KR20150067682A - 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 장치 및 방법 - Google Patents

검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 장치 및 방법에 관한 것으로, 차량 주변의 물체의 위치를 감지하는 원격 센서, 상기 원격 센서가 감지한 물체등 중 위치를 추적할 대상 물체를 식별하는 목표 산출부, 상기 목표 산출부가 식별하는 대상 물체의 범위를 나타내는 유효 게이트를 선택하고 갱신하는 트랙 관리부, 상기 목표의 위치 및 유효 게이트의 갱신 이력을 저장하는 저장부를 포함하며, 본 발명에 따르면, 차량의 주변 상태 탐지 시스템이 장애물로 감지하기 위하여 추적하는 검출 영역을 나타내는 유효 게이트를 동적으로 갱신하여 차량 주변의 장애물을 정확하게 추적함으로써, 라이다 또는 레이더 센서만을 이용하여 정확하게 위치 추적이 가능한 장애물까지의 거리를 연장하고 사고 위험을 방지할 수 있다.

Description

검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR TRACKING OBJECTS WITH OPTIMIZING REGION OF INTEREST}
본 발명은 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 차량의 주변 상태 탐지 시스템에 있어서 라이다 또는 레이더 센서만을 이용하여 위치 추적이 가능한 장애물까지의 거리를 연장하고 장애물을 정확하게 추적할 수 있도록 한, 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 장치 및 방법에 관한 것이다.
차량의 주변 상태 탐지 시스템은 라이다(LIDAR) 센서, 레이더(Rader) 센서 또는 카메라 센서 등을 통해 주변 물체를 감지하여 운전자에게 장애물의 존재를 알리는 경보를 발령하거나, 차량의 주행 시스템을 제어하여 차량이 장애물에 충돌하기 전에 멈추게 하거나 장애물을 피해 주행하도록 한다.
그런데 카메라 센서를 통해 주변 물체를 감지할 경우, 직접 물체의 영상을 촬영하므로 감지한 물체가 충돌을 회피할 필요가 있는 장애물인지 여부를 판단할 수 있는 가능성이 높으나, 화면의 해상도 및 시야 때문에 장애물을 식별할 수 있을 정도의 영상을 촬영할 수 있는 거리에 한계가 있으며 영상만으로는 물체와의 거리를 감지하기 어렵다는 문제가 있다.
라이다 센서 또는 레이더 센서는 비교적 원거리에 있는 물체를 감지할 수 있다는 장점이 있으나, 물체의 영상을 직접 감지하는 것이 아니고 잡음의 영향을 받기 쉬우므로, 감지한 물체가 충돌을 회피할 필요가 있는 장애물인지 잡음인지의 여부를 판단하기 쉽지 않으며, 또한 주변 물체의 이동을 추적할 경우 센서가 물체의 이동을 추종하지 못하여 목표물을 누락하는 경우가 있을 수 있다는 문제가 있다.
관련 선행기술로는 대한민국 공개특허공보 제10-1996-0034983호 (1996.10.24 공개, 발명의 명칭 : 탐지형 광학식 거리측정장치를 이용한 차량충돌방지장치 및 방법)가 있다.
본 발명은 라이다 또는 레이더 센서가 감지한 차량 주변의 물체 정보 중에서 실제 장애물을 정확하게 식별하여 추적할 수 있도록 추적하는 대상 물체가 포함되는 검출 영역을 나타내는 유효 게이트를 동적으로 갱신하여 차량 주변의 장애물을 정확하게 추적할 수 있도록 한, 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 장치는 물체의 위치를 감지하여 검출신호를 출력하는 원격 센서, 상기 검출신호에 근거하여 장애물을 식별하고 상기 식별한 장애물에 대응하는 위치 추정값과 오차의 공분산을 포함하는 트랙을 생성함으로써 장애물의 위치를 추적하되, 상기 트랙이 장애물을 검출하는 범위인 검출 영역을 산출하고 갱신하는 목표 추적부 및 상기 목표 추적부가 생성한 트랙을 갱신하고 상기 트랙에 포함된 장애물의 위치 추정값에 근거하여 상기 트랙을 초기화하는 트랙 관리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서, 상기 원격 센서는 라이다 센서 또는 레이더 센서 중 적어도 하나 이상인 것을 특징으로 한다.
