KR20220131410A - 차량 통신을 통한 사각지대 충돌 방지 장치 및 방법 - Google Patents

차량 통신을 통한 사각지대 충돌 방지 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

차량 통신을 통한 사각지대 충돌 방지 장치 및 방법을 개시한다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 자차량에 의해 수행되는 충돌 방지 방법에 있어서, 전방 차량을 감지하는 단계; 상기 전방 차량에게 차량 통신을 요청하는 단계; 상기 전방 차량의 영상 데이터 및 초음파 데이터를 수신하는 단계; 상기 영상 데이터 및 상기 초음파 데이터에 기초하여, 상기 전방 차량에 의해 형성된 사각 지대 내 이동체 정보를 분석하는 단계; 상기 이동체 정보에 기초하여 상기 이동체와의 충돌 위험도를 계산하는 단계; 및 상기 충돌 위험도에 따라 경고 알림 또는 회피 제어를 수행하는 단계를 포함하는 충돌 방지 방법 및 장치를 제공한다.

Description

차량 통신을 통한 사각지대 충돌 방지 장치 및 방법{Device and Method for Preventing Blind Spot Collision through Vehicle Communication}
본 발명의 실시예들은 차량 통신을 통한 차량의 충돌 방지 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 특히, 주변 차량이 수집한 영상 및 초음파 데이터를 수신하고 분석하여 사각 지대 내 이동체와의 충돌을 방지하는 충돌 방지 장치 및 방법에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
최근 들어 자율 주행 기술 분야에서는 사각 지대에 있는 물체와 충돌 위험을 줄이는 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다.
일반적으로, 충돌 방지 장치에는 차량에 구비된 카메라 혹은 센서를 통해 수집되는 정보를 기반으로 이루어지고 있다.
그러나, 카메라 또는 레이더(radar) 센서 기반의 충돌 방지 방법은 근접 물체에 대한 인식 범위가 좁다는 문제점이 있다. 예를 들어, 카메라의 화각(angle of view) 밖의 물체나 레이더 센서 인식 범위 밖의 물체를 인지하지 못하여 차량이 물체와 충돌할 수 있다. 특히, 물체가 차량, 보행자, 킥보드, 자전거 등 움직이는 이동체인 경우 카메라 또는 레이더 센서만으로는 사각 지대로 인한 충돌 위험을 줄이기 어렵다.
이 외에도, 카메라 또는 레이더 센서 기반의 충돌 방지 방법은 날씨 또는 외부 밝기의 요인에 따라 주변 이동체 감지가 제대로 행해지지 않을 수 있다. 예를 들어, 맑은 날씨에는 도로 상의 이동체를 쉽게 감지할 수 있지만, 주변이 어둡거나 눈 또는 비 등으로 인하여 날씨가 좋지 못한 상황에서는 카메라 또는 센서를 통해서는 이동체를 감지하지 못할 수 있다.
이러한 자기 차량이 수집한 정보만으로 충돌을 방지하는 기술은 자기 차량에서 감지한 한정된 정보만을 이용하므로 한정된 차량 충돌 사고만 방지할 수 있다. 차량에서 감지한 한정된 정보만으로는 사각 지대로 인한 충돌을 예상할 수 없다는 문제점이 있다.
본 발명의 실시예들은, 카메라 또는 레이더 센서의 인식 범위 한계로 인해 전방 사각 지대의 이동체를 인식하지 못해 이동체와의 충돌을 방지하지 못하는 상황을 해결하기 위한 충돌 방지 장치 및 방법을 제공하는 데 주된 목적이 있다.
본 발명의 다른 실시예들은, 다수의 주변 차량이 수집한 사각 지대에 관한 정보를 이용하여 사각 지대 내 이동체를 감지함으로써, 이동체와의 충돌 위험을 감소시키기 위한 충돌 방지 장치 및 방법을 제공하는 데 일 목적이 있다.
본 발명의 다른 실시예들은, 기계 학습된 예측 모델을 이용하여 이동체의 움직임과 이동체와의 충돌 예상 시간을 정확하게 파악함으로써, 이동체와의 충돌을 방지하기 위한 충돌 방지 장치 및 방법을 제공하는 데 일 목적이 있다.
