KR102348110B1 - 차량 크기 추정 장치, 그 방법 및 그를 포함한 차량 인지 시스템 - Google Patents

차량 크기 추정 장치, 그 방법 및 그를 포함한 차량 인지 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 차량 크기 추정 장치, 그 방법 및 그를 포함한 차량 인지 시스템 에 관한 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 차량 크기 추정장치는 V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 V2V 프로파일을 생성하는 V2V 프로파일 생성부; 라이다 클러스터링 결과를 이용하여 라이다 프로파일을 생성하는 라이다 프로파일 생성부; 하나의 객체를 관리하는 단위인 트랙(track) 레벨에서 상기 V2V 프로파일과 상기 라이다 프로파일을 매칭하는 프로파일 매칭부; 상기 프로파일 매칭부에서 매칭된 프로파일에 해당하는 객체인 타차에 대해 상기 라이다 프로파일을 이용하여 상기 타차에 대한 차량 크기를 추정하는 차량 크기 추정부; 및 상기 V2V 프로파일을 이용하여 상기 추정된 차량 크기를 보정하는 차량 크기 보정부를 포함 할 수 있다.

Description

차량 크기 추정 장치, 그 방법 및 그를 포함한 차량 인지 시스템{Apparatus for estimating size of vehicle, method for thereof, system for recognition a vehicle}
본 발명은 차량 크기 추정 장치, 그 방법 및 그를 포함한 차량 인지 시스템 에 관한 것으로, 보다 상세하게는 V2V 통신을 통해 수신한 정보와 라이다(Lidar)로부터 추출한 정보를 정확히 매칭 및 융합하여 전방차량을 정확히 인지할 수 잇는 기술에 관한 것이다.
주행 중 전방 차량의 인지를 위해 차량의 크기를 추정하는 기술이 필요하다. 이러한 차량 크기 추정을 위해 라이다(Lidar) 등의 센서나 카메라를 이용하거나, V2V 통신을 이용하여 주변 차량으로부터 해당 차량의 정보를 수신하여 이용할 수 있다.
그런데 라이다의 경우, 라이다를 이용한 전방차량의 측정값은 대다수의 경우에서 종/횡면 중 한 면의 결과만을 얻을 수 있으며 제한적인 상황에서만 대상차량의 종/횡면 모두를 측정하여 그 크기를 알 수 있어, 대상차량의 일부분이 시야각을 벗어나거나 가려짐이 발생한 경우는 전혀 그 크기를 알 수 없다.
또한, V2V 통신 정보의 경우 정확한 크기를 알 수 있으나 상대위치가 GPS에 의존하므로 일반적인 상황에서는 그 위치정확도를 충분히 확보 할 수 없게 된다.
본 발명의 실시예는 V2V 통신을 통해 수신한 정보와 라이다(Lidar)로부터 추출한 정보를 하나의 객체정보를 관리하는 단위인 트랙 레벨에서 융합하여 전방차량의 전장과 전폭을 정확히 추정할 수 있는 차량 크기 추정 장치, 그 방법 및 그를 포함한 차량 인지 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명의 기술적 과제들은 명세서 상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 차량 크기 추정장치는 V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 V2V 프로파일을 생성하는 V2V 프로파일 생성부; 라이다 클러스터링 결과를 이용하여 라이다 프로파일을 생성하는 라이다 프로파일 생성부; 하나의 객체를 관리하는 단위인 트랙(track) 레벨에서 상기 V2V 프로파일과 상기 라이다 프로파일을 매칭하는 프로파일 매칭부; 상기 프로파일 매칭부에서 매칭된 프로파일에 해당하는 객체인 타차에 대해 상기 라이다 프로파일을 이용하여 상기 타차에 대한 차량 크기를 추정하는 차량 크기 추정부; 및 상기 V2V 프로파일을 이용하여 상기 추정된 차량 크기를 보정하는 차량 크기 보정부를 포함 할 수 있다.
일실시예에서, 상기 차량 크기 보정부는, 상기 V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 상기 타차의 전장 또는 전폭만큼 확장할 수 있다.
일실시예에서, 상기 V2V 프로파일 생성부는, 상기 V2V 통신을 통해 수신한 주변차량들의 정보를 미리 정한 시간 동안 관찰하여 주변차량별 V2V 프로파일을 생성 할 수 있다.
일실시예에서, 상기 라이다 프로파일 생성부는, 상기 주변차량에 때한 상기 라이다 클러스터링 결과를 통해 주변차량들의 정보를 미리 정한 시간 동안 관찰하여 주변차량별 라이다 프로파일을 생성 할 수 있다.
일실시예에서, 상기 V2V 프로파일 및 상기 라이다 프로파일은, 주변차량별 차속, 전장, 전폭, 위치 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함 할 수 있다.
일실시예에서, 상기 차량 크기 추정부는, 상기 라이다 클러스터링 결과에서 자차 주변을 주행하는 타차들의 각 포인트들의 군집정보로 직사각형 집합들을 나타내고, 상기 직사각형 집합들의 제 1변 길이 및 제 2변 길이를 추출하고, 상기 제 1변 길이 및 제 2변 길이 중 적어도 하나를 타차의 전장 또는 전폭의 길이로 추정 할 수 있다.
