KR102099851B1 - 자동차 레이더 시스템에서 탐지된 타겟들의 클러스터링 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

자동차 레이더 시스템에서 탐지된 타겟들의 클러스터링 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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Abstract

레이더 시스템에서 탐지된 타겟들의 클러스터링 방법과 장치가 개시된다. 레이더 시스템에서 수신 안테나를 통해 수신되는 수신신호를 이용하여 탐지된 전체 타겟 각각에 대하여, 상기 레이더 시스템으로부터 각 타겟까지의 거리, 상대속도, 각도 정보를 구한다. 구해진 각 타겟까지의 거리 및 각도 정보를 이용하여 상기 레이더 시스템으로부터 각 타겟까지의 x축 방향 거리 및 y축 방향 거리를 구한다. 레이더 시스템으로부터 각 타겟까지의 상대속도, x축 방향 거리 및 y축 방향 거리 정보를 정규화 하고, 정규화된 정보를 이용하여 탐지 타겟 전체 중에서 조합 가능한 타겟 쌍들 각각에 대하여 유클리드 거리를 산출한다. 산출된 유클리드 거리들을 이용하여 밀도 기반 공간 클러스터링(DBSCAN) 기법에 따라 탐지 타겟들을 클러스터링한다. 클러스터링 결과를 이용하면, 레이더 시스템에 의해 탐지된 물체들 중에서 의미없는 철제 반사체들을 의미있는 타겟(차량)과 구분해낼 수 있어 차량의 운행 안전성을 크게 증대시킬 수 있다.

Description

자동차 레이더 시스템에서 탐지된 타겟들의 클러스터링 방법 및 이를 위한 장치 {Method of clustering targets detected by automotive radar system and apparatus for the same}
본 발명은 차량용 레이더 시스템에서 탐지된 타겟들을 클러스터링 하는 방법과 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 밀도 기반 공간 클러스터링 (density-based spatial clustering of applications with noise: DBSCAN) 기법을 이용하여 탐지된 타겟들을 클러스터링하는 방법과 이를 위한 장치에 관한 것이다.
차량 운행에 있어서 가장 중요한 문제 중 하나는 사람의 안전이다. 예기치 않은 자동차 사고를 예방하기 위해, 최근에 카메라, 무선 탐지 및 거리 측정 (radio detection and ranging: RADAR) 및 광 탐지 및 거리 측정 (light detection and ranging: LIDAR)과 같은 다양한 센서들이 차량에 사용되고 있다. 다양한 타겟 감지 센서들 중에서 악천후에 사용될 수 있는 레이더 시스템이 효용성이 좋아 많은 주목을 받고 있다.
레이더 시스템을 장착한 차량이 철제 난간, 철제 터널, 철제 가드레일 등과 같은 철제 도로 구조물이 설치되어 있는 도로 구간을 운행할 때, 레이더 시스템에서 쏜 무선신호는 전방의 차량(의미있는 타겟)뿐만 아니라 철제 도로 구조물들(의미없는 타겟)을 맞고 반사되어 레이더 시스템에 의해 수신된다. 즉, 그 철제 도로 구조물은 레이더 신호에 대하여 반사체로 작용하며 레이더 클러터 신호를 발생시킨다. 이럴 경우, 철제 반사체들이 의미있는 타겟으로 오인될 수 있어, 예컨대 적응형 순항 제어장치(Adaptive Cruise Control: ACC)를 장착한 차량의 탑승자들의 안전에 큰 위협이 될 수 있다. 즉, 레이더 시스템이 철제 반사체들을 전방의 의미있는 타겟으로 인식하여 긴급 제동 보조 시스템(Autonomous Emergency Braking: AEB)을 작동시킬 수 있다. 그런 상황이 생기면, 차량이 갑작스레 멈추게 되어 탑승자들이 큰 위험에 빠질 수 있다. 이런 문제를 방지하기 위해서는 의미 없는 타겟들을 의미 있는 타겟들과 구분할 필요가 있다.
본 발명은 감지된 타겟들의 정보들을 가지고 타겟 클러스터링을 하여 의미 없는 타겟들(철제 반사체)을 같은 그룹으로 묶어내면서 전방의 차량과 같이 의미 있는 타겟을 구분해 낼 수 있는 방법과 이를 위한 장체를 제공하기 위한 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 실시예들에 따른 자동차 레이더 시스템에서 탐지된 타겟들의 클러스터링 방법은 컴퓨터 프로그램으로 구현되며, 레이더 시스템의 데이터 처리부에서 수행되는 방법이다. 상기 클러스터링 방법은, 레이더 시스템에서 수신 안테나를 통해 수신되는 수신신호를 이용하여 탐지된 전체 타겟 각각에 대하여, 상기 레이더 시스템의 상기 수신 안테나로부터 각 타겟까지의 거리, 상대속도, 각도 정보를 구하는 단계와, 구해진 각 타겟까지의 거리 및 각도 정보를 이용하여 상기 레이더 시스템으로부터 각 타겟까지의 x축 방향 거리 및 y축 방향 거리를 구하는 단계와, 상기 레이더 시스템으로부터 각 타겟까지의 상대속도, x축 방향 거리 및 y축 방향 거리 정보를 이용하여 탐지 타겟 전체 중에서 조합 가능한 타겟 쌍들 각각에 대하여 유클리드 거리를 산출하는 단계와, 산출된 유클리드 거리들을 이용하여 밀도 기반 공간 클러스터링(DBSCAN) 기법에 따라 탐지 타겟들을 클러스터링 하는 단계를 포함한다.
상기 클러스터링 방법의 예시적인 실시예에 있어서, 상기 유클리드 거리를 산출하는 단계는, 상기 레이더 시스템으로부터 각 타겟까지의 상대속도, x축 방향 거리 및 y축 방향 거리 정보를 정규화 하는 단계와, 정규화 된 상대속도, x축 방향 거리 및 y축 방향 거리 정보를 이용하여 상기 조합 가능한 타겟 쌍들 각각에 대한 유클리드 거리를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 클러스터링 방법의 예시적인 실시예에 있어서, 상기 클러스터링 하는 단계는, 상기 밀도 기반 공간 클러스터링 기법에 적용하는 임계값 반경과 동일 클러스터에 속할 수 있는 점들의 최소 개수(이하, 최소 점 개수라 함)를 미리 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 클러스터링 방법의 예시적인 실시예에 있어서, 상기 클러스터링 하는 단계는, 각 타겟 점을 중심으로 하고 상기 임계값 반경을 갖는 원 안에 위치하는 타겟 점들의 개수가 상기 최소 점 개수 이상이면 상기 원의 중심점을 코어 점으로 간주하고, 상기 임계값 반경을 갖는 원 안에 위치하는 타겟 점들의 개수가 상기 최소 점 개수 이하이면, 상기 원의 중심점을 코어 점들로부터 도달가능한 점으로 간주하며, 임의의 타겟 점이 코어 점에서 도달가능하지 않으면서, 그 임의의 타겟 점을 중심으로 상기 임계값 반경의 원을 그렸을 때 그 원에 속하는 타겟 점의 개수가 상기 최소 점 개수 이상이면 새로운 코어 포인트가 되지만, 이하이면 도달가능하지도 않고, 코어 점도 아니므로 노이즈 점으로 간주하는 단계와, 상기 코어 점으로 간주된 타겟 점들과 상기 코어 점들로부터 도달가능한 점으로 간주된 타겟 점들을 합쳐 하나의 클러스터를 구성하는 단계를 포함할 수 있다.
