KR101977458B1 - 레이더 센서와 upa 센서를 이용하는 충돌 예측 알고리즘 - Google Patents

레이더 센서와 upa 센서를 이용하는 충돌 예측 알고리즘 Download PDF

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KR101977458B1
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Abstract

충돌 예측 알고리즘을 제공한다. 본 발명의 실시예에 따른 충돌 예측 알고리즘은 차량의 범퍼에 장착된 레이더 센서(R)와 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)를 이용하여 충돌을 예측하는 알고리즘으로서, (a) 상기 레이더 센서(R)와 상기 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)가 장애물에 대한 좌표를 계측하는 단계 (b) 좌표 보정 모듈(110)이 상기 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)에 의해 계측된 좌표를 상기 레이더 센서의 좌표계에 맞추어 보정하는 단계 (c) 차량 상태 추정 모듈(120)이 상기 차량이 상기 레이더 센서(R)의 장애물에 대한 최소계측영역(Minimum Detection Range) 이내로 진입하는 경우 칼만 필터를 이용하여 상기 차량의 속도, 위치 및 가속도를 추정하는 단계 및 (d) 충돌 예측 모듈(130)이 차량이 장애물에 충돌하는 유형인 Edge Type 충돌과 Plane Type 충돌 중 어느 하나의 충돌유형을 예측하고, 상기 (b) 단계에서 추정된 속도, 위치 및 가속도와 상기 예측된 충돌유형을 이용하여 Curve Fitting 방법을 통해, 상기 차량의 3차원 이동 궤적 방정식을 연산하고, 연산된 이동 궤적 방정식을 이용하여 차량 충돌지점, 장애물 충돌지점 및 충돌시점을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

레이더 센서와 UPA 센서를 이용하는 충돌 예측 알고리즘{VEHICLE COLLISION PREDICTION ALGORITHM USING RADAR SENSOR AND UPA SENSOR}
본 발명은, 레이더 센서와 UPA 센서를 이용하는 충돌 예측 알고리즘에 관한 것이다.
에어백 장치는 대표적인 자동차 안전기술로서 미국, 유럽뿐만 아니라 많은 나라에서 의무 장착이 되어 매년 수많은 사람들의 생명을 구하고 있다. 1950년대 시트 벨트가 발명된 이후 초기 2점식 벨트를 착용한 운전자가 충돌 시 머리와 가슴이 스티어링 휠에 부딪혀 사망하는 피해를 방지하기 위해 시트 벨트는 3점식으로 바뀌고 이를 보조하는 수단으로 등장한 것이 SRS 에어백이다. 초기의 에어백은 저속 충돌 시 급제동에 의해 운전자가 에어백 가까이 위치한 시점에서 급팽창하여 목숨을 잃는 사고가 빈번하게 발생하였으며, 이를 보완하기 위해 압력 저감형 에어백인 디파워드 에어백이 개발되었다. 기존의 에어백에 비해 압력을 줄이면서 에어백에 의해 목숨을 잃는 사망자 수는 감소하였지만 시트 벨트를 착용하지 않은 경우는 효과가 충분하지 못하여 이를 개선하기 위해 충돌의 세기, 탑승자의 몸무게, 시트벨트의 착용 여부, 시트의 위치를 감지한 뒤, 그에 따라 에어백의 전개여부와 팽창 압력을 결정하여 탑승자의 상해를 최소화 하는 어드밴스드 에어백이 개발되었다.
어드밴스드 에어백 개발까지는 주로 전방 충돌에 대한 기술의 발전이라면 최근에는 측면, 전복, 옵셋 충돌 등 다양한 차량 사고에 대해 운전자를 보호하기 위한 측면 에어백, 커튼 에어백, 무릎 에어백과 같은 에어백 장착 채널 수가 증가하는 추세이다. 또한, 운전자와 조수석 동승자 사이의 부상을 방지하는 센터 에어백까지 개발되고 있다.
에어백 시스템은 크게 에어백 전개 시 에어백을 부풀리는 가스 발생기인 인플레이터(Inflator)와 에어백 가스를 담고 직접적으로 탑승자를 보호해주는 쿠션(Cushion), 에어백 팽창 시 찢어지거나 열려지는 형태로 에어백을 담고 있는 에어백 모듈과 충돌을 감지하는 정면, 측면 충돌 센서, 탑승자의 위치, 탑승 유무를 감지하는 센서, 탑승자의 크기를 감지하는 센서 및 센서로부터 들어오는 신호를 분석해 에어백의 전개 여부를 판단하는 알고리즘이 내장되어 여러 개의 에어백과 시트 벨트를 작동시키는 SDM(Sensor Diagnostic Module)으로 구성되어 있다.
