KR20180039700A - 취약한 도로 사용자와 충돌을 회피하기 위한 방법, 제어 유닛 및 시스템 - Google Patents

취약한 도로 사용자와 충돌을 회피하기 위한 방법, 제어 유닛 및 시스템 Download PDF

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KR20180039700A
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마리 베믈러
요셉 아-킹
크리스티안 라르손
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스카니아 씨브이 악티에볼라그
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Abstract

본 발명은 차량(100)과 취약한 도로 사용자(VRU)(200) 간의 잠재적인 충돌을 회피하기 위한 방법(600) 및 제어 유닛(310)에 관한 것이다. 상기 방법(600)은, 차량(100)의 미래의 경로(t1, t2, t3)를 예측하는 단계(601);VRU(200) 및 VRU(200)의 위치를 검출하는 단계(602); 검출된(602) VRU(200)의 속도를 결정하는 단계(603); 검출(602)시 VRU 위치 및 결정된(603) VRU 속도에 기초하여 검출된(602) VRU(200)의 미래의 위치(210)를 예측하는 단계(604); 및 VRU(200)의 예측된(604) 미래의 위치(210)가 차량(100)의 예측된(601) 미래의 경로(t1, t2, t3)와 중첩하고 있을 때 충돌을 회피하기 위한 동작을 수행하는 단계(607)를 포함한다.

Description

취약한 도로 사용자와 충돌을 회피하기 위한 방법, 제어 유닛 및 시스템
본 발명은 차량의 방법, 제어 유닛 및 시스템에 관한 것이다. 특히, 차량과 취약한 도로 사용자(VRU) 간의 잠재적인 충돌을 회피하기 위한 방법, 제어 유닛 및 시스템에 관한 것이다.
운전자가 아닌 도로 사용자, 예를 들어, 보행자 및 자전거를 타는 사람뿐만 아니라 오토바이 운전자와 장애인 및/또는 감소된 이동성 및 방향 감각을 갖는 사람은 때때로 취약한 도로 사용자(VRU)라고 한다. 이러한 이질적인 그룹은 부상과 교통 사고로 인한 통계에서 불균형으로 나타난다.
특히, 차량이 저속으로 선회할 때 차량 운전자의 사각 지대(blind spot)에 취약한 도로 사용자(VRU)가 있는 위험한 시나리오가 있다.
또한, 차량 운전자가 보행자를 통과하게 할 것이라고 가정할 때 운전자가 보행자를 보지 못하는 문제를 인식하지 않고 보행자는 때때로 도로를 횡단하려고 시도한다(운전자가 보행자를 보지 못할 경우 가정이 치명적일 수 있음).
차량이 우측으로 선회하는 중에 자전거가 뒤에서 차량에 접근하는 도시의 도로에서 운전할 때 다른 유사한 문제가 나타날 수 있다. 차량 운전자가 자전거 운전자를 볼 수 없으면 자전거 운전자는 차량의 선회 표시기를 볼 수 없고, 이는 심각한 사고를 초래할 수 있다.
전술한 시나리오는 특히, 시야를 크게 차단하는 차량, 예를 들어, 버스, 트럭 또는 이와 유사한 차량에서 겪을 수 있으며, 개인용 자동차는 어린이, 휠체어 사용자 또는 애완 동물과 같은 작은 보행자의 시야를 차단할 수 있다.
차량의 사각 지대에 있는 취약한 도로 사용자(VRU)에 대한 고급 경고 시스템은 아직 실용화되지 않았다. 선회할 때 또는 방향 표시기를 사용할 때 차량 옆에 있는 "무언가"의 존재를 식별하는 초음파 센서를 기반으로 하는 간단한 시스템이 현재 시장에 나와 있다. 미국 특허출원공개공보 US 20110246156호는 차량과 생체 (VRU)의 충돌 확률을 결정하는 방법에 관한 것이다. 생체가 검출되고 현재 위치와 적어도 하나의 궤도가 결정된다. 또한, 충돌 확률이 결정된다.
기존의 VRU 경고 시스템에 따른 환경 센서는 도시 환경에서 많은 물체, 램프 포스트, 교통 표지판, 주차된 자전거 등과 같은 무해한 물체와 VRU들을 모두를 검출한다. 그러나, 이들은 무해한 움직이지 않는 물체와 일시적으로 움직이지 않는 VRU를 구별할 수 없다. 신뢰할 수 있고 견고한 VRU 경고 시스템을 만들기 위해, 관련없는 상황에 대해 거짓 경고를 발생시키지 않고 VRU와 관련된 위험한 상황에 대해서만 경고하는 것이 중요하다.
또한, 차량에 신뢰성있는 VRU 경고 기능을 구축하기 위해, 운전자/차량이 급히 선회하려고 할 때 이를 수행하기 전에 예측하는 것이 중요하다. 지나치게 제한적인 경로 예측은 일부 위험한 상황에서 경고를 무시하거나 지연하는 반면, 예컨대, 도로로부터 분리된 보도에서 누군가가 차량 근처를 걷고 있는 것처럼 지나치게 관대한 경로 예측은 대부분 "거짓" 경고를 가장 많이 발생시킨다.
따라서, 개선된 VRU 경고 시스템을 개발하는 것이 바람직하다.
따라서, 본 발명의 목적은 상기 문제점들 중 적어도 일부를 해결하고 교통 보안을 개선하는 것이다.
본 발명의 제1 양태에 따르면, 이러한 목적은 차량과 취약한 도로 사용자(VRU) 간의 잠재적인 충돌을 회피하기 위한 방법에 의해 달성된다. 상기 방법은, 차량의 미래의 경로를 예측하는 단계; VRU 및 VRU의 위치를 검출하는 단계; 검출 된 VRU의 속도를 결정하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 방법은 검출시 VRU 위치 및 결정된 VRU 속도에 기초하여 검출된 VRU의 미래의 위치를 예측하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 또한 차량의 지리적 위치를 결정하는 단계; 결정된 지리적 위치에서의 충돌 확률에 관한 통계 정보를 추출하는 단계; 충돌의 확률은 다수의 교통 사고가 임계 한계를 초과하는 지리적 위치에서 증가됨; 및 VRU의 예측된 미래의 위치가 차량의 예측된 미래의 경로와 중첩하고 있을 때, 또는 충돌의 확률에 기초하여 충돌을 회피하기 위한 동작을 수행하는 단계를 포함한다.
본 발명의 제2 양태에 따르면, 이러한 목적은 차량의 제어 유닛에 의해 달성된다. 제어 유닛은 전술한 바에 따라 차량과 VRU 간의 잠재적인 충돌을 회피하도록 구성된다.
본 발명의 제3 양태에 따르면,이 목적은 제2 양태에 따른 제어 유닛에서 컴퓨터 프로그램이 실행될 때 제1 양태에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램에 의해 달성된다.
제4 양태에 따르면, 이러한 목적은 차량과 VRU 간의 잠재적인 충돌을 회피하기 위한 시스템에 의해 달성된다. 상기 시스템은 제2 양태에 따른 제어 유닛을 포함한다. 또한, 상기 시스템은 VRU 및 VRU의 위치를 검출하도록 구성된 차량 상의 센서를 포함한다. 또한, 상기 시스템은 충돌을 회피하기 위한 경고를 방출하도록 구성된 차량상의 경고 방출 장치를 포함한다.
전술된 양태에 의해, 차량의 정확한 경로 예측과 신뢰할 수 있는 VRU 검출 및 VRU 미래의 경로 예측을 기반으로 신뢰할 수 있는 VRU 경고 및 충돌 회피 시스템이 달성된다. 그에 따라, VRU와의 충돌이 실제로 발생할 가능성이 있는 경우, 즉, 차량의 예측된 경로 및 VRU에 대한 예측된 경로가 중첩되는 경우에만 경고/개입하는 경고 시스템이 달성된다. 이러한 시스템은 불필요한 경고가 제거되거나 적어도 감소되어서 선회 사고의 사망률을 감소시킬 것으로 예상되므로 높은 수용성과 신뢰를 얻게 된다. 따라서, 증가된 교통 보안이 달성된다.
또한, 운전자는 잦은 교통 사고에 특히 노출되어 있는 지리적 위치에서 주행할 때 경고를 받을 수 있다. 이로써, 운전자는 증가된 위험을 인식하게 되고, 차량 속도를 그것에 적응시킬 수 있다. 따라서, 예컨대, 차단된 시야, 더러운 센서, 오작동 센서, 불리한 기상 조건 등으로 인해 차량의 센서가 접근하는 VRU를 검출할 수 없는 경우에도 사고가 회피될 수 있다. 또한, 충돌을 피하기 위한 조치는 충돌 확률, 즉, 충돌의 확률이 증가됨에 따라 증가된 레벨의 충격이 제시되는 충돌의 확률에 기초하여 수행된다. 따라서 운전자가 많은 거짓 경고에 질려서 무시하는 것을 회피할 수 있다.
