KR102115905B1 - 운전자 보조 시스템 및 그 제어방법 - Google Patents

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Abstract

개시된 일 측면에 따르면, 수집되는 다양한 데이터를 자료 결합(Data association)을 수행함으로써, 다수의 특징 정보를 정합하고, 정밀한 위치 측정을 수행하는 운전자 보조 시스템 및 그 제어방법을 제공한다.

Description

운전자 보조 시스템 및 그 제어방법{DRIVER ASSISTANCE SYSTEM AND CONTROL METHOD FOR THE SAME}
개시된 발명은 자료 결합을 통해 차량의 위치를 결정하는 운전자 보조 시스템에 관한 것이다.
최근 운전자가 외부 상황을 감지하지 못하는 경우를 대비하여, 차량 전방에 마련된 카메라가 촬영한 영상으로부터 보행자를 인식하여 차량의 전방에 보행자가 위치함을 운전자에게 알려주는 시스템이 개발되고 있다.
뿐만 아니라, 차량 전방에 마련된 레이더를 이용하여 차량 전방의 객체를 감지하여 차량의 전방에 보행자가 위치함을 운전자에게 알려주는 시스템 또한 개발되고 있다.
다만, 차량 전방에 설치된 레이더의 경우 3차원 좌표계(X,Y,Z)를 이용하여 객체를 감지함과 달리, 카메라를 통하여 획득한 영상을 통하여는 2차원 정보를 획득하는 바, 레이더 및 카메라의 융합을 통하여 보행자를 포함하는 객체의 위치 및 이동을 통한 트래킹의 정확성을 향상시키기 위한 기술 개발이 계속되고 있다.
개시된 일 측면에 따르면, 수집되는 다양한 데이터를 자료 결합(Data association)을 수행함으로써, 다수의 특징 정보를 정합하고, 정밀한 위치 측정을 수행하는 운전자 보조 시스템 및 그 제어방법을 제공한다.
개시된 일 실시예에 따른 운전자 보조 시스템은, 차량의 전방 시야(field of view)를 갖도록 상기 차량에 마련되고, 영상 데이터를 획득하는 카메라; 상기 차량에 대한 외부 감지 시야를 갖도록 상기 차량에 마련되고, 레이더 데이터를 획득하는 레이더; 상기 차량에 마련되고, HD 맵(High Definition Map)을 저장하는 저장부; 및 상기 카메라에 의해 획득된 영상 데이터 및 상기 레이더에 의해 획득된 레이더 데이터를 처리하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 영상 데이터 및 상기 레이더 데이터에 기초하여 상기 HD 맵에 포함된 특징 정보를 추출하고, 상기 추출된 특징 정보의 신뢰도 점수 및 확률 분포에 기초하여 결정된 특징 정보에 따라 상기 HD 맵에 포함된 GPS(Global Positioning System) 데이터를 수정한다.
상기 제어부는, 상기 영상 데이터 및 상기 HD 맵에 기초하여 복수 개의 특징 정보를 추출하고, 상기 복수 개의 특징 정보를 레이더 데이터와 매칭시켜 복수 개의 오프셋을 측정할 수 있다.
상기 제어부는, IPDA(Integrated Probabilistic Data Association)에 기초하여 상기 신뢰도 점수 및 상기 확률 분포를 획득하고, 상기 신뢰도 점수 및 상기 확률 분포에 기초하여 결정된 상기 복수 개의 특징 정보에 대한 가중치를 산출할 수 있다.
상기 제어부는, 칼만 필터에 기초하여 상기 가중치에 포함된 오프셋 대표 추정값을 업데이트할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 업데이트된 오프셋 대표 추정값을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과에 기초하여 상기 GPS 데이터의 수정 여부를 중단할 수 있다.
상기 업데이트된 오프셋 대표 추정값을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과 및 동역학 모델에 기초하여 상기 오프셋 대표 추정값을 현재 시점의 오프셋으로 예측할 수 있다.
상기 현재 시점의 오프셋을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과에 기초하여 상기 GPS 데이터의 수정 여부를 중단할 수 있다.
상기 현재 시점의 오프셋을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과 및 상기 현재 시점의 오프셋에 기초하여 상기 GPS 데이터를 수정할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 수정된 GPS 데이터에 기초하여 상기 HD 맵에서 상기 차량의 위치를 결정할 수 있다.
개시된 다른 실시예에 따른 운전자 보조 시스템의 제어방법은 차량의 전방 시야(field of view)를 갖도록 상기 차량에 마련된 카메라로부터 영상 데이터를 획득하고; 상기 차량에 대한 외부 감지 시야를 갖도록 상기 차량에 마련된 레이더로부터 레이더 데이터를 획득하고; 외부로부터 HD 맵(High Definition Map)을 수신한 후 저장부에 상기 HD 맵을 저장하고; 상기 영상 데이터 및 상기 레이더 데이터에 기초하여 상기 HD 맵에 포함된 특징 정보를 추출하고; 상기 추출된 특징 정보의 신뢰도 점수 및 확률 분포에 기초하여 결정된 특징 정보에 따라 상기 HD 맵에 포함된 GPS(Global Positioning System) 데이터를 수정하는 것;을 포함한다.
상기 추출하는 것은, 상기 영상 데이터 및 상기 HD 맵에 기초하여 복수 개의 특징 정보를 추출하는 것;을 더 포함하고, 상기 수정하는 것은, 상기 복수 개의 특징 정보를 레이더 데이터와 매칭시켜 복수 개의 오프셋을 측정하는 것;을 포함할 수 있다.
상기 수정하는 것은, IPDA(Integrated Probabilistic Data Association)에 기초하여 상기 신뢰도 점수 및 상기 확률 분포를 획득하고, 상기 신뢰도 점수 및 상기 확률 분포에 기초하여 결정된 상기 복수 개의 특징 정보에 대한 가중치를 산출하는 것;을 포함할 수 있다.
상기 수정하는 것은, 칼만 필터에 기초하여 상기 가중치에 포함된 오프셋 대표 추정값을 업데이트하는 것;을 포함할 수 있다.