전개원리는 다음과 같다. 차량이 물리적으로 충돌을 당하는 영역인 Crash Zone에 장착된 여러 개의 충돌 센서와 상대적으로 안전한 영역인 비 충돌 영역(Non-crash Zone)에 위치한 전자 제어장치 내의 전자식 반도체 가속도 센서가 충격을 인지하고 사고와 평상주행 및 급가속, 급감속시를 명확히 구별하여, 이를 기준으로 SDM은 에어백 전개 여부와 시기를 결정한다.
기존 에어백 전개알고리즘은 도 1에 도시된 바와 같이 충돌 센서와 SDM에 내장되어 있는 가속도 센서를 이용하여 충돌을 감지, 판단하고 충돌유형을 분류한 뒤, 가속도가 해당 충돌유형에 따른 일정 Threshold값에 도달하게 되면 에어백을 전개시킨다. 하지만 이러한 매커니즘은 직접적인 충돌을 통해 계측된 데이터를 통하여 충돌을 판단하고 에어백전개유무를 결정하기 때문에 물리적 접촉 기반 센서의 한계가 존재한다. 도 2는 에어백 미작동 또는 오작동을 야기할 수 있는 대표적인 상황을 도시한 것이다. 전방 또는 측방의 장애물이 센서의 감지영역 외의 사각지대에 충돌하여 충분한 충격량을 감지하지 못한 경우(도 2-(a), (c)), 센서보다 더 높은 위치에 장애물이 충돌하여 충돌을 인식하지 못하는 경우(도 2-(b)), 추가적으로 센서의 고장으로 센서 출력 신호에 딜레이 및 미출력 등의 다양한 원인에 의해 야기되는 상황이 있다. 결과적으로, 위와 같은 에어백 전개 알고리즘은 사고 시 전개조건 이상의 충격이 발생하여도 센서가 충격을 감지하지 못하는 상황이 발생할 우려가 높으며, 충돌을 명확하고 반복적으로 구분하는데 어려움이 존재한다. 따라서 기존의 에어백 전개 알고리즘이 가지는 한계에 의해 에어백이 지연전개, 조기전개 및 미전개가 될 가능성이 항시 존재한다. 이는, 안전을 책임지고 있는 에어백이 작동하지 않아 승객이 머리 및 흉부가 에어백 쿠션에 적절히 구속되지 못해 차량 내의 단단한 부분과 충돌하여 승객이 심각한 상해를 입을 수 있음을 의미한다.
BOSCH사에서는 Active Safety 시스템의 환경센서들을 에어백 시스템에 접목시키고자 하는 다양한 연구를 진행하였다. 단일 또는 3-4개의 Radar 센서를 사용하여 충돌 예측 알고리즘을 개발하였으며, 이를 통해 충돌발생 영역을 정의하고 영역 내에 Target Object가 존재할 경우 에어백 전개 알고리즘 내의 전개 Threshold를 낮추어 에어백을 조기에 작동 시키는 것을 목표로 한다. 즉 충돌 전 충돌 예측 알고리즘이 에어백 전개 알고리즘 내의 Threshold를 미리 낮추어 전개 속도를 빠르게 하였으며, 충돌 전 상대속도를 이용하여 충돌 강도를 결정한 후, 에어백 전개 알고리즘의 Threshold를 가변적으로 설정하도록 설계하였다. 또한 앞서 개발된 충돌 예측 알고리즘을 기반으로 충돌 유형 및 충돌 강도 추정을 통해 개선된 에어백 전개 알고리즘을 개발하였다. Radar 센서를 통해 예측된 충돌시간(TTI: Time to impact)과 SDM 내에 장착된 가속도 센서를 통해 계측된 종방향 가속도를 분석하여 전방 장애물의 강성을 결정하였다. 이 시스템의 특징은 에어백 전개에 사용되는 충돌 센서를 이용하지 않고 가속도 센서와 Radar 센서만을 이용하여 에어백을 전개시킨다는 것이다. 위의 두 연구는 충돌 예측 알고리즘을 통해 미리 충돌을 예측하고, 충돌 영역 내로 장애물이 진입할 때 에어백을 보다 빠르게 전개시키는 것이 목적이다. 그러나 해당 에어백 전개 알고리즘이 Threshold를 낮추게 되면 미충돌시와 미약한 충돌시에도 에어백이 오작동할 가능성이 존재한다. 또한 상대속도를 바탕으로 충돌강도를 먼저 결정하게 될 경우 충돌 속도가 높음에도 불구하고 전방물체의 강성이 클 경우 충돌 예측 알고리즘에 의해 변경된 Threshold 기반의 에어백 전개 알고리즘의 한계에 의해 에어백 요구전개시간(RTTF: Required Time to Fire)을 만족시키지 못하는 상황이 발생할 수 있다. 마지막으로 Radar 센서 출력 정보만을 이용하기 때문에 센서의 최소계측영역(MDR: Minimum Detection Range) 안으로 장애물이 들어온 이후의 정확한 전방 물체의 거동을 알 수 없게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내에서는 에어백 전개 알고리즘의 신뢰도 향상을 위한 충돌 예측 알고리즘 개발에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 기존의 에어백 전개 방식에 사용되던 SDM 계측 가속도 정보에 추가적으로 차량 전방에 장착된 Radar 센서 출력 정보를 융합하여 충돌 전 Target Object의 움직임을 미리 계측함으로써 충돌 가능성 및 충돌각도를 미리 예측하여 에어백 요구전개시간(RTTF)을 출력하게 된다. 하지만 이 연구에서는 센서가 상대차량 위의 동일지점을 지속적으로 계측 가능한 가정을 설정하여 실제 센서의 계측특성을 반영하지 못하였다.
