KR102395285B1 - 주변차량의 위험도 판단 방법 - Google Patents

주변차량의 위험도 판단 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도 판단 방법은 자차량의 거동 데이터를 포함하는 차량 거동모델을 이용하여 주변차량의 주행궤적을 생성하는 단계, 상기 자차량의 로컬경로와 생성된 주변차량의 주행궤적을 비교하여 주변차량이 로컬경로로의 진입 여부를 판단하는 단계, 상기 주변차량의 주행궤적의 이동방향에 대해 좌우로 일정 마진을 갖는 위험영역을 설정하는 단계, 상기 위험영역이 설정되면, 설정된 위험영역에서 주행 중인 주변차량을 분류하는 단계, 상기 분류된 위험영역 내 주행 중인 주변차량이 로컬경로까지 진입하는 거리 및 시간을 계산하는 단계 및 상기 주변차량이 로컬경로까지 진입하는 시간 및 거리를 기반으로 하여 주변차량의 위험도를 판단하는 단계를 포함한다.

Description

주변차량의 위험도 판단 방법{Method for determining danger of around vehicle}
본 발명은 주변차량의 위험도 판단 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 교차로로 진입하는 주변차량들의 위험도를 판단하는 기술에 관한 것이다.
차량 자율주행시스템이란 스스로 도로 환경을 인식하고, 주행상황을 판단하여, 계획된 주행 경로에 따라 차량을 제어함으로써 자동으로 주어진 목적지까지 주행하는 시스템을 말한다.
자율주행시스템의 경우 카 내비게이션과 달리 차선 레벨의 상세한 맵을 필요로 하는데, 이러한 맵은 구축 비용이 많이 소요되며, 상세한 맵만을 가지고 기존 카 내비게이션 알고리즘을 적용할 경우 경로 초기 경로 계산 시간이 많이 소요된다는 문제점이 있다.
또한, 도로 상황에 의해 자율주행 시스템이 계획된 경로를 추종하지 못할 때 경로 재계산이 늦어지게 되면 차량이 정지하거나 계획되지 않은 도로로 이동하게 되어 위험한 상황이 발생할 수 있다.
사람이 차량을 운전하는 경우에는 차량용 내비게이션에서 교차로나 고속도로 진출입로와 같이 턴 정보만 제공하면 차선유지, 차선변경, 횡단 보도 및 신호등에 의한 정지 등을 운전자가 수행한다.
하지만, 자율주행시스템이 차량을 주행하는 경우에는 주행해야 하는 차선 레벨의 경로 정보 및 속도 정보를 필요로 한다. 이러한 차선 레벨의 경로 정보는 차선 단위의 도로 네트워크 구조뿐만 아니라, 차선 내 중심선 좌표, 차선 및 정지선 등의 노면표시 정보 등을 포함한다.
따라서, 자율주행차량을 위한 상세한 맵은 정확도가 높아야 하고, 많은 정보를 포함하고 있으므로 구축 비용이 올라가 전국적으로 구축되기는 어렵다. 그러나 자율주행이 용이하고, 효과가 높은 고속도로나 주요도로, 자율주행 전용도로의 경우 우선적으로 구축될 수 있다.
자율주행시스템에서 경로를 계획하는 부분은 전역 경로를 계획하는 부분과 지역 경로를 계획하는 부분으로 나눌 수 있다. 이때 전역 경로를 계획(Global Path Planning)하는 기능은 출발지부터 목적지까지 전체 경로를 계획하는 기능으로 차량이 주행하여야 할 참조 경로의 역할을 하고, 지역 경로를 계획(Local Path Plannig)하는 기능은 짧은 시간(또는 거리) 동안 실제 차량이 추종하기 위한 상세 경로를 생성하는 기능을 말한다. 이때 부분적으로 상세한 맵이 존재할 경우를 위한 경로 계획이 필요하다.
[특허문헌]한국공개특허 2016-0057756호.
