KR102339776B1 - 차량의 주행 제어 방법 및 장치 - Google Patents

차량의 주행 제어 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102339776B1
KR102339776B1 KR1020170100932A KR20170100932A KR102339776B1 KR 102339776 B1 KR102339776 B1 KR 102339776B1 KR 1020170100932 A KR1020170100932 A KR 1020170100932A KR 20170100932 A KR20170100932 A KR 20170100932A KR 102339776 B1 KR102339776 B1 KR 102339776B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
intersection
traffic light
calculating
driving
Prior art date
Application number
KR1020170100932A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190016690A (ko
Inventor
장철훈
전바롬
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020170100932A priority Critical patent/KR102339776B1/ko
Priority to US15/833,595 priority patent/US10496097B2/en
Priority to EP18166610.8A priority patent/EP3441908A1/en
Priority to CN201810324548.XA priority patent/CN109389844B/zh
Publication of KR20190016690A publication Critical patent/KR20190016690A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102339776B1 publication Critical patent/KR102339776B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/09623Systems involving the acquisition of information from passive traffic signs by means mounted on the vehicle
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/18Propelling the vehicle
    • B60W30/18009Propelling the vehicle related to particular drive situations
    • B60W30/18154Approaching an intersection
    • B60K35/28
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/04Traffic conditions
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
    • G05D1/0088Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/70Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/56Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G06V20/582Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of traffic signs
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/56Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G06V20/584Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of vehicle lights or traffic lights
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/56Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60Type of objects
    • G06V20/64Three-dimensional objects
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/095Traffic lights
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096708Systems 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
    • G08G1/096725Systems 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 where the received information generates an automatic action on the vehicle control
    • B60K2360/175
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40Photo or light sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403Image sensing, e.g. optical camera
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/42Image sensing, e.g. optical camera
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00Input parameters relating to objects
    • B60W2554/40Dynamic objects, e.g. animals, windblown objects
    • B60W2554/404Characteristics
    • B60W2554/4041Position
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00Input parameters relating to objects
    • B60W2554/80Spatial relation or speed relative to objects
    • B60W2554/801Lateral distance
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00Input parameters relating to objects
    • B60W2554/80Spatial relation or speed relative to objects
    • B60W2554/804Relative longitudinal speed
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2555/00Input parameters relating to exterior conditions, not covered by groups B60W2552/00, B60W2554/00
    • B60W2555/60Traffic rules, e.g. speed limits or right of way
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60YINDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2300/00Purposes or special features of road vehicle drive control systems
    • B60Y2300/18Propelling the vehicle
    • B60Y2300/18008Propelling the vehicle related to particular drive situations
    • B60Y2300/18158Approaching intersection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30236Traffic on road, railway or crossing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
    • G06T2207/30256Lane; Road marking

Abstract

차량의 주행 제어를 위한 방법 및 장치가 제공된다. 차량의 주행 제어를 위해, 차량의 위치가 교차로(intersection)에 인접한 경우, 교차로에 대한 교통 정보를 획득하고, 차량의 전방 차량에 대한 주행 정보를 획득하며, 교통 정보 및 주행 정보에 기초하여 차량이 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 차량을 제어한다.