한국등록특허문헌 제10-1637598호 (2016.07.08) 한국등록특허문헌 제10-1583927호 (2016.01.11)
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것이다. 구체적으로, 기존의 물리적 접촉 기반 에어백 전개 알고리즘의 한계를 보완하여 에어백 전개 정확도를 향상시킬 수 있는 충돌예측 알고리즘을 제공하고자 한다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예는, 차량의 범퍼에 장착된 레이더 센서와 적어도 하나의 UPA 센서를 이용하여 충돌을 예측하는 알고리즘으로서, (a) 상기 레이더 센서와 상기 적어도 하나의 UPA 센서가 장애물에 대한 좌표를 계측하는 단계 (b) 좌표 보정 모듈(110)이 상기 적어도 하나의 UPA 센서에 의해 계측된 좌표를 상기 레이더 센서의 좌표계에 맞추어 보정하는 단계 (c) 차량 상태 추정 모듈(120)이 상기 차량이 상기 레이더 센서의 장애물에 대한 최소계측영역(Minimum Detection Range) 이내로 진입하는 경우 칼만 필터를 이용하여 상기 차량의 속도, 위치 및 가속도를 추정하는 단계 및 (d) 충돌 예측 모듈(130)이 차량이 장애물에 충돌하는 유형인 Edge Type 충돌과 Plane Type 충돌 중 어느 하나의 충돌유형을 예측하고, 상기 (b) 단계에서 추정된 속도, 위치 및 가속도와 상기 예측된 충돌유형을 이용하여 Curve Fitting 방법을 통해, 상기 차량의 3차원 이동 궤적 방정식을 연산하고, 연산된 이동 궤적 방정식을 이용하여 차량 충돌지점, 장애물 충돌지점 및 충돌시점을 예측하는 단계를 포함하는, 충돌 예측 알고리즘을 제공한다.
일 실시예에 있어서, 상기 (d) 단계는, (d1) 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 적어도 하나의 UPA 센서와 상기 장애물 사이의 거리(R1, R2, R3, R4)들 간 각각의 차이가 기 설정된 기준값 이하인 경우 Edge Type 충돌로 예측하고, 상기 적어도 하나의 UPA 센서가 상기 장애물을 계측하는 지점의 좌표를 이용하여 직선의 방정식을 연산하고, 어느 하나의 UPA 센서가 계측한 장애물 좌표와 다른 하나의 UPA 센서가 계측한 장애물 좌표 간의 기울기가 상기 직선의 방정식의 기울기에 대해 미리 결정된 범위 안의 값인 경우 Plane Type 충돌로 예측하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
일 실시예에 있어서, (d2) 상기 (d1) 단계에서 Edge Type 충돌로 예측된 경우, 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 차량의 범퍼의 형상을 데이터화한 N개의 좌표(XBumper, YBumper)를 이용하여, 연산된 이동 궤적 방정식에 상기 좌표의 YBumper 값을 대입하여 나온 값과 상기 좌표의 XBumper 값의 차이가 최소인 지점을 차량 충돌지점으로 예측하고, 상기 적어도 하나의 UPA 센서와 상기 장애물과의 거리(R1, R2, R3, R4)의 합이 최소인 지점을 장애물 충돌지점으로 예측하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
일 실시예에 있어서, (d3) 상기 (d1) 단계에서 Plane Type 충돌로 예측된 경우, 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 레이더 센서에서 계측된 상대속도를 통해 속도벡터를 연산하고, 연산된 속도벡터와 상기 차량의 범퍼의 형상을 데이터화한 N개의 좌표(XBumper, YBumper)를 이용하여, 장애물 형상에 대한 방정식인 제1 직선 방정식과 상기 범퍼와 상기 장애물에 대한 방정식인 제2 직선 방정식을 연산하고, 상기 제2 직선 방정식 상의 어느 하나의 지점과 상기 제1 직선 방정식 사이의 거리를 연산하고, 연산된 거리가 최소인 지점을 차량 충돌지점으로 예측하고, 상기 연산된 이동 궤적 방정식과 상기 제1 직선 방정식의 교점을 장애물 충돌지점으로 예측하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
일 실시예에 있어서, 상기 레이더 센서는 상기 차량의 종방향 상대속도(RX)를 계측하고, (d4) 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 계측된 n개의 종방향 상대속도(RX)와 상기 예측된 차량 충돌지점과 장애물 충돌지점을 이용하여 Curve Fitting 방법을 통해 시간에 따른 차량의 이동궤적 방정식을 연산하고, 상기 방정식의 값이 0이 되는 지점을 충돌시점으로 예측하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따르면 기존의 물리적 접촉 기반 에어백 전개 알고리즘의 한계를 보완 가능하다. 구체적으로, 충돌유형, 충돌지점 및 충돌시점 예측을 통해 충격량 부족과 이로 인한 에어백 미전개 상황을 야기시킬 수 있는 충돌에 대한 에어백 전개 신뢰성을 확보 가능하다.
