KR20120103546A - 차량 부재 제어 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 차량들에 대한 조명 빔들을 제어하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따라 장비를 갖춘 차량(1)의 앞쪽에 위치한 대상 물체들(7)에 관련된 거리 및 유형 정보를 제공하기에 적합한 네비게이션 장치 및 검출 수단으로부터 얻어진 데이터를 조합하여 도로 조명 빔을 제어하는 것을 제안한다.

Description

차량 부재 제어 방법{METHOD FOR CONTROLLING A VEHICLE MEMBER}
본 발명은 차량의 적어도 하나의 부재를 제어하는 방법에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 상기 제어를 위한 시스템뿐만 아니라 이 시스템을 갖춘 차량에 관한 것이다. 상기 부재는 예를 들어 차량의 도로 조명 장치가 될 수 있으며, 상기 방법은 상기 조명의 빔을 제어하는 것을 가능하게 한다.
특히, 그것의 바람직한 응용분야는 특히 차량에 운전자 앞쪽의 도로를 조명하기 위한 광 투사를 장착하도록 하는 자동차 산업이다.
교통에 있어 차량들에 의한 도로 조명의 질은 시각적인 편안함 및 도로 이동의 안전 모두에 대한 기본 요소이다. 오랫동안, 자동차 장비는 여러 기준의 빔들, 낮은 빔 및 높은 빔 또는 심지어 안개 빔 형태를 제공하는데 제한되었다. 이들 빔은 단순히 수동 전환 제어를 통해 운전자에 의해 통상 제어된다. 이는 전조등의 관리에 일반적으로 암시되는 운전 상황(예를 들어, 야간 여행, 나쁜 날씨)이 모든 운전자의 정신을 미리 집중해야 할 때 운전자의 주의를 점유한다. 사람은 모든 환경에서 조명의 제어를 최적으로 관리할 수 있는 능력이 없다.
이를 해결하기 위해, 약간의 시스템은 하나의 빔 상태에서 다른 빔 상태로 전환하기 위해 속도 임계값을 사용한다. 속도 정보는 운전 상황과 이를 의미하는 조명 상태를 특성화하는데 매우 부적당하다.
네비게이션 정보의 이용하여 자동 제어를 구현하는 조명 장치들은 이미 제안되어 있다. 이러한 네비게이션 시스템들은 위성 위치 확인 시스템(GPS) 형태의 장치에 의해 제공되는 위치 정보와 맵핑 데이터를 연관짓는다. 따라서, 예를 들어 프리웨이의 진입에 대한 차선 및 어떤 도로 상황 조건들의 기하학적 구조(geometry)를 미리 알 수 있다. 조명 장치들은 빔들을 제어하기 위한 정보를 이용한다. 특히, 한 기술은 프리웨이 조명 빔의 활성화 상태와 차량에 의해 이용되는 차선의 형태의 인식에 따른 비활성 상태 사이의 자동 전환을 다룬다.
그러나 자동화된 빔 제어 모드에는 결점들이 있다는 것이 발견되었다. GPS 시스템에 의해 제공되는 위치는 제한된 해상도(일반적으로 10미터 정도)를 갖기 때문에, 빔 제어는 지연으로 약간 종종 변하는 교통 조건들만을 고려할 수 있다. 한 예시로서, 프리웨이 상의 저속에 관련된 교통 조건들의 가끔의 변화는 프리웨이 조명 빔을 실시간으로 비활성화하기 위해 조명 제어에 효과적으로 반영될 수 없다. 또한, 맵핑 데이터는 그들 구성에 있어 잠재적인 에러 또는 차선에 대한 차후의 물리적인 변경으로 인하여 전적으로 신뢰할 수 없다. 상기 GPS 기술에 내재된 결함들은 조명 제어가 도로 안전 문제에 영향을 줄 때 더욱 방해 요인이 있다.
본 발명의 목적은 현재 기술의 결함을 적어도 부분적으로 해소하기 위한 것이다. 이를 위해, 본 발명은 네비게이션 장치에 의해 얻어진 정보와 검출 수단에 의해 제공되는 정보를 조합하는 것을 제안한다. 대상 물체들은 시스템이 설치된 차량으로부터 그 대상 물체들을 구별하는 유형과 거리를 정의하기 위해 검출 및 분석된다. 특히, 본 발명은 나란히 주행하거나 통과한 차량 또는 중앙 분리대와 같은 차선 분리를 검출하고, 그들이 얼마나 떨어져 있는지를 결정하며, 네비게이션 장치 및 검출 수단에 의해 이용 가능한 모든 데이터를 이용하여, 차량의 부재를 제어할 수 있는데, 예를 들어 차량 헤드 램프에 의해 방출되는 조사 빔을 제어할 수 있다. 보다 포괄적인 데이터 세트를 제안함으로써, 본 발명은 차량의 부재들의 제어, 예를 들어 조명 빔을 적응시키는 제어의 품질을 최적화할 수 있다.
