KR20190070760A - 컷인 의도 판단 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 장치는 차량이 주행 중인 도로에 대한 데이터를 획득하는 내비게이션 모듈, 차량의 주변 환경에 대한 영상 데이터를 획득하는 카메라, 외부 차량에 대한 데이터를 획득하는 레이더, 차량의 거동에 대한 데이터를 획득하는 센서 및 내비게이션 모듈, 카메라, 레이더 및 센서와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 프로세서는 내비게이션 모듈, 카메라, 레이더 또는 센서 중 적어도 일부를 이용하여 획득한 데이터에 기초하여 도로 환경, 트래픽 또는 도로 곡률 중 적어도 일부와 연관된 정보를 획득하고, 획득된 정보에 기초하여 차량이 주행 중인 제1 차로에 이웃하는 제2 차로에서 주행 중인 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 조절할 수 있다.

Description

컷인 의도 판단 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETERMINING INTENTION FOR CUT-IN}
본 발명은 다양한 데이터를 이용하여 주변 차량의 컷인 의도를 판단하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
자동차 산업의 발전에 따라 운전자에게 편의성을 제공하기 위해 주변 차량의 위치, 속도, 회전각, 길이 및 폭 등과 같은 다양한 정보를 획득할 수 있는 센서 및 시스템의 개발이 지속적으로 이루어지고 있다. 예를 들어, 차량은 전방 레이더, 코너 레이더, 비전(visioin) 및 라이더(lidar) 등과 같은 다양한 센서들을 이용하여 주변 차량에 대한 정보를 획득할 수 있다. 차량은 센서를 이용하여 주변 차량이 차량의 전방으로 컷인 의도를 갖는지 여부를 판단할 수 있고, 판단 결과에 기초하여 주변 차량과 충돌을 회피하는 기능 등과 같은 다양한 기능을 운전자에게 제공할 수 있다.
종래의 차량은 컷인 판단을 위해 차량과 주변 차량의 횡위치, 횡속도 및/또는 횡가속도 등과 같은 차량과 연관된 물리적인 값만을 이용하여 컷인 의도를 판단할 수 있다. 또한, 종래의 차량은 주변 환경 정보를 이용하더라도 도로 합류 구간 또는 도로 소멸 구간에서 합류 또는 소멸되는 차로의 인근에 차량이 있는 경우에만 이용한다는 한계가 있으며, 단순히 합류 구간 또는 소멸 구간 내에서 선행 차량과의 간격을 증가시키는 것이므로, 실제로 주변 차량이 컷인 의도를 갖지 않는 경우에도 선행 차량과의 간격을 증가시킬 수 있다. 이 경우, 불필요한 감속으로 인해 운전자가 불편함을 느낄 수 있다.
본 발명은 차량이 주행 중인 도로와 연관된 다양한 정보를 이용하여 차량이 놓여진 상황에 따라 주변 차량의 컷인 의도를 정확하게 판단할 수 있는 차량의 컷인 의도 판단 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 장치는 차량이 주행 중인 도로에 대한 데이터를 획득하는 내비게이션 모듈, 차량의 주변 환경에 대한 영상 데이터를 획득하는 카메라, 외부 차량에 대한 데이터를 획득하는 레이더, 차량의 거동에 대한 데이터를 획득하는 센서 및 내비게이션 모듈, 카메라, 레이더 및 센서와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 프로세서는 내비게이션 모듈, 카메라, 레이더 또는 센서 중 적어도 일부를 이용하여 획득한 데이터에 기초하여 도로 환경, 트래픽 또는 도로 곡률 중 적어도 일부와 연관된 정보를 획득하고, 획득된 정보에 기초하여 차량이 주행 중인 제1 차로에 이웃하는 제2 차로에서 주행 중인 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 조절할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는 획득된 정보에 기초하여 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단하고, 컷인 가능성 레벨에 기초하여 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 조절할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는 차량이 주행 중인 도로의 구간 정보, 차량이 주행 중인 도로의 차로 개수 정보 및 차량이 주행 중인 차로 정보에 기초하여 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는 차량이 주행 중인 도로 구간이 진출로와 연결된 경우, 차량으로부터 진출로와 반대 방향에 위치된 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 증가시킬 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는 차량이 주행 중인 도로 구간이 진입로와 연결된 경우, 차량으로부터 진입로와 동일한 방향에 위치된 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 증가시킬 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는 제1 차로의 평균 주행 속도 및 제2 차로의 평균 주행 속도에 기초하여 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단할 수 있다.
일 실시 예에서, 제1 차로의 평균 주행 속도는 지정된 시간 구간 동안의 차량 또는 차량의 선행 차량의 평균 속도이고, 제2 차로의 평균 주행 속도는 지정된 시간 구간 동안의 제2 차로에서 주행 중인 다른 차량 중 적어도 일부의 평균 속도일 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는 제1 차로의 평균 주행 속도가 제2 차로의 평균 주행 속도보다 빠르면 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 증가시킬 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는 차량이 주행 중인 도로의 곡률 또는 곡률 변화량에 기초하여 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는 곡률이 지정된 값보다 낮으면 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 감소시킬 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는 획득된 정보에 기초하여 미리 설정된 파라미터들 중 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 선택할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는 도로 환경과 연관된 정보에 기초하여 제1 컷인 가능성 레벨을 산출하고, 트래픽과 연관된 정보에 기초하여 제2 컷인 가능성 레벨을 산출하고, 도로 곡률과 연관된 정보에 기초하여 제3 컷인 가능성 레벨을 산출하고, 제1 컷인 가능성 레벨, 제2 컷인 가능성 레벨 및 제3 컷인 가능성 레벨에 기초하여 컷인 가능성 레벨을 판단할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서는 획득된 정보에 기초하여 복수의 컷인 가능성 레벨들을 판단하고, 복수의 컷인 가능성 레벨들 중 최솟값 또는 최댓값을 컷인 가능성 레벨로 판단할 수 있다.
