KR102066740B1 - 운전자 주행특성을 고려한 차량 주행위치 선정 시스템 및 그 방법 - Google Patents

운전자 주행특성을 고려한 차량 주행위치 선정 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 운전 중 차량 주행위치를 선정하는 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 구체적으로, 운전자의 주행특성을 고려하여 도로 주행 시 차량 주행위치를 자동으로 제어하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명은 운전자 주행특성을 고려한 차량 주행 위치 선정 장치로서, 차량에 탑승한 운전자의 생체 정보 및 상기 차량에 탑승한 운전자의 스마트기기 정보를 감지하여 센서 데이터를 출력하는 센서모듈, 센서 데이터를 기초로 상기 차량의 주운전자를 식별하고, 상기 차량에 탑승한 운전자가 주운전자일 경우 주운전자의 운전 패턴을 학습하여 차량의 주행위치를 선정하는 제어모듈을 포함한다.

Description

운전자 주행특성을 고려한 차량 주행위치 선정 시스템 및 그 방법 {System and Method of Deciding Driving Location Considering Driver Preference}
본 발명은 운전 중 차량 주행위치를 선정하는 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 구체적으로 운전자의 주행특성을 고려하여 도로 주행 시 차량 주행위치를 자동으로 제어하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로 차량에는 운전자 및 탑승자 보호와 운행 보조 및 승차감 향상을 위한 다양한 시스템이 탑재되어있다. 운전자 편의를 위한 여러 가지 시스템 중, 자율주행 제어시스템은 카메라를 이용하여 차선을 인식하고 자동 조향을 수행하는 기술이다.
운전자 편의를 위한 여러 가지 운전자 보조 시스템 (ADAS) 중, 영상 센서를 통해 자동 조향을 수행하는 기술은 매우 큰 비중을 차지하고 있다. 그 중에서도 영상센서를 응용한 차선인식관련 기술(LDWS: Lane Departure Warning System, LKAS: Lane Keeping Assist System, LGS: Lane Guide System)등은 차량에 장착된 전방카메라 응용기술의 근간이 되는 분야이다.
경로 탐색 및 주행 동작에 대한 운전자의 행동 특성을 반영하는 자율 주행에 관한 기술은 공개공보 2012-0022305 등에 개시되어 있다. 이러한 종래 기술에 따른 자율주행 제어시스템은 카메라의 이미지 프로세싱을 기반으로 차선 폭, 차량의 횡방향 위치, 양측 차선까지의 거리, 차선의 형태 및 도로의 곡률 반경을 측정하고, 이와 같이 얻어진 차량의 위치와 도로의 정보를 사용하여 차량의 주행 궤적을 추정하고, 조향 장치를 작동시켜 차량이 차선을 유지 또는 변경할 수 있도록 작동한다.
종래기술은 차량 주변의 도로에 대한 영상 정보를 획득하는 영상촬영부와, 차량 주변에 있는 차량으로부터 전송되는 경로 정보를 수신하는 수신부와, 차량의 과거 주행 패턴을 저장하는 메모리 및 상기 도로에 대한 영상 정보, 주변 차량으로부터 전송되는 경로 정보 및 차량의 과거 주행 패턴에 따라 차량의 주행 패턴을 결정하는 제어부를 이용하여 운전자 특성을 학습하여 자율 주행하는 것을 특징으로 한다.
일반적인 차량 주행 시, 운전자들은 눈으로 즉시 확인 가능한 종방향 제어는 익숙해 하는 반면, 측면에 어떤 물체(예컨대, 차량, 장애물 등)가 있는지 즉각적으로 인지할 수 없는 횡방향 제어는 불편함을 느낀다. 더욱이 차량 주행 시 운전자들이 안정감을 느끼는 차량의 횡방향 위치는 개인별로 모두 다르다. 어떤 운전자는 차선 정중앙으로 주행 할 때 안정감을 느끼고, 어떤 운전자는 약간 우측에서, 또는 좌측에서 안정감을 느끼게 된다.
