KR102371615B1 - 주변 차량의 운동 상태 추정 장치 및 방법 - Google Patents

주변 차량의 운동 상태 추정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 환경에 기반한 추천 신뢰도 판단 장치는 차량 내에서 소리를 감지하는 입력부, 소리와 연관된 정보를 저장하는 저장부, 추천 액션과 연관된 정보를 출력하는 출력부 및 입력부, 저장부 및 출력부와 전기적으로 연결된 제어부를 포함하고, 제어부는, 입력부를 이용하여 오디오 정보를 획득하고, 오디오 정보 및 차량의 상태 정보에 기초하여 차량의 상태에 따른 차량 내의 노이즈 정보를 획득하고, 오디오 정보로부터의 음성 인식에 의해 획득된 텍스트 정보 및 오디오 정보가 획득된 시점의 상황 정보에 기초하여 텍스트 정보에 대응하는 하나 이상의 액션의 적어도 일부에 대한 추천 지수를 결정하고, 노이즈 정보 및 추천 지수에 기초하여 하나 이상의 액션의 적어도 일부를 추천할 수 있다.

Description

주변 차량의 운동 상태 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING MOTION STATE OF SURROUNDING VEHICLE}
본 발명은 복수의 센서를 이용하여 주변 차량의 운동 상태를 추정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
자동차 산업의 발전에 따라 운전자에게 편의성을 제공하기 위해 주변 차량의 위치, 회전각, 길이 및 폭 등과 같은 다양한 정보를 획득할 수 있는 시스템의 개발이 지속적으로 이루어지고 있다. 예를 들어, 차량은 전방 레이더, 코너 레이더, 비전(visioin) 및 라이더(lidar) 등과 같은 다양한 센서들을 이용하여 주변 차량에 대한 정보를 획득할 수 있다. 차량은 주변 차량에 대한 정보를 이용하여 주변 차량과 충돌을 회피하는 기능 등과 같은 다양한 기능을 운전자에게 제공할 수 있다.
차량에 탑재된 센서에 의해 측정된 정보의 정확도는 센서의 특성 또는 차량의 위치에 따라 낮아질 수도 있다. 또한, 복수의 센서 각각에 의해 측정된 정보가 서로 상이할 수도 있고, 이 경우 주변 차량에 대한 의도 판단이 어려워 질 수도 있다.
본 발명은 차량에 탑재된 복수의 센서에 의해 획득된 정보를 이용하여 상호 보완함으로써 정보의 정확성을 향상시킬 수 있는 주변 차량의 운동 상태 추정 장치 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 장치는 제1 센서, 제2 센서 및 제1 센서 및 제2 센서와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 프로세서는, 제1 센서를 이용하여 주변 차량이 위치된 영역에 대한 제1 정보를 획득하고, 제2 센서를 이용하여 주변 차량이 위치된 하나 이상의 지점에 대한 제2 정보를 획득하고, 제1 정보 및 제2 정보에 기초하여 제1 정보를 보정함으로써, 주변 차량이 위치된 영역에 대한 제3 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에서, 제1 센서는 주변 차량의 좌표, 속도, 회전각, 길이 및 폭에 대한 정보를 감지하도록 구성될 수 있다.
