KR20190054352A - 차량 추적 장치 및 그것의 동작 방법 - Google Patents

차량 추적 장치 및 그것의 동작 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 차량 추적 장치의 동작 방법은, 카메라의 차선 정보와 자이로 센서의 정보를 융합함으로써 헤딩 각도를 출력하는 단계, 상기 헤딩 각도를 이용하여 상기 카메라 및 레이더의 전방 객체에 대한 궤적들을 생성하는 단계, 상기 카메라의 궤적과 상기 레이더의 궤적로부터 호스트 차량의 주행 차선에서 상기 전방 객체를 찾는 단계, 및 상기 전방 객체의 좌표를 자율 주행 어플리케이션에 활용하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

차량 추적 장치 및 그것의 동작 방법{APPARATUS FOR TRACKING VEHICLE AND OPERATING METHOD THEREOF}
본 발명은 차량 추적 장치 및 그것의 동작 방법에 관한 것이다.
자율 주행 자동차는 첨단 IT기술을 이용하여 사람의 개입을 줄여서 운행하는 자동차를 말한다. 자율 주행 자동차는 자율적으로 차량 주변 환경 및 상황을 판단하여 정해진 목적지까지 안전하게 이동하는 차량을 의미한다. 자율 주행 자동차는 주행 안전성과 운전자의 편의성을 향상시키기 위한 연구 형태로 주로 이루어지고 있다. 자율 주행 자동차 기술은 자율 주행의 정도를 적용하여 단계별로 개발이 진행될 것으로 보인다. 자율 주행 자동차 기술은 인간 세상에 또 다른 변혁을 몰고 오고 있다. 자율 주행 자동차와 관련한 기술은 첨단 IT기술을 기계 자동차에 접목하는 것인데, 적용하는 IT 기술은 HW, SW기술로 나눌 수 있다. IT HW 기술로는 환경 인식에 필요한 HW, 위치 인식 HW, 판단/제어를 위한 여러 가지 센서 HW 등이 있다. IT SW 기술로는 IT HW를 구동하기 위한 실시간 OS, IT HW 전장장치를 구동할 수 있는 여러 가지 SW 관련 기술, 자율 주행을 위한 경로 알고리즘 등이 있다.
등록번호: 10-1619599, 등록일: 2016년 05월 02일, 제목: 융합 레이더 센서 기반 저전력 차량 충돌 방지 방법 및 장치. 등록특허: 10-1513878, 등록일: 2015년 04월 15일, 제목: 레이더 장치 및 그의 충돌 경고 및 사고 기록 방법. 등록특허: 10-1503473, 등록일: 2015년 03월 11일, 제목: 차량의 주행 상황 판단 시스템 및 방법.
본 발명의 목적은 타겟 차량의 위치 보정을 향상시키는 차량 추적 장치 및 그것의 동작 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 차량 추적 장치의 동작 방법은: 카메라의 차선 정보와 자이로 센서의 정보를 융합함으로써 헤딩 각도를 출력하는 단계; 상기 헤딩 각도를 이용하여 상기 카메라 및 레이더의 전방 객체에 대한 궤적들을 생성하는 단계; 상기 카메라의 궤적과 상기 레이더의 궤적로부터 호스트 차량의 주행 차선에서 상기 전방 객체를 찾는 단계; 및 상기 전방 객체의 좌표를 자율 주행 어플리케이션에 활용하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 헤딩 각도를 출력하는 단계는, 상기 카메라의 차선 정보가 없는 경우 상기 호스트 차량의 궤적 정보를 이용하여 헤딩 각도를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 헤딩 각도를 출력하는 단계는, 상기 카메라의 차선 정보가 하나 존재할 경우, 상기 카메라의 차선 궤적 정보가 n (2 이상의 자연수) 샘플 기간 동안 종방향과 횡방향의 비율이 상기 호스트 차량의 궤적 정보의 종방향과 횡방향의 비율보다 작다면, 상기 카메라의 차선 궤적 정보를 이용하여 상기 헤딩 각도를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 헤딩 각도를 출력하는 단계는, 상기 카메라의 차선 궤적 정보가 n 샘플 기간 동안 종방향과 횡방향의 비율이 상기 호스트 차량의 궤적 정보의 종방향과 횡방향의 비율보다 작지 않다면, 상기 호스트 차량의 궤적 정보를 이용하여 상기 헤딩 각도를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 헤딩 각도를 출력하는 단계는, 상기 카메라의 차선 정보가 모두 존재할 때, 좌우 차선의 종방향 거리와 횡방향 거리의 비율이 기준값보다 작다면 상기 카메라의 차선 궤적 정보를 이용하여 상기 헤딩 각도를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
