KR102608126B1 - 자율주행 차량의 센서 및 v2i 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치 및 방법 - Google Patents
자율주행 차량의 센서 및 v2i 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102608126B1 KR102608126B1 KR1020210093121A KR20210093121A KR102608126B1 KR 102608126 B1 KR102608126 B1 KR 102608126B1 KR 1020210093121 A KR1020210093121 A KR 1020210093121A KR 20210093121 A KR20210093121 A KR 20210093121A KR 102608126 B1 KR102608126 B1 KR 102608126B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- target vehicle
- information
- signal
- vehicle
- signal violation
- Prior art date
Links
- 238000004891 communication Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 31
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 9
- OWZREIFADZCYQD-NSHGMRRFSA-N deltamethrin Chemical compound CC1(C)[C@@H](C=C(Br)Br)[C@H]1C(=O)O[C@H](C#N)C1=CC=CC(OC=2C=CC=CC=2)=C1 OWZREIFADZCYQD-NSHGMRRFSA-N 0.000 claims description 8
- 238000005336 cracking Methods 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- PRPINYUDVPFIRX-UHFFFAOYSA-N 1-naphthaleneacetic acid Chemical compound C1=CC=C2C(CC(=O)O)=CC=CC2=C1 PRPINYUDVPFIRX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000025721 COVID-19 Diseases 0.000 description 1
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000004883 computer application Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
- G08G1/0175—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles by photographing vehicles, e.g. when violating traffic rules
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0125—Traffic data processing
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/023—Services making use of location information using mutual or relative location information between multiple location based services [LBS] targets or of distance thresholds
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/025—Services making use of location information using location based information parameters
- H04W4/027—Services making use of location information using location based information parameters using movement velocity, acceleration information
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
- H04W4/44—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for communication between vehicles and infrastructures, e.g. vehicle-to-cloud [V2C] or vehicle-to-home [V2H]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치 및 방법이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 방법은, (a) 자율주행 차량인 대상 차량을 통해 수집되는 주변 정보에 기초하여, 상기 대상 차량이 상기 주변 정보를 통한 신호위반 객체의 단속이 가능한 상태로서 미리 정의되는 기준 상태에 부합하는지 여부를 판단하는 단계, (b) 상기 대상 차량이 상기 기준 상태에 부합하면, 상기 주변 정보에 기초하여 상기 신호위반 객체를 감지하는 단계 및 (c) 상기 감지 결과에 기초하여 상기 신호위반 객체가 포함되도록 촬영된 제보 영상을 상기 자율주행 차량과 연동된 소정의 인프라로 V2I 통신을 통해 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
본원은 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치 및 방법에 관한 것이다.
신호를 위반하여 교차로를 통과하는 행위는 다른 도로 운전자들에게 더 높은 주의력을 요구하여 운전 중 스트레스를 유발하고, 교통사고로 이어지는 등 교통안전과 흐름에 방해가 되는 문제가 있다.
이와 관련하여 종래의 신호위반 단속 시스템은 주로 차량의 전면 번호판을 촬영하는 방식으로 이루어지는데, 최근 COVID-19로 인해 국내의 운송/배송 서비스의 수요가 증가함에 따라 도로를 주행하는 이륜차의 수가 매우 증가하고 있으며, 이러한 이륜차의 경우 신호를 위한하여 주행하는 운전자의 수가 상대적으로 많아 보다 엄격한 단속이 요구되지만 이륜차의 전면에는 번호판이 배치되지 않으므로 종래의 단속 기법으로는 이륜차의 신호위반 운전자를 탐지하는 것이 어려웠다.
또한, 점차 증가하고 있는 자율주행차량의 주행 상황과 관련하여서도 도로의 신호체계를 무시하여 나타날 수 있고, 교통법규를 지키지 않는 주변 차량의 존재는 그 예측 가능성이 매우 떨어져 자율 주행의 매우 큰 위험 요소로 작용하게 된다.
이에 따라, 이륜차와 같이 현 단속 시스템으로는 단속이 불가능한 객체를 단속하기 위하여 새로운 신호위반 단속 서비스 개발 및 도입이 요구된다.
본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제10-1912861호에 개시되어 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 도로를 주행하는 자율주행 차량에서 수집되는 주변 정보에 기초하여 교차로 등에서의 신호위반 차량을 감지하고, 신호위반 차량을 촬영한 제보 영상을 전송하는 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 방법은, (a) 자율주행 차량인 대상 차량을 통해 수집되는 주변 정보에 기초하여, 상기 대상 차량이 상기 주변 정보를 통한 신호위반 객체의 단속이 가능한 상태로서 미리 정의되는 기준 상태에 부합하는지 여부를 판단하는 단계, (b) 상기 대상 차량이 상기 기준 상태에 부합하면, 상기 주변 정보에 기초하여 상기 신호위반 객체를 감지하는 단계 및 (c) 상기 감지 결과에 기초하여 상기 신호위반 객체가 포함되도록 촬영된 제보 영상을 상기 자율주행 차량과 연동된 소정의 인프라로 V2I 통신을 통해 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 (a) 단계는, (a1) 상기 대상 차량이 위치하는 도로의 신호 정보가 정지 신호인지 여부를 판단하는 단계 및 (a2) 상기 대상 차량의 도로 내 위치 정보에 기초하여, 상기 대상 차량이 상기 도로의 정지선으로부터 미리 설정된 기준 거리 이내에 위치하는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 (a1) 단계는, 상기 대상 차량에 탑재된 비전 센서를 통해 획득된 이미지로부터 상기 대상 차량의 전방에 배치된 신호등 구조물의 등화 정보를 도출할 수 있다.
또한, 상기 (a1) 단계는, 상기 V2I 통신을 통해 상기 대상 차량이 위치한 도로의 신호등 구조물의 등화 정보를 수신할 수 있다.
