KR101928652B1 - 다중 초음파 센서를 이용한 차량용 연석 탐지 방법 및 장치 - Google Patents

다중 초음파 센서를 이용한 차량용 연석 탐지 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

연석 탐지 기술에 관한 것으로, 복수의 초음파 센서들로부터 특정 시간에 측정된 센싱 데이터들을 수신하는 데이터 수신부와, 상기 센싱 데이터들에 대한 전처리 과정을 수행하여 유효 센싱 데이터들을 추출하는 데이터 전처리부와, 상기 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 기초하여 상기 유효 센싱 데이터들의 신뢰도를 기 설정된 등급 중 어느 하나의 등급으로 결정하는 신뢰도 결정부, 및 상기 결정된 신뢰도에 기초하여 거리 계산 방식을 결정하고 상기 거리 계산 방식에 따른 거리 추정값을 계산하는 거리 추정부를 포함한다.

Description

다중 초음파 센서를 이용한 차량용 연석 탐지 방법 및 장치{Method and device for curb detection of vehicle using multiple ultrasonic sensors}
기술분야는 차량용 연석 탐지 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 다중 초음파 센서를 이용한 차량용 연석 탐지 방법 및 장치에 관한 것이다.
일반적으로, 무인 자율 주행 차량은 안전한 주행을 하기 위해 주행 방향에 위치하는 장애물을 검출하고, 상기 검출된 정보를 이용하여 주행 방향을 결정하는 기술이 적용된다. 그런데, 실내가 아닌 실외에서 주행하면서 특정의 목적을 수행해야 하는 무인 자율 주행 차량의 경우에, 지면에 형성된 장애물과 충돌하지 않는 것이 무엇보다 중요하다.
무인 자율 주행 차량은 차도를 주행하는 경우에 차도보다 높게 돌출된 인도와 충돌하지 않으면서 주행해야 하므로, 차도와 인도의 경계석인 연석을 탐지하는 기술이 적용된다. 또한, 연석 탐지 기술은 무인 자율 주행 차량뿐만 아니라 일반 차량에도 적용되어 주행간 위험감지 및 주차 보조 등의 기능을 제공하고 있다.
종래의 연석 탐지 기술은 고가의 센서(레이저 센서, 레이더, 3D LIDAR)를 사용하여 비용증가를 초래하였다. 따라서, 종래에 적용되었던 고가의 센서를 대체하는 저렴한 센서의 적용과, 상기 저렴한 센서에 기초한 신뢰성 있는 연석 탐지 기술의 필요성이 제기 되었다.
한국등록특허 제1500168호, "주행 도로의 측면 경계 인지 방법" 한국등록특허 제1260585호, "초음파 센서 및 주차 제어 시스템" 한국등록특허 제1209573호, "거리 센서를 이용한 연석 탐지 방법 및 이를 이용한 무인 자율 주행 차량"
본 발명은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 저가의 다중 초음파 센서를 이용하면서 연석 탐지 성능 및 신뢰성을 향상시킬 수 있는 차량용 연석 탐지 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 자동차의 연석 탐지 장치는 복수의 초음파 센서들로부터 특정 시간에 측정된 센싱 데이터들을 수신하는 데이터 수신부와, 상기 센싱 데이터들에 대한 전처리 과정을 수행하여 유효 센싱 데이터들을 추출하는 데이터 전처리부와, 상기 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 기초하여 상기 유효 센싱 데이터들의 신뢰도를 기 설정된 등급 중 어느 하나의 등급으로 결정하는 신뢰도 결정부, 및 상기 결정된 신뢰도에 기초하여 거리 계산 방식을 결정하고 상기 거리 계산 방식에 따른 거리 추정값을 계산하는 거리 추정부를 포함한다.
일측에 따르면, 상기 복수의 초음파 센서들은 차량의 측면에 일렬로 배열될 수 있다.
