KR102406520B1 - System and Method for correcting parameter for determining obstacle - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템은 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 서버에 송신하고, 보정된 파라미터를 이용하여 장애물을 판단하는 차량 및 상기 차량으로부터 수신된 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 이용하여 상기 보정된 파라미터를 생성하고, 상기 보정된 파라미터를 상기 차량에 송신하는 서버를 포함한다.A parameter correction system for determining an obstacle according to an embodiment of the present invention transmits sensor data, location information of the own vehicle, and location information where an override occurs to a server, and determines an obstacle using the corrected parameter, and the vehicle and a server that generates the corrected parameter by using the sensor data received from the sensor data, the location information of the own vehicle, and the location information where the override has occurred, and transmits the corrected parameter to the vehicle.
Description
본 발명은 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 장애물 판단을 위한 자율주행차량에서의 위치 기반 데이터의 파라미터를 보정하는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a parameter correction system and method for obstacle determination, and more particularly, to a technique for correcting a parameter of location-based data in an autonomous vehicle for obstacle determination.
최근 자동차 시장에서는 첨단주행지원시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS) 관련 기술이 중요한 관심사로 대두되고 있으며, 시장 규모 역시 급성장 중이다.In the recent automobile market, advanced driver assistance system (ADAS)-related technology is emerging as an important concern, and the market size is also growing rapidly.
첨단주행지원시스템(ADAS)이란 운전자와 보행자를 위한 다양한 안전 기능과 편의 기능을 구현하는 시스템으로서, 그 중 대표적으로 자율비상제동(Autonomous Emergency Braking, AEB) 시스템을 들 수 있다.Advanced Driving Assistance System (ADAS) is a system that implements various safety and convenience functions for drivers and pedestrians. Among them, an autonomous emergency braking (AEB) system is representative.
자율비상제동(AEB) 시스템은 라이다 센서 또는 카메라 센서 등과 같이 물체를 감지할 수 있는 센서를 이용하여, 차량의 전방으로부터 소정 거리 내에 존재하는 타 차량과 같은 물체가 속력을 줄이거나, 갑자기 나타나는 상황을 감지하여, 운전자가 브레이크를 조작하지 않아도 차량이 자동적으로 제동될 수 있도록 제어하는 시스템을 말한다. 이러한 자율비상제동(AEB) 시스템은 단순히 경고를 제공하여 운전자 스스로 조치를 취하게 하는 종래의 소극적인 방식에서 진일보한 것이다.The autonomous emergency braking (AEB) system uses a sensor that can detect an object, such as a lidar sensor or a camera sensor, and an object such as another vehicle that exists within a predetermined distance from the front of the vehicle slows down or appears suddenly It is a system that detects and controls the vehicle so that the vehicle can be braked automatically without the driver operating the brake. This autonomous emergency braking (AEB) system is a step forward from the conventional passive method of simply providing a warning and allowing the driver to take action on their own.
한편, 라이다 센서는 카메라 센서보다 물체 검출률 및 거리 정확성은 높지만, 검출에 대한 신뢰성은 낮다. 이에 비해, 카메라 센서는 라이다 센서보다 물체 검출 결과에 대한 신뢰성은 높으나, 물체까지의 거리에 대한 정확성 및 실제 존재하는 물체에 대한 검출률은 다소 떨어지는 특성을 갖는다. 따라서, 라이다 센서와 카메라 센서를 상호 보완적으로 이용하여 물체의 존재 여부를 감지하면, 자율비상제동(AEB) 시스템 등의 미동작 및 오동작 가능성을 보다 저감할 수 있다.On the other hand, the lidar sensor has higher object detection rate and distance accuracy than the camera sensor, but has low detection reliability. On the other hand, the camera sensor has higher reliability of the object detection result than the lidar sensor, but the accuracy of the distance to the object and the detection rate of the actual object are somewhat inferior. Therefore, when the presence or absence of an object is detected by using the lidar sensor and the camera sensor complementary to each other, the possibility of non-operation and malfunction of the autonomous emergency braking (AEB) system, etc. can be further reduced.
그러나, 종래기술은 라이다 센서와 카메라 센서를 단순 병합하여 전방 차량을 인식하는 기술만이 개시되어 있을 뿐이고, 라이다 센서와 카메라 센서의 공통된 감지 영역을 세분화하고, 각 영역의 특성에 부합하는 데이터 처리를 통해 물체 검출률을 높이는 동시에 물체 검출 결과에 대한 신뢰성을 확보하기 위한 기술에 대해서는 언급되어 있지 않다. However, in the prior art, only a technology for recognizing a vehicle in front by simply merging a lidar sensor and a camera sensor is disclosed. There is no mention of a technique for increasing the object detection rate through processing and at the same time ensuring reliability of the object detection result.
[특허문헌]한국등록특허 10-1644370호.[Patent Literature] Korean Patent No. 10-1644370.
본 발명의 목적은, 자율주행차량에서 자차량의 위치 정보, 장애물의 위치 정보를 포함하는 센서 데이터 및 오버라이드 발생 위치 정보 등이 포함된 위치 기반 데이터를 이용하여 센서 별 신뢰도값 및 오버라이드 발생 위치에서의 신뢰도 문턱값을 포함하는 보정 파라미터를 업데이트함으로써, 장애물 판단 시 장애물 인식의 정확도를 향상시킬 수 있는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.It is an object of the present invention, in an autonomous vehicle, by using sensor data including location information of the own vehicle, location information of obstacles, and location-based data including location information of an override occurrence, the reliability value for each sensor and the location of the override An object of the present invention is to provide a parameter correction system and method for judging an obstacle that can improve accuracy of obstacle recognition when judging an obstacle by updating a correction parameter including a reliability threshold.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템은 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 서버에 송신하고, 보정된 파라미터를 이용하여 장애물을 판단하는 차량 및 상기 차량으로부터 수신된 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 이용하여 상기 보정된 파라미터를 생성하고, 상기 보정된 파라미터를 상기 차량에 송신하는 서버를 포함한다.A parameter correction system for determining an obstacle according to an embodiment of the present invention transmits sensor data, location information of the own vehicle, and location information where an override occurs to a server, and determines an obstacle using the corrected parameter, and the vehicle and a server that generates the corrected parameter by using the sensor data received from the sensor data, the location information of the own vehicle, and the location information where the override has occurred, and transmits the corrected parameter to the vehicle.