본 발명은 거리 센서를 이용한 자율주행차량이 교차로를 진행하는 상황에서 정밀지도에 의존하지 않고 교차로로 진입하는 주변차량들의 위험도를 판단하는 주변차량의 위험도 판단 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도 판단 방법은 자차량의 거동 데이터를 포함하는 차량 거동모델을 이용하여 주변차량의 주행궤적을 생성하는 단계, 상기 자차량의 로컬경로와 생성된 주변차량의 주행궤적을 비교하여 주변차량이 로컬경로로의 진입 여부를 판단하는 단계, 상기 주변차량의 주행궤적의 이동방향에 대해 좌우로 일정 마진을 갖는 위험영역을 설정하는 단계, 상기 위험영역이 설정되면, 설정된 위험영역에서 주행 중인 주변차량을 분류하는 단계, 상기 분류된 위험영역 내 주행 중인 주변차량이 로컬경로까지 진입하는 거리 및 시간을 계산하는 단계 및 상기 주변차량이 로컬경로까지 진입하는 시간 및 거리를 기반으로 하여 주변차량의 위험도를 판단하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 주변차량의 주행궤적을 생성하는 단계에서, 상기 자차량의 위치와 측정된 주변차량의 위치 및 속도를 이용하여 주변차량의 주행궤적을 생성할 수 있다.
또한, 상기 차량 거동모델은 차량의 운동학적(kinematic) 모델 또는 차량의 동역학적(dynamic) 모델을 포함할 수 있다.
또한, 상기 주변차량의 주행궤적을 생성하는 단계는, 상기 자차량의 위치, 주변차량의 위치, 자차량의 속도, 자차량의 요레이트를 포함하는 입력데이터를 수신하여 주행궤적을 생성할 수 있다.
또한, 상기 로컬경로로의 진입 여부를 판단하는 단계는, 상기 주변차량의 주행궤적을 구성하는 선분과 상기 자차량의 로컬경로를 구성하는 선분이 교차하는 경우에 로컬경로로의 진입 여부를 판단하고 분류할 수 있다.
또한, 상기 설정된 위험영역에서 주행 중인 주변차량을 분류하는 단계는, 상기 설정된 위험영역을 사각영역으로 나누어 상기 사각영역에 주행 중인 주변차량의 좌표가 포함된 경우에 설정된 위험영역에서 주행 중인 주변차량으로 분류할 수 있다.
또한, 상기 주변차량이 로컬경로까지 진입하는 거리 및 시간을 계산하는 단계는 상기 분류된 위험영역 내 주행 중인 주변차량의 위치, 속도 및 주행궤적의 벡터를 비교하는 단계 및 상기 설정된 위험영역을 나타내는 벡터에 사영된 속도를 이용하여 주변차량이 로컬경로까지 진입하는 거리 및 시간을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 주변차량의 위험도를 판단하는 단계에서, 상기 자차량의 로컬경로를 다른 주변차량이 지나가면, 다른 주변차량이 지나가는 경로에 대응하여 위험영역이 확장될 수 있다.
또한, 상기 자차량의 거동 데이터는 자차량의 속도, 요레이트를 포함할 수 있다.
또한, 상기 로컬경로는 자율주행차량이 주행할 수 있는 설정된 경로일 수 있다.
본 기술은 정밀지도에 의존하지 않고 자율주행차량이 주변차량들의 위험도를 판단하고 분류할 수 있는 기술이다.
아울러, 본 기술은 교차로 내 주변차량들의 위험도를 판단하여 자율주행차량의 안전한 주행을 지원하는 기술이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템을 개략적으로 설명하는 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템의 주변차량의 위험도를 판단하는 방법을 설명하는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템에서 주변차량의 위험도를 판단하기 위한 입력데이터를 설명하는 도면이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 주변차량의 주행궤적을 생성하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 로컬경로로 진입하는 주변차량을 분류하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 위험영역의 설정 방법을 설명하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 위험영역에 주행하는 주변차량을 분류하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 로컬경로를 진입하는 거리 및 시간을 계산하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 주변차량이 로컬경로를 진입하는 거리 및 시간을 기반으로 위험도를 판단하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 새로운 위험영역을 생성하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법을 실행하는 컴퓨팅 시스템을 보여주는 블록도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 통해 설명될 것이다. 그러나 본 발명은 여기에서 설명되는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 단지, 본 실시 예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여 제공되는 것이다.
