KR20140055158A - 차량 속도 추정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 차량 속도 추정 장치 및 방법에 관한 것으로, 차량에 구비된 적어도 하나의 센서로부터 차량의 주변환경정보를 취득하는 주변환경정보 취득부, 센서를 통해 취득된 주변환경정보 중 해당 차량과 차량의 주변 물체 간 거리정보를 추출하는 거리정보 추출부, 차량과 차량의 주변 물체 간 거리정보를 기 설정된 기준에 따라 분류하여 그룹화하는 그룹 설정부, 그룹 설정부에서 설정된 각 그룹별로 차량 간 상대속도를 산출하는 속도 산출부, 및 그룹별로 산출된 차량 간 상대속도 중 발생 빈도가 가장 높은 속도값에 근거하여 차량의 속도를 추정하는 속도 추정부를 포함한다.

Description

차량 속도 추정 장치 및 방법{Apparatus and method for estimating velocity of vehicle}
본 발명은 차량 속도 추정 장치 및 방법에 관한 것으로, 차량과 차량 주변의 고정체 간 상대속도에 근거하여 자차의 속도를 추정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 차량의 속도를 추정하는 데는 스티어링 휠에 장착된 속도 센서 또는 차량의 가속도 센서를 이용하거나, GPS를 통해 획득한 차량의 과거 및 현재 위치의 차이를 이용하여 추정한다. 최근에는 차량 바닥의 영상을 분석해서 차량의 속도를 측정하거나, 차량 바퀴에 엔코더를 부착해서 차량 속도를 추정하기도 한다.
일 예로서, 특허출원 제2010-0033581호에는, 차량의 주행 상황 및 제어 상황에 따라 차량의 엔진 토크 정보와 브레이크 압력 등의 센서 정보를 이용하여 차량의 감가속도를 추정한 뒤, 이를 기반으로 하여 차량의 기준 속도를 추정하는 기술에 대해 개시하고 있다.
그러나, 차량에 구비된 센서를 통해 속도를 측정하는 경우 바퀴의 미끄러짐 등에 의한 오차가 발생할 수 있으며, GPS의 경우 음영 지역에서는 속도 추정이 어려운 문제가 있다. 물론 차량 바닥의 영상 분석을 통해 차량의 속도를 측정하는 방식은 영상 처리를 위해 고가의 장비를 구비해야 한다.
본 발명의 목적은, 차량의 주변 물체들로부터 취득된 거리 정보를 특정 기준에 따라 동일 물체 또는 인접한 물체들의 거리정보별로 분류하여 그룹화하기 때문에, 그룹별 상대 속도 예측이 용이하도록 한 차량 속도 추정 장치 및 방법을 제공함에 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적은, 그룹별로 산출된 속도값을 비교하여 고정체의 속도값을 자차의 속도로 추정하기 때문에 속도 추정을 위한 별도의 장치 및 시스템을 구비하지 않아도 되고, 속도 추정 연산이 간단한 차량 속도 추정 장치 및 방법을 제공함에 있다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 차량 속도 추정 장치는, 차량에 구비된 적어도 하나의 센서로부터 차량의 주변환경정보를 취득하는 주변환경정보 취득부, 상기 센서를 통해 취득된 상기 주변환경정보 중 해당 차량과 상기 차량의 주변 물체 간 거리정보를 추출하는 거리정보 추출부, 상기 차량과 상기 차량의 주변 물체 간 거리정보를 기 설정된 기준에 따라 분류하여 그룹화하는 그룹 설정부, 상기 그룹 설정부에서 설정된 각 그룹별로 상기 차량 간 상대속도를 산출하는 속도 산출부, 및 상기 그룹별로 산출된 상기 차량 간 상대속도 중 발생 빈도가 가장 높은 속도값에 근거하여 상기 차량의 속도를 추정하는 속도 추정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 주변 물체는 고정체를 포함하며, 상기 발생 빈도가 가장 높은 속도값은 상기 차량 주변에 위치한 고정체와 상기 차량 간 상대속도값 인 것을 특징으로 한다.
