KR20230033162A - Collision Prediction System for autonomous vehicles - Google Patents

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KR20230033162A
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KR
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vehicle
collision
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autonomous vehicle
driving
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Application number
KR1020210114510A
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최유림
양혜림
조규리
김익제
박수조
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한양대학교 에리카산학협력단
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Abstract

The present invention provides a system for predicting a collision of an autonomous driving vehicle, which enables an autonomous driving vehicle to intuitively predict collision possibility with the other vehicle to secure relief of a driver, and furthermore, controls a boarding vehicle and the other vehicle all at once to fundamentally remove the collision possibility. Therefore, according to one aspect of the present invention, the system for predicting a collision of an autonomous driving vehicle comprises: a detection unit detecting the other vehicles on a front side, a rear side, and a lateral side of the vehicle; a control unit determining the collision possibility with the other vehicle; and an output unit outputting a collision possibility sign in proportion to a size of the collision possibility.

Description

자율주행 차량의 충돌 예측 시스템{Collision Prediction System for autonomous vehicles} Collision Prediction System for autonomous vehicles}

본 발명은 충돌 예측 시스템에 대한 것으로서 보다 상세하게는 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템에 대한 것이다. The present invention relates to a collision prediction system, and more particularly, to a collision prediction system for an autonomous vehicle.

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. Vehicles may be classified into internal combustion engine vehicles, external combustion engine vehicles, gas turbine vehicles, electric vehicles, and the like, depending on the type of prime mover used.

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.Autonomous vehicles are vehicles that can drive automatically without human intervention. Driverless cars drive autonomously by recognizing the surrounding environment with radar, LIDAR (light detection and ranging), GPS, and camera and designating a destination. Unmanned vehicles that are already in practical use include unmanned vehicles operated by the Israeli military that patrol preset routes and unmanned operation systems such as dump trucks that are operated at overseas mines or construction sites.

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.The first core technologies of these self-driving vehicles are the unmanned car system and the actual system. It is a technology that builds an unmanned car system in reality as well as simulation in the laboratory. It implements driving devices such as accelerators, decelerators, and steering devices to suit unmanned operation, and enables control using computers, software, and hardware installed in unmanned cars. do.

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.The second key technology is to receive and process visual information using vision and sensors. It is the basis of autonomous driving for unmanned operation, and it is a technology that accepts image information and extracts necessary information from the image. This uses not only a CCD (charge-coupled device) camera, but also sensors such as ultrasonic sensors and range filters to fuse information necessary for distance and driving, allowing obstacle avoidance and unexpected situations to be dealt with through analysis and processing.

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.The third core technology is the integrated control system and operation monitoring fault diagnosis system technology. This technology establishes an operation monitoring system that monitors vehicle operation and gives appropriate commands according to frequently changing situations, analyzes various situations generated by individual processors and sensors, diagnoses system failures, and provides appropriate information to the operator. or to perform the function of notifying an alarm.

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.The fourth key technology is intelligent control and intelligent driving devices. This technology generates control commands based on mathematical analysis using actual vehicle models as an unmanned driving technique. Intelligent forward control is a system based on radar guide technology that maintains the distance from the vehicle in front or obstacles by adjusting the speed on its own without the driver manipulating the pedals. When the driver inputs the distance to the vehicle in front, the long-range radar attached to the front of the vehicle detects the location of the vehicle in front, maintains a constant speed, decelerates or accelerates, and comes to a complete stop if necessary, which is useful in poor visibility weather.

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.The fifth applied technology is the lane departure prevention system. This is a technology in which a camera installed inside detects the lane and informs the driver of an unintended deviation situation.

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.The sixth applied technology is a parking assist system. When the driver searches for the assist button, puts the reverse gear in and presses the brake pedal, the car adjusts the steering to assist in parallel parking in reverse. It automatically guides the vehicle from the starting point to the parking space based on infrastructure as well as vehicle-mounted sensors to save unnecessary time and energy when parking, thereby minimizing cost and environmental pollution.

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.The seventh applied technology is an automatic parking system. This is a technology in which the driver stops the car in front of the parking lot, turns off the engine, gets off, and presses the remote control lock switch twice in a row. am.

