KR20240026365A - 차량 및 그 제어 방법 - Google Patents

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KR20240026365A
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sensor fusion
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김응서
성동현
권용석
안태근
위형종
이준호
전대석
이상민
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현대자동차주식회사
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Abstract

일 실시예에 따른 차량은 영상 데이터를 획득하는 카메라와 레이더 데이터를 획득하는 레이더와 라이다 데이터를 획득하는 라이다와 영상 데이터, 레이더 데이터 및 라이다 데이터를 처리하여 제1 센서 퓨전 트랙을 생성하는 제어부를 포함하고, 제어부는 카메라, 레이더 및 라이다를 포함하는 복수의 센서 중 적어도 하나에 대한 이벤트를 감지하면, 복수의 센서 중 이벤트가 발생되지 않은 적어도 하나 센서에 대한 신뢰도를 산출하고, 신뢰도가 미리 정해진 임계값 이상이면 적어도 하나의 센서에 기초하여 제1 센서 퓨전 트랙에서 제2 센서 퓨전 트랙으로 변경한다.

Description

차량 및 그 제어 방법{VEHICLE AND CONTROL METHOD THEREOF}
개시된 발명은 차량 및 그 제어 방법에 관한 발명으로, 더욱 상세하게는 센서 퓨전에서 리던던시(Redundancy)를 확보할 수 있는 차량 및 제어 방법에 관한 것이다.
자율 주행 차량은 스스로 도로 환경을 인식하고 주행 상황을 판단하며 현재 위치에서 계획된 주행 경로를 따라 목표 위치까지 이동할 수 있다.
이 때, 자율 주행 차량은 센서 퓨전 장치를 이용하며, 센서 퓨전 장치는 카메라, 레이더 및 라이다 등 다양한 센서 간의 조합을 통해 다른 차량, 장애물 및 도로를 인식할 수 있도록 한다.
특정 상황에서 센서 퓨전 장치 중 어느 하나 이상이 대상체를 인식하지 못할 경우 제어 오작동이 발생하게 된다. 따라서, 센서 퓨전 장치의 센서 중 어느 하나에 장애가 발생하여도 대상체를 지속적으로 감지할 수 있는 리던던시 확보가 필요하다.
개시된 발명의 일 측면은 센서 퓨전에서 리던던시(Redundancy)를 확보할 수 있는 차량 및 차량의 제어 방법을 제공하기 위한 것이다.
개시된 발명의 일 실시예에 따른 차량은 영상 데이터를 획득하는 카메라; 레이더 데이터를 획득하는 레이더; 라이다 데이터를 획득하는 라이다; 상기 영상 데이터, 상기 레이더 데이터 및 상기 라이다 데이터를 처리하여 제1 센서 퓨전 트랙을 생성하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 카메라, 상기 레이더 및 상기 라이다를 포함하는 복수의 센서 중 적어도 하나에 대한 이벤트를 감지하면, 상기 복수의 센서 중 상기 이벤트가 발생되지 않은 적어도 하나의 센서에 대한 신뢰도를 산출하고, 상기 신뢰도가 미리 정해진 임계값 이상이면 상기 적어도 하나의 센서에 기초하여 상기 제1 센서 퓨전 트랙에서 제2 센서 퓨전 트랙으로 변경한다.
상기 제어부는, 상기 제2 센서 퓨전 트랙이 생성되면, 상기 차량의 제동량 및 상기 차량의 감속량 중 적어도 하나를 미리 정해진 비율로 제한할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 카메라에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 레이더 데이터 및 상기 라이다 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성할 수 있다.
상기 제어부는, 조도 또는 외부 기상 상태에 기초하여 상기 카메라에 대한 이벤트를 발생시킬 수 있다.
상기 제어부는, 상기 레이더에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 영상 데이터 및 상기 라이다 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 레이더와 상기 제어부의 연결 상태에 기초하여 상기 이벤트를 발생시킬 수 있다.
상기 제어부는, 상기 라이다에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 영상 데이터 및 상기 레이더 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 레이더와 상기 제어부의 연결 상태에 기초하여 상기 이벤트를 발생시킬 수 있다.
상기 제어부는, 상기 카메라 및 상기 레이더에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 라이다 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 레이더 및 상기 라이다에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 영상 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 카메라 및 상기 라이다에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 영상 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 이벤트가 발생되지 않은 적어도 하나의 센서 중 카메라 또는 라이다가 포함되면, 상기 영상 데이터 또는 상기 라이다 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 차량의 전방에 있는 대상체의 크기를 획득하고, 상기 대상체의 크기가 미리 정해진 크기 이상이면 상기 차량의 제동량 및 상기 차량의 감속량 중 적어도 하나를 미리 정해진 비율로 제한할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제2 센서 퓨전 트랙에 기초하여 대상체에 대한 회피 제어를 수행할 수 있다.
상기 이벤트는, 상기 차량의 전방 시야에서 주행 중인 선행 차량이 사라지고, 상기 선행 차량의 전방에 있는 대상체가 감지되는 상황을 포함할 수 있다.
