KR102673140B1 - 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템 및 방법 - Google Patents

주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102673140B1
KR102673140B1 KR1020190156566A KR20190156566A KR102673140B1 KR 102673140 B1 KR102673140 B1 KR 102673140B1 KR 1020190156566 A KR1020190156566 A KR 1020190156566A KR 20190156566 A KR20190156566 A KR 20190156566A KR 102673140 B1 KR102673140 B1 KR 102673140B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
curvature
vehicle
preceding vehicles
vehicles
calculated
Prior art date
Application number
KR1020190156566A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210067199A (ko
Inventor
최광일
Original Assignee
현대모비스 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대모비스 주식회사 filed Critical 현대모비스 주식회사
Priority to KR1020190156566A priority Critical patent/KR102673140B1/ko
Priority to US17/095,680 priority patent/US20210163001A1/en
Priority to DE102020131444.2A priority patent/DE102020131444A1/de
Priority to CN202011374716.XA priority patent/CN112885143B/zh
Publication of KR20210067199A publication Critical patent/KR20210067199A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102673140B1 publication Critical patent/KR102673140B1/ko

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/14—Adaptive cruise control
    • B60W30/16—Control of distance between vehicles, e.g. keeping a distance to preceding vehicle
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R21/013—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over
    • B60R21/0134—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to imminent contact with an obstacle, e.g. using radar systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
    • B60W10/20—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of steering systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/10—Path keeping
    • B60W30/12—Lane keeping
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions
    • B60W40/072—Curvature of the road
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/408—Radar; Laser, e.g. lidar
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/18—Steering angle
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/30—Road curve radius
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)

Abstract

본 기술은 ADAS 주행 편의 시스템을 장착한 차량이 교차로 구간에서 회전할 때, 카메라로 촬영된 차선의 View Range가 짧아지고 곡률이 과대하게 나오는 현상으로 인해 차선 인식에 의한 곡률 신호를 신뢰하지 못할 경우, 복수의 선행 차량의 위치 정보를 기반으로 각각의 곡률 정보를 계산하고, 계산된 복수의 곡률 정보의 평균값을 도출해내어 선행 차량들의 평균적인 곡률을 추정하며, 카메라로 촬영된 차선의 View Range가 짧은 영역에서, 추정된 선행 차량들의 곡률 정보를 대신 사용하여 곡률 정보를 보정함으로써 ADAS 주행 편의 시스템의 오 제어를 방지하고 ADAS 주행 편의 시스템의 활용도를 증가시킬 수 있는 효과가 있다.