다른 이점들 및 추가적인 신규한 특징들은 후속하는 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량을 도시한다.
도 2는 본 발명의 교통 시나리오의 예 및 실시예를 도시한다.
도 3은 실시예에 따른 차량 내부의 예를 도시한다.
도 4a는 본 발명의 교통 시나리오의 예 및 실시예를 도시한다.
도 4b는 본 발명의 교통 시나리오의 예 및 실시예를 도시한다.
도 5는 실시예에 따른 차량 내부의 예를 도시한다.
도 6은 본 방법의 실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 7은 실시예에 따른 시스템을 나타내는 도면이다.
본 발명의 실시예는 첨부된 도면을 참조하여 더욱 상세하게 설명될 것이다.
본원 명세서에 설명된 본 발명의 실시예들은 방법, 제어 유닛 및 시스템으로서 정의되며, 이들은 이하에 기술된 실시예들에서 실시될 수 있다. 그러나, 이들 실시예는 많은 다른 형태로 예시되고 실현될 수 있으며, 여기에 설명된 예들에 제한되지 않는다; 오히려, 실시예들의 이러한 예시적인 예는 본 발명이 빈틈없고 완전할 수 있도록 제공된다.
다른 목적 및 특징은 첨부된 도면과 관련하여 고려되는 이하의 상세한 설명으로부터 명백해질 수 있다. 그러나, 도면은 설명의 목적으로만 의도되고 첨부된 청구 범위에 대한 참조가 이루어지는 본원 명세서에 개시된 실시예들의 한계를 정의한 것이 아닌 것으로 이해되어야 한다. 또한, 도면은 반드시 비율에 맞게 그려지는 것은 아니며, 다르게 표시되지 않는 한, 이들은 단지 본원 명세서에서 설명된 구조 및 절차를 개념적으로 예시하기 위한 것이다.
도 1은 차량(100)을 갖는 시나리오를 도시한다. 차량(100)은 주행 방향(105)으로 도로를 주행하고 있다.
차량(100)은 예를 들어, 트럭, 버스 또는 자동차, 또는 이와 유사한 차량 또는 기타 운송 수단을 포함할 수 있다.
또한, 본원 명세서에서 설명된 차량(100)은 일부 실시예들에서 운전자 제어형 또는 무인 운전형, 자율 제어형 차량(100)일 수 있다. 그러나 명확성을 높이기 위해 이후에 운전자가 있는 것으로 설명된다.
차량(100)은 카메라(110) 및 센서(120)를 포함한다. 단지 예시적으로 도시된 실시예에서, 카메라(110)는 예컨대, 차량(100)의 전방, 차량(100)의 앞유리 뒤에 위치될 수 있다. 앞유리 뒤에 카메라(110)를 배치하는 것의 이점은 카메라(110)가 먼지, 눈, 비로부터 보호되고, 손상, 기물 파손 및/또는 도난으로부터 어느 정도 보호된다는 것이다.
카메라(110)는 주행 방향(105)에서 차량(100)의 전방을 향하여 지향될 수 있다. 이로써, 카메라(110)는 주행 방향(105)에서 차량(100)의 전방에 있는 VRU를 검출할 수 있다. 다른 실시예들에서, 카메라(110)는 예를 들어, 카메라, 스테레오 카메라, 적외선 카메라, 비디오 카메라, 이미지 센서, 열 카메라 및/또는 TOF(time-of-flight) 카메라를 포함할 수 있다.
(전방을 바라보는)앞유리에 뒤에 카메라(110)를 장착하는 것은 외부에 장착된 카메라 시스템에 비해 몇 가지 이점이 있다. 이러한 장점으로는 청소를 위해 앞 유리 와이퍼를 사용하고 헤드 라이트의 빛을 사용하여 카메라의 시야에서 물체를 비출 수 있는 가능성이 있다. 이러한 다기능 카메라(110)는 또한 차량(100)의 전방에 있는 물체를 검출하고, 차량(100)의 전방에 있는 물체까지의 거리를 예측하는 것을 보조하는 것과 같이 다양한 다른 작업에 사용될 수 있다.
센서(120)는 차량(100)의 측면에 위치할 수 있으며, 차량(100)의 측면에서 물체를 검출하도록 배치된다. 다른 실시예들에서, 센서(120)는 예컨대, 레이더, 광선 레이더(lidar), 초음파 장치, TOF 카메라 및/또는 이와 유사한 것을 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 센서(120)는 예를 들어, 동작 검출기를 포함할 수 있고, 및/또는 실온에서 배경 물체와 달리 중간-적외선 파장에서 방출된 흑체 방사를 통해 사람의 피부 온도에 민감한 수동형 적외선(PIR) 센서를 기반으로 하거나 또는 연속파의 마이크로파 방사를 방출하고 도플러 레이더의 원리를 통해 움직임을 검출함으로써; 또는 반사를 검출 및 분석하는 초음파를 방출함으로써; 또는 전파 방해의 검출에 기초한 단층 촬영 움직임 검출 시스템에 의해 구현될 수 있다.
적어도 하나의 카메라(110) 및 적어도 하나의 센서(120)를 사용함으로써, 각각의 유형의 장치의 이점들이 결합될 수 있다. 카메라(110)의 이점은, 예를 들어, VRU가 정지된 상태일 때 VRU와 다른 물체 간의 구별을 가능하게 하는 것이다. 센서(120)의 이점은 검출 범위, 가격, 견고함 및 모든 기상 조건에서 작동하는 능력이 있다는 것이다. 따라서, 높은 신뢰도의 검출 및 분류가 달성될 수 있다. 정지할 때에도 VRU를 검출할 수 있는 카메라(110)와 카메라(110)에 의해 검출된 임의의 VRU를 추적할 수 있는 센서(120)의 조합으로 인해, 가능하게는 차량(100)에 측면 뷰 카메라를 추가하지 않고 VRU 경고/개입 시스템의 고성능 기능이 달성된다. 따라서, 전용 측면 뷰 VRU 검출 센서에 대한 필요성이 제거될 수 있다.
측면-감시(side-looking) 센서(120) 및 카메라(110)와 중첩하는 시야를 가짐으로써, 정지한 VRU는 카메라(110)를 통과할 때 먼저 카메라(110)로 검출될 수 있고, 카메라(110)로부터의 시야 밖에서 센서(120)에 의해 "추적"될 수 있다. 이는 운전자의 사각 지대에서 VRU 경고를 위해 요구되는 카메라(110)로부터의 시야 밖에서조차도 정지된 물체에 대한 VRU 경고/개입을 허용한다.
그러나, 측면-감시 센서(120) 및 카메라(110)는 반드시 중첩되는 시야를 필요로 하지 않는다; 서로 인접한 시야를 가질 수도 있고 중간에 간격을 둘 수도 있다. 일부 실시예들에서, 후자의 경우에, 측면-감시 센서(120)에 의해 검출된 동일한 물체와 카메라(110)에 의해 검출된 물체를 매핑하기 위한 계산이 이루어질 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 전술한 시나리오와 유사하지만 위의 관점에서 본 시나리오를 개략적으로 도시하고 차량(100)의 예측된 미래 경로가 도시된다.
이용 가능한 정보를 사용하여 차량(100)의 가능한 경로가 예측된다. 경로 예측은 스티어링 휠 각도 및 스티어링 휠 속도를 결정하는 단계 및 가능하게는 방향 표시기가 활성화되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 또한, 일부 실시예들에서, 경로 예측은 또한 경로 예측을 향상시키기 위해 도로 표면 또는 상승된 인도 등과 같은 도로의 자연 경계를 검출할 수 있는 카메라 시스템을 사용할 수 있다. 고해상도 맵 데이터를 사용할 수 있다면, 교차로 주변에서 선회 가능성을 높임으로써 비슷한 효과를 얻을 수 있다.
상기 예측은 차량(100)의 스티어링 휠 각도와 요 레이트 사이의 정상-상태 관계를 계산하기 위한 식 [1]에 기초한다.
Figure pct00001
[1]
ω= 요 레이트(rad/s); αsw= 스티어링 휠 각도(rad); v= 차량 속도; L= 유효 휠 베이스(전방 차축으로부터 유효 회전 중심까지의 거리); Kus= 언더스티어 경사(s2/m).
