KR20220111763A - V2v 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치 및 방법 - Google Patents

V2v 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치 및 방법이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 방법은, 제1차량의 주변 영역에 대한 라이다 데이터를 획득하는 단계, 상기 주변 영역에서 주행하는 제2차량의 위치 정보, 주행 정보 및 형상 정보를 포함하는 차량 데이터를 V2V(Vehicle to Vehicle) 통신에 기초하여 수신하는 단계 및 상기 라이다 데이터 및 상기 차량 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2차량을 추적하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR TRACKING VEHICLE BASED ON V2V COMMUNICATION AND LIDAR}
본원은 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 자율주행(Autonomous Driving) 기술이 활발하게 연구가 이루어지고 있어, 전통적인 자동차 기업뿐만 아니라 IT 기업까지도 자동차 산업에 참여하여 자율주행 자동차 개발에 박차를 가하고 있다. 자율주행은 운전자의 인식과 제어 없이 자율적으로 제어하고 주행이 가능한 기술로서 안전한 자율 주행이 가능하기 위해서는 차량의 정확한 위치 정보뿐만 아니라 차량 주변의 객체(인접 차량, 장애물 등)와의 상대적인 거리와 같은 다양한 정보가 안정성 확보를 위하여 지속적이고 정확하게 획득되어야 한다.
이와 관련하여, 온-보드 센서(LiDAR, Radar, Camera, GPS 등)에만 의존하여 주행하는 종래의 자율주행 차량은 주변 차량 및 환경을 감지하기 위한 센서의 인지 범위의 한계와 다른 차량 및 인프라(Infra)와의 협력 부재의 단점을 가지고 있어 차량 간 획득한 데이터들을 상호 교환하여 인지 범위를 증가시키는 협력형 자율주행(Cooperative Autonomous Driving) 기술 개발에 대한 필요성이 점차 증가하고 있다.
한편, V2V(Vehicle to Vehicle) 통신에 의할 때 근거리 전용 무선통신 등을 활용하여 인접하여 주행하는 차량들 사이에서 정보(메시지)가 송수신될 수 있어 잠재적인 다양한 위험요소를 보다 폭넓게 인식할 수 있다는 이점이 있다. 그러나, V2V 기반 객체(차량) 추적 방식에 의할 때, GPS 정보 등 위성 측위 시스템에 기반하여 확보되는 위치 정보를 교환하게 되는데 이러한 GPS 정보 등은 센티미터 스케일을 넘는 오차를 보이는 등 위치 정보의 정확도가 낮다는 한계가 있고, 통신 시스템이 외부 공격, 해킹 등에 의해 손상되면 시스템이 의도치 않게 잘못된 데이터를 전송하여 위험 상황을 초래하는 등 신뢰도가 떨어질 수 있다.
또한, 라이다(LiDAR) 센서 기반의 객체(차량) 추적 방식의 경우, 차량 주변에 위치하는 객체들에 대응하는 고해상도의 3차원 포인트를 제공할 수 있어 객체의 위치 정보가 보다 정확하게 확보될 수 있는 이점이 있으나, 장애물, 인프라 구조물, 다른 차량 등에 의해 가려짐이 발생하는 경우 가려진 객체에 대하여는 센서 데이터를 획득할 수 없고, 차량이 식별된 경우에도 차량의 일부 영역만이 센서에 의해 감지되면 식별된 차량의 방향(배향)에 대한 정보, 전체 형상에 대한 정보를 획득하기 어렵다는 한계가 있다.
따라서, 라이다(LiDAR) 센서 등에 의해 주행 차량에서 획득되는 센서 데이터와 인접 차량으로부터 V2V 통신을 통해 수신되는 인접 차량 데이터를 적절히 활용하여 정확도 높게 차량 등의 객체를 추적하여 차량의 주행 안정성을 향상시키기 위한 융합 기법의 개발이 요구된다.
