KR20240018111A - 가상 정지선을 생성하는 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 개시는 가상 정지선을 생성하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 개시의 일 실시예는, 주행경로 상의 하나 이상의 횡단보도 중 타겟 횡단보도를 결정하는 단계; 상기 타겟 횡단보도에 대한 관심영역을 설정하는 단계; 및 상기 관심영역 내의 보행자 위치에 기초하여 가상 정지선 생성 여부를 결정하는 단계;를 포함하는 가상 정지선을 생성하는 방법을 제공할 수 있다.

Description

가상 정지선을 생성하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR GENERATING VIRTUAL STOP LINE}

본 개시는 가상 정지선을 생성하는 방법 및 장치를 제공한다.

정보통신 기술과 차량 산업의 융합으로 인해 빠르게 차량의 스마트화가 진행되고 있다. 스마트화로 인해, 차량은 단순한 기계적 장치에서 스마트카로 진화하고 있으며, 특히 스마트카의 핵심기술로 자율 주행이 주목받고 있다. 자율 주행이란 운전자가 핸들과 가속페달, 브레이크 등을 조작하지 않아도 차량 스스로 목적지까지 찾아가는 기술이다.

자율 주행과 관련된 다양한 부가 기능들이 지속적으로 개발되고 있으며, 각종 데이터를 이용하여 주행 환경을 인지하고 판단하여 자동차를 제어함으로써 탑승자 및 보행자 모두에게 안전한 자율 주행 경험을 제공할 수 있는 방법 및 자율 주행 차량이 보행자를 인식한 경우에 차량을 제어하고 감속하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 요구되고 있다.

전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.

본 개시의 목적은 가상 정지선을 생성하는 방법 및 장치를 제공하는 데 있다. 본 개시가 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제에 한정되지 않으며, 언급되지 않은 본 개시의 다른 과제 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 개시의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 개시가 해결하고자 하는 과제 및 장점들은 특허 청구범위에 나타난 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 알 수 있을 것이다.

본 개시의 제 1 측면은, 주행경로 상의 하나 이상의 횡단보도 중 타겟 횡단보도를 결정하는 단계; 상기 타겟 횡단보도에 대한 관심영역을 설정하는 단계; 및 상기 관심영역 내의 보행자 위치에 기초하여 가상 정지선 생성 여부를 결정하는 단계;를 포함하는 차량을 제어하는 방법을 제공할 수 있다.

본 개시의 제 2 측면은, 적어도 하나의 프로그램이 저장된 메모리; 및 상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 동작하는 프로세서;를 포함하되, 상기 프로세서는, 주행경로 상의 하나 이상의 횡단보도 중 타겟 횡단보도를 결정하고, 상기 타겟 횡단보도에 대한 관심영역을 설정하고, 상기 관심영역 내의 보행자 위치에 기초하여, 가상 정지선 생성 여부를 결정하는, 장치를 제공할 수 있다.

본 개시의 제 3 측면은, 제 1 측면의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 장치 및 상기 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 더 제공될 수 있다.

전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허 청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.

전술한 본 개시의 과제 해결 수단에 의하면, 보행자가 횡단보도로 갑자기 진입하는 경우에도 차량이 큰 감속 없이 정차할 수 있어 승차감을 고려한 주행 경험을 제공할 수 있다.

또한, 보행자의 절대적인 위치 및 보행자와 차량의 상대적인 위치에 따라 정지선 생성 여부를 결정함으로써 도로 상에서의 다양한 환경에 대응할 수 있다.

도 1 내지 도 3은 일 실시예에 따른 자율 주행 방식을 설명하기 위한 도면들이다.
도 4는 일 실시예에 따른 타겟 횡단보도를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 관심영역을 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6a 및 도 6b는 카르테시안 프레임과 프레네 프레임을 나타내는 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 가상 정지선 생성 여부 결정 방법의 흐름도이다.
도 8a 내지 도 8c는 일 실시예에 따른 관심영역 설정 및 가상 정지선 생성 여부 결정 방법의 구현 예시도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 가상 정지선을 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 가상 정지선을 생성하는 장치의 블록도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 아래에 제시되는 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 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.

본 개시의 일부 실시예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들의 일부 또는 전부는, 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 마이크로프로세서들에 의해 구현되거나, 소정의 기능을 위한 회로 구성들에 의해 구현될 수 있다. 또한, 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 다양한 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능 블록들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 개시는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. "매커니즘", "요소", "수단" 및 "구성"등과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다.

또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 연결 선 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것일 뿐이다. 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가된 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들에 의해 구성 요소들 간의 연결이 나타내어질 수 있다.

