KR20190119216A - Barcode printed lane method to improve location accuracy for autonomous vehicle - Google Patents

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KR20190119216A
KR20190119216A KR1020180037803A KR20180037803A KR20190119216A KR 20190119216 A KR20190119216 A KR 20190119216A KR 1020180037803 A KR1020180037803 A KR 1020180037803A KR 20180037803 A KR20180037803 A KR 20180037803A KR 20190119216 A KR20190119216 A KR 20190119216A
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Abstract

The present invention relates to a lane with a printed barcode. An objective of the present invention is to prevent an accident in all road sections such as a tunnel, an overpass, and a curved road by limited position accuracy of electronic equipment of an autonomous vehicle. According to the present invention, a camera (40) of an autonomous vehicle recognizes a barcode (30) of a lane and calculates a relative distance (38) based on an end point (36) of the barcode to convert the relative distance into an absolute position of the autonomous vehicle. A variety of information is provided by using the barcode. According to the present invention, since a barcode can be easily printed by using an existing lane, an autonomous vehicle and a driver of a conventional vehicle are not affected in lane recognition. Also, an absolute position and a variety of information are provided by using the barcode to support safe driving of the autonomous vehicle.

Description

자율주행차의 위치정확도 향상을 위한 바코드가 인쇄된 차선 표시방법 {Barcode printed lane method to improve location accuracy for autonomous vehicle} Barcode printed lane method to improve location accuracy for autonomous vehicle}

자율주행차의 핵심 기능은 주행하는 차량의 현재 절대위치를 정확히 판정하는 것이다. 이를 위해 GPS 등의 위성정보 활용, IMU(Inertial Measurement Unit) 등 관성항법 등의 위치측위 기술 및 영상카메라, 라이다(Lidar), 전자자도 등을 이용하고 있다. 그러나 이러한 위치추정 기술들은 터널 또는 입체교차로 등에서의 전파수신 불가능, 누적오차의 증가, 정밀지도 구축을 위한 경제성 저하 등의 문제를 갖고 있다.A key function of autonomous vehicles is to accurately determine the current absolute position of the vehicle being driven. For this purpose, satellite information such as GPS, IMU (Inertial Measurement Unit), positioning technology such as inertial navigation, video camera, lidar, and electronic diagram are used. However, these location estimation techniques have problems such as impossibility of receiving radio waves in tunnels or three-dimensional intersections, increasing cumulative errors, and lowering economic efficiency for constructing accurate maps.

특히 정밀한 전자지도를 사용할 경우에도 약 3~3.6m 도로 폭에서의 자율주행을 위해서는 수십 Cm 이내의 오차 허용한계를 요구하고 있으나, 현재 기술들로는 오차 1m 이하의 정확도를 보장하기가 어려운 실정이다. 따라서 자율주행차가 운행 중에 추월, 램프 진입 및 진출, 커브길 진입 지점, 터널 내부, 입체교차로 등에서의 자율주행차의 위치를 정확히 판정하지 못할 경우 교통사고가 발생할 수 있다. In particular, even when a precise electronic map is used, an error tolerance of several tens of centimeters is required for autonomous driving on a road width of about 3 to 3.6 meters, but current technologies are difficult to guarantee an accuracy of less than an error of 1 meter. Therefore, a traffic accident may occur when the autonomous vehicle fails to accurately determine the location of the autonomous vehicle in overtaking, ramp entry and exit, curve road entry point, tunnel interior, and three-dimensional intersection while driving.

본 발명은 차량이 주행하는 모든 도로의 거의 모든 구간에 차선이 표시되어 있다는 점을 기반으로, 자율주행차의 위치정확도를 차량 내부의 센서만으로 산출하는 한계를 벗어나기 위하여 모든 도로에 표시되어 있는 차선을 이용하는 방법에 관한 것이다. The present invention is based on the fact that the lanes are displayed on almost all sections of all roads on which the vehicle travels, and the lanes displayed on all roads in order to deviate from the limitation of calculating the position accuracy of the autonomous vehicle using only the sensor inside the vehicle. It is about how to use.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위해서, 본 발명은 기존에 표시되어 있는 차선(10)에 일정한 규칙에 의해 정보가 포함된 바코드(30)를 프린트된 차선과; 자율주행차량은 차량에 부착된 카메라(40)와; 전방에 표시된 차선의 바코드를 인식한 후 바코드(30)에 저장된 정보를 기존의 위치측위기술 플랫폼에서 활용함으로써 자율주행차의 정확한 운행 위치를 제어하는 것을 특징으로 한다. In order to solve the above problems, the present invention includes a lane printed with a bar code 30 containing information by a predetermined rule in the lane 10 is displayed; The autonomous vehicle includes a camera 40 attached to the vehicle; After recognizing the bar code of the lane displayed on the front side by using the information stored in the bar code 30 in the existing positioning technology platform is characterized in that it controls the exact driving position of the autonomous vehicle.