일실시예에서, 상기 차량 크기 추정부는, 상기 제 1변 길이와 상기 제 2변 길이를 비교하여, 상기 제 1변 길이가 상기 제 2변 길이보다 긴 경우, V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 비교하고, 상기 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 동일한 경우, 상기 제 1변 길이를 상기 타차의 전장인 것으로 판단 할 수 있다.
일실시예에서, 상기 차량 크기 추정부는, V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 동일하지 않은 경우, 상기 제 1변 길이를 상기 타차의 전폭인 것으로 판단 할 수 있다.
일실시예에서, 상기 차량 크기 추정부는, 상기 제 1변 길이와 상기 제 2변 길이를 비교하여, 상기 제 1변 길이가 상기 제 2변 길이보다 짧은 경우, V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 동일한 경우, 상기 제 2변 길이를 상기 타차의 전폭인 것으로 판단 할 수 있다.
일실시예에서, 상기 차량 크기 추정부는, V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 동일하지 않은 경우, 상기 제 2변 길이를 상기 타차의 전장인 것으로 판단 할 수 있다.
일실시예에서, 상기 차량 크기 보정부는 상기 추정된 차량 크기와 상기 V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 상기 타차의 일부가 다른 장애물에 의해 가려짐이 존재하는지를 판단하는 가려짐 판단부; 및 상기 가려짐 여부에 따라 상기 추정된 차량 크기를 확장하는 차량 크기 확장부를 포함 할 수 있다.
일실시예에서, 상기 가려짐 판단부는, 상기 타차의 전장 또는 전폭의 길이로 추정된 상기 제 1 변 길이 또는 제 2 변 길이가 상기 V2V 통신을 통해 수신한 타차의 전장 또는 전폭 길이와 비교하여 가려짐 여부를 판단 할 수 있다.
일실시예에서, 상기 차량크기 확장부는, 상기 가려짐이 없는 것으로 판단되는 경우, 상기 제 1변 길이 또는 제 2변 길이 중 상기 타차의 전장 또는 전폭의 길이로 추정되지 않은 변의 길이를 확장 할 수 있다.
일실시예에서, 상기 차량크기 확장부는, 상기 가려짐이 있는 것으로 판단되는 경우, 상기 라이다 클러스터링 결과를 이용하여 가려짐 방향을 판정하고 상기 가려짐 방향으로 상기 제 1변 길이 또는 제 2변 길이 중 상기 타차의 전장 또는 전폭의 길이로 추정되지 않은 변의 길이를 확장할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 차량 크기 추정 방법은 V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 V2V 프로파일을 생성하는 단계; 라이다 클러스터링 결과를 이용하여 라이다 프로파일을 생성하는 단계; 하나의 객체를 관리하는 단위인 트랙(track) 레벨에서 상기 V2V 프로파일과 상기 라이다 프로파일을 비교하여 매칭하는 단계; 상기 매칭된 프로파일에 해당하는 객체인 타차에 대해 상기 라이다 프로파일을 이용하여 상기 타차에 대한 차량 크기를 추정하는 단계; 및 상기 V2V 프로파일을 이용하여 상기 추정된 차량 크기를 보정하는 단계;를 포함할 수 있다.
일실시예에서, 상기 V2V 프로파일을 생성하는 단계는, 상기 V2V 통신을 통해 수신한 주변차량들의 정보를 미리 정한 시간 동안 관찰하여 주변차량별 V2V 프로파일을 생성하고, 상기 라이다 프로파일을 생성하는 단계는, 상기 주변차량에 때한 상기 라이다 클러스터링 결과를 통해 주변차량들의 정보를 미리 정한 시간 동안 관찰하여 주변차량별 라이다 프로파일을 생성 할 수 있다.
일실시예에서, 상기 타차에 대한 차량 크기를 추정하는 단계는, 상기 라이다 클러스터링 결과에서 자차 주변을 주행하는 타차들의 각 포인트들의 군집정보로 직사각형 집합들을 나타내고, 상기 직사각형 집합들의 제 1변 길이 및 제 2변 길이를 추출하고, 상기 제 1변 길이 및 제 2변 길이 중 적어도 하나를 타차의 전장 또는 전폭의 길이로 추정할 수 있다.
일실시예에서, 상기 타차에 대한 차량 크기를 추정하는 단계는, 상기 제 1변 길이와 상기 제 2변 길이를 비교하여, 상기 제 1변 길이가 상기 제 2변 길이보다 긴 경우, V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 비교하고, 상기 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 동일한 경우, 상기 제 1변 길이를 상기 타차의 전장인 것으로 판단하고, 상기 V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 동일하지 않은 경우, 상기 제 1변 길이를 상기 타차의 전폭인 것으로 판단 할 수 있다.
