KR20230063808A - 자율 주행 제어 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 타차량의 특징점을 기반으로 자율 주행을 제어하는 자율 주행 제어 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명에 의하면, 주변의 객체에 대한 정보를 획득하고, 객체에 대한 정보를 통해 객체에 해당하는 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하고, 충돌 위험이 존재하는 객체를 고려하여, 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어할 수 있다. 본 발명을 통해, 기존에 라이다 센서의 사각지대 내부 혹은 인접 구역의 객체들이 서로 분리되거나 합쳐지는 상황에서 기존 동역학 정보 및 정밀 지도 매칭 정보가 없어지고 정상적 판단이 이루어지지 않는 문제점을 해결하는 효과를 제공할 수 있다.

Description

자율 주행 제어 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR CONTROLLING AUTONOMOUS DRIVING AND METHOD THEREOF}
본 발명은 자율 주행 제어 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 타차량의 특징점을 기반으로 자율 주행을 제어하는 자율 주행 제어 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
자율 주행 차량은 주행 중 실시간 변화하는 주변 상황에 따라 적응적으로 대처할 수 있는 능력이 요구된다.
자율 주행 차량의 양산 및 활성화를 위해서는 무엇보다 신뢰할 수 있는 판단 제어 기능이 요구된다.
최근 출시되고 있는 반자율주행 차량은 기본적으로 구동, 제동 및 조향을 운전자 대신 수행하여 운전자의 피로도를 감소시켜 준다.
반자율주행의 경우 완전 자율주행과 달리 운전자가 계속해서 핸들을 잡고 있는 등 운전에 집중을 유지해야한다.
최근 반자율주행 차량에는 HDA(Highway Driving Assist) 기능, 졸음 운전, 시선 이탈 등의 운전자 부주의 및 상태 이상을 판단하여 클러스터 등을 통해 경고 알람을 출력하는 DSW(Driver Status Warning) 기능, 전방 카메라를 통해 차량이 차선을 넘나들며 불안한 주행을 하는지 등을 확인하는 DAW(Driver Awareness Warning) 기능, 전방 추돌 감지 시 급제동을 수행하는 FCA(Forward Collision-Avoidance Assist) 또는 AEBS(Active Emergency Brake System) 기능 등이 장착되어 판매되고 있다.
다만, 종래 자율 주행 시스템은 정밀 지도 정보를 활용하여 자율 주행을 제어하는 경우, 차선이 없거나, 정밀 지도 정보가 존재하는 공간에서 적절한 자율 주행을 구사하기 힘든 문제점이 있다. 따라서, 주변 객체의 특징점 등을 활용하여, 주변 객체에 대한 위험도에 기반한 자율 주행을 수행함으로써 공사 또는 사고 구간, 차선이 없는 구간에서도 안전한 자율 주행을 수행할 수 있는 기술의 개발이 필요하다.
본 발명의 실시 예는, 타차량의 특징점을 기반으로 자율 주행을 제어하는 자율 주행 제어 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 다른 실시 예는, 기존에 라이다 센서의 사각지대 내부 혹은 인접 구역의 객체들이 서로 분리되거나 합쳐지는 상황에서 기존 동역학 정보 및 정밀 지도 매칭 정보가 없어지고 정상적 판단이 이루어지지 않는 문제점을 해결하기 위한 자율 주행 제어 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 또 다른 실시 예는, 자유 공간(Free Space), 공사/사고 구간 등의 정밀 지도 의존이 불가한 상황의 주행에 대응하여 안전한 경로를 따라 자율 주행 하도록 제어할 수 있는 자율 주행 제어 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 또 다른 실시 예는, 정밀 지도 매칭을 이용하지 않고, 복잡한 연산을 감소시켜, 긴급상황 등에서 지연 없이 신속하게 대응하여 자율 주행을 수행하도록 하는 자율 주행 제어 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 또 다른 실시 예는, 기존의 자율 주행 로직과 병행하여 적용함으로써 상호 보완적으로 자율 주행의 완성도를 높이는 자율 주행 제어 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치는 자율 주행 차량에 구비되어, 주변의 객체에 대한 정보를 획득하는 센서부, 및 상기 객체에 대한 정보를 통해 객체에 해당하는 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하고, 상기 추출된 특징점을 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하고, 상기 충돌 위험이 존재하는 객체를 고려하여, 상기 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 객체에 해당하는 상기 특징점을 둘 이상 추출하고, 상기 둘 이상의 특징점 사이의 각도를 상기 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 상기 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준으로 산출하고, 상기 산출된 각도를 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 특징점의 시간에 따른 변위를 기반으로, 추적이 용이하다고 판단되고, 고유하게 구분되는 상기 특징점이 선택되도록, 상기 객체에 대한 정보를 통해 상기 객체의 특징점을 추출할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 센서부는, 카메라, 라이다(Lidar) 및 레이더(Radar) 중 적어도 하나 이상의 센서를 통해, 상기 객체에 대한 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 센서부에 포함된 둘 이상의 센서를 통해 획득한 상기 객체에 대한 정보를 융합하여, 상기 객체의 특징점을 추출할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 상기 자율 주행 차량의 주행 경로선 상의 임의의 지점에서 상기 자율 주행 차량의 주행 방향을 기준으로 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치 및 상기 산출된 각도가 점유하는 구간을 기반으로, 점유각 가중치를 산출하고, 상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 산출된 각도가 점유하는 구간이 하나의 기 설정된 각도 구간에 포함되는 경우, 상기 하나의 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치를 상기 점유각 가중치로 산출하고, 상기 산출된 각도가 점유하는 구간이 둘 이상의 기 설정된 각도 구간에 걸쳐 있는 경우, 상기 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 상기 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준으로 상기 둘 이상의 특징점 사이의 각을 이등분하는 선이 포함되는 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치를 상기 점유각 가중치로 산출할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 곱한 값을 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 자율 주행 차량이 주행 예정 경로선 상에서 상기 객체까지 특정 거리만큼 떨어진 위치에 있는 상태를 기준으로 상기 둘 이상의 특징점 사이의 각도를 산출할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 객체에 대한 충돌 예상 시간(TTC, Time To Collision)을 고려하여, 상기 객체가 충돌 위험이 존재하는 객체인지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 기반으로 계산된 상기 객체의 충돌 위험도가 임계치를 초과하고, 상기 객체에 대한 충돌 예상 시간이 임계 시간 미만인 상기 객체를 상기 충돌 위험이 존재하는 객체로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 기반으로 계산된 상기 객체의 충돌 위험도를 최소화하는 자율 주행 경로를 생성하여, 상기 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 방법은 자율 주행 차량에 구비된 센서부가, 주변의 객체에 대한 정보를 획득하는 단계, 제어부가, 상기 객체에 대한 정보를 통해 객체에 해당하는 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하는 단계, 상기 제어부가, 상기 추출된 특징점을 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계, 