KR20230033214A - 오르막 차로 충돌방지장치 및 방법 - Google Patents

오르막 차로 충돌방지장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 개시의 일 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지장치는 차로의 경사도에 관한 정보를 획득하는 센서부 및 센서부와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하되, 프로세서는, 차로의 경사도에 관한 정보를 기초로 오르막 차로 진입 여부를 결정하고, 오르막 차로에 진입했다고 결정한 경우, 언덕의 미리 설정된 위치에 설치된 적어도 하나의 라이다(LiDAR)로부터 오르막 차로 및 오르막 차로의 맞은편 경사면의 차로 중 적어도 어느 하나의 차로에 위치하는 적어도 하나의 물체에 관한 정보를 획득하고, 물체에 관한 정보를 기초로 적어도 하나의 물체와의 충돌예측시간을 계산하고, 충돌예측시간을 기초로 자율주행 차량의 충돌방지 제어를 수행한다.

Description

오르막 차로 충돌방지장치 및 방법{Method And Apparatus for Preventing Car Collision on Uphill Road}
본 개시는 자율주행차량의 오르막 차로 충돌방지장치 및 방법에 관한 것이다.
이하에 기술되는 내용은 단순히 본 개시의 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.
언덕 경사로는 언덕의 어느 한 경사면에 위치한 오르막(uphill) 구간과 그 반대편 경사면에 위치한 내리막(downhill) 구간으로 구성된다. 오르막 구간과 내리막 구간의 급격한 경사도 차이로 인하여 언덕 경사로의 오르막 구간을 주행 중인 차량은 언덕 반대편 경사면 차로의 상황을 알 수 없는 문제가 발생한다.
자율주행 차량은 전방감지센서, 예를 들면, 레이더, 초음파 센서 또는 카메라를 이용하여 전방에 존재하는 차량 및 보행자와의 충돌 위험을 감지하여 경고음을 발생하거나, 필요에 따라 차량 스스로 브레이크를 작동하여 충돌을 방지한다. 그러나, 레이더, 초음파 센서 또는 카메라와 같은 전방감지센서는 차량의 전방의 제한된 각도 범위에 대해서만 감지가 가능하므로, 언덕 경사로의 오르막 구간에서는 언덕 반대편 경사면에 존재하는 차로의 상황을 감지할 수 없다.
언덕 반대편 경사면에 존재하는 차로의 차량이나 사람을 인식하지 못하면 결과적으로 전방충돌 방지 기능을 수행할 수 없어 전방충돌방지 시스템의 성능 저하를 유발한다. 예를 들면, 오르막 구간에서 언덕 반대편 경사면의 선행차량을 인식하지 못한 상태에서 내리막 구간에 가까워지면서 갑자기 전방의 차량이나 사람이 인식되면 전방충돌방지 제어가 제때 실행되지 못하여 충돌의 위험이 커진다.
따라서, 자율주행 차량은 언덕 반대편 경사면에 존재하는 차량이나 사람 등과 충돌할 위험이 있더라도 이를 미리 인식하고 대처할 수 없는 문제점이 발생한다.
일 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지장치는 언덕 반대편 경사면의 차로에 존재하는 물체를 감지할 수 있다.
일 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지장치는 언덕 반대편 경사면의 차로에 존재하는 물체를 감지한 정보를 기초로 미리 전방충돌 방지 제어를 수행할 수 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 차로의 경사도에 관한 정보를 획득하는 센서부 및 센서부와 작동적으로 연결(operatively coupled)되는 프로세서를 포함하되, 프로세서는, 차로의 경사도에 관한 정보를 기초로 오르막 차로 진입 여부를 결정하고, 오르막 차로에 진입했다고 결정한 경우, 언덕의 미리 설정된 위치에 설치된 적어도 하나의 라이다(LiDAR)로부터 오르막 차로 및 오르막 차로의 맞은편 경사면의 차로 중 적어도 어느 하나의 차로에 위치하는 적어도 하나의 물체에 관한 정보를 획득하고, 물체에 관한 정보를 기초로 적어도 하나의 물체와의 충돌예측시간을 계산하고, 충돌예측시간을 기초로 자율주행 차량의 충돌방지 제어를 수행하는 오르막 차로 충돌방지장치를 제공한다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 차로의 경사도에 관한 정보를 기초로 오르막 차로 진입 여부를 결정하는 과정, 오르막 차로에 진입했다고 결정한 경우, 언덕의 미리 설정된 위치에 설치된 적어도 하나의 라이다로부터 오르막 차로 및 오르막 차로의 맞은편 경사면의 차로 중 적어도 어느 하나의 차로에 위치하는 적어도 하나의 물체에 관한 정보를 획득하는 과정, 물체에 관한 정보를 기초로 적어도 하나의 물체와의 충돌예측시간을 계산하는 과정 및 충돌예측시간을 기초로 자율주행 차량의 충돌방지 제어를 수행하는 과정을 포함하는 오르막 차로 충돌방지방법을 제공한다.
일 실시예에 의하면, 오르막 차로 충돌방지장치는 언덕 반대편 경사면의 차로에 존재하는 물체를 미리 감지할 수 있는 효과가 있다.
일 실시예에 의하면, 언덕 반대편 경사면의 차로에 존재하는 물체를 감지하여 미리 전방충돌 방지 제어를 수행함으로써 자율주행 차량과 물체간의 충돌을 방지할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지장치의 블록구성도이다.
도 2는 본 개시의 다른 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지장치의 블록구성도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지장치가 탑재된 자율주행 차량이 오르막 차로를 주행하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 개시의 다른 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 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.
첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 발명의 설명은 본 발명의 예시적인 실시 형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시 형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지장치의 블록구성도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지장치(100)는 센서부(110), 통신부(120), 프로세서(130), 메모리(140) 및 출력부(150)를 포함한다. 여기서, 오르막 차로 충돌방지장치(100)가 포함하는 센서부(110), 통신부(120), 프로세서(130), 메모리(140) 및 출력부(150)는 버스(160)를 통하여 상호 데이터를 전송하는 것이 가능하다.
일 실시예에 따라, 오르막 차로 충돌방지장치(100)는 자율주행 차량에 탑재될 수 있을 뿐 아니라, 운전자 주행 보조 장치로서 일반 차량에 탑재될 수 있다.
오르막 차로 충돌방지장치(100)는 차로의 경사도에 관한 정보를 획득하는 센서부(110)를 포함한다. 센서부(110)는 적어도 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 여기서, 센서는 자이로스코프(gyroscope) 센서 및 경사도 감지 센서 중 어느 하나일 수 있다. 여기서, 차로의 경사도에 관한 정보는 차로의 경사도 백분율 값을 포함할 수 있다.
센서부(110)를 이용하여 획득한 차로 경사도 백분율 값을 미리 설정한 경사도 백분율 값과 비교하여, 차로 경사도 백분율 값이 미리 설정한 경사도 백분율 값 이상인 경우, 오르막 차로 충돌방지장치(100)는 자율주행 차량이 오르막 차로에 진입하였다고 결정한다. 여기서, 미리 설정한 경사도 백분율 값은 등판각도 5.7 도에 해당하는 경사도 백분율인 10% 일 수 있다.
오르막 차로 충돌방지장치(100)는 자율주행 차량에 탑재된 내비게이션(navigation)으로부터 차로의 경사도에 관한 정보를 획득할 수 있다.
오르막 차로 충돌방지장치(100)는 통신부(120)를 이용하여 라이다(170)와 통신한다. 통신부(120)는 라이다(170)와 무선(wireless) 방식으로 정보를 주고 받을 수 있다. 여기서, 무선 데이터 통신방식으로는 단거리 전용통신(Dedicated Short Range Communications, DSRC), 웨이브(Wireless Access in Vehicular Environments, WAVE), WiFi, 5G 등 다양한 무선통신 방식이 가능하나 이에 한정되는 것은 아니다.
오르막 차로 충돌방지장치(100)는 라이다(170)가 전송한 오르막 차로 및 맞은편 경사면의 차로 중 적어도 어느 하나의 차로에 위치하는 적어도 하나의 물체에 관한 정보를 수신한다. 오르막 차로 충돌방지장치(100)는 센서부(110)를 이용하여 획득한 차로의 경사도 백분율 값을 기초로 자율주행 차량이 오르막 차로에 진입하였다고 결정하면, 라이다(170)로부터 물체에 관한 정보를 수신한다.
라이다(170)가 감지한 물체에 관한 정보는 통신부(120)를 이용하여 라이다(170)로부터 직접 수신되나 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 라이다(170)가 감지한 물체에 관한 정보는 지능형 교통체계(Intelligent Transport Systems, ITS)에 포함된 서버(미도시)로부터 통신부(120)를 이용하여 수신될 수 있다.
오르막 차로 충돌방지장치(100)는 물체와의 충돌예측시간을 계산하고, 이를 기초로 충돌방지 제어를 수행하는 프로세서(130)를 포함한다.
프로세서(130)는 라이다(170)로부터 획득한 물체에 관한 정보를 기초로 충돌예측시간을 계산한다. 여기서, 물체에 관한 정보는 물체의 위치에 관한 정보, 물체의 속도에 관한 정보 및 물체의 형태에 관한 정보 중 적어도 어느 하나의 정보를 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 물체에 관한 정보를 기초로 물체의 유형을 식별한다. 프로세서(130)는 물체의 속도에 관한 정보 및 물체의 형태에 관한 정보 중 어느 하나의 정보와 미리 저장된 물체의 유형별 정보를 기초로 물체의 유형을 식별한다. 예를 들면, 물체의 형태에 관한 정보와 미리 저장된 물체의 유형별 형태 정보의 일치 여부를 기초로 물체가 차량인지 사람인지 식별할 수 있다. 물체의 속도에 관한 정보와 미리 저장된 물체의 유형별 속도에 관한 정보를 비교하여 물체가 차량인지 사람인지 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 물체에 관한 정보를 기초로 제1 모델을 이용하여 물체의 유형을 식별할 수 있다. 여기서 제1 모델은 딥러닝 알고리즘에 따라 미리 학습된 물체유형 식별물체유형 식별모델은 미리 설정된 딥러닝 알고리즘을 이용하여 물체 유형별로 다수의 이미지 정보를 미리 학습시킨 결과에 따라 생성된 것이다. 미리 설정된 딥러닝 알고리즘에는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)이 포함될 수 있다. 물체유형 식별모델은 합성곱 신경망 외에도 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)과 결합되어 학습된 결과에 따라 생성될 수도 있다.
물체유형 식별모델에 물체의 형태에 관한 정보로부터 획득한 물체의 이미지 정보가 입력되면, 물체유형 식별모델은 미리 설정된 기준에 따라 구분된 물체의 유형 중 어느 하나의 유형과의 일치 확률을 출력한다. 프로세서(130)는 물체유형 식별모델의 출력을 기초로 물체의 유형을 식별한다. 미리 설정된 기준에 따라 구분된 물체의 유형은, 예를 들면, 차량, 보행자 및 기타유형으로 설정될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
다른 실시예에 따라, 프로세서(130)는 오르막 차로의 맞은편 경사면 차로 상의 미리 설정된 위치에 설치된 적어도 하나의 센서가 감지한 물체에 관한 정보를 기초로 물체의 유형을 식별할 수 있다. 여기서, 적어도 하나의 센서는 오르막 차로의 맞은편 경사면 차로 바닥 면에 매설되어 차로 상의 물체가 지면을 누르는 압력을 감지하는 압력센서이다.
