KR20150043892A - 라이더 센서 군집화 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시예 에 따른 라이더 센서의 군집화 조절 방법은 (a) 해당 차량의 우천 감지 센서 값을 출력하는 단계와, (b) 주행 차선의 정보를 입력하는 단계와, (c) 주행 차선 내의 물체 정보를 취득하는 단계와, (d) 상기 물체의 쪼개짐 현상 발생 여부를 판단하는 단계와, (e) 군집화 임계(Threshold) 값을 조정하는 단계와, (f) 상기 조정된 군집화 임계값을 적용하여 상기 물체의 쪼개짐 현상 발생 여부를 재 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

라이더 센서 군집화 방법{METHOD FOR CLUSTERING THE LADAR SENSOR}
본 발명은 라이더 센서 군집화 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 우천 시 라이더 센서 군집화 방법에 관한 것이다.
최근, 빛을 광원으로 하여 물체와의 거리를 측정하는 라이더 센서(Lidar Sensor)가 사용되고 있다. 이 라이더 센서는 레이더 센서와 달리 광원을 사용하여 거리를 측정하기 때문에 정확도가 매우 높은 것이 특징이다. 예를 들어, 레이더가 선행 차량의 횡방향 위치를 수십 cm의 오차를 가지고 알려주는데 비하여, 라이더는 수 cm의 오차 범위로 측정이 가능하다. 또한, 물체의 모서리 등과 같은 특징점까지 측정이 가능하다는 장점이 있다.
이와 같이, 레이더는 로우 데이터(Raw Data)의 측정이 어려운 반면에 라이더는 물체의 포인트마다 로우 데이타를 직접 얻을 수 있으므로 클러스터링 및 객체 분류등의 조직을 개발 가능하다는 장점이 있다. 따라서, 라이더 센서는 매우 정밀한 거리 측정이 가능하기 때문에 앞으로 차량에서 레이더 센서를 대체할 것으로 예상되고 있다.
그러나, 이러한 라이더 센서는 빗방울에 의해 빛이 반사되고 산란되어 물체의 크기가 그대로 측정되지 않고 여러개로 나뉘게 되어 우천 시에 물체 식별 성능이 저하된다는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 우천 시에 발생하는 라이더 센서의 물체 식별 저하 문제를 해결하기 위한 라이더 센서의 군집화 조절 방법에 관한 것이다.
본 발명의 실시예 에 따른 라이더 센서의 군집화 조절 방법은
(a) 해당 차량의 우천 감지 센서 값을 출력하는 단계와, (b) 주행 차선의 정보를 입력하는 단계와, (c) 주행 차선 내의 물체 정보를 취득하는 단계와, (d) 상기 물체의 쪼개짐 현상 발생 여부를 판단하는 단계와, (e) 군집화 임계(Threshold) 값을 조정하는 단계와, (f) 상기 조정된 군집화 임계값을 적용하여 상기 물체의 쪼개짐 현상 발생 여부를 재 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
나아가, (a) 단계의 상기 우천 감지 센서 값은 상기 차량의 앞유리 상단 내부면에 설치된 센서에서 강우량을 감지하여 측정되고, 상기 우천 감지 센서 값이 우천 시가 아닌 것으로 판단되는 경우, 단계를 종료하고 기본 임계 값을 유지한다.
그리고, (c) 단계에서 상기 물체는 주행 차선 내의 선행 차량인 것을 특징으로 하며, (c) 단계는 라이더 센서를 이용하여 주행 차선 내에서 상기 차량과 가장 근접하게 위치하는 물체를 스캔하는 단계와, 라이더 센서에 의해 스캔된 물체의 포인트 데이타를 입력하는 단계와, 포인트 데이타를 통해 물체를 군집화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, (d) 단계는 상기 주행 차선 내에서 동일한 거리 및 동일한 이동 속도를 갖는 물체의 정보가 다수 개 인지되는 경우, 물체의 쪼개짐 현상이 발생했다고 판단한다. 그리고, (d) 단계에서 상기 물체의 쪼개짐 현상이 발생하지 않았다고 판단되는 경우, 단계를 종료하고 기본 임계 값을 유지하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 임계값은 포인트 데이타의 갯수, 포인트 데이타 간의 간격 및 각도를 통해 설정하는 것을 특징으로 한다.
