KR102334039B1 - Apparatus for evalutating adaptive cruise control system for vehicle - Google Patents

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Abstract

ACC 시스템 시험평가 장치가 개시된다. 본 발명의 ACC 시스템 시험평가 장치는 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치는 ACC(Adaptive Cruise Control) 시스템의 센싱 정보를 이용하여 기 설정된 복수 개의 시나리오별로 이론값을 산출하는 성능 평가부; 상기 시나리오별로 상기 ACC 시스템의 실차시험에 따른 실측값을 검출하는 실차 시험부; 및 상기 성능 평가부에 의해 산출된 상기 이론값과 상기 실차 시험부에 검출된 상기 실측값을 이용하여 상기 ACC 시스템의 성능을 평가하는 시험 평가부를 포함하되, 상기 실차 시험부는 자차량의 전방 영상을 촬영하는 카메라 센서; 및 상기 카메라 센서를 통해 촬영된 전방 영상으로부터 검출되는 차선을 토대로 차선 폭 정보를 획득하고, 상기 자차량에 설치된 카메라 센서의 위치 정보와 상기 획득된 차선 폭 정보를 미리 정의된 기하 모델에 적용하여 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출하는 거리 산출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.An ACC system test and evaluation apparatus is disclosed. The ACC system test and evaluation apparatus of the present invention includes: a performance evaluation unit for calculating theoretical values for a plurality of preset scenarios using sensing information of an adaptive cruise control (ACC) system; an actual vehicle test unit configured to detect an actual value according to the actual vehicle test of the ACC system for each scenario; and a test evaluation unit for evaluating the performance of the ACC system using the theoretical value calculated by the performance evaluation unit and the actual value detected by the actual vehicle testing unit, wherein the actual vehicle testing unit evaluates the front image of the own vehicle camera sensor to take pictures; and obtaining lane width information based on the lane detected from the front image captured by the camera sensor, and applying the position information of the camera sensor installed in the own vehicle and the obtained lane width information to a predefined geometric model. and a distance calculator for calculating an inter-vehicle distance from the vehicle to the vehicle in front.

Description

차량용 ACC 시스템 시험평가 장치{APPARATUS FOR EVALUTATING ADAPTIVE CRUISE CONTROL SYSTEM FOR VEHICLE}Vehicle ACC system test and evaluation device {APPARATUS FOR EVALUTATING ADAPTIVE CRUISE CONTROL SYSTEM FOR VEHICLE}

본 발명은 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 목표차량 식별과 추종을 위한 복수 개의 시나리오를 설정하고 각 시나리오에 따른 이론값과 실차시험 실측값을 비교 검증하여 ACC 시스템을 시험평가하는 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an ACC system test and evaluation device for a vehicle, and more specifically, sets a plurality of scenarios for target vehicle identification and tracking, and compares and verifies theoretical values and actual vehicle test values according to each scenario to test and evaluate the ACC system It relates to a vehicle ACC system test and evaluation device.

자율 주행 차량이란 주행시 외부정보 감지 및 처리기능을 통해 주변의 환경을 인식하여 주행 경로를 자체적으로 결정하고, 자체 동력을 이용하여 독립적으로 주행하는 차량을 말한다. 자율 주행 차량은 운전자가 조향휠, 가속페달 또는 브레이크 등을 조작하지 않아도, 주행 경로 상에 존재하는 장애물과의 충돌을 방지하고 도로의 형상에 따라 차속과 주행 방향을 조절하면서 스스로 목적지까지 주행할 수 있다. 예를 들어, 직선 도로에서는 가속을 수행하고, 곡선 도로에서는 도로의 곡률에 대응하여 주행 방향을 변경하면서 감속을 수행할 수 있다.An autonomous vehicle refers to a vehicle that recognizes the surrounding environment through external information detection and processing functions during driving, determines a driving route by itself, and drives independently using its own power. Autonomous vehicles can drive themselves to their destinations by preventing collisions with obstacles on the driving path and adjusting vehicle speed and driving direction according to the shape of the road without the driver operating the steering wheel, accelerator pedal, or brake. have. For example, acceleration may be performed on a straight road, and deceleration may be performed on a curved road while changing a driving direction in response to the curvature of the road.

이러한 자율 주행 차량에는 운전자의 주행을 보조하기 위한 복수의 운전자 지원 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance System)이 적용되고 있으며, 운전자 지원 시스템으로는 ACC(Adaptive Cruise Control), LDWS(Lane Departure Warning System), LKAS(Lane Keeping Assistance System), HBA(High Beam Assistance) 및 AEB(Autonomous Emergency Braking) 등이 있다.A plurality of advanced driver assistance systems (ADAS) are applied to these autonomous vehicles to assist the driver in driving, and the driver assistance systems include ACC (Adaptive Cruise Control), LDWS (Lane Departure Warning System), There are Lane Keeping Assistance System (LKAS), High Beam Assistance (HBA), and Autonomous Emergency Braking (AEB).

특히, ACC 시스템은 능동제어기술을 기반으로 운전자의 스로틀 입력 또는 브레이트 입력없이 선행 차량을 안전하게 추종하는 시스템이다. ACC 시스템은 차량의 종방향 속도와 거리를 제어함으로써 운전자의 운전부하를 최소화시키고 사고 예방과 방지에 유용하다. In particular, the ACC system is a system that safely follows the preceding vehicle without the driver's throttle input or brake input based on active control technology. The ACC system minimizes the driver's driving load by controlling the vehicle's longitudinal speed and distance, and is useful for preventing and preventing accidents.

그러나, ACC 시스템은 오동작시 선행 차량과의 충돌 사고를 유발하는 문제점이 존재하므로, ACC 시스템의 성능에 대한 정밀한 평가가 필수적으로 요청된다. 그러나, 현재 ACC 시스템과 관련된 연구 및 개발은 미흡한 실정이다.However, since the ACC system has a problem of causing a collision accident with a preceding vehicle when malfunctioning, a precise evaluation of the performance of the ACC system is essential. However, research and development related to the current ACC system is insufficient.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2015-0057537호(2015.05.28)의 '차량용 ACC/LKS 통합 제어기의 성능 검증 방법 및 장치, 그리고 이를 위한 컴퓨터로 판독가능한 기록매체'에 개시되어 있다.The background technology of the present invention is disclosed in 'A method and apparatus for verifying the performance of an ACC/LKS integrated controller for a vehicle, and a computer-readable recording medium therefor' of Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2015-0057537 (2015.05.28). have.

본 발명의 일 측면에 따른 목적은 목표차량 식별과 추종을 위한 복수 개의 시나리오를 설정하고 각 시나리오에 따른 이론값과 실차시험 실측값을 비교 검증하여 ACC 시스템을 시험평가하는 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치를 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide an ACC system test and evaluation device for a vehicle that tests and evaluates the ACC system by setting a plurality of scenarios for target vehicle identification and tracking, and comparing and verifying theoretical values and actual vehicle test values according to each scenario. will provide

본 발명의 일 측면에 따른 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치는 ACC(Adaptive Cruise Control) 시스템의 센싱 정보를 이용하여 기 설정된 복수 개의 시나리오별로 이론값을 산출하는 성능 평가부; 상기 시나리오별로 상기 ACC 시스템의 실차시험에 따른 실측값을 검출하는 실차 시험부; 및 상기 성능 평가부에 의해 산출된 상기 이론값과 상기 실차 시험부에 검출된 상기 실측값을 이용하여 상기 ACC 시스템의 성능을 평가하는 시험 평가부를 포함하되, 상기 실차 시험부는 자차량의 전방 영상을 촬영하는 카메라 센서; 및 상기 카메라 센서를 통해 촬영된 전방 영상으로부터 검출되는 차선을 토대로 차선 폭 정보를 획득하고, 상기 자차량에 설치된 카메라 센서의 위치 정보와 상기 획득된 차선 폭 정보를 미리 정의된 기하 모델에 적용하여 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출하는 거리 산출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, an apparatus for test and evaluation of an ACC system for a vehicle includes: a performance evaluation unit for calculating theoretical values for a plurality of preset scenarios using sensing information of an adaptive cruise control (ACC) system; an actual vehicle test unit configured to detect an actual value according to the actual vehicle test of the ACC system for each scenario; and a test evaluation unit for evaluating the performance of the ACC system using the theoretical value calculated by the performance evaluation unit and the actual value detected by the actual vehicle testing unit, wherein the actual vehicle testing unit evaluates the front image of the own vehicle camera sensor to take pictures; and obtaining lane width information based on the lane detected from the front image captured by the camera sensor, and applying the position information of the camera sensor installed in the own vehicle and the obtained lane width information to a predefined geometric model. and a distance calculator for calculating an inter-vehicle distance from the vehicle to the vehicle in front.