저속(일반적으로 VRU 경고 시스템과 관련이 있음)에서, Kus*v2라는 용어는 간략화를 위해 무시 될 수 있으므로 아래의 식이 된다.
Figure pct00002
[2]
Figure pct00003
(스티어링 각속도) 및 방향 표시기 신호가 측정될 수 있다고 가정하면, 가능한 경로는 아래의 식으로 계산될 수 있다.
Figure pct00004
[3]
스티어링 휠 가속도(
Figure pct00005
)는 선회 중에 일정하다고 가정한다.
Figure pct00006
의 특정 값은 자아(ego) 차량 속도에 따라 및/또는 일부 실시예들에 따른 선회 표시기(측면에 대해)에 따라 설정될 수 있다.
식 [2]와 [3]을 사용하여, 각각의 관련 시간 단계에 대한 요 레이트(ω)가 계산된다. 운전자가 신속하게 한쪽으로 조종할 때 스티어링 휠 각도 및/또는 스티어링 휠 속도에 대한 특정 제한이 적용되어 경로 예측을 제한할 수 있다. 예를 들어, 일부 차량 유형의 경우에, 주어진 시간 프레임 내에서 결코 90도를 넘어서 선회되지 않는다고 가정하는 것이 합리적일 수 있다. 트레일러를 구비한 트럭과 같은 다른 차량의 경우에, 특정 선회를 성사시키기 위해 더 많이 조종해야 할 수도 있다. 또한, 큰 오버행을 갖는 버스는 선회를 성사시키기 위해 넓은 곡선을 취하는데, 이는 또한 일부 실시예들의 예측에서 고려될 수 있다.
일부 실시예들에서, 차량(100)은 카메라 시스템을 포함한다. 카메라 시스템은 도로 표면 또는 상승된 인도 등과 같은 도로의 자연 경계를 검출할 수 있다. 따라서, 경로 예측은, 예를 들어 자신의 차량(100)이 도로 상에 있다는 것을 가정하여 경로를 제한함으로써 또는 차량(100)이 도로 경계에 가까울 때
Figure pct00007
에 대한 값을 낮추거나 제한함으로써 개선될 수 있다. 따라서, 자신의 차량(100)에 가깝지만 상승된 인도에 있는 보행자/자전거 운전자와 같은 VRU들에 대한 거짓 경고의 횟수가 최소화되거나 적어도 감소된다.
도시된 임의의 예에서, 차량(100)은 제1 시간 프레임(t0)에 도로 상에서 직진 주행하고 있고, 즉, 요 레이트(ω)는 제로이다. 차량(100)의 속도(v), 스티어링 휠 각도(αsw) 및 스티어링 각속도(
Figure pct00008
)를 측정하고, 식 [2] 및 [3]을 사용함으로써, 각각의 시간 프레임(t1)에 대한 요 레이트(ω1)가 계산된다. 식 [2] 및 [3]의 계산을 반복함으로써, 시간 프레임(t1)에서 예측된 위치에 기초하여, 시간 프레임들(t2 및 t3)에서의 요 레이트(ω2 및 ω3) 및 차량 위치가 예측될 수 있다. 따라서, 상기 예에서는 차량(100)이 우측으로 선회하고 있는 것으로 예측될 수 있다.
정확한 경로 예측은 VRU와의 충돌이 실제로 발생할 가능성이 높고 임박한 경우에만 경고/개입하는 신뢰할 수 있는 VRU 경고 시스템을 만들기 위한 근간이다. 이러한 시스템은 선회 사고의 사망률을 감소시킬 것으로 예상되므로 높은 수용성과 신뢰를 얻게 된다.
그러나, 개시되어 있는 차량(100)의 경로 예측 방법은 VRU 경고 시스템에 국한되지 않고 다양한 다른 목적으로 사용될 수 있다.
또한, VRU(200)는 차량(100) 내의 카메라(110) 및/또는 센서(120)에 의해 검출된다. VRU(200)는 보행 방향(205)으로 움직이고 있다. VRU(200)의 속도 추정치에 기초하여 일부 미래의 시간 프레임에서의 VRU(200)의 위치(210)가 예측된다.
센서(120)의 유형에 따라, 관련 물체의 분류가 수행될 수 있다. 센서(120)가 레이더 또는 광선 레이더를 포함할 때, 움직이는 것으로 보인 물체는 관련성이 있다고 분류될 수 있다. 카메라(110)에 있어서, VRU(200)로 인식되는 물체는 관련성이 있다고 분류될 수 있다. 또한, 도 4a 및 도 4b에서 더 논의되고 설명되는 바와 같이, 정지하고 있지만 카메라(110)에 의해 VRU(200)로 인식된 물체는 카메라의 시야 범위 외부에서 추적될 수 있고, 따라서, 관련성 있는 것으로 분류될 수 있다.
가능한 경로(210)에서 VRU 위치의 가능성에 따라, 차량(100)의 운전자 또는 차량(100)에 경고/개입의 상이한 단계가 이루어질 수 있다. 경고/개입은 일반적인 조건의 세트가 충족될 때에만 수행될 수 있으며, 일반적인 조건의 세트는 예를 들어, 0<v<30km/h와 같은 자아(ego) 차량 속도의 제한 및/또는 스티어링 휠의 특정 각도 또는 관련 있는 측면에 선회 표시기의 활성화를 포함할 수 있다.
예를 들어, 다음의 동작 1-4는 몇몇 일부 실시예들에서 다른 가능성으로 개시될 수 있다.
(1) P>p1(충돌 가능). 예를 들어, 차량(100) 내의 다이오드/램프에 의해 또는 스티어링 휠/운전자 의자 등을 진동시킴으로써 무음 경고가 도시될 수 있다.
(2) P>p2(VRU(200)와의 충돌 가능성이 있음). 다른 실시예들에서, 단독으로 또는 동작 (1)의 최상부에서 가청 경고음이 방출될 수 있다.
(3) P>p3(VRU(200)와의 충돌이 임박함). 짧은 브레이크 저크가 개시되거나 및/또는 스티어링 휠 토크가 운전자의 선회 동작을 방해하도록 유도된다.
(4) P>p4(충돌을 피할 수 없거나 이미 일어난 경우). 임의의 휠로 VRU(200)를 치지 않도록 자동 브레이크로 정지시킨다.
자아 차량의 "가능한 경로"에 기초하여 차량(100)의 궤도가 계산될 수 있다. 자아 차량의 미래 위치의 시뮬레이션은 다수의 시간 단계에 걸쳐 최대 시뮬레이션 시간(tmax)까지 수행될 수 있다. 검출된 물체/VRU들(200)의 위치 및 속도(즉, 속도 및 방향)를 측정함으로써, VRU의 미래의 가능한 위치의 확률 분포가 움직임 모델을 사용하여 계산될 수 있다.
자아 차량 경로에서의 물체의 위치 확률이 계산될 수 있고, 즉, VRU(200)가 차량 경로에 있을 가능성이 얼마나 되는지가 측정될 수 있다.
따라서, VRU(200)와의 충돌이 실제로 발생할 가능성이 있는 경우에만 경고/개입하는 VRU 경고 시스템이 달성된다. 이러한 VRU 경고 시스템은 높은 수용성과 신뢰를 얻게 될 것이며 차례로 선회 사고의 사망율을 줄일 것으로 기대된다.
도 3은 차량(100)의 차량 내부의 예를 도시하고, 도 1 및/또는 도 2의 이전의 시나리오가 차량(100)의 운전자에 의해 어떻게 인지될 수 있는지를 도시한다.
차량(100)은 제어 유닛(310)을 포함한다. 제어 유닛(310)은 식 [2] 및 [3]에 따라 계산을 수행하는데 필요한 측정치를 얻을 수 있다. 또한, 차량(100)은 차량(100)의 스티어링 휠의 스티어링 휠 각도(αsw) 및 스티어링 휠 각속도(
Figure pct00009
)를 측정하기 위한 센서(320)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 예컨대, 스티어링 휠 각도(αsw)를 측정하는 하나의 센서(320) 및 스티어링 휠 각속도(
Figure pct00010
)를 측정하기 위한 별도의 센서(320)와 같은 2개 이상의 센서(320)가 이용될 수 있다.
차량(100)의 속도는 차량의 속도계 또는 위치설정 장치(330)에 의해 측정 또는 추정될 수 있다.
차량(100)의 지리적 위치는 네비게이션 신호 타이밍 및 범위(Navstar) 위성 위치확인 시스템(GPS), 차동 GPS(DGPS), 갈릴레오(Galileo), 글로나스(GLONASS) 등과 같은 위성 네비게이션 시스템에 기초할 수 있는 차량(100) 내의 위치설정 장치(330) 또는 네비게이터에 의해 결정될 수 있다.