본 발명의 다른 실시예들은, 주차 상황뿐만 아니라 주행 중에도 초음파 센서를 사용하고, 카메라의 방향을 사각 지대로 전환하여 집중 모니터링함으로써, 이동체와의 충돌 위험을 현저하게 낮추기 위한 충돌 방지 장치 및 방법을 제공하는 데 일 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 자차량에 의해 수행되는 충돌 방지 방법에 있어서, 전방 차량을 감지하는 단계; 상기 전방 차량에게 차량 통신을 요청하는 단계; 상기 전방 차량의 영상 데이터 및 초음파 데이터를 수신하는 단계; 상기 영상 데이터 및 상기 초음파 데이터에 기초하여, 상기 전방 차량에 의해 형성된 사각 지대 내 이동체 정보를 분석하는 단계; 상기 이동체 정보에 기초하여 상기 이동체와의 충돌 위험도를 계산하는 단계; 및 상기 충돌 위험도에 따라 경고 알림 또는 회피 제어를 수행하는 단계를 포함하는 충돌 방지 방법을 제공한다.
본 실시예의 다른 측면에 의하면, 차량에 탑재된 충돌 방지 장치에 있어서, 전방 차량을 감지하는 센서부; 상기 전방 차량에게 차량 통신을 요청하고, 상기 전방 차량의 영상 데이터 및 초음파 데이터를 수신하는 통신부; 상기 영상 데이터 및 상기 초음파 데이터에 기초하여, 상기 전방 차량에 의해 형성된 사각 지대 내 이동체 정보를 분석하고, 상기 이동체 정보에 기초하여 상기 이동체와의 충돌 위험도를 계산하는 처리부; 상기 충돌 위험도에 따라 경고 알림 또는 회피 제어를 수행하는 제어부를 포함하는 충돌 방지 장치를 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 의하면, 차량 통신을 통해 주변 차량이 수집한 사각 지대 정보를 수신하고 분석함으로써, 사각 지대 내 이동체와의 충돌을 방지할 수 있다. 특히, 주변 차량에 추가적인 하드웨어 또는 소프트웨어 설치 없이도 널리 보급된 카메라와 초음파 센서를 활용함으로써, 충돌 방지에 필요한 비용을 절감할 수 있다.
본 발명의 다수의 주변 차량이 수집한 사각 지대에 관한 정보를 이용하여 사각 지대 내 이동체를 감지함으로써, 이동체와의 충돌 위험을 현저하게 감소시킬 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 의하면, 기계 학습된 예측 모델을 이용하여 이동체의 움직임과 이동체와의 충돌 예상 시간을 정확하게 파악함으로써, 이동체와의 충돌 위험을 현저하게 감소시킬 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 의하면, 주차 상황뿐만 아니라 주행 중에도 초음파 센서를 사용하고, 카메라의 방향을 사각 지대로 전환하여 집중 모니터링함으로써, 이동체와의 충돌 위험을 현저하게 감소시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 충돌 방지 장치의 구성을 예시한 구성도이다.
도 2(a), 도 2(b), 도 2(c), 도 2(d) 및 도 2(e)는 본 발명의 일 실시예에 따른 충돌 방지 방법을 설명하기 위해 예시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 복수의 주변 차량으로부터 수신한 데이터에 기초하여 이동체를 분석하는 방법을 설명하기 위해 예시한 도면이다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따라 기계 학습된 예측 모델을 이용한 이동체 분석을 설명하기 위해 예시한 도면이다.
도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 모델의 기계 학습의 학습 데이터를 설명하기 위해 예시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 충돌 방지 방법을 설명하기 위해 예시한 순서도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면 상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 '포함', '구비'한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 '~부', '모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하에서, 전방 차량은 주차와 같이 정지된 상태이거나 충돌 방지 장치가 탑재된 차량과의 관계에서 상대 속도가 0에 가까운 상태인 것으로 전제한다. 이때, 충돌 방지 장치 및 방법에 의한 충돌 위험 감소 효과가 극대화될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 충돌 방지 장치의 구성을 예시한 구성도이다.
