KR20240050913A - 차량의 추돌 위험 감지 방법 및 이를 이용한 추돌 위험 감지시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 추돌 위험 감지 방법 및 이를 이용한 추돌 위험 감지시스템에 관한 것으로, 차량의 주행 상태에 기초하여 차량의 추돌위험을 감지하는 차량의 추돌 위험 감지 방법 및 이를 이용한 추돌 위험 감지시스템에 관한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 차량의 추돌 위험 감지 방법은,적어도 하나의 센서를 포함하는 추돌 위험 감지시스템을 이용한 차량의 추돌 위험 감지 방법에 있어서, 추돌 위험 감지시스템이 설치된 기준 차량을 기준으로 특정한 영역에 위치되는 선행 차량에 대한 모니터링을 수행하는 선행 차량 모니터링 단계; 상기 선행 차량 모니터링 단계에서, 상기 선행 차량이 일반 주행 모드로 동작하는 지 여부를 판단하는 일반주행 모드 판단 단계; 상기 일반주행 모드 판단 단계에서, 상기 선행 차량이 상기 일반 주행 모드로 동작하는 경우, 상기 기준 차량을 기준으로 기설정된 제1 주의거리까지 연장되는 주의범위에 상기 선행 차량이 위치되는 지 여부를 판단하는 주의범위 내 위치 판단 단계; 상기 선행 차량이 상기 주의범위 내에 존재하는 경우, 상기 선행 차량과 상기 기준 차량과의 속도 및 거리에 기초하여 선행차량 추돌확률을 연산하는 추돌확률 연산단계; 및 연산된 상기 선행차량 추돌확률을 사용자에게 알람하는 사용자 알람 단계;를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 차량의 추돌 위험 감지 방법은,적어도 하나의 센서를 포함하는 추돌 위험 감지시스템을 이용한 차량의 추돌 위험 감지 방법에 있어서, 추돌 위험 감지시스템이 설치된 기준 차량을 기준으로 특정한 영역에 위치되는 선행 차량에 대한 모니터링을 수행하는 선행 차량 모니터링 단계; 상기 선행 차량 모니터링 단계에서, 상기 선행 차량이 일반 주행 모드로 동작하는 지 여부를 판단하는 일반주행 모드 판단 단계; 상기 일반주행 모드 판단 단계에서, 상기 선행 차량이 상기 일반 주행 모드로 동작하는 경우, 상기 기준 차량을 기준으로 기설정된 제1 주의거리까지 연장되는 주의범위에 상기 선행 차량이 위치되는 지 여부를 판단하는 주의범위 내 위치 판단 단계; 상기 선행 차량이 상기 주의범위 내에 존재하는 경우, 상기 선행 차량과 상기 기준 차량과의 속도 및 거리에 기초하여 선행차량 추돌확률을 연산하는 추돌확률 연산단계; 및 연산된 상기 선행차량 추돌확률을 사용자에게 알람하는 사용자 알람 단계;를 포함한다.
Description
본 발명은 추돌 위험 감지 방법 및 이를 이용한 추돌 위험 감지시스템에 관한 것으로, 차량의 주행 상태에 기초하여 차량의 추돌위험을 감지하는 차량의 추돌 위험 감지 방법 및 이를 이용한 추돌 위험 감지시스템에 관한 것이다.
종래의 산업 안전 분야에서는 카메라 또는 센서를 이용하여 주변에 존재하는 객체와의 거리 또는 객체를 감지하고, 이를 바탕으로 주변의 위험을 운전자에게 알리는 방식이 사용되고 있다.
다만, 단순히 객체와의 거리를 계산하여 알람을 사용자에게 제공하는 방식의 경우, 객체의 상황을 고려하지 않고 감지되는 객체에 의해 지속적인 경보 또는 빈번한 오경보로 작업 불편뿐 만 아니라 알람에 대한 신뢰도가 떨어지게 된다.
따라서, 산업 환경에서 사용되는 특수 차량(굴삭기, 지게차 등)의 고유 위험 반경이 존재하기 때문에, 객체와의 추돌 위험에 대한 사전예방을 위해서는 감지되는 객체의 특징 뿐만 아니라 실시간으로 움직이는 객체의 동적인 정보를 기반으로 위험을 추론하는 것이 필요하다.
본 발명의 실시예들은 산업 환경과 같은 특수한 환경에서 감지되는 객체의 특성 및 상황을 기초로 위험을 사전에 감지하여 사용자에게 알람 제공이 가능한 추돌 위험 감지 방법 및 이를 이용한 추돌 위험 감지시스템을 제공하고자 한다.
본 발명의 실시예의 일 측면에 따른 추돌 위험 감지 방법은, 적어도 하나의 센서를 포함하는 추돌 위험 감지시스템을 이용한 차량의 추돌 위험 감지 방법에 있어서, 추돌 위험 감지시스템이 설치된 기준 차량을 기준으로 특정한 영역에 위치되는 선행 차량에 대한 모니터링을 수행하는 선행 차량 모니터링 단계; 상기 선행 차량 모니터링 단계에서, 상기 선행 차량이 일반 주행 모드로 동작하는 지 여부를 판단하는 일반주행 모드 판단 단계; 상기 일반주행 모드 판단 단계에서, 상기 선행 차량이 상기 일반 주행 모드로 동작하는 경우, 상기 기준 차량을 기준으로 기설정된 제1 주의거리까지 연장되는 주의범위에 상기 선행 차량이 위치되는 지 여부를 판단하는 주의범위 내 위치 판단 단계; 상기 선행 차량이 상기 주의범위 내에 존재하는 경우, 상기 선행 차량과 상기 기준 차량과의 속도 및 거리에 기초하여 선행차량 추돌확률을 연산하는 추돌확률 연산단계; 및 연산된 상기 선행차량 추돌확률을 사용자에게 알람하는 사용자 알람 단계;를 포함한다.
또한, 상기 일반주행 모드 판단 단계에서, 상기 선행 차량이 비주행 모드로 동작되는 경우, 상기 기준 차량을 기준으로 상기 제1 주의거리보다 더 크게 형성되는 제2 주의거리까지 상기 주의 범위를 확장시키는 주의범위 확장 단계;를 더 포함하고, 상기 주의 범위 확장 단계가 수행된 다음, 확장된 상기 주의 범위에 포함되는 상기 선행 차량에 대한 상기 선행차량 추돌확률을 연산하는 추돌 확률 연산 단계가 수행될 수 있다.
또한, 상기 일반주행 모드 판단 단계에서, 상기 센서에서 촬영되는 상기 선행 차량의 외형 변화에 기초하여, 상기 선행 차량이 상기 일반 주행 모드로 작동되는 지, 상기 비주행 모드로 작동되는 지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 상기 일반주행 모드 판단 단계에서, 상기 센서에서 촬영되는 상기 선행 차량의 상기 외형을 기초로, 상기 선행 차량에 대한 3차원 형상에 대한 차량 모델링 데이터를 로딩하고, 상기 차량 모델링 데이터와, 시계열적으로 상기 센서에서 생성되는 센싱 데이터에 기초하여, 상기 차량이 상기 일반 주행 모드로 동작되는 지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 상기 일반주행 모드 판단 단계에서, 상기 센싱 데이터에 포함되는 상기 선행 차량의 이미지를 크롭하여, 상기 선행 차량의 이미지에서 적어도 하나의 특징 데이터를 추출하고, 상기 특징 데이터와 상기 차량 모델링 데이터의 특징 데이터를 비교하며, 상기 일반주행 모드 판단 단계는, 시간에 대하여 연속적으로 수행될 수 있다.
또한, 상기 주의범위 내 위치 판단 단계에서, 상기 선행 차량이 상기 주의 범위에 위치되지 않은 경우, 상기 기준 차량과 상기 선행 차량 간의 거리가 감소되는 지 여부를 판단하는 선행차량 거리감소 판단 단계;를 더 포함하고, 선행차량 거리감소 판단 단계에서 상기 기준 차량과 상기 선행 차량 간의 거리가 감소되는 경우, 상기 주의범위 확장 단계가 수행될 수 있다.
또한, 상기 추돌확률 연산단계는, 상기 기준 차량과 상기 선행 차량의 속도 및 진행 방향이 유지된 상태에서, 상기 기준 차량과 상기 선행 차량이 상호 추돌되는 추돌 확률 및 현재시점부터 상기 기준 차량과 상기 선행 차량의 추돌되는 추돌시점까지의 추돌 시간을 연산할 수 있다.
