KR20200055965A - Traffic monitoring system using LIDAR for notification of road obstacles and vehicle tracking - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 도로 장애물의 알림 및 차량의 추적이 가능한 라이다를 이용한 교통 감시 시스템에 관한 것으로 특히, LIDAR 센서를 이용하여 차량의 통과를 감지하도록 하여 정확하게 차량 통과를 감지함과 아울러, 통과한 차량에 대한 다양한 정보를 획득하도록 하며, LIDAR 센서를 이용하여 감지영역에 발생된 장애물을 감지하고, 이를 주행중인 차량들에게 통지함으로써, 장애물에 의한 사고 발생을 감소시키도록 한 도로 장애물의 알림 및 차량의 추적이 가능한 라이다를 이용한 교통 감시 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a traffic monitoring system using a lidar capable of notifying a road obstacle and tracking a vehicle. In particular, it detects a vehicle passing by using a LIDAR sensor to accurately detect vehicle passing, and Road obstacle notification and vehicle tracking to reduce the occurrence of accidents due to obstacles by acquiring various information about the vehicle and detecting obstacles generated in the detection area using a LIDAR sensor and notifying the vehicles in operation It relates to a traffic monitoring system using a possible lidar.
차량이 통행하는 도로에는 다양한 이유로 감시 시스템이 설치된다. 기존의 감시 시스템은 차량이 통과하는 특정지점을 차량 통과시에 촬영하여 주행중인 차량을 촬영하는 방법이 이용되고 있다. Monitoring systems are installed on roads through which vehicles pass for various reasons. In the existing surveillance system, a method of photographing a vehicle in motion is used by photographing a specific point through which the vehicle passes when the vehicle passes.
이러한 감시 시스템은 차량의 통행을 감지하기 위해 루프센서, 피에조 센서와 같이 도로에 매설되는 매설용 센서를 가설하고, 이를 통해 감지되는 차량을 촬영하는 방법이 주로 이용된다. In such a surveillance system, a method of laying a vehicle for burial embedded in a road, such as a loop sensor or a piezo sensor, is mainly used to detect a vehicle passing through, and a method of photographing a vehicle detected through this is mainly used.
매설용 센서를 이용하는 방법은 센서가 설치된 영역을 차량이 통과하는 경우 센서에 발생하는 전자기장의 변화를 감지하고, 전자기장 변화의 발생시점간 시간 간격 또는 전자기장 변화가 발생한 기간을 감지하는 방법이다. 이러한 방법은 차량의 유/무, 차량의 길이, 차량의 속력을 판별하는 것이 가능하다. A method of using a buried sensor is a method of detecting a change in an electromagnetic field generated in a sensor when a vehicle passes through an area in which the sensor is installed, and detecting a time interval between occurrences of an electromagnetic field change or a period in which an electromagnetic field change occurs. In this method, it is possible to determine the presence / absence of a vehicle, the length of the vehicle, and the speed of the vehicle.
때문에 기존의 감시 시스템이 도로의 통행 정보를 얻고자 하는 경우 축의 수, 축간 거리, 차량의 길이를 산출하여 차량의 대략적인 종류를 파악하고, 이를 통해 교통량을 판단한다. 또는 기존의 감시 시스템을 이용하여 특정 조건의 감시를 수행하는 경우 카메라와 같은 장치를 결부하여 차량이 감지되면 이를 카메라에 의해 촬영하도록 함으로써 이루어진다.Therefore, when the existing monitoring system wants to obtain road traffic information, it calculates the number of axles, the distance between the axles, and the length of the vehicle to grasp the approximate type of the vehicle, and determines the traffic volume. Alternatively, when monitoring of a specific condition is performed using an existing surveillance system, it is achieved by attaching a device such as a camera and photographing it when the vehicle is detected.
그러나, 이러한 종래의 방법은 센서의 매설이 필요함, 센서를 매설하더라도 통과하는 차량을 정확히 인지하기 어려운 문제점이 있다. 또한, 센서가 매설된 지역을 벗어난 차량에 대해서는 추적, 감시, 통계 수집이 불가능한 문제점이 있다.However, such a conventional method requires a sensor to be embedded, and it is difficult to accurately recognize a vehicle passing through even when the sensor is embedded. In addition, there is a problem that it is impossible to track, monitor, and collect statistics for vehicles outside the area where the sensor is buried.
한편으로, 도로에는 차량의 고장, 화물의 낙하, 도로 구조물의 파손 등에 의한 장애물이 빈번하게 발생된다. 이러한 장애물들은 도로를 주행하는 차량에 대해 큰 위험요소로 작용한다. 특히, 장애물이 램프구간, 커브구간과 같이 시야 확보가 어렵거나, 많은 차량이 밀집되는 곳에 발생하는 경우 사고로 이어지는 확률이 매우 높다.On the other hand, obstacles are frequently generated on roads due to vehicle breakdown, cargo falling, and damage to road structures. These obstacles act as a great danger to vehicles driving on the road. In particular, when an obstacle is difficult to secure a field of view, such as a ramp section or a curve section, or when a large number of vehicles are concentrated, the probability of an accident is very high.
따라서, 본 발명의 목적은 LIDAR 센서를 이용하여 차량의 통과를 감지하도록 하여 정확하게 차량 통과를 감지함과 아울러, 통과한 차량에 대한 다양한 정보를 획득하도록 한 도로 장애물의 알림 및 차량의 추적이 가능한 라이다를 이용한 교통 감시 시스템을 제공하는 것이다.Therefore, the object of the present invention is to detect the passage of the vehicle by using the LIDAR sensor to accurately detect the passage of the vehicle, as well as to obtain a variety of information about the vehicle passing through the road obstacle notification and vehicle tracking is possible. It is to provide a traffic monitoring system using Ida.
