KR102213263B1 - Apparatus and Method for Estimating Lane - Google Patents

Apparatus and Method for Estimating Lane Download PDF

Info

Publication number
KR102213263B1
KR102213263B1 KR1020200174903A KR20200174903A KR102213263B1 KR 102213263 B1 KR102213263 B1 KR 102213263B1 KR 1020200174903 A KR1020200174903 A KR 1020200174903A KR 20200174903 A KR20200174903 A KR 20200174903A KR 102213263 B1 KR102213263 B1 KR 102213263B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
lane
predetermined time
road
road information
detection accuracy
Prior art date
Application number
KR1020200174903A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20210002390A (en
Inventor
유은영
최광일
류경진
Original Assignee
현대모비스 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대모비스 주식회사 filed Critical 현대모비스 주식회사
Priority to KR1020200174903A priority Critical patent/KR102213263B1/en
Publication of KR20210002390A publication Critical patent/KR20210002390A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102213263B1 publication Critical patent/KR102213263B1/en

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/10—Path keeping
    • B60W30/12—Lane keeping
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
    • B60W40/105—Speed
    • G06K9/00798—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0043—Signal treatments, identification of variables or parameters, parameter estimation or state estimation
    • B60W2050/0052—Filtering, filters
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo or light sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/42—Image sensing, e.g. optical camera
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/10—Longitudinal speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/14—Yaw
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/18—Steering angle
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2300/00—Purposes or special features of road vehicle drive control systems
    • B60Y2300/10—Path keeping
    • B60Y2300/12—Lane keeping
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2400/00—Special features of vehicle units
    • B60Y2400/30—Sensors

Abstract

본 발명의 차선 추정 장치는, 주행중인 도로에 대한 촬영 영상으로부터 도로 곡률을 포함하는 도로정보를 생성하는 카메라 모듈; 및 상기 도로정보로부터 차선을 인식하며, 상기 도로정보로부터 확인된 도로 환경의 감지 정확도를 고려하여 설정된 일정시간 동안 인식된 복수의 차선 값을 평균하여 차선 추정값을 연산하는 차선 보상 로직을 포함하고, 상기 차선 보상 로직은, 상기 도로 환경의 감지 정확도가 높은 경우, 제1 일정시간 동안 수집한 상기 도로 정보를 이용하여 상기 복수의 차선 값을 산출하고, 상기 도로 환경의 감지 정확도가 낮은 경우, 상기 제1 일정 시간보다 더 짧은 제2 일정 시간 동안 수집한 상기 도로 정보를 이용하여 상기 복수의 차선 값을 산출한다.The lane estimation apparatus of the present invention includes: a camera module for generating road information including a curvature of a road from a photographed image of a road being driven; And a lane compensation logic that recognizes a lane from the road information and calculates a lane estimation value by averaging a plurality of lane values recognized for a predetermined period of time in consideration of the detection accuracy of the road environment identified from the road information, wherein the When the detection accuracy of the road environment is high, the lane compensation logic calculates the plurality of lane values using the road information collected for a first predetermined time, and when the detection accuracy of the road environment is low, the first The plurality of lane values are calculated using the road information collected for a second predetermined time shorter than a predetermined time.

Description

차선 추정 장치 및 방법{Apparatus and Method for Estimating Lane}Apparatus and Method for Estimating Lane}

본 발명은 차선 유지 보조 기술에 관한 것으로서, 더 구체적으로는 영상으로부터 차선을 추정할 수 있는 차선 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a lane keeping assist technology, and more particularly, to a lane estimation apparatus and method capable of estimating a lane from an image.

차선 추정 장치(LKAS; Lane Keep Asist System)은 센서를 통해 차선을 검출하고, 검출된 차선의 위치 정보를 토크 값으로 변화시켜 차선 이탈을 막는 시스템이다.The Lane Keep Asist System (LKAS) is a system that detects a lane through a sensor and prevents lane departure by changing position information of the detected lane into a torque value.

이러한 차선 추정 장치은 카메라를 통해 측정된 도로 정보를 이용하여 차량이 차선을 이탈하지 않도록 도와줌에 있어서 카메라의 정확도에 큰 영향을 받는다.Such a lane estimating device is greatly influenced by the accuracy of the camera in helping the vehicle not to leave the lane by using road information measured by the camera.

그런데, 차선은 대부분 점선으로 이루어지고, 곡선인 경우도 많고, 차선에 대한 영상신호는 노면 상태, 가드레일, 브레이크 자국, 이중차선, 터널, 눈/비/역광과 같은 외부 환경적 요소 등에 의해 안정적이지 못한 경우가 빈번해, 종래의 차선 추정 장치은 차선을 오인식 또는 미인식하기 십상이었다.However, most lanes are made of dotted lines and are often curved, and the video signals for the lanes are stable due to external environmental factors such as road conditions, guard rails, brake marks, double lanes, tunnels, snow/rain/backlight. In many cases this is not possible, and the conventional lane estimation apparatus is apt to misrecognize or not recognize a lane.