위치설정 장치(330)의 지리적 위치(및 그에 따른 차량(100))는 다양한 실시예들에 따라 사전에 정해진 또는 구성 가능한 시간 간격으로 연속적으로 이루어질 수 있다.
위성 네비게이션에 의한 위치설정은 다수의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)으로부터의 삼각 측량을 이용한 거리 측정에 기초한다. 상기 예에서, 4개의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)이 도시되어 있지만, 이는 단지 예일 뿐이다. 4개 이상의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)이 정밀도를 높이거나 중복성을 생성하기 위해 사용될 수 있다. 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)은 시간과 날짜에 관한 정보(예컨대, 코드화된 형태), 신원(어느 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)이 방송하는지), 상태 및 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)이 임의의 주어진 시간에 어디에 위치하는지에 관한 정보를 연속적으로 전송한다. GPS 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)은 예를 들어, 반드시 코드 분할 다중 접속(CDMA)에 기반하지는 않지만, 상이한 코드들로 인코딩된 정보를 전송한다. 이는 각각의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-3)에 대한 고유 코드에 기초하여 다른 정보와 개별 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)으로부터의 정보를 구별하도록 한다. 이후에, 상기 정보는 차량(100)에 포함된 적절하게 적응된 위치설정 장치에 의해 수신되도록 송신될 수 있다.
일부 실시예들에 따르면, 거리 측정은 각각의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)에 의해 송신된 각각의 위성 신호가 위치설정 장치(330)에 도달하는데 걸리는 시간의 차이를 측정하는 것을 포함할 수 있다. 무선 신호가 광속으로 이동하는 경우에, 각각의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)에 대한 거리는 신호 전파 시간을 측정함으로써 계산될 수 있다.
위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)의 위치는 지구의 적도를 따라 그리고 그 근방에 주로 위치하는 약 15-30개의 지상국에 의해 연속적으로 모니터링되는 것으로서 알려져 있다. 따라서, 차량(100)의 지리적 위치, 즉 차량의 위도 및 경도는 삼각 측량을 통해 적어도 3개의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)에 대한 거리를 결정함으로써 계산될 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 고도를 결정하기 위해, 4개의 위성(340-1, 340-2, 340-3, 340-4)으로부터의 신호가 사용될 수 있다.
일부 선택적인, 대안적인 실시예들에서, 위치설정 장치(330)에 의해 차량의 지리적 위치를 결정하면(또는 다른 방식으로), 맵, 스크린 또는 차량(100)의 위치가 표시될 수 있는 디스플레이 장치 상에 표시될 수 있다.
일부 실시예들에서, 차량(100)의 현재 지리적 위치 및 차량(100)의 계산된 예측 경로는 인터페이스 유닛 상에 디스플레이될 수 있다. 인터페이스 유닛은 휴대폰, 컴퓨터, 컴퓨터 태블릿 또는 임의의 유사한 장치를 포함할 수 있다.
또한, 일부 실시예들에서, 차량(100)은 카메라(110)를 포함할 수 있다. 카메라(110)는 예컨대, 차량(100)의 전방, 차량(100)의 앞유리 뒤에 위치될 수 있다. 앞유리 뒤에 카메라(110)를 배치하는 것의 이점은 카메라(110)가 먼지, 눈, 비로부터 보호되고, 손상, 기물 파손 및/또는 도난으로부터 어느 정도 보호된다는 것이다.
카메라(110)는 주행 방향(105)에서 차량(100)의 전방을 향하여 지향될 수 있다. 이로써, 카메라(110)는 상승된 인도 및/또는 사거리 또는 도로 교차점과 같은 차량(100) 전방의 도로 제한을 검출할 수 있다.
도 4a는 도 2에 도시된 전술한 시나리오와 유사한 시나리오를 개략적으로 도시하며, 차량(100)은 위의 관점에서 보여진다.
차량(100)이 주행 방향(105)으로 주행할 때, 카메라(110)는 VRU(200)를 검출한다. 이미지 인식 프로그램은 VRU(200)를 VRU로서 인식할 수 있고, 가능하게는 VRU를 보행자, 어린이, 자전거 운전자, 동물 등으로 분류할 수 있다.
차량(100)이 주행 방향(105)으로 전진하여 VRU(200)에 접근함에 따라, VRU(200)는 순간적으로 카메라(110) 및 센서(120)에 의해 위치하고 있는 영역이 검출된다. VRU(200)는 센서(120)에 의해 검출된 물체(200)와 매핑될 수 있다. 따라서, VRU(200)가 정지되어있을 때에도 센서(120)가 VRU를 VRU로서 인식할 수 있게 된다.
그러나, 다른 실시예들에서, 카메라(110)와 센서(120) 사이의 시야에 중첩이 없을 수도 있다. 어쨌든, 예를 들어, 물체(200)의 거리, 방향 및/또는 속도의 추정; 및/또는 물체(200)의 크기 또는 형상에 기초하여 매핑(mapping)이 이루어질 수 있다.
차량(100)이 주행 방향(105)으로 전진함에 따라, VRU(200)는 도 4b에 도시된 바와 같이, 센서(120)의 범위 내에 여전히 위치하면서 카메라(110)의 시야 외부에 있게 된다. 이후에, VRU(200)는 센서(120)의 검출 범위 내에 위치하는 동안 센서 (120)에 의해 추적될 수 있다.
차량(100) 근방의 임의의 VRU(200)의 정확한 검출 및 추적은 VRU와의 충돌이 실제로 발생할 가능성이 크고 임박한 경우에만 경고/개입하는 신뢰성 있는 VRU 경고 시스템을 생성하기 위한 근간이다. 이러한 시스템은 높은 수용력과 신뢰를 얻게 될 것이며 차례로 사고의 사망율을 줄일 것으로 기대된다.
그러나, VRU 검출을 위한 개시된 방법은 VRU 경고 시스템에 제한되지 않고, 다양한 다른 목적으로 사용될 수 있다.
도 5는 차량(100)의 차량 내부의 예를 도시하고, 도 1, 도 2 및/또는 도 4a의 이전의 시나리오가 차량(100)의 운전자에 의해 어떻게 인지될 수 있는지를 도시한다.
차량(100)은 제어 유닛(310)을 포함한다. 제어 유닛(310)은 카메라(110)에 의해 제공된 하나 이상의 이미지에 기초하여 VRU로서 VRU(200)를 인식할 수 있다. 또한, 제어 유닛(310)은 센서(120)로부터의 검출 신호를 수신하며, 센서(120)로부터 수신된 검출 신호와 검출된 VRU를 매핑하도록 구성된다. 또한, 제어 유닛(310)은 VRU(200)가 센서(120)의 범위 내에 있는 한, 센서(120)를 통해 VRU(200)를 추적하도록 구성된다.
예시된 바와 같이, 차량(100)은 차량(100)의 우측에 하나의 센서(120-1)를 포함하고, 일부 실시예들에서는 좌측에 하나의 센서(120-2)를 포함할 수 있다. 그러나, 다른 실시예들에서, 차량(100)은 차량(100)의 우측에 하나의 센서(120)만을 포함 할 수 있고, 이에 의해 차량(100) 내의 센서(120)의 수를 감소시킬 수 있다. 그러나, 다른 실시예들에서, 차량(100)은 차량(100)의 각각의 측면에 복수의 센서(120)를 포함할 수 있다. 센서(120)는 예를 들어, 레이더, 광선 레이더, 초음파, 열 카메라, TOF 카메라 등과 동일한 또는 상이한 유형일 수 있다.
도시된 예에서, 차량(100)은 차량(100)의 전방에서 앞유리 뒤에 위치한 하나의 카메라(110)를 포함한다. 그러나, 다른 실시예들에서, 차량(100)은 차량(100)의 후방부에 위치하여, 정상적인 주행 방향(105)과 반대 방향으로 지향된 카메라(110)를 포함할 수 있다. 따라서, VRU들(200)의 검출이 차량(100)의 후방에서 이루어질 수 있다. 이러한 경우에, 카메라(110)는 먼지, 눈 등으로부터 보호되기 위해 후방 유리 내부에 위치될 수 있다.
제어 유닛(310)은 예컨대, 차량(100)의 통신 버스를 통해 또는 유선 또는 무선 연결을 통해 카메라(110) 및 센서(120)와 통신할 수 있다.
