KR20230014349A - 차량의 주변 환경 모니터링 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 차량의 주변 환경 모니터링 장치 및 방법에 관한 것으로서, 미리 정의된 주기에 의한 프레임에 따라 차량의 외부 객체를 검출하기 위한 복수의 검출 센서를 포함하는 센서부; 및 센서부에 의해 검출된 외부 객체 중 정지 객체를 추출하고, 추출된 정지 객체를 미리 설정된 그리드 맵(Grid Map)에 매핑하고 그 매핑 결과로부터 정지 객체가 그리드 맵의 그리드에 위치할 확률을 지표하는 점유 확률(Occupancy Probability) 파라미터를 산출하며, 산출된 점유 확률 파라미터를 토대로 차량의 주변 환경을 모니터링하는 제어부;를 포함하되, 그리드 맵의 종축, 횡축 및 인덱스는 차량을 기준으로 하며, 제어부는, 차량의 거동 정보에 따라 그리드 맵을 구성하는 각 그리드의 인덱스를 변경하는 방식으로 그리드 맵을 업데이트하면서 추출된 정지 객체를 그리드 맵에 매핑하는 것을 특징으로 한다.

Description

차량의 주변 환경 모니터링 장치 및 방법{APPARATUS AMD METHOD FOR MONITORING SURROUNDING ENVIRONMENT OF VEHICLE}

본 발명은 차량의 주변 환경 모니터링 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 점유 그리드 맵(OGM: Occupancy Grid Map)을 이용하여 차량의 주변 환경을 모니터링하는, 차량의 주변 환경 모니터링 장치 및 방법에 관한 것이다.

차량용 레이더 장치는 차량 운행시 탐지 영역 내의 외부 객체를 감지하고 운전자에게 경고를 하여 차량 운행에 도움을 주는 장치로서, 도 1(a) 및 (b)는 일반적인 차량용 레이더가 레이더 신호를 송출하여 외부 객체를 탐지하는 영역의 예시를 보이고 있다. 차량용 레이더는 미리 정의된 주기에 의한 프레임에 따라 레이더 신호를 송출하여 외부 객체를 탐지하도록 동작하며, 도 1(b)에 도시된 것과 같이 송출되는 레이더 신호의 파형, 주파수, 거리 분해능, 각도 분해능, 최대 탐지 거리 및 FoV(Field of View)과 같은 신호 특성은 레이더가 적용되는 차량의 시스템, 예를 들어 사각 지대 검출(BSD: Blind Spot Detection), 차선 변경 지원(LCA: Lane Change Assistance), 및 후방 출차 보조(RCTA: Rear Cross Traffic Alert)와 같은 차량의 운전 보조 시스템(DAS: Driver Assistance System)에 따라 다른 특성을 갖는다.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2013-0130843호(2013.12.02. 공개)에 개시되어 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 목적은 레이더를 통해 차량의 주변 환경을 모니터링함에 있어서 외부 객체에 대한 검출 정확도를 향상시키기 위한 차량의 주변 환경 모니터링 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 측면에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치는 미리 정의된 주기에 의한 프레임에 따라 차량의 외부 객체를 검출하기 위한 복수의 검출 센서를 포함하는 센서부; 및 상기 센서부에 의해 검출된 외부 객체 중 정지 객체를 추출하고, 상기 추출된 정지 객체를 미리 설정된 그리드 맵(Grid Map)에 매핑하고 그 매핑 결과로부터 상기 정지 객체가 상기 그리드 맵의 그리드에 위치할 확률을 지표하는 점유 확률(Occupancy Probability) 파라미터를 산출하며, 상기 산출된 점유 확률 파라미터를 토대로 상기 차량의 주변 환경을 모니터링하는 제어부;를 포함하되, 상기 그리드 맵의 종축, 횡축 및 인덱스는 상기 차량을 기준으로 하며, 상기 제어부는, 상기 차량의 거동 정보에 따라 상기 그리드 맵을 구성하는 각 그리드의 인덱스를 변경하는 방식으로 상기 그리드 맵을 업데이트하면서 상기 추출된 정지 객체를 상기 그리드 맵에 매핑하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어 상기 제어부는, 제K-1 프레임으로부터 제K 프레임까지에 대하여, 상기 차량의 종방향 이동 거리 또는 횡방향 이동 거리에 따라 미리 정의된 그리드 맵 업데이트 조건이 충족된 경우 그리드 맵을 업데이트하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어 상기 그리드 맵 업데이트 조건은, 상기 차량의 종방향 이동 거리가 상기 그리드의 종방향 크기보다 크거나 상기 차량의 횡방향 이동 거리가 상기 그리드의 횡방향 크기보다 큰 조건인 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어 상기 제어부는, 상기 차량의 종방향 이동 거리, 횡방향 이동 거리 및 종방향 각도 변화를 토대로 상기 제K-1 프레임에서의 각 그리드의 인덱스를 상기 제K 프레임을 기준으로 변경하는 방식으로 상기 그리드 맵을 업데이트 하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어 상기 제어부는, 상기 제K-1 프레임으로부터 상기 제K 프레임까지 상기 차량의 종방향 이동 거리 및 횡방향 이동 거리와, 상기 제K-1 프레임에서 각 그리드의 인덱스와, 상기 차량의 요레이트에 따라 상기 그리드 맵을 회전시키는 회전 행렬을 이용하여 상기 그리드 맵을 업데이트하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어 상기 제어부는, 상기 그리드 맵 내의 각 그리드 중 점유 확률 파라미터가 최대인 피크 그리드(Peak Grid)를 결정하고, 상기 피크 그리드의 점유 확률 파라미터가 상기 피크 그리드에 정의된 임계값 이상인 경우, 상기 피크 그리드에 상기 정지 객체가 위치하는 것으로 결정하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 측면에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 방법은 제어부가, 센서부에 의해 검출된 차량의 외부 객체 중 정지 객체를 추출하는 단계로서, 상기 센서부는 미리 정의된 주기에 의한 프레임에 따라 상기 차량의 외부 객체를 검출하기 위한 복수의 검출 센서를 포함하는 것인, 단계; 상기 제어부가, 상기 추출된 정지 객체를 미리 설정된 그리드 맵(Grid Map)에 매핑하고 그 매핑 결과로부터 상기 정지 객체가 상기 그리드 맵의 그리드에 위치할 확률을 지표하는 점유 확률(Occupancy Probability) 파라미터를 산출하는 단계; 및 상기 제어부가, 상기 산출된 점유 확률 파라미터를 토대로 상기 차량의 주변 환경을 모니터링하는 단계;를 포함하고, 상기 그리드 맵의 종축, 횡축 및 인덱스는 상기 차량을 기준으로 하며, 상기 산출하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 차량의 거동 정보에 따라 상기 그리드 맵을 구성하는 각 그리드의 인덱스를 변경하는 방식으로 상기 그리드 맵을 업데이트하면서 상기 추출된 정지 객체를 상기 그리드 맵에 매핑하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 레이더를 통해 검출된 정지 객체를 미리 설정된 그리드 맵(Grid Map)에 매핑하고 그 매핑 여부에 따라 그리드 맵을 구성하는 각 그리드에 점유 정보를 부가한 후, 모니터링 대상이 되는 복수의 프레임에서 그리드 맵 내의 그리드에 부가된 점유 정보로부터 정지 객체가 각 그리드에 위치할 확률을 지표하는 점유 확률 파라미터(Occupancy Probability)를 산출하는 방식으로 차량의 주변 환경을 모니터링하는 구성을 채용하여, 레이더를 통해 차량의 주변 환경을 모니터링함에 있어서 외부 객체에 대한 검출 정확도를 향상시킬 수 있다.

