KR20070095384A

KR20070095384A - 자동운전차량 및 평면 장애물인식방법

Info

Publication number: KR20070095384A
Application number: KR1020077017729A
Authority: KR
Inventors: 다이스케 니시무라; 타쯔오 사카이
Original assignee: 마쯔시타 일렉트릭 워크, 리미티드
Priority date: 2005-02-23
Filing date: 2006-02-23
Publication date: 2007-09-28
Also published as: US7742841B2; WO2006090896A1; JP4479852B2; JP4479831B2; DE112006000295T5; KR100954621B1; US20090069938A1; JP2008268224A; JP2009223900A

Abstract

자동운전차량에서 틈을 갖는 벽 또는 펜스와 같은 평면장애물의 위치가 결정된다. 수평면은 다수의 스캐닝포인트의 위치좌표를 획득하도록 레이저레인지 틴더(tinder)로 스캔된다. 요소벡터는 미리 획득된 하나가 시작점으로 이용되고 나중에 획득된 하나가 벡터의 끝점으로 이용되도록 두 개의 스캐닝포인트로 형성된다. 소정 조건을 만족하는 다수의 연속 요소벡터는 요소벡터들 사이에서 선택되고 스캐닝세그먼트벡터는 선택된 요소벡터의 합성에 의해 형성된다. 스캐닝세그먼트벡터의 길이가 소정 길이 보다 같거나 길 때 평면 장애물이 스캐닝세그먼트벡터 사이에 존재하는 것을 인식하는 것이 가능하다.

자동운전차량, 장애물인식방법, 스캐닝포인트, 세그먼트

Description

자동운전차량 및 평면 장애물인식방법{AUTONOMOUS VEHICLE AND PLANAR OBSTACLE RECOGNITION METHOD}

본 발명은 자동운전차량에 관한 것으로 특히 자가여행에 있어서 적합한 자동운전차량에 장착된 평면 장애물인식방법에 관한 것이다.

종래 벽면(평면 장애물)에서 위치 인식을 하기 위한 방법이 ZHANG & BIJOY K. GHOSH 에 의해 IEEE INT. CONF. "LINE SEGMENT BASED MAP BUILDING AND LOCALIZATION USING 2D LASER RANGE FINDER" 에 알려져 있다. 종래 방법에서 수평면은, 평면의 표면에서 분배된 스캐닝포인트의 그룹이 목적물로부터 반영된 파형을 수신하여 획득되도록 레이저 레이더를 이용한 모든 정각 또는 정거리가 스캔된다. 다수의 스캐닝 포인트는 스캐닝 포인트의 그룹으로부터 특정한 가정으로 선택된다. 세그먼트의 집단은 선택된 스캐닝 포인트를 결합하여 형성된다. 수평면에 분산된 벽은 세그먼트의 집단에 의해 인식될 수 있다.

그러나 상술한 종래 평면 장애물을 인식하기 위한 방법은 소정 스캐닝 포인트가 다수의 스캐닝 포인트 사이에서 선택될 때와 세그먼트의 집단이 형성될 때 여러차례 특정 포인트에서 또 다른 특정 포인트까지의 거리를 획득하기 위한 계산을 반복하는 단계를 포함한다. 따라서 계산과정은 복잡하고 긴 시간을 필요로 한다. 상기 방법은 평면 장애물을 인식하기 위한 자동운전차량 내에 장착되면, 자동운전차량의 움직임속도는 안전하게 그리고 확실하게 자동운전차량을 자동으로 움직이기 때문에 느려질 수 있다. 그러므로 자동운전차량 내에 장착되어 평면 장애물 인식을 간단하게 하게 하는 것이 필요하다. 또한 종래 평면 장애물인식방법에 따르면 평면 장애물이 메쉬(meshed)되거나 그레이트(grated)된 펜스와 같은 틈을 갖을 때, 평면 장애물 후면에 구비된 목적물로부터 반영된 파형이 수신되어, 틈을 갖는 평면 장애물을 정확하게 인식하기 어렵다. 따라서 틈을 갖는 평면 장애물을 인식할 수 있는 방법은 자동운전차량에 적합한 평면 장애물인식방법으로써 실용적으로 이용될 수 없다.

본 발명은 상술한 종래기술에 의한 문제점을 해결하고 특히 간단한 단계로 틈을 갖는 평면 장애물을 인식하여 안전하고 효과적으로 자동으로 움직일 수 있는 자동운전차량을 제공하는 것이고, 자동운전차량에 적합한 평면 장애물인식방법을 제공하는 것이다.

본 발명에 의한 자동운전차량에 의하면 본 발명은,

전자기파형 또는 음향파형을 이용한 정각 또는 정간격에서 소정 간격을 스캐닝하고, 수평면에 존재하는 목적물로부터 반영되는 파형을 수신하고, 전자기파형 또는 음향파형이 반사되는 것으로부터 다수의 스캐닝포인트의 좌표를 획득하는 스캐닝포인트 획득유닛;

스캐닝포인트 획득유닛에 의한 시계열 상에서 미리 획득된 하나의 스캐닝포인트가 요소벡터의 시작점으로 이용되고 나중에 획득된 또 다른 스캐닝포인트는 요소벡터의 끝점으로 이용되도록 다수의 스캐닝포인트 사이에 선택된 두 개의 스캐닝포인트에 관해 요소벡터를 형성하는 요소벡터형성유닛;

요소벡터형성유닛에 의한 형성의 시계열차수 내에서 계속되는 다수의 요소벡터, 제1 소정길이 보다 같거나 짧게 되는 요소벡터의 길이, 제1 소정각 보다 같거나 작게 되는 또 다른 연속 요소벡터에 관해 요소벡터의 편차각, 제2 소정각 보다 같거나 작게 되는 편차각의 적산값을 선택하는 요소벡터선택유닛;

선택된 연속요소벡터를 구성하여 하나의 스캐닝 세그먼트벡터를 형성하는 스캐닝 세그먼트벡터형성 유닛; 및

제2 소정길이를 갖는 스캐닝 세그먼트벡터의 시작점과 끝점에 의해 한정되는 세그먼트를 비교하고 세그먼트가 제2 소정 길이보다 같거나 길 때 스캐닝 세그먼트벡터를 따라 존재하는 제2 장애물을 인식하는 장애물인식유닛;을 포함한다.

이와 같은 구성으로 연속요소벡터의 각 길이는 제1 소정 길이보다 같거나 짧고, 다른 연속요소벡터에 대한 각 요소벡터의 편차각은 제1 소정 각보다 같거나 작고, 편차각의 적산값은 제2 소정값 보다 같거나 작다. 이것은 요소벡터를 형성하는데 이용되는 스캐닝포인트가 동일한 장애물 상에 있다는 것을 의미한다. 또한 단위 벡터합성에 의해 형성되는 스캐닝 세그먼트벡터의 길이가 제2 소정길이 보다 같거나 길 때, 이것은 장애물이 평면 장애물이라는 것을 의미한다. 스캐닝세그먼트벡터는 위치, 방위 및 평면 장애물의 크기를 나타내고 자기위치인식유닛은 평면 장애물의 거리 방향에 기반하여 맵 상에서 자동운전차량의 자기위치를 명기할 수 있고, 따라서 자동운전차량으로 자가여행을 할 때 자동운전차량은 스캐닝세그먼트벡터에 의해 식별되는 평면 장애물을 회피하여 안전하게 운행될 수 있다. 또한 평면 장애물의 인식은 스캐닝포인트의 획득, 요소벡터의 형성, 요소벡터의 선택, 스캐닝세그먼트벡터의 형성 및 스캐닝세그먼트벡터의 비교와 같은 상대적으로 간단한 과정에 의해 수행될 수 있다.

그러므로 본원발명에 의하면 종래방법과 대비하여 보다 빠르게 평면 장애물을 인식하는 것이 가능하다. 결론적으로 효과적인 자동운전차량은 자동운전차량의 운행속도를 증가하여 실현될 수 있다.

도1은 본 발명에 의한 자동운전차량의 구조를 도시한 블록도이고,

도2는 본 발명에 의한 평면 장애물을 인식하는 방법을 이용하는 자동운전차량의 순서도이고,

도3A는 제2 장애물인식방법에 의한 틈이 없는 평면 장애물을 인식하는 상태도를 도시한 평면도이고,

도3B는 틈을 갖는 평면 장애물을 인식하는 상태도를 도시한 평면도이고,

도4는 평면 장애물인식방법에 의한 스캐닝포인트로부터 평면 장애물을 나타내는 스캐닝 세그먼트벡터를 형성하는 상태를 도시한 설명도이고,

도5A는 상술한 평면 장애물인식방법에서 요소벡터를 도시하는 설명도이고,

도5B와 도5C는 요소벡터 V의 구성을 도시한 설명도이고,

도5D는 다수의 요소벡터를 구성하여 형성된 스캐닝세그먼트벡터 SSV를 도시한 설명도이고,

도6은 스캐닝포인트의 스킵이 수행되지 않는 경우에 평면 장애물인식방법의 단계를 도시한 순서도이고,

도7은 스캐닝포인트의 스킵이 수행되는 경우에 평면 장애물인식방법의 단계를 도시한 순서도이고,

도8은 평면 장애물의 예로서 폴브레이스를 갖는 벽을 도시한 사시도이고,

도9A는 도8에 도시된 폴브레이스를 갖는 벽의 평면도이고,

도9B는 폴브레이스를 갖는 벽을 나타내는 스캐닝 세그먼트벡터 SSV를 도시한 도면이고,

도9C는 다수의 스캐닝 세그먼트벡터 SSV 구성에 의해 형성된 긴 스캐닝세그먼트 벡터SSV0를 도시한 도면이고,

도10은 다수의 스캐닝 세그먼트벡터 SSV가 구성될 수 있는 상태를 도시한 설명도이고,

도11은 본 발명에 의한 스캐닝 세그먼트벡터의 구성 단계를 포함하는 평면 장애물인식방법을 이용한 자동운전차량의 자가여행의 순서를 도시한 순서도이고,

도12는 평면 장애물의 또 다른 예로서 틈을 갖는 펜스를 도시한 사시도이고,

도13A는 도12에 도시된 틈을 갖는 펜스의 평면도이고,

도13B는 펜스의 폴브레이스과 대응되는 스캐닝포인트 S 를 도시한 도면이고,

도13C는 요소벡터 V와 스캐닝포인트 S에 의해 형성되는 스캐닝세그먼트벡터 SSV 를 도시한 도면이고,

도14는 반사표시가 평면 장애물의 또 다른 예로서 틈을 갖는 펜스의 폴브레이스에 고착된 예를 도시한 사시도이고,

도15A는 도14에 도시된 펜스의 평면도이고, 도15B는 펜스의 폴브레이스와 대응하는 스캐닝포인트 S를 도시한 도면이고,

도15C는 스캐닝포인트 S에 의해 형성되는 스캐닝 세그먼트벡터 SSV 와 요소벡터 V를 도시한 도면이고,

도16은 본 발명에 의한 평면 장애물인식방법에서 과정이 진행된 스캐닝포인트 S가 소정거리로 한정된 상태를 설명하는 평면도이고,

도17은 레이저 레이더의 반사된 빛의 양이 빛을 반사하는 목적물과 거리에 따라 변화하는 현상을 이용한 소정거리에서 과정이 진행된 스캐닝포인트 S를 한정하는 방법을 도시한 도면이고,

도18A는 자동운전차량은 자가여행을 수행하는 상태를 도시한 평면도이고, 도18B는 확장경고영역과 확장주의영역이 특정 장애물을 접근하지 않도록 자동운전차량 주변의 경고영역과 주의영역에 더해지는 상태를 도시한 평면도이고,

도19A는 자동운전차량의 동작영역에서 존재하는 평면 장애물의 배열을 일 실시예로 도시한 것이고,

도19B는 평면 장애물을 나타내는 맵세그먼트 데이터의 일실시예를 도시한 테이블이고,

도20A 내지 도20C는 본 발명에 의한 평면 장애물인식방법에서 각각의 요소벡터의 구성을 도시한 것이고,

도21은 본 발명에 의한 평면 장애물인식방법을 도시한 순서도로서 스캐닝포인트의 스킵이 평면 장애물을 나타내는 스캐닝세그먼트벡터가 스캐닝포인트로부터 형성될 때 프라이머리 요소벡터를 형성하는 것을 도시한 순서도이고,

도22는 도21의 순서도의 연속을 도시한 것이고,

도23은 틈을 갖는 베리어 또는 펜스가 틈을 갖지 않는 벽의 정면에 제공되는 다른 실시예의 듀얼구조의 평면 장애물을 도시한 평면도를 도시한 것이고,

도24는 도23에 도시된 듀얼구조의 평면 장애물로부터 획득되는 스캐닝포인트를 이용한 평면 장애물을 나타내는 다수의 스캐닝 세그먼트벡터를 형성한 상태를 도시한 도면이고,

도25는 도23에 도시된 듀얼구조의 평면 장애물로부터 획득되는 스캐닝포인트를 이용한 평면 장애물을 나타내는 다수의 스캐닝 세그먼트벡터를 형성한 단계를 도시한 도면이고,

도26은 도23에 도시된 듀얼구조의 평면 장애물로부터 획득되는 스캐닝포인트를 이용한 평면 장애물을 나타내는 다수의 스캐닝 세그먼트벡터를 형성한 다른 단계를 도시한 순서도이고,

도27은 도23에 도시된 듀얼구조의 평면 장애물로부터 획득되는 스캐닝포인트를 이용한 평면 장애물을 나타내는 다수의 스캐닝 세그먼트벡터를 형성한 또 다른 단계를 도시한 순서도이고,

도28은 본 발명에 의한 평면 장애물인식방법에서 최소면적법을 이용한 스캐닝 세그먼트벡터로부터 스캐닝세그먼트를 획득하는 상태를 도시한 도면이고,

도29는 도28에 도시된 최소면적법을 이용한 스캐닝세그먼트를 획득하는 단계를 도시한 순서도이고,

도30은 본 발명에 의한 평면 장애물인식방법에서 스캐닝 세그먼트벡터가 스캐닝포인트로부터 평면 장애물을 나타낼 때 요소벡터의 또 다른 구성 예를 도시한 설명도이고,

도31은 도30에 도시된 요소벡터의 구성에 의해 형성되는 스캐닝 세그먼트벡터의 효율성을 판단하는 것을 도시한 설명도이다.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조로 하여 상세히 설명하기로 한다. 본 발명의 목적, 작용, 효과를 포함하여 기타 다른 목적들, 특징점들, 그리고 작동상의 이점들이 바람직한 실시예의 설명에 의해 보다 명확해질 것이다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따라 자동운전차량에 대한 자동운전차량 및 적절한 평면 장애물인식방법을 도면과 함께 설명하기로 한다.