상기 그룹 설정부는, 상기 주변 물체의 상대 위치 및 연속되는 거리값의 변화를 기준으로 상기 거리 정보를 분류하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 그룹 설정부는, 상기 거리정보를 취득한 위치 및 거리값에 근거하여, 서로 근접하게 이웃하는 위치의 거리값의 차이가 기준치 이내이면 동일 그룹으로 분류하고, 서로 근접하게 이웃하는 위치의 거리값의 차이가 기준치를 초과하면 서로 다른 그룹으로 분류하는 것을 특징으로 한다.
상기 센서는, LIDAR, ToF 카메라 등 물체의 거리값을 다수의 데이터로 전송하는 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 차량 속도 추정 방법은, 차량에 구비된 적어도 하나의 센서로부터 차량의 주변환경정보를 취득하는 단계, 상기 센서를 통해 취득된 상기 주변환경정보 중 해당 차량과 상기 차량의 주변 물체 간 거리정보를 추출하는 단계, 상기 차량과 상기 차량의 주변 물체 간 거리정보를 기 설정된 기준에 따라 분류하여 그룹화하는 단계, 상기 그룹화된 각 그룹별로 상기 차량 간 상대속도를 산출하는 단계, 및 상기 그룹별로 산출된 상기 차량 간 상대속도 중 발생 빈도가 가장 높은 속도값에 근거하여 상기 차량의 속도를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 차량의 주변 물체들로부터 취득된 거리 정보를 특정 기준에 따라 동일 물체 또는 인접한 물체들의 거리정보별로 분류하여 그룹화하기 때문에, 그룹별 상대 속도 예측이 용이하고, 그룹별로 산출된 속도값을 비교하여 고정체의 속도값을 자차의 속도로 추정하기 때문에 보다 정확한 속도를 추정할 수 있으며, 속도 추정을 위한 별도의 장치 및 시스템을 구비하지 않아도 되므로 비용절감의 효과가 있으며, 속도 추정 연산이 간단한 이점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 차량 속도 추정 장치의 구성을 설명하는데 참조되는 도이다.
도 2는 본 발명에 따른 차량 속도 추정 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3 내지 6은 본 발명에 따른 차량 속도 추정 장치의 주변 물체 간 상대 속도 산출 동작을 설명하는데 참조되는 예시도이다.
도 7은 본 발명에 따른 차량 속도 추정 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명에 따른 차량 속도 추정 장치의 구성을 설명하는데 참조되는 도이다. 도 1을 참조하면, 차량(10)에는 차량(10)의 주변환경을 감지하는 적어도 하나의 주변환경 감지센서(15)가 구비되어, 차량(10) 정차 시 또는 차량(10) 주행 중 주변환경 감지센서(15)를 통해 차량(10)의 주변환경정보를 감지한다. 이때, 주변환경 감지센서(15)는 LIDAR, ToF 카메라 등 물체의 거리값을 다수의 데이터로 전송하는 센서 중 적어도 하나를 포함하며, 주변환경 감지센서(15)를 통해 감지된 주변환경정보는 주변 물체들에 대한 거리 정보를 포함한다.
여기서, 주변 물체는 이동체(M) 및 고정체(F)가 해당 될 수 있으며, 주변에 이동체(M)가 없는 경우에는 고정체(F)만 해당 될 수도 있다. 다시 말해, 본 발명은 자차의 정확한 속도 추정을 위해 반드시 차량(10) 주변에 고정체(F)가 위치한 것으로 가정하며, 바람직하게는 차량(10) 주변에 많은 수의 고정체(F)가 위치한 것으로 한다.
일 예로서, 차량(10)의 주변환경 감지센서(15)는 도 1에 도시된 바와 같이, 차량(10)의 측면 또는 대각선 측면에 위치한 고정체들로부터의 거리 정보 및 차량(10) 전방의 이동체들로부터의 거리 정보를 감지하게 된다.
이때, 차량 속도 추정 장치는 차량(10)에 구비된 적어도 하나의 주변환경 감지센서(15)를 통해 감지되는 주변환경정보를 취득하고, 주변환경정보 중 거리 정보를 추출하여 기 설정된 조건에 따라 그룹화한 후에 각 그룹별 상대속도값을 비교하여 빈도 수가 높은 속도값을 자차의 속도로 추정한다.
