KR102087046B1 - Method and apparatus for providing information of a blind spot based on a lane using local dynamic map in autonomous vehicle - Google Patents

Method and apparatus for providing information of a blind spot based on a lane using local dynamic map in autonomous vehicle Download PDF

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Abstract

Disclosed are a method and an apparatus for providing information on a blind spot based on vehicle lanes using a local dynamic map (LDM). According to the present invention, the method of providing information on a blind spot based on vehicle lanes using the LDM comprises: a step of acquiring the central line in the vehicle lanes located adjacent to the current vehicle by using the LDM; a step of acquiring a three-dimensional coordinate value on a point where the blind spot created by a first vehicle overlaps with the central line in the vehicle lanes; a step of converting the acquired three-dimensional coordinate value into a reference coordinate system on the current vehicle and creating a blind spot display section; and a step of displaying the created blind spot display section to a user. Accordingly, the present invention is able to precisely identify a blind spot created when a vehicle drives autonomously.

Description

자율 주행 차량에서 LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING INFORMATION OF A BLIND SPOT BASED ON A LANE USING LOCAL DYNAMIC MAP IN AUTONOMOUS VEHICLE}METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING INFORMATION OF A BLIND SPOT BASED ON A LANE USING LOCAL DYNAMIC MAP IN AUTONOMOUS VEHICLE}

본 발명은 자율 주행 차량에서 LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 자율 주행 차량에서 직접 관측할 수 없는 사각 지대를 차선 기반으로 사용자에게 표시하고, 사각 지대에 위치한 차량을 감지하여 사용자에게 표시하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for providing information on a blind spot on a lane basis using LDM in an autonomous vehicle. More particularly, the present invention relates to a user based on a blind spot that cannot be directly observed in an autonomous vehicle. The present invention relates to a method and apparatus for displaying and detecting a vehicle located in a blind spot and displaying the same to a user.

자율주행차는 사람의 조작이나 입력을 거의 또는 전혀 이용하지 않고, 주변 환경과 움직임을 감지할 수 있는 차량이다. 이러한 자율주행차가 실현되려면, 레이더(radar), 컴퓨터 비전(computer vision), GPS, 주행 계측(odometry), 관성 측정(inertial measurement) 유닛들과 같이 주변 상황을 감지할 수 있는 다양한 센서들이 결합되어야 한다.Autonomous vehicles are vehicles that can sense the surrounding environment and movement with little or no human manipulation or input. For these autonomous vehicles to be realized, various sensors capable of detecting surrounding conditions, such as radar, computer vision, GPS, odometry and inertial measurement units, must be combined. .

이때, 자율주행차는 레이더, 카메라 등을 비롯한 각종 센서를 이용하여 주변 도로 상황을 관측한다. 이때, 자율주행차가 감지하는 센서 영역에 특정 차량이나 장애물이 있는 경우 그러한 차량이나 장애물로 인해 감지되지 못하는 사각 지대가 발생할 수 있다. 이때, 기존의 자율주행차량은 감지된 차량이나 사물만을 운전자에게 표시하고, 감지되지 않은 사각 지대는 표시하지 않는 것이 일반적이기 때문에 운전자가 사각 지대에 대해 주의를 기울이기 어려운 문제가 있다. 또한, 감지하고자 하는 전방 위치를 결정하고 센싱하는데, 현재 차로의 곡률(curvature) 및 경사(slope)를 사용하고 있어 센싱 지점을 정확하게 특정하지 못하는 문제가 있다.At this time, the autonomous vehicle observes the surrounding road conditions using various sensors such as a radar and a camera. In this case, when there is a specific vehicle or an obstacle in the sensor area detected by the autonomous vehicle, a blind spot may not be detected due to the vehicle or the obstacle. In this case, the existing autonomous vehicles display only the detected vehicles or objects to the driver, and do not display the undetected blind spots, so it is difficult for the driver to pay attention to the blind spots. In addition, in determining and sensing a forward position to be detected, a curvature and a slope of a lane are currently used, and thus a sensing point may not be accurately specified.

또한, 자율주행차가 감지하기 어려운 주변 교통 상황을 파악하는데 용이하도록, 차량 운행 지원 정보를 자율주행차에 제공하는 기술이 사용된다. 예를 들어, LDM(Local Dynamic Map)은 자율협력주행을 위해 표준화된 차량 운행 지원 정보를 연계, 저장, 관리하는 기술 또는 3차원 공간 정보로서, 차로 수준의 정밀 전자 지도(또는 정적 정보)를 바탕으로 도로 교통과 주변 차량 상황(동적 정보)를 융합하여 실시간으로 자율주행차에 정보를 제공한다.In addition, a technique of providing vehicle driving assistance information to the autonomous vehicle is used to easily identify a surrounding traffic situation that is difficult for the autonomous vehicle to detect. For example, LDM (Local Dynamic Map) is a technology or three-dimensional spatial information that links, stores, and manages standardized vehicle driving support information for autonomous driving, and is based on a car-level precision electronic map (or static information). By combining road traffic and surrounding vehicle status (dynamic information), it provides information to autonomous vehicles in real time.

그런데, 종래의 자율주행차는 대부분 LDM 정보를 단순히 수집 및 사용하는 데 그칠 뿐이고 LDM 정보를 가공하여 자율주행의 동작 신뢰도를 향상시키는 데 사용하기 위한 방법이 부족한 실정이다.By the way, the conventional autonomous vehicles are mostly merely collecting and using the LDM information, and there is a lack of a method for improving the operation reliability of the autonomous driving by processing the LDM information.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법을 제공하는 데 있다.An object of the present invention for solving the above problems is to provide a method for providing information on blind spots on a lane basis using LDM.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치를 제공하는 데 있다.Another object of the present invention for solving the above problems is to provide an apparatus for providing information on blind spots on a lane basis using LDM.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법을 제공한다.One aspect of the present invention for achieving the above object, provides a method for providing information on the blind spot on a lane-based by using the LDM.

LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법은, LDM(Local Dynamic Map)를 이용하여 현재 차량의 주변에 위치한 차로에 대한 차로 중심선을 획득하는 단계, 제1 차량에 의해 형성되는 사각 지대와 상기 차로 중심선이 중첩되는 지점에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계, 획득된 3차원 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하여 사각 지대 표시 구간을 생성하는 단계 및 생성된 사각 지대 표시 구간을 사용자에게 표시하는 단계를 포함할 수 있다.A method of providing information on a blind spot based on a lane using an LDM may include obtaining a lane center line for a lane located near a current vehicle using a local dynamic map (LDM), which is formed by the first vehicle. Acquiring a three-dimensional coordinate value for a point where a blind spot and the lane center line overlap each other, generating a blind spot display section by converting the obtained three-dimensional coordinate value into a reference coordinate system for the current vehicle, and generating the blind spot And displaying the zone display section to the user.

상기 차로 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법은, 상기 차로 중심선을 획득하는 단계 이전에 상기 차로를 형성하는 두개의 차선에 대한 차선 중앙점들을 검출하는 단계, 상기 두개의 차선 각각에서 검출된 차선 중앙점들을 서로 평균함으로써 차로 중앙점을 검출하는 단계, 검출된 차로 중앙점들을 결합하여 상기 차로 중심선을 검출하는 단계 및 검출된 차로 중심선을 이용하여 상기 LDM을 갱신(update)하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method for providing information on the blind spot based on the lane may include detecting lane center points of two lanes forming the lane before obtaining the lane center line, detected in each of the two lanes. Detecting a lane center point by averaging lane center points from each other, combining the detected lane center points to detect the lane center line, and updating the LDM using the detected lane center line; can do.

상기 차로 중심선을 획득하는 단계 이후에, 획득된 차로 중앙선에 대한 3차원 좌표값을 이용하여 감지할 지점에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계, 획득된 3차원 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하는 단계, 센서를 이용하여 상기 변환된 3차원 좌표값에 해당하는 지점을 감지함으로써 센싱 데이터를 획득하는 단계 및 획득된 센싱 데이터를 검증하는 단계를 포함할 수 있다.After acquiring the center line of the lane, acquiring a three-dimensional coordinate value of a point to be sensed by using the three-dimensional coordinate value of the obtained lane center line, and referring the acquired three-dimensional coordinate value to the current vehicle. The method may include converting to a coordinate system, acquiring sensing data by detecting a point corresponding to the converted 3D coordinate value using a sensor, and verifying the acquired sensing data.

상기 차선 중앙점들을 검출하는 단계는, 라이다(LIDAR) 장치를 이용하여 상기 두개의 차선이 도색된 도로면에 대하여 측정한 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계, 획득된 포인트 클라우드 데이터에서 입력 포인트를 중심으로 일정한 반경 내에 있는 포인트들을 추출하는 단계, 추출된 포인트들에 대한 주성분 분석을 통해 차선의 방향 벡터를 획득하는 단계, 추출된 포인트들을 상기 방향 벡터와 수직한 평면 상에 위치한 포인트들로 분리하는 단계 및 분리된 포인트들에 대한 반사 강도를 분석하여 차선 중앙점을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.The detecting of the center points of the lane may include obtaining point cloud data measured on a road surface on which the two lanes are painted by using a LIDAR device, and centering an input point on the obtained point cloud data. Extracting points within a constant radius, obtaining a lane direction vector through principal component analysis of the extracted points, and separating the extracted points into points located on a plane perpendicular to the direction vector. And detecting the lane center point by analyzing the reflection intensity with respect to the separated points.

상기 차로 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법은, 상기 사각 지대 표시 구간을 생성하는 단계 이후에, 상기 사각 지대 표시 구간에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계 및 획득한 3차원 좌표값을 상기 제1 차량으로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.In the method for providing information on the blind spot based on the lane, after generating the blind spot display section, acquiring a three-dimensional coordinate value for the blind spot display section and obtaining the obtained three-dimensional coordinate value; The method may further include transmitting to the first vehicle.

상기 차로 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법은, 상기 획득한 3차원 좌표값을 상기 제1 차량으로 전송하는 단계 이후에, 상기 제1 차량으로부터 상기 사각 지대 표시 구간에 위치한 제2 차량의 위치 좌표값을 획득하는 단계, 획득한 위치 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하는 단계 및 변환된 위치 좌표값을 이용하여 상기 제2 차량을 상기 사용자에게 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method for providing information on the blind spot based on the lane may include: after transmitting the acquired 3D coordinate value to the first vehicle, of the second vehicle located in the blind spot display section from the first vehicle; Acquiring a position coordinate value, converting the acquired position coordinate value into a reference coordinate system for the current vehicle, and displaying the second vehicle to the user using the converted position coordinate value. have.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면은, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치를 제공한다.Another aspect of the present invention for achieving the above object provides an apparatus for providing information on the blind spot on a lane-based basis using the LDM.

LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치는, 적어도 하나의 프로세서(processor) 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.An apparatus for providing information on a blind spot based on a lane using LDM may include a memory configured to store at least one processor and instructions instructing the at least one processor to perform at least one step. (memory) may be included.

