KR20200052997A

KR20200052997A - 자율주행 차량의 추측항법 성능 향상을 위한 직진 주행 판단 장치 및 그 방법

Info

Publication number: KR20200052997A
Application number: KR1020180128225A
Authority: KR
Inventors: 홍성봉
Original assignee: 르노삼성자동차 주식회사
Priority date: 2018-10-25
Filing date: 2018-10-25
Publication date: 2020-05-18
Also published as: KR102695152B1; WO2020085692A1

Abstract

본 발명은 자율주행 자동차의 직진 주행 판단 장치 및 방법에 관한 것으로, 위성 신호를 수신할 수 없는 음영지역에서 추측항법에 의해 차량의 위치를 보다 정확하게 판단하기 위한 것이다.
본 발명에 따른 직진 주행 판단 장치는 종래의 요 레이트만으로 요 앵글을 계산하던 방법과 달리 차선의 곡률, 스티어링 휠 각도, 요 레이트(Yaw Rate), 휠 스피드를 종합적으로 고려하여 차량의 직진 주행 여부를 판단함으로써 종래 기술의 요 레이트 오차 누적에 따른 추측항법 오차를 줄일 수 있는 효과가 있다.

Description

자율주행 차량의 추측항법 성능 향상을 위한 직진 주행 판단 장치 및 그 방법{APPARATUS OF STRAIGHT DRIVING RECOGNITION FOR AUTONOMOUS VEHICLE DEAD-RECKONING PERFORMANCE IMPROVEMENT, AND METHOD THEREOF}

본 발명은 자율주행 차량에 관한 것으로, 특히 자율주행 차량의 주행성능 향상에 관한 것이다.

사람의 개입 없이 자율주행 자동차가 목적지에 도달하려면 정확한 위치정보가 반드시 필요하고, 위치정보를 얻기 위해 위성항법시스템(GPS: Global Positioning System)이 널리 이용되고 있다. 하지만 터널이나 다리 아래에서는 위성 신호의 수신이 아예 불가능하고, 건물이 많은 도심지역에서는 위성 신호 수신은 가능하지만 멀티패스 문제 때문에 위치 정보에 큰 오차가 발생하는 경우가 생긴다. 또한 현재 내비게이션 장치 등에 포함된 GPS 장치들은 그 수신주기가 길어서 자율주행 자동차를 실시간으로 제어하는 데 사용하기엔 무리가 있다.

따라서 최근 안정적인 자율주행 실현을 위해 지능형 자동차 융합기술이 활발히 연구되고 있다. 특히 GPS 신호를 사용할 수 없는 환경에서 차량의 정밀한 위치 추적을 위해 카메라, 라이다(LiDAR)센서, 관성항법장치(INS: Inertial Navigation System) 등의 다중 센서를 이용하는 방법이 주된 연구대상이다. GPS 신호를 사용할 수 없는 곳에서도 자율주행차량의 주행 안정성 확보를 위해 최소한 차선 레벨 내의 정확한 차량 위치 인식이 필요하기 때문이다.

GPS 신호를 이용할 수 없는 지역에서 현재 차량의 위치를 추정하기 위해 종래기술은 일반적으로 관성센서(IMU: Inertial Measurement Unit)를 이용한 추측항법(DR: Dead-Reckoning)을 사용했다. 그런데 IMU를 이용해 계산한 요 앵글(Yaw Angle)만을 이용하여 자율주행 자동차의 현재 위치를 계산하면 요 레이트 오차가 점점 누적되어 시간이 지날수록 위치 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 라이다와 정밀지도를 이용한 방법은 높은 비용이 들기 때문에 대중적으로 이용되기는 어렵고, 영상 기반 위치 인식은 영상 인식을 위한 인프라를 구축해야 할 뿐만 아니라 계속해서 관리가 필요한 문제도 있다.

본 발명의 발명자는 이러한 종래 기술의 위치 추정 방법의 문제점들을 해결하기 위해 연구 노력해왔다. GPS 신호를 사용할 수 없는 상황에서 고가의 장비나 추가 인프라를 구축이 필요 없으면서도 일반적인 차량에 부착된 수준의 센서만으로 보다 정확한 차량의 직진 판단을 위한 장치 및 그 방법을 완성하기 위해 많은 노력 끝에 본 발명을 완성하기에 이르렀다.