일 실시 예에서, 파라미터는 주변 차량의 횡위치, 횡속도, 횡가속도 및 거동 유지 시간 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 방법은 차량이 주행 중인 도로에 대한 데이터, 차량의 주변 환경에 대한 영상 데이터, 외부 차량에 대한 데이터 또는 차량의 거동에 대한 데이터 중 적어도 일부를 획득하는 단계, 획득된 데이터에 기초하여 도로 환경, 트래픽 또는 도로 곡률 중 적어도 일부와 연관된 정보를 획득하는 단계 및 획득된 정보에 기초하여 차량이 주행 중인 제1 차로에 이웃하는 제2 차로에서 주행 중인 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 조절하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 조절하는 단계는, 획득된 정보에 기초하여 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단하는 단계, 및 컷인 가능성 레벨에 기초하여 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 조절하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 판단하는 단계는, 차량이 주행 중인 도로의 구간 정보, 차량이 주행 중인 도로의 차로 개수 정보 및 차량이 주행 중인 차로 정보에 기초하여 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 판단하는 단계는, 제1 차로의 평균 주행 속도 및 제2 차로의 평균 주행 속도에 기초하여 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 판단하는 단계는, 차량이 주행 중인 도로의 곡률 또는 곡률 변화량에 기초하여 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 조절하는 단계는, 획득된 정보에 기초하여 미리 설정된 파라미터들 중 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 장치는 도로 환경, 트래픽 및/또는 도로 곡률 등과 같은 다양한 정보를 이용하여 주변 차량의 컷인 가능성을 판단함으로써, 컷인 가능성이 높은 경우에는 주변 차량의 컷인에 대해 빠르게 대처하고, 컷인 가능성이 낮은 경우에는 주변 차량의 컷인에 대한 오인지 가능성을 낮출 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 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 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시 예의 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. 또한, 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 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 장치(100)(이하, 설명의 편의를 위해 장치(100)라 한다.)는 내비게이션 모듈(110), 카메라(120), 레이더(130), 센서(140) 및 프로세서(150)를 포함할 수 있다. 도 1의 장치(100)는 차량에 탑재될 수 있다.
내비게이션 모듈(110)은 차량이 주행 중인 도로에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 내비게이션 모듈(110)은 획득된 데이터를 프로세서(150)로 전달할 수 있다. 내비게이션 모듈(110)에 의해 획득된 데이터로부터, 예를 들어, 차량이 주행 중인 도로의 구간(예: IC(interchange) 구간, JC(junction) 구간, TG(tollgate) 구간, 분기 구간 또는 합류 구간 등), 차량이 주행 중인 도로의 차로의 총 개수 및 차량이 주행 중인 차로(예: 1차로, 2차로 또는 3차로 등) 등에 대한 정보가 획득될 수 있다.
카메라(120)는 차량의 주변 환경에 대한 영상 데이터를 획득할 수 있다. 카메라(120)는 획득된 데이터를 프로세서(150)로 전달할 수 있다. 카메라(120)에 의해 획득된 데이터로부터, 예를 들어, 차량의 횡위치, 조향각, 도로의 곡률 및 도로의 곡률 변화율 등에 대한 정보가 획득될 수 있고, 외부 차량의 위치 및 속도 등에 대한 정보가 획득될 수 있다.
레이더(130)는 외부 차량에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 레이더(130)는 획득된 데이터를 프로세서(150)로 전달할 수 있다. 레이더(130)에 의해 획득된 데이터로부터, 예를 들어, 외부 차량의 위치 및 속도 등에 대한 정보가 획득될 수 있다.
센서(140)는 차량의 거동에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 센서(140)는 획득된 데이터를 프로세서(150)로 전달할 수 있다. 센서(140)에 의해 획득된 데이터로부터, 예를 들어, 차량의 속도 및 요레이트 등에 대한 정보가 획득될 수 있다.