이하에서, '차량'은 자동차, 버스, 오토바이, 킥보드 또는 트럭과 같이 기관을 가지고 사람이나 물건을 이동시키기 위해 이용되는 모든 종류의 운송 수단을 의미할 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 개시를 상세히 설명하기로 한다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 장치는, 차량에 장착되어 자율 주행 차량(10)을 구현할 수 있다. 자율 주행 차량(10)에 장착되는 자율 주행 장치는, 주변의 상황 정보를 수집하기 위한 다양한 센서(카메라를 포함함)들을 포함할 수 있다. 일례로, 자율 주행 장치는 자율 주행 차량(10)의 전면에 장착된 이미지 센서 및/또는 이벤트 센서를 통해, 전방에서 운행 중인 선행 차량(20)의 움직임을 감지할 수 있다. 자율 주행 장치는 자율 주행 차량(10)의 전면은 물론, 옆 차로에서 운행중인 다른 주행 차량(30)과, 자율 주행 차량(10) 주변의 보행자 등을 감지하기 위한 센서들을 더 포함할 수 있다.

자율 주행 차량 주변의 상황 정보를 수집하기 위한 센서들 중 적어도 하나는, 도 1에 도시한 바와 같이 소정의 화각(FoV)을 가질 수 있다. 일례로, 자율 주행 차량(10)의 전면에 장착된 센서가 도 1에 도시한 바와 같은 화각(FoV)을 갖는 경우에, 센서의 중앙에서 검출되는 정보가 상대적으로 높은 중요도를 가질 수 있다. 이는, 센서의 중앙에서 검출되는 정보에, 선행 차량(20)의 움직임에 대응하는 정보가 대부분 포함되어 있기 때문일 수 있다.

자율 주행 장치는, 자율 주행 차량(10)의 센서들이 수집한 정보를 실시간으로 처리하여 자율 주행 차량(10)의 움직임을 제어하는 한편, 센서들이 수집한 정보 중에 적어도 일부는 메모리 장치에 저장할 수 있다.

도 2를 참조하면, 자율 주행 장치(40)는 센서부(41), 프로세서(46), 메모리 시스템(47), 및 차체 제어 모듈(48) 등을 포함할 수 있다. 센서부(41)는 복수의 센서(카메라를 포함함)(42-45)를 포함하며, 복수의 센서들(42-45)은 이미지 센서, 이벤트 센서, 조도 센서, GPS 장치, 가속도 센서 등을 포함할 수 있다.

센서들(42-45)이 수집한 데이터는 프로세서(46)로 전달될 수 있다. 프로세서(46)는 센서들(42-45)이 수집한 데이터를 메모리 시스템(47)에 저장하고, 센서들(42-45)이 수집한 데이터에 기초하여 차체 제어 모듈(48)을 제어하여 차량의 움직임을 결정할 수 있다. 메모리 시스템(47)은 둘 이상의 메모리 장치들과, 메모리 장치들을 제어하기 위한 시스템 컨트롤러를 포함할 수 있다. 메모리 장치들 각각은 하나의 반도체 칩으로 제공될 수 있다.

메모리 시스템(47)의 시스템 컨트롤러 외에, 메모리 시스템(47)에 포함되는 메모리 장치들 각각은 메모리 컨트롤러를 포함할 수 있으며, 메모리 컨트롤러는 신경망과 같은 인공지능(AI) 연산 회로를 포함할 수 있다. 메모리 컨트롤러는 센서들(42-45) 또는 프로세서(46)로부터 수신한 데이터에 소정의 가중치를 부여하여 연산 데이터를 생성하고, 연산 데이터를 메모리 칩에 저장할 수 있다.

도 3은 자율 주행 장치가 탑재된 자율 주행 차량의 센서(카메라를 포함함)가 획득한 영상 데이터의 예시를 나타낸 도면이다. 도 3을 참조하면, 영상 데이터(50)는 자율 주행 차량의 전면에 장착된 센서가 획득한 데이터일 수 있다. 따라서 영상 데이터(50)에는 자율 주행 차량의 전면부(51), 자율 주행 차량과 같은 차로의 선행 차량(52), 자율 주행 차량 주변의 주행 차량(53) 및 배경(54) 등이 포함될 수 있다.

도 3에 도시한 실시예에 따른 영상 데이터(50)에서, 자율 주행 차량의 전면부(51)와 배경(54)이 나타나는 영역의 데이터는 자율 주행 차량의 운행에 영향을 미칠 가능성이 거의 없는 데이터일 수 있다. 다시 말해, 자율 주행 차량의 전면부(51)와 배경(54)은 상대적으로 낮은 중요도를 갖는 데이터로 간주될 수 있다.

반면, 선행 차량(52)과의 거리, 및 주행 차량(53)의 차로 변경 움직임 등은 자율 주행 차량의 안전한 운행에 있어서 매우 중요한 요소일 수 있다. 따라서, 영상 데이터(50)에서 선행 차량(52) 및 주행 차량(53) 등이 포함되는 영역의 데이터는 자율 주행 차량의 운행에 있어서 상대적으로 높은 중요도를 가질 수 있다.

자율 주행 장치의 메모리 장치는, 센서로부터 수신한 영상 데이터(50)의 영역별로 가중치를 다르게 부여하여 저장할 수 있다. 일례로, 선행 차량(52)과 주행 차량(53) 등이 포함되는 영역의 데이터에는 높은 가중치를 부여하고, 자율 주행 차량의 전면부(51)와 배경(54)이 나타나는 영역의 데이터에는 낮은 가중치를 부여할 수 있다.