상기 적어도 하나의 단계는, LDM(Local Dynamic Map)을 이용하여 현재 차량의 주변에 위치한 차로에 대한 차로 중심선을 획득하는 단계, 제1 차량에 의해 형성되는 사각 지대와 상기 차로 중심선이 중첩되는 지점에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계, 획득된 3차원 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하여 사각 지대 표시 구간을 생성하는 단계 및 생성된 사각 지대 표시 구간을 사용자에게 표시하는 단계를 포함할 수 있다.The at least one step may include obtaining a lane center line for a lane located near the current vehicle by using a local dynamic map (LDM), and a blind spot formed by a first vehicle and a point where the lane center line overlaps with each other. Obtaining a 3D coordinate value for the target, converting the obtained 3D coordinate value into a reference coordinate system for the current vehicle, generating a blind spot display section, and displaying the generated blind spot display section to a user; can do.

상기 적어도 하나의 단계는, 상기 차로 중심선을 획득하는 단계 이전에 상기 차로를 형성하는 두개의 차선에 대한 차선 중앙점들을 검출하는 단계, 상기 두개의 차선 각각에서 검출된 차선 중앙점들을 서로 평균함으로써 차로 중앙점을 검출하는 단계, 검출된 차로 중앙점들을 결합하여 상기 차로 중심선을 검출하는 단계 및 검출된 차로 중심선을 이용하여 상기 LDM을 갱신(update)하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step may include detecting lane center points for two lanes forming the lane before obtaining the lane center line, and averaging lane center points detected in each of the two lanes with each other. The method may further include detecting a center point, combining the detected center points to detect the lane center line, and updating the LDM using the detected lane center line.

상기 차로 중심선을 획득하는 단계 이후에, 획득된 차로 중앙선에 대한 3차원 좌표값을 이용하여 감지할 지점에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계, 획득된 3차원 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하는 단계, 센서를 이용하여 상기 변환된 3차원 좌표값에 해당하는 지점을 감지함으로써 센싱 데이터를 획득하는 단계 및 획득된 센싱 데이터를 검증하는 단계를 포함할 수 있다.After acquiring the center line of the lane, acquiring a three-dimensional coordinate value of a point to be sensed by using the three-dimensional coordinate value of the obtained lane center line, and referring the acquired three-dimensional coordinate value to the current vehicle. The method may include converting to a coordinate system, acquiring sensing data by detecting a point corresponding to the converted 3D coordinate value using a sensor, and verifying the acquired sensing data.

상기 차선 중앙점들을 검출하는 단계는, 라이다(LIDAR) 장치를 이용하여 상기 두개의 차선이 도색된 도로면에 대하여 측정한 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계, 획득된 포인트 클라우드 데이터에서 입력 포인트를 중심으로 일정한 반경 내에 있는 포인트들을 추출하는 단계, 추출된 포인트들에 대한 주성분 분석을 통해 차선의 방향 벡터를 획득하는 단계, 추출된 포인트들을 상기 방향 벡터와 수직한 평면 상에 위치한 포인트들로 분리하는 단계 및 분리된 포인트들에 대한 반사 강도를 분석하여 차선 중앙점을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.The detecting of the center points of the lane may include obtaining point cloud data measured on a road surface on which the two lanes are painted by using a LIDAR device, and centering an input point on the obtained point cloud data. Extracting points within a constant radius, obtaining a lane direction vector through principal component analysis of the extracted points, and separating the extracted points into points located on a plane perpendicular to the direction vector. And detecting the lane center point by analyzing the reflection intensity with respect to the separated points.

상기 적어도 하나의 단계는, 상기 사각 지대 표시 구간을 생성하는 단계 이후에, 상기 사각 지대 표시 구간에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계 및 획득한 3차원 좌표값을 상기 제1 차량으로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step may include, after generating the blind spot display section, obtaining a three-dimensional coordinate value for the blind spot display section and transmitting the obtained three-dimensional coordinate value to the first vehicle. It may further include.

상기 적어도 하나의 단계는, 상기 획득한 3차원 좌표값을 상기 제1 차량으로 전송하는 단계 이후에, 상기 제1 차량으로부터 상기 사각 지대 표시 구간에 위치한 제2 차량의 위치 좌표값을 획득하는 단계, 획득한 위치 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하는 단계 및 변환된 위치 좌표값을 이용하여 상기 제2 차량을 상기 사용자에게 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step may include: obtaining position coordinate values of a second vehicle positioned in the blind spot display section from the first vehicle after transmitting the obtained three-dimensional coordinate values to the first vehicle; The method may further include converting the acquired position coordinate value into a reference coordinate system for the current vehicle, and displaying the second vehicle to the user using the converted position coordinate value.

상기와 같은 본 발명에 따른 LDM(Local Dynamic Map)을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법 및 장치를 이용할 경우에는, 차선 기반의 사각 지대를 사용자에게 표시함으로써 주의를 환기시킬 수 있다.When using the method and apparatus for providing information on the blind spot based on the lane using the LDM (Local Dynamic Map) according to the present invention as described above, it is possible to call attention by displaying the lane based blind spot to the user have.

또한, LDM으로부터 획득한 차로 중심선을 이용함으로써 차선 기반으로 3차원 좌표 정보를 정확히 검출할 수 있는 장점이 있다.In addition, there is an advantage that can accurately detect the three-dimensional coordinate information based on the lane by using the lane center line obtained from the LDM.

또한, V2V 통신을 통해 사각 지대에 위치한 타차량이나 장애물의 위치까지 파악할 수 있는 장점이 있다.In addition, V2V communication has the advantage of being able to determine the position of other vehicles or obstacles located in the blind spot.

또한, LDM으로부터 획득한 정보를 이용하여 차량이 감지한 센싱 데이터를 보정함으로써 자율주행차량의 사각 지대를 줄이고 동작 신뢰도를 높일 수 있다.In addition, by correcting the sensing data sensed by the vehicle by using the information obtained from the LDM, it is possible to reduce the blind spot of the autonomous vehicle and to increase the operation reliability.

도 1은 곡선 구간에서 사각 지대가 형성되는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사각 지대 표시 구간을 생성하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 위한 차선 중앙점을 검출하는 데 사용되는 입력 데이터를 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 위한 차선 중앙점을 검출하는 과정에서 차선 방향 벡터를 검출하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 위한 차선 중앙점 검출하는 과정에서 차선 방향 벡터와 수직인 평면으로 입력 데이터를 분리하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 방향 벡터와 수직인 평면으로 입력 데이터를 분리한 결과를 일 측면에서 본 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 방향 벡터와 수직인 평면에 위치한 포인트 클라우드 데이터에 대하여 포물선으로 근사화하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 도 7에 따라 도출된 복수의 포물선을 이용하여 차선 중앙점을 결정하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 중앙점을 검출하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법에 대한 제1 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법에 대한 제2 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 존재 여부를 파악하고 센싱 데이터를 수정하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 이용하여 장애물 존재 여부를 파악하고 센싱 데이터를 수정하는 방법의 일 실시예에 대한 흐름도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치에 대한 하드웨어 구성도이다.
1 is an exemplary diagram for describing a process of forming a blind spot in a curved section.
2 is a conceptual diagram illustrating a method of generating a blind spot display section according to an exemplary embodiment of the present invention.
3 is an exemplary diagram for describing input data used to detect a lane center point for the LDM according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary diagram for describing a process of detecting a lane direction vector in a process of detecting a lane center point for an LDM according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is an exemplary diagram for describing a process of separating input data into a plane perpendicular to a lane direction vector in a process of detecting a lane center point for an LDM according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is an exemplary view illustrating a result of separating input data into a plane perpendicular to the lane direction vector according to an embodiment of the present invention. FIG.
FIG. 7 is an exemplary diagram for describing a process of approximating a parabola to point cloud data located in a plane perpendicular to a lane direction vector according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is an exemplary diagram for describing a method of determining a lane center point using a plurality of parabolas derived according to FIG. 7.
9 is a flowchart illustrating a process of detecting a lane center point according to an embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a first flowchart of a method of providing information on a blind spot based on a lane using LDM according to an embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a second flowchart of a method of providing information on a blind spot on a lane basis using LDM according to an embodiment of the present invention.
12 is a conceptual diagram illustrating a method of determining whether an obstacle exists and correcting sensing data according to an embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a flowchart illustrating an embodiment of a method of identifying presence of an obstacle and correcting sensing data using an LDM according to an embodiment of the present invention.
14 is a hardware block diagram of an apparatus for providing information on a blind spot based on a lane using LDM according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. As the invention allows for various changes and numerous embodiments, particular embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the written description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, it should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing the drawings, similar reference numerals are used for similar elements.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. Terms such as first, second, A, and B may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as the second component, and similarly, the second component may also be referred to as the first component. The term and / or includes a combination of a plurality of related items or any item of a plurality of related items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. When a component is said to be "connected" or "connected" to another component, it may be directly connected to or connected to that other component, but it may be understood that another component may be present in the middle. Should be. On the other hand, when a component is said to be "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in between.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular example embodiments only and is not intended to be limiting of the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this application, the terms "comprise" or "have" are intended to indicate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, and one or more other features. It is to be understood that the present invention does not exclude the possibility of the presence or the addition of numbers, steps, operations, components, components, or a combination thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art. Terms such as those defined in the commonly used dictionaries should be construed as having meanings consistent with the meanings in the context of the related art, and shall not be construed in ideal or excessively formal meanings unless expressly defined in this application. Do not.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 곡선 구간에서 사각 지대가 형성되는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.1 is an exemplary diagram for describing a process of forming a blind spot in a curved section.

도 1을 참조하면, 현재 차량(10)이 자율주행차라고 할 때, 현재 차량(10)은 내부에 탑재된 각종 센서들을 이용하여 주변 교통 상황을 감지할 수 있다. 예를 들어, 각종 센서들로는 라이다(lidar), 카메라(camera) 등일 수 있다. Referring to FIG. 1, when the current vehicle 10 is an autonomous vehicle, the current vehicle 10 may detect surrounding traffic conditions using various sensors mounted therein. For example, various sensors may be lidar, camera, or the like.

여기서 현재 차량(10)의 센서들을 이용하여 제1 차량(20)이 감지될 수 있다. 그러나, 제1 차량(20)에 의해 현재 차량(10)에 탑재된 센서들로는 제1 차량(20)을 넘는 영역을 감지하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 즉, 도 1에서와 같이 제1 차량(20)의 전방으로 현재 차량(10)이 감지할 수 없는 사각 지대(40)가 형성된다.Here, the first vehicle 20 may be detected using sensors of the current vehicle 10. However, the sensors currently mounted on the vehicle 10 by the first vehicle 20 may not detect an area beyond the first vehicle 20. That is, as shown in FIG. 1, the blind spot 40 that is not detectable by the current vehicle 10 is formed in front of the first vehicle 20.

도 1과 같은 곡선 주로 이외에도 언덕의 경사가 심한 경우에는 현재 차량(10)과 동일한 차선 상에 위치한 전방 영역이 현재 차량(10)의 센서들에 의해 감지되지 않아 사각 지대(40)가 형성될 수 있다.In addition to the curved line as shown in FIG. 1, when the slope is severe, the blind spot 40 may be formed because the front area located on the same lane as the current vehicle 10 is not detected by the sensors of the current vehicle 10. have.

