KR20160088099A - Method for determinating collision avoiding path of vehicle - Google Patents

Method for determinating collision avoiding path of vehicle Download PDF

Info

Publication number
KR20160088099A
KR20160088099A KR1020150007365A KR20150007365A KR20160088099A KR 20160088099 A KR20160088099 A KR 20160088099A KR 1020150007365 A KR1020150007365 A KR 1020150007365A KR 20150007365 A KR20150007365 A KR 20150007365A KR 20160088099 A KR20160088099 A KR 20160088099A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
obstacle
collision avoidance
region
collision
area
Prior art date
Application number
KR1020150007365A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
백장운
권기구
김대식
박미룡
Original Assignee
한국전자통신연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자통신연구원 filed Critical 한국전자통신연구원
Priority to KR1020150007365A priority Critical patent/KR20160088099A/en
Publication of KR20160088099A publication Critical patent/KR20160088099A/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16Anti-collision systems
    • G08G1/165Anti-collision systems for passive traffic, e.g. including static obstacles, trees

Abstract

Disclosed is a method for setting a collision avoidance path of a vehicle. The method for setting a collision avoidance path of a vehicle comprises the steps of: generating a displacement map from a stereo image; separating an obstacle region and a road region by using information acquirable from the displacement map; classifying the separated obstacle region into a fixed obstacle region including an immovable obstacle and a dynamic obstacle region including a movable obstacle; setting a global collision avoidance region in which the fixed obstacle region is removed from the road region; setting a local collision avoidance region in which the dynamic obstacle region is removed from the global collision avoidance region; and setting a final collision avoidance path in the set local collision avoidance region.

Description

차량의 충돌 회피 경로 설정 방법{METHOD FOR DETERMINATING COLLISION AVOIDING PATH OF VEHICLE}METHOD FOR DETERMINING COLLISION AVOIDING PATH OF VEHICLE "

본 발명은 차량의 충돌 회피 경로 설정 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 차량 전방의 장애물과의 충돌을 회피하기 차량의 충돌 회피 경로 설정 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a collision avoidance path setting method for a vehicle, and more particularly, to a collision avoidance path setting method for a vehicle that avoids a collision with an obstacle ahead of the vehicle.

최근 차량의 전방에 위치한 차량이나 사람 등의 장애물과의 충돌회피를 위해 카메라 기반의 충돌 회피 시스템이 개발되고 있다. Recently, a camera based collision avoidance system has been developed for avoiding collision with an obstacle such as a vehicle or a person located in front of a vehicle.

기존의 카메라 기반의 충돌 회피 시스템은 레이다와 단안식 카메라를 통해 전방 장애물과의 충돌위험을 계산하고 충돌을 회피하기 위해 필요한 장애물까지의 거리와 현재 거리를 비교하여 충분한 거리가 확보되지 못하면 운전자에게 경고를 하는 방식으로 동작한다. Conventional camera-based collision avoidance system calculates the risk of collision with forward obstacle through radar and monopod camera, compares the distance to the obstacle required to avoid collision and current distance, . ≪ / RTI >

이와 같이, 기존의 카메라 기반의 충돌 회피 시스템은 운전자에게 충돌 위험 상황을 경고하는 수준에 그치기 때문에, 경고 발생 시, 장애물을 회피하기 위한 차량의 조향 제어는 운전자의 대처에 의존할 수 밖에 없다. Thus, since the conventional camera-based collision avoidance system warns the driver of the risk of collision, the steering control of the vehicle for avoiding the obstacle when the warning occurs is dependent on the driver's actions.

그러나 충돌 위험 상황과 같은 급박한 상황에서는 운전자의 공간 지각력이 평상시보다 떨어지기 때문에, 장애물을 회피할 수 있는 경로를 신속히 찾지 못하여 큰 사고로 이어지는 일이 빈번하다.
However, in an imminent situation such as a collision danger situation, since the driver's spatial perception force is lower than normal, it often leads to a serious accident because it can not find a route to avoid the obstacle quickly.

따라서, 본 발명의 목적은 충돌 위험 상황과 같은 급박한 상황에서도 자동으로 장애물과의 충돌을 회피할 수 있는 차량의 충돌 회피 경로 설정 방법을 제공하는 데 있다.
It is therefore an object of the present invention to provide a vehicle collision avoidance path setting method capable of automatically avoiding collision with an obstacle even in an imminent situation such as a collision danger situation.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 차량의 충돌 회피 경로 설정 방법은, 스테레오 영상으로부터 변위지도를 생성하는 단계와, 상기 변위지도에서 획득 가능한 정보를 이용하여 장애물 영역과 도로 영역을 분리하는 단계와, 상기 분리된 장애물 영역을 움직임이 없는 장애물을 포함하는 고정 장애물 영역과 움직임이 있는 장애물을 포함하는 동적 장애물 영역으로 분류하는 단계와, 상기 도로 영역에서 상기 고정 장애물 영역을 제거한 글로벌 충돌 회피 영역을 설정하는 단계와, 상기 글로벌 충돌 회피 영역에서 상기 동적 장애물 영역을 제거한 로컬 충돌 회피 영역을 설정하는 단계 및 상기 설정된 로컬 충돌 회피 영역 내에서 최종 충돌 회피 경로를 설정하는 단계를 포함한다.
According to an aspect of the present invention, there is provided a method of setting a collision avoidance path for a vehicle, the method comprising: generating a displacement map from a stereo image; Classifying the separated obstacle area into a fixed obstacle area including a motionless obstacle and a dynamic obstacle area including a motion obstacle, Setting a local collision avoiding area in which the dynamic obstacle area is removed in the global collision avoiding area, and setting a final collision avoiding path in the set local collision avoiding area.