프로세서(150)는 내비게이션 모듈(110), 카메라(120), 레이더(130) 및 센서(140)와 전기적으로 연결될 수 있다. 프로세서(150)는 내비게이션 모듈(110), 카메라(120), 레이더(130) 및 센서(140)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 내비게이션 모듈(110), 카메라(120), 레이더(130) 또는 센서(140) 중 적어도 일부를 이용하여 데이터를 획득할 수 있다. 프로세서(150)는 획득된 데이터에 기초하여 도로 환경, 트래픽 또는 도로 곡률 중 적어도 일부와 연관된 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 차량이 주행 중인 도로의 구간 정보, 차량이 주행 중인 도로의 차로 개수 정보 및 차량이 주행 중인 차로 정보 등과 같은 도로 환경과 연관된 정보를 획득할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(150)는 차량이 주행 중인 제1 차로의 평균 주행 속도 및 주변 차량이 주행 중인 제2 차로의 평균 주행 속도 등과 같은 트래픽과 연관된 정보를 획득할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 프로세서(150)는 차량이 주행 중인 도로의 곡률 및 곡률 변화율 등과 같은 도로 곡률과 연관된 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 획득된 정보에 기초하여 차량이 주행 중인 제1 차로에 이웃하는 제2 차로에서 주행 중인 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 조절할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 획득된 정보에 기초하여 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단하고, 컷인 가능성 레벨에 기초하여 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 조절할 수 있다. 프로세서(150)는 주변 차량의 컷인 가능성의 높고 낮음을 판단하고, 컷인 가능성에 따라 컷인 판단 기준이 되는 파라미터를 상이하게 적용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 컷인 가능성이 높은 주변 차량에 대해서는 낮은 컷인 판단 기준을 적용하여 통상적인 상황보다 빠르게 컷인 의도를 판단할 수 있다. 이로써, 컷인 가능성이 높은 주변 차량에 의한 사고가 예방될 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(150)는 컷인 가능성이 낮은 주변 차량에 대해서는 높은 컷인 판단 기준을 적용하여 통상적인 상황보다 보수적으로 컷인 판단을 할 수 있다. 이로써, 컷인 가능성이 낮은 주변 차량에 대한 컷인 의도의 오판단을 감소시킬 수 있다. 파라미터는, 예를 들어, 주변 차량의 횡위치, 횡속도, 횡가속도 및 거동 유지 시간 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 프로세서(150)는 컷인 의도를 판단하기 위한 기준이 되는 횡위치, 횡속도, 횡가속도 및 거동 유지 시간을 조절할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 주변 차량의 횡속도가 차량 방향으로 지정된 값 이상 거동 유지 시간 동안 유지되면, 주변 차량이 컷인 의도를 갖는 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 차량이 주행 중인 도로의 구간 정보(예: IC 구간, JC 구간, TG 구간, 분기 구간 또는 합류 구간 등), 차량이 주행 중인 도로의 차로 개수 정보 및 차량이 주행 중인 차로 정보에 기초하여 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단할 수 있다. 프로세서(150)는 주행 중인 도로 환경과 주행 중인 차로의 위치에 따라 컷인 가능성을 판단할 수 있다. 프로세서(150)는 지도 정보를 이용하여 차량이 주행 중인 도로의 구간 정보, 차로의 총 개수 정보 및 주행 중인 차로 정보 등을 획득할 수 있다. 프로세서(150)는 획득된 정보에 기초하여 차량이 주행 중인 차로의 좌측 차로 및 우측 차로에 위치된 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단할 수 있다. 차량이 분기 구간 및 합류 구간에서 주행 중인 경우, 컷인 가능성 레벨을 판단하는 예시적인 실시 예에 대해서는 도 5 및 도 6을 참조하여 상세히 설명한다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 차량이 주행 중인 제1 차로의 평균 주행 속도 및 제1 차로와 이웃하는 제2 차로의 평균 주행 속도에 기초하여 제2 차로에서 주행 중인 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제1 차로의 평균 주행 속도는 지정된 시간 구간 동안의 차량 또는 차량의 선행 차량의 평균 속도이고, 제2 차로의 평균 주행 속도는 지정된 시간 구간 동안의 제2 차로에서 주행 중인 다른 차량 중 적어도 일부의 평균 속도일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 제1 차로의 평균 주행 속도가 제2 차로의 평균 주행 속도보다 빠르면 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 증가시킬 수 있다. 프로세서(150)는 제1 차로의 트래픽이 제2 차로의 트래픽보다 작은 경우, 제2 차로에 위치된 주변 차량의 컷인 가능성이 높은 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 차량의 속도가 주변 차량의 속도보다 빠를 가능성이 높으므로, 충돌 위험을 줄이기 위해 빠른 컷인 의도 판단이 요구될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 차량이 주행 중인 도로의 곡률 또는 곡률 변화량에 기초하여 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 곡률이 지정된 값보다 낮으면 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 감소시킬 수 있다. 주행 중인 도로의 곡률이 작은 경우, 곡률 변화량이 큰 경우 또는 차량의 요레이트가 큰 경우, 주변 차량의 횡위치 및 횡속도 판단이 부정확해질 수 있다. 또한, 곡률이 작은 경우 또는 곡률 변화량이 큰 경우 주변 차량이 차선 내에서 편향 주행을 할 가능성이 높을 수 있다. 따라서, 컷인 가능성을 낮게 판단함으로써 주변 챠량의 컷인 의도를 오인지할 가능성이 낮아질 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 획득된 정보에 기초하여 미리 설정된 파라미터들 중 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 선택할 수 있다. 파라미터는, 예를 들어, 주변 차량의 횡위치, 횡속도, 횡가속도 및 거동 유지 시간 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 프로세서(150)는 획득된 정보에 기초하여 미리 저장된 복수의 횡위치 파라미터들 중 하나를 선택하고, 미리 저장된 복수의 횡속도 파라미터들 중 하나를 선택하고, 미리 저장된 복수의 횡가속도 파라미터들 중 하나를 선택하고, 미리 저장된 복수의 거동 유지 시간 파라미터들 중 하나를 선택할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 도로 환경, 트래픽 및 도로 곡률 중 하나에 기초하여 컷인 가능성 레벨을 결정할 수 있다. 도로 환경에 따른 컷인 가능성과 컷인 가능성 레벨, 컷인 판단 파라미터 및 컷인 판단 시점 사이의 관계는 표 1에 개시된다.
도로 환경에 따른 컷인 가능성 컷인 가능성 레벨 컷인 판단 파라미터 컷인 판단 시점
보통 Level 0 높음 느림
높음 Level 1 보통 보통
매우 높음 Level 2 낮음 빠름
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 도로 환경과 연관된 정보에 기초하여 제1 컷인 가능성 레벨을 산출하고, 트래픽과 연관된 정보에 기초하여 제2 컷인 가능성 레벨을 산출하고, 도로 곡률과 연관된 정보에 기초하여 제3 컷인 가능성 레벨을 산출하고, 제1 컷인 가능성 레벨, 제2 컷인 가능성 레벨 및 제3 컷인 가능성 레벨에 기초하여 컷인 가능성 레벨을 판단할 수 있다. 컷인 가능성 판단 기준에 따른 컷인 가능성 레벨은 표 2에 개시된다.