일측에 따르면, 데이터 전처리부는 상기 측정된 센싱 데이터들에 포함된 데이터들 중에서 지표면에 반사된 데이터를 제거하는 노이즈 제거부와, 상기 측정된 센싱 데이터들의 전체 또는 일부가 손실되었을 때 상기 손실된 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및/또는 직후에 측정된 센싱 데이터들에 기초하여 상기 센싱 데이터들을 복원하는 데이터 복원부를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 신뢰도 결정부는 상기 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 기초하여 설정된 임계 범위 이내에 상기 유효 센싱 데이터들을 구성하는 각각의 데이터들이 모두 포함되면 신뢰도를 A등급으로 결정하고, 상기 임계 범위를 벗어나는 이상 데이터(outlier data)의 개수가 상기 유효 센싱 데이터들의 총 개수의 절반 이하가 되면 신뢰도를 B등급으로 결정하며, 상기 유효 센싱 데이터들이 A 또는 B 등급으로 결정되는 조건들을 만족하지 않고 상기 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A 또는 B등급이면 신뢰도를 C등급으로 결정하고, 상기 유효 센싱 데이터들이 A 내지 C 등급으로 결정되는 조건들을 만족하지 않고 상기 유효 센싱 데이터들의 측정 시간보다 이전에 측정된 유효 센싱 데이터들의 임계 범위들에 기초하여 설정된 추세선에 상기 유효 센싱 데이터들 중 하나 이상의 유효 센싱 데이터가 인접해 있으면 신뢰도를 D등급으로 결정하며, 상기 유효 센싱 데이터들이 A 내지 D등급으로 결정되는 조건들을 만족하지 않으면 신뢰도를 F등급으로 결정할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 거리 계산 방식은 상기 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A등급이면 상기 유효 센싱 데이터들의 평균값에 기초하여 거리를 계산하는 방식이고, 신뢰도가 B등급이면 상기 유효 센싱 데이터들 중에서 상기 임계 범위를 벗어나지 않는 데이터들의 평균값에 기초하여 거리를 계산하는 방식이며, 신뢰도가 C등급이면 상기 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후에 측정된 유효 센싱 데이터들에 기초하여 거리를 계산하는 방식이고, 신뢰도가 D등급이면 추세선에 기초하여 거리를 계산하는 방식이며, 신뢰도가 F등급이면 상기 유효 센싱 데이터를 사용하지 않는 방식일 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 자동차의 연석 탐지 방법은 복수의 초음파 센서들로부터 특정 시간에 측정된 센싱 데이터들을 수신하는 데이터 수신 단계와, 상기 센싱 데이터들에 대한 전처리 과정을 수행하여 유효 센싱 데이터들을 추출하는 데이터 전처리 단계와, 상기 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 기초하여 상기 유효 센싱 데이터들의 신뢰도를 기 설정된 등급 중 어느 하나의 등급으로 결정하는 신뢰도 결정 단계, 및 상기 결정된 신뢰도에 기초하여 거리 계산 방식을 결정하고 상기 거리 계산 방식에 따른 거리 추정값을 계산하는 거리 추정 단계를 포함한다.
일측에 따르면, 상기 데이터 전처리 단계는 측정된 센싱 데이터들에 포함된 데이터 중에서 지표면에 반사된 데이터를 제거하는 노이즈 제거 단계와, 상기 측정된 센싱 데이터들의 전체 또는 일부가 손실되었을 때 상기 손실된 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및/또는 직후에 측정된 센싱 데이터들에 기초하여 상기 센싱 데이터들을 복원하는 데이터 복원 단계를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 신뢰도 결정 단계는 상기 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 기초하여 설정된 임계 범위 이내에 상기 유효 센싱 데이터들을 구성하는 각각의 데이터들이 모두 포함되면 신뢰도를 A등급으로 결정하는 단계와, 상기 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A등급으로 결정되는 조건을 만족하지 않고 상기 임계 범위를 벗어나는 이상 데이터(outlier data)의 개수가 상기 유효 센싱 데이터들의 총 개수의 절반 이하가 되면 신뢰도를 B등급으로 결정하는 단계와, 상기 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 B등급으로 결정되는 조건을 만족하지 않고 상기 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A 또는 B등급이면 신뢰도를 C등급으로 결정하는 단계와, 상기 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 C등급으로 결정되는 조건을 만족하지 않고 상기 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 보다 이전에 측정된 유효 센싱 데이터들의 임계 범위들에 기초하여 설정된 추세선에 상기 유효 센싱 데이터들 중 어느 하나의 유효 센싱 데이터가 인접해 있으면 신뢰도를 D등급으로 결정하는 단계, 및 상기 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 D등급으로 결정되는 조건을 만족하지 않으면 신뢰도를 F등급으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 거리 계산 방식은 상기 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A등급이면 상기 유효 센싱 데이터들의 평균값에 기초하여 거리를 계산하는 방식이고, 신뢰도가 B등급이면 상기 유효 센싱 데이터들 중에서 상기 임계 범위를 벗어나지 않는 데이터들의 평균값에 기초하여 거리를 계산하는 방식이며, 신뢰도가 C등급이면 상기 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후에 측정된 유효 센싱 데이터들에 기초하여 거리를 계산하는 방식이고, 신뢰도가 D등급이면 추세선에 기초하여 거리를 계산하는 방식이며, 신뢰도가 F등급이면 상기 유효 센싱 데이터를 사용하지 않는 방식일 수 있다.