본원의 배경이 되는 기술은 한국공개특허공보 제10-2020-0123505호에 개시되어 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, V2V 통신을 통해 획득되는 인접 차량의 차량 데이터와 차량에 탑재된 라이다(LiDAR)에 의해 센싱되는 센서 데이터를 융합하여 객체 추적을 수행하는 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 방법은, 제1차량의 주변 영역에 대한 라이다 데이터를 획득하는 단계, 상기 주변 영역에서 주행하는 제2차량의 위치 정보, 주행 정보 및 형상 정보를 포함하는 차량 데이터를 V2V(Vehicle to Vehicle) 통신에 기초하여 수신하는 단계 및 상기 라이다 데이터 및 상기 차량 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2차량을 추적하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 라이다 데이터가 상기 제2차량에 대응하는 포인트를 포함하면, 본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 방법은, 상기 라이다 데이터에 기초하여 상기 위치 정보를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 추적하는 단계는, 상기 보정된 위치 정보, 상기 주행 정보 및 상기 형상 정보에 기초하여 상기 제2차량을 기 관측된 차량 또는 신규 관측된 차량으로 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 위치 정보는 상기 제2차량에 대한 위성 측위 시스템 기반 좌표 정보 및 상기 좌표 정보의 신뢰도 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 위치 정보를 보정하는 단계는, 상기 포인트에 대응하는 위치와 상기 좌표 정보가 나타내는 위치를 상기 신뢰도 정보를 고려하여 융합할 수 있다.
또한, 상기 라이다 데이터가 상기 제2차량에 대응하는 포인트를 미포함하면, 상기 추적하는 단계는, 상기 차량 데이터에 기초하여 상기 제2차량을 기 관측된 차량 또는 신규 관측된 차량으로 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 형상 정보는, 상기 제2차량의 전장 정보, 전폭 정보 및 전고 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 차량 데이터는, 상기 형상 정보를 포함하는 상기 제2차량의 차종에 따른 3차원 모델링 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 주행 정보는, 상기 제2차량의 속도 정보, 가속도 정보 및 방향 정보를 포함할 수 있다.
한편, 본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치는, 제1차량의 주변 영역에 대한 라이다 데이터를 획득하는 센서부, 상기 주변 영역에서 주행하는 제2차량의 위치 정보, 주행 정보 및 형상 정보를 포함하는 차량 데이터를 V2V(Vehicle to Vehicle) 통신에 기초하여 수신하는 통신부 및 상기 라이다 데이터 및 상기 차량 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2차량을 추적하는 추적부를 포함할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치는, 상기 라이다 데이터가 상기 제2차량에 대응하는 포인트를 포함하면, 상기 라이다 데이터에 기초하여 상기 위치 정보를 보정하는 보정부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 추적부는, 상기 보정된 위치 정보, 상기 주행 정보 및 상기 형상 정보에 기초하여 상기 제2차량을 기 관측된 차량 또는 신규 관측된 차량으로 식별할 수 있다.
또한, 상기 보정부는, 상기 포인트에 대응하는 위치와 상기 좌표 정보가 나타내는 위치를 상기 신뢰도 정보를 고려하여 융합할 수 있다.
또한, 상기 라이다 데이터가 상기 제2차량에 대응하는 포인트를 미포함하면, 상기 추적부는, 상기 차량 데이터에 기초하여 상기 제2차량을 기 관측된 차량 또는 신규 관측된 차량으로 식별할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, V2V 통신을 통해 획득되는 인접 차량의 차량 데이터와 차량에 탑재된 라이다(LiDAR)에 의해 센싱되는 센서 데이터를 융합하여 객체 추적을 수행하는 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, V2V 통신을 통해 획득 가능한 주변 차량의 형상 정보 및 방향 정보를 활용하여 라이다(LiDAR) 기반 물체 추적 방식의 한계를 극복할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 라이다(LiDAR)에 의한 센싱 데이터에 기초하여 V2V 통신 기반 물체 추적 시의 위치 정보에 대한 정확도 문제 및 데이터 불안정성을 해소할 수 있다.
다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치를 포함하는 지능형 주행 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 프로세스를 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 장애물 등에 의한 가려짐에 의해 특정 차량에 대한 라이다 데이터의 확보가 불가능한 상태를 나타낸 도면이다.
도 4는 라이다 데이터에 기초하여 차량 데이터에 포함된 위치 정보를 신뢰도를 고려하여 보정하는 프로세스의 구현 코드를 나타낸 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치의 개략적인 구성도이다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 방법에 대한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본원은 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치 및 방법에 관한 것이다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치를 포함하는 지능형 주행 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 지능형 주행 시스템(10)은 본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치(100)(이하, '차량 추적 장치(100)'라 한다.), 위성(200) 및 인프라(300)를 포함할 수 있다.
