KR20200094841A - 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치 및 방법 - Google Patents

자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치에 관한 것으로, 주행차선 정보를 가지는 도로 지도를 수신하는 도로 지도 수신부, 라이다 센서를 통해 수신된 적어도 하나의 객체 중 특정 높이 기준 및 특정 반사율 기준 이상을 가지는 객체를 결정하는 도로 객체 결정부, 결정된 상기 객체를 상기 도로 지도에 반영하여 주행환경 지도를 생성하는 주행환경 지도 생성부 및 결정된 상기 객체의 반사각 패턴을 기초로 차량의 주행차선 위치를 결정하는 주행차선 위치 결정부를 포함한다. 따라서, 본 발명은 라이다 정보를 통해 지상의 반사율이 높은 물체를 인식하여 자율주행차량의 위치를 인식할 수 있다.

Description

자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치 및 방법 {ENVIRONMENT FEATURE BASED POSITION RECOGNITION APPARATUS AND METHOD FOR AUTONOMOUS VEHICLES}
본 발명은 차량의 환경특징 기반의 위치인식 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 라이다 정보를 통해 지상의 반사율이 높은 물체를 인식하여 자율주행차량의 위치를 인식하는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치 및 방법에 관한 것이다.
자율주행자동차란 운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차를 말한다. 자율주행자동차는 네비게이션처럼 GNSS(Global Navigation Satellite Sysrem)를 통해 자차량의 위치를 인식하여 그에 따라 주행을 한다. 여기에서, 자율주행 기술 중 위치인식은 자신의 위치를 나타내는 기술로 위치인식의 강인함에 따라 자율주행의 정밀도가 결정되는 필수적인 기술이다. 자율주행에서 위치인식 기술은 위성 기반 측위 시스템(GNSS)과 자율주행 차량에 장착된 센서를 이용한 위치인식 방법이 있다. 그러나, 터널과 고층 빌딩의 도심지 등 위성의 수신이 어려운 음영지역에서는 위치인식 오차가 크게 발생하여 실외 자율주행에 어려움이 있다. 또한 카메라 센서를 이용한 위치 인식 기법은 기상 환경에 영향을 많이 받으며 주변 환경상황에 따라 실외에 있는 특징이 측정되지 않는 문제가 있다. 따라서, 음영지역에 영향을 받지 않으며 환경에 강인한 물체 감지를 통한 위치인식 방식이 필요하다.
한국공개특허 제10-2007-0090426 (2007.09.06)호
본 발명의 일 실시예는 라이다 정보를 통해 지상의 반사율이 높은 객체를 인식하여 자율주행차량의 위치를 인식하는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 터널이나 고층 빌딩이 있는 도심지 등의 위성이 수신이 어려운 음영지역에 영향을 받지 않으면서 환경에 강인한 물체(객체) 감지를 통해 자율주행차량의 위치를 인식하는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 자율주행에 필요한 환경 및 위치 인식 기술로서, 자율주행에 관련된 자동차, 실외 로봇 등 자율주행 이동수단 전반에 걸쳐 사용될 수 있는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치는 주행차선 정보를 가지는 도로 지도를 수신하는 도로 지도 수신부, 라이다 센서를 통해 수신된 적어도 하나의 객체 중 특정 높이 기준 및 특정 반사율 기준 이상을 가지는 객체를 결정하는 도로 객체 결정부, 결정된 상기 객체를 상기 도로 지도에 반영하여 주행환경 지도를 생성하는 주행환경 지도 생성부 및 결정된 상기 객체의 반사각 패턴을 기초로 차량의 주행차선 위치를 결정하는 주행차선 위치 결정부를 포함한다.
상기 도로 지도 수신부는 주행도로의 상부에 배치되는 도로표지판의 위치를 수신하여 상기 도로 지도에 맵핑할 수 있다.
상기 도로 객체 결정부는 상기 차량의 주행 과정에서 상기 도로표지판의 위치가 특정 거리 이내에 위치되면 상기 라이다 센서를 통해, 결정된 상기 객체로서 상기 도로표지판을 검출할 수 있다.
상기 도로 객체 결정부는 상기 도로표지판까지 남은 거리를 기초로 상기 특정 높이 기준 및 상기 특정 반사율 기준을 산출할 수 있다.
상기 도로 객체 결정부는 상기 차량의 주행속도를 기초로, 결정된 상기 객체가 상기 도로표지판에 해당하는지 여부를 검증할 수 있다.
