KR101866075B1 - 차선 추정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 차선 추정 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 장치는, 제1 센서에 의해 검출된 제1 차선과 실제 도로 상의 차선 또는 사전에 신뢰할 수 있는 차선에 대한 정보가 저장된 로컬 지도 상의 제2 차선을 비교하여 상기 제1 차선에 대한 신뢰도를 판단하는 차선 판단부, 상기 검출된 제1 차선의 신뢰도가 미리 설정된 기준치 미만이면, 차량 주변에서 제2 센서에 의해 검출된 제1 장애물과 상기 로컬 지도 상에서 상기 제1 장애물에 대응하는 제2 장애물을 검출하여 상기 제1 장애물 및 제2 장애물로부터 추출된 직선에 대한 기울기 및 위치 차이를 산출하는 장애물 위치 연산부, 상기 제1 장애물 및 제2 장애물로부터 추출된 직선에 대한 기울기 및 위치 차이를 이용하여 상기 차량의 헤딩 방향 및 위치를 보정하는 차량 위치 보정부, 및 상기 로컬 지도 상에서 상기 헤딩 방향 및 위치 보정된 차량의 위치를 기준으로 주행 차선을 추정하는 차선 추정부를 포함한다.

Description

차선 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTMATING LANE}
본 발명은 차선 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.
자율 주행 시스템은 카메라를 이용해서 단일 차선을 인식하고, 인식한 차선을 토대로 자율 주행을 수행한다.
하지만, 차선을 인식함에 있어서 자율 주행 시스템은 차선의 색깔 및/또는 상태에 따라서 카메라의 인지율이 달라질 수 있으며, 카메라 만으로는 도로의 곡률이 큰 경우에 대해서 주행 차선의 인지가 어렵다.
이를 해결하기 위해, 자율 주행 시스템은 정밀맵을 통해서 자차의 위치 정확도를 파악함으로써 차선 인식 기술이 카메라의 성능에 크게 좌우되지 않도록 하는 방안이 개발되고 있다.
하지만, 정밀맵을 이용한 차선 인식 기술의 경우, 고도의 정밀맵이 필요하고, 또한 고도의 정밀맵을 지속적으로 업데이트 해야하는 불편함이 있다.
본 발명의 목적은, 카메라의 인지율 및 고도의 정밀맵에 의존하지 않고 주변의 장애물을 통해서 차선 추정이 가능하도록 한, 차선 추정 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 장치는, 제1 센서에 의해 검출된 제1 차선과 실제 도로 상의 차선 또는 사전에 신뢰할 수 있는 차선에 대한 정보가 저장된 로컬 지도 상의 제2 차선을 비교하여 상기 제1 차선에 대한 신뢰도를 판단하는 차선 판단부, 상기 검출된 제1 차선의 신뢰도가 미리 설정된 기준치 미만이면, 차량 주변에서 제2 센서에 의해 검출된 제1 장애물과 상기 로컬 지도 상에서 상기 제1 장애물에 대응하는 제2 장애물을 검출하여 상기 제1 장애물 및 제2 장애물로부터 추출된 직선에 대한 기울기 및 위치 차이를 산출하는 장애물 위치 연산부, 상기 제1 장애물 및 제2 장애물로부터 추출된 직선에 대한 기울기 및 위치 차이를 이용하여 상기 차량의 헤딩 방향 및 위치를 보정하는 차량 위치 보정부, 및 상기 로컬 지도 상에서 상기 헤딩 방향 및 위치 보정된 차량의 위치를 기준으로 주행 차선을 추정하는 차선 추정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은, 제1 센서에 의해 검출된 제1 차선과 실제 도로 상의 차선 또는 사전에 신뢰할 수 있는 차선에 대한 정보가 저장된 로컬 지도 상의 제2 차선을 비교하여 상기 제1 차선에 대한 신뢰도를 판단하는 단계, 상기 검출된 제1 차선의 신뢰도가 미리 설정된 기준치 미만이면, 차량 주변에서 제2 센서에 의해 검출된 제1 장애물과 상기 로컬 지도 상에서 상기 제1 장애물에 대응하는 제2 장애물을 검출하여 상기 제1 장애물 및 제2 장애물로부터 추출된 직선에 대한 기울기 및 위치 차이를 산출하는 단계, 상기 제1 장애물 및 제2 장애물로부터 추출된 직선에 대한 기울기 및 위치 차이를 이용하여 상기 차량의 헤딩 방향 및 위치를 보정하는 단계, 및 상기 로컬 지도 상에서 상기 헤딩 방향 및 위치 보정된 차량의 위치를 기준으로 주행 