따라서, 본 발명은 차량의 적어도 하나의 부재를 제어하는 방법에 관한 것으로서,
- 차량의 도로 상황을 특성화하는데 적합한 네비게이션 데이터를 획득하는 단계,
- 차량 내의 검출 수단을 이용하여 차량의 전방의 대상 물체들을 검출하는 단계,
- 상기 차량과 대상 물체들 사이의 상대 거리의 값을 결정하는 단계를 포함하는 방법에 있어서,
- 상기 대상 물체들의 유형을 특성화하는 단계,
- 차량에 의해 이용되는 차선 상의 교통 상태를 결정하는 단계, 및
- 네비게이션 데이터, 대상 물체들의 유형, 상대적인 거리 값, 및 차량에 의해 이용되는 차선 상의 교통 상태를 조합하여 차량의 부재를 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 사용되는 검출 수단은 레이더 또는 라이더 또는 카메라 형태의 적어도 하나의 센서를 포함한다.
동적이면서 신뢰할 수 있는 그와 같은 수단들은 네비게이션 시스템과 조합하는데 매우 적합하다.
본 방법은 다른 차량 제어 부재들에 적용될 수 있다. 예를 들어, 차량의 속도, 특히 순항 속도(cruising speed)를 제어하는데 이용될 수 있다. 또한, 차량의 전기 모터 또는 내연 기관의 활성화 또는 비활성화, 예를 들어, 교통 체증이나 도시 주위를 운전하는 경우, 열 추진에서 전기 추진으로의 전환을 제어하는 방법을 사용할 수 있을 것이다.
한 유리한 실시예에 따라, 본 발명에 따른 방법은 상기 차량의 도로 조명 빔을 제어, 예를 들어 프리웨이 조명 모드에서 도시 조명 모드로 전환을 제어한다.
또한, 대상 물체들을 검출하는 단계는
- 예를 들어, 본 발명을 구현하는 차량에 의해 이용되는 차선 또는 자동차가 주행할 차선 상의 차량의 이동 여유 공간 및 속도를 결정하고, 차량의 방향 표시등의 참여를 검출하거나 내장된 카메라를 통해 지면 상의 마킹(marking)에 가까운 차량을 검출하여 실행될 수 있는 차량이 주행할 차선을 결정하는 단계,
- 차량과 차량의 앞쪽에 있는 대상 물체들 사이의 상대 위치 및 속도 값들을 측정하는 단계, 및
- 균일한 상대 위치 및 속도 값들을 갖는 장애물들을 그룹화하여 대상 물체들을 구성하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직한 실시예에 있어서, 본 방법은 대상 물체들을 검출하기 위한 단계를 위해, 네비게이션 데이터를 이용하여, 네비게이션 데이터에 의해 검출이 행해지는 관심 영역을 정의한다.
따라서, 데이터의 두 개의 소스가 사용되기 때문에 모두 시너지로 작용한다.
또한, 검출 단계는
- 잠재적인 대상 물체들을 정의하는 네비게이션 데이터를 획득하는 단계, 및
- 잠재적인 대상 물체들과 검출된 대상 물체들의 정의들(definitions)을 비교하는 단계를 포함하는 것이 보다 유리하다.
이와 같은 정보를 이용함으로써, 전체의 신뢰성이 향상되고, 안전성의 관점에서 중요한 차량의 부재의 부적절한 제어의 위험을 크게 줄일 수 있다.
상기 잠재적인 대상 물체들은 미리 결정된 형태의 도로의 중앙 분리대가 될 수 있다.
하나의 추가적인 가능성에 따라, 차량의 부재를 제어하는 단계, 예를 들어 빔을 적응시키는 제어는,
- 중앙 분리대의 형태가 검출된 대상 물체에 대응하는 경우에 제 1 제어 정보 항목을 이용하고,
- 중앙 분리대의 형태가 임의의 검출된 대상 물체에 대응하지 않는 경우에 제 2 제어 정보 항목을 이용한다.
예를 들어, 차량이 프리웨이에 있거나 또는 프리웨이에 근접해 있다는 것을 네비게이션 데이터가 나타낼 때, 정의된 잠재적인 대상 물체는 중앙 분리대가 될 것이다. 부가적인 가능성에 따라, 검출 단계는 중앙 분리대의 존재 또는 부재, 즉 대상 물체의 존재에 관한 정보 항목을 작성한다. 따라서, 중앙 분리대가 유효하게 검출된 경우, 조명 시스템이 낮은 빔과 같은 다른 조명 빔을 방출하는 경우에는 프리웨이 모드로 전환하고, 장치가 프리웨이 빔을 이미 방출한 경우에는 프리웨이 빔 모드로 유지하도록 전환 정보 항목이 전송된다. 한편, 중앙 분리대가 유효하게 검출되지 않은 경우, 조명 장치가 프리웨이 빔을 방출하는 경우에는 낮은 빔 모드로 전환하고, 조명 장치가 이미 프리웨이 빔을 이미 방출한 경우에는 낮은 빔 모드로 유지하도록 전환 정보 항목이 전송된다.
