KR20210080032A - 운전자 보조 장치 및 운전자 보조 방법 - Google Patents

운전자 보조 장치 및 운전자 보조 방법 Download PDF

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Abstract

개시된 일 실시예에 따른 운전자 보조 장치는, 차량에 설치되어, 상기 차량의 전방 시야를 가지며, 전방 영상 데이터를 획득하는 카메라; 상기 전방 영상 데이터를 처리하는 프로세서를 포함하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는 상기 영상 데이터에 기초하여 주변 차량과의 충돌 시간 및 날씨 정보를 획득하고, 상기 충돌 시간 및 날씨 정보에 기초하여 제1 제동시점에 제동이 시작되도록 상기 차량에 마련된 제동장치를 제어하는 제어부;를 포함한다.

Description

운전자 보조 장치 및 운전자 보조 방법 {DRIVER ASSISTANCE APPARATUS AND METHOD OF THEREOF}
개시된 일 실시예는 운전자 보조 장치 및 운전자 보조 방법에 관한 것이다.
구체적으로, 개시된 일 실시예는 날씨정보에 기초하여 차량의 제동 시점을 달리하는 제동 시스템에 관한 것이다.
종래 긴급 제동 보조 시스템(AEB: Autonomous Emergency Braking)은 자차량과 타차량의 충돌시간을 계산하고, 계산된 충돌시간에 기초하여 제동장치를 제어하였다.
그러나, 날씨정보 또는 도로의 노면 상태에 따라 차량과 노면사이의 마찰계수는 달라지고, 가변하는 마찰계수에 따라 제동시점을 달리해야 함에도 일률적으로 제동시점을 결정하여 사용자의 안전을 위협하는 문제점이 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 개시된 일 실시예는 날씨정보에 기초하여 제동장치의 동작시점을 달리하는 운전자 보조 장치, 운전자 보조 방법 및 운전자 보조 시스템을 제공한다.
또한, V2X(Vehicle to Everything)통신을 활용하여 날씨정보 또는 마찰계수 정보를 획득하고, 제동 상황을 딥러닝에 의하여 학습하는 운전자 보조 장치, 운전자 보조 방법 및 운전자 보조 시스템을 제공한다.
개시된 일 실시예에 따른 운전자 보조 장치는, 차량에 설치되어, 상기 차량의 전방 시야를 가지며, 전방 영상 데이터를 획득하는 카메라; 상기 전방 영상 데이터를 처리하는 프로세서를 포함하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는 상기 영상 데이터에 기초하여 주변 차량과의 충돌 시간 및 날씨 정보를 획득하고, 상기 충돌 시간 및 날씨 정보에 기초하여 제1 제동시점에 제동이 시작되도록 상기 차량에 마련된 제동장치를 제어하는 제어부;를 포함한다.
또한, 상기 제어부는, 상기 날씨 정보에 기초하여 제2 제동시점에 2차 제동을 시작하고, 제3 제동시점에 3차 제동을 시작하도록 제동장치를 제어할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 날씨 정보에 기초하여 도로의 마찰계수를 추정할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 주변 차량과 충돌을 피할 수 있는지 판단하고, 판단결과에 기초하여 상기 제동장치 제어여부를 결정할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 날씨 정보에 따른 도로 마찰계수를 딥러닝에 의해 학습할 수 있다.
또한, 개시된 일 실시예에 따른 운전자 보조장치는 상기 학습 결과를 저장하는 저장부;를 더 포함하고, 상기 제어부는, 상기 통신부의 통신이 불가능 한 것으로 판단되면, 상기 저장부에 저장된 상기 학습 결과에 기초하여 상기 마찰계수를 결정하고, 상기 제1 제동시점을 결정할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 마찰계수가 미리 설정된 값 미만인 것으로 판단되면, 상기 제1 제동시점을 변경할 수 있다.
개시된 일 실시예에 따른 운전자 보조 방법은, 전방 영상 데이터를 획득하고; 상기 전방 영상 데이터를 처리하는 것;을 포함하되, 상기 처리 하는 것은 상기 전방 영상 데이터에 기초하여 주변 차량과의 충돌 시간 및 날씨 정보를 획득하고, 상기 충돌 시간 및 날씨 정보에 기초하여 제1 제동시점에 제동이 시작되도록 상기 차량에 마련된 제동장치를 제어하는 것;을 포함한다.
또한, 상기 제어 하는 것은, 상기 날씨 정보에 기초하여 제2 제동시점에 2차 제동을 시작하고, 제3 제동시점에 3차 제동을 시작하는 것;을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어 하는 것은, 상기 날씨 정보에 기초하여 도로의 마찰계수를 추정하는 것;을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어 하는 것은, 상기 주변 차량과 충돌을 피할 수 있는지 판단하고, 판단결과에 기초하여 상기 제동장치 제어여부를 결정하는 것;을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어 하는 것은, 상기 날씨 정보에 따른 도로 마찰계수를 딥러닝에 의해 학습하는 것;을 포함할 수 있다.
또한, 개시된 일 실시예에 따른 운전자 보조 방법은 상기 학습 결과를 저장하는 것;을 더 포함하고, 상기 제어 하는 것은, 상기 통신이 불가능 한 것으로 판단되면, 상기 학습 결과에 기초하여 상기 마찰계수를 결정하고, 상기 제1 기준시점을 결정하는 것;을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어하는 것은, 상기 마찰계수가 미리 설정된 값 미만인 것으로 판단되면, 상기 제1 제동시점을 변경하는 것;을 포함할 수 있다.
개시된 일 실시예에 따른 운전자 보조 시스템은 차량에 설치되어, 상기 차량의 전방 시야를 가지며, 전방 영상 데이터를 획득하는 카메라; V2X(Vehicle to Everything) 통신 기지국과 통신하는 통신부; 상기 전방 영상 데이터를 처리하는 프로세서를 포함하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는 상기 통신결과 및 상기 영상 데이터에 기초하여 주변 차량과의 충돌 시간 및 날씨 정보를 획득하고, 상기 충돌 시간 및 날씨 정보에 기초하여 제1 제동시점에 제동이 시작되도록 상기 차량에 마련된 제동장치를 제어하는 제어부;를 포함한다.