상기 수정하는 것은, 상기 업데이트된 오프셋 대표 추정값을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과에 기초하여 상기 GPS 데이터의 수정 여부를 중단하는 것;을 포함할수 있다.
상기 수정하는 것은, 상기 업데이트된 오프셋 대표 추정값을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과 및 동역학 모델에 기초하여 상기 업데이트된 오프셋 대표 추정값을 현재 시점의 오프셋으로 예측하는 것;을 포함할 수 있다.
상기 수정하는 것은, 상기 현재 시점의 오프셋을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과에 기초하여 상기 GPS 데이터의 수정 여부를 중단하는 것;을 포함할 수 있다.
상기 수정하는 것은, 상기 현재 시점의 오프셋을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과 및 상기 현재 시점의 오프셋에 기초하여 상기 GPS 데이터를 수정하는 것;을 포함할 수 있다.
상기 수정된 GPS 데이터에 기초하여 상기 HD 맵에서 상기 차량의 위치를 결정하는 것;을 더 포함할 수 있다.
개시된 일 측면에 따른 운전자 보조 시스템 및 그 제어방법은, 수집되는 다양한 데이터를 자료 결합(Data association)을 수행함으로써, 다수의 특징 정보를 정합하고, 정밀한 위치 측정을 수행할 수 있다.
다른 측면에 따른 운전자 보조 시스템 및 그 제어방법은, 각각의 특징 정보가 가지는 신뢰도를 산출함으로써, 다양한 자율 주행 센서의 결합에 따른 확장성을 확보할 수 있다.
또 다른 측면에 따른 운전자 보조 시스템 및 그 제어방법은, 정밀한 위치 측정을 통해서 운전자의 안전을 보장할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 의한 차량의 구성을 도시한다.
도 2는 일 실시예에 의한 운전자 보조 시스템의 구성을 도시한다.
도 3은 일 실시예에 의한 운전자 보조 시스템에 포함된 카메라 및 레이더를 도시한다.
도 4는 개시된 일 실시예에 따른 운전자 보조 시스템의 제어방법에 관한 순서도이다.
도 5는 맵 정합을 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 오프셋 측정에 대한 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 각각의 오프셋을 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 개시된 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
제 1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 개시된 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.
도 1은 일 실시예에 의한 차량의 구성을 도시한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 차량(1)은 엔진(10)과, 변속기(20)와, 제동 장치(30)와, 조향 장치(40)를 포함한다. 엔진(10)은 실린더와 피스톤을 포함하녀, 차량(1)이 주행하기 위한 동력을 생성할 수 있다. 변속기(20)는 복수의 기어들을 포함하며, 엔진(10)에 의하여 생성된 동력을 차륜까지 전달할 수 있다. 제동 장치(30)는 차륜과의 마찰을 통하여 차량(1)을 감속시키거나 차량(1)을 정지시킬 수 있다. 조향 장치(40)는 차량(1)의 주행 방향을 변경시킬 수 있다.
차량(1)은 복수의 전장 부품들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량(1)은 엔진 관리 시스템(Engine Management System, EMS) (11)과, 변속기 제어 유닛(Transmission Control Unit, TCU) (21)과, 전자식 제동 제어 모듈(Electronic Brake Control Module) (31)과, 전자식 조향 장치(Electronic Power Steering, EPS) (41)과, 바디 컨트롤 모듈(Body Control Module, BCM)과, 운전자 보조 시스템(Driver Assistance System, DAS)을 더 포함한다.
엔진 관리 시스템(11)은 가속 페달을 통한 운전자의 가속 의지 또는 운전자 보조 시스템(100)의 요청에 응답하여 엔진(10)을 제어할 수 있다. 예를 들어 엔진 관리 시스템(11)은 엔진(10)의 토크를 제어할 수 있다.
변속기 제어 유닛(21)은 변속 레버를 통한 운전자의 변속 명령 및/또는 차량(1)의 주행 속도에 응답하여 변속기(20)를 제어할 수 있다. 예를 들어 변속기 제어 유닛(21)은 엔진(10)으로부터 차륜까지의 변속 비율을 조절할 수 있다.
전자식 제동 제어 모듈(31)은 제동 페달을 통한 운전자의 제동 의지 및/또는 차륜들의 슬립(slip)에 응답하여 제동 장치(30)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 전자식 제동 제어 모듈(31)은 차량(1)의 제동 시에 감지되는 차륜의 슬립에 응답하여 차륜의 제동을 일시적으로 해제할 수 있다(Anti-lock Braking Systems, ABS). 전자식 제동 제어 모듈(31)은 차량(1)의 조향 시에 감지되는 오버스티어링(oversteering) 및/또는 언더스티어링(understeering)에 응답하여 차륜의 제동을 선택적으로 해제할 수 있다(Electronic stability control, ESC). 또한, 전자식 제동 제어 모듈(31)은 차량(1)의 구동 시에 감지되는 차륜의 슬립에 응답하여 차륜을 일시적으로 제동할 수 있다(Traction Control System, TCS).
전자식 조향 장치(41)는 스티어링 휠을 통한 운전자의 조향 의지에 응답하여 운전자가 쉽게 스티어링 휠을 조작할 수 있도록 조향 장치(40)의 동작을 보조할 수 있다. 예를 들어, 전자식 조향 장치(41)는 저속 주행 또는 주차 시에는 조향력을 감소시키고 고속 주행 시에는 조향력을 증가시키도록 조향 장치(40)의 동작을 보조할 수 있다.
바디 컨트롤 모듈(50)은 운전자에게 편의를 제공하거나 운전자의 안전을 보장하는 전장 부품들의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 바디 컨트롤 모듈(50)은 헤드 램프, 와이퍼, 클러스터, 다기능 스위치 및 방향 지시 램프 등을 제어할 수 있다.
저장부(60)는 차량(1)이 외부로부터 수신하는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(60)는 차량(1)에 마련된 AVN(Audio Video Navigation) 장치 또는 통신 네트워크를 통해 HD 맵(High Definition Map)을 저장한다. 여기서 HD 맵은 자율주행용 3D 맵으로, 차선, 랜드마크, 교통표지판, 중앙분리대, 연석과 같은 고정적인 대상에 대한 정적 데이터와 주변 차량, 노면 상태, 교통 신호와 같은 가변적인 대상 동적 데이터를 모두 포함한다.