또한, 본 발명의 다른 목적은 LIDAR 센서를 이용하여 감지영역에 발생된 장애물을 감지하고, 이를 주행중인 차량들에게 통지함으로써, 장애물에 의한 사고 발생을 감소시키도록 한 도로 장애물의 알림 및 차량의 추적이 가능한 라이다를 이용한 교통 감시 시스템을 제공하는 것이다.In addition, another object of the present invention is to detect the obstacles generated in the detection area by using the LIDAR sensor, and notify the vehicles in the road, by notifying the road obstacles and tracking the vehicle to reduce the occurrence of accidents due to the obstacles It is possible to provide a traffic monitoring system using a lidar.
또한, 본 발명의 다른 목적은 LIDAR 센서에 다른 장치를 결부하거나, 복수의 LIDAR 센서를 이용하여 특정 차량에 대한 추적이 가능하도록 한 도로 장애물의 알림 및 차량의 추적이 가능한 라이다를 이용한 교통 감시 시스템을 제공하는 것이다.In addition, another object of the present invention is a traffic monitoring system using a lidar capable of notifying a road obstacle and tracking a vehicle that enables a specific vehicle to be tracked by attaching another device to the LIDAR sensor or using a plurality of LIDAR sensors. Is to provide
따라서, 본 발명에 따른 LIDAR를 이용한 교통 감시 시스템은 복수의 차로를 가지는 차선을 가로질러 설치되는 구조물; 상기 구조물에 설치되고, 상기 차로 사이에 설치되어 양측 차로의 차량을 감지하여, 감지결과를 생성하는 LIDAR 센서; 및 상기 LIDAR 센서의 동작을 제어하고, 상기 감지결과를 이용하여 차량의 형태, 크기, 속도 중 어느 하나 이상을 포함하는 차량정보를 분석하는 분석부;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.Therefore, the traffic monitoring system using LIDAR according to the present invention includes a structure installed across a lane having a plurality of lanes; A LIDAR sensor installed on the structure and installed between the lanes to detect vehicles on both sides of the lane and generate detection results; And an analysis unit that controls the operation of the LIDAR sensor and analyzes vehicle information including at least one of a vehicle shape, size, and speed using the detection result.
본 발명에 따른 라이다를 이용한 교통 감시 시스템은 LIDAR 센서를 이용하여 차량의 통과를 감지하도록 함으로써 정확하게 차량의 통과를 감지함과 아울러, 통과한 차량에 대한 다양한 정보를 획득하는 것이 가능해진다.The traffic monitoring system using a lidar according to the present invention makes it possible to accurately detect the passage of a vehicle by using the LIDAR sensor to detect the passage of the vehicle, and to obtain various information about the vehicle that has passed.
또한, 본 발명에 따른 도로 장애물의 알림 및 차량의 추적이 가능한 라이다를 이용한 교통 감시 시스템은 미리 지정되는 감지영역을 LIDAR 센서를 이용하여 감지함으로써, 감지영역 내의 장애물을 확인하고, 이를 알림 시스템을 이용하여 장애물 발생 위치로 이동하는 차량에 통지함으로써 장애물의 발생을 인지하도록 하며, 이를 통해 장애물에 의해 발생될 수 있는 사고를 감소시키도록 하는 것이 가능해진다.In addition, the traffic monitoring system using a lidar capable of notifying road obstacles and tracking vehicles according to the present invention detects obstacles in the detection area by detecting a predetermined detection area using a LIDAR sensor, and provides a notification system. It is possible to recognize the occurrence of the obstacle by notifying the vehicle moving to the obstacle occurrence position, thereby reducing the accident that may be caused by the obstacle.
또한, 본 발명에 따른 도로 장애물의 알림 및 차량의 추적이 가능한 라이다를 이용한 교통 감시 시스템은 라이다를 이용하여 차량뿐만 아니라 낙하물 등에 의해 발생하는 도로의 장애물을 정확하게 감지하는 것이 가능하고, 장애물 발생을 사전통지 함으로써, 야간, 안개와 같이 운전자의 시야 확보가 어려운 경우에도 운전자가 장애물을 인식하여 주행하도록 함으로써, 사고 발생을 현저하게 감소시키는 것이 가능해진다.In addition, the traffic monitoring system using a lidar capable of notifying and obstructing road obstacles according to the present invention can accurately detect obstacles on the road caused by falling objects, as well as vehicles, using the lidar. By preliminarily notifying, it is possible to significantly reduce the occurrence of an accident by allowing the driver to recognize an obstacle and travel even when it is difficult to secure a driver's view, such as at night or fog.
또한, 본 발명에 따른 라이다를 이용한 교통 감시 시스템은 LIDAR 센서에 다른 장치를 결부하거나, 복수의 LIDAR 센서를 이용하여 특정 차량에 대한 추적이 가능해진다.In addition, the traffic monitoring system using a lidar according to the present invention is capable of tracking a specific vehicle by attaching another device to the LIDAR sensor or using a plurality of LIDAR sensors.
도 1은 본 발명에 따른 라이다를 이용한 교통 감시 시스템의 예를 도시한 예시도.
도 2는 도 1을 다른 측면에서 도시한 예시도.