도1은 본 발명에 의한 자동운전차량(1)의 구조를 도시한 블록도이다. 상기 자동운전차량(1)은 자동운전차량(1)를 구동하는데 이용되는 다양한 파라미터들과 자동운전차량(1)의 동작영역의 맵정보를 기억하는 메모리(11)와, 장애물과 자기위치를 인식하는데 이용되는 환경정보획득용 환경정보획득유닛(12), 자동운전차량을 구동하기 위한 구동장치(13), 메모리에 기억된 맵으로 환경정보획득유닛으로 획득되는 환경정보를 참조하여 자동운전차량(1)의 자기위치를 인식하기 위한 자기위치인식유닛(14), 구동중에 동작영역에서 목적지 및 파라미터를 입력하는데 이용되는 휴먼인터페이스(15) 및 자기위치인식유닛(14)의 인식결과에 기반하여 자기위치를 인식하여 장애물을 회피하는 동안 구동장치(13)를 제어하는 구동콘트롤러(17)를 포함한다.

상기 구동장치(13)는 배터리셀(13a)의 전력으로 구동되는 모터를 포함한다. 각 모터에 회전수 또는 회전속도를 측정하는 엔코더가 구비된다. 자동운전차량(1)의 구동콘트롤러(17)는 엔코더의 출력을 이용하여 운행거리 및 운행방위를 알 수 있고, 운행거리 및 운행방위에 기반하여 추정평가(dead reckoning estimation) 네비게이션을 수행한다.

상기 휴먼인터페이스(15)는 사용자에 의해 직접 작동될 수 있는 터치판넬 또는 키보드 또는 원격제어가 수행될 수 있는 통신장치로 구성된다.

맵정보에 관하여, 동작영역에서 벽, 펜스 또는 베리어와 같이 평면 장애물을 나타내는 세그먼트 집단은 맵세그먼트로써 세트되고 메모리(11)에 기억된다.

상기 환경정보획득유닛(12)은, 자동운전차량(1)의 몸체의 특정위치을 방위로 세트하고, 정각 또는 정간격을 갖는 지점을 마주하는 공간을 스캔하는 레이저 레이더와 같은 스캐닝포인트획득유닛(12a)을 포함한다.

벽과 같은 평면 장애물을 포함하는 장애물 상의 위치좌표포인트가 지점으로부터 각 방향에서 획득되고 다수의 위치좌표의 집단인 스캐닝포인트가 시계열적으로 스캔에 의해 획득된다.

상기 스캐닝포인트획득유닛(12a)이 구비되는데, 예를 들면 자동운전차량의 몸체의 전면부에서 수평면에서 전면공간 또는 소정 높이의 경사면을 스캐닝하고 벽 또는 다른 환경 목적물과 같은 평면 장애물로부터 반사되는 파형을 수신하여 스캐닝포인트로써 레이저빔을 반사하는 목적물의 위치좌표를 획득한다. 바람직하게는 초음파수신장치의 구조와 초음파방사장치를 조합한 초음파센서가 전자기적 스캔을 수행하여 스캐닝포인트획득유닛(12a)으로써 이용될 수 있다. 일반적인 장애물 검출용 초음파센서가 환경정보획득유닛(12)에 의한 장애물 검출용으로 이용될 수 있다.

상기 스캐닝포인트획득유닛(12a)에 의해 획득되는 스캐닝포인트는 수평면에서 레이저빔 또는 초음파를 반사하는 위치좌표부의 투사부이다.

상기 자기위치식별유닛(14)은 요소벡터형성유닛(14a), 요소벡터선택유닛(14b), 스캐닝세그먼트벡터형성유닛(14c) 및 장애물인식유닛(14d)을 포함한다. 상기 요소벡터형성유닛(14a)은 시작점으로써 시계열상에서 미리 획득된 하나의 스캐닝포인트 및 끝점으로써 나중에 획득된 다른 스캐닝포인트를 이용하여 두가지 스캐닝포인트에 관한 요소벡터를 형성한다. 상기 요소벡터선택유닛(14b)은, 요소벡터의 길이가 제1 소정 길이가 제1 소정 각보다 같거나 짧을 때, 다른 연속요소벡터에 대해 요소벡터의 편차각이 제1 소정 각보다 같거나 작을 때 및 편차각의 적산값 이 제2 소정 각보다 같거나 작을 때의 조건을 만족하는 다수의 요소벡터 사이에서 연속인 다수의 요소벡터를 선택한다.

상기 스캐닝세그먼트벡터형성유닛(14c)은 선택된 연속요소벡터를 구성하여 하나의 스캐닝세그먼트벡터를 형성한다. 상기 장애물인식유닛(14d)은 제2 소정길이를 갖는 스캐닝세그먼트벡터의 시작점과 끝점에 의해 한정되는 세그먼트를 비교하고, 세그먼트의 길이가 제2 소정 길이보다 같거나 길 때 스캐닝 세그먼트벡터를 따라 존재하는 제2 장애물을 판단하고 스캐닝세그먼트벡터와 맵세그먼트로부터 추출된 스캐닝세그먼트에 관한 맵상에서 평면 장애물의 위치를 명기한다. 결과적으로 자기위치인식유닛(14)은 평면 장애물에 거리와 방향에 기반한 맵에서 자동운전차량(1)의 자기위치를 명기할 수 있다,

상술한 메모리(11), 자기위치식별유닛(14), 요소벡터형성유닛(14a), 요소벡터선택유닛(14b), 스캐닝세그먼트벡터형성유닛(14c) 및 장애물인식유닛(14d) 및 구동콘트롤러(17)는 CPU, 외부메모리장치, 디스플레이장치 및 입력장치를 갖는 일반적인 구성을 갖는 컴퓨터에 내장된 소정 프로그램으로 수행되어 달성될 수 있다.

결과적으로, 상술한 평면 장애물인식방법을 이용한 자기위치인식을 갖는 자동운전차량(1)을 자동으로 운행하기 위한 단계는 도2를 참조하여 설명하기로 한다. 상기 운행콘트롤러(17)는 구동장치(13)의 구동모터의 엔코더로부터 출력되는 정보에 기반하는 자동운전차량(1)의 근접위치를 알고 있다. 상기 자동운전차량(1)은 구동시작로부터 자기위치의 정보에 기반하여 추정을 시작한다(#1). 상기 스캐닝포인트획득유닛(12a)은 환경정보획득유닛(12)의 제어하에서 운행방향에서 전면영역에 서 스캐닝포인트의 그룹을 획득한다(#2). 결과적으로 요소벡터형성유닛(14a)은 스캐닝포인트의 그룹으로부터 요소벡터를 형성한다. 상기 요소벡터선택유닛(14b)은 상술한 조건을 만족하는 다수의 요소벡터를 선택한다. 이 때 스캐닝벡터형성유닛(14c)은 스캐닝세그먼트벡터 SSV 를 구성한다(#14).

다음 단계에서, 상기 장애물인식유닛(14d)은 스캐닝세그먼트벡터 SSV의 시작점과 끝점에 의해 한정되는 세그먼트 중에서 제2 소정 길이보다 같거나 긴 길이를 갖는 세그먼트를 추출하고, 운행환경에서 존재하는 평면 장애물을 나타내는 세그먼트인 스캐닝세그먼트 SS 에 대응하는 추출된 세그먼트를 판단한다. 또한 상기 장애물인식유닛(14d)은 맵정보에서 평면 장애물의 세그먼트의 집단인 맵세그먼트와 스캐닝세그먼트 SS를 참조한 맵에서 평면 장애물의 위치를 명기한다. 상기 자기위치식별유닛(14)은 평면 장애물에 대한 지점(자기위치)으로부터 맵, 거리 및 방향에 대하여 평면 장애물의 위치에 기반한 동작영역의 맵에서 자동운전차량(1)의 자기위치를 명기한다(#14).

상기 구동콘트롤러(17)는, 자동운전차량(1)의 구동제어를 연속하도록 자기위치인식유닛(14)에 의해 자기위치인식의 순차를 수신할 때, 더욱 정확한 위치로 운행중인 자동운전차량(1)의 자기위치를 갱신한다. 상기 자동운전차량(1)이 목적지에 도착했을 때(단계 #5에서 예), 구동콘트롤러(17)는 자동운전차량(1)의 이행을 완성한다. 또한 자동운전차량(1)이 아직 목적지에 도착하지 않았을 때(단계 #5에서 아니오), 상기 단계 #1 내지 #5는 소정 시간 간격으로 반복된다.

결과적으로, 평면 장애물인식방법에서 스캐닝포인트 및 기간 한정의 획득방 법은 도3A, 3B, 4 및 5A 내지 5D를 참조하여 설명하기로 한다. 각 스캐닝포인트는 정간격에서 정면 또는 주의방향으로 스캐닝포인트획득유닛(12a)로써 레이저 레이더에 의한 레이점빔을 조사하고, 벽과 같은 평면 장애물을 포함하는 장애물에 의해 반사되는 반사된 파형을 수신하여 획득되는 레이저빔을 반사하는 장애물의 일부 지점으로부터 위치좌표 정보이다. 상기 스캐닝포인트의 그룹은 지점으로부터 레이저빔을 반사하는 일부 다수의 위치좌표의 집단이다. 평면 장애물의 위치가 맵에서 환경정보로 이미 명기된 경우 평면 장애물의 위치는 평면 장애물이 명기될 때 자동운전차량(1)의 자기위치를 인식하는데 이용될 수 있다.

도3A에 도시된 빌딩의 평면 및 연속적인 모든 것(21)과 도3B에 도시된 실외의 불연속 회절펜스, 메쉬펜스 또는 러버러(louver,22)가 평면 장애물에 포함된다. 도3A 에 도시된 바와 같이 스캐닝포인트의 좌표데이터는 자동운전차량(1)의 몸체의 특정 포인트의 지점으로부터 소정 길이 내에서 자동운전차량(1)의 정면에 180도의 면적의 데이터로써 획득된다. 상기 벽(21)은 각 θ 부터 θ2 까지 영역에서 검출된다.

도4는 측정된 스캐닝포인트의 공간배열을 도시한 것이다. 예를 들면 스캐닝포인트 S(i)(i=0 to 360)는 스캐닝포인트획득유닛(12a)에 의한 각 영역 0 도에서 180 도 범위 내에서 매 각 θ = 0,5 에서 측정된다. 상기 스캐닝포인트 S(i)는 이후에 설명되는 소정 규칙에 따르는 그룹과 평면 장애물을 나타내는 스캐닝세그먼트벡터 SSV(i,j)를 구성하는 그룹 중에서의 특정 그룹이다. 여기서 상기 i와 j 와 같은 아규먼트(arguments)는 정수이고 아규먼트 크기는 이하의 설명에서 시계열 상 에서 스캐닝포인트의 측정 차수를 나타내는 것이라는 것을 가정할 수 있다.