제 5 항에 있어서, 상기 헤딩 각도를 출력하는 단계는, 상기 좌우 차선의 상기 종방향 거리와 상기 횡방향 거리의 비율이 상기 기준값보다 작지 않다면 상기 종방향 거리와 상기 횡방향 거리의 비율이 작은 차선과 상기 호스트 차량의 종방향 거리와 횡방향 거리의 비율을 비교하는 단계; 및 상기 비교 결과로써 상기 비율이 작은 것에 대응하는 궤적 정보를 이용하여 상기 헤딩 각도를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 헤딩 각도를 출력하는 단계는, 정밀도 향상을 위하여 상기 호스트 차량이 직진 주행할 때 이동 평균 필터를 이용하여 상기 헤딩 각도의 옵셋 보정을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 궤적들을 생성하는 단계는, 이전 횡방향 궤적에 cos(상기 헤딩 각도)*횡방향 좌표와 sin(상기 헤딩 각도)*종방향 좌표를 더함으로써 횡방향 궤적 정보를 생성하는 단계; 및 이전 종방향 궤적에 cos(상기 헤딩 각도)*종방향 좌표와 sin(상기 헤딩 각도)*횡방향 좌표를 더함으로써 종방향 궤적 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 주행 차선에서 상기 전방 객체를 찾는 단계는, 상기 레이더의 궤적과 상기 카메라의 궤적으로부터 상기 호스트 차량의 궤적에 대한 수직 방향의 거리를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 수직 방향의 거리가 최소가 되는 좌표를 상기 전방 객체의 좌표로 정의하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 전방 객체의 좌표로 정의하는 단계는, cos(-상기 헤딩 각도)*횡방향 궤적에 sin(-상기 헤딩 각도)*종방향 좌표를 더함으로써 종방향 좌표를 계산하는 단계; 및 cos(-상기 헤딩 각도)*종방향 궤적에 sin(-상기 헤딩 각도)*횡방향 좌표를 더함으로써 횡방향 좌표를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 자율 주행 어플리케이션에 활용하는 단계는, 상기 전방 객체의 좌표를 전방 충돌 방지를 위해 이용하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 차량 추적 장치는, 전방을 촬영함으로써 차선 정보를 발생하는 카메라; 각속도를 감지함으로써 호스트 차량의 궤적 정보를 발생하는 자이로 센서; 전방 객체에 레이더 신호를 송신하고 반사된 레이더 신호를 수신함으로써 상기 전방 객체의 궤적 정보를 발생하는 레이더; 및 상기 차선 정보, 상기 호스트 차량의 궤적 정보, 및 상기 전방 객체의 궤적 정보를 융합하여 상기 전방 객체를 추적하는 전방 차량 추적기를 포함하고, 상기 전방 차량 추적기는 상기 호스트 차량의 헤딩 각도를 이용하여 상기 카메라 및 상기 레이더의 상기 전방 객체의 궤적들을 생성할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 전방 차량 추적기는 상기 차선 정보 혹은 상기 호스트 차량의 궤적 정보를 이용하여 상기 헤딩 각도를 계산하고, 이동 평균 필터를 이용하여 상기 헤딩 각도를 보상할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 전방 차량 추적기는 상기 전방 객체의 궤적들로부터 상기 호스트 차량의 궤적에 대한 수직 방향의 거리 값을 이용하여 상기 호스트 차량의 주행 차선의 상기 전방 객체를 정의할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 차량 추적 장치 및 그것의 동작 방법은, 카메라 차선 정보와 자이로 센서와 레이더 궤적 정보를 이용하여 헤딩 각도의 정밀도 향상을 통해 주행 차선 전방 물체에 대한 궤적을 찾고, 이 궤적의 일차 역변환을 통해 위치 정밀도가 개선된 타겟 차량의 위치 값을 계산할 수 있다.
