KR20180138477A - Apparatus and method for detecting object in vehicle - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 차량에서 물체를 인식하기 위한 장치 및 그것의 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for recognizing an object in a vehicle.
전자기술의 발전, 교통안전관련 법규의 강화, 그리고 소비자들의 요구로 인해 지능형시스템들의 차량 적용이 급속히 증대되고 있다. 단순히 운전시계를 확보해주는 전후방모니터링 카메라 시스템부터 차선이탈을 경보해주는 시스템, 앞 차와의 안전거리를 자동으로 확보해주는 시스템 등 운전자 안전/편의를 위한 다양한 형태의 ADAS(advanced driver assistance system)가 적용되기 시작했다. 전방추돌 위험 상황에서 자동으로 제동장치가 작동하여 추돌을 막아주거나 추돌피해를 경감시켜주는 적극적인 형태의 안전시스템이 적용되고 있으며 이는 센서인식 기술의 급속한 발전에 기인한다고 볼 수 있다. 또한 최근 자동차분야에서 관심거리로 부각된 자율주행으로 인해 인식기술에 대한 관심도도 한층 높아지고 있다. 자율 주행을 위한 선행 기술로 전방 안전, 주행 안전, 주행 편의 등의 기술들이 있다. 여기서, 자율 주행 기술들의 환경 인지와 관련하여 카메라, 레이더, 라이다 등의 센서들을 융합하는 기술들이 연구되고 있다. 이러한 환경 인지 센서들을 활용하여 전방 물체를 추적하기 위한 연구에 있어서, 자율 주행의 안정성을 높이기 위해서는 추적하고 있는 물체들에 대한 위치 정확도가 중요하다.With the development of electronic technology, the strengthening of traffic safety regulations, and the demand of consumers, the application of intelligent systems to vehicles is rapidly increasing. ADAS (advanced driver assistance system) for driver's safety / convenience is applied such as front-and-rear monitoring camera system that simply keeps the driving clock, a system that warns of lane departure, and a system that automatically secures the safety distance from the front car. it started. An active type safety system that prevents the collision or mitigates the collision damage by applying the braking device automatically in the front collision danger situation is applied, which can be attributed to the rapid development of the sensor recognition technology. In addition, interest in recognition technology is increasing due to autonomous driving, which has recently become a focus of attention in the field of automobiles. Prior arts for autonomous driving include forward safety, driving safety, and driving convenience. Here, techniques for fusing sensors such as a camera, a radar, and a lidar are being studied in relation to the environmental perception of autonomous navigation technologies. In order to improve the stability of the autonomous driving, it is important to track the position of the object being tracked.
본 발명의 목적은 차량에서 물체 추적의 정확도를 향상시키는 물체 인식 장치 및 그것의 방법을 제공하는데 있다.It is an object of the present invention to provide an object recognition apparatus and method thereof that improves the accuracy of object tracking in a vehicle.
본 발명의 실시 예에 따른 차량에서 전방의 타겟 차량을 인식하는 방법은: 상기 타겟 차량의 위치에 대한 종방향 위치 오차값을 계산하는 단계; 상기 종방향 위치 오차값을 근거로 하여 상기 타겟 차량의 위치에 대한 종방향 위치값을 보상하는 단계; 상기 타겟 차량의 위치에 대한 횡방향 위치 오차값을 계산하는 단계; 및 상기 횡방향 위치 오차값을 근거로 하여 상기 타겟 차량의 위치에 대한 횡방향 위치값을 보상하는 단계를 포함할 수 있다.A method for recognizing a target vehicle ahead in a vehicle according to an embodiment of the present invention includes: calculating a longitudinal position error value for the position of the target vehicle; Compensating a longitudinal position value for the position of the target vehicle based on the longitudinal position error value; Calculating a lateral position error value for the position of the target vehicle; And compensating a lateral position value for the position of the target vehicle based on the lateral position error value.
실시 예에 있어서, 상기 종방향 위치 오차값은 현재 사이클에서 종방향 위치값과 이전 사이클에서 횡방향 위치값의 차이이다.In an embodiment, the longitudinal position error value is the difference between the longitudinal position value in the current cycle and the lateral position value in the previous cycle.
