KR102657757B1 - Radar signal processing method for detecting passenser in car and removing detection error due to shaking of car - Google Patents
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Abstract
본 발명는 레이다와 차량 내 승객 감지 기술을 제안한 것이다. 본 발명의 목적은 차량의 흔들림이 고려된 알고리즘을 사용하여 오감지율을 크게 낮추는 것이다. 본 기술은 레이다를 이용해서 차량 내 승객을 감지하여 인원 수와 위치를 판별한다. 특히 차량 흔들림에 의하여 차량 내에 사람이 없는 경우에도 승객이 있다고 인식하여 오감지를 일으키는 경우를 방지하기 위한 레이다 신호 처리 방법을 통하여 오감지를 제거한다.The present invention proposes radar and in-vehicle passenger detection technology. The purpose of the present invention is to significantly reduce the false detection rate by using an algorithm that takes vehicle shaking into account. This technology uses radar to detect passengers in a vehicle and determine their number and location. In particular, false detection is eliminated through a radar signal processing method to prevent false detection by recognizing that there are passengers even when there are no people in the vehicle due to vehicle shaking.
Description
본 문서에서 제안되는 발명은 레이다를 이용해서 차량 내 승객을 감지하여 인원 수와 위치를 판별한다. 특히 차량 흔들림에 의하여 차량 내에 사람이 없는 경우에도 승객이 있다고 인식하여 오감지를 일으키는 경우를 방지하기 위한 레이다 신호 처리 방법을 통하여 오감지를 제거한다.The invention proposed in this document uses radar to detect passengers in a vehicle and determine their number and location. In particular, false detection is eliminated through a radar signal processing method to prevent false detection by recognizing that there are passengers even when there are no people in the vehicle due to vehicle shaking.
레이다 기술은 비행기 군용에서 사용되었으며 최근에 자동차용으로도 사용되고 있다. 딥러닝 기술은 영상처리, 의료, 로봇 기술 등에서 다양하게 활용되고 있는 기술이다. 기존의 레이다 기술은 주변 물체를 감지한 후 물체의 거리, 이동속도 등을 감지는 하고 있지만, 감지된 물체가 사람인지 물체인지 구분하는 능력은 갖추고 있지 않다.Radar technology has been used in military airplanes and has recently been used in automobiles as well. Deep learning technology is widely used in image processing, medical care, and robotics. Existing radar technology detects surrounding objects and then detects the object's distance and moving speed, but does not have the ability to distinguish whether the detected object is a person or an object.
특히 차량 내 승객 감지용 레이다는 타 차량이 매우 빠른 속도로 차 옆을 지나는 경우, 교량 위에 차를 주정차 하는 경우 등 매우 다양한 상황에서 차량이 흔들리게 되는데 이러한 경우에 차량 안에 사람이 없는 경우에도 사람이 있다고 판단하는 오감지를 일으키는 경우가 많다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 차량의 흔들림에 의한 오감지를 제거하는 레이다 신호 처리 방법이 제안된다.In particular, the radar for detecting passengers in a vehicle causes the vehicle to shake in a variety of situations, such as when another vehicle passes next to the vehicle at a very high speed or when the vehicle is parked on a bridge. In these cases, even when there are no people in the vehicle, people are detected. There are many cases where it causes false senses to judge that something exists. To solve this problem, a radar signal processing method that eliminates false detection caused by vehicle shaking is proposed.
본 발명은 상술된 종래의 문제들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 본 발명의 목적은 차량 혹은 특정 공간에서 사람의 유무 및 인원 수를 실시간으로 모니터링하여 차량 및 건물 등 특정 공간에서 사람이 방치되어 발생할 수 있는 모든 가능한 문제들을 미연에 방지하는 것이다. 또한 차량 혹은 특정 공간에 흔들림이 있는 경우에 발생하는 오감지를 제거하는 것이다.The present invention was proposed to solve the conventional problems described above. The purpose of the present invention is to monitor in real time the presence or absence of people and the number of people in a vehicle or a specific space to prevent the possibility that a person may be left unattended in a specific space such as a vehicle or building. The goal is to prevent all possible problems. It also eliminates false senses that occur when there is shaking in a vehicle or a specific space.
본 발명의 실시 예에 따른 레이다 시스템은 전파 신호를 송출하고 수신하는 레이다 프론트 엔드 단, 수집된 신호를 1차적으로 가공하는 레이다 신호처리 단, 사람을 감지하기 위한 극대값 추적 알고리즘, 및 차량 흔들림을 감지 알고리즘을 포함할 수 있다.The radar system according to an embodiment of the present invention includes a radar front end that transmits and receives radio signals, a radar signal processing stage that primarily processes the collected signals, a local maximum tracking algorithm for detecting people, and detection of vehicle shaking. May include algorithms.