또한, 상기 (a2) 단계는, 상기 대상 차량에 구비된 정밀도로지도(Local Dynamic Map, LDM) 정보 및 상기 대상 차량의 GPS 정보에 기초하여 상기 대상 차량이 상기 기준 거리 이내에 위치하는지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 상기 주변 정보는 상기 대상 차량의 주변에서 주행하는 객체에 대한 상대 속도, 상대 거리 및 상대 가속도 중 적어도 하나를 포함하는 객체 이동 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 (b) 단계는, 상기 객체 이동 정보에 기초하여 상기 객체 중 상기 신호위반 객체를 감지할 수 있다.
또한, 상기 객체 이동 정보는, 상기 대상 차량에 탑재된 라이다 센서 및 비전 센서 중 적어도 하나에 기초하여 획득될 수 있다.
또한, 상기 제보 영상은, 상기 대상 차량에 탑재된 비전 센서를 통해 시계열적으로 획득되는 원본 영상으로부터 상기 (b) 단계에서 상기 신호위반 객체가 감지된 시점을 기준으로 미리 설정된 시간 구간에 대응하도록 추출되는 부분 영상일 수 있다.
또한, 상기 제보 영상은, 상기 대상 차량에 탑재된 비전 센서를 통해 시계열적으로 획득되는 원본 영상으로부터 상기 신호위반 객체의 후면 번호판이 식별되도록 추출되는 부분 영상일 수 있다.
또한, 상기 (c) 단계는, 상기 제보 영상으로부터 식별된 상기 신호위반 객체의 차량 번호 정보를 상기 제보 영상과 함께 전송할 수 있다.
한편, 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치는, 자율주행 차량인 대상 차량을 통해 수집되는 주변 정보에 기초하여, 상기 대상 차량이 상기 주변 정보를 통한 신호위반 객체의 단속이 가능한 상태로서 미리 정의되는 기준 상태에 부합하는지 여부를 판단하는 상태 분석부, 상기 대상 차량이 상기 기준 상태에 부합하면, 상기 주변 정보에 기초하여 상기 신호위반 객체를 감지하는 감지부 및 상기 감지 결과에 기초하여 상기 신호위반 객체가 포함되도록 촬영된 제보 영상을 상기 자율주행 차량과 연동된 소정의 인프라로 V2I 통신을 통해 전송하는 통신부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 상태 분석부는, 상기 대상 차량이 위치하는 도로의 신호 정보가 정지 신호인지 여부를 판단하는 신호 분석부 및 상기 대상 차량의 도로 내 위치 정보에 기초하여, 상기 대상 차량이 상기 도로의 정지선으로부터 미리 설정된 기준 거리 이내에 위치하는지 여부를 판단하는 위치 분석부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 신호 분석부는, 상기 대상 차량에 탑재된 비전 센서를 통해 획득된 이미지로부터 상기 대상 차량의 전방에 배치된 신호등 구조물의 등화 정보를 도출하거나 상기 V2I 통신을 통해 상기 대상 차량이 위치한 도로의 신호등 구조물의 등화 정보를 수신할 수 있다.
또한, 상기 위치 분석부는, 상기 대상 차량에 구비된 정밀도로지도(Local Dynamic Map, LDM) 정보 및 상기 대상 차량의 GPS 정보에 기초하여 상기 대상 차량이 상기 기준 거리 이내에 위치하는지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 상기 감지부는, 상기 객체 이동 정보에 기초하여 상기 객체 중 상기 신호위반 객체를 감지할 수 있다.
또한, 상기 통신부는, 상기 제보 영상으로부터 식별된 상기 신호위반 객체의 차량 번호 정보를 상기 제보 영상과 함께 전송할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 도로를 주행하는 자율주행 차량에서 수집되는 주변 정보에 기초하여 교차로 등에서의 신호위반 차량을 감지하고, 신호위반 차량을 촬영한 제보 영상을 전송하는 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 별도의 정보 수집 장치를 도로 주변에 설치하지 않아도 자율주행 차량과의 통신을 이용하여 다양한 위치에서 능동적으로 신호위반 차량의 단속이 이루어질 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 신호위반 객체(차량)의 후면 번호판을 자율주행 차량 측에서 촬영하여 제공함으로써 통상적으로 후면에만 번호판이 부착되는 이륜차의 단속이 가능한 효과가 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 일반 차량, 이륜차, 퍼스널 모빌리티, 보행자 등의 객체 유형을 설정함으로써 다양한 객체의 신호위반 상황을 확대 적용하여 단속할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 신호 위반뿐 아니라, 과속, 차로 위반 등의 다른 각종 법규 위반으로의 확대 적용이 용이한 이점이 있다.
다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치를 포함하는 자율주행 차량을 이용한 단속 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치를 포함하는 자율주행 차량을 이용한 단속 시스템의 동작 프로세스를 나타낸 개념도이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치의 개략적인 구성도이다.
도 4는 정밀도로지도(Local Dynamic Map, LDM)를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 6은 대상 차량이 기준 상태에 부합하는지 여부를 판단하는 프로세스에 대한 세부 동작 흐름도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치를 포함하는 자율주행 차량을 이용한 단속 시스템의 동작 프로세스를 나타낸 개념도이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치의 개략적인 구성도이다.
도 4는 정밀도로지도(Local Dynamic Map, LDM)를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 6은 대상 차량이 기준 상태에 부합하는지 여부를 판단하는 프로세스에 대한 세부 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본원은 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치 및 방법에 관한 것이다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치를 포함하는 자율주행 차량을 이용한 단속 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량을 이용한 단속 시스템(10)은, 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치(100)(이하, '단속 장치(100)'라 한다.), 인프라(200) 및 교통정보 서버(300)를 포함할 수 있다. 또한, 도 1을 참조하면, 본원에서 개시하는 단속 장치(100)는 자율주행을 위하여 차량 주변의 각종 교통 상황 정보(주변 정보)를 수집하는 자율주행 차량인 대상 차량(1)에 마련되는 것일 수 있다.
