KR102662224B1 - 레이더 장치, 레이더 장치의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치를 포함하는 차량 제어 시스템 - Google Patents

레이더 장치, 레이더 장치의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치를 포함하는 차량 제어 시스템 Download PDF

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Abstract

본 개시는 레이더 장치, 레이더 장치의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치를 포함하는 차량 제어 시스템에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시에 따른 레이더 장치는 송신부와, 수신부와, 타겟에서 반사된 하나 이상의 오브젝트(Object)에 기초하여 하나 이상의 트랙을 생성하는 트랙 생성부와, 하나 이상의 트랙을 추적하여 트랙의 특성을 추정하고, 특성에 기초하여 미리 설정된 클러스터링 조건을 만족하는 트랙을 클러스터링(Clustering)하는 클러스터링부 및 클러스터링된 트랙에 대응되는 타겟의 타겟 정보를 결정하고, 타겟 정보를 출력하는 타겟 정보 출력부를 포함한다.

Description

레이더 장치, 레이더 장치의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치를 포함하는 차량 제어 시스템{RaDAR apparatus, recognizing target Method of RaDAR apparatus, and system for controlling vehicle including it}
본 개시는 레이더 장치, 레이더 장치의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치를 포함하는 차량 제어 시스템에 관한 것이다.
차량용 전방 레이더는 전방 타겟의 위치, 속도 등을 감지하여 자율주행에 필요한 차량 속도 제어를 수행하는데 매우 중요한 센서이다. 그렇기 때문에 차량용 전방 레이더의 감지 성능은 자율주행 기술에 매우 중요한 부분을 차지하며, 특히 전방 레이더가 제공하는 정보의 다양성은 자율주행 관련 서비스의 다양성을 결정한다.
현재 상용화된 기술은, 자차선 전방 차량의 후미를 감지하여, 해당 정보의 Tracking을 통해 타겟의 위치 및 속도를 추종함으로써 감가속 제어를 수행하는 것이다. 기존의 시스템에서는 전방 차량의 위치 및 속도만 정확히 추정하면 되었으나, 기술 요구 사항의 변화로 자동 차선 변경, 긴급 조향 회피 등 자차선이 아닌 인접차선 차량 감지 능력도 요구되고 있다.
이러한 배경에서, 본 개시는 타겟에서 생성되는 트랙들을 클러스터링함으로써 자율 주행 기능을 수행하는데 필요한 정보를 신속히 전달할 수 있는 레이더 장치, 레이더 장치의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치를 포함하는 차량 제어 시스템을 제공하고자 한다.
또한, 본 개시는 자율 주행 기능을 수행하는데 필요한 정보를 신속히 전달함으로써 주행 안정성을 증대시키는 레이더 장치, 레이더 장치의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치를 포함하는 차량 제어 시스템을 제공하고자 한다.
또한, 본 개시는 자율 주행 기능을 온전히 수행하는데 기여함으로써 안전 사고를 방지하는 레이더 장치, 레이더 장치의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치를 포함하는 차량 제어 시스템을 제공하고자 한다.
전술한 과제를 해결하기 위하여, 일 측면에서, 본 개시는 송신 신호를 송신하는 송신부와, 타겟에서 반사된 수신 신호를 수신하는 수신부와, 타겟에서 반사된 하나 이상의 지점에 해당하는 하나 이상의 오브젝트(Object)에 기초하여 하나 이상의 트랙을 생성하는 트랙 생성부와, 하나 이상의 트랙을 추적하여 트랙의 특성을 추정하고, 특성에 기초하여 미리 설정된 클러스터링 조건을 만족하는 트랙을 클러스터링(Clustering)하는 클러스터링부 및 클러스터링된 트랙에 대응되는 타겟의 타겟 정보를 결정하고, 타겟 정보를 출력하는 타겟 정보 출력부를 포함하는 레이더 장치를 제공한다.
다른 측면에서, 본 개시는 송신 신호를 송신하는 송신 단계와, 타겟에서 반사된 수신 신호를 수신하는 수신 단계와, 타겟에서 반사된 하나 이상의 지점에 해당하는 하나 이상의 오브젝트(Object)에 기초하여 하나 이상의 트랙을 생성하는 트랙 생성 단계와, 하나 이상의 트랙을 추적하여 트랙의 특성을 추정하고, 특성에 기초하여 미리 설정된 클러스터링 조건을 만족하는 트랙을 클러스터링(Clustering)하는 클러스터링 단계 및 클러스터링된 트랙에 대응되는 타겟의 타겟 정보를 결정하고, 타겟 정보를 출력하는 타겟 정보 출력 단계를 포함하는 레이더 장치의 타겟 인식 방법을 제공한다.
또 다른 측면에서, 본 개시는 차량의 주변에 존재하는 타겟을 감지하고, 타겟의 타겟 정보를 출력하는 레이더 장치와, 타겟 정보를 입력받고, 타겟 정보에 기초하여 차량을 제어하는 제어 신호를 출력하는 컨트롤러 및 제어 신호를 입력받아 구동하는 액추에이터를 포함하되, 레이더 장치는, 송신 신호를 송신하고, 타겟에서 반사된 수신 신호를 수신하고, 타겟에서 반사된 하나 이상의 지점에 해당하는 하나 이상의 오브젝트(Object)에 기초하여 하나 이상의 트랙을 생성하고, 하나 이상의 트랙을 추적하여 트랙의 특성을 추정하고, 특성에 기초하여 미리 설정된 클러스터링 조건을 만족하는 트랙을 클러스터링(Clustering)하고, 클러스터링된 트랙에 대응되는 타겟의 타겟 정보를 결정하여 타겟 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 시스템을 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 개시에 의하면, 본 개시는 타겟에서 생성되는 트랙들을 클러스터링함으로써 자율 주행 기능을 수행하는데 필요한 정보를 신속히 전달할 수 있는 레이더 장치, 레이더 장치의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치를 포함하는 차량 제어 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시에 의하면, 본 개시는 자율 주행 기능을 수행하는데 필요한 정보를 신속히 전달함으로써 주행 안정성을 증대시키는 레이더 장치, 레이더 장치의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치를 포함하는 차량 제어 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시에 의하면, 본 개시는 자율 주행 기능을 온전히 수행하는데 기여함으로써 안전 사고를 방지하는 레이더 장치, 레이더 장치의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치를 포함하는 차량 제어 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본 개시에 따른 차량 제어 시스템을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 개시에 따른 레이더 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 개시에 따라 트랙을 생성하는 실시예를 나타내는 도면이다.
도 4는 도 3의 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 도 3의 실시예를 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 개시에 따라 기준 트랙을 선정하는 일 실시예를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 개시에 따라 관심 영역을 설정하는 실시예를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 개시에 따라 트랙을 클러스터링하는 일 실시예를 나타내는 도면이다.
도 9는 도 8의 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10은 본 개시에 따라 트랙을 클러스터링하는 다른 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 본 개시에 따라 기준 트랙을 선정하는 다른 실시예를 나타내는 도면이다.
도 12는 도 11의 다른 실시에에서 관심 영역을 설정하는 실시예를 나타내는 도면이다.
도 13은 도 11의 다른 실시예에서 트랙을 클러스터링하고 기준 트랙을 선정하는 실시예를 나타내는 도면이다.
도 14는 도 13의 실시예에서 관심 영역을 설정하는 실시예를 나타내는 도면이다.
도 15는 도 13의 실시에에서 트랙을 클러스터링하는 실시예를 나타내는 도면이다.
