KR102567044B1 - 라이다 센서를 이용한 차량 프로파일링 추출 및 터널 충돌 알림시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 라이다 센서를 통한 차량 프로파일링 기술을 이용하여 터널을 통과하는 차량에 대하여 그 높이 등의 정보를 확인하고 진입 여부를 판단하여 터널의 충돌을 경고하도록 함으로써, 차량에 의한 터널 사고를 미연에 차단할 수 있고, 차량 운전자의 안전을 도모할 수 있으며, 터널 사고에 따른 터널의 파손 및 교통 정체 현상 등을 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라, 대형 운반물이 적재된 차량의 경우에도 신속하고 정확하게 그 높이 및 폭 등의 차량 정보를 감지 판단하여, 터널 내의 진입여부를 인지 확인할 수 있도록 하는 라이다 센서를 이용한 차량 프로파일링 추출 및 터널 충돌 알림시스템을 제공하도록 한 것이다.

Description

라이다 센서를 이용한 차량 프로파일링 추출 및 터널 충돌 알림시스템 및 방법 { Vehicle profiling extraction using lidar sensor and tunnel collision notification system and method }

본 발명은 라이다 센서를 이용한 차량 프로파일링 추출 및 터널 충돌 알림시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 라이다 센서를 통한 차량 프로파일링 기술을 이용하여 터널을 통과하는 차량에 대하여 높이를 확인하고 진입 여부를 판단하여 터널의 충돌을 경고하도록 함으로써, 차량에 의한 터널 사고를 미연에 차단할 수 있으며, 차량 운전자의 안전을 도모할 수 있을 뿐만 아니라, 터널 사고에 따른 터널의 파손 및 교통 정체 현상 등을 미연에 방지할 수 있도록 한 것이다.

최근 모빌리티의 새로운 시대에 들어서면서 새로운 구현 기술은 더 안전하고 친환경적이며 최적화된 운송 시스템을 구축하는 데 핵심적인 역할을 하고 있다.

이러한 기술 중 감지 및 거리 측정 센서는 다양한 유형의 ITS 솔루션 및 차량에서 운전자 지원, 충돌 회피 또는 자동화를 구현하는 데 가장 중요한 것이다.

터널 충돌 경고 시스템은 라이다(LiDAR) 센서 동작 방식으로 사용하고 있으며 다른 감지기류 기반의 카메라, 레이더 또는 접지 루프와 같은 알려진 감지 옵션과 비교하면 더 뚜렷한 이점을 제공하고 있다.

한편, 라이다 시스템은 물체까지의 거리와 위치 등을 측정하고 물체의 형상까지 이미지화하는 기술로서, 라이다를 이용해 얻어진 데이터는 수많은 점들인 포인트 클라우드(Point cloud)를 이용하여, 대상 물체까지 거리, 속도와 운동 방향, 온도, 주변의 대기 물질 분석 및 농도 측정 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.

이와 같은 터널 사고와 관련한 종래의 선행기술문헌으로, 대한민국 등록특허공보 제10-2138342호의 발명의 명칭 ‘ 지능형 원격단말장치를 이용한 사물인터넷 기반의 터널 사고 감지 및 시설물 자율 점검 시스템 ’은, 지능형 원격단말장치를 터널마다 설치하여, 사고감지수단이 전송한 감지요인별 감지정보와 영상정보를 이용하여 터널내 발생한 상황이 터널 교통 사고 상황인지, 터널 구조 관련 상황인지, 터널 환경 관련 상황인지를 판단하여 상황에 따라 사고대응수단(300)을 동작시켜 상황별 자율 조치를 취하는 터널 사고 대처 시스템을 제공도록 한 것이다.

그리고 다른 종래의 선행기술문헌으로, 대한민국 공개특허공보 제10-2021-0156475호의 발명의 명칭 ‘ 터널 사고 감지시스템 및 이를 이용한 터널 사고 판단방법 ’이 있다.

상기한 종래의 발명은 터널 내 돌발사고 발생시 신속하고 정확한 사고감지가 가능하고 초동대응으로 2차 사고를 미연에 방지함으로써 대형 인명피해를 예방할 수 있게 하는 것으로, CCTV 등 감시자 육안에 의존한 기존 시스템에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 감시소홀 및 감시 사각지대의 한계성을 극복할 수 있도록 한 것이다.