도면들에 있어서, 본 발명의 실시 예들은 도시된 특정 형태로 제한되는 것이 아니며 명확성을 기하기 위하여 과장된 것이다. 본 명세서에서 특정한 용어들이 사용되었으나. 이는 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이며, 의미 한정이나 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 권리 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다.
본 명세서에서 '및/또는'이란 표현은 전후에 나열된 구성요소들 중 적어도 하나를 포함하는 의미로 사용된다. 또한, '연결되는/결합되는'이란 표현은 다른 구성요소와 직접적으로 연결되거나 다른 구성요소를 통해 간접적으로 연결되는 것을 포함하는 의미로 사용된다. 본 명세서에서 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 또한, 명세서에서 사용되는 '포함한다' 또는 '포함하는'으로 언급된 구성요소, 단계, 동작 및 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및 소자의 존재 또는 추가를 의미한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대해 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템은 차량에 구비된 제어부일 수 있고, 자차량 및 주변차량으로부터 차량 신호를 수신하여 주변차량의 위험도를 판단할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템을 개략적으로 설명하는 구성도이다.
본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템(100)은 주변차량 주행 궤적 생성부(110), 로컬경로로 진입하는 차량 분류부(120), 위험 영역 설정부(130), 위험영역 내 주행 차량 분류부(140), 로컬경로 진입거리 및 시간 계산부(150) 및 위험도 판단부(160)를 포함한다.
차량에 구비된 센서장치는 자차량의 위치 및 주변에서 주행 중인 주변차량의 위치 및 속도를 측정한다. 주변차량의 위치는 2차원 평면 내에 자차량에 구비된 센서 좌표계의 중심을 기준으로 하는 좌표(x, y)를 획득할 수 있다.
주변차량 주행궤적 생성부(110)는 주변차량의 주행궤적을 생성하는데, 주변차량의 주행궤적은 자차량의 이동을 고려하여 주변차량의 이동 좌표를 2차원 평면상에 나타낸다.
주변차량 주행궤적 생성부(110)는 자차량 및 주변차량의 위치 정보를 수신하거나, 자차량의 이동을 고려하기 위하여 자차량의 거동 데이터를 수신한다.
주변차량 주행궤적 생성부(110)는 자차량의 거동 데이터를 포함하는 차량 거동모델을 이용한다. 차량 거동모델은 주행상황에 대응하는 차량의 운동학적(kinematic) 모델 또는 차량의 동역학적(dynamic) 모델 등이 이용될 수 있다.
로컬경로로 진입하는 차량 분류부(120)는 로컬경로로 진입하는 주변차량을 분류한다.
즉, 자차량의 주행을 위하여 생성된 로컬경로와 생성된 주변차량의 주행궤적을 비교하여 서로 교차하는 주행궤적을 판단함으로써, 주변차량이 로컬경로로의 진입 여부를 판단할 수 있다.
위험영역 설정부(130)는 분류된 주변차량의 주행궤적의 이동방향에 대해 좌우로 일정 마진을 두어 위험영역을 설정한다. 이러한 분류된 주변차량의 주행궤적은 벡터의 조합으로 구성되며, 주변차량의 위치와 방향을 갖는다.
위험영역 내 주행차량 분류부(140)는 위험영역이 설정되면, 설정된 위험영역에서 주행 중인 주변차량을 분류한다.
로컬경로 진입거리 및 시간 계산부(150)는 분류된 위험영역 내 주행 중인 주변차량의 위치와 속도벡터와 정의된 영역을 구성하는 주행궤적의 벡터와 비교하고, 설정된 위험영역을 나타내는 벡터에 사영된 속도를 이용하여 위험영역에서 주행 중인 주변차량이 로컬경로까지 진입하는 거리 및 시간(자차량이 진행할 주행궤적까지 통과하는 거리 및 시간)을 계산한다.
위험도 판단부(160)는 위험영역에서 주행 중인 주변차량이 로컬경로까지 진입하는 시간 및 거리를 기반으로 하여 주변차량의 위험도를 판단한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템의 주변차량의 위험도를 판단하는 방법을 설명하는 순서도이다.
도 2를 참조하면, 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템에서 자차량에 구비된 센서장치가 자차량의 위치와 주변차량의 위치 및 속도를 측정한다(S11~S13).