더욱 상세하게는, 본 발명을 통해 자율주행차가 바코드를 인식한 후 바코드 종료점(36)을 기준으로 기존 위치측위 플랫폼에서 발생되는 측정오차, 누적오차 등을 보정할 수 있으며 아울러 바코드가 갖고 있는 정보를 통해 자율주행차량이 정확한 위치와 경로로 운행을 할 수 있도록 하는 것이 바람직하다. More specifically, after the autonomous vehicle recognizes the barcode through the present invention, it is possible to correct measurement errors, cumulative errors, etc. generated in the existing positioning platform based on the barcode end point 36. It is desirable to allow autonomous vehicles to operate at the correct location and route.

본 발명은 차선에 인쇄된 바코드를 통해 수Cm 이내의 위치정확도 측위와 도로주행 환경에 대한 정보를 지원함으로써 안전한 자율주행을 도모할 수 있다. 또한 바코드(30)의 정보를 이용하여 현재 주행하고 있는 차선이 몇 번 차선인지를 인지할 수 있고, 전방 몇m 위치에 신호등, 터널, 교량이 있는지를 파악하여 속도를 줄이거나 정차하도록 유도하고, GPS 신호가 없는 터널을 주행할 경우에 현재 어느 지점을 통과하는지 등을 파악할 수 있음으로써 안전운전을 지원한다. The present invention can promote safe autonomous driving by supporting information on positioning accuracy and road driving environment within several cm through a bar code printed on a lane. In addition, by using the information of the bar code 30, it is possible to recognize how many lanes are currently being driven, and to find out how many meters in front there are traffic lights, tunnels, and bridges to induce speed reduction or stop, When driving in a tunnel with no GPS signal, it is possible to find out which point it is currently passing through and supports safe driving.

또한 상기의 목적을 달성하기 위해 바코드가 인쇄되는 차선은 추가적으로 시설하지 않고 기존에 프린트 되어 있는 차선에 덧 붙여서 바코드를 인쇄할 수 있으므로 적은 비용으로 구현할 수 있으며, 기존 차량의 운전자도 차선을 인지하는데 영향을 주지 않는다는데 그 특징이 있다.In addition, in order to achieve the above object, the lane where the bar code is printed can be implemented at a low cost because the bar code can be printed in addition to the previously printed lane without additional facilities, and the driver of the existing vehicle also recognizes the lane. It does not give that feature.

도 1은 일반도로에서 일반차선과 바코드 차선으로 구성된 차선과; 자율주행차량이 바코드 차선을 촬영하기 위한 카메라와; 카메라와 차선의 바코드를 통해 절대위치를 표시하는 방법으로; 구성되는 예시도면이다.
도 2는 바코드 차선을 구성하는 바코드의 세부 실시 예시도면이다.1 is a lane consisting of a general lane and a barcode lane on a general road; A camera for autonomous vehicle photographing a bar code lane; Displaying the absolute position through a bar code of the camera and the lane; It is an exemplary figure comprised.
2 is a detailed exemplary view of a bar code constituting a bar code lane.

본 발명은 자율주행차가 주행 중에 차선에 표시되어 있는 바코드를 이용하여 사전에 정의된 정보를 분석하여 현재의 위치와 주변 도로의 상황에 대한 정보를 인지함으로써 안전한 주행을 할 수 있도록 지원하는 것이다. The present invention is to support the safe driving by recognizing the information on the current position and the situation of the surrounding road by analyzing the predefined information by using the barcode displayed on the lane while the autonomous vehicle is driving.

즉 차량이 주행하는 도중에 차량에 장착한 카메라(40)가 바코드 차선(30)을 인지하면, 2개의 바코드 블록(32,34)에 표시된 사전에 정의된 정보를 인지하여 자율주행 알고리즘에 반영하고, 주행거리 또는 위치를 판단하거나 시작과 종료를 나타내는 지점은 종료 코드 블록의 마지막 흑색의 코드가 시작되는 점(36)을 기준 포인트로 활용한다. 이러한 기준 포인트(36)는 사전에 절대위치를 측정하고, 이러한 측정된 지점을 정밀지도와 연계함으로써 지도상에 표출되는 차량의 정확한 위치를 보정할 수 있다.That is, when the camera 40 mounted on the vehicle recognizes the barcode lane 30 while the vehicle is driving, the predefined information displayed on the two barcode blocks 32 and 34 is recognized and reflected in the autonomous driving algorithm. The point for determining the mileage or position, or indicating the start and end, utilizes the point 36 at which the last black code of the end code block starts. This reference point 36 may measure the absolute position in advance, and correct the exact position of the vehicle displayed on the map by associating this measured point with the precision map.

데이터 코드 블록(32) (34)는 다수의 비트(37)로 구성되는 이진수(Binary)로 해석할 수 있으므로 비트(37) 수에 따라 많은 정보를 표시할 수 있다. 도면 2에 표시된 비트(37)를 예를 들면 5개의 비트를 표현함으로써 2의 5승 즉 32개의 정보를 표시할 수 있으며, 두 개의 데이터 블록(32, 34)을 이용하여 1,024개의 정보를 자율주행차가 판독할 수 있다. The data code blocks 32 and 34 can be interpreted as binary, which is composed of a plurality of bits 37, so that a lot of information can be displayed according to the number of bits 37. By expressing 5 bits, for example, the bit 37 shown in FIG. 2, 5 powers of 2, or 32 information can be displayed, and 1,024 information can be autonomously driven using two data blocks 32 and 34. The difference can be read.

기존의 차선은 실선과 점선으로 구분되어 있으며, 차선의 색깔은 백색, 황색, 청색 등으로 표시되어 있다. 본 발명은 이러한 기존에 시설된 차선 위에 검정색으로 표현된 데이터 비트(37)가 표현된 바코드를 추가로 페인팅 함으로써 추가적인 시설의 변경이 없는 특징이 있다. 또한 상기한 바코드는 일반적으로 사용하는 굵기가 다른 흑백 막대로 구성하는 바코드 또는 좁은 띠 모양의 차선에 부착될 수 있는 작은 이물질 등에 의한 영향이 작고 차량의 카메라에서 충분한 굵기를 파악할 수 있도록 굵기가 같은 막대로 표시되는 바코드를 사용할 수 있다.The existing lane is divided into a solid line and a dotted line, and the lane colors are indicated by white, yellow, and blue. The present invention is characterized in that there is no additional facility change by additionally painting a bar code in which data bits 37 represented in black are painted on the existing facility lanes. In addition, the bar code is a bar that is composed of black and white bars of different thicknesses generally used, or a small bar that has a small foreign material that may be attached to a narrow stripe-shaped lane, and has a bar of the same thickness so that a sufficient thickness can be recognized by a camera of a vehicle. You can use the barcode indicated by.

가장 간단한 실시 사례로는, 일부 차선에 차선 번호를 표시하는 데이터 코드 블록(1차선, 2차선, 3차선, 4차선, 5차선, 6차선, 갓길)을 표시함으로써 현재 주행하고 있는 차로를 정확히 파악할 수 있다(예: 블럭 A/블럭 B = 차선번호/1~갓길). 이러한 데이터 코드 블록은 주행방향과 평행한 방향의 차선뿐만이 아니라 차로를 가로지르는 방향의 차선에도 적용하여 정확한 정지지점을 인지할 수 있다(예: 정지선, 횡단보도 등). In the simplest case, a data code block (1 lane, 2 lanes, 3 lanes, 4 lanes, 5 lanes, 6 lanes, shoulders) that displays lane numbers on some lanes can be used to determine exactly which lane you are driving. (Eg block A / block B = lane number / 1 to shoulder). The data code block can be applied not only to a lane parallel to a driving direction but also to a lane crossing a lane to recognize an accurate stop point (eg, a stop line, a crosswalk, etc.).

또한 자율주행차가 GPS 신호가 도달하지 못하는 터널을 주행하는 경우의 실시 예를 더욱 상세하게는, 바코드 차선의 데이터 코드 블록 A에는 터널 내부를 표시하는 비트(예: 11000)를 표시하고, 50m 간격으로 바코드를 표시할 경우에 50m(예: 00001), 100m(예: 00010) 등으로 표시함으로써 자율주행차의 현재 위치를 파악할 수 있다(예: 블럭 A/블럭 B = 터널내부/5~필요길이 표시).In addition, in more detail of the embodiment when the autonomous vehicle travels in a tunnel that the GPS signal does not reach, the data code block A of the bar code lane displays a bit (for example, 11000) indicating the inside of the tunnel at 50m intervals. When the barcode is displayed, 50m (e.g., 00001) or 100m (e.g., 00010) can be used to determine the current position of autonomous vehicles (e.g., block A / block B = inside the tunnel / 5 to the required length). ).

또한 거리를 정확히 표시하기 위해 전방 50m에 교량이 시작될 경우, 해당 지점에 표시되는 종료 코드 블록(35)의 마지막 비트 즉 종료점(36)의 시작 위치를 기준점으로 사용함으로써 정확한 거리를 판단할 수 있다(예: 블럭 A/블럭 B = 교량/5). 실시 예를 더욱 상세히는, 종료점을 연결하는 횡선이 전방 50m를 표시하고 있을 경우, 승용차의 경우 사전에 정의된 상대거리(38)를 더한 거리를 차량에 부착된 카메라(40)의 위치로 설정함으로써 최종적인 차량의 현재 절대 위치를 산출할 수 있다.In addition, when the bridge starts at 50m ahead to accurately display the distance, the exact distance can be determined by using the last bit of the end code block 35 displayed at the corresponding point, that is, the start position of the end point 36 as a reference point ( Example: block A / block B = bridge / 5). In more detail, when the horizontal line connecting the end point is 50m ahead, in the case of a passenger car, by setting the distance plus the predefined relative distance 38 to the position of the camera 40 attached to the vehicle The current absolute position of the final vehicle can be calculated.

10: 모든 도로상에 일반적으로 시설되어 있는 일반차선
20: 바코드가 표시되어 있는 바코드 차선
30: 바코드 차선에 표시된 바코드
31: 바코드 인식의 시작을 표시하는 시작코드 블록
32: 사전에 규약된 데이터를 포함하기 위하여 다수개의 비트(37)를 흑색과 기존 도로의 차선 색상으로 표시되는 첫 번째 데이터 코드 블록 A
33: 두 번째 데이터 코드 블록을 구분하기 위해 표시되는 중간코드 블록
34: 사전에 규약된 데이터를 포함하기 위하여 다수개의 비트(37)를 흑색과 기존 도로의 차선색상으로 표시되는 두 번째 데이터 코드 블록 B
35: 바코드의 종료를 표시하는 종료 코드 블록
36: 거리 등의 기준점을 나타내는 종료점(마지막 비트의 시작점)
37: 사전에 규약된 데이터를 포함하기 위하여 다수개의 비트
38: 바코드 라인에서 사전에 규정된 차량까지의 상대적인 거리
40: 차선의 바코드를 촬영하여 바코드의 내용을 인지하는 카메라10: general lanes generally located on all roads
20: Bar code lane with bar code
30: Bar code displayed in the bar code lane
31: Start code block indicating start of barcode recognition
32: First data code block A in which a number of bits 37 are shown in black and lane color of an existing roadway to contain pre-qualified data.
33: Intermediate code block displayed to distinguish the second data code block
34: Second data code block B in which multiple bits 37 are represented in black and lane color of the existing road to include pre-qualified data.
35: end code block indicating end of barcode
36: End point (start point of last bit) indicating a reference point such as a distance
37: Multiple bits to contain pre-qualified data
38: Relative distance from barcode line to pre-defined vehicle
40: A camera that recognizes the contents of the barcode by taking a lane barcode

Claims (4)

기존의 차선을 주행차량의 주행과 관련한 정보를 담고 있는 바코드 데이터 코드 블럭으로 이루어지도록 한 것을 특징으로 하는 차선 표시방법.A lane display method characterized in that the existing lane is made of a bar code data code block containing information related to the driving of the driving vehicle. 청구항 1에 있어서, 상기한 데이터 코드 블록을 하나 또는 두 개 이상으로 구성하여 정보를 제공하는 표시방법.The display method according to claim 1, wherein the data code block is configured by one or two or more. 청구항 1에 있어서, 상기한 데이터 코드 블럭을 구성하기 위하여 일반적인 규격의 바코드 또는 동일한 굵기의 막대를 이용하는 바코드로 구성하는 표시방법. The display method according to claim 1, wherein the data code block comprises a bar code of a general standard or a bar code having bars of the same thickness. 바코드의 특정지점과 카메라 사이의 상대거리를 이용하여 현재 차량의 정확한 지점을 산출하는 계산방법. Calculation method to calculate the exact point of the current vehicle by using the relative distance between the specific point of the barcode and the camera.
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WO2021245057A1 (en) * 2020-06-04 2021-12-09 Robert Bosch Gmbh Method for ascertaining the position of a vehicle
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