KR20170030814A

KR20170030814A - 차선 유지 보조 시스템 및 차선 유지 보조 방법

Info

Publication number: KR20170030814A
Application number: KR1020150128206A
Authority: KR
Inventors: 심상균
Original assignee: 주식회사 만도
Priority date: 2015-09-10
Filing date: 2015-09-10
Publication date: 2017-03-20
Also published as: DE102015220252B4; KR102355321B1; US9545922B1; CN106515730A; DE102015220252A1; CN106515730B

Abstract

본 발명은 차선 옵셋값과 차선 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성하고 차선 모델을 이용하여 차량의 차선 유지를 보조하는 시스템을 제공한다. 더욱 상세하게 본 발명은, 도로에 대한 영상을 획득하는 카메라, 영상을 분석하여 차선을 감지하고 감지된 차선으로부터 차선 옵셋값을 계산하고 저장하는 영상 분석부, 전방 차량의 위치를 감지하는 레이더, 차량과 전방 차량이 이루는 전방 차량 헤딩각도를 계산하는 전방 차량 분석부 및 차선 가림이 발생할 때, 전방 차량 헤딩각도를 차선 헤딩각도로 적용하여 차선 모델을 생성하는 제어부를 포함하는 차선 유지 보조 시스템을 제공한다.

Description

차선 유지 보조 시스템 및 차선 유지 보조 방법{LANE KEEPING ASSISTANCE SYSTEM AND METHOD FOR ASSISTING KEEPING LANE OF THE SAME}

본 발명은 차선 유지 보조 기술에 관한 것이다.

최근에 생산되는 자동차에는 안전운행을 위한 다양한 시스템이 적용되고 있다. 이러한 시스템 중의 하나가 차선 유지 보조 시스템(LKAS: Lane Keeping Assistance System)이다. 이러한 차선 유지 보조 시스템은 운전 부주의로 인해 자동차가 차선을 이탈하려고 할 때, 자동차의 차선 이탈을 방지하고 자동차가 차선을 유지할 수 있도록 하는 제어를 수행한다.

이와 같은 차선 유지 보조 시스템은 카메라를 통해 획득한 영상을 분석하여 차선을 인식한다. 그런데, 카메라를 통해 획득한 영상에서 차선이 나타나지 않는 경우, 차선 유지 보조 시스템은 차선 인식에 실패하거나 잘못된 차선을 인식하게 되는 미인식, 오인식의 문제를 발생시킨다.

구체적인 예로서, 차량이 서행하는 정체구간에서 전방 차량이 카메라의 시야를 가리면서 이와 같은 문제가 발생할 수 있다. 정체구간에서는 전방 차량과 주행 차량의 거리가 짧아지면서 전방 차량이 카메라의 시야각을 가리게 된다. 이러한 상황에서, 카메라를 통해 촬영된 영상에서는 차선이 나타나지 않고 전방 차량만 나타나게 된다. 이 경우, 차선 유지 보조 시스템은 차선 인식에 실패하거나 잘못된 차선을 인식할 수 있다.

차량의 안전과 관련된 시스템은 모든 조건에서 일정한 정도 이상의 신뢰성을 확보하고 있어야 한다. 이러한 측면에서 정체구간에서도 신뢰성 있는 차선 인식이 가능한 차선 유지 보조 시스템의 개발이 필요하다.

이러한 배경에서, 본 발명의 목적은, 일 측면으로, 정체구간에서 신뢰성 있게 차선을 인식하는 기술을 제공하는 것이다. 본 발명의 목적은, 다른 측면에서, 전방 차량에 의해 차선이 가려지는 상황에서 신뢰성 있게 차선을 인식하는 기술을 제공하는 것이다.

