KR102438114B1 - Method and apparatus for determining a driving route of a vehicle - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 차량의 주행 경로를 결정하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for determining a travel route of a vehicle.
도로에서 주행 중인 차량은 도로에 포함된 복수개의 차선 중 어느 두 개의 차선들 사이를 주행하게 되며, 차량은 주행 중에 빈번하게 주행 경로를 변경할 수 있다.A vehicle traveling on a road may travel between any two lanes among a plurality of lanes included in the road, and the vehicle may frequently change a driving route while driving.
차량이 현재 어느 주행 경로 상에서 주행 중인지를 결정하기 위해 GPS 장치가 사용될 수 있다. 차량의 주행 경로를 결정하는 장치는 인공위성으로부터 GPS 신호를 수신하고, GPS 신호로부터 차량의 위도, 경도 상의 절대적인 위치 값을 도출할 수 있다. 이를 통해, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치는 GPS 신호에 기초하여 차량이 현재 어느 주행 경로 상에 있는 지를 추정할 수 있다. A GPS device may be used to determine on which driving route the vehicle is currently traveling. The device for determining the driving route of the vehicle may receive a GPS signal from a satellite and derive absolute position values on latitude and longitude of the vehicle from the GPS signal. Through this, the device for determining the driving path of the vehicle may estimate on which driving path the vehicle is currently on the basis of the GPS signal.
다만, GPS 신호로부터 추정된 차량의 위치 정보에는 오차가 존재할 수 있다. 이에 따라, 차량의 주행 경로를 보다 정확하게 결정하는 방법에 대한 연구가 필요하다. However, an error may exist in the vehicle location information estimated from the GPS signal. Accordingly, there is a need for research on a method for more accurately determining a driving path of a vehicle.
전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.The above-mentioned background art is technical information possessed by the inventor for the derivation of the present invention or acquired in the process of derivation of the present invention, and cannot necessarily be said to be a known technique disclosed to the general public prior to the filing of the present invention.
본 발명은 차량의 주행 경로를 결정하기 위한 방법 및 장치를 제공하는데 있다. 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제에 한정되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 과제 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시 예에 의해보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 알 수 있을 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention is to provide a method and apparatus for determining a travel route of a vehicle. The problem to be solved by the present invention is not limited to the above-mentioned problems, and other problems and advantages of the present invention not mentioned can be understood by the following description, and more clearly understood by the embodiments of the present invention will be In addition, it will be appreciated that the problems and advantages to be solved by the present invention can be realized by means and combinations thereof indicated in the claims.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제1 측면은, 차량의 주행 경로를 결정하기 위한 방법으로서, GPS 신호에 기초하여 복수의 주행 경로들이 표시된 벡터맵에서 상기 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 1 주행 경로를 획득하는 단계; 상기 차량의 전방을 촬영한 전방 영상에 기초하여 상기 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 2 주행 경로를 획득하는 단계; 상기 제 2 주행 경로에 기초하여 상기 제 1 주행 경로를 보정하는 단계; 및 상기 벡터맵 상에서 상기 제 1 주행 경로를 보정한 결과 상기 차량이 주행 중인 최종 주행 경로를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.As a technical means for achieving the above-described technical problem, a first aspect of the present disclosure is a method for determining a driving path of a vehicle, wherein the vehicle is traveling in a vector map in which a plurality of driving paths are displayed based on a GPS signal. obtaining a first travel route estimated to be acquiring a second driving route estimated to be driven by the vehicle based on a front image captured in front of the vehicle; correcting the first travel path based on the second travel path; and determining a final driving path in which the vehicle is traveling as a result of correcting the first driving path on the vector map.
또한, 상기 보정하는 단계는, 상기 제 1 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수와 상기 제 2 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수가 서로 다른 경우, 상기 제 1 주행 경로가 상기 제 2 주행 경로에 대응되도록 상기 벡터맵에서 상기 제 1 주행 경로를 제 3 주행 경로로 보정하는 단계;를 포함하고, 상기 제 3 주행 경로는 상기 제 2 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수에 기초하여 상기 제 2 주행 경로와 위치적으로 대응되는 상기 벡터맵 상에서의 주행 경로에 해당할 수 있다. In addition, in the step of correcting, when the number of lanes located on the right or left side of the first driving path is different from the number of lanes located on the right side or left side of the second driving path, the first driving path is set to the first driving path. correcting the first driving path as a third driving path in the vector map to correspond to the second driving path, wherein the third driving path is based on the number of lanes located on the right or left side of the second driving path. Based on the second driving path, it may correspond to a driving path on the vector map that is positionally corresponding to the second driving path.
또한, 상기 보정하는 단계는, 상기 전방 영상에 기초하여 획득한 차선 정보에 정지선이 포함되지 않은 경우, 상기 제 3 주행 경로가 상기 제 2 주행 경로에 정합하도록 상기 제 3 주행 경로의 횡방향 보정 값 및 헤딩 각도 보정 값을 도출하는 단계; 및 상기 제 3 주행 경로에 상기 횡방향 보정 값 및 상기 헤딩 각도 보정 값을 적용하여 상기 제 3 주행 경로를 제 4 주행 경로로 보정하는 단계; 를 포함하고, 상기 최종 주행 경로를 결정하는 단계는, 상기 제 4 주행 경로를 상기 최종 주행 경로로 결정할 수 있다. In addition, the correcting may include, when the stop line is not included in the lane information obtained based on the front image, a lateral correction value of the third driving path so that the third driving path matches the second driving path. and deriving a heading angle correction value; and correcting the third driving path as a fourth driving path by applying the lateral direction correction value and the heading angle correction value to the third driving path. The determining of the final driving path may include determining the fourth driving path as the final driving path.
또한, 상기 보정하는 단계는, 상기 전방 영상에 기초하여 획득한 차선 정보에 정지선이 포함된 경우, 상기 제 3 주행 경로가 상기 제 2 주행 경로에 정합하도록 상기 제 3 주행 경로의 횡방향 보정 값, 종방향 보정 값 및 헤딩 각도 보정 값을 도출하는 단계; 및 상기 제 3 주행 경로에 상기 횡방향 보정 값, 상기 종방향 보정 값 및 상기 헤딩 각도 보정 값을 적용하여 상기 제 3 주행 경로를 제 4 주행 경로로 보정하는 단계; 를 포함하고, 상기 최종 주행 경로를 결정하는 단계는, 상기 제 4 주행 경로를 상기 최종 주행 경로로 결정할 수 있다.In addition, the correcting may include: when a stop line is included in the lane information obtained based on the front image, a lateral correction value of the third driving path so that the third driving path matches the second driving path; deriving a longitudinal correction value and a heading angle correction value; and correcting the third driving path as a fourth driving path by applying the lateral correction value, the longitudinal correction value, and the heading angle correction value to the third driving path. The determining of the final driving path may include determining the fourth driving path as the final driving path.
또한, 상기 제 1 주행 경로를 획득하는 단계는, 상기 GPS 신호에 기초하여 상기 차량의 현재 위치를 획득하는 단계; 상기 벡터맵을 상기 차량의 현재 위치를 원점으로 하는 직교 좌표계에 기초한 로컬 벡터맵으로 변환하는 단계; 및 상기 로컬 벡터맵에 포함된 적어도 하나의 주행 경로들 중에서 제 1 주행 경로를 획득하는 단계; 를 포함할 수 있다. The acquiring of the first driving route may include: acquiring a current location of the vehicle based on the GPS signal; converting the vector map into a local vector map based on a Cartesian coordinate system having the current location of the vehicle as an origin; and acquiring a first driving path from among at least one driving path included in the local vector map. may include.
또한, 상기 제 2 주행 경로를 획득하는 단계는, 상기 전방 영상을 DNN(Deep Neural Network)에 입력하여 상기 전방 영상 내의 차선들을 예측하는 단계; 및 상기 전방 영상 내 차선들을 상기 차량의 현재 위치를 원점으로 하는 직교 좌표계 상에 표시하는 단계; 및 상기 직교 좌표계 상에 표시된 차선들에 기초하여 상기 제 2 주행 경로를 획득하는 단계;를 포함할 수 있다. The acquiring of the second driving route may include: inputting the forward image into a deep neural network (DNN) to predict lanes in the forward image; and displaying lanes in the front image on a Cartesian coordinate system having a current location of the vehicle as an origin; and obtaining the second driving route based on the lanes displayed on the Cartesian coordinate system.