또한, 도면에는 도시되지 않았으나, 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량을 이용한 단속 시스템(10)은 대상 차량(1)에 탑승한 사용자(예를 들면, 운전자, 동승자 등)가 보유한 사용자 단말(미도시)을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 사용자 단말(미도시)은 단속 장치(100)에 의해 V2I(Vehicle-to-Infra) 통신에 기반하여 인프라(200) 및 교통정보 서버(300) 측으로 전송된 제보 영상에 대한 접수/신고/처리 결과를 수신하기 위한 디바이스일 수 있다.
또한, 단속 장치(100), 인프라(200), 교통정보 서버(300) 및 사용자 단말(미도시) 상호간은 네트워크(미도시)를 통해 통신할 수 있다. 네트워크(미도시)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(미도시)의 일 예에는, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), wifi 네트워크, 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
사용자 단말(미도시)은 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(SmartPad), 태블릿 PC등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치일 수 있다.
또한, 도 1을 참조하면, 대상 차량(1)에는 자율주행 시의 차량 주변 상황 판단, 자율주행 관련 기능 실행 등을 위하여 주변 정보를 수집하기 위한 센싱 유닛인 라이다 센서(11), 비전 센서(12), GPS 모듈(13) 등을 포함할 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니고, 대상 차량(1)에는 자율주행 차량에 탑재될 수 있는 각종 센싱 유닛이 폭넓게 구비될 수 있으며, 본원에서 개시하는 단속 장치(100)는 대상 차량(1)에 구비되는 이러한 센싱 유닛에 의해 수집된 각종 주변 정보를 획득하여 대상 차량(1) 주변에 위치하는 주변 객체(2) 중 신호위반 객체(2')를 탐지하도록 동작할 수 있다.
교통정보 서버(300)는 단속 장치(100)에 의해 탐지된 신호위반 객체(2')에 대한 정보를 단속 장치(100)로부터 직접 수신하거나 단속 장치(100)가 인프라(200)로 전달한 정보를 인프라(200)로부터 수신하는 구성일 수 있다. 예시적으로, 교통정보 서버(300)는 도로 내 각종 교통 상황 정보의 수집을 위한 서버, 주행 차량의 법규 위반을 단속하기 위하여 경찰 측에서 운용하는 서버 등일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치를 포함하는 자율주행 차량을 이용한 단속 시스템의 동작 프로세스를 나타낸 개념도이다.
도 2를 참조하여 단속 장치(100)의 전체적인 동작 프로세스를 간략하게 설명하면, 단속 장치(100)는 먼저 대상 차량(1)이 위치하는 도로(예를 들면, 도 1에 도시된 교차로 등)의 신호 정보를 획득(①)하고, 신호 정보 등을 고려하여 대상 차량(1)이 신호위반 객체의 단속이 가능한 기준 상태에 부합하는지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 대상 차량(1)의 주변에 위치한 주변 객체(2) 중 해당 도로의 신호 정보를 지키지 않고 주행하는 신호위반 객체(2')가 감지(②)되면, 단속 장치(100)는 V2I 통신을 통해 인프라(200)로 신호위반 객체(2')에 대한 정보를 송신(③)할 수 있다.
또한, 대상 차량(1)의 단속 장치(100)로부터 신호위반 객체(2')에 대한 정보를 수신한 인프라(200)는 교통정보 서버(300)로 해당 정보를 전달할 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니고, 본원의 구현예에 따라 교통정보 서버(300)가 단속 장치(100)로부터 직접 신호위반 객체(2')에 대한 정보를 수신하는 방식 역시 적용될 수 있다.
또한, 단속 장치(100) 또는 대상 차량(1)의 운전자 또는 동승자가 보유한 사용자 단말(미도시)은 신호위반 객체(2')에 대한 정보가 제보(신고) 완료 처리되었다는 정보를 인프라(200) 또는 교통정보 서버(300)로부터 수신할 수 있다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치의 개략적인 구성도이다.
도 3을 참조하면, 단속 장치(100)는 상태 분석부(110), 감지부(120) 및 통신부(130)를 포함할 수 있다. 또한, 도 3을 참조하면, 단속 장치(100)는 신호 분석부(111) 및 위치 분석부(112)를 포함할 수 있다.
상태 분석부(110)는 대상 차량(1)을 통해 수집되는 주변 정보에 기초하여, 대상 차량(1)이 해당 차량에서 수집되는 주변 정보를 활용하여 신호위반 객체(2)의 단속이 가능한 상태로서 미리 정의되는 기준 상태에 부합하는지 여부를 판단할 수 있다.
이와 관련하여, 본원의 실시예에 관한 설명에서 '기준 상태'는 대상 차량(1)의 주행에 따른 각종 상황 중 대상 차량(1)의 위치, 대상 차량(1)이 위치하는 도로의 상황, 대상 차량(1) 주변의 주변 객체(2)의 배치 등을 고려하여 신호위반 객체(2')를 탐지할 수 있는 상황에 부합하는 것으로 판단되는 상태를 의미할 수 있다. 즉, 단속 장치(100)는 이하에서 상세히 설명하는 신호위반 객체(2')를 탐지하기 위한 프로세스를 항상 활성화 하는 것이 아니라, 대상 차량(1)이 기준 상태를 만족하는 경우에만 선택적으로 활성화하여 자율주행에 필요한 연산량 또는 리소스가 신호위반 객체(2')의 탐지를 위하여 과도하게 할당되는 것을 방지할 수 있다.