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.The eighth applied technology is a blind spot information guidance system. Sensors mounted on both sides of the car determine if there is another vehicle in the blind spot that is not visible through the side mirror and warn the driver. .

자율주행의 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.The biggest advantage of autonomous driving is that driving speed and traffic management data match, so it helps fuel efficiency by avoiding repeated stops by adjusting the control device more evenly, and that it can be used by people who cannot drive, such as the elderly, children, and the disabled. will be. In addition, it has the advantage of solving fatigue caused by long-time driving, greatly reducing the risk of traffic accidents, speeding up traffic flow on the road and reducing traffic congestion.

그런데 최근에는 자율주행 차량의 대중화에 따른 다양한 문제점이 발생될 것으로 예상되고 있다. 특히, 자율주행 차량은 구동 제어 알고리즘이 제작사에 따라 다를 수 밖에 없다. 따라서, 서로 다른 제작사의 자율주행 차량이 서로 매우 근접하여 주행되는 경우에 사용자는 불안감을 가질 수 있다. 이러한 경우 안전이 확인되고 담보되는 방안이 필요하나 아직까지 관련된 연구는 미비한 실정이다. However, in recent years, various problems are expected to occur due to the popularization of autonomous vehicles. In particular, autonomous vehicle driving control algorithms inevitably differ depending on the manufacturer. Therefore, when autonomous vehicles of different manufacturers drive very close to each other, users may feel anxious. In this case, a method for confirming and guaranteeing safety is required, but related research is still lacking.

한국공개특허 제2019-0070693호(2019. 06. 21.), 발명의 명칭: 자율주행장치 및 그의 제어 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING AUTONOMOUS DRIVING OF VEHICLE}Korean Patent Publication No. 2019-0070693 (2019. 06. 21.), Title of Invention: Autonomous driving device and its control method {APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING AUTONOMOUS DRIVING OF VEHICLE}

본 발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 자율주행 차량에서 타 차량광의 충돌 가능성을 직관적으로 예측하도록 하여 운전자의 안심을 도모하고, 더욱 나아가 탑승 차량과 타 차량을 일괄적으로 제어하도록 하여 충돌가능성을 원천적으로 제거하는 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템을 제공함에 있다. The present invention is to solve the above problems of the prior art, and an object of the present invention is to intuitively predict the possibility of collision with another vehicle light in an autonomous vehicle to promote driver's relief, and furthermore, It is an object of the present invention to provide a collision prediction system for an autonomous vehicle that fundamentally eliminates the possibility of a collision by controlling it collectively.

본 발명의 일 측면에 따른 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템은 전방, 후방, 및 측방의 타 차량을 감지하는 감지부, 상기 타 차량과의 충돌 가능성을 판단하는 제어부 및 상기 충돌 가능성의 크기에 비례하여 충돌 가능성 표지를 출력하는 출력부를 포함한다. A collision prediction system for an autonomous vehicle according to an aspect of the present invention includes a sensing unit for detecting other vehicles in the front, rear, and side directions, a controller for determining the possibility of collision with the other vehicle, and and an output unit that outputs a collision possibility indicator.

이때, 상기 충돌 가능성 표지는 증강출력의 방법으로 상기 타 차량 상에 출력되거나 또는 탑뷰(top view)의 방법으로 출력될 수 있다. At this time, the collision possibility indicator may be output on the other vehicle in an augmented output method or a top view method.

또한, 상기 충돌 가능성 표지는 구면파의 형식으로 출력되고, 상기 구면파의 크기는 예상 충격량에 비례하여 출력될 수 있다. In addition, the collision possibility indicator may be output in the form of a spherical wave, and the size of the spherical wave may be output in proportion to an expected impact amount.

또한, 상기 구면파의 중심은 자율주행 차량의 조향 각에 따라 변동될수 있다. Also, the center of the spherical wave may vary according to the steering angle of the autonomous vehicle.

또한, 상기 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템은 서버를 더 포함하고, 상기 서버는 상기 충돌 가능성 표지의 출력이 설정 시간 이상 지속되는 경우에 상기 자율주행 차량 및 상기 타 차량의 구동을 함께 제어할 수 있다. In addition, the collision prediction system of the autonomous vehicle may further include a server, and the server may control driving of the autonomous vehicle and the other vehicle together when the output of the collision possibility indicator continues for a set time or longer. .

