KR102515614B1 - 센서의 시야 범위를 조정하는 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

차량용 센서의 시야 범위를 조정하기 위한 시스템이 개시된다. 이 시스템은, 주행 차량의 주변 객체를 감지하는 센서; 자율 주행 지도에 매칭된 상기 주변 객체의 위치 좌표를 기반으로 상기 주행 차량의 현재 위치를 계산하는 위치 계산부; 상기 주행 차량의 현재 위치를 기준으로 상기 자율 주행 지도로부터 상기 센서의 사각 지대를 판단하고, 상기 사각 지대의 주변 교통 혼잡 정보를 나타내는 정보에 따라 설정된 가중치를 반영한 조정값을 계산하는 판단부; 및 상기 판단부의 판단 결과에 따라 상기 주행 차량이 상기 사각 지대에 도착하기 전에 상기 가중치가 반영된 조정값을 기반으로 상기 센서의 시야 범위를 조정하는 조정부를 포함한다.

Description

센서의 시야 범위를 조정하는 시스템 및 그 방법{System for tuning FOV of sensor and method thereof}
본 발명은 센서의 시야 범위(Field Of View: FOV)을 조정하는 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 상세하게는 차량에 설치된 센서의 감지 영역을 조정하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로 차량에는 다수의 센서들이 탑재되어 있다. 이러한 센서들 중 카메라 센서 또는 레이저 센서와 같은 센서들은 차량 주변의 객체를 감지하는 센서이다. 이러한 센서들은 시야 범위(Field Of View: FOV) 내에 존재하는 차량 주변의 물체를 감지하기 때문에, FOV를 벗어난 범위 내에 존재하는 차량 주변의 물체는 감지하지 못한다.
즉, 도 1에 도시된 바와 같이, 선행 차량(10)이 내리막 도로를 주행하는 경우, 주행 중인 후행 차량(20)은 상대적으로 높은 위치에 있기 때문에, 선행 차량(10)은 후속 차량에 설치된 센서의 FOV(22)를 벗어나게 된다. 따라서, 후속 차량(20)에 설치된 센서에서 선행 차량(10)을 감지하지 못하는 상황이 발생한다.
마찬가지로 도 2에 도시된 바와 같이, 선행 차량(10)이 곡률을 갖는 도로를 주행하는 경우에서도 선행 차량(10)이 후속 차량에 설치된 센서의 FOV(22)를 벗어나게 된다.
이와 같이, 종래의 센서는 도로의 형태에 따라 타겟(Target)을 감지하지 못하는 경우가 발생한다. 이러한 종래의 센서가 자율 주행과 같이 운전자의 개입이 없는 시스템과 연동하는 경우, 큰 사고로 이어질 수 있다.
이러한 문제점을 해소하기, "사각지대 감시 시스템 및 방법"을 발명의 명칭으로 하는 대한민국 출원번호 10-2012-0141249(이하, 종래 기술)에서는, 상기 사각지대를 감지하도록 센서의 감지영역을 자동 조정하는 방안을 제안하고 있다.
상기 종래 기술은 도로의 곡률 정보, 도로의 차선폭 정보 등을 이용 포함하는 도로 환경 정보에 따라 사각지대를 감지하도록 센서의 감지영역을 조정한다.
그런데, 이러한 종래 기술은 도로의 경사각과 같은 도로 환경을 고려하지 않기 때문에, 도로의 경사각이 큰 도로 환경에서는 감지 영역을 조정할 수 없다.
또한 종래 기술은 카메라 센서를 이용하여 도로의 차선폭 정보를 수집하고, 수집된 차선폭 정보를 이용하여 감지영역을 조정하기 때문에, 차선이 없는 도로 환경에서는 감지 영역을 조정할 수 없다.