차선을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 카메라의 인지율 및 고도의 정밀맵에 의존하지 않고 주변의 장애물을 통해서 차선을 추정할 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 추정 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 추정 장치의 차선 추정 동작을 설명하는데 참조되는 실시예를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 추정 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른 장치가 적용된 컴퓨팅 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명에 따른 차선 추정 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
본 발명에 따른 차선 추정 장치(100)는 차량의 내부에 구현될 수 있다. 이때, 차선 추정 장치(100)는 차량의 내부 제어 유닛들과 일체로 형성될 수 있으며, 별도의 장치로 구현되어 별도의 연결 수단에 의해 차량의 제어 유닛들과 연결될 수도 있다. 여기서, 차선 추정 장치(100)는 차량의 엔진 및 모터와 연계되어 동작할 수 있으며, 엔진이나 모터의 동작을 제어하는 제어 유닛과 연계되어 동작할 수도 있다.
이에, 도 1을 참조하면, 차선 추정 장치(100)는 제어부(110), 인터페이스부(120), 센서부(130), 저장부(140), 차선 판단부(150), 경로 설정부(160), 장애물 위치 연산부(170), 차량 위치 보정부(180) 및 차선 추정부(190)를 포함할 수 있다. 여기서, 제어부(110)는 차선 추정 장치(100)의 각 부간에 전달되는 신호를 처리할 수 있다.
먼저, 인터페이스부(120)는 사용자로부터의 제어 명령을 입력 받기 위한 입력수단과 차선 추정 장치(100)의 동작 상태 및 결과 등을 출력하는 출력수단을 포함할 수 있다.
여기서, 입력수단은 키 버튼이 해당될 수 있으며, 마우스, 조이스틱, 조그 셔틀, 스타일러스 펜 등이 해당될 수도 있다. 또한, 입력수단은 디스플레이 상에 구현되는 소프트 키가 해당 될 수도 있다.
출력수단은 디스플레이를 포함할 수 있으며, 스피커와 같은 음성출력수단을 포함할 수도 있다. 이때, 터치 필름, 터치 시트, 터치 패드 등의 터치 센서가 디스플레이에 구비되는 경우, 디스플레이는 터치 스크린으로 동작하며, 입력수단과 출력수단이 통합된 형태로 구현될 수 있다.
이때, 디스플레이는 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(Organic Light-Emitting Diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(Flexible Display), 전계 방출 디스플레이(Feld Emission Display, FED), 3차원 디스플레이(3D Display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
센서부(130)는 차선을 검출하는 제1 센서(131) 및 차량의 주변 장애물을 검출하는 제2 센서(135)를 포함할 수 있다.
여기서, 제1 센서(131)는 카메라를 포함할 수 있다. 카메라는 차량 주변의 영상을 촬영하는 장치로서, 차량 전방 및/또는 후방에서 차선을 포함하는 이미지를 촬영할 수 있으며, 촬영한 이미지로부터 차선을 검출할 수 있다. 여기서, 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선은 제1 차선을 의미한다.
제2 센서(135)는 차량 주변에 위치한 장애물을 검출하고, 해당 장애물 간 거리를 측정하는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 여기서, 제2 센서(135)에 의해 검출된 장애물은 제1 장애물을 의미한다. 일 예로, 제2 센서(135)는 레이더, 라이다, 초음파 센서 등을 포함할 수 있다. 물론, 그 외에도 제2 센서(135)는 장애물을 탐지하고 거리 측정이 가능한 센서라면 어느 것이든 적용 가능함은 당연한 것이다.