예를 들면 스캐닝포인트 S(1) 내지 S(1)는 스캐닝세그먼트벡터 SSV(1,4)를 구성한다. 또한 스캐닝포인트 S(i+4)를 제외한 스캐닝포인트 S(i) 내지 S(i+6)는 스캐닝세그먼트벡터 SSV(i, i+6)을 구성한다. 점선 G 에 의해 둘러싸인 상기 스캐닝포인트 S(i+4)와 S_UN는 스캐닝세그먼트벡터 SSV 를 구성하는 그룹으로 배제된 그룹에 속한 스캐닝포인트이다.

이하에서 요소벡터 V 가 설명된다. 각각의 요소벡터는 다른 요소벡터로 구성되는 스캐닝세그먼트벡터 SSV를 구성하는 벡터이고, 스캐닝포인트 S 는 시작점과 끝점으로 이용된다. 그러므로 스캐닝세그먼트벡터 SSV를 구성하는 스캐닝포인트 S 는 요소벡터 V를 형성한다. 다른 한편으로 스캐닝포인트 S(i+4)로써 스캐닝세그먼트벡터 SSV 가 아닌 것을 형성하는 각 스캐닝포인트 S_UN 는 요소벡터 V 가 아닌 것을 형성한다. 또한 요소벡터 V는 시계열 상에서 두 개의 연속된 스캐닝 포인트 S 보다 시계열 상에서 연속적일 필요가 없는 두 개의 스캐닝포인트 S로 형성될 수 있다. 예를 들면 평면 장애물은 베리어로써 불연속일 때, 평면 장애물은 평면 장애물의 다른 측면에 구비된 틈을 통해 레이저 빔을 반사하는 장애물 상에서의 포인트와 대응되는 것이 고려될 수 있다.

이하 스캐닝 포인트 S로부터 스캐닝세그먼트벡터 SSV를 형성하는 단계와 규칙이 설명된다. 도5A 는 두 개의 스캐닝포인트 S(j-1) 및 S(j)에 의해 한정되는 요소벡터 V(j-1,j)를 도시한다. 요소벡터V 의 방향은 스캐닝에 의해 미리 획득된 스캐닝포인트(j-1)로부터 나중에 획득되는 스캐닝포인트 S(j)로 진행한다. 또한 요소벡터로써 두 개의 스캐닝세그먼트벡터SSV 에 의해 한정되는 벡터를 정하도록 두 개의 스캐닝포인트S 사이의 거리가 즉, 벡터의 길이 L(j-1,J)가 제1 소정 길이 ML 보다 같거나 짧은 조건을 만족하는 것이 필요하다. 요소벡터 V는 자기위치인식유닛(14)에서 제공되는 요소벡터형성유닛(14a)에 의해 형성된다.

도5B는 상술한 요소벡터 J(j-1,j)에 스캐닝포인트 S(j+1)를 구성하여 새로운 요소벡터 V(j, j+1)를 한정하는 상태를 도시한다. 이러한 경우에 새로운 요소벡터 V(j,j+1)의 길이가 제1 소정 길이 ML 보다 같거나 짧고 연속의 다른 요소벡터(j-1,j)에 대한 요소벡터 V(j, j+1)의 각θ(j, j+1)이 제1 소정 각 Mθ 보다 같거나 작다는 조건을 만족하는 것이 필요하다.

도5C는 연속의 다른 요소벡터(j-1,j)에 대한 스캐닝포인트 S(j)와 S(j+1)에 의해 한정되는 벡터의 각θ(j,j+1)이 제1 소정각 Mθ보다 크고, 이로 인해 스캐닝포인트 S(j+1)는 요소벡터를 형성하기 위한 포인트로부터 배제되는 것을 도시한다. 이러한 경우에 다음의 스캐닝포인트 S(j+2)는 요소벡터 V(j,j+2)를 형성하는데 이용되는 것이다. 요소벡터V의 선택은 자기위식인식유닛(14)에서 제공되는 요소벡터선택유닛(14b)에 의해 수행된다.

도5D는 다수의 요소벡터V가 연속적으로 형성될 때 한정되는 스캐닝세그먼트벡터 SSV(j,j+5)의 실시예를 도시한 것이다. 상기 스캐닝세그먼트벡터 SSV가 다수의 요소벡터의 합성에 의해 형성되기 때문에 스캐닝세그먼트벡터 SSV의 시작점은 제1 요소벡터 V의 시작점이고 끝점은 마지막 요소벡터 V의 끝점이다. 상기 스킵된 스캐닝 포인트 S_SK는 합성된 요소벡터 V를 형성하는 스캐닝포인트 S 사이에 존재하지만 상기 스캐닝세그먼트벡터 SSV는 두 개의 스캐닝포인트 S(j) 및 S(j+5)에 의해 한정될 수 있다.

평면 장애물이 스캐닝세그먼트벡터 SSV에 의해 표현되는 것이 목표이기 때문에 실제 존재하는 평면 장애물의 형상을 가정한 합성벡터에 한정하는 것이 바람직하다. 그러므로 예를 들면 스캐닝세그먼트벡터 SSV가 다수의 요소벡터 V의 합성으로 형성될 때, 각이 확립된다. 편차각 ∑θ의 크기가 제2 소정 각 M∑θ 보다 같거나 작을 때, 편차각은 두 개의 인접 요소벡터 사이에서 형성되며, 합성된 벡터는 스캐닝세그먼트벡터 SSV로 참조된다. 편차각 ∑θ의 크기는 양성과 음성 코드를 갖는 스캐닝세그먼트벡터 SSV 내에 포함되는 두개의 요소벡터 V 사이에 편차각을 더하여 획득될 수 있다. 그러한 제한은 연속적인 평면 장애물에서 가정된다.

또한 스캐닝세그먼트 SS는 소정 제한 하에서 스캐닝세그먼트벡터 SSV에 의해 한정된다. 다시 말하면 스캐닝세그먼트벡터 SSV의 시작점과 끝점에 의해 한정되는 세그먼트가 제2 소정 길이 TT0 보다 같거나 클 때, 스캐닝세그먼트 SS는 상기 세그먼트에 의해 한정될 수 있다. 다수의 스캐닝세그먼트벡터 SSV가 스캐닝포인트 S로부터 마침내 형성된 후에 특정의 하나는 스캐닝세그먼트벡터 SSV로부터 추출되고 제2 소정 길이 보다 같거나 긴 길이를 갖는 스캐닝세그먼트 SS가 얻어진다. 상기 스캐닝세그먼트 SS의 추출은 자기위치인식유닛(14) 내에 제공되는 장애물인식유닛(14d)에 의해 수행된다.

상기 장애물인식유닛(14d)은 부가적으로 세그먼트대조유닛으로써 제공되고 맵정보내에서 평면 장애물 세그먼트집단의 맵세그먼트를 갖는 스캐닝세그먼트 SS를 대조하고, 맵상에서 평면 장애물의 위치를 명기하고 자동운전차량(1)의 자기위치를 부가하여 명기한다.

이러한 방법에서 맵상에서 환경정보로써 평면 장애물의 위치를 이전 기억에 의해 맵세그먼트를 갖는 스캐닝세그먼트 SS의 대조와 같은 단순 과정에 의해 정확하게 평면 장애물의 위치를 특정하는 것이 가능하다. 또한 자동운전차량(1)의 자기위치가 정확하게 특정될 수 있기 때문에, 자동운전차량(1)은 효과적으로 안전하게 자동으로 운행될 수 있다.

이하 도6에 도시된 순서도를 참조하여 스캐닝세그먼트 SS의 추출을 상세하게 설명하기로 한다. 여기에 도시된 추출과정에서 스캐닝포인트 S의 스킵핑은 요소벡터 V의 형성을 위해 수행되지 않는다. 스캐닝포인트 S를 스킵핑하는 과정은 이하에 설명될 것이다.

상기 스캐닝세그먼트 SS의 추출은 스캐닝포인트획득유닛(12a)에 의해 획득하는 다수의 (n+1) 포인트로 구성되는 스캐닝포인트 S(i)(i=0,1,....n)을 준비하여 시작된다. 첫째 스캐닝세그먼트벡터 SSV의 시작점은 제1 스캐닝포인트 S(0)로써 가정되고 스캐닝세그먼트벡터 SSV의 시작포인트인 스캐닝포인트 S(m)의 숫자 "m"은 m=0 으로 초기화된다. 여기서 스캐닝포인트 S(0)가 요소벡터 V를 형성하지 않을 때, 숫자 "m"은 순차로 갱신될 것이다. 대조적으로 숫자 "m"은 시작점의 숫자를 가정한 것이고 숫자 "m"은 가정된 시작점을 포함하는 스캐닝세그먼트 SS가 한정될 때 고정될 수 있다.

적산된 편차각 ∑θ의 파라미터와 벡터합성포인트 숫자 "j" 는 각각 초기화된다(#13). 상술한 바와 같이 적산된 편차각 ∑θ의 파라미터는 양성 및 음성 코드를 갖는 각 두개의 요소벡터 V 사이에서 편차각을 더한 파라이터이다. 상기 벡터합성포인트 숫자 "j"는 도5B에 도시된 바와 같이 두개의 연속된 요소벡터 V(j-1,j) 및 V(j,j+1)이 합성된 다수의 스캐닝포인트 S(j)를 지정한다. 이 때 m=0 그리고 j=m+1, 그래서 j=1 이다. 다시 말하면 제2 스캐닝포인트 S(1)는 벡터합성포인트와 대응한다.

시작점과 끝점으로 스캐닝포인트 S(j-1) 및 S(j)를 갖는 제1 요소벡터 Va가 형성된다(#14). 이 때 j=1 이기 때문에 제1 요소벡터 Va의 시작점과 끝점은 스캐닝포인트 S(0)와 S(1)와 대응한다. 이하의 과정에서 두 개의 요소벡터가 합성되기 때문에 하나는 제1 요소벡터 Va 그리고 나머지 하나는 제2 요소벡터 Vb라 불리운다.

제1 요소벡터 Va의 길이가 제1 소정 길이 ML 보다 같거나 짧은지 아님 그렇지 않은지를 검사한다(#15). 벡터 [Va]의 절대값이 제1 소정길이 ML([Va]≤ML) 보다 같거나 짧을 때(단계 #15에서, 예), 요소벡터 Va가 유지되고 스캐닝세그먼트 SSV는 벡터합성의 다음 단계로써 초기화된다(#18).

제1 요소벡터 Va 의 길이가 제1 소정 길이 ML 보다 길 때, 즉 [Va]> ML(단계 15에서 아니오) 일 때, 요소벡터 V가 형성되고 형성된 요소벡터 V 가 합성되어 어떤 스캐닝포인트 S 가 존재여부를 검사한다(#16).

스캐닝포인트 S가 존재하지 않을 때(단계 #16에서, 아니오), 스캐닝세그먼트 SS의 추출과정은 완성될 것이다. 다른 한편으로 스캐닝포인트 S가 존재할 때(단계 #16에서, 예), 현재 스캐닝세그먼트벡터 SSV의 시작점에 대응하는 스캐닝포인트 S(m)의 숫자 "m" 이 버려지고, 새롭게 m=j 는 세트된다(#17). 이후 상술한 과정이 단계 #13으로부터 반복된다.

스캐닝세그먼트벡터 SSV가 단계 #18에서 초기화된 후에 제2 요소벡터 Vb가 형성되고(#19), 제1 요소벡터 Va에 대한 제2 요소벡터 Vb의 편차각 θ는 벡터의 절대값과 스칼라적을 이용하여 얻어진다(#20). 편차각(θ)이 제1 소정 각 Mθ 보다 같거나 작은지 또는 그렇지 않은지를 검사한다(#21). 편차각θ이 제1 소정각 Mθ 보다 같거나 작을 때(단계 #21에서, 예) 제2 요소벡터 Vb의 길이 [Vb]가 검사된다(#22). 제2 요소벡터 Vb의 길이 [Vb]가 제1 소정길이 ML 보다 같거나 짧을 때([Vb]≤ML)(단계 #22 에서, 예), 제1 요소벡터 Va 및제 2 요소벡터가 합성되고, 스캐닝세그먼트벡터 SSV가 갱신된다(#23). 그리고 편차각 θ의 합이 수행된다(#24).

편차각 ∑θ의 적산값은 제2 소정각 M∑θ와 비교된다(#25). ∑θ의 적산값의 적산값이 제2 소정각 M∑θ보다 같거나 작을 때(단계 #25에서, 예), 스캐닝세그먼트벡터 SSV 에 요소벡터의 합성이 완성된다. 여기서 또 다른 스캐닝포인트 S가 존재할 때(단계 #26에서, 예), 다음 벡터합성과정이 진행된다. 특히 스캐닝세그먼트벡터 SSV에 새롭게 합섣되는 제2 요소벡터 Vb가 제1 요소벡터 Va를 대체하고, 벡터합성포인트 숫자"j"는 하나씩 증가하고, 즉 j=j+1 로 된다(#32). 상술한 과정은 단계 #19로부터 반복된다.