본 발명의 상기 시나리오는 동일 차로상의 선행 차량을 ACC 제어를 위한 목표 차량을 선택하는지, 및 끼어들기나 차로 변경으로 인한 목표물 변경시 목표 차량을 식별하고 추정하는지 중 적어도 하나를 평가하기 위한 것을 특징으로 한다.The scenario of the present invention is for evaluating at least one of selecting a target vehicle for ACC control of a preceding vehicle on the same lane, and identifying and estimating a target vehicle when a target is changed due to a cut-in or lane change. do.

본 발명의 상기 차선 폭 정보는, 선행 차량의 차륜을 기준으로 하는 제1 차선 폭(L1)과, 자차량의 보닛을 기준으로 하는 제2 차선 폭(L2)을 포함하는 것을 특징으로 한다.The lane width information of the present invention is characterized in that it includes a first lane width L1 based on the wheels of the preceding vehicle and a second lane width L2 based on the bonnet of the host vehicle.

본 발명의 상기 카메라 센서의 위치 정보는, 지면을 기준으로 하는 상기 카메라 센서의 제1 높이(h1), 상기 자차량의 보닛을 기준으로 하는 상기 카메라 센서의 제2 높이(h2), 지면과 평행한 방향을 기준으로 상기 보닛으로부터 상기 카메라 센서까지의 제1 거리(b), 및 지면과 평행한 방향을 기준으로 상기 자차량의 최전단으로부터 상기 카메라 센서까지의 제2 거리(c)를 포함하는 것을 특징으로 한다.The position information of the camera sensor of the present invention includes a first height (h1) of the camera sensor with respect to the ground, a second height (h2) of the camera sensor with respect to the bonnet of the own vehicle, and parallel to the ground A first distance (b) from the bonnet to the camera sensor in one direction, and a second distance (c) from the front end of the own vehicle to the camera sensor in a direction parallel to the ground characterized in that

본 발명의 상기 거리 산출부는,상기 자차량의 최전단으로부터, 상기 자차량의 종방향을 기준으로 상기 자차량의 보닛에 의해 형성되는 상기 카메라 센서의 사각지대의 종단 지점까지의 거리(a)와, 상기 종단 지점으로부터 상기 전방 차량의 차륜까지의 거리(dimage)를 상기 기하 모델을 토대로 산출한 후, 상기 산출된 거리(a, dimage)와 상기 전방 차량의 제원 정보를 이용하여 상기 차간 거리(dreal)로서 상기 자차량의 최전단으로부터 상기 전방 차량의 최후단까지의 거리를 산출하는 것을 특징으로 한다.The distance calculating unit of the present invention, The distance (a) from the front end of the own vehicle to the end point of the blind spot of the camera sensor formed by the bonnet of the own vehicle based on the longitudinal direction of the host vehicle; , after calculating the distance d image from the end point to the wheel of the front vehicle based on the geometric model, the inter-vehicle distance using the calculated distance a, d image and the specification information of the front vehicle It is characterized in that the distance from the front end of the host vehicle to the rearmost end of the front vehicle is calculated as (d real ).

본 발명의 상기 거리 산출부는, 상기 기하 모델을 토대로, 상기 제1 및 제2 높이(h1, h2)와 상기 제1 및 제2 거리(b, c)를 이용하여 상기 거리(a)를 산출하는 것을 특징으로 한다.The distance calculating unit of the present invention is configured to calculate the distance a using the first and second heights h1 and h2 and the first and second distances b and c based on the geometric model. characterized in that

본 발명의 상기 거리 산출부는, 상기 기하 모델을 토대로, 상기 제1 및 제2 차선 폭(L1, L2)을 이용하여, 상기 종단 지점에서 지면으로부터 상기 카메라 센서와 상기 전방 차량의 차륜을 연결하는 제1 직선까지의 높이(l)를 산출하고, 상기 거리(a), 상기 제2 거리(c) 및 상기 제1 높이(h1)를 이용하여, 상기 카메라 센서와 상기 종단 지점을 연결하는 제2 직선이 지면과 수직인 직선과 이루는 제1 각도(θ)를 산출하며, 상기 제1 각도(θ), 상기 거리(a), 상기 제2 거리(c) 및 상기 제1 높이(h1)를 이용하여, 상기 제1 직선 및 상기 제2 직선이 이루는 제2 각도(α)를 산출한 후, 상기 높이(l), 상기 제1 각도(θ) 및 상기 제2 각도(α)를 이용하여 상기 거리(dimage)를 산출하는 것을 특징으로 한다.The distance calculating unit of the present invention is configured to connect the camera sensor and the wheel of the front vehicle from the ground at the termination point using the first and second lane widths L1 and L2 based on the geometric model. A second straight line connecting the camera sensor and the end point by calculating the height l to the first straight line, and using the distance a, the second distance c, and the first height h1 A first angle θ formed with a straight line perpendicular to the ground is calculated, and the first angle θ, the distance a, the second distance c, and the first height h1 are used to calculate the first angle θ. , after calculating the second angle α formed by the first straight line and the second straight line, the distance ( d image ) is characterized in that it is calculated.

본 발명의 상기 거리 산출부는, 상기 거리(a) 및 상기 거리(dimage)를 합산한 값에서 상기 전방 차량의 제원 정보로서 리어 오버행(rear overhang) 길이(dOH)를 감산하여 상기 차간 거리(dreal)를 산출하는 것을 특징으로 한다.The distance calculating unit of the present invention is configured by subtracting a rear overhang length (d OH ) as the specification information of the front vehicle from the sum of the distance (a) and the distance (d image ) to determine the inter-vehicle distance ( d real ) is characterized.

본 발명의 상기 카메라 센서는 단안 카메라 센서인 것을 특징으로 한다.The camera sensor of the present invention is characterized in that it is a monocular camera sensor.

본 발명의 상기 시험 평가부는 상기 시나리오별로 상기 이론값과 상기 실측값을 비교하여 오차율을 산출하는 오차율 산출부; 및 상기 오차율 산출부에 의해 산출된 상기 오차율 각각을 이용하여 상기 ACC 시스템의 성능 특성을 분석하는 시스템 평가부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The test evaluation unit of the present invention comprises: an error rate calculator for calculating an error rate by comparing the theoretical value and the actual value for each scenario; and a system evaluation unit analyzing the performance characteristics of the ACC system using each of the error rates calculated by the error rate calculating unit.

본 발명의 일 측면에 따른 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치는 목표차량 식별과 추종을 위한 복수 개의 시나리오를 설정하고 각 시나리오에 따른 이론값과 실차시험 실측값을 비교 검증하여 ACC 시스템을 시험평가함으로써, ACC 시스템의 성능을 통합적으로 평가하고, ACC 시스템의 시험평가 방법에 대한 국제표준에 대해 능동적으로 대응할 수 있다. The ACC system test and evaluation apparatus for a vehicle according to an aspect of the present invention sets a plurality of scenarios for target vehicle identification and tracking, and compares and verifies theoretical values and actual vehicle test values according to each scenario to test and evaluate the ACC system. It is possible to comprehensively evaluate the performance of the system and to actively respond to the international standard for the test and evaluation method of the ACC system.

본 발명의 다른 측면에 따른 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치는 ACC 시스템의 성능을 평가하여 자율 주행 차량의 오동작을 사전에 방지하고, 주변 차량과의 사고를 미연에 방지한다. An ACC system test and evaluation apparatus for a vehicle according to another aspect of the present invention evaluates the performance of the ACC system to prevent malfunction of an autonomous vehicle in advance, and to prevent an accident with a surrounding vehicle in advance.

본 발명의 또 다른 측면에 따른 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치는 단안 카메라의 전방 영상으로부터 검출되는 차선과 소실점을 기반으로 영상 내의 차선 폭을 획득하고, 소정의 기하 모델을 기반으로 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 계산함으로써, 단안 카메라 센서를 사용할 경우에도 그 거리 정확도를 향상시킬 수 있으며, 산출된 차간 거리를 자율 주행 제어에 활용함으로써 자율 주행 제어의 정확도를 향상시킬 수 있다.An ACC system test and evaluation device for a vehicle according to another aspect of the present invention obtains a lane width in an image based on a lane and a vanishing point detected from a front image of a monocular camera, and from the own vehicle to the front vehicle based on a predetermined geometric model By calculating the inter-vehicle distance of , the distance accuracy can be improved even when a monocular camera sensor is used, and the accuracy of autonomous driving control can be improved by utilizing the calculated inter-vehicle distance for autonomous driving control.