도 1을 참조하면, 충돌 방지 장치(10)는 센서부(100), 통신부(110), 처리부(120) 및 제어부(130)를 포함한다. 충돌 방지 장치(10)는 차량의 주행 정보를 측정하고 제공하기 위한 구성요소를 더 포함할 수 있다. 예를 들면, 충돌 방지 장치(10)는 GPS(Global Positioning System), 내비게이션, 관성 측정 장치, 안테나 등을 더 포함할 수 있다. 처리부(120)와 제어부(130)는 하나 이상의 프로세서와 메모리로 구현될 수 있다.
센서부(100)는 전방 차량을 감지하는 구성요소다.
센서부(100)는 카메라(102) 및 초음파 센서(104)를 포함한다. 센서부(100)는 레이더 센서(106)를 더 포함할 수 있다.
센서부(100)는 차량의 주행 중 카메라(102) 또는 레이더 센서(106)를 이용하여 전방의 차량을 감지할 수 있다.
카메라(102)는 사고 기록을 위해 차량에 설치된 블랙박스의 카메라일 수 있다.
한편, 초음파 센서(104)는 충돌 위험도에 따라 동작되거나 절전(sleep)될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 센서부(100)는 처리부(120)에 의해 계산된 충돌 위험도가 기준 값보다 높은 경우 차량의 초음파 센서(104)를 동작시키고, 카메라(102)의 각도를 이동체 방향으로 회전시키고, 카메라(102) 및 초음파 센서(104)를 이용하여 이동체를 모니터링할 수 있다.
통신부(110)는 전방 차량에게 차량 통신을 요청하고, 전방 차량의 영상 데이터 및 초음파 데이터를 수신하는 구성요소다.
통신부(110)는 전방 차량의 영상 데이터 및 초음파 데이터를 전방 차량 또는 노변 장치로부터 수신할 수 있다.
통신부(110)는 전방 차량에게 웨이크업(wake-up) 신호를 전송할 수 있다. 전방 차량의 시동이 꺼져 있거나 절전 모드일 때, 웨이크업 신호에 의해 전방 차량 내 카메라, 초음파 센서 및 통신부가 활성화될 수 있다. 다른 실시예로써, 전방 차량 내 카메라 및 초음파 센서는 항시 동작하고, 웨이크업 신호에 의해 전방 차량의 통신부만 활성화될 수도 있다. 전방 차량은 웨이크업 신호와 차량 통신 요청에 따라 영상 데이터 및 초음파 데이터를 전송할 수 있다.
통신부(110)는 전방 차량과 무선 통신을 수행한다. 무선 통신 방법으로는 VANET(vehicular ad hoc network), WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments), DSRC(Dedicated Short Range Communication), CALM(Communication Access in Land Mobile), V2X(Vehicle-to-Everything) 등이 있으나, 통신부(110)는 차량 간 및 차량 대 인프라 간의 정보 교환을 위해 적은 지연과 높은 효율을 갖는 모든 통신 방식을 포함할 수 있다.
처리부(120)는 전방 차량으로부터 수신한 영상 데이터 및 초음파 데이터에 기초하여, 전방 차량에 의해 형성된 사각 지대 내 이동체 정보를 분석하고, 이동체 정보에 기초하여 이동체와의 충돌 위험도를 계산하는 구성요소다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 처리부(120)는 전방 차량이 복수인 경우 통신부(110)를 통해 각각의 전방 차량들로부터 수신한 영상 데이터들 및 초음파 데이터들 모두에 기초하여 이동체 정보를 분석할 수 있다. 이는 도 3에서 자세히 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 처리부(120)는 이동체 정보 및 예측 모델을 이용하여 이동체의 예상 위치를 예측하고, 이동체의 예측된 위치와 차량의 주행 정보에 기초하여 이동체와의 충돌 예상 시간을 계산하며, 충돌 예상 시간에 따라 충돌 위험도를 계산할 수 있다.
구체적으로, 처리부(120)는 이동체 정보 및 예측 모델을 이용하여 이동체의 예상 위치를 예측할 수 있다. 여기서, 이동체 정보는 위치, 속도, 방향, 크기 및 유형을 포함하고, 예측 모델은 학습 데이터를 이용하여 이동체의 위치, 속도, 크기 및 유형으로부터 이동체의 예상 위치를 출력하도록 기계 학습된 모델을 의미한다. 예측 모델은 시간별로 이동체의 예상 위치를 출력할 수 있다. 이동체의 유형은 사람, 동물, 킥보드, 자전거, 이륜차 등을 포함할 수 있다.