일 실시예에서, 상기 차량은, 상기 장애물의 위치 정보를 포함하는 센서 데이터를 측정하는 센서부, 상기 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 저장하고, 상기 보정된 파라미터를 업데이트 하는 파라미터 보정부 및 상기 장애물의 위치를 매칭하고, 매칭된 위치의 신뢰도를 분석하며, 상기 보정된 파라미터를 이용하여 상기 장애물을 판단하는 장애물 인식부를 포함할 수 있다.In an embodiment, the vehicle stores a sensor unit measuring sensor data including the location information of the obstacle, the sensor data, location information of the own vehicle, and location information where the override occurs, and updates the corrected parameter and a parameter correcting unit that matches the position of the obstacle, analyzes reliability of the matched position, and determines the obstacle by using the corrected parameter.
일 실시예에서, 상기 센서 데이터는, 상기 장애물의 위치, 형태, 종류 및 상기 자차량의 이동방향 및 속도를 포함할 수 있다.In an embodiment, the sensor data may include the position, shape, and type of the obstacle, and the moving direction and speed of the host vehicle.
일 실시예에서, 상기 파라미터 보정부는, 상기 센서부로부터 측정된 센서 데이터, 자차 위치 추정부로부터 추정된 자차의 위치 정보 및 오버라이드 감지부로부터 감지된 오버라이드가 발생한 위치 정보를 저장하는 데이터 저장부, 상기 센서 데이터, 자차의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 서버에 송신하고, 상기 서버로부터 보정된 파라미터를 수신하는 통신부 및 상기 보정된 파라미터를 업데이트하는 파라미터 업데이트부를 포함할 수 있다.In an embodiment, the parameter correcting unit may include: a data storage unit configured to store sensor data measured from the sensor unit, location information of the own vehicle estimated from the own vehicle position estimator, and location information where the override detected from the override detection unit occurs; The method may include a communication unit that transmits sensor data, location information of the own vehicle, and location information where an override has occurred to a server, and receives a corrected parameter from the server, and a parameter updater that updates the corrected parameter.
일 실시예에서, 상기 장애물 인식부는, 상기 센서 데이터 중 센서 별 장애물의 위치를 좌표 평면 상에 매칭하는 위치 매칭부, 상기 좌표 평면 상에 매칭된 위치에 관한 신뢰도를 분석하는 신뢰도 분석부 및 상기 보정된 파라미터를 이용하여 상기 장애물을 판단하는 장애물 판단부를 포함할 수 있다.In an embodiment, the obstacle recognition unit includes a position matching unit that matches the position of an obstacle for each sensor among the sensor data on a coordinate plane, a reliability analyzer that analyzes reliability of a position matched on the coordinate plane, and the correction It may include an obstacle determination unit that determines the obstacle by using the parameter.
일 실시예에서, 상기 위치 매칭부는, 상기 센서 별 장애물의 위치를 동일한 좌표 평면 상에 매칭할 수 있다.In an embodiment, the location matching unit may match the location of the obstacle for each sensor on the same coordinate plane.
일 실시예에서, 상기 서버는, 상기 차량으로부터 수신된 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 포함하는 위치 기반 데이터를 위치 별로 누적 및 분석하여 상기 보정된 파라미터를 생성할 수 있다.In an embodiment, the server may generate the corrected parameter by accumulating and analyzing location-based data including sensor data received from the vehicle, location information of the own vehicle, and location information where the override occurred for each location. .
일 실시예에서, 상기 서버는, 상기 자차량이 주차 또는 정차 시에 상기 보정된 파라미터를 타차량으로 송신할 수 있다.In an embodiment, the server may transmit the corrected parameter to another vehicle when the own vehicle is parked or stopped.
일 실시예에서, 상기 오버라이드가 발생한 위치 정보는, 상기 오버라이드가 발생한 위치의 전과 후의 데이터 정보 및 오버라이드 발생 시점의 데이터 정보를 포함할 수 있다.In an embodiment, the location information at which the override occurs may include data information before and after the location at which the override occurs and data information at the time point at which the override occurs.
일 실시예에서, 상기 보정된 파라미터는, 상기 오버라이드 발생 시점의 센서 별 신뢰도값 및 상기 오버라이드 발생 위치에서의 신뢰도 문턱값을 포함할 수 있다.In an embodiment, the corrected parameter may include a reliability value for each sensor at the time when the override occurs and a reliability threshold at the location where the override occurs.
본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법은 장애물의 위치 정보를 포함하는 센서 데이터를 측정하는 단계, 상기 장애물의 위치를 매칭하고, 매칭된 위치의 신뢰도를 분석하는 단계, 상기 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 서버에 송신하는 단계, 상기 서버로부터 보정된 파라미터를 수신하여 상기 보정된 파라미터를 업데이트하는 단계 및 상기 보정된 파라미터를 이용하여 상기 장애물을 판단하는 단계를 포함한다.A parameter correction method for determining an obstacle according to an embodiment of the present invention includes measuring sensor data including position information of an obstacle, matching the position of the obstacle, and analyzing the reliability of the matched position, the sensor Transmitting data, location information of the own vehicle, and location information where the override has occurred to a server, receiving the corrected parameter from the server and updating the corrected parameter, and determining the obstacle using the corrected parameter includes steps.