조합될 수 있거나 조합되지 않는 본 발명의 두 가지 변경안은 대상 물체들의 유형을 특성화하는 단계가 나란히 주행하고 있는 차량들의 식별을 포함하고 차량 부재의 제어가 차량과 나란히 주행하고 있는 차량들의 상대적인 거리의 함수인 제어 정보 항목을 이용한다.
다른 가능성에 따라, 본 방법은
- 차량과 나란히 주행하는 각각의 차량 사이의 상대 속도 값을 결정하는 단계,
- 나란히 주행하는 모든 상기 차량들에 대한 평균 상대 속도 값을 계산하는 단계, 및
- 속도의 평균값과 도로 형태를 특성화하는 네비게이션 데이터의 함수로서 교통의 유동성 수준을 특성화하고, 교통의 유동성 수준의 함수인 제어 정보 항목을 이용하여 차량의 부재를 제어하는 단계에 의해 개선된다.
대상 물체들의 유형은 통과한 차량의 식별을 포함할 수 있다. 상기 경우에, 차량의 부재의 제어는 차량과 통과한 차량들의 상대적인 거리 함수인 제어 정보 항목을 유리하게 이용하는 것이 바람직하다.
또한, 신뢰 지수가 사전 정의된 임계값 미만인 경우 차량 부재의 제어를 위해 네비게이션 데이터를 포기할 수 있다.
마찬가지로, 신뢰 지수가 사전 정의된 임계값 미만인 경우 차량 부재의 제어를 위해 검출 데이터를 포기할 수 있다.
따라서, 본 발명은 데이터의 형태(네비게이션 또는 검출)가 충분히 신뢰할 수 없는 경우에도 시스템이 차량 부재의 가장 적당한 제어를 결정하게 할 수 있는 장점을 제공한다. 예를 들어, 차량 부재의 제어는 가장 적당한 조명 빔의 활성화가 될 수 있다.
또한, 본 발명은, 내장된 네비게이션 장치, 차량 앞쪽의 대상 물체들을 검출하는 수단 및, 본 발명의 방법을 구현하기에 적합한 처리 수단을 포함하여, 차량의 적어도 하나의 부재, 예를 들어 도로 조명 장치를 제어하는 시스템에 관한 것이다.
본 발명의 다른 주제는 상기와 같은 시스템을 구비하는 차량이다.
첨부된 도면은 예로서 제공된 것이며 본 발명을 제한하지 않는다. 상기 도면들은 본 발명의 단지 한 실시예를 나타내며, 그 실시예를 용이하게 이해하도록 한다. 따라서, 그 도면들에 있어서, 선택된 부재 제어는 차량의 조명 빔의 제어가 된다. 그러나, 설명된 예시는 이전에 설명한 것처럼 다른 제어들에 적용될 수 있다.
도 1은 본 발명을 구현하는데 관련된 구성 요소들의 관계를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 도로의 차선 상의 차량과 다른 차량들 간의 일상적인 교통 상황을 예시한 도면이다.
도 3은 장애물 검출 단계를 도시한 도면이다.
도 4는 도 3의 단계에 따른 처리 단계를 도시한 도면이다.
도 5는 검출 정보를 조합하기 위해 네비게이션 장치에 의해 공급된 데이터의 예를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 방법에서 가능한 여러 단계의 다이어그램이다.
도 7은 교통 유동성 분석과 본 발명의 이용 예를 나타내는 도면이다.
도 8은 프리웨이 조명(freeway lighting) 형태의 빔을 제어하기 위한 목적으로 일련의 동작들을 나타내는 다른 다이어그램이다.
도 9 및 도 10은 검출 수단에 대한 신뢰 지수를 결정하는 방법을 예시한 도면이다.
도 11은 비-제한 일반적인 도로 상황의 경우에 일렉트로닉 호라이즌(electronic horizon)의 예를 도시한 도면이다.
본 발명을 구현하는데 이용될 수 있는 구성 요소들은 도 1에 예시되어 있다. 예를 들어, 프로세서, 데이터 저장 리소스 및 소프트웨어 수단에 기초한 처리 수단들은 다수의 소스들에 의해 통신되는 데이터를 수신한다.