처리부(120)는 이동체의 예측된 위치와 차량의 주행 정보에 기초하여 이동체와의 충돌 예상 시간(Time To Collision; TTC)을 계산할 수 있다. 여기서, 차량의 주행 정보는 차량의 위치, 속도, 방향, 크기, 유형, 전방 차량과의 거리, 가속 정보, 제동 정보, 예측 경로, 경로 이력 및 요 레이트(yaw rate) 중 적어도 하나를 포함한다.
처리부(120)는 충돌 예상 시간이 짧을수록 충돌 위험도를 높게 계산하고, 충돌 예상 시간이 느릴수록 충돌 위험도를 낮게 계산할 수 있다. 이 외에도, 처리부(120)는 충돌 예상 시간과 차량의 주행 정보를 모두 고려하여 충돌 위험도를 계산할 수도 있다. 예를 들면, 충돌 예상 시간이 충분하더라도 차량의 속도가 빠르면 충돌 위험도가 높게 계산될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 의하면, 충돌 위험도에 따라 초음파 센서(102)가 동작하고, 카메라(102) 및 초음파 센서(104)에 의해 이동체가 탐지된 경우, 처리부(120)는 카메라(102)와 초음파 센서(104)가 수집한 데이터 및 통신부(110)가 전방 차량으로부터 수신한 데이터 모두에 기초하여 충돌 위험도를 계산할 수 있다. 이때, 자차량의 카메라(102)와 초음파 센서(104)가 수집한 정보를 높은 우선순위로 취급할 수 있다.
반대로, 카메라(102) 및 초음파 센서(104)에 의해 이동체가 탐지된 경우에는, 처리부(120)는 자차량이 수집한 데이터만으로 이동체 정보를 분석할 수도 있다. 이때, 처리부(120)는 자챠량이 수집한 데이터에 기초하여 분석된 이동체 정보와 예측 모델을 이용하여 이동체의 예상 위치를 예측하고 충돌 위험도를 계산할 수도 있다.
제어부(130)는 충돌 위험도에 따라 경고 알림 또는 회피 제어를 수행하는 구성요소다. 또한, 제어부(130)는 센서부(100), 통신부(110) 및 처리부(120)의 전반적인 동작을 제어한다.
제어부(130)는 충돌 위험도가 낮은 경우 운전자에게 경고 알림만 제공할 수 있다. 반대로, 제어부(130)는 충돌 위험도가 높은 경우 차량의 속도 및 방향을 제어함으로써, 회피 제어를 수행할 수 있다. 제어부(130)는 경고 알림 및 회피 제어를 동시에 수행할 수도 있다. 예를 들면, 제어부(130)는 충돌 위험도에 따라 경고 알림을 수행한 후 차량의 주행으로 인해 충돌 위험도가 높게 재산정된 경우 회피 제어를 수행할 수 있다.
제어부(130)의 경고 알림은 시각 정보 또는 청각 정보를 통해 운전자에게 제공될 수 있다.
도 2(a), 도 2(b), 도 2(c), 도 2(d) 및 도 2(e)는 본 발명의 일 실시예에 따른 충돌 방지 방법을 설명하기 위해 예시한 도면이다.
도 2(a), 도 2(b), 도 2(c), 도 2(d) 및 도 2(e)를 참조하면, 자차량(200), 카메라 범위(202), 초음파 범위(204), 제1 전방 차량(210), 제2 전방 차량(215) 및 이동체(220)가 도시되어 있다.
도 2(a)에서 충돌 방지 장치가 탑재된 자차량(200)은 주행 중 카메라를 이용하여 전방 차량을 감지한다. 이때, 이동체(220)는 제1 전방 차량(210)에 의해 자차량(200)에 의해 인식되지 않는다.
도 2(b)에서 자차량(200)은 제1 전방 차량(210)에게 차량 통신을 요청한다. 자차량(200)이 제2 전방 차량(215)을 감지한 경우, 제2 전방 차량(215)에게도 차량 통신을 요청한다. 수신한 제1 전방 차량(210) 및 제2 전방 차량(215)은 차량 통신 요청에 따라 자차량(200)에게 영상 데이터 및 초음파 데이터를 전송한다.
