KR101847838B1 - 도로 경계 검출 시스템 및 방법과 이를 이용한 차량 - Google Patents

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KR101847838B1 KR1020150186101A KR20150186101A KR101847838B1 KR 101847838 B1 KR101847838 B1 KR 101847838B1 KR 1020150186101 A KR1020150186101 A KR 1020150186101A KR 20150186101 A KR20150186101 A KR 20150186101A KR 101847838 B1 KR101847838 B1 KR 101847838B1
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Abstract

개시된 발명은 도로 경계 검출 시스템 및 방법과 이를 이용한 차량에 관한 것으로서, 물체를 향해 광을 조사하여 물체로부터 반사되는 계측 데이터를 획득하기 위한 광 스캐너; 정적 점유지도 상에서 광 스캐너의 위치를 기준으로 도로의 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 분리하는 점유 격자 분리부; 분리된 좌우측 점유 격자점을 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점으로 구분하여 도로 경계 격자점을 도로 경계 후보군으로 검출하는 도로 경계 후보 검출부; 및 도로 경계 후보군을 기 설정된 도로 모델링 기준에 적용하여 도로 경계를 검출하는 도로 경계 검출부;를 포함할 수 있다.

Description

도로 경계 검출 시스템 및 방법과 이를 이용한 차량{ROAD BOUNDARY DETECTION SYSTEM AND METHOD, AND VEHICLE USING THE SAME}
도로 경계 검출 시스템 및 방법과 이를 이용한 차량에 관한 것이다.
차량은 운전자의 편의성과 안전성을 고려하여 다양한 차량 안전장치를 개발 및 장착하고 있는 추세이다.
보다 구체적으로, 차량 안전 장치는 차량의 도로 주행 시, 운전자의 핸들조작을 보조하여 주행차선으로부터의 이탈을 방지하는 차선유지보조장치(Lane Keeping Assist System, 이하 LKAS 라고 하기로 함), 주행 중 차 간 적정거리를 유지해 주는 스마트 크루즈 컨트롤(Smart Cruise Control, 이하 SCC 라고 하기로 함), 차량 자세를 안정적으로 유지해 주는 차체 자세 제어장치(Electronic Stability Control, 이하 ESC 라고 하기로 함) 및 운전자에 의해서 선택된 목적지까지의 경로 및 경로에 따른 주변 정보를 안내하는 내비게이션 등을 포함할 수 있다.
상술한 차량 안전 장치들을 구현하기 위해서는 차량이 주행하는 도로의 경계 정보가 요구되는 경우가 종종 발생한다.
현재, 카메라를 이용하여 도로 경계를 인식하는 방법이 적용되고 있다. 그러나, 카메라는 환경에 따라 성능 차이가 크다는 문제점이 존재한다.
또한, 3차원 레이저 스캐너를 이용한 도로 경계 검출 연구가 다수 진행되었지만 상용화하기엔 센서가 고가이며 차량의 외관을 해치는 문제점이 존재한다.
개시된 발명은 점유 격자지도를 통해 차량의 주행이 가능한 영역과 불가능한 영역을 구분하여 도로 경계를 판단하기 위한 도로 경계 검출 시스템 및 방법과 이를 이용한 차량을 제공하는 것이다.
일 측면에 의한 도로 경계 검출 시스템은, 물체를 향해 광을 조사하여 상기 물체로부터 반사되는 계측 데이터를 획득하기 위한 광 스캐너; 정적 점유지도 상에서 상기 광 스캐너의 위치를 기준으로 도로의 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 분리하는 점유 격자 분리부; 상기 분리된 좌우측 점유 격자점을 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점으로 구분하여 상기 도로 경계 격자점을 도로 경계 후보군으로 검출하는 도로 경계 후보 검출부; 및 상기 도로 경계 후보군을 기 설정된 도로 모델링 기준에 적용하여 도로 경계를 검출하는 도로 경계 검출부; 를 포함할 수 있다.
또한, 점유 격자 분리부는, 상기 정적 점유지도 상에서 상기 광 스캐너의 정면에 위치하는 점유 격자를 분지점으로 설정하고, 상기 분지점을 기준으로 전방의 점유 격자점을 검색하고 검색된 점유 격자점 중 상기 분지점으로부터 가장 이격된 점유 격자점이 존재하는 영역을 주행 가능 경로로 구분할 수 있다.
또한, 상기 점유 격자 분리부는, 상기 주행 가능 경로를 기준으로 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 분리할 수 있다.
또한, 상기 도로 경계 후보 검출부는, 상기 우측 점유 격자점과 상기 좌측 점유 격자점을 서포트 벡터 경계 머신(Support Vector Boundary Machine) 알고리즘에 적용하여 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점을 구분하여 상기 도로 경계 격자점을 상기 도로 경계 후보로 검출할 수 있다.
또한, 상기 도로 경계 후보 검출부는, 상기 우측 점유 격자점과 상기 좌측 점유 격자점을 입력 집합으로 하여 서포트 벡터 경계 머신 알고리즘을 통해 학습하고, 학습 결과 도출된 서포트 벡터를 도로 경계 격자점으로 판단할 수 있다.