또한, 상기 제어부는, 상기 날씨 정보에 기초하여 제2 제동시점에 2차 제동을 시작하고, 제3 제동시점에 3차 제동을 시작하도록 제동장치를 제어할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 날씨 정보에 기초하여 도로의 마찰계수를 추정할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 주변 차량과 충돌을 피할 수 있는지 판단하고, 판단결과에 기초하여 상기 제동장치 제어여부를 결정할 수 있다.
개시된 일 실시예에 따른 운전자 보조 시스템은 제동 상황 학습 결과를 저장하는 저장부;를 더 포함하고, 상기 제어부는, 상기 날씨 정보에 및 상기 마찰계수에 따른 제동 상황을 딥러닝에 의해 학습하고, 상기 통신부의 통신이 불가능 한 것으로 판단되면, 상기 저장부에 저장된 상기 학습 결과에 기초하여 상기 마찰계수를 결정하고, 상기 제1 제동시점을 결정할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 마찰계수가 미리 설정된 값 미만인 것으로 판단되면, 상기 제1 제동시점을 변경할 수 있다.
개시된 발명의 일 측면에 따르면, 날씨정보에 기초하여 차량의 제동시점을 달리하는 운전자 보조 장치, 운전자 보조 방법 및 운전자 보조 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 상기와 같은 운전자 보조 장치, 운전자 보조 방법 및 운전자 보조 시스템을 제공함으로써, 개시된 일 실시예는 사용자의 안전을 도모하고, 우천시 또는 강설시에 발생하는 사고를 줄일 수 있는 효과가 존재한다.
도 1은 일 실시예에 의한 차량의 구성을 도시한 것이다.
도 2은 일 실시예에 의한 운전자 보조 시스템의 구성을 도시한 것이다.
도 3은 일 실시예에 의한 운전자 보조 시스템에 포함된 카메라 및 레이더를 도시한 것이다.
도 4는 개시된 일 측면에 따른 차량이 V2X(Vehicle to Everything)통신을 수행하는 것을 나타낸 것이다
도 5는 개시된 일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 제어 블록도이다.
도 6은 개시된 일 측면에 따른 제어부가 차량의 제동 시점을 변경하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 7는 개시된 일 측면에 따른 제어부가 차량의 2차 및 3차 제동시점을 변경하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 8는 개시된 일 측면에 따른 제어부가 제동 상황을 딥러닝하는 과정을 나타낸 것이다.
도 9은 개시된 일 측면에 따른 제어부가 V2X 통신이 불가능한 지역에서 차량을 제동시키는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 10은 개시된 일 측면에 따른 제어부가 차량의 제동시점을 변경한 실시예를 나타낸 그래프이다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 개시된 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
제 1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 개시된 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.
도 1은 일 실시예에 의한 차량(1)의 구성을 도시한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 차량(1)은 엔진(10)과, 변속기(20)와, 제동 장치(30)와, 조향 장치(40)를 포함한다. 엔진(10)은 실린더와 피스톤을 포함하며, 차량(1)이 주행하기 위한 동력을 생성할 수 있다. 변속기(20)는 복수의 기어들을 포함하며, 엔진(10)에 의하여 생성된 동력을 차륜까지 전달할 수 있다. 제동 장치(30)는 차륜과의 마찰을 통하여 차량(1)을 감속시키거나 차량(1)을 정지시킬 수 있다. 조향 장치(40)는 차량(1)의 주행 방향을 변경시킬 수 있다.
차량(1)은 복수의 전장 부품들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량(1)은 엔진 관리 시스템(Engine Management System, EMS) (11)과, 변속기 제어 유닛(Transmission Control Unit, TCU) (21)과, 전자식 제동 제어 모듈(Electronic Brake Control Module) (31)과, 전자식 조향 장치(Electronic Power Steering, EPS) (41)과, 바디 컨트롤 모듈(Body Control Module, BCM)과, 운전자 보조 시스템(Driver Assistance System, DAS)을 더 포함한다.
엔진 관리 시스템(11)은 가속 페달을 통한 운전자의 가속 의지 또는 운전자 보조 장치(100) 또는 운전자 보조 시스템의 요청에 응답하여 엔진(10)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 엔진 관리 시스템(11)은 엔진(10)의 토크를 제어할 수 있다.
변속기 제어 유닛(21)은 변속 레버를 통한 운전자의 변속 명령 및/또는 차량(1)의 주행 속도에 응답하여 변속기(20)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 변속기 제어 유닛(21)은 엔진(10)으로부터 차륜까지의 변속 비율을 조절할 수 있다.
전자식 제동 제어 모듈(31)은 제동 페달을 통한 운전자의 제동 의지 및/또는 차륜들의 슬립(slip)에 응답하여 제동 장치(30)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 전자식 제동 제어 모듈(31)은 차량(1)의 제동 시에 감지되는 차륜의 슬립에 응답하여 차륜의 제동을 일시적으로 해제할 수 있다(Anti-lock Braking Systems, ABS). 전자식 제동 제어 모듈(31)은 차량(1)의 조향 시에 감지되는 오버스티어링(oversteering) 및/또는 언더스티어링(understeering)에 응답하여 차륜의 제동을 선택적으로 해제할 수 있다(Electronic stability control, ESC). 또한, 전자식 제동 제어 모듈(31)은 차량(1)의 구동 시에 감지되는 차륜의 슬립에 응답하여 차륜을 일시적으로 제동할 수 있다(Traction Control System, TCS).
전자식 조향 장치(41)는 스티어링 휠을 통한 운전자의 조향 의지에 응답하여 운전자가 쉽게 스티어링 휠을 조작할 수 있도록 조향 장치(40)의 동작을 보조할 수 있다. 예를 들어, 전자식 조향 장치(41)는 저속 주행 또는 주차 시에는 조향력을 감소시키고 고속 주행 시에는 조향력을 증가시키도록 조향 장치(40)의 동작을 보조할 수 있다.
바디 컨트롤 모듈(51)은 운전자에게 편의를 제공하거나 운전자의 안전을 보장하는 전장 부품들의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 바디 컨트롤 모듈(51)은 헤드 램프, 와이퍼, 클러스터, 다기능 스위치 및 방향 지시 램프 등을 제어할 수 있다.