개시된 발명의 일 실시예에 따른 차량의 제어 방법은 영상 데이터를 획득하는 카메라, 레이더 데이터를 획득하는 레이더, 라이다 데이터를 획득하는 라이다를 포함하는 차량의 제어 방법에 있어서, 상기 영상 데이터, 상기 레이더 데이터 및 상기 라이다 데이터를 처리하여 제1 센서 퓨전 트랙을 생성하는 단계; 상기 카메라, 상기 레이더 및 상기 라이다를 포함하는 복수의 센서 중 적어도 하나에 대한 이벤트를 감지하는 단계; 상기 이벤트가 발생되지 않은 적어도 하나의 센서의 신뢰도를 산출하는 단계; 및 상기 신뢰도가 미리 정해진 임계값 이상이면 상기 적어도 하나의 센서에 기초하여 상기 제1 센서 퓨전 트랙에서 제2 센서 퓨전 트랙으로 변경하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량의 제어 방법은 상기 제2 센서 퓨전 트랙이 생성되면, 상기 차량의 제동량 및 상기 차량의 감속량 중 적어도 하나를 미리 정해진 비율로 제한하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 제2 센서 퓨전 트랙으로 변경하는 단계는, 상기 카메라에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 레이더 데이터 및 상기 라이다 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성할 수 있다.
상기 카메라에 대한 이벤트를 감지하는 단계는, 조도 또는 외부 기상 상태에 기초하여 상기 카메라에 대한 이벤트를 발생시킬 수 있다.
상기 제2 센서 퓨전 트랙으로 변경하는 단계는, 상기 레이더에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 영상 데이터 및 상기 라이다 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성할 수 있다.
상기 레이더에 대한 이벤트를 감지하는 단계는, 상기 레이더와 상기 제어부의 연결 상태에 기초하여 상기 이벤트를 발생시킬 수 있다.
개시된 발명의 일 측면에 따르면 차량의 자율 주행 상태에서 특수한 상황에서 일부 센서가 기능을 수행하지 못하는 경우에도 나머지 센서가 리던던시로 작동하여 자율 주행의 신뢰성을 높일 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 차량의 제어 블록도를 도시한다.
도 2는 일 실시예에 따른 차량에 포함된 카메라, 레이더 및 라이다의 센서 퓨전 트랙을 도시한다.
도 3은 일 실시예에 따른 차량의 제어 방법의 순서도이다.
도 4는 센서 퓨전 트랙에서 레이더 및 라이다가 제외된 차량의 제어 방법의 순서도이다.
도 5는 센서 퓨전 트랙에서 레이더가 제외된 차량의 제어 방법의 순서도이다.
도 6은 센서 퓨전 트랙에서 카메라가 제외된 차량의 제어 방법의 순서도이다.
도 7은 센서 퓨전 트랙에서 카메라 및 레이더가 제외된 차량의 제어 방법의 순서도이다.
도 8은 센서 퓨전 트랙에서 카메라 및 라이다가 제외된 차량의 제어 방법의 순서도이다.
도 9는 센서 퓨전 조합 별 신뢰도 및 제어 수준을 나타낸 표이다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 개시된 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
제 1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 개시된 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 차량의 제어 블록도를 도시하고, 도 2는 일 실시예에 따른 차량에 포함된 카메라, 레이더 및 라이다의 센서 퓨전 트랙을 도시한다.
먼저, 개시된 발명에 따른 실시예들은 상술한 동력을 엔진(미도시)에서 얻는 내연 기관인 차량뿐만 아니라, 자율 주행 기능이 탑재되어 있는 전기차(EV)나 하이브리드 자동차(HEV)에서도 적용될 수 있음은 물론이다.
차량(1)은 복수의 전장 부품들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량(1)은 엔진 관리 시스템(Engine Management System, EMS) 과, 변속기 제어 유닛(Transmission Control Unit, TCU) 과, 전자식 제동 제어 모듈(Electronic Brake Control Module) 과, 전자식 조향 장치(Electronic Power Steering, EPS) 과, 바디 컨트롤 모듈(Body Control Module, BCM)과, 자율 주행 시스템(100)을 포함할 수 있다.
자율 주행 시스템(100)은 운전자가 차량(1)을 조작(구동, 제동, 조향)하는 것을 보조할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 시스템(100)은 차량(1)이 주행 중인 도로의 환경(예를 들어, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트(cyclist), 차선, 도로 표지판, 신호등 등)을 감지하고, 감지된 환경에 응답하여 차량(1)의 구동 및/또는 제동 및/또는 조향을 제어할 수 있다.
또 다른 예로, 자율 주행 시스템(100)은 외부 서버로부터 차량의 현재 위치에서의 고정밀 지도를 수신하고, 수신된 고정밀 지도에 응답하여 차량(1)의 구동 및/또는 제동 및/또는 조향을 제어할 수 있다.
자율 주행 시스템(100)은 차량(1) 주변의 영상 데이터를 획득하는 전방 카메라 (110)과, 차량(1) 주변의 레이더 데이터를 획득하는 레이더(120, 130)과 차량(1)의 주변을 스캔하며 객체를 감지하는 라이다(135)을 포함할 수 있다. 카메라(110)는 제어기(Electronic Control Unit, ECU)와 연결되어, 차량(1)의 전방을 촬영하고 다른 차량, 보행자, 사이클리스트, 오토바이, 차선, 도로 표지판, 구조물 등을 인식할 수 있다. 레이더(120, 130)는 제어기와 연결되어, 차량(1) 주변의 객체(예를 들어, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트, 오토바이, 구조물 등)의 상대 위치, 상대 속도 등을 획득할 수 있다.
라이다(135)는 제어기와 연결되어, 차량(1)의 주변의 이동 객체(예를 들어, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트 등)의 상대 위치, 상대 속도 등을 획득할 수 있다. 또한, 라이다(135)는 주변의 고정 객체(예를 들어, 건물, 표지판, 신호등, 방지턱 등)의 형상 및 위치를 획득할 수 있다.
구체적으로, 라이다(135)는 차량(1)의 외부 시야에 대한 점구름 데이터(point cloud data)를 획득하여 차량(1) 주변의 고정 객체의 형상 및 위치를 획득할 수 있다.