이하에서, 다양한 실시예에 따른 동작들은 자율 주행 장치 또는 자율 주행 장치에 포함된 프로세서에 의해 수행되는 것으로 이해될 수 있다.

자율 주행 차량이 주행을 하는 차로는 다양한 마킹을 포함할 수 있다. 예를 들어, 차로는 차선 마킹, 횡단보도, 정지선 등에 대한 마킹을 포함할 수 있다. 다양한 마킹 중 횡단보도는 보행자가 차로를 가로질러 건널 수 있도록 차로 위에 마련된 길이다.

자율 주행 차량은 차량의 진행 방향의 차로 신호가 적색인 경우에는 정지선에 정지하도록, 차로 신호가 녹색인 경우에는 주행하도록 제어되는 것을 기본으로 하여 주행 중 횡단보도 근방에서 보행자가 인식되는 경우에 차로 신호와 관계없이 감속 또는 정지하도록 제어되는데, 이와 같은 제어 방식은 횡단보도 근방에 해당하는 일정 영역이 적절하게 설정되지 않는다면 감속이 필요하지 않은 상황에서 급감속이 발생하여 자율 주행 차량 후방에 위험한 상황이 초래되거나 감속이 필요한 상황에서 충분히 감속하지 않아 자율 주행 차량 전방 및 측방에 위험한 상황이 초래될 수 있다. 더 나아가, 보행자의 인지 정보가 부정확할 때 감가속이 일관되지 않게 발생하게 되어 승차감을 악화시킬 수 있다. 이러한 측면에서, 본 개시는 자율 주행 차량이 횡단보도를 통과하는 상황에서 차량과 보행자의 안전성 및 승차감 모두를 고려한 가상 정지선 생성 방법 및 이를 통한 차량 제어 방법을 제공할 수 있다.

이하에서, 가상 정지선 생성 장치(이하, '장치')는 자율 주행 차량을 의미할 수 있고, 후술할 바와 같이 차량 내부에 임베디드 되거나 별도로 구비되는 장치일 수 있다.

도 4는 일 실시예에 따른 타겟 횡단보도를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참조하면, 장치는 주행경로 상의 하나 이상의 횡단보도(410, 420)를 인식할 수 있다. 예를 들어, 장치는 영상 및/또는 비전센서에 기반하여 하나 이상의 횡단보도(410, 420)를 인식할 수 있다. 또는, 장치는 교통정보를 수신하여 교통정보 및 차량의 위치에 기반하여 하나 이상의 횡단보도(410, 420)를 인식할 수 있다.

장치는 하나 이상의 횡단보도(410, 420) 중 타겟 횡단보도를 결정할 수 있다.

타겟 횡단보도는 장치가 가상 정지선을 생성하기 위하여 최우선으로 고려해야 할 횡단보도를 의미할 수 있다. 예를 들어, 차량의 전방 주행경로 상에서 가장 근접한 횡단보도를 의미할 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 차량의 현위치를 기준으로 어떤 횡단보도를 지나고 있는지 판단하여 타겟 횡단보도를 결정할 수 있다. 따라서 장치는 차량이 먼저 통과하게 되거나, 차량의 주행경로 전방에서 가장 근접한 횡단보도(420)를 타겟 횡단보도로 결정할 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따른 관심영역을 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 차량이 주행하는 환경은 주행경로(500), 타겟 횡단보도(520) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 주행경로(500)는 차량이 현재 주행하고 있는 차로 폭의 중간지점을 연결한 경로일 수 있다. 또는, 주행경로(500)는 교통정보 생성 시에 획득한 주행경로 노드의 시작노드 및 종료노드의 중간지점을 연결한 경로일 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 타겟 횡단보도와의 거리(510)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 타겟 횡단보도와의 거리(510)는 차량의 현위치에서 타겟 횡단보도(520) 또는 타겟 횡단보도(520)에 대응하는 정지선(미도시)까지의 주행경로(500)상 거리에 해당할 수 있다. 주행경로(500)가 곡선인 경우, 주행경로(500)상 거리와 절대 거리(직선 거리)는 달라질 수 있다. 다른 예에서, 타겟 횡단보도와의 거리(510)는 상기 절대 거리(직선 거리)를 의미할 수 있다.

또 다른 예에서, 타겟 횡단보도와의 거리(510)는 차량 내에 카메라 또는 센서가 탑재된 위치에서 타겟 횡단보도(520)까지의 거리에 해당할 수 있다. 또는, 타겟 횡단보도와의 거리(510)는 차량의 최전단 또는 차량의 최후단에서 타겟 횡단보도(520)까지의 거리에 해당할 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 타겟 횡단보도(520)의 폭(width)(521) 및 타겟 횡단보도(520)의 횡단길이(crossing length)(522)를 획득할 수 있다. 폭(521)은 타겟 횡단보도(520)의 넓이에 해당할 수 있고, 횡단길이(522)는 보행자가 타겟 횡단보도(520)를 통해 차로를 가로질러 건너는 길이에 해당할 수 있다.

