KR101621649B1 - 동적 장애물에 대한 위치 분포 정보 생성 방법, 위치 분포 정보를 이용한 차량 제어 방법 및 시스템 - Google Patents

동적 장애물에 대한 위치 분포 정보 생성 방법, 위치 분포 정보를 이용한 차량 제어 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

동적 장애물에 대한 위치 분포 정보를 이용하여, 차량과 동적 장애물의 충돌을 회피할 수 있는 차량 제어 방법 및 시스템이 개시된다. 개시된 차량 제어 방법은, 차량 센서를 이용하여, 동적 장애물 정보를 생성하는 단계; 상기 동적 장애물 정보 및 메모리에 저장된, 적어도 하나 이상의 장애물의 속도 및 시간에 따른 위치 분포 정보를 이용하여, 상기 동적 장애물에 대한 이동 경로를 예측하는 단계; 및 상기 예측 결과를 이용하여, 상기 차량을 제어하는 단계를 포함한다.

Description

동적 장애물에 대한 위치 분포 정보 생성 방법, 위치 분포 정보를 이용한 차량 제어 방법 및 시스템{Method for Generating Position Distribution Information of Moving Obstacle, Method and System for Controlling Vehicle Using the Position Distribution Information}
본 발명은 차량 제어 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 동적 장애물에 대한 위치 분포 정보를 이용한 차량 제어 방법 및 시스템에 관한 것이다.
기존의 동적 장애물 거동 예측 시스템은 주로 거리센서를 기반으로 하는 인식 시스템을 이용한다. 이러한 시스템은 주로 전방에 존재하는 하나의 차량 중 하나를 타겟으로 선정하여 타겟 동적 장애물과 자차간의 상대 거리 및 상대 속도를 기반으로 충돌을 예측하는 것이 일반적이다. 이와 같은 시스템은 특정 순간의 센서 정보만을 기반으로 충돌 여부를 예측하므로, 센서의 오인식 및 측정오차 등에 따라 성능이 좌우되며 곡선도로에서의 주행 또는 급격한 가감속 주행의 경우 순간적인 정보만으로 정확한 충돌여부를 판단하기엔 어려움이 따른다.
이와 같은 한계점을 극복하기 위해, 최근에 개발된 동적 장애물 충돌 예측 시스템은 크게 결정론적 접근(Deterministic Approach) 방식과 확률론적 접근 (Probabilistic Approach) 방식으로 나눌 수 있다.
결정론적 접근 방식은 자차량 및 동적 장애물의 이동 경로를 예측하고 이를 바탕으로 차량을 원 또는 박스 형태의 도형으로 근사하여 시간에 따라 서로 다른 도형이 중첩되는지 여부로 충돌을 판단하는 방법이다.
확률론적 접근 방식은 센서 및 차량 거동의 불확실성을 포함하는 차량 모델을 활용하여, 시간에 따라 차량이 위치할 확률을 예측한 경로를 따라 계산하고, 자차량 및 동적 장애물의 시간에 따른 위치 확률 분포의 중첩 정도에 따라 충돌을 판단하는 방법이다. 즉, 실시간으로 다수의 동적 장애물이 위치할 확률 값을 계산하여 충돌을 판단한다. 관련된 선행문헌으로 대한민국 공개특허 2014-0020230호가 있다.
하지만 전자의 경우에도 센서 및 인식 시스템의 성능에 따라 충돌 판단 성능이 좌우되기 때문에 정확한 예측을 위해선 고가의 정밀센서가 필수적인 문제가 있다. 특히, 후자의 경우는 센서의 불확실성 및 급격한 차량거동에 대해서도 보상을 할 수 있지만, 실시간으로 다수의 동적 장애물을 고려하기 위해선 많은 연산량이 필요하므로 고성능 연산장치를 이용해야하는 문제점이 있다.
