KR20240048726A - 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치 및 방법 - Google Patents

자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치 및 방법 Download PDF

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KR20240048726A
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신성근
이혁기
박종기
예창민
우창수
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한국자동차연구원
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Abstract

자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 방법이 제공된다. 상기 방법은 상기 자율 주행차를 위한 도로 인프라 장치의 위치 정보를 포함하는 미리 준비된 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하는 단계; 상기 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하는 단계; 상기 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계; 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 차간 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 단계를 포함한다.

Description

자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING THE INTER-VEHICLE DISTANCE FOR ROAD INFRASTRUCTURE DETECTION OF AUTONOMOUS VEHICLE}
본 발명은 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.
자율 주행차 및 첨단 운전자 지원 시스템은 자동 운전 및 운전자를 지원하기 위해 다양한 센서로부터 주행 환경에 대한 정보를 감지하고 판단에 활용한다. 예를 들어, 교통 신호등의 현재 상태(빨강, 녹색 등)는 카메라 센서로부터 인지되거나 V2X 기반으로 신호 상태를 전달받아 안전한 주행을 보장한다. 만약 V2I 서비스가 지원되지 않는 상황에서는 카메라 센서가 교통 신호등 정보를 감지할 수 있는 유일한 수단이 된다.
하지만, 대상 차량의 전방에 차고가 높은 차량이 존재할 경우 차간 거리에 따라 가려짐이 발생하여 카메라 센서를 통해 신호등을 감지할 수 없는 문제가 있다.
등록특허공보 제10-2012271호 (2019.08.13)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 주행 또는 정지 시 교통 인프라를 감지할 수 있도록, 자차의 위치 정보, 교통 인프라의 위치 정보, 전방 차량의 위치 및 크기 정보를 이용하여 전방 차량과의 차간거리를 제어할 수 있는, 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 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 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 방법은 상기 자율 주행차를 위한 도로 인프라 장치의 위치 정보를 포함하는 미리 준비된 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하는 단계; 상기 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하는 단계; 상기 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계; 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 차간 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계는, 상기 전방 차량과의 상대적인 거리, 상대 위치, 전방 차량의 크기 정보 중 적어도 하나를 수집할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출하는 단계는, 상기 감지 센서의 설치 위치, 감지 센서의 수평 및 수직의 FOV(Field of View) 정보를 기반으로 상기 전방 차량과의 차간 거리를 산출할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출하는 단계는, 상기 감지 센서의 장착 높이와, 감지 센서를 기준으로 하는 전방 차량의 높이와, 감지 센서의 수평 및 수직의 FOV를 기반으로 감지 센서의 감지 요구 거리를 산출하는 단계; 및 상기 감지 요구 거리와 감지 센서의 장착 위치 및 설계 여유 거리를 기반으로 상기 전방 차량과의 최소 요구 거리를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 제2 측면에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치는 카메라 센서 및 라이더 센서 중 적어도 하나를 기반으로 전방 차량의 감지 정보를 생성하는 감지 센서, 자율 주행차의 주행을 위해 미리 준비된 정밀 맵이 저장되며, 감지 센서 및 정밀 맵에 기반하여 전방 차량과의 차간 거리를 제어하기 위한 프로그램이 저장된 메모리, 상기 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하고, 상기 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하며, 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출하는 차간 거리 산출부 및 상기 산출된 차간 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 차간 거리 제어부를 포함한다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 감지 센서는 상기 전방 차량과의 상대적인 거리, 상대 위치, 전방 차량의 크기 정보 중 적어도 하나를 수집할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 차간 거리 산출부는 상기 감지 센서의 설치 위치, 감지 센서의 수평 및 수직의 FOV(Field of View) 정보를 기반으로 상기 전방 차량과의 차간 거리를 산출할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 차간 거리 산출부는 상기 감지 센서의 장착 높이와, 감지 센서를 기준으로 하는 전방 차량의 높이와, 감지 센서의 수평 및 수직의 FOV를 기반으로 감지 센서의 감지 요구 거리를 산출하고, 상기 감지 요구 거리와 감지 센서의 장착 위치 및 설계 여유 거리를 기반으로 상기 전방 차량과의 최소 요구 거리를 산출할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 방법을 실행하며, 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
종래 기술에 따른 차간거리 제어는 차량 간 사고를 방지하기 위한 안전거리 관점에서 제어되어 속도에 비례적으로 제어되었다. 일 예로, 저속의 경우 짧은 안전거리를 갖으며, 고속의 경우 상대적으로 더 넓은 안전거리가 요구된다. 이러한 상황에서 교차로에 정차시 앞차와의 안전거리는 그리 넓지 않으며, 이로 인해 앞차량에 의해 신호 정보를 획득하지 못하게 된다. 이 경우, 교통의 흐름이 방해될 수 있으며 사고를 유발할 수 있다. 또한, 주행 중 앞차량으로 인해 신호 정보를 획득하지 못할 경우, 신호 위반이나 꼬리 물기로 인한 사고 위험을 유발할 수 있는 문제가 있다.