일측에 따르면, 상기 거리 추정 단계는 상기 계산된 거리 추정값과 상기 결정된 신뢰도를 외부로 출력할 수 있다.
본 발명에 따르면, 종래에 사용되었던 고가의 센서를 저가의 초음파 센서로 대체함으로써, 연석 탐지를 위한 비용을 최소화 할 수 있다.
또한, 주간과 야간에 상관없이 사용 가능하며, 초음파 센서를 이용한 연석 탐지 장치의 성능 및 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
도 1a는 본 발명의 연석 탐지 장치를 도시하는 구성도이다.
도 1b는 초음파 센서 모듈 도시하는 구성도이다.
도 2는 본 발명의 연석 탐지 방법을 도시하는 순서도이다.
도 3은 신뢰도 결정 및 거리 계산 방법의 예시를 도시하는 참고도이다.
도 4는 연석 탐지 결과의 예시를 도시하는 참고도이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시 예들이 첨부된 도면을 참조하여 기재된다.
실시 예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
하기에서 다양한 실시 예들을 설명에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
그리고 후술되는 용어들은 다양한 실시 예들에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
본 문서에서, "A 또는 B" 또는 "A 및/또는 B 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다.
"제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째," 등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.
본 명세서에서, "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "~에 적합한," "~하는 능력을 가지는," "~하도록 변경된," "~하도록 만들어진," "~를 할 수 있는," 또는 "~하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다.
어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다.
예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
또한, '또는' 이라는 용어는 배타적 논리합 'exclusive or' 이기보다는 포함적인 논리합 'inclusive or' 를 의미한다.
즉, 달리 언급되지 않는 한 또는 문맥으로부터 명확하지 않는 한, 'x가 a 또는 b를 이용한다' 라는 표현은 포함적인 자연 순열들(natural inclusive permutations) 중 어느 하나를 의미한다.
상술한 구체적인 실시 예들에서, 발명에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시 예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다.
그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 상술한 실시 예들이 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라 하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.
한편 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 다양한 실시 예들이 내포하는 기술적 사상의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다.
그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니되며 후술하는 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 1a는 본 발명의 연석 탐지 장치를 도시하는 구성도이다.
도 1a를 참조하면, 본 발명의 연석 탐지 장치(100)는 데이터 수신부(110), 데이터 전처리부(120), 신뢰도 결정부(130), 및 거리 추정부(140)를 포함한다.
데이터 수신부(110)는 복수의 초음파 센서들로부터 특정 시간에 측정된 센싱 데이터들을 수신한다.
상기 복수의 초음파 센서들은 차량의 측면에 일렬로 배열될 수 있다.
이하에서는 도 1b를 참조하여 본 발명의 초음파 센서 모듈 구조에 대한 설명을 하기로 한다.
도 1b는 초음파 센서 모듈 도시하는 구성도이다.
도 1b를 참조하면, 차량의 측면에 배치되는 복수의 초음파 센서 모듈들 각각은 초음파 센서 및 경첩형태의 방향 조절부를 포함한다.
초음파 센서는 발신부(Tx)와 수신부(Rx)로 구분되며, 연석 탐지를 위해 차량으로부터 연석으로 판단되는 물체까지의 거리를 측정하는데, 센서에서 출력된 초음파 신호가 물체에 부딪힌 후 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산한다.
방향 조절부는 초음파센서가 연석으로 판단되는 물체를 지향하도록 초음파 센서의 방향을 제어하는 역할을 수행하며, 사용자에 의하여 수동으로 제어되거나, 차량에 구비된 ECU(Electronic Control Unit, 미도시)에 의하여 자동으로 제어될 수 있다.
다시 도 1a를 참조하면, 데이터 전처리부(120)는 센싱 데이터들에 대한 전처리 과정을 수행하여 유효 센싱 데이터들을 추출한다.
상기 데이터 전처리부(120)는 측정된 센싱 데이터들에 포함된 데이터들 중에서 지표면에 반사된 데이터를 제거하는 노이즈 제거부(121)와, 상기 측정된 센싱 데이터들의 전체 또는 일부가 손실되었을 때 상기 손실된 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및/또는 직후에 측정된 센싱 데이터들에 기초하여 상기 센싱 데이터들을 복원하는 데이터 복원부(122)를 포함할 수 있다.
노이즈 제거부(121)는 측정된 센싱 데이터들 중 기 설정된 임계값 이하의 값을 갖는 센싱 데이터를 지표면에 반사된 데이터로 판단하여 제거할 수 있다.
예를 들어, 특정 센싱 데이터에 대응하는 거리 값이 임계 거리값보다 작은 경우 상기 센싱 데이터에 해당하는 신호를 지표면으로부터 반사된 신호로 판단하고, 해당 데이터는 제거 될 수 있다.