일실시예에서, 상기 추정된 차량 크기를 보정하는 단계는, 상기 추정된 차량 크기와 상기 V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 상기 타차의 일부가 다른 장애물에 의해 가려짐이 존재하는지를 판단하는 단계; 및 상기 가려짐 여부에 따라 상기 추정된 차량 크기를 확장하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 전방 차량 인지 시스템은 라이다 클러스터링을 수행하는 라이다; 주변 차량과 V2V 통신을 수행하는 V2V 통신부; 및 상기 V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 V2V 프로파일을 생성하고, 상기 라이다 클러스터링 결과를 이용하여 라이다 프로파일을 생성하여, 하나의 객체를 관리하는 단위인 트랙(track) 레벨에서 상기 V2V 프로파일과 상기 라이다 프로파일을 비교하여 매칭하고, 상기 매칭된 프로파일에 해당하는 객체인 타차에 대해 상기 라이다 프로파일을 이용하여 상기 타차에 대한 차량 크기를 추정하고, 상기 V2V 프로파일을 이용하여 상기 추정된 차량 크기를 보정하는 차량 크기 추정 장치를 포함할 수 있다.
본 기술은 V2V 통신을 통해 수신한 정보와 라이다(Lidar)로부터 추출한 정보를 하나의 객체정보를 관리하는 단위인 트랙 레벨에서 융합하여 전방차량의 전장과 전폭을 정확히 추정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량 크기 추정 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 라이다 정보와 V2X 정보의 매칭의 예시도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 프로파일 생성 및 매칭에 관한 데이터 플로우 다이어그램이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 라이다 클러스터링 결과 군집화된 포인트들을 직사각형 형태로 도시한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 V2V 통신을 통해 수신한 UTM 좌표에서 각 차량의 방위각의 예시도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 자차 중심 좌표상에서 상대 방위각의 예시도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 라이다 클러스터링 결과에서 각 주변차량의 전장 및 전폭을 확장하여 표시한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 주변차량의 일부만 인식되는 상황을 나타내는 예시도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 주변차량 일부만 인식한 경우의 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 주변차량 일부를 통한 전폭 및 전장을 인지한 경우의 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 실제 라이다 출력 화면상에서 V2V 통신을 통해 차량 크기를 추정한 결과를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 차량 크기 추정 방법을 나타내는 도면이다.
도 12는 도 11의 차량 크기 추정 방법을 구체화한 순서도이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 실제 라이다 출력 화면상에서 V2V 통신을 통해 차량 크기를 추정한 결과를 나타내는 도면이다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 자차 정밀 위치 추정 방법을 적용한 컴퓨터 시스템의 구성도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 도 1 내지 도 14를 참조하여, 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량 크기 추정 장치의 구성도이다.
본 발명의 실시예에 따른 차량 크기 추정 장치는, V2V 프로파일 생성부(100), 라이다 프로파일 생성부(200), 프로파일 매칭부(300), 차량크기 추정부(400), 차량크기 보정부(500)를 포함한다.
V2V 프로파일 생성부(100)는 V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 V2V 프로파일을 생성한다. 즉 V2V 프로파일 생성부(100)는 V2V 정보가 수신되면 전방 차량의 속도, 너비, 위치 등의 정보를 일정 기간 동안 관찰하여 V2V 프로파일을 생성한다.
라이다 프로파일 생성부(200)는 라이다 클러스터링 결과를 이용하여 라이다 프로파일을 생성한다. 즉, 라이다 프로파일 생성부(200)는 라이다 클러스터링 결과로부터 전방 차량의 속도, 너비, 위치 등의 정보를 일정기간 동안 관찰하여 라이다 프로파일을 생성한다.
이러한 V2V 프로파일과 라이다 프로파일은 트랙 레벨에서 매칭을 위한 것이다. 즉 전방 차량 A, B, C가 있다고 가정할 때 V2V 통신을 통해 A, B, C에 대한 속도, 너비, 위치 정보가 수신된다. 이에, V2V 프로파일 생성부(100)는 전방 차량 A, B, C 각각에 대한 프로파일(속도, 너비, 위치 등의 정보)을 생성할 수 있다. 또한, 라이다 프로파일 생성부(200)는 라이다 클러스터링 결과로부터 전방 차량 A, B, C 각각에 대한 프로파일(속도, 너비, 위치 등의 정보)을 생성한다. 이처럼 객체에 대한 프로파일을 각각 생성하여 V2V 통신을 통해 수신한 정보와 라이다 클러스터링을 통한 결과를 매칭할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 라이다 정보와 V2X 정보의 매칭의 예시도이다. 도 2를 참조하면, 라이다(600)와 같은 센서로부터 얻은 위치정보와 V2V 통신부(700)에 의한 통신으로부터 얻은 크기정보의 융합과정에 있어 위치정보가 부정확한 경우 두 결과가 융합되어야 하는 정확한 지점을 판단할 수 없다. 즉, 라이다와 같은 센서의 정보가 해당 객체(차량)의 어느 영역에서 발생하였는지 정확히 알 수 없는 경우 라이다(600)의 결과와 V2V 통신의 결과를 정확히 매칭할 수 없게 되어 차량의 너비와 길이만큼의 오차가 발생할 수 있다.