실시 예에 있어서, 상기 보상된 종방향 위치값은 상기 종방향 위치 오차값에 비례할 수 있다.In an embodiment, the compensated longitudinal position value may be proportional to the longitudinal position error value.
실시 예에 있어서, 상기 횡방향 위치 오차값은, 상기 타겟 차량의 종방향 위치값과 상기 타겟 차량의 횡방향 위치값에 대한 헤딩 각도와 상기 타겟 차량의 사이드 슬립 각도를 이용하여 계산될 수 있다.In an embodiment, the lateral position error value may be calculated using the longitudinal position value of the target vehicle, the heading angle to the lateral position value of the target vehicle, and the side slip angle of the target vehicle.
실시 예에 있어서, 현재 사이클에서 상기 타겟 차량의 상기 사이드 슬립 각도와 이전 사이클에서 상기 타겟 차량의 사이드 슬립 각도의 차이를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.In an embodiment, the method may further include calculating the difference between the side slip angle of the target vehicle in the current cycle and the side slip angle of the target vehicle in the previous cycle.
실시 예에 있어서, 상기 횡방향 위치 오차값은 상기 타겟 차량의 타이어들의 조향 각도들, 상기 타겟 차량의 중심으로부터 차축까지의 거리들 및 상기 사이드 슬립 각도의 차이값을 이용하여 계산될 수 있다.In an embodiment, the lateral position error value may be calculated using steering angles of the tires of the target vehicle, distances from the center of the target vehicle to the axle, and a difference value of the side slip angles.
실시 예에 있어서, 상기 종방향 위치값을 보상하는 단계는 정규화된 선형 보간 함수를 사용하여 종방향 위치 보상값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.In an embodiment, compensating for the longitudinal position value may comprise calculating a longitudinal position compensation value using a normalized linear interpolation function.
실시 예에 있어서, 상기 횡방향 위치값을 보상하는 단계는 정규화된 선형 보간 함수를 사용하여 횡방향 위치 보상값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.In an embodiment, compensating for the lateral position value may comprise calculating a lateral position compensation value using a normalized linear interpolation function.
본 발명의 실시 예에 따른 차량 내의 물체 인식 장치는: 타겟 차량의 종방향 위치값 및 상기 타겟 차량의 횡방향 위치값을 검출하는 타겟 위치 검출 유닛; 및 현재 사이클에서 상기 타겟 차량의 종방향 위치값과 이전 사이클에서 상기 타겟 차량의 종방향 위치값을 비교함으로써 종방향 위치 오차값을 계산하고, 상기 현재 사이클에서 상기 타겟 차량의 횡방향 위치값과 상기 이전 사이클에서 상기 타겟 차량의 횡방향 위치값을 비교함으로써 횡방향 위치 오차값을 계산하고, 선형 보간 함수를 이용하여 상기 종방향 위치 오차값 및 상기 횡방향 위치 오차값에 따라 상기 종방향 위치값 및 상기 횡방향 위치값을 보상하는 타겟 위치 보상 유닛을 포함할 수 있다.An object recognition apparatus in a vehicle according to an embodiment of the present invention includes: a target position detection unit that detects a value of a longitudinal position of a target vehicle and a value of a lateral position of the target vehicle; And calculating a longitudinal position error value by comparing the longitudinal position value of the target vehicle in the current cycle with the longitudinal position value of the target vehicle in the previous cycle, Calculating a lateral position error value by comparing the lateral position values of the target vehicle in a previous cycle and calculating the lateral position error value and the lateral position error value according to the longitudinal position error value and the lateral position error value using a linear interpolation function, And a target position compensation unit for compensating the lateral position value.
실시 예에 있어서, 상기 타겟 위치 검출 유닛은 초음파 센서, 레이다, 혹은 초음파 센서를 포함할 수 있다.In an embodiment, the target position detection unit may include an ultrasonic sensor, a radar, or an ultrasonic sensor.
실시 예에 있어서, 상기 횡방향 위치 오차값은 상기 타겟 차량의 사이드 슬립 각도의 변화량을 포함할 수 있다.In an embodiment, the lateral position error value may include a variation amount of the side slip angle of the target vehicle.
