KR102660192B1 - 차선 이탈 방지 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 차량 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성하는 오브젝트 검출부; 차량의 위치 및 방향 변화를 감지하는 센싱부; 차량의 위치 데이터를 생성하는 위치 생성부; 상기 오브젝트 검출부를 통해 생성된 오브젝트 정보와, 상기 센싱부에서 감지한 센싱 정보와, 상기 위치 생성부에서 생성한 위치 데이터를 취합하여 차량의 차선 이탈 여부를 판단하는 자율 주행부; 상기 자율 주행부에서 수신되는 신호에 기초하여 차량 구동 장치를 제어하는 구동 제어부를 포함하는 차선 이탈 방지 장치가 제공될 수 있다.

Description

차선 이탈 방지 장치{Lane Departure Prevention Apparatus}
본 발명은 자율 주행 차량용 차선 이탈 방지 장치에 관한 것이다.
차량에 장착되고 있는 디스플레이 장치의 화면을 통해 내비게이션, 오디오 및 공조 기능 등을 조작하게 되면서, 주행 중 운전자의 시선이 디스플레이 장치로 분산되어 발생하는 교통사고의 비율이 크게 증가하고 있다.
이와 같이, 졸음 운전이나 디스플레이 장치의 조작 등으로 인해 주행 중 전방 주시가 제대로 이루어지지 못하는 경우, 차량이 주행차로를 이탈하는 위험한 상황이 발생할 수 있으며 이는 교통사고로 이어질 가능성이 매우 높다.
이에, 차량의 주행차로 이탈을 예측하고 주행차로 이탈이 예측되면 차량이 주행 차선을 이탈하지 않도록 차량의 주행 관련 장치를 제어하는 기술이 요구되고 있다.
본 발명은 차량 주행시 각종 정보를 입수하여 차선 이탈을 확실하게 방지할 수 있도록 한 자율 주행 차량용 차선 이탈 방지 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 해결 수단은 차량 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성하는 오브젝트 검출부; 차량의 위치 및 방향 변화를 감지하는 센싱부; 차량의 위치 데이터를 생성하는 위치 생성부; 상기 오브젝트 검출부를 통해 생성된 오브젝트 정보와, 상기 센싱부에서 감지한 센싱 정보와, 상기 위치 생성부에서 생성한 위치 데이터를 취합하여 차량의 차선 이탈 여부를 판단하는 자율 주행부; 상기 자율 주행부에서 수신되는 신호에 기초하여 차량 구동 장치를 제어하는 구동 제어부를 포함하는 자율 주행 차량용 차선 이탈 방지 장치가 제공될 수 있다.
이와 같이, 본 발명은 차량 외부의 오브젝트(object)에 대한 정보를 생성하는 오브젝트 검출부, 차량의 구동 장치를 제어하는 구동 제어부, 각종 센싱 정보를 취합하여 자율 주행이 가능하도록 구동 제어부에 정보를 제공하는 자율 주행부, 차량의 위치 데이터를 생성하는 위치 생성부, 차량 자세 등 각종 센서에 의한 정보를 생성하는 센싱부, 차량 주행시 차선의 곡률을 자동적으로 계산하는 차선 곡률 계산부, 센싱부를 구성하는 조향각 센서에 의한 조향각 정보를 이용하여 차량의 주행 곡률을 계산하고, 계산된 주행 곡률에 기초하여 차량의 진행 방향을 예측하는 주행 방향 예측부에 의해 차량 주행시 차선 이탈을 확실하게 방지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 전체 구성도이다.
도 2는 본 발명의 오브젝트 검출부에 의해 오브젝트인 차선을 검출하는 과정을 설명하기 위한 설명도이다.
도 3은 본 발명의 오브젝트 검출부인 카메라를 차량 내부에 설치한 상태에서 전방의 오브젝트를 검출하는 과정을 나타낸 개략도이다.
도 4는 본 발명의 카메라에 의해 차선을 인식하고, 제어부에서 기준 차선 검출부와 차선 검출부를 처리하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 곡선 차선의 보정 에지 작업을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 러프하게 인식되는 곡선에 대하여 분할 곡선으로 나누어서 보강 에지 작업을 통해 보강 차선 데이터를 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 차선 이탈 방지 장치(100)는 오브젝트 검출부(110), 구동 제어부(120), 자율 주행 제어부(130), 센싱부(140) 및 위치 생성부(150)를 포함할 수 있다.