이처럼, 지형이나 차선 형태에 따라 다양하게 사각 지대(40)가 형성될 수 있기 때문에, 일반적인 자율 주행차량은 사각 지대(40)에 위치한 제2 차량(30), 각종 물체와 장애물 등을 인식하여, 사용자에게 표시할 수 없다.As such, since the blind spot 40 may be formed in various ways according to the terrain or lane shape, the general autonomous vehicle recognizes the second vehicle 30 located in the blind spot 40, various objects and obstacles, and the like. It cannot be displayed to the user.

또한, 현재 차량(10)은 사각 지대(40)에 위치한 제2 차량(30)을 감지할 수 없기 때문에, 현재 차량(10)과 동일한 차선을 주행하고 있는 제2 차량(30)이 급제동하는 경우를 비롯한 각종 위험 상황에서 현재 차량(10)이 신속하게 대처하기 어렵게 된다.In addition, since the current vehicle 10 cannot detect the second vehicle 30 located in the blind spot 40, the second vehicle 30 that is driving the same lane as the current vehicle 10 suddenly brakes. In various dangerous situations, including the current vehicle 10 is difficult to cope quickly.

이러한 문제를 해결하기 위하여 사각 지대(40)를 사용자에게 명확하게 표시함으로써 사용자의 주의를 환기시킬 수 있고 사용자가 긴급 상황에 신속하게 대처하도록 유도할 수 있다. 또한, 자율주행차량으로서도 사각 지대(40)를 명시적으로 체크함으로써 사각 지대(40)에 위치한 각종 차량, 장애물 등을 추가로 파악하기 위한 동작을 수행할 수가 있다.In order to solve this problem, the blind spot 40 can be clearly displayed to the user to draw attention of the user and to prompt the user to cope with an emergency situation. In addition, as an autonomous vehicle, the blind spot 40 may be explicitly checked to perform an operation of additionally identifying various vehicles, obstacles, and the like located in the blind spot 40.

이하에서는 구체적으로 사각 지대(40)와 사각 지대(40)에 위치한 차량(30)을 인식하고 표시하는 방법에 대해 설명한다.Hereinafter, a method of recognizing and displaying the blind spot 40 and the vehicle 30 located in the blind spot 40 will be described.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사각 지대 표시 구간을 생성하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.2 is a conceptual diagram illustrating a method of generating a blind spot display section according to an exemplary embodiment of the present invention.

일반적으로 센서에 의해 감지되지 않는 영역 전체를 사각지대로 설정할 경우, 지나치게 넓은 영역을 사각 지대로 설정할 수 있고, 설정된 사각 지대의 세부 위치를 명확히 파악하기 어려운 문제가 있다.In general, when the entire area not detected by the sensor is set to the blind spot, an excessively wide area may be set to the blind spot, and there is a problem that it is difficult to clearly identify the detailed position of the set blind spot.

도로를 주행하는 자율주행차량은 차선이 그려진 도로를 주행하는 것이 일반적이기 때문에, 차선 내에 위치한 지역 중에서 사각 지대를 설정하는 것이 유리할 수 있다. 또한, 단순히 차선 내에 위치한 영역을 사각 지대로 설정하는 것보다는 차로 중심선에 해당하는 3차원 좌표를 획득하고, 획득된 3차원 좌표를 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하는 과정을 수행함으로써, 현재 차량을 기준으로 사각 지대의 좌표를 용이하게 파악할 수 있다.Since autonomous vehicles traveling on roads generally drive on roads with lanes, it may be advantageous to set blind spots among areas located in lanes. In addition, rather than simply setting the area located in the lane to the blind spot, the current vehicle is obtained by acquiring three-dimensional coordinates corresponding to the centerline by the lane and converting the acquired three-dimensional coordinates into a reference coordinate system for the current vehicle. As a reference, the coordinates of the blind spot can be easily identified.

도 2와 같이 곡선 주로 구간을 달리는 현재 차량(10)이 사각 지대를 표시하는 방법을 설명하면, 먼저 현재 차량(10)은 현재 차량(10)이 주행하는 차로과 인접한 차로에 대한 차로 중심선(50)을 검출할 수 있다. 예를 들어, 현재 차량(10)이 주행하는 차로 또는 현재 차량(10)이 주행하는 차로의 좌 또는 우에 위치한 차로에서 차로 중심선(50)를 검출할 수 있다. 여기서 차로는 좌우로 각각 하나씩 도색된 차선에 의해 형성되는 구간일 수 있다. 따라서, 차로의 양쪽에 위치한 두개 차선 각각에서 차선 중앙점의 3차원 좌표값을 검출할 수 있다면, 검출되는 2개의 차선 중앙점의 3차원 좌표값을 평균함으로써 차로 중앙점의 3차원 좌표값을 산출할 수 있다. 여기서 산출되는 차로 중앙점의 좌표값들의 집합을 차로 중심선(50)으로 정의할 수 있다.Referring to FIG. 2, a method of displaying a blind spot by a current vehicle 10 that runs along a curved section, first, the current vehicle 10 is a lane centerline 50 for a lane adjacent to a lane on which the current vehicle 10 travels. Can be detected. For example, the lane centerline 50 may be detected in a lane in which the current vehicle 10 travels or in a lane located to the left or right of the lane in which the current vehicle 10 travels. Here, the lanes may be sections formed by lanes each painted one to the right. Therefore, if the three-dimensional coordinate values of the lane center point can be detected in each of the two lanes located on both sides of the lane, the three-dimensional coordinate value of the lane center point is calculated by averaging the three-dimensional coordinate values of the detected two lane center points. can do. The set of coordinate values of the center point of the lane calculated here may be defined as the lane centerline 50.

이때, 차선 중앙점은 차선이 그려진 지표면에 대하여 수직한 단면을 나타낸 좌표계를 가정할 때, 가정한 좌표계에서 차선이 존재하는 좌표들의 중앙에 위치한 좌표를 의미할 수 있다. LDM(Local Dynamic Map)을 위한 차선 중앙점을 검출하는 방법은 후술하는 도 3 내지 도 9를 참조할 수 있다. In this case, the lane center point may mean a coordinate located at the center of coordinates in which the lane exists in the assumed coordinate system, assuming a coordinate system showing a cross section perpendicular to the ground surface on which the lane is drawn. A method of detecting a lane center point for a local dynamic map (LDM) may refer to FIGS. 3 to 9 to be described later.

차로 중심선(50)은 각종 센서가 내장된 차량을 이용하여 미리 검출된 후 LDM에 추가 정보로서 미리 저장될 수 있으며, 차로 중심선(50)이 추가된 LDM은 외부에 위치한 LDM 서버에서 저장 및 관리되거나 각 개별 자율 주행 차량의 내부 메모리에 저장될 수도 있다. 따라서, 자율 주행 차량은 외부에 위치한 LDM 서버로부터 차로 중심선(50)에 대한 3차원 좌표를 수신할 수도 있고, 내부 메모리에 저장된 LDM을 통해 차로 중심선(50)에 대한 3차원 좌표를 직접 획득할 수도 있다.The lane center line 50 may be pre-detected using a vehicle in which various sensors are embedded and stored in advance as additional information in the LDM. The LDM in which the lane center line 50 is added may be stored and managed in an external LDM server. It may also be stored in the internal memory of each individual autonomous vehicle. Accordingly, the autonomous vehicle may receive three-dimensional coordinates of the lane centerline 50 from an external LDM server or directly obtain three-dimensional coordinates of the lane centerline 50 through the LDM stored in the internal memory. have.

여기서 LDM(Local Dynamic Map)은, 1차적 정보로 영구적 형태의 지도를 이루는 고정형 지도를 포함하고, 고정형 지도 상에 2차적 정보로서, 일시적 고정체에 속하는 각종 도로 시설물이나 구조물, 교통표지판, 차로 중심선 등을 포함하며, 3차적 정보(또는 동적 정보)로서 노면 상태, 교통통행량, 현재 교차로의 신호 종류 등과 각종 이동체의 실시간 위치 및 이동방향·속도, 내 차와의 거리 등의 정보를 포함할 수 있다.Here, LDM (Local Dynamic Map) includes a fixed map that forms a permanent map with primary information, and is secondary information on a fixed map, and various road facilities, structures, traffic signs, and lane centerlines belonging to a temporary fixed body. And the like, and may include information such as road condition, traffic volume, signal type of the current intersection, real-time location and moving direction and speed of various moving objects, and distance from the car as the third information (or dynamic information). .

한편, 차로 중심선(50)이 검출되면, 검출된 차로 중심선(50)의 3차원 좌표값 중에서 사각 지대와 겹치는 좌표값들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 현재 차량(10)이 주행하는 지표면의 좌표 평면을 (x, y)로 표현할 때, 사각 지대는 (x, y) 좌표계의 범위로 표현할 수 있다. 이때, 차로 중심선(50)은 지면의 수직 좌표축(z축으로 지칭)을 추가로 갖고 있으므로, 차로 중심선(50)에 대한 (x, y, z) 좌표값의 집합 중에서 z좌표를 제외한 (x, y) 좌표가 사각 지대에 속하는 3차원 좌표값을 추출할 수 있다. 여기서 추출되는 3차원 좌표값은 차로 중심선(50)에 대한 좌표값들 중에서 사각 지대에 위치한 선형의 3차원 좌표에 해당할 수 있다.Meanwhile, when the lane center line 50 is detected, coordinate values overlapping the blind spot may be obtained from the three-dimensional coordinate values of the detected lane center line 50. For example, when the coordinate plane of the ground surface on which the vehicle 10 currently runs is represented by (x, y), the blind spot may be represented by a range of the (x, y) coordinate system. At this time, since the lane centerline 50 further has a vertical coordinate axis (referred to as the z-axis) of the ground, the (x, y, z) of the set of (x, y, z) coordinate values for the lane centerline 50 is excluded (x, y) Three-dimensional coordinate values whose coordinates belong to the blind spot can be extracted. The three-dimensional coordinate value extracted here may correspond to a linear three-dimensional coordinate located in the blind spot among the coordinate values for the center line 50 by the lane.

여기서 추출되는 3차원 3차원 좌표들을 현재 차량(10)에 대한 기준 좌표계로 변환함으로써 사각 지대 표시 구간(45)을 생성할 수 있다. 이때, 기준 좌표계는 현재 차량을 중심으로 하는 3차원 좌표계일 수 있다. 따라서, 사각 지대 표시 구간(45)은 기준 좌표계에서의 3차원 좌표 또는, 기준 좌표계에서 현재 차량(10)과의 3차원 거리(distance) 및 방향각(Φ)으로 표현될 수 있다.The blind spot display section 45 may be generated by converting the extracted three-dimensional three-dimensional coordinates into a reference coordinate system for the current vehicle 10. In this case, the reference coordinate system may be a three-dimensional coordinate system centering on the current vehicle. Accordingly, the blind spot display section 45 may be represented by three-dimensional coordinates in the reference coordinate system or a three-dimensional distance and a direction angle Φ with the current vehicle 10 in the reference coordinate system.

