KR102184929B1 - Collision Avoidance System and Method of Autonomous Vehicle - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 충돌 회피 시스템은, 자율주행 차량의 주행을 제어하기 위한 주행 알고리즘을 수행하는 중앙 제어기; 및 상기 자율주행 차량의 충돌 회피를 제어하기 위한 충돌 회피 알고리즘을 수행하는 충돌 회피 제어기를 포함하며, 상기 주행 알고리즘 및 상기 충돌 회피 알고리즘은 서로 분리되어 병렬적으로 수행될 수 있다.A collision avoidance system for an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention includes a central controller that performs a driving algorithm for controlling the driving of the autonomous vehicle; And a collision avoidance controller that performs a collision avoidance algorithm for controlling collision avoidance of the autonomous vehicle, wherein the driving algorithm and the collision avoidance algorithm may be separated from each other and performed in parallel.

Description

자율주행 차량의 충돌 회피 시스템 및 충돌 회피 방법 {Collision Avoidance System and Method of Autonomous Vehicle}Collision Avoidance System and Method of Autonomous Vehicle {Collision Avoidance System and Method of Autonomous Vehicle}

본 출원은 자율주행 차량의 충돌 회피 시스템 및 충돌 회피 방법에 관한 것이다.The present application relates to a collision avoidance system and a collision avoidance method for an autonomous vehicle.

자율주행 차량은 운전자가 차량을 운전하지 않아도 자체적으로 주변 환경을 인식하고 주행경로를 결정하여 주행하는 차량을 말한다.An autonomous vehicle refers to a vehicle that drives itself by recognizing the surrounding environment and determining a driving route even if the driver does not drive the vehicle.

자율주행 차량의 안정적인 주행을 위해서는 주행 환경을 계측하는 기술, 계측된 주행 환경에 맞추어 차량의 주행을 제어하는 기술, 그리고 자율주행 차량의 충돌을 방지하는 기술이 필수적으로 구비되어야 한다.For stable driving of an autonomous vehicle, a technology for measuring the driving environment, a technology for controlling the driving of the vehicle according to the measured driving environment, and a technology for preventing a collision of an autonomous vehicle must be provided.

종래의 자율주행 차량은 하나의 알고리즘을 통해 주행 및 충돌 회피를 모두 제어하고, 해당 알고리즘이 하나의 CPU에서 작동하도록 구성되어, 자율주행 차량의 주행 안전성을 확보하는데 한계가 있었다.Conventional autonomous vehicles control both driving and collision avoidance through one algorithm, and the algorithm is configured to operate on one CPU, so there is a limit in securing the driving safety of the autonomous vehicle.

이와 관련하여, 하기의 특허문헌 1은 자율 주행 차량, 자율 주행 관리 장치 및 그 제어 방법을 개시하고 있다.In this regard, the following Patent Document 1 discloses an autonomous driving vehicle, an autonomous driving management apparatus, and a control method thereof.

(한국공개특허 제2016-0055571호, 2016년 5월 18일)(Korean Patent Publication No. 2016-0055571, May 18, 2016)

따라서, 당해 기술분야에서는 자율주행 차량의 충돌 회피를 통해 주행 안전성을 향상시키기 위한 방안이 요구되고 있다.Accordingly, in the art, there is a need for a method for improving driving safety through collision avoidance of an autonomous vehicle.

상기 과제를 해결하기 위해서, 본 발명의 일 실시예는 자율주행 차량의 충돌 회피 시스템을 제공한다.In order to solve the above problems, an embodiment of the present invention provides a collision avoidance system for an autonomous vehicle.

상기 자율주행 차량의 충돌 회피 시스템은, 자율주행 차량의 주행을 제어하기 위한 주행 알고리즘을 수행하는 중앙 제어기; 및 상기 자율주행 차량의 충돌 회피를 제어하기 위한 충돌 회피 알고리즘을 수행하는 충돌 회피 제어기를 포함하며, 상기 주행 알고리즘 및 상기 충돌 회피 알고리즘은 서로 분리되어 병렬적으로 수행될 수 있다.The collision avoidance system of the autonomous vehicle may include a central controller that performs a driving algorithm for controlling the driving of the autonomous vehicle; And a collision avoidance controller that performs a collision avoidance algorithm for controlling collision avoidance of the autonomous vehicle, wherein the driving algorithm and the collision avoidance algorithm may be separated from each other and performed in parallel.

한편, 본 발명의 일 실시예는 자율주행 차량의 충돌 회피 방법을 제공한다.Meanwhile, an embodiment of the present invention provides a method of avoiding collision of an autonomous vehicle.

상기 자율주행 차량의 충돌 회피 방법은, 자율주행 차량의 주변 환경 정보 및 주변 장애물 정보를 획득하는 단계; 상기 주변 환경 정보 및 주변 장애물 정보를 기초로 충돌 위험도 지도를 생성하는 단계; 및 상기 충돌 위험도 지도를 이용하여 회피 경로를 계획하는 단계를 포함하며, 상기 충돌 위험도 지도는 상기 자율주행 차량 주변의 위험도를 공간적, 시간적 및 확률적으로 나타낼 수 있다.The method for avoiding a collision of the autonomous vehicle may include: acquiring surrounding environment information and surrounding obstacle information of the autonomous vehicle; Generating a collision risk map based on the surrounding environment information and surrounding obstacle information; And planning an avoidance path by using the collision risk map, wherein the collision risk map may spatially, temporally and probably represent the risk of the autonomous vehicle.

덧붙여 상기한 과제의 해결수단은, 본 발명의 특징을 모두 열거한 것이 아니다. 본 발명의 다양한 특징과 그에 따른 장점과 효과는 아래의 구체적인 실시형태를 참조하여 보다 상세하게 이해될 수 있을 것이다.In addition, the solution to the above-described problem does not enumerate all the features of the present invention. Various features of the present invention and advantages and effects thereof may be understood in more detail with reference to the following specific embodiments.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 자율주행 차량의 주행 알고리즘과 충돌 회피 알고리즘을 분리시켜 병렬적으로 동작시킴으로써 다양한 상황에서 적절하게 대응하도록 할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, a driving algorithm of an autonomous vehicle and a collision avoidance algorithm are separated and operated in parallel, thereby appropriately responding to various situations.