즉, 자율 주행 시스템(100)은 카메라(110)에서 획득한 영상 데이터와 레이더(120, 130)에서 획득한 레이더 데이터와 라이다(135)에서 획득한 점구름 데이터를 처리하고, 영상 데이터와 감지 데이터와 점구름 데이터를 처리한 것에 응답하여 차량(1)이 주행 중인 도로의 환경, 차량(1)의 전방에 위치하는 전방 객체 및 차량(1)의 측방에 위치하는 측방 객체 및 차량(1)의 후방에 위치하는 후방 객체를 감지할 수 있다.
자율 주행 시스템(100)은 클라우드 서버로부터 상기 차량의 현재 위치에서의 고정밀 지도(High Definition Map)를 수신하는 통신부(150)를 포함할 수 있다.
통신부(150)는 무선 통신 네트워크에 접속할 수 있도록 통신 칩, 안테나 및 관련 부품을 이용하여 구현될 수 있다. 즉, 통신부(150)는 외부 서버와 원거리 통신이 가능한 다양한 형태의 통신 모듈로 구현될 수 있다. 즉, 통신부(150)는 외부 서버와 무선으로 데이터를 송수신하는 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다.
이상의 전자 부품들은 차량용 통신 네트워크(NT)를 통하여 서로 통신할 수 있다. 예를 들어, 전장 부품들은 이더넷(Ethernet), 모스트(MOST, Media Oriented Systems Transport), 플렉스레이(Flexray), 캔(CAN, Controller Area Network), 린(LIN, Local Interconnect Network) 등을 통하여 데이터를 주고 받을 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이 차량(1)은 제동 시스템(32)과, 조향 시스템(42)과, 자율 주행 시스템(100)을 포함할 수 있다.
제동 시스템(32) 및 조향 시스템(42)은 자율 주행 시스템(100)의 제어 신호에 기초하여 차량(1)이 자율 주행을 수행하도록 차량(1)을 제어할 수 있다.
자율 주행 시스템(100)은 전방 카메라(110)와, 전방 레이더(120)와, 복수의 코너 레이더들(130)과, 라이다(135)와, 통신부(150)를 포함할 수 있다.
전방 카메라(110)는 도 2에 도시된 바와 같이 차량(1)의 전방을 향하는 시야(field of view) (110a)를 가질 수 있다. 전방 카메라(110)는 예를 들어 차량(1)의 프론트 윈드 쉴드에 설치될 수 있으나, 차량(1)의 전방을 향하는 시야를 갖는다면 어느 위치든지 제한 없이 마련될 수 있다.
전방 카메라(110)는 차량(1)의 전방을 촬영하고, 차량(1) 전방의 영상 데이터를 획득할 수 있다. 차량(1) 전방의 영상 데이터는 차량(1)의 전방에 위치하는 도로 경계선에 관한 위치를 포함할 수 있다.
전방 카메라(110)는 복수의 렌즈들 및 이미지 센서를 포함할 수 있다. 이미지 센서는 광을 전기 신호로 변환하는 복수의 포토 다이오드들을 포함할 수 있으며, 복수의 포토 다이오드들이 2차원 매트릭스로 배치될 수 있다.
전방 카메라(110)는 제어부(140)와 전기적으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 전방 카메라(110)는 차량용 통신 네트워크(NT)를 통하여 제어부(140)와 연결되거나, 하드 와이어(hard wire)를 통하여 제어부(140)와 연결되거나, 인쇄 회로 기판(Printed Circuit Board, PCB)을 통하여 제어부(140)와 연결될 수 있다.
전방 카메라(110)는 차량(1) 전방의 영상 데이터를 제어부(140)로 전달할 수 있다.
전방 레이더(120)는 도 2에 도시된 바와 같이 차량(1)의 전방을 향하는 감지 시야(field of sensing) (120a)을 가질 수 있다. 전방 레이더(120)는 예를 들어 차량(1)의 그릴(grille) 또는 범퍼(bumper)에 설치될 수 있다.
전방 레이더(120)는 차량(1)의 전방을 향하여 송신 전파를 방사하는 송신 안테나(또는 송신 안테나 어레이)와, 객체에 반사된 반사 전파를 수신하는 수신 안테나(또는 수신 안테나 어레이)를 포함할 수 있다. 전방 레이더(120)는 송신 안테나에 의한 송신된 송신 전파와 수신 안테나에 의하여 수신된 반사 전파로부터 레이더 데이터를 획득할 수 있다. 레이더 데이터는 차량(1) 전방에 위치하는 다른 차량 또는 보행자 또는 사이클리스트에 관한 거리 정보 및 속도 정도를 포함할 수 있다. 전방 레이더(120)는 송신 전파와 반사 전파 사이의 위상 차이(또는 시간 차이)에 기초하여 객체까지의 상태 거리를 산출하고, 송신 전파와 반사 전파 사이의 주파수 차이에 기초하여 객체의 상대 속도를 산출할 수 있다.
전방 레이더(120)는 예를 들어 차량용 통신 네트워크(NT) 또는 하드 와이어 또는 인쇄 회로 기판을 통하여 제어부(140)와 연결될 수 있다. 전방 레이더(120)는 전방의 레이더 데이터를 제어부(140)로 전달할 수 있다.
복수의 코너 레이더들(130)은 차량(1)의 전방 우측에 설치되는 제1 코너 레이더(131)와, 차량(1)의 전방 좌측에 설치되는 제2 코너 레이더(132)와, 차량(1)의 후방 우측에 설치되는 제3 코너 레이더(133)와, 차량(1)의 후방 좌측에 설치되는 제4 코너 레이더(134)를 포함한다.