도 6a 및 도 6b는 카르테시안 프레임(Cartesian Frame)과 프레네 프레임(Frenet Frame)을 나타내는 도면이다.

도 6a를 참조하면, 카르테시안 프레임은 서로 직교하는 축을 이용하여 좌표 평면 또는 좌표 공간을 나타내는 좌표계를 의미한다. 도로의 주행 환경을 카르테시안 프레임으로 구성하는 경우, 도로의 형상과 무관하게 x축(x-axis) 및 y축(y-axis)이 형성될 수 있다.

도 6b를 참조하면, 프레네 프레임은 단위접선벡터(Unit Tangent Vector), 단위법선벡터(Principal Unit Normal), 이중법선벡터(Binormal Vector)로 정의된 좌표계를 의미하며, 곡률을 가진 곡선의 움직임을 묘사할 수 있다. 도로의 주행 환경을 프레네 프레임으로 구성하는 경우, 도로 형상의 방향으로 s축(s-axis)이, 도로와 수직방향으로 d축(d-axis)이 형성될 수 있다. 즉, s 좌표는 주행 길이를 나타내며 d 좌표는 주행 경로로부터 횡방향으로의 얼마나 떨어져 있는지를 나타낼 수 있다. 도 6b에서는 주행 경로의 시작점을 s=0, d=0으로 설정하였으나 이는 프레임 설정에 따라 달라질 수 있다.

프레네 프레임은 주행 길이가 s축 좌표로 설명되므로 주행 경로를 수학적으로 더 단순하게 표현할 수 있어 직관적이고 편리하다. 또한, 궤도에 카르테시안 좌표계를 할당하는 것이 복잡하거나 불편할 때 유용할 수 있다.

다시 도 5로 돌아와서, 장치는 타겟 횡단보도(520)의 폭(521) 및 횡단길이(522)를 프레네 프레임(Frenet frame) 기반의 매개변수를 통해 획득할 수 있다. 예를 들어, 장치는 프레네 프레임 기반으로 표현된 타겟 횡단보도(520)를 획득하고, 상기 매개변수를 이용하여 폭(521) 및 횡단길이(522)를 획득할 수 있다.

장치는 타겟 횡단보도(520)에 대한 관심영역(530)을 설정할 수 있다. 관심영역(530)이란 타겟 횡단보도(520) 부근의 소정의 영역으로서, 차량이 가상 정지선을 생성함에 있어 고려해야 할 영역을 의미할 수 있다. 예를 들어, 장치는 관심영역(530) 내의 보행자만을 고려하여 가상 정지선을 생성하고, 관심영역(530) 밖의 보행자는 고려하지 않을 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 타겟 횡단보도(520)를 이용하여 관심영역의 마진(margin)(541, 542, 551, 552)을 설정하고, 이를 이용하여 관심영역(530)을 설정할 수 있다.

관심영역의 마진(541, 542, 551, 552)은 관심영역(530)의 크기 및 위치를 결정하기 위한 일 요소로서 마진을 크게 설정할수록 관심영역(530)이 넓어지므로 안전성을 높일 수 있고, 마진을 작게 설정할수록 관심영역(530)이 좁아지므로 장치의 연산량을 줄이고 효율적인 주행을 가능하게 할 수 있다. 본 개시에서 장치는 타겟 횡단보도와의 거리(510)에 기초한 관심영역(530) 설정을 통해 안전성, 승차감 및 효율성을 도모하는 방법을 제시한다.

일 실시예에서, 장치는 타겟 횡단보도와의 거리(510)가 멀수록 관심영역의 마진(541, 542, 551, 552)을 크게 설정하고, 타겟 횡단보도와의 거리(510)가 가까울수록 관심영역의 마진(541, 542, 551, 552)을 작게 설정할 수 있다.

차량의 현위치가 타겟 횡단보도(520)와 멀수록 장치가 보행자 및 보행자 위치를 인지함에 있어 비교적으로 부정확하고, 타겟 횡단보도(520)와 가까울수록 비교적 정확할 수 있다. 따라서 타겟 횡단보도(520)와의 거리에 따라 관심영역의 마진(541, 542, 551, 552)을 달리 설정함으로써 원거리에서 미리 가상 정지선을 생성하여 급감속에 따른 승차감 저하를 방지 및 보행자 위치 오차를 고려한 안전성을 도모할 수 있고, 근거리에서 관심영역의 마진(541, 542, 551, 552)을 작게 하여 도로 경계에 보행자가 서 있는 경우에 발생할 수 있는 교착상태(Deadlock)를 방지함으로써 안정성 및 주행의 효율성을 도모할 수 있다.

다른 실시예에서, 장치는 차량의 속도가 빠를수록 관심영역의 마진(541, 542, 551, 552)을 크게 설정하고, 차량의 속도가 느릴수록 관심영역의 마진(541, 542, 551, 552)을 작게 설정할 수 있다. 차량의 속도가 빠를수록 장치가 관심영역(530) 내의 보행자를 인지함에 있어 비교적으로 부정확할 수 있고, 관심영역이 크지 않은 경우에 급감속 없이 감속 또는 정지하기 어렵다. 따라서 차량의 속도가 빠를수록 관심영역의 마진(541, 542, 551, 552)을 크게 설정하여 안전성 및 승차감을 높일 수 있다.

