KR102669876B1 - 국지적 분해능을 조정하는 레이더 데이터 처리 장치 및 방법 - Google Patents

국지적 분해능을 조정하는 레이더 데이터 처리 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

레이더 데이터를 처리하는 장치 및 방법이 제공된다. 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 이미지 맵에 기초하여 예측된 관심 영역에 기초하여, 거리 분해능, 각도 분해능 및 도플러 속도 분해능 중 적어도 하나를 국지적으로 조정함으로써, 주요 영역에 대해 정밀한 레이더 데이터 처리 결과를 생성할 수 있다.

Description

국지적 분해능을 조정하는 레이더 데이터 처리 장치 및 방법{RADAR DATA PROCESSING DEVICE AND METHOD TO ADJUST LOCAL RESOLVING POWER}
이하, 레이더 데이터를 처리하는 기술이 제공된다.
ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)는 차량의 내부 또는 외부에 탑재되는 센서들을 이용하여 운전자의 안전과 편의를 증진하고, 위험한 상황을 회피하고자 하는 목적으로 운전을 지원하는 보조 시스템이다.
ADAS에서 이용되는 센서들은 카메라, 적외선 센서, 초음파 센서, 라이더(LiDAR) 및 레이더(Radar)를 포함할 수 있다. 이 중에서 레이더는 광학 기반 센서에 비해, 날씨와 같은 주변 환경의 영향을 받지 않고 차량 주변의 오브젝트를 안정적으로 측정할 수 있다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 방법은, 이전에 생성된 레이더 이미지 맵(radar image map)에 기초하여, 관심 영역을 예측하는 단계; 상기 예측된 관심 영역에 기초하여, 레이더 센서에 의해 센싱된 레이더 데이터의 식별에 사용되는 스티어링 정보를 조정하는 단계; 및 상기 조정된 스티어링 정보에 기초하여, 상기 레이더 데이터에 대응하는 도래각(DoA, Direction-of-Arrival) 정보를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 스티어링 정보를 조정하는 단계는, 상기 스티어링 정보에 포함된 미리 결정된 개수의 후보 스티어링 벡터들을 상기 관심 영역에 기초하여 하나 이상의 대상 거리 별로 할당하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 후보 스티어링 벡터들을 상기 관심 영역에 기초하여 하나 이상의 대상 거리 별로 할당하는 단계는, 상기 스티어링 정보에서 대상 거리 별로 상기 후보 스티어링 벡터들의 분포를 조정함으로써 상기 관심 영역에 후보 스티어링 벡터를 집중적으로 배치하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 후보 스티어링 벡터들을 상기 관심 영역에 기초하여 하나 이상의 대상 거리 별로 할당하는 단계는, 상기 스티어링 정보에서 상기 관심 영역에 속하는 후보 스티어링 벡터의 개수를 증가시키는 단계; 및 상기 스티어링 정보에서 상기 관심 영역 외의 나머지 영역에 속하는 후보 스티어링 벡터의 개수를 감소시키는 단계를 포함할 수 있다.
상기 스티어링 정보를 조정하는 단계는, 상기 레이더 센서의 최대 센싱 거리 내에서 도래각 산출의 대상이 되는 복수의 대상 거리들(a plurality of target distances subject to DoA calculation)을 상기 관심 영역에 기초하여 선택하는 단계; 및 상기 스티어링 정보에서 상기 선택된 복수의 대상 거리들 별로 미리 결정된 개수의 후보 스티어링 벡터들을 상기 관심 영역에 기초하여 할당하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 복수의 대상 거리들을 상기 관심 영역에 기초하여 선택하는 단계는, 상기 복수의 대상 거리들의 분포를 조정함으로써 상기 관심 영역에 후보 스티어링 벡터를 집중적으로 배치하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 복수의 대상 거리들을 상기 관심 영역에 기초하여 선택하는 단계는, 상기 스티어링 정보에서 상기 관심 영역에 대응하는 범위에 대해 상기 도래각 산출의 대상이 되는 복수의 대상 거리들의 개수를 증가시키는 단계; 및 상기 스티어링 정보에서 상기 관심 영역 외의 나머지 영역에 대응하는 범위에 대해 상기 도래각 산출의 대상이 되는 복수의 대상 거리들의 개수를 감소시키는 단계를 포함할 수 있다.
상기 도래각 정보를 결정하는 단계는, 상기 스티어링 정보에서 레이더 센서의 최대 센싱 거리 내에서 복수의 대상 거리들마다 복수의 후보 스티어링 벡터들 중 상기 센싱된 레이더 데이터에 매칭되는 대상 스티어링 벡터를 검색하는 단계; 및 상기 검색된 대상 스티어링 벡터에 매핑된 스티어링 각도(steering angle)를 상기 레이더 데이터에 대응하는 도래각 정보로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 스티어링 정보를 조정하는 단계는, 이전 프레임에서 객체가 검출되지 않았던 거리에서 새로운 잠재적 객체가 검출된 경우에 응답하여, 상기 새로운 잠재적 객체가 검출된 거리에 기본 각도 분해능으로 후보 스티어링 벡터를 상기 스티어링 정보에 할당하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 도래각 정보를 결정하는 단계는, 상기 조정된 스티어링 정보에서 도래각 산출의 대상이 되는 대상 거리들 중 현재 프레임에서 객체가 검출되지 않은 대상 거리에 대해 상기 도래각 정보의 결정을 스킵(skip)하는 단계를 더 포함할 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 방법은 상기 도래각 정보에 기초하여 도플러 속도 정보를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 도플러 속도 정보를 산출하는 단계는, 상기 예측된 관심 영역에 기초하여 상기 도플러 속도 정보의 국지적 분해능을 조정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 관심 영역을 예측하는 단계는, 이전 프레임에서 수집된 레이더 데이터로부터 이전 프레임에 대응하는 도래각 정보를 산출하는 단계; 상기 이전 프레임에 대응하는 도래각 정보 및 장치의 자체 측위(ego localization)에 기초하여 이전 프레임에 대응하는 주변 객체의 좌표 정보를 생성하는 단계; 및 상기 이전 프레임에 대응하는 주변 객체의 좌표 정보로부터 생성된 상기 이전 프레임까지의 레이더 이미지 맵에 기초하여 현재 프레임에 대한 상기 관심 영역을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 방법은 현재 프레임에 대하여 상기 도래각 정보로부터 장치의 주변 지점들에 대해 객체 점유 확률(object occupancy probability) 및 레이더 신호 수신 세기(radar signal reception intensity) 중 적어도 하나를 지시하는 맵을 상기 현재 프레임에 대한 레이더 이미지 맵으로서 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 방법은 상기 레이더 이미지 맵을 디스플레이를 통해 시각화하는 단계를 더 포함할 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 방법은 상기 레이더 이미지 맵에 기초하여 레이더 데이터를 처리하는 장치가 장착된 차량의 속도, 가속도, 및 조향 중 적어도 하나를 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 스티어링 정보를 조정하는 단계는, 상기 이전 프레임의 레이더 이미지 맵에서 객체가 검출되지 않은 경우에 응답하여, 상기 스티어링 정보에서 기본 분해능으로 거리들을 선택하고 상기 선택된 거리들에 후보 스티어링 벡터들을 배치하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 레이더 센서는, 차량의 길이 방향과 다른 방향을 바라보는 시야각으로 설치될 수 있다.
다른 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 방법은, 이전에 생성된 레이더 이미지 맵(radar image map)에 기초하여, 관심 영역을 예측하는 단계; 상기 예측된 관심 영역에 기초하여, 레이더 센서에 의해 센싱된 레이더 데이터에 대한 국지적 거리 분해능을 조정하는 단계; 및 상기 조정된 국지적 거리 분해능에 기초하여, 상기 레이더 데이터가 반사된 타겟 지점까지의 거리를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 국지적 거리 분해능을 조정하는 단계는, 상기 레이더 센서의 최대 센싱 거리 내에서 상기 관심 영역에 대해 거리 분해능을 감소시키는 단계; 및 상기 관심 영역 이외의 나머지 영역에 대해 거리 분해능을 증가시키는 단계를 포함할 수 있다.
