KR20240048725A - 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 장치 및 방법 - Google Patents

주행 경로 기반 교통 신호등 식별 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법이 제공된다. 상기 방법은 사용자로부터 입력된 목적지에 상응하는 주행 경로 정보를 입력받는 단계; 미리 저장된 정밀 맵을 기반으로 상기 주행 경로 정보에 존재하여 신호 변화 감지가 필요한 감지 대상 신호등을 식별하는 단계; 주행 중인 자차량의 절대 위치 정보 및 상기 정밀 맵을 기반으로 상기 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보를 획득하는 단계; 카메라에 의해 촬영된 영상을 대상으로, 상기 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보에 기반하여 신호 정보 인식을 위한 관심 영역을 설정하는 단계; 및 상기 관심 영역 내에서 신호 정보를 인식하는 단계를 포함한다.

Description

주행 경로 기반 교통 신호등 식별 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR IDENTIFYING DRIVING ROUTE-BASED TRAFFIC LIGHTS}
본 발명은 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 장치 및 방법에 관한 것이다.
자율 주행차 및 첨단 운전자 지원 시스템은 자동 운전 및 운전자를 지원하기 위해 다양한 센서로부터 교통 상황을 감지한다. 이때 다양한 교통 환경 중, 신호등의 상태 정보 인식은 카메라 센서의 영상 처리를 통해 감지되거나 V2I 통신을 통해 감지되고 있다. 만약 V2I 서비스가 지원되지 않는 상황에서는 카메라 센서가 교통 신호등 정보를 감지할 수 있는 유일한 수단이 된다.
현재 블랙박스나 운전자 지원 시스템용 카메라 센서는 전방 신호등의 상태 정보(녹/적색 등)를 인식하여 제공하고 있으나, 이는 단순히 전방 신호등에 대한 정보에 불과하다. 즉, 복잡한 교차에 존재하는 다수의 신호등이나, 또는 곡선로에 위치한 신호등 및 우회전시 법규 준수를 위한 보행자 신호등을 식별하기에는 어려움이 있다.
공개특허공보 제10-2021-0089588호 (2021.07.16)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 V2X 인프라가 지원되지 않는 자율주행차의 주행 경로상 신호등의 상태 정보를 식별할 수 있는, 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기된 바와 같은 과제로 한정되지 않으며, 또다른 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 제1 측면에 따른 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법은 사용자로부터 입력된 목적지에 상응하는 주행 경로 정보를 입력받는 단계; 미리 저장된 정밀 맵을 기반으로 상기 주행 경로 정보에 존재하여 신호 변화 감지가 필요한 감지 대상 신호등을 식별하는 단계; 주행 중인 자차량의 절대 위치 정보 및 상기 정밀 맵을 기반으로 상기 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보를 획득하는 단계; 카메라에 의해 촬영된 영상을 대상으로, 상기 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보에 기반하여 신호 정보 인식을 위한 관심 영역을 설정하는 단계; 및 상기 관심 영역 내에서 신호 정보를 인식하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 미리 저장된 정밀 맵을 기반으로 상기 주행 경로 정보에 존재하여 신호 변화 감지가 필요한 감지 대상 신호등을 식별하는 단계는, 상기 감지 대상 신호등의 절대 위치, 방향 및 높이 정보 중 적어도 하나를 포함하는 식별 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 관심 영역 내에서 신호 정보를 인식하는 단계는, 상기 관심 영역이 설정된 제1 감지 대상 신호등의 신호 정보를 인식하는 것이고, 상기 주행 경로 정보 상에서 상기 제1 감지 대상 신호등 이후에 존재하며 상기 관심 영역이 설정되지 않은 적어도 하나의 제2 감지 대상 신호등의 신호 정보를 인식하는 단계; 상기 제2 감지 대상 신호등의 신호 정보로부터 신호 변경 정보를 획득하는 단계; 및 상기 신호 변경 정보에 기초하여 상기 제1 감지 대상 신호등에 대한 신호 변경 예측 