도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치의 블럭 구성도이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 내지 제 11시나리오의 시험조건과 시험방법을 나타낸 도면이다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 실차 시험부의 블럭 구성도이다.
도 4 및 도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 실차 시험부에서 차간 거리를 산출하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
1 is a block diagram of an ACC system test and evaluation apparatus for a vehicle according to an embodiment of the present invention.
2 is a view showing test conditions and test methods of the first to eleventh scenarios according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram of an actual vehicle testing unit according to an embodiment of the present invention.
4 and 5 are exemplary views for explaining a process of calculating an inter-vehicle distance in a real vehicle test unit according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치의 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, an embodiment of the ACC system test and evaluation apparatus for a vehicle of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In this process, the thickness of the lines or the size of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation. In addition, the terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or custom of the user or operator. Therefore, definitions of these terms should be made based on the content throughout this specification.

도 1 을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치는 실차 시험부(10), 성능 평가부(20) 및 시험 평가부(30)를 포함한다. Referring to FIG. 1 , an ACC system test and evaluation apparatus for a vehicle according to an embodiment of the present invention includes a real vehicle test unit 10 , a performance evaluation unit 20 , and a test evaluation unit 30 .

성능 평가부(20)는 ACC(Adaptive Cruise Control) 시스템의 센싱 정보를 이용하여 기 설정된 복수 개의 시나리오별로 이론값을 산출한다.The performance evaluation unit 20 calculates a theoretical value for each of a plurality of preset scenarios using sensing information of an adaptive cruise control (ACC) system.

시나리오는 ACC 시스템이 동일 차로상의 선행 차량을 ACC 제어를 위한 목표 차량으로 선택하는지, 및 끼어들기나 차로 변경으로 인한 목표차량 변경시 목표차량을 식별하고 추정하는지 중 적어도 하나를 평가하기 위한 것이다. The scenario is for evaluating at least one of whether the ACC system selects a preceding vehicle on the same lane as a target vehicle for ACC control, and identifies and estimates the target vehicle when the target vehicle changes due to a cut-in or lane change.

한편, ACC 시스템은 운전자가 설정한 일정한 속도로 목표 차량과의 일정한 차량간격 유지가 기본 기능으로, 자동으로 속도와 차간거리가 유지되도록 한다. 따라서 ACC 시스템의 기본 기능인 추종능력의 평가를 위하여 감지범위, 목표물 식별, 및 목표차량 추종 능력, 곡선부 선회능력 시험 등에 대해 시나리오별로 시험 평가를 수행한다. On the other hand, the basic function of the ACC system is to maintain a constant vehicle distance from the target vehicle at a constant speed set by the driver, so that the speed and the inter-vehicle distance are automatically maintained. Therefore, in order to evaluate the tracking capability, which is the basic function of the ACC system, test evaluation is performed for each scenario, such as detection range, target identification, target vehicle tracking capability, and curve turning capability test.

본 실시예에서 시나리오는 제 1내지 제 11시나리오로 구분된다. 시나리오는 도 2 를 참조하여 설명한다. 아래에서, SV(Subject Vehicle)는 평가할 ACC 시스템이 장착된 차량을 의미하고, LV(Lead Vehicle)은 평가할 ACC 시스템이 장착된 차량의 앞을 주행하는 선행차량 또는 목표차량을 의미한다.In this embodiment, the scenarios are divided into first to eleventh scenarios. The scenario will be described with reference to FIG. 2 . Hereinafter, SV (Subject Vehicle) means a vehicle equipped with an ACC system to be evaluated, and LV (Lead Vehicle) means a preceding vehicle or target vehicle driving in front of a vehicle equipped with an ACC system to be evaluated.

제 1시나리오는 시험 초기에 SV가 30,60,80km/h로 주행하고, 2대의 LV1, LV2가 SV와 동일한 속도로 다른 차선에서 나란하게 주행한다. SV(Subject Vehicle)는 LV1을 추종한다. 이 때 시험 시작 후에는 SV는 ACC 시스템의 초기 설정속도 주행하고, LV1는 속도를 시험 초기보다 10km/h 증가시키고, LV2는 시험초기 조건과 동일하다. 제 1시나리오의 시험조건과 시험방법은 아래의 표 1과 같다. In the first scenario, at the beginning of the test, the SV drives at 30, 60, 80 km/h, and two LV1 and LV2 run side by side in different lanes at the same speed as the SV. SV (Subject Vehicle) follows LV1. At this time, after the start of the test, the SV runs at the initial set speed of the ACC system, LV1 increases the speed by 10 km/h from the beginning of the test, and LV2 is the same as the initial test conditions. The test conditions and test methods of Scenario 1 are shown in Table 1 below.

제 1시나리오의 시험조건과 시험방법Test conditions and test method for Scenario 1 시나리오scenario 시험 초기 조건test initial conditions 시험 시작 후 조건Conditions after the start of the test
1

One
SV 설정속도SV set speed 30, 60, 80km/h30, 60, 80 km/h SV 설정속도SV set speed 초기 ACC
설정속도
Early ACC
set speed
LV1 설정속도LV1 set speed SV와 같은 속도same speed as SV LV1 설정속도LV1 set speed 초기 조건 + 10km/hInitial condition + 10 km/h LV2 설정속도LV2 set speed SV와 같은 속도same speed as SV LV2 설정속도LV2 set speed 초기조건과 같음Same as initial condition

제 2시나리오는 제 1시나리오와 시험 초기 조건 및 시험시작후 조건이 동일하고 추가적으로 끼어들기(Cut-in) 상황에서 LV1이 순간 가속으로 차선을 변경(끼어듬)한다. 제 2시나리오의 시험조건과 시험방법의 아래의 표 2와 같다.In the second scenario, the initial conditions and post-test conditions are the same as those of the first scenario, and in the additional cut-in situation, LV1 changes lanes with instantaneous acceleration (cut-in). The test conditions and test methods of Scenario 2 are shown in Table 2 below.

시나리오
scenario
시험 초기 조건 test initial conditions 시험 시작후 조건Conditions after the start of the test

2

2
제 1시나리오와 시험 초기 조건 및 시험시작후 조건이 동일+아래 추가조건 The first scenario and the initial conditions of the test and the conditions after the start of the test are the same + additional conditions below
추가조건Additional conditions 끼어들기(Cut-in) 상황에서 순간가속으로 차선변경, 끼어드는 범위는 d1을 기준으로 끼어들기함Lane change with instantaneous acceleration in a cut-in situation, the cut-in range is based on d 1

제 3시나리오는 시험 초기에 SV가 30,60,80km/h로 주행하고, 2대의 LV1, LV2(Lead Vehicle)가 SV와 동일한 속도로 다른 차선에서 나란하게 주행한다. SV(Subject Vehicle)는 LV1을 추종한다. 이 때 시험 시작 후에는 SV는 ACC 시스템의 초기 설정속도 주행하고, LV1와 LV2는 시험 초기조건과 동일하다. 제 3시나리오의 시험조건과 시험방법은 아래의 표 3과 같다. In the third scenario, at the beginning of the test, the SV drives at 30, 60, 80 km/h, and two LV1 and LV2 (Lead Vehicles) run side by side in different lanes at the same speed as the SV. SV (Subject Vehicle) follows LV1. At this time, after the test starts, the SV runs at the initial set speed of the ACC system, and LV1 and LV2 are the same as the initial test conditions. The test conditions and test methods of Scenario 3 are shown in Table 3 below.

제 3시나리오의 시험조건과 시험방법Test conditions and test method for Scenario 3 시나리오scenario 시험 초기 조건test initial conditions 시험 시작 후 조건Conditions after the start of the test
3

3
SV 설정속도SV set speed 30, 60, 80 km/h30, 60, 80 km/h SV 설정속도SV set speed 초기 ACC
설정속도
Early ACC
set speed
LV1 설정속도LV1 set speed SV와 같은 속도same speed as SV LV1 설정속도LV1 set speed 초기조건과 같음Same as initial condition LV2 설정속도LV2 set speed SV와 같은 속도same speed as SV LV2 설정속도LV2 set speed 초기조건과 같음Same as initial condition

제 4시나리오는 제 3시나리오와 시험 초기 조건 및 시험시작후 조건이 동일하고 추가적으로 끼어들기(Cut-in) 상황에서 LV1이 순간 가속으로 차선을 변경(끼어듬)한다. 제 4시나리오의 시험조건과 시험방법의 아래의 표 4와 같다.Scenario 4 has the same test initial conditions and test start conditions as in Scenario 3, and LV1 changes lanes with instantaneous acceleration in a cut-in situation. The test conditions and test methods of Scenario 4 are shown in Table 4 below.

