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KR20200067629A - 레이더 데이터를 처리하는 장치 및 방법 - Google Patents

레이더 데이터를 처리하는 장치 및 방법 Download PDF

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KR20200067629A
KR20200067629A KR1020180154686A KR20180154686A KR20200067629A KR 20200067629 A KR20200067629 A KR 20200067629A KR 1020180154686 A KR1020180154686 A KR 1020180154686A KR 20180154686 A KR20180154686 A KR 20180154686A KR 20200067629 A KR20200067629 A KR 20200067629A
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radar
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삼성전자주식회사
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Abstract

레이더 데이터를 처리하는 장치 및 방법이 제공된다. 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 신호의 위상으로부터 노이즈 대표 정보를 산출하여, 노이즈 대표 정보 및 레이더 데이터에 기초하여 주행과 연관된 정보를 결정할 수 있다.

Description

레이더 데이터를 처리하는 장치 및 방법{METHOD AND DEVICE TO PROCESS RADAR DATA}
이하, 레이더 데이터를 처리하는 기술이 제공된다.
ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)는 차량의 내부 또는 외부에 탑재되는 센서들을 이용하여 운전자의 안전과 편의를 증진하고, 위험한 상황을 회피하고자 하는 목적으로 운전을 지원하는 보조 시스템이다.
ADAS에서 이용되는 센서들은 카메라, 적외선 센서, 초음파 센서, 라이더(LiDAR) 및 레이더(Radar)를 포함할 수 있다. 이 중에서 레이더는 광학 기반 센서에 비해, 날씨와 같은 주변 환경의 영향을 받지 않고 차량 주변의 오브젝트를 안정적으로 측정할 수 있다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 방법은, 레이더 센서를 통해 수신된 레이더 신호로부터 상기 레이더 신호의 위상 정보 를 산출 하는 단계; 상기 산출된 위상 정보로부터 노이즈 대표 정보 (noise representative information)를 산출하는 단계; 및 상기 노이즈 대표 정보 및 상기 레이더 신호로부터 산출된 레이더 데이터 에 기초하여 주행과 연관된 정보 를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 위상 정보를 산출하는 단계는, 개별 타겟 지점마다 상기 레이더 센서의 스캔 을 통해 일련의(a series of) 처프 신호들 을 센싱하는 단계; 및 상기 센싱된 일련의 처프 신호들에 대응하는 위상 변화 추이(phase change tendency) 를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 위상 변화 추이를 산출하는 단계는, 상기 센싱된 일련의 처프 신호들의 각각에서 도플러 축에 따른 위상 값들을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 위상 변화 추이를 산출하는 단계는, 상기 레이더 신호로부터 분석된 각도 정보 및 거리 정보에 기초하여 복수의 타겟 지점들의 각각을 식별 하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 위상 정보를 산출하는 단계는, 상기 위상 정보에 대해 언랩핑 연산을 적용하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 노이즈 대표 정보를 산출하는 단계는, 상기 위상 정보에 대해 선형 회귀 분석에 따른 선형 모델을 추정하는 단계; 및 상기 선형 모델에 대한 상기 위상 정보의 적합도(goodness of fit)를 상기 노이즈 대표 정보로서 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 노이즈 대표 정보를 추정하는 단계는, 상기 일련의 처프 신호들의 각각에 대해, 위상 값 및 상기 선형 모델에 따른 추정 값 간의 오차를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 오차와 연관된 합을 상기 노이즈 대표 정보로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 주행과 연관된 정보를 결정하는 단계는, 상기 레이더 데이터 를 처리한 결과 및 상기 노이즈 대표 정보에 기초하여, 주변 객체를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 주행과 연관된 정보를 결정하는 단계는, 상기 노이즈 대표 정보 및 임계값 간의 비교에 기초하여, 상기 노이즈 대표 정보 중 정상 신호 를 나타내는 타겟 지점을 판별하는 단계; 및 상기 판별된 타겟 지점에 대응하는 노이즈 대표 정보 및 레이더 데이터에 기초하여 상기 주행과 연관된 정보를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 방법은 상기 임계값을 상기 노이즈 대표 정보에 대한 분포(distribution)에 기초하여 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 분포에 기초하여 결정하는 단계는, 상기 노이즈 대표 정보에 대한 상기 분포에서 제1 피크가 나타나는 값 및 제2 피크가 나타나는 값 사이의 값을 상기 임계값으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 주행과 연관된 정보를 결정하는 단계는, 상기 정상 신호를 나타내는 복수의 타겟 지점들의 각각에 대응하는 레이더 데이터로부터 후보 속도(candidate velocity)를 추정하는 단계; 및 상기 복수의 타겟 지점 들로부터 추정된 후보 속도들에 기초하여, 차량 속도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 차량 속도를 추정하는 단계는, 상기 복수의 타겟 지점들의 각각으로부터 반사되어 수신된 상기 정상 신호로부터 산출된 도플러 속도 및 각도 에 기초하여 상기 후보 속도를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 최종 속도를 결정하는 단계는, 복수의 후보 속도들을 대표하는 값을 상기 차량 속도로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 방법은 상기 주행과 연관된 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 주행과 연관된 정보를 사용자에게 제공하는 단계는, 상기 주행과 연관된 정보로부터 산출된 차량 속도를 시각화하는 단계를 포함할 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 방법은 상기 주행과 연관된 정보로서 상기 노이즈 대표 정보 및 상기 레이더 데이터에 기초하여 검출된 객체 검출 정보를 지시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 객체 검출 정보를 지시하는 단계는, 상기 객체 검출 정보에 기초하여, 차량의 움직임을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치는, 레이더 신호를 센싱하는 레이더 센서; 및 상기 레이더 신호의 위상 정보를 산출하고, 상기 산출된 위상 정보로부터 노이즈 대표 정보를 산출하며, 상기 노이즈 대표 정보 및 상기 레이더 신호로부터 산출된 레이더 데이터에 기초하여 주행과 연관된 정보를 결정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 방법을 통한 주변 환경 인식을 설명하는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치의 구성을 설명하는 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치의 내부 동작을 설명하는 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 레이더 센서의 구성을 설명하는 블록도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 레이더 센서의 스캔에 의해 획득되는 처프 신호들을 설명하는 도면이다.
도 6 및 도 7은 일 실시예에 따라 센싱된 레이더 신호의 위상 변화를 설명하는 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 9는 일 실시예에 따라 식별된 타겟 지점들을 설명하는 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따라 식별된 임의의 타겟 지점에서 반사된 레이더 신호의 위상 변화를 설명하는 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 레이더 신호의 위상 정보에 대해 언랩핑 연산을 적용하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 위상 정보로부터 노이즈 대표 정보를 산출하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따른 노이즈 대표 정보의 활용을 설명하는 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따른 노이즈 대표 정보로부터 정상 신호를 판별하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 15는 일 실시예에 따라 판별된 정상 신호를 이용하여 차량 속도를 결정하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 16은 일 실시예에 따라 결정된 주행 관련 정보를 사용자에게 제공하는 동작을 설명하는 도면이다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 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, 복수 개의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 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 참조 부호를 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 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 방법을 통한 주변 환경 인식을 설명하는 도면이다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 센서를 통해 전방에 존재하는 객체를 검출할 수 있다. 예를 들어, 객체를 검출하는 센서는 이미지 센서 및 레이더 센서 등일 수 있으며, 이를 통해, 전방의 객체(180)까지의 거리도 검출할 수 있다. 본 명세서에서는 센서로서 레이더 센서를 이용하는 예시를 주로 설명한다. 참고로, 레이더 센서는 객체(180)만 검출하는 것은 아니고, 객체 및 그 외 장애물로부터 반사된 레이더 신호도 검출할 수 있다. 레이더 센서로부터 방출된 레이더 신호가 임의의 지점으로부터 반사되고, 반사된 신호가 레이더 센서에 의해 센싱될 수 있으며, 레이더 신호가 반사되는 지점을 타겟 지점이라고 나타낼 수 있다.
도 1에서는 센서가 레이더인 경우를 설명하고자 한다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 레이더 센서(111)에서 수신된 레이더 신호를 분석하여 전방의 객체(180)까지의 거리, 수평각, 고도각, 시선 속도 (radial velocity)를 검출할 수 있다. 레이더 센서(111)는 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 레이더 센서(111)로부터 수신된 레이더 신호뿐 아니라 다른 센서(예를 들어, 이미지 센서 등)에서 수집된 데이터를 함께 고려하여 전방의 객체(180)까지의 거리를 검출할 수도 있다.