통상적으로 HD 맵은 동적 데이터의 용량과 가변성 때문에 MMS(Mobile Mapping System)으로 불리는 맵 공급자로부터 전달될 수 있다. 개시된 저장부(60)는 맵 공급자가 전달하는 HD 맵을 저장한 후, 요청에 의해서 운전자 보조 시스템(100)으로 HD 맵을 전달한다. 운전자 보조 시스템(100)은 이하에서 후술하는 카메라 모듈(101) 및 레이더 모듈(102)로부터 취득한 주행 환경에 관한 데이터를수신된 HD 맵의 업데이트에 이용할 수 있으며, 또한, 개시된 실시예에 따라 HD 맵에 표시될 GPS(Global Positioning System) 데이터를 수정할 수 있다.
운전자 보조 시스템(100)은 운전자가 차량(1)을 조작(구동, 제동, 조향)하는 것을 보조할 수 있다. 예를 들어, 운전자 보조 시스템(100)은 차량(1) 주변의 환경(예를 들어, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트(cyclist), 차선, 도로 표지판 등)을 감지하고, 감지된 환경에 응답하여 차량(1)의 구동 및/또는 제동 및/또는 조향을 제어할 수 있다.
운전자 보조 시스템(100)은 운전자에게 다양한 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 운전자 보조 시스템(100)은 차선 이탈 경고(Lane Departure Warning, LDW)와, 차선 유지 보조(Lane Keeping Assist, LKA)와, 상향등 보조(High Beam Assist, HBA)와, 자동 긴급 제동(Autonomous Emergency Braking, AEB)과, 교통 표지판 인식(Traffic Sign Recognition, TSR)과, 스마트 크루즈 컨트롤(Smart Cruise Control, SCC)과, 사각지대 감지(Blind Spot Detection, BSD) 등을 제공할 수 있다.
운전자 보조 시스템(100)은 차량(1) 주변의 영상 데이터를 획득하는 카메라 모듈(101)과, 차량(1) 주변의 객체 데이터를 획득하는 레이더 모듈(102)을 포함한다.
카메라 모듈(101)은 카메라(101a)와 제어기(Electronic Control Unit, ECU) (101b)를 포함하며, 차량(1)의 전방을 촬영하고 다른 차량, 보행자, 사이클리스트, 차선, 도로 표지판 등을 인식할 수 있다.
레이더 모듈(102)은 레이더(102a)와 제어기(102b)를 포함하며, 차량(1) 주변의 객체(예를 들어, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트 등)의 상대 위치, 상대 속도 등을 획득할 수 있다.
이상의 전자 부품들은 차량용 통신 네트워크(NT)를 통하여 서로 통신할 수 있다. 예를 들어, 전장 부품들은 이더넷(Ethernet), 모스트(MOST, Media Oriented Systems Transport), 플렉스레이(Flexray), 캔(CAN, Controller Area Network), 린(LIN, Local Interconnect Network) 등을 통하여 데이터를 주고 받을 수 있다. 예를 들어, 운전자 보조 시스템(100)은 엔진 관리 시스템(11), 전자식 제동 제어 모듈(31) 및 전자식 조향 장치(41)에 각각 차량용 통신 네트워크(NT)를 통하여 구동 제어 신호, 제동 신호 및 조향 신호를 전송할 수 있다.
도 2은 일 실시예에 의한 운전자 보조 시스템의 구성을 도시한다. 도 3은 일 실시예에 의한 운전자 보조 시스템에 포함된 카메라 및 레이더를 도시한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 차량(1)은 제동 시스템(32)과, 조향 시스템(42)과, 운전자 보조 시스템(100)을 포함할 수 있다.
제동 시스템(32)은 도 1과 함께 설명된 전자식 제동 제어 모듈(31, 도 1 참조)과 제동 장치(30, 도 1 참조)를 포함하며, 조향 시스템(42)은 전자식 조향 장치(41, 도 1 참조)와 조향 장치(40, 도 1 참조)를 포함할 수 있다.
운전자 보조 시스템(100)은 전방 카메라(110)와, 전방 레이더(120)와, 복수의 코너 레이더들(130)을 포함할 수 있다.
전방 카메라(110)는 도 3에 도시된 바와 같이 차량(1)의 전방을 향하는 시야(field of view) (110a)를 가질 수 있다. 전방 카메라(110)는 예를 들어 차량(1)의 프론트 윈드 쉴드에 설치될 수 있다.
전방 카메라(110)는 차량(1)의 전방을 촬영하고, 차량(1) 전방의 영상 데이터를 획득할 수 있다. 차량(1) 전방의 영상 데이터는 차량(1) 전방에 위치하는 다른 차량 또는 보행자 또는 사이클리스트 또는 차선에 관한 위치 정보를 포함할 수 있다.
전방 카메라(110)는 복수의 렌즈들 및 이미지 센서를 포함할 수 있다. 이미지 센서는 광을 전기 신호로 변환하는 복수의 포토 다이오드들을 포함할 수 있으며, 복수의 포토 다이오드들이 2차원 매트릭스로 배치될 수 있다.
전방 카메라(110)는 제어부(140)와 전기적으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 전방 카메라(110)는 차량용 통신 네트워크(NT)를 통하여 제어부(140)와 연결되거나, 하드 와이어(hard wire)를 통하여 제어부(140)와 연결되거나, 인쇄 회로 기판(Printed Circuit Board, PCB)을 통하여 제어부(140)와 연결될 수 있다.
전방 카메라(110)는 차량(1) 전방의 영상 데이터를 제어부(140)로 전달할 수 있다.
전방 레이더(120)는 도 3에 도시된 바와 같이 차량(1)의 전방을 향하는 감지 시야(field of sensing) (120a)을 가질 수 있다. 전방 레이더(120)는 예를 들어 차량(1)의 그릴(grille) 또는 범퍼(bumper)에 설치될 수 있다.