일 실시예에서, 상기 서버에 송신하는 단계와 상기 서버로부터 보정된 파라미터를 수신하여 보정된 파라미터를 업데이트하는 단계 사이에, 상기 서버가 수신된 상기 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 포함하는 위치 기반 데이터를 위치 별로 누적 및 분석하는 단계 및 상기 서버가 상기 보정된 파라미터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, between the step of transmitting to the server and the step of receiving the corrected parameter from the server and updating the corrected parameter, the server receives the sensor data, the location information of the own vehicle, and the location where the override occurs It may include accumulating and analyzing location-based data including information for each location, and generating, by the server, the corrected parameter.
일 실시예에서, 상기 보정된 파라미터를 생성하는 단계 이후, 상기 자차량이 주차 또는 정차 시에 상기 보정된 파라미터를 타차량으로 송신하는 단계를 포함할 수 있다.In an embodiment, after generating the corrected parameter, the method may include transmitting the corrected parameter to another vehicle when the own vehicle is parked or stopped.
일 실시예에서, 상기 매칭된 위치의 신뢰도를 분석하는 단계와 상기 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 서버에 송신하는 단계 사이에, 상기 센서 데이터, 자차의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.In an embodiment, between analyzing the reliability of the matched location and transmitting the sensor data, location information of the own vehicle, and location information where the override has occurred to a server, the sensor data, location information of the own vehicle, and override It may include the step of storing the location information where the occurrence occurred.
일 실시예에서, 상기 장애물의 위치를 매칭하고, 매칭된 위치의 신뢰도를 분석하는 단계는, 상기 센서 데이터 중 센서 별 장애물의 위치를 좌표 평면 상에 매칭하는 단계 및 상기 좌표 평면 상에 매칭된 위치에 관한 신뢰도를 분석하는 단계를 포함할 수 있다.In an embodiment, matching the position of the obstacle and analyzing the reliability of the matched position includes matching the position of the obstacle for each sensor among the sensor data on a coordinate plane and a position matched on the coordinate plane It may include the step of analyzing the reliability of the.
일 실시예에서, 상기 센서 별 장애물의 위치를 좌표 평면 상에 매칭하는 단계에서, 상기 센서 별 장애물의 위치를 동일한 좌표 평면 상에 매칭할 수 있다.In an embodiment, in the step of matching the position of the obstacle for each sensor on the coordinate plane, the position of the obstacle for each sensor may be matched on the same coordinate plane.
일 실시예에서, 상기 오버라이드가 발생한 위치 정보를 서버에 송신하는 단계에서, 상기 오버라이드가 발생한 위치의 전과 후의 데이터 정보 및 오버라이드 발생 시점의 데이터 정보를 송신할 수 있다.In an embodiment, in the step of transmitting the location information at which the override occurs to the server, data information before and after the location at which the override occurs and data information at the time point at which the override occurs may be transmitted.
일 실시예에서, 상기 보정된 파라미터를 업데이트하는 단계에서, 상기 오버라이드 발생 시점의 센서 별 신뢰도값 및 상기 오버라이드 발생 위치에서의 신뢰도 문턱값을 업데이트할 수 있다.In an embodiment, in the updating of the corrected parameter, a reliability value for each sensor at the time of occurrence of the override and a reliability threshold value at the position of the occurrence of the override may be updated.
본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템 및 방법에 따르면, 자율주행차량에서 자차량의 위치 정보, 장애물의 위치 정보를 포함하는 센서 데이터 및 오버라이드 발생 위치 정보 등이 포함된 위치 기반 데이터를 이용하여 센서 별 신뢰도값 및 오버라이드 발생 위치에서의 신뢰도 문턱값을 포함하는 보정 파라미터를 업데이트함으로써, 장애물 판단 시 장애물 인식의 정확도를 향상시킬 수 있다.According to the parameter correction system and method for determining obstacles according to an embodiment of the present invention, in an autonomous vehicle, location information of the own vehicle, sensor data including location information of obstacles, and location-based information including location information of occurrence of overrides, etc. By using the data to update a correction parameter including a reliability value for each sensor and a reliability threshold value at an override occurrence location, it is possible to improve the accuracy of obstacle recognition when determining an obstacle.
본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템 및 방법에 따르면, 다양한 주행 환경에 존재하는 도로의 유실된 영역, 유실물, 도로 공사 영역, 홀 또는 센서 인식이 불가능한 구조물 등을 포함하는 장애물을 보다 정확하게 인식함으로써, 안전한 주행이 가능하고, 운전자의 주행 만족도를 높일 수 있다.According to the parameter correction system and method for determining obstacles according to an embodiment of the present invention, obstacles including a lost area of a road, a lost object, a road construction area, a hall or a structure that cannot be recognized by a sensor, etc. existing in various driving environments By more accurately recognizing the
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템을 설명하는 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템 내 장애물 인식부를 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템 내 파라미터 보정부를 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템 내 장애물 판단부를 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 센서 별 오브젝트의 위치, 크기 및 신뢰도를 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 통합된 오브젝트의 위치, 크기 및 신뢰도를 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 통합된 오브젝트의 신뢰도 값을 신뢰도 문턱값과 비교하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량에서의 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법을 설명하는 순서도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버에서의 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법을 설명하는 순서도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법을 실행하는 컴퓨팅 시스템을 보여주는 도면이다.1 is a block diagram illustrating a parameter correction system for determining an obstacle according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating an obstacle recognition unit in a parameter correction system for obstacle determination according to an embodiment of the present invention.
3 is a view for explaining a parameter correction unit in a parameter correction system for determining an obstacle according to an embodiment of the present invention.
4 is a view for explaining an obstacle determining unit in a parameter correction system for determining an obstacle according to an embodiment of the present invention.