본 발명의 목적은 현재 자동차에 탑재된 일반적인 수준의 센서들을 이용하여 차량의 직진 주행 상태를 판단하는 장치 및 방법을 구현함에 있다.

자율주행자동차는 현재 위치 파악이 중요한데, 일반적으로 이용되는 GPS 신호를 이용할 수 없는 경우 정확한 위치 측정을 위해서는 고가의 측정장비를 이용해야 하지만 비용 등의 문제로 마냥 고가의 장비를 탑재하기도 어려운 상황이다. 따라서 IMU 장비나 카메라 등 현실적으로 이용가능한 수준의 장비들을 이용하여 차량 위치 측정의 정확도를 차선 레벨 이상으로 높이는 것이 본 발명의 또다른 목적이다.

한편, 본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 것이다.

본 발명은 자율주행 차량의 추측항법 성능 향상을 위한 직진 주행 판단 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 직진 주행 판단 장치는,

차선을 촬영하는 카메라; 스티어링 휠의 회전 정도인 스티어링 휠 각도를 측정하는 스티어링 휠 각도 센서; 차량의 요 레이트(Yaw Rate)를 측정하는 관성센서; 차량의 바퀴의 회전속도를 측정하는 휠 속도 센서; 및 하나 이상의 프로세서 및 메모리를 포함하며 상기 카메라와 센서들을 이용하여 차량의 직진 여부를 판단하는 제어부;를 포함하되,

상기 제어부는, 상기 카메라로 촬영한 차량 전방 영상에서 차량 좌우의 차선을 인식하여 인식한 차선의 곡률에 의해 전방의 도로가 직선도로인지 판단하고, 상기 스티어링 휠 각도 센서에서 측정한 스티어링 휠 각도와 상기 관성센서에서 측정한 요 레이트와 상기 휠 속도 센서에서 측정한 바퀴의 회전속도인 휠 스피드를 이용하여 차량의 직진 거동을 판단하여, 전방의 도로가 직선도로이면서 동시에 차량이 직진 거동이면 차량이 직진 주행하는 것으로 판단한다.

특히, 상기 제어부가 직선도로인지 판단하는 것은, 상기 인식한 좌우 차선의 헤딩 앵글(Heading Angle)의 차이가 제1 임계값 미만이고, 좌우 차선의 곡률(Curvature)이 모두 제2 임계값 미만이고, 좌우 차선의 곡률 비율(Curvature Rate)이 모두 제3 임계값 미만이면, 전방의 도로를 직선도로로 판단하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 제어부가 차량의 직진 거동을 판단하는 것은, 상기 휠 속도 센서에 의해 측정한 전방 좌측 휠의 휠 스피드와 전방 우측 휠의 휠 스피드의 차이가 제4 임계값 미만이고, 후방 좌측 휠의 휠 스피드와 후방 우측 휠의 휠 스피드의 차이가 제4 임계값 미만이고, 상기 스티어링 휠의 회전 정도가 제6 임계값 미만이고, 차량의 곡률이 제5 임계값 미만이면 차량이 직진 거동인 것으로 판단하는 것이 좋다.

상기 제어부는 상기 차량의 요 레이트를 차량의 속도로 나눈 값을 상기 차량의 곡률로 계산하는 것을 특징으로 한다.

위와 같은 본 발명의 과제해결수단에 의해서 본 발명은 IMU 센서와 카메라 등 일반적으로 현재 자동차에 탑재된 수준의 측정장비들을 이용하여 보다 정확하게 차량의 직진 주행을 판단할 수 있는 효과가 있다.

한편, 여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급됨을 첨언한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 직진 주행 판단 장치의 개략적인 구조도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 직진 주행 판단 장치를 테스트하기 위한 차량의 주행경로를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 직진 주행 판단 장치에 의해 직진주행여부를 판단한 결과를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 직진 판단 장치에 의해 구한 요 앵글과 종래 기술에 의한 요 앵글 및 정밀계측장비에 의한 레퍼런스 요 앵글을 비교한 그래프이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따른 직진 주행 판단 방법의 개략적인 흐름도이다.
※ 첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예가 안내하는 본 발명의 구성과 그 구성으로부터 비롯되는 효과에 대해 살펴본다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 직진 주행 판단 장치의 개략적인 구조도이다.