종래의 차선 추정 장치은 차선 추정의 경우 차선폭 정보와 노이즈 수준을 이용하여 차선을 보상하고 있으나, 차선폭 정보는 실제 도로 정보가 아닌 임의의 값이기 때문에 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다.In the case of lane estimation, a conventional lane estimation apparatus compensates for lanes using lane width information and noise level, but since the lane width information is an arbitrary value rather than actual road information, accuracy is poor.

본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 배경에서 안출된 것으로서, 도로정보로부터 추정된 차선 값에 이동평균필터를 적용하여 차선을 추정할 수 있는 차선 추정 장치 및 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.An object of the present invention is to provide a lane estimation apparatus and method capable of estimating a lane by applying a moving average filter to a lane value estimated from road information, as devised from the technical background described above.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The object of the present invention is not limited to the above-mentioned object, and other objects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

본 발명의 일면에 따른 차선 추정 장치는, 주행중인 도로에 대한 촬영 영상으로부터 도로 곡률을 포함하는 도로정보를 생성하는 카메라 모듈; 및 상기 도로정보로부터 차선을 인식하며, 상기 도로정보로부터 확인된 도로 환경의 감지 정확도를 고려하여 설정된 일정시간 동안 인식된 복수의 차선 값을 평균하여 차선 추정값을 연산하는 차선 보상 로직을 포함하고, 상기 차선 보상 로직은, 상기 도로 환경의 감지 정확도가 높은 경우, 제1 일정시간 동안 수집한 상기 도로 정보를 이용하여 상기 복수의 차선 값을 산출하고, 상기 도로 환경의 감지 정확도가 낮은 경우, 상기 제1 일정 시간보다 더 짧은 제2 일정 시간 동안 수집한 상기 도로 정보를 이용하여 상기 복수의 차선 값을 산출한다.An apparatus for estimating a lane according to an aspect of the present invention includes: a camera module for generating road information including a curvature of a road from a photographed image of a driving road; And a lane compensation logic that recognizes a lane from the road information and calculates a lane estimation value by averaging a plurality of lane values recognized for a predetermined period of time in consideration of the detection accuracy of the road environment identified from the road information, wherein the When the detection accuracy of the road environment is high, the lane compensation logic calculates the plurality of lane values using the road information collected for a first predetermined time, and when the detection accuracy of the road environment is low, the first The plurality of lane values are calculated using the road information collected for a second predetermined time shorter than a predetermined time.

본 발명의 다른 면에 따른 차선 유지보조 시스템에 의한 차선 추정 방법은, 주행중인 도로에 대한 촬영 영상으로부터 도로정보를 생성하는 단계; 및 상기 도로정보를 이용하여 차선을 인식하되, 상기 도로정보로부터 확인된 도로 환경의 감지 정확도를 고려하여 설정된 일정시간 동안 인식된 복수의 차선 값을 평균하여 차선 추정값을 연산하는 단계를 포함하고, 상기 도로 환경의 감지 정확도가 높은 경우, 제1 일정시간 동안 수집한 상기 도로 정보를 이용하여 상기 복수의 차선 값을 산출하고, 상기 도로 환경의 감지 정확도가 낮은 경우, 상기 제1 일정 시간보다 더 짧은 제2 일정 시간 동안 수집한 상기 도로 정보를 이용하여 상기 복수의 차선 값을 산출하는 단계를 더 포함한다.According to another aspect of the present invention, a method for estimating a lane by a lane maintenance assistance system includes: generating road information from a photographed image of a driving road; And recognizing a lane using the road information, and calculating a lane estimation value by averaging the values of a plurality of lanes recognized for a predetermined time period in consideration of the detection accuracy of the road environment identified from the road information, wherein the When the detection accuracy of the road environment is high, the plurality of lane values are calculated using the road information collected for a first predetermined time, and when the detection accuracy of the road environment is low, a second shorter than the first predetermined time 2 further comprising the step of calculating the values of the plurality of lanes using the road information collected for a predetermined time.

본 발명에 따르면, 도로정보로부터 추정된 차선 값에 이동평균필터를 적용하여 차선을 추정할 수 있다.According to the present invention, a lane can be estimated by applying a moving average filter to a lane value estimated from road information.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차선 추정 장치를 도시한 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차선 추정 방법을 도시한 흐름도.1 is a block diagram showing a lane estimation apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a flow chart showing a method for estimating a lane according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.Advantages and features of the present invention, and a method of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in various forms different from each other, and only these embodiments make the disclosure of the present invention complete, and common knowledge in the technical field to which the present invention pertains. It is provided to completely inform the scope of the invention to those who have it, and the invention is only defined by the scope of the claims. Meanwhile, terms used in the present specification are for explaining embodiments and are not intended to limit the present invention. In this specification, the singular form also includes the plural form unless specifically stated in the phrase. As used in the specification, "comprises" and/or "comprising" refers to the presence of one or more other components, steps, operations and/or elements in which the recited component, step, operation and/or element is Or does not exclude additions.