이에, 본 발명에 따른 차량 속도 추정 장치에 대한 구체적인 구성 설명은 도 2를 참조하도록 한다.
도 2는 본 발명에 따른 차량 속도 추정 장치의 구성을 도시한 블록도이다. 도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 차량 속도 추정 장치(100)는 제어부(110), 주변환경정보 취득부(120), 출력부(130), 저장부(140), 거리정보 추출부(150), 그룹 설정부(160), 속도 산출부(170) 및 속도 추정부(180)를 포함한다. 여기서, 제어부(110)는 차량 속도 추정 장치(100)의 각 부의 동작을 제어한다.
주변환경정보 취득부(120)는 차량에 구비된 적어도 하나의 주변환경 감지센서(15)와 연결되어, 주변환경 감지센서(15)로부터 차량의 주변환경정보를 취득한다. 앞서 설명한 바와 같이, 주변환경 감지센서(15)는 LIDAR 및 TOF 등과 같이 거리측정을 위한 센서를 적어도 하나 포함하며, 주변환경 감지센서(15)를 통해 감지된 주변환경정보는 주변 물체들에 대한 거리 정보를 포함한다. 바람직하게, 주변환경정보는 차량 주변의 고정체에 대한 거리 정보를 포함한다.
출력부(130)는 차량 속도 추정 장치(100)의 동작 상태 데이터 및 차량 속도 추정 결과를 출력한다. 여기서, 출력부(130)는 디스플레이, 스피커 등이 해당될 수 있으며, 차량 속도 추정 경과를 디스플레이 상에 표시하거나 스피커를 통해 음성 신호로 출력할 수 있다.
저장부(140)는 차량 속도 추정 장치(100)의 동작을 위한 설정값 등이 저장되며, 동작 결과값, 예를 들어, 주변환경정보, 그룹 정보 및 속도 정보 등이 저장될 수 있다.
거리정보 추출부(150)는 주변환경 감지센서(15)를 통해 취득된 주변환경정보 중 거리정보를 추출한다. 더욱 상세하게는 차량의 주변에 위치한 주변 물체들, 예를 들어, 이동체 및 고정체에 대한 거리정보를 추출한다.
그룹 설정부(160)는 주변 물체들에 대한 거리정보를 기 설정된 기준에 따라 분류하여 그룹화한다. 이때, 그룹 설정부(160)는 주변 물체의 상대 위치 및 연속되는 위치의 거리값의 변화를 기준으로 거리 정보를 분류한다. 더욱 상세하게, 그룹 설정부(160)는 거리정보를 취득한 위치 및 거리값에 근거하여, 서로 근접하게 이웃하는 위치의 거리값의 차이가 기준치 이내이면 동일 그룹으로 분류하고, 서로 근접하게 이웃하는 위치의 거리값의 차이가 기준치를 초과하면 서로 다른 그룹으로 분류한다.
속도 산출부(170)는 그룹 설정부(160)에서 설정된 각 그룹별로 차량과 주변 물체 사이의 상대속도를 산출한다. 일 예로서, 속도 산출부(170)는 각 그룹의 거리 변화 벡터를 시간으로 나누어 차량과 각 그룹내의 주변 물체 간 상대속도를 산출한다.
속도 추정부(180)는 속도 산출부(170)에 의해 산출된 각 그룹의 상대속도값 중 발생 빈도가 가장 높은 속도값에 근거하여 자차의 속도를 추정한다. 여기서, 차량 주변에는 이동체 보다 고정체가 많은 것으로 가정하기 때문에, 발생 빈도가 가장 높은 속도값은 차량 주변에 위치한 고정체와 차량 간 상대속도값이 된다.
경우에 따라, 속도 추정부(180)는 일정시간 동안에 추출된 속도값들, 즉, 각 그룹의 상대속도값 중 발생 빈도가 가장 높은 속도값들의 평균값을 자차의 속도로 추정하거나, 일시적으로 평균값에서 차이가 많이 나는 속도값이 추출되는 경우에는 오산출로 간주할 수도 있다.
도 3 내지 5는 본 발명에 따른 차량 속도 추정 장치의 주변 물체 간 상대 속도 산출 동작을 설명하는데 참조되는 예시도이다.
