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KR20240077974A - 충돌을 회피하기 위한 차량 및 차량의 작동 방법 - Google Patents

충돌을 회피하기 위한 차량 및 차량의 작동 방법 Download PDF

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KR20240077974A
KR20240077974A KR1020220160436A KR20220160436A KR20240077974A KR 20240077974 A KR20240077974 A KR 20240077974A KR 1020220160436 A KR1020220160436 A KR 1020220160436A KR 20220160436 A KR20220160436 A KR 20220160436A KR 20240077974 A KR20240077974 A KR 20240077974A
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KR
South Korea
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lane
vehicle
movement distance
information
lateral movement
Prior art date
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Pending
Application number
KR1020220160436A
Other languages
English (en)
Inventor
박종성
민영빈
이종혁
장찬종
송봉섭
이지민
이성우
Original Assignee
현대자동차주식회사
기아 주식회사
아주대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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Priority to EP23211041.1A priority patent/EP4375153A3/en
Priority to US18/516,386 priority patent/US20240174223A1/en
Priority to CN202311559788.5A priority patent/CN118082812A/zh
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Abstract

본 문서의 다양한 실시예들은 충돌을 회피하기 위한 차량 및 차량의 작동 방법에 관한 것이다. 충돌을 회피하기 위한 차량은, 주변 환경 정보를 획득하는 복수의 센서들, 및 상기 복수의 센서들과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 주변 환경 정보에 포함된 차선 검출 정보를 기반으로, 주행 차로의 차선이 적어도 부분적으로 검출되는지 여부를 결정하고, 상기 차선이 적어도 부분적으로 검출되는 경우, 차선의 위치를 기반으로 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리를 결정하고, 상기 차선이 검출되지 않는 경우, 기 설정된 값을 기반으로 상기 차선 내 충돌 회피를 위한 상기 횡방향 최대 이동 거리를 결정할 수 있다.

Description

충돌을 회피하기 위한 차량 및 차량의 작동 방법{VEHICLE FOR AVOIDING COLLISION AND METHOD OF OPERATING THE VEHICLE}
본 문서의 다양한 실시예들은 충돌 회피를 위해 차선 내 조향을 수행하는 차량 및 차량의 작동 방법에 관한 것이다.
자율 주행 시스템 또는 운전자 보조 시스템은 차량이 운전자의 개입 없이 스스로 주행하도록 차량을 제어하거나, 또는 운전자의 운전 행위에 개입하여 그 운전 행위를 보조하는 시스템을 의미한다. 이와 같은 자율 주행 시스템 또는 운전자 보조 시스템은 차량 주변의 환경을 감지하여 차량의 거동을 제어한다. 예를 들어, 자율 주행 시스템 또는 운전자 보조 시스템은 차량에 탑재된 센서 장치를 이용하여 전방에 위치한 객체를 검출하고, 검출된 객체와의 충돌 가능성을 예측하여 충돌 회피를 위해 차량의 거동을 제어해야 하는 상황인지 여부를 판단한다.
한편, 차량에서 전방 객체와의 충돌을 회피하기 위한 다양한 시스템이 제공되고 있다. 충돌 회피를 위한 시스템으로는, 대표적으로, 자동 긴급 브레이크(AEB: Autonomous Emergency Brake) 시스템, 전방 차량 충돌 저감 시스템(FVCMS: Forward Vehicle Collision Mitigation System), 보행자 감지 및 충돌 저감 시스템(PDCMS: Pedestrian Detection and Collision Mitigation System), 및 충돌 회피 횡방향 조작(CELM: Collision Evasive Lateral Manoeuvre) 시스템 등이 있다.
상술한 충돌 회피 시스템들 중 CELM 시스템에서는 주변 차량과의 충돌을 회피하기 위해 차선 내에서 차량의 횡방향 이동을 제어한다. 따라서, 주변 환경 및/또는 센서의 비정상 동작으로 인해, 차선 검출이 어려운 상황이 발생될 경우, 충돌 상황에 유연하게 대처하기 어려울 수 있다.
따라서, 본 문서의 다양한 실시예들은 차선이 적어도 부분적으로 검출되지 않은 상황에서 차량의 횡방향 이동 거리를 결정하는 차량 및 그의 동작 방법에 대해 개시한다.
본 문서의 다양한 실시예들은 차선이 적어도 부분적으로 검출되지 않은 상황에서 차량의 횡방향 이동 거리를 고려하여 충돌 회피 전략을 결정하는 차량 및 그의 동작 방법에 대해 개시한다.
본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 문서의 다양한 실시예들에 따르면, 충돌을 회피하기 위한 차량은, 주변 환경 정보를 획득하는 복수의 센서들, 및 상기 복수의 센서들과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 주변 환경 정보에 포함된 차선 검출 정보를 기반으로, 주행 차로의 차선이 적어도 부분적으로 검출되는지 여부를 결정하고, 상기 차선이 적어도 부분적으로 검출되는 경우, 차선의 위치를 기반으로 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리를 결정하고, 상기 차선이 검출되지 않는 경우, 기 설정된 값을 기반으로 상기 차선 내 충돌 회피를 위한 상기 횡방향 최대 이동 거리를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 차선이 적어도 부분적으로 검출되는 경우, 검출되지 않은 차선에 대한 정보를 추정하고, 상기 추정된 차선에 대한 정보를 기반으로 상기 횡방향 최대 이동 거리를 결정하며, 상기 추정된 차선에 대한 정보는, 상기 검출되지 않은 차선의 위치, 곡률, 곡률 변화율, 또는 도로 경사 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 차선이 적어도 부분적으로 검출되는 경우는, 상기 주행 중인 차로의 양측 차선들 중 일측의 차선이 검출되고 타측의 차선이 검출되지 않는 경우, 및 상기 차량의 후방측에 위치된 이전 차선의 검출 정보가 존재하나 상기 차량의 전방측에 위치된 양측의 현재 차선들이 검출되지 않는 경우 중 적어도 하나를 포함하며,상기 타측의 차선이 검출되지 않는 경우의 상기 횡방향 최대 이동 거리와 상기 양측의 현재 차선들이 검출되지 않는 경우의 상기 횡방향 최대 이동 거리는 서로 다르게 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 주행 중인 차로의 양측 차선들 중 일측의 차선이 검출되고 타측의 차선이 검출되지 않은 경우, 상기 검출된 일측의 차선에 대한 정보를 기반으로 상기 타측의 차선에 대한 정보를 추정하고, 상기 타측의 차선에 대한 정보와 와 지정된 제1 횡방향 최대 이동 거리를 기반으로, 상기 타측의 차선 측으로의 횡방향 최대 이동 거리를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 타측의 차선 측으로의 횡방향 이동 거리는, 상기 지정된 제1 횡방향 최대 이동 거리에서 상기 일측의 차선과 상기 차량 사이의 횡방향 거리를 차감하여 계산될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 차량의 후방측에 위치된 이전 차선의 검출 정보가 존재하나 상기 차량의 전방측에 위치된 양측의 현재 차선들이 검출되지 않는 경우, 상기 이전 차선의 검출 정보를 기반으로 상기 양측의 현재 차선들에 대한 정보를 추정하고, 상기 양측의 현재 차선들에 대한 정보와 지정된 제2 횡방향 최대 이동 거리를 기반으로, 상기 양측의 현재 차선들 중 어느 하나의 차선으로의 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 양측의 현재 차선들 중 어느 하나의 차선으로의 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 양측의 현재 차선들 사이의 거리, 상기 차량의 폭, 또는 상기 차량의 이전 시점의 횡방향 위치를 기반으로 결정되되, 상기 지정된 제2 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값을 갖도록 제한되고, 상기 지정된 제2 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 지정된 제1 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 차선이 검출되지 않는 경우, 상기 주변 환경 정보에 포함된 주변 객체 정보를 기반으로 선행 차량이 존재하는지 여부를 결정하고, 상기 선행 차량이 존재할 경우, 상기 선행 차량의 주행 궤적을 기반으로 양측의 가상 차선들에 대한 정보를 추정하고, 상기 추정된 양측의 가상 차선들에 대한 정보를 기반으로, 상기 양측의 가상 차선들 중 어느 하나의 가상 차선으로의 횡방향 최대 이동 거리를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 양측의 가상 차선들 중 어느 하나의 가상 차선으로의 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 차량의 이전 시점의 횡방향 위치를 기반으로 결정되되, 지정된 제3 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값을 갖도록 제한되고, 상기 지정된 제3 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 지정된 제2 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 선행 차량이 존재하지 않는 경우, 상기 차선 내 충돌 회피 동작 개시를 위한 시점을 결정하고, 상기 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 기 설정된 값인 기본 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값을 갖도록 제한되며, 상기 기본 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 지정된 제3 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 차선 내 충돌 회피 동작 개시를 위한 시점은, 상기 차량의 주변 객체들 중에서 충돌이 예상되는 주변 차량과 상기 차량 사이의 횡방향 거리를 기반으로 결정될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들에 따르면, 충돌을 회피하기 위한 차량의 동작 방법은, 주변 환경 정보를 획득하는 동작, 상기 주변 환경 정보에 포함된 차선 검출 정보를 기반으로, 주행 차로의 차선이 적어도 부분적으로 검출되는지 여부를 결정하는 동작, 상기 차선이 적어도 부분적으로 검출되는 경우, 차선의 위치를 기반으로 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작, 및 상기 차선이 검출되지 않는 경우, 기 설정된 값을 기반으로 상기 차선 내 충돌 회피를 위한 상기 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 차선의 위치를 기반으로 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작은, 상기 차선이 적어도 부분적으로 검출되는 경우, 검출되지 않은 차선에 대한 정보를 추정하는 동작; 및 상기 추정된 차선에 대한 정보를 기반으로 상기 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작을 포함하며, 상기 추정된 차선에 대한 정보는, 상기 검출되지 않은 차선의 위치, 곡률, 곡률 변화율, 또는 도로 경사 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 차선의 위치를 기반으로 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작은, 상기 주행 중인 차로의 양측 차선들 중 일측의 차선이 검출되고 타측의 차선이 검출되지 않은 경우, 상기 검출된 일측의 차선에 대한 정보를 기반으로 상기 타측의 차선에 대한 정보를 추정하는 동작, 및 상기 타측의 차선에 