구체적으로, 신호 분석부(111)는 대상 차량(1)이 위치하는 도로의 신호 정보가 정지 신호인지 여부를 판단할 수 있다. 이와 관련하여, 대상 차량(1)이 위치하는 도로의 신호 정보가 주행 신호(예를 들면, 녹색 신호 등)인 경우에는 신호위반 객체(2')의 탐지가 불필요할 수 있으므로, 해당 도로의 차량 신호가 정지 신호(예를 들면, 적색 신호 등)인 경우에만 기준 상태에 부합하는 것으로 판단할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 신호 분석부(111)는 대상 차량(1)에 탑재된 비전 센서(12)를 통해 획득된 이미지로부터 대상 차량(1)의 전방에 배치된 신호등 구조물의 등화 정보를 도출할 수 있다.
다른 예로, 신호 분석부(111)는 V2I 통신을 통해 대상 차량(1)이 위치한 도로의 신호등 구조물의 등화 정보를 신호등 구조물 또는 해당 도로에 구비된 교통신호 제어 장치(미도시)로부터 수신할 수 있다.
또한, 위치 분석부(112)는 대상 차량(1)의 도로 내 위치 정보에 기초하여, 대상 차량(1)이 해당 도로의 정지선으로부터 미리 설정된 기준 거리 이내에 위치하는지 여부를 판단할 수 있다.
도 4는 정밀도로지도(Local Dynamic Map, LDM)를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 위치 분석부(112)는 대상 차량(1)에 구비된 정밀도로지도(Local Dynamic Map, LDM) 정보 및 GPS 모듈(13)에 의해 획득되는 대상 차량(1)의 GPS 정보에 기초하여 대상 차량(1)이 기준 거리 이내에 위치하는지 여부를 판단할 수 있다.
참고로, 정밀도로지도(LDM)는 주변의 고정물체, 이동물체 등 정적, 동적, 일시적 정보를 폭넓게 포함하도록 구축되는 고정밀의 지도 정보로서 자율주행 차량에 마련되며, 이러한 LDM에 관한 사항은 통상의 기술자에게 자명하므로 상세한 설명은 생략하도록 한다.
본원의 일 실시예에 따르면, 위치 분석부(112)는 구비된 정밀도로지도(Local Dynamic Map, LDM) 정보 및 GPS 모듈(13)에 의해 획득되는 대상 차량(1)의 GPS 정보에 기초하여 대상 차량(1)의 정지선으로부터의 이격 거리가 통상적인 차량의 한 대의 크기로 결정되는 기준 거리 미만인지 여부를 판단할 수 있다.
이와 관련하여, 대상 차량(1)이 정지선으로부터 기준 거리 미만으로 이격된 기준 상태에서 대상 차량(1)은 전방에 다른 차량이 배치되지 않아 전방을 바라보는 시야가 다른 차량에 의해 가려지지 않을 수 있어 신호위반 객체(2')의 탐지에 적합한 상태일 수 있다.
이에 반하여, 위치 분석부(112)가 정밀도로지도(Local Dynamic Map, LDM) 정보 및 GPS 모듈(13)에 의해 획득되는 대상 차량(1)의 GPS 정보에 기초하여 대상 차량(1)의 정지선으로부터의 이격 거리를 판단한 결과, 기준 거리에 비하여 이격 거리가 큰 경우에는 대상 차량(1)과 정지선 사이에 적어도 한 대의 차량이 위치하는 것으로 볼 수 있어 신호위반 객체(2')의 탐지가 불가능하거나 탐지 확률이 상대적으로 매우 낮은 상태일 수 있으므로, 단속 장치(100)는 정지선으로부터의 이격 거리가 기준 거리 이상인 경우, 대상 차량(1)의 상태가 기준 상태에 부합하지 않는 것으로 보아 신호위반 객체(2')의 탐지 동작을 활성화하지 않을 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 상태 분석부(110)는 대상 차량(1)에 탑재된 라이다 센서(11) 및 비전 센서(12) 중 적어도 하나에 기초하여 대상 차량(1) 주변의 주변 객체(2)의 존부를 판단하여 대상 차량(1) 주변에 다른 차량이 존재하지 않는 경우, 기준 상태에 부합하지 않는 것으로 판단할 수 있다.
이해를 돕기 위해 예시하면, 대상 차량(1)이 위치하는 도로의 차량 신호 정보가 정지 신호이고, 대상 차량(1)이 정지선의 최전방에 위치한 것으로 판단되는 경우라 할지라도 대상 차량(1)의 주변에 다른 차량이 존재하지 않는 경우에는 신호위반 객체(2')의 탐지를 위한 기능이 구동하지 않을 수 있다.
다음으로, 감지부(120)는 대상 차량(1)이 기준 상태에 부합하면, 대상 차량(1)을 통해 수집되는 주변 정보에 기초하여 신호위반 객체(2')를 감지할 수 있다.
구체적으로, 감지부(120)는 대상 차량(1)에 탑재되는 각종 센서를 통해 수집되는 주변 정보에 포함되는 객체 이동 정보에 기초하여 신호위반 객체(2')를 감지할 수 있다. 여기서, 객체 이동 정보란 대상 차량(1)의 주변에서 주행하는 주변 객체(2)에 대한 상대 속도, 상대 거리 및 상대 가속도 중 적어도 하나를 포함하는 정보일 수 있다.
또한, 이러한 객체 이동 정보는 라이다 센서(11) 및 비전 센서(12) 중 적어도 하나에 기초하여 획득될 수 있다.
보다 구체적으로, 감지부(120)는 라이다 센서(11)를 통해 획득되는 주변 객체(2) 각각의 상대 속도 정보, 상대 거리 정보 및 상대 가속도 정보 중 적어도 하나가 미리 설정된 임계 수준 이상 변화하는 주변 객체(2)가 식별되면, 해당 객체를 신호위반 객체(2')로 판단할 수 있다.
다른 예로, 감지부(120)는 비전 센서(12)를 통해 획득되는 영상 내에서 분석되는 주변 객체(2) 각각의 상대 속도 정보, 상대 거리 정보 및 상대 가속도 정보 중 적어도 하나가 미리 설정된 임계 수준 이상 변화하는 주변 객체(2)가 식별되면, 해당 객체를 신호위반 객체(2')로 판단할 수 있다.