본 발명에 의하면, 스테레오카메라로부터 입력된 좌우영상으로부터 변위지도를 생성하고, 생성된 변위지도로부터 고정 장애물과 동적 장애물을 파악하여 차량이 충돌을 회피할 수 있는 충돌 회피 경로를 예측함으로써, 안전운행을 도모할 수 있다.
According to the present invention, a displacement map is generated from left and right images input from a stereo camera, and fixed obstacles and dynamic obstacles are grasped from the generated displacement map to predict a collision avoidance path in which a vehicle can avoid a collision. .

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충돌 회피 시스템의 내부 구성을 개략적으로 보여주는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 충돌 회피 경로 설정 방법을 보여주는 순서도이다.
FIG. 1 is a block diagram schematically showing an internal configuration of a collision avoidance system according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart showing a method of setting a collision avoidance path for a vehicle according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 전술한 목적 및 그 이외의 목적과 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The above and other objects, advantages and features of the present invention and methods of achieving them will be apparent from the following detailed description of embodiments thereof taken in conjunction with the accompanying drawings.

그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 이하의 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 목적, 구성 및 효과를 용이하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐으로서, 본 발명의 권리범위는 청구항의 기재에 의해 정의된다. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as being limited to the exemplary embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, And advantages of the present invention are defined by the description of the claims.

한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자가 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가됨을 배제하지 않는다.It is to be understood that the terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. In the present specification, the singular form includes plural forms unless otherwise specified in the specification. &Quot; comprises "and / or" comprising ", as used herein, unless the recited component, step, operation, and / Or added.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충돌 회피 시스템의 내부 구성을 개략적으로 보여주는 블록도이다.FIG. 1 is a block diagram schematically showing an internal configuration of a collision avoidance system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 충돌 회피 시스템(300)은 차량 내에 구비된 것으로 가정한다. 물론 본 발명의 일 실시 예에 따른 충돌 회피 시스템(300)의 적용분야가 차량에만 한정되는 것은 아니며, 장애물과의 충돌 회피 설계가 요구되는 산업 전반의 다양한 전자 장비에 적용될 수 있다. 예컨대, 본 발명의 일 실시 예에 따른 충돌 회피 시스템(300)은 이동 수단을 가지며, 탐사, 폭탄 제거, 보안 등과 같은 용도로 사용되는 로봇 시스템에 적용될 수 있다.Referring to FIG. 1, it is assumed that the collision avoidance system 300 according to an embodiment of the present invention is provided in a vehicle. Of course, the application field of the collision avoidance system 300 according to an embodiment of the present invention is not limited to a vehicle, and can be applied to various electronic apparatuses throughout the industry in which a collision avoidance design with an obstacle is required. For example, the collision avoidance system 300 according to an exemplary embodiment of the present invention has a moving means and can be applied to a robot system used for exploration, bomb removal, security, and the like.

차량에 구비되는 충돌 회피 시스템(300)은 장애물과의 충돌을 회피하기 위해 차량의 회피 경로를 자동으로 설정하는 충돌 회피 경로 시스템(100)과, 상기 설정된 충돌 회피 경로를 따라 주행하도록 차량 제동 및 차량 휠 제어를 수행하는 능동 제동/제어 시스템(200)을 포함한다.A collision avoidance system (300) provided in a vehicle includes a collision avoidance path system (100) for automatically setting a vehicle avoidance path to avoid a collision with an obstacle, a vehicle braking and vehicle And an active braking / control system 200 that performs wheel control.

충돌 회피 경로 시스템(100)은 차량의 회피 경로를 설정하기 위해, 스테레오 카메라(110), 변위지도(disparity map) 생성부(120), 차선 검출부(130), 영역 분리부(140), 제1 회피 충돌 회피 경로 설정부(150), 제2 회피 충돌 회피 경로 설정부(160), 충돌 예측 및 회피 결정부(170) 및 HMI(Human Machine Interface)부(180)를 포함한다.The collision avoidance path system 100 includes a stereo camera 110, a disparity map generator 120, a lane detector 130, an area separator 140, A collision avoidance avoidance path setting unit 150, a second avoidance collision avoidance path setting unit 160, a collision prediction and avoidance deciding unit 170, and an HMI (human machine interface) unit 180.