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 본 발명의 실시 예에 따른 전방 차량을 추적하는 차량 추적 장치(10)를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 추적 장치(10)의 동작 방법을 예시적으로 보여주는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 카메라(100)의 차선 정보와 자이로 센서(200)의 정보를 융합하는 방법을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 추적 장치(10)에서 주행 차선에서 전방 객체를 탐색하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 추적 장치(10)에서 헤딩 각도 보상 전과 후의 궤적으로부터 변환된 좌표와 센서로부터 출력되는 오리지널 위치 좌표와의 차이를 보여주는 도면이다.
아래에서는 도면들을 이용하여 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있을 정도로 본 발명의 내용을 명확하고 상세하게 기재할 것이다.
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.
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.
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.
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.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전방 차량을 추적하는 차량 추적 장치(10)를 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 1을 참조하면, 차량 추적 장치(10)는 카메라(100), 자이로 센서(200), 레이더(300), 및 전방 차량 추적기(400)를 포함할 수 있다.
카메라(100)는 전방 차량의 영상을 감지하기 위한 감지 센서로 구현될 수 있다. 실시 예에 있어서, 카메라(200)는 CCD(charge coupled device) 영상센서(image sensor), MOS(metal oxide semi-conductor) 영상센서, CPD(charge priming device) 영상센서 및 CID(charge injection device) 영상센서 등과 같은 영상센서들 중 어느 하나의 영상센서로 구현될 수 있다.
자이로 센서(200)는 호스트 차량의 각속도를 측정하도록 구현될 수 있다. 자이로 센서(200)는 측정된 각속도를 이용하여 호스트 차량의 궤적 정보를 발생할 수 있다. 한편, 본 발명의 차량 추적 장치(100)는 자이로 센서(200)에 제한되지 않고, 다양한 종류의 관성 센서에 의해 대체 가능하다고 이해되어야 할 것이다.
레이더(300)는 차량 주변에 레이더 신호를 송신하고, 타 차량으로부터 반사되는 레이더 신호를 수신하도록 구현될 수 있다. 레이더(300)는 타겟 차량의 궤적 정보를 발생할 수 있다.
전방 차량 추적기(400)는 카메라(100)에 의해 검출된 타겟 차량에 대한 제 1 차량 정보, 자이로 센서(200)에 의해 검출된 타겟 차량에 대한 제 2 차량 정보, 및 카메라(300)에 의해 검출된 타겟 차량에 대한 제 3 차량 정보를 수신하고, 제 1, 제 2 및 제 3 차량 정보를 융합하여 전방의 타겟 차량을 추적하도록 구현될 수 있다.
실시 예에 있어서, 전방 차량 추적기(400)는 카메라(100)의 차선 정보 및 자이로 센서(200)의 정보를 융합함으로써, 헤딩(heading) 각도로 사용하는 전방 차량의 위치를 검출할 수 있다.
실시 예에 있어서, 전방 차량 추적기(400)는 헤딩 각도의 정밀도 향상을 통해 호스트 차량의 주행 차선(ego lane) 에 대한 전방 물체에 대한 궤적을 찾고, 이 궤적의 일차 역변환을 통해 위치 정밀도가 개선된 타겟 차량의 위치 값을 계산할 수 있다. 실시 예에 있어서, 전방 차량 추적기(400)는 하드웨어/ 소프트웨어/ 펌웨어적으로 구현될 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 차량 추적 장치(10)는 자율 주행 차량을 위한 물체 추적 시 타겟의 위치 보정 방법 기술을 향상시킬 수 있다.
종래의 차량 추적 기술은 추적 물체의 타겟 위치 보정을 위해 side slip angle을 구하는 차량 동역학적 접근 방법을 사용한다. 반면에 본 발명의 실시 예에 따른 차량 추적 장치(10)는 정밀도가 높다고 판단되는 센서의 출력 값을 이용하는 방법, 출력 값의 궤적을 생성하는 방법, 궤적을 통해 출력되는 헤딩 각도의 옵셋(offset) 보상 방법, 이렇게 구해진 궤적을 기반으로 주행 차선(ego lane) 전방 차량을 선택하는 방법, 선택된 궤적의 역 변환을 통해 실제 전방 차량의 좌표를 구하는 방법의 조합으로 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 추적 장치(10)의 동작 방법을 예시적으로 보여주는 흐름도이다. 도 1 및 도 2를 참조하면, 차량 추적 장치(10)의 동작을 다음과 같이 진행될 수 있다.
