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KR102295577B1 - Ecu, 상기 ecu를 포함하는 무인 자율 주행 차량, 및 이의 주행 차로 판단 방법 - Google Patents

Ecu, 상기 ecu를 포함하는 무인 자율 주행 차량, 및 이의 주행 차로 판단 방법 Download PDF

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KR102295577B1
KR102295577B1 KR1020170017450A KR20170017450A KR102295577B1 KR 102295577 B1 KR102295577 B1 KR 102295577B1 KR 1020170017450 A KR1020170017450 A KR 1020170017450A KR 20170017450 A KR20170017450 A KR 20170017450A KR 102295577 B1 KR102295577 B1 KR 102295577B1
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South Korea
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양석열
이태석
임성수
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현대자동차주식회사
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 무인 자율 주행 차량의 주행 차로 판단 방법은 ECU(Electronic Control Unit)의 자율 주행 로직이, 전방에 감지된 적어도 하나의 물체를 정지 물체 또는 이동 물체로 분류하는 단계; 상기 정지 물체를 클러스터링(clustering)하여 클러스터링 그룹을 생성하는 단계; 상기 이동 물체 중 자차로 다가오는 이동 물체의 위치 및 상기 클러스터링 그룹을 기초로 전체 주행도로의 경계를 판단하는 단계; 및 상기 자차가 주행하는 차선의 차선폭에 기반한 복수의 차선들의 위치와 상기 전체 주행도로의 경계를 비교하여, 상기 자차의 주행 차로를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

ECU, 상기 ECU를 포함하는 무인 자율 주행 차량, 및 이의 주행 차로 판단 방법{ECU, AUTONOMOUS VEHICLE INCLUDING THE ECU, AND METHOD OF DETERMING DRIVING LANE FOR THE SAME}
본 발명은 ECU, 상기 ECU를 포함하는 무인 자율 주행 차량, 및 이의 주행 차로 판단 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 자차가 주행하는 차선의 위치를 파악할 수 있는 ECU, 상기 ECU를 포함하는 무인 자율 주행 차량, 및 이의 주행 차로 판단 방법에 관한 것이다.
최근, 자동차의 무인 자율 주행 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 상기 무인 자율 주행 기술은 운전자의 개입 없이도 자동으로 차량 주행이 가능하도록 하는 기술을 의미한다. 그리고, 무인 자율 주행 시에 카메라를 통해 획득되는 영상을 이용해 차선을 인식하고, 이를 기반으로 차선 변경 여부 등을 결정하게 된다.
그러나, 카메라를 통해 획득되는 영상을 이용해 인식되는 차선은 자차가 주행하는 차선에 국한됨이 일반적이므로, 자차가 주행하는 차선 이외의 차선에 대해서는 인식이 불가능한 상황이다. 따라서, 자기 차량에 장착되어 있는 레이더(Radar), 라이다(LiDAR) 등의 거리 측정 센서로부터 주변 차량들의 움직임(상대 위치, 상대 속도 등)을 파악하더라도, 주변 차량이 어느 차선에서 주행중인지에 대해 결정할 수 없어 이러한 정보들을 정확히 활용하기 어려운 실정이다.
본 발명은 무인 자율 주행 차량의 주행중 자차가 주행하는 차로의 위치를 파악할 수 있는 ECU, 상기 ECU를 포함하는 무인 자율 주행 차량, 및 이의 주행 차로 판단 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 자율 주행 차량의 주행 차로 판단 방법은 ECU(Electronic Control Unit)의 자율 주행 로직이, 전방에 감지된 적어도 하나의 물체를 정지 물체 또는 이동 물체로 분류하는 단계; 상기 정지 물체를 클러스터링(clustering)하여 클러스터링 그룹을 생성하는 단계; 상기 이동 물체 중 자차로 다가오는 이동 물체의 위치 및 상기 클러스터링 그룹을 기초로 전체 주행도로의 경계를 판단하는 단계; 및 상기 자차가 주행하는 차선의 차선폭에 기반한 복수의 차선들의 위치와 상기 전체 주행도로의 경계를 비교하여, 상기 자차의 주행 차로를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무인 자율 주행 차량의 ECU(Electronic Control Unit)는, 전방에 감지된 적어도 하나의 물체를 정지 물체 또는 이동 물체로 분류하고, 상기 정지 물체를 클러스터링(clustering)하여 클러스터링 그룹을 생성한 뒤, 상기 이동 물체 중 자차로 다가오는 이동 물체의 위치 및 상기 클러스터링 그룹을 기초로 전체 주행도로의 경계를 판단하는 전체 주행도로 판단부; 및 상기 자차가 주행하는 차선의 차선폭에 기반한 복수의 차선들의 위치와 상기 전체 주행도로의 경계를 비교하여, 상기 자차의 주행 차로를 판단하는 자차 주행차로 판단부를 포함할 수 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명의 일 실시예에 따른 ECU, 상기 ECU를 포함하는 무인 자율 주행 차량, 및 이의 주행차로 판단 방법에 의하면, 자차의 주행차로를 파악하기 위한 별도의 모듈 없이도 자차가 주행하는 차선 및 주변 차량이 주행하는 차선을 인식할 수 있다.