도 3은 라이다를 이용한 교통 감시 시스템의 구성을 블럭형태로 도시한 예시도.
도 4는 특이점의 설정을 설명하기 위한 예시도.
도 5는 특이점을 추적하는 방법을 설명하기 위한 예시도.1 is an exemplary view showing an example of a traffic monitoring system using a lidar according to the present invention.
Figure 2 is an exemplary view showing Figure 1 from another side.
Figure 3 is an exemplary view showing the configuration of a traffic monitoring system using a lidar in block form.
4 is an exemplary view for explaining the setting of the singularity.
5 is an exemplary diagram for explaining a method of tracking singularities.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 당해 분야의 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 설명하기로 한다. 첨부된 도면들에서 구성에 표기된 도면번호는 다른 도면에서도 동일한 구성을 표기할 때에 가능한 한 동일한 도면번호를 사용하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지의 기능 또는 공지의 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고 도면에 제시된 어떤 특징들은 설명의 용이함을 위해 확대 또는 축소 또는 단순화된 것이고, 도면 및 그 구성요소들이 반드시 적절한 비율로 도시되어 있지는 않다. 그러나 당업자라면 이러한 상세 사항들을 쉽게 이해할 것이다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, an embodiment of the present invention will be described so that those skilled in the art can easily carry out. It should be noted that, in the accompanying drawings, the same reference number is used when the same number is indicated in the other drawings. In addition, in the description of the present invention, when it is determined that a detailed description of a related known function or known configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted. In addition, certain features shown in the drawings are enlarged or reduced or simplified for ease of description, and the drawings and their components are not necessarily drawn to scale. However, those skilled in the art will readily understand these details.
도 1은 본 발명에 따른 라이다를 이용한 교통 감시 시스템의 예를 도시한 예시도이고, 도 2는 도 1을 다른 측면에서 도시한 예시도이다. 그리고 도 3은 라이다를 이용한 교통 감시 시스템의 구성을 블럭형태로 도시한 예시도이다.1 is an exemplary view showing an example of a traffic monitoring system using a lidar according to the present invention, and FIG. 2 is an exemplary view showing FIG. 1 in another aspect. And Figure 3 is an exemplary view showing the configuration of a traffic monitoring system using a lidar in block form.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명에 다른 라이다(LiDAR)를 이용한 교통 감시 시스템은 제1라이다센서(10), 제2라이다센서(20) 및 분석부(50)를 포함하여 구성된다.1 and 2, a traffic monitoring system using a LiDAR according to the present invention includes a
제1라이다센서(10: 10a. 10b)는 도로(90: 90a 내지 90d)를 주행하는 차량을 감지함과 아울러, 감지영역 내의 장애물을 감지하여 감지결과를 생성하고, 생성된 감지결과를 분석부(50)에 전달한다. 이러한, 제1라이다센서(10)의 동작은 분석부(50)의 제어에 따라 내부 컨트롤러가 동작하여 이루어지는 것이지만, 설명의 편의를 위해 분석부(50)에 의해 제어가 이루어지는 것으로 가정하여 설명하기로 한다. The first lidar sensor (10: 10a. 10b) detects a vehicle driving on the road (90: 90a to 90d), detects obstacles in the detection area, generates a detection result, and analyzes the generated detection result To the
제1라이다센서(10)는 차량 표면의 복수의 포인트를 검출하여 입체 이미지 형태의 포인트 클라우드 정보를 분석부(50)에 전달할 수 있다. 이를 통해 제1라이다센서(10)에 의해 검출되는 정보에 의해 분석부(50)는 차량의 통과여부, 통과하는 차량의 길이, 차량의 종류, 차량의 형태, 축의 수, 진행 차선(90a 내지 90d), 차량간 간격과 같은 정보를 산출할 수 있게 된다.The
또한, 제1라이다센서(10)는 동일한 방법을 이용하여 감지영역 내에 기존 도로 구조물과 다른 형태의 물체를 감지한다. 즉, 제1라이다센서(10)는 도로와 도로의 구조물 예를 들어, 중앙분리대, 차로의 경계와 같은 구조물 상에 위치하는 주정차 차량, 낙하물과 같은 장애물을 감지하게 된다.In addition, the