이에, 프로파일 매칭부(300)는 트랙 레벨에서 V2V 프로파일과 라이다 프로파일을 비교하여 매칭한다. 즉 V2V 프로파일 내의 정보인 속도, 위치, 너비와 라이다 프로파일 내의 속도, 위치, 너비를 각각 비교하여 유사한 프로파일을 찾고, 유사한 프로파일에 대해 동일한 객체(전방 차량 A, B, C 중 하나)인 것으로 판단한다. 즉, 프로파일 매칭부(300)는 매칭된 V2V 프로파일과 라이다 프로파일을 비교하여, 두 프로파일에 해당하는 객체(타차)를 확인한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 프로파일 생성 및 매칭에 관한 데이터 플로우 다이어그램이다. 도 3을 참조하면, V2V 프로파일과 라이다 프로파일을 매칭하여 라이다 트랙정보에 Track ID, Remain Cnt, V2V ID, 브레이크, 헤딩각, 너비, 길이 정보 등을 포함하여 저장한다.
차량크기 추정부(400)는 라이다 클러스터링 결과에 의한 길이값 L1, L2 중 어느 것이 차량의 전장 길이인지 전폭의 길이인지를 판정한다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 라이다 클러스터링 결과 군집화된 포인트들을 직사각형 형태로 도시한 예시도이다. 도 4를 참조하면, 자차(10)를 중심으로 전방의 차량(21, 22, 23, 24, 25)이 감지되고, 각 주변 차량(21, 22, 23, 24, 25)은 나열된 포인트의 군집을 직사각형 형태로 표시함을 알 수 있다. 이러한 직사각형의 이웃하는 두변인 제 1 변길이(L1)와 제 2변 길이(L2)를 획득할 수 있고, 이러한 변 길이들의 정보를 이용하여 추후 차량의 크기를 추정할 수 있다.
차량크기 추정부(400)는 라이다 클러스터링 결과에서 자차 주변을 주행하는 타차들의 각 포인트들의 군집정보로 직사각형 집합들을 나타내고, 직사각형 집합들의 제 1변 길이(L1) 및 제 2변 길이(L2)를 추출하고, 제 1변 길이(L1) 및 제 2변 길이(L2) 중 적어도 하나를 타차의 전장 또는 전폭의 길이로 추정할 수 있다.
차량 크기 추정부(400)는 제 1변 길이와 상기 제 2변 길이를 비교하여, 제 1변 길이가 상기 제 2변 길이보다 긴 경우, V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 제 1변 길이의 기울기와 비교한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 V2V 통신을 통해 수신한 UTM 좌표에서 각 차량의 방위각의 예시도이고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 자차 중심 좌표상에서 상대 방위각의 예시도이다. 도 5 및 도 6과 같이, 자차와 타차의 방위각을 알 수 있고, 수신한 타차의 방위각인 RxAz에서 자차의 방위각인 MyAz를 뺀 차이각이 세타(q)가 된다.
이에, 차량 크기 추정부(400)는 tanq가 제 1변 길이(L1)의 기울기와 같은지를 판단한다. 이때, tanq와 제1변 길이(L1)의 기울기가 동일한 경우 자차와 추정 차량이 방향이 동일한 것으로 판단할 수 있다.
또한, 차량 크기 추정부(400)는 차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 제 1변 길이의 기울기와 동일한 경우, 제 1변 길이를 상기 타차의 전장인 것으로 판단한다. 또한, 차량 크기 추정부(400)는 V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 제 1변 길이의 기울기와 동일하지 않은 경우, 제 1변 길이를 타차의 전폭인 것으로 판단한다.
또한, 차량 크기 추정부(400)는 제 1변 길이와 제 2변 길이를 비교하여, 제 1변 길이가 상기 제 2변 길이보다 짧은 경우, V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 제 1변 길이의 기울기와 동일한 경우, 제 2변 길이를 타차의 전폭인 것으로 판단한다.
차량 크기 추정부(400)는 V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 제 1변 길이의 기울기와 동일하지 않은 경우, 제 2변 길이를 상기 타차의 전장인 것으로 판단한다.
차량 크기 보정부(500)는 V2V 프로파일을 이용하여 추정된 차량 크기를 보정한다. 이를 위해, 차량 크기 보정부(500)는 가려짐 판단부(510), 차량 크기 확장부(520)를 포함한다.
가려짐 판단부(510)는 추정된 차량 크기와 V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 타차의 일부가 다른 장애물에 의해 가려짐이 존재하는지를 판단한다. 가려짐 판단부(510)는 타차의 전장 또는 전폭의 길이로 추정된 제 1 변 길이 또는 제 2 변 길이가 V2V 통신을 통해 수신한 타차의 전장 또는 전폭 길이와 비교하여 가려짐 여부를 판단한다.
차량 크기 확장부(520)는 가려짐 여부에 따라 상기 추정된 차량 크기를 확장한다. 차량 크기 확장부(520)는, 가려짐 판단부(510)에서 가려짐이 없는 것으로 판단되는 경우, 제 1변 길이 또는 제 2변 길이 중 타차의 전장 또는 전폭의 길이로 추정되지 않은 변의 길이를 확장한다. 또한, 차량 크기 확장부(520)는 가려짐이 있는 것으로 판단되는 경우, 라이다 클러스터링 결과를 이용하여 가려짐 방향을 판정하고 가려짐 방향으로 제 1변 길이 또는 제 2변 길이 중 타차의 전장 또는 전폭의 길이로 추정되지 않은 변의 길이를 확장한다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 라이다 클러스터링 결과에서 각 주변차량의 전장 및 전폭을 확장하여 표시한 예시도이다. 도 7을 참조하면, 주변 차량 (211, 212, 213, 214, 215)가 상술한 방법으로 확장된 차량 크기를 추정하여 표시함을 알 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 주변차량의 일부만 인식되는 상황을 나타내는 예시도이고, 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 주변차량 일부만 인식한 경우의 도면이며, 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 주변차량 일부를 통한 전폭 및 전장을 인지한 경우의 도면이다.