상술한 조건 중 어느 하나가 만족하지 않을 때(단계 #21, #22, #25 및 #26 중에 하나라도 아닐 때), 벡터합성은 중단되고 단계 #27로 진행된다. 이 때 스캐닝세그먼트벡터 SSV의 시작점과 끝점이 S(m)과 S(j)와 대응한다. 스캐닝세그먼트벡터 SSV(m, j)의 길이 [SSV(m,j)]가 제2 소정 길이 TLO 보다 같거나 길은지 또는 그렇지 않은지를 검사한다(#28). 상기 스캐닝세그먼트벡터 SSV(m,j)의 길이[SSV(m,j)]가 제2 소정 길이 TLO 보다 같거나 길 때(단계 #28에서, 예), 스캐닝세그먼트 SS(m,j)는 스캐닝세그먼트벡터 SSV(m,j)로부터 추출된다(#29).

상기 스캐닝세그먼트 SS가 두 개의 스캐닝포인트 S(m)과 S(j)에 의해 한정되는 세그먼트이고 본 상세한 설명에서 용이하게 심볼 SS(m,j)로써 표현된다.

스캐닝세그먼트벡터 SSV(m,j)의 길이 [SSV(m,j)]가 제2 소정 길이 TL0 보다 짧을 때(단계 #28에서, 아니오), 상기 스캐닝세그먼트 SS(m,j)는 스캐닝세그먼트벡터 SSV(M,j)로부터 추출될 수 없고, 단계 #30으로 진행된다.

예를 들면, 스캐닝세그먼트벡터 SSV(M,j)는 극단적인 경우로써 두 개의 요소벡터 V의 합성에 의해 형성될 때, 스캐닝세그먼트벡터 SSV(m,j)의 길이[SSV(m,j)]가 매우 짧기 때문에 스캐닝세그먼트벡터 SSV로부터 추출된 스캐닝세그먼트 SS 는 평면 장애물을 나타내는 것으로 참조될 수 없다.

단계 #30에서, 다수의 남겨진 스캐닝포인트가 검사된다. 벡터합성을 수행하는 다수의 스캐닝포인트 S가 남겨지지 않으면(단계 #30에서, 아니오), 스캐닝세그먼트 SS의 추출이 완성된다. 다른 한편으로 벡터합성을 수행하는데 필요한 다수의 스캐닝포인트 S가 남겨질 때(단계 #30에서, 예), 단계 #17 로 진행된다. 단계 #17에서 마지막 검사된 스캐닝포인트 S의 숫자 "j" 는 새로운 스캐닝세그먼트 벡터 SSV의 시작점의 숫자 "m"으로 세트된다. 이후 상술한 과정은 단계 #13으로부터 반복된다.

요소벡터 V가 형성되는 동안 스캐닝포인트 S를 스킵핑하는 스캐닝세그먼트 SS의 추출이 도7에 도시된 순서도가 참조되어 설명된다. 본 명세서에 설명된 추출과정에서, 스태닝포인트 S의 스킵핑은 소정 횟수 MK로 허용된다. 도4에 도시된 실시예에서와 같이 스캐닝포인트 S(j+4)가 스킵된다. 상기 스킵된 요소벡터는 스캐닝포인트 S(i+3) 및 S(i+5)에 의해 형성된다.

도7에 도시된 순서도는 스캐닝포인트의 스킵핑에 관한 과정을 제외한 도6에 도시된 순서도와 유사하기 때문에, 두 순서도에서 중복되는 설명은 생략하고 다른 점만 기술하기로 한다. 도7에 도시된 순서도의 과정에서, 스킵핑 파라미터 "k"는 스캐닝포인트 S의 스킵핑 횟수를 카운팅하기 위해 이용된다. 상기 스킵핑 파라미터 "k"는 단계 #43에서 초기화된다.

단계 #44 내지 #50는 스캐닝포인트 S의 스킵핑 없는 도6에 도시된 순서도에서의 단계와 동일한 것으로 단계 #44 내지 #50가 수행되고, 요소벡터 V의 편차각 θ가 검사된다(#51). 상기 편차각 θ가 제1 소정 각 Mθ 보다 크더라도, 벡터의 합성은 즉시 멈추지 않고 단지 스캐닝포인트 S 가 없는 스킵핑의 경우로부터 다르게 요소벡터 V의 끝점으로써 스캐닝포인트 S를 이용하는 것을 시도한다(#63, #64 및 #65). 단계 #49로 진행한다.

스킵핑 횟수는 단계 #63에서 검사되고 스캐닝포인트의 존재여부가 단계 #64에서 검사되고 스킵핑 파라미터 "k"는 단계 #65에서 증대된다(갱신된다). 단계 #49에서 제2 요소벡터 Vb의 끝점을 한정한 다수의 스캐닝포인트 S(j+k), 즉 아규먼트는 j+k 가 되기 때문에, 스캐닝포인트 S의 스킵핑은 (k-1) 횟수 수행되는 것을 알 수 있다(k=2 이면, 스킵핑이 수행된다)

도7에 도시된 순서도에서 파라미터 "k"가 이용된 단계는 도6에 도시된 순서도에서의 순서와 다르다. 예를 들면 다음 벡터 합성포인트의 횟수는 단계#62에서 (j+k)가 된다. k=1 일 때, 스캐닝포인트 S 가 스킵되는 것은 없고, k=2 일 때, 스캐닝포인트 S는 스킵된다. 또한 스킵핑파라미터 "k"는 단계62 이후에 단계 #66에서 초기화된다.

단계#47에서의 과정이 설명된다. 스킵핑 파라미터 "k"가 단계#47에서 관련되지는 않았지만, 새로운 스캐닝 세그먼트벡터 SSV의 시작점인 스캐닝포인트 S(m)의 숫자 "m"은 벡터합성과정을 새롭게 시작하도록 m=j 로 세트된다. 마지막 벡터합성포인트 숫자 "j"의 스캐닝포인트 S(j)가 두 개의 평면 장애물이 교차되는 구석부분에 존재하는 것이 가정하기 때문에, 단계 #47에서 마지막 벡터합성포인트의 숫자 "j"는 다음의 스캐닝세그먼트벡터의 시작점 "m"의 숫자로 세트된다.

다수의 스캐닝세그먼트벡터 SSV의 합성의 실시예가 도8, 도9A 내지 도9C 및 도10을 참조하여 설명된다. 도8에 도시된 바와 같이 폴브레이스(31) 사이에서 제공되는 메인보드(32)는 스캐닝포인트 S가 획득되는 것으로부터 평면 장애물의 예로써 가정된다. 상기 펜스(3)는, 도9A에서 도시된 바와 같이 평면(메인보드(32))으 로부터 부분적으로 돌출된다. 그러므로 스캐닝세그먼트벡터 SSV가 레이저레이더에 의해 펜스(3)를 스캐닝하여 얻어지는 스캐닝포인트(S)로부터 형성될 때, 스캐닝세그먼트벡터 SSV 는 도9B에 도시된 바와 같이 폴브레이스(31)의 일부분에서 분리된다.

이 때 다수의 스캐닝세그먼트벡터 SSV가 소정 상태를 만족하는 범위 내에서 합성되어 큰 스캐닝세그머트벡터 SSV0가 새롭게 형성된다. 상기 스캐닝세그먼트벡터 SSV를 합성하는 조건은 도10에 의해 설명된다. 스캐닝포인트 S로부터 얻어지는 스캐닝세그먼트벡터 SSV1 와 SSV2 사이에 형성된 각 Ø는 제2 소정각 보다 같거나 작다. 하나의 스캐닝세그먼트벡터 SSV2의 시작점과 다른 스캐닝세그먼트벡터 SSV1의 끝점 사이의 거리는 소정 각 보다 같거나 짧다.

위 두 조건이 만족할 때 두 개의 스캐닝세그먼트벡터 SSV1 와 SSV2는 끝점에서 시작점까지 벡터를 합성하여 새로운 스캐닝세그먼트벡터 SSV로 합성된다. 이러한 방법에서, 하나의 긴 스캐닝세그먼트벡터 SSV0는 다수의 스캐닝세그먼트벡터 SSV의 합성으로 형성되어 보다 긴 스캐닝세그먼트 SS0 를 추출하는 것이 가능하다. 그 결과로써 평면 장애물은 보다 정확하게 인식될 수 있고 자동운전차량(1)의 자기위치는 보다 정확하게 명기될 수 있다.

상술한 과정을 수행하는 자동운전차량(1)의 자가여행의 순서도가 도11에 도시된다. 도11에 도시된 순서도는 단계 #74에서 스캐닝세그먼트벡터 SSV의 합성과정의 합을 제외한 도2에 도시된 순서도와 유사하다. 따라서 도11에 도시된 순서도의 상세한 설명은 생략된다.

틈을 갖는 평면 장애물에 대한 스캐닝세그먼트벡터 SSV의 형성이 도12 및 13A 내지 13c 에 설명된다. 자동운전차량(1)의 동작영역에 있어서, 공장의 아웃도어(outdoor), 야외 또는 테마파트는 병원 또는 제조플렌트와 같은 인도어(indoor)와 달리 가정될 수 있다.

아웃동작 영역에서 도12에 도시된 바와 같은 폴브레이스(32) 사이의 큰 전이요소(또는 에어갭)을 갖는 금속제 메쉬와 갖은 메인프레임(32)를 갖는 펜스(30)는 운행경로로써 바운더로써 제공된다. 동작영역에 존재하는 펜스(30)는 자동운전차량(1)의 메모리 내로 맵세그먼트에 틈을 갖는 평면 장애물로써 미리 기억된다. 상술한 바와 같이 맵세그먼트는 맵정보 내에 평면 장애물을 나타내는 세그먼트 집단이다.

도13A 에 도시된 바와 같이, 펜스(30)의 교차부는 레이저레이더로부터 방사되는 레이저빔을 실드 또는 방사하는 폴브레이스(31)와 대응하고 대부분 레이저빔을 관통하도록 허용하는 메인프레임(32)과 대응하는 부분을 갖는다. 폴브레이스(31) 사이에 제공되는 다수의 폴브레이스(31)와 메인프레임(32)을 포함하는 펜스는 레이저레이더를 포함하는 스캐닝포인트획득유닛(12a)에 의해 수평면에서 스캔될 때, 폴브레이스(31)에 의해 대부분 반사되는 반사파형은 스캐닝포인트획득유닛(12a)에 의해 수신된다. 그 결과로, 폴브레이스(31) 상의 위치좌표의 포인트, 메인프레임(32) 및 펜스 뒷편의 목적물(36)이 스캐닝포인트 S로써 획득된다. 상기 스캐닝포인트 S는 도13B에 도시된 바와 같이 목적물과 대응하는 위치에서 분배되는 포인트 집단이 된다.

자기위치인식부(14)의 요소벡터형성유닛(14a)은 폴그레이스(31) 상의 포인트와 도7에 도시된 흐름에 따르는 메인프레임(32)의 스캐닝포인트 S(i), S(i+1), S(i+3), S(i+5), S(i+6)을 갖는 요소벡터 V(i,i+1), V(i+1,i+3), V(i+3,i+5), V(i+5,i+6)를 형성한다. 또한, 스캐닝세그먼트벡터 SSV는 요소벡터선택유닛(14) 및 스캐닝베그먼트벡터형성유닛(14c)에 의한 요소벡터 V의 합성에 의해 형성된다.

또한 장애물인식유닛(14d)은 상술한 바 대로 형성된 스캐닝세그먼트벡터가 평면 장애물인지 아닌지로 인식될 수 있는지를 판단한다. 스캐닝세그먼트벡터 SSV는 평면 장애물로써 인식될 수 있을 때, 장애물인식유닛(14d)은 메모리(11) 내에 기억된 펜스(3)를 나타내는 맵세그먼트를 갖는 스캐닝세그먼트벡터 SSV로부터 추출된 스캐닝세그먼트 SS를 참조한다. 그로 인해 펜스(30)의 위치는 맵에 명기되고 자동운전차량(1)의 자기위치는 펜스(30)의 위치에 기반하여 보다 더 명기된다.

이러한 방법에서 메인프레임(32)의 틈의 비율은 보다 높아지고 메인프레임(32)을 포함하는 펜스(30)는 스캐닝포인트 S로써 폴그레이스(31)와 메인프레임(32)을 인식하여 스캐닝세그먼트벡터 SSV로써 나타낼 수 있고, 맵세그먼트로 참조될 수 있는 스캐닝세그먼트 SS는 스태닝세그먼트벡터 SSV 로부터 추출될 수 있다. 또한 폴브레이스(31) 상에서 포인트들의 위치좌표는 스캐닝포인트 S 로써 선택적으로 획득될 때, 레이저 레이더의 해상도 보다 낮은 공간 해상도를 갖는 초음파가 이용될 수 있다.