한편, 본원의 일 실시예에 따르면, 신호위반 객체(2')로 판단되기 위한 상대 거리 정보에 대한 임계 수준은 정지선으로부터 도로의 차량 진행 방향을 기준으로 한 소정의 거리 값으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 해당 도로가 교차로인 경우, 상대 거리 정보에 대한 임계 수준은 정지선으로부터 교차로의 중심을 향하는 방향으로의 소정의 거리 값으로 결정될 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 신호위반 객체(2')로 판단되기 위한 상대 속도 정보에 대한 임계 수준은 해당 도로에 마련되는 횡단 보도 등을 통해 보행하는 보행자들의 통상적인 보행 속도 값을 기준으로 설정(예를 들면, 5km/h 등)될 수 있다.
또한, 통신부(130)는 감지부(120)의 감지 결과에 기초하여 신호위반 객체(2')가 포함되도록 촬영된 제보 영상을 자율주행 차량인 대상 차량(1)과 연동된 소정의 인프라(200)로 V2I 통신을 통해 전송할 수 있다.
한편, 통신부(130)에 의해 전송되는 제보 영상은 비전 센서(12)에 의해 대상 차량(1)의 주행 시 지속적으로 수집되어 스토리지(14)에 저장되는 원본 영상 중 일부 구간의 영상으로 추출된 영상일 수 있다. 여기서, 비전 센서(12)는 블랙박스 모듈(미도시) 등에 구비되는 카메라 모듈을 포함할 수 있다.
이와 관련하여, 단속 장치(100)는 스토리지(14)에 저장되는 원본 영상으로부터 제보 영상을 선택적으로 추출하는 영상 가공부(미도시)를 포함할 수 있다.
예시적으로 영상 가공부(미도시)는 비전 센서(12)를 통해 시계열적으로 획득되는 원본 영상으로부터 감지부(120)에 의해 신호위반 객체(2')가 감지된 시점을 기준으로 미리 설정된 시간 구간에 대응하도록 추출되는 부분 영상을 제보 영상으로 추출할 수 있다.
이와 관련하여, 영상 가공부(미도시)는 감지부(120)에 의해 신호위반 객체(2')가 감지된 시점으로부터 미리 설정된 제1기간만큼 선행하는 부분 영상 시작 시점으로부터 신호위반 객체(2')가 감지된 시점으로부터 미리 설정된 제2기간만큼 후행하는 부분 영상 종료 시점까지의 부분 영상을 제보 영상으로 추출하여, 신호위반 객체(2') 감지 시점의 전후 소정의 프레임을 포함하는 제보 영상을 추출하는 것일 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 제1기간 및 제2기간은 객체 이동 정보에 반영된 신호위반 객체(2')의 상대 속도 정보에 기초하여 가변되는 것일 수 있다. 예를 들어, 신호위반 객체(2')의 상대 속도가 느릴수록 해당 신호위반 객체(2')가 해당 도로를 통과하는데 상대적으로 많은 시간이 소요될 수 있음을 고려하여 제1기간 및 제2기간 중 적어도 하나가 커지는 것일 수 있다.
한편, 본원의 일 실시예에 따르면, 제1기간 및 제2기간은 상호 동등한 수준으로 결정되는 것일 수 있으나, 신호위반 객체(2')에 대하여 수집된 객체 이동 정보를 고려하여 상호 상이한 값으로 결정되는 것일 수 있다.
예를 들어, 신호위반 객체(2')의 상대가속도 정보가 미리 설정된 임계 가속도를 초과하는 것으로 파악된 경우, 해당 신호위반 객체(2')의 위험도가 높은 것으로 판단하여 해당 객체가 등장하는 제보 영상이 상대적으로 길게 확보될 수 있도록 제2기간이 큰 값으로 가변될 수 있다.
또 다른 예로, 영상 가공부(미도시)는 신호위반 객체(2')의 후면 번호판이 식별되도록 추출되는 부분 영상을 제보 영상으로 추출할 수 있다.
달리 말해, 영상 가공부(미도시)는 원본 영상으로부터 신호위반 객체(2')의 후면 번호판이 명확히 식별되는 것으로 특정된 시점을 기준으로 전후 소정의 프레임을 포함하는 제보 영상을 추출하는 것일 수 있다.
예를 들어, 영상 가공부(미도시)는 후면 번호판의 테두리 영역에 대한 형상 정보(예를 들면, 후면 번호판의 사각 프레임 형상 등)를 기 보유하고, 번호판의 테두리 영역이 전제적으로 등장하는 원본 영상 내의 프레임을 특정하고, 해당 프레임을 기준으로 전후 소정의 프레임을 포함하는 제보 영상을 추출하여 신호위반 객체(2')의 차량 번호 정보가 보다 확실하게 인프라(200) 내지 교통정보 서버(300)로 전달되도록 할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 단속 장치(100)는 원본 영상 또는 제보 영상으로부터 신호위반 객체(2')의 차량 번호 정보를 식별하는 판독부(미도시)를 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 통신부(130)는 판독부(미도시)에 의해 획득된 차량 번호 정보를 제보 영상과 함께 인프라(200) 또는 교통정보 서버(300)로 전송하도록 동작할 수 있다. 다만, 이에만 한정되는 것은 아니며, 단속 장치(100)는 제보 영상만을 인프라(200) 또는 교통정보 서버(300)로 전송하도록 동작하고, 수신된 제보 영상으로부터 인프라(200) 또는 교통정보 서버(300) 측에서 차량 번호 정보를 판독하는 방식 역시 고려될 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 판독부(미도시)의 차량 번호 정보 식별 프로세스는 대상 차량(1)의 주행 상태에 기초하여 선택적으로 이루어지는 것일 수 있다. 예를 들어, 도로의 차량 신호가 정지 신호에서 진행 신호로 전환된 후에는 대상 차량(1)의 가용 연산 리소스가 자율주행 자체를 위한 기능에 보다 우선하여 활용되도록 판독부(미도시)의 차량 번호 정보 식별 프로세스가 생략되는 것일 수 있다.
이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 5에 도시된 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 방법은 앞서 설명된 단속 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 단속 장치(100)에 대하여 설명된 내용은 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.
도 5를 참조하면, 단계 S11에서 상태 분석부(110)는 (a) 자율주행 차량인 대상 차량(1)을 통해 수집되는 주변 정보에 기초하여, 대상 차량(1)이 상기 주변 정보를 통한 신호위반 객체(2')의 단속이 가능한 상태로서 미리 정의되는 기준 상태에 부합하는지 여부를 판단할 수 있다.
만일, 단계 S11에서 대상 차량(1)이 기준 상태인 것으로 판단되면, 단계 S12에서 감지부(120)는 (b) 대상 차량 (1)을 통해 수집되는 주변 정보에 기초하여 신호위반 객체(2')를 감지할 수 있다.
구체적으로, 단계 S12에서 감지부(120)는 대상 차량(1)의 주변에서 주행하는 주변 객체(2)에 대한 상대 속도, 상대 거리 및 상대 가속도 중 적어도 하나를 포함하는 객체 이동 정보에 기초하여 주변 객체(2) 중 신호위반 객체(2')를 감지할 수 있다.
다음으로, 단계 S13에서 통신부(130)는 (c) 단계 S12의 감지 결과에 기초하여 신호위반 객체(2')가 포함되도록 촬영된 제보 영상을 자율주행 차량인 대상 차량(1)과 연동된 소정의 인프라(200)로 V2I 통신을 통해 전송할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S11 내지 S13은 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
도 6은 대상 차량이 기준 상태에 부합하는지 여부를 판단하는 프로세스에 대한 세부 동작 흐름도이다.
도 6에 도시된 대상 차량이 기준 상태에 부합하는지 여부를 판단하는 프로세스는 앞서 설명된 단속 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 단속 장치(100)에 대하여 설명된 내용은 도 6에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다
도 6을 참조하면, 단계 S111에서 신호 분석부(111)는 대상 차량(1)이 위치하는 도로의 신호 정보가 정지 신호인지 여부를 판단할 수 있다.
구체적으로, 단계 S111에서 신호 분석부(111)는 대상 차량(1)에 탑재된 비전 센서(12)를 통해 획득된 이미지로부터 대상 차량(1)의 전방에 배치된 신호등 구조물의 등화 정보를 도출할 수 있다.
다른 예로, 단계 S111에서 신호 분석부(111)는 통신부(130)가 V2I 통신을 통해 수신한 대상 차량(1)이 위치한 도로의 신호등 구조물의 등화 정보를 기초로 기준 상태 충족 여부를 판단할 수 있다.
만일, 단계 S111의 판단 결과, 해당 도로의 신호 정보가 정지 신호가 아닌 경우, 대상 차량(1)이 기준 상태에 부합하지 않은 것으로 보아 단계 S12 및 단계 S13은 미진행될 수 있다.
다음으로, 단계 S112에서 위치 분석부(112)는 대상 차량(1)의 도로 내 위치 정보에 기초하여, 대상 차량(1)이 도로의 정지선으로부터 미리 설정된 기준 거리 이내에 위치하는지 여부를 판단할 수 있다.
구체적으로, 단계 S112에서 위치 분석부(112)는 대상 차량(1)에 구비된 정밀도로지도(Local Dynamic Map, LDM) 정보 및 대상 차량(1)의 GPS 정보에 기초하여 대상 차량(1)이 정지선으로부터 전술한 기준 거리 이내에 위치하는지 여부를 판단할 수 있다.
만일, 단계 S112의 판단 결과, 대상 차량(1)이 정지선으로부터 기준 거리 이내에 위치하지 않는 경우, 대상 차량(1)이 기준 상태에 부합하지 않은 것으로 보아 단계 S12 및 단계 S13은 미진행될 수 있다.
다음으로, 단계 S113에서 상태 분석부(110)는 대상 차량(1)의 주변 영역에 주변 객체(2)가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
만일, 단계 S113의 판단 결과, 해당 도로에 대상 차량(1) 이외의 차량이 미존재하는 경우, 대상 차량(1)이 기준 상태에 부합하지 않은 것으로 보아 단계 S12 및 단계 S13은 미진행될 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S111 내지 S113은 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
본원의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 전술한 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 자율주행 차량을 이용한 단속 시스템
100: 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치
110: 상태 분석부
111: 신호 분석부
112: 위치 분석부
120: 감지부
130: 통신부
11: 라이다 센서
12: 비전 센서
13: GPS 모듈
14: 스토리지
200: 인프라
300: 교통정보 서버
1: 대상 차량
2: 주변 객체
2': 신호위반 객체
100: 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치
110: 상태 분석부
111: 신호 분석부
112: 위치 분석부
120: 감지부
130: 통신부
11: 라이다 센서
12: 비전 센서
13: GPS 모듈
14: 스토리지
200: 인프라
300: 교통정보 서버
1: 대상 차량
2: 주변 객체
2': 신호위반 객체
Claims (15)
- 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 방법에 있어서,
(a) 자율주행 차량인 대상 차량을 통해 수집되는 주변 정보에 기초하여, 상기 대상 차량이 상기 주변 정보를 통한 신호위반 객체의 단속이 가능한 상태로서 미리 정의되는 기준 상태에 부합하는지 여부를 판단하는 단계;
(b) 상기 대상 차량이 상기 기준 상태에 부합하면, 상기 주변 정보에 기초하여 상기 신호위반 객체를 감지하는 단계; 및
(c) 상기 감지 결과에 기초하여 상기 신호위반 객체가 포함되도록 촬영된 제보 영상을 상기 자율주행 차량과 연동된 소정의 인프라로 V2I 통신을 통해 전송하는 단계,
를 포함하고,
상기 (a) 단계는,
상기 대상 차량의 위치, 상기 대상 차량이 위치하는 도로의 상황 및 상기 대상 차량에 대한 주변 객체의 배치에 기초하여 상기 대상 차량이 상기 기준 상태에 부합하는지 여부를 판단하는 것이되,
상기 (a) 단계는,
(a1) 상기 대상 차량이 위치하는 도로의 신호 정보가 정지 신호인지 여부를 판단하는 단계;
(a2) 상기 대상 차량의 도로 내 위치 정보에 기초하여, 상기 대상 차량이 상기 도로의 정지선으로부터 단일 차량의 크기를 고려하여 미리 설정되는 기준 거리 이내에 위치하는지 여부를 판단하는 단계; 및
(a3) 상기 대상 차량 주변의 주변 객체의 존부를 판단하는 단계,
를 포함하되,
상기 (b) 단계는,
상기 대상 차량의 상태가 상기 기준 상태에 부합하는 것으로 판단되면, 상기 신호위반 객체의 탐지 동작을 활성화하고, 상기 대상 차량의 상태가 상기 기준 상태에 부합하지 않는 것으로 판단되면, 상기 신호위반 객체의 탐지 동작을 비활성화하는 것인, 단속 방법. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 (a1) 단계는,
상기 대상 차량에 탑재된 비전 센서를 통해 획득된 이미지로부터 상기 대상 차량의 전방에 배치된 신호등 구조물의 등화 정보를 도출하는 것인, 단속 방법. - 제1항에 있어서,
상기 (a1) 단계는,
상기 V2I 통신을 통해 상기 대상 차량이 위치한 도로의 신호등 구조물의 등화 정보를 수신하는 것인, 단속 방법. - 제1항에 있어서,
상기 (a2) 단계는,
상기 대상 차량에 구비된 정밀도로지도(Local Dynamic Map, LDM) 정보 및 상기 대상 차량의 GPS 정보에 기초하여 상기 대상 차량이 상기 기준 거리 이내에 위치하는지 여부를 판단하는 것인, 단속 방법. - 제1항에 있어서,
상기 주변 정보는 상기 대상 차량의 주변에서 주행하는 객체에 대한 상대 속도, 상대 거리 및 상대 가속도 중 적어도 하나를 포함하는 객체 이동 정보를 포함하고,
상기 (b) 단계는,
상기 객체 이동 정보에 기초하여 상기 객체 중 상기 신호위반 객체를 감지하는 것인, 단속 방법. - 제6항에 있어서,
상기 객체 이동 정보는,
상기 대상 차량에 탑재된 라이다 센서 및 비전 센서 중 적어도 하나에 기초하여 획득되는 것인, 단속 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제보 영상은,
상기 대상 차량에 탑재된 비전 센서를 통해 시계열적으로 획득되는 원본 영상으로부터 상기 (b) 단계에서 상기 신호위반 객체가 감지된 시점을 기준으로 미리 설정된 시간 구간에 대응하도록 추출되는 부분 영상인 것인, 단속 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제보 영상은,
상기 대상 차량에 탑재된 비전 센서를 통해 시계열적으로 획득되는 원본 영상으로부터 상기 신호위반 객체의 후면 번호판이 식별되도록 추출되는 부분 영상인 것을 특징으로 하는, 단속 방법. - 제1항에 있어서,
상기 (c) 단계는,
상기 제보 영상으로부터 식별된 상기 신호위반 객체의 차량 번호 정보를 상기 제보 영상과 함께 전송하는 것인, 단속 방법. - 자율주행 차량의 센서 및 V2I 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치에 있어서,
자율주행 차량인 대상 차량을 통해 수집되는 주변 정보에 기초하여, 상기 대상 차량이 상기 주변 정보를 통한 신호위반 객체의 단속이 가능한 상태로서 미리 정의되는 기준 상태에 부합하는지 여부를 판단하는 상태 분석부;
상기 대상 차량이 상기 기준 상태에 부합하면, 상기 주변 정보에 기초하여 상기 신호위반 객체를 감지하는 감지부; 및
상기 감지 결과에 기초하여 상기 신호위반 객체가 포함되도록 촬영된 제보 영상을 상기 자율주행 차량과 연동된 소정의 인프라로 V2I 통신을 통해 전송하는 통신부,
를 포함하고,
상기 상태 분석부는,
상기 대상 차량의 위치, 상기 대상 차량이 위치하는 도로의 상황 및 상기 대상 차량에 대한 주변 객체의 배치에 기초하여 상기 대상 차량이 상기 기준 상태에 부합하는지 여부를 판단하되,
상기 상태 분석부는,
상기 대상 차량이 위치하는 도로의 신호 정보가 정지 신호인지 여부를 판단하고, 상기 대상 차량의 도로 내 위치 정보에 기초하여, 상기 대상 차량이 상기 도로의 정지선으로부터 단일 차량의 크기를 고려하여 미리 설정되는 기준 거리 이내에 위치하는지 여부를 판단하고, 상기 대상 차량 주변의 주변 객체의 존부를 판단하고,
상기 감지부는,
상기 대상 차량의 상태가 상기 기준 상태에 부합하는 것으로 판단되면, 상기 신호위반 객체의 탐지 동작을 활성화하고, 상기 대상 차량의 상태가 상기 기준 상태에 부합하지 않는 것으로 판단되면, 상기 신호위반 객체의 탐지 동작을 비활성화하는 것인, 단속 장치. - 삭제
- 제11항에 있어서,
상기 상태 분석부는,
상기 대상 차량에 탑재된 비전 센서를 통해 획득된 이미지로부터 상기 대상 차량의 전방에 배치된 신호등 구조물의 등화 정보를 도출하거나 상기 V2I 통신을 통해 상기 대상 차량이 위치한 도로의 신호등 구조물의 등화 정보를 수신하고,
상기 상태 분석부는,
상기 대상 차량에 구비된 정밀도로지도(Local Dynamic Map, LDM) 정보 및 상기 대상 차량의 GPS 정보에 기초하여 상기 대상 차량이 상기 기준 거리 이내에 위치하는지 여부를 판단하는 것인, 단속 장치. - 제11항에 있어서,