일 실시 예에서, 제2 센서는 제2 센서가 배치된 위치에서 보이는 주변 차량의 표면이 위치된 지점에 대한 정보를 감지하도록 구성될 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는, 제1 정보를 랜덤 샘플링함으로써, 복수의 샘플을 생성할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는, 균일 분포에 따라 복수의 샘플을 생성할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는, 복수의 샘플 각각과 하나 이상의 지점 각각 사이의 거리에 기초하여 복수의 샘플 각각과 하나 이상의 지점 각각 사이의 우도(likelihood)를 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는, 복수의 샘플과 연관된 정보 및 우도를 이용하여 제3 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는, 복수의 샘플과 연관된 정보 및 우도를 이용하여 가중 합(weighted sum)을 산출함으로써 제3 정보를 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 방법은 제1 센서를 이용하여 주변 차량이 위치된 영역에 대한 제1 정보를 획득하는 단계, 제2 센서를 이용하여 주변 차량이 위치된 하나 이상의 지점에 대한 제2 정보를 획득하는 단계 및 제1 정보 및 제2 정보에 기초하여 제1 정보를 보정함으로써, 주변 차량이 위치된 영역에 대한 제3 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 제1 정보는 주변 차량의 좌표, 회전각, 길이 및 폭에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 제2 정보는 제2 센서가 배치된 위치에서 보이는 주변 차량의 표면이 위치된 지점에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 제3 정보를 획득하는 단계는, 제1 정보를 랜덤 샘플링함으로써, 복수의 샘플을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 복수의 샘플을 생성하는 단계는, 균일 분포에 따라 복수의 샘플을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 제3 정보를 획득하는 단계는, 복수의 샘플 각각과 하나 이상의 지점 각각 사이의 거리에 기초하여 복수의 샘플 각각과 하나 이상의 지점 각각 사이의 우도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 제3 정보를 획득하는 단계는, 복수의 샘플과 연관된 정보 및 우도를 이용하여 제3 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 제3 정보를 획득하는 단계는, 복수의 샘플과 연관된 정보 및 우도를 이용하여 가중 합을 산출함으로써 제3 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 장치 및 방법은 복수의 센서에 의해 획득된 정보를 이용하여 정보를 보정함으로써 주변 차량의 운동 상태에 대한 정보의 정확도를 향상시킬 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 장치의 개략적인 동작을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 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 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시 예의 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.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 장치의 개략적인 동작을 설명하기 위한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시 예에 따른 차량은 전방 레이더, 코너 레이더, 비전 및 라이더(lidar) 등과 같은 다양한 센서를 탑재할 수 있다. 차량은 다양한 센서에 의해 획득된 정보의 정확성을 향상시키기 위한 시스템(100)을 탑재할 수 있다. 시스템(100)은 복수의 센서들 각각으로부터 주변 오브젝트(예: 주변 차량)에 대한 정보를 획득할 수 있다. 시스템(100)은 복수의 센서들 각각으로부터 획득된 정보 중 정확도가 낮은 정보, 예를 들어, 코너 레이더에 의해 획득된 확장된 오브젝트(extended object)의 위치, 속도, 길이, 폭 및 회전각 등에 대한 정보를 보정할 수 있다. 시스템(100)은 보정을 위해 확장된 오브젝트에 대한 정보를 랜덤 샘플링하고, 샘플들과 다른 센서에 의해 획득된 정보 사이의 우도(likelihood)를 계산하고, 샘플들 및 샘플들 각각에 대응하는 우도에 기초하여 가중 합(weighted sum)을 산출할 수 있다. 시스템(100)은 가중 합을 보정된 정보로서 획득할 수 있다. 상술한 과정을 통해, 확장된 오브젝트에 대한 정보의 정확성이 향상될 수 있다. 시스템(100)은 획득된 정보를 이용하여 다양한 기능을 실행할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시 예에 따른 차량의 주변 차량의 운동 상태 추정 장치(200)(이하, 설명의 편의를 위해 장치(200)라 한다.)는 제1 센서(210), 제2 센서(220) 및 프로세서(230)를 포함할 수 있다. 도 2의 장치(200)는 도 1의 시스템(100)과 동일한 장치일 수 있다. 장치(200)는 차량에 탑재될 수 있다.
제1 센서(210)는 차량의 주변 오브젝트에 대한 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제1 센서(210)는 주변 차량의 좌표, 속도, 회전각, 길이 및 폭에 대한 정보를 감지하도록 구성될 수 있다. 제1 센서(210)는, 예를 들어, 코너 레이더일 수 있다.
제2 센서(220)는 차량의 주변 오브젝트에 대한 정보를 획득할 수 있다. 제2 센서(220)는 제1 센서(210)와 상이한 타입의 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제2 센서(220)는 제2 센서(220)가 배치된 위치에서 보이는 주변 차량의 표면이 위치된 하나 이상의 지점 및 속도에 대한 정보를 감지하도록 구성될 수 있다. 제2 센서(220)에 의해 감지된 정보의 정확도는 제1 센서(210)에 의해 감지된 정보의 정확도보다 높을 수 있다.