또한, 자차가 주행하는 차선 및 주변 차량이 주행하는 차선을 인식함으로써 자율 주행 기능을 제공하는 차량에서 보다 안전하게 차선 변경 동작을 구현할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 자율 주행 로직의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3 내지 도 9 각각은 도 2에 도시된 각 단계를 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 발명과 관련된 적어도 하나의 실시 예에 대하여 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 차량(10)은 무인 자율 주행 기술이 적용된 차량이며, 상기 무인 자율 주행 기술은 운전자의 개입 없이도 자동으로 차량 주행이 가능하도록 하는 기술을 의미한다. 상기 무인 자율 주행 기술은 사용자의 편의성과 함께 사고 방지를 통한 사용자의 안전을 그 목표로 한다.
차량(10)은 정보 추출부(100), 자율 주행 로직(200), 및 구동부(300)를 포함할 수 있다.
정보 추출부(100)는 차량(10)의 주변에 대한 정보를 수집하는 구성이며, 차량(10)의 주변에 위치하는 물체와의 거리 정보를 획득하는 거리측정센서(110), 차량(10)의 주변을 촬영한 영상 정보를 획득하는 카메라(120), 및 현재 차량(10)이 주행중인 속도를 감지하는 속도 센서(130)를 포함할 수 있다.
자율 주행 로직(200)은 무인 자율 주행의 기능을 구현하기 위한 소프트웨어(software), 하드웨어(hardward), 또는 이들의 조합일 수 있다. 자율 주행 로직(200)은 차량(10)의 ECU(Electronic Control Unit)의 일부로 구현될 수 있으나, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않는다.
주제어 로직(220)은 무인 자율 주행 기능의 전반적인 제어를 담당할 수 있다. 주제어 로직(220)은 전체 주행도로 판단부(220) 또는 자차 주행차로 판단부(230)가가 제공하는 정보를 기초로 구동부(300)를 제어하기 위한 신호를 생성할 수 있다.
전체 주행도로 판단부(220)는 거리 측정 센서(110)의 거리 정보, 카메라(120)의 영상, 차량(10)의 속도 정보 중 적어도 하나를 기초로 전체 주행도로를 판단할 수 있다. 전체 주행도로는 차량(10)이 주행중인 방향과 동일한 방향인 전체 주행도로를 의미할 수 있다.
자차 주행차로 판단부(230)는 전체 주행도로 판단부(220)로부터 제공되는 정보로부터 차량(10)의 주행차로 및 주변 차량의 주행차로를 판단할 수 있고, 주제어 로직(210)의 요청에 따라 판단 결과를 제공할 수 있다.
전체 주행도로 판단부(220)와 자차 주행차로 판단부(230)의 동작에 대한 자세한 설명은 도 2 내지 도 9를 참조하여 후술하기로 한다.
구동부(300)는 주제어 로직(220)의 제어 신호에 따른 차량(10)의 구동을 수행하는 구성이며, 브레이크, 엑셀레이터, 변속기, 조향 장치 등의 차량 구동을 실질적으로 제어하는 구성들을 포함할 수 있다.
예컨대, 주제어 로직(220)의 제어 신호가 가속하면서 좌측 차선으로 차선변경을 지시하는 신호일 경우, 구동부(300)의 엑셀레이터는 가속을, 조향 장치는 좌측 방향으로 토크를 가하는 구동제어를 실행할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 자율 주행 로직의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 3 내지 도 9 각각은 도 2에 도시된 각 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 2 내지 도 9를 참조하면, 자차(도 2 내지 도 7의 설명에서 차량(10)은 '자차'라 칭하기로 함)의 주행중 주제어 로직(220)은 자차의 주행도로 판단 로직(도 2 에 도시된 알고리즘)을 실행할 수 있다.
먼저, 전체 주행도로 판단부(220)는 거리 측정 센서(110)로부터 전방에서 위치한 적어도 하나의 물체(이하, '전방 물체'라 칭함)의 거리 정보를 제공받을 수 있다. 전방 물체의 거리 정보는 자차를 중심으로 하는 전방 물체의 2차원 좌표 및 자차에 대한 전방 물체의 상대 속도가 포함될 수 있다. 상기 상대 속도는 자차를 중심으로 하는 전방 물체의 2차원 좌표를 누적함에 의해 구해질 수 있다.
전체 주행도로 판단부(220)는 전방 물체의 상대 속도와 속도 센서(130)의 자차 속도를 연산함에 의해 전방 물체의 절대 속도를 산출할 수 있다. 전체 주행도로 판단부(220)는 전방 물체의 절대 속도의 절대값과 임계 속도를 비교하여, 전방 물체의 절대 속도의 절대값이 임계 속도 이상 또는 미만인지 여부에 따라 전방 물체가 이동 물체인지 또는 정지 물체인지 판단할 수 있다(S10). 상기 임계 속도는 거리 측정 센서(110)의 측정 오차를 고려하여 결정될 수 있으며, 예를 들어 3 kph(kiometer per hour)일 수 있다.
도 3에서, 자차(300)의 전방에 감지된 전방 물체들의 위치가 도시되어 있으며, 전체 주행도로 판단부(220)는 각 전방 물체의 상대 속도와 자차 속도로부터 산출된 각 전방 물체의 절대 속도에 기초하여, 절대 속도의 절대값이 임계 속도 이상인 이동 물체와 임계 속도 미만인 정지 물체로 분류할 수 있다.