상기 거리를 검출하는 단계는, 상기 관심 영역에 대응하는 타겟 지점으로부터 반사된 레이더 데이터에 대해, 상기 감소된 거리 분해능의 단위로 타겟 지점까지의 거리를 검출하는 단계; 및 상기 나머지 영역에 대응하는 타겟 지점으로부터 반사된 레이더 데이터에 대해, 상기 증가된 거리 분해능의 단위로 타겟 지점까지의 거리를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 국지적 거리 분해능을 조정하는 단계는, 거리 검출에 있어서 전체 거리 분해능을 일정하게 유지하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치는, 레이더 데이터를 센싱하는 레이더 센서; 및 이전에 생성된 레이더 이미지 맵에 기초하여, 관심 영역을 예측하고, 상기 예측된 관심 영역에 기초하여, 상기 레이더 데이터의 식별에 사용되는 스티어링 정보를 조정하며, 상기 조정된 스티어링 정보에 기초하여 상기 레이더 데이터에 대응하는 도래각 정보를 결정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 방법을 통한 주변 환경 인식을 설명하는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치의 구성을 설명하는 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 레이더 센서의 구성을 설명하는 블록도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 도래각(DoA, Direction of Arrival) 정보를 처리하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 도래각 정보의 처리에 있어서 분해능을 설명하는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 상세한 과정을 도시한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 관심 영역의 예측을 설명하는 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 스티어링 정보에서 복수의 거리들 별로 스티어링 벡터를 할당하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 스티어링 정보에서 복수의 거리들의 거리 분해능을 국지적으로 조정하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 도플러 속도의 산출을 설명하는 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따라 관심 영역 예측 결과에 따라 국지적 거리 분해능을 조정하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 13은 다른 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치의 구성을 설명하는 블록도이다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수 개의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
ADAS는 차량 내부 및 외부에 탑재되는 각종 센서를 통해 운전자의 안전과 편의, 위험회피를 목적으로 운전을 지원하는 첨단 보조시스템이다. 선진국 정부기관의 안전 주행 규제 강화와 완성차 업체 및 IT업체의 자율주행차 상용화 움직임의 영향으로 레이더 시스템 시장도 급속도로 확대되고 있다. ADAS에 적용될 수 있는 센서들로서, 카메라, mmWave Radar, 적외선, 초음파, 및 LiDAR 등의 센서들이 있다. 각 타입의 센서들은 각기 다른 기술적 특성에 의해 감지 범위 및 적용기능에 차이가 있는 바, 최근에는 각 센서의 장단점을 보완하는 형태의 센서 융합(sensor fusion) 기술이 요구된다. 아래에서는 센서들 중에서도 레이더 센서를 이용한 기술을 설명한다.
도 1은 레이더 데이터를 처리하는 방법을 통한 주변 환경 인식을 설명하는 도면이다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 센서를 통해 전방에 존재하는 객체를 검출할 수 있다. 예를 들어, 객체를 검출하는 센서는 이미지 센서 및 레이더 센서 등일 수 있으며, 이를 통해, 전방의 객체(180)까지의 거리도 검출할 수 있다.
도 1에서는 센서가 레이더인 경우를 설명하고자 한다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 레이더 센서(111)에서 수신된 레이더 신호를 분석하여 전방의 객체(180)까지의 거리를 검출할 수 있다. 레이더 센서(111)는 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 레이더 센서(111)로부터 수신된 레이더 신호뿐 아니라 다른 센서(예를 들어, 이미지 센서 등)에서 수집된 데이터를 함께 고려하여 전방의 객체(180)까지의 거리를 검출할 수도 있다. 레이더 데이터 처리의 분해능은 하드웨어 측면에서의 분해능 성능 및 소프트웨어 측면에서의 분해능 성능으로 구분될 수 있는데, 아래에서는 주로 소프트웨어 측면에서의 분해능 성능 개선을 설명한다.
레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 차량에 탑재될 수 있다. 차량은 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)에 의해 검출된 객체까지의 거리에 기초하여, ACC(Adaptive Cruise Control) 동작, AEB(Autonomous Emergency Braking) 동작, 및 BSD(Blind Spot Detection) 동작 등을 수행할 수 있다.
더 나아가, 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 거리 검출 외에도 주변 맵(130)을 생성할 수 있다. 주변 맵(130)은 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)의 주변에 존재하는 표적들의 위치를 나타내는 맵으로서, 주변의 표적은 차량 및 사람과 같이 동적 객체일 수도 있고, 가드레일 및 신호등과 같이 정적 객체(배경) 일 수 있다.
주변 맵(130)을 생성하기 위한 방법으로 단일 스캔 이미지 방법이 사용될 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)가 센서로부터 단일 스캔 이미지(120)를 획득하고, 획득된 단일 스캔 이미지(120)로부터 주변 맵(130)을 생성하는 것이 단일 스캔 이미지 방법이다. 단일 스캔 이미지(120)는 단일 레이더 센서(111)에 의해 센싱된 레이더 신호로부터 생성된 이미지로서, 비교적 높은 분해능을 나타낸다. 단일 스캔 이미지(120)는 레이더 스캔 이미지로서, 임의의 레이더 센서(111)에 의해 임의의 고도각(elevation angle)로부터 수신된 레이더 신호들이 지시하는 거리들을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 단일 스캔 이미지에서 가로 축은 레이더 센서(111)의 스티어링 각도, 세로 축은 레이더 센서(111)로부터 표적까지의 거리를 나타낼 수 있다. 다만, 단일 스캔 이미지의 형태를 도 1에 도시된 바로 한정하는 것은 아니고, 설계에 따라 다른 포맷(format)으로 표현될 수도 있다.
본 명세서에서 스티어링 각도는 레이더 데이터를 처리하는 장치로부터 타겟 지점을 향하는 방향에 대응하는 각도를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 스티어링 각도는 레이더 데이터를 처리하는 장치(예를 들어, 차량)를 기준으로, 데이터 데이터를 처리하는 장치의 진행 방향 및 타겟 지점 사이의 각도일 수 있다. 참고로, 본 명세서에서 스티어링 각도는 주로 수평 각(horizontal angle)을 기준으로 설명하였으나, 이로 한정하는 것은 아니다. 스티어링 각도는 고도 각에 대해서도 적용될 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 다중 레이더 맵(multi radar map)을 통해 표적의 형상에 대한 정확한 정보를 획득할 수 있다. 다중 레이더 맵은 복수의 레이더 스캔 이미지들의 결합으로부터 생성할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 레이더 센서(111)의 이동에 따라 획득되는 레이더 스캔 이미지들을 시공간적으로 결합함으로써 주변 맵(130)을 생성할 수 있다. 주변 맵(130)은 레이더 이미지 맵의 일종일 수 있다.
레이더 데이터는 레이더 센서(111)에 의해 센싱되는 원시 데이터(raw data)를 포함할 수 있다.
주변 맵(130)을 생성하기 위해서는 도래각 정보를 활용할 수 있다. 도래각 정보는 타겟 지점으로부터 반사된 레이더 신호가 수신된 방향을 지시하는 정보를 의미한다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 상술한 도래각 정보를 이용하여 레이더 센서(111)를 기준으로 타겟 지점이 존재하는 방향을 식별할 수 있게 된다. 따라서 이러한 도래각 정보는 레이더 스캔 데이터 및 주변 맵을 생성하는데 사용될 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)에서 미세한 분해능(fine resolving power)의 도래각 정보를 획득하기 위해서는 보다 많은 각도 및/또는 보다 많은 거리에 대한 레이더 신호를 수신하여 위상을 처리하여 한다. 레이더 센서(111)에서 보다 많은 신호를 수신하여 위상을 처리하게 될 경우, 연산량이 많아지고, 연산 시간이 증가될 수 있다. 이하에서는 상대적으로 낮은 연산 부하로 원하는 분해능(desired resolving power)의 도래각 정보를 획득하는 방법에 대해 설명하고자 한다.
도 2는 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치의 구성을 설명하는 블록도이다.
레이더 데이터를 처리하는 장치(200)는 레이더 센서(210) 및 프로세서(220)를 포함할 수 있다.
레이더 센서(210)는 레이더 데이터를 센싱할 수 있다. 예를 들어, 레이더 센서(210)는 레이더 신호를 외부로 방사할 수 있고, 방사된 레이더 신호가 타겟 지점으로부터 반사된 신호를 수신할 수 있다. 레이더 센서(210)는 예를 들어, 복수의 수신 채널(Rx channel)들에 대응하는 안테나를 포함할 수 있고, 각 수신 채널을 통해 수신된 신호들은 수신 방향에 따라 서로 다른 위상을 가질 수 있다. 레이더 센서(210)는 도 3에서 상세히 설명한다.
프로세서(220)는 이전 레이더 데이터로부터 생성된 이전 레이더 이미지 맵에 기초하여, 관심 영역(ROI, Region Of Interest) 영역을 예측할 수 있다. 관심 영역은 사물 또는 배경이 존재할 것으로 예상되는 객체의 거리 및 각도에 대응하는 영역일 수 있으며, 예를 들어, 관심 영역은, 임의의 각도 범위 및 거리 범위로 나타낼 수 있다. 예를 들어, 객체가 레이더 데이터를 처리하는 장치(200)의 진행 방향을 기준으로 우측 30도 방향의 30m 거리에 존재할 것으로 예상될 경우, 관심 영역은 28도부터 32도의 각도 범위 및 29m부터 31m의 거리 범위로 설정될 수 있다. 다만, 관심 영역은 이로 한정하는 것은 아니고, 설계에 따라 변경될 수 있다. 참고로, 관심 영역은 레이더 데이터를 처리하는 장치(200)가 장착된 기기(예를 들어, 차량)의 자체 운동 정보(ego-motion information)에 따른 이전 프레임에서의 자체 측위(ego localization)를 기준으로 현재 프레임에서의 위치까지의 이동에 기초하여 예측될 수 있다. 여기서, 레이더 이미지 맵을 생성하는데는 특별한 제약(constraint)이 없으므로, 프로세서(220)는 주변의 정적 객체 또는 동적 객체 모두에 대해 관심 영역을 예측할 수 있다.
