KR20090065343A - 차량 주행속도 제어 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

전방 도로 정보를 이용하여 차량의 주행 속도를 제어하는 장치 및 방법이 소개된다. 본 발명에 따른 차량의 주행 속도 제어 장치는 차량의 전방 도로를 촬영하고 영상 데이터를 획득하고, 상기 영상 데이터로부터 칼만 필터를 이용하여 전방 도로 정보를 추출하는 전방 영상 센서; 상기 전방 도로 정보를 이용하여 차량의 주행에 필요한 속도를 계산하는 제어부; 및 상기 계산된 차량의 속도에 따라 차량의 주행 동작을 조절하는 구동부;를 포함한다. 본 발명에 따른 차량의 주행 속도 제어 장치 및 그 방법은 주행 중인 차량의 조향각, 요레이트 뿐 아니라 차량의 전방 도로의 정보를 미리 검출하여 곡선로 진입 또는 진출시 차량의 속도를 감속하여 차량의 안전성을 유도하고 승차감을 향상시키는 효과가 있다.
차속제어, 전방도로, 곡률

Description

차량 주행속도 제어 장치 및 그 방법{Apparatus and method for controlling the velocity of vehicle}
본 발명은 차량의 주행속도 제어 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 전방 도로 정보를 이용하여 차량의 주행속도를 제어하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
차량의 주행 속도를 제어하는 장치는 운전자의 조향 입력과 차량의 주행 상황에 따라 차량의 속도를 자동적으로 제어해준다. 즉, 차량의 조향각, 요레이트, 차량의 속도 등의 정보를 이용하여 차량이 곡선로에 진입할 때 차량의 속도를 줄여준다.
종래 기술에 따른 차량 주행속도 제어 장치는 전방에 주행 중인 차량의 속도를 이용한 제어 장치이었다. 즉, 차량의 주행속도의 제어에 있어 상대 차량과의 상대속도를 기초로 속도제어가 수행됨으로 인하여 전방 차량이 없는 경우 차량의 속도 제어 장치는 실질적인 제어 역할을 수행할 수 없는 문제점이 있다.
이는 상대차량이 없는 경우에도 도로의 상황에 따라 차속이 변화되어야 함을 고려하지 않은 측면이 있다. 따라서, 차량이 곡선 도로에 진입하는 경우 차선의 정 보를 이용하여 차량의 속도의 제어할 수 있는 기술이 요구되고 있다.
상술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 차량의 조향각, 요레이트 뿐 아니라 차량의 전방 도로의 정보를 미리 검출하여 곡선로 진입 또는 진출시 차량의 속도 제어가 가능한 차량 주행 속도 제어 장치 및 그 방법을 제공함으로써 차량의 안전성과 승차감의 향상시키고자 한다.
본 발명에 따른 차량 주행속도 제어 장치는 차량의 전방 도로를 촬영하고 영상 데이터를 획득하고, 상기 영상 데이터로부터 칼만 필터를 이용하여 전방 도로 정보를 추출하는 전방 영상 센서; 상기 전방 도로 정보를 이용하여 차량의 주행에 필요한 속도를 계산하는 제어부; 및 상기 계산된 차량의 속도에 따라 차량의 주행 동작을 조절하는 구동부;를 포함할 수 있다.
상기 전방 도로 정보는 상기 영상 데이터의 차선 및 차선 점좌표로부터 도출되는 이탈거리, 도로곡률, 상대경로각, 도로폭, 카메라 틸트값 및 이들의 조합 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 차량 주행속도 제어 장치.
여기서, 상기 전방 영상 센서는 노이즈 및 확률을 고려한 가중치를 적용한 게인 매트릭스로부터 전방 도로 정보의 파라미터들을 담고 있는 매트릭스를 계산하고, 현재 계산된 결과로부터 실제 발생된 에러와 다음 단계에서 가질 수 있는 전방 도로 정보의 파라미터들의 값들의 확률적 예측값으로부터 에러 공분산 매트릭스를 계산함으로써 상기 전방 도로 정보를 획득할 수 있다.
본 발명에 따른 차량 주행속도 제어방법은 전방 도로의 영상 데이터를 획득하는 단계; 상기 영상 데이터로부터 차선을 추출하는 단계; 상기 추출된 차선으로부터 차선 점좌표를 추출하는 단계; 상기 차선 점좌표를 이용하여 전방 도로 정보를 계산하는 단계; 상기 계산된 전방 도로 정보를 이용하여 차량의 속도를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 차량의 속도에 따라 차량의 주행 동작을 조절하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 전방 도로 정보를 계산하는 단계는 칼만 필터를 이용할 수 있으며 상기 전방 도로 정보는 상기 영상 데이터의 차선 및 차선 점좌료로부터 도출되는 이탈거리, 도로 곡률, 상대 경로각, 도로폭, 카메라 틸트각 및 이들의 조합 중 어느 하나일 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 차량 주행속도 제어 장치 및 그 방법을 통하여 차량의 안전성을 확보할 수 있을 뿐 아니라 차량의 탑승자의 승차감을 향상시킬 수 있다.