본 발명은 동적 장애물에 대한 위치 분포 정보를 이용하여, 차량과 동적 장애물의 충돌을 회피할 수 있는 차량 제어 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 차량 센서를 이용하여, 동적 장애물 정보를 생성하는 단계; 상기 동적 장애물 정보 및 메모리에 저장된, 적어도 하나 이상의 장애물의 속도 및 시간에 따른 위치 분포 정보를 이용하여, 상기 동적 장애물에 대한 이동 경로를 예측하는 단계; 및 상기 예측 결과를 이용하여, 상기 차량을 제어하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법이 제공된다.
또한 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 동적 장애물에 대한 위치 분포 정보 생성 방법에 있어서, 상기 동적 장애물에 대한 파라미터를 입력받는 단계; 상기 파라미터를 이용하여, 상기 동적 장애물의 속도에 따른 상기 동적 장애물의 위치 분포를 시뮬레이션하는 단계; 및 상기 시뮬레이션 결과를 보간하여, 시간 및 상기 속도에 따른 상기 동적 장애물의 위치 분포 정보를 생성하는 단계를 포함하는 위치 분포 정보 생성 방법이 제공된다.
또한 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 장애물의 속도 및 시간에 따른 위치 분포 정보를 수신하여 저장하는 단계; 차량 센서에 의해 검출된 동적 장애물에 대한 속도 정보와 상기 위치 분포 정보를 이용하여 상기 동적 장애물에 대한 이동 경로를 예측하는 단계; 및 상기 예측 결과를 이용하여, 상기 차량을 제어하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법이 제공된다.
본 발명에 따르면, 미리 생성된 장애물에 대한 위치 분포 정보를 이용하여 검출된 동적 장애물에 대한 이동 경로를 예측함으로써, 이동 경로 예측에 필요한 연산량 및 연산 시간을 감소시킬 수 있다.
또한 본 발명에 따르면 이동 경로 예측에 필요한 연산량 및 연산 시간을 감소시킴으로써, 동적 장애물에 응답하여 수행되는 차량의 제어 속도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 차량 제어 방법의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 제어 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 제어 방법을 설명하기 위한 도면이다
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 제어 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 제어 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 차량 제어 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 동적 장애물에 대한 위치 분포 정보 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 차량의 속도에 따른 차량의 위치 분포를 나타내는 시뮬레이션 결과이다.
도 9는 본 발명의 구체적 실시예에 따른, 동적 장애물에 대한 위치 분포 정보 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
본 발명은 차량이 아닌 외부에서 미리 생성되어 차량에 저장된, 적어도 하나 이상의 장애물에 대한 위치 분포 정보와 차량 센서를 통해 검출된 동적 장애물 정보를 이용하여 동적 장애물에 대한 이동 경로를 예측한다.
즉, 본 발명은 검출된 동적 장애물의 이동 경로를 예측하기 위해, 검출된 동적 장애물의 위치 분포를 실시간으로 계산하지 않고, 미리 생성된 동적 장애물의 위치 분포 정보를 이용한다. 그리고 동적 장애물 정보와 매칭되는 위치 분포 정보를 이용함으로써, 동적 장애물에 대한 이동 경로 예측에 따른 연산량을 감소시킬 수 있다.
위치 분포 정보는 장애물의 속도 및 시간에 따른 위치 분포를 나타내며, 따라서 본 발명에 따르면, 동적 장애물의 속도, 위치 및 시간에 기반하여 차량과 동적 장애물의 충돌 가능성을 판단할 수 있고 충돌을 회피할 수 있다.
본 발명에 따른 차량 제어 방법 및 시스템은 프로세서를 포함하는 차량에 적용될 수 있으며, 예를 들어 운전자 보조 시스템 (Advanced Driver Assistance System, ADAS), 지능형 운송 시스템 (Intelligent Transportation System, ITS), 자율주행자동차 (Autonomous Vehicle) 및 스마트 자동차 등에 적용될 수 있다.