정보를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 제2 감지 대상 신호등의 신호 정보로부터 신호 변경 정보를 획득하는 단계는, 상기 제2 감지 대상 신호등의 제1 색상 신호의 유지 시간 정보, 제2 색상 신호의 유지 시간 정보, 제1 및 제2 색상 신호 간의 변경 시각 정보를 상기 신호 변경 정보로 획득할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예는, 상기 자차량의 현재 속도, 상기 제1 감지 대상 신호등의 신호 변경 예측 정보, 상기 제2 감지 대상 신호등의 신호 변경 정보에 기초하여 상기 제1 감지 대상 신호등에서의 정차 횟수를 최소화하기 위한 주행 속도를 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 제1 감지 대상 신호등에서의 정차 횟수를 최소화하기 위한 주행 속도를 제어하는 단계는, 상기 제2 감지 대상 신호등의 신호 변경 정보에 기초하여 상기 제2 감지 대상 신호등에 대한 신호 변경 예측 정보를 생성하는 단계; 및 상기 자차량의 현재 속도, 상기 제1 감지 대상 신호등의 신호 변경 예측 정보 및 신호 변경 정보, 상기 제2 감지 대상 신호등의 신호 변경 정보 및 신호 변경 예측 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 감지 대상 신호등에서의 정차 횟수를 최소화하기 위한 주행 속도를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예는, 상기 주행 경로 정보가 존재하지 않는 경우, 또는 주행 경로 정보와 상이한 경로로 자차량이 주행하는 경우, 상기 자차량의 방향 지시등 입력 유무 정보 및 상기 정밀 맵에 기초하여 자차량의 주행 경로 정보를 예측하는 단계; 상기 정밀 맵을 기반으로 상기 예측된 주행 경로 정보에 존재하여 신호 변화 감지가 필요한 감지 대상 신호등을 식별하는 단계; 주행 중인 자차량의 절대 위치 정보 및 상기 정밀 맵을 기반으로 상기 식별된 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보를 획득하는 단계; 카메라에 의해 촬영된 영상을 대상으로, 상기 식별된 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보에 기반하여 신호 정보 인식을 위한 관심 영역을 설정하는 단계; 및 상기 관심 영역 내에서 신호 정보를 인식하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 제2 측면에 따른 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 장치는 소정의 각도에서 주행 중인 자차량의 주행 영상을 촬영하는 카메라, 사용자로부터 입력된 목적지까지의 주행 경로 정보를 수신하는 통신부, 정밀 맵이 저장되고, 상기 주행 경로에 기반하여 교통 신호등을 식별하기 위한 프로그램이 저장된 메모리 및 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시킴에 따라, 상기 정밀 맵을 기반으로 상기 주행 경로 정보에 존재하여 신호 변화 감지가 필요한 감지 대상 신호등을 식별하고, 상기 자차량의 절대 위치 정보 및 상기 정밀 맵을 기반으로 상기 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보를 획득한 후, 상기 카메라에 의해 촬영된 영상을 대상으로, 상기 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보에 기반하여 신호 정보 인식을 위한 관심 영역을 설정하고, 상기 관심 영역 내에서 신호 정보를 인식하는 프로세서를 포함한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법을 실행하며, 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
종래 기술의 경우 카메라에 의해 촬영된 영상을 기반으로 신호등의 신호를 인식하는 것은 단지 전방은 가까운 신호등의 현재 상태(녹색/적색 등)를 인식하는 것에 그치고 있다. 특히, 종래 기술의 경우 복잡한 교차로 및 곡선로에서는 잘못된 신호 정보의 인지 위험이 있어 운전자에게 혼란을 주거나 자율주행차로 하여금 잘못된 판단을 야기할 수 있다.
이러한 문제를 해소하기 위하여 본 발명의 일 실시예는, 주행 경로를 고려하여 신호등의 위치를 탐색하고, 각종 위치 정보를 기반으로 인식 대상 카메라에 대한 관심 영역을 설정함으로써, 관심 대상이 아닌 잘못된 신호등의 정보를 인식하는 경우를 방지할 수 있는바, 보다 안전한 주행을 지원할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법의 순서도이다.