또한, 상기 추돌확률 연산단계는, 상기 주의범위 내에 상기 선행차량이 존재하는 경우 반복적으로 수행되며, 상기 추돌확률 연산단계에서, 상기 추돌 확률이 감소되거나 상기 추돌 시간이 증가되는 경우, 상기 사용자 알람 단계에서 상기 사용자에 대한 알람의 레벨이 감소되거나 상기 알람이 해제될 수 있다.
또한, 상기 추돌확률 연산단계에서, 상기 추돌 확률 또는 상기 추돌 시간의 변화량의 50 % 이상인 경우, 상기 기준 차량의 운행이 정지되도록 가이드 할 수 있다.
또한, 상기 사용자 알람 단계에서, 상기 선행차량 추돌확률에 따라 서로 다른 알람 레벨을 사용자에게 전달하며, 상기 알람은, 디스플레이, 소리, 촉각 중 적어도 하나일 수 있다.
또한, 상기 알람은, 상기 기준 차량과 상기 선행 차량과의 방향에 기초하여, 사용자에게 방향성을 알려주도록, 방향에 따른 알람 레벨이 다르게 설정될 수 있다.
또한, 상기 선행 차량 모니터링 단계에서, 상기 선행 차량을 포함하는 객체의 속성 정보 및 상대 속도를 검출하고, 상기 객체가 동작하여 상기 기준 차량으로 접근할 경우, 상기 객체의 상기 속성 정보 및 상기 상대 속도에 기초하여 상기 기준 차량의 알람 제어 또는 주행 제어가 변경되는 경계 거리인 복수의 경보 거리가 결정되며, 상기 객체가 상기 기준 차량을 기준으로 어느 하나의 경보 거리 내에 위치되는 지 여부를 판단하여 상기 기준 차량의 알람 제어 또는 주행 제어를 수행하는 제어 신호를 생성하는 객체별 경보 설정 단계;를 더 포함하고, 상기 사용자 알람 단계에서, 상기 제어 신호를 기초로 상기 기준 차량의 알람 제어 또는 주행 제어를 수행할 수 있다.
또한, 상기 객체별 경보 설정 단계에서, 상기 객체가 정지하거나, 상기 객체가 상기 기준 차량으로부터 멀어지는 경우, 상기 경보 거리가 기설정된 경보 거리로 설정되되, 상기 객체가 상기 기준 차량으로부터 멀어지는 경우, 상기 객체가 정지하는 경우보다 상기 경보 거리가 짧게 설정될 수 있다.
또한, 상기 객체별 경보 설정 단계에서, 상기 객체의 상기 속성 정보가 이동 불가능한 객체일 경우, 상기 객체의 상기 속성 정보가 이동 가능한 객체일 때보다 상기 경보 거리가 짧게 설정될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 추돌 위험 감지시스템이 설치된 기준 차량을 기준으로 선행 차량을 모니터링하여 주의 범위 내 선행차량과의 추돌 확률을 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면 추돌 위험 감지시스템에서 인식된 객체 정보를 기초로 위험도에 따른 스코어링 계수 및 상대 속도를 반영하여 경보 또는 긴급제어가 가능한 경보 거리 설정이 가능하다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 추돌 위험 감지시스템에 적용된 차량을 보여주는 도면이다.
도 2는 도 1의 추돌 위험 감지시스템이 적용된 차량 및 모니터링 서버가 네트워크망으로 연결되는 구성을 보여주는 도면이다.
도 3은 도 1의 추돌 위험 감지시스템이 같은 방향으로 주행 중인 차량을 모니터링 하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 4는 도 1의 추돌 위험 감지시스템이 다른 방향으로 주행 중인 차량을 모니터링 하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 5는 도 1의 추돌 위험 감지시스템이 작업 중인 차량을 모니터링 하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 6은 도 1의 추돌 위험 감지시스템에 의하여 객체별 경보 거리가 설정되는 과정을 보여주는 예시적인 도면이다.
도 7은 도 1의 추돌 위험 감지시스템을 이용한 추돌 위험 감지 방법을 보여주는 도면이다.
도 2는 도 1의 추돌 위험 감지시스템이 적용된 차량 및 모니터링 서버가 네트워크망으로 연결되는 구성을 보여주는 도면이다.
도 3은 도 1의 추돌 위험 감지시스템이 같은 방향으로 주행 중인 차량을 모니터링 하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 4는 도 1의 추돌 위험 감지시스템이 다른 방향으로 주행 중인 차량을 모니터링 하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 5는 도 1의 추돌 위험 감지시스템이 작업 중인 차량을 모니터링 하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 6은 도 1의 추돌 위험 감지시스템에 의하여 객체별 경보 거리가 설정되는 과정을 보여주는 예시적인 도면이다.
도 7은 도 1의 추돌 위험 감지시스템을 이용한 추돌 위험 감지 방법을 보여주는 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 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
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.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
한편, 본 발명의 명세서에서 구체적으로 언급되지 않은 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대될 수 있는 잠정적인 효과는 본 명세서에 기재된 것과 같이 취급되며, 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해 제공된 것인 바, 도면에 도시된 내용은 실제 발명의 구현모습에 비해 과장되어 표현될 수 있으며, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 구성의 상세한 설명은 생략하거나 간략하게 기재한다.
이하에서는 첨부되는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 추돌 위험 감지시스템에 적용된 차량을 보여주는 도면이다.
도 1을 참조하면, 추돌 위험 감지시스템(200)은 차량(100)에 설치되어 차량 주위에 존재하는 차량 또는 객체의 모니터링을 수행할 수 있다.
이때, 차량(100)은 트럭, 자동차, 버스, 트랙터, 콤바인 및 기타 수확 기계, 밴, 토목 기계, 덤프 트럭, 광업 장비, 엔드 로더, 기차 중 하나의 도로 및 지면을 주행하는 기계적으로 구성된 장치일 수 있으나, 본 실시예에서는 작업이 가능한 작업 장치를 구비한 차량인 경우를 예를 들어 설명한다.
차량(100)은 상부 선회체(110), 하부 주행체(120), 작업장치(130)를 포함할 수 있다.
이때, 상부 선회체(110)는 운전실(111) 및 차량을 동작시키기 위한 엔진을 포함한다.
상부 선회체(110)의 운전실(111)에는 운전자가 탑승하여 하부 주행체(120) 및 작업 장치(130)의 동작을 제어를 수행한다.
운전실(111)에는 차량 및 차량의 작업장치(130)를 조작하기 위한 제어 장치및 추돌 위험 감지시스템(200)으로부터 감지된 신호를 기초로 디스플레이, 소리, 촉각 중 적어도 하나를 전달하는 알람부(미도시)가 구비된다.
이때, 상기 알람부는 추돌 위험 감지시스템(200)으로부터 연산된 상기 선행차량 추돌확률을 사용자에게 알람할 수 있으며, 추돌 위험 감지시스템(200)으로부터 상기 추돌 확률이 감소되거나 상기 추돌 시간이 증가되는 경우, 상기 사용자에 대한 알람의 레벨이 감소되거나 상기 알람이 해제될 수 있다.
상기 알람부는 추돌 위험 감지시스템(200)으로부터 추돌 확률에 따라 서로 다른 알람 레벨을 사용자에게 전달할 수 있다.
이때, 상기 알람부는, 운전실 내 구비된 디스플레이, 소리, 촉각을 통해 알람을 전달하는 장치 중 적어도 하나 일 수 있으며, 알람은, 사용자가 탑승한 기준 차량과 기준 차량의 추돌 위험 감지시스템(200)으로부터 감지된 상기 선행 차량과의 방향에 기초하여, 사용자에게 방향성을 알려주도록, 방향에 따른 알람 레벨이 다르게 설정될 수 있다.
예시적으로, 상기 알람부가 사용자에게 소리를 전달하는 장치이고, 운전실(111)에는 소리가 출력되는 복수의 알람부가 서로 이격되도록 구비되고, 서로 다른 방향마다 설치된 복수의 알람부의 소리 출력 정도인 알람 레벨을 제어하여 운전실 내에 탑승한 사용자에게 추돌 가능성이 있는 방향성을 알려 줄 수 있다.
이에 한정하지 않고, 상기 알람부는 방향성을 나타내는 적어도 하나의 디스플레이장치 또는 차량을 제어하는 사용자의 촉각을 자극하는 진동 장치일 수 있으며, 운전실(111)에 있는 사용자에게 추돌 위험 감지시스템(200)에 의해 감지되는 추돌 확률에 대한 알람을 제공할 수 있다.
하부 주행체(120)는 상부 선회체(110)가 회전 가능하도록 연결되며, 차량(100)이 주행 가능하도록 지표면에 접하여 이동이 가능한 기계적 구성일 수 있다. 예시적으로, 하부 주행체(120)는 무한궤도 또는 바퀴 등과 같이 구동력을 전달받는 주행 가능한 주행 장치 일 수 있다.
