KR20220115695A - 자율주행 차량의 사고 예측 시스템 - Google Patents

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KR20220115695A
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박지은
김민지
장혜연
박수조
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한양대학교 에리카산학협력단
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Abstract

본 발명은 자율주행 차량이 경로를 표시하고 보행자와의 충돌 가능성을 예측하는 자율주행 차량의 사고 예측 시스템을 제공한다.
이에 본 발명의 일 측면에 따른 자율주행 차량의 사고 예측 시스템은 보행자을 인식하는 감지부 및 상기 보행자 쪽에 주행 방향 및 보행자 동선을 출력하는 출력부를 포함한다.

Description

자율주행 차량의 사고 예측 시스템{ACCIDENT PREDICTION SYSTEM FOR SELF DRIVING CARS}
본 발명은 사고 예측 시스템에 대한 것으로서, 보다 상세하게는 자율주행 차량이 보행자와의 충돌 가능성을 예측하는 자율주행 차량의 사고 예측 시스템에 대한 것이다.
자동차는 사용되는 원동기의 종류에 따라, 내연기관(internal combustion engine) 자동차, 외연기관(external combustion engine) 자동차, 가스터빈(gas turbine) 자동차 또는 전기자동차(electric vehicle) 등으로 분류될 수 있다.
자율주행 차량은 인간의 운전 없이 자동으로 주행할 수 있는 자동차이다. 무인자동차는 레이더, LIDAR(light detection and ranging), GPS, 카메라로 주위의 환경을 인식하여 목적지를 지정하는 것만으로 자율적으로 주행한다. 이미 실용화되고 있는 무인자동차로는 이스라엘 군에서 운용되는 미리 설정된 경로를 순찰하는 무인 차량과 국외 광산이나 건설 현장 등에서 운용되고 있는 덤프 트럭 등의 무인 운행 시스템 등이 있다.
이러한 자율주행 차량의 첫 번째 핵심기술은 무인자동차 시스템과 Actual System이다. 실험실 내의 시뮬레이션뿐만 아니라 실제로 무인자동차 시스템을 구축하는 기술이며 구동장치인 가속기, 감속기 및 조향장치 등을 무인화 운행에 맞도록 구현하고, 무인자동차에 장착된 컴퓨터, 소프트웨어 그리고 하드웨어를 이용하여 제어를 가능하게 한다.
두 번째 핵심기술은 비전, 센서를 이용하여 시각정보를 입력받고 처리하는 것이다. 무인화 운행을 위한 자율 주행의 기본이 되는 것으로, 영상정보를 받아들이고 이 영상 중에서 필요한 정보를 추출해내는 기술이다. 이것은 CCD(charge-coupled device) 카메라뿐만 아니라 초음파 센서 및 레인지 필더 등의 센서를 사용하여 거리와 주행에 필요한 정보를 융합하여 분석 및 처리를 통해 장애물 회피와 돌발상황에 대처할 수 있게 한다.
세 번째 핵심기술은 통합관제 시스템과 운행감시 고장진단체계 기술이다. 이 기술은 차량의 운행을 감시하고 수시로 바뀌는 상황에 따라 적절한 명령을 내리는 운행감시체계를 구축하고, 개별적 프로세서 및 센서에서 발생되는 여러 상황을 분석하여 시스템의 고장을 진단하여 오퍼레이터에 대한 적절한 정보를 제공하거나 경보를 알리는 기능을 수행할 수 있게 한다.
네 번째 핵심기술은 지능제어 및 지능운행 장치이다. 이 기술은 무인운행기법으로 실제 차량모델을 이용한 수학적인 해석에 근거하여 제어명령을 생성하여 현재 무인자동차에 적용되고 있는 첫 번째 적용기술은 지능형 순향제어(ACC: Adaptive Cruise Control) 시스템이다. 지능형 순향제어는 레이더 가이드 기술에 기반을 두고 운전자가 페달을 조작하지 않아도 스스로 속도를 조절하여 앞차 또는 장애물과의 거리를 유지시켜주는 시스템이다. 운전자가 앞차와의 거리를 입력하면 자동차 전면에 부착된 장거리 레이더가 앞차의 위치를 탐지하여 일정속도를 유지하거나 감속, 가속하며 필요한 경우 완전히 정지하여 시야확보가 어려운 날씨에 유용하다.