이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 차량 제어 방법의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 1에서 제1차량(110)이 본 발명에 따른 차량 제어 방법을 수행하는 차량이며, 제2차량(120)이 동적 장애물에 해당한다.
제1차량(110)은 적어도 하나 이상의 장애물의 속도 및 시간에 따른 위치 분포 정보를 입력받아 메모리에 저장한다. 이 때, 위치 분포 정보는 제1차량(110)이 아닌 외부에서 미리 생성된 정보로서, 시뮬레이션 또는 실제 측정 데이터일 수 있다. 그리고 위치 분포 정보는 무선 통신망을 통해 서버로부터 차량으로 전송되거나 유선 연결 포트를 통해 차량으로 전송될 수 있으며 예를 들어, 위치 분포 정보가 저장된 USB와 같은 메모리 카드를 제1차량(110)에 연결함으로써, 제1차량(110)의 메모리에 저장될 수 있다.
제1차량(110)은 차량 센서를 이용하여, 동적 장애물인 제2차량(120)을 검출하고 제2차량(120)에 대한 동적 장애물 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 동적 장애물 정보는 속도 정보, 이동 방향 정보를 포함할 수 있으며 또는 동적 장애물에 대한 종류 예를 들어, 승용차, SUV 또는 트럭인지에 대한 정보를 포함할 수 있다.
제1차량(110)은 제2차량 정보와 위치 분포 정보를 이용하여 제2차량(120)의 이동 경로를 예측한다. 제1차량(110)은 위치 분포 정보 중에서, 제2차량(120)과 매칭되는 위치 분포 정보를 검색하여 제2차량(120)의 이동 경로를 예측할 수 있다.
예를 들어, 제2차량(120)이 30km의 속도로 이동하는 경우, 제1차량(110)은 30km로 이동하는 동적 장애물에 대한 위치 분포 정보를 이용하여 제2차량(120)의 이동 경로를 예측할 수 있다. 또는 제2차량(120)이 승용차일 경우, 제1차량(110)은 승용차에 대한 위치 분포 정보를 이용하여 제2차량(120)의 이동 경로를 예측할 수 있다.
이 때, 제1차량(110)은 도 1에 도시된 바와 같이, 기 설정된 예측 시간별(t=1s, 2.5s, 4.5s)로 제2차량(120)의 이동 경로를 예측하고, 기 설정된 시간에 제2차량(120)이 위치할 때의, 제1차량(110)과 제2차량(120)의 충돌 가능성을 판단할 수 있다. 도 1에서, 빨간색, 노란색, 초록색, 파란색 원으로 표시된 부분은, 제2차량(120)에 대한 예측된 이동 경로에 포함될 수 있으며, 충돌 가능성이 존재하는 위치이다. 여기서, 빨간색에서 파란색으로 갈수록 충돌 확률은 작아진다. 즉, 충돌 가능성이 존재하는 위치 중에서, 제1차량(110)이 빨간색 원의 내부에 위치할 경우 제2차량(120)과의 충돌 확률이 가장 높으며, 제1차량(110)이 파란색 원의 내부에 위치할 경우 제2차량(120)과의 충돌 확률이 가장 낮다.
제1차량(110)은 제2차량(120)의 이동 경로에 대한 예측 결과를 이용하여, 제2차량(120)과의 충돌을 회피할 수 있도록 차량을 제어한다. 예를 들어, 제1차량(110)은 충돌 가능성이 존재하는 위치를 제1차량(110)의 이동 경로에 포함시키지 않으며, 파란색 원의 외부에서 제1차량(110)이 이동할 수 있도록 제어할 수 있다.