먼저 도 3은 차량(10) 이동 시 주변으로부터 취득된 거리 정보를 그룹화하는 실시예를 나타낸 것이다. 도 3을 참조하면, 차량(10)은 (a)와 같이 현재 위치에서 주변환경정보를 취득하고, 차량 속도 추정 장치는 이때 취득된 주변환경정보 중 거리 정보를 추출하여 그룹화한다.
일 예로서, 차량 속도 추정 장치는 차량(10)의 좌측 방향에 위치한 고정체로부터의 거리 정보를 G1로 그룹화하고, 좌측 대각선 방향에 위치한 이동체로부터의 거리 정보를 G2로 그룹화한다. 이때, 고정체로부터의 거리 정보와 이동체로부터의 거리 정보는 서로 이웃한 위치이나 거리 변화의 차이가 크기 때문에 서로 다른 그룹으로 분류한다.
마찬가지로, 차량 속도 추정 장치는 차량(10)의 우측 대각선 방향에 위치한 이동체로부터의 거리 정보를 G3으로 그룹화하고, 우측 대각선 방향에 위치한 고정체로부터의 거리 정보를 G4로 그룹화하며, 우측 방향에 위치한 고정체로부터의 거리 정보를 G5로 그룹화한다.
이때, 우측 대각선 방향에 위치한 이동체로부터의 거리 정보와 고정체로부터의 거리 정보는 서로 이웃한 위치이나 거리 변화의 차이가 크기 때문에 서로 다른 그룹으로 분류한다. 또한, 우측 대각선 방향에 위치한 고정체와 우측 방향에 위치한 고정체로부터의 거리 정보를 서로 이웃한 위치이나 거리 변화의 차이가 크기 때문에 서로 다른 그룹으로 분류한다. 만일, 두 개의 고정체가 서로 근접해 있어 거리 변화의 차이가 크지 않으면, 두 개의 고정체로부터의 거리 정보를 하나의 그룹으로 그룹화할 수도 있다.
도 3의 (a)와 같이 거리 정보를 그룹화한 상태에서 차량(10)이 주행하게 되면, (b)와 같이 차량(10)과 이동체의 위치가 변화하게 되고, 고정체의 위치는 그대로 고정되게 된다.
도 3의 (b)에서, 차량(10)은 시간당 a 만큼 이동하고, G2의 이동체는 시간당 b 만큼 이동하며, G3의 이동체는 시간당 c 만큼 이동한다. 따라서, 차량(10)이 이동함에 따라 차량(10) 주변의 이동체 및 고정체에 대한 거리 변화 벡터는 서로 달라지게 된다.
이 경우, 차량 속도 추정 장치는 각 그룹별 거리 변화 벡터를 이용하여 속도를 산출한다. 이때, 차량 속도 추정 장치에 의해 산출된 속도 정보는 도 4와 같다.
도 4를 참조하면, G1 그룹의 고정체는 위치가 고정되기 때문에 차량(10)의 거리 변화 벡터에 근거하여 속도를 산출한다. 이때, 산출된 G1 그룹의 속도는 -a가 된다. G4 그룹 및 G5 그룹도 마찬가지로 고정체의 위치가 변화하지 않기 때문에 차량(10)의 거리 변화 벡터에 근거하여 속도를 산출하며, 이때 산출된 속도는 모두 -a가 된다.
한편, G2 그룹의 이동체는 시간당 b 만큼 이동하고, 차량(10)은 시간당 a 만큼 이동하기 때문에, G2 그룹의 이동체와 차량(10)의 거리 변화 벡터에 근거하여 속도를 산출한다. 이때, 산출된 G2 그룹의 속도는 b-a가 된다.
또한, G3 그룹의 이동체는 시간당 c 만큼 이동하고, 차량(10)의 시간당 a 만큼 이동하기 때문에, G3 그룹의 이동체와 차량(10)의 거리 변화 벡터에 근거하여 속도를 산출한다. 이때, 산출된 G3 그룹의 속도는 c-a가 된다.
도 4의 경우, 각 그룹별로 산출된 속도값 중 -a의 빈도가 가장 높기 때문에, 차량 속도 추정 장치는 -a를 해당 차량의 속도로 추정할 수 있다.