저장부(140)는 차선 추정 장치(100)가 동작하는데 필요한 데이터 및/또는 알고리즘 등을 저장할 수 있다.
일 예로서, 저장부(140)는 제1 센서(131)에 의한 차선 검출 결과, 제2 센서(135)에 의한 주변 장애물 검출 결과가 저장될 수 있으며, 차선 판단부(150), 경로 설정부(160), 장애물 위치 연산부(170) 및 차선 추정부(190)에 의한 결과 데이터가 저장될 수 있으며, 각 부에서 결과 데이터를 도출하기 위한 알고리즘 및/또는 설정값 등이 저장될 수 있다. 또한, 저장부(140)는 차선을 추정하는데 필요한 로컬 지도 데이터가 저장될 수 있다.
여기서, 저장부(140)는 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)와 같은 저장매체를 포함할 수 있다.
차선 판단부(150)는 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선에 대한 신뢰도를 판단한다. 여기서, 차선 판단부(150)는 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선을 실제 도로 상 차선과 비교하여 검출된 차선의 정확도를 계산할 수 있다.
한편, 차선 판단부(150)는 저장부(140)에 저장된 로컬 지도를 호출하고, 차량의 현재 위치에서 호출된 로컬 지도 상의 차선과 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선을 비교하여 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선의 정확도를 계산할 수도 있다. 여기서, 로컬 지도 상에서 검출된 차선은 제2 차선을 의미한다. 다만, 이하의 실시예에서는 설명의 편의를 위해 로컬 지도 상의 차선과 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선을 비교하여 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선의 신뢰도를 판단하는 실시예를 중심으로 설명하나, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 예로, 차선 판단부(150)는 코스트 함수(Cost function)를 이용하여 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선에 대한 신뢰도(정확도)를 계산할 수 있다.
차선 판단부(150)는 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선의 신뢰도가 미리 설정된 기준치 이상이면 해당 차선을 신뢰할 수 있는 것으로 판단한다. 신뢰할 수 있는 차선에 대한 실시예는 도 2를 참조하도록 한다. 도 2의 실시예는 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선과 로컬 지도 상의 차선을 통해 신뢰도를 판단하는 실시예를 나타낸 것이다.도 2에서와 같이, 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선이 로컬 지도 상의 차선과 거의 일치하는 경우, 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선의 신뢰도는 미리 설정된 기준치 이상이 되어 신뢰할 수 있는 차선으로 인식될 수 있다.
따라서, 제어부(110)는 도 2에서와 같이 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선이 신뢰할 수 있는 차선인 것으로 확인되면 해당 정보를 이용하여 저장부(140)에 미리 저장된 로컬 지도를 업데이트 한다.
한편, 차선 판단부(150)는 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선의 신뢰도가 미리 설정된 기준치 마만이면 해당 차선을 신뢰할 수 없는 것으로 판단한다. 물론, 차선 판단부(150)는 제1 센서(131)에 의해 차선이 검출되지 않은 경우에도 차선 신뢰도가 없는 것으로 판단할 수 있다. 이때, 차선 판단부(150)는 차선에 대한 신뢰도 판단 결과를 제어부(110)로 전달한다.
제어부(110)는 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선이 신뢰할 수 없는 차선인 것으로 확인되면, 경로 설정부(160), 장애물 위치 연산부(170), 차량 위치 보정부(180) 및 차선 추정부(190)의 동작을 제어하여 차선 추정 동작을 수행하도록 한다.
경로 설정부(160)는 검출된 차선이 신뢰할 수 있는 경우 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선에 근거하여 목표 경로를 설정한다. 한편, 경로 설정부(160)는 검출된 차선이 신뢰할 수 없는 경우, 로컬 지도를 호출하여 호출된 로컬 지도 상에 차량의 현재 위치를 업데이트하고, 현재 위치에서의 로컬 지도 상의 차선에 근거하여 목표 경로를 설정한다. 이에 대한 실시예는 도 3을 참조하도록 한다.
도 3은 제1 센서(131)가 차선을 검출하지 못한 상태에서 로컬 지도를 이용하여 목표 경로를 설정하는 동작의 실시예를 나타낸 것이다.
