KR20210076264A - Adaptive cruise control apparatus and operation method thereof - Google Patents

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Abstract

Various embodiments of the present invention relate to an adaptive cruise control apparatus and an operating method thereof. An electronic device comprises a sensor module, a memory, and a processor connected to the sensor module and the memory. The processor can identify that the driving lane of a front vehicle is changed based on information acquired through the sensor module while a vehicle employing adaptive cruise control drives on a first lane while maintaining a reference distance from the front vehicle, detect a different vehicle positioned in front of the vehicle based on information acquired through the sensor module and driving on a second lane adjacent to the first lane, determine risk for the different vehicle based on the distance between the vehicle and the line between the first land and the second land and the lateral speed of the different vehicle, and control the driving speed of the vehicle based on the risk. Other embodiments are also possible.

Description

어댑티브 크루즈 컨트롤 장치 및 그 동작 방법{ADAPTIVE CRUISE CONTROL APPARATUS AND OPERATION METHOD THEREOF}Adaptive cruise control device and method of operation {ADAPTIVE CRUISE CONTROL APPARATUS AND OPERATION METHOD THEREOF}

본 발명의 다양한 실시 예들은 어댑티브 크루즈 컨트롤 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.Various embodiments of the present disclosure relate to an adaptive cruise control device and an operating method thereof.

어댑티브 크루즈 컨트롤(adaptive cruise control(ACC))(또는 스마트 크루즈 컨트롤(smart cruise control)은 선행하는 전방 차량과의 충돌을 방지하기 위한 기능으로, 전방 차량을 검출하여 전방 차량과의 거리에 따라 속도를 조절하는 기능이다. 예를 들어, 어댑티브 크루즈 컨트롤은, 차량의 전방에 장착된 센서를 통해 차량의 전방에 위치한 다른 차량을 검출하고, 검출된 다른 차량과 차량 간의 거리를 측정하고, 측정된 거리에 기반하여 차량의 속도를 조절함으로써, 차량과 전방에 위치한 다른 차량의 충돌을 방지할 수 있다.Adaptive cruise control (ACC) (or smart cruise control) is a function for preventing a collision with a preceding vehicle in front, and detects the vehicle in front and adjusts the speed according to the distance from the vehicle in front. For example, adaptive cruise control detects another vehicle located in front of the vehicle through a sensor mounted on the front of the vehicle, measures the distance between the detected other vehicle and the vehicle, and adjusts the measured distance to the vehicle. By adjusting the speed of the vehicle based on it, a collision between the vehicle and another vehicle located in front can be prevented.

본 발명의 배경기술은 대한민국 등록특허 제10-1985074 호(2019.05.27 등록, 어댑티브 크루즈 컨트롤 장치 및 그 방법)에 개시되어 있다.The background technology of the present invention is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-1985074 (registered on May 27, 2019, adaptive cruise control device and method).

어댑티브 크루즈 컨트롤이 적용된 차량은 선행 차량이 없는 상태에서, 차량의 운전자가 설정한 속도로 주행하며, 차량의 전방에 다른 차량이 나타나면, 다른 차량과 일정 거리를 유지하며 주행할 수 있다. 이후, 차량의 전방에 위치한 다른 차량이 차량의 전방에서 사라지는 경우(예: 차선 변경), 차량은 기 설정된 속도로 가속하게 된다. 이때, 다른 차량이 다른 차로에서 차량의 주행 차로로 진입하게 되면, 차량과 다른 차량 간의 충돌이 발생할 수 있다. 따라서, 어댑티브 크루즈 컨트롤이 적용된 차량에서 주변 환경을 고려하여 차량의 속도를 제어하는 방안(solution)이 요구될 수 있다.A vehicle to which adaptive cruise control is applied drives at a speed set by the driver of the vehicle in the absence of a preceding vehicle, and when another vehicle appears in front of the vehicle, it can drive while maintaining a certain distance from other vehicles. Thereafter, when another vehicle located in front of the vehicle disappears from the front of the vehicle (eg, lane change), the vehicle accelerates to a preset speed. In this case, when another vehicle enters a driving lane of the vehicle from another lane, a collision between the vehicle and the other vehicle may occur. Accordingly, a solution for controlling the speed of the vehicle in consideration of the surrounding environment in the vehicle to which the adaptive cruise control is applied may be required.

본 발명의 다양한 실시 예들은, 어댑티브 크루즈 컨트롤이 적용된 차량에서 주변 환경을 고려하여 차량의 속도를 제어하는 방법 및 장치에 관하여 개시한다.Various embodiments of the present disclosure relate to a method and apparatus for controlling a speed of a vehicle in consideration of a surrounding environment in a vehicle to which adaptive cruise control is applied.

본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 센서 모듈, 메모리, 및 상기 센서 모듈 및 상기 메모리와 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 어댑티브 크루즈 컨트롤(adaptive cruise control)이 적용된 차량이 제1 차로에서 전방 차량과 기준 거리를 유지하며 주행하는 동안 상기 센서 모듈을 통해 획득되는 정보에 기반하여 전방 차량의 주행 차로가 변경됨을 식별하고, 상기 센서 모듈을 통해 획득되는 정보에 기반하여 상기 차량의 전방에 위치하고, 상기 제1 차로와 인접한 제2 차로를 주행하는 다른 차량을 검출하고, 상기 다른 차량의 횡방향 속도 및 상기 제1 차로와 상기 제2 차로 사이의 차선과 상기 차량 간의 거리에 기반하여 상기 다른 차량에 대한 위험도를 결정하고, 상기 위험도에 기반하여 상기 차량의 주행 속도를 제어할 수 있다.An electronic device according to various embodiments of the present disclosure includes a sensor module, a memory, and a processor connected to the sensor module and the memory, wherein the processor is configured to allow a vehicle to which adaptive cruise control is applied in a first lane. It is identified that the driving lane of the vehicle in front is changed based on the information obtained through the sensor module while driving while maintaining the reference distance from the vehicle in front, and is located in front of the vehicle based on the information obtained through the sensor module , detect another vehicle traveling in a second lane adjacent to the first lane, and based on the lateral speed of the other vehicle and the distance between the vehicle and the lane between the first lane and the second lane It is possible to determine a degree of risk, and control the driving speed of the vehicle based on the degree of risk.

다양한 실시 예들에 따르면, 상기 센서 모듈은, 상기 차량의 전방에 위치한 물체를 감지할 수 있는 초음파 센서, 레이더 센서, 및 라이다 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to various embodiments, the sensor module may include at least one of an ultrasonic sensor capable of detecting an object located in front of the vehicle, a radar sensor, and a lidar device.

다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 다른 차량이 검출된 것에 응답하여, 상기 센서 모듈을 통해 획득되는 정보에 기반하여 상기 다른 차량이 상기 제2 차로에서 상기 제1 차로 방향으로 이동하는 횡방향 속도를 산출할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, in response to the detection of the other vehicle, the processor is configured to perform a lateral direction in which the other vehicle moves from the second lane to the first lane based on information obtained through the sensor module. speed can be calculated.

