KR102237485B1 - Method and appratus for determining vehicle position based on road facilities - Google Patents

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KR102237485B1
KR102237485B1 KR1020190172706A KR20190172706A KR102237485B1 KR 102237485 B1 KR102237485 B1 KR 102237485B1 KR 1020190172706 A KR1020190172706 A KR 1020190172706A KR 20190172706 A KR20190172706 A KR 20190172706A KR 102237485 B1 KR102237485 B1 KR 102237485B1
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vehicle
lane
road
road facility
determining
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KR1020190172706A
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서재희
천세범
이정훈
허문범
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한국항공우주연구원
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    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096708—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control

Abstract

Provided is a method for determining a vehicle location using road facilities, which comprises the steps of: detecting a first road facility and a second road facility by using a light detection and ranging (LIDAR) sensor of a vehicle; determining, by a processor, lateral location information of the vehicle by using a detection result of the first road facility installed along a lane line; and determining, by the processor, longitudinal location information of the vehicle by using a detection result of at least one of the first road facility and the second road facility.

Description

도로 시설물에 기초한 차량 위치 결정 방법 및 장치{METHOD AND APPRATUS FOR DETERMINING VEHICLE POSITION BASED ON ROAD FACILITIES}Vehicle positioning method and device based on road facilities {METHOD AND APPRATUS FOR DETERMINING VEHICLE POSITION BASED ON ROAD FACILITIES}

이하, 도로 시설물에 기초하여 차량 위치를 결정하는 방법에 관한 기술이 제공된다.Hereinafter, a technology regarding a method of determining a vehicle location based on a road facility is provided.

현재 위성항법기반 위치결정기술은 위치 정보가 필요한 다양한 영역에서 사용되고 있으며, 그 정확도 또한 수십 cm 이내이기 때문에 최근 4차 산업 혁명의 대두로 자율주행과 같은 분야의 핵심기술로서 기대되고 있다. 하지만 위성을 확인할 수 없는 초고층 빌딩이 들어선 도심이나 터널과 같은 장소에서는 위성 항법 신호가 미약하여 효과적으로 사용할 수 없기 때문에 고가의 추가적인 장비가 필요하다.Currently, satellite navigation-based positioning technology is used in various areas requiring location information, and its accuracy is also within tens of centimeters, so it is expected as a core technology in fields such as autonomous driving as the emergence of the 4th industrial revolution in recent years. However, in places such as urban centers or tunnels with high-rise buildings where satellites cannot be identified, the satellite navigation signal is weak and cannot be used effectively, so expensive additional equipment is required.

라이더(LIght Detection And Ranging, LIDAR)는 레이저로 대상물을 조사하여 반사되는 빛을 분석함으로써 대상물과의 거리를 측정하는 원격 감지 기술이다. 현재, 자율주행과 같은 분야에서 라이더를 활용한 연구가 지속되고 있다.LIght Detection And Ranging (LIDAR) is a remote sensing technology that measures the distance to the object by analyzing the reflected light by irradiating the object with a laser. Currently, research using riders in fields such as autonomous driving is ongoing.

대한민국 특허공개공보 제10-2019-0072010호(공개일: 2019년 06월 25일)Korean Patent Publication No. 10-2019-0072010 (Publication date: June 25, 2019)

일실시예에 따르면, 도로 시설물을 이용하여 차량 위치를 결정하는 방법에 있어서, 차량의 라이더(LIDAR, Light Detection and Ranging) 센서를 이용하여, 제1 도로 시설물 및 제2 도로 시설물을 감지하는 단계, 프로세서가 차로 경계선(lane line)을 따라 설치된 상기 제1 도로 시설물의 감지 결과를 이용하여 차량의 횡방향 위치 정보를 결정하는 단계, 및 상기 프로세서가 상기 제1 도로 시설물 및 상기 제2 도로 시설물 중 적어도 하나의 감지 결과를 이용하여 차량의 종방향 위치 정보를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment, in a method of determining a vehicle location using a road facility, detecting a first road facility and a second road facility using a light detection and ranging (LIDAR) sensor of the vehicle, Determining, by a processor, lateral position information of the vehicle using the detection result of the first road facility installed along a lane line, and the processor at least one of the first road facility and the second road facility It may include the step of determining the longitudinal position information of the vehicle by using one detection result.

일실시예에 따른 차량 위치 결정 방법은 상기 차량의 횡방향 위치 정보에 따라 상기 차량이 주행 중인 주행 차로를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method for determining a vehicle position according to an embodiment may further include determining a driving lane in which the vehicle is traveling according to the lateral position information of the vehicle.

일측에 따른 차량 위치 결정 방법의 상기 주행 차로를 결정하는 단계는 상기 차량의 좌측에서 검출되는 차로 경계선 중 상기 차량에 가장 인접한 좌측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물의 종류와 상기 차량의 우측에서 검출되는 차로 경계선 중 상기 차량에 가장 인접한 우측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물의 종류를 감지하는 단계, 및 상기 감지된 제1 도로 시설물의 종류에 기초하여 상기 주행 차로를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In the determining of the driving lane of the vehicle location determination method according to one side, the type of the first road facility installed on the boundary line of the left lane closest to the vehicle among the lane boundary lines detected on the left side of the vehicle and the type of the first road facility detected on the right side of the vehicle It may include detecting a type of a first road facility installed on a border line of a right lane closest to the vehicle among lane boundaries, and determining the driving lane based on the detected type of the first road facility.

다른 일측에 따르면, 상기 차량의 좌측에서 검출되는 차로 경계선 중 상기 차량에 가장 인접한 좌측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물의 배치 간격과 상기 차량의 우측에서 검출되는 차로 경계선 중 상기 차량에 가장 인접한 우측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물의 배치 간격을 산출하는 단계, 및 상기 좌측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물의 배치 간격과 상기 우측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물의 배치 간격을 비교한 비교 결과에 기초하여 상기 주행 차로를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to the other side, among the lane boundary lines detected from the left side of the vehicle, the arrangement interval of the first road facilities installed on the boundary line of the left lane closest to the vehicle and the right lane closest to the vehicle among the lane boundary lines detected from the right side of the vehicle Calculating the arrangement interval of the first road facilities installed on the boundary line, and based on a comparison result of comparing the arrangement interval of the first road facilities installed on the boundary line in the left lane and the first road facilities installed on the boundary line in the right lane Thus, it may include the step of determining the driving lane.