오브젝트 검출부(110)는 차량 외부의 오브젝트(object)에 대한 정보를 생성할 수 있다. 오브젝트에 대한 정보는, 오브젝트의 존재 유무에 대한 정보, 오브젝트의 위치 정보, 차량과 오브젝트와의 거리 정보, 및 차량과 오브젝트와의 상대 속도 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
오브젝트 검출부(110)는 카메라, 레이다, 라이다, 초음파 센서 및 적외선 센서중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 카메라는 영상을 이용하여 차량 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 카메라는 적어도 하나의 렌즈, 적어도 하나의 이미지 센서, 및 적어도 하나의 이미지 시그널 프로세서를 포함할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서는 이미지 센서와 전기적으로 연결되어 수신되는 신호를 처리하고, 처리되는 신호에 기초하여 오브젝트에 대한 데이터를 생성할 수 있다.
카메라는 다양한 영상 처리 알고리즘을 이용하여 오브젝트의 위치 정보, 오브젝트와의 거리 정보 또는 오브젝트와의 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
카메라는 차량 외부를 촬영하기 위해 차량에서 FOV(field of view) 확보가 가능한 위치에 장착될 수 있다. 즉, 예를 들어 카메라는, 차량 전방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서 프런트 윈드 쉴드에 근접하게 배치될 수 있다.
레이다는 전파를 이용하여 차량 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다.
라이다는 레이저 광을 이용하여, 차량 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다.
구동 제어부(120)는 자율 주행 제어부(130)에서 수신되는 신호에 기초하여, 차량 구동 장치를 제어할 수 있다. 예를 들면, 구동 제어부(120)는, 자율 주행 제어부(130)에서 수신되는 신호에 기초하여, 파워 트레인, 조향 장치 및 브레이크 장치를 제어할 수 있다.
자율 주행 제어부(130)는 적어도 하나의 ADAS(Advanced Drive Assistance System) 기능을 구현할 수 있다. ADAS는 스마트 크루즈 컨트롤 시스템, 차선 유지 보조 시스템(LKAS; Lane Keeping Assist System)중 적어도 어느 하나를 통해 구현할 수 있다.
센싱부(140)는 차량의 상태를 감지할 수 있고, IMU(inertial measurement unit) 센서(141)를 포함할 수 있다. IMU(inertial measurement unit) 센서는 가속도 센서, 자이로 센서, 자기 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
IMU 센서(141)는 관성 가속력에 기초하여 자율 주행 차량의 위치 및 방향 변화를 감지할 수 있다.
센싱부(140)는 적어도 하나의 센서에서 생성되는 신호에 기초하여, 차량의 상태 데이터를 생성할 수 있다. 차량의 상태 데이터는, 차량 내부에 구비된 각종 센서에서 감지된 데이터를 기초로 생성된 정보일 수 있다. 센싱부(140)는, 차량 자세 데이터, 차량 모션 데이터, 차량 요(yaw) 데이터, 차량 롤(roll) 데이터, 차량 피치(pitch)데이터, 차량 충돌 데이터, 차량 방향 데이터, 차량 각도 데이터, 차량 속도 데이터, 차량 가속도 데이터, 차량 기울기 데이터, 차량 전진/후진 데이터, 차량의 중량 데이터, 배터리 데이터, 연료 데이터, 타이어 공기압 데이터, 차량 내부 온도 데이터, 차량 내부 습도 데이터, 스티어링 휠 회전 각도 데이터, 차량 외부 조도 데이터, 가속 페달에 가해지는 압력 데이터, 브레이크 페달에 가해지는 압력 데이터 등을 생성할 수 있다.
센싱부(140)는 차량 핸들의 회전 각도를 감지하는 조향 센서(142) 및 차량의 휠 속도를 감지하는 휠 센서(143)를 포함할 수 있다.
센싱부(140)는 차량의 자율 주행을 위한 센서부라고 할 수 있다. 따라서, 센싱부(140)에 의해 차량의 속도, 핸들 각도, 차량의 위치 정보에 대한 기준값을 생성할 수 있다.
위치 생성부(150)는 차량의 위치 데이터를 생성할 수 있고, GPS(Global Positioning System) 및 DGPS(Differential Global Positioning System) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
위치 생성부(150)는, GPS 및 DGPS 중 적어도 어느 하나에서 생성되는 신호에 기초하여 차량의 위치 데이터를 생성할 수 있다. 위치 생성부(150)는, 센싱부(140)의 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서 및 오브젝트 검출부(110)를 구성하는 카메라 중 적어도 어느 하나에 기초하여 위치 데이터를 보정할 수 있다.
또한, 본 발명은 자율 주행 차량의 주행시 센싱부(140)에 의한 센싱 정보인 조향각 정보를 이용하여 차량의 주행 방향을 예측할 수 있는 주행 방향 예측부(170)를 포함할 수 있다.
다시 말해서, 주행 방향 예측부(170)는 센싱부(140)를 구성하는 조향 센서(142)에 의한 조향각 정보를 이용하여 차선 곡률 계산부(160)에서 차량의 주행 곡률을 계산하고, 계산된 주행 곡률값에 기초하여 차량의 진행 방향을 예측할 수 있다.
