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KR101980509B1 - 차간 거리 추정 방법 및 차간 거리 추정 장치 - Google Patents

차간 거리 추정 방법 및 차간 거리 추정 장치 Download PDF

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KR101980509B1
KR101980509B1 KR1020187035096A KR20187035096A KR101980509B1 KR 101980509 B1 KR101980509 B1 KR 101980509B1 KR 1020187035096 A KR1020187035096 A KR 1020187035096A KR 20187035096 A KR20187035096 A KR 20187035096A KR 101980509 B1 KR101980509 B1 KR 101980509B1
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구니아키 노다
팡 팡
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닛산 지도우샤 가부시키가이샤
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Abstract

차간 거리 추정 방법은, 장해물에 의해 센서로부터 차폐되는 차폐 영역과, 차폐 영역을 사이에 둔 2개의 비차폐 영역을 추정하고, 2개의 비차폐 영역의 동일 차선 상을 각각 주행하는 2대의 추적 차량의 속도에 기초하여, 차폐 영역의 동일 차선 상을 주행하는 추적 차량에 대한 차간 거리를 추정한다.

Description

차간 거리 추정 방법 및 차간 거리 추정 장치
본 발명은 차간 거리를 추정하는 차간 거리 추정 방법 및 차간 거리 추정 장치에 관한 것이다.
특허문헌 1은, 추적 목표가 복수의 차폐물에 차폐되는 경우에 있어서, 차폐물의 움직임 벡터와 추적 목표의 움직임 벡터의 차에 기초하여 각각 산출되는 추정 차폐 시간이 긴 차폐물을 추적 대상으로서 설정하는 목표 추적 장치를 개시한다.
일본 특허 공개 제2012-80221호 공보
그러나, 특허문헌 1에 기재된 기술은, 추적 목표의 속도로서, 추적 목표가 차폐된 시점의 속도를 사용하기 때문에, 추적 목표를 포함하는 차열의 차간 거리의 추정에 사용될 경우, 추적 목표의 속도가 변화되면, 차간 거리 추정의 정밀도가 악화될 우려가 있다.
본 발명은 상기 문제점을 감안하여, 차간 거리 추정의 정밀도를 향상시킬 수 있는 차간 거리 추정 방법 및 차간 거리 추정 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 형태에 관한 차간 거리 추정 방법은, 장해물에 의해 센서로부터 차폐되는 차폐 영역과, 차폐 영역을 사이에 둔 2개의 비차폐 영역을 추정하고, 2개의 비차폐 영역의 동일 차선 상을 각각 주행하는 2대의 추적 차량의 속도에 기초하여, 차폐 영역의 동일 차선 상을 주행하는 추적 차량에 대한 차간 거리를 추정한다.
본 발명의 일 형태에 의하면, 차간 거리 추정의 정밀도를 향상시킬 수 있는 차간 거리 추정 장치 및 차간 거리 추정 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 형태에 관한 차간 거리 추정 장치의 기본적인 구성을 설명하는 모식적인 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시 형태에 관한 차간 거리 추정 장치를 탑재한 차량이 안쪽 차선에 합류되는 장면을 설명하는 도면이다.
도 3a는, 본 발명의 실시 형태에 관한 차간 거리 추정 장치에 의한 차간 거리 추정 방법의 일례를 설명하는 흐름도이다.
도 3b는, 본 발명의 실시 형태에 관한 차간 거리 추정 장치에 의한 차간 거리 추정 방법의 일례를 설명하는 흐름도이다.
도 4는 복수의 추적 차량의 속성 정보를 도시한 일례이다.
도 5는 도 4에 나타내는 추정값을 산출하는 방법을 설명하는 그래프이다.
도 6a는, 차폐 영역의 추적 차량이 가속하는 장면을 설명하는 도면이다.
도 6b는, 차폐 영역의 추적 차량이 가속하는 장면을 설명하는 도면이다.
도 7은 복수의 추적 차량의 속도 및 위치를 나타내는 그래프이다.
도 8a는, 차폐 영역의 추적 차량이 감속하는 장면을 설명하는 도면이다.
도 8b는, 차폐 영역의 추적 차량이 감속하는 장면을 설명하는 도면이다.
도 9는 복수의 추적 차량의 속도 및 위치를 나타내는 그래프이다.
도면을 참조하여, 본 발명의 실시 형태를 설명한다. 도면의 기재에서, 동일하거나 또는 유사한 부분에는 동일하거나 또는 유사한 부호를 부여하고, 중복되는 설명을 생략한다.
(차간 거리 추정 장치)
도 1은, 본 실시 형태에 관한 차간 거리 추정 장치(20)의 구성을 나타내는 블록도이다. 차간 거리 추정 장치(20)는, 센서(21)와, 지도 데이터 기억부(22)와, 자기 위치 추정부(23)와, 운동 정보 취득부(24)와, 출력부(25)와, 처리 회로(30)를 구비한다. 차간 거리 추정 장치(20)는, 예를 들어 도 2에 도시된 바와 같이, 차량(11)(자차량)에 탑재되어, 장해물에 의해 차폐된 다른 차량을 포함하는 차열의 차간 거리를 추정한다.