또한, 상기 도로 경계 검출부는, 상기 도로 경계 후보군을 1차 다항식 기준에 적용하여 도로 경계를 검출할 수 있다.
또한, 상기 도로 경계 검출부는, 상기 도로 경계 후보군을 2차 다항식 기준에 적용하여 도로 경계를 검출할 수 있다.
또한, 상기 도로 경계 검출부는, 상기 도로 경계 후보군을 3차 다항식 기준에 적용하여 도로 경계를 검출할 수 있다.
또한, 상기 도로 경계 검출부는, 상기 도로 경계 후보군을 클로소이드(Clothoid) 기준에 적용하여 도로 경계를 검출할 수 있다.
일 측면에 의한 차량은, 물체를 향해 광을 조사하여 상기 물체로부터 반사되는 계측 데이터를 획득하기 위한 광 스캐너; 및 정적 점유지도 상에서 상기 광 스캐너의 위치를 기준으로 도로의 좌측 점유 격자점과 우측 격자점을 분리하고, 분리된 좌우측 격자점으로부터 서포트 벡터 경계 머신(Support Vector Boundary Machine) 알고리즘을 이용하여 도로 경계 후보군을 검출하고, 검출된 상기 도로 경계 후보군을 기 설정된 도로 모델링 기준에 적용하여 도로 경계를 검출하는 프로세서;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 정적 점유지도 상에서 상기 광 스캐너의 위치를 기준으로 도로의 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 분리하는 점유 격자 분리부; 상기 분리된 좌우측 점유 격자점을 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점으로 구분하여 상기 도로 경계 격자점을 도로 경계 후보군으로 검출하는 도로 경계 후보 검출부; 및 상기 도로 경계 후보군의 도로 경계 격자점을 기 설정된 도로 모델링 기준을 통해 도로 경계를 검출하는 도로 경계 검출부;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 점유 격자 분리부는, 상기 정적 점유지도 상에서 상기 광 스캐너의 정면에 위치하는 점유 격자를 분지점으로 설정하고, 상기 분지점을 기준으로 전방의 점유 격자점을 검색하여 검색된 점유 격자점 중 상기 분지점으로부터 가장 이격된 점유 격자점이 존재하는 영역을 주행 가능 경로로 구분하고, 상기 주행 가능 경로를 기준으로 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 분리할 수 있다.
또한, 상기 도로 경계 후보 검출부는, 상기 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 서포트 벡터 경계 머신(Support Vector Boundary Machine) 알고리즘에 적용하여 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점을 구분할 수 있다.
또한, 상기 도로 경계 검출부는, 상기 도로 경계 후보군을 1차 다항식 기준, 2차 다항식 기준, 3차 다항식 기준 및 클로소이드(Clothoid) 기준 중 어느 하나에 적용하여 도로 경계를 검출할 수 있다.
일 측면에 의한 도로 경계 검출 방법은, 정적 점유지도 상에서 광 스캐너의 위치를 기준으로 도로의 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 분리하는 단계; 분리된 좌우측 점유 격자점을 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점으로 구분하여 상기 도로 경계 격자점을 도로 경계 후보군으로 검출하는 단계; 및 상기 도로 경계 후보군의 도로 경계 격자점을 기 설정된 도로 모델링 기준을 통해 도로 경계를 검출하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 분리하는 단계는, 상기 정적 점유지도 상에서 상기 광 스캐너의 정면에 위치하는 점유 격자를 분지점으로 설정하는 단계; 상기 분지점을 기준으로 전방의 점유 격자점을 검색하는 단계; 검색된 점유 격자점 중 상기 분지점으로부터 가장 이격된 점유 격자점이 존재하는 영역을 주행 가능 경로로 구분하는 단계; 및 상기 주행 가능 경로를 기준으로 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 분리하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 도로 경계 후보군으로 검출하는 단계는, 상기 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 입력 집합으로 하여 서포트 벡터 경계 머신 알고리즘을 통해 학습하는 단계; 및 학습 결과 도출된 서포트 벡터를 도로 경계 격자점으로 판단하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 도로 경계를 검출하는 단계에서, 상기 도로 경계 후보군을 1차 다항식 기준, 2차 다항식 기준, 3차 다항식 기준 및 클로소이드(Clothoid) 기준 중 어느 하나에 적용하여 도로 경계를 검출할 수 있다.
개시된 발명은 점유 격자지도와 레이저 스캐너를 통해 획득된 계측 데이터를 서포트 벡터 경계 머신(Support Vector Boundary Machine)에 적용하여 도로 경계를 검출하기 때문에, 저비용으로 종래에 비해 보다 정확한 도로 경계를 검출할 수 있다는 효과를 기대할 수 있다.
도 1은 차량의 외관을 나타내는 도면이다.
도 2는 차량의 내부를 나타내는 도면이다.
도 3은 도로 경계 검출 시스템의 구성을 상세하게 나타내는 제어 블록도이다.
도 4 및 도 5는 좌우측 점유 격자점을 분리하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6 내지 도 10은 도로 경계 후보군을 검출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11 내지 도 16은 도로 경계를 검출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 도로 경계 검출을 위한 차량의 구성을 상세하게 나타내는 제어 블록도이다.