압력센서가 감지한 물체에 관한 정보는 물체에 의해 압력이 가해진 부분의 형태, 가해진 압력, 압력이 가해진 위치 중 적어도 하나의 정보를 포함한다. 프로세서(130)는 압력센서가 감지한 정보를 기초로 물체유형 식별모델을 이용하여 물체의 유형을 식별할 수 있다. 물체유형 식별모델은 물체의 유형에 따라 다르게 나타나는 압력센서의 감지정보를 학습시켜 생성한 모델일 수 있다.
프로세서(130)는 물체에 관한 정보를 기초로 제2 모델을 이용하여 물체와 자율주행 차량의 충돌예측시간을 계산한다.
프로세서(130)는 물체에 관한 정보 및 물체의 유형에 관한 정보를 기초로 제2 모델을 이용하여 미리 설정된 시간 동안의 물체의 위치 변화량, 미리 설정된 시간 동안의 물체의 상대속도 변화량 및 미리 설정된 시간 동안의 차량과 물체 간의 거리 변화량 중 적어도 어느 하나를 예측하고, 예측 결과를 기초로 물체와 자율주행 차량의 충돌예측시간을 계산한다. 여기서, 제2 모델은 학습이 완료된 충돌예측모델일 수 있다.
충돌예측모델은 물체에 관한 정보 및 물체의 유형에 관한 정보를 기초로 학습된다. 충돌예측모델은 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습될 수 있다. 여기서, 기계학습 알고리즘은 경사/기울기 하강법(Gradient Descent), 인공신경망, Naive Bayes Classifier(NBC), Hidden Markov Model(HMM), K-Means Clustering, k-Nearest Neighbors(k-NN) 및 Support Vector Machine(SVM) 중 적어도 어느 하나일 수 있다.
프로세서(130)는 주변차량의 제1 시점으로부터 제2 시점에 이르기까지의 물체의 위치에 관한 정보, 물체의 속도에 관한 정보, 및 물체의 유형에 관한 정보를 기초로 충돌예측모델을 학습시킨다. 여기서, 제1 시점은 자율주행 차량이 오르막 차로에 진입했다고 결정된 시점이 될 수 있고, 제2 시점은 제1 시점으로부터 미리 설정된 시간만큼 경과된 시점이 될 수 있다. 미리 설정된 시간은 주변차량에 관한 정보를 기초로 예측하고자 하는 물체의 위치 변화량, 물체의 상대속도 변화량 및 자율주행 차량과 물체 간의 거리 변화량의 시구간과 같은 길이의 시간일 수 있다.
충돌예측모델은 제1 시점으로부터 제2 시점에 이르기까지의 물체의 위치에 관한 정보 및 물체의 속도에 관한 정보와 물체의 유형에 관한 정보가 입력되면, 입력시점에서 미리 설정된 시간(예컨대, 제1 시점과 제2 시점 사이의 시간) 이후의 물체의 위치 변화량, 물체의 상대속도 변화량 및 자율주행 차량과 물체 간의 거리 변화량을 예측할 수 있도록 학습된다.
프로세서(130)는 충돌예측모델이 예측한 물체의 위치 변화량, 물체의 상대속도 변화량 및 자율주행 차량과 물체 간의 거리 변화량 중 적어도 어느 하나를 기초로 충돌예측시간(Time to Collision, TTC)을 계산한다. 여기서, 충돌예측시간은 충돌예측모델이 예측한 결과를 기초로 계산한 충돌 발생 예측시점까지의 잔여시간을 의미한다.
프로세서(130)는 물체의 유형에 관한 정보 및 물체와의 충돌예측시간 중 적어도 어느 하나를 기초로 충돌방지를 위한 자율주행 차량 제어를 수행한다. 여기서 충돌방지를 위한 자율주행 차량 제어는 물체의 유형에 따라 서로 다른 제어가 수행될 수 있다.
예를 들면, 물체의 유형이 차량인 경우, 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌경고시간보다 큰 경우 프로세서(130)는 자율주행 차량이 현재의 속도를 유지하면서 계속 주행하도록 제어한다. 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌경고시간 이하이고 미리 설정된 충돌위험시간 초과인 범위 내의 값을 갖는 경우, 프로세서(130)는 출력부(150)를 통하여 오르막 차로의 맞은편 경사면의 차로에 차량이 존재하고, 자율주행 차량과 충돌 가능성이 있음을 자율주행 차량의 운전자에게 경고하고 자율주행 차량의 속도를 조절할 수 있다. 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌위험시간 이하인 경우, 프로세서(130)는 자율주행 차량이 급제동하여 충돌을 방지할 수 있도록 제어할 수 있다.
물체의 유형이 보행자인 경우, 프로세서(130)는 물체의 유형이 차량인 경우와 달리 자율주행 차량이 현재의 속도보다 낮은 속도로 주행하도록 제어한다.
충돌예측시간이 미리 설정된 충돌경고시간 이하이고 미리 설정된 충돌위험시간 초과인 범위 내의 값을 갖는 경우, 프로세서(130)는 출력부(150)를 통하여 오르막 차로의 맞은편 경사면에 보행자가 존재하고, 자율주행 차량과 충돌 가능성이 있음을 자율주행 차량의 운전자에게 경고하고 자율주행 차량의 속도를 감속할 수 있다. 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌위험시간 이하인 경우, 프로세서(130)는 자율주행 차량이 급제동하여 보행자와의 충돌을 방지할 수 있도록 제어할 수 있다.