및 상기 제어부가, 상기 충돌 위험이 존재하는 객체를 고려하여, 상기 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부가, 상기 객체에 대한 정보를 통해 객체에 해당하는 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하는 단계는, 상기 제어부가, 상기 객체에 해당하는 상기 특징점을 둘 이상 추출하는 단계를 포함하고, 상기 제어부가, 상기 추출된 특징점을 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는, 상기 제어부가, 상기 둘 이상의 특징점 사이의 각도를 상기 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 상기 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준으로 산출하는 단계, 및 상기 제어부가, 상기 산출된 각도를 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부가, 상기 객체에 대한 정보를 통해 객체에 해당하는 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하는 단계는, 상기 제어부가, 상기 특징점의 시간에 따른 변위를 기반으로, 추적이 용이하다고 판단되고, 고유하게 구분되는 상기 특징점이 선택되도록, 상기 객체에 대한 정보를 통해 상기 객체의 특징점을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부가, 상기 산출된 각도를 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는, 상기 제어부가, 상기 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 상기 자율 주행 차량의 주행 경로선 상의 임의의 지점에서 상기 자율 주행 차량의 주행 방향을 기준으로 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치 및 상기 산출된 각도가 점유하는 구간을 기반으로, 점유각 가중치를 산출하는 단계, 및 상기 제어부가, 상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부가, 상기 점유각 가중치를 산출하는 단계는, 상기 제어부가, 상기 산출된 각도가 점유하는 구간이 하나의 기 설정된 각도 구간에 포함되는 경우, 상기 하나의 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치를 상기 점유각 가중치로 산출하는 단계, 및 상기 제어부가, 상기 산출된 각도가 점유하는 구간이 둘 이상의 기 설정된 각도 구간에 걸쳐 있는 경우, 상기 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 상기 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준으로 상기 둘 이상의 특징점 사이의 각을 이등분하는 선이 포함되는 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치를 상기 점유각 가중치로 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부가, 상기 추출된 특징점을 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는, 상기 제어부가, 상기 객체에 대한 충돌 예상 시간을 고려하여, 상기 객체가 충돌 위험이 존재하는 객체인지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부가, 상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는, 상기 제어부가, 상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 기반으로 계산된 상기 객체의 충돌 위험도가 임계치를 초과하고, 상기 객체에 대한 충돌 예상 시간이 임계 시간 미만인 상기 객체를 상기 충돌 위험이 존재하는 객체로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부가, 상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 기반으로 계산된 상기 객체의 충돌 위험도를 최소화하는 자율 주행 경로를 생성하여, 상기 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 자율 주행 제어 장치 및 그 방법의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.
본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 타차량의 특징점을 기반으로 자율 주행을 제어하는 자율 주행 제어 장치 및 그 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 기존에 라이다 센서의 사각지대 내부 혹은 인접 구역의 객체들이 서로 분리되거나 합쳐지는 상황에서 기존 동역학 정보 및 정밀 지도 매칭 정보가 없어지고 정상적 판단이 이루어지지 않는 문제점을 해결하기 위한 자율 주행 제어 장치 및 그 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 자유 공간(Free Space), 공사/사고 구간 등의 정밀 지도 의존이 불가한 상황의 주행에 대응하여 안전한 경로를 따라 자율 주행 하도록 제어할 수 있는 자율 주행 제어 장치 및 그 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 정밀 지도 매칭을 이용하지 않고, 복잡한 연산을 감소시켜, 긴급상황 등에서 지연 없이 신속하게 대응하여 자율 주행을 수행하도록 하는 자율 주행 제어 장치 및 그 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 기존의 자율 주행 로직과 병행하여 적용함으로써 상호 보완적으로 자율 주행의 완성도를 높이는 자율 주행 제어 장치 및 그 방법을 제공할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치의 구성을 구체적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치가 주변의 객체에 해당하는 특징점을 추출하는 것을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치가 산출한 둘 이상의 특징점 사이의 각도를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치가 곡선 도로 주행 시 기준선을 산출하는 것을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치가 객체의 충돌 위험도를 산출하는 것을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치가 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어하는 것을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치의 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면 상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시 예의 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. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 도 1 내지 도 9를 참조하여, 본 발명의 실시 예들을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치를 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 자율 주행 제어 장치(100)는 센서부(110) 및 제어부(120)를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 자율 주행 제어 장치(100)는 차량의 내부 또는 외부에 구현될 수 있다. 이때, 자율 주행 제어 장치(100)는 차량의 내부 제어 유닛들과 일체로 형성될 수 있으며, 별도의 하드웨어 장치로 구현되어 연결 수단에 의해 차량의 제어 유닛들과 연결될 수도 있다.
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 차량과 일체로 구현될 수도 있고, 차량과 별개의 구성으로 차량에 설치/부착되는 형태로 구현될 수도 있고, 또는 일부는 차량과 일체로 구현되고, 다른 일부는 차량과 별개의 구성으로 차량에 설치/부착되는 형태로 구현될 수도 있다.
센서부(110)는 자율 주행 차량에 구비되어, 주변의 객체에 대한 정보를 획득할 수 있다.
일 예로, 센서부(110)는 카메라, 라이다(Lidar) 및 레이더(Radar) 중 적어도 하나 이상의 센서를 통해, 객체에 대한 정보를 획득할 수 있다.
일 예로, 센서부(110)는 카메라를 통해, 자율 주행 차량의 주변 영상을 획득할 수 있다.
일 예로, 센서부(110)는 라이다를 통해, 포인트 클라우드(Point Cloud) 정보를 획득할 수 있다.