컷인 가능성 레벨
컷인 가능성 판단 기준 낮음 보통 높음 매우 높음
도로 환경 - 0 1 2
트래픽 - 0 1 2
도로 곡률 -1 0 - -
최종 컷인 가능성 레벨은 도로 환경에 따른 컷인 가능성 레벨, 트래픽에 따른 컷인 가능성 래벨 및 도로 곡률에 다른 컷인 가능성 레벨의 합에 따라 표 3과 같이 매칭될 수 있다.
컷인 가능성 레벨의 합 최종 컷인 가능성 레벨 컷인 판단 파라미터 컷인 판단 시점
-1 Level 0 높음 느림
0
1 Level 1 보통 보통
2
3 Level 2 낮음 빠름
4
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 획득된 정보에 기초하여 복수의 컷인 가능성 레벨들을 판단하고, 복수의 컷인 가능성 레벨들 중 최솟값 또는 최댓값을 컷인 가능성 레벨로 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 도로 확률에 따른 컷인 가능성 레벨과 트래픽에 따른 컷인 가능성 레벨 중 최댓값을 획득할 수 있다. 프로세서(150)는 획득된 최댓값과 도로 곡률에 따른 컷인 가능성 레벨 중 최솟값을 획득할 수 있다. 프로세서(150)는 획득된 최솟값을 최종 컷인 가능성 레벨로 결정할 수 있다. 컷인 가능성 판단 기준에 따른 컷인 가능성 레벨은 표 4 및 표 5에 개시된다.
컷인 가능성 레벨
컷인 가능성 판단 기준 보통 높음 매우 높음
도로 환경 0 1 2
트래픽 0 1 2
컷인 가능성 레벨
컷인 가능성 판단 기준 매우 낮음 낮음 보통
도로 곡률 0 1 2
예를 들어, 도로 환경에 따른 레벨이 2이고, 트래픽에 따른 레벨이 1이고, 도로 곡률에 다른 레벨이 1이면, 최종 컷인 가능성 레벨은 1일 수 있다. 다른 예를 들면, 도로 환경에 따른 레벨이 2이고, 트래픽에 따른 레벨이 1이고, 도로 곡률에 다른 레벨이 0이면, 최종 컷인 가능성 레벨은 0일 수 있다. 또 다른 예를 들면, 도로 환경에 따른 레벨이 1이고, 트래픽에 따른 레벨이 2이고, 도로 곡률에 다른 레벨이 2이면, 최종 컷인 가능성 레벨은 2일 수 있다. 최종 컷인 판단 가능성에 따른 컷인 파라미터 및 컷인 판단 시점은 표 6에 개시된다.
최종 컷인 가능성 레벨 컷인 판단 파라미터 컷인 판단 시점
Level 0 높음 느림
Level 1 보통 보통
Level 2 낮음 빠름
이 외의 다양한 방법을 통해 컷인 가능성 및 컷인 판단 파라미터가 결정될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 도 1의 장치(100)가 도 2의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다. 또한, 도 2의 설명에서, 장치에 의해 수행되는 것으로 기술된 동작은 장치(100)의 프로세서(150)에 의해 제어되는 것으로 이해될 수 있다.
도 2를 참조하면, 단계 210에서, 장치는 주행 중인 도로에 대한 데이터, 주변 환경에 대한 영상 데이터, 외부 차량에 대한 데이터 또는 차량의 거동에 대한 데이터 중 적어도 일부를 획득할 수 있다. 예를 들어, 장치는 내비게이션 모듈, 카메라, 레이더 및 센서 등을 이용하여 다양한 데이터를 획득할 수 있다.
단계 220에서, 장치는 획득된 데이터에 기초하여 도로 환경, 트래픽 또는 도로 곡률 중 적어도 일부와 연관된 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 장치는 획득된 데이터로부터 주행 중인 도로의 구간 정보, 차량이 주행 중인 도로의 차로 개수 정보 및 차량이 주행 중인 차로 정보 등을 획득할 수 있고, 차량이 주행 중인 제1 차로의 평균 주행 속도 및 제1 차로와 이웃하는 제2 차로의 평균 주행 속도에 대한 정보를 획득할 수 있고, 차량이 주행 중인 도로의 곡률 또는 곡률 변화량에 대한 정보를 획득할 수 있다.
단계 230에서, 장치는 획득된 정보에 기초하여 차량이 주행 중인 제1 차로에 이웃하는 제2 차로에서 주행 중인 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 조절할 수 있다. 예를 들어, 장치는 획득된 정보에 기초하여 주변 차량의 컷인 가능성을 판단하고, 컷인 가능성에 기초하여 컷인 의도를 판단하는 기준이 되는 횡위치, 횡속도, 횡가속도 및/또는 거동 유지 시간 등과 같은 파라미터를 조절할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 도 1의 장치(100)가 도 3의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다. 또한, 도 3의 설명에서, 장치에 의해 수행되는 것으로 기술된 동작은 장치(100)의 프로세서(150)에 의해 제어되는 것으로 이해될 수 있다.
도 3을 참조하면, 단계 305에서, 장치는 도로 환경과 연관된 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 장치는 주행 중인 도로 구간이 IC/JC 분기 구간, IC/JC 합류 구간, TG 구간, 분기 구간 또는 합류 구간인지 여부를 나타내는 정보를 획득할 수 있다.
단계 310에서, 장치는 주행 중인 도로 구간이 IC/JC 분기 구간인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 장치는 단계 305에서 획득된 정보에 기초하여 주행 중인 도로 구간이 IC/JC 분기 구간인지 여부를 판단할 수 있다.
주행 중인 도로 구간이 IC/JC 분기 구간인 경우, 단계 315에서, 장치는 분기 위치를 판단할 수 있다. 예를 들어, 장치는 분기 위치가 좌측인지 또는 우측인지 여부를 판단할 수 있다.