도 16은 본 개시에 따른 레이더 장치의 타겟 인식 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
도 1은 본 개시에 따른 차량 제어 시스템(100)을 설명하기 위한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 개시에 따른 차량 제어 시스템(100)은 제1 센서(110)와, 제2 센서(120)와, 컨트롤러(130) 및 액추에이터(140) 등을 포함할 수 잇다.
제1 센서(110)는 차량의 외부에 대한 시야를 갖도록 차량에 배치되어 주변 감지 정보를 획득하도록 구성될 수 있다. 여기서, 주변 감지 정보는 차량의 주변 환경(보행자, 도로, 차선, 인프라 등) 등이 감지된 정보를 의미할 수 있고, 차량의 외부에 대한 시야는 차량의 외부에 대한 감지 영역을 의미할 수 있다.
제1 센서(110)는 차량의 주변에 존재하는 타겟을 감지하고, 타겟에 대한 물리량 정보(이동 속도, 거리 등), 외적 정보 등 타겟 정보를 생성하여 컨트롤러(130)에 출력할 수 있다.
제1 센서(110)는 하나 이상일 수 있으며, 적어도 하나의 제1 센서(110)는 차량의 전방, 측방 또는 후방에 대한 시야를 갖도록 차량의 각 부분에 탑재될 수 있다.
제1 센서(110)는 이미지 데이터를 캡처하는 이미지 센서, 비이미지 데이터를 센싱하는 비-이미지 센서 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 센서(110)는 이미지 센서에 해당하는 카메라, 라이다(LiDAR, 113)와, 비이미지 센서에 해당하는 레이더(RADAR, 111), 초음파 센서 등을 포함한다.
여기서, 이미지 센서부터 촬영된 영상 정보는 이미지 데이터로 구성되므로, 이미지 센서로부터 캡쳐된 이미지 데이터를 의미할 수 있다. 이하, 본 개시에서는 이미지 센서로부터 촬영된 영상 정보는 이미지 센서로부터 캡쳐된 이미지 데이터를 의미한다.
이미지 센서에 의해 캡쳐된 이미지 데이터는, 예를 들어, Raw 형태의 AVI, MPEG-4, H.264, DivX, JPEG 중 하나의 포맷으로 생성될 수 있다. 제1 센서(110)에서 캡쳐된 이미지 데이터는 프로세서에서 처리될 수 있다.
이미지 센서는 화각 및 분해능이 상대적으로 우세한 이미지 센서일 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서의 화각은 약 100 °이고, 분해능은 약 10μm일 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 본 개시의 이미지 센서는 구현 가능한 센서들 중 가장 넓은 화각을 구비하는 센서를 의미할 수 있다.
비-이미지 센서는 차량의 외부에 대한 감지 영역을 갖도록 차량에 배치되어 주변 감지 정보를 획득하도록 구성될 수 있다.
이러한 비-이미지 센서는 채널이 상대적으로 많고 각도 분해능이 상대적으로 우세한 비-이미지 센서일 수 있다. 예를 들어, 비-이미지 센서의 각도 분해능은 5°일 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 본 개시의 비-이미지 센서는 구현 가능한 센서들 중 가장 우수한 각도 분해능을 구비하는 센서를 의미할 수 있다.
제2 센서(120)는 차량 내부 정보를 센싱하기 위한 센서를 의미한다. 예를 들면, 제2 센서(120)는 차량의 속도를 센싱하는 차속 센서(121), 조향 각도를 센싱하는 조향각 센서(122), 조향 토크를 센싱하는 토크 센서(123), 차량의 요레이트를 감지하는 요레이트 센서(124), 차량의 제동력을 감지하는 브레이크 센서, 조향 모터에 대한 정보를 센싱하는 모터 위치 센서, 차량의 움직임을 센싱하는 차량 움직임 감지 센서, 차량 자세 감지 센서 등을 의미할 수 있다. 이 외에도 제2 센서(120)는 차량 내부의 다양한 데이터를 센싱하기 위한 센서를 의미할 수 있으며, 하나 이상 구성될 수 있다.
컨트롤러(130)는 제1 센서(110) 및 제2 센서(120) 중 적어도 하나의 센서로부터 획득된 데이터를 처리할 수 있다.
컨트롤러(130)는 타겟 정보를 입력받고, 타겟 정보에 기초하여 차량을 제어할 수 있다.
컨트롤러(130)는 제1 센서(110) 및 제2 센서(120) 각각으로부터 데이터를 입력받고, 특정 대상(가드레일, 신호등, 보행자 등)을 인식할 수 있고, 차량을 제어하는 제어 신호를 출력할 수 있다.
예를 들어, 컨트롤러(130)는 제1 센서(110)로부터 입력받은 주변 감지 정보와 제1 센서(110)로부터 입력받은 주행 정보를 이용하여 객체(또는 타겟이라 함)를 인식하고, 객체에 대한 특성(이동 속도, 위치, 입사각, 색상 등)을 분석하여, 가드레일과 같은 구조물로 인식하기 위한 조건에 부합하는 객체를 가드레일과 같은 구조물로 인식한다.
다른 예를 들어, 컨트롤러(130)는 제1 센서(110)로부터 입력받은 주변 감지 정보를 이용하여 타겟을 감지 및 인식하고, 타겟의 위치, 속도, 이동 방향 등의 물리량 정보를 획득한다. 그리고, 컨트롤러(130)는 제2 센서(120)로부터 입력받은 주변 감지 정보를 이용하여 차량의 속도, 차량의 위치 등 물리량 정보를 획득한다. 그 다음, 컨트롤러(130)는 획득된 물리량 정보를 이용하여 타겟과 차량 간의 충돌 가능성을 판단하고, 충돌 가능성이 있다고 판단한 경우, 경보 제어, 차량의 거동(감속, 제동, 회피 조향 등) 제어 등의 제어를 수행하는 제어 신호를 액추에이터(140)에 출력한다.
한편, 컨트롤러(130)는 ADAS(Adaptive Driving Assistance System) 기능을 수행할 수 있다. 여기서, ADAS는 다양한 종류의 첨단 운전자 보조 시스템을 의미할 수 있으며, 운전자 보조 시스템으로는 예를 들면, 긴급 제동 시스템(Autonomous Emergency Braking), 스마트 주차 보조 시스템(SPAS: Smart Parking Assistance System), 사각 감지(BSD: Blind Spot Detection) 시스템, 적응형 크루즈 컨트롤(ACC: Adaptive Cruise Control) 시스템, 차선 이탈 경고 시스템(LDWS: Lane Departure Warning System), 차선 유지 보조 시스템(LKAS: Lane Keeping Assist System), 차선 변경 보조 시스템(LCAS: Lane Change Assist System) 등을 포함할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
컨트롤러(130)는 전자 제어 유닛(ECU: Electro Controller Unit), 마이크로 컨트롤러(130) 유닛(MCU: Micro Controller Unit) 등을 이용하여 구현 가능하다.
액추에이터(140)는 컨트롤러(130)의 제어 동작에 따라 구동할 수 있다. 구체적으로, 컨트롤러(130)가 제어 신호를 출력하면, 액추에이터(140)는 제어 신호를 입력받고, 제어 신호에 의해 지시되는 제어 동작을 수행하도록 구동할 수 있다.