데이터 복원부(122)는 손실된 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후에 측정된 센싱 데이터들의 평균값을 상기 손실된 센싱 데이터들의 값으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 특정 센서에서 0.2S에 측정된 센싱 데이터 d2가 손실되고 상기 센서에서 0.1S에 측정된 센싱 데이터 d1과 상기 센서에서 0.3S에 측정된 센싱 데이터 d3가 존재하는 경우에, 손실된 센싱 데이터 d2는 d1과 d3의 평균값인 (d1+d3)/2로 결정될 수 있다.
또한, 데이터 복원부(122)는 손실된 센싱 데이터들을 측정 시간 직전 또는 직후에 측정된 센싱 데이터들의 값으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 특정 센서에서 0.2S에 측정된 센싱 데이터 d2가 손실되고, 상기 센서에서 0.1S에 측정된 센싱 데이터 d1과 상기 센서에서 0.3S에 측정된 센싱 데이터 d3가 존재하는 경우에, 손실된 센싱 데이터 d2는 d1 또는 d3 중 어느 하나의 값으로 결정될 수 있다.
신뢰도 결정부(130)는 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 기초하여 상기 유효 센싱 데이터들의 신뢰도를 기 설정된 등급 중 어느 하나의 등급으로 결정한다.
상기 신뢰도 결정부(130)는 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 기초하여 설정된 임계 범위 이내에 상기 유효 센싱 데이터들을 구성하는 각각의 데이터들이 모두 포함되면 신뢰도를 A등급으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 0.1S에 제1 내지 제5 센서로부터 측정된 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 의해 임계 범위가 170~220cm로 설정되고 상기 유효 센싱 데이터들을 구성하는 모든 데이터가 임계 범위인 170~220cm에 포함되는 경우에, 상기 0.1S에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도를 A등급으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 임계 범위는 유효 센싱 데이터들에 대한 표준편차값을 중심으로 하여 임의의 범위로 설정될 수 있다.
상기 신뢰도 결정부(130)는 임계 범위를 벗어나는 이상 데이터(outlier data)의 개수가 유효 센싱 데이터들의 총 개수의 절반 이하가 되면 신뢰도를 B등급으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 0.2S에 제1 내지 제5 센서로부터 측정된 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 의해 임계 범위가 200~250cm로 설정되고 상기 유효 센싱 데이터들 중 제1 내지 제3 센서의 유효 센싱 데이터들이 임계 범위인 200~250cm에 포함되며 제4 센서와 제5 센서의 유효 센싱 데이터들이 임계 범위인 200~250cm를 벗어나는 경우에, 상기 0.2S에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도를 B등급으로 결정할 수 있다.
상기 신뢰도 결정부(130)는 유효 센싱 데이터들이 A 또는 B 등급으로 결정되는 조건들을 만족하지 않고, 상기 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A 또는 B등급이면 신뢰도를 C등급으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 0.4S에 제1 내지 제5 센서로부터 측정된 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 의해 임계 범위가 300~350cm로 설정되고 상기 유효 센싱 데이터들 중 제1 내지 제3 센서의 유효 센싱 데이터들이 임계 범위인 300~350cm에 포함되지 않으며, 0.3S에 측정된 유효 센싱 데이터들과 0.5S에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A등급인 경우에, 상기 0.4S에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도를 C등급으로 결정할 수 있다.
상기 신뢰도 결정부(130)는 유효 센싱 데이터들이 A 내지 C 등급으로 결정되는 조건들을 만족하지 않고, 상기 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 보다 이전에 측정된 유효 센싱 데이터들의 임계 범위들에 기초하여 설정된 추세선에 상기 유효 센싱 데이터들 중 하나 이상의 유효 센싱 데이터가 인접해 있으면 신뢰도를 D등급으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 0.6S에 제1 내지 제5 센서로부터 측정된 유효 센싱 데이터들이 A 내지 C등급으로 결정되는 조건들을 만족하지 않고, 0.6S에 제1 센서에서 측정된 유효 센싱 데이터가 추세선과 기 설정된 임계 거리 이내로 인접해 있는 경우에, 상기 0.6S에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도를 D등급으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 0.6S에 측정된 유효 센싱 데이터들이 A 내지 C등급으로 결정되는 조건들을 만족하지 않는 경우에, 추세선은 0.1S 내지 0.5S에 측정된 유효 센싱 데이터들 중 둘 이상 선택된 유효 센싱 데이터들의 임계 범위들에 대한 추세 증가 또는 감소를 반영하도록 설정될 수 있다.