시나리오
scenario
시험 초기 조건 test initial conditions 시험 시작후 조건Conditions after the start of the test

4

4
제 3시나리오와 시험 초기 조건 및 시험시작후 조건이 동일+아래 추가조건The 3rd scenario and the initial conditions of the test and the conditions after the start of the test are the same + additional conditions below
추가조건Additional conditions 끼어들기(Cut-in) 상황에서 순간가속으로 차선변경, 끼어드는 범위는 d1~ds-max을 기준으로 끼어들기함Lane change with instantaneous acceleration in a cut-in situation, the cut-in range is based on d 1 ~d s-max

제 5시나리오는 제 4시나리오와 시험 초기 조건 및 시험시작후 조건이 동일하고 추가적으로 끼어들기(Cut-in) 상황에서 LV1이 순간 가속으로 차선을 변경(끼어듬)한다. 제 5시나리오의 시험조건과 시험방법의 아래의 표 5와 같다.Scenario 5 has the same test initial conditions and post test start conditions as Scenario 4, and LV1 changes lanes with instantaneous acceleration in a cut-in situation. The test conditions and test methods of Scenario 5 are shown in Table 5 below.

시나리오
scenario
시험 초기 조건 test initial conditions 시험 시작후 조건Conditions after the start of the test

5

5
제 4시나리오와 시험 초기 조건 및 시험시작후 조건이 동일+아래 추가조건The 4th scenario and the initial conditions of the test and the conditions after the start of the test are the same + additional conditions below
추가조건Additional conditions 끼어들기(Cut-in) 상황에서 순간가속으로 차선변경, 끼어드는 범위는 d0~d1을 기준으로 끼어들기함Lane change with instantaneous acceleration in a cut-in situation, the cut-in range is based on d 0 ~ d 1

제 6시나리오는 시험 초기에 SV가 LV1보다 10km/h 낮은 속도로 주행하고, LV1이 30,60,80km/h로 주행하며, LV2는 LV1과 같은 속도로 주행한다. 시험 시작 후에는 SV는 ACC 시스템의 초기 설정속도 주행하고, LV1과 LV2는 시험초기 조건과 동일하다. 제 6시나리오에서, LV1은 끼어들기 상황에서 순간가속으로 차선을 변경하며, 끼어드는 범위는 d1~ds-max을 기준으로 끼어들기한다. In the sixth scenario, at the beginning of the test, SV runs at a speed 10km/h lower than LV1, LV1 drives at 30,60,80km/h, and LV2 runs at the same speed as LV1. After the test starts, the SV runs at the initial set speed of the ACC system, and LV1 and LV2 are the same as the initial test conditions. In the 6th scenario, LV1 changes lanes with instantaneous acceleration in a cut-in situation, and the cut-in range is based on d 1 ~d s-max .

제 6시나리오의 시험조건과 시험방법은 아래의 표 6과 같다. The test conditions and test methods of Scenario 6 are shown in Table 6 below.

시나리오scenario 시험 초기 조건test initial conditions 시험 시작 후 조건Conditions after the start of the test
6

6
SV 설정속도SV set speed LV1-10km/hLV1-10km/h SV 설정속도SV set speed 초기 ACC
설정속도
Early ACC
set speed
LV1 설정속도LV1 set speed 30, 60, 80km/h30, 60, 80 km/h LV1 설정속도LV1 set speed 초기조건과 같음Same as initial condition LV2 설정속도LV2 set speed SV와 같은 속도same speed as SV LV2 설정속도LV2 set speed 초기조건과 같음Same as initial condition 추가조건Additional conditions 끼어들기(Cut-in) 상황에서 순간가속으로 차선변경, 끼어드는 범위는 d1~ds-max을 기준으로 끼어들기함Lane change with instantaneous acceleration in a cut-in situation, the cut-in range is based on d 1 ~d s-max

제 7시나리오는 제 6시나리오와 시험 초기 조건 및 시험시작후 조건이 동일하고 추가적으로 끼어들기(Cut-in) 상황에서 LV1이 순간 가속으로 차선을 변경(끼어듬)한다. 제 7시나리오의 시험조건과 시험방법의 아래의 표 7과 같다.In the 7th scenario, the initial conditions and post-test conditions are the same as those of the 6th scenario, and in the additional cut-in situation, LV1 changes lanes with instantaneous acceleration (cut-in). The test conditions and test methods of the 7th scenario are shown in Table 7 below.

시나리오
scenario
시험 초기 조건 test initial conditions 시험 시작 후 조건Conditions after the start of the test

7

7
제 6시나리오와 시험 초기 조건 및 시험시작후 조건이 동일+아래 추가조건The 6th scenario and the initial conditions of the test and the conditions after the start of the test are the same + additional conditions below
추가조건Additional conditions 끼어들기(Cut-in) 상황에서 순간가속으로 차선변경, 끼어드는 범위는 d0~d1을 기준으로 끼어들기함Lane change with instantaneous acceleration in a cut-in situation, the cut-in range is based on d 0 ~ d 1

제 8시나리오는 시험 초기에 SV가 LV1보다 10km/h 낮은 속도로 주행하고, LV1이 30,60,80km/h로 주행한다. 시험 시작 후에는 SV는 ACC 시스템의 초기 설정속도 주행하고, LV1는 시험초기 조건과 동일하다. LV1은 끼어들기 상황에서 순간가속으로 차선을 변경하며, 끼어드는 범위는 d1~ds -max을 기준으로 끼어들기한다. 제 8시나리오의 시험조건과 시험방법의 아래의 표 8과 같다.In the eighth scenario, at the beginning of the test, the SV drives at a speed 10km/h lower than that of LV1, and LV1 drives at 30,60,80km/h. After the start of the test, the SV runs at the initial set speed of the ACC system, and LV1 is the same as the test initial condition. LV1 changes lanes with instantaneous acceleration in a cut-in situation, and the cut-in range is based on d 1 ~d s -max . The test conditions and test methods of Scenario 8 are shown in Table 8 below.

시나리오scenario 시험 초기 조건test initial conditions 시험 시작 후 조건Conditions after the start of the test
8

8
SV 설정속도SV set speed LV1-10km/hLV1-10km/h SV 설정속도SV set speed 초기 ACC
설정속도
Early ACC
set speed
LV1 설정속도LV1 set speed 30, 60, 80km/h30, 60, 80 km/h LV1 설정속도LV1 set speed 초기조건과 같음Same as initial condition 추가조건Additional conditions 끼어들기(Cut-in) 상황에서 순간가속으로 차선변경, 끼어드는 범위는 d1~ds -max을 기준으로 끼어들기함Lane change with instantaneous acceleration in a cut-in situation, the cut-in range is based on d 1 ~d s -max

제 9시나리오는 제 8시나리오와 시험 초기 조건 및 시험시작후 조건이 동일하고 추가적으로 끼어들기(Cut-in) 상황에서 LV1이 순간 가속으로 차선을 변경(끼어듬)한다. 제 9시나리오의 시험조건과 시험방법의 아래의 표 9와 같다.In the ninth scenario, the test initial conditions and post test conditions are the same as those of the eighth scenario, and in the additional cut-in situation, LV1 changes lanes with instantaneous acceleration (cut-in). The test conditions and test methods of Scenario 9 are shown in Table 9 below.

시나리오
scenario
시험 초기 조건 test initial conditions 시험 시작후 조건Conditions after the start of the test

9

9
제 9시나리오와 시험 초기 조건 및 시험시작후 조건이 동일+아래 추가조건The 9th scenario and the initial conditions of the test and the conditions after the start of the test are the same + additional conditions below
추가조건Additional conditions 끼어들기(Cut-in) 상황에서 순간가속으로 차선변경, 끼어드는 범위는 d0~d1을 기준으로 끼어들기함Lane change with instantaneous acceleration in a cut-in situation, the cut-in range is based on d 0 ~ d 1

제 10시나리오는 시험 초기 조건에서 SV가 30km/h 또는 40km/h이고 LV1이 SV와 같은 속도이며, 시험 시작후에는 SV가 초기 ACC 설정속도이며, LV1이 초기시험 조건과 같다. 추가적으로 정지시 감속도가 0.1~0.3g이고, 정지후 가속시 가속도는 0.1g이다. 제 10시나리오의 시험조건과 시험방법의 아래의 표 10과 같다.In the tenth scenario, SV is 30km/h or 40km/h in the initial test condition, LV1 is the same speed as SV, and after the start of the test, SV is the initial ACC setting speed, and LV1 is the same as the initial test condition. Additionally, the deceleration during stopping is 0.1~0.3g, and the acceleration after stopping is 0.1g. The test conditions and test methods of Scenario 10 are shown in Table 10 below.

