KR101977458B1 - 레이더 센서와 upa 센서를 이용하는 충돌 예측 알고리즘 - Google Patents

레이더 센서와 upa 센서를 이용하는 충돌 예측 알고리즘 Download PDF

Info

Publication number
KR101977458B1
KR101977458B1 KR1020170028375A KR20170028375A KR101977458B1 KR 101977458 B1 KR101977458 B1 KR 101977458B1 KR 1020170028375 A KR1020170028375 A KR 1020170028375A KR 20170028375 A KR20170028375 A KR 20170028375A KR 101977458 B1 KR101977458 B1 KR 101977458B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
collision
vehicle
obstacle
point
sensor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
KR1020170028375A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20180101872A (ko
Inventor
이근우
박기홍
Original Assignee
지엠 글로벌 테크놀러지 오퍼레이션스 엘엘씨
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 지엠 글로벌 테크놀러지 오퍼레이션스 엘엘씨 filed Critical 지엠 글로벌 테크놀러지 오퍼레이션스 엘엘씨
Priority to KR1020170028375A priority Critical patent/KR101977458B1/ko
Priority to US15/816,464 priority patent/US11104285B2/en
Priority to CN201810174146.6A priority patent/CN108528442B/zh
Priority to DE102018105014.3A priority patent/DE102018105014B4/de
Publication of KR20180101872A publication Critical patent/KR20180101872A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101977458B1 publication Critical patent/KR101977458B1/ko
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R21/013—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over
    • B60R21/0132—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to vehicle motion parameters, e.g. to vehicle longitudinal or transversal deceleration or speed value
    • B60R21/01332—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to vehicle motion parameters, e.g. to vehicle longitudinal or transversal deceleration or speed value by frequency or waveform analysis
    • B60R21/01338—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to vehicle motion parameters, e.g. to vehicle longitudinal or transversal deceleration or speed value by frequency or waveform analysis using vector analysis
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R19/00—Wheel guards; Radiator guards, e.g. grilles; Obstruction removers; Fittings damping bouncing force in collisions
    • B60R19/02—Bumpers, i.e. impact receiving or absorbing members for protecting vehicles or fending off blows from other vehicles or objects
    • B60R19/48—Bumpers, i.e. impact receiving or absorbing members for protecting vehicles or fending off blows from other vehicles or objects combined with, or convertible into, other devices or objects, e.g. bumpers combined with road brushes, bumpers convertible into beds
    • B60R19/483—Bumpers, i.e. impact receiving or absorbing members for protecting vehicles or fending off blows from other vehicles or objects combined with, or convertible into, other devices or objects, e.g. bumpers combined with road brushes, bumpers convertible into beds with obstacle sensors of electric or electronic type
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R21/013—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over
    • B60R21/0132—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to vehicle motion parameters, e.g. to vehicle longitudinal or transversal deceleration or speed value
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R21/013—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over
    • B60R21/0134—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to imminent contact with an obstacle, e.g. using radar systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
    • B60W30/0953—Predicting travel path or likelihood of collision the prediction being responsive to vehicle dynamic parameters
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
    • B60W40/105—Speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
    • B60W40/107—Longitudinal acceleration
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G01S13/60—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems wherein the transmitter and receiver are mounted on the moving object, e.g. for determining ground speed, drift angle, ground track
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/86—Combinations of radar systems with non-radar systems, e.g. sonar, direction finder
    • G01S13/862—Combination of radar systems with sonar systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
    • G01S15/93—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S15/931—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R2021/0002—Type of accident
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R2021/0002—Type of accident
    • B60R2021/0004—Frontal collision
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R2021/0002—Type of accident
    • B60R2021/0006—Lateral collision
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R2021/0002—Type of accident
    • B60R2021/0009—Oblique collision
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R2021/0002—Type of accident
    • B60R2021/0025—Pole collision
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R2021/01013—Means for detecting collision, impending collision or roll-over
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R2021/01204—Actuation parameters of safety arrangents
    • B60R2021/01211—Expansion of air bags
    • B60R2021/01231—Expansion of air bags control of expansion timing or sequence
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R2021/01286—Electronic control units
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0043—Signal treatments, identification of variables or parameters, parameter estimation or state estimation
    • B60W2050/0052—Filtering, filters
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/408—Radar; Laser, e.g. lidar
    • B60W2420/52—
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/54—Audio sensitive means, e.g. ultrasound
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/10—Longitudinal speed
    • B60W2550/10—
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/50—Barriers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00—Input parameters relating to objects
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/932—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles using own vehicle data, e.g. ground speed, steering wheel direction
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9324—Alternative operation using ultrasonic waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9327—Sensor installation details
    • G01S2013/93271—Sensor installation details in the front of the vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9327—Sensor installation details
    • G01S2013/93275—Sensor installation details in the bumper area
    • G01S2013/9389—
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
    • G01S15/93—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S15/931—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2015/937—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles sensor installation details
    • G01S2015/938—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles sensor installation details in the bumper area

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

충돌 예측 알고리즘을 제공한다. 본 발명의 실시예에 따른 충돌 예측 알고리즘은 차량의 범퍼에 장착된 레이더 센서(R)와 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)를 이용하여 충돌을 예측하는 알고리즘으로서, (a) 상기 레이더 센서(R)와 상기 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)가 장애물에 대한 좌표를 계측하는 단계 (b) 좌표 보정 모듈(110)이 상기 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)에 의해 계측된 좌표를 상기 레이더 센서의 좌표계에 맞추어 보정하는 단계 (c) 차량 상태 추정 모듈(120)이 상기 차량이 상기 레이더 센서(R)의 장애물에 대한 최소계측영역(Minimum Detection Range) 이내로 진입하는 경우 칼만 필터를 이용하여 상기 차량의 속도, 위치 및 가속도를 추정하는 단계 및 (d) 충돌 예측 모듈(130)이 차량이 장애물에 충돌하는 유형인 Edge Type 충돌과 Plane Type 충돌 중 어느 하나의 충돌유형을 예측하고, 상기 (b) 단계에서 추정된 속도, 위치 및 가속도와 상기 예측된 충돌유형을 이용하여 Curve Fitting 방법을 통해, 상기 차량의 3차원 이동 궤적 방정식을 연산하고, 연산된 이동 궤적 방정식을 이용하여 차량 충돌지점, 장애물 충돌지점 및 충돌시점을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