다섯 번째 적용기술은 차선이탈방지 시스템이다. 이는 내부에 달린 카메라가 차선을 감지하여 의도하지 않은 이탈 상황을 운전자에게 알려주는 기술로 무인자동차에서는 도보와 중앙선을 구분하여 자동차가 차선을 따라 안전하게 주행할 수 있도록 해준다.
여섯 번째 적용기술은 주차보조 시스템이다. 이는 운전자가 어시스트 버튼을 탐색한 수 후진기어를 넣고 브레이크 페달을 밟으면 자동차가 조향장치 조절하여 후진 일렬주차를 도와주는 시스템이다. 차량 장착형 센서뿐만 아니라 인프라를 기반으로 출발지에서 주차공간까지 차량을 자동으로 유도하여 주차 시 불필요하게 소모되는 시간과 에너지를 절약해주어 소요비용과 환경오염을 최소화 해준다.
일곱 번째 적용기술은 자동주차 시스템이다. 이는 운전자가 주차장 앞에 차를 정지시킨 뒤 엔진을 끄고 내려서 리모콘 잠금 스위치를 2회 연속 누르면 자동차에 설치된 카메라가 차고의 반대편 벽에 미리 붙여놓은 반사경을 탐지해 적정한 접근 경로를 계산하여 스스로 주차를 하는 기술이다.
여덟 번째 적용 기술은 사각지대 정보 안내 시스템이다. 이는 자동차의 양측면에 장착된 센서가 사이드 미러로 보이지 않는 사각지대에 다른 차량이 있는지를 판단하여 운전자에게 경고를 해주는 것으로 복잡한 도로 상황에서 양측의 장애물 및 차량을 확인하여 차선을 변경하는 용도로 사용된다.
무인자동차의 가장 큰 장점은 주행속도와 교통 관리 자료가 일치하기 때문에 조절장치를 더욱 고르게 하여 반복정지를 피해 연료 효율에 도움을 준다는 것과 노인, 아동, 장애인 등 운전을 할 수 없는 이들도 이용할 수 있다는 것이다. 이외에도 장시간 운전으로 인한 피로를 해결해주고, 교통사고의 위험을 크게 줄일 수 있는 것과 도로의 교통 흐름이 빨라지고 교통 혼잡을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
더욱 나아가, 자율주행 차량은 사람이 없는 경우에 불필요하게 주차 장소를 차지하지 않아 주차와 관련된 수 많은 문제를 해결할 것으로 전망되고 있다. 특히, 사고 발생 시 자율주행 차량이 스마트하게 이동하여 사고 대처를 용이하게 보조하는 역할을 수행할 수도 있을 것이다.
그러나, 자율주행 차량을 이용한 부가적 사용자 경험에 대하여는 아직까지 논의가 활발하게 이루어지지 않는 실정이므로 보행자는 자율주행 차량이 통제되지 않는다는 막연한 안전 공포심을 가질 수 있는 문제가 있다. 따라서, 자율주행 차량이 사고를 예측하고 이를 보여주는 방법에 대하여 구체적인 논의가 필요한 시점이다.
한국공개특허 제10-2021-0005417호(2021. 01. 14.), 자율주행차량의 사고 정보 제공 시스템, 이를 위한 자율주행차량 장치{Accident information providing system of autonomous vehicle, and autonomous vehicle apparatus thereof}
본 발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 자율주행 차량이 경로를 표시하고 보행자와의 충돌 가능성을 예측하는 자율주행 차량의 사고 예측 시스템을 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따른 자율주행 차량의 사고 예측 시스템은 보행자을 인식하는 감지부 및 상기 보행자 쪽에 주행 방향 및 보행자 동선을 출력하는 출력부를 포함한다.
이때, 상기 자율주행 차량의 사고 예측 시스템은 제어부를 더 포함하고 상기 제어부는 보행자의 감지값에 기초하여 산입하여 충돌 가능성을 연산할 수 있다.