스테레오 카메라(stereoscopic camera)(110)는 차량의 전방을 촬영할 수 있는 차량의 특정 위치에 설치될 수 있다. 스테레오 카메라(110)는 차량의 좌측 전방을 촬영하는 좌측 카메라와 차량의 우측 전방을 촬영하는 우측 카메라를 포함한다. A stereoscopic camera 110 may be installed at a specific location on the vehicle capable of photographing the front of the vehicle. The stereo camera 110 includes a left camera for photographing the left front of the vehicle and a right camera for photographing the right front of the vehicle.

스테레오 카메라(stereoscopic camera)(110)는 좌측 카메라에 의해 차량의 좌측 전방을 촬영한 좌측 영상(11A)과 우측 카메라에 의해 차량의 우측 전방을 촬영된 우측 영상(11B)을 포함하는 스테레오 영상을 획득한다.A stereoscopic camera 110 acquires a stereo image including a left image 11A photographing the left front side of the vehicle by the left camera and a right image 11B photographing the right front side of the vehicle by the right camera do.

획득된 스테레오 영상은 변위 지도 생성부(120)로 전달된다. 이때, 스테레오 영상에 포함된 좌측 영상(11A)과 우측 영상(11B) 중 어느 하나의 영상은 차선 검출부(130)로도 전달된다. The obtained stereo image is transmitted to the displacement map generator 120. At this time, any one of the left image 11A and the right image 11B included in the stereo image is also transmitted to the lane detecting unit 130. FIG.

차선 검출부(130)는 차선 검출 알고리즘(lane detection algorithm)에 따라 스테레오 카메라(110)로부터 전달받은 어느 하나의 영상으로부터 차선 정보(13)를 검출한다. 차선 검출 알고리즘은 차선을 검출하는 방법에 따라 허프 변환, 변형 템플릿 모델(deformable template model), 훈련기반, 동적 계획법(dynamic programing)을 이용한 알고리즘들이 있을 수 있으며, 이들을 이용한 각 알고리즘들은 이미 널리 알려진 공지된 기술이므로, 각 알고리즘에 대한 상세 설명은 생략한다. The lane detecting unit 130 detects the lane information 13 from any one of the images transmitted from the stereo camera 110 according to a lane detection algorithm. The lane detection algorithm may be a Huff transform, a deformable template model, a training based algorithm, or a dynamic programming algorithm according to a method of detecting a lane. Detailed description of each algorithm is omitted.

변위지도 생성부(120)는 상기 스테레오 카메라(110)로부터 전달받은 스테레오 영상으로부터 영상 정보와 자차로부터 장애물까지의 거리 정보(d)를 포함하는 변위지도(12)를 프레임 단위로 생성한다. The displacement map generation unit 120 generates a displacement map 12 including the distance information d from the stereo image transmitted from the stereo camera 110 to the obstacle from the image data.

변위지도 생성부(120)는 동일한 픽셀(pixel)을 기준으로 좌측 영상의 특징점과 이에 대응하는 우측 영상의 특징점 간의 변위(disparity)값을 계산하고, 계산된 변위값으로부터 변위지도(12)를 생성할 수 있다. 생성된 변위지도(12)는 영역 추출부(140)로 전달된다.The displacement map generation unit 120 calculates a disparity value between a minutiae point of the left image and a minutiae point of the right image based on the same pixel and generates a displacement map 12 from the calculated displacement value can do. The generated displacement map 12 is transmitted to the area extracting unit 140.

영역 추출부(140)는 변위지도 생성부(120)로부터 전달받은 변위지도(12)로부터 장애물이 포함된 장애물 영역(14A)과 도로 영역(14B)를 분리 추출한다. The region extracting unit 140 separates and extracts the obstacle region 14A and the road region 14B including the obstacle from the displacement map 12 received from the displacement map generating unit 120. [

영역 추출부(140)는 변위지도(12)에서 획득되는 장애물의 위치 정보(x, y), 자차로부터 장애물까지의 거리 정보(d), 장애물의 높이(h) 정보(또는 크기 정보) 및 자차에 대한 장애물의 상대 속도와 같은 정보들을 이용하여 장애물 영역(14A)을 추출한다. 여기서, 장애물의 높이(h) 정보(또는 크기 정보)를 추출하는 방법은 membership voting 방법이 이용될 수 있다. 이 membership voting 방법은 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 아래에서 설명되는 도로면과 장애물 간의 경계 검출 결과를 기반으로 membership value로부터 cost matrix를 생성하며, 마지막 단계에서는 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming)을 사용하여 cost matrix를 최소화하면서 공간적으로 부드러운 장애물의 높이 정보를 추정한다.The region extracting unit 140 extracts the position information (x, y) of the obstacle obtained from the displacement map 12, the distance information d from the vehicle to the obstacle, the height h information (or size information) And the relative speed of the obstacle to the obstacle region 14A. Here, the membership voting method can be used as a method of extracting the height (h) information (or size information) of the obstacle. This membership voting method consists of three steps. In the first step, the cost matrix is generated from the membership value based on the boundary detection result between the road surface and the obstacle described below. In the last step, dynamic programming is used to minimize the cost matrix while minimizing the spatially smooth obstacle Estimate height information.