제1 코너 레이더(131)는 도 2에 도시된 바와 같이 차량(1)의 전방 우측을 향하는 감지 시야(131a)를 가질 수 있다. 전방 레이더(120)는 예를 들어 차량(1)의 전방 범퍼의 우측에 설치될 수 있다. 제2 코너 레이더(132)는 차량(1)의 전방 좌측을 향하는 감지 시야(132a)를 가질 수 있으며, 예를 들어 차량(1)의 전방 범퍼의 좌측에 설치될 수 있다. 제3 코너 레이더(133)는 차량(1)의 후방 우측을 향하는 감지 시야(133a)를 가질 수 있으며, 예를 들어 차량(1)의 후방 범퍼의 우측에 설치될 수 있다. 제4 코너 레이더(134)는 차량(1)의 후방 좌측을 향하는 감지 시야(134a)를 가질 수 있으며, 예를 들어 차량(1)의 후방 범퍼의 좌측에 설치될 수 있다.
제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(131, 132, 133, 134) 각각은 송신 안테나와 수신 안테나를 포함할 수 있다. 제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(131, 132, 133, 134)은 각각 제1 코너 감지 데이터와 제2 코너 감지 데이터와 제3 코너 감지 데이터와 제4 코너 감지 데이터를 획득할 수 있다. 제1 코너 감지 데이터는 차량(1) 전방 우측에 위치하는 다른 차량 또는 보행자 또는 사이클리스트 또는 구조물(이하 "객체"라 한다)에 관한 거리 정보 및 속도 정도를 포함할 수 있다. 제2 코너 감지 데이터는 차량(1) 전방 좌측에 위치하는 객체의 거리 정보 및 속도 정도를 포함할 수 있다. 제3 및 제4 코너 감지 데이터는 차량(1) 후방 우측 및 차량(1) 후방 좌측에 위치하는 객체의 거리 정보 및 상대 속도를 포함할 수 있다.
제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(131, 132, 133, 134) 각각은 예를 들어 차량용 통신 네트워크(NT) 또는 하드 와이어 또는 인쇄 회로 기판을 통하여 제어부(140)와 연결될 수 있다. 제1, 제2, 제3 및 제4 코너 레이더들(131, 132, 133, 134)은 각각 제1, 제2, 제3 및 제4 코너 감지 데이터를 제어부(140)로 전달할 수 있다.
라이다(135)는 차량(1)의 주변의 이동 객체(예를 들어, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트 등)의 상대 위치, 상대 속도 등을 획득할 수 있다. 또한, 라이다(135)는 주변의 고정 객체(예를 들어, 건물, 표지판, 신호등, 방지턱 등)의 형상 및 위치를 획득할 수 있다. 라이다(135)는 차량(1)의 외부 시야(135a)를 가지도록 차량(1)에 설치되고, 차량(1) 외부 시야(135a)에 대한 점구름 데이터를 획득할 수 있다.
예를 들어, 라이다(135)는 도 2에 도시된 바와 같이 차량(1)의 외부 시야(135a)를 갖기 위해 차량(1)의 외부에 마련될 수 있으며, 더욱 상세하게는, 차량(1)의 루프 상에 마련될 수 있다.
라이다(135)는 광을 방사하는 발광부와, 발광부에서 발신된 광이 장애물로부터 반사되면 반사광 중 미리 설정된 방향의 광을 수신하도록 마련된 수광부와, 발광부 및 수광부가 고정되는 회로 기판을 포함할 수 있다. 이때, 회로 기판(printed circuit board, PCB)은, 회전 구동부에 의해 회전하는 지지판에 마련됨으로써, 시계 또는 반시계 방향으로 360도 회전이 가능하다.
즉, 지지판은, 회전 구동부로부터 전달되는 동력에 따라 축을 중심으로 회전할 수 있으며, 발광부 및 수광부는 회로 기판에 고정되어 회로 기판의 회전과 함께 시계 또는 반시계 방향으로 360도 회전 가능하도록 마련된다. 이를 통해, 라이다(135)는, 360도로 광을 방사하여 수신함으로써, 전방위(135a)에서의 객체를 감지할 수 있다.
발광부는 광(예: 적외선 레이저)을 발신하는 구성으로, 실시 예에 따라 단일 또는 복수 개로 마련될 수 있다.
수광부는 발광부에서 발신된 광이 장애물로부터 반사되면 반사된 광 중 미리 설정된 방향의 광을 수신하도록 마련된다. 수광부에 광이 수신되어 생성된 출력 신호는 제어부(140)의 객체 검출 과정에 제공될 수 있다.
수광부는 수신되는 광을 집광하는 집광 렌즈와 수신되는 광을 검출하는 광 센서를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라 수광부는 광 센서에서 검출된 광을 증폭하는 증폭기를 포함할 수도 있다.
라이다(135)는 객체의 외부 표면들 상의 수많은 점(point)들에 대한 데이터를 수신할 수 있으며, 이러한 점들에 대한 데이터의 집합인 점구름 데이터를 획득할 수 있다.
제어부(140)는 프로세서(141)와 메모리(142)를 포함할 수 있다.
프로세서(141)는 전방 카메라(110)의 영상 데이터와 전방 레이더(120)의 레이더 데이터를 처리하고, 제동 시스템(32) 및 조향 시스템(42)을 제어하기 위한 제동 신호 및 조향 신호를 생성할 수 있다. 또한, 프로세서(141)는 전방 카메라(110)의 영상 데이터와 전방 레이더(120)의 레이더 데이터를 처리한 것에 응답하여 차량(1)과 우측 도로경계선 사이의 거리(이하 ‘제1 거리’) 및 차량(1)과 좌측 도로경계선 사이의 거리(이하 ‘제2 거리’)를 산출할 수 있다.