더욱 확실하게 스캐닝포인트로써 펜스(30)의 폴브레이스(31)의 위치를 획득하기 위한 방법이 도14 및 도15A 내지 도15C와 참조되어 설명된다. 이러한 경우에 반사기표시(33)는 도14에 도시된 바와 같이 펜스(30)의 폴브레이스(31) 상에 미리 구비된다. 도15A 는 반사기표시(33)의 상태 및 펜스의 단면을 도시한 것이다. 도15B는 상기 방법에 의해 획득되는 스캐닝포인트 S를 도시한다. 도15C 는 요소벡터 V 를 도시하고 상술한 방법에 의해 형성되는 스캐닝 세그먼트벡터 SSV를 도시한다.

펜스(30)는 레이저 레이더에 의한 수평면에서 스캔될 때, 반사기표시(33)에 의해 반사된 반사파형의 강도는 다른 포인트에 의해 반사되는 반사파형의 강도 보다 높아지고, 많은 스캐닝포인트 S 사이의 폴브레이스(31) 상의 스캐닝포인트 S를 추출하는 것이 가능하다. 반사표시(33)을 이용한 상기 방법에 따르면 폴브레이스(31)의 인식은, 다시 말하면 펜스(30)의 인식은 보다 용이해진다.

진행된 스캐닝포인트 S가 소정 거리 내에 한정된 경우가 도16과 도17에 의해 설명된다. 스캐닝포인트획득유닛(12a)에 의해 획득되는 다수의 스캐닝포인트 S 를 감소하여 자기위치인식유닛(14)에 의해 수행되는 스캐닝세그먼트벡터 SSV를 형성하기 위한 필요한 다량의 계산을 감소하는 것이 가능하고, 자가운전을 위한 판단이 보다 빠르게 수행될 수 있다.

도16에 도시된 바와 같이 지점(자동운전차량(1)의 몸체 상의 스캐닝포인트획득유닛(12a))으로부터 소정거리 내에 있는 영역(10a)은 자동운전차량(1)의 작동환경에 의존하는 스캐닝포인트획득유닛(12a)에 의해 측정될 수 있는 목적물의 위치좌표 내의 영역(10) 내에서 세트된다. 이 때 요소벡터 V 는 영역(10a)에서 스캐닝포인트를 이용하여 형성된다.

영역(10a)를 한정하기 위한 방법에 있어서, 레이저 레이더로부터 방사되는 레이저빔의 반사된 파형의 강도는 목적물과 거리에 대해 변화하는 현상을 이용하는 것이 가능하다. 도17에 도시된 바와 같이 빔스폿 BS의 면적은 레이저레이더를 포함하는 스캐닝포인트획득유닛(12a)으로부터 소정 거리 떨어진 위치에 구비되는 펜스를 구성하는 와이어(41)와 관련한 와이어(41)의 위치에 레이저빔 LB의 빔스폿 BS의 직경에 기반하여 계산된다. 상기 빔스폿 BS의 면적에서 만족되는 와이어(41)의 비율이 계산된다. 상기 와이어(41) 재료의 고유반사율을 갖는 배율은 레이저 레이더의 레이저빔에 대한 측정반사율로써 한정된다. 빔스폿 BS의 거리 및 면적은 거리의 제곱에 비례하여 보다 보다 길어지고 면적이 보다 커진다. 그러나 상기 와이어(41)의 면적은 거리에 비례하여 증가한다. 결과적으로 측정반사율값은 거리에 따라 보다 작아진다. 그러므로 면적(10a)을 한정하는 거리에 대응하는 측정 반사율 값이 스캐닝포인트획득유닛(12a)에서 세트될 때, 필터링과정은 측정반사율 보다 같거나 작은 반사파형을 수신하지 않도록 수행하고, 소정거리 내에서 진행되는 스캐닝포인트 S를 한정하는 것이 가능하다. 벽 또는 펜스와 같은 평면 장애물을 인식하는 자동운전차량의 자가여행은 도18A 및 도18B에 의해 설명된다.

도18A는 자동운전차량(1)이 자동운전차량(1) 주변의 경고영역(4)과 운행방향의 주의영역(5)을 세트함과 동시에 자동으로 움직이는 상태를 도시한다. 장애물(23)이 주의영역(5)에서 검출될 때 자동운전차량(1)은 자각을 촉진시키기 위해 운행속도를 감소하거나 디스플레이 또는 알람을 출력한다. 또한 자동운전차량(1)은 장애물(23)이 경고영역(4)으로 들어가지 않도록 운행된다. 장애물(23)이 경고영역(4)으로 들어가면 자동운전차량(1)은 즉시 정지한다. 이러한 방법에서 자동운 전차량(1)은 차량 주변에서 제어영역을 세트하여 효과적으로 운행된다.

도12에 도시된 바와 같이, 측편도랑(35)이 펜스(30)를 따라 형성될 수 있거나 블록(34)이 폴브레이스(31)의 루트에 제공될 수 있다. 측편도랑(35) 또는 블록(34)에 의한 단계가 트랙의 도로표면에 근접한 낮은 위치에 존재하고 상기 단계는 전편 수평방향에 장애물 검출에 의해 검출될 수 있다. 그러므로 확장경고영역(4a)과 확장주의영역(5a)은 도18B에 도시된 바와 같이 벽 또는 펜스와 같은 특정 장애물(24)에 대하여 자동운전차량(1) 주변의 경고영역(4)과 주의영역(5)에 각각 더해져서, 자동운전차량(1) 특정 장애물(24)에 접근하는 것을 방지할 수 있다. 이로 인해 자동운전차량(1)의 미끄럼 또는 전복과 같은 문제의 발생을 방지하는 것이 가능하며, 효과적인 자가여행이 가능하다.

상기 확장경고영역(4a) 및 확장주의영역(5a)은 도18B에 도시된 바와 같이 특정 장애물(24)의 시야 범위 내에서 세트되어야 한다. 이러한 경우 특정장애물(24)이 인식되지 않은 영역에서 자동운전차량(1)은 도18A에 도시된 바와 같이 일반적인 자가여행을 수행할 수 있어, 자동운전차량(1)이 효과적으로 이동될 수 있다.

여기에서 틈을 갖는 평면 장애물을 특정 장애물(24)로 가정한 경우 도19A 및 도19B으로 설명된다. 도19A는 평면 장애물의 평면 장애물의 성향을 도시한 것이고 도19B는 평면 장애물의 성향과 대응하는 맵세그먼트의 데이터를 도시한 것이다. 도19A에서 직선은 틈이 없는 평면 장애물을 도시한 것이고 점선은 틈을 갖는 평면 장애물을 도시한 것이다. 도19B에 도시된 데이터는 메모리(11) 내에 미리 기억된 맵 상의 평면 장애물의 세그먼트의 집단인 맵세그먼트 데이터이다. 각 맵세그먼트 는 레이저 레이더에 의해 검출가능한 평면 장애물의 시작점과 끝점의 좌표이다. 각 맵세그먼트는 동작영역에 존재하는 평면 장애물이 틈이 있는지 없는지를 구별하는데 이용될 수 있는 틈값(틈의 존재여부)을 포함한다. 평면 장애물이 틈을 가지고 있지 않을 때, 틈값은 "0"으로 세트되고 평면 장애물이 틈을 가지고 있을 때 틈값은 "1"로 세트된다. 틈을 갖는 평면 장애물이 특정 장애물(24)로 가정될 때, 효과적으로 확실하게 틈을 갖는 평면 장애물의 인식은 안전하게 효과적으로 자동운전차량(1)의 자가여행을 가능하게 한다. 벽 또는 펜스와 같은 평면 장애물을 나타내는 스캐닝세그먼트벡터 SSV로부터 스캐닝세그먼트 SS를 추출하는 방법이 적용된다.

도6에 도시된 순서도에 의하면 틈을 갖는 평면 장애물의 인식방법에 의하면 요소벡터V는 스캐닝 포인트 S를 스킵핑과 소정 조건에 의해 선택된 다수의 요소벡터 V로부터 스캐닝세그먼트벡터 SSV₁의 제1 그룹 형성 없이 형성된다. 평면 장애물이 틈을 갖을 때 도5C의 점선에 의해 도시된 바와 같이 두 개의 연속요소벡터 V(j-1,1) 및 V(j,j+1) 사이에 형성된 편차각 θ은 보다 높은 가능성을 갖고 제1 소정각 Mθ 보다 크게 되어, 스캐닝세그먼트벡터 SSV₁ 에 속한스캐닝세그먼트벡터는 틈을 갖는 평면 장애물에 관해 드물게 형성된다.

이하의 도7에 도시된 순서도에 의하면 요소벡터 V는 임의적으로 스캐닝포인트 S를 스킵핑하고 소정 조건에 의해 선택된 요소벡터 V로부터 스캐닝세그먼트벡터 SSV₂의 제2 그룹을 형성하여 형성된다. 이러한 경우에, 편차각 θ는 제1 소정각 Mθ 보다 커짐에 의해 스캐닝포인트 S(j+1)는 도5C 의 직선에 의해 도시된 것과 같 이 스킵되어, 스캐닝세그먼트벡터 SSV₂의 제2 그룹에 속한 스캐닝세그먼트벡터가 틈을 갖는 평면 장애물에 관해 형성된다.

상기 스캐닝세그먼트벡터 SSV₁의 제1 그룹과 스캐닝세그먼트벡터 SSV₂의 제2 그룹이 비교될 때, 틈을 갖지 않는 평면 장애물과 대응되는 스캐닝세그먼트벡터가 두 그룹 SSV₁ 과 SSV₂ 에 포함되지만 틈을 갖는 스캐닝세그먼트벡터는 스캐닝세그먼트벡터 SSV₂의 제2 그룹에만 포함된다. 이와 같이 스캐닝세그먼트벡터 SSV₁의 제1 그룹을 형성하는 요소벡터가 스캐닝세그먼트벡터 SSV₂의 제2 그룹을 형성하는 요소벡터로부터 추출될 때, 남겨진 요소벡터에 의해 형성된 스캐닝세그먼트벡터 SSV₃의 제3 그룹은 틈을갖는 평면 장애물에 대응한다. 스캐닝세그먼트벡터 SSV₃ 의 제3 그룹으로에 속하는 스캐닝세그먼트벡터로부터 스캐닝세그먼트 SS를 추출하여 틈을 갖는 평면 장애물만 인식될 수 있다.

상기 스캐닝세그먼트벡터 SSV의 형성에서 제1 요소벡터 V를 결정하는 방법이 제1 요소벡터의 벡터합성에서 일어날 수 있는 예를 각각 도시한 도20A 내지 20C 를 참조하여 설명된다. 도20A에 도시된 실시예에서 제1 요소벡터 Va는 시계열 상에서 연속적인 두 개의 스캐닝포인트 S(m)와 S(m+1)로 일반적으로 형성되고, 제2 요소벡터 Vb는 스캐닝포인트 S(m+2) 및 S(m+3)를 스킵핑하여 불연속이지는 않지만 시계열 상에 근접하는 두 개의 스캐닝포인트 S(m+1) 및 S(m+4)에 의해 형성된다. 상기 조건은 문제가 없는 스킵핑 파라미터 "k"가 기재된 도7에 도시된 흐름에 의해 진행 될 수 있다.

도20B에 도시된 실시예를 참조하면, 스캐닝포인트 S(m), S(m+2), S(m+4) ...에 의해 구성된 후면라인과 스캐닝포인트 S(m+1), S(m+3) ... 에 의해 구성된 전면라인 도시된다.

스캐닝포인트 S 가 상술한 바와 같이 구비되었을 때, 제1 요소벡터 Va는 도7에 도시된 순서도에 의해 결정되지 않을 것이다. 특히, 도20에 도시된 조건하에서 제1 요소벡터 Va가 스캐닝포인트 S(m) 및 S(m+1)에 의해 형성되는 것이 수행될 때, 시계열 상에서 두 개의 연속적인 스캐닝포인트 S(m) 및 S(m+1)에 의해 형성된 벡터의 길이는 제1 소정길이 ML 보다 길게 된다. 이 때 도7에 도시된 흐름에서 또 다른 요소벡터 Va 는 연속적인 두 개의 스캐닝포인트 S(m+1) 및 S(m+2)에 의해 형성되는 것이 부가하여 시도된다. 그러나 두 개의 연속적인 스캐닝포인트 S(m+1) 및 S(m+2)에 의해 형성되는 벡터의 길이는 제1 소정 길이 ML 보다 길다. 연속적인 상황에서 제1 요소벡터 Va는 결정되지 않는다. 여기에서 상기 포인트는, 상기 스캐닝포인트 S(m) 및 S(m+2)가 도20B의 동일 선에 속하는 것에 의해 제1 요소벡터 Va 가 형성될 수 있는 사실이 무시될 수 있다.