물체의 유형이 차량인 경우와 보행자인 경우를 예시적으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것이 아니며 물체의 유형을 다른 복수의 유형으로도 설정할 수 있다.
프로세서(130)는 미리 설정된 충돌경고시간 및 충돌위험시간을 물체의 유형에 따라 서로 다른 값으로 설정할 수 있다. 예를 들면, 물체가 차량 유형에 해당하는 경우 미리 설정된 충돌경고시간을 1.5 초, 충돌위험시간을 1 초로 설정하고, 보행자에 해당하는 경우 미리 설정된 충돌경고시간을 1.8 초, 충돌위험시간을 1.3초로 설정할 수 있다.
오르막 차로 충돌방지장치(100)는 프로세서(130)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 및 오르막 차로 충돌방지장치(100)의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있는 메모리(140)를 포함한다. 메모리(140)는 하드웨어적으로, ROM, RAM, EPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 등과 같은 다양한 저장장치 일 수 있다.
오르막 차로 충돌방지장치(100)는 오르막 차로의 맞은편 경사면의 상황을 자율주행차량의 운전자에게 알리고 자율주행 차량과 충돌 가능성이 있음을 자율주행 차량의 운전자에게 경고하는 출력부(150)를 포함한다.
출력부(150)는 자율주행 차량 내부의 클러스터(cluster) 또는 HUD(Head Up Display)와 같은 디스플레이 장치를 포함할 수 있으며, 차량 내비게이션 장치의 디스플레이 장치일 수 있다. 출력부(150)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED) 중에서 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 출력부(150)는 충돌경고신호를 음성으로 출력하는 오디오 장치를 더 포함할 수 있다.
도 2는 본 개시의 다른 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지장치의 블록구성도이다.
도 2를 참조하면, 다른 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지장치(200)는 제2 통신부(202)를 이용하여 라이다(220)와 통신한다. 제2 통신부(202)는 라이다(220)와 무선통신 방식으로 정보를 주고 받을 수 있다.
라이다(220)는 라이다 센서부(222), 제1 통신부(224), 제1 프로세서(226)를 포함한다.
라이다 센서부(222)는 오르막 차로 및 맞은편 경사면의 차로 중 적어도 어느 하나의 차로에 위치하는 적어도 하나의 물체를 감지하고 감지정보를 생성한다. 여기서, 감지정보는 라이다 센서부(222)가 물체를 감지하여 생성한 원시 데이터(raw data)이다.
제1 프로세서(226)는 물체의 감지정보를 기초로 물체에 관한 정보를 생성한다. 물체의 감지정보에 포함된 물체의 형태에 관한 이미지 정보를 기초로 물체의 유형을 식별하고 물체의 유형에 관한 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 제1 프로세서(226)는 물체의 감지정보를 기초로 물체의 위치에 관한 정보, 물체의 속도에 관한 정보를 생성한다.
제1 통신부(224)는 제1 프로세서(226)가 생성한 물체에 유형에 관한 정보, 물체의 위치에 관한 정보 및 물체의 속도에 관한 정보를 오르막 차로 충돌방지장치(200)에 전송한다.
오르막 차로 충돌방지장치(200)는 제2 통신부(202)를 통하여 물체에 유형에 관한 정보, 물체의 위치에 관한 정보 및 물체의 속도에 관한 정보를 수신한다. 오르막 차로 충돌방지장치(200)의 제2 프로세서(203)는 수신한 정보를 기초로 물체와 자율주행 차량의 충돌예측시간을 계산하고 충돌방지 제어를 수행한다.
도 2의 오르막 차로 충돌방지장치(200)는 라이다(220)가 물체를 감지하여 획득한 감지정보 자체가 아닌, 라이다(220)가 감지정보를 기초로 데이터 처리 과정을 통하여 생성한 물체에 관한 정보를 수신한다는 점을 제외하면, 도 1의 오르막 차로 충돌방지장치(100)와 동일한 구성을 갖는다. 따라서, 오르막 차로 충돌방지장치(200)가 포함하는 센서부(201), 제2 통신부(202), 제2 프로세서(203), 메모리(204), 출력부(205) 및 버스(206)에 관한 상세한 설명은 도2 에서는 생략하기로 한다.
도2 에서 나타낸 본 개시의 다른 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지장치(200)는 라이다(220)가 물체를 감지하여 획득한 감지정보 자체를 수신하지 않고, 라이다(220)에 포함된 제1 프로세서를 통하여 오르막 차로 충돌방지장치(200)가 필요로 하는 정보만을 생성하여 생성된 정보를 수신한다.
라이다(220)가 물체를 감지하여 획득한 감지정보는 원시데이터로서 비교적으로 큰 크기를 갖는다. 오르막 차로 충돌방지장치가 이러한 큰 크기의 데이터를 무선통신을 통하여 수신하고 실시간으로 처리하기 위해서는 추가적인 소프트웨어 및 하드웨어적 구성이 요구될 수 있다.