로컬 지도는 이전에 검출한 신뢰할 수 있는 차선의 정보를 업데이트 한 것이므로, 경로 설정부(160)는 로컬 지도 상의 차선(311) 정보를 이용하여 목표 경로(321)를 설정한다. 이때, 경로 설정부(160)는 로컬 지도 상에 차량(10)의 현재 위치를 업데이트하고, 차량(10)의 현재 위치를 시작점(x, y 좌표 상의 (0, 0)이 되는 지점, P)으로 하여 차선(311)을 기반으로 목표 경로(321)를 설정한다. 여기서, 로컬 지도는 도면부호 331 및 335와 같은 장애물 정보를 포함할 수 있다.
또한, 경로 설정부(160)는 로컬 지도 상의 차선에 근거하여 목표 경로를 설정한 이후 차선 추정부(190)에 의해 차선이 추정되면, 추정된 차선에 근거하여 목표 경로를 재설정할 수도 있다.
장애물 위치 연산부(170)는 제2 센서(135)에 의해 검출된 장애물의 형태에 따라 선형 장애물인지 또는 소형 장애물 인지를 확인한다. 여기서, 장애물 위치 연산부(170)는 대형 건물, 가드레일 등과 같이 검출된 장애물의 폭(너비)이 기준치 이상의 길이 정보를 가지면 선형 장애물로 인식하고, 가로등, 가로수 등과 같이 검출된 장애물의 폭(너비가 기준치 미만의 길이 정보를 가지면 소형 장애물로 인식할 수 있다. 이에 대한 실시예는 도 4 및 도 6을 참조하도록 한다.
장애물 위치 연산부(170)는 도 4의 도면부호 411에서와 같이, 제2 센서(135)로부터 적어도 두 개의 소형 장애물(431)이 검출된 경우, 로컬 지도 상에서 현재 차량(10)의 위치를 기준으로 앞서 제2 센서(135)에 의해 검출된 두 개의 장애물(431)과 동일한 두 개의 장애물(421)을 검출할 수 있다. 여기서, 로컬 지도 상에서 검출된 장애물(421)은 제2 장애물을 의미한다.
이때, 장애물 위치 연산부(170)는 검출된 두 개의 장애물을 선으로 연결한 직선을 추출한다. 일 예로, 장애물 위치 연산부(170)는 로컬 지도 상에서 검출된 두 개의 장애물(421)을 연결하는 직선(이하 '제1 직선'이라 칭한다.)을 추출하고, 제2 센서(135)에 의해 검출된 두 개의 장애물(431)을 연결하는 직선(이하 제2 직선'이라 칭한다.)을 추출할 수 있다.
장애물 위치 연산부(170)에 의해 추출된 제1 직선 및 제2 직선은 도 5와 같이 나타낼 수 있다.
도 5를 참조하면, 로컬 지도 상에서 검출된 두 개의 장애물(421)을 연결하는 제1 직선과, 제2 센서(135)에 의해 검출된 두 개의 장애물(431)을 연결하는 제2 직선은 도 5의 (a)에서와 같이 차량의 헤딩 방향 및 위치에 따라 기울기 및 종/횡 방향 위치의 차이가 발생할 수 있다.
따라서, 장애물 위치 연산부(170)는 제1 직선(425) 및 제2 직선(435)으로부터 기울기 정보를 추출하고, 제1 직선(425) 및 제2 직선(435) 간 기울기의 차이를 연산한다. 또한, 장애물 위치 연산부(170)는 제1 직선 및 제2 직선의 종 방향 및 횡 방향 위치의 차이를 연산한다.
이때, 차량 위치 보정부(180)는 장애물 위치 연산부(170)에 의해 연산된 제1 직선(425) 및 제2 직선(435) 간 기울기의 차이만큼 차량의 헤딩 방향을 보정한다. 여기서, 차량 위치 보정부(180)는 도 5의 (b)와 같이 제2 직선(435)의 기울기가 제1 직선(425)의 기울기와 같아지도록 차량의 헤딩 방향을 보정할 수 있다. 또한, 차량 위치 보정부(180)는 장애물 위치 연산부(170)에 의해 연산된 제1 직선(425) 및 제2 직선(435)의 종 방향 및 횡 방향 위치의 차이에 근거하여 도 5의 (b)와 같이 제2 직선(435)의 위치가 제1 직선(425)의 위치와 같아지도록 차량의 종 방향 및 횡 방향 위치를 보정할 수 있다.
