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KR102472768B1 - 자율 주행 차량을 위한 오브젝트 검출 방법 및 장치 - Google Patents

자율 주행 차량을 위한 오브젝트 검출 방법 및 장치 Download PDF

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KR102472768B1
KR102472768B1 KR1020170157298A KR20170157298A KR102472768B1 KR 102472768 B1 KR102472768 B1 KR 102472768B1 KR 1020170157298 A KR1020170157298 A KR 1020170157298A KR 20170157298 A KR20170157298 A KR 20170157298A KR 102472768 B1 KR102472768 B1 KR 102472768B1
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Abstract

닫힌 공간에서 오브젝트를 검출하기 위한 방법 및 장치가 제공된다. 닫힌 공간에서는 클러터 오브젝트에 의해 반사된 신호로 인하여 고스트 오브젝트가 검출된다. 실제의 오브젝트를 검출하기 위해, 닫힌 공간의 기하학적 정보가 이용된다. 기하학적 정보에 기초하여 닫힌 공간 내로 전파되는 전송 신호의 빔 패턴이 결정된다. 결정된 빔 패턴으로 전파된 전송 신호에 기초하여 실제의 오브젝트가 검출된다.

Description

자율 주행 차량을 위한 오브젝트 검출 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING OBJECT FOR AUTONOMOUS VEHICLE}
아래의 실시예들은 자율 주행 차량을 위한 오브젝트 검출 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 닫힌 공간을 주행하는 자율 주행 차량을 위한 오브젝트 검출 방법 및 장치에 관한 것이다.
자율 주행 차량(autonomous vehicle)은 차량의 주변으로 신호를 전파하고, 반사된 신호를 수신하고, 수신 신호를 분석함으로써 차량의 주변에 존재하는 오브젝트를 검출한다. 전파된 신호가 반사되어 돌아오는 시간을 이용하여 차량 및 오브젝트 간의 거리를 계산하고, 반사 신호가 수신되는 각도 및 반사 신호의 세기를 이용하여 오브젝트의 각도가 계산될 수 있다. TOF(Time of Flight)를 이용하여 오브젝트 간의 거리를 계산하는 방법은 안개 및 비와 같은 외부의 기상 환경에 영향을 받지 않는다.
일 측면에 따른, 닫힌 공간을 주행하는 자율 주행 차량에 대한 오브젝트 검출 방법은, 상기 닫힌 공간에 대한 기하학적(geometry) 정보에 기초하여 제1 빔 패턴(first beam pattern) 및 제2 빔 패턴(second beam pattern)을 결정하는 단계, 복수의 안테나들을 이용하여 상기 제1 빔 패턴으로 전파된 제1 전송 신호에 기초하여 제1 후보 오브젝트들을 검출하는 단계, 상기 복수의 안테나들을 이용하여 상기 제2 빔 패턴으로 전파된 제2 전송 신호에 기초하여 제2 후보 오브젝트들을 검출하는 단계, 상기 제1 후보 오브젝트들 및 상기 제2 후보 오브젝트들에 기초하여 적어도 하나의 클러터 오브젝트(clutter object)를 검출하는 단계, 및 상기 클러터 오브젝트에 기초하여 타겟 오브젝트를 검출하는 단계를 포함한다.
상기 제1 후보 오브젝트들을 검출하는 단계는, 상기 복수의 안테나들을 이용하여 상기 제1 빔 패턴으로 상기 제1 전송 신호를 전파하는 단계, 상기 제1 전송 신호에 대한 제1 수신 신호를 수신하는 단계, 상기 제1 수신 신호에 기초하여 제1 수신 신호에 대한 오브젝트들을 검출하는 단계, 및 상기 제1 수신 신호에 대한 오브젝트들을 미리 설정된 복수의 관심 영역들에 거리에 따라 분류하는 단계를 포함하고, 타겟 영역은 상기 복수의 관심 영역들 중 하나이고, 상기 제1 후보 오브젝트들은 상기 타겟 영역에 포함될 수 있다.
상기 제2 후보 오브젝트들을 검출하는 단계는, 상기 복수의 안테나들을 이용하여 상기 제2 빔 패턴으로 상기 제2 전송 신호를 전파하는 단계, 상기 제2 전송 신호에 대한 제2 수신 신호를 수신하는 단계, 상기 제2 수신 신호에 기초하여 제2 수신 신호에 대한 오브젝트들을 검출하는 단계, 및 상기 제2 수신 신호에 대한 오브젝트들을 상기 복수의 관심 영역들에 거리에 따라 분류하는 단계를 포함하고, 상기 제2 후보 오브젝트들은 상기 타겟 영역에 포함될 수 있다.
상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트를 검출하는 단계는, 상기 제1 후보 오브젝트들에 대한 RCS(Radar Cross Section) 및 상기 제2 후보 오브젝트들에 대한 RCS에 기초하여 상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트에 기초하여 타겟 오브젝트를 검출하는 단계는, 상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트가 두 개인 경우, 상기 두 개의 클러터 오브젝트들 사이에 위치한 오브젝트를 상기 타겟 오브젝트로 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 빔 패턴 및 상기 제2 빔 패턴을 결정하는 단계는, 상기 기하학적 정보 및 상기 자율 주행 차량의 위치에 기초하여 상기 닫힌 공간에 대한 복수의 관심 영역들을 설정하는 단계, 및 상기 복수의 관심 영역들을 커버하는 상기 제1 빔 패턴 및 상기 제2 빔 패턴을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 오브젝트 검출 방법은, 상기 자율 주행 차량의 위치에 기초하여 상기 기하학적 정보를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 오브젝트 검출 방법은, 상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트 및 타겟 오브젝트에 기초하여 상기 닫힌 공간에 대한 주행 경로를 생성하는 단계, 및 상기 주행 경로에 기초하여 상기 자율 주행 차량을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다른 일 측면에 따른, 닫힌 공간을 주행하는 자율 주행 차량에 포함되는 오브젝트 검출 장치는, 오브젝트를 검출하는 프로그램이 기록된 메모리, 및 상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램은, 상기 닫힌 공간에 대한 기하학적(geometry) 정보에 기초하여 제1 빔 패턴(first beam pattern) 및 제2 빔 패턴(second beam pattern)을 결정하는 단계, 복수의 안테나들을 이용하여 상기 제1 빔 패턴으로 전파된 제1 전송 신호에 기초하여 제1 후보 오브젝트들을 검출하는 단계, 상기 복수의 안테나들을 이용하여 상기 제2 빔 패턴으로 전파된 제2 전송 신호에 기초하여 제2 후보 오브젝트들을 검출하는 단계, 상기 제1 후보 오브젝트들 및 상기 제2 후보 오브젝트들에 기초하여 적어도 하나의 클러터 오브젝트(clutter object)를 검출하는 단계, 및 상기 클러터 오브젝트에 기초하여 타겟 오브젝트를 검출하는 단계를 수행한다.