차선 곡률 계산부(160)에서 계산된 차선 곡률 정보는 오브젝트 검출부(110)에서 취득된 차선 정보를 함께 자율 주행 제어부(130)에 보내질 수 있다.
또한, 주행 방향 예측부(170)에서 예측한 차량의 주행 방향에 대한 정보는 자율 주행 제어부(130)에 보내질 수 있다.
자율 주행 제어부(130)에서는 차선 정보(직선, 곡선, 실선, 점선), 차선 곡률 정보, 차량의 주행 방향에 대한 정보를 취합하여 연산을 통해 판단한 데이터를 구동 제어부(120)에서 차량 구동 장치를 제어하는데 반영할 수 있다.
만일, 야간 또는 비가 오는 날에 차량을 주행하는 경우, 차선이 제대로 보이지 않아 차선을 정확하게 인식하지 못할 수 있다.
차선을 정확하게 인식하지 못하는 경우에는 차선을 이탈할 가능성이 높아질 수 있기 때문에, 주행 환경에 따라 차선 인식 정도가 차이날 수 있다. 따라서, 이러한 차선을 명확하게 인식하는 것이 무엇보다 중요할 수 있다.
본 발명은 이러한 상황을 반영하여 보다 정확한 차선 인식을 통해 정보를 취득하도록 하기 위해서, 오브젝트 검출부(110)에서 각각의 차선에 대한 세부 영역을 설정하여 인식한 차선 정보를 자율 주행 제어부(130)에 보낼 수 있다.
도 3은 본 발명의 오브젝트 검출부인 카메라를 차량 내부에 설치한 상태에서 전방의 오브젝트인 차선을 검출하는 과정을 나타낸 개략도로서, 도 3을 참조하면, 오브젝트 검출부(110)를 구성하는 카메라(112)를 차량(10)의 앞 유리창 안쪽에 배치하여 전방을 주시할 수 있다.
본 발명의 카메라(112)는 고정된 상태가 아닌 오브젝트를 추종하는 연동형 카메라일 수 있다. 즉, 카메라(112)는 상,하, 좌,우로 카메라 주시 각도를 변경할 수 있도록 추적 기능을 가지고 자동적으로 움직일 수 있다.
또한, 카메라(112)는 줌 기능이 이루어지도록 근접 또는 원거리 촬영이 가능할 수 있다. 따라서, 카메라(112)는 이미지 센서, 줌 센서를 포함할 수 있고, 오브젝트를 주시하는 트래킹부와, 트래킹부가 제공하는 정보에 의해 카메라(112)를 움직이는 구동부를 마련할 수 있다.
본 발명은 차량 주행시, 차량의 실내 전방에 마련된 오브젝트 검출부(110)를 구성하는 카메라(112)에 의해 전방을 주시하면서 주행할 수 있고, 이때 카메라(112)는 주행 차선의 이미지 정보를 입수할 수 있다.
도 2를 참조하면, 카메라(112)에 의해 입수된 차선에 대한 정보는 자율 주행 제어 제어부(130)에서 인식 및 처리할 수 있다.
자율 주행 제어부(130)는 자율 주행 차량의 자율 주행이 가능하도록 하기 위한 센싱부(140)로부터 데이터(CAN 통신을 통해서)를 전달받을 수 있다.
센싱부(140)는 IMU 센서(141), 조향 센서(142) 및 휠 센서(143)를 포함할 수 있다.
IMU 센서(141)는 관성 가속력에 기초하여 자율 주행 차량의 위치 및 방향 변화를 감지할 수 있고, 조향 센서(142)는 핸들 조작에 의한 조향각을 감지하며, 휠 센서(143)는 휠의 속도를 감지할 수 있다.
더욱이, 자율 주행 제어부(130)는 카메라(112)로부터 획득한 이미지를 전달받고, 이를 기초로 자기 차량이 현재 위치한 차선에 대한 각종 정보를 인식하는 기능을 담당할 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명은 자율 주행 차량의 주행시 차선(직선 또는 곡선)을 검출하고 보정함으로써 보다 정확한 차선을 인식할 수 있는 차선 처리부(180)를 포함할 수 있고, 차선 처리부(180)는 자율 주행 제어부(130)에 의해 전체적인 동작이 제어될 수 있다.
즉, 차선 처리부(180)는 카메라(112)로부터 획득한 이미지 정보의 에지를 찾아서 차선을 검출하는 차선 검출부(181), 차선 검출부(181)에서 검출한 차선 데이터와 비교하기 위한 기준 차선 데이터 생성부(182), 차선 검출부(181)에 의한 차선 데이터와 기준 차선 데이터 생성부(182)에 의한 기준 차선 데이터를 비교하여 보정하는 차선 보정부(183)를 포함할 수 있다.