전술한 목적을 달성하기 위하여, 일 측면에서, 본 발명은, 차선 옵셋값과 차선 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성하고 상기 차선 모델을 이용하여 차량의 차선 유지를 보조하는 시스템에 있어서, 도로에 대한 영상을 획득하는 카메라; 상기 영상을 분석하여 차선을 감지하고 감지된 차선으로부터 상기 차선 옵셋값을 계산하고 저장하는 영상 분석부; 전방 차량의 위치를 감지하는 레이더; 상기 차량과 상기 전방 차량이 이루는 전방 차량 헤딩각도를 계산하는 전방 차량 분석부; 및 상기 차량의 속도가 기준 속도값 이하이고 상기 전방 차량과의 거리가 기준 거리값 이하일 때, 상기 전방 차량 헤딩각도를 상기 차선 헤딩각도로 적용하여 상기 차선 모델을 생성하는 제어부를 포함하는 차선 유지 보조 시스템을 제공한다.

다른 측면에서, 본 발명은, 차선 옵셋값과 차선 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성하고 상기 차선 모델을 이용하여 차량의 차선 유지를 보조하는 방법에 있어서, 카메라를 통해 도로에 대한 영상을 획득하는 단계; 상기 영상을 분석하여 차선을 감지하고 감지된 차선으로부터 상기 차선 옵셋값을 계산하고 저장하는 단계; 레이더를 통해 전방 차량의 위치를 감지하는 단계; 상기 차량과 상기 전방 차량이 이루는 전방 차량 헤딩각도를 계산하는 단계; 상기 차량의 속도가 기준 속도값 이하이고 상기 전방 차량과의 거리가 제1기준 거리값 이하일 때, 정체 구간으로 판단하는 단계; 상기 정체 구간 판단 단계에서, 정체 구간으로 판단되고 상기 전방 차량과의 거리가 제2기준 거리값 이하일 때, 상기 전방 차량 헤딩각도를 상기 차선 헤딩각도로 적용하여 상기 차선 모델을 생성하는 단계를 포함하는 차선 유지 보조 방법을 제공한다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 정체구간에서도 신뢰성 있게 차선을 인식할 수 있고, 또한, 전방 차량에 의해 차선이 가려지는 상황에서도 신뢰성 있게 차선을 인식할 수 있다.

도 1은 일 실시예에 적용되는 차선 모델을 나타내는 도면이다.
도 2는 차선을 오인식한 사례를 나타내는 도면이다.
도 3은 차선을 미인식한 사례를 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 차선 유지 보조 시스템(400)의 구성도이다.
도 5는 도 4의 전자제어유닛의 구성도이다.
도 6은 전방 차량 헤딩각도와 제3차선을 나타낸 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 차선 유지 보조 방법의 흐름도이다.

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

도 1은 일 실시예에 적용되는 차선 모델을 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 차선(LL, RL)은 주행 차량(100)의 일측에 위치하는 제1차선(LL)과 타측에 위치하는 제2차선(RL)으로 구성될 수 있다. 그리고, 차선(LL, RL)의 중앙에는 가상의 제3차선(CL)이 위치할 수 있다.

[수학식 1]

일 실시예에 적용되는 차선 모델은 수학식 1과 같은 XY 관계식으로 표시될 수 있다. 여기서, X는 주행 차량(100)의 주행방향이고, Y는 주행 차량(100)의 주행방향과 수직되는 방향이다. 그리고, 제1계수(C01)에는 차선 옵셋값이 적용될 수 있고, 제2계수(C11)에는 차선 헤딩각도가 적용될 수 있다.

여기서, 차선 옵셋값은 주행 차량(100)으로부터 Y방향으로의 거리를 나타낸다. 제1차선(LL)의 차선옵셋값(LOFF)과 제2차선(RL)의 차선옵셋값(ROFF)은 서로 다른 부호(+/-)를 가질 수 있다.

차선 헤딩각도는 주행 차량(100)의 주행방향과 차선(LL, RL)이 이루는 각도에 대응되는 값으로 차선의 각도값(THL)일 수도 있고, 차선의 기울기값(RT)일 수도 있다.

[수학식 2]

RT = tan(THL)

차선의 각도값(THL)과 기울기값(RT)은 수학식 2와 같은 관계를 가지며, 상호 일대일로 변환될 수 있다. 아래에서는 설명의 편의를 위해 차선 헤딩각도는 차선의 기울기값(RT)인 것으로 가정하여 설명한다.

수학식 1로 표시된 차선 모델은 일 예시이다. 본 발명에 적용될 수 있는 차선 모델은 수학식 1의 형태로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 차선 모델은 곡률 정보를 더 포함할 수 있다.

[수학식 3]

여기서, 제3계수(C21)에는 차선의 곡률이 적용될 수 있고, 제4계수(C31)에는 차선 곡률의 미분값이 적용될 수 있다.

아래에서는 설명의 편의를 위해 차선 모델이 수학식 1을 따르는 것으로 설명한다.

한편, 이러한 차선 모델을 적용하여 차선을 인식하기 위해서는 차선 모델의 계수가 되는 제1계수(C01) 및 제2계수(C11)가 신뢰성 있게 계산되어야 한다.

도 2는 차선을 오인식한 사례를 나타내는 도면이다.

도 2를 참조하면, 카메라를 통해 획득한 영상에서 차선이 전방 차량(200)에 의해 일부 가려지면서 화면으로 인식되는 방향과 다른 방향으로 차선(LL, RL)이 인식되고 있다. 이와 같이 차선(LL, RL)이 오인식되는 경우, 차량이 의도되지 않는 방향으로 주행할 가능성이 있고, 사고의 위험성이 높아지게 된다.

도 3은 차선을 미인식한 사례를 나타내는 도면이다.

도 3을 참조하면, 카메라를 통해 획득한 영상에서 차선이 전방 차량(200)에 의해 가려지면서 차선 모델을 통한 차선(LL, RL)이 인식되지 않고 있다. 차선 모델을 생성하기 위해서는 제1계수(C01)에 적용될 수 있는 차선 옵셋값과 제2계수(C11)에 적용될 수 있는 차선 헤딩각도가 계산되어야 한다. 그런데, 도 3의 사례에서는 차선이 전방 차량(200)에 의해 가려짐으로써 이러한 차선 옵셋값과 차선 헤딩각도가 계산되지 못하였고, 이에 따라, 차선 모델이 생성되지 않은 것이다.

도 2 및 도 3의 사례에서 살펴본 것과 같이 카메라로부터 획득된 영상을 분석하는 방법으로 차선 옵셋값과 차선 헤딩각도를 계산하고 이러한 차선 옵셋값과 차선 헤딩각도를 제1계수(C01) 및 제2계수(C11)에 적용하는 방법으로는 전방 차량(200)에 의한 차선 가림 문제를 해결할 수 없다.

일 실시예에 따른 차선 유지 보조 시스템은 이러한 문제를 해결하기 위해, 다음과 같은 두 가지 방법을 사용한다.

첫째로, 차선 옵셋값이 계산되지 않는 경우, 일 실시예에 따른 차선 유지 보조 시스템은 이전 시점에서 계산되고 저장된 차선 옵셋값을 사용한다. 차선 옵셋값은 쉽게 변하지 않는 값이기 때문에, 이전 시점에서 계산되고 저장된 차선 옵셋값을 사용하더라도 신뢰성에 문제가 되지 않는다.

둘째로, 차선 헤딩각도가 계산되지 않는 경우, 일 실시예에 따른 차선 유지 보조 시스템은 전방 차량(200)과 주행 차량(100)이 이루는 각도인 전방 차량 헤딩각도를 제2계수(C11)에 적용할 수 있다. 전방 차량(200)과 주행 차량(100)은 모두 차선을 유지하면서 주행할 가능성이 높기 때문에 전방 차량(200)과 주행 차량(100)이 이루는 각도인 전방 차량 헤딩각도는 차선 헤딩각도와 유사할 가능성이 높다.

이러한 두 가지 방법을 적용하는 차선 유지 보조 시스템의 실시예에 대해 도 4 내지 도 6을 참조하여 설명한다.

도 4는 일 실시예에 따른 차선 유지 보조 시스템(400)의 구성도이다.

도 4를 참조하면, 차선 유지 보조 시스템(400)은 카메라(410), 레이더(420), 전자제어유닛(430) 및 조향제어장치(440)를 포함할 수 있다. 여기서, 조향제어장치(440)는 별도의 시스템으로 구분하고, 카메라(410), 레이더(420) 및 전자제어유닛(430)만 차선 유지 보조 시스템(400)에 포함되는 것으로 이해할 수도 있다. 하지만, 이러한 경우에도, 전자제어유닛(430)은 제어신호를 조향제어장치(440)로 전송하는 방식으로 상호 연계되어 있을 수 있다.

카메라(410)는 주행 차량(100)의 전방을 촬영하여 도로에 대한 영상을 획득할 수 있다. 실시예에 따라서는 카메라(410)가 주행 차량(100)의 후방이나 측방을 촬영하여 영상을 획득할 수도 있다. 이러한 카메라(410)는 CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor) 소자를 이용하여 영상을 획득할 수 있다.

레이더(420)는 전방 차량(200)의 위치를 감지할 수 있다. 레이더(420)는 전방 차량(200)의 위치로서 전방 차량(200)의 방향을 감지할 수 있고, 또한, 전방 차량(200)과의 거리를 감지할 수 있다.

주행 차량(100)에는 차속을 측정하는 센서 및 조향각도를 측정하는 센서가 더 포함될 수 있다. 이러한 센서를 통해 차선 유지 보조 시스템(400)은 주행 차량(100)의 속도를 획득하거나 주행 차량(100)의 조향각도를 획득할 수 있다.

전자제어유닛(430)은 카메라(410)를 통해 획득한 영상을 분석하여 차선을 감지하고 감지된 차선으로부터 차선 옵셋값을 계산하고 저장할 수 있다. 또한, 전자제어유닛(430)은 레이더(420)를 통해 획득한 전방 차량(200) 위치 정보를 이용하여 주행 차량(100)과 전방 차량(200)이 이루는 전방 차량 헤딩각도를 계산할 수 있다.

전자제어유닛(430)은 이러한 차선 옵셋값 및 전방 차량 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성하고 이러한 차선 모델에 따라 조향제어장치(440)를 제어하여 주행 차량(100)의 차선 유지를 보조할 수 있다.

도 5는 도 4의 전자제어유닛의 구성도이다.

도 5를 참조하면, 전자제어유닛(430)은 영상 분석부(510), 전방 차량 분석부(520) 및 제어부(530)를 포함할 수 있다.

영상 분석부(510)는 카메라(410)를 통해 획득한 영상을 분석하여 차선을 감지하고 감지된 차선으로부터 차선 옵셋값 및 차선 헤딩각도를 계산하고 저장할 수 있다.

제어부(530)는 영상 분석부(510)가 계산한 차선 옵셋값 및 차선 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 차선 모델이 수학식 1을 따를 때, 제어부(530)는 제1계수(C01)로서 영상 분석부(510)가 계산한 차선 옵셋값을 적용할 수 있고, 제2계수(C11)로서 영상 분석부(510)가 계산한 차선 헤딩각도를 적용할 수 있다.

제어부(530)는 카메라(410)를 통해 획득한 영상에서 차선이 인식되는 경우, 영상 분석부(510)를 통해 계산한 차선 옵셋값 및 차선 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다.

특히, 제어부(530)는 주행 차량(100)의 속도에 따라 고속모드와 저속모드로 구분하고, 고속모드에서는 영상 분석부(510)를 통해 계산한 차선 옵셋값과 차선 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다. 여기서, 고속모드는 주행 차량(100)의 속도가 미리 정해진 기준 속도값을 초과하는 경우로서, 예를 들어, 주행 차량(100)의 속도가 55Km/h를 초과하는 경우일 수 있다.

또한, 제어부(530)는 전방 차량(200)과의 거리가 기준 거리값 초과이면 영상 분석부(510)를 통해 차선 헤딩각도를 계산하고 이렇게 계산된 차선 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다. 여기서 기준 거리값은 20m일 수 있다.

전방 차량 분석부(520)는 레이더(420)를 통해 획득한 전방 차량(200)의 위치를 이용하여 주행 차량(100)과 전방 차량(200)이 이루는 전방 차량 헤딩각도를 계산할 수 있다.

제어부(530)는 이전 시점에 저장된 차선 옵셋값 혹은 영상 분석부(510)가 계산한 차선 옵셋값과 전방 차량 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 차선 모델이 수학식 1을 따를 때, 제어부(530)는 제1계수(C01)로서 이전 시점에 저장된 차선 옵셋값을 적용할 수 있고, 제2계수(C11)로서 전방 차량 분석부(520)가 계산한 전방 차량 헤딩각도를 적용할 수 있다.

제어부(530)는 카메라(410)를 통해 획득한 영상에서 차선이 인식되지 않는 경우, 전방 차량 분석부(520)를 통해 계산한 전방 차량 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다.

특히, 제어부(530)는 저속모드에서 전방 차량 분석부(520)를 통해 계산한 전방 차량 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다.

제어부(530)는 주행 차량(100)의 속도가 기준 속도값 이하이고 전방 차량(200)과의 거리가 기준 거리값 이하일 때, 전방 차량 헤딩각도를 차선 헤딩각도로 적용하여 차선 모델을 생성할 수 있다. 수학식 1에서 제2계수(C11)는 차선 헤딩각도에 대응되는데, 계산된 차선 헤딩각도의 신뢰도가 낮은 경우, 제어부(530)는 전방 차량 헤딩각도를 차선 헤딩각도로 적용하여 차선 모델을 생성할 수 있다. 여기서, 전방 차량 헤딩각도를 차선 헤딩각도로 적용한다는 것은 전방 차량 헤딩각도로 차선 헤딩각도를 대체한다는 것으로 이해할 수 있다. 혹은 전방 차량 헤딩각도를 제2계수(C11)에 적용하는 것으로 이해할 수 있다.

제어부(530)는 주행 차량(100)의 속도가 기준 속도값 이하이고 전방 차량(200)과의 거리가 기준 거리값 이하인 경우, 해당 구간을 정체구간으로 판단할 수 있다. 정체구간에서는 영상 분석부(510)를 통해 계산한 차선 옵셋값과 차선 헤딩각도의 신뢰도가 낮을 수 있다. 이 경우, 제어부(530)는 이전 시점에 저장한 차선 옵셋값을 이용하거나 전방 차량 분석부(520)를 통해 계산한 전방 차량 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다.

제어부(530)는 주행 차량(100)의 속도가 기준 속도값 이하이고 전방 차량(200)과의 거리가 기준 거리값 이하이며 영상 분석부(510)에 의해 차선이 감지되지 않을 때, 이전 시점에 저장된 차선 옵셋값을 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다. 이때, 제어부(530)는 이전 시점에 저장된 차선 옵셋값을 평균하여 제1계수(C01)를 계산할 수 있다. 예를 들어, 제어부(530)는 일정 시간 이내에 저장된 차선 옵셋값을 평균한 평균 차선 옵셋값을 제1계수(C01)에 적용하여 차선 모델을 생성할 수 있다.

카메라(410)를 통해 획득한 영상에서 두 개의 차선 중 하나의 차선만 미인식될 수 있다. 예를 들어, 도 1의 차선 모델에서 제1차선(LL)은 인식되고 제2차선(RL)만 미인식되거나 오인식될 수 있다. 이때, 제어부(530)는 두 개의 차선 중 제1차선(LL)에 대해 계산된 차선 옵셋값을 이용하여 제2차선(RL)에 대한 차선 옵셋값을 계산할 수 있다.

영상 분석부(510)는 차선 옵셋값과 차선 헤딩각도를 계산하고 저장할 때, 차선폭도 함께 계산하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 도 1의 차선 모델에서 제1차선(LL)에 대한 차선옵셋값(LOFF)과 제2차선(RL)에 대한 차선옵셋값(ROFF)이 함께 계산되는데, 이러한 차선옵셋값들(LOFF, ROFF)의 차이로서 차선폭이 계산될 수 있다.

제어부(530)는 두 개의 차선 중 하나의 차선이 미인식 혹은 오인식되는 경우, 정상적으로 계산된 한 차선의 차선 옵셋값에 미리 계산된 차선폭을 더하거나 빼는 방식으로 다른 한 차선의 차선 옵셋값을 계산할 수 있다.

한편, 차선폭은 미리 정해진 값일 수도 있다. 그리고, 차선폭 값이 없는 경우, 제어부(530)는 미리 정해진 차폭 값을 이용하여 다른 한 차선의 차선 옵셋값을 계산할 수도 있다.

제어부(530)는 주행 차량(100)의 위치를 차선의 중앙으로 설정하고, 영상 분석부(510)에 의해 미리 계산되고 저장된 차선폭을 1/2씩 좌우로 배정하여 차선 옵셋값을 계산할 수도 있다.

제어부(530)는 카메라(410)를 통해 획득한 영상을 통해 정상적으로 차선을 인식하지 못하는 경우, 혹은 카메라(410)를 통해 획득한 영상의 신뢰도가 낮은 경우 전방 차량 분석부(520)를 통해 계산한 전방 차량 헤딩각도를 차선 헤딩각도로 적용하여 차선 모델을 생성할 수 있다.

도 6은 전방 차량 헤딩각도와 제3차선을 나타낸 도면이다.

도 6을 참조하면, 주행 차량(100)과 전방 차량(200)은 도 1에 도시된 차선 모델의 제3차선(CL) 다시 말해, 차선의 중간 위치로 주행할 가능성이 높다.

전방 차량 분석부(520)는 레이더(420)를 통해 전방 차량(200)의 위치를 감지하고 주행 차량(100)과 전방 차량(200)이루는 전방 차량 주행각도(THV)를 계산할 수 있다. 도 6에서는 각도값의 형태로 전방 차량 헤딩각도(THV)가 표시되어 있으나 전방 차량 헤딩각도는 각도값이 아닌 기울기값일 수 있다.

전방 차량 분석부(520)는 조향센서로부터 주행 차량(100)의 방향을 획득할 수 있다. 그리고, 레이더(420)를 통해 전방 차량(200)의 방향을 획득할 수 있다. 이렇게 획득한 주행 차량(100)의 방향과 전방 차량(200)의 방향을 이용하여 전방 차량 헤딩각도(THV)를 계산할 수 있다.

주행 차량(100)과 전방 차량(200)이 모두 제3차선(CL)에 위치할 때, 전방 차량 헤딩각도(THV)는 도 1에 도시된 차선 헤딩각도(THL)과 실질적으로 동일할 수 있다.

제어부(530)는 이러한 관계에 따라, 차선 헤딩각도를 계산하지 못하거나 차선 헤딩각도의 신뢰도가 낮은 구간에서 전방 차량 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다.

한편, 레이더(420)를 통해 전방에 다수의 차량이 감지될 수 있다. 이때, 제어부(530)는 주행 차량(100)의 진행 경로를 예측하고 이러한 진행 경로로부터 일정 범위 이내에 위치하는 차량을 전방 차량(200)으로 설정할 수 있다.

도 7은 일 실시예에 따른 차선 유지 보조 방법의 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 차선 유지 보조 시스템(400)은 카메라(410), 레이더(420) 및 각종 센서(예를 들어, 차속센서, 조향센서 등)를 통해 도로에 대한 영상을 획득하고, 전방 차량(200)의 위치를 감지하며, 주행 차량(100)의 차속 및 조향방향을 측정할 수 있다(S702).

차선 유지 보조 시스템(400)은 주행 차량(100)의 차속 및 전방 차량(200)과의 거리를 기준으로 정체구간을 판단할 수 있다(S704).

S704 단계에서, 주행 차량(100)의 속도가 기준 속도값을 이하이고 전방 차량(200)과의 거리가 제1기준 거리값 이하일 때, 차선 유지 보조 시스템(400)은 정체 구간으로 판단할 수 있다(S704에서 YES).

S704 단계에서, 주행 차량(100)의 속도가 기준 속도값을 초과하거나 전방 차량(200)과의 거리가 제1기준 거리값을 초과할 때, 차선 유지 보조 시스템(400)은 정체 구간이 아닌 것으로 판단할 수 있다(S704에서 NO).

정체 구간이 아닌 것으로 판단되는 경우(S704에서 NO), 차선 유지 보조 시스템(400)은 카메라(410)를 통해 획득한 영상을 분석하여 차선 옵셋값 및 차선 헤딩각도를 계산하고 이러한 차선 옵셋값 및 차선 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다(S706). 이때, 계산된 차선 옵셋값 및 차선 헤딩각도는 메모리에 저장되고 다른 시점에서 활용될 수 있다.

S704 단계에서 정체 구간으로 판단되는 경우(S704에서 YES), 차선 유지 보조 시스템(400)은 영상을 통해 유효차선이 인식되는지 판단한다(S708). S708 단계에서 전방 차량(200)과의 거리가 제1기준 거리값이하이나 제2기준 거리값을 초과할 때, 차선 유지 보조 시스템(400)은 영상에서 유효차선이 인식되는 것으로 판단할 수 있다(S708에서 YES).

유효차선이 인식되는 것으로 판단되는 경우(S708에서 YES), 차선 유지 보조 시스템(400)은 카메라(410)를 통해 획득한 영상을 분석하여 차선 옵셋값 및 차선 헤딩각도를 계산하고 이러한 차선 옵셋값 및 차선 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다(S706).

S708 단계에서 유효차선이 인식되지 않는 것으로 판단되는 경우(S708에서 NO), 차선 유지 보조 시스템(400)은 이전 시점에 저장된 차선 옵셋값, 및 주행 차량(100)과 전방 차량(200)이 이루는 전방 차량 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다(S710). 다시 말해, 정체 구간으로 판단되고 전방 차량(200)과의 거리가 제2기준 거리값 이하일 때, 전방 차량 헤딩각도를 차선 헤딩각도로 적용하여 차선 모델을 생성할 수 있다.

차선 모델이 생성되면, 차선 유지 보조 시스템(400)은 이러한 차선 모델을 이용하여 차선 유지 보조 제어를 수행할 수 있다(S712).

한편, 정체 구간으로 판단되고 일정 시간 이내에서는 직전 시점의 차선 정보가 정확할 가능성이 높음으로 이 경우에 차선 유지 보조 시스템(400)은 이전 시점에 저장된 차선 옵셋값 및 차선 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다.

그리고, 차선 유지 보조 시스템(400)은 차선 인식의 신뢰도가 낮은 경우(예를 들어, 신뢰도 값이 2이하인 경우), 영상 분석을 통해 획득한 차선 헤딩각도를 이용하지 않고 전방 차량 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다.

그리고, 차선 유지 보조 시스템(400)은 정체 구간 중 차선을 변경하는 경우, 이전 시점에 저장된 차선 옵셋값을 이용하지 않고 주행 차량(100)이 차선의 중앙에 위치하는 것으로 가정하고 차선폭의 1/2씩 좌우로 배정하여 차선 옵셋값을 계산할 수 있고 이러한 차선 옵셋값을 이용하여 차선 모델을 생성할 수 있다.

이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

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 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims

차선 옵셋값과 차선 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성하고 상기 차선 모델을 이용하여 차량의 차선 유지를 보조하는 시스템에 있어서,
도로에 대한 영상을 획득하는 카메라;
상기 영상을 분석하여 차선을 감지하고 감지된 차선으로부터 상기 차선 옵셋값을 계산하고 저장하는 영상 분석부;
전방 차량의 위치를 감지하는 레이더;
상기 차량과 상기 전방 차량이 이루는 전방 차량 헤딩각도를 계산하는 전방 차량 분석부; 및
상기 차량의 속도가 기준 속도값 이하이고 상기 전방 차량과의 거리가 기준 거리값 이하일 때, 상기 전방 차량 헤딩각도를 상기 차선 헤딩각도로 적용하여 상기 차선 모델을 생성하는 제어부
를 포함하는 차선 유지 보조 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 차량의 속도가 기준 속도값 이하이고 상기 전방 차량과의 거리가 기준 거리값 이하이며 상기 영상 분석부에 의해 차선이 감지되지 않을 때, 이전 시점에 저장된 차선 옵셋값을 이용하여 상기 차선 모델을 생성하는 차선 유지 보조 시스템.
제2항에 있어서,
상기 제어부는,
이전 시점에 저장된 차선 옵셋값을 평균하여 상기 차선 모델을 생성하는 차선 유지 보조 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
두 개의 차선 중 제1차선에 대해 계산된 차선 옵셋값을 이용하여 제2차선에 대한 차선 옵셋값을 계산하는 차선 유지 보조 시스템.
제4항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 제1차선에 대해 계산된 차선 옵셋값에 미리 계산된 혹은 미리 정해진 차폭 혹은 차선폭을 더해 상기 제2차선에 대한 차선 옵셋값을 계산하는 차선 유지 보조 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 차량의 속도가 기준 속도값 초과이거나 상기 전방 차량과의 거리가 기준 거리값 초과이면 상기 영상 분석부를 통해 상기 차선 헤딩각도를 계산하는 차선 유지 보조 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제어부는 상기 차량의 진행 경로를 예측하고,
상기 전방 차량은 상기 진행 경로로부터 일정 범위 이내에 위치하는 차선 유지 보조 시스템.
제1항에 있어서,
상기 영상 분석부는 차선을 감지하고 감지된 차선으로부터 차선폭을 계산하고 저장하며,
상기 제어부는,
상기 차량의 위치를 차선의 중앙으로 설정하고 상기 영상 분석부에 의해 저장된 차선폭을 1/2씩 좌우로 배정하여 상기 차선 옵셋값을 계산하는 차선 유지 보조 시스템.
차선 옵셋값과 차선 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성하고 상기 차선 모델을 이용하여 차량의 차선 유지를 보조하는 방법에 있어서,
카메라를 통해 도로에 대한 영상을 획득하는 단계;
상기 영상을 분석하여 차선을 감지하고 감지된 차선으로부터 상기 차선 옵셋값을 계산하고 저장하는 단계;
레이더를 통해 전방 차량의 위치를 감지하는 단계;
상기 차량과 상기 전방 차량이 이루는 전방 차량 헤딩각도를 계산하는 단계;
상기 차량의 속도가 기준 속도값 이하이고 상기 전방 차량과의 거리가 제1기준 거리값 이하일 때, 정체 구간으로 판단하는 단계;
상기 정체 구간 판단 단계에서, 정체 구간으로 판단되고 상기 전방 차량과의 거리가 제2기준 거리값 이하일 때, 상기 전방 차량 헤딩각도를 상기 차선 헤딩각도로 적용하여 상기 차선 모델을 생성하는 단계
를 포함하는 차선 유지 보조 방법.
제9항에 있어서,
상기 정체 구간 판단 단계에서, 정체 구간으로 판단되고 상기 전방 차량과의 거리가 제2기준 거리값을 초과할 때, 상기 영상을 분석하여 계산한 차선 옵셋값 및 차선 헤딩각도를 이용하여 차선 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 차선 유지 보조 방법.