이러한 액추에이터(140)는 예를 들어, 액추에이터(140)는 차량의 제동을 수행하는 제동 액추에이터(Braking actuator), 차량의 회피 조향을 수행하는 조향 액추에이터(Steering actuator), 경보 메시지를 운전자에게 시각적으로 표시하는 디스플레이(Display), 경고음을 출력하는 경보 액추에이터(Alarm actuator), 운전자에게 촉각적으로 알리는 햅틱 액추에이터(Haptic actuator) 등을 포함할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 컨트롤러(130)가 제1 센서(110)로부터 입력받은 타겟 정보를 이용해 차량을 제어하기 위해서, 제1 센서(110), 예를 들어 레이더(111)가 차량의 주변에 존재하는 타겟을 정확히 인식하고, 정확한 타겟 정보를 출력할 필요가 있다.
이하에서는 전술한 제1 센서(110)에 포함된 레이더(111)의 기능을 모두 수행할 수 있는 레이더 장치를 구체적으로 설명한다.
도 2는 본 개시에 따른 레이더 장치(200)를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 송신 신호를 수신하고, 수신 신호를 수신하며, 타겟에서 반사된 지점에 해당하는 오브젝트에 기초하여 트랙을 생성하고, 일정한 조건에 기초하여 트랙을 클러스터링(Clustering)하고, 클러스터링된 트랙에 대응되는 타겟의 타겟 정보를 출력할 수 있다.
이러한 레이더 장치(200)는 송신부(210)와, 수신부(220)와, 트랙 생성부(230)와, 클러스터링부(240) 및 타겟 정보 출력부(250) 등을 포함할 수 있다.
송신부(210)는 송신 신호를 송신할 수 있으며, 수신부(220)는 타겟에서 반사된 수신 신호를 수신할 수 있다.
트랙 생성부(230)는 타겟에서 반사된 하나 이상의 지점에 해당하는 하나 이상의 오브젝트(Object)에 기초하여 하나 이상의 트랙을 생성할 수 있다.
예를 들면, 트랙 생성부(230)는 타겟에서 반사된 복수의 오브젝트 중에서 두 오브젝트 간의 거리를 산출하고, 거리가 일정 범위 이내인 오브젝트들을 하나의 트랙으로 생성할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 트랙을 생성하는 구체적인 방법은 도 3 내지 도 5를 참조하여 후술한다.
클러스터링부(240)는 하나 이상의 트랙을 추적(Tracking)하여 트랙의 특성을 추정할 수 있다. 여기서, 트랙의 특성은 트랙의 이동 방향, 트랙의 종방향 속력, 트랙의 횡방향 속력 등을 포함할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들면, 클러스터링부(240)는 트랙에 포함된 하나 이상의 오브젝트를 필터링(Filtering)하여 레인지(Range), 레인지 레이트(Range Rate), 앵글(Angle), 헤딩 앵글(Heading Angle) 등을 추출하고, 레인지(Range), 레인지 레이트(Range Rate), 앵글(Angle), 헤딩 앵글(Heading Angle) 등을 이용하여 트랙의 속도(이동 방향 및 크기 포함)를 추정할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
트랙의 특성이 추정되면, 클러스터링부(240)는 특성에 기초하여 미리 설정된 클러스터링 조건을 만족하는 트랙을 클러스터링(Clustering)할 수 있다. 여기서, 크러스터링 조건은 트랙들 중 그 특성이 유사한 트랙을 클러스터링하기 위한 조건을 의미할 수 있다.
예를 들면, 클러스터링부(240)는 트랙의 이동 속도가 동일하거나, 일정 오차 범위 내에서 유사하고, 트랙의 간의 거리가 일정 범위 이내인 트랙들을 클러스터링한다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 클러스터링하는 구체적인 방법은 도 6 내지 도 10을 참조하여 후술한다.
여기서, 클러스터링부(240)는 하나 이상의 트랙 중에서 기준 트랙을 선정하고, 기준 트랙의 특성을 기준으로 기준 트랙과 나머지 트랙 간의 특성을 비교하며, 비교 결과, 특성이 클러스터링 조건을 만족하면, 기준 트랙과 트랙을 클러스터링할 수 있다. 이에 대한 구체적인 설명은 도 6 내지 도10을 참조하여 구체적으로 설명한다.
한편, 클러스터링부(240)는 클러스터링 조건을 만족하는 트랙을 추적하여 추적 정보를 타겟 정보 출력부(250)에 출력할 수 있다.
타겟 정보 출력부(250)는 클러스터링된 트랙에 대응되는 타겟의 타겟 정보를 결정하고, 타겟 정보를 출력할 수 있다. 여기서, 타겟 정보는 도 1을 참조하여 전술한 바와 같이, 타겟의 이동 속도, 타겟의 위치, 타겟의 크기 등을 의미할 수 있다.
여기서, 타겟 정보 출력부(250)는 클러스터링된 트랙에 포함되는 오브젝트의 분포에 기초하여 타겟의 크기 정보를 결정할 수 있다.
예를 들면, 타겟 정보 출력부(250)는 클러스터링된 트랙에 포함된 오브젝트들의 분포를 확인하여 타겟의 횡방향 크기, 종방향 크기 등을 결정하고, 타겟의 크기 정보를 출력한다.
또한, 타겟 정보 출력부(250)는 클러스터링된 트랙의 특성에 기초하여 타겟의 속도 정보를 결정할 수 있다.
예를 들면, 타겟 정보 출력부(250)는 클러스터링된 트랙 각각의 이동 속도, 위치 등을 확인하여 타겟의 이동 방향, 속력 등을 결정하고, 타겟의 이동 정보를 출력한다.
한편, 클러스터링부(240)가 전술한 바와 같이 추적 정보를 출력하는 경우, 타겟 정보 출력부(250)는 추적 정보를 입력받아, 클러스터링된 트랙에 대응되는 타겟의 타겟 정보를 갱신할 수 있다.
도시되어 있지 않지만, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 송신부(210)에서 출력되는 송신 신호를 방사하는 송신 안테나와, 수신 신호를 수신하는 수신 안테나 등을 더 포함할 수 있다. 이때, 송신 안테나와 수신 안테나는 별도로 존재할 수 있고, 송신 및 수신 기능을 모두 수행 가능한 단일 안테나일 수도 있다.
도시되어 있지 않지만, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 송신 신호, 수신 신호를 처리할 수 있는 신호 처리기, 신호를 증폭하는 증폭기, 신호를 믹싱하는 믹서, 디지털 필터, 샘플러, ADC, DAC 등을 포함할 수 있다.
전술한 바에 의하면, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 차량 제어 시스템(100)에서 수행 가능한 자율 주행 기능의 요구 사항을 만족할 수 있는 효과를 제공한다.
또한, 전술한 바에 의하면, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 타겟에 대한 트랙을 선정하고, 동일 타겟으로부터 생성되는 트랙을 클러스터링함으로써 타겟을 정확히 인식할 수 있는 효과를 제공한다.
이하에서는 트랙을 생성하는 실시예를 구체적으로 설명한다.
도 3은 본 개시에 따라 트랙을 생성하는 실시예를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 개시에 따른 차량(310)에 포함된 레이더 장치(200)는 일정한 감지 영역(311)을 통해 차량(310)의 주변을 감지하고, 차량(310)의 주변에 존재하는 타겟(320, 330, 340), 예를 들면 다른 차량을 감지할 수 있다.