본 발명에 따른 직진 주행 판단 장치(10)는 카메라(110), 스티어링 휠 각도 센서(120), 관성센서(IMU: Inertial Measurement Unit, 130), 휠 스피드 센서(140) 및 제어부(150)를 포함한다.

카메라(110)는 자율주행 차량 전방의 영상을 촬영한다. 촬영한 영상에서 차선을 인식하고 차선의 헤딩 앵글(Heading Angle)과 차선의 곡률(Curvature), 곡률 레이트(Curvature Rate)를 이용하여 직선도로인지 여부를 판단할 수 있다.

스티어링 휠 각도 센서(120)는 차량 스티어링 휠의 회전정도를 측정한다.

관성센서(130)는 차량의 가속도와 회전속도 등을 측정할 수 있다.

휠 스피드 센서(140)는 차량의 네 휠의 회전속도인 휠 스피드를 각각 측정할 수 있다.

제어부(150)는 하나이상의 프로세서와 메모리를 포함하고, 카메라(110)와 각 센서들을 이용하여 도로가 직선인지, 차량이 직진 거동 중인지 판단할 수 있다.

우선 도로가 직선 여부인지 판단하기 위해 카메라(110)를 통해 획득한 차선정보를 이용한다.

차선이 고정되어 있다고 가정하면 차량이 움직일 때 차량과 차선의 상대적인 운동을 도식할 수 있다. 이 때 카메라(110)에서 인식하는 차선 영역은 차량의 무게중심에서 전방 약 60m의 영역이다. 차선 정보는 다음 수학식 1의 3차 다항식으로 표현할 수 있다.

C₀는 횡방향 오프셋(Lateral Offset), C₁은 차선의 헤딩 앵글(Heading Angle), C₂는 차선의 곡률(Curvature), C₃는 곡률 비율(Curvature Rate)을 의미한다.

일반적으로 직선 도로는 차선의 곡률과 곡률 비율이 매우 작고, 차량의 왼쪽 차선과 오른쪽 차선의 헤딩 앵글이 거의 같을 것이다. 센서 오차를 고려하면 직진 도로의 조건을 수식으로 표현하면 다음 수학식 2와 같다.

센서의 오차를 감안하여 왼쪽 차선의 헤딩 앵글(

과 오른쪽 차선의 헤딩 앵글(

의 차이가 제1 임계값(

) 미만이고, 왼쪽 차선의 곡률(

)과 오른쪽 차선의 곡률(

)이 모두 제2 임계값(

) 미만이고, 왼쪽 차선의 곡률 비율(

)과 오른쪽 차선의 곡률 비율(

)이 모두 제3 임계값(

) 미만이면 제어부(150)는 전방의 도로를 직선도로로 판단한다. 직선도로인 경우 이론적으로 헤딩 앵글과 곡률은 0이어야 하므로 제1 내지 제3 임계값들은 매우 작은 값으로 정해져야 할 것이다.

도로의 직선 여부를 판단한 후 자율주행 차량의 직진 거동을 판단하게 된다. 차량의 직진 거동을 판단하기 위해 스티어링 휠 각도 센서(120)에서 측정한 스티어링 휠 각도와 관성센서(130)에서 측정한 요 레이트(Yaw Rate), 휠 스피드 센서(140)에서 측정한 네 휠의 휠 스피드를 이용한다.

우선 애커만 조향 기하학에 따르면 차량이 회전하면 좌측 휠과 우측 휠의 휠 스피드가 달라진다. 따라서 직진하는 차량은 이론적으로 좌측 휠과 우측 휠의 휠 스피드가 같으므로, 좌측 휠과 우측 휠의 휠 스피드가 같으면 차량이 직진 거동을 갖는 것으로 판단할 수 있다.

다만 일반적으로 차량의 전륜과 후륜은 그 크기가 다를 수 있으므로, 좌측 휠과 우측 휠의 휠 스피드의 차이를 계산하기 위해 차량의 휠 스피드를 전륜과 후륜으로 구분하여 수식으로 표현하면 다음 수학식 3과 같다.