하지만, 종래의 자율주행 제어 기술은 운전자의 특성을 파악하는 과거 주행 패턴을 결정할 때 차량 주운전자 외 다른 운전자의 주행 특성 데이터를 획득하는 경우, 또는 주행 데이터 습득 중 돌발상황이 발생하여 주행 특성이 평소와 현저하게 다른 경우, 차량에 탑승한 운전자에게 최적의 주행제어를 제공할 수 없다는 문제점이 있다.
더 나아가, 차량 주운전자가 아닌 다른 운전자의 주행특성 데이터를 획득한 경우에는 오히려 잘못된 과거의 주행 패턴을 반영하여 일반적인 자율 주행에서 보다 주운전자에게 큰 거부감을 주게 될 수 있다는 문제점이 존재한다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여, 주운전자의 주행특성을 고려하고 복수 운전자의 특성 및 돌발 상황에서의 주행패턴을 분리함으로써 실재 차량에 탑승한 운전자에게 최적화된 차량 주행위치 선정 시스템 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 차량에 적용 가능한 다양한 생체 인식 기능과 스마트기기 인식 기능을 이용하여 운전자를 식별하고 주운전자의 운전패턴을 학습하여 주운전자의 운전 특성을 반영한 차선 내에서의 차량 위치를 선정하는 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일면에 따르는 운전자 주행특성을 고려한 차량 주행 위치 선정 장치는 차량에 탑승한 운전자의 생체 정보 및 상기 차량에 탑승한 운전자의 스마트기기 정보를 감지하여 센서 데이터를 출력하는 센서모듈, 센서 데이터를 기초로 차량의 주운전자를 식별하고, 차량에 탑승한 운전자가 주운전자일 경우 주운전자의 운전 패턴을 학습하여 상기 차량의 주행위치를 선정하는 제어모듈을 포함한다.
본 발명의 센서모듈은 차량에 장착된 생체정보 인식을 통해 차량에 탑승한 운전자의 동공, 손금, 맥박, 체온, 바이오리듬 중 어느 한가지 이상을 인식하고, 차량에 등록된 스마트기기를 인식한다.
본 발명의 제어모듈은 탑승한 운전자의 생체정보와 스마트기기 정보가 상기 차량에 기 등록된 정보와 일치 할 경우, 차량에 탑승한 운전자를 차량의 주운전자로 판단하는 주운전자 판단부를 포함한다.
본 발명의 제어모듈은 차량에 탑승한 운전자를 주운전자로 인식하면, 차량의 위치를 계산하여 주운전자의 운전 패턴을 학습하고, 일정 시간 동안 차량의 조향각 변화량 및/또는 핸들 회전각 변화량을 획득하여 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 획득하는 운전자특성 판단부를 포함한다.
본 발명의 운전자 특성 판단부는 차량이 직선주행 중인 경우, 일정시간 동안 차량이 차선 중앙으로부터 횡방향으로 떨어진 거리의 평균값을 산출하여 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 획득한다.
본 발명의 다른 일면에 따르는 운전자 주행특성을 고려한 차량 주행 위치 선정 방법은 차량에 등록된 주운전자를 식별하는 단계, 탑승한 운전자가 차량의 주운전자일 경우, 주운전자의 운전패턴을 학습하는 단계, 주운전자의 운전패턴과 일정시간 동안 차량의 조향각 변화량 및/또는 핸들 회전각 변화량을 기초로 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 산출하는 단계를 포함한다.
본 발명의 차량에 등록된 주운전자를 식별하는 단계는 차량에 탑승한 운전자의 생체 정보를 인식하는 단계, 인식한 생체정보가 상기 차량에 등록된 생체정보와 일치하는지를 판단하는 단계, 인식한 생체정보와 상기 등록된 생체 정보가 일치하면, 차량에 탑승한 운전자의 스마트기기를 인식하고, 스마트기기의 차량 등록 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
본 발명의 운전자의 생체 정보는 운전자의 동공, 체중, 손금, 맥박, 체온, 바이오리듬 중 어느 하나 이상을 포함한다.
