KR20160040032A - Lane estimation system and method using a vehicle type radar - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a lane estimation system and method using a radar for a vehicle which obtains lateral location of an object using the radar for the vehicle and corrects by a radius of a route; generates a lateral histogram for a non-moving and moving objects by distinguishing the non-moving and moving objects based on a relative velocity; and enabling to determine whether the vehicle changes the lane by clustering the lateral histogram and estimating a shape of a left lane and a right lane using the clustering result. The lane estimation system using the radar for the vehicle in accordance with the present invention, is characterized in comprising: a radar transmitting unit which transmits and radiates a radar signal; a radar receiving unit which receives the radar signal which is reflected by the object and returned back; and a lane estimation unit which represents the received radar signal in a relative distance with the vehicle considering a curved ratio of a road, determines whether the object is the non-moving object or the moving object by obtaining the lateral location on straight lanes based on the relative distance, generates each of the lateral histogram for the non-moving vehicle and the moving vehicle, estimating the shape of the left land and the right land by using the generated lateral histogram, and determines whether the vehicle changes the lanes by using a similarity between information on previous lanes and current lanes.

Description

차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템{Lane estimation system and method using a vehicle type radar}Technical Field [0001] The present invention relates to a lane estimation method and system using a vehicle radar,

본 발명은 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 차량용 레이다에서 측정된 물체의 속도와 거리 정보를 이용하여 물체의 측면 위치를 획득해 경로 반경(Path Radius)을 통해 보정하고, 상대속도를 기준으로 정지 또는 이동 물체로 구분해 정지 물체와 이동 물체에 대한 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 측면 분포도에 대한 위치, 물체 속성 등의 특징을 이용하여 분포도를 클러스터링(Clustering) 하여, 클러스터링 결과를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정해 자차의 차선이동을 판별할 수 있도록 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to a lane estimation method and system using a vehicle radar, and more particularly, to a lane estimation method and system using a vehicle radar, in which a lateral position of an object is acquired using velocity and distance information of an object measured in a radar for a vehicle, , And generates a lateral histogram for a stationary object and a moving object by dividing the object into a stationary or moving object based on the relative speed and clustering the distribution using features such as position, And estimating the shape of the left lane and the right lane using the clustering result to discriminate lane movement of the vehicle.

차량용 레이다 장치는 레이다 신호를 방사하여 목표물에 의해 반사된 신호를 수신하여, 목표물과 차량 사이의 상대 거리와, 차량의 차속에 대한 목표물의 상대 속도를 측정 할 수 있다.The vehicular radar apparatus radiates a radar signal and receives a signal reflected by the target to measure a relative distance between the target and the vehicle and a relative speed of the target with respect to the vehicle speed of the vehicle.

차량용 레이다 장치로는 목표물로부터의 반사빔의 검출을 위한 레이저빔을 방사하는 레이다 유니트를 이용하는 것과, 목표물로부터의 반사빔의 검출을 위한 전자기파를 방사하는 레이다 유니트를 이용하는 것이 있다.A radar unit for a vehicle includes a radar unit for emitting a laser beam for detecting a reflected beam from a target and a radar unit for radiating an electromagnetic wave for detecting a reflected beam from the target.

차량용 레이다 장치가 사용될 때, 단거리와 장거리 영역의 레이다 빔의 검색범위는 차선폭의 범위에 포함될 수 있다. 레이다빔의 검색 범위는 우측이나 좌측의 인접 차선을 커버하기 위해서 차선의 폭보다 더 넓다. 이 때에, 목표물이 실제로 차선에 인접한 다른 차선에서 주행하고 있어도 목표물의 진로가 차선 내에 있는 것으로 오검출할 가능성이 있다.When a vehicle radar device is used, the search range of the radar beam in the short and long range can be included in the range of the lane width. The search range of the radar beam is wider than the width of the lane to cover the adjacent lane on the right or left side. At this time, even if the target is actually traveling in another lane adjacent to the lane, there is a possibility that the route of the target is erroneously detected as being within the lane.

종래 차량용 레이다 장치는 차량이 직선로에서 주행하고 있을 때 차량의 진행 방향으로 목표물의 방향에 대해 설계된다. 차량이 곡선로를 주행하고 있을 때에 종래 레이다 장치로는 목표 차량의 진로가 차선 내에 있는지를 정확하게 검출하기가 어렵다.The conventional vehicular radar apparatus is designed for the direction of the target in the traveling direction of the vehicle when the vehicle is traveling in a straight line. It is difficult for the conventional radar apparatus to accurately detect whether the course of the target vehicle is within the lane when the vehicle is running on the curved road.

