KR20230072418A - 보행자 보호 기능을 구비한 운전자 보조 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 교통 환경을 감지하기 위한 센서 장치(10); 센서 장치(10)의 데이터를 기반으로 잠재적 보행자(20)를 탐지하기 위한 탐지 모듈(16); 탐지된 잠재적 보행자(20)가 실제 보행자(28)일 확률을 사전 결정된 기준(22)들을 기반으로 평가하기 위한 타당성 추론 모듈(18); 및 실제 보행자(28)와의 충돌 임박 시에 대응책을 트리거링하기 위한 경고 모듈(30);을 구비한 자동차용 운전자 보조 시스템에 관한 것이며, 이러한 운전자 보조 시스템은, 타당성 추론 모듈(18)이, 센서 장치(10)의 데이터를 기반으로 보행자와 관련한 교통 인프라 구조 장치들을 인식하고, 잠재적 보행자(20)와 교통 인프라 구조 장치 사이의 공간적 관계의 고려 하에 타당성 추론을 실행하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.

Description

보행자 보호 기능을 구비한 운전자 보조 시스템{DRIVER ASSISTANCE SYSTEM WITH PEDESTRIAN PROTECTION FUNCTION}

본 발명은, 교통 환경을 감지하기 위한 센서 장치; 센서 장치의 데이터를 기반으로 잠재적 보행자를 탐지하기 위한 탐지 모듈; 탐지된 잠재적 보행자가 실제 보행자일 확률을 사전 결정된 기준들을 기반으로 평가하기 위한 타당성 추론 모듈; 및 실제 보행자와의 충돌 임박 시에 대응책을 트리거링하기 위한 경고 모듈;을 구비한 자동차용 운전자 보조 시스템에 관한 것이다.

이러한 유형의 운전자 보조 시스템들이 실제로 공지되어 있다. 전형적으로, 실제 보행자와의 충돌 임박에 대한 경고는 이러한 보조 시스템의 복수의 보조 기능들 중 하나의 보조 기능일 뿐이다. 다른 기능들로는 예를 들어 속도 제어, 전방 주행 차량에 대한 간격 제어, 차선 유지 보조 기능 등이 있다. 대부분의 경우 운전자 보조 시스템은 정지 상태의 장애물 또는 다른 차량과의 충돌도 경고하는 더욱 포괄적인 충돌 경고 기능도 포함한다. 그러나, 보행자는 다른 도로 사용자보다 덜 보호되고, 보행자의 고유 운동의 예측을 위하여 예를 들어 다른 차량의 운동의 예측을 위한 것과는 다른 규칙들이 적용되기 때문에, 보행자는 이러한 경고 기능의 범주 내에서 특별한 취급을 필요로 한다.

운전자 보조 시스템의 센서 장치는 일반적으로 자신의 차량의 전방 영역을 모니터링하기 위한 적어도 하나의 레이더 센서 및 하나의 비디오 시스템을 포함한다. 탐지 모듈은 레이더 센서의 데이터 및 비디오 시스템의 이미지 데이터를 평가하고, 도로 상에 그리고 도로 가장 자리에 있는, 보행자임을 배제할 수 없는 잠재적 장애물을 감지한다. 이후, 타당성 추론 모듈 내에서는, 감지된 객체가 보행자라는 가정이 복수의 기준들을 기반으로 더 상세히 검토된다. 이러한 기준들의 예시들로는 예를 들어 방위각 및 앙각에서의 레이더 에코의 범위, 비디오 시스템에 의해 감지된 객체 윤곽의 형태 및 크기, 그리고 객체의 고유 운동의 속도가 있다. 이러한 기준들을 기반으로 결정된, 객체가 실제 보행자일 확률이 일정 임계값을 초과하는 경우, 경고 모듈은 활성화되고, 이때 이러한 경고 모듈은 인식된 보행자의 예상되는 고유 운동을 특정 규칙들을 기반으로 예측하고, 자신의 차량의 현재의 그리고/또는 예상되는 운동의 고려 하에 충돌 확률 및 "충돌 소요 시간(Time-to-Collision)"(TtC)을 계산한다. 충돌 확률이 특정 임계값을 초과하는 경우, 충돌이 방지되도록 할 조치들의 트리거링을 위한 신호가 출력된다. 이러한 조치들의 다양성은 운전자에 대한 음향 경고 신호의 간단한 출력에서부터 비상 제동의 자동 트리거링 및/또는 차량의 조향 시스템에 대한 개입을 통한 회피 기동의 시작에까지 미친다. 시작되어야 할 대응책의 유형 및 정도는 주로 TtC를 통해 결정된다.