일 예로, 센서부(110)는 레이더를 통해, 객체까지의 거리 및 방향을 획득할 수 있다.
제어부(120)는 객체에 대한 정보를 통해 객체에 해당하는 적어도 하나 이상의 특징점을 추출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 객체에 해당하는 특징점을 둘 이상 추출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 특징점의 시간에 따른 변위를 기반으로, 추적이 용이하다고 판단되고, 고유하게 구분되는 특징점이 선택되도록, 객체에 대한 정보를 통해 객체의 특징점을 추출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 센서를 통해 획득한 로 데이터(Raw data)를 기반으로, 시간별 변위가 비교적 적은 지점을 특징점으로 추출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 객체 상에서 유사한 형태의 다른 지점을 선택하지 않도록, 데이터의 분포(컨투어 포인트(Contour Point) 분포, 물체 형상 등) 상 특징점에 해당하는 데이터가 중복되지 않는 점을 특징점으로 추출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 센서부(110)에 포함된 둘 이상의 센서를 통해 획득한 객체에 대한 정보를 융합하여, 객체의 특징점을 추출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 동일한 객체에 대해, 카메라, 라이다 및 레이더 중 둘 이상을 통해 획득한 데이터를 융합한 형태의 정보를 분석하여 특징점을 추출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 둘 이상의 센서를 통해 획득한 객체에 대한 정보를 융합한 정보가 추적성 및 고유성을 만족하는 경우에, 융합한 정보를 통해 객체의 특징점을 추출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 센서부(110)가 카메라를 통해 획득한 정보를 이용하는 경우, 영상에서 객체의 위치가 변화한 후에도 다른 부분과 구별되고, 획득한 영상에서 시간별 변위가 가장 적은 특징점을 추출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 센서부(110)가 라이다를 통해 획득한 정보를 이용하는 경우, 클라우드 포인트 수준에서 객체의 이동을 고려하여, 점들의 분포가 고유하고, 고유한 분포를 가지는 점들의 집합 중 시간별 변화가 가장 적어 추적이 용이한 특징점을 추출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 센서부(110)가 레이더를 통해 획득한 정보를 이용하는 경우, 종방향의 정확한 해상도(Resolution)를 고려하여, 종방향 위치 데이터 중 위치 변화가 동일한 객체임을 보장하고, 종방향 속도 벡터의 적분을 통한 추측 항법(Dead Reckoning)을 적용한 위치 변화가 동일한 객체의 움직임을 설명할 수 있는 위치 및 속도를 가지는 특징점을 추출할 수 있다.
제어부(120)는 추출된 특징점을 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 둘 이상의 특징점 사이의 각도를 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준으로 산출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 동일한 객체의 둘 이상의 특징점이 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준점으로 점유하는 각도를 구할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 산출된 각도를 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 동일한 객체의 둘 이상의 특징점이 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준점으로 점유하는 각도가 클수록 자율 주행 차량과의 거리가 가까워서 충돌 위험이 높은 것으로 판단할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 자율 주행 차량의 주행 방향에 대응하는 주행 예정 경로선을 산출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 자율 주행 차량의 주행 경로를 고려하여, 차량의 미래 위치에 대한 주행 방향에 대응하는 주행 예정 경로선을 산출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 자율 주행 차량의 주행 경로가 직선인 경우, 현재 자율 주행 차량의 진행 방향의 직선을 주행 예정 기준선으로 산출할 수 있다.
이 경우, 제어부(120)는 자율 주행 차량의 진행 방향의 변화를 고려하는 연산을 수행하지 않으므로 연산 과정에서 이득을 취할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 자율 주행 차량의 주행 경로가 곡선인 경우, 자율 주행 차량의 진행 방향의 변화를 고려하여, 주행 예정 경로선을 산출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 카메라를 통해 파악한 차선 정보 또는 자율 주행 시스템의 정밀 지도 정보를 통해, 주행 경로 상 주행 차량의 진행 방향을 기반으로 주행 예정 경로선을 산출할 수 있다.
구체적으로, 제어부(120)는 기본적으로는 카메라를 통해 파악한 차선 정보를 통해, 주행 경로 상 주행 차량의 진행 방향을 파악하고, 정밀 지도 정보는 선택적으로 활용하여 기준선을 산출함으로써, 계산의 부담을 감소시킬 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 차선의 중심을 이은 선을 기반으로, 자율 주행 차량의 진행 방향의 변화를 판단할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 시간에 따른 자율 주행 차량이 주행하는 왼쪽 차선의 위치를 τ_LeftLS (t), 시간에 따른 자율 주행 차량이 주행하는 오른쪽 차선의 위치를 τ_RightLS (t)라고 했을 때, 하기 [수학식 1]을 통해, 자율 주행 차량의 진행 방향의 변화를 판단할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
여기서, τ'_LeftLS (t_1 )은 미래 주행 경로 상 t1의 시간에 왼쪽 차선의 방향을 각도로 나타낸 것이고, τ'_RightLS (t_1 )는 미래 주행 경로 상 t1의 시간에 오른쪽 차선의 방향을 각도로 나타낸 것일 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 자율 주행 차량이 주행 예정 경로 상에서 객체까지 특정 거리만큼 떨어진 위치를 기준으로 둘 이상의 특징점 사이의 각도를 산출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 자율 주행 차량의 주행 경로선 상의 임의의 지점에서 자율 주행 차량의 주행 방향을 기준으로 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치 및 산출된 각도가 점유하는 구간을 기반으로, 점유각 가중치를 산출하고, 점유각 가중치 및 산출된 각도를 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 기 설정된 각도 구간이 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 자율 주행 차량의 주행 경로선 상의 임의의 지점에서 자율 주행 차량의 주행 방향에 가까울수록, 자율 주행 차량의 주행 경로 상에 객체가 위치하여, 충돌 위험이 큰 것으로 판단할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 산출된 각도가 점유하는 구간이 하나의 기 설정된 각도 구간에 포함되는 경우, 하나의 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치를 점유각 가중치로 산출하고, 산출된 각도가 점유하는 구간이 둘 이상의 기 설정된 각도 구간에 걸쳐 있는 경우, 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준으로 둘 이상의 특징점 사이의 각을 이등분하는 선이 포함되는 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치를 점유각 가중치로 산출할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 객체에 대한 충돌 예상 시간(TTC, Time To Collision)을 고려하여, 객체가 충돌 위험이 존재하는 객체인지 여부를 판단할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 기준선 상에 객체를 구성하는 점 중 가장 가까운 점을 정사영시킨 충돌 기준점을 산출하고, 충돌 기준점까지 자율 주행 차량이 주행하는 시간을 통해, 충돌 예상 시간을 계산할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 객체에 대한 충돌 예상 시간이 작을수록 충돌 위험도가 큰 것으로 판단할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 점유각 가중치 및 산출된 각도를 기반으로 계산된 객체의 충돌 위험도에 따라 객체가 충돌 위험이 존재하는 객체인지 여부를 판단할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 계산된 충돌 위험도가 임계치를 초과하는 경우 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
제어부(120)는 충돌 위험이 존재하는 객체를 고려하여, 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어할 수 있다.