5 is a view for explaining the position, size, and reliability of an object for each sensor according to an embodiment of the present invention.
6 is a view for explaining the location, size, and reliability of an integrated object according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram comparing a reliability value of an integrated object with a reliability threshold according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart illustrating a parameter correction method for determining an obstacle in a vehicle according to an embodiment of the present invention.
9 is a flowchart illustrating a parameter correction method for determining an obstacle in a server according to an embodiment of the present invention.
10 is a diagram illustrating a computing system executing a parameter correction method for determining an obstacle according to an embodiment of the present invention.
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.Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described in detail with reference to exemplary drawings. In adding reference numerals to the components of each drawing, it should be noted that the same components are given the same reference numerals as much as possible even though they are indicated on different drawings. In addition, in describing the embodiment of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known configuration or function interferes with the understanding of the embodiment of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.
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.In describing the components of the embodiment of the present invention, terms such as first, second, A, B, (a), (b), etc. may be used. These terms are only for distinguishing the component from other components, and the essence, order, or order of the component is not limited by the term. In addition, unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템을 설명하는 구성도이다.1 is a configuration diagram illustrating a parameter correction system for determining an obstacle according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템(10)은 센서부(100), 장애물 인식부(200) 및 파라미터 보정부(300) 및 서버(400)를 포함하고, 센서부(100), 장애물 인식부(200) 및 파라미터 보정부(300)는 차량에 구비된 파라미터 보정 장치(Parameter Correction Device)일 수 있다.Referring to FIG. 1 , the
센서부(100)는 장애물(또는 오브젝트(object))의 위치, 형태, 종류, 자차량의 이동방향 및 속도를 포함하는 센서 데이터를 검출한다. 예를 들어, 장애물은 도로의 유실된 영역, 유실물, 도로 공사 영역 또는 홀 등을 포함하는 정적 장애물일 수 있다.The
센서부(100)는 라이더 센서, 초음파 센서, 카메라 센서, 레이더 센서 등을 포함할 수 있으며, 이는 본 발명의 이해를 돕기 위한 일 예에 불과한 것으로서, 이에 한정되지 않는다.The
장애물 인식부(200)는 센서부(100)로부터 수신된 센서 데이터 중 센서 별 오브젝트의 위치(예를 들어, 하나의 센서가 다수 개의 오브젝트를 추출할 수 있고, 다수의 센서가 다수의 오브젝트를 추출할 수 있음)를 좌표 평면상에 매칭한다. 예를 들어, 장애물 인식부(200)는 센서 별 오브젝트의 위치를 동일한 좌표 평면 상에 매칭한다.The
장애물 인식부(200)는 매칭된 위치에 관한 신뢰도를 분석하며, 분석된 신뢰도에 대응하는 매칭된 위치에 따라 동일 위치의 오브젝트로 통합한 후 합산하고, 파라미터 엡데이트부(330)로부터 업데이트 된 보정 파라미터(생성된 보정 파라미터)를 이용하여 장애물을 판단할 수 있으며, 장애물 인식부(200)의 구성 및 그 구성의 동작 방법은 도 2를 참조하여 자세하게 설명한다. The
파라미터 보정부(300)는 차량 내 구비된 자차 위치 추정부(301)로부터 추정된 자차의 위치 정보, 센서부(100)로부터 측정된 센서 데이터 및 차량 내 구비된 오버라이드 감지부(302)로부터 감지된 오버라이드가 발생한 위치 정보(오버라이드가 발생한 위치의 전과 후의 데이터 정보 및 오버라이드 발생 시점의 데이터 저장 정보 등)를 모두 저장한다. 여기서, 오버라이드는 자율주행차량에서의 운전자 제어권을 이양하는 동작을 의미한다. The
파라미터 보정부(300)는 차량의 주차 또는 정차 시에 저장된 자차의 위치 정보, 센서 데이터 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 통신부(320)를 통해 서버(400)에 송신하고, 서버(400)로부터 생성된 보정된 파라미터를 수신한다.The
예를 들어, 파라미터 보정부(300)는 서버(400)로부터 보정된 파라미터의 수신 여부를 판단한 후에 보정된 파라미터를 업데이트할 수 있다. For example, the
파라미터 보정부(300)는 서버(400)로부터 보정된 파라미터를 수신하여 업데이트할 수 있고, 파라미터 보정부(300)의 구성 및 그 구성의 동작 방법은 도 3을 참조하여 자세하게 설명한다.The
서버(400)는 파라미터 보정부(300)로부터 수신한 자차의 위치 정보, 센서 데이터 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 포함하는 위치 기반 데이터를 위치 별로 누적하고, 분석하여 보정된 파라미터를 생성한다. 예를 들어, 보정된 파라미터는, 차량의 오버라이드 발생 시점에 센서부(100)의 센서 별 신뢰도(신뢰도값) 및 오버라이드 발생 위치에서의 신뢰도 문턱값일 수 있으며, 차량의 오버라이드 발생 시점에 센서부(100)의 센서 별 신뢰도(신뢰도값) 및 오버라이드 발생 위치에서의 신뢰도 문턱값은 도 5 내지 도 7에서 구체적으로 설명한다.The
서버(400)는 보정된 파라미터를 파라미터 업데이트부(330)에 송신하고, 자차량이 주차 또는 정차 시에 타차량으로 보정된 파라미터를 송신(배포)할 수 있다. The
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템 내 장애물 인식부를 설명하는 도면이다.2 is a view for explaining an obstacle recognition unit in a parameter correction system for obstacle determination according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 장애물 인식부(200)는 위치 매칭부(210), 신뢰도 분석부(220), 장애물 판단부(230) 및 필터부(240)를 포함한다.Referring to FIG. 2 , the