레이더 센서와 UPA 센서를 이용하는 충돌 예측 알고리즘{VEHICLE COLLISION PREDICTION ALGORITHM USING RADAR SENSOR AND UPA SENSOR}
본 발명은, 레이더 센서와 UPA 센서를 이용하는 충돌 예측 알고리즘에 관한 것이다.
에어백 장치는 대표적인 자동차 안전기술로서 미국, 유럽뿐만 아니라 많은 나라에서 의무 장착이 되어 매년 수많은 사람들의 생명을 구하고 있다. 1950년대 시트 벨트가 발명된 이후 초기 2점식 벨트를 착용한 운전자가 충돌 시 머리와 가슴이 스티어링 휠에 부딪혀 사망하는 피해를 방지하기 위해 시트 벨트는 3점식으로 바뀌고 이를 보조하는 수단으로 등장한 것이 SRS 에어백이다. 초기의 에어백은 저속 충돌 시 급제동에 의해 운전자가 에어백 가까이 위치한 시점에서 급팽창하여 목숨을 잃는 사고가 빈번하게 발생하였으며, 이를 보완하기 위해 압력 저감형 에어백인 디파워드 에어백이 개발되었다. 기존의 에어백에 비해 압력을 줄이면서 에어백에 의해 목숨을 잃는 사망자 수는 감소하였지만 시트 벨트를 착용하지 않은 경우는 효과가 충분하지 못하여 이를 개선하기 위해 충돌의 세기, 탑승자의 몸무게, 시트벨트의 착용 여부, 시트의 위치를 감지한 뒤, 그에 따라 에어백의 전개여부와 팽창 압력을 결정하여 탑승자의 상해를 최소화 하는 어드밴스드 에어백이 개발되었다.
어드밴스드 에어백 개발까지는 주로 전방 충돌에 대한 기술의 발전이라면 최근에는 측면, 전복, 옵셋 충돌 등 다양한 차량 사고에 대해 운전자를 보호하기 위한 측면 에어백, 커튼 에어백, 무릎 에어백과 같은 에어백 장착 채널 수가 증가하는 추세이다. 또한, 운전자와 조수석 동승자 사이의 부상을 방지하는 센터 에어백까지 개발되고 있다.
에어백 시스템은 크게 에어백 전개 시 에어백을 부풀리는 가스 발생기인 인플레이터(Inflator)와 에어백 가스를 담고 직접적으로 탑승자를 보호해주는 쿠션(Cushion), 에어백 팽창 시 찢어지거나 열려지는 형태로 에어백을 담고 있는 에어백 모듈과 충돌을 감지하는 정면, 측면 충돌 센서, 탑승자의 위치, 탑승 유무를 감지하는 센서, 탑승자의 크기를 감지하는 센서 및 센서로부터 들어오는 신호를 분석해 에어백의 전개 여부를 판단하는 알고리즘이 내장되어 여러 개의 에어백과 시트 벨트를 작동시키는 SDM(Sensor Diagnostic Module)으로 구성되어 있다.
전개원리는 다음과 같다. 차량이 물리적으로 충돌을 당하는 영역인 Crash Zone에 장착된 여러 개의 충돌 센서와 상대적으로 안전한 영역인 비 충돌 영역(Non-crash Zone)에 위치한 전자 제어장치 내의 전자식 반도체 가속도 센서가 충격을 인지하고 사고와 평상주행 및 급가속, 급감속시를 명확히 구별하여, 이를 기준으로 SDM은 에어백 전개 여부와 시기를 결정한다.
기존 에어백 전개알고리즘은 도 1에 도시된 바와 같이 충돌 센서와 SDM에 내장되어 있는 가속도 센서를 이용하여 충돌을 감지, 판단하고 충돌유형을 분류한 뒤, 가속도가 해당 충돌유형에 따른 일정 Threshold값에 도달하게 되면 에어백을 전개시킨다. 하지만 이러한 매커니즘은 직접적인 충돌을 통해 계측된 데이터를 통하여 충돌을 판단하고 에어백전개유무를 결정하기 때문에 물리적 접촉 기반 센서의 한계가 존재한다. 도 2는 에어백 미작동 또는 오작동을 야기할 수 있는 대표적인 상황을 도시한 것이다. 전방 또는 측방의 장애물이 센서의 감지영역 외의 사각지대에 충돌하여 충분한 충격량을 감지하지 못한 경우(도 2-(a), (c)), 센서보다 더 높은 위치에 장애물이 충돌하여 충돌을 인식하지 못하는 경우(도 2-(b)), 추가적으로 센서의 고장으로 센서 출력 신호에 딜레이 및 미출력 등의 다양한 원인에 의해 야기되는 상황이 있다. 결과적으로, 위와 같은 에어백 전개 알고리즘은 사고 시 전개조건 이상의 충격이 발생하여도 센서가 충격을 감지하지 못하는 상황이 발생할 우려가 높으며, 충돌을 명확하고 반복적으로 구분하는데 어려움이 존재한다. 따라서 기존의 에어백 전개 알고리즘이 가지는 한계에 의해 에어백이 지연전개, 조기전개 및 미전개가 될 가능성이 항시 존재한다. 이는, 안전을 책임지고 있는 에어백이 작동하지 않아 승객이 머리 및 흉부가 에어백 쿠션에 적절히 구속되지 못해 차량 내의 단단한 부분과 충돌하여 승객이 심각한 상해를 입을 수 있음을 의미한다.
BOSCH사에서는 Active Safety 시스템의 환경센서들을 에어백 시스템에 접목시키고자 하는 다양한 연구를 진행하였다. 단일 또는 3-4개의 Radar 센서를 사용하여 충돌 예측 알고리즘을 개발하였으며, 이를 통해 충돌발생 영역을 정의하고 영역 내에 Target Object가 존재할 경우 에어백 전개 알고리즘 내의 전개 Threshold를 낮추어 에어백을 조기에 작동 시키는 것을 목표로 한다. 즉 충돌 전 충돌 예측 알고리즘이 에어백 전개 알고리즘 내의 Threshold를 미리 낮추어 전개 속도를 빠르게 하였으며, 충돌 전 상대속도를 이용하여 충돌 강도를 결정한 후, 에어백 전개 알고리즘의 Threshold를 가변적으로 설정하도록 설계하였다. 또한 앞서 개발된 충돌 예측 알고리즘을 기반으로 충돌 유형 및 충돌 강도 추정을 통해 개선된 에어백 전개 알고리즘을 개발하였다. Radar 센서를 통해 예측된 충돌시간(TTI: Time to impact)과 SDM 내에 장착된 가속도 센서를 통해 계측된 종방향 가속도를 분석하여 전방 장애물의 강성을 결정하였다. 이 시스템의 특징은 에어백 전개에 사용되는 충돌 센서를 이용하지 않고 가속도 센서와 Radar 센서만을 이용하여 에어백을 전개시킨다는 것이다. 위의 두 연구는 충돌 예측 알고리즘을 통해 미리 충돌을 예측하고, 충돌 영역 내로 장애물이 진입할 때 에어백을 보다 빠르게 전개시키는 것이 목적이다. 그러나 해당 에어백 전개 알고리즘이 Threshold를 낮추게 되면 미충돌시와 미약한 충돌시에도 에어백이 오작동할 가능성이 존재한다. 또한 상대속도를 바탕으로 충돌강도를 먼저 결정하게 될 경우 충돌 속도가 높음에도 불구하고 전방물체의 강성이 클 경우 충돌 예측 알고리즘에 의해 변경된 Threshold 기반의 에어백 전개 알고리즘의 한계에 의해 에어백 요구전개시간(RTTF: Required Time to Fire)을 만족시키지 못하는 상황이 발생할 수 있다. 마지막으로 Radar 센서 출력 정보만을 이용하기 때문에 센서의 최소계측영역(MDR: Minimum Detection Range) 안으로 장애물이 들어온 이후의 정확한 전방 물체의 거동을 알 수 없게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내에서는 에어백 전개 알고리즘의 신뢰도 향상을 위한 충돌 예측 알고리즘 개발에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 기존의 에어백 전개 방식에 사용되던 SDM 계측 가속도 정보에 추가적으로 차량 전방에 장착된 Radar 센서 출력 정보를 융합하여 충돌 전 Target Object의 움직임을 미리 계측함으로써 충돌 가능성 및 충돌각도를 미리 예측하여 에어백 요구전개시간(RTTF)을 출력하게 된다. 하지만 이 연구에서는 센서가 상대차량 위의 동일지점을 지속적으로 계측 가능한 가정을 설정하여 실제 센서의 계측특성을 반영하지 못하였다.
한국등록특허문헌 제10-1637598호 (2016.07.08) 한국등록특허문헌 제10-1583927호 (2016.01.11)