또한, (e) 단계에서 쪼개짐 현상이 제거된 경우, 단계를 종료하고 기본 임계 값을 유지하는 것을 특징으로 하고, (f) 단계에서 쪼개짐 현상이 제거되지 않은 경우, (e) 단계 및 (f) 단계를 반복 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 우천 시 라이더 센서의 군집화 조절 방법을 개선하여 주행 차선 내의 물체 식별 성능이 저하되어 물체의 정보가 나뉘어져 입력되는 현상을 해결하여 차량에 라이더 센서를 조기 적용이 가능하게 하는 효과를 제공한다.
도 1a 내지 도 1c는 라이더 센서의 군집화 방법을 도시한 사진도.
도 2a 내지 도 2c는 우천 시 발생하는 라이더 센서의 군집화 방법의 문제점을 도시한 사진도.
도 3은 본 발명의 라이더 센서의 군집화 조절 방법을 도시한 순서도.
도 4a 내지 도 4c는 본 발명의 라이더 센서의 군집화 조절 방법을 도시한 사진도.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 라이더 센서의 군집화 조절 방법을 설명하도록 한다.
먼저, 도 1a 내지 도 1c는 일반적인 라이더 센서의 군집화 방법을 설명한 사진도이다.
도 1a를 참조하면, 해당 차량 내에 설치된 라이더 센서를 통해 차량과 근접하게 위치하는 물체(10)를 스캔한다. 이때, 라이더 센서는 빛을 광원으로 하여 물체와의 거리를 측정하기 때문에 정확도가 매우 높은 장점이 있다. 그 다음, 도 1b를 참조하면, 라이더 센서에 의해 스캔된 물체의 포인트 데이타(point data)(15)를 입력한다. 물체(10)와 차량 간의 거리 및 차량(10)으로부터의 물체의 방향에 기초하여 포인트 데이타(15)가 입력된다. 그 다음, 도 1c를 참조하면, 입력된 포인트 데이타(15)를 통해 물체를 군집화(17) 한다.
도 2a 내지 도 2c는 우천 시 라이더 센서를 통한 군집화의 문제점을 도시한 사진도이다.
도 2a를 참조하면, 해당 차량 내에 설치된 라이더 센서를 통해 상기 차량과 근접하게 위치하는 물체(20)를 스캔한다. 우천 시 라이더 센서는 빗방울에 의해 빛이 반사되고 산란되어 물체(20)의 스캔 시 일부 데이타가 손실된다. 그 다음, 도 2b를 참조하면, 라이더 센서에 의해 스캔된 물체(20)의 포인트 데이타(25)를 입력한다. 이때, 도 2a에서와 같이 물체(20)의 스캔 시 일부 데이타가 손실되었으므로, 포인트 데이타 자체가 손실된다.
다음으로, 도 2c를 참조하면, 빗방울에 의해 산란되어 포인트 데이타가 손실되어 잘못된 군집화(27)가 수행된다. 예컨대, 도 2c와 같이 물체의 크기가 그대로 측정되지 않고 다수 개로 나뉘어져 군집화(27a, 27b, 27c)되는 현상이 발생한다.
도 3은 상술한 도 2a 내지 도 2c와 같은 문제점을 해결하기 위한 라이더 센서 군집화 방법을 도시한 순서도이다.