본 발명에서, 상기 목표 추적부는 상기 검출신호가 나타내는 물체의 위치에 근거하여 상기 트랙의 수와 각 트랙의 초기 위치 및 초기 검출 영역을 설정하고 상기 트랙이 장애물을 추적하는 시간이 증가할수록 상기 검출 영역을 확대하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서, 상기 목표 추적부는 상기 검출신호가 나타내는 물체의 위치가 상기 검출 영역에 포함되는지 여부를 상기 물체 위치의 측정값과 예측값의 오차 및 상기 오차의 공분산에 근거하여 판단하고, 상기 트랙 관리부는 상기 검출 영역에 포함되는 물체에 대응하는 트랙에 포함된 위치 추정값 및 상기 검출 신호에 근거하여, 상기 트랙에 포함된 위치 추정값을 갱신하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서, 상기 트랙이 갱신되는 히스토리를 저장하는 저장부를 더 포함하고, 상기 트랙 관리부는 제1 트랙에 포함된 물체 위치 추정값과 제2 트랙에 포함된 물체 위치 추정값 사이의 거리가 기설정된 기준치 미만인 경우 제1 트랙 및 제2 트랙을 초기화하고, 제1 트랙에 포함된 모든 물체 위치 추정값이 제1 트랙에 대응하는 검출 영역에 포함되지 않을 경우 제1 트랙을 초기화하되, 상기 저장부에 저장된 히스토리에 근거하여 트랙을 초기화하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 방법은 목표 추적부가 원격 센서가 물체의 위치를 감지하여 출력하는 검출신호에 근거하여 식별한 장애물에 대응하는 위치 추정값과 오차의 공분산을 포함하는 트랙을 생성하는 단계, 상기 목표 추적부가 상기 트랙에 대하여 장애물을 검출하는 범위인 검출 영역을 산출하고 갱신하는 단계, 상기 목표 추적부가 상기 검출신호 중 상기 검출신호가 나타내는 물체의 위치가 상기 검출 영역에 포함되는 검출신호를 선택하는 단계 및 트랙 관리부가 상기 선택된 검출 신호 및 상기 검출 영역에 물체의 위치가 포함되는 물체에 대응하는 트랙에 포함된 위치 추정값에 근거하여 상기 트랙에 포함된 위치 추정값을 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 방법에서, 상기 원격 센서는 라이다 센서 또는 레이더 센서 중 적어도 하나 이상인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 방법에서, 상기 검출 신호를 선택하는 단계에서, 상기 목표 추적부는 상기 검출신호가 나타내는 물체의 위치가 상기 트랙에 대응하는 검출 영역에 포함되는지 여부를 상기 물체 위치의 측정값과 예측값의 오차 및 상기 오차의 공분산에 근거하여 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 방법에서, 상기 트랙에 포함된 위치 추정값을 갱신하는 단계에서, 상기 트랙 관리부는 제1 트랙에 포함된 물체 위치 추정값과 제2 트랙에 포함된 물체 위치 추정값 사이의 거리가 기설정된 기준치 미만인 경우 저장부에 저장된 트랙의 히스토리에 근거하여 제1 트랙 및 제2 트랙을 초기화하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 방법에서, 상기 트랙에 포함된 위치 추정값을 갱신하는 단계에서, 상기 트랙 관리부는 상기 트랙에 포함된 모든 물체 위치 추정값이 상기 트랙에 대응하는 검출 영역에 포함되지 않을 경우 저장부에 저장된 트랙의 히스토리에 근거하여 상기 트랙을 초기화하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 차량의 주변 상태 탐지 시스템이 장애물로 감지하기 위하여 추적하는 검출 영역을 나타내는 유효 게이트를 동적으로 갱신하여 차량 주변의 장애물을 정확하게 추적함으로써, 라이다 또는 레이더 센서만을 이용하여 정확하게 위치 추적이 가능한 장애물까지의 거리를 연장하고 사고 위험을 방지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 방법의 동작을 도시한 순서도이다.
이하에서는 본 발명에 따른 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 장치 및 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이러한 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 장치의 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 장치는 원격 센서(100), 목표 추적부(200), 트랙 관리부(300) 및 저장부(500)를 포함하여 이루어질 수 있다.
원격 센서(100)는 차량 주변의 물체의 위치를 감지하여 검출신호를 출력한다.
이 때, 원격 센서(100)는 라이다 센서 또는 레이더 센서 중 적어도 하나 이상일 수 있다. 차량의 주변 상태 탐지 시스템을 원거리의 장애물을 감지하기 위하여 라이다 및 레이더 센서 또는 카메라 센서 등을 사용할 수 있다. 카메라 센서는 원거리의 장애물에 대응하기 힘든 반면 감지한 물체가 장애물인가 여부를 정확히 판별할 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 원거리의 장애물에 대응하기 위해서는 라이다 센서 도는 레이더 센서를 사용할 수 있다.