도 1은 일반적인 차량용 레이더가 레이더 신호를 송출하여 외부 객체를 탐지하는 영역을 보인 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치를 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치에서 그리드 맵을 보인 예시도이다.
도 4 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치에서 그리드 맵의 임계값이 설정되는 과정을 보인 예시도이다.
도 9 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치에서 그리드 맵을 업데이트하는 과정을 보인 예시도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치에서 정지 객체를 그리드 맵에 매핑하는 과정을 보인 예시도이다.
도 12 내지 도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치에서 확장 매핑 영역을 결정하는 과정을 보인 예시도이다.
도 15 및 도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치에서 점유 확률 파라미터를 보정하는 과정을 보인 예시도이다.
도 17 내지 도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치에서 음영 그리드를 보정하는 과정을 보인 예시도이다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치 및 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이러한 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 이용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치를 설명하기 위한 블록구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치에서 그리드 맵을 보인 예시도이며, 도 4 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치에서 그리드 맵의 임계값이 설정되는 과정을 보인 예시도이고, 도 9 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치에서 그리드 맵을 업데이트하는 과정을 보인 예시도이며, 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치에서 정지 객체를 그리드 맵에 매핑하는 과정을 보인 예시도이고, 도 12 내지 도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치에서 확장 매핑 영역을 결정하는 과정을 보인 예시도이며, 도 15 및 도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치에서 점유 확률 파라미터를 보정하는 과정을 보인 예시도이고, 도 17 내지 도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치에서 음영 그리드를 보정하는 과정을 보인 예시도이다.

도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 장치는 센서부(100) 및 제어부(200)를 포함할 수 있다.

센서부(100)는 차량의 전후측방 레이더 센서에 해당하는 제1 내지 제4 검출 센서(110-140)를 포함할 수 있으며, 도 2에 도시된 것과 같이 제1 검출 센서(110)는 후우측(RR) 레이더 센서, 제2 검출 센서(120)는 후좌측(RL) 레이더 센서, 제3 검출 센서(130)는 전우측(FR) 레이더 센서, 제4 검출 센서(140)는 전좌측(FL) 레이더 센서에 해당할 수 있다. 이에 따라, 각 검출 센서(110-140)는 미리 정의된 주기에 의한 프레임에 따라 레이더 신호를 송출하고 외부 객체로부터의 반사 신호를 수신하는 방식으로 외부 객체를 검출하도록 동작할 수 있다. 또한, 도 1에 도시된 것과 같이 레이더 센서가 적용되는 차량의 운전 보조 시스템(예: BSD, LCA, RCTA)에 따라 그 송출되는 레이더 신호의 파형, 주파수, 거리 분해능, 각도 분해능, 최대 탐지 거리 및 FoV는 각 프레임별로 다른 특성을 가질 수 있다.

제어부(200)는 차량의 운전 보조 시스템의 동작을 제어하여 주변 환경을 모니터링하는 주체로서, ECU(Electronic Control Unit), 프로세서(processor), 중앙 처리 장치(CPU: Central Processing Unit) 또는 SoC(System on Chip)로 구현될 수 있으며, 운영 체제 또는 어플리케이션을 구동하여 제어부(200)에 연결된 복수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다.

본 실시예에서 제어부(200)는 차량의 거동 정보를 이용하여 센서부(100)에 의해 검출된 외부 객체 중 정지 객체를 추출하고, 추출된 정지 객체를 미리 설정된 그리드 맵(Grid Map)에 매핑하고 그 매핑 여부에 따라 그리드 맵을 구성하는 각 그리드에 점유 정보를 부가하도록 동작하며, 모니터링 대상이 되는 복수의 프레임에서 그리드 맵 내의 그리드에 부가된 점유 정보로부터 정지 객체가 각 그리드에 위치할 확률을 지표하는 점유 확률(Occupancy Probability) 파라미터를 산출하고, 산출된 점유 확률 파라미터를 토대로 차량의 주변 환경을 모니터링할 수 있다.

이하에서는 차량의 주변 환경을 모니터링하는 과정을 제어부(200)의 세부 동작별로 구체적으로 설명한다.

1. 정지 객체 추출

먼저, 제어부(200)는 차량의 거동 정보와, 센서부(100)가 외부 객체를 검출한 결과를 토대로 획득되는 객체 정보를 이용하여 센서부(100)에 의해 검출된 외부 객체 중 정지 객체를 추출할 수 있다. 즉, 본 실시예에서는 차량 주변의 다양한 외부 객체 중 이동 객체가 아닌 정지 객체를 모니터링하는 구성에 포커싱한다.

차량의 거동 정보는 차속, 요레이트(yawrate), 변속 정보 및 조향각을 포함할 수 있으며, 객체 정보는 센서부(100)에 의해 검출되는 외부 객체의 수, 객체까지의 종방향 거리와 횡방향 거리, 객체의 종방향 속도와 횡방향 속도, 및 수신 신호의 세기를 포함할 수 있다. 제어부(200)는 이러한 차량의 거동 정보 및 객체 정보를 이용하여 외부 객체 중 정지 객체만을 추출할 수 있다. 예를 들어, 제어부(200)는 차량의 차속과 객체의 종/횡방향 속도 간의 관계를 분석하여 이동 객체 및 정지 객체를 구분하여 정지 객체만을 추출할 수 있다.

2. 정지 객체 매핑

정지 객체가 추출되면, 제어부(200)는 추출된 정지 객체를 미리 설정된 그리드 맵(Grid Map)에 매핑할 수 있다. 정지 객체에 대한 매핑 과정에 앞서 그리드 맵과 그 업데이트 과정을 우선적으로 설명한다.

