KR20190028883A - 자율주행차량의 경로회피방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 자율주행차량에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 도로 상에 있는 임의의 차로를 따라 주행 중 장애물을 회피하거나 주행경로를 변경하기 위한 자율주행차량의 회피 경로 및 복귀 경로를 코사인 함수의 반주기를 이용하여 설정하는, 자율주행차량의 경로회피방법을 제공한다.

Description

자율주행차량의 경로회피방법{THE METHOD OF COLLISION AVOIDANCE FOR AUTONOMOUS VEHICLE}
본 발명은 자율주행차량의 경로회피방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 본 발명은 충돌 회피를 위한 경로 생성 및 생성된 경로를 추종하기 위한 자율주행차량의 경로회피방법에 관한 것이다.
기존 자율주행차량의 경로생성은 현재 차량의 위치에서 충돌영역을 고려한 경로점까지의 경로 생성 및 경로점에서 기존 주행경로 복귀를 위한 경로생성은 5차 다항식을 이용한 곡선으로 표현되며, 5차 다항식에 포함된 6개의 계수를 구하기 위해 다항식의 1계도함수, 2계도함수 및 초기조건 등으로 구성된 6원1차연립방정식을 도출한 후 해를 구하기 위한 행렬연산을 수행해야 한다.
비록 고성능의 마이크로프로세서는 상기 연산을 하기 위한 프로세서 부하를 무시할 정도이나 상대적으로 성능이 낮은 프로세서에 대해서는 프로세서의 연산 속도가 낮으므로, 이는 샘플링 시간의 주기가 작아질수록 연산에 문제가 발생할 가능성이 높다.
한국등록특허공보 제10-1371930호(2014.03.03)
본 발명은 도로 상에 있는 임의의 차로의 중앙을 따라 이동하는 자율주행차량의 주행을 위해 사용되며, 차량 이동 중 차량 앞에 이동하는 대상물이 있을 경우 대상물의 이동방향과 속도를 고려하여 설정된 충돌영역을 회피하기 위한 경로를 생성하는 자율주행차량의 경로회피방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명은 생성된 경로를 추종하기 위한 차량의 선속도 및 조향각을 도출하기 위한 자율주행차량의 경로회피방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 도로 상에 있는 임의의 차로를 따라 주행 중 장애물을 회피하거나 주행경로를 변경하기 위한 자율주행차량의 회피 경로 및 복귀 경로를 코사인 함수의 반주기를 이용하여 설정하는, 자율주행차량의 경로회피방법을 제공한다.
또한, 상기 자율주행차량은, 주행경로 주변의 상황을 감시하는 주변 감시부, 주행경로를 설정하는 주행경로 설정부 및 설정된 주행 경로를 따라 상기 자율주행차량을 구동하는 차량 구동부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 주행경로 설정부는, 상기 자율주행차량과 이동 대상물 간의 X축 성분의 길이 및 차로 중심에서 충돌 영역의 가장자리 간의 Y축 성분의 길이를 고려하여 코사인 함수의 각가속도 및 진폭을 결정하여 상기 회피 경로의 이동길이 및 편차를 결정할 수 있다.
또한, 상기 주행경로 설정부는, 시간의 함수에서 X성분의 위치 X(t) 및 Y성분의 위치 Y(t)를 미리 설정된 횟수만큼 미분하여 임의의 위치에 대한 X축의 속도 Vx(t) 및 Y축의 속도 Vy(t)를 정의할 수 있다.
또한, 상기 주행경로 설정부는, 상기 Vx(t) 및 Vy(t)의 값을 속도벡터 V(t)의 X성분과 Y성분으로 각각 정의하고, 속도 벡터 V(t)의 크기값을 상기 자율주행차량의 선속도로 설정하고, 아크탄젠트값을 조향각으로 설정할 수 있다.
또한, 상기 주행경로 설정부는, 테일러 급수를 이용하여 대수학적 연산으로 근사값을 구하여 주행경로를 설정할 수 있다.
본 발명은 자율주행차량 주행시 전방의 이동 대상물을 회피하기 위한 경로를 간단하게 생성할 수 있으며, 좌표축을 기준으로 X, Y 값의 위치를 시간에 대한 매개변수 함수로 지정하여, X축 및 Y축에 대한 방정식을 1계도 미분하여 경로주행을 위한 자율주행차량의 선속도 및 조향각을 간단하게 정의할 수 있다.
또한, 본 발명은 보조프로세서를 지원하지 않는 저성능의 프로세서를 위해 삼각함수를 테일러 급수로 변환하여 대수학적 연산을 이용하여 삼각함수의 경로를 유사하게 계산할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행차량의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 도로 상에서 주행하는 자율주행차량의 전방에 움직이는 이동 대상물을 회피하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 3은 자율주행차량의 경로 및 임의의 시간에서 X축 및 Y축 속도 성분을 표현하기 위한 기준좌표계를 나타내는 도면이다.
도 4는 X축 및 Y축 속도 성분을 이용한 속도벡터의 합과 방향을 정의하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 5는 속도벡터와 방향을 차량에 적용하는 방법을 나타내는 도면이다.
이하에서는, 본 발명의 바람직한 실시예에 기초하여 본 발명을 보다 구체적으로 설명한다. 그러나, 하기 실시예는 본 발명의 이해를 돕기 위한 일 예에 불과한 것으로 이에 의해 본 발명의 권리범위가 축소되거나 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행차량의 구성을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행차량(100)은 주행경로 주변의 상황을 감시하는 주변 감시부(110), 주행경로를 설정하는 주행경로 설정부(120), 설정된 주행경로를 따라 자율주행차량을 구동하는 차량 구동부(130)를 포함할 수 있다.