또한, 전체 주행도로 판단부(220)는 카메라(120)의 영상을 분석하여 자차(300)가 주행중인 차선의 곡률, 자차(300)의 진행 방향과 차선과의 기울기, 자차(300)와 좌/우 차선과의 거리 중 적어도 하나를 이용하여 자차(300)의 위치를 중심으로 한 자차(300)의 주행 차선을 확정할 수 있다.
구체적으로, 전체 주행도로 판단부(220)는 카메라(120)의 영상으로부터 인식된 자차(300)가 주행중인 차선의 형태로부터 곡률을 산출할 수 있고, 카메라(120)가 촬영하는 방향과 자차(300)의 진행 방향이 서로 일치한다고 가정하면 상기 곡률에 따른 차선과 자차(300)의 진행 방향의 기울기를 산출할 수 있다. 그리고, 전체 주행도로 판단부(220)는 카메라(120)의 영상으로부터 인식된 자차(300)가 주행중인 좌/우 차선과 영상의 중심 간의 거리로부터 자차(300)와 좌/우 차선과의 거리를 산출할 수 있고, 미리 정해진 자차(300)의 폭과 자차(300)와 좌/우 차선과의 거리로부터 자차(300)가 주행중인 차선의 폭을 결정할 수 있다.
전체 주행도로 판단부(220)는 자차(300)를 기준으로 자차(300)의 주행 차선(L1)을 2차원 좌표로 산출할 수 있으며, 감지된 이동 물체와 정지 물체의 2차원 좌표와 자차(300)의 주행 차선(L1)을 2차원 좌표를 서로 맵핑(mapping)할 수 있다. 이를 위해, 거리 측정 센서(110)의 거리 정보의 좌표와 카메라(120)의 영상에서의 좌표 간의 관계가 자율 주행 로직(200)에 저장될 수 있으나, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않는다.
본 명세서에서는 도 3에 도시된 바와 같이, 주행 차선(L1)이 일직선인 경우를 예로 들어 설명하나, 본 발명의 기술적 사상은 주행 차선(L1)이 특정 곡률을 갖는 경우에도 마찬가지로 적용될 수 있다.
전체 주행도로 판단부(220)는 정지 물체들을 일정한 관련성을 갖는 정지 물체끼리 클러스터링(clustering)할 수 있다(S20). 상기 일정한 관련성은 인접하는 정지 물체를 잇는 직선이 주행 차선(L1)과 이루는 각도가 임계 각도(예를 들어, 15도) 이하인지 여부에 따라 결정될 수 있다. 여기서, 도 4에는 주행 차선(L1)이 일직선인 경우가 도시되어 있으나, 주행 차선이 특정 곡률을 가지는 경우에 있어서는 인접하는 정지 물체를 잇는 직선의 중점의 종방향 좌표(즉, y 좌표)와 동일한 주행 차선(L1) 상의 좌표에서의 접선의 기울기와, 인접하는 정지 물체를 잇는 직선이 이루는 각도가 임계 각도 이하인지 판단될 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 전체 주행도로 판단부(220)는 인접하는 정지 물체를 잇는 직선이 주행 차선(L1)과 이루는 각도가 임계 각도 이하인지 판단하고, 임계 각도 이하인 인접하는 두 정지 물체를 하나의 그룹으로 묶을 수 있다. 또한, 어느 정지 물체가 하나의 정지 물체와 하나의 그룹으로 묶이고, 또다른 정지 물체와 하나의 그룹으로 묶일 경우, 세 정지 물체가 하나의 그룹으로 묶일 수 있다. 이와 같은 원리로 도 4에서와 같이 자차(300)의 좌측의 그룹은 4개의 정지 물체가 하나의 클러스터링 그룹을 형성함을 알 수 있다.
전체 주행도로 판단부(220)는 앞서 산출된 전방 물체의 절대 속도를 기초로 이동 물체가 자차(300)와 동일한 방향으로 주행하는 차량인지 여부를 판단할 수 있다(S30). 전방 물체의 절대 속도는 종방향(자차(300)의 진행방향) 속도성분과 횡방향(자차(300)의 진행방향과 수직인 방향) 속도성분을 가질 수 있다.
전체 주행도로 판단부(220)는 이동 물체의 절대 속도의 종방향 속도 성분이 일정 속도 범위 이내인지 판단할 수 있고, 이를 기초로 자차(300)와 동일한 방향으로 주행하는 차량인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 일정 속도 범위는 0~150 kph일 수 있고, 이동 물체의 절대 속도의 종방향 속도 성분이 일정 속도 범위 이내인 정상적인 주행 중인 차량과, 일정 속도 범위 밖인 -30kph(반대 차선 차량) 또는 250kph(오검출에 의한 이동물체)의 종방향 속도 성분을 갖는 이동 물체를 구별할 수 있다.
실시예에 따라, 전체 주행도로 판단부(220)는 일정 주기(예를 들어, 거리 측정 센서(110)의 측정 주기) 동안 이동 물체의 절대 속도의 종방향 속도 성분의 변화량이 일정 범위(예를 들어, -5kph~+5kph) 이내인지 여부를 더 판단하여, 자차(300)와 동일한 방향으로 주행하는 차량인지 여부를 판단할 수 있다. 이는 종방향으로 절대 속도의 변화량이 지나치게 많을 경우, 차량이 아닌 이동 물체(오검출 또는 비행 물체)일 가능성이 높기 때문이다.
실시예에 따라, 전체 주행도로 판단부(220)는 일정 주기(예를 들어, 거리 측정 센서(110)의 측정 주기) 동안 이동 물체의 절대 속도의 횡방향 속도 성분의 변화량이 일정 범위(예를 들어, -3kph~+3kph) 이내인지 여부를 더 판단하여, 자차(300)와 동일한 방향으로 주행하는 차량인지 여부를 판단할 수 있다. 이는 횡방향으로 절대 속도의 변화량이 지나치게 많을 경우, 차량이 아닌 이동 물체(오검출 또는 비행 물체)일 가능성이 높기 때문이다.
도 5에서 나타난 바와 같이, 전체 주행도로 판단부(220)는 전방 물체의 절대 속도를 기초로 이동 물체가 자차(300)와 동일한 방향으로 주행하는 차량을 판단할 수 있으며, 이동 물체가 자차(300)와 동일한 방향으로 주행하는 차량은 박스로 표시되어 있다. 우측 맨위 이동 물체와 같이 매우 가까운 이동 물체끼리는 하나의 차량으로 판단될 수 있다. 제1 이동 물체(MO1)의 절대 속도의 종방향 속도 성분이 -40kph였다고 가정하면, 전체 주행도로 판단부(220)는 제1 이동 물체(MO1)가 자차(300)와 동일한 방향으로 주행하는 차량이 아니라고 판단할 수 있다.
전체 주행도로 판단부(220)는 크게 제1 기준 내지 제4 기준에 기초하여 전체 주행도로의 경계를 판단할 수 있다(S40).
제1 기준은 다가오는 이동 물체 중 주행 차선(L1)을 기준으로 가장 안쪽으로 좌우에 위치하는 이동 물체 사이의 영역을 유효한 주행도로로 판단하는 것을 의미한다. 여기서, 어느 물체와 주행 차선(L1)과의 최단 수평 거리가 짧을수록 안쪽의 물체라고 정의될 수 있다. 또한, 도 5에서와 같이 주행 차선(L1)을 기준으로 좌측에만 다가오는 이동 물체가 존재할 경우에는 상기 이동 물체의 안쪽(즉, 우측)의 영역이 유효한 주행도로로 판단될 수 있다. 예를 들어, 자차(300)의 좌측의 그룹에 속한 정지 물체들은 제1 이동 물체(MO1)보다 안쪽에 위치한다고 할 수 있다. 또한, 다가오는 물체인지 여부는 이동 물체의 절대 속도의 종방향 속도 성분(또는 자차의 주행 방향과 반대방향에 해당하는 속도 성분)에 기초하여 판단될 수 있다.
제1 기준은 자차(300)로 다가오는 차량(즉, 역방향 주행 차량)의 바깥쪽은 반대차선의 도로에 해당할 가능성이 높으므로, 이러한 영역을 유효한 주행도로에서 제외하기 위함이다. 또한, 가장 안쪽의 다가오는 물체에 대해서만 판단하는 이유는 유효한 주행도로의 경계를 판단하기 위함이기 때문이다.
도 6에서, 제1 이동 물체(MO1)의 우측이 유효한 주행도로로 판단될 수 있다.
제2 기준은 클러스터링된 정지 물체의 그룹(클러스터링 그룹) 중 주행 차선(L1)을 기준으로 가장 안쪽으로 좌우에 위치하는 정지 물체의 그룹 사이의 영역을 유효한 주행도로로 판단하는 것을 의미한다. 도 6에서, 클러스터링된 정지 물체의 그룹이 제1 그룹(GR1) 내지 제3 그룹(GR3)이 존재한다고 하면, 제1 그룹(GR1)이 자차(300)의 가장 안쪽으로 좌측에 위치하는 정지 물체의 그룹이고 제2 그룹(GR2)이 자차(300)의 가장 안쪽으로 우측에 위치하는 정지 물체의 그룹이다. 따라서, 제1 그룹(GR1)과 제2 그룹(GR2)의 사이의 영역이 유효한 주행도로로 판단될 수 있다. 만일, 주행 차선(L1)을 기준으로 좌측 또는 우측에만 클러스터링 그룹이 존재할 경우에는 상기 클러스터링 그룹의 안쪽(즉, 우측 또는 좌측)의 영역이 유효한 주행도로로 판단될 수 있다.
여기서, 제1 그룹(GR1)에 포함된 정지 물체 중 가장 안쪽에 위치한 정지 물체가 유효한 주행도로의 경계로 결정될 수 있고, 제2 그룹(GR2)에 포함된 정지 물체 중 가장 안쪽에 위치한 정지 물체가 유효한 주행도로의 경계로 결정될 수 있다.
제3 기준은 자차(300)와 동일한 방향으로 주행하는 차량 중 주행 차선(L1)을 기준으로 가장 바깥쪽으로 좌우에 위치하는 차량 사이의 영역을 유효한 주행도로로 판단하는 것을 의미한다. 도 6에서, 제2 이동 물체(MO2)가 자차(300)의 가장 바깥쪽으로 좌측에 위치하는 차량이고, 제3 이동 물체(MO3)가 자차(300)의 가장 바깥쪽으로 우측에 위치하는 차량이므로, 제2 이동 물체(MO2)와 제3 이동 물체(MO3) 사이의 영역이 유효한 주행도로로 판단될 수 있다.