휠 스피드 센서(140)의 오차를 고려하면 전륜의 좌측, 우측 휠 스피드 사이의 차이가 제4 임계값(

) 미만이어야 하고, 후륜의 좌측, 우측 휠 스피드(

) 사이의 차이도 제4 임계값(

) 미만이어야 한다.

휠 스피드에 추가하여 보다 정확한 직진 거동 판단을 위해 스티어링 각도와 차량 거동의 곡률(Curvature)를 이용한다. 스티어링 각도와 차량 거동의 곡률이 모두 0에 가까울 정도로 아주 작으면 직진 거동으로 판단할 수 있다.

차량 거동의 곡률(C₄)은 차량의 요 레이트(

)와 차량의 속도(

)를 이용하여 다음 수학식 4와 같이 구할 수 있다.

수학식 4를 이용하여 구한 차량 거동의 곡률과 스티어링 각도(

)가 다음 수학식 5를 만족하면 직진 거동으로 판단할 수 있다.

차량 거동의 곡률이 제5 임계값(

미만으로 매우 작고 스티어링 각도 또한 제6 임계값(

) 미만이면 직진 거동으로 판단할 수 있다.

따라서 본 발명에서 제어부(150)는 휠 스피드와 차량거동의 곡률, 스티어링 각도가 수학식 3과 수학식 5의 조건을 모두 만족하는 경우 차량이 직진으로 움직이고 있는 것으로 판단하는 것이다.

도 2는 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 직진 판단 장치를 검증하기 위한 차량의 주행 경로를 나타낸다. 차량은 [0.0] 좌표에서 출발하여 직진하다가 코너를 따라 회전한 후 다시 직진 주행하는 경로를 보여준다.

도 3은 도 2의 경로를 주행한 차량에 대해 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 직진 판단 장치로 직선 도로(straight road)와 직진 거동(straight motion)을 판단한 결과를 나타낸다.

도 2의 경로에서 차량은 출발 후 직선 도로를 따라 주행하고 곧 회전 구간에 진입한다. 도 3에서 직선 도로와 직진 거동이 모두 YES였다가 회전 구간에 진입하며 NO로 바뀐 걸 확인할 수 있다.

직진 거동 판단 결과가 직선 도로 판단 결과보다 먼저 직진 주행이 아닌 것으로 판단하기 시작했는데, 직선 도로를 판단하기 위한 카메라(110)의 차선 인지 시간에 딜레이가 발생한 것이 원인일 수 있다. 따라서 본 발명에서는 직진 거동 판단 결과와 직선 도로 판단 결과가 일치하는 경우에만 직진 주행으로 판단한다.

도 4는 본 발명의 직진 판단 장치의 정확도를 확인하기 위해 관성센서에서 측정한 차량의 요 레이트를 적분하여 얻은 요 앵글(yaw angle)과 정밀계측장비를 사용하여 측정한 레퍼런스(reference) 요 앵글, 본 발명의 직진 판단 장치에 의해 획득한 요 앵글을 나타낸다. 요 앵글은 오일러 적분과 같은 적분법을 이용하여 주행 중 관성센서로부터 계측된 요 레이트를 적분하여 계산할 수 있다.

단순히 관성센서에서 측정한 요 레이트를 적분하여 얻은 요 앵글은 오차의 누적에 의해 0~1.86초까지의 구간에서 음의 방향으로, 1.86초 이후의 구간에서 양의 방향으로 발산하는 것을 볼 수 있다. 이는 운전자가 왼쪽으로 회전하기 직전 스티어링 휠을 오른쪽으로 조향한 후 왼쪽으로 조향했기 때문으로 판단된다.

본 발명의 직진 판단 장치에 의한 요 앵글(proposed method)은 고가의 장비를 사용한 요 앵글과 큰 차이가 없는 모습을 보여준다.

도 5는 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따른 자율주행 차량의 직진 판단 방법의 흐름도를 나타낸다.

우선 카메라에 의해 도로를 인식하고(S510), 인식한 도로의 곡률 등을 이용하여 직선 도로인지 판단한다(S50)

차선의 헤딩 앵글, 차선의 곡률, 차선의 곡률 비율을 이용하여 도로의 직선 여부를 판단하는 구체적인 방법은 앞서 살펴본 바와 같다.