즉, 본 발명에 따르면, 미리 생성된 장애물에 대한 위치 분포 정보를 이용하여 검출된 동적 장애물에 대한 이동 경로를 예측함으로써, 이동 경로 예측에 필요한 연산량 및 연산 시간을 감소시킬 수 있다. 또한 연산량 및 연산 시간을 감소시킴으로써 동적 장애물에 응답하여 수행되는 차량의 제어 속도를 향상시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 제어 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 차량은 차량 센서를 이용하여 동적 장애물 정보를 생성(S210)한다. 차량 센서는 예를 들어 카메라, 레이더, 초음파 센서 등일 수 있으며, 제1차량(110)의 전방위를 감지하거나 또는 충돌 위험이 많은 부분을 감지할 수 있도록 제1차량(110)에 설치될 수 있다.
동적 장애물 정보는 동적 장애물에 대한 속도 정보 또는 이동 방향 정보일 수 있으며, 또는 동적 장애물의 종류에 대한 정보일 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 따른 차량은 카메라를 이용하여 동적 장애물의 형상 또는 동적 장애물에 부착된 로고 등을 이용하여 동적 장애물의 종류를 판단할 수 있다.
본 발명에 따른 차량은, 차량의 메모리에 저장된, 적어도 하나 이상의 장애물의 속도 및 시간에 따른 위치 분포 정보와 동적 장애물 정보를 이용하여, 동적 장애물에 대한 이동 경로를 예측(S220)한다. 여기서, 위치 분포 정보는 외부 장치에서 생성되어 차량으로 입력될 수 있으며, 무선 통신망 또는 유선 인터페이스를 통해 차량으로 전송될 수 있다. 또한 위치 분포 정보가 업데이트된 경우에 업데이트된 위치 분포 정보가 차량으로 전송될 수 있으며, 차량은 위치 분포 정보를 업데이트할 수 있다. 외부 장치에서 생성되는 위치 분포 정보는 도 7에서 보다 상세히 후술된다.
보다 구체적으로, 본 발명에 따른 차량은 메모리에 저장된 위치 분포 정보 중에서, 동적 장애물 정보에 대응되는 위치 분포 정보를 이용하여 동적 장애물에 대한 이동 경로를 예측할 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 따른 차량은 동적 장애물의 속도에 대응되는 위치 분포 정보를 이용하여 동적 장애물에 대한 이동 경로를 예측할 수 있다. 또한 본 발명에 따른 차량은 동적 장애물의 이동 방향에 대응되는 위치 분포 정보를 이용하거나 이동 방향을 고려하여 동적 장애물에 대한 이동 경로를 예측할 수 있다.
그리고 본 발명에 따른 차량은 동적 장애물의 이동 경로에 대한 예측 결과를 이용하여, 차량을 제어(S230)하며, 예를 들어, 차량과 동적 장애물이 충돌하지 않도록 차량을 제어할 수 있다.
이 때, 본 발명에 따른 차량은 예측 시간에서 예측된 이동 경로에 따른 동적 장애물과 차량의 충돌 가능성 정보를 생성하고, 충돌 가능성 정보를 이용하여 차량을 제어할 수 있다. 즉, 도 1에서 설명된 바와 같이, 본 발명에 따른 차량은 기 설정된 예측 시간에서의 동적 장애물의 위치를 고려하여, 충돌 확률을 나타내는 충돌 가능성 정보를 생성할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 차량은, 동적 장애물과 차량이 충돌하지 않도록 다양한 방식으로 차량을 제어할 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 따른 차량은 예측 결과에 따른 충돌 경보를 운전자에게 제공할 수 있으며, 충돌 정보는 시각, 청각 또는 촉각 데이터 중 어느 하나의 형태일 수 있다. 즉, 충돌 경보는 차량의 디스플레이 장치에 디스플레이되거나 차량의 스피커를 통해 운전자에게 제공될 수 있다. 또는 차량의 시트를 진동시키는 방식으로 운전자에게 제공될 수 있다.
또는 본 발명에 따른 차량은, 차량과 동적 장애물의 충돌을 회피하는 차량에 대한 이동 경로를 생성하고, 생성된 이동 경로에 따라, 차량의 이동을 제어할 수 있다. 도 1에서 설명된 바와 같이, 본 발명에 따른 차량은 파란색 원 내부로 진입하지 않도록 차량의 이동 경로를 생성할 수 있다. 이 경우, 차량은 자율 주행 차량일 수 있다.