도 2(c)에서 자차량(200)은 수신한 영상 데이터 및 초음파 데이터에 기초하여 사각 지대 내 이동체(220)의 정보를 분석하고, 이동체(220)와의 충돌 위험도를 계산한다.
도 2(d)에서 자차량(200)은 충돌 위험도가 기 설정된 값보다 높은 경우, 초음파 센서를 동작시켜 초음파 범위(204) 내 물체를 탐지하고, 카메라의 각도를 회전시켜 카메라 범위(202)를 이동체(220) 방향으로 이동시킨다. 즉, 자차량(200)은 이동체(220)를 집중 모니터링한다.
도 2(e)에서 자차량(200)은 카메라 범위(202) 및 초음파 범위(204) 내에 이동체(220)가 탐지된 경우, 충돌 위험도를 계산하고 경고 알림 또는 회피 제어를 수행한다. 이때, 자차량(200)은 자차량(200)이 수집한 데이터만 이용하여 충돌 위험도를 계산할 수도 있고, 제1 전방 차량(210) 및 제2 전방 차량(215)로부터 수신한 데이터들을 더 이용하여 충돌 위험도를 계산할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 복수의 주변 차량으로부터 수신한 데이터에 기초하여 이동체를 분석하는 방법을 설명하기 위해 예시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 제1 전방 차량(300), 제1 초음파 범위(302), 제1 카메라 범위(304), 제2 전방 차량(310), 제2 초음파 범위(312), 제2 카메라 범위(314) 및 물체(320)가 도시되어 있다.
충돌 방지 장치는 제1 초음파 범위(302)에 해당하는 초음파 데이터와 제1 카메라 범위(304)에 해당하는 영상 데이터를 제1 전방 차량(300)으로부터 수신할 수 있다. 또한, 충돌 방지 장치는 제2 초음파 범위(312)에 해당하는 초음파 데이터와 제2 카메라 범위(314)에 해당하는 영상 데이터를 제2 전방 차량(310)으로부터 수신할 수 있다.
충돌 방지 장치는 제1 전방 차량(300) 및 제 2 전방 차량(310) 각각으로부터 수신한 영상 데이터와 초음파 데이터 모두에 기초하여 물체(320)를 분석할 수 있다. 이로 인해, 충돌 방지 장치는 물체의 위치, 크기, 속도, 방향, 유형 등을 정확하게 분석할 수 있다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따라 기계 학습된 예측 모델을 이용한 이동체 분석을 설명하기 위해 예시한 도면이다.
도 4a를 참조하면, 자차량(400), 물체(410) 및 센서 범위(402)가 도시되어 있다.
자차량(400)은 센서 범위(402) 내 물체(410)를 분석하고, 물체(410)의 정보와 예측 모델을 이용하여 물체(410)의 예상 위치를 예측할 수 있다.
자차량(400)은 물체(410)의 위치, 속도, 방향, 크기 및 유형을 예측 모델에 입력하고, 예측 모델로부터 시간에 따른 물체(410)의 예상 위치를 구할 수 있다.
이를 위해, 예측 모델은 물체(410)의 위치, 속도, 방향, 크기 및 유형을 입력 받아 물체(410)의 예상 위치를 출력하도록 기계 학습된다. 예를 들어, 예측 모델은 신경망을 포함하고, 물체(410)의 정보와 물체(410)의 예상 위치를 학습 데이터로 하여 훈련될 수 있다.
도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 모델의 기계 학습의 학습 데이터를 설명하기 위해 예시한 도면이다.
도 4b를 참조하면, 예측 모델의 학습 데이터는 다양한 상황에 따라 수집된 데이터일 수 있다. 예를 들면, (a) 전방 차량이 좌회전 하는 경우, (b) 전방 차량이 우회전하는 경우, (c) 후방 차량이 좌측 후방 차선에서 동일 차선으로 진입하는 경우, (d) 후방 차량이 우측 후방 차선에서 동일 차선으로 진입하는 경우가 있다. 차량이 아닌 이동체에 대해 수집한 데이터도 학습 데이터로 이용될 수 있다.