도 1은 종래의 에어백 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 에어백 미작동 또는 오작동을 야기할 수 있는 대표적인 상황을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 레이더 센서와 UPA 센서가 장착되는 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 칼만 필터를 이용하여 오차 공분산을 계산하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 충돌 예측 알고리즘의 순서도를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 6은 Curve Fitting 방법을 이용하여 장애물의 이동 궤적을 3차 방정식으로 수식화하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 차량의 충돌유형 중 Edge Type의 충돌유형을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 차량의 충돌유형 중 Plane Type의 충돌유형을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 예측된 충돌유형과 장애물의 표면 기울기를 이용하여 에어백전개요구시간을 연산하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 10 및 도 11은 Edge Type 충돌유형에서 차량 충돌지점과 장애물 충돌지점을 연산하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 12 및 도 13은 Plane Type 충돌유형에서 차량 충돌지점과 장애물 충돌지점을 연산하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 레이더 센서 계측 데이터의 이동 궤적을 수식화하여 충돌시점을 연산하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 본 발명의 실시예에 따른 알고리즘의 구성요소를 설명하기 위한 블록도이다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 알고리즘의 순서도이다.,
본 발명은, 차량 전방에 장착된 레이더 센서(R)와 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)를 이용하여 충돌을 예측하는 방법에 관한 것이다. 먼저, 각 센서의 서로 다른 좌표계를 차량의 기준 좌표계로 변환하고 그 데이터들을 알고리즘의 Input Data로 변환하는 2가지 과정을 거치게 된다.
첫째로, 1개의 레이더 센서(R)와 4개의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)를 통하여 얻은 계측 값은 물리적으로 해당 센서의 장착 위치를 원점으로 한다. 즉, 서로 다른 좌표계를 가진 상태에서 상대거리(Relative Distance)와 방위각(Azimuth Angle)을 출력한다. 따라서, 각 센서 장착위치의 Calibration 및 삼각함수를 이용한 레이더 센서 장착지점으로의 좌표계(GLOBAL_X, GLOBAL_Y) 변환이 필요하다. 이러한 과정을 아래의 수식 (1.1~1.4)을 통해 나타내었다.
<레이더 센서 좌표계>
Figure 112017022277305-pat00001
(1.1)
Figure 112017022277305-pat00002
(1.2)
Figure 112017022277305-pat00003
Figure 112017022277305-pat00004
< UPA 센서 좌표계>
Figure 112017022277305-pat00005
(1.3)
Figure 112017022277305-pat00006
(1.4)
Figure 112017022277305-pat00007
Figure 112017022277305-pat00008
Figure 112017022277305-pat00009
여러 센서에서 나오는 계측 값을 레이더 센서를 기준으로 하여 하나의 고정된 좌표축으로 나타내기 위해서는 위와 같이 레이더 센서를 기준으로 각 센서의 장착위치(Xoffset , Yoffset)와 장착 방향각(θoffset)이 필요하다. 계산과정에서는 이를 반영하여 위와 같이 UPA 센서의 X축, Y축 계측점을 보정한다. 상대속도(VRx, VRy) 또한 위와 같은 방식으로 계산하여 차량 기준 좌표계로 변환한다.
다음, 칼만필터를 이용한 속도추정 알고리즘을 설명한다.