차량 추적 장치(100), 위성(200) 및 인프라(300) 상호간은 네트워크(미도시)를 통해 통신할 수 있다. 네트워크(미도시)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(미도시)의 일 예에는, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), wifi 네트워크, 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
도 1을 참조하면, 본원의 실시예에 관한 설명에서 차량 추적 장치(100)가 탑재되어 인접 차량에 대한 탐지(Detection) 및 추적(Tracking)을 수행하며 주행하는 차량을 제1차량(1)으로 지칭하고, 제1차량(1)의 주변 영역에서 주행하는 차량으로서 제1차량(1)에 탑재된 차량 추적 장치(100)에 의해 탐지(Detection) 및 추적(Tracking)의 대상이 되는 제1차량(1)의 인접 차량을 제2차량(2)으로 지칭하도록 한다. 또한, 도 1을 참조하면, 제1차량(1)의 인접 차량인 제2차량(2)은 복수의 차량(2a, 2b)을 포함할 수 있다.
참고로, 이하에서는 제1차량(1)에 본원에서 개시하는 차량 추적 장치(100)가 탑재되고, 제1차량(1)이 적어도 하나의 인접 차량인 제2차량(2)을 추적하면서 주행하는 것을 가정하여 본원의 실시예를 설명하나 제2차량(2)에도 본원에서 개시하는 차량 추적 장치(100)가 탑재될 수 있음은 물론이며, 제2차량(2)을 기준으로 하여 인접 차량을 탐지/추적하는 경우에는 제1차량(1)이 해당 차량에 대한 제2차량(2)인 것으로 이해될 수 있다. 달리 말해, 지능형 주행 시스템(10) 하에서 주행하는 복수의 차량 중 제1차량(1) 및 제2차량(2)의 구분은 상대적일 수 있다.
또한, 본원의 실시예에 관한 설명에서 위성(200)은 지능형 주행 시스템(10)의 각 차량의 위성 측위 기반 좌표 정보(예를 들면, GPS 좌표, GNSS 값 등)를 연산하기 위해 마련되는 구성일 수 있다. 또한, 인프라(300)는 제1차량(1)과 제2차량(2)의 차량 데이터 송수신을 위한 V2V 통신을 중계하거나 차량의 주행에 필요한 각종 정보(도로 정보, 교통상황 정보 등)를 필요에 따라 제1차량(1) 또는 제2차량(2)으로 제공하는 구성일 수 있다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 프로세스를 설명하기 위한 개념도이다.
도 2를 참조하면, 차량 추적 장치(100)는 제1차량(1)의 주변 영역에 대한 라이다 데이터를 획득할 수 있다(도 2의 'LiDAR'). 구체적으로, 라이다 데이터는 제1차량(1)에 탑재된 라이다 센서에 의해 획득되는 주변 영역에 대한 복수의 3차원 포인트를 포함하는 데이터(포인트 클라우드)를 의미할 수 있다.
또한, 도 2를 참조하면, 차량 추적 장치(100)는 제1차량(1)의 주변 영역에서 주행하는 제2차량(2)의 위치 정보, 주행 정보 및 형상 정보를 포함하는 차량 데이터를 V2V(Vehicle to Vehicle) 통신에 기초하여 수신할 수 있다(도 2의 'V2V Module'). 한편, 도 2를 참조하면, 제2차량(2)으로부터 수신되는 차량 데이터에 포함되는 위치 정보는 이하에서 상세히 설명하는 바와 같이 제2차량(2)의 실제 위치 대비 적어도 일부의 위치 오차(Positioning Error)를 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 차량 데이터에 포함된 제2차량(2)의 위치 정보에 반영된 위치 오차는 후술하는 바와 같이 라이다 데이터에 기초하여 보정될 수 있다.
구체적으로, 제2차량(2)으로부터 수신되는 차량 데이터에 포함된 제2차량(2)의 주행 정보는 제2차량(2)의 속도 정보, 가속도 정보 및 방향 정보를 포함할 수 있다.
이와 관련하여, 본원에서 개시하는 지능형 주행 시스템(10)에 포함되는 차량(달리 말해, 제1차량(1), 제2차량(2) 등) 각각에는 관성항법장치(Inertial Navigation System, INS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 지자기 센서, 속도계, 가속도계, 자이로스코프(Gyroscope) 등을 포함하는 주행 정보 획득을 위한 센서가 탑재되고, 제2차량(2)은 전술한 센서에 의해 획득한 자신의 주행 정보를 포함하는 차량 데이터를 인접 차량들로 송신할 수 있다. 따라서, 제1차량(1)은 제2차량(2)으로부터 제2차량(2)의 속도, 가속도, 방향 등의 주행 정보를 획득하게 된다. 참고로, 본원의 실시예에 관한 설명에서 주행 정보 중 방향 정보는 차량의 전단이 가리키는 방향으로서 차량의 진행 방향을 나타내는 용어인 '헤딩(heading) 정보'로 달리 지칭될 수 있다.