예시적인 실시예에 있어서, 상기 클러스터링 방법은 상기 클러스터링 하는 단계에서 얻어지는 클러스터링 결과에 기초하여 레이더 클러터에 해당하는 의미없는 타겟들과 의미 있는 차량 타겟을 구분하여 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
예시적인 실시예에 있어서, 상기 클러스터링 방법은 상기 클러스터링 하는 단계에서 얻어진 클러스터된 타겟들을 사용하여 상기 레이더 시스템을 장착한 차량이 주행 중인 도로의 곡률을 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 클러스터링 방법의 예시적인 실시예에 있어서, 상기 추정하는 단계는, 도로를 따라 나란히 설치된 철제 도로구조물에 대응하는, 상기 도로의 곡률을 대표하는 클러스터를 찾는 단계와, 찾아진 각 클러스터에서 소정 개수(p)의 타겟을 선택하여, 선택된 타겟들을 y축 방향으로의 상기 소정 개수 번째 타겟까지의 거리를 기준으로 오름차순으로 정렬하는 단계와, 정렬된 타겟들의 거리 값들을 기초로 하여 차량의 왼쪽에 클러스터 된 타겟들과 오른쪽에 클러스터 된 타겟들에 대한 추세선을 계산하여 해당 도로의 곡률을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 실시예들에 따른 레이더 시스템에 의해 탐지된 타겟들의 클러스터링 처리 장치는 수신 안테나부, 패스밴드부 및 데이터 처리부를 포함한다. 상기 수신 안테나부는 전방으로 송출된 레이더 신호가 반사되어 되돌아오는 레이더 신호를 수신한다. 상기 패스밴드부는 상기 안테나부를 통해 수신된 수신신호의 중간주파수 신호를 추출하여 디지털 신호로 변환한다. 상기 데이터 처리부는 상기 패스밴드부로부터 제공되는 디지털 신호를 이용하여, 상기 레이더 시스템에 의해 탐지된 전체 타겟 각각에 대하여, 상기 수신 안테나로부터 각 타겟까지의 거리, 상대속도, 각도 정보를 구하는 기능; 구해진 상기 수신 안테나로부터 각 타겟까지의 거리 및 각도 정보를 이용하여 상기 수신 안테나로부터 각 타겟까지의 x축 방향 거리 및 y축 방향 거리를 구하는 기능; 상기 레이더 시스템으로부터 각 타겟까지의 상대속도, x축 방향 거리 및 y축 방향 거리 정보를 이용하여 탐지 타겟 전체 중에서 조합 가능한 타겟 쌍들 각각에 대하여 유클리드 거리를 산출하는 기능; 및 산출된 유클리드 거리들을 이용하여 밀도 기반 공간 클러스터링(DBSCAN) 기법에 따라 탐지 타겟들을 클러스터링 하는 기능을 포함한다.
상기 클러스터링 처리 장치의 예시적인 실시예에 있어서, 상기 데이터 처리부의 상기 유클리드 거리를 산출하는 기능은, 상기 레이더 시스템으로부터 각 타겟까지의 상대속도, x축 방향 거리 및 y축 방향 거리 정보를 정규화 하는 기능; 및 정규화 된 상대속도, x축 방향 거리 및 y축 방향 거리 정보를 이용하여 상기 조합 가능한 타겟 쌍들 각각에 대한 유클리드 거리를 산출하는 기능을 포함할 수 있다.
상기 클러스터링 처리 장치의 예시적인 실시예에 있어서, 상기 데이터 처리부의 상기 클러스터링 하는 기능은, 상기 밀도 기반 공간 클러스터링 기법에 적용하는 임계값 반경과 동일 클러스터에 속할 수 있는 점들의 최소 개수(이하, 최소 점 개수라 함)를 미리 설정하는 기능을 포함할 수 있다.
상기 클러스터링 처리 장치의 예시적인 실시예에 있어서, 상기 데이터 처리부의 상기 클러스터링 하는 기능은, 각 타겟 점을 중심으로 하고 상기 임계값 반경을 갖는 원 안에 위치하는 타겟 점들의 개수가 상기 최소 점 개수 이상이면, 상기 원의 중심점을 코어 점으로 간주하고, 상기 임계값 반경을 갖는 원 안에 위치하는 타겟 점들의 개수가 상기 최소 점 개수 이하이면 상기 원의 중심점을 코어 점들로부터 도달가능한 점으로 간주하며, 임의의 타겟 점이 코어 점에서 도달가능하지 않으면서, 그 임의의 타겟 점을 중심으로 상기 임계값 반경의 원을 그렸을 때 그 원에 속하는 타겟 점의 개수가 상기 최소 점 개수 이상이면 새로운 코어 포인트가 되지만, 이하이면 도달가능하지도 않고, 코어 점도 아니므로 노이즈 점으로 간주하는 기능; 및 상기 코어 점으로 간주된 타겟 점들과 상기 코어 점들로부터 도달가능한 점으로 간주된 타겟 점들을 합쳐 하나의 클러스터를 구성하는 기능을 포함할 수 있다.
상기 클러스터링 처리 장치의 예시적인 실시예에 있어서, 상기 데이터 처리부는 상기 클러스터링 하는 기능의 수행을 통해 얻어지는 클러스터링 결과에 기초하여 레이더 클러터에 해당하는 의미없는 타겟들과 의미 있는 차량 타겟을 구분하여 결정하는 기능을 더 포함할 수 있다.
상기 클러스터링 처리 장치의 예시적인 실시예에 있어서, 상기 데이터 처리부는 상기 클러스터링 하는 기능을 통해 얻어진 클러스터된 타겟들을 사용하여 상기 레이더 시스템을 장착한 차량이 주행 중인 도로의 곡률을 추정하는 기능을 더 포함할 수 있다.
상기 클러스터링 처리 장치의 예시적인 실시예에 있어서, 상기 데이터 처리부의 상기 추정하는 기능은, 도로를 따라 나란히 설치된 철제 도로구조물에 대응하는, 상기 도로의 곡률을 대표하는 클러스터를 찾는 기능; 찾아진 각 클러스터에서 소정 개수(p)의 타겟을 선택하여, 선택된 타겟들을 y축 방향으로의 상기 소정 개수 번째 타겟까지의 거리를 기준으로 오름차순으로 정렬하는 기능; 및 정렬된 타겟들의 거리 값들을 기초로 하여 차량의 왼쪽에 클러스터 된 타겟들과 오른쪽에 클러스터 된 타겟들에 대한 추세선을 계산하여 해당 도로의 곡률을 추출하는 기능을 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 본 발명은 차량의 레이더 시스템에서 레이더의 수신신호를 이용하여 탐지된 타겟들의 정보들을 변환하여, 상대속도, 상대 거리, 각도(도래각)와 같이 세 정보를 모두 이용하고, 또한 이들 간의 편차를 줄이기 위해 정규화 과정을 거친다. 정규화된 세 정보를 이용하여 DBSCAN 기법을 사용하여 클러스터링 한다. 따라서 이와 같은 타겟 클러스터링을 통해 의미없는 타겟(반사체로 작용하는 철제 도로구조물 등)을 같은 그룹으로 군집화시킬 수 있어, 탐지된 물체들 중에서 그 의미없는 타겟들을 전방의 의미있는 타겟(전방의 차량)과 구분해낼 수 있다. 이에 의해, 전방의 의미있는 타겟을 정확하게 인식할 수 있다.