본 발명은 자율주행 차량이 타 차량과의 충돌 가능성을 직관적으로 감지하고 주행 상태에 따라 이를 구면파의 형태로 출력하도록 하므로 사용자에게 예측 가능성을 담보해 준다. Since the present invention intuitively detects the possibility of an autonomous vehicle colliding with another vehicle and outputs it in the form of a spherical wave according to the driving state, it guarantees predictability to the user.

또한, 본 발명은 타 차량과의 충돌 가능성이 존재하는 상태가 지속되는 경우에 양 차량을 서버가 함께 구동시키므로 충돌 가능성을 원천적으로 차단하는 효과가 있다. In addition, the present invention has an effect of fundamentally blocking the possibility of collision because the server drives both vehicles together when a state in which there is a possibility of collision with another vehicle continues.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1에서의 자율주행 차량을 더욱 상세히 도시한 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.
도 6 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 충돌예측 시스템을 작용을 예시하는 도면이다.
1 is a configuration diagram of a collision prediction system for an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a configuration diagram showing the self-driving vehicle in FIG. 1 in more detail.
FIG. 3 is a configuration diagram showing the sensing unit in FIG. 2 in more detail.
4 is a configuration diagram showing the output unit in FIG. 2 in more detail.
5 is a configuration diagram showing the control unit in FIG. 2 in more detail.
6 to 8 are views illustrating the operation of a collision prediction system for an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.

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. Hereinafter, the embodiments disclosed in this specification will be described in detail with reference to the accompanying drawings, but the same or similar components are given the same reference numerals regardless of reference numerals, and redundant description thereof will be omitted.

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. The suffixes "module" and "unit" for components used in the following description are given or used together in consideration of ease of writing the specification, and do not have meanings or roles that are distinct from each other by themselves.

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. In addition, in describing the embodiments disclosed in this specification, if it is determined that a detailed description of a related known technology may obscure the gist of the embodiment disclosed in this specification, the detailed description thereof will be omitted.

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.In addition, the accompanying drawings are only for easy understanding of the embodiments disclosed in this specification, the technical idea disclosed in this specification is not limited by the accompanying drawings, and all changes included in the spirit and technical scope of the present invention , it should be understood to include equivalents or substitutes.

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.Terms including ordinal numbers, such as first and second, may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms. These terms are only used for the purpose of distinguishing one component from another.

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.It is understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in the middle. It should be. On the other hand, when an element is referred to as “directly connected” or “directly connected” to another element, it should be understood that no other element exists in the middle.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise.

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. In this application, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, but one or more other features It should be understood that the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.

이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템을 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템의 구성도이고, 도 2는 도 1에서의 자율주행 차량을 더욱 상세히 도시한 구성도이며, 도 3은 도 2에서의 감지부를 더욱 상세히 도시한 구성도이고, 도 4는 도 2에서의 출력부를 더욱 상세히 도시한 구성도이고, 도 5는 도 2에서의 제어부를 더욱 상세히 도시한 구성도이다. Hereinafter, a crash prediction system for an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention will be described. 1 is a configuration diagram of a collision prediction system for an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a configuration diagram showing the autonomous vehicle in FIG. 1 in more detail, and FIG. 3 is a configuration diagram showing the detection in FIG. 2 A configuration diagram showing the unit in more detail, FIG. 4 is a configuration diagram showing the output unit in FIG. 2 in more detail, and FIG. 5 is a configuration diagram showing the control unit in FIG. 2 in more detail.

도면을 참조하면, 우선 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템(1000)은 충돌 대상 차량인 타 차량(10), 자율주행 차량(100), 및 이들과 통신하고 각 차량의 경로 관리 및 원격 제어를 수행하는 서버(200)를 포함하여 이루어진다. 이때, 마찬가지로 타 차량(10)은 자율주행 차량일 수 있다. Referring to the drawings, first, the collision prediction system 1000 of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention communicates with another vehicle 10, an autonomous vehicle 100, which is a vehicle to be collided with, and them, and It includes a server 200 that performs route management and remote control. At this time, similarly, the other vehicle 10 may be an autonomous vehicle.