여기서, 레이더 장치(200)는 도 3에 도시된 바와 차량(310)의 전방에 장착될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 도시되어 있지 않지만, 차량(310)의 후방, 측방에 장착될 수도 있다. 또한, 레이더 장치(200)가 차량(310)의 후방, 측방에 장착되는 경우에도 본 개시의 기능이 모두 적용될 수 있음은 자명하다. 이하에서는 설명의 편의상 레이더 장치(200)가 차량(310)의 전방에 탑재된 것을 중심으로 본 개시를 설명한다.
한편, 레이더 장치(200)로부터 송신되는 송신 신호가 레이더 장치(200)의 감지 영역(311)에 포함되는 타겟들(320, 330, 340) 각각에 도달되고, 타겟들(320, 330, 340) 각각에서 반사된 수신 신호가 다시 레이더 장치(200)에 수신되면, 타겟들(320, 330, 340) 각각에 반사된 지점인 오브젝트들(321, 331, 341)이 생성된다.
이때, 레이더 장치(200)는 타겟들(320, 330, 340) 각각에 대응되는 오브젝트들(321, 331, 341)의 위치 정보, 속도 정보 등을 추출하고, 추출된 정보를 이용하여 미리 설정된 게이트 사이즈(Gate size) 내에 포함되는 오브젝트들을 그룹화 하며, 그룹화된 오브젝트들을 하나의 트랙(Track #1, Track #2, Track #3, Track #4, Track #5, Track #6)으로 생성한다.
예를 들면, 트랙 생성부(230)는 오브젝트(321, 331, 341)에 대한 위치 정보 및 속도 정보 중 적어도 하나의 정보를 추출하고, 추출된 정보에 기초하여 미리 설정된 게이트 사이즈(Gate size) 내에 포함되는 오브젝트를 그룹화하여 트랙(Track #1, Track #2, Track #3, Track #4, Track #5, Track #6)을 생성한다.
도 3을 참조하여 예를 들면, 차량(310)의 좌측 전방에 존재하는 제1 타겟(320)에 대응되는 제1 오브젝트(321)가 레이더 장치(200)에 의해 생성되면, 레이더 장치(200)는 제1 오브젝트(321)들 중에서 미리 설정된 게이트 사이즈 내에 포함되는 오브젝트들을 그룹화하여 트랙들(Track #1, Track #3)을 생성한다.
도 3을 참조하여 다른 예를 들면, 차량(310)의 주행 경로와 동일한 경로에 존재하는 제2 타겟(330)에 대응되는 제2 오브젝트(331)가 레이더 장치(200)에 의해 생성되면, 레이더 장치(200)는 제2 오브젝트(331)들 중에서 미리 설정된 게이트 사이즈 내에 포함되는 오브젝트들을 그룹화하여 트랙(Track #5)을 생성한다.
도 3을 참조하여 또 다른 예를 들면, 차량(310)의 우측 전방에 존재하는 제3 타겟(340)에 대응되는 제3 오브젝트(341)가 레이더 장치(200)에 의해 생성되면, 레이더 장치(200)는 제3 오브젝트(341)들 중에서 미리 설정된 게이트 사이즈 내에 포함되는 오브젝트들을 그룹화하여 트랙들(Track #2, Track #4, Track #6)을 생성한다.
한편, 차량(310)의 주행 경로와 동일한 경로에 존재하는 일 타겟의 반사면은 일반적으로 차량(310)의 주행 경로와 인접한 경로에 존재하는 다른 타겟의 반사면보다 좁으므로, 일 타겟에 대응되는 오브젝트들의 수는 다른 타겟에 대응되는 오브젝트들의 수보다 적을 수 있다.
도 3을 참조하여 예를 들면, 차량(310)을 기준으로 차량(310)의 좌측 전방에 존재하는 제1 타겟(320), 차량(310)의 우측 전방에 존재하는 제3 타겟(340) 각각에 대응되는 오브젝트들의 수는 차량(310)의 주행 경로와 동일한 경로에 존재하는 제2 타겟(330)에 대응되는 오브젝트들의 수보다 많다.
따라서, 차량(310)의 주행 경로와 동일한 경로에 존재하는 일 타겟의 트랙 개수는 일반적으로 차량(310)의 주행 경로와 인접한 경로에 존재하는 다른 타겟의 트랙 개수보다 적을 수 있다.
도 3을 참조하여 예를 들면, 제1 타겟(320)의 트랙(Track #1, Track #3), 제3 타겟(340)의 트랙(Track #2, Track #4, Track #6) 각각의 개수는 제2 타겟(330)의 트랙(Track #5)의 개수보다 많다. 여기서, 도 3에 도시된 트랙의 개수는 예시적인 것일 뿐 이에 한정되는 것은 아니다.
도 4는 도 3의 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 오브젝트들(321, 331, 341) 각각의 위치 정보를 획득하고(S110), 오브젝트 간의 거리를 계산한다(S120).
예를 들면, 트랙 생성부(230)는 둘 이상의 오브젝트 각각에 대한 위치 정보를 토대로 오브젝트 간의 거리를 계산한다.
그 다음, 레이더 장치(200)는 오브젝트 간의 거리와 미리 설정된 기준 거리를 비교한다(S130). 만약 오브젝트 간의 거리가 기준 거리 이하이면, 레이더 장치(200)는 그 거리에 해당되는 오브젝트들을 그룹화하며(S140), 그 그룹에 대응되는 트랙을 생성한다(S150).
예를 들면, 트랙 생성부(230)는 오브젝트 간의 거리와 게이트 사이즈에 대응되는 기준 거리를 비교하고, 거리가 기준 거리 이하이면, 거리에 대응되는 둘 이상의 오브젝트를 그룹화하여 트랙을 생성한다.
한편, 전술한 바와 같이 동일한 타겟으로부터 생성된 오브젝트인지 여부는 오브젝트들 간의 거리만으로 판단될 수 있으나, 오브젝트 각각의 이동 방향, 속력을 이용하여 더욱 정확하게 판단될 수도 있다.
도 5는 도 3의 실시예를 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 전술한 바와 같이, 오브젝트 각각의 위치 정보를 획득하고(S110), 오브젝트 간의 거리를 계산하며(S120), 오브젝트 간의 거리와 기준 거리를 비교한다(S130).
한편, 오브젝트 간의 거리가 기준 거리 이하인 경우, 레이더 장치(200)는 오브젝트 각각의 속도 정보를 획득한다(S210). 여기서, 속도 정보는 속도의 크기 및 방향(또는 이동 방향)을 포함하는 정보를 의미할 수 있다.
속도 정보가 획득되면, 레이더 장치(200)는 복수의 오브젝트 각각의 속도가 서로 동일한지 여부를 판단하고(S220), 속도가 동일한 오브젝트를 그룹화하며(S230), 그 그룹에 대응되는 트랙을 생성한다(S240).
예를 들면, 트랙 생성부(230)는 둘 이상의 오브젝트 각각에 대한 속도 정보를 토대로 오브젝트의 속도를 비교하고, 오브젝트의 속도의 크기 및 방향이 동일한 둘 이상의 오브젝트를 그룹화하여 트랙을 생성한다.
여기서, 레이더 장치(200)는 복수의 오브젝트 각각의 속도가 일정한 오차 범위 내에서 차이가 있는 경우도 복수의 오브젝트 각각의 속도가 서로 동일한 것으로 판단할 수 있다.