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것이다. 구체적으로, 기존의 물리적 접촉 기반 에어백 전개 알고리즘의 한계를 보완하여 에어백 전개 정확도를 향상시킬 수 있는 충돌예측 알고리즘을 제공하고자 한다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예는, 차량의 범퍼에 장착된 레이더 센서와 적어도 하나의 UPA 센서를 이용하여 충돌을 예측하는 알고리즘으로서, (a) 상기 레이더 센서와 상기 적어도 하나의 UPA 센서가 장애물에 대한 좌표를 계측하는 단계 (b) 좌표 보정 모듈(110)이 상기 적어도 하나의 UPA 센서에 의해 계측된 좌표를 상기 레이더 센서의 좌표계에 맞추어 보정하는 단계 (c) 차량 상태 추정 모듈(120)이 상기 차량이 상기 레이더 센서의 장애물에 대한 최소계측영역(Minimum Detection Range) 이내로 진입하는 경우 칼만 필터를 이용하여 상기 차량의 속도, 위치 및 가속도를 추정하는 단계 및 (d) 충돌 예측 모듈(130)이 차량이 장애물에 충돌하는 유형인 Edge Type 충돌과 Plane Type 충돌 중 어느 하나의 충돌유형을 예측하고, 상기 (b) 단계에서 추정된 속도, 위치 및 가속도와 상기 예측된 충돌유형을 이용하여 Curve Fitting 방법을 통해, 상기 차량의 3차원 이동 궤적 방정식을 연산하고, 연산된 이동 궤적 방정식을 이용하여 차량 충돌지점, 장애물 충돌지점 및 충돌시점을 예측하는 단계를 포함하는, 충돌 예측 알고리즘을 제공한다.
일 실시예에 있어서, 상기 (d) 단계는, (d1) 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 적어도 하나의 UPA 센서와 상기 장애물 사이의 거리(R1, R2, R3, R4)들 간 각각의 차이가 기 설정된 기준값 이하인 경우 Edge Type 충돌로 예측하고, 상기 적어도 하나의 UPA 센서가 상기 장애물을 계측하는 지점의 좌표를 이용하여 직선의 방정식을 연산하고, 어느 하나의 UPA 센서가 계측한 장애물 좌표와 다른 하나의 UPA 센서가 계측한 장애물 좌표 간의 기울기가 상기 직선의 방정식의 기울기에 대해 미리 결정된 범위 안의 값인 경우 Plane Type 충돌로 예측하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
일 실시예에 있어서, (d2) 상기 (d1) 단계에서 Edge Type 충돌로 예측된 경우, 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 차량의 범퍼의 형상을 데이터화한 N개의 좌표(XBumper, YBumper)를 이용하여, 연산된 이동 궤적 방정식에 상기 좌표의 YBumper 값을 대입하여 나온 값과 상기 좌표의 XBumper 값의 차이가 최소인 지점을 차량 충돌지점으로 예측하고, 상기 적어도 하나의 UPA 센서와 상기 장애물과의 거리(R1, R2, R3, R4)의 합이 최소인 지점을 장애물 충돌지점으로 예측하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
일 실시예에 있어서, (d3) 상기 (d1) 단계에서 Plane Type 충돌로 예측된 경우, 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 레이더 센서에서 계측된 상대속도를 통해 속도벡터를 연산하고, 연산된 속도벡터와 상기 차량의 범퍼의 형상을 데이터화한 N개의 좌표(XBumper, YBumper)를 이용하여, 장애물 형상에 대한 방정식인 제1 직선 방정식과 상기 범퍼와 상기 장애물에 대한 방정식인 제2 직선 방정식을 연산하고, 상기 제2 직선 방정식 상의 어느 하나의 지점과 상기 제1 직선 방정식 사이의 거리를 연산하고, 연산된 거리가 최소인 지점을 차량 충돌지점으로 예측하고, 상기 연산된 이동 궤적 방정식과 상기 제1 직선 방정식의 교점을 장애물 충돌지점으로 예측하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
일 실시예에 있어서, 상기 레이더 센서는 상기 차량의 종방향 상대속도(RX)를 계측하고, (d4) 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 계측된 n개의 종방향 상대속도(RX)와 상기 예측된 차량 충돌지점과 장애물 충돌지점을 이용하여 Curve Fitting 방법을 통해 시간에 따른 차량의 이동궤적 방정식을 연산하고, 상기 방정식의 값이 0이 되는 지점을 충돌시점으로 예측하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따르면 기존의 물리적 접촉 기반 에어백 전개 알고리즘의 한계를 보완 가능하다. 구체적으로, 충돌유형, 충돌지점 및 충돌시점 예측을 통해 충격량 부족과 이로 인한 에어백 미전개 상황을 야기시킬 수 있는 충돌에 대한 에어백 전개 신뢰성을 확보 가능하다.
도 1은 종래의 에어백 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 에어백 미작동 또는 오작동을 야기할 수 있는 대표적인 상황을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 레이더 센서와 UPA 센서가 장착되는 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 칼만 필터를 이용하여 오차 공분산을 계산하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 충돌 예측 알고리즘의 순서도를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 6은 Curve Fitting 방법을 이용하여 장애물의 이동 궤적을 3차 방정식으로 수식화하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 차량의 충돌유형 중 Edge Type의 충돌유형을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 차량의 충돌유형 중 Plane Type의 충돌유형을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 예측된 충돌유형과 장애물의 표면 기울기를 이용하여 에어백전개요구시간을 연산하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 10 및 도 11은 Edge Type 충돌유형에서 차량 충돌지점과 장애물 충돌지점을 연산하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 12 및 도 13은 Plane Type 충돌유형에서 차량 충돌지점과 장애물 충돌지점을 연산하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 레이더 센서 계측 데이터의 이동 궤적을 수식화하여 충돌시점을 연산하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 본 발명의 실시예에 따른 알고리즘의 구성요소를 설명하기 위한 블록도이다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 알고리즘의 순서도이다.,
본 발명은, 차량 전방에 장착된 레이더 센서(R)와 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)를 이용하여 충돌을 예측하는 방법에 관한 것이다. 먼저, 각 센서의 서로 다른 좌표계를 차량의 기준 좌표계로 변환하고 그 데이터들을 알고리즘의 Input Data로 변환하는 2가지 과정을 거치게 된다.
첫째로, 1개의 레이더 센서(R)와 4개의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)를 통하여 얻은 계측 값은 물리적으로 해당 센서의 장착 위치를 원점으로 한다. 즉, 서로 다른 좌표계를 가진 상태에서 상대거리(Relative Distance)와 방위각(Azimuth Angle)을 출력한다. 따라서, 각 센서 장착위치의 Calibration 및 삼각함수를 이용한 레이더 센서 장착지점으로의 좌표계(GLOBAL_X, GLOBAL_Y) 변환이 필요하다. 이러한 과정을 아래의 수식 (1.1~1.4)을 통해 나타내었다.
<레이더 센서 좌표계>
Figure 112017022277305-pat00001
(1.1)
Figure 112017022277305-pat00002
(1.2)
Figure 112017022277305-pat00003
Figure 112017022277305-pat00004