또한, 제2차량(2)으로부터 수신되는 차량 데이터에 포함되는 제2차량(2)의 형상 정보는 제2차량(2)의 전단에서 후단까지의 수평 길이(l)인 전장 정보, 제2차량(2)의 가로 방향으로 가장 넓은 수평 폭(w)인 전폭 정보 및 제2차량(2)의 접지면으로부터 가장 높은 부분(최상단)까지의 높이(h)인 전고 정보를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 제2차량(2)으로부터 수신되는 차량 데이터는 제2차량(2)의 차종에 따른 3차원 모델링 데이터를 포함하고, 제2차량(2)의 형상 정보는 3차원 모델링 데이터 상에 반영되는 것일 수 있다. 예시적으로, 3차원 모델링 데이터란 제2차량(2)의 3차원 형상을 나타내는 CAD 파일 등의 3차원 도면 데이터일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.
이와 관련하여, 제1차량(1)이 주변 영역에 대한 각종 정보를 기초로 하여 주행보조 기능, 자율주행(Autonomous Driving) 기능 등을 수행하기 위하여는 제1차량(1)이 주행하는 주변 영역에서 이웃하게 주행하는 다른 차량(제2차량(2) 등), 장애물 등에 대한 정보를 보다 정확하고 다양하게 확보할 것이 요구된다.
이와 관련하여, 도 3은 장애물 등에 의한 가려짐에 의해 특정 차량에 대한 라이다 데이터의 확보가 불가능한 상태를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 제1차량(1) 내에 마련되는 라이다 센서에 의해 획득되는 라이다 데이터만을 활용하여 주변 영역의 정보를 파악하는 경우, 다른 차량(도 3을 참조하면, '2a' 차량) 등의 장애물에 의해 일부 차량(도 3을 참조하면, '2b' 차량)에 대하여 가려짐이 발생하는 경우 가려진 차량(2b)에 대하여는 제1차량(1)에서 라이다 데이터가 획득될 수 없다.
또한, 제2차량(2)에 대응하는 일부 포인트를 포함하는 라이다 데이터가 제1차량(1)에서 확보된 경우에도 제2차량(2)의 일부 영역(이를 테면, 전면, 일측면 등)에 대한 포인트만이 라이다 데이터에 포함된 경우에는 해당 제2차량(2)의 헤딩(heading) 정보(방향 정보) 및 차량의 전체 형상 정보를 파악할 수 없다는 한계가 있다.
이러한 한계를 고려하여, 본원에서 개시하는 지능형 주행 시스템(10)은 차량이 자신의 차체 형상을 나타내는 형상 정보와 자신의 속도, 가속도, 진행 방향 등의 주행 정보를 인접 차량으로 송신하도록 함으로써 가려짐 등에 의해 라이다 데이터가 미확보되는 영역에서 주행하는 차량에 대한 탐지 및 추적까지도 용이하게 이루어질 수 있도록 설계한 것으로 이해될 수 있다.
달리 말해, 차량 추적 장치(100)는 제1차량(1)에 탑재된 라이다 센서(미도시)에 의해 획득된 라이다 데이터 및 제2차량(2)으로부터 수신한 제2차량(2)의 차량 데이터에 기초하여 제2차량(2)을 추적할 수 있다.
보다 구체적으로, 차량 추적 장치(100)가 제2차량(2)을 추적한다는 것은, 소정의 제2차량(2)에 대하여 확보된 라이다 데이터 및 차량 데이터 중 적어도 하나가 제2차량(2)에 대한 데이터가 확보되기 전 시점에 파악된 특정 차량에 대응되는지 여부를 판단하여 라이다 데이터 및 차량 데이터 중 적어도 하나가 확보된 제2차량(2)이 어떤 차량에 해당하는지를 파악하는 데이터 연관(Data Association) 프로세스를 의미할 수 있다.
달리 말해, 차량 추적 장치(100)가 수행하는 차량 추적 프로세스는 라이다 데이터 및 차량 데이터 중 적어도 하나가 확보됨으로써 새로이 관측된 차량이 기존에 추적(탐지)된 차량들 중 무엇에 해당하는지를 분류하는 동작으로 이해될 수 있으며, 차량 추적 장치(100)는 달리 말해 과거의 데이터를 통해 예측한 데이터와 새롭게 관측된 데이터의 관계를 분석하는 데이터 연관 프로세스를 수행할 수 있다.
