KR102206223B1

KR102206223B1 - 데이터 처리 방법, 데이터 처리 장치 및 차량 제어 시스템

Info

Publication number: KR102206223B1
Application number: KR1020180120064A
Authority: KR
Inventors: 진호영
Original assignee: 주식회사 만도
Priority date: 2018-10-08
Filing date: 2018-10-08
Publication date: 2021-01-22
Also published as: US11474535B2; KR20200040141A; US20200110419A1

Abstract

본 개시는 데이터 처리 방법, 데이터 처리 장치 및 차량 제어 시스템에 관한 것이다. 구체적으로 본 개시에 따른 데이터 처리 장치는 레이더 센서에 의해 캡쳐된 센싱 데이터에 기초하여 생성된 복수의 트랙들 중에서 기준 트랙을 선정하고, 기준 트랙을 기준으로 미리 설정된 필터 조건에 부합하는 하나 이상의 선별 트랙을 선별하는 트랙 선별부와 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙의 횡방향 위치 정보를 미리 설정된 기간 동안 추출하여 기준 트랙과 선별 트랙 각각에 대한 횡방향 위치를 인자로 하는 단기 히스토그램과 장기 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성부 및 기준 트랙과 선별 트랙 각각에 대한 단기 히스토그램 및 장기 히스토그램을 이용한 히스토그램 유사도에 기초하여 미러 트랙을 판별하는 판별부를 포함한다. 본 개시에 의하면 미러 트랙을 정확히 판별하여 주행 안정성을 증가시키는 효과가 있다.

Description

데이터 처리 방법, 데이터 처리 장치 및 차량 제어 시스템{METHOD FOR PROCESSING DATA, APPARATUS THEREOF AND VEHICLE CONTROL SYSTEM}

본 개시는 데이터 처리 방법, 데이터 처리 장치 및 차량 제어 시스템에 관한 것이다.

자율 주행 가능한 차량은 적응형 크루즈 컨트롤(ACC: Adaptive Cruise Control) 또는 스마트 크루즈 컨트롤(SCC: Smart Cruise Control), 긴급 제동(AEB: Autonomous Emergency Braking) 등 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance Systems)을 이용해 자율 주행을 할 수 있다.

자율 주행을 위한 ADAS의 기본적인 구성요소는 각종 센서, 제어 장치 등이 있다. 이 중에서 보다 효율적이고 정확한 ADAS 기능을 발휘하기 위해서는 물체를 감지할 수 있는 센서의 기능이 중요하다. 특히, 레이더 센서는 물체를 감지하고, 물체와의 거리, 상대 속도 등을 측정할 수 있다는 점에서 많이 이용되고 있다.

레이더 센서는 레이더 신호를 송신하고 물체들로부터 반사된 레이더 신호를 수신하여 반사된 물체들 각각에 대응되는 트랙을 생성함으로써 물체들을 감지할 수 있다. 이때, 생성된 트랙들은 물체들에 대응되는 트랙과 물체들의 허상에 대응되는 트랙을 포함하고 있다. 여기서 허상에 대응되는 트랙을 미러 트랙이라고 한다.

미러 트랙은 물체의 허상에 의해 생성된 것이므로, 미러 트랙을 물체로 잘못 인식하는 것은 차량을 잘못 제어하는 원인 중에 하나이다.

따라서, 레이더 센서를 이용하는 ADAS에서 미러 트랙을 정확히 판별하는 것이 중요하며, 이에 대한 기술 개발이 요구되고 있는 실정이다.

이러한 배경에서, 본 개시의 목적은, 미러 트랙을 정확히 판별할 수 있는 데이터 처리 방법, 데이터 처리 장치 및 차량 제어 시스템을 제공하는 것이다.

본 개시의 다른 목적은, 위험을 유발할 수 있는 미러 트랙을 정확히 판별함으로써 사고를 예방하고 주행 안정성을 제공할 수 있는 데이터 처리 방법, 데이터 처리 장치 및 차량 제어 시스템을 제공하는 것이다.

전술한 목적을 달성하기 위하여, 일 측면에서, 본 개시는 차량 외부에 대한 시야를 갖도록 차량에 배치되고, 이미지 데이터를 캡쳐하는 이미지 센서와, 차량의 외부에 대한 감지 영역을 갖도록 차량에 배치되고, 센싱 데이터를 캡쳐하는 레이더 센서 및 이미지 센서에 의해 캡쳐된 이미지 데이터 및 레이더 센서에 의해 캡쳐된 센싱 데이터 중 적어도 하나를 처리하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컨트롤러를 포함하며, 컨트롤러는, 이미지 데이터 및 센싱 데이터 중 적어도 하나의 처리 결과에 기초하여 생성된 복수의 트랙들 중 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙을 지정하여 기준 트랙 및 하나 이상의 선별 트랙 각각의 횡방향 위치 정보를 추출하고, 기준 트랙 및 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 횡방향 위치의 히스토그램을 생성하여 히스토그램을 비교하고, 비교 결과에 기초하여 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙 중 미러 트랙을 판별하는 데이터 처리 장치를 제공한다.

다른 측면에서, 본 개시는 레이더 센서에 의해 캡쳐된 센싱 데이터에 기초하여 생성된 복수의 트랙들 중에서 기준 트랙을 선정하고, 기준 트랙을 기준으로 미리 설정된 필터 조건에 부합하는 하나 이상의 선별 트랙을 선별하는 트랙 선별부와, 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙의 횡방향 위치 정보를 미리 설정된 기간 동안 추출하여 기준 트랙과 선별 트랙 각각에 대한 횡방향 위치를 인자로 하는 단기 히스토그램과 장기 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성부 및 기준 트랙과 선별 트랙 각각에 대한 단기 히스토그램 및 장기 히스토그램을 이용한 히스토그램 유사도에 기초하여 미러 트랙을 판별하는 판별부를 포함하는 데이터 처리 장치를 제공한다.

또 다른 측면에서, 본 개시는 차량의 차량 제어 시스템에 있어서, 차량 외부에 대한 시야를 갖도록 차량에 배치되고, 이미지 데이터를 캡쳐하는 이미지 센서와, 차량의 외부에 대한 감지 영역을 갖도록 차량에 배치되고, 센싱 데이터를 캡쳐하는 레이더 센서와, 차량이 선행 타겟과 일정한 간격을 유지하며 목표 주행속도로 주행하도록 차량의 주행속도를 제어하는 적응형 크루즈 컨트롤 모듈 및 이미지 센서에 의해 캡쳐된 이미지 데이터 및 레이더 센서에 의해 캡쳐된 센싱 데이터 중 적어도 하나를 처리하고, 차량이 선행 타겟을 추적하도록 미러 트랙을 판별하는 통합 제어부를 포함하며, 통합 제어부는, 이미지 데이터 및 센싱 데이터 중 적어도 하나의 처리 결과에 기초하여 생성된 복수의 트랙들 중 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙을 지정하여 기준 트랙 및 하나 이상의 선별 트랙 각각의 횡방향 위치 정보를 추출하고, 기준 트랙 및 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 횡방향 위치의 히스토그램을 생성하여 히스토그램을 비교하고, 비교 결과에 기초하여 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙 중 미러 트랙을 판별하는 차량 제어 시스템을 제공한다.

또 다른 측면에서, 본 개시는 차량 외부에 대한 시야를 갖도록 차량에 배치되고, 이미지 데이터를 캡쳐하는 이미지 센서에 있어서, 이미지 데이터는, 생성된 복수의 트랙들 중 지정된 기준 트랙 및 하나 이상의 선별 트랙 각각의 횡방향 위치 정보를 추출하는데 사용되고, 기준 트랙 및 하나 이상의 선별 트랙에 대한 횡방향 위치의 히스토그램 간의 비교 결과에 기초하여 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙 중 미러 트랙을 판별하는데 사용되는 이미지 센서를 제공한다.