주변 감시부(110)는 카메라, 적외선 감지기, 음향 감지기 등을 이용하여 자율주행차량(100)의 주변 상황을 감시할 수 있다. 예를 들면, 주변 감시부(110)는 자율주행차량(100)의 주행경로 전방에 움직이는 대상물을 감지할 수 있다.
주행경로 설정부(120)는 자율주행차량(100)의 주행경로를 설정할 수 있다. 주행경로 설정부(120)에 대한 상세한 설명은 아래에서 도면을 참조하여 서술한다.
차량 구동부(130)는 설정된 주행경로를 따라 주행하도록 자율주행차량(100)을 구동할 수 있다. 이를 위해, 차량 구동부(130)는 동력을 발생시키고, 자율주행차량(100)의 조향을 제어하고, 자율주행차량(100)의 가속 및 감속을 제어할 수 있다.
여기서는, 도 2 내지 도 5를 참조하여 주행경로 설정부의 기능을 상세하게 설명한다.
구체적으로, 도로(200) 내의 차로(210) 상을 지나는 자율주행차량(100)은 가상의 가상 차로 중심선(220)을 추종할 때 이동 대상물(250)이 도로(200)를 가로지를 경우 현재 자율주행차량(100)과 이동 대상물(250) 간의 거리 및 충돌 영역(260)을 고려한 편차를 계산하여 회피 경로(310) 및 복귀 경로(320)를 설정하고, 회피 경로(310) 및 복귀 경로(320)를 추종하여 주행할 수 있다.
여기서, 자율주행차량(100)의 회피 경로(310) 및 복귀 경로(320)는 주행경로 설정부(120)에서 코사인 함수의 반주기 형태로 설정될 수 있다.
또한, 회피 경로(310) 및 복귀 경로(320)의 길이 및 가상 차로 중심선(220)과의 충돌 영역(260)을 고려한 편차(이하, Y)는 도 2에 도시된 바와 같이 자율주행차량(100)에서 이동 대상물(250)까지의 거리(이하, D) 값과, 차로 가상 중심선(220)에서 경로점(280)까지의 편차(이하, A) 값을 조정하여 변경시킬 수 있다. 이러한 Y는 아래의 수학식으로 나타낼 수 있다.
[수학식 1]
Y(X)=Acos((D/π)X-D)+A
여기서, 상기 D 값이 커짐에 따라 수학식 1의 반주기 폭은 증가하고, 상기 A 값이 증가하면 수학식 1의 편차값이 커지게 된다.
다음, 회피 경로를 추종하는 속도는 주행경로 설정부(120)에서 차량의 X 방향 및 Y 방향으로 정의할 수 있다.
여기서, X 방향의 속도는 대상 물체가 이동하는 시간 T 동안에 D만큼 이동한 거리를 Vx로 설정할 수 있다. 이때, 자율주행차량(100)은 등속운동을 한다고 가정할 수 있다.
또한, Y 방향의 속도는 시간 T 동안에 시간 중심선에서 A만큼 이동한 거리를 Vy로 설정할 수 있다.
회피 경로(310) 및 복귀 경로(320)를 이동할 때 임의의 시간에서의 위치를 (X, Y)라고 할 때 위치는 시간의 함수로 표현할 수 있으며, 위치에 대한 각 함수는 아래의 수학식 2와 같이 정의할 수 있다.
[수학식 2]
X(t) = (Vx)(t)
Y(t) = Acos((D/π)(Vx)t-D)+A
여기서, Vx 및 Vy는 시간에 대해서 1계도 미분을 수행하면 각각 구할 수 있으며, 그 값은 아래의 수학식 3과 같다.
[수학식 3]
X'(t) = Vx
Y'(t) = Vy = -(AD(Vx)/π)sin(D(Vx)/πt-D)
도 5를 참조하면, 자율주행차량(100)의 선속도 V(t) 및 조향각 θ(t)는 주행경로 설정부(120)에서 수학식 2 및 3에 정의된 속도 성분을 도 4와 같이 벡터를 이용하여 설정할 수 있다.
속도의 X 성분인 Vx와 Y 성분인 Vy를 벡터의 X와 Y 성분으로 가정하면 선속도 벡터 V(t)=(Vx, Vy)의 크기는 피타고라스 정리를 이용하여 크기를 구할 수 있고, V(t)의 방향인 θ(t)는 (Vy/Vx)의 아크탄젠트(arctangent) 값을 계산하여 구할 수 있다. 이 값을 자율주행차량(100)의 선속도와 조향각으로 설정할 수 있다.
자율주행차량(100)에 사용되는 주행경로 설정부(120)의 프로세서는 가용 리소스가 제한되어 있기 때문에 수학함수를 사용할 수 있는 보조프로세서를 가지고 있지 않은 경우도 있을 수 있다. 이러한 경우에는 삼각함수의 테일러 급수를 활용하여 대수학적 연산을 이용하여 자율주행차량의 선속도 V(t)의 Y성분인 Vy 및 V(t)의 방향 θ(t)를 아래의 수학식 4 및 5와 같이 근사적으로 값을 구할 수 있다.
[수학식 4]
sinT=T-(1/3!)*T^3+(1/5!)*T^5-(1/7!)*T^7+(1/9!)*T^9-(1/11!)*T^11-(H.O.T)
Vy = -(AD(Vx)/π)sinT
= -(AD(Vx)/π)(T-1/3!*T^3+1/5!*T^5-1/7!*T^7+1/9!*T^9)-H.O.T)
여기서, T=D(Vx)/πt-D이며, H.O.T(High Order Term) 값은 매우 작으므로 생략할 수 있다.
[수학식 5]
θ(t) = arctanV = V-V^3/3+V^5/5-V^7/7+V^9/9-(H.O.T)
여기서, V = Vy/Vx이며, H.O.T는 값이 매우 작으므로 생략 가능하다.
본 발명은 자율주행차량의 주행 시 전방의 이동 대상물을 회피하기 위한 경로를 간단하게 생성할 수 있으며, 좌표축을 기준으로 X, Y 값의 위치를 시간에 대한 매개변수 함수로 지정하여 X축 및 Y축에 대한 방정식을 1계도 미분하여 경로 주행을 위한 자율주행차량의 선속도 및 조향각을 간단하게 설정할 수 있다.
또한, 본 발명은 보조프로세서를 지원하지 않는 저성능의 프로세서를 위해 삼각함수를 테일러 급수로 변환하여 대수학적 연산을 이용하여 삼각함수의 경로를 유사하게 계산할 수 있다.
이상에서 본 발명에 대한 기술 사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만, 이는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한, 이 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.
100: 자율주행차량
110: 주변 감시부
120: 주행경로 설정부
130: 차량 구동부
200: 도로
210: 차로
220: 가상 차로 중심선
250: 이동 대상물
260: 충돌 영역
280: 경로점
310: 회피 경로
320: 복귀 경로

