KR20220011825A - 차량 및 그 제어방법 - Google Patents

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KR20220011825A
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collision
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KR1020200090087A
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양준호
강동희
박규진
송창환
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현대자동차주식회사
기아 주식회사
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Abstract

본 발명은 차량에 마련된 초음파 센서 및 카메라를 이용하여 장애물의 위치를 추정하여 주차 충돌방지 보조 시스템 (Parking Collision-Avoidance Assist, PCA)에 있어 오제동을 방지할 수 있는 차량 및 그 제어방법을 제공한다.
일 실시예에 따른 차량은 제동부; 차량 주변의 점유 정보 및 상기 차량의 속도를 획득하는 센서부; 상기 차량 주변 영상을 획득하는 카메라; 상기 차량의 이동에 따른 상기 점유 정보를 기초로 맵 정보를 형성하고, 상기 맵 정보 및 상기 주변 영상을 기초로 상기 차량 주변에 장애물의 존재 여부를 판단하고,
상기 장애물이 존재하면, 상기 장애물의 존재 및 상기 차량의 속도와 상기 맵 정보를 기초로 도출된 상기 차량의 충돌 가능성에 기초하여 상기 제동부를 제어하는 제어부;를 포함한다.

Description

차량 및 그 제어방법{VEHICLE AND CONTROL METHOD THEREOF}
본 발명은 주차 충돌 방지 제어를 수행하는 차량 및 그 제어방법에 관련된 기술이다.
차량의 자율 주행 기술은 운전자가 브레이크, 핸들, 가속 페달 등을 제어하지 않아도 차량이 도로의 상황을 파악해 자동으로 주행하는 기술이다.
자율 주행 기술은 스마트 카 구현을 위한 핵심 기술로, 자율 주행 차를 위해서는 고속도로 주행 지원 시스템(HDA, 자동차 간 거리를 자동으로 유지해 주는 기술)을 비롯해 후측방 경보 시스템(BSD, 후진 중 주변 차량을 감지, 경보를 울리는 기술), 자동 긴급 제동 시스템(AEB, 앞차를 인식하지 못할 시 제동 장치를 가동하는 기술), 차선 이탈 경보 시스템(LDWS), 차선 유지 지원 시스템(LKAS, 방향 지시등 없이 차선을 벗어나는 것을 보완하는 기술), 어드밴스드 스마트 크루즈 컨트롤(ASCC, 설정된 속도로 차 간 거리를 유지하며 정속 주행하는 기술), 혼잡 구간 주행 지원 시스템(TJA), 주차 충돌방지 보조 시스템 (Parking Collision-Avoidance Assist, PCA) 등으로 이루어져 있다.
특히 주차 충돌방지 보조 시스템과 관련하여 측방 충돌방지 보조를 위하여 사용하는 센서 및 이에 대한 제어 로직에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다.
본 발명은 차량에 마련된 초음파 센서 및 카메라를 이용하여 장애물의 위치를 추정하여 주차 충돌방지 보조 시스템 (Parking Collision-Avoidance Assist, PCA)에 있어 오제동을 방지할 수 있는 차량 및 그 제어방법을 제공한다.
일 실시예에 따른 차량은 차량 주변의 점유 정보 및 상기 차량의 속도를 획득하는 센서부; 상기 차량 주변 영상을 획득하는 카메라; 상기 차량의 이동에 따른 상기 점유 정보를 기초로 맵 정보를 형성하고, 상기 맵 정보 및 상기 주변 영상을 기초로 상기 차량 주변에 장애물의 존재 여부를 판단하고,
상기 장애물이 존재하면, 상기 장애물의 존재 및 상기 차량의 속도와 상기 맵 정보를 기초로 도출된 상기 차량의 충돌 가능성에 기초하여 상기 챠량을 제어하는 제어부;를 포함할 수 있다.
상기 제어부는, 실시간으로 측정된 영역의 점유 정보에 제1가중치를 부여하고, 이미 측정된 영역의 점유 정보에 상기 제1가중치 보다 큰 제2가중치를 부여하여 상기 맵 정보를 형성할 수 있다.
상기 제어부는, 공간에 대응되는 상기 점유 정보에 제3가중치를 부여하여 상기 맵 정보를 형성할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 주변 영상을 기초로 영상에 포함된 픽셀 각각을 공간, 낮은 장애물 및 보통 장애물 중 적어도 하나로 구분할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 차량과 상기 장애물과의 충돌 예측 시간을 결정하고, 상기 충돌 가능성이 미리 결정된 기준 값을 초과하고, 상기 장애물이 상기 보통 장애물에 해당되면, 상기 차량을 정지시킬 수 있다.
상기 제어부는, 상기 충돌 가능성이 미리 결정된 기준 값을 초과하고,
상기 장애물이 상기 낮은 장애물에 해당되면, 상기 장애물을 검출한 시점부터 미리 결정된 시점 이후에 상기 차량을 정지시킬 수 있다.