다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 다른 차량에 대한 위험도를 결정하는 동작의 적어도 일부로서, 상기 어댑티브 크루즈 컨트롤을 수행하기 위해 상기 차량의 운전자가 설정한 기준 거리 및 상기 차량의 현재 속도에 기반하여 상기 차량의 주행 상태에 따른 가중치를 결정하고, 상기 제1 차로와 상기 제2 차로 사이의 차선과 상기 차량 간의 거리값에 상기 가중치를 적용하고, 상기 다른 차량의 횡방향 속도에 기반하여 지정된 시간 동안 상기 차량이 제2 차로에서 상기 제1 차로 방향으로 이동하는 이동 거리를 산출하고, 상기 이동 거리 및 상기 가중치가 적용된 거리값을 비교하고, 상기 이동 거리가 상기 가중치가 적용된 거리값 미만인 경우, 상기 다른 차량에 대한 위험도가 낮은 것으로 결정하고, 상기 이동 거리가 상기 가중치가 적용된 거리값 이상인 경우, 상기 다른 차량에 대한 위험도가 높은 것으로 결정할 수 있다.According to various embodiments, as at least a part of the operation of determining the degree of risk to the other vehicle, the processor is based on a reference distance set by the driver of the vehicle to perform the adaptive cruise control and the current speed of the vehicle to determine a weight according to the driving state of the vehicle, apply the weight to a distance value between a lane between the first lane and the second lane and the vehicle, and a designated time based on the lateral speed of the other vehicle while calculating the moving distance the vehicle moves from the second lane to the first lane, comparing the moving distance and the weighted distance value, and when the moving distance is less than the weighted distance value, the When it is determined that the risk to the other vehicle is low and the moving distance is equal to or greater than the distance value to which the weight is applied, it may be determined that the risk to the other vehicle is high.

다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 차량의 주행 속도를 제어하는 동작의 적어도 일부로서, 상기 다른 차량에 대한 위험도가 높은 경우, 상기 차량의 속도를 유지시키고, 상기 다른 차량에 대한 위험도가 낮은 경우, 상기 차량의 속도가 상기 어댑티브 크루즈 컨트롤을 수행하기 위해 상기 차량의 운전자가 설정한 기준 속도에 도달하도록 상기 차량을 가속시킬 수 있다.According to various embodiments, as at least part of the operation of controlling the driving speed of the vehicle, the processor maintains the speed of the vehicle when the risk to the other vehicle is high and the risk to the other vehicle is low. In this case, the vehicle may be accelerated so that the speed of the vehicle reaches a reference speed set by a driver of the vehicle to perform the adaptive cruise control.

다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 지정된 시간 동안 또는 지정된 횟수만큼 산출된 N개의 가중치를 학습함으로써, 운전자에게 최적화된 가중치를 결정하고, 이후, 추가적인 가중치 산출 과정 없이, 상기 운전자에게 최적화된 가중치를 거리값에 적용할 수 있다.According to various embodiments, the processor determines the weights optimized for the driver by learning the N weights calculated for a specified time or a specified number of times, and then applies the weights optimized for the driver without an additional weight calculation process. It can be applied to distance values.

본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 전자 장치의 프로세서가 어댑티브 크루즈 컨트롤(adaptive cruise control)이 적용된 차량이 제1 차로에서 전방 차량과 기준 거리를 유지하며 주행하는 동안 상기 전자 장치의 센서 모듈을 통해 획득되는 정보에 기반하여 전방 차량의 주행 차로가 변경됨을 식별하는 단계, 상기 프로세서가 상기 센서 모듈을 통해 획득되는 정보에 기반하여 상기 차량의 전방에 위치하고, 상기 제1 차로와 인접한 제2 차로를 주행하는 다른 차량을 검출하는 단계, 상기 프로세서가 상기 다른 차량의 횡방향 속도 및 상기 제1 차로와 상기 제2 차로 사이의 차선과 상기 차량 간의 거리에 기반하여 상기 다른 차량에 대한 위험도를 결정하는 단계, 및 상기 프로세서가 상기 위험도에 기반하여 상기 차량의 주행 속도를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.In a method of operating an electronic device according to various embodiments of the present disclosure, a processor of the electronic device drives a vehicle to which adaptive cruise control is applied while maintaining a reference distance from a vehicle in front in a first lane while the electronic device operates. identifying that the driving lane of the vehicle in front is changed based on information obtained through a sensor module of , wherein the processor is located in front of the vehicle based on information obtained through the sensor module and is adjacent to the first lane detecting another vehicle driving in a second lane, by the processor, a degree of risk to the other vehicle based on the lateral speed of the other vehicle and the distance between the vehicle and the lane between the first lane and the second lane determining, and controlling, by the processor, the driving speed of the vehicle based on the degree of risk.

다양한 실시 예들에 따르면, 상기 센서 모듈은, 상기 차량의 전방에 위치한 물체를 감지할 수 있는 초음파 센서, 레이더 센서, 및 라이다 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to various embodiments, the sensor module may include at least one of an ultrasonic sensor capable of detecting an object located in front of the vehicle, a radar sensor, and a lidar device.

다양한 실시 예들에 따르면, 상기 전자 장치의 동작 방법은, 상기 프로세서가 상기 다른 차량이 검출된 것에 응답하여, 상기 센서 모듈을 통해 획득되는 정보에 기반하여 상기 다른 차량이 상기 제2 차로에서 상기 제1 차로 방향으로 이동하는 횡방향 속도를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, in the method of operating the electronic device, in response to the processor detecting the other vehicle, based on information obtained through the sensor module, the other vehicle moves to the first lane in the second lane. The method may further include calculating a lateral speed of moving in the lane direction.

다양한 실시 예들에 따르면, 상기 다른 차량에 대한 위험도를 결정하는 단계는, 상기 프로세서가 상기 어댑티브 크루즈 컨트롤을 수행하기 위해 상기 차량의 운전자가 설정한 기준 거리 및 상기 차량의 현재 속도에 기반하여 상기 차량의 주행 상태에 따른 가중치를 결정하는 단계, 상기 프로세서가 상기 제1 차로와 상기 제2 차로 사이의 차선과 상기 차량 간의 거리값에 상기 가중치를 적용하는 단계, 상기 프로세서가 상기 다른 차량의 횡방향 속도에 기반하여 지정된 시간 동안 상기 차량이 제2 차로에서 상기 제1 차로 방향으로 이동하는 이동 거리를 산출하는 단계, 상기 프로세서가 상기 이동 거리 및 상기 가중치가 적용된 거리값을 비교하는 단계, 상기 프로세서가 상기 이동 거리가 상기 가중치가 적용된 거리값 미만인 경우, 상기 다른 차량에 대한 위험도가 낮은 것으로 결정하는 단계, 및 상기 프로세서가 상기 이동 거리가 상기 가중치가 적용된 거리값 이상인 경우, 상기 다른 차량에 대한 위험도가 높은 것으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the determining of the degree of risk to the other vehicle may include, in the processor, a reference distance set by a driver of the vehicle to perform the adaptive cruise control and a current speed of the vehicle. determining a weight according to a driving state, applying the weight to a distance value between the vehicle and a lane between the first lane and the second lane by the processor, by the processor to determine the lateral speed of the other vehicle calculating a movement distance by which the vehicle moves from the second lane to the first lane for a specified time based on the step, the processor comparing the movement distance with the weighted distance value, the processor performing the movement determining that the risk to the other vehicle is low when the distance is less than the weighted distance value, and when the moving distance is greater than or equal to the weighted distance value, determining that the risk to the other vehicle is high It may include the step of determining.

다양한 실시 예들에 따르면, 상기 차량의 주행 속도를 제어하는 단계는, 상기 다른 차량에 대한 위험도가 높은 경우, 상기 프로세서가 상기 차량의 속도를 유지시키는 단계 및 상기 다른 차량에 대한 위험도가 낮은 경우, 상기 프로세서가 상기 차량의 속도가 상기 어댑티브 크루즈 컨트롤을 수행하기 위해 상기 차량의 운전자가 설정한 기준 속도에 도달하도록 상기 차량을 가속시키는 단계를 포함할 수 있다.According to various embodiments, the controlling of the driving speed of the vehicle may include, when the risk to the other vehicle is high, maintaining the speed of the vehicle by the processor, and when the risk to the other vehicle is low, The processor may include accelerating the vehicle so that the speed of the vehicle reaches a reference speed set by a driver of the vehicle to perform the adaptive cruise control.

