KR20220058166A - Method and apparatus for determining collision risk of car based on precise map information - Google Patents

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KR20220058166A
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신경식
신기철
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(주) 오토노머스에이투지
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Abstract

Disclosed in the present invention is a method for determining the collision risk of a vehicle based on detailed map information, which comprises: a step (a) in which a computing device of an ego vehicle generates rectangular area boxes after considering lanes and central points arranged after being spaced apart from each other at a predetermined interval over lane central lines of a driving road provided on a detailed map; a step (b) in which the computing device predicts the movement of the ego vehicle by considering the driving information of the ego vehicle, predicts the movement of a peripheral vehicle by considering the sensing information detected from an environmental sensor, and acquires a specific area box on the detailed map corresponding to the predicted location of the peripheral vehicle at a predetermined time and an ego vehicle box on the detailed map corresponding to the predicted location of the ego vehicle at a predetermined time; and a step (c) in which the computing device sets shafts in parallel with two vertical linear lines forming the ego vehicle box as a first shaft and a second shaft, and sets shafts parallel to the two vertical linear lines forming the specific area information box as a third shaft and a fourth shaft before individually projecting the ego vehicle box and the specific area box with respect to each of the first shaft and the fourth shaft in order to acquire ego vehicle projection lines and specific area projection lines, so as to determine that a collision risk exists in case all the overlapped portions of the ego vehicle projection lines and the specific area projection lines occur, and to determine that a collision risk does not exist in case at least one overlapped portion of the first shaft and the fourth shaft does not occur.

Description

정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETERMINING COLLISION RISK OF CAR BASED ON PRECISE MAP INFORMATION}Method and apparatus for determining the risk of collision of a vehicle based on precise map information

본 발명은 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 상기 에고 자동차의 운행 정보를 참조하여 예측한 에고 자동차의 거동과 환경 센서로부터 검출된 센싱 정보를 참조하여 예측한 주변 차량의 거동을 참조하여 정밀 지도 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for determining the risk of collision of a vehicle based on precise map information, and more particularly, to the behavior of the ego vehicle predicted with reference to the driving information of the ego vehicle and sensing detected from an environmental sensor It relates to a method and apparatus for judging the risk of collision of a vehicle based on a precise map by referring to the behavior of surrounding vehicles predicted by referring to information.

최근 들어 자율주행 차량 시장이 급격하게 성장하면서, 자율주행 차량의 안전성을 위한 충돌 위험 판단의 중요성이 높아지고 있다.In recent years, as the autonomous vehicle market has grown rapidly, the importance of determining the risk of collision for the safety of autonomous vehicles is increasing.

기존의 자율주행 차량들은, 환경 센서들을 이용하여 주변 차량들을 인식하고, 환경 센서들이 검출한 정보들을 융합하여 자율주행 차량과의 충돌 위험을 판단하였다. 기존의 자율주행 차량에서 환경 센서들이 검출한 정보들은 가장 가까운 점 또는 인지된 영역의 중심점으로서 충돌 위험 판단에 사용되었다.Existing autonomous vehicles use environmental sensors to recognize nearby vehicles and fuse the information detected by the environmental sensors to determine the risk of collision with the autonomous vehicle. Information detected by environmental sensors in the existing autonomous vehicle was used to determine the risk of collision as the closest point or the center point of the recognized area.

하지만, 실질적으로 주변 차량과의 충돌 위험을 판단하려면, 점이 아닌 공간적인 요소의 고려가 필요한데, 기존의 자율주행 차량들은 공간적인 요소 없이 점(중심점, 기준점)만을 사용하여 충돌 위험 판단을 수행하고 있다. 이에 대해 공간적인 요소를 고려하기 위해 센서로부터 주변 차량에서 검출된 다수의 점을 이용하여 해결할 수 있으나, 연산량이 과도해진다는 한계를 가지고 있다.However, in order to actually determine the risk of collision with neighboring vehicles, it is necessary to consider spatial factors rather than points. . In this regard, in order to consider spatial factors, it can be solved by using a number of points detected from a nearby vehicle from a sensor, but has a limitation in that the amount of computation becomes excessive.

또한, 확률 기반 등의 방법은 충돌이 발생하는 확률 기준을 정하기 모호하여 복잡도가 올라간다는 문제점을 가지고 있다.In addition, methods such as probability-based methods have a problem in that complexity increases because it is ambiguous to set a criterion for probability that a collision occurs.

따라서, 점이 아닌 공간적인 요소를 고려하면서도, 연산량이 과도해지지 않도록 기하학적인 관계를 이용하여 주변 차량들과의 충돌 위험을 판단할 수 있는 방법이 필요한 실정이다.Accordingly, there is a need for a method capable of determining the risk of collision with surrounding vehicles by using a geometric relationship so that the amount of computation is not excessive while considering spatial factors rather than points.

본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.An object of the present invention is to solve all of the above problems.

또한, 본 발명은 센서로부터 주변 차량의 자세정보를 얻기 어렵기 때문에, 정밀 지도 정보로부터 주변 차량의 자세로 대체할 수 있는 정보를 얻어서 활용하는 것을 다른 목적으로 한다.Another object of the present invention is to obtain and utilize information that can be substituted for the posture of the surrounding vehicle from the precise map information since it is difficult to obtain the attitude information of the surrounding vehicle from the sensor.

또한, 본 발명은 설계자의 의도에 따라 여유 공간을 추가로 확보하여 충돌 위험을 판단하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, another object of the present invention is to determine the risk of collision by additionally securing an extra space according to a designer's intention.

또한, 본 발명은 정밀 지도 정보를 활용하여 에고 자동차의 거동과 주변 차량의 거동을 예측하여 사전에 충돌에 대한 회피 거동에 필요한 시간을 확보하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, another object of the present invention is to secure the time required for the avoidance behavior of the collision in advance by predicting the behavior of the ego vehicle and the behavior of the surrounding vehicle by using the precise map information.

또한, 본 발명은 기하학적인 요소만을 고려해 계산하여 센서에서 주변 차량에 검출되는 모든 점들을 사용하여 공간적인 부분을 고려한 충돌 위험을 판단하는 경우에 비해 연산시간을 줄이는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, another object of the present invention is to reduce the calculation time compared to the case where the collision risk is determined in consideration of the spatial part using all points detected by the sensor in the surrounding vehicle by calculating only the geometrical elements.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.The characteristic configuration of the present invention for achieving the object of the present invention as described above and for realizing the characteristic effects of the present invention to be described later is as follows.

본 발명의 일 태양에 따르면, 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법에 있어서, (a) 에고 자동차의 컴퓨팅 장치가, 정밀 지도 상에 제공되는 주행 도로의 차선 중심선들 상에서 기설정된 거리만큼 이격되어 배치된 중심점들과, 차선들을 참조하여 직사각형의 영역 박스 - 상기 영역 박스는 동일 차선 중심선 상에서 인접하는 두 개의 중심점들 각각에서, 상기 두 개의 중심점들을 연결하는 선분과 직교 방향으로 연장되는 두 개의 변과, 상기 차선 중심선에 대응되는 양측 차선들에 의해 형성되는 직사각형임 - 들을 생성하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 에고 자동차의 운행 정보를 참조하여 상기 에고 자동차의 거동을 예측하고, 환경 센서로부터 검출된 센싱 정보를 참조하여 주변 차량의 거동을 예측하며, 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 특정 영역 박스와 상기 특정 시점에서의 상기 에고 자동차의 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 에고 자동차 박스를 획득하는 단계; 및 (c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 에고 자동차 박스를 형성하는 두 개의 수직하는 직선들과 평행한 축들을 제1 축 및 제2 축으로 하고, 상기 특정 영역 정보 박스를 형성하는 두 개의 수직하는 직선들과 평행한 축들을 제3축 및 제4 축으로 하여, 상기 제1 축 내지 상기 제4 축 각각에 대해 상기 에고 자동차 박스 및 상기 특정 영역 박스를 각각 투영시켜 에고 자동차 투영선들 및 특정 영역 투영선들을 획득하고, 상기 제1 축 내지 상기 제4 축에서 상기 에고 자동차 투영선들 및 상기 특정 영역 투영선들이 겹치는 부분이 모두 발생한 경우 충돌 위험이 있는 것으로 판단하고, 상기 제1 축 내지 상기 제4 축에서 적어도 한 축에서 상기 에고 자동차 투영선들 및 상기 특정 영역 투영선들이 겹치는 부분이 발생하지 않은 경우 충돌 위험이 없는 것으로 판단하는 단계;를 포함하는 방법이 개시된다.According to an aspect of the present invention, in a method for determining the risk of collision of a vehicle based on precise map information, (a) a computing device of the ego vehicle is configured on the lane centerlines of the driving road provided on the precise map. Center points spaced apart by a distance and a rectangular area box with reference to lanes - The area box extends in a direction orthogonal to a line segment connecting the two center points at each of two adjacent center points on the same lane center line creating rectangles formed by two sides and both lanes corresponding to the lane centerline; (b) the computing device predicts a behavior of the ego car with reference to the driving information of the ego car, predicts the behavior of a surrounding vehicle with reference to sensing information detected from an environmental sensor, and the surrounding at a specific point in time obtaining a specific area box on the precision map corresponding to the predicted position of the vehicle and an ego car box on the precision map corresponding to the predicted position of the ego car at the specific time point; and (c) the computing device uses, as a first axis and a second axis, axes parallel to two perpendicular straight lines forming the ego car box, and two perpendicular straight lines forming the specific area information box. With axes parallel to the poles as the third and fourth axes, the ego car box and the specific area box are projected on each of the first to fourth axes, respectively, to form the ego car projection lines and the specific area projection lines and determine that there is a risk of collision when all overlapping portions of the ego vehicle projection lines and the specific area projection lines occur in the first axis to the fourth axis, and at least one in the first axis to the fourth axis A method comprising: determining that there is no risk of collision when a portion where the projection lines of the ego vehicle and the projection lines of the specific area do not overlap on an axis occurs.