이제 본 발명의 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차선 추정 장치를 도시한 구성도이다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. 1 is a block diagram illustrating a lane estimation apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 차선 추정 장치(10)는 카메라 모듈(110), 센서부(120) 및 차선 보상 로직(130)을 포함한다. 본 발명의 실시예에 따른 차선 추정 장치(10)는 차선 유지 보조 시스템일 수 있으며, 차선 유지 보조 시스템과 별개의 장치일 수도 있다. 전자의 경우, 차선 추정 장치(10)는 차선 이탈을 방지할 수 있도록 차량의 바퀴 제동력 또는 조향각을 제어하는 LKAS 제어부(140)를 더 포함한다. 본 명세서에서는 차선 추정 장치(10)가 차선 유지 보조 시스템인 경우를 예로 들어 설명한다.As shown in FIG. 1, the lane estimation apparatus 10 according to an embodiment of the present invention includes a camera module 110, a sensor unit 120, and a lane compensation logic 130. The lane estimating apparatus 10 according to an embodiment of the present invention may be a lane maintenance assistance system, or may be a separate device from the lane maintenance assistance system. In the former case, the lane estimating device 10 further includes an LKAS control unit 140 for controlling a wheel braking force or a steering angle of a vehicle to prevent lane departure. In this specification, a case where the lane estimating apparatus 10 is a lane keeping assistance system will be described as an example.

카메라 모듈(110)은 주행중인 도로에 대한 촬영 영상으로부터 도로 곡률, 차선 옵셋(Offset), 헤딩각(Heading Angle) 및 차선 신뢰도를 포함하는 도로정보를 생성한다. 카메라 모듈(110)은 차량 전방 또는 전방의 하부에 구비될 수 있다.The camera module 110 generates road information including a road curvature, a lane offset, a heading angle, and a lane reliability from a photographed image of a driving road. The camera module 110 may be provided in the front of the vehicle or below the front of the vehicle.

센서부(120)는 복수의 센서에 의해 차량의 속도, 차량 핸들의 조향각 및 요레이트(Yaw Rate)를 측정한다.The sensor unit 120 measures a vehicle speed, a steering angle of a vehicle steering wheel, and a yaw rate by a plurality of sensors.

이때, 센서부(120)는 속도 센서, 조향각 센서 및 요레이트 센서를 포함한다. 센서부(120)는 차선 추정 장치(10)에 구비된 것일 수 있고, 차량 내 구비된 센서들의 조합일 수 있다. 후자의 경우, 차선 추정 장치(10)는 차량 내 구비된 센서들과의 인터페이스 예컨대, 차량 네트워크나, 하드 와이어(Hard Wire)와 연결을 위한 수단 예컨대, 커넥터나, 차량 네트워크용 통신부를 더 포함할 수 있다.In this case, the sensor unit 120 includes a speed sensor, a steering angle sensor, and a yaw rate sensor. The sensor unit 120 may be provided in the lane estimating device 10 or may be a combination of sensors provided in the vehicle. In the latter case, the lane estimating device 10 further includes an interface with sensors provided in the vehicle, for example, a vehicle network or a means for connection with a hard wire, such as a connector or a communication unit for a vehicle network. I can.

LKAS 제어부(140)는 차선 보상 로직(130)에 의해 연산된 차선 추정값을 이용하여 차량의 차선 이탈을 방지하도록 보조한다. 이때, LKAS 제어부(140)는 차선 추정값 이외에 차량 속도, 차선 옵셋, 헤딩각, 도로 곡률, 조향각 및 요레이트 등을 더 이용하여 차선 이탈 여부를 판단하고, 차선 이탈을 방지하도록 보조할 수 있다.The LKAS control unit 140 assists in preventing a vehicle from deviating from a lane by using a lane estimation value calculated by the lane compensation logic 130. In this case, the LKAS control unit 140 may determine whether a lane is deviating by further using a vehicle speed, a lane offset, a heading angle, a road curvature, a steering angle, and a yaw rate in addition to the lane estimation value, and may assist to prevent lane departure.

차선 보상 로직(130)은 도로정보로부터 차선을 인식하는데, 차선이 인식되는 경우, 도로 환경 및 그에 대한 감지 정확도를 고려하여 설정된 제1 일정시간 동안 인식된 복수의 차선 값을 평균하여 차선 추정값을 연산한다. 즉, 본 발명에서는 이동평균필터(MAF; Moving Average Filter)를 이용하여 차선 추정값을 연산하는데, 도로 환경 및 그 감지 정확도를 고려하여 이동평균필터를 적용하는 데이터 개수를 달리 설정할 수 있다.The lane compensation logic 130 recognizes a lane from road information, and when a lane is recognized, calculates a lane estimation value by averaging the values of a plurality of lanes recognized for a first predetermined time set in consideration of the road environment and detection accuracy thereof. do. That is, in the present invention, a lane estimation value is calculated using a moving average filter (MAF), and the number of data to which the moving average filter is applied may be set differently in consideration of the road environment and its detection accuracy.

통상, 이동평균필터 기반의 차선 보상 로직은 일정시간 동안 취득한 일정 개수의 데이터를 이용하여 차선을 추정한다. 그런데, 차량 속도가 60km/h일 때와 120km/h일 때에 10개의 데이터를 취득하는데 걸리는 시간은 동일하나, 해당 시간 동안 차량의 이동거리는 2배 차이가 난다. 따라서, 차량 속도가 빠른 경우에는 느릴 경우에 비해 동일한 시간 동안 데이터를 취득할 경우, 도로의 변화되는 정보를 덜 반영할 수 있어, 차선 추정의 정확도도 떨어질 수 있다.Typically, a lane compensation logic based on a moving average filter estimates a lane using a certain number of data acquired over a certain period of time. However, when the vehicle speed is 60 km/h and 120 km/h, the time taken to acquire 10 data is the same, but the moving distance of the vehicle is twice as different during that time. Accordingly, when the vehicle speed is high, when data is acquired for the same time period as compared to when the vehicle speed is slow, information about changes in the road may be less reflected, so that the accuracy of lane estimation may decrease.