특히, 위급한 상황에서는 충돌 회피 알고리즘이 주행 알고리즘에 우선시 되어 충돌을 회피하도록 함으로써 자율주행 차량의 주행 안전성을 보다 향상시킬 수 있다.In particular, in an emergency situation, the collision avoidance algorithm prioritizes the driving algorithm to avoid a collision, thereby further improving the driving safety of the autonomous vehicle.

또한, 종래의 충돌 회피 기술과는 달리, 자 차량의 잘못에 의한 충돌 회피뿐만 아니라, 후방 및 측면에서 주변 차량이 자 차량에게 위협을 가하는 상황에서도 위험 상황을 확인하고 회피를 가능하게 한다.In addition, unlike the conventional collision avoidance technology, not only collision avoidance caused by the fault of the own vehicle, but also a situation in which surrounding vehicles pose a threat to the own vehicle from the rear and the side, confirms the danger situation and enables avoidance.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 구조를 도시하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 제어부 구조를 도시하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 충돌 회피 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 주변 환경 위험도를 평가하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 주변 장애물의 미래 위치를 예측하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 차량의 위치에 따른 위험도를 계산하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 충돌 위험도 지도의 일 예를 도시하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 충돌 회피를 위한 복수의 예비 경로를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 예비 경로의 위험도를 판단하여 회피 경로를 선택하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram showing the structure of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing a structure of a control unit of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a collision avoidance method of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram for explaining a process of evaluating a risk of a surrounding environment according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a process of predicting a future position of a nearby obstacle according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram for explaining a process of calculating a risk according to a location of a vehicle according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating an example of a collision risk map generated according to an embodiment of the present invention.
8 is a diagram illustrating a process of generating a plurality of preliminary paths for collision avoidance according to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram for explaining a process of selecting an avoidance route by determining a risk of a preliminary route according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.Hereinafter, preferred embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art may easily implement the present invention. However, in describing a preferred embodiment of the present invention in detail, if it is determined that a detailed description of a related known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. In addition, the same reference numerals are used throughout the drawings for portions having similar functions and functions.

덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 '연결'되어 있다고 할 때, 이는 '직접적으로 연결'되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 '간접적으로 연결'되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 '포함'한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.In addition, throughout the specification, when a part is said to be'connected' to another part, it is not only'directly connected', but also'indirectly connected' with another element in the middle. Include. In addition, "including" a certain component means that other components may be further included rather than excluding other components unless specifically stated to the contrary.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 구조를 도시하는 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 제어부 구조를 도시하는 도면이다.1 is a diagram showing a structure of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram showing a structure of a control unit of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량(100)은 센서부(110), 제어부(120) 및 구동부(130)를 포함하여 구성될 수 있다.Referring to FIG. 1, an autonomous vehicle 100 according to an embodiment of the present invention may include a sensor unit 110, a control unit 120, and a driving unit 130.

센서부(110)는 자율주행 차량(100)의 주행시에 주행환경을 계측하기 위한 것으로, 예를 들어 자율주행 차량(100)의 주변 영상을 획득하기 위한 카메라 센서(111), 자율주행 차량(100)의 주변 장애물(예를 들어, 다른 차량 등)을 감지하기 위한 레이더 센서(112) 또는 라이다 센서(113), 자율주행 차량(100)의 실시간 위치를 감지하기 위한 GPS(Global Positioning System)(114)를 포함할 수 있다. The sensor unit 110 is for measuring a driving environment when the autonomous vehicle 100 is driven, for example, a camera sensor 111 for acquiring a surrounding image of the autonomous vehicle 100, and the autonomous vehicle 100 ), a radar sensor 112 or a lidar sensor 113 for detecting surrounding obstacles (eg, other vehicles, etc.), a GPS (Global Positioning System) for detecting the real-time position of the autonomous vehicle 100 ( 114) may be included.

그러나, 센서부(110)의 구성이 상술한 바로 제한되는 것은 아니며 주행환경을 계측할 수 있는 것이라면 통상의 기술자에게 공지된 다양한 종류의 센서들이 더 포함될 수 있다.However, the configuration of the sensor unit 110 is not limited as described above, and various types of sensors known to a person skilled in the art may be further included as long as the driving environment can be measured.

제어부(120)는 자율주행 차량(100)의 주행 및 충돌 회피를 제어하기 위한 것으로, 자율주행 차량(100)의 일반적인 주행을 제어하기 위한 일반 주행 알고리즘(210)과 자율주행 차량(100)의 충돌 회피를 제어하기 위한 충돌 회피 알고리즘(220)을 수행할 수 있다.The controller 120 is for controlling the driving of the autonomous vehicle 100 and collision avoidance, and the collision between the general driving algorithm 210 for controlling the general driving of the autonomous vehicle 100 and the autonomous vehicle 100 A collision avoidance algorithm 220 for controlling avoidance may be performed.

여기서, 일반 주행 알고리즘(210)은 통상의 기술자에게 공지된 다양한 주행 알고리즘을 채용하여 구현될 수 있는 바, 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.Here, the general driving algorithm 210 may be implemented by employing various driving algorithms known to a person skilled in the art, and a detailed description thereof will be omitted.

한편, 충돌 회피 알고리즘(220)은 1차적인 충돌 회피를 제어하는 알고리즘(221)과 충돌에 따른 2차 사고를 방지하는 알고리즘(222)을 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 충돌 회피 알고리즘은 도 3 내지 도 9를 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.Meanwhile, the collision avoidance algorithm 220 may include an algorithm 221 for controlling a primary collision avoidance and an algorithm 222 for preventing a secondary accident resulting from a collision. A collision avoidance algorithm according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 3 to 9.