이러한 문제를 해소하기 위하여, 본 발명의 일 실시예는 V2X 인프라가 지원되지 않는 상황에서의 자율 주행차에서도 교통 인프라를 인식하여 자율주행을 가능하게 하여, 자율 주행차의 안전성을 향상시킬 수 있다. 또한, 주행 중 주변 오브젝트의 감지 정보를 통해 자율 주행차의 위치 정보를 보정하는 Localization 고도화에서도 유사하게 적용이 가능하다는 장점이 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 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 방법의 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에서의 차간 거리 제어를 위한 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치의 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 위치 결정 방법의 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에서의 차선 위치 결정을 위한 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 7a 및 도 7b는 전방 차량과의 관계에서 차선 위치가 변경되는 내용을 설명하기 위한 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.
이하에서는 도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명의 제1 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치(100) 및 방법에 대해 설명하고, 이후 도 4 내지 도 7b를 참조하여 본 발명의 제2 실시예에 따른 자율 주행차의 차선 위치 결정 장치(200) 및 방법에 대해 설명하도록 한다. 이때, 제1 및 제2 실시예는 기술적 특징을 상호 공유할 수 있으며, 전체 또는 일부의 기술적 특징의 상호 적용이 가능함은 물론이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치(100)의 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치(100)는 감지 센서(110), 메모리(120), 차간 거리 산출부(130) 및 차간 거리 제어부(140)를 포함한다. 이때, 차간 거리 산출부(130) 및 차간 거리 제어부(140)는 적어도 하나의 프로세서(미도시)에 의해 수행될 수 있다.
감지 센서(110)는 소정의 각도에서 주행 중 또는 정차 중인 자차량에 상응하는 전방 차량에 대한 감지 정보를 생성한다. 일 실시예로, 감지 센서(110)는 카메라 센서 및 라이다 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 촬영된 영상 및 센싱된 정보를 각각 또는 융합하여 감지 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예로, 감지 센서(110)의 카메라는 자차량의 전방 영상을 촬영하는 전방 카메라일 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 측면 카메라나 모서리에 위치한 카메라 등을 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 생성할 수 있는 카메라는 모두 적용이 가능하다.
메모리(120)에는 자율 주행차의 주행을 위해 미리 준비된 정밀 맵이 저장되며, 감지 센서(110) 및 정밀 맵에 기반하여 전방 차량과의 차간 거리를 제어하기 위한 프로그램이 저장된다. 여기에서, 메모리(120)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 휘발성 저장장치를 통칭하는 것이다.
예를 들어, 메모리(120)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.
차간 거리 산출부(130)는 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하고, 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하며, 감지 정보를 기반으로 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출한다.
차간 거리 제어부(140)는 차간 거리 산출부(130)에 의해 산출된 차간 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어한다.
이하에서는 도 2 내지 도 3을 참조하여 본 발명의 도 1의 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치(100)에 의해 수행되는 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 방법의 순서도이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에서의 차간 거리 제어를 위한 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차간 거리 제어 방법은, 자율 주행차를 위한 미리 준비된 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하는 단계(S110), 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하는 단계(S120), 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계(S130), 감지 정보를 기반으로 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출하는 단계(S140) 및 산출된 차간 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 단계(S150)를 포함하여 수행된다.
먼저, 자율 주행차를 위한 미리 준비된 정밀 맵(HD MAP)으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별한다(S110).
여기에서 도로 인프라 장치라 함은 신호등, 교통 표지판과 같이 자율 주행차의 주행을 위해 인식이 필요한 모든 장치를 포괄하는 개념이다. 본 발명의 일 실시예는 정밀 맵을 통해 도로 인프라 장치의 절대적인 위치 정보(높이 정보 포함)를 획득할 수 있다.
다음으로, 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출한다(S120).
일 실시예로, 자율 주행차의 절대 위치는 차량 내 GPS를 기반으로 획득할 수 있다. 이러한 절대 위치를 기준으로 자차량과 도로 인프라 장치 간의 상대적인 위치를 산출할 수 있다.
다음으로, 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집한다(S130).
일 실시예로, 감지 정보는 전방 차량과의 상대적인 거리, 상대 위치, 전방 차량의 크기 정보(너비 및 높이) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다음으로, 감지 정보를 기반으로 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출한다(S140).
일 실시예로, 전방 차량과의 차간 거리를 산출하기 위해서는 감지 센서의 설치 위치, 감지 센서의 수평 및 수직의 FOV(Field of View) 정보를 기반으로 신호등과 같은 교통 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 앞 차량과의 차간 거리가 계산된다.
일 예로, 차간 거리는 전방 차량의 너비 또는 크기에 따라 달리 결정될 수 있으며, 앞차량의 차고가 높다면 더 긴 차간 거리가 필요하고, 전방 차량의 차고가 작을 경우 차간 거리가 더 짧아진다.
구체적으로 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예는 감지 센서의 장착 높이()와, 감지 센서를 기준으로 하는 전방 차량의 높이()와, 감지 센서의 수평 및 수직의 FOV()를 기반으로 감지 센서의 감지 요구 거리()를 다음 식 1을 통해 산출할 수 있다.
[식 1]
그 다음, 감지 요구 거리()와 감지 센서의 장착 위치(, 설계 여유 거리(를 기반으로 전방 차량과의 최소 요구 거리()를 다음 식 2를 통해 산출할 수 있다.
[식 2]
이와 같이 산출된 최소 요구 거리()를 전장 차량과의 차간 거리로 제공할 수 있다.
다음으로, 산출된 차간 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어한다(S150).
이때, 산출된 차간 거리가 안전을 고려하여 기 설정된 차간 거리(이하, 안전 거리)보다 짧을 경우에는 안전 거리를 우선으로 자율 주행차의 주행을 제어할 수 있으며, 반대로 안전 거리 이상으로 산출된 경우에는 산출된 차간 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어할 수 있다.
한편, 상술한 설명에서, 단계 S110 내지 S150은 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 3의 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 방법의 내용에도 적용될 수 있다.
이하에서는 도 4 내지 도 7b를 참조하여 본 발명의 제2 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치(200) 및 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치(200)의 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치(200)는 감지 센서(210), 메모리(220), 횡방향 이동 거리 산출부(230) 및 횡방향 이동 거리 제어부(240)를 포함한다. 이때, 횡방향 이동 거리 산출부(230) 및 횡방향 이동 거리 제어부(240)는 적어도 하나의 프로세서(미도시)에 의해 수행될 수 있다.
감지 센서(210)는 소정의 각도에서 주행 중 또는 정차 중인 자차량에 상응하는 전방 차량에 대한 감지 정보를 생성한다. 일 실시예로, 감지 센서(210)는 카메라 센서 및 라이다 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 촬영된 영상 및 센싱된 정보를 각각 또는 융합하여 감지 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예로, 감지 센서(210)의 카메라는 자차량의 전방 영상을 촬영하는 전방 카메라일 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 측면 카메라나 모서리에 위치한 카메라 등을 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 생성할 수 있는 카메라는 모두 적용이 가능하다.
메모리(220)에는 자율 주행차의 주행을 위해 미리 준비된 정밀 맵이 저장되며, 감지 센서(210) 및 정밀 맵에 기반하여 차선 위치를 결정 및 제어하기 위한 프로그램이 저장된다.
횡방향 이동 거리 산출부(230)는 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하고, 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하며, 감지 정보를 기반으로 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출한다.
횡방향 이동 거리 제어부(240)는 횡방향 이동 거리 산출부(230)에 의해 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어한다.
이하에서는 도 5 내지 도 7b을 참조하여 본 발명의 도 4의 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치(200)에 의해 수행되는 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 위치 결정 방법의 순서도이다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에서의 차선 위치 결정을 위한 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다. 도 7a 및 도 7b는 전방 차량과의 관계에서 차선 위치가 변경되는 내용을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차선 위치 결정 방법은, 상기 자율 주행차를 위한 미리 준비된 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하는 단계(S210)와, 상기 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하는 단계(S220)와, 상기 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계(S230)와, 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 단계(S240)와, 상기 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 단계(S250)를 포함하여 수행된다.
먼저, 자율 주행차를 위한 미리 준비된 정밀 맵(HD MAP)으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별한다(S210).
여기에서 도로 인프라 장치라 함은 신호등, 교통 표지판과 같이 자율 주행차의 주행을 위해 인식이 필요한 모든 장치를 포괄하는 개념이다. 본 발명의 일 실시예는 정밀 맵을 통해 도로 인프라 장치의 절대적인 위치 정보(높이 정보 포함)를 획득할 수 있다.
다음으로, 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출한다(S220).
일 실시예로, 자율 주행차의 절대 위치는 차량 내 GPS를 기반으로 획득할 수 있다. 이러한 절대 위치를 기준으로 자차량과 도로 인프라 장치 간의 상대적인 위치를 산출할 수 있다.
다음으로, 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집한다(S230).
일 실시예로, 감지 정보는 전방 차량과의 종횡방향의 상대 위치, 전방 차량과의 상대 각도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다음으로, 감지 정보를 기반으로 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출한다(S240).
일 실시예로 도 6을 참조하면, 전방 차량(P2)과의 관계에 따른 감지 대상 도로 인프라 장치(P3)를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향 이동 거리를 산출하기 위해서는, 정밀 맵으로부터 획득한 감지 대상 도로 인프라 장치(P3)의 종횡방향의 상대 위치(), 전방 차량(P2)과의 종횡방향의 상대 위치(), 전방 차량(P2)과의 상대 각도() 및 감지 대상 도로 인프라 장치(P3)를 기준으로 하는 자율 주행차(P1)의 초기 횡방향 위치()를 기반으로 자율 주행차(P1)의 횡방향으로의 이동 거리(P1→P1')를 산출할 수 있다.
이때, 전방 차량과(P2)의 상대 각도는 식 3에 기초하여 산출할 수 있다.
[식 3]
보다 구체적으로, 감지 대상 도로 인프라 장치(P3)를 기준으로 하는 자율 주행차(P1)의 요구 횡방향 위치()를 식 4에 기초하여 산출할 수 있다.
[식 4]
그리고 식 5에 기초하여 요구 횡방향 위치() 및 초기 횡방향 위치()를 기반으로 자율 주행차(P1, P1')의 횡방향으로의 이동 거리 또는 이동량()을 산출할 수 있다.
[식 5]
다음으로, 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어한다(S250).