따라서, 본 발명의 목적은 다양한 도로 환경에서 센서의 시야 범위를 조정하는 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 일면에 따른 센서의 시야 범위를 조정하는 시스템은, 주행 차량의 센서에서 획득한 감지 정보로부터 객체 정보를 추출하는 센서부: 상기 주행 차량의 출발 지점으로부터 도착 지점까지의 이동 경로에 매칭되는 다수의 주행 환경 정보가 포함된 자율 주행 지도를 저장하는 저장부를 조회하여, 상기 객체 정보에 매칭되는 상기 주행 환경 정보를 검색하는 검색부; 상기 객체 정보와 상기 주행 환경 정보를 이용하여 상기 주행 차량의 현재 위치를 계산하는 위치 계산부; 상기 주행 차량의 이동 경로에서 상기 센서의 시야 범위를 조정해야 하는 시야 범위 조정 지점을 검출하고, 상기 주행 차량의 현재 위치가 상기 시야 범위 조정 지점을 중심으로 일정 반경 이내로 진입하였는지 여부를 판단하는 판단부; 및 상기 판단부의 판단 결과에 따라 상기 센서의 시야 범위를 조정하는 조정부를 포함한다.
본 발명의 다른 일면에 따른 센서의 시야 범위를 조정하는 방법은, 주행 차량의 센서에서 획득한 감지 정보로부터 객체 정보를 추출하는 단계; 상기 주행 차량의 출발 지점으로부터 도착 지점까지의 이동 경로에 매칭된(matching) 주행 환경 정보를 포함하는 자율 주행 지도를 조회하여, 상기 객체 정보에 매칭되는 상기 주행 환경 정보를 검색하는 단계; 상기 주행 환경 정보를 이용하여 상기 주행 차량의 현재 위치를 상기 자율 주행 지도에 매칭시키는 단계; 상기 자율 주행 지도에 나타나는 상기 이동 경로에서 상기 센서의 시야 범위를 조정해야 하는 시야 범위 조정 지점을 검출하고, 상기 주행 차량이 상기 시야 범위 조정 지점을 중심으로 일정 반경 이내에 진입하였는지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 일정 반경 이내로 진입하였는지 여부를 판단한 판단 결과에 따라 상기 센서의 시야 범위를 조정하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따르면, 현재 주행 중인 도로의 형태에 따라 감지 대상이 센서의 시야 범위를 벗어나는 문제를 방지할 수 있다.
또한 센서의 추가 없이, 센서의 사각 지대를 감지할 수 있다.
또한 자율 주행 지도를 사용하여, 센서의 시야 범위를 조정해야 하는 시야 범위 지점을 미리 예측할 수 있기 때문에, 시야 범위 지점에 도착하기 전에 센서의 시야 범위를 사전에 조정함으로써, 타겟에 대한 추적 확률을 높일 수 있다.
도 1 및 도 2는 종래의 차량 내에 설치된 센서의 시야 범위를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 센서의 시야 범위를 조정하는 시스템을 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 지도를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 5는 도 4에 도시된 자율 주행 지도에 연계된 주행 환경 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따라 조정된 센서의 시야 범위를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 센서의 시야 범위를 조정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대해 상세 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 센서의 시야 범위를 조정하는 시스템을 도시한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 시스템(100)은 센서부(110), 검색부(120), 위치 계산부(130), 판단부(140), 저장부(150) 및 조정부(160)를 포함한다.
센서부(110)는 주행 차량에 장착되고, 주행 차량의 주변에 있는 객체를 감지하는 구성으로서, 일 예로, 라이다(LIDAR) 센서일 수 있다. 센서부(110)가 라이다 센서로 구현된 경우, 라이다 센서는 레이저 펄스 신호를 방출하고, 상기 라이다 센서의 시야 범위 내에 있는 객체들로부터 반사되어 돌아오는 반사 펄스 신호의 도착 시간을 측정한다. 측정된 도착 시간을 기반으로 상기 객체들의 위치 좌표가 측정될 수 있다. 측정된 위치 좌표들은 3차원 영상으로 재구성된다. 재구성된 3차원 영상은 라이다 센서에서 최종적으로 획득한 감지 정보로 활용된다.
