KR20200028755A - 차량 및 그 제어방법 - Google Patents

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Abstract

개시된 발명의 일 실시예에 따른 차량은, 충돌 후 대상체의 부상을 최소화하기 위해, 차량 충돌을 감지하고, 충돌 상태를 검출하는 센서; 상기 감지된 충돌과 관련된 차량 내외부 대상체의 영상을 획득하는 카메라; 상기 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터를 저장하는 저장부; 상기 대상체에 가해지는 충격을 완화하는 안전장치; 및 상기 카메라에 의해 획득된 상기 대상체의 영상, 상기 저장부에 저장된 상기 학습 데이터 및 상기 센서에 의해 획득된 감지 정보로부터 추출한 충돌 상태 정보를 기초로, 충돌 후의 상기 대상체의 움직임을 예측하고, 예측되는 상기 대상체의 움직임에 대응하여 상기 안전장치를 제어하는 제어부;를 포함한다.

Description

차량 및 그 제어방법{VEHICLE AND METHOD FOR CONTROLLING THEREOF}
본 발명은 보행자 또는 탑승자의 움직임을 예측하여 차량에 구비된 안전장치를 제어하는 차량 및 그 제어방법에 관한 것이다.
현대 사회에서 자동차는 가장 보편적인 이동 수단으로 이용된다. 최근에는 운전자의 부담을 경감시키고 편의를 증진시키기 위하여 차량 상태, 운전자 상태 및 주변 환경에 대한 정보를 능동적으로 제공하는 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assist System; ADAS)이 탑재된 차량에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
특히, 차량이 충돌하는 상황이 발생한 경우 보행자 또는 운전자의 부상을 최소화하기 위한 시스템들도 적용되고 있다.
충돌 후 보행자 또는 탑승자의 움직임을 예측하여 차량에 구비된 안전장치의 동작을 제어함으로써 보행자 또는 탑승자에게 가해지는 충격을 더 감소시키고, 보행자 또는 탑승자의 부상을 최소화할 수 있는 차량 및 그 제어방법을 제공한다.
일 실시예에 따른 차량은, 차량 충돌을 감지하고, 충돌 상태를 검출하는 센서, 상기 감지된 충돌과 관련된 차량 내부 또는 외부 대상체의 영상을 획득하는 카메라, 상기 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터를 저장하는 저장부, 상기 대상체에 가해지는 충격을 완화하는 안전장치 및 상기 카메라에 의해 획득된 상기 대상체의 영상, 상기 저장부에 저장된 상기 학습 데이터 및 상기 센서에 의해 획득된 정보로부터 추출된 충돌 상태 정보를 기초로, 충돌 후 상기 대상체의 움직임을 예측하고, 예측된 상기 대상체의 움직임에 대응하여 상기 안전장치를 제어하는 제어부를 포함한다.
또한, 상기 제어부는, 상기 제어부는, 상기 대상체의 영상으로부터 상기 대상체의 관절 움직임 데이터를 추출하고, 상기 추출된 대상체의 관절 움직임 데이터와 상기 학습 데이터를 비교하여, 충돌 후 일정 시간 이내의 상기 대상체의 움직임을 예측할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 대상체의 관절에 대응하는 관절 특징점을 설정하고, 상기 관절 특징점 간의 관계를 기초로 상기 대상체의 관절 위치 변화량 및 관절 각도 변화량을 산출하여 상기 대상체의 관절 움직임 데이터를 추출할 수 있다.