장애물이 레이더 센서(R)의 최소계측영역(Minimum Detection Range) 이내로 진입할때부터 레이더 센서로부터는 어떠한 정보도 받을 수 없다. 본 발명에서는, 최소계측영역 내에서 장애물의 속도와 위치를 예측하기 위해 칼만필터를 사용하였다. 칼만필터는 과거의 값과 현재의 값을 가지고 재귀적 연산을 통해 최적 값을 추정하는 필터이다. 크게 예측과정과 추정과정으로 나누어지고, 아래와 같이 총 다섯 단계로 구분할 수 있다. Ⅰ단계가 예측과정에 속하게 되고, 직전 추정값(
Figure 112017022277305-pat00010
)과 오차공분산(
Figure 112017022277305-pat00011
)을 입력으로 받아 최종적으로 예측값(
Figure 112017022277305-pat00012
을 계산하게 된다. ⅡⅢⅣ단계는 추정과정에 속하게 되고, 칼만이득(
Figure 112017022277305-pat00013
)을 계산하여 측정값(
Figure 112017022277305-pat00014
)을 통해 추정값(
Figure 112017022277305-pat00015
)을 계산하게 된다. 그 다음 오차 공분산(
Figure 112017022277305-pat00016
)을 구하여 예측단계의 입력으로 사용하며 재귀연산을 실행하게 된다. 도 4는 칼만필터를 이용하여 오차공분산을 계산하는 과정을 나타낸 도면이다.
본 발명에서는 레이더 센서(R)의 최소계측영역(Minimum Detection Range) 내에서 속도와 위치를 추정하기 위해 아래와 같이 시스템 모델을 설계하였다. 속도를 추정하기 위한 시스템 모델은 식 (1.5)로, 가속도 또한 구해질 수 있다. 상태변수는 식 (1.6)으로 정의한다.
Figure 112017022277305-pat00017
Figure 112017022277305-pat00018
＝
Figure 112017022277305-pat00019
(1.5)
Figure 112017022277305-pat00020
Figure 112017022277305-pat00021
(1.6)
Figure 112017022277305-pat00022
위치의 경우 위와 동일한 방식으로 추정하게 되는데 시스템 모델은 식 (1.7)과 같으며, 이 때의 상태변수는 식 (1.8)로 정의한다. X축 좌표와 Y축 좌표 모두 동일한 방식으로 진행된다.
Figure 112017022277305-pat00023
Figure 112017022277305-pat00024
＝
Figure 112017022277305-pat00025
(1.7)
Figure 112017022277305-pat00026
Figure 112017022277305-pat00027
(1.8)
Figure 112017022277305-pat00028
칼만필터를 설계하기 위해 위의 시스템 모델을 상태공간에 나타내었으며, 이는 식 (1.9) 및 (1.10)과 같다. 식 (1.5), (1.7)에서 세운 시스템 모델의 상태전이행렬 A와 측정값과 관계된 행렬 H는 식 (1.11)에 나타내었다.
Figure 112017022277305-pat00029
(1.9)
Figure 112017022277305-pat00030
(1.10)
Figure 112017022277305-pat00031
Figure 112017022277305-pat00032
(1.11)
Figure 112017022277305-pat00033
이와 같이 레이더 센서(R)의 최소계측영역 내에서 매 스텝 가속도를 추정함으로써 목표물의 속도 또한 추정할 수 있다.
다음으로, 충돌 예측 알고리즘에 대해 설명한다.
에어백 요구전개시간(RTTF)을 출력하기 위해서는 정확한 충돌시간(Crash Time) 예측과 충돌 유형(Crash Type) 구분이 반드시 필요하다. 본 발명에서 충돌 예측 알고리즘은 총 3단계의 과정을 거쳐 충돌유형, 충돌지점(Crash Point), 충돌시간을 예측한다. 자세한 알고리즘의 구성은 아래와 같다. UPA 센서(U1, U2, U3, U4)를 통해 충돌유형을 Edge와 Plane으로 구분하고, 레이더 센서(R)에서 계측된 최근 n개의 데이터를 이용해 재귀방정식을 기반으로 한 Curve Fitting을 수행하여 궤적을 예측하게 된다. 궤적 예측을 통해 충돌 유형 별 차량의 충돌지점과 장애물(Target Object)의 충돌지점을 계산한다. 이 두 충돌지점은 차량과 장애물의 충돌시점 예측에도 사용된다. 도 5는 충돌 예측 알고리즘의 순서도를 나타낸다.
다음으로, 충돌 예측 알고리즘에 사용되는 Curve Fitting에 대해 구체적으로 설명한다. Curve Fitting은 연관된 변수들 간의 관계를 찾는 통계적 방법으로 회귀분석이라고도 불린다. 단순 회귀 모형 중 최소 자승법(Method of Least Squares)을 통해 각 샘플 데이터에서 잔여오차의 제곱의 합이 최소가 되도록 다항식의 계수를 정하며, 그 원리는 각 계수의 편미분이 모두 0이 되는 식을 통해 연립방정식의 해를 구하는 것을 기반으로 한다. 예를 들어 n개의 데이터(
Figure 112017022277305-pat00034
)에 대하여 2차식으로 Curve Fitting(단, n>3)을 수행하는 과정은 다음과 같다.