시나리오scenario 시험 초기 조건test initial conditions 시험 시작후 조건Conditions after the start of the test

10


10
SV 설정속도SV set speed 30, 40 km/h30, 40 km/h SV 설정속도SV set speed 초기 ACC 설정속도Initial ACC set speed
SV1 설정속도SV1 set speed SV와 같은 속도same speed as SV SV1 설정속도SV1 set speed 초기 조건과 같음Same as initial condition 추가조건Additional conditions 정지시 감속도는 0.1~0.3g / 정지후 가속시 가속도 0.1gThe deceleration when stopping is 0.1~0.3g / the acceleration after stopping is 0.1g

제 11시나리오는 시험 초기에 30,60,80km/h로 주행하고, LV1이 SV와 같은 속도로 주행한다. 시험 시작 후에는 SV는 ACC 시스템의 초기 설정속도 주행하고, LV1는 시험초기 조건과 동일하다. 추가적으로 LV1은 30km/h의 속도로 곡률반경 125m에서 시험을 실시하고, 60km/h의 속도로 곡률반경 250m에서 시험을 실시하며, 80km/h의 속도로 곡률반경 500m에서 시험을 실시한다. 제 11시나리오의 시험조건과 시험방법은 아래의 표 11과 같다.Scenario 11 runs at 30, 60, 80 km/h at the beginning of the test, and LV1 runs at the same speed as SV. After the test starts, the SV runs at the initial set speed of the ACC system, and LV1 is the same as the test initial condition. Additionally, LV1 is tested at a speed of 30 km/h at a radius of curvature of 125 m, at a speed of 60 km/h at a radius of curvature of 250 m, and at a speed of 80 km/h at a radius of curvature of 500 m. The test conditions and test methods of Scenario 11 are shown in Table 11 below.

시나리오scenario 시험 초기 조건test initial conditions 시험 시작후 조건Conditions after the start of the test

11


11
SV 설정속도SV set speed 30, 60, 80km/h30, 60, 80 km/h SV 설정속도SV set speed 초기 ACC 설정속도Initial ACC set speed
SV1 설정속도SV1 set speed SV와 같은 속도same speed as SV SV1 설정속도SV1 set speed 초기 조건과 같음Same as initial condition 추가조건Additional conditions 30km/h의 속도는 곡률반경 125m / 60km/h의 속도는 곡률반경 250m / 80km/h의 속도는 곡률반경 500m에서 시험 실시The speed of 30km/h is 125m in radius of curvature / 60km/h is 250m in radius of curvature, and the speed of 80km/h is 500m in radius of curvature.

이에, 성능 평가부(20)는 상기한 각 시나리오별로 ACC 시스템의 센싱 정보를 이용하여 기 설정된 복수 개의 시나리오별로 이론값을 산출한다. Accordingly, the performance evaluation unit 20 calculates a theoretical value for each of a plurality of preset scenarios by using the sensing information of the ACC system for each scenario described above.

실차 시험부(10)는 시나리오별로 ACC 시스템의 실차시험에 따른 실측값을 검출한다. 즉, 실차 시험부(10)는 차량에 탑재된 ACC 시스템이 각 시나리오별로 동작시에 그 성능 평가를 위한 실측값을 검출한다. 실측값은 ACC 시스템을 통해 측정된 대상차량과 선행차량 간의 실제 거리이다. 아래의 실차시험 결과로는 속도를 예시로 설명한다. The actual vehicle test unit 10 detects actual values according to the actual vehicle test of the ACC system for each scenario. That is, the actual vehicle test unit 10 detects an actual measurement value for performance evaluation when the ACC system mounted on the vehicle operates for each scenario. The actual value is the actual distance between the target vehicle and the preceding vehicle measured through the ACC system. As the result of the actual vehicle test below, speed is explained as an example.

실차 시험부(10)는 도 3 에 도시된 바와 같이 카메라 센서(11) 및 거리 산출부(12)를 포함한다.The actual vehicle testing unit 10 includes a camera sensor 11 and a distance calculating unit 12 as shown in FIG. 3 .

카메라 센서(11)는 자차량의 전방 영상을 촬영하여 후술하는 거리 산출부(12)로 전달할 수 있다. 카메라 센서(11)는 자차량 내부의 윈드쉴드 상단에 설치되어 자차량의 전방 영상을 촬영하는 전방 카메라 센서일 수 있으며, 단안 카메라 센서일 수 있다.The camera sensor 11 may capture a front image of the own vehicle and transmit it to the distance calculating unit 12 to be described later. The camera sensor 11 may be a front camera sensor installed on the top of the windshield inside the own vehicle to capture an image of the front of the own vehicle, or a monocular camera sensor.

거리 산출부(12)는 카메라 센서(11)를 통해 촬영된 전방 영상을 토대로 전방 차량까지의 차간 거리를 산출할 수 있다. 실시예의 이해를 돕기 위해 거리 산출부(12) 및 후술하는 제어부(300)를 분리된 구성으로 설명하지만, 본 실시예의 거리 산출부(12)의 기능은 제어부(300)에 통합되어 구현될 수도 있다. 이러한 거리 산출부(12) 및 제어부(300)는 각종 데이터의 처리 및 연산을 수행하는 프로세서 또는 SoC(system on chip)로 구현될 수 있으며, 다른 구성요소들로부터 수신된 인스트럭션(instruction) 또는 데이터를 메모리에 로드(load)하여 처리하고, 다양한 데이터를 메모리에 저장하도록 설계될 수 있다.The distance calculator 12 may calculate the inter-vehicle distance to the vehicle in front based on the front image captured by the camera sensor 11 . Although the distance calculator 12 and the controller 300 to be described later are described as separate components to help understand the embodiment, the function of the distance calculator 12 of the present embodiment may be integrated into the controller 300 and implemented. . The distance calculator 12 and the controller 300 may be implemented as a processor or system on chip (SoC) that processes and calculates various data, and receives instructions or data received from other components. It may be designed to process by loading it into a memory, and to store various data in the memory.

거리 산출부(12)가 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출하는 과정을 구체적으로 설명한다.A process in which the distance calculating unit 12 calculates the inter-vehicle distance from the host vehicle to the vehicle in front will be described in detail.

본 실시예에서 거리 산출부(12)는 카메라 센서(11)를 통해 촬영된 전방 영상으로부터 검출되는 차선을 토대로 차선 폭 정보를 획득하고, 자차량에 설치된 카메라 센서(11)의 위치 정보와 상기 획득된 차선 폭 정보를 미리 정의된 기하 모델에 적용하여 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출할 수 있다. 여기서, 차선 폭 정보는 전방 차량의 차륜을 기준으로 하는 제1 차선 폭(L1)과, 자차량의 보닛을 기준으로 하는 제2 차선 폭(L2)을 포함할 수 있다.In this embodiment, the distance calculator 12 obtains lane width information based on the lane detected from the front image captured by the camera sensor 11, and obtains the location information and the location information of the camera sensor 11 installed in the own vehicle. By applying the obtained lane width information to a predefined geometric model, the inter-vehicle distance from the own vehicle to the vehicle in front can be calculated. Here, the lane width information may include a first lane width L1 based on a wheel of the vehicle in front and a second lane width L2 based on a bonnet of the own vehicle.

도 4에는 카메라 센서(11)를 통해 촬영된 전방 영상으로부터 차선 폭 정보가 획득되는 과정의 예시를 보이고 있다. 전방 영상으로부터 좌측 차선 및 우측 차선이 검출되고, 검출된 좌측 차선 및 우측 차선이 만나는 지점은 소실점을 형성한다.4 shows an example of a process of obtaining lane width information from a front image captured by the camera sensor 11 . A left lane and a right lane are detected from the forward image, and a point where the detected left and right lanes meet forms a vanishing point.

전방 영상에서, 제1 차선 폭(L1)은 전방 차량의 차륜(후륜)과 지면이 접하는 지점을 기준으로 좌측 차선 및 우측 차선 간의 거리를 의미하며, 제2 차선 폭(L2)은 자차량의 보닛(B, 예: 전방 영상에서 보닛 최상단)을 기준으로 좌측 차선 및 우측 차선 간의 거리를 의미한다. 제1 차선 폭(L1) 및 제2 차선 폭(L2)은 전방 영상에서의 거리값을 가지므로 제1 차선 폭(L1)의 값은 제2 차선 폭(L2)의 값보다 작은 값을 갖게 된다. 도 4에서 높이(H1)는 제1 차선 폭(L1) 및 제2 차선 폭(L2) 간의 수직 거리를 의미하고, 높이(H2)는 소실점으로부터 제1 차선 폭(L1)이 형성하는 직선까지의 수직 거리를 의미한다. 카메라 센서(11)를 통해 촬영된 전방 영상으로부터 상기한 차선 폭(L1, L2)과 높이(H1, H2)를 산출하기 위한 영상 처리 알고리즘이 거리 산출부(12)에 미리 정의되어 있을 수 있다(또한, 후술하는 전방 차량의 리어 오버행(rear overhang) 길이(dOH) 또한 상기의 영상 처리 알고리즘을 통해 획득될 수 있다).In the front image, the first lane width L1 means the distance between the left and right lanes based on the point where the wheels (rear wheels) of the front vehicle and the ground contact, and the second lane width L2 is the bonnet of the own vehicle It means the distance between the left and right lanes based on (B, eg: the top of the bonnet in the front image). Since the first lane width L1 and the second lane width L2 have distance values in the front image, the value of the first lane width L1 is smaller than the value of the second lane width L2. . In FIG. 4 , the height H1 means the vertical distance between the first lane width L1 and the second lane width L2, and the height H2 is the distance from the vanishing point to the straight line formed by the first lane width L1. vertical distance. An image processing algorithm for calculating the lane widths L1 and L2 and heights H1 and H2 from the front image captured by the camera sensor 11 may be predefined in the distance calculator 12 ( In addition, a rear overhang length (d OH ) of a vehicle in front, which will be described later, may also be obtained through the above image processing algorithm).