본 발명의 주운전자의 운전패턴을 학습하는 단계는 일정시간 동안 주행중인 차량의 이동변위를 계산하는 단계 및 일정시간 동안 차량의 횡방향 위치에 영향을 미치는 조향각 변화량 및/또는 핸들 회전각 변화량을 획득하는 단계를 포함한다.
본 발명의 주운전자의 운전패턴을 학습하는 단계는 운전자 부주의로 인한 차량 움직임 및/또는 돌발상황의 필터링을 위해 일정시간 동안 차량 주행거리 대비 횡방향 이동거리를 계산하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 획득하는 단계는 일정시간 동안 차량의 조향각 변화량 및/또는 핸들 회전각 변화량이 기설정값 보다 작을 경우, 차량이 직선 주행중인 것으로 판단하는 단계, 차량이 직선주행 중인 경우, 일정시간 동안 차량이 차선 중앙으로부터 횡방향으로 떨어진 거리의 평균값을 산출하여 상기 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 산출하는 단계를 포함한다.
본 발명의 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 획득하는 단계는 차량에 장착된 카메라로부터 획득한 영상을 통해 차량의 횡방향 위치를 판단하는 단계, 일정시간 동안 차량이 차선 중앙으로부터 횡방향으로 떨어진 거리의 평균값을 산출하여 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 산출하는 단계를 더 포함한다.
본 발명은 차량의 차량에 탑승한 운전자를 식별하고, 차량 주운전자의 운전패턴을 학습함으로써 주운전자가 선호하는 최적화된 차량위치를 선정할 수 있도록 하는 이점을 제공한다.
도 1은 종래기술에 따른 자율 주행 차량의 경로 예측 시스템의 블록도.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 주행위치 선정 시스템의 블록도.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 주행위치 선정 시스템의 동작 흐름도.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 횡방향 선호 위치값 산출 방법을 나타낸 도면.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의된다.
한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자에 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가함을 배제하지 않는다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 주행위치 선정 시스템 블록도이다.
본 발명은 차량에 탑승한 운전자가 주운전자인지 식별하고, 식별된 주운전자의 주행특성을 고려하여, 차량의 횡방향 주행 위치를 선정하는 장치로서, 차량에 탑승한 운전자의 생체 정보 및 차량에 탑승한 운전자의 스마트기기 정보를 감지하여 센서 데이터를 출력하는 센서모듈(210), 센서 데이터를 기초로 상기 차량의 주운전자를 식별하고, 차량에 탑승한 운전자가 주운전자일 경우 주운전자의 운전 패턴을 학습하여 차량의 주행위치를 선정하는 제어모듈(220)을 포함한다.
센서모듈(210)은 차량에 장착된 생체정보 인식 기능을 통해 차량에 탑승한 운전자의 동공(예컨대, 눈높이, 동공간격, 동공크기), 손금, 맥박, 체온, 바이오리듬 중 어느 한가지 이상을 인식한다. 아울러, 센서모듈(210)은 차량에 탑승한 운전자의 스마트기기를 인식할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른, 제어모듈(220)은 주운전자를 식별하기 위한 주운전자 판단부(221)와 판단된 주운전자의 운전특성을 파악하기 위한 운전자 특성 판단부(223) 및 주운전자로 식별된 운전자의 운전 패턴을 학습하여 저장하기 위한 메모리(222)로 구성된다.
주운전자 판단부(221)는 차량에 등록된 생체 정보와 센서 모듈로부터 획득한 생체 정보가 같고, 차량에 등록된 스마트기기의 정보와 인식된 스마트기기의 정보가 같으면 차량에 탑승한 운전자를 주운전자로 인식한다.
주운전자 판단부(221)의 주운전자 인식 이후, 운전자 특성 판단부(223)는 차량의 위치를 계산하여 주운전자의 운전 패턴을 학습하고, 일정 시간 동안 상기 차량의 조향각 변화량 및/또는 핸들 회전각 변화량 등 차량의 횡방향 위치에 영향을 미치는 차량의 동역학 정보를 획득하여 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 산출한다.