한편, 도 5에 도시된 바와 같이, 레이더 장치(200)는 복수의 오브젝트 간의 거리와 기준 거리를 먼저 비교한 다음 복수의 오브젝트 각각의 속도를 비교할 수 있지만, 이러한 순서에 한정되는 것은 아니고, 레이더 장치(200)는 복수의 오브젝트 각각의 속도를 먼저 비교한 다음 복수의 오브젝트 간의 거리와 기준 거리를 비교할 수도 있다.
전술한 바와 같이, 트랙이 생성된 경우, 동일한 타겟으로부터 생성된 트랙은 서로 유사한 특성을 가질 수 있다. 이 경우, 동일한 타겟으로부터 생성된 복수의 트랙 중에서 기준이 되는 트랙을 선정하여 그 특성을 비교하면, 특정 타겟이 검출, 인식될 수 있다.
이하에서는 특정 타겟을 검출 및 인식하는데 기준이 되는 트랙(기준 트랙)을 선정하고, 기준 트랙을 기준으로 특정 타겟을 검출하는 실시예를 설명한다.
도 6은 본 개시에 따라 기준 트랙을 선정하는 일 실시예를 나타내는 도면이고, 도 7은 본 개시에 따라 관심 영역을 설정하는 실시예를 나타내는 도면이며, 도 8은 본 개시에 따라 트랙을 클러스터링하는 일 실시예를 나타내는 도면이다.
레이더 장치(200)는 생성된 트랙들(Track #1, Track #2, Track #3, Track #4, Track #5, Track #6) 중에서 미리 설정된 기준 트랙 선정 조건에 따라 기준 트랙을 선정한다. 여기서, 기준 트랙 선정 조건은 특정 타겟(예를 들어, 제1 타겟(320))을 다른 타겟(예를 들어, 제2 타겟(330))과 구분하여 검출하기 위해 비교 기준이 되는 트랙을 선정하는 조건을 의미할 수 있다.
예를 들어, 클러스터링부(240)는 차량(310)과 트랙(Track #1, Track #2, Track #3, Track #4, Track #5, Track #6) 간의 거리가 가까운 순서대로 기준 트랙을 선정한다. 그리고, 일 타겟에 대한 제1 기준 트랙이 클러스터링되면, 다른 타겟에 대한 제2 기준 트랙을 선정할 때 제1 기준 트랙, 제1 트랙과 함께 클러스터링된 다른 트랙을 제외하며, 차량(310)과 트랙 간의 거리가 다음으로 가까운 트랙을 제2 기준 트랙으로 선정한다.
도 6을 참조하여 예를 들면, 클러스터링부(240)는 차량(310)과 트랙(Track #1, Track #2, Track #3, Track #4, Track #5, Track #6) 간의 거리가 가장 가까운 제3 타겟(340)에 대응되는 트랙 2(Track #2)를 기준 트랙(342)으로 선정한다.
기준 트랙(342)이 선정되면, 레이더 장치(200)는 기준 트랙(342)에 대하여 일정 범위를 포함하는 관심 영역(ROI: Region Of Interest)을 설정하고, 관심 영역 내에 존재하는 트랙과 기준 트랙(342) 각각의 특성을 비교하여 동일 타겟인지 여부를 판단한다. 여기서, 관심 영역은 특정 타겟으로부터 생성된 트랙과 기준 트랙(342)만을 비교하기 위해 설정되는 영역을 의미할 수 있다. 관심 영역의 형태는 특정 타겟에 대응되는 트랙만이 포함되는 형태라면 무관하다.
도 7을 참조하여 예를 들면, 클러스터링부(240)는 제3 타겟(340)에 대응되는 트랙 2가 기준 트랙(342)으로 선정되고 기준 트랙(342)이 선정되면, 기준 트랙(342)에 대하여 일정 범위를 갖는 관심 영역(343)을 설정한다. 그 다음, 클러스터링부(240)는 관심 영역(343) 내에 존재하는 트랙(예를 들어, 트랙 4)과 기준 트랙(342) 간의 특성(예를 들어, 이동 속도, 위치, RCS(RaDAR Cross Section) 등)을 비교한다.
관심 영역(343) 내에 존재하는 트랙(예를 들어, Track #4)의 특성과 기준 트랙(예를 들어, Track #2)의 특성이 유사하거나 동일한 경우, 레이더 장치(200)는 전술한 트랙들(예를 들어, Track #2 및 Track #4)을 클러스터링한다. 그리고, 레이더 장치(200)는 전술한 동작을 반복 수행하여 도 8과 같이 트랙들(예를 들어, Track #2, Track #4, Track #6)을 최종적으로 클러스터링(344)한다.
도 9는 도 8의 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 생성된 트랙들(Track #1, Track #2, Track #3, Track #4, Track #5, Track #6) 중에서 기준 트랙(342)을 선정한다(S310).
예를 들면, 클러스터링부(240)는 차량(310)과 트랙(Track #1, Track #2, Track #3, Track #4, Track #5, Track #6) 간의 거리를 계산하고, 생성된 트랙들 중 차량(310)과 트랙 간의 거리가 가장 가까운 트랙(Track #2)을 기준 트랙(342)으로 선정한다.
그 다음, 레이더 장치(200)는 선정된 기준 트랙(342)에 대하여 일정 범위를 갖는 관심 영역(343)을 설정한다(S320).
예를 들면, 클러스터링부(240)는 기준 트랙(342)을 기준으로 횡방향으로 일정 거리만큼 이격되고 종방향으로 일정 거리만큼 이격된 영역을 갖는 관심 영역(343)을 설정한다.
그 다음, 레이더 장치(200)는 관심 영역(343) 내에 포함되는 트랙과 기준 트랙(342) 각각의 특성을 비교한다(S330).
예를 들면, 레이더 장치(200)는 관심 영역(343) 내에 포함되는 트랙의 RCS와 기준 트랙(342)의 RCS 간의 유사도를 비교한다.
그 다음, 레이더 장치(200)는 트랙의 특성이 클러스터링 조건을 만족하는지 여부를 판단한다(S340).
특성이 클러스터링 조건을 만족하면, 레이더 장치(200)는 기준 트랙(342)과 클러스터링 조건을 만족하는 트랙을 클러스터링한다(S350). 만약, 특성이 클러스터링 조건을 만족하지 못하면, 레이더 장치(200)는 동작을 종료한다.
전술한 바에 의하면, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 특정 타겟에 대응되는 복수의 트랙을 클러스터링하여 특정 타겟을 클러스터링된 트랙으로 간단하고 편리하며 신속히 유지, 관리할 수 있는 효과를 제공한다.
또한, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 타겟을 하나의 클러스터링된 트랙으로 유지 및 관리하여, 자율 주행 기능을 수행하는 차량 제어 시스템(100)에 정보를 신속히 전달하는 효과를 제공한다.
도 10은 본 개시에 따라 트랙을 클러스터링하는 다른 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 도 10을 참조하여 전술한 바와 같이, 기준 트랙(342)을 선정하고(S410), 관심 영역(343)을 설정한다(S420).
그 다음, 레이더 장치(200)는 기준 트랙(342)의 특성과 트랙의 특성 간의 오차를 계산하고(S430), 전술한 오차에 대응되는 일치도를 결정한다(S440).
여기서, 오차에 대응되는 일치도는 특정 타겟으로부터 생성된 것으로 정의된 기준 트랙(342)과 특정 타겟과 동일한 타겟으로부터 생성된 트랙이 얼마나 일치하는지에 대한 정도를 나타내는 Quality Level를 의미할 수 있다.