다양한 실시 예들에 따르면, 상기 전자 장치의 동작 방법은, 상기 프로세서가 지정된 시간 동안 또는 지정된 횟수만큼 산출된 N개의 가중치를 학습함으로써, 운전자에게 최적화된 가중치를 결정하는 단계 및 이후, 추가적인 가중치 산출 과정 없이, 상기 프로세서가 상기 운전자에게 최적화된 가중치를 거리값에 적용하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, in the method of operating the electronic device, the processor determines the weights optimized for the driver by learning the N weights calculated for a specified time period or a specified number of times, and thereafter, without an additional weight calculation process. , applying, by the processor, a weight optimized for the driver to the distance value.

본 발명의 다양한 실시 예들은, 어댑티브 크루즈 컨트롤이 적용된 차량에서 주변 환경을 고려하여 차량의 가속 여부를 결정함으로써, 차량의 가속에 의해 차선을 변경하는 다른 차량과 충돌이 발생하는 것을 방지할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, by determining whether to accelerate the vehicle in consideration of the surrounding environment in the vehicle to which the adaptive cruise control is applied, it is possible to prevent a collision with another vehicle changing a lane due to the acceleration of the vehicle.

도 1은 다양한 실시 예들에 따른 어댑티브 크루즈 컨트롤을 수행하는 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시 예들에 따른 어댑티브 크루즈 컨트롤에 기반한 차량의 속도 제어를 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 다양한 실시 예들에 따른 어댑티브 크루즈 컨트롤이 적용된 차량에서 주변 환경을 고려하여 차량의 가속 여부를 결정하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치에서 주변 환경을 고려하여 차량의 가속 여부를 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치에서 다른 차량의 위험도를 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a block diagram of an electronic device that performs adaptive cruise control according to various embodiments of the present disclosure;
FIG. 2 is an exemplary diagram illustrating speed control of a vehicle based on adaptive cruise control according to various embodiments of the present disclosure;
3 is an exemplary diagram for explaining a method of determining whether to accelerate a vehicle in consideration of a surrounding environment in a vehicle to which adaptive cruise control is applied according to various embodiments of the present disclosure;
4 is a flowchart illustrating a method of determining whether to accelerate a vehicle in consideration of a surrounding environment in an electronic device according to various embodiments of the present disclosure;
5 is a flowchart illustrating a method of determining a risk level of another vehicle in an electronic device according to various embodiments of the present disclosure;

이하, 본 문서의 다양한 실시 예들이 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 실시 예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B" 또는 "A 및/또는 B 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.Hereinafter, various embodiments of the present document will be described with reference to the accompanying drawings. Examples and terms used therein are not intended to limit the technology described in this document to specific embodiments, and should be understood to include various modifications, equivalents, and/or substitutions of the embodiments. In connection with the description of the drawings, like reference numerals may be used for like components. The singular expression may include the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In this document, expressions such as "A or B" or "at least one of A and/or B" may include all possible combinations of items listed together. Expressions such as "first", "second", "first", or "second" may modify the corresponding elements, regardless of order or importance, and may be used to distinguish one element from another element. However, the components are not limited. When an (eg, first) component is referred to as being “connected (functionally or communicatively)” or “connected” to another (eg, second) component, that component is It may be directly connected to the component or may be connected through another component (eg, a third component).

본 문서에서, "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들어, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "~에 적합한", "~하는 능력을 가지는", "~하도록 변경된", "~하도록 만들어진", "~를 할 수 있는", 또는 "~하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다. 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.In this document, "configured to (or configured to)", depending on the context, for example, hardware or software "suitable for", "having the ability to", "modified to "," "made to", "capable of", or "designed to" may be used interchangeably. In some circumstances, the expression “a device configured to” may mean that the device is “capable of” with other devices or parts. For example, the phrase “a processor configured (or configured to perform) A, B, and C” refers to a dedicated processor (eg, an embedded processor) for performing the operations, or by executing one or more software programs stored in a memory device. , may refer to a general-purpose processor (eg, a CPU or an application processor) capable of performing corresponding operations.

도 1은 다양한 실시 예들에 따른 어댑티브 크루즈 컨트롤을 수행하는 전자 장치의 블록도이다. 도 2는 다양한 실시 예들에 따른 어댑티브 크루즈 컨트롤에 기반한 차량의 속도 제어를 설명하기 위한 예시도이다. 도 3은 다양한 실시 예들에 따른 어댑티브 크루즈 컨트롤이 적용된 차량에서 주변 환경을 고려하여 차량의 가속 여부를 결정하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.1 is a block diagram of an electronic device that performs adaptive cruise control according to various embodiments of the present disclosure; FIG. 2 is an exemplary diagram illustrating speed control of a vehicle based on adaptive cruise control according to various embodiments of the present disclosure; 3 is an exemplary diagram for explaining a method of determining whether to accelerate a vehicle in consideration of a surrounding environment in a vehicle to which adaptive cruise control is applied according to various embodiments of the present disclosure;

도 1 내지 도 3을 참조하면, 전자 장치(100)는 프로세서(120), 메모리(130), 센서 모듈(140), 및 통신 회로(150)를 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 입력을 수신하기 위한 입력 장치 및/또는 정보를 출력하기 위한 출력 장치 등을 더 포함할 수도 있다.1 to 3 , the electronic device 100 may include a processor 120 , a memory 130 , a sensor module 140 , and a communication circuit 150 . However, the present invention is not limited thereto. For example, the electronic device 100 may further include an input device for receiving an input and/or an output device for outputting information.

다양한 실시 예들에 따르면, 프로세서(120)는 운영 체제 또는 어플리케이션을 구동하여 프로세서(120)에 연결된 복수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 SoC(system on chip)로 구현될 수 있다. 프로세서(120)는 다른 구성요소들 중 적어도 하나로부터 수신된 인스트럭션(instruction) 또는 데이터를 메모리(130)에 로드(load)하여 처리하고, 다양한 데이터를 메모리(130)에 저장할 수 있다. According to various embodiments, the processor 120 may control a plurality of hardware or software components connected to the processor 120 by driving an operating system or an application, and may perform various data processing and operations. According to an embodiment, the processor 120 may be implemented as a system on chip (SoC). The processor 120 may load and process instructions or data received from at least one of the other components into the memory 130 , and store various data in the memory 130 .

다양한 실시 예들에 따르면, 프로세서(120)는 차량이 어뎁티브 크루즈 컨트롤에 기반하여 일정 속도로 주행하는 동안, 센서 모듈(140)을 통해 차량의 전방에 위치한 전방 차량을 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 센서 모듈(140)을 통해 주기적으로, 비주기적으로, 또는 실시간으로 차량의 전방에 위치하고 차량과 동일 차로를 주행하는 다른 차량이 존재하는지 여부를 결정할 수 있다. According to various embodiments, the processor 120 may detect a front vehicle located in front of the vehicle through the sensor module 140 while the vehicle is traveling at a constant speed based on the adaptive cruise control. For example, the processor 120 may determine whether there is another vehicle positioned in front of the vehicle and traveling in the same lane as the vehicle periodically, aperiodically, or in real time through the sensor module 140 .