전방 레이더(120)는 차량(1)의 전방을 향하여 송신 전파를 방사하는 송신 안테나(또는 송신 안테나 어레이)와, 객체에 반사된 반사 전파를 수신하는 수신 안테나(또는 수신 안테나 어레이)를 포함할 수 있다. 전방 레이더(120)는 송신 안테나에 의한 송신된 송신 전파와 수신 안테나에 의하여 수신된 반사 전파로부터 전방 레이더 데이터를 획득할 수 있다. 전방 레이더 데이터는 차량(1) 전방에 위치하는 다른 차량 또는 보행자 또는 사이클리스트에 관한 거리 정보 및 속도 정도를 포함할 수 있다. 전방 레이더(120)는 송신 전파와 반사 전파 사이의 위상 차이(또는 시간 차이)에 기초하여 객체까지의 상태 거리를 산출하고, 송신 전파와 반사 전파 사이의 주파수 차이에 기초하여 객체의 상대 속도를 산출할 수 있다.
전방 레이더(120)는 예를 들어 차량용 통신 네트워크(NT) 또는 하드 와이어 또는 인쇄 회로 기판을 통하여 제어부(140)와 연결될 수 있다. 전방 레이더(120)는 전방 레이더 데이터를 제어부(140)로 전달할 수 있다.
복수의 코너 레이더들(130)은 차량(1)의 전방 우측에 설치되는 제1 코너 레이더(131)와, 차량(1)의 전방 좌측에 설치되는 제2 코너 레이더(132)와, 차량(1)의 후방 우측에 설치되는 제3 코너 레이더(133)와, 차량(1)의 후방 좌측에 설치되는 제4 코너 레이더(134)를 포함한다.
제1 코너 레이더(131)는 도 3에 도시된 바와 같이 차량(1)의 전방 우측을 향하는 감지 시야(131a)를 가질 수 있다. 전방 레이더(120)는 예를 들어 차량(1)의 전방 범퍼의 우측에 설치될 수 있다. 제2 코너 레이더(132)는 차량(1)의 전방 좌측을 향하는 감지 시야(132a)를 가질 수 있으며, 예를 들어 차량(1)의 전방 범퍼의 좌측에 설치될 수 있다. 제3 코너 레이더(133)는 차량(1)의 후방 우측을 향하는 감지 시야(133a)를 가질 수 있으며, 예를 들어 차량(1)의 후방 범퍼의 우측에 설치될 수 있다. 제4 코너 레이더(134)는 차량(1)의 후방 좌측을 향하는 감지 시야(134a)를 가질 수 있으며, 예를 들어 차량(1)의 후방 범퍼의 좌측에 설치될 수 있다.
제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(131, 132, 133, 134) 각각은 송신 안테나와 수신 안테나를 포함할 수 있다. 제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(131, 132, 133, 134)은 각각 제1 코너 레이더 데이터와 제2 코너 레이더 데이터와 제3 코너 레이더 데이터와 제4 코너 레이더 데이터를 획득할 수 있다. 제1 코너 레이더 데이터는 차량(1) 전방 우측에 위치하는 다른 차량 또는 보행자 또는 사이클리스트(이하 "객체"라 한다)에 관한 거리 정보 및 속도 정도를 포함할 수 있다. 제2 코너 레이더 데이터는 차량(1) 전방 좌측에 위치하는 객체의 거리 정보 및 속도 정도를 포함할 수 있다. 제3 및 제4 코너 레이더 데이터는 차량(1) 후방 우측 및 차량(1) 후방 좌측에 위치하는 객체의 거리 정보 및 속도 정보를 포함할 수 있다.
제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(131, 132, 133, 134) 각각은 예를 들어 차량용 통신 네트워크(NT) 또는 하드 와이어 또는 인쇄 회로 기판을 통하여 제어부(140)와 연결될 수 있다. 제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(131, 132, 133, 134)은 각각 제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더 데이터를 제어부(140)로 전달할 수 있다.
제어부(140)는 카메라 모듈(101, 도 1 참조)의 제어기(101b, 도 1 참조) 및/또는 레이더 모듈(102, 도 1 참조)의 제어기(102b, 도 1 참조) 및/또는 별도의 통합 제어기를 포함할 수 있다.
제어부(140)는 프로세서(141)와 메모리(142)를 포함한다.
프로세서(141)는 전방 카메라(110)의 전방 영상 데이터와 전방 레이더(120)의 전방 레이더 데이터와 복수의 코너 레이더들(130)의 코너 레이더 데이터를 처리하고, 제동 시스템(32) 및 조향 시스템(42)을 제어하기 위한 제동 신호 및 조향 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(141)는 전방 카메라(110)의 전방 영상 데이터를 처리하는 이미지 시그널 프로세서 및/또는 레이더들(120, 130)의 레이더 데이터를 처리하는 디지털 시그널 프로세서 및/또는 제동 신호와 조향 신호를 생성하는 마이크로 컨트롤 유닛(Micro Control Unit, MCU)를 포함할 수 있다.
프로세서(141)는 전방 카메라(110)의 전방 영상 데이터와 전방 레이더(120)의 전방 레이더 데이터에 기초하여 차량(1) 전방의 객체들(예를 들어, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트 등)을 감지할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(141)는 전방 레이더(120)의 전방 레이더 데이터에 기초하여 차량(1) 전방의 객체들의 위치 정보(거리 및 방향) 및 속도 정보(상대 속도)를 획득할 수 있다. 프로세서(141)는 전방 카메라(110)의 전방 영상 데이터에 기초하여 차량(1) 전방의 객체들의 위치 정보(방향) 및 유형 정보(예를 들어, 객체가 다른 차량인지, 또는 보행자인지, 또는 사이클리스트인지 등)를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(141)는 전방 영상 데이터에 의하여 감지된 객체들을 전방 레이더 데이터에 의한 감지된 객체에 매칭하고, 매칭 결과에 기초하여 차량(1)의 전방 객체들의 유형 정보와 위치 정보와 속도 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(141)는 전방 객체들의 유형 정보와 위치 정보와 속도 정보에 기초하여 제동 신호와 조향 신호를 생성할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(141)는 HD 맵에서 차량(1)의 현재 위치를 탐색하고, 전방 객체들의 위치 정보(거리)와 속도 정보(상대 속도)에 기초하여 차량(1)과 전방 객체 사이의 충돌까지의 시간(Time to Collision, TTC)를 산출하고, 충돌까지의 시간과 미리 정해진 기준 시간 사이의 비교 결과에 기초하여 운전자에게 충돌을 경고하거나 제동 신호를 제동 시스템(32)으로 전송할 수 있다. 미리 정해진 제1 기준 시간보다 작은 충돌까지의 시간에 응답하여, 프로세서(141)는 오디오 및/또는 디스플레이를 통한 경고를 출력하도록 할 수 있다. 미리 정해진 제2 기준 시간보다 작은 충돌까지의 시간에 응답하여, 프로세서(141)는 사전 제동 신호를 제동 시스템(32)으로 전송할 수 있다. 미리 정해진 제3 기준 시간보다 작은 충돌까지의 시간에 응답하여, 프로세서(141)는 긴급 제동 신호를 제동 시스템(32)으로 전송할 수 있다. 이때, 제2 기준 시간은 제1 기준 시간보다 작고, 제3 기준 시간은 제2 기준 시간보다 작다.