또한, 상기 신뢰도 결정부(130)는 유효 센싱 데이터들이 A 내지 D등급으로 결정되는 조건들을 만족하지 않으면 신뢰도를 F등급으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 0.7S에 제1 내지 제5 센서로부터 측정된 유효 센싱 데이터들 중에 어느 하나도 설정된 추세선과 기 설정된 임계 거리 이내로 인접해 있지 않는 경우에, 상기 0.7S에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도를 F등급으로 결정할 수 있다.
상기 거리 추정부(140)는 결정된 신뢰도에 기초하여 거리 계산 방식을 결정하고 상기 거리 계산 방식에 따른 거리 추정값을 계산할 수 있다.
상기 거리 계산 방식은 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A등급이면 상기 유효 센싱 데이터들의 평균값에 기초하여 거리를 계산하는 방식일 수 있다.
예를 들어, 0.1S에 제1 내지 제5 센서로부터 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A등급인 경우에, 상기 0.1S에 계산된 거리 추정값은 상기 제1 내지 제5 센서로부터 측정된 유효 센싱 데이터들의 평균값으로 결정될 수 있다.
상기 거리 계산 방식은 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 B등급이면 상기 유효 센싱 데이터들 중에서 임계 범위를 벗어나지 않는 데이터들의 평균값에 기초하여 거리를 계산하는 방식일 수 있다.
예를 들어, 0.2S에 제1 내지 제5 센서로부터 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 B등급이고 임계 범위가 200~250cm이며 상기 유효 센싱 데이터들 중 제1 내지 제3 센서의 유효 센싱 데이터들이 임계 범위인 200~250cm에 포함되고 제4 센서와 제5 센서의 유효 센싱 데이터들이 임계 범위인 200~250cm를 벗어나는 경우에, 상기 0.2S에서 계산된 거리 추정값은 제1 내지 제3 센서의 유효 센싱 데이터들의 평균값으로 결정될 수 있다.
상기 거리 계산 방식은 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 C등급이면 상기 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후에 측정된 유효 센싱 데이터들에 기초하여 거리를 계산하는 방식일 수 있다.
예를 들어, 0.4S에 제1 내지 제5 센서로부터 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 C등급인 경우에, 상기 0.4S에서 계산된 거리 추정값은 0.3S에 측정된 유효 센싱 데이터들에 의해 계산된 거리 추정값과 0.5S에 측정된 유효 센싱 데이터들에 의해 계산된 거리 추정값의 추세 증가 또는 감소를 고려한 값으로 결정될 수 있다.
예를 들어, 신뢰도가 C등급인 0.4S에서 계산된 거리 추정값은 0.3S에 측정된 유효 센싱 데이터들에 의해 계산된 거리 추정값과 0.5S에 측정된 유효 센싱 데이터들에 의해 계산된 거리 추정값의 평균값일 수 있다.
상기 거리 계산 방식은 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 D등급이면 추세선에 기초하여 거리를 계산하는 방식일 수 있다.
예를 들어, 0.6S에 제1 내지 제5 센서로부터 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 D등급인 경우에, 상기 0.6S에 계산된 거리 추정값은 0.1S 내지 0.5S에 측정된 유효 센싱 데이터들에 의해 계산된 거리 추정값들 중 둘 이상 선택된 거리 추정값들의 추세 증가 또는 감소를 고려한 값으로 결정될 수 있다.
상기 거리 계산 방식은 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 F등급이면 상기 유효 센싱 데이터를 사용하지 않는 방식일 수 있다.
도 2는 본 발명의 연석 탐지 방법을 도시하는 순서도이다.
도 2에 도시된 방법은 도 1a의 연석 탐지 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 2를 참조하면, S210단계에서 상기 장치는 복수의 초음파 센서들로부터 특정 시간에 측정된 센싱 데이터들을 수신할 수 있다.
S220단계에서 상기 장치는 센싱 데이터들에 대한 전처리 과정을 수행하여 유효 센싱 데이터들을 추출할 수 있다.
상기 S220단계에서 상기 장치는 측정된 센싱 데이터들에 포함된 데이터 중에서 지표면에 반사된 데이터를 제거하는 S221단계 및 상기 측정된 센싱 데이터들의 전체 또는 일부가 손실되었을 때 상기 손실된 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및/또는 직후에 측정된 센싱 데이터들에 기초하여 상기 센싱 데이터들을 복원하는 S222단계를 포함할 수 있다.
S230단계에서 상기 장치는 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 기초하여 상기 유효 센싱 데이터들의 신뢰도를 기 설정된 등급 중 어느 하나의 등급으로 결정한다.
