 가능하다. 차선 검출 기술의 일례로, 한국 공개특허공보 제10-2011-0046607호(공개일 2011년 05월 06일)에는 HSV 색상 모델과 에지 모델을 이용하여 카메라 영상에서 차선 특징을 추출한 후 차선 특징으로부터 베이즈 결정 규칙을 통해 차선을 검출하는 기술이 개시되어 있다.

기존에는 카메라 영상에서 차선을 검출하기 위해서는 여러 단계의 복잡한 영상 처리를 수행해야 하며 비교적 많은 처리 절차에 따라 연산 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 또한, 카메라의 경우 빛이 존재하지 않는 어두운 환경과 빛이 매우 강한 환경 모두에서 장애물의 유무와 종류 등 어떠한 데이터도 획득할 수 없기 때문에 외부 환경 조건에 따라 차선 검출이 어려운 문제가 있다.

이에, 최근에는 라이다(lidar, laser radar) 데이터를 기반으로 한 차선 검출 기술에 대한 연구가 진행되고 있다.

라이다 데이터를 이용하여 도로의 실질적인 주행 가능 영역을 정확하게 검출할 수 있는 방법 및 시스템을 제공한다.

라이다 데이터를 이용하여 도로의 주행 가능 영역 상의 차선을 정확하게 검출할 수 있는 방법 및 시스템을 제공한다.

컴퓨터로 구현되는 방법에 있어서, 차량에 탑재된 다채널 라이다(lidar) 센서로부터 포인트 형태의 라이다 데이터를 취득하는 단계; 및 상기 다채널 라이다 센서로부터 취득한 라이다 포인트에서 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 이용하여 상기 차량이 주행 가능한 도로 영역을 검출하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.

일 측면에 따르면, 상기 취득하는 단계는, 상기 다채널 라이다 센서를 통한 전방위 스캔에 따른 방사 형태의 라이다 포인트를 취득할 수 있다.

다른 측면에 따르면, 상기 도로 영역을 검출하는 단계는, 상기 다채널 라이다 센서의 스캔 각도 각각에 대하여 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 산출하는 단계; 및 상기 경사도가 사전에 정해진 문턱 값 이하인 라이다 포인트를 분류함으로써 상기 도로 영역을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 경사도를 산출하는 단계는, 상기 차량과 가장 가까운 곳을 스캔한 라이다 포인트부터 상기 차량에서 멀어지는 방향으로 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 산출할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 문턱 값은 도로의 모양이나 요철을 포함하는 노면 요건에 따라 설정될 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 도로 영역에 포함된 라이다 포인트의 반사 강도를 이용하여 상기 도로 영역 내에서 차선을 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 차선을 검출하는 단계는, 상기 도로 영역에 포함된 라이다 포인트 중 사전에 정해진 일정 값 이상의 반사 강도를 가지는 라이다 포인트를 분류함으로써 상기 차선을 검출할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 차선을 검출하는 단계는, 상기 도로 영역에 포함된 라이다 포인트 중 사전에 정해진 일정 값 이상의 반사 강도를 가지는 라이다 포인트를 분류하는 단계; 상기 차량의 위치와 주행 방향을 기준으로 직선의 파라미터를 설정하는 단계; 및 상기 분류된 라이다 포인트 중 상기 파라미터의 선 상에 포함되거나 설정 범위 이내에 위치한 라이다 포인트를 차선 영역으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 직선의 파라미터를 설정하는 단계는, 상기 차량의 위치를 기준으로 차선 너비에 따른 양쪽에 상기 차량의 주행 방향에 대응되는 직선 파라미터를 초기값으로 설정하는 단계; 및 상기 차선 영역으로 분류된 라이다 포인트를 이용하여 상기 직선 파라미터를 업데이트 하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 차선으로 검출된 라이다 포인트를 지도에 표기할 좌표 값으로 계산하여 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