목표 추적부(200)는 검출신호에 근거하여 장애물을 식별하고 상기 식별한 장애물에 대응하는 위치 추정값과 오차의 공분산을 포함하는 트랙을 생성함으로써 위치를 추적하되, 상기 트랙이 장애물을 검출하는 범위인 검출 영역을 산출하고 갱신한다.
이 때, 목표 추적부(200)는 트랙이 장애물을 검출하는 범위인 검출 영역을 산출 및 갱신하는 검출 영역 산출부(210)와 검출신호가 검출 영역에 포함되는지 판단하는 유효 측정치 판단부(220)를 포함하여 이루어질 수 있다.
일반적으로 센서의 오차를 극복하고 이동하는 물체의 위치를 감지하기 위하여 칼만 필터가 사용되고 있다. 이러한 칼만 필터는 물체의 위치에 대한 추정값을 이전 시간의 물체의 위치에 대한 추정값 및 물체의 위치의 측정값에 의하여 산출하는 것을 반복함으로써, 물체의 위치 측정에서 발생하는 오차를 상쇄하여 정확한 물체의 위치를 추정하는 기법이다. 이 때, 먼저 이전 시간까지의 물체의 위치에 대한 추정값을 사용하여 이전 시간까지의 측정값만을 사용한 현재 시간의 추정값을 산출힌다. 이후 이전 시간까지의 측정값만을 사용한 현재 시간의 추정값을 이전 시간까지의 측정값만을 사용하여 산출한 현재 시간의 공분산 및 현재 시간의 물체의 위치의 측정값을 사용하여 보정하여 현재 시간의 물체의 위치의 추정값을 산출한다.
목표 추적부(200)는 검출신호가 나타내는 물체의 위치에 근거하여 상기 트랙의 수와 각 트랙의 초기 위치 및 검출 영역을 설정한다. 이 때, 트랙의 초기 위치 및 검출 영역은 다음의 수학식 1이 나타내는 칼만 필터를 사용하여 산출할 수 있다.
Figure pat00001
이 때,
Figure pat00002
는 시간 k-1까지의 정보를 사용하여 추정한 시간 k에서의 물체의 상태값의 추정치를 나타내고,
Figure pat00003
는 시간 k-1까지의 정보를 사용하여 추정한 시간 k-1에서의 물체의 상태값의 추정치를 나타내며.
Figure pat00004
는 시간 k-1까지의 정보를 사용하여 추정한 시간 k에서의 물체의 위치의 추정치를 나타낸다.
여기에서, 각 트랙은 원격 센서(100)가 감지한 특정한 물체를 추적하기 위한 칼만 필터를 포함할 수 있다. 즉, 각 트랙마다 추적하는 장애물의 위치에 대한 추정값 및 측정치에 의해 위치를 보정하기 위한 오차의 공분산을 포함하며, 각 시간마다 산출된 추정값, 측정치 및 공분산은 히스토리로서 저장부(400)에 저장될 수 있다.
트랙에 포함되는 칼만 필터의 구성은 다음의 수학식 2에 의해 표현될 수 있다.
Figure pat00005
상기 수학식 1에서 x(k)는 시간 k에서의 물체의 상태값을 나타내고, F(k-1)은 시간 k-1 에서 시간 k로의 전환시의 변화를 나타내는 상태전환 모델이며, z(k)는 시간 k에서의 물체의 위치를 나타내고, H(k)는 물체의 상태에서 물체의 위치로의 변환을 나타내는 관찰 모델이며, v(k-1)은 시간 k-1 에서의 처리 잡음, w(k)는 시간 k에서의 측정 잡음을 의미한다. 또한 P(k|k)는 시간 k까지의 정보를 고려하여 산출한 시간 k에서의 칼만 필터의 오차의 공분산을 의미하며, P(k|k-1)은 시간 k-1까지의 정보를 고려하여 산출한 시간 k에서의 칼만 필터의 오차의 공분산을 의미한다. Q(k-1)은 시간 k-1에서의 예상 공분산을 나타낸다.
목표 추적부(200)는 트랙이 장애물을 검출하는 범위인 검출 영역을 갱신하고, 검출신호가 나타내는 물체의 위치가 트랙에 대응하는 검출 영역에 포함되는지 여부를 물체 위치의 측정값과 예측값의 오차 및 오차의 공분산에 근거하여 판단한다.
이 때, 목표 추적부(200)는 현재 트랙에 포함된 칼만 필터의 상태값에 따라 검출 영역의 범위를 설정하고 검출 영역에 포함되어 있는 측정치들을 사용하여 칼만 필터의 상태값을 갱신하게 된다. 목표 추적부(200)는 먼저 물체의 위치의 측정치 및 물체의 위치의 예측치에 근거하여 잔차를 산출하고, 칼만 필터에 포함된 추정오차의 공분산 및 관찰 모델에 근거하여 잔차공분산을 산출하며, 잔차 및 잔차 공분산에 근거하여 물체가 검출 영역에 들어오는지 판단한다.