차량용 레이다 장치에서 레이다 유니트의 빔 방사축이 목표물을 추적하기 위해서 곡선로의 내측을 따라 이동되면, 레이다 빔의 검색 범위는 차선의 폭 범위에 포함되는 것이 불가능하다. When the beam emission axis of a radar unit in a vehicle radar device is moved along the inside of a curve to track a target, the search range of the radar beam is impossible to be included in the lane width range.

이 때에, 종래 차량용 레이다 장치가 목표물이 차선에 인접하는 다른 차선에서 실제 주행하고 있어도 차선에 있는 것으로 오검출할 가능성이 있다. 이것은 검출용 임계치가 목표물로부터의 반사빔 레벨에 따라 적당히 변하게 되어도 방지될 수 없다.At this time, there is a possibility that the conventional vehicle-use radar apparatus erroneously detects that the target is in the lane even if the target actually runs on another lane adjacent to the lane. This can not be prevented even if the threshold for detection changes appropriately according to the reflected beam level from the target.

따라서, 종래의 차량용 레이다 장치는 차량이 곡선로를 주행하고 있을 때 목표물 진로가 차선 내에 있는지를 정확하게 검출하기가 어렵다는 문제점이 있었다.
Therefore, the conventional vehicular radar apparatus has a problem that it is difficult to accurately detect whether the target course is within the lane when the vehicle is traveling along a curve.

대한민국 공개특허공보 제10-1997-0039558호(공개일 : 1997년07월24일)Korean Patent Publication No. 10-1997-0039558 (published on July 24, 1997)

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 차량용 레이다에서 측정된 물체의 속도와 거리 정보를 이용하여 물체의 측면 위치를 획득해 경로 반경(Path Radius)을 통해 보정하고, 상대속도를 기준으로 정지 또는 이동 물체로 구분해 정지 물체와 이동 물체에 대한 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 측면 분포도에 대한 위치, 물체 속성 등의 특징을 이용하여 분포도를 클러스터링(Clustering) 하여, 클러스터링 결과를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정해 자차의 차선이동을 판별할 수 있도록 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
It is an object of the present invention to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to acquire a lateral position of an object using velocity and distance information of an object measured in a radar for a vehicle, correct it through a path radius, (Lateral Histogram) for stationary objects and moving objects by classifying them into static or moving objects, clustering the distributions using features such as location and object properties of the side distribution, and using clustering results And estimating the shape of the left lane and the right lane so as to discriminate the lane movement of the vehicle.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 레이다 신호를 송출하여 방사하는 레이다 송신부; 상기 레이다 신호가 물체에 의해 반사되어 되돌아오는 레이다 신호를 수신하는 레이다 수신부; 상기 수신된 레이다 신호를 도로의 곡률을 반영한 자차와의 상대거리로 표현하고, 이에 근거해 직선 주행로 상의 측면 위치를 획득해 보정하여 정지 물체 또는 이동 물체를 판단하고, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 생성된 측면 분포도를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하며, 이전의 차선 정보와 현재 차선 정보의 유사도를 이용하여 자차의 차선 이동을 판별하는 차선 추정부; 및 상기 도로의 곡률을 보정하기 위해 도로의 경로 반경(Path Radius)을 추정하는데 이용하는 차량의 요율을 감지하는 요(Yaw) 센서를 포함하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템이 제공된다.According to an aspect of the present invention, there is provided a radar transmitter comprising: a radar transmitter for transmitting and emitting a radar signal; A radar receiver for receiving the radar signal reflected by the object and returning the radar signal; The radar signal is obtained by expressing the received radar signal by a relative distance to a car reflecting the curvature of the road and acquiring and correcting the side position on the straight route based on the relative distance to judge the stationary object or the moving object, The left lane and the right lane are estimated by using the generated side distribution, and the lane departure of the lane is determined based on the similarity between the previous lane information and the current lane information ; And a yaw sensor for sensing a rate of a vehicle used to estimate a road radius of the road to correct the curvature of the road.

또한, 상기 차선 추정부는, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체를 판단하기 위해 자차 속도에 상대 속도를 더하여 물체 속도를 산출하고, 산출한 물체 속도가 일정 이하의 속도를 가지는 경우에 정지 물체로 판단하게 된다.The lane estimator calculates the object speed by adding the relative speed to the vehicle speed to determine the stationary object and the moving object, and determines the object as a stationary object when the calculated object speed has a speed lower than a predetermined speed .