Description

차량의 주행 제어 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CONTROLLING DRIVING VEHICLE}
아래의 실시예들은 차량의 주행을 제어하기 위한 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 도로 상의 교차로에서 차량의 주행을 제어하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
자율 주행 차량은 주행 시 차량 주변의 환경을 인식하여, 주행 경로를 자체적으로 결정하며, 자체 동력을 이용하여 독립적으로 주행한다. 자율 주행 차량은 운전자가 핸들, 가속페달 및 브레이크 등을 조작하지 않아도, 경로 상에 존재하는 장애물과 거리를 유지하고 도로의 형상을 따라 속도와 주행 방향을 조절하면서 스스로 목적지까지 도달할 수 있다. 예를 들어, 도로의 직선 구간에서는 가속을 수행하고, 곡선 도로에서는 도로의 곡률에 대응하여 주행 방향을 변경하면서 감속을 수행할 수 있다.
일 측면에 따른 차량의 주행 제어 방법은, 상기 차량의 위치가 교차로(intersection)에 인접한 경우, 상기 교차로에 대한 교통 정보를 획득하는 단계, 상기 차량과 주행 방향이 동일한 적어도 하나의 전방(front side) 차량에 대한 주행 정보를 획득하는 단계, 및 상기 교통 정보 및 상기 주행 정보에 기초하여 상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계를 포함한다.
상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계는, 상기 주행 정보에 기초하여 상기 전방 차량이 상기 교차로 상에서 미리 설정된 속력 이하로 주행하고 있는지 여부를 결정하는 단계, 및 상기 전방 차량이 상기 미리 설정된 속력 이하로 주행하고 있는 경우, 상기 차량이 상기 교차로에 진입하지 않도록 상기 차량을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전방 차량은 상기 차량과 동일한 차선에 위치한 차량일 수 있다.
상기 차량이 상기 교차로에 진입하지 않도록 상기 차량을 제어하는 단계는, 상기 차량의 정지 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 차량의 정지 위치를 결정하는 단계는, 상기 교차로의 신호등의 신호를 식별할 수 있는 도로 상의 한계 위치 및 상기 도로 상의 정지선의 위치 중 상기 차량에 더 가까운 위치를 상기 정지 위치로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 차량의 주행 제어 방법은, 상기 교차로의 신호등의 신호를 식별할 수 있는 도로 상의 한계 위치를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 한계 위치를 계산하는 단계는, 상기 차량의 전방을 촬영한 이미지에 기초하여 상기 신호등을 식별하는 단계, 상기 식별된 신호등의 크기에 기초하여 상기 신호등의 높이를 계산하는 단계, 및 상기 신호등의 높이 및 상기 이미지를 촬영한 카메라의 관측 시야(field of view: FOV)에 기초하여 상기 한계 위치를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 신호등의 높이를 계산하는 단계는, 상기 이미지의 픽셀들 중 상기 식별된 신호등을 구성하는 적어도 하나 이상의 픽셀들을 검출하는 단계, 미리 설정된 신호등의 실제 길이에 기초하여 상기 이미지의 하나의 픽셀이 나타내는 실제의 길이를 계산하는 단계, 상기 이미지에 기초하여 상기 신호등의 기둥을 식별하는 단계, 및 상기 신호등의 기둥 및 상기 하나의 픽셀이 나타내는 실제 길이를 이용하여 상기 신호등의 기둥의 길이를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 차량의 주행 제어 방법은, 상기 차량이 교차로에 접근하고 있는지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 차량이 교차로에 접근하고 있는지 여부를 결정하는 단계는, 상기 차량의 위치 및 상기 차량의 진행 방향에 기초하여 상기 차량이 상기 교차로에 접근하고 있는지 여부를 판단하는 단계, 및 상기 차량의 전방을 촬영한 이미지에 기초하여 상기 차량이 상기 교차로에 접근하고 있는지 여부를 판단하는 단계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계는, 상기 교통 정보에 기초하여 획득된 교통 신호가 정지 신호인 경우, 상기 차량이 상기 교차로에 진입하지 않도록 상기 차량을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 일 측면에 따른 차량의 주행 제어 어플리케이션은 차량에 포함된 데이터 처리 장치에 저장되고, 상기 데이터 처리 장치가, 상기 차량의 위치가 교차로(intersection)에 인접한 경우, 상기 교차로에 대한 교통 정보를 획득하는 단계, 상기 차량과 주행 방향이 동일한 적어도 하나의 전방(front side) 차량에 대한 주행 정보를 획득하는 단계, 및 상기 교통 정보 및 상기 주행 정보에 기초하여 상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계를 실행하도록 상기 데이터 처리 장치를 제어한다.
또 다른 일 측면에 따른 차량의 주행을 제어하는 장치는, 상기 차량의 주행을 제어하는 프로그램이 기록된 메모리, 및 상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램은, 상기 차량의 위치가 교차로(intersection)에 인접한 경우, 상기 교차로에 대한 교통 정보를 획득하는 단계, 상기 차량과 주행 방향이 동일한 적어도 하나의 전방(front side) 차량에 대한 주행 정보를 획득하는 단계, 및 상기 교통 정보 및 상기 주행 정보에 기초하여 상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계를 수행한다.
상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계는, 상기 주행 정보에 기초하여 상기 전방 차량이 상기 교차로 상에서 미리 설정된 속력 이하로 주행하고 있는지 여부를 결정하는 단계, 및 상기 전방 차량이 상기 미리 설정된 속력 이하로 주행하고 있는 경우, 상기 차량이 상기 교차로에 진입하지 않도록 상기 차량을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전방 차량은 상기 차량과 동일한 차선에 위치한 차량일 수 있다.
상기 차량이 상기 교차로에 진입하지 않도록 상기 차량을 제어하는 단계는, 상기 차량의 정지 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 차량의 정지 위치를 결정하는 단계는, 상기 교차로의 신호등의 신호를 식별할 수 있는 도로 상의 한계 위치 및 상기 도로 상의 정지선의 위치 중 상기 차량에 더 가까운 위치를 상기 정지 위치로 결정하는 단계를 포함할 수 있다
상기 프로그램은, 상기 교차로의 신호등의 신호를 식별할 수 있는 도로 상의 한계 위치를 계산하는 단계를 더 수행할 수 있다.
상기 한계 위치를 계산하는 단계는, 상기 차량의 전방을 촬영한 이미지에 기초하여 상기 신호등을 식별하는 단계, 상기 식별된 신호등의 크기에 기초하여 상기 신호등의 높이를 계산하는 단계, 및 상기 신호등의 높이 및 상기 이미지를 촬영한 카메라의 관측 시야(field of view: FOV)에 기초하여 상기 한계 위치를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 신호등의 높이를 계산하는 단계는, 상기 이미지의 픽셀들 중 상기 식별된 신호등을 구성하는 적어도 하나 이상의 픽셀들을 검출하는 단계, 미리 설정된 신호등의 실제 길이에 기초하여 상기 이미지의 하나의 픽셀이 나타내는 실제의 길이를 계산하는 단계, 상기 이미지에 기초하여 상기 신호등의 기둥을 식별하는 단계, 및 상기 신호등의 기둥 및 상기 하나의 픽셀이 나타내는 실제 길이를 이용하여 상기 신호등의 기둥의 길이를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