즉 도 8 및 도 9와 같이 장애물에 의해 타차의 일부가 가려져 타차(20)의 일부만 인식되는 경우, 본 발명과 같이 차량 크기를 추정하고 확장함으로써 도 10과 같이 타차의 전체 크기를 추정할 수 있다.
이에 도 9와 같이 일부만 인식된 경우, 자차의 주행 가능 거리가 길게 인식되는데 도 10과 같이 타차의 전체가 인식되면 자차가 타차(20)와의 간격을 고려하여 자율 주행 등을 할 수 있게 된다.
이하, 도 11을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 차량 크기 추정 방법을 설명하기로 한다.
차량 크기 추정 장치는 주변차량으로부터 V2V 통신정보를 수신하여 V2V 프로파일을 생성하고(S100), 라이다 클러스터링을 통해 라이다 정보를 수신하여 라이다 프로파일을 생성한다(S200).
그 후, 차량 크기 추정장치는 V2V 프로파일과 라이다 프로파일을 트랙 레벨에서 매칭한다(S300).
이어서, 차량 크기 추정장치는 V2V 통신정보를 이용하여 라이다 정보 중 제 1 변의 길이(L1)과 제 2 변의 길이9L2)가 차량의 전장인지 전폭인지를 판단한다(S400).
이 후 차량 크기 추정장치는 판정된 차량의 전장 또는 전폭과 V2V 통신정보를 이용하여 가려짐 여부를 판정한다(S500).
또한, 차량 크리 추정장치는 판정된 차량의 전장 또는 전폭, 가려짐 여부에 따라 전장 또는 전폭을 확장한다(S600).
이하, 도 12를 참조하여 도 11의 차량 크기 추정 방법을 더욱 구체적으로 설명하기로 한다.
차량 크기 추정 장치는 라이다 클러스터링 결과로부터 얻은 라이다 군집화 결과 직사각형의 좌표 및 길이(L1, L2)와 V2V 통신을 통해 얻은 차량의 너비(width), 길이(length), 차이각도(q = RxAz-MyAz)을 이용하여 차량 크기를 추정한다. 이때, 도 7의 주변 차량(211, 212, 213, 214, 215)으로부터 각각 V2V 통신을 통해 해당 차량의 정보를 수신한다. 이때, 각 차량(211, 212, 213, 214, 215)의 정보는 차량별 너비(width), 길이(length), 차이각도(q = RxAz-MyAz)를 의미한다. 여기서, 세타(q)는 수신한 타차의 방위각인 RxAz에서 자차의 방위각인 MyAz를 뺀 차이각도이다.
차량 크기 추정 장치는 제 1변 길이(L1)과 제 2변 길이(L2)를 비교하고(S110), 제 1변 길이(L1)가 제 2변 길이(L2)보다 큰 경우 과정 S111로 진행한다.
즉, 차량 크기 추정 장치는 세타(q)에 대한 탄젠트를 계산하여, tanq가 제 1변(L1)의 기울기와 동일한지를 판단한다(S111). 이때, tanq가 제 1변(L1)의 기울기와 동일한 경우, L1에 해당하는 차량의 방향과 자차의 방향이 동일한 것으로 판단한다. 예를 들어, 도 7에서 차량(213)의 경우 L1이 L2보다 길고, q가 0°인 경우, tan 0 은 0이 된다. 차량 (213)의 L2의 기울기는 0이고 L1의 기울기는 무한대가 되므로, tan 0은 L1의 기울기와 일치하지 않게 된다. 이때, 도 7에서의 X축과 Y축은 차량의 좌표로 일반 평면 X, Y축과 상이하다.
이 후, 차량 크기 추정 장치는 tanq가 제 1변(L1)의 기울기와 동일한 경우, L1은 전장인 것으로 판단하고 L2는 전폭인 것으로 판단한다(S112). 그 후 차량 크기 추정 장치는 V2V 통신을 통해 수신한 해당 차량의 길이(Length)와 L1이 동일한지를 비교한다(S113). 이때, 해당 차량의 길이(Length)와 L1이 동일한 경우, 가려짐이 없다고 판단한다.
따라서, 차량 크기 추정 장치는 전장인 L1에 대한 확장은 없이 전폭 L2에 대해 L2 방향(자차와 멀어지는 방향)으로 미리 알고 있는 전폭크기만큼 확장한다(S115). 이때, 미리 알고 있는 전폭 크기는 V2V 통신으로부터 수신한 너비(width) 정보일 수 있다.