따라서 도20C에 도시된 바와 같이 제1 스캐닝포인트 S(m)에 과한 제1 요소벡터 Va를 형성하는 것이 부적합한 제2 스캐닝포인트 S(m+1)을 스킵핑하여 제1 요소벡터 Va의 형성은 도7에 도시된 흐름에 의해 진행될 수 있다. 이 때 초기의 스킵핑 파라미터 "p"가 제2 스캐닝포인트 이후 소정 횟수 "p" 내에 부적합한 스캐닝포인트의 스킵핑을 가능하도록 제1 요소벡터 Va의 정보 내에 기재된다. 상기 스캐닝 포인트의 스킵핑은 소정 횟수 "p"에 의해 반복되지만, 상기 제1 요소벡터 Va가 형성될 수 없을 때, 요소벡터 Va의 시작점으로써 제공하는 스캐닝포인트는 하나씩 시프트되고 다시 제1 요소벡터 Va를 형성하는 것이 시도된다.

도21 및 도22는, 초기화 스킵핑 파라미터 "p"를 기재하여 인스턴스와 바꿀 수 있는 순서도를 도시한 것이다. 도21 및 도22에 도시된 순서도는 초기화 스킵핑 파라미터"p"의 사용을 제외한 도7에 도시된 순서도와 유사하여, 단지 다른 포인트만 설명되고 중복되는 설명은 생략한다.

도21에 도시된 바와 같이 스캐닝세그먼트벡터 SSV로써 제공하는 스캐닝포인트 S(m)의 숫자"m"가 단계 #42에서 초기화된 후, 초기화 스킵핑파라미터 "p"는 단계 #70에서 초기화된다. 제1 요소벡터 Va가 한정되고(#71), 제1 요소벡터 Va의 길이가 검사된다(#45). 제1 요소벡터 Va의 길이가 제1 소정 길이 ML 보다 길 때, 다른 스캐닝포인트 S의 유무가 검사되고(#74), 스캐닝포인트의 스킵핑 가능성이 검사된다(#75). 상기 스캐닝포인트의 스킵핑이 가능할 때(단계75에서, 예), 스캐닝포인트가 스킵되고(#76), 과정이 단계 #71로부터 반복된다.

또한 스캐닝포인트의 스킵핑이 불가능할 때(단계 #75에서, 아니오), 스캐닝세그먼트벡터 SSV의 시작점으로써 제공하는 스캐닝포인트 S(m)의 새로운 숫자 "m" 이 #47에서 세트되고, 과정은 초기화의 단계 #70 으로부터 반복된다. 제1 요소벡터 Va가 형성될 때(단계#45에서, 예), 상기 스킵핑 파라미터 "k"가 초기화된다(#73). 도22에서 도시된 단계는 이하의 포인트를 제외한 도7에 도시된 것과 동일하다.

도7에 도시된 흐름에서 단계 #52 내지 #55에서, 제2 요소벡터 Vb의 길이가 제1 소정 길이 ML 보다 길 때, 또는 편차각 ∑θ의 적산값이 제2 M∑θ 보다 길 때, 벡터의 합성이 멈춰진다. 대조적으로 도22에 도시된 흐름에서 벡터의 합성이 동일 조건하에서 스캐닝 포인트 S를 스킵핑하는 것이 시도된다(단계 52 또는 #77에서, 아니오 일 때, 단계 #63으로 진행된다). 도21 및 도22에서 도시된 흐름에서 스캐닝세그먼트 SS의 추출을 수행하여, 도20B에서 도시된 문제점이 회피될 수 있고, 스캐닝세그먼트벡터 SSV가 도20C에 도시된 바와 같이 다수의 요소벡터 V의 합성에 의해 수행될 수 있다.

스캐닝세그먼트의 추출이 스캐닝포인트 S로부터 시계열 상에서 다수의 트레이싱 내에서 수행되는 실시예가 설명된다. 도23은 틈을 갖는 평면 장애물 W1 및 W2 이 벽과 같은 틈이 없는 평면 장애물 W3의 전면에 존재하는 듀얼구조의 장애물의 위치좌표를 측정하는 상태를 도시한다. 도24는 레이저레이더에 의한 도23에 도시된 듀얼구조의 장애물을 스캐닝하여 획득되는 스캐니포인트 S로부터 평면 장애물을 표현하는 다수의 스캐닝세그먼트 벡터 SSV를 형성하는 상태를 도시한다. 도25, 도26 및 도27은 스캐닝세그먼트벡터 SSV를 형성하는 단계의 세가지 방법을 도시한다.

도23에 도시된 바와 같이 폴의 구조에 의해 형성된 베리어 W1 및 전이틈을 갖는 펜스 W2가 빌딩의 벽을 따라 구비된 듀얼구조의 장애물이 자동운전차량(1)의 동작영역에 존재할 수 있다. 이와 같은 경우에, 도20B 또는 도20C에 도시된 이중선 스캐닝포인트 S가 획득된다. 스캐닝세그먼트 SS의 추출과정이 스캐닝포인트획 득유닛(12a)에 의해 획득된 순차를 따라 시계열상에서 연속으로 스캐닝포인트에 대해 수행될 때, 전면 라인과 후면 라인 상의 스캐닝포인트 S 가 상술한 초기 스킵핑 파라미터 "p" 또는 스킵핑 파라미터 "k"의 도입으로 스킵된다. 듀얼구조의 장애물 경우에, 자동운전장치(1)는 벽과 같은 틈을 갖지 않는 벽 W3의 전면에 구비된 베리어 W1 또는 펜스 W2와 같은 틈을 갖는 평면 장애물을 인식할 수 없다면, 장애물이 인식되는 것이 불명확하다.

결과적으로, 맵상에서 자동운전차량(1)의 자기위치를 명기하기 위한 명확성이 감소된다. 문제점을 방지하기 위해 도24에 도시된 바와 같이 후방향 및 전방향으로 형성된 스캐닝세그먼트벡터를 형성하는 것과, 스캐닝세그먼트벡터 SSV로부터 후방향 및 전방향으로 형성된 장애물을 나타내는 스캐닝세그먼트 SS를 추출하는 것이 중요하다.

듀얼구조의 장애물에 있어서, 후위에 구비된 평면 장애물의 스캐닝세그먼트 SS는 스캐닝포인트획득유닛(12a)dp 의해 획득된 모든 스캐닝포인트 S로부터 추출되고, 전위에 구비된 평면장애물의 스캐닝세그먼트 SS는 후위에 구비된 평면 장애물의 스캐닝세그먼트 SS의 추출에 이용되지 않는 남겨진 스캐닝포인트 S로부터 추출된다.

도25에 도시된 흐름에서, 하나의 스캐닝세그먼트가 추출될 때, 스캐닝세그먼트 SS의 추출은 스킵없이 스캐닝세그먼트 SS의 이전 추출에서 참조되는 스캐닝포인트 S_SK에 관해 다시 수행된다. 처음에서 스캐닝포인트 S1의 그룹이 준비되고(#81), 과정이 스캐닝세그먼트 SS의 추출까지 수행된다(#82 및 83). 상기 과정은 도7 도는 도21 및 도22에 도시된 순서도에서의 단계 #41 내지 #59까지와 대응한다. 제1 스테이지에서 스캐닝세그먼트 SS의 추출에서 참조된 스캐닝포인트 S1 사이에서 스킵되기 때문에 이용되지 않은 스캐닝포인트 S_SK는 제1 스케이지(#84)에서 이용되지 않은 제1 비이용 스캐닝포인트 S_UN1으로 기록된다(#84). 제2 스테이지에서 스캐닝세그먼트 Ss의 추출이 제1 비이용 스캐닝포인트 S_UN1에 대해 수행된다(#85 및 #86). 이전 과정에서 참조되지 않은 스캐닝포인트 S_NR의 그룹이 제1 스테이지에서 새로운 스캐닝포인트 S1으로 준비된다(#87). 여기서 참조되지 않은 스캐닝포인트 S_NR가 존재하지 않을 때, 모든 스캐닝포인트 S1이참조되고 과정은 완전해진다(단계#88에서, 아니오). 또한, 참조되지 않은 스캐닝포인트 S_NR이 존재할 때(단계 #88에서, 예), 단계 #82로 되돌아 오고 상술한 과정이 반복된다.

도27에 도시된 흐름에서 모든 스캐닝포인트 S1에 대해 추출될 수 있는 모든 스캐닝세그먼트 SS를 추출한 후에, 스캐닝세그먼트 SS의 추출은 스킵된 스캐닝포인트 S_SK 에 대해 다시 수행된다. 우선, 스캐닝포인트 S1의 그룹이 준비되고(#91), 과정이 모든 스캐닝포인트 S1(#92 및 #93)에 대해 스캐닝세그먼트 SS의 추출까지 수행된다(#92 및 #93). 상기 과정은 시작에서 끝까지 도7 또는 도21 및 도22에 도시된 흐름을 수행하는 것과 대응한다. 그러나 스캐닝포인트 S1은 스캐닝세그먼트벡터 SSV를 형성하는데 기여하는지 그렇지 않은지가 기록된다. 상기 스캐닝세그먼 트벡터 SSV를 수행하는데 기여하지 않은 스캐닝포인트 S_UN의 그룹이 준비된다(#94). 상기 스캐닝세그먼트 SS의 추출은 단계 #94에서 준비된 모든 스캐닝포인트 S_UN 가 참조될 때 까지 반복된다(#95 및 #96). 상기 방법에서 듀얼구조의 장애물은 스캐닝세그먼트 SS를 추출하여 인식될 수 있다.

도27에 도시된 흐름에서 하나의 스캐닝세그먼트 SS가 추출될 때, 스캐닝 세그먼트 SS의 추출은 스캐닝세그먼트 SS를 추출하기 위한 이전 과정에서 비이용된 스캐닝포인트 S_SK에 대해 다시 수행된다. 먼저 스캐닝포인트 S1의 그룹이 준비되고(#101), 상기 과정이 스캐닝세그먼트 SS의 추출까지 수행된다(#102 및 #103). 상기 과정은 도7 또는 도21 및 도22에 도시된 순서도에서 단계 #41 내지 #59 단계와 대응한다. 하나의 스캐닝세그먼트 SS가 추출될 때, 스캐닝포인트 S2의 그룹은 스캐닝세그먼트 SS를 추출하기 위한 이전 과정에서 이용되지는 않았으나 참조되고, 참조되지 않은 스캐닝포인트 S3의 그룹이 준비된다(#104). 이 때, 스캐닝포인트 S1의 그룹은 도7에 도시된 흐름, 단계 #47에서 벡터합성포인트 숫자"j"로 이용되지는 않았으나 참조된 시계열 상에서 다수의 제1 스캐닝포인트 S를 세트하여 스캐팅포인트 S3의 그룹과 스캐닝포인트 S2의 그룹으로 조합되는 스캐닝포인트의 새로운 그룹으로 대체된다.

도23에 도시된 듀얼구조에서, 평면 장애물(베리어) W1을 나타내는 스캐닝세그먼트벡터 SSV1이 먼저 추출되고, 평면 장애물(벽) W3을 나타내는 스캐닝세그먼트벡터 SSV3이 평면 장애물(펜스) W2를 나타내는 스캐닝 세그먼트벡터 SSV2의 추출 이전에 추출될 수 있다. 상술한 구조에 의해 스캐닝세그먼트벡터 SSV3의 길이는 정확하게 검출될 수 있고, 평면 장애물 W3는 정확하게 명기될 수 있으며, 맵상에서 자동운전차량(1)의 자기위치가 정확하게 명기될 수 있다.

정확하게 안정적으로 스캐닝세그먼트 SS를 추출하기 위한 방법이 설명된다. 도28은 상술한 방법에 의해 형성된 스캐닝세그먼트벡터 SSV로부터 최소면적법을 이용하여 스캐닝세그먼트 SS를 추출하는 상태를 도시한 것이다. 도29는 최소면적법을 이용한 스캐닝세그먼트 SS를 추출하기 위한 순서도를 도시한 것이다.

상술한 방법에 의하면 스캐닝세그먼트벡터 SSV(m,j) 및 스캐닝세그먼트 SS(m,j)는 시작점으로써 제공하는 스캐닝포인트 S(m) 및 끝점으로써 스캐닝포인트 S(j)에 의해 최종 결정된다. 다시 말하면 시작점과 끝점 사이 중간의 스캐닝포인트위치는 고려되지 않아, 스캐닝세그먼트벡터 SSV의 위치정확성은 시작점의 스캐닝포인트 S(m)과 끝점의 스캐닝포인트 S(j)의 위치 검출정확성에 의존한다.

그러므로 스캐닝세그먼트벡터 SSV(m,j)를 형성하기 위한 과정에서, 스캐닝세그먼트벡터 SSV(m,j)의 합성에 기여하는 스캐닝포인트 S의 위치정보가 저장된다. 시작점과 끝점 사이에서 스캐닝포인트 S의 위치정보는 스캐닝세그먼트 SS(m,j)의 추출에서 반영되도록 통계적으로 진행되어, 추출의 정확성의 증가를 가능하게 하고, 스캐닝세그먼트 SS의 안정성을 확신할 수 있다.