예를 들면, 클러스터링부(240)는 관심 영역(343)에 포함된 나머지 트랙의 특성(위치, 진행 방향, 속력, RCS 유사도 등)과 기준 트랙(342)의 특성(위치, 진행 방향, 속력, RCS 유사도 등) 간의 오차를 계산하고, 오차에 기초하여 트랙이 타겟에 대응되는 정도를 나타내는 일치도를 결정한다.
여기서, 트랙의 특성 중 하나인 진행 방향은 도 10에 도시된 바와 같이 화살표의 방향으로 표시될 수 있으며, 트랙의 특성 중 또 다른 하나인 속력은 화살표의 길이로 표시될 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
그 다음, 레이더 장치(200)는 오차에 대응되는 일치도와 기준 일치도를 비교한다. 즉, 레이더 장치(200)는 일치도가 기준 일치도 이상인지 여부를 판단한다(S450). 일치도가 기준 일치도 이상이면, 레이더 장치(200)는 기준 트랙(342)과 기준 일치도 이상의 일치도를 갖는 트랙을 클러스터링한다.
예를 들면, 클러스터링부(240)는 일치도와 미리 설정된 기준 일치도를 비교하고, 일치도가 기준 일치도 이상이면, 일치도에 대응되는 트랙과 기준 트랙(342)을 클러스터링한다.
만약, 일치도가 기준 일치도보다 작으면, 레이더 장치(200)는 동작을 종료한다.
전술한 바에 의하면, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 동일 타겟으로부터 생성된 트랙들을 클러스터링함으로써 특정 타겟을 정확히 인식하고, 타겟 정보를 용이하게 관리할 수 있는 효과를 제공한다.
한편, 특정 타겟에 대한 기준 트랙(342)이 선정되고, 특정 타겟에 대응되는 트랙들이 클러스터링된 경우, 특정 타겟과 또 다른 타겟도 정확히 인식될 필요가 있다.
도 11은 본 개시에 따라 기준 트랙을 선정하는 다른 실시예를 나타내는 도면이고, 도 12는 도 11의 다른 실시에에서 관심 영역을 설정하는 실시예를 나타내는 도면이고, 도 13은 도 11의 다른 실시예에서 트랙을 클러스터링하고 기준 트랙을 선정하는 실시예를 나타내는 도면이고, 도 14는 도 13의 실시예에서 관심 영역을 설정하는 실시예를 나타내는 도면이며, 도 15는 도 13의 실시에에서 트랙을 클러스터링하는 실시예를 나타내는 도면이다.
도 11을 참조하면, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 특정 타겟(예를 들어, 제3 타겟(340))에 대응되는 트랙들(Track #2, Track #4, Track #6)을 클러스터링(344)한 후, 차량(310)과 다른 타겟(예를 들어, 제1 타겟(320), 제2 타겟(330))에 대응되는 트랙(Track #1, Track #3, Track #5) 간의 거리에 기초하여 다른 타겟(예를 들어, 제1 타겟(320), 제2 타겟(330))에 대응되는 트랙들(Track #1, Track #3, Track #5) 중에서 기준 트랙(322)을 선정한다.
도 6 및 도 11을 참조하여 예를 들면, 클러스터링부(240)는 차량(310)과 트랙(Track #1, Track #2, Track #3, Track #4, Track #5, Track #6) 간의 거리가 가장 가까운 트랙(Track #2)을 제1 기준 트랙(342)으로 선정하고, 제1 기준 트랙(342)이 클러스터링(344)되면, 클러스터링(344)된 트랙들(Track #2, Track #4, Track #6)을 제외하고, 차량(310)과 트랙(Track #1, Track #3, Track #5) 간의 거리가 가장 가까운 트랙(Track #1)을 제2 기준 트랙(322)으로 선정한다.
구체적으로 예를 들면, 트랙 2((Track #2)이 제1 기준 트랙(342)으로 선정되고, 트랙 2((Track #2), 트랙 4(Track #4), 트랙 6(Track #6)이 클러스터링(344)된 경우, 클러스터링부(240)는 트랙 2((Track #2), 트랙 4(Track #4), 트랙 6(Track #6)을 제외하고, 나머지 트랙들(Track #1, Track #3, Track #5) 중 차량(310)과 트랙 간의 거리가 가장 가까운 트랙인 트랙 1(Track #1)을 제2 기준 트랙(322)으로 선정한다.
제2 기준 트랙(322)이 선정되면, 레이더 장치(200)는 전술한 바와 유사하게 제2 기준 트랙(322)에 대하여 관심 영역을 설정한다.
도 12를 참조하여 예를 들면, 클러스터링부(240)는 제2 기준 트랙(322)으로 선정된 트랙 1(Track #1)에서 일정 거리만큼 이격된 범위를 갖는 관심 영역을 설정한다. 이때, 관심 영역의 범위는 트랙 3(Track #3)을 포함할 정도의 크기를 가질 수 있다.
도 13을 참조하면, 제2 기준 트랙(322)에 대응되는 관심 영역이 설정되면, 레이더 장치(200)는 전술한 바와 유사하게 관심 영역 내에 포함된 트랙과 제2 기준 트랙(322) 각각의 특성을 비교하고, 클러스터링 조건을 만족하는 트랙과 제2 기준 트랙(322)을 클러스터링 한다.
예를 들면, 클러스터링부(240)는 제2 기준 트랙(322)으로 선정된 트랙 1(Track #1)과 관심 영역 내에 포함된 트랙 3(Track #3) 각각의 특성(RCS, 위치, 속도 등)을 비교하고, 두 특성이 유사하면, 트랙 1(Track #1)과 트랙 3(Track #3)을 클러스터링한다.
한편, 도 14를 참조하면, 레이더 장치(200)는 도 11을 참조하여 전술한 바와 유사하게 제2 기준 트랙(322)이 클러스터링(324)되면, 클러스터링(324)된 트랙들(예를 들어, Track #1, Track #3)도 추가적으로 제외하고, 차량(310)과 트랙(예를 들어, Track #5) 간의 거리가 가장 가까운 트랙(예를 들어, Track #5)을 제3 기준 트랙(332)으로 선정한다.
구체적으로 예를 들면, 클러스터링부(240)는 제1 타겟(320)에 대응되는 트랙들(Track #1, Track #3) 및 제3 타겟(340)에 대응되는 트랙들(Track #2, Track #4, Track #6)을 제외하고, 생성된 트랙들 중 나머지 트랙인 트랙 5(Track #5)를 제3 기준 트랙(332)으로 선정한다.
제3 기준 트랙(332)이 선정되면, 레이더 장치(200)는 전술한 바와 유사하게 제3 기준 트랙(332)에 대하여 일정 범위를 갖는 관심 영역(333)을 설정하고, 관심 영역(333)에 포함된 트랙(예를 들어, Track #5)를 클러스터링(334)한다.
도 15를 참조하면, 레이더 장치(200)는 복수의 타겟(320, 330, 340) 각각에 대응되는 클러스터링(324, 334, 344)에 기초하여 복수의 타겟(320, 330, 340) 각각의 타겟 정보를 결정한다.
예를 들면, 타겟 정보 출력부(250)는 제1 타겟(320)에서 클러스터링된 트랙(Track #1, Track #3)에 포함되는 오브젝트의 분포에 기초하여 제1 타겟(320)의 크기 정보를 결정한다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
다른 예를 들면, 타겟 정보 출력부(250)는 제2 타겟(330)에서 클러스터링된 트랙(Track #5)의 특성(예를 들어, 화살표로 표신된 속도)에 기초하여 제2 타겟(330)의 속도 정보를 결정한다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 레이더 장치(200)는 복수의 타겟(320, 330, 340) 각각에 대응되는 클러스터링(324, 334, 344)을 지속적으로 추적할 수 있고, 추적 결과에 기초하여 복수의 클러스터링(324, 334, 344) 각각에 대응되는 복수의 타겟(320, 330, 340)의 타겟 정보를 갱신(Update)한다.