Description

주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템 및 방법{CORRECTION SYSTEM FOR CURVATURE INFORMATION USING NEIGHBORING VEHICLES AND METHOD THEREOF}
본 발명은 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 교차로 구간에서 회전할 때 선행 차량들의 위치정보를 활용하여 곡률 정보를 보정함으로써, ADAS 주행 편의 시스템의 오 제어를 방지하도록 하고 ADAS 주행 편의 시스템의 활용도를 높일 수 있도록 하는 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
ADAS(Advanced Driving Assistance System)는 첨단 감지 센서를 이용하여 시각적, 청각적, 촉각적 요소를 통해 운전자가 인지하는 것과 동일한 개념으로 충돌 위험을 감지하여 운전자에게 사고 위험을 경고하고 전방/측면 충돌 회피를 위한 속도를 감속하거나 긴급 제동을 적극적으로 수행하는 차량의 안전장치이다.
ADAS는 기능에 따라 다양한 종류로 구분될 수 있다.
전방 충돌 경고 시스템(Forward Collision Warning System, FCW)은 주행 차선의 전방에서 동일한 방향으로 주행 중인 자동차를 감지하여 전방 자동차와의 충돌 회피를 목적으로 운전자에게 시각적, 청각적, 촉각적 경고를 주기 위한 시스템이다.
자동 비상 제동 시스템(Advanced Emergency Braking System, AEBS)은 주행 차선의 전방에 위치한 자동차와의 충돌 가능성을 감지하여 운전자에게 경고를 주고 운전자의 반응이 없거나 충돌이 불가피하다고 판단되는 경우, 충돌을 완화 및 회피 시킬 목적으로 자동차를 자동적으로 제동 시키기 위한 시스템이다.
적응 순항 제어 시스템(Adaptive Cruise Control, ACC)은 운전자가 설정한 속도로 차량이 자율적으로 주행하는 시스템으로써, 자율주행 중 운전자가 설정한 속도 이하로 주행하는 선행 차량이 등장 할 경우에 교통 흐름을 방해하지 않게 선행 차량을 추종하여 차량이 주행할 수 있도록 제어하기 위한 시스템이며, 주행 중 교차로 등에 정지되어 있는 선행 차량을 만날 경우에 자동으로 차량을 정지시켰다가 선행 차량이 출발할 경우에 자동으로 출발할 수 있는 기능을 제공하는 시스템이다.
이 밖에 ADAS는 차선이탈 경고 시스템(Lane Departure Warning System, LDWS), 차선 유지 보조 시스템(Lane Keeping Assist System, LKAS), 사각지대 감시장치(Blind Spot Detection, BSD), 후방 충돌 경고 시스템(Rear-end Collision Warning System, RCW) 및 자동 주차 보조 시스템(Smart Parking Assist System, SPAS) 등이 있다.
그러나, 교차로 구간에서 차량이 회전할 때, 차선의 View Range가 짧아지며, 곡률이 과대하게 나오는 현상이 존재하였다. 곡률이 과대하게 나올 경우, ADAS 주행 편의 시스템은 오 제어가 발생하는 확률이 증가하는 문제점이 있었다.
대한민국 공개특허공보 공개번호 제10-2017-0105305호
본 발명의 실시예는 ADAS 주행 편의 시스템을 장착한 차량이 교차로 구간에서 회전할 때, 카메라로 촬영된 차선의 View Range가 짧아지고 곡률이 과대하게 나오는 현상으로 인해 차선 인식에 의한 곡률 신호를 신뢰하지 못할 경우, 복수의 선행 차량의 위치 정보를 기반으로 각각의 곡률 정보를 계산하고, 계산된 복수의 곡률 정보의 평균값을 도출해내어 선행 차량들의 평균적인 곡률을 추정하며, 카메라로 촬영된 차선의 View Range가 짧은 영역에서, 추정된 선행 차량들의 곡률 정보를 대신 사용하여 곡률 정보를 보정함으로써 ADAS 주행 편의 시스템의 오 제어를 방지하고 ADAS 주행 편의 시스템의 활용도를 증가시킬 수 있는 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템은 소정 각도 범위의 뷰 레인지를 가지며 자차량의 전방 차선 또는 선행 차량을 촬영하고, 상기 선행 차량의 심도 영상을 제공하는 전방관측센서, 상기 뷰 레인지가 일정 범위 이하로 짧아져 차선 인식 곡률 신호의 신뢰도가 소정 값을 만족하지 않는 경우, 선행 차량들의 위치 정보를 획득하고, 상기 선행 차량들의 위치 정보를 기반으로 상기 선행 차량들의 곡률을 각각 계산하고, 계산된 상기 선행 차량들의 곡률의 평균값을 계산하여 최종 곡률을 추정하는 곡률산출부 및 상기 최종 곡률을 상기 자차량에 적용하여 주행 편의 시스템에 이용되는 곡률 정보가 보정되도록 제어하는 주행제어부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 전방관측센서는, 상기 자차량의 전방 차선 또는 상기 선행 차량을 촬영하여 YUV 영상을 제공하는 카메라와, 상기 선행 차량의 심도 영상을 제공하는 라이다 센서를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 곡률산출부는, 상기 전방관측센서를 통해 촬영된 곡선 차선에 기반하여 제1곡률을 산출하는 차선검출부, 상기 전방관측센서를 통해 촬영된 1대의 선행 차량의 궤적에 기반하여 제2곡률을 산출하는 물체인식부 및 상기 제1곡률과 상기 제2곡률을 통해 곡선 차선의 평균 곡률을 추정하는 곡률계산부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 곡률산출부는, 상기 