이를 위해 제1라이다센서(10)는 도시된 바와 같이 차로(90a, 90b, 90c, 90d)과 차로(90a, 90b, 90c, 90d)의 사이 즉, 차선(91: 91a, 91b)에 대응되는 위치에 설치된다. 이를 통해 제1라이다센서(10)는 설치위치의 양측 차로(90a-90b, 90c-90d)의 차량 통과를 감지하게 된다. 이를 위해, 제1라이다센서(10)는 차로(90)를 가로지르는 구조물(93)에 설치되어 차로(90)의 상부에 위치하도록 설치될 수 있다. 이를 통해, 제1라이다센서(10)는 차량의 전면, 일측면 및 상부와 같이 차량의 일부분에 대한 감지결과와 차량이 통과되지 않는 상태에서의 차로를 감지한 감지결과를 생성하여 분석부(50)에 전달할 수 있다. To this end, the
특히, 이러한 감지결과의 획득을 위해 제1라이다센서(10)의 감지위치는 설치위치의 직하부보다 차량이 진행해 오는 방향의 전방(B)에 형성되도록 할 수 있다. 이와 같이 제1라이다센서(10)를 차선의 수직상부에 설치하고, 차량 진행방향의 전방을 감지하도록 함으로써 사각을 최소화하는 것이 가능하다. In particular, in order to obtain the detection result, the detection position of the
일례로, 하나의 라이다센서에 의해 복수의 차선을 감지하도록 하는 경우 라이다센서의 높이가 낮을 수록 대형차에 의한 사각이 많이 발생하게 되며, 차량의 구분이 어려워져 감시 실패가 빈번하게 발생하게 된다. 그러나, 본 발명에서는 라이다센서(10)를 차로와 차로의 사이에 배치하고 초점을 라이다센서(10)의 직하부가 아닌 곳에 형성되도록 함으로써 사각의 발생을 최소화하고 차량의 구분이 정확하게 이루어지도록 하는 것이 가능해진다.For example, when a plurality of lanes are detected by one rider sensor, the lower the height of the rider sensor, the more blind spots are caused by large vehicles, and the more difficult it is to distinguish vehicles, so monitoring failures frequently occur. . However, in the present invention, by placing the
이러한 제1라이다센서(10)는 분석부(50)에 의해 대기상태와 감지상태로 구분되어 동작될 수 있다. 구체적으로 제1레이다센서(10)는 제1지점(A)을 감시하여 통과차량의 존재여부를 감지하고, 이러한 통과차량이 제2지점(B)에 도달하는 경우에 감지하여 감지결과를 생성할 수 있다. 즉, 제1레이다센서(10)는 차량의 운행이 없는 경우 전력의 낭비와 센서의 소모를 방지하기 위해 유휴상태인 대기상태로 유지될 수 있다. 이러한 제1라이다센서(10)가 유휴상태에서 제2지점(B)의 차량 통과를 감지하여 감지결과를 작성하는 경우 대기상태에서 감지상태로 전환하는 과정에서의 시간소요로 감지결과가 부정확해질 수 있다. 때문에, 제2지점(B)보다 전방의 제1지점(A)을 미리 정해진 주기로 감지하여 차량이 감지되는 경우 대기상태를 감지상태로 전환하여 준비하도록 할 수 있다.The
이 때, 제1지점(A)을 감지하는 상태의 제1라이다센서(10)는 제2지점(B)을 감지할 때보다 적은 레이저 조사빈도, 레이저 조사 폭, 조사 주기 즉, 낮은 분해능을 가지도록 제어된다. 특히, 제1지점(A)의 감지를 위해 제1라이다센서(10)는 최소의 기능만 유지되도록 분석부(50)에 의해 제어될 수 있다. At this time, the
또한, 제1라이다센서(10)는 제1지점(A) 및 제2지점(B) 내의 장애물의 존재를 감지하도록 할 수 있다. 이를 위해, 전술한 대기상태와 감지상태 사이에 미리 지정한 주기 또는 차량의 통과 직후에 제1 및 제2지점(A, B)을 감지하고 감지결과를 작성하여 분석부(50)에 전달할 수 있다.In addition, the
제2라이다센서(20)는 통과하는 차량 중 분석부(50)에 의해 지정된 차량을 추적하여 추적결과를 분석부(50)에 제공하는 역할을 한다. 이를 위해 제2라이다센서(20)는 하나 이상이 설치되며, 제1라이다센서(20)와 동일한 구조물(93)에 설치될 수도 있고, 별도의 구조물(미도시)에 설치될 수 있다. 제2라이다센서(20)가 별도의 구조물에 설치되는 경우 제1라이다센서(10)와 일정거리 이격될 수 있으며, 차량의 진행방향으로 이격되어 설치될 수도 있다.The
이 제2라이다센서(20)는 감지지점을 통과하는 차량 중 하나 이상의 차량을 추적한다. 이때 제2라이다센서(20)는 분석부(50)에 의해 지정된 차량 특히, 차량의 특이점을 선택적으로 추적하여, 차량의 진행방향, 속도, 차선의 변경과 같은 차량의 진행정보를 수집하고 수집된 정보를 분석부(50)에 전달한다. 여기서, 특이점은 추적 대상 차량을 추적하기 위해 선정한 차량의 특정 부분을 의미한다. 제2라이다센서(20)는 분석부(50)의 제어에 따라 차량 전체가 아닌 특이점만을 추적함으로써 추적 차량을 구분할 수 있으며, 추적차량의 속도, 진행방향과 같은 사항을 지속적으로 추적할 수 있게 된다. 이러한 특이점의 선정으로 인해 차량 전체에 비해 차량을 구분할 수 있는 최소 범위만 추적함으로써 차량의 통해을 감지할 때에 비해 장시간 정밀하게 추적할 수 있다. 또한, 특이점을 이용한 추적의 경우 최소 범위만 지속적인 감지를 수행함으로써 분석부(50)에 의한 처리가 감소하여 복수의 차량을 동시에 추적하는 것이 가능해지게 된다.The
때문에, 특이점은 차량을 구분하기 용이한 위치로 선정된다. 일례로, 차량의 종단 예를 들어, 엔진룸의 종단 또는 트렁크의 끝 또는 바퀴와 같이 지면과 차량을 구분하고, 차량의 특징을 구분할 수 있는 위치의 일정범위로 선정될 수 있다. 이러한 특이점은 차량의 속도, 진행방향에 따라 변경되거나 특이점의 크기를 변경하는 것이 가능하다.Therefore, the singularity is selected as a location where the vehicle can be easily distinguished. For example, the end of the vehicle, for example, the end of the engine room or the end of the trunk or the wheel, such as to distinguish the vehicle from the ground, it can be selected as a certain range of locations to distinguish the characteristics of the vehicle. The singularity can be changed according to the speed and direction of the vehicle or it is possible to change the size of the singularity.