일 실시예에서, 관심영역의 마진(541, 542, 551, 552)은 종방향 마진(541, 542) 및 횡방향 마진(551, 552)을 포함할 수 있다. 본 실시예에서 종방향은 주행경로(500)와 평행한 방향을 의미할 수 있고, 횡방향은 주행경로(500)와 수직한 방향을 의미할 수 있다. 따라서 종방향 마진(541, 542)은 타겟 횡단보도의 종방향 양 끝으로부터 관심영역(530)의 종방향 양끝까지의 마진을 의미하며, 횡방향 마진(551, 552)은 타겟 횡단보도의 횡방향 양끝으로부터 관심영역(530)의 횡방향 양끝까지의 마진을 의미한다.

일 실시예에서, 장치는 타겟 횡단보도의 폭(521) 및 타겟 횡단보도와의 거리(510)에 기초하여 종방향 마진(541, 452)을 설정할 수 있다. 예를 들어, 장치는 타겟 횡단보도와의 거리(510)에 비례하여 종방향 마진(541, 542)을 설정할 수 있다. 또는, 타겟 횡단보도의 폭(521)에 비례하여 종방향 마진(541, 542)을 설정할 수 있다.

이 때, 장치는 타겟 횡단보도(520)로의 진입 종방향 마진(541)과 타겟 횡단보도(520)부터의 진출 종방향 마진(542)을 다르게 설정할 수 있다.

마찬가지로, 일 실시예에서, 장치는 타겟 횡단보도의 횡단길이(522) 및 타겟 횡단보도와의 거리(510)에 기초하여 횡방향 마진(551, 552)을 설정할 수 있다. 예를 들어, 장치는 타겟 횡단보도와의 거리(510)에 비례하여 횡방향 마진(551, 552)을 설정할 수 있다. 또는, 타겟 횡단보도의 폭(521)에 비례하여 횡방향 마진(551, 552)을 설정할 수 있다.

이 때, 장치는 타겟 횡단보도(520)로의 진입 횡방향 마진(551)과 타겟 횡단보도(520)부터의 진출 종방향 마진(552)을 다르게 설정할 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 관심영역(530)을 임의의 형태로 설정할 수 있다. 예를 들어, 장치는 관심영역(530)을 도로의 지형 및 주행경로(500) 중 적어도 하나를 이용하여 결정되는 임의의 형태로 설정할 수 있다. 또는, 장치는 관심영역(530)을 기결정된 특정 형태로 설정할 수 있다.

한편, 장치는 관심영역(530) 및 관심영역의 마진(541, 542, 551, 552)을 프레네 프레임 기반으로 설정할 수 있다. 구체적으로, 관심영역(530)은 차량의 진행경로를 기준으로 횡방향 및 종방향 마진을 가지기 때문에 관심영역(530)을 프레네 프레임 기반의 매개변수를 통해 획득하고 관심영역의 마진(541, 542, 551, 552) 또한 프레네 프레임 기반으로 설정할 수 있다.

도 6은 일 실시예에 따른 가상 정지선 생성 여부 결정 방법의 흐름도이다.

일 실시예에서, 장치는 관심영역 내의 보행자 위치에 기초하여 가상 정지선 생성 여부를 결정할 수 있다. 장치가 보행자가 관심영역 내에 있는지 없는지 여부만으로 차량이 감속 또는 정지하도록 제어하면 효율성이 떨어지고 차로에 차량이 많은 경우 오히려 안정성을 떨어뜨릴 수 있다. 후술할 본 개시에서는 장치가 관심영역 내의 보행자에 대한 비용함수를 산출하여 정지선 생성 여부를 결정하거나, 타겟 횡단보도와의 거리에 기초하여 정지선 생성 여부를 결정함으로써 제어 안정성을 높일 수 있다.

도 7을 참조하면, 단계 710에서 장치는 관심영역 내의 보행자를 인식할 수 있다.

단계 720에서 장치는 상기 보행자가 제1 영역에 위치하는지 제2 영역에 위치하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 장치는 보행자가 횡단보도 내에 있는지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 보행자가 제1 영역에 위치하는 것으로 판단한 것에 응답하여, 가상 정지선을 생성하는 것으로 결정할 수 있다(단계 730). 제1 영역은 타겟 횡단보도 내부 영역을 의미할 수 있다. 이 때 장치는 가상 정지선을 생성하여 차량을 감속하도록 제어할 수 있다.

다른 실시예에서, 장치는 보행자가 제2 영역에 위치하는 것으로 판단한 것에 응답하여, 타겟 횡단보도와의 거리에 기초하여 가상 정지선 생성 여부를 다시 결정할 수 있다. 제2 영역은 타겟 횡단보도 외부 영역과 관심영역 내부 영역의 교집합에 해당하는 영역을 의미할 수 있다. 장치는 가상 정지선 생성 여부를 결정함에 있어, 타겟 횡단보도와의 거리가 소정의 거리 이상인 경우 가상 정지선을 생성하는 것으로 결정하고, 타겟 횡단보도와의 거리가 소정의 거리 미만인 경우 가상 정지선을 생성하지 않는 것으로 결정할 수 있다. 즉, 보행자가 관심영역 내에 있어도 차량으로부터 근거리에 위치하는 경우 가상 정지선을 생성하지 않는 것으로 결정할 수 있다.