먼저, 오차제곱의 합(Se)을 구하면 아래와 같으며,
Figure 112017022277305-pat00035
(2.1)
오차제곱의 합(Se)을 각 변수로 편미분을 하면 다음과 같다.
Figure 112017022277305-pat00036
(2.2)
Figure 112017022277305-pat00037
(2.3)
Figure 112017022277305-pat00038
(2.4)
이 식에서,
Figure 112017022277305-pat00039
을 만족하도록 식을 정리하면 아래와 같은 형태가 된다.
Figure 112017022277305-pat00040
(2.5)
Figure 112017022277305-pat00041
(2.6)
Figure 112017022277305-pat00042
(2.7)
최종적으로 위 3개의 식을 연립하여 k0, k1, k2을 구하면 n개의 샘플 데이터를 연결하는 방정식의 계수를 얻게 된다.
도 6을 참조하면, 전방의 장애물(Target Object)은 빨간 점의 궤적과 같이 이동하게 되고, 이는 레이더 센서를 통해 좌표로 저장된다. 이 데이터들을 토대로 전방 장애물의 이동궤적을 3차 방정식으로 수식화하면, 추후 충돌지점 예측 알고리즘과 충돌시간 예측 알고리즘에 사용될 두 개의 곡선을 얻게 된다.
다음, 충돌 유형 판단 알고리즘에 대해 설명한다.
본 발명에서는 충돌유형을 2가지로 구분하며, 다양한 충돌상황에서 충돌시점을 예측한다. 충돌유형 예측은 UPA 센서의 계측 값으로부터 수행되며 각 센서는 차량 전방의 각기 다른 지점에 장착되기 때문에 2개 이상의 UPA 센서가 같은 위치를 계측하게 되면, 해당 지점이 차량의 충돌지점이 되어 이를 Edge Type 충돌로 판단한다. 그렇지 않은 경우는 모든 계측점이 일정한 기울기를 가지는 형태로 나타나게 되어 Plan Type 충돌로 판단한다.
먼저, Edge Type 충돌 유형을 판단하는 과정을 상세히 설명한다. 차량의 전방에 장착된 4개의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)는 각각 전방의 장애물 위의 가장 가까운 지점을 계측하게 된다. 이 때, 2개 이상의 UPA 센서 출력 데이터(
Figure 112017022277305-pat00043
)가 오차범위(
Figure 112017022277305-pat00044
)이내로 계측될 경우 해당 지점은 도 7에 나타난 바와 같이 차량의 범퍼와의 충돌이 확실시 된다. 이 조건을 수학식으로 표현하면 식 (2.8)과 같다.
Figure 112017022277305-pat00045
(2.8)
Figure 112017022277305-pat00046
Figure 112017022277305-pat00047
다음, Plane Type 충돌 유형을 판단하는 과정을 상세히 설명한다. 전방 장애물이 Edge Type 충돌과 같지 않은 경우는 차량의 범퍼를 기준으로 두드러진 충돌지점을 찾을 수 없게 된다. 이러한 경우는 차량의 범퍼를 기준으로 유사한 상대거리 증가 경향을 가지는 장애물에 해당하게 되며, 가드레일과 같이 일정한 기울기를 가지는 직선의 형태로 충돌을 발생시키게 된다. 따라서 도 8에 보이는 것과 같이 4개의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)가 계측한 형상을 직선의 방정식으로 수식화할 수 있다. Plane Type 충돌의 판단 조건은 인접한 두 점의 기울기가 전체 기울기
Figure 112017022277305-pat00048
의 일정 범위 이내일 경우이며, 다음과 같이 식 (2.9)와 (2.10)으로 나타낼 수 있다.
Figure 112017022277305-pat00049
(2.9)
Figure 112017022277305-pat00050
Figure 112017022277305-pat00051
Figure 112017022277305-pat00052
(2.10)
다음, 충돌지점 예측 알고리즘에 대해 구체적으로 설명한다. 충돌지점은 차량 충돌지점과 장애물 충돌지점으로 구분되는데, 전자의 경우 차량 전방 범퍼 상의 특정 지점이며, 후자의 경우 차량과 충돌하게 될 전방 장애물 위의 특정 지점을 의미한다. 이러한 과정은 앞서 설명한 Curve Fitting을 통해 수행된다.