프로세서(220)는 예측된 관심 영역에 기초하여, 레이더 센서에 의해 센싱된 레이더 데이터의 식별에 사용되는 스티어링 정보를 조정할 수 있다. 본 명세서에서 스티어링 정보는 레이더 데이터의 식별에 사용되는 정보로서, 예를 들어, 스티어링 벡터들, 각도 분해능, 거리 분해능, 도플러 속도 분해능, 및 분해능에 따른 각 스티어링 벡터의 배치를 포함할 수 있다. 참고로, 본 명세서에서 분해능은 아주 작은 차이를 분별해내는 기기의 능력으로서, 예를 들어, 최소눈금단위 동작범위/전체동작 범위일 수 있다. 분해능은 최소 단위 분별력을 나타낼 수 있다. 기기의 분해능 수치가 작을수록 해당 기기에 의해 정밀한 결과가 출력될 수 있다. 분해능 수치가 작은 영역은 보다 작은 단위의 분별력을 나타내므로 해상도(resolution)가 향상되어 증가될 수 있다. 반대로, 분해능 수치가 큰 영역은, 보다 큰 단위의 분별력을 나타내므로, 해상도가 저하되어 감소될 수 있다.
스티어링 정보에 포함된 스티어링 벡터는 후보 스티어링 벡터(candidate steering vector)라고 부를 수 있다. 스티어링 벡터는 임의의 레이더 데이터가 특정 각도로 수신된다고 가정하였을 때 해당 레이더 데이터가 가지는 것으로 계산된 위상 정보를 포함할 수 있다. 센싱된 레이더 데이터의 위상 정보를 포함하는 벡터를 레이더 벡터(radar vector)라고 하면, 스티어링 정보에 포함된 후보 스티어링 벡터들 중 레이더 벡터에 매칭되는 것으로 판단된 스티어링 벡터는 대상 스티어링 벡터(target steering vector)라고 부를 수 있다. 참고로, 스티어링 벡터들의 집합은 하기 수학식 1, 스티어링 벡터는 하기 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 1]
[수학식 2]
상술한 수학식 1에서 스티어링 벡터 집합 A는 K개의 스티어링 벡터들로 구성될 수 있다. 여기서, K는 1이상의 정수일 수 있다. 상술한 수학식 2에서 d는 레이더 센서에 포함된 안테나 어레이에서 안테나들 간의 간격을 나타낼 수 있다. j는 허수 단위를 나타낼 수 있고, 는 파장을 나타낼 수 있고, 는 스티어링 벡터 집합에서 i번째 스티어링 각도를 나타낼 수 있다. 여기서, i는 1이상의 정수일 수 있다. 는 스티어링 각도 에 대응하는 스티어링 벡터를 나타낼 수 있다.
상술한 수학식 1에서 스티어링 벡터의 개수 K가 증가할수록, 도래각 결정에서 센싱된 레이더 신호에 매칭되는 스티어링 벡터를 검색하는데 소요되는 시간이 증가하게 된다. 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치는 도래각 결정에 소요되는 프로세싱 시간을 증가를 최소화하기 위해, 상술한 수학식 1에서 스티어링 벡터의 개수 K는 유지하는 한편, 스티어링 각도 의 분포를 거리 별 각도 별로 국지적으로 조정할 수 있다. 이러한 국지적 분해능의 조정을 통해 동일한 연산량으로 좋은 분해능을 효율적으로 획득하도록, 레이더 데이터를 처리하는 장치가 설계될 수 있다. 스티어링 정보의 조정은 관심 영역에 기초한 각도 분해능, 거리 분해능, 및 도플러 속도 분해능 중 적어도 하나의 국지적 조정을 나타낼 수 있다. 각도 분해능의 조정은 하기 도 9, 거리 분해능의 조정은 하기 도 10, 도플러 속도 분해능의 조정은 하기 도 11에서 설명한다.
레이더 데이터의 위상 정보는, 레이더 센서(210)가 복수의 수신 채널들을 포함하는 경우, 각 수신 채널을 통해 수신된 신호가 갖는 위상 및 기준 위상 간의 위상 차이(phase difference)를 나타낼 수 있다. 기준 위상은 임의의 위상일 수도 있고, 복수의 수신 채널 중 한 수신 채널의 위상으로 설정될 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 레이더 데이터로부터 레이더 센서(210)의 수신 채널 개수에 대응하는 차원(dimension)의 레이더 벡터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 4개의 수신 채널이 포함된 레이더 센서의 경우 프로세서(220)는 각 수신 채널에 대응하는 위상 값을 포함하는 4차원의 레이더 벡터를 생성할 수 있다. 각 수신 채널에 대응하는 위상 값은, 상술한 위상 차이를 나타내는 수치(numerical value)일 수 있다.
레이더 센서(210)가 1개의 송신(Tx) 채널 및 4개의 수신(Rx) 채널로 구성되는 경우를 예를 들어 부연 설명하면 다음과 같다. TX 채널을 통해 방사된 레이더 신호는 타겟 지점으로부터 반사된 후, 4개의 RX 채널을 통해 수신된 레이더 신호는 각 채널 별로 서로 다른 각도로 수신될 수 있다. 레이더 센서(210)는 레이더 데이터로부터 4개의 RX 채널 별 위상 값을 포함하는 레이더 벡터를 생성할 수 있다. 프로세서(220)는 복수의 후보 스티어링 벡터들로부터 레이더 벡터의 위상 정보와 가장 유사한 위상 값을 가지는 대상 스티어링 벡터를 식별할 수 있고, 식별된 대상 스티어링 벡터가 나타내는 수신 방향을, 도래각 정보로 결정할 수 있다.
프로세서(220)는 상술한 바와 같이 스티어링 정보에 기초하여, 센싱된 타겟 지점이 레이더 데이터를 처리하는 장치(200)를 기준으로 어느 방향에 있는지를 결정할 수 있다.
도 3은 레이더 센서의 구성을 설명하는 블록도이다.
레이더 센서(310)는 안테나(313)를 통해 신호를 방사하고, 안테나(313)를 통해 신호를 수신할 수 있다. 레이더 센서(310)는 예를 들어, mmWave Radar일 수 있고, 방사된 전기파가 객체에 맞고 되돌아오는 시간(Time of Flight)과 신호 파형의 변화를 분석해 객체까지의 거리를 측정할 수 있다. 참고로, mmWave Radar는 카메라를 비롯한 광학 기반 센서에 비해 안개, 비 등 외부 환경 변화에 무관하게 전방을 감지할 수 있다. 또한, mmWave Radar는 라이다(LiDAR)에 비해 비용대비 성능이 뛰어난 바, 상술한 카메라의 단점을 보완할 수 있는 센서 중 하나이다. 예를 들어, 레이더 센서(310)는 FMCW 레이더 (Frequency Modulated Continuous- Wave Radio Detection And Ranging) 레이더로 구현될 수 있다. FMCW 레이더는 외부 노이즈에 강인한 특성을 나타낼 수 있다.
레이더 센서(310)의 처프 전송기(Chirp Transmitter)(311)는 시간에 따라 주파수가 변하는, 주파수 변조 신호(FM signal, Frequency Modulated signal)(302)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 처프 전송기(311)는 처프 신호(chirp signal)(301)를 주파수 변조함으로써, 주파수 변조 신호(302)를 생성할 수 있다. 처프 신호(301)는 시간에 따라 진폭(amplitude)이 선형적으로 증가하거나 감소하는 신호를 나타낼 수 있다. 처프 전송기(311)는 처프 신호(301)의 진폭에 대응하는 주파수를 가지는 주파수 변조 신호(302)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 주파수 변조 신호(302)는 처프 신호(301)의 진폭이 증가하는 구간에서는 점진적으로 주파수가 증가하는 파형을 나타낼 수 있고, 처프 신호(301)의 진폭이 감소하는 구간에서는 점진적으로 주파수가 감소하는 파형을 나타낼 수 있다. 처프 전송기(311)는 주파수 변조 신호(302)를 듀플렉서(312)로 전달할 수 있다.
레이더 센서(310)의 듀플렉서(duplexer)(312)는 안테나(313)를 통한 신호의 송신 경로 및 수신 경로를 결정할 수 있다. 예를 들어, 레이더 센서(310)가 주파수 변조 신호(302)를 방사하는 동안, 듀플렉서(312)는 처프 전송기(311)로부터 안테나(313)까지의 신호 경로를 형성할 수 있고, 형성된 신호 경로를 통해 주파수 변조 신호(302)를 안테나(313)로 전달한 후 외부로 방사할 수 있다.