상기 제어부는, 상기 차량과 상기 장애물과의 충돌 예측 시간을 결정하고, 상기 충돌 예측 시간과 상기 차량 속도에 대응되는 기준 제동 시간을 비교하여 상기 차량의 제동 시점을 결정할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 장애물에 대응되는 상기 점유 정보 및 상기 주변 영상에 포함된 픽셀을 결정하고, 상기 점유 정보 및 상기 픽셀의 공분산을 기초로 상기 맵 정보를 형성할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량은 출력부;를 더 포함하고,
상기 제어부는, 상기 충돌 가능성에 기초하여 상기 출력부에 경고 신호를 출력할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 차량의 속도에 대응되는 기준 시간 및 상기 차량과 상기 장애물과의 충돌 예상 시간을 비교하여 상기 충돌 가능성을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량은 제동부;를 더 포함하고,
상기 제어부는, 상기 차량의 충돌 가능성에 기초하여 상기 제동부를 제어할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량 제어방법은 차량 주변의 점유 정보 및 상기 차량의 속도를 획득하고,
상기 차량 주변 영상을 획득하고, 상기 차량의 이동에 따른 상기 점유 정보를 기초로 맵 정보를 형성하고,
상기 맵 정보 및 상기 주변 영상을 기초로 상기 차량 주변에 장애물의 존재 여부를 판단하고,
상기 장애물이 존재하면, 상기 장애물의 존재 및 상기 차량의 속도와 상기 맵 정보를 기초로 도출된 상기 차량의 충돌 가능성에 기초하여 상기 차량을 제어하는 것을 포함할 수 있다.
상기 맵 정보를 형성하는 것은, 실시간으로 측정된 영역의 점유 정보에 제1가중치를 부여하고, 이미 측정된 영역의 점유 정보에 상기 제1가중치 보다 큰 제2가중치를 부여하여 상기 맵 정보를 형성하는 것을 포함할 수 있다.
상기 맵 정보를 형성하는 것은, 공간에 대응되는 상기 점유 정보에 제3가중치를 부여하여 상기 맵 정보를 형성할 수 있다.
상기 맵 정보를 형성하는 것은, 상기 주변 영상을 기초로 영상에 포함된 픽셀 각각을 공간, 낮은 장애물 및 보통 장애물 중 적어도 하나로 구분하는 것을 포함할 수 있다.
상기 차량을 제어하는 것은, 상기 차량과 상기 장애물과의 충돌 예측 시간을 결정하고,
상기 충돌 가능성이 미리 결정된 기준 값을 초과하고, 상기 장애물이 상기 보통 장애물에 해당되면, 상기 차량을 정지시키는 것을 포함할 수 있다.
상기 차량을 제어하는 것은, 상기 충돌 가능성이 미리 결정된 기준 값을 초과하고,
상기 장애물이 상기 낮은 장애물에 해당되면, 상기 장애물을 검출한 시점부터 미리 결정된 시점 이후에 상기 차량을 정지시키는 것을 포함할 수 있다.
상기 차량을 제어하는 것은, 상기 차량과 상기 장애물과의 충돌 예측 시간을 결정하고, 상기 충돌 예측 시간과 상기 차량 속도에 대응되는 기준 제동 시간을 비교하여 제동 시점을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
상기 맵 정보를 형성하는 것은, 상기 장애물에 대응되는 상기 점유 정보 및 상기 주변 영상에 포함된 픽셀을 결정하고,
상기 점유 정보 및 상기 픽셀의 공분산을 기초로 상기 맵 정보를 형성하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 다른 차량은 초음파 신호를 기초로 차량 주변의 점유 정보를 획득하는 초음파 센서; 상기 차량의 속도를 획득하는 휠 속 센서;
상기 차량 주변 영상을 획득하는 카메라; 및 상기 점유 정보에 대응되는 점유 확률을 부여하고, 상기 차량 속도에 기초하여 결정되는 다시점 측정 모델을 이용하여,
실시간으로 측정된 영역의 점유 정보에 제1가중치를 부여하고,
이미 측정된 영역의 점유 정보에 상기 제1가중치 보다 큰 제2가중치를 부여하여 상기 이미 측정된 영역의 점유 확률을 결정하고,
공간에 대응되는 상기 점유 정보에 제3가중치를 부여하여 상기 공간에 대응되는 점유 확률을 감소시키고,
상기 주변 영상 및 상기 차량에 대응되는 좌표 정보를 결정하고,
상기 점유 정보에 기초한 맵 정보에 대응되는 공분산 및 상기 주변 영상에 기초한 좌표 정보의 공분산을 기초로 상기 점유 정보에 대응되는 픽셀 각각을 공간, 낮은 장애물 및 보통 장애물 중 적어도 하나로 구분하여 장애물 맵을 결정하고,
상기 장애물 맵을 기초로 상기 차량을 제어하는 적어도 하나의 프로세서;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량 및 그 제어방법은 차량에 마련된 초음파 센서 및 카메라를 이용하여 장애물의 위치를 추정하여 주차 충돌방지 보조 시스템(Parking Collision-Avoidance Assist, PCA)에 있어 오제동을 방지할 수 있다.
도1은 일 실시예에 따른 차량의 제어블럭도이다.