보행자에게 특히 위험한 상황은 일반적으로 차량의 방향 전환 과정이다. 레이더 센서뿐만 아니라 비디오 시스템도 제한된 시야만을 갖기 때문에, 방향 전환 과정과 관련하여 중요한 잠재적 장애물로서 취급되어야 할 보행자가, 방향 전환 과정이 이미 시작되었으며 자신의 차량이 주행 방향을 변경한 경우에야 비로소 센서 장치의 감지 영역 내에 도달하는 경우가 빈번하다. 이때, 보행자의 탐지 및 타당성 추론을 위해 고작 매우 짧은 시간만 사용 가능하다. 따라서, 경고 모듈이 그럼에도 불구하고 적시에 활성화될 수 있도록, 타당성 추론 모듈은 매우 신속하게 결정에 도달해야 한다. 이를 통해, 타당성 추론 시에 검토될 수 있는 기준의 수 및 복잡성이 제한된다. 그러나, 타당성 추론 알고리즘의 복잡성이 감소함에 따라, 위양성(false positive) 평가 또는 위음성(false negative) 평가의 상대 빈도가 필연적으로 증가한다. 위음성 평가의 경우, 잠재적 보행자가 실제 보행자로서 인식되지 않고, 필요한 충돌 경고가 중단된다. 위양성 평가의 경우, 시스템은 실제로는 중요하지 않은 객체를 보행자로 오인하고, 충돌 방지를 위한 대응책을 불필요하게 트리거링한다. 이는 불필요한 빈번한 경고 신호들을 통한 안락함의 저하를 야기할 뿐만 아니라, 예를 들어 불필요한 그리고 그에 따라 다른 도로 사용자가 예측 불가능한 비상 제동 기동의 트리거링 시의 증가된 사고 위험을 야기할 수도 있다.

본 발명의 과제는, 보행자에게 보다 신속하게 그리고/또는 보다 신뢰 가능하게 인식될 수 있는, 보행자 보호 기능을 구비한 운전자 보조 시스템을 제공하는 것이다.

이러한 과제는 본 발명에 따라, 타당성 추론 모듈이, 센서 장치의 데이터를 기반으로 보행자와 관련한 교통 인프라 구조 장치들을 인식하고, 잠재적 보행자와 교통 인프라 구조 장치 사이의 공간적 관계의 고려 하에 타당성 추론을 실행하도록 구성됨으로써 해결된다.

보행자와 관련한 교통 인프라 구조 장치에 대한 예시들로는 줄무늬 스트립 등과 같은 도로 표식이 있으나, 특히 보행자 출현의 증가를 알리는 경고 표지판, 보행자 통행을 위해 특별히 설치된 점등 신호 시스템, 특히 보행자 신호등 및 자동차 운전자에게 보행자 통행에 대한 주의를 환기시키는 황색 점멸 경고 시스템과 같이 도로와는 무관한 교통 인프라 구조 장치도 있다. 타당성 추론 모듈이 이러한 인프라 구조 장치를 인식하는 경우, 이러한 인프라 구조 장치의 위치로부터, 도로 상의 또는 도로 옆의 어느 구역에서 보행자가 강하게 예상되어야 하는지가 추론될 수 있다. 탐지 모듈이 이러한 구역 내의 잠재적 보행자의 위치를 확인하는 경우, 실제 보행자일 확률이 증가하고, 이러한 점은 실제 보행자에 대한 인식 임계값이 강하됨으로써 고려된다. 이를 통해, 위양성 평가의 빈도가 증가하지 않으면서 위음성 평가의 빈도가 감소될 수 있다.

본 발명의 바람직한 실시예들 및 개선예들은 종속 청구범위들에 제시된다.

일 실시예에서, 목격자가 있을 확률의 증가가 확인된 구역 내에 잠재적 보행자가 존재하는 경우, 타당성 추론 시에 검토될 기준들의 리스트는 단축될 수 있다. 이러한 방식으로, 보행자의 인식 및 대응책의 트리거링이 가속화될 수 있다.