< UPA 센서 좌표계>
Figure 112017022277305-pat00005
(1.3)
Figure 112017022277305-pat00006
(1.4)
Figure 112017022277305-pat00007
Figure 112017022277305-pat00008
Figure 112017022277305-pat00009
여러 센서에서 나오는 계측 값을 레이더 센서를 기준으로 하여 하나의 고정된 좌표축으로 나타내기 위해서는 위와 같이 레이더 센서를 기준으로 각 센서의 장착위치(Xoffset , Yoffset)와 장착 방향각(θoffset)이 필요하다. 계산과정에서는 이를 반영하여 위와 같이 UPA 센서의 X축, Y축 계측점을 보정한다. 상대속도(VRx, VRy) 또한 위와 같은 방식으로 계산하여 차량 기준 좌표계로 변환한다.
다음, 칼만필터를 이용한 속도추정 알고리즘을 설명한다.
장애물이 레이더 센서(R)의 최소계측영역(Minimum Detection Range) 이내로 진입할때부터 레이더 센서로부터는 어떠한 정보도 받을 수 없다. 본 발명에서는, 최소계측영역 내에서 장애물의 속도와 위치를 예측하기 위해 칼만필터를 사용하였다. 칼만필터는 과거의 값과 현재의 값을 가지고 재귀적 연산을 통해 최적 값을 추정하는 필터이다. 크게 예측과정과 추정과정으로 나누어지고, 아래와 같이 총 다섯 단계로 구분할 수 있다. Ⅰ단계가 예측과정에 속하게 되고, 직전 추정값(
Figure 112017022277305-pat00010
)과 오차공분산(
Figure 112017022277305-pat00011
)을 입력으로 받아 최종적으로 예측값(
Figure 112017022277305-pat00012
을 계산하게 된다. ⅡⅢⅣ단계는 추정과정에 속하게 되고, 칼만이득(
Figure 112017022277305-pat00013
)을 계산하여 측정값(
Figure 112017022277305-pat00014
)을 통해 추정값(
Figure 112017022277305-pat00015
)을 계산하게 된다. 그 다음 오차 공분산(
Figure 112017022277305-pat00016
)을 구하여 예측단계의 입력으로 사용하며 재귀연산을 실행하게 된다. 도 4는 칼만필터를 이용하여 오차공분산을 계산하는 과정을 나타낸 도면이다.
본 발명에서는 레이더 센서(R)의 최소계측영역(Minimum Detection Range) 내에서 속도와 위치를 추정하기 위해 아래와 같이 시스템 모델을 설계하였다. 속도를 추정하기 위한 시스템 모델은 식 (1.5)로, 가속도 또한 구해질 수 있다. 상태변수는 식 (1.6)으로 정의한다.
Figure 112017022277305-pat00017
Figure 112017022277305-pat00018
＝
Figure 112017022277305-pat00019
(1.5)
Figure 112017022277305-pat00020
Figure 112017022277305-pat00021
(1.6)
Figure 112017022277305-pat00022
위치의 경우 위와 동일한 방식으로 추정하게 되는데 시스템 모델은 식 (1.7)과 같으며, 이 때의 상태변수는 식 (1.8)로 정의한다. X축 좌표와 Y축 좌표 모두 동일한 방식으로 진행된다.
Figure 112017022277305-pat00023
Figure 112017022277305-pat00024
＝
Figure 112017022277305-pat00025
(1.7)
Figure 112017022277305-pat00026
Figure 112017022277305-pat00027
(1.8)
Figure 112017022277305-pat00028
칼만필터를 설계하기 위해 위의 시스템 모델을 상태공간에 나타내었으며, 이는 식 (1.9) 및 (1.10)과 같다. 식 (1.5), (1.7)에서 세운 시스템 모델의 상태전이행렬 A와 측정값과 관계된 행렬 H는 식 (1.11)에 나타내었다.
Figure 112017022277305-pat00029
(1.9)
Figure 112017022277305-pat00030
(1.10)
Figure 112017022277305-pat00031
Figure 112017022277305-pat00032
(1.11)
Figure 112017022277305-pat00033
이와 같이 레이더 센서(R)의 최소계측영역 내에서 매 스텝 가속도를 추정함으로써 목표물의 속도 또한 추정할 수 있다.
다음으로, 충돌 예측 알고리즘에 대해 설명한다.
에어백 요구전개시간(RTTF)을 출력하기 위해서는 정확한 충돌시간(Crash Time) 예측과 충돌 유형(Crash Type) 구분이 반드시 필요하다. 본 발명에서 충돌 예측 알고리즘은 총 3단계의 과정을 거쳐 충돌유형, 충돌지점(Crash Point), 충돌시간을 예측한다. 자세한 알고리즘의 구성은 아래와 같다. UPA 센서(U1, U2, U3, U4)를 통해 충돌유형을 Edge와 Plane으로 구분하고, 레이더 센서(R)에서 계측된 최근 n개의 데이터를 이용해 재귀방정식을 기반으로 한 Curve Fitting을 수행하여 궤적을 예측하게 된다. 궤적 예측을 통해 충돌 유형 별 차량의 충돌지점과 장애물(Target Object)의 충돌지점을 계산한다. 이 두 충돌지점은 차량과 장애물의 충돌시점 예측에도 사용된다. 도 5는 충돌 예측 알고리즘의 순서도를 나타낸다.
다음으로, 충돌 예측 알고리즘에 사용되는 Curve Fitting에 대해 구체적으로 설명한다. Curve Fitting은 연관된 변수들 간의 관계를 찾는 통계적 방법으로 회귀분석이라고도 불린다. 단순 회귀 모형 중 최소 자승법(Method of Least Squares)을 통해 각 샘플 데이터에서 잔여오차의 제곱의 합이 최소가 되도록 다항식의 계수를 정하며, 그 원리는 각 계수의 편미분이 모두 0이 되는 식을 통해 연립방정식의 해를 구하는 것을 기반으로 한다. 예를 들어 n개의 데이터(
Figure 112017022277305-pat00034
)에 대하여 2차식으로 Curve Fitting(단, n>3)을 수행하는 과정은 다음과 같다.
먼저, 오차제곱의 합(Se)을 구하면 아래와 같으며,
Figure 112017022277305-pat00035
(2.1)
오차제곱의 합(Se)을 각 변수로 편미분을 하면 다음과 같다.
Figure 112017022277305-pat00036
(2.2)
Figure 112017022277305-pat00037
(2.3)
Figure 112017022277305-pat00038
(2.4)
이 식에서,
Figure 112017022277305-pat00039
을 만족하도록 식을 정리하면 아래와 같은 형태가 된다.
Figure 112017022277305-pat00040
(2.5)
Figure 112017022277305-pat00041
(2.6)
Figure 112017022277305-pat00042
(2.7)
최종적으로 위 3개의 식을 연립하여 k0, k1, k2을 구하면 n개의 샘플 데이터를 연결하는 방정식의 계수를 얻게 된다.
도 6을 참조하면, 전방의 장애물(Target Object)은 빨간 점의 궤적과 같이 이동하게 되고, 이는 레이더 센서를 통해 좌표로 저장된다. 이 데이터들을 토대로 전방 장애물의 이동궤적을 3차 방정식으로 수식화하면, 추후 충돌지점 예측 알고리즘과 충돌시간 예측 알고리즘에 사용될 두 개의 곡선을 얻게 된다.
다음, 충돌 유형 판단 알고리즘에 대해 설명한다.
본 발명에서는 충돌유형을 2가지로 구분하며, 다양한 충돌상황에서 충돌시점을 예측한다. 충돌유형 예측은 UPA 센서의 계측 값으로부터 수행되며 각 센서는 차량 전방의 각기 다른 지점에 장착되기 때문에 2개 이상의 UPA 센서가 같은 위치를 계측하게 되면, 해당 지점이 차량의 충돌지점이 되어 이를 Edge Type 충돌로 판단한다. 그렇지 않은 경우는 모든 계측점이 일정한 기울기를 가지는 형태로 나타나게 되어 Plan Type 충돌로 판단한다.