도 3을 참조하여 본 발명에 따른 라이더 센서 군집화 방법을 설명하면 다음과 같다. 먼저, 우천 감지 센서 값을 취득하는 제 1 단계를 진행한다(S10).(도 4a 참조) 우천 감지 센서 값은 차량의 앞창 유리의 상단 내부면에 설치된 레인 센서를 통해 측정되며, 이 레인 센서는 운전자가 스위치를 조작하지 않고도 강우량을 감지하여 와이퍼 작동 시간 및 속도를 자동으로 제어하는 부품이다. 우천 감지 센서 값은 와이퍼 모터로 들어가기 이전의 값을 수신하는 것이 바람직하다.
그 다음, 우천 감지 센서 값을 출력하여 우천 여부를 판단하는 제 2 단계를 진행한다(S20). 우천 시가 아니라고 판단되면 라이더 센서를 사용한 군집화에 문제가 발생하지 않으므로 단계를 종료한다. 그리고, 기본 임계(Threshold)값을 기준으로 군집화를 수행한다. 여기서, 임계 값은 도 1a 내지 도 1c의 방법으로 측정된 다수의 데이타를 통해 결정할 수 있다. 예컨대, 도 1b에서 측정된 각각의 포인트 데이타 간의 각도 및 거리를 기본 임계값으로 설정할 수 있다.
상기 제 2 단계에서 우천 시라고 판단되면 현재 차량이 주행하고 있는 주행 차선의 정보를 입력하는 제 3 단계를 진행한다(S30).
다음으로, 주행 차선 내의 물체에 대한 쪼개짐 현상 발생 여부를 판단하는 제 4 단계를 진행한다(S40). 물체 정보는 상술한 도 2a 내지 도 2b에 설명한 방법과 같이 측정할 수 있다.
먼저, 라이더 센서를 이용하여 주행 차선 내에서 상기 차량과 가장 근접하게 위치하는 물체를 스캔한다. 바람직하게는 상기 차량의 선행 차량이 스캔된다(도 2a).
그 다음, 라이더 센서에 의해 스캔된 물체의 포인트 데이타를 입력한다(도 2b). 우천 시에는 빗방울에 의해 광원이 산란되기 때문에 포인트 데이타가 손실되어 도 2c 또는 도 4b와 같이 잘못된 군집화가 수행될 수 있다. 예컨대, 물체의 크기가 그대로 측정되지 않고 다수 개로 나뉘어져 군집화되는 현상이 발생할 수 있다. 다수 개로 나뉘어진 물체가 주행 차선 내의 유사한 거리에 위치하고 유사한 속도로 이동하고 있다고 하면 이를 하나의 물체로 인지하고 쪼개짐 현상이 발생했다고 판단할 수 있다. 더욱 바람직하게는 동일한 거리에 위치하고 동일한 속도로 이동하고 있는 다수 개의 물체를 하나의 물체로 인지하도록 한다. 이 단계에서 쪼개짐 현상이 발생하지 않았다고 판단되면 단계를 종료하고, 기본 임계(Threshold)값을 기준으로 군집화를 수행한다.
상기 제 4 단계에서 물체의 쪼개짐 현상이 발생하였다고 판단되면 군집화 임계 값을 조정하는 제 5 단계를 진행한다(S50). 군집화 임계 값을 조정하는 단계에서 라이더 ECU(Electronic Control Unit) 군집화 로직의 임계 값을 조정한다.
우천 시에는 포인트 데이타의 손실이 많으므로 기본 임계값에 비해 포인트 데이타의 갯수가 감소하거나 포인트 데이타 간의 간격이 증가되어 물체의 쪼개짐 현상이 발생하게 된다. 이러한 현상을 방지하기 위해 군집화 임계값을 조정하여 다수 개로 나뉜 부분들이 하나의 물체라고 인지할 수 있도록 한다. 예컨대, 포인트 데이타 간의 간격에 대한 임계값을 기본 임계값보다 증가시키면, 일정 간격 이상 떨어져 있는 포인트 데이타를 각각 분리된 물체로 인지하지 않고 하나의 물체로 군집화할 수 있다.