도 1은 일 예에 따른 교차로에서 발생하는 차량의 꼬리물기 상황을 도시한다.
도 2는 일 실시예에 따른 차량의 주행 제어 장치의 구성도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 차량의 주행 제어 방법의 흐름도이다.
도 4는 일 예에 따른 차량이 교차로에 접근하고 있는지 여부를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 일 예에 따른 차량이 교차로에 진입하지 않도록 차량을 제어하는 방법의 흐름도이다.
도 6은 일 예에 따른 신호등의 신호를 식별할 수 있는 도로 상의 한계 위치를 계산하는 방법의 흐름도이다.
도 7은 일 예에 따른 카메라의 관측 시야에 기초하여 계산된 한계 위치를 도시한다.
도 8은 일 예에 따른 신호등의 실제 높이를 계산하는 방법의 흐름도이다.
도 9는 일 예에 따른 차량의 전방을 촬영한 이미지를 도시한다.
도 10은 일 예에 따른 차량의 정치 위치를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 11은 일 예에 따른 차량의 정지 위치를 도시한다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 일 예에 따른 교차로에서 발생하는 차량의 꼬리물기 상황을 도시한다.
일 측면에 따르면, 차량(130)은 자율 주행 차량일 수 있다. 자율 주행 차량은 운전자로부터의 입력이 거의 없거나 또는 전혀 없는 상황에서도, 인지된 주행 환경에 따라서 자율 모드(autonomous mode)로 주행할 수 있다. 주행 환경은 자율 주행 차량에 부착 또는 설치된 하나 이상의 센서들을 통해 인지될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 센서들은 GPS(global position system), 카메라, 라이다(LIDAR), 레이더(RADAR) 및 음성 인식 센서들을 포함할 수 있고, 기재된 예들로 제한되는 것은 아니다. 주행 환경은 도로, 도로의 상태, 교통 신호, 차선의 종류, 주변 차량의 유무, 근접한 차량과의 거리, 날씨, 장애물의 유무 등을 포함할 수 있고, 기재된 예들로 제한되는 것은 아니다.
자율 주행 차량은 주행 환경을 인식하고, 주행 환경에 적합한 자율 주행 경로를 생성한다. 자율 주행 경로를 따라가도록 자율 주행 차량은 내외부의 기계적인 요소들을 제어한다. 자율 주행 차량은 자율 주행 경로를 주기적으로 생성할 수 있다. 자율 주행 차량은 자율 주행 경로를 룰 기반 모델(rule based model)을 이용하여 생성할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량이 반드시 지켜야 할 조건들이 미리 설정되어 있고, 자율 주행 차량은 조건들을 만족하는 최적의 자율 주행 경로를 생성할 수 있다. 예를 들어, 조건들 중 하나는 교통 법규를 준수하는 것일 수 있다. 다른 예로, 조건들 중 하나는 원활한 교통 상황을 만들기 위함으로써 교차로 꼬리물기(tailgating at intersection)를 하지 않는 것일 수 있다.
진행 방향의 교통 상황이 원활하지 않음에도 불구하고, 교통 신호를 따라 차량(110)이 교차로에 진입한 경우, 차량(110)은 다른 방향으로 진행하는 차량(120)의 진로를 방해한다. 차량(110)의 행위는 교차로 꼬리물기로 명명될 수 있다.
차량(130)의 진행 방향의 교통 신호가 진행 신호를 나타내더라도, 교차로 상의 교통 상황이 원활하지 않은 경우, 차량(130)이 교차로에 진입하지 않지 않는다면 교차로 꼬리물기가 발생하지 않는다. 아래에서 도 2 내지 도 11을 참조하여 차량의 교차로 꼬리물기를 방지하기 위한 차량의 주행 제어 방법이 상세하게 설명된다.
도 2는 일 실시예에 따른 차량의 주행 제어 장치의 구성도이다.
차량의 주행 제어 장치(200)는 통신부(210), 프로세서(220), 메모리(230) 및 센서(240)를 포함한다. 차량의 주행 제어 장치(200)는 도 1을 참조하여 전술된 차량(130)에 포함될 수 있다. 차량의 주행 제어 장치(200)는 데이터를 처리할 수 있는 장치이다.
통신부(210)는 프로세서(220), 메모리(230) 및 센서(240)와 연결되어 데이터를 송수신한다. 통신부(210)는 외부의 다른 장치와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다. 통신부(210)는 차량의 주행 제어 장치(200) 내의 회로망(circuitry)으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 통신부(210)는 내부 버스(internal bus) 및 외부 버스(external bus)를 포함할 수 있다. 다른 예로, 통신부(210)는 차량의 주행 제어 장치(200)와 외부의 장치를 연결하는 요소일 수 있다. 통신부(210)는 인터페이스(interface)일 수 있다. 통신부(210)는 외부의 장치로부터 데이터를 수신하여, 프로세서(220) 및 메모리(230)에 데이터를 전송할 수 있다.
프로세서(220)는 통신부(210)가 수신한 데이터 및 메모리(230)에 저장된 데이터를 처리한다.
"프로세서"는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.
프로세서(220)는 메모리(예를 들어, 메모리(230))에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(220)에 의해 유발된 인스트럭션들을 실행한다.
메모리(230)는 통신부(210)가 수신한 데이터 및 프로세서(220)가 처리한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(230)는 프로그램을 저장할 수 있다.
일 측면에 따르면, 메모리(230)는 하나 이상의 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 및 RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 및 광학 디스크 드라이브를 포함할 수 있다.
메모리(230)는 차량의 주행을 제어하는 명령어 세트(예를 들어, 소프트웨어)를 저장할 수 있다. 차량의 주행을 제어하는 명령어 세트는 프로세서(220)에 의해 실행될 수 있다. 프로세서(220)는 명령어 세트에 따라 차량의 주행을 제어할 수 있다.
센서(240)는 GPS, 카메라, 라이다(LIDAR), 레이더(RADAR) 및 음성 인식 센서들을 포함할 수 있고, 기재된 예들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 카메라는 차량의 전방을 촬영함으로써 전방 이미지를 생성한다. 카메라는 카메라의 이미지의 평면과 평지가 수직이 되도록 차량에 설치될 수 있다.
아래에서 도 3 내지 도 11을 참조하여 통신부(210), 프로세서(220), 메모리(230) 및 센서(240)가 상세히 설명된다.
도 3은 일 실시예에 따른 차량의 주행 제어 방법의 흐름도이다.
아래의 단계들(310 내지 340)은 도 2를 참조하여 전술된 차량의 주행 제어 장치(200)에 의해 수행된다. 차량은 차량의 주행 제어 장치(200)를 포함한다.
단계(310)에서, 프로세서(220)는 차량이 교차로에 접근하고 있는지 여부를 결정한다. 교차로는 삼거리 또는 사거리일 수 있으나, 기재된 실시예로 한정되지 않는다. 예를 들어, 차량의 진행 방향 차선과 다른 방향 차선이 교차하는 지점이 교차로일 수 있다. 차량이 교차로에 접근하고 있는지 여부를 결정하는 방법에 대해, 아래에서 도 4를 참조하여 상세히 설명된다.