프로세서(230)는 제1 센서(210) 및 제2 센서(220)와 전기적으로 연결될 수 있다. 프로세서(230)는 제1 센서(210) 및 제2 센서(220)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 제1 센서(210)를 이용하여 주변 차량이 위치된 영역에 대한 제1 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(230)는 제1 센서(210)를 이용하여 주변 차량의 좌표, 속도, 회전각, 길이 및 폭에 대한 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(230)는 획득된 정보에 기초하여 주변 차량이 위치된 영역에 대한 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(230)는, 예를 들어, 주변 차량이 위치된 직사각형 영역에 대한 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 제2 센서(220)를 이용하여 주변 차량이 위치된 하나 이상의 지점 및 속도에 대한 제2 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(230)는 제2 센서(220)를 이용하여 주변 차량의 표면을 감지하고, 주변 차량의 표면이 감지된 복수의 지점에 대한 좌표 정보를 획득할 수 있다. 제1 정보 및 제2 정보의 획득에 대해서는 도 4를 참조하여 상세히 설명한다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 제1 정보 및 제2 정보에 기초하여 제1 정보를 보정함으로써, 주변 차량이 위치된 영역에 대한 제3 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(230)는 상대적으로 정확도가 높은 제2 정보를 기준으로 제1 정보를 보정함으로써, 제1 정보의 정확도를 향상시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 제1 정보를 랜덤 샘플링함으로써, 복수의 샘플을 생성할 수 있다. 프로세서(230)는, 예를 들어, 균일 분포(uniform distribution)에 따라 복수의 샘플을 생성할 수 있다. 랜덤 샘플링에 대해서는 도 5를 참조하여 상세히 설명한다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 복수의 샘플 각각과 하나 이상의 지점 각각 사이의 거리에 기초하여 복수의 샘플 각각과 하나 이상의 지점 각각 사이의 우도(likelihood)를 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(230)는 제1 정보에 기초하여 획득된 복수의 샘플 중 하나와 제2 정보에 포함된 복수의 지점 중 하나 사이의 거리에 기초하여 상기 복수의 샘플 중 하나와 상기 복수의 지점 중 하나 사이의 우도를 산출할 수 잇다. 프로세서(230)는 상기 복수의 샘플 중 하나와 상기 복수의 지점 중 다른 하나 사이의 우도를 산출할 수 있다. 프로세서(230)는 상기 복수의 샘플 중 나머지와 상기 복수의 지점 중 나머지에 대해 동일한 과정을 반복할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(230)는 s개의 샘플 및 m개의 지점에 대해 우도를 산출하는 경우, s×m개의 우도 값을 산출할 수 있다. 우도의 산출에 대해서는 도 6을 참조하여 상세히 설명한다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 복수의 샘플과 연관된 정보 및 우도를 이용하여 제3 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 복수의 샘플과 연관된 정보 및 우도를 이용하여 가중 합을 산출함으로써 제3 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(230)는 복수의 샘플 각각의 x 좌표, y 좌표 및 회전각을 각각 변량으로, 복수의 샘플 각각에 대응하는 우도를 가중치로 취급하여, x 좌표, y 좌표 및 회전각 각각에 대한 가중 합을 산출할 수 있다. 제3 정보의 획득에 대해서는 도 7을 참조하여 상세히 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서는 도 2의 장치(200)가 도 3의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다. 또한, 도 3의 설명에서, 장치에 의해 수행되는 것으로 기술된 동작은 장치(200)의 제어부(230)에 의해 제어되는 것으로 이해될 수 있다.
도 3을 참조하면, 단계 310에서, 장치는 제1 센서를 이용하여 주변 차량이 위치된 영역에 대한 제1 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 장치는 제1 센서를 이용하여 주변 차량이 위치된 것으로 인식된 직사각형 영역에 대한 정보를 획득할 수 있다.
단계 320에서, 장치는 제2 센서를 이용하여 주변 차량이 위치된 하나 이상의 지점에 대한 제2 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 장치는 제2 센서를 이용하여 주변 차량의 표면으로 인식된 하나 이상의 지점에 대한 정보를 획득할 수 있다.
