KR102539287B1

KR102539287B1 - 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치 및 방법

Info

Publication number: KR102539287B1
Application number: KR1020190065890A
Authority: KR
Inventors: 김영신; 김원겸; 김경린; 조성은
Original assignee: 현대모비스 주식회사
Priority date: 2019-06-04
Filing date: 2019-06-04
Publication date: 2023-06-02
Also published as: KR20200139407A

Abstract

본 발명은 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따른 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치는, 디지털 지도를 내장하며, 상기 디지털 지도 정보를 바탕으로 지피에스 신호를 수신하여 차량의 현재 위치와 차량의 주변 정보를 출력하는 내비게이션부, 차량의 속도와 방향, 중력, 및 가속도 정보를 측정하는 적어도 하나 이상의 센서를 포함하는 센서부, 차량의 좌우측 대칭되는 위치에 장착되며 오차범위 내에서 동일한 성능을 갖는 제1 및 제2 라이다 센서, 상기 내비게이션부 및 센서부를 통해서 검출된 정보와 상기 제1 및 제2 라이다 센서의 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 라이더 센서의 틀어짐을 보정하고, 상기 틀어짐 보정에 따른 제1 신뢰성 값을 산출하며, 상기 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 라이다 센서의 blockage를 검출하고, 상기 검출된 blockage에 따른 제2 신뢰성 값을 산출하며, 상기 제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값을 기반으로 차량 제어 모드를 선택하는 제어부를 포함한다.

Description

라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치 및 방법{APPARATUS FOR CONTROLLING VEHICLE BASED ON RELIABLITY OF MULTI LIDAR AND METHOD THEREOF}

본 발명은 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 차량에 다수의 라이다 센서를 장착하여 차량 주변의 객체를 동시에 검출할 경우에 라이다 센서들 간의 오차 보정(auto calibration) 및 Blockage 검출을 수행하고, 이를 통해 차량 주행 모드를 변경할 수 있는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로 라이다(LIDAR, Light Detection and Ranging) 센서는 빛을 활용해 거리 측정하고 물체를 감지하는 센서로서, 라이다는 레이더와 비슷한 원리를 가지고 있다.

다만 레이더는 전자기파를 외부로 발사해 재수신되는 전자기파로 거리, 및 방향 등을 확인하지만, 라이다는 펄스 레이저를 발사한다는 차이점이 있다. 즉, 파장이 짧은 레이저를 사용하므로 정밀도 및 해상도가 높고 사물에 따라 입체적 파악까지 가능한 장점이 있다.

예컨대, 라이다 센서는 차량의 범퍼에 장착되어 차량의 전/후방을 센싱하여 사물이나 구조물 등을 감지한다.

한편 라이다 센서는 주로 전방 범퍼에 장착되며 외부에 노출되어야 한다. 왜냐하면 라이다 센서를 글라스나 차체 등의 다른 구조물 속에 넣는 것은 센서의 감지 성능을 현저히 떨어뜨릴 수 있기 때문에 외부에 노출되어 장착된다.

또한 라이다 센서는 송신부에서 레이저를 송신하고 물체에 반사되어 돌아오는 레이저 신호(즉, 수신신호)를 수신부에서 수신하여 이때의 시간을 측정함으로써 물체까지의 거리를 측정한다.

또한 라이다 센서는 물체 검출률 및 거리 정확성은 카메라에 비해서 상대적으로 높지만 검출에 대한 신뢰성은 낮기 때문에 차량에 다수의 라이다 센서를 장착하여 검출에 대한 신뢰성을 향상시키고 있다.

그러나, 상기와 같이 차량에 다수의 라이다 센서가 장착될 경우 각 라이다 센서가 장착된 위치의 차이로 인해 동일한 물체(객체)에 대하여 검출되는 정보에 차이(또는 오차)가 발생할 수 있고, 외부에 노출된 라이다 센서의 오염(예컨대, 눈, 비, 먼지 등)으로 인해 라이다 센서의 미감지가 발생할 수 있는 문제점이 있다.

따라서, 차량에 장착된 다수의 라이다 센서를 통해 차량 주변의 동일한 객체를 동시에 검출할 경우, 각 라이다 센서들 간의 오차 보정(auto calibration) 및 Blockage 검출을 수행하고, 이를 통해 차량 주행 모드를 변경할 수 있는 기술 개발이 요구되고 있다.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제2015-0009177호(2015. 01. 26 등록, 발명의 명칭: 라이다 센서 시스템)에 개시되어 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점들을 개선하기 위하여 안출된 것으로, 차량에 다수의 라이다 센서를 장착하여 차량 주변의 객체를 동시에 검출할 경우 라이다 센서들 간의 오차 보정(auto calibration) 및 Blockage 검출을 수행하고, 이를 통해 차량 주행 모드를 변경할 수 있는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치 및 방법을 제공하는데 목적이 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 측면에 따른 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치는, 디지털 지도를 내장하며, 상기 디지털 지도 정보를 바탕으로 지피에스 신호를 수신하여 차량의 현재 위치와 차량의 주변 정보를 출력하는 내비게이션부, 차량의 속도와 방향, 중력, 및 가속도 정보를 측정하는 적어도 하나 이상의 센서를 포함하는 센서부, 차량의 좌우측 대칭되는 위치에 장착되며 오차범위 내에서 동일한 성능을 갖는 제1 및 제2 라이다 센서, 상기 내비게이션부 및 센서부를 통해서 검출된 정보와 상기 제1 및 제2 라이다 센서의 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 라이더 센서의 틀어짐을 보정하고, 상기 틀어짐 보정에 따른 제1 신뢰성 값을 산출하며, 상기 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 라이다 센서의 blockage를 검출하고, 상기 검출된 blockage에 따른 제2 신뢰성 값을 산출하며, 상기 제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값을 기반으로 차량 제어 모드를 선택하는 제어부를 포함한다.

