KR102119640B1

KR102119640B1 - Method for estimating curvature of road

Info

Publication number: KR102119640B1
Application number: KR1020140082013A
Authority: KR
Inventors: 윤지현
Original assignee: 현대자동차주식회사
Priority date: 2014-07-01
Filing date: 2014-07-01
Publication date: 2020-06-05
Also published as: KR20160003492A

Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 도로 곡률 추정 방법은 네비게이션을 통해서 설정된 경로에서 차량의 전방에 위치한 GPS 좌표가 제공되는 단계, 상기 제공된 GPS 좌표들을 상기 차량으로부터 가까운 순서대로 저장하여 DB(data base)를 생성하는 단계, 상기 DB에 저장된 상기 GPS 좌표 중 상기 차량이 지나온 지점들인 상기 차량의 후방에 위치한 후방 GPS 좌표를 상기 차량의 운행으로 획득되는 정보를 이용하여 보정하는 단계, 및 상기 후방 GPS 좌표를 보정한 내용을 기반으로, 상기 DB에 저장된 상기 차량의 전방에 위치한 전방 GPS 좌표를 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the method of estimating a road curvature according to an embodiment of the present invention, a GPS coordinate located in front of a vehicle is provided on a route set through navigation, and the provided GPS coordinates are stored in the order close to the vehicle to store a DB (data base) Generating, correcting the rear GPS coordinates located at the rear of the vehicle, which are the points where the vehicle has passed, among the GPS coordinates stored in the DB using information obtained by the operation of the vehicle, and correcting the rear GPS coordinates And correcting the front GPS coordinates located in front of the vehicle stored in the DB based on one content.

Description

METHOD FOR ESTIMATING CURVATURE OF ROAD

본 발명은 도로 곡률 추정 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 네비게이션을 통해서 설정된 경로 상의 전방 포인트를 이용하여 도로의 곡률을 계산 및 보정하는 도로 곡률 추정 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a road curvature estimation method, and more particularly, to a road curvature estimation method for calculating and correcting a curvature of a road using a forward point on a route set through navigation.

일반적으로 도로의 차선을 인식하는 방법은 카메라를 통해 촬영된 영상정보를 이용하여 해당 차량이 진행하는 도로의 차선을 판단하고, 얻어진 결과를 바탕으로 인식된 차선으로부터 이탈되었다고 판단되는 경우 소정의 경보처리를 수행하도록 구성된다. 즉, 차선을 인식하는 방법은 기본적으로 선 또는 곡선 형태로 된 차선을 카메라를 통하여 인식한다.In general, a method of recognizing a lane of a road uses image information captured by a camera to determine a lane of a road in which the corresponding vehicle proceeds, and processes a predetermined alarm when it is determined that the lane deviates from the recognized lane based on the obtained result. It is configured to perform. That is, the method of recognizing the lane basically recognizes the lane in the form of a line or curve through a camera.

그러나, 위와 같은 차선 인식 방법은 비 또는 눈 등이 내리는 환경적인 요인이나 해당 카메라의 오작동 등으로 인하여 차선의 표식이 시각적으로 인식되지 못하거나 또는 차선이 지워진 도로에서는 차선 판단이 어렵다는 단점이 있다.However, the above lane recognition method has a disadvantage that it is difficult to determine the lane on the road where the lane mark is not recognized visually or the lane is erased due to environmental factors such as rain or snow or malfunction of the camera.

결국, 카메라만을 통한 차선 인식 방법은 차선을 인식하여 안전한 운행에 도움을 주기 위한 기술에서 해당 차선을 정확하게 인식하지 못하게 되는 문제가 발생할 가능성이 발생하게 되며, 이는 차량의 안전운전과 직결된다.As a result, in the lane recognition method using only the camera, there is a possibility that a problem in which the lane is not accurately recognized may occur in a technique for recognizing the lane and assist in safe driving, which is directly connected to the safe driving of the vehicle.

본 발명의 목적은 차선의 인식이 어려운 한계 상황에서도 기존의 카메라 외에 GPS 및 네비게이션을 통하여 차량이 주행하는 도로의 곡률을 추정하는 도로 곡률 추정 방법을 제공하는 데 있다.An object of the present invention is to provide a road curvature estimation method for estimating a curvature of a road on which a vehicle travels through GPS and navigation in addition to an existing camera even in a limit situation where it is difficult to recognize a lane.

실시 예에 있어서, 상기 네비게이션을 통해서 설정된 경로에서 차량의 전방에 위치한 GPS 좌표가 제공되는 단계에서, 상기 GPS 좌표는 미리 설정된 거리 간격만큼 이격된 좌표들인 것을 특징으로 한다.In an embodiment, in the step of providing GPS coordinates located in front of the vehicle in a route set through the navigation, the GPS coordinates are characterized in that they are coordinates spaced apart by a preset distance interval.

실시 예에 있어서, 상기 DB를 생성하는 단계는 상기 차량의 진행으로 새롭게 제공되는 상기 GPS 좌표의 노이즈를 보정하여 상기 DB에 저장되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the step of generating the DB is characterized by including the step of correcting the noise of the GPS coordinates newly provided as the progress of the vehicle is stored in the DB.

실시 예에 있어서, 상기 새롭게 제공되는 상기 GPS 좌표의 노이즈가 미리 설정된 문턱값 이상의 노이즈가 포함된 경우, 상기 문턱값(threshold) 이상의 노이즈가 포함된 상기 GPS 좌표는 상기 DB에 저장하지 않는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, when the noise of the newly provided GPS coordinates includes noise above a preset threshold, the GPS coordinates including noise above the threshold are not stored in the DB. do.

실시 예에 있어서, 상기 차량의 운행으로 획득되는 정보는 상기 차량이 실제로 지나온 지점의 실제 GPS 좌표, 상기 차량에 구비된 카메라에서 인식된 상기 경로의 곡률 및 상기 카메라의 오프셋(offset) 중 적어도 하나 이상인 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the information obtained by the operation of the vehicle is at least one of actual GPS coordinates of a point where the vehicle actually passes, curvature of the path recognized by the camera provided in the vehicle, and offset of the camera. It is characterized by.

실시 예에 있어서, 상기 전방 GPS 좌표를 보정하는 단계에서, 상기 후방 GPS 좌표를 보정한 내용은 상기 후방 GPS 좌표와 상기 보정된 후방 GPS 좌표 사이의 오차, 오프셋 및 분산(variance) 중 적어도 하나 이상인 것을 특징으로 한다.In an embodiment, in the step of correcting the front GPS coordinates, the content of correcting the rear GPS coordinates is at least one of error, offset, and variance between the rear GPS coordinates and the corrected rear GPS coordinates. It is characterized by.

실시 예에 있어서, 상기 보정된 전방 GPS 좌표에 관한 최소 제곱 평균 오차(least mean square error)를 이용한 3차 커브피팅(3rd curve fitting)을 이용하여 상기 경로의 곡률을 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the method further includes calculating curvature of the path using 3rd curve fitting using a least mean square error of the corrected forward GPS coordinates. It is characterized by.

실시 예에 있어서, 상기 차량에 구비된 카메라에 의해 인식된 상기 경로의 곡률과 상기 산출된 곡률을 비교하여 상기 경로의 곡률의 유효성을 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the method may further include determining the validity of the curvature of the route by comparing the curvature of the route recognized by the camera provided in the vehicle and the calculated curvature.

본 발명에 따른 도로 곡률 추정 방법은 차선의 인식이 어려운 한계 상황에서도 기존의 카메라 외에 GPS 및 네비게이션을 통하여 차량이 주행하는 도로의 곡률을 추정할 수 있다.The road curvature estimation method according to the present invention can estimate the curvature of a road on which a vehicle travels through GPS and navigation in addition to a conventional camera even in a limit situation where it is difficult to recognize a lane.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 도로 곡률 추정 방법에서, 네비게이션에 설정된 경로 상의 GPS 좌표를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도로 곡률 추정 방법에서, 차량을 중심으로 전방 및 후방의 GPS 좌표를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 도로 곡률 추정 방법에서, 차량이 지나온 후방의 좌표를 보정하는 것을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도로 곡률 추정 방법에서, 후방 좌표의 보정을 기반으로 전방의 좌표를 보정하는 것을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도로 곡률 추정 방법을 통하여 인식된 곡률을 카메라를 통하여 인식한 결과와 함께 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating GPS coordinates on a route set in navigation in a method for estimating road curvature according to an embodiment of the present invention.
2 is a view showing GPS coordinates of a front and rear centered on a vehicle in a method for estimating a road curvature according to an embodiment of the present invention.
3 is a view showing a method of correcting coordinates of a rear side of a vehicle in a method for estimating a curvature of a road according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram illustrating correction of front coordinates based on correction of rear coordinates in a method for estimating road curvature according to an embodiment of the present invention.
5 is a view showing a curvature recognized through a method of estimating a road curvature according to an embodiment of the present invention together with a result recognized through a camera.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 통해 설명될 것이다. 그러나 본 발명은 여기에서 설명되는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 단지, 본 실시 예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여 제공되는 것이다.Advantages and features of the present invention and a method of achieving the same will be described through embodiments described below in detail with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described herein and may be embodied in other forms. However, the embodiments are provided to explain in detail that the technical spirit of the present invention can be easily carried out to a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention pertains.

도면들에 있어서, 본 발명의 실시 예들은 도시된 특정 형태로 제한되는 것이 아니며 명확성을 기하기 위하여 과장된 것이다. 본 명세서에서 특정한 용어들이 사용되었으나. 이는 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이며, 의미 한정이나 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 권리 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다.In the drawings, embodiments of the present invention are not limited to the specific form shown and are exaggerated for clarity. Although specific terms are used herein. This is used for the purpose of illustrating the present invention, and is not used to limit the scope of the present invention as defined in the claims or the claims.

본 명세서에서 ‘및/또는’이란 표현은 전후에 나열된 구성요소들 중 적어도 하나를 포함하는 의미로 사용된다. 또한, ‘연결되는/결합되는’이란 표현은 다른 구성요소와 직접적으로 연결되거나 다른 구성요소를 통해 간접적으로 연결되는 것을 포함하는 의미로 사용된다. 본 명세서에서 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 또한, 명세서에서 사용되는 ‘포함한다’ 또는 ‘포함하는’으로 언급된 구성요소, 단계, 동작 및 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및 소자의 존재 또는 추가를 의미한다.In this specification, the expression “and/or” is used to mean including at least one of the components listed before and after. In addition, the expression “connected/combined” is used to mean that it is directly connected to another component or indirectly connected through another component. In the present specification, the singular form also includes the plural form unless otherwise specified in the phrase. In addition, components, steps, operations and elements referred to as “comprises” or “comprising” as used in the specification mean the presence or addition of one or more other components, steps, operations and elements.

도로상의 차선을 인식하는 목적은 차량의 운행에 있어서 안정성을 높이기 위함이다. 이를 위해서, 일반적으로 차량의 전방 영상을 획득하는 카메라를 통하여, 해당 영상에 표시된 차선을 인식한다. 그러나 차선이 영상으로 인식되지 못하는 한계 상황인 경우, 예를 들어 카메라를 기준으로 차선이 역광에 위치하는 경우, 또는 차선이 지워진 부분이 있어 차선이 존재하지 않는 경우와 같은 상황에서는 차선의 인식이 불가능하게 되고, 결국 차량 운행의 안정성이 저하된다.The purpose of recognizing lanes on the road is to increase stability in the operation of the vehicle. To this end, a lane displayed on the corresponding image is recognized through a camera that generally acquires a front image of the vehicle. However, in a situation where the lane is not recognized as an image, for example, the lane is not recognized in a situation where the lane is located in the backlight with respect to the camera or the lane does not exist due to the portion where the lane is erased. In the end, the stability of the vehicle operation decreases.

본 발명에 따른 도로 곡률 추정 방법은 단순히 획득된 영상에 나타나는 차선만으로 도로의 차선을 인식하는 것이 아니라, 차량에 구비된 네비게이션 및 GPS 정보 등을 이용하여 도로 자체의 곡률을 추정하기 때문에, 영상에서 차선이 획득되지 않는 경우에도, 차량 운행의 안정성을 유지할 수 있다.The method of estimating the curvature of the road according to the present invention does not recognize the lane of the road only by the lane appearing in the acquired image, but uses the navigation and GPS information provided in the vehicle to estimate the curvature of the road itself. Even if it is not obtained, it is possible to maintain the stability of the vehicle operation.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대해 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 도로 곡률 추정 방법에서, 네비게이션에 설정된 경로 상의 GPS 좌표를 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating GPS coordinates on a route set in navigation in a method for estimating road curvature according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 차량(110)은 미리 네이게이션을 통해서 운행하고자 하는 목적지로 설정된 경로(120)를 안내받고 있다. 그리고, 해당 경로(120) 중 차량(110)의 전방에 위치한 GPS 좌표(121, 122, 123, 124, 125)가 차량(110)으로 제공된다. 여기서, 네이게이션을 통해서 설정된 경로에 위치하며, 차량(110)의 전방에 위치하는 특정 GPS 좌표(121, 122, 123, 124, 125)는 미리 설정된 거리 간격만큼 이격되어 위치하는 좌표들일 수 있다. 도 1은 해당 거리 간격이 100m로 미리 설정된 예를 나타내도 있다.Referring to FIG. 1, the vehicle 110 is guided through a route 120 set as a destination to be operated through a navigation in advance. And, the GPS coordinates 121, 122, 123, 124, and 125 located in front of the vehicle 110 among the corresponding paths 120 are provided to the vehicle 110. Here, the specific GPS coordinates 121, 122, 123, 124, and 125 located in a path set through the navigation and located in front of the vehicle 110 may be coordinates spaced apart by a predetermined distance interval. 1 also shows an example in which the distance interval is preset to 100 m.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도로 곡률 추정 방법에서, 차량을 중심으로 전방 및 후방의 GPS 좌표를 나타내는 도면이다.2 is a view showing GPS coordinates of a front and rear centered on a vehicle in a method for estimating a road curvature according to an embodiment of the present invention.

도 2에서 나타내는 바와 같이, 차량(210)이 운행하고자 하는 목적지로 설정된 경로(220) 상에 위치하는 GPS 좌표는 차량(210)에 제공되고, 제공된 GPS 좌표들은 차량(210)으로부터 가까운 순서대로 저장된다. 차량의 운행과 함께 이렇게 저장된 GPS 좌표들을 차량(210)의 전방(223; Xm) 및 후방(222; Ym)으로 구분되어 데이터베이스(data base)로 형성된다.As illustrated in FIG. 2, the GPS coordinates located on the route 220 set as a destination to be driven by the vehicle 210 are provided to the vehicle 210, and the provided GPS coordinates are stored in an order close to the vehicle 210. do. The GPS coordinates stored in this manner along with the operation of the vehicle are divided into a front 223 (Xm) and a rear 222 (Ym) of the vehicle 210 to form a database.

