KR20200109365A - Slam을 사용한 차량의 위치 보정 기법 - Google Patents

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장 프랑소와 바리안트
안토 미카엘
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발레오 샬터 운트 센소렌 게엠베아
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Abstract

본 발명은, 특히 주차 공간(14)에 주차할 때 차량(10)의 위치를 보정하는 방법으로서, 차량(10)의 주행 거리 측정 정보(odometry information)에 기초하여 차량(10)의 위치를 결정하는 단계와, 선형 물체(28)로부터의 초음파 신호를 감지하는 단계와, 선형 물체(28) 및 초음파 신호에 기초하여 동시 위치측정 및 지도작성(simultaneous localization and mapping: SLAM)을 위한 방법을 수행하는 단계와, 선형 물체(28)에 기초한 동시 위치측정 및 지도작성에 의해 주행 거리 측정 정보에 기초한 차량(10)의 위치를 보정하는 단계를 포함하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 또한, 차량(10)의 운전 지원 시스템(12)용 제어 디바이스(16)로서, 차량(10)의 주행 거리 측정 정보를 수신하도록 설계되고, 또한 운전 지원 시스템(12)의 적어도 하나의 초음파 센서(18)로부터 초음파 신호를 수신하도록 설계되며, 또한 전술된 방법을 수행하도록 설계되는 제어 디바이스(16)에 관한 것이다. 본 발명은 또한 전술된 제어 디바이스(16) 및 적어도 하나의 초음파 센서(18)를 갖춘, 차량(10)용 운전 지원 시스템(12)에 관한 것이다. 마찬가지로, 본 발명은 전술된 운전 지원 시스템(12)을 갖춘 차량(10)에 관한 것이다.

Description

SLAM을 사용한 차량의 위치 보정 기법
본 발명은, 특히 주차 공간에서의 주차 시에 차량의 위치를 보정하는 방법에 관한 것으로, 차랑의 위치는 차량의 주행 거리 측정 정보(odometry information)에 기초하여 결정된다.
본 발명은 또한, 차량의 주행 거리 측정 정보를 수신하도록 설계되고 전술한 방법을 수행하도록 또한 설계되는, 차량의 운전 지원 시스템용 제어 디바이스에 관한 것이다.
마찬가지로, 본 발명은 전술한 제어 디바이스를 갖춘 차량용 운전 지원 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 또한 전술한 운전 지원 시스템을 갖춘 차량에 관한 것이다.
오늘날, 운전 지원 시스템은 이미 널리 사용되는 운전자 보조 시스템을 포함하고 있는데, 이는 차량 운전시 차량 운전자를 보조한다. 이러한 운전자 보조 시스템은 예를 들어 주차 보조 시스템 또는 거리 경고 시스템(이들은 일반적으로 저속에서 활성화됨)을 포함하고, 차선 변경 보조 시스템 및 사각지대 보조 시스템과 같이 더 높은 속도에서의 운전을 또한 지원하는 추가 보조 시스템을 포함한다. 운전 지원 시스템은 또한, 차량의 부분적-자율 또는 자율 이동을 지원하기 위해 자율 주행 차량에 해당 기능을 제공할 수 있다.
종래 기술에서 공지된 운전 지원 시스템의 경우, 에고 차량(ego vehicle)이라고 종종 불리는 각 차량의 주변 환경을 모니터링해야 하는 경우가 자주 있다. 이것은 차량 또는 차량에 사용된 운전 지원 시스템의 환경 센서에 의해 수행된다. 이러한 환경 센서는 초음파 센서, 레이더 센서 또는 LiDAR 센서로 설계될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 환경 센서는 카메라를 포함할 수 있다. 환경 센서는 차량의 주변 환경의 환경 정보를 포함하는 센서 정보를 제공하도록 설계된다. 이 경우, 복수의 동일한 및/또는 상이한 환경 센서의 센서 정보가 결합될 수 있다. 이 경우 환경 센서는 상이한 운전자 보조 시스템에 공동으로 할당되거나 각각 단일 시스템에 할당될 수 있다.
오늘날 이미 널리 사용되고 있는 운전 지원 시스템에 대한 한가지 중요한 애플리케이션은 에고 차량의 주차인데, 이는 식별된 주차 공간에 주차하는 것과 그 이후에 주차 공간을 떠나는 것 둘 모두를 포함할 수 있다. 따라서, 운전 지원 시스템은 자동차를 조종할 때, 특히 자동차를 주차 공간에 주차할 때 및 주차 공간을 떠날 때, 차량의 운전자를 지원할 수 있거나, 차량을 반자율적으로 또는 자율적으로 조종할 수 있다.