본 발명에 있어 상기 제어부는, 상기 제1 및 제2 라이다 센서 각각에 대하여 월드 좌표계를 이용한 절대 오차 보정을 수행하고, 상기 내비게이션부 및 센서부를 통해서 검출된 정보에 기초하여 상기 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보를 일치시키는 상대 오차 보정을 수행하며, 상기 절대 오차 보정과 상기 상대 오차 보정에 따른 틀어짐 보정 결과에 기초하여 제1 신뢰성 값을 산출할 수 있다.

본 발명에 있어 상기 제어부는, 상기 센서부를 통해 검출된 정보를 수집하고, 상기 제1 및 제2 라이다 센서를 통해 검출된 정보에서 지면 정보 및 고정 객체 정보를 검출하며, 상기 센서부를 통해 검출된 정보, 상기 추출된 지면 정보, 상기 검출된 고정 객체 정보, 상기 내비게이션부에서 출력되는 정보, 및 내부 메모리에 기 저장된 초기 정보 중 적어도 하나 이상을 반영하여, 각 라이다 센서의 절대 오차 보정을 수행할 수 있다.

본 발명에 있어 상기 제어부는, 상기 제1 및 제2 라이다 센서 각각에 대한 절대 오차 보정을 통해 정상 상태인 것으로 판단된 라이다 센서들의 중첩 감지 영역에서 추출된 정보를 이용해 상대 오차 보정을 수행하되, 상기 정상 상태의 제1 및 제2 라이다 센서 중 미리 지정된 방식으로 기준 라이다 센서를 선택하고, 상기 선택된 기준 라이다 센서를 통해 검출된 정보 중 지면 정보를 기준으로 다른 라이다 센서의 지면 정보를 일치시키는 보정을 수행하며, 상기 기준 라이다 센서를 통해 검출된 정보 중 고정 객체 정보를 기준으로 다른 라이다 센서의 고정 객체 정보를 일치시키는 보정을 수행하여 상대 오차 보정을 수행할 수 있다.

본 발명에 있어 상기 제어부는 상기 틀어짐 보정 결과를 기준 각도와 비교하고, 상기 비교결과에 따라 제1 신뢰성 값을 결정할 수 있다.

본 발명에 있어 상기 제어부는, 상기 제1 및 제2 라이다 센서 각각에 대하여 신호 감지 여부에 기초하여 제1 blockage를 판단하고, 상기 중첩 감지 영역에서 거리값 및 오염패턴을 비교하여 제2 blockage를 판단하며, 상기 제1 blockage 및 제2 blockage에 따른 제2 신뢰성 값을 산출할 수있다.

본 발명에 있어 상기 제어부는, 포인트 클라우드(point cloud) 신호, 신호 세기(intensity), 검출거리 중 적어도 하나에 기초하여 제1 및 제2 레이다 센서 표면의 오염을 각각 감지하고, 상기 감지된 오염의 넓이와 형태에 따라 제1 blockage를 판단할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따른 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 방법은, 제어부가 내비게이션부를 통해 차량의 현재 위치와 차량의 주변 정보를 입력받는 단계, 상기 제어부가 센서부를 통해 측정되는 차량의 속도와 방향, 중력, 및 가속도 정보를 입력받는 단계, 상기 제어부가 차량의 좌우측 대칭되는 위치에 장착되며 오차범위 내에서 동일한 성능을 갖는 제1 및 제2 라이다 센서를 통해 센싱 정보를 입력받는 단계, 상기 제어부가 상기 내비게이션부 및 센서부를 통해서 검출된 정보와 상기 제1 및 제2 라이다 센서의 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 라이더 센서의 틀어짐을 보정하고, 상기 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 라이다 센서의 blockage를 검출하는 단계, 상기 제어부가 상기 틀어짐 보정에 따른 제1 신뢰성 값 및 상기 검출된 blockage에 따른 제2 신뢰성 값을 산출하는 단계, 상기 제어부가 상기 제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값을 기반으로 차량 제어 모드를 선택하는 단계를 포함한다.

본 발명에 있어 상기 제1 및 제2 라이더 센서의 틀어짐을 보정하기 위해, 상기 제어부는, 상기 제1 및 제2 라이다 센서 각각에 대하여 월드 좌표계를 이용한 절대 오차 보정을 수행하고, 상기 내비게이션부 및 센서부를 통해서 검출된 정보에 기초하여 상기 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보를 일치시키는 상대 오차 보정을 수행할 수 있다.

본 발명에 있어 상기 절대 오차 보정을 수행하기 위하여, 상기 제어부는, 상기 센서부를 통해 검출된 정보를 수집하고, 상기 제1 및 제2 라이다 센서를 통해 검출된 정보에서 지면 정보 및 고정 객체 정보를 검출하며, 상기 센서부를 통해 검출된 정보, 상기 추출된 지면 정보, 상기 검출된 고정 객체 정보, 상기 내비게이션부에서 출력되는 정보, 및 내부 메모리에 기 저장된 초기 정보 중 적어도 하나 이상을 반영하여, 각 라이다 센서의 절대 오차 보정을 수행할 수 있다.

본 발명에 있어 상기 상대 오차 보정을 수행하기 위하여, 상기 제어부는, 상기 제1 및 제2 라이다 센서 각각에 대한 절대 오차 보정을 통해 정상 상태인 것으로 판단된 라이다 센서들의 중첩 감지 영역에서 추출된 정보를 이용해 상대 오차 보정을 수행하되, 상기 정상 상태의 제1 및 제2 라이다 센서 중 미리 지정된 방식으로 기준 라이다 센서를 선택하고, 상기 선택된 기준 라이다 센서를 통해 검출된 정보 중 지면 정보를 기준으로 다른 라이다 센서의 지면 정보를 일치시키는 보정을 수행하며, 상기 기준 라이다 센서를 통해 검출된 정보 중 고정 객체 정보를 기준으로 다른 라이다 센서의 고정 객체 정보를 일치시키는 보정을 수행하여 상대 오차 보정을 수행할 수 있다.

본 발명에 있어 상기 제1 신뢰성 값을 산출하기 위하여, 상기 제어부는, 상기 틀어짐 보정 결과를 기준 각도와 비교하고, 상기 비교결과에 따라 제1 신뢰성 값을 산출할 수 있다.