여기서, 차량(210)의 운행에 따라 순차적으로 저장되는 GPS 좌표의 간격이 변화하는 경우, 해당 GPS 좌표들을 일정한 간격으로 보정하여 기존에 이미 형성된 데이터베이스에 저장될 수 있다. 또한, 차량(210)의 진행으로 차량(210)에 새롭게 제공되는 GPS 좌표가 노이즈를 포함하는 경우, 해당 노이즈를 보정하여 이미 형성된(생성된) 데이터베이스에 순차적으로 저장될 수 있다. 그리고, 새롭게 제공되는 GPS 좌표의 노이즈가 큰 경우에는 기존에 이미 형성된 데이터베이스의 신뢰성을 유지하기 위해서 저장되지 않을 수 있으며, 노이즈의 크기 판단은 미리 설정된 문턱값을 기준으로 판단할 수 있다.Here, when the interval of the GPS coordinates sequentially stored changes according to the operation of the vehicle 210, the corresponding GPS coordinates may be corrected at regular intervals and stored in a previously formed database. In addition, when the GPS coordinates newly provided to the vehicle 210 include noise as the vehicle 210 progresses, the noise may be corrected and sequentially stored in a database that is already formed (generated). In addition, when the noise of the newly provided GPS coordinates is large, it may not be stored in order to maintain the reliability of the previously formed database, and the size of the noise may be determined based on a preset threshold.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 도로 곡률 추정 방법에서, 차량이 지나온 후방의 좌표를 보정하는 것을 나타내는 도면이다.FIG. 3 is a diagram illustrating correction of coordinates at a rear side of a vehicle in a method for estimating a curvature of a road according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 도 3은 크게 두 가지 상태를 나타내고 있다. 왼쪽 그림은 도 2와 같이, 네비게이션에 설정된 경로(320)로 차량(310)이 운행됨에 따라 제공된 차량의 전방 및 후방 GPS 좌표들이 저장된 데이터베이스를 나타내고, 오른쪽 그림은 차량(310)의 운행으로 획득되는 정보를 바탕으로 차량(310)이 지나온 지점들인 차량(310)의 후방에 위치한 후방 GPS 좌표들을 보정한 결과를 나타낸다.Referring to FIG. 3, FIG. 3 shows two main states. The left figure shows a database in which the front and rear GPS coordinates of a provided vehicle are stored as the vehicle 310 is operated on the route 320 set in the navigation, and the right figure is obtained by the operation of the vehicle 310 Based on the information, it shows the result of correcting the rear GPS coordinates located at the rear of the vehicle 310, which are the points where the vehicle 310 has passed.

오른쪽 그림을 구체적으로 설명하면, 차량이 운행되는 경로(320)상에 획득된 GPS좌표들로 구성된 데이터베이스에 포함된 후방 GPS 좌표는 차량(310)의 후방에 위치한 까만색 동그라미로 표시되어 있다.In detail, the right figure, the rear GPS coordinates included in the database composed of the GPS coordinates obtained on the route 320 on which the vehicle is operated, is indicated by a black circle located at the rear of the vehicle 310.

그리고, 투명한 세모로 표시된 좌표는 차량(310)이 실제로 지나온 지점의 실제 GPS 좌표를 나타낸다. 이와 더불어, 투명한 네모는 상기 차량(310)의 운행으로 획득되는 정보를 이용하여 까만 동그라미로 표시된 데이터베이스에 포함된 후방 GPS 좌표가 최종적으로 보정된 좌표를 나타낸다. 여기서, 차량(310)의 후방에 위치한 실선(330)은 차량(310)에 구비된 카메라를 통하여 획득된 경로(320)의 곡률을 나타낸다.In addition, the coordinates indicated by the transparent triangle indicate the actual GPS coordinates of the point where the vehicle 310 actually passes. In addition, the transparent square indicates coordinates in which the rear GPS coordinates included in the database indicated by the black circle are finally corrected using the information obtained by the operation of the vehicle 310. Here, the solid line 330 located at the rear of the vehicle 310 represents the curvature of the path 320 obtained through the camera provided in the vehicle 310.