도 18은 도로 경계 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 목적, 특정한 장점들 및 신규한 특징들은 첨부된 도면들과 연관되는 이하의 상세한 설명과 바람직한 실시예들로부터 더욱 명백해질 것이다. 본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조번호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 본 명세서에서, 제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 상기 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시형태를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 차량의 외관을 나타내는 도면이고, 도 2는 차량의 내부를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 차량(1)의 외관은 차량(1)의 외관을 형성하는 본체(10), 운전자에게 차량(1) 전방의 시야를 제공하는 윈드 스크린(windscreen)(11), 운전자에게 차량(1) 후방의 시야를 제공하는 사이드 미러(12), 차량(1) 내부를 외부로부터 차폐시키는 도어(13) 및 차량의 전방에 위치하는 앞바퀴(21), 차량의 후방에 위치하는 뒷바퀴(22)를 포함하여 차량(1)을 이동시키기 위한 바퀴를 포함할 수 있다.
윈드 스크린(11)은 본체(10)의 전방 상측에 마련되어 차량(1) 내부의 운전자가 차량(1) 전방의 시각 정보를 획득할 수 있도록 한다. 또한, 사이드 미러(12)는 본체(10)의 좌측에 마련되는 좌측 사이드 미러 및 우측에 마련되는 우측 사이드 미러를 포함하며, 차량(1) 내부의 운전자가 차량(1) 측면 및 후방의 시각 정보를 획득할 수 있도록 한다.
도어(13)는 본체(10)의 좌측 및 우측에 회동 가능하게 마련되어 개방 시에 운전자가 차량(1)의 내부에 탑승할 수 있도록 하며, 폐쇄 시에 차량(1)의 내부를 외부로부터 차폐시킬 수 있다.
차량(1)의 내부는 운전자가 차량(1)을 조작하기 위한 각종 기기가 설치되는 대시 보드(dashboard)(14), 차량(1)의 운전자가 착석하기 위한 운전석(15), 차량(1)의 동작 정보 등을 표시하는 클러스터 표시부(51, 52), 운전자의 조작 명령에 따라 경로 안내 정보를 제공하는 길 안내 기능뿐만 아니라 오디오 및 비디오 기능까지 제공하는 내비게이션(navigation)(70)을 포함할 수 있다.
대시 보드(14)는 윈드 스크린(11)의 하부로부터 운전자를 향하여 돌출되게 마련되며, 운전자가 전방을 주시한 상태로 대시 보드(14)에 설치된 각종 기기를 조작할 수 있도록 한다.
운전석(15)은 대시 보드(14)의 후방에 마련되어 운전자가 안정적인 자세로 차량(1)의 전방과 대시 보드(14)의 각종 기기를 주시하며 차량(1)을 운행할 수 있도록 한다.
클러스터 표시부(51, 52)는 대시 보드(14)의 운전석(15) 측에 마련되며, 차량(1)의 운행 속도를 표시하는 주행 속도 게이지(51), 동력 장치(미도시)의 회전 속도를 표시하는 rpm 게이지(52)를 포함할 수 있다.
내비게이션(70)은 차량(1)이 주행하는 도로의 정보 또는 운전자가 도달하고자 하는 목적지까지의 경로를 표시하는 디스플레이 및 운전자의 조작 명령에 따라 음향을 출력하는 스피커(41)를 포함할 수 있다. 최근에는 오디오 장치, 비디오 장치 및 내비게이션 장치가 일체화된 AVN(Audio Video Navigation) 장치가 차량에 설치되고 있는 추세이다.
상기 내비게이션(70)은 센터페시아(center fascia)에 설치될 수 있다. 이때, 센터페시아는 대시 보드(14) 중에서 운전석과 조수석 사이에 있는 컨트롤 패널 부분을 의미하는 것으로, 대시 보드(14)와 시프트레버가 수직으로 만나는 영역이며, 이곳에는 내비게이션(70)을 비롯하여 에어콘, 히터의 컨트롤러, 송풍구, 시거잭과 재떨이, 컵홀더 등을 설치할 수 있다. 또한, 센터페시아는 센터콘솔과 함께 운전석과 조수석을 구분하는 역할도 할 수 있다.
또한, 운전자의 내비게이션(70)을 비롯한 각종 구동 조작을 위한 별도의 조그 다이얼(60)을 구비할 수 있다.
개시된 발명의 조그 다이얼(60)은 회전시키거나 압력을 가하여 구동 조작을 수행하는 방법뿐만 아니라, 터치 인식 기능을 구비한 터치 패드를 구비하여 사용자의 손가락 또는 별도의 터치 인식 기능을 구비한 도구를 이용하여 구동 조작을 위한 필기 인식을 수행할 수 있다.
또한, 차량(1)은 물체를 향해 광을 조사하여 물체로부터 반사되는 계측 데이터를 획득하기 위한 광 스캐너(80)를 구비할 수 있다. 도 1에서 도시하는 바와 같이, 광 스캐너(80)는 차량(1)의 범퍼에 마련될 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
차량(1)은 상술한 구성 이외에도 바퀴(미도시)를 회전시키는 동력 장치(미도시), 차량(1)의 이동 방향을 변경하는 조향 장치(미도시), 바퀴의 이동을 정지시키는 제동 장치(미도시)를 포함할 수 있다.