단계(320)에서, 프로세서(220)는 차량의 위치가 교차로에 인접한 경우 교차로에 대한 교통 정보를 획득한다. 교통 정보는 교통 신호(traffic signal) 및 교통 표지(traffic sign)를 포함한다. 교통 정보를 위반하지 않도록 차량이 제어되어야 하므로, 획득된 교통 정보가 정지 신호를 나타내는 경우, 일반적인 자율 주행 경로 생성 방법에 따라 차량이 교차로에 진입하지 않도록 차량이 제어될 수 있다. 교통 정보가 진행 신호를 나타내는 경우, 차량이 교차로에 진입할지 여부를 결정하기 위해, 주변의 차량에 대한 정보가 획득될 수 있다.
단계(330)에서, 프로세서(220)는 전방 차량에 대한 주행 정보를 획득한다. 센서(240)는 카메라, 라이다(LIDAR), 및 레이더(RADAR)를 이용하여 전방 차량에 대한 주행 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전방 차량은 차량과 동일한 차선에 위치한 차량일 수 있다. 다른 예로, 전방 차량은 교차로에 진입한 차량일 수 있다. 또 다른 예로, 전방 차량은 교차로의 건너편에 위치한 차량일 수 있다.
예를 들어, 전방 차량에 대한 주행 정보는 전방 차량의 절대 속도 또는 절대 속력일 수 있다. 다른 예로, 전방 차량에 대한 주행 정보는 차량 및 전방 차량 간의 상대 속도 또는 상대 속력일 수 있다. 또 다른 예로, 전방 차량이 존재하지 않는 것도 주행 정보로 획득될 수 있다.
단계(340)에서, 프로세서(220)는 교통 정보 및 주행 정보에 기초하여 차량이 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 차량을 제어한다. 교차로에 진입하는 것으로 결정된 경우, 프로세서(220)는 교차로를 통과하는 자율 주행 경로를 생성하고, 생성된 자율 주행 경로에 따라 차량이 주행하도록 차량을 제어할 수 있다. 교차로에 진입하지 않는 것으로 결정된 경우, 프로세서(220)는 교차로에 진입하는 것으로 결정될 때까지 차량이 도로 상에 정지하도록 차량을 제어할 수 있고, 차량이 도로 상에 정지하는 위치를 결정할 수 있다. 차량이 교차로에 진입할지 여부를 결정하는 방법에 대해, 아래에서 도 5를 참조하여 상세히 설명된다.
도 4는 일 예에 따른 차량이 교차로에 접근하고 있는지 여부를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 3을 참조하여 전술된 단계(310)는 아래의 단계들(410 및 420)을 포함한다.
단계(410)에서, 프로세서(220)는 차량의 위치 및 차량의 방향에 기초하여 차량이 교차로에 접근하고 있는지 여부를 판단한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 메모리(230)에 저장된 도로의 정보를 나타내는 지도를 이용하여 차량이 교차로에 접근하고 있는지 여부를 판단할 수 있다. GPS로부터 획득된 차량의 GPS 위치에 기초하여 상기의 지도 상의 차량의 위치가 검출될 수 있다. 프로세서(220)는 차량의 위치 및 차량의 진행 방향에 기초하여 차량이 지도 상의 교차로에 접근하고 있는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 차량의 GPS 위치가 지도 상의 교차로부터 미리 설정된 거리 이내이고, 변화되는 차량의 GPS 위치 및 상기의 교차로 간의 거리가 점점 가까워지는 경우, 차량이 지도 상의 교차로에 접근하고 있는 것으로 결정될 수 있다.
단계(420)에서, 프로세서(220)는 차량의 전방을 촬영한 이미지에 기초하여 차량이 교차로에 접근하고 있는지 여부를 판단한다. 센서(240)의 카메라는 차량의 전방을 촬영함으로써 차량의 전방 이미지를 생성할 수 있다. 프로세서(220)는 전방 이미지 내의 교차로를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 차량의 진행 방향의 도로와 상이한 진행 방향의 도로가 교차하는 경우, 상기의 교차 지점을 교차로로 판단할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(220)는 중앙선이 없는 지점을 교차로로 판단할 수 있다. 또 다른 예로, 프로세서(220)는 주행 차선의 가장 바깥쪽 차선의 방향이 중앙선의 방향과 상이한 경우 바깥쪽 차선의 방향이 변화하는 지점을 교차로로 판단할 수 있다. 또 다른 예로, 프로세서(220)는 교통 표지에 기초하여 교차로를 식별할 수 있다.
일 측면에 따르면, 단계(410) 및 단계(420) 중 어느 하나가 수행될 수 있다. 다른 일 측면에 따르면, 단계(410) 및 단계(420)가 모두 수행될 수 있고, 프로세서(220)는 단계(410) 및 단계(420)에 의해 판단된 결과에 기초하여 차량이 교차로에 접근하고 있는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 단계(410)에 의한 결과 및 단계(420)에 의한 결과 중 적어도 하나의 결과가 차량이 교차로에 접근하고 있음을 나타내는 경우, 프로세서(220)는 차량이 교차로에 접근하고 있는 것으로 결정할 수 있다.
도 5는 일 예에 따른 차량이 교차로에 진입하지 않도록 차량을 제어하는 방법의 흐름도이다.
도 3을 참조하여 전술된 단계(340)는 아래의 단계들(510 및 520)을 포함한다.
단계(510)에서, 프로세서(220)는 전방 차량의 주행 정보에 기초하여 전방 차량이 교차로 상에서 미리 설정된 속도 또는 속력 이하로 주행하고 있는지 여부를 결정한다. 다른 예로, 프로세서(220)는 차량 및 전방 차량 간의 상대 속도 또는 상대 속력이 미리 설정된 속도 또는 속력 이하인지 여부를 결정할 수 있다.
단계(520)에서, 프로세서(220)는 전방 차량이 미리 설정된 속도 또는 속력 이하로 주행하고 있는 경우, 차량이 교차로에 진입하지 않도록 차량을 제어한다. 다른 예로, 프로세서(220)는 차량 및 전방 차량 간의 상대 속도 또는 상대 속력이 미리 설정된 속도 또는 속력 이하인 경우, 차량이 교차로에 진입하지 않도록 차량을 제어한다. 또 다른 예로, 프로세서(220)는 차량 및 전방 차량 간의 상대 속도의 감소율 또는 상대 속력의 감소율이 미리 설정된 감소율 이상인 경우, 차량이 교차로에 진입하지 않도록 차량을 제어한다.
프로세서(220)는 차량이 교차로에 진입하지 않도록 차량을 제어하기 위해, 차량이 정지할 위치를 도로 상에 결정할 수 있다. 차량의 정치 위치를 결정하는 방법에 대해, 아래에서 도 6 내지 도 11을 참조하여 상세히 설명된다.
도 6은 일 예에 따른 신호등의 신호를 식별할 수 있는 도로 상의 한계 위치를 계산하는 방법의 흐름도이다.
아래의 단계(610)는 도 3을 참조하여 전술된 단계(340)가 수행되기 전에 수행될 수 있다. 예를 들어, 단계(610)는 도 3을 참조하여 전술된 단계들(310 내지 330)과 병렬적으로 수행될 수 있다.
단계(610)는 단계들(612, 614 및 616)을 포함한다.
단계(612)에서, 프로세서(220)는 차량의 전방을 촬영한 이미지에 기초하여 이미지 내의 신호등을 식별한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 메모리(230)에 저장된 데이터 베이스를 이용하여 이미지 내의 신호등을 식별할 수 있다. 데이터 베이스는 복수의 신호등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기의 신호등은 차량의 진행 방향에 대한 교통 신호를 표시할 수 있다.
일 측면에 따르면, 단계(612)에서 식별된 신호등 및 교통 신호는 단계(320)의 교통 정보의 일부분일 수 있다.