따라서 본 발명의 일 실시예에 따르면, 차로 중심선을 기준으로 하는 사각 지대를 3차원 좌표값으로 획득할 수 있으므로, 사각 지대에 위치한 장애물이나 차량이 존재할 수 있는 지점들을 현재 차량(10)이 더욱 정확하게 파악할 수 있다.Therefore, according to an embodiment of the present invention, since the blind spot based on the center line of the lane can be obtained as a three-dimensional coordinate value, the current vehicle 10 more accurately checks the spots where obstacles or vehicles located in the blind spot may exist. I can figure it out.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 위한 차선 중앙점을 검출하는 데 사용되는 입력 데이터를 설명하기 위한 예시도이다.3 is an exemplary diagram for describing input data used to detect a lane center point for the LDM according to an embodiment of the present invention.

LDM을 구축하기 위하여 사용되는 라이다 장치를 통해 획득되는 입력 데이터(input data)는 3차원 공간 좌표(X, Y, Z 좌표)를 갖는 수많은 비정규 포인트 클라우드(point cloud, 또는 점군으로 지칭)으로 구성될 수 있다. 이러한 입력 데이터는 기존의 2차원 좌표를 갖는 픽셀 데이터 이상의 데이터를 가질 수 있으므로 LDM을 3차원 공간 정보 형태로 구성하는데 유리하다.The input data obtained through the LiDAR device used to build the LDM consists of a number of irregular point clouds (referred to as point clouds or point groups) with three-dimensional spatial coordinates (X, Y, Z coordinates). Can be. Since such input data may have data beyond pixel data having existing two-dimensional coordinates, it is advantageous to configure LDM in the form of three-dimensional spatial information.

도 3을 참조하면, 라이다(LIDAR) 장치를 이용하여 하나 이상의 차선이 도색된 도로에 대하여 획득한 입력 데이터에 대한 예시를 확인할 수 있다. 도 3에서와 같이 획득된 입력 데이터는 3차원 공간 좌표를 갖는 수많은 포인트들로 구성된 포인트 클라우드가 될 수 있다. 이때, 개별 포인트는 3차원 공간 좌표를 필수적으로 갖는 것 이외에 반사강도, 색상 값 등 추가적인 속성을 가질 수 있다.Referring to FIG. 3, an example of input data obtained for a road on which one or more lanes are painted may be identified using a LIDAR device. The input data obtained as in FIG. 3 may be a point cloud composed of numerous points having three-dimensional spatial coordinates. In this case, the individual points may have additional properties such as reflection intensity and color value in addition to having essentially three-dimensional spatial coordinates.

이때, 도로 상에 도색된 차선은 차량이 차선의 외곽부터 진입하는 까닭에 차선의 외곽부터 도색이 훼손되는 경향성을 가진다. 따라서, 도로 면에 도색된 차선에 대하여 측정된 반사 강도는 차량이 차선의 중앙으로 갈수록 큰 값을 가지고 경계에 가까워질수록 작은 값을 가질 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 이러한 특성을 이용하여 반사 강도를 포물선으로 근사함으로써 차선 중앙점을 정확하게 결정하는 방법을 제안한다.At this time, the lane painted on the road tends to be damaged from the outside of the lane because the vehicle enters from the outside of the lane. Therefore, the reflection intensity measured for the lane painted on the road surface may have a larger value as the vehicle moves toward the center of the lane and a smaller value as it approaches the boundary. Accordingly, an embodiment of the present invention proposes a method of accurately determining the lane center point by approximating the reflection intensity to a parabola by using this characteristic.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 위한 차선 중앙점을 검출하는 과정에서 차선 방향 벡터를 검출하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다. 4 is an exemplary diagram for describing a process of detecting a lane direction vector in a process of detecting a lane center point for an LDM according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따른 차선 중앙점 검출을 위해서, 먼저 도 3에 따른 입력 데이터에 대하여 임의의 포인트(또는 임의의 공간 좌표)를 선정할 수 있다. 이때, 임의의 포인트는 사용자의 입력 수단을 통한 입력 데이터로 획득될 수 있고, 또는 랜덤(random) 변수를 이용하여 획득될 수도 있다.In order to detect a lane center point according to an embodiment of the present invention, first, an arbitrary point (or arbitrary spatial coordinates) may be selected for the input data according to FIG. 3. In this case, any point may be obtained as input data through a user's input means, or may be obtained using a random variable.

도 4를 참조하면, 사용자로부터 입력받은 입력 포인트(10)를 3차원 공간 좌표상에서 나타낸 예시를 확인할 수 있다. 도 4에서는 설명의 편의를 위해 입력 포인트(60)가 3차원 공간 좌표의 중앙에 위치하도록 도시하였으나, 특정 공간 좌표로 나타낼 수도 있다.Referring to FIG. 4, an example in which an input point 10 received from a user is displayed on three-dimensional space coordinates may be confirmed. In FIG. 4, for convenience of description, the input point 60 is illustrated to be positioned at the center of the 3D space coordinates, but may also be represented by a specific space coordinate.

도 4에서와 같이 입력 포인트(60)가 획득되면, 입력 포인트(60)에서 일정한 거리 내에 있는 포인트들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 입력 포인트(60)를 중심으로 미리 설정된 반경(r) 이내에 있는 포인트들(도 4에 도시된 포인트들)을 입력 데이터에서 추출할 수 있다.As shown in FIG. 4, when the input point 60 is obtained, points within a predetermined distance from the input point 60 may be extracted. For example, points (points shown in FIG. 4) within a predetermined radius r about the input point 60 may be extracted from the input data.

다음으로, 미리 설정된 반경(r) 이내에 있는 포인트들 중에서 반사 강도가 기준값 이상인 포인트들을 추출할 수 있다. 여기서 반사 강도가 기준값 이상인 포인트들은 도색된 차선 상에 위치한 포인트들로 예상할 수 있다. 따라서, 기준값은 도색된 차선에 대한 평균 반사 강도와 도색된 차선 이외의 부분에 대한 평균 반사 강도 사이의 중간값(median) 또는 평균값(average value)으로 결정될 수 있다. 또한, 기준값은 도색된 차선에 대한 평균 반사 강도값을 기준으로 미리 설정된 비율(예를 들면 80%)에 해당하는 값으로 결정될 수도 있다. Next, points having a reflection intensity greater than or equal to a reference value may be extracted from points within a predetermined radius r. Here, the points whose reflection intensity is above the reference value can be expected to be points located on the painted lane. Thus, the reference value may be determined as a median or average value between the average reflection intensity for the painted lane and the average reflection intensity for portions other than the painted lane. Also, the reference value may be determined as a value corresponding to a preset ratio (for example, 80%) based on the average reflection intensity value for the painted lane.

반사 강도가 기준값 이상인 포인트들이 추출되면, 추출된 포인트들을 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA)하여 차선의 방향 벡터(61)를 도출할 수 있다. 예를 들어, 반사 강도가 기준값 이상인 포인트들의 공간 좌표 분포를 분석하고, 분석된 공간 좌표 분포가 가장 넓게(또는 길게) 분포되는 방향을 차선의 방향 벡터(61)로 결정할 수 있다.When the points having the reflection intensity greater than or equal to the reference value are extracted, the lane direction vector 61 may be derived by performing principal component analysis (PCA). For example, the spatial coordinate distribution of points having a reflection intensity greater than or equal to a reference value may be analyzed, and the direction in which the analyzed spatial coordinate distribution is most widely (or long) distributed may be determined as the lane direction vector 61.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 위한 차선 중앙점 검출하는 과정에서 차선 방향 벡터와 수직인 평면으로 입력 데이터를 분리하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 방향 벡터와 수직인 평면으로 입력 데이터를 분리한 결과를 일 측면에서 본 예시도이다.FIG. 5 is an exemplary diagram for describing a process of separating input data into a plane perpendicular to a lane direction vector in a process of detecting a lane center point for an LDM according to an embodiment of the present invention. FIG. 6 is an exemplary view illustrating a result of separating input data into a plane perpendicular to the lane direction vector according to an embodiment of the present invention. FIG.

앞선 도 4에서 도시된 미리 설정된 반경(r) 이내에 있는 포인트들을 차선의 방향 벡터(61)와 수직한 복수의 평면(62)상에 위치한 포인트들로 분류하면, 도 5와 같다.If the points within the predetermined radius r shown in FIG. 4 are classified into points located on a plurality of planes 62 perpendicular to the lane direction vector 61, the points are as shown in FIG.

도 5를 참조하면, 차선의 방향 벡터와 수직한 평면(62) 상에 위치한 포인트들을 확인할 수 있다. 여기서 하나의 평면(62) 상에 위치한 포인트들은 라이다 장치로 도로면에 대하여 측정된 포인트이기 때문에 하나의 직선 상에 위치하는 포인트일 수 있다. 도 6을 참조하면, 도로 면에 대하여 획득한 포인트 클라우드 데이터를 차선의 방향 벡터와 수직한 복수의 평면으로 분류한 데이터를 확인할 수 있다. 도 5에서와 같이, 차선의 방향 벡터와 수직한 평면(62) 상에 위치한 포인트들은 실제 도로 면을 대상으로 측정되었기 때문에 하나의 직선(예를 들어 도로면을 차선 방향과 수직하게 자른 단면에 해당하는 직선으로 이해될 수 있음) 상에 위치한 포인트들이 될 수 있다. 따라서, 하나의 평면 상에 위치한 포인트들은 공간 좌표계에서 하나의 직선(또는 근사화된 직선) 상에 위치할 수 있다.Referring to FIG. 5, the points located on the plane 62 perpendicular to the lane direction vector may be identified. Here, the points located on one plane 62 may be points located on one straight line because the points measured with respect to the road surface by the lidar apparatus. Referring to FIG. 6, the data obtained by classifying the point cloud data acquired on the road surface into a plurality of planes perpendicular to the lane direction vector may be confirmed. As shown in FIG. 5, the points located on the plane 62 perpendicular to the lane direction vector correspond to a straight line (for example, a cross section of the road plane perpendicular to the lane direction because the plane is measured on the actual road plane). Can be understood as a straight line). Thus, points located on one plane may be located on one straight line (or approximated straight line) in the spatial coordinate system.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 방향 벡터와 수직인 평면에 위치한 포인트 클라우드 데이터에 대하여 포물선으로 근사화하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.FIG. 7 is an exemplary diagram for describing a process of approximating a parabola to point cloud data located in a plane perpendicular to a lane direction vector according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 도 4 내지 5에서 도출한 차선의 방향 벡터와 수직한 평면(62) 상에 위치한 포인트들이 위치한 직선 좌표를 가로축으로 하고, 포인트들이 갖는 반사 강도값을 세로축으로 설정하여 도시한 그래프를 확인할 수 있다. 도 7에서 도시된 그래프를 참조하면, 하나의 직선 좌표 상에 위치한 포인트들의 반사 강도 분포를 확인할 수 있는데, 일반적인 차선 도색의 경향과 같이 중앙에 위치할수록 반사 강도값이 크고, 외곽에 위치할 수 있도록 반사 강도값이 작은 것을 알 수 있다. 이때, 도 7에 따른 반사 강도 분포를 포물선으로 근사하면 도 7에서 도시된 근사 포물선(63)을 도출할 수 있다. 여기서 도출된 근사 포물선(40)의 꼭지점 좌표는 차선의 중앙점과 가까울 것으로 예상할 수 있다.Referring to FIG. 7, the linear coordinates where the points located on the plane 62 perpendicular to the lane direction vectors derived from FIGS. 4 to 5 are located as the horizontal axis, and the reflection intensity values of the points are set as the vertical axis. You can check the graph. Referring to the graph shown in FIG. 7, it is possible to confirm the distribution of the reflection intensity of points located on one linear coordinate. The central the reflection intensity value is, the more the center is located, as in the general lane painting trend. It can be seen that the reflection intensity value is small. In this case, if the reflection intensity distribution according to FIG. 7 is approximated to a parabola, the approximate parabola 63 illustrated in FIG. 7 may be derived. The vertex coordinates of the approximate parabola 40 derived here may be expected to be close to the center point of the lane.