여기서, 최종적으로 보정된 좌표를 획득하기 위한 보정의 변수 값이 되는 차량(310)의 운행으로 획득되는 정보는 차량(310)에 구비된 카메라를 통하여 인식된 경로(320)의 곡률, 투명한 세모로 표시된 차량(310)이 실제로 지나온 지점의 실제 GPS 좌표 및 카메라의 오프셋(offset) 중 적어도 어느 하나 이상일 수 있다. 즉, 실제로 차량(310)이 지나온 지점의 실제 GPS 좌표와 카메라를 통하여 인식된 경로(320)의 곡률과 카메라의 오프셋을 이용하여 데이터베이스에 저장된 GPS좌표(까만색 동그라미)를 보정하여 최종 보정된 좌표(투명한 네모)를 산출할 수 있다.Here, the information obtained by the operation of the vehicle 310 that is a variable value of the correction for obtaining the finally corrected coordinates is a curvature of the path 320 recognized through the camera provided in the vehicle 310, and a transparent triangle. The displayed vehicle 310 may be at least one or more of an actual GPS coordinate of a point actually passed and an offset of the camera. That is, the actual corrected coordinates by correcting the GPS coordinates (black circles) stored in the database using the actual GPS coordinates of the point where the vehicle 310 has actually passed and the curvature of the path 320 recognized through the camera and the offset of the camera ( Transparent square).

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도로 곡률 추정 방법에서, 후방 좌표의 보정을 기반으로 전방의 좌표를 보정하는 것을 나타내는 도면이다.FIG. 4 is a diagram illustrating correction of front coordinates based on correction of rear coordinates in a method for estimating road curvature according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 왼쪽 그림은 차량(410)의 전방에 위치한 GPS 좌표(까만색 동그라미)를 오른쪽 그림의 차량(410)의 전방에 위치한 최종 보정된 좌표(투명한 네모)로 보정하기 전의 상태를 나타낸다.Referring to FIG. 4, the left figure shows the state before the GPS coordinates (black circles) located in front of the vehicle 410 are corrected to the final corrected coordinates (transparent square) located in front of the vehicle 410 in the right figure. .

그리고 오른쪽 그림은 앞서 도 3을 통해서 설명한 후방 GPS 좌표를 보정한 내용을 기반으로, 데이터베이스에 저장된 차량(410)의 전방에 위치한 전방 GPS 좌표(왼쪽 그림의 까만색 동그라미)를 보정한 결과(오른쪽 그림의 투명한 네모)를 나타낸다.And the right figure is the result of correcting the front GPS coordinates (black circle in the left figure) located in front of the vehicle 410 stored in the database, based on the contents of the previous GPS coordinates explained through FIG. Transparent box).

여기서, 보정된 전방 GPS 좌표(까만색 동그라미)를 산출하기 위한 변수 값인 후방 GPS 좌표를 보정한 내용은 데이터 베이스에 저장된 차량의 후방에 위치하는 후방 GPS 좌표(까만색 동그라미)와 차량의 후방에 위치하는 보정된 후방 GPS 좌표(투명한 네모) 사이의 오차, 오프셋 및 분산(variance) 중 적어도 하나 이상이 될 수 있다. 즉, 본 발명에 따르면 데이터베이스 내의 후방 GPS 좌표를 보정한 내용은 해당 차량(410)의 운행에 따라 누적되어 저장될 것이고, 차량(410)의 운행으로 누적되어 저장된 보정 방법을 학습하여, 차량(410)의 전방에 위치하는 전방 GPS 좌표(까만색 동그라미)들을 차량이 해당 위치를 지나기 전에 미리 보정할 수 있게 된다.Here, the contents of correcting the rear GPS coordinates, which are variable values for calculating the corrected front GPS coordinates (black circles), are the rear GPS coordinates (black circles) located at the rear of the vehicle stored in the database and the corrections located at the rear of the vehicle. It may be at least one of error, offset and variance between the rear GPS coordinates (transparent square). That is, according to the present invention, the contents of correcting the rear GPS coordinates in the database will be accumulated and stored according to the operation of the corresponding vehicle 410. ), the front GPS coordinates (black circles) located in front of the vehicle can be corrected in advance before the vehicle passes the corresponding location.