위치 매칭부(210)는 센서부(100)로부터 수신된 센서 데이터 중 센서 별 오브젝트의 위치를 좌표 평면상에 매칭한다. 예를 들어, 위치 매칭부는 센서 별 오브젝트의 위치를 동일한 좌표 평면 상에 매칭할 수 있다.The
신뢰도 분석부(220)는 좌표 평면 상에 매칭된 위치에 관한 신뢰도를 분석한다. The
장애물 판단부(230)는 분석된 신뢰도에 대응하는 매칭된 위치에 따라 동일 위치의 오브젝트로 통합한 후 합산하고, 파라미터 엡데이트부(330)로부터 업데이트 된 보정 파라미터를 이용하여 장애물을 판단한다.The
필터부(240)는 판단된 장애물에서 설정된 범위를 벗어난 장애물을 분류한다. The
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템 내 파라미터 보정부(300)를 설명하는 도면이다.3 is a view for explaining the
도 3을 참조하면, 파라미터 보정부(300)는 데이터 저장부(310), 통신부(320) 및 파라미터 업데이트부(330)를 포함한다.Referring to FIG. 3 , the
데이터 저장부(310)는 차량 내 구비된 자차 위치 추정부(301)로부터 추정된 자차의 위치 정보, 센서부(100)로부터 측정된 센서 데이터 및 차량 내 구비된 오버라이드 감지부(302)로부터 감지된 오버라이드가 발생한 위치 정보(오버라이드가 발생한 위치의 전과 후의 데이터 정보)를 모두 저장한다.The
통신부(320)는 차량 정차 시에 저장된 자차의 위치 정보, 센서 데이터 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 서버(400)에 송신하고, 서버(400)로부터 보정된 파라미터를 수신한다.The
파라미터 업데이트부(330)는 서버(400)로부터 보정된 파라미터를 업데이트(즉, 파라미터 업데이트부(330)는 서버로부터 생성된 보정 파라미터를 다운로드 가능)한다. 예를 들어, 보정된 파라미터는, 차량의 오버라이드 발생 시점에 센서부(100)의 센서 별 신뢰도(신뢰도값) 및 오버라이드 발생 위치에서의 신뢰도 문턱값일 수 있으며, 이는 본 발명의 이해를 돕기 위한 일 예에 불과한 것으로서, 이에 한정되지 않는다.The
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템 내 장애물 판단부를 설명하는 도면이다.4 is a view for explaining an obstacle determining unit in a parameter correction system for determining an obstacle according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 장애물 판단부(230)는 오브젝트 통합부(231) 및 판단부(232)를 포함한다.Referring to FIG. 4 , the
오브젝트 통합부(231)는 센서 별 오브젝트의 위치, 크기 및 신뢰도에 따라 동일 위치의 오브젝트를 통합하며, 센서 별 오브젝트의 위치, 크기 및 신뢰도는 도 5에서 자세하게 설명하고, 통합된 오브젝트의 위치, 크기 및 신뢰도 및 업데이트 된 보정 파라미터(생성된 보정 파라미터)는 도 6에서 자세하게 설명한다.The
판단부(232)는 통합된 오브젝트의 위치, 크기 및 신뢰도 및 파라미터 엡데이트부(330)로부터 보정된 파라미터를 이용하여 장애물을 판단한다.The
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 센서 별 오브젝트의 위치, 크기 및 신뢰도를 설명하는 도면이다.5 is a diagram for explaining the position, size, and reliability of an object for each sensor according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 센서부(100)로부터 입력되는 센서 별 오브젝트 정보는 센서 별 오브젝트의 위치, 크기 및 신뢰도 등을 포함한다. 예를 들어, 센서 별 오브젝트의 위치는 xmn, ymn이고, 센서 별 오브젝트의 크기는 Wmn, Hmn이며, 센서 별 오브젝트의 신뢰도(0~1 사이의 확률 값)에서 종방향이 kx _ mn, 횡방향이 ky _ mn, 존재 확률이 kmn이며, m은 센서의 순서(예를 들어, 제 1 센서, 제 2 센서 등)이고, n은 오브젝트의 순서(예를 들어, 제 1 오브젝트, 제 2 오브젝트 등)이다.Referring to FIG. 5 , the object information for each sensor input from the
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 통합된 오브젝트의 위치, 크기 및 신뢰도를 설명하는 도면이다.6 is a view for explaining the location, size, and reliability of an integrated object according to an embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 센서 별 오브젝트 정보를 각각의 위치로부터 동일 위치에서의 통합된 오브젝트는 하기와 같은 수식으로 나타낸다. Referring to FIG. 6 , the integrated object at the same location from each location of object information for each sensor is represented by the following formula.
예를 들어, l은 통합 오브젝트 순서이고, objm1n1, objm2n2, objm3n1 등은 일정 거리(설정된 거리) 이내에 존재하는 오브젝트들이다.For example, l is an integrated object order, and obj m1n1 , obj m2n2 , obj m3n1 , etc. are objects existing within a certain distance (set distance).
예를 들어, 통합된 오브젝트의 위치는 하기 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.For example, the location of the integrated object may be expressed as in Equation 1 below.
[수학식 1][Equation 1]
예를 들어, 통합된 오브젝트의 크기는 하기 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.For example, the size of the integrated object may be expressed as in Equation 2 below.
[수학식 2][Equation 2]
예를 들어, 통합된 오브젝트의 신뢰도는 하기 수학식 3과 같이 나타낼 수 있으며, Cm1 , Cm2 , Cm3은 각각의 센서 m1, m2, m3의 신뢰도 값(센서 별 신뢰도 값)이고, 초기 값은 1/M이며, M은 전체 센서의 개수이고, Cm은 서버(400)를 통해 변경 가능한 값이며, kl은 통합된 오브젝트의 존재 확률이다.For example, the reliability of the integrated object may be expressed as in Equation 3 below, and C m1 , C m2 , and C m3 are Reliability values (reliability values for each sensor) of each sensor m1, m2, m3, the initial value is 1/M, M is the total number of sensors, C m is a value that can be changed through the
[수학식 3][Equation 3]
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 통합된 오브젝트의 신뢰도 값에 대응하는 신뢰도 문턱값을 설명하는 도면이다.7 is a view for explaining a reliability threshold corresponding to a reliability value of an integrated object according to an embodiment of the present invention.