라이다(220)가 감지정보를 처리하여 필요한 정보만을 포함하는 작은 용량의 정보를 생성하고, 이를 무선통신을 통하여 차량에 탑재된 오르막 차로 충돌방지장치(200)에 전송하여 곧바로 처리하게 되면 좀 더 빠르고 효율적인 처리 및 제어가 가능해진다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지장치가 탑재된 자율주행 차량이 오르막 차로를 주행하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 3의 (a)는 본 개시의 일 실시예에 따라 자율주행 차량에 탑재된 오르막 차로 충돌방지장치가 오르막 차로 진입 여부를 결정하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 3의 (b)는 본 개시의 일 실시예에 따라 자율주행 차량에 탑재된 오르막 차로 충돌방지장치가 오르막 차로에 설치된 적어도 하나의 라이다로부터 물체에 관한 정보를 획득하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 3의 (c)는 본 개시의 일 실시예에 따라 자율주행 차량에 탑재된 오르막 차로 충돌방지장치가 충돌방지 제어를 수행하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 3의 (a)를 참조하면, 자율주행 차량(300)에 탑재된 오르막 차로 충돌방지장치는 차로의 경사도에 관한 정보를 기초로 오르막 차로 진입 여부를 결정한다.
자율주행 차량(300)에 탑재된 오르막 차로 충돌방지장치는 자율주행 차량(300)에 탑재되어 있는 내비게이션(navigation)으로부터 제공받거나 센서부의 자이로스코프 센서 및 경사도 감지 센서 중 적어도 어느 하나를 이용하여 획득한 차로의 경사도에 관한 정보를 미리 설정한 경사도 기준값과 비교하여 오르막 차로 진입 여부를 결정한다.
라이다(320)는 언덕의 미리 설정된 위치, 예를 들면, 오르막 차로의 정상에 설치된다. 라이다(320)는 오르막 차로 및 오르막 차로 맞은편 경사면의 차로 상에 존재하는 물체를 감지할 수 있는 감지범위(325)를 갖는다.
오르막 차로 맞은편 경사면의 차로 상에 이동중인 차량(310)이 존재하는 경우, 라이다는 감지범위 내에서 이동중인 차량(310)을 감지하고 이동중인 차량(310)에 관한 정보를 획득할 수 있다.
도 3의 (b)를 참조하면, 오르막 차로에 진입한 것으로 결정된 자율주행 차량(330)의 오르막 차로 충돌방지장치는 라이다(350)와 통신(335)한다. 자율주행 차량(330)의 오르막 차로 충돌방지장치는 라이다(350)로부터 오르막 차로 맞은편 경사면의 차로 상에서 이동중인 차량(340)에 관한 정보를 수신한다.
라이다(350)는 감지범위(355) 내에서 이동중인 차량(340)의 위치에 관한 정보, 속도에 관한 정보 및 형태에 관한 정보 중 적어도 어느 하나의 정보를 자율주행 차량(330)의 오르막 차로 충돌방지장치에 송신한다.
자율주행 차량(330)의 오르막 차로 충돌방지장치는 이동중인 차량(340)에 관한 정보를 기초로 제1 모델을 이용하여 이동중인 차량(340)의 유형에 관한 정보를 획득한다.
자율주행 차량(330)의 오르막 차로 충돌방지장치는 획득한 이동중인 차량(340)의 유형에 관한 정보 및 이동중인 차량(340)에 관한 정보를 기초로 제2 모델을 이용하여 자율주행 차량(330)과 이동중인 차량(340) 간의 충돌예측시간을 계산한다.
도 3의 (c)를 참조하면, 자율주행 차량(360)의 오르막 차로 충돌방지장치는 계산한 자율주행 차량(360)과 이동중인 차량(370)간의 충돌예측시간을 기초로 충돌방지 제어를 수행한다.
충돌예측시간이 미리 설정된 충돌경고시간보다 큰 경우, 자율주행 차량(360)은 현재의 속도를 유지하면서 주행하도록 제어된다. 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌경고시간 이하이고 미리 설정된 충돌위험시간 초과인 경우, 오르막 차로 충돌방지장치는 운전자에게 이동중인 차량(370)의 존재를 알리고 충돌을 경고할 수 있다. 오르막 차로 충돌방지장치는 이동중인 차량(370)과의 충돌을 방지하도록 자율주행 차량(360)의 속도를 조절할 수 있다.
충돌예측시간이 미리 설정된 충돌위험시간 이하인 경우, 오르막 차로 충돌방지장치는 자율주행 차량(360)을 급제동하여 이동중인 차량(370)과의 충돌을 방지하도록 제어할 수 있다.
도 4는 본 개시의 다른 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 복수의 라이다(420, 430, 440)가 언덕의 미리 설정된 복수의 위치에 각각 설치된다.
언덕의 미리 설정된 위치에 설치되는 라이다는 다양한 지형조건에 놓일 수 있다. 예를 들면, 언덕 정상 주변의 지형에 복잡한 굴곡이 존재하는 경우, 오르막 차로의 경사도와 맞은편 경사면 차로의 경사도 차이가 매우 큰 경우 또는 언덕의 차로에 오르막 구간과 내리막 구간이 반복적으로 존재하는 경우일 수 있다.
다양한 지형조건으로 인하여 하나의 라이다가 오르막 차로의 정상 주변에 고르게 레이저 광을 조사할 수 없어 맞은편 경사면 차로 상의 이동중인 차량을 감지할 수 없는 경우, 복수의 라이다(420, 430, 440)를 언덕의 미리 설정된 복수의 위치에 각각 설치하여 라이다의 감지성능을 확보할 수 있다.
제1 라이다(420)는 오르막 차로 쪽 경사면에 설치되고, 제2 라이다(430)는 오르막 차로 정상에 설치되며, 제3 라이다(440)는 오르막 차로 맞은편 경사면 차로 주변에 설치될 수 있다. 언덕의 정상 주변의 양쪽 경사면 상에 존재하는 자율주행 차량(400)과 물체(410)를 감지하기 위하여, 제1 감지범위(425), 제2 감지범위(435) 및 제3 감지범위(445)가 서로 인접하거나 어느 하나의 감지범위의 일부가 인접한 다른 감지범위의 일부와 중첩되는 위치에 제1 라이다(420), 제2 라이다(430) 및 제3 라이다(440)가 설치될 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 오르막 차로 충돌방지방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 오르막 차로 충돌방지장치는 자율주행 차량이 오르막 차로에 진입하였는지 여부를 결정한다(S500).