레이다 프론트 엔드 단은 사람을 맞고 돌아온 전파를 수신하여 로우(raw) 데이터를 생성할 수 있다. 레이다 신호처리 단은 생성된 로우 데이터를 1차 가공한다. 극대값 추적 알고리즘은 차량이 흔들리는 경우에도 사람을 잘 감지하기 위하여 사전에 좌석별로 설정해 놓은 구역 내에서 극대값을 실시간으로 추적한다. 차량 흔들림 감지 알고리즘은 차량 프레임에 해당하는 구역에서의 데이터를 바탕으로 차량 흔들림의 유무를 판단한다.The radar front end stage can generate raw data by receiving radio waves returning from a person. The radar signal processing stage primarily processes the generated raw data. The maximum value tracking algorithm tracks maximum values in real time within a preset area for each seat in order to better detect people even when the vehicle is shaking. The vehicle shake detection algorithm determines the presence or absence of vehicle shake based on data in the area corresponding to the vehicle frame.
차량용 센서는 운전자 및 승객의 생명과 직접적으로 연결되어 있기 때문에 정확도가 매우 중요하다. 하지만 일반적인 레이다 신호처리 기술만으로는 차량이라는 가혹한 환경에서 사람 유무, 인원 수, 위치 등과와 같은 정보를 검출하기에는 레이다 센서의 감지 시간이 많이 소요될 수 있으며 오감지율이 높을 수 있다.Accuracy is very important because automotive sensors are directly connected to the lives of drivers and passengers. However, using general radar signal processing technology alone, it may take a long time for the radar sensor to detect information such as the presence or absence of people, number of people, and location in the harsh environment of a vehicle, and the false detection rate may be high.
본 발명과 같이 차량의 흔들림이 고려된 알고리즘을 사용하면 오감지율을 크게 낮출 수 있고 차량용 센서로서의 높은 정확도를 만족할 수 있다.By using an algorithm that takes vehicle shaking into consideration, such as the present invention, the false detection rate can be greatly reduced and high accuracy as a vehicle sensor can be satisfied.
도 1은 일 실시 예에 따른 레이더 신호 처리 방법을 나타내는 순서도이다.
도 2는 좌석별 구역 내에서 사람을 감지하기 위한 극대값 추적 알고리즘을 도시한 것이다.
도 3은 차량 흔들림 감지 알고리즘을 도시한 것이다.1 is a flowchart showing a radar signal processing method according to an embodiment.
Figure 2 shows a local maximum tracking algorithm for detecting people within a seating area.
Figure 3 shows a vehicle shake detection algorithm.
아래에서는, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 쉽게 실시할 수 있을 정도로, 본 발명의 실시 예들이 명확하고 상세하게 기재될 것이다. 본 특허는 아래 도면들을 참조하여 레이더와 신호처리 기술, 차량 흔들림에 최적화 된 알고리즘을 이용해서 차량 내 사람 인식의 정확도 및 레이다 신호처리 결과를 최대치로 올리는 방법에 대해서 기술한다.Below, embodiments of the present invention will be described clearly and in detail so that a person skilled in the art can easily practice the present invention. Referring to the drawings below, this patent describes a method of maximizing the accuracy of human recognition within a vehicle and radar signal processing results using radar, signal processing technology, and an algorithm optimized for vehicle shaking.
도 1은 일 실시 예에 따른 레이더 신호 처리 방법을 나타내는 순서도이다. FMCW 디지털 레이더 신호를 수신하게 되면, 고속 푸리에(fast fourier transform; FFT) 변환을 통해 거리-각 맵(range-angle map)을 생성하고 해당 맵 안에서 좌석별로 구역들을 설정한다. 좌석별로 설정된 구역들에는 사람 감지를 위하여 극대값 추적 알고리즘이 사용되어 사람을 감지한다. 추가로 차량 흔들림 감지 알고리즘을 사용하여 사람이 실제로 있는 것인지, 사람이 없지만 흔들림에 의해 오감지가 일어나는 것인지를 판단하고 최종 결과를 출력한다.1 is a flowchart showing a radar signal processing method according to an embodiment. When the FMCW digital radar signal is received, a range-angle map is created through fast Fourier transform (FFT) transformation, and zones are set for each seat within the map. In areas set for each seat, a local maximum tracking algorithm is used to detect people. In addition, a vehicle shaking detection algorithm is used to determine whether there is actually a person or whether there is no person but a false sense is caused by shaking, and the final result is output.
도 1을 참조하면, 레이더 신호 처리 시스템은 푸리에 변환을 통해 FMCW(frequency modulated continuous wave) 디지털 레이더 신호를 수신할 수 있다(S110).Referring to FIG. 1, the radar signal processing system can receive a frequency modulated continuous wave (FMCW) digital radar signal through Fourier transform (S110).