도 3은 직선 차로에서의 감지 대상 신호등을 나타낸 도면이다.
도 4는 방향 지시등 정보에 기초한 신호 정보를 인식하는 방법의 순서도이다.
도 5는 방향 지시등 정보에 기초한 신호 정보를 인식하는 일 예시를 도시한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 장치(100)의 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 교통 신호등 식별 장치(100)는 카메라(110), 통신부(120), 메모리(130) 및 프로세서(140)를 포함한다.
카메라(110)는 소정의 각도에서 주행 중인 자차량의 주행 영상을 촬영한다. 일 실시예로, 카메라(110)는 주행 차량의 전방 영상을 촬영하는 전방 카메라일 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 측면 카메라나 모서리에 위치한 카메라 등을 통해 주행 방향에 상응하는 신호등을 촬영할 수 있는 카메라는 모두 적용 가능하다.
통신부(120)는 사용자로부터 입력된 목적지까지의 주행 경로 정보를 수신한다. 이때, 사용자는 차량 내 구비된 내비게이션 장치 또는 스마트 단말을 통해 차량의 주행 경로 정보를 입력할 수 있으며, 통신부(120)는 내비게이션 장치(100) 또는 스마트 단말과의 통신을 통해 주행 경로 정보를 획득할 수 있다.
메모리(130)에는 정밀 맵이 저장되며, 주행 경로에 기반하여 교통 신호등을 식별하기 위한 프로그램이 저장된다. 여기에서, 메모리(130)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 휘발성 저장장치를 통칭하는 것이다.
예를 들어, 메모리(130)는 콤팩트 플래시(compact flash; CF) 카드, SD(secure digital) 카드, 메모리 스틱(memory stick), 솔리드 스테이트 드라이브(solid-state drive; SSD) 및 마이크로(micro) SD 카드 등과 같은 낸드 플래시 메모리(NAND flash memory), 하드 디스크 드라이브(hard disk drive; HDD) 등과 같은 마그네틱 컴퓨터 기억 장치 및 CD-ROM, DVD-ROM 등과 같은 광학 디스크 드라이브(optical disc drive) 등을 포함할 수 있다.
프로세서(140)는 메모리(130)에 저장된 프로그램을 실행시킨다. 프로세서(140)는 메모리(130)에 저장된 정밀 맵을 기반으로 주행 경로 정보 상에 존재하는 신호등을 식별하고, 차량의 위치 정보 및 신호등의 위치 정보를 식별하여 감지 대상 신호등에 대한 관심 영역을 설정하고, 이를 통해 신호 정보를 인식할 수 있다.
이하에서는 도 2 내지 도 5를 참조하여 본 발명의 도 1의 실시예에 따른 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 장치(100)에 의해 수행되는 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법의 순서도이다. 도 3은 직선 차로에서의 감지 대상 신호등을 나타낸 도면이다.
본 발명의 일 실시예는, 사용자로부터 목적지까지의 주행 경로 정보를 입력받는 단계(S110)와, 미리 저장된 정밀 맵을 기반으로 상기 주행 경로 정보에 존재하여 신호 변화 감지가 필요한 감지 대상 신호등을 식별하는 단계(S120)와, 주행 중인 자차량의 절대 위치 정보 및 상기 정밀 맵을 기반으로 상기 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보를 획득하는 단계(S130)와, 카메라에 의해 촬영된 영상을 대상으로, 상기 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보에 기반하여 신호 정보 인식을 위한 관심 영역을 설정하는 단계(S140) 및 상기 관심 영역 내에서 신호 정보를 인식하는 단계(S150)를 포함하여 수행된다.
먼저, 사용자로부터 입력된 목적지에 상응하는 주행 경로 정보를 입력받는다(S110). 이때, 주행 경로 정보라 함은 차량의 현재 위치를 출발지로 하고 목적지까지의 최적의 이동 경로를 의미한다. 주행 경로 정보는 적어도 하나의 경유지를 포함할 수도 있다. 이와 같은 주행 경로 정로는 자율 주행차 또는 ADAS 시스템에 의해 생성될 수 있으며, 그 생성 방법은 특별히 한정되는 것은 아니다.