상기 동력 장치는 본체가 전방 또는 후방으로 이동하도록 앞바퀴 또는 뒷바퀴에 회전력을 제공한다. 이와 같은 동력 장치는 화석 연료를 연소시켜 회전력을 생성하는 엔진(engine) 또는 축전기(미도시)로부터 전원을 공급받아 회전력을 생성하는 모터(motor)를 포함할 수 있다.
조향 장치는 운전자로부터 주행 방향을 입력받는 조향 핸들(42), 조향 핸들(42)의 회전 운동을 왕복 운동으로 전환하는 조향 기어(미도시), 조향 기어(미도시)의 왕복 운동을 앞바퀴에 전달하는 조향 링크(미도시)를 포함할 수 있다. 이와 같은 조향 장치는 바퀴의 회전축의 방향을 변경함으로써 차량(1)의 주행 방향을 변경할 수 있다.
제동 장치는 운전자로부터 제동 조작을 입력받는 제동 페달(미도시), 바퀴와 결합된 브레이크 드럼(미도시), 마찰력을 이용하여 브레이크 드럼(미도시)의 회전을 제동시키는 브레이크 슈(미도시) 등을 포함할 수 있다. 이와 같은 제동 장치는 바퀴의 회전을 정지시킴으로써 차량(1)의 주행을 제동할 수 있다.
도 3은 도로 경계 검출 시스템의 구성을 상세하게 나타내는 제어 블록도이다.
이하에서는, 좌우측 점유 격자점을 분리하는 방법을 설명하기 위한 도 4 및 도 5, 도로 경계 후보군을 검출하는 방법을 설명하기 위한 도 6 내지 10 및 도로 경계를 검출하는 방법을 설명하기 위한 도 11 내지 16을 참조하여 설명하기로 한다.
도 3을 참조하면, 도로 경계 검출 시스템(100)은 광 스캐너(80), 점유 격자 분리부(110), 도로 경계 후보 검출부(130), 도로 경계 검출부(150) 및 메모리(170)를 포함할 수 있다.
광 스캐너(80)는 물체를 향해 광을 조사하여 상기 물체로부터 반사되는 계측 데이터를 획득하기 위한 구성일 수 있다. 이때, 광 스캐너(80)는 2차원 레이저 스캐너일 수 있다.
점유 격자 분리부(110)는 정적 점유지도 상에서 광 스캐너(80)의 위치를 기준으로 도로의 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 분리할 수 있다.
이때, 정적 점유지도는 특정 시간에 작성된 점유 지도에서 동적 물체를 제거한 정적 물체의 지도를 의미하는 것으로서, 메모리(170) 상에 기 저장될 수 있다.
점유 격자 분리부(110)는 정적 점유지도 상에서 광 스캐너(80)의 정면에 위치하는 점유 격자를 분지점(branch point)으로 설정하고, 분지점을 기준으로 전방의 점유 격자점을 검색하고 검색된 점유 격자점 중 분지점으로부터 가장 이격된 점유 격자점이 존재하는 영역을 주행 가능 경로로 구분할 수 있다.
도 4 및 도 5를 참조하면, 점유 격자 분리부(110)는 정적 점유지도 상에서 광 스캐너(80)로부터 광이 조사된 특정 위치의 점유 격자점을 분지점 A로 설정하고, 분지점 A를 기준으로 특정 각도 간격으로 전방의 영역을 구분하는 것이다. 예를 들어, 점유 격자 분리부(110)는 도 5의 영역 1 내지 영역 12(도 5의 ① 내지 ⑫)와 같이 전방의 영역을 구분할 수 있다. 또한, 점유 격자 분리부(110)는 전방의 각 영역에 대한 분지점 A를 기준으로 점유 정도가 기준치가 넘는 점유 격자점을 검색하고, 검색된 점유 격자점 중 분지점 A로부터 가장 이격된 점유 격자점이 존재하는 영역 4(도 5의 ④)를 주행 가능 경로로 설정하는 것이다.
도 5를 참조하면, 영역 4(도 5의 ④)는 점유 정도가 기준치가 넘는 점유 격자점이 존재하지 않아 A1만큼 영역을 검색할 수 있고, 반면 영역 6(도 5의 ⑥)은 장애물이 존재하여 A2만큼 영역을 검색할 수 있는 것이다. 점유 격자 분리부(110)는 전방의 모든 영역에 대한 검색이 완료되면, 분지점 A로부터 가장 먼 곳에 점유 격자점이 존재하는 영역을 주행 가능 경로로 판단하는 것이다. 즉, 도 5의 영역 4가 주행 가능 경로인 것이다.
또한, 점유 격자 분리부(110)는 주행 가능 경로를 기준으로 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 분리할 수 있다.
도로 경계 후보 검출부(130)는 분리된 좌우측 점유 격자점을 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점으로 구분하여 도로 경계 격자점을 도로 경계 후보군으로 검출할 수 있다.