상기 제1 후보 오브젝트들을 검출하는 단계는, 상기 복수의 안테나들을 이용하여 상기 제1 빔 패턴으로 상기 제1 전송 신호를 전파하는 단계, 상기 제1 전송 신호에 대한 제1 수신 신호를 수신하는 단계, 상기 제1 수신 신호에 기초하여 제1 수신 신호에 대한 오브젝트들을 검출하는 단계, 및 상기 제1 수신 신호에 대한 오브젝트들을 미리 설정된 복수의 관심 영역들에 거리에 따라 분류하는 단계를 포함하고, 타겟 영역은 상기 복수의 관심 영역들 중 하나이고, 상기 제1 후보 오브젝트들은 상기 타겟 영역에 포함될 수 있다.
상기 제2 후보 오브젝트들을 검출하는 단계는, 상기 복수의 안테나들을 이용하여 상기 제2 빔 패턴으로 상기 제2 전송 신호를 전파하는 단계, 상기 제2 전송 신호에 대한 제2 수신 신호를 수신하는 단계, 상기 제2 수신 신호에 기초하여 제2 수신 신호에 대한 오브젝트들을 검출하는 단계, 및 상기 제2 수신 신호에 대한 오브젝트들을 상기 복수의 관심 영역들에 거리에 따라 분류하는 단계를 포함하고, 상기 제2 후보 오브젝트들은 상기 타겟 영역에 포함될 수 있다.
상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트를 검출하는 단계는, 상기 제1 후보 오브젝트들에 대한 RCS(Radar Cross Section) 및 상기 제2 후보 오브젝트들에 대한 RCS에 기초하여 상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트에 기초하여 타겟 오브젝트를 검출하는 단계는, 상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트가 두 개인 경우, 상기 두 개의 클러터 오브젝트들 사이에 위치한 오브젝트를 상기 타겟 오브젝트로 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 빔 패턴 및 상기 제2 빔 패턴을 결정하는 단계는, 상기 기하학적 정보 및 상기 자율 주행 차량의 위치에 기초하여 상기 닫힌 공간에 대한 복수의 관심 영역들을 설정하는 단계, 및 상기 복수의 관심 영역들을 커버하는 상기 제1 빔 패턴 및 상기 제2 빔 패턴을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 프로그램은, 상기 자율 주행 차량의 위치에 기초하여 상기 기하학적 정보를 획득하는 단계를 더 수행할 수 있다.
상기 프로그램은, 상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트 및 타겟 오브젝트에 기초하여 상기 닫힌 공간에 대한 주행 경로를 생성하는 단계, 및 상기 주행 경로에 기초하여 상기 자율 주행 차량을 제어하는 단계를 더 수행할 수 있다.
상기 닫힌 공간은 터널 및 바리케이트가 설치된 도로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또 다른 일 측면에 따른, 닫힌 공간을 주행하는 자율 주행 차량에 대한 오브젝트 검출 방법은, 상기 닫힌 공간에 대한 기하학적(geometry) 정보를 획득하는 단계, 상기 기하학적 정보 및 상기 자율 주행 차량의 위치에 기초하여 닫힌 공간에 대한 복수의 관심 영역들을 설정하는 단계, 상기 복수의 관심 영역들 각각에 대한 FoV(Field of View)를 결정하는 단계, 상기 결정된 FoV에 기초하여 전송 신호를 전파하는 단계, 및 상기 전송 신호에 대한 수신 신호에 기초하여 오브젝트를 검출하는 단계를 포함한다.
도 1은 일 예에 따른 터널을 주행하는 차량을 도시한다.
도 2는 일 실시예에 따른 오브젝트 검출 장치의 구성도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 오브젝트 검출 방법의 흐름도이다.
도 4는 일 예에 따른 제1 빔 패턴 및 제2 빔 패턴을 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 일 예에 따른 닫힌 공간에 대한 복수의 관심 영역들을 도시한다.
도 6은 일 예에 따른 복수의 관심 영역들 각각에 대한 FoV를 도시한다.
도 7은 일 예에 따른 제1 빔 패턴 및 제2 빔 패턴을 도시한다.
도 8은 일 예에 따른 제1 수신 신호에 대한 오브젝트들을 검출하는 방법의 흐름도이다.
도 9는 일 예에 따른 제2 수신 신호에 대한 오브젝트들을 검출하는 방법의 흐름도이다.
도 10은 일 예에 따른 검출된 제1 후보 오브젝트 및 제2 후보 오브젝트를 도시한다.
도 11은 일 예에 따른 제1 후보 오브젝트의 RCS, 제2 후보 오브젝트의 RCS 및 RCS들 간의 차이를 도시한다.
도 12는 일 예에 따른 주행 경로에 기초하여 자율 주행 차량을 제어하는 방법의 흐름도이다.
도 13은 다른 일 실시예에 따른 오브젝트 검출 방법의 흐름도이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 일 예에 따른 터널을 주행하는 차량을 도시한다.
자율 주행 차량(autonomous vehicle)(100)은 차량(100)의 주변으로 신호를 전파하고, 반사된 신호를 수신하고, 수신 신호를 분석함으로써 차량(100)의 주변에 존재하는 오브젝트를 검출한다. 차량(100)은 안테나를 포함한다. 안테나는 복수의 전송기(transmitter)들 및 복수의 수신기(receiver)들을 포함한다. 복수의 전송기들은 서로 다른 지향각으로 배치되고, 신호를 전송할 수 있다. 복수의 송신기들은 서로 다른 지향각으로 배치되고, 반사된 신호를 수신할 수 있다.
차량(100)이 터널과 같이 닫힌 공간을 통과하는 경우, 터널의 벽(110)이 오브젝트로 검출될 수 있다. 터널의 벽(110)이 오브젝트로 검출된 경우, 터널의 벽(110)은 차량(100)의 주행 경로를 생성하기 위해 이용될 수 있다.
터널의 벽(110)은 차량(100)이 전파한 신호 또는 오브젝트를 통해 반사된 신호를 반사할 수 있다. 터널의 벽(110)을 통해 반사된 신호에 기초하여 검출된 오브젝트의 위치 및 방향은 실제의 오브젝트의 위치 및 방향과 차이가 있다. 예를 들어, 터널의 내부에 위치한 오브젝트인 경우에도, 터널의 벽(110)을 통해 반사된 신호에 기초하여 계산된 오브젝트의 위치는 터널의 외부일 수 있다. 상기의 오브젝트는 고스트 오브젝트로 명명될 수 있다. 고스트 오브젝트에 의하여 오브젝트의 실제의 위치가 검출되지 않을 수 있다.
차량(100)에서 전파되는 신호의 FoV(Field of View)가 터널의 폭보다 넓은 경우, 터널의 벽(110)을 통해 반사된 고스트 오브젝트가 검출될 수 있다. 차량(100)이 닫힌 공간을 통과하는 것으로 판단된 경우, 차량(100)은 전파되는 신호의 FoV를 조절함으로써 닫힌 공간 내의 오브젝트를 검출할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 오브젝트 검출 장치의 구성도이다.
오브젝트 검출 장치(200)는 통신부(210), 프로세서(220) 및 메모리(230)를 포함한다. 오브젝트 검출 장치(200)는 도 1을 참조하여 전술된 차량(100)에 포함될 수 있다.
통신부(210)는 프로세서(220) 및 메모리(230)와 연결되어 데이터를 송수신한다. 통신부(210)는 외부의 다른 장치와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다. 이하에서 "A"를 송수신한다라는 표현은 "A를 나타내는 정보(information) 또는 데이터"를 송수신하는 것을 나타낼 수 있다.
통신부(210)는 오브젝트 검출 장치(200) 내의 회로망(circuitry)으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 통신부(210)는 내부 버스(internal bus) 및 외부 버스(external bus)를 포함할 수 있다. 다른 예로, 통신부(210)는 오브젝트 검출 장치(200)와 외부의 장치를 연결하는 요소일 수 있다. 통신부(210)는 인터페이스(interface)일 수 있다. 통신부(210)는 외부의 장치로부터 데이터를 수신하여, 프로세서(220) 및 메모리(230)에 데이터를 전송할 수 있다.
프로세서(220)는 통신부(210)가 수신한 데이터 및 메모리(230)에 저장된 데이터를 처리한다. "프로세서"는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.
프로세서(220)는 메모리(예를 들어, 메모리(230))에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(220)에 의해 유발된 인스트럭션들을 실행한다.
메모리(230)는 통신부(210)가 수신한 데이터 및 프로세서(220)가 처리한 데이터를 저장한다. 예를 들어, 메모리(230)는 프로그램을 저장할 수 있다. 저장되는 프로그램은 오브젝트를 검출할 수 있도록 코딩되어 프로세서(220)에 의해 실행 가능한 신텍스(syntax)들의 집합일 수 있다.
일 측면에 따르면, 메모리(230)는 하나 이상의 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 및 RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 및 광학 디스크 드라이브를 포함할 수 있다.
메모리(230)는 오브젝트 검출 장치(200)를 동작 시키는 명령어 세트(예를 들어, 소프트웨어)를 저장한다. 오브젝트 검출 장치(200)를 동작 시키는 명령어 세트는 프로세서(220)에 의해 실행된다.
통신부(210), 프로세서(220) 및 메모리(230)에 대해, 아래에서 도 3 내지 도 12를 참조하여 상세히 설명된다.
도 3은 일 실시예에 따른 오브젝트 검출 방법의 흐름도이다.
아래의 단계들(310 내지 360)는 도 2를 참조하여 전술된 오브젝트 검출 장치(200)에 의해 수행된다.
단계(310)에서, 프로세서(220)는 닫힌 공간에 대한 기하학적 정보를 획득한다. 예를 들어, GPS(Global Positioning System)을 이용하여 차량(100)의 위치가 결정될 수 있다. 결정된 위치에 기초하여 차량(100)이 닫힌 공간에 접근하는지 여부 또는 닫힌 공간에 위치하는지 여부가 판단된다. 예를 들어, 차량(100)의 닫힌 공간에 접근하는 것으로 판단된 경우, 프로세서(220)는 메모리(230)에 저장된 지도 데이터를 로드함으로써 닫힌 공간에 대한 기하학적 정보를 획득할 수 있다. 획득된 기하학적 정보는 닫힌 공간의 평면도일 수 있다.
단계(320)에서, 프로세서(220)는 기하학적 정보에 기초하여 제1 빔 패턴 및 제2 빔 패턴을 결정한다. 제1 빔 패턴은 먼저 전파되는 신호들에 대한 신호 패턴이고, 제2 빔 패턴은 나중에 전파되는 신호들에 대한 신호 패턴일 수 있다. 제1 빔 패턴 및 제2 빔 패턴은 닫힌 공간을 커버할 수 있도록 결정될 수 있다. 즉, 제1 빔 패턴 및 제2 빔 패턴은 닫힌 공간으로 신호를 집중(focusing)함으로써 원거리의 오브젝트에 대한 반사 신호를 증폭할 수 있다.
