KR102333582B1 - Ghost removal apparatus and method of smart radar vehicle detection system for road traffic - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 제거장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 군집주행하는 차량에 의한 전파의 난반사로 인해 특정시간 내에 옆 차선에서 수평 이동하는 가상의 피사체인 고스트(ghost)를 제거하여 차로별(차선별) 차량 정보를 정확하게 추적할 수 있도록 한 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 제거장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for removing ghosts of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic. In particular, a ghost (a virtual subject that moves horizontally in a next lane within a specific time due to diffuse reflection of radio waves by vehicles traveling in a platoon) It relates to a ghost removal device and method of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic that can accurately track vehicle information by lane (lane) by removing ghosts.
지능형 교통 시스템(ITS; Intelligent Transportation System)은 교통 혼잡을 효율적으로 조정하고 안정성을 획기적으로 증진시키기 위하여 도로, 차량, 신호 시스템 등 기존 교통 체계의 구성요소에 전자, 제어, 통신 등 첨단 기술(IoT)을 접속시켜 구성요소들이 상호 유기적으로 작용토록 하는 차세대 교통 체계 및 시스템을 말한다.Intelligent Transportation System (ITS) is an advanced technology (IoT), such as electronics, control, and communication, in the components of existing transportation systems such as roads, vehicles, and signal systems to efficiently adjust traffic congestion and dramatically improve stability. It refers to the next-generation transportation system and system that connects the components so that they interact organically.
지능형 교통 시스템은 전국의 도로, 차량, 운전자 및 여행객들을 대상으로 교통 관련 정보와 기상 정보, 도로 상태 정보 등을 수집, 처리, 가공하여 이를 유무선 통신 수단을 이용해서 도로변 교통 단말기, 차내 단말기, 교통 방송, PC 통신, 전화 등으로 차량 운전자 및 여행객들에게 전달함으로써 통행의 편의와 교통량의 원활한 소통을 제공할 수 있다. 아울러 국가 주요 도로망의 효율적 운용 및 유지보수를 위한 정보로도 활용된다.The intelligent transportation system collects, processes, and processes traffic-related information, weather information, and road condition information for roads, vehicles, drivers and travelers across the country, and uses wired and wireless communication means to provide roadside traffic terminals, in-vehicle terminals, and traffic broadcasts. It is possible to provide convenience of passage and smooth communication of traffic volume by delivering it to vehicle drivers and travelers through , PC communication, and telephone. In addition, it is used as information for efficient operation and maintenance of major national road networks.
지능형 교통 시스템은 도로의 효율적 이용 및 교통의 원활한 흐름을 하기 위하여 차량 검지기(VDS; Vehicle Detection System), 교통량 조사 장비(AVC; Automatic Vehicle Classification), 동하중(WIM; Weigh-In-Motion) 계측장치 등이 요구된다.The intelligent traffic system includes a vehicle detection system (VDS), an automatic vehicle classification (AVC), a weight-in-motion (WIM) measuring device, etc. this is required
도로교통 정보를 수집하기 위해 사용하는 차량 검지기(VDS)는 고속도로상에 설치되어 교통량, 속도, 점유율, 차량 길이, 축수, 축간거리, 전장 등의 정보를 검지하여 소통 상태나 돌발 상황을 감시한다. 이러한 차량 검지기에는 피에조 센서를 매설하는 피에조 방식, 동축선을 매설하는 루프 방식, 카메라를 이용하는 영상 방식이 있다.The vehicle detector (VDS) used to collect road traffic information is installed on the highway and monitors traffic conditions or unexpected situations by detecting information such as traffic volume, speed, occupancy, vehicle length, number of axles, axle distance, and battlefield. Such vehicle detectors include a piezo method in which a piezo sensor is embedded, a loop method in which a coaxial line is embedded, and an image method using a camera.
피에조 방식이나 루프 방식은 피에조 센서 또는 동축 선을 도로에 매설해야 하므로 설치 및 운용유지보수가 어렵다는 단점이 있으며, 카메라를 이용하는 영상 방식은 영상 분석을 위한 고가의 복잡한 전용 프로그램을 사용해야 하는 단점이 있다.The piezo method or the loop method has a disadvantage in that it is difficult to install, operate, and maintain because the piezo sensor or coaxial line must be buried in the road, and the image method using a camera has the disadvantage that an expensive and complex dedicated program for image analysis must be used.
따라서 이러한 피에조 방식이나 루프 방식, 카메라를 이용한 영상 방식의 단점을 개선하기 위해서, 근래에는 고주파수 영역을 활용하는 레이더 방식이 활용되고 있다.Therefore, in order to improve the disadvantages of the piezo method, the loop method, and the imaging method using a camera, a radar method using a high frequency region is used in recent years.
영상식 VDS의 경우, 도로 면의 차선들을 관심 영역으로 설정하고 각 차로를 구분 짓는 영역설정을 화면상에 특정 길이로 정의한 후, 이 영역을 통과하는 차량의 대수, 통과시간 등의 정보를 이용하여 교통정보(차량 대수(교통량), 속도, 점유율) 등을 산출한다. 이러한 산출정보들의 정확도에 따라 국가가 정한 시험방법 및 규격에 따라 검수한 후, 각 항목의 정확도에 따라 시스템의 등급을 상급(90%), 최상급(95%)으로 결정한다.In the case of video VDS, lanes on the road surface are set as areas of interest, and the area setting that separates each lane is defined as a specific length on the screen. Traffic information (number of vehicles (traffic volume), speed, occupancy) is calculated. According to the accuracy of these calculation information, after inspection according to the test method and standard set by the state, the system grade is determined as high (90%) or top (95%) according to the accuracy of each item.