보다 상세히 설명하면, 도로 경계 후보 검출부(130)는 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 서포트 벡터 경계 머신(Support Vector Boundary Machine) 알고리즘에 적용하여 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점을 구분하여 도로 경계 격자점을 도로 경계 후보로 검출할 수 있다. 이때, 서포트 벡터 경계 머신은 서로 다른 그룹에 속하는 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 입력 집합으로 하여 서로 간에 간격이 최대가 되는 결정 경계를 찾고, 결정 경계를 기초로 도로 경계 격자점을 파악하는 알고리즘이라고 정의하기로 한다.
구체적으로, 도로 경계 후보 검출부(130)는 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 입력 집합으로 하여 서포트 벡터 경계 머신 알고리즘을 통해 학습하고, 학습 결과 도출된 서포트 벡터를 도로 경계 격자점으로 판단할 수 있다.
서포트 벡터 경계 머신 알고리즘은 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 입력 집합으로 하여, 각 입력 집합으로부터 멀리 떨어진 결정 경계(Decision Boundary)(도 6의 DB)를 찾는 것이다. 이때, 결정 경계 근처에 존재하는 입력 데이터들이 서포트 벡터(도 6의 SV)일 수 있다.
도 6과 같이, 도로 경계 후보 검출부(130)는 주행 가능 경로를 기준으로 좌측과 우측으로 나뉘어진 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 각각 다른 클래스(class)로 표시하고, 두 개의 클래스로 표시된 좌우측 점유 격자점을 서포트 벡터 경계 머신을 통해 학습할 수 있다.
도로 경계 후보 검출부(130)는 학습 결과 얻어진 서포트 벡터를 도로 경계를 표시하는 도로 경계 후보로 검출할 수 있다. 도 7은 서포트 벡터 경계 머신을 학습시킨 결과로, 좌우로 구분된 점유 격자점들은 LP와 RP로 도시하고 있다. 도 8은 서포트 벡터 경계 머신의 학습 결과로 획득된 서포트 벡터가 SV_LP와 SV_RP로 좌우측 도로 경계를 대표하는 점유 격자점을 의미하는 것이다. 이때, 서포트 벡터 SV_LP와 SV_RP는 결정 경계 근처에 존재하는 점유 격자점들이기 때문에, 이를 주행하고 있는 차량 주위의 도로 경계 격자점인 도로 경계 후보로 판단하고 나머지를 노이즈 격자점으로 판단할 수 있다.
도로 경계 검출부(150)는 도로 경계 후보군을 기 설정된 도로 모델링 기준에 적용하여 도로 경계를 검출할 수 있다.
보다 상세히 설명하면, 먼저, 도로 경계 검출부(150)는 도로 경계 후보군을 1차 다항식 기준에 적용하여 도로 경계를 검출할 수 있다.
도로 경계 검출부(150)는 수학식 1과 같은 1차 다항식의 형태로 경계를 인식할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112015126883930-pat00001
이때, 도로 모델의 상태변수는 좌측과 우측의 오프셋에 해당하는
Figure 112015126883930-pat00002
,
Figure 112015126883930-pat00003
과 직선의 기울기에 해당하는
Figure 112015126883930-pat00004
을 이용하여
Figure 112015126883930-pat00005
와 같이 구성할 수 있다. 이때, 도로 경계는 좌우가 평행 하다고 가정할 수 있다. 상태 변수는 추출된 도로 경계 후보군의 집합에서 추출되고 칼만 필터를 이용하여 매 순간 업데이트될 수 있다. 도로 경계 검출부(150)가 도로 경계 후보군(도 9의 SV_LP, SV_RP)을 1차 다항식 기준에 적용하여 검출한 도로 경계는 도 10과 같을 수 있다.
또한, 도로 경계 검출부(150)는 도로 경계 후보군을 2차 다항식 기준에 적용하여 도로 경계를 검출할 수 있다.
도로 경계 검출부(150)는 수학식 2와 같은 2차 다항식의 형태로 경계를 인식할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112015126883930-pat00006
이때, 도로 모델의 상태변수는 좌측과 우측의 오프셋에 해당하는
Figure 112015126883930-pat00007
,
Figure 112015126883930-pat00008
과 직선의 기울기에 해당하는
Figure 112015126883930-pat00009
,
Figure 112015126883930-pat00010
를 이용하여
Figure 112015126883930-pat00011
와 같이 구성할 수 있다. 이때, 도로 경계는 좌우가 평행 하다고 가정할 수 있다. 상태 변수는 추출된 도로 경계 후보군의 집합에서 추출되고 칼만 필터를 이용하여 매 순간 업데이트될 수 있다. 도로 경계 검출부(150)가 도로 경계 후보군(도 11의 SV_LP, SV_RP)을 2차 다항식 기준에 적용하여 검출한 도로 경계는 도 12와 같을 수 있다.
또한, 도로 경계 검출부(150)는 도로 경계 후보군을 3차 다항식 기준에 적용하여 도로 경계를 검출할 수 있다.