상기 소스들 중 하나는 네비게이션 장치이다. 이는 위치를 이용하는 현재의 표준에 따라 GPS 타입의 시스템(및 미래의 갈릴레오 시스템)과 같은 차량 내의 내장된 수신기(onboard receiver)와 함께 제공된 위성 위치 확인 시스템의 사용에 있을 수 있다. 그러한 장치는 이미 공지되어 있는 것처럼 위성의 네트워크를 이용하는 삼각 측량에 기초한 좌표 시스템을 통해 차량 위치 확인 정보를 제공할 수 있다. 이러한 실례는 로드 맵의 정의를 위해 데이터 기억 소자(10)를 나타낸다. 특히, 이들 데이터는 도로의 지형(곡선, 직선 등), 차선의 수, 교통 방향, 도로의 형태(프리웨이(freeways), 고속도로(highways), 또는 주 도로(main roads), 2차 도로(secondary roads), 시 도로(city roads) 등), 차선간의 분리 형태(흰색 라인, 철도 또는 다른 수단에 의해 물리적인 분리)와 관련된다. 물론, 맵핑 데이터의 구조 및 배치는 본 발명에 국한되지 않는다.
본 발명은 일렉트로닉 호라이즌(electronic horizon)으로서 공지된 기술 원리를 이용할 수도 있다. 일렉트로닉 호라이즌은 차량 앞에 예상될 수 있는 경로의 이미지를 제공한다. 이러한 호라이즌은 하드웨어 플랫폼(처리 유닛, GPS 수신기를 포함하는 위치 확인 센서, 자이로스코프(gyroscope) 등을 포함) 및 소프트웨어 모듈을 통해 네비게이션 시스템으로부터 얻어진다. 차량의 현재 위치에 기초하여, 일렉트로닉 호라이즌은 차량의 환경(교통 차선의 수, 세그먼트와 관련된 속도 제한, 미술 작품에 관한 표시 등)을 설명하는 맵 정보의 세그먼트(segments) 및 포인트(points)에 관련된다. 이러한 호라이즌은 차량의 환경의 인식을 필요로 하는 운전 보조 시스템의 개발에 보통 이용된다.
도 11은 그와 같은 호라이즌의 표현의 예시를 나타낸다.
따라서, 네비게이션 장치는 차량이 이동하는 도로 상황을 정의하는 맵에 링크된 차량 위치 데이터 및 표시에 연관된 제 1 정보 소스를 형성한다. 이러한 정보에 대한 신뢰 지수가 결정된다. 추가적인 소스들은 차량의 동적인 동작(예들 들어, 속도, 가속, 핸들의 회전)을 반영하는 센서들, 또는 RDS-TMC (무선 데이터 시스템-교통 메시징 채널) 표준을 이용하는 형태의 교통 정보 시스템으로부터의 데이터가 있을 수 있다.
검출 수단들은 운전 환경에 위치한 물체들에 관한 정보를 처리 수단에 제공하는 다른 데이터 소스를 형성한다. 이들 물체들은 검출 수단에 의해 찾게 될 대상들이 되기 때문에 이하에 대상 물체들로 칭하며 여러 형태를 가질 수 있다. 이들 대상 물체들은 도로상에 있는 물체들일 수 있으며, 특히, 시스템을 갖춘 차량의 앞쪽에 위치하여, 나란히 진행하고 있는 차량들, 또는 반대 방향으로 통과하거나 주행하는 차량들이 될 수 있다. 또한, 이들 대상 물체들은 두 개의 교통 방향간의 중앙 분리대, 표시 기둥(posts), 버스 정류소(bus shelters), 신호등, 또는 주차 장소(parked vehicles stationary)와 같은 도로를 차지하는 대상들이 될 수 있다.
하드웨어 관점에서, 검출 수단은 레이더(radar) 또는 라이더(lidar) 형태의 하나 이상의 센서를 유리하게 사용하거나, 특히, 광 소스들(예를 들어, 다른 차량의 헤드라이트)을 식별하기에 적합한 이미지 처리 수단과 연관된 적어도 하나의 카메라와 함께, 이러한 센서의 환경에서 장애물을 검출하기 적당한 임의의 기술을 유리하게 사용한다. 이때, 센서에 의해 생성된 원시 정보(raw information)는 조명 빔 제어에 대해 관련된 정보를 제공하도록 처리된다.
이러한 처리의 예는 도 2 내지 도 5를 참조하여 아래에 설명한다.
도 2는 본 발명에 따라 장비를 갖춘 차량(1)에 대한 교통 상황 타이폴로지(traffic context typology)를 도시한다. 도로는 다수의 차선(5)을 가지며, 나란히 주행하는 차량들(2a, 2b, 2c)은 본 발명에 따라 장비를 갖춘 차량(1)의 운전자 앞쪽에 위치하고 있다. 중앙 분리대(4)의 건너편에는 차량들이 반대 방향으로 이동하고 있으며, 통과한 차량들(3a 및 3b)을 구성된다.