다른 예로, 프로세서(141)는 전방 객체들의 속도 정보(상대 속도)에 기초하여 충돌까지의 거리(Distance to Collision, DTC)를 산출하고, 충돌까지의 거리와 전방 객체들까지의 거리 사이의 비교 결과에 기초하여 운전자에게 충돌을 경고하거나 제동 신호를 제동 시스템(32)으로 전송할 수 있다.
프로세서(141)는 복수의 코너 레이더들(130)의 코너 레이더 데이터에 기초하여 차량(1) 측방(전방 우측, 전방 좌측, 후방 우측, 후방 좌측)의 객체들의 위치 정보(거리 및 방향) 및 속도 정보(상대 속도)를 획득할 수 있다.
메모리(142)는 프로세서(141)가 영상 데이터를 처리하기 위한 프로그램 및/또는 데이터와, 레이더 데이터를 처리하기 위한 프로그램 및/또는 데이터와, 프로세서(141)가 제동 신호 및/또는 조향 신호를 생성하기 위한 프로그램 및/또는 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(142)는 전방 카메라(110)로부터 수신된 영상 데이터 및/또는 레이더들(120, 130)로부터 수신된 레이더 데이터를 임시로 기억하고, 프로세서(141)의 영상 데이터 및/또는 레이더 데이터의 처리 결과를 임시로 기억할 수 있다.
또한, 메모리(142)는 저장부(60)로부터 수신한 HD 맵을 임시로 기억하고, 프로세서(141)가 이하에서 후술하는 차량(1)의 위치를 측위할 때, 기억한 HD 맵, 영상 데이터, 레이더 데이터를 제공한다.
메모리(142)는 S램(S-RAM), D램(D-RAM) 등의 휘발성 메모리뿐만 아니라 플래시 메모리, 롬(Read Only Memory, ROM), 이피롬(Erasable Programmable Read Only Memory: EPROM) 등의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
도 4는 개시된 일 실시예에 따른 운전자 보조 시스템의 제어방법에 관한 순서도이다.
도 4를 참조하면, 운전자 보조 시스템(100)의 제어부(140)는 HD 맵을 수신한다(200).
제어부(140)는 HD 맵에 포함된 GPS 데이터를 확인한다. 전술한 바와 같이, HD 맵은 중앙 분리대, 연석, 주변 차량 및 차선과 같은 다양한 데이터를 포함할 수 있다. 제어부(140)는 차량(1)으로부터 GPS 데이터를 수신하고, 수신된 HD 맵과 GPS 데이터를 매칭시켜, HD 맵 상에 현재 차량(1)의 위치를 확인한다.
제어부(140)는 레이더 데이터 및 HD 맵에서 특징 정보를 추출한다(210).
여기서 특징 정보는, HD 맵에 포함된 동적 데이터 및 정적 데이터 중, 차량(1)의 위치를 보정하는데 필요한 특별한 구조물 또는 두드러진 객체를 의미한다. 예를 들어 HD 맵상에 현재 차량의 위치로부터 미리 설정된 거리만큼 떨어진 전방에 신호등이 있다면, 제어부(140)는 신호등을 특징 정보로 추출할 수 있다.
제어부(140)는 측정 전처리(Measurement Preprocessing) 측정 선택(Measurement selection) 및 특징 추출(Feature Extraction)의 순서로 특징 정보를 추출할 수 있다. 특히, 측정 전처리 및 측정 선택은 HD 맵 및 레이더 데이터에 포함된 각각의 수치를 정량화한 후, 제어부(140)가 객체 데이터를 인식하는 과정을 의미하고, 특징 추출은 인식된 객체 데이터 중, 특징이 될만한 몇 가지의 객체를 선택하는 것을 의미한다.
특징 정보를 추출하는 구체적인 예시는 이하 다른 도면을 통해 후술한다.
제어부(140)는 추출된 특징 정보에 기초하여 맵 정합을 수행한다(220).
구체적으로 제어부(140)는 210 단계에서 추출된 특징 정보에서 GPS 데이터를 수정하기 위한 기준이 될 수 있는 특징 정보를 선택한다. 이를 위해서 제어부(140)는 각각의 특징 정보에 대한 신뢰도 점수를 획득한다. 이후 제어부(140)는 획득한 신뢰도 점수 및 확률 분포에 기초하여 특징 정보를 기준으로 GPS 데이터를 수정하는 추적 업데이트(Track Update)를 수행한다.
제어부(140)는 추적 업데이트에 의해서 결정되는 최종적인 오프셋을 GPS 데이터의 최종적인 GPS 데이터로 결정하고(230), 현재 차량(1)의 위치를 수정된 GPS 데이터에 기초하여 판단한 후 운전자 보조 시스템을 동작시킨다.