다양한 실시 예들에 따르면, 프로세서(120)는 전방 차량이 검출되지 않는 경우, 차량의 속도를 일정 속도로 유지시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 도 2의 (a)와 같이, 차량(V)과 동일 차로를 주행하는 전방 차량이 없는 경우, 차량(V)의 속도를 차량(V)의 운전자가 기 설정한 속도(예: 100km/h)로 유지시킬 수 있다. 여기서, 기 설정된 속도는, 운전자가 어댑티브 크루즈 컨트롤 기능을 이용하기 위해 운전자에 의해 설정되는 속도이며, 필요에 따라, 제조사가 초기 속도값을 설정할 수도 있다.According to various embodiments, when the vehicle ahead is not detected, the processor 120 may maintain the speed of the vehicle at a constant speed. For example, the processor 120 sets the speed of the vehicle V in advance by the driver of the vehicle V when there is no front vehicle traveling in the same lane as the vehicle V, as shown in FIG. 2A . It can be maintained at one speed (eg 100 km/h). Here, the preset speed is a speed set by the driver to use the adaptive cruise control function, and if necessary, the manufacturer may set an initial speed value.

다양한 실시 예들에 따르면, 프로세서(120)는 차량이 기 설정된 속도로 주행하는 동안, 차량의 전방에 전방 차량이 검출되는 경우, 차량과 전방 차량 간의 거리가 일정 거리를 유지하도록 차량의 속도를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 도 2의 (b)와 같이, 차량(V)이 기 설정된 속도(예: 100km/h)로 주행하는 동안, 차량(V)의 전방에 전방 차량(V0)이 검출되는 경우, 차량(V)과 전방 차량(V0) 간의 거리가 차량(V)의 운전자에 의해 설정된 기준 거리를 유지하도록 차량(V)의 속도를 변경(예: 80km/h)시킬 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, when a vehicle ahead is detected while the vehicle is traveling at a preset speed, the processor 120 may control the speed of the vehicle so that the distance between the vehicle and the vehicle in front maintains a certain distance. can For example, the processor 120 as shown in (b) of Figure 2, the vehicle (V) is a predetermined speed (for example: 100km / h) during the driving in, the front vehicle in front of the vehicle (V) (V 0 ) is detected, the distance between the vehicle V and the vehicle in front V 0 changes the speed of the vehicle V (eg, 80 km/h) to maintain the reference distance set by the driver of the vehicle V. can

다양한 실시 예들에 따르면, 프로세서(120)는 차량이 전방 차량과 일정 거리를 유지하며 주행하는 동안 전방 차량이 주행 차로를 변경함을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 도 2의 (c)와 같이, 차량(V)이 전방 차량(V0)과 일정 거리를 유지하며 주행하는 동안 센서 모듈(140)을 통해 전방 차량(V0)의 주행 상태(예: 이동 방향 등)를 식별함으로써, 전방 차량(V0)이 주행 차로를 변경함을 식별할 수 있다. According to various embodiments, the processor 120 may identify that the vehicle in front changes the driving lane while the vehicle maintains a predetermined distance from the vehicle in front. For example, as shown in FIG. 2(c) , the processor 120 operates the vehicle V through the sensor module 140 while maintaining a predetermined distance from the front vehicle V 0 while driving. ) by identifying the driving state (eg, moving direction, etc.), it can be identified that the vehicle in front (V 0 ) changes the driving lane.

다양한 실시 예들에 따르면, 프로세서(120)는 전방 차량이 주행 차로를 변경함을 식별할 것에 응답하여, 차량의 전방에 위치하고, 차량이 주행 중인 차로와 인접한 차로에서 주행하는 다른 차량이 존재하는지 여부를 결정할 수 있다. 전방 차량이 주행 차로를 변경함을 식별한 것에 응답하여 차량의 속도를 운전자가 기 설정한 속도(예: 100km/h)로 가속하는 경우, 도 2의 (d)와 같이, 차량(V)이 인접한 차로에서 차량(V)이 주행하는 차로로 접근하는 다른 차량(V1)과 출동할 수 있다. 이를 방지하기 위해, 프로세서(120)는 전방 차량이 주행 차로를 변경함을 식별할 것에 응답하여, 센서 모듈(140)을 통해 차량의 전방에 위치하고, 차량이 주행 중인 제1 차로와 인접한 제2 차로를 주행하는 다른 차량이 존재하는지 여부를 결정할 수 있다.According to various embodiments, in response to identifying that the vehicle in front changes the driving lane, the processor 120 determines whether there is another vehicle located in front of the vehicle and driving in a lane adjacent to the lane in which the vehicle is traveling. can decide When the speed of the vehicle is accelerated to a speed (eg, 100 km/h) preset by the driver in response to identifying that the vehicle in front changes the driving lane, as shown in (d) of FIG. 2 , the vehicle V The vehicle V may travel from an adjacent lane to another vehicle V 1 approaching the driving lane. To prevent this, in response to identifying that the vehicle in front changes the driving lane, the processor 120 is located in front of the vehicle through the sensor module 140 and is located in the second lane adjacent to the first lane in which the vehicle is traveling. It can be determined whether there are other vehicles driving the .

다양한 실시 예들에 따르면, 프로세서(120)는 차량이 주행 중인 제1 차로와 인접한 제2 차로를 주행하는 다른 차량이 존재하는 경우, 다른 차량에 대한 위험도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 센서 모듈(140)의 센싱 데이터에 기반하여 다른 차량의 횡방향 속도(예: 제2 차로에서 제1 차로 방향으로 이동하는 속도)를 산출하고, 산출된 횡방향 속도 및 제1 차로와 제2 차로 사이의 차선과 차량 간의 거리에 기반하여 다른 차량의 위험도를 결정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 도 3과 같이, 제1 차로와 제2 차로 사이의 차선(l)과 차량(V) 간의 거리값(Y)에 차량(V)의 주행 상태에 따른 가중치를 적용하고, 산출된 횡방향 속도(V1X)에 기반한 이동 거리와 가중치 값이 적용된 거리값(Y)을 비교함으로써, 다른 차량에 대한 위험도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 산출된 횡방향 속도(V1X)에 기반한 이동 거리가 가중치가 적용된 거리값(Y) 이상인 경우, 다른 차량에 대한 위험도가 높은 것으로 결정하고, 산출된 횡방향 속도(V1X)에 기반한 이동 거리가 가중치가 적용된 거리값(Y) 미만인 경우, 른 차량에 대한 위험도가 낮은 것으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 가중치는, 어댑티브 크루즈 컨트롤 기능에서 운전자가 기 설정한 속도(예: 100km/h)와 차량의 현재 속도(예: 80km/h) 간의 차이(예: 20km/h)에 반비례하고, 어댑티브 크루즈 컨트롤 기능에서 운전자가 설정한 기준 거리에 비례하며, 0과 1 사이의 값을 갖도록, 아래의 <수학식 1>을 이용하여 산출될 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, when there is another vehicle traveling in the second lane adjacent to the first lane in which the vehicle is traveling, the processor 120 may determine the degree of risk to the other vehicle. For example, the processor 120 calculates a lateral speed of another vehicle (eg, a speed of moving from the second lane to the first lane) based on the sensed data of the sensor module 140 , and the calculated lateral direction The risk level of the other vehicle may be determined based on the speed and the distance between the lane and the vehicle between the first and second lanes. Specifically, as shown in FIG. 3 , the processor 120 applies a weight according to the driving state of the vehicle V to the distance value Y between the vehicle V and the lane l between the first and second lanes. And, by comparing the moving distance based on the calculated lateral speed V1X and the distance value Y to which the weight value is applied, the degree of risk to other vehicles may be determined. For example, if the moving distance based on the calculated lateral speed V1X is greater than or equal to the weighted distance value Y, the processor 120 determines that the risk to other vehicles is high, and the calculated lateral speed ( When the moving distance based on V1X) is less than the weighted distance value Y, it may be determined that the risk to other vehicles is low. According to an embodiment, the weight is inversely proportional to the difference (eg, 20 km/h) between the speed (eg, 100 km/h) preset by the driver in the adaptive cruise control function and the current speed (eg, 80 km/h) of the vehicle , and is proportional to the reference distance set by the driver in the adaptive cruise control function and has a value between 0 and 1, and may be calculated using Equation 1 below.