일례로서, 상기 (c) 단계에서, 상기 에고 자동차 투영선들은 에고 자동차 박스 꼭지점들 각각을 상기 제1 축 내지 상기 제4 축 각각에 투영하고 투영된 상기 에고 자동차 박스 꼭지점들을 연결하여 획득되고, 상기 특정 영역 투영선들은 특정 영역 박스 꼭지점들 각각을 상기 제1 축 내지 상기 제4 축 각각에 투영하고 투영된 상기 특정 영역 박스 꼭지점들을 연결하여 획득되는 방법이 개시된다.As an example, in step (c), the ego car projection lines are obtained by projecting each of the ego car box vertices onto each of the first to fourth axes and connecting the projected ego car box vertices, and the specific A method is disclosed in which area projection lines are obtained by projecting each of the specific area box vertices onto each of the first to fourth axes and connecting the projected specific area box vertices.

일례로서, (d) 상기 컴퓨팅 장치가, 충돌 위험이 없는 것으로 판단한 경우, 상기 에고 자동차의 주행을 유지하고, 충돌 위험이 있는 것으로 판단한 경우, 상기 에고 자동차의 속도 및 조향 중 적어도 하나를 제어하여 충돌 위험을 방지하는 단계;를 더 포함하는 방법이 개시된다.As an example, (d) when the computing device determines that there is no risk of collision, maintains the driving of the ego vehicle, and when determining that there is a risk of collision, controls at least one of the speed and steering of the ego vehicle to collide A method further comprising a step of preventing the risk; is disclosed.

일례로서, 상기 (b) 단계에서, 상기 컴퓨팅 장치는, 환경 센서로부터 검출된 센싱 정보를 기반으로 주변 차량 거동을 예측할 때, 상기 센싱 정보를 통해 획득한 상기 주변 차량의 위치와 속도 정보 및 상기 주변 차량의 자세 정보를 기반으로, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 상기 특정 영역 박스를 획득하는 방법이 개시된다.As an example, in step (b), when the computing device predicts the behavior of the surrounding vehicle based on the sensing information detected from the environment sensor, the location and speed information of the surrounding vehicle obtained through the sensing information and the surrounding Disclosed is a method of obtaining the specific area box on the precision map corresponding to the predicted position of the surrounding vehicle at the specific point in time based on vehicle posture information.

일례로서, 상기 (b) 단계에서, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 센싱 정보를 기반으로 주변 차량 거동을 예측할 때, 상기 센싱 정보를 통해 획득한 상기 주변 차량의 위치와 속도 정보를 기반으로, 상기 주변 차량이 등속도 운동으로 움직인다고 가정한 상태에서, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 상기 특정 영역 박스를 획득하는 방법이 개시된다.As an example, in step (b), when the computing device predicts the behavior of the surrounding vehicle based on the sensing information, based on the location and speed information of the surrounding vehicle obtained through the sensing information, the surrounding vehicle A method of acquiring the specific area box on the precision map corresponding to the predicted position of the surrounding vehicle at the specific point in time is disclosed, assuming that it moves with this constant velocity motion.

일례로서, 상기 (b) 단계에서, 상기 컴퓨팅 장치는, 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되는 상기 특정 영역 박스에 인접한 영역 박스를 추가로 포함시켜, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되며 추가된 상기 영역 박스 만큼의 여유 공간을 더 포함하는 확장 특정 영역 박스를 획득하는 방법이 개시된다.As an example, in step (b), the computing device further includes an area box adjacent to the specific area box corresponding to the predicted position of the surrounding vehicle at the specific time point, and the surrounding area at the specific time point is further included. Disclosed is a method of obtaining an extended specific area box corresponding to the predicted position of a vehicle and further including a free space equal to the added area box.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 장치에 있어서, 인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및 상기 인스트럭션들을 실행하기 위해 구성된 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는, (I) 정밀 지도 상에 제공되는 주행 도로의 차선 중심선들 상에서 기설정된 거리만큼 이격되어 배치된 중심점들과, 차선들을 참조하여 직사각형의 영역 박스 - 상기 영역 박스는 동일 차선 중심선 상에서 인접하는 두 개의 중심점들 각각에서, 상기 두 개의 중심점들을 연결하는 선분과 직교 방향으로 연장되는 두 개의 변과, 상기 차선 중심선에 대응되는 양측 차선들에 의해 형성되는 직사각형임 - 들을 생성하는 프로세스; (II) 상기 에고 자동차의 운행 정보를 참조하여 상기 에고 자동차의 거동을 예측하고, 환경 센서로부터 검출된 센싱 정보를 참조하여 주변 차량의 거동을 예측하며, 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 특정 영역 박스와 상기 특정 시점에서의 상기 에고 자동차의 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 에고 자동차 박스를 획득하는 프로세스; 및 (III) 상기 에고 자동차 박스를 형성하는 두 개의 수직하는 직선들과 평행한 축들을 제1 축 및 제2 축으로 하고, 상기 특정 영역 정보 박스를 형성하는 두 개의 수직하는 직선들과 평행한 축들을 제3축 및 제4 축으로 하여, 상기 제1 축 내지 상기 제4 축 각각에 대해 상기 에고 자동차 박스 및 상기 특정 영역 박스를 각각 투영시켜 에고 자동차 투영선들 및 특정 영역 투영선들을 획득하고, 상기 제1 축 내지 상기 제4 축에서 상기 에고 자동차 투영선들 및 상기 특정 영역 투영선들이 겹치는 부분이 모두 발생한 경우 충돌 위험이 있는 것으로 판단하고, 상기 제1 축 내지 상기 제4 축에서 적어도 한 축에서 상기 에고 자동차 투영선들 및 상기 특정 영역 투영선들이 겹치는 부분이 발생하지 않은 경우 충돌 위험이 없는 것으로 판단하는 프로세스;를 수행하는 장치가 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for determining a collision risk of a vehicle based on precise map information, comprising: at least one memory for storing instructions; and at least one processor configured to execute the instructions, comprising: (I) center points spaced apart from each other by a predetermined distance on the lane center lines of the driving road provided on the precise map; A rectangular area box with reference to - The area box has two sides extending in a direction orthogonal to a line segment connecting the two center points at each of two center points adjacent to the center line of the same lane, and corresponding to the center line of the lane the process of creating - a rectangle formed by both lanes; (II) predicting the behavior of the ego car with reference to the driving information of the ego car, predicting the behavior of the surrounding vehicle with reference to the sensing information detected from the environmental sensor, and predicting the predicted position of the surrounding vehicle at a specific time a process of obtaining a specific area box on the corresponding precision map and an ego car box on the precision map corresponding to the predicted position of the ego car at the specific time point; and (III) axes parallel to the two perpendicular straight lines forming the ego car box as a first axis and a second axis, and an axis parallel to the two perpendicular straight lines forming the specific area information box. are the third and fourth axes, respectively, projecting the ego car box and the specific area box on each of the first to fourth axes to obtain ego car projection lines and specific area projection lines, and It is determined that there is a risk of collision when all overlapping portions of the ego vehicle projection lines and the specific area projection lines occur in the first axis to the fourth axis, and the ego vehicle in at least one axis in the first axis to the fourth axis Provided is an apparatus for performing a process of determining that there is no risk of collision when there is no overlap between the projection lines and the projection lines of the specific area.