다음에는, 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템은 자차량의 거동 데이터(A)를 포함하는 차량 거동모델을 이용하여 주변차량의 주행궤적을 생성한다(S15). 여기서, 자차량의 거동 데이터(A)는 자차량의 속도, 요레이트 등을 포함할 수 있다.
다음으로, 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템은 자차량의 로컬경로(B)와 생성된 주변차량의 주행궤적을 비교하여 주변차량이 로컬경로로의 진입 여부를 판단하고 분류한다(S17). 여기서, 로컬경로(B)는 자율주행차량이 진행할 수 있는 경로(설정된 경로)를 의미한다.
다음에는, 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템은 분류된 주변차량의 주행궤적의 이동방향에 대해 좌우로 일정 마진을 두어 위험영역을 설정한다(S19).
다음으로, 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템은 위험영역이 설정되면, 설정된 위험영역에서 주행 중인 주변차량을 분류한다(S21).
다음에는, 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템은 분류된 위험영역 내 주행 중인 주변차량의 위치 및 속도(C)와 정의된 영역을 구성하는 주행궤적의 벡터를 비교하고, 설정된 위험영역을 나타내는 벡터에 사영된 속도를 이용하여 주변차량이 로컬경로까지 진입하는 거리 및 시간(자차량이 진행할 주행궤적까지 통과하는 거리 및 시간)을 계산한다(S23).
다음으로, 위험영역에서 주행 중인 주변차량이 로컬경로까지 진입하는 시간 및 거리를 기반으로 하여 주변차량의 위험도를 판단한다(S25).
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템에서 주변차량의 위험도를 판단하기 위한 입력데이터를 설명하는 도면이다.
도 3의 (a) 및 (b)를 참조하면, 차량의 입력데이터는 자차량의 위치와 자차량의 속도 및 요레이트를 포함하는 자차량의 거동 데이터, 주변차량의 위치, 주변차량의 속도 및 자차량의 로컬경로를 포함한다.
여기서, 자차량의 위치는 GPS 위치 데이터와 같이 글로벌 좌표계를 이용하여 나타낼 수 있다.
또한, 자차량의 속도 및 요레이트를 포함하는 자차량의 거동 데이터는 자차량에 구비된 센서에 의해 측정되며, 자차량의 무게중심에 고정된 좌표계에서 차량의 종방향을 x축으로 하고, 좌측을 y축으로 하는 좌표계로 나타낼 수 있다.
또한, 주변차량의 위치 및 속도는 자차량에 구비된 센서(거리센서 또는 라이다 센서)를 이용하여 수신한다. 특히, 주변차량의 위치는 자차량에 구비된 2차원 센서 좌표계를 이용하여 나타낼 수 있다.
또한, 자차량의 로컬경로는 자율주행차량이 주행하기 위하여 추종하는 경로를 나타내고, 자차량의 위치를 나타내는 글로벌 좌표계 내에서 일정하게 좌표들이 연결된 선의 나타낼 수 있으며, 이러한 선의 형상으로 표시된 좌표들을 자차량의 센서 좌표계로 변환하여 사용할 수 있다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일실시예에서 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 주변차량의 주행궤적을 생성하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 4 및 도 5의 (a) 및 (b)를 참조하면, 주변차량의 주행궤적은 자차량의 이동(거동)과 주변차량의 이동(거동)을 고려하여 생성한다.
도 4의 (a) 및 (b)를 참조하면, 자차량의 거동을 계산하는 방법은 자차량이 제 1 시간(tk)의 위치에서 제 2 시간(tk +1)의 위치로 이동하면, 자차량의 위치변화(△xk, △yk)를 계산할 수 있고, 자차량의 헤딩 각도변화(△ψk)를 계산할 수 있다.
자차량의 위치변화(△xk, △yk) 및 헤딩 각도변화(△ψk)는 자차량에 구비된 센서의 샘플링 시간과 자차량의 속도 및 요레이트를 활용하여 계산할 수 있다.
자차량의 거동을 계산하는 방법은 제 1 시간(tk)에서의 무게중심 좌표계(Xk, Yk)를 기준으로 자차량의 위치변화(△xk, △yk)와 헤딩 각도변화(△ψk)를 나타낼 수 있다.