단계(614)에서, 프로세서(220)는 신호등의 크기에 기초하여 신호등의 높이를 계산한다. 신호등의 높이를 계산하는 방법에 대해, 아래에서 도 8 및 9를 참조하여 상세히 설명된다.
단계(616)에서, 프로세서(220)는 신호등의 높이 및 카메라의 관측 시야(field of view: FOV)에 기초하여 교차로의 신호등의 신호를 식별할 수 있는 도로 상의 한계 위치를 계산한다. 상기의 카메라는 차량의 전방을 촬영하는 카메라이다. 한계 위치를 계산하는 방법에 대해, 아래에서 도 7을 참조하여 상세히 설명한다.
도 7은 일 예에 따른 카메라의 관측 시야에 기초하여 계산된 한계 위치를 도시한다.
일 측면에 따르면, 차량(710)의 전방을 촬영하는 카메라(711)의 틸팅 각도(tilting angle)는 고정될 수 있다. 틸팅 각도는 카메라(711)의 축이 수평면 또는 지평면에 대하여 갖는 경사각이다. 예를 들어, 카메라(711)는 60도의 관측 시야를 가질 수 있다. 관측 시야는 카메라(711)가 한번에 촬영할 수 있는 영역의 크기를 각으로 나타낸 것이다.
카메라(711)가 신호등(730)을 촬영할 수 있는 한계 위치(713)는 신호등(730)의 기둥(732)의 길이 및 카메라(711)의 관측 시야를 이용하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 카메라(711)의 틸팅 각도가 수평선 또는 지평선과 평행하고, 카메라(711)의 FOV가 60도이며, 지면으로부터 카메라(711)의 높이가 1.3m이고, 기둥(732)의 길이가 5.0m인 경우, 카메라(711)가 신호등(730)을 촬영할 수 있는 한계 위치(713)는 기둥(732)의 위치로부터 6.4m 떨어진 위치로 계산된다.
다른 예로, 차량(720)의 카메라(722)의 FOV가 30도인 경우, 카메라(722)가 신호등(730)을 촬영할 수 있는 한계 위치(723)는 기둥(732)의 위치로부터 13.8m 떨어진 위치로 계산된다.
상기의 실시예들에 따르면, 차량(710 또는 720) 한계 위치를 계산하기 위해서는, 신호등(730)의 높이 또는 신호등(730)의 기둥(732)의 길이가 요구된다.
일 측면에 따르면, 신호등(730)의 높이 또는 신호등(730)의 기둥(732)의 길이는 차량(710 또는 720)이 촬영한 전방 이미지를 이용하여 계산될 수 있다. 신호등(730)의 기둥(732)의 길이를 계산하는 방법에 대해, 아래에서 도 8을 참조하여 상세히 설명된다.
도 8은 일 예에 따른 신호등의 실제 높이를 계산하는 방법의 흐름도이다.
도 6을 참조하여 전술된 단계(614)는 아래의 단계들(810 내지 840)을 포함한다.
단계(810)에서, 프로세서(220)는 촬영된 이미지의 픽셀들 중 식별된 신호등을 구성하는 적어도 하나 이상의 픽셀들을 검출한다.
단계(820)에서, 프로세서(220)는 미리 설정된 신호등의 실제 길이에 기초하여 상기의 이미지의 하나의 픽셀이 나타내는 실제의 길이를 계산한다. 복수의 신호들 중 식별된 신호등에 대응하는 실제 길이가 이용될 수 있다. 예를 들어, 신호등의 가로의 실제 길이가 1m이고, 신호등을 구성하는 가로 방향의 픽셀들이 개수가 100개인 경우, 하나의 픽셀이 나타내는 실제의 길이는 1cm일 수 있다.
단계(830)에서, 프로세서(220)는 촬영된 이미지에 기초하여 신호등의 기둥을 식별한다. 프로세서(220)는 식별된 신호등과 연결된 기둥을 신호등의 기둥으로 식별할 수 있다.
단계(840)에서, 프로세서(220)는 식별된 신호등의 기둥 및 하나의 픽셀이 나타내는 실제의 길이를 이용하여 신호등의 기둥의 길이를 계산한다. 계산된 신호등의 기둥의 길이는 실제의 길이일 수 있다. 예를 들어, 기둥을 구성하는 세로 방향의 픽셀들의 개수가 500개이고, 하나의 픽셀이 나타내는 실제의 길이가 1cm인 경우, 기둥의 길이는 5m일 수 있다. 기둥의 길이는 신호등의 높이 일 수 있다.
도 9는 일 예에 따른 차량의 전방을 촬영한 이미지를 도시한다.
차량은 차량의 전방을 촬영함으로써 이미지(900)를 생성한다. 프로세서(220)는 이미지(900)의 신호등(910 및 912)을 식별할 수 있다. 프로세서(220)는 식별된 신호등(910 및 912)의 실제 길이에 기초하여 이미지(900)의 하나의 픽셀이 나타내는 실제의 길이를 계산할 수 있다.
프로세서(220)는 이미지(900)의 신호등(910 및 912)의 기둥(914)을 식별한다. 프로세서(220)는 기둥(914) 중 신호등(910 및 912)의 높이를 나타내는 부분(915)을 식별하고, 부분(915)의 길이를 계산할 수 있다. 부분(915)의 길이는 신호등(910 및 912)의 높이일 수 있다.
프로세서(220)는 신호등(910 및 912)의 높이 및 카메라의 FOV에 기초하여 차량이 신호등(910 및 912)의 신호를 식별할 수 있는 도로 상의 한계 위치를 계산할 수 있다.
도 10은 일 예에 따른 차량의 정치 위치를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 4를 참조하여 전술된 단계(520)는 아래의 단계들(1010 및 1020)을 포함한다.
단계(1010)에서, 프로세서(220)는 도 6 내지 도 9를 참조하여 전술된 한계 위치가 도로 상의 정지선의 위치보다 차량에 더 가까운지 여부를 판단한다.
단계(1020)에서, 프로세서(220)는 상기의 판단 결과에 기초하여 차량의 정지 위치를 결정한다. 단계(1020)는 아래의 단계들(1022 및 1024)을 포함할 수 있다.
단계(1022)에서, 프로세서(220)는 한계 위치가 정지선의 위치보다 차량에 더 가까운 것으로 판단된 경우, 한계 위치를 정지 위치로 결정한다.
단계(1024)에서, 프로세서(220)는 정지선의 위치가 한계 위치보다 차량에 더 가까운 것으로 판단된 경우, 정지선의 위치를 정지 위치로 결정한다.
도 11은 일 예에 따른 차량의 정지 위치를 도시한다.
차량(1110)은 차량(1100)의 주행 제어 장치(200)를 포함한다. 차량(1100)의 주행 제어 장치(200)는 차량(1110)이 교차로에 인접한 경우, 차량(1100)이 교차로에 진입할 수 있는지 여부를 판단한다. 차량(1100)이 교차로에 진입할 수 없는 것으로 판단된 경우, 차량(1100)의 주행 제어 장치(200)는 도로 상의 정지 위치를 결정하고, 결정된 정지 위치에 차량(1100)이 정지하도록 차량(1100)을 제어한다.
차량(1100)의 주행 제어 장치(200)는 정지선(1110)의 위치를 결정하고, 신호등의 신호를 식별할 수 있는 도로 상의 한계 위치(1120)를 결정한다. 차량(1100)의 주행 제어 장치(200)는 정지선(1110)의 위치 및 한계 위치(1120) 중 차량(1100)에 더 가까운 한계 위치(1120)를 정지 위치로 결정한다. 주행 제어 장치(200)는 차량(1100)이 한계 위치(1120)에 정지하도록 차량(1100)을 제어한다.
차량(1100)의 주행 제어 장치(200)는 차량(1100)이 교차로에 진입할 수 있는 것으로 판단된 경우 차량(1100)이 교차로를 진입하도록 차량(1100)을 제어한다.
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.
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.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
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.
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.
 이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 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.
200: 주행 제어 장치
210: 통신부
220: 프로세서
230: 메모리