본 개시의 제 2 측면은, 차량의 주행 경로를 결정하기 위한 장치에 있어서, 적어도 하나의 프로그램이 저장된 메모리; 및 상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 연산을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, GPS 신호에 기초하여 복수의 주행 경로들을 포함하는 벡터맵에서 상기 차량이 주행 중인 것으로 판단되는 제 1 주행 경로를 획득하고, 상기 차량의 전방을 촬영한 전방 영상에 기초하여 상기 차량이 주행 중인 것으로 판단되는 제 2 주행 경로를 획득하고, 상기 제 2 주행 경로에 기초하여 상기 제 1 주행 경로를 보정하고, 상기 벡터맵 상에서 상기 제 1 주행 경로를 보정한 결과 상기 차량이 주행 중인 최종 주행 경로를 결정하는 것인, 장치를 제공할 수 있다.A second aspect of the present disclosure provides an apparatus for determining a driving route of a vehicle, comprising: a memory in which at least one program is stored; and a processor that performs an operation by executing the at least one program, wherein the processor selects a first driving path on which the vehicle is determined to be driving in a vector map including a plurality of driving paths based on a GPS signal. obtaining, based on a front image photographed in front of the vehicle, obtaining a second driving path in which the vehicle is determined to be driving, correcting the first driving path based on the second driving path, and the vector A final driving path in which the vehicle is traveling is determined as a result of correcting the first driving path on a map.
본 개시의 제 3 측면은, 제 1 측면에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.A third aspect of the present disclosure may provide a computer-readable recording medium recording a program for executing the method according to the first aspect on a computer.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체가 더 제공될 수 있다.In addition to this, another method for implementing the present invention, another system, and a computer-readable recording medium storing a computer program for executing the method may be further provided.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.Other aspects, features and advantages other than those described above will become apparent from the following drawings, claims, and detailed description of the invention.
전술한 본 개시의 과제 해결 수단에 의하면, 차량이 현재 주행 경로를 보다 정확하게 제공할 수 있다.According to the above-described problem solving means of the present disclosure, the vehicle can more accurately provide the current travel route.
또한, 본 개시의 과제 해결 수단에 의하면, 차량의 전방 영상에 기초한 차선 인식 결과만을 활용하여 간단하고 신뢰성 있는 차량의 주행 경로 보정 방법을 제공할 수 있다. In addition, according to the problem solving means of the present disclosure, it is possible to provide a simple and reliable method of correcting a driving path of a vehicle by using only a lane recognition result based on an image in front of the vehicle.
또한, 본 개시의 과제 해결 수단에 의하면, 차량의 전방 영상에 기초한 차선 인식 결과 및 GPS 신호에 기초하여 도출한 보정값을 메모리에 저장하여, 차선 인식이 불가한 구간에서도 상기 보정값을 이용하여 차량의 주행 경로를 보정할 수 있다. In addition, according to the problem solving means of the present disclosure, the lane recognition result based on the image in front of the vehicle and the correction value derived based on the GPS signal are stored in the memory, and the correction value is used even in the section where lane recognition is impossible. You can correct the driving path of
도 1은 일 실시예에 따른 차량의 주행 경로를 나타내는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 차량의 주행 경로를 결정하는 장치의 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 벡터맵에서 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 1 주행 경로를 획득하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 차량의 전방 영상에 기초하여 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 1 주행 경로를 획득하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 차선 인식부에서 예측한 차선들을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 제 2 주행 경로에 기초하여 제 1 주행 경로를 보정하는 방법을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 주행 경로의 위치 및 헤딩 각도를 보정하는 방법을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 주행 경로의 위치 및 헤딩 각도를 보정하는 방법을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 차선 유지 지원 시스템을 이용하여 차량의 주행 경로를 보정하는 방법을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 차량의 주행 경로를 결정하기 위한 방법의 흐름도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 차량의 주행 경로를 결정하는 서버의 블록도이다.1 is a diagram illustrating a driving path of a vehicle according to an exemplary embodiment.
2 is a block diagram of an apparatus for determining a driving path of a vehicle according to an exemplary embodiment.
3 is a diagram illustrating a method of obtaining a first driving path in which a vehicle is estimated to be traveling from a vector map according to an exemplary embodiment.
4 is a diagram illustrating a method of acquiring a first driving path in which a vehicle is estimated to be traveling based on a front image of the vehicle according to an exemplary embodiment;
5 is a diagram exemplarily illustrating lanes predicted by a lane recognition unit according to an exemplary embodiment.
6 is a diagram exemplarily illustrating a method of correcting a first driving path based on a second driving path according to an exemplary embodiment.
7 is a diagram exemplarily illustrating a method of correcting a position and a heading angle of a driving path according to an exemplary embodiment.
8 is a diagram exemplarily illustrating a method of correcting a position and a heading angle of a driving path according to an exemplary embodiment.
9 is a diagram exemplarily illustrating a method of correcting a driving path of a vehicle using a lane keeping support system according to an exemplary embodiment.
10 is a flowchart of a method for determining a driving path of a vehicle according to an embodiment.
11 is a block diagram of a server that determines a driving route of a vehicle according to an exemplary embodiment.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시 예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 아래에 제시되는 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.Advantages and features of the present invention, and a method for achieving them will become apparent with reference to the detailed description in conjunction with the accompanying drawings. However, it should be understood that the present invention is not limited to the embodiments presented below, but may be implemented in a variety of different forms, and includes all transformations, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. . The embodiments presented below are provided to complete the disclosure of the present invention, and to completely inform those of ordinary skill in the art to the scope of the present invention. In describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known technology may obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. The terms used in the present application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It is to be understood that this does not preclude the possibility of the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
본 개시의 일부 실시예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들의 일부 또는 전부는, 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 마이크로프로세서들에 의해 구현되거나, 소정의 기능을 위한 회로 구성들에 의해 구현될 수 있다. 또한, 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 다양한 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능 블록들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 개시는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다."매커니즘", "요소", "수단" 및 "구성"등과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다.Some embodiments of the present disclosure may be represented by functional block configurations and various processing steps. Some or all of these functional blocks may be implemented in various numbers of hardware and/or software configurations that perform specific functions. For example, the functional blocks of the present disclosure may be implemented by one or more microprocessors, or by circuit configurations for a given function. Also, for example, the functional blocks of the present disclosure may be implemented in various programming or scripting languages. The functional blocks may be implemented as an algorithm running on one or more processors. Further, the present disclosure may employ prior art techniques for electronic configuration, signal processing, and/or data processing, etc. Terms such as "mechanism", "element", "means" and "configuration" will be used broadly. and are not limited to mechanical and physical configurations.
또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 연결 선 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것일 뿐이다. 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가된 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들에 의해 구성 요소들 간의 연결이 나타내어질 수 있다.In addition, the connecting lines or connecting members between the components shown in the drawings only exemplify functional connections and/or physical or circuit connections. In an actual device, a connection between components may be represented by various functional connections, physical connections, or circuit connections that are replaceable or added.
이하에서, '차량'은 자동차, 버스, 오토바이, 킥보드 또는 트럭과 같이 기관을 가지고 사람이나 물건을 이동시키기 위해 이용되는 모든 종류의 운송 수단을 의미할 수 있다.Hereinafter, a 'vehicle' may mean any type of transportation means used to move people or things with an engine, such as a car, a bus, a motorcycle, a kickboard, or a truck.
또한, 도로(road)는 차량들이 다니는 길을 의미하며, 예를 들어, 고속도로, 국도, 지방도, 고속국도, 자동차 전용 도로 등과 같은 다양한 유형의 도로를 포함할 수 있다. 차선(lane)은 도로 노면 상에 표시된 구분선들을 통해 서로 구분되는 도로 공간을 의미한다. 구분선은 차로의 구별을 위해 도로 노면 상에 표시된 실선 또는 점선을 의미한다.In addition, a road means a road on which vehicles travel, and may include, for example, various types of roads such as a highway, a national road, a local road, a high-speed national road, and an automobile-only road. A lane means a road space separated from each other through dividing lines displayed on the road surface. The dividing line means a solid line or a dotted line displayed on the road surface to distinguish a lane.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 개시를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 일 실시예에 따른 차량의 주행 경로를 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating a driving path of a vehicle according to an exemplary embodiment.
도로에서 주행 중인 차량은 도로에 포함된 복수개의 차선 중 어느 두 개의 차선들 사이를 주행하게 되며, 차량이 현재 주행중인 경로를 주행 경로라고 지칭할 수 있다. 한편, 차량은 주행 중에 빈번하게 주행 경로를 변경할 수 있다.A vehicle traveling on a road may travel between any two lanes among a plurality of lanes included in the road, and a path on which the vehicle is currently traveling may be referred to as a driving path. Meanwhile, the vehicle may frequently change the driving route while driving.