일례로서, 상기 프로세서는, 상기 (III) 프로세스에서, 상기 에고 자동차 투영선들은 에고 자동차 박스 꼭지점들 각각을 상기 제1 축 내지 상기 제4 축 각각에 투영하고 투영된 상기 에고 자동차 박스 꼭지점들을 연결하여 획득되고, 상기 특정 영역 투영선들은 특정 영역 박스 꼭지점들 각각을 상기 제1 축 내지 상기 제4 축 각각에 투영하고 투영된 상기 특정 영역 박스 꼭지점들을 연결하여 획득되는 장치가 제공된다.As an example, the processor, in the process (III), the ego car projection lines are obtained by projecting each of the ego car box vertices on each of the first to fourth axes and connecting the projected ego car box vertices and the specific area projection lines are obtained by projecting each of the specific area box vertices onto each of the first to fourth axes and connecting the projected specific area box vertices.

일례로서, 상기 프로세서는, (IV) 충돌 위험이 없는 것으로 판단한 경우, 상기 에고 자동차의 주행을 유지하고, 충돌 위험이 있는 것으로 판단한 경우, 상기 에고 자동차의 속도 및 조향 중 적어도 하나를 제어하여 충돌 위험을 방지하는 프로세스;를 더 수행하는 장치가 제공된다.As an example, the processor, (IV) if it is determined that there is no risk of collision, maintains the driving of the ego vehicle, and when it is determined that there is a risk of collision, controls at least one of speed and steering of the ego vehicle to prevent collision A process to prevent; further performing an apparatus is provided.

일례로서, 상기 프로세서는, 상기 (II) 프로세스에서, 상기 센싱 정보를 기반으로 주변 차량 거동을 예측할 때, 상기 센싱 정보를 통해 획득한 상기 주변 차량의 위치와 속도 정보 및 상기 주변 차량의 자세 정보를 기반으로, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 상기 특정 영역 박스를 획득하는 장치가 제공된다.As an example, in the process (II), when predicting a behavior of a surrounding vehicle based on the sensing information, the processor may obtain position and speed information of the surrounding vehicle and attitude information of the surrounding vehicle obtained through the sensing information. Based on this, an apparatus for obtaining the specific area box on the precision map corresponding to the predicted position of the surrounding vehicle at the specific point in time is provided.

일례로서, 상기 프로세서는, 상기 (II) 프로세스에서, 상기 센싱 정보를 기반으로 주변 차량 거동을 예측할 때, 상기 센싱 정보를 통해 획득한 상기 주변 차량의 위치와 속도 정보를 기반으로, 상기 주변 차량이 등속도 운동으로 움직인다고 가정한 상태에서, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 상기 특정 영역 박스를 획득하는 장치가 제공된다.As an example, the processor, in the process (II), when predicting a behavior of a surrounding vehicle based on the sensing information, based on the location and speed information of the surrounding vehicle obtained through the sensing information, Provided is an apparatus for acquiring the specific area box on the precision map corresponding to the predicted position of the surrounding vehicle at the specific point in time, assuming that it moves with a constant velocity motion.

일례로서, 상기 프로세서는, 상기 (II) 프로세스에서, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되는 상기 특정 영역 박스에 인접한 영역 박스를 추가로 포함시켜, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되며 추가된 상기 영역 박스 만큼의 여유 공간을 더 포함하는 확장 특정 영역 박스를 획득하는 장치가 제공된다.As an example, the processor may further include, in the process (II), an area box adjacent to the specific area box corresponding to the predicted position of the surrounding vehicle at the specific point in time, An apparatus is provided for obtaining an extended specific area box corresponding to the predicted position of a vehicle and further including a free space equal to the added area box.

본 발명에 의하면, 다음과 같은 효과가 있다.According to the present invention, the following effects are obtained.

본 발명은 센서로부터 주변 차량의 자세정보를 얻기 어렵기 때문에, 정밀지도정보로부터 주변 차량의 자세로 대체할 수 있는 정보를 얻어서 활용하는 효과가 있다.Since it is difficult to obtain the attitude information of the surrounding vehicle from the sensor, the present invention has an effect of obtaining and utilizing information that can be replaced with the attitude of the surrounding vehicle from the precise map information.

또한, 본 발명은 설계자의 의도에 따라 여유 공간을 추가로 확보하여 충돌 위험을 판단하는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of determining the risk of collision by additionally securing an extra space according to the intention of the designer.

또한, 본 발명은 정밀지도정보를 활용하여 에고 자동차의 거동과 주변 차량의 거동을 예측하여 사전에 충돌에 대한 회피 거동에 필요한 시간을 확보하는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of securing the time required for the avoidance behavior of the collision in advance by predicting the behavior of the ego vehicle and the behavior of the surrounding vehicle by using the precision map information.

또한, 본 발명은 기하학적인 요소만을 고려해 계산하여 센서에서 주변 차량에 검출되는 모든 점들을 사용하여 공간적인 부분을 고려한 충돌 위험을 판단하는 경우에 비해 연산시간을 줄이는 효과가 있다.In addition, the present invention has an effect of reducing the calculation time compared to the case of determining the collision risk in consideration of the spatial part using all points detected by the sensor in the surrounding vehicle by calculating only the geometrical elements.

또한, 정밀 지도 정보를 활용하여 충돌을 예측하기 때문에 승용차량, 상용차량(버스, 트럭 등)에 제한없이 기하학적인 요소를 통해 충돌 위험 판단이 가능하다는 효과가 있다.In addition, since a collision is predicted using precise map information, there is an effect that it is possible to determine the risk of collision through geometric elements without restrictions on passenger cars and commercial vehicles (bus, truck, etc.).

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 장치를 개략적으로 도시한 것이며,
도 2a 및 도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법에서 주행 도로에 영역 박스를 생성하는 것을 개략적으로 도시한 것이며,
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법에서 에고 자동차 박스를 획득하는 것을 개략적으로 도시한 것이며,
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법에서 특정 영역 박스를 획득하는 것을 개략적으로 도시한 것이며,
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법에서 에고 자동차 투영선들 및 특정 영역 투영선들을 획득하여 충돌 위험을 판단하는 것을 개략적으로 도시한 것이며,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법에서 에고 자동차의 차선 이동에 따라 예측된 충돌 위험을 회피하는 시나리오를 개략적으로 도시한 것이며,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법에서 주변 차량의 차선 이동에 따라 예측된 충돌 위험을 회피하는 시나리오를 개략적으로 도시한 것이다.1 schematically shows an apparatus for determining the risk of collision of a vehicle based on precise map information according to an embodiment of the present invention;
2a and 2b schematically show generating an area box on a driving road in a method for determining a collision risk of a vehicle based on precise map information according to an embodiment of the present invention;
3a and 3b schematically show obtaining an ego car box in a method for determining the risk of collision of a car based on precise map information according to an embodiment of the present invention;
4A and 4B schematically show obtaining a specific area box in a method for determining the risk of collision of a vehicle based on precise map information according to an embodiment of the present invention;
5A and 5B schematically show the determination of the collision risk by acquiring the ego vehicle projection lines and the specific area projection lines in a method for determining the collision risk of a vehicle based on the precise map information according to an embodiment of the present invention. will,
6 schematically illustrates a scenario of avoiding the predicted collision risk according to the lane movement of the ego vehicle in a method for determining the collision risk of a vehicle based on precise map information according to an embodiment of the present invention;
7 schematically illustrates a scenario of avoiding a collision risk predicted according to lane movement of a surrounding vehicle in a method for determining a collision risk of a vehicle based on precise map information according to an embodiment of the present invention.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0012] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0010] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0010] Reference is made to the accompanying drawings, which show by way of illustration specific embodiments in which the present invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different but need not be mutually exclusive. For example, certain shapes, structures, and characteristics described herein may be implemented in other embodiments with respect to one embodiment without departing from the spirit and scope of the invention. In addition, it should be understood that the location or arrangement of individual components within each disclosed embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the present invention. Accordingly, the following detailed description is not intended to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if properly described, is limited only by the appended claims, along with all scope equivalents to those claimed. Like reference numerals in the drawings refer to the same or similar functions throughout the various aspects.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings in order to enable those of ordinary skill in the art to easily practice the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 장치(100)를 개략적으로 도시한 것이다.1 schematically illustrates an apparatus 100 for determining the risk of collision of a vehicle based on precise map information according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단을 수행하기 위한 인스트럭션들이 저장된 메모리(110) 및 메모리(110)에 저장된 인스트럭션들에 따라 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험 판단을 수행하는 프로세서(120)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 1 , a memory 110 in which instructions for determining the risk of collision of a vehicle are stored based on the precise map information of the present invention and the precise map information based on the instructions stored in the memory 110 . As a result, the processor 120 may include a vehicle collision risk determination.