Claims (20)

  1. 차량의 주행 제어 방법에 있어서,
    상기 차량의 위치가 교차로(intersection)에 인접한 경우, 상기 교차로에 대한 교통 정보를 획득하는 단계;
    상기 차량과 주행 방향이 동일한 적어도 하나의 전방(front side) 차량에 대한 주행 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 교통 정보 및 상기 주행 정보에 기초하여 상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계
    를 포함하고,
    상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계는,
    상기 차량이 상기 교차로에 진입하지 않도록 상기 차량을 제어하는 경우, 상기 교차로의 신호등의 신호를 식별할 수 있는 도로 상의 한계 위치를 계산하는 단계; 및
    상기 한계 위치 및 상기 도로 상의 정지선의 위치에 기초하여 상기 차량의 정지 위치를 결정하는 단계를 포함하고,
    한계 위치를 계산하는 단계는,
    상기 차량의 전방을 촬영한 이미지에 기초하여 상기 신호등을 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 신호등의 크기에 기초하여 상기 신호등의 높이를 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 신호등의 높이를 계산하는 단계는,
    상기 이미지의 픽셀들 중 상기 식별된 신호등을 구성하는 적어도 하나 이상의 픽셀들을 검출하는 단계;
    미리 설정된 신호등의 실제 길이에 기초하여 상기 이미지의 하나의 픽셀이 나타내는 실제의 길이를 계산하는 단계;
    상기 이미지에 기초하여 상기 신호등의 기둥을 식별하는 단계; 및
    상기 신호등의 기둥 및 상기 하나의 픽셀이 나타내는 실제 길이를 이용하여 상기 신호등의 기둥의 길이를 계산하는 단계
    를 포함하는,
    차량의 주행 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계는,
    상기 주행 정보에 기초하여 상기 전방 차량이 상기 교차로 상에서 미리 설정된 속력 이하로 주행하고 있는지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 전방 차량이 상기 미리 설정된 속력 이하로 주행하고 있는 경우, 상기 차량이 상기 교차로에 진입하지 않도록 상기 차량을 제어하는 단계
    를 포함하는,
    차량의 주행 제어 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 전방 차량은 상기 차량과 동일한 차선에 위치한 차량인,
    차량의 주행 제어 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 차량의 정지 위치를 결정하는 단계는,
    상기 교차로의 신호등의 신호를 식별할 수 있는 도로 상의 한계 위치 및 상기 도로 상의 정지선의 위치 중 상기 차량에 더 가까운 위치를 상기 정지 위치로 결정하는 단계
    를 포함하는,
    차량의 주행 제어 방법.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 한계 위치를 계산하는 단계는,
    상기 신호등의 높이 및 상기 이미지를 촬영한 카메라의 관측 시야(field of view: FOV)에 기초하여 상기 한계 위치를 계산하는 단계
    를 더 포함하는,
    차량의 주행 제어 방법.
  8. 삭제
  9. 제1항에 있어서,
    상기 차량이 교차로에 접근하고 있는지 여부를 결정하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 차량이 교차로에 접근하고 있는지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 차량의 위치 및 상기 차량의 진행 방향에 기초하여 상기 차량이 상기 교차로에 접근하고 있는지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 차량의 전방을 촬영한 이미지에 기초하여 상기 차량이 상기 교차로에 접근하고 있는지 여부를 판단하는 단계
    중 적어도 하나를 포함하는,
    차량의 주행 제어 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계는,
    상기 교통 정보에 기초하여 획득된 교통 신호가 정지 신호인 경우, 상기 차량이 상기 교차로에 진입하지 않도록 상기 차량을 제어하는 단계
    를 포함하는,
    차량의 주행 제어 방법.
  11. 제1항 내지 제3항, 제5항, 제7항, 제9항, 및 제10항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  12. 차량의 주행 제어 어플리케이션은 차량의 데이터 처리 장치에 저장되고, 상기 데이터 처리 장치가,
    상기 차량의 위치가 교차로(intersection)에 인접한 경우, 상기 교차로에 대한 교통 정보를 획득하는 단계;
    상기 차량과 주행 방향이 동일한 적어도 하나의 전방(front side) 차량에 대한 주행 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 교통 정보 및 상기 주행 정보에 기초하여 상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계
    를 실행하도록 상기 데이터 처리 장치를 제어하고,
    상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계는,
    상기 차량이 상기 교차로에 진입하지 않도록 상기 차량을 제어하는 경우, 상기 교차로의 신호등의 신호를 식별할 수 있는 도로 상의 한계 위치를 계산하는 단계; 및
    상기 한계 위치 및 상기 도로 상의 정지선의 위치에 기초하여 상기 차량의 정지 위치를 결정하는 단계를 포함하고,
    한계 위치를 계산하는 단계는,
    상기 차량의 전방을 촬영한 이미지에 기초하여 상기 신호등을 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 신호등의 크기에 기초하여 상기 신호등의 높이를 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 신호등의 높이를 계산하는 단계는,
    상기 이미지의 픽셀들 중 상기 식별된 신호등을 구성하는 적어도 하나 이상의 픽셀들을 검출하는 단계;
    미리 설정된 신호등의 실제 길이에 기초하여 상기 이미지의 하나의 픽셀이 나타내는 실제의 길이를 계산하는 단계;
    상기 이미지에 기초하여 상기 신호등의 기둥을 식별하는 단계; 및
    상기 신호등의 기둥 및 상기 하나의 픽셀이 나타내는 실제 길이를 이용하여 상기 신호등의 기둥의 길이를 계산하는 단계
    를 포함하는,
    차량의 주행 제어 어플리케이션.
  13. 차량의 주행을 제어하는 장치에 있어서,
    상기 차량의 주행을 제어하는 프로그램이 기록된 메모리; 및
    상기 프로그램을 수행하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로그램은,
    상기 차량의 위치가 교차로(intersection)에 인접한 경우, 상기 교차로에 대한 교통 정보를 획득하는 단계;
    상기 차량과 주행 방향이 동일한 적어도 하나의 전방(front side) 차량에 대한 주행 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 교통 정보 및 상기 주행 정보에 기초하여 상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계
    를 수행하고,
    상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계는,
    상기 차량이 상기 교차로에 진입하지 않도록 상기 차량을 제어하는 경우, 상기 교차로의 신호등의 신호를 식별할 수 있는 도로 상의 한계 위치를 계산하는 단계; 및
    상기 한계 위치 및 상기 도로 상의 정지선의 위치에 기초하여 상기 차량의 정지 위치를 결정하는 단계를 포함하고,
    한계 위치를 계산하는 단계는,
    상기 차량의 전방을 촬영한 이미지에 기초하여 상기 신호등을 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 신호등의 크기에 기초하여 상기 신호등의 높이를 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 신호등의 높이를 계산하는 단계는,
    상기 이미지의 픽셀들 중 상기 식별된 신호등을 구성하는 적어도 하나 이상의 픽셀들을 검출하는 단계;
    미리 설정된 신호등의 실제 길이에 기초하여 상기 이미지의 하나의 픽셀이 나타내는 실제의 길이를 계산하는 단계;
    상기 이미지에 기초하여 상기 신호등의 기둥을 식별하는 단계; 및
    상기 신호등의 기둥 및 상기 하나의 픽셀이 나타내는 실제 길이를 이용하여 상기 신호등의 기둥의 길이를 계산하는 단계
    를 포함하는,
    차량의 주행 제어 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 차량이 상기 교차로에 진입할지 여부를 결정함으로써 상기 차량을 제어하는 단계는,
    상기 주행 정보에 기초하여 상기 전방 차량이 상기 교차로 상에서 미리 설정된 속력 이하로 주행하고 있는지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 전방 차량이 상기 미리 설정된 속력 이하로 주행하고 있는 경우, 상기 차량이 상기 교차로에 진입하지 않도록 상기 차량을 제어하는 단계
    를 포함하는,
    차량의 주행 제어 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 전방 차량은 상기 차량과 동일한 차선에 위치한 차량인,
    차량의 주행 제어 장치.
  16. 삭제
  17. 제13항에 있어서,
    상기 차량의 정지 위치를 결정하는 단계는,
    상기 교차로의 신호등의 신호를 식별할 수 있는 도로 상의 한계 위치 및 상기 도로 상의 정지선의 위치 중 상기 차량에 더 가까운 위치를 상기 정지 위치로 결정하는 단계
    를 포함하는,
    차량의 주행 제어 장치.
  18. 삭제
  19. 제13항에 있어서,
    상기 한계 위치를 계산하는 단계는,
    상기 신호등의 높이 및 상기 이미지를 촬영한 카메라의 관측 시야(field of view: FOV)에 기초하여 상기 한계 위치를 계산하는 단계
    를 더 포함하는,
    차량의 주행 제어 장치.