아울러, 상기 감지하는 단계는 일정 간격만큼 이격되어 설치된 복수의 제2 도로 시설물들을 감지하는 단계를 포함하고, 상기 차량의 종방향 위치 정보를 결정하는 단계는 상기 차량의 라이더가 감지한 상기 제2 도로 시설물을 누적한 개수에 따라 상기 차량이 이동한 이동 거리를 결정하는 단계, 및 상기 이동 거리를 적산하여 총 이동거리를 계산함으로써, 상기 차량의 종방향 위치 정보를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the detecting step includes detecting a plurality of second road facilities installed spaced apart by a predetermined interval, and determining the longitudinal position information of the vehicle includes the second road detected by the rider of the vehicle. It may include determining a moving distance that the vehicle has moved according to the accumulated number of facilities, and determining longitudinal position information of the vehicle by calculating a total moving distance by integrating the moving distance.

일실시예에 따르면, 상기 차량의 종방향 위치 정보를 결정하는 단계는 상기 주행 차로에 따라 상기 제1 도로 시설물에 대한 감지 결과 및 상기 제2 도로 시설물에 대한 감지 결과 중 더 높은 가중치를 부여할 도로 시설물을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the determining of the longitudinal location information of the vehicle includes a road to which a higher weight is assigned among a detection result of the first road facility and a detection result of the second road facility according to the driving lane. It may include the step of determining the facility.

일측에 따르면, 상기 차량의 종방향 위치 정보를 결정하는 단계는 상기 주행 차로와 이웃한 차로에서 주행중인 다른 차량의 위치에 따라 좌측에 설치된 제2 도로 시설물에 대한 감지 결과 및 우측에 설치된 제2 도로 시설물에 대한 감지 결과 중 더 높은 가중치를 부여할 제2 도로 시설물을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to one side, the determining of the longitudinal location information of the vehicle includes a detection result of the second road facility installed on the left and a second road installed on the right according to the location of another vehicle running in the lane adjacent to the driving lane. It may include the step of determining a second road facility to which a higher weight is to be assigned among the detection results for the facility.

일실시예에 따른 차량 위치 결정 방법은 고가의 장비가 아닌 저가의 라이더 센서 및 기존 도로에 설치되어 있는 도로 시설물을 이용하여 위성항법 음영지역에서도 차량의 정밀 위치 결정을 수행할 수 있다.The vehicle positioning method according to an embodiment may perform precise positioning of a vehicle even in a shaded area for satellite navigation using a low-cost lidar sensor and road facilities installed on an existing road instead of expensive equipment.

예시적으로, 일실시예에 따른 차량 위치 결정 방법은 종방향 위치, 횡방향 위치 모두 파악하기 힘든 터널과 같은 대표적인 위성항법 음영지역에서 기존 도로에 설치되어 있는 다양한 구조물 중 클린로드 시스템과 터널에 설치되어 있는 옥내 소화전함 등을 활용하여 위치결정을 수행한다.Exemplarily, the vehicle location determination method according to an embodiment is installed in a clean road system and a tunnel among various structures installed on existing roads in a typical satellite navigation shaded area such as a tunnel where it is difficult to grasp both the longitudinal position and the transverse position. Positioning is performed using an indoor fire hydrant box.

아울러, 일실시예에 따라 차량 위치를 결정하는 방법은 복수 종류의 도로 시설물을 이용하여 차량의 횡방향 위치와 종방향 위치를 각각 결정할 수 있다. 또한, 횡방향 위치에 따라 서로 다른 종류의 도로 시설물에 서로 다른 가중치를 두어 종방향 위치를 결정함으로써, 정확하게 차량의 정밀 위치를 결정할 수 있다.In addition, a method of determining a vehicle position according to an embodiment may determine a lateral position and a vertical position of the vehicle, respectively, using a plurality of types of road facilities. In addition, by determining the vertical position by placing different weights on different types of road facilities according to the horizontal position, it is possible to accurately determine the precise position of the vehicle.

도 1은 일실시예에 따른 차량 위치 결정 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 일실시예에 따라 복수의 도로 시설물을 이용하여 차량 위치를 결정하는 것을 도시한 도면이다.
도 3은 일실시예에 따라 차량이 주행중인 차로에 기초하여 서로 다른 도로 시설물에 다른 가중치를 설정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 일실시예에 따라 차량이 주행중인 차로에 기초하여 서로 다른 도로 시설물에 다른 가중치를 설정하는 것을 도시한 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 차량 위치 결정 장치의 대략적인 구성을 도시한 블록도이다.1 is a flowchart illustrating a method of determining a vehicle location according to an exemplary embodiment.
2 is a diagram illustrating determining a vehicle location using a plurality of road facilities according to an exemplary embodiment.
3 is a flowchart illustrating a method of setting different weights for different road facilities based on a lane on which a vehicle is running, according to an exemplary embodiment.
FIG. 4 is a diagram illustrating setting different weights for different road facilities based on a lane on which a vehicle is running, according to an exemplary embodiment.
5 is a block diagram showing a schematic configuration of a vehicle positioning apparatus according to an embodiment.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments are disclosed for the purpose of illustration only, and may be changed and implemented in various forms. Accordingly, the embodiments are not limited to a specific disclosure form, and the scope of the present specification includes changes, equivalents, or substitutes included in the technical idea.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Although terms such as first or second may be used to describe various components, these terms should be interpreted only for the purpose of distinguishing one component from other components. For example, a first component may be referred to as a second component, and similarly, a second component may be referred to as a first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being "connected" to another component, it is to be understood that it may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in the middle.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate that the described feature, number, step, action, component, part, or combination thereof is present, but one or more other features or numbers, It is to be understood that the presence or addition of steps, actions, components, parts, or combinations thereof, does not preclude the possibility of preliminary exclusion.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the relevant technical field. Terms as defined in a commonly used dictionary should be construed as having a meaning consistent with the meaning of the related technology, and should not be interpreted as an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present specification. Does not. Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The same reference numerals shown in each drawing indicate the same members.

도 1은 일실시예에 따른 차량 위치 결정 방법을 도시한 흐름도이다.1 is a flowchart illustrating a method of determining a vehicle location according to an exemplary embodiment.