차선 검출부(181)는 카메라(112)에 의해 입수된 현재의 차선 이미지 정보를 토대로 차선을 검출할 수 있다.
차선 검출부(181)에서는 차선 검출시, 직선 또는 곡선인지 여부를 판단하고, 입수된 차선 데이터로부터 제1 픽셀, 제2 픽셀 내지 제N 픽셀을 통해 차선의 에지를 찾아 검출할 수 있다.
기준 차선 데이터 생성부(182)에서는 차선 검출부(181)에서 검출한 차선 데이터와 비교하기 위한 기준 차선 데이터가 제공될 수 있다. 기준 차선 데이터는 직선 또는 곡선의 차선 데이터에 대한 기준 패턴에 대한 기준 차선 데이터가 기 저장된 상태일 수 있다.
기준 차선 데이터는 차선 검출부(181)를 통해 검출된 차선 정보를 이용하여 생성된 데이터일 수 있고, 일정 시간 동안 수신된 차선 정보를 분석하고, 그에 따라 유사한 패턴이 연속적으로 입력되는 경우, 이를 기준 차선 데이터로 저장할 수 있다.
차선 보정부(183)에서는 기준 차선 데이터와 현 시점에서 제공된 현재의 차선 데이터에 대한 특성을 추출할 수 있다.
차선 데이터에 대한 정보 특성은 시간에 따른 차선 각도의 변화 정도, 차선 폭의 변화 정도 등을 포함할 수 있다.
차선 보정부(183)에서는 기준 차선 데이터 및 현재의 차선 데이터에 대응하는 차선 각도를 생성하여 저장할 수 있고, 저장된 현재의 차선 데이터에 대응하는 차선 각도, 기준 차선 데이터에 대응하는 차선 각도의 변화값을 확인할 수 있다.
또한, 차선 보정부(183)에서는 기준 차선 데이터와 현 시점에서 제공된 현재의 차선 데이터에 대한 특성을 추출한 다음, 이를 토대로 현재의 차선 데이터의 오검출 여부를 감지할 수 있다.
다시 말해서, 차선 데이터가 정상 검출되면 현 시점에서 차선 검출부(181)를 통해 검출한 차선 데이터에 대한 신호를 그대로 자율 주행 제어부(130)에 전송하고, 차선 데이터가 오검출되면, 생성한 기준 차선 데이터인 과거 차선 데이터를 자율 주행 제어부(130)에 전송할 수 있다.
차선 데이터의 오검출시, 차선 각도 변화 정도에 해당하는 차선 각도 변화값은 현재의 차선 데이터에 대한 차선 각도(좌측 및 우측 차선)와 기준 차선 데이터의 차선 각도의 차이값일 수 있다.
이러한 차선 각도 차이값을 임계값과 비교하여 현재 수신된 차선 데이터의 오검출 여부를 판단할 수 있다.
오검출 여부 판단 결과, 현재 수신된 차선 데이터가 오검출되었다면, 기준 차선 데이터를 자율 주행 제어부(130)에 전송할 수 있고, 만일, 현재 수신된 차선 데이터가 정상적으로 검출되었고 판단되면, 차선 보정부(183)에서는 현재 수신된 차선 데이터를 그대로 자율 주행 제어부(130)에 전송할 수 있다.
한편, 기준 차선 데이터에 오류가 있으면, 계속적으로 차선 오검출이 감지될 수 있으므로, 기준 차선 데이터 생성부(182)에서는 차선 보정부(183)에서 일정 회수 이상 차선 오검출이 반복적으로 감지되면, 이러한 기준 차선 데이터를 삭제하고, 현 시점에서 입력되는 차선 데이터를 이용하여 기준 차선 데이터를 재생성할 수 있다.
따라서, 본 발명은 과거 차선 데이터를 활용하여 순간적인 차선 데이터의 오검출 현황을 검출하고, 그에 따라 오검출된 차선 데이터를 보정해줌으로써, 실제 차선이 마모되거나, 차선 또는 차선 주변에 복잡한 노이즈 오브젝트가 포함되어 있는 경우, 순간적으로 증가하는 오검출 상황을 해결할 수 있고, 그에 따른 차선 이탈 방지 기능을 달성하기 위한 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
이러한 차선 보정부(183)에는 예를 들어, 도 4를 참조하면, 차선 기준 데이터 생성부(182)에서의 기준 차선 데이터(L2)와 차선 검출부(181)에서 검출한 차선 데이터(L1)의 비교를 통해 차이가 발생하면, 오검출로 판단할 수 있다.