도로 경계 검출부(150)는 수학식 3과 같은 3차 다항식의 형태로 경계를 인식할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112015126883930-pat00012
이때, 도로 모델의 상태변수는 좌측과 우측의 오프셋에 해당하는
Figure 112015126883930-pat00013
,
Figure 112015126883930-pat00014
과 직선의 기울기에 해당하는
Figure 112015126883930-pat00015
,
Figure 112015126883930-pat00016
,
Figure 112015126883930-pat00017
을 이용하여
Figure 112015126883930-pat00018
와 같이 구성할 수 있다. 이때, 도로 경계는 좌우가 평행 하다고 가정할 수 있다. 상태 변수는 추출된 도로 경계 후보군의 집합에서 추출되고 칼만 필터를 이용하여 매 순간 업데이트될 수 있다. 도로 경계 검출부(150)가 도로 경계 후보군(도 13의 SV_LP, SV_RP)을 3차 다항식 기준에 적용하여 검출한 도로 경계는 도 14와 같을 수 있다.
또한, 도로 경계 검출부(150)는 도로 경계 후보군을 클로소이드(Clothoid) 기준에 적용하여 도로 경계를 검출할 수 있다.
도로 경계 검출부(150)는 중심으로부터의 거리가 곡률 반지름에 반비례하는 나선인 클로소이드를 3차 다항식으로 근사한 수학식 4를 통해 경계를 인식할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112015126883930-pat00019
이때, 도로 모델의 상태변수는 좌측과 우측의 오프셋에 해당하는
Figure 112015126883930-pat00020
,
Figure 112015126883930-pat00021
과 직선의 기울기에 해당하는
Figure 112015126883930-pat00022
,
Figure 112015126883930-pat00023
을 이용하여
Figure 112015126883930-pat00024
와 같이 구성할 수 있다. 이때, 도로 경계는 좌우가 평행 하다고 가정할 수 있다. 상태 변수는 추출된 도로 경계 후보군의 집합에서 추출되고 칼만 필터를 이용하여 매 순간 업데이트될 수 있다. 도로 경계 검출부(150)가 도로 경계 후보군(도 15의 SV_LP, SV_RP)을 클로소이드 기준에 적용하여 검출한 도로 경계는 도 16과 같을 수 있다.
도 17은 도로 경계 검출을 위한 차량의 구성을 상세하게 나타내는 제어 블록도이다.
도 17을 참조하면, 차량(200)은 광 스캐너(80), 입력부(210), 디스플레이(220), 출력부(230), 프로세서(240) 및 메모리(250)를 포함할 수 있다.
광 스캐너(80)는 물체를 향해 광을 조사하여 상기 물체로부터 반사되는 계측 데이터를 획득하기 위한 구성일 수 있다.
입력부(210)는 차량(200)에서 구현 가능한 각종 서비스의 동작을 제어하기 위해 사용자의 조작에 따라 입력되는 제어 정보를 수신하기 위한 구성일 수 있다. 만약, 상술한 디스플레이(220)가 터치 기능을 구비하는 경우, 입력부(210)가 상기 디스플레이(220)와 함께 구현되는 것도 가능하다 할 것이다.
디스플레이(220)는 프로세서(240)의 제어에 따라 차량(200) 내 구현되는 서비스 관련 정보를 표시하여 사용자가 확인할 수 있도록 한다. 디스플레이(220)가 아이콘이나 텍스트 표기가 가능한 LCD UI인 경우, 아이콘이나 텍스트로 서비스 관련 정보를 표시한다. 또한, 디스플레이(220)가 LED UI인 경우, 점등 또는 점멸을 이용하여 서비스 관련 정보를 표시한다.
또한, 디스플레이(220)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
출력부(230)는 차량(200)에서 이루어지는 서비스 관련 정보를 음성 형태로 출력하기 위한 구성일 수 있다.
이를 위해, 출력부(230)는 디지털화된 전기적 신호를 아날로그화하는 디지털-아날로그 변환기(Digital-to-Analog Convertor: DAC), 디지털-아날로그 변환기에 의하여 아날로그화된 전기적 신호를 증폭하는 증폭기 등을 더 포함할 수 있다.
프로세서(240)는 정적 점유지도 상에서 광 스캐너(80)의 위치를 기준으로 도로의 좌측 점유 격자점과 우측 격자점을 분리하고, 분리된 좌우측 격자점으로부터 서포트 벡터 경계 머신(Support Vector Boundary Machine) 알고리즘을 이용하여 도로 경계 후보군을 검출하고, 검출된 도로 경계 후보군을 기 설정된 도로 모델링 기준에 적용하여 도로 경계를 검출할 수 있다.
보다 상세히 설명하면, 프로세서(240)는 점유 격자 분리부(241), 도로 경계 후보 검출부(243) 및 도로 경계 검출부(245)를 포함할 수 있다.
점유 격자 분리부(241)는 정적 점유지도 상에서 광 스캐너(80)의 위치를 기준으로 도로의 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 분리할 수 있다.
구체적으로, 점유 격자 분리부(241)는 정적 점유지도 상에서 광 스캐너의 정면에 위치하는 점유 격자를 분지점으로 설정하고, 분지점을 기준으로 전방의 점유 격자점을 검색하여 검색된 점유 격자점 중 상기 분지점으로부터 가장 이격된 점유 격자점이 존재하는 영역을 주행 가능 경로로 구분하고, 상기 주행 가능 경로를 기준으로 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 분리할 수 있다.