도 7a 및 도 7b는 자율 주행차(P1)와 전방 차량(P2) 간의 위치 관계에 따라 감지 센서가 도로 인프라 장치(P3)를 인식하지 못한 경우, 그리고 횡방향으로의 이동(P1')에 따라 도로 인프라 장치(P3)를 인식 가능한 경우를 각각 도시한 것이다.
일 실시예로, 자율 주행차의 횡방향으로의 이동 제어는 현재 차선 내에서 차선 변경 없이 이동 거리에 따라 이동되도록 제어될 수 있다.
다른 실시예로, 자율 주행차의 횡방향으로의 이동 제어는 현재 차선과 상이한 차선으로의 변경을 통해 이동 거리에 따라 이동되도록 제어될 수 있다.
한편, 상술한 설명에서, 단계 S210 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 4의 내용은 도 5 내지 도 7b의 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 방법의 내용에도 적용될 수 있다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 차간 거리 제어 방법 및 차선 위치 결정 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 : 차간 거리 제어 장치
110: 감지 센서
120: 메모리
130: 차간 거리 산출부
140: 차간 거리 제어부
200: 차선 위치 결정 장치
210: 감지 센서
220: 메모리
230: 횡방향 이동 거리 산출부
240: 횡방향 이동 거리 제어부

Claims (8)

  1. 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 방법에 있어서,
    상기 자율 주행차를 위한 미리 준비된 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하는 단계;
    상기 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하는 단계;
    상기 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계;
    상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 차간 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 단계를 포함하는,
    자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계는,
    상기 전방 차량과의 상대적인 거리, 상대 위치, 전방 차량의 크기 정보 중 적어도 하나를 수집하는 것인,
    자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출하는 단계는,
    상기 감지 센서의 설치 위치, 감지 센서의 수평 및 수직의 FOV(Field of View) 정보를 기반으로 상기 전방 차량과의 차간 거리를 산출하는 것인,
    자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출하는 단계는,
    상기 감지 센서의 장착 높이와, 감지 센서를 기준으로 하는 전방 차량의 높이와, 감지 센서의 수평 및 수직의 FOV를 기반으로 감지 센서의 감지 요구 거리를 산출하는 단계; 및
    상기 감지 요구 거리와 감지 센서의 장착 위치 및 설계 여유 거리를 기반으로 상기 전방 차량과의 최소 요구 거리를 산출하는 단계를 포함하는,
    자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 방법.
  5. 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치에 있어서,
    카메라 센서 및 라이더 센서 중 적어도 하나를 기반으로 전방 차량의 감지 정보를 생성하는 감지 센서,
    자율 주행차의 주행을 위해 미리 준비된 정밀 맵이 저장되며, 감지 센서 및 정밀 맵에 기반하여 전방 차량과의 차간 거리를 제어하기 위한 프로그램이 저장된 메모리,
    상기 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하고, 상기 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하며, 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출하는 차간 거리 산출부 및
    상기 산출된 차간 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 차간 거리 제어부를 포함하는,
    자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 감지 센서는 상기 전방 차량과의 상대적인 거리, 상대 위치, 전방 차량의 크기 정보 중 적어도 하나를 수집하는 것인,
    자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 차간 거리 산출부는 상기 감지 센서의 설치 위치, 감지 센서의 수평 및 수직의 FOV(Field of View) 정보를 기반으로 상기 전방 차량과의 차간 거리를 산출하는 것인,
    자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 차간 거리 산출부는 상기 감지 센서의 장착 높이와, 감지 센서를 기준으로 하는 전방 차량의 높이와, 감지 센서의 수평 및 수직의 FOV를 기반으로 감지 센서의 감지 요구 거리를 산출하고, 상기 감지 요구 거리와 감지 센서의 장착 위치 및 설계 여유 거리를 기반으로 상기 전방 차량과의 최소 요구 거리를 산출하는 것인,
    자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치.
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