실시 예에 있어서, 상기 횡방향 위치 오차값은 상기 타겟 차량의 타이어들의 조향 각도들, 상기 타겟 차량의 중심으로부터 차축까지의 거리들 및 사이드 슬립 각도의 차이값을 이용하여 계산될 수 있다.In an embodiment, the lateral position error value may be calculated using steering angles of the tires of the target vehicle, distances to the axle from the center of the target vehicle, and difference values of the side slip angles.
본 발명의 실시 예에 따른 물체 인식 장치 및 그것의 방법은 검출된 물체의 위치를 보장함으로써 위치 정확도를 향상시킬 수 있다.The object recognition apparatus and method thereof according to the embodiment of the present invention can improve the position accuracy by ensuring the position of the detected object.
이하에 첨부되는 도면들은 본 실시 예에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 실시 예들을 제공한다. 다만, 본 실시예의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시 예로 구성될 수 있다.
도 1은 일반적인 자율 주행 가능한 차량을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 물체 인식 장치(100)를 예시적으로 보여주는 블록도이다.
도 3은 일반적인 슬립 각도를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 물체 인식 장치의 타겟 위치 보상 방법을 예시적으로 보여주는 흐름도이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The accompanying drawings, which are included to provide a further understanding of the invention and are incorporated in and constitute a part of this application, illustrate embodiments of the invention and, together with the description, serve to explain the principles of the invention. However, the technical features of the present embodiment are not limited to the specific drawings, and the features disclosed in the drawings may be combined with each other to constitute a new embodiment.
FIG. 1 is an exemplary view showing a general autonomous-travelable vehicle.
2 is a block diagram illustrating an example of an
3 is a view for explaining a general slip angle.
4 is a flowchart illustrating an exemplary method for compensating a target position of an object recognition apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention.
아래에서는 도면들을 이용하여 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있을 정도로 본 발명의 내용을 명확하고 상세하게 기재할 것이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The above and other objects, features and advantages of the present invention will be more apparent from the following detailed description taken in conjunction with the accompanying drawings, in which: FIG.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다.The present invention is capable of various modifications and various forms, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the text. It is to be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular forms disclosed, but on the contrary, is intended to cover all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention. The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms.
상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 혹은 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.The terms may be used for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component. It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between.
구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 혹은 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다. 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.Other expressions that describe the relationship between components, such as "between" and "between" or "neighboring to" and "directly adjacent to" should be interpreted as well. The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise.
본 출원에서, "포함하다" 혹은 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 혹은 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 혹은 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 혹은 이들을 조합한 것들의 존재 혹은 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.In this application, the terms "comprises" or "having" are intended to specify the presence of stated features, integers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof, wherein one or more other features, , Steps, operations, components, parts, or combinations thereof, as a matter of course. Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be construed as meaning consistent with meaning in the context of the relevant art and are not to be construed as ideal or overly formal in meaning unless expressly defined in the present application .
도 1은 일반적인 자율 주행 가능한 차량을 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 1을 참조하면, 차량(10)는 주위의 물체, 예를 들어 전방의 타겟 차량(20)을 검출하기 위한 다양한 물체 인식 장치들, 예를 들어, 적어도 하나의 초음파 센서(12), 적어도 하나의 다목적 레이더(14), 적어도 하나의 장거리 레이더(16), 혹은 적어도 하나의 다목적 카메라(18)를 포함할 수 있다.FIG. 1 is an exemplary view showing a general autonomous-travelable vehicle. 1, the
초음파 센서(12)는 최대 4.5 m 범위 내의 물체를 인식하도록 구현될 수 있다. 예를 들어, 초음파 센서(12)는 주파 보조 등에 사용될 수 있다.The ultrasonic sensor 12 may be implemented to recognize objects within a maximum range of 4.5 m. For example, the ultrasonic sensor 12 may be used as a wave assist or the like.