이러한 예측 모델의 학습 데이터는 다양한 상황에 따른 이동체의 위치, 속도, 방향, 크기, 유형 및 예상 위치로 구성될 수 있다. 예측 모델은 이동체의 위치, 속도, 방향, 크기 및 유형을 입력 받아 이동체의 예상 위치를 출력하도록 기계 학습된다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 충돌 방지 방법을 설명하기 위해 예시한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 충돌 방지 장치(미도시)는 전방 차량을 감지한다(S500). 충돌 방지 장치는 카메라 또는 레이더 센서를 이용하여 전방 차량을 감지할 수 있다.
충돌 방지 장치는 전방 차량에게 차량 통신을 요청한다(S502). 충돌 방지 장치는 전방 차량에게 웨이크업 신호를 함께 전송할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 전방 차량이 복수인 경우 복수의 전방 차량에게 차량 통신을 요청할 수 있다.
충돌 방지 장치는 전방 차량의 영상 데이터 및 초음파 데이터를 수신한다(S504). 전방 차량이 복수인 경우, 충돌 방지 장치는 각각의 전방 차량들로부터 영상 데이터들 및 초음파 데이터들을 수신할 수 있다.
충돌 방지 장치는 영상 데이터 및 초음파 데이터에 기초하여, 전방 차량에 의해 형성된 사각 지대 내 이동체 정보를 분석한다(S506). 여기서, 이동체 정보는 이동체의 위치, 속도, 방향, 크기 및 유형을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 전방 차량이 복수인 경우, 충돌 방지 장치는 각각의 전방 차량들로부터 수신한 영상 데이터들 및 초음파 데이터들 모두에 기초하여 이동체 정보를 분석할 수 있다.
충돌 방지 장치는 이동체 정보에 기초하여 이동체와의 충돌 위험도를 계산한다(S508). 충돌 방지 장치는 이동체의 예상 위치를 예측하고, 이동체의 예측된 위치와 자차량의 주행 정보에 기초하여 이동체와의 충돌 예상 시간을 계산하며, 충돌 예상 시간에 따라 충돌 위험도를 계산할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 충돌 방지 장치는 이동체 정보 및 예측 모델을 이용하여 이동체의 예상 위치를 예측할 수 있다. 여기서, 예측 모델은 이동체의 위치, 속도, 크기, 유형으로부터 이동체의 예상 위치를 출력하도록 학습된 모델이다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 충돌 방지 장치는 충돌 위험도에 기초하여 자차량의 초음파 센서를 동작시키고, 카메라의 각도를 이동체 방향으로 회전시키며, 초음파 센서 및 카메라를 이용하여 이동체를 모니터링할 수 있다. 충돌 방지 장치는 초음파 센서 및 카메라에 의해 이동체가 탐지된 경우, 자차량이 수집한 데이터 및 전방 차량으로부터 수신한 데이터 모두에 기초하여 충돌 위험도를 계산할 수 있다.
충돌 방지 장치는 충돌 위험도에 따라 경고 알림 또는 회피 제어를 수행한다(S510).
도 5에서는 과정 S500 내지 과정 S510을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것이다. 다시 말해, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 5에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 과정 S500 내지 과정 S510 중 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 6은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
한편, 도 5에 도시된 과정들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 즉, 이러한 컴퓨터가 읽을 수 있는　기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등의 비일시적인(non-transitory) 매체를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
또한, 본 발명의 구성 요소들은 메모리, 프로세서, 논리 회로, 룩-업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구조를 사용할 수 있다. 이러한 직접 회로 구조는 하나 이상의 마이크로 프로세서 또는 다른 제어 장치의 제어를 통해 본 명세서에 기술 된 각각의 기능을 실행한다. 또한, 본 발명의 구성 요소들은 특정 논리 기능을 수행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령을 포함하고 하나 이상의 마이크로 프로세서 또는 다른 제어 장치에 의해 실행되는 프로그램 또는 코드의 일부에 의해 구체적으로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명의 구성 요소들은 각각의 기능을 수행하는 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로 프로세서 등을 포함하거나 이에 의해 구현될 수 있다. 또한, 본 발명의 구성 요소들은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 명령어들을 하나 이상의 메모리에 저장할 수 있다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 센서부 110: 통신부