한편, 맵 정합은, 추출된 특징 정보로부터 수신된 GPS 데이터를 수정하는 일련의 과정을 의미하는 것으로, 추출된 특징 정보가 HD 맵 및 레이더 데이터에 기반하고, GPS 데이터를 추출된 특징 정보를 기준으로 수정되면 충분하다. 즉, 운전자 보조 시스템의 제어방법이 반드시 맵 정합이라는 단어에 제한되는 것은 아니다. 맵 정합에 대한 구체적인 설명은 이하의 다른 도면을 통해 후술한다.
도 5는 맵 정합을 구체적으로 설명하기 위한 도면이다. 도 6은 오프셋 측정에 대한 일 예를 설명하기 위한 도면이고, 도 7은 각각의 오프셋을 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 맵 정합은, 오프셋 측정(Offset Measurement, 300), IPDA(Integrated Probabilistic Data Association, 400), 트랙 업데이트(Track Update, 500), 트랙 관리(Track Management, 510) 및 트랙 프로퍼게이션(Track Propagation, 520)으로 세분화될 수 있다.
먼저, 오프셋 측정(300)은 각각의 특징 정보에 해당하는 각각의 오프셋을 획득하는 것을 의미한다.
구체적으로 제어부(140)는 추출된 특징 정보를 포함한 HD 맵 및 레이더 데이터로부터 오프셋(ΔXi, ΔYi, Δθi)을 측정한다. 여기서 추출된 특징 정보는 전술한 바와 같이, 차량(1)의 주변에 위치하는 객체를 의미할 수 있다.
도 6을 참조하면, 저장부(60)에 저장된 HD 맵은 전방 카메라(110)가 촬영한 영상 데이터(302)가 업데이트되어 HD 맵(301)과 같이 간략하게 도시될 수 있다. 또한, HD 맵(301)에는 수신된 GPS 데이터(350)에 기초한 차량(1)의 위치가 함께 포함될 수 있다.
만약 추출된 특징 정보가 중앙 분리대(310), 차선(320), 연석(330) 및 주변 차량(340)이면, 오프셋의 i는 1에서부터 4까지 수를 포함할 수 있다.
도 7을 참조하면, 제어부(140)는 특징 정보 중 첫 번째 오프셋(i=1)으로 중앙 분리대(310)에 대한 오프셋을 측정할 수 있다. 구체적으로 제어부(140)는 HD맵(301)에 포함된 중앙 분리대(310a)와 레이더 데이터에 의해서 특징 추출된 중앙 분리대(310b)의 차이에 기초하여 오프셋(ΔXi, ΔYi, Δθi)을 측정할 수 있다.
제어부(140)는 GPS 데이터(350)를 기준으로 레이더 데이터 및 HD 맵을 도 7과 같이 중첩시킨다. 일 예에 따른 중앙 분리대(310)는 GPS 데이터(350)를 기준으로 서로 상이한 각도로 측정될 수 있다.
구체적으로 HD 맵(301)에 포함된 중앙 분리대(310a)는 af의 기울기를 가지고 bf에 Y축 값을 가지는 1차 방정식으로 획득될 수 있다. 또한, 레이더 데이터에 포함된 중앙 분리대(310b)는 am의 기울기를 가지고 bm의 Y축 값을 가지는 1차 방정식으로 획득될 수 있다. 제어부(140)는 전술한 기울기 및 수학식 1을 통해서 각도 오프셋(Δθ1)을 측정한다.
[수학식 1]
Figure 112019050723810-pat00001
또한, 제어부(140)는 아래의 수학식 2와 같은 2차 행렬을 통해서 X축 오프셋(ΔX1) 및 Y축 오프셋(ΔY1)을 측정할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112019050723810-pat00002
한편, 도 6 및 도 7에서 설명한 오프셋 측정(300)은 추출된 특징 정보 및 GPS 데이터의 수정에 필요한 오프셋을 설명하기 위한 일 예에 불과하다. 따라서 개시된 운전자 보조 시스템은 다양한 방법을 통해서 오프셋을 측정하면 충분하고, 오프셋 측정에 제한은 없다.
다시 도 5를 참조하면, 제어부(140)는 추출된 특징 정보에 대한 오프셋 측정을 완료한 후, IPDA(400)를 수행할 수 있다.
여기서 IPDA(400)는 신뢰도 점수 및 확률 분포에 기초하여 복수의 특징 정보 중 GPS 데이터를 수정하는데 기준이 되는 특징 정보를 결정하는 것을 의미한다. 예를 들어 도 6에서 4가지 특징 정보가 추출되면, 제어부(140)는 4가지 특징 정보에 대한 신뢰도 점수(μk)를 획득한다. 또한, 제어부(140)는 각각의 특징 정보에서 산출된 복수 개의 오프셋에 대해서 IPDA에 기초한 확률 분포(βk , i)를 산출한다.
제어부(140)는 아래와 수학식 3 및 4를 통해 신뢰도 점수를 획득할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112019050723810-pat00003
[수학식 4]
Figure 112019050723810-pat00004
여기서 PDPG는 선험적 확률(Priori Probability), Pk,i는 우도(likelihood function)를 ρk,i는 measurement density를 의미한다. 또한, i, MK는 특징 정보의 개수, k는 데이터가 수집되는 시간을 구획한 것을 의미한다.
제어부(140)는 신뢰도 점수 뿐만 아니라 확률 분포를 이용하여, 복수의 특징 정보에 대한 가중치를 산출한다. 예를 들어 제1 시점에서 신뢰도 점수가 높게 획득된 특징 정보(예를 들어 직선 도로에서 중앙 분리대)라도 곡선 도로를 주행하는 차량에서는 신뢰도 점수가 낮을 수 있다. 따라서 제어부(140)는 각각의 특징 정보에 대해서 신뢰도 점수 및 확률 분포를 이용해 가중치를 부여함으로써, 상황에 맞는 특징 정보를 결정한다.
구체적으로 제어부(140)는 아래의 수학식 5와 같은 Gaussian Mixture State Estimates를 이용하여 가중치, 즉 오프셋 대표 추정값(Xk)와 오차 공분산(Pk)을 산출할 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112019050723810-pat00005
즉, 제어부(140)는 각각의 특징 정보로부터 전술한 수학식 5를 통해 산출된 대표 추정값, 오차 공분산 및 수학식 3 및 수학식 4를 통해 산출된 신뢰도를 기초로 GPS 데이터를 수정한다. 이를 통해서 개시된 운전자 보조 시스템은 다양하게 수집되는 차량(1)의 외부 상황 중에서 가장 신뢰할 수 있는 특징 정보를 기초로 차량(1)의 GPS 데이터를 수정할 수 있고, 운전자 보조 시스템의 안정성 및 정확성을 향상시킬 수 있다.