이처럼 본 발명의 일 실시예에 따르면, 하나의 직선 좌표 상에 위치한 포인트들에 대하여 반사 강도를 기준으로 근사 포물선을 도출하기 때문에, 일부 포인트의 반사 강도 오차나 도색면의 훼손이 있더라도 차선의 중앙점을 정확하게 도출할 수 있다.As described above, since an approximate parabola is derived based on the reflection intensity with respect to points located on one linear coordinate, the center point of the lane even if there is a reflection intensity error of some point or damage to the painted surface. Can be derived accurately.

도 8은 도 7에 따라 도출된 복수의 포물선을 이용하여 차선 중앙점을 결정하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.FIG. 8 is an exemplary diagram for describing a method of determining a lane center point using a plurality of parabolas derived according to FIG. 7.

도 7에서 도출한 근사 포물선은 차선의 방향 벡터와 수직한 평면 상에 위치한 포인트들을 이용하여 획득한 결과이므로, 일부 지점 전체의 차선 도색 손상을 보완하기 어려울 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 근사 포물선을 개별 평면마다 도출하고, 도출된 근사 포물선의 꼭지점들을 하나의 직선으로 근사함으로써, 더욱 정밀한 차선 중앙점을 도출할 수 있다.Since the approximate parabola derived in FIG. 7 is obtained by using points located on a plane perpendicular to the direction vector of the lane, it may be difficult to compensate for lane painting damage of all of the points. Therefore, according to an exemplary embodiment of the present invention, a more precise lane center point can be derived by deriving an approximate parabola for each individual plane and approximating the vertices of the derived parabolic parabola with one straight line.

구체적으로 도 8을 참조하면, 도 5에 따른 개별 평면마다 도출한 근사 포물선의 꼭지점들을 하나의 직선으로 근사한 직선(64)을 확인할 수 있다. 앞선 도 4에서 획득한 입력 포인트(60)에서 근사 직선(64)으로 수직한 선을 연결하여 만나는 점이 차선의 중앙점에 해당하는 공간 좌표 위치가 될 수 있다.Specifically, referring to FIG. 8, a straight line 64 approximating the vertices of the approximate parabola derived for each individual plane according to FIG. 5 with one straight line may be identified. The point where the vertical lines are connected to each other by the vertical line 64 from the input point 60 obtained in FIG. 4 may be a spatial coordinate position corresponding to the center point of the lane.

도 9은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 중앙점을 검출하는 과정을 나타낸 흐름도이다.9 is a flowchart illustrating a process of detecting a lane center point according to an embodiment of the present invention.

도 9를 참조하면, LDM을 위한 차선 중앙점 검출 방법은, 라이다(LIDAR) 장치를 이용하여 차선이 도색된 도로면에 대하여 측정한 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계(S100), 획득된 포인트 클라우드 데이터에서 입력 포인트를 중심으로 일정한 반경 내에 있는 포인트들을 추출하는 단계(S110), 추출된 포인트들에 대한 주성분 분석을 통해 차선의 방향 벡터를 획득하는 단계(S120), 추출된 포인트들을 상기 방향 벡터와 수직한 평면 상에 위치한 포인트들로 분리하는 단계(S130) 및 분리된 포인트들에 대한 반사 강도를 분석하여 차선 중앙점을 검출하는 단계(S140)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 9, in the method for detecting a lane center point for LDM, obtaining point cloud data measured on a road surface on which a lane is painted using a Lidar device (S100), and obtaining the point cloud Extracting points within a predetermined radius of the input point from the data (S110), acquiring a lane direction vector through principal component analysis of the extracted points (S120), and extracting the extracted points from the direction vector. Separating into points located on a vertical plane (S130) and analyzing the reflection intensity for the separated points may include detecting the lane center point (S140).

상기 입력 포인트는, 사용자의 입력을 통해 결정될 수 있다.The input point may be determined through a user input.

상기 차선의 방향 벡터를 획득하는 단계(S120)는, 상기 추출된 포인트들 중에서 반사 강도가 기준값 이상인 포인트들을 추출하는 단계 및 추출된 포인트들에 대한 주성분 분석을 통해 상기 방향 벡터를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.The obtaining of the direction vector of the lane (S120) may include extracting points having a reflection intensity greater than or equal to a reference value among the extracted points, and obtaining the direction vector through principal component analysis of the extracted points. can do.

상기 기준값은, 도색된 차선에 대한 평균 반사 강도와 도색된 차선 이외의 부분에 대한 평균 반사 강도 사이의 중간값 또는 평균값일 수 있다.The reference value may be an intermediate value or an average value between the average reflection intensity for the painted lane and the average reflection intensity for portions other than the painted lane.

상기 기준값은, 도색된 차선에 대한 평균 반사 강도값을 기준으로 미리 설정된 비율에 해당하는 값일 수 있다.The reference value may be a value corresponding to a preset ratio based on the average reflection intensity value for the painted lane.

LDM을 위한 차선 중앙점 검출 방법은 라이다 장치가 탑재된 장치 또는 차량에 의해 수행될 수 있다.The lane center point detection method for the LDM may be performed by a vehicle equipped with a lidar device.

또한, LDM을 위한 차선 중앙점 검출 방법은 검출된 차로 중심선을 이용하여 상기 LDM을 갱신(update)하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, the lane center point detection method for the LDM may further include updating the LDM using the detected lane center line.

그 밖에도, LDM을 위한 차선 중앙점 검출 방법은, 도 3 내지 도 8에서 설명한 방법 또는 단계가 적용될 수 있으며, 중복 설명을 방지하기 위해 자세한 설명은 생략한다.In addition, the method for detecting the lane center point for the LDM may be applied to the method or the steps described with reference to FIGS.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법에 대한 제1 흐름도이다. 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법에 대한 제2 흐름도이다.FIG. 10 is a first flowchart of a method of providing information on a blind spot based on a lane using LDM according to an embodiment of the present invention. FIG. 11 is a second flowchart of a method of providing information on a blind spot on a lane basis using LDM according to an embodiment of the present invention.

도 10을 참조하면, LDM(Local Dynamic Map)을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법은, LDM을 이용하여 현재 차량의 주변에 위치한 차로에 대한 차로 중심선을 획득하는 단계(S200), 제1 차량에 의해 형성되는 사각 지대와 상기 차로 중심선이 중첩되는 지점에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계(S210), 획득된 3차원 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하여 사각 지대 표시 구간을 생성하는 단계(S220) 및 생성된 사각 지대 표시 구간을 사용자에게 표시하는 단계(S230)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 10, a method of providing information on a blind spot based on a lane using a local dynamic map (LDM) may include obtaining a lane center line for a lane currently located around the vehicle using the LDM (S200). ), Obtaining a three-dimensional coordinate value for the point where the blind spot formed by the first vehicle and the center line of the lane overlap (S210), by converting the obtained three-dimensional coordinate value into a reference coordinate system for the current vehicle A step of generating a blind spot display section (S220) and a step of displaying the generated blind spot display section to a user (S230).

여기서 제1 차량은 도 1 및 도 2에서 도시한 것과 같이, 현재 차량에 의해 감지되는 차량으로서, 현재 차량에 대한 사각 지대를 형성하는 차량일 수 있다.Here, the first vehicle, as shown in FIGS. 1 and 2, may be a vehicle that is detected by the current vehicle and may form a blind spot for the current vehicle.

상기 차로 중심선을 획득하는 단계(S200)는 외부에 위치한 LDM(Local Dynamic Map) 서버로부터 차로 중심선을 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 또는, 상기 차로 중심선을 획득하는 단계(S200)는, 내부 메모리에 저장된 LDM을 이용하여 차로 중심선을 획득하는 단계를 포함할 수도 있다.Obtaining the lane center line (S200) may include receiving the lane center line from an external local dynamic map (LDM) server. Alternatively, the obtaining of the lane center line (S200) may include obtaining the lane center line using an LDM stored in an internal memory.

상기 차로 중심선을 획득하는 단계(S200) 이전에 차로 중심선을 검출하고, 검출된 차로 중심선을 이용하여 LDM을 갱신할 수 있다. 예를 들어, 차로 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법은, 상기 차로 중심선을 획득하는 단계(S200) 이전에 상기 차로를 형성하는 두개의 차선에 대한 차선 중앙점들을 검출하는 단계, 상기 두개의 차선 각각에서 검출된 차선 중앙점들을 서로 평균함으로써 차로 중앙점을 검출하는 단계, 검출된 차로 중앙점들을 결합하여 상기 차로 중심선을 검출하는 단계 및 검출된 차로 중심선을 이용하여 상기 LDM을 갱신(update)하는 단계를 더 포함할 수 있다. 차선 중앙점으로부터 차로 중심선을 검출하는 과정에 대해서는 도 2에 따른 설명을 참조할 수 있으므로 구체적인 설명은 생략한다.The lane center line may be detected before the step of obtaining the lane center line (S200), and the LDM may be updated using the detected lane center line. For example, a method of providing information on a blind spot based on a lane may include detecting lane center points of two lanes forming the lane before obtaining the lane center line (S200). Detecting a lane center point by averaging the lane center points detected in each of the lanes, combining the detected lane center points to detect the lane center line, and updating the LDM using the detected lane center line The method may further include). For a process of detecting the lane center line from the lane center point, the description according to FIG. 2 may be referred to, and thus a detailed description thereof is omitted.

상기 차선 중앙점들을 검출하는 단계는, 도 3 내지 도 9에 따른 설명을 참조할 수 있다. 예를 들어, 상기 차선 중앙점들을 검출하는 단계는, 라이다(LIDAR) 장치를 이용하여 상기 두개의 차선이 도색된 도로면에 대하여 측정한 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계, 획득된 포인트 클라우드 데이터에서 입력 포인트를 중심으로 일정한 반경 내에 있는 포인트들을 추출하는 단계, 추출된 포인트들에 대한 주성분 분석을 통해 차선의 방향 벡터를 획득하는 단계, 추출된 포인트들을 상기 방향 벡터와 수직한 평면 상에 위치한 포인트들로 분리하는 단계 및 분리된 포인트들에 대한 반사 강도를 분석하여 차선 중앙점을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.Detecting the lane center points may refer to the description of FIGS. 3 to 9. For example, the detecting of the lane center points may include obtaining point cloud data measured on a road surface on which the two lanes are painted by using a Lidar (LIDAR) device. Extracting points within a certain radius around the input point, obtaining a lane direction vector through principal component analysis of the extracted points, and extracting the points on a plane perpendicular to the direction vector And detecting the lane center point by analyzing the reflection intensity of the separated points.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법은 사각 지대 표시 구간을 생성하여 사용자에게 표시하는 것뿐만 아니라 사각 지대 표시 구간에 위치한 장애물, 차량 등을 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 통신을 통해 감지하고 사용자에게 표시할 수도 있다.On the other hand, the method for providing information on the blind spot based on the lane using the LDM according to an embodiment of the present invention not only generates a blind spot display section to display to the user, but also obstacles, vehicles located in the blind spot display section Etc. may be detected and displayed to the user through vehicle-to-vehicle (V2V) communication.