그러나, 본 발명에서는 일정거리를 지정하고, 도로 환경 또는 감지 정확도가 높으면 적어도 일정거리에 대한 도로정보를 반영할 수 있도록 제1 일정시간을 결정하여 그동안 데이터를 확보하므로, 도로 환경이나, 감지 정확도를 고려하여 데이터를 확보할 수 있다.However, in the present invention, if a certain distance is designated, and if the road environment or detection accuracy is high, the first certain time is determined so as to reflect road information for at least a certain distance and data is secured during that time, so that the road environment or detection accuracy is improved. You can secure the data in consideration.

구체적으로, 차선 보상 로직(130)은 하기의 수학식 1과 같이 차량의 속도를 이용하여 기설정된 일정거리를 이동하는 시간(제1 일정시간)을 계산하고, 제1 일정시간 동안 전술한 도로정보, 감지정보 및 복수의 차선값 중 적어도 하나를 저장한 후 차선 추정값 연산에 이용할 수 있다. 예컨대, 차선 보상 로직(130)은 인식된 차선값을 저장할 수 있다.Specifically, the lane compensation logic 130 calculates a time (first constant time) to move a preset certain distance using the vehicle speed as shown in Equation 1 below, and the above-described road information for the first certain time , Detection information and at least one of a plurality of lane values may be stored and used for calculating a lane estimation value. For example, the lane compensation logic 130 may store the recognized lane value.

Figure 112020135786736-pat00001
Figure 112020135786736-pat00001

이로써, 차선 보상 로직(130)은 차량 속도가 빠르면 더 짧은 시간 동안 수집한 데이터를 이용하여 차선 추정값을 산출하고, 차량 속도가 늦으면 더 긴 시간 동안 수집한 데이터를 이용하여 차선 추정값을 산출할 수 있다.Accordingly, when the vehicle speed is high, the lane compensation logic 130 may calculate a lane estimation value using data collected for a shorter time, and when the vehicle speed is slow, calculate the lane estimation value using data collected for a longer time. .

또한, 차량이 직선 도로보다는 곡선 도로를 주행하는 경우, 차량의 주행시간 대비 주행거리는 짧으므로, 차선 보상 로직(130)은 도로 곡률이 커질수록 기설정된 일정거리 또는 제1 일정시간을 줄일 수 있다. 이때, 도로 곡률에 대비하여 일정거리 또는 제1 일정시간을 감소시키는 비율은 차선 추정값의 정확도를 확인하는 실험에 의해 결정될 수 있다.In addition, when the vehicle travels on a curved road rather than a straight road, since the driving distance is shorter compared to the driving time of the vehicle, the lane compensation logic 130 may reduce a preset predetermined distance or a first predetermined time as the curvature of the road increases. In this case, the ratio of reducing the predetermined distance or the first predetermined time compared to the curvature of the road may be determined by an experiment to confirm the accuracy of the estimated lane value.

한편, 차량의 안정적 상태에서는 센서의 측정 데이터의 정확도는 높으나, 차량의 불안정 상태에서는 센서의 측정 데이터의 정확도는 상대적으로 낮을 수 있다. Meanwhile, in a stable state of the vehicle, the accuracy of the measured data of the sensor may be high, but in the unstable state of the vehicle, the accuracy of the measured data of the sensor may be relatively low.

일 예로서, 차량의 조향각 및 요레이트가 높을 경우에는 차량의 센서 측정 정확도도 낮을 수 있으므로, 본 발명에서는 이를 고려하여 데이터 개수를 가변할 수 있다.As an example, if the steering angle and yaw rate of the vehicle are high, the accuracy of sensor measurement of the vehicle may be low, and thus the number of data may be varied in consideration of this.

차량의 조향각이 제1임계값 이상이면, 그렇지 않은 경우에 비해, 차량의 주행시간 대비 이동거리가 더 짧을 것이므로, 차선 보상 로직(130)은 조향각이 제1임계값 이상일 때 일정거리 또는 제1 일정시간을 줄일 수 있다. 여기서, 일정거리 또는 제1 일정시간을 줄이는 정도는 차선 추정값의 정확도를 확인하는 실험에 의해 결정될 수 있다.If the steering angle of the vehicle is greater than or equal to the first threshold value, the moving distance will be shorter compared to the driving time of the vehicle compared to the case otherwise, the lane compensation logic 130 uses a certain distance or a first constant value when the steering angle is greater than or equal to the first threshold value. You can save time. Here, the degree of reducing the predetermined distance or the first predetermined time may be determined by an experiment to confirm the accuracy of the estimated lane value.