한편, 수학식 5에서는 오프셋을 X축만 기재하였지만, Y축에 대해서도 동일한 방법을 통해 산출될 수 있다.
수학식 5를 통해서 산출된 오프셋 대표 추정값과 오차 공분산은 트랙 업데이트(500)로 전달된다. 제어부(140)는 이하에서 후술하는 과정을 통해 오프셋의 대표 추정값을 수정한 후 최종적인 GPS 데이터의 수정에 필요한 최종적인 오프셋(특징 정보)을 결정한다.
제어부(140)는 선택된 오프셋으로 트랙 업데이트(500)를 실행한다.
구체적으로 트랙 업데이트(500)란, 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 이전 단계에서 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산(Xk-1, Pk-1)과 현재 단계에서 산출된 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산(Xk Pk)을 비교하고, 비교 결과에 따라 이전 단계에서 산출된 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산(Xk-1, Pk-1)을 수정하는 것을 의미한다.
운전자 보조 시스템(100)은 각 시점에 따라 레이더 데이터 및 카메라 데이터를 수집한다. 운전자 보조 시스템(100)은 각각의 단계(시점)에서 산출되는 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산을 서로 비교한다.
한편, 트랙 업데이트(500)가 진행되면, 제어부(140)는 트랙 업데이트(500)로부터 업데이트된 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산을 수신한 후, 트랙 관리(510)를 수행한다.
트랙 관리(510)는 트랙 종료(Track Termination, 511), 트랙 확정(Track Confirmation, 512) 및 트랙 개시(Track Initiation, 513)로 세분화될 수 있다. 구체적으로 트랙 관리(510)는 업데이트된 과거의 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산(Xk-1, Pk- 1)을 HD 맵과 비교하고, 서로 매칭이 이뤄지는 정도에 따라 트랙 업데이트를 중단(511)할지, 계속해서 트랙 업데이트를 진행(513)할지 여부를 확인(512)한다.
만약 과거의 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산(Xk-1, Pk-1)이 HD 맵과 매칭되는 정도를 나타내는 신뢰도 점수(μk)가 미리 설정된 기준보다 낮게 산출되면, 제어부(140)는 현재 GPS 데이터의 수정에 기초가 되는 오프셋(ΔXi, ΔYi, Δθi)을 파기하고, 도 4의 특징 추출(210)부터 다시 전체 과정을 진행할 수 있다.
만약 과거의 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산(Xk-1, Pk-1)이 HD 맵과 매칭되는 정도를 나타내는 신뢰도 점수(μk)가 미리 설정된 기준보다 높게 산출되면, 트랙 관리(510)는 트랙 프로퍼게이션(520)을 진행할 것을 결정할 수 있다.
여기서 트랙 프로퍼게이션(520)는 동역학 모델을 통해 미래를 예측하는 것으로, 수정된 과거 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산(Xk-1, Pk-1)을 이용해 현재 시점으로 예측되는 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산(X'k, P'k)을 산출한다.
예측된 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산(X'k P'k)은 다시 트랙 관리(510)로 전달된다. 트랙 관리(510)는 과거 대표값을 매칭시킨 것과 같이 예측된 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산(X'k P'k)을 HD 맵과 매칭시켜 트랙 프로퍼게이션(520)의 결과를 계속 수정할지 여부를 결정한다.
만약 예측된 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산(X'k P'k)이 HD 맵과 매칭되는 것이 확인되면, 트랙 관리(510)는 예측된 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산(X'k P'k)을 최종적인 GPS 데이터로 출력한다. 그러나 예측된 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산(X'k P'k)이 HD 맵과 매칭되지 않으면, 트랙 관리(510)는 예측된 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산(X'k P'k)을 GPS 데이터로 사용하지 않고, 도 4의 특징 추출(210)부터 다시 전체의 과정을 진행할 수 있다.
정리하면, 개시된 제어부(140)는 추출된 복수 개의 특징 정보를 레이더 데이터와 매칭시켜 복수 개의 오프셋(ΔXi, ΔYi, Δθi)을 측정한다. 제어부(140)는 측정된 복수 개의 오프셋 각각에 대해 IPDA에 기초하여 신뢰도 점수 및 확률 분포를 획득한다. 제어부(140)는 획득한 신뢰도 점수 및 확률 분포에 기초하여 복수 개의 오프셋에 대한 확률 분포를 산출한다(400).
복수개의 오프셋에 대한 확률 분포가 산출되면, 제어부(140)는 칼만 필터를 이용하여 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산을 업데이트(500)한다. 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산이 업데이트되면, 제어부(140)는 HD 맵과 매칭시키고, 매칭 신뢰도 여부에 기초하여 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산을 파기(511)할 것인지 아니면 트랙 프로퍼게이션(520)을 진행할지 여부를 결정하는 트랙 관리(510)를 수행한다.
업데이트된 오프셋 대표 추정값 및 오차 공분산에 대한 신뢰도 점수가 미리 설정된 기준 이상이면, 제어부(140)는 오프셋 대표 추정값을 동역학 모델에 기초하여 현재 시점의 오프셋으로 예측한다. 제어부(140)는 예측한 오프셋을 다시 HD 맵과 매칭시키고, 매칭 여부에 기초하여 예측한 오프셋을 파기(511)여부를 결정하는 트랙 관리(510)를 다시 수행한다.
만약 예측한 오프셋이 HD 맵과 매칭된다면, 제어부(140)는 예측한 오프셋을 GPS 데이터로 출력하고, 이를 통해서 HD 맵상에 차량(1)의 데이터를 위치를 수정 또는 확정할 수 있다.