차량이 현재 어느 주행 경로 상에서 주행 중인지를 결정하기 위해 GPS 장치가 사용될 수 있다. 차량의 주행 경로를 결정하는 장치는 인공위성으로부터 GPS 신호를 수신하고, GPS 신호로부터 차량의 위도, 경도 상의 절대적인 위치 값을 도출할 수 있다. 이를 통해, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치는 GPS 신호에 기초하여 차량이 현재 어느 주행 경로 상에 있는 지를 추정할 수 있다. A GPS device may be used to determine on which driving route the vehicle is currently traveling. The device for determining the driving route of the vehicle may receive a GPS signal from a satellite and derive absolute position values on latitude and longitude of the vehicle from the GPS signal. Through this, the device for determining the driving path of the vehicle may estimate on which driving path the vehicle is currently on the basis of the GPS signal.
다만, GPS 신호로부터 추정된 차량의 위치 정보에는 오차가 존재할 수 있다. 따라서, GPS 신호에 기초하여 추정한 차량의 주행 경로는 실제 차량이 주행 중인 주행 경로와 다를 수 있다. 예를 들어, 도 1을 참고하면 GPS 신호로부터 추정된 차량(100)의 주행 경로(120)와 실제로 차량(100)이 도로에서 주행 중인 주행 경로(110)는 다를 수 있다. 이에 따라, GPS 신호에 기초하여 추정한 차량의 주행 경로를 보정할 필요성이 있다. However, an error may exist in the vehicle location information estimated from the GPS signal. Accordingly, the driving path of the vehicle estimated based on the GPS signal may be different from the driving path on which the actual vehicle is driving. For example, referring to FIG. 1 , the driving
도 2는 일 실시예에 따른 차량의 주행 경로를 결정하는 장치의 블록도이다. 2 is a block diagram of an apparatus for determining a driving path of a vehicle according to an exemplary embodiment.
도 2를 참조하면, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)는 메모리(210), 센서부(220), 통신부(230) 및 프로세서(240)를 포함할 수 있다. 도 2의 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)에는 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 당해 기술분야의 통상의 기술자라면 이해할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the
메모리(210)는 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200) 내에서 처리되는 각종 데이터들을 저장하는 하드웨어로서, 프로세서(240)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(210)는 차량이 주행할 수 있는 복수의 주행 경로들이 표시된 벡터맵을 저장할 수 있다. The
메모리(210)는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory) 등과 같은 RAM(random access memory), ROM(read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), CD-ROM, 블루레이 또는 다른 광학 디스크 스토리지, HDD(hard disk drive), SSD(solid state drive), 또는 플래시 메모리를 포함할 수 있다.The
센서부(220)는 차량의 주변을 촬영하는 촬영 장치, 차량의 주행거리를 측정하기 위한 센서(예컨대, 차속계, 주행거리계, 가속도계 등) 또는 차량의 회전각을 측정하기 위한 센서(예컨대, 지 자기센서, 자이로 센서 등)를 포함할 수 있다. 차량의 주변을 촬영하는 장치는 차량 외부의 환경을 기록하도록 구성되는 스틸 카메라 또는 비디오 카메라일 수 있다. 촬영 장치는 다수의 카메라들을 포함할 수 있고, 다수의 카메라들은 차량의 내부 및 외부 상의 다수의 위치들에 배치될 수 있다. 센서부(220)는 차량의 주변을 촬영하는 장치로부터 획득한 차량의 전방 영상를 프로세서(240)로 전송할 수 있다. The
통신부(230)는 외부 서버 또는 외부 장치와 유선/무선 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(230)는, 근거리 통신부(미도시), 이동 통신부(미도시) 및 방송 수신부(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(230)는 GPS(GPS, Global Positioning System) 위성으로부터 GPS 신호를 수신할 수 있다. The
프로세서(240)는 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(240)는 메모리(210)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 입력부(미도시), 디스플레이(미도시), 통신부(230), 메모리(210) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 프로세서(240)는, 메모리(210)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(240)는 차선 인식부(250), GPS 신호 처리부(260) 및 주행 경로 보정부(270)를 포함할 수 있다. The
차선 인식부(250)는 센서부(220)로부터 차량의 전방 영상을 수신하고, 차량의 전방 영상에 기초하여 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 주행 경로를 획득할 수 있다. The
또한, GPS 신호 처리부(260)는 통신부(230)로부터 GPS 신호를 획득하고, 메모리(210)로부터 차량이 주행할 수 있는 복수의 주행 경로들이 표시된 벡터맵을 획득할 수 있다. GPS 신호 처리부(260)는 GPS 신호에 기초하여 복수의 주행 경로들이 표시된 벡터맵에서 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 주행 경로를 획득할 수 있다.Also, the GPS
한편, GPS 신호로부터 추정된 차량의 위치 정보에는 오차가 존재할 수 있으므로, GPS 신호 처리부(260)가 벡터맵 상에서 차량이 주행 중인 것으로 추정한 주행 경로는 실제 차량이 주행 중인 주행 경로와 다를 수 있다. On the other hand, since there may be an error in the location information of the vehicle estimated from the GPS signal, the driving path estimated by the GPS
이에 따라, 주행 경로 보정부(270)는 차선 인식부(250)로부터 획득한 주행 경로에 기초하여, GPS 신호 처리부(260)로부터 획득한 주행 경로를 보정할 수 있다. 최종적으로, 주행 경로 보정부(270)는 벡터맵 상에서 GPS 신호 처리부(260)로부터 획득한 주행 경로를 보정한 결과 차량이 주행 중인 최종 주행 경로를 결정할 수 있다. Accordingly, the driving
프로세서(240)는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
일 실시 예로, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)는 이동성을 가지는 전자 장치일 수 있다. 예를 들어, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)는 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 스마트 TV, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 네비게이션, 카메라가 탑재된 디바이스 및 기타 모바일 전자 장치로 구현될 수 있다. 또한, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)는 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 시계, 안경, 헤어 밴드 및 반지 등의 웨어러블 장치로 구현될 수 있다.As an embodiment, the
다른 실시 예로, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)는 차량 내에 임베디드 되는 전자 장치일 수 있다. 예를 들어, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)는 생산 과정 이후 튜닝(tuning)을 통해 차량 내에 삽입되는 전자 장치일 수 있다.In another embodiment, the
또 다른 실시 예로, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)는 차량 외부에 위치하는 서버일 수 있다. 서버는 네트워크를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 서버는 차량에 탑재된 장치들로부터 차량이 주행 중인 현재 주행 경로를 결정하기 위해 필요한 데이터를 수신하고, 수신한 데이터에 기초하여 차량의 주행 경로를 결정할 수 있다.As another embodiment, the
도 3은 일 실시예에 따른 벡터맵에서 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 1 주행 경로를 획득하는 방법을 나타내는 도면이다. 3 is a diagram illustrating a method of obtaining a first driving path in which a vehicle is estimated to be traveling from a vector map according to an exemplary embodiment.
일 실시예에 따르면, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치는 GPS 신호에 기초하여 차량의 현재 위치를 획득할 수 있다. 또한, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치는 벡터맵을 차량의 현재 위치를 원점으로 하는 직교 좌표계에 기초한 로컬 벡터맵으로 변환하고, 로컬 벡터맵에 포함된 적어도 하나의 주행 경로들 중에서 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 1 주행 경로를 획득할 수 있다. According to an embodiment, the device for determining the driving route of the vehicle may acquire the current location of the vehicle based on the GPS signal. In addition, the apparatus for determining the driving path of the vehicle converts the vector map into a local vector map based on a Cartesian coordinate system having the current position of the vehicle as the origin, and the vehicle is running among at least one driving path included in the local vector map. The estimated first driving path may be acquired.