일 예로, 제어부(120)는 점유각 가중치 및 산출된 각도를 기반으로 계산된 객체의 충돌 위험도를 최소화시키는 자율 주행 경로를 생성하여, 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치의 구성을 구체적으로 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 센서부(210)는 라이다(211), 카메라(212) 및 레이더(213)를 포함할 수 있다.
일 예로, 센서부(210)는 라이다(211), 카메라(212) 및 레이더(213) 중 적어도 하나 이상을 통해, 객체에 대한 클라우드 포인터 정보, 영상 정보, 객체의 위치 및 방향 중 적어도 하나 이상에 대한 정보를 감지할 수 있다.
일 예로, 센서부(210)는 위치 인지 모듈(221) 및 객체 융합 모듈(223)에 감지한 객체에 대한 정보를 전달할 수 있다.
제어부(220)는 자율 주행 차량의 정밀 지도 송출 모듈(201), V2X(Vehicle To Everything) 통신 모듈(202), CAN(Controller Area Network) 통신 모듈(203) 및 GPS(Global Positioning System, 204)와 무선 또는 유선 통신을 통해, 직접 또는 간접적으로 연결되어 각종 정보를 송수신할 수 있다.
제어부(220)는 위치 인지 모듈(221), 도로 정보 융합 모듈(222), 객체 융합 모듈(223), 객체 특징점 추출 모듈(224), 특징점 사잇각 연산 모듈(225), 차선 기반 기준선 출력 모듈(226), 객체 위치 및 진행 방향 연산 모듈(227), 위험도 판단 모듈(228), 안전 경로 연산 모듈(229), 속도 프로파일 생성 모듈(230), 주행 경로 생성 모듈(231) 제어 파라미터 출력 모듈(232) 및 제어기(233)를 포함할 수 있다.
정밀 지도 송출 모듈(201)은 자율 주행 차량의 자율 주행 시스템에 포함되어, 주행하는 공간의 정밀 지도에 대한 정보를 도로 정보 융합 모듈(222) 및 위치 인지 모듈(221)에 송신할 수 있다.
V2X 통신 모듈(202)는 타차량 또는 통신 기기를 통해 수신한 도로 정보, 타차량의 위치 정보 또는 정밀 지도 정보를 위치 인지 모듈(221) 및 도로 정보 융합 모듈(222)에 송신할 수 있다.
CAN 통신 모듈(203)은 GPS(204)를 통해 획득한 자율 주행 차량의 위치에 대한 정보를 위치 인지 모듈(221)에 송신할 수 있다.
GPS(204)는 자율 주행 차량의 위치에 대한 정보를 위치 인지 모듈(221)에 송신할 수 있다.
위치 인지 모듈(221)은 정밀 지도 송출 모듈(201), V2X(202), CAN 통신 모듈(203), GPS(204) 및 센서부(210)를 통해 획득한 정보들을 기반으로, 자율 주행 차량의 정밀 위치를 파악하고, 자율 주행 차량의 정밀 위치에 대한 정보 및 위치 인지에 대한 신뢰도 정보를 도로 정보 융합 모듈(222)에 송신할 수 있다.
도로 정보 융합 모듈(222)은 차선 인지 카메라로부터 감지된 자율 주행 차량이 주행하는 차선 정보를 객체 특징점 추출 모듈(224)에 송신할 수 있다.
도로 정보 융합 모듈(222)은 자율 주행 차량의 주변 정밀 지도에 대한 정보를 객체 융합 모듈(223)에 송신할 수 있다.
객체 융합 모듈(223)은 센서부(210)를 통해 감지한 정보, 차선 인지 카메라 또는 정밀 지도 정보를 기반으로 자율 주행 차량을 기준으로 한 객체의 상대 위치를 연산하여 출력할 수 있고, 객체의 위치에 대한 정보를 특징점 사잇각 연산 모듈(225)에 송신할 수 있다.
객체 특징점 추출 모듈(224)은 객체의 추적 및 구분이 용이한 특징점을 추출하고, 추출한 특징점에 대한 정보를 특징점 사잇각 연산 모듈(225)에 송신할 수 있다.
특징점 사잇각 연산 모듈(225)는 자율 주행 차량의 진행 방향을 기준으로 한 추출된 특징점들 사이의 각도를 연산하고, 연산한 각도를 차선 기반 기준선 출력 모듈(226)에 송신할 수 있다.
차선 기반 기준선 출력 모듈(226)은 카메라를 통해 획득한 차선 혹은 정밀 지도를 통해 획득한 차선 정보를 활용하고, 자율 주행 차량의 주행 경로를 고려하여 자율 주행 차량의 진행 방향에 대응하는 기준선을 산출하고, 산출한 기준선에 대한 정보를 객체 위치 및 진행 방향 연산 모듈(227)에 송신할 수 있다.
객체 위치 및 진행 방향 연산 모듈(227)은 객체의 특징점과 자율 주행 차량을 이은 선과 기준선 사이의 각도를 기반으로, 객체의 위치를 판단할 수 있다.
객체 위치 및 진행 방향 연산 모듈(227)은 자율 주행 차량을 기준점으로 한 객체의 특징점들 사이의 각도의 변화를 기반으로 객체의 진행 방향을 연산할 수 있다.