본 발명에 있어 상기 제2 신뢰성 값을 위하여, 상기 제어부는, 상기 제1 및 제2 라이다 센서 각각에 대하여 신호 감지 여부에 기초하여 제1 blockage를 판단하고, 상기 중첩 감지 영역에서 거리값 및 오염패턴을 비교하여 제2 blockage를 판단하며, 상기 제1 blockage 및 제2 blockage에 따른 제2 신뢰성 값을 산출할 수 있다.

본 발명에 있어 상기 제1 blockage를 판단하기 위해, 상기 제어부는, 포인트 클라우드(point cloud) 신호, 신호 세기(intensity), 검출거리 중 적어도 하나에 기초하여 제1 및 제2 레이다 센서 표면의 오염을 각각 감지하고, 상기 감지된 오염의 넓이와 형태에 따라 제1 blockage를 판단할 수 있다.

본 발명은 차량에 다수의 라이다 센서를 장착하여 차량 주변의 객체를 동시에 검출할 경우 라이다 센서들 간의 오차 보정(auto calibration) 및 Blockage 검출을 수행하고, 오차 보정 및 Blockage 검출을 통해 라이다 센서들의 신뢰성 값을 산출할 수 있으며, 신뢰성 값을 기반으로 차량 제어 모드를 선택할 수 있으므로, 최적의 차량 주행 모드로 변경할 수 있다.

한편, 본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치의 개략적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티 라이다 센서 장착 시 발생되는 중첩 감지 영역을 설명하기 위하여 보인 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량에 장착된 멀티 라이다 센서의 오차 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량에 장착된 멀티 라이다 센서의 절대 오차 보정을 수행하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량에 장착된 멀티 라이다 센서의 상대 오차 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치 및 방법을 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다.

또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

또한, 본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치의 개략적인 구성을 나타낸 블록도, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티 라이다 센서 장착 시 발생되는 중첩 감지 영역을 설명하기 위하여 보인 예시도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치는 내비게이션부(110), 센서부(120), 제1 라이다 센서(130), 제2 라이다 센서(140), 및 제어부(150)를 포함한다.

내비게이션부(110)는 디지털 지도(예 : 정밀 디지털 지도, 고정밀 디지털 지도)를 내장하며, 디지털 지도 정보를 바탕으로 지피에스 신호를 수신하여 차량의 현재 위치와 차량의 주변 정보를 출력한다. 이때, 디지털 지도에 포함된 정보에는 도로 정보, 및 차량의 주변 정보로서 도로 상에 설치된 고정 객체 정보(예 : 고정 객체의 좌표)를 포함한다.

센서부(120)는 IMU(Inertial Measurement Unit)를 포함하는 것으로, 차량의 속도와 방향, 중력, 가속도 등을 측정하는 적어도 하나 이상의 센서를 포함한다. 예컨대, 센서부(120)는 3축 가속도계와 3축 각속도계를 포함하여 진행방향, 횡방향, 및 높이방향의 가속도와 롤링(roll), 피칭(pitch), 요(yaw) 각속도의 측정이 가능하며, 이로부터 검출된 가속도와 각속도를 적분하여 차량의 속도와 자세각의 산출이 가능하다.

센서부(120)는 카메라 센서를 추가로 포함할 수 있다.

제1 및 제2 라이다 센서(130, 140)는 차량의 좌우측 대칭되는 위치에 장착되며, 오차범위 내에서 동일한 성능을 갖는 제품으로 구현된다.

따라서, 제1 및 제2 라이다 센서(130, 140)의 감지 영역(또는 센싱 영역)은, 도 2에 도시된 바와 같이, 중첩(중복)되는 감지 영역(중첩 감지 영역)이 발생한다. 중첩 감지 영역에서 제1 및 제2 라이다 센서(130, 140)를 통해 검출된 정보(즉, 센싱 정보)는 일치하지 않을 수 있다.

따라서, 중첩 감지 영역에서 제1 및 제2 라이다 센서(130, 140)를 통해 검출된 정보(즉, 센싱 정보)를 일치시킴으로써 객체의 검출 정확도를 향상시킬 필요가 있다. 이때, 차량에 장착된 라이다 센서는 차량의 노후화 및 흔들림으로 인해 센서의 틀어짐이 발생하게 된다. 따라서, 도로 주행 상황에서 이를 자동으로 보정하는 기능이 필요하다. 또한, 차량을 운행하다 보면 외부에 노출된 라이다 센서는 외부의 오염(예컨대, 눈, 비, 먼지 등)으로 인해 센서의 미감지가 발생할 수 있다. 따라서, 라이다 센서 표면의 오염을 감지하고, 오염이 감지된 경우 cleaning 시스템을 가동하여 센서 표면의 오염을 제거할 필요가 있다.

이에, 제어부(150)는 라이다 센서(130, 140)의 자동 보정(auto calibration) 및 blockage 검출을 수행하여 제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값을 산출하고, 산출된 제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값을 기반으로 차량 제어 모드를 선택한다. 여기서, 자동 보정은 절대 오차 보정과 상대 오차 보정을 포함하고, 절대 오차 보정은 단일 라이다 센서에서 월드 좌표계(world coordinate)(즉, 물체의 위치를 표현할 때 기준으로 삼는 좌표계)를 이용한 보정이며, 상대 오차 보정은 멀티 라이다 센서 간 중첩 감지 영역에서 추출된 정보를 이용하여 수행되는 보정을 의미할 수 있다. Blockage 검출은 단일 라이다 센서에 대해 라이다 센서 표면(window cover)의 오염을 감지하고, 감지된 오염의 넓이나 형태에 따라 제1 bockage를 판단하게 되며, 멀티 라이다 센서 간 중첩 감지 영역의 정보 비교를 통해 좀 더 정밀한 제2 blockage 검출을 수행하는 것을 의미할 수 있다.