전술한 과정을 통해 차선 폭 정보가 획득되면, 거리 산출부(12)는 자차량에 설치된 카메라 센서(11)의 위치 정보와 차선 폭 정보를 미리 정의된 기하 모델에 적용하여 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출할 수 있다. 도 4는 본 실시예의 이해를 돕기 위해 기하 모델을 도식화하여 나타내고 있으며, 구체적인 수학식은 후술하는 수학식 2 내지 6을 따른다. 도 4를 참조할 때, 기하 모델에 고려되는 카메라 센서(11)의 위치 정보는, 지면을 기준으로 하는 카메라 센서(11)의 제1 높이(h1), 자차량의 보닛을 기준으로 하는 카메라 센서(11)의 제2 높이(h2), 지면과 평행한 방향을 기준으로 보닛으로부터 카메라 센서(11)까지의 제1 거리(b), 및 지면과 평행한 방향을 기준으로 자차량의 최전단으로부터 카메라 센서(11)까지의 제2 거리(c)를 포함할 수 있다.When the lane width information is obtained through the above-described process, the distance calculating unit 12 applies the location information and the lane width information of the camera sensor 11 installed in the own vehicle to a predefined geometric model from the own vehicle to the vehicle in front. can calculate the inter-vehicle distance. 4 schematically shows a geometric model to help the understanding of the present embodiment, and specific equations follow Equations 2 to 6 to be described later. Referring to FIG. 4 , location information of the camera sensor 11 considered in the geometric model includes a first height h1 of the camera sensor 11 with respect to the ground and a camera sensor based on the bonnet of the own vehicle. The second height (h2) of (11), the first distance (b) from the bonnet to the camera sensor 11 based on the direction parallel to the ground, and the front end of the own vehicle based on the direction parallel to the ground The second distance c to the camera sensor 11 may be included.

도 5에 도시된 것과 같이 본 실시예에서 최종적으로 산출되는 차간 거리(dreal)는 자차량의 최전단(예: 전방 범퍼)으로부터 전방 차량의 최후단(예: 후방 범퍼)까지의 거리이며, 이와 같은 차간 거리(dreal)를 산출하기 위해 본 실시예에서는 세 개의 거리 파라미터, 즉 거리(a), 거리(dimage), 및 전방 차량의 제원 정보로서 리어 오버행(rear overhang) 길이(dOH)를 채용한다.As shown in FIG. 5, the inter-vehicle distance (d real ) finally calculated in this embodiment is the distance from the front end (eg, front bumper) of the own vehicle to the rearmost end (eg, rear bumper) of the front vehicle, In order to calculate such an inter-vehicle distance (d real ), in the present embodiment, three distance parameters, that is, a distance (a), a distance (d image ), and a rear overhang length (d OH) as specification information of the vehicle in front ) is employed.

거리(a)는 자차량의 최전단으로부터, 자차량의 종방향을 기준으로 자차량의 보닛에 의해 형성되는 카메라 센서(11)의 사각지대의 종단 지점(도 4의 P, 자차량의 종방향을 기준으로 카메라 센서(11)의 사각지대의 최전단 지점으로 표현될 수도 있다)까지의 거리를 의미한다. 거리(dimage)는 전술한 종단 지점으로부터 전방 차량의 차륜(후륜)까지의 거리를 의미한다. 상기와 같은 거리(a) 및 거리(dimage)의 정의에 따를 때, 본 실시예의 차간 거리는 거리(a) 및 거리(dimage)를 합산한 값에서 전방 차량의 리어 오버행(rear overhang) 길이(dOH)를 감산하여 산출될 수 있다. 이를 수학식으로 표현하면 하기 수학식 1과 같다.The distance (a) is from the front end of the own vehicle, the terminal point of the blind spot of the camera sensor 11 formed by the bonnet of the own vehicle based on the longitudinal direction of the own vehicle (P in FIG. 4, the longitudinal direction of the own vehicle) refers to the distance to the front end point of the blind spot of the camera sensor 11). The distance d image means a distance from the aforementioned termination point to a wheel (rear wheel) of the front vehicle. When following the definition of the distance (a) and the distance (d image) as described above, in this embodiment the inter-vehicle distance is the distance (a) and the distance (d image) the rear overhang of the front vehicle at a value adding (rear overhang) length ( d OH ) can be calculated by subtracting. If this is expressed as an equation, it is as shown in Equation 1 below.

Figure 112020051365893-pat00001
Figure 112020051365893-pat00001

이제, 수학식 1의 인자인 거리(a) 및 거리(dimage)를 산출하는 과정을 구체적으로 설명한다.Now, the process of calculating the distance (a) and the distance (d image ), which are factors of Equation 1, will be described in detail.

먼저, 거리 산출부(12)는 기하 모델을 토대로, 제1 및 제2 높이(h1, h2)와 제1 및 제2 거리(b, c)를 이용하여 거리(a)를 산출할 수 있다. 현재 자차량에 설치된 카메라 센서(11)의 위치 정보는 거리 산출부(12)에 미리 저장되어 있을 수 있다. 도 5를 참조하여 비례식을 이용하면, 거리(a)는 하기 수학식 2에 따라 산출될 수 있다.First, the distance calculator 12 may calculate the distance a using the first and second heights h1 and h2 and the first and second distances b and c based on the geometric model. The location information of the camera sensor 11 currently installed in the own vehicle may be previously stored in the distance calculating unit 12 . Using the proportional expression with reference to FIG. 5 , the distance a may be calculated according to Equation 2 below.

Figure 112020051365893-pat00002
Figure 112020051365893-pat00002

다음으로, 거리(dimage)를 산출하는 과정은, 기하 모델을 토대로, 도 3에서 높이(l)를 산출하는 과정, 제1 각도(θ)를 산출하는 과정, 제2 각도(α)를 산출하는 과정 및 거리(dimage)를 산출하는 과정으로 이루어질 수 있다.Next, the process of calculating the distance d image is a process of calculating the height l in FIG. 3 , the process of calculating the first angle θ, and calculating the second angle α based on the geometric model and a process of calculating the distance (d image).

구체적으로, 거리 산출부(12)는 제1 및 제2 차선 폭(L1, L2)을 이용하여, 종단 지점에서 지면으로부터 카메라 센서(11)와 전방 차량의 차륜을 연결하는 제1 직선까지의 높이(l)를 산출할 수 있다. 전방 영상으로부터 획득된 제2 차선 폭(L2)이 제1 높이(h1)에 대응되고, 제2 차선 폭(L2) 및 제1 차선 폭(L1) 간의 차이가 상기의 높이(l)에 대응되는 비례 관계를 고려할 때, 높이(l)는 하기 수학식 3에 따라 산출될 수 있다.Specifically, the distance calculating unit 12 uses the first and second lane widths L1 and L2, and the height from the ground point to the first straight line connecting the camera sensor 11 and the wheel of the vehicle in front. (l) can be calculated. The second lane width L2 obtained from the front image corresponds to the first height h1, and the difference between the second lane width L2 and the first lane width L1 corresponds to the height l. Considering the proportional relationship, the height l may be calculated according to Equation 3 below.

Figure 112020051365893-pat00003
Figure 112020051365893-pat00003

그리고, 거리 산출부(12)는 거리(a), 제2 거리(c) 및 제1 높이(h1)를 이용하여, 카메라 센서(11)와 종단 지점을 연결하는 제2 직선이 지면과 수직인 직선과 이루는 제1 각도(θ)를 산출할 수 있다. 도 5를 참조할 때, 제1 각도(θ)는 하기 수학식 4에 따라 산출될 수 있다.In addition, the distance calculator 12 uses the distance a, the second distance c, and the first height h1 so that the second straight line connecting the camera sensor 11 and the end point is perpendicular to the ground. The first angle θ formed with the straight line may be calculated. Referring to FIG. 5 , the first angle θ may be calculated according to Equation 4 below.