  20. 삭제
KR1020170100932A 2017-08-09 2017-08-09 차량의 주행 제어 방법 및 장치 KR102339776B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170100932A KR102339776B1 (ko) 2017-08-09 2017-08-09 차량의 주행 제어 방법 및 장치
US15/833,595 US10496097B2 (en) 2017-08-09 2017-12-06 Method and apparatus for controlling driving of vehicle
EP18166610.8A EP3441908A1 (en) 2017-08-09 2018-04-10 Method and apparatus for controlling driving of vehicle
CN201810324548.XA CN109389844B (zh) 2017-08-09 2018-04-12 用于控制车辆的驾驶的方法和设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170100932A KR102339776B1 (ko) 2017-08-09 2017-08-09 차량의 주행 제어 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190016690A KR20190016690A (ko) 2019-02-19
KR102339776B1 true KR102339776B1 (ko) 2021-12-15

Family

ID=61965793

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170100932A KR102339776B1 (ko) 2017-08-09 2017-08-09 차량의 주행 제어 방법 및 장치

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10496097B2 (ko)
EP (1) EP3441908A1 (ko)
KR (1) KR102339776B1 (ko)
CN (1) CN109389844B (ko)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101973627B1 (ko) * 2017-07-11 2019-04-29 엘지전자 주식회사 차량에 구비된 차량 제어 장치 및 차량의 제어방법
US20210101625A1 (en) * 2019-10-08 2021-04-08 Motional Ad Llc Navigating multi-way stop intersections with an autonomous vehicle
CN112750321A (zh) * 2019-10-31 2021-05-04 奥迪股份公司 辅助当前车辆通过道路交叉口的系统、方法和存储介质
US20210155241A1 (en) * 2019-11-22 2021-05-27 Magna Electronics Inc. Vehicular control system with controlled vehicle stopping and starting at intersection
US11145193B2 (en) * 2019-12-20 2021-10-12 Qualcom Incorporated Intersection trajectory determination and messaging
CN113428081B (zh) * 2020-03-19 2023-08-29 荷兰移动驱动器公司 交通安全管控方法、车载装置及可读存储介质
CN111882905B (zh) * 2020-07-31 2021-03-12 爱易成技术(天津)有限公司 一种道路交通预约通行的实现方法、系统及电子设备
KR20220032912A (ko) * 2020-09-08 2022-03-15 현대모비스 주식회사 차량의 주행 제어 장치 및 방법
CN112509353B (zh) * 2020-11-04 2022-05-24 深圳优地科技有限公司 一种机器人的过路方法、装置、机器人和存储介质
FR3137982A1 (fr) * 2022-07-13 2024-01-19 Psa Automobiles Sa Procédé et dispositif de gestion d’un arrêt d’un véhicule autonome circulant sur une voie de circulation.

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100815153B1 (ko) * 2006-11-08 2008-03-19 한국전자통신연구원 카메라를 이용한 차량용 내비게이션의 교차로 안내 장치 및그 방법
JP2009003766A (ja) * 2007-06-22 2009-01-08 Denso Corp 車両用交差点警報出力装置及び交差点警報出力システム
JP2013177098A (ja) * 2012-02-29 2013-09-09 Nissan Motor Co Ltd 車両制御装置及び車両制御方法
JP2014028543A (ja) 2012-07-31 2014-02-13 Nissan Motor Co Ltd 車両用走行制御装置及び方法
KR101405085B1 (ko) 2012-12-21 2014-06-19 (주)에이치아이디솔루션 차량녹화영상분석 방법 및 장치