분기 위치가 우측인 경우, 단계 320에서, 장치는 주행 중인 차로 위치를 판단할 수 있다. 예를 들어, 장치는 주행 중인 차로가 몇 번째 차로인지를 판단할 수 있다.
주행 중인 차로가 1차로인 경우, 단계 325에서, 장치는 우측 차로에서 주행 중인 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 결정할 수 있다.
주행 중인 차로가 n차로, 예를 들어, 1차로 또는 마지막 차로가 아닌 경우, 단계 330에서, 장치는 좌측 차로 및 우측 차로에서 주행 중인 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 결정할 수 있다.
주행 중인 차로가 마지막 차로인 경우, 단계 335에서, 장치는 좌측 차로 및 우측 차로(분기 차로)에서 주행 중인 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 결정할 수 있다.
분기 위치가 좌측인 경우, 단계 340에서, 장치는 주행 중인 차로 위치를 판단할 수 있다.
주행 중인 차로가 1차로인 경우, 단계 345에서, 장치는 좌측 차로(분기 차로) 및 우측 차로에서 주행 중인 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 결정할 수 있다.
주행 중인 차로가 n차로, 예를 들어, 1차로 또는 마지막 차로가 아닌 경우, 단계 350에서, 장치는 좌측 차로 및 우측 차로에서 주행 중인 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 결정할 수 있다.
주행 중인 차로가 마지막 차로인 경우, 단계 355에서, 장치는 좌측 차로에서 주행 중인 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 결정할 수 있다.
주행 중인 도로 구간이 IC/JC 분기 구간이 아닌 경우, 단계 360에서, 장치는 주행 중인 도로 구간이 IC/JC 합류 구간인지 여부를 판단할 수 있다. 장치는 주행 중인 도로 구간이 IC/JC 합류 구간인 경우 단계 315 내지 단계 355와 유사하게 IC/JC 합류 구간을 위한 프로세스를 수행할 수 있다.
주행 중인 도로 구간이 IC/JC 합류 구간이 아닌 경우, 단계 365에서, 장치는 주행 중인 도로 구간이 TG 구간인지 여부를 판단할 수 있다. 장치는 주행 중인 도로 구간이 TG 구간인 경우 단계 315 내지 단계 355와 유사하게 TG 구간을 위한 프로세스를 수행할 수 있다.
주행 중인 도로 구간이 TG 구간이 아닌 경우, 단계 370에서, 장치는 주행 중인 도로 구간이 분기 구간인지 여부를 판단할 수 있다. 장치는 주행 중인 도로 구간이 분기 구간인 경우 단계 315 내지 단계 355와 유사하게 분기 구간을 위한 프로세스를 수행할 수 있다.
주행 중인 도로 구간이 분기 구간이 아닌 경우, 단계 375에서, 장치는 주행 중인 도로 구간이 합류 구간인지 여부를 판단할 수 있다. 장치는 주행 중인 도로 구간이 합류 구간인 경우 단계 315 내지 단계 355와 유사하게 합류 구간을 위한 프로세스를 수행할 수 있다.
주행 중인 도로 구간이 합류 구간이 아닌 경우, 단계 380에서, 장치는 디폴트 컷인 가능성 레벨을 사용할 수 있다. 장치는 디폴트 레벨에 기초하여 컷인 의도를 판단할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 도 1의 장치(100)가 도 4의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다. 또한, 도 4의 설명에서, 장치에 의해 수행되는 것으로 기술된 동작은 장치(100)의 프로세서(150)에 의해 제어되는 것으로 이해될 수 있다.
도 4를 참조하면, 단계 401에서, 장치는 주행 차로의 위치 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 장치는 주행 차로가 몇 번째 차로인지를 나타내는 정보를 획득할 수 있다.
단계 402에서, 장치는 주행 차로, 주행 차로의 좌측 차로 및 주행 차로의 우측 차로의 평균 속도를 초기화할 수 있다. 예를 들어, 장치는 이전에 계산된 평균 속도를 초기화할 수 있다.
단계 403에서, 장치는 주행 차로의 위치를 판단할 수 있다. 예를 들어, 장치는 주행 차로의 위치가 몇 번째 차로인지를 판단할 수 있다.
단계 404에서, 장치는 현재 주행 차로의 위치가 이전 주행 차로의 위치와 동일한지 여부를 판단할 수 있다. 동일하지 않은 경우, 장치는 단계 402를 다시 수행할 수 있다.
동일한 경우, 단계 405에서, 장치는 주행 차로의 평균 주행 속도 및 우측 차로의 평균 주행 속도를 계산할 수 있다.
단계 406에서, 장치는 주행 차로의 평균 주행 속도 및 우측 차로의 평균 주행 속도의 유지 시간이 지정된 값(T1)보다 큰지 여부를 판단할 수 있다. 유지 시간이 지정된 값보다 작은 경우 장치는 단계 403을 다시 수행할 수 있다.
유지 시간이 지정된 값보다 큰 경우, 단계 407에서, 장치는 주행 차로의 평균 주행 속도가 우측 차로의 평균 주행 속도보다 큰지 여부를 판단할 수 있다.
주행 차로의 평균 주행 속도가 우측 차로의 평균 주행 속도보다 큰 경우, 단계 408에서, 장치는 우측 차로 상의 주변 차량의 컷인 가능성이 높다고 판단할 수 있다.
주행 차로의 평균 주행 속도가 우측 차로의 평균 주행 속도보다 작은 경우, 단계 409에서, 장치는 우측 차로 상의 주변 차량의 컷인 가능성이 낮다고 판단할 수 있다.
주행 중인 차로가 n차로, 예를 들어, 1차로 또는 마지막 차로가 아닌 경우, 단계 410에서, 장치는 현재 주행 차로의 위치가 이전 주행 차로의 위치와 동일한지 여부를 판단할 수 있다. 동일하지 않은 경우, 장치는 단계 402를 다시 수행할 수 있다.