이때, 자율주행 차량(100)은 입력부(110), 감지부(120), 출력부(130), 제어부(140), 통신부(150) 및 구동부(160)로 이루어진다. In this case, the autonomous vehicle 100 includes an input unit 110, a sensing unit 120, an output unit 130, a control unit 140, a communication unit 150, and a driving unit 160.

이 경우, 타 차량(10)이 자율주행 차량인 경우에 자율주행 차량(100)과 타차량(10)은 모두 입력부(110), 감지부(120), 출력부(130), 제어부(140), 통신부(150) 및 구동부(160)를 포함하여 이루어진다. In this case, when the other vehicle 10 is an autonomous vehicle, both the autonomous vehicle 100 and the other vehicle 10 include an input unit 110, a detection unit 120, an output unit 130, and a control unit 140. , It consists of a communication unit 150 and a drive unit 160.

입력부(110)는 운전을 위한 사용자 입력을 수신하는 장치이다. 메뉴얼 모드인 경우 자율주행 차량(100)의 입력부는 조향 입력 장치(미도시), 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. The input unit 110 is a device that receives a user input for driving. In the case of the manual mode, the input unit of the autonomous vehicle 100 may include a steering input device (not shown), an acceleration input device, and a brake input device. In addition, the input unit 110 serves to input the destination of the autonomous vehicle, receives information from the server 200 according to the input destination, and continuously sets a route.

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 타 차량(10)의 속도 및 이동 방향을 감지하고 구동 과정에서의 충돌 가능성을 제어부(140)에서 판단하도록 한다.The detector 120 may include a radar 121 and a lidar 122, and may further include a camera 123. In this embodiment, the speed and moving direction of another vehicle 10, which is a main object, are detected using the radar 121, lidar 122, and camera 123, and the possibility of collision during the driving process is determined by the control unit 140. to judge

우선, 레이더(121)는 전파를 이용하여 자율주행 차량(100) 외부의 오브젝트인 타 차량(10)에 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. First, the radar 121 may generate information about another vehicle 10 that is an object outside the self-driving vehicle 100 by using radio waves. The radar 121 may include an electromagnetic wave transmitter, an electromagnetic wave receiver, and at least one processor electrically connected to the electromagnetic wave transmitter and electromagnetic wave receiver, processing a received signal, and generating data about an object based on the processed signal. there is.

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 오브젝트인 타 차량과의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다. 이에 현재 자율주행 차량의 상대 속도 및 조향 방향에 따라 충돌 가능성이 판단될 수 있다. 이때 레이더(121)는 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트인 타 차량(10)를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.The radar 121 may be implemented in a pulse radar method or a continuous wave radar method in terms of radio wave emission principles. The radar 121 may be implemented in a frequency modulated continuous wave (FMCW) method or a frequency shift keyong (FSK) method according to a signal waveform among continuous wave radar methods. The radar 121 detects an object based on a Time of Flight (TOF) method or a phase-shift method through electromagnetic waves, and determines the location of the detected object, the distance to another vehicle that is the detected object, and Relative speed can be detected. Accordingly, the possibility of collision may be determined according to the relative speed and steering direction of the current self-driving vehicle. In this case, the radar 121 may be disposed at an appropriate location outside the vehicle to detect another vehicle 10, which is an object located in front, rear, or side of the vehicle.

다음으로, 라이다(122)는 레이저 광을 이용하여 자율주행 차량(100) 외부의 오브젝트인 타 차량(10)에 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. Next, the lidar 122 may generate information about another vehicle 10 that is an object outside the self-driving vehicle 100 by using laser light. The LIDAR 122 is electrically connected to the light transmitter (not shown), the light receiver (not shown), and the light transmitter and the light receiver, processes the received signal, and generates data for an object based on the processed signal. It may include at least one processor that