Family Cites Families (39)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100324557B1 (ko) 1999-04-27 2002-02-16 윤장진 차량 항법장치를 이용한 차량의 자동 운행방법 및 운행장치
DE10303010A1 (de) 2003-01-27 2004-08-05 Volkswagen Ag Verfahren und Einrichtung zur automatischen Anpassung der Geschwindigkeit
JP4915739B2 (ja) * 2007-05-31 2012-04-11 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 運転支援装置
CN101350133A (zh) * 2007-12-03 2009-01-21 李幸超 增加含交叉路口的道路车流量的方法
DE112009004886T5 (de) * 2009-06-09 2012-06-14 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Fahrunterstützungsvorrichtung
KR20110070693A (ko) 2009-12-18 2011-06-24 한국전자통신연구원 교차로 진입 차량을 위한 차량 제어 방법 및 장치
JP2012053749A (ja) 2010-09-02 2012-03-15 Takata Corp 運転支援システム
KR101029096B1 (ko) 2010-11-18 2011-04-13 김은숙 차량의 측면 충돌 회피 방법
KR101287585B1 (ko) 2012-04-20 2013-07-19 서울과학기술대학교 산학협력단 교차로·횡단보도 꼬리물기 예방시스템
KR101362706B1 (ko) 2012-11-23 2014-02-24 현대엠엔소프트 주식회사 차량의 직진 주행성 확보 시스템 및 그 방법
KR101715020B1 (ko) 2013-02-18 2017-03-13 주식회사 만도 차량 도로 안전 주행 유도 장치 및 그 안전 주행 유도 방법
KR101811470B1 (ko) 2013-05-03 2017-12-22 주식회사 만도 차량 간 교차로 충돌 방지방법
US9254846B2 (en) * 2013-05-03 2016-02-09 Google Inc. Predictive reasoning for controlling speed of a vehicle
EP3006294A4 (en) 2013-05-31 2017-02-22 Hitachi Automotive Systems, Ltd. Vehicle control device
JP6128218B2 (ja) 2013-07-19 2017-05-17 日産自動車株式会社 車両用運転支援装置及び車両用運転支援方法
CN103489324B (zh) * 2013-09-22 2015-09-09 北京联合大学 一种基于无人驾驶的实时动态红绿灯检测识别方法
JP6112054B2 (ja) * 2014-01-31 2017-04-12 株式会社Jvcケンウッド 電子機器、電子機器の制御方法及び電子機器の制御プログラム
US20150336546A1 (en) * 2014-05-19 2015-11-26 Umm Al-Qura University Method and system for vehicle to sense roadblock
CN112866566B (zh) * 2014-05-29 2023-05-09 株式会社尼康 驾驶辅助装置及驾驶辅助装置搭载车辆
JP6295859B2 (ja) * 2014-07-08 2018-03-20 株式会社デンソー 車載システム、情報処理装置、及びプログラム
KR101664582B1 (ko) 2014-11-12 2016-10-10 현대자동차주식회사 자율주행차량의 주행경로 생성장치 및 방법
JP6462328B2 (ja) * 2014-11-18 2019-01-30 日立オートモティブシステムズ株式会社 走行制御システム
JP6166249B2 (ja) 2014-12-25 2017-07-19 本田技研工業株式会社 交通支援装置
CN104574960B (zh) * 2014-12-25 2016-08-24 宁波中国科学院信息技术应用研究院 一种交通灯识别方法
KR20160100788A (ko) * 2015-02-16 2016-08-24 한국전자통신연구원 이동체의 이동속도 측정장치 및 그 방법
KR102384175B1 (ko) * 2015-07-29 2022-04-08 주식회사 만도모빌리티솔루션즈 차량의 카메라 장치
KR20170030816A (ko) 2015-09-10 2017-03-20 주식회사 만도 신호등 감지기능을 갖는 자동 순항 제어장치 및 제어방법
JP6304223B2 (ja) * 2015-12-10 2018-04-04 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置
KR101717938B1 (ko) 2015-12-16 2017-03-21 주식회사 경신 교차로 진입 안내 장치 및 방법
CN106910349B (zh) * 2015-12-23 2020-03-20 中国移动通信集团公司 一种交通信号灯控制方法和系统
KR101826408B1 (ko) * 2016-03-03 2018-03-22 엘지전자 주식회사 디스플레이 장치 및 이를 포함하는 차량
EP3426521A4 (en) * 2016-03-06 2019-11-20 Foresight Automotive Ltd. VEHICLE ALERT SYSTEM AND METHOD IN PROGRESS
CN106205170B (zh) * 2016-08-30 2020-06-12 上海交通大学 一种用于自动驾驶的路口精确停车装置与方法
KR102581779B1 (ko) * 2016-10-11 2023-09-25 주식회사 에이치엘클레무브 교차로충돌방지시스템 및 교차로충돌방지방법
KR20160132789A (ko) 2016-10-31 2016-11-21 도영민 사회적 자율주행 교통장치
JP6828428B2 (ja) * 2016-12-27 2021-02-10 株式会社デンソー 車両用衝突回避支援装置および車両の衝突回避支援方法
CN106846871B (zh) * 2017-03-21 2020-08-28 广东数相智能科技有限公司 一种根据导航路径规划车速的方法、装置及系统
CN106981205A (zh) * 2017-05-18 2017-07-25 王德旺 一种新型智能路口红绿灯控制器的实现方法
JP6962127B2 (ja) * 2017-10-19 2021-11-05 トヨタ自動車株式会社 信号機情報提供システムおよび信号機情報提供方法、ならびにそれに用いられるサーバ

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100815153B1 (ko) * 2006-11-08 2008-03-19 한국전자통신연구원 카메라를 이용한 차량용 내비게이션의 교차로 안내 장치 및그 방법
JP2008139295A (ja) 2006-11-08 2008-06-19 Korea Electronics Telecommun カメラを用いた車両用ナビゲーションの交差点案内装置及びその方法
JP2009003766A (ja) * 2007-06-22 2009-01-08 Denso Corp 車両用交差点警報出力装置及び交差点警報出力システム
JP2013177098A (ja) * 2012-02-29 2013-09-09 Nissan Motor Co Ltd 車両制御装置及び車両制御方法
JP2014028543A (ja) 2012-07-31 2014-02-13 Nissan Motor Co Ltd 車両用走行制御装置及び方法
KR101405085B1 (ko) 2012-12-21 2014-06-19 (주)에이치아이디솔루션 차량녹화영상분석 방법 및 장치

Also Published As

Publication number Publication date
EP3441908A1 (en) 2019-02-13
KR20190016690A (ko) 2019-02-19
CN109389844A (zh) 2019-02-26
CN109389844B (zh) 2022-05-03
US20190049964A1 (en) 2019-02-14
US10496097B2 (en) 2019-12-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102339776B1 (ko) 차량의 주행 제어 방법 및 장치
US11462022B2 (en) Traffic signal analysis system
KR102354615B1 (ko) 자율 주행 차량의 저속 정경을 위한 보행자 상호 작용 시스템
US11367354B2 (en) Traffic prediction based on map images for autonomous driving
US11427211B2 (en) Methods for handling sensor failures in autonomous driving vehicles
EP3309640B1 (en) Group driving style learning framework for autonomous vehicles
EP3359436B1 (en) Method and system for operating autonomous driving vehicles based on motion plans
US10943485B2 (en) Perception assistant for autonomous driving vehicles (ADVs)
US20160325750A1 (en) Travel control apparatus
US11561546B2 (en) Tunnel-based planning system for autonomous driving vehicles
US10606273B2 (en) System and method for trajectory re-planning of autonomous driving vehicles
US11485353B2 (en) Segmenting a parking trajectory to control an autonomous driving vehicle to park
US20210221405A1 (en) A pedestrian probability prediction system for autonomous vehicles
KR102567973B1 (ko) 자율주행 차량의 주행정보 제공 방법
KR20180061686A (ko) 자율 주행 경로 생성 방법 및 그 장치
US11488395B2 (en) Systems and methods for vehicular navigation
JP6776842B2 (ja) 駐車支援方法及び駐車支援装置
WO2024004532A1 (ja) 運転制御装置、運転制御方法、情報提示制御装置及び情報提示制御方法
US20220402484A1 (en) Driving assistance apparatus
JP7043982B2 (ja) 車両制御装置
JP2021183450A (ja) 車両の走行支援方法および走行支援装置
JP2019219885A (ja) 運転支援方法及び運転支援装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right