Figure pat00001
Figure pat00001

<수학식 1>에서, W는 가중치를 나타내고, D는 어댑티브 크루즈 컨트롤 기능에서 운전자가 설정한 기준 거리를 나타내고, △X는 어댑티브 크루즈 컨트롤 기능에서 운전자가 기 설정한 속도와 차량의 현재 속도 간의 차이값을 나타내고, K는 가중치 값이 0과 1 사이의 값을 갖도록 조건을 맞춰주는 비례상수를 나타낼 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 지정된 시간 동안 또는 지정된 횟수만큼 어댑티브 크루즈 컨트롤 기능에서 운전자가 설정(또는 변경)한 데이터에 기반하여 산출된 가중치 값을 학습함으로써, 운전자에게 최적화된 가중치 값을 결정하고, 결정된 가중치를 적용할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 지정된 시간 동안 산출된 N개의 가중치 값의 평균을 운전자에게 최적화된 가중치 값으로 결정하고, 이후, 추가적인 가중치 산출 과정 없이, 결정된 가중치 값을 적용할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 지정된 횟수만큼 산출된 N개의 가중치 값의 평균을 운전자에게 최적화된 가중치 값으로 결정하고, 이후, 추가적인 가중치 산출 과정 없이, 결정된 가중치 값을 적용할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, <수학식 1>에서 K 값은, 실험결과에 기반하여 초기값이 설정될 수 있으며, 이후 반복되는 학습 과정을 통해 다른 값으로 조정될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제1 차로와 제2 차로 사이의 차선과 차량 간의 거리에 대한 정보는 통신 회로(150)를 통해 외부 전자 장치(예: LKAS(lane keeping assist system))로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 차량(V)의 현재 속도는 센서 모듈(140)을 통해 측정하거나 또는 통신 회로(150)를 통해 외부 전자 장치로부터 수신할 수 있다.In <Equation 1>, W represents the weight, D represents the reference distance set by the driver in the adaptive cruise control function, and △X represents the difference between the speed preset by the driver in the adaptive cruise control function and the current speed of the vehicle represents a value, and K may represent a proportional constant that adjusts the condition so that the weight value has a value between 0 and 1. According to an embodiment, the processor 120 learns a weight value calculated based on data set (or changed) by the driver in the adaptive cruise control function for a specified time period or a specified number of times, thereby providing a weight value optimized for the driver. may be determined, and the determined weight may be applied. For example, the processor 120 may determine an average of N weight values calculated for a specified time as a weight value optimized for the driver, and then apply the determined weight value without an additional weight calculation process. As another example, the processor 120 may determine an average of N weight values calculated a specified number of times as a weight value optimized for the driver, and then apply the determined weight value without an additional weight calculation process. According to an embodiment, the K value in <Equation 1> may be set to an initial value based on an experimental result, and may then be adjusted to another value through a repeated learning process. According to an embodiment, information on the distance between the lane and the vehicle between the first lane and the second lane may be received from an external electronic device (eg, a lane keeping assist system (LKAS)) through the communication circuit 150 . . According to an embodiment, the current speed of the vehicle V may be measured through the sensor module 140 or received from an external electronic device through the communication circuit 150 .

다양한 실시 예들에 따르면, 프로세서(120)는 다른 차량에 대한 위험도에 기반하여 차량의 속도를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 다른 차량에 대한 위험도가 높은 경우, 다른 차량과의 충돌을 방지하기 위해 차량의 주행 속도를 유지시킬 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 다른 차량에 대한 위험도가 낮은 경우, 차량의 속도가 기 설정된 속도에 도달하도록 차량을 가속시킬 수 있다.According to various embodiments, the processor 120 may control the speed of the vehicle based on the degree of risk to other vehicles. For example, when a risk to another vehicle is high, the processor 120 may maintain the driving speed of the vehicle in order to prevent a collision with another vehicle. For another example, when the risk to another vehicle is low, the processor 120 may accelerate the vehicle so that the vehicle speed reaches a preset speed.

다양한 실시 예들에 따르면, 센서 모듈(140)은, 차량의 전방에 위치한 물체(예: 차량 등)에 대한 정보를 검출하고, 검출된 정보를 프로세서(120)로 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(140)은, 차량이 어뎁티브 크루즈 컨트롤에 기반하여 주행하는 동안 주기적으로, 비주기적으로, 또는 실시간으로, 차량의 전방에 위치한 물체에 대한 정보를 검출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(140)은 물체를 검출하기 위한 초음파 센서, 레이더 센서, 및 라이다 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. According to various embodiments, the sensor module 140 may detect information on an object (eg, a vehicle, etc.) located in front of the vehicle and provide the detected information to the processor 120 . According to an embodiment, the sensor module 140 may detect information on an object located in front of the vehicle periodically, aperiodically, or in real time while the vehicle is driving based on the adaptive cruise control. . According to an embodiment, the sensor module 140 may include at least one of an ultrasonic sensor for detecting an object, a radar sensor, and a lidar device.

다양한 실시 예들에 따르면, 센서 모듈(140)은, 차량의 속도를 측정하고, 측정한 정보를 프로세서(120)로 제공할 수 있다. According to various embodiments, the sensor module 140 may measure the speed of the vehicle and provide the measured information to the processor 120 .

다양한 실시 예들에 따르면, 통신 회로(150)는 전자 장치(100)와 외부 전자 장치 간의 유선 통신 채널 및/또는 무선 통신 채널을 형성하고, 형성된 통신 채널을 통해 데이터를 송수신할 수 있다.According to various embodiments, the communication circuit 150 may form a wired communication channel and/or a wireless communication channel between the electronic device 100 and an external electronic device, and may transmit/receive data through the formed communication channel.

도 4는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치에서 주변 환경을 고려하여 차량의 가속 여부를 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a method of determining whether to accelerate a vehicle in consideration of a surrounding environment in an electronic device according to various embodiments of the present disclosure;

도 4를 참조하면, 동작 401에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 제1 차로에서 차량이 전방 차량과 기준 거리를 유지하며 주행하는 동안 전방 차량의 주행 차로가 변경됨을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 도 2의 (b)와 같이, 차량(V)이 어댑티브 크루즈 컨트롤 기능에 따라 전방 차량(V0)과 기준 거리를 유지하며 주행하는 동안, 센서 모듈(140)을 통해 전방 차량(V0)의 주행 상태(예: 이동 방향 등)를 식별함으로써, 도 2의 (c)와 같이, 전방 차량(V0)이 주행 차로를 변경함을 식별할 수 있다. Referring to FIG. 4 , in operation 401 , the processor (eg, the processor 120 of FIG. 1 ) of the electronic device (eg, the electronic device 100 of FIG. 1 ) determines the reference distance between the vehicle and the vehicle ahead in the first lane. It can be identified that the driving lane of the vehicle in front is changed while driving while maintaining it. For example, as shown in (b) of FIG. 2 , the processor 120 drives the vehicle V while maintaining a reference distance with the front vehicle V 0 according to the adaptive cruise control function while driving the sensor module 140 . the running condition of the preceding vehicle (V 0) by: by identifying (e.g., the moving direction and the like), can, as in the Fig. 2 (c), identifying whether the preceding vehicle (V 0) is changed to the running car.