차랑(100)에는 레이더(RADAR) 및 라이다(LiDAR)와 같이 오브젝트를 검출하기 위해 신호를 전파하는 센서가 탑재되어 있다. 예를 들어, 레이더는 복수의 전송기들 및 복수의 수신기들로 구성된 안테나를 포함할 수 있다. 복수의 전송기들은 제1 빔 패턴 및 제2 빔 패턴으로 신호를 전파되고, 복수의 수신기들은 오브젝트에 의해 반사된 신호를 수신한다. 제1 빔 패턴 및 제2 빔 패턴에 대해, 아래에서 도 4 내지 도 7을 참조하여 상세히 설명된다.
단계(330)에서, 프로세서(220)는 제1 빔 패턴으로 전파된 제1 신호에 기초하여 제1 후보 오브젝트들을 검출한다. 제1 후보 오브젝트들을 검출하는 방법에 대해, 아래에서 도 8을 참조하여 상세히 설명된다.
단계(340)에서, 프로세서(220)는 제2 빔 패턴으로 전파된 제2 신호에 기초하여 제2 후보 오브젝트들을 검출한다. 제2 후보 오브젝트들을 검출하는 방법에 대해, 아래에서 도 9를 참조하여 상세히 설명된다.
단계(350)에서, 프로세서(220)는 제1 후보 오브젝트 및 제2 후보 오브젝트에 기초하여 클러터(clutter) 오브젝트를 검출한다. 예를 들어, 닫힌 공간이 터널인 경우, 클러터 오브젝트는 터널의 벽일 수 있다. 다른 예로, 닫힌 공간이 중앙 차선에 바리케이트(또는 가드 레일)가 설치된 도로인 경우, 클러터 오브젝트는 중앙 차선의 바리케이트일 수 있다. 클러터 오브젝트를 검출하는 방법에 대해, 아래에서 도 11을 참조하여 상세히 설명된다.
단계(360)에서, 프로세서(220)는 클러터 오브젝트에 기초하여 타겟(target) 오브젝트를 검출한다. 예를 들어, 닫힌 공간이 터널인 경우, 터널 내에 위치하는 오브젝트가 타겟 오브젝트로 검출될 수 있다. 타겟 오브젝트는 터널의 양쪽 벽들 사이에 위치할 수 있다. 터널의 양쪽 벽들 사이에 위치하지 않는 오브젝트는 고스트(ghost) 오브젝트로 결정될 수 있다.
도 4는 일 예에 따른 제1 빔 패턴 및 제2 빔 패턴을 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 3을 참조하여 전술된 단계(320)는 아래의 단계들(410 및 420)을 포함한다.
단계(410)에서, 프로세서(220)는 닫힌 공간에 대한 기하학적 정보 및 차량(100)의 위치 및 방향에 기초하여 닫힌 공간에 대한 복수의 관심 영역(Region Of Interest: ROI)들을 설정한다. 차량(100)의 위치 및 방향은 주행 정보에 기초하여 획득될 수 있다. 복수의 ROI들은 차량(100)과의 거리에 기초하여 설정될 수 있다. 복수의 ROI들에 대해, 도 5를 참조하여 상세히 설명된다.
단계(420)에서, 프로세서(220)는 복수의 ROI들을 커버하는 제1 빔 패턴 및 제2 빔 패턴을 결정한다. 프로세서(220)는 전파되는 신호들이 제1 빔 패턴 및 제2 빔 패턴을 각각 형성하도록 복수의 전송기들을 제어할 수 있다.
도 5는 일 예에 따른 닫힌 공간에 대한 복수의 관심 영역들을 도시한다.
닫힌 공간에 대한 기하학적 정보 및 차량(100)의 위치 및 방향에 기초하여 닫힌 공간에 대한 복수의 ROI들(521 내지 526)이 설정된다. 닫힌 공간에 대한 기하학적 정보는 터널의 벽(500)을 나타낼 수 있다. 차량(100)의 FoV(510)와 터널의 벽(500)의 내부 공간이 겹치는 영역이 복수의 ROI들(521 내지 526)로 설정될 수 있다. 복수의 ROI들(521 내지 526)은 차량(100)으로부터 거리에 따라 각각 설정될 수 있다.
도 6은 일 예에 따른 복수의 관심 영역들 각각에 대한 FoV를 도시한다.
도 5를 참조하여 전술된 복수의 ROI들(521 내지 526) 각각에 대한 FoV들(610 내지 660)이 계산된다. 제1 ROI(521)에 대한 제1 FoV(610), 제2 ROI(522)에 대한 제2 FoV(620), 제3 ROI(523)에 대한 제3 FoV(630), 제4 ROI(524)에 대한 제4 FoV(640), 제5 ROI(525)에 대한 제5 FoV(650), 제6 ROI(526)에 대한 제6 FoV(660)가 계산될 수 있다.
도 7은 일 예에 따른 제1 빔 패턴 및 제2 빔 패턴을 도시한다.
제1 빔 패턴(710) 및 제2 빔 패턴(720)이 도 6을 참조하여 전술된 복수의 FoV들(610 내지 660)을 커버하도록 계산될 수 있다. 예를 들어, 제1 빔 패턴(710)은 제1 방향(712)을 중심 축으로 하고, 먼저 전파되는 신호들에 대한 신호 패턴이다. 제2 빔 패턴(720)은 제2 방향(714)을 중심 축으로 하고, 나중에 전파되는 신호들에 대한 신호 패턴이다.
도 8은 일 예에 따른 제1 수신 신호에 대한 오브젝트들을 검출하는 방법의 흐름도이다.
도 3을 참조하여 전술된 단계(330)는 아래의 단계들(810 내지 840)을 포함한다.
단계(810)에서, 프로세서(220)는 복수의 안테나들을 이용하여 제1 빔 패턴으로 제1 전송 신호를 전파한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제1 빔 패턴을 형성하도록 복수의 전송기들 각각에 대한 지향각을 계산한다. 복수의 전송기들 각각은 설정된 지향각으로 신호를 전파한다. 복수의 전송기들 각각이 전파하는 신호는 상이한 주파수 또는 상이한 위상을 가질 수 있다. 전파된 신호들은 제1 신호이고, 제1 신호는 제1 빔 패턴을 형성할 수 있다.
단계(820)에서, 프로세서(220)는 복수의 안테나들을 이용하여 제1 전송 신호에 대한 제1 수신 신호를 수신한다. 제1 수신 신호는 복수의 신호들을 포함한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제1 수신 신호의 주파수 또는 위상에 기초하여 수신된 신호가 제1 전송 신호에 대한 반사 신호인지 여부를 판단할 수 있다.
단계(830)에서, 프로세서(220)는 제1 수신 신호에 기초하여 제1 수신 신호에 대한 하나 이상의 오브젝트들을 검출한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제1 수신 신호의 주파수 또는 위상에 기초하여 오브젝트의 방향 및 거리를 계산할 수 있다.
단계(840)에서, 프로세서(220)는 제1 수신 신호에 대한 오브젝트들을 복수의 ROI들(521 내지 526)에 대해 거리에 따라 분류한다.
제1 후보 오브젝트는 복수의 ROI들(521 내지 526) 각각에 대해 검출될 수 있다. 예를 들어, 제1 ROI(521)에 분류된 오브젝트는 제1 ROI(521)에 대한 제1 후보 오브젝트로 검출되고, 제2 ROI(522)에 분류된 오브젝트는 제2 ROI(522)에 대한 제1 후보 오브젝트로 검출된다.
도 9는 일 예에 따른 제2 수신 신호에 대한 오브젝트들을 검출하는 방법의 흐름도이다.
도 3을 참조하여 전술된 단계(340)는 아래의 단계들(910 내지 940)을 포함한다.
단계(910)에서, 프로세서(220)는 복수의 안테나들을 이용하여 제2 빔 패턴으로 제2 전송 신호를 전파한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제2 빔 패턴을 형성하도록 복수의 전송기들 각각에 대한 지향각을 계산한다. 복수의 전송기들 각각은 설정된 지향각으로 신호를 전파한다. 복수의 전송기들 각각이 전파하는 신호는 상이한 주파수 또는 상이한 위상을 가질 수 있다. 전파된 신호들은 제2 신호이고, 제2 신호는 제2 빔 패턴을 형성할 수 있다.
단계(920)에서, 프로세서(220)는 복수의 안테나들을 이용하여 제2 전송 신호에 대한 제2 수신 신호를 수신한다. 제2 수신 신호는 복수의 신호들을 포함한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제2 수신 신호의 주파수 또는 위상에 기초하여 수신된 신호가 제2 전송 신호에 대한 반사 신호인지 여부를 판단할 수 있다.
단계(930)에서, 프로세서(220)는 제2 수신 신호에 기초하여 제2 수신 신호에 대한 하나 이상의 오브젝트들을 검출한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제2 수신 신호의 주파수 또는 위상에 기초하여 오브젝트의 방향 및 거리를 계산할 수 있다.
단계(940)에서, 프로세서(220)는 제2 수신 신호에 대한 오브젝트들을 복수의 ROI들(521 내지 526)에 대해 거리에 따라 분류한다.
제2 후보 오브젝트는 복수의 ROI들(521 내지 526) 각각에 대해 검출될 수 있다. 예를 들어, 제1 ROI(521)에 분류된 오브젝트는 제1 ROI(521)에 대한 제2 후보 오브젝트로 검출되고, 제2 ROI(522)에 분류된 오브젝트는 제2 ROI(522)에 대한 제2 후보 오브젝트로 검출된다.
도 10은 일 예에 따른 검출된 제1 후보 오브젝트 및 제2 후보 오브젝트를 도시한다.
제1 빔 패턴(710)으로 형성된 제1 전송 신호에 기초하여 오브젝트들(1011, 1012 및 1013)이 검출(도 10의 좌측 그림)된다. 복수의 전송기들 각각이 신호를 전파한 지향각, 복수의 수신기들 각각이 신호를 수신한 각도 및 수신한 신호의 강도(intensity)에 기초하여 오브젝트들(1011, 1012 및 1013)이 검출될 수 있다. 오브젝트 θ1(1011), 오브젝트 θ2(1012) 및 오브젝트 θ3(1013)는 차량(100)의 정면을 기준으로 θ1, θ2 및 θ3각도로 각각 위치하는 오브젝트일 수 있다.
검출된 오브젝트들(1011, 1012 및 1013) 각각에 대한 제1 레이더 반사 면적(Radar Cross Section: RCS)이 복수의 수신기들이 수신한 신호에 기초하여 계산될 수 있다. 오브젝트들(1011, 1012 및 1013)은 동일한 ROI에 분류된 오브젝트들이고, 분류된 ROI에 대한 제1 후보 오브젝트에 포함될 수 있다. 특정 ROI에 대해 분류된 오브젝트들(1011, 1012 및 1013)이 도시되었으나, 복수의 ROI들 각각에 대하 오브젝트들이 동시에 분류될 수 있다.
제1 전송 신호가 전파된 후, 제2 빔 패턴(720)으로 형성된 제2 전송 신호가 전파된다. 제2 빔 패턴(720)으로 형성된 제2 전송 신호에 기초하여 오브젝트들(1011, 1012 및 1013)이 검출(도 10의 우측 그림)된다. 복수의 전송기들 각각이 신호를 전파한 지향각, 복수의 수신기들 각각이 신호를 수신한 각도 및 수신한 신호의 강도에 기초하여 오브젝트들(1011, 1012 및 1013)이 검출될 수 있다. 오브젝트들(1011, 1012 및 1013) 각각에 대한 제2 RCS가 계산될 수 있다. 오브젝트들(1011, 1012 및 1013)은 동일한 ROI에 분류된 오브젝트들이고, 분류된 ROI에 대한 제2 후보 오브젝트에 포함될 수 있다. 제1 빔 패턴(710)에 의해 특정 ROI에 분류된 오브젝트와 제2 빔 패턴(720)에 의해 특정 ROI에 분류된 오브젝트가 미리 설정된 거리 범위 및 각도 범위 내에 위치하는 경우, 동일한 오브젝트로 인식될 수 있다.
특정 ROI에 대한 클러터 오브젝트 및 타겟 오브젝트는 제1 RCS 및 제2 RCS에 기초하여 검출될 수 있다. 제1 RCS 및 제2 RCS에 기초하여 클러터 오브젝트 및 타겟 오브젝트를 검출하는 방법에 대해, 아래의 도 11을 참조하여 상세히 설명된다.
도 11은 일 예에 따른 제1 후보 오브젝트의 RCS, 제2 후보 오브젝트의 RCS 및 RCS들 간의 차이를 도시한다.
좌측의 그래프(1110)는 특정 ROI에 대한 제1 RCS 궤적(1120) 및 제2 RCS 궤적(1130)을 도시한다. 제1 RCS 궤적(1120)은 제1 후보 오브젝트에 대한 RCS 값을 나타내고, 제2 RCS 궤적(1130)은 제2 후보 오브젝트에 대한 RCS 값을 나타낸다. 우측의 그래프(1140)는 제1 후보 오브젝트에 대한 RCS 값 및 제2 후보 오브젝트에 대한 RCS 값 간의 차이를 도시한다.
제1 빔 패턴(710)으로 제1 전송 신호가 전파된 경우, 제1 빔 패턴(710)의 중심 축인 제1 방향(712) 상에 오브젝트가 위치할수록 오브젝트에 의해 반사된 RCS 세기가 크며, 제1 방향(712)으로부터 오브젝트가 멀어질수록 오브젝트에 의해 반사된 RCS 세기가 감소한다. 제1 RCS 궤적(1120)이 제1 수신 신호에 기초하여 특정 ROI에 대해 계산될 수 있다. 오브젝트 θ2(1012)는 오브젝트 θ1(1011) 및 오브젝트 θ3(1013)에 비해 제1 방향(712)과 가까우므로, 오브젝트 θ2(1012)의 RCS 값(1122)은 오브젝트 θ1(1011)의 RCS 값(1121) 및 오브젝트 θ3(1013)의 RCS 값(1123)에 비해 크다. 특정 ROI에 분류된 오브젝트들 중 계산된 RCS 값이 제1 RCS 궤적(1120)과 미리 설정된 비율 이상으로 차이가 나는 오브젝트는 고스트 오브젝트일 가능성이 높으므로, 제1 후보 오브젝트에서 제외될 수 있다.
제1 RCS 궤적(1120)가 유사하게, 제2 RCS 궤적(1130)이 제2 수신 신호에 기초하여 특정 ROI에 대해 계산될 수 있다. 오브젝트 θ3(1013)는 오브젝트 θ1(1011) 및 오브젝트 θ2(1012)에 비해 제2 방향(714)과 가까우므로, 오브젝트 θ3(1013)의 RCS 값(1133)은 오브젝트 θ1(1011)의 RCS 값(1131) 및 오브젝트 θ2(1012)의 RCS 값(1132)에 비해 크다. 특정 ROI에 분류된 오브젝트들 중 계산된 RCS 값이 제2 RCS 궤적(1120)과 미리 설정된 비율 이상으로 차이가 나는 오브젝트는 고스트 오브젝트일 가능성이 높으므로, 제2 후보 오브젝트에서 제외될 수 있다.
제1 RCS 궤적(1120) 및 제2 RCS 궤적(1130)에 기초하여 오브젝트들(1011, 1012, 1013)에 대한 각각의 RCS 차이 값(1141, 1142, 1143)이 계산된다. 오브젝트들(1011, 1012, 1013)이 고스트 오브젝트가 아닌 경우, 오브젝트들(1011, 1012, 1013)의 RCS 차이 값(1141, 1142, 1143)은 미리 계산된 RCS 차이 값의 범위 내에 존재한다. 예를 들어, 오브젝트 θ1(1011)은 차량(100)으로 정면을 기준으로 θ1의 각도에 위치하므로, 제1 빔 패턴(710)에 대한 제1 예상 RCS 값 및 제2 빔 패턴(720)에 대한 제2 예상 RCS 값이 미리 계산될 수 있고, 제1 예상 RCS 값 및 제2 예상 RCS 값 간의 차이가 미리 계산될 수 있다. 실제 계산된 오브젝트 θ1(1011)의 RCS 차이 값(1141)가 예상 RCS 차이 값의 범위 내에 있는 경우, 오브젝트 θ1(1011)가 실제(real) 오브젝트로 검출된다.
일 측면에 따르면, 닫힌 공간의 기하학적 정보에 기초하여 실제 오브젝트로 검출된 오브젝트들(1011, 1012, 1013) 중 클러터 오브젝트가 결정될 수 있다. 예를 들어, 닫힌 공간이 터널인 경우, 차량(100)의 정면을 기준으로 가장 바깥쪽에 위치하는 오브젝트 θ1(1011) 및 오브젝트 θ3(1013)가 클러터 오브젝트로 결정될 수 있다. 다른 예로, 닫힌 공간이 중앙 차선에 바리케이트가 설치된 도로인 경우, 오브젝트 θ1(1011)가 클러터 오브젝트로 결정될 수 있다.
클러터 오브젝트에 기초하여 실제 오브젝트로 검출된 오브젝트들(1011, 1012, 1013) 중 타겟 오브젝트가 결정될 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 클러터 오브젝트가 두 개인 경우, 두 개의 클러터 오브젝트들 사이에 위치한 오브젝트가 타겟 오브젝트로 검출될 수 있다. 닫힌 공간이 터널인 경우, 클러터 오브젝트들(1011, 1013) 사이에 위치한 오브젝트 θ2(101)가 타겟 오브젝트로 결정될 수 있다. 다른 예로, 닫힌 공간이 중앙 차선에 바리케이트가 설치된 도로인 경우, 오브젝트 θ1(1011)를 제외한 오브젝트들(1012, 1013)이 타겟 오브젝트로 결정될 수 있다.
도 12는 일 예에 따른 주행 경로에 기초하여 자율 주행 차량을 제어하는 방법의 흐름도이다.
아래의 단계들(1210 및 1220)은 도 3을 참조하여 전술된 단계(360)가 수행된 후, 수행될 수 있다. 단계들(1210 및 1220)은 도 2 내지 도 11을 참조하여 전술된 오브젝트 검출 장치(200)에 의해 수행될 수 있다.
단계(1210)에서, 프로세서(220)는 클러터 오브젝트 및 타겟 오브젝트에 기초하여 닫힌 공간에 대한 차량(100)의 주행 경로를 생성한다. 예를 들어, 닫힌 공간이 터널인 경우, 양쪽의 터널의 벽들 사이로 진행하고, 타겟 오브젝트를 회피하도록 주행 경로가 생성될 수 있다.
단계(1220)에서, 프로세서(220)는 주행 경로에 기초하여 차량(100)을 제어한다. 예를 들어, 차량(100)이 주행 경로로 운행하도록 차량(100)의 구동 장치들을 제어할 수 있다.
도 13은 다른 일 실시예에 따른 오브젝트 검출 방법의 흐름도이다.
아래의 단계들(1310 내지 1350)은 도 2 내지 도 12를 참조하여 전술된 오브젝트 검출 장치(200)에 의해 수행된다.
단계(1310)에서, 프로세서(220)는 닫힌 공간에 대한 기하학적 정보를 획득한다. 예를 들어, GPS을 이용하여 차량(100)의 위치가 결정될 수 있다. 결정된 위치에 기초하여 차량(100)이 닫힌 공간에 접근하는지 여부 또는 닫힌 공간에 위치하는지 여부가 판단된다. 예를 들어, 차량(100)의 닫힌 공간에 접근하는 것으로 판단된 경우, 프로세서(220)는 메모리(230)에 저장된 지도 데이터를 로드함으로써 닫힌 공간에 대한 기하학적 정보를 획득할 수 있다. 획득된 기하학적 정보는 닫힌 공간의 평면도일 수 있다.
단계(1320)에서, 프로세서(220)는 닫힌 공간에 대한 기하학적 정보 및 차량(100)의 위치 및 방향에 기초하여 닫힌 공간에 대한 복수의 ROI들을 설정한다. 복수의 ROI들을 설정하는 방법에 대한 설명은 도 4 및 도 5를 참조하여 전술된 내용이 유사하게 적용될 수 있으므로, 상세한 설명은 이하에서 생략한다.
단계(1330)에서, 프로세서(220)는 복수의 ROI들 각각에 대한 FoV를 결정한다. 복수의 ROI들 각각에 대한 FoV를 결정하는 방법에 대한 설명은 도 6을 참조하여 전술된 내용이 유사하게 적용될 수 있으므로, 상세한 설명은 이하에서 생략한다.
단계(1340)에서, 프로세서(220)는 결정된 FoV에 기초하여 오브젝트를 검출하기 위한 전송 신호를 전파한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 결정된 FoV 내로 전송 신호가 전파되도록 복수의 안테나들의 지향각을 계산하고, 계산된 지향각으로 전송 신호를 전파할 수 있다. 계산된 지향각으로 전파되는 전송 신호의 패턴은 빔 패턴으로 명명될 수 있다. 전송 신호의 전파 경로에 오브젝트가 존재하는 경우, 전송 신호는 오브젝트에 반사되어 되돌아올 수 있다. 반사 신호는 복수의 안테나들에 의해 수신된다.
단계(1350)에서, 프로세서(220)는 수신 신호에 기초하여 오브젝트를 검출한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 전송 신호가 전파된 시각 및 수신 신호를 수신한 시각 간의 차이를 이용하여 오브젝트의 거리를 계산하고, 수신 신호의 수신 각도 및 수신 신호의 강도에 기초하여 오브젝트의 각도를 계산할 수 있다. 오브젝트는 복수의 ROI들 각각에 대해 검출될 수 있다. 오브젝트를 검출하는 과정은 복수의 ROI들 각각에 대해 병렬적으로 수행될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
100: 자율 주행 차량
200: 오브젝트 검출 장치
210: 통신부
220: 프로세서
230: 메모리

Claims (19)

  1. 닫힌 공간을 주행하는 자율 주행 차량에 대한 오브젝트 검출 방법에 있어서,
    상기 닫힌 공간에 대한 기하학적(geometry) 정보에 기초하여 상기 닫힌 공간의 적어도 일부를 커버할 수 있도록 제1 빔 패턴(first beam pattern) 및 제2 빔 패턴(second beam pattern)을 결정하는 단계;
    복수의 안테나들을 이용하여 상기 제1 빔 패턴으로 전파된 제1 전송 신호에 기초하여 제1 후보 오브젝트들을 검출하는 단계;
    상기 복수의 안테나들을 이용하여 상기 제2 빔 패턴으로 전파된 제2 전송 신호에 기초하여 제2 후보 오브젝트들을 검출하는 단계;
    상기 제1 후보 오브젝트들 및 상기 제2 후보 오브젝트들에 기초하여 적어도 하나의 클러터 오브젝트(clutter object)를 검출하는 단계; 및
    상기 클러터 오브젝트에 기초하여 타겟 오브젝트를 검출하는 단계
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트를 검출하는 단계는,
    상기 제1 후보 오브젝트들에 대한 RCS(Radar Cross Section) 및 상기 제2 후보 오브젝트들에 대한 RCS에 기초하여 상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트를 검출하는 단계
    를 포함하는,
    오브젝트 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 후보 오브젝트들을 검출하는 단계는,
    상기 복수의 안테나들을 이용하여 상기 제1 빔 패턴으로 상기 제1 전송 신호를 전파하는 단계;
    상기 제1 전송 신호에 대한 제1 수신 신호를 수신하는 단계;
    상기 제1 수신 신호에 기초하여 제1 수신 신호에 대한 오브젝트들을 검출하는 단계; 및
    상기 제1 수신 신호에 대한 오브젝트들을 미리 설정된 복수의 관심 영역들에 거리에 따라 분류하는 단계
    를 포함하고,
    타겟 영역은 상기 복수의 관심 영역들 중 하나이고,
    상기 제1 후보 오브젝트들은 상기 타겟 영역에 포함되는,
    오브젝트 검출 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제2 후보 오브젝트들을 검출하는 단계는,
    상기 복수의 안테나들을 이용하여 상기 제2 빔 패턴으로 상기 제2 전송 신호를 전파하는 단계;
    상기 제2 전송 신호에 대한 제2 수신 신호를 수신하는 단계;
    상기 제2 수신 신호에 기초하여 제2 수신 신호에 대한 오브젝트들을 검출하는 단계; 및
    상기 제2 수신 신호에 대한 오브젝트들을 상기 복수의 관심 영역들에 거리에 따라 분류하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제2 후보 오브젝트들은 상기 타겟 영역에 포함되는,
    오브젝트 검출 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트에 기초하여 타겟 오브젝트를 검출하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트가 두 개인 경우, 상기 두 개의 클러터 오브젝트들 사이에 위치한 오브젝트를 상기 타겟 오브젝트로 검출하는 단계
    를 포함하는,
    오브젝트 검출 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제1 빔 패턴 및 상기 제2 빔 패턴을 결정하는 단계는,
    상기 기하학적 정보 및 상기 자율 주행 차량의 위치에 기초하여 상기 닫힌 공간에 대한 복수의 관심 영역들을 설정하는 단계; 및
    상기 복수의 관심 영역들을 커버하는 상기 제1 빔 패턴 및 상기 제2 빔 패턴을 결정하는 단계
    를 포함하는,
    오브젝트 검출 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 자율 주행 차량의 위치에 기초하여 상기 기하학적 정보를 획득하는 단계
    를 더 포함하는,
    오브젝트 검출 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트 및 타겟 오브젝트에 기초하여 상기 닫힌 공간에 대한 주행 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 주행 경로에 기초하여 상기 자율 주행 차량을 제어하는 단계
    를 더 포함하는,
    오브젝트 검출 방법.
  9. 제1항, 제2항, 제3항, 제5항, 제6항, 제7항 및 제8 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  10. 닫힌 공간을 주행하는 자율 주행 차량에 포함되는 오브젝트 검출 장치에 있어서,
    오브젝트를 검출하는 프로그램이 기록된 메모리; 및
    상기 프로그램을 수행하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로그램은,
    상기 닫힌 공간에 대한 기하학적(geometry) 정보에 기초하여 상기 닫힌 공간의 적어도 일부를 커버할 수 있도록 제1 빔 패턴(first beam pattern) 및 제2 빔 패턴(second beam pattern)을 결정하는 단계;
    복수의 안테나들을 이용하여 상기 제1 빔 패턴으로 전파된 제1 전송 신호에 기초하여 제1 후보 오브젝트들을 검출하는 단계;
    상기 복수의 안테나들을 이용하여 상기 제2 빔 패턴으로 전파된 제2 전송 신호에 기초하여 제2 후보 오브젝트들을 검출하는 단계;
    상기 제1 후보 오브젝트들 및 상기 제2 후보 오브젝트들에 기초하여 적어도 하나의 클러터 오브젝트(clutter object)를 검출하는 단계; 및
    상기 클러터 오브젝트에 기초하여 타겟 오브젝트를 검출하는 단계
    를 수행하고,
    상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트를 검출하는 단계는,
    상기 제1 후보 오브젝트들에 대한 RCS(Radar Cross Section) 및 상기 제2 후보 오브젝트들에 대한 RCS에 기초하여 상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트를 검출하는 단계
    를 포함하는,
    오브젝트 검출 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제1 후보 오브젝트들을 검출하는 단계는,
    상기 복수의 안테나들을 이용하여 상기 제1 빔 패턴으로 상기 제1 전송 신호를 전파하는 단계;
    상기 제1 전송 신호에 대한 제1 수신 신호를 수신하는 단계;
    상기 제1 수신 신호에 기초하여 제1 수신 신호에 대한 오브젝트들을 검출하는 단계; 및
    상기 제1 수신 신호에 대한 오브젝트들을 미리 설정된 복수의 관심 영역들에 거리에 따라 분류하는 단계
    를 포함하고,
    타겟 영역은 상기 복수의 관심 영역들 중 하나이고,
    상기 제1 후보 오브젝트들은 상기 타겟 영역에 포함되는,
    오브젝트 검출 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제2 후보 오브젝트들을 검출하는 단계는,
    상기 복수의 안테나들을 이용하여 상기 제2 빔 패턴으로 상기 제2 전송 신호를 전파하는 단계;
    상기 제2 전송 신호에 대한 제2 수신 신호를 수신하는 단계;
    상기 제2 수신 신호에 기초하여 제2 수신 신호에 대한 오브젝트들을 검출하는 단계; 및
    상기 제2 수신 신호에 대한 오브젝트들을 상기 복수의 관심 영역들에 거리에 따라 분류하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제2 후보 오브젝트들은 상기 타겟 영역에 포함되는,
    오브젝트 검출 장치.
  13. 삭제
  14. 제10항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트에 기초하여 타겟 오브젝트를 검출하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트가 두 개인 경우, 상기 두 개의 클러터 오브젝트들 사이에 위치한 오브젝트를 상기 타겟 오브젝트로 검출하는 단계
    를 포함하는,
    오브젝트 검출 장치.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 제1 빔 패턴 및 상기 제2 빔 패턴을 결정하는 단계는,
    상기 기하학적 정보 및 상기 자율 주행 차량의 위치에 기초하여 상기 닫힌 공간에 대한 복수의 관심 영역들을 설정하는 단계; 및
    상기 복수의 관심 영역들을 커버하는 상기 제1 빔 패턴 및 상기 제2 빔 패턴을 결정하는 단계
    를 포함하는,
    오브젝트 검출 장치.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 프로그램은,
    상기 자율 주행 차량의 위치에 기초하여 상기 기하학적 정보를 획득하는 단계
    를 더 수행하는,
    오브젝트 검출 장치.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 프로그램은,
    상기 적어도 하나의 클러터 오브젝트 및 타겟 오브젝트에 기초하여 상기 닫힌 공간에 대한 주행 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 주행 경로에 기초하여 상기 자율 주행 차량을 제어하는 단계
    를 더 수행하는,
    오브젝트 검출 장치.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 닫힌 공간은 터널 및 바리케이트가 설치된 도로 중 적어도 하나를 포함하는,
    오브젝트 검출 장치.
  19. 삭제
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