여기에서, 검출 영역은 잔차 공분산을 분산으로 가지는 가우시안 확률 분포에서 특정한 확률값 이하를 나타내는 영역으로 설정되며, 이러한 확률값을 게이트 확률이라고 한다. 따라서 잔차 공분산을 산출하고 게이트 확률값을 설정함으로써 검출 영역을 산출할 수 있으며, 잔차 공분산과 검출 영역은 칼만 필터에 의하여 시간이 흐름에 따라 최적화되므로, 시간의 흐름에 따라 검출 영역을 최적화할 수 있다. 이 때, 트랙의 물체에 대한 추종 시간이 증가할 수록 트랙의 추종 신뢰도가 상승하며, 추종 신뢰도가 상승할 수록 검출 영역이 일정 한계까지 확대되도록 갱신될 수 있다.
잔차 및 잔차 공분산의 산출 방법과 물체의 검출 영역에의 포함 조건은 다음의 수학식 3에 의해 표현될 수 있다.
Figure pat00006
상기 수학식 3에서, v(k,i)는 시간 k에서의 물체 i의 잔차를 나타내고, z(k,i)는 물체 i의 위치의 측정치를 나타낸다. 또한 P(k|k-1)은 칼만 필터의 추정오차의 공분산을 나타내고, R(k)는 시간 k에서의 측정잡음을 나타내며, S(k)는 시간 k에서의 측정잡음을 나타낸다. r은 검출 영역의 범위를 나타낸다.
트랙 관리부(300)는 검출 영역에 포함되는 물체에 대응하는 트랙에 포함된 위치 추정값 및 검출 신호에 근거하여 트랙에 포함된 위치 추정값을 갱신한다.
여기에서, 트랙 관리부(300)는 트랙에 포함되는 목표물의 위치 추정값을 산출하고 갱신하는 위치 추정값 갱신부(310), 트랙이 충돌하거나 목표를의 추종에 실패하는 경우 트랙을 초기화하는 트랙 초기화부(320) 및 갱신되는 위치 추정값에 따라 트랙을 갱신하는 트랙 갱신부(330)를 포함하여 이루어질 수 있다.
이 때, 트랙 관리부(300)는 상기 위치 추정값을 갱신하기 위하여 칼만 게인을 추정오차의 공분산 및 잔차공분산에 근거하여 산출하고, 칼만 게인, 물체의 위치 측정값 및 이전 시간까지의 정보를 사용하여 추정한 위치의 추정치에 근거하여 현재 시간까지의 정보를 사용하여 추정한 위치 추정값을 산출한다. 위치 추정값의 갱신은 다음의 수학식 4에 의해 표현될 수 있다.
Figure pat00007
상기 수학식 4에서 K(k)는 칼만 게인을 나타낸다. 상기와 같이 트랙 관리부(300)가 위치 추정값을 시간의 흐름에 따라 측정치를 고려하여 갱신함으로써, 보다 정확한 위치 추정값을 구할 수 있다.
트랙 관리부(300)는 제1 트랙에 포함된 물체 위치 추정값과 제2 트랙에 포함된 물체 위치 추정값 사이의 거리가 기설정된 기준치 미만인 경우 저장부(500)에 저장된 히스토리에 근거하여 제1 트랙 및 제2 트랙을 초기화한다.
저장부(500)는 트랙이 갱신되는 히스토리를 저장한다. 이 때, 저장부에 저장되는 히스토리에는 트랙에 포함되는 칼만 필터의 각 시간에 대한 위치 추정치 및 측정치와 추정오차의 공분산값이 포함될 수 있다.
상기와 같이 위치 추정값을 갱신하는 경우, 경우에 따라 두 개의 트랙이 나타내는 물체가 충돌할 수 있으며, 트랙이 나타내는 물체의 위치 추정값이 미리 저장된 기준치 미만으로 줄어들 경우, 트랙 관리부(300)는 두 개의 트랙이 나타내는 물체가 충돌한다고 판단하고, 충돌하는 양 트랙의 히스토리에 포함되어 있는 데이터에 근거하여 트랙을 초기화할 수 있다.
또한 트랙 관리부(300)는 트랙에 포함된 모든 물체 위치 추정값이 트랙에 대응하는 검출 영역에 포함되지 않을 경우 저장부에 저장된 트랙의 히스토리에 근거하여 상기 트랙을 초기화한다. 즉, 트랙이 추적하는 물체가 모두 검출 영역 밖으로 나가거나 잡음 또는 에러로 판단되어 트랙이 추적하는 물체가 없어지는 경우 트랙은 물체를 추종하는데 실패한 것이므로 트랙 관리부(300)는 트랙을 초기화하여 새로운 물체를 추종하게 할 수 있다.