교통 인프라 구조 장치가 점등 신호 시스템인 경우, 일 실시예에서 점등 신호의 상태도 평가된다. 보행자 신호등이 녹색일 때 또는 황색 점멸등을 통해 보행자에 대한 주의가 환기될 때, 보행자 횡단 보도 상에 보행자가 있을 확률이 더 높다는 고려가 그 배후에 작용한다.

점등 신호 시스템의 상태의 평가 시에는 일정 히스테리시스가 바람직할 수 있다. 예를 들어, 보행자 신호등이 녹색으로부터 적색으로 변경된 이후에 보행자 횡단 보도에서 아직 일정 시간동안 보행자가 예상될 수 있다.

교통 인프라 구조 장치의 인식은, 잠재적 보행자의 탐지와 동시에 실행될 필요가 없다. 자신의 차량이 교차로 또는 합류부에 접근할 때 교차로 또는 합류부의, 센서 장치의 감지 영역 내에 위치하는 부분이 점점 좁아지기 때문에, 차량이 교차로 또는 합류부에 아직 도달하지 않은 경우에 그리고 이러한 교차로 상에 설치된 보행자 신호등 또는 다른 교통 인프라 구조 장치가 아직 센서 장치의 시야 내에 위치하는 경우에 이미, 보행자와 관련한 교통 인프라 구조 장치를 탐색하는 것이 바람직할 수 있다. 교차로에 추가적으로 접근할 때 보행자 신호등이 카메라의 시야로부터 사라지는 경우, 보행자가 강하게 예상될 수 있는 구역이 이미 식별되므로, 이러한 시점에 보행자 신호등이 아직 보이는지와는 무관하게, 이러한 구역 내에서 잠재적 보행자가 탐지되자마자 타당성 추론 임계값이 조정될 수 있다.

하기에는, 실시예들이 도면들을 참조하여 더 상세히 설명된다.

도 1은 본 발명에 따른 운전자 보조 시스템의 블록 회로도이다.
도 2는 운전자 보조 시스템의 기능 방법을 설명하기 위한 교통 상황의 간결한 도면이다.
도 3은 다른 일 실시예에 따른 운전자 보조 시스템의 블록 회로도이다.

도 1에는 충돌 경고와 관련하여 특별히 보행자에게 중요한, 운전자 보조 시스템의 구성 요소들이 블록 회로도로 도시되어 있다.

센서 장치(10)는 각도 분해 레이더 센서(12) 및 비디오 카메라(14)를 포함하며, 그 둘 다 차량의 주행 방향으로 전방을 향해 배향되고, 자신의 차량의 전방 영역 내의 정지 상태의 객체 및 운동 상태의 객체를 감지한다. 레이더 센서(12)의 위치 데이터 및 비디오 카메라(14)의 이미지 데이터는, 레이더 센서 및 비디오 카메라의 시야 내에서 잠재적으로 장애물일 수도 있는 객체를 탐색하는 탐지 모듈(16)로 연속적으로 전송된다. 레이더 센서(12)는 각각의 위치 확인된 객체에 대해 간격 데이터, 상대 속도 데이터, 및 방위각 및 앙각에서의 각도 데이터를 제공한다. 이러한 데이터를 기반으로 탐지 모듈(16) 내에서는 자신의 차량에 대한 객체의 위치 및 객체의 운동이 결정될 수 있으며, 각도 데이터를 기반으로는 객체의 범위도 대략적으로 산정될 수 있다. 이와 동시에, 탐지 모듈(16) 내에서는 비디오 카메라(14)에 의해 제공되는 이미지 데이터의 디지털 처리가 실행된다. 이러한 이미지 처리도, 잠재적 장애물일 수도 있는 객체를 식별하고, 이러한 객체의 위치 및 윤곽을 식별하기 위해 사용된다. 이후, 레이더 위치 데이터 및 비디오 위치 데이터가 서로 융합되므로, 데이터들은 서로 보완되고, 잠재적 장애물의 더욱 완전한 이미지를 제공한다. 디지털 이미지 처리의 범주에서는, 도로 경계, 도로 표식 등과 같은 인프라 구조 특징들도 인식되므로, 탐지 모듈(16)은 궁극적으로 차량의 전방 영역과 그 내부에 존재하는 객체의 연속적으로 업데이트되는 디지털 지도를 생성한다.