운전자 보조 장치(100) 또는 운전자 보조 시스템은 운전자가 차량(1)을 조작(구동, 제동, 조향)하는 것을 보조할 수 있다. 예를 들어, 운전자 보조 시스템(100)은 차량(1) 주변의 환경(예를 들어, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트(cyclist), 차선, 도로 표지판 등)을 감지하고, 감지된 환경에 응답하여 차량(1)의 구동 및/또는 제동 및/또는 조향을 제어할 수 있다.
운전자 보조 장치(100) 또는 운전자 보조 시스템은 운전자에게 다양한 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 운전자 보조 장치(4) 또는 운전자 보조 시스템은 차선 이탈 경고(Lane Departure Warning, LDW)와, 차선 유지 보조(Lane Keeping Assist, LKA)와, 상향등 보조(High Beam Assist, HBA)와, 자동 긴급 제동(Autonomous Emergency Braking, AEB)과, 교통 표지판 인식(Traffic Sign Recognition, TSR)과, 스마트 크루즈 컨트롤(Smart Cruise Control, SCC)과, 사각지대 감지(Blind Spot Detection, BSD) 등을 제공할 수 있다.
운전자 보조 장치(100) 또는 운전자 보조 시스템은 차량(1) 주변의 영상 데이터를 획득하는 카메라 모듈(101)과, 차량(1) 주변의 객체 데이터를 획득하는 레이더 모듈(102)을 포함한다. 카메라 모듈(101)은 카메라(101a)와 제어기(Electronic Control Unit, ECU) (101b)를 포함하며, 차량(1)의 전방을 촬영하고 다른 차량, 보행자, 사이클리스트, 차선, 도로 표지판 등을 인식할 수 있다. 레이더 모듈(102)은 레이더(102a)와 제어기(102b)를 포함하며, 차량(1) 주변의 객체(예를 들어, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트 등)의 상대 위치, 상대 속도 등을 획득할 수 있다.
운전자 보조 장치(100) 또는 운전자 보조 시스템은 도 1에 도시된 바에 한정되지 아니하며, 차량(1) 주변을 스캔하며 객체를 감지하는 라이다(lidar)를 더 포함할 수 있다.
이상의 전자 부품들은 차량용 통신 네트워크(NT)를 통하여 서로 통신할 수 있다. 예를 들어, 전장 부품들은 이더넷(Ethernet), 모스트(MOST, Media Oriented Systems Transport), 플렉스레이(Flexray), 캔(CAN, Controller Area Network), 린(LIN, Local Interconnect Network) 등을 통하여 데이터를 주고 받을 수 있다. 예를 들어, 운전자 보조 장치(100) 또는 운전자 보조 시스템은 엔진 관리 시스템(11), 전자식 제동 제어 모듈(31) 및 전자식 조향 장치(41)에 각각 차량용 통신 네트워크(NT)를 통하여 구동 제어 신호, 제동 신호 및 조향 신호를 전송할 수 있다.
도 2은 일 실시예에 의한 운전자 보조 시스템의 구성을 도시한다. 도 3은 일 실시예에 의한 운전자 보조 시스템에 포함된 카메라 및 레이더를 도시한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 차량(1)은 제동 시스템(32)과, 조향 시스템(42)과, 운전자 보조 장치(100) 또는 운전자 보조 시스템을 포함할 수 있다.
제동 시스템(32)은 도 1과 함께 설명된 전자식 제동 제어 모듈(31, 도 1 참조)과 제동 장치(30, 도 1 참조)를 포함하며, 조향 시스템(42)은 전자식 조향 장치(41, 도 1 참조)와 조향 장치(40, 도 1 참조)를 포함할 수 있다.
운전자 보조 장치(100) 또는 운전자 보조 시스템은 전방 카메라(110)와, 전방 레이더(120)와, 복수의 코너 레이더들(130)을 포함할 수 있다.
전방 카메라(110)는 도 3에 도시된 바와 같이 차량(1)의 전방을 향하는 시야(field of view) (110a)를 가질 수 있다. 전방 카메라(110)는 예를 들어 차량(1)의 프론트 윈드 쉴드에 설치될 수 있다.
전방 카메라(110)는 차량(1)의 전방을 촬영하고, 차량(1) 전방의 영상 데이터를 획득할 수 있다. 차량(1) 전방의 영상 데이터는 차량(1) 전방에 위치하는 다른 차량 또는 보행자 또는 사이클리스트 또는 차선에 관한 위치를 포함할 수 있다.
전방 카메라(110)는 복수의 렌즈들 및 이미지 센서를 포함할 수 있다. 이미지 센서는 광을 전기 신호로 변환하는 복수의 포토 다이오드들을 포함할 수 있으며, 복수의 포토 다이오드들이 2차원 매트릭스로 배치될 수 있다.
전방 카메라(110)는 제어부(140)와 전기적으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 전방 카메라(110)는 차량용 통신 네트워크(NT)를 통하여 제어부(140)와 연결되거나, 하드 와이어(hard wire)를 통하여 제어부(140)와 연결되거나, 인쇄 회로 기판(Printed Circuit Board, PCB)을 통하여 제어부(140)와 연결될 수 있다.
전방 카메라(110)는 차량(1) 전방의 영상 데이터를 제어부(140)로 전달할 수 있다.
전방 레이더(120)는 도 3에 도시된 바와 같이 차량(1)의 전방을 향하는 감지 시야(field of sensing) (120a)을 가질 수 있다. 전방 레이더(120)는 예를 들어 차량(1)의 그릴(grille) 또는 범퍼(bumper)에 설치될 수 있다.
전방 레이더(120)는 차량(1)의 전방을 향하여 송신 전파를 방사하는 송신 안테나(또는 송신 안테나 어레이)와, 객체에 반사된 반사 전파를 수신하는 수신 안테나(또는 수신 안테나 어레이)를 포함할 수 있다. 전방 레이더(120)는 송신 안테나에 의한 송신된 송신 전파와 수신 안테나에 의하여 수신된 반사 전파로부터 전방 레이더 데이터를 획득할 수 있다. 전방 레이더 데이터는 차량(1) 전방에 위치하는 다른 차량 또는 보행자 또는 사이클리스트에 관한 거리 정보 및 속도 정도를 포함할 수 있다. 전방 레이더(120)는 송신 전파와 반사 전파 사이의 위상 차이(또는 시간 차이)에 기초하여 객체까지의 상태 거리를 산출하고, 송신 전파와 반사 전파 사이의 주파수 차이에 기초하여 객체의 상대 속도를 산출할 수 있다.