레이더 센서(310)가 객체로부터 반사된 신호를 수신하는 동안, 듀플렉서(312)는 안테나(313)로부터 주파수 분석기(316)까지의 신호 경로를 형성할 수 있다. 안테나(313)는 방사된 신호가 장애물에 도달 후 반사되어 되돌아온 반사 신호를 수신할 수 있고, 레이더 센서(310)는 안테나(313)로부터 주파수 분석기(316)까지의 신호 경로를 통해 반사 신호를 주파수 분석기(316)로 전달할 수 있다.
주파수 믹서(frequency mixer)(314)는 수신된 신호로부터 주파수 변조(FM) 이전의 선형 신호(예를 들어, 원본 처프 신호)를 복조할 수 있다. 증폭기(315)는 복조된 선형 신호의 진폭을 증폭할 수 있다.
주파수 분석기(spectrum analyzer)(316)는 객체로부터 반사되어 들어오는 신호(308)와 방사된 처프 신호(301)를 비교할 수 있다. 주파수 분석기(316)는 방사된 처프 신호(301) 및 반사된 신호(308) 간의 주파수 차이를 검출할 수 있다. 방사된 처프 신호(301) 및 반사된 신호(308) 간의 주파수 차이는, 도 3에 도시된 그래프(309)에서, 방사된 처프 신호(301)의 진폭이 시간축을 따라 선형적으로 증가하는 구간 동안 일정한(constant) 차이를 나타낼 수 있고, 레이더 센서(310) 및 객체 간의 거리에 비례한다. 따라서, 레이더 센서(310) 및 객체 간의 거리는 방사된 처프 신호(301) 및 반사된 신호(308) 간의 주파수 차이로부터 도출(derive)될 수 있다. 주파수 분석기(316)는 분석된 정보를 레이더 데이터를 처리하는 장치의 프로세서로 전달할 수 있다.
예를 들어, 주파수 분석기(316)는 하기 수학식 1에 따라 레이더 센서(310) 및 객체 간의 거리를 계산할 수 있다.
[수학식 1]
상술한 수학식 1에서, R은 레이더 센서(310) 및 객체 간의 거리를 나타낸다 c는 광속을 나타낸다. T는 방사된 처프 신호(301)의 상승 구간의 시간 길이를 나타낸다. fb는 상승 구간 내 임의의 시점에서 방사된 처프 신호(301) 및 반사된 신호(308) 간의 주파수 차이로서, 비트 주파수(beat frequency)라고 부를 수 있다. B는 변조 대역폭을 나타낸다. 참고로, 비트 주파수 fb는 아래와 같은 수학식 2를 통해 도출될 수 있다.
[수학식 2]
상술한 수학식 2에서 fb는 비트 주파수를 나타내고, td는 방사된 처프 신호(301)의 방사 시점 및 반사된 신호(308)의 수신 시점 간의 시간 차이(예를 들어, 지연 시간)를 나타낸다.
일 실시예에 따르면 복수의 레이더 센서들이 차량의 여러 부위에 설치될 수 있고, 복수의 레이더 센서들에 의해 센싱된 정보를 기초로 레이더 데이터를 처리하는 장치가 차량의 전방위(all direction)에 대한 타겟 지점까지의 거리, 방향, 및 상대 속도를 계산할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 차량에 탑재될 수 있다. 차량은 레이더 센서들에 의해 수집된 정보에 기초하여 획득된 정보를 이용하여, 주행에 도움이 되는 다양한 기능(예를 들어, ACC(Adaptive Cruise Control), BSD(Blind Spot Detection), 및 LCA(lane change assistance) 등)을 제공할 수 있다.
복수의 레이더 센서들 각각은, 처프 신호(chirp signal)를 주파수 변조하여 외부로 방사하고, 타겟 지점으로부터 반사된 신호를 수신할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치의 프로세서는, 방사된 처프 신호 및 수신된 신호 간의 주파수 차이로부터 복수의 레이더 센서들 각각으로부터 타겟 지점까지의 거리를 결정할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 도래각(DoA, Direction of Arrival) 정보를 처리하는 방법을 도시한 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 데이터에 대해 MUSIC(Multiple Signal Classification) 알고리즘을 적용함으로써, 도래각 정보를 처리할 수 있다.
우선, 단계(410)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 샘플 공변량 행렬(sample covariance matrix)을 계산할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 센서의 개별 수신 채널에 의해 수신된 레이더 신호를 샘플링한 결과로부터 샘플 공변량 행렬을 계산할 수 있다.
그리고 단계(420)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 아이겐 분해(eigen decomposition)를 수행할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 상술한 샘플 공변량 행렬을 아이겐 분해함으로써, 아이겐 값들(eigenvalues) 및 아이겐 벡터들(eiegenvectors)을 계산할 수 있다.
이어서 단계(430)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 노이즈 공변량 행렬을 계산할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 샘플 공변량 행렬을 신호 성분 및 노이즈 성분으로 분리(divide)할 수 있다.
그리고 단계(440)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 공간 스펙트럼을 계산할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 노이즈 공변량 행렬을 이용하여, 공간 스펙트럼을 구성하고, 피크(peak)를 찾음으로써 도래각 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면 주변 맵의 분해능과 상술한 도래각 정보 획득을 위한 알고리즘 처리 시간은 서로 반비례하고, 분해능 수치가 작아져서 분해능이 좋아질 수록 도래각 정보를 계산하는데 소요되는 대부분의 시간은 공간 스펙트럼 계산 단계(440)가 차지할 수 있다. 레이더 이미지 맵을 처리하는 과정에 있어서, 도래각 정보 계산 및 공간 스펙트럼 계산 단계(440)가 전체의 90% 이상의 처리 시간을 요구하므로, 도래각 계산량을 최소화하거나, 증가를 방지할 필요가 있다.
다만, 상술한 MUSIC 알고리즘은 단순 예시로서, 설계에 따라 다른 기법이 레이더 데이터에 적용될 수도 있다. 예를 들어, CDBF(Conventional Digital Beamforming), Bartlett, 및 MVDR(Minimum Variance Distortionless Response) 등의 기법이 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 도래각 정보의 처리에 있어서 분해능을 설명하는 도면이다.
도 5은 임의의 객체(510)에 대해 각각 다른 분해능을 가지는 스티어링 정보에 기초하여 센싱된 결과를 도시한다. 도 5의 그리드 패턴(grid pattern)의 개별 칸(space)은 스티어링 정보에 포함된 후보 스티어링 벡터에 대응할 수 있다. 스티어링 정보가 보다 많은 후보 스티어링 벡터를 포함할수록, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 수신된 레이더 신호가 어느 방향으로부터 수신되었는지를 보다 정밀하게 식별할 수 있으므로, 보다 개선된 분해능의 센싱 결과를 획득할 수 있다.
예를 들어, 도 5의 좌측은 미세한 분해능을 가지는 스티어링 정보에 기초하여 센싱된 타겟 지점들(521)을 도시한다. 도 5의 가운데는 중간 분해능을 가지는 스티어링 정보에 기초하여 센싱된 타겟 지점들(522)을 도시한다. 도 5의 우측은 나쁜 분해능을 가지는 스티어링 정보에 기초하여 센싱된 타겟 지점들(523)을 도시한다. 스티어링 정보의 분해능이 작으면, 밀도가 높게(dense), 많은 후보 스티어링 벡터를 포함하므로 정확한 이미지가 획득될 수 있으나, 연산 복잡도가 증가할 수 있다. 스티어링 정보의 분해능이 크면, 밀도가 낮게(sparse), 적은 후보 스티어링 벡터를 포함하므로, 부정확한 이미지가 획득될 수 있으나, 연산 복잡도가 감소할 수 있다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치는 중요한 영역에 대해서는 미세한 분해능으로 객체(510)를 검출하면서도, 연산 복잡도가 감소된 방법을 수행할 수 있다. 아래 도 6 내지 도 13에서는 객체(510)가 존재할 것으로 예상되는 관심 영역에 대해서 후보 스티어링 벡터가 포커싱된 스티어링 정보를 이용함으로써, 레이더 데이터를 처리하는 장치가 개선된 분해능을 가지는 이미지를 낮은 연산 복잡도로 획득하는 동작을 설명한다.
도 6은 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
우선, 단계(610)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 이전에 생성된 레이더 이미지 맵에 기초하여, 관심 영역을 예측할 수 있다. 관심 각도 영역의 예측의 구체적인 내용은 하기 도 8에서 설명한다.
그리고 단계(620)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 예측된 관심 영역에 기초하여, 레이더 센서에 의해 센싱된 레이더 데이터의 식별에 사용되는 스티어링 정보를 조정할 수 있다. 스티어링 정보 조정의 구체적인 내용은 하기 도 9 내지 도 11에서 설명한다.
이어서 단계(630)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 조정된 스티어링 정보에 기초하여, 레이더 데이터에 대응하는 도래각 정보를 결정할 수 있다.