예를 들어, 상기 사각 지대 표시 구간을 생성하는 단계(S220) 이후에, 상기 사각 지대 표시 구간에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계 및 획득한 3차원 좌표값을 상기 제1 차량으로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다. 여기서 사각 지대 표시 구간에 대한 3차원 좌표값은 앞선 단계 S210에 따른 3차원 좌표값일 수도 있고, 단계 S220에 따라 기준 좌표계로 변환된 3차원 좌표값일 수도 있다. 이때, 상기 3차원 좌표값을 상기 제1 차량으로 전송하는 단계는 브로드캐스팅(broadcasting) 방식으로 수행될 수 있다. 예를 들어, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법은, 사각 지대 표시 구간에 대한 3차원 좌표값과 제1 차량에 대한 식별기호를 포함하는 전송 메시지를 생성하고, 생성된 전송 메시지를 브로드캐스팅할 수 있다. 제1 차량 이외의 차량이 전송 메시지를 수신하면, 제1 차량에 대한 식별기호를 확인하고 전송 메시지를 폐기할 수 있다. 반면에, 제1 차량은 전송 메시지에 포함된 식별기호를 확인하고, 전송 메시지에 포함된 3차원 좌표값을 획득할 수 있다. 또한, 제1 차량은 획득된 3차원 좌표값에 상응하는 위치에 대하여 탑재된 센서를 이용해 센싱을 수행함으로써, 장애물, 차량 등이 존재하는지 확인할 수 있다. 제1 차량이 장애물, 차량 등을 감지하면, 제1 차량은 감지한 장애물, 차량 등에 대한 3차원 좌표값을 앞선 현재 차량으로 전송할 수 있다. For example, after generating the blind spot display section (S220), obtaining a 3D coordinate value for the blind spot display section and transmitting the obtained 3D coordinate value to the first vehicle. It may further include. The three-dimensional coordinate value for the blind spot display section may be a three-dimensional coordinate value according to the previous step S210, or may be a three-dimensional coordinate value converted into a reference coordinate system according to the step S220. In this case, the transmitting of the 3D coordinate value to the first vehicle may be performed by a broadcasting method. For example, a method of providing information on a blind spot on a lane basis using LDM may generate and generate a transmission message including a 3D coordinate value for the blind spot display section and an identifier for the first vehicle. Broadcasted messages can be broadcast. When a vehicle other than the first vehicle receives the transmission message, the identification symbol for the first vehicle may be confirmed and discarded. On the other hand, the first vehicle may check the identification symbol included in the transmission message and obtain a 3D coordinate value included in the transmission message. In addition, the first vehicle may detect whether an obstacle, a vehicle, or the like exists by performing sensing using a sensor mounted on a position corresponding to the obtained 3D coordinate value. When the first vehicle detects an obstacle, a vehicle, or the like, the first vehicle may transmit three-dimensional coordinate values of the detected obstacle, vehicle, etc. to the preceding current vehicle.

따라서, 상기 획득한 3차원 좌표값을 상기 제1 차량으로 전송하는 단계 이후에, 상기 제1 차량으로부터 상기 사각 지대 표시 구간에 위치한 제2 차량의 위치 좌표값을 획득하는 단계, 획득한 위치 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하는 단계 및 변환된 위치 좌표값을 이용하여 상기 제2 차량을 상기 사용자에게 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.Therefore, after the step of transmitting the obtained three-dimensional coordinate value to the first vehicle, obtaining a position coordinate value of the second vehicle located in the blind spot display interval from the first vehicle, the obtained position coordinate value The method may further include converting a to a reference coordinate system for the current vehicle and displaying the second vehicle to the user using the converted position coordinate value.

여기서 제2 차량은 도 1 및 도 2에서 도시된 것과 같이 제1 차량에 의해 형성되는 사각 지대에 속함과 동시에 차선 기반으로 도출되는 사각 지대 표시 구간 상에 위치한 차량일 수 있다.Here, the second vehicle may be a vehicle that is located on a blind spot display section that is derived on a lane basis and belongs to the blind spot formed by the first vehicle as shown in FIGS. 1 and 2.

상기 차로 중심선을 획득하는 단계(S200) 이후에, 획득된 차로 중앙선에 대한 3차원 좌표값을 이용하여 감지할 지점에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계, 획득된 3차원 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하는 단계, 센서를 이용하여 상기 변환된 3차원 좌표값에 해당하는 지점을 감지함으로써 센싱 데이터를 획득하는 단계 및 획득된 센싱 데이터를 검증하는 단계를 포함할 수 있다.After acquiring the center line of the lane (S200), acquiring a three-dimensional coordinate value of a point to be sensed using the three-dimensional coordinate value of the obtained lane center line, and obtaining the obtained three-dimensional coordinate value from the current vehicle. The method may include converting a reference coordinate system into a reference coordinate system, obtaining sensing data by detecting a point corresponding to the converted 3D coordinate value using a sensor, and verifying the acquired sensing data.

본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법은 자율 주행 차량, 반자율주행 차량 또는 차량 내에 탑재된 차선 기반 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치(후술하는 도 13 참조)에 의해 수행될 수 있다.Method for providing information on the blind spot on a lane basis using the LDM according to an embodiment of the present invention is an apparatus for providing information on the lane-based blind spot mounted on an autonomous vehicle, a semi-autonomous vehicle or a vehicle ( 13) to be described later.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 존재 여부를 파악하고 센싱 데이터를 수정하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.12 is a conceptual diagram illustrating a method of determining whether an obstacle exists and correcting sensing data according to an embodiment of the present invention.

자율 주행 차량(또는 현재 차량)이 카메라를 비롯한 각종 센서들을 이용하여 전방의 특정 지점에 차량이나 각종 물체 등을 감지하는 경우(예를 들면 크루즈 컨트롤 등을 이용하여 전방 차량을 추종하는 경우), 감지하고자 하는 전방의 지점을 정확히 식별하고, 식별한 지점에 대하여 센서들을 이용해 센싱 데이터를 얻는 것이 필수적이다.When the autonomous vehicle (or the current vehicle) detects a vehicle or various objects at a specific point in front of the vehicle using various sensors such as a camera (for example, following a vehicle in front of the vehicle using cruise control) It is essential to accurately identify the point ahead and to obtain sensing data using the sensors for the identified point.

이때, 전방의 특정 지점과 현재 차량 사이에 다른 차량이나 지형 등으로 인해 장애물이 존재하는 경우, 센싱 데이터는 특정 지점에 위치한 차량이나 물체가 아니라 장애물에 대하여 획득한 데이터가 될 수 있는 문제가 있다.In this case, when there is an obstacle due to another vehicle or terrain between a specific point in front of the current vehicle and the like, the sensing data may be data obtained for the obstacle instead of the vehicle or object located at the specific point.

예를 들어, 도 12를 참조하면, 현재 차량(10)이 카메라 등의 각종 센서들을 이용하여 제2 차량(30)을 감지(또는 추종)하는 시나리오(scenario)를 고려할 수 있다. 이때, 현재 차량(10)이 위치한 차로의 곡률과 경사 등을 이용하여 전방에 위치한 제2 차량(30)의 위치를 특정할 수 있으나, 지형이나 차로가 일정하지 않는 경우 오류 가능성이 높다. 도 12를 참조하면, 제2 차량(30)이 현재 차량(10)이 주행하는 경로의 전방에 위치하는 차량이지만 차로가 급격히 회전하는 구간이어서 제2 차량(30)의 위치가 명확하게 특정되기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에서 현재 차량(10)은 제2 차량(30)이 존재하는 지점에 대한 3차원 좌표값을 획득할 수 있다. 이때, 제2 차량(30)이 존재하는 지점에 대한 3차원 좌표값은 LDM을 통해 획득될 수도 있고, 도 11의 단계 S320를 통해 획득될 수도 있으며, 차로 중앙선(50) 기반으로 획득할 수도 있다.For example, referring to FIG. 12, a scenario in which the current vehicle 10 detects (or follows) the second vehicle 30 using various sensors such as a camera may be considered. In this case, the position of the second vehicle 30 located in front of the vehicle may be specified by using the curvature and the slope of the lane in which the vehicle 10 is currently located, but there is a high possibility of error when the terrain or the lane is not constant. Referring to FIG. 12, although the second vehicle 30 is a vehicle that is located in front of a path on which the vehicle 10 currently runs, the position of the second vehicle 30 is difficult to be clearly identified since the lane is rapidly rotating. . In order to solve this problem, in one embodiment of the present invention, the current vehicle 10 may obtain a three-dimensional coordinate value for the point where the second vehicle 30 exists. In this case, the 3D coordinate value of the point where the second vehicle 30 exists may be obtained through the LDM, may be obtained through step S320 of FIG. 11, or may be obtained based on the center line 50 by the lane. .

차로 중앙선(50)을 기반으로 획득하는 예를 들면, 먼저 단계 S200에서와 마찬가지로 현재 차량(10) 주변에 위치한 차로(도 12에서는 현재 차량과 동일한 차로로 도시)에 대한 차로 중앙선을 획득할 수 있다. 이때 차로 중앙선에 대한 3차원 좌표값은 미리 앞에서 설명한 방식들을 통해 획득된 후 LDM에 업로드(또는 갱신)될 수 있다. 다음으로, 획득한 차로 중앙선에 대한 3차원 좌표값들 중에서 제2 차량(30)의 위치에 상응하는 좌표값을 획득함으로써 제2 차량(30)의 위치에 대한 3차원 좌표값을 획득할 수도 있다.For example, based on the lane center line 50, first, as in step S200, a lane center line for a lane located near the current vehicle 10 (shown in the same lane as the current vehicle in FIG. 12) may be obtained. . In this case, the three-dimensional coordinate values for the lane centerline may be obtained through the methods described above and then uploaded (or updated) to the LDM. Next, three-dimensional coordinate values of the position of the second vehicle 30 may be obtained by acquiring coordinate values corresponding to the position of the second vehicle 30 among the three-dimensional coordinate values of the obtained center line. .

제2 차량(30)이 존재하는 지점에 대한 3차원 좌표값이 획득되면, 획득된 3차원 좌표값을 현재 차량(10)에 대한 기준 좌표계로 변환할 수 있다. 다음으로, 현재 차량(10) 내부에 장착된 센서들을 이용하여 앞서 기준 좌표계로 변환된 3차원 좌표값에 해당하는 지점을 감지하여 센싱 데이터를 획득할 수 있다. 이때, 제1 차량(20)이 제2 차량(30)과 동일한 감지 목표 방향에 위치하고 있으므로, 상기 획득되는 센싱 데이터는 제2 차량(30)이 아니라 제1 차량(20)에 대하여 감지된 데이터일 수 있다. 특히, 카메라와 같은 센서일 경우 이러한 문제가 발생할 여지가 높다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따르면, 장애물(여기서는 제1 차량(20))의 존재 여부를 확인하여 센싱 데이터를 검증할 수 있다. 예를 들어, LDM을 이용하여(또는 LDM 서버로부터 수신하여) 현재 차량(10)과 감지 대상인 제2 차량(30) 사이에 장애물이 존재하는지 여부를 확인하고, 장애물이 존재하는 것으로 확인되면 장애물의 존재 가능성을 사용자에게 표시하거나, 센싱 데이터가 제2 차량이 아니라 장애물에 대한 것으로 수정할 수 있다.When the 3D coordinate value for the point where the second vehicle 30 exists is obtained, the obtained 3D coordinate value may be converted into a reference coordinate system for the current vehicle 10. Next, the sensing data may be obtained by detecting a point corresponding to the three-dimensional coordinate value previously converted into the reference coordinate system using sensors currently mounted in the vehicle 10. At this time, since the first vehicle 20 is located in the same sensing target direction as the second vehicle 30, the obtained sensing data is data sensed for the first vehicle 20 instead of the second vehicle 30. Can be. In particular, in the case of a sensor such as a camera there is a high possibility of such a problem. In order to solve this problem, according to an embodiment of the present invention, the sensing data may be verified by checking the presence of an obstacle (here, the first vehicle 20). For example, by using the LDM (or received from the LDM server), it is determined whether an obstacle exists between the current vehicle 10 and the second vehicle 30 to be sensed. The presence possibility can be displayed to the user or the sensing data can be corrected for an obstacle rather than a second vehicle.

따라서, 자율주행차량이 전방의 특정 지점을 감지하고자 하는 경우, 감지하고자 하는 지점과 현재 차량 사이에 장애물이 존재하는지 여부를 추가로 제공함으로써, 센싱 데이터의 오류를 미연에 파악하여 자율주행차량에 대한 사각 지대를 줄일 수 있다.Therefore, when the autonomous vehicle wants to detect a specific point in front of the vehicle, by additionally providing whether there is an obstacle between the point to be detected and the current vehicle, the error of the sensing data is detected in advance so that the autonomous vehicle can be detected. Reduce blind spots.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 이용하여 장애물 존재 여부를 파악하고 센싱 데이터를 수정하는 방법의 일 실시예에 대한 흐름도이다.FIG. 13 is a flowchart illustrating an embodiment of a method of identifying presence of an obstacle and correcting sensing data using an LDM according to an embodiment of the present invention.

도 13을 참조하면, LDM(Local Dynamic Map)을 이용하여 장애물의 존재 여부를 파악하고 센싱 데이터를 수정하는 방법은, LDM을 이용하여 현재 차량의 주변에 위치한 차로에 대한 차로 중앙선을 획득하는 단계(S400), 획득된 차로 중앙선에 대한 3차원 좌표값을 이용하여 감지할 지점에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계(S410), 획득된 3차원 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하는 단계(S420), 센서를 이용하여 상기 변환된 3차원 좌표값에 해당하는 지점을 감지함으로써 센싱 데이터를 획득하는 단계(S430) 및 획득된 센싱 데이터를 검증하는 단계(S440)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 13, a method of determining the presence of an obstacle and modifying sensing data by using a local dynamic map (LDM) may include obtaining a lane center line for a lane currently located around the vehicle using the LDM ( S400, obtaining a three-dimensional coordinate value for the point to be detected using the three-dimensional coordinate value for the center line with the obtained car (S410), converting the obtained three-dimensional coordinate value to the reference coordinate system for the current vehicle In operation S420, the method may include obtaining sensing data by detecting a point corresponding to the converted 3D coordinate value using a sensor in operation S430, and verifying the obtained sensing data in operation S440.

여기서, 단계 S410 내지 단계 S440은 도 10에 따른 단계 S200 이후에 수행되는 것으로도 해석될 수 있다. 또한, 감지할 지점을 도 11에 따른 제2 차량으로 전제하면, 도 11의 단계 S310 이후에 단계 S420 내지 단계 S440이 수행되는 것으로도 해석될 수 있다.Here, steps S410 to S440 may also be interpreted as being performed after step S200 according to FIG. 10. In addition, if it is assumed that the point to be sensed as the second vehicle according to FIG. 11, it may be interpreted that steps S420 to S440 are performed after step S310 of FIG. 11.

상기 획득된 센싱 데이터를 검증하는 단계(S440)는, 장애물의 존재 여부를 감지하는 단계 및 감지된 결과에 따라 상기 센싱 데이터를 수정하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서 장애물의 존재 여부를 감지하는 단계는 LDM을 이용하여 상기 현재 차량과 상기 감지할 지점 사이에 장애물이 존재하는지 확인하는 단계 및 장애물이 존재하면 장애물의 존재를 사용자에게 표시하는 단계를 포함할 수 있다.The verifying of the obtained sensing data (S440) may include detecting the presence of an obstacle and correcting the sensing data according to the detected result. The detecting of the presence of an obstacle may include determining whether an obstacle exists between the current vehicle and the point to be detected by using an LDM, and displaying an existence of the obstacle to a user if the obstacle exists. .

그 밖에도, LDM을 이용하여 장애물의 존재 여부를 파악하고 센싱 데이터를 수정하는 방법은 도 12에서 설명한 단계나 방법들이 포함될 수 있는 것으로 해석되어야 한다.In addition, it should be interpreted that the method of detecting the presence of an obstacle using LDM and correcting the sensing data may include the steps or methods described with reference to FIG. 12.

도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치에 대한 하드웨어 구성도이다.14 is a hardware block diagram of an apparatus for providing information on a blind spot on a lane basis using LDM according to an embodiment of the present invention.

도 14를 참조하면, LDM(Local Dynamic Map)을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치(100)는, 적어도 하나의 프로세서(processor, 110) 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory, 120)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 14, an apparatus 100 for providing information on a blind spot based on a lane using a local dynamic map (LDM) may include at least one processor 110 and at least one processor. It may include a memory (120) for storing instructions (instructions) instructing to perform the step of.

여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.Here, the at least one processor 110 may mean a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), or a dedicated processor on which methods according to embodiments of the present invention are performed. Can be. Each of the memory 120 and the storage device 160 may be configured as at least one of a volatile storage medium and a nonvolatile storage medium. For example, the memory 120 may be configured as at least one of a read only memory (ROM) and a random access memory (RAM).

또한, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치(100)는, V2X(Vehicle-to-Everything) 기반의 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.In addition, the apparatus 100 for providing the information on the blind spot based on the lane using the LDM, the transceiver 130 for performing communication through a vehicle-to-everything (V2X) based wireless network (transceiver) (130) It may include. In addition, the apparatus 100 for providing information on the blind spot based on the lane using the LDM may further include an input interface device 140, an output interface device 150, and a storage device 160. Each component included in the apparatus 100 that provides lane-based information on the blind spot using the LDM may be connected by a bus 170 to communicate with each other.

상기 적어도 하나의 단계는, LDM을 이용하여 현재 차량의 주변에 위치한 차로에 대한 차로 중심선을 획득하는 단계, 제1 차량에 의해 형성되는 사각 지대와 상기 차로 중심선이 중첩되는 지점에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계, 획득된 3차원 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하여 사각 지대 표시 구간을 생성하는 단계 및 생성된 사각 지대 표시 구간을 사용자에게 표시하는 단계를 포함할 수 있다.The at least one step may include obtaining a lane center line for a lane located near the current vehicle by using LDM, and a three-dimensional coordinate value for a point where the blind spot formed by the first vehicle and the lane center line overlap each other. The method may include acquiring, generating a blind spot display section by converting the obtained three-dimensional coordinate value into a reference coordinate system for the current vehicle, and displaying the generated blind spot display section to the user.

상기 차로 중심선을 획득하는 단계 이후에, 획득된 차로 중앙선에 대한 3차원 좌표값을 이용하여 감지할 지점에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계, 획득된 3차원 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하는 단계, 센서를 이용하여 상기 변환된 3차원 좌표값에 해당하는 지점을 감지함으로써 센싱 데이터를 획득하는 단계 및 획득된 센싱 데이터를 검증하는 단계를 포함할 수 있다.After acquiring the center line of the lane, acquiring a three-dimensional coordinate value of a point to be sensed by using the three-dimensional coordinate value of the obtained lane center line, and referring the acquired three-dimensional coordinate value to the current vehicle. The method may include converting to a coordinate system, acquiring sensing data by detecting a point corresponding to the converted 3D coordinate value using a sensor, and verifying the acquired sensing data.

상기 적어도 하나의 단계는, 상기 차로 중심선을 획득하는 단계 이전에 상기 차로를 형성하는 두개의 차선에 대한 차선 중앙점들을 검출하는 단계, 상기 두개의 차선 각각에서 검출된 차선 중앙점들을 서로 평균함으로써 차로 중앙점을 검출하는 단계, 검출된 차로 중앙점들을 결합하여 상기 차로 중심선을 검출하는 단계 및 검출된 차로 중심선을 이용하여 상기 LDM을 갱신(update)하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step may include detecting lane center points for two lanes forming the lane before obtaining the lane center line, and averaging lane center points detected in each of the two lanes with each other. The method may further include detecting a center point, combining the detected center points to detect the lane center line, and updating the LDM using the detected lane center line.

상기 차선 중앙점들을 검출하는 단계는, 라이다(LIDAR) 장치를 이용하여 상기 두개의 차선이 도색된 도로면에 대하여 측정한 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계, 획득된 포인트 클라우드 데이터에서 입력 포인트를 중심으로 일정한 반경 내에 있는 포인트들을 추출하는 단계, 추출된 포인트들에 대한 주성분 분석을 통해 차선의 방향 벡터를 획득하는 단계, 추출된 포인트들을 상기 방향 벡터와 수직한 평면 상에 위치한 포인트들로 분리하는 단계 및 분리된 포인트들에 대한 반사 강도를 분석하여 차선 중앙점을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.The detecting of the center points of the lane may include obtaining point cloud data measured on a road surface on which the two lanes are painted by using a LIDAR device, and centering an input point on the obtained point cloud data. Extracting points within a constant radius, obtaining a lane direction vector through principal component analysis of the extracted points, and separating the extracted points into points located on a plane perpendicular to the direction vector. And detecting the lane center point by analyzing the reflection intensity with respect to the separated points.

상기 적어도 하나의 단계는, 상기 사각 지대 표시 구간을 생성하는 단계 이후에, 상기 사각 지대 표시 구간에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계 및 획득한 3차원 좌표값을 상기 제1 차량으로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step may include, after generating the blind spot display section, obtaining a three-dimensional coordinate value for the blind spot display section and transmitting the obtained three-dimensional coordinate value to the first vehicle. It may further include.

상기 적어도 하나의 단계는, 상기 획득한 3차원 좌표값을 상기 제1 차량으로 전송하는 단계 이후에, 상기 제1 차량으로부터 상기 사각 지대 표시 구간에 위치한 제2 차량의 위치 좌표값을 획득하는 단계, 획득한 위치 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하는 단계 및 변환된 위치 좌표값을 이용하여 상기 제2 차량을 상기 사용자에게 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step may include: acquiring a position coordinate value of a second vehicle positioned in the blind spot display section from the first vehicle after transmitting the obtained three-dimensional coordinate value to the first vehicle; The method may further include converting the acquired position coordinate value into a reference coordinate system for the current vehicle, and displaying the second vehicle to the user using the converted position coordinate value.