또는 본 발명에 따른 차량은, 차량과 동적 장애물의 충돌을 회피하는 차량에 대한 이동 경로를 차량의 디스플레이 장치에 디스플레이할 수 있다. 운전자는 디스플레이된 이동 경로를 참조하여 차량을 운전할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 제어 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 차량은 장애물의 속도 및 시간에 따른 위치 분포 정보를 수신하여 저장(S310)한다.
그리고 본 발명에 따른 차량은 차량 센서에 의해 검출된 동적 장애물에 대한 속도 정보와 위치 분포 정보를 이용하여 동적 장애물에 대한 이동 경로를 예측(S320)한다. 동적 장애물에 대한 속도 정보는 차량 센서에서 생성되거나 또는 차량 센서의 센싱 값을 이용하여 속도 정보를 생성하는 별도의 처리 장치에서 생성될 수 있다. 이 때, 동적 장애물에 대한 이동 방향 정보 역시 차량 센서에서 생성되거나 또는 차량 센서의 센싱 값을 이용하여 이동 방향 정보를 생성하는 별도의 처리 장치에서 생성될 수 있다.
그리고 본 발명에 따른 차량은 동적 장애물의 이동 경로에 대한 예측 결과를 이용하여, 차량을 제어(S230)하며, 도 2에서 설명된 바와 같이 제어할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 차량은 차량 센서로부터 동적 장애물에 대한 이동 방향 정보를 수신할 수 있으며, 동적 장애물의 속도 정보에 대응되는 위치 분포 정보를 이용하여, 속도 정보 및 이동 방향 정보에 따른 이동 경로를 예측할 수 있다. 동적 장애물의 이동 방향에 따라 동적 장애물의 이동 경로가 변경될 수 있기 때문에, 본 발명은 동적 장애물의 이동 방향을 추가적으로 고려하여 동적 장애물의 이동 경로를 예측할 수 있다.
이하, 도 4 및 도 5에서는 본 발명에 따른 차량 제어 시스템이 설명되며, 본 발명에 따른 차량 제어 시스템은 전술된 차량 제어 방법을 수행할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 제어 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 차량 제어 시스템은 장애물 정보 생성부(410), 이동 경로 예측부(420) 및 차량 제어부(430)를 포함한다.
장애물 정보 생성부(410)는 차량 센서를 이용하여, 동적 장애물 정보를 생성한다. 동적 장애물 정보는 동적 장애물에 대한 속도 정보 또는 이동 방향 정보일 수 있다.
이동 경로 예측부(420)는 동적 장애물 정보 및 메모리에 저장된, 적어도 하나 이상의 장애물의 속도 및 시간에 따른 위치 분포 정보를 이용하여, 동적 장애물에 대한 이동 경로를 예측한다. 이동 경로 예측부(420)는 위치 분포 정보 중에서, 동적 장애물 정보에 대응되는 위치 분포 정보를 이용하여 동적 장애물에 대한 이동 경로를 예측할 수 있다.
차량 제어부(430)는 예측 결과를 이용하여, 차량을 제어한다. 차량 제어부(430)는 충돌 가능성 정보를 이용하여 차량을 제어할 수 있으며, 운전자에게 충돌 경보를 제공할 수 있다. 또는 차량 제어부(430)는 예측 결과에 따라서, 차량과 동적 장애물의 충돌이 방지될 수 있도록 차량의 이동 경로를 생성하여 운전자에게 제공하거나 차량의 이동 방향을 제어할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 제어 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 차량 제어 시스템은 메모리(510), 이동 경로 예측부(520) 및 차량 제어부(530)를 포함한다.
메모리(510)는 장애물의 속도 및 시간에 따른 위치 분포 정보를 수신하여 저장한다.