철제 반사체를 타겟으로 인식하는 순간, 그 정보에 의해 차량에 장착된 AEB가 작동할 수 있다. 그렇게 되면 차량이 급정지를 하게 되므로 운전자를 비롯한 탑승자들의 안전에 크게 문제가 될 수 있다. 하지만, 본 발명에 따른 기술을 이용하면 철제 반사체를 의미있는 타겟으로 오인하는 경우를 방지할 수 있다. 따라서 ACC를 장착한 차량의 운행 안전성이 크게 증대 될 수 있다.
나아가, 타겟 클러스터링 된 결과들을 가지고 도로의 곡률을 추정하는 데에도 쓰일 수 있다. 이에 의해, ACC를 장착한 차량의 정속 주행과 안전 운행을 지원할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 차량의 레이더 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 탐지 타겟들의 클러스터링 방법의 전체적인 실행 절차를 나타내는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 도 2의 흐름도의 단계 S40의 구체적인 실행 절차를 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 탐지 타겟들을 클러스터링 하는 개량된 DBSCAN 알고리즘의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템을 장착한 차량의 도로 주행 시 타겟 클러스터링 성능 측정 환경의 일예를 나타낸다.
도 6은 도 5의 환경에서 본 발명에 따른 탐지 타겟들의 클러스트링 방법을 사용한 타겟 클러스터링 결과를 나타내는 그래프들이다.
도 7은 본 발명에 따른 탐지 타겟들의 클러스트링 결과를 이용하여 도로의 곡률을 추정한 결과를 나타내는 그래프들이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하면서 본 발명의 실시예에 관해 구체적으로 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 방법을 실시하기 위한 ULA 안테나 기반 레이더 시스템(10)의 예시적인 구성을 나타낸다.
도 1을 참조하면, 레이더 시스템(10)은 주파수 변조 연속파(Frequency Modulation Continuous Wave: FMCW) 방식의 레이더 시스템일 수 있다. 이 레이더 시스템(10)은 ULA 수신 안테나(60)와 ULA 송신 안테나(70)에 연결된 무선통신 모듈(RF module)(20), 그리고 패스밴드부(30), 데이터 처리부(40)를 포함할 수 있다. 또한, 레이더 시스템(10)은 데이터 처리부(40)에 연결되는 사용자 인터페이스(User Interface, 50)를 더 포함할 수 있다. 데이터 처리부(40)는 예컨대 디지털신호처리부(Digital Signal Processor: DSP, 40) 또는 마이크로프로세서, 마이크로컴퓨터, CPU 등과 같은 데이터 처리장치로 구현될 수 있다. 이하에서는 데이터 처리부(40)가 DSP(40)로 구성된 것으로 하여 설명한다.
ULA 수신 안테나(60)와 ULA 송신 안테나(70)는 각각 복수의 안테나를 포함할 수 있다. 특히, ULA 수신 안테나(60)는 복수의 안테나가 등간격으로 일렬로 배치된 ULA 형태의 안테나 배열을 가질 수 있다. 송신 안테나(70)를 통해 송출된 무선주파수 레이더 신호가 전방의 타겟에서 반사되어 되돌아오는 레이더 신호를 ULA 수신 안테나(60)가 수신할 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 무선통신모듈(20)은 저잡음 증폭기(Low-Noise Amplifier: LNA)(22), 파형발생기(Waveform Generator, 24), 발진기(26), 그리고 펄스 증폭기(Pulse Amplifier: PA, 28)를 포함할 수 있다.
저잡음 증폭기(LNA)(22)는 수신 안테나(60)에 연결되어 그 수신 안테나(60)가 잡은 미약한 신호를 증폭시킬 수 있다. 파형발생기(24)는 디지털 신호 처리부(40)가 제공하는 디지털 출력신호에 기초하여 소정의 아날로그 파형을 갖는 신호를 생성할 수 있다. 발진기(26)는 파형발생기(24)가 생성한 신호를 무선 송출하기 위해 무선주파수(RF) 신호로 변환할 수 있다. 발진기(26)는 예컨대 전압제어발진기(Voltage Control Oscillator: VCO)로 구성될 수 있다. 펄스 증폭기(PA, 28)는 발진기(26)에서 출력되는 신호를 송출에 필요한 출력으로 증폭하여 송신 안테나(70)에 제공할 수 있다.
패스밴드부(30)는 주파수 믹서(Frequency Mixer, 32)와, 저역통과필터(Low-Pass Filter: LPF, 34), 그리고 아날로그-디지털 변환기(Analog-to-Digital Converter: A/D 변환기, 36)를 포함할 수 있다.
주파수 믹서(32)는 저잡음 증폭기(22)에서 출력되는 수신신호와 발진기(26)에서 출력되는 발진신호를 혼합할 수 있다. 주파수 믹서(32)의 출력신호는 그 두 신호의 주파수 성분을 혼합한 주파수 성분을 가질 수 있다. 저역통과필터(LPF, 34)는 이 주파수 믹서(32)의 출력신호에 포함된 상기 수신신호와 상기 발진신호의 합 주파수를 제거하여 중간주파수(IF)의 신호출력을 추출할 수 있다. A/D 변환기(36)는 LPF(34)를 통해 얻어지는 중간주파수 신호를 디지털 신호로 변환할 수 있다. 이렇게 변환된 디지털 신호는 DSP(40)에 제공될 수 있다.
DSP(40)는 패스밴드부(30)에서 제공되는 디지털 중간주파수 신호를 이하에서 설명하는 방법에 따라 처리하여 DOA를 추정할 수 있다. 또한, 타겟 탐지를 위해 전방으로 송출할 신호를 생성하여 RF 모듈(20)에 제공할 수 있다.
사용자 인터페이스(UI, 50)는 DSP(40)의 처리 결과를 사용자가 알 수 있도록 표시하거나 또는 사용자의 지시를 DSP(40)에 전달할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 탐지 타겟들의 클러스터링 방법의 전체적인 실행 절차를 나타내는 흐름도이다.
도 2를 도 1과 함께 참조하면, 레이더 시스템(10)에서, DSP(40)가 제공하는 디지털 신호에 기초하여 RF 모듈(20)이 무선신호를 만들어 송신 안테나(70)를 통해 무선신호를 송출할 수 있다. 즉, 주파수가 처음에는 증가하고 나중에는 선형적으로 감소하는 신호가 파형 발생기(24)에서 생성된다. 이 신호는 발진기(26)에 제공되어 무선주파수(RF) 신호로 변환되고, 펄스 증폭기(28)를 거치면서 증폭되어 송신 안테나(70)를 통해 송신될 수 있다. 송신된 신호는 타겟 물체들에 부딪혀 반사될 수 있다. 반사된 무선신호는 ULA 수신 안테나(60)에 의해 수신되고 신호처리에 필요한 크기로 증폭될 수 있다(S10 단계).