객체 위치 및 진행 방향 연산 모듈(227)은 객체의 위치 및 진행 방향에 대한 정보를 위험도 판단 모듈(228)에 송신할 수 있다.
위험도 판단 모듈(228)은 객체의 특징점과 자율 주행 차량을 이은 선과 기준선 사이의 각도, 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준점으로 한 객체의 특징점들 사이의 각도, 객체의 위치, 진행 방향에 대한 정보 및 충돌 예상 시간을 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험도를 판단하고, 객체에 대한 충돌 위험도 정보를 안전 경로 연산 모듈(229)에 송신할 수 있다.
안전 경로 연산 모듈(229)는 위험한 것으로 판단된 객체를 고려하여, 주행 가능 영역에서 객체들의 특징점을 기반으로, 위험도를 최소화하는 안전 경로를 연산하고, 연산한 안전 경로에 대한 정보를 속도 프로파일 생성 모듈(230)에 송신할 수 있다.
속도 프로파일 생성 모듈(230)은 연산된 안전 경로를 추종 가능한 속도 프로파일을 산출하고, 속도 프로파일에 대한 정보를 주행 경로 생성 모듈(231)에 송신할 수 있다.
주행 경로 생성 모듈(231)은 안전 경로 및 속도 프로파일을 기반으로, 주행 시 가장 적합하다고 판단되는 최종 주행 경로를 산출하고, 최종 주행 경로에 대한 정보를 제어 파라미터 출력 모듈(232)에 송신할 수 있다.
제어 파라미터 출력 모듈(232)은 자율 주행 제어를 위한 제어 파라미터를 출력하고, 제어 파라미터를 제어기(233)에 송신할 수 있다.
제어기(233)는 수신한 제어 파라미터에 따라 자율 주행 구동 제어를 수행할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치가 주변의 객체에 해당하는 특징점을 추출하는 것을 나타내는 도면이다.
자율 주행 차량(301)은 자율 주행 제어 장치(100)에 포함된 센서를 통해 획득한 주변의 객체에 대한 정보를 기반으로 제 1 객체(302) 및 제 2 객체(303)의 특징점을 추출할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 차량(301)은 자율 주행 제어 장치(100)를 통해, 제 1 객체(302)에 대한 특징점(304)을 둘 이상 추출할 수 있고, 제 2 객체(303)에 대한 특징점(305)을 둘 이상 추출할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 차량(301)은 자율 주행 제어 장치(100)를 통해, 고유성 및 추적성을 가지는 특징점들을 추출할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 차량(301)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 카메라를 통해 획득한 정보를 이용하는 경우, 영상에서 객체의 위치가 변화한 후에도 다른 부분과 구별되어 고유성을 가지고, 획득한 영상에서 시간별 변위가 가장 적어 추적성을 가지는 특징점을 추출할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 차량(301)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 라이다를 통해 획득한 정보를 이용하는 경우, 클라우드 포인트 수준에서 객체의 이동을 고려하여, 점들의 분포가 고유하여 고유성을 가지고, 고유한 분포를 가지는 점들의 집합 중 시간별 변화가 가장 적어 추적성을 가지는 특징점을 추출할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 차량(301)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 레이더를 통해 획득한 정보를 이용하는 경우, 종방향의 정확한 해상도를 고려하여, 종방향 위치 데이터 중 위치 변화가 동일한 객체임을 보장하고, 종방향 속도 벡터의 적분을 통한 추측 항법을 적용한 위치 변화가 동일한 객체의 움직임을 설명할 수 있는 위치 및 속도를 가지는 특징점을 추출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치가 산출한 둘 이상의 특징점 사이의 각도를 나타내는 도면이다.
도 4의 (i)을 참조하면, 자율 주행 차량(401)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 자율 주행 차량(401)의 현재 위치 또는 자율 주행 차량(401)의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준으로 한 제 1 객체(402)에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도(404)를 산출하고, 제 2 객체(403)에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도(405)를 산출할 수 있다.
자율 주행 차량(401)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 제 1 객체(402)에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도(404)를 기반으로 제 1 객체(402)에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하고, 제 2 객체(403)에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도(405)를 기반으로 제 2 객체(403)에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 차량(401)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 객체의 특징점 사이의 각도가 커질수록 자율 주행 차량(401)에 가까워져 충돌 위험도가 높은 것으로 판단할 수 있다.
도 4의 (ii)를 참조하면, 자율 주행 차량(401)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 자율 주행 차량(401)을 기준으로 한 제 1 객체(402)에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도(406)를 산출하고, 제 2 객체(403)에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도(407)를 산출할 수 있다.
자율 주행 차량(401)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 제 1 객체(402)가 자율 주행 차량(401)과 가까워지는 경우, 자율 주행 차량(401)의 진행 방향 차선에 존재하는 제 1 객체(402)에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도(406)의 변화가 커서 제 1 객체(402)에 대한 충돌 위험이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
자율 주행 차량(401)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 제 2 객체(403)가 자율 주행 차량(401)과 가까워지는 경우, 자율 주행 차량(401)의 진행 방향 차선에 존재하지 않는 제 2 객체(403)에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도(407)의 변화가 크지 않아 제 2 객체(403)에 대한 충돌 위험이 존재하지 않는 것으로 판단할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치가 곡선 도로 주행 시 기준선을 산출하는 것을 나타내는 도면이다.
자율 주행 차량(501)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 카메라를 통해, 자율 주행 차량(501)의 주변 차선(502)에 대한 정보를 획득할 수 있다.
자율 주행 차량(501)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 카메라를 통해 획득한 주변 차선(502)에 대한 정보를 기반으로 차량의 주행 경로에 대응하는 주행 예정 경로선(503)을 연산할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 차량(501)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 선택적으로 카메라를 통한 차선 정보와 함께 정밀 지도 정보를 활용하여 주변 차선(502)에 대한 정보를 획득할 수 있다.
자율 주행 차량(501)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 자율 주행 차량(501)의 전방의 객체에 대한 충돌 위험 여부를 판단하기 위해, 자율 주행 차량(501)의 주행에 따른 미래 위치에 대한 객체의 위치를 판단할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 차량(501)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 주변 차선(502)의 중심을 이은 선을 기반으로, 자율 주행 차량의 주행 방향에 대응하는 주행 예정 경로선(503)을 산출할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 차량(501)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 기준선을 연결한 선 상에 존재하고 객체와 거리가 기 설정된 특정 거리 떨어진 지점을 산출할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 차량(501)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 산출한 지점에서의 자율 주행 차량(501)의 진행 방향에 대응하는 기준선 및 객체에 대한 특징점과 산출한 지점을 이은 선이 이루는 각도를 산출할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 차량(501)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 산출한 각도를 기반으로 객체의 충돌 위험도를 구하고, 충돌 위험도를 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치가 객체의 충돌 위험도를 산출하는 것을 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 자율 주행 제어 장치(100)는 제 1 객체(601)에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도(603) 및 제 2 객체(602)에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도(604)를 산출할 수 있다.
또한, 자율 주행 제어 장치(100)는 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 자율 주행 차량의 주행 경로선 상의 임의의 지점에서 자율 주행 차량의 주행 방향을 기준으로 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치 및 산출된 각도가 점유하는 구간을 기반으로, 점유각 가중치(605, 606)를 산출할 수 있다.
자율 주행 제어 장치(100)는 제 1 객체(601)에 대한 특징점들과 자율 주행 차량을 이은 선 사이의 각도 구간이 제 1 각도 구간에 포함되어, 이에 대응하는 W_1(605)을 제 1 객체(601)에 대한 점유각 가중치로 산출할 수 있다.
자율 주행 제어 장치(100)는 제 2 객체(602)에 대한 특징점들과 자율 주행 차량을 이은 선 사이의 각도 구간이 제 2 각도 구간에 포함되어, 이에 대응하는 W_2(606)를 제 2 객체(602)에 대한 점유각 가중치로 산출할 수 있다.
자율 주행 제어 장치(100)는 객체에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도 및 점유각 가중치를 곱하여 객체에 대한 충돌 위험도를 산출할 수 있다.
일 예로, 주행 방향을 기준으로 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치 는 주행 방향을 기준으로 특정 각도 간격마다 점차 작아지도록 설정될 수 있다.
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 제 1 객체(601)에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도(603)가 15도이고, 제 1 객체(601)에 대한 특징점들에 대해 산출된 각도가 점유하는 구간 및 자율 주행 차량의 주행 방향을 기준으로 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치를 기반으로 계산된 가중치인 W_1이 1인 경우, 제 1 객체(601)에 대한 충돌 위험도를 15*1=15로 산출할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 제 2 객체(602)에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도(604)가 20도이고, 제 2 객체(602)에 대한 특징점들에 대해 산출된 각도가 점유하는 구간 및 자율 주행 차량의 주행 방향을 기준으로 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치를 기반으로 계산된 가중치인 W2가 0.5인 경우, 제 2 객체(602)에 대한 충돌 위험도를 20*0.5=10으로 산출할 수 있다.
여기서, 제 1 각도 구간이 제 2 각도 구간보다 주행 방향에 더 가까우므로, W1는 W2보다 큰 값으로 정해질 수 있다.
또한, 도시되지는 않았지만, 자율 주행 제어 장치(100)는 객체에 대한 충돌 예상 시간이 낮을수록 높은 충돌 위험도를 산출할 수 있다.
다른 일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 객체에 대한 충돌 예상 시간이 임계치를 초과하는지 여부를 기반으로 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단할 수도 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치가 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어하는 것을 나타내는 도면이다.
도 7을 참조하면, 자율 주행 차량(701)에 포함된 자율 주행 제어 장치(100)는 전방 차량(702) 및 주변 객체(703)와의 충돌 위험도를 최소화하도록 안전 경로(704)를 산출할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 주행 경로를 실시간으로 수정해가며, 특징점이 점유하는 각도 구간에 따라 정해지는 점유각 가중치와 객체에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도를 곱한 값에 비례하는 객체에 대한 충돌 위험도가 최소가 되는 안전 경로(704)를 산출할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 특징점이 점유하는 각도 구간에 따라 정해지는 점유각 가중치와 객체에 대한 두 개의 특징점 사이의 각도를 곱한 값에 비례하는 객체에 대한 충돌 위험도가 최소가 되는 안전 경로(704)를 찾기 위해서, 주행 경로에 대한 충돌 위험도가 감소하도록 기 설정된 특정 증분씩 수정해가며, 충돌 위험도가 수렴하게 되는 경우의 주행 경로를 안전 경로(704)로 산출할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치의 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 자율 주행 제어 장치(100)는 이전 특징점 기반 자율 주행 제어에서 계산된 정보들을 초기화할 수 있다(S801).
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 이전 특징점 기반 자율 주행 제어에서 계산된 특징점, 기준선, 안전 경로, 가중치, 주변 차선 등에 대한 정보를 초기화할 수 있다.
자율 주행 제어 장치(100)는 이전 특징점 기반 자율 주행 제어에서 계산된 정보들을 초기화한 후(S801), 자차의 진행 방향을 연산할 수 있다(S802).
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 카메라 또는 정밀 지도 정보를 통해 획득한 차선 정보를 기반으로, 자차의 진행 방향을 연산할 수 있다.
자율 주행 제어 장치(100)는 자차의 진행 방향을 연산한 후(S802), 객체의 특징점을 추출할 수 있다(S803).
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 추적이 용이하고, 객체를 고유하게 구분할 수 있다고 판단되는 특징점을 추출할 수 있다.
자율 주행 제어 장치(100)는 객체의 특징점을 추출한 후(S803), 진행 방향을 기준으로 특징점의 사잇각을 연산할 수 있다(S804).
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 둘 이상의 객체의 특징점을 추출하고, 자차의 현재 위치 또는 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준으로 둘 이상의 특징점 사이의 각도를 산출할 수 있다.
자율 주행 제어 장치(100)는 진행 방향을 기준으로 특징점의 사잇각을 연산한 후(S804), 차선을 기반으로 주행 예정 경로선을 연산할 수 있다(S805).
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 차선을 기반으로 산출한 자차의 진행 방향에 대응하는 주행 예정 경로선을 연산할 수 있다.
자율 주행 제어 장치(100)는 차선을 기반으로 주행 예정 경로선을 연산한 후(S805), 객체의 위치 및 진행 방향을 연산할 수 있다(S806).
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 주행 예정 경로선 및 자차를 기준으로 산출된 둘 이상의 특징점 사이의 각도를 기반으로, 객체의 위치 및 진행 방향을 연산할 수 있다.
자율 주행 제어 장치(100)는 객체의 위치 및 진행 방향을 연산한 후(S806), 객체의 위험도를 판단할 수 있다(S807).
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 객체에 대한 충돌 예상 시간을 고려하여, 객체의 위험도를 판단할 수 있다.
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 둘 이상의 특징점 사이의 각도 및 자차와 객체의 특징점 사이의 각도가 점유하는 구간에 대응하는 점유각 가중치를 기반으로 객체의 위험도를 판단할 수 있다.
자율 주행 제어 장치(100)는 객체의 위험도를 판단한 후(S807), 자차의 안전 경로를 생성할 수 있다(S808).
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 위험도를 최소화시키는 자차의 안전 경로를 생성할 수 있다.
자율 주행 제어 장치(100)는 자차의 안전 경로를 생성한 후(S808), 경로를 추종하여 자율 주행을 제어할 수 있다(S809).
일 예로, 자율 주행 제어 장치(100)는 생성한 자차의 안전 경로에 대한 속도 프로파일을 생성하여, 안전 경로 및 속도 프로파일에 따른 자율 주행을 제어할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 자율 주행 제어 방법은 주변 객체에 대한 정보를 획득하는 단계(S910), 주변 객체에 대한 정보를 통해 객체의 특징점을 추출하는 단계(S920), 추출된 특징점을 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계(S930) 및 충돌 위험이 존재하는 객체를 고려하여, 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어하는 단계(S940)를 포함할 수 있다.
주변 객체에 대한 정보를 획득하는 단계(S910)는 카메라, 라이다 및 레이더 중 적어도 하나를 포함하는 센서부(110, 210)에 의해 수행될 수 있다.
주변 객체에 대한 정보를 통해 객체의 특징점을 추출하는 단계(S920)는 제어부(120, 220)에 의해 수행될 수 있다.
일 예로, 주변 객체에 대한 정보를 통해 객체의 특징점을 추출하는 단계(S920)는 제어부(120, 220)가, 객체에 해당하는 특징점을 둘 이상 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 예로, 주변 객체에 대한 정보를 통해 객체의 특징점을 추출하는 단계(S920)는 제어부(120, 220)가, 특징점의 시간에 따른 변위를 기반으로, 추적이 용이하다고 판단되고, 고유하게 구분되는 특징점이 선택되도록, 객체에 대한 정보를 통해 객체의 특징점을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
추출된 특징점을 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계(S930)는 제어부(120, 220)에 의해 수행될 수 있다.
일 예로, 추출된 특징점을 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계(S930)는 제어부(120, 220)가, 둘 이상의 특징점 사이의 각도를 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준으로 산출하는 단계, 및 제어부(120, 220)가, 산출된 각도를 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 예로, 추출된 특징점을 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계(S930)는 제어부(120, 220)가, 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 자율 주행 차량의 주행 경로선 상의 임의의 지점에서 자율 주행 차량의 주행 방향을 기준으로 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치 및 산출된 각도가 점유하는 구간을 기반으로, 점유각 가중치를 산출하는 단계, 및 제어부(120, 220)가, 점유각 가중치 및 산출된 각도를 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 예로, 제어부(120, 220)가, 점유각 가중치를 산출하는 단계는 제어부(120, 220)가, 산출된 각도가 점유하는 구간이 하나의 기 설정된 각도 구간에 포함되는 경우, 하나의 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치를 점유각 가중치로 산출하는 단계, 및 제어부(120, 220)가, 산출된 각도가 점유하는 구간이 둘 이상의 기 설정된 각도 구간에 걸쳐 있는 경우, 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준으로 둘 이상의 특징점 사이의 각을 이등분하는 선이 포함되는 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치를 점유각 가중치로 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 예로, 제어부(120, 220)가, 점유각 가중치 및 산출된 각도를 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는 제어부(120, 220)가, 점유각 가중치 및 산출된 각도를 기반으로 계산된 객체의 충돌 위험도가 임계치를 초과하고, 객체에 대한 충돌 예상 시간이 임계 시간 미만인 객체를 충돌 위험이 존재하는 객체로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 예로, 추출된 특징점을 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계(S930)는 제어부(120, 220)가, 객체에 대한 충돌 예상 시간을 고려하여, 객체가 충돌 위험이 존재하는 객체인지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 예로, 추출된 특징점을 기반으로, 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계(S930)는 제어부(120, 220)가, 산출된 둘 이상의 특징점 사이의 각도 및 자율 주행 차량과 객체의 특징점을 이은 선과 기준선 사이의 각도에 대응하는 가중치를 기반으로 계산된 위험도에 따라 객체가 충돌 위험이 존재하는 객체인지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
충돌 위험이 존재하는 객체를 고려하여, 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어하는 단계(S940)는 제어부(120, 220)에 의해 수행될 수 있다.
일 예로, 자율 주행 제어 방법은 제어부(120, 220)가, 점유각 가중치 및 산출된 각도를 기반으로 계산된 객체의 충돌 위험도를 최소화하는 자율 주행 경로를 생성하여, 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 명세서에 개시된 실시 예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리 및/또는 스토리지)에 상주할 수도 있다.