센서(21)는, 차량(11)에 탑재되어, 차량(11)의 주위 물체 위치 정보를 검출하고, 처리 회로(30)에 출력한다. 센서(21)는, 예를 들어 레이저 레인지 파인더(LRF), 밀리미터파 레이더, 초음파 센서, 스테레오 카메라 등의 측거 센서나 이미지 센서를 채용할 수 있다. 센서(21)는, 복수 종류의 센서에 의해 구성되어도 되며, 주위의 물체의 속도, 가속도, 형상, 색 등을 검출하도록 해도 된다. 센서(21)는, 예를 들어 차량(11) 주위의 소정의 범위를 주사함으로써, 주변 환경의 3차원 거리 데이터를 취득한다. 3차원 거리 데이터는, 센서(21)로부터의 상대적인 3차원 상의 위치를 나타내는 점군 데이터이다.
지도 데이터 기억부(22)는, 고정밀 지도 데이터를 저장하는 기억 장치이다. 지도 데이터 기억부(22)는, 차량(11)에 탑재되어도 되고, 통신 회선을 통한 서버 등에 설치되어도 된다. 지도 데이터에는, 도로나 교차점, 다리, 터널 등의 일반적인 지도 정보 외에도, 각 차선의 위치 및 통행대 구분 등의 도로 구조에 관한 정보나, 도로 주변의 지물의 위치 및 형상 등에 관한 정보가 기록될 수 있다.
자기 위치 추정부(23)는, 지도 데이터 기억부(22)에 저장되는 지도 데이터에 있어서의 차량(11)의 자기 위치를 추정한다. 자기 위치는, 차량(11)의 자세를 포함한다. 자기 위치 추정부(23)는, 전지구 측위 시스템(GPS) 수신기 등의 측위 장치, 차량(11)에 탑재된 가속도 센서, 각속도 센서, 타각 센서 및 속도 센서 등으로부터 취득되는 정보에 기초하여 자기 위치를 추정한다. 자기 위치 추정부(23)는, 센서(21)로부터 취득되는 정보로부터, 지도 데이터에 기록되는 지물에 대한 차량(11)의 상대적인 위치를 산출함으로써, 지도 데이터에 있어서의 상세한 자기 위치를 추정해도 된다.
운동 정보 취득부(24)는, 차량(11)의 속도, 가속도, 각속도, 조타각 등의 운동 상태를 나타내는 운동 정보를 취득한다. 운동 정보는, 차량(11)에 탑재되는 속도 센서, 가속도 센서, 각속도 센서, 타각 센서 등으로부터 취득된다.
출력부(25)는, 처리 회로(30)에 의한 연산 결과를 출력하는 출력 인터페이스(I/F)이다. 출력부(25)는, 예를 들어 차량(11)의 구동을 자동적으로 제어하는 제어 회로에, 처리 회로(30)에 의한 연산 결과를 출력한다. 출력부(25)가 연산 결과를 출력하는 출력처는, 차량(11)의 탑승원에게 정보를 제시하는 표시 장치나 스피커 등이어도 된다.
처리 회로(30)는, 물체 검출부(31)와, 영역 추정부(32)와, 물체 대조부(33)와, 인식 결과 기억부(34)와, 차간 거리 추정부(35)와, 물체 운동 예측부(40)를 갖는다. 처리 회로(30)는, 전기 회로를 포함하는 처리 장치 등의 프로그램된 처리 장치를 포함한다. 처리 회로는, 그밖에, 기재된 기능을 실행하도록 어레인지된 특정 용도용 집적 회로(ASIC)나 회로 부품 등의 장치를 포함할 수 있다. 처리 회로(30)는, 하나 또는 복수의 처리 회로에 의해 구성될 수 있다. 처리 회로(30)는, 차량(11)에 관련되는 다른 제어에 사용되는 전자 제어 유닛(ECU)과 겸용되어도 된다.
물체 검출부(31)는, 센서(21)에 의해 취득된 정보에 기초하여, 차량(11) 주위의 가관측 물체(13)를 검출한다. 가관측 물체(13)는, 장해물에 의해 센서(21)로부터 차폐되지 않고, 센서(21)를 사용하여 관측 가능한 물체이다. 물체 검출부(31)는, 센서(21)에 의해 취득된 정보, 지도 데이터 기억부(22)에 저장되는 지도 데이터, 자기 위치 추정부(23)에 의해 추정된 자기 위치 및 운동 정보 취득부(24)에 의해 취득된 운동 정보에 기초하여, 가관측 물체(13)의 속성 정보를 취득한다. 속성 정보는, 가관측 물체(13)의 위치, 속도, 가속도, 자세, 형상, 색, 종류를 포함할 수 있다. 또한, 가관측 물체(13)의 속도 및 가속도는, 회전 방향의 정보를 포함할 수 있다. 물체 검출부(31)는, 검출된 가관측 물체(13)에 식별자(ID)를 설정하고, 가관측 물체(13)의 속성 정보 및 ID를 가관측 물체(13)의 물체 정보로서 결정한다.
영역 추정부(32)는, 차량(11)의 주위에 있어서, 장해물에 의해 센서(21)로부터 차폐되는 차폐 영역(14)과, 센서(21)로부터 차폐되지 않는 비차폐 영역(15)을 추정한다. 장해물은, 가관측 물체(13)이다. 영역 추정부(32)는, 예를 들어 센서(21)에 의해 취득된 점군 데이터 중, 지표면으로부터 소정 높이 범위의 점군 데이터를 추출하여, 추출된 점군 데이터를 연결함으로써, 차폐 영역(14)과 비차폐 영역(15)의 경계를 결정한다. 영역 추정부(32)는, 결정된 경계보다 안측을 차폐 영역(14), 바로 앞측을 비차폐 영역(15)으로서 추정한다. 영역 추정부(32)는, 차폐 영역(14)을 수평 방향으로 사이에 둔 영역을 2개의 비차폐 영역(15)으로서 추정한다.
물체 대조부(33)는, 물체 검출부(31)에 의해 검출된 가관측 물체(13)와, 물체 운동 예측부(40)에 의해 예측된 예측 물체를 대조하고, 가관측 물체(13)와 예측 물체가 서로 대응하는지 여부를 판정한다. 물체 대조부(33)는, 가관측 물체(13)의 속성 정보와, 예측 물체의 속성 정보의 유사도에 기초하여, 가관측 물체(13)와 예측 물체가 서로 대응하는지 여부를 판정한다.
인식 결과 기억부(34)는, 자기 위치 추정부(23)에 의해 추정된 자기 위치와, 운동 정보 취득부(24)에 의해 취득된 운동 정보에 기초하여, 물체 검출부(31)로부터 취득된 물체 정보를, 지도 데이터 기억부(22)에 저장되는 지도 데이터에 관련지어서 인식 결과적으로 기억한다. 인식 결과 기억부(34)는, 물체 검출부(31)에 의해 결정된 물체 정보를 지도 데이터 상에 매핑한다. 인식 결과 기억부(34)는, 물체 대조부(33)의 판정 결과에 따라, 물체 검출부(31)에 의해 결정된 물체 정보를 갱신한다. 인식 결과 기억부(34)는, 물체 대조부(33)의 판정 결과에 따라, 기억된 물체 정보의 ID를 유지함으로써, 차폐 영역(14) 또는 비차폐 영역(15)을 주행하는 추적 차량(12)을 추적한다.
인식 결과 기억부(34)는, 자기 위치 추정부(23)에 의해 추정된 자기 위치와, 운동 정보 취득부(24)에 의해 취득된 운동 정보에 기초하여, 영역 추정부(32)에 의해 추정된 차폐 영역(14) 및 비차폐 영역(15)을, 지도 데이터에 기록되는 동일 차선 상에 설정한다. 인식 결과 기억부(34)는, 동일 차선 상에 설정된 차폐 영역(14) 및 비차폐 영역(15)을 관련지어서 기억한다. 인식 결과 기억부(34)는, 지도 데이터에 기초하여, 서로 관련된 차폐 영역(14) 및 비차폐 영역(15)이 추정된 차선 상의 영역을, 추적 대상인 추적 차량(12)이 주행하는 주행 영역(101)으로서 추정한다.
차간 거리 추정부(35)는, 인식 결과 기억부(34)에 기억된 물체 정보에 기초하여, 동일한 주행 영역(101)을 주행하는 복수의 추적 차량(12)의 차간 거리를 추정한다. 차간 거리 추정부(35)는, 차폐 영역(14)을 주행하는 추적 차량(12)의 추정 속도에 기초하여, 복수의 추적 차량(12)의 차간 거리를 추정한다.
물체 운동 예측부(40)는, 추적 물체군 검출부(41)와, 차폐 판정부(42)와, 속도 추정부(43)와, 위치 추정부(44)와, 자세 추정부(45)를 갖는다. 물체 운동 예측부(40)는, 가관측 물체(13)의 물체 정보에 기초하여, 가관측 물체(13) 또는 비관측 물체(16)의 속성 정보를 예측한다. 물체 운동 예측부(40)는, 예측된 가관측 물체(13) 또는 비관측 물체(16)의 속성 정보 및 ID를, 예측 물체의 물체 정보로서 출력한다.
추적 물체군 검출부(41)는, 인식 결과 기억부(34)의 인식 결과에 기초하여, 차폐 영역(14) 및 비차폐 영역(15)에 걸쳐 존재하고, 동일한 이동 방향을 갖는 물체군을 복수의 추적 차량(12)으로서 검출한다. 추적 물체군 검출부(41)는, 인식 결과 기억부(34)에 의해 추정된 주행 영역(101)에 존재하는 물체군을 복수의 추적 차량(12)으로서 검출하도록 해도 된다. 또는 추적 물체군 검출부(41)는, 비차폐 영역(15)에 있어서, 이미 검출된 복수의 추적 차량(12)의 주행 방향으로 이동하는 가관측 물체(13)를, 추가로 추적 차량(12)으로서 검출하도록 해도 된다.
차폐 판정부(42)는, 추적 물체군 검출부(41)에 의해 검출된 물체군의 각 물체가, 다른 장해물에 의해 센서(21)로부터 차폐되어 있는지 여부를 판정한다. 즉, 차폐 판정부(42)는, 각 물체가 차폐 영역(14) 및 비차폐 영역(15) 중 어느 것에 존재하는지를 판정한다. 차폐 판정부(42)에 의해 차폐되어 있지 않다고 판정된 물체는 가관측 물체(13), 차폐되어 있다고 판정된 물체는 비관측 물체(16)이다.
속도 추정부(43)는, 추적 물체군 검출부(41)에 의해 검출된 복수의 추적 차량(12)의 속도를 추정한다. 속도 추정부(43)는, 비관측 물체(16)가 존재하는 차폐 영역(14)을 사이에 둔 2개의 비차폐 영역(15)을 각각 이동하는 2개의 가관측 물체(13)의 현재의 속도에 기초하여, 차폐 영역(14)에 존재하는 비관측 물체(16)의 현재의 속도를 추정한다.
위치 추정부(44)는, 속도 추정부(43)에 의해 추정된 속도 및 가관측 물체(13)의 속성 정보에 기초하여, 추적 차량(12)의 현재의 위치를 추정한다.
자세 추정부(45)는, 속도 추정부(43)에 의해 추정된 속도 및 가관측 물체(13)의 속성 정보에 기초하여, 추적 차량(12)의 현재의 자세를 추정한다. 자세 추정부(45)는, 지도 데이터에 기록되는 도로의 형상에 기초하여, 추적 차량(12)의 자세를 추정하도록 해도 된다.
(차간 거리 추정 방법)
이하, 도 3a 내지 도 3b의 흐름도를 사용하여, 차간 거리 추정 장치(20)에 의한 차간 거리 추정 방법의 일례를 설명한다. 이하에 나타내는 일련의 처리는, 소정의 시각마다 반복 실행된다. 도 2에 도시된 바와 같이, 차간 거리 추정 장치(20)가 탑재된 차량(11)이 전방에 존재하는 도로(10)의 안쪽 차선에 합류하기 위해, 안쪽 차선을 주행하는 복수의 추적 차량(12)의 차간 거리를 추정하는 장면을 예로서 설명한다.
우선, 스텝 S10에 있어서, 센서(21)는, 추적 대상물(복수의 추적 차량(12))을 포함하는 주변 환경의 정보를 취득한다. 도 2에 나타내는 예에 있어서, 센서(21)는 적어도, 차량(11) 전방의 물체의 위치 정보를 취득한다.
스텝 S11에 있어서, 물체 검출부(31)는, 스텝 S10에 있어서 취득된 정보에 기초하여, 가관측 물체(13) 및 가관측 물체(13)의 물체 정보를 검출한다. 물체 검출부(31)는, 지도 데이터, 자기 위치 및 차량(11)의 운동 정보에 기초하여, 주위의 지물을 포함하는 가관측 물체(13) 및 가관측 물체(13)의 물체 정보를 검출하도록 해도 된다.
스텝 S12에 있어서, 영역 추정부(32)는, 스텝 S10에 있어서 취득된 정보에 기초하여, 장해물에 의해 센서(21)로부터 차폐되는 복수의 차폐 영역(14)과, 센서(21)로부터 차폐되지 않는 복수의 비차폐 영역(15)을 추정한다.
스텝 S13에 있어서, 물체 대조부(33)는, 스텝 S11에 있어서 검출된 가관측 물체(13)의 물체 정보와, 물체 운동 예측부(40)에 있어서 예측된 예측 물체의 물체 정보를 대조한다. 또한, 스텝 S13은, 후술하는 스텝 S23 내지 S27에 있어서 취득되는 예측 물체의 물체 정보가 물체 대조부(33)에 입력되어 있음을 전제로 하고 있다.
스텝 S14에 있어서, 물체 대조부(33)는, 가관측 물체(13)의 속성 정보와, 예측 물체의 속성 정보의 유사도에 기초하여, 가관측 물체(13)와 예측 물체가 서로 대응하는지 여부를 판정한다. 물체 대조부(33)는, 대응한다고 판정되는 경우, 스텝 S15로 처리를 진행시키고, 대응하지 않는다고 판정되는 경우, 스텝 S16으로 처리를 진행시킨다.
스텝 S15에 있어서, 인식 결과 기억부(34)는, 가관측 물체(13)의 속성 정보를 사용하여 현재의 물체 정보를 갱신한다. 즉, 인식 결과 기억부(34)는, 이미 기억되어 있는 가관측 물체(13)의 물체 정보의 속성 정보를, 현재 시각에 있어서의 스텝 S11에 있어서 취득된 속성 정보로 치환하고, 새로운 가관측 물체(13)의 물체 정보로서 기억한다.
스텝 S16에 있어서, 물체 대조부(33)는, 예측 물체가 차폐되어 있는지 여부를 판정한다. 즉, 물체 대조부(33)는, 예측 물체의 속성 정보 및 영역 추정부(32)에 의해 추정된 차폐 영역(14)에 기초하여, 예측 물체가 차폐 영역(14) 내에 존재하는지 여부를 판정한다. 물체 대조부(33)는, 예측 물체가 차폐되어 있다고 판정하는 경우, 스텝 S17로 처리를 진행시키고, 차폐되어 있지 않다고 판정하는 경우, 스텝 S18로 처리를 진행시킨다.
스텝 S17에 있어서, 인식 결과 기억부(34)는, 예측 물체의 속성 정보를 사용하여, 현재의 물체 정보를 갱신한다. 즉, 인식 결과 기억부(34)는, 이미 기억되어 있는 가관측 물체(13)의 물체 정보의 속성 정보를, 현재 시각에 있어서 물체 대조부(33)에 입력된 예측 물체의 속성 정보로 치환하고, 비관측 물체(16)의 물체 정보로서 기억한다.
스텝 S18에 있어서, 인식 결과 기억부(34)는, 현재 시각에 있어서 물체 대조부(33)에 입력된 예측 물체의 물체 정보를 삭제한다. 즉, 인식 결과 기억부(34)는, 이미 기억되어 있는 가관측 물체(13)의 물체 정보를 변경하지 않고 유지한다. 또한, 예측 물체의 물체 정보가 입력되지 않은 경우 또는 가관측 물체(13)의 물체 정보를 이전에 기억하지 않은 경우, 스텝 S18에 있어서, 인식 결과 기억부(34)는, 스텝 S11에 있어서 검출된 가관측 물체(13)의 물체 정보를 기억한다.