또한, 상기 차선 추정부는, 상기 측면 분포도에 대해 위치, 물체 속성을 이용해 클러스터링(Clustering)하고, 클러스터링 결과를 이용하여 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하게 된다.In addition, the lane estimator clusters the side distribution using position and object attributes, and estimates the shape of the left lane and the right lane using the clustering result.

그리고, 상기 차선 추정부는, 상기 도로의 곡률이 보정된 물체의 Y 좌표를 이용하여 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 생성하게 된다.
Then, the lane-finding section generates respective side distribution maps for the stationary object and the moving object using the Y-coordinate of the object whose curvature of the road is corrected.

한편, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따르면, (a) 레이다 송신부에서 레이다 신호를 송출하여 방사하는 단계; (b) 레이다 수신부에서 상기 방사된 레이다 신호가 물체에 의해 반사되어 되돌아 올 때 되돌아 오는 레이다 신호를 수신하는 단계; (c) 차선 추정부가 상기 수신된 레이다 신호를 도로의 곡률을 반영한 자차와의 상대거리로 표현하고, 이에 근거해 직선 주행로 상의 측면 위치를 획득해 보정하여 정지 물체 또는 이동 물체를 판단하는 단계; (d) 차선 추정부가 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하는 단계; (e) 차선 추정부가 상기 생성된 측면 분포도를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하는 단계; 및 (f) 차선 추정부가 이전의 차선 정보와 현재 차선 정보의 유사도를 이용하여 자차의 차선 이동을 판별하는 단계를 포함하는 레이다를 이용한 차선 추정 방법이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of transmitting a radar signal, comprising: (a) transmitting and radarizing a radar signal at a radar transmitter; (b) receiving a radar signal from the radar receiver when the radar signal is reflected by the object and returned; (c) the lane estimating unit expresses the received radar signal by a relative distance with a car reflecting the curvature of the road, and acquires and corrects the side position on the straight route based on the relative position to determine a stationary object or a moving object; (d) the lane estimation section generates a respective lateral histogram for the stationary object and the moving object; (e) estimating a shape of a left lane and a right lane using the generated lateral distribution; And (f) determining a lane shift of the vehicle using the similarity between the previous lane information and the current lane information, the lane estimating method using a radar.

또한, 상기 (c) 단계는, 요(Yaw) 센서가 차량의 요율을 감지하고, 상기 차선 추정부가 감지된 요율을 이용하여 도로의 경로 반경(Path Radius)을 추정하며, 추정된 경로 반경에 따라 도로의 곡률을 보정하게 된다.In the step (c), the yaw sensor senses the yaw rate of the vehicle, the lane estimator estimates the path radius of the road using the sensed yaw rate, The curvature of the road is corrected.

또한, 상기 (c) 단계에서 상기 차선 추정부는, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체를 판단하기 위해 자차 속도에 상대 속도를 더하여 물체 속도를 산출하고, 산출한 물체 속도가 일정 이하의 속도를 가지는 경우에 정지 물체로 판단하게 된다.In the step (c), in order to determine the stationary object and the moving object, the lane estimator calculates an object speed by adding a relative speed to the vehicle speed, and when the calculated object speed has a speed of less than a predetermined speed It is judged as a stationary object.

또한, 상기 (d) 단계에서 상기 차선 추정부는, 상기 도로의 곡률이 보정된 물체의 Y 좌표를 이용하여 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 생성하게 된다.In addition, in the step (d), the lane-departure estimating unit may generate the respective side distribution charts for the stationary object and the moving object using the Y coordinate of the curved object of the road.

그리고, 상기 (e) 단계에서 상기 차선 추정부는, 상기 측면 분포도에 대해 위치, 물체 속성을 이용해 클러스터링(Clustering)하고, 클러스터링 결과를 이용하여 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하게 된다.
In the step (e), the lane estimator clusters the side distribution using position and object attributes, and estimates the shape of the left lane and the right lane using the clustering result.

본 발명에 의하면, 차량의 레이다 정보를 활용하여 자차가 주행 중인 도로를 기준으로 주행 도로의 좌측 차선이나 우측 차선의 형태를 추정할 수 있다.According to the present invention, the shape of the left lane or the right lane of the traveling road can be estimated based on the road on which the vehicle is traveling by utilizing the radar information of the vehicle.

또한, 레이다 장치를 활용하는 ACC(Advanced Adaptive Cruise Control) 등의 시스템에서 CIPV 유지 성능을 향상시킬 수 있으며, 레이다 적용 차량 시스템의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.Also, the CIPV maintenance performance can be improved in a system such as an ACC (Advanced Adaptive Cruise Control) utilizing a radar device, and the reliability of a radar application vehicle system can be improved.