레이더 신호 처리 시스템은 상기 FMCW 디지털 레이더 신호를 기반으로(또는 FMCW 디지털 레이더 신호로부터) 거리-각 맵(range-angle map)을 생성하고 그리고 상기 거리-각 맵에서 좌석별로 구역들을 설정할 수 있다(S120).The radar signal processing system may generate a range-angle map based on the FMCW digital radar signal (or from the FMCW digital radar signal) and set zones for each seat in the range-angle map (S120 ).
레이더 신호 처리 시스템은 상기 거리-각 맵에서 좌석별로 설정된 구역들에서 사람을 검출하기 위해 각 구역들 내에서 신호의 세기가 가장 큰 위치를 추적하는 극대값 추적 알고리즘을 적용할 수 있다(S130). 일 예에서, 상기 극대값 추적 알고리즘(또는 레이더 신호 처리 시스템)은, 상기 각 구역들 내에서 상기 신호의 세기가 가장 큰 위치를 실시간으로 추적할 수 있고, 그리고 상기 신호의 세기의 값이 사전에 설정된 문턱 값(예컨대, 사람 문턱 값)보다 큰 경우, 해당 구역 내에 사람이 있는 것으로 판별할 수 있다. The radar signal processing system may apply a local maximum tracking algorithm that tracks the location with the highest signal strength within each zone to detect people in zones set for each seat in the distance-angle map (S130). In one example, the local maximum tracking algorithm (or radar signal processing system) can track in real time the location where the signal intensity is greatest within each of the zones, and the value of the signal intensity is set in advance. If it is greater than the threshold value (eg, person threshold value), it can be determined that there is a person in the area.
레이더 신호 처리 시스템은 차량의 흔들림에 의해 발생하는 오감지를 제거하는 알고리즘을 적용할 수 있다(S140). 일 예에서, 상기 차량의 흔들림에 의한 상기 오감지 제거 알고리즘(또는 상기 레이더 신호 처리 시스템)은, 상기 거리-각 맵에서 상기 차량의 차체 프레임에 해당하는 거리-각 인덱스를 결정하고, 해당 위치로부터 수신된 데이터의 세기를 검출하고, 그리고 상기 데이터의 세기의 값이 사전에 설정된 문턱 값(예컨대, 흔들림 문턱 값)보다 큰 경우, 상기 차량이 흔들리는 것으로 판별할 수 있다.The radar signal processing system can apply an algorithm to eliminate false detections caused by vehicle shaking (S140). In one example, the false detection removal algorithm (or the radar signal processing system) due to shaking of the vehicle determines the distance-angle index corresponding to the body frame of the vehicle in the distance-angle map, and determines the distance-angle index corresponding to the body frame of the vehicle from the corresponding location. The intensity of the received data may be detected, and if the intensity value of the data is greater than a preset threshold value (eg, a shaking threshold value), it may be determined that the vehicle is shaking.
레이더 신호 처리 시스템은 상기 설정된 각 구역들에서 사람의 존재 유무를 최종적으로 판단할 수 있다(S150). 레이더 신호 처리 시스템은 상기 각 구역들에 사람이 존재하는지 여부에 대한 정보를 생성할 수 있고 상기 생성된 정보를 컴퓨팅 디바이스, 서버 등으로 전송하여 저장할 수 있다.The radar signal processing system can finally determine the presence or absence of people in each of the set zones (S150). The radar signal processing system can generate information about whether people are present in each of the zones, and can transmit and store the generated information to a computing device, server, etc.
도 2는 극대값 추적 알고리즘을 도시한 도면이다. 도 2의 좌측 도면에서, 복수개의 사각형들로 구성된 모식도는 도 3의 우측 도면의 차량에 대응할 수 있다. 도 2에서 도시된 바와 같이 거리-각 맵에서 좌석별로 설정된 구역들(붉은색 사각형들)에서 사람이 있는 경우 가운데(검은색 사각형 부분)가 가장 신호의 세기가 크고 점점 신호의 세기가 줄어들면서 퍼지는 형상(진한 회색 및 연한 회색 부분)을 나타낸다. 또한 이러한 형태는 차량의 흔들림에 의해 전체적으로 위치가 변할 수 있다. 따라서 실시간으로 극대값을 추적하는 알고리즘을 사용하여 사람의 정확한 위치를 검출한다.Figure 2 is a diagram showing a local maximum tracking algorithm. In the left drawing of FIG. 2, a schematic diagram consisting of a plurality of squares may correspond to the vehicle in the right drawing of FIG. 3. As shown in Figure 2, when there are people in the areas (red squares) set for each seat in the distance map, the signal strength is the highest in the center (black square area), and the signal strength gradually decreases and spreads. Shows the shape (dark gray and light gray parts). Additionally, this shape may change its overall position due to the shaking of the vehicle. Therefore, the exact location of the person is detected using an algorithm that tracks maximum values in real time.