또한, 상기 제어부가 충돌 가능성을 연산하는 경우에 충돌 예상 영역을 상기 출력부가 출력하도록 제어할 수 있다.
또한, 상기 감지부는 레이더 또는 라이더를 포함하여 이루어지고, 상기 감지부는 상기 보행자와 자율주행 차량 간의 상대거리 또는 상대속도를 감지할 수 있다.
또한, 상기 제어부가 충돌 가능성을 연산하는 경우에 상기 출력부는 경로 알라밍을 출력할 수 있다.
본 발명은 자율주행 차량이 보행자의 동선과 차량의 경로가 서로 충돌될 가능성을 도로에 표시하여 알라밍하게 되므로 사고를 미연에 방지한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 사고 예측 시스템의 작용을 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 사고 예측 시스템의 구성도이다.
도 3은 도 2에서의 감지부를 더욱 상세히 도시한 구성도이다.
도 4는 도 2에서의 출력부를 더욱 상세히 도시한 구성도이다.
도 5는 도 2에서의 제어부를 더욱 상세히 도시한 구성도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
또한, 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 사고 예측 시스템(1000)을 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 사고 예측 시스템의 작용을 설명하는 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 사고 예측 시스템의 구성도이며, 도 3은 도 2에서의 감지부를 더욱 상세히 도시한 구성도이고, 도 4는 도 2에서의 출력부를 더욱 상세히 도시한 구성도이며, 도 5는 도 2에서의 제어부를 더욱 상세히 도시한 구성도이다.
우선, 도 1을 참조하면 우선 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 사고 예측 시스템(1000)은 자율주행 차량(100)이 보행자(1) 및 보행자의 움직임을 인식하여 주행 방향(10)과 보행자 동선(20)을 도로의 지면에 출력하는 것을 특징으로 한다. 보행자는 이러한 표시를 보고 계속적으로 걸어갈지 멈출지 판단하게 된다. 또한, 본 실시예에서는 후술하는 바와 같이 주행 방향(10)과 동선(20)의 저촉 충돌 여부도 함께 표시된다. 따라서, 사전에 미약한 충돌 가능성이 있음을 시각적으로 표시하게 되어 보행자의 주의 주의를 더욱 환기시키게 된다.
도 2를 참조하면, 이를 위해 본 실시예에 따른 사고 예측 시스템은 자율주행 차량(100)과 경로 관리 및 원격 제어를 수행하는 서버(200)를 포함하여 이루어진다. 이때 자율주행 차량(100)은 입력부(110), 감지부(120), 출력부(130), 제어부(140), 통신부(150) 및 구동부(160)로 이루어진다.
입력부(110)는 운전을 위한 사용자 입력을 수신하는 장치이다. 메뉴얼 모드인 경우 자율주행 차량(100)의 입력부는 조향 입력 장치, 가속 입력 장치, 브레이크 입력 장치를 포함할 수 있다. 또한, 입력부(110)는 자율주행 차량의 목적지를 입력하는 역할을 하고 입력된 목적지에 따라 서버(200)로부터 정보를 수신받아 경로를 연속적으로 설정하게 된다.
한편, 도 3을 참조하면 감지부(120)는 레이더(121) 및 라이다(122)를 포함하고, 카메라(123)를 더 포함하여 이루어질 수 있다. 본 실시예에서는 레이더(121), 라이다(122) 및 카메라(123)를 이용하여 주요 오브젝트인 보행자, 보행자의 시선, 보행자의 이동, 보행자의 이동 방향 및 보행자의 제스처를 감지한다.
우선, 레이더(121)는 전파를 이용하여 자율주행 차량(100) 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 레이더(121)는 전자파 송신부, 전자파 수신부 및 전자파 송신부 및 전자파 수신부와 전기적으로 연결되어, 수신되는 신호를 처리하고, 처리되는 신호에 기초하여 오브젝트에 대한 데이터를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
레이더(121)는 전파 발사 원리상 펄스 레이더(Pulse Radar) 방식 또는 연속파 레이더(Continuous Wave Radar) 방식으로 구현될 수 있다. 레이더(121)는 연속파 레이더 방식 중에서 신호 파형에 따라 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)방식 또는 FSK(Frequency Shift Keyong) 방식으로 구현될 수 있다. 레이더(121)는 전자파를 매개로, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식에 기초하여 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다. 이때 레이더(121)는 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.