도2은 일 실시예에 따른 측방 장애물 검출 영역을 설명하기 위한 도면이다.
도3는 일 실시예에 따른 다시점 측정 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도4a 내지 도4d는 일 실시예에 따른 맵 정보를 형성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도5은 일 실시예에 따른 주변 영상 및 맵 정보를 기초로 장애물을 검출하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도6는 일 실시예에 따른 본 발명의 제동 제어를 설명하기 위한 도면이다.
도7은 일 실시예에 따른 경고 신호를 출력하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도8은 일 실시예에 따른 순서도이다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
제1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.
도1은 일 실시예에 따른 차량(1)의 제어블럭도이다.
도1을 참고하면 일 실시예에 따른 차량(1)은 센서부(100), 카메라(200), 출력부(400), 제동부(300) 및 제어부(500)를 포함할 수 있다.
센서부(100)는 초음파 센서(110) 및 휠 속 센서(120)를 포함할 수 있다.
초음파 센서(110)는 초음파를 발신하고, 장애물에 반사된 초음파를 이용하여 장애물까지의 거리를 검출하는 방식을 채용할 수 있다.
센서부는 차량 주변의 점유 정보를 획득할 수 있다.
점유 정보는 차량 주변의 공간이 장애물 등 특정 물체로 점유되어 있는지 여부가 판단된 정보를 의미할 수 있다.
휠 속 센서(120)는 앞뒤 4바퀴에 각각 설치되어 바퀴의 회전 속도를 톤 휠(tone wheel)과 센서에서의 자력선 변화로 감지할 수 있다.
카메라(200)는 차량 주변 영상을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면 카메라(200)는 차량의 전방, 후방 및 측방에 마련되어 영상을 획득할 수 있다.
차량에 설치된 카메라는 CCD(Charge-Coupled Device) 카메라 또는 CMOS 컬러 이미지 센서를 포함할 수 있다. 여기서 CCD 및 CMOS는 모두 카메라(230)의 렌즈를 통해 들어온 빛을 전기 신호로 바꾸어 저장하는 센서를 의미한다. 구체적으로CCD(Charge-Coupled Device) 카메라는 전하 결합 소자를 사용하여 영상을 전기 신호로 변환하는 장치이다. 또한, CIS(CMOS Image Sensor)는 CMOS 구조를 가진 저소비, 저전력형의 촬상소자를 의미하며, 디지털 기기의 전자 필름 역할을 수행한다. 일반적으로 CCD는 CIS보다 감도가 좋아 차량(1)에 많이 쓰이지만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
제동부(300)는 제어부의 신호를 기초로 차량의 속도를 제어할 수 있다.
일 실시예에 따른 제동부(300)는 유압조정장치인 HCU(hydraulic control unit), 바퀴의 속도를 감지하는 센서, 브레이크를 밟은 상태를 감지하는PTS(pedal travel switch), 디스크 브레이크(Disc brake), 캘리퍼를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
출력부(400)는 충돌 가능성에 기초하여 경고 신호를 출력하는 구성으로 마련될 수 있다.
일 실시예에 따르면 출력부(400)는 차량의 클러스터 또는 센터페시아에 마련된 디스플레이 또는 스피커 등을 포함하는 구성으로 마련될 수 있다.
제어부(500)는 차량의 이동에 따른 점유 정보를 기초로 맵 정보를 형성할 수 있다.
즉 제어부(500)는 차량의 이동에 따른 다시점 측정 모델을 이용하여 점유 정보를 획득하고 이를 기초로 맵 정보를 형성할 수 있다. 이와 관련된 자세한 설명은 후술한다.
맵 정보는 점유 정보를 기초로 형성된 차량 주변의 장애물의 존재 여부를 함한 정보를 의미할 수 있다.
제어부(500)는 맵 정보 및 주변 영상을 기초로 차량 주변에 장애물의 존재 여부를 판단할 수 있다.
즉 제어부(500)는 초음파 센서가 획득한 점유 정보 이외에 카메라가 획득한 주변 영상을 같이 이용하여 차량 주변의 장애물의 존재 여부를 판단할 수 있다.
제어부(500)는, 장애물이 존재하면 장애물의 존재 및 차량의 속도와 상기 맵 정보를 기초로 도출된 차량의 충돌 가능성에 기초하여 제동부를 제어할 수 있다.
즉 제어부(500)는 상술한 동작을 기초로 차량과 장애물의 예상되면 제동부를 동작시켜 즉시 차량을 정지 시킬 수 있다.
제어부는, 실시간으로 측정된 영역의 점유 정보에 제1가중치를 부여하고,
이미 측정된 영역의 점유 정보에 제1가중치 보다 큰 제2가중치를 부여하여 맵 정보를 형성할 수 있다.
구체적으로 초음파 센서가 획득한 점유 정보에 있어서 이미 측정된 지역은 신뢰도가 높은 점유 정보가 획득된 것으로 판단할 수 있으므로 실시간 또는 이후 시점에 획득되는 점유 정보보다 더 높은 가중치를 부여하여 맵 정보를 형성할 수 있다.