대한 정보와 지정된 제1 횡방향 최대 이동 거리를 기반으로, 상기 타측의 차선 측으로의 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 타측의 차선 측으로의 횡방향 이동 거리는, 지정된 제1 횡방향 최대 이동 거리에서 상기 일측의 차선과 상기 차량 사이의 횡방향 거리를 차감하여 계산될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 차선의 위치를 기반으로 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작은, 상기 차량의 후방측에 위치된 이전 차선의 검출 정보가 존재하나 상기 차량의 전방측에 위치된 양측의 현재 차선들이 검출되지 않는 경우, 상기 이전 차선의 검출 정보를 기반으로 상기 양측의 현재 차선들에 대한 정보를 추정하는 동작, 및 상기 양측의 현재 차선들에 대한 정보와 지정된 제2 횡방향 최대 이동 거리를 기반으로, 상기 양측의 현재 차선들 중 어느 하나의 차선으로의 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 양측의 현재 차선들 중 어느 하나의 차선으로의 횡방향 이동 거리는, 상기 양측의 현재 차선들 사이의 거리, 상기 차량의 폭, 또는 상기 차량의 이전 시점의 횡방향 위치를 기반으로 결정되되, 지정된 제2 횡방향 이동 거리보다 작거나 같은 값을 갖도록 제한되고, 상기 지정된 제2 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 지정된 제1 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 기 설정된 값을 기반으로 상기 차선 내 충돌 회피를 위한 상기 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작은 상기 주변 환경 정보를 기반으로 선행 차량이 존재하는지 여부를 결정하는 동작, 상기 선행 차량이 존재할 경우, 상기 선행 차량의 주행 궤적을 기반으로 양측의 가상 차선들에 대한 정보를 추정하는 동작, 및 상기 추정된 양측의 가상 차선들에 대한 정보를 기반으로, 상기 양측의 가상 차선들 중 어느 하나의 가상 차선으로의 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 양측의 가상 차선들 중 어느 하나의 가상 차선으로의 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 차량의 이전 시점의 횡방향 위치를 기반으로 결정되되, 지정된 제3 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값을 갖도록 제한되고, 상기 지정된 제3 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 지정된 제2 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기 설정된 값을 기반으로 상기 차선 내 충돌 회피를 위한 상기 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작은, 상기 선행 차량이 존재하지 않는 경우, 상기 차선 내 충돌 회피 동작 개시를 위한 시점을 결정하는 동작을 더 포함하며, 상기 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 기 설정된 값인 기본 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값을 갖도록 제한되고, 상기 지정된 기본 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 지정된 제3 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 차선 내 충돌 회피 동작 개시를 위한 시점은, 상기 차량의 주변 객체들 중에서 충돌이 예상되는 주변 차량과 상기 차량 사이의 횡방향 거리를 기반으로 결정될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들에 따르면, 차량은 차선이 적어도 부분적으로 검출되지 않은 상황에서, 차선의 위치 및/또는 형태를 추정하여 횡방향 이동 거리를 결정하고, 횡방향 이동 거리를 기반으로 충돌 회피 전략을 결정함으로써, 차선이 검출되지 않은 상황에서도 충돌 위험을 최소화할 수 있다.
도 1은 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량의 블록도이다.
도 2는 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량의 구성 요소들을 나타내는 예시도이다.
도 3은 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 프로세서의 상세한 구성도이다.
도 4는 본 문서의 다양한 실시예들에 따라 차선 검출 여부에 따른 횡방향 최대 이동 거리에 대한 예시도이다.
도 5는 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량에서 CELM 전략을 선택하는 흐름도이다.
도 6는 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량에서 차선 검출 정보에 기반하여 횡방향 이동 거리를 결정하는 흐름도이다.
도 7은 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량과 차선에 대한 파라미터를 나타내는 예시도이다.
도 8a 내지 도 8d는 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차선 검출 상황 별 차량의 횡방향 이동 거리를 나타내는 예시도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 '모듈' 또는 '부'는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소 또는 FPGA(field programmable gate array), ASIC(application specific integrated circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있으며, '부' 또는 '모듈'은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '부' 또는 '모듈'은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '부' 또는 '모듈'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '부' 또는 '모듈'은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함할 수 있다. 구성요소들과 '부' 또는 '모듈'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '부' 또는 '모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '부' 또는 '모듈'들로 더 분리될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들과 관련하여 설명되는 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 당업계에 알려진 임의의 다른 형태의 기록 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 기록 매체는 프로세서에 커플링 되며, 그 프로세서는 기록 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 기록 매체는 프로세서와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 기록 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC은 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다.
본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 문서의 구체적인 설명에 앞서서, 본 문서에서 사용되는 용어는 다음과 같이 정의될 수 있다.
차량은 ADS(Automated Driving System)가 구비되어 자율 주행이 가능한 차량이다. 예를 들어, 차량은 ADS에 의해 운전자의 조작 없이, 조향, 가속, 감속, 차선 변경, 및 정지(또는 정차) 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. ADS는, 예를 들어, PDCMS(Pedestrian Detection and Collision Mitigation System), LCDAS(Lane Change Decision Aid System), LDWS(Land Departure Warning System), ACC(Adaptive Cruise Control), LKAS(Lane Keeping Assistance System), RBDPS(Road Boundary Departure Prevention System), CSWS(Curve Speed Warning System), FVCWS(Forward Vehicle Collision Warning System), LSF(Low Speed Following), CELM(Collision Evasive Lateral Manoeuvre System) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
차선은 차량의 주행 차로(lane)을 정의하는 좌측 차선 및/또는 우측 차선 중 적어도 하나를 지칭할 수 있다.
충돌 회피 횡방향 조작(CELM) 시스템은, 주변 차량과의 충돌을 회피하기 위해, 차선 내에서 차량의 횡방향 이동을 제어하는 시스템을 의미한다. 즉, CELM 시스템은 차량이 주행 중인 차로의 양측 차선들의 바깥 경계선(outer edge)을 침범하지 않는 범위 내에서 충돌 회피를 위한 차량의 횡방향 거동을 허용하는 시스템을 의미한다.
도 1은 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량의 블록도이다.
도 1에 도시된 차량(100)의 구성은 일 실시예로, 각각의 구성 요소는 하나의 칩, 하나의 부품 또는 하나의 전자 회로로 구성되거나, 칩, 부품 및/또는 전자 회로의 결합으로 구성될 수 있다. 일 실시예에 따라, 도 1에 도시된 구성 요소들 중 일부는 복수 개의 구성 요소로 분리되어 서로 다른 칩, 서로 다른 부품, 또는 서로 다른 전자 회로로 구성될 수 있으며, 일부 구성 요소들은 결합되어 하나의 칩, 하나의 부품 또는 하나의 전자 회로로 구성될 수도 있다. 일 실시예에 따라, 도 1에 도시된 구성요소들 중 일부 구성 요소가 생략되거나, 도시되지 않은 다른 구성 요소가 추가될 수 있다.
이하에서, 도 1의 구성요소들 중 적어도 일부 구성 요소에 대해서는 도 2 내지 도 4를 참조하여 설명할 것이다. 도 2는 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량의 구성 요소들을 나타내는 예시도이고, 도 3은 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 프로세서의 상세한 구성도이다. 도 4는 본 문서의 다양한 실시예들에 따라 차선 검출 여부에 따른 횡방향 최대 이동 거리에 대한 예시도이다.
도 1을 참조하면, 차량(100)은 센서부(110), 프로세서(120), 차량 제어 장치(l30), 및 저장부(140)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 센서부(110)는 차량(100)에 구비된 적어도 하나의 센서를 이용하여 차량(100)의 주변의 환경을 감지하고, 감지 결과에 기초하여 주변 환경에 관련된 데이터를 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서부(110)는 적어도 하나의 센서로부터 획득된 센싱 데이터에 기초하여, 주변 객체 정보를 획득할 수 있다. 주변 객체 정보는, 객체의 타입, 객체의 위치, 객체의 각도, 객체의 크기, 객체의 형상, 객체에 대한 거리, 객체의 속도, 또는 객체에 대한 상대 속도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 주변 객체는, 예를 들어, 주변 차량, 보행자, 자전거, 또는 전동 스쿠터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 센서부(110)는 적어도 하나의 센서를 이용하여 차량(100)의 위치를 측정할 수 있다. 센서부(110)는, 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 카메라 센서(211), 라이다(light detection and ranging (LIDAR)) 센서(212), 레이더(radio detection and ranging (RADAR)) 센서(213), GPS 센서(214), 또는 V2X 센서(215) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 센서들은 이해를 돕기 위한 예시일 뿐, 본 문서의 센서는 이에 한정되는 않는다. 예를 들어, 도 2에 도시되지 않았으나 센서부(110)는 적외선 센서를 포함할 수 있다.