상기 S230단계에서 상기 장치는 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 기초하여 설정된 임계 범위 이내에 상기 유효 센싱 데이터들을 구성하는 각각의 데이터들이 모두 포함되면 신뢰도를 A등급으로 결정하는 S231단계를 포함할 수 있다.
상기 S230단계에서 상기 장치는 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A등급으로 결정되는 조건을 만족하지 않고, 임계 범위를 벗어나는 이상 데이터(outlier data)의 개수가 상기 유효 센싱 데이터들의 총 개수의 절반 이하가 되면 신뢰도를 B등급으로 결정하는 S232단계를 포함할 수 있다.
상기 S230단계에서 상기 장치는 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 B등급으로 결정되는 조건을 만족하지 않고, 상기 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후에 측정된 유효 센싱 데이터들 중에서 신뢰도가 A 또는 B등급으로 결정된 유효 센싱 데이터들이 존재하면 신뢰도를 C등급으로 결정하는 S233단계를 포함할 수 있다.
상기 S230단계에서 상기 장치는 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 C등급으로 결정되는 조건을 만족하지 않고, 상기 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 보다 이전에 측정된 유효 센싱 데이터들의 임계 범위에 기초하여 설정된 추세선에 상기 유효 센싱 데이터들 중 어느 하나의 유효 센싱 데이터가 인접해 있으면 신뢰도를 D등급으로 결정하는 S234단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 S230단계에서 상기 장치는 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 D등급으로 결정되지 않는 경우에, 신뢰도를 F등급으로 결정하는 S235단계를 포함할 수 있다.
S240단계에서 상기 장치는 결정된 신뢰도에 기초하여 거리 계산 방식을 결정하고 상기 거리 계산 방식에 따른 거리 추정값을 계산한다.
상기 거리 계산 방식은 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A등급이면 상기 유효 센싱 데이터들의 평균값에 기초하여 거리를 계산하는 방식일 수 있다.
상기 거리 계산 방식은 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 B등급이면 상기 유효 센싱 데이터들 중에서 상기 임계 범위를 벗어나지 않는 데이터들의 평균값에 기초하여 거리를 계산하는 방식일 수 있다.
상기 거리 계산 방식은 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 C등급이면 상기 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후에 측정된 유효 센싱 데이터들 중에서 신뢰도가 A 또는 B등급으로 분류된 유효 센싱 데이터들에 기초하여 거리를 계산하는 방식일 수 있다.
상기 거리 계산 방식은 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 D등급이면 추세선에 기초하여 거리를 계산하는 방식일 수 있다.
상기 거리 계산 방식은 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 F등급이면 상기 유효 센싱 데이터들을 사용하지 않는 방식일 수 있다.
또한, 상기 S240단계에서 상기 장치는 계산된 거리 추정값과 결정된 신뢰도를 외부로 출력할 수 있다.
예를 들어, 외부로 출력된 거리 추정값과 신뢰도는 사용자 또는 차량의 ECU(Electronic Control Unit, 미도시)에 전달되어 차량 주행에 이용될 수 있다.
도 3은 신뢰도 결정 및 거리 계산 방법의 예시를 도시하는 참고도이다.
도 3에 도시된 예시는 도 1a의 연석 탐지 장치(100) 및 도 2의 연석 탐지 방법(200)에서 수행될 수 있다.
도 3을 참조하면, 0.1S에 측정된 유효 센싱 데이터들(a)은 상기 유효 센싱 데이터들(a)의 표준편차에 기초하여 설정된 임계 범위 이내에 상기 유효 센싱 데이터들(a)을 구성하는 각각의 데이터들(유효 센싱 데이터1 내지 유효 센싱 데이터3)이 모두 포함되므로 신뢰도가 A등급으로 결정되고, 상기 0.1S에서 측정된 거리 추정값(a')은 상기 유효 센싱 데이터1 내지 유효 센싱 데이터3의 평균값으로 결정된다.
0.2S에 측정된 유효 센싱 데이터들(b)은 상기 유효 센싱 데이터들(b)의 표준편차에 기초하여 설정된 임계 범위 이내에 상기 유효 센싱 데이터들(b)을 구성하는 각각의 데이터들(유효 센싱 데이터1 내지 유효 센싱 데이터3) 중에서 유효 센싱 데이터1과 유효 센싱 데이터2가 포함되므로 신뢰도가 B등급으로 결정되고, 상기 0.2S에서 측정된 거리 추정값(b')은 상기 유효 센싱 데이터1과 유효 센싱 데이터2의 평균값으로 결정된다.
