KR101992115B1 - 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 차량용 레이다를 이용하여 물체의 측면 위치를 획득해 경로 반경을 통해 보정하고, 상대속도를 기준으로 정지 또는 이동 물체로 구분해 정지 물체와 이동 물체에 대한 측면 분포도를 생성하며, 측면 분포도를 클러스터링하고 클러스터링 결과를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정해 자차의 차선이동을 판별할 수 있도록 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 발명에 따른 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템은, 레이다 신호를 송출하여 방사하는 레이다 송신부; 상기 레이다 신호가 물체에 의해 반사되어 되돌아오는 레이다 신호를 수신하는 레이다 수신부; 및 상기 수신된 레이다 신호를 도로의 곡률을 반영한 자차와의 상대거리로 표현하고, 이에 근거해 직선 주행로 상의 측면 위치를 획득해 보정하여 정지 물체 또는 이동 물체를 판단하고, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 생성된 측면 분포도를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하며, 이전의 차선 정보와 현재 차선 정보의 유사도를 이용하여 자차의 차선 이동을 판별하는 차선 추정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템{Lane estimation system and method using a vehicle type radar}
본 발명은 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 차량용 레이다에서 측정된 물체의 속도와 거리 정보를 이용하여 물체의 측면 위치를 획득해 경로 반경(Path Radius)을 통해 보정하고, 상대속도를 기준으로 정지 또는 이동 물체로 구분해 정지 물체와 이동 물체에 대한 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 측면 분포도에 대한 위치, 물체 속성 등의 특징을 이용하여 분포도를 클러스터링(Clustering) 하여, 클러스터링 결과를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정해 자차의 차선이동을 판별할 수 있도록 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템에 관한 것이다.
차량용 레이다 장치는 레이다 신호를 방사하여 목표물에 의해 반사된 신호를 수신하여, 목표물과 차량 사이의 상대 거리와, 차량의 차속에 대한 목표물의 상대 속도를 측정 할 수 있다.
차량용 레이다 장치로는 목표물로부터의 반사빔의 검출을 위한 레이저빔을 방사하는 레이다 유니트를 이용하는 것과, 목표물로부터의 반사빔의 검출을 위한 전자기파를 방사하는 레이다 유니트를 이용하는 것이 있다.
차량용 레이다 장치가 사용될 때, 단거리와 장거리 영역의 레이다 빔의 검색범위는 차선폭의 범위에 포함될 수 있다. 레이다빔의 검색 범위는 우측이나 좌측의 인접 차선을 커버하기 위해서 차선의 폭보다 더 넓다. 이 때에, 목표물이 실제로 차선에 인접한 다른 차선에서 주행하고 있어도 목표물의 진로가 차선 내에 있는 것으로 오검출할 가능성이 있다.
종래 차량용 레이다 장치는 차량이 직선로에서 주행하고 있을 때 차량의 진행 방향으로 목표물의 방향에 대해 설계된다. 차량이 곡선로를 주행하고 있을 때에 종래 레이다 장치로는 목표 차량의 진로가 차선 내에 있는지를 정확하게 검출하기가 어렵다.
차량용 레이다 장치에서 레이다 유니트의 빔 방사축이 목표물을 추적하기 위해서 곡선로의 내측을 따라 이동되면, 레이다 빔의 검색 범위는 차선의 폭 범위에 포함되는 것이 불가능하다.
이 때에, 종래 차량용 레이다 장치가 목표물이 차선에 인접하는 다른 차선에서 실제 주행하고 있어도 차선에 있는 것으로 오검출할 가능성이 있다. 이것은 검출용 임계치가 목표물로부터의 반사빔 레벨에 따라 적당히 변하게 되어도 방지될 수 없다.
따라서, 종래의 차량용 레이다 장치는 차량이 곡선로를 주행하고 있을 때 목표물 진로가 차선 내에 있는지를 정확하게 검출하기가 어렵다는 문제점이 있었다.