일실시예에 따라 차량 위치를 결정하는 프로세서 및 라이더 센서는 차량에 임베디드(embeded)되어 차량 부품의 일부로 내재되어 있을 수 있다. 프로세서 및 라이더 센서가 차량에 임베디드된 경우, 임베디드된 라이더 센서가 도로 시설물을 감지한 후, 프로세서는 감지된 도로 시설물에 기초하여 차량의 정밀 위치를 결정할 수 있다. 이와 동시에 차량에 임베디드된 IMU(Inertial Measurement Unit)가 관성항법으로 차량의 속도, 자세, 위치, 진행 방향 등의 주행 정보를 결정하고, 프로세서는 차량의 주행 정보와 감지된 도로 시설물을 상호 보완적으로 이용하여 차량의 정밀 위치를 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서는 관성항법 장치를 이용하여 차량의 속도 및 가속도를 획득할 수 있고, 속도 및 가속도에 따른 차량의 정밀 위치를 결정하고, 도로 시설물을 이용하여 결정된 차량의 정밀 위치를 검증할 수 있다. 이와 반대로, 프로세서는 도로 시설물을 이용하여 차량의 정밀 위치를 결정하고, 관성항법 장치를 이용하여 차량의 정밀 위치를 검증할 수 있다.According to an embodiment, a processor and lidar sensor for determining a vehicle position may be embedded in a vehicle and may be embedded as part of a vehicle component. When the processor and lidar sensor are embedded in the vehicle, after the embedded lidar sensor detects the road facility, the processor may determine the precise position of the vehicle based on the detected road facility. At the same time, the IMU (Inertial Measurement Unit) embedded in the vehicle determines driving information such as the vehicle's speed, attitude, position, and direction through inertial navigation, and the processor complements the vehicle driving information and the detected road facilities. Can be used to determine the precise location of the vehicle. For example, the processor can acquire the vehicle's speed and acceleration using an inertial navigation device, determine the precise position of the vehicle according to the speed and acceleration, and verify the precise position of the vehicle determined using road facilities. have. Conversely, the processor may determine the precise location of the vehicle using road facilities and verify the precise location of the vehicle using an inertial navigation device.

프로세서 및 라이더 센서는 차량에 임베디드되는 것에만 국한되는 것이 아니라 차량 외부 장치로 차량에 장착될 수 있다. 예를 들면, 차량 외부 장치는 블랙박스 또는 네비게이션이 될 수 있고, 차량 외부 장치의 라이더 센서가 도로 시설물들을 감지한 후, 차량 외부 장치의 프로세서가 차량의 정밀 위치를 결정할 수 있다.The processor and lidar sensor are not limited to being embedded in the vehicle, but can be mounted on the vehicle as an external device. For example, a vehicle external device may be a black box or a navigation device, and after a lidar sensor of the vehicle external device detects road facilities, a processor of the vehicle external device may determine the precise position of the vehicle.

일실시예에 따르면, 차량의 프로세서는 위성과 차량 간의 통신 상태를 확인하고, 위성과 차량 간의 통신 속도가 미리 지정된 임계 통신 속도보다 빠르다고 판단하는 경우, 위성항법에 기초하여 차량의 위치를 결정할 수 있다. 그러나, 프로세서가 위성과 차량 간의 통신 속도가 미리 지정된 임계 통신 속도보다 느리다고 판단하는 경우, 차량 주변의 도로 시설물을 이용하여 차량의 위치를 결정할 수 있다. 아래 단계(110) 내지 단계(130)에서 도로 시설물을 이용하여 차량 위치를 결정하는 프로세스를 설명한다.According to an embodiment, the processor of the vehicle checks the communication state between the satellite and the vehicle, and when determining that the communication speed between the satellite and the vehicle is faster than a predetermined threshold communication speed, may determine the location of the vehicle based on satellite navigation. . However, when the processor determines that the communication speed between the satellite and the vehicle is slower than the predetermined threshold communication speed, the location of the vehicle may be determined using road facilities around the vehicle. A process of determining a vehicle location using road facilities in steps 110 to 130 will be described below.

단계(110)에서, 일실시예에 따른 차량의 라이더 센서는 차량 주변의 제1 도로 시설물 및 제2 도로 시설물을 감지할 수 있다. 제1 도로 시설물 및 제2 도로 시설물을 서로 구별되는 종류의 도로 시설물일 수 있고, 제1 도로 시설물은 차로를 구분하는 차로 경계선 위에 설치된 도로 시설물일 수 있으며, 제2 도로 시설물은 도로의 좌측 및 우측에 설치된 도로 시설물일 수 있다. 예시적으로 제1 도로 시설물은 클린 로드 시스템을 구현하는 도로 표지병일 수 있으며, 제2 도로 시설물은 옥내 소화전일 수 있다.In step 110, the lidar sensor of the vehicle according to an embodiment may detect the first road facility and the second road facility around the vehicle. The first road facility and the second road facility may be of a distinct type of road facility, the first road facility may be a road facility installed on the boundary line of the lane separating the lane, and the second road facility may be the left and right side of the road. It may be a road facility installed in. For example, the first road facility may be a road marking bottle implementing a clean road system, and the second road facility may be an indoor fire hydrant.

일실시예에 따른 차량의 라이더 센서는 센서 주변으로 레이저 펄스를 발사하고, 레이저 펄스가 주위의 도로 표지병에서 반사되어 돌아오는 것을 수신함으로써, 도로 표지병까지의 거리를 측정할 수 있다.The lidar sensor of a vehicle according to an embodiment may measure a distance to the road marker by emitting a laser pulse around the sensor and receiving the return of the laser pulse reflected from the surrounding road marker.

단계(120)에서, 차량의 프로세서는 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물을 이용하여 차량 횡방향 위치 정보를 결정할 수 있다. 본 명세서에서, 차량의 횡방향 위치 정보는 차량이 진행하는 방향에 수직하는 방향에 대응하는 위치 정보를 나타낼 수 있고, 예를 들어 차로 폭 방향에 대응할 수 있다. 프로세서는 결정된 차량의 횡방향 위치 정보에 따라 차량이 주행 중인 주행 차로를 결정할 수 있다. 서로 다른 차로 경계선 마다 서로 다른 형태 또는 배치 간격의 제1 도로 시설물이 설치되어 있을 수 있고, 프로세서는 차량의 좌측에서 검출되는 차로 경계선 중 차량의 우측에서 검출되는 차로 경계선 중 차량에 가장 인접한 우측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물을 감지할 수 있다. 프로세서는 서로 다른 차로 마다 감지되는 좌측 및 우측 차로 경계선의 제1 도로 시설물의 종류 및 조합에 따라 차량이 주행 중인 차로를 결정할 수 있다.In step 120, the processor of the vehicle may determine the vehicle lateral position information by using the first road facility installed at the boundary line of the lane. In the present specification, the lateral position information of the vehicle may indicate position information corresponding to a direction perpendicular to a direction in which the vehicle travels, and may correspond to, for example, a width direction of a lane. The processor may determine a driving lane in which the vehicle is driving according to the determined horizontal position information of the vehicle. First road facilities of different shapes or arrangement intervals may be installed for each boundary line of different lanes, and the processor is the boundary line of the right lane closest to the vehicle among the lane boundary lines detected on the right side of the vehicle among the lane boundary lines detected on the left side of the vehicle. The first road facility installed in can be detected. The processor may determine the lane on which the vehicle is driving according to the type and combination of the first road facility of the boundary line of the left and right lanes detected for each of the different lanes.