스티어링 정보는 국지적으로 조정된 분해능 정보와 함께 미리 설정되어 저장된 복수의 후보 스티어링 벡터의 집합을 포함할 수 있고, 각 후보 스티어링 벡터마다 고유한 값이 1:1 매핑될 수 있다. 예를 들어, 미리 저장된 복수의 후보 스티어링 벡터들은 위상 정보를 가지고, 각각의 후보 스티어링 벡터마다 매핑되는 고유한 값은 스티어링 각도(steering angle)인 경우, 레이더 데이터를 처리하는 장치는, 미리 저장된 복수의 후보 스티어링 벡터들 중에서, 수신된 레이더 데이터의 레이더 벡터에 대응하는 대상 스티어링 벡터를 결정할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 결정된 대상 스티어링 벡터에 매핑된 스티어링 각도를 출력할 수 있다.
대상 스티어링 벡터를 결정하는 구체적인 동작은, 예를 들어, 미리 저장된 복수의 후보 스티어링 벡터 중 레이더 벡터와 가장 적은 차이를 나타내는 스티어링 벡터(예를 들어, 레이더 벡터와의 유클리드 거리가 가장 작은 스티어링 벡터)를 대상 스티어링 벡터로 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 또는, 대상 스티어링 벡터를 결정하는 동작은, 레이더 벡터를 구성하는 여러 파라미터 중 특정 파라미터와 가장 유사한 파라미터를 가지는 후보 스티어링 벡터를 대상 스티어링 벡터로 결정하는 동작을 포함할 수도 있다. 이외에도 대상 스티어링 벡터를 결정하는 동작은, 다양한 방법으로 구현될 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 장치는 결정된 대상 스티어링 벡터에 매핑된 스티어링 각도(steering angle)를 레이더 데이터에 대응하는 도래각 정보로 결정할 수 있다.
스티어링 정보에서 관심 영역에 대해 후보 스티어링 벡터의 개수가 증가할수록 각 후보 스티어링 벡터가 지시하는 스티어링 각도가 세분화되므로, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 관심 영역에 대해 보다 개선된 각 분해능(angular resolving power) 단위, 거리 분해능 단위로 도래각 정보를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치는 도 6에서 상술한 방법을 통해, 자체 속도 추정에서의 오차 및 도플러 속도 추정 값의 부정확성에 따른 성능 열화를 방지할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 추정된 자체 속도 및 주변 객체의 도플러 속도 값이 오차를 포함하더라도, 레이더 이미지 맵에 기초한 관심 영역 예측 및 스티어링 정보 조정을 통해 해당 오차에 의한 영향을 최소화함으로써 주변에 대해 비교적 정확하게 레이더 이미지 맵을 업데이트할 수 있다. 더 나아가, 레이더 데이터를 처리하는 장치는, 레이더 센서로부터의 데이터 획득(acquisition) 주기와 관련해서, 레이더 센서 및 프로세서 간에 비교적 낮은 데이터 전송 대역폭(bandwidth)으로 고속 이동 시에도 정확한 레이더 이미지 맵을 생성할 수 있다. 국지적 분해능만 조정되고, 전반적인 분해능은 동일하여, 레이더 데이터를 처리하는데 소요되는 프로세싱 시간은 증가하지 않는 반면, 중요 객체 등이 존재하는 관심 영역에서는 국지적으로 분해능이 증가하기 때문이다.
도 7은 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 상세한 과정을 도시한 도면이다.
우선, 단계(710)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 타겟 지점까지의 거리를 검출하는 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 신호를 처리하여, 해당 레이더 신호를 반사시킨 타겟 지점까지의 거리를 식별할 수 있다.
그리고 단계(720)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 도래각 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 단계(770)에서 현재 프레임에 대해 조정된 스티어링 정보에 기초하여, 각 타겟 지점의 레이더 데이터를 식별할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는, 관심 영역에 포커싱된 후보 스티어링 벡터를 포함하는 스티어링 정보로부터, 레이더 데이터에 매칭하는 대상 스티어링 벡터를 식별할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 각 대상 거리에서 식별된 대상 스티어링 벡터에 대응하는 스티어링 각도를, 해당 레이더 데이터에 대한 도래각 정보로 결정할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 MUSIC 알고리즘, Bartlett 알고리즘, MVDR 알고리즘, 및 ESPIRT(Estimation of Signal Parameter via Rotational invariance Techniques) 등을 이용하여 도래각 정보를 추정할 수 있다.
이어서 단계(730)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 잠재적 객체를 검출할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 단계(720)에서 도래각 정보가 추정된 타겟 지점들 중 잠재적 객체(potential object)에 대응하는 타겟 지점을 선별하여 레이더 이미지 맵 업데이트에 적용할 수 있다. 잠재적 객체에 대응하는 타겟 지점은, 객체일 것으로 잠재적으로 예상되는 타겟 지점을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 센서의 시야각(FOV, field of view) 내의 타겟 지점을 선별할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 시야각을 벗어나는 타겟 지점을 단계(750)의 레이더 이미지 맵 업데이트로부터 배제할 수 있다. 다른 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는, 임의의 두 타겟 지점들이 서로에 대해 임계 유사도 이상 유사한 도달 방향 정보를 가지는 경우, 두 타겟 지점들 중 하나만 선별하고 나머지 하나를 배제할 수 있다. 두 타겟 지점들의 도달 방향 정보가 동일하거나 매우 유사하다면 두 타겟 지점들은 실질적으로 서로 동일한 지점이기 때문이다. 동일한 타겟 지점을 이용한 맵 생성은 레이더를 처리하는 장치의 연산 부하만 증가시키는 반면, 분해능을 개선시키지 않는다. 참고로, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 잠재적 객체 검출을 위해 CFAR(Constant false alarm rate) 검출 기법 등을 사용할 수 있다.
그리고 단계(740)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 타겟 지점들의 좌표를 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면 레이더 데이터를 처리하는 장치는 도래각 정보 및 장치의 자체 측위(ego localization)에 기초하여 주변 객체의 좌표 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 단계(730)에서 잠재적 객체로서 검출된 타겟 지점들은 레이더 센서를 기준으로 거리 축 및 도래각 축에 의해 정의되는 상대적 좌표를 가질 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 데이터에 의해 식별된 타겟 지점들의 상대적 좌표를 절대적 좌표로 변환할 수 있다.
그리고 단계(750)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 이미지 맵을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 단계(740)에서 획득된 주변 객체의 좌표 정보로부터 레이더 이미지 맵을 생성할 수 있다. 본 명세서에서 레이더 이미지 맵은 장치 주변에서 검출되는 타겟 지점들을 지시하는 맵으로서, 예를 들어, 타겟 지점들의 절대적 좌표를 지시할 수 있다. 레이더 이미지 맵은 복수의 칸들(spaces)을 포함하고, 복수의 칸들의 각각은 객체 점유 확률 또는 레이더 신호 수신 세기를 나타낼 수 있다. 객체 점유 확률은 각 칸이 지시하는 절대적 좌표를 임의의 객체가 점유할 확률을 나타낼 수 있다. 레이더 신호 수신 세기는 각 칸이 지시하는 절대적 좌표로부터 반사되어 수신된 신호의 세기를 나타낼 수 있다. 레이더 이미지 맵 중 객체 점유 확률을 지시하는 맵은 OGM(occupancy grid map)이라고 나타낼 수 있고, 레이더 신호 수신 세기를 지시하는 맵은 IGM(intensity grid map)이라고 나타낼 수 있다. 다만, 레이더 이미지 맵의 종류를 이로 한정하는 것은 아니다. 일 실시예에 따르면 레이더 데이터를 처리하는 장치는 현재 프레임에 대하여 도래각 정보로부터 장치의 주변 지점들에 대해 객체 점유 확률(object occupancy probability) 및 레이더 신호 수신 세기(radar signal reception intensity) 중 적어도 하나를 지시하는 맵을 현재 프레임에 대한 레이더 이미지 맵으로서 생성할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 도래각 정보에 기초하여 레이더 센서에 대한 레이더 스캔 이미지를 생성할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 복수의 레이더 센서들의 각각에 대해 생성된 레이더 스캔 이미지들에 기초하여, 레이더 데이터를 처리하는 장치의 주변 상황에 관한 레이더 이미지 맵을 생성할 수 있다.
또한, 단계(760)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 이전 프레임까지의 정보에 기초하여 현재 프레임에 대한 관심 영역을 예측할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 이전 프레임에서 객체가 검출된 영역을 포함하도록 현재 프레임에 대한 관심 영역을 설정할 수 있다. 이전 프레임에서 객체가 존재했다면 현재 프레임에서도 객체가 존재할 개연성이 있기 때문이다. 참고로, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 이전 프레임의 단계(720)에서 수집된 레이더 데이터로부터 이전 프레임에 대응하는 도래각 정보를 산출할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 이전 프레임의 단계(740)에서 이전 프레임에 대응하는 도래각 정보 및 장치의 자체 측위(ego localization)에 기초하여 이전 프레임에 대응하는 주변 객체의 좌표 정보를 생성할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 이전 프레임의 단계(740)에서 이전 프레임에 대응하는 주변 객체의 좌표 정보를 계산하고, 이전 프레임의 단계(750)에서 이전 프레임에 대응하는 주변 객체의 좌표 정보로부터 이전 프레임까지의 레이더 이미지 맵을 업데이트할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 현재 프레임의 단계(760)에서 이전 프레임까지의 레이더 이미지 맵에 기초하여 현재 프레임에 대한 관심 영역을 예측할 수 있다.