한편, 장애물 위치 연산부(170)는 도 6의 도면부호 611에서와 같이 제2 센서(135)로부터 선형 장애물(631)이 검출되면, 로컬 지도 상에서 현재 차량(10)의 위치를 기준으로 앞서 제2 센서(135)에 의해 검출된 선형 장애물(631)과 동일한 선형 장애물(621)을 검출할 수 있다.
이때, 장애물 위치 연산부(170)는 선형 장애물로부터 선 성분을 추출하여 추출된 선 성분에 대한 직선을 검출할 수 있다.
일 예로, 장애물 위치 연산부(170)는 로컬 지도로부터 검출한 선형 장애물(621)의 선 성분을 직선화하거나, 추출된 선 성분이 곡선인 경우 정해진 지점에서 해당 곡선에 대한 접선을 추출하여 로컬 지도 상에서 검출된 선형 장애물(621)에 대한 제3 직선을 검출할 수 있다.
또한, 장애물 위치 연산부(170)는 제2 센서(135)로부터 검출된 선형 장애물(631)로부터 선 성분을 추출하여 직선화하거나, 추출된 선 성분이 곡선인 경우에는 정해진 지점에서 해당 곡선에 대한 접선을 추출하여 제2 센서(135)로부터 검출된 선형 장애물(631)에 대한 제4 직선을 검출할 수 있다.
장애물 위치 연산부(170)에 의해 검출된 제3 직선 및 제4 직선은 도 7의 (a)과 같이 나타낼 수 있다.
도 7의 (a)와 같이, 로컬 지도 상에서 검출된 선형 장애물(621)에 대한 제3 직선(625)과, 제2 센서(135)에 의해 검출된 선형 장애물(631)에 대한 제4 직선(635)은 도 7의 (a)에서와 같이 차량의 헤딩 방향 및 위치에 따라 기울기 및 종/횡 방향 위치의 차이가 발생할 수 있다.
따라서, 장애물 위치 연산부(170)는 제3 직선(625) 및 제4 직선(635)으로부터 기울기 정보를 추출하고, 제3 직선(625) 및 제4 직선(635) 간 기울기의 차이를 연산한다. 또한, 장애물 위치 연산부(170)는 제3 직선(625) 및 제4 직선(635)의 종 방향 및 횡 방향 위치의 차이를 연산한다.
이때, 차량 위치 보정부(180)는 장애물 위치 연산부(170)에 의해 연산된 제3 직선(625) 및 제4 직선(635) 간 기울기의 차이만큼 차량의 헤딩 방향을 보정한다. 여기서, 차량 위치 보정부(180)는 도 7의 (b)와 같이 제4 직선(635)의 기울기가 제3 직선(625)의 기울기와 같아지도록 차량의 헤딩 방향을 보정할 수 있다. 또한, 차량 위치 보정부(180)는 장애물 위치 연산부(170)에 의해 연산된 제3 직선(625) 및 제4 직선(635)의 종 방향 및 횡 방향 위치의 차이에 근거하여 도 7의 (b)와 같이 제4 직선(635)의 위치가 제3 직선(625)의 위치와 같아지도록 차량의 종 방향 및 횡 방향 위치를 보정할 수 있다.
상술한 바와 같이 차량의 헤딩 방향 및 위치는 차량 위치 보정부(180)에 의해 신뢰도 있는 차선을 기준으로 작성된 로컬 지도와 같아지도록 보정된다. 따라서, 차선 추정부(190)는 로컬 지도 상의 차량 위치를 기반으로 하여 차선을 추정한다. 차선 추정부(190)는 차선 추정 결과를 제어부(110)로 전달한다.
제어부(110)는 차선 추정 결과를 자율 주행 시스템 등으로 제공할 수 있다.