도 5 및 도 6은 도 3 및 도 4의 다른 실시예로서, 곡선 도로에서 차량 속도를 추정하는 동작을 나타낸 것이다. 도 5를 참조하면, 차량은 차량 주변에 위치한 네 개의 고정체와 두 개의 이동체에 대한 거리 정보를 취득하면, 차량 속도 추정 장치는 취득된 거리 정보를 그룹화한다.
일 예로서, 도 5는 왼쪽에서 오른쪽 방향으로 제1고정체, 제2고정체, 제3고정체 및 제4고정체, 마찬가지로 왼쪽에서 오른쪽 방향으로 제1이동체 및 제2이동체라 가정한다.
이때, 차량 속도 추정 장치는 제1고정체에 대한 거리 정보를 G1로 그룹화하고, 제1 이동체에 대한 거리 정보를 G2로 그룹화하고, 제2고정체에 대한 거리 정보를 G3으로 그룹화하고, 제2이동체에 대한 거리 정보를 G4로 그룹화하고, 제3고정체에 해당 거리 정보를 G5로 그룹화하며, 제4고정체에 대한 거리 정보를 G6으로 그룹화한다.
도 5의 (b)와 같이, 소정 시간이 경과하면 차량(10)은 시간당 a 만큼 이동하고, G2의 제2이동체는 시간당 b 만큼 이동하며, G3의 제3이동체는 시간당 c 만큼 이동한다. 따라서, 차량(10)이 이동함에 따라 차량(10) 주변의 제1이동체, 제2이동체 및 고정체들에 대한 거리 변화 벡터는 서로 달라지게 된다.
이 경우, 차량 속도 추정 장치는 각 그룹별 거리 변화 벡터를 이용하여 속도를 산출하며, 각각의 거리 변화 벡터에 근거하여 산출된 그룹별 속도는 도 6과 같다.
도 6을 참조하면, G1, G3, G5 및 G6 그룹의 고정체는 위치가 고정되기 때문에 차량의 거리 변화 벡터에 근거하여 속도를 산출하며, 이때 산출된 G1, G3, G5 및 G6 그룹의 속도는 모두 -a가 된다.
한편, 제1이동체는 시간당 b 만큼 이동하고, 차량은 시간당 a 만큼 이동하기 때문에, 제1이동체와 차량의 거리 변화 벡터에 근거하여 G2 그룹의 속도를 산출하며, 이때 산출된 G2 그룹의 속도는 b-a가 된다. 또한, 제2이동체는 시간당 c 만큼 이동하고, 차량의 시간당 a 만큼 이동하기 때문에, 제2이동체와 차량의 거리 변화 벡터에 근거하여 G4 그룹의 속도를 산출하며, 이때 산출된 G4 그룹의 속도는 c-a가 된다.
도 6의 경우에도, 각 그룹별로 산출된 속도값 중 -a의 빈도가 가장 높기 때문에, 차량 속도 추정 장치는 -a를 해당 차량의 속도로 추정할 수 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 차량 속도 추정 장치의 동작 흐름을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 7은 본 발명에 따른 차량 속도 추정 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 순서도이다. 도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 차량 속도 추정 장치는 차량에 구비된 주변환경 감지 센서를 통해 주변환경정보를 취득한다(S100).
이때, 차량 속도 추정 장치는 'S100' 과정에서 취득된 주변환경정보 중 주변 물체 간 거리 정보를 획득하고(S110), 기 설정된 기준, 예를 들어, 주변 물체의 상대 위치 및 연속되는 거리값의 변화 정도 등에 따라 'S110' 과정에서 획득한 거리 정보를 그룹화한다(S120).
이후, 차량 속도 추정 장치는 주변 물체 및 차량의 거리 변화 벡터를 이용하여 'S120' 과정에서의 각 그룹별로 속도를 산출하고(S130), 'S130' 과정에서 산출된 값 중 발생 빈도가 가장 높은 속도값을 추출하여(S140), 자차의 속도로 추정한다(S150).