종래 기술은, 주차 동작 중에 차량의 운전자를 지원하거나, 예를 들어 차량의 운전자에 의한 확인 후 차량을 할당된 주차 공간에 반자율적으로 또는 자율적으로 주차하기 위해, 예를 들어 초음파 센서를 사용하여 주차 공간 또는 빈 주차 장소를 검출할 수 있는 운전 지원 시스템을 이미 개시하고 있다. 이것은 차량의 평행 주차와 가로(traverse) 주차 모두에 관련된 것이다. 반자율 주차의 경우에, 운전자 보조 시스템은 자동차의 조향만 담당하고 운전자가 가속기와 브레이크를 동작시키거나, 또는 그 반대일 수도 있다. 자율 주차의 경우에 차량 운전자의 개입은 더이상 필요하지 않다.
이와 관련하여 차량을 조종할 때, 특히 차량을 주차할 때, 주행 거리 측정(odometry)을 통해 차량의 이동을 감지하는 것이 또한 공지되어 있다. 이 경우, 예를 들어, 차량의 이동 중 휠의 회전 수, 틱(tick), 및/또는 조향각이 감지될 수 있다. 이에 대응하여, 조향각 센서 및/또는 회전율 센서의 데이터에 기초하여 차량의 운전 방향이 결정될 수 있고, 차량의 휠에 있는 해당 센서에 의해 축 이동(axial movement)이 감지된다.
주행 거리 측정을 통해 차량의 이동을 최대한 정확하게 감지하려면 정확한 주행 거리 측정 모델이 필요하다. 그러나 실제로, 예를 들어 차량의 제조 공차(production tolerances), 차량에 대한 보정(예컨대, 상이한 직경의 타이어를 사용하는 것) 또는 기타 차량 파라미터의 공차(예컨대, 타이어 팽창 압력)로 인해, 주행 거리 측정 모델에는 편차가 발생할 수 있다. 이는 또한 차량의 조향 시스템이 해당 공차를 가지거나 섀시 및 차량 형상(예컨대, 트랙 폭, 휠의 평행도 등)에 대한 공차 또는 그 밖의 차량 비대칭이 존재하는 것을 포함한다.
주행 거리 측정에서 이러한 오류를 보상하기 위해, 예를 들어 소위 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 방법이 사용된다. 이 방법의 경우, 예를 들어, 차량의 주변 환경의 지도가 생성되고 이 지도 내에서의 차량의 공간적 위치가 추정될 수 있다.
SLAM의 일반적인 적용을 위한 기본 전제 조건은, 지도 상의 피처(feature), 즉, 물체가 식별될 수 있어서 차량의 이동 중에 이 물체를 연속적으로 추적할 수 있는 것이다. 이러한 추적은 다양한 환경 센서, 예컨대, 카메라, LiDAR 기반 센서(예컨대, 레이저 스캐너), 레이더 센서 또는 넓은 시야각을 가진 기타 센서에 기초하여 이미 실현되어 있으므로, 동일한 물체는 에고 차량의 이동 중에도 추적될 수 있다.
그러나 초음파 센서의 경우, 일반적으로 SLAM 방법을 사용할 수 없다. 그 이유는 초음파 센서는 방출된 초음파 펄스의 반사의 사운드 전달 시간을 개방 각(opening angle) 내의 정보로서만 제공하기 때문이다. 신호 전달 시간은 "비행 시간"으로도 알려져 있다. 이 경우 반사는 일반적으로 개방 각 내에의 가까운 물체 상에서 생성되는 에코에 해당한다. 단일 초음파 센서로부터의 추가 정보는 사용될 수 없다. 결과적으로, 수신된 반사가 항상 동일한 물체에 할당될 수 있다는 것을 보장할 수 없기 때문에 이러한 초음파 센서를 사용하여 단일 물체를 추적하는 것은 사실상 불가능하다. 차량의 경우 차량이 이동 중일 때 할당은 더 어려워진다. 차량이 운행 중일 때, 물체들 자체가 이동하고 있다고 또한 가정될 수 있다. 결과적으로 상이한 물체들로부터 연속적 에코가 발생할 수 있으며 한 물체에 한 에코의 할당은 불가능하다. SLAM의 기초를 형성할 수 있는 기준을 생성할 수 없으므로 기준에 대한 물체의 위치측정(localization)은 배제된다.
이와 관련하여, DE 10 2009 039 085 A1은, 예를 들어, 차량의 적어도 하나의 거리 센서에 의해 차량의 주변 환경 내의 지면-레벨 장애물이 감지되는 차량 조종 방법을 개시하는데, 여기서는 차량으로부터의 장애물의 거리가 결정되고, 장애물이 거리 센서의 검출 범위를 벗어나는 차량 근접 범위 내에서 지면에 가깝고/까깝거나 지면에 닿는 차량의 구성요소가 지면-레벨 장애물에 더 가까워짐에 따라, 장애물이 근접 범위에 진입하기 전의 거리에 관한 정보를 적어도 고려하면서 근접 범위 내에서의 거리가 결정된다.
DE 10 2009 046158 A1은 차량의 장애물 검출 시스템에 의해 낮은 높이의 물체를 검출하는 방법에 관한 것으로, 장애물 검출 시스템은 평가에 의해 물체로부터의 거리를 결정하는 거리 센서를 포함한다. 이 방법은, (a) 거리 센서를 통해 물체로부터의 거리를 지속적으로 감지하거나 지정된 간격으로 물체로부터의 거리를 감지하는 단계와, (b) 물체가 차량에 접근함에 따라, 거리 센서로부터의 거리가 지정된 거리 미만으로 떨어지거나 물체가 거리 센서의 검출 범위에서 사라질 때 물체가 계속 감지되어야 하는지 여부를 점검하는 단계와, (c) 거리 센서의 검출 범위에서 사라진 물체를 낮은 높이의 물체로 식별하는 단계를 포함한다.
DE 10 2015 116 220 A1은 또한 자동차의 적어도 반자율 조종을 위한 방법을 개시하는데, 여기서는 적어도 하나의 초음파 센서의 센서 데이터에 기초하여 자동차의 주변 환경 내의 주차 공간이 검출되고, 주차 공간을 구분하는 물체와 자동차 사이의 거리가 결정되고, 주차 공간 내에 자동차를 주차하기 위한 운전 궤적이 결정되고, 운전 궤적을 따라 자동차가 조종되고, 자동차의 조종 동안, 미리 결정된 거리에서 주행 거리 측정 및 결정된 거리에 기초하여 제 1 거리 값이 결정되고 센서 데이터에 기초하여 제 2 거리 값이 결정되는데, 제 1 및 제 2 거리 값은 각각 자동차와 물체 사이의 거리를 나타내며, 제 1 거리 값과 제 2 거리 값의 비교에 기초하여 운전 궤적을 보정하기 위한 보정 값이 결정된다.
따라서, 전술한 종래 기술로부터 진행하여, 본 발명은, 차량의 위치 보정 방법, 차량의 운전 지원 시스템용 제어 디바이스, 그러한 제어 디바이스를 갖춘 차량용 운전 지원 시스템, 및 주변 환경에 대한 차량 위치의 신뢰성 있는 결정을 가능하게 하는 위에서 각각 지정된 유형의 운전 지원 시스템을 갖춘 차량을 제공하는 것을 목적으로 한다.
이 목적은 본 발명에 따라 독립 청구항들의 특징에 의해 달성된다. 본 발명의 유리한 개선은 종속항들에 명시되어 있다.
따라서, 본 발명에 따르면, 특히 주차 공간에 주차할 때 차량의 위치를 보정하는 방법으로서, 차량의 주행 거리 측정 정보(odometry information)에 기초하여 차량의 위치를 결정하는 단계와, 선형 물체로부터의 초음파 신호를 감지하는 단계와, 선형 물체 및 초음파 신호에 기초하여 동시 위치측정 및 지도작성(simultaneous localization and mapping: SLAM)을 위한 방법을 수행하는 단계와, 선형 물체에 기초한 동시 위치측정 및 지도작성에 의해 주행 거리 측정 정보에 기초한 차량의 위치를 보정하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.
또한 본 발명에 따르면, 차량의 운전 지원 시스템용 제어 디바이스로서, 차량(10)의 주행 거리 측정 정보를 수신하도록 설계되고, 또한 운전 지원 시스템의 적어도 하나의 초음파 센서로부터 초음파 신호를 수신하도록 설계되며, 또한 전술된 방법을 수행하도록 설계되는 제어 디바이스가 제공된다.
또한 본 발명에 따르면, 전술된 제어 디바이스 및 적어도 하나의 초음파 센서를 갖춘, 차량용 운전 지원 시스템이 제공된다.
또한 본 발명에 따르면, 전술된 운전 지원 시스템(12)을 갖춘 차량(10)이 제공된다.
따라서 본 발명의 기본 개념은 공지된 구조를 가진 물체를 기초로 사용하여 공지된 구조에 기인하여(즉, 이 경우 물체의 선형 형태에 기초하여) 동시 위치측정 및 지도작성을 위한 방법을 수행할 수 있도록 하는 것이다. 따라서 선형 물체는 SLAM 방법에 대한 피처(feature)로서 사용된다. 선형 물체는 일직선이기 때문에 초음파 센서에서 방출된 초음파 신호의 정확한 반사 원점은 의미가 없다. 초음파 센서는 반사의 결정된 사운드 전달 시간에 기초하여 선형 물체로부터의 거리를 항상 정확하게 결정한다. 따라서, 적어도 하나의 초음파 센서에 의해 선형 물체로 방출되고 적어도 하나의 초음파 센서로 되돌아가는 초음파 펄스의 신호 경로의 접선 기준(tangential criterion)이 선형 물체에 의해 형성된다. 결과적으로, 선형 물체에 대한 차량 위치의 드리프트를 방지할 수 있다.
차량의 주행 거리 측정 정보에 기초하여 차량의 위치를 결정하는 것은 종래 기술에서 그 자체로 공지되어 있으며, 따라서 상세하게 설명되지 않는다. 주행 거리 측정 정보는 주행 거리 측정 센서에 기초하여 차량 자체에 의해 획득된 정보를 포함한다.
선형 물체로부터의 초음파 신호를 감지할 때, 일반적으로 초음파 펄스는 초음파 센서에 의해 방출되어 선형 물체에서 반사된다. 반사는 초음파 센서에 의해 수신된다. 초음파 센서는 초음파 센서로부터 선형 물체로 그리고 다시 초음파 센서로 되돌아가는 사운드의 전달 시간으로부터 선형 물체의 거리를 결정한다. 대안적으로, 초음파 펄스가 하나의 초음파 센서에 의해 방출되고 선형 물체에서의 반사가 적어도 하나의 다른 초음파 센서에 의해 수신된다는 점에서, 거리는 다수의 초음파 센서에 의해 공동으로 결정될 수 있다. 또한, 반사는 초음파 펄스를 방출했던 초음파 센서에 의해 수신되고 평가될 수 있다.
동시 위치측정 및 지도작성(simultaneous localization and mapping: SLAM)을 위한 방법은 선형 물체 및 초음파 신호에 기초하여 수행된다. 이를 위해, 주행 거리 측정 정보 및 주행 거리 파라미터에 기초한 차량 위치가 추가로 사용된다. 선형 물체의 속성에 기초하여, 선형 물체로부터 수신된 초음파 신호들은 서로 상관 관계가 있으므로 거리 정보만 제공하는 초음파 센서에 의해서도 물체가 추적될 수 있다. 대조적으로, 공지된 SLAM 방법의 경우, 각각의 경우에 대응하는 센서에 의해, 물체(즉, 선형 물체)의 정확한 위치를 결정함으로써 그에 기초하여 추적이 수행될 수 있도록 하는 것이 일반적으로 필요하다.
주행 거리 측정 정보에 기초하여 결정된 차량의 위치는 동시 위치측정 및 지도작성에 기초하여 보정된다. 이 경우, 예를 들어, 길이 방향 주차 공간에 일반 차량을 주차할 경우, 결과적으로 약 10cm의 차량 위치 편차가 존재할 수 있는데, 이는 선형 물체에 기초한 동시 위치측정 및 지도작성에 의해 보정된다.
바람직하게는, 예를 들어 주차 중에 발생하는 위치의 편차를 점진적으로 보정하기 위해, 동시 위치측정 및 지도작성을 위한 방법은 그에 기초한 차량의 위치 보정과 병행하여 연속적으로 수행된다.
선형 물체는 베이스 에지, 연석, 벽 등일 수 있다. 중요한 것은 선형 물체가 그 길이를 따라 적어도 하나의 초음파 센서에 의해 감지될 수 있다는 것이다. 이러한 선형 물체는 특히 주차 공간의 영역에서, 예를 들어 주차 공간의 경계로서 종종 발생한다. 또한, 이 경우 선형 물체가 차도에 실질적으로 평행하다고 가정할 수 있다.
원칙적으로 주차 공간은 평행 주차 또는 가로 주차(transverse parking)와 같은 임의의 방식으로 설계될 수 있다.
차량은 원칙적으로 운전 지원 시스템을 갖춘 임의의 차량이다. 운전 지원 시스템은 차량을 운전할 때 차량 운전자를 지원하는 오늘날 이미 널리 사용되고 있는 운전자 보조 시스템일 수 있다. 운전 지원 시스템은 차량의 자율 또는 반자율 운전을 지원하기 위해 자율 또는 반자율 차량에서 해당 기능을 제공할 수 있다.
본 발명의 유리한 개선에서, 차량의 길이 방향으로 선형 물체를 감지하는 단계는 감지된 초음파 신호가 선형 물체에 속하는 것으로 확인하는 단계를 포함한다. 선형 물체의 감지는 적어도 하나의 초음파 센서에 의해 수행된다. 결과적으로, 선형 물체에 속하지 않는 물체에서의 초음파 신호, 즉, 초음파 센서에 의해 방출된 초음파 펄스의 에코는 폐기될 수 있다. 이는 SLAM 방법이 매우 정확하게 수행될 수 있게 한다. 따라서, 선형 물체의 선형 구조의 확인이 발생한다.
본 발명의 유리한 개선에서, 차량의 길이 방향으로 선형 물체를 감지하는 단계는 복수의 선형 물체를 감지하는 단계를 포함하고, 방법은 감지된 초음파 신호를 복수의 선형 물체 중 하나에 할당하는 추가 단계를 포함한다. 복수의 선형 물체의 감지는 적어도 하나의 초음파 센서에 의해 수행된다. 이 경우에도 복수의 선형 물체는 감지되고 방법에서 번갈아 사용될 수 있다. 다수의 선형 물체를 사용하면, 특히 선형 물체가 넘어지거나, 선형 물체가 더이상 하나 이상의 초음파 센서의 범위에 있지 않고 그에 의해 더이상 감지될 수 없는 경우, 안정적인 방식으로 방법을 수행할 수 있다. 이는 예를 들어, 추차 시에, 차량이 연석 위에 주차되어야 하고 주차 공간이 차도에서 떨어져 있는 측면에서 추가 에지에 의해 추가로 구분되는 경우이다. 이 경우, 방법은 적어도 하나의 초음파 센서에 의해 제 1 선형 물체로서 감지되는 연석에 기초하여 먼저 수행되고, 다음에 구분 에지에 기초하여 수행될 수 있다. 이 경우, 차량 위치의 잘못된 보정을 피하기 위해, 적어도 하나의 초음파 센서에 의해 수신된 초음파 반사가 해당 에지에 할당될 수 있다. 선형 물체의 기본 감지를 위해 부가적으로 또는 독립적으로 차량의 추가 환경 센서가 사용될 수 있다.
본 발명의 유리한 개선에서, 감지된 초음파 신호를 선형 물체에 속하는 것으로 확인하는 단계와 복수의 선형 물체 중 하나에 감지된 초음파 신호를 할당하는 단계 중 적어도 하나는 마하라노비스 거리(Mahalanobis distance)의 결정을 포함한다. 마하라노비스 거리는 다차원 벡터 공간에서 점들 사이의 거리이다. 마하라노비스 거리는 예를 들어 다변량 방법과 관련된 통계에서 사용된다. 다변량 분포의 경우, 점의 m 좌표는 m차원 열 벡터로 표현되는데, 이는 공분산 행렬 Σ를 사용한 랜덤 벡터 X의 실현으로 간주된다. 이러한 방식으로 분포된 두 점 x와 y 사이의 거리는 마하라노비스 거리에 의해 결정된다. 마하라노비스 거리는 스케일 및 변환 불변량이다. 그래픽적으로, 2차원 공간의 중심에서 동일한 마하라노비스 거리에 있는 점들은 타원을 형성하는 반면, 유클리드 거리에서 이들은 원을 형성한다. 마하라노비스 거리를 사용하면, 한 점에서 일정한 거리에 있는 영역은 임의의 원추형 섹션이 될 수 있다.
본 발명의 유리한 개선에서, 동시 위치측정 및 지도작성을 위한 방법을 수행하는 단계는 칼만 필터링(Kalman filtering)을 수행하는 단계를 포함한다. 칼만 필터를 사용한 필터링은, 실제 측정된 값의 오류를 줄이고 측정될 수 없는 시스템 변수에 대한 추정치를 제공하는 수학적 방법이다. 이 경우 전제 조건은, 관심 있는 값이 예를 들어 운동 방정식의 형태로 수학적 모델에 의해 기술될 수 있는 것이다. 1960년에 칼만에 의해 제시된 필터의 특별한 특징은, 실시간 시스템에서 사용될 수 있는 특수한 수학적 구조이다. 칼만 필터는 상태 공간 모델링에 기초하는데, 여기에서는 시스템 상태의 역학(the dynamics of the system state)과 측정 프로세스 사이의 구분이 명시적으로 이루어진다. 바람직하게는, 상태의 추정치는 이전 관찰에 대한 지식에 기초한다. 이 경우, 이미 이루어진 관찰에 의해 보정되는 것이 아닌 최소 추정 오류가 바람직하다. 긴 일련의 측정의 경우, 각 추정치에 대해 전체 일련의 측정이 평가되어야 하기 때문에, 해당 수학적 최소화 문제는 신속하게 관리 불가능하게 된다. 이와 같이, 칼만 필터의 기초가 되는 개념은, 이전 추정치와 새로 측정된 값 zk의 선형 조합으로 시점 k에서 추정치를 공식화하는 것이다. 이는 시점 k-1에서의 추정치가 일련의 측정치 zk-1, zk-2… z1의 정보를 포함하기 때문에 가능하다. 추정 문제의 이러한 재귀적 공식화는 효율적인 계산 구현을 가능하게 한다. 관리 가능한 재귀적 구조 외에도, 칼만 필터는 예측자-보정자 구조를 갖는다. 이에 따라, 필터링 동작의 첫 번째 단계에서, 현재 시점에 대한 예측을 획득하기 위해 이전 시간 단계로부터의 추정치에는 상태 역학이 적용된다. 예측은 최종적으로 현재 측정된 값의 새로운 정보를 사용하여 보정되고 원하는 추정치를 생성한다.