레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 차량에 탑재될 수 있다. 차량은 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)에 의해 검출된 객체까지의 거리에 기초하여, ACC(Adaptive Cruise Control) 동작, AEB(Autonomous Emergency Braking) 동작, 및 BSD(Blind Spot Detection) 동작 등을 수행할 수 있다.
더 나아가, 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 거리 검출 외에도 주변 맵(130)을 생성할 수 있다. 주변 맵(130)은 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)의 주변에 존재하는 타겟들의 위치를 나타내는 맵으로서, 주변의 타겟은 차량 및 사람과 같이 동적 객체(dynamic object)일 수도 있고, 가드레일 및 신호등과 같이 정적 타겟(static target)(예를 들어, 배경) 일 수 있다. 타겟 지점은 타겟 상의 임의의 지점을 나타낼 수 있으나, 타겟 지점을 반드시 타겟 상의 위치로 한정하는 것은 아니다. 타겟 지점은, 규칙성을 가지고 센싱되는 임의의 레이더 신호가 반사된 지점을 나타낼 수 있다.
주변 맵(130)을 생성하기 위한 방법으로 단일 스캔 이미지 방법이 사용될 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)가 센서로부터 단일 스캔 이미지(120)를 획득하고, 획득된 단일 스캔 이미지(120)로부터 주변 맵(130)을 생성하는 것이 단일 스캔 이미지 방법이다. 단일 스캔 이미지(120)는 레이더 스캔 이미지로서, 임의의 레이더 센서(111)에 의해 수신된 레이더 신호들이 지시하는 거리들을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 단일 스캔 이미지에서 가로 축은 레이더 센서(111)의 수평각(azimuth angle), 세로 축은 레이더 센서(111)로부터 타겟까지의 거리를 나타낼 수 있다. 수평각은 차량의 밑면(base) 에 평행한 평면 상에서 차량의 길이 축 또는 레이더 센서의 광축을 기준으로 정의되는 각도를 나타낼 수 있다.
다만, 단일 스캔 이미지의 형태를 도 1에 도시된 바로 한정하는 것은 아니고, 설계에 따라 다른 포맷(format)으로 표현될 수도 있다. 예를 들어, 스캔 이미지는 수평각에 대응하는 축, 표적까지의 거리에 대응하는 축에 더하여, 고도각(elevation angle)에 대응하는 축으로 표현될 수도 있다. 고도각까지 포함될 경우, 레이더 데이터는 4차원 데이터로 표현될 수 있다. 고도각은 차량의 밑면에 직교하는 평면 상에서 차량의 길이 축 또는 레이더 센서의 광축을 기준으로 정의되는 각도를 나타낼 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 다중 레이더 맵(multi radar map)을 통해 타겟의 형상에 대한 정확한 정보를 획득할 수 있다. 다중 레이더 맵은 복수의 레이더 스캔 이미지들의 결합으로부터 생성할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 레이더 센서(111)의 이동에 따라 획득되는 레이더 스캔 이미지들을 시공간적으로 결합함으로써 주변 맵(130)을 생성할 수 있다.
레이더 데이터는 레이더 센서(111)에 의해 센싱되는 원시 데이터(raw data)를 포함할 수 있다.
주변 맵(130)을 생성하기 위해서는 도달 방향 정보를 활용할 수 있다. 도달 방향(DoA, Direction of Arrival) 정보는 타겟 지점으로부터 반사된 레이더 신호가 수신된 방향을 지시하는 정보를 의미한다. 이러한 도달 방향 정보는 레이더 스캔 데이터 및 주변 맵을 생성하는데 사용될 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 장치(110)는 레이더 센서의 가상 안테나(virtual antenna)의 개수만큼의 정보를 수신하여 원시 레이더 데이터(raw radar data)를 획득할 수 있고, 원시 레이더 데이터를 해석하기 위한 도달 방향 추정 동작(DoA estimation operation)의 알고리즘(예를 들어, MUSIC(MUltiple SIgnal Classification), ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational. Invariance Technique) 등)의 종류에 따라 고해상도의 도달 방향 정보를 획득할 수 있다.
아래에서는 레이더 데이터의 처리에 있어서, 레이더 신호의 세기 뿐만 아니라, 레이더 신호의 위상을 통한 추가적인 데이터를 활용하는 방법을 설명한다.
도 2는 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치의 구성을 설명하는 블록도이다.
레이더 데이터를 처리하는 장치(200)는 레이더 센서(210) 및 프로세서(220)를 포함할 수 있다.
레이더 센서(210)는 레이더 데이터를 센싱할 수 있다. 예를 들어, 레이더 센서(210)는 레이더 신호를 외부로 방사할 수 있고, 방사된 레이더 신호가 타겟 지점으로부터 반사된 신호를 수신할 수 있다. 레이더 센서(210)는 한번의 스캔에 대응하는 일련의 처프 신호들을 방사하고, 수신할 수 있다. 레이더 센서(210)는 도 4에서 상세히 설명한다.
프로세서(220)는 레이더 신호의 위상 정보를 산출할 수 있다. 위상 정보는 센싱된 레이더 신호에 포함된 일련의 처프 신호들의 각각에 대응하는 위상 값을 포함할 수 있다. 위상 정보는 하기 도 5 내지 도 7에서 설명한다. 프로세서(220)는 산출된 위상 정보로부터 노이즈 대표 정보를 산출할 수 있다. 노이즈 대표 정보는 위상 정보에 포함된 노이즈의 양과 연관된 정보를 나타낼 수 있다. 노이즈 대표 정보는 하기 도 12에서 설명한다. 프로세서(220)는 노이즈 대표 정보 및 레이더 신호로부터 산출된 레이더 데이터에 기초하여 주행과 연관된 정보를 결정할 수 있다. 주행과 연관된 정보는 예를 들어, 객체 검출 정보 및 주행하는 차량의 상태(예를 들어, 차량 속도)와 관련된 정보를 나타낼 수 있다.
다만, 프로세서(220)와 레이더 센서(210)가 별도 모듈로 구현되는 것으로 한정하는 것은 아니다. 프로세서(220) 및 레이더 센서(210)는 통합되어 구현될 수도 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치의 내부 동작을 설명하는 도면이다.
레이더 데이터를 처리하는 장치(300)는 상술한 바와 같이 레이더 센서(310)를 통해 레이더 데이터를 획득할 수 있다.
프로세서(320)는 레이더 데이터 전처리 동작(330) 및 레이더 데이터 후처리 동작(340)을 수행할 수 있다. 레이더 데이터 전처리 동작(330)은 예를 들어, 거리 FFT(fast fourier transform) 동작(331), DOA 추정 동작(332), 도플러 FFT 동작(333), 및 타겟 지점별 신호 판별 동작(334)을 포함할 수 있다. 레이더 데이터 후처리 동작(340)은 전처리된 데이터를 이용하여 주행 관련 정보를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
레이더 데이터는 3차원의 데이터로서, 각각의 축은 임의의 전자파가 송신된 후 레이더 센서(310)에 의해 수신될 때까지 걸린 시간, 한 번의 스캔에서 송신된 처프 신호들 간의 변화, 및 버츄얼 안테나 간에 수신된 처프 신호들의 변화에 대응할 수 있다.
본 명세서에서 레이더 데이터 전처리 동작(330)은, 레이더 데이터의 각 축을 거리 축, 시선 속도(radial velocity) 축, 및 각도 축으로 변환하는 동작을 포함할 수 있다. 시선 속도는 레이더 센서가 타겟 지점을 바라보았을 때 타겟 지점의 상대 속도를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는 거리 FFT 동작(331), 도플러 FFT 동작(333), 및 DOA 추정 동작(332)의 순서로 레이더 데이터를 처리할 수도 있다. 다만, 레이더 데이터의 각각의 축에 대응하는 정보는 서로 분리 가능한 (separable) 정보를 포함하므로, 처리 순서를 변경하여 FFT 동작 및 DBF(Digital Beamforming) 동작이 적용되더라도 동일한 결과를 나타낼 수 있다. 참고로, 각도 축은 수평 각(azimuth angle)에 관한 축일 수 있다. 다만, 본 명세서에서 주로 수평 각을 중심으로 서술할 것이나, 이로 한정하는 것은 아니고, 각도 축은 수평 각과 고도 각(elevation angle)의 모두에 관한 축일 수도 있다.