단계 330에서, 장치는 제1 정보 및 제2 정보에 기초하여 제1 정보를 보정함으로써, 주변 차량이 위치된 영역에 대한 제3 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 장치는 제2 정보를 기준으로 제1 정보를 보정함으로써, 정확도가 향상된 제3 정보를 획득할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 일 실시 예에 따른 차량(410)은 복수의 센서를 이용하여 주변 차량(420)에 대한 정보를 감지할 수 있다. 예를 들어, 차량(410)은 제1 센서를 이용하여 주변 차량(420)이 위치된 것으로 인식된 제1 영역(430)에 대한 정보(제1 정보)를 획득할 수 있다. 제1 영역(430)의 정확도는 측정 오차에 의해 낮을 수 있다. 차량(410)은 제2 센서를 이용하여 주변 차량(420)의 표면으로 인식된 복수의 지점(440)에 대한 정보(제2 정보)를 획득할 수 있다. 복수의 지점(440)의 정확도는 제1 영역(430)의 정확도보다 높을 수 있다. 일 실시 예에 따른 차량(410)은 복수의 지점(440)에 대한 정보를 기준으로 제1 영역(430)에 대한 정보를 보정할 수 있다. 보정을 위한 구체적인 동작에 대해서는 이하에서 도 5 내지 도 7을 참조하여 상세히 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 일 실시 예에 따른 차량(410)은 제1 영역(430)에 대한 정보를 랜덤 샘플링함으로써, 복수의 샘플(510)을 획득할 수 잇다. 복수의 샘플(510)은 균일 분포에 따라 분포될 수 있다. 예를 들어, 차량(410)은 제1 영역(430)의 위치 정보 및 회전각 정보에 균일 분포를 따르는 무작위 숫자를 더한 약 100개 내지 약 500개의 샘플을 생성할 수 있다. 샘플을 생성하기 위한 예시적인 수학식은 아래와 같다.
Figure 112017109033154-pat00001
Figure 112017109033154-pat00002
여기서, xk는 주변 차량(420)의 상태 벡터이고, vs는 랜덤 변수이고, x는 측정된 주변 차량(420)의 종방향 위치이고, y는 측정된 주변 차량(420)의 횡방향 위치이고, θ는 측정된 주변 차량(420)의 회전각이고, W는 측정된 주변 차량(420)의 폭이고, L은 측정된 주변 차량(420)의 길이이다.
도 6는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 일 실시 예에 따른 차량(410)은 복수의 샘플(510) 중 하나의 샘플(511)과 복수의 지점(440) 중 하나의 지점(441) 사이의 우도를 산출할 수 있다. 우도를 산출하기 위해, 차량(410)은 지점(411)과 센서의 장착 위치를 잇는 직선이 샘플(511)을 관통하는 지점 r1 및 r2를 찾을 수 있다. 차량(410)은 지점(411)의 위치 r과 r1 및 r2를 이용하여 우도를 산출할 수 있다. 우도를 산출하기 위한 예시적인 수학식은 아래와 같다.
Figure 112017109033154-pat00003
여기서, r은 지점(411)과 센서 사이의 거리이고, ri는 샘플(511)과 센서 사이의 거리이고, σr은 측정 값의 표준편차이고, c1은 샘플(511)의 가까운 면에 대한 비례 상수이고, c2는 샘플(511)의 먼 면에 대한 비례상수이고, l은 우도이고, s는 복수의 샘플(510)의 수이고, m은 복수의 지점(440)의 수이다.
차랑(410)은 수학식 2는 반복적으로 이용하여 복수의 샘플(510) 각각과 복수의 지점(440) 각각 사이의 우도를 산출할 수 있다.
도 7는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주변 차량의 운동 상태 추정 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 일 실시 예에 따른 차량(410)은 산출된 우도를 이용하여 주변 차량(420)이 위치된 것으로 추정되는 제2 영역(710)에 대한 정보(제3 정보)를 획득할 수 있다. 제2 영역(710)에 대한 정보를 산출하기 위한 예시적인 수학식은 아래와 같다.
Figure 112017109033154-pat00004
β는 복수의 샘플(510) 중 하나의 샘플과 연관된 우도의 합일 수 있고,
Figure 112017109033154-pat00005
는 외부 차량(420)의 종방향 위치에 대한 기대 값일 수 있고, Ns는 복수의 샘플(510)의 총 개수이고, Nm은 복수의 지점(440)의 총 개수이다. 차량(410)은 유사한 방식으로 횡방향 위치에 대한 기대 값 및 회전각에 대한 기대 값을 산출할 수 있다. 상술한 기대 값을 이용하여, 차량(410)은 주변 차량(420)이 위치된 것으로 추정되는 제2 영역(710)에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이로써, 주변 차량(420)에 대한 정보의 정확도가 향상될 수 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 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 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.