대한민국 공개특허공보 제10-1997-0039558호(공개일 : 1997년07월24일)
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 차량용 레이다에서 측정된 물체의 속도와 거리 정보를 이용하여 물체의 측면 위치를 획득해 경로 반경(Path Radius)을 통해 보정하고, 상대속도를 기준으로 정지 또는 이동 물체로 구분해 정지 물체와 이동 물체에 대한 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 측면 분포도에 대한 위치, 물체 속성 등의 특징을 이용하여 분포도를 클러스터링(Clustering) 하여, 클러스터링 결과를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정해 자차의 차선이동을 판별할 수 있도록 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 레이다 신호를 송출하여 방사하는 레이다 송신부; 상기 레이다 신호가 물체에 의해 반사되어 되돌아오는 레이다 신호를 수신하는 레이다 수신부; 상기 수신된 레이다 신호를 도로의 곡률을 반영한 자차와의 상대거리로 표현하고, 이에 근거해 직선 주행로 상의 측면 위치를 획득해 보정하여 정지 물체 또는 이동 물체를 판단하고, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 생성된 측면 분포도를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하며, 이전의 차선 정보와 현재 차선 정보의 유사도를 이용하여 자차의 차선 이동을 판별하는 차선 추정부; 및 상기 도로의 곡률을 보정하기 위해 도로의 경로 반경(Path Radius)을 추정하는데 이용하는 차량의 요율을 감지하는 요(Yaw) 센서를 포함하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템이 제공된다.
또한, 상기 차선 추정부는, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체를 판단하기 위해 자차 속도에 상대 속도를 더하여 물체 속도를 산출하고, 산출한 물체 속도가 일정 이하의 속도를 가지는 경우에 정지 물체로 판단하게 된다.
또한, 상기 차선 추정부는, 상기 측면 분포도에 대해 위치, 물체 속성을 이용해 클러스터링(Clustering)하고, 클러스터링 결과를 이용하여 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하게 된다.
그리고, 상기 차선 추정부는, 상기 도로의 곡률이 보정된 물체의 Y 좌표를 이용하여 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 생성하게 된다.
한편, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따르면, (a) 레이다 송신부에서 레이다 신호를 송출하여 방사하는 단계; (b) 레이다 수신부에서 상기 방사된 레이다 신호가 물체에 의해 반사되어 되돌아 올 때 되돌아 오는 레이다 신호를 수신하는 단계; (c) 차선 추정부가 상기 수신된 레이다 신호를 도로의 곡률을 반영한 자차와의 상대거리로 표현하고, 이에 근거해 직선 주행로 상의 측면 위치를 획득해 보정하여 정지 물체 또는 이동 물체를 판단하는 단계; (d) 차선 추정부가 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하는 단계; (e) 차선 추정부가 상기 생성된 측면 분포도를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하는 단계; 및 (f) 차선 추정부가 이전의 차선 정보와 현재 차선 정보의 유사도를 이용하여 자차의 차선 이동을 판별하는 단계를 포함하는 레이다를 이용한 차선 추정 방법이 제공된다.
또한, 상기 (c) 단계는, 요(Yaw) 센서가 차량의 요율을 감지하고, 상기 차선 추정부가 감지된 요율을 이용하여 도로의 경로 반경(Path Radius)을 추정하며, 추정된 경로 반경에 따라 도로의 곡률을 보정하게 된다.
또한, 상기 (c) 단계에서 상기 차선 추정부는, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체를 판단하기 위해 자차 속도에 상대 속도를 더하여 물체 속도를 산출하고, 산출한 물체 속도가 일정 이하의 속도를 가지는 경우에 정지 물체로 판단하게 된다.
또한, 상기 (d) 단계에서 상기 차선 추정부는, 상기 도로의 곡률이 보정된 물체의 Y 좌표를 이용하여 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 생성하게 된다.
그리고, 상기 (e) 단계에서 상기 차선 추정부는, 상기 측면 분포도에 대해 위치, 물체 속성을 이용해 클러스터링(Clustering)하고, 클러스터링 결과를 이용하여 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하게 된다.
본 발명에 의하면, 차량의 레이다 정보를 활용하여 자차가 주행 중인 도로를 기준으로 주행 도로의 좌측 차선이나 우측 차선의 형태를 추정할 수 있다.