도 7을 참조하면, 신뢰도 문턱 값은 자차량의 현재의 위치를 기준으로 영역 별(예를 들어, R1, R2 및 R3)로 나누어 구성될 수 있으며, 신뢰도 문턱 값은 kthR1, kthR2, kthR3 (0~1 사이의 값) 등으로 나타낼 수 있고, 초기 값은 0.5로 설정되며, 신뢰도 문턱값은 서버(400)를 통해 변경 가능한 값이다.Referring to FIG. 7 , the reliability threshold may be divided into regions (eg, R1, R2, and R3) based on the current location of the host vehicle, and the reliability threshold is k thR1 , k thR2 , k thR3 (a value between 0 and 1), etc., an initial value is set to 0.5, and the reliability threshold is a value changeable through the
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량에서의 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법을 설명하는 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a parameter correction method for determining an obstacle in a vehicle according to an embodiment of the present invention.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량에서의 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법은 상술한 S11 단계 내지 S19 단계가 도 1을 참조하여 구체적으로 설명된다.Referring to FIG. 8 , the above-described steps S11 to S19 of the parameter correction method for determining an obstacle in a vehicle according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 1 .
S11 및 S12 단계에서, 자율주행차량이 주행을 시작한 경우에 파라미터 보정 시스템(10)에 구비된 파라미터 보정부(300)는 서버(400)로부터 보정된 파라미터의 수신 여부를 판단한다.In steps S11 and S12 , when the autonomous vehicle starts driving, the
S13 단계에서, 파라미터 보정부(300)는 보정된 파라미터를 수신하면, 보정된 파라미터를 업데이트한다.In step S13 , when the
S14 단계에서, 파라미터 보정부(300)는 오버라이드 발생 시에 오버라이드 감지부(302)로부터 감지되어 오버라이드 발생 상황을 알 수 있다. 즉, 파라미터 보정부(300)는 자율주행차량의 오버라이드 발생한 경우에 운전자 제어권을 이양하는 동작을 감지할 수 있다.In step S14 , the
S15 단계에서, 파라미터 보정부(300)는 자율주행차량의 오버라이드 발생이 실제로 발생했는지를 다시 확인한다.In step S15 , the
S16 단계에서, 자율주행차량에서 오버라이드가 발생되면, 파라미터 보정부(300)는 센서부(100)로부터 측정된 센서 데이터를 데이터 저장부(310)에 저장한다. 즉, 파라미터 보정부(300)는 자율주행차량의 오버라이드 발생 시점의 전과 후의 일정 시점(설정된 시점)에서의 센서 데이터를 저장할 수 있다.In step S16 , when an override occurs in the autonomous vehicle, the
S17 단계에서, 자율주행차량에서 오버라이드가 발생되지 않으면, 자율주행차량은 자율주행의 종료 여부를 확인한다.In step S17 , if no override occurs in the autonomous driving vehicle, the autonomous driving vehicle checks whether the autonomous driving is terminated.
S18 및 S19 단계에서, 자율주행이 종료되면, 파라미터 보정부(300)는 저장된 센서 데이터를 서버(400)에 업로드하고, 서버(400)로부터 보정된 파라미터를 다운로드한다.In steps S18 and S19 , when autonomous driving is finished, the
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버에서의 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법을 설명하는 순서도이다.9 is a flowchart illustrating a parameter correction method for determining an obstacle in a server according to an embodiment of the present invention.
도 9을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 서버에서의 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법은 상술한 S31 내지 S36 단계가 도 1을 참조하여 구체적으로 설명된다.Referring to FIG. 9 , the above-described steps S31 to S36 of the parameter correction method for determining an obstacle in the server according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 1 .
S31 단계에서, 서버(400)는 자율주행차량의 파라미터 보정부(300)로부터 자차의 위치 정보, 센서 데이터, 오버라이드가 발생한 위치정보를 수신한다.In step S31 , the
S32 단계에서, 서버(400)는 자차의 위치 정보, 센서 데이터, 오버라이드가 발생한 위치정보를 포함하는 위치 기반 데이터를 위치 별로 누적한다.In step S32, the
S33 단계에서, 서버(400)는 위치 별로 누적된 데이터를 분석한다.In step S33, the
S34 단계에서, 서버(400)는 보정 파라미터 생성 조건을 만족하는지 여부를 판단한다. 예를 들어, 서버(400)는 보정된 파라미터 중 현재의 센서 별 신뢰도(신뢰도값) 및 신뢰도 문턱값의 조건을 설정된(임의의) 센서 별 신뢰도(신뢰도값) 및 신뢰도 문턱값의 조건과 비교하여 보정 파라미터의 생성 조건의 만족 여부를 판단할 수 있다. In step S34, the
S35 및 S36 단계에서, 서버(400)는 자체 검증을 통해 보정된 파라미터를 생성한 후, 자차량이 주차 또는 정차 시에 보정된 파라미터를 타차량으로 송신(배포)한다.In steps S35 and S36, the
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법을 실행하는 컴퓨팅 시스템을 보여주는 도면이다.10 is a diagram illustrating a computing system for executing a parameter correction method for determining an obstacle according to an embodiment of the present invention.
도 10을 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.Referring to FIG. 10 , the
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. The
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.Accordingly, steps of a method or algorithm described in connection with the embodiments disclosed herein may be directly implemented in hardware, a software module executed by the
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. The above description is merely illustrative of the technical spirit of the present invention, and various modifications and variations will be possible without departing from the essential characteristics of the present invention by those skilled in the art to which the present invention pertains.