구체적으로, 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 장치(100)는 컴퓨터 프로세서, 메모리, 스토리지, 입력 장치 및 출력 장치, 기타 기존의 컴퓨팅 장치의 구성요소들을 포함할 수 있는 장치; 라우터, 스위치 등과 같은 전자 통신 장치; 네트워크 부착 스토리지(NAS) 및 스토리지 영역 네트워크(SAN)와 같은 전자 정보 스토리지 시스템을 포함하고, 컴퓨터 소프트웨어(즉, 컴퓨팅 장치로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하는 인스트럭션들)와의 조합을 이용하여 원하는 시스템 성능을 달성하는 것일 수 있다.Specifically, the apparatus 100 for determining the risk of collision of a vehicle based on the precise map information may include a computer processor, a memory, a storage, an input device and an output device, and other components of an existing computing device; electronic communication devices such as routers, switches, and the like; Desired system performance, including electronic information storage systems such as network attached storage (NAS) and storage area networks (SANs), using combination with computer software (ie, instructions that cause a computing device to function in a particular way) may be to achieve

또한, 컴퓨팅 장치의 프로세서는 MPU(Micro Processing Unit) 또는 CPU(Central Processing Unit), 캐쉬 메모리(Cache Memory), 데이터 버스(Data Bus) 등의 하드웨어 구성을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 운영체제, 특정 목적을 수행하는 애플리케이션의 소프트웨어 구성을 더 포함할 수도 있다.In addition, the processor of the computing device may include a hardware configuration such as a micro processing unit (MPU) or a central processing unit (CPU), a cache memory, and a data bus. In addition, the computing device may further include an operating system and a software configuration of an application for performing a specific purpose.

그러나, 컴퓨팅 장치가 본 발명을 실시하기 위한 미디엄, 프로세서 및 메모리가 통합된 형태인 integrated 프로세서를 포함하는 경우를 배제하는 것은 아니다. However, a case in which the computing device includes an integrated processor in which a medium, a processor, and a memory are integrated for implementing the present invention is not excluded.

이와 같이 구성된 본 발명의 일 실시예에 따른 자동차의 충돌 위험을 판단하는 장치(100)를 이용하여 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험 판단을 수행하는 방법을 설명하면 다음과 같다.A method of determining the collision risk of a vehicle based on precise map information using the apparatus 100 for determining the collision risk of a vehicle according to an embodiment of the present invention configured as described above will be described as follows.

먼저 도 2a 및 도 2b를 참조하여 차선들을 참조하여 직사각형의 영역 박스를 생성하는 과정을 설명한다.First, a process of generating a rectangular area box with reference to lanes will be described with reference to FIGS. 2A and 2B .

도 2a 및 도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법에서 주행 도로에 영역 박스를 생성하는 것을 개략적으로 도시한 것이다.2A and 2B schematically illustrate generating an area box on a driving road in a method for determining a collision risk of a vehicle based on precise map information according to an embodiment of the present invention.

먼저, 에고 자동차(300)의 컴퓨팅 장치가, 정밀 지도 상에 제공되는 주행 도로의 차선 중심선들 상에서 기설정된 거리만큼 이격되어 배치된 중심점들과, 차선들을 참조하여 정밀 지도 상에 직사각형의 영역 박스들을 생성할 수 있다. 여기서, 영역 박스는 동일 차로(lane)의 중심선 상에서 인접하는 두 개의 중심점들 각각에서, 두 개의 중심점들을 연결하는 선분과 직교 방향으로 연장되는 두 개의 변과, 차선 중심선에 대응되는 양측 차선들에 의해 형성되는 직사각형일 수 있다. 또한, 두 개의 중심점들을 연결하는 선분과 직교 방향으로 연장되는 두 개의 변과, 차선 중심선에 대응되는 양측 차선들에 의해 형성되는 다른 두 개의 변의 길이가 같은 경우, 영역 박스들은 정사각형 형태일 수 있을 것이다.First, the computing device of the ego car 300 draws rectangular area boxes on the precision map with reference to center points and lanes arranged spaced apart by a predetermined distance on the lane center lines of the driving road provided on the precision map. can create Here, the area box is defined by two sides extending in a direction orthogonal to a line segment connecting the two center points at each of two adjacent center points on the center line of the same lane, and both lanes corresponding to the center line of the lane. It may be a rectangle formed. In addition, when two sides extending in a direction perpendicular to the line segment connecting the two center points and the other two sides formed by both lanes corresponding to the lane center line have the same length, the area boxes may have a square shape. .

이때, 영역 박스들은 제1 영역 박스(210_1) 내지 제n 영역 박스(210_n)을 포함할 수 있으며, n은 1 이상의 정수일 수 있다.In this case, the area boxes may include a first area box 210_1 to an nth area box 210_n, where n may be an integer of 1 or more.

일 예로, 도 2a를 참조하면 컴퓨팅 장치는 직선 도로 상에서 직사각형 형태의 제1 영역 박스(210_1) 내지 제n 영역 박스(210_n)를 형성할 수 있다. 또한, 도 2b를 참조하면, 도로의 차선 중심선들 상의 중심점들의 이격된 기설정된 거리가 촘촘하게 배치된 경우, 즉, 도로가 곡선인 경우에도 차선 중심점들과 차선들을 참조하여 제1 영역 박스(210_1) 내지 제n 영역 박스(210_n)를 포함하는 직사각형 형태의 영역 박스들을 생성할 수 있다.As an example, referring to FIG. 2A , the computing device may form a rectangular first area box 210_1 to an nth area box 210_n on a straight road. In addition, referring to FIG. 2B , in the case where the preset distances spaced apart from the center points on the center lines of the lanes of the road are closely arranged, that is, even when the road is curved, the first area box 210_1 with reference to the center points of the lanes and the lanes. to n-th area boxes 210_n may be generated in a rectangular shape.

다음으로, 도3a 및 도 3b를 참조하여 에고 자동차 박스를 획득하는 과정을 설명한다.Next, a process of obtaining the ego car box will be described with reference to FIGS. 3A and 3B .

도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법에서 에고 자동차 박스를 획득하는 것을 개략적으로 도시한 것이다.3A and 3B schematically show obtaining an ego car box in a method for determining a collision risk of a vehicle based on precise map information according to an embodiment of the present invention.

에고 자동차의 컴퓨팅 장치는, 에고 자동차의 운행 정보를 참조하여 에고 자동차(300)의 거동을 예측하여, 특정 시점에서의 에고 자동차(300)의 예측 위치에 대응되는 정밀 지도 상의 에고 자동차 박스를 획득할 수 있다. 여기서, 에고 자동차의 운행 정보를 통해 에고 자동차의 속도, 가속도, 위치, 자세 및 차폭 등의 정보를 획득할 수 있다. 그리고, 에고 자동차 박스는 에고 자동차의 형상에 바운딩된 직사각형의 박스일 수 있다.The computing device of the ego car predicts the behavior of the ego car 300 with reference to the driving information of the ego car, and obtains the ego car box on the precision map corresponding to the predicted position of the ego car 300 at a specific point in time. can Here, information such as speed, acceleration, position, posture, and vehicle width of the ego vehicle may be acquired through the driving information of the ego vehicle. And, the ego car box may be a rectangular box bound to the shape of the ego car.