다음으로, 라이다(122)는 레이저 광을 이용하여 자율주행 차량(100) 외부의 보행자를 포함하는 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 라이다(122)는 광 송신부(미도시), 광 수신부(미도시) 및 광 송신부 및 광 수신부와 전기적으로 연결되어, 수신되는 신호를 처리하고, 처리된 신호에 기초하여 오브젝트에 대한 데이터를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
라이다(122)는 TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식으로 구현될 수 있다. 라이다(122)는 구동식 또는 비구동식으로 구현될 수 있는데, 구동식으로 구현되는 경우 라이다(122)는 모터에 의해 회전되며 자율주행 차량(100) 주변의 보행자 등의 오브젝트를 검출할 수 있다. 비구동식으로 구현되는 경우, 라이다(122)는 광 스티어링에 의해 차량을 기준으로 소정 범위 내에 위치하는 오브젝트를 검출할 수 있다. 자율주행 차량(100)은 복수의 비구동식 라이다를 포함할 수 있다.
라이다(122)는 레이저 광 매개로 TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식에 기초하여 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다. 이때 라이다(122)는 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.
한편, 카메라(123)는 영상을 이용하여 자율주행 차량(100) 외부의 보행자 등의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 카메라(123)는 적어도 하나의 렌즈, 적어도 하나의 이미지 센서 및 이미지 센서와 전기적으로 연결되어 수신되는 신호를 처리하고, 처리되는 신호에 기초하여 오브젝트에 대한 데이터를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
카메라(123)는 모노 카메라, 스테레오 카메라, AVM(Around View Monitoring) 카메라 중 적어도 어느 하나일 수 있다. 카메라(123)는 다양한 영상 처리 알고리즘을 이용하여, 오브젝트의 위치 정보, 오브젝트와의 거리 정보 또는 오브젝트와의 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 카메라(123)는 획득된 영상에서 시간에 따른 오브젝트 크기의 변화를 기초로, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다. 또한, 카메라(123)는, 핀홀(pin hole) 모델, 노면 프로파일링 등을 통해, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
또한, 카메라(123)는 스테레오 카메라에서 획득된 스테레오 영상에서 디스패러티(disparity) 정보를 기초로 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다. 카메라(123)는 차량 외부를 촬영하기 위해 차량에서 FOV(field of view) 확보가 가능한 위치에 장착될 수 있다.
카메라(123)는 차량 전방의 영상을 획득하기 위해 차량의 실내에서 프런트 윈드 쉴드에 근접하게 배치될 수 있다. 나아가 카메라(123)는 프런트 범퍼 또는 라디에이터 그릴 주변에 배치될 수 있다. 카메라(123)는 차량 후방의 영상을 획득하기 위해 차량의 실내에서 리어 글라스에 근접하게 배치될 수 있다. 이때, 카메라(123)는 리어 범퍼, 트렁크 또는 테일 게이트 주변에 배치될 수 있다. 카메라(123)가 차량 측방의 영상을 획득하기 위해서는 차량의 실내에서 사이드 윈도우 중 적어도 어느 하나에 근접하게 배치될 수 있다. 또는 카메라(123)는 사이드 미러, 휀더 또는 도어 주변에 배치될 수 있다.
또한, 감지부(120)는 자율주행 차량의 위치 정보를 활용해야 되므로 GPS(124)를 필수적으로 더 포함한다. GPS(124)는 자율주행 차량(100)의 위치 데이터를 생성하는데 일반적인 GPS(Global Positioning System) 및 DGPS(Differential Global Positioning System) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 이러한 GPS 및 DGPS 중 적어도 어느 하나에서 생성되는 신호에 기초하여 자율주행 차량(10)의 위치 데이터를 생성할 수 있다.