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.Accordingly, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain, and the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments. The protection scope of the present invention should be construed by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the present invention.
10: 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템
100: 센서부
200: 장애물 인식부
210: 위치 매칭부
220: 신뢰도 분석부
230: 장애물 판단부
231: 오브젝트 통합부
232: 판단부
240: 필터부
300: 파라미터 보정부
310: 데이터 저장부
320: 통신부
330: 파라미터 업데이트부
400: 서버
1000: 컴퓨팅 시스템
1100: 프로세서
1200: 시스템 버스
1300: 메모리
1310: ROM
1320: RAM
1400: 사용자 인터페이스 입력장치
1500: 사용자 인터페이스 출력장치
1600: 스토리지
1700: 네트워크 인터페이스10: Parameter correction system for obstacle determination
100: sensor unit
200: obstacle recognition unit
210: location matching unit
220: reliability analysis unit
230: obstacle determination unit
231: object integration unit
232: judgment unit
240: filter unit
300: parameter correction unit
310: data storage unit
320: communication unit
330: parameter update unit
400: server
1000: computing system
1100: Processor
1200: system bus
1300: memory
1310: ROM
1320: RAM
1400: user interface input device
1500: user interface output device
1600: storage
1700: network interface
Claims (18)
상기 차량으로부터 수신된 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 이용하여 상기 보정된 파라미터를 생성하고, 상기 보정된 파라미터를 상기 차량에 송신하는 서버를 포함하고,
상기 차량은,
상기 장애물의 위치를 매칭하고, 매칭된 위치의 신뢰도를 분석하며, 상기 보정된 파라미터를 이용하여 상기 장애물을 판단하는 장애물 인식부를 포함하고,
상기 장애물 인식부는,
상기 보정된 파라미터를 이용하여 상기 장애물을 판단하는 장애물 판단부를 포함하고,
상기 장애물 판단부는,
상기 센서 데이터 중 센서 별 장애물의 위치, 크기 및 신뢰도에 따라 동일 위치의 오브젝트를 통합하는 오브젝트 통합부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템.a vehicle that transmits sensor data, location information of the own vehicle, and location information where an override has occurred to a server, and determines an obstacle using the corrected parameter; and
a server that generates the corrected parameter by using the sensor data received from the vehicle, the location information of the own vehicle, and the location information where the override has occurred, and transmits the corrected parameter to the vehicle;
The vehicle is
and an obstacle recognition unit that matches the position of the obstacle, analyzes the reliability of the matched position, and determines the obstacle using the corrected parameter,
The obstacle recognition unit,
and an obstacle determination unit for determining the obstacle by using the corrected parameter,
The obstacle determination unit,
and an object integrator for integrating objects at the same location according to the location, size, and reliability of the obstacles for each sensor among the sensor data.
상기 차량은,
상기 장애물의 위치 정보를 포함하는 센서 데이터를 측정하는 센서부; 및
상기 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 저장하고, 상기 보정된 파라미터를 업데이트 하는 파라미터 보정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템. The method according to claim 1,
The vehicle is
a sensor unit for measuring sensor data including location information of the obstacle; and
and a parameter correction unit configured to store the sensor data, the location information of the own vehicle, and the location information where the override has occurred, and update the corrected parameter.
상기 센서 데이터는,
상기 장애물의 위치, 형태, 종류 및 상기 자차량의 이동방향 및 속도를 포함하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템.3. The method according to claim 2,
The sensor data is
A parameter correction system for determining an obstacle, characterized in that it includes the position, shape, and type of the obstacle, and the moving direction and speed of the host vehicle.
상기 파라미터 보정부는,
상기 센서부로부터 측정된 센서 데이터, 자차 위치 추정부로부터 추정된 자차의 위치 정보 및 오버라이드 감지부로부터 감지된 오버라이드가 발생한 위치 정보를 저장하는 데이터 저장부;
상기 센서 데이터, 자차의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 서버에 송신하고, 상기 서버로부터 보정된 파라미터를 수신하는 통신부; 및
상기 보정된 파라미터를 업데이트하는 파라미터 업데이트부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템.3. The method according to claim 2,
The parameter correction unit,
a data storage unit for storing sensor data measured from the sensor unit, location information of the own vehicle estimated from the own vehicle location estimator, and location information where the override detected from the override detection unit occurs;
a communication unit that transmits the sensor data, the location information of the own vehicle, and the location information where the override occurs to a server, and receives the corrected parameter from the server; and
and a parameter update unit configured to update the corrected parameter.
상기 장애물 인식부는,
상기 센서 별 장애물의 위치를 좌표 평면 상에 매칭하는 위치 매칭부; 및
상기 좌표 평면 상에 매칭된 위치에 관한 신뢰도를 분석하는 신뢰도 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템.The method according to claim 1,
The obstacle recognition unit,
a position matching unit that matches the position of the obstacle for each sensor on a coordinate plane; and
Parameter correction system for determining obstacles, characterized in that it comprises a reliability analysis unit for analyzing the reliability with respect to the location matched on the coordinate plane.
상기 위치 매칭부는,
상기 센서 별 장애물의 위치를 동일한 좌표 평면 상에 매칭하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템.6. The method of claim 5,
The position matching unit,
A parameter correction system for determining obstacles, characterized in that the positions of the obstacles for each sensor are matched on the same coordinate plane.
상기 서버는,
상기 차량으로부터 수신된 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 포함하는 위치 기반 데이터를 위치 별로 누적 및 분석하여 상기 보정된 파라미터를 생성하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템.The method according to claim 1,
The server is
Parameter correction system for determining an obstacle, characterized in that the corrected parameter is generated by accumulating and analyzing the location-based data including sensor data received from the vehicle, location information of the own vehicle, and location information where the override has occurred for each location .