또한, 차량의 요레이트가 제2임계값 이상이면 그렇지 않은 경우에 비해, 차량의 주행시간 대비 이동거리가 더 짧을 것이므로, 차선 보상 로직(130)은 요레이트가 제2임계값 이상이면 일정거리 또는 제1 일정시간을 줄일 수 있다. 여기서, 일정거리 또는 제1 일정시간을 줄이는 정도는 차선 추정값의 정확도를 확인하는 실험에 의해 결정될 수 있다.In addition, if the yaw rate of the vehicle is greater than or equal to the second threshold, the moving distance will be shorter compared to the driving time of the vehicle, compared to the case where the yaw rate is greater than or equal to the second threshold. The first schedule time can be shortened. Here, the degree of reducing the predetermined distance or the first predetermined time may be determined by an experiment to confirm the accuracy of the estimated lane value.

또한, 차선 보상 로직(130)은 차선 신뢰도를 확인하고, 차선 신뢰도가 낮으면 일정거리 또는 제1 일정시간을 줄일 수 있다. 마찬가지로, 차선 신뢰도가 낮아지기 이전에 측정된 정보를 이용하여 차선을 보정해야 신뢰도가 낮은 정보에 영향을 덜 받으므로, 본 발명에서는 일정거리를 결정한 후 환경변수를 고려하여 일정거리를 변화시키는 것이다.In addition, the lane compensation logic 130 may check the lane reliability, and if the lane reliability is low, a predetermined distance or a first predetermined time may be reduced. Likewise, since the lane is less affected by information with low reliability when the lane is corrected using information measured before the lane reliability decreases, in the present invention, after determining a certain distance, the certain distance is changed in consideration of environmental variables.

전술한, 차선 보상 로직(130)은 제1 일정시간 동안 차선 값을 수집하되, 차선 값을 수집하는 중에 도로 환경 악화 또는 그 감지 정확도 저하가 있으면 제1 일정시간을 줄일 수 있다. 이로써, 본 발명에서는 도로 환경 악화 또는 감지 정확도 저하의 순간에 수집된 도로 정보를 덜 반영하도록 할 수 있다. 즉, 차선 신뢰도가 낮아지기 이전에 측정된 정보를 이용하여 차선을 보정해야 신뢰도가 낮은 정보에 영향을 덜 받으므로, 본 발명에서는 일정거리를 결정한 후 도로 환경 등을 고려하여 일정거리 또는 감지시간을 변화시키는 것이다.The above-described lane compensation logic 130 collects the lane values for a first predetermined time, but may reduce the first predetermined time if there is a deterioration in the road environment or a decrease in detection accuracy while collecting the lane values. Accordingly, in the present invention, the road information collected at the moment of deterioration of the road environment or deterioration of detection accuracy may be less reflected. That is, since the lane must be corrected using the information measured before the lane reliability decreases, it is less affected by the information with low reliability.In the present invention, after determining the certain distance, the certain distance or detection time is changed in consideration of the road environment. It is to let.

차선 보상 로직(130)은 제1 일정시간 동안 차선이 미인식되면, 기설정된 제2 일정시간 동안 차선을 인식해보고, 제2 일정시간 동안도 차선이 미인식되면, 차선 추정값을 산출하는 과정을 종료한다. 여기서, 제2 일정시간은 제1 일정시간과 동일할 수도 있고, 그보다 짧거나 긴 시간일 수도 있다.When the lane compensation logic 130 is not recognized for a first predetermined time, the lane is recognized for a second predetermined time, and if the lane is not recognized for a second predetermined time, the process of calculating the lane estimation value is terminated. do. Here, the second predetermined time may be the same as the first predetermined time, or may be shorter or longer than that.

이와 같이, 본 발명의 실시예는 도로정보를 이용하여 차선을 인식하면서 도로 환경 또는 감지정보의 정확도를 확인하여 MAF 기법을 적용하는 데이터 개수를 가변함에 따라 보다 차선 감지의 정확도를 높일 수 있다.As described above, according to an embodiment of the present invention, the accuracy of lane detection may be improved by varying the number of data to which the MAF technique is applied by checking the accuracy of the road environment or detection information while recognizing the lane using road information.

또한, 본 발명의 실시예는 차선 오인식이나 미인식 상황에서는 차선 값을 추정하지 않고 차선의 인식 상황에서 차선 값을 추정할 뿐만 아니라, 차선 추정의 정확도가 높을 경우의 데이터를 더 많이 이용하여 차선 값을 추정함에 따라, 차선 추정값의 정확도를 더욱 높일 수 있다.In addition, the embodiment of the present invention not only estimates the lane value in a lane recognition situation without estimating the lane value in a misrecognized or unrecognized situation, and uses more data when the accuracy of the lane estimation is high. By estimating, it is possible to further increase the accuracy of the lane estimation value.

이하, 도 2를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 차선 추정 방법을 도시한 흐름도이다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차선 추정 방법을 도시한 흐름도이다.Hereinafter, with reference to FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for estimating a lane according to an embodiment of the present invention. 2 is a flowchart illustrating a method for estimating a lane according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 차선 보상 로직(130)은 카메라 모듈(110)로부터의 도로정보를 이용하여 차선을 인식한다(S200). 이때, 차선 보상 로직(130)은 도로 곡률 및 차선 신뢰도를 확인할 수 있다.Referring to FIG. 2, the lane compensation logic 130 recognizes a lane using road information from the camera module 110 (S200). At this time, the lane compensation logic 130 may check road curvature and lane reliability.