한편, 상기 과정 S113에서 해당 차량의 길이(Length)와 L1이 동일하지 않은 경우에는 전장 부분에 대해 가려짐이 발생한 것으로 판단하고 가려짐이 발생한 방향으로 미리 알고 있는 전장만큼 확장한다(S114). 이때, 미리 알고 있는 전장은 V2V 통신으로부터 수신한 길이(Length)정보일 수 있다. 또한, 확장 방향은 자차를 기준으로 차량 크기 추정중인 해당 차량보다 더 가까운 거리에 라이다 출력이 존재하는 방향 쪽으로 확장할 수 있다. 예를 들어, 도 7에서 차량(214)의 크기를 추정하고 있는 경우, 차량(214)은 L1이 L2보다 길고 tanq가 제 1변(L1)의 기울기와 동일하며, 해당 차량의 길이(Length)와 L1이 동일하지 않는다. 이는 자차와 더 가까운 위치의 차량(215)에 의해 차량 전장 일부가 가려졌기 때문이다. 이에, 라이다 클러스터링 결과 자차에서 더 가까운 거리에 측정 결과가 발생한 방향이 가려짐 방향으로 판단될 수 있다.
그 후, 전폭에 대해서도 L2 방향으로 미리 알고 있는 전폭만큼 확장한다(S115).
한편, 상기 과정 S111에서, tanq가 제 1변(L1)의 기울기와 동일한지 않은 경우, 차량 크기 추정 장치는 L1이 전폭인 것으로 판단한다.
이에, 차량 크기 추정 장치는 L1과 V2V 통신을 통해 수신한 해당 차량 너비(Width)를 비교하고(S117), 일치하는 경우에는 가려짐이 없는 것으로 판단하고, 일치하지 않는 경우 가려짐이 있는 것으로 판단한다.
이처럼 가려짐이 존재하는 것으로 판단한 경우, 차량 크기 추정 장치는 라이다 클러스터링 결과 자차에서 더 가까운 거리에 라이다 출력이 존재하는 방향으로 미리 알고 있는 전폭만큼 전폭을 확장한다(S118). 이때, 미리 알고 있는 전폭은 V2V 통신을 통해 해당 차량에 대한 전폭 정보를 수신한 정보이다. 그 후, 차량 크기 추정 장치는 L2 방향으로 V2V 통신을 통해 수신한 전장만큼 확장한다(S119).
한편, 상기 S117단계에서 가려짐이 존재하지 않는 경우 상기 과정 S119를 바로 수행한다.
한편 상기 과정 S110에서 제 1변 길이(L1)가 제 2변 길이(L2)보다 짧은 경우 과정 S111로 진행한다.
차량 크기 추정 장치는 세타(q)에 대한 탄젠트를 계산하여, tanq가 제 1변(L1)의 기울기와 동일한지를 판단한다(S121).
이에, tanq가 제 1변(L1)의 기울기와 동일한 경우 차량 크기 추정 장치는 L2가 전폭인 것으로 판단한다(S122).
차량 크기 추정 장치는 L2와 V2V 통신을 통해 수신한 해당 차량 너비(Width)를 비교하고(S123), 일치하는 경우에는 가려짐이 없는 것으로 판단하고, 일치하지 않는 경우 가려짐이 있는 것으로 판단한다.
이처럼 가려짐이 존재하는 것으로 판단한 경우, 차량 크기 추정 장치는 라이다 클러스터링 결과 자차에서 더 가까운 거리에 라이다 출력이 존재하는 방향으로 미리 알고 있는 전폭만큼 전폭을 확장한다(S124). 이때, 미리 알고 있는 전폭은 V2V 통신을 통해 해당 차량에 대한 전폭 정보를 수신한 정보이다. 그 후, 차량 크기 추정 장치는 L1 방향으로 V2V 통신을 통해 수신한 전장만큼 확장한다(S125).
한편, 상기 과정 S121에서 tanq가 제 1변(L1)의 기울기와 동일하지 않은 경우, L2를 전장으로 판단한다(S126).
차량 크기 추정 장치는 L2와 V2V 통신을 통해 수신한 해당 차량 길이(Length)를 비교하고(S127), 일치하는 경우에는 가려짐이 없는 것으로 판단하고, 일치하지 않는 경우 가려짐이 있는 것으로 판단한다.
이처럼 가려짐이 존재하는 것으로 판단한 경우, 차량 크기 추정 장치는 라이다 클러스터링 결과 자차에서 더 가까운 거리에 라이다 출력이 존재하는 방향으로 미리 알고 있는 전장만큼 전장을 확장한다(S128). 이때, 미리 알고 있는 전폭은 V2V 통신을 통해 해당 차량에 대한 전폭 정보를 수신한 정보이다. 그 후, 차량 크기 추정 장치는 L1 방향으로 V2V 통신을 통해 수신한 전폭만큼 확장한다(S129).
이처럼 직사각형의 이웃하는 두 직선 L1, L2중 상대 방위각 벡터의 기울기와 유사한 직선의 길이가 더 큰 경우 그 변은 전장에 해당하고, 전장으로 판단된 변의 길이가 V2V 통신을 통해 획득된 해당 차량의 전장 길이보다 짧은 경우 가려짐이 발생한 것으로 판단한다. 이처럼 가려짐이 발생한 경우 각 변의 끝점에서 변을ㄹ 벗어나는 방향으로 라이다 결과를 조사하여 가까운 거리에 측정 결과가 발생한 방향이 가려짐 방향으로 판단될 수 있다. 이에 가려짐 방향으로 전장을 확장한다.