스텝 S19에 있어서, 인식 결과 기억부(34)는, 스텝 S15 내지 스텝 S18 중 어느 것에 있어서 기억된 가관측 물체(13) 또는 비관측 물체(16)의 물체 정보를, 지도 데이터 상에 매핑한다. 인식 결과 기억부(34)는, 지도 데이터, 자기 위치 및 차량(11)의 운동 정보에 기초하여, 가관측 물체(13) 또는 비관측 물체(16)의 물체 정보를 지도 데이터 상에 매핑한다.
스텝 S20에 있어서, 인식 결과 기억부(34)는, 예를 들어 지도 데이터, 자기 위치 및 차량(11)의 운동 정보에 기초하여, 스텝 S12에 있어서 추정된 복수의 차폐 영역(14) 및 복수의 비차폐 영역(15) 중 서로 관련된 차폐 영역(14) 및 비차폐 영역(15)을 추정한다. 인식 결과 기억부(34)는, 예를 들어 지도 데이터에 있어서, 복수의 차폐 영역(14) 및 복수의 비차폐 영역(15)이 추정된 차선 상의 소정 범위의 영역에 주행 영역(101)을 추정한다. 인식 결과 기억부(34)는, 동일한 주행 영역(101)에 추정된 복수의 차폐 영역(14) 및 복수의 비차폐 영역(15)을 서로 관련된 복수의 차폐 영역(14) 및 복수의 비차폐 영역(15)으로 추정한다. 또한, 인식 결과 기억부(34)는, 지도 데이터를 사용하지 않고, 동일한 이동 방향을 갖는 복수의 물체가 검출되는 영역에 기초하여, 주행 영역(101)을 추정하도록 해도 된다.
스텝 S21에 있어서, 차간 거리 추정부(35)는, 스텝 S20에 있어서 추정된 동일한 주행 영역(101)을 주행하는 복수의 추적 차량(12) 서로간의 차간 거리를 추정한다. 주행 영역(101)을 주행하는 복수의 추적 차량(12)은, 복수의 가관측 물체(13) 및 복수의 비관측 물체(16)로 구성된다. 즉, 차간 거리 추정부(35)는, 인식 결과 기억부(34)에 의해 추정된 주행 영역(101)에 존재하는 복수의 가관측 물체(13) 및 복수의 비관측 물체(16)의 물체 정보에 기초하여, 복수의 추적 차량(12)의 차간 거리를 추정한다.
스텝 S22에 있어서, 처리 회로(30)는, 스텝 S21에 있어서 추정된 복수의 추적 차량(12)의 차간 거리를 출력부(25)에 출력한다. 또한, 처리 회로(30)는, 인식 결과 기억부(34)에 의해 기억되는 복수의 가관측 물체(13) 및 복수의 비관측 물체(16)의 물체 정보, 복수의 차폐 영역(14) 및 복수의 비차폐 영역(15)의 정보도 출력부(25)에 출력한다.
스텝 S23에 있어서, 추적 물체군 검출부(41)는, 스텝 S20에 있어서 추정된 관련된 복수의 차폐 영역(14) 및 복수의 비차폐 영역(15)에 존재하는 가관측 물체(13) 및 비관측 물체(16) 중 동일한 이동 방향을 갖는 물체군을 복수의 추적 차량(12)으로서 검출한다. 추적 물체군 검출부(41)는, 단지 관련된 복수의 차폐 영역(14) 및 복수의 비차폐 영역(15)에 존재하는 물체군을 복수의 추적 차량(12)으로서 검출하도록 해도 된다.
스텝 S24에 있어서, 차폐 판정부(42)는, 스텝 S23에 있어서 검출된 물체군의 각 물체 정보에 기초하여, 물체군의 각 물체가 장해물에 의해 센서(21)로부터 차폐되어 있는지 여부를 판정한다. 예를 들어, 차폐 판정부(42)는, 속성 정보에 포함되는 차폐의 유무를 나타내는 정보를 참조함으로써, 각 물체가 차폐되어 있는지 여부를 판정한다. 이 경우, 스텝 S16에 있어서, 물체 대조부(33)는 예측 물체가 차폐되어 있는지 여부를 판정하고, 판정 결과를 속성 정보에 부가하면 된다. 차폐되지 않은 물체는 가관측 물체(13)이며, 차폐되어 있는 물체는 비관측 물체(16)이다.
스텝 S25에 있어서, 속도 추정부(43)는 스텝 S24에 있어서 차폐되어 있다고 판정된 비관측 물체(16)의 속도를 차폐되어 있지 않다고 판정된 가관측 물체(13)의 속성 정보에 기초하여 추정한다. 구체적으로는, 속도 추정부(43)는, 하나의 차폐 영역(14)을 주행하는 하나 또는 복수의 추적 차량(12)인 비관측 물체(16)의 속도를, 이 차폐 영역(14)을 사이에 둔 2개의 비차폐 영역(15)을 각각 주행하는 2대의 추적 차량(12)인 가관측 물체(13)의 속도에 기초하여 추정한다.
예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 복수의 차폐 영역(14) 및 복수의 비차폐 영역(15)을 주행하는 추적 차량(12)의 물체 정보에 있어서, 1 내지 6의 ID가 설정되는 경우에 있어서, 비관측 물체(16)의 속도를 추정하는 방법을 구체적으로 설명한다. 도 2에 나타내는 예에 있어서, ID=1, 4, 6의 추적 차량(12)이 가관측 물체(13)이며, ID=2, 3, 5의 추적 차량(12)이 비관측 물체(16)이다.
도 4는, 어느 1 시각에 있어서의, ID=1 내지 6의 추적 차량(12)의 각각의 차폐 유무, 위치 및 속도를 나타내는 표이다. 각 추적 차량(12)의 위치는, 예를 들어 검출 범위의 최후미인 ID=6의 추적 차량(12)의 위치를 기준으로 한 상대적인 위치이다. ID=2, 3, 5의 추적 차량(12)의 위치는, 이전 시각에 있어서 추정된 속도로부터 추정된 것이다. 또한, 괄호 내의 수치는 추정값임을 의미한다.
도 5는, 도 4에 나타내는 각 가관측 물체(13)의 속성 정보로부터 제각기 비관측 물체(16)의 속도를 추정하는 방법을 설명하는 그래프이다. ID=1, 4, 6의 추적 차량(12)인 가관측 물체(13)의 위치는 각각 90m, 30m, 0m이다. ID=2, 3, 5의 추적 차량(12)인 비관측 물체(16)의 이전 시각에 있어서 추정된 위치를, 각각 70m, 40m, 20m라 하자. ID=1 내지 4의 추적 차량(12) 서로간의 차간 거리비는, 2:3:1이다(도 5의 대괄호 참조). ID=4 내지 6의 추적 차량(12) 서로간의 차간 거리비는, 1:2이다(도 5의 산괄호 참조).
속도 추정부(43)는, 비관측 물체(16)를 끼우는 2개의 가관측 물체(13)의 속도를, 이전 시각에 있어서 추정된 비관측 물체(16)의 위치를 사용한 각 물체간의 거리의 비로 내분한 값을 비관측 물체(16)의 속도로서 추정한다. ID=1, 4의 가관측 물체(13)의 각 속도는, 40km/h, 50km/h이다. 이 2개의 속도를 각 물체간의 거리의 비로 내분함으로써, ID=2, 3의 비관측 물체(16)의 추정 속도가 산출된다.
ID=2의 비관측 물체(16)의 속도를 v2, ID=3의 비관측 물체(16)의 속도를 v3, ID=5의 비관측 물체(16)의 속도를 v5로 하면, v2, v3 및 v5는, 식 (1) 내지 (3)과 같이 나타난다.
v2=40+10×(2/6)=43.3 …(1)
v3=40+10×(5/6)=48.3 …(2)
v5=35+15×(2/3)=45 …(3)
스텝 S26에 있어서, 위치 추정부(44)는, 스텝 S25에 있어서 추정된 속도 및 가관측 물체(13)의 속성 정보에 기초하여, 비관측 물체(16)의 현재의 위치를 추정한다.
구체적으로는, 현재의 위치는 전회 사이클에서 추정된 각 차속과 사이클 시간으로부터 각 차간 거리의 변화량을 산출함으로써 구할 수 있다. 예를 들어, 전회 사이클로부터의 처리 시간이 100ms였을 경우, ID=1, 2의 차간 거리는, 20m(도 5에서의 위치 90m-70m)로부터, 상기 v1=40km/h와 v2=43.3km/h의 차속 차로부터, 9.2㎝만큼 차간이 넓어지게 된다. 이와 같이 처리 사이클마다 연산해 감으로써, 차폐 영역 내의 차량의 차간 거리를 정확하게 추정할 수 있다.
스텝 S27에 있어서, 자세 추정부(45)는, 스텝 S25에 있어서 추정된 속도 및 가관측 물체(13)의 속성 정보에 기초하여, 비관측 물체(16)의 현재의 자세를 추정한다.
(동작예)
도 6a 및 도 6b는, 시각 t=0이고, ID=11, 12, 13이 동일 속도로 주행하고 있는 상태로부터, 2개의 가관측 물체(13)(ID=11, 13) 사이에 끼인 하나의 비관측 물체(16)(ID=12)가, 시각 t=0 내지 시각 t=T에 걸쳐 가속하는 장면을 설명하는 도면이다. ID=11의 추적 차량(12)에 비해, ID=13의 추적 차량(12)의 상대 속도가 증가되었다고 관측된 경우, 비관측 물체(16)인 ID=12의 추적 차량(12)이, 시각 t=0 내지 시각 t=T에 걸쳐 가속되었다고 추정할 수 있다. 결과적으로, ID=11 내지 13의 3대의 추적 차량(12)의 차간 거리는, 각각 좁아진다고 추정된다.
시각 t=0 내지 시각 t=T까지의 차속, 차간 거리는, 상기 S25, S26에 의해, 처리 사이클마다 연산되어 갱신되어 가므로, 2개의 가관측 물체(13)(ID=11, 13)의 차속 변화로부터 비관측 물체(16)(ID=12)의 차간 거리를 정확하게 추정할 수 있다.
도 7에 나타내는 바와 같이, 시각 t=0에 있어서의, ID=11의 추적 차량의 속도는 v11이다. 시각 t=0에 있어서의, ID=13의 추적 차량(12)의 위치는 d130, 속도는 v130이다. 또한, 각 추적 차량(12)의 위치는, ID=11의 추적 차량(12)의 위치를 기준으로 한 상대 위치이다. 이전 시각에 있어서 추정된 ID=12의 추적 차량(12)의 위치를 d120이라 하자. 이 경우, 차간 거리 추정부(35)는, 속도 v11과 속도 v130을, 0 내지 d120까지의 거리와 d120 내지 d130까지의 거리의 비로 내분한 속도 v120을, 시각 t=0에 있어서의 비관측 물체(16)의 추정 속도로서 산출한다. 도 7에서는, 시각 t=0에 있어서, ID=11, 13의 추적 차량(12)은 동일한 속도로 관측되고, ID=12의 추적 차량(12)도 동일한 속도라고 추정된 경우를 나타내고 있다.
다음에, 시각 t=T에 있어서, ID=11과 ID=13의 추적 차량(12)이 관측된 결과, ID=13의 추적 차량(12)의 위치를 d13T, 속도를 v13T, 시각 t=T의 이전의 시각의 ID=12의 추적 차량(12)의 속도, 위치에서 추정된 ID=12의 추적 차량(12)의 위치를 d12T라 하자. 상술한 바와 같이, 시각 t=0 내지 시각 t=T까지의 차속, 차간 거리는, 상기 S25, S26에서, 처리 사이클마다 연산되어 갱신되고 있다.
이 경우, 차간 거리 추정부(35)는, 속도 v11과 속도 v13T를, 0 내지 d12T까지의 거리와 d12T 내지 d13T까지의 거리의 비로 내분한 속도 v12T를, 시각 t=T에 있어서의 비관측 물체(16)의 추정 속도로서 산출한다.
이상과 같이, 가관측 물체(13)인 ID=13의 추적 차량(12)의 가속에 따라, 비관측 물체(16)인 ID=12의 추적 차량(12)의 속도를 추정함으로써, 비관측 물체(16)의 속도 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다. 결과적으로, 차간 거리 추정부(35)는, 추정된 차속에 기초하여, 다음의 처리 사이클의 복수의 추적 차량(12)의 위치가 고정밀도로 추정되어, 그것에 의하여, 차간 거리를 고정밀도로 추정할 수 있다.
도 8a 및 도 8b는, 2개의 가관측 물체(13)(ID=11, 13) 사이에 끼인 하나의 비관측 물체(16)(ID=12)가, 시각 t=0 내지 시각 t=T에 걸쳐 감속되는 장면을 설명하는 도면이다. ID=11의 추적 차량(12)에 비해, ID=13의 추적 차량(12)의 상대 속도가 감소되었다고 관측된 경우, 비관측 물체(16)인 ID=12의 추적 차량(12)이, 시각 t=0 내지 시각 t=T에 걸쳐 감속되었다고 추정할 수 있다. 결과적으로, ID=11 내지 13의 3대의 추적 차량(12)의 차간 거리는, 각각 벌어지고 있다고 추정된다.
도 9에 나타내는 바와 같이, 차간 거리 추정부(35)는, 속도 v11과 속도 v130을, 0 내지 d120까지의 거리와 d120 내지 d130까지의 거리의 비로 내분한 속도 v120을, 시각 t=0에 있어서의 비관측 물체(16)의 추정 속도로서 산출된다. 도 9에서는, 시각 t=0에 있어서, ID=11, 13의 추적 차량(12)은, 동일한 속도로 관측되고, ID=12의 추적 차량(12)도 동일한 속도라고 추정된 경우를 나타내고 있다. 마찬가지로, 차간 거리 추정부(35)는, 속도 v11과 속도 v13T를, 0 내지 d12T까지의 거리와 d12T 내지 d13T까지의 거리의 비로 내분한 속도 v12T를, 시각 t=T에 있어서의 비관측 물체(16)의 추정 속도로서 산출한다.
이상과 같이, 가관측 물체(13)인 ID=13의 추적 차량(12)의 감속에 따라, 비관측 물체(16)인 ID=12의 추적 차량(12)의 속도를 추정함으로써, 비관측 물체(16)의 속도 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다. 결과적으로, 차간 거리 추정부(35)는, 추정된 차속에 기초하여, 다음의 처리 사이클의 복수의 추적 차량(12)의 위치가 고정밀도로 추정되고, 그것에 따라, 차간 거리를 고정밀도로 추정할 수 있다.
본 실시 형태에 관한 차간 거리 추정 장치(20)에 의하면, 차폐 영역(14)을 사이에 둔 2개의 비차폐 영역(15)의 동일 차선 상을 각각 주행하는 차량의 속도에 기초하여, 차폐 영역(14)의 동일 차선 상을 주행하는 차량에 대한 차간 거리를 추정한다. 즉, 차간 거리 추정 장치(20)는, 비관측 물체(16)를 사이에 둔 2개의 가관측 물체(13)의 현재의 속도에 기초하여, 비관측 물체(16)에 대한 현재의 차간 거리를 추정한다. 이에 의해, 차간 거리 추정 장치(20)는, 비관측 물체(16)의 차간 거리를 고정밀도로 추정할 수 있다.
또한, 차간 거리 추정 장치(20)에 의하면, 차폐 영역(14)의 동일 차선 상을 주행하는 차량의 속도를 추정한다. 즉, 차간 거리 추정 장치(20)는, 비관측 물체(16)를 끼우는 2개의 가관측 물체(13)의 현재의 속도에 기초하여, 비관측 물체(16)의 현재의 속도를 추정한다. 이에 의해, 차간 거리 추정 장치(20)는, 비관측 물체(16)의 속도를 고정밀도로 추정할 수 있고, 결과적으로, 차간 거리 추정의 정밀도를 향상시킬 수 있다.
또한, 차간 거리 추정 장치(20)에 의하면, 지도 데이터를 사용하여, 복수의 추적 차량(12)이 주행하는 주행 영역(101)을 추정하고, 주행 영역(101)에 있어서 복수의 비차폐 영역(15)을 추정한다. 이에 의해, 차간 거리 추정 장치(20)는, 비차폐 영역(15)을 고정밀도로 추정할 수 있기 때문에, 효율적으로 가관측 물체(13)를 검출할 수 있다.
또한, 차간 거리 추정 장치(20)에 의하면, 가관측 물체(13)의 속성 정보와, 예측 물체의 속성 정보의 유사도에 기초하여, 추적 차량(12)을 추적한다. 가관측 물체(13)와 예측 물체가 서로 대응하는지 여부를 판정한다. 특히, 추적 차량(12)의 속성 정보로서, 형상, 색 등을 채용함으로써, 차간 거리 추정 장치(20)는, 추적 차량(12)이 일시적으로 차폐 영역(14)에 진입했다고 해도, 다시 비차폐 영역(15)에 진입한 경우, 고정밀도로 동일한 추적 차량(12)을 추적할 수 있다.
(그 밖의 실시 형태)
상기한 바와 같이 본 발명을 상기 실시 형태에 의해 기재했지만, 본 개시의 일부를 이루는 논술 및 도면은 본 발명을 한정하는 것이라고 이해해서는 안된다. 본 개시로부터 당업자에게는 다양한 대체 실시의 형태, 실시예 및 운용 기술이 명확해질 것이다.
예를 들어, 이미 설명한 실시 형태에 있어서, 물체 대조부(33)는, 속성 정보로서 자세를 사용하여, 가관측 물체(13)와 예측 물체가 서로 대응하는지 여부를 판정하도록 해도 된다. 이에 의해, 차간 거리 추정 장치(20)는, 더욱 고정밀도로 동일한 추적 차량(12)을 추적할 수 있다. 또한, 추적 차량(12)의 자세는, 예를 들어 센서(21)에 의한 점군 데이터 중, L자형으로 굴곡되는 개소, 이동 이력의 접선 방향, 도로의 형상 등에 기초하여 추정될 수 있다.
그밖에, 상기 각 구성을 서로 응용시킨 구성 등, 본 발명은 여기에서는 기재하지 않은 다양한 실시 형태 등을 포함하는 것은 물론이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 상기 설명으로부터 타당한 특허 청구범위에 관한 발명 특정 사항에 의해서만 정해지는 것이다.
11: 차량
12: 추적 차량
14: 차폐 영역
15: 비차폐 영역
20: 차간 거리 추정 장치
21: 센서
30: 처리 회로
101: 주행 영역

Claims (5)

  1. 차량 주위의 물체의 위치 정보를 검출하는 센서와, 상기 위치 정보에 기초하여 검출되는 복수의 추적 차량의 차간 거리를 추정하는 처리 회로를 사용한 차간 거리 추정 방법이며,
    상기 처리 회로는, 장해물에 의해 상기 센서로부터 차폐되는 차폐 영역과, 상기 차폐 영역을 사이에 둔 2개의 비차폐 영역을 추정하고,
    상기 2개의 비차폐 영역의 동일 차선 상을 각각 주행하는 2대의 상기 추적 차량의 속도에 기초하여, 상기 차폐 영역의 상기 동일 차선 상을 주행하는 상기 추적 차량에 대한 차간 거리를 추정하는 것을 특징으로 하는, 차간 거리 추정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 차폐 영역의 동일 차선 상을 주행하는 상기 추적 차량의 속도를 추정하고,
    추정된 상기 추적 차량의 속도에 기초하여, 상기 차간 거리를 추정하는 것을 특징으로 하는, 차간 거리 추정 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 처리 회로는, 상기 복수의 추적 차량이 주행하는 주행 영역을 지도 데이터에서 추정하고, 상기 주행 영역에 있어서 상기 2개의 비차폐 영역을 추정하는 것을 특징으로 하는, 차간 거리 추정 방법.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 센서는, 상기 추적 차량의 형상 및 색 중 적어도 어느 것을 검출하고,
    상기 처리 회로는, 상기 추적 차량의 형상 및 색 중 적어도 어느 것에 기초하여, 상기 추적 차량을 추적하는 것을 특징으로 하는, 차간 거리 추정 방법.
  5. 차량 주위의 물체의 위치 정보를 검출하는 센서와, 상기 위치 정보에 기초하여 검출되는 복수의 추적 차량의 차간 거리를 추정하는 처리 회로를 구비하는 차간 거리 추정 장치이며,
    상기 처리 회로는, 장해물에 의해 상기 센서로부터 차폐되는 차폐 영역과, 상기 차폐 영역을 사이에 둔 2개의 비차폐 영역을 추정하고,
    상기 2개의 비차폐 영역을 각각 주행하는 2대의 상기 추적 차량의 속도에 기초하여, 상기 차폐 영역을 주행하는 상기 추적 차량의 속도를 추정하고,
    추정된 상기 추적 차량의 속도에 기초하여, 상기 복수의 추적 차량의 차간 거리를 추정하는 것을 특징으로 하는, 차간 거리 추정 장치.
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