또한, 통계학적 예측 기법인 칼만필터를 이용하기 때문에 정밀하지 못한 차선인식 결과에 대해서는 정확한 도로 정보를 도출할 수 있어 차량의 속도 제어의 정확성을 높일 수 있다.
이하, 도면을 이용하여 본 발명의 실시예를 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 차량 주행속도 제어 장치의 개념도이다. 도 1을 참조하면, 차량 주행속도 제어 장치(100)는 전방 영상 센서(110), 제어부(120) 및 구동부(130)를 포함한다.
전방 영상 센서(110)는 차량의 주행속도 제어장치(100)가 구비된 차량의 전방에 설치되어, 차량이 주행하는 도로 중 전방 도로의 정보를 획득한다. 여기서, 획하는 도로정보는 이탈거리, 도로폭, 상대 경로각, 도로 곡률 반경 등이 있다.
전방 영상 센서(110)는 지면으로부터 일정한 높이에 위치하며, 좌우 또는 수평 회전없이 상하 회전만 가능한 상태이고, 전방 영상 센서(110)의 중심축(광축과 일칙)은 지면 방향으로 약간 기울어져 있도록 설정된다. 전방 도로 정보를 획득함에 있어서 칼만 필터(Kalman Filter) 알고리즘을 이용하며, 이에 대해서는 추후에 설명하기로 한다. 전방 영상 센서(110)는 카메라일 수 있다.
제어부(120)는 전방 영상 센서(110)에서 획득한 전방 도로 정보를 이용하여 차량의 속도를 제어한다. 차량 속도에 따른 전진 거리(headway distance)를 설정하고, 전방 영상 센서(110)를 통해 획득한 전방 도로 정보를 이용하여 차량의 속도 제어 여부를 판단하고 감속 또는 가속해야할 차량의 속도를 산출한다.
구동부(130)는 제어부(120)에서 결정된 차량의 속도에 따라 차량의 주행 장치를 조절한다. 이에 대해서는 당업자에게 자명한 바 상세한 설명은 생략하기로 한다.
이하, 전방 영상 센서(110)를 통해 전방 도로 정보를 획득하는 방법 및 알고리즘을 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전방 도로의 곡률 계산을 위한 도로와 전방 영상 센서 간의 모델(상관관계)을 나타낸 도면이고, 도 3은 전방 도로 정보 검출 방법의 흐름도이고, 도 4는 전방 영상 센서에서 획득한 영상 데이터를 이용하여 차선을 추출하는 예시를 설명한 도면이며, 도 5는 영상 좌표계의 순서를 나타낸 도면이다.
여기서, 전방 영상 센서(110)는 카메라이고, 카메라는 지면으로부터 일정한 높이(도 2의 H 참조)에 위치하며, 좌우 또는 수평 회전 없이 상하 회전만 가능한 상태이고, 카메라의 중심축(광축과 일치)은 지면 방향으로 약간 기울어져 있는 것으로 가정한다.
도 2를 참조하면, 차량이 도로면에 대하여 가지는 좌표계를 Xv, Yv, Zv로 표시하고, 차량에 설치된 카메라로의 좌표 변환을 위하여 3차원 회전 변환 중에 틸트 각도 변환(도 2의 α 참조)을 추가한 회전 변환을 이용하여 카메라의 좌표를 Xc, Yc, Zc로 표시한다.
카메라는 다시 광학계인 렌즈와 영상이 맺혀 실제 영상으로 인식되는 영상면으로 구분되며, 궁극적으로 영상을 얻게 되는 영상면을 기준으로 2차원 공간 좌표를 기초로 하는 XI와 YI를 정의한다.
도 3을 참조하면, 도 2에 도시된 것과 같이 정의된 도로-카메라 모델에 있어서, 전방 도로 정보를 추출하는 방법의 흐름도가 도시되어 있다.
카메라를 통해 2차원 영상 데이터를 획득하고(S400), 획득한 2차원 영상 데 이터로부터 차선을 추출한다(S410). 그리고 추출된 차선으로부터 차선 점좌표를 추출한다(S420). 추출된 차선 및 추출된 차선 점 좌표가 도 3에 도시되어 있다. 영상 처리 과정을 통해 차선은 직선식으로 근사화될 수 있으며, 도 3에 도시된 것과 같이 적색 실선 및 청색 실선으로 표시될 수 있다. 이러한 결과를 바탕으로 추출된 점은 파선 중 차선에만 위치하도록 추출하게 된다.