제2라이다센서(20)는 국소적인 부분으로 정해지는 특이점을 추적하여 감지하고 이를 분석부(50)가 지속적으로 분석함으로써 빠른 속도로 위치가 변화하는 차량을 추적하는 것이 가능해지게 된다.The
또한, 제2라이다센서(20)는 제1라이다센서(10)와 마찬가지로 차량이 통과하지 않는 동안, 차량이 통과한 직후 감지영역 내의 도로 영역을 감지하고 감지결과를 생성하여 분석부(50)에 전달할 수 있다. 이러한 차량 미통과 기간에는 연속적인 감지를 수행하지 않고 미리 정해진 주기에 따라 간헐적으로 감지하여 도로의 장애물 발생을 감지하도록 할 수 있다.In addition, the
본 발명에서는 제2라이다센서(20)를 이용하여 차량을 추적하는 경우의 예를 들어 설명하고 있으나, 이로써 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 일례로 제2라이다센서(20)는 CCTV와 같이 동영상 또는 정지영상의 촬영이 가능한 카메라와 이미지 분석에 의해 차량을 추적하는 것이 가능하다. 또한, 추적 대상이 소수의 특정 차량에 국한될 필요는 없는 주행 차량이 감지 위치를 벗어난 상태에서의 주행을 감지하기 위해 감지위치인 제2지점(B)을 통과하는 전 차량을 일정구간(라이다에 의해 감지가 가능한 거리) 동안 추적하는 것도 가능하다. 다만, 본 발명에서는 차량의 추적을 위해 제2라이다센서(20)가 이용되는 것으로 가정하여 설명을 진행하기로 한다.In the present invention, an example in the case of tracking a vehicle using the
분석부(50)는 라이다센서(10, 20)를 제어하여 차량의 감지 및 추적을 수행하고, 감지결과와 추적결과를 이용하여 교통정보를 산출한다. 또한, 분석부(50)는 감지결과를 이용하여 도로에 발생한 장애물을 감지하고, 이를 교통정보에 부가함과 아울러 알림정보를 생성하여 알림부에 전달한다.The
우선, 분석부(50)는 제1라이다센서(10)로부터 전달되는 감지결과를 이용하여 차량을 구분한다. 이 분석부(50)는 차량이 없는 상태에서 감지되는 감지결과를 도로(90)의 값으로 인식하고, 이를 차량의 구분을 위한 기준값으로 이용한다. 즉, 이 기준값보다 높은 위치로 인식되는 값은 차량으로 인식하게 된다. 이를 위해 분석부(50)는 제1라이다센서(10)의 제어 및 감지결과를 처리하기 위한 교통감시부(51)를 포함하여 구성될 수 있다.First, the
분석부(50)는 감지결과로 전달되는 포인트 클라우드(point cloud)에서 도로(90)에 해당되는 부분을 검출하여, 검출된 지면 사이의 높이를 갖는 부분을 차량으로 구분함으로써 클라우드 정보를 생성한다. 즉, 분석부(20)는 지면정보가 단절되는 부분을 차량으로 구분하여 분석에 이용하게 된다. 분석부(50)는 이렇게 검출된 차량의 클라우드 정보를 이용하여 차량의 전면, 측면 및 후면 중 어느 한 면 이상의 이미지를 산출하거나, 통과하는 차량의 수량, 차량의 종류, 크기, 통과하는 차선과 같이 교통정보로 이용될 수 있는 정보들을 산출한다. 이때, 클라우드 정보를 미리 저장된 정보와 매칭하여 차량의 구체적인 종류를 판별할 수도 있으나, 이에 대한 상세한 설명을 생략하기로 한다. The
마찬가지로, 분석부(50)는 도로 상에 발생하는 장애물 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이 낙하물에 의한 장애물, 차로변의 주정차 차량을 감지하여 장애물로 인식할 수 있다. 이러한 장애물의 인식은 차량 또는 장애물이 없는 상황에서 인식되는 측정값인 기준값에 변화가 발생되면, 해당 부분을 장애물로 판단하게 된다. 이러한 장애물의 판단은 기준값과 다른 측정값을 나타내는 지점의 변화량을 판단하여 이루어질 수 있다. 즉, 기준값과 다른 측정값이 확인되며 속도변화가 미리 정해진 값 이하인 경우 장애물로 인식하도록 하고 이를 알림부를 통해 안내하도록 할 수 있다. 이외에도 다양한 판단방법의 적용이 가능하며 제시된 바에 의해서만 본 발명을 한정하는 것은 아니다.Similarly, the
이러한 클라우드 정보는 전술한 바와 같이 차량의 전면, 측면 및 후면 중 어느 한면에 대해 생성된다. 이는 제1라이다센서(10)가 차선에 대응되는 위치에 설치되어 양측의 차로(90a-90b, 90c-90d)를 감지하기 때문에 차체에 가려지는 부분은 검출이 곤란하기 때문이다. 분석부(50)는 이 클라우드 정보에 기재된 포인트를 연결하여 면정보를 생성하고, 이를 미리 저장된 상용차량들의 면정보와 비교하여 차량을 구분하는 것이 가능하다.As described above, this cloud information is generated for any one of the front, side and rear of the vehicle. This is because the
분석부(50)는 제1라이다센서(10)를 대기상태와 감지상태로 구분하여 동작시킨다. 구체적으로 분석부(50)는 차량의 통과가 감지되지 않는 동안에는 제1 및 제라이다센서(10, 20)를 최소동작 또는 휴면상태인 대기상태로 유지하고, 차량의 통행이 감지되는 경우 감지상태로 전환시키게 된다. 이를 위해, 분석부(50)는 제1라이다센서(10)가 제1지점(A)과 제2지점(B)의 두 곳을 감지하도록 제어하게 된다.The
좀 더 구체적으로 분석부(50)는 제2지점(B)에 비해 차량이 통과하는 제1지점(A)을 차량의 통행을 감지하기 위한 지점으로 구분한다. 그리고 분석부(50)는 제1지점(A)에 대해 제1레이다센서(10)가 낮은 빈도의 레이저 조사, 넓은 간격 레이저 조사가 이루어지도록 한다. 즉, 분석부(50)는 낮은 분해능을 제1지점(A)을 감지하도록 하게 된다. 이때, 복수의 제1라이다 센서(10)가 존재하는 경우 복수의 제1라이다 센서(10) 중 어느 하나만을 제1지점(A)의 감지를 위해 사용하고, 나머지는 대기상태가 되도록 제어하는 것도 가능하다.More specifically, the
분석부(50)는 제1지점(A)의 감지결과에 차량이 감지되면 제1라이다센서(10)를 정상상태인 감지상태로 전환하여 제2지점(B)을 통과하는 차량을 정밀감지하게 된다. 이를 위해 제1지점(A)은 대기상태의 라이다센서(10, 20)가 정상상태로 전환될 수 있는 충분한 거리를 고려하여 설정된다.When the vehicle is detected in the detection result of the first point (A), the
분석부(50)는 제1라이다센서(10)에 의해 일정시간 동안 차량이 감지되지 않고, 제1지점(A)에서 통과하는 차량이 확인되지 않는 경우 제1 및 제2라이다센서(10, 20)를 대기상태로 재전환하게 된다.The
한편, 분석부(50)는 제1라이다센서(10)에 의해 통과가 감지된 차량 중 선택된 차량에 대해서 제2라이다센서(20)를 이용하여 추적하도록 제어가 가능하다. 분석부(50)는 선택된 차량에 대해 제2라이다센서(20)에 의해 전달되는 추적결과를 이용하여, 해당 차량의 진행방향, 속도, 진행상태와 같은 정보를 미리 정해진 구간 동안 산출하게 된다. 이러한 추적정보는 외부시스템에 전달되어 이용될 수 있으나, 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다. 이를 위해 분석부(50)는 제2라이다센서(20)의 추적제어 및 추적결과의 처리를 위한 추적부(61)와 감지결과 및 추적결과를 외부시스템에 전달하기 위한 통신부(71)를 포함하여 구성될 수 있다.On the other hand, the
이를 위해 분석부(50)는 제2지점(B)을 통과하는 차량 중 선택된 차량에 대해 추적을 위한 특이점을 선정한다. 이 특이점은 전술한 바와 같이 검출된 차량의 표면 중 일부 영역을 설정한 것으로, 지면과의 경계를 이루는 차체의 일부일 수 있다. To this end, the
분석부(50)는 특이점이 선정되면, 차량의 특이점을 추적하도록 제2라이다센서(20)를 제어한다. 제1라이다센서(10)의 경우 지정된 위치인 제2지점(B)에 지속적으로 레이저를 조사하여 해당위치를 통과하는 차량을 감지한다. 반면, 제2라이다센서(20)는 특이점을 추적하여 차량의 움직임을 산출한다. 그리고, 산출결과를 이용하여 미리 정해진 분석결과를 도출하거나, 추적결과를 외부장치에 전달하게 된다. 이러한 추적 점의 분석에 대해서는 하기에서 다른 도면을 참조하여 좀 더 상세하게 설명하기로 한다.When the singularity is selected, the
한편, 분석부(50)는 제1라이다센서(10) 및 제2라이다센서(20)에 의해 분석되는 차량의 주정차 또는 도로 상태의 변화를 감지한다. 즉, 제1라이다센서(10)에 의해 감지되는 차량의 주행상태, 도로 장애물의 발견, 갓길 또는 차선 상의 차량 정차, 도로의 형태변화, 도로 공사를 위한 장애물의 설치 여부를 감지하게 된다. 이를 통해, 분석부(50)는 알림정보를 작성하게 된다. 즉, 분석부(50)는 통과차선의 감소, 사고차량의 발생여부, 도로장애 사항가 같이 통행차량의 안전과 관계된 사항을 알림정보에 포함시켜 작성하고 이를 알림부에 전달하게 된다.On the other hand, the
알림부(60)는 라이다센서(10, 20)가 설치된 위치에서 구조물(93)보다 전방 또는 후방에 설치되어 통과차량에 대해 알림정보를 제공한다. 알림부(60)는 분석부(50)로부터 알림정보가 전달되면 이를 정해진 방법을 이용하여 통과차량에 전달한다. 이를 위해 알림부(60)는 표시장치, FM 라디오 출력장치, 근거리 무선 통신장치와 같은 출력장치를 포함하여 구성될 수 있다. 표시장치는 디스플레이 장치로 구성되어 도로정보를 표시할 수 있다. FM 라디오 출력장치는 음성형태로 변환된 알림정보를 미리 설정된 주파수와 출력을로 알림부(60)의 인근 공간에 브로드캐스팅 한다. 이러한 정보는 차량 운행자가 지정된 주파수를 맞춰 놓은 차량의 라디오를 통해 수신할 수 있게 된다. 근거리 무선 통신 장치는 블루투스 또는 와이파이와 같은 장치로 구성될 수 있으며, 사용자는 차량에 설치되는 네비게이션과 같은 장치 또는 사용자의 스마트 단말을 통해 수신할 수 있다. 아울러, 이러한 알림부(60)는 TPEG을 이용하여 알림정보를 방송할 수 있으며, 차량 운전자는 DMB를 통해 이를 수신하여 이용하는 것도 가능하다.The
도 4 및 도 5는 특이점을 이용한 차량 추적을 설명하기 위한 예시도들이다. 도 4는 특이점의 설정을 설명하기 위한 예시도이고, 도 5는 특이점을 추적하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.4 and 5 are exemplary views for explaining vehicle tracking using singularities. 4 is an exemplary diagram for explaining the setting of the singularity, and FIG. 5 is an exemplary diagram for explaining a method for tracking the singularity.
도 4 및 도 5를 참조하면, 특이점(X)은 도시된 바와 같이 차량(80)의 일부에 대해 설정될 수 있다. 이 특이점(X)은 제1라이다센서(10)에 의해 측정이 가능하고, 제2라이다센서(20)가 추적이 가능한 위치에 마련된다. 이때, 차량(80)의 차체가 끝나는 부분에 설정되는 경우 추적이 더욱 용이해진다.4 and 5, the singularity X may be set for a portion of the
이러한, 특이점(X)은 차량 추적시 차량을 용이하게 구분할 수 있는 특징점으로 이용된다.The singularity (X) is used as a feature point that can easily distinguish a vehicle when tracking a vehicle.
즉, 라이다 시스템의 경우 복수의 점을 통해 대상체의 굴곡이나 형상을 확인할 수 있는 시스템이다. 때문에 차량의 전체 형상을 추적하는 경우 복수의 점을 추적 및 연산하는 것은 분석부(50)의 과도한 부담으로 작용하게 된다. 더욱이, 추적하는 과정에서는 차량의 진행방향, 도로의 굴곡과 같은 사항들에 의해 차량의 표면 형태가 다르게 감지되는 경우가 빈번하게 발생된다. 이러한, 사항들은 분석부(50)의 과도한 연산과 추적실패를 야기하게 된다.That is, in the case of the lidar system, it is a system that can check the bending or shape of an object through a plurality of points. Therefore, when tracking the overall shape of the vehicle, tracking and calculating a plurality of points acts as an excessive burden of the
때문에, 본 발명에서는 라이다센서(10, 20)의 특징을 반영하여, 라이다센서(10, 20)에 의해 정확하고 높은 성공률로 추적이 가능하도록 특이점을 이용한 추적 방법을 제공한다.Therefore, the present invention provides a tracking method using singular points so that the characteristics of the
구체적으로, 특이점(X)은 차량을 구분할 수 있는 형태적 특징을 가는 차량(80)의 일부분을 의미하며, 분석부(50)는 이 일부분의 포인트 클라우드 정보로 특이점(X)을 인식하게 된다.Specifically, the singularity (X) means a portion of the
이를 위해, 분석부(50)는 제1라이다센서(10)에 의해 검출된 부분 중 제2라이다센서(20)에 의해 추적이 가능하고, 지면과 경계를 이루어는 차량의 종단부분 중 형태적 특징이 있는 부분을 특이점(X)으로 선정하게 된다.To this end, the
이후, 분석부(50)는 제2라이다센서(20)를 통해 이 특이점(X)을 지속적으로 검출함으로써 차량의 추적을 수행할 수 있게 된다.Thereafter, the
구체적으로 도 5에서와 같이 분석부(50)는 제1라이다센서(10)로부터 얻는 검출결과를 통해 차량의 속도, 차선, 대략적인 진행방향을 산출할 수 있다. 그리고, 분석부(50)는 대략적으로 특이점(X)이 위치할 것으로 예상되는 지점을 산출한다. 예상지점이 산출되면 분석부(50)는 예상지점에 특이점(X1, X2)의 넓이보다 넓은 면적(M1, M2)을 감지하도록 제2라이다센서(20)를 제어한다. Specifically, as shown in FIG. 5, the
제2라이다센서(20)로부터 추적결과가 전달되면, 분석부(50)는 해당위치에 특이점(X1, X2)이 포함되었는지를 확인한다. 그리고 분석부(50)는 이전 위치와 현재 위치의 특이점(X1, X2)의 이동을 분석하여 차량의 경과를 산출한 추적정보를 산출하게 된다.When the tracking result is transmitted from the
실제로 분석부(50)는 제2라이다센서(20)를 차량의 진로방향의 임의지역을 감지하도록 지속적으로 초점을 변경시키며, 특이점(X1, X2)가 충분히 포함될 수 있는 면적(M1, M2)을 감지대상을 설정하게 된다. 이를 통해, 차량의 속도변화 예측 실패와 같이 특이점(X1, X2)이 예상 위치를 벗어나는 것을 방지하게 된다.In fact, the
일례로, 차량의 속도가 급격하게 증가하거나, 차선 변경 등을 고려하여, 조사 대상 면적(M1, M2)은 추적의 성공도, 차량의 속도, 차량의 거동에 따라 추적 중인 상황에도 가변될 수 있다.For example, in consideration of a rapid increase in the speed of the vehicle or a change in lanes, the area to be inspected M1 and M2 may vary depending on the degree of success of tracking, the speed of the vehicle, and the behavior of the vehicle. .