객체의 측정된 상대 속도 및 자신의 차량의 공지된 속도를 기반으로, 객체의 절대 속도도 계산될 수 있다. 객체가 다른 차량, 예를 들어 전방 주행 차량, 반대 방향에서 오는 차량 또는 가로지르는 차량임을 이러한 절대 속도가 나타내는 경우, 위치 데이터는 간격 제어 및/또는 차량 충돌 경고를 담당하는, 본 도면에 도시되지 않은 모듈로 전달된다. 다른 모든 객체들의 데이터는, 객체를 예를 들어 객체 클래스들로, 즉 도로 표식, (위를 통과하여 주행 가능한 객체 또는 위를 통과하여 주행 불가능한 객체라는 하위 분류들을 갖는) 도로 상의 정지 상태의 객체 또는 운동 상태의 객체, 도로 바깥의 정지 상태의 객체 또는 운동 상태의 객체, 노변 건축물로 분류하기 위한 목적으로 타당성 추론 모듈(18) 내에서 더 상세히 분석된다. 도로 표식 또는 노변 건축물으로서 명확하게 인식되지 않은, 이러한 방식으로 분류된 각각의 객체는, "잠재적 보행자"(20)로서, 즉 사람인지, 즉 보행자인지 아닌지 여부가 복수의 기준(22)들을 기반으로 검사되어야 하는 객체로서 간주된다. 이러한 기준(22)들의 예시들로는 예를 들어 방위각 및 앙각에서의 객체의 레이더 에코의 범위, 비디오 이미지 내의 객체의 폭 및 높이, 비디오 이미지 내의 머리, 몸통, 사지와 같은 신체 부위의 인식 가능성, 특성화된 운동 패턴(예를 들어, 걷기 또는 뛰기), 객체의 절대 속도 등이 있다. 이러한 기준들 중 각각의 개별 기준을 기반으로, 해당 객체가 보행자일 확률값이 계산된다. 개별 기준들에 대해 얻어진 확률값은, 예를 들어 확률값들을 상이한 지수들로 제곱함으로써 기준들의 상이한 타당성에 상응하게 선택적으로 가중될 수 있다. 이후, 선별된 확률값들은 곱셈 부재(24) 내에서 서로 곱해지고, 이러한 곱은 비교 부재(26) 내에서 임계값과 비교된다.

일 변형 실시예에서, 확률값들은 합해지고, 이후 이러한 합은 1로 정규화된다.

곱(또는 정규화된 합)이 임계값을 초과하는 경우, 해당 객체는 "실제 보행자"(28)로서 분류되고, 그 위치 데이터가 경고 모듈(30)로 전달된다.

경고 모듈(30) 내에서는 인식된 모든 보행자들의 위치 및 운동이 추적되고, 미래에 존재하는 일련의 시점들에 대해 보행자의 미래 위치가 예측된다. 또한, 경고 모듈(30) 내에서는 자신의 차량의 예상되는 주행 경로가 예측된다. 주행 경로의 예측을 위한 중요 데이터로는 자신의 차량의 현재 절대 속도, 현재 조향각 또는 요각속도, 비디오 카메라(14)에 의해 또는 내비게이션 시스템의 디지털 지도를 기반으로 결정된 도로 진행 상황, 내비게이션 시스템의 목표 안내 데이터, 및 주행 방향 표시기의 상태가 있다.

보행자의 예측된 위치 및 자신의 차량의 예측된 주행 경로를 기반으로, 보행자와 차량의 충돌이 발생하는 것이 배제될 수 있는 경우, 해당 보행자의 추적은 중단된다. 그렇지 않은 경우, 이러한 추적은 업데이트된 데이터에 기반하여, 충돌이 배제될 수 있을 때까지 또는 충돌의 임박이 인식될 때까지 이어진다. 후자의 경우, "충돌 소요 시간"(TtC), 즉 충돌의 발생에 이르기까지 경과되는 시간이 추정되고, 긴급성에 따라, 즉 TtC가 얼마나 짧은지에 따라 충돌 방지를 위한 적절한 대책이 트리거링된다. TtC가 아직 길다면, 운전자에게 음향 경고만 출력된다. TtC가 더 짧을 때, 운전자 보조 시스템의 기능에 따라서는 제동 기동 및/또는 회피 기동을 통해 충돌을 방지하기 위해 차량의 종방향 제어 및/또는 횡방향 제어에 대한 개입이 실행될 수 있다.