오르막 차로 충돌방지장치는 자율주행 차량에 탑재되어 있는 내비게이션, 또는 오르막 차로 충돌방지장치의 자이로스코프 센서 및 경사도 감지 센서 중 적어도 어느 하나를 이용하여 차로의 경사도에 관한 정보를 획득한다. 여기서, 차로의 경사도에 관한 정보는 차로의 경사도 백분율 값을 포함할 수 있다.
오르막 차로 충돌방지장치는 차로 경사도 백분율 값을 미리 설정한 경사도 백분율 값과 비교하고, 차로 경사도 백분율 값이 미리 설정한 경사도 백분율 값 이상인 경우, 오르막 차로 충돌방지장치는 자율주행 차량이 오르막 차로에 진입하였다고 결정한다.
오르막 차로 충돌방지장치는 라이다로부터 오르막 차로 반대편 경사면 차로 상의 물체에 관한 정보를 획득한다(S510).
오르막 차로 충돌방지장치는 자율주행 차량이 오르막 차로에 진입하였다고 결정하면, 언덕의 미리 설정된 위치에 설치된 적어도 하나 이상의 라이다로부터 물체에 관한 정보를 수신한다. 여기서, 물체는 오르막 차로 및 맞은편 경사면의 차로 중 적어도 어느 하나의 차로에 위치하는 차량, 보행자 및 동물 중 어느 하나일 수 있다. 물체에 관한 정보는 물체의 위치에 관한 정보, 물체의 속도에 관한 정보 및 물체의 형태에 관한 정보 중 적어도 어느 하나의 정보이다.
오르막 차로 충돌방지장치는 물체의 속도에 관한 정보 및 물체의 형태에 관한 정보 중 어느 하나의 정보와 미리 저장된 물체의 유형별 정보를 기초로 물체의 유형을 식별한다. 오르막 차로 충돌방지장치는 물체에 관한 정보를 기초로 제1 모델을 이용하여 물체의 유형을 식별할 수 있다. 여기서 제1 모델은 딥러닝 알고리즘에 따라 미리 학습된 물체유형 식별모델이다.
물체유형 식별모델은 미리 설정된 딥러닝 알고리즘을 이용하여 물체 유형별로 다수의 이미지 정보를 미리 학습한다. 여기서, 미리 설정된 딥러닝 알고리즘은 합성곱 신경망 및 순환 신경망 중 적어도 하나 이상의 신경망을 포함할 수 있다.
물체유형 식별모델은 물체의 이미지 정보가 입력되면 미리 설정된 기준에 따라 구분된 물체의 유형 중 어느 하나의 유형과의 일치 확률을 출력한다.
오르막 차로 충돌방지장치는 물체유형 식별모델의 출력값을 기초로 물체의 유형을 식별한다. 미리 설정된 기준에 따라 구분된 물체의 유형은, 예를 들면, 차량, 보행자 및 기타유형으로 설정될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
오르막 차로 충돌방지장치는 물체에 관한 정보를 기초로 자율주행 차량과 충돌예측시간을 계산한다(S520). 오르막 차로 충돌방지장치는 물체에 관한 정보 및 물체의 유형에 관한 정보를 기초로 제2 모델을 이용하여 미리 설정된 시간 동안의 물체의 위치 변화량, 미리 설정된 시간 동안의 물체의 상대속도 변화량 및 미리 설정된 시간 동안의 차량과 물체 간의 거리 변화량 중 적어도 어느 하나를 예측한다.
제2 모델은 학습이 완료된 충돌예측모델이다. 충돌예측모델은 기계학습 알고리즘을 이용하여 물체에 관한 정보 및 물체의 유형에 관한 정보를 기초로 학습된 결과로 생성될 수 있다. 여기서, 기계학습 알고리즘은 경사/기울기 하강법, 인공신경망, Naive Bayes Classifier(NBC), Hidden Markov Model(HMM), K-Means Clustering, k-Nearest Neighbors(k-NN) 및 Support Vector Machine(SVM) 중 적어도 어느 하나일 수 있다.
충돌예측모델은 제1 시점으로부터 제2 시점에 이르기까지의 물체의 위치에 관한 정보 및 물체의 속도에 관한 정보와 물체의 유형에 관한 정보가 입력되면, 입력시점에서 미리 설정된 시간(예컨대, 제1 시점과 제2 시점 사이의 시간) 이후의 물체의 위치 변화량, 물체의 상대속도 변화량 및 자율주행 차량과 물체 간의 거리 변화량을 예측할 수 있도록 학습된다.
오르막 차로 충돌방지장치는 충돌예측모델이 예측한 미리 설정된 시간 이후의 물체의 위치 변화량, 물체의 상대속도 변화량 및 자율주행 차량과 물체 간의 거리 변화량을 기초로 충돌예측시간을 계산한다.
오르막 차로 충돌방지장치는 충돌예측시간을 기초로 자율주행 차량의 충돌방지 제어를 수행한다(S530).
충돌예측시간이 미리 설정된 충돌경고시간보다 큰 경우, 자율주행 차량은 현재의 속도를 유지하면서 주행하도록 제어된다. 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌경고시간 이하이고 미리 설정된 충돌위험시간 초과인 경우, 오르막 차로 충돌방지장치는 운전자에게 오르막 차로 맞은편 경사면의 차로 상에 물체가 존재함을 알리고 충돌을 경고할 수 있다. 오르막 차로 충돌방지장치는 물체와의 충돌을 방지하도록 자율주행 차량의 속도를 조절할 수 있다.