도 1에는 도시하지 않았으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 추정 장치(100)는 통신부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
통신부는 차량에 구비된 전장품 및/또는 제어유닛들과의 통신 인터페이스를 지원하는 통신모듈을 포함할 수 있다. 여기서, 통신모듈은 CAN(Controller Area Network) 통신, LIN(Local Interconnect Network) 통신, 플렉스레이(Flex-Ray) 통신 등의 차량 네트워크 통신을 지원하는 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 통신모듈은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈 또는 근거리 통신(Short Range Communication)을 위한 모듈을 포함할 수도 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 장치의 동작 흐름을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 추정 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 차선 추정 장치(100)는 제1 센서(131)를 이용하여 차선을 인지하고(S110), 제2 센서(135)를 이용하여 차량 주변의 장애물을 검출한다(S120).
이때, 차선 추정 장치(100)는 'S110' 과정에서 인지된 차선의 신뢰도를 계산하여, 계산된 신뢰도가 미리 설정된 기준치(α) 이상이면(S130), 해당 차선을 신뢰할 수 있는 것으로 판단하고 해당 차선 정보를 이용하여 저장부(140)에 미리 저장된 로컬 지도를 업데이트 한다(S135). 여기서, 제1 센서(131)를 이용하여 검출된 차선의 신뢰도는 로컬 지도 상의 차선과 제1 센서(131)에 의해 검출된 차선을 비교하여 계산할 수 있다.
한편, 'S130' 과정에서 차선의 신뢰도가 미리 설정된 기준치(α) 미만이면, 차선 추정 장치(100)는 미리 저장된 로컬 지도 데이터를 호출하여(S140), 차량 위치를 업데이트하고(S150), 로컬 지도 상 차선을 기반으로 목표 경로를 설정한다(S160).
이후, 차선 추정 장치(100)는 'S120' 과정에서 검출된 장애물과 로컬 지도 상에서 동일한 장애물을 검출하여 두 장애물간 위치를 비교하고(S170), 각 장애물에 대한 기울기 및 위치 차이를 산출한다(S180).
차선 추정 장치(100)는 'S180' 과정에서 산출된 기울기 차이를 이용하여 차량의 헤딩 방향을 보정하고, 'S180' 과정에서 산출된 위치 차이를 이용하여 차량의 종 방향 및 횡 방향 위치를 보정한다(S190).
여기서, 'S170' 내지 'S190' 과정에 대한 구체적인 실시예는 도 4 내지 도 7의 설명을 참조하도록 한다.
차량의 헤딩 방향 및 위치 보정이 완료되면, 차선 추정 장치(100)는 로컬 지도 상의 차량 위치를 기반으로 하여 차선을 추정한다(S200).
도 8에는 도시하지 않았으나, 차선 추정 장치(100)는 'S160' 과정 이전에 로컬 지도 상에 업데이트 된 차량의 위치가 로컬 지도 상의 차선 신뢰 구간인지 판단하는 과정을 추가로 수행할 수도 있다. 이때, 로컬 지도 상에서 차량의 현재 위치가 차선 신뢰 구간에 해당하는 경우, 차선 추정 장치(100)는 'S160' 이후 과정을 수행하고, 그렇지 않은 경우에는 차선 추정에 실패한 것으로 판단하여 차선 추정 동작을 종료할 수도 있다.
상기에서와 같이 동작하는 본 실시예에 따른 차선 추정 장치(100)는 독립적인 하드웨어 장치 형태로 구현될 수 있으며, 적어도 하나 이상의 프로세서(processor)로서 마이크로 프로세서나 범용 컴퓨터 시스템과 같은 다른 하드웨어 장치에 포함된 형태로 구동될 수 있다.
도 9는 본 발명에 따른 장치가 적용된 컴퓨팅 시스템을 도시한 도면이다.