Figure 112020051365893-pat00004
Figure 112020051365893-pat00004

그리고, 거리 산출부(12)는 제1 각도(θ), 거리(a), 제2 거리(c) 및 제1 높이(h1)를 이용하여, 제1 직선 및 제2 직선이 이루는 제2 각도(α)를 산출할 수 있다. 도 4를 참조할 때, 제2 각도(α)는 하기 수학식 5에 따라 산출될 수 있다.In addition, the distance calculator 12 uses the first angle θ, the distance a, the second distance c, and the first height h1 to form a second angle between the first straight line and the second straight line. (α) can be calculated. Referring to FIG. 4 , the second angle α may be calculated according to Equation 5 below.

Figure 112020051365893-pat00005
Figure 112020051365893-pat00005

마지막으로, 거리 산출부(12)는 높이(l), 제1 각도(θ) 및 제2 각도(α)를 이용하여 거리(dimage)를 산출할 수 있다. 도 5를 참조할 때, 거리(dimage)는 하기 수학식 6에 따라 산출될 수 있다. Finally, the distance calculator 12 may calculate the distance d image by using the height l, the first angle θ, and the second angle α. Referring to FIG. 5 , the distance d image may be calculated according to Equation 6 below.

Figure 112020051365893-pat00006
Figure 112020051365893-pat00006

전술한 과정을 통해 거리(a) 및 거리(dimage)가 산출되면, 전술한 수학식 1에 따라 최종적인 차간 거리(dreal)가 산출될 수 있다.When the distance a and the distance d image are calculated through the above-described process, the final inter-vehicle distance d real may be calculated according to Equation 1 above.

하기 표 11 및 12는 각각 카메라 센서(11)를 통해 촬영한 전방 영상으로부터 획득된 값, 및 실측값과의 오차율을 나타낸 실험데이터이다. 표 12 및 표 13을 통해, 본 실시예에 따른 차간 거리 검출 방식의 오차율은 0% ~ 5% 범위로 신뢰도가 높은 것을 확인할 수 있다.Tables 11 and 12 below are experimental data showing the values obtained from the front image captured by the camera sensor 11 and the error rates from the measured values, respectively. From Tables 12 and 13, it can be seen that the error rate of the inter-vehicle distance detection method according to the present embodiment has high reliability in the range of 0% to 5%.

Figure 112020051365893-pat00007
Figure 112020051365893-pat00007

Figure 112020051365893-pat00008
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한편, 본 실시예는 도 5에 도시된 것과 같이 거리 산출부(12)를 통해 산출된 차간 거리를 기반으로 자차량에 적용된 운전 보조 시스템(DAS: Driver Assistance System)의 동작을 제어하는 제어부(300)를 더 포함할 수도 있다. 운전 보조 시스템은 차간 거리를 그 제어 인자로 활용하는 다양한 시스템을 의미할 수 있으며, ACC(Adaptive Cruise Control), AEB(Autonomous Emergency Braking), LKAS(Lane Keeping Assist System) 및 HDA(Highway Driving Assist) 등을 포함할 수 있다.Meanwhile, in the present embodiment, as shown in FIG. 5 , the controller 300 for controlling the operation of a driver assistance system (DAS) applied to the own vehicle based on the inter-vehicle distance calculated through the distance calculator 12 . ) may be further included. The driving assistance system may refer to various systems that utilize the inter-vehicle distance as a control factor thereof, such as ACC (Adaptive Cruise Control), AEB (Autonomous Emergency Braking), LKAS (Lane Keeping Assist System), and HDA (Highway Driving Assist). may include

시험 평가부(30)는 성능 평가부(20)에 의해 산출된 이론값과 실차 시험부(10)에 검출된 실측값을 이용하여 ACC 시스템의 성능을 평가한다. The test evaluation unit 30 evaluates the performance of the ACC system using the theoretical value calculated by the performance evaluation unit 20 and the actual value detected by the actual vehicle testing unit 10 .

시험 평가부(30)는 오차율 산출부(31) 및 시스템 평가부(32)를 포함한다.The test evaluation unit 30 includes an error rate calculation unit 31 and a system evaluation unit 32 .

오차율 산출부(31)는 시나리오별로 이론값과 실측값을 비교하여 오차율을 산출한다. The error rate calculator 31 calculates an error rate by comparing a theoretical value and an actual measured value for each scenario.

여기서, 실차시험의 상대거리 값은 ACC 시스템의 추종기능이 안정화된 수치들이다. 시스템 평가부(32)는 오차율 산출부(31)에 의해 산출된 오차율 각각을 이용하여 ACC 시스템의 성능 특성을 분석한다. 이 경우, 시스템 평가부(32)는 선행 차량을 구별하여 ACC 시스템이 작동하는지, 및 ACC 시스템이 선행 차량을 추종하는지를 평가할 수 있다. Here, the relative distance values of the actual vehicle test are the values at which the tracking function of the ACC system is stabilized. The system evaluation unit 32 analyzes the performance characteristics of the ACC system using each of the error rates calculated by the error rate calculation unit 31 . In this case, the system evaluation unit 32 may distinguish the preceding vehicle and evaluate whether the ACC system operates and whether the ACC system follows the preceding vehicle.

시스템 평가부(32)는 속도에서도 오차가 보이는 것을 확인하고, ACC 시스템이 시간이 지남에 따라 앞차의 속도와 거리를 맞추어 안정화가 되고, 오차율과 상관없이 안정된 것으로 평가할 수 있다. The system evaluation unit 32 confirms that an error is also seen in the speed, and the ACC system is stabilized by matching the speed and distance of the vehicle in front over time, and it can be evaluated as stable regardless of the error rate.

이와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치는 목표차량 식별과 추종을 위한 복수 개의 시나리오에 설정하고 각 시나리오에 따른 이론값과 실차시험 실측값을 비교 검증하여 ACC 시스템을 시험평가함으로써, ACC 시스템의 성능을 통합적으로 평가하고, ACC 시스템의 시험평가 방법에 대한 국제표준에 대해 능동적으로 대응할 수 있다. As described above, the ACC system test and evaluation apparatus for a vehicle according to an embodiment of the present invention is set in a plurality of scenarios for target vehicle identification and tracking, and the ACC system is tested and evaluated by comparing and verifying theoretical values and actual vehicle test values according to each scenario. By doing so, it is possible to comprehensively evaluate the performance of the ACC system and to actively respond to the international standard for the test and evaluation method of the ACC system.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치는 ACC 시스템의 성능을 평가하여 자율 주행 차량의 오동작을 사전에 방지하고, 주변 차량과의 사고를 미연에 방지한다. In addition, the ACC system test and evaluation apparatus for a vehicle according to an embodiment of the present invention evaluates the performance of the ACC system to prevent malfunctions of the autonomous vehicle in advance and to prevent accidents with surrounding vehicles in advance.

게다가, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치는 단안 카메라의 전방 영상으로부터 검출되는 차선과 소실점을 기반으로 영상 내의 차선 폭을 획득하고, 소정의 기하 모델을 기반으로 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 계산함으로써, 단안 카메라 센서를 사용할 경우에도 그 거리 정확도를 향상시킬 수 있으며, 산출된 차간 거리를 자율 주행 제어에 활용함으로써 자율 주행 제어의 정확도를 향상시킬 수 있다.In addition, the ACC system test and evaluation apparatus for a vehicle according to an embodiment of the present invention obtains a lane width in an image based on a lane and a vanishing point detected from a front image of a monocular camera, and obtains a lane width in an image based on a predetermined geometric model. By calculating the inter-vehicle distance to the vehicle, even when a monocular camera sensor is used, the distance accuracy can be improved, and the calculated inter-vehicle distance can be used for autonomous driving control, thereby improving the accuracy of autonomous driving control.

본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.Implementations described herein may be implemented in, for example, a method or process, an apparatus, a software program, a data stream, or a signal. Although discussed only in the context of a single form of implementation (eg, discussed only as a method), implementations of the discussed features may also be implemented in other forms (eg, as an apparatus or program). The apparatus may be implemented in suitable hardware, software and firmware, and the like. A method may be implemented in an apparatus such as, for example, a processor, which generally refers to a computer, a microprocessor, a processing device, including an integrated circuit or programmable logic device, and the like. Processors also include communication devices such as computers, cell phones, portable/personal digital assistants (“PDA”) and other devices that facilitate communication of information between end-users.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiment shown in the drawings, this is merely exemplary, and it is understood that various modifications and equivalent other embodiments are possible by those of ordinary skill in the art. will understand Accordingly, the true technical protection scope of the present invention should be defined by the following claims.