이처럼, 본 발명의 실시예에 따르면, 자율주행 차량의 제어 알고리즘을 일반적인 주행을 제어하기 위한 일반 주행 알고리즘(210)과 자율주행 차량(100)의 충돌 회피를 제어하기 위한 충돌 회피 알고리즘(220)으로 분리함으로써, 일반 주행 알고리즘(210)에 문제가 생기거나 이를 통해 해결할 수 없는 위급한 돌발상황에도 충돌 회피 알고리즘(220)이 충돌 상황에 대처하여 사고를 방지할 수 있게 된다.As described above, according to an embodiment of the present invention, the control algorithm of the autonomous vehicle is used as the general driving algorithm 210 for controlling general driving and the collision avoidance algorithm 220 for controlling collision avoidance of the autonomous driving vehicle 100. By separating, even when a problem occurs in the general driving algorithm 210 or an emergency situation that cannot be solved through this, the collision avoidance algorithm 220 can cope with the collision situation and prevent an accident.

일 실시예에 따르면, 제어부(120)는 하나의 CPU(Central Processing Unit)로 구현되어 일반 주행 알고리즘(210)과 충돌 회피 알고리즘(220)을 수행하도록 구성될 수 있다. 즉, 제어부(120)는 하나의 CPU에 의해 후술하는 중앙 제어기(121)와 충돌 회피 제어기(122)의 기능을 모두 수행하도록 구성될 수 있다.According to an embodiment, the controller 120 may be implemented as a single CPU (Central Processing Unit) and configured to perform the general driving algorithm 210 and the collision avoidance algorithm 220. That is, the control unit 120 may be configured to perform both the functions of the central controller 121 and the collision avoidance controller 122, which will be described later, by one CPU.

다른 실시예에 따르면, 제어부(120)는 도 2에 도시된 바와 같이 자율주행 차량(100)의 일반적인 주행을 제어하기 위한 중앙 제어기(121) 및 자율주행 차량(100)의 충돌 회피를 제어하기 위한 충돌 회피 제어기(122)를 포함하고, 중앙 제어기(121) 및 충돌 회피 제어기(122)는 별도로 분리된 CPU(Central Processing Unit)로 구현될 수 있으며, 제어부(120)는 본 발명의 일 실시예에 따른 충돌 회피 시스템에 해당할 수 있다.According to another embodiment, the controller 120 is a central controller 121 for controlling general driving of the autonomous vehicle 100 and for controlling collision avoidance of the autonomous vehicle 100 as shown in FIG. 2. Including a collision avoidance controller 122, the central controller 121 and the collision avoidance controller 122 may be implemented as a separate CPU (Central Processing Unit), the control unit 120 according to an embodiment of the present invention It may correspond to a collision avoidance system according to.

이 경우, 일반 주행 알고리즘(210) 및 충돌 회피 알고리즘(220)은 각각 중앙 제어기(121) 및 충돌 회피 제어기(122)에 의해 수행될 수 있다.In this case, the general driving algorithm 210 and the collision avoidance algorithm 220 may be performed by the central controller 121 and the collision avoidance controller 122, respectively.

이처럼, 본 발명의 실시예에 따르면, 별도로 분리된 중앙 제어기(121) 및 충돌 회피 제어기(122)에 의해 주행 제어 및 충돌 회피 제어를 독립적으로 수행하도록 함으로써, 중앙 제어기(121)에 문제가 생긴 경우에도 충돌 회피 제어기(122)가 동작하여 자율주행 차량(100)이 장애물과 충돌하는 것을 방지할 수 있다. 이를 통해, 자율주행 차량(100)의 주행 안전성을 보다 향상시킴과 동시에 기능 안전(functional safety)을 확보할 수 있다.As described above, according to the embodiment of the present invention, when a problem occurs in the central controller 121 by independently performing the driving control and the collision avoidance control by the separate central controller 121 and the collision avoidance controller 122 In addition, the collision avoidance controller 122 may be operated to prevent the autonomous vehicle 100 from colliding with an obstacle. Through this, driving safety of the autonomous vehicle 100 can be further improved and functional safety can be secured.

구동부(130)는 자율주행 차량(100)을 주행 방향 및 속도를 제어하기 위한 것으로, 예를 들어 자율주행 차량(100)의 주행 방향을 조종하기 위한 조향 엑츄에이터(131) 및 자율주행 차량(100)의 주행 속도를 제어하기 위한 가/감속 엑츄에이터(132)를 포함할 수 있다.The driving unit 130 is for controlling the driving direction and speed of the autonomous vehicle 100, for example, a steering actuator 131 and an autonomous vehicle 100 for controlling the driving direction of the autonomous vehicle 100 It may include an acceleration/deceleration actuator 132 for controlling the driving speed of the vehicle.

구동부(130)는 제어부(120)의 제어에 따라 자율주행 차량(100)의 주행 방향 및 속도를 제어하여 자율주행 차량(100)의 안정적인 주행을 가능하게 할 수 있다.The driving unit 130 may control the driving direction and speed of the autonomous driving vehicle 100 according to the control of the controller 120 to enable stable driving of the autonomous driving vehicle 100.

이하, 도 3 내지 도 9를 참조하여 본 발명의 실시예에 따라 자율주행 차량의 충돌을 회피하는 방법에 대해 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a method of avoiding a collision of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 3 to 9.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 충돌 회피 방법을 도시하는 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a collision avoidance method of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 충돌 회피 방법은, 주변 환경 및 주변 장애물 정보를 획득하는 단계(S310), 충돌 위험도 지도를 생성하는 단계(S320) 및 회피 경로를 계획하는 단계(S330)를 포함할 수 있다. 3, a collision avoidance method of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention includes obtaining information on surrounding environment and surrounding obstacles (S310), generating a collision risk map (S320), and an avoidance path. It may include a step of planning (S330).