제어부(500)는 공간에 대응되는 점유 정보에 제3가중치를 부여하여 맵 정보를 형성할 수 있다. 즉 각 장애물은 이미 측정된 장애물 및 실시간으로 측정될 장애물에 각각 가중치를 부여할 수 있고, 공간의 경우에는 장애물이 없는 것으로 공간에는 고유한 가중치를 부여하여 맵 정보를 형성할 수 있다. 이와 관련된 자세한 설명은 후술한다.
제어부(500)는 주변 영상을 기초로 영상에 포함된 픽셀 각각을 공간, 낮은 장애물 및 보통 장애물 중 적어도 하나로 구분할 수 있다.
카메라가 획득한 영상 정보는 복수의 픽셀의 집합으로 형성될 수 있고, 장애물이 있는 것으로 판단된 경우에는 제어부가 각 장애물의 종류를 스토퍼와 같은 낮은 장애물과, 차량과 같은 높은 장애물로 판단할 수 있다.
또한 장애물이 존재하지 않으면 해당 영역을 공간으로 판단할 수 있다.
제어부는, 차량과 장애물과의 충돌 예측 시간을 결정할 수 있다. 한편 충돌 예측 시간을 기초로 충돌 가능성을 결정할 수 있다.
제어부(500)는 충돌 가능성이 미리 결정된 기준 값을 초과하고, 장애물이 상기 보통 장애물에 해당되면, 충돌을 방지하기 위하여 제동부를 제어하여 차량을 정지시킬 수 있다.
반면 제어부(500)는, 충돌 가능성이 미리 결정된 기준 값을 초과하고 장애물이 상기 낮은 장애물에 해당되면, 장애물을 검출한 시점부터 미리 결정된 시점 이후에 제동부를 제어하여 차량을 정지시킬 수 있다.
제어부는 낮은 장애물의 경우 보통 장애물 보다 긴 제동 시간을 결정할 수 있다.
제어부(500)는, 차량과 장애물과의 충돌 예측 시간을 결정하고, 충돌 예측 시간과 차량 속도에 대응되는 기준 제동 시간을 비교하여 제동부의 제동 시점을 결정할 수 있다.
제어부(500)는 장애물에 대응되는 점유 정보 및 주변 영상에 포함된 픽셀을 결정하고, 점유 정보 및 상기 픽셀의 공분산을 기초로 맵 정보를 형성할 수 있다.
제어부(500)는 충돌 가능성에 기초하여 출력부에 경고 신호를 출력할 수 있다. 경고 신호는 시각적 신호로 마련될 수 있고 소리와 같은 청각적 신호로 마련될 수도 있다. 경고 신호의 형태나 종류의 제한은 없다.
제어부(500)는 차량의 속도에 대응되는 기준 시간 및 차량과 장애물과의 충돌 예상 시간을 비교하여 충돌 가능성을 결정할 수 있다.
제어부(500)는 차량 내 구성요소들의 동작을 제어하기 위한 알고리즘 또는알고리즘을 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.
도1에 도시된 차량의 구성 요소들의 성능에 대응하여 적어도 하나의 구성요소가 추가되거나 삭제될 수 있다. 또한, 구성 요소들의 상호 위치는 시스템의 성능 또는 구조에 대응하여 변경될 수 있다는 것은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 용이하게 이해될 것이다.
한편, 도 1에서 도시된 각각의 구성요소는 소프트웨어 및/또는 Field Programmable Gate Array(FPGA) 및 주문형 반도체(ASIC, Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 구성요소를 의미한다.
도2은 일 실시예에 따른 측방 장애물 검출 영역을 설명하기 위한 도면이다.
도2를 참고하면 차량은 차량에 마련된 초음파 센서를 사용하여 차량 주변의 점유 정보를 획득하고 이를 기초로 장애물의 위치를 추정할 수 있다.
도2에서는 Z2-1 및 Z2-2지역의 점유 정보를 획득할 수 있다.
도2의 경우에는 차량이 진행하면서 Z2-1지역의 점유 정보를 획득할 수 있다.
이때 장애물(O2)가 존재하면 해당 지역이 점유된 것으로 판단할 수 있다.
또한 제어부는 차량은 해당 장애물(O2)의 위치를 판단할 수 있다.
즉 차량에 마련된 초음파 센서는 해당 지역(Z2-1, Z2-2)의 점유 정보를 획득할 수 있다.
도3는 일 실시예에 따른 다시점 측정 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도3을 참고하면, 차량이 다시점 측정 모델 기반 장애물의 형상 및 위치를 추정하는 동작을 나타내고 있다.
구체적으로 차량은 이동하면서 장애물의 형상 및 위치를 결정할 수 있다.
즉 차량은 초음파 센서 기반으로 장애물의 위치(X3)를 추정하기 위하여 다시점 측정 모델을 적용할 수 있다.
제어부는 휠 속센서를 통하여 획득된 차량의 속도를 기초로 차량의 속도를 예측하고, 맵 정보의 초음파 센서의 위치(S31, S32)를 각 시간에 따라 계산할 수 있다.