차선 보정부(183)에서는 먼저 직선에 대한 현재의 차선 데이터(L1)와 과거의 기준 차선 데이터(L2)를 비교할 수 있다. 비교 결과, 소정의 임계값 이상으로 차이가 발생하면, 오검출로 인식하고 기준 차선 데이터(L2)를 자율 주행 제어부(130)에 전송하여 보정할 수 있다.
한편, 곡선의 차선인 경우에도 직선 차선과 마찬가지로, 기준 차선 데이터와 비교하여 차이값을 임계값 이상으로 차이가 발생하면, 오검출로 판단할 수 있고, 곡선에 대한 기준 차선 데이터 자율 주행 제어부(130)에 전송하여 보정할 수 있다.
여기서, 차선 검출부(181)에서 검출한 곡선 차선 데이터는 직선 차선 데이터에 비해 소정의 곡률을 가지고 변화되기 때문에 상당히 부정확하게 차선 데이터가 입력될 수 있다.
따라서, 차선 보정부(183)에서는 곡선에 대한 기준 차선 데이터와 바로 비교하지 않고, 보정 작업을 통해 곡선 차선의 보정 에지를 파악하여 보정 차선 데이터를 설정한 다음, 곡선 차선 기준 데이터와 비교하여 차이나는 부분을 보정해줄 수 있다.
도 5를 참조하면, 곡선 차선의 보정 에지 작업시, 현재의 입수된 차선 데이터에 해당하는 2개의 제1 곡선(S1)과 제2 곡선(S2)을 각각 제1 영역(A1)과 제2 영역(A2)으로 세분화한 현재의 차선 데이터를 기준 차선 데이터에 해당하는 2개의 곡선인 제1 기준 곡선(S3)과 제2 기준 곡선(S4)에 대한 제1 기준 영역(A3) 및 제2 기준 영역(A4)과 비교하여 임계값 이상으로 차이나지 않도록 보강해줄 수 있다.
현재의 입수된 차선 데이터에 해당하는 2개의 제1 곡선(S1)과 제2 곡선(S2)은 하나의 곡선으로 인식되지 못하고 절단된 상태로 불연속적으로 인식될 수 있으므로, 이러한 부정확한 현재의 차선 데이터를 기준 차선 데이터와 바로 비교하면, 그 차이값이 상당히 커질 수 밖에 없다. 따라서, 이러한 현재의 곡선 차선에 대한 차선 데이터를 보강해준 상태에서, 과거의 곡선에 대한 기준 차선 데이터와 비교하여 임계값 이상으로 차이나지 않으면 정상 검출된 것으로 인식하고 이러한 곡선에 대한 차선 데이터를 자율 주행 제어부(130)에 전송할 수 있다.
더욱이, 제1 기준 영역(A3)과 제2 기준 영역(A4)에 존재하는 제1 기준 곡선(S3)과 제2 기준 곡선(S2)의 접선의 기울기인 미분계수는 제1 쓰레스홀드(threshold)(T1)값 보다 크고 제2 쓰레스홀드(T2) 값보다 작은 범위로 설정될 수 있다. 만일, 제1 기준 곡선(S3)과 제2 기준 곡선(S2)의 접선의 기울기인 미분계수가 제1 쓰레스홀드(T1) 값보다 작거나 제2 쓰레스 홀드(T2) 값보다 큰 경우에는 자율 주행 제어부(130)에 제공되는 차선 데이터로 사용하지 않을 수 있다.
또한, 본 발명은 러프하게 인식되는 곡선에 대하여 다음과 같이 보강 에지 작업을 통해 보강 차선 데이터를 설정할 수 있다.
즉, 도 6을 참조하면, 러프하게 복수로 분할된 상태로 인식되는 제1 곡선(S10)의 제1 분할 곡선(S11), 제2 분할 곡선(S12)와, 제3 분할 곡선(S13)과, 제2 곡선(S20)의 제1 분할 곡선(S21), 제2 분할 곡선(S22), 제3 분할 곡선(S23)에 대하여 각각 영역을 설정하여 제1 분할 영역(A11) 내지 제 6 분할 영역(A16)으로 형성할 수 있다.
제1 분할 영역(A11), 제2 분할 영역(A12), 제3 분할 영역(A13)은 제1 곡선(S10)에 대한 영역이고, 제4 분할 영역(A14), 제5 분할 영역(A15), 제6 분할 영역(A16)은 제2 곡선(S20)에 대한 영역일 수 있다.
이때, 러프하게 분할되어 인식되는 제1 곡선(S10)의 제1 분할 곡선(S11), 제2 분할 곡선(S12)와, 제3 분할 곡선(S13)의 제1 영역(A11), 제2 영역(A12), 제3 영역(A13)은 서로 이어진 영역만 검출하고, 마찬가지로 제4 영역(A14), 제5 영역(A15), 제6 영역(A16)도 이어진 영역만 검출할 수 있다.
