KR20210124586A - Advanced Driver Assistance System, and Vehicle - Google Patents

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KR20210124586A
KR20210124586A KR1020200041420A KR20200041420A KR20210124586A KR 20210124586 A KR20210124586 A KR 20210124586A KR 1020200041420 A KR1020200041420 A KR 1020200041420A KR 20200041420 A KR20200041420 A KR 20200041420A KR 20210124586 A KR20210124586 A KR 20210124586A
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Inventor
김종원
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현대자동차주식회사
기아 주식회사
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Abstract

The present invention relates to a diver assistant apparatus for autonomous driving and a vehicle having the same. The vehicle comprises: an image unit which displays image information by obtaining an image of a road; and a control unit which determines whether a surrounding vehicle is a vehicle loading a freight based on the image information of the image unit, when the surrounding vehicle is determined to be a vehicle loading a freight, obtains at least one information among size information of the surrounding vehicle, size information of the freight, and relative position information between the surrounding vehicle and the freight based on the image information of the image unit, and controls avoidance driving to avoid the surrounding vehicle based on at least one obtained information. The driver assistant apparatus informs a collision risk due to a freight loaded on another driving vehicle.

Description

운전자 보조 장치 및 차량 {Advanced Driver Assistance System, and Vehicle} {Advanced Driver Assistance System, and Vehicle}

본 발명은 자율 주행 모드의 수행 시 다른 차량과의 충돌 위험을 방지하기 위한 운전자 보조 장치 및 차량에 관한 것이다.The present invention relates to a driver assistance device and a vehicle for preventing a risk of collision with another vehicle when performing an autonomous driving mode.

차량은 사람 또는 화물을 운송할 목적으로 차륜을 구동시켜 주행하는 기계로, 도로 위를 이동한다. 이러한 차량은 도로 위 주행 시 자체의 고장에 의해 사고가 발생되거나, 운전자의 부주의, 타 차량의 과실이나 도로 상태에 의해 사고가 발생될 수 있다.A vehicle is a machine driven by wheels for the purpose of transporting people or cargo, and it moves on the road. Such a vehicle may cause an accident due to its own failure when driving on the road, or an accident may occur due to the negligence of the driver, negligence of other vehicles, or road conditions.

최근 운전자 부주의로 발생하는 사고를 방지하기 위하여 운전자에게 차량의 주행 정보를 전달해주거나 또는 운전자의 편의를 위한 자율 주행을 수행하도록 하는 다양한 운전자 보조 장치(ADAS: Advanced Driver Assistance Systems)들이 개발되고 있다. Recently, various advanced driver assistance systems (ADAS) have been developed to deliver driving information of a vehicle to a driver or perform autonomous driving for the driver's convenience in order to prevent accidents caused by driver negligence.

운전자 보조 장치의 일 예로, 차량 주변의 장애물을 검출하고 검출된 장애물과의 거리 정보에 기초하여 차량과의 충돌 정보를 운전자에게 알려주는 충돌 방지 장치가 있다. As an example of the driver assistance device, there is a collision avoidance device that detects an obstacle around a vehicle and informs a driver of collision information with a vehicle based on distance information from the detected obstacle.

다른 예로, 차량이 주행 중인 도로의 차선을 인식하고 인식된 차선의 정보에 기초하여 차선 이탈 여부를 판단하고 차선 이탈로 판단되었을 때 운전자에게 경고하는 차선 이탈 경고 장치가 있다.As another example, there is a lane departure warning device that recognizes a lane of a road on which a vehicle is traveling, determines whether or not to depart a lane based on information on the recognized lane, and warns a driver when it is determined as lane departure.

또 다른 예로, 차량 스스로 도로 환경(도로 정보, 차선, 장애물, 교통 신호 등)을 인식하고, 주행 상황을 판단하여, 계획된 주행 경로에 따라 차량의 주행을 제어함으로써 목적지까지 자동으로 주행하도록 하는 자율 주행 제어 장치가 있다.As another example, autonomous driving in which the vehicle itself recognizes the road environment (road information, lanes, obstacles, traffic signals, etc.) There is a control device.

자율 주행 제어 장치는 영상을 통해 차선과 장애물을 인식하고 센서의 감지 정보를 통해 인식된 차선과 장애물의 위치 정보를 획득하며 획득된 차선과 장애물의 위치 정보에 기초하여 장애물을 회피하면서 자율 주행을 제어한다. 이러한 자율 주행 제어 장치는 물체를 인식할 때, 인식된 물체의 형상 정보에 기초하여 물체의 종류만을 인식한다. The autonomous driving control device recognizes lanes and obstacles through images, acquires position information of lanes and obstacles recognized through sensor detection information, and controls autonomous driving while avoiding obstacles based on the obtained position information of lanes and obstacles. do. When the autonomous driving control device recognizes an object, it recognizes only the type of the object based on the shape information of the recognized object.

이로 인해, 기존의 자율 주행 제어 장치는 자 차량의 주변에서 주행하되 화물을 적재한 상태에서 주행하는 차량에 대한 위험성을 인지하지 못하는 문제가 있었고, 적재된 화물이 낙하하였을 때 낙하된 화물과의 자 차량과의 충돌을 막지 못하는 문제가 있었다. Due to this, the existing autonomous driving control device has a problem in that it does not recognize the danger to the vehicle running in the state of being loaded with cargo while driving in the vicinity of the own vehicle, and when the loaded cargo falls, There was a problem in that it could not prevent a collision with a vehicle.

일 측면은 주변에서 주행 중인 다른 차량에 적재된 화물로 인한 충돌 위험을 알려주는 운전자 보조 장치 및 차량을 제공한다.One aspect provides a driver assistance device and vehicle that warns of a risk of collision due to cargo loaded on another vehicle traveling in the vicinity.

일 측면에 따른 운전자 보조 장치는, 도로의 영상을 획득하여 영상 정보를 출력하는 영상부; 및 영상부의 영상 정보에 기초하여 주변 차량이 화물을 적재한 차량인지를 판단하고, 주변 차량이 화물의 적재한 차량이라고 판단되면 영상부의 영상 정보에 기초하여 주변 차량의 크기 정보 및 화물의 크기 정보를 획득하고, 획득된 주변 차량의 크기 정보 및 획득된 화물의 크기 정보에 기초하여 주변 차량을 회피하기 위한 회피 주행을 제어하는 제어부를 포함한다.According to one aspect, a driver assistance apparatus includes: an image unit configured to obtain an image of a road and output image information; And based on the image information of the image unit, it is determined whether the surrounding vehicle is a vehicle loaded with cargo, and when it is determined that the surrounding vehicle is a vehicle loaded with cargo, the size information of the surrounding vehicle and the size information of the cargo are determined based on the image information of the image unit. and a control unit for controlling the avoidance driving for avoiding the surrounding vehicle based on the acquired and the acquired size information of the surrounding vehicle and the acquired size information of the cargo.

일 측면에 따른 운전자 보조 장치에서의 주변 차량은, 자 차량과 동일한 차로를 주행하되 자 차량의 전방에서 주행하는 차량이다.A neighboring vehicle in the driver assistance device according to an aspect is a vehicle that travels in the same lane as the own vehicle, but drives in front of the own vehicle.

일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 제어부는, 주변 차량이 화물을 적재하지 않은 차량이라고 판단되면 영상부의 영상 정보에 기초하여 주변 차량을 추종하는 추종 주행을 제어한다.When it is determined that the surrounding vehicle is a vehicle in which no cargo is loaded, the controller of the driver assistance apparatus according to an aspect controls the following driving to follow the surrounding vehicle based on image information of the image unit.

일 측면에 따른 운전자 보조 장치는 장애물을 검출하고 검출된 장애물에 대한 장애물 정보를 출력하는 장애물 검출부를 더 포함하고, 제어부는 장애물 정보에 기초하여 주변 차량의 위치 정보 및 속도 정보를 획득하고, 획득된 주변 차량의 위치 정보 및 속도 정보에 기초하여 추종 주행을 제어한다.A driver assistance apparatus according to an aspect further includes an obstacle detector configured to detect an obstacle and output obstacle information on the detected obstacle, wherein the controller acquires location information and speed information of a surrounding vehicle based on the obstacle information, The following driving is controlled based on the location information and speed information of the surrounding vehicles.

일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 제어부는, 영상부의 영상 정보에 기초하여 주변 차량이 존재하는지 판단하고, 주변 차량이 존재하지 않는다고 판단되면 목표 주행 속도에 기초하여 자율 주행을 제어한다.The control unit of the driver assistance apparatus according to an aspect determines whether a nearby vehicle exists based on image information of the image unit, and when it is determined that the surrounding vehicle does not exist, controls autonomous driving based on a target driving speed.

일 측면에 따른 운전자 보조 장치는 장애물을 검출하고 검출된 장애물에 대한 장애물 정보를 출력하는 장애물 검출부를 더 포함하고, 제어부는 장애물 정보에 기초하여 자 차로의 좌측 차로 또는 우측 차로를 주행하는 다른 차량의 위치 정보 및 속도 정보를 획득하고, 획득된 다른 차량의 위치 정보 및 속도 정보에 기초하여 회피 주행을 제어한다.A driver assistance apparatus according to an aspect further includes an obstacle detector configured to detect an obstacle and output obstacle information on the detected obstacle, wherein the controller is configured to detect an obstacle in a left lane or a right lane of the own lane based on the obstacle information. Acquire location information and speed information, and control avoidance driving based on the obtained location information and speed information of other vehicles.

일 측면에 따른 운전자 보조 장치에서의 화물의 크기 정보는, 화물의 폭과 화물의 높이에 대한 정보를 포함하며, 제어부는 화물의 폭이 기준 폭 미만이고, 화물의 높이가 기준 높이 미만이면 화물의 적재 상태를 정상 상태로 판단하고, 화물의 폭이 기준 폭 이상이거나, 화물의 높이가 기준 높이 이상이면 화물의 적재 상태를 과적 상태로 판단한다.The information on the size of the cargo in the driver assistance device according to one aspect includes information on the width of the cargo and the height of the cargo. The loading status is determined as normal, and if the width of the cargo is greater than the standard width or the height of the cargo is greater than the reference height, the loading status of the cargo is judged as overloaded.

일 측면에 따른 운전자 보조 장치에서의 주변 차량의 크기 정보는, 주변 차량에 마련된 트레일러의 폭과 트레일러의 높이에 대한 정보를 포함하고, 기준 폭은 주변 차량의 트레일러의 폭과 제1 일정 값에 의해 설정된 정보이고, 기준 높이는 주변 차량의 트레일러의 높이와 제2 일정 값에 의해 설정된 정보이다.The size information of the surrounding vehicle in the driver assistance device according to one aspect includes information on a width of a trailer and a height of a trailer provided in the surrounding vehicle, and the reference width is determined by the width of the trailer of the surrounding vehicle and a first predetermined value. This is set information, and the reference height is information set by the height of the trailer of the surrounding vehicle and the second predetermined value.

일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 제어부는, 영상 정보에 기초하여 주변 차량에 마련된 트레일러의 도어의 개방 여부 또는 화물의 덮개 존재 여부를 판단하고, 도어가 개방되었거나 덮개가 없는 상태라고 판단되면 화물의 적재 상태를 비정상 상태로 판단한다.The control unit of the driver assistance device according to one aspect determines whether a door of a trailer provided in a nearby vehicle is opened or a cover of cargo is present based on the image information, and when it is determined that the door is open or there is no cover, loading of cargo The state is judged to be abnormal.

다른 측면에 따른 운전자 보조 장치는 도로의 영상을 획득하여 영상 정보를 출력하는 영상부; 및 영상부의 영상 정보에 기초하여 주변 차량이 화물을 적재한 차량인지를 판단하고, 주변 차량이 화물의 적재한 차량이라고 판단되면 영상부의 영상 정보에 기초하여 주변 차량과 화물과의 상대 변위 정보를 획득하고, 획득된 상대 변위 정보에 기초하여 주변 차량을 회피하기 위한 회피 주행을 제어하는 제어부를 포함한다.According to another aspect, a driver assistance apparatus includes: an imaging unit configured to obtain an image of a road and output image information; and determining whether the surrounding vehicle is a vehicle loaded with cargo based on the image information of the image unit, and when it is determined that the surrounding vehicle is a vehicle loaded with cargo, relative displacement information between the surrounding vehicle and the cargo is obtained based on the image information of the image unit and a control unit for controlling avoidance driving to avoid surrounding vehicles based on the obtained relative displacement information.

다른 측면에 따른 운전자 보조 장치의 제어부는, 상대 변위 정보를 획득할 때, 영상 정보에 기초하여 영상 내 주변 차량과 화물을 인식하며, 인식된 주변 차량의 영역과 화물의 영역을 확인하고, 확인된 주변 차량의 영역에서 주변 차량의 중심의 위치 정보를 획득하고, 확인된 화물의 영역에서 화물의 중심의 위치 정보 획득하고, 획득된 제2차량의 중심의 위치 정보와 획득된 화물의 중심의 위치 정보를 비교하여 두 중심의 위치 변화에 대한 상대 변위 정보를 획득한다.The control unit of the driver assistance device according to another aspect, when acquiring relative displacement information, recognizes the surrounding vehicle and cargo in the image based on the image information, identifies the recognized area of the surrounding vehicle and the cargo area, Obtaining the location information of the center of the surrounding vehicle in the area of the surrounding vehicle, obtaining the location information of the center of the cargo in the checked cargo area, the obtained location information of the center of the second vehicle and the obtained location information of the center of the cargo By comparing , the relative displacement information for the position change of the two centers is obtained.

다른 측면에 따른 운전자 보조 장치의 제어부는, 획득된 상대 변위 정보에 대응하는 변위 값이 기준 값 미만이면 화물의 적재 상태가 정상 상태라고 판단하고, 획득된 상대 변위 정보에 대응하는 변위 값이 기준 값 이상이면 화물의 적재 상태가 과적 상태라고 판단하고, 적재 상태가 과적 상태라고 판단되면 회피 주행을 제어한다.The control unit of the driver assistance apparatus according to another aspect may determine that the loading state of the cargo is a normal state when the displacement value corresponding to the obtained relative displacement information is less than the reference value, and the displacement value corresponding to the obtained relative displacement information is the reference value If it is abnormal, it is determined that the loading state of the cargo is an overloaded state, and when it is determined that the loading state is an overloaded state, the avoidance driving is controlled.

다른 측면에 따른 운전자 보조 장치의 제어부는, 획득된 제2차량의 중심의 위치 정보와 획득된 화물의 중심의 위치 정보를 비교하여 두 중심 위치 간의 수평 거리 및 두 중심 위치 간의 수직 각도를 획득하고, 획득된 수평 거리가 기준 거리 이상이고 획득된 수직 각도가 기준 각도 이상이면 화물의 적재 상태가 비정상 상태라고 판단하고 적재 상태가 비정상 상태라고 판단되면 회피 주행을 제어한다.The control unit of the driver assistance device according to another aspect obtains a horizontal distance between two central positions and a vertical angle between the two central positions by comparing the obtained position information of the center of the second vehicle with the obtained position information of the center of the cargo, If the obtained horizontal distance is equal to or greater than the reference distance and the obtained vertical angle is greater than or equal to the reference angle, it is determined that the loading state of the cargo is abnormal.

다른 측면에 따른 운전자 보조 장치의 제어부는, 영상 정보에 기초하여 주변 차량에 마련된 트레일러의 도어의 개방 여부 또는 화물의 덮개 존재 여부를 판단하고, 도어가 개방되었거나 덮개가 없는 상태라고 판단되면 화물의 적재 상태를 비정상 상태라고 판단하고 적재 상태가 비정상 상태라고 판단되면 회피 주행을 제어한다.The control unit of the driver assistance device according to another aspect determines whether a door of a trailer provided in a neighboring vehicle is opened or a cover of cargo is present based on the image information, and when it is determined that the door is open or there is no cover, loading of cargo It determines that the state is an abnormal state and controls the avoidance driving when it is determined that the loading state is an abnormal state.

또 다른 측면에 따른 차량은 도로의 영상을 획득하여 영상 정보를 출력하는 영상부; 및 영상부의 영상 정보에 기초하여 주변 차량이 화물을 적재한 차량인지를 판단하고, 주변 차량이 화물의 적재한 차량이라고 판단되면 영상부의 영상 정보에 기초하여 주변 차량의 크기 정보, 화물의 크기 정보 및 주변 차량과 화물과의 상대 변위 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득하고, 획득된 적어도 하나의 정보에 기초하여 주변 차량을 회피하기 위한 회피 주행을 제어하는 제어부를 포함한다.A vehicle according to another aspect includes: an imaging unit for acquiring an image of a road and outputting image information; And based on the image information of the image unit, it is determined whether the surrounding vehicle is a vehicle loaded with cargo, and when it is determined that the surrounding vehicle is a vehicle loaded with cargo, the size information of the surrounding vehicle, the size information of the cargo and and a controller configured to acquire at least one piece of information on relative displacement between the surrounding vehicle and the cargo, and control the avoidance driving for avoiding the surrounding vehicle based on the acquired at least one piece of information.

차량에서의 화물의 크기 정보는, 화물의 폭과 화물의 높이에 대한 정보를 포함하며, 차량의 제어부는 화물의 폭이 기준 폭 미만이고, 화물의 높이가 기준 높이 미만이면 화물의 적재 상태를 정상 상태로 판단하고, 화물의 폭이 기준 폭 이상이거나, 화물의 높이가 기준 높이 이상이면 화물의 적재 상태를 과적 상태로 판단하고, 화물의 적재 상태가 과적 상태이면 회피 주행을 제어한다.The information on the size of the cargo in the vehicle includes information on the width of the cargo and the height of the cargo. If the width of the cargo is greater than the reference width or the height of the cargo is greater than or equal to the reference height, the loading state of the cargo is determined as the overloaded state, and if the loading state of the cargo is the overloaded state, the avoidance driving is controlled.

차량은 제어부의 제어 명령에 대응하여 주변 차량의 화물의 적재 상태에 대응하는 정보를 영상으로 표시하는 표시부; 및 제어부의 제어 명령에 대응하여 주변 차량의 화물의 적재 상태에 대응하는 정보를 사운드로 출력하는 사운드 출력부 중 적어도 하나를 더 포함한다.The vehicle includes: a display unit for displaying information corresponding to the loading state of the cargo of the surrounding vehicle as an image in response to a control command of the controller; And in response to the control command of the controller further includes at least one of a sound output unit for outputting information corresponding to the loading state of the cargo of the surrounding vehicle as a sound.

차량의 제어부는, 영상 정보에 기초하여 영상 내 주변 차량과 화물을 인식하며, 인식된 주변 차량의 영역과 화물의 영역을 확인하고, 확인된 주변 차량의 영역에서 주변 차량의 중심의 위치 정보를 획득하고, 확인된 화물의 영역에서 화물의 중심의 위치 정보 획득하고, 획득된 제2차량의 중심의 위치 정보와 획득된 화물의 중심의 위치 정보를 비교하여 두 중심의 위치 변화에 대한 상대 변위 정보를 획득하고, 획득된 상대 변위 정보에 대응하는 변위 값이 기준 값 미만이면 화물의 적재 상태가 정상 상태라고 판단하고, 획득된 상대 변위 정보에 대응하는 변위 값이 기준 값 이상이면 화물의 적재 상태가 과적 상태라고 판단하고, 적재 상태가 과적 상태라고 판단되면 회피 주행을 제어한다.The control unit of the vehicle recognizes the surrounding vehicle and cargo in the image based on the image information, checks the recognized area of the surrounding vehicle and the cargo area, and acquires the location information of the center of the surrounding vehicle in the identified area of the surrounding vehicle and obtains the location information of the center of the cargo in the checked cargo area, and compares the obtained location information of the center of the second vehicle with the location information of the center of the obtained cargo to obtain relative displacement information for the position change of the two centers. If the displacement value corresponding to the obtained relative displacement information is less than the reference value, it is determined that the loading status of the cargo is normal. When it is determined that the load state is an overload state, the avoidance driving is controlled.

차량의 제어부는, 획득된 제2차량의 중심의 위치 정보와 획득된 화물의 중심의 위치 정보를 비교하여 두 중심 위치 간의 수평 거리 및 두 중심 위치 간의 수직 각도를 획득하고, 획득된 수평 거리가 기준 거리 이상이고 획득된 수직 각도가 기준 각도 이상이면 화물의 적재 상태가 비정상 상태라고 판단하고 적재 상태가 비정상 상태라고 판단되면 회피 주행을 제어한다.The control unit of the vehicle compares the obtained position information of the center of the second vehicle with the obtained position information of the center of the cargo to obtain a horizontal distance between the two central positions and a vertical angle between the two central positions, and the obtained horizontal distance is a reference If the distance is greater than the distance and the obtained vertical angle is greater than or equal to the reference angle, it is determined that the loading state of the cargo is abnormal.

차량은 장애물을 검출하고 검출된 장애물에 대한 장애물 정보를 출력하는 장애물 검출부를 더 포함하고, 차량의 제어부는, 장애물 정보에 기초하여 자 차로의 좌측 차로 또는 우측 차로를 주행하는 다른 차량의 위치 정보 및 속도 정보를 획득하고, 획득된 다른 차량의 위치 정보 및 속도 정보에 기초하여 회피 주행을 제어한다.The vehicle further includes an obstacle detection unit that detects an obstacle and outputs obstacle information on the detected obstacle, and the control unit of the vehicle includes: location information of another vehicle traveling in the left lane or right lane of the own lane based on the obstacle information; Acquires speed information, and controls avoidance driving based on the acquired location information and speed information of other vehicles.

본 발명은 주변의 타 차량에 적재된 화물의 낙하로 인한 충돌 위험도를 판단하여 주행 속도 및 주행 방향을 조절함으로써 자율 주행 중 사고 발생을 방지할 수 있고 이로 인해 자율 주행의 안전성을 향상시킬 수 있다.The present invention can prevent accidents during autonomous driving by determining the risk of collision due to the fall of cargo loaded in other nearby vehicles and adjusting the driving speed and driving direction, thereby improving the safety of autonomous driving.

본 발명은 하드웨어적인 구성이 추가되지 않은 상태에서 안정적인 자율 주행을 수행할 수 있어 장치 추가에 의한 원가 상승을 방지할 수 있다.According to the present invention, it is possible to perform stable autonomous driving in a state in which no hardware configuration is added, thereby preventing an increase in cost due to the addition of a device.

본 발명은 수동 주행 모드에서도 주변의 타 차량에 적재된 화물의 낙하 가능성, 낙하로 인한 충돌 위험도 및 회피 방법을 사용자에게 알려줌으로써 사고를 미연에 방지하도록 할 수 있다.The present invention can prevent accidents in advance by notifying the user of the possibility of falling of cargo loaded in other nearby vehicles, the risk of collision due to the fall, and the avoidance method even in the manual driving mode.

본 발명은 사용자에게 큰 편의를 제공할 수 있으며, 운전자 보조 장치 및 차량의 상품성을 향상시킬 수 있고, 나아가 사용자의 만족도를 높일 수 있으며 사용자의 편리성, 신뢰성을 향상시킬 수 있고 제품의 경쟁력을 확보할 수 있다.The present invention can provide great convenience to the user, improve the marketability of the driver assistance device and the vehicle, and further increase the user's satisfaction, improve the user's convenience and reliability, and secure the competitiveness of the product can do.

도 1은 실시 예에 따른 운전자 보조 장치가 마련된 차량의 구성도이다.
도 2는 실시 예에 따른 운전자 보조 장치의 제어 구성도이다.
도 3은 실시 예에 따른 운전자 보조 장치에 마련된 영상부 및 레이더의 검출 영역의 예시도이다.
도 4는 실시 예에 따른 운전자 보조 장치가 마련된 차량에서 판단한 주변 차량의 위험 레벨 테이블의 예시도이다.
도 5는 실시 예에 따른 운전자 보조 장치가 마련된 차량의 제어 순서도이다.
도 6은 주변 차량과 화물과의 상대 변위를 판단하기 위한 예시도이다.
도 7a 및 도 7b는 비정상 상태로 화물을 적재하였을 때 주변 차량의 영상의 예시도이다.
도 8a, 도 8b 및 도 8c는 실시 예에 따른 차량의 회피 주행의 일 예시도이다.
도 9a 및 도 9b는 실시 예에 따른 차량의 회피 주행의 다른 예시도이다.
도 10a 및 도 10b는 주변 차량의 화물의 적재 상태가 과적 상태인지를 판단하기 위한 예시도이다.
1 is a configuration diagram of a vehicle provided with a driver assistance device according to an exemplary embodiment.
2 is a control configuration diagram of a driver assistance apparatus according to an exemplary embodiment.
3 is an exemplary diagram of an imaging unit and a detection area of a radar provided in a driver assistance device according to an exemplary embodiment.
4 is an exemplary diagram of a table of risk levels of surrounding vehicles determined by a vehicle equipped with a driver assistance device according to an embodiment.
5 is a control flowchart of a vehicle provided with a driver assistance device according to an exemplary embodiment.
6 is an exemplary view for determining the relative displacement between the surrounding vehicle and the cargo.
7A and 7B are exemplary views of images of surrounding vehicles when cargo is loaded in an abnormal state.
8A, 8B, and 8C are diagrams illustrating avoidance driving of a vehicle according to an embodiment.
9A and 9B are other exemplary views of avoidance driving of a vehicle according to an embodiment.
10A and 10B are exemplary views for determining whether the loading state of the cargo of the surrounding vehicle is an overloaded state.

명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시 예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시 예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 장치'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시 예들에 따라 복수의 '부, 장치'가 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 장치'가 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.Like reference numerals refer to like elements throughout. This specification does not describe all elements of the embodiments, and general content in the technical field to which the present invention pertains or content that overlaps among the embodiments is omitted. The term 'unit, device' used in the specification may be implemented in software or hardware, and according to embodiments, a plurality of 'units and devices' may be implemented as one component, or one 'unit or device' may be implemented as a plurality of components. It is also possible to include components of

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.Throughout the specification, when a part is "connected" with another part, it includes not only direct connection but also indirect connection, and indirect connection includes connection through a wireless communication network. do.

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.Also, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated.

제 1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다. Terms such as 1st, 2nd, etc. are used to distinguish one component from another component, and the component is not limited by the above-mentioned terms.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise.

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. In each step, the identification code is used for convenience of description, and the identification code does not describe the order of each step, and each step may be performed differently from the specified order unless the specific order is clearly stated in the context. have.

이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 작용 원리 및 실시 예들에 대해 설명한다.Hereinafter, the working principle and embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1은 실시 예에 따른 운전자 보조 장치가 마련된 차량의 구성도이고, 도 2는 실시 예에 따른 운전자 보조 장치의 제어 구성도이며, 도 3은 실시 예에 따른 운전자 보조 장치에 마련된 영상부 및 레이더의 검출 영역의 예시도이고, 도 4는 실시 예에 따른 운전자 보조 장치에 마련된 제어부의 상세 구성도이다.1 is a configuration diagram of a vehicle provided with a driver assistance device according to an embodiment, FIG. 2 is a control configuration diagram of the driver assistance device according to an embodiment, and FIG. 3 is an image unit and radar provided in the driver assistance device according to the embodiment is an exemplary view of a detection area of , and FIG. 4 is a detailed configuration diagram of a control unit provided in the driver assistance apparatus according to an embodiment.

실시 예에 따른 차량은 내연기관 차량 또는 친환경 차량일 수 있다.The vehicle according to the embodiment may be an internal combustion engine vehicle or an eco-friendly vehicle.

실시 예에 따른 차량은 운전자의 운전 의지에 대응하여 주행하는 수동 주행 모드와, 목적지까지 자율적으로 주행하는 자율 주행 모드를 수행하는 차량일 수 있다.The vehicle according to the embodiment may be a vehicle that performs a manual driving mode in which the vehicle is driven in response to a driver's driving intention and an autonomous driving mode in which the vehicle autonomously drives to a destination.

본 실시 예에 따른 차량은, 수동 주행 모드로 주행을 수행할 때 주변 차량에 적재된 화물의 낙하로 인한 충돌 위험성을 안내하거나, 자율 주행 모드로 주행을 수행할 때 주변 차량에 적재된 화물의 낙하로 인한 충돌을 방지하기 위한 회피 주행을 제어하는 운전자 보조 장치를 가진 차량일 수 있다.The vehicle according to the present embodiment guides the risk of collision due to the fall of cargo loaded in the surrounding vehicle when driving in the manual driving mode, or falls of the cargo loaded in the surrounding vehicle when driving in the autonomous driving mode It may be a vehicle having a driver assistance device that controls evasive driving to prevent a collision caused by a crash.

본 실시 예에서는 운전자 보조 장치를 가지는 내연기관 차량을 예를 들어 설명한다.In this embodiment, an internal combustion engine vehicle having a driver assistance device will be described as an example.

도 1에 도시된 바와 같이, 차량(1)은 엔진(10)과, 변속기(20)와, 제동 장치(30)와, 조향 장치(40)를 포함한다.As shown in FIG. 1 , a vehicle 1 includes an engine 10 , a transmission 20 , a braking device 30 , and a steering device 40 .

엔진(10)은 실린더와 피스톤을 포함하며, 차량(1)이 주행하기 위한 동력을 생성할 수 있다.The engine 10 includes a cylinder and a piston, and may generate power for driving the vehicle 1 .

변속기(20)는 복수 개의 기어들을 포함하며, 엔진(10)에 의하여 생성된 동력을 차륜까지 전달할 수 있다. The transmission 20 includes a plurality of gears, and may transmit power generated by the engine 10 to the wheels.

제동 장치(30)는 차륜과의 마찰을 통하여 차량(1)을 감속시키거나 차량(1)을 정지시킬 수 있다.The braking device 30 may decelerate the vehicle 1 or stop the vehicle 1 through friction with the wheels.

조향 장치(40)는 차량(1)의 주행 방향을 변경시킬 수 있다.The steering device 40 may change the driving direction of the vehicle 1 .

차량(1)은 복수 개의 전장 부품들을 포함할 수 있다. The vehicle 1 may include a plurality of electrical components.

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.For example, the vehicle 1 includes an Engine Management System (EMS) 11, a Transmission Control Unit (TCU) 21, and an Electronic Brake Control Module ( 31), an Electronic Power Steering (EPS) 41, a Body Control Module (BCM), and a Driver Assistance System (DAS).

엔진 관리 시스템(11)은 가속 페달을 통한 운전자의 가속 의지 또는 운전자 보조 시스템(100)의 요청에 응답하여 엔진(10)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 엔진 관리 시스템(11)은 엔진(10)의 토크를 제어할 수 있다.The engine management system 11 may control the engine 10 in response to a driver's will to accelerate through an accelerator pedal or a request from the driver assistance system 100 . For example, the engine management system 11 may control the torque of the engine 10 .

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.The transmission control unit 21 may control the transmission 20 in response to a driver's shift command through the shift lever and/or the driving speed of the vehicle 1 . For example, the transmission control unit 21 may adjust a shift ratio from the engine 10 to the wheel.

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). The electronic brake control module 31 may control the brake device 30 in response to the driver's will to brake through the brake pedal and/or slip of the wheels. For example, the electronic brake control module 31 may temporarily release the brake of the wheel in response to the slip of the wheel detected when the vehicle 1 is braked (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).The electronic brake control module 31 may selectively release braking of the wheel in response to oversteering and/or understeering sensed when the vehicle 1 is steered (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).In addition, the electronic braking control module 31 may temporarily brake the wheel in response to the slip of the wheel detected when the vehicle 1 is driven (Traction Control System, TCS).

전자식 조향 제어 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 제어 장치(41)는 저속 주행 또는 주차 시에는 조향력을 감소시키고 고속 주행 시에는 조향력을 증가시키도록 조향 장치(40)의 동작을 보조할 수 있다.The electronic steering control device 41 may assist the operation of the steering device 40 so that the driver can easily operate the steering wheel in response to the driver's will to steer through the steering wheel. For example, the electronic steering control device Reference numeral 41 may assist the operation of the steering device 40 to decrease the steering force during low-speed driving or parking and increase the steering force for high-speed driving.

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.The body control module 51 may control the operation of electronic components that provide convenience to the driver or ensure the driver's safety. For example, the body control module 51 may control a head lamp, a wiper, a cluster, a multi-function switch, and a direction indicator lamp.

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. The above electronic components may communicate with each other through the vehicle communication network NT. For example, electronic components transmit data through Ethernet, MOST (Media Oriented Systems Transport), Flexray, CAN (Controller Area Network), and LIN (Local Interconnect Network). can give and receive

운전자 보조 시스템(100)은 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.The driver assistance system 100 may assist a driver to operate (drive, brake, and steer) the vehicle 1 . For example, the driver assistance system 100 detects the environment around the vehicle 1 (eg, other vehicles, pedestrians, cyclists, lanes, road signs, etc.), and responds to the sensed environment to the vehicle (1) can control driving and/or braking and/or steering.

운전자 보조 시스템(100)은 운전자에게 다양한 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 운전자 보조 시스템(100)은 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.The driver assistance system 100 may provide various functions to the driver. For example, the driver assistance system 100 includes a lane departure warning (LDW), a lane keeping assist (LKA), a high beam assist (HBA), an automatic emergency braking ( Autonomous Emergency Braking (AEB), Traffic Sign Recognition (TSR), Smart Cruise Control (SCC), and Blind Spot Detection (BSD) may be provided.

운전자 보조 시스템(100)은 장애물과의 충돌을 방지하기 위해 장애물과의 충돌에 대한 알림 정보를 출력하거나, 장애물을 회피하도록 하는 충돌 방지 장치(Collision Avoidance device)를 포함할 수 있다. The driver assistance system 100 may include a collision avoidance device that outputs notification information about a collision with an obstacle or avoids the obstacle in order to prevent the collision with the obstacle.

운전자 보조 시스템(100)은 차량 스스로 도로 환경을 인식하고, 장애물과 주행 상황을 판단하며, 장애물을 회피하면서 계획된 주행 경로에 따라 차량의 주행을 제어함으로써 자동으로 목적지까지 주행하도록 하는 자율 주행 제어 장치를 포함할 수 있다.The driver assistance system 100 is an autonomous driving control device that automatically drives to a destination by recognizing the road environment of the vehicle itself, determining obstacles and driving conditions, and controlling the driving of the vehicle according to a planned driving route while avoiding obstacles. may include

운전자 보조 시스템(100)은 엔진 관리 시스템(11), 전자식 제동 제어 모듈(31) 및 전자식 조향 제어 장치(41)에 각각 차량용 통신 네트워크(NT)를 통하여 구동 제어 신호, 제동 제어 신호 및 조향 제어 신호를 전송할 수 있다.The driver assistance system 100 provides a drive control signal, a brake control signal and a steering control signal to the engine management system 11 , the electronic brake control module 31 , and the electronic steering control device 41 through the vehicle communication network NT, respectively. can be transmitted.

도 2에 도시된 바와 같이, 운전자 보조 장치(100)는 영상부(110), 장애물 검출부(120), 입력부(130), 표시부(140), 제어부(150), 저장부(151), 사운드 출력부(160) 및 통신부(170)를 포함한다.As shown in FIG. 2 , the driver assistance device 100 includes an image unit 110 , an obstacle detection unit 120 , an input unit 130 , a display unit 140 , a control unit 150 , a storage unit 151 , and a sound output unit. It includes a unit 160 and a communication unit 170 .

영상부(110)는 차량(1) 주변의 영상 데이터, 도로의 영상 데이터를 획득하는 영상 획득부이다. 영상부(110)는 차량(1)의 전방을 촬영하고 다른 차량, 보행자, 사이클리스트, 차선, 도로 표지판 등을 인식할 수 있다.The image unit 110 is an image acquisition unit that acquires image data around the vehicle 1 and image data of a road. The image unit 110 may photograph the front of the vehicle 1 and recognize other vehicles, pedestrians, cyclists, lanes, road signs, and the like.

영상부(110)는 하나 또는 복수 개의 카메라를 포함할 수 있다.The imaging unit 110 may include one or a plurality of cameras.

복수 개의 카메라(110)는 서로 다른 방향의 도로의 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 복수 개의 카메라는 차량 전방의 도로의 영상을 획득하는 전방 카메라와, 차량 후방의 도로의 영상을 획득하는 후방 카메라를 포함할 수 있다. The plurality of cameras 110 may acquire images of roads in different directions. For example, the plurality of cameras may include a front camera for acquiring an image of a road in front of the vehicle and a rear camera for acquiring an image of a road behind the vehicle.

여기서 전방 카메라는 차량의 전면의 윈도우 글래스에 마련되되 차량 내부의 윈도 글래스에 마련될 수도 있고, 프론트 패널, 차량 내부의 룸 미러 또는 루프 패널의 마련되되 외부로 노출되도록 마련될 수도 있고, 차량 전면의 번호판, 차량 전면의 그릴 또는 차량 전면의 엠블럼에 마련될 수도 있다. 루프 패널에 마련된 전방 카메라의 시야는 차량의 전방일 수 있다.Here, the front camera may be provided on the window glass of the front of the vehicle, but may be provided on the window glass inside the vehicle, or provided on the front panel, the interior of the vehicle, or the roof panel to be exposed to the outside, or may be provided on the front of the vehicle. It may be provided on a license plate, a grill on the front of the vehicle, or an emblem on the front of the vehicle. The field of view of the front camera provided on the roof panel may be the front of the vehicle.

후방 카메라는 차량의 후면의 윈도우 글래스에 마련되되 차량 내부의 윈도 글래스에 마련될 수도 있으며, 리어 패널, 테일 게이트, 차량 후면의 번호판 또는 차량 후면의 엠블럼 또는 루프 패널의 마련되되 외부로 노출되도록 마련될 수도 있다. 루프 패널에 마련된 후방 카메라의 시야는 차량의 후방일 수 있다.The rear camera is provided on the window glass at the rear of the vehicle, but may also be provided on the window glass inside the vehicle. may be The view of the rear camera provided on the roof panel may be the rear of the vehicle.

후방 카메라는 주차 보조를 위한 카메라일 수 있고, 주변 모니터링 장치(SVM: Surround View Monitor, 또는 AVM)의 카메라, 사각 지대 감지 장치(BSD: Blind Spot Detection)의 카메라 또는 후방 감지 장치의 카메라일 수 있다.The rear camera may be a camera for parking assistance, and may be a camera of a Surround View Monitor (SVM), a camera of a Blind Spot Detection (BSD), or a camera of a rear detection device. .

영상부는 좌우측 사이드 미러에 마련되어 차량의 좌우 측방 및 후방의 도로의 영상을 획득하는 카메라를 더 포함할 수 있다. The imaging unit may further include a camera provided on the left and right side mirrors to acquire images of roads on the left and right sides and rear of the vehicle.

영상부는 CCD 또는 CMOS 이미지 센서를 포함할 수 있고, KINECT(RGB-D 센서), TOF(Structured Light Sensor), 스테레오 카메라(Stereo Camera) 등과 같은 3차원 공간 인식 센서를 포함할 수도 있다.The image unit may include a CCD or CMOS image sensor, and may include a 3D spatial recognition sensor such as a KINECT (RGB-D sensor), a TOF (Structured Light Sensor), or a stereo camera.

영상부는 차선 이탈 경고를 위한 카메라, 자율 주행 제어를 위한 카메라, 블랙박스의 카메라 또는 장애물 검출을 위한 카메라일 수 있다.The image unit may be a camera for lane departure warning, a camera for autonomous driving control, a camera for a black box, or a camera for detecting an obstacle.

장애물 검출부(120)는 차량(1) 주변의 장애물 데이터를 획득한다.The obstacle detection unit 120 acquires obstacle data around the vehicle 1 .

운전자 보조 장치(100)는 장애물 데이터로부터 차량(1) 주변의 장애물(예를 들어, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트 등)의 상대 위치, 상대 속도 등을 획득할 수 있다.The driver assistance apparatus 100 may obtain a relative position, a relative speed, etc. of an obstacle (eg, another vehicle, a pedestrian, a cyclist, etc.) around the vehicle 1 from the obstacle data.

장애물 검출부(120)는 전방 레이더(121)와 복수 개의 코너 레이더(122: 122a, 122b, 122c, 122d)를 포함할 수 있다.The obstacle detector 120 may include a front radar 121 and a plurality of corner radars 122 (122a, 122b, 122c, 122d).

장애물 검출부(120)는 라이다(Light detection and Ranging, Lidar) 센서, 초음파 센서 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.The obstacle detection unit 120 may further include at least one of a light detection and ranging (Lidar) sensor and an ultrasonic sensor.

도 3에 도시된 바와 같이, 영상부(110)는 차량(1)의 전방을 촬영하고, 차량(1) 전방의 영상 데이터를 획득할 수 있다. 영상부(110)는 차량(1)의 전방을 향하는 감지 시야(field of sensing) (110a)을 가질 수 있다.As shown in FIG. 3 , the imaging unit 110 may photograph the front of the vehicle 1 and acquire image data of the front of the vehicle 1 . The imaging unit 110 may have a field of sensing 110a facing the front of the vehicle 1 .

영상부(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.The image unit 110 may include a plurality of lenses and an image sensor. The image sensor may include a plurality of photodiodes that convert light into an electrical signal, and the plurality of photodiodes may be arranged in a two-dimensional matrix.

영상부(110)는 제어부(150)와 전기적으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 영상부(110)는 차량용 통신 네트워크(NT)를 통하여 제어부(150)와 연결되거나, 하드 와이어(hard wire)를 통하여 제어부(150)와 연결되거나, 인쇄 회로 기판(Printed Circuit Board, PCB)을 통하여 제어부(150)와 연결될 수 있다.The imaging unit 110 may be electrically connected to the control unit 150 . For example, the imaging unit 110 is connected to the control unit 150 through the vehicle communication network (NT), or is connected to the control unit 150 through a hard wire (hard wire), or a printed circuit board (Printed Circuit Board, PCB) may be connected to the controller 150 .

영상부(110)는 차량(1) 전방의 영상 데이터를 제어부(150)로 전달할 수 있다.The image unit 110 may transmit image data of the front of the vehicle 1 to the controller 150 .

전방 레이더(121)는 차량(1)의 전방을 향하는 감지 시야(field of sensing) (121a)을 가질 수 있다. 전방 레이더(120)는 예를 들어 차량(1)의 그릴(grille) 또는 범퍼(bumper)에 설치될 수 있다.The front radar 121 may have a field of sensing 121a facing the front of the vehicle 1 . The front radar 120 may be installed, for example, on a grille or a bumper of the vehicle 1 .

전방 레이더(121)는 차량(1)의 전방을 향하여 송신 전파를 방사하는 송신 안테나(또는 송신 안테나 어레이)와, 장애물에 반사된 반사 전파를 수신하는 수신 안테나(또는 수신 안테나 어레이)를 포함할 수 있다. The front radar 121 may include a transmission antenna (or a transmission antenna array) that radiates a transmission wave toward the front of the vehicle 1, and a reception antenna (or a reception antenna array) that receives the reflected wave reflected by an obstacle. have.

전방 레이더(121)는 송신 안테나에 의한 송신된 송신 전파와 수신 안테나에 의하여 수신된 반사 전파로부터 전방 레이더 데이터를 획득할 수 있다.The front radar 121 may acquire front radar data from the transmitted wave transmitted by the transmitting antenna and the reflected wave received by the receiving antenna.

전방 레이더 데이터는 차량(1) 전방에 위치하는 다른 차량 또는 보행자 또는 사이클리스트에 관한 위치 정보 및 속도 정도를 포함할 수 있다. The forward radar data may include position information and speed degree about other vehicles or pedestrians or cyclists located in front of the vehicle 1 .

전방 레이더(121)는 송신 전파와 반사 전파 사이의 위상 차이(또는 시간 차이)에 기초하여 장애물까지의 상대 거리를 산출하고, 송신 전파와 반사 전파 사이의 주파수 차이에 기초하여 장애물의 상대 속도를 산출할 수 있다.The front radar 121 calculates the relative distance to the obstacle based on the phase difference (or time difference) between the transmitted radio wave and the reflected wave, and calculates the relative speed of the obstacle based on the frequency difference between the transmitted radio wave and the reflected wave can do.

전방 레이더(121)는 예를 들어 차량용 통신 네트워크(NT) 또는 하드 와이어 또는 인쇄 회로 기판을 통하여 제어부(150)와 연결될 수 있다. 전방 레이더(121)는 전방 레이더 데이터를 제어부(150)로 전달할 수 있다.The front radar 121 may be connected to the control unit 150 through, for example, a vehicle communication network (NT) or a hard wire or a printed circuit board. The forward radar 121 may transmit forward radar data to the controller 150 .

복수 개의 코너 레이더(122)는 차량(1)의 전방 우측에 설치되는 제1 코너 레이더(122a)와, 차량(1)의 전방 좌측에 설치되는 제2 코너 레이더(122b)와, 차량(1)의 후방 우측에 설치되는 제3 코너 레이더(122c)와, 차량(1)의 후방 좌측에 설치되는 제4 코너 레이더(122d)를 포함한다.The plurality of corner radars 122 include a first corner radar 122a installed on the front right side of the vehicle 1 , a second corner radar 122b installed on the front left side of the vehicle 1 , and the vehicle 1 . and a third corner radar 122c installed on the rear right side of the , and a fourth corner radar 122d installed on the rear left side of the vehicle 1 .

제1 코너 레이더(122a)는 차량(1)의 전방 우측을 향하는 감지 시야(a)를 가질 수 있다. 제1 코너 레이더(122a)는 차량(1)의 전방 범퍼의 우측에 설치될 수 있다. The first corner radar 122a may have a detection field of view a toward the front right side of the vehicle 1 . The first corner radar 122a may be installed on the right side of the front bumper of the vehicle 1 .

제2 코너 레이더(122b)는 차량(1)의 전방 좌측을 향하는 감지 시야(b)를 가질 수 있으며, 차량(1)의 전방 범퍼의 좌측에 설치될 수 있다. The second corner radar 122b may have a detection field of view b facing the front left side of the vehicle 1 , and may be installed on the left side of the front bumper of the vehicle 1 .

제3 코너 레이더(122c)는 차량(1)의 후방 우측을 향하는 감지 시야(c)를 가질 수 있으며, 차량(1)의 후방 범퍼의 우측에 설치될 수 있다. The third corner radar 122c may have a detection field of view c facing the rear right side of the vehicle 1 , and may be installed on the right side of the rear bumper of the vehicle 1 .

제4 코너 레이더(122d)는 차량(1)의 후방 좌측을 향하는 감지 시야(d)를 가질 수 있으며, 차량(1)의 후방 범퍼의 좌측에 설치될 수 있다.The fourth corner radar 122d may have a detection field of view d toward the rear left of the vehicle 1 , and may be installed on the left side of the rear bumper of the vehicle 1 .

제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(122a, 122b, 122c, 122d) 각각은 송신 안테나와 수신 안테나를 포함할 수 있다. Each of the first, second, third, and fourth corner radars 122a, 122b, 122c, and 122d may include a transmit antenna and a receive antenna.

제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(122a, 122b, 122c, 122d)은 각각 제1 코너 레이더 데이터와 제2 코너 레이더 데이터와 제3 코너 레이더 데이터와 제4 코너 레이더 데이터를 획득할 수 있다.The first, second, third and fourth corner radars 122a, 122b, 122c, and 122d acquire first corner radar data, second corner radar data, third corner radar data, and fourth corner radar data, respectively. can do.

제1 코너 레이더 데이터는 차량(1) 전방 우측에 위치하는 다른 차량, 보행자 또는 사이클리스트(이하 "장애물"이라 한다)에 관한 거리 정보 및 속도 정도를 포함할 수 있다.The first corner radar data may include distance information and speed degree about other vehicles, pedestrians or cyclists (hereinafter referred to as “obstacles”) located on the right front side of the vehicle 1 .

제2 코너 레이더 데이터는 차량(1) 전방 좌측에 위치하는 장애물의 거리 정보 및 속도 정도를 포함할 수 있다. The second corner radar data may include distance information and speed degree of an obstacle located on the left front of the vehicle 1 .

제3 및 제4 코너 레이더 데이터는 차량(1) 후방 우측 및 차량(1) 후방 좌측에 위치하는 장애물의 거리 정보 및 속도 정보를 포함할 수 있다.The third and fourth corner radar data may include distance information and speed information of obstacles located on the rear right side of the vehicle 1 and the rear left side of the vehicle 1 .

제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(122a, 122b, 122c, 122d) 각각은 차량용 통신 네트워크(NT) 또는 하드 와이어 또는 인쇄 회로 기판을 통하여 제어부(150)와 연결될 수 있다. 제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(122a, 122b, 122c, 122d)은 각각 제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더 데이터를 제어부(150)로 전달할 수 있다.Each of the first, second, third, and fourth corner radars 122a, 122b, 122c, and 122d may be connected to the control unit 150 through a vehicle communication network NT or a hard wire or a printed circuit board. The first, second, third, and fourth corner radars 122a , 122b , 122c , and 122d may transmit first, second, third, and fourth corner radar data to the controller 150 , respectively.

입력부(130)는 사용자 명령을 수신한다. 이러한 입력부는 사용자 명령으로 차량에서 수행 가능한 각종 기능의 동작 명령을 수신할 수 있다.The input unit 130 receives a user command. Such an input unit may receive an operation command of various functions that can be performed in the vehicle as a user command.

입력부(130)는 수동 주행 모드, 자율 주행 모드 및 충돌 방지 모드 중 어느 하나의 동작 명령을 입력받는다.The input unit 130 receives an operation command of any one of the manual driving mode, the autonomous driving mode, and the collision avoidance mode.

입력부(130)는 내비게이션 모드 및 맵 표시 모드 중 적어도 하나의 동작 명령을 입력받는 것도 가능하다.The input unit 130 may receive an operation command of at least one of a navigation mode and a map display mode.

입력부(130)는 내비게이션 모드 또는 자율 주행 모드 시 목적지의 정보를 입력받는 것도 가능하다.The input unit 130 may receive destination information in a navigation mode or an autonomous driving mode.

입력부(130)는 헤드 유닛 및 센터페시아에 마련될 수 있고, 각종 기능의 동작 온 오프 버튼, 각종 기능의 설정값을 변경하기 위한 버튼 등과 같은 적어도 하나의 물리적인 버튼을 포함할 수 있고, 표시부(140)에 표시된 커서의 이동 명령 및 선택 명령 등을 입력하기 위한 조그 다이얼(미도시) 또는 터치 패드를 더 포함할 수도 있다.The input unit 130 may be provided on the head unit and the center fascia, and may include at least one physical button such as an on/off button for operation of various functions, a button for changing setting values of various functions, and the like, and a display unit ( 140) may further include a jog dial (not shown) or a touch pad for inputting a cursor movement command, a selection command, and the like.

표시부(140)는 차량에서 수행 중인 기능에 대한 정보 및 사용자에 의해 입력된 정보를 표시한다.The display unit 140 displays information about a function being performed in the vehicle and information input by the user.

표시부(140)는 오디오 기능, 비디오 기능, 내비게이션 기능, DMB 기능, 라디오 기능에 대한 정보를 표시한다.The display unit 140 displays information on an audio function, a video function, a navigation function, a DMB function, and a radio function.

표시부(140)는 자율 주행 제어 정보를 표시하는 것도 가능하고 자율 주행 모드 시 차량 주변의 영상을 표시하는 것도 가능하다.The display unit 140 may display autonomous driving control information and may also display images around the vehicle in the autonomous driving mode.

표시부(140)는 수동 주행 모드의 수행 중 충돌 방지에 대한 알림 정보를 표시할 수 있다. The display unit 140 may display notification information about collision avoidance while the manual driving mode is being performed.

표시부(140)는 맵 표시 모드 중 차량의 현재 위치부터 일정 범위 내의 지도 영상을 표시하고, 내비게이션 모드 중 현재 위치부터 목적지까지의 경로 정보가 매치된 지도 정보를 표시하고, 길 안내 정보를 표시한다.The display unit 140 displays a map image within a predetermined range from the current location of the vehicle in the map display mode, displays map information that matches route information from the current location to the destination in the navigation mode, and displays road guidance information.

입력부와 표시부는 사용자 인터페이스(UI)일 수 있다. 표시부는 디스플레이 패널을 포함할 수 있고, 입력부는 터치 패널을 포함할 수 있다. 즉 디스플레이 패널에 터치 패널이 일체화된 터치 스크린으로 마련될 수 있다.The input unit and the display unit may be a user interface (UI). The display unit may include a display panel, and the input unit may include a touch panel. That is, the display panel may be provided as a touch screen in which the touch panel is integrated.

표시부(140)는 클러스터를 포함할 수 있다. 이러한 클러스터는 자율 주행 제어 정보를 표시하고, 수동 주행 모드의 수행 시 충돌 방지에 대한 알림 정보를 표시하는 것도 가능하다.The display unit 140 may include a cluster. Such a cluster may display autonomous driving control information and may also display notification information about collision avoidance when a manual driving mode is performed.

표시부(140)는 헤드 유닛에 마련될 수 있고, 차량용 단말기에 마련될 수 있다.The display unit 140 may be provided in the head unit or may be provided in a vehicle terminal.

제어부(150)는 내비게이션 모드 또는 자율 주행 모드 시 위치 수신부에 의해 수신된 현재 위치 정보와 목적지 정보에 기초하여 현재 위치에서 목적지까지 경로를 생성하고 생성된 경로로 주행을 제어한다.The controller 150 generates a route from the current location to the destination based on the current location information and the destination information received by the location receiver in the navigation mode or the autonomous driving mode, and controls driving with the generated route.

복수 개의 경로들이 생성된 경우, 제어부(150)는 복수 개의 경로들 중 입력부(130)에 의해 선택된 경로에 대한 정보에 기초하여 주행을 제어하는 것도 가능하다.When a plurality of routes are generated, the controller 150 may control driving based on information on a route selected by the input unit 130 among the plurality of routes.

제어부(150)는 생성된 경로에 대한 정보와 현재 위치 정보를 지도 정보에 매치시켜 내비게이션 정보를 생성하고 생성된 내비게이션 정보를 표시하도록 표시부(140)를 제어할 수 있다.The controller 150 may control the display unit 140 to generate navigation information by matching the generated route information and current location information to map information, and to display the generated navigation information.

제어부(150)는 자율 주행 모드의 수행 시에 목표 주행 속도로 주행하도록 제어할 수 있다. 여기서 목표 주행 속도는 미리 설정된 주행 속도일 수 있고, 사용자에 의해 입력된 주행 속도일 수 있다. The controller 150 may control the vehicle to travel at a target driving speed when the autonomous driving mode is performed. Here, the target driving speed may be a preset driving speed or a driving speed input by a user.

이러한 제어부(150)는 자율 주행 모드의 수행 시에 주행 정보 검출부(60)와 통신을 수행하고 주행 정보 검출부(60)에서 검출된 주행 정보와 내비게이션 정보에 기초하여 자율 주행을 제어할 수 있다. The controller 150 may communicate with the driving information detector 60 when the autonomous driving mode is performed and control autonomous driving based on the driving information and navigation information detected by the driving information detector 60 .

제어부(150)는 내비게이션 정보에 기초하여 주행을 제어하되 도로와 장애물(즉, 타 차량)의 정보에 기초하여 자 차량(즉 제1차량)의 주행을 제어한다.The controller 150 controls driving based on navigation information, but controls driving of the own vehicle (ie, the first vehicle) based on information on roads and obstacles (ie, other vehicles).

이러한 제어부(150)는 자율 주행 모드의 수행 시 영상부(110)의 전방 영상 데이터와 전방 레이더(121)의 전방 레이더 데이터와 복수의 코너 레이더들(122)의 코너 레이더 데이터를 처리하고, 제동 시스템(32) 및 조향 시스템(42)을 제어하기 위한 제동 신호 및 조향 신호를 생성할 수 있다. When the autonomous driving mode is performed, the controller 150 processes the front image data of the imaging unit 110 , the front radar data of the front radar 121 , and the corner radar data of the plurality of corner radars 122 , and a braking system 32 and a braking signal and a steering signal for controlling the steering system 42 may be generated.

제어부(150)는 카메라(110)의 전방 영상 데이터와 전방 레이더(121)의 전방 레이더 데이터에 기초하여 차량(1) 전방의 장애물들을 인식할 수 있고 인식된 장애물들의 위치 정보(방향) 및 유형 정보(예를 들어, 장애물이 다른 차량인지, 또는 보행자인지, 또는 사이클리스트인지, 또는 연석인지, 또는 가드레일인지, 또는 가로수인지, 또는 가로등인지 또는 화물인지 등)를 획득할 수 있다.The controller 150 may recognize obstacles in front of the vehicle 1 based on the front image data of the camera 110 and the forward radar data of the front radar 121 , and location information (direction) and type information of the recognized obstacles (eg, whether the obstacle is another vehicle, or a pedestrian, or a cyclist, or a curb, or a guardrail, or a street tree, or a streetlight, or cargo, etc.).

구체적으로, 제어부(150)는 전방 레이더(121)의 전방 레이더 데이터에 기초하여 차량(1) 전방의 장애물들의 위치 정보(거리 및 방향) 및 속도 정보(상대 속도)를 획득할 수 있다. Specifically, the controller 150 may acquire location information (distance and direction) and speed information (relative speed) of obstacles in front of the vehicle 1 based on the front radar data of the front radar 121 .

또한, 제어부(150)는 전방 영상 데이터에 의하여 감지된 장애물들을 전방 레이더 데이터에 의한 감지된 장애물에 매칭하고, 매칭 결과에 기초하여 자 차량(1)의 전방 장애물들의 유형 정보와 위치 정보와 속도 정보를 획득할 수 있다.Also, the controller 150 matches the obstacles detected by the front image data to the obstacles detected by the front radar data, and based on the matching result, type information, location information, and speed information of the front obstacles of the own vehicle 1 . can be obtained.

제어부(150)는 전방 장애물들의 유형 정보와 위치 정보와 속도 정보에 기초하여 장애물이 낙하된 화물인지를 판단하는 것도 가능하다.The control unit 150 may determine whether the obstacle is a fallen cargo based on the type information, location information, and speed information of the front obstacles.

제어부(150)는 전방 장애물들의 유형 정보와 위치 정보와 속도 정보에 기초하여 다른 차량에 적재된 화물인지를 판단하는 것도 가능하다.It is also possible for the controller 150 to determine whether the cargo is loaded in another vehicle based on the type information, the location information, and the speed information of the front obstacles.

제어부(150)는 전방 장애물들의 유형 정보와 위치 정보와 속도 정보에 기초하여 제동 신호와 조향 신호를 생성할 수 있다.The controller 150 may generate a braking signal and a steering signal based on type information, location information, and speed information of the front obstacles.

예를 들어, 제어부(150)는 전방 장애물들의 위치 정보(상대 거리)와 속도 정보(상대 속도)에 기초하여 자 차량(1)과 전방 장애물 사이의 충돌까지의 시간(Time to Collision, TTC)를 산출하고, 충돌까지의 시간과 미리 정해진 기준 시간 사이의 비교 결과에 기초하여 운전자에게 충돌을 경고하거나 제동 신호를 제동 시스템(32)으로 전송하거나, 조향 신호를 조향 시스템(42)에 전송할 수 있다.For example, the control unit 150 determines the time to collision (TTC) between the own vehicle 1 and the front obstacle based on the location information (relative distance) and speed information (relative speed) of the front obstacles. and may warn the driver of a collision, transmit a braking signal to the braking system 32 , or transmit a steering signal to the steering system 42 based on a comparison result between the time until collision and a predetermined reference time.

미리 정해진 제1 기준 시간보다 작은 충돌까지의 시간에 응답하여, 제어부(150)는 오디오 및/또는 디스플레이를 통한 경고를 출력하도록 할 수 있다.In response to the time until the collision that is less than the predetermined first reference time, the controller 150 may output a warning through audio and/or a display.

미리 정해진 제2 기준 시간보다 작은 충돌까지의 시간에 응답하여, 제어부(150)는 사전 제동 신호를 제동 시스템(32)으로 전송할 수 있다. 여기서 제2기준 시간은 제1기준시간보다 짧은 시간일 수 있다.In response to a time until collision that is less than the second predetermined reference time, the control unit 150 may transmit a pre-braking signal to the braking system 32 . Here, the second reference time may be shorter than the first reference time.

제어부(150)는 전방 장애물들의 속도 정보(즉 상대 속도)에 기초하여 충돌까지의 거리(Distance to Collision, DTC)를 산출하고, 충돌까지의 거리와 전방 장애물들까지의 거리 사이의 비교 결과에 기초하여 운전자에게 충돌을 경고하거나 제동 신호를 제동 시스템(32)으로 전송할 수 있다.The controller 150 calculates a Distance to Collision (DTC) based on speed information (ie, relative speed) of the front obstacles, and based on the comparison result between the distance to the collision and the distance to the front obstacles to warn the driver of a collision or transmit a braking signal to the braking system 32 .

제어부(150)는 복수의 코너 레이더들(122)의 코너 레이더 데이터에 기초하여 차량(1) 측방(전방 우측, 전방 좌측, 후방 우측, 후방 좌측)의 장애물들을 인식하고 인식된 장애물들의 위치 정보(거리 및 방향) 및 속도 정보(상대 속도)를 획득할 수 있다.The control unit 150 recognizes obstacles on the side (front right, front left, rear right, rear left) of the vehicle 1 based on the corner radar data of the plurality of corner radars 122 and recognizes the location information ( distance and direction) and speed information (relative speed).

제어부(150)는 도로의 영상 정보가 수신되면 영상 처리를 수행하여 도로의 차선을 인식하고, 인식된 차선의 위치 정보에 기초하여 자 차량이 주행하는 자 차로를 인식한다.When the image information of the road is received, the controller 150 recognizes the lane of the road by performing image processing, and recognizes the own lane in which the own vehicle travels based on the recognized position information of the lane.

제어부(150)는 인식된 자 차로에 대한 정보, 카메라(110), 장애물 검출부(120), 및 주행 정보 검출부(60)에서 전송된 정보에 기초하여 추종 선을 생성하고 생성된 추종 선의 위치에 기초하여 주행 경로를 생성하며 생성된 주행 경로를 따라 자율 주행을 제어한다.The controller 150 generates a following line based on the recognized information on the own lane, information transmitted from the camera 110 , the obstacle detecting unit 120 , and the driving information detecting unit 60 , and based on the position of the generated following line to generate a driving path and control autonomous driving along the generated driving path.

이러한 추종 선은, 자 차량(1)의 차체의 중심이 차로의 어느 한 위치를 추종하도록 하는 선이다. 여기서 자 차로의 어느 한 위치는, 자 차로를 이루는 두 차선 중 어느 하나의 위치이거나, 두 차선의 가운데 위치일 수 있다.The following line is a line that allows the center of the vehicle body of the host vehicle 1 to follow any one position on the road. Here, any one position of the own lane may be a position of any one of two lanes forming the own lane, or a position in the middle of the two lanes.

제어부(150)는 영상부(110)에 의해 획득된 영상 정보 및 장애물 검출부에서 검출된 장애물 정보에 기초하여 자 차로로 주행하되 자 차량(1, 제1차량)의 전방에서 주행하는 다른 차량(제2차량)을 추종하면서 자율 주행하도록 하는 것도 가능하다.The control unit 150 drives in the own lane based on the image information acquired by the imaging unit 110 and the obstacle information detected by the obstacle detection unit, but another vehicle (the first vehicle) driving in front of the own vehicle (1, the first vehicle). It is also possible to make autonomous driving while following vehicle 2).

제어부(150)는 다른 차량(즉 제2차량)의 추종 주행 제어 시, 장애물 검출부에 의해 검출된 장애물 정보에 기초하여 제2차량의 주행 속도 및 제2차량과의 거리를 획득하고, 획득된 제1차량의 주행 속도 및 제2차량과의 거리에 기초하여 제1차량의 주행 속도를 조절하고, 자 차로를 이루는 차선의 위치 정보 및 내비게이션 정보에 기초하여 조향을 제어할 수 있다. 여기서 내비게이션 정보는 현재 위치 정보 및 도로 정보를 포함할 수 있다.When controlling the following driving of another vehicle (that is, the second vehicle), the controller 150 obtains the driving speed of the second vehicle and the distance to the second vehicle based on the obstacle information detected by the obstacle detection unit, and obtains the obtained second vehicle. The driving speed of the first vehicle may be adjusted based on the driving speed of the first vehicle and the distance from the second vehicle, and the steering may be controlled based on location information and navigation information of a lane constituting the own lane. Here, the navigation information may include current location information and road information.

제어부(150)는 제1차량(1)의 주행 속도를 조절할 때, 제동 장치를 제어하여 감속하도록 하거나 엔진을 제어하여 가속하도록 한다.When adjusting the traveling speed of the first vehicle 1 , the controller 150 controls the braking device to decelerate or control the engine to accelerate.

제어부(150)는 제2차량의 추종 주행 제어 시, 영상 정보에 기초하여 제2차량의 위험 레벨을 설정하고 설정된 위험 레벨의 표시를 제어한다.When controlling the following driving of the second vehicle, the controller 150 sets the risk level of the second vehicle based on the image information and controls the display of the set risk level.

제어부(150)는 영상 정보에 기초하여 제2차량의 종류를 획득하고 획득된 제2 차량의 종류가 화물 적재가 불가능한 차량이라고 판단되면 제2차량의 위험 레벨을 제1레벨로 설정한다.The controller 150 obtains the type of the second vehicle based on the image information and sets the risk level of the second vehicle to the first level when it is determined that the obtained type of the second vehicle is a vehicle that cannot be loaded with cargo.

제어부(150)는 영상 정보에 기초하여 자 차로의 전방에서 주행하는 제2차량이 존재하지 않는다고 판단되면 위험 레벨을 영(0)레벨로 설정하는 것도 가능하다.If the controller 150 determines that there is no second vehicle traveling in front of the own lane based on the image information, it is also possible to set the risk level to a zero (0) level.

제어부(150)는 위험 레벨이 영(0)레벨이면, 목표 주행 속도에 기초하여 추종선을 따라 자율 주행을 제어한다.When the risk level is zero (0) level, the controller 150 controls autonomous driving along the tracking line based on the target driving speed.

제어부(150)는 획득된 제2 차량의 종류가 화물 적재가 가능한 차량이라고 판단되면 영상 정보에 기초하여 화물의 적재 여부를 판단하고, 화물이 적재되었다고 판단되면 영상 정보에 기초하여 영상 내 제2차량과 적재된 화물을 인식하며, 인식된 제2차량의 영역과 화물의 영역을 확인하고, 확인된 제2차량의 영역에 기초하여 제2차량의 크기 정보를 획득하고, 확인된 화물의 영역에 기초하여 화물의 크기 정보를 획득하며, 획득된 제2차량의 크기 정보와 화물의 크기 정보에 기초하여 화물의 적재 상태를 판단하고 판단된 화물의 적재 상태에 기초하여 제2차량을 회피하기 위한 회피 제어의 필요 여부를 판단하고, 회피 제어가 불필요하다고 판단되면 제2차량을 추종 제어하고, 회피 제어가 필요하다고 판단되면 회피 제어를 수행하는 것도 가능하다.When it is determined that the type of the obtained second vehicle is a vehicle capable of loading cargo, the controller 150 determines whether cargo is loaded based on the image information, and when it is determined that the cargo is loaded, the second vehicle in the image based on the image information and the loaded cargo, check the recognized area of the second vehicle and the area of the cargo, obtain size information of the second vehicle based on the identified area of the second vehicle, and based on the identified area of the cargo to obtain the size information of the cargo, determine the loading status of the cargo based on the obtained size information of the second vehicle and the size information of the cargo, and avoid control for avoiding the second vehicle based on the determined loading status of the cargo It is also possible to determine whether evasion control is necessary, follow-control the second vehicle when it is determined that evasion control is unnecessary, and perform evasion control when it is determined that evasion control is necessary.

화물 적재가 가능한 차량은, 트레일러가 마련된 차량일 수 있다. 이 트레일러는 사람 또는 물건을 수송하는 목적을 위하여 설계된 것으로, 차량에서 분리 가능하게 연결된 기계일 수 있다.A vehicle capable of loading cargo may be a vehicle equipped with a trailer. The trailer is designed for the purpose of transporting people or goods, and may be a machine detachably connected to the vehicle.

승용차에 연결될 수 있는 트레일러의 종류로는 캐러밴, 미니 카고 트레일러 등이 있고, 트럭에 연결될 수 있는 트레일러의 종류로는 풀 트레일러, 토울리(Tolly), 버스 풀 트레일러(Bus Trailer), 세미 트레일러 등이 있다.Types of trailers that can be connected to passenger cars include caravans and mini-cargo trailers, and types of trailers that can be connected to trucks include full trailers, tollies, bus trailers, and semi-trailers. have.

제2차량의 크기 정보는 제2차량에 연결된 트레일러의 높이와 폭에 대한 정보를 포함한다. 화물의 크기 정보는 화물의 높이와 폭에 대한 정보를 포함한다.The size information of the second vehicle includes information on the height and width of the trailer connected to the second vehicle. The cargo size information includes information about the height and width of the cargo.

제어부(150)는 화물의 폭이 기준 폭 미만이면 화물의 적재 상태가 정상이라고 판단하고, 화물의 높이가 기준 높이 미만이면 화물의 적재 상태가 정상 상태라고 판단할 수 있다.If the width of the cargo is less than the reference width, it is determined that the loading state of the cargo is normal, and when the height of the cargo is less than the reference height, it can be determined that the loading state of the cargo is the normal state.

제어부(150)는 화물의 폭이 기준 폭 이상이거나 화물의 높이가 기준 높이 이상이면 화물의 적재 상태가 과적 상태라고 판단할 수 있다.When the width of the cargo is greater than or equal to the reference width or the height of the cargo is greater than or equal to the reference height, the controller 150 may determine that the loading state of the cargo is an overloaded state.

기준 폭은 제2차량의 트레일러의 폭과 제1 일정 값에 의해 설정된 정보일 수 있고, 기준 높이는 제2차량의 트레일러의 높이와 제2 일정 값에 의해 설정된 정보일 수 있다. The reference width may be information set by the width of the trailer of the second vehicle and the first predetermined value, and the reference height may be information set by the height of the trailer of the second vehicle and the second predetermined value.

예를 들어, 제어부(150)는 다음 조건 (1), (2) 중 적어도 하나를 만족하면 화물의 적재 상태가 과적 상태라고 판단할 수 있다.For example, if at least one of the following conditions (1) and (2) is satisfied, the controller 150 may determine that the loading state of the cargo is an overloaded state.

조건 (1) : 제2차량의 트레일러의 폭 *제1일정값 < 화물의 폭Condition (1): Width of trailer of second vehicle * First constant value < Width of cargo

조건 (2) : 제2차량의 트레일러의 높이 * 제2일정값 < 화물의 높이Condition (2): the height of the trailer of the second vehicle * the second constant value < the height of the cargo

트레일러의 폭과 높이는 화물을 적재하는 공간에 대한 폭과 높이일 수 있다.The width and height of the trailer may be the width and height of the space for loading the cargo.

여기서 제1, 2 일정값은 대략 1.2일 수 있다.Here, the first and second constant values may be approximately 1.2.

제어부(150)는 화물의 적재 상태가 정상 상태라고 판단되면 제2차량의 위험 레벨을 제2레벨로 설정하고, 화물의 적재 상태가 과적 상태라고 판단되면 제2차량의 위험 레벨을 제3레벨로 설정할 수 있다.The controller 150 sets the risk level of the second vehicle to the second level when it is determined that the loading state of the cargo is normal, and sets the risk level of the second vehicle to the third level when it is determined that the loading status of the cargo is the overloaded state. can be set.

제어부(150)는 영상 정보에 기초하여 화물의 적재 상태가 비정상 상태인지 판단하고 화물의 적재 상태가 비정상 상태라고 판단되면 제2차량의 위험 레벨을 제4레벨로 설정할 수 있다. The controller 150 may determine whether the loading state of the cargo is abnormal based on the image information, and when it is determined that the loading status of the cargo is abnormal, the controller 150 may set the risk level of the second vehicle to the fourth level.

제어부(150)는 영상 정보에 기초하여 트레일러의 도어가 개방 상태이거나, 화물의 덮개가 없는 상태이거나, 화물이 기울어진 상태인지를 판단하고, 트레일러의 도어가 개방 상태이거나, 화물의 덮개가 없는 상태이거나, 화물이 기울어진 상태라고 판단되면 화물의 적재 상태를 비정상 상태로 판단할 수 있다.The control unit 150 determines whether the door of the trailer is in an open state, in a state without a cargo cover, or in a tilted state based on the image information, and determines whether the door of the trailer is in an open state or a state in which there is no cargo cover. Or, if it is determined that the cargo is in an inclined state, the loading state of the cargo may be determined as an abnormal state.

제어부(150)는 제2차량의 화물의 적재 상태가 밀폐 상태 또는 고정 상태인지를 판단할 수 있다.The controller 150 may determine whether the loading state of the cargo of the second vehicle is a closed state or a fixed state.

제어부(150)는 확인된 제2차량의 영역에 기초하여 제2차량의 중심 위치 정보를 획득하고, 확인된 화물의 영역에 기초하여 화물의 중심 위치 정보를 획득하며, 획득된 두 중심 위치 정보에 기초하여 화물의 기울기를 획득할 수 있다.The control unit 150 obtains center position information of the second vehicle based on the identified area of the second vehicle, obtains center position information of the freight based on the identified area of the freight, and adds Based on the slope of the cargo can be obtained.

제어부(150)는 제2차량의 위험레벨이 제3레벨 또는 제4레벨이면 회피 제어를 수행할 수 있다.The controller 150 may perform avoidance control when the risk level of the second vehicle is the third level or the fourth level.

제어부(150)는 확인된 제2차량의 영역에서 제2차량의 중심의 위치 정보를 획득하고, 확인된 화물의 영역에서 화물의 중심의 위치 정보 획득하고, 획득된 제2차량의 중심의 위치 정보와 획득된 화물의 중심의 위치 정보를 비교하여 화물의 적재 상태를 판단하고 판단된 화물의 적재 상태에 기초하여 제2차량을 회피하기 위한 회피 제어의 필요 여부를 판단하고, 회피 제어가 불필요하다고 판단되면 제2차량을 추종 제어하고, 회피 제어가 필요하다고 판단되면 회피 제어를 수행하는 것도 가능하다.The control unit 150 obtains the location information of the center of the second vehicle in the confirmed area of the second vehicle, obtains the location information of the center of the cargo in the area of the checked cargo, and the obtained location information of the center of the second vehicle Determines the loading state of the cargo by comparing the position information of the center of the cargo with the determined cargo loading status, determines whether evasion control is necessary to avoid the second vehicle, and determines that evasion control is unnecessary If it is, the second vehicle is controlled to follow, and when it is determined that the avoidance control is necessary, it is possible to perform the avoidance control.

제어부(150)는 획득된 제2차량의 중심의 위치 정보와 획득된 화물의 중심의 위치 정보를 비교하여 두 중심의 위치 변화에 대한 정보(즉 상대 변위 정보)를 획득하며, 획득된 상대 변위 정보에 대응하는 변위 값이 기준 값 미만이면 화물의 적재 상태가 정상 상태라고 판단하고, 변위 값이 기준 값 이상이면 화물의 적재 상태가 과적 상태라고 판단할 수 있다.The control unit 150 compares the obtained position information of the center of the second vehicle with the obtained position information of the center of the cargo to obtain information about a change in the position of the two centers (that is, relative displacement information), and the obtained relative displacement information If the displacement value corresponding to is less than the reference value, it may be determined that the loading state of the cargo is in a normal state, and if the displacement value is greater than the reference value, it may be determined that the loading state of the cargo is in the overloaded state.

변위 값은 화물의 중심에서 제2차량의 중심을 차감한 값일 수 있다.The displacement value may be a value obtained by subtracting the center of the second vehicle from the center of the cargo.

기준 값은 트레일러의 높이와 제1비율에 따라 설정될 수 있다. 여기서 제1비율은 대략 50%일 수 있다.The reference value may be set according to the height of the trailer and the first ratio. Here, the first ratio may be approximately 50%.

제어부(150)는 다음 조건 (3)을 만족하면 화물의 적재 상태를 정상 상태로 판단할 수 있다.If the following condition (3) is satisfied, the control unit 150 may determine the loading state of the cargo as a normal state.

조건 (3): 화물 상대 변위 <= 기준 값 (트레일러의 높이*50%)Condition (3): Cargo Relative Displacement <= Reference Value (Trailer Height*50%)

트레일러의 높이가 0.4m라고 가정하면, 기준값은 0.2m일 수 있다.Assuming that the height of the trailer is 0.4 m, the reference value may be 0.2 m.

제어부(150)는 획득된 변위 정보에 기초하여 화물이 적재 상태가 정상 상태라고 판단되면 제2차량의 위험 레벨을 제2레벨로 설정하고, 제2차량에 화물의 적재 상태가 과적 상태라고 판단되면 제2차량의 위험 레벨을 제3레벨로 설정한다.When it is determined based on the obtained displacement information that the loading state of the cargo is in a normal state, the controller 150 sets the risk level of the second vehicle to the second level, and when it is determined that the loading state of the cargo in the second vehicle is in the overloaded state The risk level of the second vehicle is set to the third level.

제어부(150)는 제2차량의 중심의 위치 정보와 획득된 화물의 중심의 위치 정보를 비교하여 두 중심 위치 간의 수평 거리 및 두 중심 위치 간의 수직 각도를 획득하고, 획득된 수평 거리가 기준 거리 이상이고 획득된 수직 각도(절대 수직 각도)가 기준 각도 이상이면 제2차량의 위험 레벨을 제4레벨로 설정한다.The control unit 150 compares the position information of the center of the second vehicle with the obtained position information of the center of the cargo to obtain a horizontal distance between the two central positions and a vertical angle between the two central positions, and the obtained horizontal distance is equal to or greater than the reference distance and if the obtained vertical angle (absolute vertical angle) is equal to or greater than the reference angle, the risk level of the second vehicle is set to the fourth level.

기준 거리는 제2차량의 트레일러의 폭과 제2비율에 의해 설정될 수 있다. 예를 들어, 제2비율은 대략 25%일 수 있다.The reference distance may be set by the width of the trailer of the second vehicle and the second ratio. For example, the second ratio may be approximately 25%.

기준 각도는 화물이 미끄러지는 힘에 의해 설정될 수 있다. 기준 각도는 화물의 무게와 삼각 함수의 값에 의해 설정될 수 있다. 여기서 삼각 함수의 값은 사인 30도의 값으로 미리 설정된 값일 수 있다.The reference angle can be set by the force that the cargo slides. The reference angle may be set by the weight of the cargo and the value of the trigonometric function. Here, the value of the trigonometric function may be a value preset to a value of 30 degrees sine.

제어부(150)는 다음 조건 (4) 및 (5)를 만족하면 화물의 적재 상태를 비정상 상태로 판단할 수 있다.If the following conditions (4) and (5) are satisfied, the controller 150 may determine the loading state of the cargo as an abnormal state.

조건 (4): 두 중심 위치 간의 수평 거리(X축 거리) > 기준 거리(제2차량의 트레일러의 폭*25%) Condition (4): Horizontal distance between two center positions (X-axis distance) > Reference distance (2nd vehicle's trailer width*25%)

조건 (5): 두 중심 위치 간의 수직 각도(Y축 각도) > 기준 각도(화물의 무게 *sin 30ㅀ) Condition (5): Vertical angle between two center positions (Y-axis angle) > Reference angle (weight of cargo *sin 30ㅀ)

즉 제어부(150)는 화물의 위치와 화물의 기울기에 기초하여 화물의 적재 상태가 비정상 상태인지를 판단할 수 있다.That is, the controller 150 may determine whether the loading state of the cargo is abnormal based on the position of the cargo and the inclination of the cargo.

제어부(150)는 주기적으로 수신되는 영상 정보에 기초하여 화물의 움직임의 변화에 대한 정보를 획득하고 획득된 움직임의 변화에 대한 정보에 기초하여 화물의 낙하 가능성을 판단하는 것도 가능하다.It is also possible for the controller 150 to obtain information on the change in the movement of the cargo based on the periodically received image information and to determine the possibility of dropping the cargo based on the obtained information on the change in the movement.

제어부(150)는 낙하된 화물과 자 차량과의 충돌 위험 여부를 각각 판단하는 것도 가능하다.The control unit 150 may also determine whether there is a risk of collision between the fallen cargo and the own vehicle, respectively.

제어부(150)는 회피 제어를 위해, 장애물 검출부에 의해 검출된 장애물 정보에 기초하여 자 차로의 좌측 차로와 우측 차로를 주행하는 다른 차량(즉 제3차량)의 위치 정보 및 속도 정보를 획득한다.For avoidance control, the controller 150 acquires position information and speed information of another vehicle (ie, a third vehicle) traveling in the left lane and the right lane of the own lane based on the obstacle information detected by the obstacle detection unit.

제어부(150)는 회피 제어가 필요하다고 판단된 시점 또는 주기적으로 제3 차량의 위치 정보 및 속도 정보를 획득할 수 있다.The controller 150 may acquire location information and speed information of the third vehicle at a time when it is determined that avoidance control is necessary or periodically.

제어부(150)는 획득된 제3차량의 위치 정보 및 속도 정보에 기초하여 조향, 가속 및 감속 중 어느 하나를 제어함으로써 회피 제어를 수행할 수 있다.The controller 150 may perform avoidance control by controlling any one of steering, acceleration, and deceleration based on the obtained position information and speed information of the third vehicle.

제어부(150)는 영상 정보에 기초하여 제3차량에 대해서도 제3차량의 위험 레벨을 획득하고 획득된 제3차량의 위험 레벨의 표시를 제어하며, 획득된 제3차량의 위험 레벨에 기초하여 회피 제어의 필요 여부를 판단하고, 회피 제어가 필요하다고 판단되면 회피 제어를 수행하는 것도 가능하다.The control unit 150 obtains the risk level of the third vehicle also for the third vehicle based on the image information, controls the display of the obtained risk level of the third vehicle, and avoids based on the obtained risk level of the third vehicle It is also possible to determine whether the control is necessary, and to perform the avoidance control when it is determined that the avoidance control is necessary.

제어부(150)는 제3차량에 대해서도 제3차량의 화물의 적재 여부를 판단하고 화물의 적재 여부에 기초하여 회피 제어를 수행하는 것도 가능하다.It is also possible for the control unit 150 to determine whether the third vehicle is loaded with cargo and to perform avoidance control based on whether or not the cargo is loaded on the third vehicle.

좀 더 구체적으로, 제어부(150)는 영상부(110)에 의해 획득된 영상 정보 및 장애물 검출부에서 검출된 장애물 정보에 기초하여 제3차량이 존재하는지 판단하고, 제3차량(즉 주변 차량)이 존재한다고 판단되면 영상 정보에 기초하여 제3 차량의 화물의 적재 여부를 인식하며 적재된 화물이 인식되면 영상 정보에 기초하여 제3 차량과 화물의 상대 변위를 확인하고 확인된 상대 변위에 기초하여 제3 차량의 전복 사고 위험, 적재된 화물의 낙하 가능성, 낙하된 화물과 자 차량과의 충돌 위험 여부를 각각 판단하는 것도 가능하다.More specifically, the control unit 150 determines whether a third vehicle exists based on the image information acquired by the imaging unit 110 and the obstacle information detected by the obstacle detection unit, and the third vehicle (ie, a nearby vehicle) If it is determined that there is, it recognizes whether the cargo of the third vehicle is loaded based on the image information, and when the loaded cargo is recognized, the relative displacement of the third vehicle and the cargo is checked based on the image information, 3 It is also possible to determine the risk of a vehicle rollover accident, the possibility of falling of the loaded cargo, and the risk of collision between the dropped cargo and the own vehicle.

제3 차량은, 자 차로의 우측 차로 또는 좌측 차로에서 주행하는 다른 차량 중 자 차량의 좌측방, 우측방 및 전방에서 주행하는 다른 차량일 수 있다.The third vehicle may be another vehicle traveling in the left, right, and front of the own vehicle among other vehicles traveling in the right lane or the left lane of the own lane.

즉, 제어부(150)는 영상 정보에 기초하여 주변 차량의 종류를 획득하고 획득된 주변 차량의 종류가 화물 적재가 가능한 차량이라고 판단되면 영상 정보에 기초하여 화물의 적재 여부를 판단하고, 화물이 적재되었다고 판단되면 영상 정보에 기초하여 주변 차량의 전복 사고 위험, 적재된 화물의 낙하 가능성, 낙하된 화물과 자 차량과의 충돌 위험 여부를 각각 판단하는 것도 가능하다.That is, the controller 150 obtains the type of the surrounding vehicle based on the image information, and when it is determined that the obtained type of the surrounding vehicle is a vehicle capable of loading cargo, the controller 150 determines whether the cargo is loaded based on the image information, and the cargo is loaded. It is also possible to determine whether there is a risk of a rollover accident of a nearby vehicle, a possibility of falling of loaded cargo, and a risk of collision between the fallen cargo and the own vehicle, respectively, based on the image information.

제어부(150)는 화물의 낙하 가능성이 존재한다고 판단되면 주변 차량(제2 또는 제3차량)의 주행 속도 및 적재된 화물의 움직임에 기초하여 낙하된 화물의 낙하 위치를 예측하고 예측된 낙하 위치에 기초하여 회피 경로를 생성하는 것도 가능하다.When it is determined that there is a possibility of falling of the cargo, the controller 150 predicts the drop position of the dropped cargo based on the traveling speed of the surrounding vehicle (the second or third vehicle) and the movement of the loaded cargo, and returns to the predicted drop location. It is also possible to generate an avoidance route based on it.

제어부(150)는 화물의 낙하 가능성이 존재한다고 판단되면 장애물 검출부에 의해 검출된 검출 정보에 기초하여 타 차량의 주행 속도를 획득하고 영상부에서 획득된 영상 정보에 기초하여 적재된 화물의 움직임을 획득하고, 적재된 화물의 양을 예측하며, 획득된 타 차량의 주행 속도, 적재된 화물의 움직임 및 적재된 화물의 양에 기초하여 낙하된 화물의 낙하 위치를 예측하고 예측된 낙하 위치에 기초하여 회피 경로를 생성하는 것도 가능하다.If it is determined that there is a possibility of falling of the cargo, the controller 150 acquires the traveling speed of another vehicle based on the detection information detected by the obstacle detector, and acquires the movement of the loaded cargo based on the image information acquired from the image unit and predicts the amount of loaded cargo, predicts the drop position of the dropped cargo based on the obtained traveling speed of other vehicles, the movement of the loaded cargo, and the amount of loaded cargo, and avoids based on the predicted drop position It is also possible to create a path.

제어부(150)는 영상부에서 획득된 영상 정보에 기초하여 적재된 화물의 종류 및 양을 예측하고, 예측된 화물의 종류 및 양에 기초하여 화물의 무게를 예측하고, 획득된 타 차량의 주행 속도, 적재된 화물의 움직임 및 적재된 화물의 무게에 기초하여 낙하된 화물의 낙하 위치를 예측하고 예측된 낙하 위치에 기초하여 회피 경로를 생성하는 것도 가능하다.The control unit 150 predicts the type and amount of loaded cargo based on the image information obtained from the image unit, predicts the weight of the cargo based on the predicted type and amount of the cargo, and the obtained traveling speed of another vehicle , it is also possible to predict the drop position of the dropped cargo based on the movement of the loaded cargo and the weight of the loaded cargo, and generate an avoidance route based on the predicted drop position.

제어부(150)는 수동 주행 모드의 수행 중 영상부(110)에 의해 획득된 영상 정보에 기초하여 화물의 움직임의 변화에 대한 정보를 획득하고 획득된 화물의 움직임의 변화에 대한 정보에 기초하여 주변 차량에 적재된 화물의 낙하 가능성을 판단하고, 화물의 낙하 가능성이 존재한다고 판단되면 낙하된 화물과의 충돌 위험성을 판단하는 것도 가능하다. The control unit 150 acquires information on the change in the movement of the cargo based on the image information acquired by the imaging unit 110 while the manual driving mode is being performed, and on the basis of the obtained information on the change in the movement of the cargo around It is also possible to determine the possibility of falling of the cargo loaded in the vehicle, and if it is determined that the possibility of falling of the cargo exists, it is also possible to determine the risk of collision with the dropped cargo.

제어부(150)는 주변 차량과의 충돌, 주변 차량의 화물의 낙하 가능성, 낙하된 화물과의 충돌 주의를 알리는 경고 정보를 출력하도록 표시부(140) 및 사운드 출력부(160) 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.The control unit 150 controls at least one of the display unit 140 and the sound output unit 160 to output warning information informing of a collision with a neighboring vehicle, a possibility of falling of cargo of a neighboring vehicle, and a collision caution with a fallen cargo. can

주변 차량이나 화물과의 충돌 주의를 알리는 경고 정보를 출력하도록 표시부(140) 및 사운드 출력부(160) 중 적어도 하나를 제어할 때, 제어부(150)는 위험 레벨을 확인하고 확인된 위험도에 기초하여 경고음의 음량을 조정하거나, 경고음의 출력 간격을 조정하거나, 표시부의 경고 표시를 조정할 수 있다.When controlling at least one of the display unit 140 and the sound output unit 160 to output warning information for notifying the attention of a collision with a nearby vehicle or cargo, the control unit 150 checks the risk level and based on the identified risk level You can adjust the volume of the warning sound, adjust the output interval of the warning sound, or adjust the warning display on the display unit.

예를 들어, 제어부(150)는 위험 레벨이 높을수록 경고음의 음량이 더 높아지도록 제어하고, 위험도가 높을수록 표시부의 화면 색상이 더 붉어지도록 제어할 수 있다.For example, the controller 150 may control the volume of the warning sound to be higher as the risk level is higher, and control the screen color of the display unit to be redder as the risk level is higher.

제어부(150)는 화물 적재 차량, 화물 비적재 차량, 덮개 미사용 차량, 기울어진 화물 적재 차량에 영상 데이터를 획득하고, 획득된 영상 데이터를 러닝 또는 딥러닝하여 모델을 생성하고 생성된 모델을 기반으로 신뢰도를 검증하며, 검증된 신뢰도에 기초하여 최적의 모델을 선정하는 것도 가능하다.The control unit 150 acquires image data on a cargo loading vehicle, a cargo unloading vehicle, a cover unused vehicle, and an inclined cargo loading vehicle, and generates a model by running or deep learning the acquired image data, and based on the generated model Reliability is verified, and it is also possible to select an optimal model based on the verified reliability.

제어부(150)는 실시간으로 영상 처리된 모델들을 저장하는 것도 가능하다. The controller 150 may also store the image-processed models in real time.

도 4에 도시된 바와 같이, 제어부(150)는 학습된 모델을 실시간으로 영상처리 하고, 실시간으로 영상 처리된 모델에 대한 플래그(Freight_Car, Overloaded_H, Overloaded_V, Uncovered_Freight, Tilted_Freight)를 생성하고 플래그 조합에 대응하는 위험 레벨을 판단하는 것도 가능하다.As shown in FIG. 4 , the controller 150 image-processes the learned model in real time, generates flags (Freight_Car, Overloaded_H, Overloaded_V, Uncovered_Freight, Tilted_Freight) for the image-processed model in real time, and corresponds to the flag combination. It is also possible to determine the level of risk.

제어부(150)는 저장된 모델 및 플래그를 업데이트하는 것도 가능하다.The controller 150 may also update the stored model and flag.

제어부(150)는 운전자 보조 장치 내 구성요소들의 동작을 제어하기 위한 알고리즘 또는 알고리즘을 재현한 프로그램에 대한 데이터를 저장하는 메모리(미도시), 및 메모리에 저장된 데이터를 이용하여 전술한 동작을 수행하는 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다. 이때, 메모리와 프로세서는 각각 별개의 칩으로 구현될 수 있다. 또는, 메모리와 프로세서는 단일 칩으로 구현될 수도 있다.The controller 150 performs the above-described operation using a memory (not shown) that stores data about an algorithm for controlling the operation of components in the driver assistance device or a program that reproduces the algorithm, and the data stored in the memory. It may be implemented by a processor (not shown). In this case, the memory and the processor may be implemented as separate chips. Alternatively, the memory and the processor may be implemented as a single chip.

저장부(151)는 지도 정보를 저장하고 일정 거리 및 미리 설정된 거리에 대한 정보를 저장한다. The storage unit 151 stores map information and stores information on a predetermined distance and a preset distance.

저장부(151)는 캐쉬, ROM(Read Only Memory), PROM(Programmable ROM), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 및 플래쉬 메모리(Flash memory)와 같은 비휘발성 메모리 소자 또는 RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리 소자 또는 하드디스크 드라이브(HDD, Hard Disk Drive), CD-ROM과 같은 저장 매체 중 적어도 하나로 구현될 수 있으나 이에 한정되지는 않는다. 저장부는 제어부와 관련하여 전술한 프로세서와 별개의 칩으로 구현된 메모리일 수 있고, 프로세서와 단일 칩으로 구현될 수도 있다. The storage unit 151 is a nonvolatile memory device or RAM such as a cache, read only memory (ROM), programmable ROM (PROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), and flash memory. It may be implemented as at least one of a volatile memory device such as (Random Access Memory), a hard disk drive (HDD), or a storage medium such as a CD-ROM, but is not limited thereto. The storage unit may be a memory implemented as a chip separate from the processor described above with respect to the control unit, or may be implemented as a single chip with the processor.

사운드 출력부(160)는 제어부(150)의 제어 명령에 대응하여 내비게이션 정보를 사운드로 출력하고, 자율 주행에 대한 안내 정보를 사운드로 출력한다.The sound output unit 160 outputs navigation information as a sound in response to a control command of the controller 150 and outputs guide information for autonomous driving as a sound.

사운드 출력부(160)는 화물의 낙하 여부 및 낙하에 의한 충돌 위험 정보를 사운드로 출력한다. 여기서 사운드는 경고음을 포함할 수 있다.The sound output unit 160 outputs whether the cargo has fallen and the collision risk information due to the fall as sound. Here, the sound may include a warning sound.

사운드 출력부(160)는 차량에 마련된 적어도 하나의 스피커를 포함할 수 있다.The sound output unit 160 may include at least one speaker provided in the vehicle.

통신부(170)는 차량의 위치 정보를 수신하고 수신된 위치 정보를 제어부(150)에 전송하는 위치 수신부를 포함할 수 있다.The communication unit 170 may include a location receiving unit that receives the vehicle location information and transmits the received location information to the controller 150 .

위치 수신부는 복수 개의 위성과 통신을 수행하여 차량의 위치를 계산하는 GPS(Global Positioning System) 수신기를 포함할 수 있다.The location receiver may include a Global Positioning System (GPS) receiver that communicates with a plurality of satellites to calculate the location of the vehicle.

위치 수신부는 GPS(Global Positioning System) 신호 수신부와, GPS 신호 수신부에서 획득한 GPS 신호를 신호 처리하는 신호 처리부를 포함한다. 여기서 GPS(Global Positioning System) 신호 수신부는 복수의 GPS 위성의 신호를 수신하는 안테나를 포함한다. 이 안테나는 차량의 외장에 마련될 수 있다.The position receiving unit includes a global positioning system (GPS) signal receiving unit and a signal processing unit processing the GPS signal obtained from the GPS signal receiving unit. Here, the GPS (Global Positioning System) signal receiver includes an antenna for receiving signals from a plurality of GPS satellites. This antenna may be provided on the exterior of the vehicle.

위치 수신부의 신호 처리부는 복수의 GPS위성의 위치 신호에 대응하는 거리 및 시간 정보를 이용하여 현재의 위치를 획득하는 소프트웨어와, 획득된 차량의 위치 정보를 출력하는 출력부를 포함한다.The signal processing unit of the position receiving unit includes software for obtaining a current position by using distance and time information corresponding to position signals of a plurality of GPS satellites, and an output unit for outputting the obtained position information of the vehicle.

통신부(170)는 차량 내 각종 전자 장치와 통신을 수행할 수 있다.The communication unit 170 may communicate with various electronic devices in the vehicle.

통신부(170)는 다른 차량, 인프라 및 서버와 통신을 수행할 수 있다.The communication unit 170 may communicate with other vehicles, infrastructure, and servers.

통신부(170)는 GPS 위성, 방송국 등의 신호를 수신하고, 다른 차량과의 통신(V2V) 및 인프라와의 통신(V2I) 등의 무선 차량 네트워크(V2X: Vehicle to everything)를 수행하기 위한 안테나를 더 포함한다.The communication unit 170 receives signals such as GPS satellites and broadcasting stations, and an antenna for performing a wireless vehicle network (V2X: Vehicle to everything) such as communication with other vehicles (V2V) and communication with infrastructure (V2I). include more

통신부(170)는 외부 장치와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어 근거리 통신 모듈, 유선 통신 모듈 및 무선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The communication unit 170 may include one or more components that enable communication with an external device, and may include, for example, at least one of a short-range communication module, a wired communication module, and a wireless communication module.

근거리 통신 모듈은 블루투스 모듈, 적외선 통신 모듈, RFID(Radio Frequency Identification) 통신 모듈, WLAN(Wireless Local Access Network) 통신 모듈, NFC 통신 모듈, 직비(Zigbee) 통신 모듈 등 근거리에서 무선 통신망을 이용하여 신호를 송수신하는 다양한 근거리 통신 모듈을 포함할 수 있다.The short-distance communication module transmits a signal using a wireless communication network in a short distance such as a Bluetooth module, an infrared communication module, an RFID (Radio Frequency Identification) communication module, a WLAN (Wireless Local Access Network) communication module, an NFC communication module, and a Zigbee communication module. It may include various short-distance communication modules for transmitting and receiving.

유선 통신 모듈은 캔(Controller Area Network; CAN) 통신 모듈, 지역 통신(Local Area Network; LAN) 모듈, 광역 통신(Wide Area Network; WAN) 모듈 또는 부가가치 통신(Value Added Network; VAN) 모듈 등 다양한 유선 통신 모듈뿐만 아니라, USB(Universal Serial Bus), HDMI(High Definition Multimedia Interface), DVI(Digital Visual Interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 다양한 케이블 통신 모듈을 포함할 수 있다. The wired communication module includes a variety of wired communication modules such as a Controller Area Network (CAN) communication module, a Local Area Network (LAN) module, a Wide Area Network (WAN) module, or a Value Added Network (VAN) module. In addition to communication module, various cable communication such as USB (Universal Serial Bus), HDMI (High Definition Multimedia Interface), DVI (Digital Visual Interface), RS-232 (recommended standard232), power line communication, or POTS (plain old telephone service) It can contain modules.

무선 통신 모듈은 와이파이(Wifi) 모듈, 와이브로(Wireless broadband) 모듈 외에도, GSM(global System for Mobile Communication), CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), UMTS(universal mobile telecommunications system), TDMA(Time Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등 다양한 무선 통신 방식을 지원하는 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다.In addition to the Wi-Fi module and the Wireless broadband module, the wireless communication module includes a global system for mobile communication (GSM), a code division multiple access (CDMA), a wideband code division multiple access (WCDMA), and a universal mobile telecommunications system (UMTS). ), Time Division Multiple Access (TDMA), Long Term Evolution (LTE), etc. may include a wireless communication module supporting various wireless communication methods.

주행 정보 검출부(60)는 차량의 주행 정보를 검출한다. 여기서 차량의 주행 정보는 차량의 주행 속도, 주행 방향 및 주행 거리에 대한 정보일 수 있다.The driving information detection unit 60 detects driving information of the vehicle. Here, the driving information of the vehicle may be information on the driving speed, the driving direction, and the driving distance of the vehicle.

주행 정보 검출부(60)는 차량의 주행 속도를 검출하는 속도 검출부를 포함할 수 있다.The driving information detecting unit 60 may include a speed detecting unit detecting the driving speed of the vehicle.

속도 검출부는 차량의 복수 개의 휠에 각각 마련된 복수 개의 휠 속도 센서를 포함할 수 있고, 차량의 가속도를 검출하는 가속도 센서를 포함할 수 있다.The speed detector may include a plurality of wheel speed sensors respectively provided on a plurality of wheels of the vehicle, and may include an acceleration sensor that detects the acceleration of the vehicle.

주행 정보 검출부(60)는 스티어링 휠의 각도를 검출하는 조향각 검출부를 더 포함하는 것도 가능하다. 주행 정보 검출부(60)는 요레이트 검출부를 포함할 수 있다.The driving information detecting unit 60 may further include a steering angle detecting unit detecting an angle of the steering wheel. The driving information detection unit 60 may include a yaw rate detection unit.

도 2 에 도시된 운전자 보조 장치의 구성 요소들의 성능에 대응하여 적어도 하나의 구성요소가 추가되거나 삭제될 수 있다. 또한, 구성 요소들의 상호 위치는 운전자 보조 장치의 성능 또는 구조에 대응하여 변경될 수 있다는 것은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 용이하게 이해될 것이다.At least one component may be added or deleted according to the performance of the components of the driver assistance apparatus illustrated in FIG. 2 . In addition, it will be readily understood by those skilled in the art that the mutual positions of the components may be changed corresponding to the performance or structure of the driver assistance apparatus.

도 5는 실시 예에 따른 차량의 제어 순서도로, 도 6, 도 7a, 도 7b, 도 8a, 도 8b, 도 8c, 도 9a, 도 9b, 도 10a 및 도 10b를 참조하여 설명한다.5 is a control flowchart of a vehicle according to an embodiment, which will be described with reference to FIGS. 6, 7A, 7B, 8A, 8B, 8C, 9A, 9B, 10A, and 10B.

차량은 자율 주행 모드 시 위치 수신부에 의해 수신된 현재 위치 정보와 목적지 정보에 기초하여 현재 위치에서 목적지까지 내비게이션 정보를 생성하고 생성된 내비게이션 정보에 기초하여 주행을 제어하되 목표 주행 속도로 주행하도록 제어한다. 여기서 목표 주행 속도는 미리 설정된 주행 속도일 수 있고, 사용자에 의해 입력된 주행 속도일 수 있다.In the autonomous driving mode, the vehicle generates navigation information from the current location to the destination based on the current location information and the destination information received by the location receiving unit, and controls the driving based on the generated navigation information but driving at the target driving speed. . Here, the target driving speed may be a preset driving speed or a driving speed input by a user.

차량은 내비게이션 정보와 현재 위치 정보가 매칭된 지도 정보를 표시부(140)를 통해 표시할 수 있다.The vehicle may display map information in which navigation information and current location information are matched through the display unit 140 .

차량은 카메라를 통해 도로의 영상 데이터를 획득하고 장애물 검출부를 통해 장애물 데이터인 레이더 데이터를 획득할 수 있다.The vehicle may acquire image data of a road through a camera and acquire radar data, which is obstacle data, through an obstacle detector.

차량은 획득된 영상 데이터에 대한 영상 처리를 수행하여 도로의 차선을 인식하고, 인식된 차선의 위치 정보에 기초하여 자 차량이 주행하는 차로를 인식한다.The vehicle recognizes a lane of a road by performing image processing on the obtained image data, and recognizes a lane in which the own vehicle travels based on the recognized position information of the lane.

차량은 인식된 차로에 대한 정보에 기초하여 추종 선을 생성하고 생성된 추종 선의 위치에 기초하여 주행 경로를 생성하고 생성된 주행 경로를 따라 자율 주행을 제어한다.The vehicle generates a following line based on the recognized information on the lane, generates a driving path based on the position of the generated following line, and controls autonomous driving along the generated driving path.

차량은 영상부(110)에 의해 획득된 영상 정보 및 장애물 검출부에서 검출된 장애물 정보에 기초하여 자 차로로 주행하되 자 차량(1, 제1차량)의 전방에서 주행하는 다른 차량(제2차량)을 추종하면서 자율 주행한다.The vehicle drives in its own lane based on the image information acquired by the imaging unit 110 and the obstacle information detected by the obstacle detection unit, but another vehicle (second vehicle) driving in front of the own vehicle (1, first vehicle) Autonomous driving while following

차량은 회피 제어의 필요 시 회피 제어를 수행하기 위해 자 차량의 주변의 장애물들도 인식한다.The vehicle also recognizes obstacles in the vicinity of the own vehicle in order to perform the avoidance control when the avoidance control is required.

즉 차량은 주행 경로를 따라 자율 주행 중 카메라(110)의 영상 데이터, 전방 레이더(121)의 전방 레이더 데이터 및 복수의 코너 레이더들(122)의 코너 레이더 데이터를 처리하고, 카메라(110)의 영상 데이터, 전방 레이더(121)의 전방 레이더 데이터 및 복수 개의 코너 레이더(122)의 코너 레이더 데이터에 기초하여 차량(1) 주변의 장애물들을 인식한다.That is, the vehicle processes the image data of the camera 110 , the front radar data of the front radar 121 , and the corner radar data of the plurality of corner radars 122 while autonomously driving along the driving path, and the image of the camera 110 . Obstacles around the vehicle 1 are recognized based on the data, the front radar data of the front radar 121 and the corner radar data of the plurality of corner radars 122 .

차량은 영상 정보에 의하여 감지된 장애물들을 전방 레이더 데이터, 코너 레이더 데이터에 의한 감지된 장애물에 매칭하고, 매칭 결과에 기초하여 차량(1)의 주변 장애물들의 유형 정보와 위치 정보와 속도 정보를 획득할 수 있다.The vehicle matches the obstacles detected by the image information to the obstacles detected by the front radar data and the corner radar data, and acquires type information, location information, and speed information of the obstacles around the vehicle 1 based on the matching result. can

차량은 주변 장애물들의 유형 정보와 위치 정보와 속도 정보에 기초하여 가속 신호, 제동 신호와 조향 신호 중 적어도 하나를 생성하고 생성된 적어도 하나의 신호에 기초하여 장애물을 회피하는 회피 제어를 수행하면서 자율 주행을 제어한다. The vehicle generates at least one of an acceleration signal, a braking signal, and a steering signal based on type information, location information, and speed information of surrounding obstacles, and autonomously drives while performing avoidance control for avoiding obstacles based on the generated at least one signal to control

예를 들어, 차량은 전방 장애물들의 위치 정보(상대 거리)와 속도 정보(상대 속도)에 기초하여 차량(1)과 전방 장애물 사이의 충돌까지의 시간(Time to Collision, TTC)를 산출하고, 충돌까지의 시간과 미리 정해진 기준 시간 사이의 비교 결과에 기초하여 운전자에게 충돌을 경고하거나 제동 신호를 제동 시스템(32)으로 전송하거나, 조향 신호를 조향 시스템(42)에 전송할 수 있다.For example, the vehicle calculates a time to collision (TTC) between the vehicle 1 and the front obstacle based on location information (relative distance) and speed information (relative speed) of the front obstacles, and the collision Based on the comparison result between the time to and the predetermined reference time, it is possible to warn the driver of a collision, transmit a braking signal to the braking system 32 , or transmit a steering signal to the steering system 42 .

아울러 차량은 전방 장애물들의 속도 정보(즉 상대 속도)에 기초하여 충돌까지의 거리(Distance to Collision, DTC)를 산출하고, 충돌까지의 거리와 전방 장애물들까지의 거리 사이의 비교 결과에 기초하여 운전자에게 충돌을 경고하거나 제동 신호를 제동 시스템(32)으로 전송할 수 있다.In addition, the vehicle calculates a Distance to Collision (DTC) based on the speed information (ie, relative speed) of the obstacles ahead, and based on the comparison result between the distance to the collision and the distance to the obstacles ahead, the driver to warn of a collision or transmit a braking signal to the braking system 32 .

차량은 자율 주행 중 전방의 영상 정보를 획득(202)하고, 획득된 영상 정보에 기초하여 주변의 차량의 위험도를 판단하고 회피 주행을 제어한다. The vehicle acquires ( 202 ) forward image information during autonomous driving, determines the degree of risk of surrounding vehicles based on the acquired image information, and controls avoidance driving.

자 차량의 전방 또는 주변에서 주행하는 타 차량과의 구별을 위해, 자 차량을 제1차량 또는 차량으로 기재하도록 한다.In order to distinguish it from other vehicles traveling in front or around the own vehicle, the own vehicle is described as the first vehicle or vehicle.

좀 더 구체적으로, 차량은 영상부에서 획득된 영상 정보에 기초하여 자 차량의 전방에 제2차량이 존재하는지 판단(203)하고, 자 차량의 전방에 제2차량이 존재하지 않는다고 판단되면 위험 레벨을 제0레벨로 설정(204)한다. 이때 차량은 설정된 위험 레벨을 표시부를 통해 표시할 수 있다. More specifically, the vehicle determines ( 203 ) whether a second vehicle exists in front of the own vehicle based on the image information obtained from the image unit, and when it is determined that the second vehicle does not exist in front of the own vehicle, the risk level is set to the 0th level (204). In this case, the vehicle may display the set risk level through the display unit.

차량은 자 차량의 전방에 제2차량이 존재한다고 판단되면 영상 정보에 기초하여 제2차량이 화물 적재가 가능한 차량인지를 판단(205)하고, 제2차량이 화물 적재가 불가능한 차량이라고 판단되면 제2차량의 위험 레벨을 제1레벨로 설정(206)한다.When it is determined that the second vehicle exists in front of the own vehicle, the vehicle determines whether the second vehicle is a vehicle capable of loading cargo based on the image information (205), and when it is determined that the second vehicle is a vehicle that cannot load cargo, the second vehicle The second vehicle risk level is set to the first level (206).

여기서 제2차량이 화물 적재가 가능한 차량인지를 판단하는 것은, 제2차량의 종류를 판단하고 판단된 제2차량의 종류가 화물 적재가 가능한 차량인지를 판단하는 것을 포함할 수 있다.Here, determining whether the second vehicle is a vehicle capable of loading cargo may include determining the type of the second vehicle and determining whether the determined type of the second vehicle is a vehicle capable of loading cargo.

차량은 획득된 제2 차량의 종류가 화물 적재가 가능한 차량이라고 판단되면 영상 정보에 기초하여 화물의 적재 여부를 판단하고, 제2차량에 화물이 적재되어 있지 않다고 판단되면 제2차량의 위험 레벨을 제1레벨로 설정할 수 있다.When it is determined that the type of the obtained second vehicle is a vehicle capable of loading cargo, the vehicle determines whether cargo is loaded based on the image information, and when it is determined that cargo is not loaded in the second vehicle, the risk level of the second vehicle is determined It can be set to the first level.

차량은 제2차량에 화물이 적재되어 있다고 판단되면 영상 정보에 기초하여 영상 내 제2차량과 적재된 화물을 인식(207)하며, 인식된 제2차량의 영역과 화물의 영역을 확인한다.When it is determined that the cargo is loaded in the second vehicle, the vehicle recognizes (207) the second vehicle and the loaded cargo in the image based on the image information, and checks the recognized area of the second vehicle and the area of the cargo.

도 6에 도시된 바와 같이, 차량은 획득된 영상 내 제2차량(2)의 영역에서 제2차량의 중심의 위치 정보(Xa, Ya)를 획득하고, 획득된 영상 내 화물(L)의 영역에서 화물의 중심의 위치 정보(Xb, Yb)를 획득하고, 획득된 제2차량의 중심의 위치 정보와 획득된 화물의 중심의 위치 정보를 비교하여 두 중심의 위치 변화에 대한 정보(즉 상대 변위 정보)를 획득(208)하며, 획득된 상대 변위 정보에 대응하는 변위 값(S)이 기준값 미만인지를 판단(209)한다.6, the vehicle acquires the location information (Xa, Ya) of the center of the second vehicle in the area of the second vehicle 2 in the obtained image, and the area of the cargo L in the obtained image obtains the position information (Xb, Yb) of the center of the cargo in the information) is obtained (208), and it is determined (209) whether a displacement value (S) corresponding to the obtained relative displacement information is less than a reference value.

차량은 변위 값이 기준 값 미만이라고 판단되면 화물의 적재 상태가 정상 상태라고 판단하여 제2차량의 위험 레벨을 제2레벨로 설정(210)할 수 있다.When it is determined that the displacement value is less than the reference value, the vehicle may determine that the loading state of the cargo is a normal state, and may set the risk level of the second vehicle to the second level ( 210 ).

여기서 기준 값은 트레일러의 높이와 제1비율에 따라 설정될 수 있다. 제1비율은 대략 50%일 수 있다.Here, the reference value may be set according to the height of the trailer and the first ratio. The first ratio may be approximately 50%.

차량은 변위 값이 기준 값 이상이라고 판단되면 제2차량의 중심의 위치 정보와 획득된 화물의 중심의 위치 정보를 비교하여 두 중심 위치 간의 수평 거리 및 두 중심 위치 간의 수직 각도를 획득(211)하고, 획득된 수평 거리(X축 거리)가 기준 거리 미만이고 획득된 수직 각도(절대 수직 각도)가 기준 각도 미만이면 제2차량의 위험 레벨을 제3레벨로 설정(213)한다.When it is determined that the displacement value is greater than or equal to the reference value, the vehicle compares the position information of the center of the second vehicle with the obtained position information of the center of the cargo to obtain a horizontal distance between the two central positions and a vertical angle between the two central positions (211), , if the obtained horizontal distance (X-axis distance) is less than the reference distance and the obtained vertical angle (absolute vertical angle) is less than the reference angle, the second vehicle's risk level is set to the third level (213).

기준 거리는 제2차량의 트레일러의 폭과 제2비율에 의해 설정될 수 있다. 예를 들어, 제2비율은 대략 25%일 수 있다.The reference distance may be set by the width of the trailer of the second vehicle and the second ratio. For example, the second ratio may be approximately 25%.

기준 각도는 화물이 미끄러지는 힘에 의해 설정될 수 있다. 기준 각도는 화물의 무게와 삼각 함수의 값에 의해 설정될 수 있다. 여기서 삼각 함수의 값은 사인 30도의 값으로 미리 설정된 값일 수 있다.The reference angle can be set by the force that the cargo slides. The reference angle may be set by the weight of the cargo and the value of the trigonometric function. Here, the value of the trigonometric function may be a value preset to a value of 30 degrees sine.

도 6에 도시된 바와 같이, 차량은 획득된 수평 거리(Xa-Xb 간 X축 거리)가 기준 거리 이상이거나 획득된 수직 각도(절대 수직 각도)가 기준 각도 이상이면 제2차량의 위험 레벨을 제4레벨로 설정(214)한다.As shown in FIG. 6 , if the obtained horizontal distance (X-axis distance between Xa-Xb) is greater than or equal to the reference distance or the obtained vertical angle (absolute vertical angle) is greater than or equal to the reference angle, the vehicle controls the risk level of the second vehicle. Set to 4 levels (214).

도 7a 및 도 7b에 도시된 바와 같이, 차량은 영상 정보에 기초하여 제2차량의 트레일러의 도어(D)가 개방 상태이거나, 화물(L)의 덮개가 없는 상태인지를 판단하고, 트레일러의 도어(D)가 개방 상태이거나, 화물(L)의 덮개가 없는 상태라고 판단되면 화물의 적재 상태를 비정상 상태로 판단하여 제2차량의 위험 레벨을 제4레벨로 설정하는 것도 가능하다.7A and 7B , the vehicle determines whether the door D of the trailer of the second vehicle is open or the cover of the cargo L is uncovered based on the image information, and the door of the trailer If it is determined that (D) is in the open state or the cover of the cargo (L) is not present, it is also possible to determine the loading state of the cargo as an abnormal state and set the risk level of the second vehicle to the fourth level.

차량은 제2차량의 위험레벨을 표시부를 통해 표시할 수 있다.The vehicle may display the risk level of the second vehicle through the display unit.

차량은 제2차량의 위험레벨이 제3레벨 또는 제4레벨이면 회피 주행을 제어(215)할 수 있다. 자 차량의 회피 주행 제어를 도 8a, 도 8b 및 도 8c를 참조하여 설명한다.The vehicle may control the avoidance driving 215 when the risk level of the second vehicle is the third level or the fourth level. The avoidance driving control of the host vehicle will be described with reference to FIGS. 8A, 8B, and 8C.

도 8a에 도시된 바와 같이, 차량(1)은 장애물 검출부에 의해 검출된 장애물 정보에 기초하여 전방의 제2차량이 화물을 적재한 차량(2)이라고 판단되면 자 차로의 좌측 차로와 우측 차로를 주행하는 제3차량(3a, 3b)의 위치 정보 및 속도 정보를 획득한다.As shown in FIG. 8A , when it is determined that the second vehicle in front is the vehicle 2 loaded with cargo based on the obstacle information detected by the obstacle detection unit, the vehicle 1 changes the left lane and the right lane of the own lane. Position information and speed information of the driving third vehicles 3a and 3b are acquired.

도 8b에 도시된 바와 같이, 차량(1)은 획득된 제3차량(3a, 3b)의 위치 정보 및 속도 정보에 기초하여 자 차량의 속도를 감소시키면서 자 차로의 좌측 차로 또는 우측 차로에 대한 경로를 확보한다. As shown in FIG. 8B , the vehicle 1 decreases the speed of the own vehicle based on the obtained position information and speed information of the third vehicles 3a and 3b while decreasing the path to the left or right lane of the own lane. to secure

도 8c에 도시된 바와 같이, 차량(1)은 자 차로의 좌측 차로 또는 우측 차로 중 어느 하나의 차로에 대한 경로가 확보되면 조향을 제어하여 확보된 차로로 이동한다.As shown in FIG. 8C , when a path to any one of a left lane or a right lane of the vehicle 1 is secured, the vehicle 1 moves to the secured lane by controlling steering.

차량은 화물의 적재 상태가 과적 상태인지를 판단할 때, 영상 정보에 기초하여 영상 내 제2차량과 적재된 화물을 인식하며, 인식된 제2차량의 영역과 화물의 영역을 확인하고, 확인된 제2차량의 영역에 기초하여 제2차량의 크기 정보를 획득하고, 확인된 화물의 영역에 기초하여 화물의 크기 정보를 획득하며, 획득된 제2차량의 크기 정보와 화물의 크기 정보에 기초하여 화물의 적재 상태를 판단하는 것도 가능하다.When the vehicle determines whether the loading state of the cargo is overloaded, the vehicle recognizes the second vehicle and the loaded cargo in the image based on the image information, checks the recognized area of the second vehicle and the cargo area, and Acquire the size information of the second vehicle based on the area of the second vehicle, obtain the size information of the cargo based on the checked area of the cargo, and based on the obtained size information of the second vehicle and the size information of the cargo It is also possible to judge the loading status of the cargo.

차량은 영상 정보에 기초하여 제3차량(3a)에 대해서도 제3차량의 위험 레벨을 획득하고 획득된 제3차량의 위험 레벨의 표시를 제어하며, 획득된 제3차량의 위험 레벨에 기초하여 회피 제어의 필요 여부를 판단하고, 회피 제어가 필요하다고 판단되면 회피 제어를 수행하는 것도 가능하다. The vehicle acquires the risk level of the third vehicle also for the third vehicle 3a based on the image information, controls the display of the obtained risk level of the third vehicle, and avoids based on the obtained risk level of the third vehicle It is also possible to determine whether the control is necessary, and to perform the avoidance control when it is determined that the avoidance control is necessary.

차량은 영상 정보에 기초하여 제3 차량과 화물의 상대 변위를 확인하고 확인된 상대 변위에 기초하여 제3 차량의 전복 사고 위험, 적재된 화물의 낙하 가능성, 낙하된 화물과 자 차량과의 충돌 위험 여부를 각각 판단하는 것도 가능하다. 이를 도 9a 및 도 9b를 참조하여 설명한다.The vehicle checks the relative displacement of the third vehicle and the cargo based on the image information, and based on the confirmed relative displacement, the third vehicle rollover accident risk, the possibility of falling of the loaded cargo, and the risk of collision between the dropped cargo and the own vehicle It is also possible to determine whether or not each This will be described with reference to FIGS. 9A and 9B.

도 9a 및 도 9b에 도시된 바와 같이, 차량은 좌측 차로를 주행하는 제3차량이 화물을 적재한 차량이라고 판단되면 제3 차량(3a)과 화물의 상대 변위를 확인하고 확인된 상대 변위에 기초하여 제3 차량(3a)에 적재된 화물의 낙하 가능성이 존재한다고 판단되면 주행 속도의 가속을 제어하거나, 조향을 제어하여 주행 차로를 변경하는 것도 가능하다.9A and 9B , when it is determined that the third vehicle traveling in the left lane is a vehicle loaded with cargo, the vehicle checks the relative displacement between the third vehicle 3a and the cargo, and based on the confirmed relative displacement Accordingly, if it is determined that there is a possibility that the cargo loaded in the third vehicle 3a may fall, it is possible to control the acceleration of the traveling speed or to change the driving lane by controlling the steering.

차량은 덮개 여부, 트레일러의 도어 개방 여부에 기초하여 제3 차량에 적재된 화물의 낙하 가능성을 판단하는 것도 가능하다.It is also possible for the vehicle to determine the possibility of falling of the cargo loaded in the third vehicle based on whether the cover is there or whether the trailer door is opened.

차량은 제3차량의 주행 속도 및 화물의 무게를 예측하고, 예측된 제3차량의 주행 속도 및 화물의 무게에 기초하여 화물의 낙하 위치를 예측하며 예측된 낙하 위치에 기초하여 주행 차로를 변경하는 것도 가능하다.The vehicle predicts the driving speed of the third vehicle and the weight of the cargo, predicts the falling position of the cargo based on the predicted driving speed of the third vehicle and the weight of the cargo, and changes the driving lane based on the predicted falling position It is also possible

차량은 차로 변경 시, 주변의 다른 차량의 위치 정보에 기초하여 차로 변경을 제어할 수 있다.When changing a lane, the vehicle may control the lane change based on location information of other nearby vehicles.

차량은 확인된 제2차량의 영역에 기초하여 제2차량의 크기 정보를 획득하고, 확인된 화물의 영역에 기초하여 화물의 크기 정보를 획득하며, 획득된 제2차량의 크기 정보와 화물의 크기 정보에 기초하여 화물의 적재 상태를 판단하는 것도 가능하다.The vehicle acquires the size information of the second vehicle based on the identified area of the second vehicle, obtains the size information of the cargo based on the identified area of the cargo, and the obtained size information of the second vehicle and the size of the cargo It is also possible to determine the loading status of the cargo based on the information.

제2차량의 크기 정보는 제2차량에 연결된 트레일러의 높이와 폭에 대한 정보를 포함한다. 화물의 크기 정보는 화물의 높이와 폭에 대한 정보를 포함한다.The size information of the second vehicle includes information on the height and width of the trailer connected to the second vehicle. The cargo size information includes information about the height and width of the cargo.

도 10a에 도시된 바와 같이, 차량은 화물의 폭(W1)이 기준 폭(Wr) 미만이면 화물의 적재 상태가 정상이라고 판단하고, 화물의 높이(H1)가 기준 높이(Hr) 미만이면 화물의 적재 상태가 정상 상태라고 판단할 수 있다.As shown in Figure 10a, the vehicle determines that the loading state of the cargo is normal when the width (W1) of the cargo is less than the reference width (Wr), and if the height (H1) of the cargo is less than the reference height (Hr), the cargo It can be determined that the loading state is a normal state.

차량은 화물의 폭(W1)이 기준 폭(Wr) 이상이거나 화물의 높이(H1)가 기준 높이(Hr) 이상이면 화물의 적재 상태가 과적 상태라고 판단할 수 있다.When the width W1 of the cargo is greater than or equal to the reference width Wr or the height H1 of the cargo is greater than or equal to the reference height Hr, the vehicle may determine that the loading state of the cargo is an overloaded state.

기준 폭(Wr)은 제2차량의 트레일러의 폭(W2)과 제1 일정 값에 의해 설정된 정보일 수 있고, 기준 높이(Hr)는 제2차량의 트레일러의 높이(H2)와 제2 일정 값에 의해 설정된 정보일 수 있다. The reference width Wr may be information set by the width W2 of the trailer of the second vehicle and the first predetermined value, and the reference height Hr is the height H2 of the trailer of the second vehicle and the second predetermined value. It may be information set by

제2차량의 트레일러의 폭(W2) *제1일정값 < 화물의 폭(W1)Width of trailer of second vehicle (W2) * First constant value < Width of cargo (W1)

제2차량의 트레일러의 높이(H2) * 제2일정값 < 화물의 높이(H1)The height of the trailer of the second vehicle (H2) * the second constant value < the height of the cargo (H1)

트레일러의 폭과 높이는 화물을 적재하는 공간에 대한 폭과 높이일 수 있다.The width and height of the trailer may be the width and height of the space for loading the cargo.

여기서 제1, 2 일정값은 대략 1.2일 수 있다.Here, the first and second constant values may be approximately 1.2.

제어부(150)는 화물의 적재 상태가 정상 상태라고 판단되면 제2차량의 위험 레벨을 제2레벨로 설정하고, 화물의 적재 상태가 과적 상태라고 판단되면 제2차량의 위험 레벨을 제3레벨로 설정할 수 있다.The controller 150 sets the risk level of the second vehicle to the second level when it is determined that the loading state of the cargo is normal, and sets the risk level of the second vehicle to the third level when it is determined that the loading status of the cargo is the overloaded state. can be set.

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.Meanwhile, the disclosed embodiments may be implemented in the form of a recording medium storing instructions executable by a computer. Instructions may be stored in the form of program code, and when executed by a processor, may generate program modules to perform the operations of the disclosed embodiments. The recording medium may be implemented as a computer-readable recording medium.

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, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. The computer-readable recording medium includes any type of recording medium in which instructions readable by the computer are stored. For example, there may be a read only memory (ROM), a random access memory (RAM), a magnetic tape, a magnetic disk, a flash memory, an optical data storage device, and the like.

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.As described above, the disclosed embodiments have been described with reference to the accompanying drawings. A person of ordinary skill in the art to which the present invention pertains, without changing the technical spirit or essential features of the present invention, forms different from the disclosed embodiments It will be understood that the present invention may be practiced with The disclosed embodiments are illustrative and should not be construed as limiting.

1: 차량 100: 운전자 보조 장치
110: 영상부 120: 장애물 검출부
150: 제어부 151: 저장부
1: vehicle 100: driver assistance device
110: image unit 120: obstacle detection unit
150: control unit 151: storage unit

Claims (20)

도로의 영상을 획득하여 영상 정보를 출력하는 영상부; 및
상기 영상부의 영상 정보에 기초하여 주변 차량이 화물을 적재한 차량인지를 판단하고, 상기 주변 차량이 화물의 적재한 차량이라고 판단되면 상기 영상부의 영상 정보에 기초하여 상기 주변 차량의 크기 정보 및 상기 화물의 크기 정보를 획득하고, 상기 획득된 주변 차량의 크기 정보 및 상기 획득된 화물의 크기 정보에 기초하여 상기 주변 차량을 회피하기 위한 회피 주행을 제어하는 제어부를 포함하는 운전자 보조 장치.
an image unit for obtaining an image of a road and outputting image information; and
It is determined whether the surrounding vehicle is a vehicle loaded with cargo based on the image information of the image unit, and when it is determined that the surrounding vehicle is a vehicle loaded with cargo, size information of the surrounding vehicle and the cargo based on the image information of the image unit A driver assistance device comprising: a controller configured to obtain size information of , and control evasive driving to avoid the surrounding vehicle based on the obtained size information of the surrounding vehicle and the obtained size information of the cargo.
제 1 항에 있어서,
상기 주변 차량은, 자 차량과 동일한 차로를 주행하되 상기 자 차량의 전방에서 주행하는 차량인 운전자 보조 장치.
The method of claim 1,
The surrounding vehicle is a vehicle that travels in the same lane as the own vehicle, but drives in front of the own vehicle.
제 2 항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 주변 차량이 화물을 적재하지 않은 차량이라고 판단되면 상기 영상부의 영상 정보에 기초하여 상기 주변 차량을 추종하는 추종 주행을 제어하는 운전자 보조 장치.
According to claim 2, wherein the control unit,
When it is determined that the surrounding vehicle is a vehicle in which no cargo is loaded, the driver assistance device controls the following driving to follow the surrounding vehicle based on the image information of the image unit.
제 3 항에 있어서,
장애물을 검출하고 상기 검출된 장애물에 대한 장애물 정보를 출력하는 장애물 검출부를 더 포함하고,
상기 제어부는, 상기 장애물 정보에 기초하여 상기 주변 차량의 위치 정보 및 속도 정보를 획득하고, 상기 획득된 주변 차량의 위치 정보 및 속도 정보에 기초하여 상기 추종 주행을 제어하는 운전자 보조 장치.
4. The method of claim 3,
Further comprising an obstacle detection unit for detecting an obstacle and outputting obstacle information about the detected obstacle,
The controller may be configured to obtain location information and speed information of the surrounding vehicle based on the obstacle information, and control the following driving based on the obtained location information and speed information of the surrounding vehicle.
제 2 항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 영상부의 영상 정보에 기초하여 상기 주변 차량이 존재하는지 판단하고, 상기 주변 차량이 존재하지 않는다고 판단되면 목표 주행 속도에 기초하여 자율 주행을 제어하는 운전자 보조 장치.
According to claim 2, wherein the control unit,
A driver assistance device that determines whether the surrounding vehicle exists based on the image information of the image unit, and controls autonomous driving based on a target driving speed when it is determined that the surrounding vehicle does not exist.
제 2 항에 있어서,
장애물을 검출하고 상기 검출된 장애물에 대한 장애물 정보를 출력하는 장애물 검출부를 더 포함하고,
상기 제어부는, 상기 장애물 정보에 기초하여 상기 자 차로의 좌측 차로 또는 우측 차로를 주행하는 다른 차량의 위치 정보 및 속도 정보를 획득하고, 상기 획득된 다른 차량의 위치 정보 및 속도 정보에 기초하여 상기 회피 주행을 제어하는 운전자 보조 장치.
3. The method of claim 2,
Further comprising an obstacle detection unit for detecting an obstacle and outputting obstacle information about the detected obstacle,
The controller may be configured to obtain location information and speed information of another vehicle traveling in a left lane or a right lane of the own lane based on the obstacle information, and the avoidance based on the obtained location information and speed information of the other vehicle Driver assistance devices that control driving.
제 1 항에 있어서,
상기 화물의 크기 정보는, 상기 화물의 폭과 상기 화물의 높이에 대한 정보를 포함하며,
상기 제어부는, 상기 화물의 폭이 기준 폭 미만이고, 상기 화물의 높이가 기준 높이 미만이면 화물의 적재 상태를 정상 상태로 판단하고, 상기 화물의 폭이 기준 폭 이상이거나, 상기 화물의 높이가 기준 높이 이상이면 상기 화물의 적재 상태를 과적 상태로 판단하는 운전자 보조 장치.
The method of claim 1,
The size information of the cargo includes information about the width of the cargo and the height of the cargo,
If the width of the cargo is less than the reference width and the height of the cargo is less than the reference height, the controller determines the loading state of the cargo as a normal state, and the width of the cargo is greater than or equal to the reference width, or the height of the cargo is the reference If the height is higher than the height, the driver assistance device determines the loading state of the cargo as an overloaded state.
제 7 항에 있어서,
상기 주변 차량의 크기 정보는, 상기 주변 차량에 마련된 트레일러의 폭과 상기 트레일러의 높이에 대한 정보를 포함하고,
상기 기준 폭은, 상기 주변 차량의 트레일러의 폭과 제1 일정 값에 의해 설정된 정보이고,
상기 기준 높이는 상기 주변 차량의 트레일러의 높이와 제2 일정 값에 의해 설정된 정보인 운전자 보조 장치.
8. The method of claim 7,
The size information of the surrounding vehicle includes information on a width of a trailer provided in the surrounding vehicle and a height of the trailer,
The reference width is information set by the width of the trailer of the surrounding vehicle and a first predetermined value,
The reference height is information set by a height of a trailer of the surrounding vehicle and a second predetermined value.
제 1 항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 영상 정보에 기초하여 상기 주변 차량에 마련된 트레일러의 도어의 개방 여부 또는 상기 화물의 덮개 존재 여부를 판단하고, 상기 도어가 개방되었거나 상기 덮개가 없는 상태라고 판단되면 상기 화물의 적재 상태를 비정상 상태로 판단하는 운전자 보조 장치.
According to claim 1, wherein the control unit,
Based on the image information, it is determined whether the door of the trailer provided in the surrounding vehicle is opened or whether the cover of the cargo is present. Judging driver assistance system.
도로의 영상을 획득하여 영상 정보를 출력하는 영상부; 및
상기 영상부의 영상 정보에 기초하여 주변 차량이 화물을 적재한 차량인지를 판단하고, 상기 주변 차량이 화물의 적재한 차량이라고 판단되면 상기 영상부의 영상 정보에 기초하여 상기 주변 차량과 상기 화물과의 상대 변위 정보를 획득하고, 상기 획득된 상대 변위 정보에 기초하여 상기 주변 차량을 회피하기 위한 회피 주행을 제어하는 제어부를 포함하는 운전자 보조 장치.
an image unit for obtaining an image of a road and outputting image information; and
It is determined whether the surrounding vehicle is a vehicle loaded with cargo based on the image information of the image unit, and when it is determined that the surrounding vehicle is a vehicle loaded with cargo, the relationship between the surrounding vehicle and the cargo based on the image information of the image unit and a controller for acquiring displacement information and controlling evasive driving to avoid the surrounding vehicle based on the acquired relative displacement information.
제 10 항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 상대 변위 정보를 획득할 때, 상기 영상 정보에 기초하여 영상 내 주변 차량과 화물을 인식하며, 상기 인식된 주변 차량의 영역과 화물의 영역을 확인하고, 상기 확인된 주변 차량의 영역에서 주변 차량의 중심의 위치 정보를 획득하고, 상기 확인된 화물의 영역에서 화물의 중심의 위치 정보 획득하고, 상기 획득된 제2차량의 중심의 위치 정보와 획득된 화물의 중심의 위치 정보를 비교하여 두 중심의 위치 변화에 대한 상대 변위 정보를 획득하는 운전자 보조 장치.
11. The method of claim 10, wherein the control unit,
When acquiring the relative displacement information, based on the image information, the surrounding vehicle and the cargo are recognized in the image, the recognized area of the surrounding vehicle and the cargo area are identified, and the surrounding vehicle is located in the identified area of the surrounding vehicle. obtains the location information of the center of the , obtains the location information of the center of the cargo in the identified cargo area, compares the obtained location information of the center of the second vehicle with the obtained location information of the center of the cargo, A driver assistance device that acquires relative displacement information for a change in the position of
제 11 항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 획득된 상대 변위 정보에 대응하는 변위 값이 기준 값 미만이면 화물의 적재 상태가 정상 상태라고 판단하고, 상기 획득된 상대 변위 정보에 대응하는 변위 값이 기준 값 이상이면 화물의 적재 상태가 과적 상태라고 판단하고, 상기 적재 상태가 과적 상태라고 판단되면 상기 회피 주행을 제어하는 운전자 보조 장치.
The method of claim 11, wherein the control unit,
If the displacement value corresponding to the obtained relative displacement information is less than the reference value, it is determined that the loading state of the cargo is normal. and, when it is determined that the loading state is an overload state, the driver assistance device controls the avoidance driving.
제 11 항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 획득된 제2차량의 중심의 위치 정보와 획득된 화물의 중심의 위치 정보를 비교하여 두 중심 위치 간의 수평 거리 및 두 중심 위치 간의 수직 각도를 획득하고, 상기 획득된 수평 거리가 기준 거리 이상이고 상기 획득된 수직 각도가 기준 각도 이상이면 화물의 적재 상태가 비정상 상태라고 판단하고 상기 적재 상태가 비정상 상태라고 판단되면 상기 회피 주행을 제어하는 운전자 보조 장치.
The method of claim 11, wherein the control unit,
Comparing the obtained position information of the center of the second vehicle and the obtained position information of the center of the cargo to obtain a horizontal distance between two center positions and a vertical angle between the two center positions, the obtained horizontal distance is greater than or equal to a reference distance; If the obtained vertical angle is equal to or greater than the reference angle, it is determined that the loading state of the cargo is abnormal, and when it is determined that the loading state is the abnormal state, the driver assistance device controls the avoidance driving.
제 10 항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 영상 정보에 기초하여 상기 주변 차량에 마련된 트레일러의 도어의 개방 여부 또는 상기 화물의 덮개 존재 여부를 판단하고, 상기 도어가 개방되었거나 상기 덮개가 없는 상태라고 판단되면 상기 화물의 적재 상태를 비정상 상태라고 판단하고 상기 적재 상태가 비정상 상태라고 판단되면 상기 회피 주행을 제어하는 운전자 보조 장치.
11. The method of claim 10, wherein the control unit,
Based on the image information, it is determined whether the door of the trailer provided in the surrounding vehicle is opened or whether the cover of the cargo is present. and a driver assistance device that controls the avoidance driving when it is determined that the loading state is an abnormal state.
도로의 영상을 획득하여 영상 정보를 출력하는 영상부; 및
상기 영상부의 영상 정보에 기초하여 주변 차량이 화물을 적재한 차량인지를 판단하고, 상기 주변 차량이 화물의 적재한 차량이라고 판단되면 상기 영상부의 영상 정보에 기초하여 상기 주변 차량의 크기 정보, 상기 화물의 크기 정보 및 상기 주변 차량과 상기 화물과의 상대 변위 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득하고, 상기 획득된 적어도 하나의 정보에 기초하여 상기 주변 차량을 회피하기 위한 회피 주행을 제어하는 제어부를 포함하는 차량.
an image unit for obtaining an image of a road and outputting image information; and
It is determined whether the surrounding vehicle is a vehicle loaded with cargo based on the image information of the image unit, and when it is determined that the surrounding vehicle is a vehicle loaded with cargo, size information of the surrounding vehicle, the cargo based on the image information of the image unit A control unit configured to obtain at least one information of size information and relative displacement information between the surrounding vehicle and the cargo, and control evasive driving to avoid the surrounding vehicle based on the obtained at least one information vehicle.
제 15 항에 있어서,
상기 화물의 크기 정보는, 상기 화물의 폭과 상기 화물의 높이에 대한 정보를 포함하며,
상기 제어부는, 상기 화물의 폭이 기준 폭 미만이고, 상기 화물의 높이가 기준 높이 미만이면 화물의 적재 상태를 정상 상태로 판단하고, 상기 화물의 폭이 기준 폭 이상이거나, 상기 화물의 높이가 기준 높이 이상이면 상기 화물의 적재 상태를 과적 상태로 판단하고, 상기 화물의 적재 상태가 과적 상태이면 상기 회피 주행을 제어하는 차량.
16. The method of claim 15,
The size information of the cargo includes information about the width of the cargo and the height of the cargo,
If the width of the cargo is less than the reference width and the height of the cargo is less than the reference height, the controller determines the loading state of the cargo as a normal state, and the width of the cargo is greater than or equal to the reference width, or the height of the cargo is the reference When the height is higher than the height, the vehicle is determined to be an overloaded state of the loading state of the cargo, and when the loading state of the cargo is the overloaded state, the vehicle controls the avoidance driving.
제 16 항에 있어서,
상기 제어부의 제어 명령에 대응하여 상기 주변 차량의 화물의 적재 상태에 대응하는 정보를 영상으로 표시하는 표시부; 및 상기 제어부의 제어 명령에 대응하여 상기 주변 차량의 화물의 적재 상태에 대응하는 정보를 사운드로 출력하는 사운드 출력부 중 적어도 하나를 더 포함하는 차량.
17. The method of claim 16,
a display unit for displaying information corresponding to the loading state of the cargo of the surrounding vehicle as an image in response to a control command of the control unit; and at least one of a sound output unit configured to output information corresponding to the loading state of the cargo of the surrounding vehicle as a sound in response to a control command of the controller.
제 15 항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 영상 정보에 기초하여 영상 내 주변 차량과 화물을 인식하며, 상기 인식된 주변 차량의 영역과 화물의 영역을 확인하고, 상기 확인된 주변 차량의 영역에서 주변 차량의 중심의 위치 정보를 획득하고, 상기 확인된 화물의 영역에서 화물의 중심의 위치 정보 획득하고, 상기 획득된 제2차량의 중심의 위치 정보와 획득된 화물의 중심의 위치 정보를 비교하여 두 중심의 위치 변화에 대한 상대 변위 정보를 획득하고, 상기 획득된 상대 변위 정보에 대응하는 변위 값이 기준 값 미만이면 화물의 적재 상태가 정상 상태라고 판단하고, 상기 획득된 상대 변위 정보에 대응하는 변위 값이 기준 값 이상이면 화물의 적재 상태가 과적 상태라고 판단하고, 상기 적재 상태가 과적 상태라고 판단되면 상기 회피 주행을 제어하는 차량.
16. The method of claim 15, wherein the control unit,
Recognizing surrounding vehicles and cargo in the image based on the image information, confirming the recognized area of the surrounding vehicle and the area of the cargo, and obtaining location information of the center of the surrounding vehicle in the identified area of the surrounding vehicle, Obtaining the location information of the center of the cargo in the identified cargo area, and comparing the obtained location information of the center of the second vehicle with the obtained location information of the center of the cargo to obtain relative displacement information for the position change of the two centers If the displacement value corresponding to the obtained relative displacement information is less than the reference value, it is determined that the loading state of the cargo is normal, and if the displacement value corresponding to the obtained relative displacement information is greater than the reference value, the loading status of the cargo A vehicle that determines that it is an overloaded state, and controls the avoidance driving when it is determined that the loading state is an overloaded state.
제 18 항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 획득된 제2차량의 중심의 위치 정보와 획득된 화물의 중심의 위치 정보를 비교하여 두 중심 위치 간의 수평 거리 및 두 중심 위치 간의 수직 각도를 획득하고, 상기 획득된 수평 거리가 기준 거리 이상이고 상기 획득된 수직 각도가 기준 각도 이상이면 화물의 적재 상태가 비정상 상태라고 판단하고 상기 적재 상태가 비정상 상태라고 판단되면 상기 회피 주행을 제어하는 차량.
The method of claim 18, wherein the control unit,
Comparing the obtained position information of the center of the second vehicle and the obtained position information of the center of the cargo to obtain a horizontal distance between two center positions and a vertical angle between the two center positions, the obtained horizontal distance is greater than or equal to a reference distance; If the obtained vertical angle is equal to or greater than the reference angle, it is determined that the loading state of the cargo is abnormal, and when it is determined that the loading state is abnormal, the vehicle controls the avoidance driving.
제 15 항에 있어서,
장애물을 검출하고 상기 검출된 장애물에 대한 장애물 정보를 출력하는 장애물 검출부를 더 포함하고,
상기 제어부는, 상기 장애물 정보에 기초하여 상기 자 차로의 좌측 차로 또는 우측 차로를 주행하는 다른 차량의 위치 정보 및 속도 정보를 획득하고, 상기 획득된 다른 차량의 위치 정보 및 속도 정보에 기초하여 상기 회피 주행을 제어하는 차량.
16. The method of claim 15,
Further comprising an obstacle detection unit for detecting an obstacle and outputting obstacle information about the detected obstacle,
The controller may be configured to obtain location information and speed information of another vehicle traveling in a left lane or a right lane of the own lane based on the obstacle information, and the avoidance based on the obtained location information and speed information of the other vehicle A vehicle that controls driving.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114013434A (en) * 2021-10-29 2022-02-08 上汽通用五菱汽车股份有限公司 Method for controlling vehicle to avoid falling object, vehicle-mounted electronic device and medium

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