도로 경계 후보 검출부(243)는 분리된 좌우측 점유 격자점을 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점으로 구분하여 도로 경계 격자점을 도로 경계 후보군으로 검출할 수 있다.
구체적으로, 도로 경계 후보 검출부(243)는 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 서포트 벡터 경계 머신(Support Vector Boundary Machine) 알고리즘에 적용하여 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점을 구분할 수 있다.
도로 경계 검출부(245)는 도로 경계 후보군의 도로 경계 격자점을 기 설정된 도로 모델링 기준을 통해 도로 경계를 검출할 수 있다.
구체적으로, 도로 경계 검출부(245)는 도로 경계 후보군을 1차 다항식 기준, 2차 다항식 기준, 3차 다항식 기준 및 클로소이드(Clothoid) 기준 중 어느 하나에 적용하여 도로 경계를 검출할 수 있다.
도 18은 도로 경계 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서는 상술한 도 3의 설명과 중복되는 상세 설명은 생략하기로 한다.
도로 경계 검출 시스템(100)은 정적 점유지도 상에서 광 스캐너(80)의 위치를 기준으로 도로의 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 분리할 수 있다(S110).
보다 상세히 설명하면, 단계 S110은 도로 경계 검출 시스템(100)이 정적 점유지도 상에서 광 스캐너(80)의 정면에 위치하는 점유 격자를 분지점으로 설정하는 단계, 분지점을 기준으로 전방의 점유 격자점을 검색하는 단계, 검색된 점유 격자점 중 분지점으로부터 가장 이격된 점유 격자점이 존재하는 영역을 주행 가능 경로로 구분하는 단계 및 주행 가능 경로를 기준으로 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 분리하는 단계를 포함할 수 있다.
다음, 도로 경계 검출 시스템(100)은 분리된 좌우측 점유 격자점을 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점으로 구분하여 도로 경계 격자점을 도로 경계 후보군으로 검출할 수 있다(S130).
구체적으로, 단계 S130은 도로 경계 검출 시스템(100)이 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 입력 집합으로 하여 서포트 벡터 경계 머신 알고리즘을 통해 학습하는 단계 및 학습 결과 도출된 서포트 벡터를 도로 경계 격자점으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
다음, 도로 경계 검출 시스템(100)은 도로 경계 후보군의 도로 경계 격자점을 기 설정된 도로 모델링 기준을 통해 도로 경계를 검출할 수 있다(S150).
구체적으로, 도로 경계 검출 시스템(100)은 도로 경계 후보군을 1차 다항식 기준, 2차 다항식 기준, 3차 다항식 기준 및 클로소이드(Clothoid) 기준 중 어느 하나에 적용하여 도로 경계를 검출할 수 있다.
이상 본 발명을 구체적인 실시예를 통하여 상세히 설명하였으나, 이는 본 발명을 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 그 변형이나 개량이 가능함이 명백하다.
본 발명의 단순한 변형 내지 변경은 모두 본 발명의 영역에 속하는 것으로 본 발명의 구체적인 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의하여 명확해질 것이다.
80 : 광 스캐너 100 : 도로 경계 검출 시스템
110, 241 : 점유 격자 분리부 130, 243 : 도로 경계 후보 검출부
150, 245 : 도로 경계 검출부 170 : 메모리
200 : 차량 210 : 입력부
220 : 디스플레이 230 : 출력부
240 : 프로세서 250 : 메모리
260 : 프로세서

Claims (18)

  1. 물체를 향해 광을 조사하여 상기 물체로부터 반사되는 계측 데이터를 획득하기 위한 광 스캐너;
    정적 점유지도 상에서 상기 광 스캐너의 위치를 기준으로 도로의 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 분리하는 점유 격자 분리부;
    상기 분리된 좌우측 점유 격자점을 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점으로 구분하여 상기 도로 경계 격자점을 도로 경계 후보군으로 검출하는 도로 경계 후보 검출부; 및
    상기 도로 경계 후보군을 기 설정된 도로 모델링 기준에 적용하여 도로 경계를 검출하는 도로 경계 검출부;를 포함하고,
    상기 점유 격자 분리부는, 상기 정적 점유지도 상에서 상기 광 스캐너의 정면에 위치하는 점유 격자를 분지점으로 설정하고, 상기 분지점을 기준으로 전방의 점유 격자점을 검색하고 검색된 점유 격자점 중 상기 분지점으로부터 가장 이격된 점유 격자점이 존재하는 영역을 주행 가능 경로로 구분하는 도로 경계 검출 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 점유 격자 분리부는,
    상기 주행 가능 경로를 기준으로 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 분리하는 도로 경계 검출 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 도로 경계 후보 검출부는,
    상기 우측 점유 격자점과 상기 좌측 점유 격자점을 서포트 벡터 경계 머신(Support Vector Boundary Machine) 알고리즘에 적용하여 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점을 구분하여 상기 도로 경계 격자점을 상기 도로 경계 후보로 검출하는 도로 경계 검출 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 도로 경계 후보 검출부는,
    상기 우측 점유 격자점과 상기 좌측 점유 격자점을 입력 집합으로 하여 서포트 벡터 경계 머신 알고리즘을 통해 학습하고, 학습 결과 도출된 서포트 벡터를 도로 경계 격자점으로 판단하는 도로 경계 검출 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 도로 경계 검출부는,
    상기 도로 경계 후보군을 1차 다항식 기준에 적용하여 도로 경계를 검출하는 도로 경계 검출 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 도로 경계 검출부는,
    상기 도로 경계 후보군을 2차 다항식 기준에 적용하여 도로 경계를 검출하는 도로 경계 검출 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 도로 경계 검출부는,
    상기 도로 경계 후보군을 3차 다항식 기준에 적용하여 도로 경계를 검출하는 도로 경계 검출 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 도로 경계 검출부는,
    상기 도로 경계 후보군을 클로소이드(Clothoid) 기준에 적용하여 도로 경계를 검출하는 도로 경계 검출 시스템.