작업 장치(130)는, 상부 선회체(110)에 설치되어 건설 작업과 같은 비주행 상황인 작업을 수행되도록 구동될 수 있으며, 작업 장치(130)는 붐(131), 암(132), 버킷(133)을 포함할 수 있다.
작업 장치(130)의 붐(131)으로부터 암(132)과, 버킷(133)이 관절 연결되고, 붐(131), 암(132) 및 버킷(133)에 부착된 실린더의 유압을 제어하여 각각의 구성이 동작되어, 굴삭 작업 및 지면고르기, 자재 수집 작업, 상차 작업 등 적어도 하나의 비주행 상태에서의 작업을 수행할 수 있다.
추돌 위험 감지시스템(200)은 설치된 차량(100)을 기준으로 특정한 영역에 위치되는 선행 차량에 대한 모니터링을 수행할 수 있으며, 추돌 위험 감지시스템(200)은, 색상 정보를 포함하는 평면에 대한 이미지 데이터인 카메라 센싱 데이터(SD1)를 생성하는 카메라 센서(210) 및 객체에 대한 거리 정보를 포함하는 스캐닝 데이터(SD2)를 생성하는 적어도 하나의 거리 센서(220) 중 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다.
카메라 센서(210)는, CMOS 이미지 센서 등과 같은 이미지 센싱칩이 설치되어, 외부로부터 광을 수광하여 이미지 센싱칩으로 전달하여, 평면에 대한 이미지 데이터인 카메라 센싱 데이터(SD1)를 생성할 수 있다.
이에 한정하지 않고, 카메라 센서(210)는 360도 카메라, 스테레오 카메라 등 차량의 주변을 촬영하여 카메라 센싱 데이터(SD1)를 생성하는 장치 중 적어도 하나일 수 있다.
거리 센서(220)는 차량 주위의 객체를 감지하기 위한 초음파 센서, 레이더 센서, TOF 센서, 적외선 센서 및 라이다(LIDAR) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
거리 센서(220)는, 예시적으로 라이다 또는 레이더를 포함하는 것이 바람직하며, 거리 센서(220)가 라이다 또는 레이더일 경우, 상기 사물의 존재 여부 뿐만 아니라 상기 객체와의 거리, 객체의 속도 또는 객체의 표면 윤곽 등에 대한 정보를 포함하는 스캐닝 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 추돌 위험 감지시스템(200)의 경우, 카메라 센서(210) 및 거리 센서(220) 중 적어도 하나의 센서를 이용할 수 있으나, 카메라 센서(210) 및 거리 센서(220)를 융합하여 사용함으로써, 카메라 센싱 데이터(SD1) 및 스캐닝 데이터(SD2)를 기반으로 카메라 영상 상에 나타내는 객체에 대한 정보를 정확히 파악할 수 있으며, 복수의 센서로부터 이종 데이터를 생성하고 이를 분석이 가능하여, 종래의 하나의 센서를 이용하여 발생되는 부정확한 데이터 또는 누락되는 데이터를 보강할 수가 있는 장점이 있다.
추돌 위험 감지시스템(200)은 카메라 센싱 데이터(SD1) 및 스캐닝 데이터(SD2) 중 적어도 하나의 데이터를 기반으로 객체를 검출하는 객체 검출부(미도시)를 포함할 수 있다.
이때, 상기 객체 검출부는, 상기 센서에서 촬영되는 상기 선행 차량의 상기 외형을 기초로, 상기 선행 차량에 대한 3차원 형상에 대한 차량 모델링 데이터를 로딩하고, 상기 차량 모델링 데이터와, 시계열적으로 센서(210, 220)에서 생성되는 센싱 데이터(SD)에 기초하여, 상기 차량이 일반 주행 모드(M1)로 동작되는 지 여부를 판단할 수 있다.
이때, 상기 객체 검출부는 센싱 데이터(SD)에 포함되는 상기 선행 차량의 이미지를 크롭하여, 상기 선행 차량의 이미지에서 적어도 하나의 특징 데이터를 추출하고, 상기 특징 데이터와 상기 차량 모델링 데이터의 특징 데이터를 비교하여, 객체를 인식하고, 인식된 객체의 속성 정보인 속성 정보를 생성할 수 있다.
속성 정보는 센싱 데이터(SD)로부터 인식된 객체에 대한 결과 정보로써, 객체가 구분된 결과 값 및 객체의 동작 상태 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 상기 객체 검출부는 시간에 대하여 연속적으로 수행하여 객체를 검출함으로써, 객체가 실시간으로 변화하는 속성 정보를 파악할 수 있다.
이에 한정하지 않고, 추돌 위험 감지시스템(200)으로부터 카메라 센싱 데이터(SD1) 및 스캐닝 데이터(SD2) 중 적어도 하나를 포함하는 센싱 데이터(SD)를 수신받아, 센싱 데이터(SD)를 분석하는 모니터링 서버 또는 차량에 포함되는 별도의 분석 제어 장치에 전달되어 객체 인식 및 추돌 위험을 분석할 수 있다.
도 2는 도 1의 추돌 위험 감지시스템이 적용된 차량 및 모니터링 서버가 네트워크망으로 연결되는 구성을 보여주는 도면이다.
도 2를 참조하면, 선행 차량(2) 또한 추돌 위험 감지시스템이 설치될 경우, 선행 차량(2) 후방에 위치한 기준 차량(1)의 모니터링을 수행할 수 있다.
이때, 기준 차량(1) 및 선행 차량(2)은 통신 가능한 무선 네트워크를 경유하여 모니터링 서버(500)로 추돌 위험 감지시스템(200)에 의하여 측정되는 카메라 센싱 데이터(SD1) 및 스캐닝 데이터(SD2)를 전송할 수 있으며, 모니터링 서버(500)는 카메라 센싱 데이터(SD1) 및 스캐닝 데이터(SD2) 중 적어도 하나의 데이터를 수신받아 분석하여 차량 모니터링 및 추돌 위험 여부를 판단할 수 있다.
기준 차량(1) 및 선행 차량(2) 중 어느 하나의 추돌 위험 감지시스템(200)에 의하여 검출된 결과를 기초로 주의 범위에 차량이 검출될 경우, 무선 네트워크 망을 경유하여 주의 범위에 존재하는 각각의 차량(1,2)에 추돌 가능성을 알리는 알람을 전달할 수 있다.
차량(1,2)에 부착된 추돌 위험 감지시스템(200)은 각각의 차량의 주의 범위에 존재하는 차량(1,2)에게 추돌 가능성에 관한 추돌 확률에 대한 정보가 포함된 알람을 전달할 수 있으며, 각각에 차량(1,2)에 부착된 추돌 위험 감지시스템(200)은 알람을 수신받아, 추돌 확률에 따른 서로 다른 알람 레벨을 사용자에게 전달할 수 있다.
이에 한정하지 않고, 모니터링 서버(500)가 각각의 차량(1,2)을 모니터링 하고, 차량의 추돌 위험 감지시스템(200)에 의하여 검출되는 카메라 센싱 데이터 (SD1) 및 스캐닝 데이터(SD2) 중 적어도 하나를 포함하는 센싱 데이터(SD)를 실시간으로 전송받고, 모니터링 서버(200)가 센싱 데이터(SD) 및 각각의 차량의 속도를 기초로 추돌 확률에 대한 정보가 포함된 알람을 주의 범위에 존재하는 각각의 차량(1,2)에게 추돌 가능성을 알리는 알람을 무선 네트워크를 통해 전달할 수 있다.
또한, 모니터링 서버(500)는 연산된 추돌확률이 기설정된 추돌확률보다 높을 경우, 연산된 추돌확률에서의 각각의 차량의 속도 및 센싱 데이터(SD)를 수집하여, 상기 수집된 정보를 기초로 추돌상황을 검출하기 위한 기계 학습 모델의 학습 데이터로 사용할 수 있다.
도 3은 도 1의 추돌 위험 감지시스템이 같은 방향으로 주행 중인 차량을 모니터링 하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 3을 참조하면, 추돌 위험 감지시스템(200)이 설치된 기준 차량(100A)은 같은 방향으로 주행 중인 선행 차량(100B)의 모니터링을 수행할 수 있다.
먼저, 추돌 위험 감지시스템(200)이 설치된 기준 차량(100A)을 기준으로 특정한 영역에 위치되는 선행 차량(100B)에 대한 모니터링을 수행한다.