주변 환경 및 주변 장애물 정보를 획득하는 단계(S310)에서는 자율주행 차량에 구비된 각종 센서 또는 외부로부터 자율주행 차량의 주변 환경 및 주변 장애물 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 주변 환경 정보는 차량 주변 도로의 주행 가능한 도로 구간, 차선, 가드레일 등의 정보를 포함할 수 있고, 주변 장애물 정보는 주변 차량의 상대 속도 및 가속도 정보를 포함할 수 있다.In the step of acquiring information about the surrounding environment and surrounding obstacles (S310), information about the surrounding environment and surrounding obstacles of the autonomous vehicle may be acquired from various sensors provided in the autonomous vehicle or from the outside. Here, the surrounding environment information may include information such as a driveable road section, a lane, and a guardrail of a road around the vehicle, and the surrounding obstacle information may include information about a relative speed and acceleration of the surrounding vehicle.

다음으로, 충돌 위험도 지도를 생성하는 단계(S320)에서는 차량 주변의 위험도를 공간적, 시간적, 확률적으로 나타낼 수 있는 통합적 충돌 위험도 지도를 생성할 수 있다. 이는 자율주행 차량의 충돌 회피를 위해서는 차량 주변의 위험도를 통합적으로 판단하기 위함이다.Next, in the step of generating a collision risk map (S320), an integrated collision risk map capable of spatially, temporally and probabilistically representing the risk of the vehicle surroundings may be generated. This is to comprehensively determine the degree of risk around the vehicle in order to avoid collision of autonomous vehicles.

구체적으로, 충돌 위험도 지도를 생성하는 단계(S320)에서는 자 차량을 기준으로 주변 공간에 장애물이 존재하게 될 확률을 시간에 따른 예측 결과로 나타낸 이후 예측 시간에 따른 차등을 주어 통합하여 위험도로 나타내는 충돌 위험도 지도를 생성할 수 있다.Specifically, in the step of generating a collision risk map (S320), the probability of the existence of an obstacle in the surrounding space based on the own vehicle is expressed as a predicted result over time, and then a difference according to the predicted time is given and integrated to indicate a collision. Risk maps can be created.

이를 통해, 자 차량 주변 공간의 현재와 미래 위험도를 예측할 수 있고, 충돌 회피를 위한 안전한 공간을 탐색할 수 있게 된다. 뿐만 아니라, 자 차량이 있는 공간의 위험도를 파악할 수 있고, 이를 기초로 주변 차량이 자 차량으로 접근하는 위급한 상황을 감지하여 이를 회피 가능하도록 할 수 있다.Through this, it is possible to predict the current and future risk of the space around the own vehicle, and to search for a safe space for collision avoidance. In addition, it is possible to grasp the degree of risk of the space in which the child vehicle is located, and based on this, it is possible to detect an emergency situation in which a nearby vehicle approaches the child vehicle and avoid it.

충돌 위험도 지도를 생성하는 단계(S320)는 주변 환경 위험도를 평가하는 단계(S321), 주변 장애물 위험도를 평가하는 단계(S322) 및 주변 환경 위험도와 주변 장애물 위험도를 통합하여 충돌 위험도 지도를 생성하는 단계(S323)를 포함할 수 있으며, 주변 환경 위험도를 평가하는 단계(S321)와 주변 장애물 위험도를 평가하는 단계(S322)는 병렬적으로 수행될 수 있다.The step of generating a collision risk map (S320) includes: evaluating the risk of the surrounding environment (S321), evaluating the risk of surrounding obstacles (S322), and generating a collision risk map by integrating the risk of the surrounding environment and the surrounding obstacles. It may include (S323), the step of evaluating the risk of the surrounding environment (S321) and the step of evaluating the risk of surrounding obstacles (S322) may be performed in parallel.

여기서, 주변 장애물 위험도를 평가하는 단계(S322)에서는 장애물의 현재 위치를 파악하고 현재 위치를 기반으로 장애물의 미래 위치를 예측할 수 있다. 예를 들어, 장애물의 미래 위치는 등속도(constant velocity) 모델, 등가속도(constant acceleration) 모델, IMM(Interacting Multiple Model)을 사용하여 예측하거나, 인공 신경망(artificial neural network)과 같은 인공지능 기술을 통해 예측할 수 있다.Here, in the step (S322) of evaluating the risk of surrounding obstacles, the current position of the obstacle may be determined and a future position of the obstacle may be predicted based on the current position. For example, the future position of an obstacle can be predicted using a constant velocity model, a constant acceleration model, an interacting multiple model (IMM), or artificial intelligence technology such as an artificial neural network. It can be predicted through.

또한, 충돌 위험도 지도를 생성하는 단계(S323)에서는 예측된 미래 위치를 기반으로 각 공간에 대한 위험도를 산출하고 이를 기초로 충돌 위험도 지도를 생성할 수 있다.In addition, in the step of generating a collision risk map (S323), a risk for each space may be calculated based on the predicted future location, and a collision risk map may be generated based on this.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 주변 환경 위험도를 평가하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 구체적으로 도 4의 (a)는 자 차량 주변 도로 그림을 도시하고, (b)는 주변 도로에 대한 위험도를 평가한 결과를 도시한다. 도 4의 (b)에서 차량의 주행 방향은 길이 축(Longitudinal Axis), 주변 도로의 폭 방향은 수평 축(Lateral Axis)으로 나타내며, 각 지점 별 위험도를 기 설정 범위(예를 들어, 0-5) 내에서 나타낼 수 있다.4 is a diagram for explaining a process of evaluating a risk of a surrounding environment according to an embodiment of the present invention. Specifically, (a) of FIG. 4 shows a diagram of the road around the vehicle, and (b) shows the result of evaluating the degree of risk for the surrounding road. In (b) of FIG. 4, the driving direction of the vehicle is indicated by the Longitudinal Axis, and the width direction of the surrounding roads is indicated by the Lateral Axis, and the risk of each point is indicated by a preset range (for example, 0-5 ) Can be expressed within.