또한 제어부는 차량 진행 중 장애물 검출 시 거리 측정값을 누적하며 저장하여 측정벡터(V31, V32)를 구성할 수 있다.
또한 제어부는 차량의 측정 백터를 기반으로 초음파 센서로부터 장애물의 거리(D3)를 예측할 수 있다.
구체적으로 차량과 장애물의 거리는 아래와 같은 행렬식을 기초로 결정될 수 있다.
Figure pat00001
수학식1을 참고하면 h는 벡터를 기초로 차량과 장애물 사이의 거리를 결정하는 연산을 의미하며, d는 차량과 장애물 사이의 거리를 의미하며, X는 시간에 따른 장애물의 위치 값을 의미할 수 있다.
또한 제어부는 수학식2를 이용하여 장애물의 위치를 보정할 수 있다.
Figure pat00002
수학식2를 참고하면, 제어부는 초음파 센서의 측정 주기마다 비선형 필터 게인Kk를 구하고 직전 시간스텝 k-1에 추정한 장애물의 위치를 보정하여 실시간 장애물 위치를 수학식2를 기초로 추정할 수 있다.
더 나가가 제어부는 추정한 장애물의 위치 각각을 저장하여 맵 정보를 생성할 수 있다.
한편 도3에서 설명한 장애물의 위치를 결정하는 동작은 본 발명의 일 실시예에 불과하며 장애물의 위치의 측정 정확도를 향상시키는 동작이라면 그 동작의 제한은 없다.
도4a 내지 도4d는 일 실시예에 따른 맵 정보를 형성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
제어부는 맵 정보를 형성하는데 있어서 점유 격자 지도를 형성할 수 있다. 구체적으로 제어부는 차량 주변을 일정한 간격을 갖는 셀로 나누고, 각 셀에 장애물 존재 여부를 0~1 사이의 점유 확률로 표현할 수 있다.
제어부는 초음파센서 거리 측정값이 있는 경우, 빔각 내 거리 측정값이 점유한 영역을 장애물 검출 영역으로 판단하고 빔각 내 센서 위치에서 거리 측정값까지 영역을 장애물 미검출 영역으로 판단할 수 있다.
또한 제어부는 음파센서 거리 측정값이 없는 경우, 빔각이 나타내는 모든 영역을 장애물 미검출 영역으로 판단할 수 있다.
제어부는 장애물 검출 영역에 제1가중치 또는 제2가중치를 더하고, 장애물 미검출 영역, 즉 공간 영역에 제3가중치를 더하여 각 셀의 점유 확률을 갱신할 수 있다.
한편 제3가중치는 음의 가중치로 결정될 수도 있다.
차량의 초음파 센서 감지 가능 범위 외의 모든 셀들은 이전 점유 확률을 유지할 수 있다.
도4a 및 도4b를 참고하면 제어부는 실시간으로 측정된 영역의 점유 정보에 제1가중치를 부여하고, 이미 측정된 영역의 점유 정보에 상기 제1가중치 보다 큰 제2가중치를 부여하여 점유 격자 지도가 포함된 맵 정보를 형성할 수 있다.
구체적으로 실시간으로 측정된 영역(F4a, F4b)에는 제1가중치를 부여하고, 이미 측정된 영역(P4a, P4b)는 제2가중치를 부여할 수 있다.
제어부는 실시간으로 측정하는 영역 즉, 장애물 검출 영역의 지나가지 않은 영역의 장애물 검출 신뢰도를 낮추고, 지나간 영역의 신뢰도를 높일 수 있다.
따라서 제2가중치는 제1가중치보다 큰 값으로 마련될 수 있다.
즉 제어부는 최초 감지 시점에서 장애물 미검출 영역(F4a)에 제1가중치를 적용하여 점유 확률을 감소시켜 장애물을 과대하게 검출하는 것을 방지할 수 있다.
또한 도4b에서 장애물 검출 영역의 각 셀에 실시간으로 측정할 때 제1가중치, 측정이 완료되면 제2가중치를 더하여 각 영역에 해당하는 점유 확률을 갱신할 수 있다.
한편 도4c 및 도4d를 참고하면, 제어부는, 공간(E4c, E4d)에 대응되는 상기 점유 정보에 제3가중치를 부여하여 맵 정보를 형성할 수 있다.
구체적으로 제어부는 초음파센서 빔각에 인하여 장애물을 과대하게 검출할 수 있다. 장애물이 없는 공간으로 판단된 경우에는 제어부는 대응되는 영역에 제3가중치를 부여할 수 있다.
또한 도4d를 참고하면, 제어부는 장애물 미검출 영역 셀의 점유 확률을 제3가중치씩 감소시켜 과대 검출한 영역(E4d)을 삭제할 수 있다.
추가적으로 제어부는 장애물 존재하는 영역, 존재하지 않는 영역 및 아직 결정되지 않은 영역 각각에 미리 결정된 튜닝 파라미터를 적용할 수 있다.
제어부는 다시점 측정 모델에 의해 검출된 장애물 좌표가 포함된 영역이 점유 상태인 경우 측방 장애물 좌표로 확정할 수 있다.