또 다른 측면에서, 본 개시는 레이더 센서에 의해 캡쳐된 센싱 데이터에 기초하여 생성된 복수의 트랙들 중에서 기준 트랙을 선정하고, 기준 트랙을 기준으로 미리 설정된 필터 조건에 부합하는 하나 이상의 선별 트랙을 선별하는 단계와, 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙의 횡방향 위치 정보를 미리 설정된 기간 동안 추출하여 기준 트랙과 선별 트랙 각각에 대한 횡방향 위치를 인자로 하는 단기 히스토그램과 장기 히스토그램을 생성하는 단계 및 기준 트랙과 선별 트랙 각각에 대한 단기 히스토그램 및 장기 히스토그램을 이용한 히스토그램 유사도에 기초하여 미러 트랙을 판별하는 단계를 포함하는 데이터 처리 방법을 제공한다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 개시에 의하면, 미러 트랙을 정확히 판별할 수 있는 데이터 처리 방법, 데이터 처리 장치 및 차량 제어 시스템을 제공할 수 있다.

또한, 본 개시에 의하면, 위험을 유발할 수 있는 미러 트랙을 정확히 판별함으로써 사고를 예방하고 주행 안정성을 제공할 수 있는 데이터 처리 방법, 데이터 처리 장치 및 차량 제어 시스템을 제공할 수 있다.

도 1은 본 개시에 따른 차량에 탑재된 레이더 센서가 신호를 송신 및 수신하는 상황을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시에 따른 레이더 센서를 통해 수신된 정보에 기초하여 생성된 트랙들을 나타내는 도면이다.
도 3a는 본 개시에 따른 차량 제어 시스템을 나타낸 도면이다.
도 3b는 본 개시에 따른 제1 데이터 처리 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3c는 본 개시에 따른 제2 데이터 처리 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 4는 복수의 트랙들 중에서 기준 트랙을 선정하는 실시예를 나타내는 도면이다.
도 5는 필터 조건에 부합하는 선별 트랙을 선별하는 일 실시예를 나타내는 도면이다.
도 6은 필터 조건에 부합하는 선별 트랙을 선별하는 다른 실시예를 나타내는 도면이다.
도 7은 기준 트랙과 선별된 선별 트랙 각각의 횡방향 위치 정보를 추출하는 실시예를 나타내는 도면이다.
도 8은 기준 트랙과 선별 트랙 각각의 단기 히스토그램을 나타낸 도면이다.
도 9는 기준 트랙과 선별 트랙 각각의 장기 히스토그램을 나타낸 도면이다.
도 10은 기준 트랙의 단기 히스토그램과 장기 히스토그램을 나타낸 도면이다.
도 11은 선별 트랙의 단기 히스토그램과 장기 히스토그램을 나타낸 도면이다.
도 12는 본 개시에 따른 레이더 신호 처리 방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 13은 본 개시에 따른 레이더 신호 처리 방법의 다른 실시예를 나타내는 흐름도이다.

이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

도 1은 본 개시에 따른 차량(110)에 탑재된 레이더 센서가 신호를 송신 및 수신하는 상황을 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 주행 중인 차량(110)이 자율 주행하기 위해 선행 타겟(120)을 감지할 수 있다.

선행 타겟과 일정한 거리를 두면서 일정한 속도로 주행하도록 차량을 제어하는 SCC를 예를 들면, 주행 중인 차량(110)에 탑재된 레이더 센서는 선행 타겟(120)을 감지 및 추적하고, 차량(110)에 탑재된 컨트롤러는 선행 타겟(120)과의 거리와 차량(110)의 속도를 제어한다.

레이더 센서는 센싱 데이터를 캡쳐하여 차량의 전방, 측방 및 후방을 감지할 수 있다. 구체적으로, 레이더 센서는 차량(110)의 전방으로 신호를 송신하고 전방에 존재하는 여러 물체들로부터 반사되는 신호를 수신한다.

레이더 센서에서 송신된 신호는 물체에 직접 도달할 수도 있고, 가드레일(130)과 같은 구조물에 반사된 후 물체에 도달할 수도 있다.

예를 들면, 송신된 신호는 ①경로를 통해 가드레일(130)에 직접 도달할 수 있다.

다른 예를 들면, 송신된 신호는 ②경로를 통해 선행 타겟(120)에 직접 도달하거나, ③경로를 통해 가드레일(130)에서 반사된 후 선행 타겟(120)에 도달할 수 있다.

물체에 도달한 신호는 반사되어 동일한 경로를 통해 레이더 센서에 도달한다.

예를 들면, ①경로를 통해 가드레일(130)에 도달한 신호는 반사되어 ①경로를 통해 레이더 센서에 도달한다.

다른 예를 들면, ③경로를 통해 선행 타겟(120)에 도달한 신호는 반사되어 ③경로를 통해 레이더 센서에 도달한다.

여기서 ③경로의 경우, 레이더 센서는 ③경로를 통해 수신된 신호를 가드레일 반사점에 대하여 대칭인 ④경로를 통해 수신된 신호로 인식하게 된다.

신호가 ④경로를 통해 수신되면, 레이더 센서는 ④경로 상에 위치하는 허상(또는 미러)(140)을 감지하게 된다.

예를 들면, ③경로를 통해 선행 타겟(120)에 도달한 신호가 다시 선행 타겟(120)에서 반사되어 ③경로를 통해 레이더 센서에 도달하면, 레이더 센서는 ④경로 상에 위치하는 허상(140)을 감지한다.

감지된 허상(140)의 위치는 일정한 경우도 있지만, 레이더 센서의 성능, 외부 환경 등에 의해 변동하기도 한다.

특히, 허상(140)의 위치는 레이더 센서가 송신하는 신호의 강도가 약하거나 터널과 같이 난반사가 심한 환경에서 부정확하며, 변동 정도가 심한 경우, 허상(140)은 도로 상에 위치할 수도 있다.

레이더 센서가 도로 상에 위치하는 허상(140)을 감지하는 경우, 허상(140)은 레이더 센서 기준으로 도로 상에서 주행하는 다른 차량처럼 취급될 수 있다. 이하에서는 레이더 센서에 의해 생성된 트랙과 관련하여 전술한 문제점을 구체적으로 설명한다.

도 2는 본 개시에 따른 레이더 센서를 통해 수신된 정보에 기초하여 생성된 트랙들을 나타내는 도면이다.

도 2를 참조하면, 본 개시에 따른 레이더 센서는 물체로부터 반사된 신호를 수신하여 물체에 대응되는 트랙을 생성함으로써 물체의 위치, 차량(110)과 물체와의 거리 등을 측정할 수 있다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 레이더 센서는 감지된 선행 타겟(120)을 트랙 1(tr1)로 나타내고, 감지된 허상(140)을 트랙 2(tr2), 즉 미러 트랙으로 나타낸다.

또한, 레이더 센서는 가드레일(130)에서 반사된 복수의 지점을 트랙들(tr)로 나타낸다.

전술한 바와 같이, 레이더 센서가 송신하는 신호의 강도가 약하거나 터널과 같이 난반사가 심한 환경에서, 허상(140)의 위치는 매우 부정확하므로, 트랙 2(tr2)의 위치도 매우 부정확하게 된다. 이때, 특정 시간에 트랙 2(tr2)가 동안에 트랙 1(tr1)과 매우 가까이 위치하게 될 수도 있다.

이 경우, ADAS, 예를 들어 SCC를 수행할 때 레이더 센서는 트랙 1(tr1)을 추종해야 함에도 불구하고, 미러 트랙인 트랙 2(tr2)을 마치 선행 타겟(120)으로 인식하여 추종하는 문제점이 발생한다.

따라서, 본 개시는 전술한 문제점을 해결하기 위한 차량 제어 시스템, 데이터 처리 장치, 이미지 센서 및 데이터 처리 방법 등을 제공한다.

도 3a는 본 개시에 따른 차량 제어 시스템(100)을 나타낸 도면이다.

도 3a를 참조하면, 본 개시에 따른 차량(110)은 선행 타겟(120)과 허상(140)을 구분하여 차량(110)을 제어하는 차량 제어 시스템(100)을 포함한다.

즉, 차량(110)의 차량 제어 시스템(100)에 있어서, 차량 외부에 대한 시야를 갖도록 차량(100)에 배치되고, 이미지 데이터를 캡쳐하는 이미지 센서(101)와, 차량(110)의 외부에 대한 감지 영역을 갖도록 차량(110)에 배치되고, 센싱 데이터를 캡쳐하는 레이더 센서(102)와, 차량(110)이 선행 타겟(120)과 일정한 간격을 유지하며 목표 주행속도로 주행하도록 차량(110)의 주행속도를 제어하는 적응형 크루즈 컨트롤 모듈(103) 및 이미지 센서(101)에 의해 캡쳐된 이미지 데이터 및 레이더 센서(102)에 의해 캡쳐된 센싱 데이터 중 적어도 하나를 처리하고, 차량(110)이 선행 타겟(120)을 추적하도록 미러 트랙을 판별하는 통합 제어부(104)를 포함한다.

이미지 센서(101)는, 차량(110)의 외부에 대한 시야를 갖도록 차량(110)에 배치될 수 있다. 적어도 하나의 이미지 센서(101)는 차량(110)의 전방, 측방 또는 후방에 대한 시야를 갖도록 차량(110)의 각 부분에 탑재될 수 있다.

이미지 센서(101)로부터 촬상된 영상 정보는 이미지 데이터로 구성되므로, 이미지 센서(101)로부터 캡쳐된 이미지 데이터를 의미할 수 있다. 이하, 본 개시에서는 이미지 센서(101)로부터 촬상된 영상 정보는 이미지 센서(101)로부터 캡쳐된 이미지 데이터를 의미한다.

이미지 센서(101)에 의해 캡쳐된 이미지 데이터는, 예를 들어, Raw 형태의 AVI, MPEG-4, H.264, DivX, JPEG 중 하나의 포맷으로 생성될 수 있다. 이미지 센서(101)에서 캡쳐된 이미지 데이터는 프로세서에서 처리될 수 있다.

통합 제어부(104)는 이미지 데이터를 수신하고, 레이더 센서로부터 캡쳐된 센싱 데이터를 수신하여, 이미지 데이터 및 센싱 데이터 중 적어도 하나를 처리하도록 구성될 수 있다. 이러한 처리를 위해 통합 제어부는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.

통합 제어부(104)는 차량(110) 내 구비되어, 차량(110) 내 탑재된 적어도 하나의 이미지 센서(101) 및 적어도 하나의 레이더 센서(102)와 통신할 수 있다. 이를 위하여, 데이터 전송 또는 신호 통신을 위한 차량 네트워크 버스 등과 같은 적절한 데이터 링크 또는 통신 링크가 더 포함될 수 있다.

통합 제어부(104)는 이미지 데이터 및 센싱 데이터 중 적어도 하나의 처리 결과에 기초하여 생성된 복수의 트랙들 중 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙을 지정하여 기준 트랙 및 하나 이상의 선별 트랙 각각의 횡방향 위치 정보를 추출하고, 기준 트랙 및 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 횡방향 위치의 히스토그램을 생성하여 히스토그램을 비교하고, 비교 결과에 기초하여 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙 중 미러 트랙을 판별할 수 있다.

이러한 통합 제어부는 도메인 컨트롤 유닛(DCU: Domain Control Unit)으로 구현 가능하다.

본 명세서에서는 레이더 센서 이외에도 초음파 센서, 라이다(Lidar) 센서 등도 적용될 수 있다.

본 명세서에서는 ADAS 중 크루즈 컨트롤 이외에도 자동 긴급 제동(AEB) 시스템, 사각지대 경보(BSD) 시스템 등의 경우에도 적용 가능하다.

차량 제어 시스템(100)에서는 미러 트랙을 판별하도록 데이터를 처리하는 데이터 처리 장치로 장치화하여 구현 가능하다. 따라서, 이하에서는 본 개시에 따른 데이터 처리 장치를 설명한다.

도 3b는 본 개시에 따른 제1 데이터 처리 장치(200)의 구성을 나타낸 도면이다.

도 3b를 참조하면, 본 개시에 따른 제1 데이터 처리 장치(200)는 차량(110) 외부에 대한 시야를 갖도록 차량(110)에 배치되고, 이미지 데이터를 캡쳐하는 이미지 센서(101)와, 차량(110)의 외부에 대한 감지 영역을 갖도록 차량(110)에 배치되고, 센싱 데이터를 캡쳐하는 레이더 센서(102) 및 이미지 센서(101)에 의해 캡쳐된 이미지 데이터 및 레이더 센서에 의해 캡쳐된 센싱 데이터 중 적어도 하나를 처리하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컨트롤러(105)를 포함한다.

컨트롤러는, 이미지 데이터 및 센싱 데이터 중 적어도 하나의 처리 결과에 기초하여 생성된 복수의 트랙들 중 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙을 지정하여 기준 트랙 및 하나 이상의 선별 트랙 각각의 횡방향 위치 정보를 추출하고, 기준 트랙 및 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 횡방향 위치의 히스토그램을 생성하여 히스토그램을 비교하고, 비교 결과에 기초하여 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙 중 미러 트랙을 판별할 수 있다.

한편, 미러 트랙은 레이더 센서(102)에 의해 캡쳐된 센싱 데이터에 의해서도 판별될 수 있다. 이하에서는 레이더 센서의 센싱 데이터를 이용하여 미러 트랙을 판별하는 데이터 처리 장치를 설명한다.

도 3c는 본 개시에 따른 제2 데이터 처리 장치(300)의 구성을 나타내는 도면이다.

도 3c를 참조하면, 본 개시에 따른 제2 데이터 처리 장치(300)는 트랙 선별부(310)와, 히스토그램 생성부(320) 및 판별부(330) 등을 포함할 수 있다.

트랙 선별부(310)는 레이더 센서(102)에 의해 캡쳐된 센싱 데이터에 기초하여 생성된 복수의 트랙들 중에서 기준 트랙을 선정하고, 기준 트랙을 기준으로 미리 설정된 필터 조건에 부합하는 하나 이상의 선별 트랙을 선별할 수 있다.

여기서, 기준 트랙은 필터 조건에 부합하는 트랙을 선별하기 위해 기준이 되는 트랙이다. 예를 들면, 기존 센싱 데이터 처리에 따라 타겟으로 판별된 트랙이 기준 트랙으로 선정될 수 있다.

여기서, 선별 트랙은 복수의 트랙 중 필터 조건에 부합하는 트랙을 의미하며, 하나 이상 존재할 수 있다.

여기서, 필터 조건은 선별 트랙을 선별하기 위하여 설정되는 조건이며, 하나 또는 그 이상으로 설정될 수 있다.

예를 들어, 트랙 간의 종방향 거리나 트랙 간의 상대 속도 차이 등이 필터 조건으로 이용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

히스토그램 생성부(320)는 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙의 횡방향 위치 정보를 미리 설정된 기간 동안 추출하여 기준 트랙과 선별 트랙 각각에 대한 횡방향 위치를 인자로 하는 단기 히스토그램과 장기 히스토그램을 생성할 수 있다.

여기서, 단기와 장기는 미리 설정된 시간 또는 미리 설정된 기간을 의미하며, 미리 설정된 기간은 도로 주행 상황에 따라 설정된 기간을 의미한다. 따라서, 다양한 도로 주행 상황마다 기간을 다르게 설정할 수 있다.

예를 들어, 선행 타겟(120)이 주행 중에 차선을 변경하는 경우, 미리 설정된 기간은 차선을 변경하는 시간을 제1 기간으로 설정하고, 선행 타겟(120)이 차선 변경을 시작한 시간부터 미리 설정된 기간을 제2 기간으로 설정할 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니다.

전술한 예시와 마찬가지로 본 명세서에서 설명하는 단기는 물체의 위치가 매우 크게 변동하는 상황에 대응되는 시간을 의미하고, 장기는 단기보다 길게 설정되는 시간을 의미할 수 있다.

여기서, 히스토그램은 가로축에 계급을 취하고, 세로축에 횟수(또는 도수)를 취하여, 분포 상태를 도표로 나타낸 것이다.

히스토그램 생성부(320)는 미리 설정된 기간을 2 이상으로 분류하고, 횡방향 위치 정보를 각각의 기간 동안 추출하여 히스토그램을 생성할 수 있다.

예를 들면, 히스토그램 생성부(320)는 제1 기간과 제1 기간보다 더 긴 제2 기간을 미리 설정하고, 횡방향 위치 정보를 제1 기간 동안 추출하여 단기 히스토그램을 생성하고, 횡방향 위치 정보를 제2 기간 동안 추출하여 장기 히스토그램을 생성할 수 있다.

여기서, 제1 기간은 단기에 대응되고, 제2 기간은 장기에 대응될 수 있다.

판별부(330)는 기준 트랙과 선별 트랙 각각에 대한 단기 히스토그램 및 장기 히스토그램을 이용한 히스토그램 유사도에 기초하여 미러 트랙을 판별할 수 있다.

여기서, 히스토그램 유사도는 히스토그램 간의 유사한 정도를 수치로 나타낸 것을 의미한다. 히스토그램 유사도는 오픈 소스, Bhattacharyya의 계수, 카이 제곱, 상관 관계, 교차 등을 이용하여 측정될 수 있다.

예를 들면, 판별부(330)는 생성된 히스토그램에 대하여 오픈씨브이(OpenCV)를 통해 히스토그램 전체의 형태 간의 유사한 정도를 비교하여 수치로서 나타낼 수 있다.

다른 예를 들면, 계급의 확률은 전체 횟수에 대한 특정 계급(특히, 횡방향 위치)의 횟수의 비율을 계산하면 구할 수 있으므로, 판별부(330)는 확률을 이용할 수 있다.

즉, 판별부(330)는 생성된 두 히스토그램 각각에 대하여 계급 각각의 확률을 계산하고, 판별부(330)는 두 히스토그램 간의 Bhattacharyya의 계수를 산출하여 두 히스토그램 간의 유사한 정도를 비교할 수 있다.

여기서, Bhattacharyya의 계수가 0에 근접하면 두 히스토그램은 서로 비유사하고, Bhattacharyya의 계수가 1에 근접하면 두 히스토그램은 유사하다.

판별부(330)는 기준 트랙과 복수의 선별 트랙 각각의 히스토그램에 대하여 히스토그램 유사도를 한꺼번에 비교할 수 있고, 기준 트랙과 복수의 선별 트랙 중 선택된 어느 하나의 선별 트랙 각각의 히스토그램에 대하여 히스토그램 유사도를 비교할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.

여기서, 본 개시에 따른 제2 데이터 처리 장치(300)는 판별부(330)가 미러 트랙을 판별하면, 미러 트랙을 소거하는 소거부(340)를 더 포함할 수 있다.

전술한 제2 데이터 처리 장치(300)에 포함된 구성들은 전자 제어 유닛(ECU), 통합 제어 유닛(DCU: Domain Control Unit), 마이크로 컨트롤러 유닛(MCU: Micro Controller Unit), IC 집적회로 등 하드웨어와 알고리즘 등 소프트웨어로 구현될 수 있다.

또한, 제2 데이터 처리 장치(300)에 포함된 구성들 간에는 CAN 통신(CAN: Controller Area Network) 등을 통해 신호를 서로 전달하거나 전달받을 수 있다.

이하에서는 복수의 트랙들 중에서 기준 트랙을 선정하고, 필터 조건에 부합하는 선별 트랙을 선별하는 동작에 대한 실시예를 설명한다.

도 4는 복수의 트랙들 중에서 기준 트랙을 선정하는 실시예를 나타내는 도면이다.

도 4를 참조하면, 주행 중인 차량(110)에 탑재된 레이더 센서가 차량(110)의 전방으로 신호를 송신하고, 전방에 존재하는 물체들로부터 반사되는 신호를 수신하며, 수신된 신호에 기초하여 복수의 트랙들을 생성한다.

예를 들면, 차량(110)의 전방에 존재하는 하나 이상의 선행 타겟(120)과 도로의 가장자리에 설치된 가드레일(130) 및 허상(140)이 존재하는 경우, 하나 이상의 선행 타겟(120)과 허상(140)은 트랙 1(tr1) 내지 트랙 8(tr8)으로 나타나고, 가드레일(120)은 중첩되거나 이웃된 트랙들로 나타난다.

이때, 트랙 선별부(310)는 복수의 트랙들 중에서 기준 트랙을 임의로 선정할 수 있다.

예를 들면, 트랙 선별부(310)는 기존 센싱 데이터 처리 알고리즘에 따라 타겟으로 판별된 트랙을 기준 트랙으로 선정할 수 있다.

다른 예를 들면, 트랙 선별부(310)는 차량 이미지(210)를 중심축으로 하여 미리 설정된 x축 범위 내에 위치하는 트랙 1(tr1), 트랙 3(tr3), 트랙 5(tr5), 트랙 7(tr7) 중에서 트랙 1(tr1)을 기준 트랙으로 선정할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.

기준 트랙이 선정되면, 트랙 선별부(310)는 미리 설정된 필터 조건에 부합하는 선별 트랙을 선별한다.

이하에서는 필터 조건에 부합하는 선별 트랙을 선별하는 구체적인 방법을 설명하되, 설명의 편의상 트랙 1(tr1)이 기준 트랙으로 선정된 것으로 하고, 별도의 설명이 없는 한 트랙 1(tr1)을 기준 트랙(tr1)으로 표시하여 설명한다.

도 5는 필터 조건에 부합하는 선별 트랙을 선별하는 일 실시예를 나타내는 도면이다.

선행 타겟(120)에 대응되는 실제 트랙과 선행 타겟(120)에 대한 허상(140)에 대응되는 미러 트랙은 종방향 위치가 서로 유사하다.

따라서, 기준 트랙에 의해서 발생되는 미러 트랙을 확인하기 위해서는 기준 트랙의 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 트랙들을 선별할 필요가 있다.

도 5를 참조하면, 트랙 선별부(310)는 기준 트랙(tr1)을 기준으로 기준 트랙(tr1)과 복수의 트랙들 간의 종방향 거리가 미리 설정된 기준 거리 이하인 트랙을 선별 트랙으로 선별할 수 있다.

예를 들면, 트랙 선별부(310)는 기준 트랙(tr1)의 위치 및 y축 방향을 기준으로 기준 트랙(tr1)의 위와 아래로 이격된 기준 거리 D를 각각 설정한다. 그리고 트랙 선별부(310)는 기준 거리 D 내에 위치하는 트랙 2(tr2) 내지 트랙 6(tr6)과 기타 트랙들을 선별 트랙으로 선별한다.

전술한 바와 같이, 트랙 선별부(310)는 기준 거리를 이용하여 설정된 필터 조건에 부합하는 트랙을 선별 트랙으로 선별할 수 있고, 상대 속도 차이를 이용하여 설정된 필터 조건에 부합하는 트랙을 선별 트랙으로 선별할 수 있다.

예를 들어, 트랙 선별부(310)는 기준 거리 D 대신에 도 5에 도시된 트랙들에 대하여 기준 트랙(tr1)과의 상대 속도 차이를 계산하고, 상대 속도 차이가 기준 속도 이하인 트랙들을 선별 트랙으로 선별할 수 있다.

또한, 트랙 선별부(310)는 기준 거리 및 상대 속도 차이를 이용하여 설정된 필터 조건에 부합하는 선별 트랙을 선별할 수 있다.

이하에서는 기준 거리 내에 위치하는 트랙들에 대해서 기준 트랙과의 상대 속도 차이를 이용하여 선별 트랙을 선별하는 방법을 설명한다.

도 6은 필터 조건에 부합하는 선별 트랙을 선별하는 다른 실시예를 나타내는 도면이다.

실제 트랙과 실제 트랙에 대응되는 미러 트랙은 종방향 위치가 서로 유사하고, 트랙 각각의 상대 속도도 서로 유사하다.

따라서, 기준 트랙에 의해서 발생되는 미러 트랙을 확인하기 위해서는 기준 트랙과의 상대 속도 차이가 일정 속도 이하인 트랙들을 선별할 필요가 있다.

도 6을 참조하면, 트랙 선별부(310)는 기준 트랙(tr1)을 기준으로 기준 트랙(tr1)과 복수의 트랙들 간의 상대 속도 차이(

)를 계산하고, 상대 속도 차이(

)가 미리 설정된 기준 속도 이하인 트랙을 선별 트랙으로 선별할 수 있다.

예를 들면, 트랙 선별부(310)는 기준 트랙(tr1)과 트랙 2(tr2) 간의 상대 속도 차이(

)를 계산하고, 기준 트랙(tr1)과 트랙 2(tr2) 간의 상대 속도 차이(

)가 기준 속도 이하인 경우, 트랙 선별부(310)는 트랙 2(tr2)를 선별 트랙으로 선별한다.

다른 예를 들면, 트랙 선별부(310)는 기준 트랙(tr1)과 트랙 5(tr5) 간의 상대 속도 차이(

)를 계산하고, 기준 트랙(tr1)과 트랙 5(tr5) 간의 상대 속도 차이(

)가 기준 속도보다 큰 경우, 트랙 선별부(310)는 트랙 5(tr5)를 제외한다.

전술한 바에 의할 때, 본 개시에 따른 데이터 처리 장치는 미러 트랙과 무관한 트랙들을 제외함으로써 미러 트랙을 정확히 확인할 수 있다.

다만, 트랙 선별부(310)가 필터 조건에 부합하는 선별 트랙을 하나 이상 선별하더라도, 기준 트랙과 선별된 선별 트랙 중에서 곧바로 미러 트랙을 확인하는 것은 어렵다.

따라서, 기준 트랙과 선별된 선별 트랙 중에서 미러 트랙을 확인할 수 있는 후보들을 선정하고, 선정된 후보들 중에서 미러 트랙을 판별할 필요가 있다.

이하에서는 기준 트랙과 필터 조건에 의해 선별된 선별 트랙 중에서 미러 트랙 후보를 선정하는 구체적인 방법을 설명하되, 설명의 편의상 트랙 1(tr1)을 기준 트랙으로 하고, 트랙 2(tr2) 내지 트랙 4(tr4)을 선별 트랙으로 한다. 또한, 별도의 설명이 없는 한 트랙 1(tr1)을 기준 트랙(tr1)으로 표시하여 설명한다.

도 7은 기준 트랙과 선별 트랙 각각의 횡방향 위치 정보를 추출하는 실시예를 나타내는 도면이다.

도 7을 참조하면, 트랙 선별부(310)는 상대 속도 차이(

)가 기준 속도 이하인 트랙 2(tr2) 내지 트랙(tr4)을 선별 트랙으로 선별한다.

그 다음, 히스토그램 생성부(320)는 기준 트랙(tr1)과 트랙 2(tr2), 트랙 3(tr3) 및 트랙(tr4)의 횡방향 위치 정보를 장기 및 단기적으로 추출한다.

여기서, 히스토그램 생성부(320)는 히스토그램을 생성하기 위하여 횡방향 위치 정보를 누적하여 저장할 수 있다.

히스토그램 생성부(320)는 기준 트랙(tr1)과 트랙 2(tr2) 내지 트랙(tr4) 각각에 대한 횡방향 위치를 인자로 하는 단기 히스토그램 및 장기 히스토그램을 생성할 수 있다.

이하에서는 편의상 기준 트랙(tr1) 및 선별된 선별 트랙인 트랙 2(tr2)에 대한 단기 히스토그램과 장기 히스토그램을 이용하여 설명한다.

도 8은 기준 트랙과 선별 트랙 각각의 단기 히스토그램을 나타낸 도면이며, 도 9는 기준 트랙과 선별 트랙 각각의 장기 히스토그램을 나타낸 도면이다.

도 8을 참조하면, 히스토그램 생성부(320)는 기준 트랙(tr1)과 선별 트랙(tr2) 각각에 대한 횡방향 위치를 인자로 하는 단기 히스토그램(SH)을 생성한다.

예를 들면, 히스토그램 생성부(320)는 기준 트랙(tr1)의 단기 히스토그램(SH1)과 선별 트랙(tr2)의 단기 히스토그램(SH2)를 생성한다.

단기 히스토그램(SH)이 생성되면, 판별부(320)는 기준 트랙(tr1)과 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 단기 히스토그램(SH) 간의 단기 히스토그램 유사도를 측정할 수 있다.

여기서, 단기 히스토그램 유사도는 단기 히스토그램(SH) 간의 히스토그램 유사도를 의미한다.

예를 들면, 판별부(320)는 생성된 기준 트랙(tr1)의 단기 히스토그램(SH1)과 선별 트랙(tr2)의 단기 히스토그램(SH2) 간의 단기 히스토그램 유사도를 측정할 수 있다.

단기 히스토그램 유사도를 측정하는 방법은 다양하다. 예를 들면, 판별부(320)는 히스토그램에서 횟수의 최댓값, 최댓값에 대응되는 횡방향 위치값 및 히스토그램의 분산값 중 적어도 하나에 기초하여 히스토그램 유사도를 판단할 수 있다.

구체적인 예를 들면, 판별부(320)는 기준 트랙(tr1)의 단기 히스토그램(SH1)의 분산값 V1과 선별 트랙(tr2)의 단기 히스토그램(SH2)의 분산값 V2의 비율(

)이나 차이(

)를 이용해 단기 히스토그램 유사도를 측정할 수 있다.

또한, 판별부(320)는 오픈씨브이(OpenCV)나 Bhattacharyya의 계수를 함께 이용하여 단기 히스토그램 유사도를 측정할 수 있다. 오픈씨브이(OpenCV)나 Bhattacharyya의 계수 등은 도 3을 참조하여 설명한 바와 같다.

도 9를 참조하면, 히스토그램 생성부(320)는 기준 트랙(tr1)과 선별 트랙(tr2) 각각에 대한 횡방향 위치를 인자로 하는 장기 히스토그램(LH)을 생성한다.

예를 들면, 히스토그램 생성부(320)는 기준 트랙(tr1)의 장기 히스토그램(LH1)과 선별 트랙(tr2)의 장기 히스토그램(LH2)를 생성한다.

장기 히스토그램(LH)이 생성되면, 판별부(320)는 기준 트랙(tr1)과 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 장기 히스토그램(LH) 간의 장기 히스토그램 유사도를 측정할 수 있다.

여기서, 장기 히스토그램 유사도는 장기 히스토그램(LH) 간의 히스토그램 유사도를 의미한다.

예를 들면, 판별부(320)는 생성된 기준 트랙(tr1)의 장기 히스토그램(LH1)과 선별 트랙(tr2)의 장기 히스토그램(LH2) 간의 장기 히스토그램 유사도를 측정할 수 있다.

장기 히스토그램 유사도를 측정하는 방법은 도 8을 참조하여 전술한 단기 히스토그램 유사도를 측정하는 방법과 동일하다.

판별부(330)는 측정된 단기 히스토그램 유사도와 장기 히스토그램 유사도에 기초하여 선별된 하나 이상의 선별 트랙 중 어느 하나(tr2)와 기준 트랙(tr1)을 미러 트랙 후보로 선정할 수 있다.

예를 들면, 판별부(330)는 단기 히스토그램 유사도가 미리 설정된 기준 유사도보다 작고, 장기 히스토그램 유사도가 기준 유사도보다 같거나 큰 경우, 기준 트랙(tr1)과 선별 트랙(tr2)을 미러 트랙 후보로 선정할 수 있다.

구체적으로, 판별부(330)는 단기 히스토그램들(SH1, SH2) 및 장기 히스토그램들(LH1, LH2) 각각의 분산값의 비율(

)을 계산하여 단기 히스토그램 유사도 및 장기 히스토그램 유사도를 측정한다.

단기 히스토그램 유사도가 기준 유사도(예를 들어 0.8)보다 작고, 장기 히스토그램 유사도가 기준 유사도(예를 들어 0.8)보다 크면, 판별부(330)는 기준 트랙(tr1)과 선별 트랙(tr2)을 미러 트랙 후보로 선정한다.

판별부(330)는 미러 트랙 후보로 선정된 기준 트랙(tr1)과 선별 트랙(tr2) 중에서 미러 트랙을 판별하게 된다.

전술한 바에 의할 때, 본 개시에 따른 데이터 처리 장치는 미러 트랙 후보를 선정함으로써 미러 트랙을 더욱 정확히 판별할 수 있다.

이하에서는 미러 트랙 후보 중에서 미러 트랙을 판별하는 구체적인 방법을 설명하되, 설명의 편의상 트랙 1(tr1)과 트랙 2(tr2)을 미러 트랙 후보인 것으로 한다. 또한, 별도의 설명이 없는 한 트랙 1(tr1)을 기준 트랙(tr1)으로 표시하여 설명한다.

도 10은 기준 트랙의 단기 히스토그램과 장기 히스토그램을 나타낸 도면이고, 도 11은 선별 트랙의 단기 히스토그램과 장기 히스토그램을 나타낸 도면이다.

도 10을 참조하면, 판별부(330)는 기준 트랙(tr1)과 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 단기 히스토그램 유사도 및 장기 히스토그램 유사도에 기초하여 기준 트랙(tr1)과 선별 트랙(tr2)을 미러 트랙 후보로 선정하고, 미러 트랙 후보로 선정된 기준 트랙(tr1)의 단기 히스토그램(SH1)과 장기 히스토그램(LH1) 간의 제1 히스토그램 유사도를 측정할 수 있다.

예를 들면, 판별부(330)는 미러 트랙 후보로 선정된 기준 트랙(tr1)의 단기 히스토그램(SH1)과 장기 히스토그램(LH1) 간의 분산값 비율(

) 및 횟수의 최대값의 비율(

)을 계산하고 평균을 취함으로써 제1 히스토그램 유사도를 측정한다.

도 11을 참조하면, 판별부(330)는 미러 트랙 후보로 선정된 선별 트랙(tr2)의 단기 히스토그램(SH2)과 장기 히스토그램(LH2) 간의 제2 히스토그램 유사도를 측정할 수 있다.

예를 들면, 판별부(330)는 미러 트랙 후보로 선정된 선별 트랙(tr2)의 단기 히스토그램(SH2)과 장기 히스토그램(LH2) 간의 분산값 비율(

)과 횟수의 최대값의 비율(

)을 계산하여 평균을 취함으로써 제2 히스토그램 유사도를 측정한다.

판별부(330)가 제1 히스토그램 유사도와 제2 히스토그램 유사도를 측정하면, 판별부(330)는 제1 히스토그램 유사도 및 제2 히스토그램 유사도 중 어느 하나가 미리 설정된 기준 유사도보다 같거나 큰, 조건을 만족하는 트랙을 미러 트랙으로 판별할 수 있다.

예를 들면, 제2 히스토그램 유사도가 기준 유사도보다 큰 경우, 판별부(330)는 제2 히스토그램 유사도에 대응하는 선별 트랙(tr2)을 미러 트랙으로 판별한다.

전술한 바에 의할 때, 본 개시에 따른 데이터 처리 장치는 미러 트랙에 대한 횡방향 위치의 특성을 이용함으로써 미러 트랙을 정확히 판별할 수 있다.

이하에서는 본 개시를 모두 수행할 수 있는 센싱 데이터 처리 방법을 설명한다.

도 12는 본 개시에 따른 데이터 처리 방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도이다.

도 12를 참조하면, 본 개시에 따른 데이터 처리 방법은

레이더 센서에 의해 캡쳐된 센싱 데이터에 기초하여 생성된 복수의 트랙들 중에서 기준 트랙을 선정하고, 기준 트랙을 기준으로 미리 설정된 필터 조건에 부합하는 하나 이상의 선별 트랙을 선별하는 단계(S1210)와, 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙의 횡방향 위치 정보를 미리 설정된 기간 동안 추출하여 기준 트랙과 선별 트랙 각각에 대한 횡방향 위치를 인자로 하는 단기 히스토그램과 장기 히스토그램을 생성하는 단계(S1220) 및 기준 트랙과 선별 트랙 각각에 대한 단기 히스토그램 및 장기 히스토그램을 이용한 히스토그램 유사도에 기초하여 미러 트랙을 판별하는 단계(S1230)를 포함할 수 있다.

필터 조건 및 미러 트랙을 판별하는 구체적인 실시예는 도 13을 참조하여 설명한다.

도 13은 본 개시에 따른 데이터 처리 방법의 다른 실시예를 나타내는 흐름도이다.

도 13을 참조하면, 본 개시에 따른 데이터 처리 방법은 트랙 선별부(310)가 기준 트랙을 선정하고, 기준 트랙을 기준으로 기준 트랙과 선별 트랙 간의 종방향 거리를 계산(S1310)한다.

트랙 선별부(310)가 종방향 거리가 미리 설정된 기준 거리 D이하인지 여부를 판단(S1320)한다.

종방향 거리가 기준 거리 D 이하이면, 트랙 선별부(310)는 기준 거리 D 이하인 선별 트랙들을 선발하고, 기준 트랙과 선발된 선별 트랙 간의 상대 속도 차이(

)를 계산(S1330)한다.

여기서, 상대 속도 차이(

)는 전술한 바와 같이, 레이더 센서, 도플러 효과 및 ECU 등을 이용하여 계산 가능하다.

트랙 선별부(310)가 상대 속도 차이(

)가 미리 설정된 기준 속도

이하인지 여부를 판단(S1340)하고, 선발된 선별 트랙들 중에서 상대 속도 차이가 기준 속도

이하인 선별 트랙을 선별한다.

히스토그램 생성부(320)가 기준 트랙과 선별된 선별 트랙 각각의 횡방향 위치 정보를 추출하여 기준 트랙과 선별 트랙 각각의 단기 히스토그램과 장기 히스토그램을 생성(S1350)한다.

판별부(330)가 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대하여 단기 히스토그램 유사도 SS와 장기 히스토그램 유사도 SL를 측정하고, 단기 히스토그램 유사도 SS와 장기 히스토그램 유사도 SL 각각이 미리 설정된 기준 유사도와 비교(S1360)한다.

단기 히스토그램 유사도 SS가 기준 유사도보다 작고, 장기 히스토그램 유사도 SL가 기준 유사도보다 같거나 큰 경우, 판별부(330)가 기준 트랙과 선별 트랙을 미러 트랙 후보로 선정(S1370)한다.

미러 트랙 후보로 선정된 기준 트랙과 선별 트랙에 대하여, 판별부(330)가 기준 트랙의 제1 히스토그램 유사도를 측정하고, 선별 트랙의 제2 히스토그램 유사도를 측정하여, 둘 중 어느 하나가 미리 설정된 기준 유사도보다 같거나 큰 조건을 만족하는지 판단(S1380)하고, 조건을 만족하는 트랙을 미러 트랙으로 판별(S1390)한다.

예를 들면, 제1 히스토그램 유사도가 기준 유사도보다 같거나 크면, 판별부(330)가 기준 트랙을 미러 트랙으로 판별할 수 있다.

다른 예를 들면, 제2 히스토그램 유사도가 기준 유사도보다 같거나 크면, 판별부(330)가 제2 히스토그램 유사도에 대응하는 선별 트랙을 미러 트랙으로 판별할 수 있다.

이상에서의 설명 및 첨부된 도면은 본 개시의 기술 사상을 예시적으로 나타낸 것에 불과한 것으로서, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 구성의 결합, 분리, 치환 및 변경 등의 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 개시에 개시된 실시예들은 본 개시의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 개시의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 개시의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

100: 차량 제어 시스템 101: 이미지 센서
102: 레이더 센서 103: 적응형 크루즈 컨트롤 모듈
104: 통합 제어부 105: 컨트롤러
110: 차량 120: 선행 타겟
130: 가드레일 140: 허상
200: 제1 데이터 처리 장치 300: 제2 데이터 처리 장치
310: 트랙 선별부 320: 히스토그램 생성부
330: 판별부 340: 소거부