예를 들어, 프로세서(320)는, 거리 FFT 동작(331)으로서, 레이더 데이터에서 전자파가 송신되고 수신될 때까지 걸린 시간에 FFT 연산을 적용함으로써, 거리 값으로 변환할 수 있다.
또한, 프로세서(320)는, DOA 추정 동작(332)으로서, DBF와 같은 방법으로 타겟 지점으로부터 반사된 레이더 신호의 도달 방향에 대응하는 각도를 추정할 수 있다.
상술한 바와 같이, 레이더 데이터에서 2개의 축(예를 들어, 거리 축 및 각도 축)이 정의되었으므로, 레이더 데이터를 처리하는 장치(300)는 2개의 축을 통해 타겟 지점들을 식별할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(300)는 거리 축 및 각도 축에 의해 식별되는 타겟 지점들의 각각에 대해 나머지 축(예를 들어, 도플러 축)에 따른 처프 신호들 간의 신호 변화를 추적할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(320)는 거리 FFT 동작(331) 및 DOA 추정 동작(332)을 수행한 후, 타겟 지점별 신호 판별 동작(334)을 수행할 수 있다. 프로세서(320)는 타겟 지점별 신호 판별 동작(334)을 통해, 도플러 값과는 구별되는 정보(예를 들어, 노이즈 대표 정보)를 생성할 수 있다. 프로세서(320)는, 타겟 지점별 신호 판별 동작(334) 동안, 레이더 데이터로부터 레이더 신호의 도플러 축을 따른 위상 변화 추이를 추적할 수 있고, 해당 위상 변화 추이에 기초하여 노이즈 대표 정보를 추정할 수 있다. 노이즈 대표 정보는, 상술한 바와 같이, 타겟 지점으로부터 반사되어 수신된 레이더 신호에 포함된 노이즈의 양에 관한 정보로서, 해당 레이더 신호가 확률적으로 정상 신호일 가능성이 높은 지, 또는 노이즈 신호일 가능성이 높은 지를 나타내는 값을 포함할 수 있다. 따라서 노이즈 대표 정보는 타겟 지점으로부터 센싱된 레이더 신호에 대한 신뢰도 내지는 해당 레이더 신호에 포함된 노이즈의 비율을 나타낼 수 있다. 노이즈 대표 정보는 타겟 지점별 RSS 값(Residual Sum of Squared value)이 이진화된 값의 형태로 된 노이즈 대표 값을 포함할 수도 있다. 다만, 이로 한정하는 것은 아니다.
또한, 레이더 데이터를 처리하는 장치(300)는 도플러 FFT 동작(333)을 통해, 도플러 축에 따른 처프 신호들 간의 신호 변화로부터 시선 속도(예를 들어, 도플러 속도)를 추정할 수 있다. 프로세서(320)는, 도플러 FFT 동작(333)으로서, 임의의 거리 및 임의의 각도에서의 처프 신호들 간의 신호 변화에 대해 FFT 연산을 적용함으로써, 해당 거리 및 해당 각도에서의 시선 속도를 획득할 수 있다.
프로세서(320)는 상술한 거리 FFT 동작(331), DOA 추정 동작(332), 및 도플러 FFT 동작(333)의 결과로부터, 거리, 각도, 및 시선 속도에 대해 센싱된 세기(예를 들어, 리턴 파워(return power)를 나타내는 데이터)를 획득할 수 있고, 해당 데이터에 레이더 데이터 후처리 동작(340)을 적용할 수 있다.
일 실시예에 따르면 레이더 데이터를 처리하는 장치(300)는 레이더 데이터 후처리 동작(340)에 대한 입력으로서, 2종류의 데이터를 이용할 수 있다. 2종류의 데이터 중 레이더 데이터는 예를 들어, 임의의 거리, 임의의 각도, 임의의 시선 속도에 있는 타겟 지점으로부터 반사된 레이더 신호가 센싱된 세기를 나타내는 3차원 데이터일 수 있다. 2종류의 데이터 중 나머지 노이즈 대표 정보는 임의의 거리 및 임의의 각도에 있는 타겟 지점으로부터 반사된 레이더 신호에 포함된 노이즈의 양에 관한 노이즈 대표 값을 나타내는 2차원 데이터(예를 들어, 하기 도 12에서 설명하는 선형 모델에 대한 위상 정보의 적합도)를 포함할 수 있다. 프로세서(320)는, 레이더 데이터 후처리 동작(340)으로서, 상술한 바와 같이 전처리된 데이터들을 이용하여, 객체 검출, 객체 추적, 객체 식별, 차량 자체 속도 추정, 및 레이더 이미징 동작 등을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치(300)는 레이더 신호의 세기에 관한 레이더 데이터와 함께 레이더 신호의 위상에 관한 노이즈 대표 정보를 이용함으로써, 주행 관련 정보를 보다 정확하게 산출할 수 있다. 주행 관련 정보는, 예를 들어, 객체 검출 결과, 객체 추적 결과, 객체 식별 결과, 차량 속도, 및 레이더 이미지 등을 포함할 수 있다. 따라서, 레이더 데이터를 처리하는 장치(300)는 자전거나 보행자와 같이 상대적으로 낮은 RCS(Radar cross section)를 가지는 객체도 노이즈 대표 정보를 통해 탐지할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 레이더 센서의 구성을 설명하는 블록도이다.
레이더 센서(410)는 안테나(413)를 통해 신호를 방사하고, 안테나(413)를 통해 신호를 수신할 수 있다. 레이더 센서(410)는 예를 들어, mmWave Radar일 수 있고, 방사된 전자파가 객체에 맞고 되돌아오는 시간(Time of Flight)과 신호 파형의 변화를 분석해 객체까지의 거리를 측정할 수 있다. 예를 들어, 레이더 센서(410)는 FMCW 레이더 (Frequency Modulated Continuous- Wave Radio Detection And Ranging) 레이더로 구현될 수 있다.
레이더 센서(410)의 처프 전송기(Chirp Transmitter)(411)는 시간에 따라 주파수가 변하는, 주파수 변조 신호(FM signal, Frequency Modulated signal)(402)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 처프 전송기(411)는 처프 신호(chirp signal)(401)를 주파수 변조함으로써, 주파수 변조 신호(402)를 생성할 수 있다. 처프 신호(401)는 시간에 따라 주파수(frequency)가 선형적으로 증가하거나 감소하는 신호를 나타낼 수 있다. 도 4에 도시된 처프 신호(401)에서 가로 축은 시간, 세로 축은 주파수를 나타낼 수 있다. 처프 전송기(411)는 처프 신호(401)에 따른 주파수를 가지는 주파수 변조 신호(402)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 주파수 변조 신호(402)는 처프 신호(401)의 주파수가 증가하는 구간에서는 점진적으로 주파수가 증가하는 파형을 나타낼 수 있고, 처프 신호(401)의 주파수가 감소하는 구간에서는 점진적으로 주파수가 감소하는 파형을 나타낼 수 있다. 처프 전송기(411)는 주파수 변조 신호(402)를 듀플렉서(412)로 전달할 수 있다.
레이더 센서(410)의 듀플렉서(duplexer)(412)는 안테나(413)를 통한 신호의 송신 경로 및 수신 경로를 결정할 수 있다. 예를 들어, 레이더 센서(410)가 주파수 변조 신호(402)를 방사하는 동안, 듀플렉서(412)는 처프 전송기(411)로부터 안테나(413)까지의 신호 경로를 형성할 수 있고, 형성된 신호 경로를 통해 주파수 변조 신호(402)를 안테나(413)로 전달한 후 외부로 방사할 수 있다.
레이더 센서(410)가 객체로부터 반사된 신호를 수신하는 동안, 듀플렉서(412)는 안테나(413)로부터 주파수 분석기(416)까지의 신호 경로를 형성할 수 있다. 안테나(413)는 방사된 신호가 장애물에 도달 후 반사되어 되돌아온 반사 신호를 수신할 수 있고, 레이더 센서(410)는 안테나(413)로부터 주파수 분석기(416)까지의 신호 경로를 통해 반사 신호를 주파수 분석기(416)로 전달할 수 있다.
주파수 믹서(frequency mixer)(414)는 수신된 신호로부터 주파수 변조(FM) 이전의 선형 신호(예를 들어, 원본 처프 신호)를 복조할 수 있다. 증폭기(415)는 복조된 선형 신호의 진폭을 증폭할 수 있다.
주파수 분석기(spectrum analyzer)(416)는 객체로부터 반사되어 들어오는 신호(408)와 방사된 처프 신호(401)를 비교할 수 있다. 주파수 분석기(416)는 방사된 처프 신호(401) 및 반사된 신호(408) 간의 주파수 차이를 검출할 수 있다. 방사된 처프 신호(401) 및 반사된 신호(408) 간의 주파수 차이는, 도 4에 도시된 그래프(409)에서, 방사된 처프 신호(401)의 주파수가 시간축을 따라 선형적으로 증가하는 구간 동안 일정한(constant) 차이를 나타낼 수 있고, 레이더 센서(410) 및 객체 간의 거리에 비례한다. 따라서, 레이더 센서(410) 및 객체 간의 거리는 방사된 처프 신호(401) 및 반사된 신호(408) 간의 주파수 차이로부터 도출(derive)될 수 있다. 주파수 분석기(416)는 분석된 정보를 레이더 데이터를 처리하는 장치의 프로세서로 전달할 수 있다.
예를 들어, 주파수 분석기(416)는 하기 수학식 1에 따라 레이더 센서(410) 및 객체 간의 거리를 계산할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
상술한 수학식 1에서, R은 레이더 센서(410) 및 객체 간의 거리를 나타낸다. c는 광속을 나타낸다. T는 방사된 처프 신호(401)의 상승 구간의 시간 길이를 나타낸다. fb는 상승 구간 내 임의의 시점에서 방사된 처프 신호(401) 및 반사된 신호(408) 간의 주파수 차이로서, 비트 주파수(beat frequency)라고 부를 수 있다. B는 변조 대역폭을 나타낸다. 참고로, 비트 주파수 fb는 아래와 같은 수학식 2를 통해 도출될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00002
상술한 수학식 2에서 fb는 비트 주파수를 나타내고, td는 방사된 처프 신호(401)의 방사 시점 및 반사된 신호(408)의 수신 시점 간의 시간 차이(예를 들어, 지연 시간)를 나타낸다.
일 실시예에 따르면 복수의 레이더 센서들이 차량의 여러 부위에 설치될 수 있고, 복수의 레이더 센서들에 의해 센싱된 정보를 기초로 레이더 데이터를 처리하는 장치가 차량의 전방위(all direction)에 대한 타겟 지점까지의 거리, 방향, 및 상대 속도를 계산할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 차량에 탑재될 수 있다. 차량은 레이더 센서들에 의해 수집된 정보에 기초하여 획득된 정보를 이용하여, 주행에 도움이 되는 다양한 기능(예를 들어, ACC(Adaptive Cruise Control), BSD(Blind Spot Detection), 및 LCA(lane change assistance) 등)을 제공할 수 있다.
복수의 레이더 센서들 각각은, 처프 신호(chirp signal)를 주파수 변조하여 외부로 방사하고, 타겟 지점으로부터 반사된 신호를 수신할 수 있다. 도 4에서는 예시적으로 레이더 센서에 의해 센싱되는 처프 신호를 이용한 거리 추정 동작을 설명하였으나, 이로 한정하는 것은 아니고, 도 3에서 설명한 바와 같이 다양한 정보가 획득될 수 있다.
아래 도 5에서는 한번의 스캔 동안 일련의 처프 신호들의 송신 및 수신을 설명한다.
도 5는 일 실시예에 따른 레이더 센서의 스캔에 의해 획득되는 처프 신호들을 설명하는 도면이다.
레이더 데이터를 처리하는 장치가 차량(591)이고, 임의의 타겟 지점(592)로부터 반사된 레이더 신호(510)를 센싱하는 예시를 설명한다. 한번의 스캔(511)에 대응하는 레이더 신호(510)는 복수의 처프 신호들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 각 처프 신호(512)는 T의 주기를 가질 수 있고, 한 스캔에 대응하는 레이더 신호(510)는 n개의 처프 신호들을 포함할 수 있다. 레이더 센서는 한번의 스캔 동안 n개의 처프 신호들을 방사하고, 해당 n개의 처프 신호들을 센싱할 수 있다. 따라서, 한 스캔(511)에 대응하는 레이더 신호(510)의 시간 길이는 nT일 수 있다. 여기서, n은 1이상의 정수일 수 있다. 각 처프 신호들은 ms 단위로 방출되므로, 그 동안 타겟들의 속도는 상수로 가정될 수 있다.
레이더 신호(510)에 포함된 처프 신호들은 도 5에 도시된 바와 같이 빠른 시간(fast time) 축, 느린 시간(slow time) 축, 및 주파수 축의 그래프(520)로 표현될 수도 있다. 느린 시간 축은 처프 신호들에 의해 구분되는 시간 축일 수 있고, 빠른 시간 축은 각 처프 신호(512)의 주파수 변화가 나타나는 시간 축일 수 있다. 또한, 각 처프 신호(512)를 비트 신호(beat signal) 파형(530)으로 표현할 경우, 도 5에 도시된 바와 같이 각 처프 신호(512)마다 위상(540)이 달라질 수도 있다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치는 이러한 위상의 변화를 센싱한 결과를, 주행 관련 정보를 산출하는데 이용할 수 있다. 레이더 신호에 포함된 처프 신호들의 위상 변화 추이는 타겟 지점 및 차량의 이동에 따라 달라질 수 있으며, 아래 도 6 및 도 7에서 설명한다.
도 6 및 도 7은 일 실시예에 따라 센싱된 레이더 신호의 위상 변화를 설명하는 도면이다.
레이더 센서에 의해 센싱되는 레이더 신호는 아래 수학식 1과 같이 모델링될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00003
상술한 수학식 1에서,
Figure pat00004
는 레이더 센서로부터 r의 거리 및
Figure pat00005
의 각도에 위치한 타겟 지점으로부터 반사된 레이더 신호를 나타낼 수 있다. a 및 b는 임의의 상수일 수 있고, i는 임의의 스캔에 대응하는 레이더 신호에 포함된 n개의 처프 신호들 중 i번째 처프 신호를 지시하는 인덱스일 수 있다. i는 1이상 n이하의 정수일 수 있다.
Figure pat00006
는 i번째 처프 신호에 포함된 노이즈 성분을 나타낼 수 있다.
Figure pat00007
는 i번째 처프 신호의 위상에 대응할 수 있다. 따라서, 노이즈가 없다면 레이더 신호의 위상은 처프 신호의 인덱스에 따라 선형성(linearity)을 나타낼 수 있다.
예를 들어, 도 6은 차량 및 타겟 지점이 모두 정지된(static) 상태에서 센싱된 레이더 신호의 위상 변화 추이(610)를 나타낼 수 있다. 차량 및 타겟 지점이 모두 정지된 상태에서는, 위상 변화 추이(610)에서 위상이 변하지 않을 수 있다.
다른 예를 들어, 도 7은 차량 및 타겟 지점 중 적어도 하나라도 이동하는 상태에서 센싱된 레이더 신호의 위상 변화 추이(710)를 나타낼 수 있다. 도 7에 도시된 바와 같이, 차량 및 타겟 지점 중 적어도 하나가 이동하는 상태에서는, 위상 변화 추이(710)에서 처프 신호의 인덱스(예를 들어 ,i)에 따라 위상이 선형적으로(linearly) 증가하거나 감소할 수 있다. 세 개의 선들의 각각은, 레이더 센서로부터 임의의 거리 및 레이더 센서를 기준으로 임의의 각도에 있는 지점으로부터 센싱되는 레이더 신호에 대해, 처프 신호의 인덱스 i에 따른 위상 변화를 나타낸다. 인덱스 i의 증가는, 느린 시간 축을 따른 시간의 경과를 나타낼 수 있다.
따라서 노이즈가 없다면, 한번의 스캔에 대응하는 레이더 신호에 포함된 처프 신호들의 각각에 대응하는 위상 값들은, 처프 신호의 인덱스에 따라(예를 들어 도 5에서 언급된 느린 시간(slow time) 축을 따라) 선형적으로 변할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
우선, 단계(810)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 센서를 통해 수신된 레이더 신호로부터 레이더 신호의 위상 정보를 산출할 수 있다. 예를 들어, 레이더 센서는 개별 타겟 지점마다 스캔을 통해 일련의(a series of) 처프 신호들을 센싱할 수 있다. 프로세서는 센싱된 일련의 처프 신호들에 대응하는 위상 변화 추이(phase change tendency)를 산출할 수 있다. 프로세서는 센싱된 일련의 처프 신호들의 각각에서 도플러 축에 따른 위상 값들을 위상 정보로서 결정할 수 있다.
그리고 단계(820)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 산출된 위상 정보로부터 노이즈 대표 정보(noise representative information)를 산출할 수 있다. 프로세서는 위상 정보에 대해 선형 회귀 분석에 따른 선형 모델을 추정할 수 있다. 프로세서는 선형 모델에 대한 위상 정보의 적합도(goodness of fit)를 노이즈 대표 정보로서 추정할 수 있다. 위상 정보의 적합도 추정은 하기 도 12에서 설명한다.
이어서 단계(830)에서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 노이즈 대표 정보 및 레이더 신호로부터 산출된 레이더 데이터에 기초하여 주행과 연관된 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 노이즈 대표 정보를 이진화한 결과를 이용하여 주행과 연관된 정보를 결정할 수도 있다.
도 9는 일 실시예에 따라 식별된 타겟 지점들을 설명하는 도면이다.
도 9는 레이더 데이터를 처리하는 장치가 장착된 기기(예를 들어, 차량)의 전방에 선행 객체(예를 들어, 다른 차량)가 존재하는 환경(910)을 도시할 수 있다.
일 실시예에 따르면 레이더 데이터를 처리하는 장치는, 레이더 신호를 거리 축 및 각도 축에 따라 분석한 결과에 기초하여, 주변 맵(920)을 생성할 수 있다. 도 9에 도시된 주변 맵(920)은 레이더 신호로부터 식별되는 타겟 지점들을 거리 및 각도 별로 지시하는 맵을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 신호로부터 분석된 각도 정보 및 거리 정보에 기초하여 복수의 타겟 지점들의 각각을 식별할 수 있다. 각도 정보는 각도 축에 관한 정보를 나타낼 수 있고, 거리 정보는 거리 축에 관한 정보를 나타낼 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는, 식별된 타겟 지점들의 각각에서 한 스캔에 대응하는 레이더 신호에 포함된 처프 신호 단위 별로 시간에 따른 위상 변화를 추적할 수 있다.
하기 도 10에서는 도 9에 도시된 주변 맵에서 식별된 복수의 타겟 지점들 중 임의의 타겟 지점(921)에서 반사된 레이더 신호의 위상 변화를 도시한다.
도 10은 일 실시예에 따라 식별된 임의의 타겟 지점에서 반사된 레이더 신호의 위상 변화를 설명하는 도면이다.
도 10은 도 9에서 레이더 데이터를 처리하는 장치의 레이더 센서에 인접한 타겟 지점(921)에 대한 위상 변화 추이를 나타낼 수 있다. 한 타겟 지점에 대한 위상 변화 추이는 실수 축(real axis) 및 허수 축(imaginary axis)에 따른 그래프(1010)로 표현될 수 있고, 처프 신호 인덱스 축 및 위상 축에 따른 그래프(1020)로 표현될 수 있다. 처프 신호 인덱스 축 및 위상 축에 따른 그래프(1020)에 도시된 바와 같이, 타겟 지점(921)에 대해 산출된 위상 값은 선형적으로 감소될 수 있다. 참고로, 위상 값의 변화는,
Figure pat00008
등과 같은 노이즈 성분으로 인해, 도 10에 도시된 바와 같이 완벽한 선형성(perfect linearity)을 나타내지는 않을 수도 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 레이더 신호의 위상 정보에 대해 언랩핑 연산을 적용하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 11은 위상 정보에서 발생할 수 있는 랩핑 현상을 설명한다. 위상 값은 주기성으로 인해
Figure pat00009
내지
Figure pat00010
을 가지므로,
Figure pat00011
보다 약간 큰 위상은
Figure pat00012
보다 약간 큰 값으로 표현될 수 있고,
Figure pat00013
보다 약간 작은 위상은
Figure pat00014
보다 약간 작은 값으로 표현될 수 있다. 따라서
Figure pat00015
또는
Figure pat00016
에서 값이 흔들리는 경우, 위상 값이 급격하게 변화할 수 있고, 이를 랩핑 현상이라고 나타낼 수 있다. 랩핑 현상을 포함하는 위상 정보(1111)는 도 11에 도시된 바와 같이, 처프 신호 인덱스 i 별로 위상 값이 급격하게 변화할 수 있다. 참고로, 도 7에서, 실선은 랩핑 현상이 1번, 점선은 랩핑 현상이 2번, 이점 쇄선은 랩핑 현상이 0번 발생한 것을 나타낼 수 있다.
랩핑 현상은 연속적인 위상 정보가, 이산적인(discrete) 랩핑된 위상 형식(format)으로 샘플링될 때, 발생할 수 있다. 랩핑된 위상(wrapped phase) 형식은 위상을
Figure pat00017
또는
Figure pat00018
의 구간으로 나타내는 방식을 나타낼 수 있다. 절대 위상(Absolute phase)이 랩핑된 위상 형식으로 표현될 때, 모호성 문제(ambiguity problem)가 발생할 수 있고, 이 모호성 문제가 해결되도록 절대 위상을 복원하는 동작을 언랩핑 연산이라고 나타낼 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 장치는 위상 정보에 대해 언랩핑 연산을 적용할 수 있다. 언랩핑 연산에 의해 랩핑 현상이 제거된 위상 정보(1112)에서는 도 11에 도시된 바와 같이, 데이터 상의 변동폭이 감소될 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 언랩핑 연산이 적용된 위상 정보(1112)에 대해 아래 도 12에서 설명하는 바와 같이 노이즈 대표 정보를 산출할 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따른 위상 정보로부터 노이즈 대표 정보를 산출하는 동작을 설명하는 도면이다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치는 위상 정보(1210)에 대해 선형 회귀 분석에 따른 선형 모델(1220)을 추정할 수 있다. 선형 모델(1220)은, 예를 들어, 산출된 위상 정보(1210)에 근사화된(approximated) 선형 함수일 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 알려진 선형 회귀 분석 기법을 통해, 위상 정보(1210)에 매칭하는 선형 모델(1220)을 결정할 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 장치는 선형 모델(1220)에 대한 위상 정보(1210)의 적합도(goodness of fit)를 노이즈 대표 정보로서 추정할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 일련의 처프 신호들의 각각에 대해, 위상 값 및 선형 모델(1220)에 따른 추정 값 간의 오차를 산출할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 산출된 오차와 연관된 합을 노이즈 대표 정보로 결정할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는, 한 스캔에서 거리 및 각도에 의해 식별되는 임의의 타겟 지점에 대한 노이즈 대표 정보를, 하기 수학식 2와 같이 RSS 값으로 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00019
상술한 수학식 2에서 yi는 i번째 처프 신호에 대응하는 위상 값, xi는 i번째 처프 신호의 인덱스로서 i를 나타낼 수 있다.
Figure pat00020
및
Figure pat00021
는 선형 모델(1220)의 계수를 나타낼 수 있다.
Figure pat00022
는 i번째 처프 신호 및 선형 모델(1220) 간의 오차를 나타낼 수 있다. RSS 값이 클수록 해당 타겟 지점으로부터 센싱된 레이더 신호는 많은 노이즈를 포함할 수 있고, RSS 값이 작을수록 해당 타겟 지점으로부터 센싱된 레이더 신호는 적은 노이즈를 포함할 수 있다. 다만, 노이즈 대표 정보를 이로 한정하는 것은 아니고, 수학식 3 내지 수학식 5에 따른 R 스퀘어 값(예를 들어, 결정 계수)이 이용될 수도 있다.