일 예로, 도 3a를 참조하면, 에고 자동차의 컴퓨팅 장치는 예측을 시작하는 시점인 k0 시점에서 에고 자동차(300)의 외부를 모두 포함하는 정밀 지도 상의 제k0 에고 자동차 박스(310_k0)를 획득할 수 있다. 이후, 운행 정보를 참조하여 에고 자동차(300)의 거동을 예측할 수 있고, k0 시점으로부터 일정 시간 간격을 두고 예측된 k1 시점 및 k2 시점 각각에서의 에고 자동차(300)의 예측 위치에 대응되는 정밀 지도 상의 제k1 에고 자동차 박스(310_k1) 및 제k2 에고 자동차 박스(310_k2)를 획득할 수 있다. As an example, referring to FIG. 3A , the computing device of the ego car can obtain the k0th ego car box 310_k0 on the precision map including all the exteriors of the ego car 300 at the k0 time point at which the prediction is started. there is. Thereafter, the behavior of the ego car 300 can be predicted with reference to the driving information, and a precision map corresponding to the predicted position of the ego car 300 at each of time k1 and time k2 predicted at a predetermined time interval from time k0 The k1 th ego car box 310_k1 and the k2 th ego car box 310_k2 may be obtained.

한편, 도 3a에서는 에고 자동차(300)의 거동이 직선 주행인 것으로 예측되어 있으나, 이에 제한되지 않는다. 일 예로, 도 3b를 참조하면 에고 자동차(300)의 거동이 차선 변경, 즉, 차로 변경을 위한 주행인 것으로 예측될 수 있다.Meanwhile, in FIG. 3A , it is predicted that the behavior of the ego vehicle 300 is linear driving, but is not limited thereto. As an example, referring to FIG. 3B , the behavior of the ego vehicle 300 may be predicted to be a lane change, that is, driving for a lane change.

다음으로, 도4a 및 도 4b를 참조하여 특정 영역 박스를 획득하는 과정을 설명한다.Next, a process for obtaining a specific area box will be described with reference to FIGS. 4A and 4B .

도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법에서 특정 영역 박스를 획득하는 것을 개략적으로 도시한 것이다.4A and 4B schematically illustrate obtaining a specific area box in a method for determining a collision risk of a vehicle based on precise map information according to an embodiment of the present invention.

에고 자동차의 컴퓨팅 장치는, 환경 센서로부터 검출된 센싱 정보를 참조하여 주변 차량(200)의 거동을 예측하며, 특정 시점에서의 주변 차량(200)의 예측 위치에 대응되는 정밀 지도 상의 특정 영역 박스를 획득할 수 있다. 여기서, 환경 센서는 라이다 센서, 레이더 센서 및 이미지 센서 중 하나 또는 이들의 조합일 수 있고, 검출된 센싱 정보를 통해 주변 차량(200)의 속도, 가속도, 위치, 자세 및 차폭 등의 정보를 획득할 수 있다. 또한, 센싱 정보를 통해 획득된 주변 차량(200)의 속도, 가속도, 위치, 자세 및 차폭 등의 정보를 기반으로 주변 차량(200)이 등속도 운동하는 것으로 가정하여 주변 차량(200)의 거동을 예측하여 이에 대응되는 정밀 지도 상의 특정 영역 박스를 획득할 수도 있을 것이다.The computing device of the ego vehicle predicts the behavior of the surrounding vehicle 200 with reference to sensing information detected from the environmental sensor, and selects a specific area box on the precision map corresponding to the predicted position of the surrounding vehicle 200 at a specific point in time. can be obtained Here, the environmental sensor may be one or a combination of a lidar sensor, a radar sensor, and an image sensor, and information such as speed, acceleration, position, attitude, and vehicle width of the surrounding vehicle 200 is acquired through the detected sensing information. can do. In addition, it is assumed that the surrounding vehicle 200 moves at a constant velocity based on information such as the speed, acceleration, location, posture, and vehicle width of the surrounding vehicle 200 obtained through the sensing information, and the behavior of the surrounding vehicle 200 is determined. It may be possible to obtain a specific area box on the precision map corresponding to the prediction.

일 예로, 도 4a를 참조하면, 에고 자동차의 컴퓨팅 장치는 예측을 시작하는 시점인 k0 시점에서 제1 영역 박스(210_1) 내지 제n 영역 박스(210_n) 중 주변 차량(200)의 적어도 일부가 포함되어 있는 적어도 하나의 영역 박스를 제k0 특정 영역 박스(210_k0)로 획득할 수 있다. 이후, 환경 센서로부터 검출된 센싱 정보를 참조하여 주변 차량(200)의 거동을 예측할 수 있고, k0 시점으로부터 일정 시간 간격을 두고 예측된 k1 시점 및 k2 시점 각각에서의 주변 차량(200)의 예측 위치에 대응되는 제k1 특정 영역 박스(210_k1) 및 제k2 특정 영역 박스(210_k2)를 획득할 수 있다. 여기서, k1 시점에서 주변 차량(200)은 복수의 영역 박스에 포함되어 있으므로, 제 k1 특정 영역 박스(210_k1)는 복수의 영역 박스를 포함할 수 있다.As an example, referring to FIG. 4A , the computing device of the ego vehicle includes at least a portion of the surrounding vehicle 200 among the first area boxes 210_1 to n-th area boxes 210_n at the time k0, which is a time point at which prediction is started. It is possible to obtain at least one area box that has been set as the k0th specific area box 210_k0. Thereafter, the behavior of the surrounding vehicle 200 may be predicted with reference to the sensing information detected from the environmental sensor, and the predicted position of the surrounding vehicle 200 at each of time k1 and time k2 predicted at a predetermined time interval from time k0 A k1 th specific area box 210_k1 and a k2 th specific area box 210_k2 corresponding to may be obtained. Here, since the surrounding vehicles 200 are included in the plurality of area boxes at time k1, the k1 th specific area box 210_k1 may include the plurality of area boxes.

이때, 특정 영역 박스에 인접한 영역 박스를 추가로 포함시켜, 특정 시점에서의 주변 차량(200)의 예측 위치에 대응되며 추가된 영역 박스 만큼의 여유 공간을 더 포함하는 확장 특정 영역 박스를 획득할 수 있다. 이러한 확장 특정 영역 박스를 사용하여 충돌 위험을 판단하게 되면, 특정 시점에서 주변 차량(200)의 예측 위치에 대응되는 특정 영역 박스보다 더 큰 영역에 대하여 충돌 위험을 판단하게 되므로, 상대적으로 더 안전한 주행이 가능해질 것이다.At this time, by additionally including an area box adjacent to the specific area box, it is possible to obtain an extended specific area box that corresponds to the predicted position of the surrounding vehicle 200 at a specific time and further includes free space as much as the added area box. there is. When the collision risk is determined using the extended specific area box, the collision risk is determined for an area larger than the specific area box corresponding to the predicted position of the surrounding vehicle 200 at a specific point in time, so that driving is relatively safer. This will be possible.

다음으로, 도 5a 및 도 5b를 참조하여 에고 자동차 투영선들 및 특정 영역 투영선들을 획득하여 충돌 위험을 판단하는 과정을 설명한다.Next, a process of determining the risk of collision by acquiring the ego vehicle projection lines and the specific area projection lines will be described with reference to FIGS. 5A and 5B .

도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법에서 에고 자동차 투영선들 및 특정 영역 투영선들을 획득하여 충돌 위험을 판단하는 것을 개략적으로 도시한 것이다.5A and 5B schematically show the determination of the collision risk by acquiring the ego vehicle projection lines and the specific area projection lines in a method for determining the collision risk of a vehicle based on the precise map information according to an embodiment of the present invention. will be.

먼저, 에고 자동차의 컴퓨팅 장치가, 에고 자동차 박스를 형성하는 두 개의 수직하는 직선들과 평행한 축들을 제1 축 및 제2 축으로 하고, 특정 영역 정보 박스를 형성하는 두 개의 수직하는 직선들과 평행한 축들을 제3축 및 제4 축으로 할 수 있다. 여기서, 에고 자동차 박스 및 특정 영역 정보 박스는 동일한 특정 예측 시점에 대응된다.First, the computing device of the ego car has axes parallel to two perpendicular straight lines forming the ego car box as a first axis and a second axis, and two perpendicular straight lines forming a specific area information box and Parallel axes may be the third and fourth axes. Here, the ego car box and the specific area information box correspond to the same specific prediction time.