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 타 차량(10)을 검출할 수 있다. 비구동식으로 구현되는 경우, 라이다(122)는 광 스티어링에 의해 차량을 기준으로 소정 범위 내에 위치하는 타 차량(10)을 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 타 차량(10)을 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.The lidar 122 may be implemented in a Time of Flight (TOF) method or a phase-shift method. The lidar 122 may be implemented as a driven or non-driven type. When implemented as a driven type, the lidar 122 is rotated by a motor and can detect other vehicles 10 around the autonomous vehicle 100. can When implemented as a non-driving type, the lidar 122 may detect another vehicle 10 located within a predetermined range with respect to the vehicle by light steering. The autonomous vehicle 100 may include a plurality of non-driven lidars. The lidar 122 detects an object based on a time of flight (TOF) method or a phase-shift method using a laser light medium, and calculates the position of the detected object, the distance to the detected object, and the relative speed. can be detected. At this time, the lidar 122 may be disposed at an appropriate location outside the vehicle to detect another vehicle 10 located in the front, rear or side of the vehicle.

한편, 카메라(123)는 영상을 이용하여 자율주행 차량(100) 외부의 타차량(10) 등 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.Meanwhile, the camera 123 may generate information about an object such as another vehicle 10 outside the self-driving vehicle 100 by using an image. The camera 123 may include at least one lens, at least one image sensor, and at least one processor electrically connected to the image sensor to process a received signal and to generate object data based on the processed signal. can

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, 타 차량의 위치 정보, 오브젝트와의 거리 정보 또는 오브젝트와의 상대 속도 정보를 획득할 수 있다. 이에 따라 제어부는 충돌 가능성에 대하여 연산할 수 있다. The camera 123 may be at least one of a mono camera, a stereo camera, and an AVM (Around View Monitoring) camera. The camera 123 may obtain location information of another vehicle, distance information with respect to an object, or relative speed information with an object by using various image processing algorithms. Accordingly, the control unit can calculate the possibility of collision.

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.For example, the camera 123 may obtain distance information and relative speed information with respect to the object based on a change in the size of the object over time in the obtained image. In addition, the camera 123 may obtain distance information and relative speed information with an object through a pinhole model, road profiling, and the like.

또한, 카메라(123)는 스테레오 카메라에서 획득된 스테레오 영상에서 디스패러티(disparity) 정보를 기초로 타 차량(10)과의 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. In addition, the camera 123 may obtain distance information and relative speed information with respect to another vehicle 10 based on disparity information in a stereo image obtained from a stereo camera. The camera 123 may be mounted in a position where a field of view (FOV) can be secured in the vehicle in order to photograph the outside of the vehicle.

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. The camera 123 may be disposed close to the front windshield inside the vehicle to obtain an image of the front of the vehicle. Furthermore, the camera 123 may be disposed around a front bumper or a radiator grill. The camera 123 may be disposed close to the rear glass inside the vehicle to obtain an image behind the vehicle. In this case, the camera 123 may be disposed around a rear bumper, a trunk, or a tailgate. The camera 123 may be disposed close to at least one of the side windows in the interior of the vehicle in order to acquire an image of the side of the vehicle. Alternatively, the camera 123 may be disposed around side mirrors, fenders, or doors.

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(100)의 위치 데이터를 생성할 수 있다. In addition, since the sensing unit 120 needs to utilize the location information of the self-driving vehicle, the GPS 124 is essentially further included. The GPS 124 may include at least one of a general Global Positioning System (GPS) and a Differential Global Positioning System (DGPS) to generate location data of the autonomous vehicle 100 . Location data of the self-driving vehicle 100 may be generated based on a signal generated by at least one of the GPS and DGPS.

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.In this case, the GPS 124 may correct the location data based on at least one of an Inertial Measurement Unit (IMU) and the camera 123 of the sensing unit 120 . Also, the GPS 124 may be referred to as a Global Navigation Satellite System (GNSS).

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. Meanwhile, the sensing unit 120 may further include a microphone 125 so that the occupant, in addition to the guardian, may intervene in autonomous driving by voice or the like even if the occupant does not perform a steering operation. Furthermore, the biometric information sensor 126 not only senses the heart rate, blood pressure, and brain waves of passengers to prepare for emergencies, but additionally performs a function to prevent erroneous boarding by sensing fingerprint and iris information when entering and exiting the vehicle. can Utilizing the biometric information sensor 126, the self-driving vehicle 100 can detect that a passenger has boarded or alighted.

이상과 같은 레이더(121), 라이더(122) 및 카메라(123)는 주요 오브젝트인 타 차량의 위치를 감지하는데, 타 차량(10)과의 거리, 타 차량(10)의 속도 및 타 차량(10)의 이동 방향을 감지하고 이에 따라 제어부(140)는 타 차량(10)과 현재 차량(100)의 충돌 가능성을 연산하게 된다. The radar 121, lidar 122, and camera 123 as described above detect the position of another vehicle, which is a main object, and the distance to the other vehicle 10, the speed of the other vehicle 10, and the other vehicle 10 ) is detected, and accordingly, the control unit 140 calculates the possibility of collision between the current vehicle 100 and another vehicle 10 .

한편, 출력부(130)는 일반표시모듈(131) 및 충격범위표시모듈(132)로 이루어진다. 일반표시모듈(131)은 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. On the other hand, the output unit 130 is composed of a general display module 131 and an impact range display module 132. The general display module 131 is normally disposed inside or outside the self-driving vehicle 100 to display a driving-related situation. Furthermore, any one of shape, shape, and color may be displayed on the outside of the vehicle to provide predictability to the owner of the vehicle and people around.

충격범위표시모듈(132)은 전술한 바와 같이 제어부(140)에 의해 타 차량과의 충돌 가능성이 판단되는 경우에 관련 내용을 출력하는 역할을 수행한다. 이때, 충격범위표시모듈(132)은 충돌 가능성이 큰 경우에는 충돌 가능성 표지를 크게 출력하고, 반대의 경우에는 작게 출력한다. As described above, the impact range display module 132 serves to output related information when the possibility of collision with another vehicle is determined by the control unit 140. At this time, the impact range display module 132 outputs a large collision possibility indicator when the collision possibility is high, and outputs a small output in the opposite case.

또한, 충격범위표시모듈(132)은 증강 출력의 방법으로 차량의 전후방 유리에 비치된 투명 디스플레이를 통해 상기 충돌 가능성 표지를 증강 출력의 방법으로 출력할 수 있다. 이 경우에 충돌 가능성 표지는 타 차량 상에 증강 출력될 수 있다. In addition, the impact range display module 132 may output the collision possibility indicator as an augmented output method through a transparent display provided on the front and rear windows of the vehicle as an augmented output method. In this case, the collision possibility indicator can be output augmented on the other vehicle.

또는, 충격범위표시모듈(132)은 별도의 디스플레이를 이용하여 타 차량(10)과 현재 차량(100)이 탑뷰(top view)의 형식으로 출력되고 여기에 충돌 가능성 표지를 출력할 수 있다. Alternatively, the impact range display module 132 may display the other vehicle 10 and the current vehicle 100 in a top view format using a separate display and output a collision possibility indicator thereon.

보다 상세하게 충격범위표시모듈(132)은 충돌 가능성 표지를 구면파의 형식으로 출력할 수 있다. 여기서 구면파의 중심은 충돌이 최초로 유발될 수 있는 중심을 의미한다. 또한, 이 경우 구면파의 크기(지름)는 예상되는 충격량의 크기에 비례하여 출력된다. 따라서, 구면파의 크기는 차량 간의 간격이나 속도의 변화에 따라 연속적으로 변화된다. In more detail, the impact range display module 132 may output a collision possibility indicator in the form of a spherical wave. Here, the center of the spherical wave means the center where a collision can be initially induced. Also, in this case, the size (diameter) of the spherical wave is output in proportion to the size of the expected impulse. Accordingly, the magnitude of the spherical wave is continuously changed according to the speed change or the distance between vehicles.

또한, 여기서 구면파의 중심은 자율주행 차량(100)의 조향 각에 따라 변동된다. 차량의 회전 또는 이동에 따라 충격 예상 중심이 달라지기 때문이다. Also, here, the center of the spherical wave varies according to the steering angle of the autonomous vehicle 100 . This is because the expected center of impact changes according to the rotation or movement of the vehicle.