Claims

차량 외부에 대한 시야를 갖도록 상기 차량에 배치되고, 이미지 데이터를 캡쳐하는 이미지 센서;
상기 차량의 외부에 대한 감지 영역을 갖도록 상기 차량에 배치되고, 센싱 데이터를 캡쳐하는 레이더 센서; 및
상기 이미지 센서에 의해 캡쳐된 상기 이미지 데이터 및 상기 레이더 센서에 의해 캡쳐된 상기 센싱 데이터 중 적어도 하나를 처리하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컨트롤러를 포함하며,
상기 컨트롤러는,
상기 이미지 데이터 및 상기 센싱 데이터 중 적어도 하나의 처리 결과에 기초하여 생성된 복수의 트랙들 중 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙을 지정하여 상기 기준 트랙 및 상기 하나 이상의 선별 트랙 각각의 횡방향 위치 정보를 추출하고,
상기 기준 트랙 및 상기 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 횡방향 위치의 히스토그램을 생성하여 상기 히스토그램을 비교하고,
비교 결과에 기초하여 상기 기준 트랙과 상기 하나 이상의 선별 트랙 중 미러 트랙을 판별하고
상기 미러 트랙이 판별되면, 상기 미러 트랙을 소거하는 데이터 처리 장치.
제1항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
상기 복수의 트랙들 중에서 상기 기준 트랙을 선정하고, 상기 기준 트랙을 기준으로 미리 설정된 필터 조건에 부합하는 상기 하나 이상의 선별 트랙을 선별하는 데이터 처리 장치.
제2항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
상기 기준 트랙을 기준으로 상기 기준 트랙과 상기 복수의 트랙들 간의 종방향 거리가 미리 설정된 기준 거리 이하인 트랙을 상기 선별 트랙으로 선별하는 데이터 처리 장치.
제2항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
상기 기준 트랙을 기준으로 상기 기준 트랙과 상기 복수의 트랙들 간의 상대 속도 차이를 계산하고,
상기 상대 속도 차이가 미리 설정된 기준 속도 이하인 트랙을 상기 선별 트랙으로 선별하는 데이터 처리 장치.
제1항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
상기 기준 트랙과 상기 하나 이상의 선별 트랙의 상기 횡방향 위치 정보를 미리 설정된 기간 동안 추출하여 상기 기준 트랙과 상기 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 상기 횡방향 위치를 인자로 하는 단기 히스토그램과 장기 히스토그램을 생성하는 데이터 처리 장치.
제5항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
제1 기간과 상기 제1 기간보다 더 긴 제2 기간을 미리 설정하고,
상기 횡방향 위치 정보를 상기 제1 기간 동안 추출하여 상기 단기 히스토그램을 생성하고,
상기 횡방향 위치 정보를 상기 제2 기간 동안 추출하여 상기 장기 히스토그램을 생성하는 데이터 처리 장치.
제1항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
상기 기준 트랙과 상기 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 단기 히스토그램 및 장기 히스토그램을 비교하고, 상기 단기 히스토그램 및 상기 장기 히스토그램을 이용한 히스토그램 유사도에 기초하여 미러 트랙을 판별하는 데이터 처리 장치.
제7항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
상기 기준 트랙과 상기 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 상기 단기 히스토그램 간의 단기 히스토그램 유사도와 상기 장기 히스토그램 간의 장기 히스토그램 유사도를 측정하는 데이터 처리 장치.
제8항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
상기 단기 히스토그램 유사도가 미리 설정된 기준 유사도보다 작고,
상기 장기 히스토그램 유사도가 상기 기준 유사도보다 같거나 큰 경우,
상기 기준 트랙과 상기 선별 트랙을 미러 트랙 후보로 선정하는 데이터 처리 장치.
제7항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
상기 기준 트랙과 상기 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 단기 히스토그램 유사도 및 장기 히스토그램 유사도에 기초하여 상기 기준 트랙과 상기 선별 트랙을 미러 트랙 후보로 선정하고,
상기 미러 트랙 후보로 선정된 상기 기준 트랙의 상기 단기 히스토그램과 상기 장기 히스토그램 간의 제1 히스토그램 유사도를 측정하고,
상기 미러 트랙 후보로 선정된 상기 선별 트랙의 상기 단기 히스토그램과 상기 장기 히스토그램 간의 제2 히스토그램 유사도를 측정하는 데이터 처리 장치.
제10항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
상기 제1 히스토그램 유사도 및 상기 제2 히스토그램 유사도 중 어느 하나가 미리 설정된 기준 유사도보다 같거나 큰 조건을 만족하는 트랙을 미러 트랙으로 판별하는 데이터 처리 장치.
레이더 센서에 의해 캡쳐된 센싱 데이터에 기초하여 생성된 복수의 트랙들 중에서 기준 트랙을 선정하고, 상기 기준 트랙을 기준으로 미리 설정된 필터 조건에 부합하는 하나 이상의 선별 트랙을 선별하는 트랙 선별부;
상기 기준 트랙과 상기 하나 이상의 선별 트랙의 횡방향 위치 정보를 미리 설정된 기간 동안 추출하여 상기 기준 트랙과 상기 선별 트랙 각각에 대한 횡방향 위치를 인자로 하는 단기 히스토그램과 장기 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성부; 및
상기 기준 트랙과 상기 선별 트랙 각각에 대한 상기 단기 히스토그램 및 상기 장기 히스토그램을 이용한 히스토그램 유사도에 기초하여 미러 트랙을 판별하는 판별부를 포함하고
상기 미러 트랙이 판별되면, 상기 미러 트랙을 소거하는 소거부를 더 포함하는 데이터 처리 장치.
제12항에 있어서,
상기 트랙 선별부는,
상기 기준 트랙을 기준으로 상기 기준 트랙과 상기 복수의 트랙들 간의 종방향 거리가 미리 설정된 기준 거리 이하인 트랙을 상기 선별 트랙으로 선별하는 데이터 처리 장치.
제12항에 있어서,
상기 트랙 선별부는,
상기 기준 트랙을 기준으로 상기 기준 트랙과 상기 복수의 트랙들 간의 상대 속도 차이를 계산하고,
상기 상대 속도 차이가 미리 설정된 기준 속도 이하인 트랙을 상기 선별 트랙으로 선별하는 데이터 처리 장치.
제12항에 있어서,
상기 히스토그램 생성부는,
제1 기간과 상기 제1 기간보다 더 긴 제2 기간을 미리 설정하고,
상기 횡방향 위치 정보를 상기 제1 기간 동안 추출하여 상기 단기 히스토그램을 생성하고,
상기 횡방향 위치 정보를 상기 제2 기간 동안 추출하여 상기 장기 히스토그램을 생성하는 데이터 처리 장치.
제12항에 있어서,
상기 판별부는,
상기 기준 트랙과 상기 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 상기 단기 히스토그램 간의 단기 히스토그램 유사도와 상기 장기 히스토그램 간의 장기 히스토그램 유사도를 측정하는 데이터 처리 장치.
제16항에 있어서,
상기 판별부는,
상기 단기 히스토그램 유사도가 미리 설정된 기준 유사도보다 작고,
상기 장기 히스토그램 유사도가 상기 기준 유사도보다 같거나 큰 경우,
상기 기준 트랙과 상기 선별 트랙을 미러 트랙 후보로 선정하는 데이터 처리 장치.
제12항에 있어서,
상기 판별부는,
상기 기준 트랙과 상기 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 단기 히스토그램 유사도 및 장기 히스토그램 유사도에 기초하여 상기 기준 트랙과 상기 선별 트랙을 미러 트랙 후보로 선정하고,
상기 미러 트랙 후보로 선정된 상기 기준 트랙의 상기 단기 히스토그램과 상기 장기 히스토그램 간의 제1 히스토그램 유사도를 측정하고,
상기 미러 트랙 후보로 선정된 상기 선별 트랙의 상기 단기 히스토그램과 상기 장기 히스토그램 간의 제2 히스토그램 유사도를 측정하는 데이터 처리 장치.
제18항에 있어서,
상기 판별부는,
상기 제1 히스토그램 유사도 및 상기 제2 히스토그램 유사도 중 어느 하나가 미리 설정된 기준 유사도보다 같거나 큰 조건을 만족하는 트랙을 미러 트랙으로 판별하는 데이터 처리 장치.
제12항에 있어서,
상기 판별부는,
상기 히스토그램에서 횟수의 최댓값, 상기 최댓값에 대응되는 횡방향 위치값 및 상기 히스토그램의 분산값 중 적어도 하나에 기초하여 상기 히스토그램 유사도를 판단하는 데이터 처리 장치.
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차량의 차량 제어 시스템에 있어서,
상기 차량 외부에 대한 시야를 갖도록 상기 차량에 배치되고, 이미지 데이터를 캡쳐하는 이미지 센서;
상기 차량의 외부에 대한 감지 영역을 갖도록 상기 차량에 배치되고, 센싱 데이터를 캡쳐하는 레이더 센서;
상기 차량이 선행 타겟과 일정한 간격을 유지하며 목표 주행속도로 주행하도록 상기 차량의 주행속도를 제어하는 적응형 크루즈 컨트롤 모듈; 및
상기 이미지 센서에 의해 캡쳐된 상기 이미지 데이터 및 상기 레이더 센서에 의해 캡쳐된 상기 센싱 데이터 중 적어도 하나를 처리하고, 상기 차량이 상기 선행 타겟을 추적하도록 미러 트랙을 판별하는 통합 제어부를 포함하며,
상기 통합 제어부는,
상기 이미지 데이터 및 상기 센싱 데이터 중 적어도 하나의 처리 결과에 기초하여 생성된 복수의 트랙들 중 기준 트랙과 하나 이상의 선별 트랙을 지정하여 상기 기준 트랙 및 상기 하나 이상의 선별 트랙 각각의 횡방향 위치 정보를 추출하고,
상기 기준 트랙 및 상기 하나 이상의 선별 트랙 각각에 대한 횡방향 위치의 히스토그램을 생성하여 상기 히스토그램을 비교하고,
비교 결과에 기초하여 상기 기준 트랙과 상기 하나 이상의 선별 트랙 중 상기 미러 트랙을 판별하고
상기 미러 트랙이 판별되면, 상기 미러 트랙을 소거하는 차량 제어 시스템.
차량 외부에 대한 시야를 갖도록 상기 차량에 배치되고, 이미지 데이터를 캡쳐하는 이미지 센서에 있어서,
상기 이미지 데이터는,
생성된 복수의 트랙들 중 지정된 기준 트랙 및 하나 이상의 선별 트랙 각각의 횡방향 위치 정보를 추출하는데 사용되고,
상기 기준 트랙 및 상기 하나 이상의 선별 트랙에 대한 횡방향 위치의 히스토그램 간의 비교 결과에 기초하여 상기 기준 트랙과 상기 하나 이상의 선별 트랙 중 소거되는 미러 트랙을 판별하는데 사용되는 이미지 센서.
레이더 센서에 의해 캡쳐된 센싱 데이터에 기초하여 생성된 복수의 트랙들 중에서 기준 트랙을 선정하고, 상기 기준 트랙을 기준으로 미리 설정된 필터 조건에 부합하는 하나 이상의 선별 트랙을 선별하는 단계;
상기 기준 트랙과 상기 하나 이상의 선별 트랙의 횡방향 위치 정보를 미리 설정된 기간 동안 추출하여 상기 기준 트랙과 상기 선별 트랙 각각에 대한 횡방향 위치를 인자로 하는 단기 히스토그램과 장기 히스토그램을 생성하는 단계; 및
상기 기준 트랙과 상기 선별 트랙 각각에 대한 상기 단기 히스토그램 및 상기 장기 히스토그램을 이용한 히스토그램 유사도에 기초하여 미러 트랙을 판별하는 단계; 및
상기 미러 트랙이 판별되면, 상기 미러 트랙을 소거하는 단계;를 포함하는 데이터 처리 방법.