이를 통해서 개시된 운전자 보조 시스템(100)은, 다수의 특징 정보를 정합한 후 이를 기초로 정밀한 위치 측정을 수행할 수 있다. 나아가 각각의 특징 정보가 가지는 신뢰도 및 확률 분포를 통해 다양한 자율 주행 센서의 결합에 따른 확장성을 확보하고, 정밀한 위치 측정을 통해서 운전자의 안전을 보장할 수 있다.
1: 차량
100: 운전자 보조 시스템
110: 전방 카메라
120: 전방 레이더
130: 복수의 코너 레이더들
140: 제어부

Claims (18)

  1. 차량의 전방 시야(field of view)를 갖도록 상기 차량에 마련되고, 영상 데이터를 획득하는 카메라;
    상기 차량에 대한 외부 감지 시야를 갖도록 상기 차량에 마련되고, 레이더 데이터를 획득하는 레이더;
    상기 차량에 마련되고, HD 맵(High Definition Map)을 저장하는 저장부; 및
    상기 카메라에 의해 획득된 영상 데이터 및 상기 레이더에 의해 획득된 레이더 데이터를 처리하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 제어부;를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 영상 데이터 및 상기 레이더 데이터에 기초하여 상기 HD 맵에 포함된 특징 정보를 추출하고, 상기 추출된 특징 정보의 신뢰도 점수 및 확률 분포에 기초하여 결정된 특징 정보에 따라 상기 HD 맵에 포함된 GPS(Global Positioning System) 데이터를 수정하는 운전자 보조 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 영상 데이터 및 상기 HD 맵에 기초하여 복수 개의 특징 정보를 추출하고, 상기 복수 개의 특징 정보를 레이더 데이터와 매칭시켜 복수 개의 오프셋을 측정하는 운전자 보조 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 제어부는,
    IPDA(Integrated Probabilistic Data Association)에 기초하여 상기 신뢰도 점수 및 상기 확률 분포를 획득하고, 상기 신뢰도 점수 및 상기 확률 분포에 기초하여 결정된 상기 복수 개의 특징 정보에 대한 가중치를 산출하는 운전자 보조 시스템.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 제어부는,
    칼만 필터에 기초하여 상기 가중치에 포함된 오프셋 대표 추정값을 업데이트하는 운전자 보조 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 업데이트된 오프셋 대표 추정값을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과에 기초하여 상기 GPS 데이터의 수정 여부를 중단하는 운전자 보조 시스템.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 업데이트된 오프셋 대표 추정값을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과 및 동역학 모델에 기초하여 상기 오프셋 대표 추정값을 현재 시점의 오프셋으로 예측하는 운전자 보조 시스템.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 현재 시점의 오프셋을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과에 기초하여 상기 GPS 데이터의 수정 여부를 중단하는 운전자 보조 시스템.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 현재 시점의 오프셋을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과 및 상기 현재 시점의 오프셋에 기초하여 상기 GPS 데이터를 수정하는 운전자 보조 시스템.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 수정된 GPS 데이터에 기초하여 상기 HD 맵에서 상기 차량의 위치를 결정하는 운전자 보조 시스템.
  10. 차량의 전방 시야(field of view)를 갖도록 상기 차량에 마련된 카메라로부터 영상 데이터를 획득하고;
    상기 차량에 대한 외부 감지 시야를 갖도록 상기 차량에 마련된 레이더로부터 레이더 데이터를 획득하고;
    외부로부터 HD 맵(High Definition Map)을 수신한 후 저장부에 상기 HD 맵을 저장하고;
    상기 영상 데이터 및 상기 레이더 데이터에 기초하여 상기 HD 맵에 포함된 특징 정보를 추출하고;
    상기 추출된 특징 정보의 신뢰도 점수 및 확률 분포에 기초하여 결정된 특징 정보에 따라 상기 HD 맵에 포함된 GPS(Global Positioning System) 데이터를 수정하는 것;을 포함하는 운전자 보조 시스템의 제어방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 추출하는 것은,
    상기 영상 데이터 및 상기 HD 맵에 기초하여 복수 개의 특징 정보를 추출하는 것;을 더 포함하고,
    상기 수정하는 것은,
    상기 복수 개의 특징 정보를 레이더 데이터와 매칭시켜 복수 개의 오프셋을 측정하는 것;을 포함하는 운전자 보조 시스템의 제어방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 수정하는 것은,
    IPDA(Integrated Probabilistic Data Association)에 기초하여 상기 신뢰도 점수 및 상기 확률 분포를 획득하고, 상기 신뢰도 점수 및 상기 확률 분포에 기초하여 결정된 상기 복수 개의 특징 정보에 대한 가중치를 산출하는 것;을 포함하는 운전자 보조 시스템의 제어방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 수정하는 것은,
    칼만 필터에 기초하여 상기 가중치에 포함된 오프셋 대표 추정값을 업데이트하는 것;을 포함하는 운전자 보조 시스템의 제어방법.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 수정하는 것은,
    상기 업데이트된 오프셋 대표 추정값을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과에 기초하여 상기 GPS 데이터의 수정 여부를 중단하는 것;을 포함하는 운전자 보조 시스템의 제어방법.
  15. 제 13항에 있어서,
    상기 수정하는 것은,
    상기 업데이트된 오프셋 대표 추정값을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과 및 동역학 모델에 기초하여 상기 업데이트된 오프셋 대표 추정값을 현재 시점의 오프셋으로 예측하는 것;을 포함하는 운전자 보조 시스템의 제어방법.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 수정하는 것은,
    상기 현재 시점의 오프셋을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과에 기초하여 상기 GPS 데이터의 수정 여부를 중단하는 것;을 포함하는 운전자 보조 시스템의 제어방법.
  17. 제 15항에 있어서,
    상기 수정하는 것은,
    상기 현재 시점의 오프셋을 상기 HD 맵과 매칭시키고, 상기 매칭 결과 및 상기 현재 시점의 오프셋에 기초하여 상기 GPS 데이터를 수정하는 것;을 포함하는 운전자 보조 시스템의 제어방법.
  18. 제 17항에 있어서,
    상기 수정된 GPS 데이터에 기초하여 상기 HD 맵에서 상기 차량의 위치를 결정하는 것;을 더 포함하는 운전자 보조 시스템의 제어방법.
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