검출 수단은 도 3에 점들로 개략적으로 표시된 장애물(6)에 영향을 미친다. 이들 점들 각각에 의해 제공되는 데이터는 일련의 좌표(일반적으로, 평면 좌표 시스템 및 두 개의 직교 또는 극 좌표이면 충분함) 및/또는 관련된 속도에 관계된다. 이때, 이러한 방식으로 정의된 장애물의 특성의 처리는 공통 특성(특히, 인접한 장애물들은 동일한 상대 속도를 공유)을 나타내는 장애물들의 그룹화를 적용으로 구성되는 그룹화 시도에 의해 수행된다.
보다 정확한 예는 장애물(6)에 기초하여 대상 물체들에 장애물(6)의 갱신된 그룹화를 얻도록 검출 및 처리에 대해 아래에 제공된다. 다음 예에 있어서, 차량의 환경에서 복수의 대상 물체를 검출기 위해 레이더가 사용되어, 레이더의 반경 내의 장애물(6)을 나타내는 복수의 점들을 획득하는다. 대상 점들 및 그들 각각의 위치들은 레이더에 의해 제공된다. 한 예로서, 이용된 레이더는 다음 특성을 가질 수 있다.
- 주파수: 25GHz, 또는 심지어 예를 들어 77GHz,
- 0.75 미터와 75 미터 사이의 검출,
- 백여 개의 대상들의 검출,
- 150도의 조리개 각도.
게다가, 상기 검출 수단은 다음과 같이 개선될 수 있다. 검출된 장애물(6)에 대응하는 대상 점에 대해서, 본 발명에 따라 장비를 갖춘 차량에 관련된 위치는 상기 차량의 이동에 기초하여 일정 수의 사이클(표시로서 5)에 대해서 보정된다. 이러한 대상 점으로부터, 공통 특성을 구성하는 제 1 결정된 특성에 따라 이웃한 대상 점들과 그룹을 형성하도록 노력한다. 이러한 제 1 결정된 특성은 관련된 대상 점과 이웃한 대상 점들 사이의 거리 임계값 미만의 거리인 것인 바람직하다. 본 발명의 동작에서는 미터 순의 거리가 적합하다. 상기 그룹화 단계 이후에, 새롭게 형성된 그룹이 제 2 결정된 특성에 따라 균일한지 확인하기 위한 검사가 수행된다. 또한, 예로서, 제 2 결정된 특성은 속도가 될 수 있다[그룹화된 점들이 동일 또는 유사한 속도를 공유하는 경우 그룹이 균일한 것으로 간주(즉, 미리 결정된 허용 임계값 미만)]. 이러한 제 2 결정된 특성은 전력 특성이 될 수도 있다. 이는 대상에 의해 반사되어 검출 수단으로 반송된 신호의 전력이 됨을 이해되어야 한다. 상기 전력은, 예를 들어 대상이 금속이나 다른 것으로 되어 있는 경우, 대상들의 유형 및 사이즈에 따라 변하는 것을 본 기술 분야에 숙련된 사람들에 의해 쉽게 이해될 수 있다.
형성된 그룹이 상기 제 2 특성에 대해 균일함을 발견한 경우, 본 발명에 따라 장비를 갖춘 차량에 관련된 그룹의 위성 위치가 결정된 수의 사이클에 대해 계산된다.
도 4에서 원들로 표시되고 그들 속성이 위치, 차량(1)에 관련된 상대 속도 및 신뢰 지수를 정의하는 좌표들인 대상 물체의 리스트가 얻어진다. 이러한 처리는 노이즈의 영향을 크게 받는 검출 환경에서도 의미 있는 대상들을 결정하는 것을 가능하게 해 주는 칼만 필터(Kalman filter)를 사용할 수 있다. 또한, 신뢰 지수는 대상 물체(7)의 예측된 위치와 현재 위치 사이의 중복 비율(overlap ratio)의 형태로 각각의 대상 물체에 대해서 계산된다.
이러한 신뢰 지수 계산은 도 9 및 도 10에 보다 구체적으로 제공된다. 도 9는 장애물과 두 순간(t 및 t+1)에 대해서 검출된 부분과 예측 위치를 나타낸다. 이들 두 위치는 적어도 검출에서 이상적인 신뢰에 의해 상쇄(offset)된다. 도 10은 순간(t)에서 검출된 위치(Ot)와 예측된 위치(Op) 사이의 상쇄가 그들 면적의 부분적인 중복에 의해 구현된 것을 도시한다. 신뢰 지수는 다음과 같이 계산될 수 있다.
Figure pct00001
여기서, 부호
Figure pct00002
는 Op와 Ot 면적의 교집합(intersection)을 나타내고, 부호
Figure pct00003
는 그들 면적의 합집합(union)을 나타낸다.