그 증폭된 수신신호는 발진기(26)로부터의 발진신호와 주파수 혼합기(32)에 의해 승산되고, 승산된 신호는 저역 통과 필터(34)에 의해 필터링되고, A/D 변환기(36)에 의해 디지털 신호로 변환되어 디지털 신호 처리기(40)에 제공될 수 있다(S20 단계).
디지털 신호 처리기(40)에서, LPF(34) 출력의 디지털 변환 신호로부터 레이더 시스템(10)과 타겟들 간의 상대 속도, 상대 거리, 각도(수신신호의 도래각과 같음)를 구할 수 있다. 디지털 신호 처리기(40)에 제공되는 필터 출력은 비트 주파수라고하는 여러 개의 일정한 주파수를 갖는 코사인 파의 합으로 구성될 수 있다. 각 비트 주파수는 레이더 시스템(10)과 타겟들 사이의 상대 속도와 거리에 대한 정보를 포함할 수 있다. 레이더 시스템(10)으로부터 각 타겟까지의 상대속도와 거리는 필터 출력에 고속 푸리에 변환을 적용하여 얻을 수 있다. 타겟까지의 상대속도와 거리를 구하는 방법은 이미 알려져 있으므로, 여기서는 그에 관한 설명은 생략한다.
또한, 수신신호의 도래각(Direction of Arrival: DOA) 추정 알고리즘을 이용하여, 수신 안테나(60)가 받은 수신신호의 도래각(즉, 각 타겟에서 레이더 시스템(10)으로 향하는 방향의 각도 정보)을 추정할 수 있다. 이러한 과정을 통해, 차량의 레이더 시스템(10)에서 서로 다른 속도, 거리 및 각도 정보를 갖는 여러 타겟들이 추정될 수 있다(S30 단계).
상기 도래각 추정 알고리즘으로는 다중 신호 분류 (multiple signal classification: MUSIC) 알고리즘, MUSIC 알고리즘보다 신호 대 잡음비(SNR)의 영향을 덜 받는 바틀렛(Bartlett) 알고리즘, 회전 불변 기법을 통한 신호 파라미터의 추정(estimation of signal parameters via rotational invariance technique: ESPRIT) 알고리즘과 같은 고해상도 DOA 추정 알고리즘 등을 이용할 수 있다. 이들 DOA 추정 알고리즘을 이용한 DOA 추정 방법은 이미 잘 알려져 있으므로 여기서는 그에 관한 구체적인 설명을 생략한다.
다만, 이들 방법들의 장단점을 간략히 언급하면, MUSIC 알고리즘은 계산량이 많고, 타겟의 개수를 미리 알아야 하고, 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, 이하 SNR)에 영향을 많이 받는다. 이러한 단점이 적은 Bartlett 알고리즘이 차량용 DOA 추정 알고리즘으로 많이 사용되고 있다. 하지만, 기존의 도착방향 추정 알고리즘(Bartlett, MUSIC)이 제공할 수 있는 분해능은 한계가 있어, 두 개 이상의 타겟이 아주 가까이 위치할 때는 그 타겟들을 정확하게 구분하지 못할 수 있다. 이런 한계를 극복하기 위하여, 실제의 ULA 수신 안테나들 간의 관계를 이용하여 가상의 안테나를 생성하여 외삽 또는 내삽시키는 형태로 부가하여, 실제 안테나와 추가된 가상 안테나를 통해 수신신호의 도래각을 추정함으로써 분해능을 향상시킬 수 있는 방법을 이용할 수도 있다.
위와 같은 과정을 통해 타겟들에 대한 탐지가 이루어지면, 그 탐지된 타겟들을 클러스터링(군집화) 함으로써 그들 사이에서 의미있는 타겟들을 식별화 할 수 있다(S40 단계). 본 발명의 예시적인 실시예에 따르면, 탐지된 타겟들을 클러스터링하기 위해 DBSCAN 방법을 사용할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 탐지된 타겟들을 클러스터링 하는 단계 S40의 구체적인 실행 절차를 나타내는 흐름도이다.
도 3을 더 참조하여 그 실시예에 따른 타겟 클러스터링을 위한 알고리즘을 구체적으로 설명하면 다음과 같다. 각 점의 N개의 좌표를 x i = [x i, 1 , x i, 2 , ··· , x i,N ](i = 1, 2 ··· , K)로 표현하면, 서로 다른 두 점 간의 유클리드 거리(d)는 다음과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112018046677058-pat00001
……(1)
고정된 i번째 점에 대하여, 다음 조건을 만족하는 점들을 하나의 클러스터로 그룹화 할 수 있다.
d(xi, xi') ≤ ε (i ≠ i'의 경우) ......(2)
여기서, ε은 설정된 임계값 반경을 나타낸다. 또한, 하나의 클러스터에 속할 수 있는 점들의 최소개수(Nmin)를 설정할 수 있다. 임계값 반경(ε)과 동일 클러스터에 속할 수 있는 점들의 최소 개수(Nmin)의 적절한 값을 설정하는 것이 중요하다. 최소 점의 개수는, 후술할 도로 곡률을 추정할 때 적어도 2차함수가 필요하고(예컨대 유턴할 때나, 좌회전 또는 우회전 곡선도로 주행 시) 만족하는 3차함수를 적용할 때 변수가 적어도 4개 필요한 점을 감안하면, 적어도 4 이상으로 설정하는 것이 바람직할 수 있다. 임계값 반경(ε)의 크기는 다양한 실험을 통해 휴리스틱하게 정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 탐지 타겟들을 클러스터링 하는 개량된 DBSCAN 알고리즘의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
DBSCAN 알고리즘은 각 지점의 정보들을 유클리드 거리를 사용하여, 제한 조건을 만족하는지 확인하여 유사한 점들끼리 클러스터링을 하는 알고리즘이다. 도 4를 더 참조하면, DBSCAN 알고리즘을 이용하여 탐지 타겟들의 클러스터링 하기 위해 우선 클러스터링에 관한 제한 조건으로 클러스터링 원의 반경(ε)과 그 클러스터링 원에 속할 수 있는 점들의 최소개수(Nmin)를 설정할 수 있다(S100 단계). 도 4는 최소개수(Nmin)를 4로 설정한 경우를 예시한다.
위에서 설명한 바와 같이, 단계 S30에서 차량의 레이더 시스템(10)은 수신신호를 이용하여 탐지된 각 타겟까지의 상대속도(vm)와 거리(Rm) 정보, 타겟의 각도(θm) 정보를 구할 수 있다. 레이더 시스템(10)에서, m 번째(m = 1, 2, ..., M) 탐지 타겟의 위치는 다음과 같이 표현될 수 있다.
y m = [R m , v m , θ m ] ……(3)
여기서, Rm, vm, 및 θm 은 레이더 시스템(10)에서 각각 탐지한 m번째 타겟의 추정된 반경방향 거리, 반경방향 속도 및 각도(도래각)를 나타낸다.