센서부(110)는 상기 획득한 감지 정보로부터 객체 정보를 추출한다. 객체 정보를 추출하기 위해, 객체 추출 알고리즘이 이용될 수 있다.
구체적으로, 센서부(110)는 상기 객체 추출 알고리즘을 이용하여 상기 3차원 영상으로부터 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 기반으로 객체 정보를 추출할 수 있다. 여기서, 객체 정보는 상기 센서부(110)가 감지한 객체의 형상 정보 및 상기 주행 차량으로부터 상기 객체까지의 거리 정보를 포함한다. 여기서, 객체는, 신호등, 육교, 건물 등과 같은 도로 주변에 설치된 구조물이거나, 선행 차량일 수 있다. 상기 객체가 선행 차량인 경우, 상기 객체 정보는 선행 차량의 속도 정보를 더 포함할 수 있다. 상기 선행 차량의 속도 정보는 3차원 영상 내에서 객체로서 검출된 선행 차량의 움직임 벡터를 이용한 움직임 검출 알고리즘(motion detection algorithm)을 이용하여 계산될 수 있다.
검색부(120)는 상기 주행 차량의 목적지로부터 도착지까지의 이동 경로에 매칭되는 다수의 주행 환경 정보가 저장된 저장부(150)를 조회하여, 상기 다수의 주행 환경 정보 중에서 상기 객체 정보에 매칭되는 상기 주행 환경 정보를 검색한다.
여기서, 상기 주행 환경 정보는 자율 주행 지도에 연계된 정보로서, 상기 자율 주행 지도 상에서 표시되는 구조물의 형상 정보, 상기 구조물의 위치 좌표, 상기 자율 주행 지도 상에서 표시되는 도로의 형상 정보, 상기 도로의 위치 좌표, 상기 도로의 곡률 및 상기 도로의 경사각을 포함한다.
위치 계산부(130)는 상기 센서부(110)에서 추출한 객체 정보와 상기 검색부(120)에서 검색한 상기 주행 환경 정보를 이용하여 상기 주행 차량의 현재 위치를 상기 자율 주행 지도에 매칭시킨다.
구체적으로, 위치 계산부(130)는 상기 객체 정보에 포함된 상기 주행 차량으로부터 상기 객체까지의 거리 정보와 상기 주행 환경 정보에 포함된 상기 객체에 매칭되는 상기 구조물의 위치 좌표를 계산하고, 계산된 위치 좌표에 따라 상기 주행 차량의 현재 위치를 상기 자율 주행 지도에 매칭시킨다.
판단부(140)는 상기 자율 주행 지도상에서 표시되는 상기 주행 차량의 상기 이동 경로 상에서 상기 센서부(110)의 시야 범위를 조정해야 하는 시야 범위 조정 지점을 검출한다.
다르게, 상기 판단부(140)는 상기 주행 차량과 선행 차량의 위치를 고려하여, 상기 센서부(110)의 시야 범위를 조정해야 하는 시야 범위 조정 지점을 검출할 수 있다.
상기 판단부(140)는, 상기 시야 범위 조정 지점을 검출하면, 상기 주행 차량이 상기 검출된 시야 범위 조정 지점을 중심으로 일정 반경 이내로 진입하였는지 여부를 판단한다.
여기서, 상기 시야 범위 조정 지점은 상기 자율 주행 지도에서 표시되는 상기 이동 경로 상에서 곡률 또는 경사각도를 갖는 도로가 존재하는 지점이다.
판단부(140)는 상기 주행 차량이 상기 곡률 또는 경사각도를 갖는 도로가 존재하는 지점을 중심으로 상기 일정 반경 이내로 진입한 것으로 판단하면, 상기 지점에 연계된 상기 도로의 곡률 또는 경사 각도를 기반으로 이전에 설정된 상기 센서의 시야 범위를 조정하기 위한 조정값을 계산하고, 계산된 조정값을 포함하는 판단 결과를 상기 조정부(160)에 제공한다.
다르게, 상기 판단부(140)가 상기 주행 차량과 선행 차량의 위치를 고려하여, 시야 범위 조정 지점을 검출하는 경우, 상기 주행 차량의 속도, 선행 차량의 속도, 선행 차량의 위치, 상기 주행 차량과 상기 선행 차량 간의 거리, 주변 교통 혼잡도, 사고 발생가능성 등을 고려한 가중치를 기반으로 조정값을 계산할 수도 있다.
예를 들어, 상기 선행 차량의 속도에 비해 상기 주행 차량의 속도가 상대적으로 매우 높은 경우, 상기 주행 차량은 상기 선행 차량에 빠르게 접근할 것이다. 이 경우, 센서의 시야 범위가 큰 폭으로 변경되면, 오히려, 선행 차량이 큰 폭으로 변경된 센서의 시야 범위를 벗어나는 상황이 발생할 수 있다. 따라서, 주행 차량과 선행 차량 간의 속도 차이에 따라 사전에 설정된 가중치를 반영하여 상기 조정값을 계산할 수 있다.
주변 교통 상황이 혼잡한 상황에서도 상기 가중치를 고려하여 상기 조정값이 계산될 수 있다. 주변 교통 상황이 혼잡한 상황에서도 상기 센서의 시야 범위가 큰 폭으로 변경되면, 오히려, 선행 차량이 큰 폭으로 변경된 센서의 시야 범위를 벗어나는 상황이 발생할 수 있기 때문에, 상기 조정값이 미세하게 조정될 필요가 있다.
주행 차량이 사고발생위험지역에 근접한 경우에도 위와 동일한 이유로, 상기 조정값이 미세하게 조정될 필요가 있다.
한편, 교통 혼잡 정도 또는 사고발생위험지역에 대한 정보는 차량 내의 네비게이션 시스템으로부터 제공될 수 있다. 따라서, 본 발명의 센서의 시야 범위를 조정하는 시스템은 상기 네비게이션 시스템(도시하지 않음)과 연동되도록 구성될 수 있다.
조정부(140)는 상기 판단 결과에 포함된 상기 조정값을 이용하여 이전에 설정된 상기 센서부(110)의 시야 범위를 조정한다. 여기서, 상기 조정부(140)는 상기 센서부(110)의 외부에 장착되어, 상기 센서부(110)의 시야 범위를 조정하는 전동 모터일 수 있다.
조정부(140)가 전동 모터로 구현된 경우, 상기 전동 모터는 상기 조정값에 대응하는 회전력을 상기 센서부(110)에 전달하고, 상기 센서부(110)의 시야 범위는 상기 회전력에 대응하는 수직 각도와 수평 각도로 조정된다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 지도를 개략적으로 도시한 도면이고, 도 5는 도 4에 도시된 자율 주행 지도에 연계된 주행 환경 정보를 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 도 4를 참조하면, 자율 주행 지도에는 다수의 지점(P1, P2, P3, P4)이 설정된다. 설정된 지점들(P1, P2, P3, P4)은 운전자가 설정한 이동 경로를 형성한다.
운전자가 출발 지점으로 P1을 선택하고, 도착 시점으로 P3를 선택한 경우, 자율 주행 지도 상에서는 P1, P2 및 P3를 연결하는 이동 경로가 표시된다. 이때, 이동 경로를 형성하는 P1, P2 및 P3에는 서로 다른 주행 환경 정보가 각각 연계된다.
예를 들어, 지점 P2에서의 주행 환경이 도 5에 도시된 바와 같이, 경사각을 갖는 도로(52)와 곡률을 갖는 도로(54)로 이루어진 경우, 상기 지점 P2에 연계된 주행 환경 정보는 상기 도로(52)의 경사각도와 상기 도로(54)의 곡률로 구성된다.
도 3에 도시된 상기 판단부(140)는 상기 주행 차량이 상기 지점 P2를 중심으로 일정 반경 이내로 진입한 경우, 도 3에 도시된 상기 저장부(150)에 저장된 상기 지점 P2에 연계된 상기 도로(52)의 경사각도와 상기 도로(54)의 곡률을 읽어오고, 읽어온 상기 도로(52)의 경사각도와 상기 도로(54)의 곡률을 이용하여 상기 센서부(110)의 시야 범위를 조정하기 위한 조정값을 계산하게 된다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 시스템(100)에서는, 주행 차량의 위치가 자율 주행 지도 상에 매칭되고, 상기 자율 주행 지도 상에 이동 경로가 설정되면, 상기 판단부(140)는 상기 센서부(110)의 시야 범위를 조정해야 하는 시야 범위 조정 지점을 예측할 수 있다.
따라서, 시야 범위 조정 지점을 기준으로 일정 반경 이내로 진입한 시점에 상기 센서부의 시야 범위가 미리 조정될 수 있다.
예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 자율 주행 지도에 매칭된 주행 차량의 현재 위치가 경사진 도로가 존재하는 지점(시야 범위 조정 지점)을 중심으로 일정반경 이내로 진입하면, 판단부(140)가 상기 지점에 매칭된 상기 경사진 도로의 경사 각도를 저장부(150)로부터 읽어오고, 상기 경사 각도로부터 계산된 조정값으로 센서부(110)의 시야 범위가 조정될 수 있다.
이처럼 주행 차량이 시야 범위 조정 지점에 도착하기 전에 센서부(110)의 시야 범위가 미리 조정되기 때문에, 주행 차량의 전방에 존재하는 타겟(Target)을 손실 없이 지속적으로 추적할 수 있게 된다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 센서의 시야 범위를 조정하는 방법을 도시한 흐름도이다. 설명의 이해를 돕기 위해, 도 3을 함께 참조한다.
도 7을 참조하면, 먼저, 센서부(110)에서 획득한 감지 정보로부터 객체 정보를 추출하는 단계가 수행된다(S610).
감지 정보는 3차원 이미지일 수 있다. 이러한 3차원 이미지로부터 객체 정보를 추출하는 방법으로, 객체 추출 알고리즘이 이용될 수 있다.
여기서, 상기 객체 정보는 도로 주변에 설치된 객체의 형상 정보 및 상기 주행 차량으로부터 상기 객체까지의 거리 정보를 포함할 수 있고, 객체는 신호등, 교통 표지판, 육교 등과 같은 구조물일 수 있다. 형상 정보는 해당 구조물의 높이, 크기, 형상을 나타내는 정보일 수 있다.
이어, 검색부(120)에서 저장부(150)에 저장된 다수의 주행 환경 정보를 조회하여, 상기 객체 정보에 매칭되는 주행 환경 정보를 검색하는 단계가 수행된다(S620). 여기서, 상기 다수의 주행 환경 정보는 자율 주행 지도 상에 설정된 다수의 지점에 연계된 정보이다. 각 주행 환경 정보는 상기 객체 정보에 매칭되는 구조물의 형상 정보, 상기 구조물의 위치 좌표, 도로의 형상 정보, 상기 도로의 위치 좌표, 상기 도로의 곡률 및 상기 도로의 경사각을 포함한다. 여기서, 상기 객체 정보에 매칭되는 구조물은 상기 센서부(110)에서 감지한 객체에 매칭되는 구조물을 의미한다.
이어, 위치 계산부(130)에서 상기 객체 정보와 상기 주행 환경 정보를 이용하여 상기 주행 차량의 현재 위치를 상기 자율 주행 지도에 매칭하는 단계가 수행된다(S630).
구체적으로, 다수의 주행 환경 정보 각각에 포함된 구조물의 형상 정보를 검색하여, 센서부(110)에서 감지한 객체의 형상 정보와 일치하는 구조물의 형상 정보를 검색한다. 상기 객체의 형상 정보와 일치하는 구조물의 형상 정보가 검색되면, 자율 주행 지도 상에서 표시되는 상기 구조물의 위치 좌표에 상기 센서부(110)에 의해 감지된 주행 차량으로부터 상기 객체까지의 거리 정보를 연산함으로써, 상기 주행 차량의 현재 위치가 상기 자율 주행 지도에 매칭될 수 있다.
이어, 판단부(140)에서 상기 주행 차량의 현재 위치가 매칭된 상기 자율 주행 지도에서 시야 범위 조정 지점을 검출하는 단계가 수행된다(S640).
구체적으로, 운전자의 입력에 따라 상기 자율 주행 지도에 출발 지점과 도착 지점을 포함하는 이동 경로를 설정한다. 이후, 상기 이동 경로를 형성하는 다수의 지점을 검출하고, 각 지점에 연계된 주행 환경 정보를 분석하여, 다수의 지점 중에서 시야 범위 조정 지점을 검출한다. 여기서, 시야 범위 조정 지점은 곡률 또는 경사각도를 갖는 도로가 존재하는 지점이다.
이어, 판단부(140)에서 상기 주행 차량이 상기 시야 범위 조정 지점을 중심으로 일정 반경 이내에 진압하였는지 여부를 판단하는 과정이 수행된다(S650). 구체적으로, 상기 주행 차량의 위치가 상기 곡률 또는 경사각도를 갖는 도로의 위치 좌표를 중심으로 일정 반경 이내에 진입하였는지 여부를 판단한다.
이어, 상기 주행 차량이 상기 일정 반경 이내에 진입한 경우, 상기 조정부(160)에서 상기 센서부(110)의 시야 범위를 조정하는 단계가 수행된다(S660). 구체적으로, 상기 판단부(140)에서 상기 곡률 또는 경사 각도를 이용하여 센서부의 시야 범위를 조정하기 위한 조정값을 계산하고, 계산된 조정값을 상기 조정부(160)에 제공한다. 이어, 조정부(160)가 상기 계산된 조정값으로 상기 센서부(110)의 시야범위를 조정한다. 만일, 상기 주행 차량이 상기 일정 반경 이내에 진입하지 않은 경우, 이전에 설정된 센서의 시야 범위는 그대로 유지된다(S670).
이와 같이, 본 발명은 도로의 형태로 인해 타겟이 센서의 시야 범위에서 벗어나는 문제를 해결할 수 있다.
또한 주행 차량이 시야 범위 조정 지점에 진입해야만 센서의 시야 범위를 조정할 수 있는 종래 기술과는 달리, 본 발명은 자율 주행 지도를 사용하여 센서부의 시야 범위를 조정해야 하는 지점을 사전에 예측하기 때문에, 센서의 시야 범위를 사전에 조정할 수 있다. 따라서, 타겟 추적 손실이 최소화될 수 있다.
결과적으로, 본 발명은 다이나믹한 주행 환경에서 타겟 추적(Target Tracking) 확률을 높임으로써, 보다 안전한 자율 주행 시스템의 개발이 가능하다.
이상에서 본 발명에 대하여 실시 예를 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 본 발명의 실시예에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부된 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (10)

  1. 주행 차량의 주변 객체를 감지하는 센서;
    자율 주행 지도에 매칭된 상기 주변 객체의 위치 좌표를 기반으로 상기 주행 차량의 현재 위치를 계산하는 위치 계산부;
    상기 주행 차량의 현재 위치를 기준으로 상기 자율 주행 지도로부터 상기 센서의 사각 지대를 판단하고, 상기 사각 지대의 주변 교통 혼잡 정보를 나타내는 정보에 따라 설정된 가중치를 반영한 조정값을 계산하는 판단부; 및
    상기 판단부의 판단 결과에 따라 상기 주행 차량이 상기 사각 지대에 도착하기 전에 상기 가중치가 반영된 조정값을 기반으로 상기 센서의 시야 범위를 조정하는 조정부
    를 포함하는 차량용 센서의 시야 범위를 조정하기 위한 시스템.
  2. 제1항에서,
    상기 사각 지대는,
    곡률 또는 경사 각도를 갖는 도로가 존재하는 지점인 것인 차량용 센서의 시야 범위를 조정하기 위한 시스템.
  3. 제1항에서,
    상기 판단부는,
    상기 주행 차량 내의 네비게이션 시스템으로부터 제공된 상기 주변 교통 혼잡 정보에 따라 상기 가중치를 설정하는 것인 차량용 센서의 시야 범위를 조정하기 위한 시스템.
  4. 제1항에서,
    상기 판단부는,
    상기 주행 차량이 상기 사각 지대를 나타내는 시야 범위 조정 지점을 중심으로 일정 반경 이내에 진입한 시점을 상기 주행 차량이 상기 사각 지대에 도착하기 전으로 판단하는 것인 차량용 센서의 시야 범위를 조정하기 위한 시스템.
  5. 제1항에서,
    상기 조정부는,
    상기 센서의 시야 범위를 조정하기 위한 전동 모터인 것인 차량용 센서의 시야 범위를 조정하기 위한 시스템.
  6. 센서가, 주행 차량의 주변 객체를 감지하는 단계;
    위치 계산부가, 자율 주행 지도에 매칭된 상기 주변 객체의 위치 좌표를 기반으로 상기 주행 차량의 현재 위치를 계산하는 단계;
    판단부가, 상기 주행 차량의 현재 위치를 기준으로 상기 자율 주행 지도로부터 상기 센서의 사각 지대를 판단하고, 상기 사각 지대의 주변 교통 혼잡 정보 또는 상기 주행 차량의 속도와 선행 차량의 속도 차이에 따라 설정된 가중치를 기반으로 조정값을 계산하는 단계; 및
    조정부가, 상기 판단부의 판단 결과에 따라 상기 주행 차량이 상기 사각 지대에 도착하기 전에 상기 가중치가 반영된 조정값을 기반으로 상기 센서의 시야 범위를 조정하는 단계
    를 포함하는 차량용 센서의 시야 범위를 조정하기 위한 방법.
  7. 제6항에서,
    상기 조정값을 계산하는 단계는,
    상기 주행 차량 내의 네비게이션 시스템으로부터 제공된 상기 주변 교통 혼잡에 따라 상기 가중치를 설정하는 단계
    를 포함하는 것인 차량용 센서의 시야 범위를 조정하기 위한 방법.
  8. 제6항에서,
    상기 센서의 시야 범위를 조정하는 단계는,
    라이다 센서와 카메라 센서를 포함하는 상기 센서의 시야 범위를 조정하는 단계인 것인 차량용 센서의 시야 범위를 조정하기 위한 방법.
  9. 제6항에서,
    상기 가중치를 기반으로 조정값을 계산하는 단계는,
    상기 주행 차량이 상기 사각 지대를 나타내는 시야 범위 조정 지점을 중심으로 일정 반경 이내에 진입한 시점에 상기 가중치가 반영된 조정값을 기반으로 상기 센서의 시야 범위를 조정하는 단계인 것인 차량용 센서의 시야 범위를 조정하기 위한 방법.
  10. 제6항에서,
    상기 사각 지대는 도로의 형태에 따라 곡률 또는 경사 각도를 갖는 도로가 존재하는 지점인 것인 차량용 센서의 시야 범위를 조정하기 위한 방법.
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