또한 제어부는 맵 정보의 비교를 통해 다시점 측정 모델에서 과대 검출한 장애물 초기 좌표를 제거할 수 있다.
상술한 동작을 기초로 제어부는 초음파 센서와, 시점을 변경하면서 획득한 점유 정보 및 프로세싱을 거쳐 정확도가 높은 차량 주변의 맵 정보를 형성할 수 있다.
한편 도4a 내지 도4d에서 설명한 동작은 본 발명의 일 실시예에 불과하며, 초음파 센서를 이용하여 정확도를 향상시킨 맵 정보를 형성하는 동작의 제한은 없다.
도5은 일 실시예에 따른 주변 영상 및 맵 정보를 기초로 장애물을 검출하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
구체적으로 차량에 마련된 카메라는 차량의 주변 영상을 획득하고 차량의 주변 영상에는 공간 및 장애물이 포함될 수 있다.
한편 제어부는 영상 내 공간, 보통 장애물 (차량, 보행자, 기둥), 낮은 장애물 (연석, 주차스토퍼)의 영역을 결정할 수 있다.
구체적으로 제어부는 평면 노면 가정 아래 영상 좌표계와 차량 좌표계 간의 관계식을 이용하여 영상인식 대상 즉 장애물의 좌표를 측정할 수 있다.
또한 제어부는 차량 주변을 방사형 셀로 분할하여 각 셀 내 차량과 가장 먼 공간의 좌표를 공간 인식 결과(S5)로 결정할 수 있다.
반면 제어부는 각 셀 내 차량과 가장 가까운 장애물 좌표를 장애물 인식 결과로 출력할 수 있다.
일 실시예에 따른 제어부는, 장애물에 대응되는 점유 정보 및 상기 주변 영상에 포함된 픽셀을 결정하고, 점유 정보 및 픽셀의 공분산을 기초로 상기 맵 정보를 형성할 수 있다.
즉 제어부는 카메라로 인식한 차량 주변 영상의 영상인식 좌표와 초음파 센서 맵 정보를 이용하여 좌표 간 조합을 생성하여 좌표를 보정할 수 있다.
구체적으로 제어부는 주변 영상의 좌표 정보(V5) 및 초음파 센서가 획득한 맵 정보의 정보(U5)를 획득하고 각 값의 공분산(VC5, UC5)가 겹치는 좌표 중 서로 가장 가까운 좌표의 조합을 생성할 수 있다.
제어부는 영상인식과 초음파 센서 맵 정보의 좌표(V5, U5)를 측정 값으로 하고, 각 공분산(VC5, UC5)을 측정 공분산으로 하여 장애물 좌표(O5)를 보정 할 수 있다.
제어부는 장애물의 좌표가 공간에 위치하지 않으면 장애물 맵으로 확정할 수 있다. 또한 이 동작에서 맵 정보의 보통 장애물과 낮은 장애물로 구분할 수 있다.
구체적으로 제어부는 주변 영상을 이용하여 확정한 맵 정보의 장애물을 보통 장애물 (차량, 보행자, 기둥), 낮은 장애물 (연석, 주차스토퍼)로 구분할 수 있다. 또한 이러한 동작을 기초로 장애물 맵을 확정할 수 있다. 이렇게 구분한 장애물에 따라서 제어부는 제동 시점을 달리할 수 있다. 이와 관련된 자세한 설명은 후술한다.
도6는 일 실시예에 따른 본 발명의 제동 제어를 설명하기 위한 도면이다.
도6에서 설명하는 동작은 상술한 동작이 실제 실시예에 적용되는 것과 차량과 장애물의 충돌 예상 시간(Time To Collision, TTC)이 추가적으로 적용되는 것을 설명한 도면이다.
제어부는, 차량과 상기 장애물과의 충돌 예측 시간을 결정하고, 충돌 예상 시간을 기초로 충돌 가능성을 결정할 수 있다.
또한 충돌 가능성이 미리 결정된 기준 값을 초과하고 장애물이 상기 보통 장애물에 해당되면, 즉시 제동부를 제어하여 상기 차량을 정지시킬 수 있다.
한편 이때 장애물이 상기 낮은 장애물에 해당되면, 장애물을 검출한 시점부터 미리 결정된 시점 이후에 제동부를 제어하여 차량을 정지시킬 수 있다.
제어부는, 차량과 상기 장애물과의 충돌 예측 시간을 결정하고, 충돌 예측 시간과 차량 속도에 대응되는 기준 제동 시간을 비교하여 제동부의 제동 시점을 결정할 수 있다.
도6을 참고하면, 차량 주변에 차량과 후륜 뒤 주차 스토퍼(LO6)가 존재한다. 제어부는 차량에 마련된 초음파 센서 기반으로 맵 정보를 형성 할 수 있다.
또한 제어부는 카메라 기반으로 공간과 대상 차량(O6), 주차스토퍼(L06)를 인식한다.
제어부는 차량의 속도와 맵 정보를 기초로 충돌 예측 시간을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면 차량은 속도가 3kph인 경우 기준 제동 시간은 0.8초로 결정될 수 있다.