즉, 제어부(150)는 내비게이션부(110) 및 센서부(120)를 통해서 검출된 정보와 제1 및 제2 라이다 센서(130, 140)의 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보에 기초하여 제1 및 제2 라이더 센서(130, 140)의 틀어짐을 보정하고, 상기 틀어짐 보정에 따른 제1 신뢰성 값을 산출하며, 상기 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보에 기초하여 제1 및 제2 라이다 센서(130, 140)의 blockage를 검출하고, 검출된 blockage에 따른 제2 신뢰성 값을 산출하며, 제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값을 기반으로 차량 제어 모드를 선택한다.

이하, 제어부(150)의 동작에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.

먼저, 제어부(150)가 자동 보정을 수행하는 방법에 대해 설명하기로 한다.

제어부(150)는 중첩 감지 영역에서 제1 및 제2 라이다 센서(130, 140)를 통해 검출된 정보(즉, 센싱 정보)를 일치시키는 상대 오차 보정을 수행한다.

이를 위해 제어부(150)는 제1 및 제2 라이다 센서(130, 140)의 개별적인 보정(즉, 절대 오차 보정)을 수행하고, 이를 통해 제1 및 제2 라이다 센서(130, 140)가 보정이 가능한 정상 상태인지를 판단한다. 만약 개별적인 보정(즉, 절대 오차 보정)을 통해서 치유할 수 없을 상태의 라이다 센서는 고장 상태인 것으로 판단할 수 있다.

그리고 제어부(150)는 절대 오차 보정을 수행한 후 정상 상태인 것으로 판단된 제1 및 제2 라이다 센서(130, 140)의 중첩 감지 영역에서 추출된 정보를 이용해 상대 오차 보정을 수행한다.

상대 오차 보정이 완료되면, 제어부(150)는 절대 오차 보정과 상대 오차 보정에 따른 틀어짐 보정 결과에 기초하여 제1 신뢰성 값을 산출한다. 이때, 제어부(150)는 틀어짐 보정 결과를 기준 각도와 비교하고, 그 비교결과에 따라 제1 신뢰성 값을 산출할 수 있다. 즉, 제어부(150)는 틀어짐 보정이 제대로 잘 되었는지 판단하기 위해, 틀어짐 보정 결과를 기준 각도와 비교하고, 그 비교결과 기준각도와의 차이를 제1 신뢰성 값으로 산출할 수 있다. 예컨대, 틀어짐 보정 결과가 기준각도와 동일한 경우 제1 신뢰성 값을 100, 틀어짐 보정 결과가 기준각도 대비 0~20% 차이가 나는 경우 제1 신뢰성 값을 80~100, 틀어짐 보정 결과가 기준각도 대비 40~80% 차이가 나는 경우 제1 신뢰성 값을 40~80, 틀어짐 보정 결과가 기준각도 대비 80~100% 차이가 나는 경우 제1 신뢰성 값을 0~40로 산출할 수 있다. 틀어짐 보정 결과와 기준각도의 차이에 따른 제1 신뢰성 값은 미리 설정될 수 있다.

제어부(150)가 멀티 라이다 센서(130, 140)의 개별적인 보정을 수행하는 방법, 및 개별적인 보정이 완료된 멀티 라이다 센서(130, 140)의 상대 오차 보정을 수행하는 방법에 대해서 도 5 및 도 6을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.

다음으로, 제어부(150)가 blockage 검출하는 방법에 대해 설명하기로 한다.

제어부(150)는 제1 및 제2 라이다 센서(130, 140) 각각에 대하여 신호 감지 여부에 기초하여 제1 Blockage를 판단한다. 즉, 제어부(150)는 포인트 클라우드(point cloud) 신호, 신호 세기(intensity), 검출거리 등에 기초하여 제1 및 제2 레이다 센서(130, 140) 표면의 오염을 각각 감지하고, 감지된 오염의 넓이와 형태에 따라 제1 blockage를 판단할 수 있다. 여기서, 포인트 클라우드 신호는 포인트마다의 거리값일 수 있다.

약간의 오염이 발생한 경우에는 레이다 센서(130, 140)로 되돌아온 신호의 값이 작기 때문에 수신 신호(pulse)의 크기가 작아져서, 신호 세기(intensity) 값이 낮고 검출거리가 부정확하게 된다. 큰 오염이 발생한 경우에는 레이다 센서(130, 140)로 신호가 송/수신되지 않기 때문에 신호가 감지되지 않는다. 따라서, 제어부(150)는 포인트 클라우드(point cloud) 신호, 신호 세기(intensity), 검출거리를 조합하여 제1 blockage를 판단하게 된다.

제1 Blockage이 판단되면, 제어부(150)는 제1 및 제2 라이다 센서(130, 140)의 중첩 감지 영역에서 거리값 및 오염패턴을 비교하여 제2 blockage를 판단한다. 즉, 제어부(150)는 중첩 감지 영역에서 같은 거리 값을 갖는지 비교하고, 비슷한 오염 패턴을 갖는지 비교한다. 중첩 감지 영역에서는 같은 뷰를 보고 있기 때문에 같은 거리 값을 가져야 하는데, 라이다 센서(130, 140)간 데이터 비교를 통해 같은 거리 값을 갖지 않는다면, 한 쪽 라이다 센서만 오염됐을 가능성이 높다. 반면, 같은 도로 구간을 달렸다면, 라이다 센서들은 동일한 오염 패턴이 발생할 가능성이 높다. 즉, 한쪽 라이다 센서만 오염될 가능성이 낮으므로, 라이다 센서간 오염 패턴 비교를 통해 오염 판단에 도움을 줄 수 있다.

제2 blockage이 판단되면, 제어부(150)는 제1 blockage 및 제2 blockage에 따른 제2 신뢰성 값을 산출한다. 이때, 제어부(150)는 제1 blockage 및 제2 blockage의 조합에 따른 blockage이 라이다 센서 표면 전체에서 차지하는 비중에 기초하여 제2 신뢰성 값을 산출할 수 있다. 즉, 제어부(150)는 라이다 센서 표면의 오염 정도(blockage)가 라이다 센서 표면 전체에서 차지하는 비중에 기초하여 제2 신뢰성 값을 산출할 수 있다. 예컨대, 오염정도가 0인 경우 제2 신뢰성 값을 100, 오염정도의 비율이 0~20%인 경우 제2 신뢰성 값을 80~100, 오염정도의 비율이 40~80% 인 경우 제2 신뢰성 값을 40~80, 오염정도의 비율이 80~100% 인 경우 제2 신뢰성 값을 0~40로 산출할 수 있다. 오염정도의 비율에 따른 제2 신뢰성 값은 미리 설정될 수 있다.

제어부(150)가 멀티 라이다 센서(130, 140)의 개별적인 제1 Blockage을 검출하고, 개별적인 제1 Blockage이 완료된 멀티 라이다 센서(130, 140)의 제2 Blockage을 판단하는 방법에 대해서 도 7을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.

다음으로, 제어부(150)가 자동 보정 및 blockage 검출을 통해 산출된 제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값을 기반으로 차량 제어 모드를 선택하는 방법에 대해 설명하기로 한다.

제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값에 따른 차량 제어 모드는 미리 설정될 수 있다. 예컨대, 제1 신뢰성 값을 기준으로 다수의 제1 구간을 설정하고, 각 제1 구간을 제2 신뢰성 값을 기준으로 다수의 제2 구간으로 설정하며, 제1 구간 및 제2 구간에 해당하는 차량 제어 모드를 설정할 수 있다. 차량 제어 모드는 제1 자동모드, 제2 자동모드, 제3 자동모드 및 수동모드를 포함할 수 있다. 제1 자동 모드는 종/횡 차량 제어가 가능하고, 모든 편의기능 사용이 가능(on)하며, 자율주행이 가능한 모드일 수 있다. 제2 자동 모드는 LDW 및 LKAS(횡방향 편의 기능)의 사용이 불가능(OFF)하고, 안전거리 연장이 가능하며 종방향 편의 기능 사용이 가능한(ON) 모드일 수 있다. 제3 자동 모드는 긴급제동(AEB)만 사용 가능하고 나머지 편의기능 사용이 불가능한 모드일 수 있으며, 수동 모드는 라이다 센서의 활용이 불가능한 모드일 수 있다.

따라서, 제어부(150)는 제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값에 따른 차량 제어 모드를 선택할 수 있다.

예컨대, 제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값에 따른 차량 제어 모드가 설정된 차량 제어 모드 테이블은 아래 표 1과 같을 수 있다.

[표 1]

표 1을 참조하면, 차량 제어 모드 테이블에는 제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값에 따라 차량 제어 모드가 설정되어 있다.

예컨대, 제1 신뢰성 값이 틀어짐 보정 결과와 기준각도의 차이에 따라 0~40(낮음), 40~80(중간), 80~100(높음) 구간으로 나누어지고, 제2 신뢰성 값이 오염정도에 따라 0~40(낮음), 40~80(중간), 80~100(높음) 구간으로 나누어진 경우에 대해 설명하기로 한다.

이 경우, 제1 신뢰성 값이 0~40%인 경우 제2 신뢰성 값은 0~40%, 40~80%, 80~100% 구간으로 나누어질 수 있고, 제1 신뢰성 값이 40~80%인 경우 제2 신뢰성 값은 0~40%, 40~80%, 80~100% 구간으로 나누어질 수 있으며, 제1 신뢰성 값이 80~100%인 경우 제2 신뢰성 값은 0~40%, 40~80%, 80~100% 구간으로 나누어질 수 있다. 따라서, 차량 제어 모드 테이블에는 제1 신뢰성 값이 0~40%이고 제2 신뢰성 값이 0~40%인 경우의 차량 제어모드(수동 모드), 제1 신뢰성 값이 0~40%이고 제2 신뢰성 값이 40~80%인 경우의 차량 제어 모드(제2~제3 자동모드), 제1 신뢰성 값이 0~40%이고 제2 신뢰성 값이 80~100%인 경우의 차량 제어 모드(제2~제3 자동모드)가 각각 설정되어 있다. 또한, 차량 제어 모드 테이블에는 제1 신뢰성 값이 40~80%이고 제2 신뢰성 값이 0~40%인 경우의 차량 제어모드(수동 모드), 제1 신뢰성 값이 40~80%이고 제2 신뢰성 값이 40~80%인 경우의 차량 제어 모드(제2 자동모드), 제1 신뢰성 값이 40~80%이고 제2 신뢰성 값이 80~100%인 경우의 차량 제어 모드(제2~제3 자동모드)가 각각 설정되어 있다. 또한, 차량 제어 모드 테이블에는 제1 신뢰성 값이 80~100%이고 제2 신뢰성 값이 0~40%인 경우의 차량 제어모드(수동 모드), 제1 신뢰성 값이 80~100%이고 제2 신뢰성 값이 40~80%인 경우의 차량 제어 모드(제2~제3 자동모드), 제1 신뢰성 값이 80~100%이고 제2 신뢰성 값이 80~100%인 경우의 차량 제어 모드(제1 자동 모드)가 각각 설정되어 있다.

따라서, 제1 신뢰성 값이 40~80%이고 제2 신뢰성 값이 0~40%인 경우 제어부(150)는 차량 제어 모드를 수동 모드로 선택할 수 있다. 또한, 제1 신뢰성 값이 40~80%이고 제2 신뢰성 값이 40~80%인 경우 제어부(150)는 차량 제어 모드를 제2 제어 모드로 선택할 수 있다. 이때, 제어부(150)는 제1 신뢰성 값 또는 제2 신뢰성 값이 떨어지면 제1 자동 모드에서 제2~3 자동 모드로 변경할 수 있다. 제2 자동 모드에서는 차량의 속도를 저하시키고 다른 차량에서 통상보다 안전한 거리를 유지하며, 제3 자동 모드에서는 수동 동작 모드로 바꾸는 옵션 권장 등을 제공할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 차량 제어 장치는 라이다 센서의 자동 보정 및 blockage 검출을 수행한다(S310).

단계 S310이 수행되면, 차량 제어 모드 변환 장치는 자동 보정에 따른 제1 신뢰성 값과 blockage 검출에 따른 제2 신뢰성 값을 산출한다(S320). 여기서, 자동 보정은 라이다 센서의 틀어진 각을 보정하는 것으로, 차량 제어 장치는 틀어진 각을 기 설정된 기준 각도와 비교하여 제1 신뢰성 값을 산출할 수 있다. Blockage 검출은 라이다 센서 표면의 오염 정도를 검출하는 것으로, 오염정도에 기초하여 제2 신뢰성 값을 산출할 수 있다.

단계 S320이 수행되면, 차량 제어 장치는 제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값을 기반으로 차량 제어 모드를 선택한다(S330). 즉, 차량 제어 장치는 제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값에 따라 차량 제어 모드가 설정된 차량 제어 모드 테이블을 이용하여 차량 제어 모드를 선택할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량에 장착된 멀티 라이다 센서의 오차 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 차량 제어 장치는 각 라이다 센서에 대해 월드 좌표계를 이용한 절대 오차 보정을 수행한다(S410). 절대 오차 보정을 수행하는 방법에 대한 상세한 설명은 도 5를 참조하기로 한다.

단계 S410이 수행되면, 차량 제어 장치는 라이다 센서들의 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보에 기초하여 상대 오차 보정을 수행한다(S420). 상대 오차 보정에 대한 상세한 설명은 도 6을 참조하기로 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량에 장착된 멀티 라이다 센서의 절대 오차 보정을 수행하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 제어부(150)는 센서부(110)(예 : IMU의 센서)를 통해 검출된 정보를 수집한다(S510).

또한 제어부(150)는 상기 제1 및 제2 라이다 센서(130, 140)를 통해 검출된 정보(즉, 라이다 센싱 정보)에서 지면 정보를 추출한다(S520).

예컨대 지면 정보는 라이다 센서를 통해 검출된 지면의 수평각도 정보와 상하각도 정보를 포함할 수 있다. 즉, 피치(pitch) 및 롤(roll) 정보를 검출할 수 있다.

또한 제어부(150)는 제1 및 제2 라이다 센서(130, 140)를 통해 검출된 정보(즉, 라이다 센싱 정보)에서 고정 객체 정보를 검출할 수 있다(S530).

예컨대 고정 객체 정보는 라이다 센서를 통해 검출된 도로 주변의 고정 객체에 대한 좌표 정보(즉, 라이다 센서로부터의 고정 객체까지의 거리 및 방위 정보에 의해 산출한 좌표 정보)를 포함할 수 있다.

또한 제어부(150)는 상기 센서부(120)를 통해 검출된 정보, 상기 추출된 지면 정보, 상기 검출된 고정 객체 정보, 상기 내비게이션부(110)에서 출력되는 정보, 및 내부 메모리(미도시)에 기 저장된 초기 정보(또는 디폴트 정보) 중 적어도 하나 이상을 반영하여 각 라이다 센서(130, 140)의 출력 값을 보정한다(S540).

즉, 제어부(150)는 각 라이다 센서에 대한 개별적인 보정을 수행한다.

만약 개별적인 보정(즉, 절대 오차 보정)을 통해서 치유할 수 없을 정도의 오차가 발생한 경우, 제어부(150)는 해당 라이다 센서가 고장 상태인 것으로 판단할 수 있다.

상기와 같이 제어부(150)는 각 라이다 센서(130, 140)에 대하여 월드 좌표(world coordinate)와의 차이인 절대 오차를 보정할 수 있다. 이를 위해 제어부(150)는 지면 및 고정 객체(물체) 검출 정보, IMU 정보 등을 이용하여 외부와의 틀어짐을 판단할 수 있으며, 주행 중 지면에 편평하다고 판단(즉, 센서 및 지도 정보를 바탕으로 편평한 지면을 직진 주행하는 것으로 판단)되는 지역에서 지면 정보를 추출하고, 이를 통해 쉽게 피치(pitch) 및 롤(roll) 등의 오차 정보를 얻어 보정할 수 있다. 또한 고정 객체(물체) 검출 정보를 활용하여(예 : 지면에 평행하게 놓인 차량과 같은 물체의 검출 정보) 차량과의 움직임 정보 비교를 통해 오차를 보정할 수 있으며, 또한 IMU 정보를 활용하게 되면 센서의 3개 방향 오차를 모두 알 수 있으므로 쉽게 오차 보정이 가능하며, 또한 내비게이션의 지도(Map) 정보를 활용하여 지면이 편평한 곳에서의 오차 보정의 정확도를 향상시킬 수 있다.

이때 도 5를 참조하여 설명한 라이다 센서의 개별적인 보정 방법은 이를 한정하고자 기재한 것은 아니며, 매체를 통해 공지된 다른 라이다 센서 보정 방법을 이용해서 개별적인 보정을 수행할 수도 있다. 다만 라이다 센서의 개별적인 보정을 수행할 때 지면 정보와 고정 객체 정보를 검출해야 한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량에 장착된 멀티 라이다 센서의 상대 오차 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 6을 참조하면, 제어부(150)는 제1 및 제2 라이다 센서(130, 140)를 통해 검출된 정보(즉, 센싱 정보) 및 라이다 센서(130, 140)의 개별적인 절대 오차 보정을 수행한 결과 정보를 입력받는다(S610).

예컨대 제어부(150)는 라이다 센서(130, 140)의 개별적인 보정을 통해 절대 오차를 보정할 경우 고장 여부도 판별할 수 있다.

이에 따라 멀티 라이다 센서(130, 140)가 모두 정상이라고 가정할 때, 지정된 어느 하나의 라이다 센서(130)를 선택하여 기준으로 설정한다(S620). 또는 랜덤 방식으로 어느 하나의 기준 라이다 센서(130)를 선택할 수도 있다.

또한 제어부(150)는 기준 라이다 센서(130)를 통해 검출된 정보(즉, 센싱 정보) 중 지면 정보를 기준으로 다른 라이다 센서(140)의 지면 정보를 일치시키는 보정을 수행한다(S630).

또한 제어부(150)는 기준 라이다 센서(130)를 통해 검출된 정보(즉, 센싱 정보) 중 고정 객체 정보를 기준으로 다른 라이다 센서(140)의 고정 객체 정보를 일치시키는 보정을 수행한다(S640).

예컨대 멀티 라이다 센서(130, 140)는 이미 개별적인 절대 오차 보정을 통해 사실상 검출 정보(즉, 센싱 정보)의 큰 차이는 발생하지 않으며, 다만 중복 영역(중복 센싱 영역)에서의 값에 작은 차이가 발생할 수 있다. 따라서 제어부(150)는 이러한 중복 영역(중복 센싱 영역)에서 발생할 수 있는 차이에 대하여 보정(즉, 추가적인 정밀 보정)을 수행하는 것이다.

이때 멀티 라이다 센서(130, 140)의 정보를 일치시키기 위하여, 상기 두 라이다 센서(130, 140)의 차이 값만큼 상기 기준으로 설정되지 않은 라이다 센서(140)만 보정을 수행할 수도 있고, 두 라이다 센서(130, 140)의 차이를 2로 나누어 산출한 값만큼 두 라이다 센서(130, 140)에 대하여 모두 보정을 수행할 수도 있다.

상기와 같이 차량에 멀티 라이다 센서(130, 140)를 장착할 경우, 각 라이다 센서의 절대 보정을 수행하더라도 라이다 센서간에 발생하는 상대적인 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 실시예에서는 상기와 같은 상대적인 오차를 보정하기 위하여, 멀티 라이다 센서 간 중첩 센싱 영역의 정보를 활용하여 추가적인 보정을 수행함으로써 검출 정확도를 향상시키게 된다.

즉, 중첩 감지 영역에서 추출된 지면 정보 및 고정 객체 정보를 이용하여 산출할 수 있는 정보를 일치시키는 보정을 수행함으로써, 예컨대 병진(Translation) 3축과 회전(Rotation) 3축의 정밀한 보정이 가능하게 된다.

상기와 같이 본 실시예는 지면 정보 및 고정 객체 검출 결과를 바탕으로 라이다 센서간 상대 오차를 보정함으로써 검출 정확도를 향상시키게 된다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량에 장착된 멀티 라이다 센서의blockage를 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 제어부(150)는 제1 및 제2 라이다 센서 각각에서 표면의 오염을 감지하여 제1 Blockage를 판단한다(S710). 이때, 제어부는 포인트 클라우드(point cloud) 신호, 신호 세기(intensity), 검출거리 중 적어도 하나에 기초하여 제1 및 제2 레이다 센서 표면의 오염을 각각 감지하고, 상기 감지된 오염의 넓이와 형태에 따라 제1 blockage를 판단할 수 있다.

단계 S710이 수행되면, 제어부는 제1 및 제2 라이다 센서의 중첩 감지 영역에서 거리값 및 오염패턴을 비교하며 유사 여부를 판단한다(S720). 즉, 제어부는 중첩 감지 영역에서 같은 거리 값을 갖는지 비교하고, 비슷한 오염 패턴을 갖는지 비교한다.

단계 S720이 수행되면, 제어부는 유사 여부 판단결과와 제1 Blockage에 기초하여 제2 Blockage를 판단한다(S730).

상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 램라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치 및 방법은, 차량에 다수의 라이다 센서를 장착하여 차량 주변의 객체를 동시에 검출할 경우 라이다 센서들 간의 오차 보정(auto calibration) 및 Blockage 검출을 수행하고, 오차 보정 및 Blockage 검출을 통해 라이다 센서들의 신뢰성 값을 산출할 수 있으며, 신뢰성 값을 기반으로 차량 제어 모드를 선택할 수 있으므로, 최적의 차량 주행 모드로 변경할 수 있다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.

따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.

110 : 내비게이션부
120 : 센서부
130 : 제어부
140 : 제1 라이다 센서
150 : 제2 라이다 센서

Claims

디지털 지도를 내장하며, 상기 디지털 지도 정보를 바탕으로 지피에스 신호를 수신하여 차량의 현재 위치와 차량의 주변 정보를 출력하는 내비게이션부;
차량의 속도와 방향, 중력, 및 가속도 정보를 측정하는 적어도 하나 이상의 센서를 포함하는 센서부;
차량의 좌우측 대칭되는 위치에 장착되며 오차범위 내에서 동일한 성능을 갖는 제1 및 제2 라이다 센서; 및
상기 내비게이션부 및 센서부를 통해서 검출된 정보와 상기 제1 및 제2 라이다 센서의 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 라이더 센서의 틀어짐을 보정하고, 상기 틀어짐 보정에 따른 제1 신뢰성 값을 산출하며, 상기 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 라이다 센서의 blockage를 검출하고, 상기 검출된 blockage에 따른 제2 신뢰성 값을 산출하며, 상기 제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값을 기반으로 차량 제어 모드를 선택하는 제어부;
를 포함하는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 제1 및 제2 라이다 센서 각각에 대하여 월드 좌표계를 이용한 절대 오차 보정을 수행하고, 상기 내비게이션부 및 센서부를 통해서 검출된 정보에 기초하여 상기 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보를 일치시키는 상대 오차 보정을 수행하며, 상기 절대 오차 보정과 상기 상대 오차 보정에 따른 틀어짐 보정 결과에 기초하여 제1 신뢰성 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치.
제2항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 센서부를 통해 검출된 정보를 수집하고, 상기 제1 및 제2 라이다 센서를 통해 검출된 정보에서 지면 정보 및 고정 객체 정보를 검출하며, 상기 센서부를 통해 검출된 정보, 상기 추출된 지면 정보, 상기 검출된 고정 객체 정보, 상기 내비게이션부에서 출력되는 정보, 및 내부 메모리에 기 저장된 초기 정보 중 적어도 하나 이상을 반영하여, 각 라이다 센서의 절대 오차 보정을 수행하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치.
제2항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 제1 및 제2 라이다 센서 각각에 대한 절대 오차 보정을 통해 정상 상태인 것으로 판단된 라이다 센서들의 중첩 감지 영역에서 추출된 정보를 이용해 상대 오차 보정을 수행하되,
상기 정상 상태의 제1 및 제2 라이다 센서 중 미리 지정된 방식으로 기준 라이다 센서를 선택하고, 상기 선택된 기준 라이다 센서를 통해 검출된 정보 중 지면 정보를 기준으로 다른 라이다 센서의 지면 정보를 일치시키는 보정을 수행하며, 상기 기준 라이다 센서를 통해 검출된 정보 중 고정 객체 정보를 기준으로 다른 라이다 센서의 고정 객체 정보를 일치시키는 보정을 수행하여 상대 오차 보정을 수행하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치.
제2항에 있어서,
상기 제어부는 상기 틀어짐 보정 결과를 기준 각도와 비교하고, 상기 비교결과에 따라 제1 신뢰성 값을 결정하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 제1 및 제2 라이다 센서 각각에 대하여 신호 감지 여부에 기초하여 제1 blockage를 판단하고, 상기 중첩 감지 영역에서 거리값 및 오염패턴을 비교하여 제2 blockage를 판단하며, 상기 제1 blockage 및 제2 blockage에 따른 제2 신뢰성 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치.
제6항에 있어서,
상기 제어부는,
포인트 클라우드(point cloud) 신호, 신호 세기(intensity), 검출거리 중 적어도 하나에 기초하여 제1 및 제2 레이다 센서 표면의 오염을 각각 감지하고, 상기 감지된 오염의 넓이와 형태에 따라 제1 blockage를 판단하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 장치.
제어부가 내비게이션부를 통해 차량의 현재 위치와 차량의 주변 정보를 입력받는 단계;
상기 제어부가 센서부를 통해 측정되는 차량의 속도와 방향, 중력, 및 가속도 정보를 입력받는 단계;
상기 제어부가 차량의 좌우측 대칭되는 위치에 장착되며 오차범위 내에서 동일한 성능을 갖는 제1 및 제2 라이다 센서를 통해 센싱 정보를 입력받는 단계;
상기 제어부가 상기 내비게이션부 및 센서부를 통해서 검출된 정보와 상기 제1 및 제2 라이다 센서의 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 라이더 센서의 틀어짐을 보정하고, 상기 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 라이다 센서의 blockage를 검출하는 단계;
상기 제어부가 상기 틀어짐 보정에 따른 제1 신뢰성 값 및 상기 검출된 blockage에 따른 제2 신뢰성 값을 산출하는 단계; 및
상기 제어부가 상기 제1 신뢰성 값 및 제2 신뢰성 값을 기반으로 차량 제어 모드를 선택하는 단계;
를 포함하는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 방법.
제8항에 있어서,
상기 제1 및 제2 라이더 센서의 틀어짐을 보정하기 위하여,
상기 제어부는,
상기 제1 및 제2 라이다 센서 각각에 대하여 월드 좌표계를 이용한 절대 오차 보정을 수행하고, 상기 내비게이션부 및 센서부를 통해서 검출된 정보에 기초하여 상기 중첩 감지 영역에서 검출된 센싱 정보를 일치시키는 상대 오차 보정을 수행하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 방법.
제9항에 있어서,
상기 절대 오차 보정을 수행하기 위하여,
상기 제어부는,
상기 센서부를 통해 검출된 정보를 수집하고, 상기 제1 및 제2 라이다 센서를 통해 검출된 정보에서 지면 정보 및 고정 객체 정보를 검출하며, 상기 센서부를 통해 검출된 정보, 상기 추출된 지면 정보, 상기 검출된 고정 객체 정보, 상기 내비게이션부에서 출력되는 정보, 및 내부 메모리에 기 저장된 초기 정보 중 적어도 하나 이상을 반영하여, 각 라이다 센서의 절대 오차 보정을 수행하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 방법.
제9항에 있어서,
상기 상대 오차 보정을 수행하기 위하여,
상기 제어부는,
상기 제1 및 제2 라이다 센서 각각에 대한 절대 오차 보정을 통해 정상 상태인 것으로 판단된 라이다 센서들의 중첩 감지 영역에서 추출된 정보를 이용해 상대 오차 보정을 수행하되,
상기 정상 상태의 제1 및 제2 라이다 센서 중 미리 지정된 방식으로 기준 라이다 센서를 선택하고, 상기 선택된 기준 라이다 센서를 통해 검출된 정보 중 지면 정보를 기준으로 다른 라이다 센서의 지면 정보를 일치시키는 보정을 수행하며, 상기 기준 라이다 센서를 통해 검출된 정보 중 고정 객체 정보를 기준으로 다른 라이다 센서의 고정 객체 정보를 일치시키는 보정을 수행하여 상대 오차 보정을 수행하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 방법.
제9항에 있어서,
상기 제1 신뢰성 값을 산출하기 위하여,
상기 제어부는,
상기 틀어짐 보정 결과를 기준 각도와 비교하고, 상기 비교결과에 따라 제1 신뢰성 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 방법.
제9항에 있어서,
상기 제2 신뢰성 값을 위하여,
상기 제어부는,
상기 제1 및 제2 라이다 센서 각각에 대하여 신호 감지 여부에 기초하여 제1 blockage를 판단하고, 상기 중첩 감지 영역에서 거리값 및 오염패턴을 비교하여 제2 blockage를 판단하며, 상기 제1 blockage 및 제2 blockage에 따른 제2 신뢰성 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 방법.
제13항에 있어서,
상기 제1 blockage를 판단하기 위해,
상기 제어부는,
포인트 클라우드(point cloud) 신호, 신호 세기(intensity), 검출거리 중 적어도 하나에 기초하여 제1 및 제2 레이다 센서 표면의 오염을 각각 감지하고, 상기 감지된 오염의 넓이와 형태에 따라 제1 blockage를 판단하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서의 신뢰성에 따른 차량 제어 방법.