카메라 센서(111)는 렌즈를 통해 촬영한 피사체의 이미지를 센싱하고, 센싱된 이미지를 프로세싱하며, 프로세싱된 이미지 데이터를 출력하는 장치이다. 카메라 센서(111)는 이미지 센서, 이미지 프로세서를 포함할 수 있다. 카메라 센서(111)는 차량(100)의 전방 뷰, 측면 뷰, 후방 뷰를 센싱할 수 있다. 예를 들어, 카메라 센서(111)는 전방, 전측방, 측방, 후측방, 및/또는 후방에 위치한 주변 차량을 포함하는 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 카메라 센서(111)는 차량이 주행 중인 도로의 차선을 포함하는 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 이를 위해, 복수 개의 카메라 센서(111)들이 차량(100)에 탑재될 수 있다.
라이다 센서(112)는 레이저를 이용하여 주변 객체의 거리, 속도, 및/또는 각도 정보를 측정할 수 있다. 라이다 센서(112)는 레이저를 이용하여 차량(100)의 전방 영역, 전측방 영역, 측방 영역, 후측방 영역, 및/또는 후방 영역에 위치한 주변 객체를 센싱할 수 있다.
레이더 센서(113)는 전자기파를 이용하여 주변 객체의 거리, 속도, 및/또는 각도를 측정할 수 있다. 레이더 센서(113)는 전자기파를 이용하여 차량(100)의 전방 영역, 전측방 영역, 측방 영역, 후측방 영역, 및/또는 후방 영역에 위치한 주변 객체를 센싱할 수 있다.
GPS 센서(114)는 위성과의 통신을 통해 차량(100)의 위치, 속도 및/또는 시간을 측정할 수 있다. 예를 들어, GPS 센서(114)는 위성으로부터 발사되는 전파의 지연시간을 계측하고 궤도로부터의 거리에서 현재의 위치를 구하는 장치이다.
V2X 센서(115)는 차량 간 통신(V2V), 차량 대 인프라 통신(V2I), 차량 대 모바일 통신(V2N)을 수행할 수 있다. V2X 센서(115)는 무선 주파수를 송신 및 수신할 수 있는 트랜시버(transceiver)를 포함할 수 있다. V2X 통신의 예시로서, 4G/LTE, 5G, WiFi, Bluetooth 등과 같은 무선 통신 방식이 있을 수 있다. V2X 센서(115)는 통신을 통해 다른 차량(또는 주변 차량)의 정보(예: 위치, 이동 속도), 트래픽 정보(예: 교통의 혼잡도, 전방 사고 발생 여부), 및/또는 엔터테인먼트 정보(예: 비디오 스트리밍, 뮤직 스트리밍, 뉴스)를 수신할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 차량(100)의 전반적인 작동을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 차량(100) 내의 구성 요소들을 통합적으로 제어할 수 있는 ECU(electrical control unit)를 포함할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 연산처리를 수행할 수 있는 CPU(central processing unit) 또는 MCU(micro processing unit)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 센서부(110)로부터 제공되는 센싱 데이터에 기초하여 주변 환경 정보를 획득하고, 획득된 주변 환경 정보를 기반으로 차선 내 충돌 회피 전략(이하 'CELM 전략'이라 칭함)을 결정할 수 있다. 주변 환경 정보는, 주변 객체에 대한 정보, 및/또는 차선 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 도 3에 도시된 바와 같이, 객체 검출부(310), 차선 검출부(320), 및 충돌 회피 제어부(330)를 포함함으로써, 주변 차량 및 차선 정보에 기반하여 복수의 CELM 전략들 중 하나의 CELM 전략을 결정할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 객체 검출부(310)는 센서부(110)로부터 제공되는 센싱 데이터로부터 주변 객체의 정보를 검출할 수 있다. 주변 객체의 정보는, 주변 객체의 이동 속도, 주변 객체의 이동 방향, 주변 객체의 크기, 주변 객체에 대한 거리, 또는 주변 객체의 위치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 주변 객체는, 예를 들어, 주변 차량, 보행자, 자전거, 및/또는 전동 스쿠터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 객체 검출부(310)는 선행 차량의 정보를 검출할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 차선 검출부(320)는 센서부(100)로부터 제공되는 센싱 데이터로부터 차량(100)이 주행 중인 차로의 차선 정보를 검출할 수 있다. 차선 정보는, 차선의 위치 및/또는 형태 정보를 포함할 수 있다. 차선의 형태 정보는, 예를 들어, 차선의 곡률, 곡률 변화율, 또는 도로 경사 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차선 정보는, 주변 환경 및/또는 차량 상태에 따라 주행 중인 차로의 적어도 일부분에 대한 차선 정보만을 포함할 수 있다. 예를 들어, 날씨, 도로 상태, 및/또는 센서부(100)의 정상 동작 상태 여부에 따라, 차선 검출부(320)에서 검출된 차선 정보는 차량(100)을 기준으로 우측 차선에 대한 정보만을 포함하거나, 좌측 차선에 대한 정보만을 포함하거나, 또는 이전 차선에 대한 정보만을 포함할 수 있다. 이전 차선은, 차량(100)의 측후방 및/또는 후방측에 위치한 차선을 의미할 수 있다. 즉, 이전 차선에 대한 정보는, 차량(100)이 과거 시점에 주행하면서 획득한 차선에 대한 정보를 의미할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 충돌 회피 제어부(330)는 객체 검출부(310) 및 차선 검출부(320)로부터 제공되는 주변 객체 정보 및 차선 정보를 기반으로, 충돌 회피를 위한 CELM 전략을 결정하고, 결정된 CELM 전략을 수행하기 위한 제어 동작을 수행할 수 있다. 이를 위해, 충돌 회피 제어부(330)는 차선 예측부(331), 주변 환경 예측부(333), 위험도 판단부(335), 및 차선 내 회피 전략 결정부(339)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 차선 예측부(331)는 차선 검출부(320)로부터 제공되는 차선 정보를 기반으로, 검출되지 않은 차선의 위치 및/또는 형태를 추정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차선 예측부(331)는 차선 검출부(320)로부터 차량(100)의 일측에 위치한 차선 정보만 획득될 시, 수신된 차선 정보를 기반으로 차량(100)의 타측에 위치한 차선 정보를 추정할 수 있다. 예컨대, 차선 예측부(331)는 차선 검출부(320)로부터 우측 차선 정보만 획득될 시, 수신된 우측 차선 정보를 기반으로 좌측 차선의 정보(예: 위치 및/또는 형태)를 추정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차선 예측부(331)는 차선 검출부(320)로부터 차량(100)의 이전 차선의 정보만 획득될 시, 수신된 이전 차선의 정보를 기반으로 현재 차선의 정보(예: 위치 및/또는 형태)를 추정할 수 있다. 현재 차선은, 차량(100)의 측방, 전측방, 및/또는 전측에 위치한 차선을 의미할 수 있다. 즉, 현재 차선의 정보는, 차량(100)이 주행할 차선의 위치, 차선의 곡률, 곡률 변화율, 또는 도로 경사 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차선 예측부(331)는 차선 검출부(320)로부터 차선 정보가 획득되지 않는 경우, 객체 검출부(310)로부터 선행 차량의 정보를 획득하고, 선행 차량의 정보를 기반으로 가상 차선의 정보(예: 위치 및/또는 형태)를 추정할 수 있다. 선행 차량의 정보는 선행 차량의 위치 변화를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 선행 차량의 정보는, 이전 시점의 선행 차량의 위치, 및 현재 시점의 선행 차량의 위치를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 차선 예측부(331)는 하기 수학식 1을 이용하여, 검출되지 않은 차선을 추정할 수 있다.
하기 수학식 1은 각 차선을 3차 다항식 모델로 정의한 것이다.
여기서, a는 곡률변화율, b는 곡률, c는 도로경사, d는 횡방향 거리를 의미할 수 있다. 예를 들어, dl은 차량과 좌측 차선 사이의 횡방향 거리를 의미하고, dr은 차량과 우측 차선 사이의 횡방향 거리를 의미할 수 있다. 차선 예측부(331)는 검출된 차선의 곡률 변화율, 곡률, 및 도로 경사율을 기반으로, 검출되지 않은 차선에 대한 3차 다항식 모델을 획득함으로써, 검출되지 않은 차선에 대한 정보를 추정할 수 있다. 검출되지 않은 차선은, 상술한 바와 같은 차량(100)의 일측에 위치한 차선, 현재 차선, 및/또는 가상 차선을 포함할 수 있다.
여기서, 가상 차선을 추정하기 위한 3차 다항식 모델의 계수(a, b, c)는 하기 수학식 2와 같이, 선행 차량의 주행 궤적을 이용하여 획득될 수 있다.