영역 추출부(140)는 상술한 바와 같이 추출된 정보들을 이용하여 장애물 영역(14A)을 고정 장애물 영역(14A-1)과 동적 장애물 영역(14A-2)으로 분류한다. 예컨대, 고정 장애물은 움직임이 없기 때문에, 연속된 프레임에서 상기 정보들의 변화율은 선형적인 변화율 특성을 갖는 반면, 동적 장애물은 움직임이 있기 때문에, 연속된 프레임에서 상기 정보들의 변화율은 비선형적인 변화율 특성을 갖는다. 즉, 이러한 변화율 특성 분석을 통해 고정 장애물 영역(14A-1)과 동적 장애물(14A-2)이 분류될 수 있다. 한편, 추출된 고정 장애물 영역(14A-1)은 제1 충돌 회피 공간 추출부(150)로 전달되어 글로벌 충돌 회피 공간을 추출하기 위한 정보로 이용되고, 추출된 동적 장애물 영역(14A-2)는 제2 충돌 회피 공간 추출부(160)로 전달되어 로컬 충돌 회피 공간을 추출하기 위한 정보로 이용된다.The region extracting unit 140 classifies the obstacle region 14A into the fixed obstacle region 14A-1 and the dynamic obstacle region 14A-2 using the extracted information as described above. For example, since the fixed obstacle has no motion, the rate of change of the information in a successive frame has a linear rate of change property, whereas the rate of change of the information in a continuous frame has a nonlinear rate of change property . That is, the fixed obstacle region 14A-1 and the dynamic obstacle 14A-2 can be classified through the analysis of the change rate characteristic. The extracted fixed obstacle region 14A-1 is used as information for extracting the global collision avoiding space, and the extracted dynamic obstacle region 14A-2 is transmitted to the first collision avoidance space extracting unit 150 Is transmitted to the second collision avoiding space extracting unit 160 and used as information for extracting the local collision avoiding space.

상기 영역 추출부(140)에서 장애물 영역이 추출되면, 도로 영역(14B)을 추출하는 과정이 수행된다. 도로 영역(14B) 추출 방법에서는, 도로면 추정 기법과 도로와 장애물의 경계 검출 기법이 이용될 수 있다.When the obstacle area is extracted in the area extracting unit 140, a process of extracting the road area 14B is performed. In the road area 14B extraction method, a road surface estimation technique and a road and obstacle boundary detection technique can be used.

도로면 추정 기법에서는, 전방 도로면 지형을 추정하기 위하여 YZ-plane 도메인에서 piece-wise linear 함수로 도로면을 모델링 하는 방법으로 도로면을 추정할 수 있다. 이 방식은 변위지도로부터 획득한 3차원 위치 정보를 갖는 점들을 YZ-plane에 누적시켜 도로면에 존재할 가능성이 높은 점들은 샘플링 한 후, 이 점들에 Random Sample Consensus (RANSAC) 방식을 적응적으로 적용함으로써 다양한 형태의 도로면을 추정한다. In the road surface estimation method, the road surface can be estimated by modeling the road surface with the piece-wise linear function in the YZ-plane domain to estimate the road surface topography in the forward direction. In this method, the points having 3D position information obtained from the displacement map are accumulated in the YZ-plane, and points having a high possibility of being present on the road surface are sampled. Then, the Random Sample Consensus (RANSAC) Thereby estimating various types of road surfaces.

장애물의 경계 검출 기법에서는, 도로면 상에 존재하는 장애물의 경우, 장애물의 경계면에서 측정된 거리와 해당 위치 도로면의 거리가 동일해야 한다는 특성을 기반으로 장애물 경계를 검출한다. 이를 위해 상기 도로면 추정 기법에서 추정된 도로면 상에서 장애물이 존재할 것으로 예상되는 영역에서 median 연산자를 사용하여 대표 값을 추출함으로써 장애물의 거리를 추정한다. 그 후, 추정된 장애물의 거리와 해당 위치 도로면 거리의 차이를 기반으로 cost matrix를 계산한다. 이렇게 계산된 cost matrix에서 각 열 별로 가장 작은 값을 가지는 위치가 각 열 별 장애물 경계의 위치가 되므로, cost matrix를 최소화하는 동시에 공간적으로 부드러운 경로를 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming)을 통해 추정함으로써 장애물 경계를 검출할 수 있다.In the boundary detection method of obstacles, the obstacle boundary is detected based on the characteristic that the distances measured on the boundary surface of the obstacle and the distance of the corresponding road surface must be the same in case of obstacles existing on the road surface. To this end, the distances of the obstacles are estimated by extracting representative values using the median operator in an area where obstacles are expected to exist on the road surface estimated by the road surface estimation technique. Then, the cost matrix is calculated based on the difference between the estimated obstacle distance and the corresponding road surface distance. Since the location with the smallest value for each column in the calculated cost matrix is the position of the obstacle boundary for each column, the cost matrix is minimized, and at the same time, a spatially smooth path is estimated through dynamic programming, Can be detected.