0.4S에 측정된 유효 센싱 데이터들(c)은 상기 유효 센싱 데이터들(c)의 신뢰도를 A 또는 B등급로 결정하는 조건들을 만족하지 않으며, 0.3S 및 0.5S에 측정된 유효 센싱 데이터들이 A등급으로 결정 되었으므로 상기 유효 센싱 데이터들(c)은 신뢰도가 C등급으로 결정되고, 상기 0.4S에서 측정된 거리 추정값(c')은 0.3S 및 0.5S에 측정된 유효 센싱 데이터들에 의해 계산된 거리 추정값의 추세 증가/감소를 고려한 값 또는 0.3S 및 0.5S에 측정된 유효 센싱 데이터들에 의해 계산된 거리 추정값의 평균값으로 결정된다.
0.6S에 측정된 유효 센싱 데이터들(d)은 상기 유효 센싱 데이터들(d)의 신뢰도를 A 내지 C등급로 결정하는 조건들을 만족하지 않으며, 0.6S에 유효 센싱 데이터1이 설정된 추세선(Trend line)과 기 설정된 임계 거리 이내로 인접해 있으므로 상기 유효 센싱 데이터들(d)은 신뢰도가 D등급으로 결정되고, 상기 0.6S에서 측정된 거리 추정값(d')은 이전 측정 시간에 측정된 거리 추정값들의 추세 증가 또는 감소를 고려한 값으로 결정된다.
0.7S에 측정된 유효 센싱 데이터들(e)은 상기 유효 센싱 데이터들(e)의 신뢰도를 A 내지 D등급로 결정하는 조건들을 만족하지 않으므로 신뢰도가 F등급으로 결정되고, 상기 0.7S에서 측정된 거리 추정값(e')은 연석 탐지를 위한 값으로 사용하지 않는다.
도 4는 연석 탐지 결과의 예시를 도시하는 참고도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 연석 탐지 방법 및 장치를 적용한 차량이 사다리꼴 모양의 연석을 탐지하고 있으며, 탐지 결과로 거리 추정값과 각각의 추정값에 대한 신뢰도를 출력하고 있다.
출력된 거리 추정값과 신뢰도에 기초한 연석 탐지 결과는 상기 연석과 거의 유사한 사다리꼴 형태를 보이고 있으며, 이를 통하여 본 발명의 연석 탐지 방법 및 장치는 연석 탐지 성능과 신뢰성이 매우 우수 하다는 것을 확인할 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, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable 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 애플리케이션을 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 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 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. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 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 media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 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 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
100 : 연석 탐지 장치
110 : 데이터 수신부
120 : 데이터 전처리부
121 : 노이즈 제거부
122 : 데이터 복원부
130 : 신뢰도 결정부
140 : 거리 추정부
200 : 연석 탐지 방법

Claims (10)

  1. 복수의 초음파 센서들로부터 특정 시간에 측정된 센싱 데이터들을 수신하는 데이터 수신부;
    상기 센싱 데이터들에 대한 전처리 과정을 수행하여 유효 센싱 데이터들을 추출하는 데이터 전처리부;
    상기 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 기초하여 상기 유효 센싱 데이터들의 신뢰도를 기 설정된 등급 중 어느 하나의 등급으로 결정하는 신뢰도 결정부; 및
    상기 결정된 신뢰도에 기초하여 거리 계산 방식을 결정하고 상기 거리 계산 방식에 따른 거리 추정값을 계산하는 거리 추정부를 포함하는
    자동차의 연석 탐지 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 초음파 센서들은 차량의 측면에 일렬로 배열되는
    자동차의 연석 탐지 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 전처리부는,
    상기 측정된 센싱 데이터들에 포함된 데이터 중에서 지표면에 반사된 데이터를 제거하는 노이즈 제거부와, 상기 측정된 센싱 데이터들의 일부가 손실되었을 때 상기 특정 시간 중에서 상기 손실된 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후 중 적어도 하나의 시간에 측정된 센싱 데이터들에 기초하여 상기 손실된 센싱 데이터들을 복원하는 데이터 복원부를 포함하는
    자동차의 연석 탐지 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 신뢰도 결정부는,
    상기 특정 시간 중에서 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 기초하여 설정된 임계 범위 이내에 상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들을 구성하는 각각의 데이터들이 모두 포함되면 신뢰도를 A등급으로 결정하고, 상기 임계 범위를 벗어나는 이상 데이터(outlier data)의 개수가 상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들의 총 개수의 절반 이하가 되면 신뢰도를 B등급으로 결정하며, 상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들이 A 또는 B 등급으로 결정되는 조건들을 만족하지 않고 상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A 또는 B등급이면 신뢰도를 C등급으로 결정하는
    자동차의 연석 탐지 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 거리 계산 방식은,
    상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A등급이면 상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들의 평균값에 기초하여 거리를 계산하는 방식이고, 신뢰도가 B등급이면 상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들 중에서 상기 임계 범위를 벗어나지 않는 데이터들의 평균값에 기초하여 거리를 계산하는 방식이며, 신뢰도가 C등급이면 상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후에 측정된 유효 센싱 데이터들에 기초하여 거리를 계산하는 방식인,
    자동차의 연석 탐지 장치.