상기 주행차선 위치 결정부는 상기 적어도 하나의 객체 중 특정 패턴을 가지는 지면 객체를 검출하여 양 차선들 사이에서의 상기 차량의 위치를 결정할 수 있다.
상기 주행차선 위치 결정부는 상기 표지판들의 반사각 패턴을 검출하여 상기 차량의 주행차선 위치를 갱신할 수 있다.
상기 주행차선 위치 결정부는 상기 양 차선들의 상기 차량간 간격 변화율을 기초로 상기 차량의 차선 변경 의도를 검출하여 상기 차량의 주행차선 위치를 갱신할 수 있다.
상기 주행차선 위치 결정부는 결정된 상기 객체의 중앙을 결정하고 상기 중앙에서 이탈된 양 끝단의 각도 편차를 산출하여 상기 차량의 주행차선 위치를 결정할 수 있다.
실시예들 중에서, 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 방법은 주행차선 정보를 가지는 도로 지도를 수신하는 단계, 라이다 센서를 통해 수신된 적어도 하나의 객체 중 특정 높이 기준 및 특정 반사율 기준 이상을 가지는 객체를 결정하는 단계, 결정된 상기 객체를 상기 도로 지도에 반영하여 주행환경 지도를 생성하는 단계 및 결정된 상기 객체의 반사각 패턴을 기초로 차량의 주행차선 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치 및 방법은 라이다 정보를 통해 지상의 반사율이 높은 물체를 인식하여 자율주행차량의 위치를 인식할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치 및 방법은 터널이나 고층 빌딩이 있는 도심지 등의 위성이 수신이 어려운 음영지역에 영향을 받지 않으면서 환경에 강인한 물체 감지를 통해 자율주행차량의 위치를 인식할 수 있다. 즉, 본 발명은 실외, 다양하고 복잡한 환경과 폭우 등 기상 악조건에서도 자율주행에 필요한 강인한 위치인식이 가능하며 그에 따라, 향후 자율주행에 관련되어 적용범위가 넓다.
본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치 및 방법은 자율주행에 필요한 환경 및 위치 인식 기술로서, 자율 주행에 관련된 자동차, 실외 로봇 등 자율주행 이동수단 전반에 걸쳐 사용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치를 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 1에 있는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치의 기능적 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 방법을 설명하는 흐름도이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 시스템을 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 시스템(100)은 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치(110, 이하, 환경특징 기반 위치인식 장치), 라이다 센서(120) 및 데이터베이스(130)을 포함한다.
환경특징 기반 위치인식 장치(110)는 라이다 센서(120)와 유무선 네트워크를 통해 연결되어 라이다 정보를 수신하는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다. 일 실시예에서, 환경특징 기반 위치인식 장치(110)는 라이다 정보를 기초로 반사율이 높은 특정 물체(도로 객체)를 검출하여 자율주행차량의 위치를 인식할 수 있다. 보다 구체적으로, 환경특징 기반 위치인식 장치(110)는 도로 위 특정 객체에 대한 환경특징 추출을 통해 주행환경 지도를 생성하고 도로 지도와 비교함으로써 자율주행차량의 위치를 추정할 수 있다. 예를 들어, 환경특징 기반 위치인식 장치(110)는 터널 등 위성신호의 수신이 불가능한 장소에서도 자율주행차량의 위치를 정확하게 인식할 수 있다.
라이다 센서(Light Detection And Ranging, LIDAR)(120)는 자율주행차량에 장착되어 목표물의 반사율, 위치정보 등을 포함하는 포인트 클라우드 정보를 자율주행차량에 제공할 수 있다. 보다 구체적으로, 라이다 센서(120)는 자율주행차량의 주변 목표물(객체)에 빛을 방출하고 빛이 돌아오기까지 걸리는 시간 및 강도를 측정해 목표물의 거리, 반사율, 방향, 속도, 온도, 물질 분포 및 농도특성을 감지할 수 있다. 라이다 센서(120)는 감지된 라이다 정보들을 포인트 클라우드로 수집하여 실시간으로 3차원 지도를 생성하는데 사용할 수 있다. 라이다 센서(120)는 환경특징 기반 위치인식 장치(110)와 네트워크를 통해 연결되어 다양한 상기 라이다 정보를 포함하는 정보들을 송수신할 수 있다.
데이터베이스(130)는 환경특징 기반 위치인식 장치(110)가 라이다 센서(120)로부터 수신한 라이다 정보를 포함하는 다양한 형태의 자율주행차량의 위치 인식을 수행하기 위해 필요한 정보들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(130)는 포인트 클라우드 데이터, 도로 위 환경 객체들의 반사율 정보들 및 추출된 반사율이 높은 특정 객체의 크기, 높이 등의 특징에 관한 정보들을 저장할 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 주행 환경내 도로의 객체를 통해 주행환경 지도를 생성하고 도로 지도와 비교하여 자율주행차량의 위치를 인식하는 과정에서 다양한 형태로 수집 또는 가공된 정보들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(130)는 도로 지도를 수신하여 저장할 수 있고 환경지도를 생성하여 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터베이스(130)는 지도를 저장하고 보관하는 다양한 방식의 클라우드 기반 지도 데이터베이스에 해당할 수 있다.
도 2는 도 1에 있는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 환경특징 기반 위치인식 장치(110)는 프로세서(210), 메모리(220), 사용자 입출력부(230) 및 네트워크 입출력부(240)를 포함할 수 있다.
프로세서(210)는 라이다 정보를 수신하고 환경내 특정 객체를 추출하여 주행환경 지도를 생성하며 도로 지도와의 비교를 통해 자율주행차량의 위치를 인식(추정)하기 위한 각 프로시저를 실행할 수 있고, 그 과정 전반에서 읽혀지거나 작성되는 메모리(220)를 관리할 수 있으며, 메모리(220)에 있는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리 간의 동기화 시간을 스케줄할 수 있다. 프로세서(210)는 환경특징 기반 위치인식 장치(110)의 동작 전반을 제어할 수 있고, 메모리(220), 사용자 입출력부(230) 및 네트워크 입출력부(240)와 전기적으로 연결되어 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 환경특징 기반 위치인식 장치(110)의 CPU(Central Processing Unit) 및 GPU(Graphic Processing Unit)로 구현될 수 있다.
메모리(220)는 SSD(Solid State Disk) 또는 HDD(Hard Disk Drive)와 같은 비휘발성 메모리로 구현되어 환경특징 기반 위치인식 장치(110)에 필요한 데이터 전반을 저장하는데 사용되는 보조기억장치를 포함할 수 있고, RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리로 구현된 주기억장치를 포함할 수 있다.
사용자 입출력부(230)는 사용자 입력을 수신하기 위한 환경 및 사용자에게 특정 정보를 출력하기 위한 환경을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입출력부(230)는 터치 패드, 터치 스크린, 화상 키보드 또는 포인팅 장치와 같은 어댑터를 포함하는 입력장치 및 모니터 또는 터치스크린과 같은 어댑터를 포함하는 출력장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 입출력부(230)는 원격 접속을 통해 접속되는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 그러한 경우, 환경특징 기반 위치인식 장치(110)는 서버로서 수행될 수 있다.
네트워크 입출력부(240)은 네트워크를 통해 외부 장치 또는 시스템과 연결하기 위한 환경을 포함하고, 예를 들어, LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), WAN(Wide Area Network) 및 VAN(Value Added Network) 등의 통신을 위한 어댑터를 포함할 수 있다.
도 3은 도 1에 있는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치의 기능적 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3을 참조하면, 환경특징 기반 위치인식 장치(110)는 도로 지도 수신부(310), 도로 객체 결정부(320), 주행환경 지도 생성부(330), 주행차선 위치 결정부(340) 및 제어부(350)를 포함할 수 있다.
도로 지도 수신부(310)는 도로 지도를 수신할 수 있다. 여기에서, 도로 지도는 도로의 주행차선 정보를 포함하여 도로에 관한 다양한 정보를 가지는 지도에 해당할 수 있다. 일 실시예에서, 도로 지도 수신부(310)는 차량의 주행도로의 상부에 배치되는 도로표지판의 위치를 수신하여 도로 지도에 맵핑(mapping)할 수 있다. 보다 구체적으로, 도로 지도 수신부(310)는 주행차선 정보만을 가지는 도로 지도를 수신하는 과정에서 주행도로의 도로표지판의 위치 정보를 가지는 특정 지도 또는 데이터를 수신하여 도로 지도에 맵핑할 수 있다. 예를 들어, 도로 지도 수신부(310)는 주행도로의 도로표지판의 위치를 상세히 나타내는 특정 정밀지도를 수신하여 도로 지도에 맵핑할 수 있다. 도로 지도 수신부(310)는 결과적으로, 주행차선 정보 및 도로표지판의 위치 정보를 모두 포함하는 도로 지도를 수신할 수 있다.