도 3을 참고하면, GPS 신호 처리부(260)는 메모리(210)에 저장된 벡터맵(300)을 수신할 수 있다. 예를 들어, 벡터맵(300)은 차량이 주행할 수 있는 복수의 주행 경로들이 표시된 주행 경로 지도에 해당할 수 있다. 벡터맵(300) 상의 임의의 벡터는 임의의 벡터의 양 옆에 위치한 차선들의 중간을 지나게 되고, 양 옆에 위치한 차선들과 평행할 수 있다. 벡터맵(300)은 경도(longitude), 위도(latitude) 및 고도(height) 형식의 구면 좌표계에 기초한 맵에 해당할 수 있다. 예를 들어, 벡터맵(300)은 WGS 84(World Geodetic System 1984) 좌표계에 기초한 맵일 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. Referring to FIG. 3 , the GPS
또한, GPS 신호 처리부(260)는 벡터맵(300)에서 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 주행 경로를 획득하기 위해, 구면 좌표계에 기초한 벡터맵을 직교 좌표계에 해당하는 로컬 ENU(동북상) 좌표계에 기초한 벡터맵으로 변환할 수 있다. In addition, the GPS
한편, GPS 신호 처리부(260)는 통신부(230)로부터 GPS 신호를 수신할 수 있으며, GPS 신호에 기초하여 차량의 현재 위치를 획득할 수 있다. GPS 신호에 기초한 차량의 현재 위치는 구면 좌표계 형식으로 표현될 수 있다. GPS 신호 처리부(260)는 구면 좌표계 형식으로 표현된 차량의 현재 위치를 로컬 ENU 좌표계 형식으로 변환할 수 있다. Meanwhile, the GPS
최종적으로, GPS 신호 처리부(260)는 로컬 ENU 좌표계에 기초한 벡터맵을 로컬 ENU 좌표계 형식으로 변환된 차량의 현재 위치를 원점으로 하고 일정 크기를 갖는 로컬 벡터맵(310)으로 변환할 수 있다. Finally, the GPS
GPS 신호 처리부(260)는 로컬 벡터맵(310)에 포함된 적어도 하나의 주행 경로들 중에서 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 1 주행 경로를 획득할 수 있다. 예를 들어 도 3에 도시된 바와 같이, 로컬 벡터맵(310)에는 주행 경로들 a1, a2 및 a3가 포함될 수 있으며, 최종적으로 GPS 신호 처리부(260)는 차량의 현재 위치를 고려하여 차량이 주행 경로 a2에 위치한다고 추정할 수 있다. The GPS
한편, 상술한 바와 같이 벡터맵은 복수의 주행 경로들이 표시된 주행 경로 지도가 아닌 정밀 차선 지도에 해당할 수도 있다. 정밀 차선 지도는 정밀 도로 지도의 정보들 중 차선 정보만을 포함하는 지도에 해당할 수 있다. 정밀 도로 지도는 차선 정보, 규제 및 안전 정보, 각종 도로 시설물 등이 포함된 3차원 디지털 지도에 해당할 수 있다. Meanwhile, as described above, the vector map may correspond to a precise lane map rather than a driving path map in which a plurality of driving paths are displayed. The precision lane map may correspond to a map including only lane information among information of the precision road map. The precision road map may correspond to a three-dimensional digital map including lane information, regulatory and safety information, and various road facilities.
도 4는 일 실시예에 따른 차량의 전방 영상에 기초하여 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 1 주행 경로를 획득하는 방법을 나타내는 도면이다.4 is a diagram illustrating a method of acquiring a first driving path in which a vehicle is estimated to be traveling based on a front image of the vehicle according to an exemplary embodiment;
일 실시예에 따르면, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치는 차량의 전방을 촬영하는 전방 영상을 DNN(Deep Neural Network)에 입력하여 상기 전방 영상 내의 차선들을 예측하고, 전방 영상 내 차선들을 차량의 현재 위치를 원점으로 하는 직교 좌표계 상에 표시할 수 있다. 차량의 주행 경로를 결정하는 장치는 직교 좌표계 상에 표시된 차선들에 기초하여 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 2 주행 경로를 획득할 수 있다.According to an embodiment, the apparatus for determining the driving route of the vehicle inputs a front image photographing the front of the vehicle to a deep neural network (DNN) to predict lanes in the front image, and to determine the lanes in the front image of the vehicle. The position can be displayed on the Cartesian coordinate system as the origin. The apparatus for determining the driving path of the vehicle may acquire the second driving path, in which the vehicle is estimated to be traveling, based on the lanes displayed on the Cartesian coordinate system.
도 4를 참고하면, 차선 인식부(250)는 센서부(220)로부터 차량의 전방을 촬영한 전방 영상(400)을 수신할 수 있다. 차선 인식부(250)는 DNN(Deep Neural Network) 모듈을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4 , the
DNN 모듈은 전방 영상(400)을 입력 받아 전방 영상(400)에 포함된 차선들의 위치 또는 속성을 예측하도록 학습될 수 있다. 예를 들어, DNN 모듈의 학습에 이용되는 학습 데이터의 종류에 따라서 후술할 주행 경로 보정부(270)에서 수행할 수 있는 보정의 범위가 달라질 수 있다. The DNN module may be trained to receive the
예를 들어, DNN 모듈의 학습에 이용되는 학습 데이터는 차량이 현재 주행 중인 경로의 양쪽 차선들 각각의 영상 내 위치가 레이블링(labeling)된 데이터에 해당할 수 있다. 즉, DNN 모듈의 학습에 이용되는 학습 데이터는 영상 내에서 2개의 차선의 위치가 레이블링된 데이터에 해당할 수 있다. For example, the learning data used for learning the DNN module may correspond to data in which positions in images of both lanes of a path on which the vehicle is currently traveling are labeled. That is, the training data used for learning of the DNN module may correspond to data in which positions of two lanes are labeled in an image.
또는, 학습 데이터는 차량이 현재 주행 중인 경로의 양쪽 차선들 뿐만 아니라 다른 차선들도 포함하는 복수의 차선들 각각의 영상 내 위치가 레이블링된 데이터에 해당할 수 있다. Alternatively, the learning data may correspond to data in which positions in an image of each of a plurality of lanes including other lanes as well as both lanes of a path on which the vehicle is currently traveling are labeled.
또는, 학습 데이터는 차량이 현재 주행 중인 경로의 양쪽 차선들 뿐만 아니라 다른 차선들도 포함하는 복수의 차선들 각각의 영상 내 위치 및 속성이 레이블링된 데이터에 해당할 수 있다. 예를 들어, 차선의 속성은'중앙선','정지선'또는'일반 차선'에 해당할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.Alternatively, the learning data may correspond to data in which positions and attributes in images of each of a plurality of lanes including other lanes as well as both lanes of a path on which the vehicle is currently traveling are labeled. For example, the attribute of the lane may correspond to a 'center line', a 'stop line', or a 'general lane', but is not limited thereto.
도 4에 도시된 바와 같이, DNN 모듈은 인코더(410), 차선 인스턴스 디코더(420), 차선 속성 디코더(430)를 포함할 수 있다. DNN 모듈의 인코더(410)는 입력된 저수준(low-level)의 전방 영상(400)을 고수준(high-level)의 특징들로 변환할 수 있다. 차선 인스턴스 디코더(420)는 고수준의 특징들로 변환된 전방 영상에서 차선 인스턴스들을 픽셀 단위로 예측할 수 있다. 차선 속성 디코더(430)는 전방 영상 내의 각 차선 인스턴스가 어떤 속성을 가지는 지 예측할 수 있다. As shown in FIG. 4 , the DNN module may include an
도 5는 일 실시예에 따른 차선 인식부에서 예측한 차선들을 예시적으로 나타내는 도면이다. 5 is a diagram exemplarily illustrating lanes predicted by a lane recognition unit according to an exemplary embodiment.
도 5를 참고하면, 차선 인식부(250)는 DNN 모듈로부터 차량의 전방 영상 내 포함된 차선 인스턴스들을 획득할 수 있다. 한편, 획득된 차선 인스턴스들 전방 영상을 촬영하는 장치를 원점으로 하는 영상 좌표계 상에 표시된 차선 인스턴스들(500)에 해당할 수 있다. Referring to FIG. 5 , the
차선 인식부(250)는 영상 좌표계 상에 표시된 차선 인스턴스들(500)을 차량 좌표계 상에 표시되도록 변환할 수 있다. 차량 좌표계는 차량의 현재 위치를 원점으로 하는 직교 좌표계에 해당할 수 있다. 즉, 차선 인식부(250)는 영상 좌표계 상에 표시된 차선 인스턴스들(500)을 차량 좌표계 상에 표시된 차선 인스턴스들(510)로 변환할 수 있다. 또한, 차량 좌표계 상에 표시된 차선 인스턴스들(510) 각각은 다항식 형태로 표현될 수 있다.The
차선 인식부(250)는 차량 좌표계 상에 표시된 차선 인스턴스들(510)에 기초하여 차량 좌표계 상에 표시된 적어도 하나의 주행 경로들(520)을 획득할 수 있다. 차선 인식부(250)는 차량 좌표계 상에 표시된 적어도 하나의 주행 경로들(520) 중에서 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 2 주행 경로를 획득할 수 있다. 예를 들어 도 3에 도시된 바와 같이, 차량의 전방 영상에 기초하여 획득한 차량 좌표계 상의 주행 경로들(520)에는 b1, b2 및 b3가 포함될 수 있으며, 최종적으로 차선 인식부(250)는 차량의 현재 위치를 고려하여 차량이 주행 경로 b3에 위치한다고 추정할 수 있다.The
도 6은 일 실시예에 따른 제 2 주행 경로에 기초하여 제 1 주행 경로를 보정하는 방법을 예시적으로 나타내는 도면이다.6 is a diagram exemplarily illustrating a method of correcting a first driving path based on a second driving path according to an exemplary embodiment.