이때, GPS(124)는 IMU(Inertial Measurement Unit) 및 감지부(120)의 카메라(123) 중 적어도 어느 하나에 기초하여 위치 데이터를 보정할 수 있다. 또한, GPS(124)는 GNSS(Global Navigation Satellite System)로 명명될 수 있다.
한편, 감지부(120)는 탑승자가 조향 작동을 수행하지 않더라도 음성 등으로 보호자 이외에 탑승객도 자율주행에 개입하기 위해 마이크(125)를 더 구비할 수 있다. 나아가 생체정보센서(126)은 탑승객의 심박, 협압, 뇌파 등을 센싱하여 위급상황에 대비하도록 할 뿐만 아니라 부가적으로 차량의 입출입 시 지문, 홍채 정보를 센싱하여 오류 탑승을 막는 기능도 별도로 수행할 수 있다. 이러한 생체정보센서(126)를 활용하여 자율주행 차량(100)은 탑승객이 탑승하거나 하차한 것을 감지할 수 있다.
한편, 도 4를 참조하면 출력부(130)는 평상시에 자율주행 차량(100)의 내부 또는 외부에 배치되어 주행 관련 상황을 표시한다. 나아가 차량의 외부에 형상, 모양 및 색체 중 어느 하나가 디스플레이되도록 하여 차량의 소유자 및 주위의 사람에게 예측 가능성을 제공하도록 할 수 있다.
더욱 나아가 본 발명의 일 실시예에 따른 출력부(130)는 경로출력모듈(131), 접촉출력모듈(132) 및 알라밍출력모듈(133)을 포함하여 이루어진다.
경로출력모듈(131)은 보행자 쪽에 주행 방향 및 보행자의 동선을 출력한다. 보행자의 동선은 전술한 감지부의 보행자 감지값에 기초하지만 특이한 움직임도 대비하여야 하므로 감지값 보다 설정범위 적은 값을 산입하여 동선이 출력되도록 하는 것이 바람직하다. 또한, 경로출력모듈(131)은 이때 주행 방향 및 보행자 동선의 식별을 위해서 레이저 프로젝션의 방법으로 도로 지면 상에 동선을 출력하는 것이 바람직하고 동선과 경로가 출력되는 경우에 알라밍출력모듈(133)은 음향을 함께 출력하는 것이 더 바람직하다.
접촉출력모듈(132)은 주행방향과 보행자 동선이 접촉할 가능성이 있음을 출력한다. 이때 접촉출력모듈(132)는 주행방향과 동선이 겹치도록 출력하고 출력 영역을 설정 범위 보다 크게 형성하여 보행자의 주의를 더욱 환기시키는 것이 바람직하다. 이때 알라밍출력모듈(133)은 비상 음향을 출력하여 최대한의 사고 예방 역할을 수행한다.
한편, 본 실시예에 따른 사고 예측 시스템에서는 보행자가 차량을 인식하지 못한 경우에 실익이 있다. 예를 들어, 보행자가 전진하고 차량이 뒤에서 오는 경우에 큰소리의 음향 경고는 보행자의 불쾌감을 발생시킬 수 있다. 그러나 차량의 진행 방향이 앞으로 향함이 도로에 표시되고 보행자의 방향도 함께 표시되는 경우에는 보행자가 직관적으로 조용히 차량의 동선과 자신의 동선이 겹칠 수 있다는 것을 알게 되므로 사고의 사전 방지가 가능해 진다.
한편, 도 5를 참조하면 제어부(140)는 구동제어모듈(141), 보행자판단모듈(142), 및 출력제어모듈(143)을 포함하여 이루어진다.
구동제어모듈(141)은 메인 ECU로 구성될 수 있는데 자율주행 차량(100)의 구동부(160)를 제어하게 된다. 특히, 제어부(140)는 파워 트레인 구동 제어 장치, 샤시 구동 제어 장치, 도어/윈도우 구동 제어 장치, 안전 장치 구동 제어 장치, 램프 구동 제어 장치 및 공조 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 파워 트레인 구동 제어 장치는 동력원 구동 제어 장치 및 변속기 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 샤시 구동 제어 장치는, 조향 구동 제어 장치, 브레이크 구동 제어 장치 및 서스펜션 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 한편, 안전 장치 구동 제어 장치는 안전 벨트 제어를 위한 안전 벨트 구동 제어 장치를 포함할 수 있다.