제1 거리와 제2 거리를 산출하는 방식으로는 통상의 영상 데이터 처리 기술 및/또는 레이더/라이다 데이터 처리 기술이 활용될 수 있다.
프로세서(141)는 전방 카메라(110)의 영상 데이터와 전방 레이더(120)의 레이더 데이터를 처리하고, 영상 데이터와 레이더 데이터를 처리한 것에 응답하여 차량(1) 전방의 객체들(예를 들어, 차선 및 구조물 등)을 감지할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(141)는 전방 레이더(120)가 획득한 레이더 데이터에 기초하여 차량(1) 전방의 객체들의 위치(거리 및 방향) 및 상대 속도를 획득할 수 있다. 프로세서(141)는 전방 카메라(110)의 영상 데이터에 기초하여 차량(1) 전방의 객체들의 위치(방향) 및 유형 정보(예를 들어, 객체가 다른 차량인지, 구조물인지 등)를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(141)는 영상 데이터에 의하여 감지된 객체들을 레이더 데이터에 의한 감지된 객체에 매칭하고, 매칭 결과에 기초하여 차량(1)의 전방 객체들의 유형 정보와 위치와 상대 속도를 획득할 수 있다.
또한, 앞서 설명한 바와 같이 프로세서(141)는 차량(1)이 주행 중인 도로의 환경, 전방 객체와 관련된 정보를 획득하고, 차량(1)과 우측 도로경계선 사이의 거리 및 차량(1)과 좌측 도로경계선 사이의 거리를 산출할 수 있다.
도로경계선은 차량(1)이 물리적으로 통과할 수 없는 가드레일, 터널의 양 끝, 인공 벽 등과 같은 구조물의 경계선을 의미할 수도 있으며, 차량(1)이 원칙적으로 통과할 수 없는 중앙선을 의미할 수도 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세서(141)는 통신부(150)로부터 수신된 고정밀 지도를 처리하고, 고정밀 지도를 처리한 것에 응답하여 차량(1)과 우측 도로경계선 사이의 거리(이하 ‘제3 거리’) 및 차량(1)과 좌측 도로경계선 사이의 거리(이하 ‘제4 거리’)를 산출할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(141)는 GPS로부터 획득한 차량(1)의 현재 위치에 기초하여 차량(1)의 현재 위치에서의 고정밀 지도를 수신할 수 있으며 영상 데이터 및 레이더 데이터에 기초하여 고정밀 지도 상에서의 차량(1)의 위치를 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(141)는 GPS로부터 획득한 차량(1)의 위치 정보에 기초하여 고정밀 지도 상에서 차량(1)이 주행 중인 도로를 결정할 수 있으며, 영상 데이터 및 레이더 데이터에 기초하여 차량(1)이 주행 중인 차로를 결정할 수 있다. 즉, 프로세서(141)는 고정밀 지도 상에서의 차량의 좌표를 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(141)는 영상 데이터 및 레이더 데이터를 처리한 것에 응답하여 좌측 차선의 개수를 결정할 수 있으며, 결정된 좌측 차선의 개수에 기초하여 고정밀 지도 상에서 차량이 주행 중인 차로의 위치를 결정할 수 있고, 이에 따라 고정밀 지도 상에서의 차량(1)의 좌표를 구체적으로 결정할 수 있으나, 고정밀 지도 상에서의 차량(1)의 좌표를 결정하는 방법은 이에 한정되는 것이 아니다.
즉, 프로세서(141)는 영상 데이터 및 레이더 데이터에 기초하여 감지된 우측 차선의 개수에 기초하여 고정밀 지도 상에서의 차량(1)의 좌표를 결정할 수도 있으며, 영상 데이터 및 레이더 데이터에 기초하여 산출된 제1 거리 및 제2 거리에 기초하여 정밀 지도 상에서의 차량(1)의 좌표를 결정할 수도 있다.
이를 위한 프로세서(141)는 전방 카메라(110)의 영상 데이터와 고정밀 지도 데이터를 처리하는 이미지 프로세서 및/또는 전방 레이더(120)의 감지 데이터를 처리하는 디지털 시그널 프로세서 및/또는 제동 시스템(32)과 조향 시스템(42)을 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 마이크로 컨트롤 유닛(Micro Control Unit, MCU) 또는 통합 제어 유닛(Domain Control Unit; DCU)을 포함할 수 있다.
메모리(142)는 프로세서(141)가 영상 데이터, 고정밀 지도 데이터와 같은 영상 데이터를 처리하기 위한 프로그램 및/또는 데이터와, 감지 데이터를 처리하기 위한 프로그램 및/또는 데이터와, 프로세서(141)가 제동 신호 및/또는 조향 신호를 생성하기 위한 프로그램 및/또는 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(142)는 전방 카메라(110)로부터 수신된 영상 데이터 및/또는 레이더(120)로부터 수신된 감지 데이터 및 통신부(150)로부터 수신된 고정밀 지도를 임시로 기억하고, 프로세서(141)의 영상 데이터 및/또는 감지 데이터의 처리 결과를 임시로 기억할 수 있다.
또한, 메모리(142)는 프로세서(141)의 신호에 따라 전방 카메라(110)로부터 수신된 영상 데이터 및/또는 레이더들(120, 130)로부터 수신된 감지 데이터 및/또는 통신부(150)로부터 수신된 고정밀 지도를 영구적으로 저장하거나, 반영구적으로 저장할 수 있다.
이를 위한 메모리(142)는 S램(S-RAM), D램(D-RAM) 등의 휘발성 메모리뿐만 아니라 플래시 메모리, 롬(Read Only Memory, ROM), 이피롬(Erasable Programmable Read Only Memory: EPROM) 등의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이, 레이더들(120, 130)은 차량(1) 주변을 스캔하며 객체를 감지하는 라이다(135)와 대체되거나 혼용될 수 있다.