이와 같이, 추정된 도로면과 장애물 경계로부터 도로 영역 도로 영역(14B)을 추출할 수 있게 된다.Thus, the road area road area 14B can be extracted from the estimated road surface and the obstacle boundary.

추출된 도로 영역(14B)은 제1 충돌 회피 공간 추출부(150)로 전달되어, 글로벌 충돌 회피 공간을 추출하기 위한 정보로 이용된다.The extracted road region 14B is transmitted to the first collision avoiding space extracting unit 150 and used as information for extracting a global collision avoiding space.

제1 충돌 회피 경로 설정부(150)는 차선 검출부(130)로부터 검출된 차선 정보(13)와, 영역 추출부(140)로부터 추출된 고정 장애물 영역(14A-1) 및 도로 영역(14B)을 전달받고, 도로 영역(14B)에서 고정 장애물 영역(14A-1)을 제거하고, 상기 제거된 영역 내에서 상기 차선 정보(13)를 고려한 글로벌(Global) 충돌 회피 경로를 설정한다. The first collision avoidance path setting unit 150 sets the lane information 13 detected by the lane detecting unit 130 and the fixed obstacle area 14A-1 and the road area 14B extracted from the area extracting unit 140 And removes the fixed obstacle area 14A-1 from the road area 14B and establishes a global collision avoidance path in consideration of the lane information 13 within the removed area.

제2 충돌 회피 경로 설정부(160)는 영역 추출부(140)에서 전달받은 동적 장애물 영역(14A-2)에 포함된 위치 정보, 거리 정보, 크기 정보 및 상대 속도 등의 정보를 칼만 필터 등을 이용하여 지속적으로 추적하여 동적 장애물 영역(14A-2)의 움직임을 예측한다.The second collision avoidance path setting unit 160 sets information such as position information, distance information, size information, and relative speed included in the dynamic obstacle region 14A-2 received from the region extracting unit 140 as a Kalman filter or the like So as to predict the motion of the dynamic obstacle region 14A-2.

제2 충돌 회피 경로 설정부(160)는 동적 장애물 영역(14A-2)의 움직임 예측 결과를 반영하여 제1 충돌 회피 경로 설정부(150)에서 전달받은 글로벌 충돌 회피 경로(15) 내에서 로컬 충돌 회피 경로(16)를 설정한다. 즉, 제2 충돌 회피 경로 설정부(160)는 글로벌 충돌 회피 경로(15)에서 동적 장애물 영역(14A-2)의 움직임 예측 영역을 제거하고, 동적 장애물 영역(14A-2)의 움직임 예측 영역이 제거된 경로를 로컬 충돌 회피 경로(16)로 설정한다.The second collision avoidance path setting unit 160 reflects the motion prediction result of the dynamic obstacle region 14A-2 and outputs the local collision avoidance path 15 in the global collision avoidance path 15 received from the first collision avoidance path setting unit 150. [ The avoidance path 16 is set. That is, the second collision avoidance path setting unit 160 removes the motion prediction region of the dynamic obstacle region 14A-2 in the global collision avoidance path 15, and the motion prediction region of the dynamic obstacle region 14A- And sets the removed path to the local collision avoidance path 16. [

이와 같이, 제1 및 제2 충돌 회피 경로 설정부(150, 160)를 통해 고정 장애물은 물론 동적 장애물까지 고려된 로컬 충돌 회피 경로(16)가 설정될 수 있다.As such, the local collision avoidance path 16 can be set through the first collision avoidance path setting unit 150 and the second collision avoidance path setting unit 160, taking into consideration not only the fixed obstacle but also the dynamic obstacle.

충돌 예측 및 회피 결정부(170)는 로컬 충돌 회피 경로(16)와 영역 추출부에서 추출된 장애물 영역(14A)에 포함된 장애물의 위치 정보, 거리 정보, 상대 속도 정보 등을 토대로 충돌을 예측하고, 충돌 위험 상황이 예측되면, 충돌 회피를 결정하고, 충돌 회피를 지시하는 충돌 회피 명령(17)을 HMI부(180)와 능동 제동/제어 시스템(200)에 각각 전달한다.The collision prediction and avoidance deciding unit 170 predicts collision based on the local collision avoidance path 16 and the position information, the distance information, and the relative speed information of the obstacle included in the obstacle region 14A extracted by the region extracting unit , And determines a collision avoidance when the collision risk situation is predicted, and transmits a collision avoidance command (17) for instructing collision avoidance to the HMI unit (180) and the active braking / controlling system (200), respectively.

HMI부(180)는 충돌 회피 명령(17)에 따라 충돌 위험 상황을 시각적 또는 청각적 정보로 생성하여 이를 운전자에게 경고한다. The HMI unit 180 generates visual or auditory information of a collision risk situation according to the collision avoidance command 17 and alerts the driver of the collision risk situation.

능동 제동/제어 시스템(200)은 충돌 예측 및 회피 결정부(170)로부터의 충돌 회피 명령(17)에 응답하여 동작을 개시한다. 동작을 개시하면, 상기 제2 충돌 회피 경로 설정부(160)로부터 전달받은 로컬 충돌 회피 경로(16)로 주행하도록 상기 차량의 제동 및 휠 제어를 수행한다. The active braking / control system 200 starts the operation in response to the collision avoidance command 17 from the collision prediction and avoidance decision unit 170. And performs the braking and wheel control of the vehicle so as to run on the local collision avoidance route 16 transmitted from the second collision avoidance route setting unit 160. [

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 충돌 회피 경로 설정 방법을 보여주는 순서도이다.2 is a flowchart showing a method of setting a collision avoidance path for a vehicle according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 차량에 설치된 스테레오 카메라로부터 차량 전방을 촬영한 스테레오 영상을 획득하고, 획득된 스테레오 영상으로부터 변위지도(disparity map) 생성한다(S210).Referring to FIG. 2, a stereo image of the vehicle front is acquired from a stereo camera installed in the vehicle, and a disparity map is generated from the obtained stereo image (S210).

이어, 생성된 변위지도에서 장애물 영역과 도로 영역을 분리한다(S220). 여기서, 장애물 영역은 특징점 분석을 통해 장애물 영역을 분리 추출할 수 있고, 도로 영역은 앞서 기술한 도로면 추정 기법과 장애물의 경계 검출 기법에 따라 분리 추출될 수 있다.Then, the obstacle area and the road area are separated from the generated displacement map (S220). Here, the obstacle region can be separated and extracted through the feature point analysis, and the road region can be separately extracted according to the road surface estimation method and the obstacle detection method described above.

이어, 분리 추출된 장애물 영역은 고정 장애물 영역과 동적 장애물 영역으로 분류된다(S230). 분류 방법은 변위지도로부터 획득할 수 있는 장애물의 높이 정보(크기 정보), 위치 정보, 거리 정보 등과 같은 정보들의 변화율 특성을 분석하여 고정 장애물 영역과 동적 장애물 영역을 분류할 수 있다. 예컨대, 고정 장애물은 움직임이 없기 때문에, 상기 정보들은 연속된 프레임 상에서 선형적인 변화율 특성을 나타낼 것이다. 이에 반해, 동적 장애물은 움직임이 있기 때문에, 상기 정보들은 연속된 프레임 상에서 비선형적인 변화율 특성을 나타낼 것이다. 이렇게, 연속된 프레임 상에서 변위지도에서 획득할 수 있는 정보들의 변화율 특성을 분석하여 고정 장애물과 동적 장애물을 분류할 수 있다.Then, the extracted and extracted obstacle region is classified into a fixed obstacle region and a dynamic obstacle region (S230). The classification method can classify the fixed obstacle area and the dynamic obstacle area by analyzing the change rate characteristics of the information such as the height information (size information), the position information, and the distance information of the obstacle that can be obtained from the displacement map. For example, since the fixed obstacle is motionless, the information will exhibit a linear rate of change property on successive frames. On the other hand, since the dynamic obstacle has motion, the information will exhibit a nonlinear rate of change characteristic on successive frames. Thus, it is possible to classify fixed obstacles and dynamic obstacles by analyzing the change rate characteristics of information that can be acquired on a displacement map in successive frames.

이어, 도로 영역에서 상기 분류된 고정 장애물 영역을 제거한 글로벌 충돌 회피 영역을 설정한다(S240). Next, a global collision avoidance area in which the classified fixed obstacle area is removed in the road area is set (S240).

이어, 설정된 글로벌 충돌 회피 영역에서 상기 분류된 동적 장애물 영역을 제거한 로컬 충돌 회피 영역을 설정하고(S250), 설정된 로컬 충돌 회피 영역을 최종 충돌 회피 경로로 설정함으로써, 차량의 충돌 회피 경로 설정하기 위한 일련의 절차들이 종료된다. 여기서, 장애물 영역을 고정 장애물 영역과 동적 장애물 영역으로 분류하는 과정에서 동적 장애물 영역이 확인되지 않으면, 즉, 변위지도로부터 획득할 수 있는 장애물의 높이 정보(크기 정보), 위치 정보, 거리 정보 등과 같은 정보들의 변화율 특성을 분석하는 과정에서 비선형적인 특성이 확인되지 않으면, 글로벌 충돌 회피 영역을 최종 충돌 회피 경로로 설정된다.Next, a local collision avoidance region in which the classified dynamic obstacle region is removed in the set global collision avoidance region is set (S250), and the set local collision avoidance region is set as a final collision avoidance path, The procedures of FIG. Here, if the dynamic obstacle region is not identified in the process of classifying the obstacle region into the fixed obstacle region and the dynamic obstacle region, that is, if the dynamic obstacle region is not identified, i.e., the height information (size information) If the nonlinear characteristic is not confirmed in the process of analyzing the rate of change of information, the global collision avoiding region is set as the final collision avoiding path.

설정된 최종 충돌 회피 경로는 앞서 기술한 바와 같이, 차량 내에 구비된 능동 제동/제어 시스템으로 전달되어, 능동 제동/제어 시스템에서 차량을 상기 설정된 충돌 회피 경로에 따라 주행하도록 차량 제동 및 휠 제어를 수행하기 위한 정보로 이용될 수 있다. 동시에 HMI를 통해 충돌 위험 상황을 시각적 또는 청각적 정보 형태로 운전자에게 제공한다.The set final collision avoidance path is transmitted to the active braking / controlling system provided in the vehicle, as described above, to perform the vehicle braking and the wheel control so as to drive the vehicle in the active braking / And the like. At the same time, the HMI provides the driver with a collision risk situation in the form of visual or auditory information.

이상 설명한 바와 같이, 스테레오 카메라로부터 입력된 스테레오 영상(또는 좌우영상)에서 변위지도를 생성하고, 생성된 변위지도에 획득할 수 있는 정보들을 토대로 고정 장애물 영역과 동적 장애물 영역을 파악한다. 그리고, 파악된 고정 장애물 영역을 고려하여 글로벌 충돌 회피 공간을 설정하고, 동적 장애물 영역을 고려하여 설정된 글로벌 충돌 회피 공간에서 로컬 충돌 회피 공간을 설정하여 설정된 로컬 충돌 회피 공간을 차량이 충돌을 회피할 수 있는 충돌 회피 경로를 예측할 수 있게 됨으로써, 차량 안전 운전을 도모할 수 있게 된다.As described above, the displacement map is generated from the stereo image (or the left and right images) inputted from the stereo camera, and the fixed obstacle area and the dynamic obstacle area are grasped based on the information that can be acquired on the generated displacement map. Then, a global collision avoiding space is set in consideration of the identified fixed obstacle area, a local collision avoiding space is set in the global collision avoiding space set in consideration of the dynamic obstacle area, It is possible to predict the collision avoiding path, thereby enabling the safe driving of the vehicle.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 기재된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상이 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의해서 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and various changes and modifications may be made by those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments of the present invention are not intended to limit the scope of the present invention but to limit the scope of the present invention. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the scope of the present invention.

Claims (1)

장애물과의 충돌을 회피하기 위한 차량의 충돌 회피 경로 설정 방법에 있어서,
스테레오 영상으로부터 변위지도를 생성하는 단계;
상기 변위지도에서 획득 가능한 정보를 이용하여 장애물 영역과 도로 영역을 분리하는 단계;
상기 분리된 장애물 영역을 움직임이 없는 장애물을 포함하는 고정 장애물 영역과 움직임이 있는 장애물을 포함하는 동적 장애물 영역으로 분류하는 단계;
상기 도로 영역에서 상기 고정 장애물 영역을 제거한 글로벌 충돌 회피 영역을 설정하는 단계;
상기 글로벌 충돌 회피 영역에서 상기 동적 장애물 영역을 제거한 로컬 충돌 회피 영역을 설정하는 단계; 및
상기 설정된 로컬 충돌 회피 영역 내에서 충돌 회피 경로를 설정하는 단계
를 포함하는 차량의 충돌 회피 경로 설정 방법.
A collision avoidance path setting method of a vehicle for avoiding a collision with an obstacle,
Generating a displacement map from the stereo image;
Separating an obstacle area and a road area using information obtainable from the displacement map;
Classifying the separated obstacle region into a fixed obstacle region including a motionless obstacle and a dynamic obstacle region including a motion obstacle;
Setting a global collision avoidance area in which the fixed obstacle area is removed from the road area;
Setting a local collision avoidance area in which the dynamic obstacle area is removed in the global collision avoidance area; And
Setting a collision avoiding path within the set local collision avoiding area
The collision avoidance path setting method comprising:
KR1020150007365A 2015-01-15 2015-01-15 Method for determinating collision avoiding path of vehicle KR20160088099A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150007365A KR20160088099A (en) 2015-01-15 2015-01-15 Method for determinating collision avoiding path of vehicle

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150007365A KR20160088099A (en) 2015-01-15 2015-01-15 Method for determinating collision avoiding path of vehicle

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20160088099A true KR20160088099A (en) 2016-07-25

Family

ID=56616663

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150007365A KR20160088099A (en) 2015-01-15 2015-01-15 Method for determinating collision avoiding path of vehicle

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20160088099A (en)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108693878A (en) * 2017-04-06 2018-10-23 丰田自动车株式会社 Advance route setting device and advance route setting method
CN109389832A (en) * 2017-08-14 2019-02-26 通用汽车环球科技运作有限责任公司 The system and method for improving obstacle consciousness using V2X communication system
CN111506066A (en) * 2020-04-16 2020-08-07 雄狮汽车科技(南京)有限公司 Method and system for sensing obstacle
US11094144B2 (en) 2012-06-04 2021-08-17 Geotab Inc. VIN based accelerometer threshold
US11254306B2 (en) * 2018-06-29 2022-02-22 Geotab Inc. Characterizing a vehicle collision
WO2023116914A1 (en) * 2021-12-23 2023-06-29 苏州宝时得电动工具有限公司 Self-moving robot and obstacle handling method therefor
US11862022B2 (en) 2021-02-03 2024-01-02 Geotab Inc. Methods for characterizing a vehicle collision
US11884285B2 (en) 2021-02-03 2024-01-30 Geotab Inc. Systems for characterizing a vehicle collision
US11941986B2 (en) 2021-02-03 2024-03-26 Geotab Inc. Methods for characterizing a low-impact vehicle collision using high-rate acceleration data

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11631285B2 (en) 2012-06-04 2023-04-18 Geotab Inc. Vin based accelerometer threshold
US11094144B2 (en) 2012-06-04 2021-08-17 Geotab Inc. VIN based accelerometer threshold
CN108693878A (en) * 2017-04-06 2018-10-23 丰田自动车株式会社 Advance route setting device and advance route setting method
CN108693878B (en) * 2017-04-06 2021-06-29 丰田自动车株式会社 Course setting device and course setting method
CN109389832A (en) * 2017-08-14 2019-02-26 通用汽车环球科技运作有限责任公司 The system and method for improving obstacle consciousness using V2X communication system
CN109389832B (en) * 2017-08-14 2021-07-09 通用汽车环球科技运作有限责任公司 System and method for improving obstacle awareness using a V2X communication system
US11254306B2 (en) * 2018-06-29 2022-02-22 Geotab Inc. Characterizing a vehicle collision
US11758358B2 (en) 2018-06-29 2023-09-12 Geotab Inc. Characterizing a vehicle collision
US11963065B2 (en) 2018-06-29 2024-04-16 Geotab Inc. Characterizing a vehicle collision
CN111506066A (en) * 2020-04-16 2020-08-07 雄狮汽车科技(南京)有限公司 Method and system for sensing obstacle
US11862022B2 (en) 2021-02-03 2024-01-02 Geotab Inc. Methods for characterizing a vehicle collision
US11884285B2 (en) 2021-02-03 2024-01-30 Geotab Inc. Systems for characterizing a vehicle collision
US11941986B2 (en) 2021-02-03 2024-03-26 Geotab Inc. Methods for characterizing a low-impact vehicle collision using high-rate acceleration data
WO2023116914A1 (en) * 2021-12-23 2023-06-29 苏州宝时得电动工具有限公司 Self-moving robot and obstacle handling method therefor

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20160088099A (en) Method for determinating collision avoiding path of vehicle
US9358976B2 (en) Method for operating a driver assistance system of a vehicle
CN106485233B (en) Method and device for detecting travelable area and electronic equipment
US10522039B2 (en) Pedestrian recognition apparatus and method
CN107004363B (en) Image processing device, on-vehicle display system, display device, and image processing method
JP5938569B2 (en) Advanced driver support system considering azimuth information and operation method thereof
CN111016929B (en) Method and device for warning about the danger of a lane change of a vehicle
WO2016129403A1 (en) Object detection device
US9704047B2 (en) Moving object recognition apparatus
EP1988505B1 (en) Method and system for initializing templates of moving objects
JP6407626B2 (en) Object recognition device and vehicle control system
JP2018097582A (en) Driving support device and driving support method
KR101382873B1 (en) Forward Collision Warning System and Forward Collision Warning Method
JP6202635B2 (en) Method and system for lane relative position estimation for driver assistance system
EP2557550A1 (en) Vehicle periphery monitoring device, vehicle periphery monitoring method, and vehicle device
KR20110067359A (en) Method and apparatus for collision avoidance of vehicle
EP2963615A1 (en) Imaging device, and vehicle control device
JP2013225295A5 (en)
KR101326943B1 (en) Overtaking vehicle warning system and overtaking vehicle warning method
KR20160135482A (en) Apparatus and method for predicting moving of on-road obstable
KR102359083B1 (en) Device for detecting moving object and method thereof
KR20180065048A (en) Object Detection method of Moving Vehicle using Depth-Map of Camera Image
KR20180063524A (en) Method and Apparatus for Detecting Risk of Forward Vehicle Using Virtual Lane
US9365195B2 (en) Monitoring method of vehicle and automatic braking apparatus
KR20180047149A (en) Apparatus and method for risk alarming of collision

Legal Events

Date Code Title Description
WITN Withdrawal due to no request for examination