전방관측센서를 통해 촬영된 곡선 차선에 기반하여 제1곡률을 산출하는 차선검출부, 상기 전방관측센서를 통해 촬영된 복수의 선행 차량의 궤적에 기반하여 복수의 제2곡률을 각각 산출 후, 상기 자차량의 위치를 기준으로 상기 선행 차량들의 상대 위치 정보를 각각 산출하는 물체인식부 및 상기 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점으로부터 상기 복수의 선행 차량까지의 제3곡률을 각각 계산하고, 계산된 상기 선행 차량들의 제3곡률의 평균값을 계산하여 최종 곡률을 추정하는 곡률계산부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 곡률계산부는, 상기 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점으로부터 상기 복수의 선행 차량까지의 제3곡률을 다음의 수학식 (여기서, R은 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점 좌표 값, x는 선행 차량의 X축 좌표 값, y는 선행 차량의 Y축 좌표 값)에 의해 계산할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 곡률계산부는, 상기 선행 차량들의 제3곡률의 평균값을 다음의 수학식 (여기서, n은 선행 차량의 수)에 의해 계산할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 주행제어부는, 상기 최종 곡률에 따라 보정된 곡률 정보를 상기 전방관측센서를 회전시키기 위한 센서회전부에 전달하거나 또는 자차량의 조향각을 변화시키기 위한 조향시스템에 전달할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 본 발명의 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법은 자차량의 전방 차선 또는 선행 차량을 촬영하여 YUV 영상을 제공하는 카메라와, 상기 선행 차량의 심도 영상을 제공하는 라이다 센서를 포함하는 전방관측센서에서 상기 카메라의 뷰 레인지가 일정 범위 이하로 짧아져 차선 인식 곡률 신호의 신뢰도가 소정 값을 만족하지 않는 경우, 곡률산출부를 통하여 선행 차량들의 위치 정보를 획득하는 단계, 상기 선행 차량들의 위치 정보를 기반으로 상기 선행 차량들의 곡률을 각각 계산하는 단계, 계산된 상기 선행 차량들의 곡률의 평균값을 계산하여 최종 곡률을 추정하는 단계 및 주행제어부를 통하여 상기 최종 곡률을 상기 자차량에 적용하여 주행 편의 시스템에 이용되는 곡률 정보가 보정되도록 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법은, 상기 전방관측센서를 통해 촬영된 곡선 차선에 기반하여 제1곡률을 차선검출부를 통하여 산출하는 단계, 상기 전방관측센서를 통해 촬영된 1대의 선행 차량의 궤적에 기반하여 제2곡률을 물체인식부를 통하여 산출하는 단계 및 상기 제1곡률과 상기 제2곡률을 통해 곡선 차선의 평균 곡률을 곡률계산부를 통하여 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법은, 상기 전방관측센서를 통해 촬영된 곡선 차선에 기반하여 제1곡률을 차선검출부를 통하여 산출하는 단계, 상기 전방관측센서를 통해 촬영된 복수의 선행 차량의 궤적에 기반하여 복수의 제2곡률을 각각 산출 후, 상기 자차량의 위치를 기준으로 상기 선행 차량들의 상대 위치 정보를 물체인식부를 통하여 각각 산출하는 단계 및 상기 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점으로부터 상기 복수의 선행 차량까지의 직선을 반경으로 가지는 제3곡률을 곡률계산부를 통하여 각각 계산하고, 계산된 상기 선행 차량들의 제3곡률의 평균값을 계산하여 최종 곡률을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법은, 상기 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점으로부터 상기 복수의 선행 차량까지의 직선을 반경으로 가지는 제3곡률을 다음의 수학식 (여기서, R은 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점 좌표 값, x는 선행 차량의 X축 좌표 값, y는 선행 차량의 Y축 좌표 값)에 의해 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법은, 상기 선행 차량들의 제3곡률의 평균값을 다음의 수학식 (여기서, n은 선행 차량의 수)에 의해 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법은, 주행제어부를 통하여 상기 최종 곡률에 따라 보정된 곡률 정보를 전방관측센서를 회전시키기 위한 센서회전부에 전달하는 단계 또는 자차량의 조향각을 변화시키기 위한 조향시스템에 전달하는 단계를 포함할 수 있다.
본 기술은 ADAS 주행 편의 시스템을 장착한 차량이 교차로 구간에서 회전할 때, 카메라로 촬영된 차선의 View Range가 짧아지고 곡률이 과대하게 나오는 현상으로 인해 차선 인식에 의한 곡률 신호를 신뢰하지 못할 경우, 복수의 선행 차량의 위치 정보를 기반으로 각각의 곡률 정보를 계산하고, 계산된 복수의 곡률 정보의 평균값을 도출해내어 선행 차량들의 평균적인 곡률을 추정하며, 카메라로 촬영된 차선의 View Range가 짧은 영역에서, 추정된 선행 차량들의 곡률 정보를 대신 사용하여 곡률 정보를 보정함으로써 ADAS 주행 편의 시스템의 오 제어를 방지하고 ADAS 주행 편의 시스템의 활용도를 증가시킬 수 있는 효과가 있다.
