KR20120022305A - Autonomous vehicle - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: An autonomous vehicle is provided to more accurately set a travel path by collecting past driving information and path information from surrounding vehicles besides the current image information. CONSTITUTION: An autonomous vehicle comprises a camera unit, a receiving unit, a memory, and a control unit. The camera unit obtains image information about the surrounding roads of a vehicle. The receiving unit receives path information transmitted from surrounding vehicles. The memory stores past travel patterns of the vehicle. The control unit determines a travel pattern according to the image information, the path information, and the past travel patterns.

Description

자율 주행 차량{AUTONOMOUS VEHICLE}Autonomous vehicles {AUTONOMOUS VEHICLE}

본 발명은 차선을 자동으로 인식하고 자동 조향을 행할 수 있는 자율 주행 차량에 관한 것이다.The present invention relates to an autonomous vehicle capable of automatically recognizing a lane and performing automatic steering.

일반적으로 차량에는 운전자 및 탑승자 보호와 운행 보조 및 승차감의 향상을 위한 다양한 시스템이 탑재되어 있다.In general, the vehicle is equipped with a variety of systems for driver and passenger protection, driving assistance and improved ride comfort.

여러 가지 시스템 중 자율주행 제어시스템은 카메라를 이용하여 차선을 인식하고 자동 조향을 행하는 기술이다. 자율주행 제어시스템은 카메라의 이미지 프로세싱을 기반으로 차선 폭, 차량의 횡방향 위치, 양측 차선까지의 거리, 차선의 형태 및 도로의 곡률 반경을 측정하고, 이와 같이 얻어진 차량의 위치와 도로의 정보를 사용하여 차량의 주행 궤적을 추정하고, 조향 장치를 작동시켜 차량이 차선을 유지 또는 변경할 수 있도록 작동한다.Among other systems, autonomous driving control system is a technology that recognizes lanes and performs automatic steering using a camera. The autonomous driving control system measures the lane width, the transverse position of the vehicle, the distance to both lanes, the shape of the lane and the radius of curvature of the road, based on the image processing of the camera. Use it to estimate the driving trajectory of the vehicle and to operate the steering system so that the vehicle can maintain or change lanes.

그러나, 상술한 자율주행 제어시스템은 센서로부터 얻는 정보만을 이용하여 자율 주행을 수행한다는 점에서 운전자의 특성을 반영할 수 없다는 문제가 있다. However, there is a problem that the above-described autonomous driving control system cannot reflect the characteristics of the driver in that autonomous driving is performed using only information obtained from the sensor.

본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 자율 주행 차량의 경로 탐색 및 주행 동작에 대해 운전자의 행동 특성을 반영하여 더욱 더 정확하고 사용자가 만족감을 느낄 수 있는 시스템을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve this problem, and an object of the present invention is to provide a system that can be more accurate and user satisfaction by reflecting the driver's behavior characteristics for the path search and driving operation of the autonomous vehicle. .

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 의한 자율 주행 차량은 차량 주변의 도로에 대한 영상 정보를 획득하는 영상촬영부;와 상기 차량 주변에 있는 차량으로부터 전송되는 경로 정보를 수신받는 수신부;와 상기 차량의 과거 주행 패턴을 저장하는 메모리; 및 상기 도로에 대한 영상 정보, 상기 주변 차량으로부터 전송되는 경로 정보 및 상기 차량의 과거 주행 패턴에 따라 상기 차량의 주행 패턴을 결정하는 제어부를 포함할 수 있다.An autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention for achieving the above object is an image photographing unit for obtaining image information about the road around the vehicle; and a receiving unit for receiving the route information transmitted from the vehicle around the vehicle And a memory for storing past driving patterns of the vehicle; And a controller configured to determine the driving pattern of the vehicle according to the image information of the road, the route information transmitted from the surrounding vehicle, and the past driving pattern of the vehicle.

상기 제어부는 상기 도로에 대한 영상 정보, 상기 주변 차량으로부터 전송되는 경로 정보 및 상기 차량의 과거 주행 패턴에 각각 가중치를 부과하여 자율 주행 알고리즘에 적용할 수 있다.The controller may apply weights to the image information of the road, the route information transmitted from the surrounding vehicles, and the past driving pattern of the vehicle, respectively, and apply the weight to the autonomous driving algorithm.

상기 제어부는 상기 도로에 대한 영상 정보, 상기 주변 차량으로부터 전송되는 경로 정보 및 상기 차량의 과거 주행 패턴에 대한 정보에 각각 가중치를 부과하는 것은, 각각의 정보에 미리 설정된 가중치를 부가하거나 여러 가지 상황에 따라 각각에 부과되는 가중치가 변하도록 조정할 수 있다.The control unit may assign weights to the image information on the road, the route information transmitted from the surrounding vehicles, and the information about the past driving pattern of the vehicle, respectively, by adding a preset weight to each information or in various situations. As a result, the weights imposed on each of them may be adjusted.