도로 객체 결정부(320)는 라이다 센서(120)를 통해 수신된 적어도 하나의 객체 중 특정 높이 기준 및 특정 반사율 기준 이상을 가지는 객체를 결정할 수 있다. 여기에서, 적어도 하나의 객체는 도로에 존재하는 도로표지판, 연석, 중앙분리대, 과속 방지턱 등에 해당할 수 있고, 도로 환경을 의미할 수 있다. 보다 구체적으로, 도로 객체 결정부(320)는 차량의 주행경로 상에 있는 도로표지판, 중앙 분리대 등 적어도 하나의 객체 중 특정 높이 기준 및 특정 반사율 기준 이상을 가지는 한 종류의 객체를 결정할 수 있다. 예를 들어, 도로 객체 결정부(320)는 특정 높이 기준 및 특정 반사율 기준의 설정을 통해 도로표지판을 객체로 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 도로 객체 결정부(320)는 차량의 주행 과정에서 도로표지판의 위치가 특정 거리 이내에 위치되면 라이다 센서(120)를 통해, 결정된 객체로서 도로표지판을 검출할 수 있다. 보다 구체적으로, 도로 객체 결정부(320)는 자율주행차량의 경우에 기 설정된 주행 경로상에서 차량과 도로표지판의 위치가 이미 결정되어 있으므로, 도로표지판의 위치가 차량으로부터 특정 거리 이내에 위치되면 라이다 센서를 통해 도로표지판을 객체로서 검출할 수 있다. 예를 들어, 도로 객체 결정부(320)는 도로표지판의 위치가 차량으로부터 전방 10미터 이내에 위치되면 라이다 센서를 도로표지판을 검출할 수 있다.
일 실시예에서, 도로 객체 결정부(320)는 도로표지판까지 남은 거리를 기초로 특정 높이 기준 및 특정 반사율 기준을 산출할 수 있다. 보다 구체적으로, 도로 객체 결정부(320)는 도로표지판까지 남은 거리가 작을수록 특정 높이 기준 및 특정 반사율 기준을 작게 산출할 수 있다. 예를 들어, 도로 객체 결정부(320)는 도로표지판까지 남은 거리가 일정비율로 줄어듦에 따라 기 설정된 특정 높이 기준 및 특정 반사율 기준을 일정비율로 줄어들도록 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 도로 객체 결정부(320)는 차량의 주행속도를 기초로, 결정된 객체가 도로표지판에 해당하는지 여부를 검증할 수 있다. 예를 들어, 도로 객체 결정부(320)는 라이다 센서(120)를 통해 검출된 차량의 주행속도가 일정하게 줄어들거나 늘어나는 경우에는 객체를 정적 객체로서 도로표지판에 해당한다고 결정하고, 만약, 차량의 주행속도가 일정하지 않고 위아래로 변동되는 경우라면 객체를 동적 객체로서 다른 차량으로 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 도로 객체 결정부(320)는 차량의 일정하게 감소 또는 증가하는 주행속도를 기초로 다른 차량과 구분하여 도로표지판을 객체로서 검증할 수 있다.
주행환경 지도 생성부(330)는 결정된 객체를 도로 지도에 반영하여 주행환경 지도를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 주행환경 지도 생성부(330)는 도로표지판을 도로 지도에 반영하여 주행환경 지도를 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 주행환경 지도 생성부(330)는 지상 위에 있는 반사율이 높은 도로표지판을 객체로 하여 도로표지판의 크기, 중심점, 반사율, 높이 등의 특징을 추출하고 도로 지도에 반영하여 주행환경 지도를 생성할 수 있다.
주행차선 위치 결정부(340)는 결정된 객체의 반사각 패턴을 기초로 차량의 주행차선 위치를 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 주행차선 위치 결정부(340)는 라이다 센서(120)를 통해 방출된 빔의 객체에서 반사되는 반사각의 패턴에 따라서 차량이 몇차선에서 주행하고 있는지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 주행차선 위치 결정부(340)는 도로 지도에서 결정된 차선의 개수와 결정된 객체로서 도로표지판의 위치를 기초로 차량의 라이다 센서(120)로부터 방출된 빔의 도로표지판에서의 반사각 패턴을 검출하여 특정 위치의 도로표지판에 대한 특정 반사각 패턴을 통해 차량의 주행차선 위치를 결정할 수 있다. 즉, 주행차선 위치 결정부(340)는 도로 지도로부터 도로 위 차선의 개수를 검출하고 결정된 도로 위 객체의 위치를 검출하여 도로 지도에 반영하여 주행환경 지도를 생성하고 주행환경 지도를 기초로 도로표지판의 반사각 패턴을 검출하여 반사각 패턴에 따른 차량의 주행차선 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 주행차선 위치 결정부(340)는 1차선에 위치한 차량에 대한 특정 도로표지판의 반사각과 3차선에 위치한 차량에 대한 동일한 도로표지판의 반사각의 차이를 통해서 차량이 몇(어떤)차선에 위치하고 있는지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 3개의 차선이 존재하는 도로에서 1 내지 3차선에 걸쳐서 상부에 위치하고 있는 도로표지판에 대해서 1차선을 주행하고 있는 차량의 경우와 3차선을 주행하고 있는 차량의 경우의 반사각이 정반대로 나타남에 따라 차량이 각각 1차선 또는 3차선을 주행하고 있는지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 주행차선 위치 결정부(340)는 적어도 하나의 객체 중 특정 패턴을 가지는 지면 객체를 검출하여 양 차선들 사이에서의 차량의 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 주행차선 위치 결정부(340)는 특정 패턴을 가지는 지면 객체로서 양 차선을 검출할 수 있다. 주행차선 위치 결정부(340)는 차선의 색깔, 실선 또는 점선 등 특정 패턴을 가지는 지면의 양 차선을 검출하여 검출된 양 차선들 사이에서 차량의 위치를 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 주행차선 위치 결정부(340)는 라이다 센서(120)를 통해 차량이 주행중인 레인의 양 차선의 위치를 검출하여 상대적인 차량의 위치를 양 차선 사이에서 정확하게 검출할 수 있다. 즉, 주행차선 위치 결정부(340)는 양 차선 사이에서 차량이 중앙으로 주행하고 있는지 한쪽 차선으로 치우쳐져서 주행하고 있는지 여부를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 주행차선 위치 결정부(340)는 양 차선들의 차량과의 간격 변화율을 기초로 차량의 차선 변경 의도를 검출하여 차량의 주행차선 위치를 갱신할 수 있다. 주행차선 위치 결정부(340)는 라이다 센서(120)를 통해 검출된 양 차선들의 차량과의 간격 변화에 따른 변화율을 산출하여 차량의 차선 변경 의도를 검출할 수 있다. 예를 들어, 주행차선 위치 결정부(340)는 차량의 양 차선들 중 우측 차선과의 간격이 일정 기준 이상 줄어드는 경우 차량이 우측 차선으로 차선을 변경하려고 하는 의도를 가진다고 판단하여 차량의 주행차선 위치를 일정시간 이후에 우측 차선으로 갱신할 수 있다.
일 실시예에서, 주행차선 위치 결정부(340)는 결정된 객체의 중앙을 결정하고 중앙에서 이탈된 양 끝단의 각도 편차를 산출하여 차량의 주행차선 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 주행차선 위치 결정부(340)는 라이다 센서(120)를 통해 도로표지판의 중앙을 결정하고 도로표지판의 양 끝단의 중앙으로부터의 각도 편차를 산출하여 차량의 주행차선 위치를 결정할 수 있다. 주행차선 위치 결정부(340)는 차량이 위치한 각 차선에 따라 달라지는 도로표지판의 중앙에서 양 끝단의 각도 편차를 기초로 차량이 몇차선으로 주행하고 있는지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 주행차선 위치 결정부(340)는 1차선의 상부에 위치한 도로표지판의 중앙에서 양 끝단의 각도 편차를 검출한 결과 양 끝단의 각도 편차가 동일한 경우라면, 차량이 1차선을 주행하고 있는 것으로 검출할 수 있다.
제어부(350)는 환경특징 기반 위치인식 장치(110)의 전반적인 제어를 수행하고, 도로 지도 수신부(310), 도로 객체 결정부(320), 주행환경 지도 생성부(330) 및 주행차선 위치 결정부(340)간 제어 흐름 및 데이터 흐름을 관리할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4에서, 환경특징 기반 위치인식 장치(110)는 도로 지도 수신부(310)를 통해, 주행차선 정보를 가지는 도로 지도를 수신할 수 있다(단계 S410). 일 실시예에서, 도로 지도 수신부(310)는 클라우드 기반의 지도 데이터베이스와 연동되어 실시간으로 업데이트되는 주행차선 정보 또는 도로표지판 정보를 가지는 도로 지도를 주기적으로 내려 받을 수 있다. 일 실시예에서, 도로 지도 수신부(310)는 라이다 센서(120)로부터 수신되는 라이다 정보를 기초로 차량이 위치한 특정 지역을 검출하고 해당 지역에 대한 도로 지도를 선택적으로 수신할 수 있다.
환경특징 기반 위치인식 장치(110)는 도로 객체 결정부(320)를 통해, 라이다 센서(120)로부터 수신된 적어도 하나의 객체 중 특정 높이 기준 및 특정 반사율 기준 이상을 가지는 객체를 결정할 수 있다(단계 S420). 일 실시예에서, 도로 객체 결정부(320)는 기 설정된 특정 높이 기준 및 특정 반사율 기준 이상을 가지는 도로표지판을 객체로 결정할 수 있다.
환경특징 기반 위치인식 장치(110)는 주행환경 지도 생성부(330)를 통해, 결정된 객체를 도로 지도에 반영하여 주행환경 지도를 생성할 수 있다(단계 S430).
환경특징 기반 위치인식 장치(110)는 주행차선 위치 결정부(340)를 통해, 결정된 객체의 반사각 패턴을 기초로 차량의 주행차선 위치를 결정할 수 있다(단계 S440).
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 시스템
110: 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치
120: 라이다 센서
130: 데이터베이스
210: 프로세서 220: 메모리
230: 사용자 입출력부
240: 네트워크 입출력부
310: 도로 지도 수신부 320: 도로 객체 결정부
330: 주행환경 지도 생성부 340: 주행차선 위치 결정부
350: 제어부

Claims (9)

  1. 주행차선 정보를 가지는 도로 지도를 수신하는 도로 지도 수신부;
    라이다 센서를 통해 수신된 적어도 하나의 객체 중 특정 높이 기준 및 특정 반사율 기준 이상을 가지는 객체를 결정하는 도로 객체 결정부;
    결정된 상기 객체를 상기 도로 지도에 반영하여 주행환경 지도를 생성하는 주행환경 지도 생성부; 및
    결정된 상기 객체의 반사각 패턴을 기초로 차량의 주행차선 위치를 결정하는 주행차선 위치 결정부를 포함하는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 도로 지도 수신부는
    주행도로의 상부에 배치되는 도로표지판의 위치를 수신하여 상기 도로 지도에 맵핑하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 도로 객체 결정부는
    상기 차량의 주행 과정에서 상기 도로표지판의 위치가 특정 거리 이내에 위치되면 상기 라이다 센서를 통해, 결정된 상기 객체로서 상기 도로표지판을 검출하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치.
  4. 제2항에 있어서, 상기 도로 객체 결정부는
    상기 도로표지판까지 남은 거리를 기초로 상기 특정 높이 기준 및 상기 특정 반사율 기준을 산출하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 도로 객체 결정부는
    상기 차량의 주행속도를 기초로, 결정된 상기 객체가 상기 도로표지판에 해당하는지 여부를 검증하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 주행차선 위치 결정부는
    상기 적어도 하나의 객체 중 특정 패턴을 가지는 지면 객체를 검출하여 양 차선들 사이에서의 상기 차량의 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 주행차선 위치 결정부는
    상기 양 차선들의 상기 차량과의 간격 변화율을 기초로 상기 차량의 차선 변경 의도를 검출하여 상기 차량의 주행차선 위치를 갱신하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치.
  8. 제1항에 있어서, 상기 주행차선 위치 결정부는
    결정된 상기 객체의 중앙을 결정하고 상기 중앙에서 이탈된 양 끝단의 각도 편차를 산출하여 상기 차량의 주행차선 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 장치.
  9. 주행차선 정보를 가지는 도로 지도를 수신하는 단계;
    라이다 센서를 통해 수신된 적어도 하나의 객체 중 특정 높이 기준 및 특정 반사율 기준 이상을 가지는 객체를 결정하는 단계;
    결정된 상기 객체를 상기 도로 지도에 반영하여 주행환경 지도를 생성하는 단계; 및
    결정된 상기 객체의 반사각 패턴을 기초로 차량의 주행차선 위치를 결정하는 단계를 포함하는 자율주행차량의 환경특징 기반 위치인식 방법.
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