상술한 바와 같이 칼만 필터를 사용하여 트랙이 이동하는 장애물을 추종하되, 물체를 추종하는 트랙이 추종에 실패하거나 두 개의 트랙이 서로 충돌할 경우 트랙을 초기화하고 새로운 물체를 추종하게 함으로써 주변 상태 탐지 시스템의 물체 식별 성능을 향상시킬 수 있다.
이상과 같이 목표 추적부(200) 및 트랙 관리부(300)가 장애물을 추종하여 생성 및 갱신되는 트랙에 포함된 데이터는 차량 제어부(400)로 전달되어 차량이 장애물을 회피하거나 운전자에게 경보를 발하도록 차량을 제어하는 데에 사용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 방법의 동작을 도시한 순서도이다.
도 2를 참고하여 본 발명의 일 실시예에 따른 검출 영역을 최적화하는 장애물 추적 방법의 동작을 자세히 설명한다.
먼저 목표 추적부(200)가 원격 센서(100)가 물체의 위치를 감지하여 출력하는 검출신호에 근거하여 식별한 장애물에 대응하는 위치 추정값과 오차의 공분산을 포함하는 트랙을 생성한다(S110).
이 때, 상술한 바와 같이 원격 센서는 라이더 센서 또는 레이더 센서 중 적어도 하나 이상일 수 있다.
또한 목표 추적부(200)가 생성하는 트랙은 위치 추정값 및 오차의 공분산을 포함하는 칼만 필터를 포함한다. 이 때, 트랙에 포함되는 칼만 필터의 구성은 상기 수학식 1 및 수학식 2와 관련하여 설명한 바와 같다.
이후 목표 추적부(200)는 트랙에 대하여 장애물을 검출하는 범위인 검출 영역을 산출하고 갱신한다(S120).
이 때, 검출 영역의 크기는 상기 검출 신호가 나타내는 물체의 위치에 근거하여 초기치로 설정될 수 있다. 또한 검출 영역은 잔차 공분산을 분산으로 가지는 가우시안 확률 분포에서 게이트 확률값 이하를 나타내는 영역으로 설정될 수 있다.
여기에서, 트랙이 물체를 추종하는 시간이 증가할 수록 트랙의 신뢰도가 증가하며, 트랙의 신뢰도가 증가할 수록 검출 영역이 확대되도록 검출 영역이 갱신될 수 있다.
이어서 목표 추적부(200)가 검출신호 중 검출신호가 나타내는 물체의 위치가 상기 검출 영역에 포함되는 유효한 검출신호를 선택한다(S130).
상술한 바와 같이 검출신호는 차량의 주변 탐색 시스템이 추적하는 물체의 위치의 측정치를 포함하며, 목표 추적부(200)는 이러한 측정치 중에서 검출 영역에 포함되는 유효한 측정치를 선택하여, 칼만 필터를 업데이트하고 물체를 추적하는데 사용할 수 있도록 한다.
이 때, 목표 추적부(200)는 검출신호가 나타내는 물체의 위치가 트랙에 대응하는 검출 영역에 포함되는지 여부를 물체 위치의 측정값과 예측값의 오차 및 오차의 공분산에 근거하여 판단한다.
이 때, 목표 추적부(200)는 현재 트랙에 포함된 칼만 필터의 상태값에 따라 검출 영역의 범위를 설정하고 검출 영역에 포함되어 있는 측정치들을 사용하여 칼만 필터의 상태값을 갱신하게 된다. 여기세엇, 목표 추적부(200)는 먼저 물체의 위치의 측정치 및 물체의 위치의 예측치에 근거하여 잔차를 산출하고, 칼만 필터에 포함된 추정오차의 공분산 및 관찰 모델에 근거하여 잔차공분산을 산출하며, 잔차 및 잔차 공분산에 근거하여 물체가 검출 영역에 들어오는지 판단한다. 잔차 및 잔차 공분산의 산출 방법과 물체의 검출 영역에의 포함 조건은 상기 수학식 3에 의해 표현된 바와 같다. 잔차 공분산과 검출 영역은 칼만 필터에 의하여 시간이 흐름에 따라 최적화되므로, 시간의 흐름에 따라 검출 영역을 최적화할 수 있다.
이어서, 트랙 관리부(300)가 제1 트랙에 포함된 물체 위치 추정값과 제2 트랙에 포함된 물체 위치 추정값 사이의 거리가 기설정된 기준치 미만인지 여부를 판단한다(S140). 즉, 서로 근접하는 트랙이 있는지 여부를 판단한다.