이상에서는, 개시된 발명이 구현되기 위한 개별적인 구성 및 각 구성의 동작에 대해 설명하였다. 이하에서는, 상술한 구성들을 토대로 자율 주행 시 리던던시 확보를 위한 단계들을 상세히 설명한다.
한편, 개시된 발명은 자율 주행 상황에서 대상체에 대한 센서 퓨전 트랙을 생성한 후에 내부적 요인 또는 외부적 요인에 의해 카메라(110), 레이더(120, 130) 또는 라이다(135) 중 적어도 하나에 이벤트가 발생한 경우에 적용될 수 있다. 이 때, 이벤트는 카메라(110), 레이더(120, 130) 또는 라이다(135) 중 적어도 하나에 장애가 발생하여 센서 퓨전 트랙이 완벽히 생성되기 어려운 상태를 가리킨다. 예를 들어, 제어부(140)는 전방에서 선행하는 대상체가 급작스럽게 빠져나가는 경우(Cut-out), 전방에서 선행하는 대상체의 거동이 불규칙한 경우, 카메라(110), 레이더(120, 130) 또는 라이다(135) 중 적어도 하나에 이물질이 묻어 시야 확보가 어려운 경우, 낮은 조도에 의해 카메라(110)가 영상 확보가 어려운 경우 등일 때 이벤트를 발생시킨다.
도 3은 일 실시예에 따른 차량의 제어 방법의 순서도이다.
제어부(140)는 대상체에 대한 충돌 위험 상황이 발생되면(301), 카메라(110), 레이더(120, 130) 및 라이다(135)에 의한 충돌 위험을 판단한다(302).
제어부(140)는 차량(1)과 대상체 간에 충돌 위험을 판단하기 위해, 센서 퓨전 트랙을 생성하고, 센서 퓨전 트랙의 생성에 이용된 각 센서의 신뢰도를 확인한다(303).
이 때, 신뢰도는 해당 센서가 대상체(또는 차선)를 얼마나 정확하게 인식하고 있는지를 정량적으로 나타낸 수치로써, 과거에 측정값과 현재 측정값 간의 차이에 기초하여 정해질 수 있다. 대상체를 추적하기 위해서는 과거 트랙 정보와 현재 측정 정보를 연결시켜주는 어소시에이션(Association) 과정이 필요하며, 어소시에이션 과정에서는 NN (Nearest Neighborhood)이 사용될 수 있다. 대상체를 추적하기 위해 칼만 필터를 사용할 수 있으며, 칼만 필터는 측정 정보를 입력 받아 과거 측정값을 기반으로 현재의 추정치를 생성할 수 있다.
제어부(140)는 적어도 하나의 센서에 대한 신뢰도를 측정하기 위해 센서 퓨전 트랙에서 제공되는 차선 정보와 내비게이션(또는 고정밀 지도, HD map)에서 제공되는 차선 정보와 연동하여 서로 간의 유사도에 기반하여 신뢰도를 산출할 수 있다.
한편, 제어부(140)는 센서 간의 조합 별 신뢰도를 산출하고, 센서 간의 조합 별 최소 신뢰도 기준인 임계값과 비교할 수 있다. 제어부(140)는 신뢰도가 최소 신뢰도를 만족하는 경우에만 해당 센서 간에서 생성된 센서 퓨전 트랙을 이용한다. 도 9를 참조하면, 센서 퓨전 조합 별 최소 신뢰도와 이에 대응하는 제어 수준을 확인할 수 있다. 도 9에서는
만약, 제어부(140)는 모든 센서에 의해 센서 퓨전 트랙이 생성되고, 카메라(110), 레이더(120, 130) 및 라이다(135) 각각의 신뢰도가 미리 정해진 임계값을 충족하면, 기존의 제동량 및 감속량을 유지하여 정상적인 제어를 수행한다(305).
한편, 도 4는 센서 퓨전 트랙에서 레이더 및 라이다가 제외된 차량의 제어 방법의 순서도이고, 도 5는 센서 퓨전 트랙에서 레이더가 제외된 차량의 제어 방법의 순서도이다.
제어부(140)는 센서 퓨전 트랙 중 레이더(120, 130)에 의한 트랙이 미생성되거나, 레이더(120, 130)의 신뢰도가 저하된 것을 감지하면(401), 센서 퓨전 트랙을 생성함에 있어 레이더(120, 130)를 제외하고, 카메라(110) 및 라이다(135) 퓨전에 기초하여 충돌 위험을 판단한다(402).
이 때, 제어부(140)는 레이더(120, 130)가 제외된 상태의 센서 퓨전 트랙이 주행 제어에 적합한지 재차 확인할 수 있다. 구체적으로, 제어부(140)는 카메라(110) 및 라이다(135)에 의한 센서 퓨전 트랙에서 라이다(135)에 의한 퓨전 트랙이 미생성되거나, 라이다(135)의 신뢰도가 저하된 것을 감지하면(403, 404), 센서 퓨전 트랙을 생성함에 있어 레이더(120, 130)와 라이다(135)를 제외하고, 카메라(110)에 기초하여 충돌 위험을 판단한다(405). 이 때, 제어부(140)는 센서 퓨전 트랙없이 카메라(110)의 영상 처리에 기초한 제동 제어 또는 감속 제어를 수행할 수 있다. 또한, 제어부(140)는 카메라(110) 단독으로 센서 퓨전 트랙을 생성하여, 상기 센서 퓨전 트랙에 기초한 제동 제어 또는 감속 제어를 수행할 수 있다.