200: 주변 차량의 운동 상태 추정 장치
210: 제1 센서
220: 제2 센서
230: 프로세서
410: 차량
420: 주변 차량
430: 제1 영역
440: 복수의 지점
510: 복수의 샘플
610: 샘플
710: 제2 영역

Claims (16)

  1. 주변 차량의 운동 상태 추정 장치에 있어서,
    제1 센서;
    제2 센서; 및
    상기 제1 센서 및 상기 제2 센서와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 센서를 이용하여 상기 주변 차량이 위치된 영역에 대한 제1 정보를 획득하고,
    상기 제2 센서를 이용하여 상기 주변 차량이 위치된 하나 이상의 지점에 대한 제2 정보를 획득하고,
    상기 제1 정보 및 상기 제2 정보에 기초하여 상기 제1 정보를 보정함으로써, 상기 주변 차량이 위치된 영역에 대한 제3 정보를 획득하고,
    상기 제1 정보를 랜덤 샘플링함으로써, 복수의 샘플을 생성하고,
    상기 복수의 샘플 각각과 상기 하나 이상의 지점 각각 사이의 거리에 기초하여 상기 복수의 샘플 각각과 상기 하나 이상의 지점 각각 사이의 우도(likelihood)를 산출하는, 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1 센서는 상기 주변 차량의 좌표, 속도, 회전각, 길이 및 폭에 대한 정보를 감지하도록 구성된, 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제2 센서는 상기 제2 센서가 배치된 위치에서 보이는 상기 주변 차량의 표면이 위치된 지점에 대한 정보를 감지하도록 구성된, 장치.
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    균일 분포(uniform distribution)에 따라 상기 복수의 샘플을 생성하는, 장치.
  6. 삭제
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 샘플과 연관된 정보 및 상기 우도를 이용하여 상기 제3 정보를 획득하는, 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 샘플과 연관된 정보 및 상기 우도를 이용하여 가중 합(weighted sum)을 산출함으로써 상기 제3 정보를 획득하는, 장치.
  9. 주변 차량의 운동 상태 추정 방법에 있어서,
    제1 센서를 이용하여 상기 주변 차량이 위치된 영역에 대한 제1 정보를 획득하는 단계;
    제2 센서를 이용하여 상기 주변 차량이 위치된 하나 이상의 지점에 대한 제2 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 정보 및 상기 제2 정보에 기초하여 상기 제1 정보를 보정함으로써, 상기 주변 차량이 위치된 영역에 대한 제3 정보를 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 제3 정보를 획득하는 단계는,
    상기 제1 정보를 랜덤 샘플링함으로써, 복수의 샘플을 생성하는 단계; 및
    상기 복수의 샘플 각각과 상기 하나 이상의 지점 각각 사이의 거리에 기초하여 상기 복수의 샘플 각각과 상기 하나 이상의 지점 각각 사이의 우도를 산출하는 단계를 포함하는, 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 제1 정보는 상기 주변 차량의 좌표, 회전각, 길이 및 폭에 대한 정보를 포함하는, 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 제2 정보는 상기 제2 센서가 배치된 위치에서 보이는 상기 주변 차량의 표면이 위치된 지점에 대한 정보를 포함하는, 방법.
  12. 삭제
  13. 제 9 항에 있어서,
    상기 복수의 샘플을 생성하는 단계는,
    균일 분포에 따라 상기 복수의 샘플을 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
  14. 삭제
  15. 제 9 항에 있어서,
    상기 제3 정보를 획득하는 단계는,
    상기 복수의 샘플과 연관된 정보 및 상기 우도를 이용하여 상기 제3 정보를 획득하는 단계를 포함하는, 방법.
  16. 제 9 항에 있어서,
    상기 제3 정보를 획득하는 단계는
    상기 복수의 샘플과 연관된 정보 및 상기 우도를 이용하여 가중 합을 산출함으로써 상기 제3 정보를 획득하는 단계를 포함하는, 방법.
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