한편, 차량 추적 장치(100)는 제2차량(2)에 대하여 확보된 라이다 데이터 및 차량 데이터 중 적어도 하나에 대한 분석 결과 관측된 제2차량(2)이 이전에 관측된바 없는 새로운 객체(차량)인 것으로 판단되면, 해당 제2차량(2)에 대하여 획득된 정보(예를 들면, 위치 정보, 주행 정보, 형상 정보 등)를 기록(저장)하여 이후에 획득되는 라이다 데이터 및 차량 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 각종 정보가 기록(저장)된 제2차량(2)을 지속적으로 추적할 수 있게 된다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 제1차량(1)의 주변 영역의 차량 통행 상황, 통신 상태 등에 기초하여 일부 구간 또는 일부 시간대에는 제2차량(2)에 대한 라이다 데이터 또는 차량 데이터가 확보되지 않을 수 있다. 이와 관련하여, 차량 추적 장치(100)는 라이다 데이터 또는 차량 데이터가 단독으로 확보된 상태에서도 이하에서 설명하는 바와 같이 제2차량(2)에 대한 추적을 수행할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 제2차량(2)에 대한 차량 데이터만 확보된 경우(달리 말해, 제1차량(1)에서 획득된 라이다 데이터가 제2차량(2)에 대응하는 포인트를 미포함하는 경우), 차량 추적 장치(100)는 수신된 차량 데이터에 기초하여 제2차량(2)을 기 관측된 차량 또는 신규 관측된 차량으로 식별하는 차량 추적을 수행할 수 있다.
보다 구체적으로, 제2차량(2)에 대한 라이다 데이터가 미확보된 상태에서 차량 추적 장치(100)는 차량 데이터에 기초하여 제2차량(2)이 기 관측된 차량인 것으로 판단되면, 제2차량(2)으로부터 수신된 차량 데이터에 기초하여 탐지된 제2차량(2)의 형상 정보 및 방향 정보(heading 정보)를 갱신(업데이트)할 수 있다. 또한, 제2차량(2)의 위치 정보는 수신된 차량 데이터에 기초하여 기록될 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 제2차량(2)에 대한 라이다 데이터만 확보된 경우(달리 말해, 제2차량(2)에 대한 차량 데이터가 제1차량(1)으로 미전송된 경우), 차량 추적 장치(100)는 제2차량(2)이 기 관측된 차량인 것으로 판단되면, 라이다 데이터를 기초로 제2차량(2)의 위치 정보를 업데이트 하여 기록하고, 해당 제2차량(2)에 대하여 기존에 기록(저장)된 과거 시점에 수집된 차량 데이터가 존재하는 경우에는 제2차량(2)에 대한 형상 정보는 업데이트 하지 않고, 제2차량(2)에 대한 방향 정보(heading 정보)만 선택적으로 업데이트 하도록 동작할 수 있다. 또한, 차량 추적 장치(100)는 이후에 해당 제2차량(2)에 대한 차량 데이터가 수신되면, 수신된 차량 데이터에 기초하여 해당 제2차량(2)에 대한 방향 정보(heading 정보)를 업데이트할 수 있다.
이하에서는, 차량 추적 장치(100)가 제2차량(2)에 대한 라이다 데이터 및 차량 데이터를 함께 획득한 상태(정상 상태)에서 차량 데이터에 포함된 위치 정보를 라이다 데이터에 기초하여 보정하는 프로세스에 대해 설명하도록 한다.
이와 관련하여, 차량 데이터에 포함되는 위치 정보는 제2차량(2)에 대한 위성 측위 시스템 기반 좌표 정보(예를 들면, GPS 정보, GNSS 정보 등)를 포함할 수 있다. 이러한 위성 측위 시스템 기반 좌표 정보는 실제 차량의 위치와 통상적으로 센티미터 단위보다 큰 오차를 보이므로, V2V 통신에 기반하여 획득한 차량 데이터에 포함된 위치 정보만을 활용하여 제2차량(2)을 추적하는 경우, 정확도가 떨어질 수 있다. 따라서, 본원의 일 실시예에 따른 차량 추적 장치(100)는 수신된 차량 데이터에 포함된 위치 정보는 제1차량(1)에서 획득(센싱)한 제2차량(2)에 대한 라이다 데이터에 기초하여 보정할 수 있다.