다음으로, 미리 저장된 정밀 맵을 기반으로 주행 경로 정보 상에 존재하여 신호 변화 감지가 필요한 감지 대상 신호등을 식별한다(S120).
일 실시예로, S120 단계에서는 감지 대상 신호등의 절대 위치, 방향 및 높이 정보 중 적어도 하나를 포함하는 식별 정보를 생성할 수 있다.
일 예로, A 지점에서 B 지점까지 자차량이 이동하는 경로 상에 존재하는 10개의 신호등을 감지 대상 신호등으로 식별할 수 있으며, 감지 대상 신호등에 대한 좌표 정보, 고도 정보, 방향 정보 등을 식별 정보로 생성할 수 있다.
다음으로, 주행 중인 자차량의 절대 위치 정보 및 정밀 맵을 기반으로 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보를 획득한다(S130).
이때, 주행 중인 자차량의 절대 위치 정보는 차량 내 GPS를 통해 획득할 수 있으며, GPS 정보에 기초한 절대 위치 정보를 토대로 정밀 맵 상에 식별된 감지 대상 신호등과 자차량의 위치 정보를 통해 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보를 획득할 수 있다.
다음으로, 카메라에 의해 촬영된 영상을 대상으로, 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보에 기반하여 신호 정보를 인식하기 위한 관심 영역을 설정하고(S140), 관심 영역 내에서 신호 정보를 인식한다(S150).
일 실시예로, 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보에 기초하여 자차량 또는 카메라 기준의 감지 대상 신호등까지의 거리 정보 및 각도 정보 확인이 가능하다. 이때, 자차량 기준시 자차량의 제원 정보를 이용할 수 있으며, 카메라 기준시 카메라의 설치 위치 정보, 화각 정보 등을 이용할 수 있다.
이처럼, 본 발명의 일 실시예는 주행 경로 정보에 상응하는 감지 대상 신호등을 식별하고 이에 대한 관심 정보를 설정함으로써, 주행 경로와 무관한 신호등을 잘못 인식하여 운전자에게 잘못된 정보를 제공하거나 자율주행차량의 주행 오류가 발생되는 문제를 해소할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예는 감지 대상 신호등에 대한 신호 변경 예측 정보를 생성할 수 있다.
구체적으로, 도 3을 참조하면 관심 영역이 설정된 제1 감지 대상 신호등의 신호 정보를 획득하면, 주행 경로 정보 상에서 제1 감지 대상 신호등 이후에 존재하며 관심 영역이 설정되지 않은 적어도 제2 감지 대상 신호등의 신호 정보를 인식한다.
간단한 예로, 직선 주행 차로에서 주행 경로에 상응하는 자차량과 최근접한 신호등을 제1 감지 대상 신호등으로 식별하고, 제1 감지 대상 신호등에 대해서만 관심 영역을 설정하여 해당 신호 정보를 운전자 또는 자율 주행 차량으로 제공할 수 있다.
이와 별개로, 주행 경로 상에 위치하되 제1 감지 대상 신호등 이후에 위치하는 신호등을 제2 감지 대상 신호등으로 식별한다. 제2 감지 대상 신호등의 경우 운전자 또는 자율 주행 차량에게 신호 정보를 안내할 필요가 없으며, 단지 신호 정보만을 인식 및 획득한다.
제2 감지 대상 신호등의 신호 정보를 획득하면, 제2 감지 대상 신호등의 신호 정보로부터 신호 변경 정보를 생성한다.
일 실시예로, 신호 변경 정보는 제2 감지 대상 신호등의 제1 색상 신호(녹색)의 유지 시간 정보, 제2 색상 신호(적색)의 유지 시간 정보, 제1 및 제2 색상 신호 간의 변경 시각 정보를 포함할 수 있다.
만약, 자차량의 주행에 따라 제2 감지 대상 신호등의 신호 변경 정보 중 적어도 하나의 정보를 모두 획득하지 못한 경우에는 신호 변경 정보에 신호 변경 추정 정보를 반영하여 생성할 수 있다.
일 예로, 11:30:30초~11:31:00초를 제1 색상 신호(녹색)의 유지 시간 정보로 획득하였고, 이후 11:31:03초~11:32:03초를 제2 색상 신호(적색)의 유지 시간 정보로 획득하였다. 이때, 제1 색상 신호의 경우 시작 시간이 11:30:30초가 아니고 녹색 신호가 유지된 상태에서 신호 정보를 획득한 것이다. 이 경우, 제1 색상 신호의 유지 시간 정보에 대한 신호 변경 추정 정보를 생성하여 신호 변경 정보로 생성할 수 있다.
이때, 신호 변경 추정 정보는 제2 감지 대상 신호등이 위치한 도로 정보와 가장 매칭되는 타 신호등의 신호 변경 정보를 기반으로 생성할 수 있다. 여기에서, 도로 정보는 차선의 수, 신호등 간의 간격 정보, 교차로 등 도로 종류 정보, 통행량 정보를 포함할 수 있다. 또는, 신호 변경 추정 정보는 제2 감지 대상 신호등의 유지 시간 정보나 변경 시각 정보와 일치하는 타 신호등의 신호 변경 정보를 기반으로 생성할 수 있다.
그 다음, 프로세서는 제2 감지 대상 신호등의 신호 변경 정보에 기초하여 제1 감지 대상 신호등에 대한 신호 변경 예측 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예로, 해당 주행 경로가 기 주행한 도로인 경우, 과거 기 획득한 제2 감지 대상 신호등의 신호 변경 정보와 제1 감지 대상 신호등의 신호 변경 정보를 저장하고 있으며, 이를 통해 제1 및 제2 감지 대상 신호등 간의 신호 변경 정보 간의 연계 정보를 생성할 수 있다. 그리고 현재의 제2 감지 대상 신호등의 신호 변경 정보와 연계 정보를 기반으로 제1 감지 대상 신호등에 대한 신호 변경 예측 정보를 생성할 수 있다.
이와 같이 제1 감지 대상 신호등의 신호 변경 예측 정보가 생성되고 나면, 자차량의 현재 속도, 제1 감지 대상 신호등의 신호 변경 예측 정보, 제2 감지 대상 신호등의 신호 변경 정보에 기초하여 제1 감지 대상 신호등에서의 정차 횟수를 최소화하기 위한 주행 속도를 제어할 수 있다.
이때, 제1 감지 대상 신호등에서의 정차 횟수를 최소화하도록 주행 속도를 제어한다는 것은 자차량과 최근접한 신호등에서 정차되지 않도록 하기 위한 주행 속도를 산출하는 것이며, 자차량의 주행에 따라 제1 감지 대상 신호등이 제1 신호등, 이후 위치하는 제2 신호등으로 변경될 때마다 각 신호등 앞에서 정차되지 않도록 하기 위한 주행 속도를 제어함을 의미한다. 이 경우, 주행 속도는 당연히 법규상 허용되는 속도 정보 내로 제한됨이 바람직하나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
위 실시예에서 더 나아가, 본 발명의 일 실시예는 제2 감지 대상 신호등의 신호 변경 정보에 기초하여 제2 감지 대상 신호등에 대한 신호 변경 예측 정보를 생성할 수 있다. 그리고 자차량의 현재 속도, 제1 감지 대상 신호등의 신호 변경 예측 정보 및 신호 변경 정보, 제2 감지 대상 신호등의 신호 변경 정보 및 신호 변경 예측 정보에 기초하여 제1 및 제2 감지 대상 신호등에서의 정차 횟수를 최소화하기 위한 주행 속도를 제어할 수 있다.
해당 실시예는 주행 속도 제어에 있어서 자차량과 최근접한 신호등에서 정차하는 것을 최소화되도록 하는 것이 아닌, 2개의 신호등에서의 정차 횟수를 최소화하기 위해 주행 속도를 제어하는 것이다. 이때, 본 발명의 설명에서는 2개의 신호등을 그 예시로 들고 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 카메라에 의해 촬영된 영상 내 복수 개의 신호등이 존재하는 경우 복수 개의 신호등에서의 정차 횟수를 최소화하기 위한 주행 속도 제어도 가능함은 물론이다.