본 발명의 주변차량의 위험도를 판단하는 시스템의 차량의 거동모델에서는 자차량의 속도 및 요레이트를 이용하여 자차량의 위치변화(△xk, △yk) 및 자차량의 헤딩 각도변화(△ψk)를 계산한다.
여기서
Figure 112016123937286-pat00001
는 자차량의 무게중심에서 자차량에 구비된 센서까지의 종방향의 거리를 나타낸다.
도 5의 (a) 및 (b)를 참조하면, 자차량의 거동 변화에 따른 과거에 측정된 좌표를 변환하는 방법에서 제1시간(tk)의 센서 좌표계(
Figure 112016123937286-pat00002
)에서 주변차량의 위치를 측정한 좌표(
Figure 112016123937286-pat00003
)는 제2시간(tk+1)에서 자차량에 구비된 센서 좌표계(
Figure 112016123937286-pat00004
)에서 하기 수학식 1과 같이 좌표(
Figure 112016123937286-pat00005
)로 나타낼 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112016123937286-pat00006
현재 좌표계에 나타나는 주변차량의 주행궤적 방법은 자차량의 거동 변화에 따른 과거에 측정된 좌표를 변환하는 방법을 반복하여 제1시간(tk) 또는 현재시간에 과거에 측정된 주변차량의 좌표들을 센서 좌표계(
Figure 112016123937286-pat00007
)에 나타내면, 하기 수학식 2와 같이 좌표 히스토리(h)로 구성된 주행궤적을 생성할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112016123937286-pat00008
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 로컬경로로 진입하는 주변차량을 분류하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 6을 참조하면, 로컬경로로 진입하는 주변차량을 분류하는 방법은 계산된 주변차량의 주행궤적을 이용하여 자차량이 주행할 로컬경로와 비교하여 주변차량이 로컬경로로 진입하는지 여부를 판별하고 분류한다.
자차량의 로컬경로를 구성하는 선분과 주변차량의 주행궤적을 구성하는 선분을 비교하여 교차하는 선분이 있는 경우에 로컬경로로 진입하는 주변차량을 분류할 수 있다.
즉, 로컬경로를 구성하는 선분(
Figure 112016123937286-pat00009
)이 주변차량의 주행궤적을 구성하는 선분(
Figure 112016123937286-pat00010
)과 교차하므로, 주행중인 주변차량은 로컬경로로 진입하는 차량으로 분류될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 위험영역의 설정방법을 설명하는 도면이다.
도 7을 참조하면, 위험영역 설정방법은 자차량의 로컬경로로 진입하는 차량으로 분류된 주변차량의 주행궤적을 이용하여 위험영역으로 정의한다.
즉, 위험영역은 주변차량의 주행궤적을 나타내는 선분에서 과거좌표부터 현재좌표까지 주변차량의 주행궤적과 함께 방향성을 가진다. 이러한 방향성을 갖는 화살표(벡터)는 위험영역이 나타내는 방향을 구체적으로 나타낼 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 위험영역에 주행하는 주변차량을 분류하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 8의 (a) 및 (b)를 참조하면, 위험영역에 주행하는 주변차량을 분류하는 방법은 설정된 위험영역 내에 주행 중인 주변차량을 분류할 수 있다.
도 8에서는 설정된 위험영역을 각각의 사각영역(D)으로 나누어 사각영역(D)에 주행 중인 주변차량의 좌표가 포함되는 경우 위험영역을 주행하는 주변차량(x,y)i으로 분류한다.
여기서, 설정된 위험영역에 주변차량이 존재한다고 판단하는 방법은 사각영역(D)을 구성하는 4개의 좌표(
Figure 112016123937286-pat00011
)와 교차로를 주행중인 차량좌표(
Figure 112016123937286-pat00012
) 즉, 위험영역을 주행하는 주변차량을 이용하여 각각의 4개의 좌표(벡터)의 외적이 모두 같은 부호인 경우에 주변차량이 사각영역(D) 내에 있다고 판별한다(수학식 3 참조).