Claims (6)

  1. 도로 상에 있는 임의의 차로를 따라 주행 중 장애물을 회피하거나 주행경로를 변경하기 위한 자율주행차량의 회피 경로 및 복귀 경로를 코사인 함수의 반주기를 이용하여 설정하는, 자율주행차량의 경로회피방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 자율주행차량은,
    주행경로 주변의 상황을 감시하는 주변 감시부;
    주행경로를 설정하는 주행경로 설정부; 및
    설정된 주행 경로를 따라 상기 자율주행차량을 구동하는 차량 구동부를 포함하는, 자율주행차량의 경로회피방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 주행경로 설정부는, 상기 자율주행차량과 이동 대상물 간의 X축 성분의 길이 및 차로 중심에서 충돌 영역의 가장자리 간의 Y축 성분의 길이를 고려하여 코사인 함수의 각가속도 및 진폭을 결정하여 상기 회피 경로의 이동길이 및 편차를 결정하는, 자율주행차량의 경로회피방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 주행경로 설정부는, 시간의 함수에서 X성분의 위치 X(t) 및 Y성분의 위치 Y(t)를 미리 설정된 횟수만큼 미분하여 임의의 위치에 대한 X축의 속도 Vx(t) 및 Y축의 속도 Vy(t)를 정의하는, 자율주행차량의 경로회피방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 주행경로 설정부는, 상기 Vx(t) 및 Vy(t)의 값을 속도벡터 V(t)의 X성분과 Y성분으로 각각 정의하고, 속도 벡터 V(t)의 크기값을 상기 자율주행차량의 선속도로 설정하고, 아크탄젠트값을 조향각으로 설정하는, 자율주행차량의 경로회피방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 주행경로 설정부는, 테일러 급수를 이용하여 대수학적 연산으로 근사값을 구하여 주행경로를 설정하는, 자율주행차량의 경로회피방법.

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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101371930B1 (ko) 2012-11-08 2014-03-07 현대자동차주식회사 자율주행차량의 주행제어 장치 및 그 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108791288A (zh) * 2018-05-31 2018-11-13 惠州华阳通用电子有限公司 一种基于信息融合的防碰撞装置及方法

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