그리고, 위와 같은 과정을 통해서 차량(410)이 지나기 전의 경로를 보정된 GPS 좌표(투명한 네모)를 이용하여 경로(420)의 곡률을 산출할 수 있다. 구체적으로, 보정된 전방 GPS 좌표(투명한 네모)에 관한 최소 제곱 평균 오차(least mean square error)를 이용한 3차 커브피팅(3rd curve fitting)을 이용하여 해당 경로(420)의 곡률을 산출할 수 있다.Then, the curvature of the route 420 may be calculated using the corrected GPS coordinates (transparent square) of the route before the vehicle 410 passes through the above process. Specifically, the curvature of the corresponding path 420 may be calculated using a 3rd curve fitting using a least mean square error for the corrected forward GPS coordinates (transparent square). .

이와 더불어, 본 발명은 차량(410)에 구비된 카메라에 의해 인식된 경로(430)의 곡률과 3차 커브피팅으로 산출된 곡률을 비교할 수 있고, 비교된 결과를 통하여 해당 경로(420)의 곡률의 유효성을 판단할 수 있다. 즉, 본 발명은 카메라를 통하여 인식된 차선으로 경로(420)의 곡률을 산출하는 과정에 그치지 않고, 네비게이션 정보 및 GPS 정보를 이용하여 보다 정밀하게 경로(420)의 곡률을 산출할 수 있게 된다.In addition, the present invention can compare the curvature of the path 430 recognized by the camera provided in the vehicle 410 and the curvature calculated by the third curve fitting, and through the compared results, the curvature of the corresponding path 420 You can judge the effectiveness of. That is, the present invention is not limited to the process of calculating the curvature of the path 420 in the lane recognized through the camera, and it is possible to more accurately calculate the curvature of the path 420 using navigation information and GPS information.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도로 곡률 추정 방법을 통하여 인식된 곡률을 카메라를 통하여 인식한 결과와 함께 나타내는 도면이다.5 is a view showing a curvature recognized through a method of estimating a road curvature according to an embodiment of the present invention together with a result recognized through a camera.

각각의 그래프에서 X축은 거리를 나타내고, Y축은 곡률을 나타낸다. 그리고 실선(511, 521, 531, 541)은 본 발명에 따른 도로 곡률 추정 방법으로 산출된 곡률을 나타내고, 점선(512, 522, 532, 542)은 차량에 구비된 카메라를 통하여 인식된 곡률을 나타낸다.In each graph, the X-axis represents the distance, and the Y-axis represents the curvature. In addition, the solid lines 511, 521, 531, and 541 represent curvatures calculated by the road curvature estimation method according to the present invention, and the dotted lines 512, 522, 532, and 542 represent curvatures recognized through a camera provided in the vehicle. .

도 5를 참조하면, 실선(511, 521, 531, 541)이 점선(512, 522, 532, 542)보다 곡률 값의 변화가 다양한 것을 알 수 있다. 즉, 차량에 구비된 카메라를 통하여 인식된 곡률인 점선(512, 522, 532, 542)은 실제 곡률과 비교하여 대략적인 곡률을 나타내기 때문에 그래프의 Y축 값의 변화가 상대적으로 적은 것이고, 본 발명에 따라 산출된 곡률인 실선(511, 521, 531, 541)은 Y축 값의 변화가 상대적으로 다양한 것이다.Referring to FIG. 5, it can be seen that the solid lines 511, 521, 531, and 541 have various changes in curvature values than the dotted lines 512, 522, 532, and 542. That is, since the dotted lines 512, 522, 532, and 542, which are the curvatures recognized through the camera provided in the vehicle, show a rough curvature compared to the actual curvature, the change in the Y-axis value of the graph is relatively small. The solid lines 511, 521, 531, and 541, which are the curvatures calculated according to the present invention, are relatively varied in Y-axis values.