예시적인 저장 매체는 프로세서에 커플링되며, 그 프로세서는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 자율 주행 차량에 구비되어, 주변의 객체에 대한 정보를 획득하는 센서부; 및
    상기 객체에 대한 정보를 통해 객체에 해당하는 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하고,
    상기 추출된 특징점을 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하고,
    상기 충돌 위험이 존재하는 객체를 고려하여, 상기 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어하는 제어부를 포함하는 자율 주행 제어 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 객체에 해당하는 상기 특징점을 둘 이상 추출하고,
    상기 둘 이상의 특징점 사이의 각도를 상기 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 상기 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준으로 산출하고,
    상기 산출된 각도를 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 자율 주행 제어 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 특징점의 시간에 따른 변위를 기반으로, 추적이 용이하다고 판단되고, 고유하게 구분되는 상기 특징점이 선택되도록, 상기 객체에 대한 정보를 통해 상기 객체의 특징점을 추출하는 자율 주행 제어 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 센서부는,
    카메라, 라이다(Lidar) 및 레이더(Radar) 중 적어도 하나 이상의 센서를 통해, 상기 객체에 대한 정보를 획득하는 자율 주행 제어 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 센서부에 포함된 둘 이상의 센서를 통해 획득한 상기 객체에 대한 정보를 융합하여, 상기 객체의 특징점을 추출하는 자율 주행 제어 장치.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 상기 자율 주행 차량의 주행 경로선 상의 임의의 지점에서 상기 자율 주행 차량의 주행 방향을 기준으로 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치 및 상기 산출된 각도가 점유하는 구간을 기반으로, 점유각 가중치를 산출하고,
    상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 자율 주행 제어 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 산출된 각도가 점유하는 구간이 하나의 기 설정된 각도 구간에 포함되는 경우, 상기 하나의 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치를 상기 점유각 가중치로 산출하고,
    상기 산출된 각도가 점유하는 구간이 둘 이상의 기 설정된 각도 구간에 걸쳐 있는 경우, 상기 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 상기 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준으로 상기 둘 이상의 특징점 사이의 각을 이등분하는 선이 포함되는 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치를 상기 점유각 가중치로 산출하는 자율 주행 제어 장치.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 곱한 값을 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 자율 주행 제어 장치.
  9. 제 2 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 자율 주행 차량이 주행 예정 경로선 상에서 상기 객체까지 특정 거리만큼 떨어진 위치에 있는 상태를 기준으로 상기 둘 이상의 특징점 사이의 각도를 산출하는 자율 주행 제어 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 객체에 대한 충돌 예상 시간(TTC, Time To Collision)을 고려하여, 상기 객체가 충돌 위험이 존재하는 객체인지 여부를 판단하는 자율 주행 제어 장치.
  11. 제 6 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 기반으로 계산된 상기 객체의 충돌 위험도가 임계치를 초과하고, 상기 객체에 대한 충돌 예상 시간이 임계 시간 미만인 상기 객체를 상기 충돌 위험이 존재하는 객체로 판단하는 자율 주행 제어 장치.
  12. 제 6 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 기반으로 계산된 상기 객체의 충돌 위험도를 최소화하는 자율 주행 경로를 생성하여, 상기 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어하는 자율 주행 제어 장치.
  13. 자율 주행 차량에 구비된 센서부가, 주변의 객체에 대한 정보를 획득하는 단계;
    제어부가, 상기 객체에 대한 정보를 통해 객체에 해당하는 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하는 단계;
    상기 제어부가, 상기 추출된 특징점을 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 제어부가, 상기 충돌 위험이 존재하는 객체를 고려하여, 상기 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어하는 단계를 포함하는 자율 주행 제어 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 제어부가, 상기 객체에 대한 정보를 통해 객체에 해당하는 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하는 단계는,
    상기 제어부가, 상기 객체에 해당하는 상기 특징점을 둘 이상 추출하는 단계를 포함하고,
    상기 제어부가, 상기 추출된 특징점을 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 제어부가, 상기 둘 이상의 특징점 사이의 각도를 상기 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 상기 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준으로 산출하는 단계; 및
    상기 제어부가, 상기 산출된 각도를 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 자율 주행 제어 방법.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 제어부가, 상기 객체에 대한 정보를 통해 객체에 해당하는 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하는 단계는,
    상기 제어부가, 상기 특징점의 시간에 따른 변위를 기반으로, 추적이 용이하다고 판단되고, 고유하게 구분되는 상기 특징점이 선택되도록, 상기 객체에 대한 정보를 통해 상기 객체의 특징점을 추출하는 단계를 포함하는 자율 주행 제어 방법.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 제어부가, 상기 산출된 각도를 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 제어부가, 상기 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 상기 자율 주행 차량의 주행 경로선 상의 임의의 지점에서 상기 자율 주행 차량의 주행 방향을 기준으로 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치 및 상기 산출된 각도가 점유하는 구간을 기반으로, 점유각 가중치를 산출하는 단계; 및
    상기 제어부가, 상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 자율 주행 제어 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 제어부가, 상기 점유각 가중치를 산출하는 단계는,
    상기 제어부가, 상기 산출된 각도가 점유하는 구간이 하나의 기 설정된 각도 구간에 포함되는 경우, 상기 하나의 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치를 상기 점유각 가중치로 산출하는 단계; 및
    상기 제어부가, 상기 산출된 각도가 점유하는 구간이 둘 이상의 기 설정된 각도 구간에 걸쳐 있는 경우, 상기 자율 주행 차량의 현재 위치 또는 상기 자율 주행 차량의 주행 예정 경로선 상의 임의의 지점을 기준으로 상기 둘 이상의 특징점 사이의 각을 이등분하는 선이 포함되는 기 설정된 각도 구간에 대응되는 가중치를 상기 점유각 가중치로 산출하는 단계를 포함하는 자율 주행 제어 방법.
  18. 제 13 항에 있어서,
    상기 제어부가, 상기 추출된 특징점을 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 제어부가, 상기 객체에 대한 충돌 예상 시간을 고려하여, 상기 객체가 충돌 위험이 존재하는 객체인지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 자율 주행 제어 방법.
  19. 제 16 항에 있어서,
    상기 제어부가, 상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 기반으로, 상기 객체에 대한 충돌 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 제어부가, 상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 기반으로 계산된 상기 객체의 충돌 위험도가 임계치를 초과하고, 상기 객체에 대한 충돌 예상 시간이 임계 시간 미만인 상기 객체를 상기 충돌 위험이 존재하는 객체로 판단하는 단계를 포함하는 자율 주행 제어 방법.
  20. 제 16 항에 있어서,
    상기 제어부가, 상기 점유각 가중치 및 상기 산출된 각도를 기반으로 계산된 상기 객체의 충돌 위험도를 최소화하는 자율 주행 경로를 생성하여, 상기 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어하는 단계를 더 포함하는 자율 주행 제어 방법.
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