또한, 제1 분할 곡선(S11) 내지 제3 분할 곡선(S13)은 그대로 검출하지 않고, 제1 분할 곡선(S11) 내지 제3 분할 곡선(S13)의 평균값을 산출하여 채택할 수 있다.
제2 곡선(S20)의 제1 분할 곡선(S21) 내지 제3 분할 곡선(S23)도 그대로 검출하지 않고 제1 분할 곡선(S21) 내지 제3 분할 곡선(S23)의 평균값을 산출하여 채택할 수 있다.
이러한 평균값에 해당하는 보정 곡선 차선 데이터를 추출하고, 이러한 보강 곡선 차선 데이터를 곡선의 기준 차선 데이터와 비교하여 차선 보정부(183)에서 차이값이 임계값 이상이면 오검출로 판단하고, 곡선의 기준 차선 데이터를 자율 주행 제어부(130)에 전송하는 보정을 할 수 있다.
이와 같이, 본 발명은 오브젝트 검출부(110)에 의해 차선 정보를 입수하고, 센싱부(140)의 IMU 센서에 의해 차량 자세를 파악하며, GPS로 이루어진 위치 생성부(150)에 의한 차량의 위치 데이터를 생성하고, 차선 곡률 계산부(160)에 의한 차선 곡률을 매 순간마다 계산하며, 주행 방향 예측부(170)에 의해 차량의 진행 방향을 미리 예측하여 차량이 차선을 이탈하려는 경우, 이를 방지할 수 있도록 자율 주행 제어부(130)에서 구동 제어부(120)에 신호를 인가하여 차량이 차선 이탈을 하지 않도록 제어할 수 있다.
따라서, 본 발명은 차량 주행시, 각종 차선 정보를 신속하고 정확하게 입수하여 이를 반영함으로써, 차선 이탈시 입수한 정보와 비교 및 판단하여 차량을 제어함으로써 차선 이탈을 보다 신속하고 확실하게 방지하도록 제어할 수 있다.
10... 차량
100... 차선 이탈 방지 장치
110.. 오브젝트 검출부 111... 검출 영역
111a... 제1 영역 111b... 제2 영역
112... 카메라 120... 구동 제어부
130... 자율 주행 제어부 140... 센싱부
141... IMU 센서 142... 조향 센서
143... 휠 센서
150... 위치 생성부 160... 차선 곡률 계산부
170... 주행 방향 예측부 180... 차선 처리부
181... 차선 검출부 182... 차선 기준 패턴부
183... 차선 보정부
A1... 제1 영역 A2... 제2 영역
A3... 제1 기준 영역 A4... 제2 기준 영역
S1... 제1 곡선 S2... 제2 곡선
S3... 제1 기준 곡선 S4... 제2 기준 곡선
S10... 제1 곡선 S11... 제1 분할 곡선
S12... 제2 분할 곡선 S13... 제3 분할 곡선
S20... 제2 곡선 S21... 제1 분할 곡선
S22... 제2 분할 곡선 S23... 제3 분할 곡선
A11... 제1 분할 영역 A12... 제2 분할 영역
A13... 제3 분할 영역 A14... 제4 분할 영역
A15... 제5 분할 영역 A16... 제 6 분할 영역

Claims (9)

  1. 차량 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성하는 오브젝트 검출부와;
    차량의 위치 및 방향 변화를 감지하는 센싱부와;
    차량의 위치 데이터를 생성하는 위치 생성부와;
    상기 오브젝트 검출부를 통해 생성된 오브젝트 정보와, 상기 센싱부에서 감지한 센싱 정보와, 상기 위치 생성부에서 생성한 위치 데이터를 취합하여 차량의 차선 이탈 여부를 판단하는 자율 주행 제어부와;
    상기 자율 주행 제어부에서 수신되는 신호에 기초하여 차량 구동 장치를 제어하는 구동 제어부; 및
    현재의 차선 데이터와 기준 차선 데이터를 비교하여 차선 오검출 여부를 판단하는 차선 처리부; 를 포함하고,
    상기 차선 처리부는,
    주행시 카메라에 의해 입수된 현재의 차선 이미지 정보를 토대로 차선을 검출하는 차선 검출부와;
    기준 차선 데이터를 생성하는 기준 차선 데이터 생성부; 및