단계(130)에서, 차량의 프로세서는 제1 도로 시설물 및 제2 도로 시설물 중 적어도 하나를 이용하여 차량의 종방향 위치 정보를 결정할 수 있다. 본 명세서에서, 차량의 종방향 위치 정보는 차량이 진행하는 방향에 대응하는 위치 정보를 나타낼 수 있고, 예를 들어 도로 또는 차로의 길이 방향에 대응할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서는 단계(120)에서 결정된 차로에 따라 제1 도로 시설물 및 제2 도로 시설물 더 높은 가중치를 둘 도로 시설물을 결정하여 차량의 종방향 위치 정보를 결정할 수 있다. 프로세서가 제1 도로 시설물의 감지 정보와 제2 도로 시설물의 감지 정보 중 더 높은 가중치를 두는 도로 시설물을 결정하는 것은 도 3 및 도 4를 통해 상세히 설명한다.In step 130, the processor of the vehicle may determine the longitudinal position information of the vehicle by using at least one of the first road facility and the second road facility. In the present specification, the longitudinal location information of the vehicle may indicate location information corresponding to the direction in which the vehicle travels, and may correspond to, for example, the longitudinal direction of a road or lane. According to an embodiment, the processor may determine the road facility to which the first road facility and the second road facility will have a higher weight according to the lane determined in step 120 to determine the longitudinal location information of the vehicle. Determining, by the processor, a road facility to which a higher weight is assigned among the detection information of the first road facility and the detection information of the second road facility will be described in detail with reference to FIGS. 3 and 4.

도 2는 일실시예에 따라 복수의 도로 시설물을 이용하여 차량 위치를 결정하는 것을 도시한 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating determining a vehicle location using a plurality of road facilities according to an exemplary embodiment.

차량은 복수의 차로 중 하나의 차로에서 주행하고 있을 수 있고, 주행 중인 주행 차로는 차로 경계선(210, 211)으로 구분될 수 있다. 주행 차로는 차량이 현재 주행 중인 차로를 나타낼 수 있고, 도로는 차로 경계선(210, 211)에 의해 정의되는 차로를 포함할 수 있다.The vehicle may be driving in one lane among a plurality of lanes, and the driving lane being driven may be divided into lane boundary lines 210 and 211. The driving lane may represent a lane in which the vehicle is currently driving, and the road may include lanes defined by lane boundary lines 210 and 211.

일실시예에 따른 차량 라이더 센서는 차량의 좌측에서 검출되는 차로 경계선 중 차량에 가장 인접한 좌측 차로 경계선(210)에 설치된 제1 도로 시설물(230)의 종류와 차량의 우측에서 검출되는 차로 경계선 중 차량에 가장 인접한 우측 차로 경계선(211)에 설치된 제1 도로 시설물(231)의 종류를 감지할 수 있다. 프로세서는 감지된 좌측 차로 경계선(210)에 설치된 제1 도로 시설물(230)과 우측 차로 경계선(211)에 설치된 제1 도로 시설물(231) 조합을 검출할 수 있고, 검출된 조합과 데이터베이스에 미리 저장된 조합을 비교함으로써, 차량이 주행 중인 주행 차로를 결정할 수 있다. 차로의 좌측 차로 경계선(210) 및 우측 차로 경계선(211)의 제1 도로 시설물(230, 231)의 조합은 차로 마다 서로 다를 수 있다.The vehicle lidar sensor according to an embodiment includes the type of the first road facility 230 installed at the boundary line 210 on the left lane closest to the vehicle among the lane boundary lines detected on the left side of the vehicle and the vehicle among the lane boundary lines detected on the right side of the vehicle. The type of the first road facility 231 installed on the boundary line 211 on the right lane nearest to may be detected. The processor may detect a combination of the first road facility 230 installed on the detected left lane boundary line 210 and the first road facility 231 installed on the right lane boundary line 211, and pre-stored in the database with the detected combination. By comparing the combinations, it is possible to determine the driving lane on which the vehicle is running. The combination of the first road facilities 230 and 231 of the left lane boundary line 210 and the right lane boundary line 211 may be different for each lane.

도 2의 예시에 따르면, 차량의 라이더 센서는 좌측 차로 경계선(210)에 설치된 원형의 도로 표지병(230)을 감지할 수 있고, 우측 차로 경계선(211)에 설치된 사각형의 도로 표지병(231)을 감지할 수 있다. 프로세서는 좌측 차로 경계선(210)의 원형 도로 표지병(230), 우측 차로 경계선(211)의 사각형 도로 표지병(231)의 조합에 부합하는 차로 정보를 데이터베이스에서 검색할 수 있고, 좌측 차로 경계선(210)의 원형 도로 표지병(230), 우측 차로 경계선(211)의 사각형 도로 표지병(231) 조합이 3차로의 도로 표지병 조합이라고 판단하는 경우, 차량의 주행 차로를 3차로로 결정할 수 있다.According to the example of FIG. 2, the lidar sensor of the vehicle can detect a circular road marker 230 installed on the boundary line 210 on the left lane, and detect a rectangular road marking bottle 231 installed on the boundary line 211 on the right lane. can do. The processor may search the database for lane information corresponding to the combination of the circular road marker 230 of the left lane boundary line 210 and the rectangular road marker 231 of the right lane boundary line 211, and the left lane boundary line 210 When it is determined that the combination of the circular road marker 230 and the rectangular road marker 231 of the right lane boundary line 211 is a combination of a three-lane road marker, the driving lane of the vehicle may be determined as a third lane.

아울러, 프로세서는 좌측 차로 경계선(210)에 도로의 가장자리임을 표시하는 제1 도로 시설물이 감지된 경우, 차량의 주행 차로를 1차로로 판단할 수 있고, 우측 차로 경계선(211)에 도로의 가장자리임을 표시하는 제1 도로 시설물이 감지된 경우, 차량의 주행 차로를 3차로로 판단할 수 있다.In addition, when the first road facility indicating the edge of the road is detected on the left lane boundary line 210, the processor may determine the driving lane of the vehicle as the first lane, and the right lane indicates that the boundary line 211 is the edge of the road. When the displayed first road facility is detected, the driving lane of the vehicle may be determined as a third lane.