전방 레이더(120)는 예를 들어 차량용 통신 네트워크(NT) 또는 하드 와이어 또는 인쇄 회로 기판을 통하여 제어부(140)와 연결될 수 있다. 전방 레이더(120)는 전방 레이더 데이터를 제어부(140)로 전달할 수 있다.
복수의 코너 레이더들(130)은 차량(1)의 전방 우측에 설치되는 제1 코너 레이더(131)와, 차량(1)의 전방 좌측에 설치되는 제2 코너 레이더(132)와, 차량(1)의 후방 우측에 설치되는 제3 코너 레이더(133)와, 차량(1)의 후방 좌측에 설치되는 제4 코너 레이더(134)를 포함한다.
제1 코너 레이더(131)는 도 3에 도시된 바와 같이 차량(1)의 전방 우측을 향하는 감지 시야(131a)를 가질 수 있다. 전방 레이더(120)는 예를 들어 차량(1)의 전방 범퍼의 우측에 설치될 수 있다. 제2 코너 레이더(132)는 차량(1)의 전방 좌측을 향하는 감지 시야(132a)를 가질 수 있으며, 예를 들어 차량(1)의 전방 범퍼의 좌측에 설치될 수 있다. 제3 코너 레이더(133)는 차량(1)의 후방 우측을 향하는 감지 시야(133a)를 가질 수 있으며, 예를 들어 차량(1)의 후방 범퍼의 우측에 설치될 수 있다. 제4 코너 레이더(134)는 차량(1)의 후방 좌측을 향하는 감지 시야(134a)를 가질 수 있으며, 예를 들어 차량(1)의 후방 범퍼의 좌측에 설치될 수 있다.
제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(131, 132, 133, 134) 각각은 송신 안테나와 수신 안테나를 포함할 수 있다. 제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(131, 132, 133, 134)은 각각 제1 코너 레이더 데이터와 제2 코너 레이더 데이터와 제3 코너 레이더 데이터와 제4 코너 레이더 데이터를 획득할 수 있다. 제1 코너 레이더 데이터는 차량(1) 전방 우측에 위치하는 다른 차량 또는 보행자 또는 사이클리스트(이하 "객체"라 한다)에 관한 거리 정보 및 속도 정도를 포함할 수 있다. 제2 코너 레이더 데이터는 차량(1) 전방 좌측에 위치하는 객체의 거리 정보 및 속도 정도를 포함할 수 있다. 제3 및 제4 코너 레이더 데이터는 차량(1) 후방 우측 및 차량(1) 후방 좌측에 위치하는 객체의 거리 정보 및 상대 속도를 포함할 수 있다.
제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(131, 132, 133, 134) 각각은 예를 들어 차량용 통신 네트워크(NT) 또는 하드 와이어 또는 인쇄 회로 기판을 통하여 제어부(140)와 연결될 수 있다. 제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(131, 132, 133, 134)은 각각 제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더 데이터를 제어부(140)로 전달할 수 있다.
제어부(140)는 카메라 모듈(101, 도 1 참조)의 제어기(101b, 도 1 참조) 및/또는 레이더 모듈(102, 도 1 참조)의 제어기(102b, 도 1 참조) 및/또는 별도의 통합 제어기를 포함할 수 있다.
제어부(140)는 프로세서(141)와 메모리(142)를 포함한다.
프로세서(141)는 전방 카메라(110)의 전방 영상 데이터와 전방 레이더(120)의 전방 레이더 데이터와 복수의 코너 레이더들(130)의 코너 레이더 데이터를 처리하고, 제동 시스템(32) 및 조향 시스템(42)을 제어하기 위한 제동 신호 및 조향 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(141)는 전방 카메라(110)의 전방 영상 데이터를 처리하는 이미지 프로세서 및/또는 레이더들(120, 130)의 레이더 데이터를 처리하는 디지털 시그널 프로세서 및/또는 제동 신호와 조향 신호를 생성하는 마이크로 컨트롤 유닛(Micro Control Unit, MCU)를 포함할 수 있다.
프로세서(141)는 전방 카메라(110)의 전방 영상 데이터와 전방 레이더(120)의 전방 레이더 데이터에 기초하여 차량(1) 전방의 객체들(예를 들어, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트 등)을 감지할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(141)는 전방 레이더(120)의 전방 레이더 데이터에 기초하여 차량(1) 전방의 객체들의 위치(거리 및 방향) 및 상대 속도를 획득할 수 있다. 프로세서(141)는 전방 카메라(110)의 전방 영상 데이터에 기초하여 차량(1) 전방의 객체들의 위치(방향) 및 유형 정보(예를 들어, 객체가 다른 차량인지, 또는 보행자인지, 또는 사이클리스트인지 등)를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(141)는 전방 영상 데이터에 의하여 감지된 객체들을 전방 레이더 데이터에 의한 감지된 객체에 매칭하고, 매칭 결과에 기초하여 차량(1)의 전방 객체들의 유형 정보와 위치와 상대 속도를 획득할 수 있다.
프로세서(141)는 전방 객체들의 유형 정보와 위치와 상대 속도에 기초하여 제동 신호와 조향 신호를 생성할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(141)는 전방 객체들의 위치(거리)와 상대 속도에 기초하여 차량(1)과 전방 객체 사이의 충돌까지의 시간(Time to Collision, TTC)를 산출하고, 충돌까지의 시간(TTC)과 미리 정해진 기준 시간 사이의 비교에 기초하여 운전자에게 충돌을 경고하거나 제동 신호를 제동 시스템(32)으로 전송할 수 있다. 미리 정해진 제1 기준 시간보다 작은 충돌까지의 시간에 응답하여, 프로세서(141)는 오디오 및/또는 디스플레이를 통한 경고를 출력하도록 할 수 있다. 미리 정해진 제2 기준 시간보다 작은 충돌까지의 시간에 응답하여, 프로세서(141)는 사전 제동 신호를 제동 시스템(32)으로 전송할 수 있다. 미리 정해진 제3 기준 시간보다 작은 충돌까지의 시간에 응답하여, 프로세서(141)는 긴급 제동 신호를 제동 시스템(32)으로 전송할 수 있다. 이때, 제2 기준 시간은 제1 기준 시간보다 작고, 제3 기준 시간은 제2 기준 시간보다 작다.
다른 예로, 프로세서(141)는 전방 객체들의 상대 속도에 기초하여 충돌까지의 거리(Distance to Collision, DTC)를 산출하고, 충돌까지의 거리와 전방 객체들까지의 거리 사이의 비교에 기초하여 운전자에게 충돌을 경고하거나 제동 신호를 제동 시스템(32)으로 전송할 수 있다.
프로세서(141)는 복수의 코너 레이더들(130)의 코너 레이더 데이터에 기초하여 차량(1)의 측방(전방 우측, 전방 좌측, 후방 우측, 후방 좌측) 객체들의 위치(거리 및 방향) 및 상대 속도를 획득할 수 있다.
프로세서(141)는 차량(1)의 측방 객체들의 위치(거리 및 방향) 및 상대 속도에 기초하여 조향 신호를 조향 시스템(42)으로 전송할 수 있다.
예를 들어, 충돌까지의 시간 또는 충돌까지의 거리에 기초하여 전방 객체와의 충돌이 판단되면, 프로세서(141)는 전방 객체와의 충돌을 회피하기 위하여 조향 신호를 조향 시스템(42)으로 전송할 수 있다.
프로세서(141)는 차량(1)의 측방 객체들의 위치(거리 및 방향) 및 상대 속도에 기초하여 차량(1)의 주행 방향을 변경함으로써 전방 객체와의 충돌을 회피할지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 차량(1)의 측방에 위치하는 객체가 없으면, 프로세서(141)는 전방 객체와의 충돌을 회피하기 위하여 조향 신호를 조향 시스템(42)으로 전송할 수 있다. 측방 객체들의 위치(거리 및 방향) 및 상대 속도에 기초하여 차량(1)의 조향 이후 측방 객체와의 충돌이 예측되지 않으면, 프로세서(141)는 전방 객체와의 충돌을 회피하기 위하여 조향 신호를 조향 시스템(42)으로 전송할 수 있다. 측방 객체들의 위치(거리 및 방향) 및 상대 속도에 기초하여 차량(1)의 조향 이후 측방 객체와의 충돌이 예측되면, 프로세서(141)는 조향 신호를 조향 시스템(42)으로 전송하지 아니할 수 있다.
메모리(142)는 프로세서(141)가 영상 데이터를 처리하기 위한 프로그램 및/또는 데이터와, 레이더 데이터를 처리하기 위한 프로그램 및/또는 데이터와, 프로세서(141)가 제동 신호 및/또는 조향 신호를 생성하기 위한 프로그램 및/또는 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(142)는 전방 카메라(110)로부터 수신된 영상 데이터 및/또는 레이더들(120, 130)로부터 수신된 레이더 데이터를 임시로 기억하고, 프로세서(141)의 영상 데이터 및/또는 레이더 데이터의 처리 결과를 임시로 기억할 수 있다.
메모리(142)는 S램(S-RAM), D램(D-RAM) 등의 휘발성 메모리뿐만 아니라 플래시 메모리, 롬(Read Only Memory, ROM), 이피롬(Erasable Programmable Read Only Memory: EPROM) 등의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
운전자 보조 장치(100) 또는 운전자 보조 시스템은 도 2에 도시된 바에 한정되지 아니하며, 차량(1) 주변을 스캔하며 객체를 감지하는 라이다(lidar)를 더 포함할 수 있다.
이처럼, 제어부(140)는 전방 객체와의 충돌이 예측되는지 여부에 기초하여 제동 신호를 제동 시스템(32)으로 전송할 수 있다. 측방 객체가 존재하지 아니하거나 측방 객체와의 충돌이 예측되지 않으면 제어부(140)는 전방 객체와의 충돌을 회피하기 위하여 조향 신호를 조향 시스템(42)으로 전송할 수 있다. 조향 이후 측방 객체와의 충돌이 예측되면 제어부(140)는 조향 신호를 조향 시스템(42)으로 전송하지 아니할 수 있다.
도 4는 개시된 일 측면에 따른 차량(1)이 V2X(Vehicle to Everything)통신을 수행하는 것을 나타낸 것이다.
도 4를 참조하면, 차량(1)은 전방 차량(2)을 감지할 수 있고, V2X 통신 기지국(3)과 통신을 수행할 수 있다.
여기서, 차량(1)은 현재 차량(1)의 위치 정보를 V2X 통신 기지국(3)으로 송신하고, V2X 통신 기지국(3)은 차량(1)으로부터 수신한 위치 정보를 판단하고, 차량(1)이 위치한 지역의 날씨 정보 및 날씨 정보에 따른 도로의 마찰계수정보를 차량(1)으로 송신할 수 있다.
도 5는 개시된 일 측면에 따른 운전자 보조 장치(100)의 제어 블록도이다.
개시된 일 실시예에 따르면, 운전자 보조 장치(100)는 카메라(110) 및 제어부(140)를 포함하고, 통신부(200), 저장부(142) 및 제동 장치(30)를 포함할 수 있다.
개시된 일 실시예에 따른 카메라(110)는 차량(1)의 전방, 측방 또는 후방 영상을 촬영할 수 있다.
구체적으로, 카메라(110)는 차량(1)의 전방 전방 시야를 가지며, 전방 영상 데이터를 획득한다. 여기서 전방 영상 데이터에는 차량(1)의 위치 정보, 날씨 정보 또는 노면 상태를 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
개시된 일 실시예에 따른 통신부(200)는 V2X 통신 기지국(3)과 통신을 수행할 수 있다.
구체적으로, 상술한 바와 같이 통신부(200)는 기본적으로, 차량(1)의 위치 정보를 V2X 통신 기지국(3)에 송신하고, V2X 통신 기지국(3)으로부터 차량(1)이 위치한 지역의 날씨정보를 수신할 수 있다.
또한, 통신부(200)는 V2X 통신 기지국(3)으로부터 현재 온도에 대한 정보를 교환할 수 있다. 구체적으로, 차량(1)은 외기 온도 및 도로 표면 온도를 감지하는 센서를 더 포함할 수 있는데, 통신부(200)는 감지된 온도를 V2X 통신 기지국(3)으로 송신하고, 블랙아이스(Black Ice) 발생 가능성에 대한 정보를 수신할 수 있다.
블랙 아이스란, 외기가 내려가면 녹은 물이 다시 얼어붙어 얼음이 되는데, 이러한 과정에 의하여 도로 위에 생성된 살얼음 빙판을 말한다
개시된 일 실시예에 따른 제어부(140)는 카메라(110)가 획득한 영상 데이터에 기초하여 주변 차량과의 충돌 시간(TTC : Time to Colision)을 계산할 수 있다. 또한, 제어부(140)는 카메라(110)가 획득한 영상 데이터에 기초하여 날씨정보를 획득할 수 있다.
또한, 제어부(140)는 획득한 영상 데이터에 기초하여 도로의 재질, 포장 상태 또는 블랙아이스 존재 여부가 포함될 수 있다.
제어부(140)는 계산된 충돌 시간 또는 날씨정보에 기초하여 제동장치(30)가 제동을 시작하는 제1 제동시점을 결정할 수 있다. 또한, 제어부(140)는 계산된 충돌 시간 또는 날씨정보에 기초하여 2차 제동이 시작되는 제2 제동시점 또는 3차 제동이 시작되는 제3 제동시점을 결정할 수 있다.
여기서, 제1 제동 시점은 Pre-fill Braking 시점일 수 있다. Pre-fill Braking 은 제동장치(30)가 사용자의 제동 속도 단축을 위하여 일정한 제동 압력을 발생시키는 단계를 의미한다.
또한, 제2 제동 시점은 프리 브레이킹(Pre-Braking) 시점일 수 있다. 여기서, 프리 브레이킹은 차량(1)이 0.6g 이하의 감속도로 자동 제동 수행하는 단계를 의미할 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
또한, 제3 제동 시점은 풀 브레이킹(Full-Braking) 시점일 수 있다. 여기서, 풀 브레이킹은 최대 압력이 가해진 제동 단계를 의미한다.
또한, 제어부(140)은 날씨 정보에 기초하여 도로의 마찰계수를 추정할 수 있다. 구체적으로, 제어부(140)는 획득한 영상 데이터에 기초하여 날씨 정보를 판단하고, V2X통신을 통하여 마찰계수를 추정하거나, 미리 학습된 마찰계수 정보에 기초하여 도로의 현재 마찰계수를 추정할 수 있다.
또한, 제어부(140)는 마찰계수 정보와 충돌시간을 고려하여 전방 차량(2)과 충돌을 피할 수 있는지 판단하고, 제동장치(40)의 제어여부를 결정할 수 있다. 구체적으로, 마찰계수가 미리 설정된 값을 초과하고, 충돌시간이 충분한 것으로 판단되면, 제어부(140)는 제동창치(40)의 제동 시점을 앞당기지 않을 수 있다. 그러나, 마찰계수가 미리 설정된 값 미만이고, 충돌시간이 차량(1)과 전방 차량(2)의 충돌을 피할 수 없는 경우로 판단되면, 제어부(140)는 제동장치(40)의 제1 제동시점, 제2 제동시점 또는 제3 제동시점을 앞당길 수 있다. 여기서, 제1 제동시점, 제2 제동시점 또는 제3 제동시점의 앞당겨지는 정도는 날씨 정보 또는 도로 마찰계수 정보에 따라 달라질 수 있다.
또한, 개시된 일 실시예에 따른 운전자 보조 장치(100)는 메모리(142)에 제어부(140)가 학습한 제동 상황을 저장할 수 있다. 제어부(140)가 제동상황을 학습하는 과정은 도 8에서 자세히 설명한다.
또한, 상술한 바와 같이 개시된 일 실시예에 따른 운전자 보조 장치(100)는 제어부(140)의 학습 결과를 저장하는 메모리(142)를 포함할 수 있고, 차량(1)의 제동력을 조절하는 제동장치(40)를 제어할 수 있다.
도 6은 개시된 일 측면에 따른 제어부(140)가 차량(1)의 제동 시점을 변경하는 과정을 도시한 순서도이다.
차량(1)이 주행을 시작하면, 카메라(110)는 차량(1) 주변을 촬영하고, 영상 데이터를 획득한다(3101).
여기서 획득하는 영상 데이터는 차량(1)의 위치 정보, 날씨 정보 또는 노면 상태를 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 또한, 여기서 영상 데이터에는 주변 차량(2)의 영상을 포함할 수 있다.
카메라(110)가 영상 데이터를 획득하면, 제어부(140)는 획득한 영상 데이터에 기초하여 전방 차량 또는 물체와의 충돌 시간을 계산할 수 있다(3102).
구체적으로, 획득한 영상 데이터에는 주변 차량의 속도 또는 방향정보를 포함할 수 있다. 여기서 계산되는 충돌 시간은 날씨 정보를 고려한 값일 수 있다.
충돌시간이 계산되면, 제어부(140)는 차량(1)의 제동 시점을 판단하고(3103), 차량(1)의 위치 정보를 V2X 통신 기지국(3)으로 송신할 수 있다(3104).
여기서 위치 정보는 사용자 단말 또는 GPS 센서가 판단한 차량(1)의 위치 일 수 있고, 카메라(110)가 촬영한 차량(1) 주변 영상일 수 있다.
V2X 통신 기지국(3)으로 위치 정보가 송신되면, V2X 통신 기지국(3)은 차량(1)으로 차량(1)이 현재 위치한 장소의 마찰계수 정보를 송신하고, 차량(1)은 이를 수신한다(3105).
마찰계수 정보가 수신되면, 제어부(140)는 수신된 마찰계수를 미리 설정된 값과 비교한다(3106). 여기서 미리 설정된 값은 날씨가 맑은 경우에 있어서 노면이 마른 상태에서 설정된 도로 마찰계수일 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
구체적으로, 수신된 마찰계수가 미리 설정된 값 미만인 경우, 제어부(140)는 전방 차량(2) 또는 전방 물체와 차량(1)이 충돌을 피할 수 없는 것으로 판단하고, 제동장치(2)를 조기 구동 시킨다(3107).
그러나, 수신된 마찰계수가 미리 설정된 값과 같거나, 미리 설정된 값을 초과하는 경우 제어부(140)는 전방 차량(2) 또는 전방 물체와 차량(1)이 충돌을 피할 수 있는 것으로 판단하고, 차량(1)의 제동 시점을 유지한다(3108).
도 7는 개시된 일 측면에 따른 제어부(140)가 차량(1)의 2차 및 3차 제동시점을 변경하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 6에서 설명한 바와 같이 제어부(140)는 차량(1)과 전방 차량(2) 또는 전방 물체와 충돌시간을 계산하고, 현재 차량(1)이 위치한 마찰 계수를 결정하고(3201), 전방 차량(2) 또는 전방 물체와의 충돌 회피 가능성을 판단할 수 있다(3202).
전방 차량(2) 또는 전방 물체와의 충돌을 피할 수 있는 것으로 판단되면, 제어부(140)는 차량(1)의 제동 시점을 유지한다. 그러나, 전방 차량(2) 또는 전방 물체와의 충돌을 피할 수 없는 것으로 판단되면, 제어부(140)는 제동장치(40)를 강제 구동 시킨다(3203).
구체적으로, 제어부(140)는 제1 제동시점을 마찰계수가 미리 설정된 값과 같은 경우에 계산된 제1 제동시점보다 앞당길 수 있다. 여기서 미리 설정된 값은 날씨가 맑은 경우에 있어서 노면이 마른 상태에서 설정된 도로 마찰계수일 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
제동장치(40)가 구동되면, 제어부(140)는 마찰 계수 정보를 판단한다(3204).
구체적으로, 제어부(140)는 결정된 마찰계수에 기초하여 차량(1)이 완전 정지까지 걸리는 시간 및 필요한 제동력을 계산할 수 있다.
마찰 계수 정보가 판단되면, 제어부(140)는 2차 제동 시점이 변경되도록 제2 제동시점을 변경할 수 있고, 3차 제동 시점이 변경되도록 제3 제동시점을 변경할 수 있다(3205).
상술한 바와 같이 2차 제동 시점은 프리 브레이킹이 시작되는 시점일 수 있고, 3차 제동 시점은 풀 브레이킹이 시작되는 시점일 수 있다.
도 8는 개시된 일 측면에 따른 제어부(140)가 제동 상황을 딥러닝하는 과정을 나타낸 것이다.
제어부(140)는 날씨 정보 또는 마찰 계수 정보에 기초하여 제동장치(40)의 동작 시점을 제어할 수 있다(3301).
제동 장치(40)의 동작 시점이 변경되면, 제어부(140)는 차량(1)이 위치한 도로 상태가 기존에 주행한 적이 없는 새로운 도로 상태인지 판단할 수 있다(3302).
새로운 도로 상태로 판단되면, 제어부(140)는 차량(1)이 주행하는 도로의 마찰계수를 학습한다(3303).
구체적으로, 제어부(140)는 차량(1)이 주행하는 도로의 마찰계수를 카메라(110)가 촬영한 영상 데이터와 매칭하고(3304), 매칭된 데이터를 메모리(142)에 저장한다(3305).
그러나, 새로운 도로 상태가 아닌 것으로 판단되면, 제어부(140)는 학습 과정을 종료한다.
도 9은 개시된 일 측면에 따른 제어부가 V2X 통신이 불가능한 지역에서 차량(1)을 제동시키는 과정을 나타낸 순서도이다.
제어부(140)는 V2X 통신 기지국(3)과 통신을 시도하도록 통신부(200)를 제어한다(3401).
제어부(140)는 V2X 통신을 시도하고, V2X 통신이 가능한지 판단한다(3402).
구체적으로, V2X 통신이 가능한 것으로 판단되면, 제어부(140)는 메모리(142)에 저장된 정보를 활용하지 않고, 도 5 내지 도 7에서 설명한 과정을 반복한다.
그러나, V2X 통신이 불가능한 것으로 판단되면, 제어부(140)는 카메라(110)가 획득한 영상 데이터 및 차량(1)에 마련된 센서의 감지 데이터에 기초하여 날씨 정보를 판단한다(3403).
여기서, 날씨 정보는 외기온도, 외부 기상 상황, 촬영된 도로 상태 및 블랙아이스 존재 여부를 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
날씨 정보가 판단되면, 제어부(140)는 판단된 날씨 정보에 기초하여 현재 도로 상태가 블랙아이스 발생 조건인지 판단할 수 있다(3404).
구체적으로, 블랙아이스는 눈 또는 얼음이 녹았다가 다시 결빙상태로 돌아간 얇은 얼음막을 의미하고, 기온이 갑작스럽게 내려가는 경우 발생한다. 따라서, 제어부(140)는 주행중 외기 온도의 변화가 미리 설정된 온도 차이이상 발생하는 경우, 블랙아이스 발생 조건으로 판단하고, 마찰계수의 기준 값을 설정할 수 있다. 예를 들면, 개시된 일 실시예에 따른 제어부(140)는 주행중 0 °C 에서 -10 °C로 온도 변화가 이루어진 경우 블랙아이스 발생 조건으로 판단할 수 있다. 다만, 상술한 온도 간격은 일 실시예에 불과하고, 블랙아이스 발생 조건은 사용자 정의, 계절 또는 기상 상황에 따라 달라질 수 있다.
날시 정보가 판단되고, 블랙아이스 발생 조건이 판단되면, 제어부(140)는 제동장치(40)의 제동 시점을 조절하고, 제동장치(40)를 구동시킨다(3405).
도 10은 개시된 일 측면에 따른 제어부(140)가 차량(1)의 제동시점을 변경한 실시예를 나타낸 그래프이다.
개시된 그래프의 x축은 시간, y축은 제동력을 의미한다.
도 10을 참조하면, 제1 제동 시점은 Pre-fill Braking 시점일 수 있고, 제2 제동 시점은 프리 브레이킹(Pre-Braking) 시점일 수 있다. 여기서, 프리 브레이킹은 차량(1)이 0.4g 이하의 감속도로 자동 제동 수행하는 단계를 의미할 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
또한 제3 제동 시점은 풀 브레이킹(Full-Braking) 시점일 수 있다. 여기서, 풀 브레이킹은 최대 압력이 가해진 제동 단계를 의미한다.
또한, 제어부(140)는 제1 제동 시점을 제1 경고단계, 제2 제동 시점을 제2 경고 단계, 제3 제동 시점을 제3 경고 단계로 인식하고, 사용자에게 경고하도록 차량(1)에 마련된 복수개의 장치를 제어할 수 있다.
예를 들면, 제어부(140)는 제1 경고단계에서 제3 경고 단계로 갈수록 더 큰 경고음이 발생되도록 차량(1)에 마련된 오디오 장치를 제어할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예에 불과하고, 다른 경고 방식을 포함할 수 있다.
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
1: 차량
2: 전방 차량
3: V2X 통신 기지국
100: 운전자 보조 장치
110 : 카메라
140: 제어부
142: 메모리
200: 통신부
40: 주행장치

Claims (20)

  1. 차량에 설치되어, 상기 차량의 전방 시야를 가지며, 전방 영상 데이터를 획득하는 카메라;
    상기 전방 영상 데이터를 처리하는 프로세서를 포함하는 제어부;를 포함하고,
    상기 제어부는 상기 영상 데이터에 기초하여 주변 차량과의 충돌 시간 및 날씨 정보를 획득하고, 상기 충돌 시간 및 날씨 정보에 기초하여 제1 제동시점에 제동이 시작되도록 상기 차량에 마련된 제동장치를 제어하는 제어부;를 포함하는 운전자 보조장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 날씨 정보에 기초하여 제2 제동시점에 2차 제동을 시작하고, 제3 제동시점에 3차 제동을 시작하는 운전자 보조장치.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 날씨 정보에 기초하여 도로의 마찰계수를 추정하는 운전자 보조장치.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 주변 차량과 충돌을 피할 수 있는지 판단하고, 판단결과에 기초하여 상기 제동장치 제어여부를 결정하는 운전자 보조장치.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 날씨 정보에 따른 도로 마찰계수를 딥러닝에 의해 학습하는 운전자 보조장치.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 학습 결과를 저장하는 저장부;를 더 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 통신부의 통신이 불가능 한 것으로 판단되면, 상기 저장부에 저장된 상기 학습 결과에 기초하여 상기 마찰계수를 결정하고, 상기 제1 제동시점을 결정하는 운전자 보조장치.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 마찰계수가 미리 설정된 값 미만인 것으로 판단되면, 상기 제1 제동시점을 변경하는 운전자 보조장치.
  8. 전방 영상 데이터를 획득하고;
    상기 전방 영상 데이터를 처리하는 것;을 포함하되,
    상기 처리 하는 것은 상기 전방 영상 데이터에 기초하여 주변 차량과의 충돌 시간 및 날씨 정보를 획득하고, 상기 충돌 시간 및 날씨 정보에 기초하여 제1 제동시점에 제동이 시작되도록 상기 차량에 마련된 제동장치를 제어하는 것;을 포함하는 운전자 보조 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 제어 하는 것은,
    상기 날씨 정보에 기초하여 제2 제동시점에 2차 제동을 시작하고, 제3 제동시점에 3차 제동을 시작하는 것;을 포함하는 운전자 보조방법.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 제어 하는 것은,
    상기 날씨 정보에 기초하여 도로의 마찰계수를 추정하는 것;을 포함하는 운전자 보조방법.
  11. 제8 항에 있어서,
    상기 제어 하는 것은,
    상기 주변 차량과 충돌을 피할 수 있는지 판단하고, 판단결과에 기초하여 상기 제동장치 제어여부를 결정하는 것;을 포함하는 운전자 보조방법.
  12. 제8 항에 있어서,
    상기 제어 하는 것은,
    상기 날씨 정보에 따른 도로 마찰계수를 딥러닝에 의해 학습하는 것;을 포함하는 운전자 보조방법.
  13. 제12 항에 있어서,
    상기 학습 결과를 저장하는 것;을 더 포함하고,
    상기 제어 하는 것은,
    상기 통신이 불가능 한 것으로 판단되면, 상기 학습 결과에 기초하여 상기 마찰계수를 결정하고, 상기 제1 제동시점을 결정하는 것;을 포함하는 운전자 보조방법.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 제어하는 것은,
    상기 마찰계수가 미리 설정된 값 미만인 것으로 판단되면, 상기 제1 제동시점을 변경하는 것;을 포함하는 운전자 보조방법.
  15. 차량에 설치되어, 상기 차량의 전방 시야를 가지며, 전방 영상 데이터를 획득하는 카메라;
    V2X(Vehicle to Everything) 통신 기지국과 통신하는 통신부;
    상기 전방 영상 데이터를 처리하는 프로세서를 포함하는 제어부;를 포함하고,
    상기 제어부는 상기 통신결과 및 상기 영상 데이터에 기초하여 주변 차량과의 충돌 시간 및 날씨 정보를 획득하고, 상기 충돌 시간 및 날씨 정보에 기초하여 제1 제동시점에 제동이 시작되도록 상기 차량에 마련된 제동장치를 제어하는 제어부;를 포함하는 운전자 보조 시스템.
  16. 제15 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 날씨 정보에 기초하여 제2 제동시점에 2차 제동을 시작하고, 제3 제동시점에 3차 제동을 시작하는 운전자 보조 시스템.
  17. 제16 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 날씨 정보에 기초하여 도로의 마찰계수를 추정하는 운전자 보조 시스템.
  18. 제15 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 주변 차량과 충돌을 피할 수 있는지 판단하고, 판단결과에 기초하여 상기 제동장치 제어여부를 결정하는 운전자 보조 시스템.
  19. 제15 항에 있어서,
    제동 상황 학습 결과를 저장하는 저장부;를 더 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 날씨 정보에 및 상기 마찰계수에 따른 제동 상황을 딥러닝에 의해 학습하고, 상기 통신부의 통신이 불가능 한 것으로 판단되면, 상기 저장부에 저장된 상기 학습 결과에 기초하여 상기 마찰계수를 결정하고, 상기 제1 제동시점을 결정하는 운전자 보조 시스템.
  20. 제19 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 마찰계수가 미리 설정된 값 미만인 것으로 판단되면, 상기 제1 제동시점을 변경하는 운전자 보조 시스템.
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