이상에서 상세히 살펴본 바와 같이, 본 발명의 일측면에 의하면 현재 영상 정보 외에 과거 주행 정보와 주변 차량에서 수집한 경로 정보를 종합하여 주행 경로를 설정하므로 더욱 더 정확하고 사용자가 만족감을 느낄 수 있는 시스템을 제공할 수 있다.As described in detail above, according to an aspect of the present invention, since the driving route is set by combining past driving information and route information collected from surrounding vehicles in addition to the current image information, a system that is more accurate and user can feel satisfaction. Can provide.

도 1 은 본 발명의 일실시예에 의한 자율 주행 차량의 제어블록도
도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 자율 주행 차량에서 얻어진 영상을 나타낸 도면
도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 자율 주행 차량의 차선을 변경하는 변경하는 과정을 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 의한 자율 주행 차량의 경로 예측 방법을 설명하기 위한 개념도1 is a control block diagram of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.
2 is a view showing an image obtained in an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention
3 is a diagram illustrating a process of changing a lane of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.
4 is a conceptual diagram illustrating a route prediction method of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 본 도면을 참조하여 상세하게 설명하도록 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1 은 본 발명의 일실시예에 의한 자율 주행 차량의 제어블록도이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 자율 주행 차량에서 얻어진 영상을 나타낸 도면이고, 도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 자율 주행 차량의 차선을 변경하는 변경하는 과정을 나타낸 도면이다.1 is a control block diagram of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention, Figure 2 is a view showing an image obtained from the autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention, Figure 3 is an embodiment of the present invention According to an example, a diagram illustrating a process of changing a lane of an autonomous vehicle.

자율 주행 차량은 영상 촬영부(10)와, 조향 센서부(20)와, 수신부(30)와, 메모리(40)와, 제어부(50)를 포함할 수 있다.The autonomous vehicle may include an image photographing unit 10, a steering sensor unit 20, a receiver 30, a memory 40, and a controller 50.

영상 촬영부(10)는 도로의 전방 영상을 촬영하는 역할을 하며, 이러한 영상 촬영부(10)는 차량의 전방 데쉬보드 또는 룸미러에 설치될 수 있다. 도 2에 도시한 바와 같이, 도로의 전방이 촬영되면 촬영된 도로 영상(100)으로부터 도로의 정보 예컨데, 차선의 폭, 양측 차선까지의 거리, 차선의 형태 등을 수집할 수 있으며, 특히 차량의 위치를 파악하여 차선으로부터 차량의 횡방향 위치를 알 수 있다.The image capturing unit 10 plays a role of photographing a front image of a road, and the image capturing unit 10 may be installed on a front dashboard or a room mirror of a vehicle. As shown in FIG. 2, when the front of the road is photographed, information of the road, for example, the width of the lane, the distance to both lanes, the shape of the lane, and the like may be collected from the captured road image 100. By knowing the location, you can know the transverse position of the vehicle from the lane.

조향 센서부(20)는 핸들의 조향 각도에 의한 신호를 측정하는 역할을 하며, 이로 인해 조향 센서부(20)로부터 측정된 값을 통해 차량의 주행 방향을 감시할 수 있으며, 차량의 차선을 변경할 경우 조향 센서부(20)로부터 측정된 값에 의해 차량의 주행 방향을 제어할 수 있다.The steering sensor unit 20 serves to measure a signal according to the steering angle of the steering wheel, thereby monitoring the driving direction of the vehicle through the value measured from the steering sensor unit 20, and changing the lane of the vehicle. In this case, the driving direction of the vehicle may be controlled by the value measured from the steering sensor unit 20.

수신부(30)는 주변의 다른 차량으로부터 전송되는 경로 정보를 수신받고, 이 정보를 제어부(50)에 전송한다.The receiver 30 receives route information transmitted from other vehicles in the vicinity, and transmits the information to the controller 50.

메모리(40)는 과거 주행 정보를 저장한다. 과거 주행 정보는 주행 경로 또는 주행 패턴을 포함할 수 있다. 메모리(40)는 과거 주행 정보를 실시간 업데이트한다.The memory 40 stores past driving information. The past driving information may include a driving route or a driving pattern. The memory 40 updates the past driving information in real time.

제어부(50)는 영상 촬영부(10)로부터 촬영된 전방 도로 영상과, 메모리(40)에 저장된 과거 주행 정보와, 현재 주변 차량이 움직이는 주행 정보를 이용하여 최적의 경로를 예측하고, 예측된 경로에 따라 차량을 주행시킬 수 있다.The controller 50 predicts an optimal route using the forward road image photographed by the image capturing unit 10, past driving information stored in the memory 40, and driving information of the current surrounding vehicle, and predicts the optimal route. The vehicle can be driven accordingly.

먼저, 제어부(50)가 전방 도로 영상만으로 차선을 유지 또는 변경하는 방법에 대해 설명하고, 과거 주행 정보 및 주변 차량의 주행 정보를 어떤 방식으로 이용하는지 설명하기로 한다.First, a description will be given of a method in which the controller 50 maintains or changes a lane using only the forward road image, and describes how to use past driving information and driving information of surrounding vehicles.

제어부(50)는 전방 도로 영상으로부터 변경될 차선을 향해 가상 차선을 예측하고, 예측된 가상 차선을 따라 차선을 변경하도록 제어한다.The controller 50 predicts the virtual lane toward the lane to be changed from the front road image, and controls to change the lane along the predicted virtual lane.

도 3에 도시한 바와 같이, 차량의 횡방향 위치에 따라 현재 주행 차로의 기준 중심선(400)을 측정하고, 측정된 기준 중심선(400)을 변경하고자 하는 목표 차로의 중심선으로 변경하여 차선 변경을 위한 가상 차선의 중심선(300)을 검출한다.As shown in FIG. 3, the reference center line 400 of the current driving lane is measured according to the transverse position of the vehicle, and the measured reference center line 400 is changed to the center line of the target lane to be changed to change the lane. The center line 300 of the virtual lane is detected.

이에 차량은 가상 차선의 중심선(300)과 차량과의 거리가 일정 거리를 유지하도록 하여 차량의 주행 차선을 변경하도록 할 수 있다. 자율 주행 알고리즘(차선 추종 알고리즘과 차선 변경 알고리즘을 통합한 알고리즘)에 대해서는 한국공개특허 제10-2010-0005362호에 상세하기 기재되어 있다. Accordingly, the vehicle may change the driving lane of the vehicle by maintaining a distance between the center line 300 of the virtual lane and the vehicle. An autonomous driving algorithm (an algorithm incorporating a lane following algorithm and a lane change algorithm) is described in detail in Korean Patent Publication No. 10-2010-0005362.

제어부(50)는 자율 주행 알고리즘에 의한 경로 예측 시 과거에 탑승했던 운전자가 주행한 경로 즉, 과거 주행 경로에 대한 정보를 종합하여 더욱 정확한 주행 경로를 예측할 수 있다. 제어부(50)는 영상 촬영부(10)에서 촬영된 도로 영상을 이용하여 예측한 경로와 운전자가 과거에 주행했던 경로를 비교하고, 두 개의 경로 중 가중치가 큰 경로를 선택하는 방법으로 더욱 정확한 주행 경로를 구현할 수 있다.The controller 50 may predict a more accurate driving route by synthesizing information on a route traveled by a driver who has traveled in the past, that is, a past driving route, when predicting a route by an autonomous driving algorithm. The controller 50 compares the route predicted using the road image photographed by the image capturing unit 10 with the route that the driver has traveled in the past, and selects a route having a greater weight among the two routes to more accurately drive the vehicle. You can implement the path.

제어부(50)는 자율 주행 알고리즘에 의한 경로 예측 시 과거 주행 경로와 현재 주변 차량에 의한 경로에 대한 정보를 종합하여 더욱 정확한 주행 경로를 예측할 수 있다. 현재 주변 차량에 의한 경로에 대한 정보는 주변 차량이 감지한 경로에 대한 정보를 의미한다. 주변 차량이 감지한 경로에 대한 정보는 무선 통신을 통해 본 차량에 전송된다. 무선 통신 방법은 공지된 여러 가지 방법이 사용될 수 있다. 주변 차량은 자체 구비된 영상 촬영부 또는 센서에 의해 주변 경로(또는 환경)를 감지하고, 그 정보를 본 차량에 전송하게 된다.The controller 50 may predict a more accurate driving path by combining information about a past driving path and a path by a vehicle near the current when the path is predicted by the autonomous driving algorithm. The information on the route by the surrounding vehicles currently means information on the route detected by the surrounding vehicles. Information about the path detected by the surrounding vehicles is transmitted to the vehicle through wireless communication. As a wireless communication method, various known methods may be used. The surrounding vehicle senses the surrounding path (or environment) by an image capturing unit or sensor provided therein, and transmits the information to the vehicle.

제어부(50)는 자율 주행 알고리즘에 의한 경로 예측 시 차량의 영상 촬영부(10)에서 검출한 도로의 전방 영상에 대한 정보와, 과거 주행 경로와, 주변 차량에서 전송된 경로 정보 중 가중치가 큰 정보에 따라 주행 경로를 예측하고, 예측된 경로에 따라 주행하도록 제어한다. The control unit 50 has a greater weight among the information on the front image of the road detected by the image capturing unit 10 of the vehicle, the past driving route, and the route information transmitted from the surrounding vehicles when the route prediction is performed by the autonomous driving algorithm. Predict the driving route according to, and controls to travel according to the predicted route.

전방 영상에 대한 정보와, 과거 주행 경로에 대한 정보와, 주변 차량에서 전송된 경로 정보에 대한 가중치는 상황에 따라 다르게 부여될 수 있다. 설계자는 상술한 3가지 정보 중 가중치의 순위를 미리 정하여 설계할 수 있고, 상황에 따라 가중치가 변하도록 설계할 수도 있다.The information on the front image, the information on the past driving route, and the weight on the route information transmitted from the surrounding vehicles may be given differently depending on the situation. The designer may design the weight of the above three pieces of information in advance and design the weight to change depending on the situation.

도 4는 본 발명의 일실시예에 의한 자율 주행 차량의 경로 예측 방법을 설명하기 위한 개념도이다.4 is a conceptual diagram illustrating a path prediction method of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.

자율 주행 차량은 카메라, 레이다 등을 통한 센서 정보와, 과거 주행 정보와, 현재 주변 차량에 의해 감지된 정보를 자율 주행 알고리즘에 적용하여 주행 경로를 예측하고, 예측된 경로에 따라 주행 동작을 수행한다.The autonomous vehicle predicts a driving route by applying sensor information through a camera, a radar, and the like, past driving information, and information sensed by the current vehicle to an autonomous driving algorithm, and performs a driving operation according to the predicted route. .

센서 정보와, 과거 주행 정보와, 주변 차량에 의해 감지된 정보는 설계자에 의해 미리 설계된 가중치 또는 상황에 따라 시시각각 변하는 가중치가 부과된 상태이며, 가중치에 따라 자율 주행 알고리즘에 의해 예측된 경로가 달라질 수 있다. Sensor information, past driving information, and information sensed by nearby vehicles are given weights that vary depending on the weight or situation pre-designed by the designer, and the path predicted by the autonomous driving algorithm may vary depending on the weights. have.

자율 주행 알고리즘에 의해 결정된 주행 패턴은 실시간으로 메모리(40)에 업데이트되며, 메모리(40)에 저장되는 주행 패턴은 추후 경로 예측 시 과거 주행 정보로 사용된다.The driving pattern determined by the autonomous driving algorithm is updated in the memory 40 in real time, and the driving pattern stored in the memory 40 is used as past driving information in the future route prediction.

Claims (3)

차량 주변의 도로에 대한 영상 정보를 획득하는 영상촬영부;
상기 차량 주변에 있는 차량으로부터 전송되는 경로 정보를 수신받는 수신부;
상기 차량의 과거 주행 패턴을 저장하는 메모리; 및
상기 도로에 대한 영상 정보, 상기 주변 차량으로부터 전송되는 경로 정보 및 상기 차량의 과거 주행 패턴에 따라 상기 차량의 주행 패턴을 결정하는 제어부를 포함하는 자율 주행 차량.An image capturing unit obtaining image information of a road around a vehicle;
A receiver which receives route information transmitted from a vehicle around the vehicle;
A memory for storing a past driving pattern of the vehicle; And
And a controller configured to determine a driving pattern of the vehicle according to the image information of the road, the route information transmitted from the surrounding vehicle, and the past driving pattern of the vehicle. 제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 도로에 대한 영상 정보, 상기 주변 차량으로부터 전송되는 경로 정보 및 상기 차량의 과거 주행 패턴에 각각 가중치를 부과하여 자율 주행 알고리즘에 적용하는 자율 주행 차량.The method of claim 1,
The controller applies autonomous driving algorithms by applying weights to the image information of the road, the route information transmitted from the surrounding vehicles, and the past driving pattern of the vehicle. 제 2 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 도로에 대한 영상 정보, 상기 주변 차량으로부터 전송되는 경로 정보 및 상기 차량의 과거 주행 패턴에 대한 정보에 각각 가중치를 부과하는 것은,
각각의 정보에 미리 설정된 가중치를 부가하거나 여러 가지 상황에 따라 각각에 부과되는 가중치가 변하도록 조정하는 것인 자율 주행 차량.
The method of claim 2,
The controller may respectively weight the image information on the road, the route information transmitted from the surrounding vehicles, and the information on the past driving pattern of the vehicle.
A self-driving vehicle that adds a predetermined weight to each information or adjusts the weight imposed on each of them according to various situations.
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