만일 상기 단계(S140)에서 서로 근접하는 트랙이 있다고 판단하지 않았다면 프로세스는 단계(S160)으로 진행하여 트랙에 포함된 위치 추정값을 갱신한다.
만일 상기 단계(S140)에서 서로 근접하는 트랙이 있다고 판단하였다면 트랙 관리부(300)가 저장부(500)에 저장된 트랙의 히스토리에 근거하여 서로 근접하는 제1 트랙 및 제2 트랙을 초기화한다(S150). 즉, 트랙 관리부(300)는 제1 트랙에 포함된 물체 위치 추정값과 제2 트랙에 포함된 물체 위치 추정값 사이의 거리가 기설정된 기준치 미만인 경우 저장부(500)에 저장된 트랙의 히스토리에 근거하여 제1 트랙 및 제2 트랙을 초기화할 수 있다.
이 때, 저장부(500)에 저장되는 히스토리에는 트랙에 포함되는 칼만 필터의 각 시간에 대한 위치 추정치 및 측정치와 추정오차의 공분산값이 포함될 수 있다.
상기와 같이 위치 추정값을 갱신하는 경우, 경우에 따라 두 개의 트랙이 나타내는 물체가 충돌할 수 있으며, 트랙이 나타내는 물체의 위치 추정값이 미리 저장된 기준치 미만으로 줄어들 경우, 트랙 관리부(300)는 두 개의 트랙이 나타내는 물체가 충돌한다고 판단하고, 충돌하는 양 트랙의 히스토리에 포함되어 있는 데이터에 근거하여 트랙을 초기화할 수 있다.
이어서, 트랙 관리부(300)가 상기 선택된 검출 신호 및 상기 검출 영역에 물체의 위치가 포함되는 물체에 대응하는 트랙에 포함된 위치 추정값을 갱신한다(S160).
이 때, 트랙 관리부(300)는 상기 위치 추정값을 갱신하기 위하여 칼만 게인을 추정오차의 공분산 및 잔차공분산에 근거하여 산출하고, 칼만 게인, 물체의 위치 측정값 및 이전 시간까지의 정보를 사용하여 추정한 위치의 추정치에 근거하여 현재 시간까지의 정보를 사용하여 추정한 위치 추정값을 산출한다. 위치 추정값의 갱신은 상기 수학식 4에 의해 표현된 바와 같다.
이후, 트랙 관리부(300)가 트랙이 장애물 추종에 실패하였는지 여부를 판단한다(S170). 이 때, 트랙관리부(300)는 트랙에 포함된 모든 물체 위치 추정값이 트랙에 대응하는 검출 영역에 포함되지 않을 경우 장애물 추종에 실패하였다고 판단한다.
만일 상기 단계(S170)에서 장애물 추종에 실패하였다고 판단한 경우, 트랙 관리부(300)는 저장부에 저장된 트랙의 히스토리에 근거하여 트랙을 초기화할 수 있다. 이 때, 트랙 관리부(300)는 먼저 저장부에 저장된 장애물 추종에 실패한 트랙의 히스토리에 해당하는 데이터를 정렬한다(S180). 이후, 트랙 관리부(300)는 장애물 추종에 실패한 트랙을 초기화한다(S190). 이어서, 트랙 관리부(300)는 장애물 추종에 실패한 트랙에 상기 단계(S180)에서 정렬한 데이터를 매칭한다(S200). 이 때 트랙 관리부(300)는 정렬한 데이터 중에서 트랙이 새로운 물체를 추종하는 데에 유용한 데이터만을 남김으로써, 트랙이 새로운 물체를 추종하게 할 수 있다.
만일 상기 단계(S170)에서 장애물 추종에 성공하였다고 판단한 경우, 트랙이 현재 성공적으로 장애물을 추종하고 있으므로 현재 트랙을 유지한 채 프로세스를 종료한다. 상기와 같이 트랙 관리부(300)는 트랙에 포함된 모든 물체 위치 추정값이 트랙에 대응하는 검출 영역에 포함되지 않을 경우 저장부에 저장된 트랙의 히스토리에 근거하여 트랙을 초기화할 수 있다.
상술한 바와 같이 칼만 필터를 사용하여 트랙이 이동하는 장애물을 추종하되, 물체를 추종하는 트랙이 추종에 실패하거나 두 개의 트랙이 서로 충돌할 경우 트랙을 초기화하고 새로운 물체를 추종하게 함으로써 주변 상태 탐지 시스템의 물체 식별 성능을 향상시킬 수 있다.