이렇게 획득된 차선 정보는 2차원 영상 좌표계 내에 한정되므로, 실제 차선 이탈 판단, 차선 유지 제어를 위해서는 도로 좌표(real world coordination)를 기준으로 서술된 정보들이 요구된다. 즉, 전방 도로의 차선 인식 결과를 기초로 하여 전방 도로 정보를 계산하게 된다. 계산되는 전방 도로 정보는 이탈 거리(ds), 도로폭(Wr), 상대 경로각(Δψ), 도로 곡률 반경(R = 1/ρ), 카메라 틸트각(α) 등이 있다. 이러한 전방 도로 정보들은 칼만 필터를 적용하여 획득될 수 있다.
1단계로, 추출 필요가 있는 전방 도로 정보들을 파라미터로 담고 있는
Figure 112007090774705-PAT00001
매트릭스를 하기 수학식 1과 같이 정의한다.
Figure 112007090774705-PAT00002
여기서, ds는 도로의 중심으로부터의 차량 이탈 거리(vehicle lateral offset from the center of lane)이며, 좌측으로 이탈한 경우를 +, 우측으로 이탈한 경우를 -로 표시하고, 단위는 미터(meter)이다. ρ는 도로 곡률(curvature)로, 우회전을 -로, 좌회전을 +로 표시한다. Δψ는 도로 중심에 상대적인 차량의 전방 각도(vehicle heading angle relative to center lane)인 상대 경로각으로 단위는 라디안(rad)이다. Wr은 도로 폭(road width)으로, 단위가 미터이다. α는 카메라 틸트 각도로, 단위는 라디안이다.
2단계로, 수학식 2와 같이 게인 매트릭스 L을 계산한다(S430). L 매트릭스는 센서의 노이즈를 고려(R 매트릭스)하고, 이전 단계로부터 계산된 통계적 확률인 각 값들이 가질 수 있는 값의 범위를 나타내는 P 매트릭스로 구성된다.
Figure 112007090774705-PAT00003
여기서, P는
Figure 112007090774705-PAT00004
매트릭스의 에러 공분산(error covariance)으로 5×5 매트릭스이다. R은 관찰된 노이즈 분산(observed noise variance)으로 12×12 매트릭스이다. C는 Jacobian Matrix로서 도 6에서 볼 수 있는 바와 같이 표현될 수 있다.
3단계로, 매트릭스는 다음과 같이 업데이트를 한다(S440). 여기서, 이전에 수학식 2를 통하여 획득한 L 매트릭스를 이용한다. 즉, 이전 단계까지 계속해서 구해온 확률적으로 가질 수 있는 값의 영역과 에러가 포함된 데이터로 가정했을 때 다음 데이터들이 가질 수 있는 값들을 종합적으로 고려하게 된다.
특징으로는 12×1 매트릭스로 구성된
Figure 112007090774705-PAT00005
매트릭스이다. 이 매트릭스는 관찰함수라고 한다. 즉, 이전 단계에서 정의한 5개의 전방 도로 정보와 도로 모델을 이용하여 영상 좌표와 5개의 전방 도로 정보의 관계식을 정의함으로써, 측정된 데이터의 영상 좌표로부터 5개의 전방 도로 정보에 상응하는 파라미터를 추정하게 되는 근거가 된다(수학식 3 내지 5 참조).
Figure 112007090774705-PAT00006
여기서, Xt는 현재 에포크(epoch)에서의 값, Xt -1은 이전 에포크에서의 X값, h(x)는 관찰함수(아래의 수식 참조)이며, X=[ds ρ △ψ Wr α]T이다.
4단계로, 매트릭스는 다음과 같이 업데이트를 한다(S440). 여기서, 이전에 수학식 2를 통하여 획득한 L 매트릭스를 이용한다. 즉, 이전 단계까지 계속해서 구
Figure 112007090774705-PAT00007
Figure 112007090774705-PAT00008
여기서,
Figure 112007090774705-PAT00009
는 t번째 전방 도로 정보의 파라미터를 담고 있는 매트릭스이고,
Figure 112007090774705-PAT00010
는 t-1번째 전방 도로 정보의 파라미터를 담고 있는 매트릭스이며, f는 초점거리, H는 카메라 장착 높이, w는 도로폭이다.
5단계로, 에러 공분산 매트릭스 P, 즉 통계적 확률상 다음 단계에서 센서 값으로 계산될 전방 도로 정보의 파라미터들이 값을 가질 수 있는 범위를 이전 단계에서 구한 L, C 매트릭스를 이용하여 업데이트한 뒤(S450) 1단계부터 다시 반복한다.