유사한 Rm, vm, 및 θm 값을 갖는 탐지된 타겟들은 DBSCAN 방법을 사용하여 동일한 클러스터로 적절하게 그룹화 될 수 있다. 그런데, 본 발명의 예시적인 실시예에 따르면, 레이더 시스템(10)을 통해 탐지된 타겟들의 정보들을 이용할 때 상대속도와 각도를 그대로 사용하지 않고, 이 정보를 이용하여 x축 방향의 거리, y축 방향의 거리로 변환할 수 있다(S110 단계). 이 두 개의 축 방향 거리 정보와 상대속도를 가지고 DBSCAN 알고리즘을 사용할 수 있다. 다만, 이들 값들 간에는 편차의 정도가 다르기 때문에, 정규화를 사용하여 유클리드 거리를 구하여 적용하면(S120 단계), 타겟과의 클러스터링을 할 때 더욱 효과적으로 정확도를 가지고 묶을 수 있다.
구체적으로 설명하면, 탐지된 타겟의 추정된 반경방향 거리, 반경방향 속도 및 각도를 나타내는 세 가지 매개 변수 Rm, vm, 및 θm 중에서 θm이 거리에 따라 크게 변하기 때문에, 거리에 관해서 m 번째 탐지된 타겟의 위치(ym)를 다음과 같이 새로운 도메인으로 변환할 수 있다(S110 단계).
Figure 112018046677058-pat00002
……(4)
여기서, Rx m(= Rmsinθm) 및 Ry m(= Rmcosθm)은 레이더 시스템(10)에서 m 번째 타겟까지의 x축 방향의 거리 및 y축 방향의 거리를 각각 나타낸다. θ m 은 y축에서 m번째 타겟까지 회전한 각도로 정의된다. 따라서 식 (1)에 기초한 유클리드 거리를 계산함에 있어서, 변환된 m 번째 탐지된 타겟의 위치(y m )를 사용할 수 있다. 이 방법을 이용하여 탐지 타겟 쌍에 따른 유클리드 거리(d)의 계산은 다음과 같이 할 수 있다.
Figure 112018046677058-pat00003
……(5)
식 (5)를 이용하여 탐지된 타겟 전체에 대하여 조합 가능한 타겟 쌍을 이루는 두 타겟 간의 유클리드 거리를 전부 계산할 수 있다.
그런데, m 번째 타겟까지의 x축 방향의 거리( Rx m) 및 y축 방향의 거리(Ry m), 및 상대속도(vm)를 그대로 직접 사용하면, 이들 3 개의 매개 변수 사이에 절대값 차이가 존재한다. 따라서 각 매개 변수의 값들을 비슷한 수준으로 조정하기 위해, 그 값들의 평균 및 표준 편차 값을 사용하여 각 매개 변수를 정규화 할 수 있다(S120 단계).
각 타겟의 x축 방향의 거리( Rx m) 및 y축 방향의 거리(Ry m), 및 상대속도(vm)의 정규화된 값들을 이용하여 타겟들 간의 유클리드 거리를 구한다. 유클리드 거리를 구하는 대상은 탐지된 전체 타겟에서 조합 가능한 타겟 쌍을 이루는 두 타겟 간일 수 있다.
그런 다음에는, 산출된 유클리드 거리들을 이용하여 DBSCAN 알고리즘에 따라 타겟들을 클러스터링 할 수 있다(S130 단계). 미리 설정된 최소 점 개수(Nmin) 이상의 타겟 점들이 식 (5)에서 주어진 조건을 만족할 때, 그 타겟 점들은 하나의 클러스터로 그룹화 될 수 있다. 이는 동일한 클러스터 내의 탐지 타겟들은 비슷한 속도, 거리 및 각도를 가짐을 의미한다.
DBSCAN 알고리즘에 따라 타겟들을 클러스터링하는 방법을 도 4를 참조하면서 좀 더 구체적으로 설명한다. 도 4의 (A)는 설정된 임계값 반경(ε)과 최소 점 개수(Nmin)에 기초하여 탐지 타겟들 중 어느 하나의 타겟 지점을 중심으로 여러 타겟 지점들 사이의 유클리드 거리가 임계값 반경(ε) 이하인 타겟 지점을 탐색하여 코어 점(core point)을 찾는 방법을 예시한다. 도 4의 (B)는 (A)에서 찾은 후보 코어 점(녹색 점)들 각각을 기준으로 같은 클러스터에 속할 수 있는 점들을 탐색하는 방법을 예시한다.
도 4의 (A)에서, 각 타겟 점을 중심으로 하고 미리 설정된 임계값 반경(ε)을 갖는 원(C1) 안에 위치하는 타겟 점들의 개수가 최소 점 개수(Nmin = 4) 이상인 경우, 그 원(C1)의 중심점(적색 점)을 코어 점(core point)(Pc)이라 한다. 이어서, 그 코어 점(Pc)을 중심으로 하는 반경(ε)의 원(C1) 내부에 있는 타겟 점(후보 코어 점(녹색 점))들(P1, P2, P3, P4, P5)이 코어 점인지 여부를 조사할 수 있다. 그 후보 코어점들(P1, P2, P3, P4, P5) 각각을 중심으로 하는 반경(ε)의 원의 경우, 그 원 내에 위치하는 타겟 점들의 개수가 최소 점 개수(Nmin = 4) 이상이면, 해당 중심점(녹색 점)도 코어 점으로 간주될 수 있다. 예컨대, 도 4의 (B)에서, 후보 코어점(P3)을 중심으로 하는 반경(ε)의 원(C2) 내부에 4개의 타겟 점들(Pc, P2, P3, P6)이 위치하므로, 그 후보 코어점(P3)도 코어 점으로 간주될 수 있다(적색 점으로 바꾸어 표시됨).
이런 식으로 나머지 탐지 타겟 점들에 대해서도 각 타겟 점을 후보 코어 점으로 보고 실제 코어 점에 해당하는지 여부를 탐색할 수 있다. 각 후보 코어점을 중심으로 하는 반경(ε)의 원 안에 있는 점들의 수가 최소 점 개수(Nmin = 4)보다 작으면, 그 중심점인 후보 코어 점은 코어 점이 될 수 없다. 코어 점들로부터 도달 가능한 점(파란색 점)으로 간주될 뿐이다. 예컨대, 후보 코어점(P7)을 중심으로 하는 반경(ε)의 원(C3)안에 있는 타겟 점들(P6, P7, P8)의 수가 최소 점 개수(Nmin = 4)보다 작은 3개 이므로, 그 중심의 후보 코어 점(P7)은 코어 점이 되지 못하고, 다른 코어 점들(Pc, P2, P3, P6 등)로부터 도달 가능한 점(파란색 점으로 표시)으로 간주될 수 있다.
DBSCAN 방법에서 코어 점들(빨간색 점)(Pc, P1, P2, P3, P4, P5, P6) 및 그 코어 점들로부터 도달 가능한 점들(파랑색 점)(P7, P8, P9, P10, P11)은 유사한 특성을 가진 것으로 간주되므로 하나의 클러스터로 그룹화 될 수 있다. 전체 탐지 타겟 점들 중 나머지 점들(노란색 점)들(P12, P13, P14)은 코어 점도 아니고 도달 가능한 점도 아니다. 따라서 그 나머지 점들(P12, P13, P14)은 노이즈 점으로 간주되어 하나의 클러스터로 그룹화 되지 않는다.