2-1. 그리드 맵

도 3에 도시된 것과 같이 그리드 맵은 모니터링 대상이 되는 차량의 주변 환경 영역에 해당하는 크기로 제어부(200)에 미리 설정되어 있을 수 있다. 도 3에서 Xmap_max는 종방향 최대 거리(그리드 맵의 종방향 크기), Ymap_max는 횡방향 최대 거리(그리드 맵의 횡방향 크기), Xmap_min은 그리드 맵의 종방향 기준 위치, Ymap_min은 그리드 맵의 횡방향 기준 위치, Xmap_step은 각 그리드의 종방향 크기, Ymap_step은 각 그리드의 횡방향 크기를 의미한다.

그리드 맵의 종축 및 횡축은 차량을 기준으로 하도록 설정될 수 있다. 그리드 맵의 종축 및 횡축이 차량이 아닌 특정 점을 기준으로 설정되면 차량의 주행 거리에 따라 더 많은 메모리 리소스가 요구되며, 운전자에게 경고를 출력하거나 차량의 주행 제어 동작을 수행하는데 필요한 주변 환경 모니터링 영역은 차량의 주변으로 설정되는 것이 효과적이기 때문에, 그리드 맵의 종축 및 횡축은 차량을 기준으로 하도록 설정될 수 있다. 이에 따라, 그리드 맵을 구성하는 각 그리드의 인덱스(좌표(i,j), i 및 j는 각각 종방향 인덱스 및 횡방향 인덱스) 또한 차량을 기준으로 설정될 수 있다.

한편, 도 4에 도시된 것과 같이 그리드 맵에는 정지 객체가 그리드 맵 내의 각 그리드를 점유하는지 여부를 결정하기 위한 임계값이 각 그리드 별로 정의되어 있을 수 있으며, 임계값은 후술하는 것과 같이 점유 확률 파라미터와 비교되는 값으로 기능하여 해당 그리드에 정지 객체가 위치하는지 여부를 판단하기 위한 기준이 된다. 임계값은 센서부(100)로 입력되는 수신 신호의 세기에 따른 수학 모델에 근거하여 각 그리드 별로 정의되어 있을 수 있으며, 상기한 수학 모델은 주지된 레이더 방정식(

, P_r은 수신 신호 세기, G_t는 안테나 이득, R_t는 객체까지의 거리)에 해당할 수 있다.

구체적으로, 레이더 방정식에 따를 때 안테나의 이득과 객체까지의 상대 거리에 따라 수신되는 신호의 세기가 다르기 때문에, 동일 객체라도 그 위치에 따라 레이더를 통해 검출될 확률이 다를 수 있다. 예를 들어, 객체까지의 거리가 가까운 경우 수신 신호의 세기가 커서 객체 검출 확률이 증가하고, 객체까지의 거리가 먼 경우 수신 신호의 세기가 작아 객체 검출 확률이 감소한다.

또한, 안테나의 이득이 큰 위치에 객체가 존재할 경우 수신 신호의 세기가 커서 객체 검출 확률이 증가하고, 안테나의 이득이 작은 위치에 객체가 존재할 경우 수신 신호의 세기가 작아 객체 검출 확률이 감소한다. 나아가, 전술한 것과 같이 레이더 센서가 적용되는 차량의 운전 보조 시스템(예: BSD, LCA, RCTA)에 따라, 레이더로부터 송출되는 레이더 신호의 파형, 주파수, 거리 분해능, 각도 분해능, 최대 탐지 거리 및 FoV는 각 프레임별로 다른 특성을 가질 수 있으며, 이로 인해 각 프레임마다 중복적으로 객체를 검출할 수 있는 영역이 있을 수 있고 특정 프레임에만 객체를 검출할 수 있는 영역이 있을 수 있다. 따라서, 각 프레임마다 중복이 되는 영역은 객체 검출 확률이 높고, 중복되지 않는 영역은 객체 검출 확률이 낮게 된다. 2회의 프레임 동안, 중복되는 영역은 2회에 걸쳐 객체 검출이 가능하나, 중복되지 않는 영역은 1회에 걸쳐 객체 검출이 가능하기 때문이다.

나아가, 인접한 두 개의 레이더 센서, 예를 들어 후우측 레이더 센서와 후좌측 레이더 센서에 있어서, 두 개의 레이더 센서를 통해 중복적으로 객체를 검출할 수 있는 영역이 있을 수 있고, 하나의 레이더 센서만을 통해 객체를 검출할 수 있는 영역이 있을 수 있다. 따라서, 중복되는 영역은 객체 검출 확률이 높고, 중복되지 않는 영역은 객체 검출 확률이 낮게 된다. 중복되는 영역에 대하여 하나의 레이더 센서가 객체를 검출하지 못하더라도 인접한 다른 레이더 센서를 통해 객체를 검출할 수 있으나, 중복되지 않는 영역에 대하여는 하나의 레이더 센서가 객체를 검출하지 못할 경우 인접한 다른 레이더 센서를 통해서도 객체를 검출할 수 없기 때문이다.

위에서 언급한 내용을 통해 두 가지의 상황을 상정할 수 있다.

ⅰ)객체 검출 확률이 가장 높은 경우: '객체까지의 거리가 가깝고 안테나 이득이 높은 영역' & '매 프레임마다 중복되는 검출 영역' & '인접한 레이더 센서 간 중복되는 검출 영역'

ⅱ)객체 검출 확률이 가장 낮은 경우: '객체까지의 거리가 멀고 안테나 이득이 낮은 영역' & '매 프레임마다 중복되지 않는 검출 영역' & '인접한 레이더 센서 간 중복되지 않는 검출 영역'

위 두 가지의 상황에 대하여 정지 객체가 그리드 맵 내의 각 그리드를 점유하는지 여부를 결정하기 위한 임계값이 모든 그리드에 대하여 동일하게 설정되는 것은 불합리할 수 있다. 위 ⅰ)의 경우, 실제 객체가 존재하지 않음에도 불구하고 객체가 존재하는 것으로 오판단될 수 있고(객체 오검출), 위 ⅱ)의 경우 실제 객체가 존재함에도 불구하고 객체가 존재하지 않는 것으로 오판단될 수 있기 때문이다(객체 미검출). 이에 따라, 본 실시예에서는 객체 검출 확률에 따라 각 그리드 별로 임계값을 차별적으로 설정함으로써 객체 오판단(오검출 및 미검출)하는 것을 제거하는 구성을 채용한다.

구체적으로, 임계값은 그리드 맵 내의 단독 영역, 단일 중첩 영역 및 다중 중첩 영역별로 차별적인 값을 갖도록 설정되어 있을 수 있다.