일 실시예에 따르면, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)는 GPS 신호에 기초하여 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 1 주행 경로를 차량의 전방 영상에 기초하여 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 2 주행 경로에 기초하여 보정할 수 있다. 먼저, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)는 1 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수와 제 2 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수가 서로 다른 경우, 제 1 주행 경로가 제 2 주행 경로에 대응되도록 벡터맵에서 제 1 주행 경로를 제 3 주행 경로로 보정할 수 있다. According to an embodiment, the
예를 들어, 차선 인식부(250)가 현재 주행 중인 경로의 양쪽 차선들 뿐만 아니라 다른 차선들도 포함하는 복수의 차선들 각각의 영상 내 위치를 인식할 수 있는 경우를 가정할 수 있다. 이러한 경우, 주행 경로 보정부(270)는 로컬 벡터맵에서 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 1 주행 경로의 오른쪽에 위치한 차선의 개수와 차량의 전방 영상에서 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 2 주행 경로의 오른쪽에 위치한 차선의 개수를 비교할 수 있다. 제 1 주행 경로의 오른쪽에 위치한 차선의 개수가 K(K는 자연수)개이고, 제 2 주행 경로의 오른쪽에 위치한 차선의 개수가 L(L은 자연수)개이고, 차선 인식부(250)가 인식할 수 있는 최대 차선의 개수가 M개일 수 있다. 이 때, 차선 인식부(250)가 인식할 수 있는 최대 오른쪽 차선의 개수는 0.5M일 수 있다. For example, it may be assumed that the
예를 들어, K가 L보다 크고 L이 0.5M보다 작은 경우에는, 제 1 주행 경로를 제 1 주행 경로에서 (K-L)개의 주행 경로만큼 왼쪽으로 이동한 위치의 제 3 주행 경로로 보정할 수 있다. 또는, K가 L보다 작은 경우에는, 제 1 주행 경로를 제 1 주행 경로에서 (L-K)개의 주행 경로만큼 오른쪽으로 이동한 위치의 제 3 주행 경로로 보정할 수 있다. For example, when K is greater than L and L is less than 0.5M, the first travel path may be corrected as a third travel path at a position moved left by (K-L) travel paths from the first travel path. . Alternatively, when K is smaller than L, the first travel path may be corrected as a third travel path at a position shifted to the right by (L-K) travel paths from the first travel path.
예를 들어, K가 L보다 크고 L이 0.5M에 해당하는 경우에는, 제 1 주행 경로의 오른쪽에 위치한 차선의 개수가 차선 인식부(250)가 인식할 수 있는 최대 오른쪽 차선의 개수보다 크므로, 제 1 주행 경로를 제 2 주행 경로에 대응하는 벡터맵 상의 주행 경로로 보정할 수 없다. 또한, 제 1 주행 경로의 왼쪽에 위치한 차선은 중앙선 너머에 있는 역주행 차선인지 구분이 되지 않으므로, 주행 경로를 보정할 때 고려하지 않을 수 있다. For example, when K is greater than L and L corresponds to 0.5M, since the number of lanes located on the right side of the first driving path is greater than the maximum number of right lanes that can be recognized by the
한편, 차선 인식부(250)가 현재 주행 중인 경로의 양쪽 차선들 뿐만 아니라 다른 차선들도 포함하는 복수의 차선들 각각의 영상 내 위치 및 속성을 인식할 수 있는 경우를 가정할 수 있다. 이러한 경우, 중앙선 속성을 활용할 수 있으므로 왼쪽에 위치한 차선들을 고려하여 주행 경로를 보정할 수도 있다. 즉, 차선 인식부(250)가 현재 주행 중인 경로의 양쪽 차선들 뿐만 아니라 다른 차선들도 포함하는 복수의 차선들 각각의 영상 내 위치 및 속성을 인식할 수 있는 경우에는 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수를 고려하여 상술한 바와 같이 주행 경로를 보정할 수 있다. Meanwhile, it may be assumed that the
한편, 차선 인식부(250)가 현재 주행 중인 경로의 양쪽 차선들만의 영상 내 위치를 인식할 수 있는 경우를 가정할 수 있으며, 이러한 경우에는 제 1 주행 경로를 제 2 주행 경로에 대응하는 벡터맵 상의 주행 경로로 보정하지 않을 수 있다.On the other hand, it may be assumed that the
도 6을 참고하면, 로컬 벡터맵(600)에는 주행 경로들 a1, a2 및 a3가 포함될 수 있으며, GPS 신호 처리부(260)는 차량의 현재 위치를 고려하여 차량이 제 1 주행 경로 a2에 위치한다고 추정할 수 있다. 한편, 차량의 전방 영상에 기초하여 획득한 차량 좌표계 상의 주행 경로들(610)에는 b1, b2 및 b3가 포함될 수 있으며, 차선 인식부(250)는 차량의 현재 위치를 고려하여 차량이 제 2 주행 경로 b3에 위치한다고 추정할 수 있다. 이러한 경우, 주행 경로 보정부(270)는 차선 인식부(250)의 추정 결과를 신뢰하여, 제 1 주행 경로 a2가 제 2 주행 경로 b3에 대응되도록 벡터맵에서 차량의 주행 경로를 제 1 주행 경로 a2에서 제 3 주행 경로 a3로 보정할 수 있다. 즉, 제 3 주행 경로는 차선 인식부(250)가 차량의 전방 영상에 기초하여 차량 좌표계 상에서 차량이 주행 중인 것으로 추정한 제 2 주행 경로와 위치적으로 대응되는 로컬 벡터맵 상에서의 주행 경로에 해당할 수 있다. 예를 들어, 제 3 주행 경로는 제 2 주행 경로의 왼쪽 또는 오른쪽에 위치한 차선의 개수에 기초하여, 제 2 주행 경로와 위치적으로 대응되는 로컬 벡터맵 상에서의 주행 경로에 해당할 수 있다.Referring to FIG. 6 , the
도 7은 일 실시예에 따른 주행 경로의 위치 및 헤딩 각도를 보정하는 방법을 예시적으로 나타내는 도면이다. 7 is a diagram exemplarily illustrating a method of correcting a position and a heading angle of a driving path according to an exemplary embodiment.
일 실시예에 따르면, 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)는 도 6에서 상술한 바와 같이 제 1 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수와 제 2 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수가 서로 다른 경우, 제 1 주행 경로가 제 2 주행 경로에 대응되도록 벡터맵에서 제 1 주행 경로를 제 3 주행 경로로 보정할 수 있다. 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)는 제 1 주행 경로를 제 3 주행 경로로 보정한 이후에, 제 3 주행 경로가 제 2 주행 경로에 정합하도록 위치 및 헤딩 각도를 보정할 수 있다. According to an embodiment, the
일 실시예에 따르면, 차선 인식부(250)가 전방 영상에 기초하여 획득한 차선 정보에 정지선이 포함되지 않은 경우, 주행 경로 보정부(270)는 제 3 주행 경로가 제 2 주행 경로에 정합하도록 제 3 주행 경로의 횡방향 보정 값 및 헤딩 각도 보정 값을 도출할 수 있다. 주행 경로 보정부(270)는 제 3 주행 경로에 횡방향 보정 값 및 헤딩 각도 보정 값을 적용하여 제 3 주행 경로를 제 4 주행 경로로 보정할 수 있다. 최종적으로, 제 4 주행 경로는 차량이 주행 중인 최종 주행 경로로 결정될 수 있다. According to an embodiment, when the
도 6에서 상술한 바와 같이, 주행 경로 보정부(270)는 로컬 벡터맵(600)상의 제 1 주행 경로 a2를 제 2 주행 경로 b3에 대응되도록, 로컬 벡터맵(600) 상에서 차량의 주행 경로를 제 1 주행 경로 a2에서 제 3 주행 경로 a3로 보정할 수 있다. As described above in FIG. 6 , the driving
또한, 주행 경로 보정부(270)는 제 3 주행 경로 a3가 제 2 주행 경로 b3에 정합하도록 제 3 주행 경로 a3의 횡방향 보정 값 Tx 및 헤딩 각도 보정 값 θ를 도출할 수 있다. 횡방향 보정 값 Tx는 차량의 전방 영상에 기초하여 획득한 차량 좌표계 상의 주행 경로들(610) 중 제 2 주행 경로 b3와 로컬 벡터맵(600)상의 제 3 주행 경로 a3 간의 횡방향으로의 위치 차이를 나타내는 값이다. 또한, 헤딩 각도 보정 값 θ는 차량의 전방 영상에 기초하여 획득한 차량 좌표계 상의 주행 경로들(610) 중 제 2 주행 경로 b3와 로컬 벡터맵(600)상의 제 3 주행 경로 a3 간의 기울어진 각도 차이를 나타내는 값이다. Also, the driving
주행 경로 보정부(270)는 제 3 주행 경로 a3에 횡방향 보정 값 Tx 및 헤딩 각도 보정 값 θ를 적용할 수 있다. 최종적으로, 주행 경로 보정부(270)는 제 3 주행 경로 a3를 제 4 주행 경로 a4로 보정할 수 있으며, 제 4 주행 경로 a4를 차량이 주행 중인 최종 주행 경로로 결정할 수 있다. The driving
상술한 바와 같이, 차선 인식부(250)가 전방 영상에 기초하여 획득한 차선 정보에 정지선이 포함되지 않은 경우에는 종방향 보정을 수행하지 않을 수 있다. As described above, when a stop line is not included in the lane information obtained by the
도 8은 일 실시예에 따른 주행 경로의 위치 및 헤딩 각도를 보정하는 방법을 예시적으로 나타내는 도면이다.8 is a diagram exemplarily illustrating a method of correcting a position and a heading angle of a driving path according to an exemplary embodiment.