한편 일 실시예에 따르면 도6에서 차량과 대상 차량(O6)과의 충돌 예측시간이 0.9초로 결정되고 주차 스토퍼(L06)와의 충돌 예측시간이 0.78초로 결정될 수 있다.
한편 도6의 경우에서 대상 차량 위치(O6) 상 충돌 위험이 낮아 긴급제동이 불필요하다. 반면 주차 스토퍼(L06)와 충돌 위험 있으나 후륜 뒤 낮은 장애물로 분류되어 제동 시점이 지연될 수 있다.
일 실시예에 따르면 도6에서 차량의 속도(3kph)에 대응되는 기준 제동시간이 0.8초이지만, 도6에서는 주차스토퍼(L06)가 후륜에 위치하여 기준 제동시간이 0.74로 결정될 수 있다. 따라서 이에 따르면 제어부는 0.074초 이후 제동 제어를 수행하여야 한다.
다만 주차 스토퍼(L06)는 낮은 장애물로 분류되는 장애물이고 제어부가 주차 스토퍼(L06)와의 충돌 예측 시간을0.78초로 결정하였으므로 기준 제동 시점보다 보다0.04초 지연된 시점에 차량의 제동을 수행할 수 있다.
한편 도6에서 설명한 충돌 예상 시간을 포함한 실시예는 본 발명의 동작을 설명하기 위한 일 예시에 불과하며 충돌 예상 시간 자체와 적용 방법에 대한 변경에 제한은 없다.
도7은 일 실시예에 따른 경고 신호를 출력하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
제어부는, 차량의 속도에 대응되는 기준 시간 및 차량과 장애물과의 충돌 예상 시간을 비교하여 상기 충돌 가능성을 결정할 수 있다.
또한 충돌 가능성이 미리 결정된 기준 값을 초과하면 경고 신호를 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면 경고 신호는 클러스터에 마련된 디스플레이에 출력될 수 있다. 일 실시예에 따르면 경고 신호는 "후방 충돌 위험"(M7)과 같은 메시지를 통하여 출력될 수 있다.
한편 경고 신호가 출력되는 형태나 종류에는 제한이 없다.
도8은 일 실시예에 따른 순서도이다.
도8을 참고하면 차량은 주차 충돌방지 보조 시스템 시작할 수 있다(1001).
또한 차량은 초음파 센서로부터 점유 정보를 획득하고 카메라를 통하여 주변 영상을획득할 수 있다(1002).
한편 제어부는 가중치를 적용하여 점유 정보를 기초로 맵 정보 형성할 수 있다(1003).
또한 제어부는 형성된 맵 정보 및 주변 영상을 기초로 장애물 식별할 수 있다(1004). 장애물을 식별하는 것은 장애물의 존재 유무를 결정하는 것과 장애물의 종류를 결정하는 것을 포함할 수 있다.
한편 장애물이 존재하고(1005), 차량과 장애물 사이의 충돌 가능성이 기준 값을 초과하면(1006), 제어부는 장애물의 종류에 따라 차량의 제동 시점을 달리 결정하여 제동을 수행할 수 있다(1007).
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다.본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
1: 차량
200 : 카메라
300 : 제동부
400 : 출력부
500 : 제어부

Claims (20)

  1. 차량 주변의 점유 정보 및 상기 차량의 속도를 획득하는 센서부;
    상기 차량 주변 영상을 획득하는 카메라;
    상기 차량의 이동에 따른 상기 점유 정보를 기초로 맵 정보를 형성하고,
    상기 맵 정보 및 상기 주변 영상을 기초로 상기 차량 주변에 장애물의 존재 여부를 판단하고,
    상기 장애물이 존재하면,
    상기 장애물의 존재 및 상기 차량의 속도와 상기 맵 정보를 기초로 도출된 상기 차량의 충돌 가능성에 기초하여
    상기 챠량을 제어하는 제어부;를 포함하는 차량.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    실시간으로 측정된 영역의 점유 정보에 제1가중치를 부여하고,
    이미 측정된 영역의 점유 정보에 상기 제1가중치 보다 큰 제2가중치를 부여하여 상기 맵 정보를 형성하는 차량.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는,
    공간에 대응되는 상기 점유 정보에 제3가중치를 부여하여 상기 맵 정보를 형성하는 차량.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 주변 영상을 기초로 영상에 포함된 픽셀 각각을 공간, 낮은 장애물 및 보통 장애물 중 적어도 하나로 구분하는 차량.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 차량과 상기 장애물과의 충돌 예측 시간을 결정하고,
    상기 충돌 가능성이 미리 결정된 기준 값을 초과하고,
    상기 장애물이 상기 보통 장애물에 해당되면,
    상기 차량을 정지시키는 차량.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 충돌 가능성이 미리 결정된 기준 값을 초과하고,
    상기 장애물이 상기 낮은 장애물에 해당되면,
    상기 장애물을 검출한 시점부터 미리 결정된 시점 이후에 상기 차량을 정지시키는 차량.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 차량과 상기 장애물과의 충돌 예측 시간을 결정하고,
    상기 충돌 예측 시간과 상기 차량 속도에 대응되는 기준 제동 시간을 비교하여 상기 차량의 제동 시점을 결정하는 차량.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 장애물에 대응되는 상기 점유 정보 및 상기 주변 영상에 포함된 픽셀을 결정하고,
    상기 점유 정보 및 상기 픽셀의 공분산을 기초로 상기 맵 정보를 형성하는 차량.