다른 일실시예에 따르면, 차량의 라이더 센서는 차량이 주행 중인 차로의 좌측 차로 경계선(210)에 설치된 제1 도로 시설물(230)의 배치 간격(240)과 우측 차로 경계선(211)에 설치된 제1 도로 시설물(231)의 배치 간격(241)을 산출할 수 있다. 그 후, 프로세서는 좌측 차로 경계선(210)에 설치된 제1 도로 시설물(230)의 배치 간격(240)과 우측 차로 경계선(211)에 설치된 제1 도로 시설물(231)의 배치 간격(241)을 비교할 수 있다. 프로세서는 데이터베이스에 저장된 차로 마다 매핑된 제1 도로 시설물(230, 231) 배치 간격의 비교 데이터에 기초하여 주행 차로를 결정할 수 있다.According to another embodiment, the lidar sensor of the vehicle is provided at the distance 240 of the arrangement of the first road facilities 230 installed on the boundary line 210 on the left lane of the lane on which the vehicle is running and the first arrangement at the boundary line 211 on the right lane. The arrangement interval 241 of the road facilities 231 may be calculated. Thereafter, the processor compares the arrangement interval 240 of the first road facilities 230 installed on the boundary line 210 on the left lane and the arrangement interval 241 of the first road facilities 231 installed on the boundary line 211 on the right lane. I can. The processor may determine a driving lane based on comparison data of the arrangement intervals of the first road facilities 230 and 231 mapped for each lane stored in the database.

도 2의 예시에 따르면, 차량의 라이더 센서는 좌측 차로 경계선(210)에 설치된 원형의 도로 표지병(230)의 배치 간격(240)을 감지할 수 있고, 우측 차로 경계선(211)에 설치된 사각형의 도로 표지병(231)의 배치 간격(241)을 감지할 수 있다. 프로세서는 원형 도로 표지병(230)의 배치 간격(240)과 사각형 도로 표지병(231)의 배치 간격(241)을 비교하고, 좌측 도로 경계선(210)의 원형 도로 표지병(230)의 배치 간격(240)이 우측 도로 경계선(211)의 사각형 도로 표지병(231)의 배치 간격(241)보다 긴 것으로 판단할 수 있다. 프로세서는 비교 결과에 부합하는 차로 정보를 데이터베이스에서 검색할 수 있고, 배치 간격 비교 결과는 3차로의 좌측 및 우측 차로 경계선(210, 211) 도로 표지병(230, 231)의 비교 결과와 부합한다고 판단한 경우, 차량의 주행 차로를 3차로로 결정할 수 있다.According to the example of FIG. 2, the lidar sensor of the vehicle can detect the arrangement interval 240 of the circular road marker 230 installed on the boundary line 210 on the left lane, and the square road installed on the boundary line 211 on the right lane The arrangement interval 241 of the label bottle 231 may be detected. The processor compares the arrangement interval 240 of the circular road marking bottle 230 with the arrangement interval 241 of the rectangular road marking bottle 231, and the arrangement interval 240 of the circular road marking bottle 230 of the left road boundary line 210 It may be determined that it is longer than the arrangement interval 241 of the square road marker 231 of the right road boundary line 211. When the processor can search for lane information matching the comparison result from the database, and when it is determined that the comparison result of the arrangement interval matches the comparison result of the boundary lines 210 and 211 and the road markers 230 and 231 of the left and right lanes of the third lane , It is possible to determine the driving lane of the vehicle as three lanes.

도 2는 설명을 위한 일실시예이므로, 차로의 숫자 및 제1 도로 표지병의 종류, 배치 간격은 이에 국한되지 않는다.2 is an exemplary embodiment for explanation, so the number of lanes, the type of the first road marker, and the arrangement interval are not limited thereto.

일실시예에 따른 차량의 라이더 센서는 일정 간격만큼 이격되어 설치된 복수의 제2 도로 시설물(220)들을 감지할 수 있고, 프로세서는 차량의 라이더 센서가 감지한 제2 도로 시설물(220)을 누적한 개수에 따라 차량이 이동한 이동 거리를 결정할 수 있고, 이동 거리를 적산하여 총 이동거리를 계산함으로써, 차량의 종방향 위치 정보를 결정할 수 있다.The lidar sensor of a vehicle according to an embodiment may detect a plurality of second road facilities 220 installed spaced apart by a predetermined interval, and the processor accumulates the second road facilities 220 detected by the lidar sensor of the vehicle. It is possible to determine the moving distance the vehicle has moved according to the number, and by calculating the total moving distance by integrating the moving distance, it is possible to determine the longitudinal position information of the vehicle.

예시적으로, 차량의 라이더 센서는 처음 제2 도로 시설물(220)을 감지하는 경우, 프로세서는 첫 제2 도로 시설물(220)에 대응하는 차로에서의 종방향 위치 정보를 시작점으로 지정할 수 있고, 첫 제2 도로 시설물(220) 이후 감지된 제2 도로 시설물(220) 개수에 따라 이동 거리를 결정할 수 있다. 프로세서는 시작점으로부터 이동 거리를 적산함으로써, 차량의 종방향 위치 정보를 결정할 수 있다.For example, when the lidar sensor of the vehicle detects the second road facility 220 for the first time, the processor may designate the longitudinal position information in the lane corresponding to the first second road facility 220 as a starting point. The moving distance may be determined according to the number of the second road facilities 220 detected after the second road facilities 220. The processor may determine the longitudinal position information of the vehicle by integrating the moving distance from the starting point.

도 3은 일실시예에 따라 차량이 주행중인 차로에 기초하여 서로 다른 도로 시설물에 다른 가중치를 설정하는 방법을 도시한 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method of setting different weights to different road facilities based on a lane on which a vehicle is running, according to an exemplary embodiment.

차량의 프로세서는 결정된 차로에 따라 제1 도로 시설물에 대한 감지 결과 및 제2 도로 시설물에 대한 감지 결과 중 더 높은 가중치를 부여할 도로 시설물을 결정할 수 있다. 예시적으로, 프로세서는 차량의 주행 차로가 중앙 차로인지, 좌측 차로인지, 우측 차로인지 여부에 따라 제1 도로 시설물에 대한 감지 결과 및 제2 도로 시설물에 대한 감지 결과 중 더 높은 가중치를 부여할 도로 시설물을 결정할 수 있다. 미리 지정된 기준에 따라 차로는 중앙 차로, 좌측 차로, 및 우측 차로로 구분될 수 있다.The processor of the vehicle may determine a road facility to which a higher weight is assigned among the detection result of the first road facility and the detection result of the second road facility according to the determined lane. For example, the processor is a road to which a higher weight is assigned among the detection result of the first road facility and the detection result of the second road facility according to whether the driving lane of the vehicle is a central lane, a left lane, or a right lane. You can decide on the facility. The lane may be divided into a central lane, a left lane, and a right lane according to a predetermined standard.

단계(310)에서, 차량의 프로세서는 차량이 주행 중인 주행 차로가 중앙 차로인지 여부를 판단할 수 있다. 중앙 차로는 예시적으로, 차량으로부터 좌측 제2 도로 시설물과 우측 제2 도로 시설물의 거리까지의 동일한 차로를 의미할 수 있고, 도로가 3차로 도로인 경우, 중앙 차로는 2차로일 수 있다. 주행 차로가 중앙 차로라고 판단되는 경우, 프로세서는 단계(350)로 진행할 수 있고, 중앙 차로가 아니라고 판단되는 경우, 프로세서는 단계(320)로 진행할 수 있다.In step 310, the processor of the vehicle may determine whether the driving lane on which the vehicle is running is a central lane. As an example, the central lane may mean the same lane from the vehicle to the distance of the second road facility on the left and the second road facility on the right. When the road is a three-lane road, the central lane may be a second lane. When it is determined that the driving lane is the central lane, the processor may proceed to step 350, and if it is determined that the driving lane is not the central lane, the processor may proceed to step 320.

단계(320)에서, 차량이 주행 중인 주행 차로가 중앙 차로가 아니라고 판단된 경우, 차량의 프로세서는 주행 차로가 좌측 차로인지 여부를 판단할 수 있다. 좌측 차로는 중앙 차로의 좌측의 모든 차로를 의미할 수 있고, 예시적으로 도로가 3차로 도로인 경우, 좌측 차로는 1차로일 수 있다. 주행 차로가 좌측 차로라고 판단되는 경우, 프로세서는 단계(340)로 진행할 수 있고, 좌측 차로가 아니라고 판단되는 경우, 프로세서는 단계(330)로 진행할 수 있다.In step 320, when it is determined that the driving lane on which the vehicle is running is not the central lane, the processor of the vehicle may determine whether the driving lane is the left lane. The left lane may mean all lanes on the left side of the central lane. For example, when the road is a three lane road, the left lane may be a first lane. When it is determined that the driving lane is the left lane, the processor may proceed to step 340, and when it is determined that the driving lane is not the left lane, the processor may proceed to step 330.

단계(330)에서, 차량의 주행 차로가 중앙 차로 및 좌측 차로가 아니라고 판단된 경우, 프로세서는 차량의 주행 차로가 우측 차로라고 판단할 수 있고, 우측의 제2 도로 시설물의 감지 결과에 더 높은 가중치를 설정할 수 있다.In step 330, if it is determined that the driving lane of the vehicle is not the central lane and the left lane, the processor may determine that the driving lane of the vehicle is the right lane, and a higher weight on the detection result of the second road facility on the right Can be set.

단계(340)에서, 차량의 주행 차로가 좌측 차로라고 판단된 경우, 프로세서는 좌측의 제2 도로 시설물의 감지 결과에 더 높은 가중치를 설정할 수 있다.In step 340, when it is determined that the driving lane of the vehicle is the left lane, the processor may set a higher weight to the detection result of the second road facility on the left.

단계(350)에서, 차량의 주행 차로가 중앙 차로라고 판단된 경우, 프로세서는 제1 도로 시설물의 감지 결과에 더 높은 가중치를 설정할 수 있다.In step 350, when it is determined that the driving lane of the vehicle is the central lane, the processor may set a higher weight to the detection result of the first road facility.

프로세서가 제1 도로 시설물의 감지 결과 및 제2 도로 시설물의 감지 결과에 대해 서로 다른 가중치를 설정한 후, 차량의 종방향 위치 정보를 결정할 수 있다.After the processor sets different weights for the detection result of the first road facility and the detection result of the second road facility, it may determine the longitudinal position information of the vehicle.

도 4는 일실시예에 따라 차량이 주행중인 차로에 기초하여 서로 다른 도로 시설물에 다른 가중치를 설정하는 것을 도시한 도면이다.FIG. 4 is a diagram illustrating setting different weights for different road facilities based on a lane on which a vehicle is running, according to an exemplary embodiment.

프로세서는 도 3에서 선술한 방법에 따라 제1 도로 시설물(430, 431) 감지 결과 및 제2 도로 시설물(420, 421) 감지 결과에 서로 다른 가중치를 두어 차량의 종방향 위치 정보를 결정할 수 있다. 도 4의 일실시예에 따르면, 1차로에서 주행하고 있는 차량은 좌측 제2 도로 시설물(420) 감지 결과에 가장 높은 가중치를 설정할 수 있고, 2차로에서 주행하고 있는 차량은 제1 도로 시설물(430, 431) 감지 결과에 가장 높은 가중치를 설정할 수 있다. 3차로에서 주행하고 있는 차량은 우측 제2 도로 시설물(421) 감지 결과에 가장 높은 가중치를 설정할 수 있다. 프로세서가 제1 도로 시설물 감지 결과에 가장 높은 가중치를 설정하는 경우, 차량의 라이더 센서가 감지한 제1 도로 시설물(430, 431)을 누적한 개수에 따라 차량이 이동한 이동 거리를 결정할 수 있고, 이동 거리를 적산하여 총 이동거리를 계산함으로써, 차량의 종방향 위치 정보를 결정할 수 있다.The processor may determine the longitudinal location information of the vehicle by putting different weights on the detection results of the first road facilities 430 and 431 and the detection results of the second road facilities 420 and 421 according to the method described in FIG. 3. According to the exemplary embodiment of FIG. 4, the vehicle running on the first lane may set the highest weight to the detection result of the second road facility 420 on the left, and the vehicle running on the second lane may set the first road facility 430 , 431) The highest weight can be set for the detection result. The vehicle running on the third lane may set the highest weight to the detection result of the second road facility 421 on the right. When the processor sets the highest weight to the first road facility detection result, the vehicle may determine the moving distance that the vehicle has moved according to the accumulated number of the first road facilities 430 and 431 detected by the vehicle lidar sensor, By integrating the moving distance and calculating the total moving distance, it is possible to determine the longitudinal position information of the vehicle.

다른 일실시예에 따른 차량 프로세서는 주행 차로와 이웃한 차로에서 주행중인 다른 차량의 위치에 따라 좌측에 설치된 제2 도로 시설물(420)에 대한 감지 결과 및 우측에 설치된 제2 도로 시설물(421)에 대한 감지 결과 중 더 높은 가중치를 부여할 제2 도로 시설물을 결정할 수 있다. 또한, 프로세서는 주변의 차량 개수, 밀도, 분포에 기초하여 좌측에 설치된 제2 도로 시설물(420)에 대한 감지 결과 및 우측에 설치된 제2 도로 시설물(421)에 대한 감지 결과 중 더 높은 가중치를 부여할 제2 도로 시설물을 결정할 수 있다. 예시적으로, 1차로에서 주행 중인 차량의 라이더 센서가 좌측 차로에서 주행 중인 차량을 자신의 차량보다 앞선 종방향 위치에서 감지하는 경우, 프로세서는 우측 제2 도로 시설물(421)의 감지 결과보다 좌측 제2 도로 시설물(420)의 감지 결과에 더 높은 가중치를 설정할 수 있다.The vehicle processor according to another embodiment detects a result of the detection of the second road facility 420 installed on the left side and the second road facility 421 installed on the right side according to the position of another vehicle running in a driving lane and an adjacent lane. It is possible to determine a second road facility to which a higher weight is to be assigned among the detection results. In addition, the processor assigns a higher weight among the detection results for the second road facility 420 installed on the left and the detection result for the second road facility 421 installed on the right based on the number, density, and distribution of surrounding vehicles. You can decide on the second road facility to do. As an example, when the lidar sensor of a vehicle driving on the first lane detects a vehicle driving on the left lane at a longitudinal position ahead of the own vehicle, the processor is 2 A higher weight may be set for the detection result of the road facility 420.