정확한 충돌지점 및 충돌시점을 예측하기 위해서는 차량 범퍼의 정확한 형상 데이터를 필요로 하게 된다. 레이더 센서에서 계측된 최근 n개의 데이터를 이용하여 Curve Fitting 기법을 통해 이동궤적을 3차 방정식 형태로 수식화 하였으며, 수식화된 3차 방정식에 차량 범퍼의 Y 좌표를 대입하여 나온 값과 범퍼 위 각 점의 X좌표 간 최소거리
Figure 112017022277305-pat00053
에 해당하는 지점이 차량의 충돌지점이 된다. 이러한 과정은 식 (2.11~13)과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112017022277305-pat00054
(2.11)
Figure 112017022277305-pat00055
Figure 112017022277305-pat00056
Figure 112017022277305-pat00057
(2.12)
Figure 112017022277305-pat00058
Figure 112017022277305-pat00059
Figure 112017022277305-pat00060
Figure 112017022277305-pat00061
(2.13)
Figure 112017022277305-pat00062
이 때 k는
Figure 112017022277305-pat00063
Figure 112017022277305-pat00064
(2.14)
Figure 112017022277305-pat00065
Edge Type 충돌에서의 장애물 충돌지점은 UPA 센서에 계측된 4개의 점 중 상대거리가 최소인 점이 된다. (도 11)
Plane Type 충돌에서는 장애물이 Edge Type 충돌과 같이 한 점으로 나타나지 않으며, 직선의 형상을 띄게 된다. 따라서, 차량 범퍼와 직선 사이의 충돌 지점을 예측해야 하며, 본 발명에서는 충돌이 일어나기 직전 큰 Yaw 운동의 변화가 없다는 가정하에 직선의 움직임을 Radar 센서에서 계측된 상대속도를 통하여 예측하였다. 레이더 센서에 계측된 상대속도를 통해 속도벡터를 구할 수 있으며, 식 (2.15)를 통해 도 12의 직선 (1)의 기울기를 얻게 된다. 직선 (2)의 기울기는 차량 범퍼 상의 한 점과 속도벡터를 통해 정의되고, 이렇게 구한 두 직선의 교점 사이 거리를 Ri로 정의하면, 여러 개의 직선 중 Ri가 최소가 되는 직선을 통해 최종 충돌지점을 예측할 수 있다.
Figure 112017022277305-pat00066
(2.15)
Figure 112017022277305-pat00067
(2.16)
Figure 112017022277305-pat00068
-> get
Figure 112017022277305-pat00069
(2.17)
(
Figure 112017022277305-pat00070
(
Figure 112017022277305-pat00071
Figure 112017022277305-pat00072
(2.18)
(
Figure 112017022277305-pat00073
Figure 112017022277305-pat00074
(2.19)
이 때 k는
Figure 112017022277305-pat00075
Figure 112017022277305-pat00076
차량 충돌지점이 예측되고 나면 Plane Type 충돌은 차량과 장애물과의 충돌이 아니라 차량 충돌지점과 직선과의 충돌로 생각할 수 있다. 따라서 차량 충돌지점의 이동 궤적 예측을 통하여 장애물의 충돌지점을 예측하였다. 앞에서 구한 차량 충돌지점과 이전 레이더 센서를 통해 계측한 n개의 상대속도(
Figure 112017022277305-pat00077
,
Figure 112017022277305-pat00078
)를 바탕으로 Curve Fitting 기법을 적용하면 마찬가지로 3차 방정식을 얻게 되며, 이렇게 구해진 방정식과 직선의 교점이 장애물의 충돌지점이 된다.
Figure 112017022277305-pat00079
(2.20)
Figure 112017022277305-pat00080
Figure 112017022277305-pat00081
이렇게 예측된 차량과 장애물의 충돌지점을 통해 충돌시점을 예측할 수 있다. 여기서는 모든 충돌유형에 대해 동일한 방법을 사용하였으며, 레이더 센서로 계측한 이전 n개의 종방향 상대속도(VRx)와 두 개의 예측된 충돌지점의 X축 좌표를 바탕으로 Curve Fitting 기법을 적용하여 시간에 따른 종방향 이동궤적을 수식화한다. 충돌시점은 차량과 장애물의 종방향 상대거리가 0이 되는 시점(Y(tn)=0)을 의미하며, X축은 시간이 되고 Y축은 장애물의 상대적 종방향 이동궤적이 된다. 다시 말하면, 임의 시점의 장애물 충돌지점에서 이전 n step 동안의 종방향 속도를 이용하여 이전 n step 동안의 시간에 따른 종방향 거리를 얻고 이를 Curve Fitting한 후 거리가 0이 될 때의 시간을 충돌시점으로 예측한다.