여기서, x(t)는, 선행 차량의 현재 시점(t)의 x축 위치 좌표를 의미하고, y(t)는 선행 차량의 현재 시점(t)의 y축 위치 좌표를 의미할 수 있다. x(t-ε)는 선행 차량의 이전 시점(t-ε)의 x축 위치 좌표를 의미하고, y(t-ε)는 선행 차량의 이전 시점(t-ε)의 y축 위치 좌표를 의미할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 주변 환경 예측부(331)는 주변 객체 정보 및 차선 정보를 기반으로 주변 환경의 변화(예: 주변 객체의 위치 변화)를 예측(또는 추정)할 수 있다. 주변 환경 예측부(331)는 주변 객체 정보 및 차선 정보 이외에, 기 저장된 도로 지도 정보, 센서부(110)(예: V2X 센서(215))를 통해 획득되는 도로 지도 정보, 및/또는 주변 차량의 의도(예: 끼어들기) 정보를 더 고려하여 주변 환경의 변화를 예측할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 위험도 판단부(335)는 객체 검출부(310)로부터 제공되는 주변 객체 정보 및/또는 주변 환경 예측부(333)의 주변 환경 변화 정보를 기반으로 차량(100)과 주변 객체 간의 충돌 위험도를 계산할 수 있다. 충돌 위험도는, 예를 들어, 종방향 충돌 위험 지수, 또는 횡방향 충돌 위험 지수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 충돌 위험도는, 차량(100)과 주변 객체 사이의 종방향 거리, 차량(100)과 주변 객체 사이의 횡방향 거리, 차량(100)과 주변 객체의 종방향 상대 속도, 차량(100)과 주변 객체의 횡방향 상대 속도, 운전자가 브레이크를 조작할 때까지의 반응 시간, 운전자의 반응 시간을 고려한 정지 거리, 시스템 하드웨어의 시스템 지연 시간, 또는 차량(100)의 종방향 최대 감속도 중 적어도 하나를 기반으로 계산될 수 있다.
일실시예에 따르면, 차선 내 회피 전략 결정부(339)는 객체 검출부(310), 차선 검출부(320), 차선 예측부(331), 주변 환경 예측부(333), 또는 위험도 판단부(335) 중 적어도 하나에서 제공되는 정보를 기반으로, 주변 객체(예: 주변 차량)와의 충돌을 회피하기 위한 CELM 전략을 결정할 수 있다. CELM 전략은, 검출 및/또는 추정된 차선 정보의 존재 여부에 기초하여, DEC(decelerating), ELL(evasive steering to left lane), ERL(evasive steering to right lane), ELD(evasive steering to left direction), 및 ERD(evasive steering to right direction)으로 구분될 수 있다. 여기서, DEC는 충돌 회피를 위해 차선 내에서 감속하는 전략을 의미할 수 있다. DEC의 경우, 차량의 횡방향 제어가 수반되지 않는다. ELL은 충돌을 회피를 위해 차량의 좌측면이 좌측 차선에 접하는 위치까지 이동되도록 차선 내에서 차량의 횡방향 이동을 제어하는 전략을 의미할 수 있다. ERL은 충돌 회피를 위해 차량의 우측면이 우측 차선에 접하는 위치까지 이동되도록 차선 내에서 차량의 횡방향 이동을 제어하는 전략을 의미할 수 있다. ELD는 충돌 회피를 위해 차량이 좌측 방향으로 이동되도록 차량의 횡방향 이동을 제어하는 전략을 의미할 수 있다. ERD는 충돌 회피를 위해 차량이 우측 방향으로 이동되도록 차량의 횡방향 이동을 제어하는 전략을 의미할 수 있다. 여기서, ELL 및/또는 ERL은 검출 및/또는 추정된 차선 정보가 존재하는 경우에 선택될 수 있고, ELD 및/또는 ERD는 검출 및 추정된 차선 정보가 존재하지 않는 경우에 선택될 수 있다.
일실시예에 따르면, 차량(100)이 주행 중인 차로의 양측 차선이 모두 검출되는 경우, CELM 전략으로 ELL 및/또는 ERL이 선택될 수 있다. ELL 및/또는 ERL의 횡방향 이동 거리는, CELM 표준에서 정의된 바와 같이, 차량의 바디와 해당 차선 사이의 거리로 결정될 수 있다. 본 문서에서 횡방향 이동 거리는, 횡방향 거동을 위한 최대 이동 거리를 의미할 수 있다. 예를 들어, ELL의 횡방향 이동 거리는 차량의 바디의 좌측면과 좌측 차선 사이의 거리로 결정되고, ERL의 횡방향 이동 거리는 차량의 바디의 우측면과 우측 차선 사이의 거리로 결정될 수 있다. 즉, 차량(100)의 양측 차선이 모두 검출되는 경우, ELL 및 ERL의 횡방향 거동은, 좌측 차선의 바깥 경계선(outer edge)을 넘지 않는 범위 내에서 허용될 수 있다.
일실시예에 따르면, 차량(100)의 양측 차선이 모두 검출되지 않는 경우, CELM 전략으로 ELD 및/또는 ERD가 선택될 수 있다. ELD 및/또는 ERD의 횡방향 이동 거리는, 기본 횡방향 최대 이동 거리로 제한될 수 있다. 기본 횡방향 최대 이동 거리는 CELM에서 정의된 바와 같이, 약 0.75m일 수 있다.
상술한 바와 같이, CELM 표준에서는 차선이 검출되는 경우와 차선이 검출되지 않는 경우에, 차선 내 충돌 회피를 위한 차량의 횡방향 이동 거리를 결정하는 방식을 정의하고 있다. 그러나, 실제 환경에서는 차선의 일부분은 검출되고 다른 일부분은 검출되지 않는 상황, 또는 차선이 검출되지 않지만 차선 추정이 가능한 상황 등과 같은 다양한 상황이 존재할 수 있다.
따라서, 본 문서에서는 도 4에 도시된 바와 같이, 차선이 적어도 부분적으로 검출되지 않는 상황을 CASE1(401), CASE2(402), CASE3(403), CASE4(404)로 세분화하여, 각 케이스별로 차량의 횡방향 이동 거리를 결정하는 방식을 제안할 것이다.
도 4를 참조하면, CASE1(401)은 차량(100)의 양측 차선들 중 좌측 차선만 검출되는 경우이다. 이 경우, 차선 내 회피 전략 결정부(339)는 ELL에 대한 횡방향 이동 거리를, CELM 표준에서 정의된 바와 같이 차량 바디의 좌측면과 좌측 차선 사이의 거리로 결정할 수 있다. 또한, 차선 내 회피 전략 결정부(339)는 차선 예측부(331)로부터 좌측 차선을 기반으로 추정된 우측 차선 정보를 획득하고, 추정된 우측 차선 정보를 기반으로 제1 안전 마진을 적용하여 ELR에 대한 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다. 예를 들어, 좌측 차선만 검출되고 우측 차선이 검출되지 않은 상태에서, ELR에 대한 횡방향 이동거리는 차량 바디의 우측면과 추정된 우측 차선 사이의 거리에서 제1 안전 마진을 차감한 값으로 결정될 수 있다. 여기서, 제1 안전 마진을 적용하는 것은, 추정된 우측 차선의 위치 및/또는 형태가 실제 우측 차선의 위치 및/또는 형태와 다를 수 있기 때문이다.
일실시예에 따르면, CASE1(401)의 검출되지 않은 차선의 정보는, 검출된 차선을 나타내는 3차 다항식 모델의 계수(a, b, c)를 기반으로 수학식 1을 이용하여 추정될 수 있으며, 검출되지 않은 차선측, 즉, 추정된 차선 측으로의 횡방향 이동 거리는 수학식 3과 같이 계산될 수 있다. 하기 수학식 3은, 차량(100)을 기준으로 우측 차선이 검출되지 않은 경우, 우측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리를 계산하는 방식을 나타낸다.
여기서, Mt는 검출되지 않은 차선인 우측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리를 의미하며, dr은 차량(100)의 바디의 우측면과 우측 차선 사이의 거리를 의미하고, dl은 차량(100)의 바디의 좌측면과 좌측 차선 사이의 거리를 의미할 수 있다. 여기서, 1.5(m)는 주행 중인 차로의 양측 차선들 중 일측 차선만 검출되는 경우에 대한 제1 횡방향 최대 이동 거리를 의미할 수 있다. 여기서, 제1 횡방향 최대 이동 거리는 제1 안전 마진이 적용된 값일 수 있다.
일실시예에 따르면, CASE1(401)의 검출된 차선측, 즉, 좌측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리는, CELM 표준에서 정의한 바와 같이, 차량의 바디의 좌측면과 좌측 차선 사이의 거리로 결정될 수 있다. 본 문서에서는 설명의 편의를 위해, 양측 차선들 중 좌측 차선만 검출되는 경우를 CASE1(401)의 예로 설명하였으나, 양측 차선 중 우측 차선만 검출되는 경우에도 동일한 방식으로 적용될 수 있다.
다음으로, CASE2(402)는 차량(100)의 위치를 기준으로 이전 차선만 검출되는 경우이다. 이 경우, 차선 내 회피 전략 결정부(339)는 차선 예측부(331)로부터 이전 차선 정보를 기반으로 추정된 현재 차선 정보를 획득하고, 추정된 현재 차선 정보를 기반으로 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다. 이때, 횡방향 이동 거리는 제2 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값을 갖도록 제한될 수 있다. 제2 횡방향 최대 이동 거리는 기본 횡방향 최대 이동 거리보다 큰 값으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 제2 횡방향 최대 이동 거리는, 약 0.9m일 수 있다. 여기서, 제2 횡방향 최대 이동 거리의 값인 0.9m는 이해를 돕기 위한 예시적인 값으로, 이는 설계자 및/또는 사업자에 의해 설정 및/또는 변경될 수 있다. 제2 횡방향 최대 이동 거리는 제2 안전 마진이 적용된 값일 수 있다. 제2 안전 마진은, 제2 횡방향 최대 이동 거리가 제1 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값이 되도록, 제1 안전 마진보다 큰 값으로 설정될 수 있다.