운전자 특성 판단부(223)는 종방향 이동변위는 차량속도신호로부터, 횡방향 이동변위는 장착된 전방카메라모듈(LDWS, LKAS, LGS) 로부터 받아들인 영상 등을 통해 차선 위에서의 차량의 위치를 계산하고, 직선 주행 여부를 판단하여, 직선 주행으로 판단 될 경우, 일정시간 동안 차량이 차선 중앙으로부터 횡방향으로 떨어진 거리의 평균값으로 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 산출한다.
아울러, 운전자 특성 판단부(223)는 운전자 부주의에 인한 차량 움직임 및 돌발상황을 필터링 하기 위해 일정시간 동안 차량이 주행한 거리 대비 횡방향 이동거리를 계산하여, 이 값이 비정상운행결정상수(C) 보다 클 경우 비정상적인 운행으로 간주하여 차량 횡방향 선호 위치값(K) 후보군에서 제외한다.
더불어, 본 발명에 따른 일실시예에서는 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 산출하기 위해 차량에 장착된 카메라 모듈(230)로부터 획득한 영상을 통해 차량의 횡방향 위치를 판단할 수 있다.
카메라 모듈(230)은 차량의 주행 위치 정보를 제어모듈(220)로 전달하고, 제어모듈(220)은 차량의 횡방향 중앙위치인 기준점 정보를 카메라 모듈로 전송하여, 카메라로 차량의 주행위치를 파악하여 횡방향 위치를 선정 가능하다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 주행위치 선정 시스템의 동작 흐름도이다.
운전자 판별로직 시작되면(S310), 차량에 장착된 생체정보인식 기능을 이용하여 정보를 수신한다(S320).
인식되는 생체정보는 DSM을 이용한 동공인식(예컨대, 눈높이, 동공간격, 동공크기 등), WCS를 이용한 무게감지, 핸들을 잡았을 때 인식되는 운전자의 손금 및 맥박, 체온, 바이오리듬 등 운전자를 식별할 수 있는 모든 생체 정보를 포함한다.
수신된 생체정보가 기존 주운전자가 등록한 생체정보와 일치하는지 판단하여(S330), 일치할 경우 차량에 탑승한 운전자의 스마트 기기를 인식하고(S440), 일치하지 않는 경우 운전자 판별 로직을 다시 시작한다.
인식된 생체정보가 주운전자의 생체 정보와 일치할 경우, 차량에 탑승한 운전자가 사용중인 스마트기기를 인식하고(S340), 차량에 탑승한 운전자의 스마트기기 ID와 등록된 ID와의 일치 여부를 판단한다. 주운전자는 사용하는 하나 이상의 스마트기기를 최초에 등록 할 수 있다.
등록된 스마트기기의 정보와 인식한 스마트기기의 정보가 일치할 경우 차량의 주운전자인 것으로 판단하고(S350), 일치하지 않는 경우 운전자 판별 로직을 다시 시작한다.
탑승한 운전자의 생체정보가 등록된 생체정보와 일치하고, 탑승한 운전자의 스마트기기 정보가 등록된 스마트기기 정보와 일치하면, 현재 탑승한 운전자를 차량의 주운전자로 판단하고(S360), 탑승한 운전자 식별 이후, 주행중인 차량의 일정시간 동안의 이동변위를 계산한다(S370).
본 발명에 따른 일실시예에서는 종방향 이동변위는 차량속도신호로부터, 횡방향 이동변위는 장착된 전방카메라모듈(LDWS, LKAS, LGS) 로부터 획득하여 영상을 통해 차선 위에서의 차량의 위치를 계산할 수 있다(S370).
또한, 운전자 부주의로 인한 차량 움직임, 또는 직선주행 여부 판단 및 운전 중 일어날 수 있는 돌발상황을 필터링 하기 위해 일정시간 동안 차량이 주행한 거리 대비 횡방향 이동거리를 [수학식1]로 계산한다.
일정 시간 동안의 종방향위치 변화량 대비 횡방향 위치 변화량의 값이 비정상 운행 결정상수(C)보다 클 경우 직선 주행 중이 아닌 비정상 운행으로 간주하여 차량 횡방향 선호 위치값(K) 후보군에서 제외한다.