Figure 112017022277305-pat00082
(2.21)
Figure 112017022277305-pat00083
이상, 본 명세서에는 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 도면에 도시한 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당업자라면 본 발명의 실시예로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 보호범위는 청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
110: 좌표 보정 모듈
120: 차량 상태 추정 모듈
130: 충돌 예측 모듈
R: 레이더 센서
U: UPA 센서

Claims (5)

  1. 차량의 범퍼에 장착된 레이더 센서(R)와 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)를 이용하여 충돌을 예측하는 알고리즘으로서,
    (a) 상기 레이더 센서(R)와 상기 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)가 장애물에 대한 좌표를 계측하는 단계;
    (b) 좌표 보정 모듈(110)이 상기 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)에 의해 계측된 좌표를 상기 레이더 센서의 좌표계에 맞추어 보정하는 단계;
    (c) 차량 상태 추정 모듈(120)이 상기 차량이 상기 레이더 센서(R)의 장애물에 대한 최소계측영역(Minimum Detection Range) 이내로 진입하는 경우 칼만 필터를 이용하여 상기 차량의 속도, 위치 및 가속도를 추정하는 단계; 및
    (d) 충돌 예측 모듈(130)이 차량이 장애물에 충돌하는 유형인 Edge Type 충돌과 Plane Type 충돌 중 어느 하나의 충돌유형을 예측하고, 상기 (b) 단계에서 추정된 속도, 위치 및 가속도와 상기 예측된 충돌유형을 이용하여 Curve Fitting 방법을 통해, 상기 차량의 3차원 이동 궤적 방정식을 연산하고, 연산된 이동 궤적 방정식을 이용하여 차량 충돌지점, 장애물 충돌지점 및 충돌시점을 예측하는 단계;를 포함하며,
    상기 (d) 단계는,
    (d1) 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)와 상기 장애물 사이의 거리(R1, R2, R3, R4)들 간 각각의 차이가 기 설정된 기준값 이하인 경우 Edge Type 충돌로 예측하고, 상기 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)가 상기 장애물을 계측하는 지점의 좌표를 이용하여 직선의 방정식을 연산하고, 어느 하나의 UPA 센서가 계측한 장애물 좌표와 다른 하나의 UPA 센서가 계측한 장애물 좌표 간의 기울기가 상기 직선의 방정식의 기울기에 대해 미리 결정된 범위 안의 값인 경우 Plane Type 충돌로 예측하는 단계를 더 포함하는,
    충돌 예측 알고리즘.
  2. 삭제
  3. 제1 항에 있어서,
    (d2) 상기 (d1) 단계에서 Edge Type 충돌로 예측된 경우, 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 차량의 범퍼의 형상을 데이터화한 N개의 좌표(XBumper, YBumper)를 이용하여, 연산된 이동 궤적 방정식에 상기 좌표의 YBumper 값을 대입하여 나온 값과 상기 좌표의 XBumper 값의 차이가 최소인 지점을 차량 충돌지점으로 예측하고, 상기 적어도 하나의 UPA 센서(U1, U2, U3, U4)와 상기 장애물과의 거리(R1, R2, R3, R4)의 합이 최소인 지점을 장애물 충돌지점으로 예측하는 단계를 더 포함하는,
    충돌 예측 알고리즘.
  4. 제1 항에 있어서,
    (d3) 상기 (d1) 단계에서 Plane Type 충돌로 예측된 경우, 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 레이더 센서(R)에서 계측된 상대속도를 통해 속도벡터를 연산하고, 연산된 속도벡터와 상기 차량의 범퍼의 형상을 데이터화한 N개의 좌표(XBumper, YBumper)를 이용하여, 장애물 형상에 대한 방정식인 제1 직선 방정식과 상기 범퍼와 상기 장애물에 대한 방정식인 제2 직선 방정식을 연산하고, 상기 제2 직선 방정식 상의 어느 하나의 지점과 상기 제1 직선 방정식 사이의 거리를 연산하고, 연산된 거리가 최소인 지점을 차량 충돌지점으로 예측하고, 상기 연산된 이동 궤적 방정식과 상기 제1 직선 방정식의 교점을 장애물 충돌지점으로 예측하는 단계를 더 포함하는,
    충돌 예측 알고리즘.
  5. 제3 항 또는 제4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 레이더 센서(R)는 상기 차량의 종방향 상대속도(RX)를 계측하고,
    (d4) 상기 충돌 예측 모듈(130)이 상기 계측된 n개의 종방향 상대속도(RX)와 상기 예측된 차량 충돌지점과 장애물 충돌지점을 이용하여 Curve Fitting 방법을 통해 시간에 따른 차량의 이동궤적 방정식을 연산하고, 상기 방정식의 값이 0이 되는 지점을 충돌시점으로 예측하는 단계를 더 포함하는,
    충돌 예측 알고리즘.
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