통계 진행과정과정에서, 최소면적법이 이용된다. 도29에서 도시된 스캐닝세그먼트 SS(m,j)를 추출하는 흐름에서, 스캐닝세그먼트벡터 SSV(m,j)의 시작점과 끝점에 의해 한정된 세그먼트의 길이가 소정 길이 보다 같거나 길 때(단계 #58에서, 예), 최소면적법은 스캐닝포인트 S에 최적인 세그먼트를 계산하도록 스캐닝포인트 S의 위치좌표에 적용되고, 상기 세그먼트는 스캐닝세그먼트 SS(#59)로써 추출된다.

상술한 바와 같이 추출되는 스캐닝세그먼트 SS(m,j)는 도28에 도시된 것처럼, 시작점과 끝점 사이에 구비되는 모든 스캐닝포인트 S의 위치정보와 스캐닝세그먼트벡터 SSV(m,j)를 반영하고 스캐닝세그먼트벡터 SSV(m,j)의 합성에 기여한다. 또한 도29에 도시된 흐름은 도6, 7 및 도21 , 22에 도시된 흐름에 결합될 수 있다.

스캐닝세그먼트벡터 SSV가 요소벡터 V의 합성에 의해 형성될 때,벡터합성이 가능한지 여부를 판단하는 또 다른 방법이 설명된다. 도30은 평면 장애물을 나타내는 스캐닝세그먼트벡터 SSV가 본 발명에 따른 평면 장애물인식방법에 이용된 스캐닝포인트 S를 이용하여 형성될 때, 요소벡터의 합성 가능성을 판단하는 판단기준을 도시한다. 도31은 스캐닝세그먼트벡터 SSV를 형성하기 위한 요소벡터의 합성의 가능성을 판단하는 또 다른 판단기준을 도시한다.

도30에 도시된 바와 같이 요소벡터 Vb = v(j,j+1)의 끝점인 스캐닝포인트 S(j+1)로부터 스캐닝세그먼트벡터 SSV(m,j)까지 수직의 풋(foot) 거리 "h"가 벡터합성의 가능성을 판단하는데 이용된다. 즉, 거리 "h"가 소정 값 Mh(h≤Mh) 보다 같거나 짧을 때, 요소벡터 Vb = V(j,j+1)는 스캐닝세그먼트벡터 SSV(m,j)와 합성된다.

도31에 도시된 방법에서 요소벡터 V의 끝점으로부터 스캐닝세그먼트벡터 SSV까지 수직 풋(foot) 거리 "h"의 적산값 ∑h가 벡터합성의 가능성 판단에 이용된다. 즉, 적산값 ∑h 이 소정 값 M∑h (∑h≤ M∑h) 보다 같거나 작을 때, 벡터합성이 수행된다. 상기 판단기준에 따르면 각의 계산은 문제가 없고, 소정값 Mh 및 M∑h 는 용이하게 입력될 수 있다.

본 발명은 상술한 구조에 한정되지 않고 다양한 방법으로 변형될 수 있다. 예를 들면 만곡의 큰 반지름을 갖는 만곡된 장애물에 반응하도록, 장애물의 반곡표면은 다각형 선의 맵세그먼트에 의해 나타내지고, 스캐닝세그먼트벡터는 각 스캐닝세그먼트벡터가 동일방향 내에서 연속적인 스캐닝세그먼트벡터에 대해 소정 각을 취하도록 다수의 스캐닝세그먼트벡터의 합성으로 형성된다

본원은 일본에서 출원된 일본특허출원 2005-47885 및 2005-27937에 근거한 것으로 위 특허출원의 내용에 더해진 것이다.

참고로 본 발명의 구체적인 실시예는 여러가지 실시 가능한 예 중에서 당업자의 이해를 돕기 위하여 가장 바람직한 실시예를 선정하여 제시한 것일 뿐, 본 발명의 기술적 사상이 반드시 이 실시예에만 의해서 한정되거나 제한되는 것은 아니고, 본발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 다양한 변화와 부가 및 변경이 가능함은 물론, 균등한 타의 실시예가 가능함을 밝혀 둔다.

Claims

전자기파형 또는 음향파형을 이용한 정각 또는 정간격에서 소정 간격을 스캐닝하고, 수평면에 존재하는 목적물로부터 반영되는 파형을 수신하고, 전자기파형 또는 음향파형이 반사되는 것으로부터 다수의 스캐닝포인트의 좌표를 획득하는 스캐닝포인트획득유닛;

스캐닝포인트획득유닛에 의한 시계열 상에서 미리 획득된 하나의 스캐닝포인트가 요소벡터의 시작점으로 이용되고 나중에 획득된 또 다른 스캐닝포인트는 요소벡터의 끝점으로 이용되도록 다수의 스캐닝포인트 사이에 선택된 두 개의 스캐닝포인트에 관해 요소벡터를 형성하는 요소벡터형성유닛;

요소벡터형성유닛에 의한 형성의 시계열차수 내에서 계속되는 다수의 요소벡터, 제1 소정길이 보다 같거나 짧게 되는 요소벡터의 길이, 제1 소정각 보다 같거나 작게 되는 또 다른 연속 요소벡터에 관해 요소벡터의 편차각, 제2 소정각 보다 같거나 작게 되는 편차각의 적산값을 선택하는 요소벡터선택유닛;

선택된 연속요소벡터를 구성하여 하나의 스캐닝 세그먼트벡터를 형성하는 스캐닝세그먼트벡터형성 유닛; 및

제2 소정길이를 갖는 스캐닝 세그먼트벡터의 시작점과 끝점에 의해 한정되는 세그먼트를 비교하고 세그먼트가 제2 소정 길이보다 같거나 길 때 스캐닝 세그먼트벡터를 따라 존재하는 제2 장애물을 인식하는 장애물인식유닛;을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동운전차량.
제1항에 있어서,

상기 요소벡터형성유닛은 임의의 지점으로부터 소정 거리 내에 유일한 스캐닝포인트를 이용하여 요소벡터를 형성하는 것을 특징으로 하는 자동운전차량.
제1항 또는 제2항에 있어서,

상기 요소벡터형성유닛은, 제1 스캐닝포인트로써 임의의 스캐닝세그먼트와,요소벡터를 형성하도록 제2 스캐닝포인트로써 시계열 상에서 제1 스캐닝포인트로 연속적인 스캐닝포인트를 세트하며,

제1 스캐닝포인트와 제2 스캐닝포인트로 형성되는 요소벡터의 길이가 제1 소정길이보다 길 때, 요소벡터형성유닛은 제1 스캐닝포인트와 다른 스캐닝포인트로 다른 요소벡터를 형성하고 다른 스캐닝포인트는 새로운 제2 스캐닝포인트로써 시계열 상에서 제1 스캐닝포인트로 연속하지 않은 것을 특징으로 하는 자동운전차량.
제3항에 있어서,

소정 횟수동안 기본벡터를 형성하려고 시도할지라도 요소벡터가 제1 소징길이보다 같거나 짧은 길이를 갖는 요소벡터가 임의의 스캐닝포인트에 관해 형성될 수 없을 때,

요소벡터형성유닛은 새로운 제1 스캐닝포인트로써 시계열상에서 임의의 스캐닝포인트로 연속적인 다른 스캐닝포인트를 세트하고 제1 스캐닝포인트에 관해 요소 벡터를 형성하도록 시도하는 것을 특징으로 하는 자동운전차량.
제1항 또는 제2항에 있어서,

상기 요소벡터형성유닛은, 제1 스캐닝포인트로써 임의의 스캐닝세그먼트와, 제2 스캐닝포인트로써 시계열 상에서 제1 스캐닝포인트로 연속적인 스캐닝포인트 및 요소벡터를 형성하도록 제3 스캐닝포인트로써 시계열 상에서 제2 스캐닝포인트와 연속적인 스캐닝포인트를 세트하고,

시작점으로써 제1 스캐닝 포인트와 끝점으로써 제2 스캐닝포인트로 형성되는 제1 요소벡터에 대하여 시작점으로써 제2 스캐닝포인트와 끝점으로써 제3 스캐닝포인트에 의해 형성되는 제2 요소벡터의 편차가 제1 소정각 보다 클 때,

요소벡터형성유닛은 제3 스캐닝포인트를 배제하고 제2 스캐닝 벡터를 갖는 요소벡터와 새로운 제3 스캐닝포인트로써 시계열상에서 제2 스캐닝포인트와 연속적이지 않은 다른 스캐닝포인트를 형성하는 것을 특징으로 하는 자동운전차량.
제1항 또는 제2항에 있어서,

상기 요소벡터형성유닛은, 제1 스캐닝포인트로써 임의의 스캐닝세그먼트와,제1 요소벡터를 형성하도록 제2 스캐닝포인트로써 시계열 상에서 제1 스캐닝포인트로 연속적인 스캐닝포인트를 세트하고,

제1 스캐닝포인트와 제2 스캐닝포인트로 형성되는 제1 요소벡터의 길이가 제1 소정길이보다 길 때, 요소벡터형성유닛은 제1 스캐닝포인트를 갖는 다른 요소벡 터와, 새로운 제2 스캐닝포인트로써 시계열상에서 제1 스캐닝포인트로 연속적이지 않은 다른 스캐닝포인트를 형성하며,

요소벡터형성유닛은 요소벡터를 형성하도록 제3 스캐닝포인트로써 시계열 상에서 제2 스캐닝포인트아 연속하는 스캐닝포인트를 세트하고,

시작점으로써 제1 스캐닝 포인트와 끝점으로써 제2 스캐닝포인트로 형성되는 제1 요소벡터에 대하여 시작점으로써 제2 스캐닝포인트와 끝점으로써 제3 스캐닝포인트에 의해 형성되는 제2 요소벡터의 편차가 제1 소정각 보다 클 때,

요소벡터형성유닛은 제3 스캐닝포인트를 배제하고 제2 스캐닝 벡터를 갖는 요소벡터와 새로운 제3 스캐닝포인트로써 시계열상에서 제2 스캐닝포인트와 연속적이지 않은 다른 스캐닝포인트를 형성하는 것을 특징으로 하는 자동운전차량.
제1항에 있어서,

스캐닝세그먼트벡터가 스캐닝세그먼트형성유닛에 의해 형성될 때, 스캐닝세그먼트형성유닛은 다수의 스캐닝포인트 사이의 스캐닝세그먼트벡터를 형성하는데 이용되지 않는 스캐닝포인트를 이용하는 새로운 스캐닝세그먼트벡터를 형성하는 것을 시도하는 것을 특징으로 하는 자동운전차량.
제7항에 있어서,

스캐닝세그먼트벡터가 하나 이상 형성될 때, 다른 제1 스캐닝세그먼트벡터에 대해 제2 스캐닝세그먼트벡터의 각이 소정각 보다 같거나 작을 때,

제1 스캐닝세그먼트벡터의 끝점과 제2 스캐닝세그먼트벡터의 시작점으로부터 거리는 소정 거리보다 같거나 짧고,

스캐닝세그먼트벡터형성유닛은 제1 스캐닝세그먼트벡터의 형성에 의해 새로운 스캐닝세그먼트벡터와, 시작점으로써 제1 스캐닝세그먼트의 끝점과 끝점으로써 제2 스캐닝세그먼트벡터의 시작점으로 형성된 벡터를 형성함과 동시에 제2 스캐닝세그먼트벡터를 형성하는 것을 특징으로 하는 자동운전차량.
제1항에 있어서,

스캐닝세그먼트벡터형성유닛은 스캐닝세그먼트벡터를 형성에 기여하는 스캐닝포인트의 위치좌표를 저장하고,

스캐닝세그먼트벡터의 시작점과 끝점에 의해 한정되는 세그먼트가 제2 소정 길이보다 같거나 길 때, 장애물인식유닛은, 스캐닝세그먼트벡터를 형성하는데 기여하는 스캐닝포인트에 최적인 세그먼트를 계산하도록 스캐닝포인트의 저장된 위치좌표에 최소면적법을 적용하고 세그먼트는 평면 장애물을 나타내는 것을 인식하는 것을 특징으로 하는 자동운전차량.
제1항에 있어서,

요소벡터형성유닛은, 시작점으로써 제1 스캐닝포인트와 끝점으로써 제2 스캐닝포인트를 갖는 요소벡터의 제1 그룹을 형성하되, 임의의 스캐닝포인트는 제1 스캐닝포인트로써 세트하고 시계열 상에서 제1 스캐닝포인트에 기여하는 다른 스캐닝 포인트는 제2 스캐닝포인트로서 세트하며;

요소벡터형성유닛은 시작점으로써 제1 스캐닝포인트와 끝점으로써 제2 스캐닝포인트를 갖는 요소벡터의 제2 그룹을 부가하여 형성하되, 제1 스캐닝포인트로써 임의의 스캐닝포인트로하고 다른 스캐닝포인트는 요소벡터의 길이가 제1 소정길이보다 같거나 짧을 때, 제2 스캐닝포인트로써 시계열상에서 제1 스캐닝포인트와 연속이고, 또는 요소벡터의 길이가 제1 소정길이보다 길 때, 스캐닝포인트는 제2 스캐닝포인트로써 시계열 상에서 제1 스캐닝포인트와 근사하게 연속적이며;