단독 영역은 제K 프레임에서 제1 검출 센서(110)가 센싱하는 그리드 맵 내의 영역으로 정의되고(K는 자연수), 단일 중첩 영역은 제K 프레임과 구분되는(제K 프레임 이후의 프레임인) 제K+1 프레임에서 제1 검출 센서(110)가 센싱하는 영역과 단독 영역이 중첩되는 그리드 맵 내의 영역으로 정의될 수 있다. 즉, 단독 영역 및 단일 중첩 영역은 동일한 검출 센서에 대하여 각 프레임별로 검출 영역이 중첩되는지 여부에 따라 구분된다. 도 5(제1 검출 센서 = RR 레이더)에는 단독 영역의 그리드를 '0'으로, 단일 중첩 영역의 그리드를 '1'로 표기하였으며, 단독 영역의 그리드의 임계값은 단일 중첩 영역의 그리드의 임계값보다 낮은 값으로 설정되어, 단독 영역에 위치한 객체에 대하여 야기될 수 있는 오검출 및 미감출이 보상될 수 있다.

다중 중첩 영역은 동일 프레임(제K 프레임 또는 제K+1 프레임)에서 제1 검출 센서(110)와 인접한 제2 검출 센서(120)가 센싱하는 영역과 단일 중첩 영역이 중첩되는 그리드 맵 내의 영역으로 정의될 수 있다. 즉, 다중 중첩 영역은 인접한 두 개의 검출 센서에 대하여 동일 프레임에서 검출 영역이 중첩되는지 여부에 의해 결정된다. 도 6(제1 검출 센서 = RR 레이더, 제2 검출 센서 = RL 레이더)에는 제1 검출 센서(110)의 검출 영역의 그리드를 '0'으로, 제1 및 제2 검출 센서(110, 120)의 검출 영역이 중복되는 영역의 그리드를 '1'로 표기하였다. 이에 따라, 도 7(제1 검출 센서 = RR 레이더, 제2 검출 센서 = RL 레이더)에 도시된 것과 같이 그리드 맵은 제1 검출 센서(110)가 제K 프레임에서 센싱하는 단독 영역('0')과, 제1 검출 센서가 제K 프레임 및 제K+1 프레임에서 센싱하는 영역 간의 중첩 영역인 단일 중첩 영역('1')과, 제1 및 제2 검출 센서(110, 120)가 동일 프레임에서 센싱하는 중복 영역으로서 상기의 단일 중첩 영역과 중첩되는 다중 중첩 영역('2')으로 구분될 수 있으며, 단독 영역, 단일 중첩 영역 및 다중 중첩 영역의 임계값을 각각 제1 임계값, 제2 임계값 및 제3 임계값으로 정의할 때, 도 8에 도시된 것과 같이 각 임계값이 선형적으로 증가하는 구간에서 '제1 임계값 < 제2 임계값 < 제3 임계값'의 크기로 설정될 수 있다.

2-2. 그리드 맵 업데이트

전술한 것과 같이 그리드 맵의 종축, 횡축 및 인덱스는 차량을 기준으로 설정되며, 따라서 차량의 거동에 의해 그리드 맵의 인덱스가 달라지므로, 정지 객체를 그리드 맵에 매핑하기 위해서는 그리드 맵의 인덱스를 변경하여 그리드 맵을 업데이트하는 과정이 필요하다. 또한, 정지 객체를 그리드 맵에 매핑한 이후에도 차량의 거동에 따라 정지 객체가 매핑된 그리드의 인덱스를 변경할 필요가 있다(정지 객체가 그리드 맵에 매핑된 이후 그리드 맵의 업데이트가 수행될 경우, 정지 객체가 매핑된 그리드의 인덱스 또한 변경된다).

이를 위해, 제어부(200)는 제K-1 프레임으로부터 제K 프레임까지에 대하여, 차량의 종방향 이동 거리가 그리드의 종방향 크기보다 크거나 차량의 횡방향 이동 거리가 그리드의 횡방향 크기보다 클 경우 그리드 맵을 업데이트할 수 있으며, 이 경우 차량의 종방향 이동 거리, 횡방향 이동 거리 및 종방향 각도 변화를 토대로 제K-1 프레임에서의 각 그리드의 인덱스를 제K 프레임을 기준으로 변경할 수 있다.

변경되는 인덱스로서 정지 객체가 위치한 인덱스를 예시로서 설명하면, 도 9(a)는 제K-1 프레임에서의 그리드 맵을 정지 객체의 인덱스와 함께 도시하고 있다. 도 9(b)와 같이 차량이 그리드의 종방향 크기보다 큰 거리만큼 종방향으로 주행한 경우, 제K 프레임에서의 그리드 맵 상의 정지 객체의 인덱스는 제K-1 프레임에서의 그리드 맵 상의 정지 객체의 인덱스와 다르므로, 제K-1 프레임에서의 그리드 맵 상의 정지 객체의 인덱스는 제K 프레임을 기준으로 변경되어야 한다. 도 9(c)와 같이 차량이 일정 요레이트에 따라 선회 주행하여 차량의 종방향 이동 거리 또는 횡방향 이동 거리가 그리드의 종방향 크기 또는 횡방향 크기보다 될 경우, 마찬가지로 제K 프레임에서의 그리드 맵 상의 정지 객체의 인덱스는 제K-1 프레임에서의 그리드 맵 상의 정지 객체의 인덱스와 다르므로, 제K-1 프레임에서의 그리드 맵 상의 정지 객체의 인덱스는 제K 프레임을 기준으로 변경되어야 하며, 이 경우 요레이트에 따른 각도 변화량이 그리드 맵 업데이트에 반영될 수 있다.

도 9에 따른 그리드 맵의 업데이트 과정을 도 10의 모델링을 참조하여 설명한다.

먼저, 제어부(200)는 하기 수학식 1에 따라 제K-1 프레임으로부터 제K 프레임까지의 구간 동안 차량의 요(yaw)축 각도 변화량 및 이동 변위 변화량과 그 누적값을 산출한다.

[수학식 1]

수학식 1에서 △θ는 차량의 요(yaw)축 기준 순간 각도 변화량, △θ_acc는 제K-1 프레임으로부터 제K 프레임의 구간 동안 요축 기준 누적 각도 변화량, △γ는 차량의 순간 이동 변위, Vs는 차속, dt는 제K-1 프레임으로부터 제K 프레임의 시구간,

는 종방향 단위 벡터,

는 횡방향 단위 벡터, △γ_acc는 제K-1 프레임으로부터 제K 프레임의 구간 동안 차량의 누적 이동 변위이다.

그리고, 제어부(200)는 하기 수학식 2에 따라 그리드 맵 업데이트 조건의 충족 여부를 판단한다.