제4 기준은 제1 기준 내지 제3 기준에 의해 유효한 주행도로의 영역이 특정되지 못할 경우, 자차(300)의 차선 변경이 없다면, 현재의 측정 주기 이전에 특정되었던 유효한 주행도로의 영역을 현재의 유효한 주행도로의 영역으로 결정하는 것을 의미한다.
전체 주행도로 판단부(220)는 제1 기준 내지 제4 기준 중 적어도 하나에 기초하여 유효한 주행도로의 영역을 결정할 수 있고, 유효한 주행도로에 해당하는 전체 주행도로의 경계(TO)를 판단할 수 있다.
전체 주행도로 판단부(220)는 제1 기준을 가장 우선 순위가 높은 판단 기준으로 하고, 제2 내지 제4 기준으로 갈수록 우선 순위가 낮은 판단 기준으로 하여 전체 주행도로의 경계(TO)를 판단할 수 있다. 즉, 제2 기준에 의해 유효한 주행도로로 판단된 영역이라도 제1 기준에 의해 유효한 주행도로로 판단되지 않은 경우, 해당 영역은 유효한 주행도로가 아닌 것으로 판단될 수 있다. 예를 들어, 제2 그룹(GR2)의 우측에 자차(300)와 동일한 방향으로 주행하는 차량이 존재하더라도 전체 주행도로의 경계(TO)는 제2 그룹(GR2)의 우측에 존재하는 차량이 아닌 제2 그룹(GR2)에 포함된 정지 물체를 기준으로 정해질 수 있다.
다른 실시예에 따라, 전체 주행도로 판단부(220)는 제1 기준 및 제2 기준을 기초로 전체 주행도로의 경계(TO)를 판단하고, 제3 기준과 제4 기준을 판단된 전체 주행도로의 경계(TO)를 보완하기 위한 기준으로 이용할 수도 있다.
자차 주행차로 판단부(230)는 전체 주행도로 판단부(220)로부터 전체 주행도로의 경계(TO)를 비롯한 정보를 제공받아 자차(300)의 주행차로 및 주변 차량의 주행차로를 판단할 수 있다(S50).
도 7에서, 자차 주행차로 판단부(230)는 주행 차선(L1)을 기준으로 동일 차선폭을 갖도록 좌우로 가상 차선(L2, L3)을 설정할 수 있다. 도 7에서는 주행 차선(L1)이 일직선일 경우에 대해 도시하였으나, 주행 차선(L1)이 특정 곡률을 갖는 차선일 경우, 가상 차선은 상기 특정 곡률과 동일한 곡률을 가질 수 있다.
도 8에서, 자차 주행차로 판단부(230)는 전체 주행도로의 경계(TO)와 가상 차선(L2, L3)을 맵핑시키고, 차선들(L1~L3) 중 전체 주행도로의 경계(TO) 내에 위치하는 차선을 확정할 수 있다.
자차 주행차로 판단부(230)는 차선들(L1~L3) 중 전체 주행도로의 경계(TO) 내에 위치하는 차선(L4)을 확정하고, 상기 차선(l4)을 주행 차선으로 결정하여 상기 주행 차선 및 자차(300)와 주변 차량과의 위치 관계에 기초하여, 자차(300)의 주행차로 (도 9에서 2차선) 및 주변 차량의 주행차로 (맨앞 차량부터 각각 1, 3, 2, 3, 1, 2 차선)를 판단할 수 있다.
자차 주행차로 판단부(230)는 자차(300)의 주행차로 및 주변 차량의 주행차로를 주제어 로직(210)에 제공할 수 있고, 주제어 로직(210)은 자차(300)의 주행차로 및 주변 차량의 주행차로를 기초로 차선 변경, 추월 등의 자차(300)의 구동 제어를 수행할 수 있다.
일반적으로 카메라(120)에 의해 비교적 정확히 검출될 수 있는 차선은 자차(300)의 주행차로에 불과하여, 자차(300)가 어느 차선에 위치하는지 알기 어렵다. 또한, 거리 측정 센서(110)에 의해 이동 물체가 검출될 수는 있으나, 이동 물체가 어느 차선에 위치하는지 알 수 없다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량에 의하면, 자차의 주행차로를 파악하기 위한 별도의 모듈 없이도 자차가 주행하는 차선 및 주변 차량이 주행하는 차선을 인식할 수 있다.
또한, 자차가 주행하는 차선 및 주변 차량이 주행하는 차선을 인식함으로써 자율 주행 기능을 제공하는 차량에서 보다 안전하게 차선 변경 동작을 구현할 수 있다.
상기와 같이 설명된 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
또한, 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (19)

  1. ECU(Electronic Control Unit)의 자율 주행 로직이, 전방에 감지된 적어도 하나의 물체를 정지 물체 또는 이동 물체로 분류하는 단계;
    상기 ECU에서, 상기 정지 물체를 클러스터링(clustering)하여 클러스터링 그룹을 생성하는 단계;
    상기 ECU에서, 상기 이동 물체가 자차와 동일한 방향으로 주행하는 차량인지 판단하는 단계;
    상기 ECU에서, 상기 이동 물체 중 자차로 다가오는 이동 물체의 위치 및 상기 클러스터링 그룹을 기초로 전체 주행도로의 경계를 판단하는 단계; 및
    상기 ECU에서, 상기 자차가 주행하는 차선의 차선폭에 기반한 복수의 차선들의 위치와 상기 전체 주행도로의 경계를 비교하여, 상기 자차의 주행 차로를 판단하는 단계를 포함하고,
    상기 이동 물체가 자차와 동일한 방향으로 주행하는 차량인지 판단하는 단계는,
    상기 이동 물체의 절대 속도의 종방향 속도 성분이 일정 속도 범위 이내인지 판단하는 단계;
    일정 주기 동안 상기 이동 물체의 절대 속도의 종방향 속도 성분의 변화량이 제1 범위 이내인지 판단하는 단계; 및
    상기 일정 주기 동안 상기 이동 물체의 절대 속도의 횡방향 속도 성분의 변화량이 제2 범위 이내인지 판단하는 단계를 포함하는 무인 자율 주행 차량의 주행 차로 판단 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 정지 물체 또는 이동 물체로 분류하는 단계는,
    상기 자차의 속도 및 상기 적어도 하나의 물체의 상대 속도를 연산하여 상기 적어도 하나의 물체의 절대 속도를 산출하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 물체의 절대 속도의 절대값과 임계 속도를 비교하여, 상기 정지 물체 또는 이동 물체로 분류하는 단계를 포함하는, 무인 자율 주행 차량의 주행 차로 판단 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 클러스터링 그룹을 생성하는 단계는,
    인접하는 정지 물체가 서로 일정한 관련성을 갖는지 여부를 판단하는 단계를 포함하고,
    상기 일정한 관련성은 상기 인접하는 정지 물체를 잇는 직선이 상기 자차의 주행 차선과 이루는 각도가 임계 각도 이하인지 여부에 따라 결정되는, 무인 자율 주행 차량의 주행 차로 판단 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 전체 주행도로의 경계를 판단하는 단계는,
    상기 자차로 다가오는 이동 물체 중 주행 차선을 기준으로 가장 안쪽으로 좌우에 위치하는 이동 물체 사이의 영역을 유효한 주행도로로 판단하는 단계를 포함하는, 무인 자율 주행 차량의 주행 차로 판단 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 전체 주행도로의 경계를 판단하는 단계는,
    상기 클러스터링 그룹 중 상기 주행 차선을 기준으로 가장 안쪽으로 좌우에 위치하는 클러스터링 그룹 사이의 영역을 유효한 주행도로로 판단하는 단계를 더 포함하는, 무인 자율 주행 차량의 주행 차로 판단 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 자차로 다가오는 이동 물체를 기초로 판단된 유효한 주행도로는, 상기 클러스터링 그룹을 기초로 판단된 유효한 주행도로에 우선하는, 무인 자율 주행 차량의 주행 차로 판단 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 전체 주행도로의 경계를 판단하는 단계는,
    상기 자차와 동일한 방향으로 주행하는 차량 중 상기 주행 차선을 기준으로 가장 바깥쪽으로 좌우에 위치하는 차량 사이의 영역을 유효한 주행도로로 판단하는 단계를 더 포함하는, 무인 자율 주행 차량의 주행 차로 판단 방법.
  8. 삭제
  9. 제1항에 있어서,
    상기 자차의 주행 차로를 판단하는 단계는,
    상기 복수의 차선들 중 상기 전체 주행도로의 경계 이내에 위치하는 차선을 주행 차선으로 결정하는 단계; 및
    상기 주행 차선 내의 상기 자차의 위치에 따라 상기 자차의 주행 차로를 판단하는 단계를 포함하는, 무인 자율 주행 차량의 주행 차로 판단 방법.
  10. 전방에 감지된 적어도 하나의 물체를 정지 물체 또는 이동 물체로 분류하고, 상기 정지 물체를 클러스터링(clustering)하여 클러스터링 그룹을 생성한 뒤, 상기 이동 물체 중 자차로 다가오는 이동 물체의 위치 및 상기 클러스터링 그룹을 기초로 전체 주행도로의 경계를 판단하는 전체 주행도로 판단부; 및
    상기 자차가 주행하는 차선의 차선폭에 기반한 복수의 차선들의 위치와 상기 전체 주행도로의 경계를 비교하여, 상기 자차의 주행 차로를 판단하는 자차 주행차로 판단부를 포함하고,
    상기 전체 주행도로 판단부는,
    상기 이동 물체의 절대 속도의 종방향 속도 성분이 일정 속도 범위 이내인지 판단하고, 일정 주기 동안 상기 이동 물체의 절대 속도의 종방향 속도 성분의 변화량이 제1 범위 이내인지 판단하고, 상기 일정 주기 동안 상기 이동 물체의 절대 속도의 횡방향 속도 성분의 변화량이 제2 범위 이내인지 판단하여, 상기 이동 물체가 차량인지 판단하는 무인 자율 주행 차량의 ECU(Electronic Control Unit).
  11. 제10항에 있어서,
    상기 전체 주행도로 판단부는,
    상기 자차의 속도 및 상기 적어도 하나의 물체의 상대 속도를 연산하여 상기 적어도 하나의 물체의 절대 속도를 산출하고, 상기 적어도 하나의 물체의 절대 속도의 절대값과 임계 속도를 비교하여, 상기 정지 물체 또는 이동 물체로 분류하는, 무인 자율 주행 차량의 ECU.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 전체 주행도로 판단부는,
    인접하는 정지 물체가 서로 일정한 관련성을 갖는지 여부를 판단하고,
    상기 일정한 관련성은 상기 인접하는 정지 물체를 잇는 직선이 상기 자차의 주행 차선과 이루는 각도가 임계 각도 이하인지 여부에 따라 결정되는, 무인 자율 주행 차량의 ECU.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 전체 주행도로 판단부는,
    상기 자차로 다가오는 이동 물체 중 주행 차선을 기준으로 가장 안쪽으로 좌우에 위치하는 이동 물체 사이의 영역을 유효한 주행도로로 판단하는, 무인 자율 주행 차량의 ECU.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 전체 주행도로 판단부는,
    상기 클러스터링 그룹 중 상기 주행 차선을 기준으로 가장 안쪽으로 좌우에 위치하는 클러스터링 그룹 사이의 영역을 유효한 주행도로로 판단하는, 무인 자율 주행 차량의 ECU.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 자차로 다가오는 이동 물체를 기초로 판단된 유효한 주행도로는, 상기 클러스터링 그룹을 기초로 판단된 유효한 주행도로에 우선하는, 무인 자율 주행 차량의 ECU.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 전체 주행도로 판단부는,
    상기 자차와 동일한 방향으로 주행하는 차량 중 상기 주행 차선을 기준으로 가장 바깥쪽으로 좌우에 위치하는 차량 사이의 영역을 유효한 주행도로로 판단하는, 무인 자율 주행 차량의 ECU.
  17. 삭제
  18. 제10항에 있어서,
    상기 자차 주행차로 판단부는,
    상기 복수의 차선들 중 상기 전체 주행도로의 경계 이내에 위치하는 차선을 주행 차선으로 결정하고, 상기 주행 차선 내의 상기 자차의 위치에 따라 상기 자차의 주행 차로를 판단하는, 무인 자율 주행 차량의 ECU.
  19. 전방에 감지된 적어도 하나의 물체를 정지 물체 또는 이동 물체로 분류하고, 상기 정지 물체를 클러스터링(clustering)하여 클러스터링 그룹을 생성한 뒤, 상기 이동 물체 중 자차로 다가오는 이동 물체의 위치 및 상기 클러스터링 그룹을 기초로 전체 주행도로의 경계를 판단하는 전체 주행도로 판단부와, 상기 자차가 주행하는 차선의 차선폭에 기반한 복수의 차선들의 위치와 상기 전체 주행도로의 경계를 비교하여, 상기 자차의 주행 차로를 판단하는 자차 주행차로 판단부를 포함하는 ECU(Electronic Control Unit); 및
    상기 ECU가 생성하는 제어 신호에 따라 차량의 구동을 제어하는 구동부를 포함하고,
    상기 전체 주행도로 판단부는,
    상기 이동 물체의 절대 속도의 종방향 속도 성분이 일정 속도 범위 이내인지 판단하고, 일정 주기 동안 상기 이동 물체의 절대 속도의 종방향 속도 성분의 변화량이 제1 범위 이내인지 판단하고, 상기 일정 주기 동안 상기 이동 물체의 절대 속도의 횡방향 속도 성분의 변화량이 제2 범위 이내인지 판단하여, 상기 이동 물체가 차량인지 판단하는 무인 자율 주행 차량.
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Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10409286B2 (en) * 2017-07-21 2019-09-10 Ford Global Technologies, Llc Highway detection systems and methods
JP6847885B2 (ja) * 2018-03-20 2021-03-24 株式会社東芝 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
US11830365B1 (en) * 2018-07-02 2023-11-28 Smartdrive Systems, Inc. Systems and methods for generating data describing physical surroundings of a vehicle
US10818102B1 (en) 2018-07-02 2020-10-27 Smartdrive Systems, Inc. Systems and methods for generating and providing timely vehicle event information
US12008922B2 (en) 2018-07-02 2024-06-11 Smartdrive Systems, Inc. Systems and methods for comparing driving performance for simulated driving
WO2020018679A1 (en) * 2018-07-17 2020-01-23 Nvidia Corporation Regression-based line detection for autonomous driving machines
CN111712417B (zh) * 2018-09-28 2023-09-01 百度时代网络技术（北京）有限公司 用于自动驾驶车辆的、基于隧道的规划系统
CN109849930B (zh) * 2018-12-29 2020-08-04 百度在线网络技术（北京）有限公司 自动驾驶汽车的相邻车辆的速度计算方法和装置
CN109817000A (zh) * 2019-01-21 2019-05-28 河海大学 一种基于车路信息匹配的行车辅助系统及其运行方法
DE112020002287T5 (de) * 2019-05-09 2022-02-17 Sony Group Corporation Informationsverarbeitungsvorrichtung, informationsverarbeitungsverfahren und programm
US10915766B2 (en) * 2019-06-28 2021-02-09 Baidu Usa Llc Method for detecting closest in-path object (CIPO) for autonomous driving
CN112799387B (zh) * 2019-10-25 2024-06-07 杭州海康汽车技术有限公司 机器人控制方法、装置及机器人
US11804135B2 (en) * 2019-11-28 2023-10-31 Mitsubishi Electric Corporation Object recognition apparatus, object recognition method, and computer readable medium
JP7592740B2 (ja) * 2020-03-25 2024-12-02 ビー－ロボティクス カンパニー リミテッド 注文システムと移動ロボットとの連動方法及びそのシステム
CN112001235A (zh) * 2020-07-13 2020-11-27 浙江大华汽车技术有限公司 车辆通行信息的生成方法、装置和计算机设备
CN111965665A (zh) * 2020-08-26 2020-11-20 北京小马慧行科技有限公司 确定自动驾驶车辆的行驶车道的方法及装置
CN112158198B (zh) * 2020-09-30 2021-09-03 重庆长安汽车股份有限公司 L3级自动驾驶的横向感知安全驾驶控制方法、系统及车辆
CN115214632A (zh) * 2021-03-31 2022-10-21 南宁富联富桂精密工业有限公司 车辆盲区的防碰撞方法、电子设备及计算机存储介质
CN117111049B (zh) * 2023-10-23 2024-01-30 成都瑞达物联科技有限公司 一种etc通道车辆存在检测方法及系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004341941A (ja) * 2003-05-16 2004-12-02 Denso Corp 走行車線推定装置、分岐路進入推定装置、車速制御装置およびプログラム
JP2015001773A (ja) * 2013-06-13 2015-01-05 ボッシュ株式会社 車線推定装置

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3241906B2 (ja) * 1993-11-22 2001-12-25 オムロン株式会社 レーザ光を用いた車載用対象物検出装置
DE102005003194A1 (de) * 2005-01-24 2006-07-27 Robert Bosch Gmbh Fahrerassistenzsystem mit Einrichtung zur Erkennung von stehenden Objekten
US9373149B2 (en) * 2006-03-17 2016-06-21 Fatdoor, Inc. Autonomous neighborhood vehicle commerce network and community
JP4811343B2 (ja) * 2007-05-11 2011-11-09 トヨタ自動車株式会社 物体検出装置
JP4843003B2 (ja) * 2008-08-05 2011-12-21 富士通テン株式会社 信号処理装置、レーダ装置、及び信号処理方法
US20110190972A1 (en) * 2010-02-02 2011-08-04 Gm Global Technology Operations, Inc. Grid unlock
US20130145297A1 (en) * 2011-11-16 2013-06-06 Flextronics Ap, Llc Configurable heads-up dash display
DE102012204441A1 (de) * 2011-03-21 2012-09-27 Denso Corporation Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung eines Verlaufs einer Straße für Fahrzeuge
KR101405193B1 (ko) * 2012-10-26 2014-06-27 현대자동차 주식회사 차로 인식 방법 및 시스템
WO2014109016A1 (ja) * 2013-01-09 2014-07-17 三菱電機株式会社 車両周辺表示装置
JP6369035B2 (ja) 2013-02-05 2018-08-08 株式会社デンソー 物標検出装置
KR101500082B1 (ko) * 2013-06-10 2015-03-18 현대자동차주식회사 주행차로 인식 장치 및 방법
US8825260B1 (en) 2013-07-23 2014-09-02 Google Inc. Object and ground segmentation from a sparse one-dimensional range data
JP5892129B2 (ja) 2013-08-29 2016-03-23 株式会社デンソー 道路形状認識方法、道路形状認識装置、プログラムおよび記録媒体
KR20150051697A (ko) 2013-11-05 2015-05-13 현대모비스 주식회사 차량 레이더를 이용하여 차선 유지 기능을 제공하기 위한 장치 및 그 방법
EP2881926B1 (en) * 2013-12-04 2021-08-04 Volvo Car Corporation Method and control system for controlling movement of a group of road vehicles
US9395192B1 (en) * 2013-12-20 2016-07-19 Google Inc. Methods and systems for road and lane boundary tracing
US9834207B2 (en) * 2014-04-15 2017-12-05 GM Global Technology Operations LLC Method and system for detecting, tracking and estimating stationary roadside objects
JP2016001464A (ja) * 2014-05-19 2016-01-07 株式会社リコー 処理装置、処理システム、処理プログラム、及び、処理方法
EP3187388B1 (en) * 2014-08-28 2019-03-06 Nissan Motor Co., Ltd Travel control device and travel control method
KR101992115B1 (ko) 2014-10-02 2019-06-25 주식회사 만도 차량용 레이다를 이용한 차선 추정 방법 및 시스템
JP6025268B2 (ja) * 2014-10-31 2016-11-16 富士重工業株式会社 車両の走行制御装置
DE102015202099A1 (de) * 2015-02-06 2016-08-11 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verarbeiten von Sensordaten für ein Fahrerassistenzsystem
CN105809130B (zh) * 2016-03-08 2020-03-10 武汉大学 一种基于双目深度感知的车辆可行驶区域计算方法
US9701307B1 (en) * 2016-04-11 2017-07-11 David E. Newman Systems and methods for hazard mitigation
US10324189B2 (en) * 2017-10-24 2019-06-18 Harman International Industries, Incorporated Collaborative data processing

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004341941A (ja) * 2003-05-16 2004-12-02 Denso Corp 走行車線推定装置、分岐路進入推定装置、車速制御装置およびプログラム
JP2015001773A (ja) * 2013-06-13 2015-01-05 ボッシュ株式会社 車線推定装置

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