그리고 단계(770)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 스티어링 정보를 조정할 수 있다. 일 실시예에 따르면 레이더 데이터를 처리하는 장치는 관심 영역 포커싱 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는, 예측된 관심 영역에 포커싱함으로써 국지적으로 레이더 데이터의 프로세싱 분해능을 감소시킬 수 있다. 관심 영역에 기초한 스티어링 정보의 조정의 예시로서, 각도 분해능의 조정은 하기 도 9, 거리 분해능의 조정은 하기 도 10, 도플러 속도 분해능의 조정은 하기 도 11에서 설명한다.
도 8은 일 실시예에 따른 관심 영역의 예측을 설명하는 도면이다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치는 도 7에서 상술한 바와 같이 이전 프레임까지의 레이더 이미지 맵(810)을 생성 또는 업데이트할 수 있다. 도 8에서 레이더 이미지 맵(810)은 그리드 패턴으로 구분되는 복수의 칸들에서 객체 점유 확률 또는 신호 수신 세기를 지시하는 맵으로 도시되었으나, 이로 한정하는 것은 아니고, 레이더 이미지 맵(810)은 포인트 클라우드 방식 등으로 생성될 수도 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 이미지 맵(810)으로부터 객체를 검출할 수 있다. 도 8에서는 제1 객체(811) 및 제 2객체(812)가 검출될 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 검출된 객체가 차지하는 영역을 포함하도록 관심 영역을 예측할 수 있다. 예를 들어, 도 8에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 제1 관심 영역(821) 및 제2 관심 영역(822)을 예측할 수 있다.
참고로, 레이더 센서(891)는, 차량(890)의 길이 방향과 다른 방향을 바라보는 시야각으로 설치될 수 있다. 레이더 센서(891)에 의해 획득되는 정보의 양을 최대화하기 위해서는, 레이더 센서(891)가 기기(예를 들 ,차량(890) 등)의 진행 방향(895)과 다른 각도를 바라보도록 배치되어야 한다. 도 8에서는 차량(890)의 진행 방향(895)을 기준으로 사선을 바라보도록 레이더 센서(891)가 배치되었으며, 레이더 이미지 맵(810)은 레이더 센서(891)의 시야각을 커버하도록 생성될 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 센서(891)의 최대 센싱 거리를 복수의 거리들(830)로 나눌 수 있고, 복수의 거리들(830) 각각에 대해 도래각 정보를 산출할 수 있다. 도 8에서 복수의 거리들(830)은 거리 분해능 단위 2m에 따라 구분되고, 각각 레이더 센서로부터 10m, 12m, 14m, 16m, 18m, 20m인 것으로 도시되었다. 복수의 거리들(830) 각각에 대해 도래각 정보를 산출하는 동작은 아래 도 9에서 설명한다.
도 9는 일 실시예에 따른 스티어링 정보에서 복수의 거리들 별로 스티어링 벡터를 할당하는 동작을 설명하는 도면이다.
일 실시예에 따르면 레이더 데이터를 처리하는 장치는 스티어링 정보에 포함된 미리 결정된 개수의 후보 스티어링 벡터들을 관심 영역에 기초하여 하나 이상의 대상 거리 별로 할당할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 도 9에 도시된 바와 같이 도래각 산출의 대상이 되는 대상 거리들을 균등한 거리 분해능(도 9에서는 2m)에 따라 선택할 수 있고, 각 대상 거리들의 각각에 대해 동일한 개수의 후보 스티어링 벡터들을 할당할 수 있다. 각 대상 거리에서 후보 스티어링 벡터는 균등한 각도 분해능에 따라 배치될 수도 있으나, 관심 영역에 기초하여 국지적으로 조정된 각도 분해능에 따라 배치될 수도 있다.
예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 스티어링 정보에서 대상 거리 별로 후보 스티어링 벡터들의 분포를 조정함으로써 관심 영역에 후보 스티어링 벡터를 집중적으로 배치할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 스티어링 정보에서 관심 영역에 속하는 후보 스티어링 벡터의 개수를 증가시킬 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 스티어링 정보에서 관심 영역 외의 나머지 영역에 속하는 후보 스티어링 벡터의 개수를 감소시킬 수 있다.
도 9에서 복수의 대상 거리들(930)은 12m, 14m, 16m, 18m로 도시된다. 이전 프레임까지의 레이더 이미지 맵에 따르면 객체는 R=14m인 거리(932) 및 R=16m인 거리(933)에 존재한다. 따라서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 R=14m인 거리(932) 및 R=16m인 거리(933)를 포함하도록 관심 영역들을 예측할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 각 대상 거리에서 관심 영역에 대응하는 각도 범위(942, 943)에 후보 스티어링 벡터를 집중적으로 할당하고, 나머지 영역에 대해서는 적은 개수의 후보 스티어링 벡터를 할당할 수 있다.
예를 들어, 도 9에서 제1 대상 거리(예를 들어, R=14m)에서 제1 관심 영역에 대응하는 제1 각도 범위(942) 및 제2 대상 거리(예를 들어, R=16m)에서 제2 관심 영역에 대응하는 제2 각도 범위(943)에 배치된 후보 스티어링 벡터들 간의 국지적 각도 분해능은, 나머지 각도 범위에 배치된 후보 스티어링 벡터들 간의 국지적 각도 분해능보다 더 미세할 수 있다. 아울러, 각 대상 거리 별로 할당되는 후보 스티어링 벡터들의 개수는 동일할 수 있고, 전체 분해능은 동일하면서 국지적으로 일부 영역에 분해능만 조정될 수 있다.
참고로, 도 9에서 설명되는 후보 스티어링 벡터는, 도 9에 도시된 화살표가 지시하는 방향에 대응하는 스티어링 각도에 따라 상술한 수학식 2의 벡터로 구성될 수 있다.
또한, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 이전 프레임에서 객체가 검출되지 않았던 거리에서 새로운 잠재적 객체가 검출된 경우에 응답하여, 새로운 잠재적 객체가 검출된 거리에 기본 각도 분해능으로 후보 스티어링 벡터를 스티어링 정보에 할당할 수 있다. 예를 들어, 도 9에서 R=12m인 거리(931) 및 R=18m인 거리(934)에서는 이전 프레임에서 객체가 검출되지 않았으므로, 해당 거리들(931, 934)은 관심 영역 외의 나머지 영역에 속한다. 따라서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 R=12m 및 R=18m인 대상 거리들에 대해서는 기본 각도 분해능으로 균등하게 후보 스티어링 벡터(941, 944)를 할당할 수 있다.
스티어링 정보 조정이 완료된 후, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 스티어링 정보에서 레이더 센서의 최대 센싱 거리 내에서 복수의 대상 거리들마다 복수의 후보 스티어링 벡터들 중 센싱된 레이더 데이터에 매칭되는 대상 스티어링 벡터를 검색할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 검색된 대상 스티어링 벡터에 매핑된 스티어링 각도(steering angle)를 레이더 데이터에 대응하는 도래각 정보로 결정할 수 있다.
다만, 레이더 데이터를 처리하는 장치가 항상 모든 대상 거리들에 대해 도래각 정보를 결정하는 것으로 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 조정된 스티어링 정보에서 도래각 산출의 대상이 되는 대상 거리들 중 현재 프레임에서 객체가 검출되지 않은 대상 거리에 대해 도래각 정보의 결정을 스킵(skip)할 수 있다.
또한, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 이전 프레임의 레이더 이미지 맵에서 객체가 검출되지 않은 경우에 응답하여, 스티어링 정보에서 기본 분해능으로 거리들을 선택하고 선택된 거리들에 후보 스티어링 벡터들을 배치할 수도 있다. 따라서, 이전 프레임의 레이더 이미지 맵에서 주변에 객체가 검출되지 않았던 경우, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 기본 거리 분해능 및 기본 각도 분해능으로 스티어링 정보에 포함되는 후보 스티어링 벡터들을 구성할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 스티어링 정보에서 복수의 거리들의 거리 분해능을 국지적으로 조정하는 동작을 설명하는 도면이다.
일 실시예에 따르면 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 센서의 최대 센싱 거리 내에서 도래각 산출의 대상이 되는 복수의 대상 거리들(a plurality of target distances subject to DoA calculation)을 관심 영역(1020)에 기초하여 선택할 수 있다. 예를 들어 ,레이더 데이터를 처리하는 장치는 복수의 대상 거리들의 분포를 조정함으로써 관심 영역에 후보 스티어링 벡터(1040)를 집중적으로 배치할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 스티어링 정보에서 관심 영역에 대응하는 범위에 대해 도래각 산출의 대상이 되는 복수의 대상 거리들의 개수를 증가시킬 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 스티어링 정보에서 관심 영역 외의 나머지 영역에 대응하는 범위에 대해 도래각 산출의 대상이 되는 복수의 대상 거리들의 개수를 감소시킬 수 있다.