도 9를 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory) 및 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 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(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 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.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 차량 100: 차선 추정 장치
110: 제어부 120: 인터페이스부
130: 센서부 131: 제1 센서
135: 제2 센서 140: 저장부
150: 차선 판단부 160: 경로 설정부
170: 장애물 위치 연산부 180: 차량 위치 보정부
190: 차선 추정부

Claims (20)

  1. 제1 센서에 의해 검출된 제1 차선과 실제 도로 상의 차선 또는 사전에 신뢰할 수 있는 차선에 대한 정보가 저장된 로컬 지도 상의 제2 차선을 비교하여 상기 제1 차선에 대한 신뢰도를 판단하는 차선 판단부;
    상기 검출된 제1 차선의 신뢰도가 미리 설정된 기준치 미만이면, 차량 주변에서 제2 센서에 의해 검출된 제1 장애물과 상기 로컬 지도 상에서 상기 제1 장애물에 대응하는 제2 장애물을 검출하여 상기 제1 장애물 및 제2 장애물로부터 추출된 직선에 대한 기울기 및 위치 차이를 산출하는 장애물 위치 연산부;
    상기 제1 장애물 및 제2 장애물로부터 추출된 직선에 대한 기울기 및 위치 차이를 이용하여 상기 차량의 헤딩 방향 및 위치를 보정하는 차량 위치 보정부; 및
    상기 로컬 지도 상에서 상기 헤딩 방향 및 위치 보정된 차량의 위치를 기준으로 주행 차선을 추정하는 차선 추정부를 포함하며,
    상기 장애물 위치 연산부는,
    상기 제1 장애물 및 상기 제2 장애물이 기준치 미만의 길이 정보를 갖는 소형 장애물이고 각각 두 개 이상 검출되면, 상기 로컬 지도 상에서 검출된 두 개의 제2 장애물을 연결하는 제1 직선 및 상기 제2 센서에 의해 검출된 두 개의 제1 장애물을 연결하는 제2 직선을 추출하여, 상기 제1 직선 및 상기 제2 직선 간 기울기 및 위치 차이를 산출하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 장애물 위치 연산부는,
    상기 제1 장애물 및 제2 장애물의 폭을 추출하여, 상기 추출된 폭이 기준치 이상의 길이 정보를 갖는 선형 장애물인지, 아니면 기준치 미만의 길이 정보를 갖는 소형 장애물인지 판단하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 장치.
  3. 삭제
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 차량 위치 보정부는,
    상기 제1 직선 및 상기 제2 직선 간 기울기 및 위치 차이만큼 상기 차량의 헤딩 방향 및 위치를 보정하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 장애물 위치 연산부는,
    상기 제1 장애물 및 상기 제2 장애물의 폭이 기준치 이상의 길이 정보를 갖는 선형 장애물이면, 상기 로컬 지도 상에서 검출된 제2 장애물에 대한 제3 직선 및 상기 제2 센서에 의해 검출된 제1 장애물에 대한 제4 직선을 추출하여, 상기 제3 직선 및 상기 제4 직선 간 기울기 및 위치 차이를 산출하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 장애물 위치 연산부는,
    상기 제1 장애물 및 상기 제2 장애물로부터 선 성분을 추출하고, 상기 추출된 선 성분을 직선화하여 상기 제3 직선 및 상기 제4 직선을 추출하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 장치.
  7. 청구항 5에 있어서,
    상기 장애물 위치 연산부는,
    상기 제1 장애물 및 상기 제2 장애물로부터 추출된 선 성분이 곡선인 것으로 확인되면, 상기 추출된 곡선의 일 지점에서 접하는 접선을 상기 제3 직선 및 상기 제4 직선으로 추출하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 장치.
  8. 청구항 5에 있어서,
    상기 차량 위치 보정부는,
    상기 제3 직선 및 상기 제4 직선 간 기울기 및 위치 차이만큼 상기 차량의 헤딩 방향 및 위치를 보정하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 장치.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 차선의 신뢰도가 미리 설정된 기준치 이상이면, 로컬 지도 상에 차량의 현재 위치 및 상기 제1 차선의 정보를 업데이트하고, 현재 위치에서의 로컬 지도 상에 업데이트 된 차선 정보에 근거하여 목표 경로를 설정하는 경로 설정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 장치.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 경로 설정부는,
    상기 차선 추정부에 의해 추정된 주행 차선에 근거하여 목표 경로를 설정하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 장치.