이동 경로 예측부(520)는 차량 센서에 의해 검출된 동적 장애물에 대한 속도 정보와 위치 분포 정보를 이용하여 동적 장애물에 대한 이동 경로를 예측한다. 이 때, 이동 경로 예측부(520)는 동적 장애물에 대한 이동 방향 정보를 이용하여 동적 장애물의 이동 경로를 예측할 수 있다.
차량 제어부(530)는 예측 결과를 이용하여, 차량을 제어한다.
도 6은 본 발명에 따른 차량 제어 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 중앙선(600)을 기준으로 우측에서 주행하는 자율 주행 차량(610)이 전방의 서행 차량(620)을 추월하는 과정을 시간 흐름에 따라 나타낸다. 도 6(a) 내지 도 6(e)에서 자율 주행 차량(610)과 서행 차량(620)은 점점 가까워지고 있으며, 자율 주행 차량(610)의 좌측에는 자율 주행 차량(610)과 반대 방향으로 주행하는 차량(630, 640, 650)이 계속 지나가고 있다.
자율 주행 차량(610)은 서행 차량(620) 및 반대 방향으로 주행하는 차량(630, 640, 650)의 이동 경로를 전술된 바와 같이 예측하며, 자신의 다양한 이동 경로 후보군을 분홍색 라인과 같이 생성한다. 도 6(c)에서 자율 주행 차량(610)은 서행 차량(620)의 추월을 시도하지만 도 6(d)에서 차량(650)과의 충돌이 예측되어 원래 차선으로 복귀한다.
도 6(f) 및 도 (h)에 도시된 바와 같이, 자율 주행 차량(610)은 반대 방향으로 주행하는 차량이 없어 충돌이 예측되지 않으므로, 서행 차량(620)을 추월하고 도 6(g) 및 도 6(h)에 도시된 바와 같이, 서행 차량(620)의 이동 경로를 예측하여 충돌이 발생하지 않도록 추월을 완료한다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 동적 장애물에 대한 위치 분포 정보 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명에 따른 위치 분포 정보 생성 방법은 프로세서를 포함하는 위치 분포 정보 생성 장치에서 수행될 수 있으며, 위치 분포 정보 생성 장치는 컴퓨터와 같은 디바이스일 수 있다.
위치 분포 정보 생성 장치는 동적 장애물에 대한 파라미터를 수신(S710), 즉 입력받는다. 동적 장애물은 일실시예로서 차량일 수 있으며, 파라미터는 일실시예로서 [표 1]과 같이 동적 장애물의 질량(m), 요 모멘트(Iz), 동적 장애물의 바퀴와 무게 중심 사이의 거리(Lf, Lr) 및 동적 장애물의 타이어 코너링 강성(Cf, Cr)을 포함할 수 있다. 파라미터는 실시예에 따라서 다양하게 설정될 수 있으며, 동적 장애물의 종류 별로 파라미터가 설정될 수 있다. [표 1]에서 Uncertainty는 오차 범위를 나타낸다.
Parameter Value Uncertainty Unit
Mass m 1525.0 300 kg
Yaw moment of inertia I z 3054.0 100 kgm 2
Distance from the CG to the front wheel L f 0.900 0.2 m
Distance from the CG to the rear wheel L r 1.671 0.2 m
Front tire cornering stiffness C f 112300.0 10000 N/ rad
Rear tire cornering stiffness C r 114000.0 10000 N/ rad
위치 분포 정보 생성 장치는 입력된 파라미터를 이용하여, 동적 장애물의 속도에 따른 동적 장애물의 위치 분포를 시뮬레이션(S720)한다. 위치 분포 정보 생성 장치는 일실시예로서, 난수를 이용하여 함수의 값을 확률적으로 계산하는 수치적 접근 방법인 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation) 기법을 사용할 수 있으며, 이 때 시뮬레이션 조건으로 반복 횟수, 예측 시간, 속도 오차 및 이동 방향 오차는 [표 2]와 같이, 설정될 수 있다.