    상기 차선 검출부에 의한 현재의 차선 데이터와 상기 기준 차선 데이터 생성부에 의해 생성된 기준 차선 데이터를 비교하여 그 차이값이 임계값 이상이면 오검출로 판단하고 차선을 보정해주는 차선 보정부; 를 포함하며,
    상기 차선 보정부에서는 곡선에 대한 현재의 차선 데이터를 기준 차선 데이터와 바로 비교하지 않고, 보정 작업을 통해 곡선 차선의 보정 에지를 파악하여 보정 차선 데이터를 설정한 다음, 곡선 차선 기준 데이터와 비교하여 차이나는 부분을 보정해주며,
    곡선 차선의 보정 에지 작업시, 현재의 입수된 차선 데이터에 해당하는 2개의 제1 곡선과 제2 곡선을 각각 제1 영역과 제2 영역으로 세분화한 현재의 차선 데이터를 기준 차선 데이터에 해당하는 2개의 곡선인 제1 기준 곡선과 제2 기준 곡선에 대한 제1 기준 영역 및 제2 기준 영역과 비교하여 임계값 이상으로 차이나지 않도록 보정해주며,
    과거의 곡선에 대한 기준 차선 데이터와 비교하여 임계값 이상으로 차이나지 않으면 정상 검출된 것으로 인식하고 이러한 곡선에 대한 차선 데이터를 자율 주행 제어부에 전송하는 차선 이탈 방지 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 센싱부는,
    관성 가속력에 기초하여 자율 주행 차량의 위치 및 방향 변화를 감지하는 IMU 센서;
    차량의 조향각 정보를 감지하는 조향 센서;
    차량의 휠 속도를 감지하는 휠 센서; 를 포함하고,
    상기 센싱부에 의한 센싱 정보인 조향각 정보를 이용하여 차량의 주행 방향을 예측할 수 있는 주행 방향 예측부; 를 더 포함하는 차선 이탈 방지 장치.
  3. 삭제
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 기준 차선 데이터는 상기 차선 검출부를 통해 검출된 차선 정보를 이용하여 생성된 데이터이고,
    상기 기준 차선 데이터 생성부에서는,
    상기 차선 검출부에 의해 일정 시간 수신된 차선 정보를 분석하여 유사한 패턴이 연속적으로 입력되는 경우, 이를 기준 차선 데이터로 저장하는 차선 이탈 방지 장치.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 차선 보정부는,
    기준 차선 데이터와 현 시점에서 제공된 현재의 차선 데이터에 대한 특성을 추출하고,
    현재의 상기 차선 데이터에 대한 정보 특성은 시간에 따른 차선 각도의 변화 정도, 차선 폭의 변화 정도를 포함하며,
    기준 차선 데이터 및 현재의 차선 데이터에 대응하는 차선 각도를 생성하여 저장하고,
    저장된 현재의 차선 데이터에 대응하는 차선 각도, 기준 차선 데이터에 대응하는 차선 각도의 변화값을 확인하며,
    기준 차선 데이터와 현 시점에서 제공된 현재의 차선 데이터에 대한 특성을 추출한 다음, 이를 토대로 현재의 차선 데이터의 오검출 여부를 감지하고,
    차선 데이터가 정상 검출되면 현 시점에서 상기 차선 검출부를 통해 검출한 차선 데이터에 대한 신호를 그대로 자율 주행 제어부에 전송하고,
    차선 데이터가 오검출되면, 생성한 기준 차선 데이터인 과거 차선 데이터를 자율 주행 제어부에 전송하며,
    차선 데이터의 오검출시, 차선 각도 변화 정도에 해당하는 차선 각도 변화값은 현재의 차선 데이터에 대한 차선 각도와 기준 차선 데이터의 차선 각도의 차이값이고,
    상기 차선 각도 차이값을 임계값과 비교하여 현재 수신된 차선 데이터의 오검출 여부를 판단하는 차선 이탈 방지 장치.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 기준 차선 데이터 생성부에서는 상기 차선 보정부에서 일정 회수 이상 차선 오검출이 반복적으로 감지되면, 기준 차선 데이터를 삭제하고, 현 시점에서 입력되는 차선 데이터를 이용하여 기준 차선 데이터를 재생성하는 차선 이탈 방지 장치.