단계 740에서, 장치는 보행자에 대한 비용함수를 산출하여 임계 값과 비교하고, 이를 기초로 정지선 생성 여부를 결정할 수 있다. 비용함수는 보행자의 주행경로에 대한 수직거리 및 주행경로에 대한 수직속도 중 하나 이상에 기초하여 산출될 수 있다. 보행자의 주행경로에 대한 수직거리 및 수직속도는, 주행경로를 종방향으로 가정하였을 때, 보행자의 횡방향 거리 및 횡방향 속도를 의미할 수 있다. 즉, 장치는 보행자가 주행경로로부터 횡방향으로 얼마나 떨어져 있는지, 횡방향으로 얼마나 빨리 이동하는지를 고려하여 비용함수를 산출할 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 보행자의 주행경로에 대한 수직거리에 따른 비용 및 보행자의 주행경로에 대한 수직속도에 따른 비용을 고려하여 비용함수를 산출할 수 있다. 장치는 상기 비용들 이외의 다른 요소를 고려할 수 있으며 이에 제한되는 것은 아니다.

일 실시예에서, 장치는 상기 비용들을 고려함에 있어, 보행자의 주행경로에 대한 수직거리를 앞서 설명한 프레네 프레임기반의 매개변수를 통해 획득할 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 보행자의 주행경로에 대한 수직거리에 따른 비용을 산출함에 있어, 보행자의 주행경로에 대한 수직거리 및 수직거리의 분산 중 하나 이상을 고려할 수 있다. 또한, 장치는 보행자의 주행경로에 대한 수직속도에 따른 비용을 산출함에 있어, 보행자의 일반적인 걸음 속도(느린 걸음 및 빠른 걸음), 보행자의 주행경로에 대한 수직속도 및 수직속도의 분산 중 하나 이상을 고려할 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 가우시안 분포(Gaussian distribution) 형태로 비용함수를 산출할 수 있다. 구체적으로, 장치는 보행자의 주행경로에 대한 수직거리, 보행자의 주행경로에 대한 수직속도 및 기타 요소들을 기반으로 가우시안 분포 형태로 비용함수를 산출할 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 비용함수가 임계 값 이상인 경우 정지선을 생성하고(단계 750), 비용함수가 임계 값 미만인 경우 정지선을 생성하지 않을 수 있다(단계 760).

이와 같이, 장치가 비용함수에 기초하여 정지선 생성 여부를 결정함으로써 정지선을 생성하여 감속하는 방법에 합리적인 제한 요소를 가미하는 효과가 있다.

도 8a 내지 도 8c는 일 실시예에 따른 관심영역 설정 및 가상 정지선 생성 여부 결정 방법의 구현 예시도이다.

도 8a를 참조하면, 도 7의 단계 720 및 단계 730에서 상술한 바와 같이, 장치는 보행자(811)가 제1 영역(812)에 위치하는 것으로 판단한 것에 응답하여 가상 정지선(813)을 생성할 수 있다. 본 발명의 가상 정지선 생성 방법에 따르면, 장치는 차량이 보행자(811)로부터 원거리에 있을 때부터 미리 가상 정지선을 생성하여 감속하며 접근하게 될 것이므로, 보행자(811)가 근거리에서 제1 영역(812)에 위치하는 것으로 판단하여 가상 정지선(813)을 생성한 경우에도 급감속 없이 정지할 수 있다.

도 8b는 차량이 타겟 횡단보도로부터 원거리에 있는 경우, 도 8c는 차량이 타겟 횡단보도로부터 근거리에 있는 경우의 구현 예시도를 나타낸다.

이하, 도 8b 및 도 8c를 비교하여 참조하면, 장치는 타겟 횡단보도와의 거리가 멀수록 관심영역의 마진을 크게 하여, 결과적으로 관심영역이 넓어지는 것을 확인할 수 있다. 또한, 장치는 관심영역 내 제2 위치, 즉 횡단보도 외부 영역에 위치한 보행자에 대하여 타겟 횡단보도와의 거리가 소정의 거리 이상(원거리)인 경우 가상 정지선을 미리 생성하여 접근하고 타겟 횡단보도와의 거리가 소정의 거리 미만인 경우(근거리) 가상 정지선을 생성하지 않고 타겟 횡단보도를 통과하는 것을 확인할 수 있다.

한편, 장치는 근거리에 있는 경우라도 원거리에서 미리 가상 정지선을 생성하여 감속했을 것이므로, 타겟 횡단보도 부근을 고속으로 통과하지 않게 되어 안정성을 도모할 수 있다.

도 9는 일 실시예에 따른 가상 정지선을 생성하는 방법의 흐름도이다.