그리고, 정지 물체와 이동 물체 각각의 측면 분포도를 획득하여, 이전 차선정보(Global Histogram)과 현재 차선정보(Local Histogram)의 유사도를 비교하여 자차의 차선 이동을 판별할 수 있다.
A lane departure map of each of the stationary object and the moving object is obtained, and lane shift of the lane can be determined by comparing the similarity between the previous lane information and the current lane information (Local Histogram).

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템의 기능 블럭을 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 측면 위치를 보정하는 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 정치 물체와 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 측면 분포도에 대해 클러스터링하는 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 이전의 차선 정보와 최근 차선 정보의 유사도를 이용해 차선 이동을 판단하는 예를 나타낸 도면이다. 1 is a block diagram showing a functional block of a lane estimation system using a radar for a vehicle according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method of estimating a lane using a radar for a vehicle according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating an example of correcting a side position according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a side view showing a stationary object and a moving object according to an embodiment of the present invention; FIG.
5 is a diagram illustrating an example of clustering for a side view according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating an example of determining a lane departure using the similarity between previous lane information and recent lane information according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 특정한 실시형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail. It should be understood, however, that it is not intended to be limited to the particular embodiments of the invention but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

본 발명에 따른 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템의 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 첨부도면을 참조하여 설명함에 있어 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.An embodiment of a lane estimation method and system using a vehicle radar according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description with reference to the accompanying drawings, the same or corresponding components will be denoted by the same reference numerals, and redundant description thereof will be omitted.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템의 기능 블럭을 나타낸 구성도이다.1 is a block diagram showing a functional block of a lane estimation system using a radar for a vehicle according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 차선 추정 시스템(100)은, 레이다 송신부(110)와 레이다 수신부(120), 차선 추정부(130) 및 요(Yaw) 센서(140)를 포함한다.1, a lane estimation system 100 according to an embodiment of the present invention includes a radar transmitter 110, a radar receiver 120, a lane estimator 130, and a yaw sensor 140 do.

레이다 송신부(110)는 레이다 신호를 송출하여 전방을 향해 방사한다.The radar transmitter 110 transmits the radar signal and radiates the radar signal toward the front.

레이다 수신부(120)는 레이다 신호가 물체에 의해 반사되어 되돌아 올 때 되돌아 오는 레이다 신호를 수신한다. 여기서, 본 발명의 차선 추정 시스템(100)은 차량에만 적용하고, 레이다 송신부(110)와 레이다 수신부(120)도 차량에만 설치된 레이다 장치이다.The radar receiving unit 120 receives a radar signal that is returned when the radar signal is reflected by the object and returns. Here, the lane estimation system 100 of the present invention is applied only to a vehicle, and the radar transmission unit 110 and the radar reception unit 120 are radar devices installed only in the vehicle.

차선 추정부(130)는 수신된 레이다 신호를 도로의 곡률을 반영한 자차와의 상대거리로 표현하고, 이에 근거해 직선 주행로 상의 측면 위치를 획득해 보정하여 정지 물체 또는 이동 물체를 판단하고, 정지 물체와 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 생성된 측면 분포도를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하며, 이전의 차선 정보와 현재 차선 정보의 유사도를 이용하여 자차의 차선 이동을 판별한다.The lane estimating unit 130 expresses the received radar signal as a relative distance to the vehicle that reflects the curvature of the road and acquires and corrects the side position on the straight line based on the obtained distance to determine a stationary object or a moving object, The left side lane and the right lane type are estimated by using the generated side distribution and the similarity between the previous lane information and the current lane information is used to calculate the side lane histogram for the object and the moving object, Determine the lane shift.

요 센서(140)는 도로의 곡률을 보정하기 위해 도로의 경로 반경(Path Radius)을 추정하는데 이용하는 차량의 요율을 감지한다.The yaw sensor 140 senses the vehicle's rate used to estimate the path radius of the road to correct the curvature of the road.

또한, 차선 추정부(130)는, 정지 물체와 이동 물체를 판단하기 위해 자차 속도에 상대 속도를 더하여 물체 속도를 산출하고, 산출한 물체 속도가 일정 이하의 속도를 가지는 경우에 정지 물체로 판단하게 된다.The lane estimating unit 130 calculates the object speed by adding the relative speed to the vehicle speed to determine the stationary object and the moving object, and judges the object speed as a stationary object when the calculated object speed has a speed less than a predetermined speed do.

또한, 차선 추정부(130)는, 측면 분포도에 대해 위치, 물체 속성을 이용해 클러스터링(Clustering)하고, 클러스터링 결과를 이용하여 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하게 된다.In addition, the lane estimating unit 130 clusters the position and the object attributes of the side distribution, and estimates the shape of the left lane and the right lane using the clustering result.

그리고, 차선 추정부(130)는, 도로의 곡률이 보정된 물체의 Y 좌표를 이용하여 정지 물체와 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 생성하게 된다.
Then, the lane estimating unit 130 generates the respective side distribution charts for the stationary object and the moving object using the Y-coordinate of the curved object of the road.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도를 나타낸 도면이다.2 is a flowchart illustrating a method of estimating a lane using a radar for a vehicle according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 차선 추정 시스템(100)은, 먼저 레이다 송신부(110)에서 레이다 신호를 송출하여 방사한다(S210).Referring to FIG. 2, the lane estimation system 100 according to the embodiment of the present invention first transmits a radar signal from the radar transmitter 110 and radiates the radar signal (S210).

따라서, 주행 중인 차량으로부터 송출된 레이다 신호는 전방을 향해 진행하다가 전방에 있는 차량이나 물체에 의해 반사되어 되돌아 오게 된다.Therefore, the radar signal transmitted from the vehicle in motion travels forward while being reflected by a vehicle or an object in front, and is returned.

이어, 레이다 수신부(120)에서 레이다 송신부(110)로부터 방사된 레이다 신호가 물체에 의해 반사되어 되돌아 올 때 되돌아 오는 레이다 신호를 수신한다(S220).Next, in step S220, the radar receiver 120 receives the radar signal reflected from the radar transmitter 110 and returns when the radar signal is reflected by the object.

이어, 차선 추정부(130)가 수신된 레이다 신호를 도로의 곡률을 반영한 자차와의 상대거리로 표현하고, 이에 근거해 직선 주행로 상의 측면 위치를 획득해 보정하여 정지 물체 또는 이동 물체를 판단한다(S230).Then, the lane estimating unit 130 expresses the received radar signal as a relative distance to the vehicle that reflects the curvature of the road, acquires and corrects the side position on the straight line based on the relative distance, and determines the stationary object or the moving object (S230).

이때, 차선 추정부(130)는, 정지 물체와 이동 물체를 판단하기 위해 다음 수학식1에 따라 자차 속도에 상대 속도를 더하여 물체 속도를 산출하고, 산출한 물체 속도가 일정 이하의 속도를 가지는 경우에 정지 물체로 판단하게 된다.At this time, the lane estimator 130 calculates the object speed by adding the relative speed to the vehicle speed according to the following equation (1) to determine the stationary object and the moving object, and if the calculated object speed has a speed less than a predetermined speed As a stationary object.

Figure pat00001
Figure pat00001

또한, 요(Yaw) 센서(140)는 차량의 요율을 감지하고, 차선 추정부(130)는 감지된 요율을 이용하여 도로의 경로 반경(Path Radius)을 추정하며, 추정된 경로 반경을 이용하여 도로의 곡률을 보정하게 된다.In addition, the yaw sensor 140 senses the yaw rate of the vehicle, and the lane estimating unit 130 estimates the path radius of the road using the sensed yaw rate, The curvature of the road is corrected.

도로 상의 물체는 도로에 대해 수직으로 분포하기 때문에 같은 측면(Lateral) 좌표를 가지고 있다. 따라서 측면 방향으로 분포도(Histogram)를 작성하게 되면 통계적으로 물체의 위치를 예측할 수 있다. 이때, 도로 상의 물체는 측면 방향으로 도로폭 만큼의 간격을 두고 분포되어 있다. 따라서, 도로의 곡률을 추정하게 되면 직선 주행로 상의 측면 위치를 추정할 수 있다. 곡률 추정의 확률 특성과 레이다 신호의 모호함(ambiguity)에 의해 측면(Lateral) 방향으로 가우스 분산(Gaussian Distribution)을 가지게 되고, Peak 위치가 차선의 중앙일 가능성이 높다.The objects on the road have the same lateral coordinates because they are distributed perpendicular to the road. Therefore, if a histogram is created in the lateral direction, the position of the object can be statistically estimated. At this time, the objects on the road are distributed in the lateral direction at intervals of the road width. Therefore, by estimating the curvature of the road, the lateral position on the straight road can be estimated. The probability of the curvature estimation and the ambiguity of the radar signal have a Gaussian distribution in the lateral direction and the peak position is likely to be the center of the lane.

차선 추정부(130)는 도 3에 도시된 바와 같이 물체의 Y 좌표값을 이용해 측면 위치를 보정하게 된다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따라 측면 위치를 보정하는 예를 나타낸 도면이다. 즉, 차선 추정부(130)는 도 3에 도시된 바와 같이 측면 위치(Y)에 대해 도로폭(X)과 도로의 경로 반경(R)을 이용해 다음 수학식2 및 수학식3에 따라 측면 위치를 보정하는 것이다.The lane estimating unit 130 corrects the lateral position using the Y coordinate value of the object as shown in FIG. 3 is a diagram illustrating an example of correcting a side position according to an embodiment of the present invention. That is, the lane estimating unit 130 calculates the lateral position (X) according to the following equations (2) and (3) using the road width X and the path radius R of the road with respect to the side position Y as shown in FIG. .

Figure pat00002
Figure pat00002

수학식2에서, Y는 측면 위치를 나타내고, X는 도로폭을 나타내며, R은 경로 반경을 나타낸다.In the equation (2), Y represents the lateral position, X represents the road width, and R represents the path radius.

차선 추정부(130)는 수학식2에 따라 산출한 측면 위치(Y)를 다음 수학식3에 적용하여 보정된 측면 위치(Yc)를 구하게 된다.The lane estimating unit 130 obtains the corrected lateral position Yc by applying the lateral position Y calculated according to Equation (2) to the following Equation (3).

Figure pat00003
Figure pat00003

즉, 차선 추정부(130)는 물체의 측면 위치(Yo)에서 자차의 측면 위치(Y)를 빼서 보정된 측면 위치(Yc)를 얻게 된다.That is, the lane estimating unit 130 obtains the corrected lateral position Yc by subtracting the lateral position Y of the vehicle from the lateral position Yo of the object.

이어, 차선 추정부가 정지 물체와 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성한다(S240).Next, the lane estimator generates a lateral histogram for each of the stationary object and the moving object (S240).

즉, 차선 추정부(130)는, 수학식2 및 수학식3에 따라 도로의 곡률이 보정된 물체의 Y 좌표를 이용하여 도 4에 도시된 바와 같은 정지 물체와 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 생성하게 된다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 정치 물체와 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 나타낸 도면이다.That is, the lane estimating unit 130 calculates the lateral distribution of the stationary object and the moving object as shown in FIG. 4 using the Y coordinate of the object whose curvature of the road has been corrected according to Equations (2) and (3) . FIG. 4 is a side view showing a stationary object and a moving object according to an embodiment of the present invention; FIG.

이어, 차선 추정부(130)는 생성된 측면 분포도를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정한다(S250).Next, the lane estimating unit 130 estimates the shape of the left lane and the right lane using the generated side distribution diagram (S250).

즉, 차선 추정부(130)는, 측면 분포도에 대해 위치, 물체 속성을 이용해 도 5에 도시된 바와 같이 클러스터링(Clustering)하고, 클러스터링 결과를 이용하여 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하게 된다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따라 측면 분포도에 대해 클러스터링하는 예를 나타낸 도면이다. 차선 추정부(130)는 클러스터링 알고리즘을 이용하여 히스토그램을 클러스터링하는 것이다.That is, the lane estimator 130 performs clustering using the position and object attributes with respect to the side distribution diagram as shown in FIG. 5, and estimates the form of the left lane and the right lane using the clustering result. 5 is a diagram illustrating an example of clustering for a side view according to an embodiment of the present invention. The lane estimator 130 clusters the histogram using a clustering algorithm.

이어, 차선 추정부(130)는 이전의 차선 정보(Global Histogram)와 현재 차선 정보(Local Histogram)의 유사도를 이용하여 자차의 차선 이동을 판별한다(S260).Next, the lane-finding unit 130 determines lane-shifting of the vehicle using the similarity between the previous lane information (Global Histogram) and the current lane information (Local Histogram) (S260).

즉, 차선 추정부(130)는 도 6에 도시된 바와 같이 기존의 차선 정보(Global Histogram)와 최근 차선 정보(Local Histogram), 즉, 정지 물체의 히스토그램(G-HIST Plot)과 이동 물체의 히스토그램(L-HIST Plot) 간의 유사도를 계산(Correlation)한다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 이전의 차선 정보와 최근 차선 정보의 유사도를 이용해 차선 이동을 판단하는 예를 나타낸 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 차선 추정부(130)는 두 차선 정보의 유사도를 계산하여, 산출된 유사도가 일정 이상으로 차이가 없는 경우에 정상 상태로 판단하고, 일정 이상으로 차이가 나는 경우에 차선 이동으로 판단하는 것이다.That is, as shown in FIG. 6, the lane estimating unit 130 calculates the lane information of the stationary object based on the existing lane information (Global Histogram) and the latest lane information (Local Histogram), that is, a histogram (L-HIST Plot). 6 is a diagram illustrating an example of determining a lane departure using the similarity between previous lane information and recent lane information according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 6, the lane-finding unit 130 calculates the degree of similarity of the two lane information, determines that the calculated degree of similarity does not differ by more than a predetermined value, It is judged as a lane shift.

전술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 차량용 레이다에서 측정된 물체의 속도와 거리 정보를 이용하여 물체의 측면 위치를 획득해 경로 반경(Path Radius)을 통해 보정하고, 상대속도를 기준으로 정지 또는 이동 물체로 구분해 정지 물체와 이동 물체에 대한 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 측면 분포도에 대한 위치, 물체 속성 등의 특징을 이용하여 분포도를 클러스터링(Clustering) 하여, 클러스터링 결과를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정해 자차의 차선이동을 판별할 수 있도록 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템을 실현할 수 있다.As described above, according to the present invention, the lateral position of an object is obtained by using the velocity and distance information of the object measured by the vehicle radar, corrected through a path radius, (Lateral Histogram) for the stationary object and the moving object, and clustering the distribution using the characteristics of the position, object property, and the like on the side distribution, and using the clustering result, the left lane and the right side It is possible to realize a lane estimation method and system using a radar for a vehicle that can estimate a lane shape and discriminate a lane movement of a car.

본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims and their equivalents. Only. The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than the detailed description and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents are to be construed as being included within the scope of the present invention do.

본 발명은 차량용 레이다에서 측정된 물체의 속도와 거리 정보를 이용하여 물체의 측면 위치를 획득해 경로 반경(Path Radius)을 통해 보정하고, 상대속도를 기준으로 정지 또는 이동 물체로 구분해 정지 물체와 이동 물체에 대한 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 측면 분포도에 대한 위치, 물체 속성 등의 특징을 이용하여 분포도를 클러스터링(Clustering) 하여, 클러스터링 결과를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정해 자차의 차선이동을 판별할 수 있도록 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템에 적용할 수 있다.
The present invention relates to a method for acquiring a side position of an object by using velocity and distance information of an object measured in a radar for a vehicle and correcting the side position by a path radius and dividing the object into a stationary object or a moving object, We generate the lateral histogram for the moving object and clustering the distribution using the features such as position and object properties of the side distribution and estimate the shape of the left lane and the right lane using the clustering result The present invention can be applied to a lane estimation method and system using a vehicle radar that can discriminate a lane shift of a vehicle.

100 : 차선 추정 시스템
110 : 레이다 송신부
120 : 레이다 수신부
130 : 차선 추정부
140 : 요(Yaw) 센서100: Lane estimation system
110: Radar transmitter
120: Radar receiver
130:
140: Yaw sensor

Claims (9)

레이다 신호를 송출하여 방사하는 레이다 송신부;
상기 레이다 신호가 물체에 의해 반사되어 되돌아오는 레이다 신호를 수신하는 레이다 수신부;
상기 수신된 레이다 신호를 도로의 곡률을 반영한 자차와의 상대거리로 표현하고, 이에 근거해 직선 주행로 상의 측면 위치를 획득해 보정하여 정지 물체 또는 이동 물체를 판단하고, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하며, 생성된 측면 분포도를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하며, 이전의 차선 정보와 현재 차선 정보의 유사도를 이용하여 자차의 차선 이동을 판별하는 차선 추정부; 및
상기 도로의 곡률을 보정하기 위해 도로의 경로 반경(Path Radius)을 추정하는데 이용하는 차량의 요율을 감지하는 요(Yaw) 센서;
를 포함하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템.
A radar transmitter for transmitting and emitting a radar signal;
A radar receiver for receiving the radar signal reflected by the object and returning the radar signal;
The radar signal is obtained by expressing the received radar signal by a relative distance to a car reflecting the curvature of the road and acquiring and correcting the side position on the straight route based on the relative distance to judge the stationary object or the moving object, The left lane and the right lane are estimated by using the generated side distribution, and the lane departure of the lane is determined based on the similarity between the previous lane information and the current lane information ; And
A yaw sensor for sensing a rate of a vehicle used for estimating a path radius of a road to correct the curvature of the road;
Wherein the lane estimating system comprises:
청구항 1에 있어서,
상기 차선 추정부는, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체를 판단하기 위해 자차 속도에 상대 속도를 더하여 물체 속도를 산출하고, 산출한 물체 속도가 일정 이하의 속도를 가지는 경우에 정지 물체로 판단하는 것을 특징으로 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the lane-finding section calculates an object speed by adding a relative speed to the vehicle speed to determine the stationary object and the moving object, and determines that the object is a stationary object when the calculated object speed has a speed lower than a predetermined speed Lane Estimation System Using Vehicle Radar.
청구항 1에 있어서,
상기 차선 추정부는, 상기 측면 분포도에 대해 위치, 물체 속성을 이용해 클러스터링(Clustering)하고, 클러스터링 결과를 이용하여 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the lane estimator performs clustering using position and object attributes with respect to the side distribution, and estimates the shape of the left lane and the right lane using the clustering result.
청구항 1에 있어서,
상기 차선 추정부는, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 곡률 보정된 물체의 Y 좌표를 이용하여 생성하는 것을 특징으로 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the lane estimator generates the side distribution of each of the stationary object and the moving object using the Y coordinate of the curvature-corrected object.
(a) 레이다 송신부에서 레이다 신호를 송출하여 방사하는 단계;
(b) 레이다 수신부에서 상기 방사된 레이다 신호가 물체에 의해 반사되어 되돌아 올 때 되돌아 오는 레이다 신호를 수신하는 단계;
(c) 차선 추정부가 상기 수신된 레이다 신호를 도로의 곡률을 반영한 자차와의 상대거리로 표현하고, 이에 근거해 직선 주행로 상의 측면 위치를 획득해 보정하여 정지 물체 또는 이동 물체를 판단하는 단계;
(d) 차선 추정부가 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도(Lateral Histogram)를 생성하는 단계;
(e) 차선 추정부가 상기 생성된 측면 분포도를 이용해 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하는 단계; 및
(f) 차선 추정부가 이전의 차선 정보와 현재 차선 정보의 유사도를 이용하여 자차의 차선 이동을 판별하는 단계;
를 포함하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법.
(a) transmitting and radiating a radar signal from a radar transmitter;
(b) receiving a radar signal from the radar receiver when the radar signal is reflected by the object and returned;
(c) the lane estimating unit expresses the received radar signal by a relative distance with a car reflecting the curvature of the road, and acquires and corrects the side position on the straight route based on the relative position to determine a stationary object or a moving object;
(d) the lane estimation section generates a respective lateral histogram for the stationary object and the moving object;
(e) estimating a shape of a left lane and a right lane using the generated lateral distribution; And
(f) determining a lane shift of the vehicle using the similarity between the previous lane information and the current lane information;
And estimating a lane using the radar.
청구항 5에 있어서,
상기 (c) 단계는, 요(Yaw) 센서가 차량의 요율을 감지하고, 상기 차선 추정부가 감지된 요율을 이용하여 도로의 경로 반경(Path Radius)을 추정하며, 추정된 경로 반경을 이용해 도로의 곡률을 보정하는 것을 특징으로 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법.
The method of claim 5,
In the step (c), the yaw sensor senses the vehicle yaw rate, the lane estimator estimates the road radius of the road using the sensed yaw rate, and calculates the road radius And correcting the curvature of the lane.
청구항 5에 있어서,
상기 (c) 단계에서 상기 차선 추정부는, 상기 정지 물체와 상기 이동 물체를 판단하기 위해 자차 속도에 상대 속도를 더하여 물체 속도를 산출하고, 산출한 물체 속도가 일정 이하의 속도를 가지는 경우에 정지 물체로 판단하는 것을 특징으로 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법.
The method of claim 5,
In the step (c), the lane-finding unit calculates an object speed by adding a relative speed to a car speed to determine the stationary object and the moving object, and when the calculated object speed has a speed less than a predetermined speed, Of the lane of the vehicle.
청구항 6에 있어서,
상기 (d) 단계에서 상기 차선 추정부는, 상기 도로의 곡률이 보정된 물체의 Y 좌표를 이용하여 상기 정지 물체와 상기 이동 물체에 대한 각각의 측면 분포도를 생성하는 것을 특징으로 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법.
The method of claim 6,
Wherein the lane estimator in the step (d) generates a side distribution chart for each of the stationary object and the moving object using the Y-coordinate of the object whose curvature of the road is corrected, Estimation method.
청구항 5에 있어서,
상기 (e) 단계에서 상기 차선 추정부는, 상기 측면 분포도에 대해 위치, 물체 속성을 이용해 클러스터링(Clustering)하고, 클러스터링 결과를 이용하여 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법.The method of claim 5,
Wherein the lane estimator in the step (e) clusters the position and the object attributes of the side distribution, and estimates the shape of the left lane and the right lane using the clustering result. Used lane estimation method.
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