[수학식 2]

수학식 2에서 △xk는 차량의 종방향 순간 이동 거리, △yk는 차량의 횡방향 순간 이동 거리, △xk_acc는 차량의 종방향 누적 이동 거리, △yk_acc는 차량의 횡방향 누적 이동 거리이다.

수학식 2에 따라 그리드 맵 업데이트 조건

이 충족된 경우, 제어부(200)는 하기 수학식 3에 따라 그리드 맵을 업데이트한다.

[수학식 3]

수학식 3에서 (i,j)는 그리드의 인덱스, (i_updatde,j_update)는 업데이트된 그리드의 인덱스, floor는 버림 연산자이다(수학식 3에서 행렬

은 차량의 요레이트에 따라 그리드 맵을 회전시키는 회전 행렬로 기능한다).

2-3. 정지 객체 매핑

제어부(200)는 하기 수학식 4에 따라 정지 객체의 위치 정보(정지 객체까지의 종방향 거리 및 횡방향 거리)를 (업데이트된) 그리드 맵에 대응하는 인덱스로 변환할 수 있다.

[수학식 4]

수학식 4에서 Itgt_n은 대상 그리드의 종방향 인덱스, Jtgt_n은 대상 그리드의 횡방향 인덱스, Xtgt_n은 정지 객체까지의 종방향 거리, Ytgt_n은 정지 객체까지의 횡방향 거리이다.

도 11에 도시된 것과 같이 제어부(200)는 변환된 인덱스에 해당하는 그리드 맵의 대상 그리드를 특정하는 방식으로 추출된 정지 객체를 그리드 맵에 매핑할 수 있으며, 정지 객체가 매핑된 대상 그리드에 제1값을 갖는 점유 정보를 부가하고, 나머지 그리드에 제2값을 갖는 점유 정보를 부가할 수 있다. 본 실시예에서 제1값은 '1', 제2값은 '0'일 수 있다. 이에 따라, 정지 객체가 매핑되는 대상 그리드에는 점유 정보로서 '1'의 값이 부가되고, 정지 객체가 매핑되지 않는 이외의 그리드에는 점유 정보로서 '0'의 값이 부가된다. 이하에서는 제K 프레임에서 인덱스 (i,j)에 부가되는 점유 정보를 Pmap(i,j,k)로 표기한다.

3. 확장 매핑 영역 결정

앞서 언급한 것과 같이 레이더 센서가 적용되는 차량의 운전 보조 시스템(예: BSD, LCA, RCTA)에 따라, 레이더로부터 송출되는 레이더 신호의 파형, 주파수, 거리 분해능, 각도 분해능, 최대 탐지 거리 및 FoV는 각 프레임별로 다른 특성을 가질 수 있다. 따라서 동일한 정지 객체를 검출하더라도 매 프레임마다 신호 특성이 다르기 때문에 정지 객체가 검출되는 인덱스가 상이해질 수 있으며, 이는 점유 확률 파라미터(후술)를 사용된 신호 파형의 수만큼 감소시키게 된다. 도 12는 레이더 센서가 단일 파형 및 다중 파형으로 레이더 신호를 송출하여 동일한 정지 객체를 탐지한 결과를 보이고 있으며, 다중 파형의 경우 단일 파형 대비 각 프레임에 대하여 점유되는 그리드가 분산되어 정지 객체가 검출될 확률이 감소하게 된다. 점유 확률 파라미터의 감소를 보상하기 위해 그리드 맵의 임계값을 낮게 설정할 경우 클러터 또는 잡음으로 인해 정지 객체가 오검출될 가능성이 높아지게 된다.

이를 위해, 본 실시예에서 제어부(200)는 검출된 정지 객체에 해당하는 대상 그리드뿐만 아니라 주변 그리드에 점유 정보를 부가할 수 있다. 구체적으로, 제어부(200)는 도 13에 도시된 것과 같이 정지 객체가 매핑된 대상 그리드를 기준으로 설정 범위만큼 확장된 확장 매핑 영역을 결정하고, 확장 매핑 영역을 구성하는 각 그리드에 제1값을 갖는 점유 정보를 부가하여 점유 확률 파라미터를 산출하는 방식으로 차량의 주변을 모니터링할 수 있다. 대상 그리드로부터 확장되는 설정 범위는 신호 파형 간의 유사성(거리 분해능 및 속도 분해능)을 고려하여 설계자에 의해 미리 정의되어 있을 수 있다.

도 14는 레이더 센서가 단일 파형 및 다중 파형으로 레이더 신호를 송출하여 동일한 정지 객체를 탐지한 결과를 보이고 있다. 대상 그리드로부터 설정 범위만큼 확장된 확장 매핑 영역을 설정한 후, 확장 매핑 영역을 구성하는 각 그리드에 대하여 점유 확률 파라미터를 산출하는 방식(후술)을 통해, 다중 파형의 경우에도 정지 객체가 검출될 확률의 감소가 제거될 수 있다.

4. 점유 확률 파라미터 산출

본 실시예에서 그리드 맵의 점유 확률 파라미터를 산출하는 과정은 하기 수학식 5에 의한 일반적인 OGM(Occupancy Grid Map)의 점유 확률 산출 방식을 따른다.

[수학식 5]

수학식 5에서 R_1:k는 제1 프레임에서 제K 프레임까지의 센서부(100)(레이더 센서)의 센싱 데이터(전술한 객체 정보), V_1:k는 제1 프레임에서 제K 프레임까지의 차량의 거동 데이터(전술한 거동 정보), l₀는 사전 확률(prior probability, 본 실시예에서는 0)이다.

수학식 5에 따른 점유 확률 산출 방식에 본 실시예에서 각 그리드에 부가된 점유 정보 Pmap(i,j,k)를 적용하면 하기 수학식 6에 따라 점유 확률 파라미터 p가 산출된다.

[수학식 6]

수학식 6에서 M은 모니터링 대상이 되는 프레임 수이다.

5. 그리드 맵의 업데이트 오차 보정

그리드 맵의 업데이트 조건 충족 여부를 판단하는 인자가 되는 차량의 차속, 이동 변위 및 요축 각도 변화량은 차량에 적용된 센서에 의해 획득되며, 이러한 센싱값에는 필연적으로 오차가 내재되기 때문에, 센싱값에 내재된 오차로 인해 실제로는 그리드 맵의 업데이트 조건이 충족되지 않았음에도 충족된 것으로 판단되어 그리드 맵이 잘못 업데이트되는 경우가 발생할 수 있다. 앞서 언급한 것과 같이 그리드 맵에 대한 업데이트 과정 시, 제어부(200)는 정지 객체가 매핑된 대상 그리드의 인덱스를 변경하도록 동작하기 때문에, 그리드 맵이 잘못 업데이트되는 경우 정지 객체의 실제 위치에 해당하는 인덱스와, 잘못 업데이트된 그리드 맵에 매핑된 정지 객체의 인덱스 간의 오차가 발생하게 되며, 이는 결과적으로 정지 객체에 대한 오검출 및 미검출을 야기할 수 있다.