상기 주변 정보는 상기 대상 차량의 주변에서 주행하는 객체에 대한 상대 속도, 상대 거리 및 상대 가속도 중 적어도 하나를 포함하는 객체 이동 정보를 포함하고,
상기 감지부는,
상기 객체 이동 정보에 기초하여 상기 객체 중 상기 신호위반 객체를 감지하는 것인, 단속 장치. - 제11항에 있어서,
상기 통신부는,
상기 제보 영상으로부터 식별된 상기 신호위반 객체의 차량 번호 정보를 상기 제보 영상과 함께 전송하는 것인, 단속 장치.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210093121A KR102608126B1 (ko) | 2021-07-15 | 2021-07-15 | 자율주행 차량의 센서 및 v2i 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210093121A KR102608126B1 (ko) | 2021-07-15 | 2021-07-15 | 자율주행 차량의 센서 및 v2i 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치 및 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230012359A KR20230012359A (ko) | 2023-01-26 |
| KR102608126B1 true KR102608126B1 (ko) | 2023-11-30 |
Family
ID=85110550
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210093121A KR102608126B1 (ko) | 2021-07-15 | 2021-07-15 | 자율주행 차량의 센서 및 v2i 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102608126B1 (ko) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100865511B1 (ko) | 2008-02-26 | 2008-10-29 | 주식회사 넥스파시스템 | 차량 탑재형 정지선 위반 단속 시스템 및 그 방법 |
| KR101329797B1 (ko) | 2011-12-20 | 2013-11-15 | (주)한일에스티엠 | 긴급차량을 이용한 위법차량 단속시스템 및 이를 이용한 위법차량 단속방법 |
| KR101977673B1 (ko) * | 2017-10-26 | 2019-05-13 | 서울대학교산학협력단 | 영상 분석 장치 및 그것의 동작 방법 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102132831B1 (ko) * | 2013-04-29 | 2020-07-10 | 팅크웨어(주) | 차량용 영상 처리 장치 및 이를 이용한 정보 제공 방법 |
| KR20200121652A (ko) * | 2019-04-16 | 2020-10-26 | 현대모비스 주식회사 | 불법차량 통제 및 자율주행을 이용한 불법위치 자동이탈을 지원하는 협력형 차량 단속시스템 및 방법 |
-
2021
- 2021-07-15 KR KR1020210093121A patent/KR102608126B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100865511B1 (ko) | 2008-02-26 | 2008-10-29 | 주식회사 넥스파시스템 | 차량 탑재형 정지선 위반 단속 시스템 및 그 방법 |
| KR101329797B1 (ko) | 2011-12-20 | 2013-11-15 | (주)한일에스티엠 | 긴급차량을 이용한 위법차량 단속시스템 및 이를 이용한 위법차량 단속방법 |
| KR101977673B1 (ko) * | 2017-10-26 | 2019-05-13 | 서울대학교산학협력단 | 영상 분석 장치 및 그것의 동작 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20230012359A (ko) | 2023-01-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11107356B2 (en) | Cellular network-based assisted driving method and traffic control unit | |
| US20230282103A1 (en) | Monitoring and reporting traffic information | |
| US11967230B2 (en) | System and method for using V2X and sensor data | |
| WO2018210184A1 (zh) | 车队的控制方法、设备及车联网系统 | |
| WO2019165737A1 (zh) | 一种车辆安全通行系统及方法 | |
| US20230107449A1 (en) | Vehicle to everything dynamic geofence | |
| US20180047291A1 (en) | Dynamic-map constructing method, dynamic-map constructing system, and moving terminal | |
| CN109637137B (zh) | 基于车路协同的交通管理系统 | |
| WO2017192358A1 (en) | Method and system for collaborative sensing for updating dynamic map layers | |
| CN105788256A (zh) | 基于车联网的路况信息感知方法 | |
| US20180176742A1 (en) | Vehicle Event Notification Via Cell Broadcast | |
| TWI547913B (zh) | 即時駕駛輔助系統及方法 | |
| US11810407B2 (en) | Selecting V2X communications interface | |
| CN110648539B (zh) | 车载装置以及控制方法 | |
| CN106846819B (zh) | 一种基于小型飞行器的航拍罚单生成方法及实现系统 | |
| CN112991799A (zh) | 使用v2x通信的车辆自动驾驶系统和方法 | |
| KR102606475B1 (ko) | 우회전 차량 단속 장치 및 방법 | |
| US20210188311A1 (en) | Artificial intelligence mobility device control method and intelligent computing device controlling ai mobility | |
| US20180314902A1 (en) | Non-transitory storage medium storing image transmission program, image transmission method, in-vehicle device, vehicle, and image processing system | |
| US20210020044A1 (en) | Content sharing between vehicles based on a peer-to-peer connection | |
| CN113111682A (zh) | 目标对象感知方法和装置、感知基站、感知系统 | |
| US11210951B2 (en) | System and method for location data fusion and filtering | |
| US10580302B2 (en) | Optimization of a motion profile for a vehicle | |
| CN111815988A (zh) | 一种为应急情况下控制车辆行驶路线的方法、系统 | |
| KR102608126B1 (ko) | 자율주행 차량의 센서 및 v2i 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치 및 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E90F | Notification of reason for final refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |