KR20200128468A - 자율주행차량을 위한 충돌 예방 방법 - Google Patents

Abstract

자율주행차량의 주행중에 상대차량과의 충돌 확률을 기반으로 충돌 위험성을 경고해 주어 충돌을 미연에 예방할 수 있도록 하는 자율주행차량을 위한 충돌 예방 방법을 제시한다. 제시된 방법은 상대차량 위치 예측부가, 상대차량의 주행경로를 예측하고 예측된 주행경로에서 상대차량의 현재 위치에 수반되는 후속 위치를 예측하는 단계; 자차 위치 파악부가, 자율주행중인 자차의 현재 위치 및 후속 위치를 파악하는 단계; 상대거리 계산부가, 상대차량과 자차간의 후속 위치에서의 거리를 계산하는 단계; 제어부가, 상기 상대차량과 자차간의 후속 위치에서의 거리 및 하나 이상의 감안요소를 기저장된 충돌 확률 함수에 반영하여 자차와 상대차량간의 충돌 확률을 계산하는 단계; 및 상기 제어부가, 계산된 충돌 확률에 근거하여 경고부를 통해 충돌 경고를 행하는 단계;를 포함한다.

Description

자율주행차량을 위한 충돌 예방 방법{Collision Prevention Method for Autonomous Vehicles}

본 발명은 자율주행차량을 위한 충돌 예방 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 자율주행차량의 주행중에 상대차량과의 충돌 위험성에 기인하여 경고해 줄 수 있도록 하는 자율주행차량을 위한 충돌 예방 방법에 관한 것이다.

산업이 고도화되고 사용자의 차량 사용이 빈번해짐에 따라 현대인의 차량 사용 시간이 길어져 자동차는 생활의 한 공간이 되었으며, 보다 쾌적하고 편리함을 제공할 수 있는 차량에 대한 연구가 지속적으로 수행되고 있다.

그리고, 최근에 운전자가 직접 운전하지 않고도 차량 스스로 운전이 가능하도록 하는 자율주행차량에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 자율주행차량은 운전자의 제어없이 주행해야 하기 때문에, 카메라, 레이더 등의 센서를 통해 주변 상황을 인식하고 주행한다. 그리고 인식된 상황에서 장애물이 존재할 경우, 장애물에 대한 충돌 위험을 판단하고 충돌 회피를 위한 동작을 수행한다.

종래에는 대부분 정지 장애물을 회피하기 위하여 주행경로의 공간정보(좌표, 헤딩각, 곡률 등)를 이동거리에 대한 다항식으로 나타내어 장애물과의 충돌 여부를 판단하였다.

그러나, 이러한 종래기술에 따른 자율주행차량은 주행경로상에 동적 장애물이 존재하는 경우 동적 장애물과의 충돌 여부를 정확하게 판단할 수 없다.

선행기술 1 : 대한민국 공개특허 제10-2013-0056655호(무인 자율주행 운반차량의 충돌회피 대응방법) 선행기술 2 : 대한민국 등록특허 제10-1049906호(자율 이동 장치 및 이의 충돌 회피 방법) 선행기술 3 : 대한민국 등록특허 제10-1664582호(자율주행차량의 주행경로 생성장치 및 방법)

본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 자율주행차량의 주행중에 상대차량과의 충돌 확률을 기반으로 충돌 위험성을 경고해 주어 충돌을 미연에 예방할 수 있도록 하는 자율주행차량을 위한 충돌 예방 방법을 제공함에 그 목적이 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 바람직한 실시양태에 따른 자율주행차량을 위한 충돌 예방 방법은, 상대차량 위치 예측부가, 상대차량의 주행경로를 예측하고 예측된 주행경로에서 상대차량의 현재 위치에 수반되는 후속 위치를 예측하는 단계; 자차 위치 파악부가, 자율주행중인 자차의 현재 위치 및 후속 위치를 파악하는 단계; 상대거리 계산부가, 상대차량과 자차간의 후속 위치에서의 거리를 계산하는 단계; 제어부가, 상기 상대차량과 자차간의 후속 위치에서의 거리 및 하나 이상의 감안요소를 기저장된 충돌 확률 함수에 반영하여 자차와 상대차량간의 충돌 확률을 계산하는 단계; 및 상기 제어부가, 계산된 충돌 확률에 근거하여 경고부를 통해 충돌 경고를 행하는 단계;를 포함한다.

이러한 구성의 본 발명에 따르면, 자율주행차량의 주행중에 자차와 상대차량간의 거리에 따른 충돌 확률을 계산하여 충돌 위험성이 높을 경우에는 경고를 해줌으로써, 충돌을 미연에 예방할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자율주행차량을 위한 충돌 예방 장치의 구성도이다.
도 2 및 도 3은 도 1에 도시된 제어부의 설명에 채용되는 그래프이다.
도 4는 발명의 실시예에 따른 자율주행차량을 위한 충돌 예방 방법을 설명하기 위한 플로우차트이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자율주행차량을 위한 충돌 예방 장치의 구성도이고, 도 2 및 도 3은 도 1에 도시된 제어부의 설명에 채용되는 그래프이다.

본 발명의 실시예에 따른 자율주행차량을 위한 충돌 예방 장치는, 상대차량 위치 예측부(10), 자차 위치 파악부(12), 상대거리 계산부(14), 차속 감지부(16), 기상정보 수집부(18), 도로상태 파악부(20), 제어부(22), 및 경고부(24)를 포함할 수 있다.

상대차량 위치 예측부(10)는 자율주행 상황에서 상대차량의 위치를 예측한다.

이를 위해, 상대차량 위치 예측부(10)는 스테레오 카메라를 포함할 수 있다.

즉, 상대차량 위치 예측부(10)는 스테레오 카메라로 자차 주변의 상대차량을 실시간으로 촬영하고, 촬영된 프레임중에서 현재 프레임과 하나 이상의 이전 프레임에서 상대차량의 위치를 파악하고, 파악된 상대차량의 위치들을 근거로 상대차량의 주행경로를 예측하고, 예측된 주행경로에서 상대차량의 후속 위치를 예측한다.

예를 들어, 상대차량 위치 예측부(10)는 3차 이하의 다항식으로 상대차량의 주행경로를 예측할 수 있다. 예측된 주행경로는 맵데이터화될 수 있으므로, 상대차량 위치 예측부(10)는 상대차량의 주행경로상에서 프레임별 상대차량의 후속 위치를 예측할 수 있다. 여기서, 3차 이하의 다항식으로 상대차량의 주행경로를 예측하는 것은 동종업계에 종사하는 자라면 주지의 기술로 충분히 이해할 수 있으므로, 더 이상의 설명은 생략한다.

물론, 상대차량의 위치를 예측하기 위해서는 상대차량 검출이 선행되어야 하므로, 상대차량 위치 예측부(10)는 레이다(Radar) 센서 또는 라이다(LiDAR ; Light Detection And Range) 센서를 추가로 포함할 수 있다.

필요에 따라서, 상대차량 위치 예측부(10)는 딥러닝(deep learning)으로 상대차량의 위치를 프레임별로 예측할 수도 있다. 즉, 이전 프레임들의 데이터를 바탕으로 학습을 하게 되면 상대차량이 좌회전, 우회전 또는 직진을 할 지를 예측할 수 있다. 그러면 예측한 경로로 상대차량의 위치를 프레임별로 예측할 수 있다.

자차 위치 파악부(12)는 자율주행중인 자차(자율주행차량)의 주행경로상의 위치를 파악한다. 자차 위치 파악부(12)는 고정밀의 위치 정보를 얻기 위해 GNSS(Global Navigation Satellite System) 센서를 포함할 수 있다.

다시 말해서, 자차 위치 파악부(12)는 자율주행전에 미리 설정된 자차의 주행경로를 기반으로 자율주행중인 자차의 현재 위치 및 후속 위치를 파악할 수 있다. 여기서, 자차 위치 파악부(12)는 상대차량 위치 예측부(10)에서와 같은 프레임 단위로 자차의 현재 위치 및 후속 위치를 파악하는 것으로 한다.

예를 들어, 자차 탑승자는 자율주행전에 네비게이션을 통해 출발지 및 목적지를 미리 설정하고 이를 기반으로 하는 주행경로를 미리 설정한 후에 자율주행을 시작하게 된다. 그에 따라, 자차는 설정된 주행경로를 따라 자율주행하므로, 자차 위치 파악부(12)는 주행경로를 따라 자율주행중인 자차의 현재의 위치를 파악할 수 있을 뿐만 아니라 후속 위치를 파악할 수 있다.

상대거리 계산부(14)는 상대차량과 자차간의 후속 위치에서의 거리를 계산한다.

예를 들어, 상대거리 계산부(14)는 상대차량 위치 예측부(10)에서 예측된 상대차량의 후속 위치와 자차 위치 파악부(12)에서 파악된 자차의 후속 위치를 근거로 상대차량과 자차간의 후속 위치에서의 거리를 계산할 수 있다. 여기서, 상대차량의 후속 위치와 자차의 후속 위치에 대한 정보는 실시간으로 제공된다.

차속 감지부(16)는 자율주행중인 자차의 차속을 감지한다.

기상정보 수집부(18)는 각종의 기상정보를 제공해 주는 외부 서버(도시 생략)로부터 기상정보를 제공받는다.

도로상태 파악부(20)는 자율주행중인 도로의 상태를 파악한다.

예를 들어, 도로상태 파악부(20)는 현재 주행중인 도로가 미끄러운지를 파악할 수 있다. 도로상태 파악부(20)는 자차의 4개의 바퀴중에서 하나 이상의 바퀴의 회전수가 다른 바퀴의 회전수와는 상당한 차이가 날 경우 현재 자율주행중인 도로가 미끄러운 것으로 파악할 수 있다.

제어부(22)는 상대거리 계산부(14)로부터의 상대차량과 자차간의 후속 위치에서의 거리 및 하나 이상의 감안요소(즉, 차속, 기상정보, 도로상태)를 기저장된 충돌 확률 함수에 반영하여 자차와 상대차량간의 충돌 확률을 계산한다.

예를 들어, 충돌 확률 함수는 하기의 식과 같은 정규 분포(Normal Distribution) 함수일 수 있다.

상기 식에서, 파라메터(parameter) r은 상대차량과 자차간의 후속 위치에서의 거리이고, 파라메터 σ는 분산값이고, 파라메터 π는 3.14이고, 파라메터 e는 자연상수이고, 파라메터 x는 적분변수이다.

제어부(22)는 충돌 확률 함수(예컨대, 정규 분포 함수)의 분산값(σ)을 차속, 기상정보, 도로상태에 정비례하도록 조절할 수 있다. 예를 들어, 자차의 주행속도가 높아질수록 분산값(σ)이 커지게 할 수 있다. 또한, 눈이 오거나 비가 내리거나 안개가 낀 경우에도 분산값(σ)이 커지게 할 수 있다. 또한, 자율주행중인 도로가 미끄러울 경우에도 분산값(σ)이 커지게 할 수 있다.

도면을 참조하면, 도 2 및 도 3은 거리에 따른 정규 분포 함수의 그래프로서, 도 2에서는 분산값(σ)을 "1"(저속)로 조절한 경우이고, 도 3에서는 분산값(σ)을 "3"(고속)으로 조절한 경우이다. 이와 같이 차속에 따라 충돌 확률 함수의 분산값(σ)을 조절할 수 있다. 결국, 차속이 고속이고 눈이 오는 상황이고 안개가 낀 상태라면 충돌 확률 함수의 분산값(σ)은 도 3에서 예시한 "3"보다 큰 값일 것이다.

한편, 상대차량이 여러 대가 있을 경우에는 제어부(22)는 각 상대차량에 대해서 충돌 확률을 계산하고, 계산된 충돌 확률들중에서 가장 큰 값을 충돌할 확률로 한다.

상술한 설명에서는 제어부(22)가 정규 분포 함수를 충돌 확률 함수로 사용하는 것으로 예시하였으나, 필요에 따라서는 어랑 분포(Erlang Distribution) 함수, 포텐셜(Potential) 함수, 및 확률 밀도 함수(Probability density function) 중에서 어느 하나로 교체하여도 무방하다.

한편, 제어부(22)는 충돌 확률 함수를 통해 계산된 충돌 확률(예컨대, 0 ~ 1 사이의 값)이 기설정된 임계치(예컨대, 0.7 정도) 이상이면 충돌 위험성이 높은 것으로 간주하여 경고가 행해지도록 제어한다.

경고부(24)는 제어부(22)의 제어에 의해 충돌 경고를 행한다.

경고부(24)는 소정의 경고음을 출력하거나 경고음 및 경고문자를 출력할 수 있다. 예를 들어, 경고부(24)는 대략 충돌하기 5 ~ 10초 전에 경고할 수 있다.

상술한 설명에서는 충돌 위험성이 높으면 충돌 경고를 행하는 것으로 하였는데, 필요에 따라서는 다수의 충돌 위험성 등급 및 등급별 충돌 경고 유형을 미리 정해 두고서 충돌 확률 함수를 통해 계산된 충돌 확률의 값에 따라 그에 상응하는 충돌 경고를 행하도록 하여도 된다.

도 4는 발명의 실시예에 따른 자율주행차량을 위한 충돌 예방 방법을 설명하기 위한 플로우차트이다.

먼저, 상대차량 위치 예측부(10)가 자율주행 상황에서 상대차량의 위치를 예측한다(S10). 즉, 상대차량 위치 예측부(10)는 스테레오 카메라로 자차 주변의 상대차량을 촬영하고, 촬영된 프레임중에서 현재 프레임과 하나 이상의 이전 프레임에서 상대차량의 위치를 파악하고, 파악된 상대차량의 위치들을 근거로 상대차량의 주행경로를 예측하고, 예측된 주행경로에서의 상대차량의 후속 위치를 예측할 수 있다.

그리고, 자차 위치 파악부(12)는 자율주행전에 미리 설정된 자차의 주행경로를 기반으로 자율주행주인 자차의 현재 위치 및 후속 위치를 파악한다(S20).

상대거리 계산부(14)는 실시간으로 제공되는 상대차량 위치 예측부(10)로부터의 상대차량의 후속 위치와 자차 위치 파악부(12)로부터의 자차의 후속 위치를 근거로 상대차량과 자차간의 후속 위치에서의 거리를 계산한다(S30).

이후, 제어부(22)는 여러 감안요소(차속, 기상정보, 도로상태)를 충돌 확률 함수에 반영하여 자차와 상대차량간의 충돌 확률을 계산한다(S40). 여기서, 차속은 차속 감지부(16)로부터 제공받고, 기상정보는 기상정보 수집부(18)로부터 제공받으며, 도로상태는 도로상태 파악부(20)로부터 제공받는다.

제어부(22)는 충돌 확률 함수를 통해 계산된 충동 확률(예컨대, 0 ~ 1 사이의 값)이 기설정된 임계치(예컨대, 0.7 정도) 이상이면(S50에서 "Yes") 충돌 위험성이 높은 것으로 간주하여 경고부(24)를 통해 충돌 경고를 행한다(S60).

또한, 상술한 본 발명의 자율주행차량을 위한 충돌 예방 방법은, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상기 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.

이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

10 : 상대차량 위치 예측부 12 : 자차 위치 파악부
14 : 상대거리 계산부 16 : 차속 감지부
18 : 기상정보 수집부 20 : 도로상태 파악부
22 : 제어부 24 : 경고부

Claims (4)

1. 상대차량 위치 예측부가, 상대차량의 주행경로를 예측하고 예측된 주행경로에서 상대차량의 현재 위치에 수반되는 후속 위치를 예측하는 단계;
   자차 위치 파악부가, 자율주행중인 자차의 현재 위치 및 후속 위치를 파악하는 단계;
   상대거리 계산부가, 상대차량과 자차간의 후속 위치에서의 거리를 계산하는 단계;
   제어부가, 상기 상대차량과 자차간의 후속 위치에서의 거리 및 하나 이상의 감안요소를 기저장된 충돌 확률 함수에 반영하여 자차와 상대차량간의 충돌 확률을 계산하는 단계; 및
   상기 제어부가, 계산된 충돌 확률에 근거하여 경고부를 통해 충돌 경고를 행하는 단계;를 포함하되,
   상기 충돌 확률 함수는 분산값을 가지는 정규 분포 함수인 것을 특징으로 하는 자율주행차량을 위한 충돌 예방 방법.
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 감안요소는 차속, 기상정보, 및 도로상태중에서 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량을 위한 충돌 예방 방법.
3. 청구항 2에 있어서,
   상기 충돌 확률을 계산하는 단계는,
   상기 분산값을 차속, 기상정보, 도로상태에 정비례하도록 조절하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량을 위한 충돌 예방 방법.
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 충돌 경고를 행하는 단계는,
   계산된 충돌 확률이 기설정된 임계치 이상이면 충돌 위험성이 높은 것으로 간주하여 충돌 경고를 행하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량을 위한 충돌 예방 방법.
   

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