다목적 레이더(14)는 40 m 안쪽의 사고 위험 상황을 감지하기 위하여 물레를 인식하도록 구현될 수 있다. 다목적 레이더(14)는 비상시 에어백, 안전벨트 등 작동시키는데 이용될 수 있다.The multipurpose radar 14 may be implemented to recognize the wheel to detect accident risk situations within 40 m. The multipurpose radar 14 may be used to operate an airbag, seat belt, etc. in an emergency.
장거리 레이더(16)는 전방 90 도, 70 m 내의 물체를 감지하도록 구현될 수 있다. 장거리 레이더(16)는 악천후 등 시야가 나쁠 경우 카메라를 보조할 수 있다.The long-range radar 16 may be implemented to detect an object within 70 degrees ahead of 90 degrees. The long-range radar 16 can assist the camera when the visibility is bad, such as in bad weather.
다목적 카메라(18)는 전방 50 도, 500 m 내의 물체를 감지하도록 구현될 수 있다. 다목적 카메라(18)는 다른 차와 보행자의 움직임을 감지하는데 이용될 수 있다.The
일반적으로 자율 주행 가능 차량(10)은 다양한 물체 인식 장치들(12, 14, 16, 18)을 구비함으로써, 물체의 위치를 추적하고 있다. 자율 주행의 안정성을 높이기 위해서는 추적하고 있는 물체에 대한 위치 정확도가 중요하다. 본 발명의 실시 예에 따른 물체 인식 장치는 물체에 대한 위치 정확도를 증가시키기 위하여 종방향(longitudinal direction)/횡방향(latitudinal direction) 위치 값(position value)에 대한 보상(compensation)을 수행할 수 있다.Generally, the self-propelled
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 물체 인식 장치(100)를 예시적으로 보여주는 블록도이다. 도 2를 참조하면, 물체 인식 장치(100)는 타겟 위치 검출 유닛(110), 및 타겟 위치 보상 유닛(120)을 포함할 수 있다.2 is a block diagram illustrating an example of an
타겟 위치 검출 유닛(110)은 타겟을 감지하고 감지된 타겟 위치를 검출하도록 구현될 수 있다. 타겟 위치 검출 유닛(110)은 적어도 하나의 감지 센서를 이용하여 타겟 위치를 검출할 수 있다. 즉, 타겟 위치 검출 유닛(110)은, 적어도 하나의 초음파 센서, 적어도 하나의 다목적 레이더, 적어도 하나의 장거리 레이더, 혹은 적어도 하나의 다목적 카메라 중 적어도 하나에 의해 타겟 위치를 검출할 수 있다. 실시 예에 있어서, 타겟 위치는 종방향 위치 좌표 값(LONGPV)과 횡방향 위치 좌표 값(LATPV)으로 표현될 수다.The target
타겟 위치 보상 유닛(120)은 타겟 위치 검출 유닛(110)으로부터 종방향 위치 좌표 값(LONGPV)과 횡방향 위치 좌표 값(LATPV)을 수신하고, 위치 오차(Position ERR)를 이용하여 보정된 종방향 위치 좌표 값(LONGPV')과 보정된 횡방향 위치 좌표 값(LATPV')을 발생하도록 구현될 수 있다.The target
실시 예에 있어서, 타겟 위치 보상 유닛(120)은 횡방향과 종방향 위치 좌표 값들(LONGPV, LATPV)을 보상하기 위해서, 종방향 위치 보상 함수와 횡방향 위치 보상 함수를 포함할 수 있다. 실시 예에 있어서, 종방향 위치 보상 함수 및 횡방향 위치 보상 함수 중 적어도 하나는 선형 보간 함수를 포함할 수 있다.In an embodiment, the target
실시 예에 있어서, 종방향 위치 보상 함수는 종방향 위치 오차값(LONGV ERR)에 비례하는 종방향 위치 보상 값(LONGPV')을 계산할 수 있다. 여기서 종방향 위치 오차값(LONG ERR)는 아래의 수학식 1을 만족할 수 있다.In an embodiment, the longitudinal position compensation function may calculate a longitudinal position compensation value LONGPV 'proportional to the longitudinal position error value LONGV ERR. Here, the longitudinal position error value (LONG ERR) can satisfy the following expression (1).