정리하면, 각 타겟 점을 중심으로 반경(ε)의 원을 그렸을 때, 그 원 안에 위치하는 타겟 점의 개수가 최소 점 개수 이상이면 코어 점(빨간점)으로 간주하고, 그 코어점을 중심으로 반경(ε)의 원 안에 있는 타겟 점들을 중심으로 반경(ε)의 원을 그렸을 때 그 원 안에 포함되는 타겟 점들의 개수가 최소 점 개수 이상이면 그 원의 중심인 타겟 점을 코어 점으로 간주하고 이하이면 그 원의 중심인 타겟 점을 도달가능한 점으로 간주한다. 하지만, 임의의 타겟 점이 코어 점에서 도달가능하지 않으면서, 그 임의의 타겟 점을 중심으로 반경(ε)의 원을 그렸을 때, 그 원에 속하는 타겟 점의 개수가 최소 점 개수 이상이면 새로운 코어 포인트가 되지만, 이하이면 도달가능하지도 않고, 코어 점도 아니므로 노이즈 점으로 간주한다.
다시 도 2를 참조하면, 이와 같은 방법을 통해 탐지된 타겟 점들에 대한 클러스터링 작업(S40 단계)이 완료되면, 타겟 클러스터링 결과에 기초하여 의미있는 타겟과 의미없는 타겟을 결정할 수 있다(S50 단계). 즉, 철제 반사체에 해당하는 의미없는 타겟들을 배제하고, 의미있는 차량 타겟을 판별해내는 것이 가능하다. 따라서 AEB 기능 수행에 있어서, 철제 반사체를 의미없는 타겟으로 인식하여 불필요한 작동을 막고, 의미있는 차량 타겟의 정보만을 활용하여 AEB 기능을 수행할 수 있다. ACC 기능을 사용하는 레이더 시스템을 장착한 차량은 유용한 정보를 제공받을 수 있다.
본 발명의 효과를 확인하기 위하여 실제 도로 환경에서 실험을 수행해보았다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템(10)을 장착한 차량(100)의 도로 주행 시 타겟 클러스터링 성능의 측정 환경의 일예를 나타낸다. 측정에는 Mando Corporation에서 제조한 장거리 레이더(LRR)를 차량(100)의 앞부분에 설치하여 레이더 시스템(10)으로 사용하였다. 안테나 시스템용으로 단일 요소 송신 안테나 및 4-요소 ULA 수신 안테나를 사용하였다. 수신 안테나에서 인접 안테나 요소들 사이의 간격은 1.8λ = 1.8c/fc이다. 여기서, c는 빛의 속도이고, f c 는 전송된 FMCW 레이더 신호의 중심 주파수이다. 또한, 4-요소 ULA 수신 안테나의 반 전력 빔폭은 7˚이고 LRR의 FOV는 -10˚ ~ 10˚ 범위이다. 송신된 레이더 신호는 FOV 내의 타겟들로부터 반사되고, 반사된 신호들은 어레이 안테나에 의해 수신된다.
이 자동차 레이더 시스템을 이용하여 도 5와 같이 교량 위 도로(130)를 주행하면서 측정을 수행하였다. 교량에는 철제 기둥(154)과 철제 가드 레일(152)들로 된 금속 반사체(150)가 설치되어 있다. 레이더 시스템(10)에서 전송된 레이더 신호는 그 철제 기둥(154)과 가드 레일(152)에 의해 강하게 반사된다. 따라서 레이더 시스템(10)의 FOV 내에 있는 전방의 원하는 타겟(110)을 비롯하여 그 철제 기둥(154)과 가드 레일(152)이 레이더 시스템(10)에 의해 감지될 수 있다.
도 6은 도 5의 환경에서 본 발명에 따른 탐지 타겟들의 클러스트링 방법을 사용한 세 가지 타겟 클러스터링 결과를 나타내는 그래프들이다. FOV 내에서 의미있는 타겟을 선택하려면 탐지된 타겟들을 몇 개의 클러스터로 그룹화 할 필요가 있다. 교량에서 얻은 측정 결과를 바탕으로 위에서 설명한 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 탐지된 타겟들을 클러스터링 할 수 있다. 레이더 시스템(10)에서는 매 추정 과정마다 예컨대 32 개의 타겟들(즉, M = 32)이 탐지될 수 있다. 각 클러스터링 결과에서, 탐지된 타겟들은 2 개 또는 3 개의 클러스터로 그룹화 될 수 있다. 또한 최소 점 개수(N min )를 예컨대 4개로 설정하기 때문에, 각 클러스터에는 4 개 이상의 타겟이 포함될 수 있다. 유사한 상대속도(vm)와 거리(Rm) 정보 및 타겟의 각도(θm) 값을 갖는 탐지된 타겟들은 DBSCAN 방법을 사용하여 동일한 클러스터로 적절하게 군집화 될 수 있다.
클러스터링 결과에서, 노란색 삼각형(Δ)과 적색 엑스(x)자로 표시된 두 개의 클러스터가 우세하다. 도 5 및 도 6을 비교하기 위해, 도 5와 도 6에서 볼 수 있듯이 노란색 삼각형(Δ)으로 표시된 클러스터 1과 적색 엑스(x)자로 표시된 클러스터 2는 좌우 차선을 따라 위치한 가드 레일(152)과 철제기둥(154)과 같은 철제 도로 구조물(150)을 나타낸다. 그것들은 고정되어 있고 레이더 시스템(10)이 장착된 차량(100)과 비슷한 상대 거리를 가지고 있기 때문에 DBSCAN 방법을 사용하여 적절하게 클러스터링 될 수 있다.
차선을 따라 여러 금속 반사체들이 있는 도로 환경에서 즉, 철제 난간이나 가드 레일, 철제 터널과 같이 레이더 클러터가 검출되기 쉬운 도로 환경을 차량이 주행할 때, 레이더 시스템은 전방의 차량이 아닌 다른 철제 구조물들을 타겟으로 오인하는 경우가 생길 수 있다. 그런 오인으로 인해, AEB 기능을 사용하는 레이더 시스템 장착 차량은 금속 반사체를 원하는 타겟으로 간주하여 갑자기 멈출 수 있다. 이것은 뒤에서 오는 차량과의 충돌로 이어질 수 있다.
그러나 본 발명에 따른 타겟 클러스터링 기술을 사용하여 얻어진 타겟 클러스터링 결과를 사용하면, 그런 철제 구조물들을 의미없는 타겟으로 결정하여 클러스터로 묶어 배제하고 원하는 의미있는 타겟만을 골라낼 수 있기 때문에, 더 신뢰할 수 있는 레이더 탐지 성능을 보장할 수 있다. 즉, 철제 도로 구조물에 해당하는 타겟을 없앰으로써 레이더 시스템 장착 차량은 FOV 내의 의미있는 타겟에만 집중할 수 있다. 따라서 탐지된 타겟을 클러스터링하는 본 발명의 방법은 매우 유용하다.
다음으로, 클러스터링 결과들의 응용예 관해 설명한다. 도 6에서 볼 수 있듯이, 철제 기둥(154)과 가드 레일(152)에 해당하는 클러스터 된 타겟들은 도로를 따라 두 줄을 형성한다. 따라서 예시적인 실시예에 따르면, 레이더 시스템(10)에 가까운 클러스터 된 타겟들을 사용하여 그 레이더 시스템(10)을 장착한 차량이 주행 중인 도로의 곡률을 추정할 수 있다(S60 단계).
도로 곡률 추정을 위해, 먼저 철제 기둥(154)과 가드 레일(152)처럼 도로를 따라 나란하게 설치되어 있는 철제 도로구조물(철제 반사체)에 해당하는 클러스터를 찾아낼 수 있다. 도로 곡률을 대표하는 클러스터를 찾은 다음에는, 그 클러스터 각각(즉, 도 6의 클러스터 1과 클러스터 2)에서 P개의 타겟들을 선택하여 이들을 y축 방향으로의 해당 타겟(즉, p번째 타겟)까지의 거리 Ry p(여기서, p = 1, 2,···, P)를 기준으로 오름차순으로 정렬한다. 정렬된 타겟들의 거리 값들을 기초로 하여 차량(100)의 왼쪽에 클러스터 된 타겟들과 오른쪽에 클러스터 된 타겟들에 대한 추세선을 계산할 수 있다. 산출된 추세선으로부터 해당 도로의 곡률을 추출할 수 있다.
도로 곡률을 반영하려면 적어도 2차 추세선이 필요할 수 있다. 추세선은 예컨대 스플라인 보간 방법을 사용하여 얻을 수 있다. 각 클러스터로부터, 레이더가 장착된 차량 가까이에 있는 소정 개수(예컨대, 4 개)의 탐지된 타겟들을 사용하여 추세선을 찾으므로, 추세선의 차수는 3차이고 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018046677058-pat00004
……(6)
여기서, a i (여기서, i = 1, 2, 3, 4)는 추정되는 추세선의 계수이다. 각 클러스터에 대해 예컨대 4개의
Figure 112018046677058-pat00005
값을 식 (6)에 대입하여 a i 를 클러스터 1 과 클러스터 2에 대해 결정할 수 있다.
도 7은 3 차 추세선을 사용하여 얻어진 도로의 곡률 추정 결과를 보여준다. 탐지된 타겟들을 클러스터링하고 도로 곡률을 계산함으로써, ACC 기능을 사용하는 레이더 장착 차량은 유용한 정보를 제공받을 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면 자동차의 레이더 시스템에서 탐지된 타겟을 클러스터링 하는 방법이 제공된다. 그 방법에 따르면, 탐지된 타겟들의 추정된 반경방향 속도, 반경방향 거리, 각도를 기반으로 DBSCAN 방법을 적용한다. 이 과정에서 각도의 변화가 다른 매개 변수의 변화보다 크기 때문에 그 추정값들을 x축 및 y축 방향으로의 거리들과 속도로 변환한다. 또한 세 매개 파라미터들 간의 절대값 차이를 줄이기 위해 정규화된 값을 사용한다. 철제 도로구조물 환경에서의 실제 측정 결과에서 본 발명의 실시예에 따른 방법을 사용하여 탐지된 타겟을 몇 개(예컨대, 2 개 또는3 개)의 클러스터로 성공적으로 그룹화 할 수 있다. 특히, 철제 기둥이나 난간과 같은 원하지 않는 타겟들은 적절하게 몇 개의 클러스터로 묶을 수 있다. 따라서 클러스터링 결과에서 의미없는 타겟을 제거함으로써FOV 내에서 원하는 타겟에만 집중할 수 있다. 또한 도로 구조에 대응하는 타겟들의 위치 정보를 알 수 있어, 그 위치 정보를 이용하여 대략 도로 곡률을 추정할 수 있다. 제안된 타겟 클러스터링 방법은 유용한 레이더 시스템 기능을 사용하여 레이더 시스템 장착 차량의 안전 운행을 돕는 데 사용될 수 있다.
본 발명에 따른 탐지 타겟들의 클러스터링 방법의 알고리즘은 컴퓨팅 장치에서 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다. 그 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체 또는 DSP(40) 내부의 메모리 등과 같은 데이터 저장수단에 저장될 수 있다. 그리고 DSP(40)는 그 데이터 저장수단에 저장된 컴퓨터 프로그램을 불러와서 실행할 수 있다.
이상에서 설명된 레이더 시스템(10)은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
본 발명은 전방의 타겟을 인식하는 레이더 시스템에 적용될 수 있다. 예를 들어, 차량용 레이더 시스템에 적용하면 효과적이다. 특히, 자율주행 환경에서 차량용 레이더를 이용해 다른 차량 및 물체의 위치를 탐지할 때 이용할 수 있다.
10: ULA 안테나 기반 레이더 시스템 20: 무선통신모듈
22: 저잡음 증폭기(LNA) 24: 파형 발생기
26: 전압제어발진기(VCO) 28: 전력 증폭기(PA)
30: 패스밴드부 32: 주파수 믹서
34: 저역통과필터(LPF) 36: AD변환기
40: 디지털 신호 처리기(DSP) 60: ULA 수신 안테나
70: ULA 송신 안테나 100: 레이더 시스템 장착 차량

Claims (14)

  1. 컴퓨터 프로그램으로 구현되며, 레이더 시스템의 데이터 처리부에서 수행되는 방법으로서,
    레이더 시스템에서 수신 안테나를 통해 수신되는 수신신호를 이용하여 탐지된 전체 타겟 각각에 대하여, 상기 레이더 시스템의 상기 수신 안테나로부터 각 타겟까지의 거리, 상대속도, 각도 정보를 구하는 단계;
    구해진 각 타겟까지의 거리 및 각도 정보를 이용하여 상기 레이더 시스템으로부터 각 타겟까지의 x축 방향 거리 및 y축 방향 거리를 구하는 단계;
    상기 레이더 시스템으로부터 각 타겟까지의 상대속도, x축 방향 거리 및 y축 방향 거리 정보를 이용하여 탐지 타겟 전체 중에서 조합 가능한 타겟 쌍들 각각에 대하여 유클리드 거리를 산출하는 단계; 및
    산출된 유클리드 거리들을 이용하여 밀도 기반 공간 클러스터링(DBSCAN) 기법에 따라 탐지 타겟들을 클러스터링 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템에서 탐지된 타겟들의 클러스터링 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 유클리드 거리를 산출하는 단계는, 상기 레이더 시스템으로부터 각 타겟까지의 상대속도, x축 방향 거리 및 y축 방향 거리 정보를 정규화 하는 단계; 및 정규화 된 상대속도, x축 방향 거리 및 y축 방향 거리 정보를 이용하여 상기 조합 가능한 타겟 쌍들 각각에 대한 유클리드 거리를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동차 레이더 시스템에서 탐지된 타겟들의 클러스터링 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 클러스터링 하는 단계는, 상기 밀도 기반 공간 클러스터링 기법에 적용하는 임계값 반경과 동일 클러스터에 속할 수 있는 점들의 최소 개수(이하, 최소 점 개수라 함)를 미리 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동차 레이더 시스템에서 탐지된 타겟들의 클러스터링 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 클러스터링 하는 단계는, 각 타겟 점을 중심으로 하고 상기 임계값 반경을 갖는 원 안에 위치하는 타겟 점들의 개수가 상기 최소 점 개수 이상이면, 상기 원의 중심점을 코어 점으로 간주하고, 상기 임계값 반경을 갖는 원 안에 위치하는 타겟 점들의 개수가 상기 최소 점 개수 이하이면, 상기 원의 중심점을 코어 점들로부터 도달가능한 점으로 간주하며, 임의의 타겟 점이 코어 점에서 도달가능하지 않으면서, 그 임의의 타겟 점을 중심으로 상기 임계값 반경의 원을 그렸을 때 그 원에 속하는 타겟 점의 개수가 상기 최소 점 개수 이상이면 새로운 코어 포인트가 되지만, 이하이면 도달가능하지도 않고, 코어 점도 아니므로 노이즈 점으로 간주하는 단계; 및 상기 코어 점으로 간주된 타겟 점들과 상기 코어 점들로부터 도달가능한 점으로 간주된 타겟 점들을 합쳐 하나의 클러스터를 구성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동차 레이더 시스템에서 탐지된 타겟들의 클러스터링 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 클러스터링 하는 단계에서 얻어지는 클러스터링 결과에 기초하여 레이더 클러터에 해당하는 의미없는 타겟들과 의미 있는 차량 타겟을 구분하여 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동차 레이더 시스템에서 탐지된 타겟들의 클러스터링 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 클러스터링 하는 단계에서 얻어진 클러스터된 타겟들을 사용하여 상기 레이더 시스템을 장착한 차량이 주행 중인 도로의 곡률을 추정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동차 레이더 시스템에서 탐지된 타겟들의 클러스터링 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 추정하는 단계는, 도로를 따라 나란히 설치된 철제 도로구조물에 대응하는, 상기 도로의 곡률을 대표하는 클러스터를 찾는 단계; 찾아진 각 클러스터에서 소정 개수(p)의 타겟을 선택하여, 선택된 타겟들을 y축 방향으로의 상기 소정 개수 번째 타겟까지의 거리를 기준으로 오름차순으로 정렬하는 단계; 및 정렬된 타겟들의 거리 값들을 기초로 하여 차량의 왼쪽에 클러스터 된 타겟들과 오른쪽에 클러스터 된 타겟들에 대한 추세선을 계산하여 해당 도로의 곡률을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동차 레이더 시스템에서 탐지된 타겟들의 클러스터링 방법.
  8. 레이더 시스템에 있어서,
    전방으로 송출된 레이더 신호가 반사되어 되돌아오는 레이더 신호를 수신하는 수신 안테나부;
    상기 수신 안테나부를 통해 수신된 수신신호의 중간주파수 신호를 추출하여 디지털 신호로 변환하는 패스밴드부; 및
    상기 패스밴드부로부터 제공되는 디지털 신호를 이용하여, 상기 레이더 시스템에 의해 탐지된 전체 타겟 각각에 대하여, 상기 수신 안테나부로부터 각 타겟까지의 거리, 상대속도, 각도 정보를 구하는 기능; 구해진 상기 수신 안테나부로부터 각 타겟까지의 거리 및 각도 정보를 이용하여 상기 수신 안테나부로부터 각 타겟까지의 x축 방향 거리 및 y축 방향 거리를 구하는 기능; 상기 레이더 시스템으로부터 각 타겟까지의 상대속도, x축 방향 거리 및 y축 방향 거리 정보를 이용하여 탐지 타겟 전체 중에서 조합 가능한 타겟 쌍들 각각에 대하여 유클리드 거리를 산출하는 기능; 및 산출된 유클리드 거리들을 이용하여 밀도 기반 공간 클러스터링(DBSCAN) 기법에 따라 탐지 타겟들을 클러스터링 하는 기능을 포함하는 데이터 처리부를 구비하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템에 의해 탐지된 타겟들의 클러스터링 처리 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 데이터 처리부의 상기 유클리드 거리를 산출하는 기능은, 상기 레이더 시스템으로부터 각 타겟까지의 상대속도, x축 방향 거리 및 y축 방향 거리 정보를 정규화 하는 기능; 및 정규화 된 상대속도, x축 방향 거리 및 y축 방향 거리 정보를 이용하여 상기 조합 가능한 타겟 쌍들 각각에 대한 유클리드 거리를 산출하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템에 의해 탐지된 타겟들의 클러스터링 처리 장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 데이터 처리부의 상기 클러스터링 하는 기능은, 상기 밀도 기반 공간 클러스터링 기법에 적용하는 임계값 반경과 동일 클러스터에 속할 수 있는 점들의 최소 개수(이하, 최소 점 개수라 함)를 미리 설정하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템에 의해 탐지된 타겟들의 클러스터링 처리 장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 데이터 처리부의 상기 클러스터링 하는 기능은, 각 타겟 점을 중심으로 하고 상기 임계값 반경을 갖는 원 안에 위치하는 타겟 점들의 개수가 상기 최소 점 개수 이상이면, 상기 원의 중심점을 코어 점으로 간주하고, 상기 임계값 반경을 갖는 원 안에 위치하는 타겟 점들의 개수가 상기 최소 점 개수 이하이면상기 원의 중심점을 코어 점들로부터 도달가능한 점으로 간주하며, 임의의 타겟 점이 코어 점에서 도달가능하지 않으면서, 그 임의의 타겟 점을 중심으로 상기 임계값 반경의 원을 그렸을 때 그 원에 속하는 타겟 점의 개수가 상기 최소 점 개수 이상이면 새로운 코어 포인트가 되지만, 이하이면 도달가능하지도 않고, 코어 점도 아니므로 노이즈 점으로 간주하는 기능; 및 상기 코어 점으로 간주된 타겟 점들과 상기 코어 점들로부터 도달가능한 점으로 간주된 타겟 점들을 합쳐 하나의 클러스터를 구성하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템에 의해 탐지된 타겟들의 클러스터링 처리 장치.
  12. 제8항에 있어서, 상기 데이터 처리부는 상기 클러스터링 하는 기능의 수행을 통해 얻어지는 클러스터링 결과에 기초하여 레이더 클러터에 해당하는 의미없는 타겟들과 의미 있는 차량 타겟을 구분하여 결정하는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템에 의해 탐지된 타겟들의 클러스터링 처리 장치.
  13. 제8항에 있어서, 상기 데이터 처리부는 상기 클러스터링 하는 기능을 통해 얻어진 클러스터된 타겟들을 사용하여 상기 레이더 시스템을 장착한 차량이 주행 중인 도로의 곡률을 추정하는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템에 의해 탐지된 타겟들의 클러스터링 처리 장치.
  14. 제13항에 있어서, 상기 데이터 처리부의 상기 추정하는 기능은, 도로를 따라 나란히 설치된 철제 도로구조물에 대응하는, 상기 도로의 곡률을 대표하는 클러스터를 찾는 기능; 찾아진 각 클러스터에서 소정 개수(p)의 타겟을 선택하여, 선택된 타겟들을 y축 방향으로의 상기 소정 개수 번째 타겟까지의 거리를 기준으로 오름차순으로 정렬하는 기능; 및 정렬된 타겟들의 거리 값들을 기초로 하여 차량의 왼쪽에 클러스터 된 타겟들과 오른쪽에 클러스터 된 타겟들에 대한 추세선을 계산하여 해당 도로의 곡률을 추출하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템에 의해 탐지된 타겟들의 클러스터링 처리 장치.
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