  10. 물체를 향해 광을 조사하여 상기 물체로부터 반사되는 계측 데이터를 획득하기 위한 광 스캐너; 및
    정적 점유지도 상에서 상기 광 스캐너의 위치를 기준으로 도로의 좌측 점유 격자점과 우측 격자점을 분리하고, 분리된 좌우측 격자점으로부터 서포트 벡터 경계 머신(Support Vector Boundary Machine) 알고리즘을 이용하여 도로 경계 후보군을 검출하고, 검출된 상기 도로 경계 후보군을 기 설정된 도로 모델링 기준에 적용하여 도로 경계를 검출하는 프로세서;를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    정적 점유지도 상에서 상기 광 스캐너의 위치를 기준으로 도로의 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 분리하는 점유 격자 분리부를 포함하고,
    상기 점유 격자 분리부는 상기 정적 점유지도 상에서 상기 광 스캐너의 정면에 위치하는 점유 격자를 분지점으로 설정하고, 상기 분지점을 기준으로 전방의 점유 격자점을 검색하여 검색된 점유 격자점 중 상기 분지점으로부터 가장 이격된 점유 격자점이 존재하는 영역을 주행 가능 경로로 구분하는 차량.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 분리된 좌우측 점유 격자점을 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점으로 구분하여 상기 도로 경계 격자점을 도로 경계 후보군으로 검출하는 도로 경계 후보 검출부; 및
    상기 도로 경계 후보군의 도로 경계 격자점을 기 설정된 도로 모델링 기준을 통해 도로 경계를 검출하는 도로 경계 검출부;
    를 포함하는 차량.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 점유 격자 분리부는,
    상기 주행 가능 경로를 기준으로 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 분리하는 차량.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 도로 경계 후보 검출부는,
    상기 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 서포트 벡터 경계 머신(Support Vector Boundary Machine) 알고리즘에 적용하여 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점을 구분하는 차량.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 도로 경계 검출부는,
    상기 도로 경계 후보군을 1차 다항식 기준, 2차 다항식 기준, 3차 다항식 기준 및 클로소이드(Clothoid) 기준 중 어느 하나에 적용하여 도로 경계를 검출하는 차량.
  15. 정적 점유지도 상에서 광 스캐너의 위치를 기준으로 도로의 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 분리하는 단계;
    분리된 좌우측 점유 격자점을 도로 경계 격자점과 노이즈 격자점으로 구분하여 상기 도로 경계 격자점을 도로 경계 후보군으로 검출하는 단계; 및
    상기 도로 경계 후보군의 도로 경계 격자점을 기 설정된 도로 모델링 기준을 통해 도로 경계를 검출하는 단계;를 포함하고,
    상기 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 분리하는 단계는,
    상기 정적 점유지도 상에서 상기 광 스캐너의 정면에 위치하는 점유 격자를 분지점으로 설정하는 단계, 상기 분지점을 기준으로 전방의 점유 격자점을 검색하는 단계, 및 검색된 점유 격자점 중 상기 분지점으로부터 가장 이격된 점유 격자점이 존재하는 영역을 주행 가능 경로로 구분하는 단계를 포함하는 도로 경계 검출 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 좌측 점유 격자점과 우측 점유 격자점을 분리하는 단계는,
    상기 주행 가능 경로를 기준으로 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 분리하는 단계;
    를 더 포함하는 도로 경계 검출 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 도로 경계 후보군으로 검출하는 단계는,
    상기 우측 점유 격자점과 좌측 점유 격자점을 입력 집합으로 하여 서포트 벡터 경계 머신 알고리즘을 통해 학습하는 단계; 및
    학습 결과 도출된 서포트 벡터를 도로 경계 격자점으로 판단하는 단계;
    를 포함하는 도로 경계 검출 방법.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 도로 경계를 검출하는 단계에서,
    상기 도로 경계 후보군을 1차 다항식 기준, 2차 다항식 기준, 3차 다항식 기준 및 클로소이드(Clothoid) 기준 중 어느 하나에 적용하여 도로 경계를 검출하는 도로 경계 검출 방법.
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