동작 403에서, 프로세서(120)는 전방 차량의 주행 차로가 변경됨을 식별한 것에 응답하여, 차량의 전방에 위치하고, 제1 차로와 인접한 제2 차로를 주행하는 다른 차량을 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 전방 차량이 주행 차로를 변경함을 식별할 것에 응답하여, 센서 모듈(140)을 통해 차량의 전방에 위치하고, 차량이 주행 중인 제1 차로와 인접한 제2 차로를 주행하는 다른 차량을 검출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 차량이 주행 중인 제1 차로와 인접한 제2 차로를 주행하는 다른 차량을 검출된 경우, 센서 모듈(140)을 통해 획득되는 정보에 기반하여 다른 차량의 횡방향 속도(예: 제2 차로에서 제1 차로 방향으로 이동하는 속도)를 산출할 수 있다.In operation 403 , in response to identifying that the driving lane of the vehicle in front is changed, the processor 120 may detect another vehicle located in front of the vehicle and driving in a second lane adjacent to the first lane. For example, in response to identifying that the vehicle in front changes the driving lane, the processor 120 moves to a second lane located in front of the vehicle through the sensor module 140 and adjacent to the first lane in which the vehicle is traveling. It is possible to detect other vehicles traveling. According to an embodiment, when the processor 120 detects another vehicle traveling in the second lane adjacent to the first lane in which the vehicle is traveling, the lateral direction of the other vehicle is detected based on information obtained through the sensor module 140 . The directional speed (eg, the speed of moving from the second lane to the first lane) may be calculated.

동작 405에서, 프로세서(120)는 다른 차량의 횡방향 속도 및 제1 차로와 제2 차로 사이의 차선과 차량 간의 거리에 기반하여 다른 차량에 대한 위험도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 도 3과 같이, 제1 차로와 제2 차로 사이의 차선(l)과 차량(V) 간의 거리값(Y)에 차량(V)의 주행 상태에 따른 가중치를 적용하고, 산출된 횡방향 속도(V1X)에 기반한 이동 거리와 가중치 값이 적용된 거리값(Y)을 비교함으로써, 다른 차량에 대한 위험도를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 산출된 횡방향 속도(V1X)에 기반한 이동 거리가 가중치가 적용된 거리값(Y) 이상인 경우, 다른 차량에 대한 위험도가 높은 것으로 결정하고, 산출된 횡방향 속도(V1X)에 기반한 이동 거리가 가중치가 적용된 거리값(Y) 미만인 경우, 른 차량에 대한 위험도가 낮은 것으로 결정할 수 있다.In operation 405 , the processor 120 may determine the degree of risk to the other vehicle based on the lateral speed of the other vehicle and the distance between the lane and the vehicle between the first lane and the second lane. For example, as shown in FIG. 3 , the processor 120 applies a weight according to the driving state of the vehicle V to the distance value Y between the vehicle V and the lane l between the first and second lanes. By applying and comparing the moving distance based on the calculated lateral speed V1X and the distance value Y to which the weight value is applied, the degree of risk to other vehicles may be determined. According to an embodiment, when the moving distance based on the calculated lateral speed V1X is greater than or equal to the weighted distance value Y, the processor 120 determines that the risk to other vehicles is high, and the calculated lateral direction When the moving distance based on the speed V1X is less than the weighted distance value Y, it may be determined that the risk to other vehicles is low.

동작 407에서, 프로세서(120)는 다른 차량에 대한 위험도에 기반하여 차량의 주행 속도를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 다른 차량에 대한 위험도가 높은 경우, 다른 차량과의 충돌을 방지하기 위해 차량의 주행 속도를 유지시킬 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 다른 차량에 대한 위험도가 낮은 경우, 차량의 속도가 기 설정된 속도에 도달하도록 차량을 가속시킬 수 있다.In operation 407 , the processor 120 may control the driving speed of the vehicle based on the degree of risk to other vehicles. For example, when a risk to another vehicle is high, the processor 120 may maintain the driving speed of the vehicle in order to prevent a collision with another vehicle. For another example, when the risk to another vehicle is low, the processor 120 may accelerate the vehicle so that the vehicle speed reaches a preset speed.

상술한 바와 같이, 전자 장치(100)는 어댑티브 크루즈 컨트롤이 적용된 차량에서 주변 환경을 고려하여 차량의 가속 여부를 결정함으로써, 차량의 가속에 의해 차선을 변경하는 다른 차량과 충돌이 발생하는 것을 방지할 수 있다.As described above, in the vehicle to which the adaptive cruise control is applied, the electronic device 100 determines whether to accelerate the vehicle in consideration of the surrounding environment, thereby preventing a collision with another vehicle changing a lane due to the acceleration of the vehicle. can

도 5는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치에서 다른 차량의 위험도를 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하 설명은, 도 4의 동작 405 내지 407에서, 다른 차량의 위험도를 결정하고, 결정된 위험도에 기반하여 차량의 주행 속도를 제어하는 동작의 상세 동작일 수 있다.5 is a flowchart illustrating a method of determining a risk level of another vehicle in an electronic device according to various embodiments of the present disclosure; The following description may be a detailed operation of the operation of determining the risk level of another vehicle and controlling the traveling speed of the vehicle based on the determined risk level in operations 405 to 407 of FIG. 4 .

도 5를 참조하면, 동작 501에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 어댑티브 크루즈 컨트롤을 수행하기 위해 차량의 운전자에 의해 설정된 기준 거리 및 차량의 현재 속도에 기반하여 차량의 주행 상태에 따른 가중치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 <수학식 1>에 기반하여 차량의 주행 상태에 따른 가중치를 결정할 수 있다. 여기서, 가중치 값은 0과 1 사이의 값을 가질 수 있다.Referring to FIG. 5 , in operation 501 , the processor (eg, the processor 120 of FIG. 1 ) of the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) is configured by the driver of the vehicle to perform adaptive cruise control. A weight according to the driving state of the vehicle may be determined based on the set reference distance and the current speed of the vehicle. For example, the processor 120 may determine a weight according to the driving state of the vehicle based on <Equation 1>. Here, the weight value may have a value between 0 and 1.

동작 503에서, 프로세서(120)는 제1 차로와 제2 차로 사이의 차선과 차량 간의 거리값에 가중치를 적용할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 가중치가 적용된 거리값은, 가중치가 적용되기 이전의 거리값과 같거나 또는 가중치가 적용되기 이전의 거리값보다 작을 수 있다.In operation 503 , the processor 120 may apply a weight to the distance value between the vehicle and the lane between the first lane and the second lane. According to an embodiment, the distance value to which the weight is applied may be the same as the distance value before the weight is applied or may be smaller than the distance value before the weight is applied.

동작 505에서, 프로세서(120)는 다른 차량의 횡방향 속도에 기반하여 다른 차량의 이동 거리를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 다른 차량의 횡방향 속도를 이용하여 지정된 시간(예: 1초) 동안 다른 차량이 제2 차로에서 제1 차로 방향으로 이동하는 이동 거리를 산출할 수 있다.In operation 505 , the processor 120 may determine the moving distance of the other vehicle based on the lateral speed of the other vehicle. For example, the processor 120 may calculate a movement distance by which the other vehicle moves from the second lane to the first lane for a specified time (eg, 1 second) by using the lateral speed of the other vehicle.

동작 507에서, 프로세서(120)는 다른 차량의 이동 거리가 가중치가 적용된 거리값 미만인지 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 다른 차량의 이동 거리가 가중치가 적용된 거리값 미만인 경우, 동작509를 수행하고, 다른 차량의 이동 거리가 가중치가 적용된 거리값 이상인 경우, 동작 511을 수행할 수 있다.In operation 507 , the processor 120 may determine whether the moving distance of the other vehicle is less than a weighted distance value. The processor 120 may perform operation 509 when the moving distance of another vehicle is less than the weighted distance value, and perform operation 511 when the moving distance of the other vehicle is greater than or equal to the weighted distance value.

동작 509에서, 프로세서(120)는 다른 차량의 이동 거리가 가중치가 적용된 거리값 미만인 경우, 다른 차량에 대한 위험도가 낮은 것으로 판단하여, 차량의 속도가 기 설정된 속도에 도달하도록 차량을 가속시킬 수 있다.In operation 509, when the moving distance of the other vehicle is less than the weighted distance value, the processor 120 determines that the risk to the other vehicle is low, and accelerates the vehicle so that the vehicle's speed reaches a preset speed. .

동작 511에서, 프로세서(120)는 다른 차량의 이동 거리가 가중치가 적용된 거리값 이상인 경우, 다른 차량에 대한 위험도가 높은 것으로 판단하여, 차량의 속도를 유지시킬 수 있다.In operation 511 , when the moving distance of the other vehicle is equal to or greater than the weighted distance value, the processor 120 determines that the risk to the other vehicle is high and maintains the speed of the vehicle.

이상에서는, 전자 장치(100)가 차량의 주행 상태에 따른 가중치를 거리값에 적용하는 동작 501 내지 동작 503을 수행한 이후, 다른 차량의 이동 거리를 결정하는 동작 505를 수행하는 것으로 설명하였으나, 본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 동작 501 내지 동작 503과 동작 505는 병렬적으로 수행되거나 또는 동작 505가 먼저 수행되고, 이후 동작 501 내지 동작 503이 수행될 수도 있다.In the above description, it has been described that the electronic device 100 performs operations 501 to 503 of applying a weight according to the driving state of the vehicle to the distance value and then performs operation 505 of determining the moving distance of another vehicle. According to various embodiments of the present disclosure, operations 501 to 503 and operations 505 may be performed in parallel, or operation 505 may be performed first, and then operations 501 to 503 may be performed.

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.As used herein, the term “module” may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and may be used interchangeably with terms such as, for example, logic, logic block, component, or circuit. A module may be an integrally formed part or a minimum unit or a part of the part that performs one or more functions. For example, according to an embodiment, the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).

본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 도 1의 전자 장치(100)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들(instructions)을 포함하는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 도 1의 전자 장치(100))의 프로세서(예: 도 1의 마이크로 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 인스트럭션들 중 적어도 하나의 인스트럭션을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 호출된 적어도 하나의 인스트럭션에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 할 수 있다. 하나 이상의 인스트럭션들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.According to various embodiments of the present document, one or more instructions stored in a storage medium (eg, the memory 130 of FIG. 1 ) readable by a machine (eg, the electronic device 100 of FIG. 1 ) It may be implemented as software including (instructions). For example, the processor (eg, the microprocessor 120 of FIG. 1 ) of the device (eg, the electronic device 100 of FIG. 1 ) calls at least one of the one or more instructions stored from the storage medium, can run it This may enable the device to be operated to perform at least one function according to the at least one instruction called. The one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter. The device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium. Here, 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not include a signal (eg, electromagnetic wave), and this term is used in cases where data is semi-permanently stored in the storage medium and It does not distinguish between temporary storage cases.

다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.According to various embodiments, each component (eg, a module or a program) of the above-described components may include a singular or a plurality of entities. According to various embodiments, one or more components or operations among the above-described corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added. Alternatively or additionally, a plurality of components (eg, a module or a program) may be integrated into one component. In this case, the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components identically or similarly to those performed by the corresponding component among the plurality of components prior to the integration. . According to various embodiments, operations performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or one or more of the operations are executed in a different order, omitted, or , or one or more other operations may be added.

100 : 전자 장치
120 : 프로세서
130 : 메모리
140 : 센서 모듈
150 : 통신 회로100: electronic device
120: processor
130: memory
140: sensor module
150: communication circuit

Claims (12)

센서 모듈;
메모리; 및
상기 센서 모듈 및 상기 메모리와 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
어댑티브 크루즈 컨트롤(adaptive cruise control)이 적용된 차량이 제1 차로에서 전방 차량과 기준 거리를 유지하며 주행하는 동안 상기 센서 모듈을 통해 획득되는 정보에 기반하여 전방 차량의 주행 차로가 변경됨을 식별하고,
상기 센서 모듈을 통해 획득되는 정보에 기반하여 상기 차량의 전방에 위치하고, 상기 제1 차로와 인접한 제2 차로를 주행하는 다른 차량을 검출하고,
상기 다른 차량의 횡방향 속도 및 상기 제1 차로와 상기 제2 차로 사이의 차선과 상기 차량 간의 거리에 기반하여 상기 다른 차량에 대한 위험도를 결정하고, 및
상기 위험도에 기반하여 상기 차량의 주행 속도를 제어하는 전자 장치.
sensor module;
Memory; and
A processor connected to the sensor module and the memory, wherein the processor comprises:
It is identified that the driving lane of the front vehicle is changed based on information obtained through the sensor module while the vehicle to which adaptive cruise control is applied maintains a reference distance from the vehicle in front in the first lane,
Detecting another vehicle located in front of the vehicle based on the information obtained through the sensor module and driving in a second lane adjacent to the first lane,
determining a degree of risk to the other vehicle based on the lateral speed of the other vehicle and the distance between the vehicle and the lane between the first lane and the second lane, and
An electronic device for controlling the driving speed of the vehicle based on the degree of risk.
 제1항에 있어서,
상기 센서 모듈은,
상기 차량의 전방에 위치한 물체를 감지할 수 있는 초음파 센서, 레이더 센서, 및 라이다 장치 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
According to claim 1,
The sensor module is
An electronic device comprising at least one of an ultrasonic sensor capable of detecting an object located in front of the vehicle, a radar sensor, and a lidar device.
 제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 다른 차량이 검출된 것에 응답하여, 상기 센서 모듈을 통해 획득되는 정보에 기반하여 상기 다른 차량이 상기 제2 차로에서 상기 제1 차로 방향으로 이동하는 횡방향 속도를 산출하는 전자 장치.
According to claim 1,
The processor is
In response to detecting the other vehicle, the electronic device calculates a lateral speed at which the other vehicle moves from the second lane to the first lane based on information obtained through the sensor module.
 제3항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 다른 차량에 대한 위험도를 결정하는 동작의 적어도 일부로서,
상기 어댑티브 크루즈 컨트롤을 수행하기 위해 상기 차량의 운전자가 설정한 기준 거리 및 상기 차량의 현재 속도에 기반하여 상기 차량의 주행 상태에 따른 가중치를 결정하고,
상기 제1 차로와 상기 제2 차로 사이의 차선과 상기 차량 간의 거리값에 상기 가중치를 적용하고,
상기 다른 차량의 횡방향 속도에 기반하여 지정된 시간 동안 상기 차량이 제2 차로에서 상기 제1 차로 방향으로 이동하는 이동 거리를 산출하고,
상기 이동 거리 및 상기 가중치가 적용된 거리값을 비교하고,
상기 이동 거리가 상기 가중치가 적용된 거리값 미만인 경우, 상기 다른 차량에 대한 위험도가 낮은 것으로 결정하고, 및
상기 이동 거리가 상기 가중치가 적용된 거리값 이상인 경우, 상기 다른 차량에 대한 위험도가 높은 것으로 결정하는 전자 장치.
4. The method of claim 3,
The processor, as at least part of the operation of determining the risk to the other vehicle,
determining a weight according to the driving state of the vehicle based on a reference distance set by a driver of the vehicle to perform the adaptive cruise control and a current speed of the vehicle;
applying the weight to a distance value between a lane between the first lane and the second lane and the vehicle;
calculating a movement distance by which the vehicle moves from a second lane to the first lane for a specified time based on the lateral speed of the other vehicle;
comparing the moving distance and the distance value to which the weight is applied,
When the moving distance is less than the weighted distance value, it is determined that the risk to the other vehicle is low, and
When the moving distance is equal to or greater than the distance value to which the weight is applied, the electronic device determines that the risk to the other vehicle is high.
 제4항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 차량의 주행 속도를 제어하는 동작의 적어도 일부로서,
상기 다른 차량에 대한 위험도가 높은 경우, 상기 차량의 속도를 유지시키고, 및
상기 다른 차량에 대한 위험도가 낮은 경우, 상기 차량의 속도가 상기 어댑티브 크루즈 컨트롤을 수행하기 위해 상기 차량의 운전자가 설정한 기준 속도에 도달하도록 상기 차량을 가속시키는 전자 장치.
5. The method of claim 4,
The processor, as at least part of the operation of controlling the driving speed of the vehicle,
If the risk to the other vehicle is high, maintaining the speed of the vehicle, and
When the risk to the other vehicle is low, the electronic device accelerates the vehicle so that the speed of the vehicle reaches a reference speed set by a driver of the vehicle to perform the adaptive cruise control.
 제4항에 있어서,
상기 프로세서는,
지정된 시간 동안 또는 지정된 횟수만큼 산출된 N개의 가중치를 학습함으로써, 운전자에게 최적화된 가중치를 결정하고,
이후, 추가적인 가중치 산출 과정 없이, 상기 운전자에게 최적화된 가중치를 거리값에 적용하는 전자 장치.
5. The method of claim 4,
The processor is
By learning N weights calculated for a specified time or a specified number of times, the weight optimized for the driver is determined,
Thereafter, the electronic device applies the weight optimized for the driver to the distance value without an additional weight calculation process.
 전자 장치의 프로세서가 어댑티브 크루즈 컨트롤(adaptive cruise control)이 적용된 차량이 제1 차로에서 전방 차량과 기준 거리를 유지하며 주행하는 동안 상기 전자 장치의 센서 모듈을 통해 획득되는 정보에 기반하여 전방 차량의 주행 차로가 변경됨을 식별하는 단계;
상기 프로세서가 상기 센서 모듈을 통해 획득되는 정보에 기반하여 상기 차량의 전방에 위치하고, 상기 제1 차로와 인접한 제2 차로를 주행하는 다른 차량을 검출하는 단계;
상기 프로세서가 상기 다른 차량의 횡방향 속도 및 상기 제1 차로와 상기 제2 차로 사이의 차선과 상기 차량 간의 거리에 기반하여 상기 다른 차량에 대한 위험도를 결정하는 단계; 및
상기 프로세서가 상기 위험도에 기반하여 상기 차량의 주행 속도를 제어하는 단계를 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
Driving of the vehicle in front based on information obtained through the sensor module of the electronic device while the processor of the electronic device drives the vehicle to which adaptive cruise control is applied while maintaining a reference distance from the vehicle in front in the first lane identifying a lane change;
detecting, by the processor, another vehicle located in front of the vehicle and driving in a second lane adjacent to the first lane based on information obtained through the sensor module;
determining, by the processor, a degree of risk to the other vehicle based on the lateral speed of the other vehicle and the distance between the vehicle and the lane between the first lane and the second lane; and
and controlling, by the processor, the driving speed of the vehicle based on the degree of risk.
 제7항에 있어서,
상기 센서 모듈은,
상기 차량의 전방에 위치한 물체를 감지할 수 있는 초음파 센서, 레이더 센서, 및 라이다 장치 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
8. The method of claim 7,
The sensor module is
An operating method of an electronic device including at least one of an ultrasonic sensor, a radar sensor, and a lidar device capable of detecting an object located in front of the vehicle.
 제7항에 있어서,
상기 프로세서가 상기 다른 차량이 검출된 것에 응답하여, 상기 센서 모듈을 통해 획득되는 정보에 기반하여 상기 다른 차량이 상기 제2 차로에서 상기 제1 차로 방향으로 이동하는 횡방향 속도를 산출하는 단계를 더 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
8. The method of claim 7,
calculating, by the processor, a lateral speed at which the other vehicle moves from the second lane to the first lane on the basis of information obtained through the sensor module in response to the detection of the other vehicle A method of operating an electronic device comprising a.
 제9항에 있어서,
상기 다른 차량에 대한 위험도를 결정하는 단계는,
상기 프로세서가 상기 어댑티브 크루즈 컨트롤을 수행하기 위해 상기 차량의 운전자가 설정한 기준 거리 및 상기 차량의 현재 속도에 기반하여 상기 차량의 주행 상태에 따른 가중치를 결정하는 단계;
상기 프로세서가 상기 제1 차로와 상기 제2 차로 사이의 차선과 상기 차량 간의 거리값에 상기 가중치를 적용하는 단계;
상기 프로세서가 상기 다른 차량의 횡방향 속도에 기반하여 지정된 시간 동안 상기 차량이 제2 차로에서 상기 제1 차로 방향으로 이동하는 이동 거리를 산출하는 단계;
상기 프로세서가 상기 이동 거리 및 상기 가중치가 적용된 거리값을 비교하는 단계;
상기 프로세서가 상기 이동 거리가 상기 가중치가 적용된 거리값 미만인 경우, 상기 다른 차량에 대한 위험도가 낮은 것으로 결정하는 단계; 및
상기 프로세서가 상기 이동 거리가 상기 가중치가 적용된 거리값 이상인 경우, 상기 다른 차량에 대한 위험도가 높은 것으로 결정하는 단계를 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
10. The method of claim 9,
The step of determining the degree of risk to the other vehicle,
determining, by the processor, a weight according to the driving state of the vehicle based on a reference distance set by a driver of the vehicle to perform the adaptive cruise control and a current speed of the vehicle;
applying, by the processor, the weight to the distance value between the vehicle and the lane between the first lane and the second lane;
calculating, by the processor, a movement distance in which the vehicle moves from the second lane to the first lane for a specified time based on the lateral speed of the other vehicle;
comparing, by the processor, the moving distance and the weighted distance value;
determining, by the processor, that the risk to the other vehicle is low when the moving distance is less than the weighted distance value; and
and determining, by the processor, that the risk to the other vehicle is high when the moving distance is equal to or greater than the weighted distance value.
 제10항에 있어서,
상기 차량의 주행 속도를 제어하는 단계는,
상기 다른 차량에 대한 위험도가 높은 경우, 상기 프로세서가 상기 차량의 속도를 유지시키는 단계; 및
상기 다른 차량에 대한 위험도가 낮은 경우, 상기 프로세서가 상기 차량의 속도가 상기 어댑티브 크루즈 컨트롤을 수행하기 위해 상기 차량의 운전자가 설정한 기준 속도에 도달하도록 상기 차량을 가속시키는 단계를 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
11. The method of claim 10,
The step of controlling the driving speed of the vehicle comprises:
maintaining, by the processor, the speed of the vehicle when the risk to the other vehicle is high; and
When the risk to the other vehicle is low, the processor accelerating the vehicle so that the speed of the vehicle reaches a reference speed set by a driver of the vehicle to perform the adaptive cruise control. how it works.
 제10항에 있어서,
상기 프로세서가 지정된 시간 동안 또는 지정된 횟수만큼 산출된 N개의 가중치를 학습함으로써, 운전자에게 최적화된 가중치를 결정하는 단계; 및
이후, 추가적인 가중치 산출 과정 없이, 상기 프로세서가 상기 운전자에게 최적화된 가중치를 거리값에 적용하는 단계를 더 포함하는 전자 장치의 동작 방법.11. The method of claim 10,
determining, by the processor, the weights optimized for the driver by learning the N weights calculated for a specified time or a specified number of times; and
Thereafter, the method of operating the electronic device further comprising the step of applying, by the processor, a weight optimized for the driver to the distance value without an additional weight calculation process.
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