따라서, 본 발명은 라이다 측정 결과와 V2V 통신을 통해 주변차량으로부터 수신한 정보를 융합하여 주변 차량의 크기를 추정함으로써 정확도를 증대시킬 수 있다.
또한, 자율 주행 운행상황에서 선행차량의 크기를 정확히 추출함으로써 차간거리 목표치를 적응적으로 설정할 수 있다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 실제 라이다 출력 화면상에서 V2V 통신을 통해 차량 크기를 추정한 결과를 나타내는 도면이다. 도 13을 참조하면 라이다 클러스터링 결과 화면상에서 자차(10)와 차량 크기가 추정된 전방 차량(20)의 크기가 표시됨을 알 수 있다.
도 14은 본 발명의 실시예에 따른 자차 정밀 위치 추정 방법을 적용한 컴퓨터 시스템의 구성도이다.
도 14를 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory) 및 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다.
예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링 되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : V2V 프로파일 생성부
200 : 라이다 프로파일 생성부
300 : 프로파일 매칭부
400 : 차량크기 추정부
500 : 차량크기 보정부
510 : 가려짐 판단부
520 : 차량크기 확장부

Claims (20)

  1. V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 V2V 프로파일을 생성하는 V2V 프로파일 생성부;
    라이다 클러스터링 결과를 이용하여 라이다 프로파일을 생성하는 라이다 프로파일 생성부;
    하나의 객체를 관리하는 단위인 트랙(track) 레벨에서 상기 V2V 프로파일과 상기 라이다 프로파일을 매칭하는 프로파일 매칭부;
    상기 프로파일 매칭부에서 매칭된 프로파일에 해당하는 객체인 타차에 대해 상기 라이다 프로파일을 이용하여 상기 타차에 대한 차량 크기를 추정하는 차량 크기 추정부; 및
    상기 V2V 프로파일을 이용하여 상기 추정된 차량 크기를 보정하는 차량 크기 보정부
    를 포함하는 차량 크기 추정 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 차량 크기 보정부는,
    상기 V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 상기 타차의 전장 또는 전폭만큼 확장하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 V2V 프로파일 생성부는,
    상기 V2V 통신을 통해 수신한 주변차량들의 정보를 미리 정한 시간 동안 관찰하여 주변차량별 V2V 프로파일을 생성하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 라이다 프로파일 생성부는,
    상기 주변차량에 대한 상기 라이다 클러스터링 결과를 통해 주변차량들의 정보를 미리 정한 시간 동안 관찰하여 주변차량별 라이다 프로파일을 생성하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 V2V 프로파일 및 상기 라이다 프로파일은,
    주변차량별 차속, 전장, 전폭, 위치 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 차량 크기 추정부는,
    상기 라이다 클러스터링 결과에서 자차 주변을 주행하는 타차들의 각 포인트들의 군집정보로 직사각형 집합들을 나타내고, 상기 직사각형 집합들의 제 1변 길이 및 제 2변 길이를 추출하고,
    상기 제 1변 길이 및 제 2변 길이 중 적어도 하나를 타차의 전장 또는 전폭의 길이로 추정하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 차량 크기 추정부는,
    상기 제 1변 길이와 상기 제 2변 길이를 비교하여,
    상기 제 1변 길이가 상기 제 2변 길이보다 긴 경우,
    V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 비교하고,
    상기 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 동일한 경우,
    상기 제 1변 길이를 상기 타차의 전장인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 차량 크기 추정부는,
    V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 동일하지 않은 경우,
    상기 제 1변 길이를 상기 타차의 전폭인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 장치.
  9. 청구항 6에 있어서,
    상기 차량 크기 추정부는,
    상기 제 1변 길이와 상기 제 2변 길이를 비교하여,
    상기 제 1변 길이가 상기 제 2변 길이보다 짧은 경우,
    V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 동일한 경우,
    상기 제 2변 길이를 상기 타차의 전폭인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 장치.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 차량 크기 추정부는,
    V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 동일하지 않은 경우,
    상기 제 2변 길이를 상기 타차의 전장인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 장치.
  11. 청구항 6에 있어서,
    상기 차량 크기 보정부는
    상기 추정된 차량 크기와 상기 V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 상기 타차의 일부가 다른 장애물에 의해 가려짐이 존재하는지를 판단하는 가려짐 판단부; 및
    상기 가려짐 여부에 따라 상기 추정된 차량 크기를 확장하는 차량 크기 확장부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 장치.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 가려짐 판단부는,
    상기 타차의 전장 또는 전폭의 길이로 추정된 상기 제 1 변 길이 또는 제 2 변 길이가 상기 V2V 통신을 통해 수신한 타차의 전장 또는 전폭 길이와 비교하여 가려짐 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 장치.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 차량 크기 확장부는,
    상기 가려짐이 없는 것으로 판단되는 경우,
    상기 제 1변 길이 또는 제 2변 길이 중 상기 타차의 전장 또는 전폭의 길이로 추정되지 않은 변의 길이를 확장하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 장치.
  14. 청구항 12에 있어서,
    상기 차량 크기 확장부는,
    상기 가려짐이 있는 것으로 판단되는 경우,
    상기 라이다 클러스터링 결과를 이용하여 가려짐 방향을 판정하고 상기 가려짐 방향으로 상기 제 1변 길이 또는 제 2변 길이 중 상기 타차의 전장 또는 전폭의 길이로 추정되지 않은 변의 길이를 확장하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 장치.