본 발명의 유리한 개선에서, 방법은 차량의 주행 거리 측정 파라미터를 결정하는 추가 단계를 포함한다. 주행 거리 측정 파라미터는 방법을 수행할 때 획득되며, 차량의 주행 거리 측정 정보에 기초한 차량의 위치 결정을 개선하는 데 사용될 수 있다. 이에 상응하여, 예를 들어 차량의 휠 둘레 또는 조향각 변환 테이블이 조정될 수 있다.
본 발명의 유리한 개선에서, 방법은 특히 적어도 하나의 초음파 센서에 의해 차량의 길이 방향으로 선형 물체를 감지하는 추가 단계를 포함한다. 선형 물체의 감지는 원칙적으로 임의의 원하는 환경 센서, 즉, 예를 들어, 카메라, LiDAR 기반 센서(특히, 레이저 스캐너), 레이더 센서 및/또는 초음파 센서를 사용하여 수행될 수 있다. 그러나 여기에서는 사용하기 쉽고 저렴하게 제공될 수 있는 하나 이상의 초음파 센서가 선호된다. 선형 물체의 감지는 예를 들어 주차 공간을 지나 운전할 때 수행된다. 결과적으로, 적어도 하나의 초음파 센서에 의해 주차 공간이 먼저 감지될 수 있고, 주차 공간 영역 내의 선형 물체도 결정될 수 있다. 주차 공간의 영역 내에 선형 물체가 없는 경우, 방법은 이 영역에서 수행될 수 없다.
본 발명은 첨부된 도면을 참조하고 바람직한 실시예에 기초하여 아래에서 더 상세히 설명된다. 설명된 특징들은 개별적으로 그리고 조합하여 본 발명의 양상을 나타낼 수 있다. 서로 다른 예시적 실시예의 특징들은 하나의 예시적 실시예에서 다른 실시예로 이전될 수 있다.
도 1은 선형 물체를 감지하기 위한 복수의 초음파 센서를 포함하는 운전 지원 시스템을 갖는, 본 발명의 바람직한 제 1 실시예에 따른 차량의 개략적 표현을 평면도로 도시한다.
도 2는 제 1 실시예의 운전 지원 시스템을 사용하여 차량을 주차 공간에 주차할 때 차량의 위치를 보정하기 위한 제 2 실시예에 따른 방법의 흐름도를 도시한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 제 1 실시예에 따른 차량(10)을 도시한다. 이 경우 차량(10)은 승용차로서 형성된다.
차량(10)은 운전 지원 시스템(12)을 포함하는데, 운전 지원 시스템(12)은 이 예시적 실시예에서 주차 공간(14)에 차량(10)을 주차하도록 설계된다.
운전 지원 시스템(12)은, 여기에서 차량(10)의 전자 제어 유닛(electronic control unit: ECU)에 의해 형성되는 제어 디바이스(16)를 포함한다. 또한, 운전 지원 시스템(12)은 복수의 초음파 센서(18)를 포함한다. 본 예시적 실시예에서, 운전 지원 시스템(12)은 14개의 초음파 센서(18)를 포함하는데, 이들 중 6개는 차량(10)의 전방 영역(20)에 배치되고, 6개는 차량(10)의 후방 영역(22)에 배치된다. 차량의 전방 영역(20) 및 후방 영역(22)의 초음파 센서(18)는 범퍼에 부착된다. 또한, 초음파 센서(18)는 차량(10)의 각 측면(24)에 배치된다.
초음파 센서(18)의 각각은, 차량(10)의 주변 환경(26)으로 초음파 펄스를 전송하고, 주변 환경(26) 내의 물체(28)에 의해 생성된 초음파 펄스의 반사를 수신하도록 설계된다. 예를 들어, 도 1에서는 두 개의 선형 물체(28)가 물체로서 도시된다.
각각의 경우, 초음파 센서(18)는 데이터 전송을 위한 데이터 버스(여기에 도시되지 않음)를 통해 제어 디바이스(16)에 접속된다. 초음파 센서(18)에 의해 생성된 센서 정보는 데이터 버스를 통해 제어 디바이스(16)로 전송되고, 여기에서 공동으로 평가되고 추가로 처리된다.
또한, 제어 디바이스(16)는 차량(10)의 주행 거리 측정 정보를 수신하도록 설계된다.
주차 공간(14)에 주차할 때 차량(10)의 위치를 보정하기 위한 제 2 실시예에 따른 방법이 도 2를 참조하여 아래에 설명된다. 이 방법은 제 1 실시예의 차량(10)의 운전 지원 시스템(12)에 의해 수행된다.
이 방법은 단계 S100에서 차량(10)의 해당 측면(24)에 위치한 초음파 센서(18)에 의해 차량(10)의 길이 방향으로 선형 물체(28)를 감지하는 것으로 시작된다. 선형 물체(28)의 감지는 차량(10)이 주차 공간(14)을 지나 운전되고 있을 때 수행된다. 여기에서 주차 공간(14)은 평행 주차를 위해 설계되고, 여기에서 선형 물체(28)는 베이스 에지(base edge) 및 연석(kerbstone)에 의해 형성된다.
후속 단계 S110에서, 차량(10)의 주행 거리 측정 정보에 기초하여 차량(10)의 위치가 결정된다. 결정은 주행 거리 측정 센서에 기초하여 차량(10) 자체에 의해 획득된 정보, 즉, 차량(10)의 휠의 조향각 및 회전 수에 기초하여 수행된다.
단계 S120은 선형 물체(28)로부터의 초음파 신호를 감지하는 것에 관한 것이다. 위에서 언급한 바와 같이, 초음파 펄스는 해당 초음파 센서(18)에 의해 방출되고 선형 물체(28)에서 반사되며, 반사는 초음파 센서(18)에 의해 다시 수신된다. 초음파 센서(18)는, 초음파 센서(18)로부터 선형 물체(28)로 그리고 다시 초음파 센서(18)까지의 사운드의 전달 시간으로부터 선형 물체(28)에 대한 거리를 결정한다.
단계 S130에서, 감지된 초음파 신호는 선형 물체(28) 중 하나에 할당된다. 부가적으로, 감지된 초음파 신호가 선형 물체(28)에 속하는지 여부가 확인된다.
이 목적을 위한 각각의 경우에 마하라노비스(Mahalanobis)의 거리가 사용되는데, 이는 다차원 벡터 공간에서 점들 사이의 거리를 제공한다. 다변량 분포의 경우, 점의 m 좌표는 m차원 열 벡터로 표현되는데, 이는 공분산 행렬 Σ를 사용한 랜덤 벡터 X의 실현으로 간주된다. 이런 식으로 분포된 두 점 x와 y 사이의 거리는 마하라노비스 거리에 의해 결정된다.
단계 S140은 선형 물체(28) 및 초음파 신호에 기초하여 동시 위치측정 및 지도작성(simultaneous localization and mapping: SLAM)을 위한 방법을 수행하는 것에 관한 것이다. 이를 위해, 주행 거리 측정 정보 및 주행 거리 측정 파라미터에 기초한 차량 위치가 추가로 사용된다.
SLAM을 위한 방법은 상태 공간 모델링에 기초하여 칼만 필터링을 수행하는 것을 포함하는데, 여기에서는 시스템 상태의 역학(dynamics)과 측정 프로세스 사이의 명시적 구별이 이루어진다. 이 경우 상태의 추정치는 선형 물체(28)에 의해 획득된 이전 관측에 대한 지식에 기초한다.
n개(일반적으로 2개 미만(n<2))의 선형 물체(28)를 갖는 주차 공간(14)에 대해, 주차 장소(14)에 대한 차량(10)의 위치 벡터를
Figure pct00001
라고 하자. 또한, 주행 거리 측정 파라미터 세트는 벡터 p로 지정된다. 또한, 시점 k-1에서 i 번째 선형 물체(28)의 위치를
Figure pct00002
라고 하자. 이는 다음 식에 따른 칼만 상태를 초래한다.
Figure pct00003
주행 거리 측정 함수를 g라 하면, 이는 파라미터 p, 휠의 틱, 수신된 조향각 및 노이즈 벡터
Figure pct00004
로부터 곡선형 변위 벡터
Figure pct00005
를 다음 식에 따라 계산한다.
Figure pct00006
방해 벡터(disturbance vector)의 공분산은 다음과 같다.
Figure pct00007
단계 S150에서, 주행 거리 측정 정보에 기초하여 결정된 차량(10)의 위치는 선형 물체(28)에 기초한 동시 위치측정 및 지도작성에 의해 보정된다.
방해 벡터의 공분산은 데카르트 변위 벡터(Cartesian displacement vector)를 다음과 같이 제공한다.
Figure pct00008
결과적으로 차량의 새로운 위치는 다음과 같이 획득된다.
Figure pct00009
선형 물체(28)의 경우, 차량의 전술한 위치는 상태의 i 번째 특징에 대한 예측 함수를 다음과 같이 생성한다.
Figure pct00010
여기서
Figure pct00011
는 상태(x 축, y 축 및 각도)의 i 번째 특징의 j 번째 구성 요소이다.
마지막으로, 단계 S160에서, 차량(10)의 주행 거리 측정 파라미터가 결정된다. 위에서 제시된 고려사항으로부터 명백하듯이, 함수
Figure pct00012
는 파라미터 p를 상태로 포함하는 주행 거리 측정 함수 g를 암시적으로 포함한다. 이에 따라 차량(10)의 주행 거리 측정 파라미터가 결정될 수 있다. 이에 대응하여, 차량(10)의 휠 둘레 및 조향각 변환 테이블이 주행 거리 측정 파라미터에 따라 조정될 수 있다.
본 경우에 단계 S140, S150 및 S160은 병렬적으로 수행되며, 이에 기초하여 차량(10)의 위치는 연속적으로 보정된다.
10: 차량
12: 운전자 지원 시스템
14: 주차 공간
16: 제어 디바이스
18: 초음파 센서
20: 전방 영역
22: 후방 영역
24: 측면
26: 주변 환경
28: 선형 물체, 물체

Claims (10)

  1. 특히 주차 공간(14)에 주차할 때 차량(10)의 위치를 보정하는 방법으로서,
    상기 차량(10)의 주행 거리 측정 정보(odometry information)에 기초하여 상기 차량(10)의 위치를 결정하는 단계와,
    선형 물체(28)로부터의 초음파 신호를 감지하는 단계와,
    상기 선형 물체(28) 및 상기 초음파 신호에 기초하여 동시 위치측정 및 지도작성(simultaneous localization and mapping: SLAM)을 위한 방법을 수행하는 단계와,
    상기 선형 물체(28)에 기초한 상기 동시 위치측정 및 지도작성에 의해 주행 거리 측정 정보에 기초한 상기 차량(10)의 위치를 보정하는 단계를 포함하는
    방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 차량(10)의 길이 방향으로 상기 선형 물체(28)를 감지하는 단계는 상기 감지된 초음파 신호가 상기 선형 물체(28)에 속하는 것으로 확인하는 단계를 포함하는,
    방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 차량(10)의 길이 방향으로 상기 선형 물체(28)를 감지하는 단계는 복수의 선형 물체(28)를 감지하는 단계를 포함하고,
    상기 방법은 상기 감지된 초음파 신호를 상기 복수의 선형 물체(28) 중 하나에 할당하는 추가 단계를 포함하는,
    방법.
  4. 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,
    상기 감지된 초음파 신호가 상기 선형 물체(28)에 속하는 것으로 확인하는 단계와 상기 감지된 초음파 신호를 상기 복수의 선형 물체(28) 중 하나에 할당하는 단계 중 적어도 하나는, 마하라노비스 거리(Mahalanobis distance)의 결정을 포함하는,
    방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 동시 위치측정 및 지도작성을 위한 방법을 수행하는 단계는 칼만 필터링을 수행하는 단계를 포함하는,
    방법.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차량(10)의 주행 거리 측정 파라미터를 결정하는 추가 단계를 포함하는
    방법.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    특히 적어도 하나의 초음파 센서(18)에 의해 상기 차량(10)의 길이 방향으로 상기 선형 물체(28)를 감지하는 추가 단계를 포함하는
    방법.
  8. 차량(10)의 운전 지원 시스템(12)용 제어 디바이스(16)로서,
    상기 차량(10)의 주행 거리 측정 정보를 수신하도록 설계되고, 또한 상기 운전 지원 시스템(12)의 적어도 하나의 초음파 센서(18)로부터 초음파 신호를 수신하도록 설계되며, 또한 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 설계되는
    제어 디바이스(16).
  9. 제 8 항에 따른 제어 디바이스(16) 및 적어도 하나의 초음파 센서(18)를 갖춘, 차량(10)용 운전 지원 시스템(12).
  10. 제 9 항에 따른 운전 지원 시스템(12)을 갖춘 차량(10).
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