상기 제 5 단계에서 조정된 군집화 임계값을 기준으로 주행 차선 내의 물체에 대한 쪼개짐 현상 발생 여부를 판단하는 제 6 단계를 진행한다(S60). 상기 제 6 단계에서 도 4c와 같이 물체의 쪼개짐 현상이 없어졌다고 판단되면 군집화 임계값의 조정을 완료한다(S70). 그러나, 상기 제 6 단계에서 여전히 물체의 쪼개짐 현상이 발생한다고 판단되면 다시 상기 제 5 단계를 진행하여 군집화 임계값을 조정하는 단계를 진행한다. 즉, 주행 차선 내에서 물체의 쪼개짐 현상이 발생하지 않을때까지 피드백 제어 모듈을 통해 제 5 단계 및 제 6 단계를 반복 수행한다.
상술한 바와 같이, 라이더 센서를 통한 주행 차선의 물체 정보에 대한 임계값을 조정함으로써, 우천 시 물체의 식별 기능이 저하되어 발생하던 군집화 불량 문제를 해결할 수 있다.

Claims (11)

  1. (a) 해당 차량의 우천 감지 센서 값을 출력하는 단계;
    (b) 주행 차선의 정보를 입력하는 단계;
    (c) 주행 차선 내의 물체 정보를 취득하는 단계;
    (d) 상기 물체의 쪼개짐 현상 발생 여부를 판단하는 단계;
    (e) 군집화 임계(Threshold) 값을 조정하는 단계; 및
    (f) 상기 조정된 군집화 임계값을 적용하여 상기 물체의 쪼개짐 현상 발생 여부를 재 판단하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 라이더 센서 군집화 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 (a) 단계의 상기 우천 감지 센서 값은 상기 차량의 앞유리 상단 내부면에 설치된 센서에서 강우량을 감지하여 측정되는 것을 특징으로 하는 라이더 센서 군집화 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 (a) 단계의 상기 우천 감지 센서 값이 우천 시가 아닌 것으로 판단되는 경우, 단계를 종료하고 기본 임계 값을 유지하는 것을 특징으로 하는 라이더 센서 군집화 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 상기 물체는 주행 차선 내의 선행 차량인 것을 특징으로 하는 라이더 센서 군집화 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 (c) 단계는 라이더 센서를 이용하여 주행 차선 내에서 상기 차량과 가장 근접하게 위치하는 물체를 스캔하는 단계;
    상기 라이더 센서에 의해 스캔된 물체의 포인트 데이타를 입력하는 단계; 및
    상기 포인트 데이타를 통해 물체를 군집화하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 라이더 센서 군집화 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 (d) 단계에서 물체의 쪼개짐 현상의 발생 여부는 입력된 물체의 정보 중 유사한 거리에 위치한 물체의 정보를 비교하여 판단하는 것을 특징으로 하는 라이더 센서 군집화 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 상기 물체의 쪼개짐 현상이 발생하지 않았다고 판단되는 경우, 단계를 종료하고 기본 임계 값을 유지하는 것을 특징으로 하는 라이더 센서 군집화 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 (c) 단계는 상기 주행 차선 내에서 동일한 거리 및 동일한 이동 속도를 갖는 물체의 정보가 다수 개 인지되는 경우, 물체의 쪼개짐 현상이 발생했다고 판단하는 것을 특징으로 하는 라이더 센서 군집화 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 임계값은 포인트 데이타의 간의 간격 및 각도를 통해 설정하는 것을 특징으로 하는 라이더 센서 군집화 방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 (e) 단계에서 쪼개짐 현상이 제거된 경우, 단계를 종료하고 기본 임계 값을 유지하는 것을 특징으로 하는 라이더 센서 군집화 방법.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 (f) 단계에서 쪼개짐 현상이 제거되지 않은 경우, 상기 (e) 단계 및 (f) 단계를 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 라이더 센서 군집화 방법.
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