또한, 레이다 장치를 활용하는 ACC(Advanced Adaptive Cruise Control) 등의 시스템에서 CIPV 유지 성능을 향상시킬 수 있으며, 레이다 적용 차량 시스템의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
그리고, 정지 물체와 이동 물체 각각의 측면 분포도를 획득하여, 이전 차선정보(Global Histogram)과 현재 차선정보(Local Histogram)의 유사도를 비교하여 자차의 차선 이동을 판별할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템의 기능 블럭을 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 측면 위치를 보정하는 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 정치 물체와 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 측면 분포도에 대해 클러스터링하는 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 이전의 차선 정보와 최근 차선 정보의 유사도를 이용해 차선 이동을 판단하는 예를 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 특정한 실시형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명에 따른 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템의 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 첨부도면을 참조하여 설명함에 있어 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템의 기능 블럭을 나타낸 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 차선 추정 시스템(100)은, 레이다 송신부(110)와 레이다 수신부(120), 차선 추정부(130) 및 요(Yaw) 센서(140)를 포함한다.
레이다 송신부(110)는 레이다 신호를 송출하여 전방을 향해 방사한다.
레이다 수신부(120)는 레이다 신호가 물체에 의해 반사되어 되돌아 올 때 되돌아 오는 레이다 신호를 수신한다. 여기서, 본 발명의 차선 추정 시스템(100)은 차량에만 적용하고, 레이다 송신부(110)와 레이다 수신부(120)도 차량에만 설치된 레이다 장치이다.
차선 추정부(130)는 수신된 레이다 신호를 도로의 곡률을 반영한 자차와의 상대거리로 표현하고, 이에 근거해 직선 주행로 상의 측면 위치를 획득해 보정하여 정지 물체 또는 이동 물체를 판단하고, 정지 물체와 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 생성된 측면 분포도를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하며, 이전의 차선 정보와 현재 차선 정보의 유사도를 이용하여 자차의 차선 이동을 판별한다.
요 센서(140)는 도로의 곡률을 보정하기 위해 도로의 경로 반경(Path Radius)을 추정하는데 이용하는 차량의 요율을 감지한다.
또한, 차선 추정부(130)는, 정지 물체와 이동 물체를 판단하기 위해 자차 속도에 상대 속도를 더하여 물체 속도를 산출하고, 산출한 물체 속도가 일정 이하의 속도를 가지는 경우에 정지 물체로 판단하게 된다.
또한, 차선 추정부(130)는, 측면 분포도에 대해 위치, 물체 속성을 이용해 클러스터링(Clustering)하고, 클러스터링 결과를 이용하여 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하게 된다.
그리고, 차선 추정부(130)는, 도로의 곡률이 보정된 물체의 Y 좌표를 이용하여 정지 물체와 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 생성하게 된다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 차선 추정 시스템(100)은, 먼저 레이다 송신부(110)에서 레이다 신호를 송출하여 방사한다(S210).
따라서, 주행 중인 차량으로부터 송출된 레이다 신호는 전방을 향해 진행하다가 전방에 있는 차량이나 물체에 의해 반사되어 되돌아 오게 된다.
이어, 레이다 수신부(120)에서 레이다 송신부(110)로부터 방사된 레이다 신호가 물체에 의해 반사되어 되돌아 올 때 되돌아 오는 레이다 신호를 수신한다(S220).
이어, 차선 추정부(130)가 수신된 레이다 신호를 도로의 곡률을 반영한 자차와의 상대거리로 표현하고, 이에 근거해 직선 주행로 상의 측면 위치를 획득해 보정하여 정지 물체 또는 이동 물체를 판단한다(S230).
이때, 차선 추정부(130)는, 정지 물체와 이동 물체를 판단하기 위해 다음 수학식1에 따라 자차 속도에 상대 속도를 더하여 물체 속도를 산출하고, 산출한 물체 속도가 일정 이하의 속도를 가지는 경우에 정지 물체로 판단하게 된다.
Figure 112014094700841-pat00001
또한, 요(Yaw) 센서(140)는 차량의 요율을 감지하고, 차선 추정부(130)는 감지된 요율을 이용하여 도로의 경로 반경(Path Radius)을 추정하며, 추정된 경로 반경을 이용하여 도로의 곡률을 보정하게 된다.