도 9에 도시된, 가상 정지선을 생성하는 방법은, 앞서 설명된 실시예들에 관련되므로, 이하 생략된 내용이라 할지라도, 앞서 설명된 내용들은 도 9의 방법에도 적용될 수 있다.

도 9에 도시된 동작들은 전술한 자율 주행 장치에 의하여 실행될 수 있다. 구체적으로, 도 9에 도시된 동작들은 전술한 자율 주행 장치에 포함된 프로세서에 의하여 실행될 수 있다.

단계 910에서, 장치는 주행경로 상의 하나 이상의 횡단보도 중 타겟 횡단보도를 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 상기 주행경로의 전방에서 가장 근접한 횡단보도를 상기 타겟 횡단보도로 결정할 수 있다.

단계 920에서, 장치는 타겟 횡단보도에 대한 관심영역을 설정하고, 관심영역의 마진을 이용하여 관심영역을 설정할 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 타겟 횡단보도를 이용하여 관심영역의 마진을 설정할 수 있다. 관심영역의 마진은 종방향 마진 및 횡방향 마진을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 타겟 횡단보도와의 거리를 획득하고, 타겟 횡단보도의 폭 및 횡단길이를 획득하고, 폭 및 타겟 횡단보도와의 거리에 기초하여 종방향 마진을 설정하고, 횡단길이 및 타겟 횡단보도와의 거리에 기초하여 횡방향 마진을 설정할 수 있다.

일 실시예에서, 타겟 횡단보도와의 거리가 멀수록 관심영역의 마진을 크게 설정하고, 타겟 횡단보도와의 거리가 가까울수록 관심영역의 마진을 작게 설정할 수 있다.

단계 930에서, 장치는 관심영역 내의 보행자 위치에 기초하여 가상 정지선 생성 여부를 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 제1 영역은 타겟 횡단보도 내부 영역에 대응하고, 제2 영역은 타겟 횡단보도 외부 영역과 관심영역 내부 영역의 교집합에 대응할 때, 장치는 보행자가 제1 영역에 위치하는 것으로 판단한 것에 응답하여, 가상 정지선을 생성하는 것으로 결정하고, 보행자가 제2 영역에 위치하는 것으로 판단한 것에 응답하여, 타겟 횡단보도와의 거리에 기초하여 가상 정지선 생성 여부를 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 타겟 횡단보도와의 거리가 소정의 거리 이상인 경우 가상 정지선을 생성하는 것으로 결정하고, 타겟 횡단보도와의 거리가 소정의 거리 미만인 경우 가상 정지선을 생성하지 않는 것으로 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 장치는 보행자에 대한 비용함수를 산출하고, 비용함수와 임계 값을 비교하고, 비교 결과에 기초하여 가상 정지선 생성 여부를 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 비용함수는 보행자의 주행경로에 대한 수직거리 및 수직속도 중 하나 이상에 기초하여 산출될 수 있다.

도 10은 일 실시예에 따른 가상 정지선을 생성하는 장치의 블록도이다.

도 10을 참조하면, 가상 정지선을 생성하는 장치(1000)(이하, '장치')는 통신부(1010), 프로세서(1020) 및 DB(1030)를 포함할 수 있다. 도 10의 장치(1000)에는 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 10에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 당해 기술분야의 통상의 기술자라면 이해할 수 있다.

통신부(1010)는 외부 서버 또는 외부 장치와 유선/무선 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(1010)는, 근거리 통신부(미도시), 이동 통신부(미도시) 및 방송 수신부(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 통신부(1010)는 교통정보를 수신하여 주행경로 상의 횡단보도를 인식하는 데에 이용할 수 있다.

DB(1030)는 장치(1000) 내에서 처리되는 각종 데이터들을 저장하는 하드웨어로서, 프로세서(1020)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있다.

DB(1030)는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory) 등과 같은 RAM(random access memory), ROM(read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), CD-ROM, 블루레이 또는 다른 광학 디스크 스토리지, HDD(hard disk drive), SSD(solid state drive), 또는 플래시 메모리를 포함할 수 있다.

프로세서(1020)는 장치(1000)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(1020)는 DB(1030)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 입력부(미도시), 디스플레이(미도시), 통신부(1010), DB(1030) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 프로세서(1020)는, DB(1030)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 장치(1000)의 동작을 제어할 수 있다.

프로세서(1020)는 도 1 내지 도 9에서 상술한 자율 주행 장치의 동작 중 적어도 일부를 제어할 수 있다.

프로세서(1020)는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.

일 실시예로, 장치(1000)는 이동성을 가지는 전자 장치일 수 있다. 예를 들어, 장치(1000)는 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 스마트 TV, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 네비게이션, 카메라가 탑재된 디바이스 및 기타 모바일 전자 장치로 구현될 수 있다. 또한, 장치(1000)는 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 시계, 안경, 헤어 밴드 및 반지 등의 웨어러블 장치로 구현될 수 있다.

다른 실시예로, 장치(1000)는 차량 내에 임베디드되는 전자 장치일 수 있다. 예를 들어, 장치(1000)는 생산 과정 이후 튜닝(tuning)을 통해 차량 내에 삽입되는 전자 장치일 수 있다. 이 경우, 장치(1000) 및 상술한 차량(또는 자율 주행 차량)의 위치는 동일할 수 있다.