즉, 차량 추적 장치(100)는 제2차량(2)에 대한 라이다 데이터 및 차량 데이터가 모두 확보된 경우, 라이다 데이터에 기초하여 보정된 위치 정보, 주행 정보 및 형상 정보에 기초하여 제2차량(2)을 기 관측된 차량 또는 신규 관측된 차량으로 식별하는 차량 추적 프로세스를 수행할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 차량 데이터에 포함된 제2차량(2)의 위치 정보는 전술한 위성 측위 시스템 기반 좌표 정보와 함께 좌표 정보의 신뢰도 정보를 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 차량 추적 장치(100)는 제1차량(1)에서 획득된 라이다 데이터가 제2차량(2)에 대응하는 포인트를 포함하면, 해당 포인트(즉, 제2차량(2)에 해당하는 것으로 식별된 포인트)에 대응하는 위치와 차량 데이터에 포함된 위성 측위 시스템 기반 좌표 정보가 나타내는 위치를 신뢰도 정보를 고려하여 융합(Fusion)할 수 있다.
도 4는 라이다 데이터에 기초하여 차량 데이터에 포함된 위치 정보를 신뢰도를 고려하여 보정하는 프로세스의 구현 코드를 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 제2차량(2)의 위치 정보를 보정하기 위해 차량 데이터에 포함된 위성 측위 시스템 기반 좌표 정보(도 4의 GNSS.Position 값)에 대한 신뢰도 정보(도 4의 GNSS.Position_Quality 값)을 활용할 수 있다. 예시적으로, 신뢰도 정보는 0 내지 9의 범위를 갖는 수치화된 데이터일 수 있으며, 0에 근접한 값을 가질수록 신뢰도가 높은 좌표 정보이고, 9에 근접한 값을 가질수록 신뢰도가 낮은 좌표일 수 있다.
이에 따라, 차량 추적 장치(100)는 수신한 좌표 정보의 신뢰도 정보에 비례하여 제2차량(2)의 보정된 위치 정보를 산출할 수 있다. 특히, 위치 정보의 경우 앞서 상세히 설명한 바와 같이 라이다 데이터가 차량 데이터 대비 더욱 신뢰할 수 있는 정확한 위치를 반영하기 때문에, 라이다 데이터를 기반으로 하되 위성 측위 기반 좌표 정보는 신뢰도 정보 값에 비례하여 라이다 데이터에 융합(Fusion)될 수 있다.
한편, 본원의 일 실시예에 따르면, 차량 추적 장치(100)는 미리 설정된 라이다 데이터 최소 반영 비율을 기초로 하여 위치 정보의 보정 시의 라이다 데이터와 위성 측위 기반 좌표 정보의 구체적인 융합 비율을 결정하도록 동작할 수 있다. 예를 들어, 미리 설정된 라이다 데이터 최소 반영 비율이 50%인 경우, 보정된 위치 정보는 50%만큼 라이다 데이터가 반영되고, 나머지 50%의 위치 정보는 위성 측위 기반 좌표 정보의 신뢰도 정보 값에 비례하여 위성 측위 기반 좌표 정보가 반영될 수 있다.
이해를 돕기 위해 예시하면, 라이다 데이터 최소 반영 비율이 50%이고, 좌표 정보의 신뢰도 정보 값(Quality)이 0인 경우(달리 말해, 차량 데이터에 반영된 위치 정보의 신뢰도가 가장 높은 수준인 경우) 남은 50% 비율만큼의 위치 정보는 차량 데이터에 포함된 좌표 정보가 반영되는 반면, 좌표 정보의 신뢰도 정보 값(Quality)이 9인 경우(달리 말해, 차량 데이터에 반영된 위치 정보의 신뢰도가 가장 낮은 수준인 경우) 남은 50% 비율만큼의 위치 정보 역시 모두 라이다 데이터에 기초하여 최종적인 제2차량(2)의 보정된 위치 정보가 결정될 수 있다.
한편, 차량 데이터에 포함된 3차원 모델링 데이터(CAD 파일 등)에 의해 파악되는 제2차량(2)의 형상 정보는 차량 데이터의 신뢰도 정보에 영향을 받지 않고 고정된 값으로 기록될 수 있다. 이와 관련하여, 본원에서 개시하는 차량 추적 장치(100)는 제1차량(1)의 주변 영역에서 주행하는 추적 대상인 제2차량(2)의 형상 정보와 방향 정보(heading)를 V2V 통신을 통해 획득하여 추적 프로세스에 이용함으로써 제2차량(2)이 주변 영역에서 차지하는 공간적 범위, 제2차량(2)이 진행하는 방향에 대한 정보를 지속 모니터링 할 수 있어, 제1차량(1) 및 제2차량(2)의 충돌 위험성 판단, 안전 거리 연산 등의 자율 주행 또는 주행 보조 기능과 연계된 프로세스가 보다 정확하게 이루어질 수 있는 이점이 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 차량 데이터에 포함된 위치 정보의 보정 과정에서 적용되는 라이다 데이터 최소 반영 비율은 차량 추적 장치(100)로 미리 인가된 사용자 입력을 통해 사전에 설정되는 것일 수 있다.
다른 예로, 라이다 데이터 최소 반영 비율은 제1차량(1)의 주변 영역에 존재하는 차량의 수(기 관측된 차량의 수), 제1차량(1)이 통행하는 도로의 험도, 주변 밝기, 추적 대상인 제2차량(2)과의 이격 거리 등에 기초하여 설정되어 제1차량(1)의 주행 상황에 부합하는 적절한 비율로 라이다 데이터 및 차량 데이터의 융합 비율이 결정될 수 있다.
보다 구체적으로 예시하면, 제1차량(1)의 주변 영역에 차량이 다수 존재하거나 제2차량(2)과의 거리가 미리 설정된 거리 이내로 가까운 상황 등 제1차량(1)의 주변에서 통행하는 제2차량(2)의 위치가 보다 정확하게 파악되어야 하는 상황에서는 라이다 데이터 최소 반영 비율이 높아지는 방향으로 최적화가 이루어질 수 있다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치의 개략적인 구성도이다.
도 5를 참조하면, 차량 추적 장치(100)는 센서부(110), 통신부(120), 보정부(130) 및 추적부(140)를 포함할 수 있다.
센서부(110)는, 제1차량(1)의 주변 영역에 대한 라이다 데이터를 획득할 수 있다. 예시적으로, 센서부(110)는 본원의 구현예에 따라 제1차량(1)에 탑재되는 라이다 센서로부터 라이다 데이터를 수신하는 구성이거나 상기 라이다 센서를 포함하는 구성일 수 있다.
통신부(120)는, 제1차량(1)의 주변 영역에서 주행하는 제2차량(2)의 위치 정보, 주행 정보 및 형상 정보를 포함하는 차량 데이터를 V2V(Vehicle to Vehicle) 통신에 기초하여 수신할 수 있다.
보정부(130)는, 라이다 데이터가 제2차량(2)에 대응하는 포인트를 포함하면, 라이다 데이터에 기초하여 제2차량(2)으로부터 수신한 차량 데이터에 포함된 위치 정보를 보정할 수 있다.
추적부(140)는, 라이다 데이터 및 차량 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 제2차량(2)을 추적할 수 있다.
보다 구체적으로, 추적부(140)는 라이다 데이터가 제2차량(2)에 대응하는 포인트를 포함하면, 보정부(130)에 의해 보정된 위치 정보, 주행 정보 및 형상 정보에 기초하여 제2차량(2)을 기 관측된 차량 또는 신규 관측된 차량으로 식별할 수 있다. 다른 예로, 추적부(140)는 라이다 데이터가 제2차량(2)에 대응하는 포인트를 미포함하면, 제2차량(2)으로부터 수신한 차량 데이터에 기초하여 제2차량(2)을 기 관측된 차량 또는 신규 관측된 차량으로 식별하는 차량 추적 프로세스를 수행할 수 있다.
이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 6에 도시된 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 방법은 앞서 설명된 차량 추적 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 차량 추적 장치(100)에 대하여 설명된 내용은 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.
도 6을 참조하면, 단계 S11에서 센서부(110)는 제1차량(1)의 주변 영역에 대한 라이다 데이터를 획득할 수 있다.
다음으로, 단계 S12에서 통신부(120)는 제1차량(1)의 주변 영역에서 주행하는 제2차량(2)의 위치 정보, 주행 정보 및 형상 정보를 포함하는 차량 데이터를 V2V(Vehicle to Vehicle) 통신에 기초하여 수신할 수 있다.