타당성 추론 모듈(18)은 인식 모듈(32)을 포함하고, 이러한 인식 모듈은 비디오 카메라에 의해 제공된 이미지 데이터 내에서 보행자 신호등을 탐색하고, 예컨대, 예를 들어 줄무늬 스트립과 같이 보행자 통행을 안내함으로써, 또는 예를 들어 방향 전환 차량에 대한 황색 점멸등 또는 경고 표지판과 같이 보행자 통행을 경고로서 알림으로써 보행자 통행과 관련되는 다른 교통 인프라 구조 장치를 탐색한다. 인식 모듈(32)이 이러한 장치들을 감지하는 경우, 인식 모듈은 이러한 장치들의 위치를 위치 파악 모듈(34)에 보고하고, 이러한 위치 파악 모듈은 보행자 신호등 등의 위치를 기반으로 도로 상의 그리고/또는 도로 옆의, 보행자가 강하게 예상될 수 있는 구역을 식별한다. 또한, 위치 파악 모듈(34)은 잠재적 보행자의 위치 데이터를 분석하고, 이러한 모듈에 의해 식별된 구역 내에 잠재적 보행자가 존재한다면, 이러한 잠재적 보행자에 대하여 임계값은 비교 부재(26) 내에서 감소된다. 이는, 위치 데이터의 품질이 아직 낮으며, 그에 따라 기준(22)들을 기반으로 결정된 확률값들의 곱이 더 작을 때에도 객체가 이미 실제 보행자로서 분류되는 것을 유도한다. 예를 들어, 잠재적 보행자가 단지 비디오 데이터를 기반으로 탐지되었으며, 이러한 탐지가 상응하는 레이더 에코를 통해서는 확인되지 않을 때에도 보행자가 실제로서 분류되는 것이 달성될 수 있다. 마찬가지로, 임계값의 감소는, 비디오 이미지 내의 보행자의 윤곽이 부분적으로 다른 객체, 예를 들어 신호등 기둥 등을 통해 덮이는 경우에 보행자가 일찍이 인식되는 것을 유도한다.

도 2에는, 도로(36) 상에서 주행하는, 본원에 설명된 운전자 보조 시스템이 장착된 차량(38)이 교차로(40)의 합류부에 접근하는 교통 상황이 간결하게 도시되어 있다. 내비게이션 시스템의 목표 안내 데이터를 기반으로 또는 그 대신 차량의 우측 점멸등이 지시되는 상태를 기반으로, 경고 모듈(30)은 교차로(40) 내로 우측 방향 전환하려는 운전자의 의도를 인식하고, 이어서 도 2에 화살표를 통해 표시된 차량의 예상 코스가 예측된다. 이러한 예측된 코스와 관련해서는, 도로(36) 바깥의 스트립 내에서 차량(38)의 우측 옆에 머무르고 경우에 따라서는 운동하는 잠재적 보행자가 중요해진다.

교차로(40)의 합류부에는 줄무늬 스트립을 통해 표시된 보행자 횡단 보도(42)가 존재하고, 이러한 보행자 횡단 보도 상에서 보행자 통행은 보행자 신호등(44)들(그 중 하나만 도시됨)을 통해 제어된다. 보행자 횡단 보도(42) 상에는 현재, 지금 막 교차로(40)를 횡단하는 2명의 (실제) 보행자(20, 24)들이 존재한다. 차량(38)의 센서 장치(10)는 시야(46)를 갖고, 이러한 시야의 경계는 차량 전방으로부터 분기하는 2개의 라인들을 통해 표시된다. 본 도면에 도시된 상황에서는, 2명의 보행자들 중 한명의 보행자(20)만이 시야(46) 내에 존재한다. 제2 보행자(24)는 차량(38)이 교차로(40) 내에 진입된 경우에야 비로소 시야 내에 들어갈 것이다.

운전자 보조 시스템의 인식 모듈(32)은, 차량(38)이 합류부로부터 더 멀리 떨어져 있던 시점에 이미 보행자 신호등(44)을 인식하였다. 이어서, 위치 파악 모듈(34)은, 보행자가 머무를 수 있을 확률이 높은 구역(48)을 식별하였다. 이러한 구역은 보행자 신호등(44)의 위치에서 교차로(40)에 대해 직각으로 연장되고, 이러한 교차로와, 이에 따라 보행자 횡단 보도도 포함한다.