또한, 상기 충돌 상태 정보는, 충돌 속도, 충돌 위치, 충격량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 안전장치는, 액티브 후드 시스템(Active hood system) 및 에어백 시스템(Air-bag system) 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 예측되는 대상체의 움직임과 상기 충돌 상태 정보를 기초로 상기 안전장치의 작동 여부 및 작동 방식을 결정할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 예측된 차량 외부 대상체의 움직임과 상기 충돌 상태 정보를 기초로 후드의 작동 위치, 후드의 상승 높이 및 후드의 작동 속도를 결정하여 상기 액티브 후드 시스템을 작동시킬 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 예측된 차량 내부 대상체의 움직임과 상기 충돌 상태 정보를 기초로 에어백의 전개 위치 및 에어백의 전개 속도를 결정하여 상기 에어백 시스템을 작동시킬 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 예측된 대상체의 움직임을 데이터화하여 상기 학습 데이터를 업데이트 할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량의 제어방법은, 차량 충돌을 감지하고, 충돌 상태를 검출하는 단계, 상기 감지된 충돌과 관련된 차량 내부 또는 외부 대상체의 영상을 획득하는 단계, 상기 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터를 저장하는 단계, 상기 대상체의 영상, 상기 학습 데이터 및 상기 검출된 충돌 상태로부터 추출한 충돌 상태 정보를 기초로 충돌 후의 상기 대상체의 움직임을 예측하는 단계, 및 상기 예측된 대상체의 움직임에 대응하여 차량의 안전장치를 제어하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 대상체의 영상을 획득하는 단계는, 상기 대상체의 영상으로부터 상기 대상체의 관절 움직임 데이터를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 대상체의 움직임을 예측하는 단계는, 상기 추출된 대상체의 관절 움직임 데이터와 상기 학습 데이터를 비교하여, 충돌 후 일정 시간 이내의 상기 대상체의 움직임을 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 대상체의 관절 움직임 데이터를 추출하는 단계는, 상기 대상체의 관절에 대응하는 관절 특징점을 설정하고, 상기 관절 특징점 간의 관계를 기초로 상기 대상체의 관절 위치 변화량 및 관절 각도 변화량을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 충돌 상태 정보는, 충돌 속도, 충돌 위치, 충격량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 안전장치는, 액티브 후드 시스템(Active hood system) 및 에어백 시스템(Air-bag system) 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 안전장치를 제어하는 단계는, 상기 예측된 대상체의 움직임과 상기 충돌 상태 정보를 기초로 상기 안전장치의 작동 여부 및 작동 방식을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 안전장치를 제어하는 단계는, 예측된 차량 외부 대상체의 움직임과 상기 충돌 상태 정보를 기초로 후드의 작동 위치, 후드의 작동 높이 및 후드의 작동 속도를 결정하여 상기 액티브 후드 시스템을 작동시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 안전장치를 제어하는 단계는, 예측된 차량 내부 대상체의 움직임과 상기 충돌 상태 정보를 기초로 에어백의 전개 위치 및 에어백의 전개 속도를 결정하여 상기 에어백 시스템을 작동시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 차량의 제어방법은, 상기 예측된 대상체의 움직임을 데이터화하여 상기 학습 데이터를 업데이트 하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 차량 및 그 제어방법에 따르면, 충돌 후 보행자 또는 탑승자의 움직임을 예측하여 차량에 구비된 안전장치의 동작을 제어함으로써 보행자 또는 탑승자에게 가해지는 충격을 더 감소시키고, 보행자 또는 탑승자의 부상을 최소화할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 차량의 제어 블록도이다.
도 2a, 도 2b는 차량의 액티브 후드 시스템을 설명하는 도면이다.
도 3 은 차량의 에어백 시스템을 설명하는 도면이다.
도 4 및 도 5는 대상체의 관절 움직임 데이터를 추출하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 차량의 제어방법을 설명하는 순서도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 액티브 후드 시스템의 제어 방법을 설명하는 순서도이다.
도 8는 일 실시예에 따른 에어백 시스템의 제어 방법을 설명하는 순서도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 대상체의 움직임 예측 방법을 설명하는 순서도이다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.
또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
제 1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 개시된 발명을 제한 및/또는 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 차량의 제어 블록도이다.
도 1을 참조하면, 차량(100)은 카메라(110), 센서(120), 저장부(130), 안전장치(140) 및 제어부(150)를 포함할 수 있다.
카메라(110)는 차량(100) 내부 및/또는 외부 대상체의 영상을 획득한다. 차량(100) 외부의 대상체는 보행자를 포함하고, 차량(100) 내부 대상체는 탑승자를 포함한다. 카메라(110)가 획득한 대상체의 영상은 후술할 제어부(150)에 전달되어 충돌 후 대상체의 움직임을 예측하는데 사용된다. 카메라(110)는 차량(100) 외부의 전방, 측방, 후방에 있는 대상체 영상을 획득할 수 있고, 차량(100)의 내부에 있는 대상체의 영상을 획득할 수 있다. 카메라(110)는 이미지 또는 영상을 획득할 수 있는 장치를 모두 포함하는 개념이고, 차량(100)의 다양한 위치에 설치될 수 있다.
차량(100)은 각종 센서(120)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 차량(100)은 전방, 후방 또는 측방의 물체를 감지하는 근접 센서, 강수 여부 및 강수량을 감지하는 레인 센서, 차량의 휠의 속도를 검출하는 속도 센서, 차량의 횡 가속도를 검출하는 횡가속도 센서, 차량의 각속도의 변화를 검출하는 요레이트 센서, 자이로 센서, 스티어링 휠의 회전과 차량의 주행 방향을 검출하는 방향 센서를 포함할 수 있다.
또한, 차량(100)은 전방, 후방 또는 측방의 충돌을 감지하고, 충돌 상태를 검출하는 충돌 감지 센서 등을 더 포함할 수 있다. 충돌 감지 센서는 차량(100)의 범퍼, 후드, 도어 등 차량(100)의 다양한 위치에 설치될 수 있다.
저장부(130)는 차량(100)의 제어와 관련된 각종 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(130)는 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터를 저장할 수 있다. 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터는 충돌 후 대상체의 움직임을 예측하는데 사용되는 데이터로서, 기계 학습(Machine Learning) 또는 딥러닝(Deep Learning) 기법을 통해 대상체가 차량(100)에 충돌한 때의 움직임에 관한 이미지 또는 영상이 학습되어 생성된 데이터를 의미한다. 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터는 충돌 시 대상체의 관절 움직임 패턴에 관한 학습 데이터를 포함할 수 있다.
즉, 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터는, 대상체가 차량에 충돌한 때 촬영된 복수의 이미지 또는 영상 데이터가 수집된 후, 특정 조건 또는 특정 알고리즘에 따라 분류된 데이터를 의미한다. 기계 학습(Machine Learning) 또는 딥러닝(Deep Learning) 기법을 통해 학습 데이터를 생성하는 것은 공지 기술이므로 자세한 설명은 생략한다.
이러한 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터는 저장부(130)에 미리 저장되어 있을 수 있다. 또한, 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터는 외부로부터 수신되어 저장부(130)에 저장될 수도 있다. 이를 위해, 차량(100)은 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있는 통신부(미도시)를 포함할 수 있다. 또한, 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터는 후술할 제어부(150)의 기계학습부(154)에 의해 생성되어 저장부(130)에 저장될 수 있다.
또한, 저장부(130)는 차량(100)을 제어하기 위한 알고리즘 데이터를 저장할 수 있고, 제어부(150)는 이러한 제어 알고리즘에 따라 차량(100)에 구비된 각종 장치를 제어하는 제어 신호를 송출할 수 있다.
이러한 저장부(130)는 캐쉬, ROM(Read Only Memory), PROM(Programmable ROM), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 및 플래쉬 메모리(Flash memory)와 같은 비휘발성 메모리 소자 또는 RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리 소자 또는 하드디스크 드라이브(HDD, Hard Disk Drive), CD-ROM과 같은 저장 매체 중 적어도 하나로 구현될 수 있으나 이에 한정되지는 않는다. 저장부(130)는 별개의 칩으로 구현된 메모리일 수 있고, 프로세서와 단일 칩으로 구현될 수도 있다.
한편, 차량(100)은 동력 발생 장치, 동력 전달 장치, 주행 장치, 조향 장치, 제동 장치, 가속 장치, 현가 장치, 변속 장치, 연료 장치, 전후좌우의 휠 등을 포함한다.
또한, 차량(100)은 차량 내외부 대상체의 안전을 위한 안전장치(140)를 더 포함할 수 있다. 차량(100)의 안전장치(140)에는 액티브 후드 시스템(Active Hood System)(141), 에어백 시스템(142), 차량 자세 안정 제어 장치(ESC: Electronic Stability Control), 충돌 경고/방지 시스템 등이 포함될 수 있다.
도 2a 및 도 2b를 참조하면, 액티브 후드 시스템(141)은 차량 외부 대상체인 보행자가 차량(100)에 충돌한 경우 보행자가 차량(100)의 전방으로 튕겨나가는 것을 방지하고, 차량(100)의 후드를 들어올려 후드와 엔진 사이에 완충 공간을 확보함으로써 보행자에 가해지는 충격을 감소시키는 안전장치이다. 이러한 액티브 후드 시스템(141)은 후드와 엔진 사이에 완충 공간을 확보하기 위해 센서(120)를 통해 차량(100)의 범퍼에 충돌이 감지되면 후드를 순간적으로 상승 이동시킨다. 즉, 후드의 여러 위치에 후드를 이동시키기 위한 액추에이터가 마련된다. 그런데 종래의 액티브 후드 시스템(141)은 보행자의 충돌 위치와 충돌 속도만을 고려하여 후드의 상승 동작을 제어하였을 뿐, 충돌 후 보행자의 움직임을 예측한 데이터를 활용하지 않는다.
도 3을 참조하면, 에어백 시스템(142)은 차량(100) 내에 복수의 에어백을 마련하고, 차량(100)이 충돌한 경우 복수의 에어백을 순간적으로 돌출 및 팽창시켜 차량 내부 대상체인 탑승자에게 가해지는 충격을 완화시키는 안전장치이다. 그런데 종래의 에어백 시스템(142)은 충돌 위치를 감지하고 감지된 충돌 위치에 대응하는 에어백이 전개되도록 제어하였을 뿐, 충돌 후 탑승자의 움직임을 예측한 데이터를 활용하지 않는다.
본 발명은 충돌 후 보행자 또는 탑승자의 움직임을 예측하여 차량에 구비된 안전장치의 동작을 제어함으로써 보행자 또는 탑승자에게 가해지는 충격을 더 감소시키고, 보행자 또는 탑승자의 부상을 최소화하는 것을 목적으로 한다.
다시 도1을 참조하면, 차량(100)은 동력 발생 장치, 동력 전달 장치, 주행 장치, 조향 장치, 제동 장치, 현가 장치, 변속 장치, 연료 장치, 각종 센서(120) 및 안전 장치(140)의 작동을 제어하는 제어부(150)를 포함한다.
제어부(400)는 차량(10) 내 장치로 신호 분배 역할 뿐만 아니라 차량(10) 내 장치에 대한 제어 신호를 각 장치로 전달할 수 있다. 제어부(500)는 전자 제어 유닛(ECU)을 의미할 수 있고, 비록 제어부(400)라고 표현하였으나, 이는 넓은 의미로 해석되기 위한 표현일 뿐 이에 제한되지 않는다.
또한, 제어부(400)는 전술한 동작 및 후술하는 동작을 수행하는 프로그램이 저장된 적어도 하나의 메모리 및 저장된 프로그램을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 제어부(400)에 포함되는 메모리와 프로세서는 하나의 칩에 집적되는 것도 가능하고, 물리적으로 분리되는 것도 가능하다.
구체적으로, 제어부(150)는 충돌상태정보 획득부(151), 영상 처리부(152), 움직임 예측부(153), 기계학습부(154), 제어 결정부(155)를 포함할 수 있다.
충돌상태정보 획득부(151)는 차량(100) 충돌이 감지된 경우 충돌 상태 정보를 획득한다. 즉, 센서(120)에 의해 차량(100)의 충돌이 감지된 때, 충돌상태정보 획득부(151)는 충돌 속도, 충돌 위치, 충격량 및 대상체의 특성 중 적어도 하나를 포함하는 충돌 상태 정보를 획득할 수 있다. 대상체의 특성은 대상체의 종류, 크기 등을 의미한다. 이러한 충돌 상태 정보는 대상체의 영상과 함께 충돌 후 대상체의 움직임을 예측하는데 사용된다. 또한, 충돌 상태 정보는 안정장치의 제어 여부를 결정하는데 기초가 되는 정보로서 사용된다.
영상 처리부(152)는 카메라(110)에 의해 획득된 대상체의 영상을 수신하여 이미지 처리(Image processing)를 수행한다. 구체적으로, 영상 처리부(152)는 대상체의 영상으로부터 대상체의 관절 움직임 데이터를 추출한다.
도 4를 참조하면, 제어부(150)의 영상 처리부(152)는 대상체의 영상에서 대상체의 관절에 대응하는 관절 특징점을 설정하고, 관절 특징점 간의 관계를 기초로 대상체의 관절 위치 변화량 및 관절 각도 변화량을 산출하여 대상체의 관절 움직임 데이터를 추출할 수 있다.
구체적으로, 대상체가 사람인 경우, 영상 처리부(152)는 인체의 말단과 절지 부분에 관절 특징점을 설정한다. 예를 들면, 관절 특징점은 머리(510), 목(520), 우측 어깨 관절(531), 우측 팔꿈치 관절(532), 우측 손목 관절(533), 우측 손 관절(534), 우측 손 말단(535), 우측 엄지 손가락 관절(536), 좌측 어깨 관절(541), 좌측 팔꿈치 관절(542), 좌측 손목 관절(543), 좌측 손 관절(544), 좌측 손 말단(545), 좌측 엄지 손가락 관절(546), 어깨 측 척추 관절(551), 척추 관절(552), 골반 측 척추 관절(553), 우측 골반 관절(561), 우측 무릎 관절(562), 우측 발목 관절(563), 우측 발 말단(564), 좌측 골반 관절(571), 좌측 무릎 관절(572), 좌측 발목 관절(573), 좌측 발 말단(574)에 설정될 수 있다. 이러한 관절 특징점이 설정되는 위치는 특정 실시예에 한정되지 않고, Inverse Kinematics 알고리즘 등을 이용하여 다양하게 설정될 수 있다.
한편, 카메라(110)에 의해 획득된 대상체의 영상은 대상체의 전체를 포함한 것이 아니라 대상체의 일부만을 포함할 수 있다. 예를 들면, 대상체의 영상에는 대상체의 측면만 포함될 수 있고, 대상체의 상체 부분 또는 하체 부분만 포함될 수도 있다.
도 5를 참조하면, 대상체의 영상이 대상체의 측면을 촬영한 것일 경우, 영상 처리부(152)는 대상체의 측면 영상에 대해 관절 특징점을 설정할 수 있다. 구체적으로, 대상체의 측면 영상에 대한 관절 특징점은 머리(510), 목(520), 우측 어깨 관절(531), 우측 팔꿈치 관절(532), 우측 손목 관절(533), 우측 손 관절(534), 우측 손 말단(535), 우측 엄지 손가락 관절(536), 어깨 쪽 척추 관절(551), 척추 관절(552), 골반 쪽 척추 관절(553), 우측 골반 관절(561), 우측 무릎 관절(562), 우측 발목 관절(563), 우측 발 말단(564), 좌측 발목 관절(573), 좌측 발 말단(574)에 설정될 수 있다.
또한, 대상체의 영상에 대상체의 상체 부분(610) 또는 하체 부분(620)만 포함된 경우, 영상 처리부(152)는 각 부분의 영상에 대한 관절 특징점을 설정할 수 있다.
이와 같이, 영상 처리부(152)는 대상체의 관절에 대응하는 관절 특징점을 설정하고, 관절 특징점 간의 관계를 기초로 대상체의 관절 위치 변화량 및 관절 각도 변화량을 산출하여 대상체의 관절 움직임 데이터를 추출할 수 있다. 예를 들면, 골반 관절(561, 571), 무릎 관절(562, 572) 및 발목 관절(563, 573)의 관계를 기초로 무릎 관절의 위치 변화량 및 각도 변화량을 산출할 수 있다.
움직임 예측부(153)는 추출된 대상체의 관절 움직임 데이터와 저장부(130)에 저장된 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터를 비교하여, 차량(100) 충돌 후 일정 시간 이내의 대상체의 움직임을 예측할 수 있다. 일정 시간은 미리 설정될 수 있다.
상술한 바와 같이, 학습 데이터는 충돌 후 대상체의 움직임을 학습하여 생성된 데이터로서, 기계 학습(Machine Learning) 또는 딥러닝(Deep Learning) 기법을 통해 생성된 데이터를 의미한다. 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터는 충돌 시 대상체의 관절 움직임 패턴에 관한 학습 데이터를 포함할 수 있다.
예를 들면, 보행자가 차량에 충돌한 경우, 보행자의 충돌 부위, 차량의 충돌 위치, 차량의 충돌 속도, 충격량, 보행자의 관절 움직임 데이터 등이 반영되어 충돌 후 일정 시간 이내의 보행자의 움직임 변화가 학습되고, 이러한 보행자의 움직임 변화에 대한 학습 데이터가 생성될 수 있다.
움직임 예측부(153)는 이러한 학습 데이터와 충돌 시 획득된 대상체의 영상에서 추출된 대상체의 관절 움직임 데이터를 비교하여, 충돌 후 대상체의 움직임을 예측할 수 있다. 구체적으로, 움직임 예측부(153)는 분류기(미도시)를 포함하고, 대상체의 영상으로부터 추출된 대상체의 관절 움직임 데이터를 분류기에 입력하여 학습 데이터와 비교할 수 있다.
충돌 시 대상체의 영상으로부터 추출된 대상체의 관절 움직임 데이터가 학습 데이터에 대응하는 경우, 움직임 예측부(153)는 학습 데이터를 기초로 충돌 후 일정 시간 이내의 대상체의 움직임을 예측할 수 있게 된다. 이러한 대상체의 움직임 예측은 매우 짧은 시간(ms 단위) 내에 수행될 수 있다.
기계학습부(154)는 기계 학습 또는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 충돌 후 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터를 생성하여 저장부(130)로 전송할 수 있다. 또한, 기계학습부(154)는 움직임 예측부(153)가 예측한 대상체의 움직임 데이터를 이용하여 저장부(130)에 미리 저장되어 있는 학습 데이터를 업데이트 할 수 있다.
제어 결정부(155)는 움직임 예측부(153)가 예측한 대상체의 움직임과 충돌 상태 정보를 기초로 차량(100)에 구비된 안전장치(140)의 작동 여부 및 작동 방식을 결정할 수 있다. 즉, 제어 결정부(155)는 안전장치(140)의 작동이 필요한 것으로 결정되면 예측되는 대상체의 움직임과 충돌 속도, 충돌 위치, 충격량 및 대상체의 특성 중 적어도 하나를 포함하는 충돌 상태 정보에 대응하여 각 안전장치(140)를 제어할 수 있다.
예를 들면, 제어 결정부(155)는 센서(120)에 의해 충돌이 감지되었으나, 충돌 속도와 충격량이 미리 설정된 값 미만일 수 있다. 이 경우 제어 결정부(155)는 충돌에 의해 대상체에 가해지는 충격이 매우 약한 것으로 판단할 수 있고, 따라서 대상체를 보호하기 위한 안전장치(140)를 작동시키지 않는 것으로 결정할 수 있다. 이 경우 움직임 예측부(153)에서 예측되는 대상체의 움직임 변화도 크지 않을 것이다.
또한, 차량(100)이 도로 상의 구조물에 충돌한 경우, 제어 결정부(155)는 탑승자 보호를 위한 에어백 시스템(142)을 작동시키고, 액티브 후드 시스템(141)은 작동시키지 않는 것으로 결정할 수 있다.
그러나 차량(100)과 보행자 간 충격이 큰 경우, 즉, 보행자와 충돌 시 충돌 속도와 충격량이 미리 설정된 값 이상인 경우, 제어 결정부(155)는 액티브 후드 시스템(141)과 에어백 시스템(142)을 모두 작동시키는 것으로 결정하고, 움직임 예측부(153)에 의해 예측된 보행자 및 탑승자의 충돌 후 움직임과 충돌 위치, 충돌 속도, 충격량을 반영하여 각 안전장치(140)의 작동을 제어할 수 있다.
구체적으로, 제어 결정부(155)는 예측된 보행자의 충돌 후 움직임과 보행자의 충돌 위치, 충돌 속도에 따라 후드의 작동 위치, 후드의 상승 높이, 후드의 작동 속도를 결정하고, 그에 따라 액티브 후드 시스템(141)이 작동하도록 제어할 수 있다. 또한, 제어 결정부(155)는 예측된 탑승자의 움직임과 차량(100)의 충돌 위치, 충돌 속도에 따라 전개될 에어백의 위치와 에어백의 전개 속도를 결정하고, 그에 따라 에어백 시스템(142)를 제어할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 차량의 제어방법을 설명하는 순서도이다.
도 6을 참조하면, 차량(100)의 제어부(150)는, 센서(120)에 의해 충돌이 감지되면, 저장부(130)로부터 대상체의 움직임 학습 데이터를 획득한다(701). 또한, 제어부(150)는 충돌 시 카메라(110)에 의해 촬영된 차량(100) 내외부 대상체의 영상을 획득하고, 충돌 속도, 충돌 위치, 충격량 및 대상체의 특성 중 적어도 하나를 포함하는 충돌 상태 정보를 획득한다(702). 이후, 제어부(150)는 충돌 시 대상체의 영상, 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터 및 충돌 상태 정보를 이용하여 충돌 후 대상체의 움직임을 예측한다(703). 제어부(150)는 예측한 대상체의 움직임을 데이터화 하고, 학습 데이터를 업데이트 할 수 있다(704). 또한, 제어부(150)는 예측되는 충돌 후 대상체의 움직임과 충돌 상태 정보를 기초로 안전장치(140)의 작동 여부 및 작동 방식을 결정한다(705). 제어부(150)는 안전장치(140)의 작동이 필요하다고 판단되면, 결정된 작동 방식에 따라 안전장치(140)의 동작을 제어한다(706).
도 7은 일 실시예에 따른 액티브 후드 시스템의 제어 방법을 설명하는 순서도이다.
도 7을 참조하면, 차량(100)의 제어부(150)는, 센서(120)에 의해 충돌이 감지되면, 저장부(130)로부터 차량 외부 대상체(예를 들면, 보행자)의 움직임 학습 데이터를 획득한다(801). 또한, 제어부(150)는 충돌 시 카메라(110)에 의해 촬영된 보행자의 영상을 획득하고, 충돌 속도, 충돌 위치, 충격량 및 보행자의 특성 중 적어도 하나를 포함하는 충돌 상태 정보를 획득한다(802). 이후, 제어부(150)는 충돌 시 보행자의 영상, 보행자의 움직임에 관한 학습 데이터 및 충돌 상태 정보를 이용하여 충돌 후 보행자의 움직임을 예측한다(803). 또한, 제어부(150)는 예측되는 충돌 후 보행자의 움직임과 충돌 상태 정보를 기초로 액티브 후드 시스템(141)의 작동 여부 및 작동 방식을 결정한다(804). 제어부(150)는 액티브 후드 시스템(141)의 작동이 필요하다고 판단되면, 결정된 작동 방식에 따라 예측된 보행자의 움직임에 대응하는 액티브 후드 시스템(141)의 동작을 제어한다(805).
도 8는 일 실시예에 따른 에어백 시스템의 제어 방법을 설명하는 순서도이다.
도 8을 참조하면, 차량(100)의 제어부(150)는, 센서(120)에 의해 충돌이 감지되면, 저장부(130)로부터 차량 내부 대상체(예를 들면, 탑승자)의 움직임 학습 데이터를 획득한다(901). 또한, 제어부(150)는 충돌 시 카메라(110)에 의해 촬영된 탑승자의 영상을 획득하고, 충돌 속도, 충돌 위치, 충격량 및 탑승자의 특성 중 적어도 하나를 포함하는 충돌 상태 정보를 획득한다(902). 이후, 제어부(150)는 충돌 시 탑승자의 영상, 탑승자의 움직임에 관한 학습 데이터 및 충돌 상태 정보를 이용하여 충돌 후 탑승자의 움직임을 예측한다(903). 또한, 제어부(150)는 예측되는 충돌 후 탑승자의 움직임과 충돌 상태 정보를 기초로 에어백 시스템(142)의 작동 여부 및 작동 방식을 결정한다(904). 제어부(150)는 에어백 시스템(142)의 작동이 필요하다고 판단되면, 결정된 작동 방식에 따라 예측된 탑승자의 움직임에 대응하는 에어백 시스템(141)의 동작을 제어한다(905).
도 9는 일 실시예에 따른 대상체의 움직임 예측 방법을 설명하는 순서도이다.
도 9를 참조하면, 제어부(150)는 저장부(130)로부터 충돌 시 대상체의 관절 움직임 패턴에 관한 학습 데이터를 획득한다(1001). 센서(120)에 의해 충돌이 감지된 경우, 제어부(150)는 카메라(110)에 의해 획득된 대상체의 영상으로부터 대상체의 관절 움직임 데이터를 추출한다(1002). 제어부(150)는 추출된 대상체의 관절 움직임 데이터와 학습 데이터를 이용하여 충돌 이후 일정 시간 내의 대상체의 움직임을 예측한다(1003).
상술한 바와 같이, 본 발명의 차량 및 그 제어방법에 따르면, 충돌 후 보행자 또는 탑승자의 움직임을 예측하여 차량에 구비된 안전장치의 동작을 제어함으로써 보행자 또는 탑승자에게 가해지는 충격을 더 감소시키고, 보행자 또는 탑승자의 부상을 최소화할 수 있다.
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
100: 차량
110: 카메라
120: 센서
130: 저장부
140: 안전장치
150: 제어부

Claims (17)

  1. 차량 충돌을 감지하고, 충돌 상태를 검출하는 센서;
    상기 감지된 충돌과 관련된 차량 내부 또는 외부 대상체의 영상을 획득하는 카메라;
    상기 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터를 저장하는 저장부;
    상기 대상체에 가해지는 충격을 완화하는 안전장치; 및
    상기 카메라에 의해 획득된 상기 대상체의 영상, 상기 저장부에 저장된 상기 학습 데이터 및 상기 센서에 의해 획득된 정보로부터 추출된 충돌 상태 정보를 기초로, 충돌 후의 상기 대상체의 움직임을 예측하고, 예측된 상기 대상체의 움직임에 대응하여 상기 안전장치를 제어하는 제어부; 를 포함하는 차량.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 대상체의 영상으로부터 상기 대상체의 관절 움직임 데이터를 추출하고, 상기 추출된 대상체의 관절 움직임 데이터와 상기 학습 데이터를 비교하여, 차량 충돌 후 일정 시간 이내의 상기 대상체의 움직임을 예측하는 차량.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 대상체의 관절에 대응하는 관절 특징점을 설정하고, 상기 관절 특징점 간의 관계를 기초로 상기 대상체의 관절 위치 변화량 및 관절 각도 변화량을 산출하여 상기 대상체의 관절 움직임 데이터를 추출하는 차량.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 충돌 상태 정보는,
    충돌 속도, 충돌 위치, 충격량 중 적어도 하나를 포함하는 차량.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 안전장치는,
    액티브 후드 시스템(Active hood system) 및 에어백 시스템(Air-bag system) 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 예측된 대상체의 움직임과 상기 충돌 상태 정보를 기초로 상기 안전장치의 작동 여부 및 작동 방식을 결정하는 차량.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    예측된 차량 외부 대상체의 움직임과 상기 충돌 상태 정보를 기초로 후드의 작동 위치, 후드의 상승 높이 및 후드의 작동 속도를 결정하여 상기 액티브 후드 시스템을 작동시키는 차량.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    예측된 차량 내부 대상체의 움직임과 상기 충돌 상태 정보를 기초로 에어백의 전개 위치 및 에어백의 전개 속도를 결정하여 상기 에어백 시스템을 작동시키는 차량.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 예측된 대상체의 움직임을 데이터화하여 상기 학습 데이터를 업데이트 하는 차량.
  9. 차량 충돌을 감지하고, 충돌 상태를 검출하는 단계;
    상기 감지된 충돌과 관련된 차량 내부 또는 외부 대상체의 영상을 획득하는 단계;
    상기 대상체의 움직임에 관한 학습 데이터를 저장하는 단계;
    상기 대상체의 영상, 상기 학습 데이터 및 상기 감지된 충돌 상태로부터 추출한 충돌 상태 정보를 기초로 충돌 후의 상기 대상체의 움직임을 예측하는 단계; 및
    상기 예측된 대상체의 움직임에 대응하여 차량의 안전장치를 제어하는 단계; 를 포함하는 차량의 제어 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 대상체의 영상을 획득하는 단계는,
    상기 대상체의 영상으로부터 상기 대상체의 관절 움직임 데이터를 추출하는 단계; 를 더 포함하는 차량의 제어 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 대상체의 움직임을 예측하는 단계는,
    상기 추출된 대상체의 관절 움직임 데이터와 상기 학습 데이터를 비교하여, 충돌 후 일정 시간 이내의 상기 대상체의 움직임을 예측하는 단계; 를 더 포함하는 차량의 제어 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 대상체의 관절 움직임 데이터를 추출하는 단계는,
    상기 대상체의 관절에 대응하는 관절 특징점을 설정하고, 상기 관절 특징점 간의 관계를 기초로 상기 대상체의 관절 위치 변화량 및 관절 각도 변화량을 산출하는 단계; 를 더 포함하는 차량의 제어 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 충돌 상태 정보는,
    충돌 속도, 충돌 위치, 충격량 중 적어도 하나를 포함하는 차량의 제어 방법.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 안전장치는,
    액티브 후드 시스템(Active hood system) 및 에어백 시스템(Air-bag system) 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 안전장치를 제어하는 단계는,
    상기 예측된 대상체의 움직임과 상기 충돌 상태 정보를 기초로 상기 안전장치의 작동 여부 및 작동 방식을 결정하는 단계; 를 더 포함하는 차량의 제어 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 안전장치를 제어하는 단계는,
    예측된 차량 외부 대상체의 움직임과 상기 충돌 상태 정보를 기초로 후드의 작동 위치, 후드의 작동 높이 및 후드의 작동 속도를 결정하여 상기 액티브 후드 시스템을 작동시키는 단계; 를 더 포함하는 차량의 제어 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 안전장치를 제어하는 단계는,
    예측된 차량 내부 대상체의 움직임과 상기 충돌 상태 정보를 기초로 에어백의 전개 위치 및 에어백의 전개 속도를 결정하여 상기 에어백 시스템을 작동시키는 단계; 를 더 포함하는 차량의 제어 방법.
  17. 제9항에 있어서,
    상기 예측된 대상체의 움직임을 데이터화하여 상기 학습 데이터를 업데이트 하는 단계; 를 더 포함하는 차량의 제어 방법.
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