예를 들면, 클러스터링부(240)는 클러스터링 조건을 만족하는 트랙을 추적하여 추적 정보를 출력하고, 타겟 정보 출력부(250)는 추적 정보를 입력받아, 클러스터링된 트랙에 대응되는 타겟의 타겟 정보를 갱신한다.
전술한 바에 의하면, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 타겟에서 생성되는 트랙들을 클러스터링함으로써 자율 주행 기능을 수행하는데 필요한 정보를 신속히 전달할 수 있는 효과를 제공한다.
또한, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 자율 주행 기능을 수행하는데 필요한 정보를 신속히 전달함으로써 주행 안정성을 증대시키는 효과를 제공한다.
또한, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)는 자율 주행 기능을 온전히 수행하는데 기여함으로써 안전 사고를 방지하는 효과를 제공한다.
이하에서는 본 개시를 모두 수행할 수 있는 레이더 장치(200)의 타겟 인식 방법을 설명한다.
도 16은 본 개시에 따른 레이더 장치(200)의 타겟 인식 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 16을 참조하면, 본 개시에 따른 레이더 장치(200)의 타겟 인식 방법은 송신 단계(S610)와, 수신 단계(S620)와, 트랙 생성 단계(S630)와, 클러스터링 단계(S640) 및 타겟 정보 출력 단계(S650) 등을 포함할 수 있다.
송신 단계(S610)는 송신 신호를 송신하고, 수신 단계(S620)는 타겟에서 반사된 수신 신호를 수신한다.
트랙 생성 단계(S630)는 타겟에서 반사된 하나 이상의 지점에 해당하는 하나 이상의 오브젝트(Object)에 기초하여 하나 이상의 트랙을 생성한다.
여기서, 트랙 생성 단계(S630)는 오브젝트에 대한 위치 정보 및 속도 정보 중 적어도 하나의 정보를 추출하고, 추출된 정보에 기초하여 미리 설정된 게이트 사이즈(Gate size) 내에 포함되는 오브젝트를 그룹화하여 트랙을 생성한다.
클러스터링 단계(S640)는 하나 이상의 트랙을 추적하여 트랙의 특성을 추정하고, 특성에 기초하여 미리 설정된 클러스터링 조건을 만족하는 트랙을 클러스터링(Clustering)한다.
여기서, 클러스터링 단계(S640)는 하나 이상의 트랙 중에서 기준 트랙을 선정하고, 기준 트랙의 특성을 기준으로 기준 트랙과 나머지 트랙 간의 특성을 비교하고, 비교 결과, 특성이 클러스터링 조건을 만족하면, 기준 트랙과 트랙을 클러스터링한다.
구체적으로, 기준 트랙이 선정되면, 클러스터링 단계(S640)는 기준 트랙에 대하여 일정 범위를 갖는 관심 영역(ROI: Region Of Interest)을 설정하고, 관심 영역 내에 존재하는 트랙과 기준 트랙 간의 특성을 비교한다.
기준 트랙을 선정하는 실시예의 경우, 클러스터링 단계(S640)는 차량(310)과 트랙 간의 거리가 가장 가까운 트랙을 제1 기준 트랙(332)으로 선정하고, 제1 기준 트랙(332)이 클러스터링되면, 클러스터링된 트랙을 제외하고, 차량(310)과 트랙 간의 거리가 가장 가까운 트랙을 제2 기준 트랙(322)으로 선정한다.
트랙 간의 특성을 비교하는 실시예의 경우, 클러스터링 단계(S640)는 나머지 트랙의 특성과 기준 트랙의 특성 간의 오차를 계산하고, 오차에 기초하여 트랙이 타겟에 대응되는 정도를 나타내는 일치도를 결정하고, 일치도와 미리 설정된 기준 일치도를 비교하고, 일치도가 기준 일치도보다 크면, 일치도에 대응되는 트랙과 기준 트랙을 클러스터링한다.
타겟 정보 출력 단계(S650)는 클러스터링된 트랙에 대응되는 타겟의 타겟 정보를 결정하고, 타겟 정보를 출력한다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 개시에 의하면, 본 개시는 타겟에서 생성되는 트랙들을 클러스터링함으로써 자율 주행 기능을 수행하는데 필요한 정보를 신속히 전달할 수 있는 레이더 장치(200), 레이더 장치(200)의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치(200)를 포함하는 차량 제어 시스템(100)을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시에 의하면, 본 개시는 자율 주행 기능을 수행하는데 필요한 정보를 신속히 전달함으로써 주행 안정성을 증대시키는 레이더 장치(200), 레이더 장치(200)의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치(200)를 포함하는 차량 제어 시스템(100)을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시에 의하면, 본 개시는 자율 주행 기능을 온전히 수행하는데 기여함으로써 안전 사고를 방지하는 레이더 장치(200), 레이더 장치(200)의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치(200)를 포함하는 차량 제어 시스템(100)을 제공할 수 있다.