[수학식 1]
Figure 112013093377489-pat00001
(C: 비정상운행결정상수, ?x: 횡방향 위치 변화량, ?y; 종방향 위치변화량)
본 발명에 따른 일실시예에서는, 주운전자의 운전패턴을 학습하고, 주운전자의 차량 횡방향 선호 위치값을 획득하기 위해 일정시간 동안의 핸들 회전각 변화량 (Steering Angle값(A)), 조향각 변화량 (Yaw Rate값(Y)) 등 차량의 횡방향 위치에 영향을 미치는 차량의 동역학 정보를 수신한다(S390).
일정 시간 동안 받아들인 차량의 동역학 정보가 큰 변화 없이 0에 가깝다면(S400, S410) 차량이 지면을 직선으로 주행하는 것으로 판단하여 일정 시간 동안의 차량의 횡방향 위치를 저장한다(S420).
아울러, 본 발명에서는 차량에 장착된 전방 카메라로부터 받아들인 영상을 통해 차량의 횡방향 위치를 저장할 수도 있다(S420).
일정시간 동안 획득한 차량의 동역학 정보를 주운전자의 운전패턴으로 저장하고, 주운전자의 횡방향 선호 위치값(K)을 산출한다(S430).
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 횡방향 선호 위치값 산출 방법을 나타낸 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 일실시예에서는 차량의 조향각 변화량 및/또는 핸들 회전각 변화량 등 차량의 횡방향 위치에 영향을 미치는 동역학 정보를 획득하는 일정 시간 동안 차량이 차선 중앙으로부터 떨어진 거리의 평균으로 계산한다. 횡방향 선호 위치값은 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112013093377489-pat00002
(K: 횡방향 선호 위치 값, ∑t: 일정시간, ∑dt: 차량의 횡방향 변위)
전술한 본 발명은, 차량에 적용 가능한 다양한 생체인식기능과 차량 탑승자가 소지한 스마트기기인식 기능을 이용하여 차량의 주운전자를 식별하고 주운전자의 운전패턴을 학습하여, 주운전자가 선호하는 차선 내에서의 차량 위치 선정기능을 제공한다.
본 발명은, 이를 사용하고자 하는 주행도로 환경, 차량 성능 등 다양한 요소를 고려하여 전술한 실시예들을 모두 별개로 사용하거나, 조합하여 사용할 수 있고, 사용자 편의에 최적화하여 사용 가능하다.
이상의 설명은 본 발명의 기술적 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 발명의 본질적 특성을 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명에 표현된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하는 것이 아니라, 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 권리범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 해석되어야 하고, 그와 동등하거나, 균등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (12)

  1. 운전자 주행특성을 고려한 차량 주행 위치 선정 장치로서,
    상기 차량에 탑승한 운전자의 생체 정보 및 상기 차량에 탑승한 운전자의 스마트기기 정보를 감지하여 센서 데이터를 출력하는 센서모듈;
    상기 센서 데이터를 기초로 상기 차량의 주운전자를 식별하고, 상기 차량에 탑승한 운전자가 주운전자일 경우 상기 주운전자의 운전 패턴을 학습하여 상기 차량의 주행위치를 선정하는 제어모듈;을 포함하고,
    상기 제어 모듈은,
    상기 차량의 직선 주행으로 판단된 경우, 일정 시간 동안 상기 차량이 차선 중앙으로부터 횡방향으로 떨어진 거리의 평균값으로 상기 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 산출하고,
    상기 일정시간 동안 차량 주행거리 대비 횡방향 이동거리를 계산하고,
    상기 주행거리 대비 횡방향 이동거리가 지정된 상수 이상인지를 확인하고,
    상기 주행거리 대비 횡방향 이동거리가 지정된 상수 이상이면, 상기 산출된 횡방향 선호 위치값을 제외하는 차량 주행위치 선정 시스템.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 센서모듈은
    상기 차량에 장착된 생체정보 인식을 통해 상기 차량에 탑승한 운전자의 동공, 손금, 맥박, 체온, 바이오리듬 중 어느 한가지 이상을 인식하고, 상기 차량에 등록된 스마트기기를 인식하는 것
    인 차량 주행위치 선정 시스템.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 제어모듈은
    상기 탑승한 운전자의 생체정보와 스마트기기 정보가 상기 차량에 기 등록된 정보와 일치 할 경우, 상기 차량에 탑승한 운전자를 상기 차량의 주운전자로 판단하는 주운전자 판단부; 를 포함하는 것
    인 차량 주행위치 선정 시스템.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 제어모듈은
    상기 차량에 탑승한 운전자를 주운전자로 인식하면, 상기 차량의 위치를 계산하여 상기 주운전자의 운전 패턴을 학습하고, 일정 시간 동안 상기 차량의 조향각 변화량 및/또는 핸들 회전각 변화량을 획득하여 상기 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 획득하는 운전자특성 판단부; 를 포함하는 것
    인 차량 주행위치 선정 시스템.