교통량이 많아지거나, 이웃한 차로의 차량으로 인해 라이더 센서가 멀리 위치한 도로 시설물을 감지하지 못한 경우, 프로세서는 차량의 종방향 위치를 정확히 산출할 수 없는데, 차량이 주행 중인 주행 차로를 결정하고, 이에 기초하여 라이더 센서가 감지하기 더 수월한 제2 도로 시설물을 이용함으로써, 차량의 종방향 위치를 정확히 산출할 수 있다.When the traffic volume increases or the lidar sensor fails to detect a road facility located far away due to a vehicle in a neighboring lane, the processor cannot accurately calculate the longitudinal position of the vehicle. Based on the use of the second road facility, which is easier to be detected by the lidar sensor, the longitudinal position of the vehicle can be accurately calculated.

도 5는 일실시예에 따른 차량 위치 결정 장치의 대략적인 구성을 도시한 블록도이다.5 is a block diagram showing a schematic configuration of a vehicle positioning apparatus according to an embodiment.

차량 위치 결정 장치는 제1 도로 시설물 및 제2 도로 시설물을 감지하는 라이더(LIDAR) 센서, 및 차로 경계선에 설치된 상기 제1 도로 시설물의 감지 결과을 이용하여 차량의 횡방향 위치 정보를 결정하고, 상기 제1 도로 시설물 및 상기 제2 도로 시설물 중 적어도 하나의 감지 결과를 이용하여 차량의 종방향 위치 정보를 결정하는 프로세서(510), 프로세서(510) 및 라이더 센서(530)로부터 출력되는 데이터를 적어도 일시적으로 저장하는 메모리(520)를 포함할 수 있다.The vehicle positioning device determines the lateral position information of the vehicle by using a lidar sensor that detects the first road facility and the second road facility, and the detection result of the first road facility installed at the lane boundary, and At least temporarily, data output from the processor 510, the processor 510, and the lidar sensor 530 for determining the longitudinal position information of the vehicle using the detection result of at least one of the 1 road facility and the second road facility It may include a memory 520 to store.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of a hardware component and a software component. For example, the devices, methods, and components described in the embodiments are, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA). array), programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications executed on the operating system. Further, the processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software. For the convenience of understanding, although it is sometimes described that one processing device is used, one of ordinary skill in the art, the processing device is a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it may include. For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. In addition, other processing configurations are possible, such as a parallel processor.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, configuring the processing unit to behave as desired or processed independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be interpreted by a processing device or, to provide instructions or data to a processing device, of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device. , Or may be permanently or temporarily embodyed in a transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -A hardware device specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operation of the embodiment, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described by the limited drawings, a person of ordinary skill in the art can apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques are performed in a different order from the described method, and/or components such as systems, structures, devices, circuits, etc. described are combined or combined in a form different from the described method, or other components Alternatively, even if substituted or substituted by an equivalent, an appropriate result can be achieved.

Claims (14)