  7. 삭제
  8. 차량 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성하는 오브젝트 검출부와;
    차량의 위치 및 방향 변화를 감지하는 센싱부와;
    차량의 위치 데이터를 생성하는 위치 생성부와;
    상기 오브젝트 검출부를 통해 생성된 오브젝트 정보와, 상기 센싱부에서 감지한 센싱 정보와, 상기 위치 생성부에서 생성한 위치 데이터를 취합하여 차량의 차선 이탈 여부를 판단하는 자율 주행 제어부와;
    상기 자율 주행 제어부에서 수신되는 신호에 기초하여 차량 구동 장치를 제어하는 구동 제어부; 및
    현재의 차선 데이터와 기준 차선 데이터를 비교하여 차선 오검출 여부를 판단하는 차선 처리부; 를 포함하고,
    상기 차선 처리부는,
    주행시 카메라에 의해 입수된 현재의 차선 이미지 정보를 토대로 차선을 검출하는 차선 검출부와;
    기준 차선 데이터를 생성하는 기준 차선 데이터 생성부; 및
    상기 차선 검출부에 의한 현재의 차선 데이터와 상기 기준 차선 데이터 생성부에 의해 생성된 기준 차선 데이터를 비교하여 그 차이값이 임계값 이상이면 오검출로 판단하고 차선을 보정해주는 차선 보정부; 를 포함하며,
    상기 차선 보정부에서는 곡선에 대한 현재의 차선 데이터를 기준 차선 데이터와 바로 비교하지 않고, 보정 작업을 통해 곡선 차선의 보정 에지를 파악하여 보정 차선 데이터를 설정한 다음, 곡선 차선 기준 데이터와 비교하여 차이나는 부분을 보정해주며,
    현재의 입수된 차선 데이터에 해당하는 2개의 제1 곡선과 제2 곡선은 하나의 곡선으로 인식되지 못하고 절단된 상태로 불연속적으로 인식되면,
    제1 기준 영역과 제2 기준 영역에 존재하는 제1 기준 곡선과 제2 기준 곡선의 접선의 기울기인 미분계수는 제1 쓰레스홀드값 보다 크고 제2 쓰레스홀드 값보다 작은 범위로 설정되고,
    제1 기준 곡선과 제2 기준 곡선의 접선의 기울기인 미분계수가 제1 쓰레스홀드 값보다 작거나 제2 쓰레스 홀드 값보다 큰 경우에는 자율 주행 제어부에 제공되는 차선 데이터로 사용하지 않는 차선 이탈 방지 장치.
  9. 차량 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성하는 오브젝트 검출부와;
    차량의 위치 및 방향 변화를 감지하는 센싱부와;
    차량의 위치 데이터를 생성하는 위치 생성부와;
    상기 오브젝트 검출부를 통해 생성된 오브젝트 정보와, 상기 센싱부에서 감지한 센싱 정보와, 상기 위치 생성부에서 생성한 위치 데이터를 취합하여 차량의 차선 이탈 여부를 판단하는 자율 주행 제어부와;
    상기 자율 주행 제어부에서 수신되는 신호에 기초하여 차량 구동 장치를 제어하는 구동 제어부; 및
    현재의 차선 데이터와 기준 차선 데이터를 비교하여 차선 오검출 여부를 판단하는 차선 처리부; 를 포함하고,
    상기 차선 처리부는,
    주행시 카메라에 의해 입수된 현재의 차선 이미지 정보를 토대로 차선을 검출하는 차선 검출부와;
    기준 차선 데이터를 생성하는 기준 차선 데이터 생성부; 및
    상기 차선 검출부에 의한 현재의 차선 데이터와 상기 기준 차선 데이터 생성부에 의해 생성된 기준 차선 데이터를 비교하여 그 차이값이 임계값 이상이면 오검출로 판단하고 차선을 보정해주는 차선 보정부; 를 포함하며,
    상기 차선 보정부에서는 차선 데이터의 인식시, 차선을 이루는 제1 곡선과 제2 곡선이 복수로 분할된 상태로 인식되는 제1 곡선의 제1 분할 곡선, 제2 분할 곡선 및 제3 분할 곡선과,
    제2 곡선의 제1 분할 곡선, 제2 분할 곡선 및 제3 분할 곡선에 대하여 각각 영역을 설정하여 복수의 분할 영역으로 형성하며,
    상기 제1 곡선의 제1 분할 곡선, 제2 분할 곡선, 및 제3 분할 곡선에 각각 해당하는 제1 영역, 제2 영역 및 제3 영역은 서로 이어진 영역만 검출하고,
    제2 곡선의 제1 분할 곡선, 제2 분할 곡선, 및 제3 분할 곡선에 각각 해당하는 제4 영역, 제5 영역, 제6 영역은 서로 이어진 영역만 검출하며,
    상기 제1 곡선의 제1 분할 곡선 내지 제3 분할 곡선은 그대로 검출하지 않고, 제1 분할 곡선 내지 제3 분할 곡선의 평균값을 산출하여 채택하고,
    상기 제2 곡선의 제1 분할 곡선 내지 제3 분할 곡선도 그대로 검출하지 않고 제1 분할 곡선 내지 제3 분할 곡선의 평균값을 산출하여 채택하며,
    이러한 평균값에 해당하는 보정 곡선 차선 데이터를 추출하고, 보정 곡선 차선 데이터를 곡선의 기준 차선 데이터와 비교하여 차이값에 따라 오검출 여부를 판단하여 보정하는 차선 이탈 방지 장치.
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