여기서 t는 현재 사이클(cycle)을 의미하고, t-1은 이전 사이클을 의미한다. 아래에서는 설명의 편의를 위하여 타겟 물체가 전방의 차량이라고 가정하겠다.Where t represents the current cycle and t-1 represents the previous cycle. Hereinafter, for convenience of explanation, it is assumed that the target object is a forward vehicle.
종방향 위치 오차값을 계산하기 위해서 수학식 1과 같이, 전방의 타겟 차량을 추적하는 로직으로부터 출력되는 타겟 차량의 종방향 위치값을 이용한다. 예를 들어, 현재 사이클에서의 종방향 위치값(LONGPV(t))에서 이전 사이클에서의 종방향 위치값(LONGPV(t-1))의 차이값이 종방향 위치 오차값(LONG ERR)이 될 수 있다. 즉, 종방향 위치 오차값(LONGPV ERR)은 타겟 차량의 종방향 위치 변화량이다. In order to calculate the longitudinal position error value, the longitudinal position value of the target vehicle outputted from the logic for tracking the target vehicle ahead is used, as shown in equation (1). For example, the difference value of the longitudinal position value LONGPV (t-1) in the previous cycle in the longitudinal position value LONGPV (t) in the current cycle becomes the longitudinal position error value LONG ERR . That is, the longitudinal position error value LONGPV ERR is the longitudinal positional variation of the target vehicle.
또한, 횡방향 위치 오차값(LATPV ERR)을 계산하기 위한 횡방향 위치 보상 함수는 아래의 수학식 2를 만족할 수 있다.In addition, the lateral position compensation function for calculating the lateral position error value (LATPV ERR) may satisfy the following equation (2).
여기서, 과은 타겟 차량의 앞/뒤 타이어의 조향 각도(steering angle)이며, 와은 타겟 차량의 중심으로부터 앞 뒤 차축(front axle, rear axle)까지의 거리이다.Here,? Is the steering angle of the front / rear tires of the target vehicle, and W is the distance from the center of the target vehicle to the front and rear axles (rear axle).
실시 예에 있어서, 횡방향 위치 보상 함수는 종방향 위치 오차값(LONGV ERR)을 이용하여 횡방향 위치 보상 값(LATPV')을 계산할 수 있다.In an embodiment, the lateral position compensation function may calculate the lateral position compensation value (LATPV ') using the longitudinal position error value LONGV ERR.
실시 예에 있어서, 타겟 위치 보상 유닛(120)은 횡방향 위치 오차값(LATPV ERR)을 계산하기 위해서, 최종 타겟 차량의 횡방향 위치값과 종방향 위치값에 대한 헤딩 각도를 계산한 후, 수학식 2와 같이 타겟 차량의 사이드 슬립 각도(side slip angle)을 계산하고, 사이드 슬립 각도에 대한 이전 사이클의 값과 현재 사이클의 값의 차이값을 계산할 수 있다. 즉, 횡방향 위치 오차는 타겟의 사이드 슬립 각도의 변화량이다. 도 3에 도시된 바와 같이 슬립 각도는 차량 바퀴의 조향과 관계되어 있다.In the embodiment, the target
여기서, 수학식 2의 에 적용된 게인(gain)은, 타겟 차량의 후륜의 미끄러짐이 거의 없다고 가정할 경우 0에 가까운 값을 적용할 수 있다. 또한, 타겟 차량의 전류의 조향 각도 는 전방의 타겟 차량의 위치값으로부터 계산된 헤딩 값이라 가정한다.In Equation 2, A value close to 0 can be applied when the rear wheel of the target vehicle is assumed to have almost no slippage. Further, the steering angle of the current of the target vehicle Is a heading value calculated from the position value of the target vehicle ahead.
이렇게 구해진 종방향/횡방향 위치 오차값에 비례하는 위치 보상 값을 계산하기 위해 수학식 3과 같이 정규화된 선형 보간 함수가 이용될 수 있다.In order to calculate the position compensation value proportional to the thus obtained longitudinal / lateral position error value, a normalized linear interpolation function can be used as shown in Equation (3).