이러한 처리 수단은 또한 대상 물체들의 유형을 결정한다. 모든 이동 장애물은 차량으로 간주되고, 모든 고정 장애물(위치 및 상대 속도에 따라 결정)은 도로 환경의 요소들로 간주된다.
유리하게, 네비게이션 시스템에 의해 제공되는 데이터는 검출 수단에 대해 설명한 처리를 향상시킨다. 따라서, 도 5는, 네비게이션 데이터에 의해, 도로 차량에 대응하는 대상들을 고려할 수 있는 차량 쪽을 향하는 관심 영역(8)을 정할 수 있는 검출 영역의 정의를 제공한다. 본 도면에서는 도로 가장자리(9) 및 중앙 분리대(4) 표시들을 병합하여 관심 영역(8)이 정의된다. 본 발명은 교통의 검출에 대한 관심 영역을 대상으로 하는 차량의 전방의 도로의 굴곡에 대해서 항상 직선은 아니지만 회전이 이어지는 도로의 굴곡을 고려한다.
부가적으로, 또는 검출 영역(8)의 정의의 대안으로, 검출 데이터는 잠재적인 대상 물체들을 정의하거나 검출된 대상 물체들을 특성화하는데 이용될 수 있다. 실제, 맵은 대상 물체들을 특성화하기 위해 검출 데이터와 비교될 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 네비게이션 맵에 의해 제공되는 물리적인 중앙 분리대(특히 중앙 분리대)는 그와 같은 분리대에 대응하는 대상 물체의 검출에 의해 확인될 수 있으며, 적당한 빔 제어, 특히 프리웨이-형태의 빔 제어를 야기한다. 반대로, 검출 수단에 의해 상기 시점에서 물리적인 검출의 부재는, 예를 들어, 네비게이션 장치만이 나타내었던 것과는 달리, 통과하는 차량들이 조명에 의해 영향을 받게 될 수 있는 사실을 고려하는 다른 제어 정보를 생성한다.
도 6은 검출을 위해 수행되는 단계들의 개요이다. 본 다이어그램의 종료에서, 본 발명이 시스템은 빔의 개선된 적응을 허용하는 데이터 세트를 갖는다. 따라서, 다른 제어 정보는 네비게이션 및 검출 데이터에 의해서 구성된다. 제어 정보 항목은 본 발명의 방법의 처리 동작 결과의 파라미터가 되며 실제 제어에 대한 결정에 참여할 수 있다는 것을 이해해야 한다. 제어 정보는 특히 누적되거나 다른 상황 또는 심지어 계층(hierarchy)에 의해 제어된 상황이 될 수 있다. 따라서, 본 발명은 네비게이션 시스템 및 검출 수단으로부터 얻은 모든 관련된 데이터의 함수인 빔 제어를 생성한다. 제어 정보의 일부 예들은 아래에 제공된다.
- 미리 결정된 임계값 미만의 나란히 주행하는 차량(2a, 2b, 2c)의 상대적인 거리;
- 미리 결정된 임계값 이상의 나란히 주행하는 차량(2a, 2b, 2c)의 상대적인 거리;
- 미리 결정된 임계값 미만의 통과한 차량(3a, 3b)의 상대적인 거리;
- 미리 결정된 임계값 초과의 통과한 차량(3a, 3b)의 상대적인 거리;
- 차도 상의 물리적인 분리대(4)의 존재;
- 미리 결정된 임계값 미만(빈번한 교통 또는 교통의 혼잡)의 나란히 주행하는 차량들(2a, 2b 및 2c)의 평균 속도;
- 프리웨이 상의 교통;
- 본 발명에 따라 장비를 갖춘 차량의 속도.
이와 같은 제어 정보는 도 1에 표시된 것처럼 제어 장치에 적합한 빔 제어를 생성하도록 활용된다. 후자는 예를 들어, 빔을 활성화하고, 빔을 지향하게 하고, 투사된 광의 형태 및 세기를 변경하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 제어 장치는 본 발명의 시스템에 포함되거나 그 시스템에 연결된다. 데이터 신뢰 지수가 고려된다.
본 발명은 한 형태의 빔에만 제한되지 않으며, 본 명세서에는 프리웨이 빔으로도 지칭되는 프리웨이 조명 형태의 빔의 경우에 대해 설명한다. 이러한 형태의 조명은 운전 상황에 따라 광 빔을 변경할 수 있는 첨단 전조등 시스템(Advanced Front Light System), 또는 AFS로서 공지된 첨단 기능들의 개발로 공지되어 있다. 이러한 빔 제어 장치는 광 투사의 범위 및 특히 공간 분포를 변경시킬 수 있다. 결과적으로, 많은 조명 기능을 구현할 수 있고 상황에 정교하게 적응하도록 결정된 기능으로 조명을 변경할 수 있다. 프리웨이 조명의 경우에는 프리웨이 상의 운전에 적합한 개선된 빔이 된다. 프리웨이 조명 빔의 제어는 프리웨이 상황(또는 동등한 상황)에서만 활성화되어야 하지만, 본 발명은 프리웨이 조명 빔을 활성화 또는 비활성화 및/또는 적응하도록 다른 파라미터들을 유리하게 고려할 수 있다. 본 명세서에 기재된 용어 "적응"은 활성/비활성 형태의 제어, 또는 범위, 수직 및/또는 수평 경사 또는 공간 광 밀도 분포와 같은 광학 특성 내에서 빔의 변경에 의해 빔을 제어하기 위해 본 발명에 의해 제공된 기능을 전달하는 것을 의미한다.
본 발명의 실시예는 교통량을 고려하여 조명의 제어에 대해서 설명한다. 비록 현재의 프리웨이 조명 빔은 교통 혼잡 또는 저속 상황에 관련하여 제어를 받지 않지만, 본 발명은 나란히 주행하는 각각의 차량(2a, 2b, 2c)에 대한 상대 속도를 계산할 수 있으며, 이들을 평균하여 나란히 주행하는 차량의 흐름의 속도의 평균값 -예를 들어, 산술-을 결정한다. 도 7은 차량(1)의 속도 함수로서 계산된 평균 상대 속도를 나타내는 라인 상에 적용을 "v"로서 표시하여 예시한 도면이다.
따라서, 평균 속도가 양의 값일 때, 유동 교통 상황이 검출된다. 평균값이 -v일 때, 음의 값은 교통 혼잡 상황으로 갈 수 있는 저속 상황을 의미한다.
도 8은 하이웨이 조명 형태의 빔을 제어하기 위한 일련의 단계들을 나타내는 다른 포괄적인 실시예를 나타내는 도면이다.
예시된 절차는 차량의 속도의 검출과 속도 임계값이 초과했는지에 대한 테스트(도 8의 예에서는 70 km/h)가 이용된다. 임계값을 초과할 때, 신뢰 지수가 미리 결정된 임계값을 초과하는 경우에 처리 수단은 네비게이션 데이터를 이용한다. 긍정인 경우에, 그리고, 네비게이션 데이터가 프리웨이 형태의 도로 상황을 보고하면, 빔 제어는 제어 정보로서 그러한 표시를 이용하여 프리웨이 조명 기능을 활성화한다. 부정인 경우에, 처리는 다시 시작한다.
이러한 제어에 대한 대안은 미리 결정된 기간(도 8의 예에서는 2분의 시간 지연) 동안, 정의된 임계값(도 8의 예에서는 110 km/h)을 초과하는 차량(1)의 속도의 검출에 기초하여 생성된다.
프리웨이 조명 활성화 모드에서, 대상 물체(7)가 검출되고, 본 발명에 따라 장비를 갖춘 차량(1)에 관련된 위치 및 속도가 결정되며, 검출 데이터가 빔 제어에 이용되지 않는 신뢰 지수 임계값 미만의 신뢰 지수가 결정된다. 신뢰 지수가 만족하는 경우, 교통을 분석하여 특히 교통의 유동성을 결정한다. 유동적이 아닌 교통은 교통 혼잡 또는 저속 상황을 나타내는 빔 제어 정보 항목을 구성하고, 프리웨이 조명 기능은 나란히 주행하고 있는 차량(2a, 2b, 2c)을 볼 수 있도록 비활성화된다.
교통이 유동적인 경우, 차선들 사이의 분리의 유형과 같은 어떤 다른 제어 정보 항목들을 고려하여 본 발명에 따라 장비를 설치한 차량(1)을 나란히 주행하고 있는 차량(2a, 2b, 2c) 및 통과한 차량(3a, 3b)으로부터 구분한 거리에 따라 적응된다. 예를 들어, 다른 차량에 대한 거리가 임계값 미만인 경우(차량이 나란히 주행하거나 통과한 경우에 따라 차이가 있을 수 있음), 프리웨이 조명 빔은 비활성화된다. 다른 가능성에 따르면, 투사된 광의 기하학적 구성은 특히 빔의 길이가 다른 차량들에 대한 거리의 검출의 함수가 되도록 변경된다.
본 발명은 임의의 형태의 차량에 대해 구현될 수 있으며, 동시에 많은 빔을 제어할 수 있다.

Claims (15)

  1. 차량(1)의 적어도 하나의 부재를 제어하는 방법으로서,
    상기 차량(1)의 도로 상황을 특성화하는데 적합한 네비게이션 데이터를 획득하는 단계와,
    상기 차량(1) 내의 검출 수단을 이용하여 상기 차량(1)의 전방의 대상 물체들(7)을 검출하는 단계와,
    상기 차량(1)과 상기 대상 물체들(7) 사이의 상대적 거리의 값을 결정하는 단계와,
    대상 물체들(7)의 유형을 특성화하는 단계와,
    상기 차량에 의해 이용되는 차선 상의 교통 상태를 결정하는 단계와,
    네비게이션 데이터, 상기 대상 물체들(7)의 상기 유형, 상대적 거리 값, 및 상기 차량에 의해 이용되는 상기 차선 상의 상기 교통 상태를 조합하여 상기 부재를 제어하는 단계를 포함하는
    차량 부재 제어 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 차량의 상기 부재는 조명 장치이며,
    상기 방법은 상기 차량의 도로 조명 빔을 제어하는
    차량 부재 제어 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 이용되는 검출 수단은 레이더 또는 광선 레이더(lidar) 또는 카메라 형태의 적어도 하나의 센서를 포함하는
    차량 부재 제어 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 대상 물체들(7)을 검출하는 단계는
    상기 차량(1)과 상기 차량(1)의 전방에 있는 장애물(6) 사이의 상대 위치 및 속도 값을 측정하는 단계와,
    균일한 상대 위치 및 속도 값을 나타내는 장애물(6)을 그룹화하여 대상 물체들(7)을 구성하는 단계를 포함하는
    차량 부재 제어 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    대상 물체들(7)을 검출하는 단계를 위해, 상기 네비게이션 데이터를 이용하여, 상기 검출이 행해지는 관심 영역(8)의 정의(definition)를 포함하는
    차량 부재 제어 방법.
  6. 제 4 항 또는 제 5 항에 있어서,
    상기 검출 단계는
    잠재적인 대상 물체들을 정의하는 네비게이션 데이터를 획득하는 단계와,
    잠재적인 대상 물체들의 정의와 상기 검출된 대상 물체들(7)의 정의를 비교하는 단계를 포함하는
    차량 부재 제어 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 잠재적인 대상 물체들은 미리 결정된 형태의 도로의 중앙 분리대(4)를 포함하는
    차량 부재 제어 방법.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차량의 상기 부재를 제어하는 단계는
    상기 중앙 분리대(4)의 형태가 검출된 대상 물체에 대응하는 경우에는 제 1 제어 정보 항목을 이용하며,
    상기 중앙 분리대(4)의 형태가 임의의 검출된 대상 물체에 대응하지 않는 경우에는 제 2 제어 정보 항목을 이용하는
    차량 부재 제어 방법.
  9. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 대상 물체들(7)의 상기 유형을 특성화하는 단계는 따라오고 있는 차량들(2a, 2b, 2c)의 식별을 포함하는
    차량 부재 제어 방법.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차량의 상기 부재의 제어는 상기 차량(1)과 따라오고 있는 상기 차량들(2a, 2b, 2c)의 상대 거리의 함수인 제어 정보 항목을 이용하는
    차량 부재 제어 방법.
  11. 제 9 항 또는 제 10 항에 있어서,
    상기 차량(1)과 따라오고 있는 각각의 차량(2a, 2b, 2c) 사이의 상대 속도 값을 결정하는 단계와,
    따라오고 있는 모든 상기 차량(2a, 2b, 2c)에 대한 평균 상대 속도 값을 계산하는 단계와,
    속도의 상기 평균값과 도로 유형을 특성화하는 네비게이션 데이터에 따라 교통의 유동성 수준을 특성화하는 단계를 더 포함하고,
    상기 차량의 상기 부재의 제어는 상기 교통의 유동성 수준의 함수인 제어 정보 항목을 이용하는
    차량 부재 제어 방법.
  12. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 대상 물체들(7)의 상기 유형을 특성화하는 단계는 통과한 차량(3)의 식별을 포함하는
    차량 부재 제어 방법.
  13. 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차량의 상기 부재의 제어는 상기 차량(1)과 통과한 상기 차량(3)의 상대 거리의 함수인 제어 정보 항목을 이용하는
    차량 부재 제어 방법.
  14. 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차량의 상기 부재는 신뢰 지수(reliability index)가 사전 정의된 임계값 미만인 경우에 상기 네비게이션 데이터 및/또는 검출 데이터를 폐기하여 제어되는
    차량 부재 제어 방법.
  15. 적어도 하나의 차량 부재를 제어하는 시스템으로서,
    내장된 네비게이션 장치와,
    차량(1) 전방의 대상 물체들(7)을 검출하는 수단과,
    제 1 항 내지 제 14 항 중 한 항에 청구된 방법을 구현하기에 적합한 처리 수단을 포함하는
    차량 부재 제어 시스템.
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