이처럼 본 발명의 일 실시예는 차량이 신호등 앞에서 정차하는 것을 최소화함으로써 자율주행 수행이 가능하며, 이를 통해 연료 소비를 절감시킬 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예는 주행 경로 정보가 존재하지 않는 경우, 또는 주행 경로 정보와 상이한 경로로 자차량이 주행하는 경우 방향 지시등 정보에 기초하여 신호 정보를 인식할 수 있다.
도 4는 방향 지시등 정보에 기초한 신호 정보를 인식하는 방법의 순서도이다. 도 5는 방향 지시등 정보에 기초한 신호 정보를 인식하는 일 예시를 도시한 도면이다.
일 실시예로, 자차량의 방향 지시등 입력 유무에 기초하여 자차량의 주행 경로 정보를 예측한다(S210). 즉, 주행 경로 정보가 존재하지 않는 상황에서, 자차량이 좌회전 또는 우회전의 방향 지시등을 입력한 경우 차량이 좌회전 또는 우회전할 것으로 예측할 수 있다. 이때, 단순히 차선 변경을 하는 경우에도 좌회전 또는 우회전의 방향 지시등을 입력할 수 있는바, 차선 변경이 아닌 실제 자차량의 우회전 또는 좌회전으로 경로 변경을 인식하고자 정밀 맵을 함께 이용하여 주행 경로 정보를 예측할 수 있다.
다음으로, 정밀 맵을 기반으로 예측된 주행 경로 정보에 존재하여 신호 변화 감지가 필요한 감지 대상 신호등을 식별한다(S220).
예를 들어, 신호등이 완벽히 구비된 교차로에서 좌회전시에는 특별히 문제되지 않으나, 우회전시 횡단보도 및 신호등이 존재하는 경우, 또는 비보호 좌회전시 횡단보도 및 신호등이 존재하는 경우, 해당 신호등을 정밀 맵 상에서 감지 대상 신호등으로 식별할 수 있다.
다음으로, 주행 중인 자차량의 절대 위치 정보 및 정밀 맵을 기반으로 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보를 획득한다(S230).
다음으로, 카메라에 의해 촬영된 영상을 대상으로, 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보에 기반하여 신호 정보 인식을 위한 관심 영역을 설정하고(S240), 관심 영역 내에서 신호 정보를 인식한다(S250).
한편, 상술한 설명에서, 단계 S110 내지 S250은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다. 아울러, 기타 생략된 내용이라 하더라도 도 1의 내용은 도 2 내지 도 5의 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법의 내용에도 적용될 수 있다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, Ruby, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 교통 신호등 식별 장치
110: 카메라
120: 통신부
130: 메모리
140: 프로세서

Claims (8)

  1. 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법에 있어서,
    사용자로부터 입력된 목적지에 상응하는 주행 경로 정보를 입력받는 단계;
    미리 저장된 정밀 맵을 기반으로 상기 주행 경로 정보에 존재하여 신호 변화 감지가 필요한 감지 대상 신호등을 식별하는 단계;
    주행 중인 자차량의 절대 위치 정보 및 상기 정밀 맵을 기반으로 상기 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보를 획득하는 단계;
    카메라에 의해 촬영된 영상을 대상으로, 상기 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보에 기반하여 신호 정보 인식을 위한 관심 영역을 설정하는 단계; 및
    상기 관심 영역 내에서 신호 정보를 인식하는 단계를 포함하는,
    주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 미리 저장된 정밀 맵을 기반으로 상기 주행 경로 정보에 존재하여 신호 변화 감지가 필요한 감지 대상 신호등을 식별하는 단계는,
    상기 감지 대상 신호등의 절대 위치, 방향 및 높이 정보 중 적어도 하나를 포함하는 식별 정보를 생성하는 것인,
    주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 관심 영역 내에서 신호 정보를 인식하는 단계는,
    상기 관심 영역이 설정된 제1 감지 대상 신호등의 신호 정보를 인식하는 것이고,
    상기 주행 경로 정보 상에서 상기 제1 감지 대상 신호등 이후에 존재하며 상기 관심 영역이 설정되지 않은 적어도 하나의 제2 감지 대상 신호등의 신호 정보를 인식하는 단계;
    상기 제2 감지 대상 신호등의 신호 정보로부터 신호 변경 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 신호 변경 정보에 기초하여 상기 제1 감지 대상 신호등에 대한 신호 변경 예측 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는,
    주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제2 감지 대상 신호등의 신호 정보로부터 신호 변경 정보를 획득하는 단계는,
    상기 제2 감지 대상 신호등의 제1 색상 신호의 유지 시간 정보, 제2 색상 신호의 유지 시간 정보, 제1 및 제2 색상 신호 간의 변경 시각 정보를 상기 신호 변경 정보로 획득하는 것인,
    주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 자차량의 현재 속도, 상기 제1 감지 대상 신호등의 신호 변경 예측 정보, 상기 제2 감지 대상 신호등의 신호 변경 정보에 기초하여 상기 제1 감지 대상 신호등에서의 정차 횟수를 최소화하기 위한 주행 속도를 제어하는 단계를 더 포함하는,
    주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제1 감지 대상 신호등에서의 정차 횟수를 최소화하기 위한 주행 속도를 제어하는 단계는,
    상기 제2 감지 대상 신호등의 신호 변경 정보에 기초하여 상기 제2 감지 대상 신호등에 대한 신호 변경 예측 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 자차량의 현재 속도, 상기 제1 감지 대상 신호등의 신호 변경 예측 정보 및 신호 변경 정보, 상기 제2 감지 대상 신호등의 신호 변경 정보 및 신호 변경 예측 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 감지 대상 신호등에서의 정차 횟수를 최소화하기 위한 주행 속도를 제어하는 단계를 포함하는,
    주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 주행 경로 정보가 존재하지 않는 경우, 또는 주행 경로 정보와 상이한 경로로 자차량이 주행하는 경우,
    상기 자차량의 방향 지시등 입력 유무 정보 및 상기 정밀 맵에 기초하여 자차량의 주행 경로 정보를 예측하는 단계;
    상기 정밀 맵을 기반으로 상기 예측된 주행 경로 정보에 존재하여 신호 변화 감지가 필요한 감지 대상 신호등을 식별하는 단계;
    주행 중인 자차량의 절대 위치 정보 및 상기 정밀 맵을 기반으로 상기 식별된 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보를 획득하는 단계;
    카메라에 의해 촬영된 영상을 대상으로, 상기 식별된 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보에 기반하여 신호 정보 인식을 위한 관심 영역을 설정하는 단계; 및
    상기 관심 영역 내에서 신호 정보를 인식하는 단계를 더 포함하는,
    주행 경로 기반 교통 신호등 식별 방법.
  8. 주행 경로 기반 교통 신호등 식별 장치에 있어서,
    소정의 각도에서 주행 중인 자차량의 주행 영상을 촬영하는 카메라,
    사용자로부터 입력된 목적지까지의 주행 경로 정보를 수신하는 통신부,
    정밀 맵이 저장되고, 상기 주행 경로에 기반하여 교통 신호등을 식별하기 위한 프로그램이 저장된 메모리 및
    상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시킴에 따라, 상기 정밀 맵을 기반으로 상기 주행 경로 정보에 존재하여 신호 변화 감지가 필요한 감지 대상 신호등을 식별하고, 상기 자차량의 절대 위치 정보 및 상기 정밀 맵을 기반으로 상기 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보를 획득한 후, 상기 카메라에 의해 촬영된 영상을 대상으로, 상기 감지 대상 신호등의 상대 위치 정보에 기반하여 신호 정보 인식을 위한 관심 영역을 설정하고, 상기 관심 영역 내에서 신호 정보를 인식하는 프로세서를 포함하는,
    주행 경로 기반 교통 신호등 식별 장치.
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