제어부(140)는 카메라(110) 단독에 의한 제동 제어 또는 감속 제어를 수행할 때, 제동량 및 감속량을 제한할 수 있다. 제어부(140)는 센서 퓨전 트랙에서 어느 하나의 센서가 제외된 경우, 제동량 및 감속량을 제한한다. 즉, 제어부(140)는 센서 퓨전 트랙에서 적어도 어느 하나의 센서의 트랙이 제외되면 제동량 및 감속량을 제한한다. 이 때, 신뢰도, 제동량 및 감속량 간의 연관 관계에 대해서는 도 9를 참조하여 후술한다.
한편, 도 4 및 도 5를 참조하면, 제어부(140)는 센서 퓨전 트랙 중 레이더(120, 130)에 의한 트랙이 미생성되거나, 레이더(120, 130)의 신뢰도가 저하된 것을 감지하면(401), 센서 퓨전 트랙을 생성함에 있어 레이더(120, 130)를 제외하고, 카메라(110) 및 라이다(135) 퓨전에 기초하여 충돌 위험을 판단한다(402). 이 때, 제어부(140)는 카메라(110) 및 라이다(135) 퓨전에 기초하여 센서 퓨전 트랙을 생성한다(501).
추가적으로, 제어부(140)는 라이다(135)가 포함된 센서 퓨전 트랙일 경우 라이다 데이터를 처리하여 대상체의 크기를 파악하고, 대상체의 크기가 일정 크기 이상임이 판단되면(502), 상기 센서 퓨전 트랙에 기초한 제동 제어 또는 감속 제어를 수행하며, 제동량 및 감속량을 제한한다.
도 6은 센서 퓨전 트랙에서 카메라가 제외된 차량의 제어 방법의 순서도이고, 도 7은 센서 퓨전 트랙에서 카메라 및 레이더가 제외된 차량의 제어 방법의 순서도이고, 도 8은 센서 퓨전 트랙에서 카메라 및 라이다가 제외된 차량의 제어 방법의 순서도이다.
도 6을 참조하면, 제어부(140)는 센서 퓨전 트랙 중 카메라(110)에 의한 트랙이 미생성되거나, 카메라(110)의 신뢰도가 저하된 것을 감지하면(601), 센서 퓨전 트랙을 생성함에 있어 카메라(110)를 제외하고, 레이더(120, 130) 및 라이다(135) 퓨전에 기초하여 충돌 위험을 판단한다(602).
이 때, 제어부(140)는 레이더(120, 130) 및 라이다(135)에 의한 퓨전 트랙이 미생성되거나, 레이더(120, 130)와 라이다(135)에 기초한 신뢰도가 저하되었는지 판단한다(603).
제어부(140)는 레이더(120, 130)와 라이다(135)에 기초한 신뢰도가 미리 정해진 임계값 이상이면, 레이더 데이터 및 라이다 데이터에 기초하여 센서 퓨전 트랙을 생성하고(504), 상기 센서 퓨전 트랙에 기초한 제동 제어 또는 감속 제어를 수행할 수 있다. 제어부(140)는 레이더(120, 130)와 라이다(135)에 의한 제동 제어 또는 감속 제어를 수행할 때, 제동량 및 감속량을 제한할 수 있다.
도 6 및 도 7을 참조하면, 제어부(140)는 레이더(120, 130) 및 라이다(135)에 의한 센서 퓨전 트랙에서 레이더(120, 130)에 의한 퓨전 트랙이 미생성되거나, 레이더(120, 130)의 신뢰도가 저하된 것을 감지하면(604, 701), 센서 퓨전 트랙을 생성함에 있어 레이더(120, 130)를 제외하고, 라이다(135)에 기초하여 충돌 위험을 판단한다(702).
제어부(140)는 라이다(135)의 신뢰도가 미리 정해진 임계값 이상임을 판단한다(703). 제어부(140)는 라이다(135) 하나에만 의존하는 특성상 복수의 센서에 의할 때 보다 더 높은 신뢰도를 요구할 수 있다.
추가적으로, 제어부(140)는 라이다(135)에 기초한 센서 퓨전 트랙을 생성할 경우, 대상체가 일정 크기 이상인지를 판단한다(704). 그리고, 제어부(140)는 대상체가 일정 크기 이상인 경우에만, 센서 퓨전 트랙에 대상체를 반영한다.
이 때, 제어부(140)는 센서 퓨전 트랙없이 라이다(135)로부터 획득한 라이다 데이터에 기초하여 제동 제어 또는 감속 제어를 수행할 수 있다. 또한, 제어부(140)는 라이다(135) 단독으로 센서 퓨전 트랙을 생성하여, 상기 센서 퓨전 트랙에 기초한 제동 제어 또는 감속 제어를 수행할 수 있다.
제어부(140)는 라이다(135) 단독에 의한 제동 제어 또는 감속 제어를 수행할 때, 제동량 및 감속량을 제한할 수 있다.
도 6 및 도 8을 참조하면, 제어부(140)는 레이더(120, 130) 및 라이다(135)에 의한 센서 퓨전 트랙에서 라이다(135)에 의한 퓨전 트랙이 미생성되거나, 라이다(135)의 신뢰도가 저하된 것을 감지하면(604, 801), 센서 퓨전 트랙을 생성함에 있어 라이다(135)를 제외하고, 레이더(120, 130)에 기초하여 충돌 위험을 판단한다(802).
제어부(140)는 레이더(120, 130)의 신뢰도가 미리 정해진 임계값 이상임을 판단하고(803), 803 단계의 조건이 만족하는 경우에만 레이더 데이터에 의존하여 제동 제어 또는 감속 제어를 수행할 수 있다.