선행 차량 모니터링을 수행하여 선행 차량(100B)이 일반 주행 모드(M1)로 동작하는 지 여부를 판단하며, 상세하게는 추돌 위험 감지시스템(200)에 포함된 상기 센서에서 촬영되는 상기 선행 차량의 외형 변화에 기초하여, 선행 차량(100B)이 일반 주행 모드(M1)로 작동되는 지, 비주행 모드(M2)로 작동되는 지 여부를 판단한다.
예시적으로, 추돌 위험 감지시스템(200)은 작업 장치를 구비한 선행 차량(100B)의 작업 장치에 대한 외형 변화가 발생할 경우, 선행 차량(100B)이 비주행 모드(M2)로 작동됨을 판단할 수 있으며, 작업 장치에 대한 외형 변화가 발생하지 않고, 하부 주행체에 의하여 선행 차량(100B)이 주행할 경우, 일반 주행 모드(M1)로 작동됨을 판단할 수 있다.
그 다음, 상기 기준 차량(100A)을 기준으로 기설정된 제1 주의거리까지 연장되는 주의범위에 상기 선행 차량이 위치되는 지 여부를 판단하여, 선행 차랑(100B)이 주의 범위(600) 내에 위치되는 일반 주행 모드(M1) 상태의 차량임을 알 수 있다.
이때, 추돌 위험 감지시스템(200)에서 생성되는 센싱 데이터(SD)를 기초로 선행 차량(100B)의 속도 및 거리에 대한 정보를 획득할 수 있으며, 선행 차량(100B) 과 기준 차량(100A)과의 속도 및 거리에 대한 정보를 기초로 선행 차량의 추돌 확률을 연산하고, 연산된 선행차량 추돌확률을 기준 차량(100A)에게 알람을 전달할 수 있다.
상세하게는, 기준 차량(100A)과 선행 차량(100B)의 속도 및 진행 방향이 유지된 상태에서, 기준 차량(100A)과 선행 차량(100B)이 상호 추돌되는 추돌 확률 및 현재시점부터 기준 차량(100A)과 선행 차량(100B)의 추돌되는 추돌시점까지의 추돌 시간을 연산한다.
이때, 추돌확률 연산은 상기 주의범위 내에 상기 선행차량이 존재하는 경우 반복적으로 수행되며, 상기 추돌 확률이 감소되거나 상기 추돌 시간이 증가되는 경우, 상기 사용자 알람 단계에서 상기 사용자에 대한 알람의 레벨이 감소되거나 상기 알람이 해제되도록 기준 차량의 알람부의 제어를 수행할 수 있다.
또한, 기준 차량(100A)의 추돌 위험 감지시스템(200)은 상기 추돌 확률 또는 상기 추돌 시간의 변화량의 50 % 이상인 경우, 상기 기준 차량의 운행이 정지되도록 가이드하여, 갑작스러운 추돌 상황을 회피할 수 있다.
본 발명의 실시예에서는 추돌 위험 감지시스템(200)을 이용하여 선행차량 추돌확률을 연산하는 구성을 예시적으로 들었으나, 이에 한정하지 않고 기준 차량(100A)에서 연산된 선행차량 추돌 확률을 무선 네트워크망을 경유하여 선행 차량(100B)에 전달하여 알람을 전달하거나, 추돌 위험 감지시스템(200)에서 생성되는 센싱 데이터(SD)를 모니터링 서버(500)로 전송하여, 차량 간의 추돌확률에 따른 알람 제공 또는 추돌확률이 높은 상황에서의 데이터 수집이 가능할 수 있다.
도 4은 도 1의 추돌 위험 감지시스템이 다른 방향으로 주행 중인 차량을 모니터링 하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 4을 참조하면, 기준 차량(100A)을 기준으로 제1 주의거리(600)까지 연장되는 주의 범위 내에 선행 차량(100B)이 위치되지 않고, 선행 차량(100B)은 기준 차량(100A)과 서로 직교되는 다른 방향으로 주행하여, 시간이 지남에 따라 기준 차량(100A)과 선행 차량(100B) 간의 거리가 감소될 수 있다.
이때, 기준 차량(100A)의 추돌 위험 감지시스템(200)은 상기 선행 차량이 상기 주의 범위에 위치되지 않은 경우, 기준 차량(100A)과 상기 선행 차량(100B) 간의 거리가 감소되는 지 여부를 판단하여, 상기 기준 차량(100A)과 선행 차량(100B) 간의 거리가 감소되는 경우, 기준 차량(100A)을 기준으로 제1 주의거리보다 더 크게 형성되는 제2 주의거리까지 상기 주의 범위를 확장시켜, 확장된 상기 주의 범위에 포함되는 선행 차량(100B)에 대한 상기 선행차량 추돌확률을 연산을 수행할 수 있다.
도 5는 도 1의 추돌 위험 감지시스템이 작업 중인 차량을 모니터링 하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 5를 참조하면, 선행 차량(100B)이 기준 차량(100A)과 직교하는 방향으로 주행하고, 선행 차량(100B)에 설치된 작업 장치를 이용하여 물체(S)를 이동하기 위한 작업이 수행될 수 있다.
이때, 기준 차량(100A)의 추돌 위험 감지시스템(200)은 작업 장치에 의하여 변화되는 선행 차량(100B)의 외형 변화에 기초하여, 선행 차량(100B)이 비주행 모드(M2)로 동작됨을 판단하고, 기준 차량(100A)을 기준으로 제1 주의거리(600)보다 더 크게 형성되는 제2 주의거리(700)까지 상기 주의 범위를 확장시켜, 확장된 상기 주의 범위에 포함되는 선행 차량(100B)에 대한 상기 선행차량 추돌확률을 연산할 수 있다.
기준 차량(100A)의 추돌 위험 감지시스템(200)이 작업 장치에 의하여 변화되는 선행 차랑(100B)을 감지하고, 제2 주의거리(700)까지 주의 범위를 확장시킴으로써, 사전적으로 선행차량 추돌확률을 연산하여 각각의 사용자에게 추돌확률에 따른 알람을 미리 전달할 수 있다.
도 6은 도 1의 추돌 위험 감지시스템에 의하여 객체별 경보 거리가 설정되는 과정을 보여주는 예시적인 도면이다.
도 6을 참조하면, 추돌 위험 감지시스템(200)은 상기 선행 차량을 포함하는 객체(100B, 100C, 100D, 100E, 100F)의 속성 정보 및 상대 속도를 검출하고, 객체(100B, 100C, 100D, 100E)가 동작하여 상기 기준 차량(100A)으로 접근할 경우, 객체(100B, 100C, 100D, 100E)의 상기 속성 정보 및 상기 상대 속도에 기초하여 상기 기준 차량(100A)의 알람 제어 또는 주행 제어가 변경되는 경계 거리인 복수의 경보 거리(810, 820, 830)가 결정되며, 객체(100B, 100C, 100D, 100E)가 상기 기준 차량을 기준으로 어느 하나의 경보 거리(810, 820, 830) 내에 위치되는 지 여부를 판단하여 기준 차량(100A)의 알람 제어 또는 주행 제어를 수행하는 제어 신호를 생성하고, 제어 신호를 기초로 기준 차량(100A)의 알람 제어 또는 주행 제어를 수행될 수 있다.
종래 기술의 경우, 감지 거리를 기준으로 영역을 2개 내지 3개로 구분하여 경보 레벨이 다르게 적용되었으며, 예시적으로, 차량을 기준으로 생성되는 3개의 영역 중 최외곽의 영역인 참고 수준 영역은 간헐적으로 경고음 발생하여 운전자에게 제공하고, 중간 영역은 운전자에게 위험 가능성이 일부 존재하는 구간으로 참고 수준 영역에서의 알림보다 좀더 빠른 경고음 발생을 운전자에게 제공하며, 기준 차량과 가장 인접한 영역인 위험 영역은 지속적인 경고음을 발생하여 운전자에게 경고 알람을 제공한다.
하지만, 상기 기술은 상황에 따라 적절한 경고를 발생하기에는 어려움이 있다. 예를 들면, 건설현장에 진입금지를 알리기 위한 안전콘(라바콘)같은 경우 경계선만 넘어가지 않으면 가까운 곳에 있어도 위험하지 않으나, 60km/h 로 달리는 덤프트럭의 경우 초당 16m 이상을 이동함으로 좀더 미연에 경고를 발생시켜 운전자에게 제공되어야 한다.
본 발명의 실시예에 따른 추돌 위험 감지시스템은 센서를 이용하여 객체를 인식함으로써, 굴삭기, 덤프트럭 등을 포함한 차량, 안전모를 착용한 작업자, 안전모를 착용하지 않은 보행자, 안전콘(라바콘) 등의 인식한 결과 정보인 속성 정보 및 기준 차량과 객체와의 상대 속도를 검출하여, 객체를 구분 인식한 결과에 위험도에 따른 스코어링 계수(가중치)를 반영하여 기준 차량의 경보 및 긴급제어가 가능하다.
즉, 객체의 상기 속성 정보, 상기 상대 속도 및 센서로부터 측정된 측정 거리를 토대로, 상황별 객체가 적용되는 수식은 아래의 표 1 내지 표 4를 이용하여 다음과 같이 나타낼 수 있다.
| 수 준 | 0 | 수준 1 | 수준 2 | 참고 수준 | |||
| 기준(m) | < | 1 | < | 2 | < | 3 | 초과 |
| 비 고 | 위험 영역 | 경고영역 | 참고영역 | 안전영역 | |||
표 1을 기초로 추돌 위험 감지시스템(200)의 복수의 경보 거리의 기준이 되는 기준 거리가 설정될 수 있다.
예시적으로, 기준 거리를 기초로 위험 영역에 대응하는 거리는 1미터 이내, 경고 영역에 대응하는 거리는 1미터 내지 2미터, 참고 영역에 대응하는 거리는 2미터 내지 3미터로 설정될 수 있다. 상기 기준 거리와 표 4에서 후술할 수식으로부터 연산된 값과 비교하여, 객체(100B, 100C, 100D, 100E, 100F)가 기준 차량(100A)을 기준으로 어느 하나의 경보 거리 내에 위치되는 지 여부를 판단할 수 있다.
| 객체 구분 | 내용 | 예시 |
| A. | 작업자를 대표하는 사람 | 안전모 착용 |
| B. | 보행자를 대표하는 사람 | 안전모 미착용 |
| C. | 작업차를 대표하는 차량 | 굴삭기 |
| D. | 주행차를 대표하는 차량 | 덤프트럭 |
| E. | 기타 시설물 및 표시 | 라바콘(안전콘) |
표 2는 추돌 위험 감지시스템(200)의 적어도 하나의 센서에 의하여 검출되는 객체에 대한 속성 정보를 생성할 수 있다. 예시적으로, 적어도 하나의 센서는 객체 A 내지 객체 E를 검출하고, 객체를 인식하여 구분된 속성을 나타내는 속성 정보를 생성할 수 있다. 또한, 객체의 세부 종류, 안전 장치의 착용 여부 등 적어도 하나를 인식하고, 인식된 결과를 속성 정보에 포함된 하위 정보를 생성할 수 있다.
| 객체 A. | 객체 B. | 객체 C. | 객체 D. | 객체 E. |
| 1.4 | 1.4 | 0.56 | 0.4 | - |
표 3은 표 2의 각각의 객체의 속성 정보에 대응하는 가중치인 스코어링 계수가 설정될 수 있다.
각각의 스코어링 계수는 검출된 속성 정보에 대응하여 기설정될 수 있으며, 스코어링 계수는 상기 속성 정보의 하위 정보를 고려하여 추가적으로 보정될 수 있다.
이때, 스코어링 계수는 추돌 위험 감지시스템이 설치된 기준 차량과의 추돌 가능성이 높은 객체일수록 작게 설정될 수 있으며, 기타 시설물 및 표시에 해당되는 객체 E는, 이동 불가능한 객체로 별도의 스코어링 계수를 가지지 않으며 이동가능한 객체와는 달리 후술할 표 4의 별도의 수식을 통해 계산될 수 있다.
| 상황구분 | 객체 A. | 객체 B. | 객체 C. | 객체 D. | 객체 E. |
| 다가오는 상태 | Dp =D/(w*Vr) | Dp =D/0.5 | |||
| 정지 상태 | Dp =D | Dp =D/0.5 | |||
| 멀어지는 상태 | Dp =D*1.4 | Dp =D/0.5 | |||
표 4의 동작 상황별 수식을 기초로 추돌 위험감지 시스템으로부터 인식된 객체의 연산 거리(Dp)를 산출할 수 있다.
여기서, 위험도 스코어링 계수(w)는 위험도에 따른 능동적인 경보를 위하여 연산에 사용되는 계수이며, 측정 거리(D)는 추돌 위험 감지시스템의 센서에 의하여 측정된 거리이다.
또한, 상대 속도(Vr)는 추돌 위험 감지시스템의 적어도 하나의 센서에 의해 측정된 측정시간 및 이동거리를 연산한 결과로 추돌 위험 감지시스템을 장착한 기준 차량과 검출된 객체 간의 상대적인 속도이다.
상기 수식을 통하여, 상기 기준 차량(100A)의 알람 제어 또는 주행 제어가 변경되는 경계 거리인 복수의 경보 거리(800)를 산출할 수 있다.
또한, 복수의 경보 거리를 기초로 선형 또는 비선형적인 형태의 경보 영역이 생성되고, 객체가 각각의 경보 영역 상의 존재 여부를 판단하여, 알람 제어 또는 주행 제어를 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.
그러나, 바람직하게는 각각의 객체에 따라 복수의 경보 거리(800)가 다르게 산출됨으로써, 개별적인 객체마다 경보 거리가 다른 경보 영역이 생성될 수 있다.
위와 같은 수식으로 적용했을 시, 평균 걷기속도 4km/h(약1.1m/s)로 걷는 상태의 작업자(100C)가 다가오는 것을 가정할 때 약 4.6m의 거리에서 참고수준이 되는 경보 거리(830)가 생성되며, 3.1m의 거리에서 경고 영역의 경보 거리(820)가 생성되고, 1.5m의 거리에서 위험(수준 1)경고 또는 긴급제어가 수행되는 위험 영역에 해당하는 경보 거리(810)가 생성된다. 약 8km/h(약2.2m/s) 속도로 뛰는 사람(100D)의 경우, 6.2m의 거리에서 경고(수준 2)영역의 경보 거리(820)가 생성되고, 3.1m의 거리에서 위험(수준 1)경고 또는 긴급제어가 발생되는 경보 거리(810)가 생성되며, 뛰는 사람(100D)이 반대로 멀어지는 경우는 0.7m에서 위험(수준 1)경고가 해제되는 경보 거리(810)가 생성되고, 1.5m에서 경고(수준 2)영역이 해제되는 경보 거리(820)가 생성되며, 2.2m에서 참고영역이 해제되는 경보 거리(830)가 생성된다.
굴삭기와 같은 작업차량(100B)의 경우, 시속 15km/h(약4.16m/s)로 접근할 때 7m의 거리에서 참고영역에 해당하는 경보 거리(830)가 생성되며, 4.7m에서 경고가 발생하기 시작하는 경보 거리(820)가 생성되며, 덤프트럭과 같은 주행차량(100E)은 시속 30km/h 로 다가올 때 10m에서부터 참고수준이 되는 경보 거리(830)가 생성되며 6.6m에서 경고가 발생하기 시작하는 경보 거리(820)가 생성된다. 멀어지는 경우 거리별로 사람과 동일한 수준으로 즉시 해제된다.
라바콘(안전콘)과 같은 간이 고정식 시설물(100F)은 상대속도와 관계없이 기준 거리의 50% 지점에서 경고를 발생하는 경보 거리가 생성되며, 해제 시에도 동일하게 적용된다. 단, 라바콘과 같이 고정식 시설물(100F)로 분류된 객체의 측정된 상대속도는 추돌 위험 감지시스템을 장착한 기준 차량(100A)의 추정속도(Vp)로 사용할 수 있다.
이때, 객체가 기준 차량으로 다가오는 중인지, 정지 중인지, 멀어지는 중인지 여부는 기준 차량의 속도 및 상대 속도를 기초로 판단할 수 있다.
즉, 상기 객체가 정지하거나, 상기 객체가 기준 차량(100A)으로부터 멀어지는 경우, 상기 경보 거리가 기설정된 경보 거리로 설정되며, 상기 객체가 상기 기준 차량으로부터 멀어지는 경우, 상기 객체가 정지하는 경우보다 상기 경보 거리가 짧게 설정되며, 상기 객체의 상기 속성 정보가 이동 불가능한 객체일 경우, 상기 객체의 상기 속성 정보가 이동 가능한 객체일 때보다 상기 경보 거리가 짧게 설정될 수 있다.
이때, 기설정된 경보 거리는 전술과 같이, 기준 거리를 기초로 설정되는 거리이다.
이러한 스코어링 계수를 이용한 차량의 추돌 위험 감지시스템은 객체종류나 이동속도에 따라 보다 정확한 능동적인 경보를 제공해 주는 것이 가능하다.
또한, 추돌 위험 감지시스템은 인접해서 작업을 하고 있는 굴삭기가 있을 경우 지속적 경보로 작업에 불편을 주거나, 멈춰 있는 덤프트럭을 인식하여 경보를 발생되는 경우 등과 같이, 운전자로 하여금 빈번한 오경보로 인지하게 하여 경보의 신뢰도가 떨어지는 종래 기술의 문제점을 개선할 수 있는 장점이 있다.
도 7은 도 1의 추돌 위험 감지시스템을 이용한 추돌 위험 감지 방법을 보여주는 도면이다.
도 7을 참조하면, 추돌 위험 감지시스템을 이용한 추돌 위험 감지 방법은, 선행 차량 모니터링 단계(S110), 일반주행 모드 판단 단계(S120), 주의범위 확장 단계(S130), 주의범위 내 위치 판단 단계(S140), 선행차량 거리감소 판단 단계(S150), 추돌확률 연산단계(S160), 사용자 알람 단계(S170) 및 주의범위 모니터링 단계(S180)를 포함할 수 있다.
먼저, 추돌 위험 감지시스템(200)이 설치된 기준 차량을 기준으로 특정한 영역에 위치되는 선행 차량에 대한 모니터링을 수행하는 선행 차량 모니터링 단계(S110)가 수행된다.
이때, 상기 특정한 영역은 추돌 위험 감지시스템(200)에 의하여 검출되는 영역으로, 전방위 또는 하나의 측면에서의 감지된 선행 차량을 연속적으로 모니터링할 수 있다.
이때, 선행 차량 모니터링 단계(S110)에서 상기 선행 차량을 포함하는 객체의 속성 정보 및 상대 속도를 검출하고, 상기 객체가 동작하여 상기 기준 차량으로 접근할 경우, 상기 객체의 상기 속성 정보 및 상기 상대 속도에 기초하여 상기 기준 차량의 알람 제어 또는 주행 제어가 변경되는 경계 거리인 복수의 경보 거리가 결정되며, 상기 객체가 상기 기준 차량을 기준으로 어느 하나의 경보 거리 내에 위치되는 지 여부를 판단하여 상기 기준 차량의 알람 제어 또는 주행 제어를 수행하는 제어 신호를 생성하는 객체별 경보 설정 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 객체별 경보 설정 단계에서, 상기 객체가 동작하지 않거나, 상기 객체가 상기 기준 차량으로부터 멀어지는 경우, 상기 경보 거리가 기설정된 경보 거리로 설정되되, 상기 객체가 상기 기준 차량으로부터 멀어지는 경우, 상기 객체가 동작하지 않는 경우보다 상기 경보 거리가 짧게 설정될 수 있다.
상기 객체별 경보 설정 단계에서, 상기 객체의 상기 속성 정보가 이동 불가능한 객체일 경우, 상기 객체의 상기 속성 정보가 이동 가능한 객체일 때보다 상기 경보 거리가 짧게 설정될 수 있다.
그 다음, 선행 차량 모니터링 단계(S110)에서, 상기 선행 차량으로 일반 주행 모드(M1)로 동작하는 지 여부를 판단하는 일반주행 모드 판단 단계(S120)가 수행된다.
이때, 일반주행 모드 판단 단계(S120)에서, 상기 센서에서 촬영되는 상기 선행 차량의 외형 변화에 기초하여, 상기 선행 차량이 일반 주행 모드(M1)로 작동되는 지, 비주행 모드(M2)로 작동되는 지 여부를 판단할 수 있다.
이때, 일반 주행 모드(M1)는, 상기 선행 차량의 동력 장치에 의하여 상기 선행 차량의 하부 주행체가 주행하는 상태이며, 비주행 모드(M2)는 상기 선행 차량에 설치된 작 별도의 장치에 의하여 차량의 외형 변화가 이뤄지는 상태이다.
예시적으로, 선행 차량이 작업 차량에 설치되는 붐, 암, 버킷을 포함하는 작업장치에 의하여 굴삭 작업 및 지면고르기, 자재 수집 작업, 상차 작업 등 적어도 하나의 비주행 상황인 작업이 수행되어 차량의 외형 변화가 이뤄질 경우, 추돌 위험 감지시스템(200)은 선행 차량이 비주행 모드(M2)로 작동되고 있음을 판단할 수 있다.
또한, 일반주행 모드 판단 단계(S120)에서, 센서에서 촬영되는 상기 선행 차량의 상기 외형을 기초로, 상기 선행 차량에 대한 3차원 형상에 대한 차량 모델링 데이터를 로딩하고, 상기 차량 모델링 데이터와, 시계열적으로 상기 센서에서 생성되는 센싱 데이터(SD)에 기초하여, 상기 차량이 일반 주행 모드(M1)로 동작되는 지 여부를 판단할 수 있다.
이때, 차량 모델링 데이터는 각각의 차량 종류에 해당하는 차량의 삼차원 형상의 모델링 데이터로, 상세하게는, 차량 모델링 데이터는 학습된 분류기를 통해 차량별 카테고리가 분류된 데이터로써 각각의 카테고리별로 분류된 차량의 일반 주행 모드(M1) 및 비주행 모드(M2)를 판단하는 기준이 되는 모델링 데이터이다.
센싱 데이터(SD)는, 카메라 센서에서 생성되는 카메라 센싱 데이터(SD1) 또는 거리 센서에서 생성되는 스캐닝 데이터(SD1) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 일반주행 모드 판단 단계(S120)에서, 센싱 데이터(SD)에 포함되는 상기 선행 차량의 이미지를 크롭하여, 상기 선행 차량의 이미지에서 적어도 하나의 특징 데이터를 추출하고, 상기 특징 데이터와 상기 차량 모델링 데이터의 특징 데이터를 비교하며, 일반주행 모드 판단 단계(S120)는, 시간에 대하여 연속적으로 수행될 수 있다.
일반주행 모드 판단 단계(S120)에서, 추돌 위험 감지시스템(200)은 의미 분할(Semantic Segmentation), 인스턴스 분할(Instance Segmentation) 기술을 이용하여 센싱 데이터(SD)의 선행차량의 이미지에 대한 영역을 크롭할 수 있으며, 크롭된 이미지는 CNN, Faster R-CNN, R-CNN, YOLO, MASK-FCN 등과 같이 임의의 컨볼루션 신경망 알고리즘을 기초로 한 다양한 학습 모델에 입력되어 선행 차량의 이미지의 특징 데이터를 추출할 수 있다.
이때, 특징 데이터는 크롭된 이미지를 신경망에 입력하여 추출된 특징맵(feature map)일 수 있으며, 크롭된 이미지에 한정하지 않고, 특징 데이터는 객체에 대한 특징 정보가 포함된 센싱 데이터(SD) 중 객체 영역에 대한 부분 데이터를 기초로 생성된 특징맵일 수 있다.
일반주행 모드 판단 단계(S120)에서, 선행 차량의 이미지에 대한 특징 데이터와 상기 차량 모델링 데이터의 특징 데이터를 비교함으로써, 선행 차량이 포함되는 카테고리를 결정할 수 있으며, 일반주행 모드 판단 단계(S120)가 시간에 대하여 연속적으로 수행됨으로써, 시간별 변화하는 선행 차량의 특징 데이터와 차량 모델링 데이터의 특징 데이터를 연속적으로 비교가 가능하여, 선행 차량이 일반 주행 모드(M1)인지 또는 비주행 모드(M2)인지 여부의 판단이 가능하다.
이때, 일반주행 모드 판단 단계(S120)에서, 상기 선행 차량이 비주행 모드(M2)로 동작되는 경우, 상기 기준 차량을 기준으로 상기 제1 주의거리보다 더 크게 형성되는 제2 주의거리까지 상기 주의 범위를 확장시키는 주의범위 확장 단계(S130)가 수행된다.
이때, 제1 주의거리는 추돌 위험 감지시스템(200)에 의하여 기준 차량 반경 내에 기 결정된 거리 내에 검출되는 객체를 기초로 충돌확률 및 알람을 제공하는 거리이며, 제2 주의거리는 객체추돌 위험 감지시스템(200)에 의하여 선행 차량을 모니터링하여 선행 차량이 비주행 모드(M2) 또는 기준 차량과 선행 차량과의 거리가 감소되는 차량의 사전적인 충돌확률 계산 및 알람을 제공하기 위하여 기준 차량을 기준으로 생성되는 제1 주의거리보다 확장되는 거리이다.
이때, 제1 주의거리는 추돌 위험 감지시스템(200) 또는 모니터링 서버(500)의 사용자가 임의로 설정한 고정적인 거리일 수 있으며, 추돌 위험 감지시스템(200)에 의하여 검출되는 객체의 속성에 따라 가변되는 거리일 수 있으며, 제2 주의거리는 예시적으로 제1 주의거리보다 고정적인 비율인 20% 내지 100% 중 어느 하나의 비율일 수 있으나, 이에 한정하지 않고, 제2 주의 거리는 추돌 위험 감지시스템(200)에 의해 검출되는 객체의 정지 상태에서의 작업 반경을 기초로 생성될 수 있다.