여기서, min 및 max는 위치 오차(position error)의 물리적인 최대값 및 최소값이고, new_max와 new_min은 정규화하고자 하는 값의 범위이다.Where min and max are the physical maximum and minimum values of the position error, and new_max and new_min are the range of values to be normalized.
본 발명의 실시 예에 따른 물체 인식 장치는 레이다, 카메라, 초음파 센서 등과 같은 환경 인지 기술 분야에 다양하게 활용 가능하다.The object recognition apparatus according to an embodiment of the present invention can be variously applied to the field of environment recognition technology such as a radar, a camera, and an ultrasonic sensor.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 물체 인식 장치의 타겟 위치 보상 방법을 예시적으로 보여주는 흐름도이다. 도 2 내지 도 4를 참조하면, 물체 인식 장치(100)의 타겟 위치 보상 방법을 다음과 같이 진행될 수 있다.4 is a flowchart illustrating an exemplary method for compensating a target position of an object recognition apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention. 2 to 4, a method of compensating a target position of the
수학식 1과 같이 종방향 위치 오차값(LONGPV ERR)이 계산될 수 있다(S110). 종방향 위치 오차값(LONGPV ERR)을 이용하여 종방향 위치 보상값(LONGPV'1)이 계산될 수 있다(S120). 수학식 2와 같이 횡방향 위치 오차값(LATPV ERR)이 계산될 수 있다(S130). 횡방향 위치 오차값(LATPV ERR)을 이용하여 횡방향 위치 보상값(LATPV'1)이 계산될 수 있다(S140). 횡방향의 오차값은 전방 물체의 사이드 슬립 각도의 변화량으로 결정될 수 있다. 종방향과 횡방향 좌표의 오차값에 비례하는 출력 값을 계산하기 위해, 정규화된 선형 보간 함수가 이용될 수 있다. 여기서 정규화 구간을 크게 설정하면, 출력값이 증가될 수 있다.The longitudinal position error value LONGPV ERR may be calculated (S110) as shown in Equation (1). The longitudinal position compensation value LONGPV'1 may be calculated using the longitudinal position error value LONGPV ERR (S120). The lateral position error value (LATPV ERR) may be calculated (S130) as shown in Equation (2). The lateral position compensation value LATPV'1 may be calculated using the lateral position error value LATPV ERR (S140). The error value in the lateral direction can be determined by the amount of change in the side slip angle of the front object. To calculate the output values proportional to the error values of the longitudinal and transverse coordinates, a normalized linear interpolation function may be used. Here, if the normalization interval is set large, the output value can be increased.
본 발명의 실시 예에 따른 물체 인식 장치 및 그것의 방법은, 전방의 물체(장애물)을 감지한 이후, 물체의 위치를 더 정밀하게 보정할 수 있다.The object recognition apparatus and method thereof according to the embodiment of the present invention can more precisely correct the position of an object after detecting an object (obstacle) in the front.
실시 예에 있어서, 물체 인식 장치는, 도 1에 도시된 바와 같이 자율 주행을 위한 레이더, 카메라, 센서 등에 적용 가능할 수 있다.In the embodiment, the object recognition apparatus can be applied to a radar, a camera, a sensor, or the like for autonomous travel as shown in Fig.
본 발명에 따른 단계들 및/또는 동작들은 기술분야의 통상의 기술자에 의해 이해될 수 있는 것과 같이, 다른 순서로, 또는 병렬적으로, 또는 다른 에포크(epoch) 등을 위해 다른 실시 예들에서 동시에 일어날 수 있다.The steps and / or operations in accordance with the present invention may occur in different orders, in parallel, or concurrently in other embodiments for other epochs or the like, as may be understood by one of ordinary skill in the art .