제어 유닛(310)은 다수의 시간 프레임(t1, t2, t3)에서 차량(100)의 미래의 경로(t1, t2, t3)를 계산하고 예측한다. 제어 유닛(310)은 또한 카메라(110) 및 센서(120-1)를 통해 VRU(200)를 검출하고 있다. VRU(200)의 이동 방향(205) 및 속도에 기초하여, 만약 있다면, 미래의 시간 프레임(t1, t2, t3)에서 VRU(200)의 미래의 위치(210)가 예측된다.
차량(100)의 예측된 미래의 경로(t1, t2, t3)가 중첩부(220)에서 VRU(200)의 미래의 위치(210)에 간섭하는 경우에, 동작이 수행될 수 있다.
이러한 동작은 자동 제동 및/또는 자동 회피 동작에 의해 VRU(200)와의 충돌을 회피하기 위해, 운전자에게 경고를 방출, VRU(200)에게 경고를 방출 및/또는 자동 동작을 개시하는 것을 포함할 수 있다.
동작 유형은 충돌 확률의 크기에 따라 달라질 수 있다. 일부 실시예들에서, 이러한 확률은 중첩부(220)의 크기에 비례할 수 있다.
충돌의 확률은 또한 VRU(200)의 분류에 의존할 수 있다. 일부 예들을 언급하기 위해, 어린이 및 동물, 특히 게임 동물은 어린이 및 야생 동물이 전형적으로 예측 불가능하고 확률적인 방식으로 행동할 수 있으므로 충돌의 확률을 증가시킬 수 있다. 한편으로는, 일부 VRU(200)는 성인인 것으로 예상될 수 있는 오토바이 운전자와 같이, 교통 상황에서 오히려 예측 가능한 방식으로 행동할 것으로 예상될 수 있고, 도로 교통에서의 불규칙하거나 예측 불가능한 행동으로 인한 위험을 인식할 수 있다 . 오토바이 운전자는 일반적으로 운전 면허증을 소지하고 있으므로 교통 규칙을 알고 교통 표지판을 읽을 수 있다.
도시된 예에서, 운전자에게 경고하고 운전자가 VRU(200)를 인지하게 하기 위해, 경고가 방출된다. 이러한 경우에, 청각 경고는 경고 방출 장치(510)로부터 운전자에게 제시된다. 그러나, 다른 실시예들에서, 이러한 경고는 시각적인 경고를 앞유리에 또는 차량(100) 전방의 도로에 투사함으로써 또는 증각 현실(AR)에 적응된 장치에 의해 디스플레이, 차량(100)의 계기판, 헤드 업 디스플레이 상의 시각적인 경고를 포함할 수 있다. 이러한 AR 장치는 차량(100)의 앞유리, 운전자의 안경, 운전자의 렌즈 등을 포함할 수 있다.
또한, 햅틱 신호 또는 촉각 피드백이 운전자에게 무음 경보를 제공하기 위해 스티어링 휠, 운전자 시트 또는 유사물에 제공될 수 있다.
일부 실시예들에서, 경고는 야간, 황혼, 안개, 구름이 태양을 숨길 때와 같이 어둡거나 흐릿한 조명 조건에서 운전할 때 특히 효과적일 수 있는 차량 헤드라이트를 깜박임으로써 VRU(200)에게 제공될 수 있다. 전술한 바와 같이, 차량(100)의 복수의 경고 방출 장치(510)는 운전자 및/또는 VRU(200) 및 가능하게는 주변의 다른 차량 또는 도로 사용자에게 경고하기 위해 동시에 활성화될 수 있다.
일부 실시예들에서, 경고는 야간에 차량 전조등을 깜박이고, 주간에 차량(100)의 경적을 활성화시킴으로써 방출될 수 있다. 이에 의해, 차량(100)의 운전자뿐만 아니라 VRU(200)는 다른 도로 사용자 또는 인근 거주자에 대한 경고 교란을 감소시키면서, 효과적인 방식으로 위험을 통지받을 수 있다.
도 6은 차량(100)의 방법(600)의 실시예를 나타내는 흐름도이다. 상기 방법(600)은 차량(100)과 VRU(200) 간의 잠재적인 충돌을 회피하는 것을 목표로 한다.
차량(100)은 예를 들어, 트럭, 버스, 자동차, 오토바이 또는 이와 유사한 것일 수 있다.
차량(100)과 VRU(200) 간의 잠재적인 충돌을 정확하게 회피할 수 있게 하기 위해, 상기 방법(600)은 다수의 단계들(601-608)을 포함할 수 있다. 그러나, 이들 단계(601-608) 중 일부는 예를 들어, 단계(605), 단계(606) 및/또는 단계(607)와 같이 일부 대안적인 실시예들에서 단독으로 수행될 수 있다. 또한, 기술된 단계들(601-608)은 숫자로 기재한 제안과 다소 다른 시간순으로 수행될 수 있다. 상기 방법 (600)은 후속 단계들을 포함할 수 있다.
단계(601)는 차량(100)의 미래의 경로(t1, t2, t3)를 예측하는 단계를 포함한다.
일부 실시예들에서, 차량(100)의 예측된 미래의 경로(t1, t2, t3)는 미래의 시간 프레임의 세트 중에 차량(100)에 의해 점유된 제1 영역(t1, t2, t3)에 대응할 수 있다.
또한, 차량(100)의 미래의 경로(t1, t2, t3)는 차량(100)의 속도를 측정함으로써 예측될 수 있다. 또한, 상기 예측은 스티어링 휠 각도(αsw)를 측정하는 단계 및 스티어링 휠 각속도(
Figure pct00011
)를 측정하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 상기 예측은 측정된 스티어링 휠 각도(αsw) 및 측정된 스티어링 휠 각속도(
Figure pct00012
)에 기초하여 미래의 스티어링 휠 각도(αsw)를 계산하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 상기 예측은 차량(100)의 측정된 속도 및 계산된 미래의 스티어링 휠 각도(αsw)에 기초하여 차량(100)의 미래의 요 레이트(ω)를 계산하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 예측은 또한 계산된 미래의 요 레이트(ω) 및 차량 속도에 기초하여 미래의 시간 프레임의 세트에서 차량(100)의 차량 위치를 추정(extrapolating)하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 차량(100)의 미래의 경로(t1, t2, t3)의 예측은 미래의 시간 프레임의 세트에서 추정된 차량 위치에 기초할 수 있다.
차량(100)의 추정된 차량 위치는 미래의 스티어링 휠 각도(αsw)를 계산하고 차량(100)의 미래의 요 레이트(ω)를 계산하는 단계의 반복을 포함할 수 있다.
또한, 스티어링 휠 가속도(
Figure pct00013
)는 미래의 시간 프레임의 세트 동안에 일정한 것으로 가정할 수 있고, 일부 실시예들에서는 차량의 측정된 속도 및 선회 표시기 상태에 기초하여 설정될 수 있는 것으로 가정할 수 있다.
차량 경로의 예측은 차량(100) 내의 카메라(110)에 의해 이루어진 도로 경계 검출에 기초할 수 있다.
일부 실시예들에서, 미래의 차량 경로의 예측은 차량(100)의 네비게이터(330)로부터 추출된 차량(100)의 도착지에 기초할 수 있다.
일부 실시예들에서, 시간 t에서 미래의 스티어링 휠 각도(αsw)의 계산은 이하의 식에 의해 이루어질 수 있다.
Figure pct00014
단계(602)는 VRU(200) 및 VRU(200)의 위치를 검출하는 단계를 포함한다.
일부 실시예들에서, VRU(200) 및 VRU(200)의 위치의 검출은 차량(100)의 카메라(110)에 의해 물체(200)를 검출하고 VRU(200)로서 검출된 물체(200)를 분류하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, VRU(200)의 검출은 차량(100)의 센서(120)에 의해 물체(200)를 검출하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 상기 검출은 분류된 VRU(200)를 센서(120)에 의해 검출된 물체(200)와 매핑하는 단계를 포함할 수 있다. VRU(200) 및 VRU(200)의 위치의 검출은 추가적으로 센서(120)로 VRU(200)를 추적하는 단계를 포함할 수 있다.
카메라(110)는 예를 들어, 카메라, 스테레오 카메라, 적외선 카메라, 비디오 카메라 또는 TOF 카메라를 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서, 센서(120)는 예를 들어, 레이더, 광선 레이더, 초음파 장치, TOF 카메라 및/또는 이와 유사한 것을 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 검출된 물체(200)의 분류는 이미지 인식 프로그램에 의한 이미지 인식에 기초하여 이루어질 수 있다.
또한, 상기 분류는 VRU(200)의 움직임 예측 신뢰도 추정을 포함할 수 있으며, 방치된 동물 및 구성 가능한 임계 길이보다 짧은 사람들은 감소된 움직임 예측 신뢰도를 갖는 것으로 분류된다.
이러한 분류는 VRU(200)의 움직임 예측 신뢰도 추정을 또한 포함할 수 있으며, 오토바이 운전자는 일부 실시예들에서 향상된 움직임 예측 신뢰도를 갖는 것으로 분류될 수 있다.
단계(603)는 검출된(602) VRU(200)의 속도를 결정하는 단계를 포함한다.
검출된(602) VRU(200)의 속도를 결정하는 단계는 VRU(200)의 속도 및 움직임 방향(205)을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 속도는 다수의 시간 프레임 동안에 VRU(200)의 이미지 시퀀스를 분석함으로써 결정될 수 있다.
단계(604)는 검출시(602) VRU 위치 및 결정된(603) VRU 속도에 기초하여 검출된(602) VRU(200)의 미래의 위치(210)를 예측하는 단계를 포함한다.
VRU(200)의 예측된 미래의 위치(210)는 제2 영역(210)을 포함할 수 있으며, VRU(200)는 일부 실시예들에서 미래의 시간 프레임의 세트에 위치될 것으로 기대된다.
또한, 일부 실시예들에서, 충돌이 발생할 확률은 제1 영역(t1, t2, t3)과 제2 영역(210) 사이의 중첩부(220)에 비례하여 추정될 수 있다.
VRU(200)가 게임 동물과 같은 방치된 동물 또는 어린이와 같이 구성 가능한 임계 길이보다 짧은 사람으로 검출되면(602), 충돌의 확률은 더욱 증가할 수 있다.
일부 특정 실시예에서만 수행될 수 있는 단계(605)는 차량(100)의 지리적 위치를 결정하는 단계를 포함한다.
현재 차량 위치는 예컨대, GPS와 같은 지리적 위치설정 장치(330)에 의해 결정될 수 있다. 그러나, 일부 실시예들에서, 대안적으로 차량(100)의 현재 위치는 횡단 보도 또는 이와 유사한 것을 검출함으로써 카메라(110)에 의해 검출되고 등록될 수 있다.
차량(100)의 지리적 위치가 결정되는(605) 일부 특정 실시예에서만 수행될 수 있는 단계(606)는 결정된(605) 지리적 위치에서 충돌의 확률과 관련된 통계 정보를 추출하는 단계를 포함한다. 충돌의 확률은 교통 사고의 수가 임계 값 한도를 초과하는 지리적 위치 또는 결정된(605) 지리적 위치가 횡단 보도로 식별되는 지리적 위치에서 증가할 수 있다.
이러한 통계 정보는 차량(100)에 유지되거나 차량(100) 외부에 있지만 무선 통신 인터페이스를 통해 차량(100)으로부터 접근 가능한 데이터베이스에 저장된 특정 지리적 위치에서의 역사적 사고에 기초할 수 있다. 이러한 정보는 예를 들어, 제3 자의 제공자에 의해 제공될 수 있다.
그러나, 일부 실시예들에서, 통계 정보는 예를 들어, 무인 횡단, 게임 울타리 종료 등과 같은 사고의 증가된 확률을 나타낼 수 있는 특정 교통 시나리오에 관한 정보를 포함할 수 있다.
일부 특정 실시예에서만 수행될 수 있는 단계(607)는 충돌의 증가된 확률과 관련된 교통 구조물을 검출하는 단계를 포함한다. 이러한 교통 구조물은 예를 들어, 학교 또는 놀이터의 부근, 도로 교차점, 야생 게임 구역 등을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이러한 교통 구조물은 차량(100)의 순방향 카메라(110)에 의해 검출될 수 있다. 그러나, 일부 다른 대안적인 실시예들에서, 충돌의 증가된 확률을 갖는 교통 구조물은 무선 신호, 광 신호 등과 같은 전자기 방사선에 기초한 센서에 의해 검출될 수 있다.
단계(608)는 VRU(200)의 예측된(604) 미래의 위치(210)가 차량(100)의 예측 된 미래의 경로(t1, t2, t3)와 중첩하고 있을 때, 충돌을 회피하기 위한 동작을 수행하는 단계를 포함한다.
일부 실시예들에서, 충돌의 확률이 제1 임계 한계를 초과할 때 동작이 수행될 수 있다.
일부 실시예들에서, 교통 사고의 수가 임계 한계를 초과하는 지리적 위치에서 충돌의 확률이 증가될 수 있고, 충돌을 회피하기 위한 동작이 충돌의 확률에 기초하여 수행될 수 있다.
일부 실시예들에서, 수행될 동작은 차량(100)의 운전자에게 시각적으로 또는 촉각적으로 표시되는 무음 경고(20), 가청 경고, 운전자에게 경고하 기위한 짧은 브레이크 저크, 완전 브레이크를 정지 또는 충돌 위험성을 VRU(200)에게 경고하기 위한 경고를 포함할 수 있다.
또한, 충돌의 확률이 제1 임계 한계를 초과하는 경우에, 무음 경고가 차량(100)의 운전자에게 시각적으로 또는 촉각적으로 표시될 수 있다. 충돌의 확률이 제2 임계 한계를 초과하면 가청 경고가 방출될 수 있다. 또한, 짧은 브레이크 저크는 충돌의 확률이 제3 임계 한계를 초과할 때 수행될 수 있다. 또한, 일부 실시예들에서, 충돌의 확률이 제4 임계 한계를 초과할 때 정지까지의 완전 브레이크가 수행될 수 있다.
도 7은 차량(100)과 VRU(200) 간의 잠재적인 충돌을 회피하기 위한 시스템(700)의 실시예를 도시한다. 시스템(700)은 도 6에서 전술되고 예시된 방법(600)에 따른 전술한 단계들(601-608) 중 적어도 일부를 수행할 수 있다.
시스템(700)은 차량(100) 내의 제어 유닛(310)을 포함한다. 제어 유닛(310)은 차량(100)과 VRU(200) 간의 잠재적인 충돌을 회피하기 위해 배치된다. 제어 유닛(310)은 차량(100)의 미래의 경로(t1, t2, t3)를 예측하도록 구성된다. 또한, 제어 유닛(310)은 센서(120)를 통해 VRU(200) 및 VRU(200)의 위치를 검출하도록 구성된다. 제어 유닛(310)은 또한 검출된 VRU(200)의 속도를 결정하도록 구성된다. 또한, 제어 유닛(310)은 검출된 VRU(200)의 위치 및 결정된 VRU 속도에 기초하여 검출 된 VRU(200)의 미래의 위치를 예측하도록 구성된다. 제어 유닛(310)은 VRU(200)의 예측된 미래의 위치(210)가 차량(100)의 예측된 미래의 경로(t1, t2, t3)와 중복(202)될 때, 충돌을 회피하기 위한 동작을 수행하도록 구성된다.
일부 실시예들에서, 충돌을 회피하기 위한 동작은 VRU(200)의 예측된 미래의 위치(210)와 차량(100)의 예측된 미래의 경로(t1, t2, t3) 사이의 중첩부(220)의 크기에 의존한다.
또한, 제어 유닛(310)은 미래의 시간 프레임 세트 동안에 차량(100)에 의해 점유된 제1 영역(t1, t2, t3)에 대응하는 차량(100)의 미래의 경로(t1, t2, t3)를 예측하도록 구성될 수 있다. VRU(200)의 예측된 미래의 위치(210)는 VRU(200)가 미래의 시간 프레임의 세트에 위치될 것으로 예상될 수 있는 제2 영역(210)을 포함할 수 있다. 충돌이 발생할 확률은 제1 영역(t1, t2, t3)과 제2 영역(210) 간의 중첩부(220)에 비례할 수 있다. 또한, 일부 실시예들에서, 제어 유닛(310)은 충돌의 확률이 제1 임계 한계를 초과할 때 동작을 수행하도록 구성될 수 있다. 또한, 일부 실시예들에서, 시간적으로 가까운 차량(100)에 의해 점유될 것으로 예측된 영역(T1)과 시간적으로 가까운 VRU(200)에 의해 점유될 것으로 예측되는 제2 영역(210) 간의 중첩부(220)는 시간적으로 더 멀리 떨어져 있는 차량(100)에 의해 점유될 것으로 예측되는 영역(T3)과 시간적으로 더 멀리 떨어져 있는 VRU(200)에 의해 점유될 것으로 예측되는 제2 영역(210) 사이의 중첩부(220)보다 더 중요한 것으로 간주될 수 있다.
제어 유닛(310)은 또한 차량(100)의 운전자에게 시각적으로 또는 촉각적으로 표시되는 무음 경고, 가청 경고, 운전자에게 경고하기 위한 짧은 브레이크 저크, 정지할 때까지의 완전 브레이크 또는 VRU(200)에게 충돌 위험을 경고하기 위한 경고를 방출함으로써 동작을 수행하는 제어 신호를 생성하도록 구성될 수 있다.
또한, 제어 유닛(310)은 충돌의 확률이 제1 임계 한계를 초과할 때 차량(100)의 운전자에게 시각적으로 또는 촉각적으로 표시되는 무음 경고를 방출하기위한 제어 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 또한, 제어 유닛(310)은 충돌의 확률이 제2 임계 한계를 초과할 때 가청 경고를 방출하기 위한 제어 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 또한, 제어 유닛(310)은 충돌의 확률이 제3 임계 한계를 초과할 때 짧은 브레이크 저크를 수행하기 위한 제어 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 제어 유닛(310)은 충돌의 확률이 제4 임계 한계를 초과할 때 정지되도록 완전 브레이크를 수행하기 위한 제어 신호를 생성하도록 구성될 수 있다.
제어 유닛(310)은 또한 VRU(200)가 방치된 동물 또는 구성 가능한 임계 길이보다 짧은 사람으로서 검출될 때 충돌의 확률을 증가시키도록 구성될 수 있다.
또한, 일부 실시예들에서, 제어 유닛(310)은 차량(100)의 지리적 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. 제어 유닛(310)은 또한 결정된 지리적 위치에서의 교통 사고와 관련된 통계 정보를 추출하도록 구성될 수 있다. 또한, 제어 유닛(310)은 교통 사고의 수가 임계 한계를 초과하는 지리적 위치에서 충돌의 확률을 증가시키도록 구성될 수 있다. 또한, 일부 실시예들에서, 제어 유닛(310)은 증가된 충돌의 확률에 관련된 교통 구조물을 검출하도록 구성될 수 있다.
제어 유닛(310)은 차량(100)의 속도를 측정함으로써 차량(100)의 미래의 경로(t1, t2, t3)를 예측하도록 구성 될 수 있다. 또한, 일부 실시예들에서, 제어 유닛(310)은 스티어링 휠 각도(αsw)를 측정하도록 구성될 수 있다. 또한, 제어 유닛(310)은 스티어링 휠 각속도(
Figure pct00015
)를 측정하도록 구성될 수 있다. 또한, 제어 유닛(310)은 측정된 스티어링 휠 각도(αsw) 및 측정된 스티어링 휠 각속도(
Figure pct00016
)에 기초하여 미래의 스티어링 휠 각도(αsw)를 계산하도록 구성될 수 있다. 또한, 제어 유닛(310)은 차량(100)의 측정된 속도 및 계산된 미래의 스티어링 휠 각도(αsw)에 기초하여 차량(100)의 미래의 요 레이트(ω)를 계산하도록 구성될 수 있다. 또한, 제어 유닛(310)은 계산된 미래의 요 레이트(ω) 및 차량 속도에 기초하여 미래의 시간 프레임의 세트에서 차량(100)의 차량 위치를 추정하도록 구성될 수 있다. 또한, 일부 대안적인 실시예들에 따르면, 제어 유닛(310)은 미래의 시간 프레임 세트에서 추정된 차량 위치에 기초하여 차량(100)의 경로를 예측하도록 구성될 수 있다.
또한, 제어 유닛(310)은, 차량(100)의 카메라(110)에 의해 물체(200)를 검출하고; 검출된 물체(200)를 VRU(200)로서 분류하고; 차량(100)의 센서(120)에 의해 물체(200)를 검출하고; 분류된 VRU(200)를 센서(120)에 의해 검출된 물체(200)와 매핑시키고; 및 센서(120)에 의해 VRU(200)를 추적함으로써 VRU(200) 및 VRU(200)의 위치를 검출하도록 구성될 수 있다.
제어 유닛(310)은 위치설정 장치(330) 및/또는 카메라(110)로부터의 신호를 수신하도록 구성된 수신 회로(710)를 포함한다.
또한, 일부 실시예들에 따르면, 제어 유닛(310)은 상기 방법(600)의 적어도 일부 단계를 수행하도록 구성된 프로세서(720)를 포함한다.
이러한 프로세서(720)는 프로세싱 회로, 즉, 중앙 처리 유닛(CPU), 프로세싱 유닛, 프로세싱 회로, 프로세서, 주문형 집적 회로(ASIC), 마이크로 프로세서, 또는 명령을 해석하고 실행할 수 있는 다른 프로세싱 로직 중 하나 이상의 예를 포함할 수 있다. 본원 명세서에서 사용되는 "프로세서"라는 표현은 예를 들어 위에서 열거된 것들 중 임의의 것, 일부 또는 전부와 같은 복수의 프로세싱 회로를 포함하는 프로세싱 회로망을 나타낼 수 있다.
또한, 일부 실시예들에서, 제어 유닛(310)은 메모리(725)를 포함할 수 있다. 선택적인 메모리(725)는 데이터 또는 프로그램, 즉, 명령들의 시퀀스를 일시적 또는 영구적으로 저장하는데 이용되는 물리적 장치를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 메모리(725)는 실리콘-기반 트랜지스터를 포함하는 집적 회로를 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서, 메모리(725)는 예를 들어, 메모리 카드, 플래시 메모리, USB 메모리, 하드 디스크 또는 ROM(판독 전용 메모리), PROM(프로그램 가능 판독 전용 메모리), EPROM(소거 가능 PROM), EEPROM(전기적으로 소거 가능 PROM) 등과 같은 데이터를 저장하기 위한 다른 유사한 휘발성 또는 비-휘발성 저장 유닛을 포함할 수 있다.
또한, 제어 유닛(310)은 신호 송신기(730)를 포함할 수 있다. 신호 송신기(730)는 예컨대, 디스플레이 장치 또는 VDU 경고 시스템 또는 경고 장치에 신호를 송신하도록 구성된다.
또한, 시스템(700)은 VRU(200) 및 VRU(200)의 위치를 검출하도록 구성된 차량(100) 내이 센서(120)를 포함한다.
또한, 시스템(700)은 충돌을 회피하기 위한 경고를 방출하도록 구성된 차량(100) 상의 방출 장치(510)를 포함한다.
또한, 일부 대안적인 실시예들에서, 시스템(700)은 차량(100)의 지리적 위치를 결정하기 위한 위치설정 장치(330)를 포함할 수 있다.
또한, 시스템(700)은 차량(100)의 스티어링 휠의 스티어링 휠 각도(αsw) 및 스티어링 휠 각속도(
Figure pct00017
)를 측정하도록 구성된 차량(100) 내의 센서를 포함할 수 있다. 센서는 예컨대, 카메라, 스테레오 카메라, 적외선 카메라, 비디오 카메라 또는 이와 유사한 것을 포함할 수 있다.
차량(100)에서 수행되는 전술한 단계들(601-608)은 단계들(601-608)의 기능 중 적어도 일부를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품과 함께 제어 유닛(310) 내의 하나 이상의 프로세서(720)를 통해 구현될 수 있다. 따라서, 제어 유닛(310)에서 단계들(601-608)을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 프로그램이 제어 유닛(310)의 하나 이상의 프로세서(720) 내에서 로딩될 때 차량(100)의 경로를 예측하기 위한 단계들(601-608) 중 적어도 일부를 포함하는 방법(600)을 수행할 수 있다.
또한, 일부 실시예들은 단계들(601-608) 중 적어도 일부에 따라 차량(100)과 VRU(200) 간의 잠재적인 충돌을 회피하도록 구성된 제어 유닛(310)을 포함하는 차량(100)을 포함할 수 있다.
전술한 컴퓨터 프로그램 제품은 예를 들어, 제어 유닛(310)의 하나 이상의 프로세서(720)에서 로딩될 때 일부 실시예들에 따른 단계들(601-608) 중 적어도 일부를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램 코드를 전달하는 데이터 캐리어의 형태로 제공될 수 있다. 데이터 캐리어는 예를 들어, 하드 디스크, CD-ROM 디스크, 메모리 스틱, 광학 저장 장치, 자기 저장 장치 또는 비 일시적인 방식으로 기기 판독 가능 데이터를 저장할 수 있는 디스크 또는 테이프와 같은 임의의 다른 적절한 매체일 수 있다. 또한, 컴퓨터 프로그램 제품은 서버 상의 컴퓨터 프로그램 코드로서 제공될 수 있고, 예를 들어 인터넷 또는 인트라넷 접속을 통해 원격으로 제어 유닛(310)에 다운로드될 수 있다.