또 다른 실시예로, 장치(1000)는 차량 외부에 위치하는 서버일 수 있다. 서버는 네트워크를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 서버는 차량에 탑재된 장치들로부터 가상 정지선을 생성하기 위해 필요한 데이터를 수신하고, 수신한 데이터에 기초하여 가상 정지선을 생성할 수 있다.

또 다른 실시예로, 장치(1000)에서 수행되는 프로세스는 이동성을 가지는 전자 장치, 차량 내에 임베디드 되는 전자 장치 및 차량 외부에 위치하는 서버 중 적어도 일부에 의해 수행될 수 있다.

본 발명에 따른 실시예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.

한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (11)

1. 가상 정지선을 생성하는 방법에 있어서,
   주행경로 상의 하나 이상의 횡단보도 중 타겟 횡단보도를 결정하는 단계;
   상기 타겟 횡단보도에 대한 관심영역을 설정하는 단계; 및
   상기 관심영역 내의 보행자 위치에 기초하여 가상 정지선 생성 여부를 결정하는 단계;
   를 포함하는, 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 타겟 횡단보도를 결정하는 단계는,
   상기 하나 이상의 횡단보도를 인식하는 단계; 및
   상기 주행경로의 전방에서 가장 근접한 횡단보도를 상기 타겟 횡단보도로 결정하는 단계;
   를 포함하는, 방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 관심영역을 설정하는 단계는,
   상기 타겟 횡단보도를 이용하여 관심영역의 마진(margin)을 설정하는 단계; 및
   상기 관심영역의 마진을 이용하여 상기 관심영역을 설정하는 단계;
   를 포함하는, 방법.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 관심영역의 마진은 종방향 마진 및 횡방향 마진을 포함하고,
   상기 관심영역의 마진을 설정하는 단계는,
   상기 타겟 횡단보도와의 거리를 획득하는 단계;
   상기 타겟 횡단보도의 폭(width) 및 횡단길이(crossing length)를 획득하는 단계;
   상기 폭 및 상기 타겟 횡단보도와의 거리에 기초하여 상기 종방향 마진을 설정하는 단계; 및
   상기 횡단길이 및 상기 타겟 횡단보도와의 거리에 기초하여 상기 횡방향 마진을 설정하는 단계;
   를 더 포함하는, 방법.
5. 제 3 항 및 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 관심영역의 마진을 설정하는 단계는,
   상기 타겟 횡단보도와의 거리가 멀수록 상기 관심영역의 마진을 크게 설정하고, 상기 타겟 횡단보도와의 거리가 가까울수록 상기 관심영역의 마진을 작게 설정하는 단계;
   를 포함하는, 방법.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 가상 정지선 생성 여부를 결정하는 단계는,
   상기 보행자가 제1 영역에 위치하는 것으로 판단한 것에 응답하여, 상기 가상 정지선을 생성하는 것으로 결정하는 단계; 및
   상기 보행자가 제2 영역에 위치하는 것으로 판단한 것에 응답하여, 상기 타겟 횡단보도와의 거리에 기초하여 상기 가상 정지선 생성 여부를 결정하는 단계;
   를 포함하되,
   상기 제1 영역은 상기 타겟 횡단보도 내부 영역에 대응하고, 상기 제2 영역은 상기 타겟 횡단보도 외부 영역과 상기 관심영역 내부 영역의 교집합에 대응하는 것인, 방법.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 가상 정지선 생성 여부를 결정하는 단계는,
   상기 타겟 횡단보도와의 거리가 소정의 거리 이상인 경우 상기 가상 정지선을 생성하는 것으로 결정하고,
   상기 타겟 횡단보도와의 거리가 상기 소정의 거리 미만인 경우 상기 가상 정지선을 생성하지 않는 것으로 결정하는 단계;
   를 포함하는, 방법.
8. 제 1 항 또는 제 6 항에 있어서,
   상기 가상 정지선 생성 여부를 결정하는 단계는,
   상기 보행자에 대한 비용함수를 산출하는 단계;
   상기 비용함수와 임계 값을 비교하는 단계; 및
   상기 비교 결과에 기초하여 상기 가상 정지선 생성 여부를 결정하는 단계;
   를 포함하는, 방법.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 비용함수는,
   상기 보행자의 상기 주행경로에 대한 수직거리 및 수직속도 중 하나 이상에 기초하여 산출되는, 방법.
10. 가상 정지선을 생성하는 장치에 있어서,
    적어도 하나의 프로그램이 저장된 메모리; 및
    상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 동작하는 프로세서;
    를 포함하되,
    상기 프로세서는,
    주행경로 상의 하나 이상의 횡단보도 중 타겟 횡단보도를 결정하고,
    상기 타겟 횡단보도에 대한 관심영역을 설정하고,
    상기 관심영역 내의 보행자 위치에 기초하여 가상 정지선 생성 여부를 결정하는, 장치.
11. 제 1 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.

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