경우에 따라, 인식 모듈(32)은 보행자 횡단 보도(42)의 도로 표식(줄무늬 스트립)도 인식할 수 있었을 것이다. 그러나, 도로 위에 높이 배열된 보행자 신호등(44)은 줄무늬 스트립보다 더 먼 거리에서부터 더 쉽게 인식 가능하므로, 구역(48)이 더 안전하게, 더 신뢰 가능하게 그리고 더 조기에 인식되는 것을 가능하게 한다.

도시된 예시에서 합류부에서의 교통은 교통 신호등(50)을 통해서도 제어되며, 이러한 교통 신호등은 보행자 신호등(44)이 녹색일 때, 상황에 따라 존재 가능한 방향 전환 차량에, 예상될 보행자 통행을 알리기 위하여 활성화되는 추가 점등 신호(52)(황색 점멸등)를 포함한다. 도 2에 도시된 상황에서는, 이미 추가 점등 신호(52)도 더 이상 센서 장치의 시야 범위 내에 있지 않다. 그러나, 이러한 점등 신호도 더 조기 시점에 이미 인식되었으며, 그에 따라 구역(48)의 식별에 기여할 수 있었다.

구역(48) 내에서 탐지된 모든 잠재적 보행자들에 대해, 위치 파악 모듈(34)은 비교 부재(26) 내에서 인식 임계값을 감소시킨다. 따라서, 이미 센서 장치의 시야(46) 내에 존재하는 잠재적 보행자(20)에 대하여, 특히 센서 장치에 의해 수신된 신호에 아직 심한 노이즈가 있을 때에도 이러한 보행자가 실제 보행자로서 분류될 확률이 증가한다. 제2 잠재적 보행자(24)가 시야에 들어올 때, 우선 이러한 객체에 대한 운동 데이터가 아직은 존재하지 않을 것이므로, 이러한 운동 데이터는 아직 인식 확률의 증가에 기여할 수 없다. 그러나, 감소된 인식 임계값으로 인해, 이러한 보행자도 적시에 인식될 수 있다.

인식 모듈(32)은 보행자 신호등(44) 및 추가 점등 신호(52)의 윤곽뿐만 아니라 그들의 현재 상태(적색이나 녹색 또는 황색으로 점멸하는지 아닌지 여부)도 인식한다. 예를 들어, 추가 점등 신호(52)가 시야로부터 사라진 순간에 이러한 추가 점등 신호가 마찬가지로 활성화되었던 경우, 구역(48) 내의 객체에 대한 인식 임계값은 예를 들어 더 심하게 감소될 수 있다. 마찬가지로, 보행자 신호등(44)이 녹색일 때, 인식 임계값은 보행자 신호등이 적색인 상태에서보다 더 심하게 감소되게 된다.

그러나, 보행자 신호등(44)이 아직 시야(46) 내에 존재하는 한, 신호등이 적색으로 전환되는 것을 시스템이 인식하는 경우에도 인식 임계값을 아직 일정 시간 동안 낮은 값으로 유지하는 것이 바람직하다. 이러한 상황에서는, 보행자가 보행자 횡단 보도(42)에 이미 진입하였으며, 교차로(40)를 아직 횡단하는 것이 예상될 수 있다.

보행자 신호등(44)의 상태 평가 시에, 추가적인 개량 및 차별화가 가능하다. 예를 들어, 보행자 신호등이 녹색으로 전환되기를, 교차로(40)의 가장 자리에 있는 보행자가 대기하는 것이 전형적인 상황이다. 경고 모듈(30)은 이러한 보행자의 고유 운동을 추적하였으며, 보행자가 정지 상태임을 확인하였다. 따라서, 미래의 운동의 예측 시에는, 보행자가 마찬가지로 계속해서 정지 상태로 유지되는 결과가 일반적일 것이다. 그러나, 신호등이 녹색으로 전환되는 것을 시스템이 인식하는 경우에, 보행자는 보행자 횡단 보도에 진입할 것이고, 보행자가 어느 측면으로부터 교차로(40)를 횡단하는지에 따라, 언젠가는 차량(38)의 예상되는 코스 내에도 들어갈 것이다. 이에 따라, 보행자 신호등(44)의 이러한 상태 변경 시에, 예측은 보행자 운동에 상응하게 변형된다. 극단적인 경우, 보행자 신호등에서 대기하는 보행자가 아직 (우측 가장 자리의) 시야(46) 내에 들어가지 않은 경우에도 충돌 확률이 가정될 정도가 될 수 있다.