제1 축 내지 제4 축 각각에 대해 에고 자동차 박스 및 특정 영역 박스를 각각 투영시켜 에고 자동차 투영선들 및 특정 영역 투영선들을 획득하고, 제1 축 내지 제4 축에서 에고 자동차 투영선들 및 특정 영역 투영선들이 겹치는 부분이 모두 발생한 경우 충돌 위험이 있는 것으로 판단하고, 제1 축 내지 제4 축에서 적어도 한 축에서 에고 자동차 투영선들 및 특정 영역 투영선들이 겹치는 부분이 발생하지 않은 경우 충돌 위험이 없는 것으로 판단할 수 있다.Projecting the ego car box and the specific area box on each of the first to fourth axes respectively to obtain ego car projection lines and the specific area projection lines, and in the first to fourth axes the ego car projection lines and the specific area projection lines are If all overlapping parts occur, it is determined that there is a risk of collision, and if there is no overlap between the ego vehicle projection lines and the specific area projection lines on at least one axis in the first to fourth axes, it can be determined that there is no collision risk. there is.

이때, 에고 자동차 투영선들은 에고 자동차 박스 꼭지점들 각각을 제1 축 내지 제4 축 각각에 투영하고 동일한 축에 투영된 에고 자동차 박스 꼭지점들을 연결하여 획득되고, 특정 영역 투영선들은 특정 영역 박스 꼭지점들 각각을 제1 축 내지 제4 축 각각에 투영하고 동일한 축에 투영된 특정 영역 박스 꼭지점들을 연결하여 획득할 수 있다. 따라서, 제1 축 내지 제4 축에 대해 각각 에고 자동차 투영선들 및 특정 영역 투영선들이 획득된다.At this time, the ego car projection lines are obtained by projecting each of the ego car box vertices to each of the first to fourth axes and connecting the ego car box vertices projected on the same axis, and the specific area projection lines are each of the specific area box vertices. It can be obtained by projecting on each of the first to fourth axes and connecting the vertices of the specific area box projected on the same axis. Accordingly, ego vehicle projection lines and specific area projection lines are obtained for the first to fourth axes, respectively.

일 예로, 도 5a를 참조하면, k 시점에 대응되는 에고 자동차 박스인 제k 에고 자동차 박스(310_k)를 형성하는 두 개의 수직하는 직선들과 평행한 제1 축 및 제2 축에, 제k 에고 자동차 박스(310_k) 및 k 시점의 주변 차량(200)에 대응되는 특정 영역 박스인 제k 특정 영역 박스(210_k)가 투영되어, 제k 특정 영역 박스(210_k) 및 제k 에고 자동차 박스(310_k)의 제1 축 및 제2 축 각각에 대한 에고 자동차 투영선들 및 특정 영역 투영선들을 획득할 수 있다. For example, referring to FIG. 5A , the k-th ego on the first and second axes parallel to two perpendicular straight lines forming the k-th ego car box 310_k, which is the ego car box corresponding to the k time point. A k-th specific area box 210_k, which is a specific area box corresponding to the car box 310_k and the surrounding vehicle 200 at the k time point, is projected, so that the k-th specific area box 210_k and the k-th ego car box 310_k are projected. It is possible to obtain ego vehicle projection lines and specific area projection lines for each of the first axis and the second axis of .

도 5b를 참조하면, k 시점의 주변 차량(200)에 대응되는 특정 영역 박스인 제k 특정 영역 박스(210_k)를 형성하는 두 개의 수직하는 직선들과 평행한 제3 축 및 제4 축에, 제k 에고 자동차 박스(310_k) 및 k 시점에 대응되는 에고 자동차 박스인 제k 에고 자동차 박스(310_k)가 투영되어, 제k 특정 영역 박스(210_k) 및 제k 에고 자동차 박스(310_k)의 제3 축 및 제4 축 각각에 대한 에고 자동차 투영선들 및 특정 영역 투영선들을 획득할 수 있다.Referring to FIG. 5B, on the third and fourth axes parallel to two perpendicular straight lines forming the k-th specific area box 210_k, which is a specific area box corresponding to the surrounding vehicle 200 at time k, The k-th ego car box 310_k and the k-th ego car box 310_k, which is an ego car box corresponding to the k viewpoint, are projected, so that the third of the k-th specific area box 210_k and the k-th ego car box 310_k It is possible to obtain ego vehicle projection lines and specific area projection lines for each of the axis and the fourth axis.

도 5a 및 도 5b에서 생성된 에고 자동차 투영선들 및 특정 영역 투영선들을 참조하면, 제1축 내지 제4 축 모두에서 겹치는 부분이 발생하므로, 컴퓨팅 장치가 k 시점에서 에고 자동차(300)와 주변 차량(200)이 충돌한다고 판단할 수 있을 것이다.Referring to the ego car projection lines and the specific area projection lines generated in FIGS. 5A and 5B , an overlapping portion occurs in both the first axis and the fourth axis, so that the computing device performs the ego car 300 and the surrounding vehicle ( 200) can be judged to collide.

이와 같이 에고 자동차의 컴퓨팅 장치가 충돌 위험이 있는 것으로 판단한 경우, 에고 자동차(300)의 속도제어 및 조향 중 적어도 하나를 실행하여 충돌 위험을 방지할 수 있다. 속도제어는 가속 및 감속을 포함할 수 있고, 조향은 좌회전 및 우회전을 포함할 수 있을 것이다.As such, when it is determined that the computing device of the ego vehicle has a risk of collision, the risk of collision may be prevented by executing at least one of speed control and steering of the ego vehicle 300 . Speed control may include acceleration and deceleration, and steering may include left and right turns.

다음으로, 도 6 및 도 7을 참조하여 에고 자동차가 예측된 충돌 위험을 회피하는 시나리오를 설명한다.Next, a scenario in which the ego vehicle avoids the predicted collision risk will be described with reference to FIGS. 6 and 7 .

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법에서 에고 자동차의 차선 이동에 따라 예측된 충돌 위험을 회피하는 시나리오를 개략적으로 도시한 것이다.6 schematically illustrates a scenario of avoiding a collision risk predicted according to a lane movement of an ego vehicle in a method for determining a collision risk of a vehicle based on precise map information according to an embodiment of the present invention.

도 6의 (a)에서와 같이, 주변 차량(200)과 에고 자동차(300)가 서로 다른 차로에서 직진하고 있는 것으로 예측되면, 에고 자동차의 컴퓨팅 장치는 충돌 위험이 없는 것으로 판단하여 에고 자동차(300)는 현재의 주행을 유지한다. 그리고, 도 6의 (b)에서와 같이, 에고 자동차(300)가 주변 차량(200)이 주행중인 차로로 차선을 변경하는 것으로 예측될 경우, 주변 차량(200)은 동일 차로에서 계속 직진하는 것으로 예측될 수 있다. 이때, 주변 차량(200)과 에고 자동차(300)가 충돌 위험이 있는 것으로 예측되면, 도 6의 (c)에서와 같이 에고 자동차(300)를 감속하여 주변 차량(200)과의 충돌을 방지할 수 있을 것이다.As shown in (a) of FIG. 6 , if it is predicted that the surrounding vehicle 200 and the ego car 300 are going straight in different lanes, the computing device of the ego car determines that there is no risk of collision and the ego car 300 ) maintains the current driving. And, as in (b) of Figure 6, when the ego car 300 is predicted to change the lane to the lane in which the surrounding vehicle 200 is driving, the surrounding vehicle 200 continues to go straight in the same lane. can be predicted. At this time, if it is predicted that there is a risk of collision between the surrounding vehicle 200 and the ego vehicle 300, as shown in FIG. will be able

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법에서 주변 차량의 차선 이동에 따라 예측된 충돌 위험을 회피하는 시나리오를 개략적으로 도시한 것이다.7 schematically illustrates a scenario of avoiding a collision risk predicted according to lane movement of a surrounding vehicle in a method for determining a collision risk of a vehicle based on precise map information according to an embodiment of the present invention.