그러나 종래의 터널 사고를 감지하도록 하는 시스템은, 주로 터널 진입 차량의 무게 및 사진, 그리고 진입 속도 등의 단순한 자료만을 확인하는 시스템으로서, 터널 내로 진입하는 차량을 정확하게 감지하고 차량의 높이 및 폭 등의 자료와 정보를 확인하고 판단하기 어렵기 때문에, 각 차량의 운전자에게 터널 내부의 통과 여부를 경고하거나 인지시킬 수 없는 문제점이 발생하였다.

또한, 대형의 운반물 및 구조물 등을 적재한 운반 차량의 경우, 운전자가 그 높이 및 폭 등을 정확하게 인식할 수 없어 터널 내의 진입 여부를 판단할 수 없는 문제가 도출됨에 따라, 차량의 운행 중에도 대형 운반 차량의 정보를 신속하고 정확하게 감지 판단하여, 터널 내의 진입 여부를 확인 및 경고할 수 있도록 한 시스템에 대한 기술이 미흡한 실정이었다.

상기한 문제점을 해결하기 위해 본 발명은, 라이다 센서를 통한 차량 프로파일링 기술을 이용하여 터널을 통과하는 차량에 대하여 그 높이 등의 정보를 확인하고 진입 여부를 판단하여 터널의 충돌을 경고하도록 함으로써, 차량에 의한 터널 사고를 미연에 차단할 수 있고, 차량 운전자의 안전을 도모할 수 있으며, 터널 사고에 따른 터널의 파손 및 교통 정체 현상 등을 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라, 대형 운반물이 적재된 차량의 경우에도 신속하고 정확하게 그 높이 및 폭 등의 차량 정보를 감지 판단하여, 터널 내의 진입여부를 인지 확인할 수 있도록 하는 라이다 센서를 이용한 차량 프로파일링 추출 및 터널 충돌 알림시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있는 것이다.

본 발명은 진입 통과하는 차량의 정보를 감지 확인하도록 한 라이다센서와, 진입 통과하는 차량을 촬영하도록 하는 카메라를 형성한 감지부재와;

감지부재에서 확인된 차량 정보를 통해 차량의 크기와 폭, 높이의 정보를 생성하도록 형성한 차량 프로파일링부재와:

차량 번호 및 차량 진입 여부를 표시하도록 하는 문자표시부와, 차량의 진입 여부를 식별이 용이한 단순 기호로 표시하여 확인 경고하도록 하는 기호표시부를 형성한 전광판부재;

로 구성되는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 특징으로,

터널의 진입로에 설치된 감지부재의 라이다센서와 카메라를 통해, 통과하는 차량을 감지 및 촬영하도록 하는 감지단계와;

감지부재에서 감지되어 수신된 차량 정보를 통해, 차량 프로파일링부재에서 터널 내로 진입하는 차량의 길이 및 폭, 높이 및 속도 등의 정보 데이터를 완성하여, 터널 내부로의 차량 진입 여부를 판단 확인하는 차량 프로파일링단계와;

차량 프로파일링부재에서 확인된 터널 내의 차량 진입 여부에 따라, 전광판부재의 문자표시부 및 기호표시부에 표시되도록 하여, 차량의 운전자가 차량의 진입 여부를 식별 확인하는 확인 및 경고단계;

로 구성되는 것을 특징으로 하는 한다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 라이다 센서를 이용한 차량 프로파일링 기술을 이용하여 터널을 통과하는 차량에 대하여 그 높이 등의 정보를 확인하고 진입 여부를 판단하여 터널의 충돌을 경고하도록 함으로써, 차량에 의한 터널 사고를 미연에 차단할 수 있고, 차량 운전자의 안전을 도모할 수 있으며, 터널 사고에 따른 터널의 파손 및 교통 정체 현상 등을 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라, 대형 운반물이 적재된 차량의 경우에도 신속하고 정확하게 그 높이 및 폭 등의 차량 정보를 감지 판단하여, 터널 내의 진입여부를 인지 확인할 수 있도록 하는 라이다 센서를 이용한 차량 프로파일링 추출 및 터널 충돌 알림시스템 및 방법을 제공하도록 한 유익한 발명인 것이다.