이 외에, 본 문서를 통하여 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템을 통하여 수행하는 곡률 정보 보정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예의 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. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 도 1 및 도 2를 참조하여, 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템을 나타내는 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템을 통하여 수행하는 곡률 정보 보정을 설명하기 위한 도면이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템은, 전방관측센서(110), 곡률산출부(130) 및 주행제어부(170)를 포함하여 구성할 수 있다.
전방관측센서(110)는 소정 각도 범위의 뷰 레인지(View range)를 가지고 자차량(100)의 전방을 감지하는 것으로, 카메라(111) 및 LIDAR(Light Detection and Ranging) 센서(113)를 포함할 수 있다.
카메라(111)는 차량 전방의 YUV 영상을 생성하고, 이를 곡률산출부(130)로 제공할 수 있다. 카메라(111)로부터 제공되는 YUV 영상은 영상 처리를 통한 차선의 검출이나 선행 차량을 포함한 전방 물체의 인식 등에 사용될 수 있다.
LIDAR 센서(113)는 자차량(100) 전방의 심도(Depth) 영상을 생성하고, 이를 곡률산출부(130)로 제공할 수 있다. LIDAR 센서(113)로부터 제공되는 심도 영상은 선행 차량을 포함한 전방 물체의 인식 및 추적 등에 사용될 수 있다.
곡률산출부(130)는 전방관측센서(110)에서 얻어진 정보를 통해 교차로 등에서 곡선 차로의 곡률을 산출하여 주행제어부(150)로 전달하는 것으로, 차선검출부(131), 물체인식부(133) 및 곡률계산부(135)를 포함하여 구성할 수 있다.
차선검출부(131)는 카메라(111)로부터 YUV 영상을 제공받아 차선(lane)을 검출할 수 있는 것으로, 차선 검출은 YUV 영상의 영상 처리를 통해 이루어질 수 있다. 예를 들어, 차선검출부(131)는 YUV 영상에서 윤곽선 영상을 생성하고 차선의 명암 특성(통상, 차선은 밝은색으로 표시)이나 기하학적 특성(위치, 두께 등)을 고려하여 YUV 영상에서 차선을 검출할 수 있다.
따라서, 차선검출부(131)는 검출된 차선의 궤적을 통해 제1곡률을 산출하고, 제1곡률을 곡률계산부(135)로 제공하여 곡선 차로의 곡률을 추정하는데 사용되도록 할 수 있다.
물체인식부(133)는 카메라(111)로부터 YUV 영상을 제공받고, LIDAR 센서(113)로부터 심도 영상을 제공받을 수 있는 것으로, YUV 영상 및 심도 영상을 통해 전방 물체(특히, 전방에 주행하는 1대의 선행 차량)를 인식하고, 이를 추적하여 선행 차량의 이동 궤적을 산출할 수 있다.
따라서, 물체인식부(133)는 산출된 1대의 선행 차량의 이동 궤적을 통해 곡선 차로의 제2곡률을 산출하고, 제2곡률을 곡률계산부(135)로 제공하여 곡선 차로의 곡률을 추정하는데 사용되게 할 수 있다.
곡률계산부(135)는 차선검출부(131) 및 물체인식부(133)로부터 각각 제공받은 제1곡률 및 제2곡률을 통해 교차로 등에서 곡선 주행을 하는 자차량(100)의 최종 곡률을 추정할 수 있다.
예를 들어, 곡률계산부(135)는 제1곡률과 제2곡률의 평균값, 가중치 등에 의한 보정 등에 의해 최종 곡률을 추정할 수 있고, 또는, 곡률계산부(135)는 자차량(100)의 주행 환경에 따라 제1곡률 또는 제2곡률 중 하나를 최종 곡률로 추정할 수 있다.
예를 들어, 자차량(100)이 야간 환경에서 주행 시, 곡률계산부(135)는 제2곡률을 최종 곡률로 추정할 수 있으며, 자차량(100)의 전방에 선행 차량이 존재하지 않는 경우, 곡률계산부(135)는 제1곡률을 최종 곡률로 추정할 수 있다.
한편, 교차로 등에서 곡선 구간으로 주행할 때, 전방관측센서(110)의 뷰 레인지가 일정 범위 이하로 짧아질 수가 있으며, 이로 인해 차선 인식에 의한 곡률 신호의 신뢰도가 소정 값을 만족하지 않는 경우가 생길 수 있다.
이 경우, 선행 차량이 복수로 존재하면, 곡률산출부(130)는 선행 차량 들의 위치 정보를 각각 획득하고, 선행 차량들의 위치 정보를 기반으로 선행 차량들의 곡률을 각각 계산하고, 계산된 선행 차량들의 곡률의 평균값을 계산하여 최종 곡률을 추정할 수 있다.
즉, 차선검출부(131)를 통하여 산출된 제1곡률의 신뢰도가 소정 값을 만족하지 않은 상태에서, 물체인식부(133)를 통하여 제1선행 차량(200), 제2선행 차량(300) 및 제3선행 차량(400)이 인식되면, 제1선행 차량(200), 제2선행 차량(300) 및 제3선행 차량(400)의 궤적에 기반하여 제2곡률을 각각 산출 후, 자차량(100)의 위치를 기준으로 제1선행 차량(200), 제2선행 차량(300) 및 제3선행 차량(400)의 상대 위치 정보를 각각 산출한다.
예를 들어, 자차량(100)의 위치 좌표는 (0, 0), 제1선행 차량(200)의 위치 좌표는 (x1, y1), 제2선행 차량(300)의 위치 좌표는 (x2, y2) 및 제3선행 차량(400)의 위치 좌표는 (x3, y3)으로 산출될 수 있다.