[수학식 3]
Figure pat00023
[수학식 4]
Figure pat00024
[수학식 5]
Figure pat00025
상술한 수학식 3 내지 수학식 4에서
Figure pat00026
는 i번째 처프 신호에 대응하는 위상 값,
Figure pat00027
는 레이더 신호에 포함된 처프 신호들에 대응하는 위상 값들의 평균,
Figure pat00028
는 선형 모델(1220)에 따른 i번째 처프 신호에 대응하는 값을 나타낼 수 있다. SStot는 제곱 총합(total sum of squares), SSres는 제곱 회귀 합(regression sum of squares), R2은 결정 계수를 나타낼 수 있다.
오차와 연관된 합으로서, 위에서는 RSS 값 및 결정 계수를 설명하였으나, 이로 한정하는 것은 아니다. 오차와 연관된 합은 오차 절대값의 합일 수도 있다.
도 13은 일 실시예에 따른 노이즈 대표 정보의 활용을 설명하는 도면이다.
도 13은 레이더 센서에 의해 캡쳐되는 장면의 예시를 도시한다. 도 13은 레이더 데이터를 처리하는 장치가 장착된 기기(예를 들어, 차량)의 전방으로 선행 객체(1311)(예를 들어, 선행 차량)가 존재하는 상황(1310)을 도시할 수 있다. 예를 들어, 레이더 센서는 차량의 일측(예를 들어, 정면 측(front side))에 장착될 수 있고, 레이더 센서의 시야각(FOV, field of view)은 차량의 앞쪽 방향(front direction)을 향할 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 센서를 통해 센싱된 레이더 신호로부터, 도 3에서 상술한 바와 같이 레이더 데이터 및 노이즈 대표 정보(1330)를 산출할 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 데이터로서, 레이더 신호로부터 신호 세기에 기반한 타겟 검출 결과를 산출할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 CFAR(constant false alarm rate) 기법에 따른 검출 결과를 산출할 수 있다. CFAR 기법에 따른 검출 결과는 CFAR 결과(1320)라고도 나타낼 수 있다. CFAR 결과(1320)에서 타겟 지점은 거리 축 및 각도 축에 의해 식별될 수 있다. CFAR 기법은 임의의 지점(예를 들어, 테스트되는 셀(CUT, cell under test))에 대해 주변 셀을 기반으로 해당 지점이 타겟일 확률을 판단하는 기법으로서, 주변 셀의 신호 세기(예를 들어, 노이즈 플로어(noise floor) 등)를 이용하여 결정된 임계 값 및 레이더 센서에 의해 해당 지점에 대해 센싱된 신호 세기에 기반한 임계처리(thresholding) 기법일 수 있다. 예를 들어, 주변 셀로부터 센싱된 신호 세기에 기초하여 결정된 임계값보다 해당 지점으로부터 센싱된 신호 세기가 큰 경우, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 해당 지점을 타겟 지점으로 결정할 수 있다. 반대로, 해당 지점으로부터 센싱된 신호 세기가 임계값 이하인 경우, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 해당 지점을 넌타겟 지점(non-target point)으로 결정할 수 있다. 상술한 바와 같이, 타겟 지점은 사람 또는 차량과 같은 타겟 상의 임의의 지점을 나타낼 수 있다.
다만, 레이더 신호의 세기에 기반한 검출 결과는 신호 세기가 미약한 타겟을 캡처하지 못할 수 있다. 예를 들어, 타겟의 크기가 작거나, 타겟의 RCS (Radar Cross Section) 값이 낮거나, 타겟이 레이더 센서로부터 멀리 있는 경우, 타겟으로부터 반사되는 신호의 세기가 크게 감쇄될 수 있다. 도 13에 도시된 바와 같이, CFAR 결과(1320)의 선행 객체(1311)에 대응하는 영역(1321)에서 타겟 지점이 검출되지 않을 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 장치는 도 11에서 상술한 바에 따라 타겟 지점별 노이즈 대표 정보(1330)를 산출할 수 있다. 도 13에서 노이즈 대표 정보(1330)는 타겟 지점 별로 RSS 값을 나타낸 것으로서, 어두울 수록 작은 RSS 값, 밝을수록 큰 RSS 값을 나타낼 수 있다. 따라서 노이즈 대표 정보(1330)에서 어두울수록 정상 신호일 확률이 높고, 밝을수록 노이즈 신호일 확률이 높을 수 있다.
노이즈 대표 정보(1330)는 신호 세기가 미약하더라도, 선형 위상 변화를 나타내는 반사 신호에 대응하는 타겟을 캡처할 수 있다. 도 13에 도시된 바와 같이, 노이즈 대표 정보(1330)의 선행 객체(1311)에 대응하는 영역(1331)에서 타겟 지점이 검출될 수 있다.
따라서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 데이터 및 노이즈 대표 정보(1330)를 협력적으로(cooperatively) 이용함으로써, 객체를 정확하게 검출하면서도, 신호가 미약한 객체까지도 추적할 수 있다.
도 14는 일 실시예에 따른 노이즈 대표 정보로부터 정상 신호를 판별하는 동작을 설명하는 도면이다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치는 노이즈 대표 정보(1430)로부터 정상 신호를 추출할 수 있다. 정상 신호는 복수의 타겟 지점들로부터 반사된 신호들 중 노이즈 성분이 적은 신호를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 노이즈 대표 정보(1430) 및 임계값(1449) 간의 비교에 기초하여, 노이즈 대표 정보(1430) 중 정상 신호를 나타내는 타겟 지점을 판별할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 노이즈 대표 정보(1430)에서 노이즈 대표 값이 임계값(1449)보다 작은 경우에 응답하여, 해당 노이즈 대표 값에 대응하는 타겟 지점으로부터 센싱된 신호를 정상 신호로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면 레이더 데이터를 처리하는 장치는 정상 신호 여부를 판별하기 위한 기준이 되는 상술한 임계값(1449)을 노이즈 대표 정보(1430)에 대한 분포(1440)(distribution)(예를 들어, 히스토그램)에 기초하여 결정할 수 있다. 노이즈 대표 정보(1430)에 대한 분포(1440)는, 노이즈 대표 값을 나타내는 축을 따라 카운트(count)된 타겟 지점의 개수로 표현될 수 있다. 예를 들어, 노이즈 대표 정보(1430)에 포함된 노이즈 대표 값이 각 타겟 지점에 대한 RSS 값인 경우, 도 14에 도시된 분포에서 가로 축은 RSS 값, 세로 축은 각 RSS 값을 가지는 타겟 지점들의 개수를 나타낼 수 있다. 다만, 세로 축을 이로 한정하는 것은 아니고, 각 RSS 값을 가지는 타겟 지점들의 개수를 총 타겟 지점 개수로 나눔으로써, 임의의 RSS 값을 가질 확률로 표현할 수도 있다. 예를 들어, RSS 값의 분포 확률은 아래 수학식 6과 같이 모델링될 수 있다.
[수학식 6]
Figure pat00029
상술한 수학식 6에서 p(x)는 RSS 값이 x일 확률을 나타낼 수 있고, p(A)는 임의의 신호가 A 클래스에 속할 확률, p(B)는 임의의 신호가 B 클래스에 속할 확률을 나타낼 수 있다. 여기서, x는 임의의 타겟 지점에 대해 산출된 RSS 값을 나타낼 수 있다. p(x|A)는 A 클래스인 신호의 RSS 값이 x일 확률, p(x|B)는 B 클래스인 신호의 RSS 값이 x일 확률을 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상술한 수학식 6을 참조하여, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 노이즈 대표 정보(1430)에 대한 분포(1440)를 제1 분포(1441) 및 제2 분포(1442)로 분류할 수 있다. 예를 들어, 각 타겟 지점으로부터 센싱된 레이더 신호는 2개의 클래스들 중 한 클래스에 속하는 것으로 가정될 수 있다. 예를 들어, A 클래스는 신호 성분이 도미넌트(dominant)하여 노이즈가 적은 클래스를 나타낼 수 있고, B 클래스는 노이즈 성분이 도미넌트하여 노이즈가 많은 클래스를 나타낼 수 있다. 2개의 클래스는 각각 분포를 형성할 수 있다. 도 14에서 제1 분포(1441)는 A 클래스에 속하는 신호에 관한 분포를 나타낼 수 있고, 제2 분포(1442)는 B 클래스에 속하는 신호에 관한 분포를 나타낼 수 있다. 제1 분포(1441)는 제1 피크를 가질 수 있고, 제2 분포(1442)는 제2 피크를 가질 수 있다. 제1 피크는 예를 들어, RSS 값이 0에 근접한 지점에서 나타날 수 있다. 제2 피크는 제1 피크가 나타나는 RSS 값보다 큰 RSS 값에서 나타날 수 있다. 이와 같이 2개의 피크가 나타나는 분포를 이봉 분포(bimodal distribution)라고 나타낼 수 있다. 도 14에서 이봉 분포는 이봉 감마 분포로 모델링될 수 있다. 또한 한번의 스캔에서 충분히 많은 개수의 처프(예를 들어, 임계 개수 이상의 처프)가 사용되는 경우, 노이즈 대표 정보(1430)에 대한 분포(1440)는 이봉 가우시안 분포로도 모델링될 수 있다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치는 노이즈 대표 정보(1430)에 대한 분포(1440)에서 제1 피크가 나타나는 노이즈 대표 값 및 제2 피크가 나타나는 노이즈 대표 값 사이의 값을 임계값(1449)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 제1 분포 및 제2 분포가 교차하는 지점의 RSS 값을 임계값(1449)으로 결정할 수도 있다. 따라서 레이더 데이터를 처리하는 장치는 임의의 타겟 지점으로부터 센싱된 레이더 신호의 노이즈 대표 값이 임계값(1449)보다 작으면 해당 타겟 지점으로부터 정상 신호(예를 들어, 상술한 A 클래스에 속하는 신호)가 수신된 것으로 결정할 수 있다. 반대로, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 임의의 타겟 지점으로부터 센싱된 레이더 신호의 노이즈 대표 값이 임계값(1449) 이상이면, 해당 타겟 지점으로부터 노이즈 신호(예를 들어, 상술한 B 클래스에 속하는 신호)가 수신된 것으로 결정할 수 있다.
레이더 데이터를 처리하는 장치는 임계값(1449)을 통해 복수의 타겟 지점들로부터 센싱된 레이더 신호들을 분류함으로써, 도 14에 도시된 바와 같이 정상 신호 맵(1450)을 생성할 수 있다. 정상 신호 맵(1450)은, 노이즈 대표 정보(1430)로부터 정상 신호를 가지는 타겟 지점들만 포함하는 맵일 수 있다.
참고로, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 매 레이더 스캔마다 임계값(1449)을 새로 결정할 수도 있지만, 초기(예를 들어, 공장 생산 시점)에 설정된 임계값(1449)을 고정할 수도 있다. 이 경우, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 고정된 임계값(1449)을 주행시 센싱되는 레이더 신호들로부터 산출된 노이즈 대표 값들에 비교하여, 정상 신호 여부를 판별할 수도 있다. 따라서, 임계값(1449)이 고정된 경우, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 노이즈 대표 정보(1430)에 대한 분포(1440)의 산출을 스킵(skip)할 수도 있다.
참고로, 도 14에서는 임계 처리를 통한 정상 신호 맵(1450)의 추출을 설명하였으나, 이로 한정하는 것은 아니다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 MAP(Maximum A Posteriori) 방식 또는 MLE(Maximum Likelihood Estimation) 방식을 통해, 레이더 신호가 속할 클래스를 결정할 수도 있다. 더 나아가, 상술한 이진화 기법 대신, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 A 클래스나 B 클래스에 속할 사후 확률 (Posterior Probability) 또는 가능도(likelihood)를 산출할 수도 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 신호가 각 클래스에 속할 확률을, 노이즈 대표 값으로부터 바로 산출할 수도 있다.
예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 데이터를 처리한 결과(예를 들어, CFAR 결과) 및 노이즈 대표 정보(1430)에 기초하여, 주변 객체를 검출할 수 있다. 다른 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 판별된 타겟 지점에 대응하는 노이즈 대표 정보(1430) 및 레이더 데이터에 기초하여 주행과 연관된 정보를 결정할 수 있다. 주행과 연관된 정보의 결정은 아래 도 15 및 도 16에서 상세히 설명한다.
도 15는 일 실시예에 따라 판별된 정상 신호를 이용하여 차량 속도를 결정하는 동작을 설명하는 도면이다.
일 실시예에 따르면 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는 정상 신호를 나타내는 복수의 타겟 지점들(1550, 1560)의 각각에 대응하는 레이더 데이터로부터 후보 속도(candidate velocity)를 추정할 수 있다. 후보 속도는 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)에 대한 각 타겟 지점의 상대 속도를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 타겟 지점(1550)이 정지된 타겟이라면, 후보 속도는 차량의 자체 속도에 대응할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는 복수의 타겟 지점들(1550, 1560)의 각각으로부터 반사되어 수신된 정상 신호로부터 산출된 도플러 속도 및 각도에 기초하여 후보 속도를 추정할 수 있다.
예를 들어, 도 15는 차량을 탑뷰(top view)에서 도시한 것으로서, x축은 차량의 길이 축(longitudinal axis)에 대응하고, y축은 차량의 가로 축(lateral axis)에 대응할 수 있다. 원점은 차량에 장착된 레이더 센서에 대응할 수 있다.
Figure pat00030
는 길이 축을 기준으로 차량의 스티어링 각도를 나타낼 수 있고,
Figure pat00031
는 길이 축을 기준으로 레이더 센서로부터 타겟 지점(1550)을 향하는 각도를 나타낼 수 있다. v는 차량의 현재 속도를 나타낼 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는, 타겟 지점(1550)으로부터 센싱된 레이더 신호에 기초하여, 도 15에 도시된 예시에서 도플러 속도로서,
Figure pat00032
를 산출할 수 있다. 따라서, 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는 후보 속도로서
Figure pat00033
를 산출할 수 있다.
그리고 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는 복수의 타겟 지점들로부터 추정된 후보 속도들에 기초하여, 차량 속도를 결정할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는 복수의 후보 속도들을 대표하는 값을 차량 속도로 결정할 수 있다. 복수의 타겟 지점들(1550, 1560) 중 일부 타겟 지점(1560)은 정지된 상태가 아닌 이동 상태일 수도 있으며, 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는 이동 상태에 대응하는 해당 타겟 지점(1560)에 대응하는 후보 속도를 배제할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는 복수의 후보 속도들 중 다수의 후보 속도들에 의해 지지되는 속도를 대표 속도로 결정할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는 복수의 후보 속도들을 서로 유사한 속도 값을 가지는 그룹들로 분류할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는 복수의 타겟 지점들(1550, 1560) 중 임계 카운트(예를 들어, 총 타겟 지점들(1550, 1560)의 절반 개수)보다 많은 타겟 지점들(1550, 1560)을 포함하는 그룹에 대응하는 속도 값(예를 들어, 해당 그룹에 속하는 후보 속도들의 평균 값 등)을 대표 속도로 결정할 수 있다. 차량에 장착된 레이더 센서는 넓은 영역을 스캔할 수 있고, 레이더 센서의 시야각에 있는 타겟들은 가로등, 가로수, 연석, 타일, 및 맨홀 등과 같이 대부분 정지된 객체이기 때문이다.
따라서 신호 세기가 약하더라도, 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는, 다양한 타겟으로부터 센싱되는 노이즈 대표 정보를 활용하여, 주행과 연관된 정보로서 차량 속도를 정확하게 추정할 수 있다. 특히, 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는 신호 측면에서의 노이즈에 강건하게 주행과 연관된 정보를 결정할 수 있다. 또한, 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는 개별적으로 무작위로 움직이는 객체들이 많은 상황에서도, 그 보다 많은 개수의 타겟들(예를 들어, 노이즈 대표 정보에 의해 표현되는 타겟들)을 이용하여 차량 속도를 강건하고 정확하게 추정할 수 있다.
또한, 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는 자체 속도를 추정한 이후, 레이더 센서에 의해 센싱 가능 범위 내에 있는 모든 타겟들에 대하여, 해당 타겟이 실질적으로 정지하였는지 또는 움직이고 있는 지 여부를 판별할 수도 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는 자신의 차량 속도 및 타겟 지점에 대해 추정된 도플러 속도를 비교할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치(1590)는 차량 속도 및 타겟 지점에 대해 추정된 도플러 속도 간의 차이가 임계 속도 차이를 초과하는 경우에 응답하여, 해당 타겟 지점이 이동 객체 상의 지점인 것으로 결정할 수 있다.
도 16은 일 실시예에 따라 결정된 주행 관련 정보를 사용자에게 제공하는 동작을 설명하는 도면이다.
일 실시예에 따르면 레이더 데이터를 처리하는 장치는 주행과 연관된 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 주행과 연관된 정보로부터 산출된 차량 속도를 시각화할 수 있다. 도 16에 도시된 바와 같이, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 속도 계기판(1620)을 통해 바늘을 제어함으로써 차량 속도를 시각화할 수 있다. 속도 계기판(1620)이 디스플레이로 구현되는 겨우, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 디스플레이 상에 나타나는 속도 컨텐츠(예를 들어, 속도 정보)를 조절함으로써, 차량 속도를 시각화할 수 있다. 다른 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 HUD(head up display) 등과 같은 디스플레이를 통해 차량 속도를 시각화할 수도 있다. 예를 들어 도 16에서는 HUD가 윈드쉴드 글래스(wind shield glass)를 통해 허상(virtual image)가 맺히는 이미지 평면을 형성할 수 있고, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 사용자의 시야(1610) 내에 이미지 평면을 통해 속도 컨텐츠(1630)를 시각화할 수 있다. 이 때, HUD는 사용자의 좌안 및 우안에 각각 좌영상 및 우영상을 제공함으로써, 사용자에게 입체적으로 시각화된 컨텐츠를 제공할 수도 있다.
또한, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이더 데이터를 처리한 결과 및 노이즈 대표 정보에 기초하여 검출된 객체 검출 정보를, 주행과 연관된 정보로서, 지시할 수 있다. 객체 검출 정보의 지시는 명시적인 지시 동작 및 암시적인 지시 동작을 포함할 수 있다. 명시적인 지시 동작은, 객체 검출 정보를 장치 외부로 직접적으로 제공하는 동작을 포함할 수 있다. 암시적인 지시 동작은 객체 검출 정보를 장치 내부적으로 이용하는 동작을 포함할 수 있다.
예를 들어, 명시적인 지시 동작으로서, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 도 16에 도시된 바와 같이, 노이즈 대표 정보 및 레이더 데이터에 기초하여 검출된 타겟(예를 들어, 사람)에 대한 검출 정보를 시각화할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 차량용 HUD(Head-up display) 등과 같은 디스플레이를 통해, 실제 타겟 상에 오버레이되도록 검출 정보를 시각화할 수 있다. 도 16에서는 검출 정보가 경고 컨텐츠(1640)의 형태로 시각화되었으나, 이로 한정하는 것은 아니다.
또한, 암시적인 지시 동작으로서, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 객체 검출 정보에 기초하여, 차량의 움직임을 제어할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터를 처리하는 장치는 객체 검출 정보에 기초하여, 차량으로부터 객체까지의 거리 및 차량의 방향 등을 결정할 수 있다. 레이더 데이터를 처리하는 장치는 객체까지의 거리에 기초하여, 차량의 속도를 변경하거나, 차량의 스티어링을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터를 처리하는 장치는 레이다 데이터 뿐만 아니라, 카메라, 초음파, 라이다와 같은 이종 센서 또는 GPS, V2X 통신 등의 정보를 융합함으로써, 더욱 정밀한 ADAS 기술을 제공할 수도 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
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.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 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 특허청구범위의 범위에 속한다.
200: 레이더 데이터를 처리하는 장치
210: 레이더 센서
220: 프로세서

Claims (20)

  1. 레이더 데이터를 처리하는 방법에 있어서,
    레이더 센서를 통해 수신된 레이더 신호로부터 상기 레이더 신호의 위상 정보를 산출하는 단계;
    상기 산출된 위상 정보로부터 노이즈 대표 정보(noise representative information)를 산출하는 단계; 및
    상기 노이즈 대표 정보 및 상기 레이더 신호로부터 산출된 레이더 데이터에 기초하여 주행과 연관된 정보를 결정하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 위상 정보를 산출하는 단계는,
    개별 타겟 지점마다 상기 레이더 센서의 스캔을 통해 일련의(a series of) 처프 신호들을 센싱하는 단계; 및
    상기 센싱된 일련의 처프 신호들에 대응하는 위상 변화 추이(phase change tendency)를 산출하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 위상 변화 추이를 산출하는 단계는,
    상기 센싱된 일련의 처프 신호들의 각각에서 도플러 축에 따른 위상 값들을 결정하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 위상 변화 추이를 산출하는 단계는,
    상기 레이더 신호로부터 분석된 각도 정보 및 거리 정보에 기초하여 복수의 타겟 지점들의 각각을 식별하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 위상 정보를 산출하는 단계는,
    상기 위상 정보에 대해 언랩핑 연산을 적용하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 노이즈 대표 정보를 산출하는 단계는,
    상기 위상 정보에 대해 선형 회귀 분석에 따른 선형 모델을 추정하는 단계; 및
    상기 선형 모델에 대한 상기 위상 정보의 적합도(goodness of fit)를 상기 노이즈 대표 정보로서 추정하는 단계;
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 노이즈 대표 정보를 추정하는 단계는,
    일련의 처프 신호들의 각각에 대해, 위상 값 및 상기 선형 모델에 따른 추정 값 간의 오차를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 오차와 연관된 합을 상기 노이즈 대표 정보로 결정하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 주행과 연관된 정보를 결정하는 단계는,
    상기 레이더 데이터를 처리한 결과 및 상기 노이즈 대표 정보에 기초하여, 주변 객체를 검출하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 주행과 연관된 정보를 결정하는 단계는,
    상기 노이즈 대표 정보 및 임계값 간의 비교에 기초하여, 상기 노이즈 대표 정보 중 정상 신호를 나타내는 타겟 지점을 판별하는 단계; 및
    상기 판별된 타겟 지점에 대응하는 노이즈 대표 정보 및 레이더 데이터에 기초하여 상기 주행과 연관된 정보를 결정하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 임계값을 상기 노이즈 대표 정보에 대한 분포(distribution)에 기초하여 결정하는 단계
    를 더 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 분포에 기초하여 결정하는 단계는,
    상기 노이즈 대표 정보에 대한 상기 분포에서 제1 피크가 나타나는 값 및 제2 피크가 나타나는 값 사이의 값을 상기 임계값으로 결정하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 주행과 연관된 정보를 결정하는 단계는,
    상기 정상 신호를 나타내는 복수의 타겟 지점들의 각각에 대응하는 레이더 데이터로부터 후보 속도(candidate velocity)를 추정하는 단계; 및
    상기 복수의 타겟 지점들로부터 추정된 후보 속도들에 기초하여, 차량 속도를 결정하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 차량 속도를 결정하는 단계는,
    상기 복수의 타겟 지점들의 각각으로부터 반사되어 수신된 상기 정상 신호로부터 산출된 도플러 속도 및 각도에 기초하여 상기 후보 속도를 추정하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 차량 속도를 결정하는 단계는,
    복수의 후보 속도들을 대표하는 값을 상기 차량 속도로 결정하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 주행과 연관된 정보를 사용자에게 제공하는 단계
    를 더 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 주행과 연관된 정보를 사용자에게 제공하는 단계는,
    상기 주행과 연관된 정보로부터 산출된 차량 속도를 시각화하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 주행과 연관된 정보로서 상기 노이즈 대표 정보 및 상기 레이더 데이터에 기초하여 검출된 객체 검출 정보를 지시하는 단계
    를 더 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 객체 검출 정보를 지시하는 단계는,
    상기 객체 검출 정보에 기초하여, 차량의 움직임을 제어하는 단계
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 방법.
  19. 제1항 내지 제18항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 명령어를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  20. 레이더 데이터를 처리하는 장치에 있어서,
    레이더 신호를 센싱하는 레이더 센서; 및
    상기 레이더 신호의 위상 정보를 산출하고, 상기 산출된 위상 정보로부터 노이즈 대표 정보를 산출하며, 상기 노이즈 대표 정보 및 상기 레이더 신호로부터 산출된 레이더 데이터에 기초하여 주행과 연관된 정보를 결정하는 프로세서
    를 포함하는 레이더 데이터를 처리하는 장치.
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