'S100' 내지 'S150' 과정은 차량 주행 시 별도의 종료 명령이 입력되기 전까지 반복해서 수행되며, 종료 명령이 입력되면(S160). 관련 동작을 모두 종료한다.
이상과 같이 본 발명에 의한 차량 속도 추정 장치 및 방법은 예시된 도면을 참조로 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 본 발명은 한정되지 않고, 기술사상이 보호되는 범위 이내에서 응용될 수 있다.
10: 차량 15: 주변환경 감지센서
100: 차량 속도 추정 장치 110: 제어부
120: 주변환경정보 취득부 130: 출력부
140: 저장부 150: 거리정보 추출부
160: 그룹 설정부 170: 속도 산출부
180: 속도 추정부 F: 고정체
M: 이동체

Claims (9)

  1. 차량에 구비된 적어도 하나의 센서로부터 차량의 주변환경정보를 취득하는 주변환경정보 취득부;
    상기 센서를 통해 취득된 상기 주변환경정보 중 해당 차량과 상기 차량의 주변 물체 간 거리정보를 추출하는 거리정보 추출부;
    상기 차량과 상기 차량의 주변 물체 간 거리정보를 기 설정된 기준에 따라 분류하여 그룹화하는 그룹 설정부;
    상기 그룹 설정부에서 설정된 각 그룹별로 상기 차량 간 상대속도를 산출하는 속도 산출부; 및
    상기 그룹별로 산출된 상기 차량 간 상대속도 중 발생 빈도가 가장 높은 속도값에 근거하여 상기 차량의 속도를 추정하는 속도 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 속도 추정 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 주변 물체는 고정체를 포함하며,
    상기 발생 빈도가 가장 높은 속도값은, 상기 차량 주변에 위치한 고정체와 상기 차량 간 상대속도값 인 것을 특징으로 하는 차량 속도 추정 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 그룹 설정부는,
    상기 주변 물체의 상대 위치 및 연속되는 거리값의 변화를 기준으로 상기 거리 정보를 분류하는 것을 특징으로 하는 차량 속도 추정 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 그룹 설정부는,
    상기 거리정보를 취득한 위치 및 거리값에 근거하여, 서로 근접하게 이웃하는 위치의 거리값의 차이가 기준치 이내이면 동일 그룹으로 분류하고, 서로 근접하게 이웃하는 위치의 거리값의 차이가 기준치를 초과하면 서로 다른 그룹으로 분류하는 것을 특징으로 하는 차량 속도 추정 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 센서는,
    상기 주변 물체의 거리값을 감지하는 센서인 것을 특징으로 하는 차량 속도 추정 장치.
  6. 차량에 구비된 적어도 하나의 센서로부터 차량의 주변환경정보를 취득하는 단계;
    상기 센서를 통해 취득된 상기 주변환경정보 중 해당 차량과 상기 차량의 주변 물체 간 거리정보를 추출하는 단계;
    상기 차량과 상기 차량의 주변 물체 간 거리정보를 기 설정된 기준에 따라 분류하여 그룹화하는 단계;
    상기 그룹화된 각 그룹별로 상기 차량 간 상대속도를 산출하는 단계; 및
    상기 그룹별로 산출된 상기 차량 간 상대속도 중 발생 빈도가 가장 높은 속도값에 근거하여 상기 차량의 속도를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 속도 추정 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 주변 물체는 고정체를 포함하며,
    상기 발생 빈도가 가장 높은 속도값은, 상기 차량 주변에 위치한 고정체와 상기 차량 간 상대속도값 인 것을 특징으로 하는 차량 속도 추정 방법.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 그룹화하는 단계는,
    상기 주변 물체의 상대 위치 및 연속되는 거리값의 변화를 기준으로 상기 거리 정보를 분류하는 것을 특징으로 하는 차량 속도 추정 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 그룹화하는 단계는,
    상기 거리정보를 취득한 위치 및 거리값에 근거하여, 서로 근접하게 이웃하는 위치의 거리값의 차이가 기준치 이내이면 동일 그룹으로 분류하고, 서로 근접하게 이웃하는 위치의 거리값의 차이가 기준치를 초과하면 서로 다른 그룹으로 분류하는 것을 특징으로 하는 차량 속도 추정 방법.
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