Variable Value Unit
Number of iteration 10000 -
Prediction time 5.0 sec
Velocity uncertainty 0.1 m/s
Heading uncertainty 1 deg
[표 1] 및 [표 2]에 따른 시뮬레이션 결과는, 동적 장애물의 속도에 따른 동적 장애물의 위치 분포를 나타내는 도 8과 같이 도출될 수 있다. 도 8의 그래프는 차량의 X-Y 좌표를 나타내며, 파란색, 초록색 및 빨간색 영역은 동적 장애물의 위치 분포를 나타낸다. 동적 장애물의 속도가 10km/h(kph)에서 40kph로 증가할수록, X축 및 Y축으로 동적 장애물의 위치 분포가 넓어짐을 알 수 있다. 즉, 동적 장애물의 속도가 증가할수록 동일 예측 시간(prediction time)에서 이동 거리가 증가하므로, 위치 분포가 넓어질 수 있다.
또한 도 8에서의 시뮬레이션 결과는 헤딩(heading) 값, 즉 동적 장애물의 이동 방향이 [표 2]의 특정 값을 가질 때의 결과로서, 동적 장애물의 이동 방향이 특정 값과 차이가 발생한다면 동적 장애물의 위치 분포는 차이 값에 대한 각도만큼 이동하여 발생할 수 있다.
전술된 본 발명에 따른 차량 제어 방법에서, 동적 장애물의 이동 방향 정보를 이용할 수 있다고 설명되었는데, 다양한 이동 방향에 대한 시뮬레이션이 수행될 수 있으며, 동적 장애물의 이동 방향에 따라 매칭되는 위치 분포 정보가 선택되어 동적 장애물의 이동 방향이 예측될 수 있다. 또는 본 발명에 따른 차량 제어 방법은 시뮬레이션 결과를 동적 장애물의 이동 방향에 따라 회전시킴으로써 차량을 제어할 수 있다.
한편, 위치 분포 정보 생성 장치는 시뮬레이션 결과를 보간하여, 시간 및 속도에 따른 상기 동적 장애물의 위치 분포 정보를 생성(S730)한다. 도 8에 도시된 시뮬레이션 결과는 평면상에서 표현되어 위치 분포만을 나타내는 것으로 보이지만, 특정 위치에 동적 장애물이 얼마만큼 분포하였는지를 나타내는 분포 빈도에 대한 정보도 포함되어 있다. 위치 분포 정보 생성 장치는 시뮬레이션 결과를 이용하여, 동적 장애물의 분포 빈도를 나타내는 히스토그램을 생성하고, 히스토그램을 기 설정된 시간 간격으로 분할하여, 위치 분포 정보를 생성할 수 있다.
본 발명에 따라 생성된 위치 분포 정보는 전술된 바와 같이, 차량으로 제공되어, 장애물과 차량의 충돌을 회피하기 위해 사용될 수 있다.
도 9는 본 발명의 구체적 실시예에 따른, 동적 장애물에 대한 위치 분포 정보 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9에서는 도 8의 시뮬레이션 결과 중 하나로부터 위치 분포 정보를 생성하는 경우가 일실시예로서 설명된다.
위치 분포 정보 생성 장치는 동적장애물의 속도가 40kph인 시뮬레이션 결과를 이용하여 동적 장애물의 분포 빈도를 나타내는 히스토그램(910)을 생성한다. 히스토그램(910)에서 X축(longitudinal position) 및 Y축(lateral position)은 동적 장애물의 위치를 나타내며, Z축(count number)는 특정 위치에 대한 동적 장애물의 분포 빈도를 나타낸다.
그리고 위치 분포 정보 생성 장치는 히스토그램(910)을 기 설정된 시간 간격으로 분할하고, 분할된 히스토그램(920)을 곡면 피팅으로 보간하여 위치 분포 정보(930)를 생성한다.