도로 상의 물체는 도로에 대해 수직으로 분포하기 때문에 같은 측면(Lateral) 좌표를 가지고 있다. 따라서 측면 방향으로 분포도(Histogram)를 작성하게 되면 통계적으로 물체의 위치를 예측할 수 있다. 이때, 도로 상의 물체는 측면 방향으로 도로폭 만큼의 간격을 두고 분포되어 있다. 따라서, 도로의 곡률을 추정하게 되면 직선 주행로 상의 측면 위치를 추정할 수 있다. 곡률 추정의 확률 특성과 레이다 신호의 모호함(ambiguity)에 의해 측면(Lateral) 방향으로 가우스 분산(Gaussian Distribution)을 가지게 되고, Peak 위치가 차선의 중앙일 가능성이 높다.
차선 추정부(130)는 도 3에 도시된 바와 같이 물체의 Y 좌표값을 이용해 측면 위치를 보정하게 된다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따라 측면 위치를 보정하는 예를 나타낸 도면이다. 즉, 차선 추정부(130)는 도 3에 도시된 바와 같이 측면 위치(Y)에 대해 도로폭(X)과 도로의 경로 반경(R)을 이용해 다음 수학식2 및 수학식3에 따라 측면 위치를 보정하는 것이다.
Figure 112014094700841-pat00002
수학식2에서, Y는 측면 위치를 나타내고, X는 도로폭을 나타내며, R은 경로 반경을 나타낸다.
차선 추정부(130)는 수학식2에 따라 산출한 측면 위치(Y)를 다음 수학식3에 적용하여 보정된 측면 위치(Yc)를 구하게 된다.
Figure 112014094700841-pat00003
즉, 차선 추정부(130)는 물체의 측면 위치(Yo)에서 자차의 측면 위치(Y)를 빼서 보정된 측면 위치(Yc)를 얻게 된다.
이어, 차선 추정부가 정지 물체와 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성한다(S240).
즉, 차선 추정부(130)는, 수학식2 및 수학식3에 따라 도로의 곡률이 보정된 물체의 Y 좌표를 이용하여 도 4에 도시된 바와 같은 정지 물체와 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 생성하게 된다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 정치 물체와 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 나타낸 도면이다.
이어, 차선 추정부(130)는 생성된 측면 분포도를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정한다(S250).
즉, 차선 추정부(130)는, 측면 분포도에 대해 위치, 물체 속성을 이용해 도 5에 도시된 바와 같이 클러스터링(Clustering)하고, 클러스터링 결과를 이용하여 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하게 된다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따라 측면 분포도에 대해 클러스터링하는 예를 나타낸 도면이다. 차선 추정부(130)는 클러스터링 알고리즘을 이용하여 히스토그램을 클러스터링하는 것이다.
이어, 차선 추정부(130)는 이전의 차선 정보(Global Histogram)와 현재 차선 정보(Local Histogram)의 유사도를 이용하여 자차의 차선 이동을 판별한다(S260).
즉, 차선 추정부(130)는 도 6에 도시된 바와 같이 기존의 차선 정보(Global Histogram)와 최근 차선 정보(Local Histogram), 즉, 정지 물체의 히스토그램(G-HIST Plot)과 이동 물체의 히스토그램(L-HIST Plot) 간의 유사도를 계산(Correlation)한다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 이전의 차선 정보와 최근 차선 정보의 유사도를 이용해 차선 이동을 판단하는 예를 나타낸 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 차선 추정부(130)는 두 차선 정보의 유사도를 계산하여, 산출된 유사도가 일정 이상으로 차이가 없는 경우에 정상 상태로 판단하고, 일정 이상으로 차이가 나는 경우에 차선 이동으로 판단하는 것이다.