이상에서의 설명 및 첨부된 도면은 본 개시의 기술 사상을 예시적으로 나타낸 것에 불과한 것으로서, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 구성의 결합, 분리, 치환 및 변경 등의 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 개시에 개시된 실시예들은 본 개시의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 개시의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 개시의 과제 해결 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 차량 제어 시스템 110: 제1 센서
120: 제2 센서 130: 컨트롤러
140: 액추에이터 200: 레이더 장치
210: 송신부 220: 수신부
230: 트랙 생성부 240: 클러스터링부
250: 타겟 정보 출력부 310: 차량
320: 제1 타겟 330: 제2 타겟
340: 제3 타겟

Claims (18)

  1. 송신 신호를 송신하는 송신부;
    타겟에서 반사된 수신 신호를 수신하는 수신부;
    상기 타겟에서 반사된 하나 이상의 지점에 해당하는 하나 이상의 오브젝트(Object)에 기초하여 하나 이상의 트랙을 생성하는 트랙 생성부;
    상기 하나 이상의 트랙을 추적하여 상기 트랙의 특성을 추정하고, 상기 특성에 기초하여 미리 설정된 클러스터링 조건을 만족하는 트랙을 클러스터링(Clustering)하는 클러스터링부; 및
    클러스터링된 상기 트랙에 대응되는 타겟의 타겟 정보를 결정하고, 상기 타겟 정보를 출력하는 타겟 정보 출력부를 포함하고,
    상기 클러스터링부는,
    상기 하나 이상의 트랙 중에서 기준 트랙을 선정하고,
    상기 기준 트랙의 특성을 기준으로 상기 기준 트랙과 나머지 트랙 간의 특성을 비교하고, 비교 결과, 상기 특성이 상기 클러스터링 조건을 만족하면, 상기 기준 트랙과 상기 트랙을 클러스터링하되,
    차량과 상기 트랙 간의 거리가 가장 가까운 트랙을 제1 기준 트랙으로 선정하고, 상기 제1 기준 트랙이 클러스터링되면, 클러스터링된 트랙을 제외하고, 상기 차량과 상기 트랙 간의 상기 거리가 가장 가까운 트랙을 제2 기준 트랙으로 선정하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 트랙 생성부는,
    상기 오브젝트에 대한 위치 정보 및 속도 정보 중 적어도 하나의 정보를 추출하고,
    상기 추출된 정보에 기초하여 미리 설정된 게이트 사이즈(Gate size) 내에 포함되는 오브젝트를 그룹화하여 상기 트랙을 생성하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 트랙 생성부는,
    둘 이상의 상기 오브젝트 각각에 대한 상기 위치 정보를 토대로 상기 오브젝트 간의 거리를 계산하고,
    상기 거리와 상기 게이트 사이즈에 대응되는 기준 거리를 비교하고,
    상기 거리가 상기 기준 거리 이하이면, 상기 거리에 대응되는 상기 둘 이상의 오브젝트를 그룹화하여 상기 트랙을 생성하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 트랙 생성부는,
    둘 이상의 상기 오브젝트 각각에 대한 상기 속도 정보를 토대로 상기 오브젝트의 속도를 비교하고,
    상기 오브젝트의 속도의 크기 및 방향이 동일한 둘 이상의 오브젝트를 그룹화하여 상기 트랙을 생성하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 클러스터링부는,
    상기 기준 트랙이 선정되면, 상기 기준 트랙에 대하여 일정 범위를 갖는 관심 영역(ROI: Region Of Interest)을 설정하고,
    상기 관심 영역 내에 존재하는 트랙과 상기 기준 트랙 간의 특성을 비교하는 을 특징으로 하는 레이더 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 클러스터링부는,
    상기 나머지 트랙의 특성과 상기 기준 트랙의 특성 간의 오차를 계산하고,
    상기 오차에 기초하여 상기 트랙이 상기 타겟에 대응되는 정도를 나타내는 일치도를 결정하고,
    상기 일치도와 미리 설정된 기준 일치도를 비교하고,
    상기 일치도가 상기 기준 일치도 이상이면, 상기 일치도에 대응되는 상기 트랙과 상기 기준 트랙을 클러스터링하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
  8. 삭제
  9. 제1항에 있어서,
    상기 타겟 정보 출력부는,
    클러스터링된 상기 트랙에 포함되는 오브젝트의 분포에 기초하여 상기 타겟의 크기 정보를 결정하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 타겟 정보 출력부는,
    클러스터링된 상기 트랙의 상기 특성에 기초하여 상기 타겟의 속도 정보를 결정하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 클러스터링부는,
    상기 클러스터링 조건을 만족하는 트랙을 추적하여 추적 정보를 출력하고,
    상기 타겟 정보 출력부는,
    상기 추적 정보를 입력받아, 상기 클러스터링된 상기 트랙에 대응되는 상기 타겟의 상기 타겟 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
  12. 송신 신호를 송신하는 송신 단계;
    타겟에서 반사된 수신 신호를 수신하는 수신 단계;
    상기 타겟에서 반사된 하나 이상의 지점에 해당하는 하나 이상의 오브젝트(Object)에 기초하여 하나 이상의 트랙을 생성하는 트랙 생성 단계;
    상기 하나 이상의 트랙을 추적하여 상기 트랙의 특성을 추정하고, 상기 특성에 기초하여 미리 설정된 클러스터링 조건을 만족하는 트랙을 클러스터링(Clustering)하는 클러스터링 단계; 및
    클러스터링된 상기 트랙에 대응되는 타겟의 타겟 정보를 결정하고, 상기 타겟 정보를 출력하는 타겟 정보 출력 단계를 포함하고,
    상기 클러스터링 단계는,
    상기 하나 이상의 트랙 중에서 기준 트랙을 선정하고,
    상기 기준 트랙의 특성을 기준으로 상기 기준 트랙과 나머지 트랙 간의 특성을 비교하고, 비교 결과, 상기 특성이 상기 클러스터링 조건을 만족하면, 상기 기준 트랙과 상기 트랙을 클러스터링하되,
    차량과 상기 트랙 간의 거리가 가장 가까운 트랙을 제1 기준 트랙으로 선정하고,상기 제1 기준 트랙이 클러스터링되면, 클러스터링된 트랙을 제외하고, 상기 차량과 상기 트랙 간의 상기 거리가 가장 가까운 트랙을 제2 기준 트랙으로 선정하는 레이더 장치의 타겟 인식 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 트랙 생성 단계는,
    상기 오브젝트에 대한 위치 정보 및 속도 정보 중 적어도 하나의 정보를 추출하고,
    상기 추출된 정보에 기초하여 미리 설정된 게이트 사이즈(Gate size) 내에 포함되는 오브젝트를 그룹화하여 상기 트랙을 생성하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치의 타겟 인식 방법.
  14. 삭제
  15. 제12항에 있어서,
    상기 클러스터링 단계는,
    상기 기준 트랙이 선정되면, 상기 기준 트랙에 대하여 일정 범위를 갖는 관심 영역(ROI: Region Of Interest)을 설정하고,
    상기 관심 영역 내에 존재하는 트랙과 상기 기준 트랙 간의 특성을 비교하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치의 타겟 인식 방법.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 클러스터링 단계는,
    상기 나머지 트랙의 특성과 상기 기준 트랙의 특성 간의 오차를 계산하고,
    상기 오차에 기초하여 상기 트랙이 상기 타겟에 대응되는 정도를 나타내는 일치도를 결정하고,
    상기 일치도와 미리 설정된 기준 일치도를 비교하고,
    상기 일치도가 상기 기준 일치도보다 크면, 상기 일치도에 대응되는 상기 트랙과 상기 기준 트랙을 클러스터링하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치의 타겟 인식 방법.
  17. 삭제
  18. 차량의 주변에 존재하는 타겟을 감지하고, 상기 타겟의 타겟 정보를 출력하는 레이더 장치;
    상기 타겟 정보를 입력받고, 상기 타겟 정보에 기초하여 상기 차량을 제어하는 제어 신호를 출력하는 컨트롤러; 및
    상기 제어 신호를 입력받아 구동하는 액추에이터를 포함하되,
    상기 레이더 장치는,
    송신 신호를 송신하고,
    상기 타겟에서 반사된 수신 신호를 수신하고,
    상기 타겟에서 반사된 하나 이상의 지점에 해당하는 하나 이상의 오브젝트(Object)에 기초하여 하나 이상의 트랙을 생성하고,
    상기 하나 이상의 트랙을 추적하여 상기 트랙의 특성을 추정하고,
    상기 특성에 기초하여 미리 설정된 클러스터링 조건을 만족하는 트랙을 클러스터링(Clustering)하고,
    클러스터링된 상기 트랙에 대응되는 타겟의 상기 타겟 정보를 결정하여 상기 타겟 정보를 출력하고,
    상기 하나 이상의 트랙 중에서 기준 트랙을 선정하고,
    상기 기준 트랙의 특성을 기준으로 상기 기준 트랙과 나머지 트랙 간의 특성을 비교하고, 비교 결과, 상기 특성이 상기 클러스터링 조건을 만족하면, 상기 기준 트랙과 상기 트랙을 클러스터링하되,
    차량과 상기 트랙 간의 거리가 가장 가까운 트랙을 제1 기준 트랙으로 선정하고, 상기 제1 기준 트랙이 클러스터링되면, 클러스터링된 트랙을 제외하고, 상기 차량과 상기 트랙 간의 상기 거리가 가장 가까운 트랙을 제2 기준 트랙으로 선정하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 시스템.
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