실시 예에 따라서는, 단계들 및/또는 동작들의 일부 또는 전부는 하나 이상의 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체에 저장된 명령, 프로그램, 상호작용 데이터 구조(interactive data structure), 클라이언트 및/또는 서버를 구동하는 하나 이상의 프로세서들을 사용하여 적어도 일부가 구현되거나 또는 수행될 수 있다. 하나 이상의 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체는 예시적으로 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 및/또는 그것들의 어떠한 조합일 수 있다. 또한, 본 명세서에서 논의된 "모듈"의 기능은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 및/또는 그것들의 어떠한 조합으로 구현될 수 있다.Depending on the embodiment, some or all of the steps and / or operations may be performed on one or more non-transitory computer-readable media, including instructions, programs, interactive data structures, At least some of which may be implemented or performed using one or more processors. The one or more non-transitory computer-readable media can be, by way of example, software, firmware, hardware, and / or any combination thereof. Further, the functions of the "module" discussed herein may be implemented in software, firmware, hardware, and / or any combination thereof.
본 발명의 실시 예들의 하나 이상의 동작들/단계들/모듈들을 구현/수행하기 위한 하나 이상의 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체 및/또는 수단들은 ASICs(application-specific integrated circuits), 표준 집적 회로들, 마이크로 컨트롤러를 포함하는, 적절한 명령들을 수행하는 컨트롤러, 및/또는 임베디드 컨트롤러, FPGAs(field-programmable gate arrays), CPLDs(complex programmable logic devices), 및 그와 같은 것들을 포함할 수 있지만, 여기에 한정되지는 않는다. One or more non-transitory computer-readable media and / or means for implementing / performing one or more operations / steps / modules of embodiments of the present invention may be implemented as application-specific integrated circuits (ASICs), standard integrated circuits, But are not limited to, controllers that perform appropriate instructions, including microcontrollers, and / or embedded controllers, field-programmable gate arrays (FPGAs), complex programmable logic devices (CPLDs) .
한편, 상술 된 본 발명의 내용은 발명을 실시하기 위한 구체적인 실시 예들에 불과하다. 본 발명은 구체적이고 실제로 이용할 수 있는 수단 자체뿐 아니라, 장차 기술로 활용할 수 있는 추상적이고 개념적인 아이디어인 기술적 사상을 포함할 것이다.The above-described contents of the present invention are only specific examples for carrying out the invention. The present invention will include not only concrete and practical means themselves, but also technical ideas which are abstract and conceptual ideas that can be utilized as future technologies.
10: 자율 주행 가능한 차량
100: 물체 인식 장치
110: 타겟 위치 검출 유닛
120: 타겟 위치 보상 유닛10: Self-propelled vehicle
100: object recognition device
110: Target position detection unit
120: Target position compensation unit
Claims (12)
상기 타겟 차량의 위치에 대한 종방향 위치 오차값을 계산하는 단계;
상기 종방향 위치 오차값을 근거로 하여 상기 타겟 차량의 위치에 대한 종방향 위치값을 보상하는 단계;
상기 타겟 차량의 위치에 대한 횡방향 위치 오차값을 계산하는 단계; 및
상기 횡방향 위치 오차값을 근거로 하여 상기 타겟 차량의 위치에 대한 횡방향 위치값을 보상하는 단계를 포함하는 방법.A method for recognizing a target vehicle ahead in a vehicle, comprising:
Calculating a longitudinal position error value for the position of the target vehicle;
Compensating a longitudinal position value for the position of the target vehicle based on the longitudinal position error value;
Calculating a lateral position error value for the position of the target vehicle; And
And compensating for a lateral position value for the position of the target vehicle based on the lateral position error value.
상기 종방향 위치 오차값은 현재 사이클에서 종방향 위치값과 이전 사이클에서 횡방향 위치값의 차이인 방법.The method according to claim 1,
Wherein the longitudinal position error value is a difference between a longitudinal position value in a current cycle and a lateral position value in a previous cycle.
상기 보상된 종방향 위치값은 상기 종방향 위치 오차값에 비례하는 방법.3. The method of claim 2,
Wherein the compensated longitudinal position value is proportional to the longitudinal position error value.
상기 횡방향 위치 오차값은, 상기 타겟 차량의 종방향 위치값과 상기 타겟 차량의 횡방향 위치값에 대한 헤딩 각도와 상기 타겟 차량의 사이드 슬립 각도를 이용하여 계산되는 방법.The method according to claim 1,
Wherein the lateral position error value is calculated using a longitudinal position value of the target vehicle, a heading angle to a lateral position value of the target vehicle, and a side slip angle of the target vehicle.