여기서, 주변 환경 위험도는 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이 주변 도로의 주행 가능한 도로 구간, 차선, 가드레일 등을 포함하는 주변 환경의 위험도를 나타낼 수 있다. 가드레일과 같이 주행이 완전히 불가능한 지점은 가장 높은 위험도로 나타내고, 차선 부분은 주행은 가능하나 안전한 주행 방법은 아니므로 낮은 위험도로 나타낼 수 있다. 이를 기초로 충돌 회피 거동시에 주변의 주행 가능한 공간을 파악할 수 있다. Here, the risk of the surrounding environment may indicate the risk of the surrounding environment, including a drivable road section of the surrounding road, lanes, and guard rails, as shown in FIG. 4B. A point where driving is completely impossible, such as a guard rail, is indicated by the highest risk, and the lane portion is capable of driving, but it is not a safe driving method, so it can be indicated as a low risk. Based on this, it is possible to grasp the driving space around the collision avoidance behavior.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 주변 장애물의 미래 위치를 예측하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 구체적으로 도 5의 (a)는 예측 시간에 따른 주변 장애물(예를 들어, 주변 차량)의 상대 위치 예측을 도시하고, (b)는 예측 시간 별로 주변 장애물이 위치할 공간상의 확률을 나타낸 것을 도시한다.5 is a diagram illustrating a process of predicting a future position of a nearby obstacle according to an embodiment of the present invention. Specifically, (a) of FIG. 5 shows the prediction of the relative position of the surrounding obstacles (eg, surrounding vehicles) according to the prediction time, and (b) shows the spatial probability that the surrounding obstacles will be located for each prediction time. do.

주변 차량의 상대 속도 및 가속도를 기반으로 도 5의 (a)에 도시된 바와 같이 Tn초 후의 주변 차량의 상대 위치를 예측할 수 있으며, 도 5의 (b)에 도시된 바와 같이 각 예측 시간 별로(T1, ... T4) 주변 차량이 위치하게 되는 공간상의 확률을 나타낼 수 있다. 여기서, 예측 시간이 길어질수록 불확실성에 의해 존재 가능한 범위가 확산되므로, 후술하는 바와 같이 예측 시간에 따른 차등을 주어 통합하여 위험도로 나타내는 충돌 위험도 지도를 생성할 수 있다.Based on the relative speed and acceleration of the surrounding vehicles, the relative position of the surrounding vehicles after T n seconds can be predicted as shown in (a) of FIG. 5, and for each predicted time as shown in (b) of FIG. 5 (T 1 , ... T 4 ) It can represent a spatial probability that a nearby vehicle is located. Here, the longer the prediction time is, the more a range that can exist due to uncertainty is spread, so as to be described later, a collision risk map indicating a risk by giving a difference according to the prediction time and integrating it can be generated.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 차량의 위치에 따른 위험도를 계산하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.6 is a diagram for explaining a process of calculating a risk according to a location of a vehicle according to an embodiment of the present invention.

예를 들어, 하기의 수학식 1에 따라, 각 예측 시간에 따른 주변 차량의 예측 위치 및 주변 차량이 위치할 공간상의 확률을 기초로 예측 시간에 따른 가중치를 적용하여 합산하여 위험도(Weighted Sum)를 산출하고, 이를 기초로 충돌 위험도 지도를 생성할 수 있다. 이에 따르면, 자 차량 주변의 공간 중 빠른 시간 내에 다른 차량이 차지하게 되는 지점이 더 높은 위험도를 갖게 된다. 여기서, Tn는 예측 시간을 나타내고, riskn(x, y, p)는 예측 위치 및 확률이 각각 (x, y) 및 p인 경우의 위험도를 나타낸다.For example, according to Equation 1 below, a weighted sum is calculated by applying a weight according to the prediction time based on the predicted position of the surrounding vehicle according to each prediction time and the spatial probability in which the surrounding vehicle will be located. Calculation, and based on this, a collision risk map can be generated. Accordingly, a point occupied by another vehicle within a short time among the space around the own vehicle has a higher risk. Here, T n denotes the prediction time, and risk n (x, y, p) denotes the risk when the predicted position and probability are (x, y) and p, respectively.

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112018098275914-pat00001
Figure 112018098275914-pat00001

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 충돌 위험도 지도의 일 예를 도시하는 도면이다.7 is a diagram illustrating an example of a collision risk map generated according to an embodiment of the present invention.

도 7의 (a)에 도시된 예측 시간 별 위치 예측 결과를 통합하여 도 7의 (b)에 도시된 바와 같이 충돌 위험도 지도를 생성할 수 있다. A collision risk map may be generated as shown in (b) of FIG. 7 by integrating the location prediction results for each prediction time shown in (a) of FIG. 7.

본 발명의 실시예에 따른 충돌 위험도 지도는 주변 환경과 주변 차량의 주행 정보를 기반으로 자 차량 주변 공간의 위험도를 나타내는 것으로, 주변 환경 위험도와 주변 장애물 위험도를 통합하여 생성된 것이다.The collision risk map according to an embodiment of the present invention indicates the risk of the space around the own vehicle based on the surrounding environment and driving information of the surrounding vehicle, and is generated by integrating the risk of the surrounding environment and the risk of surrounding obstacles.

본 발명의 실시예에 따른 충돌 위험도 지도를 활용하면, 자 차량의 전방뿐만 아니라, 후방, 후측방 등을 포함하여 전방위의 충돌 위험도를 파악할 수 있으며, 이를 기초로 위험 지수를 파악하거나 위험 상황 알람 등을 제공할 수 있다. 예를 들어, 충돌 위험도 지도를 기반으로 위험도가 기 설정된 임계값 이상이면 운전자에게 경보음, 진동 등의 알람을 제공하는 기능을 추가로 수행할 수 있다.Using the collision risk map according to an embodiment of the present invention, it is possible to determine the collision risk in all directions, including the front, rear, and rear sides of the own vehicle, and based on this, a risk index or a risk situation alarm, etc. Can provide. For example, based on a collision risk map, if the risk is higher than a preset threshold, a function of providing an alarm such as an alarm sound or vibration to the driver may be additionally performed.