먼저, Edge Type 충돌 유형을 판단하는 과정을 상세히 설명한다. 차량의 전방에 장착된 4개의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)는 각각 전방의 장애물 위의 가장 가까운 지점을 계측하게 된다. 이 때, 2개 이상의 UPA 센서 출력 데이터(
Figure 112017022277305-pat00043
)가 오차범위(
Figure 112017022277305-pat00044
)이내로 계측될 경우 해당 지점은 도 7에 나타난 바와 같이 차량의 범퍼와의 충돌이 확실시 된다. 이 조건을 수학식으로 표현하면 식 (2.8)과 같다.
Figure 112017022277305-pat00045
(2.8)
Figure 112017022277305-pat00046
Figure 112017022277305-pat00047
다음, Plane Type 충돌 유형을 판단하는 과정을 상세히 설명한다. 전방 장애물이 Edge Type 충돌과 같지 않은 경우는 차량의 범퍼를 기준으로 두드러진 충돌지점을 찾을 수 없게 된다. 이러한 경우는 차량의 범퍼를 기준으로 유사한 상대거리 증가 경향을 가지는 장애물에 해당하게 되며, 가드레일과 같이 일정한 기울기를 가지는 직선의 형태로 충돌을 발생시키게 된다. 따라서 도 8에 보이는 것과 같이 4개의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)가 계측한 형상을 직선의 방정식으로 수식화할 수 있다. Plane Type 충돌의 판단 조건은 인접한 두 점의 기울기가 전체 기울기
Figure 112017022277305-pat00048
의 일정 범위 이내일 경우이며, 다음과 같이 식 (2.9)와 (2.10)으로 나타낼 수 있다.
Figure 112017022277305-pat00049
(2.9)
Figure 112017022277305-pat00050
Figure 112017022277305-pat00051
Figure 112017022277305-pat00052
(2.10)
다음, 충돌지점 예측 알고리즘에 대해 구체적으로 설명한다. 충돌지점은 차량 충돌지점과 장애물 충돌지점으로 구분되는데, 전자의 경우 차량 전방 범퍼 상의 특정 지점이며, 후자의 경우 차량과 충돌하게 될 전방 장애물 위의 특정 지점을 의미한다. 이러한 과정은 앞서 설명한 Curve Fitting을 통해 수행된다.
정확한 충돌지점 및 충돌시점을 예측하기 위해서는 차량 범퍼의 정확한 형상 데이터를 필요로 하게 된다. 레이더 센서에서 계측된 최근 n개의 데이터를 이용하여 Curve Fitting 기법을 통해 이동궤적을 3차 방정식 형태로 수식화 하였으며, 수식화된 3차 방정식에 차량 범퍼의 Y 좌표를 대입하여 나온 값과 범퍼 위 각 점의 X좌표 간 최소거리
Figure 112017022277305-pat00053
에 해당하는 지점이 차량의 충돌지점이 된다. 이러한 과정은 식 (2.11~13)과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112017022277305-pat00054
(2.11)
Figure 112017022277305-pat00055
Figure 112017022277305-pat00056
Figure 112017022277305-pat00057
(2.12)
Figure 112017022277305-pat00058
Figure 112017022277305-pat00059
Figure 112017022277305-pat00060
Figure 112017022277305-pat00061
(2.13)
Figure 112017022277305-pat00062
이 때 k는
Figure 112017022277305-pat00063
Figure 112017022277305-pat00064
(2.14)
Figure 112017022277305-pat00065
Edge Type 충돌에서의 장애물 충돌지점은 UPA 센서에 계측된 4개의 점 중 상대거리가 최소인 점이 된다. (도 11)
Plane Type 충돌에서는 장애물이 Edge Type 충돌과 같이 한 점으로 나타나지 않으며, 직선의 형상을 띄게 된다. 따라서, 차량 범퍼와 직선 사이의 충돌 지점을 예측해야 하며, 본 발명에서는 충돌이 일어나기 직전 큰 Yaw 운동의 변화가 없다는 가정하에 직선의 움직임을 Radar 센서에서 계측된 상대속도를 통하여 예측하였다. 레이더 센서에 계측된 상대속도를 통해 속도벡터를 구할 수 있으며, 식 (2.15)를 통해 도 12의 직선 (1)의 기울기를 얻게 된다. 직선 (2)의 기울기는 차량 범퍼 상의 한 점과 속도벡터를 통해 정의되고, 이렇게 구한 두 직선의 교점 사이 거리를 Ri로 정의하면, 여러 개의 직선 중 Ri가 최소가 되는 직선을 통해 최종 충돌지점을 예측할 수 있다.
Figure 112017022277305-pat00066
(2.15)
Figure 112017022277305-pat00067
(2.16)
Figure 112017022277305-pat00068
-> get
Figure 112017022277305-pat00069
(2.17)
(
Figure 112017022277305-pat00070
(
Figure 112017022277305-pat00071
Figure 112017022277305-pat00072
(2.18)
(
Figure 112017022277305-pat00073
Figure 112017022277305-pat00074
(2.19)
이 때 k는
Figure 112017022277305-pat00075
Figure 112017022277305-pat00076
차량 충돌지점이 예측되고 나면 Plane Type 충돌은 차량과 장애물과의 충돌이 아니라 차량 충돌지점과 직선과의 충돌로 생각할 수 있다. 따라서 차량 충돌지점의 이동 궤적 예측을 통하여 장애물의 충돌지점을 예측하였다. 앞에서 구한 차량 충돌지점과 이전 레이더 센서를 통해 계측한 n개의 상대속도(
Figure 112017022277305-pat00077
,
Figure 112017022277305-pat00078
)를 바탕으로 Curve Fitting 기법을 적용하면 마찬가지로 3차 방정식을 얻게 되며, 이렇게 구해진 방정식과 직선의 교점이 장애물의 충돌지점이 된다.
Figure 112017022277305-pat00079
(2.20)
Figure 112017022277305-pat00080
Figure 112017022277305-pat00081
이렇게 예측된 차량과 장애물의 충돌지점을 통해 충돌시점을 예측할 수 있다. 여기서는 모든 충돌유형에 대해 동일한 방법을 사용하였으며, 레이더 센서로 계측한 이전 n개의 종방향 상대속도(VRx)와 두 개의 예측된 충돌지점의 X축 좌표를 바탕으로 Curve Fitting 기법을 적용하여 시간에 따른 종방향 이동궤적을 수식화한다. 충돌시점은 차량과 장애물의 종방향 상대거리가 0이 되는 시점(Y(tn)=0)을 의미하며, X축은 시간이 되고 Y축은 장애물의 상대적 종방향 이동궤적이 된다. 다시 말하면, 임의 시점의 장애물 충돌지점에서 이전 n step 동안의 종방향 속도를 이용하여 이전 n step 동안의 시간에 따른 종방향 거리를 얻고 이를 Curve Fitting한 후 거리가 0이 될 때의 시간을 충돌시점으로 예측한다.
Figure 112017022277305-pat00082
(2.21)
Figure 112017022277305-pat00083
이상, 본 명세서에는 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 도면에 도시한 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당업자라면 본 발명의 실시예로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 보호범위는 청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
110: 좌표 보정 모듈
120: 차량 상태 추정 모듈
130: 충돌 예측 모듈
R: 레이더 센서
U: UPA 센서