컴퓨터 시스템과 결합되어 도로 영역과 차선 검출 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램에 있어서, 상기 도로 영역과 차선 검출 방법은, 차량에 탑재된 다채널 라이다(lidar) 센서로부터 포인트 형태의 라이다 데이터를 취득하는 단계; 상기 다채널 라이다 센서로부터 취득한 라이다 포인트에서 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 이용하여 상기 차량이 주행 가능한 도로 영역을 검출하는 단계; 및 상기 도로 영역에 포함된 라이다 포인트 중 상기 차량의 위치와 주행 방향을 기준으로 설정된 직선 파리미터와 대응되는 라이다 포인트를 분류함으로써 해당 도로 영역 상의 차선을 검출하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

컴퓨터로 구현되는 시스템에 있어서, 컴퓨터가 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 차량에 탑재된 다채널 라이다(lidar) 센서로부터 전방위 스캔에 따른 포인트 형태의 라이다 데이터를 취득하는 라이다 데이터 취득부; 및 상기 다채널 라이다 센서로부터 취득한 라이다 포인트에서 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 이용하여 상기 차량이 주행 가능한 도로 영역을 검출하는 도로 영역 검출부를 포함하는 시스템을 제공한다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 단순히 평면 조건을 만족시키는 도로 영역을 검출하는 것이 아닌, 라이다 데이터를 이용한 포인트 간 경사도를 바탕으로 도로 영역을 검출함으로써 도로 자체가 가지고 있는 경사도, 혹은 부분적인 손실이나 보수 공사로 인한 울퉁불퉁함이나 과속 방지 턱 등의 여러 노면 요건에도 불구하고 도로 상의 주행 가능 영역을 더욱 강인하게 검출할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 차량의 위치와 주행 방향을 기준으로 한 직선의 파라미터를 이용하여 해당 직선에 포함되는 도로 상의 라이다 데이터를 차선으로 분류함으로써 도로 상의 주행 가능 영역에서 차선을 방향 지시 화살표, 횡단보도, 횡단보도 예고, 정지선 등과 같은 다른 노면 표시(road surface marking)와 정확히 구별하여 검출할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 있어서 컴퓨터 시스템의 내부 구성의 일례를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템이 수행할 수 있는 도로 영역과 차선 검출 방법의 예를 도시한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 있어서 다채널 라이다 센서의 예시를 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 있어서 주행 가능한 도로 영역을 분류하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 있어서 노면 표시를 분류하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 있어서 노면 표시 중 차선을 분류하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

본 발명의 실시예들은 라이다 데이터를 이용하여 차량 주행이 가능한 도로 영역과 차선을 검출하는 기술에 관한 것이다.

본 명세서에서 구체적으로 개시되는 것들을 포함하는 실시예들은 라이다 데이터를 이용하여 정확한 도로 영역과 차선 검출을 달성할 수 있고 이를 통해 정확성, 효율성, 신속성, 비용 절감 등의 측면에 있어서 상당한 장점들을 달성한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 있어서 컴퓨터 시스템의 내부 구성의 일례를 설명하기 위한 블록도이다. 예를 들어, 본 발명의 실시예들에 따른 도로 영역과 차선 검출 시스템이 도 1의 컴퓨터 시스템(100)을 통해 구현될 수 있다. 도 1에 도시한 바와 같이, 컴퓨터 시스템(100)은 도로 영역과 차선 검출 방법을 실행하기 위한 구성요소로서 프로세서(110), 메모리(120), 영구 저장 장치(130), 버스(140), 입출력 인터페이스(150) 및 네트워크 인터페이스(160)를 포함할 수 있다.

프로세서(110)는 라이다 데이터를 이용하여 주행 가능한 도로 영역과 차선을 검출하기 위한 구성요소로서 명령어들의 시퀀스를 처리할 수 있는 임의의 장치를 포함하거나 그의 일부일 수 있다. 프로세서(110)는 예를 들어 컴퓨터 프로세서, 이동 장치 또는 다른 전자 장치 내의 프로세서 및/또는 디지털 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 예를 들어, 서버 컴퓨팅 디바이스, 서버 컴퓨터, 일련의 서버 컴퓨터들, 서버 팜, 클라우드 컴퓨터, 컨텐츠 플랫폼 등에 포함될 수 있다. 프로세서(110)는 버스(140)를 통해 메모리(120)에 접속될 수 있다.