  15. V2V 프로파일 생성부를 통해 V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 V2V 프로파일을 생성하는 단계;
    라이다 프로파일 생성부를 통해 라이다 클러스터링 결과를 이용하여 라이다 프로파일을 생성하는 단계;
    프로파일 매칭부를 통해 하나의 객체를 관리하는 단위인 트랙(track) 레벨에서 상기 V2V 프로파일과 상기 라이다 프로파일을 비교하여 매칭하는 단계;
    차량 크기 추정부를 통해 상기 매칭된 프로파일에 해당하는 객체인 타차에 대해 상기 라이다 프로파일을 이용하여 상기 타차에 대한 차량 크기를 추정하는 단계; 및
    차량 크기 보정부를 통해 상기 V2V 프로파일을 이용하여 상기 추정된 차량 크기를 보정하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 V2V 프로파일을 생성하는 단계는,
    상기 V2V 통신을 통해 수신한 주변차량들의 정보를 미리 정한 시간 동안 관찰하여 주변차량별 V2V 프로파일을 생성하고,
    상기 라이다 프로파일을 생성하는 단계는,
    상기 주변차량에 때한 상기 라이다 클러스터링 결과를 통해 주변차량들의 정보를 미리 정한 시간 동안 관찰하여 주변차량별 라이다 프로파일을 생성하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 방법.
  17. 청구항 15에 있어서,
    상기 타차에 대한 차량 크기를 추정하는 단계는,
    상기 라이다 클러스터링 결과에서 자차 주변을 주행하는 타차들의 각 포인트들의 군집정보로 직사각형 집합들을 나타내고, 상기 직사각형 집합들의 제 1변 길이 및 제 2변 길이를 추출하고,
    상기 제 1변 길이 및 제 2변 길이 중 적어도 하나를 타차의 전장 또는 전폭의 길이로 추정하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 타차에 대한 차량 크기를 추정하는 단계는,
    상기 제 1변 길이와 상기 제 2변 길이를 비교하여,
    상기 제 1변 길이가 상기 제 2변 길이보다 긴 경우,
    V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 비교하고,
    상기 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 동일한 경우, 상기 제 1변 길이를 상기 타차의 전장인 것으로 판단하고,
    상기 V2V 통신을 통해 수신한 타차의 방위각과 자차의 방위각의 차이각도에 대한 탄젠트(tan)값이 상기 제 1변 길이의 기울기와 동일하지 않은 경우, 상기 제 1변 길이를 상기 타차의 전폭인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 방법.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 추정된 차량 크기를 보정하는 단계는,
    상기 추정된 차량 크기와 상기 V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 상기 타차의 일부가 다른 장애물에 의해 가려짐이 존재하는지를 판단하는 단계; 및
    상기 가려짐 여부에 따라 상기 추정된 차량 크기를 확장하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 크기 추정 방법.
  20. 라이다 클러스터링을 수행하는 라이다;
    주변 차량과 V2V 통신을 수행하는 V2V 통신부; 및
    상기 V2V 통신을 통해 수신한 정보를 이용하여 V2V 프로파일을 생성하고, 상기 라이다 클러스터링 결과를 이용하여 라이다 프로파일을 생성하여, 하나의 객체를 관리하는 단위인 트랙(track) 레벨에서 상기 V2V 프로파일과 상기 라이다 프로파일을 비교하여 매칭하고, 상기 매칭된 프로파일에 해당하는 객체인 타차에 대해 상기 라이다 프로파일을 이용하여 상기 타차에 대한 차량 크기를 추정하고, 상기 V2V 프로파일을 이용하여 상기 추정된 차량 크기를 보정하는 차량 크기 추정 장치
    를 포함하는 전방 차량 인지 시스템.
KR1020170027315A 2017-03-02 2017-03-02 차량 크기 추정 장치, 그 방법 및 그를 포함한 차량 인지 시스템 KR102348110B1 (ko)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102659056B1 (ko) * 2018-12-11 2024-04-19 현대자동차주식회사 주변 v2v 신호와 자체 차량의 센싱신호의 융합 시스템 및 방법
CN112014855A (zh) * 2020-07-20 2020-12-01 江西路通科技有限公司 一种基于激光雷达的车辆外廓检测方法及系统
CN114913469B (zh) * 2022-07-11 2022-11-22 浙江大华技术股份有限公司 一种车辆长度估计模型建立的方法、终端设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100256836A1 (en) 2009-04-06 2010-10-07 Gm Global Technology Operations, Inc. Autonomous vehicle management
US20150109444A1 (en) 2013-10-22 2015-04-23 GM Global Technology Operations LLC Vision-based object sensing and highlighting in vehicle image display systems
WO2017030240A1 (ko) 2015-08-19 2017-02-23 엘지전자 주식회사 차량 보조 장치 및 차량

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100256836A1 (en) 2009-04-06 2010-10-07 Gm Global Technology Operations, Inc. Autonomous vehicle management
US20150109444A1 (en) 2013-10-22 2015-04-23 GM Global Technology Operations LLC Vision-based object sensing and highlighting in vehicle image display systems
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