  9. 제1항에 있어서,
    출력부;를 더 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 충돌 가능성에 기초하여 상기 출력부에 경고 신호를 출력하는 차량.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 차량의 속도에 대응되는 기준 시간 및 상기 차량과 상기 장애물과의 충돌 예상 시간을 비교하여 상기 충돌 가능성을 결정하는 차량.
  11. 제1항에 있어서,
    제동부;를 더 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 차량의 충돌 가능성에 기초하여 상기 제동부를 제어하는 차량

  12. 차량 주변의 점유 정보 및 상기 차량의 속도를 획득하고,
    상기 차량 주변 영상을 획득하고,
    상기 차량의 이동에 따른 상기 점유 정보를 기초로 맵 정보를 형성하고,
    상기 맵 정보 및 상기 주변 영상을 기초로 상기 차량 주변에 장애물의 존재 여부를 판단하고,
    상기 장애물이 존재하면,
    상기 장애물의 존재 및 상기 차량의 속도와 상기 맵 정보를 기초로 도출된 상기 차량의 충돌 가능성에 기초하여 상기 차량을 제어하는 것을 포함하는 차량.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 맵 정보를 형성하는 것은,
    실시간으로 측정된 영역의 점유 정보에 제1가중치를 부여하고,
    이미 측정된 영역의 점유 정보에 상기 제1가중치 보다 큰 제2가중치를 부여하여 상기 맵 정보를 형성하는 것을 포함하는 차량 제어방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 맵 정보를 형성하는 것은,
    공간에 대응되는 상기 점유 정보에 제3가중치를 부여하여 상기 맵 정보를 형성하는 차량 제어방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 맵 정보를 형성하는 것은, 상기 주변 영상을 기초로 영상에 포함된 픽셀 각각을 공간, 낮은 장애물 및 보통 장애물 중 적어도 하나로 구분하는 것을 포함하는 차량 제어방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 차량을 제어하는 것은,
    상기 차량과 상기 장애물과의 충돌 예측 시간을 결정하고,
    상기 충돌 가능성이 미리 결정된 기준 값을 초과하고,
    상기 장애물이 상기 보통 장애물에 해당되면,
    상기 차량을 정지시키는 것을 포함하는 차량 제어방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 차량을 제어하는 것은,
    상기 충돌 가능성이 미리 결정된 기준 값을 초과하고,
    상기 장애물이 상기 낮은 장애물에 해당되면,
    상기 장애물을 검출한 시점부터 미리 결정된 시점 이후에 상기 차량을 정지시키는 것을 포함하는 차량 제어방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 차량을 제어하는 것은, 상기 차량과 상기 장애물과의 충돌 예측 시간을 결정하고,
    상기 충돌 예측 시간과 상기 차량 속도에 대응되는 기준 제동 시간을 비교하여 제동 시점을 결정하는 것을 포함하는 차량 제어방법.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 맵 정보를 형성하는 것은, 상기 장애물에 대응되는 상기 점유 정보 및 상기 주변 영상에 포함된 픽셀을 결정하고,
    상기 점유 정보 및 상기 픽셀의 공분산을 기초로 상기 맵 정보를 형성하는 것을 포함하는 차량 제어방법.

  20. 초음파 신호를 기초로 차량 주변의 점유 정보를 획득하는 초음파 센서;
    상기 차량의 속도를 획득하는 휠 속 센서;
    상기 차량 주변 영상을 획득하는 카메라; 및
    상기 점유 정보에 대응되는 점유 확률을 부여하고,
    상기 차량 속도에 기초하여 결정되는 다시점 측정 모델을 이용하여,
    실시간으로 측정된 영역의 점유 정보에 제1가중치를 부여하고,
    이미 측정된 영역의 점유 정보에 상기 제1가중치 보다 큰 제2가중치를 부여하여 상기 이미 측정된 영역의 점유 확률을 결정하고,
    공간에 대응되는 상기 점유 정보에 제3가중치를 부여하여 상기 공간에 대응되는 점유 확률을 감소시키고,
    상기 주변 영상 및 상기 차량에 대응되는 좌표 정보를 결정하고,
    상기 점유 정보에 기초한 맵 정보에 대응되는 공분산 및 상기 주변 영상에 기초한 좌표 정보의 공분산을 기초로 상기 점유 정보에 대응되는 픽셀 각각을 공간, 낮은 장애물 및 보통 장애물 중 적어도 하나로 구분하여 장애물 맵을 결정하고,
    상기 장애물 맵을 기초로 상기 차량을 제어하는 적어도 하나의 프로세서;를 포함하는 차량.
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