충돌예측시간이 미리 설정된 충돌위험시간 이하인 경우, 오르막 차로 충돌방지장치는 물체와의 충돌을 방지하도록 자율주행 차량을 급제동 할 수 있다.
오르막 차로 충돌방지장치는 물체의 유형에 따라 각각 다른 충돌방지 제어를 수행할 수 있다.
예를 들면, 물체의 유형이 차량인 경우, 계산된 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌경고시간보다 큰 경우 오르막 차로 충돌방지장치는 자율주행 차량이 현재의 속도를 유지하도록 제어한다. 계산된 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌경고시간 이하이고 미리 설정된 충돌위험시간 초과인 범위 내의 값인 경우, 오르막 차로 충돌방지장치는 차량과 자율주행 차량과 충돌 가능성이 있음을 경고하고 자율주행 차량의 속도를 조절한다. 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌위험시간 이하인 경우, 오르막 차로 충돌방지장치는 자율주행 차량을 급제동한다.
물체의 유형이 보행자인 경우, 오르막 차로 충돌방지장치는 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌경고시간보다 큰 경우에도 자율주행 차량을 감속 제어한다.
충돌예측시간이 미리 설정된 충돌경고시간 이하이고 미리 설정된 충돌위험시간 초과인 범위 내의 값을 갖는 경우, 오르막 차로 충돌방지장치는 차량과 자율주행 차량과 충돌 가능성이 있음을 경고하고 자율주행 차량의 속도를 감속한다. 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌위험시간 이하인 경우, 오르막 차로 충돌방지장치는 자율주행 차량을 급제동하여 보행자와의 충돌을 방지한다.
물체의 유형이 차량인 경우와 보행자인 경우를 예시적으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것이 아니며 물체의 유형을 다른 복수의 유형으로도 설정할 수 있다.
오르막 차로 충돌방지장치는 미리 설정된 충돌경고시간 및 충돌위험시간을 물체의 유형에 따라 서로 다른 값으로 설정할 수 있다. 예를 들면, 물체의 유형이 차량인 경우, 물체의 유형이 보행자인 경우보다 더 큰 값의 충돌경고시간 및 충돌위험시간을 설정할 수 있다. 따라서, 오르막 차로 맞은편 경사면의 차로 상의 차량과의 충돌을 미리 대처할 수 있다.
도 5에서는 각각의 과정들을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일부 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과하다. 다시 말해, 본 발명의 일부 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일부 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 5에 기재된 과정을 변경하여 실행하거나 각각의 과정 중 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 5는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
본 명세서에 설명되는 시스템들 및 기법들의 다양한 구현예들은, 디지털 전자 회로, 집적 회로, FPGA(field programmable gate array), ASIC(application specific integrated circuit), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합으로 실현될 수 있다. 이러한 다양한 구현예들은 프로그래밍가능 시스템 상에서 실행가능한 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들로 구현되는 것을 포함할 수 있다. 프로그래밍가능 시스템은, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 디바이스, 그리고 적어도 하나의 출력 디바이스로부터 데이터 및 명령들을 수신하고 이들에게 데이터 및 명령들을 전송하도록 결합되는 적어도 하나의 프로그래밍가능 프로세서(이것은 특수 목적 프로세서일 수 있거나 혹은 범용 프로세서일 수 있음)를 포함한다. 컴퓨터 프로그램들(이것은 또한 프로그램들, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션들 혹은 코드로서 알려져 있음)은 프로그래밍가능 프로세서에 대한 명령어들을 포함하며 "컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체"에 저장된다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 이러한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 메모리 카드, 하드 디스크, 광자기 디스크, 스토리지 디바이스 등의 비휘발성(non-volatile) 또는 비일시적인(non-transitory) 매체일 수 있으며, 또한 데이터 전송 매체(data transmission medium)와 같은 일시적인(transitory) 매체를 더 포함할 수도 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다.
본 명세서에 설명되는 시스템들 및 기법들의 다양한 구현예들은, 프로그램가능 컴퓨터에 의하여 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 프로그램가능 프로세서, 데이터 저장 시스템(휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 다른 종류의 저장 시스템이거나 이들의 조합을 포함함) 및 적어도 한 개의 커뮤니케이션 인터페이스를 포함한다. 예컨대, 프로그램가능 컴퓨터는 서버, 네트워크 기기, 셋탑 박스, 내장형 장치, 컴퓨터 확장 모듈, 개인용 컴퓨터, 랩탑, PDA(Personal Data Assistant), 클라우드 컴퓨팅 시스템 또는 모바일 장치 중 하나일 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 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: 오르막 차로 충돌방지장치
110: 센서부
120: 통신부
130: 프로세서
140: 메모리

Claims (12)

  1. 차로의 경사도에 관한 정보를 획득하는 센서부; 및
    상기 센서부와 작동적으로(operatively) 연결되는 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는,
    차로의 경사도에 관한 정보를 기초로 오르막 차로 진입 여부를 결정하고,
    상기 오르막 차로에 진입했다고 결정한 경우, 상기 오르막 차로가 존재하는 언덕의 미리 설정된 위치에 설치된 적어도 하나의 라이다로부터 상기 오르막 차로 및 상기 오르막 차로의 맞은편 경사면의 차로 중 적어도 어느 하나의 차로에 위치하는 적어도 하나의 물체에 관한 정보를 획득하고,
    상기 물체에 관한 정보를 기초로 상기 물체와 자율주행 차량의 충돌예측시간을 계산하고,
    상기 충돌예측시간을 기초로 자율주행 차량의 충돌방지 제어를 수행하는 오르막 차로 충돌방지장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    내비게이션, 자이로스코프 센서 및 경사도 감지센서 중 적어도 어느 하나로부터 상기 차로의 경사도에 관한 정보를 획득하고,
    상기 차로의 경사도에 관한 정보에 포함된 상기 차로의 경사도 백분율 값이 미리 설정한 경사도 백분율 이상인 경우 오르막 차로에 진입하였다고 결정하는 오르막 차로 충돌방지장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 미리 설정된 위치는,
    상기 오르막 차로가 존재하는 언덕의 정상 및 상기 오르막 차로가 존재하는 언덕의 정상으로부터 미리 설정된 거리만큼 떨어진 위치 중 적어도 어느 하나의 위치인 오르막 차로 충돌방지장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 물체에 관한 정보는,
    상기 물체의 위치에 관한 정보, 상기 물체의 속도에 관한 정보 및 상기 물체의 형태에 관한 정보 중 적어도 어느 하나의 정보를 포함하는 오르막 차로 충돌방지장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 물체에 관한 정보를 기초로 제1 모델을 이용하여 상기 물체의 유형에 관한 정보를 획득하고,
    상기 물체에 관한 정보 및 상기 물체의 유형에 관한 정보를 기초로 제2 모델을 이용하여 미리 설정된 시간 동안의 물체의 위치 변화량, 미리 설정된 시간 동안의 물체의 상대속도 변화량 및 미리 설정된 시간 동안의 차량과 물체 간의 거리 변화량 중 적어도 어느 하나를 예측하고,
    상기 미리 설정된 시간 동안의 물체의 위치 변화량, 상기 미리 설정된 시간 동안의 물체의 상대속도 변화량 및 상기 미리 설정된 시간 동안의 차량과 물체 간의 거리변화량 중 적어도 어느 하나의 변화량을 기초로 충돌예측시간을 계산하는 오르막 차로 충돌방지장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌경고시간 이하이고 미리 설정된 충돌위험시간 초과인 경우 운전자에게 충돌을 경고하고 상기 자율주행 차량의 속도를 조절하며,
    상기 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌위험시간 이하인 경우, 상기 자율주행 차량을 급제동하는 오르막 차로 충돌방지장치.
  7. 차로의 경사도에 관한 정보를 기초로 오르막 차로 진입 여부를 결정하는 과정;
    상기 오르막 차로에 진입했다고 결정한 경우, 상기 오르막 차로가 존재하는 언덕의 미리 설정된 위치에 설치된 적어도 하나의 라이다로부터 상기 오르막 차로 및 상기 오르막 차로의 맞은편 경사면의 차로 중 적어도 어느 하나의 차로에 위치하는 적어도 하나의 물체에 관한 정보를 획득하는 과정;
    상기 물체에 관한 정보를 기초로 상기 물체와 자율주행 차량의 충돌예측시간을 계산하는 과정; 및
    상기 충돌예측시간을 기초로 자율주행 차량의 충돌방지 제어를 수행하는 과정
    을 포함하는 오르막 차로 충돌방지방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 오르막 차로 진입 여부를 결정하는 과정은,
    내비게이션, 자이로스코프 센서 및 경사도 감지 센서 중 적어도 어느 하나로부터 차로의 경사도에 관한 정보를 획득하는 과정; 및
    상기 차로의 경사도에 관한 정보에 포함된 상기 차로의 경사도 백분율 값이 미리 설정한 경사도 백분율 이상인 경우 오르막 차로에 진입하였다고 결정하는 과정
    을 포함하는 오르막 차로 충돌방지방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 미리 설정된 위치는,
    상기 오르막 차로가 존재하는 언덕의 정상 및 상기 오르막 차로가 존재하는 언덕의 정상으로부터 미리 설정된 거리만큼 떨어진 위치 중 적어도 어느 하나의 위치인 오르막 차로 충돌방지방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 물체에 관한 정보는,
    상기 물체의 위치에 관한 정보, 상기 물체의 속도에 관한 정보 및 상기 물체의 형태에 관한 정보 중 적어도 어느 하나의 정보를 포함하는 오르막 차로 충돌방지방법.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 충돌예측시간을 계산하는 과정은,
    상기 적어도 하나의 물체에 관한 정보를 기초로 제1 모델을 이용하여 물체의 유형에 관한 정보를 획득하는 과정;
    상기 물체에 관한 정보 및 상기 물체의 유형에 관한 정보를 기초로 제2 모델을 이용하여 미리 설정된 시간 동안의 물체의 위치 변화량, 미리 설정된 시간 동안의 물체의 상대속도 변화량 및 미리 설정된 시간 동안의 차량과 물체 간의 거리 변화량 중 적어도 어느 하나를 예측하는 과정; 및
    상기 미리 설정된 시간 동안의 물체의 위치 변화량, 상기 미리 설정된 시간 동안의 물체의 상대속도 변화량 및 상기 미리 설정된 시간 동안의 차량과 물체 간의 거리변화량 중 적어도 어느 하나의 변화량을 기초로 충돌예측시간을 계산하는 과정
    을 포함하는 오르막 차로 충돌방지방법.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 충돌방지 제어를 수행하는 과정은,
    상기 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌경고시간 이하이고 미리 설정된 충돌위험시간 초과인 경우 운전자에게 충돌을 경고하고 상기 자율주행 차량의 속도를 조절하는 과정; 및
    상기 충돌예측시간이 미리 설정된 충돌위험시간 이하인 경우, 상기 자율주행 차량을 급제동하는 과정
    을 포함하는 오르막 차로 충돌방지방법.
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