상기 서버는,
상기 자차량이 주차 또는 정차 시에 상기 보정된 파라미터를 타차량으로 송신하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템.The method according to claim 1,
The server is
The parameter correction system for determining obstacles, characterized in that when the host vehicle is parked or stopped, the corrected parameter is transmitted to another vehicle.
상기 오버라이드가 발생한 위치 정보는,
상기 오버라이드가 발생한 위치의 전과 후의 데이터 정보 및 오버라이드 발생 시점의 데이터 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템.The method according to claim 1,
The location information where the override occurred is
The parameter correction system for determining an obstacle, characterized in that it includes data information before and after the location where the override occurs and data information at the time when the override occurs.
상기 보정된 파라미터는,
오버라이드 발생 시점의 센서 별 신뢰도값 및 오버라이드 발생 위치에서의 신뢰도 문턱값을 포함하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 시스템.The method according to claim 1,
The corrected parameter is
A parameter correction system for judging an obstacle, characterized in that it includes a reliability value for each sensor at the time of occurrence of an override and a threshold value of reliability at the position of occurrence of the override.
상기 장애물의 위치를 매칭하고, 매칭된 위치의 신뢰도를 분석하는 단계;
상기 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 서버에 송신하는 단계;
상기 서버로부터 보정된 파라미터를 수신하여 상기 보정된 파라미터를 업데이트하는 단계; 및
상기 보정된 파라미터를 이용하여 상기 장애물을 판단하는 단계를 포함하고,
상기 장애물을 판단하는 단계는,
상기 센서 데이터 중 센서 별 장애물의 위치, 크기 및 신뢰도에 따라 동일 위치의 오브젝트를 통합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법.measuring sensor data including location information of an obstacle;
matching the position of the obstacle and analyzing the reliability of the matched position;
transmitting the sensor data, location information of the own vehicle, and location information where an override has occurred to a server;
receiving the calibrated parameter from the server and updating the calibrated parameter; and
Determining the obstacle by using the corrected parameter,
The step of determining the obstacle is
and integrating an object at the same location according to the location, size, and reliability of the obstacle for each sensor among the sensor data.
상기 서버에 송신하는 단계와 상기 서버로부터 보정된 파라미터를 수신하여 상기 보정된 파라미터를 업데이트하는 단계 사이에,
상기 서버가 수신된 상기 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 포함하는 위치 기반 데이터를 위치 별로 누적 및 분석하는 단계; 및
상기 서버가 상기 보정된 파라미터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법.12. The method of claim 11,
Between the step of sending to the server and the step of receiving the calibrated parameter from the server and updating the calibrated parameter,
accumulating and analyzing, by the server, location-based data including the received sensor data, location information of the own vehicle, and location information where an override occurs for each location; and
Parameter correction method for obstacle determination comprising the step of generating, by the server, the corrected parameter.
상기 보정된 파라미터를 생성하는 단계 이후,
상기 자차량이 주차 또는 정차 시에 상기 보정된 파라미터를 타차량으로 송신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법.13. The method of claim 12,
After generating the corrected parameter,
and transmitting the corrected parameter to another vehicle when the host vehicle is parked or stopped.
상기 매칭된 위치의 신뢰도를 분석하는 단계와 상기 센서 데이터, 자차량의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 서버에 송신하는 단계 사이에,
상기 센서 데이터, 자차의 위치 정보 및 오버라이드가 발생한 위치 정보를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법.12. The method of claim 11,
Between the step of analyzing the reliability of the matched location and the step of transmitting the sensor data, location information of the own vehicle, and location information where the override occurred to the server,
and storing the sensor data, the location information of the own vehicle, and the location information where the override has occurred.
상기 장애물의 위치를 매칭하고, 매칭된 위치의 신뢰도를 분석하는 단계는,
상기 센서 별 장애물의 위치를 좌표 평면 상에 매칭하는 단계; 및
상기 좌표 평면 상에 매칭된 위치에 관한 신뢰도를 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법.12. The method of claim 11,
Matching the position of the obstacle and analyzing the reliability of the matched position comprises:
matching the positions of the obstacles for each sensor on a coordinate plane; and
Parameter correction method for judging an obstacle, comprising the step of analyzing the reliability of the matched position on the coordinate plane.
상기 센서 별 장애물의 위치를 좌표 평면 상에 매칭하는 단계에서,
상기 센서 별 장애물의 위치를 동일한 좌표 평면 상에 매칭하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법.16. The method of claim 15,
In the step of matching the position of the obstacle for each sensor on the coordinate plane,
A parameter correction method for determining an obstacle, characterized in that the position of the obstacle for each sensor is matched on the same coordinate plane.
상기 오버라이드가 발생한 위치 정보를 서버에 송신하는 단계에서,
상기 오버라이드가 발생한 위치의 전과 후의 데이터 정보 및 오버라이드 발생 시점의 데이터 정보를 송신하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법.12. The method of claim 11,
In the step of transmitting the location information where the override occurred to the server,
A parameter correction method for determining an obstacle, characterized in that transmitting data information before and after the location where the override occurs and data information at the time when the override occurs.
상기 보정된 파라미터를 업데이트하는 단계에서,
오버라이드 발생 시점의 센서 별 신뢰도값 및 오버라이드 발생 위치에서의 신뢰도 문턱값을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 장애물 판단을 위한 파라미터 보정 방법.12. The method of claim 11,
In the step of updating the corrected parameter,
A parameter correction method for judging an obstacle, characterized in that the reliability value for each sensor at the time of occurrence of the override and the threshold value of the reliability at the position of the occurrence of the override are updated.
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KR1020170158430A KR102406520B1 (en) | 2017-11-24 | 2017-11-24 | System and Method for correcting parameter for determining obstacle |
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