도 7의 (a)에서와 같이, 주변 차량(200)과 에고 자동차(300)가 서로 다른 차로에서 직진하고 있는 것으로 예측될 경우, 충돌 위험이 없는 것으로 판단하여 에고 자동차(300)는 현재의 주행을 유지한다. 그리고, 도 7의 (b)에서와 같이, 주변 차량(200)은 에고 자동차(300)가 주행중인 차로로 차선을 변경하는 것으로 예측될 경우, 주변 차량(200)은 자신의 주행 차로에서 계속 직진하는 것으로 예측될 수 있다. 이때, 주변 차량(200)과 에고 자동차(300)가 충돌 위험이 있는 것으로 예측되면, 도 7의 (c)에서와 같이, 에고 자동차(300)를 감속하여 주변 차량(200)과의 충돌을 방지할 수 있을 것이다.As shown in (a) of FIG. 7 , when it is predicted that the surrounding vehicle 200 and the ego car 300 are going straight in different lanes, it is determined that there is no risk of collision and the ego car 300 is currently driving. to keep And, as shown in (b) of FIG. 7 , when it is predicted that the surrounding vehicle 200 changes a lane to the lane in which the ego car 300 is driving, the surrounding vehicle 200 continues to go straight in its own driving lane. can be predicted to At this time, if it is predicted that there is a risk of collision between the surrounding vehicle 200 and the ego vehicle 300, as shown in FIG. 7(c), the ego vehicle 300 is decelerated to prevent a collision with the surrounding vehicle 200 You can do it.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공될 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.In the above, the present invention has been described with specific matters such as specific components and limited embodiments and drawings, but these are only provided to help a more general understanding of the present invention, and it is not that the present invention is limited to the above embodiments. No, those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can devise various modifications and variations from these descriptions.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Accordingly, the spirit of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, and not only the claims described below, but also all modifications equivalently or equivalently to the claims described below belong to the scope of the spirit of the present invention. will do it

Claims (12)