  6. 복수의 초음파 센서들로부터 특정 시간에 측정된 센싱 데이터들을 수신하는 데이터 수신 단계;
    상기 센싱 데이터들에 대한 전처리 과정을 수행하여 유효 센싱 데이터들을 추출하는 데이터 전처리 단계;
    상기 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 기초하여 상기 유효 센싱 데이터들의 신뢰도를 기 설정된 등급 중 어느 하나의 등급으로 결정하는 신뢰도 결정 단계; 및
    상기 결정된 신뢰도에 기초하여 거리 계산 방식을 결정하고 상기 거리 계산 방식에 따른 거리 추정값을 계산하는 거리 추정 단계를 포함하는
    자동차의 연석 탐지 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 데이터 전처리 단계는,
    측정된 센싱 데이터들에 포함된 데이터 중에서 지표면에 반사된 데이터를 제거하는 노이즈 제거 단계; 및
    상기 측정된 센싱 데이터들의 일부가 손실되었을 때 상기 특정 시간 중에서 상기 손실된 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후 중 적어도 하나의 시간에 측정된 센싱 데이터들에 기초하여 상기 센싱 데이터들을 복원하는 데이터 복원 단계를 포함하는
    자동차의 연석 탐지 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 신뢰도 결정 단계는,
    상기 특정 시간 중에서 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들의 표준편차에 기초하여 설정된 임계 범위 이내에 상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들을 구성하는 각각의 데이터들이 모두 포함되면 신뢰도를 A등급으로 결정하는 단계;
    상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A등급으로 결정되는 조건을 만족하지 않고, 상기 임계 범위를 벗어나는 이상 데이터(outlier data)의 개수가 상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들의 총 개수의 절반 이하가 되면 신뢰도를 B등급으로 결정하는 단계; 및
    상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 B등급으로 결정되는 조건을 만족하지 않고, 상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A 또는 B등급이면 신뢰도를 C등급으로 결정하는 단계를 포함하는
    자동차의 연석 탐지 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 거리 계산 방식은,
    상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들의 신뢰도가 A등급이면 상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들의 평균값에 기초하여 거리를 계산하는 방식이고, 신뢰도가 B등급이면 상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들 중에서 상기 임계 범위를 벗어나지 않는 데이터들의 평균값에 기초하여 거리를 계산하는 방식이며, 신뢰도가 C등급이면 상기 임의의 시간에 측정된 유효 센싱 데이터들의 측정 시간 직전 및 직후에 측정된 유효 센싱 데이터들에 기초하여 거리를 계산하는 방식인,
    자동차의 연석 탐지 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 거리 추정 단계는 상기 계산된 거리 추정값과 상기 결정된 신뢰도를 외부로 출력하는
    자동차의 연석 탐지 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102343504B1 (ko) * 2020-05-29 2021-12-24 재단법인 중소조선연구원 수중드론의 운항시스템 및 운항방법
KR102386499B1 (ko) * 2021-07-16 2022-04-20 센서텍(주) 거리 측정 시스템
KR102753793B1 (ko) * 2022-02-16 2025-01-13 한국자동차연구원 초음파 센서 시스템 및 그 동작 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010127650A (ja) * 2008-11-25 2010-06-10 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 移動体位置推定システムと移動体位置推定方法及び移動体位置推定プログラム
JP2013532858A (ja) * 2010-07-17 2013-08-19 ヴァレオ・シャルター・ウント・ゼンゾーレン・ゲーエムベーハー 自動車の側面に隣接する側面域に存在する障害物について自動車の運転者に警告する方法、および運転者支援システムを備える自動車
KR101500168B1 (ko) * 2013-10-14 2015-03-06 현대자동차주식회사 주행 도로의 측면 경계 인지 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010127650A (ja) * 2008-11-25 2010-06-10 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 移動体位置推定システムと移動体位置推定方法及び移動体位置推定プログラム
JP2013532858A (ja) * 2010-07-17 2013-08-19 ヴァレオ・シャルター・ウント・ゼンゾーレン・ゲーエムベーハー 自動車の側面に隣接する側面域に存在する障害物について自動車の運転者に警告する方法、および運転者支援システムを備える自動車
KR101500168B1 (ko) * 2013-10-14 2015-03-06 현대자동차주식회사 주행 도로의 측면 경계 인지 방법

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