예시적으로, 추돌 위험 감지시스템(200)에 의해 검출되는 객체가 산업 차량이고, 산업 차량에 설치되는 작업 장치에 의한 작업 반경이 4m인 경우, 제2 주의 거리는 제1 주의 거리로부터 작업 반경인 4m를 확장한 거리일 수 있다.
그 다음, 주의 범위 확장 단계(S130)가 수행된 다음, 확장된 상기 주의 범위에 포함되는 상기 선행 차량에 대한 상기 선행차량 추돌확률을 연산하는 추돌 확률 연산 단계(S160)가 수행될 수 있다.
이때, 일반주행 모드 판단 단계(S120)에서, 상기 선행 차량이 상기 일반 주행 모드(M1)로 동작하는 경우, 상기 기준 차량을 기준으로 기설정된 제1 주의거리까지 연장되는 주의범위에 상기 선행 차량이 위치되는 지 여부를 판단하는 주의범위 내 위치 판단 단계(S140)가 수행된다.
이때, 주의범위 내 위치 판단 단계(S140)에서, 상기 선행 차량이 상기 주의 범위에 위치되지 않은 경우, 상기 기준 차량과 상기 선행 차량 간의 거리가 감소되는 지 여부를 판단하는 선행차량 거리감소 판단 단계(S150)가 수행될 수 있다.
선행차량 거리감소 판단 단계(S150)에서 상기 기준 차량과 상기 선행 차량 간의 거리가 감소되는 경우, 주의범위 확장 단계(S130)가 수행될 수 있다.
선행차량 거리감소 판단 단계(S150)가 수행되어, 기준 차량과의 거리가 감소되고 있는 선행 차량의 추돌 확률을 연산하기 위하여 주의 범위에 위치되지 않는 선행 차량을 제2 주의 거리까지 확장된 주의 범위 내에 위치되도록 함으로써, 기준 차량과 선행 차량과의 추돌확률 연산 결과 및 추돌확률에 따른 알람을 제1 주의거리까지 연장되는 주의범위에 위치되기 전에 사용자에게 제공할 수 있다.
그 다음, 상기 선행 차량이 상기 주의범위 내에 존재하는 경우, 상기 선행 차량과 상기 기준 차량과의 속도 및 거리에 기초하여 선행차량 추돌확률을 연산하는 추돌확률 연산단계(S160)가 수행된다.
이때, 추돌확률 연산단계(S160)는, 상기 기준 차량과 상기 선행 차량의 속도 및 진행 방향이 유지된 상태에서, 상기 기준 차량과 상기 선행 차량이 상호 추돌되는 확률 및 현재시점부터 상기 기준 차량과 상기 선행 차량의 추돌되는 추돌시점까지의 추돌시간을 연산할 수 있다.
이때, 추돌 시간은 센싱 데이터(SD)를 기초로 기준 차량과 선행 차량간의 상대적인 위치의 변화를 연산한 TTC(Time To Collision) 값일 수 있으며, 예시적으로, 추돌 시간은 기준 차량과 선행 차량 간의 거리를 기준 차량의 속도와 선행 차량의 속도의 차로 나눈 값일 수 있다.
이때, 상기 기준 차량과 상기 선행 차량이 상호 추돌되는 확률은 상기 기준 차량 또는 상기 선행 차량의 위치, 속도, 거리 및 주행 궤적 중 적어도 하나를 포함하는 운행 정보 또는 연산된 추돌 시간을 기초로 유추한 확률일 수 있으며, 상기 운행 정보를 기초를 학습된 학습 모델을 기초로 확률을 도출하는 기계 학습 방식, 확률 밀도 함수(Probability Density Function)을 이용한 방식, 상기 운행 정보에 따른 포인트 적산 방식 등을 이용하여 상기 기준 차량과 상기 선행 차량이 상호 추돌되는 확률을 계산할 수 있다.
추돌확률 연산단계(S160)는, 상기 주의범위 내에 상기 선행차량이 존재하는 경우 반복적으로 수행되며, 상기 추돌확률 연산단계(S160)에서, 상기 추돌 확률이 감소되거나 상기 추돌 시간이 증가되는 경우, 사용자 알람 단계(S170)에서 상기 사용자에 대한 알람의 레벨이 감소되거나 상기 알람이 해제될 수 있다.
예시적으로, 추돌 확률이 10% 이내인 경우, 사용자에 대한 알람의 레벨이 감소되거나 해제될 수 있다.
추돌확률 연산단계(S160)에서, 상기 추돌 확률 또는 상기 추돌 시간의 변화량의 50 % 이상인 경우, 상기 기준 차량의 운행이 정지되도록 가이드할 수 있다.
즉, 추돌확률 연산단계(S160)에서, 주의 범위 내에 있는 선행 차량의 추돌 확률 또는 추돌 시간 급격히 변화하는 상황이 발생할 때에, 기준 차량을 운행하는 사용자가 추돌 상황을 인지하는 것 보다 먼저. 사전적으로 대응하여 기준 차량의 운행을 정지되도록 가이드할 수 있다.
이때, 추돌 위험 감지시스템(200)은 차량의 제어 장치와 연결되어 운행이 정지되도록 제어 신호를 전송하거나, 사용자에게 추돌 확률 또는 상기 추돌 시간의 변화량의 50 % 이상이 이뤄졌음을 알리는 긴급 알람 또는 선행 차량과의 추돌을 회피할 수 있는 방향을 가이드하여 제공할 수 있다.
그 다음, 연산된 상기 선행차량 추돌확률을 사용자에게 알람하는 사용자 알람 단계(S170)가 수행된다.
사용자 알람 단계(S170)에서, 상기 추돌 확률에 따라 서로 다른 알람 레벨을 사용자에게 전달하며, 상기 알람은, 디스플레이, 소리, 촉각 중 적어도 하나 일 수 있다.
이때, 상기 알람은, 상기 기준 차량과 상기 선행 차량과의 방향에 기초하여, 사용자에게 방향성을 알려주도록, 방향에 따른 알람 레벨이 다르게 설정될 수 있다.
사용자 알람 단계(S170)에서, 상기 객체별 경보 설정 단계를 수행하여 생성된 상기 제어 신호를 기초로 상기 기준 차량의 알람 제어 또는 주행 제어를 수행할 수 있다.
그 다음, 상기 기준 차량을 기준으로 주의범위에 상기 선행 차량이 벗어나는 지 여부를 판단하는 주의범위 모니터링 단계(S180)가 수행된다.
주의범위 모니터링 단계(S180)에서, 상기 선행 차량이 상기 주의범위에 벗어나는 것으로 판단되는 경우, 선행차량 추돌확률 연산 및 알람이 해제되거나, 주의범위에 위치하는 다른 선행 차량과의 추돌확률을 연산하기 위한 추돌 위험 감지 방법이 재수행될 수 있으며, 상기 선행 차량이 상기 주의범위에 위치되는 것으로 판단하는 경우, 상기 선행 차량에 대한 상기 선행차량 추돌확률을 연산하는 추돌 확률 연산 단계(S160) 및 연산된 상기 선행차량 추돌확률을 사용자에게 알람하는 사용자 알람 단계(S170)를 지속적으로 수행할 수 있다.
제안되는 실시예에 의하면, 선행 차량의 상황에 따라 변화하는 주의 범위 내의 선행 차량과의 추돌 확률을 연산하고, 추돌 확률을 기초로 알람을 사용자에게 제공함으로써, 보다 직관적으로 사용자가 추돌 위험을 파악할 수 있다.
또한, 산업 현장과 같이 특수한 환경에서의 객체의 특성을 고려하여 위험 경보를 사용자에게 제공하여 오경보 및 지속적인 알람 발생과 같은 불필요한 알람을 저감할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들이 소정 형태로 결합된 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려되어야 한다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시예를 구성하는 것도 가능하다. 본 발명의 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함시킬 수 있음은 자명하다.
본 발명에 따른 실시예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리는 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고받을 수 있다.
본 발명은 본 발명의 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 따라서, 상술한 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
100 : 차량
110 : 상부 선회체
120 : 하부 주행체 130 : 작업장치
200 : 추돌 위험 감지 시스템 210 : 카메라 센서
220 : 거리 센서 500 : 모니터링 서버
S110 : 선행 차량 모니터링 단계
S120 : 일반주행 모드 판단 단계
S130 : 주의범위 확장 단계
S140 : 주의범위 내 위치 판단 단계
S150 : 선행차량 거리감소 판단 단계
S160 : 추돌확률 연산단계
S170 : 사용자 알람 단계
S180 : 주의범위 모니터링 단계
120 : 하부 주행체 130 : 작업장치
200 : 추돌 위험 감지 시스템 210 : 카메라 센서
220 : 거리 센서 500 : 모니터링 서버
S110 : 선행 차량 모니터링 단계
S120 : 일반주행 모드 판단 단계
S130 : 주의범위 확장 단계
S140 : 주의범위 내 위치 판단 단계
S150 : 선행차량 거리감소 판단 단계
S160 : 추돌확률 연산단계
S170 : 사용자 알람 단계
S180 : 주의범위 모니터링 단계
Claims (14)
- 적어도 하나의 센서를 포함하는 추돌 위험 감지시스템을 이용한 차량의 추돌 위험 감지 방법에 있어서,
추돌 위험 감지시스템이 설치된 기준 차량을 기준으로 특정한 영역에 위치되는 선행 차량에 대한 모니터링을 수행하는 선행 차량 모니터링 단계;
상기 선행 차량 모니터링 단계에서, 상기 선행 차량이 일반 주행 모드로 동작하는 지 여부를 판단하는 일반주행 모드 판단 단계;
상기 일반주행 모드 판단 단계에서, 상기 선행 차량이 상기 일반 주행 모드로 동작하는 경우, 상기 기준 차량을 기준으로 기설정된 제1 주의거리까지 연장되는 주의범위에 상기 선행 차량이 위치되는 지 여부를 판단하는 주의범위 내 위치 판단 단계;
상기 선행 차량이 상기 주의범위 내에 존재하는 경우, 상기 선행 차량과 상기 기준 차량과의 속도 및 거리에 기초하여 선행차량 추돌확률을 연산하는 추돌확률 연산단계; 및
연산된 상기 선행차량 추돌확률을 사용자에게 알람하는 사용자 알람 단계;를 포함하는 차량의 추돌 위험 감지 방법.
- 제1 항에 있어서,
상기 일반주행 모드 판단 단계에서, 상기 선행 차량이 비주행 모드로 동작되는 경우, 상기 기준 차량을 기준으로 상기 제1 주의거리보다 더 크게 형성되는 제2 주의거리까지 상기 주의 범위를 확장시키는 주의범위 확장 단계;를 더 포함하고,
상기 주의 범위 확장 단계가 수행된 다음, 확장된 상기 주의 범위에 포함되는 상기 선행 차량에 대한 상기 선행차량 추돌확률을 연산하는 추돌 확률 연산 단계가 수행되는 것을 특징으로 하는 차량의 추돌 위험 감지 방법.
- 제2 항에 있어서,
상기 일반주행 모드 판단 단계에서,
상기 센서에서 촬영되는 상기 선행 차량의 외형 변화에 기초하여, 상기 선행 차량이 상기 일반 주행 모드로 작동되는 지, 상기 비주행 모드로 작동되는 지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 차량의 추돌 위험 감지 방법.
- 제3 항에 있어서,
상기 일반주행 모드 판단 단계에서,
상기 센서에서 촬영되는 상기 선행 차량의 상기 외형을 기초로, 상기 선행 차량에 대한 3차원 형상에 대한 차량 모델링 데이터를 로딩하고,
상기 차량 모델링 데이터와, 시계열적으로 상기 센서에서 생성되는 센싱 데이터에 기초하여, 상기 차량이 상기 일반 주행 모드로 동작되는 지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 차량의 추돌 위험 감지 방법.
- 제4 항에 있어서,
상기 일반주행 모드 판단 단계에서,
상기 센싱 데이터에 포함되는 상기 선행 차량의 이미지를 크롭하여, 상기 선행 차량의 이미지에서 적어도 하나의 특징 데이터를 추출하고,
상기 특징 데이터와 상기 차량 모델링 데이터의 특징 데이터를 비교하며,
상기 일반주행 모드 판단 단계는, 시간에 대하여 연속적으로 수행되는 것을 특징으로 하는 차량의 추돌 위험 감지 방법.
- 제2 항에 있어서,
상기 주의범위 내 위치 판단 단계에서, 상기 선행 차량이 상기 주의 범위에 위치되지 않은 경우, 상기 기준 차량과 상기 선행 차량 간의 거리가 감소되는 지 여부를 판단하는 선행차량 거리감소 판단 단계;를 더 포함하고,
선행차량 거리감소 판단 단계에서 상기 기준 차량과 상기 선행 차량 간의 거리가 감소되는 경우, 상기 주의범위 확장 단계가 수행되는 것을 특징으로 하는 차량의 추돌 위험 감지 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 추돌확률 연산단계는,
상기 기준 차량과 상기 선행 차량의 속도 및 진행 방향이 유지된 상태에서, 상기 기준 차량과 상기 선행 차량이 상호 추돌되는 추돌 확률 및 현재시점부터 상기 기준 차량과 상기 선행 차량의 추돌되는 추돌시점까지의 추돌 시간을 연산하는 것을 특징으로 하는 차량의 추돌 위험 감지 방법.
- 제7 항에 있어서,
상기 추돌확률 연산단계는, 상기 주의범위 내에 상기 선행차량이 존재하는 경우 반복적으로 수행되며,
상기 추돌확률 연산단계에서, 상기 추돌 확률이 감소되거나 상기 추돌 시간이 증가되는 경우, 상기 사용자 알람 단계에서 상기 사용자에 대한 알람의 레벨이 감소되거나 상기 알람이 해제되는 것을 특징으로 하는 차량의 추돌 위험 감지 방법.
- 제8 항에 있어서,
상기 추돌확률 연산단계에서, 상기 추돌 확률 또는 상기 추돌 시간의 변화량의 50 % 이상인 경우, 상기 기준 차량의 운행이 정지되도록 가이드 하는 것을 특징으로 하는 차량의 추돌 위험 감지 방법.
- 제1 항에 있어서,
상기 사용자 알람 단계에서, 상기 선행차량 추돌확률에 따라 서로 다른 알람 레벨을 사용자에게 전달하며,
상기 알람은, 디스플레이, 소리, 촉각 중 적어도 하나 인 것을 특징으로 하는 차량의 추돌 위험 감지 방법.
- 제10 항에 있어서,
상기 알람은, 상기 기준 차량과 상기 선행 차량과의 방향에 기초하여, 사용자에게 방향성을 알려주도록, 방향에 따른 알람 레벨이 다르게 설정되는 것을 특징으로 하는 차량의 추돌 위험 감지 방법.
- 제1 항에 있어서,
상기 선행 차량 모니터링 단계에서,
상기 선행 차량을 포함하는 객체의 속성 정보 및 상대 속도를 검출하고, 상기 객체가 동작하여 상기 기준 차량으로 접근할 경우, 상기 객체의 상기 속성 정보 및 상기 상대 속도에 기초하여 상기 기준 차량의 알람 제어 또는 주행 제어가 변경되는 경계 거리인 복수의 경보 거리가 결정되며, 상기 객체가 상기 기준 차량을 기준으로 어느 하나의 경보 거리 내에 위치되는 지 여부를 판단하여 상기 기준 차량의 알람 제어 또는 주행 제어를 수행하는 제어 신호를 생성하는 객체별 경보 설정 단계;를 더 포함하고,
상기 사용자 알람 단계에서,
상기 제어 신호를 기초로 상기 기준 차량의 알람 제어 또는 주행 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량의 추돌 위험 감지 방법. - 제12 항에 있어서,
상기 객체별 경보 설정 단계에서,
상기 객체가 정지하거나, 상기 객체가 상기 기준 차량으로부터 멀어지는 경우, 상기 경보 거리가 기설정된 경보 거리로 설정되되,
상기 객체가 상기 기준 차량으로부터 멀어지는 경우, 상기 객체가 정지하는 경우보다 상기 경보 거리가 짧게 설정되는 것을 특징으로 하는 차량의 추돌 위험 감지 방법.
- 제12 항에 있어서,
상기 객체별 경보 설정 단계에서,
상기 객체의 상기 속성 정보가 이동 불가능한 객체일 경우, 상기 객체의 상기 속성 정보가 이동 가능한 객체일 때보다 상기 경보 거리가 짧게 설정되는 것을 특징으로 하는 차량의 추돌 위험 감지 방법.
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| KR1020220130908A KR20240050913A (ko) | 2022-10-12 | 2022-10-12 | 차량의 추돌 위험 감지 방법 및 이를 이용한 추돌 위험 감지시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20240050913A (ko) |
-
2022
- 2022-10-12 KR KR1020220130908A patent/KR20240050913A/ko unknown
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