정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 방법에 있어서,
(a) 에고 자동차의 컴퓨팅 장치가, 정밀 지도 상에 제공되는 주행 도로의 차선 중심선들 상에서 기설정된 거리만큼 이격되어 배치된 중심점들과, 차선들을 참조하여 직사각형의 영역 박스 - 상기 영역 박스는 동일 차선 중심선 상에서 인접하는 두 개의 중심점들 각각에서, 상기 두 개의 중심점들을 연결하는 선분과 직교 방향으로 연장되는 두 개의 변과, 상기 차선 중심선에 대응되는 양측 차선들에 의해 형성되는 직사각형임 - 들을 생성하는 단계;
(b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 에고 자동차의 운행 정보를 참조하여 상기 에고 자동차의 거동을 예측하고, 환경 센서로부터 검출된 센싱 정보를 참조하여 주변 차량의 거동을 예측하며, 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 특정 영역 박스와 상기 특정 시점에서의 상기 에고 자동차의 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 에고 자동차 박스를 획득하는 단계; 및
(c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 에고 자동차 박스를 형성하는 두 개의 수직하는 직선들과 평행한 축들을 제1 축 및 제2 축으로 하고, 상기 특정 영역 정보 박스를 형성하는 두 개의 수직하는 직선들과 평행한 축들을 제3축 및 제4 축으로 하여, 상기 제1 축 내지 상기 제4 축 각각에 대해 상기 에고 자동차 박스 및 상기 특정 영역 박스를 각각 투영시켜 에고 자동차 투영선들 및 특정 영역 투영선들을 획득하고, 상기 제1 축 내지 상기 제4 축에서 상기 에고 자동차 투영선들 및 상기 특정 영역 투영선들이 겹치는 부분이 모두 발생한 경우 충돌 위험이 있는 것으로 판단하고, 상기 제1 축 내지 상기 제4 축 중 적어도 한 축에서 상기 에고 자동차 투영선들 및 상기 특정 영역 투영선들이 겹치는 부분이 발생하지 않은 경우 충돌 위험이 없는 것으로 판단하는 단계;
를 포함하는 방법.In the method of determining the risk of collision of a vehicle based on precise map information,
(a) a computing device of the ego vehicle, a rectangular area box with reference to center points and lanes arranged spaced apart by a predetermined distance on the lane center lines of the driving road provided on the precision map - The area box is the same lane Creating rectangles formed by two sides extending in a direction orthogonal to a line segment connecting the two center points at each of two adjacent center points on a center line, and both lanes corresponding to the center line ;
(b) the computing device predicts a behavior of the ego car with reference to the driving information of the ego car, predicts the behavior of a surrounding vehicle with reference to sensing information detected from an environmental sensor, and the surrounding at a specific point in time obtaining a specific area box on the precision map corresponding to the predicted position of the vehicle and an ego car box on the precision map corresponding to the predicted position of the ego car at the specific time point; and
(c) the computing device uses, as a first axis and a second axis, axes parallel to two perpendicular straight lines forming the ego car box, and two perpendicular straight lines forming the specific area information box With axes parallel to , the third and fourth axes, the ego car box and the specific area box are projected on each of the first to fourth axes, respectively, to obtain ego car projection lines and specific area projection lines and, when all overlapping portions of the ego vehicle projection lines and the specific area projection lines occur in the first axis to the fourth axis, it is determined that there is a risk of collision, and at least one of the first axis to the fourth axis determining that there is no risk of collision when a portion where the ego vehicle projection lines and the specific area projection lines do not overlap in
How to include. 제1항에 있어서,
상기 (c) 단계에서,
상기 에고 자동차 투영선들은 에고 자동차 박스 꼭지점들 각각을 상기 제1 축 내지 상기 제4 축 각각에 투영하고 동일한 축에 투영된 상기 에고 자동차 박스 꼭지점들을 연결하여 획득되고, 상기 특정 영역 투영선들은 특정 영역 박스 꼭지점들 각각을 상기 제1 축 내지 상기 제4 축 각각에 투영하고 동일한 축에 투영된 상기 특정 영역 박스 꼭지점들을 연결하여 획득되는 방법.According to claim 1,
In step (c),
The ego car projection lines are obtained by projecting each of the ego car box vertices onto each of the first to fourth axes and connecting the ego car box vertices projected on the same axis, the specific area projection lines are the specific area box vertices A method obtained by projecting each of the first to fourth axes on each of the first to fourth axes and connecting the vertices of the specific area box projected on the same axis. 제1항에 있어서,
(d) 상기 컴퓨팅 장치가, 충돌 위험이 없는 것으로 판단한 경우, 상기 에고 자동차의 주행을 유지하고, 충돌 위험이 있는 것으로 판단한 경우, 상기 에고 자동차의 속도 및 조향 중 적어도 하나를 제어하여 충돌 위험을 방지하는 단계;
를 더 포함하는 방법.The method of claim 1,
(d) when the computing device determines that there is no risk of collision, maintains the driving of the ego vehicle, and when determining that there is a risk of collision, controls at least one of the speed and steering of the ego vehicle to prevent the risk of collision to do;
How to include more. 제1항에 있어서,
상기 (b) 단계에서,
상기 컴퓨팅 장치는, 환경 센서로부터 검출된 센싱 정보를 기반으로 주변 차량 거동을 예측할 때, 상기 센싱 정보를 통해 획득한 상기 주변 차량의 위치와 속도 정보 및 상기 주변 차량의 자세 정보를 기반으로, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 상기 특정 영역 박스를 획득하는 방법.The method of claim 1,
In step (b),
When predicting a behavior of a surrounding vehicle based on sensing information detected from an environment sensor, the computing device is configured to: based on the position and speed information of the surrounding vehicle obtained through the sensing information and the attitude information of the surrounding vehicle, the specific A method of obtaining the specific area box on the precision map corresponding to the predicted position of the surrounding vehicle at a viewpoint. 제1항에 있어서,
상기 (b) 단계에서,
상기 컴퓨팅 장치는, 환경 센서로부터 검출된 센싱 정보를 기반으로 주변 차량 거동을 예측할 때, 상기 센싱 정보를 통해 획득한 상기 주변 차량의 위치와 속도 정보를 기반으로, 상기 주변 차량이 등속도 운동으로 움직인다고 가정한 상태에서, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 상기 특정 영역 박스를 획득하는 방법.According to claim 1,
In step (b),
When the computing device predicts the behavior of the surrounding vehicle based on the sensing information detected from the environmental sensor, based on the location and speed information of the surrounding vehicle obtained through the sensing information, the surrounding vehicle moves in a constant velocity motion A method of obtaining the specific area box on the precision map corresponding to the predicted position of the surrounding vehicle at the specific point in time under an assumption state. 제1항에 있어서,
상기 (b) 단계에서,
상기 컴퓨팅 장치는, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되는 상기 특정 영역 박스에 인접한 영역 박스를 추가로 포함시켜, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되며 추가된 상기 영역 박스 만큼의 여유 공간을 더 포함하는 확장 특정 영역 박스를 획득하는 방법.The method of claim 1,
In step (b),
The computing device may further include an area box adjacent to the specific area box corresponding to the predicted position of the surrounding vehicle at the specific point in time to correspond to the predicted location of the surrounding vehicle at the specific point in time and further A method of obtaining an extended specific area box that further includes a free space equal to the area box. 정밀 지도 정보를 기반으로 자동차의 충돌 위험을 판단하는 장치에 있어서,
인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및
상기 인스트럭션들을 실행하기 위해 구성된 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고,
상기 프로세서는,
(I) 정밀 지도 상에 제공되는 주행 도로의 차선 중심선들 상에서 기설정된 거리만큼 이격되어 배치된 중심점들과, 차선들을 참조하여 직사각형의 영역 박스 - 상기 영역 박스는 동일 차선 중심선 상에서 인접하는 두 개의 중심점들 각각에서, 상기 두 개의 중심점들을 연결하는 선분과 직교 방향으로 연장되는 두 개의 변과, 상기 차선 중심선에 대응되는 양측 차선들에 의해 형성되는 직사각형임 - 들을 생성하는 프로세스; (II) 상기 에고 자동차의 운행 정보를 참조하여 상기 에고 자동차의 거동을 예측하고, 환경 센서로부터 검출된 센싱 정보를 참조하여 주변 차량의 거동을 예측하며, 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 특정 영역 박스와 상기 특정 시점에서의 상기 에고 자동차의 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 에고 자동차 박스를 획득하는 프로세스; 및 (III) 상기 에고 자동차 박스를 형성하는 에서 두 개의 수직하는 직선들과 평행한 축들을 제1 축 및 제2 축으로 하고, 상기 특정 영역 정보 박스를 형성하는 에서 두 개의 수직하는 직선들과 평행한 축들을 제3축 및 제4 축으로 하여, 상기 제1 축 내지 상기 제4 축 각각에 대해 상기 에고 자동차 박스 및 상기 특정 영역 박스를 각각 투영시켜 에고 자동차 투영선들 및 특정 영역 투영선들을 획득하고, 상기 제1 축 내지 상기 제4 축에서 상기 에고 자동차 투영선들 및 상기 특정 영역 투영선들이 겹치는 부분이 모두 발생한 경우 충돌 위험이 있는 것으로 판단하고, 상기 제1 축 내지 상기 제4 축 중 적어도 한 축에서 상기 에고 자동차 투영선들 및 상기 특정 영역 투영선들이 겹치는 부분이 발생하지 않은 경우 충돌 위험이 없는 것으로 판단하는 프로세스;를 수행하는 장치.In an apparatus for determining the risk of collision of a vehicle based on precise map information,
at least one memory storing instructions; and
at least one processor configured to execute the instructions;
The processor is
(I) A rectangular area box with reference to center points and lanes spaced apart by a predetermined distance on the lane center lines of the driving road provided on the precision map - The area box is two center points adjacent to the center line of the same lane a process of generating, in each of , a rectangle formed by two sides extending in a direction orthogonal to a line segment connecting the two center points, and both lanes corresponding to the center line of the lane; (II) predicting the behavior of the ego car with reference to the driving information of the ego car, predicting the behavior of the surrounding vehicle with reference to the sensing information detected from the environmental sensor, and predicting the predicted position of the surrounding vehicle at a specific time a process of obtaining a specific area box on the corresponding precision map and an ego car box on the precision map corresponding to the predicted position of the ego car at the specific time point; and (III) taking axes parallel to the two perpendicular straight lines in the ego car box as the first axis and the second axis, and parallel to the two perpendicular straight lines in the specific area information box Projecting the ego car box and the specific area box on each of the first to fourth axes with one axis as the third and fourth axes, respectively, to obtain ego car projection lines and specific area projection lines, If all overlapping portions of the ego vehicle projection lines and the specific area projection lines occur in the first to fourth axes, it is determined that there is a risk of collision, and at least one of the first to fourth axes is A process of determining that there is no risk of collision if no overlapping portion between the ego vehicle projection lines and the projection lines of the specific area occurs. 제7항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 (III) 프로세스에서, 상기 에고 자동차 투영선들은 에고 자동차 박스 꼭지점들 각각을 상기 제1 축 내지 상기 제4 축 각각에 투영하고 동일한 축에 투영된 상기 에고 자동차 박스 꼭지점들을 연결하여 획득되고, 상기 특정 영역 투영선들은 특정 영역 박스 꼭지점들 각각을 상기 제1 축 내지 상기 제4 축 각각에 투영하고 동일한 축에 투영된 상기 특정 영역 박스 꼭지점들을 연결하여 획득되는 장치.8. The method of claim 7,
The processor is
In the process (III), the ego car projection lines are obtained by projecting each of the ego car box vertices on each of the first to the fourth axis and connecting the projected ego car box vertices on the same axis, the specific Area projection lines are obtained by projecting each of the specific area box vertices to each of the first to fourth axes and connecting the projected specific area box vertices on the same axis. 제7항에 있어서,
상기 프로세서는,
(IV) 충돌 위험이 없는 것으로 판단한 경우, 상기 에고 자동차의 주행을 유지하고, 충돌 위험이 있는 것으로 판단한 경우, 상기 에고 자동차의 속도 및 조향 중 적어도 하나를 제어하여 충돌 위험을 방지하는 프로세스;를 더 수행하는 장치.8. The method of claim 7,
The processor is
(IV) a process of maintaining the driving of the ego car when it is determined that there is no risk of collision, and controlling at least one of the speed and steering of the ego car when it is determined that there is a risk of collision to prevent the risk of a collision; device that does it. 제7항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 (II) 프로세스에서, 상기 센싱 정보를 기반으로 주변 차량 거동을 예측할 때, 상기 센싱 정보를 통해 획득한 상기 주변 차량의 위치와 속도 정보 및 상기 주변 차량의 자세 정보를 기반으로, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 상기 특정 영역 박스를 획득하는 장치.8. The method of claim 7,
The processor is
In the process (II), when predicting the behavior of the surrounding vehicle based on the sensing information, based on the position and speed information of the surrounding vehicle and the attitude information of the surrounding vehicle obtained through the sensing information, at the specific time point An apparatus for obtaining the specific area box on the precision map corresponding to the predicted position of the surrounding vehicle of 제7항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 (II) 프로세스에서, 상기 센싱 정보를 기반으로 주변 차량 거동을 예측할 때, 상기 센싱 정보를 통해 획득한 상기 주변 차량의 위치와 속도 정보를 기반으로, 상기 주변 차량이 등속도 운동으로 움직인다고 가정한 상태에서, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되는 상기 정밀 지도 상의 상기 특정 영역 박스를 획득하는 장치.8. The method of claim 7,
The processor is
In the process (II), when predicting the behavior of a surrounding vehicle based on the sensing information, it is assumed that the surrounding vehicle moves in a constant velocity motion based on the location and speed information of the surrounding vehicle obtained through the sensing information. In a state, an apparatus for obtaining the specific area box on the precision map corresponding to the predicted position of the surrounding vehicle at the specific time point. 제7항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 (II) 프로세스에서, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되는 상기 특정 영역 박스에 인접한 영역 박스를 추가로 포함시켜, 상기 특정 시점에서의 상기 주변 차량의 상기 예측 위치에 대응되며 추가된 상기 영역 박스 만큼의 여유 공간을 더 포함하는 확장 특정 영역 박스를 획득하는 장치.8. The method of claim 7,
The processor is
In the (II) process, an area box adjacent to the specific area box corresponding to the predicted position of the surrounding vehicle at the specific point in time is further included to correspond to the predicted position of the surrounding vehicle at the specific point in time and an apparatus for acquiring an extended specific area box that further includes a free space equal to the added area box.
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