이어서, 곡률계산부(135)에서 자차량(100)의 위치 좌표 (0, 0)를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점(위치 좌표 (R, 0))으로부터 제1선행 차량(200), 제2선행 차량(300) 및 제3선행 차량(400)까지의 제3곡률을 각각 계산하고, 계산된 선행 차량들의 제3곡률의 평균값을 계산하여 최종 곡률을 추정할 수 있다.
먼저, 자차량(100)의 위치(0, 0)로부터 X축 방향 내측으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점(R, 0)에서 제1선행 차량(x1, y1)까지의 제3곡률은 [수학식 1]을 이용하여 산출할 수 있다.
여기서, R은 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점 좌표 값, x1은 제1선행 차량의 X축 좌표 값, y1은 선행 차량의 Y축 좌표 값이다.
이런 식으로, 원의 중심점(R, 0)에서 제2선행 차량(x2, y2)까지의 제3곡률은 [수학식 2]을 이용하여 산출할 수 있고, 원의 중심점(R, 0)에서 제3선행 차량(x3, y3)까지의 제3곡률은 [수학식 3]을 이용하여 산출할 수 있다.
여기서, x2은 제2선행 차량의 X축 좌표 값, y2은 제2선행 차량의 Y축 좌표 값, x3은 제3선행 차량의 X축 좌표 값, y3은 제3선행 차량의 Y축 좌표 값이다.
이어서, 각각 계산된 제1선행 차량(200), 제2선행 차량(300) 및 제3선행 차량(400)의 제3곡률을 [수학식 4]을 이용하여 평균값을 계산 후 최종 곡률을 추정할 수 있다.
여기서, n은 선행 차량들의 수이다.
곡률산출부(130)를 통하여 추정된 최종 곡률은 주행제어부(150)로 전달하고, 주행제어부(150)는 최종 곡률을 전방관측센서(110)를 회전시키기 위한 센서회전부(170), 자차량(100)의 조향각을 변화시키기 위한 조향시스템(190) 등의 ADAS 주행 편의 시스템에 반영하여, ADAS 주행 편의 시스템에 적용되는 곡률 정보의 오차를 보정함으로써 ADAS 주행 편의 시스템의 구동을 제어할 때 오 제어를 줄일 수 있도록 한다.
이하, 도 3을 참조하여 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법을 구체적으로 설명하기로 한다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 도 1의 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템이 도 3의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다.
먼저, 자차량(100)의 전방 차선 또는 선행 차량을 촬영하여 YUV 영상을 제공하는 카메라(111)와, 선행 차량의 심도 영상을 제공하는 LIDAR 센서(113)를 포함하는 전방관측센서(100)에서 교차로 등의 곡선 구간에서 카메라(111)의 뷰 레인지가 일정 범위 이하로 짧아져 차선 인식 곡률 신호의 신뢰도가 소정 값을 만족하지 않는 경우가 발생한다(S101).
이어서, 선행 차량이 인식되지 않으면(S102), 전방관측센서(100)를 통해 촬영된 곡선 차선에 기반하여 차선검출부(131)를 통하여 제1곡률을 산출한 후(S103), 제1곡률을 곡률계산부(135)로 제공하여 곡선 차로의 곡률을 추정하는데 사용되도록 할 수 있다(S104).
선행 차량이 인식되고(S102), 인식된 선행 차량이 1대이면(S105), 물체인식부(133)는 산출된 1대의 선행 차량의 이동 궤적을 통해 곡선 차로의 제2곡률을 산출하고(S106), 제2곡률을 곡률계산부(135)로 제공하여 곡선 차로의 곡률을 추정하는데 사용되게 할 수 있다(S107).
인식된 차량이 복수의 차량이면(S105), 곡률산출부(130)는 물체인식부(133)를 통하여 선행 차량 들의 위치 정보를 각각 획득하고(S108), 선행 차량들의 위치 정보를 기반으로 곡률계산부(135)를 통하여 선행 차량들의 곡률을 각각 계산하고(S109), 계산된 선행 차량들의 곡률의 평균값을 계산하여(S110), 최종 곡률을 추정할 수 있다(S111).
이어서, 주행제어부(150)를 통하여 최종 곡률을 자차량(100)에 적용하여 ADAS 주행 편의 시스템에 이용되는 곡률 정보가 보정되도록 제어한다(S112).
이상에서 설명한 바와 같은 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템 및 방법에 따르면, ADAS 주행 편의 시스템을 장착한 차량이 교차로 구간에서 회전할 때, 카메라로 촬영된 차선의 View Range가 짧아지고 곡률이 과대하게 나오는 현상으로 인해 차선 인식에 의한 곡률 신호를 신뢰하지 못할 경우, 복수의 선행 차량의 위치 정보를 기반으로 각각의 곡률 정보를 계산하고, 계산된 복수의 곡률 정보의 평균값을 도출해내어 선행 차량들의 평균적인 곡률을 추정하며, 카메라로 촬영된 차선의 View Range가 짧은 영역에서, 추정된 선행 차량들의 곡률 정보를 대신 사용하여 곡률 정보를 보정함으로써 ADAS 주행 편의 시스템의 오 제어를 방지하고 ADAS 주행 편의 시스템의 활용도를 증가시킬 수 있는 효과가 있다.
한편, 본 발명에 따른 단계 S101 내지 단계 S112에 따른 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법을 프로그램화하여 컴퓨터가 읽을 수 있도록 기록매체에 저장시킬 수도 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
110: 전방관측센서 111: 카메라
113: LIDAR 센서 130: 곡률산출부
170: 주행제어부