다음으로, 단계 S13에서 추적부(140)는 라이다 데이터 및 차량 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 제2차량(2)을 추적할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S11 내지 S13은 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
본원의 일 실시예에 따른 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 전술한 V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 지능형 주행 시스템
100: V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치
110: 센서부
120: 통신부
130: 보정부
140: 추적부
1: 제1차량
2: 제2차량
200: 위성
300: 인프라

Claims (13)

  1. V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 방법에 있어서,
    제1차량의 주변 영역에 대한 라이다 데이터를 획득하는 단계;
    상기 주변 영역에서 주행하는 제2차량의 위치 정보, 주행 정보 및 형상 정보를 포함하는 차량 데이터를 V2V(Vehicle to Vehicle) 통신에 기초하여 수신하는 단계; 및
    상기 라이다 데이터 및 상기 차량 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2차량을 추적하는 단계,
    를 포함하는, 차량 추적 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 라이다 데이터가 상기 제2차량에 대응하는 포인트를 포함하면,
    상기 라이다 데이터에 기초하여 상기 위치 정보를 보정하는 단계,
    를 더 포함하고,
    상기 추적하는 단계는,
    상기 보정된 위치 정보, 상기 주행 정보 및 상기 형상 정보에 기초하여 상기 제2차량을 기 관측된 차량 또는 신규 관측된 차량으로 식별하는 단계,
    를 포함하는 것인, 차량 추적 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 위치 정보는 상기 제2차량에 대한 위성 측위 시스템 기반 좌표 정보 및 상기 좌표 정보의 신뢰도 정보를 포함하고,
    상기 위치 정보를 보정하는 단계는,
    상기 포인트에 대응하는 위치와 상기 좌표 정보가 나타내는 위치를 상기 신뢰도 정보를 고려하여 융합하는 것인, 차량 추적 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 라이다 데이터가 상기 제2차량에 대응하는 포인트를 미포함하면,
    상기 추적하는 단계는,
    상기 차량 데이터에 기초하여 상기 제2차량을 기 관측된 차량 또는 신규 관측된 차량으로 식별하는 단계,
    를 포함하는 것인, 차량 추적 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 형상 정보는,
    상기 제2차량의 전장 정보, 전폭 정보 및 전고 정보를 포함하는 것인, 차량 추적 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 차량 데이터는,
    상기 형상 정보를 포함하는 상기 제2차량의 차종에 따른 3차원 모델링 데이터를 포함하는 것인, 차량 추적 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 주행 정보는,
    상기 제2차량의 속도 정보, 가속도 정보 및 방향 정보를 포함하는 것인, 차량 추적 방법.
  8. V2V 통신 및 라이다 기반의 차량 추적 장치에 있어서,
    제1차량의 주변 영역에 대한 라이다 데이터를 획득하는 센서부;
    상기 주변 영역에서 주행하는 제2차량의 위치 정보, 주행 정보 및 형상 정보를 포함하는 차량 데이터를 V2V(Vehicle to Vehicle) 통신에 기초하여 수신하는 통신부; 및
    상기 라이다 데이터 및 상기 차량 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2차량을 추적하는 추적부,
    를 포함하는, 차량 추적 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 라이다 데이터가 상기 제2차량에 대응하는 포인트를 포함하면, 상기 라이다 데이터에 기초하여 상기 위치 정보를 보정하는 보정부,
    를 더 포함하고,
    상기 추적부는,
    상기 보정된 위치 정보, 상기 주행 정보 및 상기 형상 정보에 기초하여 상기 제2차량을 기 관측된 차량 또는 신규 관측된 차량으로 식별하는 것인, 차량 추적 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 위치 정보는 상기 제2차량에 대한 위성 측위 시스템 기반 좌표 정보 및 상기 좌표 정보의 신뢰도 정보를 포함하고,
    상기 보정부는,
    상기 포인트에 대응하는 위치와 상기 좌표 정보가 나타내는 위치를 상기 신뢰도 정보를 고려하여 융합하는 것인, 차량 추적 장치.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 라이다 데이터가 상기 제2차량에 대응하는 포인트를 미포함하면,
    상기 추적부는,
    상기 차량 데이터에 기초하여 상기 제2차량을 기 관측된 차량 또는 신규 관측된 차량으로 식별하는 것인, 차량 추적 장치.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 차량 데이터는,
    상기 형상 정보를 포함하는 상기 제2차량의 차종에 따른 3차원 모델링 데이터를 포함하고,
    상기 형상 정보는 상기 제2차량의 전장 정보, 전폭 정보 및 전고 정보를 포함하는 것인, 차량 추적 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 주행 정보는,
    상기 제2차량의 속도 정보, 가속도 정보 및 방향 정보를 포함하는 것인, 차량 추적 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102614378B1 (ko) * 2022-09-30 2023-12-15 한국전자기술연구원 Cctv 영상 기반 자율주행 차량 위치 정밀 동기화 방법

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