일실시예에 따르면, CASE2(402)의 현재 차선 정보는 이전 차선의 3차 다항식 모델의 계수(a, b, c)를 기반으로 수학식 1을 이용하여 추정될 수 있으며, 추정된 현재 차선 중 어느 하나의 차선으로의 이동 거리(Mt)는 수학식 4와 같이 계산될 수 있다.
여기서, W는 양측 차선 사이의 거리, 즉, 차로의 폭을 의미하며, Wv는 차량의 폭을 의미한다. 또한, y0는 이전 시점의 차량의 횡방향 위치를 의미할 수 있다.
다음으로, CASE3(403)은 차량(100)의 위치를 기준으로, 전방, 측방, 및 후방의 차선이 모두 검출되지 않지만, 선행 차량이 존재하는 경우이다. 이 경우, 차선 내 회피 전략 결정부(339)는 차선 예측부(331)로부터 선행 차량의 정보를 기반으로 추정된 가상 차선 정보를 획득하고, 추정된 가상 차선 정보를 기반으로 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다. 이때, 횡방향 이동 거리는 제3 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값을 갖도록 제한될 수 있다. 제3 횡방향 최대 이동거리는 기본 횡방향 최대 이동 거리보다 크고, 제2 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 제3 횡방향 최대 이동 거리는 약 0.75m보다 크고, 약 0.9m보다 작은 값으로 설정될 수 있다. 제3 횡방향 최대 이동 거리는 제3 안전 마진이 적용된 값일 수 있다. 제3 안전 마진은, 제3 횡방향 최대 이동 거리가 제2 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값이 되도록, 제2 안전 마진보다 큰 값으로 설정될 수 있다.
일실시예에 따르면, CASE3(403)의 가상 차선 정보는 수학식 1 및 4를 기반으로 추정될 수 있다. 이때, 선행 차량이 차로의 중심 즉, 양측 가상 차선의 중심 위치에서 주행한다고 가정하고, 양측 가상 차선 중 어느 하나의 가상 차선으로의 이동 거리(Mt)는 하기 수학식 5와 같이 계산될 수 있다.
여기서, y0는 이전 시점의 자차량의 횡방향 위치를 의미하고, 0.75는 CELM 표준에서 정의하고 있는 기본 횡방향 최대 이동 거리를 의미할 수 있다.
다음으로, CASE4(404)는 차량(100)의 위치를 기준으로, 전방, 측방, 및 후방의 차선이 모두 검출되지 않고, 선행 차량도 존재하지 않는 경우이다. 이 경우, 차선 내 회피 전략 결정부(339)는 차선 예측부(331)로부터 차선 예측이 불가능함을 나타내는 정보를 획득하고, CELM 표준을 기반으로 우측 방향 및/또는 좌측 방향으로의 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다. 즉, CASE4(404)의 횡방향 이동 거리는 기본 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값을 갖도록 제한될 수 있다. 기본 횡방향 최대 이동 거리는 상술한 바와 같이, 약 0.75m일 수 있다.
일실시예에 따르면, CASE4(404)의 경우, 차선 검출 및/또는 차선 추정이 불가능하므로, CASE1(401), CASE(402), 및 CASE3(403)과 다르게 하기 수학식 6과 같이 CELM 전략의 작동 시점을 정의할 수 있다.
여기서, objIn은 충돌이 예측되는 주변 차량과 자차량 사이의 횡방향 거리를 의미할 수 있다. 즉, CASE4의 경우, ELD, 또는 ERD의 전략 수행 시점은 objIn이 0.5m보다 작아지는 시점으로 결정될 수 있다. 여기서, 0.5m는 이해를 돕기 위한 예시 값으로, 이는 설계자 및/또는 사업자에 의해 설정 및/또는 변경될 수 있다.
또한, CASE4(404)의 횡방향 이동 거리(Mt)는 수학식 7과 같이, 기본 횡방향 최대 이동 거리로 제한될 수 있다.
수학식 7에서,0.75는 CELM 표준에서 정의된 기본 횡방향 최대 이동 거리로, 차선이 검출되지 않는 경우에 차량이 횡방향으로 이동 가능한 최대 거리를 의미할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 차선 내 회피 전략 결정부(339)는 도 4에 도시된 바와 같이, 차선 검출 정보 및/또는 선행 차량 존재 여부를 기반으로, 차량의 횡방향 이동 거리를 결정하고, 차량의 횡방향 이동 거리를 기반으로 최종 CELM 전략을 결정할 수 있다. 예를 들어, 차선 내 회피 전략 결정부(339)는 차선 검출 정보 및/또는 선행 차량 정보를 기반으로 차선 추정이 가능한 경우, ELL 전략을 위한 좌측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리와 ERL 전략을 위한 우측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리를 각각 고려하여, DEC, ELL, 및 ERL 중 주변 차량과의 충돌 위험이 가장 낮은 전략을 결정할 수 있다. 다른 예로, 차선 내 회피 전략 결정부(339)는 차선 검출 정보 및/또는 선행 차량 정보를 기반으로 차선 추정이 불가능한 경우, ELD 전략을 위한 좌측 방향으로의 횡방향 이동 거리와 ERD 전략을 위한 우측 방향으로의 횡방향 이동 거리를 각각 고려하여, DEC, ELD, 및 ERD 중 주변 차량과의 충돌 위험이 가장 낮은 전략을 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차선 내 회피 전략 결정부(339)는 CELM 전략을 결정하기 위해 미리 설계된 네트워크 모델을 이용하여 최종 CELM 전략을 결정할 수 있다. 예를 들어, 차선 내 회피 전략 결정부(339)는 미리 설계된 네트워크 모델에 각 CELM 전략에 대한 차량의 횡방향 이동 거리를 입력하여, 최종 CELM 전략을 결정할 수 있다. 다른 예로, 미리 설계된 네트워크 모델은 수학식 1 내지 수학식 7에 나타낸 바와 같이, 각 케이스에 따른 차량의 횡방향 이동 거리를 계산하도록 설계될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차선 내 회피 전략 결정부(339)는 위험도 판단부(335)에서 판단된 충돌 위험도가 지정된 위험도보다 낮은 경우, 주변 객체와의 충돌 위험이 없다고 판단하고, 최종 CELM 전략을 선택하지 않을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차선 내 회피 전략 결정부(339)는 운전자가 회피 조작(evasive manoeuvre)을 수행하는 경우, 최종 CELM 전략을 선택하지 않고, 횡방향 이동거리(또는 이동량)을 제한하지 않는다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 최종 CELM 전략이 결정(또는 선택)되면, 차량 제어 장치(130)와 연계하여 결정된 차선 내 충돌 회피 전략에 따라 차량의 거동을 제어할 수 있다. 예를 들어, 결정된 CELM 전략이 ELL 전략인 경우, 프로세서(120)는 차량 제어 장치(130)로 ELL 수행 명령을 제공할 수 있다. 프로세서(120)는 차량 제어 장치(130)로 ELL 수행 명령 제공 시, ELL 수행을 위한 횡방향 이동 거리에 대한 정보를 제공할 수 있다.
차량 제어 장치(130)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 운전자 경고 컨트롤러(331), 헤드 램프 컨트롤러(332), 차량 자세 제어 컨트롤러(333), 조향 컨트롤러(334), 엔진 제어 컨트롤러(335), 서스펜션 컨트롤러(336), 브레이크 컨트롤러(337) 등을 포함할 수 있다.
운전자 경고 컨트롤러(331)는 운전자에게 특정한 위험 상황을 경고하기 위해 오디오 방식, 비디오 방식 또는 햅틱 방식의 경고 신호를 발생시킬 수 있다. 예를 들어, 경고음을 출력하기 위해 운전자 경고 컨트롤러(333)는 차량의 사운드 시스템을 이용해 경고음을 출력할 수 있다. 또는, 경고 메시지를 디스플레이 하기 위해 운전자 경고 컨트롤러(333)는 HUD 디스플레이 또는 사이드 미러 디스플레이를 통해 경고 메시지를 출력할 수 있다. 또는, 경고 진동을 발생시키기 위해 운전자 경고 컨트롤러(33)는 핸들에 장착된 진동모터를 동작시킬 수 있다.
헤드 램프 컨트롤러(332)는 차량의 전방에 위치하여 야간에 차량의 전방에 대해 운전자의 시야를 확보해주는 헤드 램프를 제어할 수 있다. 예를 들면, 헤드 램프 컨트롤러(32)는 상향등 제어, 하향등 제어, 좌우 보조등 제어, 적응형 헤드 램프 제어 등을 수행한다.
차량 자세 제어 컨트롤러(333)는 VDC(vehicle dynamic control) 또는 ESC(electrical stability control) 등으로 지칭되며, 운전자의 긴급한 핸들 조작이나 노면의 상태 등으로 인해서 차량의 거동이 급격히 불안정해지는 경우에 전자적 장비가 개입이 차량의 거동을 바로잡는 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 휠 스피드 센서, 조향각 센서, 요 레이트(yaw rate) 센서, 실린더 압력 센서 등의 센서들이 스티어링 휠 조작을 센싱해 스티어링 휠과 바퀴의 진행방향이 어긋나는 경우에, 차량 자세 제어 컨트롤러(333)는 브레이크 잠김 방지 기능(ABS) 등을 이용해 각 바퀴의 제동력을 분산하는 제어를 수행한다.
조향 컨트롤러(334)는 스티어링 휠을 구동시키는 전동식 파워스티어링 시스템(MPDS)에 대한 제어를 수행한다. 예를 들어, 차량의 충돌이 예상되는 경우에 조향 컨트롤러(334)는 충돌을 회피하거나 피해를 최소화할 수 있는 방향으로 차량의 조향을 제어한다. 조향 컨트롤러(334)는 프로세서(120)로부터 결정된 CELM 전략을 수행할 것을 요구하는 명령을 수신하고, 수신된 명령에 따라 차선 내에서 차량에 대한 횡방향 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 조향 컨트롤러(334)는 프로세서(120)로부터 ELL 수행 명령을 수신한 경우, 차선 내에서 차량을 좌측으로 조향하여 차량의 좌측면이 좌측 차선에 접하는 위치까지 이동되도록 제어할 수 있다. 이때, 조향 컨트롤러(334)는 프로세서(120)로부터 제공되는 횡방향 이동 거리를 기반으로, 차량의 조향을 제어할 수 있다.
엔진 제어 컨트롤러(335)는 산소 센서, 공기량 센서, 매니폴드 절대압 센서로부터의 데이터를 프로세서(120)가 수신하면, 프로세서(120)으로부터의 제어 명령에 따라서 인젝터, 스로틀, 스파크 플러그 등의 구성을 제어하는 역할을 수행한다.
서스펜션 컨트롤러(333)은 모터 기반의 능동 서스펜션 제어를 수행하는 장치이다. 구체적으로 서스펜션 컨트롤러(336)는 쇽업 쇼버의 감쇠력을 가변적으로 제어해 일반 주행시는 부드러운 승차감을 주도록 하고, 고속 주행 및 자세 변화시에는 딱딱한 승차감을 주도록 하여 승차감 및 주행 안정성을 확보하게 한다. 또한, 서스펜션 컨트롤러(336)는 감쇠력 제어 외에도, 차고 제어, 자세 제어 등을 수행할 수도 있다.
브레이크 컨트롤러(337)는 브레이크의 동작 여부를 제어하고 브레이크의 답력을 제어한다. 예를 들어, 전방 충돌이 예상되는 경우에 운전자가 브레이크를 동작시켰는지 여부와 무관하게 브레이크 컨트롤러(337)는 프로세서(120)의 제어 명령에 따라서 자동적으로 긴급 브레이크를 작동시키도록 제어한다. 또한, 브레이크 컨트롤러(337)는 측면 브레이크 제어를 발생시킴으로써 차량의 측면 이동을 제어할 수도 있다. 예를 들어 브레이크 컨트롤러(337)에 의해 좌측의 바퀴에만 제동력이 발생하는 경우 차량의 좌측 방향으로 이동하게 되고, 우측의 바퀴에만 제동력이 발생하는 경우 차량은 우측 방향으로 이동할 수 있게 된다. 예를 들어, 브레이크 컨트롤러(337)는 프로세서(120)로부터 CELM 수행 명령을 수신하고, 수신된 CELM 명령에 따라 차량이 좌측 방향 또는 우측 방향으로 이동되도록 차량의 횡방향 이동을 제어할 수 있다. 이때, 브레이크 컨트롤러(337)는 프로세서(120)로부터 수신되는 횡방향 이동 거리를 기반으로, 차량의 횡방향 이동을 제어할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 저장부(140)는 차량 및/또는 프로세서(120)의 동작을 위한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 저장부(140)는 CELM 전략을 결정하기 위해 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(140)는 차선의 적어도 일부분이 검출되지 않은 상황에서 CELM 전략의 횡방향 이동 거리를 결정하기 위한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량(100)은 차선 검출 및/또는 추정된 차선에 대한 정보가 부정확할 수록, 횡방향 이동을 위한 안전 마진을 크게 설정할 수 있다. 예를 들어, CASE2의 안전 마진이 CASE1의 안전 마진보다 크게 설정되며, CASE3의 안전 마진이 CASE2의 안전 마진보다 크게 설정될 수 있다. 또한, CASE4의 안전 마진은 CASE3의 안전 마진보다 크게 설정될 수 있다. 여기서, 안전 마진이 더 큰 것은, 횡방향 최대 이동 거리가 더 작은 것을 의미할 수 있다. 즉, CASE2의 제2 횡방향 최대 이동 거리는 CASE1의 제1 횡방향 최대 이동 거리보다 작게 설정되며, CASE3의 제3 횡방향 최대 이동 거리는 CASE2의 제2 횡방향 최대 이동 거리보다 작게 설정될 수 있다. 또한, CASE4의 횡방향 최대 이동 거리는 표준에서 정의된 값으로, CASE3의 제3 횡방향 최대 이동 거리보다 작게 설정될 수 있다.
도 5는 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량에서 CELM 전략을 선택하는 흐름도이다. 이하 실시 예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다. 또한, 이하의 동작들은 차량(100)에 구비된 프로세서(120) 및/또는 적어도 하나의 다른 구성 요소(예: 센서부(110), 및/또는 차량 제어 장치(130))에 의해 수행되거나, 프로세서(120) 및/또는 적어도 하나의 다른 구성 요소(예: 센서부(110), 및/또는 차량 제어 장치(130))에 의해 실행 가능한 명령어들로 구현될 수 있다.
도 5를 참조하면, 차량(100)은 동작 510에서 주변 환경 정보를 검출할 수 있다. 일실시예에 따르면, 주변 환경 정보는, 객체 검출부(310) 및/또는 차선 검출부(320)에서 검출된 주변 객체 정보 및 차선 정보를 포함할 수 있다.
동작 520에서, 차량(100)은 CELM 전략 수행이 필요한지 여부를 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차량(100)은 주변 환경 정보를 기반으로 주변 환경의 변화를 예측하고 주변 객체와의 충돌 위험도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)은 센서부(110)를 통해 획득되는 센싱 데이터를 기반으로 주변 객체 정보 및 차선 정보를 획득하고, 획득된 현재 시점의 주변 객체 및 차선 정보를 기반으로 다음 시점의 주변 객체의 위치 정보를 예측할 수 있다. 차량(100)은 주변 객체 정보 및/또는 주변 환경 변화 정보를 기반으로 충돌 위험도를 결정하고, 충돌 위험도를 기반으로 CELM 전략을 수행할 필요가 있는지 여부를 결정할 수 있다.
CELM 전략을 수행할 필요가 있다고 결정되는 경우, 차량(100)은 동작 530에서 차선 검출 정보를 기반으로 CELM 전략들 각각에 대한 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다. 여기서, CELM 전략들은, DEC(decelerating), ELL(evasive steering to left lane), ERL(evasive steering to right lane), ELD(evasive steering to left direction), 및 ERD(evasive steering to right direction)으로 구분될 수 있다. 차량(100)은 주행 중인 차로를 유지하면서 주변 객체와의 충돌을 회피하기 위해, 허용되는 차량의 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차량(100)은 주행 중인 차로의 양측 차선들이 검출되는 경우, 검출된 양측 차선에 대한 차선 정보를 이용하여 CELM 표준에서 정의한 바와 같이 차량의 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차량(100)은 주행 중인 차로의 양측 차선들 중 일부분만 검출되는 경우, 검출된 일부분의 차선 정보를 기반으로 검출되지 않은 차선의 위치 및/또는 형태를 추정하고, 추정된 정보를 이용하여 각 CELM 전략들에 대한 차량의 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다. 차선 검출 정보를 기반으로 CELM 전략들 각각에 대한 횡방향 이동 거리를 결정하는 방법은 후술되는 도 6에서 도 7 및 도 8a 내지 도 8d를 참조하여 보다 상세히 설명할 것이다.
동작 540에서, 차량(100)은 최종 CELM 전략을 선택하고, 선택된 CELM 전략을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차량(100)은 CELM 전략별 횡방향 이동 거리를 기반으로, 주변 객체와의 충돌 위험을 최소화하는 최종 CELM 전략을 선택하고, 선택된 CELM 전략이 수행되도록 차량 제어 장치(130)(예: 조향 컨트롤러(234), 및/또는 브레이크 컨트롤러(237))를 제어할 수 있다. 여기서, 최종 CELM 전략은 미리 설계 및/또는 학습된 네트워크 모델을 이용하여 선택할 수 있다.
도 6는 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량에서 차선 검출 정보에 기반하여 횡방향 이동 거리를 결정하는 흐름도이다. 이하 도 6의 적어도 일부 동작들은 도 5의 동작 530의 상세한 동작일 수 있다. 이하에서, 도 6의 적어도 일부 동작들은 도 7 및 도 8a 내지 도 8d를 참조하여 설명할 것이다. 도 7은 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량과 차선에 대한 파라미터를 나타내는 예시도이고, 도 8a 내지 도 8d는 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차선 검출 상황 별 차량의 횡방향 이동 거리를 나타내는 예시도이다.
도 6을 참조하면, 차량(100)은 동작 601에서 현재 차선이 검출되는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)의 프로세서(120)(예: 차선 검출부(320))는 센서부(110)를 통해 차량(100)이 현재 주행 중인 차로의 전방 및/또는 전측방에 위치한 양측 차선들 중 적어도 일부분이 검출되는지 여부를 결정할 수 있다.
현재 차선이 검출되는 경우, 차량(100)은 동작 603에서 양측 차선이 모두 검출되는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)은 현재 주행 중인 차로를 정의하는 양측 차선들, 즉, 좌측 차선과 우측 차선이 모두 검출되는지, 또는 양측 차선들 중 어느 하나의 차선만 검출되는지 여부를 결정할 수 있다.