10: 실차 시험부
11: 카메라 센서
12: 거리 산출부
20: 성능 평가부
30: 시험 평가부
31: 오차율 산출부
32: 시스템 평가부
10: actual vehicle test section
11: Camera sensor
12: distance calculator
20: performance evaluation unit
30: test evaluation unit
31: error rate calculator
32: system evaluation unit

Claims (10)

ACC(Adaptive Cruise Control) 시스템의 센싱 정보를 이용하여 기 설정된 복수 개의 시나리오별로 이론값을 산출하는 성능 평가부;
상기 시나리오별로 상기 ACC 시스템의 실차시험에 따른 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리인 실측값을 검출하는 실차 시험부; 및
상기 성능 평가부에 의해 산출된 상기 이론값과 상기 실차 시험부에 검출된 상기 실측값을 이용하여 상기 ACC 시스템의 성능을 평가하는 시험 평가부를 포함하되,
상기 실차 시험부는 자차량의 전방 영상을 촬영하는 카메라 센서; 및 상기 카메라 센서를 통해 촬영된 전방 영상으로부터 검출되는 차선을 토대로 차선 폭 정보를 획득하고, 상기 자차량에 설치된 카메라 센서의 위치 정보와 상기 획득된 차선 폭 정보를 미리 정의된 기하 모델에 적용하여 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출하는 거리 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치.
a performance evaluation unit for calculating theoretical values for a plurality of preset scenarios using sensing information of an adaptive cruise control (ACC) system;
an actual vehicle test unit configured to detect an actual measured value that is an inter-vehicle distance from the own vehicle to the front vehicle according to the actual vehicle test of the ACC system for each scenario; and
a test evaluation unit for evaluating the performance of the ACC system using the theoretical value calculated by the performance evaluation unit and the actual value detected by the actual vehicle testing unit;
The actual vehicle test unit includes a camera sensor for photographing a front image of the own vehicle; and obtaining lane width information based on the lane detected from the front image captured by the camera sensor, and applying the position information of the camera sensor installed in the own vehicle and the obtained lane width information to a predefined geometric model. An ACC system test and evaluation device for a vehicle, characterized in that it comprises a distance calculator for calculating an inter-vehicle distance from the vehicle to the vehicle in front.
제 1 항에 있어서, 상기 시나리오는 동일 차로상의 선행 차량을 ACC 제어를 위한 목표 차량을 선택하는지, 및 끼어들기나 차로 변경으로 인한 목표물 변경시 목표 차량을 식별하고 추정하는지 중 적어도 하나를 평가하기 위한 것을 특징으로 하는 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치.
The method of claim 1 , wherein the scenario comprises at least one of selecting a target vehicle for ACC control of a preceding vehicle on the same lane, and identifying and estimating a target vehicle when a target vehicle is changed due to a cut-in or lane change. Vehicle ACC system test and evaluation device, characterized in that.
제1항에 있어서, 상기 차선 폭 정보는,
선행 차량의 차륜을 기준으로 하는 제1 차선 폭(L1)과, 자차량의 보닛을 기준으로 하는 제2 차선 폭(L2)을 포함하는 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치.
The method of claim 1, wherein the lane width information comprises:
An ACC system test and evaluation device for a vehicle including a first lane width (L1) based on the wheels of a preceding vehicle and a second lane width (L2) based on the bonnet of the own vehicle.
제3항에 있어서,
상기 카메라 센서의 위치 정보는, 지면을 기준으로 하는 상기 카메라 센서의 제1 높이(h1), 상기 자차량의 보닛을 기준으로 하는 상기 카메라 센서의 제2 높이(h2), 지면과 평행한 방향을 기준으로 상기 보닛으로부터 상기 카메라 센서까지의 제1 거리(b), 및 지면과 평행한 방향을 기준으로 상기 자차량의 최전단으로부터 상기 카메라 센서까지의 제2 거리(c)를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치.
4. The method of claim 3,
The position information of the camera sensor includes a first height h1 of the camera sensor with respect to the ground, a second height h2 of the camera sensor with respect to the bonnet of the own vehicle, and a direction parallel to the ground A first distance (b) from the bonnet to the camera sensor as a reference, and a second distance (c) from the front end of the own vehicle to the camera sensor based on a direction parallel to the ground ACC system test and evaluation device for vehicles.
제4항에 있어서,
상기 거리 산출부는,
상기 자차량의 최전단으로부터, 상기 자차량의 종방향을 기준으로 상기 자차량의 보닛에 의해 형성되는 상기 카메라 센서의 사각지대의 종단 지점까지의 거리(a)와, 상기 종단 지점으로부터 상기 전방 차량의 차륜까지의 거리(dimage)를 상기 기하 모델을 토대로 산출한 후, 상기 산출된 거리(a, dimage)와 상기 전방 차량의 제원 정보를 이용하여 상기 차간 거리(dreal)로서 상기 자차량의 최전단으로부터 상기 전방 차량의 최후단까지의 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치.
5. The method of claim 4,
The distance calculator,
The distance (a) from the front end of the own vehicle to the end point of the blind spot of the camera sensor formed by the bonnet of the own vehicle based on the longitudinal direction of the own vehicle, and from the end point to the front vehicle the distance (d image) of the wheel up to then calculated based on the geometric model, the calculated distance (a, d image) and the self-vehicle using a specification information of the preceding vehicle as the vehicle distance (d real) ACC system test and evaluation device for a vehicle, characterized in that calculating the distance from the front end of the front end of the vehicle.
제5항에 있어서,
상기 거리 산출부는, 상기 기하 모델을 토대로,
상기 제1 및 제2 높이(h1, h2)와 상기 제1 및 제2 거리(b, c)를 이용하여 상기 거리(a)를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치.
6. The method of claim 5,
The distance calculation unit, based on the geometric model,
The ACC system test and evaluation apparatus for a vehicle, characterized in that the distance (a) is calculated using the first and second heights (h1, h2) and the first and second distances (b, c).
제6항에 있어서,
상기 거리 산출부는, 상기 기하 모델을 토대로,
상기 제1 및 제2 차선 폭(L1, L2)을 이용하여, 상기 종단 지점에서 지면으로부터 상기 카메라 센서와 상기 전방 차량의 차륜을 연결하는 제1 직선까지의 높이(l)를 산출하고,
상기 거리(a), 상기 제2 거리(c) 및 상기 제1 높이(h1)를 이용하여, 상기 카메라 센서와 상기 종단 지점을 연결하는 제2 직선이 지면과 수직인 직선과 이루는 제1 각도(θ)를 산출하며,
상기 제1 각도(θ), 상기 거리(a), 상기 제2 거리(c) 및 상기 제1 높이(h1)를 이용하여, 상기 제1 직선 및 상기 제2 직선이 이루는 제2 각도(α)를 산출한 후,
상기 높이(l), 상기 제1 각도(θ) 및 상기 제2 각도(α)를 이용하여 상기 거리(dimage)를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치.
7. The method of claim 6,
The distance calculation unit, based on the geometric model,
Using the first and second lane widths L1 and L2, a height l from the ground to a first straight line connecting the camera sensor and the wheel of the front vehicle is calculated from the terminal point,
Using the distance (a), the second distance (c), and the first height (h1), a first angle ( θ) is calculated,
A second angle α formed by the first straight line and the second straight line using the first angle θ, the distance a, the second distance c, and the first height h1 After calculating
The ACC system test and evaluation apparatus for a vehicle, characterized in that the distance (d image ) is calculated using the height (l), the first angle (θ), and the second angle (α).
제7항에 있어서,
상기 거리 산출부는,
상기 거리(a) 및 상기 거리(dimage)를 합산한 값에서 상기 전방 차량의 제원 정보로서 리어 오버행(rear overhang) 길이(dOH)를 감산하여 상기 차간 거리(dreal)를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치.
8. The method of claim 7,
The distance calculator,
and calculating the inter-vehicle distance d real by subtracting a rear overhang length d OH as the specification information of the front vehicle from the sum of the distance a and the distance d image ACC system test and evaluation device for vehicles.
제1항에 있어서,
상기 카메라 센서는 단안 카메라 센서인 것을 특징으로 하는 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치.
According to claim 1,
The camera sensor is an ACC system test and evaluation device for a vehicle, characterized in that it is a monocular camera sensor.
제 1 항에 있어서, 상기 시험 평가부는
상기 시나리오별로 상기 이론값과 상기 실측값을 비교하여 오차율을 산출하는 오차율 산출부; 및
상기 오차율 산출부에 의해 산출된 상기 오차율 각각을 이용하여 상기 ACC 시스템의 성능 특성을 분석하는 시스템 평가부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량용 ACC 시스템 시험평가 장치.
According to claim 1, wherein the test evaluation unit
an error rate calculator for calculating an error rate by comparing the theoretical value with the actual value for each scenario; and
and a system evaluation unit analyzing performance characteristics of the ACC system using each of the error rates calculated by the error rate calculating unit.
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