또한, 차선 보상 로직(130)은 복수의 센서에 의해 감지된 차량 상태정보를 확인한다(S210). 구체적으로, 차선 보상 로직(130)은 차량 속도, 차량 핸들의 조향각 및 요레이트를 확인할 수 있다.In addition, the lane compensation logic 130 checks vehicle state information detected by a plurality of sensors (S210). Specifically, the lane compensation logic 130 may check the vehicle speed, the steering angle of the vehicle steering wheel, and the yaw rate.

차선 보상 로직(130)은 도로 환경이 나빠지거나 감지정보의 정확도 저하가 있는지를 확인한다(S220). 예를 들어, 차선 보상 로직(130)은 도로 곡률이 커지거나, 조향각이 제1임계값 이상이 되거나, 요레이트가 제2임계값 이상이 되거나, 차선 신뢰도가 낮아지는지를 확인할 수 있다.The lane compensation logic 130 checks whether the road environment deteriorates or the accuracy of the detection information is deteriorated (S220). For example, the lane compensation logic 130 may check whether a road curvature increases, a steering angle becomes more than a first threshold, a yaw rate becomes more than a second threshold, or a lane reliability decreases.

도로 환경 악화 또는 감지정보의 정확도 저하가 있으면, 차선 보상 로직(130)은 기설정된 제1 일정시간을 감소시킨다(S230).When there is a deterioration of the road environment or a decrease in the accuracy of the detection information, the lane compensation logic 130 decreases a predetermined first predetermined time (S230).

차선 보상 로직(130)은 도로 정보로부터 차선 값을 인식하면서, 제1 일정시간이 만료되는지를 확인한다(S240).The lane compensation logic 130 checks whether the first predetermined time has expired while recognizing the lane value from the road information (S240).

제1 일정시간이 만료되면, 차선 보상 로직(130)은 제1 일정시간 동안 차선이 미인식되었는지를 확인한다(S250).When the first predetermined time expires, the lane compensation logic 130 checks whether the lane has not been recognized for the first predetermined time (S250).

차선 보상 로직(130)은 추가로 제2 일정시간 동안 도로정보를 이용하여 차선 값을 인식하고, 차선 값이 있는지를 확인한다(S260). 여기서, 제2 일정시간은 제1 일정시간과 동일할 수도 있고, 그보다 짧거나 긴 시간일 수도 있다.The lane compensation logic 130 additionally recognizes the lane value using the road information for a second predetermined time and checks whether there is a lane value (S260). Here, the second predetermined time may be the same as the first predetermined time, or may be shorter or longer than that.

제1 일정시간 동안 차선 값이 인식되었거나, 제2 일정시간 동안 인식된 차선 값이 있으면, 차선 보상 로직(130)은 제1 일정시간 또는 제2 일정시간 동안 인식된 적어도 하나의 차선 값을 이용하여 차선 추정값을 연산한다(S270).When a lane value is recognized for a first predetermined time or there is a lane value recognized for a second predetermined time, the lane compensation logic 130 uses at least one lane value recognized for the first predetermined time or the second predetermined time. A lane estimation value is calculated (S270).

이와 같이, 본 발명의 실시예는 도로정보를 이용하여 차선을 인식하면서 도로 환경 또는 감지정보의 정확도를 확인하여 MAF 기법을 적용하는 데이터 개수를 가변함에 따라 보다 차선 감지의 정확도를 높일 수 있다.As described above, according to an embodiment of the present invention, the accuracy of lane detection may be improved by varying the number of data to which the MAF technique is applied by checking the accuracy of the road environment or detection information while recognizing the lane using road information.

또한, 본 발명의 실시예는 차선 오인식이나 미인식 상황에서는 차선 값을 추정하지 않고 차선의 인식 상황에서 차선 값을 추정할 뿐만 아니라, 차선 추정의 정확도가 높을 경우의 데이터를 더 많이 이용하여 차선 값을 추정함에 따라, 차선 추정값의 정확도를 더욱 높일 수 있다.In addition, the embodiment of the present invention not only estimates the lane value in a lane recognition situation without estimating the lane value in a misrecognized or unrecognized situation, and uses more data when the accuracy of the lane estimation is high. By estimating, it is possible to further increase the accuracy of the lane estimation value.

이상, 본 발명의 구성에 대하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 변형과 변경이 가능함은 물론이다. 따라서 본 발명의 보호 범위는 전술한 실시예에 국한되어서는 아니되며 이하의 특허청구범위의 기재에 의하여 정해져야 할 것이다.In the above, the configuration of the present invention has been described in detail with reference to the accompanying drawings, but this is only an example, and various modifications and changes within the scope of the technical idea of the present invention are those of ordinary skill in the technical field to which the present invention belongs. Of course this is possible. Therefore, the scope of protection of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, but should be determined by the description of the following claims.