Claims (14)

  1. 소정 각도 범위의 뷰 레인지를 가지며 자차량의 전방 차선 또는 선행 차량을 촬영하고, 상기 선행 차량의 심도 영상을 제공하는 전방관측센서;
    상기 뷰 레인지가 일정 범위 이하로 짧아져 차선 인식 곡률 신호의 신뢰도가 소정 값을 만족하지 않는 경우, 선행 차량들의 위치 정보를 획득하고, 상기 선행 차량들의 위치 정보를 기반으로 상기 선행 차량들의 곡률을 각각 계산하고, 계산된 상기 선행 차량들의 곡률의 평균값을 계산하여 최종 곡률을 추정하는 곡률산출부; 및
    상기 최종 곡률을 상기 자차량에 적용하여 주행 편의 시스템에 이용되는 곡률 정보가 보정되도록 제어하는 주행제어부
    를 포함하고,
    상기 곡률산출부는,
    상기 전방관측센서를 통해 촬영된 곡선 차선에 기반하여 제1곡률을 산출하는 차선검출부;
    상기 전방관측센서를 통해 촬영된 복수의 선행 차량의 궤적에 기반하여 복수의 제2곡률을 각각 산출 후, 상기 자차량의 위치를 기준으로 상기 선행 차량들의 상대 위치 정보를 각각 산출하는 물체인식부; 및
    상기 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점으로부터 상기 복수의 선행 차량까지의 제3곡률을 각각 계산하고, 계산된 상기 선행 차량들의 제3곡률의 평균값을 계산하여 최종 곡률을 추정하는 곡률계산부
    를 포함하고,
    상기 곡률계산부는,
    상기 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점으로부터 상기 복수의 선행 차량까지의 제3곡률을 다음의 수학식
    (여기서, R은 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점 좌표 값, X는 선행 차량의 X축 좌표 값, Y는 선행 차량의 Y축 좌표 값)에 의해 계산하는 것을 특징으로 하는 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 전방관측센서는,
    상기 자차량의 전방 차선 또는 상기 선행 차량을 촬영하여 YUV 영상을 제공하는 카메라와, 상기 선행 차량의 심도 영상을 제공하는 라이다 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 소정 각도 범위의 뷰 레인지를 가지며 자차량의 전방 차선 또는 선행 차량을 촬영하고, 상기 선행 차량의 심도 영상을 제공하는 전방관측센서;
    상기 뷰 레인지가 일정 범위 이하로 짧아져 차선 인식 곡률 신호의 신뢰도가 소정 값을 만족하지 않는 경우, 선행 차량들의 위치 정보를 획득하고, 상기 선행 차량들의 위치 정보를 기반으로 상기 선행 차량들의 곡률을 각각 계산하고, 계산된 상기 선행 차량들의 곡률의 평균값을 계산하여 최종 곡률을 추정하는 곡률산출부; 및
    상기 최종 곡률을 상기 자차량에 적용하여 주행 편의 시스템에 이용되는 곡률 정보가 보정되도록 제어하는 주행제어부
    를 포함하고,
    상기 곡률산출부는,
    상기 전방관측센서를 통해 촬영된 곡선 차선에 기반하여 제1곡률을 산출하는 차선검출부;
    상기 전방관측센서를 통해 촬영된 복수의 선행 차량의 궤적에 기반하여 복수의 제2곡률을 각각 산출 후, 상기 자차량의 위치를 기준으로 상기 선행 차량들의 상대 위치 정보를 각각 산출하는 물체인식부; 및
    상기 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점으로부터 상기 복수의 선행 차량까지의 제3곡률을 각각 계산하고, 계산된 상기 선행 차량들의 제3곡률의 평균값을 계산하여 최종 곡률을 추정하는 곡률계산부
    를 포함하고,
    상기 곡률계산부는,
    상기 선행 차량들의 제3곡률의 평균값을 다음의 수학식
    (여기서, n은 선행 차량의 수)에 의해 계산하는 것을 특징으로 하는 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 주행제어부는,
    상기 최종 곡률에 따라 보정된 곡률 정보를 상기 전방관측센서를 회전시키기 위한 센서회전부에 전달하거나 또는 자차량의 조향각을 변화시키기 위한 조향시스템에 전달하는 것을 특징으로 하는 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템.
  8. 자차량의 전방 차선 또는 선행 차량을 촬영하여 YUV 영상을 제공하는 카메라와, 상기 선행 차량의 심도 영상을 제공하는 라이다 센서를 포함하는 전방관측센서에서 상기 카메라의 뷰 레인지가 일정 범위 이하로 짧아져 차선 인식 곡률 신호의 신뢰도가 소정 값을 만족하지 않는 경우, 곡률산출부를 통하여 선행 차량들의 위치 정보를 획득하는 단계;
    상기 선행 차량들의 위치 정보를 기반으로 상기 선행 차량들의 곡률을 각각 계산하는 단계;
    계산된 상기 선행 차량들의 곡률의 평균값을 계산하여 최종 곡률을 추정하는 단계; 및
    주행제어부를 통하여 상기 최종 곡률을 상기 자차량에 적용하여 주행 편의 시스템에 이용되는 곡률 정보가 보정되도록 제어하는 단계
    를 포함하고,
    상기 전방관측센서를 통해 촬영된 곡선 차선에 기반하여 제1곡률을 차선검출부를 통하여 산출하는 단계;
    상기 전방관측센서를 통해 촬영된 복수의 선행 차량의 궤적에 기반하여 복수의 제2곡률을 각각 산출 후, 상기 자차량의 위치를 기준으로 상기 선행 차량들의 상대 위치 정보를 물체인식부를 통하여 각각 산출하는 단계; 및