이 때, 곡면 피팅은 가우시안 분포 모델에 따라 수행될 수 있으며, 위치 분포 정보(930, p(X,Y))는 [수학식 1]과 같이 6개의 파라미터로 표현될 수 있다.
Figure 112015009182235-pat00001
[수학식 1]에서,
Figure 112015009182235-pat00002
및
Figure 112015009182235-pat00003
각각은 X축에서의 위치 및 Y축에서의 위치에 대한 확률 분포를 나타내며,
Figure 112015009182235-pat00004
및
Figure 112015009182235-pat00005
는 확률 분포의 최대 값을 나타낸다. 그리고
Figure 112015009182235-pat00006
및
Figure 112015009182235-pat00007
는 확률 분포의 중앙 값을 나타내며,
Figure 112015009182235-pat00008
및
Figure 112015009182235-pat00009
는 분산 값을 나타낸다.
위치 분포 정보는 예를 들어 동적 장애물의 속도 및 시간과 전술된 6개의 파라미터가 매칭된 형태일 수 있으며, 본 발명에 따른 차량 제어 방법은 동적 장애물의 속도 및 이동 방향과 매칭되는 파라미터를 이용하여 동적 장애물의 이동 경로를 예측할 수 있다.
앞서 설명한 기술적 내용들은 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 실시예들을 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. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (15)

  1. 차량 제어 방법에 있어서,
    차량 센서를 이용하여, 동적 차량 장애물 정보를 생성하는 단계;
    메모리에 저장된, 복수의 차량 장애물의 속도 및 시간에 따른 위치 분포 정보 중에서, 상기 동적 차량 장애물 정보에 대응되는 위치 분포 정보를 이용하여, 상기 동적 차량 장애물에 대한 이동 경로를 예측하는 단계; 및
    상기 예측 결과를 이용하여, 상기 차량을 제어하는 단계를 포함하며,
    상기 동적 차량 장애물 정보는 상기 동적 차량 장애물에 대한 종류 정보를 포함하며, 상기 동적 차량 장애물에 대한 종류는 승용차, SUV 또는 트럭이며,
    상기 위치 분포 정보는 상기 동적 차량 장애물의 종류별로 설정되는 파라미터에 따라 시뮬레이션된 정보인
    차량 제어 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 동적 차량 장애물 정보는
    상기 동적 차량 장애물에 대한 속도 정보 또는 이동 방향 정보
    를 포함하는 차량 제어 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 차량을 제어하는 단계는
    예측 시간에서 상기 이동 경로에 따른 상기 동적 차량 장애물과 상기 차량의 충돌 가능성 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 충돌 가능성 정보를 이용하여 상기 차량을 제어하는 단계
    를 포함하는 차량 제어 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 차량을 제어하는 단계는
    상기 예측 결과에 따른 충돌 경보를 운전자에게 제공하며,
    상기 충돌 경보는 시각, 청각 또는 촉각 데이터 중 어느 하나의 형태인
    차량 제어 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 차량을 제어하는 단계는
    상기 예측 결과에 따라, 상기 차량과 상기 동적 차량 장애물의 충돌을 회피하는 상기 차량에 대한 이동 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 차량에 대한 이동 경로에 따라, 상기 차량의 이동을 제어하는 단계
    를 포함하는 차량 제어 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 차량을 제어하는 단계는
    상기 예측 결과에 따라, 상기 차량과 상기 동적 차량 장애물의 충돌을 회피하는 상기 차량에 대한 이동 경로를 생성하는 단계; 및
    디스플레이 장치를 이용하여 상기 이동 경로를 디스플레이하는 단계
    를 포함하는 차량 제어 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    외부 장치로부터 상기 위치 분포 정보를 입력받는 단계; 및
    상기 위치 분포 정보를 업데이트하는 단계
    를 더 포함하는 차량 제어 방법.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
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