  11. 제1 센서에 의해 검출된 제1 차선과 실제 도로 상의 차선 또는 사전에 신뢰할 수 있는 차선에 대한 정보가 저장된 로컬 지도 상의 제2 차선을 비교하여 상기 제1 차선에 대한 신뢰도를 판단하는 단계;
    상기 검출된 제1 차선의 신뢰도가 미리 설정된 기준치 미만이면, 차량 주변에서 제2 센서에 의해 검출된 제1 장애물과 상기 로컬 지도 상에서 상기 제1 장애물에 대응하는 제2 장애물을 검출하여 상기 제1 장애물 및 제2 장애물로부터 추출된 직선에 대한 기울기 및 위치 차이를 산출하는 단계;
    상기 제1 장애물 및 제2 장애물로부터 추출된 직선에 대한 기울기 및 위치 차이를 이용하여 상기 차량의 헤딩 방향 및 위치를 보정하는 단계; 및
    상기 로컬 지도 상에서 상기 헤딩 방향 및 위치 보정된 차량의 위치를 기준으로 주행 차선을 추정하는 단계를 포함하고,
    상기 직선에 대한 기울기 및 위치 차이를 산출하는 단계는,
    상기 제1 장애물 및 제2 장애물이 기준치 미만의 길이 정보를 갖는 소형 장애물인 경우, 상기 로컬 지도 상에서 검출된 두 개의 제2 장애물을 연결하는 제1 직선 및 상기 제2 센서에 의해 검출된 두 개의 제1 장애물을 연결하는 제2 직선을 추출하는 단계; 및
    상기 제1 직선 및 상기 제2 직선 간 기울기 및 위치 차이를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법.
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 청구항 11에 있어서,
    상기 차량의 헤딩 방향 및 위치를 보정하는 단계는,
    상기 제1 직선 및 상기 제2 직선 간 기울기 및 위치 차이만큼 상기 차량의 헤딩 방향 및 위치를 보정하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법.
  15. 청구항 11에 있어서,
    상기 직선에 대한 기울기 및 위치 차이를 산출하는 단계는,
    상기 제1 장애물 및 상기 제2 장애물의 폭이 기준치 이상의 길이 정보를 갖는 선형 장애물이면, 상기 로컬 지도 상에서 검출된 제2 장애물에 대한 제3 직선 및 상기 제2 센서에 의해 검출된 제1 장애물에 대한 제4 직선을 추출하는 단계; 및
    상기 제3 직선 및 상기 제4 직선 간 기울기 및 위치 차이를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 직선에 대한 기울기 및 위치 차이를 산출하는 단계는,
    상기 제1 장애물 및 상기 제2 장애물로부터 선 성분을 추출하고, 상기 추출된 선 성분을 직선화하여 상기 제3 직선 및 상기 제4 직선을 추출하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법.
  17. 청구항 15에 있어서,
    상기 직선에 대한 기울기 및 위치 차이를 산출하는 단계는,상기 제1 장애물 및 상기 제2 장애물로부터 추출된 선 성분이 곡선인 것으로 확인되면, 상기 추출된 곡선의 일 지점에서 접하는 접선을 상기 제3 직선 및 상기 제4 직선으로 추출하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법.
  18. 청구항 15에 있어서,
    상기 차량의 헤딩 방향 및 위치를 보정하는 단계는,
    상기 제3 직선 및 상기 제4 직선 간 기울기 및 위치 차이만큼 상기 차량의 헤딩 방향 및 위치를 보정하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법.
  19. 청구항 11에 있어서,
    상기 제1 차선의 신뢰도가 미리 설정된 기준치 이상이면, 로컬 지도 상에 차량의 현재 위치 및 상기 제1 차선의 정보를 업데이트하고, 현재 위치에서의 로컬 지도 상에 업데이트 된 차선 정보에 근거하여 목표 경로를 설정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법.
  20. 청구항 19에 있어서,
    상기 목표 경로를 설정하는 단계는,
    상기 차선을 추정하는 단계에서 추정된 주행 차선에 근거하여 목표 경로를 설정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법.
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