또한, 도면에는 도시하지 않았으나, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치(100)는 GPS, 카메라, 라이다(LIDAR), 레이더(RADAR) 등과 같이 주변 도로에 위치한 물체, 차량, 장애물 등의 존재나 위치를 감지하는 센싱 모듈을 더 포함할 수 있다.In addition, although not shown in the drawing, an apparatus 100 for providing information on a blind spot based on a lane using an LDM may include an object located on a nearby road such as a GPS, a camera, a LIDAR, a radar, and the like. It may further include a sensing module for detecting the presence or location of the vehicle, obstacles and the like.

또한, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치(100)는, 센싱 모듈, 외부의 LDM 서버, 차량, 노변유닛(Roadside Unit) 등으로부터 감지되거나 수신되는 주변 도로 상황, 주변 차량이나 물체, LDM 등을 관리하고, 사각 지대 표시 구간이나 감지된 제2 차량의 위치를 기초로 차량 주행 제어를 위한 제어 신호를 생성하며, 생성된 제어 신호를 차량 내부의 주행 제어부로 전송하는 차량 LDM 모듈을 더 포함할 수 있다. In addition, the apparatus 100 for providing information on the blind spot based on the lane using the LDM, the surrounding road situation, the surrounding detected or received from a sensing module, an external LDM server, a vehicle, a roadside unit, etc. A vehicle that manages a vehicle, an object, an LDM, generates a control signal for controlling the vehicle driving based on the blind spot display section or the detected position of the second vehicle, and transmits the generated control signal to the driving controller inside the vehicle. It may further include an LDM module.

본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The methods according to the invention can be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded on a computer readable medium. Computer-readable media may include, alone or in combination with the program instructions, data files, data structures, and the like. The program instructions recorded on the computer readable medium may be those specially designed and constructed for the present invention, or may be known and available to those skilled in computer software.

컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of computer readable media may include hardware devices that are specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions may include high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine code such as produced by a compiler. The hardware device described above may be configured to operate with at least one software module to perform the operations of the present invention, and vice versa.

또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다. In addition, the above-described method or apparatus may be implemented by combining all or part of the configuration or function, or may be implemented separately.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. Although described above with reference to a preferred embodiment of the present invention, those skilled in the art various modifications and variations of the present invention without departing from the spirit and scope of the invention described in the claims below I can understand that you can.

Claims (10)

자율 주행 차량에서 수행되는, LDM(Local Dynamic Map)을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법으로,
LDM을 이용하여 현재 차량의 주변에 위치한 차로에 대한 차로 중심선을 획득하는 단계;
제1 차량에 의해 형성되는 사각 지대와 상기 차로 중심선이 중첩되는 지점에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계;
획득된 3차원 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하여 사각 지대 표시 구간을 생성하는 단계; 및
생성된 사각 지대 표시 구간을 사용자에게 표시하는 단계를 포함하는, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법.
A method of providing blind spot information on a lane basis using a local dynamic map (LDM), which is performed in an autonomous vehicle,
Acquiring a lane centerline for the lane located near the current vehicle using the LDM;
Obtaining a three-dimensional coordinate value for a point where the blind spot formed by the first vehicle and the center line of the lane overlap;
Generating a blind spot display section by converting the obtained three-dimensional coordinate values into a reference coordinate system for the current vehicle; And
And displaying the generated blind spot display section to the user, the information on the blind spot based on the lane using the LDM.
청구항 1에서,
상기 차로 중심선을 획득하는 단계 이전에,
상기 차로를 형성하는 두개의 차선에 대한 차선 중앙점들을 검출하는 단계;
상기 두개의 차선 각각에서 검출된 차선 중앙점들을 서로 평균함으로써 차로 중앙점을 검출하는 단계;
검출된 차로 중앙점들을 결합하여 상기 차로 중심선을 검출하는 단계; 및
검출된 차로 중심선을 이용하여 상기 LDM을 갱신(update)하는 단계를 더 포함하는, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법.
In claim 1,
Prior to acquiring the centerline with the car,
Detecting lane center points for the two lanes forming the lane;
Detecting lane center points by averaging lane center points detected in each of the two lanes with each other;
Combining the detected lane center points to detect the lane center line; And
And updating the LDM using the detected lane centerline. 11. The method of claim 1, further comprising updating the LDM using lane detection.
청구항 1에서,
상기 차로 중심선을 획득하는 단계 이후에,
획득된 차로 중앙선에 대한 3차원 좌표값을 이용하여 감지할 지점에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계;
획득된 3차원 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하는 단계;
센서를 이용하여 상기 변환된 3차원 좌표값에 해당하는 지점을 감지함으로써 센싱 데이터를 획득하는 단계 및
획득된 센싱 데이터를 검증하는 단계를 더 포함하는, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법.
In claim 1,
After acquiring a centerline with the car,
Obtaining a three-dimensional coordinate value for a point to be sensed using the three-dimensional coordinate value for the center line with the obtained difference;
Converting the obtained three-dimensional coordinate value into a reference coordinate system for the current vehicle;
Acquiring sensing data by detecting a point corresponding to the converted three-dimensional coordinate value using a sensor; and
And verifying the acquired sensing data, providing information on the blind spot on a lane basis using LDM.
청구항 1에서,
상기 사각 지대 표시 구간을 생성하는 단계 이후에,
상기 사각 지대 표시 구간에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계; 및
획득한 3차원 좌표값을 상기 제1 차량으로 전송하는 단계를 더 포함하는, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법.
In claim 1,
After generating the blind spot display interval,
Obtaining a three-dimensional coordinate value for the blind spot display section; And
And transmitting the obtained three-dimensional coordinate values to the first vehicle, the information on the blind spot based on the lane using the LDM.
청구항 4에서,
상기 획득한 3차원 좌표값을 상기 제1 차량으로 전송하는 단계 이후에,
상기 제1 차량으로부터 상기 사각 지대 표시 구간에 위치한 제2 차량의 위치 좌표값을 획득하는 단계;
획득한 위치 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하는 단계; 및
변환된 위치 좌표값을 이용하여 상기 제2 차량을 상기 사용자에게 표시하는 단계를 더 포함하는, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 방법.
In claim 4,
After the step of transmitting the obtained three-dimensional coordinate value to the first vehicle,
Obtaining a position coordinate value of a second vehicle positioned in the blind spot display section from the first vehicle;
Converting the acquired position coordinate value into a reference coordinate system for the current vehicle; And
And displaying the second vehicle to the user by using the converted position coordinate value.
LDM(Local Dynamic Map)을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치로서,
적어도 하나의 프로세서(processor); 및
상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고,
상기 적어도 하나의 단계는,
LDM을 이용하여 현재 차량의 주변에 위치한 차로에 대한 차로 중심선을 획득하는 단계;
제1 차량에 의해 형성되는 사각 지대와 상기 차로 중심선이 중첩되는 지점에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계;
획득된 3차원 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하여 사각 지대 표시 구간을 생성하는 단계; 및
생성된 사각 지대 표시 구간을 사용자에게 표시하는 단계를 포함하는, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치.
A device that provides information on blind spots based on lanes using a local dynamic map (LDM).
At least one processor; And
A memory storing instructions instructing the at least one processor to perform at least one step,
The at least one step,
Acquiring a lane centerline for the lane located near the current vehicle using the LDM;
Obtaining a three-dimensional coordinate value for a point where the blind spot formed by the first vehicle and the center line of the lane overlap;
Generating a blind spot display section by converting the obtained three-dimensional coordinate values into a reference coordinate system for the current vehicle; And
Apparatus for providing information on the blind spot on a lane basis using the LDM, comprising the step of displaying the generated blind spot display section to the user.
청구항 6에서,
상기 차로 중심선을 획득하는 단계 이전에,
상기 차로를 형성하는 두개의 차선에 대한 차선 중앙점들을 검출하는 단계;
상기 두개의 차선 각각에서 검출된 차선 중앙점들을 서로 평균함으로써 차로 중앙점을 검출하는 단계;
검출된 차로 중앙점들을 결합하여 상기 차로 중심선을 검출하는 단계; 및
검출된 차로 중심선을 이용하여 상기 LDM을 갱신(update)하는 단계를 더 포함하는, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치.
In claim 6,
Prior to acquiring the centerline with the car,
Detecting lane center points for the two lanes forming the lane;
Detecting lane center points by averaging lane center points detected in each of the two lanes with each other;
Combining the detected lane center points to detect the lane center line; And
And updating the LDM using the detected lane centerline. 11. The apparatus of claim 1, further comprising updating the LDM using a lane line.
청구항 6에서,
상기 차로 중심선을 획득하는 단계 이후에,
획득된 차로 중앙선에 대한 3차원 좌표값을 이용하여 감지할 지점에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계;
획득된 3차원 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하는 단계;
센서를 이용하여 상기 변환된 3차원 좌표값에 해당하는 지점을 감지함으로써 센싱 데이터를 획득하는 단계 및
획득된 센싱 데이터를 검증하는 단계를 더 포함하는, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치.
In claim 6,
After acquiring a centerline with the car,
Obtaining a three-dimensional coordinate value for a point to be sensed using the three-dimensional coordinate value for the center line with the obtained difference;
Converting the obtained three-dimensional coordinate value into a reference coordinate system for the current vehicle;
Acquiring sensing data by detecting a point corresponding to the converted three-dimensional coordinate value using a sensor; and
The method for providing information on the blind spot on a lane basis using the LDM, further comprising the step of verifying the obtained sensing data.
청구항 6에서,
상기 사각 지대 표시 구간을 생성하는 단계 이후에,
상기 사각 지대 표시 구간에 대한 3차원 좌표값을 획득하는 단계; 및
획득한 3차원 좌표값을 상기 제1 차량으로 전송하는 단계를 더 포함하는, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치.
In claim 6,
After generating the blind spot display interval,
Obtaining a three-dimensional coordinate value for the blind spot display section; And
And transmitting the obtained three-dimensional coordinate values to the first vehicle. The apparatus for providing blind spot information on a lane basis using LDM.
청구항 9에서,
상기 획득한 3차원 좌표값을 상기 제1 차량으로 전송하는 단계 이후에,
상기 제1 차량으로부터 상기 사각 지대 표시 구간에 위치한 제2 차량의 위치 좌표값을 획득하는 단계;
획득한 위치 좌표값을 상기 현재 차량에 대한 기준 좌표계로 변환하는 단계; 및
변환된 위치 좌표값을 이용하여 상기 제2 차량을 상기 사용자에게 표시하는 단계를 더 포함하는, LDM을 이용하여 차선 기반으로 사각 지대에 대한 정보를 제공하는 장치.
In claim 9,
After the step of transmitting the obtained three-dimensional coordinate value to the first vehicle,
Obtaining a position coordinate value of a second vehicle positioned in the blind spot display section from the first vehicle;
Converting the acquired position coordinate value into a reference coordinate system for the current vehicle; And
And displaying the second vehicle to the user by using the converted position coordinate value. The apparatus for providing the blind spot based on the lane using LDM.
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