동일한 경우, 단계 411에서, 장치는 주행 차로의 평균 주행 속도, 우측 차로의 평균 주행 속도 및 좌측 차로의 평균 주행 속도를 계산할 수 있다.
단계 412에서, 장치는 주행 차로의 평균 주행 속도, 우측 차로의 평균 주행 속도 및 좌측 차로의 평균 주행 속도의 유지 시간이 지정된 값(T1)보다 큰지 여부를 판단할 수 있다. 유지 시간이 지정된 값보다 작은 경우 장치는 단계 403을 다시 수행할 수 있다.
유지 시간이 지정된 값보다 큰 경우, 단계 413에서, 장치는 주행 차로의 평균 주행 속도가 우측 차로의 평균 주행 속도보다 큰지 여부를 판단할 수 있다.
주행 차로의 평균 주행 속도가 우측 차로의 평균 주행 속도보다 큰 경우, 단계 414에서, 장치는 우측 차로 상의 주변 차량의 컷인 가능성이 높다고 판단할 수 있다.
주행 차로의 평균 주행 속도가 우측 차로의 평균 주행 속도보다 작은 경우, 단계 415에서, 장치는 우측 차로 상의 주변 차량의 컷인 가능성이 낮다고 판단할 수 있다.
단계 416에서, 장치는 주행 차로의 평균 주행 속도가 좌측 차로의 평균 주행 속도보다 큰지 여부를 판단할 수 있다.
주행 차로의 평균 주행 속도가 좌측 차로의 평균 주행 속도보다 큰 경우, 단계 417에서, 장치는 좌측 차로 상의 주변 차량의 컷인 가능성이 높다고 판단할 수 있다.
주행 차로의 평균 주행 속도가 좌측 차로의 평균 주행 속도보다 작은 경우, 단계 418에서, 장치는 좌측 차로 상의 주변 차량의 컷인 가능성이 낮다고 판단할 수 있다.
주행 중인 차로가 마지막 차로인 경우, 단계 419에서, 장치는 현재 주행 차로의 위치가 이전 주행 차로의 위치와 동일한지 여부를 판단할 수 있다. 동일하지 않은 경우, 장치는 단계 402를 다시 수행할 수 있다.
동일한 경우, 단계 420에서, 장치는 주행 차로의 평균 주행 속도 및 좌측 차로의 평균 주행 속도를 계산할 수 있다.
단계 421에서, 장치는 주행 차로의 평균 주행 속도 및 좌측 차로의 평균 주행 속도의 유지 시간이 지정된 값(T1)보다 큰지 여부를 판단할 수 있다. 유지 시간이 지정된 값보다 작은 경우 장치는 단계 403을 다시 수행할 수 있다.
유지 시간이 지정된 값보다 큰 경우, 단계 422에서, 장치는 주행 차로의 평균 주행 속도가 좌측 차로의 평균 주행 속도보다 큰지 여부를 판단할 수 있다.
주행 차로의 평균 주행 속도가 좌측 차로의 평균 주행 속도보다 큰 경우, 단계 423에서, 장치는 좌측 차로 상의 주변 차량의 컷인 가능성이 높다고 판단할 수 있다.
주행 차로의 평균 주행 속도가 좌측 차로의 평균 주행 속도보다 작은 경우, 단계 424에서, 장치는 좌측 차로 상의 주변 차량의 컷인 가능성이 낮다고 판단할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시 예에 따르면, 차량은 차량이 주행 중인 도로 구간이 진출로와 연결된 경우, 차량으로부터 진출로와 반대 방향에 위치된 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 증가시킬 수 있다.
도 5를 참조하면, 차량(510)이 분기 구간의 1차로에서 주행 중인 경우, 차량(510)은 2차로에서 주행 중인 주변 차량(520)의 컷인 가능성을 판단할 수 있다. 이 경우, 2차로에서 주행 중인 주변 차량(520)의 주행은 분기 구간과 무관하므로, 차량(510)은 주변 차량(520)의 컷인 가능성을 보통으로 판단할 수 있다.
차량(530)이 분기 구간의 2차로에서 주행 중인 경우, 차량(530)은 1차로에서 주행 중인 좌측 주변 차량(540) 및 3차로에서 주행 중인 우측 주변 차량(550)의 컷인 가능성을 판단할 수 있다. 이 경우, 좌측 주변 차량(540)은 분기 도로로 진입할 가능성이 있으므로, 차량(530)은 좌측 주변 차량(540)의 컷인 가능성을 높음으로 판단할 수 있다. 한편, 우측 주변 차량(550)의 주행은 분기 구간과 무관하므로, 차량(530)은 우측 주변 차량(550)의 컷인 가능성을 보통으로 판단할 수 있다.
차량(560)이 분기 구간의 3차로에서 주행 중인 경우, 차량(560)은 2차로에서 주행 중인 주변 차량(570)의 컷인 가능성을 판단할 수 있다. 이 경우, 주변 차량(570)은 분기 도로로 진입할 가능성이 있으므로, 차량(560)은 주변 차량(570)의 컷인 가능성을 높음으로 판단할 수 있다.
차량(580)이 분기 구간의 3차로에서 주행 중인 경우, 차량(580)은 분기 차로에서 주행 중인 주변 차량(590)의 컷인 가능성을 판단할 수 있다. 이 경우, 분기 차로로 진입한 주변 차량(590)은 다시 3차로로 진입할 가능성이 낮으므로, 차량(580)은 주변 차량(590)의 컷인 가능성을 낮음으로 판단할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시 예에 따르면, 차량은 차량이 주행 중인 도로 구간이 진입로와 연결된 경우, 차량으로부터 진입로와 동일한 방향에 위치된 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 증가시킬 수 있다.