도 15의 예시로서 설명하면, 도 15(a)는 제K-1 프레임에서 정지 객체가 그리드 ①에 매핑된 후 설정 범위만큼 확장되어 제1 확장 매핑 영역이 결정된 상태를 도시하고 있으며, 도 15(b)는 제K 프레임에서 전술한 그리드 맵의 업데이트 조건이 충족되어 그리드 맵이 업데이트된 상태를 도시하고 있다. 그리드 맵이 업데이트되었기 때문에 정지 객체가 매핑된 그리드의 인덱스도 변경되어 정지 객체가 매핑된 그리드는 그리드 ②로 업데이트되며, 센서부(100)에 의해 실제 검출된 정지 객체의 위치는 아직 그리드 ①로 유지되기 때문에, 결과적으로 정지 객체의 실제 위치에 해당하는 그리드의 인덱스와, 업데이트된 그리드 맵에 매핑된 정지 객체의 그리드의 인덱스 간의 오차가 발생하게 된다.

이를 위해, 제어부(200)는 제K-1 프레임으로부터 제K 프레임으로 전환되어 그리드 맵이 업데이트된 경우, 제K-1 프레임에서의 제1 확장 매핑 영역과 제K 프레임에서의 제2 확장 매핑 영역을 비교하는 방식으로 제2 확장 매핑 영역을 구성하는 각 그리드의 점유 확률 파라미터를 보정함으로써, 상기와 같은 업데이트 오차를 보정할 수 있다.

도 15(c)를 참조하면, 제어부(200)는 제K-1 프레임 대비 제K 프레임을 기준으로 제2 확장 매핑 영역의 각 그리드 중 점유 확률 파라미터가 증가한 그리드로 구성되는 제1 영역을 특정할 수 있다(즉, 제1 영역은 제K-1 프레임에서 미점유된 그리드로서 제K 프레임에서 점유된 그리드에 해당한다). 그리고, 제어부(200)는 제K-1 프레임 대비 제K 프레임을 기준으로 제1 확장 매핑 영역의 각 그리드 중 점유 확률 파라미터가 감소한 그리드로 구성되는 제2 영역을 특정할 수 있다(즉, 제2 영역은 제K-1 프레임에 점유된 그리드로서 제K 프레임에서 미점유된 그리드에 해당한다). 그리고, 제어부(200)는 제2 영역의 점유 확률 파라미터를 제1 영역의 점유 확률 파라미터로 치환하여 제K 프레임에서 제2 확장 매핑 영역을 구성하는 각 그리드의 점유 확률 파라미터를 보정할 수 있다. 이에 따라, 도 15(d)에 도시된 것과 같이 센서부(100)에 의해 실제 검출된 정지 객체의 위치에 정합되어 확장 매핑 영역이 구성될 수 있다. 제2 영역을 구성하는 그리드의 미점유 상태가 설정 시간동안 지속될 경우 그 점유 확률 파라미터는 '0'의 값으로 초기화될 수 있다.

도 16(a)는 그리드 맵의 업데이트 오차를 보정하기 전의 그리드 맵 상의 점유 확률 파라미터의 예시를 보이고 있다. 도 16(a)에 기술된 것과 같이 그리드 ①은 실제 정지 객체의 위치와 횡방향/종방향 오차를 갖는 위치에 해당하지만 일정 점유 확률값을 가진 채로 남아있으며, 그리드 ②는 실제 정지 객체의 위치에 해당하지만 신규 점유된 그리드이기 때문에 주변의 그리드 대비 낮은 점유 확률값을 갖게 된다.

도 16(b)는 그리드 맵의 업데이트 오차를 보정한 후의 그리드 맵 상의 점유 확률 파라미터의 예시를 보이고 있다. 도 16(b)에 기술된 것과 같이 그리드 ①은 기존에 점유되어 있던 그리드로서 초기화를 통해 낮은 점유 확률값을 갖게 되며, 그리드 ②는 실제 정지 객체의 위치에 해당하여 신규 점유된 그리드이지만 일정 점유 확률값을 상속받게 되므로 주변의 그리드 대비 높은 점유 확률값을 갖게 된다.

6. 음영 영역에 대한 보정

앞서 언급한 것과 같이 본 실시예의 검출 센서는 레이더 센서로 구현될 수 있으며, 도 17에 도시된 것과 같이 레이더 센서의 FoV 및 장착 특성(장착 각도 및 위치)로 인해 레이더 센서가 외부 객체를 검출할 수 없는 음영 영역이 발생하게 된다.

상기와 같은 음영 영역에 해당하는 음영 그리드를 보정하기 위해, 제어부(200)는 제K-1 프레임에서의 점유 확률 파라미터를 전달받는 제1 방식, 또는 음영 그리드의 주변 그리드의 점유 확률 파라미터를 전달받는 제2 방식을 이용하여 음영 그리드를 보정하도록 동작할 수 있다.

제1 방식은 차량의 속도가 미리 설정된 기준치 이상인 경우 수행될 수 있다. 도 18에 도시된 것과 같이 제K-1 프레임에서 그리드 ①은 음영 그리드에 해당하지 않아 점유 확률 파라미터를 가진 상태로 존재하고, 차속이 기준치 이상인 경우 그리드 맵의 업데이트 과정이 수행되며, 제K 프레임에서 그리드 ①은 음영 그리드에 속하게 되기 때문에, 이 경우 제어부(200)는 제K-1 프레임에서 그리드 ①의 점유 확률 파라미터를 제K 프레임에서 음영 그리드 ①의 점유 확률 파라미터로 설정함으로써, 레이더 센서의 미검출로 인한 손실이 최소화되도록 할 수 있다.

제2 방식은 차량의 속도가 상기의 기준치 미만인 경우 수행될 수 있다. 즉, 차량이 매우 작은 차속으로 이동하거나 정지해 있는 경우 제K-1 프레임으로부터 제K 프레임으로 전환되더라도 그리드 맵이 업데이트되지 않아 전술한 제1 방식이 적용될 수 없기 때문에, 이 경우 제어부(200)는 음영 그리드의 주변 그리드의 점유 확률 파라미터를 음영 그리드의 점유 확률 파라미터로 설정하도록 동작할 수 있다. 이때, 도 19에 도시된 것과 같이 제어부(200)는 음영 그리드가 아닌 그리드의 점유 확률 파라미터를 최대한 얻기 위해, 최외곽에 위치한 음영 그리드부터 제2 방식을 수행하며, 음영 그리드로부터 설정 범위(예: 1 그리드) 이내에 위치하는 그리드가 갖는 점유 확률 파라미터 중 가장 높은 점유 확률 파라미터를 해당 음영 그리드의 점유 확률 파라미터로 설정할 수 있다. 도 20은 상기한 음영 영역에 대한 보정을 통해 음영 그리드에 일정값을 갖는 점유 확률 파라미터가 설정된 결과를 보이고 있다.