현재 사이클에서 상기 타겟 차량의 상기 사이드 슬립 각도와 이전 사이클에서 상기 타겟 차량의 사이드 슬립 각도의 차이를 계산하는 단계를 더 포함하는 방법.5. The method of claim 4,
Further comprising calculating the difference between the side slip angle of the target vehicle in the current cycle and the side slip angle of the target vehicle in the previous cycle.
상기 횡방향 위치 오차값은 상기 타겟 차량의 타이어들의 조향 각도들, 상기 타겟 차량의 중심으로부터 차축까지의 거리들 및 상기 사이드 슬립 각도의 차이값을 이용하여 계산되는 방법.6. The method of claim 5,
Wherein the lateral position error value is calculated using steering angles of tires of the target vehicle, distances from the center of the target vehicle to the axle, and a difference value of the side slip angle.
상기 종방향 위치값을 보상하는 단계는 정규화된 선형 보간 함수를 사용하여 종방향 위치 보상값을 계산하는 단계를 포함하는 방법.The method according to claim 1,
Wherein compensating the longitudinal position value comprises calculating a longitudinal position compensation value using a normalized linear interpolation function.
상기 횡방향 위치값을 보상하는 단계는 정규화된 선형 보간 함수를 사용하여 횡방향 위치 보상값을 계산하는 단계를 포함하는 방법.The method according to claim 1,
Wherein compensating the lateral position value comprises calculating a lateral position compensation value using a normalized linear interpolation function.
타겟 차량의 종방향 위치값 및 상기 타겟 차량의 횡방향 위치값을 검출하는 타겟 위치 검출 유닛; 및
현재 사이클에서 상기 타겟 차량의 종방향 위치값과 이전 사이클에서 상기 타겟 차량의 종방향 위치값을 비교함으로써 종방향 위치 오차값을 계산하고, 상기 현재 사이클에서 상기 타겟 차량의 횡방향 위치값과 상기 이전 사이클에서 상기 타겟 차량의 횡방향 위치값을 비교함으로써 횡방향 위치 오차값을 계산하고, 선형 보간 함수를 이용하여 상기 종방향 위치 오차값 및 상기 횡방향 위치 오차값에 따라 상기 종방향 위치값 및 상기 횡방향 위치값을 보상하는 타겟 위치 보상 유닛을 포함하는 물체 인식 장치.1. An object recognizing apparatus in a vehicle, comprising:
A target position detection unit for detecting a longitudinal position value of the target vehicle and a lateral position value of the target vehicle; And
Calculating a longitudinal position error value by comparing the longitudinal position value of the target vehicle in the current cycle with the longitudinal position value of the target vehicle in a previous cycle, Calculating a lateral position error value by comparing the lateral position value of the target vehicle in the cycle, calculating a lateral position error value by using the linear interpolation function and the longitudinal position value and the lateral position error value according to the longitudinal position error value and the lateral position error value, And a target position compensation unit for compensating a lateral position value.
상기 타겟 위치 검출 유닛은 초음파 센서, 레이다, 혹은 초음파 센서를 포함하는 물체 인식 장치.10. The method of claim 9,
Wherein the target position detection unit includes an ultrasonic sensor, a radar, or an ultrasonic sensor.
상기 횡방향 위치 오차값은 상기 타겟 차량의 사이드 슬립 각도의 변화량을 포함하는 물체 인식 장치.10. The method of claim 9,
Wherein the lateral position error value includes a variation amount of the side slip angle of the target vehicle.
상기 횡방향 위치 오차값은 상기 타겟 차량의 타이어들의 조향 각도들, 상기 타겟 차량의 중심으로부터 차축까지의 거리들 및 사이드 슬립 각도의 차이값을 이용하여 계산되는 물체 인식 장치.10. The method of claim 9,
Wherein the lateral position error value is calculated using steering angles of tires of the target vehicle, distances from the center of the target vehicle to the axle, and difference values of the side slip angles.
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미국공개특허 US 2017-0057494, 공개일: 2017년 03월 02일, 제목: "APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING VEHICLE". |
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