    상기 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점으로부터 상기 복수의 선행 차량까지의 직선을 반경으로 가지는 제3곡률을 곡률계산부를 통하여 각각 계산하고, 계산된 상기 선행 차량들의 제3곡률의 평균값을 계산하여 최종 곡률을 추정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점으로부터 상기 복수의 선행 차량까지의 직선을 반경으로 가지는 제3곡률을 다음의 수학식
    (여기서, R은 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점 좌표 값, X는 선행 차량의 X축 좌표 값, Y는 선행 차량의 Y축 좌표 값)에 의해 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 자차량의 전방 차선 또는 선행 차량을 촬영하여 YUV 영상을 제공하는 카메라와, 상기 선행 차량의 심도 영상을 제공하는 라이다 센서를 포함하는 전방관측센서에서 상기 카메라의 뷰 레인지가 일정 범위 이하로 짧아져 차선 인식 곡률 신호의 신뢰도가 소정 값을 만족하지 않는 경우, 곡률산출부를 통하여 선행 차량들의 위치 정보를 획득하는 단계;
    상기 선행 차량들의 위치 정보를 기반으로 상기 선행 차량들의 곡률을 각각 계산하는 단계;
    계산된 상기 선행 차량들의 곡률의 평균값을 계산하여 최종 곡률을 추정하는 단계; 및
    주행제어부를 통하여 상기 최종 곡률을 상기 자차량에 적용하여 주행 편의 시스템에 이용되는 곡률 정보가 보정되도록 제어하는 단계
    를 포함하고,
    상기 전방관측센서를 통해 촬영된 곡선 차선에 기반하여 제1곡률을 차선검출부를 통하여 산출하는 단계;
    상기 전방관측센서를 통해 촬영된 복수의 선행 차량의 궤적에 기반하여 복수의 제2곡률을 각각 산출 후, 상기 자차량의 위치를 기준으로 상기 선행 차량들의 상대 위치 정보를 물체인식부를 통하여 각각 산출하는 단계; 및
    상기 자차량의 위치를 기준으로 반경 R 만큼 떨어진 원의 중심점으로부터 상기 복수의 선행 차량까지의 직선을 반경으로 가지는 제3곡률을 곡률계산부를 통하여 각각 계산하고, 계산된 상기 선행 차량들의 제3곡률의 평균값을 계산하여 최종 곡률을 추정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 선행 차량들의 제3곡률의 평균값을 다음의 수학식
    (여기서, n은 선행 차량의 수)에 의해 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법.
  13. 청구항 8에 있어서,
    상기 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법은,
    주행제어부를 통하여 상기 최종 곡률에 따라 보정된 곡률 정보를 전방관측센서를 회전시키기 위한 센서회전부에 전달하는 단계 또는 자차량의 조향각을 변화시키기 위한 조향시스템에 전달하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법.
  14. 청구항 8항과 청구항 12항 내지 청구항 13항 중 어느 한 항의 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 방법을 실행하는 프로그램이 기록되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020190156566A 2019-11-29 2019-11-29 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템 및 방법 KR102673140B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190156566A KR102673140B1 (ko) 2019-11-29 2019-11-29 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템 및 방법
US17/095,680 US20210163001A1 (en) 2019-11-29 2020-11-11 System and method for correcting curvature information using surrounding vehicle and method thereof
DE102020131444.2A DE102020131444A1 (de) 2019-11-29 2020-11-27 System und verfahren zum korrigieren von kurveninformationen unter verwendung von in der nähe befindlichen fahrzeugen und verfahren dafür
CN202011374716.XA CN112885143B (zh) 2019-11-29 2020-11-30 使用周围车辆修正曲率信息的系统和方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190156566A KR102673140B1 (ko) 2019-11-29 2019-11-29 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210067199A KR20210067199A (ko) 2021-06-08
KR102673140B1 true KR102673140B1 (ko) 2024-06-10