카메라(100)의 차선 정보와 자이로 센서(200)의 정보가 서로 융합될 수 있다. 상술된 정보 융합을 통하여 전방 객체에 관련된 헤딩 각도가 출력될 수 있다(S110). 카메라(100) 및 레이더(300)의 전방 객체에 대한 궤적이 생성될 수 있다. 생성된 전방 객체 대한 궤적이 출력될 수 있다(S120). 호스트 차량의 주행 차선에서 전방 물체가 탐색될 수 있다. 전방 물체에 대한 좌표가 출력될 수 있다(S130). 검색된 전방 물체에 대한 좌표를 근거로 하여 전방 충돌 방지 로직 등 다양한 자율 주행 어플리케이션이 실행될 수 있다(S140).
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 카메라(100)의 차선 정보와 자이로 센서(200)의 정보를 융합하는 방법을 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 3을 참조하면, 자이로 센서(200)의 정보에 의거하여 호스트 차량의 궤적(trajectory)이 도시될 수 있다.
실시 예에 있어서, 카메라(100)의 차선 정보가 없는 경우에는 호스트 차량의 궤적 정보로 헤딩 각도가 출력될 수 있다.
실시 예에 있어서, 카메라(100)의 차선 정보가 하나만 존재하는 경우에는 카메라(100)의 차선 궤적 정보가 n 샘플 기간 동안의 종 방향과 횡 방향 비율이 호스트 차량의 궤적 정보의 종 방향과 횡 방향 비율보다 작다면, 카메라(100)의 차선의 궤적을 통해 헤딩 각도가 출력될 수 있다. 만일, 그 반대라면, 호스트 차량의 궤적 정보를 이용하여 헤딩 각도가 출력될 수 있다.
실시 예에 있어서, 카메라 차선 정보가 모두 존재하는 경우에는, 좌우 차선의 종 방향 거리와 횡 방향 거리의 비율의 차이가 작다면 카메라 차선 궤적을 통해 헤딩 각도가 출력될 수 있다. 만일, 그 반대라면, 종 방향 거리와 횡 방향 거리 비율이 작은 차선과 호스트 차량의 종 방향과 횡 방향의 비율과의 대/소 비교를 통해 작은 값에 해당되는 궤적을 사용하여 헤딩 각도가 출력될 수 있다.
한편, 헤딩 각도의 옵셋 보상은 다음과 같이 수행될 수 있다. 최종 출력되는 헤딩 각도는 자기 차량이 직진 주행일 때, 정밀도 향상을 위해 옵셋 보상을 할 수 있다. 일반적으로 사용되는 이동 평균 필터를 헤딩 각도에 적용시킴으로써, 헤딩 각도에 대한 보상 값으로 사용될 수 있다. 실시 예에 있어서, 센서들의 옵셋은 보상되었다고 가정할 수 있다.
한편, 카메라(100) 및 레이더(300)의 전방 객체에 대한 궤적을 생성하는 과정을 다음과 같다. 앞에서 출력된 헤딩 각도를 이용하여 카메라(100)와 레이더(300)의 종 방향과 횡 방향 좌표에 아래의 수식을 적용시킴으로써, 호스트 차량에 대한 궤적 정보가 생성될 수 있다.
횡방향 궤적 = 이전 횡방향 궤적 + cos(heading 각도) * 횡방향 좌표 + sin(heading 각도) * 종방향 좌표
종방향 궤적 = 이전 종방향 궤적 + cos(heading 각도) * 종방향 좌표 - sin(heading 각도) * 횡방향 좌표
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 추적 장치(10)에서 주행 차선에서 전방 객체를 탐색하는 과정을 보여주는 도면이다. 도 4를 참조하면, 레이더의 궤적과 카메라의 궤적으로부터 호스트 차량의 궤적에 대한 수직 방향의 거리 값이 계산될 수 있다. 이러한 수직 방향 거리 값이 최소가 되는 센서의 좌표가 주행 차선의 전방 객체로 정의될 수 있다. 이렇게 구해진 궤적으로부터 전방 물체의 좌표를 계산하기 위해 아래의 수식을 적용시킬 수 있다.