메모리(120)는 컴퓨터 시스템(100)에 의해 사용되거나 그에 의해 출력되는 정보를 저장하기 위한 휘발성 메모리, 영구, 가상 또는 기타 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(120)는 예를 들어 랜덤 액세스 메모리(RAM: random access memory) 및/또는 다이내믹 RAM(DRAM: dynamic RAM)을 포함할 수 있다. 메모리(120)는 컴퓨터 시스템(100)의 상태 정보와 같은 임의의 정보를 저장하는 데 사용될 수 있다. 메모리(120)는 예를 들어 도로의 주행 가능 영역과 차선을 검출하기 위한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 시스템(100)의 명령어들을 저장하는 데에도 사용될 수 있다. 컴퓨터 시스템(100)은 필요에 따라 또는 적절한 경우에 하나 이상의 프로세서(110)를 포함할 수 있다.

버스(140)는 컴퓨터 시스템(100)의 다양한 컴포넌트들 사이의 상호작용을 가능하게 하는 통신 기반 구조를 포함할 수 있다. 버스(140)는 예를 들어 컴퓨터 시스템(100)의 컴포넌트들 사이에, 예를 들어 프로세서(110)와 메모리(120) 사이에 데이터를 운반할 수 있다. 버스(140)는 컴퓨터 시스템(100)의 컴포넌트들 간의 무선 및/또는 유선 통신 매체를 포함할 수 있으며, 병렬, 직렬 또는 다른 토폴로지 배열들을 포함할 수 있다.

영구 저장 장치(130)는 (예를 들어, 메모리(120)에 비해) 소정의 연장된 기간 동안 데이터를 저장하기 위해 컴퓨터 시스템(100)에 의해 사용되는 바와 같은 메모리 또는 다른 영구 저장 장치와 같은 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 영구 저장 장치(130)는 컴퓨터 시스템(100) 내의 프로세서(110)에 의해 사용되는 바와 같은 비휘발성 메인 메모리를 포함할 수 있다. 영구 저장 장치(130)는 예를 들어 플래시 메모리, 하드 디스크, 광 디스크 또는 다른 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함할 수 있다.

입출력 인터페이스(150)는 키보드, 마우스, 음성 명령 입력, 디스플레이 또는 다른 입력 또는 출력 장치에 대한 인터페이스들을 포함할 수 있다. 구성 명령들 및/또는 도로 영역과 차선 검출을 위한 입력이 입출력 인터페이스(150)를 통해 수신될 수 있다.

네트워크 인터페이스(160)는 근거리 네트워크 또는 인터넷과 같은 네트워크들에 대한 하나 이상의 인터페이스를 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스(160)는 유선 또는 무선 접속들에 대한 인터페이스들을 포함할 수 있다. 구성 명령들 및/또는 도로 영역과 차선 검출을 위한 입력이 네트워크 인터페이스(160)를 통해 수신될 수 있다.

또한, 다른 실시예들에서 컴퓨터 시스템(100)은 도 1의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(100)은 상술한 입출력 인터페이스(150)와 연결되는 입출력 장치들 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다.

본 발명명의 실시예들은 라이다 데이터를 이용하여 주행 가능한 도로 영역과 차선을 검출하는 기술에 관한 것으로, 이는 자유 주행, 무인 주행 등의 차량 운전 보조 시스템에 적용될 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템이 수행할 수 있는 도로 영역과 차선 검출 방법의 예를 도시한 순서도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 프로세서(110)는 라이다 데이터 취득부(210), 도로 영역 검출부(220), 차선 검출부(230), 및 차선 좌표 제공부(240)를 포함할 수 있다. 이러한 프로세서(110)의 구성요소들은 적어도 하나의 프로그램 코드에 의해 제공되는 제어 명령에 따라 프로세서(110)에 의해 수행되는 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)가 라이다 데이터를 취득하도록 컴퓨터 시스템(100)을 제어하기 위해 동작하는 기능적 표현으로서 라이다 데이터 취득부(210)가 사용될 수 있다. 프로세서(110) 및 프로세서(110)의 구성요소들은 도 3의 도로 영역과 차선 검출 방법이 포함하는 단계들(S310 내지 S350)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110) 및 프로세서(110)의 구성요소들은 메모리(120)가 포함하는 운영체제의 코드와 상술한 적어도 하나의 프로그램 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 여기서, 적어도 하나의 프로그램 코드는 도로 영역과 차선 검출 방법을 처리하기 위해 구현된 프로그램의 코드에 대응될 수 있다.