직선 도로인지 여부를 판단하고 나면, 스티어링 휠 앵글 센서, 관성센서, 휠 스피드 센서를 통해 필요한 값들을 입력받고(S530), 입력받은 값들을 이용하여 차량의 직진 거동 여부를 판단한다(S540).

휠 스피드 센서를 이용하여 네 휠의 속도가 같은지 판단하고, 관성센서를 이용하여 측정한 요 레이트와 스티어링 휠 앵글 센서에 의하 스티어링 휠 각도를 이용하면 차량이 직진 거동 중인지 판단할 수 있는 것이다.

직선 도로 판단 결과와 직진 거동 판단 결과를 종합하면 최종적으로 차량이 직진 주행 중인지 판단이 가능하다(S550).

이렇게 본 발명에 따른 직진 주행 판단 장치 및 방법을 사용하면 단순히 관성센서에 의해 측정한 요 레이트를 적분하여 얻은 요 앵글을 사용하는 것에 비해 오차가 누적되지 않기 때문에 보다 정확한 직진 주행을 판단할 수 있는 효과가 있다.

참고로, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 직진 주행 판단 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독가능매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독가능매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.

컴퓨터 판독가능매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체, 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급언어코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다

본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예의 기재와 표현에 제한되는 것은) 아니다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명이 보호범위가 제한될 수도 없음을 다시 한 번 첨언한다.

Claims

차선을 촬영하는 카메라;
스티어링 휠의 회전 정도인 스티어링 휠 각도를 측정하는 스티어링 휠 각도 센서;
차량의 요 레이트(Yaw Rate)를 측정하는 관성센서;
차량의 바퀴의 회전속도를 측정하는 휠 속도 센서; 및
하나 이상의 프로세서 및 메모리를 포함하며 상기 카메라와 센서들을 이용하여 차량의 직진 여부를 판단하는 제어부;를 포함하되,
상기 제어부는, 상기 카메라로 촬영한 차량 전방 영상에서 차량 좌우의 차선을 인식하여 인식한 차선의 곡률에 의해 전방의 도로가 직선도로인지 판단하고, 상기 스티어링 휠 각도 센서에서 측정한 스티어링 휠 각도와 상기 관성센서에서 측정한 요 레이트와 상기 휠 속도 센서에서 측정한 바퀴의 회전속도인 휠 스피드를 이용하여 차량의 직진 거동을 판단하여, 전방의 도로가 직선도로이면서 동시에 차량이 직진 거동이면 차량이 직진 주행하는 것으로 판단하는 것인, 자율주행 차량의 추측항법 성능 향상을 위한 직진 주행 판단 장치 및 그 방법
제1항에 있어서,
상기 제어부가 직선도로인지 판단하는 것은, 상기 인식한 좌우 차선의 헤딩 앵글(Heading Angle)의 차이가 제1 임계값 미만이고, 좌우 차선의 곡률(Curvature)이 모두 제2 임계값 미만이고, 좌우 차선의 곡률 비율(Curvature Rate)이 모두 제3 임계값 미만이면, 전방의 도로를 직선도로로 판단하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량의 추측항법 성능 향상을 위한 직진 주행 판단 장치 및 그 방법
제1항에 있어서,
상기 제어부가 차량의 직진 거동을 판단하는 것은, 상기 휠 속도 센서에 의해 측정한 전방 좌측 휠의 휠 스피드와 전방 우측 휠의 휠 스피드의 차이가 제4 임계값 미만이고, 후방 좌측 휠의 휠 스피드와 후방 우측 휠의 휠 스피드의 차이가 제4 임계값 미만이고, 상기 스티어링 휠의 회전 정도가 제6 임계값 미만이고, 차량의 곡률이 제5 임계값 미만이면 차량이 직진 거동인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량의 추측항법 성능 향상을 위한 직진 주행 판단 장치 및 그 방법.
제3항에 있어서,
상기 제어부는 상기 차량의 요 레이트를 차량의 속도로 나눈 값을 상기 차량의 곡률로 계산하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량의 추측항법 성능 향상을 위한 직진 주행 판단 장치 및 그 방법.