제어부(140)는 레이더(120, 130)의 신뢰도가 미리 정해진 임계값 이상이면, 제동량 및 감속량을 제한할 수 있다.
즉, 제어부(140)는 전방 카메라(110), 레이더(120, 130) 및 라이다(135)를 통해 센서 퓨전 트랙을 생성한 후, 어느 하나에 대한 이벤트가 발생하면, 이벤트가 발생하지 않은 적어도 하나의 센서에 기초하여 새로운 센서 퓨전 트랙을 생성한다. 제어부(140)는 새로운 센서 퓨전 트랙을 생성하기 위해 이벤트가 발생하지 않은 센서가 최저 신뢰도(임계값)을 만족하는지 판단한다. 새로운 센서 퓨전 트랙이 생성됨에 따라 센서 퓨전에서 리던던시(Redundancy)를 확보할 수 있다.
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
100: 자율 주행 시스템
110: 전방 카메라
120: 전방 레이더
135: 라이다
140: 제어부
150: 통신부

Claims (20)

  1. 영상 데이터를 획득하는 카메라;
    레이더 데이터를 획득하는 레이더;
    라이다 데이터를 획득하는 라이다;
    상기 영상 데이터, 상기 레이더 데이터 및 상기 라이다 데이터를 처리하여 제1 센서 퓨전 트랙을 생성하는 제어부;를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 카메라, 상기 레이더 및 상기 라이다를 포함하는 복수의 센서 중 적어도 하나에 대한 이벤트를 감지하면, 상기 복수의 센서 중 상기 이벤트가 발생되지 않은 적어도 하나 센서에 대한 신뢰도를 산출하고, 상기 신뢰도가 미리 정해진 임계값 이상이면 상기 적어도 하나의 센서에 기초하여 상기 제1 센서 퓨전 트랙에서 제2 센서 퓨전 트랙으로 변경하는 차량.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제2 센서 퓨전 트랙이 생성되면, 상기 차량의 제동량을 미리 정해진 비율로 제한하는 차량.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 카메라에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 레이더 데이터 및 상기 라이다 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성하는 차량.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    조도 또는 외부 기상 상태에 기초하여 상기 카메라에 대한 이벤트를 발생시키는 차량.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 레이더에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 영상 데이터 및 상기 라이다 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성하는 차량.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 레이더와 상기 제어부의 연결 상태에 기초하여 상기 이벤트를 발생시키는 차량.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 라이다에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 영상 데이터 및 상기 레이더 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성하는 차량.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 레이더와 상기 제어부의 연결 상태에 기초하여 상기 이벤트를 발생시키는 차량.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 카메라 및 상기 레이더에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 라이다 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성하는 차량.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 레이더 및 상기 라이다에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 영상 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성하는 차량.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 카메라 및 상기 라이다에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 영상 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성하는 차량.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 이벤트가 발생되지 않은 적어도 하나의 센서 중 카메라 또는 라이다가 포함되면, 상기 영상 데이터 또는 상기 라이다 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 차량의 전방에 있는 대상체의 크기를 획득하고, 상기 대상체의 크기가 미리 정해진 크기 이상이면 상기 차량의 제동량 및 상기 차량의 감속량 중 적어도 하나를 미리 정해진 비율로 제한하는 차량.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제2 센서 퓨전 트랙에 기초하여 대상체에 대한 회피 제어를 수행하는 차량.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 이벤트는,
    상기 차량의 전방 시야에서 주행 중인 선행 차량이 사라지고, 상기 선행 차량의 전방에 있는 대상체가 감지되는 상황을 포함하는 차량.
  15. 영상 데이터를 획득하는 카메라, 레이더 데이터를 획득하는 레이더, 라이다 데이터를 획득하는 라이다를 포함하는 차량의 제어 방법에 있어서,
    상기 영상 데이터, 상기 레이더 데이터 및 상기 라이다 데이터를 처리하여 제1 센서 퓨전 트랙을 생성하는 단계;
    상기 카메라, 상기 레이더 및 상기 라이다를 포함하는 복수의 센서 중 적어도 하나에 대한 이벤트를 감지하는 단계;
    상기 이벤트가 발생되지 않은 적어도 하나의 센서의 신뢰도를 산출하는 단계; 및
    상기 신뢰도가 미리 정해진 임계값 이상이면 상기 적어도 하나의 센서에 기초하여 상기 제1 센서 퓨전 트랙에서 제2 센서 퓨전 트랙으로 변경하는 단계;를 포함하는 차량의 제어 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 제2 센서 퓨전 트랙이 생성되면, 상기 차량의 제동량 및 상기 차량의 감속량 중 적어도 하나를 미리 정해진 비율로 제한하는 단계;를 더 포함하는 차량의 제어 방법.
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 제2 센서 퓨전 트랙으로 변경하는 단계는,
    상기 카메라에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 레이더 데이터 및 상기 라이다 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성하는 차량의 제어 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 카메라에 대한 이벤트를 감지하는 단계는,
    조도 또는 외부 기상 상태에 기초하여 상기 카메라에 대한 이벤트를 발생시키는 차량의 제어 방법.
  19. 제 15 항에 있어서,
    상기 제2 센서 퓨전 트랙으로 변경하는 단계는,
    상기 레이더에 대한 이벤트를 감지하고, 상기 영상 데이터 및 상기 라이다 데이터에 기초하여 상기 제2 센서 퓨전 트랙을 생성하는 차량의 제어 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 레이더에 대한 이벤트를 감지하는 단계는,
    상기 레이더와 상기 제어부의 연결 상태에 기초하여 상기 이벤트를 발생시키는 차량의 제어 방법.
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