Claims (11)

주행중인 도로에 대한 촬영 영상으로부터 도로 곡률을 포함하는 도로정보를 생성하는 카메라 모듈; 및
상기 도로정보로부터 차선을 인식하며, 상기 도로정보로부터 확인된 도로 환경의 감지 정확도를 고려하여 설정된 일정시간 동안 인식된 복수의 차선 값을 평균하여 차선 추정값을 연산하는 차선 보상 로직을 포함하고,
상기 차선 보상 로직은,
상기 도로 환경의 감지 정확도가 높은 경우, 제1 일정시간 동안 수집한 상기 도로 정보를 이용하여 상기 복수의 차선 값을 산출하고, 상기 도로 환경의 감지 정확도가 낮은 경우, 상기 제1 일정 시간보다 더 짧은 제2 일정 시간 동안 수집한 상기 도로 정보를 이용하여 상기 복수의 차선 값을 산출하는 것인 차선 추정 장치.A camera module for generating road information including a curvature of a road from a photographed image of a driving road; And
Recognizing a lane from the road information, and calculating a lane estimation value by averaging a plurality of lane values recognized for a predetermined period of time in consideration of the detection accuracy of the road environment identified from the road information,
The lane compensation logic,
When the detection accuracy of the road environment is high, the plurality of lane values are calculated using the road information collected for a first predetermined time, and when the detection accuracy of the road environment is low, shorter than the first predetermined time The lane estimation apparatus for calculating the plurality of lane values using the road information collected for a second predetermined time. 제1항에 있어서,
상기 제1 일정 시간을 상기 제2 일정 시간으로 감소시키는 비율은 상기 차선 추정값의 정확도를 확인하는 실험에 의해 결정되는 것인 차선 추정 장치.The method of claim 1,
The ratio of reducing the first predetermined time to the second predetermined time is determined by an experiment confirming the accuracy of the lane estimation value. 제1항에 있어서, 상기 차선 보상 로직은,
상기 제1 일정시간 동안 차선이 미인식되면, 기설정된 제2 일정시간 동안 차선을 인식하며, 상기 제2 일정시간 동안도 차선이 미인식되면, 상기 차선 추정값을 산출하는 과정을 종료하는 것인 차선 추정 장치.The method of claim 1, wherein the lane compensation logic,
When the lane is not recognized for the first predetermined time, the lane is recognized for a preset second predetermined time, and if the lane is not recognized even for the second predetermined time, the process of calculating the lane estimation value is terminated. Estimation device. 제1항에 있어서, 상기 차선 보상 로직은,
차량 속도를 기반으로 상기 제1 및 제2 일정 시간을 설정하는 것인 차선 추정 장치.The method of claim 1, wherein the lane compensation logic,
The lane estimation device to set the first and second predetermined time based on the vehicle speed. 제1항에 있어서, 상기 차선 보상 로직은,
상기 도로 곡률이 커질수록, 기설정된 비율에 따라 상기 제1 일정시간을 상기 제2 일정 시간으로 줄이는 것인 차선 추정 장치.The method of claim 1, wherein the lane compensation logic,
As the road curvature increases, the first predetermined time is reduced to the second predetermined time according to a preset ratio. 제1항에 있어서,
복수의 센서에 의해 차량의 상태 정보를 측정하는 센서부를 더 포함하고,
상기 차선 보상 로직은,
상기 차량의 상태정보에 포함된 조향각과 요레이트를 이용하여 상기 제1 일정시간을 상기 제2 일정 시간으로 줄이는 것인 차선 추정 장치.The method of claim 1,
Further comprising a sensor unit for measuring state information of the vehicle by a plurality of sensors,
The lane compensation logic,
The lane estimation apparatus for reducing the first predetermined time to the second predetermined time by using a steering angle and a yaw rate included in the state information of the vehicle. 차선 유지보조 시스템에 의한 차선 추정 방법으로서,
주행중인 도로에 대한 촬영 영상으로부터 도로정보를 생성하는 단계; 및
상기 도로정보를 이용하여 차선을 인식하되, 상기 도로정보로부터 확인된 도로 환경의 감지 정확도를 고려하여 설정된 일정시간 동안 인식된 복수의 차선 값을 평균하여 차선 추정값을 연산하는 단계를 포함하고,
상기 도로 환경의 감지 정확도가 높은 경우, 제1 일정시간 동안 수집한 상기 도로 정보를 이용하여 상기 복수의 차선 값을 산출하고, 상기 도로 환경의 감지 정확도가 낮은 경우, 상기 제1 일정 시간보다 더 짧은 제2 일정 시간 동안 수집한 상기 도로 정보를 이용하여 상기 복수의 차선 값을 산출하는 단계를 더 포함하는 것인 차선 추정 방법.As a lane estimation method using the lane maintenance assistance system,
Generating road information from a photographed image of a driving road; And
Recognizing a lane using the road information, and calculating a lane estimation value by averaging a plurality of lane values recognized for a predetermined time period in consideration of the detection accuracy of the road environment identified from the road information,
When the detection accuracy of the road environment is high, the plurality of lane values are calculated using the road information collected for a first predetermined time, and when the detection accuracy of the road environment is low, shorter than the first predetermined time The lane estimation method further comprising calculating the plurality of lane values using the road information collected during a second predetermined time. 제7항에 있어서,
상기 제1 일정 시간을 상기 제2 일정 시간으로 감소시키는 비율은 상기 차선 추정값의 정확도를 확인하는 실험에 의해 결정되는 것인 차선 추정 방법.The method of claim 7,
The ratio of reducing the first predetermined time to the second predetermined time is determined by an experiment confirming the accuracy of the lane estimation value. 제7항에 있어서, 상기 연산하는 단계는,
차량 속도를 기반으로 상기 제1 및 제2 일정 시간을 설정하는 단계
를 포함하는 것인 차선 추정 방법.The method of claim 7, wherein the calculating comprises:
Setting the first and second predetermined times based on the vehicle speed
The lane estimation method comprising a. 제7항에 있어서, 상기 연산하는 단계는,
상기 도로정보로부터 도로 곡률을 확인하는 단계; 및
상기 도로 곡률이 커질수록, 기설정된 비율에 따라 상기 제1 일정시간을 상기 제2 일정 시간으로 줄이는 단계
를 포함하는 것인 차선 추정 방법.The method of claim 7, wherein the calculating comprises:
Checking a curvature of a road from the road information; And
As the curvature of the road increases, reducing the first predetermined time to the second predetermined time according to a preset ratio
The lane estimation method comprising a. 제7항에 있어서,
복수의 센서에 의해 차량의 상태 정보를 측정하는 단계를 더 포함하고,
상기 연산하는 단계는,
상기 차량의 상태정보에 포함된 조향각과 요레이트를 이용하여 상기 제1 일정시간을 상기 제2 일정 시간으로 줄이는 단계
를 포함하는 것인 차선 추정 방법.The method of claim 7,
Further comprising the step of measuring status information of the vehicle by a plurality of sensors,
The calculating step,
Reducing the first predetermined time to the second predetermined time using a steering angle and yaw rate included in the vehicle status information
The lane estimation method comprising a.
KR1020200174903A 2020-12-14 2020-12-14 Apparatus and Method for Estimating Lane KR102213263B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200174903A KR102213263B1 (en) 2020-12-14 2020-12-14 Apparatus and Method for Estimating Lane