첨부 도면들에 도시된 실시예들의 설명에서 사용된 용어는 설명된 방법(600); 제어 유닛(310); 컴퓨터 프로그램; 시스템(700) 및/또는 차량(100)을 제한하려는 것이 아니다. 다양한 변경, 대체 및/또는 변형은 첨부된 청구항에 의해 정의된 바와 같은 본 발명의 실시예를 벗어나지 않고 이루어질 수 있다.
본원 명세서에 사용된 바와 같이, "및/또는"은 하나 또는 그 이상의 관련 열거된 항목의 임의의 조합을 포함한다. 본원 명세서에 사용된 용어 "또는"은 다르게 명시되지 않는 한 수학적인 배타적 논리합 OR (XOR)이 아닌 수학적 OR, 즉, 포괄적인 분리로서 해석되어야 한다. 또한, 단수 형태 "a", "an" 및 "the"는 "적어도 하나"로 해석되어야 하며, 다르게 명시되지 않는 한 동일 종류의 복수의 개체를 포함 할 수도 있다. 용어 "포함하는(include)", "포함하는(comprises)", "포함하는(including)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 명시된 특징, 동작, 정수, 단계, 작동, 부재 및/또는 부품의 존재를 나타내지만, 하나 이상의 다른 특징, 동작, 정수, 단계, 작동, 부재, 부품 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않아야 한다. 예를 들어, 프로세서와 같은 단일 유닛은 청구 범위에 열거된 여러 항목의 기능을 수행할 수 있다. 특정 측정값이 서로 다른 종속항에 기재된다는 단순한 사실만으로 이러한 측정값의 조합을 활용할 수 없다는 것을 의미하지는 않는다. 컴퓨터 프로그램은 다른 하드웨어와 함께 또는 다른 하드웨어의 일부로서 제공되는 광 저장 매체 또는 고체 상태 매체와 같은 적절한 매체 상에 저장/분포될 수 있지만, 인터넷 또는 다른 유선이나 무선 통신 시스템과 같은 다른 형태로 또한 분포될 수 있다.

Claims (11)

  1. 차량(100)과 취약한 도로 사용자(VRU)(200) 간의 잠재적인 충돌을 회피하기 위한 차량(100)의 방법(600)으로,
    상기 방법(600)은,
    차량(100)의 미래의 경로(t1, t2, t3)를 예측하는 단계(601);
    VRU(200) 및 VRU(200)의 위치를 검출하는 단계(602);
    검출된(602) VRU(200)의 속도를 결정하는 단계(603);
    검출(602)시 VRU 위치 및 결정된(603) VRU 속도에 기초하여 검출된(602) VRU(200)의 미래의 위치(210)를 예측하는 단계(604);
    차량(100)의 지리적 위치를 결정하는 단계(605);
    결정된(605) 지리적 위치에서의 충돌 확률과 관련된 통계 정보를 추출하는 단계(606)로, 충돌의 확률은 교통 사고의 수가 임계 한계를 초과하는 지리적 위치에서 증가되는, 통계 정보 추출 단계(606); 및
    VRU(200)의 예측된(604) 미래의 위치(210)가 차량(100)의 예측된(601) 미래의 경로(t1, t2, t3)와 중첩하고 있을 때 또는 충돌의 확률에 기초하여 충돌을 회피하기 위한 동작을 수행하는 단계(608)를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    미래의 시간 프레임의 세트 동안에 차량(100)의 예측된(601) 미래의 경로(t1, t2, t3)는 차량(100)에 의해 점유된 제1 영역(t1, t2, t3)에 상당하고; VRU(200)의 예측된(604) 미래의 위치(210)는 미래 시간 프레임의 세트에서 VRU(200)가 위치될 것으로 기대되는 제2 영역(210)을 포함하며; 충돌이 발생할 확률은 제1 영역(t1, t2, t3)과 제2 영역(210) 사이의 중첩부(220)에 비례하고; 상기 동작은 충돌의 확률이 제1 임계 한계를 초과할 때 수행(608)되는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 수행되는(608) 동작은 차량(100)의 운전자에게 시각적으로 또는 촉각적으로 표시되는 묵음 경고, 가청 경고, 운전자에게 경고하기 위한 짧은 브레이크 저크, 정지시까지의 완전 제동 또는 VRU(200)에게 충돌 위험을 경고하기 위한 경고를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    충돌의 확률이 제1 임계 한계를 초과할 때, 묵음 경고는 차량(100)의 운전자에게 시각적으로 또는 촉각적으로 표시되며, 충돌의 확률이 제2 임계 한계를 초과할 때 가청 경고가 방출되고; 충돌의 확률이 제3 임계 한계를 초과할 때 짧은 브레이크 저크가 수행되고; 충돌의 확률이 제4 임계 한계를 초과할 때 정지시까지의 완전 제동이 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    VRU(200)가 검출되어서(602), 방치된 동물 또는 구성 가능한 임계 길이보다 짧은 사람으로 분류될 때 충돌의 확률이 증가되는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    충돌의 증가된 확률과 관련된 교통 구조물을 검출하는 단계(607)를 또한 포함하며, 충돌을 회피하기 위한 동작은 충돌의 확률에 기초하여 수행(608)되는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    차량(100)의 미래의 경로(t1, t2, t3)는,
    차량(100)의 속도를 측정하는 단계;
    스티어링 휠 각도(αsw)를 측정하는 단계;
    스티어링 휠 각속도(
    Figure pct00018
    )를 측정하는 단계;
    측정된 스티어링 휠 각도(αsw) 및 측정된 스티어링 휠 각속도(
    Figure pct00019
    )에 기초하여 미래의 스티어링 휠 각도(αsw)를 계산하는 단계;
    차량(100)의 측정된 속도 및 계산된 미래의 스티어링 휠 각도(αsw)에 기초하여 차량(100)의 미래의 요 레이트(ω)를 계산하는 단계;
    계산된 미래의 요 레이트(ω) 및 차량 속도에 기초하여 미래의 시간 프레임의 세트에서 차량(100)의 차량 위치를 추정하는 단계; 및
    미래의 시간 프레임의 세트에서 추정된 차량 위치에 기초하여 차량(100)의 경로를 예측하는 단계에 의해 예측(601)되는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    VRU(200) 및 VRU(200) 위치를 검출하는 단계(602)는,
    차량(100)의 카메라(110)에 의해 물체(200)를 검출하는 단계;
    검출된 물체(200)를 VRU(200)로서 분류하는 단계;
    차량(100)의 센서(120)에 의해 물체(200)를 검출하는 단계;
    분류된 VRU(200)를 센서(120)에 의해 검출된 물체(200)와 매핑하는 단계; 및
    센서(120)로 VRU(200)를 추적하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 차량(100)과 취약한 도로 사용자(VRU)(200) 간의 잠재적인 충돌을 회피하기위한 차량(100)의 제어 유닛(310)으로,
    상기 제어 유닛(310)은,
    차량(100)의 미래의 경로(t1, t2, t3)를 예측하도록 구성되며;
    센서(120)를 통해 VRU(200) 및 VRU(200)의 위치를 검출하도록 구성되고;
    검출된 VRU(200)의 속도를 결정하도록 구성되며;
    검출된 VRU(200)의 위치 및 결정된 VRU 속도에 기초하여 검출된 VRU(200)의 미래의 위치를 예측하도록 구성되고;
    차량(100)의 지리적 위치를 결정하도록 구성되며;
    결정된 지리적 위치에서 교통 사고와 관련된 통계 정보를 추출하도록 구성되고;
    교통 사고의 수가 임계 한계를 초과하는 지리적 위치에서 충돌의 확률을 증가시키도록 구성되며;
    충돌의 증가된 확률과 관련된 교통 구조물을 검출하도록 구성되고; 및
    VRU(200)의 예측된 미래의 위치(210)가 차량(100)의 예측된 미래의 경로(t1, t2, t3)와 중첩(220)하고 있을 때 또는 충돌의 확률에 기초하여 충돌을 회피하기 위한 동작을 수행하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 제어 유닛.
  10. 컴퓨터 프로그램으로,
    제9항에 따른 제어 유닛(310) 내의 프로세서에서 컴퓨터 프로그램이 실행될 때, 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 방법(600)을 수행하기 위한 프로그램 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  11. 차량(100)과 취약한 도로 사용자(VRU)(200) 간의 잠재적인 충돌을 회피하기 위한 시스템(700)으로,
    상기 시스템 (700)은,
    제9항에 따른 차량(100)의 제어 유닛(310);
    VRU(200) 및 VRU(200)의 위치를 검출하도록 구성된 차량(100) 상의 센서(120);
    충돌을 회피하기 위한 경고를 방출하도록 구성된 차량(100) 상의 경고 방출 장치(510)를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
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