도 3은, 타당성 추론 모듈(18)이 2개의 대안적인 타당성 추론 알고리즘(54, 56)들과, 위치 파악 모듈(34)에 의해 작동되는, 2개의 타당성 추론 알고리즘들 사이의 전환을 위한 스위치(58)를 포함하는 수정된 일 실시예의 블록 회로도를 도시한다.

구역(48) 내에 존재하지 않는 잠재적 보행자(20)의 타당성 추론 시에는, 많은 수의 독립적 기준들을 검토함으로써 실제 보행자의 양성 인식에 엄격한 요건을 적용하는 타당성 추론 알고리즘(54)이 선택된다. 그에 따라, 이러한 알고리즘은 위양성 인식에 대해 낮은 빈도를 갖게 되지만, 비교적 계산이 복잡하므로, 비교적 긴 시간 이후에서야 결과가 제공된다.

차량(38)이 아직 구역(48)으로부터 비교적 멀리 떨어져 있는 상황에서, 이러한 느린 알고리즘(54)은 구역(48) 내에 존재하는 잠재적 보행자에 대해서도 사용될 수 있다. 그러나, 도 2에서와 같이 차량이 이미 구역(48) 앞에 가까이 존재하고, 이때 잠재적 보행자(20)가 이러한 구역 내에서 탐지되는 경우, 실제 보행자의 양성 인식에 덜 엄격한 요건을 적용하지만 더 신속하게 작동하는 알고리즘(56)으로의 전환이 이루어지므로, 보행자는 더 신속하게 인식될 수 있다.

도 1 및 도 3에 도시된 2개의 변형 실시예들이 서로 조합될 수도 있다는 것이 자명하다.

Claims (6)

1. 교통 환경을 감지하기 위한 센서 장치(10); 센서 장치(10)의 데이터를 기반으로 잠재적 보행자(20)를 탐지하기 위한 탐지 모듈(16); 탐지된 잠재적 보행자(20)가 실제 보행자(28)일 확률을 사전 결정된 기준(22)들을 기반으로 평가하기 위한 타당성 추론 모듈(18); 및 실제 보행자(28)와의 충돌 임박 시에 대응책을 트리거링하기 위한 경고 모듈(30);을 구비한 자동차(38)용 운전자 보조 시스템에 있어서,
   타당성 추론 모듈(18)은, 센서 장치(10)의 데이터를 기반으로 보행자와 관련한 교통 인프라 구조 장치(42, 44, 52)들을 인식하고, 잠재적 보행자(20)와 교통 인프라 구조 장치 사이의 공간적 관계의 고려 하에 타당성 추론을 실행하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 운전자 보조 시스템.
2. 제1항에 있어서, 보행자와 관련한 교통 인프라 구조 장치(42, 44, 52)들은 도로면 위에 존재하는 교통 인프라 구조 장치(44, 52)들도 포함하는, 운전자 보조 시스템.
3. 제2항에 있어서, 도로면 위에 배열된, 보행자와 관련한 교통 인프라 구조 장치(44, 52)들은 점등 신호 시스템들을 포함하는, 운전자 보조 시스템.
4. 제3항에 있어서, 타당성 추론 모듈(18)은, 이러한 점등 신호 시스템들이 현재의 시점에 갖거나 바로 과거에 가졌던 점등 신호 시스템(44, 42)들의 상태에 따라 타당성 추론을 실행하도록 구성되는, 운전자 보조 시스템.
5. 제4항에 있어서, 타당성 추론 모듈(18)은, 점등 신호 시스템이 자신의 차량(38)의 운동으로 인해 센서 장치(10)의 시야(46)로부터 벗어나는 경우에 점등 신호 시스템(44, 52)의 인식된 상태를 저장하도록 구성되는, 운전자 보조 시스템.
6. 제4항 또는 제5항에 있어서, 타당성 추론 모듈(18)은, 보행자와 관련한 인식된 교통 인프라 구조 장치(42, 44, 52)들을 기반으로, 보행자가 출현할 확률의 증가가 존재하는 도로 상의 또는 도로 옆의 구역(48)을, 자신의 차량(38)이 이러한 구역에 아직 도달하지 않은 시점에 이미 식별하도록 구성되는, 운전자 보조 시스템.

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