구동제어모듈(141)은 적어도 하나의 전자적 제어 장치(예를 들면, 제어 ECU(Electronic Control Unit))를 포함한다. 특히 수신되는 신호에 기초하여, 차량 구동 장치를 제어할 수 있다. 예를 들면, 제어부(140)는 감지부(120)에서 수신되는 신호에 기초하여, 파워 트레인, 조향 장치 및 브레이크 장치를 제어할 수 있다.
보행자판단모듈(141)은 보행자와 보행자의 움직임을 감지하여 접촉이나 충돌 가능성을 판단하는데 레이더(121) 및 라이더(122)가 감지한 신호를 수신하여 정보를 구분하고 상기 카메라(123)는 영상으로 입력된 컬러 정보를 흑백으로 변환한다. 이때, 라이다(122)는 수신된 정보를 좌표평면으로 변환하고 카메라(123)는 변환된 정보에서 히스토그램(도수분포표)을 정규화 한다.
또한, 라이다(122)에서 변환된 좌표계와 카메라에서 얻은 히스토그램을 통해 ROI(관심영역)를 설정한다. 그리고 설정 단계에서 얻은 ROI를 HOG 변환을 하여 보행자 인식 정보를 얻으며 라이다(122)는 RF신호로 송신된 정보에서 거리 값을 구한다. 이후 관심 영역과 거리 값 측정에 의해 얻은 두 가지의 정보를 조합하고, 상기 조합된 정보에서 SVM분류를 통해 길을 가는 보행자와의 충돌 가능성을 인식하게 된다.
출력제어모듈(143)은 전술한 출력부의 경로 및 동선 출력을 제어한다. 이때 출력제어모듈(143)은 앞에서 연산된 충돌 예상 영역을 따로 표시하도록 출력부를 제어함은 이미 설명한 바와 같다. 또한, 출력제어모듈(143)은 충돌 가능 상황인 경우에 경로 알라밍을 출력하여 사용자에게 주의를 환기시킨다.
한편, 통신부(150)는 자율주행 차량(100) 외부에 위치하는 디바이스와 신호를 교환할 수 있는데 인프라(예를 들면, 서버, 방송국), 타 차량, 단말기 중 적어도 어느 하나와 신호를 교환할 수 있다. 통신부(150)는 통신을 수행하기 위해 송신 안테나, 수신 안테나, 각종 통신 프로토콜이 구현 가능한 RF(Radio Frequency) 회로 및 RF 소자 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 장치는 C-V2X(Cellular V2X) 기술을 기반으로 외부 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. 또한, 통신부(150)는 IEEE 802.11p PHY/MAC 계층 기술과 IEEE 1609 Network/Transport 계층 기술 기반의 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 기술 또는 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environment) 표준을 기반으로 외부 디바이스와 신호를 교환할 수 있다.
이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
또한, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
1000: 자율주행 차량의 사고 예측 시스템
100: 자율주행 차량
110: 입력부
120: 감지부
130: 출력부
140: 제어부
150: 통신부
160: 구동부
200: 서버

Claims (5)

  1. 보행자을 인식하는 감지부; 및
    상기 보행자 쪽에 주행 방향 및 보행자 동선을 출력하는 출력부;
    를 포함하는 자율주행 차량의 사고 예측 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 자율주행 차량의 사고 예측 시스템은 제어부를 더 포함하고 상기 제어부는 보행자의 감지값에 기초하여 산입하여 충돌 가능성을 연산하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 사고 예측 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제어부가 충돌 가능성을 연산하는 경우에 충돌 예상 영역을 상기 출력부가 출력하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 사고 예측 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 감지부는 레이더 또는 라이더를 포함하여 이루어지고,
    상기 감지부는 상기 보행자와 자율주행 차량 간의 상대거리 또는 상대속도를 감지하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 사고 예측 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 제어부가 충돌 가능성을 연산하는 경우에 상기 출력부는 경로 알라밍을 출력하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 사고 예측 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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