이상과 같은 방법으로 생성 및 갱신되는 트랙에 포함된 데이터는 차량 제어부(400)로 전달되어 차량이 장애물을 회피하거나 운전자에게 경보를 발하도록 차량을 제어하는 데에 사용될 수 있다.
이와 같이, 본 실시예에 따른 차량 제동등 제어 장치 및 방법에 의하면,차량의 주변 상태 탐지 시스템이 장애물로 감지하기 위하여 추적하는 관심 영역을 나타내는 유효 게이트를 동적으로 갱신하여 차량 주변의 장애물을 정확하게 추적함으로써, 라이다 또는 레이더 센서만을 이용하여 정확하게 위치 추적이 가능한 장애물까지의 거리를 연장하고 사고 위험을 방지할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
100 : 원격 센서
200 : 목표 추적부
210 : 검출 영역 산출부
220 : 유효 측정치 판단부
300 : 트랙 관리부
310 : 위치 추정값 갱신부
320 : 트랙 초기화부
330 : 트랙 갱신부
400 : 차량 제어부
500 : 저장부

Claims (10)

  1. 물체의 위치를 감지하여 검출신호를 출력하는 원격 센서;
    상기 검출신호에 근거하여 장애물을 식별하고 상기 식별한 장애물에 대응하는 위치 추정값과 오차의 공분산을 포함하는 트랙을 생성함으로써 장애물의 위치를 추적하되, 상기 트랙이 장애물을 검출하는 범위인 검출 영역을 산출하고 갱신하는 목표 추적부; 및
    상기 목표 추적부가 생성한 트랙을 갱신하고 상기 트랙에 포함된 장애물의 위치 추정값에 근거하여 상기 트랙을 초기화하는 트랙 관리부를 포함하는 장애물 추적 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 원격 센서는 라이다 센서 또는 레이더 센서 중 적어도 하나 이상인 것을 특징으로 하는 장애물 추적 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 목표 추적부는 상기 검출신호가 나타내는 물체의 위치에 근거하여 상기 트랙의 수와 각 트랙의 초기 위치 및 검출 영역을 설정하고, 상기 트랙이 장애물을 추적하는 시간이 증가할수록 상기 검출 영역을 확대하도록 갱신하는 것을 특징으로 하는 장애물 추적 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 목표 추적부는 상기 검출신호가 나타내는 물체의 위치가 상기 검출 영역에 포함되는지 여부를 상기 물체 위치의 측정값과 예측값의 오차 및 상기 오차의 공분산에 근거하여 판단하고, 상기 트랙 관리부는 상기 검출 영역에 포함되는 물체에 대응하는 위치 추정값 및 상기 검출 신호에 근거하여, 상기 트랙에 포함된 위치 추정값을 갱신하는 것을 특징으로 하는 장애물 추적 장치.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 트랙이 갱신되는 히스토리를 저장하는 저장부를 더 포함하고,
    상기 트랙 관리부는 제1 트랙에 포함된 물체 위치 추정값과 제2 트랙에 포함된 물체 위치 추정값 사이의 거리가 기설정된 기준치 미만인 경우 제1 트랙 및 제2 트랙을 초기화하고, 제1 트랙에 포함된 모든 물체 위치 추정값이 제1 트랙에 대응하는 검출 영역에 포함되지 않을 경우 제1 트랙을 초기화하되, 상기 저장부에 저장된 히스토리에 근거하여 트랙을 초기화하는 것을 특징으로 하는 장애물 추적 장치.
  6. 목표 추적부가 원격 센서가 물체의 위치를 감지하여 출력하는 검출신호에 근거하여 식별한 장애물에 대응하는 위치 추정값과 오차의 공분산을 포함하는 트랙을 생성하는 단계;
    상기 목표 추적부가 상기 트랙에 대하여 장애물을 검출하는 범위인 검출 영역을 산출하고 갱신하는 단계;
    상기 목표 추적부가 상기 검출신호 중 상기 검출신호가 나타내는 물체의 위치가 상기 검출 영역에 포함되는 검출신호를 선택하는 단계; 및
    트랙 관리부가 상기 선택된 검출 신호 및 상기 검출 영역에 물체의 위치가 포함되는 물체에 대응하는 트랙에 포함된 위치 추정값에 근거하여 상기 트랙에 포함된 위치 추정값을 갱신하는 단계를 포함하는 장애물 추적 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 원격 센서는 라이다 센서 또는 레이더 센서 중 적어도 하나 이상인 것을 특징으로 하는 장애물 추적 방법.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 검출 신호를 선택하는 단계에서,
    상기 목표 추적부는 상기 검출신호가 나타내는 물체의 위치가 상기 트랙에 대응하는 검출 영역에 포함되는지 여부를 상기 물체 위치의 측정값과 예측값의 오차 및 상기 오차의 공분산에 근거하여 판단하는 것을 특징으로 하는 장애물 추적 방법.