Family

ID=75896824

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190156566A KR102673140B1 (ko) 2019-11-29 2019-11-29 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템 및 방법

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20210163001A1 (ko)
KR (1) KR102673140B1 (ko)
CN (1) CN112885143B (ko)
DE (1) DE102020131444A1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220078772A (ko) * 2020-12-03 2022-06-13 현대모비스 주식회사 차량의 교차로 주행 제어 시스템 및 방법
CN115755870B (zh) * 2023-01-10 2023-03-28 武汉亦创智联信息技术有限公司 一种基于obu的生产线车辆识别与队列控制方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016103224A (ja) * 2014-11-28 2016-06-02 株式会社デンソー 車両の走行制御装置
US20170010618A1 (en) * 2015-02-10 2017-01-12 Mobileye Vision Technologies Ltd. Self-aware system for adaptive navigation
JP2018039284A (ja) * 2016-09-05 2018-03-15 株式会社Ｓｕｂａｒｕ 車両の走行制御装置

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050246091A1 (en) * 2004-04-28 2005-11-03 Nissan Motor Co., Ltd. Curvature radius estimating apparatus and method
KR20060049706A (ko) * 2004-07-20 2006-05-19 아이신세이끼가부시끼가이샤 차량의 레인주행지원장치
JP4950494B2 (ja) * 2006-01-17 2012-06-13 アルパイン株式会社 走行車線推定装置及び走行車線推定方法
JP5136657B2 (ja) * 2009-01-22 2013-02-06 トヨタ自動車株式会社 カーブ半径推定装置
KR101338592B1 (ko) * 2012-06-12 2013-12-06 기아자동차주식회사 스마트 크루즈 컨트롤 시스템의 곡선로 속도 제어 장치 및 방법
KR101358329B1 (ko) * 2012-09-03 2014-02-04 현대모비스 주식회사 차선 추종 제어 시스템 및 그 제어 방법
US9211809B2 (en) * 2013-03-15 2015-12-15 General Electric Company System and method of vehicle system control based on a vehicle reference speed
KR101545478B1 (ko) * 2014-01-10 2015-08-19 현대모비스(주) 차량용 전방관측시스템 및 방법
KR102537872B1 (ko) 2016-03-09 2023-05-30 현대자동차주식회사 차선 이탈 감지 방법 및 이를 적용한 주행 제어 시스템
CN109784234B (zh) * 2018-12-29 2022-01-07 阿波罗智能技术(北京)有限公司 一种基于前向鱼眼镜头的直角弯识别方法及车载设备

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016103224A (ja) * 2014-11-28 2016-06-02 株式会社デンソー 車両の走行制御装置
US20170010618A1 (en) * 2015-02-10 2017-01-12 Mobileye Vision Technologies Ltd. Self-aware system for adaptive navigation
JP2018039284A (ja) * 2016-09-05 2018-03-15 株式会社Ｓｕｂａｒｕ 車両の走行制御装置

Also Published As

Publication number Publication date
US20210163001A1 (en) 2021-06-03
CN112885143B (zh) 2023-04-28
KR20210067199A (ko) 2021-06-08
DE102020131444A1 (de) 2021-06-02
CN112885143A (zh) 2021-06-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106004879B (zh) 车辆行驶辅助系统及其控制方法
CN110406533B (zh) 提高前方车辆跟随器纵向控制的安全性的车道保持辅助系统和方法
US11173902B2 (en) Vehicle control device
US10384681B2 (en) Vehicle cruise control device and cruise control method
US9669829B2 (en) Travel lane marking recognition system
US10486698B2 (en) Vehicle cruise control device and cruise control method
EP3257729B1 (en) Lane keeping system for autonomous vehicle during camera drop-outs
US10513267B2 (en) Vehicle safety system
US10353065B2 (en) Method for detecting a mark made on a ground, driver assistance device and motor vehicle
US10793096B2 (en) Vehicle control device with object detection
CN109204311B (zh) 一种汽车速度控制方法和装置
US20200094829A1 (en) Driving support control device
KR102374916B1 (ko) 차선 유지 제어장치 및 제어방법
EP3141926A1 (en) Automated detection of hazardous drifting vehicles by vehicle sensors
US9952599B2 (en) Driving control device
JP7056632B2 (ja) 運転支援装置
US11577721B2 (en) System and method for detecting a risk of collision between a motor vehicle and a secondary object located in the traffic lanes adjacent to said vehicle when changing lanes
CN110614997B (zh) 车辆控制装置、车辆控制方法和记录介质
KR102673140B1 (ko) 주변 차량을 활용한 곡률 정보 보정 시스템 및 방법
US20200094828A1 (en) Driving support control device
US20230303064A1 (en) Method for determining an evasion trajectory for a vehicle
CN110576858B (zh) 车辆控制装置、车辆控制方法和记录介质
KR20190046551A (ko) 차량 주행제어 장치 및 방법
KR20210057897A (ko) 자율주행차량의 안전주행 제어 장치 및 그 방법
JP7541497B2 (ja) 車両制御装置、情報処理装置、それらの動作方法及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant