KR20200040559A - 동시 차로 변경 차량 예측 장치 및 그의 예측 방법과 그를 이용하는 차량 - Google Patents

동시 차로 변경 차량 예측 장치 및 그의 예측 방법과 그를 이용하는 차량 Download PDF

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Abstract

동시 차로 변경을 수행하는 상대 차량을 정확하게 예측하여 충돌을 방지할 수 있는 동시 차로 변경 차량 예측 장치 및 그의 예측 방법과 그를 이용하는 차량에 관한 것으로, 자차량 정보와 주변 차선 상태 정보를 토대로 자차량의 상태를 추정하는 자차량 상태 추정부와, 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량의 상태 정보와 주변 차량 정보를 토대로 주변 차량의 상태를 추정하는 주변 차량 상태 추정부와, 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량의 상태 정보와 주변 차선 정보를 토대로 주변 차선의 상태를 추정하는 차선 상태 추정부와, 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량 상태 정보, 주변 차량 상태 추정부로부터 추정된 주변 차량 상태 정보 및 차선 상태 추정부로부터 추정된 주변 차선 상태 정보를 토대로 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측하는 차로 변경 예측부를 포함할 수 있다.

Description

동시 차로 변경 차량 예측 장치 및 그의 예측 방법과 그를 이용하는 차량 {APPARATUS AND METHOD FOR PREDICTING CONCURRENT LANE CHANGE VEHICLE AND VEHICLE INCLUDING THE SAME}
본 발명은 동시 차로 변경 차량 예측 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 동시 차로 변경을 수행하는 상대 차량을 정확하게 예측하여 충돌을 방지할 수 있는 동시 차로 변경 차량 예측 장치 및 그의 예측 방법과 그를 이용하는 차량에 관한 것이다.
일반적으로, 차량은, 운송수단으로서 연비 및 성능의 향상뿐만 아니라 발전된 정보통신기술을 이용하여 보다 향상된 안전성과 편의성을 제공할 수 있는 지능형 차량으로 발전하였다.
하지만, 지능형 차량은, 엔터테인먼트시스템, 공기정화장치, 편의장치 등의 많은 부가적인 기능들을 포함함으로써, 운전자가 운전을 위한 조작 장치 이외에도 다른 추가적인 조작 장치들을 조작해야 하므로 운전자의 부주의로 인한 차량 운행상의 위험이 증가하였다.
따라서, 최근에는, 차량 충돌을 예방 또는 회피할 수 있는 안전장치에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있다.
차량 충돌 방지 장치는, 감응순항제어장치(Adaptive Cruise Control System), 전방차량추돌경고장치(Forward Vehicle Collision Warning System), 차선유지경고시스템(Lane Departure Warning System) 등을 포함할 수 있는데, 이러한 차량 충돌 방지 장치들은, 주로 고속 주행에서 사용되어 큰 사고를 예방하고 있으며, 고속 상황에서 원거리에 있는 장애물을 감지하는 기술들이 대부분이다.
하지만, 실제 교통 사고의 대부분은, 동시 차로 변경을 수행하는 차량들 간에 많이 발생 되고 있으므로, 기존의 충돌 방지 장치로는, 동시 차로 변경을 수행하는 상대 차량을 정확하게 인지하여 충돌을 예방하기에는 적합하지 않았다.
일 예로, 자차량이 차로 변경을 수행하고 주변에 있던 차량이 해당 차선으로 동시에 차로 변경을 시도하는 상황에서, 자차의 센서에서 측정된 주변 차량의 헤딩각은, 부정확해질 수 있다.
만일, 차로 변경을 하는 차량의 헤딩각이 부정확해지면, 해당 차량의 의도를 판단하기 어렵기 때문에 충돌 위험이 높아질 수 있다.
따라서, 향후 동시 차로 변경 차량에 대한 헤딩각의 정확도를 향상시켜 동시 차로 변경 차량에 대한 다양한 상황을 정확하게 예측함으로써, 충돌을 미리 예방하고 안전성을 높일 수 있는 동시 차로 변경 차량 예측 장치에 대한 개발이 요구되고 있다.
본 발명은, 동시 차로 변경 차량에 대한 헤딩각의 정확도를 향상시켜 동시 차로 변경 차량에 대한 다양한 상황을 정확하게 예측함으로써, 충돌을 미리 예방하고 안전성을 높일 수 있는 동시 차로 변경 차량 예측 장치 및 그의 예측 방법과 그를 이용하는 차량을 제공하는데 있다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 동시 차로 변경 차량 예측 장치는, 자차량 정보와 주변 차선 상태 정보를 토대로 자차량의 상태를 추정하는 자차량 상태 추정부와, 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량의 상태 정보와 주변 차량 정보를 토대로 주변 차량의 상태를 추정하는 주변 차량 상태 추정부와, 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량의 상태 정보와 주변 차선 정보를 토대로 주변 차선의 상태를 추정하는 차선 상태 추정부와, 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량 상태 정보, 주변 차량 상태 추정부로부터 추정된 주변 차량 상태 정보 및 차선 상태 추정부로부터 추정된 주변 차선 상태 정보를 토대로 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측하는 차로 변경 예측부를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명 일 실시예에 따른 동시 차로 변경 차량 예측 장치의 동시 차로 변경 차량 예측 방법은, 자차량 상태 추정부, 주변 차량 상태 추정부, 차선 상태 추정부 및 차로 변경 예측부를 포함하는 동시 차로 변경 예측 장치의 동시 차로 변경 예측 방법에 있어서, 자차량 상태 추정부가 자차량 정보와 주변 차선 상태 정보를 토대로 자차량의 상태를 추정하는 단계와, 주변 차량 상태 추정부가 상기 추정된 자차량의 상태 정보와 주변 차량 정보를 토대로 주변 차량의 상태를 추정하는 단계와, 차선 상태 추정부가 추정된 자차량의 상태 정보와 주변 차선 정보를 토대로 주변 차선의 상태를 추정하는 단계와, 차로 변경 예측부가, 추정된 자차량 상태 정보, 주변 차량 상태 정보 및 주변 차선 상태 정보를 토대로 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 동시 차로 변경 차량 예측 장치의 동시 차로 변경 차량 예측 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는, 상기 동시 차로 변경 차량 예측 방법에서 제공된 과정을 수행할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량은, 자차량, 주변 차량 및 주변 차선을 센싱하는 센싱 장치와, 센싱 장치로부터 수신된 자차량 정보, 주변 차량 정보 및 주변 차선주변 차량 정보를 토대로 동시 차로 변경 차량을 예측하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치를 포함하고, 동시 차로 변경 차량 예측 장치는, 자차량 정보와 주변 차선 상태 정보를 토대로 자차량의 상태를 추정하는 자차량 상태 추정부와, 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량의 상태 정보와 주변 차량 정보를 토대로 주변 차량의 상태를 추정하는 주변 차량 상태 추정부와, 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량의 상태 정보와 주변 차선 정보를 토대로 주변 차선의 상태를 추정하는 차선 상태 추정부와, 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량 상태 정보, 주변 차량 상태 추정부로부터 추정된 주변 차량 상태 정보 및 차선 상태 추정부로부터 추정된 차선 상태 정보를 토대로 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측하는 차로 변경 예측부를 포함할 수 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 관련된 동시 차로 변경 차량 예측 장치 및 그의 예측 방법과 그를 이용하는 차량은, 동시 차로 변경 차량에 대한 헤딩각의 정확도를 향상시켜 동시 차로 변경 차량에 대한 다양한 상황을 정확하게 예측함으로써, 충돌을 미리 예방하고 안전성을 높일 수 있는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명은, 차량 헤딩각의 정확도를 향상하여 동시 차로 변경 상황에 대응하여 안전하게 움직일 수 있다.
또한, 본 발명은, 차량의 종/횡위치 오차, 헤딩각 오차, 차 모양(shape)을 정확하게 추정하여 동시 차로 변경 상황에 대응하여 안전하게 움직일 수 있다.
또한, 본 발명은, 전방 레이더와 측방 레이더의 센서 모델을 이용하여 주변 차량의 위치 및 헤딩각 추정의 성능을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명은, 파티클 필터의 형태를 활용하여 센서 모델에 대한 설계를 변형하거나 추가할 경우, 센서의 교체나 추가가 자유로운 효과를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은, 동시 차로 변경 상황에서 상대 차량의 정확한 헤딩각 추정을 통한 빠른 상황 인식이 가능하다.
또한, 본 발명은, 동시 차로 변경 상황에서 자차량의 상태와 주변 환경(차선)의 상태 추정을 통해 정밀한 회피가 가능할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 동시 차로 변경 차량 예측 장치를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 2a 내지 도 2c는 동시 차로 변경 차량에 대한 다양한 상황을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 내지 도 3c는 동시 차로 변경 상황에 따른 자차 중심의 센서 출력 결과를 보여주는 도면이다.
도 4 내지 도 7은 도 1의 주변 차량 상태 추정부의 주변 차량의 상태를 추정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8a 및 도 8b는 도 1의 주변 차량 상태 추정부의 융합 트랙 추적 과정을 설명하기 위한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호로 표시된 부분들은 동일한 구성요소들을 의미한다.
이하, 도 1 내지 도 8b을 참조하여 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 동시 차로 변경 차량 예측 장치 및 그의 예측 방법과 그를 이용하는 차량에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 동시 차로 변경 차량 예측 장치를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 동시 차로 변경 차량 예측 장치는, 자차량 상태 추정부(100), 주변 차량 상태 추정부(200), 차선 상태 추정부(300) 및 차로 변경 예측부(400)를 포함할 수 있다.
여기서, 자차량 상태 추정부(100)는, 자차량 정보와 추정된 주변 차선 상태 정보가 수신되면 수신된 자차량 정보와 추정된 주변 차선 상태 정보를 토대로 자차량의 상태를 추정할 수 있다.
자차량 상태 추정부(100)는, 자차량 정보가 수신될 때, 자차량의 내부 센서로부터 자차량 정보를 수신할 수 있다.
또한, 자차량 상태 추정부(100)는, 추정된 주변 차선 상태 정보가 수신될 때, 차선 상태 추정부(300)로부터 추정된 주변 차선 상태 정보를 수신할 수 있다.
여기서, 추정된 주변 차선 상태 정보는, 주변 차선의 위치, 각도 및 곡률을 포함할 수 있는데, 이에 한정되는 것은 아니다.
경우에 따라, 자차량 상태 추정부(100)는, 자차량 정보와 추정된 주변 차선 상태 정보가 수신될 때, 자차량 정보가 수신되면 차선 상태 추정부로 주변 차선 상태 정보를 요청하여 차선 상태 추정부(300)로부터 추정된 주변 차선 상태 정보를 수신할 수도 있다.
다른 경우로서, 자차량 상태 추정부(100)는, 자차량 정보와 추정된 주변 차선 상태 정보가 수신될 때, 사용자의 동시 차로 변경 차량 예측 요청이 수신되면 자차량의 내부 센서로 자차량 정보를 요청하여 자차량의 내부 센서로부터 자차량 정보를 수신함과 동시에 차선 상태 추정부(300)로 주변 차선 상태 정보를 요청하여 차선 상태 추정부(300)로부터 추정된 주변 차선 상태 정보를 수신할 수 있다.
또 다른 경우로서, 자차량 상태 추정부(100)는, 자차량 정보와 추정된 주변 차선 상태 정보가 수신될 때, 사용자의 동시 차로 변경 차량 예측 요청이 수신되면 자차량의 내부 센서로 자차량 정보를 요청하여 자차량의 내부 센서로부터 자차량 정보를 수신하고, 자차량 정보가 자차량의 내부 센서로부터 수신되면 차선 상태 추정부로 주변 차선 정보를 요청하여 차선 상태 추정부로부터 추정된 주변 차선 상태 정보를 수신할 수 있다.
또한, 자차량 상태 추정부(100)는, 자차량의 상태를 추정할 때, 자차량의 위치 및 헤딩각을 포함하는 자차량의 상태를 추정할 수 있다.
그리고, 자차량 상태 추정부(100)는, 자차량의 상태를 추정할 때, 자차량의 상태가 추정되면 추정된 자차량 상태 정보를 주변 차량 상태 추정부(200), 차선 상태 추정부(300) 및 차로 변경 예측부(400)로 전송할 수 있다.
이어, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 주변 차량 정보가 수신되면 수신된 주변 차량 정보를 융합하여 주변 차량의 상태를 추정할 수 있다.
여기서, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 주변 차량 정보를 수신할 때, 자차량의 전방 레이더와 측방 레이더로부터 주변 차량 정보를 수신할 수 있다.
일 예로, 주변 차량 정보는, 측방 레이더 트랙, 전방 레이더 트랙 및 프리 스페이스를 포함할 수 있는데, 이에 한정되지는 않는다.
그리고, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 주변 차량의 상태를 추정할 때, 수신된 주변 차량 정보를 토대로 융합 트랙을 생성하고, 생성된 융합 트랙을 토대로 융합 트랙을 예측하며, 예측한 융합 트랙을 추적하여 주변 차량의 상태를 추정할 수 있다.
여기서, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 융합 트랙을 생성할 때, 수신된 주변 차량 정보에 포함되는 측방 레이더 트랙이 미리 설정된 융합 ROI(Region Of Interest) 범위 내에 존재하는지를 확인하고, 측방 레이더 트랙이 융합 ROI 범위 내에 존재하면 측방 레이더 트랙과 연관되는 융합 트랙이 존재하는지를 확인하며, 융합 ROI 범위 내에 측방 레이더 트랙과 연관되는 융합 트랙이 존재하지 않으면 측방 레이더 트랙에 상응하는 새로운 융합 트랙을 생성할 수 있다.
이어, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 측방 레이더 트랙이 미리 설정된 융합 ROI 범위 내에 존재하는지를 확인할 때, 측방 레이더 트랙이 융합 ROI 범위 내에 존재하지 않으면 측방 레이더 트랙에 상응하는 융합 트랙을 제거할 수 있다.
여기서, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 측방 레이더 트랙에 상응하는 융합 트랙을 제거할 때, 측방 레이더 트랙에 상응하는 융합 트랙에 대한 측정값이 존재하지 않으면 측방 레이더 트랙에 상응하는 융합 트랙을 제거할 수도 있다.
일 예로, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 융합 트랙을 예측할 때, 운동 방정식을 이용하여 이전 시점의 융합 트랙을 현재 시점의 융합 트랙으로 예측할 수 있다.
또한, 일 예로, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 융합 트랙을 추적할 때, 파티클 필터를 이용하여 주변 차량 정보 중 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스(free space)를 융합하여 추적할 수 있다.
여기서, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 융합 트랙을 추적할 때, 예측된 융합 트랙에 대해 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 이용하여 중요도를 산출하고, 산출된 중요도와 융합 트랙의 파티클을 이용하여 융합 트랙의 기대값과 공분산을 산출하며, 산출 결과를 재표본화(resampling)하여 융합 트랙을 추적할 수 있다.
이때, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 산출 결과를 재표본화(resampling)할 때, 산출 결과로부터 미리 설정된 기준 값보다 낮은 중요도를 갖는 파티클을 제거하여 재표본화할 수 있다.
또한, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 예측된 융합 트랙에 대해 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 이용하여 중요도를 산출할 때, 예측된 융합 트랙에 연관되는 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 검출하고, 검출된 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 이용하여 중요도를 산출할 수 있다.
여기서, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 예측된 융합 트랙에 연관되는 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 검출할 때, 전방 레이더 트랙의 게이팅(gating)을 통해 예측된 융합 트랙과 상기 전방 레이더 트랙와의 연관성을 확인하고, 프리 스페이스의 게이팅을 통해 예측된 융합 트랙과 프리 스페이스와의 연관성을 확인하며, 확인된 연관성을 토대로 예측된 융합 트랙에 연관되는 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 검출할 수 있다.
또한, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 주변 차량의 상태를 추정할 때, 추정된 자차량 상태 정보에 포함되는 자차량의 위치 및 헤딩각을 토대로 주변 차량의 상태를 추정할 수 있다.
그리고, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 주변 차량의 상태를 추정할 때, 주변 차량의 상태가 추정되면 추정된 주변 차량 상태 정보를 차로 변경 예측부(400)로 전송할 수 있다.
여기서, 추정된 주변 차량 상태 정보는, 주변 차량의 위치 및 헤딩각을 포함할 수 있는데, 이에 한정되지는 않는다.
다음, 차선 상태 추정부(300)는, 주변 차선 정보가 수신되면 주변 차선 정보와 추정된 자차량 상태 정보를 토대로 주변 차선의 상태를 추정할 수 있다.
여기서, 차선 상태 추정부(300)는, 주변 차선 정보를 수신할 때, 자차의 전방 카메라 센서로부터 주변 차선 정보를 수신할 수 있다.
그리고, 차선 상태 추정부(300)는, 주변 차선의 상태를 추정할 때, 추정된 자차량 상태 정보에 포함되는 자차량의 위치 및 헤딩각을 토대로 주변 차선의 상태를 추정할 수 있다.
이어, 차선 상태 추정부(300)는, 주변 차선의 상태를 추정할 때, 주변 차선의 상태가 추정되면 추정된 주변 차선 상태 정보를 자차량 상태 추정부와 차로 변경 예측부(400)로 전송할 수 있다.
여기서, 추정된 주변 차선 상태 정보는, 주변 차선의 위치, 각도 및 곡률을 포함할 수 있는데, 이에 한정되지는 않는다.
다음, 차로 변경 예측부는, 자차량 상태 추정부(100)로부터 추정된 자차량 상태 정보, 주변 차량 상태 추정부(200)로부터 추정된 주변 차량 상태 정보 및 차선 상태 추정부(300)로부터 추정된 차선 상태 정보를 토대로 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측할 수 있다.
여기서, 차로 변경 예측부(400)는, 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측할 때, 추정된 자차량 상태, 주변 차량 상태 및 차선 상태를 토대로 타겟차량의 후륜과 자차량의 전륜이 동일 선상에 위치하는 상황임을 인지하고, 상기 인지한 상황에 따른 자차량과 타겟차량의 동시 차로 변경을 예측할 수 있다.
경우에 따라, 차로 변경 예측부(400)는, 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측할 때, 추정된 자차량 상태, 주변 차량 상태 및 차선 상태를 토대로 타겟차량의 전륜과 자차량의 전륜이 동일 선상에 위치하는 상황임을 인지하고, 인지한 상황에 따른 자차량과 타겟차량의 동시 차로 변경을 예측할 수도 있다.
다른 경우로서, 차로 변경 예측부(400)는, 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측할 때, 추정된 자차량 상태, 주변 차량 상태 및 차선 상태를 토대로 타겟차량의 전륜과 자차량의 후륜이 동일 선상에 위치하는 상황임을 인지하고, 인지한 상황에 따른 자차량과 타겟차량의 동시 차로 변경을 예측할 수도 있다.
이와 같이, 본 발명은, 동시 차로 변경 차량에 대한 헤딩각의 정확도를 향상시켜 동시 차로 변경 차량에 대한 다양한 상황을 정확하게 예측함으로써, 충돌을 미리 예방하고 안전성을 높일 수 있다.
또한, 본 발명은, 차량 헤딩각의 정확도를 향상하여 동시 차로 변경 상황에 대응하여 안전하게 움직일 수 있다.
또한, 본 발명은, 차량의 종/횡위치 오차, 헤딩각 오차, 차 모양(shape)을 정확하게 추정하여 동시 차로 변경 상황에 대응하여 안전하게 움직일 수 있다.
또한, 본 발명은, 전방 레이더와 측방 레이더의 센서 모델을 이용하여 주변 차량의 위치 및 헤딩각 추정의 성능을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명은, 파티클 필터의 형태를 활용하여 센서 모델에 대한 설계를 변형하거나 추가할 경우, 센서의 교체나 추가가 자유로운 효과를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은, 동시 차로 변경 상황에서 상대 차량의 정확한 헤딩각 추정을 통한 빠른 상황 인식이 가능하다.
또한, 본 발명은, 동시 차로 변경 상황에서 자차량의 상태와 주변 환경(차선)의 상태 추정을 통해 정밀한 회피가 가능할 수 있다.
도 2a 내지 도 2c는 동시 차로 변경 차량에 대한 다양한 상황을 설명하기 위한 도면이고, 도 3a 내지 도 3c는 동시 차로 변경 상황에 따른 자차 중심의 센서 출력 결과를 보여주는 도면이다.
도 2a 내지 도 2c는 동시 차로 변경 시나리오를 보여주는 도면으로서, 도 2a는 타겟차량(20)의 후륜과 자차량(10)의 전륜이 동일 선상에 위치하는 상황에서 차선을 변경하는 시나리오로서, 본 발명은, 자차의 전방 레이더와 측방 레이더로부터 수신되는 정보를 토대로 자차량(10)과 타겟차량(20)의 동시 차로 변경을 예측할 수 있다.
그리고, 도 2b는 타겟차량(20)의 전륜과 자차량(10)의 전륜이 동일 선상에 위치하는 상황에서 차선을 변경하는 시나리오로서, 본 발명은, 자차의 측방 레이더로부터 수신되는 정보를 토대로 자차량(10)과 타겟차량(20)의 동시 차로 변경을 예측할 수 있다.
이어, 도 2c는 타겟차량(20)의 전륜과 자차량(10)의 후륜이 동일 선상에 위치하는 상황에서 차선을 변경하는 시나리오로서, 본 발명은, 자차의 측방 레이더로부터 수신되는 정보를 토대로 자차량(10)과 타겟차량(20)의 동시 차로 변경을 예측할 수 있다.
도 3a 내지 도 3c는 도 2a 내지 도 2c에서 보여준 각 시나리오에서 전방 레이더, 측방 레이더, 전방 카메라 센서에서 출력된 결과를 보여주는 도면으로서, 타겟차량(20)에 대한 전방 레이더 트랙(22), 측방 레이더 트랙(24), 그리고 프리 스페이스(26)를 보여주고 있다.
이와 같이, 본 발명은, 자차량(10)의 차로 변경 예측을 위한 헤딩각 계산을 차량 내부 센서를 이용하여 추정하고, 타겟차량(20)의 차로 변경 예측을 위한 위치 및 헤딩각 계산을 전방 레이더 및 측방 레이더를 이용하여 추정하며, 차선을 넘는 시점을 판단하기 위하여 차선의 상태를 전방 카메라 센서와 차량 내부 센서를 활용하여 차선 상태를 추정할 수 있다.
도 4 내지 도 7은 도 1의 주변 차량 상태 추정부의 주변 차량의 상태를 추정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 내지 도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 주변 차량 상태 추정부는, 주변 차량 정보가 수신되면 수신된 주변 차량 정보를 융합하여 주변 차량의 상태를 추정할 수 있다.
여기서, 주변 차량 상태 추정부는, 주변 차량 정보를 수신할 때, 자차량의 전방 레이더와 측방 레이더로부터 주변 차량 정보를 수신할 수 있다.
일 예로, 주변 차량 정보는, 측방 레이더 트랙, 전방 레이더 트랙 및 프리 스페이스를 포함할 수 있는데, 이에 한정되지는 않는다.
그리고, 주변 차량 상태 추정부는, 주변 차량의 상태를 추정할 때, 수신된 주변 차량 정보를 토대로 융합 트랙을 생성하고, 생성된 융합 트랙을 토대로 융합 트랙을 예측하며, 예측한 융합 트랙을 추적하여 주변 차량의 상태를 추정할 수 있다.
여기서, 주변 차량 상태 추정부는, 융합 트랙을 생성할 때, 수신된 주변 차량 정보에 포함되는 측방 레이더 트랙이 미리 설정된 융합 ROI(Region Of Interest) 범위 내에 존재하는지를 확인하고, 측방 레이더 트랙이 융합 ROI 범위 내에 존재하면 측방 레이더 트랙과 연관되는 융합 트랙이 존재하는지를 확인하며, 융합 ROI 범위 내에 측방 레이더 트랙과 연관되는 융합 트랙이 존재하지 않으면 측방 레이더 트랙에 상응하는 새로운 융합 트랙을 생성할 수 있다.
이어, 주변 차량 상태 추정부는, 측방 레이더 트랙이 미리 설정된 융합 ROI 범위 내에 존재하는지를 확인할 때, 측방 레이더 트랙이 융합 ROI 범위 내에 존재하지 않으면 측방 레이더 트랙에 상응하는 융합 트랙을 제거할 수 있다.
여기서, 주변 차량 상태 추정부는, 측방 레이더 트랙에 상응하는 융합 트랙을 제거할 때, 측방 레이더 트랙에 상응하는 융합 트랙에 대한 측정값이 존재하지 않으면 측방 레이더 트랙에 상응하는 융합 트랙을 제거할 수도 있다.
일 예로, 주변 차량 상태 추정부는, 융합 트랙을 예측할 때, 운동 방정식을 이용하여 이전 시점의 융합 트랙을 현재 시점의 융합 트랙으로 예측할 수 있다.
도 4와 같이, 주변 차량 상태 추정부는, 융합 트랙을 예측할 때, CTRV(Constant Turn-Rate and Velocity)모델을 이용한 차량의 움직임 예측할 수 있다.
여기서, P(Xk/Xk - 1)는, k-1시점의 물체의 상태를 알 때 k시점의 물체의 상태에 대한 확률을 의미하는 것으로 다음의 수식으로 산출될 수 있다.
Figure pat00001
Figure pat00002
Figure pat00003
또한, 일 예로, 주변 차량 상태 추정부는, 융합 트랙을 추적할 때, 파티클 필터를 이용하여 주변 차량 정보 중 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스(free space)를 융합하여 추적할 수 있다.
여기서, 주변 차량 상태 추정부는, 융합 트랙을 추적할 때, 예측된 융합 트랙에 대해 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 이용하여 중요도를 산출하고, 산출된 중요도와 융합 트랙의 파티클을 이용하여 융합 트랙의 기대값과 공분산을 산출하며, 산출 결과를 재표본화(resampling)하여 융합 트랙을 추적할 수 있다.
이때, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 산출 결과를 재표본화(resampling)할 때, 산출 결과로부터 미리 설정된 기준 값보다 낮은 중요도를 갖는 파티클을 제거하여 재표본화할 수 있다.
또한, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 예측된 융합 트랙에 대해 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 이용하여 중요도를 산출할 때, 예측된 융합 트랙에 연관되는 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 검출하고, 검출된 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 이용하여 중요도를 산출할 수 있다.
여기서, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 예측된 융합 트랙에 연관되는 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 검출할 때, 전방 레이더 트랙의 게이팅(gating)을 통해 예측된 융합 트랙과 상기 전방 레이더 트랙와의 연관성을 확인하고, 프리 스페이스의 게이팅을 통해 예측된 융합 트랙과 프리 스페이스와의 연관성을 확인하며, 확인된 연관성을 토대로 예측된 융합 트랙에 연관되는 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 검출할 수 있다.
도 5와 같이, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 중요도 계산(Importance calculation)을 수행하고, 전방 레이더 트랙의 한 점으로 가상의 직선을 그어 사각형 형태의 융합 트랙의 파티클을 투과하는 지점까지의 거리를 계산을 수행하며, 전방 레이더 트랙의 검지 모델을 혼합 가우시안(Gaussian mixture)형태로 설계하여 레이더의 특성을 반영할 수 있다.
여기서, P(αj , FRT , k/xk)는, 물체의 상태(xk)를 알 때, 전방 레이더 트랙의 애지머스(azimuth) 각(αj , FRT , k)이 검지될 확률을 의미하는 것으로 다음 수식에 의해 산출될 수 있다.
Figure pat00004
Figure pat00005
또한, 도 6a 및 도 6b와 같이, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 중요도 계산(Importance calculation)을 수행하고, 전방 레이더 트랙의 한 점으로 가상의 직선을 그어 사각형 형태의 융합 트랙의 파티클을 투과하는 지점까지의 거리를 계산을 수행하며, 전방 레이더 트랙의 (vd,j,FRT,k, rj,FRT,k, αj,FRT,k)와 융합 트랙의 티클의 예측 상대 속도를 계산을 수행하고, 전방 레이더 트랙의 상대 거리 모델을 혼합 가우시안(Gaussian mixture)형태로 설계하여 레이더의 특성을 반영한 다음, 전방 레이더 트랙의 상대 속도 모델을 가우시안 형태로 설계할 수 있다.
여기서, 도 6a와 같이, P(rj,FRT,k/αj,FRT,k,xk)는, 전방 레이더 트랙의 애지머스(azimuth) 각(αj , FRT , k)과 물체의 상태(xk)를 알 때, 상대 거리(rj,FRT,k)에 대한 확률을 의미하고, 도 6b와 같이, P(vd,j,FRT,k/rj,FRT,k,αj,FRT,k,xk)는, 전방 레이더 트랙의 애지머스(azimuth) 각(αj , FRT , k), 상대 거리(rj,FRT,k)와 물체의 상태(Xk)를 알 때 상대 속도(vd,j,FRT,k)에 대한 확률을 의미하는 것으로 다음 수식에 의해 산출될 수 있다.
Figure pat00006
Figure pat00007
Figure pat00008
또한, 도 7과 같이, 주변 차량 상태 추정부(200)는, 중요도 계산(Importance calculation)을 수행하고, 프리 스페이스의 한 점으로 가상의 직선을 그어 사각형 형태의 융합트랙의 파티클을 투과하는 지점까지의 거리를 계산하고, 프리 스페이스의 검지 모델을 혼합 가우시안(Gaussian mixture)형태로 설계하여 레이더의 특성을 반영한 다음, 동시에 여러 점이 측정되는 프리 스페이스의 특징을 이용하여 정상검지, 오검지 및 미검지 상황을 구분하여 확률을 계산할 수 있다.
여기서, P(rj,FRT,k/xk)는, 물체의 상태(xk)를 알 때, 프리 스페이스의 상대 거리(rj,FRT,k)에 대한 확률을 의미하는 것으로 다음 수식에 의해 산출될 수 있다.
Figure pat00009
Figure pat00010
도 8a 및 도 8b는 도 1의 주변 차량 상태 추정부의 융합 트랙 추적 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8a는 융합 알고리즘의 파티클 분포를 보여주는 도면이고, 도 8b는 융합 알고리즘의 트랙을 보여주는 도면이다.
도 8a 및 도 8b에 도시된 바와 같이, t1 시점은, 최초로 측방 레이더 트랙(28)이 검지되어 융합 트랙을 생성한 시점으로서, 파티클이 넓은 범위에 분포되어 있는 것을 알 수 있다.
이어, t2 시점에서, 프리 스페이스(26)의 검지가 안정적으로 되어 도 8a와 같이 파티클이 조밀하게 생성되어 있고, 도 8b와 같이 융합 트랙이 프리 스페이스(26)에 반듯하게 일치되어 있는 것을 알 수 있다.
다음, t3 시점은, 프리 스페이스(26)가 부족하고 전방 레이더 트랙(22)이 생성된 시점으로서, 도 8a에서 t2시점에 비하여 넓게 분포되어 있지만, 도 8b에서와 같이 융합 트랙을 안정적으로 추적할 수 있다.
이와 같이, 구성되는 본 발명의 동시 차로 변경 예측 장치의 동시 차로 변경 예측 방법은, 다음과 같이 수행될 수 있다.
먼저, 본 발명의 자차량 상태 추정부는, 자차량 정보와 추정된 주변 차선 상태 정보가 수신되면 수신된 자차량 정보와 추정된 주변 차선 상태 정보를 토대로 자차량의 상태를 추정할 수 있다.
여기서, 추정된 주변 차선 상태 정보는, 주변 차선의 위치, 각도 및 곡률을 포함할 수 있다.
그리고, 본 발명의 자차량 상태 추정부는, 자차량의 상태를 추정할 때, 자차량 정보가 수신되면 차선 상태 추정부로 주변 차선 상태 정보를 요청하여 차선 상태 추정부로부터 추정된 주변 차선 상태 정보를 수신할 수 있다.
경우에 따라, 본 발명의 자차량 상태 추정부는, 자차량의 상태를 추정할 때, 동시 차로 변경 차량 예측 요청이 수신되면 자차량의 내부 센서로 자차량 정보를 요청하여 자차량의 내부 센서로부터 자차량 정보를 수신함과 동시에 차선 상태 추정부로 주변 차선 상태 정보를 요청하여 차선 상태 추정부로부터 추정된 주변 차선 상태 정보를 수신할 수도 있다.
다른 경우로서, 본 발명의 자차량 상태 추정부는, 자차량의 상태를 추정할 때, 동시 차로 변경 차량 예측 요청이 수신되면 자차량의 내부 센서로 자차량 정보를 요청하여 자차량의 내부 센서로부터 자차량 정보를 수신하고, 자차량 정보가 자차량의 내부 센서로부터 수신되면 차선 상태 추정부로 주변 차선 정보를 요청하여 차선 상태 추정부로부터 추정된 주변 차선 상태 정보를 수신할 수도 있다.
이처럼, 본 발명의 자차량 상태 추정부는, 자차량의 상태를 추정할 때, 자차량의 위치 및 헤딩각을 포함하는 자차량의 상태를 추정할 수 있다.
이어, 본 발명의 주변 차량 상태 추정부는, 주변 차량 정보가 수신되면 수신된 주변 차량 정보를 융합하여 주변 차량의 상태를 추정할 수 있다.
여기서, 본 발명의 주변 차량 상태 추정부는, 주변 차량의 상태를 추정할 때, 자차량의 전방 레이더와 측방 레이더로부터 주변 차량 정보를 수신할 수 있다.
이때, 주변 차량 정보는, 측방 레이더 트랙, 전방 레이더 트랙 및 프리 스페이스를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 주변 차량 상태 추정부는, 주변 차량의 상태를 추정할 때, 수신된 주변 차량 정보를 토대로 융합 트랙을 생성하고, 생성된 융합 트랙을 토대로 융합 트랙을 예측하며, 예측한 융합 트랙을 추적하여 주변 차량의 상태를 추정할 수 있다.
여기서, 본 발명의 주변 차량 상태 추정부는, 융합 트랙을 생성할 때, 수신된 주변 차량 정보에 포함되는 측방 레이더 트랙이 미리 설정된 융합 ROI(Region Of Interest) 범위 내에 존재하는지를 확인하고, 측방 레이더 트랙이 융합 ROI 범위 내에 존재하면 측방 레이더 트랙과 연관되는 융합 트랙이 존재하는지를 확인하며, 융합 ROI 범위 내에 상기 측방 레이더 트랙과 연관되는 융합 트랙이 존재하지 않으면 측방 레이더 트랙에 상응하는 새로운 융합 트랙을 생성할 수 있다.
이때, 본 발명의 주변 차량 상태 추정부는, 측방 레이더 트랙이 미리 설정된 융합 ROI 범위 내에 존재하는지를 확인할 때, 측방 레이더 트랙이 융합 ROI 범위 내에 존재하지 않으면 측방 레이더 트랙에 상응하는 융합 트랙을 제거할 수 있다.
또한, 본 발명의 주변 차량 상태 추정부는, 측방 레이더 트랙에 상응하는 융합 트랙을 제거할 때, 측방 레이더 트랙에 상응하는 융합 트랙에 대한 측정값이 존재하지 않으면 측방 레이더 트랙에 상응하는 융합 트랙을 제거할 수도 있다.
또한, 본 발명의 주변 차량 상태 추정부는, 융합 트랙을 예측할 때, 운동 방정식을 이용하여 이전 시점의 융합 트랙을 현재 시점의 융합 트랙으로 예측할 수 있다.
또한, 본 발명의 주변 차량 상태 추정부는, 융합 트랙을 추적할 때, 파티클 필터를 이용하여 주변 차량 정보 중 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스(free space)를 융합하여 추적할 수 있다.
여기서, 본 발명의 주변 차량 상태 추정부는, 융합 트랙을 추적할 때, 예측된 융합 트랙에 대해 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 이용하여 중요도를 산출하고, 산출된 중요도와 융합 트랙의 파티클을 이용하여 융합 트랙의 기대값과 공분산을 산출하며, 산출 결과를 재표본화(resampling)하여 융합 트랙을 추적할 수 있다.
이때, 본 발명의 주변 차량 상태 추정부는, 산출 결과를 재표본화(resampling)할 때, 산출 결과로부터 미리 설정된 기준 값보다 낮은 중요도를 갖는 파티클을 제거하여 재표본화할 수 있다.
또한, 본 발명의 주변 차량 상태 추정부는, 예측된 융합 트랙에 대해 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 이용하여 중요도를 산출할 때, 예측된 융합 트랙에 연관되는 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 검출하고, 검출된 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 이용하여 중요도를 산출할 수 있다.
여기서, 본 발명의 주변 차량 상태 추정부는, 예측된 융합 트랙에 연관되는 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 검출할 때, 전방 레이더 트랙의 게이팅(gating)을 통해 예측된 융합 트랙과 전방 레이더 트랙와의 연관성을 확인하고, 프리 스페이스의 게이팅을 통해 예측된 융합 트랙과 프리 스페이스와의 연관성을 확인하며, 확인된 연관성을 토대로 예측된 융합 트랙에 연관되는 전방 레이더 트랙과 프리 스페이스를 검출할 수 있다.
또한, 본 발명의 주변 차량 상태 추정부는, 주변 차량의 상태를 추정할 때, 추정된 자차량 상태 정보에 포함되는 자차량의 위치 및 헤딩각을 토대로 주변 차량의 상태를 추정할 수 있다.
그리고, 본 발명의 차선 상태 추정부는, 주변 차선 정보가 수신되면 주변 차선 정보와 추정된 자차량 상태 정보를 토대로 주변 차선의 상태를 추정할 수 있다.
여기서, 본 발명의 차선 상태 추정부는, 주변 차선의 상태를 추정할 때, 자차의 전방 카메라 센서로부터 주변 차선 정보를 수신할 수 있다.
또한, 본 발명의 차선 상태 추정부는, 주변 차선의 상태를 추정할 때, 추정된 자차량 상태 정보에 포함되는 자차량의 위치 및 헤딩각을 토대로 주변 차선의 상태를 추정할 수 있다.
다음, 본 발명의 차로 변경 예측부는, 추정된 자차량 상태 정보, 주변 차량 상태 정보 및 차선 상태 정보를 토대로 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측할 수 있다.
여기서, 본 발명의 차로 변경 예측부는, 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측할 때, 추정된 자차량 상태, 주변 차량 상태 및 차선 상태를 토대로 타겟차량의 후륜과 자차량의 전륜이 동일 선상에 위치하는 상황임을 인지하고, 인지한 상황에 따른 자차량과 타겟차량의 동시 차로 변경을 예측할 수 있다.
또한, 본 발명의 차로 변경 예측부는, 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측할 때, 추정된 자차량 상태, 주변 차량 상태 및 차선 상태를 토대로 타겟차량의 전륜과 자차량의 전륜이 동일 선상에 위치하는 상황임을 인지하고, 인지한 상황에 따른 자차량과 타겟차량의 동시 차로 변경을 예측할 수도 있다.
또한, 본 발명의 차로 변경 예측부는, 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측할 때, 추정된 자차량 상태, 주변 차량 상태 및 차선 상태를 토대로 타겟차량의 전륜과 자차량의 후륜이 동일 선상에 위치하는 상황임을 인지하고, 인지한 상황에 따른 자차량과 타겟차량의 동시 차로 변경을 예측할 수 있다.
추가적으로, 본 발명은, 동시 차로 변경 차량 예측 장치의 동시 차로 변경 차량 예측 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로서, 본 발명의 실시예에 따른 동시 차로 변경 차량 예측 방법에서 제공된 과정을 수행할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량은, 자차량, 주변 차량 및 주변 차선을 센싱하는 센싱 장치와, 센싱 장치로부터 수신된 자차량 정보, 주변 차량 정보 및 주변 차선주변 차량 정보를 토대로 동시 차로 변경 차량을 예측하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치를 포함하고, 동시 차로 변경 차량 예측 장치는, 자차량 정보와 추정된 주변 차선 상태 정보가 수신되면 수신된 자차량 정보와 추정된 주변 차선 상태 정보를 토대로 자차량의 상태를 추정하는 자차량 상태 추정부와, 주변 차량 정보가 수신되면 수신된 주변 차량 정보를 융합하여 주변 차량의 상태를 추정하는 주변 차량 상태 추정부와, 주변 차선 정보가 수신되면 주변 차선 정보와 추정된 자차량 상태 정보를 토대로 주변 차선의 상태를 추정하는 차선 상태 추정부와, 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량 상태 정보, 주변 차량 상태 추정부로부터 추정된 주변 차량 상태 정보 및 차선 상태 추정부로부터 추정된 차선 상태 정보를 토대로 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측하는 차로 변경 예측부를 포함할 수 있다.
이와 같이, 본 발명은, 동시 차로 변경 차량에 대한 헤딩각의 정확도를 향상시켜 동시 차로 변경 차량에 대한 다양한 상황을 정확하게 예측함으로써, 충돌을 미리 예방하고 안전성을 높일 수 있다.
또한, 본 발명은, 차량 헤딩각의 정확도를 향상하여 동시 차로 변경 상황에 대응하여 안전하게 움직일 수 있다.
또한, 본 발명은, 차량의 종/횡위치 오차, 헤딩각 오차, 차 모양(shape)을 정확하게 추정하여 동시 차로 변경 상황에 대응하여 안전하게 움직일 수 있다.
또한, 본 발명은, 전방 레이더와 측방 레이더의 센서 모델을 이용하여 주변 차량의 위치 및 헤딩각 추정의 성능을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명은, 파티클 필터의 형태를 활용하여 센서 모델에 대한 설계를 변형하거나 추가할 경우, 센서의 교체나 추가가 자유로운 효과를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은, 동시 차로 변경 상황에서 상대 차량의 정확한 헤딩각 추정을 통한 빠른 상황 인식이 가능하다.
또한, 본 발명은, 동시 차로 변경 상황에서 자차량의 상태와 주변 환경(차선)의 상태 추정을 통해 정밀한 회피가 가능할 수 있다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
100: 자차량 상태 추정부
200: 주변 차량 상태 추정부
300: 차선 상태 추정부
400: 차로 변경 예측부

Claims (34)

  1. 자차량 정보와 주변 차선 상태 정보를 토대로 자차량의 상태를 추정하는 자차량 상태 추정부;
    상기 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량의 상태 정보와 주변 차량 정보를 토대로 주변 차량의 상태를 추정하는 주변 차량 상태 추정부;
    상기 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량의 상태 정보와 주변 차선 정보를 토대로 주변 차선의 상태를 추정하는 차선 상태 추정부; 그리고,
    상기 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량 상태 정보, 상기 주변 차량 상태 추정부로부터 추정된 주변 차량 상태 정보 및 상기 차선 상태 추정부로부터 추정된 주변 차선 상태 정보를 토대로 상기 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측하는 차로 변경 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 자차량 상태 추정부는,
    상기 자차량의 내부 센서로부터 상기 자차량 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  3. 제1 항에 있어서, 상기 자차량 상태 추정부는,
    상기 차선 상태 추정부로부터 상기 추정된 주변 차선 상태 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  4. 제1 항에 있어서, 상기 주변 차선 상태 정보는,
    상기 주변 차선의 위치, 각도 및 곡률을 포함하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  5. 제1 항에 있어서, 상기 자차량 상태 추정부는,
    상기 자차량의 상태를 추정할 때, 상기 자차량의 위치 및 헤딩각을 포함하는 자차량의 상태를 추정하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  6. 제1 항에 있어서, 상기 자차량 상태 추정부는,
    상기 자차량의 상태를 추정할 때, 상기 자차량의 상태가 추정되면 상기 추정된 자차량 상태 정보를 상기 주변 차량 상태 추정부, 차선 상태 추정부 및 차로 변경 예측부로 전송하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  7. 제1 항에 있어서, 상기 주변 차량 상태 추정부는,
    상기 자차량의 전방 레이더와 측방 레이더로부터 상기 주변 차량 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  8. 제7 항에 있어서, 상기 주변 차량 정보는,
    측방 레이더 트랙, 전방 레이더 트랙 및 프리 스페이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  9. 제1 항에 있어서, 상기 주변 차량 상태 추정부는,
    상기 주변 차량의 상태를 추정할 때, 상기 수신된 주변 차량 정보를 토대로 융합 트랙을 생성하고, 상기 생성된 융합 트랙을 토대로 융합 트랙을 예측하며, 상기 예측한 융합 트랙을 추적하여 상기 주변 차량의 상태를 추정하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  10. 제1 항에 있어서, 상기 주변 차량 상태 추정부는,
    상기 주변 차량의 상태를 추정할 때, 상기 추정된 자차량 상태 정보에 포함되는 상기 자차량의 위치 및 헤딩각을 토대로 주변 차량의 상태를 추정하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  11. 제1 항에 있어서, 상기 주변 차량 상태 추정부는,
    상기 주변 차량의 상태를 추정할 때, 상기 주변 차량의 상태가 추정되면 상기 추정된 주변 차량 상태 정보를 상기 차로 변경 예측부로 전송하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  12. 제11 항에 있어서, 상기 추정된 주변 차량 상태 정보는,
    상기 주변 차량의 위치 및 헤딩각을 포함하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  13. 제1 항에 있어서, 상기 차선 상태 추정부는,
    상기 자차의 전방 카메라 센서로부터 상기 주변 차선 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  14. 제1 항에 있어서, 상기 차선 상태 추정부는,
    상기 주변 차선의 상태를 추정할 때, 상기 추정된 자차량 상태 정보에 포함되는 상기 자차량의 위치 및 헤딩각을 토대로 주변 차선의 상태를 추정하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  15. 제1 항에 있어서, 상기 차선 상태 추정부는,
    상기 주변 차선의 상태를 추정할 때, 상기 주변 차선의 상태가 추정되면 상기 추정된 주변 차선 상태 정보를 상기 자차량 상태 추정부와 차로 변경 예측부로 전송하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  16. 제15 항에 있어서, 상기 추정된 주변 차선 상태 정보는,
    상기 주변 차선의 위치, 각도 및 곡률을 포함하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  17. 제1 항에 있어서, 상기 차로 변경 예측부는,
    상기 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측할 때, 상기 추정된 자차량 상태, 주변 차량 상태 및 차선 상태를 토대로 타겟차량의 후륜과 자차량의 전륜이 동일 선상에 위치하는 상황임을 인지하고, 상기 인지한 상황에 따른 자차량과 타겟차량의 동시 차로 변경을 예측하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  18. 제1 항에 있어서, 상기 차로 변경 예측부는,
    상기 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측할 때, 상기 추정된 자차량 상태, 주변 차량 상태 및 차선 상태를 토대로 타겟차량의 전륜과 자차량의 전륜이 동일 선상에 위치하는 상황임을 인지하고, 상기 인지한 상황에 따른 자차량과 타겟차량의 동시 차로 변경을 예측하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  19. 제1 항에 있어서, 상기 차로 변경 예측부는,
    상기 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측할 때, 상기 추정된 자차량 상태, 주변 차량 상태 및 차선 상태를 토대로 타겟차량의 전륜과 자차량의 후륜이 동일 선상에 위치하는 상황임을 인지하고, 상기 인지한 상황에 따른 자차량과 타겟차량의 동시 차로 변경을 예측하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치.
  20. 자차량 상태 추정부, 주변 차량 상태 추정부, 차선 상태 추정부 및 차로 변경 예측부를 포함하는 동시 차로 변경 예측 장치의 동시 차로 변경 예측 방법에 있어서,
    상기 자차량 상태 추정부가, 자차량 정보와 주변 차선 상태 정보를 토대로 자차량의 상태를 추정하는 단계;
    상기 주변 차량 상태 추정부가, 상기 추정된 자차량의 상태 정보와 주변 차량 정보를 토대로 주변 차량의 상태를 추정하는 단계;
    상기 차선 상태 추정부가, 상기 추정된 자차량의 상태 정보와 주변 차선 정보를 토대로 주변 차선의 상태를 추정하는 단계; 그리고,
    상기 차로 변경 예측부가, 상기 추정된 자차량 상태 정보, 주변 차량 상태 정보 및 주변 차선 상태 정보를 토대로 상기 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 방법.
  21. 제20 항에 있어서, 상기 자차량의 상태를 추정하는 단계는,
    상기 자차량의 내부 센서로부터 상기 자차량 정보를 수신하고, 상기 차선 상태 추정부로부터 상기 추정된 주변 차선 상태 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 방법.
  22. 제21 항에 있어서, 상기 추정된 주변 차선 상태 정보는,
    상기 주변 차선의 위치, 각도 및 곡률을 포함하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 방법.
  23. 제20 항에 있어서, 상기 자차량의 상태를 추정하는 단계는,
    상기 자차량의 위치 및 헤딩각을 포함하는 자차량의 상태를 추정하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 방법.
  24. 제20 항에 있어서, 상기 주변 차량의 상태를 추정하는 단계는,
    상기 자차량의 전방 레이더와 측방 레이더로부터 상기 주변 차량 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 방법.
  25. 제24 항에 있어서, 상기 주변 차량 정보는,
    측방 레이더 트랙, 전방 레이더 트랙 및 프리 스페이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 방법.
  26. 제20 항에 있어서, 상기 주변 차량의 상태를 추정하는 단계는,
    상기 수신된 주변 차량 정보를 토대로 융합 트랙을 생성하고, 상기 생성된 융합 트랙을 토대로 융합 트랙을 예측하며, 상기 예측한 융합 트랙을 추적하여 상기 주변 차량의 상태를 추정하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 방법.
  27. 제20 항에 있어서, 상기 주변 차량의 상태를 추정하는 단계는,
    상기 추정된 자차량 상태 정보에 포함되는 상기 자차량의 위치 및 헤딩각을 토대로 주변 차량의 상태를 추정하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 방법.
  28. 제20 항에 있어서, 상기 주변 차선의 상태를 추정하는 단계는,
    상기 자차의 전방 카메라 센서로부터 상기 주변 차선 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 방법.
  29. 제20 항에 있어서, 상기 주변 차선의 상태를 추정하는 단계는,
    상기 추정된 자차량 상태 정보에 포함되는 상기 자차량의 위치 및 헤딩각을 토대로 주변 차선의 상태를 추정하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 방법.
  30. 제20 항에 있어서, 상기 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측하는 단계는,
    상기 추정된 자차량 상태, 주변 차량 상태 및 차선 상태를 토대로 타겟차량의 후륜과 자차량의 전륜이 동일 선상에 위치하는 상황임을 인지하고, 상기 인지한 상황에 따른 자차량과 타겟차량의 동시 차로 변경을 예측하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 방법.
  31. 제20 항에 있어서, 상기 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측하는 단계는,
    상기 추정된 자차량 상태, 주변 차량 상태 및 차선 상태를 토대로 타겟차량의 전륜과 자차량의 전륜이 동일 선상에 위치하는 상황임을 인지하고, 상기 인지한 상황에 따른 자차량과 타겟차량의 동시 차로 변경을 예측하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 방법.
  32. 제20 항에 있어서, 상기 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측하는 단계는,
    상기 추정된 자차량 상태, 주변 차량 상태 및 차선 상태를 토대로 타겟차량의 전륜과 자차량의 후륜이 동일 선상에 위치하는 상황임을 인지하고, 상기 인지한 상황에 따른 자차량과 타겟차량의 동시 차로 변경을 예측하는 것을 특징으로 하는 동시 차로 변경 차량 예측 방법.
  33. 제20 항 내지 제32 항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  34. 자차량, 주변 차량 및 주변 차선을 센싱하는 센싱 장치; 그리고,
    상기 센싱 장치로부터 수신된 자차량 정보, 주변 차량 정보 및 주변 차선주변 차량 정보를 토대로 동시 차로 변경 차량을 예측하는 동시 차로 변경 차량 예측 장치를 포함하고,
    상기 동시 차로 변경 차량 예측 장치는,
    상기 자차량 정보와 주변 차선 상태 정보를 토대로 자차량의 상태를 추정하는 자차량 상태 추정부;
    상기 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량의 상태 정보와 주변 차량 정보를 토대로 주변 차량의 상태를 추정하는 주변 차량 상태 추정부;
    상기 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량의 상태 정보와 주변 차선 정보를 토대로 주변 차선의 상태를 추정하는 차선 상태 추정부; 그리고,
    상기 자차량 상태 추정부로부터 추정된 자차량 상태 정보, 상기 주변 차량 상태 추정부로부터 추정된 주변 차량 상태 정보 및 상기 차선 상태 추정부로부터 추정된 차선 상태 정보를 토대로 상기 자차량과 주변 차량의 동시 차로 변경을 예측하는 차로 변경 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량.
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