  5. 삭제
  6. 운전자 주행특성을 고려한 차량 주행위치 선정 방법으로서,
    상기 차량에 등록된 주운전자를 식별하는 단계;
    탑승한 운전자가 상기 차량의 주운전자일 경우, 상기 차량이 직선 주행하는지를 판단하는 단계;
    상기 차량이 직선 주행하는 것으로 판단된 경우, 일정 시간 동안 상기 차량이 차선 중앙으로부터 횡방향으로 떨어진 거리에 기반하여 상기 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 산출하는 단계;
    상기 일정시간 동안 차량 주행거리 대비 횡방향 이동거리를 계산하는 단계;
    상기 주행거리 대비 횡방향 이동거리가 지정된 상수 이상인지를 확인하는 단계; 및
    상기 주행거리 대비 횡방향 이동거리가 지정된 상수 이상이면, 상기 산출된 횡방향 선호 위치값을 제외하는 단계
    를 포함하는 차량 주행위치 선정 방법.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 차량에 등록된 주운전자를 식별하는 단계는
    상기 차량에 탑승한 운전자의 생체 정보를 인식하는 단계;
    상기 인식한 생체정보가 상기 차량에 등록된 생체정보와 일치하는지를 판단하는 단계;
    상기 인식한 생체정보와 상기 등록된 생체 정보가 일치하면, 상기 차량에 탑승한 운전자의 스마트기기를 인식하고, 상기 스마트기기의 차량 등록 여부를 판단하는 단계;
    를 포함하는 차량 주행 위치 선정 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 운전자의 생체 정보는
    상기 운전자의 동공, 체중, 손금, 맥박, 체온, 바이오리듬 중 어느 하나 이상을 포함하는 것
    인 차량 주행 위치 선정 방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 일정시간 동안 상기 차량의 횡방향 위치에 영향을 미치는 조향각 변화량 및/또는 핸들 회전각 변화량을 획득하는 단계; 를 더 포함하고,
    상기 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 산출하는 단계는,
    상기 조향각 변화량 및/또는 핸들 회전각 변화량에 기반하여 상기 횡방향 선호 위치 값을 산출하는 단계를 포함하는 것인 차량 주행위치 선정 방법.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 판단하는 단계는
    상기 일정시간 동안 상기 차량의 조향각 변화량 및/또는 핸들 회전각 변화량이 기설정값 보다 작을 경우, 상기 차량이 직선 주행중인 것으로 판단하는 단계;를 포함하는 것인 차량 주행위치 선정 방법.
  11. 제 6항에 있어서, 상기 횡방향 선호 위치 값을 산출하는 단계는,
    상기 일정시간 동안 상기 차량이 상기 차선 중앙으로부터 횡방향으로 떨어진 거리의 평균값을 산출하여 상기 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 산출하는 단계; 를 포함하는 것
    인 차량 주행위치 선정 방법.
  12. 제 6항에 있어서, 상기 주운전자의 횡방향 선호 위치값을 산출하는 단계는,
    상기 차량에 장착된 카메라로부터 획득한 영상을 통해 상기 차량의 횡방향 위치를 판단하는 단계; 를 더 포함하는 것
    인 차량 주행위치 선정 방법.
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