  9. 제 6항에 있어서,
    상기 트랙에 포함된 위치 추정값을 갱신하는 단계에서,
    상기 트랙 관리부는 제1 트랙에 포함된 물체 위치 추정값과 제2 트랙에 포함된 물체 위치 추정값 사이의 거리가 기설정된 기준치 미만인 경우 저장부에 저장된 트랙의 히스토리에 근거하여 제1 트랙 및 제2 트랙을 초기화하는 것을 특징으로 하는 장애물 추적 방법.
  10. 제 6항에 있어서,
    상기 트랙에 포함된 위치 추정값을 갱신하는 단계에서,
    상기 트랙 관리부는 상기 트랙에 포함된 모든 물체 위치 추정값이 상기 트랙에 대응하는 검출 영역에 포함되지 않을 경우 저장부에 저장된 트랙의 히스토리에 근거하여 상기 트랙을 초기화하는 것을 특징으로 하는 장애물 추적 방법.
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180018767A (ko) * 2015-07-27 2018-02-21 닛산 지도우샤 가부시키가이샤 물체 검출 방법 및 물체 검출 장치
CN108375764A (zh) * 2018-01-16 2018-08-07 华域汽车系统股份有限公司 一种带Doppler量测的航迹起始方法
CN108459319A (zh) * 2018-03-13 2018-08-28 燕山大学 一种车辆行驶区域地形高度快速扫描系统
CN109752717A (zh) * 2017-11-07 2019-05-14 现代自动车株式会社 用于关联车辆中的传感器数据的装置和方法
CN109917714A (zh) * 2019-03-27 2019-06-21 森思泰克河北科技有限公司 道闸控制方法及装置
KR20200045356A (ko) * 2018-10-22 2020-05-04 국방과학연구소 표적의 위치를 추적하는 장치 및 방법
KR20200133856A (ko) * 2019-05-20 2020-12-01 현대모비스 주식회사 자율 주행 장치 및 방법
KR20210011585A (ko) * 2019-07-23 2021-02-02 충북대학교 산학협력단 확장 칼만필터를 이용한 차량 위치 추적 방법 및 장치
CN116242410A (zh) * 2022-09-05 2023-06-09 浙江智马达智能科技有限公司 一种标定方法、终端及计算机存储介质
KR20230123665A (ko) 2022-02-17 2023-08-24 주식회사 에이치엘클레무브 차량 제어 시스템 및 그의 제어 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Won-Sang Joung 外 2인. 칼만 필터와 퍼지 알고리즘을 이용한 이동 장애물의 위치예측 및 회피에 관한 연구. 전기학회논문지, 2005년 5월 1부.* *

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180018767A (ko) * 2015-07-27 2018-02-21 닛산 지도우샤 가부시키가이샤 물체 검출 방법 및 물체 검출 장치
CN109752717A (zh) * 2017-11-07 2019-05-14 现代自动车株式会社 用于关联车辆中的传感器数据的装置和方法
CN109752717B (zh) * 2017-11-07 2023-10-17 现代自动车株式会社 用于关联车辆中的传感器数据的装置和方法
CN108375764A (zh) * 2018-01-16 2018-08-07 华域汽车系统股份有限公司 一种带Doppler量测的航迹起始方法
CN108459319A (zh) * 2018-03-13 2018-08-28 燕山大学 一种车辆行驶区域地形高度快速扫描系统
KR20200045356A (ko) * 2018-10-22 2020-05-04 국방과학연구소 표적의 위치를 추적하는 장치 및 방법
CN109917714A (zh) * 2019-03-27 2019-06-21 森思泰克河北科技有限公司 道闸控制方法及装置
KR20200133856A (ko) * 2019-05-20 2020-12-01 현대모비스 주식회사 자율 주행 장치 및 방법
KR20210011585A (ko) * 2019-07-23 2021-02-02 충북대학교 산학협력단 확장 칼만필터를 이용한 차량 위치 추적 방법 및 장치
KR20230123665A (ko) 2022-02-17 2023-08-24 주식회사 에이치엘클레무브 차량 제어 시스템 및 그의 제어 방법
CN116242410A (zh) * 2022-09-05 2023-06-09 浙江智马达智能科技有限公司 一种标定方法、终端及计算机存储介质
CN116242410B (zh) * 2022-09-05 2023-12-19 浙江智马达智能科技有限公司 一种标定方法、终端及计算机存储介质

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