또한, 본 발명은 라이다 센서와 지능형 번호 인식을 활용하여 다양한 차량의 감지 및 높이, 차량 분류 등을 라이다로 스캐닝하여 데이터를 쌓고, 터널 통과 시 높이, 차폭을 측정하여 문제가 되는 차량 전방 전광판에 차량 번호와 진입 이미지를 표출하여 추돌을 방지하고 우회할 수 있는 시스템이며, 터널 통과 높이를 차량별로 감시하여 향후 정확도를 높은 수준으로 데이터를 축적하고, 비슷한 차량 및 동급 높이의 차량은 사전에 판단하여 터널 파손에 대한 문제점을 해결할 수 있도록 한 유익한 발명인 것이다.

도 1은 본 발명의 라이다 센서를 이용한 차량 프로파일링 추출 및 터널 충돌 알림시스템을 나타낸 장치도이고, 도 2는 본 발명의 방법에 따른 방법을 나타낸 블록도이다.
우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

이하, 본 발명의 라이다 센서를 이용한 차량 프로파일링 추출 및 터널 충돌 알림 시스템을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 라이다 센서를 이용한 차량 프로파일링 추출 및 터널 충돌 알림시스템은, 터널의 진입로에 설치되어 통과하는 차량의 정보를 감지하도록 하는 감지부재(100)와, 감지부재(100)에서 확인된 차량 정보를 통해 차량의 크기와 폭, 높이의 정보를 산출하도록 하는 차량 프로파일링부재(200)와, 감지부재(100)의 후방으로 터널 진입부와 소정의 거리로 이격되어 설치되어, 차량의 진입 여부를 확인할 수 있도록 하는 전광판부재(300)로 구성된다.

상기 감지부재(100)는 통과하는 차량의 정보를 감지 확인하도록 한 라이다센서(110)와, 통과하는 차량을 촬영하도록 하는 카메라(120)를 형성한다.

상기 라이다센서(110) 및 카메라(120)는 도로에 수직으로 설치된 폴 또는 지주의 구조물에 장착하여 최적의 높이 및 너비 위치할 수 있도록 형성한다.

상기 라이다센서(110)는 도로의 양측에서 전방으로 최소 45°의 각도로 라이다센서를 두 개를 설치하도록 하여, 전체 차량을 커버하며 터널을 진입하기 전 차량을 감지할 수 있도록 하는 것이 바람직하고, 소형차 전용차선에서 두 차선에 걸쳐지는 대형 차량을 측정하는 라이다센서로 변경 설정하여 사용할 수 있도록 한다.

상기 차량 프로파일링부재(200)는 감지부재(100)에서 확인된 차량 정보를 통해 차량의 크기와 폭, 높이의 정보를 생성하도록 형성한다.

라이다 스캐닝 방법을 사용한 프로파일링은, 라이다 포인트 클라우드를 생성하여 차량 표면의 3D Point Cloud Model 프로파일을 생성한다.

차량이 라이다가 장착된 폴대 빔 아래를 지나 센서의 감지 영역으로 들어갈 때 차량의 높이와 너비가 5ms에서 10ms의 속도로 축적되고, 각 스캔에서 생성된 데이터는 시간이 지남에 따라 차량 표면과 모양의 3D 렌더링으로 축적되며, 3D 스캐닝이 완성되는 것과 매우 유사한 방식으로 형성된다.

차량의 길이를 얻으려면 속도 획득해야 하며, 이를 이용한 라이다 감지 ToF(Time of Filght) 기능에서 수행하여 보정이 가능한 것이다.

상기 전광판부재(300)는 차량 번호 및 차량 진입 여부를 표시하도록 하는 문자표시부(310)와, 차량의 진입 여부를 식별이 용이한 단순 기호로 표시하여 확인 경고하도록 하는 기호표시부(320)를 형성한다.

상기 전광판부재(300)에는 별도의 경고 음향수단을 구비하여, 차량 진입이 불가한 차량으로 확인되는 경우에, 일정 데시벨의 경고음향을 발생할 수 있도록 하는 것이 바람직하나, 이를 반드시 한정하는 것은 아니다.

이하, 본 발명의 라이다 센서를 이용한 차량 프로파일링 추출 및 터널 충돌 알림 시스템에 따른 방법의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

감지단계 (S1)

터널의 진입로에 설치된 감지부재(100)의 라이다센서(110)와 카메라(120)를 통해, 통과하는 차량을 감지 및 촬영하도록 한다.