도로 시설물을 이용하여 차량 위치를 결정하는 방법에 있어서,
차량의 라이더(LIDAR, Light Detection and Ranging) 센서를 이용하여, 제1 도로 시설물 및 제2 도로 시설물을 감지하는 단계;
프로세서가 차로 경계선(lane line)을 따라 설치된 상기 제1 도로 시설물의 감지 결과를 이용하여 차량의 횡방향 위치 정보를 결정하는 단계;
상기 프로세서가 상기 제1 도로 시설물 및 상기 제2 도로 시설물 중 적어도 하나의 감지 결과를 이용하여 차량의 종방향 위치 정보를 결정하는 단계; 및
상기 차량의 횡방향 위치 정보에 따라 상기 차량이 주행 중인 주행 차로를 결정하는 단계
를 포함하고,
상기 주행 차로를 결정하는 단계는,
상기 차량의 좌측에서 검출되는 차로 경계선 중 상기 차량에 가장 인접한 좌측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물의 종류와 상기 차량의 우측에서 검출되는 차로 경계선 중 상기 차량에 가장 인접한 우측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물의 종류를 감지하는 단계; 및
상기 감지된 제1 도로 시설물의 종류에 기초하여 상기 주행 차로를 결정하는 단계
를 포함하는 차량 위치 결정 방법.
In a method of determining a vehicle location using road facilities,
Detecting a first road facility and a second road facility using a light detection and ranging (LIDAR) sensor of the vehicle;
Determining, by a processor, lateral position information of the vehicle using the detection result of the first road facility installed along a lane line;
Determining, by the processor, longitudinal position information of the vehicle by using the detection result of at least one of the first road facility and the second road facility; And
Determining a driving lane in which the vehicle is traveling according to the lateral position information of the vehicle
Including,
The step of determining the driving lane,
Among the lane boundary lines detected from the left side of the vehicle, the type of the first road facility installed on the boundary line of the left lane closest to the vehicle and the first road installed on the boundary line of the right lane closest to the vehicle among the lane boundary lines detected from the right side of the vehicle Detecting the type of facility; And
Determining the driving lane based on the detected type of the first road facility
Vehicle location determination method comprising a.
 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 주행 차로를 결정하는 단계는,
상기 차량의 좌측에서 검출되는 차로 경계선 중 상기 차량에 가장 인접한 좌측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물의 배치 간격과 상기 차량의 우측에서 검출되는 차로 경계선 중 상기 차량에 가장 인접한 우측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물의 배치 간격을 산출하는 단계; 및
상기 좌측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물의 배치 간격과 상기 우측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물의 배치 간격을 비교한 비교 결과에 기초하여 상기 주행 차로를 결정하는 단계
를 포함하는 차량 위치 결정 방법.
The method of claim 1,
The step of determining the driving lane,
Among the lane boundary lines detected from the left side of the vehicle, the first road facility arrangement space installed on the boundary line of the left lane closest to the vehicle and the first lane boundary line installed on the right lane boundary line closest to the vehicle among the lane boundary lines detected from the right side of the vehicle Calculating an arrangement interval of road facilities; And
Determining the driving lane based on a comparison result of comparing the arrangement interval of first road facilities installed on the boundary line of the left lane and the arrangement interval of first road facilities installed on the boundary line of the right lane
Vehicle location determination method comprising a.
 제1항에 있어서,
상기 감지하는 단계는,
일정 간격만큼 이격되어 설치된 복수의 제2 도로 시설물들을 감지하는 단계
를 포함하고,
상기 차량의 종방향 위치 정보를 결정하는 단계는,
상기 차량의 라이더가 감지한 상기 제2 도로 시설물을 누적한 개수에 따라 상기 차량이 이동한 이동 거리를 결정하는 단계; 및
상기 이동 거리를 적산하여 총 이동거리를 계산함으로써, 상기 차량의 종방향 위치 정보를 결정하는 단계
를 포함하는 차량 위치 결정 방법.
The method of claim 1,
The detecting step,
Detecting a plurality of second road facilities installed spaced apart by a predetermined interval
Including,
Determining the longitudinal location information of the vehicle,
Determining a moving distance to which the vehicle has moved according to the accumulated number of the second road facilities detected by the rider of the vehicle; And
Determining the longitudinal position information of the vehicle by calculating the total travel distance by integrating the travel distance
Vehicle location determination method comprising a.
 제1항에 있어서,
상기 차량의 종방향 위치 정보를 결정하는 단계는,
상기 주행 차로에 따라 상기 제1 도로 시설물에 대한 감지 결과 및 상기 제2 도로 시설물에 대한 감지 결과 중 더 높은 가중치를 부여할 도로 시설물을 결정하는 단계
를 포함하는 차량 위치 결정 방법.
The method of claim 1,
Determining the longitudinal location information of the vehicle,
Determining a road facility to which a higher weight is to be assigned among the detection result of the first road facility and the detection result of the second road facility according to the driving lane
Vehicle location determination method comprising a.
 제1항에 있어서,
상기 차량의 종방향 위치 정보를 결정하는 단계는,
상기 주행 차로와 이웃한 차로에서 주행중인 다른 차량의 위치에 따라 좌측에 설치된 제2 도로 시설물에 대한 감지 결과 및 우측에 설치된 제2 도로 시설물에 대한 감지 결과 중 더 높은 가중치를 부여할 제2 도로 시설물을 결정하는 단계
를 포함하는 차량 위치 결정 방법.
The method of claim 1,
Determining the longitudinal location information of the vehicle,
A second road facility to which a higher weight is assigned among the detection result of the second road facility installed on the left and the detection result of the second road facility installed on the right according to the position of another vehicle running in the lane adjacent to the driving lane. Steps to determine
Vehicle location determination method comprising a.
 제1항 및 제4항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 명령어들을 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
A computer-readable recording medium storing one or more computer programs including instructions for performing the method of any one of claims 1 and 4 to 7.
 제1 도로 시설물 및 제2 도로 시설물을 감지하는 라이더(LIDAR) 센서; 및
차로 경계선에 설치된 상기 제1 도로 시설물의 감지 결과을 이용하여 차량의 횡방향 위치 정보를 결정하고, 상기 제1 도로 시설물 및 상기 제2 도로 시설물 중 적어도 하나의 감지 결과를 이용하여 차량의 종방향 위치 정보를 결정하며, 상기 차량의 횡방향 위치 정보에 따라 상기 차량이 주행 중인 주행 차로를 결정하는 프로세서
를 포함하고,
상기 라이더 센서는,
상기 차량의 좌측에서 검출되는 차로 경계선 중 상기 차량에 가장 인접한 좌측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물의 종류와 상기 차량의 우측에서 검출되는 차로 경계선 중 상기 차량에 가장 인접한 우측 차로 경계선에 설치된 제1 도로 시설물의 종류를 감지하고,
상기 프로세서는,
상기 감지된 제1 도로 시설물의 종류에 기초하여 상기 주행 차로를 결정하는,
차량 위치 결정 장치.
A lidar sensor for detecting a first road facility and a second road facility; And
The lateral position information of the vehicle is determined using the detection result of the first road facility installed at the lane boundary, and the longitudinal position information of the vehicle is used using the detection result of at least one of the first road facility and the second road facility. And determining a driving lane in which the vehicle is driving according to the lateral position information of the vehicle
Including,
The lidar sensor,
Among the lane boundary lines detected from the left side of the vehicle, the type of the first road facility installed on the boundary line of the left lane closest to the vehicle and the first road installed on the boundary line of the right lane closest to the vehicle among the lane boundary lines detected from the right side of the vehicle Detect the type of facility,
The processor,
Determining the driving lane based on the detected type of the first road facility,
Vehicle positioning device.
 삭제delete 삭제delete 제9항에 있어서,
상기 라이더 센서는,
일정 간격만큼 이격되어 설치된 복수의 제2 도로 시설물들을 감지하고,
상기 프로세서는,
상기 차량의 라이더가 감지한 상기 제2 도로 시설물을 누적한 개수에 따라 상기 차량이 이동한 이동 거리를 결정하고, 상기 이동 거리를 적산하여 총 이동거리를 계산함으로써, 상기 차량의 종방향 위치 정보를 결정하는 차량 위치 결정 장치.
The method of claim 9,
The lidar sensor,
Detects a plurality of second road facilities installed spaced apart by a certain interval,
The processor,
By determining the moving distance the vehicle has moved according to the accumulated number of the second road facilities detected by the rider of the vehicle, and calculating the total moving distance by integrating the moving distance, the longitudinal position information of the vehicle is obtained. Vehicle positioning device to determine.
 제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 결정된 차로에 따라 상기 제1 도로 시설물에 대한 감지 결과 및 상기 제2 도로 시설물에 대한 감지 결과 중 더 높은 가중치를 부여할 도로 시설물을 결정하는,
차량 위치 결정 장치.
The method of claim 9,
The processor,
Determining a road facility to which a higher weight is to be assigned among the detection result of the first road facility and the detection result of the second road facility according to the determined lane,
Vehicle positioning device.
 제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 결정된 차로와 이웃한 차로에서 주행중인 다른 차량의 위치에 따라 좌측에 설치된 제2 도로 시설물에 대한 감지 결과 및 우측에 설치된 제2 도로 시설물에 대한 감지 결과 중 더 높은 가중치를 부여할 제2 도로 시설물을 결정하는,
차량 위치 결정 장치.
The method of claim 9,
The processor,
A second road facility to which a higher weight is assigned among the detection result of the second road facility installed on the left and the detection result of the second road facility installed on the right according to the position of another vehicle running in the lane adjacent to the determined lane To determine,
Vehicle positioning device.
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KR102538104B1 (en) 2022-06-17 2023-05-31 한국건설기술연구원 LiDAR detection type road facility

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