도 3은 차량 흔들림 감지 알고리즘을 도시한 것이다. 도 3의 좌측 도면에서, 복수개의 사각형들로 구성된 모식도는 도 3의 우측 도면의 차량에 대응할 수 있다. 도 3에서 도시된 바와 같이 거리-각 맵에서 차량의 프레임에 해당하는 구간들(파란색 사각형들)을 설정한다. 차량이 충격에 가해지거나 흔들리는 경우 프레임에 해당하는 구간들에서의 데이터를 관측하고 이 특성을 분석하여 차량의 흔들림을 감지한다.Figure 3 shows a vehicle shake detection algorithm. In the left drawing of FIG. 3, a schematic diagram consisting of a plurality of squares may correspond to the vehicle in the right drawing of FIG. 3. As shown in FIG. 3, sections (blue squares) corresponding to the frame of the vehicle are set in the distance-angle map. When the vehicle is subject to an impact or shakes, data from sections corresponding to the frame is observed and this characteristic is analyzed to detect the vehicle's shaking.
위에서 설명한 내용은 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 예들이다. 본 발명에는 위에서 설명한 실시 예들뿐만 아니라, 단순하게 설계 변경하거나 용이하게 변경할 수 있는 실시 예들도 포함될 것이다. 또한, 본 발명에는 상술한 실시 예들을 이용하여 앞으로 용이하게 변형하여 실시할 수 있는 기술들도 포함될 것이다.The contents described above are specific examples for carrying out the present invention. The present invention will include not only the embodiments described above, but also embodiments that can be simply changed or easily changed in design. In addition, the present invention will also include technologies that can be easily modified and implemented in the future using the above-described embodiments.
보호자의 실수로 인해 영유아를 차량에 방치하고 영유아가 사망하게 되는 사고가 미국에서만 한해에 50건 이상 발생하고 있다. 따라서 미국, 유럽에서는 차량 내 승객 감지 센서 장착을 의무화하는 법안을 마련 중이며, 해외 수많은 자동차업계, 자동차 부품 업계에서는 해당 기술을 공격적으로 개발 중이다.In the United States alone, more than 50 accidents occur each year in which infants and young children are left unattended in vehicles due to a guardian's mistake and the infants die. Accordingly, legislation is being prepared in the United States and Europe mandating the installation of passenger sensors in vehicles, and many overseas automobile and auto parts industries are aggressively developing the technology.
기존의 레이다 센서 신호처리와는 차별적으로 차량 흔들림 감지 알고리즘을 통해 차량에 발생하는 다양한 상황에서도 낮은 오감지율을 보일 수 있으므로 높은 경쟁력을 가질 수 있다. 이 외의 응용 분야로써, 재난 구조 현장, 실내용 네비게이션, 자율 주행 센서, 사람/자세 인식 시스템 등의 산업 분야에서도 산업상 이용 가능성이 대두된다.Differently from existing radar sensor signal processing, the vehicle shake detection algorithm can show a low false detection rate even in various situations that occur in the vehicle, resulting in high competitiveness. As for other application fields, the possibility of industrial use is also emerging in industrial fields such as disaster relief sites, indoor navigation, autonomous driving sensors, and person/posture recognition systems.
Claims (3)
상기 거리-각 맵에서 차량 내 좌석별로 설정된 구역들에서 사람을 검출하기 위해 각 구역들 내에서 신호의 세기가 가장 큰 위치를 추적하는 극대값 추적 알고리즘을 적용하는 단계; 및
상기 차량의 흔들림에 의해 발생하는 오감지를 제거하는 알고리즘을 적용하는 단계를 포함하고,
상기 차량의 흔들림에 의한 상기 오감지 제거 알고리즘은:
상기 거리-각 맵에서 상기 차량의 차체 프레임에 해당하는 거리-각 인덱스를 결정하고,
해당 위치로부터 수신된 데이터의 세기를 검출하고, 그리고
상기 데이터의 세기의 값이 사전에 설정된 문턱 값보다 큰 경우, 상기 차량이 흔들리는 것으로 판별하는 레이더 신호 처리 방법.Generating a range-angle map from a frequency modulated continuous wave (FMCW) digital radar signal through Fourier transform;
Applying a local maximum tracking algorithm that tracks the location with the highest signal strength within each zone to detect people in zones set for each seat in the vehicle on the distance-angle map; and
Comprising the step of applying an algorithm to eliminate false senses caused by shaking of the vehicle,
The algorithm for removing false detections caused by shaking of the vehicle is:
Determine a distance-angle index corresponding to the body frame of the vehicle in the distance-angle map,
Detect the intensity of data received from that location, and
A radar signal processing method for determining that the vehicle is shaking when the intensity value of the data is greater than a preset threshold.
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