도로 영역과 차선 검출 방법은 도시된 순서대로 발생하지 않을 수 있으며, 단계들 중 일부가 생략되거나 추가의 과정이 더 포함될 수 있다.

단계(S310)에서 프로세서(110)는 도로 영역과 차선 검출 방법을 위한 프로그램 파일에 저장된 프로그램 코드를 메모리(120)에 로딩할 수 있다. 예를 들어, 도로 영역과 차선 검출 방법을 위한 프로그램 파일은 도 1을 통해 설명한 영구 저장 장치(130)에 저장되어 있을 수 있고, 프로세서(110)는 버스를 통해 영구 저장 장치(130)에 저장된 프로그램 파일로부터 프로그램 코드가 메모리(120)에 로딩되도록 컴퓨터 시스템(110)을 제어할 수 있다. 이때, 프로세서(110) 및 프로세서(110)가 포함하는 라이다 데이터 취득부(210), 도로 영역 검출부(220), 차선 검출부(230), 및 차선 좌표 제공부(240) 각각은 메모리(120)에 로딩된 프로그램 코드 중 대응하는 부분의 명령을 실행하여 이후 단계들(S320 내지 S350)을 실행하기 위한 프로세서(110)의 서로 다른 기능적 표현들일 수 있다. 단계들(S320 내지 S350)의 실행을 위해, 프로세서(110) 및 프로세서(110)의 구성요소들은 직접 제어 명령에 따른 연산을 처리하거나 또는 컴퓨터 시스템(100)을 제어할 수 있다.

단계(S320)에서 라이다 데이터 취득부(210)는 차량에 탑재된 다채널 라이다 센서와의 유선 또는 무선 접속을 통해 다채널 라이다 센서로부터 차량 주변의 전방위 스캔에 따른 포인트 형태의 라이다 데이터(이하, '라이다 포인트'라 칭함)를 취득할 수 있다. 라이다 데이터 취득부(210)는 전방위 스캔에 따른 라이다 포인트를 취득하기 위해 360도의 스캔 각도를 가진 다채널 라이다 센서를 제어할 수 있다. 라이다 포인트는 라이다 센서와의 거리를 나타내는 값과 반사 강도를 나타내는 값을 포함할 수 있다.

본 발명에서 사용되는 다채널 라이다 센서는 채널 개수만큼의 레이저 스캐너가 위아래 방향으로 일렬로 나열되어 빛을 쏘고 되돌아온 빛을 감지하여 각 채널 별로 거리와 반사 강도를 측정할 수 있다. 이때, 다채널 라이다 센서는 전방위 스캔을 위해 센서 안에 빛을 반사하는 거울이 설치되어 거울이 360도 회전하면서 차량 주변의 전방위에 대한 거리와 반사 강도를 측정할 수 있다. 이러한 다채널 라이다 센서가 탑재된 차량이 주행하면서 차량 주변을 스캔할 때 라이다 데이터 취득부(210)는 동일한 스캔 각도를 가진 라이다 포인트들을 한번에 채널 개수만큼 취득할 수 있고, 이때 다채널 라이다 센서 내에서 거울이 회전하면서, 즉 스캔 각도가 변하면서 빠른 속도로 라이다 포인트가 쌓이게 된다.

스캔 각도의 조밀한 정도는 라이다 센서마다 다르며, 예를 들어, 도 4에 도시한 바와 같이 채널 개수가 32개이고 스캔 각도가 1.33도씩 변하는 다채널 라이다 센서(40)를 사용하는 경우 라이다 데이터 취득부(210)는 다채널 라이다 센서(40)를 통해 1.33도의 단위로 32개씩 라이다 포인트를 취득할 수 있다. 다채널 라이다 센서(40) 내에서 거울이 360도 회전하면서 32개의 채널을 통해 취득한 라이다 포인트들은 센서 위치를 중심으로 전방위 스캔에 따른 방사 형태를 이루게 된다.

다시 도 3에서, 단계(S330)에서 도로 영역 검출부(220)는 다채널 라이다 센서로부터 취득한 라이다 포인트에서 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 바탕으로 문턱 값 이하의 경사도를 가진 라이다 포인트를 분류함으로써 주행 가능한 도로 영역을 검출할 수 있다. 라이다 데이터를 이용하여 차량이 주행 가능한 도로 영역을 분류하는 방법의 일례로, 도로 영역 검출부(220)는 라이다 센서에서 차량과 가장 가까운 곳을 스캔한 라이다 포인트들로부터 멀어지는 방향의 방사 형태로 라이다 포인트 간의 경사도를 순차적으로 산출할 수 있다. 도로 영역 검출부(220)는 방사 형태로 라이다 포인트 간의 경사도를 산출하기 위해 라이다 포인트 중 같은 시점, 동일한 스캔 각도에 대해 이웃한 채널에서 스캔된 라이다 포인트 간의 경사도를 산출할 수 있다. 도로 영역 검출부(220)는 라이다 센서의 위치를 중심으로 가장 가까운 곳의 라이다 포인트로부터 이웃한 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 산출해 나가되, 라이다 센서의 위치부터 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도가 사전에 정해진 특정 문턱 값을 넘어서기 이전의 지점까지를 도로 영역으로 분류할 수 있다. 도로 영역 검출부(220)는 스캔 각도 각각에 대해 상기한 방법을 반복함으로써 360도 전방위에 대하여 도로 영역을 분류할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 있어서 도로 영역을 분류하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다. 다채널 라이다 센서를 탑재한 차량(50)이 현재 도로 상에 위치해 있다고 가정할 때, 다채널 라이다 센서를 통해 차량(50)을 중심으로 360도 전방위 스캔에 따른 방사 형태의 라이다 포인트들(501)을 취득할 수 있다.

차량(50)의 주변에 다른 차량이나 연석 등의 장애물이 존재하는 경우 장애물로 인해 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도가 급격히 증가하게 된다. 도로는 배수 등을 위해 도로의 중앙 부분이 높고 가장자리 부분이 비교적 낮은 볼록한 형태가 대부분이며 부분적인 파손이나 보수 공사 등으로 인해 일정 부분 요철이 있어 주행 가능한 도로 영역임에도 불구하고 도로 영역으로 검출되지 않는 문제가 있을 수 있다. 이를 해결하기 위해 도로의 모양이나 통상적인 요철 등의 노면 요건을 고려하여 도로 영역을 분류하는 기준이 되는 문턱 값을 설정할 수 있다.

도 5를 참조하면, 도로 영역 검출부(220)는 동일한 스캔 각도(51)에서 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트(X)의 경사도를 산출해 나가면서 경사도가 특정 문턱 값을 넘어서면 해당 스캔 각도(51)에서는 차량(50)의 위치부터 문턱 값을 넘어서기 직전의 라이다 포인트까지를 도로 영역(503)으로 분류할 수 있으며, 이러한 과정을 스캔 각도 각각에 대해 반복함으로써 360도 전방위에 대한 도로 영역을 분류할 수 있다.

따라서, 본 발명에서는 도로 영역을 분류할 때 센서 위치(즉, 차량)를 중심으로 방사 형태로 포인트 간의 경사도를 계산하여 특정 경사도 이하로 포인트의 분포가 유지되면 주행 가능한 도로 영역으로 분류할 수 있다. 이러한 방식은 일반적인 도로의 볼록한 형태나 부분적인 파손이나 보수 공사로 인한 약간의 요철을 여전히 도로 영역으로 분류하되, 도로 연석과 같은 낮지만 급격한 경사도 변화 지점이나 도로 중앙 분리대, 시선 유도봉, 주차되어있는 다른 차량 등과 같은 장애물이 위치한 지점 이후부터는 주행 가능 영역이 아닌 것으로 효과적인 분류가 가능하다.

다시 도 3에서, 단계(S340)에서 차선 검출부(230)는 도로 영역으로 분류된 라이다 포인트 중 차량의 위치와 주행 방향을 기준으로 설정된 직선 파라미터와 대응되는 라이다 포인트를 분류함으로써 해당 도로 영역 상의 차선을 검출할 수 있다. 라이다 포인트는 다채널 라이다 센서와의 거리를 나타내는 값과 함께, 반사 강도를 나타내는 값을 포함할 수 있다. 도로 영역에서 차선을 포함하여 방향 지시 화살표, 횡단보도, 횡단보도 예고, 정지선 등과 같은 각종 노면 표시는 페인트를 이용한 도색 작업으로 이루어지며, 노면 표시의 페인트는 라이다에 대해 일정 값 이상의 반사 강도를 가지게 된다.

도 6 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 있어서 차선을 검출하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.

도 6을 참조하면, 차선 검출부(230)는 도로 영역(503)으로 분류된 라이다 포인트 중 사전에 정해진 일정 값 이상의 반사 강도를 가지는 라이다 포인트들(605)을 노면 표시에 해당하는 라이다 포인트로 분류할 수 있다.

이어, 차선 검출부(230)는 도 7에 도시한 바와 같이 노면 표시에 해당하는 라이다 포인트(605) 중 차선에 해당되는 라이다 포인트를 분류하기 위해서 먼저 현재 라이다 센서의 위치, 즉 차량(50)의 위치를 기준으로 양 옆으로 표준 규격의 차선 너비만큼 떨어진 곳에 차량(50)의 주행 방향으로 뻗은 직선 파라미터(707)를 초기값으로 설정할 수 있다. 그리고, 차선 검출부(230)는 노면 표시에 해당하는 라이다 포인트(605) 중 직선 파라미터(707)의 선 상에 포함되거나 혹은 설정 범위 이내에 가까이 위치한 라이다 포인트들을 차선 영역으로 분류할 수 있다.

차선 검출부(230)는 차선 영역으로 분류된 라이다 포인트를 이용하여 직선 파라미터(707)를 업데이트할 수 있다. 차선 검출부(230)는 차선 영역으로 새롭게 찾아낸 라이다 포인트로 직선 파라미터(707)를 업데이트 하는 예측 값 최대화(Expectation-Maximization) 알고리즘을 되풀이하여 적용할 수 있다.

다음 주기의 전방위 스캔이 이루어질 때까지 차량(50)이 주행함에 따라 차량(50)의 주변 환경이 변하는데 차선의 위치는 이전 위치와 비슷한 곳에 있을 확률이 높으므로 이전 직선 파라미터에 포함되는 라이다 데이터를 분류 및 직선 파라미터의 업데이트를 반복 수행한다. 이러한 방식을 이용하면 차량(50)이 주행 중 차선을 변경하더라도 차선 검출의 기준이 되는 직선 파라미터를 계속 업데이트하면서 업데이트 된 직선 파라미터를 기준으로 차선을 지속적으로 검출할 수 있다. 라이다 센서의 성능에 따라 한번에 3차로에 해당하는 차선 4개 정도를 안정적으로 분류해낼 수 있으며, 라이다 센서에 가까운 스캔 영역 내에서 파라미터 업데이트가 자주 일어나기 때문에 곡선 차선에 대한 처리가 따로 필요하지 않다.

다시 도 3에서, 단계(S350)에서 차선 좌표 제공부(240)는 차선으로 분류된 라이다 포인트에 대응되는 좌표를 계산하여 지도에 차선 표기를 위한 좌표 값으로 제공할 수 있다. 이때, 차선 좌표 제공부(240)는 직선 파라미터를 기준으로 차선 영역으로 분류된 라이다 포인트를 저장해 두었다가 이들을 연결하는 점을 일정 간격으로 산출할 수 있으며, 산출된 점에 해당되는 GPS 좌표를 계산하여 지도에 차선 표기를 위한 좌표 값으로 지정할 수 있다. 다시 말해, 차선 좌표 제공부(240)는 차선으로 분로된 포인트를 지도에 차선으로 표기할 GPS 좌표점의 집합으로 산출하여 제공할 수 있다.

이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 단순히 평면 조건을 만족시키는 도로 영역을 검출하는 것이 아닌, 라이다 데이터를 이용한 포인트 간 경사도를 바탕으로 도로 영역을 검출함으로써 도로 자체가 가지고 있는 경사도, 혹은 부분적인 손실이나 보수 공사로 인한 울퉁불퉁함이나 과속 방지 턱 등의 여러 노면 요건에도 불구하고 도로 상의 주행 가능 영역을 더욱 강인하게 검출할 수 있다. 더 나아가, 본 발명의 실시예들에 따르면, 차량의 위치와 주행 방향을 기준으로 한 직선의 파라미터를 이용하여 해당 직선에 포함되는 도로 상의 라이다 데이터를 차선으로 분류함으로써 도로 상의 주행 가능 영역에서 차선을 방향 지시 화살표, 횡단보도, 횡단보도 예고, 정지선 등과 같은 다른 노면 표시(road surface marking)와 정확히 구별하여 검출할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

컴퓨터로 구현되는 방법에 있어서,
차량에 탑재된 다채널 라이다(lidar) 센서로부터 포인트 형태의 라이다 데이터를 취득하는 단계; 및
상기 다채널 라이다 센서로부터 취득한 라이다 포인트에서 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 이용하여 상기 차량이 주행 가능한 도로 영역을 검출하는 단계
를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 취득하는 단계는,
상기 다채널 라이다 센서를 통한 전방위 스캔에 따른 방사 형태의 라이다 포인트를 취득하는 것
을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 도로 영역을 검출하는 단계는,
상기 다채널 라이다 센서의 스캔 각도 각각에 대하여 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 산출하는 단계; 및
상기 경사도가 사전에 정해진 문턱 값 이하인 라이다 포인트를 분류함으로써 상기 도로 영역을 검출하는 단계
를 포함하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 경사도를 산출하는 단계는,
상기 차량과 가장 가까운 곳을 스캔한 라이다 포인트부터 상기 차량에서 멀어지는 방향으로 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 산출하는 것
을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 문턱 값은 도로의 모양이나 요철을 포함하는 노면 요건에 따라 설정되는 것
을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 도로 영역에 포함된 라이다 포인트의 반사 강도를 이용하여 상기 도로 영역 내에서 차선을 검출하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제6항에 있어서,
상기 차선을 검출하는 단계는,
상기 도로 영역에 포함된 라이다 포인트 중 사전에 정해진 일정 값 이상의 반사 강도를 가지는 라이다 포인트를 분류함으로써 상기 차선을 검출하는 것
을 특징으로 하는 방법.
제6항에 있어서,
상기 차선을 검출하는 단계는,
상기 도로 영역에 포함된 라이다 포인트 중 사전에 정해진 일정 값 이상의 반사 강도를 가지는 라이다 포인트를 분류하는 단계;
상기 차량의 위치와 주행 방향을 기준으로 직선의 파라미터를 설정하는 단계; 및
상기 분류된 라이다 포인트 중 상기 파라미터의 선 상에 포함되거나 설정 범위 이내에 위치한 라이다 포인트를 차선 영역으로 분류하는 단계
를 포함하는 방법.
제8항에 있어서,
상기 직선의 파라미터를 설정하는 단계는,
상기 차량의 위치를 기준으로 차선 너비에 따른 양쪽에 상기 차량의 주행 방향에 대응되는 직선 파라미터를 초기값으로 설정하는 단계; 및
상기 차선 영역으로 분류된 라이다 포인트를 이용하여 상기 직선 파라미터를 업데이트 하는 단계
를 포함하는 방법.
제6항에 있어서,
상기 차선으로 검출된 라이다 포인트를 지도에 표기할 좌표 값으로 계산하여 제공하는 단계
를 더 포함하는 방법.
컴퓨터 시스템과 결합되어 도로 영역과 차선 검출 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
상기 도로 영역과 차선 검출 방법은,
차량에 탑재된 다채널 라이다(lidar) 센서로부터 포인트 형태의 라이다 데이터를 취득하는 단계;
상기 다채널 라이다 센서로부터 취득한 라이다 포인트에서 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 이용하여 상기 차량이 주행 가능한 도로 영역을 검출하는 단계; 및
상기 도로 영역에 포함된 라이다 포인트 중 상기 차량의 위치와 주행 방향을 기준으로 설정된 직선 파리미터와 대응되는 라이다 포인트를 분류함으로써 해당 도로 영역 상의 차선을 검출하는 단계
를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.
컴퓨터로 구현되는 시스템에 있어서,
컴퓨터가 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서
를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
차량에 탑재된 다채널 라이다(lidar) 센서로부터 전방위 스캔에 따른 포인트 형태의 라이다 데이터를 취득하는 라이다 데이터 취득부; 및
상기 다채널 라이다 센서로부터 취득한 라이다 포인트에서 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 이용하여 상기 차량이 주행 가능한 도로 영역을 검출하는 도로 영역 검출부
를 포함하는 시스템.
제12항에 있어서,
상기 도로 영역 검출부는,
상기 다채널 라이다 센서의 스캔 각도 각각에 대하여 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 산출하고,
상기 경사도가 사전에 정해진 문턱 값 이하인 라이다 포인트를 분류함으로써 상기 도로 영역을 검출하는 것
을 특징으로 하는 시스템.
제13항에 있어서,
상기 도로 영역 검출부는,
상기 차량과 가장 가까운 곳을 스캔한 라이다 포인트부터 상기 차량에서 멀어지는 방향으로 이웃하는 채널 간의 라이다 포인트의 경사도를 산출하는 것
을 특징으로 하는 시스템.
제13항에 있어서,
상기 문턱 값은 도로의 모양이나 요철을 포함하는 노면 요건에 따라 설정되는 것
을 특징으로 하는 시스템.
제12항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 도로 영역에 포함된 라이다 포인트의 반사 강도를 이용하여 상기 도로 영역 내에서 차선을 검출하는 차선 검출부
를 더 포함하는 시스템.
제16항에 있어서,
상기 차선 검출부는,
상기 도로 영역에 포함된 라이다 포인트 중 사전에 정해진 일정 값 이상의 반사 강도를 가지는 라이다 포인트를 분류함으로써 상기 차선을 검출하는 것
을 특징으로 하는 시스템.
제16항에 있어서,
상기 차선 검출부는,
상기 도로 영역에 포함된 라이다 포인트 중 사전에 정해진 일정 값 이상의 반사 강도를 가지는 라이다 포인트를 분류하고,
상기 차량의 위치와 주행 방향을 기준으로 직선의 파라미터를 설정하고,
상기 분류된 라이다 포인트 중 상기 파라미터의 선 상에 포함되거나 설정 범위 이내에 위치한 라이다 포인트를 차선 영역으로 분류하는 것
을 특징으로 하는 시스템.
제18항에 있어서,
상기 차선 검출부는,
상기 차량의 위치를 기준으로 차선 너비에 따른 양쪽에 상기 차량의 주행 방향에 대응되는 직선 파라미터를 초기값으로 설정하고,
상기 차선 영역으로 분류된 라이다 포인트를 이용하여 상기 직선 파라미터를 업데이트 하는 것
을 특징으로 하는 시스템.
제16항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 차선으로 검출된 라이다 포인트를 지도에 표기할 좌표 값으로 계산하여 제공하는 차선 좌표 제공부
를 더 포함하는 시스템.