종방향 좌표 = cos(-heading 각도) * 횡방향 궤적 + sin(-heading 각도) * 종방향 좌표
횡방향 좌표 = cos(-heading 각도) * 종방향 좌표 - sin(-heading 각도) * 횡방향 좌표
전방 충돌 방지 로직 등 다양한 자율 주행 로직의 입력으로 이용할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 추적 장치(10)에서 헤딩 각도 보상 전과 후의 궤적으로부터 변환된 좌표와 센서로부터 출력되는 오리지널 위치 좌표와의 차이를 보여주는 도면이다. 도 5를 참조하면, 헤딩 각도 보상 전과 보상 후의 궤적으로부터 변환된 좌표와 센서로부터 출력되는 오리지널 위치 좌표와의 차이가 나타난다.
본 발명의 실시 예에 따른 차량 추적 장치(10) 및 그것의 동작 방법은 카메라 차선 정보와 자이로 센서와 레이더 궤적 정보를 이용한 전방 차량의 위치 정밀도 보정할 수 있다. 본 발명의 차량 추적 장치(10) 및 그것의 동작 방법은 ‘자율 주행 차량을 위한 물체 추적 시 타겟의 위치 보정 방법’ 기술을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 차량 추적 장치(10) 및 그것의 동작 방법은 카메라 차선 정보와 자이로 센서와 레이더 궤적 정보를 이용한 전방 차량의 위치 정밀도 보정할 수 있다. 전방 감지 센서로부터 출력되는 raw 좌표 신호를 사용하지 않고, 전방 차선의 궤적 heading angle이나, 자이로 센서에 의한 궤적 heading angle을 사용하여, raw 좌표 신호를 recursive하게 실시간으로 변경함으로써, 실제 차량의 직전 sampling time에서의 동적 특성을 현재의 좌표 값에 적용시킬 수 있다. 이를 위해　직전 sampling time에서의　궤적의 heading angle을 사용하여 현 시점에서의 궤적을 update하고, 이를 다시 역 좌표 변환을 통해 현재 시점에서 업데이트 된 궤적으로부터 한 sampling time 이전의 궤적의　heading angle이 반영된 좌표 값을 출력시켜, 위치 정밀도를 향상 시킬 수 있다.
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.
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.
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.
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.
10: 차량 추적 장치
100: 카메라
200: 자이로 센서
300: 레이더
400: 전방 차량 추적기

Claims (14)

  1. 차량 추적 장치의 동작 방법에 있어서:
    카메라의 차선 정보와 자이로 센서의 정보를 융합함으로써 헤딩 각도를 출력하는 단계;
    상기 헤딩 각도를 이용하여 상기 카메라 및 레이더의 전방 객체에 대한 궤적들을 생성하는 단계;
    상기 카메라의 궤적과 상기 레이더의 궤적로부터 호스트 차량의 주행 차선에서 상기 전방 객체를 찾는 단계; 및
    상기 전방 객체의 좌표를 자율 주행 어플리케이션에 활용하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 헤딩 각도를 출력하는 단계는,
    상기 카메라의 차선 정보가 없는 경우 상기 호스트 차량의 궤적 정보를 이용하여 헤딩 각도를 출력하는 단계를 포함하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 헤딩 각도를 출력하는 단계는,
    상기 카메라의 차선 정보가 하나 존재할 경우, 상기 카메라의 차선 궤적 정보가 n (2 이상의 자연수) 샘플 기간 동안 종방향과 횡방향의 비율이 상기 호스트 차량의 궤적 정보의 종방향과 횡방향의 비율보다 작다면, 상기 카메라의 차선 궤적 정보를 이용하여 상기 헤딩 각도를 출력하는 단계를 포함하는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 헤딩 각도를 출력하는 단계는,
    상기 카메라의 차선 궤적 정보가 n 샘플 기간 동안 종방향과 횡방향의 비율이 상기 호스트 차량의 궤적 정보의 종방향과 횡방향의 비율보다 작지 않다면, 상기 호스트 차량의 궤적 정보를 이용하여 상기 헤딩 각도를 출력하는 단계를 더 포함하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 헤딩 각도를 출력하는 단계는,