예를 들어, 도 10에 도시된 바와 같이, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 도래각을 산출할 복수의 대상 거리들(1030)을 선택할 때, 관심 영역(1020)에 대응하는 거리들(1031)을 집중적으로 선택할 수 있다. 나머지 영역에 대응하는 거리들의 개수는 감소되고, 관심 영역(1020)에 대응하는 거리들(1031)의 개수가 증가될 수 있다. 관심 영역(1020)은 앞서 설명한 바와 같이 이전 레이더 이미지 맵에서 객체(1010)가 검출된 영역을 포함하도록 예측될 수 있다.
이후, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 스티어링 정보에서 선택된 복수의 대상 거리들 별로 미리 결정된 개수의 후보 스티어링 벡터(1040)를 관심 영역에 기초하여 할당할 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 도플러 속도의 산출을 설명하는 도면이다.
단계들(1110, 1120, 1140, 1150, 1160, 1170)에서는 각각 도 7에서 설명한 단계들(710, 720, 740, 750, 760, 770)과 유사한 동작이 수행될 수 있다. 다만, 도 7에서 단계(730)의 객체 검출 동작은 단계(720)의 도래각 정보 결정 동작 이전에 수행되는 것으로 도시되었는데, 이로 한정하는 것은 아니고, 도 11에 도시된 바와 같이 단계(1130)의 객체 검출 동작은 단계(1120)의 도래각 정보 결정 동작 이후에 수행될 수 있다. 객체 검출 동작의 선후에 따라, 도래각 정보 결정 동작에 전달되는 객체 검출 결과의 데이터 포맷 및 좌표 변환에 전달되는 객체 검출 결과의 데이터 포맷은 달라질 수 있다. 또한, 단계(1145)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 자체 측위(ego localization) 동작을 수행함으로써, 장치의 현재 위치의 절대적 좌표를 결정할 수 있다. 따라서 단계(1140)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 단계(1145)의 자체 측위 결과에 기초하여, 잠재적 객체들의 좌표를 변환할 수 있다.
일 실시예에 따르면 단계(1150)에서 업데이트된 레이더 이미지 맵은 도플러 속도를 산출하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 단계(1180)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 도래각 정보에 기초하여 도플러 속도 정보를 산출할 수 있다. 이 때, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 이미지 맵에 기초하여 예측된 관심 영역에 기초하여 도플러 속도 정보의 국지적 분해능을 조정할 수 있다. 예를 들어, 도플러 맵(1190)은 임의의 레이더 센서에 의해 센싱된 타겟 지점들의 도플러 정보(예를 들어, 도플러 속도 값)를 나타내는 맵일 수 있다. 도플러 맵에서, 가로 축은 도플러 값, 세로 축은 타겟 지점까지의 거리를 나타낼 수 있다. 도플러 값은, 도플러 속도로서 레이더 센서를 기준으로 타겟 지점의 상대 속도(타겟 지점의 속도 및 레이더 센서의 속도 차이)를 나타낼 수 있다. 이러한 도플러 맵은 레이더 센서에 의해 방사된 신호 및 반사된 신호 간의 주파수 차이에 기초하여 생성될 수 있다. 다만, 도플러 맵의 형태는 이로 한정하는 것은 아니고, 설계에 따라 변경될 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 장치는 도플러 축에서, 관심 영역(1191)에 해당하는 도플러 범위(1192, 1193)의 도플러 속도 분해능이 감소되고, 나머지 범위의 도플러 속도 분해능이 증가되도록 도 11에 도시된 바와 같이 도플러 속도 분해능을 국지적으로 조정할 수 있다. 따라서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 관심 영역(1191)에 해당하는 도플러 범위(1192, 1193)에 대해서는 보다 미세한 단위로 도플러 속도를 결정할 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따라 관심 영역 예측 결과에 따라 국지적 거리 분해능을 조정하는 동작을 설명하는 도면이다.
일 실시예에 따르면 레이더 데이터를 처리하는 장치는 이전에 생성된 레이더 이미지 맵(radar image map)에 기초하여, 단계(1260)에서 관심 영역을 예측할 수 있다.
그리고 단계(1270)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 예측된 관심 영역에 기초하여, 레이더 센서에 의해 센싱된 레이더 데이터에 대한 국지적 거리 분해능을 조정할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 도 10에서 상술한 바와 유사하게 관심 영역에 대응하는 거리 범위에 대해서는 거리 프로세싱(range processing)을 제1 차원으로 수행하고, 나머지 영역에 대응하는 거리 범위에 대해서는 제1 차원보다 낮은 제2 차원으로 수행할 수 있다. 참고로, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 거리 검출에 있어서 전체 거리 분해능을 일정하게 유지할 수 있고, 따라서 프로세싱 성능을 유지할 수 있다.
이어서 단계(1210)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 조정된 국지적 거리 분해능에 기초하여, 레이더 데이터가 반사된 타겟 지점까지의 거리를 검출할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 관심 영역에 대응하는 타겟 지점으로부터 반사된 레이더 데이터에 대해, 감소된 거리 분해능의 단위로 타겟 지점까지의 거리를 검출할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 나머지 영역에 대응하는 타겟 지점으로부터 반사된 레이더 데이터에 대해, 증가된 거리 분해능의 단위로 타겟 지점까지의 거리를 검출할 수 있다. 따라서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 상술한 단계(1270)에서 조정된 국지적 거리 분해능에 따라 관심 영역에 대해서는 나머지 영역보다 정밀한 거리 측정 결과를 생성할 수 있다.
이후 단계(1250)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 타겟 지점까지의 검출된 거리에 기초하여 다양한 레이더 관련 정보(예를 들어, 도래각 정보, 타겟 지점의 좌표 등)를 산출하고, 산출된 레이더 관련 정보에 기초하여 레이더 이미지 맵을 업데이트할 수 있다. 레이더 이미지 맵은 도 1 내지 도 11에서 상술한 바에 따라 생성 또는 업데이트될 수 있으나, 이로 한정하는 것은 아니다.
다만, 도 12의 동작을 이로 한정하는 것은 아니고, 도 1 내지 도 11에서 설명한 동작들 중 적어도 하나와 시계열적으로 또는 병렬적으로 수행될 수 있다.
도 13은 다른 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치의 구성을 설명하는 블록도이다.
도 13를 참조하면, 컴퓨팅 장치(1300)는 위에서 설명한 레이더 데이터를 처리하는 방법을 이용하여 레이더 데이터를 처리하는 장치이다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(1300)는 도 2에서 설명된 장치(200)에 대응할 수 있다. 컴퓨팅 장치(1300)는, 예를 들어 이미지 처리 장치, 스마트폰, 웨어러블 기기(wearable device), 태블릿 컴퓨터, 넷북, 랩탑, 데스크탑, PDA(personal digital assistant), HMD(head mounted display)일 수 있다.
도 13를 참조하면, 컴퓨팅 장치(1300)는 프로세서(1310), 저장 장치(1320), 카메라(1330), 입력 장치(1340), 출력 장치(1350) 및 네트워크 인터페이스(1360)를 포함할 수 있다. 프로세서(1310), 저장 장치(1320), 카메라(1330), 입력 장치(1340), 출력 장치(1350) 및 네트워크 인터페이스(1360)는 통신 버스(1370)를 통해 서로 통신할 수 있다.
프로세서(1310)는 컴퓨팅 장치(1300) 내에서 실행하기 위한 기능 및 인스트럭션들을 실행한다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 저장 장치(1320)에 저장된 인스트럭션들을 처리할 수 있다. 프로세서(1310)는 도 1 내지 도 12를 통하여 전술한 하나 이상의 동작을 수행할 수 있다.
저장 장치(1320)는 프로세서의 실행에 필요한 정보 내지 데이터를 저장한다. 저장 장치(1320)는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 판독가능한 저장 장치를 포함할 수 있다. 저장 장치(1320)는 프로세서(1310)에 의해 실행하기 위한 인스트럭션들을 저장할 수 있고, 컴퓨팅 장치(1300)에 의해 소프트웨어 또는 애플리케이션이 실행되는 동안 관련 정보를 저장할 수 있다.
카메라(1330)는 복수의 이미지 프레임들로 구성되는 이미지를 캡쳐할 수 있다. 예를 들어, 카메라(1330)는 프레임 이미지를 생성할 수 있다.
입력 장치(1340)는 촉각, 비디오, 오디오 또는 터치 입력을 통해 사용자로부터 입력을 수신할 수 있다. 입력 장치(1340)는 키보드, 마우스, 터치 스크린, 마이크로폰, 또는 사용자로부터 입력을 검출하고, 검출된 입력을 전달할 수 있는 임의의 다른 장치를 포함할 수 있다.