한편, 제어부(140)는 메인 ECU로 구성될 수 있는데 자율주행 차량(100)의 주행 및 구동을 제어하게 된다. 제어부는 더욱 상세하게 구동제어모듈(141), 및 입출력제어모듈(142)로 이루어진다. Meanwhile, the control unit 140 may be configured as a main ECU and controls driving and driving of the self-driving vehicle 100 . The control unit is composed of a drive control module 141 and an input/output control module 142 in more detail.

우선, 구동제어모듈(141)은 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.First of all, the drive control module 141 may include a power train drive control device, a chassis drive control device, a door/window drive control device, a safety device drive control device, a lamp drive control device, and an air conditioning drive control device. The power train driving control device may include a power source driving control device and a transmission driving control device. The chassis drive control device may include a steering drive control device, a brake drive control device, and a suspension drive control device. Meanwhile, the safety device driving control device may include a seat belt driving control device for controlling seat belts.

또한, 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, 구동제어모듈(141)은 감지부(120)에서 수신되는 신호에 기초하여, 파워 트레인, 조향 장치 및 브레이크 장치를 제어할 수 있다. In addition, the drive control module 141 includes at least one electronic control device (eg, a control ECU (Electronic Control Unit)). In particular, the vehicle driving device may be controlled based on the received signal. For example, the driving control module 141 may control a power train, a steering device, and a brake device based on a signal received from the sensing unit 120 .

입출력제어모듈(142)는 전술한 출력부(130)를 제어하는데 충돌 가능성 표지를 구면파의 형태로 충격에 비례한 크기로 출력하도록 제어한다. The input/output control module 142 controls the aforementioned output unit 130 to output a collision possibility indicator in the form of a spherical wave in a size proportional to the impact.

그런데, 이러한 충돌 가능성 표지의 출력이 설정시간 동안 지속되는 경우에는 사용자 또는 탑승자의 불안이 매우 심화된다. 따라서, 이러한 경우에 서버(200)는 타 차량(10) 및 자율주행 차량(100)에 일체로 구동을 제어할 것인지 질의하게 되고, 입력부(110)를 통해 허락을 입력하는 경우에는 서버(200)가 군집 주행과 같은 방법으로 자율주행 차량 및 상기 타 차량의 구동을 함께 제어할 수 있다. However, when the output of the collision possibility indicator continues for a set time period, user or occupant's anxiety is greatly intensified. Therefore, in this case, the server 200 inquires whether to control driving of the other vehicle 10 and the self-driving vehicle 100 integrally, and when permission is input through the input unit 110, the server 200 The driving of the self-driving vehicle and the other vehicle can be controlled together in the same way as group driving.

또는, 충돌 가능성 표지의 출력이 설정시간 동안 지속되는 경우에는 사용자의 허락을 기다리지 않고 즉각적이면서 한시적으로 타 차량(10) 및 자율주행 차량(100)에 일체로 구동을 제어하는 것도 바람직하다. Alternatively, if the output of the collision possibility indicator continues for a set time, it is also desirable to control the driving of the other vehicle 10 and the autonomous vehicle 100 immediately and temporarily without waiting for the user's permission.

한편, 통신부(150)는 자율주행 차량(100) 외부에 위치하는 서버(200), 타 차량(10), 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. Meanwhile, the communication unit 150 may exchange signals with at least one of the server 200 located outside the self-driving vehicle 100, another vehicle 10, and a terminal. The communication unit 150 may include at least one of a transmission antenna, a reception antenna, a radio frequency (RF) circuit capable of implementing various communication protocols, and an RF element to perform communication.

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. For example, the communication device may exchange signals with an external device based on C-V2X (Cellular V2X) technology. In addition, the communication unit 150 transmits external devices and signals based on Dedicated Short Range Communications (DSRC) technology based on IEEE 802.11p PHY/MAC layer technology and IEEE 1609 Network/Transport layer technology or Wireless Access in Vehicular Environment (WAVE) standard. can be exchanged.

이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 충돌 예측 시스템의 작용을 예시한다. 도 6 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 충돌예측 시스템을 작용을 예시하는 도면이다. Hereinafter, the operation of the collision prediction system according to an embodiment of the present invention is illustrated. 6 to 8 are views illustrating the operation of a collision prediction system for an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.