    상기 카메라의 차선 정보가 모두 존재할 때, 좌우 차선의 종방향 거리와 횡방향 거리의 비율이 기준값보다 작다면 상기 카메라의 차선 궤적 정보를 이용하여 상기 헤딩 각도를 출력하는 단계를 포함하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 헤딩 각도를 출력하는 단계는,
    상기 좌우 차선의 상기 종방향 거리와 상기 횡방향 거리의 비율이 상기 기준값보다 작지 않다면 상기 종방향 거리와 상기 횡방향 거리의 비율이 작은 차선과 상기 호스트 차량의 종방향 거리와 횡방향 거리의 비율을 비교하는 단계; 및
    상기 비교 결과로써 상기 비율이 작은 것에 대응하는 궤적 정보를 이용하여 상기 헤딩 각도를 출력하는 단계를 더 포함하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 헤딩 각도를 출력하는 단계는,
    정밀도 향상을 위하여 상기 호스트 차량이 직진 주행할 때 이동 평균 필터를 이용하여 상기 헤딩 각도의 옵셋 보정을 수행하는 단계를 더 포함하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 궤적들을 생성하는 단계는,
    이전 횡방향 궤적에 cos(상기 헤딩 각도)*횡방향 좌표와 sin(상기 헤딩 각도)*종방향 좌표를 더함으로써 횡방향 궤적 정보를 생성하는 단계; 및
    이전 종방향 궤적에 cos(상기 헤딩 각도)*종방향 좌표와 sin(상기 헤딩 각도)*횡방향 좌표를 더함으로써 종방향 궤적 정보를 생성하는 단계를 포함하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 주행 차선에서 상기 전방 객체를 찾는 단계는,
    상기 레이더의 궤적과 상기 카메라의 궤적으로부터 상기 호스트 차량의 궤적에 대한 수직 방향의 거리를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 수직 방향의 거리가 최소가 되는 좌표를 상기 전방 객체의 좌표로 정의하는 단계를 포함하는 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 전방 객체의 좌표로 정의하는 단계는,
    cos(-상기 헤딩 각도)*횡방향 궤적에 sin(-상기 헤딩 각도)*종방향 좌표를 더함으로써 종방향 좌표를 계산하는 단계; 및
    cos(-상기 헤딩 각도)*종방향 궤적에 sin(-상기 헤딩 각도)*횡방향 좌표를 더함으로써 횡방향 좌표를 계산하는 단계를 포함하는 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 자율 주행 어플리케이션에 활용하는 단계는, 상기 전방 객체의 좌표를 전방 충돌 방지를 위해 이용하는 단계를 포함하는 방법.
  12. 전방을 촬영함으로써 차선 정보를 발생하는 카메라;
    각속도를 감지함으로써 호스트 차량의 궤적 정보를 발생하는 자이로 센서;
    전방 객체에 레이더 신호를 송신하고 반사된 레이더 신호를 수신함으로써 상기 전방 객체의 궤적 정보를 발생하는 레이더; 및
    상기 차선 정보, 상기 호스트 차량의 궤적 정보, 및 상기 전방 객체의 궤적 정보를 융합하여 상기 전방 객체를 추적하는 전방 차량 추적기를 포함하고,
    상기 전방 차량 추적기는 상기 호스트 차량의 헤딩 각도를 이용하여 상기 카메라 및 상기 레이더의 상기 전방 객체의 궤적들을 생성하는 차량 추적 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 전방 차량 추적기는 상기 차선 정보 혹은 상기 호스트 차량의 궤적 정보를 이용하여 상기 헤딩 각도를 계산하고, 이동 평균 필터를 이용하여 상기 헤딩 각도를 보상하는 차량 추적 장치.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 전방 차량 추적기는 상기 전방 객체의 궤적들로부터 상기 호스트 차량의 궤적에 대한 수직 방향의 거리 값을 이용하여 상기 호스트 차량의 주행 차선의 상기 전방 객체를 정의하는 차량 추적 장치.
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