Claims (5)

  1. 차량의 범퍼에 장착된 레이더 센서(R)와 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)를 이용하여 충돌을 예측하는 알고리즘으로서,
    (a) 상기 레이더 센서(R)와 상기 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)가 장애물에 대한 좌표를 계측하는 단계;
    (b) 좌표 보정 모듈(110)이 상기 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)에 의해 계측된 좌표를 상기 레이더 센서의 좌표계에 맞추어 보정하는 단계;
    (c) 차량 상태 추정 모듈(120)이 상기 차량이 상기 레이더 센서(R)의 장애물에 대한 최소계측영역(Minimum Detection Range) 이내로 진입하는 경우 칼만 필터를 이용하여 상기 차량의 속도, 위치 및 가속도를 추정하는 단계; 및
    (d) 충돌 예측 모듈(130)이 차량이 장애물에 충돌하는 유형인 Edge Type 충돌과 Plane Type 충돌 중 어느 하나의 충돌유형을 예측하고, 상기 (b) 단계에서 추정된 속도, 위치 및 가속도와 상기 예측된 충돌유형을 이용하여 Curve Fitting 방법을 통해, 상기 차량의 3차원 이동 궤적 방정식을 연산하고, 연산된 이동 궤적 방정식을 이용하여 차량 충돌지점, 장애물 충돌지점 및 충돌시점을 예측하는 단계;를 포함하며,
    상기 (d) 단계는,
    (d1) 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)와 상기 장애물 사이의 거리(R1, R2, R3, R4)들 간 각각의 차이가 기 설정된 기준값 이하인 경우 Edge Type 충돌로 예측하고, 상기 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)가 상기 장애물을 계측하는 지점의 좌표를 이용하여 직선의 방정식을 연산하고, 어느 하나의 UPA 센서가 계측한 장애물 좌표와 다른 하나의 UPA 센서가 계측한 장애물 좌표 간의 기울기가 상기 직선의 방정식의 기울기에 대해 미리 결정된 범위 안의 값인 경우 Plane Type 충돌로 예측하는 단계를 더 포함하는,
    충돌 예측 알고리즘.
  2. 삭제
  3. 제1 항에 있어서,
    (d2) 상기 (d1) 단계에서 Edge Type 충돌로 예측된 경우, 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 차량의 범퍼의 형상을 데이터화한 N개의 좌표(XBumper, YBumper)를 이용하여, 연산된 이동 궤적 방정식에 상기 좌표의 YBumper 값을 대입하여 나온 값과 상기 좌표의 XBumper 값의 차이가 최소인 지점을 차량 충돌지점으로 예측하고, 상기 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)와 상기 장애물과의 거리(R1, R2, R3, R4)의 합이 최소인 지점을 장애물 충돌지점으로 예측하는 단계를 더 포함하는,
    충돌 예측 알고리즘.
  4. 제1 항에 있어서,
    (d3) 상기 (d1) 단계에서 Plane Type 충돌로 예측된 경우, 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 레이더 센서(R)에서 계측된 상대속도를 통해 속도벡터를 연산하고, 연산된 속도벡터와 상기 차량의 범퍼의 형상을 데이터화한 N개의 좌표(XBumper, YBumper)를 이용하여, 장애물 형상에 대한 방정식인 제1 직선 방정식과 상기 범퍼와 상기 장애물에 대한 방정식인 제2 직선 방정식을 연산하고, 상기 제2 직선 방정식 상의 어느 하나의 지점과 상기 제1 직선 방정식 사이의 거리를 연산하고, 연산된 거리가 최소인 지점을 차량 충돌지점으로 예측하고, 상기 연산된 이동 궤적 방정식과 상기 제1 직선 방정식의 교점을 장애물 충돌지점으로 예측하는 단계를 더 포함하는,
    충돌 예측 알고리즘.
  5. 제3 항 또는 제4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 레이더 센서(R)는 상기 차량의 종방향 상대속도(RX)를 계측하고,
    (d4) 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 계측된 n개의 종방향 상대속도(RX)와 상기 예측된 차량 충돌지점과 장애물 충돌지점을 이용하여 Curve Fitting 방법을 통해 시간에 따른 차량의 이동궤적 방정식을 연산하고, 상기 방정식의 값이 0이 되는 지점을 충돌시점으로 예측하는 단계를 더 포함하는,
    충돌 예측 알고리즘.
KR1020170028375A 2017-03-06 2017-03-06 레이더 센서와 upa 센서를 이용하는 충돌 예측 알고리즘 Active KR101977458B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170028375A KR101977458B1 (ko) 2017-03-06 2017-03-06 레이더 센서와 upa 센서를 이용하는 충돌 예측 알고리즘
US15/816,464 US11104285B2 (en) 2017-03-06 2017-11-17 Vehicle collision prediction algorithm using radar sensor and ultrasonic park assist sensor
CN201810174146.6A CN108528442B (zh) 2017-03-06 2018-03-02 使用雷达传感器和upa传感器的车辆碰撞预测算法
DE102018105014.3A DE102018105014B4 (de) 2017-03-06 2018-03-05 Vorrichtung zum Vorhersagen eines Crashs unter Verwendung eines Radarsensors und eines UPA-Sensors

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170028375A KR101977458B1 (ko) 2017-03-06 2017-03-06 레이더 센서와 upa 센서를 이용하는 충돌 예측 알고리즘

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20180101872A KR20180101872A (ko) 2018-09-14
KR101977458B1 true KR101977458B1 (ko) 2019-05-10

Family

ID=63357136

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170028375A Active KR101977458B1 (ko) 2017-03-06 2017-03-06 레이더 센서와 upa 센서를 이용하는 충돌 예측 알고리즘

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11104285B2 (ko)
KR (1) KR101977458B1 (ko)
CN (1) CN108528442B (ko)

Families Citing this family (50)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6791032B2 (ja) * 2017-06-16 2020-11-25 トヨタ自動車株式会社 衝突前制御実施装置
DE102017212868A1 (de) 2017-07-26 2019-01-31 Robert Bosch Gmbh Vorrichtung und Verfahren zum Erkennen einer Position eines Objekts
DE102018206535A1 (de) * 2018-04-27 2019-10-31 Robert Bosch Gmbh Radarsensoreinrichtung
US11035943B2 (en) * 2018-07-19 2021-06-15 Aptiv Technologies Limited Radar based tracking of slow moving objects
KR102592825B1 (ko) * 2018-08-31 2023-10-23 현대자동차주식회사 충돌 회피 제어 장치 및 그 방법
CN109094558A (zh) * 2018-09-29 2018-12-28 重庆长安汽车股份有限公司 一种纯电动车辆及其防撞系统和防撞方法
US10768307B2 (en) 2018-12-31 2020-09-08 Lyft, Inc. Systems and methods for estimating vehicle speed based on radar
CN109808687B (zh) * 2019-01-17 2021-09-21 福瑞泰克智能系统有限公司 一种驾驶辅助方法、装置及设备
DE102019102679A1 (de) * 2019-02-04 2020-08-06 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren, Vorrichtung, Computerprogramm und Computerprogrammprodukt zum Bereitstellen eines Bahnverlaufs eines Objekts für ein Fahrzeug
EP3705384B1 (en) * 2019-03-04 2021-12-22 Aptiv Technologies Limited Side collision risk estimation system for a vehicle
CN111665372A (zh) * 2019-03-07 2020-09-15 北京奇虎科技有限公司 一种碰撞检测方法及装置
CN111665011A (zh) * 2019-03-07 2020-09-15 北京奇虎科技有限公司 一种碰撞检测方法及装置
JP2020154384A (ja) * 2019-03-18 2020-09-24 いすゞ自動車株式会社 衝突確率算出装置、衝突確率算出システムおよび衝突確率算出方法
JP2020179808A (ja) * 2019-04-26 2020-11-05 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置
CN110077402B (zh) * 2019-05-13 2021-09-28 奇瑞汽车股份有限公司 目标物体的追踪方法、装置及存储介质
CN110143201A (zh) * 2019-06-06 2019-08-20 吉林化工学院 一种汽车机械撞击缓冲系统及控制方法
US11315427B2 (en) 2019-06-11 2022-04-26 Toyota Motor North America, Inc. Vehicle-to-vehicle sensor data sharing
US10769953B1 (en) 2019-06-11 2020-09-08 Toyota Motor North America, Inc. Vehicle-to-vehicle sensor data sharing
CN110244746B (zh) * 2019-07-11 2020-02-18 肇庆学院 一种基于视觉注意的机器人动态障碍物避开方法及系统
JP6945776B2 (ja) * 2019-08-07 2021-10-06 三菱電機株式会社 障害物検出装置
US11494847B2 (en) 2019-08-29 2022-11-08 Toyota Motor North America, Inc. Analysis of transport damage
CN112550199B (zh) * 2019-09-10 2023-05-26 奥迪股份公司 车辆驾驶辅助系统、车辆及车辆驾驶辅助方法
CN112578788B (zh) * 2019-09-30 2023-05-02 北京百度网讯科技有限公司 车辆避障二次规划方法、装置、设备和可读存储介质
KR102782684B1 (ko) * 2019-10-31 2025-03-14 현대모비스 주식회사 후방 교차 충돌 감지 시스템 및 방법
WO2021087785A1 (zh) * 2019-11-05 2021-05-14 深圳市大疆创新科技有限公司 地形检测方法、可移动平台、控制设备、系统及存储介质
KR102794170B1 (ko) * 2019-11-18 2025-04-09 현대모비스 주식회사 후방 교차 충돌 감지 시스템 및 방법
CN112859826B (zh) * 2019-11-26 2025-02-25 北京京东乾石科技有限公司 用于控制无人搬运车的方法和装置
US11827237B2 (en) 2019-12-27 2023-11-28 Toyota Connected North America, Inc. Systems and methods for real-time crash detection using telematics data
CN113128272B (zh) * 2019-12-30 2024-05-28 中移智行网络科技有限公司 一种碰撞预测方法、装置、存储介质和服务器
CN111309013B (zh) * 2020-02-24 2022-12-13 广州小鹏汽车科技有限公司 一种碰撞距离确定方法及系统、车辆、存储介质
CN111596086B (zh) * 2020-05-15 2022-10-11 北京百度网讯科技有限公司 一种自动驾驶中障碍物的速度估计方法、装置和电子设备
US11505180B2 (en) * 2020-06-30 2022-11-22 Rivian Ip Holdings, Llc Active energy management for frontal impacts
CN112180361B (zh) * 2020-09-30 2023-09-26 南京航空航天大学 一种基于动态联邦滤波的车载雷达目标跟踪方法
CN112193244B (zh) * 2020-09-30 2021-07-20 浙江大学 基于线性约束的自动驾驶车辆运动规划方法
CN112606649B (zh) * 2020-12-08 2022-11-01 东风汽车集团有限公司 车辆及其车身平衡控制方法和控制系统
CN112700474B (zh) * 2020-12-31 2024-08-20 广东美的白色家电技术创新中心有限公司 碰撞检测方法、设备及计算机可读存储介质
CN114715066B (zh) * 2021-01-04 2023-04-25 广州汽车集团股份有限公司 基于多信息融合的安全气囊起爆控制方法及装置、终端
CN113650616B (zh) * 2021-07-20 2022-11-25 武汉光庭信息技术股份有限公司 一种基于采集数据的车辆行为预测方法及系统
CN113537606B (zh) * 2021-07-22 2023-05-30 上汽通用五菱汽车股份有限公司 事故预测方法、装置及计算机可读存储介质
CN113703448B (zh) * 2021-08-19 2024-06-21 深圳亿嘉和科技研发有限公司 一种基于超声波的阿克曼底盘避障控制方法
CN116648392A (zh) * 2021-09-30 2023-08-25 宁德时代新能源科技股份有限公司 控制方法、装置及车辆
CN113961009B (zh) * 2021-10-26 2023-08-18 追觅创新科技(苏州)有限公司 扫地机避障方法及装置、存储介质及电子装置
JP2023136469A (ja) * 2022-03-17 2023-09-29 ダイハツ工業株式会社 車両用制御装置
CN114834382B (zh) * 2022-04-22 2023-06-27 神龙汽车有限公司 一种车辆碰撞安全防护系统和方法
CN114834446B (zh) * 2022-05-09 2025-05-30 北京主线科技有限公司 一种车辆的碰撞预测方法、装置、介质和电子设备
CN115220459A (zh) * 2022-08-23 2022-10-21 江苏科技大学 一种基于改进速度障碍法的usv动态精确避障方法
CN115309168B (zh) * 2022-10-11 2023-01-10 天地科技股份有限公司 一种井下无人车控制方法及装置
US12415511B2 (en) 2022-11-02 2025-09-16 Canoo Technologies Inc. System and method for target behavior prediction in advanced driving assist system (ADAS), autonomous driving (AD), or other applications
CN116279500B (zh) * 2023-05-24 2023-09-19 深圳联友科技有限公司 一种车辆碰撞识别方法
WO2025033233A1 (ja) * 2023-08-04 2025-02-13 株式会社デンソー 車両事故検出装置

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4023538A1 (de) * 1990-07-25 1992-01-30 Bosch Gmbh Robert Kollisionswarneinrichtung
JP3708650B2 (ja) * 1996-06-11 2005-10-19 トヨタ自動車株式会社 障害物検知装置を用いた乗員保護装置
US6801843B2 (en) * 2002-05-24 2004-10-05 Ford Global Technologies, Llc Vehicle pre-crash sensing based conic target threat assessment system
JP3895641B2 (ja) * 2002-06-06 2007-03-22 本田技研工業株式会社 車両用制動装置
US6728617B2 (en) * 2002-07-23 2004-04-27 Ford Global Technologies, Llc Method for determining a danger zone for a pre-crash sensing system in a vehicle having a countermeasure system
DE102004029532A1 (de) 2004-06-18 2006-01-05 Robert Bosch Gmbh Kontaktsensorik für ein Fahrzeug
DE102005003354B4 (de) 2005-01-25 2014-05-15 Conti Temic Microelectronic Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Erfassung der Relativgeschwindigkeit zwischen einem Kollisionsobjekt und einem Fahrzeug
US8463500B2 (en) * 2006-03-30 2013-06-11 Ford Global Technologies Method for operating a pre-crash sensing system to deploy airbags using inflation control
US9663052B2 (en) * 2006-03-30 2017-05-30 Ford Global Technologies, Llc Method for operating a pre-crash sensing system to deploy airbags using confidence factors prior to collision
US8554461B2 (en) * 2007-02-19 2013-10-08 Ford Global Technologies, Llc System and method for pre-deploying restraints countermeasures using pre-crash sensing and post-crash sensing
US8014921B2 (en) * 2008-06-25 2011-09-06 Ford Global Technologies, Llc Ultrasonic sensor-based side impact sensing system
JP4706984B2 (ja) * 2009-02-25 2011-06-22 トヨタ自動車株式会社 衝突推定装置及び衝突推定方法
KR20110037441A (ko) * 2009-10-07 2011-04-13 현대자동차주식회사 에어백 전개 알고리즘을 위한 충돌 전 에어백 제어 장치 및 방법
KR101637598B1 (ko) * 2010-08-06 2016-07-08 현대자동차주식회사 충돌 전 정보를 활용한 에어백 모듈의 제어 방법
DE102010051203B4 (de) * 2010-11-12 2022-07-28 Zf Active Safety Gmbh Verfahren zur Erkennung von kritischen Fahrsituationen von Lastkraft- oder Personenkraftwagen, insbesondere zur Vermeidung von Kollisionen
KR20130067648A (ko) * 2011-12-14 2013-06-25 현대모비스 주식회사 차량용 충돌 감지 시스템 및 그 방법
KR101470155B1 (ko) * 2013-05-13 2014-12-05 현대오트론 주식회사 충돌 경고 방법 및 장치
US9776632B2 (en) * 2013-07-31 2017-10-03 Elwha Llc Systems and methods for adaptive vehicle sensing systems
DE102013215117A1 (de) * 2013-08-01 2015-02-05 Robert Bosch Gmbh Objektbestimmung mittels Radarsensor
DE102014207626B4 (de) 2014-04-23 2022-09-15 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen eines Aufprallorts eines Objekts auf einem Fahrzeug
KR101583927B1 (ko) 2014-05-12 2016-01-11 현대자동차주식회사 외장에어백 전개방법
KR102272076B1 (ko) * 2014-10-24 2021-07-02 현대모비스 주식회사 스몰 오버랩 충돌에 따른 에어백 전개 방법
US20160121887A1 (en) * 2014-11-04 2016-05-05 Hyundai Motor Company Apparatus and method for detecting collision object of vehicle
US9610945B2 (en) * 2015-06-10 2017-04-04 Ford Global Technologies, Llc Collision mitigation and avoidance
KR102286174B1 (ko) * 2015-09-01 2021-08-06 주식회사 만도 운전 지원 장치 및 운전 지원 방법
US9701307B1 (en) * 2016-04-11 2017-07-11 David E. Newman Systems and methods for hazard mitigation

Also Published As

Publication number Publication date
CN108528442B (zh) 2021-11-12
US11104285B2 (en) 2021-08-31
KR20180101872A (ko) 2018-09-14
US20180251092A1 (en) 2018-09-06
CN108528442A (zh) 2018-09-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101977458B1 (ko) 레이더 센서와 upa 센서를 이용하는 충돌 예측 알고리즘
US20060091654A1 (en) Sensor system with radar sensor and vision sensor
KR102021023B1 (ko) 차량용 탑승자 보호 장치 및 차량용 탑승자 보호 방법
US9937888B2 (en) Method and device for controlling triggering of at least one passenger protection device for a motor vehicle and safety system for a vehicle
EP0734921A2 (en) Air bag apparatus for passenger seat
US20060091653A1 (en) System for sensing impending collision and adjusting deployment of safety device
CN113492786A (zh) 实施加权主动-被动碰撞模式分类的车辆安全系统和方法
US20020134607A1 (en) Method of impact detection for a motor vehicle
US20160200275A1 (en) System for Controlling the Deployment of an External Safety Device
JP2007533521A (ja) プリセーフシステムを装備した自動車
US12071089B2 (en) Passive pedestrian protection system utilizing inputs from active safety system
KR102877570B1 (ko) 차량 및 그 제어방법
KR102791259B1 (ko) 에어백 제어 장치 및 방법
US7905515B2 (en) Method and apparatus for pre-impact deployment of air bag
CN113677566B (zh) 用于自动驾驶车辆的低冲击检测
KR102272076B1 (ko) 스몰 오버랩 충돌에 따른 에어백 전개 방법
KR102558602B1 (ko) 차량의 에어백 전개 제어 장치 및 방법
US12128841B2 (en) Airbag deployment apparatus and method
JP2006525913A (ja) 車両乗員のためのセーフティシステム
KR102368598B1 (ko) 자동차 에어백 제어 시스템 및 방법
KR102227219B1 (ko) 에어백 전개를 위한 스몰 오버랩 충돌 판단 방법
KR101596995B1 (ko) 차량의 충격완화 방법
KR20210003343A (ko) 차량의 안전 장비 제어 장치 및 방법
Swihart et al. Investigation of sensor requirements and expected benefits of predictive crash sensing
JP2008528377A (ja) セーフティシステム

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
PA0109 Patent application

Patent event code: PA01091R01D

Comment text: Patent Application

Patent event date: 20170306

PA0201 Request for examination
PG1501 Laying open of application
E902 Notification of reason for refusal
PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event date: 20180921

Patent event code: PE09021S01D

E701 Decision to grant or registration of patent right
PE0701 Decision of registration

Patent event code: PE07011S01D

Comment text: Decision to Grant Registration

Patent event date: 20190313

PR0701 Registration of establishment

Comment text: Registration of Establishment

Patent event date: 20190503

Patent event code: PR07011E01D

PR1002 Payment of registration fee

Payment date: 20190503

End annual number: 3

Start annual number: 1

PG1601 Publication of registration
PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20220422

Start annual number: 4

End annual number: 4

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20240424

Start annual number: 6

End annual number: 6

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20250507

Start annual number: 7

End annual number: 7