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200174903A KR102213263B1 (en) 2020-12-14 2020-12-14 Apparatus and Method for Estimating Lane

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140156045A Division KR102195364B1 (en) 2014-11-11 2014-11-11 Apparatus and Method for Estimating Lane

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210002390A KR20210002390A (en) 2021-01-08
KR102213263B1 true KR102213263B1 (en) 2021-02-08

Family

ID=74127715

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200174903A KR102213263B1 (en) 2020-12-14 2020-12-14 Apparatus and Method for Estimating Lane

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102213263B1 (en)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012123495A (en) 2010-12-07 2012-06-28 Hitachi Automotive Systems Ltd Traveling environment recognition device
KR101339255B1 (en) 2012-11-16 2013-12-09 현대자동차 주식회사 Lane detecting method for vehicle and system thereof

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101818542B1 (en) * 2011-07-26 2018-02-22 현대모비스 주식회사 System for improving the reliability of the recognition of traffic lane and method thereof
KR101922395B1 (en) * 2011-11-09 2018-11-27 현대모비스 주식회사 Apparatus for compensating vehicle lane of lane keeping assistance system and method

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012123495A (en) 2010-12-07 2012-06-28 Hitachi Automotive Systems Ltd Traveling environment recognition device
KR101339255B1 (en) 2012-11-16 2013-12-09 현대자동차 주식회사 Lane detecting method for vehicle and system thereof

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210002390A (en) 2021-01-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101502510B1 (en) Apparatus and method for controlling lane keeping of vehicle
KR102355321B1 (en) Lane keeping assistance system and method for assisting keeping lane of the same
US10870450B2 (en) Vehicle control apparatus
KR20140062240A (en) Lane recognition system and method
US8730325B2 (en) Traveling lane detector
JP6407447B1 (en) Traveling path recognition device and traveling path recognition method
US11565751B2 (en) Lane separation line detection correcting device, lane separation line detection correcting method, and automatic driving system
US9896127B2 (en) Vehicle steering control apparatus and method for lane keeping
CN111923914B (en) Identification of road shoulder travel of motor vehicle
US10809374B2 (en) Method for operating a driver assistance system for motor vehicles
US6385528B1 (en) Curve approach speed control apparatus
KR20210006558A (en) Method and system for calibrating road surface information detected electronic control suspension
US6628210B2 (en) Control system to prevent lane deviation of vehicle and control method thereof
JP2018041194A (en) Vehicle driving assist device
JP3588814B2 (en) Vehicle obstacle detection device
KR101922395B1 (en) Apparatus for compensating vehicle lane of lane keeping assistance system and method
KR102195364B1 (en) Apparatus and Method for Estimating Lane
US20180032083A1 (en) Control system and control method for selecting and tracking a motor vehicle
JP2002002427A (en) Control device for vehicle
KR102213263B1 (en) Apparatus and Method for Estimating Lane
KR102647928B1 (en) Apparatus for determining mounting error of object detecting sensor and method thereof
JP3930309B2 (en) Vehicle driving support device
US20190362164A1 (en) Image recognition device, image recognition method, and parking assist system
KR101882249B1 (en) Method and Appartus for Recogniting Lane Using Difference Weight, Method and Appartus for Controlling Lane Keeping Assist System Using the Same
JP4225242B2 (en) Travel path recognition device

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant