KR20210143371A

KR20210143371A - 차량 전방 감지 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20210143371A
Application number: KR1020200059781A
Authority: KR
Inventors: 박지오
Original assignee: 현대모비스 주식회사
Priority date: 2020-05-19
Filing date: 2020-05-19
Publication date: 2021-11-29

Abstract

본 발명은 차량 전방부에 구비된 초음파센서; 차량 주행 조건이 소정의 기준조건을 충족하는지 판단하는 조건판단부; 상기 기준조건이 충족하는 경우, 상기 초음파센서로 감지되는 전방 물체에 대한 정보를 분석하는 정보분석부; 상기 조건판단부와 정보분석부를 제어함과 아울러, 상기 정보분석부에서 분석된 전방 물체에 대한 정보에 기반하여 제어신호를 발생시키는 제어부; 상기 제어부의 제어신호에 따라 구동되는 차량의 구동부를 포함하여 구성된다.

Description

차량 전방 감지 시스템 및 방법{VEHICLE FRONT OBJECT DETECTION SYSTEM AND METHOD}

본 발명은 주행하는 차량이 전방의 장애물을 감지하는 기술에 관한 것이다.

자율주행차량은 차량에 탑재된 각종 센서들에 의해, 차량 전방 및 도로의 상황을 감지하고, 자체적으로 판단하여 차량을 제어함에 의해 자율적인 주행을 도모한다.

상기와 같은 자율주행차량이 전방의 상황을 감지하기 위해 주로 사용하는 것은 레이더와 카메라이다.

즉, 종래에는 레이더 및 카메라를 사용하여 차량의 전방에 근접하는 물체를 감지하여, 전방 충돌 보조 장치 및 스마트 크루즈 장치를 제어한다.

그런데, 상기 레이더는 차량 전방 근접 물체에 대한 인식 범위가 좁아서 사각지대가 크고, 상기 카메라는 상대적으로 차량 전방 근접 물체에 대한 인식이 우수하지만, 역시 차량 전방 좌우에서 갑자기 차량 전방으로 돌출하는 물체는 인식하기 어려운 사각지대가 존재한다.

상기 발명의 배경이 되는 기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.

KR 1020170070977 A

본 발명은 비교적 저렴한 비용으로, 종래 레이더나 카메라에 의해 커버하기 어려운 차량 전방의 사각지대에서 출현하는 물체를 감지하고, 이를 이용하여 차량을 제어함으로써, 차량의 안전성을 더욱 향상시킬 수 있도록 한 차량 전방 감지 시스템 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명 차량 전방 감지 시스템은,

차량 전방부에 구비된 초음파센서;

차량 주행 조건이 소정의 기준조건을 충족하는지 판단하는 조건판단부;

상기 기준조건이 충족하는 경우, 상기 초음파센서로 감지되는 전방 물체에 대한 정보를 분석하는 정보분석부;

상기 조건판단부와 정보분석부를 제어함과 아울러, 상기 정보분석부에서 분석된 전방 물체에 대한 정보에 기반하여 제어신호를 발생시키는 제어부;

상기 제어부의 제어신호에 따라 구동되는 차량의 구동부;

를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

상기 조건판단부에서 판단하는 기준조건은 차량이 소정의 기준속도 이하로 서행 중인 경우에 충족되도록 구성될 수 있다.

상기 기준조건은 상기 기준속도에 대한 조건 이외에, 추가로 전방에 차량이 존재하는 직진상황인 경우에 충족되도록 구성될 수 있다.

상기 조건판단부에서 판단하는 기준조건은 차량이 주행 중인 도로의 종류가 소정의 서행로 중 하나인 경우에 충족되도록 구성될 수 있다.

상기 정보분석부는 상기 초음파센서로 감지되는 물체의 소정시간 후 예상위치를 산출하도록 딥러닝에 의해 구현될 수 있다.

상기 정보분석부는 상기 초음파센서로 감지되는 물체의 예상위치 판단에 따라 TTC(Time To Collision)을 상기 제어부에 제공하도록 구성될 수 있다.

상기 구동부는 차량의 운전자에게 위험상황을 경고할 수 있는 경고수단으로 구성되고;

상기 제어부는 상기 정보분석부의 출력을 받아 상기 구동부인 경고수단을 구동하도록 구성될 수 있다.

상기 구동부는 차량의 제동장치로 구성되고;

상기 제어부는 상기 정보분석부의 출력을 받아 상기 제동장치를 구동하도록 구성될 수 있다.

또한, 상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명 차량 전방 감지 방법은,

차량 주행 조건이 소정의 기준조건을 충족하는지 판단하는 단계;

상기 기준조건이 충족하는 경우, 차량 전방부에 구비된 초음파센서로 감지되는 전방 물체에 대한 정보를 분석하는 단계;

상기 분석된 전방 물체에 대한 정보에 기반하여 차량의 구동부를 제어하기 위한 제어신호를 발생시키는 단계;

를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

상기 기준조건은 차량이 소정의 기준속도 이하로 서행 중인 경우에 충족되도록 구성될 수 있다.

상기 기준조건은 차량이 주행 중인 도로의 종류가 소정의 서행로 중 하나인 경우에 충족되도록 구성될 수 있다.

상기 전방 물체에 대한 정보를 분석하는 단계에서는, 딥러닝 기법에 의해 구현된 정보분석부에 의해, 상기 초음파센서로 감지되는 물체의 소정시간 후 예상위치를 산출하도록 할 수 있다.

상기 정보분석부는 상기 초음파센서로 감지되는 물체의 예상위치 판단에 따라 TTC(Time To Collision)을 출력하도록 할 수 있다.

상기 구동부는 운전자에게 위험상황을 경고할 수 있는 경고수단으로 구성되고;

상기 제어신호를 발생시키는 단계에서는, 상기 경고수단을 구동하는 제어신호를 발생시킬 수 있다.

상기 구동부는 차량의 제동장치로 구성되고;

상기 제어신호를 발생시키는 단계에서는, 상기 제동장치를 구동하는 제어신호를 발생시킬 수 있다.

본 발명은 비교적 저렴한 비용으로, 종래 레이더나 카메라에 의해 커버하기 어려운 차량 전방의 사각지대에서 출현하는 물체를 감지하고, 이를 이용하여 차량을 제어함으로써, 차량의 안전성을 더욱 향상시킬 수 있도록 한다.

도 1은 본 발명에 따른 차량 전방 감지 시스템의 실시예를 도시한 구성도,
도 2는 초음파센서에 감지된 물체의 예상위치를 판단하는 과정을 설명한 도면,
도 3은 본 발명에 따른 차량 전방 감지 시스템의 초음파센서로 차량 전방 물체를 감지하는 다양한 상태를 설명한 도면,
도 4는 본 발명에 따른 차량 전방 감지 방법의 실시예를 도시한 순서도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명 차량 전방 감지 시스템의 실시예는, 차량(V)의 전방부에 구비된 초음파센서(1); 차량 주행 조건이 소정의 기준조건을 충족하는지 판단하는 조건판단부(3); 상기 기준조건이 충족하는 경우, 상기 초음파센서(1)로 감지되는 전방 물체에 대한 정보를 분석하는 정보분석부(5); 상기 조건판단부(3)와 정보분석부(5)를 제어함과 아울러, 상기 정보분석부(5)에서 분석된 전방 물체에 대한 정보에 기반하여 제어신호를 발생시키는 제어부(7); 상기 제어부(7)의 제어신호에 따라 구동되는 차량의 구동부(9)를 포함하여 구성된다.

즉, 본 발명은 차량 전방에 구비된 초음파센서(1)로부터 감지되는 신호에 기반하여 상기 정보분석부(5)가 전방 물체를 분석하고 그 결과를 상기 제어부(7)에 제공하면, 상기 제어부(7)는 그에 상응하는 제어신호를 발생하여 구동부(9)를 구동함으로써, 차량의 충돌이나 사고 등을 회피할 수 있도록 하는 것이다.

따라서, 상기 구동부(9)는 운전자가 탑승한 차량의 경우에는 상기한 바와 같이 차량 전방에 갑자기 물체가 출현하였을 때, 이를 운전자에게 경고할 수 있는 경고장치로 구성될 수 있고, 나아가 운전자의 제동에 도움을 주기 위해 제동장치를 포함하여 구성될 수 있으며, 자율주행차량의 경우에는 스스로 제동 또는 회피 기동을 수행하도록 하는 제동장치 또는 조향장치가 될 수 있을 것이다.

또한, 상기 구동부(9)는 상기와 같이 차량의 제동이 필요한 상황에서는 엔진이나 모터 등과 같은 동력원의 출력을 저감할 수 있도록 하기 위한 출력제어장치를 포함할 수 있다.

물론, 상기 초음파센서(1)는 기존에 차량의 주차를 위해 주로 차량의 범퍼 등에 구비되어 있는 다수의 초음파센서(1)를 사용할 수 있다.

상기 조건판단부(3)에서 판단하는 기준조건은 차량이 소정의 기준속도 이하로 서행 중인 경우에 충족되도록 구성될 수 있다.

즉, 예컨대 차량이 정체 구간에 진입하여 차속이 10kph 이하인 상태로 서행 중인 경우에는, 당해 차량의 전진 주행에 의해 장애물과 충돌하게 될 확률보다는 차량의 전방으로 갑자기 출현하는 물체에 의한 충돌 확률이 높은 상황이고, 이러한 경우에는 종래의 레이더나 카메라로 감지하기 어려운 사각지대로부터 물체가 차량 전방으로 갑자기 출현하는 경우가 많으므로, 이를 차량에 기존에 구비되어 있는 초음파센서(1)를 이용하여 감지하도록 하는 것이다.

따라서, 상기 기준속도는 상기한 바와 같은 취지에 따라 서행인 상황을 대표할 수 있는 차속으로 설계적으로 적절히 설정될 수 있을 것이다.

또한, 상기 기준조건은 상기 기준속도에 대한 조건 이외에, 추가로 전방에 차량이 존재하는 직진상황인 경우에 충족되도록 구성될 수 있다.

즉, 단순히 차량이 서행인 상황보다는 전방에 차량이 존재하는 직진 상황이어서, 레이더나 카메라 센서는 전방의 차량에 대해서만 인식하고 있고, 이들 레이더나 카메라의 사각지대로부터 출현하는 물체에 대해서는 그 감지가 곤란한 상황일 때 본 발명이 적용되도록 하는 것이다.

한편, 상기 조건판단부(3)에서 판단하는 기준조건은 차량이 주행 중인 도로의 종류가 소정의 서행로 중 하나인 경우에 충족되도록 구성될 수 있을 것이다.

즉, 종래의 네비게이션이나, 자율주행차량에 탑재된 GPS(Global Positioning System) 및 고정밀 지도의 정보를 바탕으로 골목길이나 좁은 도로 등과 같이 차량 전방으로 예기치 못한 물체의 출현 확률이 높은 서행로를 주행하고 있는 경우에 상기 기준조건이 만족하도록 하여, 초음파센서(1)에 의한 전방 물체 감지 기능이 활성화되도록 하는 것이다.

상기 서행로는 상기한 바와 같은 골목길이나, 번잡한 시장 주변도로, 학교주변 도로 등을 포함할 수 있다.

한편, 상기 정보분석부(5)는 상기 초음파센서(1)로 감지되는 물체의 소정시간 후 예상위치를 산출하도록 딥러닝에 의해 구현될 수 있다.

즉, 상기 정보분석부(5)에는 딥러닝 기법에 의해 학습된 모델을 내장하여, 차량 전방에 설치된 초음파센서(1)들에 의해 전방 물체가 감지되기 시작하면, 도 2와 같이 물체의 n-1시점의 위치와 현재인 n시점의 위치 및 그 이동시간 등의 시계열적 정보를 입력 받아, 상기 소정시간 후인 n+1시점의 해당 물체의 예상 위치를 산출하도록 하는 것이다.

따라서, 상기 소정시간은 상기 정보분석부(5)가 물체의 위치를 확인할 수 있는 연산 사이클 타임으로 결정하여, 가능한한 가장 빈번하고 빠르게 물체의 예상 위치를 산출하도록 할 수 있다.

또한, 상기 소정시간은 상기 초음파센서(1)에 의해 물체의 존재가 처음 확인된 시점으로부터, 통상적으로 충돌이 예상되는 시점 사이의 시간으로서, 운전자에게 하는 경고나 제동장치의 조작 등과 같이 상기 구동부(9)의 작동에 의해 차량의 충돌사고를 방지하도록 할 수 있는 시간을 통계적으로 구하여, 여기에 설계적 요소를 가미한 시간으로 결정될 수 있을 것이다.

또한, 상기 정보분석부(5)는 상기 초음파센서(1)로 감지되는 물체의 예상위치 판단에 따라 TTC(Time To Collision)를 상기 제어부(7)에 제공하도록 구성될 수 있다.

상기 차량 전방의 초음파센서(1)에 의해 차량 전방으로 출현하는 물체를 센싱하는 것은 도 3의 A와 내지 C에 예시된 바와 같이 다양한 형태가 있을 수 있는 바, A와 같이 차량의 주행방향에 대하여 경사지게 차량 전방으로 물체가 이동하는 상황, B와 같이 차량의 주행방향에 수직하게 물체가 이동해 오는 상황, C와 같이 당해 차량이 정지되어 있는 정지물체를 향해 접근하는 상황 등이 발생할 수 있다.

참고로, 도 3에서 상기 초음파센서(1)는 그 센싱 범위에 대한 지향성을 표현하기 위해 차량(V)으로부터 이격된 상태로 도시하였으나, 실질은 차량에 고정된 것이다.

상기 정보분석부(5)는 상기한 바와 같은 다양한 경우에 있어서, 상기 초음파센서(1)로 감지되는 물체의 예상 위치를 상기한 바와 같이 산출하여, 그에 따라 상기 TTC를 산출하고, 이를 상기 제어부(7)에 제공하도록 하는 것이다.

물론, 상기 정보분석부(5)는 상기한 바와 같은 다양한 경우에 대하여 미리 딥러닝(DEEP LEARNING)의 기법으로 학습된 모듈을 탑재하고, 이를 활용하여, 상기 전방 물체의 예상위치 및 TTC를 산출하여, 상기 제어부(7)로 제공하도록 한다.

따라서, 상기 정보분석부(5)의 모듈을 딥러닝으로 학습함에 있어서는 상기한 바와 같은 다양한 경우의 물체 출현 상황에 대한 빅데이터를 준비하여, 이를 활용하여 상기 모듈이 학습되도록 하는 것이 바람직할 것이며, 이러한 딥러닝은 지도학습(supervised learning)의 방식 또는 비지도학습(unsupervised learning)의 방식으로 수행될 수 있을 것이다.

상기 구동부(9)는 차량의 운전자에게 위험상황을 경고할 수 있는 경고수단으로 구성되고, 상기 제어부(7)는 상기 정보분석부(5)의 출력을 받아 상기 구동부(9)인 경고수단을 구동하도록 구성될 수 있다.

즉, 이 경우는 상기 차량이 자율주행차량이 아니라, 종래 운전자가 탑승한 차량에 더 유용하게 사용될 수 있는 것으로서, 상기한 바와 같이 제어부(7)가 경고수단을 통해 운전자에게 경고하도록 함으로써, 운전자가 그에 따라 제동을 수행하거나 차선을 변경하는 등의 후속조치를 취할 수 있도록 함으로써, 차량의 주행 안전성을 향상시키도록 하는 것이다.

따라서, 상기 경고수단은, 경고등이나 음성 안내 또는 경고음 발생장치 등이 될 수 있을 것이다.

한편, 상기 구동부(9)는 차량의 제동장치로 구성되고, 상기 제어부(7)는 상기 정보분석부(5)의 출력을 받아 상기 제동장치를 구동하도록 구성될 수도 있다.

이 경우 상기 차량은 자율주행차량이 될 수 있고, 운전자가 탑승한 차량의 경우에도 운전자를 보조하는 개념으로 사용될 수 있을 것이다.

따라서, 이 경우 상기 제어부(7)는 상기한 바와 같이 상기 정보분석부(5)에서 차량 전방에 충돌 가능한 물체의 출현 및 그 위치와 TTC를 제공하면, 그 정보에 따라 상기 제동장치를 구동하여, 실질적인 충돌을 회피하도록 함으로써, 차량의 안전성 향상에 기여하게 되는 것이다.

물론, 이 경우 필요에 따라서는 상술한 바와 같이 제어부(7)가 출력제어장치를 조작하여 차량 동력원의 출력을 낮추도록 하는 작용을 함께 수행하도록 할 수 있다.

상기한 바와 같이 구성된 본 발명 차량 전방 감지 시스템을 사용하여 차량 전방을 감지하는 본 발명의 방법은 다음과 같이 구성될 수 있을 것이다.

도 4는 본 발명 차량 전방 감지 방법의 실시예를 도시한 순서도로서, 차량 주행 조건이 소정의 기준조건을 충족하는지 판단하는 단계(S10); 상기 기준조건이 충족하는 경우, 차량 전방부에 구비된 초음파센서(1)로 감지되는 전방 물체에 대한 정보를 분석하는 단계(S20); 상기 분석된 전방 물체에 대한 정보에 기반하여 차량의 구동부(9)를 제어하기 위한 제어신호를 발생시키는 단계(S30)를 포함하여 구성된다.

상기 전방 물체에 대한 정보를 분석하는 단계에서는, 딥러닝 기법에 의해 구현된 정보분석부(5)에 의해, 상기 초음파센서(1)로 감지되는 물체의 소정시간 후 예상위치를 산출할 수 있다.

상기 정보분석부(5)는 상기 초음파센서(1)로 감지되는 물체의 예상위치 판단에 따라 TTC(Time To Collision)을 출력할 수 있다.

상기 구동부(9)는 운전자에게 위험상황을 경고할 수 있는 경고수단으로 구성되고; 상기 제어신호를 발생시키는 단계에서는, 상기 경고수단을 구동하는 제어신호를 발생시킬 수 있다.

상기 구동부(9)는 차량의 제동장치로 구성되고; 상기 제어신호를 발생시키는 단계에서는, 상기 제동장치를 구동하는 제어신호를 발생시킬 수 있다.

본 발명은 특정한 실시예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허청구범위에 의해 제공되는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 한도 내에서, 본 발명이 다양하게 개량 및 변화될 수 있다는 것은 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.

V; 차량
1; 초음파센서
3; 조건판단부
5; 정보분석부
7; 제어부
9; 구동부

Claims

차량 전방부에 구비된 초음파센서;
차량 주행 조건이 소정의 기준조건을 충족하는지 판단하는 조건판단부;
상기 기준조건이 충족하는 경우, 상기 초음파센서로 감지되는 전방 물체에 대한 정보를 분석하는 정보분석부;
상기 조건판단부와 정보분석부를 제어함과 아울러, 상기 정보분석부에서 분석된 전방 물체에 대한 정보에 기반하여 제어신호를 발생시키는 제어부;
상기 제어부의 제어신호에 따라 구동되는 차량의 구동부;
를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 차량 전방 감지 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 조건판단부에서 판단하는 기준조건은 차량이 소정의 기준속도 이하로 서행 중인 경우에 충족되도록 구성된 것
을 특징으로 하는 차량 전방 감지 시스템.
청구항 2에 있어서,
상기 기준조건은 상기 기준속도에 대한 조건 이외에, 추가로 전방에 차량이 존재하는 직진상황인 경우에 충족되도록 구성된 것
을 특징으로 하는 차량 전방 감지 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 조건판단부에서 판단하는 기준조건은 차량이 주행 중인 도로의 종류가 소정의 서행로 중 하나인 경우에 충족되도록 구성된 것
을 특징으로 하는 차량 전방 감지 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 정보분석부는 상기 초음파센서로 감지되는 물체의 소정시간 후 예상위치를 산출하도록 딥러닝에 의해 구현된 것
을 특징으로 하는 차량 전방 감지 시스템.
청구항 5에 있어서,
상기 정보분석부는 상기 초음파센서로 감지되는 물체의 예상위치 판단에 따라 TTC(Time To Collision)를 상기 제어부에 제공하도록 구성된 것
을 특징으로 하는 차량 전방 감지 시스템.
청구항 6에 있어서,
상기 구동부는 차량의 운전자에게 위험상황을 경고할 수 있는 경고수단으로 구성되고;
상기 제어부는 상기 정보분석부의 출력을 받아 상기 구동부인 경고수단을 구동하도록 구성된 것
을 특징으로 하는 차량 전방 감지 시스템.
청구항 6에 있어서,
상기 구동부는 차량의 제동장치로 구성되고;
상기 제어부는 상기 정보분석부의 출력을 받아 상기 제동장치를 구동하도록 구성된 것
을 특징으로 하는 차량 전방 감지 시스템.
차량 주행 조건이 소정의 기준조건을 충족하는지 판단하는 단계;
상기 기준조건이 충족하는 경우, 차량 전방부에 구비된 초음파센서로 감지되는 전방 물체에 대한 정보를 분석하는 단계;
상기 분석된 전방 물체에 대한 정보에 기반하여 차량의 구동부를 제어하기 위한 제어신호를 발생시키는 단계;
를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 차량 전방 감지 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 기준조건은 차량이 소정의 기준속도 이하로 서행 중인 경우에 충족되도록 구성된 것
을 특징으로 하는 차량 전방 감지 방법.
청구항 10에 있어서,
상기 기준조건은 상기 기준속도에 대한 조건 이외에, 추가로 전방에 차량이 존재하는 직진상황인 경우에 충족되도록 구성된 것
을 특징으로 하는 차량 전방 감지 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 기준조건은 차량이 주행 중인 도로의 종류가 소정의 서행로 중 하나인 경우에 충족되도록 구성된 것
을 특징으로 하는 차량 전방 감지 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 전방 물체에 대한 정보를 분석하는 단계에서는, 딥러닝 기법에 의해 구현된 정보분석부에 의해, 상기 초음파센서로 감지되는 물체의 소정시간 후 예상위치를 산출하는 것
을 특징으로 하는 차량 전방 감지 방법.
청구항 13에 있어서,
상기 정보분석부는 상기 초음파센서로 감지되는 물체의 예상위치 판단에 따라 TTC(Time To Collision)를 출력하는 것
을 특징으로 하는 차량 전방 감지 방법.
청구항 14에 있어서,
상기 구동부는 운전자에게 위험상황을 경고할 수 있는 경고수단으로 구성되고;
상기 제어신호를 발생시키는 단계에서는, 상기 경고수단을 구동하는 제어신호를 발생시키는 것
을 특징으로 하는 차량 전방 감지 방법.
청구항 14에 있어서,
상기 구동부는 차량의 제동장치로 구성되고;
상기 제어신호를 발생시키는 단계에서는, 상기 제동장치를 구동하는 제어신호를 발생시키는 것
을 특징으로 하는 차량 전방 감지 방법.