특히, 도 5에서 제2특이점(X2) 위치와 같이 조사 대상 면적(M2)에서 일측으로 치우친 형태가 되는 경우 이를 반영하여 조사위치를 산출하거나, 조사 대상 면적의 크기를 증가시키게 된다.In particular, in the case where the shape is biased to one side from the area M2 to be irradiated, such as the position of the second characteristic point X2 in FIG. 5, the irradiation position is calculated by reflecting this, or the size of the area to be irradiated is increased.
분석부(50)는 이러한 과정을 반복하여 특이점(X1, X2)의 이동을 감지함으로써 전체 차량의 이동을 추정하게 되고, 전체 차량을 추적할 필요없이 차량의 이동을 추적할 수 있게 된다. 이를 통해, 전체 차량을 추적할 때 발생되는 부담을 경감시켜 동일한 성능으로 더 많은 차량을 동시에 추적하게 하거나, 추적 정확도를 높이는 것이 가능해진다.The
이상에서 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위해 구체적인 예로 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상기와 같이 구체적인 실시 예와 동일한 구성 및 작용에만 국한되지 않고, 여려가지 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 실시될 수 있다. 따라서, 그와 같은 변형도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주해야 하며, 본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의해 결정되어야 한다.In the above, although illustrated and described as a specific example to illustrate the technical idea of the present invention, the present invention is not limited to the same configuration and operation as the specific embodiment as described above, and various modifications are within the limits of the present invention. Can be carried out at Therefore, such modifications should also be regarded as belonging to the scope of the present invention, and the scope of the present invention should be determined by the claims below.
10: 제1라이다센서
20: 제2라이다센서
50: 분석부
51: 교통 감시부
71: 통신부
90: 도로
91: 차선
93: 구조물10: first lidar sensor
20: second lidar sensor
50: analysis unit
51: Traffic monitoring department
71: Communication Department
90: road
91: Lane
93: Structure
Claims (7)
상기 구조물에 설치되고, 상기 차로 사이에 설치되어 양측 차로의 차량을 감지하여, 감지결과를 생성하는 LIDAR 센서;
상기 LIDAR 센서의 동작을 제어하고, 상기 감지결과를 이용하여 차량의 형태, 크기, 속도 중 어느 하나 이상을 포함하는 차량정보를 분석하거나, 차로에 발생된 장애물을 감지하여 알림정보를 생성하는 분석부; 및
상기 차로에 설치되어 상기 알림정보를 통과차량에 전달하는 알림부;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 라이다를 이용한 교통 감시 시스템.A structure installed across a lane having a plurality of lanes;
A LIDAR sensor installed on the structure and installed between the lanes to detect vehicles on both sides of the lane and generate detection results;
An analysis unit that controls the operation of the LIDAR sensor and analyzes vehicle information including any one or more of the shape, size, and speed of the vehicle using the detection result, or detects obstacles generated in the lane and generates notification information ; And
A traffic monitoring system using a lidar, comprising: a notification unit installed on the lane and transmitting the notification information to a passing vehicle.
상기 분석부는
상기 LIDAR 센서를 대기상태와 감지상태로 구분하여 제어하며,
상기 대기상태와 상기 감지상태에서 상기 LIDAR 센서의 센싱 거리, 분해능, 센싱 주기를 달리하여 상기 LIDAR센서를 제어하는 것을 특징으로 하는 라이다를 이용한 교통 감시 시스템.According to claim 1,
The analysis unit
Controls the LIDAR sensor by dividing it into a standby state and a sensing state,
A traffic monitoring system using a lidar characterized in that the LIDAR sensor is controlled by varying the sensing distance, resolution, and sensing period of the LIDAR sensor in the standby state and the sensing state.
상기 분석부는
상기 대기상태에서 차량의 주행이 감지되면
상기 LIDAR 센서를 감지상태로 전환하는 것을 특징으로 하는 라이다를 이용한 교통 감시 시스템.According to claim 2,
The analysis unit
When the driving of the vehicle is detected in the standby state
Traffic monitoring system using a lidar, characterized in that for switching the LIDAR sensor to the detection state.
상기 차량 중 상기 분석부에 의해 지정된 차량을 주행하는 추적센서를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 라이다를 이용한 교통 감시 시스템.According to claim 1,
Traffic monitoring system using a lidar, characterized in that further comprises a tracking sensor for driving the vehicle specified by the analysis unit of the vehicle.
상기 추적센서는
상기 LIDAR 센서와는 별도로 설치되는 제2LIDAR 센서인 것을 특징으로 하는 라이다를 이용한 교통 감시 시스템.The method of claim 4,
The tracking sensor
Traffic monitoring system using a lidar, characterized in that the second LIDAR sensor is installed separately from the LIDAR sensor.
상기 분석부는
추적이 필요한 상기 차량에 특이점을 선정하고,
상기 제2LIDAR 센서는 상기 특이점을 추적하여 차량정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 라이다를 이용한 교통 감시 시스템.The method of claim 5,
The analysis unit
Singularity is selected for the vehicle that needs tracking,
The second LIDAR sensor is a traffic monitoring system using a lidar, characterized in that to obtain the vehicle information by tracking the singularity.
상기 분석부는
상기 차량의 진행속도에 따라 상기 특이점의 크기를 가변하는 것을 특징으로 하는 라이다를 이용한 교통 감시 시스템.
The method of claim 6,
The analysis unit
Traffic monitoring system using a lidar, characterized in that to vary the size of the singularity according to the speed of the vehicle.
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E601 | Decision to refuse application |