[수학식 3]
Figure 112016123937286-pat00013
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 로컬경로를 진입하는 거리 및 시간을 계산하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 9의 (a) 및 (b)를 참조하면, 위험영역에 사영된 속도를 계산하는 방법은 위험영역을 주행하는 주변차량의 속도를 위험영역을 구성하는 좌표(벡터)에 사영시켜서 속도를 계산할 수 있다.
이를 통해 주변차량이 위험영역 내에 존재하지만, 주변차량이 위험영역의 방향과 다른 방향으로 주행하는(좌회전 및 우회전) 경우 또는 주변차량이 감속하는 경우에 위험영역의 방향으로의 속도는 감소한다.
도 9의 (a)를 참조하면, 위험영역을 주행중인 주변차량이 좌표(
Figure 112016123937286-pat00014
)와(
Figure 112016123937286-pat00015
) 영역을 주행 중이므로 사영된 속도(
Figure 112016123937286-pat00016
)는 하기 수학식 4와 같다.
[수학식 4]
Figure 112016123937286-pat00017
도 9의 (b)를 참조하면, 주변차량이 로컬경로를 진입하는 거리를 계산하는 방법은 주변차량이 로컬경로까지의 진입거리(d)는 하기 수학식 5를 이용하여 계산될 수 있다.
즉, 위험영역을 주행중인 주변차량의 진행방향으로 가장 근접한 좌표까지의 거리와 근접한 좌표에서 각각의 위험영역을 구성하는 좌표들간의 거리, 그리고 자차량의 로컬경로와 위험영역을 구성하는 벡터의 접점까지의 거리를 더하면, 진입거리(
Figure 112016123937286-pat00018
)를 계산할 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112016123937286-pat00019
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 주변차량이 로컬경로를 진입하는 거리 및 시간을 기반으로 위험도를 판단하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 10을 참조하면, 주변차량이 로컬경로를 진입하는 시간을 계산하는 방법은 자차량이 주행하는 로컬경로로 진입시간(
Figure 112016123937286-pat00020
)은 위험영역에 사영된 속도(
Figure 112016123937286-pat00021
)와 로컬경로 진입거리(
Figure 112016123937286-pat00022
)를 이용하여 하기 수학식 6을 이용하여 계산할 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112016123937286-pat00023
주변차량이 로컬경로를 진입하는 거리 및 시간을 기반으로 주변차량의 위험도를 판단하는 방법은 로컬경로 진입거리(
Figure 112016123937286-pat00024
) 및 진입시간(
Figure 112016123937286-pat00025
)을 이용하여 위험도를 판단한다.
도 10과 같이, 주변차량이 로컬경로로 진입하는 거리를 3단계(D1, D2, D3)로 나누고, 로컬경로로 진입하는 시간(T1, T2, T3)을 3단계로 나누어 각각의 조건에 따라 위험도를 분류한다.
Figure 112016123937286-pat00026
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 새로운 위험영역을 생성하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 11을 참조하면, 주변차량의 위험도를 판단하는 방법에서 기존의 위험영역에서 새로운 위험영역으로 확장하는 방법은 자차량의 로컬경로를 다른 차량(새로운 차량)이 지나가면, 기존의 위험영역에서 새로운 위험영역으로 확장된다.
즉, 기존의 위험영역을 다른 주변차량이 로컬경로를 지나가면 위험영역이 확장되며, 확장된 위험영역(새로운 위험영역)에 주행 중인 주변차량에 대한 위험도를 다시 판단할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 주변차량의 위험도를 판단하는 방법을 실행하는 컴퓨팅 시스템을 보여주는 블록도이다.
도 12를 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 커플링되며, 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.
본 기술은 정밀지도에 의존하지 않고 자율주행차량이 주변차량들의 위험도를 판단하고 분류할 수 있는 기술이다.
아울러, 본 기술은 교차로 내 주변차량들의 위험도를 판단하여 자율주행차량의 안전한 주행을 지원하는 기술이다.
한편, 전술한 바와 같은 본 발명의 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성이 가능하다. 그리고 상기 프로그램을 구성하는 코드 및 코드 세그먼트는 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.　또한, 상기 작성된 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(정보저장매체)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 판독되고 실행됨으로써 본 발명의 방법을 구현한다. 그리고 상기 기록매체는 컴퓨터가 판독할 수 있는 모든 형태의 기록매체를 포함한다.