7. 정지 객체의 위치 결정(Peak Detection)

전술한 과정을 통해 그리드 맵의 업데이트, 확장 매핑 영역의 결정, 업데이트 오차 보정, 음영 영역 보정의 과정이 수행되면, 제어부(200)는 확장 매핑 영역 내의 그리드의 점유 확률 파라미터를 기반으로 정지 객체가 위치할 확률이 가장 높은 그리드를 특정하도록 동작할 수 있다.

즉, 제어부(200)는 모니터링 대상이 되는 복수의 프레임에 대하여 결정된 확장 매핑 영역 내의 각 그리드 중 점유 확률 파라미터가 최대인 피크 그리드(Peak Grid)를 결정하고, 피크 그리드의 점유 확률 파라미터가 피크 그리드에 정의된 임계값 이상인 경우, 피크 그리드에 정지 객체가 위치하는 것으로 결정할 수 있다. 제어부(200)는 상기의 'Peak Detection'에 따른 정지 객체의 위치 결정 방식을 차량의 주행 동안 반복적으로 수행함으로써 차량의 주변 환경을 모니터링할 수 있다.

도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 21을 참조하여 본 실시예에 따른 차량의 주변 환경 모니터링 방법을 설명하며, 전술한 내용과 중복되는 부분에 대한 구체적인 설명은 배제하고 그 시계열적인 구성을 중심으로 설명한다.

먼저, 제어부(200)는 차량의 거동 정보를 이용하여 센서부(100)에 의해 검출된 차량의 외부 객체 중 정지 객체를 추출한다(S100).

이어서, 제어부(200)는 S100 단계에서 추출된 정지 객체를 미리 설정된 그리드 맵에 매핑하고 그 매핑 여부에 따라 그리드 맵을 구성하는 각 그리드에 점유 정보를 부가하며, 모니터링 대상이 되는 복수의 프레임에서 그리드 맵 내의 그리드에 부가된 점유 정보로부터 정지 객체가 각 그리드에 위치할 확률을 지표하는 점유 확률 파라미터를 산출한다(S200).

S200 단계에서, 제어부(200)는 차량의 거동 정보에 따라 그리드 맵을 구성하는 각 그리드의 인덱스를 변경하는 방식으로 그리드 맵을 업데이트하면서 정지 객체를 그리드 맵에 매핑한다.

또한, S200 단계에서 제어부(200)는 정지 객체의 위치 정보를 그리드 맵에 대응하는 인덱스로 변환하고, 변환된 인덱스에 해당하는 그리드 맵의 대상 그리드를 특정하는 방식으로 정지 객체를 그리드 맵에 매핑하며, 정지 객체가 매핑된 대상 그리드에 제1값을 갖는 점유 정보를 부가하고, 나머지 그리드에 제1값보다 작은 제2값을 갖는 점유 정보를 부가한다.

또한, S200 단계에서 제어부(200)는 정지 객체가 매핑된 대상 그리드를 기준으로 설정 범위만큼 확장된 확장 매핑 영역을 결정하고, 확장 매핑 영역을 구성하는 각 그리드에 제1값을 갖는 점유 정보를 부가하여 점유 확률 파라미터를 산출한다.

또한, S200 단계에서 제어부(200)는 제K-1 프레임으로부터 제K 프레임으로 전환되어 그리드 맵이 업데이트된 경우, 제K-1 프레임에서의 제1 확장 매핑 영역과 제K 프레임에서의 제2 확장 매핑 영역을 비교하는 방식으로 제2 확장 매핑 영역을 구성하는 각 그리드의 점유 확률 파라미터를 보정하며, 구체적으로 제K-1 프레임 대비 제K 프레임을 기준으로, 제2 확장 매핑 영역의 각 그리드 중 점유 확률 파라미터가 증가한 그리드로 구성되는 제1 영역을 특정하고, 제1 확장 매핑 영역의 각 그리드 중 점유 확률 파라미터가 감소한 그리드로 구성되는 제2 영역을 특정한 후, 제2 영역의 점유 확률 파라미터를 제1 영역의 점유 확률 파라미터로 치환하여 제K 프레임에서 제2 확장 매핑 영역을 구성하는 각 그리드의 점유 확률 파라미터를 보정한다.

또한, S200 단계에서 제어부(200)는 센서부(100)가 제K 프레임에서 외부 객체를 검출할 수 없는 음영 영역에 해당하는 음영 그리드에 대하여, 제K-1 프레임에서의 점유 확률 파라미터를 전달받는 제1 방식, 또는 음영 그리드의 주변 그리드의 점유 확률 파라미터를 전달받는 제2 방식을 이용하여 음영 그리드를 보정하며, 이 경우 제어부(200)는 차량의 속도가 미리 설정된 기준치 이상인 경우 제1 방식에 따라 음영 그리드를 보정하고, 차량의 속도가 기준치 미만인 경우 제2 방식에 따라 음영 그리드를 보정한다.

S200 단계 이후, 제어부(200)는 S200 단계에서 산출된 점유 확률 파라미터를 토대로 차량의 주변 환경을 모니터링한다(S300). 구체적으로, 제어부(200)는 모니터링 대상이 되는 복수의 프레임에 대하여 결정된 확장 매핑 영역 내의 각 그리드 중 점유 확률 파라미터가 최대인 피크 그리드를 결정하고, 피크 그리드의 점유 확률 파라미터가 피크 그리드에 정의된 임계값 이상인 경우, 피크 그리드에 정지 객체가 위치하는 것으로 결정한다.

이와 같이 본 실시예는 레이더를 통해 검출된 정지 객체를 미리 설정된 그리드 맵(Grid Map)에 매핑하고 그 매핑 여부에 따라 상기 그리드 맵을 구성하는 각 그리드에 점유 정보를 부가한 후, 모니터링 대상이 되는 복수의 프레임에서 그리드 맵 내의 그리드에 부가된 점유 정보로부터 정지 객체가 각 그리드에 위치할 확률을 지표하는 점유 확률 파라미터(Occupancy Probability)를 산출하는 방식으로 차량의 주변 환경을 모니터링하는 구성을 채용하여, 레이더를 통해 차량의 주변 환경을 모니터링함에 있어서 외부 객체에 대한 검출 정확도를 향상시킬 수 있다.

본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야할 것이다.

100: 센서부
110 - 140: 제1 내지 제4 검출 센서
200: 제어부

Claims (12)

1. 미리 정의된 주기에 의한 프레임에 따라 차량의 외부 객체를 검출하기 위한 복수의 검출 센서를 포함하는 센서부; 및
   상기 센서부에 의해 검출된 외부 객체 중 정지 객체를 추출하고, 상기 추출된 정지 객체를 미리 설정된 그리드 맵(Grid Map)에 매핑하고 그 매핑 결과로부터 상기 정지 객체가 상기 그리드 맵의 그리드에 위치할 확률을 지표하는 점유 확률(Occupancy Probability) 파라미터를 산출하며, 상기 산출된 점유 확률 파라미터를 토대로 상기 차량의 주변 환경을 모니터링하는 제어부;를 포함하되,
   상기 그리드 맵의 종축, 횡축 및 인덱스는 상기 차량을 기준으로 하며,
   상기 제어부는, 상기 차량의 거동 정보에 따라 상기 그리드 맵을 구성하는 각 그리드의 인덱스를 변경하는 방식으로 상기 그리드 맵을 업데이트하면서 상기 추출된 정지 객체를 상기 그리드 맵에 매핑하는 것을 특징으로 하는 차량의 주변 환경 모니터링 장치.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는, 제K-1 프레임으로부터 제K 프레임까지에 대하여, 상기 차량의 종방향 이동 거리 또는 횡방향 이동 거리에 따라 미리 정의된 그리드 맵 업데이트 조건이 충족된 경우 그리드 맵을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 차량의 주변 환경 모니터링 장치.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 그리드 맵 업데이트 조건은, 상기 차량의 종방향 이동 거리가 상기 그리드의 종방향 크기보다 크거나 상기 차량의 횡방향 이동 거리가 상기 그리드의 횡방향 크기보다 큰 조건인 것을 특징으로 하는 차량의 주변 환경 모니터링 장치.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 제어부는, 상기 차량의 종방향 이동 거리, 횡방향 이동 거리 및 종방향 각도 변화를 토대로 상기 제K-1 프레임에서의 각 그리드의 인덱스를 상기 제K 프레임을 기준으로 변경하는 방식으로 상기 그리드 맵을 업데이트 하는 것을 특징으로 하는 차량의 주변 환경 모니터링 장치.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 제어부는, 상기 제K-1 프레임으로부터 상기 제K 프레임까지 상기 차량의 종방향 이동 거리 및 횡방향 이동 거리와, 상기 제K-1 프레임에서 각 그리드의 인덱스와, 상기 차량의 요레이트에 따라 상기 그리드 맵을 회전시키는 회전 행렬을 이용하여 상기 그리드 맵을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 차량의 주변 환경 모니터링 장치.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는, 상기 그리드 맵 내의 각 그리드 중 점유 확률 파라미터가 최대인 피크 그리드(Peak Grid)를 결정하고, 상기 피크 그리드의 점유 확률 파라미터가 상기 피크 그리드에 정의된 임계값 이상인 경우, 상기 피크 그리드에 상기 정지 객체가 위치하는 것으로 결정하는 것을 특징으로 하는 차량의 주변 환경 모니터링 장치.
   
7. 제어부가, 센서부에 의해 검출된 차량의 외부 객체 중 정지 객체를 추출하는 단계로서, 상기 센서부는 미리 정의된 주기에 의한 프레임에 따라 상기 차량의 외부 객체를 검출하기 위한 복수의 검출 센서를 포함하는 것인, 단계;
   상기 제어부가, 상기 추출된 정지 객체를 미리 설정된 그리드 맵(Grid Map)에 매핑하고 그 매핑 결과로부터 상기 정지 객체가 상기 그리드 맵의 그리드에 위치할 확률을 지표하는 점유 확률(Occupancy Probability) 파라미터를 산출하는 단계; 및
   상기 제어부가, 상기 산출된 점유 확률 파라미터를 토대로 상기 차량의 주변 환경을 모니터링하는 단계;를 포함하고,
   상기 그리드 맵의 종축, 횡축 및 인덱스는 상기 차량을 기준으로 하며,
   상기 산출하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 차량의 거동 정보에 따라 상기 그리드 맵을 구성하는 각 그리드의 인덱스를 변경하는 방식으로 상기 그리드 맵을 업데이트하면서 상기 추출된 정지 객체를 상기 그리드 맵에 매핑하는 것을 특징으로 하는 차량의 주변 환경 모니터링 방법.
   
8. 제7항에 있어서,
   상기 산출하는 단계에서, 상기 제어부는, 제K-1 프레임으로부터 제K 프레임까지에 대하여, 상기 차량의 종방향 이동 거리 또는 횡방향 이동 거리에 따라 미리 정의된 그리드 맵 업데이트 조건이 충족된 경우 그리드 맵을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 차량의 주변 환경 모니터링 방법.
   
9. 제8항에 있어서,
   상기 그리드 맵 업데이트 조건은, 상기 차량의 종방향 이동 거리가 상기 그리드의 종방향 크기보다 크거나 상기 차량의 횡방향 이동 거리가 상기 그리드의 횡방향 크기보다 큰 조건인 것을 특징으로 하는 차량의 주변 환경 모니터링 방법.
   
10. 제9항에 있어서,
    상기 산출하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 차량의 종방향 이동 거리, 횡방향 이동 거리 및 종방향 각도 변화를 토대로 상기 제K-1 프레임에서의 각 그리드의 인덱스를 상기 제K 프레임을 기준으로 변경하는 방식으로 상기 그리드 맵을 업데이트 하는 것을 특징으로 하는 차량의 주변 환경 모니터링 방법.
    
11. 제10항에 있어서,
    상기 산출하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 제K-1 프레임으로부터 상기 제K 프레임까지 상기 차량의 종방향 이동 거리 및 횡방향 이동 거리와, 상기 제K-1 프레임에서 각 그리드의 인덱스와, 상기 차량의 요레이트에 따라 상기 그리드 맵을 회전시키는 회전 행렬을 이용하여 상기 그리드 맵을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 차량의 주변 환경 모니터링 방법.
    
12. 제7항에 있어서,
    상기 모니터링하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 그리드 맵 내의 각 그리드 중 점유 확률 파라미터가 최대인 피크 그리드(Peak Grid)를 결정하고, 상기 피크 그리드의 점유 확률 파라미터가 상기 피크 그리드에 정의된 임계값 이상인 경우, 상기 피크 그리드에 상기 정지 객체가 위치하는 것으로 결정하는 것을 특징으로 하는 차량의 주변 환경 모니터링 방법.

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