출력 장치(1350)는 시각적, 청각적 또는 촉각적인 채널을 통해 사용자에게 컴퓨팅 장치(1300)의 출력을 제공할 수 있다. 출력 장치(1350)는 예를 들어, 디스플레이, 터치 스크린, 스피커, 진동 발생 장치 또는 사용자에게 출력을 제공할 수 있는 임의의 다른 장치를 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스(1360)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 외부 장치와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면 출력 장치(1350)는 레이더 데이터를 처리한 결과 등을 시각 정보(visual information), 청각 정보(auditory information), 및 촉각 정보(haptic information) 중 적어도 하나를 이용하여 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(1300)가 차량에 장착된 경우, 컴퓨팅 장치(1300)는 레이더 이미지 맵을 디스플레이를 통해 시각화할 수 있다. 다른 예를 들어, 컴퓨팅 장치(1300)는 레이더 이미지 맵에 기초하여 장치(1300)가 장착된 차량의 속도, 가속도, 및 조향 중 적어도 하나를 변경할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 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 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다.　 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.　　
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
200: 레이더 데이터를 처리하는 장치
210: 레이더 센서
220: 프로세서

Claims (24)

  1. 레이더 데이터를 처리하는 방법에 있어서,
    이전에 생성된 레이더 이미지 맵(radar image map)에 기초하여, 관심 영역을 예측하는 단계;
    상기 예측된 관심 영역에 기초하여, 레이더 센서에 의해 센싱된 레이더 데이터의 식별에 사용되는 스티어링 정보를 조정하는 단계;
    상기 조정된 스티어링 정보에 기초하여, 상기 레이더 데이터에 대응하는 도래각(DoA, Direction-of-Arrival) 정보를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 스티어링 정보를 조정하는 단계는,
    상기 스티어링 정보에 포함된 미리 결정된 개수의 후보 스티어링 벡터들의 분포를 조정함으로써 상기 관심 영역에 후보 스티어링 벡터를 집중적으로 배치하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 배치하는 단계는,
    상기 스티어링 정보에서 상기 관심 영역에 속하는 후보 스티어링 벡터의 개수를 증가시키는 단계; 및
    상기 스티어링 정보에서 상기 관심 영역 외의 나머지 영역에 속하는 후보 스티어링 벡터의 개수를 감소시키는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 스티어링 정보를 조정하는 단계는,
    상기 레이더 센서의 최대 센싱 거리 내에서 도래각 산출의 대상이 되는 복수의 대상 거리들(a plurality of target distances subject to DoA calculation)을 상기 관심 영역에 기초하여 선택하는 단계; 및
    상기 스티어링 정보에서 상기 선택된 복수의 대상 거리들 별로 미리 결정된 개수의 후보 스티어링 벡터들을 상기 관심 영역에 기초하여 할당하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 복수의 대상 거리들을 상기 관심 영역에 기초하여 선택하는 단계는,
    상기 복수의 대상 거리들의 분포를 조정함으로써 상기 관심 영역에 후보 스티어링 벡터를 집중적으로 배치하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 복수의 대상 거리들을 상기 관심 영역에 기초하여 선택하는 단계는,
    상기 스티어링 정보에서 상기 관심 영역에 대응하는 범위에 대해 상기 도래각 산출의 대상이 되는 복수의 대상 거리들의 개수를 증가시키는 단계; 및
    상기 스티어링 정보에서 상기 관심 영역 외의 나머지 영역에 대응하는 범위에 대해 상기 도래각 산출의 대상이 되는 복수의 대상 거리들의 개수를 감소시키는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 도래각 정보를 결정하는 단계는,
    상기 스티어링 정보에서 레이더 센서의 최대 센싱 거리 내에서 복수의 대상 거리들마다 복수의 후보 스티어링 벡터들 중 상기 센싱된 레이더 데이터에 매칭되는 대상 스티어링 벡터를 검색하는 단계;
    상기 검색된 대상 스티어링 벡터에 매핑된 스티어링 각도(steering angle)를 상기 레이더 데이터에 대응하는 도래각 정보로 결정하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 스티어링 정보를 조정하는 단계는,
    이전 프레임에서 객체가 검출되지 않았던 거리에서 새로운 잠재적 객체가 검출된 경우에 응답하여, 상기 새로운 잠재적 객체가 검출된 거리에 기본 각도 분해능으로 후보 스티어링 벡터를 상기 스티어링 정보에 할당하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 도래각 정보를 결정하는 단계는,
    상기 조정된 스티어링 정보에서 도래각 산출의 대상이 되는 대상 거리들 중 현재 프레임에서 객체가 검출되지 않은 대상 거리에 대해 상기 도래각 정보의 결정을 스킵(skip)하는 단계
    를 더 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 도래각 정보에 기초하여 도플러 속도 정보를 산출하는 단계
    를 더 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 도플러 속도 정보를 산출하는 단계는,
    상기 예측된 관심 영역에 기초하여 상기 도플러 속도 정보의 국지적 분해능을 조정하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 관심 영역을 예측하는 단계는,
    이전 프레임에서 수집된 레이더 데이터로부터 이전 프레임에 대응하는 도래각 정보를 산출하는 단계;
    상기 이전 프레임에 대응하는 도래각 정보 및 장치의 자체 측위(ego localization)에 기초하여 이전 프레임에 대응하는 주변 객체의 좌표 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 이전 프레임에 대응하는 주변 객체의 좌표 정보로부터 생성된 상기 이전 프레임까지의 레이더 이미지 맵에 기초하여 현재 프레임에 대한 상기 관심 영역을 예측하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    현재 프레임에 대하여 상기 도래각 정보로부터 장치의 주변 지점들에 대해 객체 점유 확률(object occupancy probability) 및 레이더 신호 수신 세기(radar signal reception intensity) 중 적어도 하나를 지시하는 맵을 상기 현재 프레임에 대한 레이더 이미지 맵으로서 생성하는 단계
    를 더 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 레이더 이미지 맵을 디스플레이를 통해 시각화하는 단계
    를 더 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 레이더 이미지 맵에 기초하여 레이더 데이터를 처리하는 장치가 장착된 차량의 속도, 가속도, 및 조향 중 적어도 하나를 변경하는 단계
    를 더 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 스티어링 정보를 조정하는 단계는,
    이전 프레임의 레이더 이미지 맵에서 객체가 검출되지 않은 경우에 응답하여, 상기 스티어링 정보에서 기본 분해능으로 거리들을 선택하고 상기 선택된 거리들에 후보 스티어링 벡터들을 배치하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  18. 제1항에 있어서,
    상기 레이더 센서는,
    차량의 길이 방향과 다른 방향을 바라보는 시야각으로 설치되는,
    레이더 데이터를 처리하는 방법.
  19. 레이더 데이터를 처리하는 방법에 있어서,
    이전에 생성된 레이더 이미지 맵(radar image map)에 기초하여, 관심 영역을 예측하는 단계;
    상기 예측된 관심 영역에 기초하여, 레이더 센서에 의해 센싱된 레이더 데이터에 대한 국지적 거리 분해능을 조정하는 단계; 및
    상기 조정된 국지적 거리 분해능에 기초하여, 상기 레이더 데이터가 반사된 타겟 지점까지의 거리를 검출하는 단계
    를 포함하고,
    상기 국지적 거리 분해능을 조정하는 단계는,
    거리 검출에 있어서 전체 거리 분해능을 일정하게 유지하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 국지적 거리 분해능을 조정하는 단계는,
    상기 레이더 센서의 최대 센싱 거리 내에서 상기 관심 영역에 대해 거리 분해능을 감소시키는 단계; 및
    상기 관심 영역 이외의 나머지 영역에 대해 거리 분해능을 증가시키는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 거리를 검출하는 단계는,
    상기 관심 영역에 대응하는 타겟 지점으로부터 반사된 레이더 데이터에 대해, 상기 감소된 거리 분해능의 단위로 타겟 지점까지의 거리를 검출하는 단계; 및
    상기 나머지 영역에 대응하는 타겟 지점으로부터 반사된 레이더 데이터에 대해, 상기 증가된 거리 분해능의 단위로 타겟 지점까지의 거리를 검출하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  22. 삭제
  23. 제1항 및 제4항 내지 제21항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 명령어를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  24. 레이더 데이터를 처리하는 장치에 있어서,
    레이더 데이터를 센싱하는 레이더 센서; 및
    이전에 생성된 레이더 이미지 맵에 기초하여, 관심 영역을 예측하고, 상기 예측된 관심 영역에 기초하여, 상기 레이더 데이터의 식별에 사용되는 스티어링 정보를 조정하며, 상기 조정된 스티어링 정보에 기초하여 상기 레이더 데이터에 대응하는 도래각 정보를 결정하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 스티어링 정보에 포함된 미리 결정된 개수의 후보 스티어링 벡터들의 분포를 조정함으로써 상기 관심 영역에 후보 스티어링 벡터를 집중적으로 배치하는,
    레이더 데이터를 처리하는 장치.
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