이상, 본 발명은 비록 한정된 구성과 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명의 기술적 사상은 이러한 것에 한정되지 않으며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해, 본 발명의 기술적 사상과 하기 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형 실시가 가능할 것이다.
100: 주변차량의 위험도 판단 시스템
110: 주변차량 주행궤적 생성부
120: 로컬경로로 진입하는 주변차량 분류부
130: 위험영역 설정부
140: 위험영역 내 주행하는 주변차량 분류부
150: 로컬경로 진입거리 및 시간 계산부
160: 위험도 판단부

Claims (10)

  1. 자차량의 거동 데이터를 포함하는 차량 거동모델을 이용하여 주변차량의 주행궤적을 생성하는 단계;
    상기 자차량의 로컬경로와 생성된 주변차량의 주행궤적을 비교하여 주변차량이 로컬경로로의 진입 여부를 판단하는 단계;
    상기 주변차량의 주행궤적의 이동방향에 대해 좌우로 일정 마진을 갖는 위험영역을 설정하는 단계;
    상기 위험영역이 설정되면, 상기 설정된 위험영역을 사각(四角)영역으로 나누어 상기 주변차량 중 상기 사각영역 내에 있는 주변차량을 상기 설정된 위험영역에서 주행 중인 주변차량으로 분류하는 단계;
    상기 분류된 위험영역 내 주행 중인 주변차량이 로컬경로까지 진입하는 거리 및 시간을 계산하는 단계; 및
    상기 주변차량이 로컬경로까지 진입하는 시간 및 거리를 기반으로 하여 주변차량의 위험도를 판단하는 단계
    를 포함하고,
    상기 주변차량이 상기 사각영역 내에 있는지는,
    상기 사각영역을 구성하는 4 개의 좌표를 종점으로 하고 상기 주변차량의 좌표를 시점으로 하는 4 개의 벡터 간의 외적의 부호에 따라 판별되는 주변차량의 위험도 판단 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 주변차량의 주행궤적을 생성하는 단계에서,
    상기 자차량의 위치와 측정된 주변차량의 위치 및 속도를 이용하여 주변차량의 주행궤적을 생성하는 것을 특징으로 하는 주변차량의 위험도 판단 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 차량 거동모델은 차량의 운동학적(kinematic) 모델 또는 차량의 동역학적(dynamic) 모델을 포함하는 주변차량의 위험도 판단 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 주변차량의 주행궤적을 생성하는 단계는,
    상기 자차량의 위치, 주변차량의 위치, 자차량의 속도, 자차량의 요레이트를 포함하는 입력데이터를 수신하여 주행궤적을 생성하는 것을 특징으로 하는 주변차량의 위험도 판단 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 로컬경로로의 진입 여부를 판단하는 단계는,
    상기 주변차량의 주행궤적을 구성하는 선분과 상기 자차량의 로컬경로를 구성하는 선분이 교차하는 경우에 로컬경로로의 진입 여부를 판단하고 분류하는 것을 특징으로 하는 주변차량의 위험도 판단 방법.
  6. 삭제
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 주변차량이 로컬경로까지 진입하는 거리 및 시간을 계산하는 단계는
    상기 분류된 위험영역 내 주행 중인 주변차량의 위치, 속도 및 주행궤적의 벡터를 비교하는 단계; 및
    상기 설정된 위험영역을 나타내는 벡터에 사영된 속도를 이용하여 주변차량이 로컬경로까지 진입하는 거리 및 시간을 계산하는 단계를 포함하는 주변차량의 위험도 판단 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 주변차량의 위험도를 판단하는 단계에서,
    상기 자차량의 로컬경로를 다른 주변차량이 지나가면, 다른 주변차량이 지나가는 경로에 대응하여 위험영역이 확장되는 것을 특징으로 하는 주변차량의 위험도 판단 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 자차량의 거동 데이터는 자차량의 속도, 요레이트를 포함하는 주변차량의 위험도 판단 방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 로컬경로는 자율주행차량이 주행할 수 있는 설정된 경로인 것을 특징으로 하는 주변차량의 위험도 판단 방법.
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