또한, 실시간으로 자 차량의 위험도를 파악하고 충돌 위험이 있는 경우 주변의 안전한 공간을 파악하여 충돌 회피를 가능하게 한다. In addition, it enables collision avoidance by grasping the degree of risk of the own vehicle in real time and identifying a safe space around the vehicle if there is a risk of collision.

또한, 자 차량의 잘못에 의한 충돌 회피뿐만 아니라, 후방 및 측면에서 주변 차량이 자 차량에게 위협을 가하는 상황에서도 위험 상황을 확인하고 회피를 가능하게 한다.In addition, in addition to avoiding collision due to the fault of the own vehicle, it is possible to check and avoid a dangerous situation even in a situation where a surrounding vehicle threatens the own vehicle from the rear and the side.

다음으로, 회피 경로를 계획하는 단계(S330)에서는 자 차량이 안정적으로 주행 가능한 범위 이내에서 안전한 공간을 찾아 회피 거동을 위한 경로를 계획하고, 해당 공간으로 가는 경로의 위험도를 판단함으로써 안전한 회피 경로를 계획할 수 있다.Next, in the step of planning an avoidance path (S330), a safe avoidance path is established by finding a safe space within a range in which the user vehicle can stably travel, planning a path for avoidance behavior, and determining the risk of the path to the space. You can plan.

일 실시예에 따르면, 회피 경로를 계획하는 단계(S330)는 복수의 예비 경로를 생성하는 단계(S331), 각 예비 경로별 위험도를 판단하는 단계(S332) 및 회피 경로를 선택하는 단계(S333)를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the step of planning an avoidance path (S330) includes generating a plurality of preliminary paths (S331), determining the risk of each preliminary path (S332), and selecting the avoidance path (S333). It may include.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 충돌 회피를 위한 복수의 예비 경로를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 구체적으로 도 8의 (a)는 차량 동역학적으로 주행 가능한 가속도 한계(Acceleration limit)를 도시하고, (b)는 가속도 한계에 따른 일정 시간 내에 회피 가능한 주변 공간(Reachable Region)을 도시하며, (c) 회피 가능한 주변 공간 내에 생성된 전방위 예비 경로(Planned Trajectory)를 도시한다.8 is a diagram illustrating a process of generating a plurality of preliminary paths for collision avoidance according to an embodiment of the present invention. Specifically, (a) of FIG. 8 shows an acceleration limit that can be driven by vehicle dynamics, and (b) shows a Reachable Region that can be avoided within a certain time according to the acceleration limit, (c ) It shows an omnidirectional preliminary path (Planned Trajectory) created in the avoidable surrounding space.

우선, 도 8의 (a)에 도시된 바와 같이 차량 동역학적으로 자 차량이 주행 가능한 가속도 한계를 설정하고, 다음으로 (b)에 도시된 바와 같이 가속도 한계를 기반으로 정해진 시간 내에 회피 가능한 주변 공간을 설정한 후, (c)에 도시된 바와 같이 자 차량 주변의 회피 가능한 주변 공간에서 복수의 전방위 예비 경로(① 내지 ⑫)를 생성할 수 있다.First, as shown in (a) of FIG. 8, an acceleration limit that can be driven by the own vehicle is set in vehicle dynamics, and then, as shown in (b), the surrounding space that can be avoided within a predetermined time based on the acceleration limit After setting, as shown in (c), a plurality of omnidirectional preliminary routes (① to ⑫) can be created in the avoidable surrounding space around the own vehicle.

이처럼, 본 발명의 실시예에 따르면, 자 차량 중심의 가속도 기반으로 예비 경로를 생성함으로써, 횡방향 및 종방향 경로, 즉, 가/감속 제어 및 조향 제어를 동시에 계획할 수 있다.As described above, according to an embodiment of the present invention, by generating a preliminary path based on the acceleration centered on the own vehicle, it is possible to simultaneously plan the lateral and longitudinal paths, that is, acceleration/deceleration control and steering control.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 예비 경로의 위험도를 판단하여 회피 경로를 선택하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 구체적으로 도 9의 (a)는 회피 가능한 주변 공간 내에 생성된 전방위 예비 경로 별 위험도 평가를 도시하고, (b)는 예비 경로 별 위험도를 비교하여 회피 경로를 선택하는 과정을 도시한다.9 is a diagram for explaining a process of selecting an avoidance route by determining a risk of a preliminary route according to an embodiment of the present invention. Specifically, (a) of FIG. 9 shows a risk assessment for each preliminary path generated in an avoidable surrounding space, and (b) shows a process of selecting an avoidance path by comparing the risk of each preliminary path.

도 9에 도시된 바와 같이, 자 차량 주변의 회피 가능한 주변 공간에서 복수의 전방위 예비 경로에 대해 충돌 위험도 지도를 활용하여 각 예비 경로 별 위험도를 판단하고, 각 예비 경로의 위험도를 비교하여(예를 들어, 각 예비 경로의 위험도의 최대값, 평균값 비교) 가장 안전한 경로를 회피 경로로 선택할 수 있다. As shown in Fig. 9, by using a collision risk map for a plurality of preliminary paths in an avoidable surrounding space around the own vehicle, the risk of each preliminary route is determined, and the risk of each preliminary route is compared (for example, For example, comparison of the maximum and average risk of each preliminary route) The safest route can be selected as the avoidance route.

이처럼, 본 발명의 실시예에 따르면, 충돌 회피가 필요한 위험 상황의 경우, 차량의 동역학적 한계를 고려하여 생성된 전방위 예비 경로들의 위험도를 판단하고 가장 안전한 경로를 선택하여 회피 거동을 진행하도록 함으로써, 회피 도중에 2차 사고를 방지하여 안전한 충돌 회피가 가능하도록 할 수 있다.As described above, according to an embodiment of the present invention, in the case of a risk situation requiring collision avoidance, the risk of all preliminary paths generated in consideration of the dynamic limit of the vehicle is determined, and the safest path is selected to proceed with the avoidance behavior, By preventing secondary accidents during avoidance, it is possible to enable safe collision avoidance.