도 6에 도시한 바와 같이 전방의 타 차량에 대하여 감지하면서 주행하는 자율주행 차량은 충돌 가능성이 판단되는 경우에는 도 7과 같이 전면 유리창이 붉게 변하는 방법으로 충돌 가능성 표지를 출력할 수 있다. 나아가, 도 8에 도시한 것과 같이 구면파의 형태로 소정 크기를 갖되 변화되는 충돌 가능성 표지를 출력하여 주행중 발생될 수 있는 충돌 예측 범위를 명확이 인지되도록 한다. As shown in FIG. 6 , an autonomous vehicle traveling while sensing another vehicle in front may output a collision possibility indicator by turning the front windshield red as shown in FIG. 7 when the possibility of collision is determined. Furthermore, as shown in FIG. 8, a predictive collision range that may occur during driving is clearly recognized by outputting a collision possibility indicator that has a predetermined size and is changed in the form of a spherical wave.

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.As such, those skilled in the art to which the present invention pertains will be able to understand that the present invention may be embodied in other specific forms without changing its technical spirit or essential features.

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.In addition, the present specification and drawings disclose preferred embodiments of the present invention, and although specific terms are used, they are only used in a general sense to easily explain the technical content of the present invention and help understanding of the present invention. It is not intended to limit the scope of the invention. It is obvious to those skilled in the art that other modified examples based on the technical spirit of the present invention can be implemented in addition to the embodiments disclosed herein.

1000: 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템
100: 자율주행 차량
110: 입력부
120: 감지부
130: 출력부
140: 제어부
150: 통신부
160: 구동부
200: 제어서버
1000: Collision prediction system for autonomous vehicles
100: autonomous vehicle
110: input unit
120: sensing unit
130: output unit
140: control unit
150: communication department
160: driving unit
200: control server

Claims (5)

전방, 후방, 및 측방의 타 차량을 감지하는 감지부;
상기 타 차량과의 충돌 가능성을 판단하는 제어부; 및
상기 충돌 가능성의 크기에 비례하여 충돌 가능성 표지를 출력하는 출력부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템.
a sensing unit that detects other vehicles in front, rear, and side;
a control unit for determining a possibility of collision with the other vehicle; and
an output unit outputting a collision possibility indicator in proportion to the magnitude of the collision possibility;
Collision prediction system for an autonomous vehicle, characterized in that it comprises a.
제1항에 있어서,
상기 충돌 가능성 표지는 증강출력의 방법으로 상기 타 차량 상에 출력되거나 또는 탑뷰(top view)의 방법으로 출력되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템.
According to claim 1,
The collision prediction system of an autonomous vehicle, characterized in that the collision possibility indicator is output on the other vehicle in an augmented output method or output in a top view method.
제1항에 있어서,
상기 충돌 가능성 표지는 구면파의 형식으로 출력되고, 상기 구면파의 크기는 예상 충격량에 비례하여 출력되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템.

According to claim 1,
The crash prediction system for an autonomous vehicle, characterized in that the collision possibility indicator is output in the form of a spherical wave, and the magnitude of the spherical wave is output in proportion to an expected impact amount.

제3항에 있어서,
상기 구면파의 중심은 자율주행 차량의 조향 각에 따라 변동되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템.
According to claim 3,
The collision prediction system of the autonomous vehicle, characterized in that the center of the spherical wave varies according to the steering angle of the autonomous vehicle.
제1항에 있어서,
상기 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템은 서버를 더 포함하고,
상기 서버는 상기 충돌 가능성 표지의 출력이 설정 시간 이상 지속되는 경우에 상기 자율주행 차량 및 상기 타 차량의 구동을 함께 제어하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 충돌 예측 시스템.

According to claim 1,
The collision prediction system of the autonomous vehicle further includes a server,
The collision prediction system of an autonomous vehicle, characterized in that the server controls driving of the autonomous vehicle and the other vehicle together when the output of the collision possibility indicator continues for a set time or longer.

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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한국공개특허 제2019-0070693호(2019. 06. 21.), 발명의 명칭: 자율주행장치 및 그의 제어 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING AUTONOMOUS DRIVING OF VEHICLE}

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