도 6을 참조하면, 차량(610)이 합류 구간의 1차로에서 주행 중인 경우, 차량(610)은 2차로에서 주행 중인 주변 차량(620)의 컷인 가능성을 판단할 수 있다. 이 경우, 우측 합류 도로와 연결된 합류 구간에서 주행 중인 주변 차량(620)은 좌측으로 컷인할 가능성이 높으므로, 차량(610)은 주변 차량(620)의 컷인 가능성을 높음으로 판단할 수 있다.
차량(630)이 합류 구간의 2차로에서 주행 중인 경우, 차량(630)은 1차로에서 주행 중인 좌측 주변 차량(640) 및 3차로에서 주행 중인 우측 주변 차량(650)의 컷인 가능성을 판단할 수 있다. 이 경우, 좌측 주변 차량(640)의 주행은 합류 구간과 무관하므로, 차량(630)은 좌측 주변 차량(640)의 컷인 가능성을 보통을 판단할 수 있다. 한편, 우측 합류 도로와 연결된 합류 구간에서 주행 중인 우측 주변 차량(650)은 좌측으로 컷인할 가능성이 높으므로, 차량(630)은 우측 주변 차량(650)의 컷인 가능성을 높음으로 판단할 수 있다.
차량(660)이 합류 구간의 3차로에서 주행 중인 경우, 차량(660)은 2차로에서 주행 중인 좌측 주변 차량(670) 및 합류 차로에서 주행 중인 우측 주변 차량(680)의 컷인 가능성을 판단할 수 있다. 이 경우, 좌측 주변 차량(670)의 주행은 합류 구간과 무관하므로, 차량(660)은 좌측 주변 차량(670)의 컷인 가능성을 보통을 판단할 수 있다. 한편, 합류 차로에서 주행 중인 우측 주변 차량(680)은 합류 차로가 끝나기 전에 좌측으로 컷인해야 하므로, 차량(660)은 우측 주변 차량(680)의 컷인 가능성을 높음으로 판단할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시 예에 따르면, 차량은 차량이 주행 중인 제1 차로의 평균 주행 속도가 제1 차로와 이웃하는 제2 차로의 평균 주행 속도보다 빠르면 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 증가시킬 수 있다.
도 7을 참조하면, 차량(710)은 1차로에서 주행 중일 수 있고, 주변 차량(720)은 2차로에서 주행 중일 수 있다. 1차로의 평균 속도는 50kph 이고, 2차로의 평균 속도는 20kph 일 수 있다. 트래픽이 높은 차로에서 트래픽이 낮은 차로로 컷인할 확률은 높다. 따라서, 차량(710)은 트래픽이 상대적으로 높은 2차로에서 주행 중인 주변 차량(720)이 트래픽이 상대적으로 낮은 1차로로 컷인할 가능성을 높음으로 판단할 수 있다.
차량(730)은 1차로에서 주행 중일 수 있고, 주변 차량(740)은 2차로에서 주행 중일 수 있다. 1차로의 평균 속도는 10kph 이고, 2차로의 평균 속도는 30kph 일 수 있다. 트래픽이 낮은 차로에서 트래픽이 높은 차로로 컷인할 확률은 낮다. 따라서, 차량(730)은 트래픽이 상대적으로 낮은 2차로에서 주행 중인 주변 차량(740)이 트래픽이 상대적으로 높은 1차로로 컷인할 가능성을 보통으로 판단할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 장치의 예시적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시 예에 따르면, 차량은 곡률이 지정된 값보다 낮으면 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 감소시킬 수 있다.
도 8을 참조하면, 차량(810) 및 주변 차량(820)은 곡선 도로에서 주행할 수 있다. 곡선 도로의 곡률은 400R일 수 있다. 주변 차량(820)은 컷인 의도가 없더라도 곡선 도로에서 2차로의 좌측 끝에서 주행할 수 있다. 이 경우, 차량(810)이 통상적인 횡위치 파라미터에 기반하여 컷인 의도를 판단하면 오판단의 가능성이 높을 수 있다. 따라서, 차량(810)은 주변 차량(820)의 컷인 가능성을 낮음으로 판단하고, 파라미터를 조절할 수 있다.
차량(830) 및 주변 차량(840)은 곡선 도로에서 주행할 수 있다. 곡선 도로의 곡률은 300R일 수 있다. 도로의 곡률이 낮은 경우, 차량(830)이 주변 차량(840)의 횡위치 및 횡속도를 측정하는 정확도는 낮아질 수 있다. 따라서, 차량(830)이 컷인 의도를 오판단할 가능성이 높을 수 있다. 따라서, 차량(830)은 주변 차량(840)의 컷인 가능성을 낮음으로 판단하고, 파라미터를 조절할 수 있다.
예를 들어, 차량은 도로의 곡률이 200R 이하인 경우 컷인 가능성을 매우 낮음으로 판단하고, 도로의 곡률이 200R 내지 500R인 경우 컷인 가능성을 낮음으로 판단하고, 도로의 곡률이 500R 이상인 경우 컷인 가능성을 보통으로 판단할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
도 9를 참조하면, 상술한 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 컷인 의도 판단 방법은 컴퓨팅 시스템을 통해서도 구현될 수 있다. 컴퓨팅 시스템(1000)은 시스템 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory) 및 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시 예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
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 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 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 (20)

  1. 차량의 컷인 의도 판단 장치에 있어서,
    상기 차량이 주행 중인 도로에 대한 데이터를 획득하는 내비게이션 모듈;
    상기 차량의 주변 환경에 대한 영상 데이터를 획득하는 카메라;
    외부 차량에 대한 데이터를 획득하는 레이더;
    상기 차량의 거동에 대한 데이터를 획득하는 센서; 및
    상기 내비게이션 모듈, 상기 카메라, 상기 레이더 및 상기 센서와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 내비게이션 모듈, 상기 카메라, 상기 레이더 또는 상기 센서 중 적어도 일부를 이용하여 획득한 데이터에 기초하여 도로 환경, 트래픽 또는 도로 곡률 중 적어도 일부와 연관된 정보를 획득하고,
    상기 획득된 정보에 기초하여 상기 차량이 주행 중인 제1 차로에 이웃하는 제2 차로에서 주행 중인 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 조절하는 것을 특징으로 하는, 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 정보에 기초하여 상기 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단하고,
    상기 컷인 가능성 레벨에 기초하여 상기 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 조절하는 것을 특징으로 하는, 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량이 주행 중인 도로의 구간 정보, 상기 차량이 주행 중인 도로의 차로 개수 정보 및 상기 차량이 주행 중인 차로 정보에 기초하여 상기 주변 차량의 상기 컷인 가능성 레벨을 판단하는 것을 특징으로 하는, 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량이 주행 중인 도로 구간이 진출로와 연결된 경우, 상기 차량으로부터 상기 진출로와 반대 방향에 위치된 상기 주변 차량의 상기 컷인 가능성 레벨을 증가시키는 것을 특징으로 하는, 장치.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량이 상기 주행 중인 도로 구간이 진입로와 연결된 경우, 상기 차량으로부터 상기 진입로와 동일한 방향에 위치된 상기 주변 차량의 상기 컷인 가능성 레벨을 증가시키는 것을 특징으로 하는, 장치.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 차로의 평균 주행 속도 및 상기 제2 차로의 평균 주행 속도에 기초하여 상기 주변 차량의 상기 컷인 가능성 레벨을 판단하는 것을 특징으로 하는, 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 제1 차로의 평균 주행 속도는 지정된 시간 구간 동안의 상기 차량 또는 상기 차량의 선행 차량의 평균 속도이고,
    상기 제2 차로의 평균 주행 속도는 상기 지정된 시간 구간 동안의 상기 제2 차로에서 주행 중인 다른 차량 중 적어도 일부의 평균 속도인 것을 특징으로 하는, 장치.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 차로의 평균 주행 속도가 상기 제2 차로의 평균 주행 속도보다 빠르면 상기 주변 차량의 상기 컷인 가능성 레벨을 증가시키는 것을 특징으로 하는, 장치.
  9. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 상기 차량이 주행 중인 도로의 곡률 또는 곡률 변화량에 기초하여 상기 주변 차량의 상기 컷인 가능성 레벨을 판단하는 것을 특징으로 하는, 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 곡률이 지정된 값보다 낮으면 상기 주변 차량의 상기 컷인 가능성 레벨을 감소시키는 것을 특징으로 하는, 장치.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 정보에 기초하여 미리 설정된 파라미터들 중 상기 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 상기 파라미터를 선택하는 것을 특징으로 하는, 장치.
  12. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 도로 환경과 연관된 정보에 기초하여 제1 컷인 가능성 레벨을 산출하고,
    상기 트래픽과 연관된 정보에 기초하여 제2 컷인 가능성 레벨을 산출하고,
    상기 도로 곡률과 연관된 정보에 기초하여 제3 컷인 가능성 레벨을 산출하고,
    상기 제1 컷인 가능성 레벨, 상기 제2 컷인 가능성 레벨 및 상기 제3 컷인 가능성 레벨에 기초하여 상기 컷인 가능성 레벨을 판단하는 것을 특징으로 하는, 장치.
  13. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 정보에 기초하여 복수의 컷인 가능성 레벨들을 판단하고,
    상기 복수의 컷인 가능성 레벨들 중 최솟값 또는 최댓값을 상기 컷인 가능성 레벨로 판단하는 것을 특징으로 하는, 장치.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 파라미터는 상기 주변 차량의 횡위치, 횡속도, 횡가속도 및 거동 유지 시간 중 적어도 일부를 포함하는, 장치.
  15. 차량의 컷인 의도 판단 방법에 있어서,
    상기 차량이 주행 중인 도로에 대한 데이터, 상기 차량의 주변 환경에 대한 영상 데이터, 외부 차량에 대한 데이터 또는 상기 차량의 거동에 대한 데이터 중 적어도 일부를 획득하는 단계;
    상기 획득된 데이터에 기초하여 도로 환경, 트래픽 또는 도로 곡률 중 적어도 일부와 연관된 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 정보에 기초하여 상기 차량이 주행 중인 제1 차로에 이웃하는 제2 차로에서 주행 중인 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 조절하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 조절하는 단계는,
    상기 획득된 정보에 기초하여 상기 주변 차량의 컷인 가능성 레벨을 판단하는 단계, 및
    상기 컷인 가능성 레벨에 기초하여 상기 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 파라미터를 조절하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 차량이 주행 중인 도로의 구간 정보, 상기 차량이 주행 중인 도로의 차로 개수 정보 및 상기 차량이 주행 중인 차로 정보에 기초하여 상기 주변 차량의 상기 컷인 가능성 레벨을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 제1 차로의 평균 주행 속도 및 상기 제2 차로의 평균 주행 속도에 기초하여 상기 주변 차량의 상기 컷인 가능성 레벨을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  19. 제 16 항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 상기 차량이 주행 중인 도로의 곡률 또는 곡률 변화량에 기초하여 상기 주변 차량의 상기 컷인 가능성 레벨을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  20. 제 15 항에 있어서,
    상기 조절하는 단계는,
    상기 획득된 정보에 기초하여 미리 설정된 파라미터들 중 상기 주변 차량의 컷인 의도를 판단하기 위한 상기 파라미터를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
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