다른 실시예에 따르면, 회피 경로를 계획하는 단계(S330)에서는 예를 들어 모델 예측 제어(Model Predictive Control; MPC) 또는 최적화(Optimal) 방법에 의해서 충돌 위험도 지도를 이용하여 자 차량의 예비 경로를 생성할 수 있으며, 이 밖에도 통상의 기술자에 공지된 다양한 경로 예측 방법이 채용될 수 있다.According to another embodiment, in the step of planning an avoidance path (S330), a preliminary path of the own vehicle is generated using a collision risk map by, for example, a model predictive control (MPC) or an optimization method. In addition, various path prediction methods known to those skilled in the art may be employed.

상술한 실시예에서는 자율주행 차량의 충돌 회피를 위한 것으로 설명하였으나, 본 발명의 적용 범위가 이로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 상술한 본 발명에 따른 충돌 회피 시스템 및 충돌 회피 방법은 자동 긴급제동(Autonomous Emergency Braking; AEB) 시스템, 자동 긴급조향(Autonomous Emergency Steering; AES) 시스템 등에도 적용될 수 있다.In the above-described embodiment, it has been described as for collision avoidance of an autonomous vehicle, but the scope of application of the present invention is not limited thereto. For example, the collision avoidance system and the collision avoidance method according to the present invention described above can be applied to an automatic emergency braking (AEB) system, an automatic emergency steering (AES) system, and the like.

본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명에 따른 구성요소를 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것이 명백할 것이다.The present invention is not limited by the above-described embodiments and the accompanying drawings. It will be apparent to those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains, that components according to the present invention can be substituted, modified, and changed within the scope of the technical spirit of the present invention.

100: 자율주행 차량
110: 센서부
111: 카메라 센서
112: 레이더 센서
113: 라이다 센서
114: GPS
120: 제어부
121: 중앙 제어기
122: 충돌회피 제어기
130: 구동부
131: 조향 엑츄에이터
132: 가/감속 엑츄에이터
200: 제어 알고리즘
210: 일반 주행 알고리즘
220: 충돌 회피 알고리즘
221: 충돌 회피
222: 2차 사고방지100: autonomous vehicle
110: sensor unit
111: camera sensor
112: radar sensor
113: lidar sensor
114: GPS
120: control unit
121: central controller
122: collision avoidance controller
130: drive unit
131: steering actuator
132: acceleration/deceleration actuator
200: control algorithm
210: general driving algorithm
220: collision avoidance algorithm
221: collision avoidance
222: Prevention of secondary accidents

Claims (15)

자율주행 차량의 주행을 제어하기 위한 주행 알고리즘을 수행하는 중앙 제어기; 및
상기 자율주행 차량의 충돌 회피를 제어하기 위한 충돌 회피 알고리즘을 수행하는 충돌 회피 제어기를 포함하며,
상기 주행 알고리즘 및 상기 충돌 회피 알고리즘은 서로 분리되어 병렬적으로 수행되고,
상기 충돌 회피 알고리즘은,
상기 자율주행 차량의 주변 환경 정보 및 주변 장애물 정보를 기초로 충돌 위험도 지도를 생성하고,
상기 충돌 위험도 지도를 이용하여 회피 경로를 계획하도록 구성되며,
상기 충돌 위험도 지도는 상기 자율주행 차량 주변의 위험도를 공간적, 시간적 및 확률적으로 나타내는 것이고,
상기 충돌 회피 알고리즘은,
복수의 예비 경로를 생성하고,
상기 충돌 위험도 지도를 이용하여 각 예비 경로별 위험도를 판단하며,
상기 각 예비 경로의 위험도를 비교하여 상기 회피 경로를 선택하도록 구성되고,
상기 충돌 회피 알고리즘은,
차량 동역학적으로 상기 자율주행 차량이 주행 가능한 가속도 한계를 설정하고, 상기 가속도 한계를 기반으로 일정 시간 내에 회피 가능한 주변 공간을 설정한 후, 상기 자율주행 차량 주변의 회피 가능한 주변 공간에서 복수의 예비 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 회피 시스템.A central controller that performs a driving algorithm for controlling the driving of the autonomous vehicle; And
A collision avoidance controller that performs a collision avoidance algorithm for controlling the collision avoidance of the autonomous vehicle,
The driving algorithm and the collision avoidance algorithm are separated from each other and performed in parallel,
The collision avoidance algorithm,
Generate a collision risk map based on the surrounding environment information and surrounding obstacle information of the autonomous vehicle,
It is configured to plan an avoidance route using the collision risk map,
The collision risk map spatially, temporally and probabilistically represents the risk around the autonomous vehicle,
The collision avoidance algorithm,
Create multiple preliminary routes,
The risk of each preliminary route is determined using the collision risk map,
It is configured to select the avoidance route by comparing the risk of each of the preliminary routes,
The collision avoidance algorithm,
In terms of vehicle dynamics, after setting an acceleration limit in which the autonomous vehicle can drive, setting an avoidable surrounding space within a certain time based on the acceleration limit, a plurality of spare routes in the avoidable surrounding space around the autonomous vehicle A collision avoidance system for an autonomous vehicle, characterized in that to generate a. 제 1 항에 있어서,
상기 중앙 제어기 및 상기 충돌 회피 제어기는 별도로 분리된 CPU(Central Processing Unit)로 구현되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 회피 시스템.The method of claim 1,
The central controller and the collision avoidance controller are implemented with separate CPUs (Central Processing Units). 삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 충돌 회피 알고리즘은,
상기 주변 환경 정보를 기초로 주변 환경에 따른 각 지점별 위험도를 평가하고,
상기 주변 장애물 정보를 기초로 주변 장애물 위험도를 평가하며,
주변 환경 위험도 및 주변 장애물 위험도를 통합하여 상기 충돌 위험도 지도를 생성하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 회피 시스템.The method of claim 1,
The collision avoidance algorithm,
Based on the surrounding environment information, the risk of each point according to the surrounding environment is evaluated,
Evaluate the risk of surrounding obstacles based on the surrounding obstacle information,
A collision avoidance system for an autonomous vehicle, characterized in that configured to generate the collision risk map by integrating the risk of the surrounding environment and the risk of surrounding obstacles. 삭제delete 자율주행 차량의 주변 환경 정보 및 주변 장애물 정보를 획득하는 단계;
상기 주변 환경 정보 및 주변 장애물 정보를 기초로 충돌 위험도 지도를 생성하는 단계; 및
상기 충돌 위험도 지도를 이용하여 회피 경로를 계획하는 단계를 포함하며,
상기 충돌 위험도 지도는 상기 자율주행 차량 주변의 위험도를 공간적, 시간적 및 확률적으로 나타내는 것이고,
상기 회피 경로를 계획하는 단계는,
복수의 예비 경로를 생성하는 단계;
상기 충돌 위험도 지도를 이용하여 각 예비 경로별 위험도를 판단하는 단계; 및
상기 각 예비 경로의 위험도를 비교하여 회피 경로를 선택하는 단계를 포함하며,
상기 복수의 예비 경로를 생성하는 단계는,
차량 동역학적으로 상기 자율주행 차량이 주행 가능한 가속도 한계를 설정하고, 상기 가속도 한계를 기반으로 일정 시간 내에 회피 가능한 주변 공간을 설정한 후, 상기 자율주행 차량 주변의 회피 가능한 주변 공간에서 복수의 예비 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 회피 방법.Acquiring surrounding environment information and surrounding obstacle information of the autonomous vehicle;
Generating a collision risk map based on the surrounding environment information and surrounding obstacle information; And
And planning an avoidance route using the collision risk map,
The collision risk map spatially, temporally and probabilistically represents the risk around the autonomous vehicle,
The step of planning the avoidance path,
Generating a plurality of preliminary routes;
Determining a risk for each preliminary route using the collision risk map; And
Comprising the step of selecting an avoidance route by comparing the risk of each of the preliminary routes,
Generating the plurality of preliminary routes,
In terms of vehicle dynamics, after setting an acceleration limit in which the autonomous vehicle can drive, setting an avoidable surrounding space within a certain time based on the acceleration limit, a plurality of spare routes in the avoidable surrounding space around the autonomous vehicle Collision avoidance method of an autonomous vehicle, characterized in that to generate a. 제 6 항에 있어서, 상기 충돌 위험도 지도를 생성하는 단계는,
상기 주변 환경 정보를 기초로 주변 환경에 따른 각 지점별 위험도를 평가하는 단계;
상기 주변 장애물 정보를 기초로 주변 장애물 위험도를 평가하는 단계; 및
주변 환경 위험도 및 주변 장애물 위험도를 통합하여 상기 충돌 위험도 지도를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 회피 방법.The method of claim 6, wherein generating the collision risk map comprises:
Evaluating a risk of each point according to the surrounding environment based on the surrounding environment information;
Evaluating the risk of surrounding obstacles based on the surrounding obstacle information; And
And generating the collision risk map by integrating the risk of the surrounding environment and the risk of surrounding obstacles. 제 7 항에 있어서, 상기 주변 장애물 위험도를 평가하는 단계는,
상기 장애물의 현재 위치를 기반으로 상기 장애물의 미래 위치를 예측하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 회피 방법.The method of claim 7, wherein evaluating the risk of the surrounding obstacles comprises:
And predicting a future position of the obstacle based on the current position of the obstacle. 제 8 항에 있어서, 상기 주변 장애물 위험도를 평가하는 단계는,
등속도(constant velocity) 모델, 등가속도(constant acceleration) 모델, 인공 신경망(artificial neural network), IMM(Interacting Multiple Model) 중 적어도 하나를 사용하여 상기 장애물의 미래 위치를 예측하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 회피 방법.The method of claim 8, wherein the evaluating the risk of the surrounding obstacles comprises:
Autonomous driving, characterized in that the future position of the obstacle is predicted using at least one of a constant velocity model, a constant acceleration model, an artificial neural network, and an IMM (Interacting Multiple Model). How to avoid vehicle collision. 제 7 항에 있어서, 상기 주변 장애물 위험도를 평가하는 단계는,
예측 시간에 따른 주변 장애물의 상대 위치를 예측하고, 예측 시간 별로 상기 주변 장애물이 위치할 공간상의 확률을 기초로 주변 장애물 위험도를 평가하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 회피 방법.The method of claim 7, wherein evaluating the risk of the surrounding obstacles comprises:
A collision avoidance method for an autonomous vehicle, comprising predicting the relative position of the surrounding obstacles according to the prediction time, and evaluating the risk of surrounding obstacles based on a spatial probability in which the surrounding obstacles will be located for each prediction time. 제 7 항에 있어서, 상기 충돌 위험도 지도를 생성하는 단계는,
상기 주변 장애물 위험도를 예측 시간에 따른 가중치를 적용하여 합산하여 위험도를 산출하고, 산출된 위험도를 기초로 상기 충돌 위험도 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 회피 방법.The method of claim 7, wherein generating the collision risk map,
A collision avoidance method for an autonomous vehicle, comprising calculating a risk by summing the risk of surrounding obstacles by applying a weight according to a prediction time, and generating the collision risk map based on the calculated risk. 제 6 항에 있어서,
상기 충돌 위험도 지도를 기반으로 위험도가 기 설정된 임계값 이상이면 알람을 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 회피 방법.The method of claim 6,
And providing an alarm when the risk is greater than or equal to a preset threshold based on the collision risk map. 삭제delete 삭제delete 제 6 항에 있어서, 상기 회피 경로를 계획하는 단계는,
모델 예측 제어(Model Predictive Control) 또는 최적화(Optimal) 방법에 의해서 상기 회피 경로를 계획하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 회피 방법.The method of claim 6, wherein planning the avoidance path comprises:
A collision avoidance method of an autonomous vehicle, characterized in that the avoidance path is planned by a model predictive control or an optimization method.
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