120: 처리부 130: 제어부

Claims (12)

  1. 자차량에 의해 수행되는 충돌 방지 방법에 있어서,
    전방 차량을 감지하는 단계;
    상기 전방 차량에게 차량 통신을 요청하는 단계;
    상기 전방 차량의 영상 데이터 및 초음파 데이터를 수신하는 단계;
    상기 영상 데이터 및 상기 초음파 데이터에 기초하여, 상기 전방 차량에 의해 형성된 사각 지대 내 이동체 정보를 분석하는 단계;
    상기 이동체 정보에 기초하여 상기 이동체와의 충돌 위험도를 계산하는 단계; 및
    상기 충돌 위험도에 따라 경고 알림 또는 회피 제어를 수행하는 단계
    를 포함하는 충돌 방지 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 이동체 정보를 분석하는 단계는,
    상기 전방 차량이 복수인 경우, 각각의 전방 차량들로부터 수신한 영상 데이터들 및 초음파 데이터들 모두에 기초하여 이동체 정보를 분석하는 단계인 충돌 방지 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 충돌 위험도를 계산하는 단계는,
    상기 이동체 정보 및 예측 모델을 이용하여 상기 이동체의 예상 위치를 예측하는 단계;
    상기 이동체의 예측된 위치와 상기 자차량의 주행 정보에 기초하여 상기 이동체와의 충돌 예상 시간을 계산하는 단계; 및
    상기 충돌 예상 시간에 따라 상기 충돌 위험도를 계산하는 단계
    를 포함하는 충돌 방지 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 예측 모델은,
    이동체의 위치, 속도, 방향, 크기 및 유형으로부터 이동체의 예상 위치를 출력하도록 학습된 모델인 것인 충돌 방지 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 충돌 위험도에 기초하여 상기 자차량의 초음파 센서를 동작시키고, 카메라의 각도를 이동체 방향으로 회전시키는 단계; 및
    상기 초음파 센서 및 상기 카메라를 이용하여 상기 이동체를 모니터링하는 단계
    를 더 포함하는 충돌 방지 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 충돌 위험도를 계산하는 단계는,
    상기 초음파 센서 및 상기 카메라에 의해 상기 이동체가 탐지된 경우, 상기 자차량이 수집한 데이터 및 상기 전방 차량으로부터 수신한 데이터 모두에 기초하여 상기 충돌 위험도를 계산하는 단계인 충돌 방지 방법.
  7. 차량에 탑재된 충돌 방지 장치에 있어서,
    전방 차량을 감지하는 센서부;
    상기 전방 차량에게 차량 통신을 요청하고, 상기 전방 차량의 영상 데이터 및 초음파 데이터를 수신하는 통신부;
    상기 영상 데이터 및 상기 초음파 데이터에 기초하여, 상기 전방 차량에 의해 형성된 사각 지대 내 이동체 정보를 분석하고, 상기 이동체 정보에 기초하여 상기 이동체와의 충돌 위험도를 계산하는 처리부;
    상기 충돌 위험도에 따라 경고 알림 또는 회피 제어를 수행하는 제어부
    를 포함하는 충돌 방지 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 전방 차량이 복수인 경우, 상기 통신부를 통해 각각의 전방 차량들로부터 수신한 영상 데이터들 및 초음파 데이터들 모두에 기초하여 이동체 정보를 분석하는 것인 충돌 방지 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 이동체 정보 및 예측 모델을 이용하여 상기 이동체의 예상 위치를 예측하고, 상기 이동체의 예측된 위치와 상기 차량의 주행 정보에 기초하여 상기 이동체와의 충돌 예상 시간을 계산하며, 상기 충돌 예상 시간에 따라 상기 충돌 위험도를 계산하는 것인 충돌 방지 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 예측 모델은,
    이동체의 위치, 속도, 방향, 크기 및 유형으로부터 이동체의 예상 위치를 출력하도록 학습된 모델인 것인 충돌 방지 장치.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 센서부는,
    상기 충돌 위험도에 기초하여 상기 차량의 초음파 센서를 동작시키고, 카메라의 각도를 이동체 방향으로 회전시키고, 상기 초음파 센서 및 상기 카메라를 이용하여 상기 이동체를 모니터링하는 것인 충돌 방지 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 초음파 센서 및 상기 카메라에 의해 상기 이동체가 탐지된 경우, 상기 차량이 수집한 데이터 및 상기 전방 차량으로부터 수신한 데이터 모두에 기초하여 상기 충돌 위험도를 계산하는 것인 충돌 방지 장치.
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