일 실시예에 따르면, 차선 인식부(250)가 전방 영상에 기초하여 획득한 차선 정보에 정지선이 포함된 경우, 주행 경로 보정부(270)는 제 3 주행 경로가 제 2 주행 경로에 정합하도록 제 3 주행 경로의 횡방향 보정 값, 종방향 보정 값 및 헤딩 각도 보정 값을 도출할 수 있다. 주행 경로 보정부(270)는 제 3 주행 경로에 횡방향 보정 값, 종방향 보정 값 및 헤딩 각도 보정 값을 적용하여 제 3 주행 경로를 제 4 주행 경로로 보정할 수 있다. 최종적으로, 제 4 주행 경로는 차량이 주행 중인 최종 주행 경로로 결정될 수 있다. According to an embodiment, when a stop line is included in the lane information obtained by the
도 6에서 상술한 바와 같이, 주행 경로 보정부(270)는 로컬 벡터맵(600)상의 제 1 주행 경로 a2를 제 2 주행 경로 b3에 대응되도록, 로컬 벡터맵(600) 상에서 차량의 주행 경로를 제 1 주행 경로 a2에서 제 3 주행 경로 a3로 보정할 수 있다. As described above in FIG. 6 , the driving
주행 경로 보정부(270)는 제 3 주행 경로 a3가 제 2 주행 경로 b3에 정합하도록 제 3 주행 경로 a3의 횡방향 보정 값 Tx, 종방향 보정 값 Ty 및 헤딩 각도 보정 값 θ를 도출할 수 있다. 횡방향 보정 값 Tx는 차량의 전방 영상에 기초하여 획득한 차량 좌표계 상의 주행 경로들(610) 중 제 2 주행 경로 b3와 로컬 벡터맵(600)상의 제 3 주행 경로 a3 간의 횡방향으로의 위치 차이를 나타내는 값이다. 종방향 보정 값 Ty는 차량의 전방 영상에 기초하여 획득한 차량 좌표계 상의 주행 경로들(610) 중 제 2 주행 경로 b3와 로컬 벡터맵(600)상의 제 3 주행 경로 a3 간의 종방향으로의 위치 차이를 나타내는 값이다. 또한, 헤딩 각도 보정 값 θ는 차량의 전방 영상에 기초하여 획득한 차량 좌표계 상의 주행 경로들(610) 중 제 2 주행 경로 b3와 로컬 벡터맵(600)상의 제 3 주행 경로 a3 간의 기울어진 각도 차이를 나타내는 값이다. The driving
즉, 주행 경로 보정부(270)는 제 3 주행 경로 a3 및 제 2 주행 경로 b3 간에 ICP(Iterative Closest Point) 정합을 수행하여, 횡방향 보정 값 Tx, 종방향 보정 값 Ty 및 헤딩 각도 보정 값 θ를 도출할 수 있다.That is, the driving
주행 경로 보정부(270)는 제 3 주행 경로 a3에 횡방향 보정 값 Tx, 종방향 보정 값 Ty 및 헤딩 각도 보정 값 θ를 적용할 수 있다. 최종적으로, 주행 경로 보정부(270)는 제 3 주행 경로 a3를 제 4 주행 경로 a4로 보정할 수 있으며, 제 4 주행 경로 a4를 차량이 주행 중인 최종 주행 경로로 결정할 수 있다. The driving
도 9는 일 실시예에 따른 차선 유지 지원 시스템을 이용하여 차량의 주행 경로를 보정하는 방법을 예시적으로 나타내는 도면이다. 9 is a diagram exemplarily illustrating a method of correcting a driving path of a vehicle using a lane keeping support system according to an exemplary embodiment.
일 실시예에 따르면, 도 1 내지 도 8에서 상술한 바와 달리 차량의 주행 경로를 결정하는 장치(200)에 차선을 인식하는 기능이 존재하지 않는 경우에 주행 경로를 보정할 수도 있다. 예를 들면, 차선 유지 지원 시스템(Lane Keeping Assist System, LKAS)이 활성화된 경우에는 현재 주행 경로의 양쪽에 위치하는 차선의 중심을 따라 주행 중이라고 가정할 수 있다. According to an embodiment, when the function for recognizing a lane does not exist in the
도 9를 참고하면, 로컬 벡터맵(600)에는 주행 경로들 a1, a2 및 a3가 포함될 수 있으며, GPS 신호 처리부(260)는 차량의 현재 위치를 고려하여 차량이 제 1 주행 경로 a2를 주행 중인 것으로 추정할 수 있다. 한편, 차선 유지 지원 시스템이 활성화된 경우에는 차량이 제 2 주행 경로 b를 주행 중인 것으로 추정할 수 있다. Referring to FIG. 9 , the
주행 경로 보정부(270)는 제 1 주행 경로 a2가 제 2 주행 경로 b에 정합하도록 제 1 주행 경로 a2의 횡방향 보정 값 Tx 및 헤딩 각도 보정 값 θ를 도출할 수 있다. 횡방향 보정 값 Tx는 차선 유지 지원 시스템에서 차량이 주행 중인 것으로 추정하는 제 2 주행 경로 b와 로컬 벡터맵(600)상의 제 1 주행 경로 a2 간의 횡방향으로의 위치 차이를 나타내는 값이다. 또한, 헤딩 각도 보정 값 θ는 차선 유지 지원 시스템에서 차량이 주행 중인 것으로 추정하는 제 2 주행 경로 b와 로컬 벡터맵(600)상의 제 1 주행 경로 a2 간의 기울어진 각도 차이를 나타내는 값이다. The driving
주행 경로 보정부(270)는 제 1 주행 경로 a2에 횡방향 보정 값 Tx 및 헤딩 각도 보정 값 θ를 적용할 수 있다. 최종적으로, 주행 경로 보정부(270)는 제 1 주행 경로 a2를 제 3 주행 경로 a4로 보정할 수 있으며, 제 3 주행 경로 a4를 차량이 주행 중인 최종 주행 경로로 결정할 수 있다. The driving
도 10은 일 실시예에 따른 차량의 주행 경로를 결정하기 위한 방법의 흐름도이다.10 is a flowchart of a method for determining a driving path of a vehicle according to an embodiment.
도 10에 도시된, 차량의 현재 차선을 결정하는 방법은, 앞서 설명된 도면들에서 설명된 실시예들에 관련되므로, 이하 생략된 내용이라 할지라도, 앞서 도면들에서 설명된 내용들은 도 10의 방법에도 적용될 수 있다.The method for determining the current lane of the vehicle shown in FIG. 10 is related to the embodiments described in the drawings described above, and therefore, even if omitted below, the contents described in the drawings are the same as those of FIG. 10 . method can also be applied.
도 10을 참조하면, 단계 1010에서 프로세서는 GPS 신호에 기초하여 복수의 주행 경로들이 표시된 벡터맵에서 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 1 주행 경로를 획득할 수 있다. Referring to FIG. 10 , in
일 실시예에 따르면, 프로세서는 GPS 신호에 기초하여 차량의 현재 위치를 획득하고, 벡터맵을 차량의 현재 위치를 원점으로 하는 직교 좌표계에 기초한 로컬 벡터맵으로 변환할 수 있다. 프로세서는 로컬 벡터맵에 포함된 적어도 하나의 주행 경로들 중에서 제 1 주행 경로를 획득할 수 있다.According to an embodiment, the processor may obtain the current location of the vehicle based on the GPS signal and convert the vector map into a local vector map based on a Cartesian coordinate system having the current location of the vehicle as an origin. The processor may acquire a first driving path from among at least one driving path included in the local vector map.
단계 1020에서 프로세서는 차량의 전방을 촬영한 전방 영상에 기초하여 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 2 주행 경로를 획득할 수 있다. In
일 실시예에 따르면, 프로세서는 전방 영상을 DNN(Deep Neural Network)에 입력하여 전방 영상 내의 차선들을 예측하고, 전방 영상 내 차선들을 차량의 현재 위치를 원점으로 하는 직교 좌표계 상에 표시할 수 있다. 프로세서는 직교 좌표계 상에 표시된 차선들에 기초하여 제 2 주행 경로를 획득할 수 있다. According to an embodiment, the processor may input the front image to a deep neural network (DNN) to predict lanes in the front image, and display the lanes in the front image on a rectangular coordinate system having the current location of the vehicle as the origin. The processor may acquire the second driving route based on the lanes displayed on the Cartesian coordinate system.
단계 1030에서 프로세서는 제 2 주행 경로에 기초하여 제 1 주행 경로를 보정할 수 있다. In
일 실시예에 따르면, 프로세서는 제 1 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수와 제 2 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수가 서로 다른 경우, 제 1 주행 경로가 제 2 주행 경로에 대응되도록 벡터맵에서 제 1 주행 경로를 제 3 주행 경로로 보정할 수 있다. According to an embodiment, the processor is configured to determine that the first driving path is set to the second driving path when the number of lanes located on the right or left side of the first driving path is different from the number of lanes located on the right side or left side of the second driving path. To correspond to the first driving path in the vector map, the third driving path may be corrected.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 전방 영상에 기초하여 획득한 차선 정보에 정지선이 포함되지 않은 경우, 제 3 주행 경로가 제 2 주행 경로에 정합하도록 제 3 주행 경로의 횡방향 보정 값 및 헤딩 각도 보정 값을 도출할 수 있다. 프로세서는, 제 3 주행 경로에 횡방향 보정 값 및 헤딩 각도 보정 값을 적용하여 제 3 주행 경로를 제 4 주행 경로로 보정할 수 있고, 제 4 주행 경로를 최종 주행 경로로 결정할 수 있다. According to an embodiment, when the stop line is not included in the lane information obtained based on the forward image, the processor corrects the lateral direction correction value and the heading angle of the third driving path so that the third driving path matches the second driving path value can be derived. The processor may correct the third driving path as the fourth driving path by applying the lateral correction value and the heading angle correction value to the third driving path, and may determine the fourth driving path as the final driving path.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 전방 영상에 기초하여 획득한 차선 정보에 정지선이 포함된 경우, 제 3 주행 경로가 제 2 주행 경로에 정합하도록 제 3 주행 경로의 횡방향 보정 값, 종방향 보정 값 및 헤딩 각도 보정 값을 도출할 수 있다. 프로세서는, 제 3 주행 경로에 횡방향 보정 값, 종방향 보정 값 및 헤딩 각도 보정 값을 적용하여 제 3 주행 경로를 제 4 주행 경로로 보정할 수 있고, 제 4 주행 경로를 최종 주행 경로로 결정할 수 있다. According to an embodiment, when the stop line is included in the lane information obtained based on the forward image, the processor is configured to configure a lateral correction value and a longitudinal correction value of the third driving path so that the third driving path matches the second driving path. and a heading angle correction value may be derived. The processor may correct the third driving path as the fourth driving path by applying the lateral correction value, the longitudinal correction value, and the heading angle correction value to the third driving path, and determine the fourth driving path as the final driving path. can
단계 1040에서 프로세서는 벡터맵 상에서 제 1 주행 경로를 보정한 결과 차량이 주행 중인 최종 주행 경로를 결정할 수 있다.In
도 11은 일 실시예에 따른 차량의 주행 경로를 결정하는 서버의 블록도이다.11 is a block diagram of a server that determines a driving route of a vehicle according to an exemplary embodiment.
도 11을 참조하면, 차량의 주행 경로를 결정하는 서버(1100)는 통신부(1110), 프로세서(1120) 및 DB(1130)를 포함할 수 있다. 도 11의 차량의 주행 경로를 결정하는 서버(1100)에는 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 11에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 당해 기술분야의 통상의 기술자라면 이해할 수 있다.Referring to FIG. 11 , the
통신부(1110)는 외부 서버 또는 외부 장치와 유선/무선 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(1110)는, 근거리 통신부(미도시), 이동 통신부(미도시) 및 방송 수신부(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The
DB(1130)는 차량의 주행 경로를 결정하는 서버(1100) 내에서 처리되는 각종 데이터들을 저장하는 하드웨어로서, 프로세서(1120)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있다. The
DB(1130)는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory) 등과 같은 RAM(random access memory), ROM(read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), CD-ROM, 블루레이 또는 다른 광학 디스크 스토리지, HDD(hard disk drive), SSD(solid state drive), 또는 플래시 메모리를 포함할 수 있다.
프로세서(1120)는 차량의 주행 경로를 결정하는 서버(1100)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(1120)는 DB(1130)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 입력부(미도시), 디스플레이(미도시), 통신부(1110), DB(1130) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 프로세서(1120)는, DB(1130)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 차량의 주행 경로를 결정하는 서버(1100)의 동작을 제어할 수 있다.The
프로세서(1120)는 도 1 내지 도 10에서 상술한 차량의 주행 경로를 결정하는 서버(1100)의 동작 중 적어도 일부를 제어할 수 있다.The
프로세서(1120)는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.The
본 발명에 따른 실시 예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.Embodiments according to the present invention may be implemented in the form of a computer program that can be executed through various components on a computer, and such a computer program may be recorded in a computer-readable medium. In this case, the medium includes a hard disk, a magnetic medium such as a floppy disk and a magnetic tape, an optical recording medium such as a CD-ROM and DVD, a magneto-optical medium such as a floppy disk, and a ROM. , RAM, flash memory, and the like, hardware devices specially configured to store and execute program instructions.
한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.Meanwhile, the computer program may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and used by those skilled in the computer software field. Examples of the computer program may include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
일 실시예에 따르면, 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.According to an embodiment, the method according to various embodiments of the present disclosure may be included and provided in a computer program product. Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities. The computer program product is distributed in the form of a machine-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)), or via an application store (eg Play Store™) or between two user devices. It can be distributed directly or online (eg, downloaded or uploaded). In the case of online distribution, at least a portion of the computer program product may be temporarily stored or temporarily generated in a machine-readable storage medium such as a memory of a server of a manufacturer, a server of an application store, or a memory of a relay server.
본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.The steps constituting the method according to the present invention may be performed in an appropriate order, unless the order is explicitly stated or there is no description to the contrary. The present invention is not necessarily limited to the order in which the steps are described. The use of all examples or exemplary terms (eg, etc.) in the present invention is merely for the purpose of describing the present invention in detail, and the scope of the present invention is limited by the examples or exemplary terms unless defined by the claims. it's not going to be In addition, those skilled in the art will appreciate that various modifications, combinations, and changes may be made in accordance with design conditions and factors within the scope of the appended claims or their equivalents.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, and the scope of the spirit of the present invention is not limited to the scope of the scope of the present invention. will be said to belong to
Claims (8)
GPS 신호에 기초하여 복수의 주행 경로들이 표시된 벡터맵에서 상기 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 1 주행 경로를 획득하는 단계;
상기 차량의 전방을 촬영한 전방 영상에 기초하여 상기 차량이 주행 중인 것으로 추정되는 제 2 주행 경로를 획득하는 단계;
상기 제 2 주행 경로에 기초하여 상기 제 1 주행 경로를 보정하는 단계; 및
상기 벡터맵 상에서 상기 제 1 주행 경로를 보정한 결과 상기 차량이 주행 중인 최종 주행 경로를 결정하는 단계;
를 포함하고,
상기 보정하는 단계는,
상기 제 1 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수와 상기 제 2 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수가 서로 다른 경우,
상기 제 1 주행 경로가 상기 제 2 주행 경로에 대응되도록 상기 벡터맵에서 상기 제 1 주행 경로를 제 3 주행 경로로 보정하는 단계;를 포함하고,
상기 제 3 주행 경로는 상기 제 2 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수에 기초하여 상기 제 2 주행 경로와 위치적으로 대응되는 상기 벡터맵 상에서의 주행 경로에 해당하고,
상기 보정하는 단계는,
상기 전방 영상에 기초하여 획득한 차선 정보에 정지선이 포함되지 않은 경우,
상기 제 3 주행 경로가 상기 제 2 주행 경로에 정합하도록 상기 제 3 주행 경로의 횡방향 보정 값 및 헤딩 각도 보정 값을 도출하는 단계; 및
상기 제 3 주행 경로에 상기 횡방향 보정 값 및 상기 헤딩 각도 보정 값을 적용하여 상기 제 3 주행 경로를 제 4 주행 경로로 보정하는 단계; 를 포함하고,
상기 보정하는 단계는,
상기 전방 영상에 기초하여 획득한 차선 정보에 정지선이 포함된 경우,
상기 제 3 주행 경로가 상기 제 2 주행 경로에 정합하도록 상기 제 3 주행 경로의 횡방향 보정 값, 종방향 보정 값 및 헤딩 각도 보정 값을 도출하는 단계; 및
상기 제 3 주행 경로에 상기 횡방향 보정 값, 상기 종방향 보정 값 및 상기 헤딩 각도 보정 값을 적용하여 상기 제 3 주행 경로를 제 4 주행 경로로 보정하는 단계; 를 포함하고,
상기 최종 주행 경로를 결정하는 단계는,
상기 제 4 주행 경로를 상기 최종 주행 경로로 결정하는, 방법.A method for determining a driving path of a vehicle, comprising:
obtaining a first driving path estimated to be driving the vehicle from a vector map in which a plurality of driving paths are displayed based on a GPS signal;
acquiring a second driving route estimated to be driven by the vehicle based on a front image captured in front of the vehicle;
correcting the first travel path based on the second travel path; and
determining a final driving path in which the vehicle is traveling as a result of correcting the first driving path on the vector map;
including,
The correcting step is
When the number of lanes located on the right or left side of the first driving path is different from the number of lanes located on the right side or left side of the second driving path,
correcting the first driving path as a third driving path in the vector map so that the first driving path corresponds to the second driving path;
The third driving path corresponds to a driving path on the vector map that is positionally corresponding to the second driving path based on the number of lanes located on the right or left side of the second driving path,
The correcting step is
When a stop line is not included in the lane information obtained based on the forward image,
deriving a lateral correction value and a heading angle correction value of the third driving path so that the third driving path matches the second driving path; and
correcting the third driving path as a fourth driving path by applying the lateral direction correction value and the heading angle correction value to the third driving path; including,
The correcting step is
When a stop line is included in the lane information obtained based on the front image,
deriving a lateral correction value, a longitudinal correction value, and a heading angle correction value of the third driving path so that the third driving path matches the second driving path; and
correcting the third driving path as a fourth driving path by applying the lateral correction value, the longitudinal correction value, and the heading angle correction value to the third driving path; including,
The step of determining the final driving route comprises:
determining the fourth travel route as the final travel route.
상기 제 1 주행 경로를 획득하는 단계는,
상기 GPS 신호에 기초하여 상기 차량의 현재 위치를 획득하는 단계;
상기 벡터맵을 상기 차량의 현재 위치를 원점으로 하는 직교 좌표계에 기초한 로컬 벡터맵으로 변환하는 단계; 및
상기 로컬 벡터맵에 포함된 적어도 하나의 주행 경로들 중에서 제 1 주행 경로를 획득하는 단계;
를 포함하는, 방법. The method of claim 1,
The step of obtaining the first travel route includes:
obtaining a current location of the vehicle based on the GPS signal;
converting the vector map into a local vector map based on a Cartesian coordinate system having the current location of the vehicle as an origin; and
acquiring a first driving path from among at least one driving path included in the local vector map;
A method comprising
상기 제 2 주행 경로를 획득하는 단계는,
상기 전방 영상을 DNN(Deep Neural Network)에 입력하여 상기 전방 영상 내의 차선들을 예측하는 단계;
상기 전방 영상 내 차선들을 상기 차량의 현재 위치를 원점으로 하는 직교 좌표계 상에 표시하는 단계; 및
상기 직교 좌표계 상에 표시된 차선들에 기초하여 상기 제 2 주행 경로를 획득하는 단계;
를 포함하는, 방법 The method of claim 1,
The step of obtaining the second travel route includes:
predicting lanes in the forward image by inputting the forward image into a deep neural network (DNN);
displaying lanes in the front image on a Cartesian coordinate system having a current location of the vehicle as an origin; and
obtaining the second driving route based on the lanes displayed on the Cartesian coordinate system;
a method comprising
적어도 하나의 프로그램이 저장된 메모리; 및
상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 연산을 수행하는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
GPS 신호에 기초하여 복수의 주행 경로들을 포함하는 벡터맵에서 상기 차량이 주행 중인 것으로 판단되는 제 1 주행 경로를 획득하고,
상기 차량의 전방을 촬영한 전방 영상에 기초하여 상기 차량이 주행 중인 것으로 판단되는 제 2 주행 경로를 획득하고,
상기 제 2 주행 경로에 기초하여 상기 제 1 주행 경로를 보정하고,
상기 벡터맵 상에서 상기 제 1 주행 경로를 보정한 결과 상기 차량이 주행 중인 최종 주행 경로를 결정하고,
상기 프로세서는,
상기 제 1 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수와 상기 제 2 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수가 서로 다른 경우,
상기 제 1 주행 경로가 상기 제 2 주행 경로에 대응되도록 상기 벡터맵에서 상기 제 1 주행 경로를 제 3 주행 경로로 보정하고,
상기 제 3 주행 경로는 상기 제 2 주행 경로의 오른쪽 또는 왼쪽에 위치한 차선의 개수에 기초하여 상기 제 2 주행 경로와 위치적으로 대응되는 상기 벡터맵 상에서의 주행 경로에 해당하고,
상기 프로세서는,
상기 전방 영상에 기초하여 획득한 차선 정보에 정지선이 포함되지 않은 경우,
상기 제 3 주행 경로가 상기 제 2 주행 경로에 정합하도록 상기 제 3 주행 경로의 횡방향 보정 값 및 헤딩 각도 보정 값을 도출하고,
상기 제 3 주행 경로에 상기 횡방향 보정 값 및 상기 헤딩 각도 보정 값을 적용하여 상기 제 3 주행 경로를 제 4 주행 경로로 보정하고,
상기 프로세서는,
상기 전방 영상에 기초하여 획득한 차선 정보에 정지선이 포함된 경우,
상기 제 3 주행 경로가 상기 제 2 주행 경로에 정합하도록 상기 제 3 주행 경로의 횡방향 보정 값, 종방향 보정 값 및 헤딩 각도 보정 값을 도출하고,
상기 제 3 주행 경로에 상기 횡방향 보정 값, 상기 종방향 보정 값 및 상기 헤딩 각도 보정 값을 적용하여 상기 제 3 주행 경로를 제 4 주행 경로로 보정하고,
상기 프로세서는,
상기 제 4 주행 경로를 상기 최종 주행 경로로 결정하는 것인, 장치.An apparatus for determining a travel route of a vehicle, comprising:
a memory in which at least one program is stored; and
A processor for performing an operation by executing the at least one program,
The processor is
Obtaining a first driving route in which the vehicle is determined to be driving from a vector map including a plurality of driving routes based on a GPS signal,
Obtaining a second driving route in which it is determined that the vehicle is driving based on a front image photographed in front of the vehicle,
correcting the first travel path based on the second travel path;
As a result of correcting the first driving path on the vector map, the final driving path in which the vehicle is driving is determined,
The processor is
When the number of lanes located on the right or left side of the first driving path is different from the number of lanes located on the right side or left side of the second driving path,
correcting the first driving path as a third driving path in the vector map so that the first driving path corresponds to the second driving path;
The third driving path corresponds to a driving path on the vector map that is positionally corresponding to the second driving path based on the number of lanes located on the right or left side of the second driving path,
The processor is
When a stop line is not included in the lane information obtained based on the forward image,
deriving a lateral correction value and a heading angle correction value of the third driving path so that the third driving path matches the second driving path;
correcting the third driving path as a fourth driving path by applying the lateral correction value and the heading angle correction value to the third driving path;
The processor is
When a stop line is included in the lane information obtained based on the front image,
deriving a lateral correction value, a longitudinal correction value, and a heading angle correction value of the third driving path so that the third driving path matches the second driving path;
correcting the third driving path as a fourth driving path by applying the lateral correction value, the longitudinal correction value, and the heading angle correction value to the third driving path;
The processor is
and determining the fourth travel route as the final travel route.
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