양측 차선이 모두 검출되는 경우, 차량(100)은 동작 605에서, CELM 표준에 따라 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다. 예를 들어, CELM 표준에서는 차량이 차선의 바깥 경계선을 넘지 않는 범위 내에서 차량의 횡방향 이동을 허용하고 있다. 따라서, 도 7에 도시된 바와 같이, 차량(100)의 양측 차선이 모두 검출되는 경우, 차량(100)은 차량의 바디의 좌측면과 좌측 차선 사이의 거리(dl, 711)를 좌측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리로 결정하고, 차량의 바디의 우측면과 우측 차선 사이의 거리(dr)를 우측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리로 결정할 수 있다.
양측 차선이 모두 검출되지 않고 어느 하나의 차선만 검출되는 경우, 차량(100)은 동작 607에서 검출된 일측의 차선을 기반으로 타측의 차선 정보를 추정할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)은 도 8a에 도시된 바와 같이, 차량(100)의 양측 차선들 중에서 좌측 차선은 검출되고 우측 차선은 검출되지 않은 경우, 상술한 수학식 1을 이용하여 좌측 차선 정보를 기반으로 우측 차선 정보를 추정할 수 있다. 예컨대, 차량(100)은 좌측 차선을 수학식 1과 같은 3차 다항식 모델로 표현하여, 좌측 차선에 대한 3차 다항식 모델의 계수들(al, bl, cl)을 획득할 수 있다. 3차 다항식 모델의 계수들은, 좌측 차선의 곡률 변화율(al), 좌측 차선의 곡률(bl), 또는 좌측 차선의 도로 경사(cl) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 차량(100)은 좌측 차선에 대한 3차 다항식 모델 계수들을 이용하여 우측 차선에 대한 3차 다항식 모델을 추정하고, 추정된 3차 다항식 모델을 기반으로 우측 차선 정보(예: 우측 차선의 위치 및/또는 형태 정보)를 획득할 수 있다.
차량(100)은 동작 609에서 추정된 타측의 차선 정보를 기반으로, 제1 안전 마진이 적용된 차량의 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다. 차량(100)은 도 8a의 [CASE 1]과 같이, 차량(100)의 좌측 방향에서 감지된 주변 차량(800)과의 충돌을 회피하기 위해, 추정된 우측 차선 정보를 이용하여 우측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리(Mt, 801-1)를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 차량(100)은 차량 바디의 우측면과 추정된 우측 차선 사이의 거리에서 제1 안전 마진을 차감한 값을 차량의 횡방향 이동 거리로 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 차량(100)은 상술한 수학식 3과 같이, 제1 횡방향 최대 이동 거리(약 1.5m)에서 차량의 좌측면과 좌측 차선 사이의 거리(dl)를 차감하여, 우측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리(Mt, 801-1)를 결정할 수 있다. 여기서, 좌측 차선에 대한 횡방향 이동 거리 결정이 필요한 경우, 차량(100)은 차량의 바디의 좌측면과 좌측 차선 사이의 거리를 좌측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리로 결정할 수 있다.
동작 601의 결정 결과, 현재 차선이 검출되지 않는 경우, 차량(100)은 동작 611에서 이전 차선 검출 정보가 존재하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)은 도 8b의 [CASE 2]와 같이, 차량(100)의 현재 위치를 기준으로 전방 및/또는 전측방에 위치한 현재 차선들(823, 824)이 검출되지 않는 경우, 현재 시점 이전에, 즉, 과거 시점에 검출된 이전 차선(811, 812)의 정보가 존재하는지 여부를 결정할 수 있다. 이전 차선 검출 정보는, 차량(100)의 현재 위치를 기준으로 차량(100)의 측후방, 및/또는 후방에 위치된 양측 차선들(811, 8112)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
이전 차선 검출 정보가 존재할 시, 차량(100)은 동작 613에서 이전 차선을 기반으로 현재 차선 정보를 추정할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)은 상술한 수학식 1을 이용하여 이전 차선(811, 812)에 대한 정보를 기반으로 현재 차선(813, 814)의 정보를 추정할 수 있다. 예컨대, 차량(100)은 이전 차선을 수학식 1과 같은 3차 다항식 모델로 표현하여, 이전 차선에 대한 3차 다항식 모델의 계수들(ai, bi, ci)을 획득할 수 있다. 3차 다항식 모델의 계수들은, 이전 차선의 곡률 변화율(al), 이전 차선의 곡률(bl), 또는 이전 차선의 도로 경사(cl) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 차량(100)은 이전 차선에 대한 3차 다항식 모델 계수들을 이용하여 현재 차선에 대한 3차 다항식 모델을 추정하고, 추정된 3차 다항식 모델을 기반으로 현재 차선 정보(예: 현재 차선의 위치 및/또는 형태 정보)를 획득할 수 있다.
동작 615에서, 차량(100)은 추정된 현재 차선 정보를 기반으로 제2 안전 마진이 적용된 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차량(100)은 추정된 현재 차선 정보를 기반으로 우측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리 및/또는 좌측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다. 이때, 우측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리 및/또는 좌측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리는 제2 안전 마진이 적용된 제2 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값으로 제한될 수 있다. 예를 들어, 차량(100)은 도 8b의 [CASE 2]와 같이, 차량(100)의 좌측 방향에서 감지된 주변 차량(800)과의 충돌을 회피하기 위해, 이전 차선(811, 813)에 대한 정보를 기반으로 추정된 현재 차선들(813, 814)들 중 우측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리(Mt, 801-2)를 결정할 수 있다. 이때, 우측 차선 측으로의 횡방향 이동 거리(Mt, 801-2)는 상술한 수학식 4를 이용하여 계산될 수 있다.
이전 차선 검출 정보가 존재하지 않을 시, 차량(100)은 동작 617에서 선행 차량이 존재하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)은 센서부(110)를 통해 차량의 선행 차량에 대한 정보가 획득되는지 여부를 결정할 수 있다.
선행 차량이 존재할 시, 차량(100)은 동작 619에서 선행 차량을 기반으로 가상 차선 정보를 추정할 수 있다. 예를 들어, 도 8c의 [CASE 3]과 같이, 차량(100)이 주행 중인 차로의 차선이 검출되지 않고 선행 차량(825)이 존재할 시, 선행 차량의 위치 및/또는 주행 궤적을 기반으로 가상 차선의 정보를 추정할 수 있다. 가상 차선은, 선행 차량(825)의 위치 및/또는 주행 궤적을 중심으로 양측에 형성되는 차선을 의미할 수 있다. 즉, 선행 차량(825)은 가상 차선에 의해 정의되는 차로의 중심을 주행할 수 있다. 차량(100)은 수학식 2에 나타낸 바와 같이, 선행 차량의 주행 궤적을 이용하여 3차 다항식 모델의 계수를 획득할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)은 도 8c의 [CASE 3]과 같이, 선행 차량(825)의 현재 시점(t)의 위치 정보(x(t), y(t))(823)와 이전 시점(t-ε)의 위치 정보(x(t-ε), y(t-ε))(821)의 위치 정보를 수학식 2에 적용하여, 3차 다항식 모델의 계수를 획득할 수 있다. 차량(100)은 획득된 3차 다항식 모델의 계수를 수학식 1에 적용함으로써, 가상 차선의 정보를 추정할 수 있다.
동작 621에서, 차량(100)은 추정된 가상 차선 정보를 기반으로, 제3 안전 마진이 적용된 횡방향 거리를 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차량(100)은 추정된 가상 차선 정보를 기반으로, 우측 가상 차선 측으로의 횡방향 이동 거리 및/또는 좌측 가상 차선 측으로의 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다. 이때, 우측 가상 차선 측으로의 횡방향 이동 거리 및/또는 좌측 가상 차선 측으로의 횡방향 이동 거리는 제3 안전 마진이 적용된 제3 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값으로 제한될 수 있다. 예를 들어, 차량(100)은 도 8c의 [CASE 3]과 같이, 차량(100)의 좌측 방향에서 감지된 주변 차량(800)과의 충돌을 회피하기 위해, 가상 차선들 중 우측 가상 차선 측으로의 횡방향 이동 거리(Mt, 801-3)를 결정할 수 있다. 가상 차선들 중 우측 가상 차선 측으로의 횡방향 이동 거리(Mt, 801-3)는 상술한 수학식 5를 이용하여 계산될 수 있다.
선행 차량이 존재하지 않을 시, 차량(100)은 동작 623에서 CELM 전략 수행 시점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 8d의 [CASE 4]와 같이, 차량(100)이 주행 중인 차로의 차선이 검출되지 않고 선행 차량도 존재하지 않을 경우, 주변 차량(800)과의 횡방향 거리(objIn, 831)를 기반으로 CELM 전략 작동 시점을 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, CELM 전략 수행 시점은 수학식 6을 이용하여 결정될 수 있다.
동작 625에서, 차량(100)은 CLEM 표준을 기반으로, 좌측 방향 및/또는 우측 방향으로의 횡방향 이동 거리를 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차량(100)은 횡방향 이동 거리(Mt, 801-4)를 수학식 7에 나타낸 바와 같이, CELM 표준에서 정의된 기본 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같게 결정할 수 있다.
상술한 도 8a 내지 도 8d의 CASE 1 내지 4를 살펴보면, 차선이 적어도 부분적으로 검출되거나 선행 차량이 존재하는 CASE 1 내 3의 경우에는 차선 예측이 가능하다. 따라서, CASE1, CASE2, 또는 CASE3의 경우, 차량은 차선 예측이 불가능한 CASE4의 경우보다 횡방향으로 더 많이 이동될 수 있다. 따라서, CASE1, CASE2, 또는 CASE3의 경우에는 CASE 4에 비해 충돌을 보다 안정적으로 회피할 수 있다.
100: 차량 110: 센서부
120: 프로세서 130: 차량 제어 장치
140: 저장부

Claims (20)

  1. 충돌을 회피하기 위한 차량에 있어서,
    주변 환경 정보를 획득하는 복수의 센서들; 및
    상기 복수의 센서들과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 주변 환경 정보에 포함된 차선 검출 정보를 기반으로, 주행 차로의 차선이 적어도 부분적으로 검출되는지 여부를 결정하고,
    상기 차선이 적어도 부분적으로 검출되는 경우, 차선의 위치를 기반으로 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리를 결정하고,
    상기 차선이 검출되지 않는 경우, 기 설정된 값을 기반으로 상기 차선 내 충돌 회피를 위한 상기 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 차량.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 차선이 적어도 부분적으로 검출되는 경우, 검출되지 않은 차선에 대한 정보를 추정하고,
    상기 추정된 차선에 대한 정보를 기반으로 상기 횡방향 최대 이동 거리를 결정하며, 상기 추정된 차선에 대한 정보는, 상기 검출되지 않은 차선의 위치, 곡률, 곡률 변화율, 또는 도로 경사 중 적어도 하나를 포함하는, 차량.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 차선이 적어도 부분적으로 검출되는 경우는, 상기 주행 중인 차로의 양측 차선들 중 일측의 차선이 검출되고 타측의 차선이 검출되지 않는 경우, 및 상기 차량의 후방측에 위치된 이전 차선의 검출 정보가 존재하나 상기 차량의 전방측에 위치된 양측의 현재 차선들이 검출되지 않는 경우 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 타측의 차선이 검출되지 않는 경우의 상기 횡방향 최대 이동 거리와 상기 양측의 현재 차선들이 검출되지 않는 경우의 상기 횡방향 최대 이동 거리는 서로 다르게 결정되는, 차량.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 주행 중인 차로의 양측 차선들 중 일측의 차선이 검출되고 타측의 차선이 검출되지 않은 경우, 상기 검출된 일측의 차선에 대한 정보를 기반으로 상기 타측의 차선에 대한 정보를 추정하고,
    상기 타측의 차선에 대한 정보와 지정된 제1 횡방향 최대 이동 거리를 기반으로, 상기 타측의 차선 측으로의 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는, 차량.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 타측의 차선 측으로의 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 지정된 제1 횡방향 최대 이동 거리에서 상기 일측의 차선과 상기 차량 사이의 횡방향 거리를 차감하여 계산되는, 차량.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 차량의 후방측에 위치된 이전 차선의 검출 정보가 존재하나 상기 차량의 전방측에 위치된 양측의 현재 차선들이 검출되지 않는 경우, 상기 이전 차선의 검출 정보를 기반으로 상기 양측의 현재 차선들에 대한 정보를 추정하고,
    상기 양측의 현재 차선들에 대한 정보와 지정된 제2 횡방향 최대 이동 거리를 기반으로, 상기 양측의 현재 차선들 중 어느 하나의 차선으로의 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는, 차량.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 양측의 현재 차선들 중 어느 하나의 차선으로의 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 양측의 현재 차선들 사이의 거리, 상기 차량의 폭, 또는 상기 차량의 이전 시점의 횡방향 위치를 기반으로 결정되되, 상기 지정된 제2 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값을 갖도록 제한되고,
    상기 지정된 제2 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 지정된 제1 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값인, 차량.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 차선이 검출되지 않는 경우, 상기 주변 환경 정보에 포함된 주변 객체 정보를 기반으로 선행 차량이 존재하는지 여부를 결정하고,
    상기 선행 차량이 존재할 경우, 상기 선행 차량의 주행 궤적을 기반으로 양측의 가상 차선들에 대한 정보를 추정하고,
    상기 추정된 양측의 가상 차선들에 대한 정보를 기반으로, 상기 양측의 가상 차선들 중 어느 하나의 가상 차선으로의 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는, 차량.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 양측의 가상 차선들 중 어느 하나의 가상 차선으로의 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 차량의 이전 시점의 횡방향 위치를 기반으로 결정되되, 지정된 제3 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값을 갖도록 제한되고,
    상기 지정된 제3 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 지정된 제2 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값인, 차량.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 선행 차량이 존재하지 않는 경우, 상기 차선 내 충돌 회피 동작 개시를 위한 시점을 결정하고,
    상기 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 기 설정된 값인 기본 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값을 갖도록 제한되며,
    상기 기본 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 지정된 제3 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값인, 차량.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 차선 내 충돌 회피 동작 개시를 위한 시점은, 상기 차량의 주변 객체들 중에서 충돌이 예상되는 주변 차량과 상기 차량 사이의 횡방향 거리를 기반으로 결정되는, 차량.
  12. 충돌을 회피하기 위한 차량의 동작 방법에 있어서,
    주변 환경 정보를 획득하는 동작;
    상기 주변 환경 정보에 포함된 차선 검출 정보를 기반으로, 주행 차로의 차선이 적어도 부분적으로 검출되는지 여부를 결정하는 동작;
    상기 차선이 적어도 부분적으로 검출되는 경우, 차선의 위치를 기반으로 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작; 및
    상기 차선이 검출되지 않는 경우, 기 설정된 값을 기반으로 상기 차선 내 충돌 회피를 위한 상기 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작을 포함하는, 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 차선의 위치를 기반으로 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작은,
    상기 차선이 적어도 부분적으로 검출되는 경우, 검출되지 않은 차선에 대한 정보를 추정하는 동작; 및
    상기 추정된 차선에 대한 정보를 기반으로 상기 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작을 포함하며,
    상기 추정된 차선에 대한 장보는, 상기 검출되지 않은 차선의 위치, 곡률, 곡률 변화율, 또는 도로 경사 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 차선이 적어도 부분적으로 검출되는 경우는, 상기 주행 중인 차로의 양측 차선들 중 일측의 차선이 검출되고 타측의 차선이 검출되지 않는 경우, 및 상기 차량의 후방측에 위치된 이전 차선의 검출 정보가 존재하나 상기 차량의 전방측에 위치된 양측의 현재 차선들이 검출되지 않는 경우 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 타측의 차선이 검출되지 않는 경우의 상기 횡방향 최대 이동 거리와 상기 양측의 현재 차선들이 검출되지 않는 경우의 상기 횡방향 최대 이동 거리는 서로 다르게 결정되는, 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 차선의 위치를 기반으로 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작은,
    상기 주행 중인 차로의 양측 차선들 중 일측의 차선이 검출되고 타측의 차선이 검출되지 않은 경우, 상기 검출된 일측의 차선에 대한 정보를 기반으로 상기 타측의 차선에 대한 정보를 추정하는 동작; 및
    상기 타측의 차선에 대한 정보와 지정된 제1 횡방향 최대 이동 거리를 기반으로 상기 타측의 차선 측으로의 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작을 포함하는, 방법.

  16. 제15항에 있어서,
    상기 차선의 위치를 기반으로 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작은,
    상기 차량의 후방측에 위치된 이전 차선의 검출 정보가 존재하나 상기 차량의 전방측에 위치된 양측의 현재 차선들이 검출되지 않는 경우, 상기 이전 차선의 검출 정보를 기반으로 상기 양측의 현재 차선들에 대한 정보를 추정하는 동작; 및
    상기 양측의 현재 차선들에 대한 정보와 지정된 제2 횡방향 최대 이동 거리를 기반으로, 상기 양측의 현재 차선들 중 어느 하나의 차선으로의 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작을 더 포함하며,
    상기 지정된 제2 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 지정된 제1 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값인, 방법.

  17. 제16항에 있어서,
    상기 기 설정된 값을 기반으로 상기 차선 내 충돌 회피를 위한 상기 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작은,
    상기 주변 환경 정보를 기반으로 선행 차량이 존재하는지 여부를 결정하는 동작;
    상기 선행 차량이 존재할 경우, 상기 선행 차량의 주행 궤적을 기반으로 양측의 가상 차선들에 대한 정보를 추정하는 동작; 및
    상기 추정된 양측의 가상 차선들에 대한 정보와 상기 기 설정된 값을 기반으로, 상기 양측의 가상 차선들 중 어느 하나의 가상 차선으로의 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작을 더 포함하는, 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 양측의 가상 차선들 중 어느 하나의 가상 차선으로의 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 차량의 이전 시점의 횡방향 위치를 기반으로 결정되되, 지정된 제3 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값을 갖도록 제한되고,
    상기 지정된 제3 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 지정된 제2 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값인, 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 기 설정된 값을 기반으로 상기 차선 내 충돌 회피를 위한 상기 횡방향 최대 이동 거리를 결정하는 동작은,
    상기 선행 차량이 존재하지 않는 경우, 상기 차선 내 충돌 회피 동작 개시를 위한 시점을 결정하는 동작을 더 포함하며,
    상기 차선 내 충돌 회피를 위한 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 기 설정된 값인 기본 횡방향 최대 이동 거리보다 작거나 같은 값을 갖도록 제한되고,
    상기 기본 횡방향 최대 이동 거리는, 상기 지정된 제3 횡방향 최대 이동 거리보다 작은 값인, 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 차선 내 충돌 회피 동작 개시를 위한 시점은, 상기 차량의 주변 객체들 중에서 충돌이 예상되는 주변 차량과 상기 차량 사이의 횡방향 거리를 기반으로 결정되는, 방법.


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