전술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 차량용 레이다에서 측정된 물체의 속도와 거리 정보를 이용하여 물체의 측면 위치를 획득해 경로 반경(Path Radius)을 통해 보정하고, 상대속도를 기준으로 정지 또는 이동 물체로 구분해 정지 물체와 이동 물체에 대한 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 측면 분포도에 대한 위치, 물체 속성 등의 특징을 이용하여 분포도를 클러스터링(Clustering) 하여, 클러스터링 결과를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정해 자차의 차선이동을 판별할 수 있도록 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템을 실현할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
본 발명은 차량용 레이다에서 측정된 물체의 속도와 거리 정보를 이용하여 물체의 측면 위치를 획득해 경로 반경(Path Radius)을 통해 보정하고, 상대속도를 기준으로 정지 또는 이동 물체로 구분해 정지 물체와 이동 물체에 대한 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 측면 분포도에 대한 위치, 물체 속성 등의 특징을 이용하여 분포도를 클러스터링(Clustering) 하여, 클러스터링 결과를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정해 자차의 차선이동을 판별할 수 있도록 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템에 적용할 수 있다.
100 : 차선 추정 시스템
110 : 레이다 송신부
120 : 레이다 수신부
130 : 차선 추정부
140 : 요(Yaw) 센서

Claims (9)

  1. 레이다 신호를 송출하여 방사하는 레이다 송신부;
    상기 레이다 신호가 물체에 의해 반사되어 되돌아오는 레이다 신호를 수신하는 레이다 수신부;
    상기 수신된 레이다 신호를 도로의 곡률을 반영한 자차와의 상대거리로 표현하고, 이에 근거해 직선 주행로 상의 측면 위치를 획득해 보정하여 정지 물체 또는 이동 물체를 판단하고, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 생성된 측면 분포도를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하며, 이전의 차선 정보와 현재 차선 정보의 유사도를 이용하여 자차의 차선 이동을 판별하는 차선 추정부; 및
    상기 도로의 곡률을 보정하기 위해 도로의 경로 반경(Path Radius)을 추정하는데 이용하는 차량의 요율을 감지하는 요(Yaw) 센서;
    를 포함하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 차선 추정부는, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체를 판단하기 위해 자차 속도에 상대 속도를 더하여 물체 속도를 산출하고, 산출한 물체 속도가 일정 이하의 속도를 가지는 경우에 정지 물체로 판단하는 것을 특징으로 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 차선 추정부는, 상기 측면 분포도에 대해 위치, 물체 속성을 이용해 클러스터링(Clustering)하고, 클러스터링 결과를 이용하여 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 차선 추정부는, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 곡률 보정된 물체의 Y 좌표를 이용하여 생성하는 것을 특징으로 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템.
  5. (a) 레이다 송신부에서 레이다 신호를 송출하여 방사하는 단계;
    (b) 레이다 수신부에서 상기 방사된 레이다 신호가 물체에 의해 반사되어 되돌아 올 때 되돌아 오는 레이다 신호를 수신하는 단계;
    (c) 차선 추정부가 상기 수신된 레이다 신호를 도로의 곡률을 반영한 자차와의 상대거리로 표현하고, 이에 근거해 직선 주행로 상의 측면 위치를 획득해 보정하여 정지 물체 또는 이동 물체를 판단하는 단계;
    (d) 차선 추정부가 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하는 단계;
    (e) 차선 추정부가 상기 생성된 측면 분포도를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하는 단계; 및
    (f) 차선 추정부가 이전의 차선 정보와 현재 차선 정보의 유사도를 이용하여 자차의 차선 이동을 판별하는 단계;
    를 포함하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 (c) 단계는, 요(Yaw) 센서가 차량의 요율을 감지하고, 상기 차선 추정부가 감지된 요율을 이용하여 도로의 경로 반경(Path Radius)을 추정하며, 추정된 경로 반경을 이용해 도로의 곡률을 보정하는 것을 특징으로 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법.
  7. 청구항 5에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 상기 차선 추정부는, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체를 판단하기 위해 자차 속도에 상대 속도를 더하여 물체 속도를 산출하고, 산출한 물체 속도가 일정 이하의 속도를 가지는 경우에 정지 물체로 판단하는 것을 특징으로 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 (d) 단계에서 상기 차선 추정부는, 상기 도로의 곡률이 보정된 물체의 Y 좌표를 이용하여 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 생성하는 것을 특징으로 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법.
  9. 청구항 5에 있어서,
    상기 (e) 단계에서 상기 차선 추정부는, 상기 측면 분포도에 대해 위치, 물체 속성을 이용해 클러스터링(Clustering)하고, 클러스터링 결과를 이용하여 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법.
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