Figure 112007090774705-PAT00011
여기서, Pt는 현재(t) 에포크에서의 오차 공분산이며, Pt +1은 다음(t+1) 에포크에서의 오차 공분산이고, I는 단위행렬(Identity Matrix)이다. 그리고 Q는 시스템 노이 즈의 공분산 매트릭스로서, 5×5 매트릭스이다.
상기 1단계 내지 5단계에서 사용되는 영상 좌표계의 순서는 도 5에 도시되어 있다.
도 7은 전방 도로의 차선 인식을 통해 획득되는 전방 도로 정보의 정의를 나타낸 도면이다. 도 7에는 전방 도로 정보의 파라미터들이 정의되어 있다. 전방 도로의 곡률을 이용하기 위해서는 차량 속도에 따른 전진 거리의 설정이 중요하다. 전진 거리 dx는 하기의 수학식 7과 같이 정의된다.
Figure 112007090774705-PAT00012
여기서, V는 차량 속도, Δt는 시간으로 일종의 튜닝 파라미터이다. 전진 거리(dx)는 차량의 전면으로부터 직선 구간과 곡선 구간의 경계까지의 간격을 나타낸다. 이를 이용하면 차량이 일정한 전진 거리를 이동함에 필요한 속도를 산출할 수 있는 것이다. 즉, 곡률에 대한 차량 속도 제어는 상기 수학식 7에 의한 전진 거리의 위치에서의 곡률값을 측정하여 이 곡률값에 대한 차량 속도를 계산한다.
한편, 상술한 차량 전조등 제어 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성 가능하다. 상기 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체(computer readable media)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 문서 탐색 서비스 제공 방법을 구현한다. 상기 정보저장매체 는 자기 기록매체, 광 기록매체, 및 캐리어 웨이브 매체를 포함한다.
도 1은 본 발명에 따른 차량 주행속도 제어 장치의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전방 도로의 곡률 계산을 위한 도로와 전방 영상 센서 간의 모델(상관관계)을 나타낸 도면이다.
도 3은 전방 도로 정보 검출 방법의 흐름도이다.
도 4는 전방 영상 센서에서 획득한 영상 데이터를 이용하여 차선을 추출하는 예시를 설명한 도면이다.
도 5는 영상 좌표계의 순서를 나타낸 도면이다.
도 6은 C 매트릭스를 나타낸 Jacobian Matrix이다.
도 7은 전방 도로의 차선 인식을 통해 획득되는 전방 도로 정보의 정의를 나타낸 도면이다.
<도면의 주요부분에 대한 부호 설명>
100: 차량 주행속도 제어 장치 110: 전방 영상 센서
120: 제어부 130: 구동부

Claims (6)

  1. 차량의 전방 도로를 촬영하고 영상 데이터를 획득하고, 상기 영상 데이터로부터 칼만 필터를 이용하여 전방 도로 정보를 추출하는 전방 영상 센서;
    상기 전방 도로 정보를 이용하여 차량의 주행에 필요한 속도를 계산하는 제어부; 및
    상기 계산된 차량의 속도에 따라 차량의 주행 동작을 조절하는 구동부;를 포함하는 차량 주행속도 제어 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 전방 도로 정보는 상기 영상 데이터의 차선 및 차선 점좌표로부터 도출되는 이탈거리, 도로곡률, 상대경로각, 도로폭, 카메라 틸트값 및 이들의 조합 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 차량 주행속도 제어 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 전방 영상 센서는 노이즈 및 확률을 고려한 가중치를 적용한 게인 매트릭스로부터 전방 도로 정보의 파라미터들을 담고 있는 매트릭스를 계산하고, 현재 계산된 결과로부터 실제 발생된 에러와 다음 단계에서 가질 수 있는 전방 도로 정보의 파라미터들의 값들의 확률적 예측값으로부터 에러 공분산 매트릭스를 계산함으로써 상기 전방 도로 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 차량 주행속도 제어 장치.
  4. 전방 도로의 영상 데이터를 획득하는 단계;
    상기 영상 데이터로부터 차선을 추출하는 단계;
    상기 추출된 차선으로부터 차선 점좌표를 추출하는 단계;
    상기 차선 점좌표를 이용하여 전방 도로 정보를 계산하는 단계;
    상기 계산된 전방 도로 정보를 이용하여 차량의 속도를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 차량의 속도에 따라 차량의 주행 동작을 조절하는 단계를 포함하는 차량 주행속도 제어 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 전방 도로 정보를 계산하는 단계는 칼만 필터를 이용하는 것을 특징으로 하는 차량 주행속도 제어 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 전방 도로 정보는 상기 영상 데이터의 차선 및 차선 점좌료로부터 도출되는 이탈거리, 도로 곡률, 상대 경로각, 도로폭, 카메라 틸트각 및 이들의 조합 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 차량 주행속도 제어 방법.
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