결국, 본 발명의 일 실시 예에 따른 도로 곡률 추정 방법은 단순히 카메라를 통하여 획득된 정보를 바탕으로 차선을 인식하거나 또는 경로의 곡률을 산출하지 않고, 차량이 운행되는 경로의 GPS 좌표 및 실제로 차량이 지나간 GPS 좌표 등을 바탕으로 차량이 지나간 후방 좌표를 보정하고, 차량의 운행에 따라 해당 보정 내용을 학습하여, 차량의 전방에 위치한 GPS 좌표를 보정한다. 그 결과, 차선이 카메라에 인식되지 않더라도 차선 및 도로의 곡률을 산출할 수 있고, 카메라를 통하여 차선을 인식하는 경우보다 보다 정교하게 차선 및 도로의 곡률을 산출할 수 있어 차량 운행의 안정성을 증가시킬 수 있다.As a result, the method for estimating road curvature according to an embodiment of the present invention simply does not recognize a lane or calculate a curvature of a route based on information obtained through a camera, and the GPS coordinates of a route in which the vehicle is operated and actually the vehicle Based on the past GPS coordinates and the like, the vehicle's past coordinates are corrected, and the corresponding correction information is learned according to the vehicle's operation to correct the GPS coordinates located in front of the vehicle. As a result, even if the lane is not recognized by the camera, the curvature of the lane and the road can be calculated, and the curvature of the lane and the road can be calculated more precisely than when the lane is recognized through the camera, thereby increasing the stability of vehicle operation. Can be.

이상에서, 본 발명은 구체적인 실시 예를 통해 설명되고 있으나, 본 발명은 그 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지로 변형할 수 있음은 잘 이해될 것이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 상술한 실시 예에 국한되어 정해져서는 안되며, 후술하는 특허청구범위 및 이와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다. 상술한 내용을 고려하여 볼 때, 만약 본 발명의 수정 및 변경이 아래의 청구항들 및 동등물의 범주 내에 속한다면, 본 발명이 이 발명의 변경 및 수정을 포함하는 것으로 여겨진다.In the above, the present invention has been described through specific examples, but it will be understood that the present invention can be modified in various ways without departing from its scope. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, but should be defined by the following claims and equivalents thereto. In view of the foregoing, if the modifications and variations of the present invention fall within the scope of the following claims and equivalents, the present invention is considered to include the modifications and modifications of the present invention.

Claims

Providing GPS coordinates located in front of the vehicle in a route set through navigation;
Generating the DB (data base) by storing the provided GPS coordinates in an order close to the vehicle;
Correcting the GPS coordinates stored at the rear of the vehicle, which are points where the vehicle has passed, among the GPS coordinates stored in the DB using information obtained by the operation of the vehicle;
Accumulating and storing the contents corrected for the rear GPS coordinates according to the operation of the vehicle;
Learning the accumulated and stored corrections; And
Comprising the step of correcting the front GPS coordinates located in front of the vehicle stored in the DB, before the vehicle passes the corresponding location, based on the learning content,
The information obtained by the operation of the vehicle,
A method for estimating road curvature, comprising at least one of actual GPS coordinates of a point at which the vehicle has actually passed, curvature of the path recognized by a camera provided in the vehicle, and offset of the camera.

According to claim 1,
In the step of providing the GPS coordinates located in front of the vehicle in a route set through the navigation, the GPS coordinates are road curvature estimation method characterized in that the coordinates are spaced apart by a predetermined distance interval.

According to claim 1,
The step of generating the DB,
And correcting the noise of the GPS coordinates newly provided as the vehicle progresses and storing the data in the DB.

The method of claim 3,
When the noise of the newly provided GPS coordinates includes noise above a preset threshold, the GPS coordinates including noise above the threshold are not stored in the DB. .

delete

According to claim 1,
In the step of correcting the front GPS coordinates, the contents of correcting the rear GPS coordinates are:
Road curvature estimation method, characterized in that at least one of the error, offset and variance (variance) between the rear GPS coordinates and the corrected rear GPS coordinates.

According to claim 1,
Road curvature further comprising the step of calculating the curvature of the route using 3rd curve fitting using the least mean square error of the corrected forward GPS coordinates. Estimation method.

The method of claim 7,
And comparing the curvature of the path recognized by the camera provided in the vehicle and the calculated curvature to determine the validity of the curvature of the path.