요소벡터선택유닛은 요소벡터의 제1 그룹으로부터 다수의 연속적인 요소벡터를 선택하고, 요소벡터의 제2 그룹으로부터 다수의 연속적인 요소벡터를 선택하며;

스캐닝세그먼트벡터형성유닛은 요소벡터의 제1 그룹으로부터 선택된 다수의 요소벡터의 구성에 의해 스캐닝세그먼트의 제1 그룹을 형성하고, 요소벡터의 제2 그룹으로부터 선택된 다수의 요소벡터의 구성으로 스캐닝세그먼트의 제2 그룹으로부터 형성하고, 스캐닝세그먼트의 제2 그룹을 형성하는 요소벡터로부터 스캐닝세그먼트의 제1 그룹을 형성하는 요소벡터를 축출하며;

장애물인식유닛은 제2 소정길이를 갖는 스캐닝세그먼트벡터의 제3 그룹에 속하는 스캐닝세그먼트벡터의 시작점과 끝점에 의해 한정되는 세그먼트와 비교하고, 세그먼트의 길이는 제2 소정길이보다 같거나 길 때, 틈을 갖는 평면 장애물은 스캐닝세그먼트벡터의 제3 그룹에 속하는 스캐닝세그먼트벡터를 따라 존재하는 것을 인식하는 것을 특징으로 하는 자동운전차량.
제1항에 있어서,

자동운전차량의 동작영역의 맵(map)에 존재하는 평면 장애물의 세그먼트의 집합인 맵세그먼트 데이터를 기억하는 메모리를 포함하되, 장애물인식유닛은 맵세그먼트를 갖는 스캐닝세그먼트를 대조하고 맵에서 평면 장애물의 위치를 명기하며 맵에서 자동운전차량의 자기위치를 부가하여 명기하는 세그먼트대조유닛으로 제공하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 자동운전차량.
제11항에 있어서,

자기위치식별유닛은 맵에서 평면 장애물의 위치에 기반하여 동작영역의 맵에서 자동운전차량의 자기위치, 자동운전차량 지점으로부터 장애물까지 거리 및 방향을 명기하는 것을 특징으로 하는 자동운전차량.
전자기파 또는 음향파를 이용하여 정각 또는 정간격에서 소정 공간을 스캐닝하고, 수평면에서 존재하는 목적물로부터 반사된 파형을 수신하고, 전자기파 또는 음향파가 반사되는 것으로부터 다수의 스캐닝포인트의 좌표를 요구하는 스캐닝포인트획득단계와;

상기 스캐닝포인트획득단계에 의해 시계열상에서 보다 미리 요구된 하나의 스캐닝포인트가 요소벡터의 시작점으로 이용되고, 나중에 요구된 다른 스캐닝포인트는 요소벡터의 끝점으로 이용되도록 다수의 스캐닝포인트 사이에서 선택된 두개의 스캐닝포인트에 대하여 요소벡터를 형성하는 요소벡터형성단계와;

상기 요소벡터형성단계에 의한 시계열차수의 형성으로 연속되는 다수의 요소벡터, 제1 소정길이 보다 같거나 짧은 요소벡터의 길이, 제1 소정각 보다 같거나 작은 다른 연속 요소벡터에 대한 요소벡터의 편차각 및 제2 소정 각 보다 같거나 작은 편차각의 적산값을 선택하는 요소벡터선택단계와;

선택된 연속요소벡터를구성하여 하나의 스캐닝세그먼트벡터를 형성하는 스캐닝세그먼트벡터형성단계; 및

제2 소정길이를 갖는 스캐닝 세그먼트벡터의 시작점과 끝점에 의해 한정되는 세그먼트를 비교하고, 세그먼트가 제2 소정길이와 같거나 길 때 평면 장애물이 스캐닝세그먼트벡터 사이에 존재하는 것을 인식하는 장애물인식단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 평면 목적물 인식방법.
제13항에 있어서,

상기 요소벡터형성단계는 임의의 지점으로부터 소정 거리 내에 스캐닝포인트를 이용하는 요소벡터를 형성하는 것을 특징으로 하는 평면 목적물 인식방법.
제13항 또는 제14항에 있어서,

상기 요소벡터형성단계는 제1 스캐닝포인트로써 임의의 스캐닝세그먼트와, 요소벡터를 형성하도록 제2 스캐닝포인트로써 시계열상에서 제1 스캐닝포인트에 연속하는 스캐닝포인트를 세트하며,

제1 스캐닝포인트와 제2 스캐닝포인트로 형성되는 요소벡터의 길이는 제1 소 정 길이 보다 길 때, 상기 요소벡터형성단계는 제1 스캐닝포인트와 새로운 제2 스캐닝포인트로써 시계열상에서 제1 스캐닝포인트와 연속적이지 않은 또 다른 스캐닝포인트를 갖는 다른 요소벡터를 형성하는 것을 특징으로 하는 평면 목적물 인식방법.
제13항 또는 제14항에 있어서,

상기 요소벡터형성단계는 제1 스캐닝포인트로써 임의의 스캐닝세그먼트와, 요소벡터를 형성하도록 제2 스캐닝포인트로써 시계열상에서 제1 스캐닝포인트에 연속하는 스캐닝포인트를 세트하며,

제1 스캐닝포인트와 제2 스캐닝포인트로 형성되는 요소벡터의 길이는 제1 소정 길이 보다 길 때, 상기 요소벡터형성단계는 제1 스캐닝포인트와 새로운 제2 스캐닝포인트로써 시계열상에서 제1 스캐닝포인트와 연속적이지 않은 또 다른 스캐닝포인트를 갖는 다른 요소벡터를 형성하는 것을 특징으로 하는 평면 목적물 인식방법.
제13항 또는 제14항에 있어서,

상기 요소벡터형성단계는 제1 스캐닝포인트로써 임의의 스캐닝세그먼트, 제2 스캐닝포인트로써 시계열 상에서 제1 스캐닝 포인트로 연속하는 스캐닝포인트 및 요소벡터를 형성하도록 제3 스캐닝포인트로써 시계열 상에서 제2 스캐닝포인트로 연속하는 스캐닝포인를 세트하며,

시작점으로써 제1 스캐닝 포인트와 끝점으로써 제2 스캐닝포인트로 형성되는 제1 요소벡터에 대하여 시작점으로써 제2 스캐닝포인트와 끝점으로써 제3 스캐닝포인트에 의해 형성되는 제2 요소벡터의 편차가 제1 소정각 보다 클 때,

요소벡터형성유닛은 제3 스캐닝포인트를 배제하고 제2 스캐닝 벡터를 갖는 요소벡터와 새로운 제3 스캐닝포인트로써 시계열상에서 제2 스캐닝포인트와 연속적이지 않은 다른 스캐닝포인트를 형성하는 것을 특징으로 하는 평면 목적물 인식방법.
제13항 또는 제14항에 있어서,

상기 요소벡터형성단계는, 제1 스캐닝포인트로써 임의의 스캐닝세그먼트와,제1 요소벡터를 형성하도록 제2 스캐닝포인트로써 시계열 상에서 제1 스캐닝포인트로 연속적인 스캐닝포인트를 세트하고,

제1 스캐닝포인트와 제2 스캐닝포인트로 형성되는 제1 요소벡터의 길이가 제1 소정길이보다 길 때, 요소벡터형성단계는 제1 스캐닝포인트를 갖는 다른 요소벡터와, 새로운 제2 스캐닝포인트로써 시계열상에서 제1 스캐닝포인트로 연속적이지 않은 다른 스캐닝포인트를 형성하며,

요소벡터형성단계는 요소벡터를 형성하도록 제3 스캐닝포인트로써 시계열 상에서 제2 스캐닝포인트아 연속하는 스캐닝포인트를 세트하고,

시작점으로써 제1 스캐닝 포인트와 끝점으로써 제2 스캐닝포인트로 형성되는 제1 요소벡터에 대하여 시작점으로써 제2 스캐닝포인트와 끝점으로써 제3 스캐닝포 인트에 의해 형성되는 제2 요소벡터의 편차가 제1 소정각 보다 클 때,

요소벡터형성단계는 제3 스캐닝포인트를 배제하고 제2 스캐닝 벡터를 갖는 요소벡터와 새로운 제3 스캐닝포인트로써 시계열상에서 제2 스캐닝포인트와 연속적이지 않은 다른 스캐닝포인트를 형성하는 것을 특징으로 하는 평면 목적물 인식방법.
제13항에 있어서,

스캐닝세그먼트벡터가 스캐닝세그먼트형성단계에 의해 형성될 때, 스캐닝세그먼트형성단계는 다수의 스캐닝포인트 사이의 스캐닝세그먼트벡터를 형성하는데 이용되지 않는 스캐닝포인트를 이용하는 새로운 스캐닝세그먼트벡터를 형성하는 것을 시도하는 것을 특징으로 하는 평면 목적물 인식방법.
제19항에 있어서,

스캐닝세그먼트벡터가 하나 이상 형성될 때, 다른 제1 스캐닝세그먼트벡터에 대해 제2 스캐닝세그먼트벡터의 각이 소정각 보다 같거나 작을 때,

제1 스캐닝세그먼트벡터의 끝점과 제2 스캐닝세그먼트벡터의 시작점으로부터 거리는 소정 거리보다 같거나 짧고,

스캐닝세그먼트벡터형성단계는 제1 스캐닝세그먼트벡터의 형성에 의해 새로운 스캐닝세그먼트벡터와, 시작점으로써 제1 스캐닝세그먼트의 끝점과 끝점으로써 제2 스캐닝세그먼트벡터의 시작점으로 형성된 벡터를 형성함과 동시에 제2 스캐닝 세그먼트벡터를 형성하는 것을 특징으로 하는 평면 목적물 인식방법.
제13항에 있어서,

스캐닝세그먼트벡터형성단계는 스캐닝세그먼트벡터를 형성에 기여하는 스캐닝포인트의 위치좌표를 저장하고,

스캐닝세그먼트벡터의 시작점과 끝점에 의해 한정되는 세그먼트가 제2 소정 길이보다 같거나 길 때, 장애물인식단계는, 스캐닝세그먼트벡터를 형성하는데 기여하는 스캐닝포인트에 최적인 세그먼트를 계산하도록 스캐닝포인트의 저장된 위치좌표에 최소면적법을 적용하고 세그먼트는 평면 장애물을 나타내는 것을 인식하는 것을 특징으로 하는 평면 목적물 인식방법.
제13항에 있어서,

요소벡터형성단계는, 시작점으로써 제1 스캐닝포인트와 끝점으로써 제2 스캐닝포인트를 갖는 요소벡터의 제1 그룹을 형성하되, 임의의 스캐닝포인트는 제1 스캐닝포인트로써 세트하고 시계열 상에서 제1 스캐닝포인트에 기여하는 다른 스캐닝포인트는 제2 스캐닝포인트로서 세트하며;

요소벡터형성단계는 시작점으로써 제1 스캐닝포인트와 끝점으로써 제2 스캐닝포인트를 갖는 요소벡터의 제2 그룹을 부가하여 형성하되, 제1 스캐닝포인트로써 임의의 스캐닝포인트로하고 다른 스캐닝포인트는 요소벡터의 길이가 제1 소정길이보다 같거나 짧을 때, 제2 스캐닝포인트로써 시계열상에서 제1 스캐닝포인트와 연 속이고, 또는 요소벡터의 길이가 제1 소정길이보다 길 때, 스캐닝포인트는 제2 스캐닝포인트로써 시계열 상에서 제1 스캐닝포인트와 근사하게 연속적이며;

요소벡터선택단계는 요소벡터의 제1 그룹으로부터 다수의 연속적인 요소벡터를 선택하고, 요소벡터의 제2 그룹으로부터 다수의 연속적인 요소벡터를 선택하며;

스캐닝세그먼트벡터형성단계는 요소벡터의 제1 그룹으로부터 선택된 다수의 요소벡터의 구성에 의해 스캐닝세그먼트의 제1 그룹을 형성하고, 요소벡터의 제2 그룹으로부터 선택된 다수의 요소벡터의 구성으로 스캐닝세그먼트의 제2 그룹으로부터 형성하고, 스캐닝세그먼트의 제2 그룹을 형성하는 요소벡터로부터 스캐닝세그먼트의 제1 그룹을 형성하는 요소벡터를 축출하며;

장애물인식단계는 제2 소정길이를 갖는 스캐닝세그먼트벡터의 제3 그룹에 속하는 스캐닝세그먼트벡터의 시작점과 끝점에 의해 한정되는 세그먼트와 비교하고, 세그먼트의 길이는 제2 소정길이보다 같거나 길 때, 틈을 갖는 평면 장애물은 스캐닝세그먼트벡터의 제3 그룹에 속하는 스캐닝세그먼트벡터를 따라 존재하는 것을 인식하는 것을 특징으로 하는 평면 목적물 인식방법.