이때, 라이다센서(110)에서 진입 전 전방 30M 지점부터 차량을 감지하여 차량 진입 시 전면의 번호판을 검지하고, 판독용 카메라(120)를 이용하여 추출된 차량 번호와 측량데이터와 결합하여 포인트 클라우드 데이터 세트를 축적하도록 한다.

라이다센서(110)는 100,000개 이상의 광 펄스를 보내고, 이러한 각 빛 펄스는 전체 FoV를 조명하여 반사되는 장면의 100%를 추출한다.

그리고, 빛이 물체에서 반사된 후 ToF 계산을 통해 플래시 기반 센서는 거리를 정확하게 측정하고 광학 센서 부분에서 물체의 각도 및 거리를 분리하고 제공할 수 있고, 라이다는 높은 측정 속도로 일관되고 안정적인 물체 감지 기능을 제공함으로써, 이 높은 물체 감지율에 따라 물체의 거리 및 높이 차량 크기를 정확하게 프로파일링하여 경고 표출 시스템에 전달되는 것이다.

또한, 라이다는 차량을 정확하게 감지하여 신뢰할 수 있는 3D 차량 프로필을 제공하고, 반사율이 낮은 물체와 검은색 차량에 대한 높은 감지율을 보장하여, 경고 표출 시스템에 분류율을 획기적으로 높이는 솔루션을 제공하는 것이다.

아래의 그림1은 라이다센서(110) 및 카메라(120)를 통해 진입하는 차량을 감지 및 촬영하는 예시를 나타낸 그림이다.

그림1

차량 프로파일링단계 (S2)

감지부재(100)에서 감지되어 수신된 차량 정보를 통해, 차량 프로파일링부재(200)에서 터널 내로 진입하는 차량의 길이 및 폭, 높이 및 속도 등의 정보 데이터를 완성하여, 터널 내부로의 차량 진입 여부를 판단 확인하도록 한다.

라이다 스캐닝 방법을 사용한 프로파일링은, 라이다를 통해 포인트 클라우드를 생성하여 차량 표면의 3D 포인트 클라우드 모델(Point Cloud Model) 프로파일을 생성한다.

차량이 라이다가 장착된 폴대 빔 아래를 지나 센서의 감지 영역으로 들어갈 때 차량의 높이와 너비가 5ms에서 10ms의 속도로 축적되고, 각 스캔에서 생성된 데이터는 시간이 지남에 따라 차량 표면과 모양의 3D 렌더링으로 축적되며, 3D 스캐닝이 완성되는 것과 유사한 방식으로 형성된다.

그리고, 차량의 길이를 얻으려면 속도 획득해야 하며, 이를 이용한 라이다 감지 사물의 거리를 측정하는 기능(Time of Flight : ToF)에서 수행하여 보정이 가능한 것이다.

아래의 그림2 및 그림3은 라이다를 사용하여 차량 높이, 너비, 길이 및 설계 세부 사항과 같은 다양한 차별화 요소를 기반으로 효율적인 차량 분류를 가능하게 하는 프로파일링의 예이다.

100km/h로 주행하는 트럭의 3D 프로파일을 보여주고 있으며, 이 그림에서 길이와 높이 표현되어 있고 트레일러가 장착된 트럭으로 확인할 수 있다.

그림2

그림3

아래의 그림4 및 그림5는 차량의 진입이 불가할 경우의 예시를 나타낸 그림으로서, 측정 시 차량 크레인 궤도의 정확한 위치에 있지 않아 터널 진입 시 문제가 발생할 가능성이 있음을 보여주고 있다.

이때, 측정 완료 후 상단 크레인 부분의 통과 높이 문제로 해당 차량은 진입 불가 되어 조치 후 재진입이 가능하도록 한다.

그림4

그림5

확인 및 경고단계 (S3)

차량 프로파일링부재(200)에서 확인된 터널 내의 차량 진입 여부에 따라, 전광판부재(300)의 문자표시부(310) 및 기호표시부(320)에 표시되도록 하여, 차량의 운전자가 차량의 진입 여부를 식별 확인할 수 있도록 한다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.

따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.

본 발명의 보호 범위는 아래 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

도면 주요 부분에 대한 부호의 설명
100 : 감지부재 110 : 라이다센서
120 : 카메라 200 : 차량 프로파일링부재
300 : 전광판부재 310 : 문자표시부
320 : 기호표시부
S1 : 감지단계 S2 : 차량 프로파일링단계
S3 : 확인 및 경고단계

Claims (8)

1. 진입 통과하는 대형의 운반물 및 구조물을 적재한 운반차량의 정보를 감지 확인하도록 한 라이다센서(110)와, 진입 통과하는 차량을 촬영하도록 하는 카메라(120)를 형성한 감지부재(100)와;
   감지부재(100)에서 확인된 차량 정보를 통해 대형 차량의 운반물 및 구조물의 높이, 폭, 길이와 궤도에 따른 폭의 변화를 포함한 정보를 생성하도록 형성한 차량 프로파일링부재(200)와:
   차량 번호 및 차량 진입 여부를 표시하도록 하는 문자표시부(310)와, 차량의 진입 여부를 식별이 용이한 단순 기호로 표시하여 확인 경고하도록 하는 기호표시부(320)를 형성한 전광판부재(300);
   로 구성되되,
   상기 차량 프로파일링부재(200)는,
   대형의 운반물 및 구조물을 적재한 운반차량이 라이다가 장착된 폴대 빔 아래를 지나 센서의 감지 영역으로 들어갈 때 차량의 높이와 너비가 5ms에서 10ms의 속도로 축적되고, 각 스캔에서 생성된 데이터는 시간이 지남에 따라 차량 표면과 모양의 3D 렌더링으로 축적되며,
   상기 감지부재(100)의 라이다센서(110) 및 카메라(120)는,
   도로에 수직으로 설치된 지주의 구조물에 장착하도록 하고,
   라이다센서(110)는 도로의 양측에서 전방 45°의 각도로 두 개의 라이다센서를 설치 형성하도록 구성되며,
   상기 전광판부재(300)는,
   별도의 경고 음향수단을 구비하여, 차량 진입이 불가한 차량으로 확인되는 경우에, 일정 데시벨의 경고음향을 발생하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 라이다 센서를 이용한 대형의 운반물 및 구조물을 적재한 운반차량 프로파일링 추출 및 터널 충돌 알림시스템.
   
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4. 터널의 진입로에 설치된 감지부재(100)의 라이다센서(110)와 카메라(120)를 통해, 통과하는 대형의 운반물 및 구조물을 적재한 운반차량을 감지 및 촬영하도록 하는 감지단계(S1)와;
   감지부재(100)에서 감지되어 수신된 차량 정보를 통해, 차량 프로파일링부재(200)에서 터널 내로 진입하는 대형 차량의 운반물 및 구조물의 높이, 폭, 길이와 궤도에 따른 폭의 변화를 포함한 정보 데이터를 완성하여, 터널 내부로의 차량 진입 여부를 판단 확인하는 차량 프로파일링단계(S2)와;
   차량 프로파일링부재(200)에서 확인된 터널 내의 차량 진입 여부에 따라, 전광판부재(300)의 문자표시부(310) 및 기호표시부(320)에 표시되도록 하여, 차량의 운전자가 차량의 진입 여부를 식별 확인하는 확인 및 경고단계(S3);
   로 구성되되,
   상기 감지단계(S1)는,
   라이다센서(110)에서 진입 전 전방 30M 지점부터 차량을 감지하여 차량 진입 시 전면의 번호판을 검지하고, 판독용 카메라(120)를 이용하여 추출된 차량 번호와 측량데이터와 결합하여 포인트 클라우드 데이터 세트를 축적하도록 구성되며,
   상기 차량 프로파일링단계(S2)는,
   라이다 스캐닝 방법을 사용하여, 라이다를 통해 포인트 클라우드를 생성하여 차량 표면의 3D 포인트 클라우드 모델 프로파일을 생성하도록 구성되고,
   차량이 라이다가 장착된 폴대 빔 아래를 지나 센서의 감지 영역으로 들어갈 때, 차량의 높이와 너비가 5ms에서 10ms의 속도로 축적되고, 각 스캔에서 생성된 데이터는 시간이 지남에 따라 차량 표면과 모양의 3D 렌더링으로 축적되도록 구성되며,
   라이다 감지 사물의 거리를 측정하는 기능에서 수행 보정하여, 차량의 속도 정보를 산출하고 차량의 길이를 구하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 라이다 센서를 이용한 대형의 운반물 및 구조물을 적재한 운반차량 프로파일링 추출 및 터널 충돌 알림 방법.
   
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