국내 도로교통 관리 법규에 따라 고속도로 및 국도에는 세 항목(차량 대수(교통량), 속도, 점유율) 모두 최상급의 등급을 유지해야 한다.According to the domestic road traffic management laws, all three items (number of vehicles (traffic volume), speed, and occupancy) must be maintained at the highest level on expressways and national roads.
특히, 국토교통부 성능검사 기준은 교통량 산출을 위한 차량 수 검수에서 미검지(검지하지 못함) 보다 과검지(실제보다 더 많이)는 성능지표에 감점 대상이다. 이러한 과검지를 효율적으로 처리하는 기술이 필요하다.In particular, according to the performance test standard of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, over-detection (more than actual) rather than non-detection (not detecting) in the number of vehicles for calculating traffic volume is subject to deduction of points in the performance index. A technique for efficiently processing such overdetection is required.
카메라를 사용하는 양상식의 경우 고순도의 영상이 확보된다면 정확한 영상처리를 통하여 차로별 통과 차들의 겹침이나 왜곡 없이 정확한 교통량 산출이 가능하다. 그러나 이를 위하여 피사체가 겹치지 않도록 카메라 설치 위치를 12m 이상 설치해야 하며, 특히 바람에 흔들려 미리 설정한 영상영역이 틀어지지 않도록 견고한 설치 구조물을 사용한다. 그런데도 야간 및 악천후 시 정확도 확보가 용이하지 못하다. 야간의 경우, 차량의 전조등 및 노면 반사 때문에 정확한 영상처리가 불가능하여 국가가 정한 정확도를 유지하기가 매우 어렵다.In the case of a mode using a camera, if high-purity images are secured, accurate image processing enables accurate calculation of traffic volume without overlapping or distortion of passing cars by lane. However, for this purpose, the camera installation location must be installed at least 12m so that the subject does not overlap, and in particular, a sturdy installation structure is used to prevent the preset image area from being distorted by the wind. However, it is not easy to secure accuracy at night or in bad weather. In the case of night, accurate image processing is impossible due to vehicle headlights and road reflections, so it is very difficult to maintain the accuracy set by the government.
기상여건에서 오는 단점들을 극복하기 위하여 레이더를 활용한 RVDS(Radar Vehicle Detection System)의 도입이 추진되고 있다. 레이더의 경우 레이더 전파를 통하여 반사해오는 신호를 분석하여 교통량 정보를 산출하므로 기상조건 및 주·야간 환경에 영향을 받지 않는다.The introduction of RVDS (Radar Vehicle Detection System) using radar is being promoted in order to overcome the shortcomings caused by weather conditions. In the case of radar, it is not affected by weather conditions and day/night environment because it calculates traffic volume information by analyzing signals reflected through radar waves.
즉, 전파를 발사하여 피사체로부터 반사해오는 전파의 주파수 변화, 위상 변위 등을 분석하여 피사체까지의 방위각, 거리 및 속도를 산출하여 이를 교통정보(차량 대수(교통량), 속도, 점유율)로 변환한다.That is, by analyzing the frequency change and phase displacement of the radio wave reflected from the subject by emitting radio waves, the azimuth, distance, and speed to the subject are calculated and converted into traffic information (number of vehicles (traffic volume), speed, occupancy).
국내에서도 이러한 장점들 때문에 도입을 서두르고 있으나, 국내 교통량 상황 및 도로형상에 따른 여러 가지 제약이 발생하고 있다.In Korea, they are in a hurry to introduce them because of these advantages, but there are various restrictions depending on the domestic traffic volume and road shape.
우선 북미 및 유럽과 비교하면 월등히 높은 교통량으로 차로별 차들이 뭉쳐서 군집운행을 한다. 특히 다 차로(편도 2차로 이상)일 경우, 동일 속도로 인접하여 군집주행하는 차량에 의해 전파의 난반사가 발생한다. 이러한 난반사는 가상의 피사체를 생성한다. 이러한 현상을 고스트(ghost) 현상이라고 한다.First of all, compared to North America and Europe, the traffic volume is much higher, so cars by lane are grouped together and run in clusters. In particular, in the case of multi-lane traffic (more than two lanes one way), diffuse reflection of radio waves occurs by vehicles traveling in groups adjacent to each other at the same speed. Such diffuse reflection creates a virtual object. This phenomenon is called a ghost phenomenon.
이러한 고스트 현상들 때문에, 현재 Radar VDS의 경우, 적극적으로 실제 도로에 적용하는데 제약이 있어 본격적인 도입이 지연되고 있다.Due to these ghosting phenomena, in the case of the current Radar VDS, there are restrictions in actively applying it to actual roads, so the full-scale introduction is delayed.
차량 검지기나 영상 검지기(VDS) 등을 이용하여 교통량 분석을 위한 정보를 취득하는 종래의 제안 기술이 하기의 <특허문헌 1> 에 개시되어 있다.A conventional proposed technique for acquiring information for traffic volume analysis using a vehicle detector or a video detector (VDS) is disclosed in <
<특허문헌 1> 은 고속도로상에 설치되어 교통량, 차속, 도로 점유율, 차량 길이 등의 정보를 검지하여 도로의 소통 상태나 돌발 상황을 감시하는 장비인 차량 검지기(VDS)를 도로 위에 설치된 센서로 구현하여 도로에서의 교통 상황을 분석하여 안내하는 지능형 교통 시스템을 제공한다.<
그러나 이러한 방식은 영상 검지기를 이용하므로 고가이면서 복잡한 알고리즘을 이용해야 하므로, 설치 비용이 많이 소요되는 단점이 있다. 아울러 군집 주행 시 차량에 의한 난반사로 형성되는 가상의 피사체인 고스트를 제거하는 기술이 제시되지 않아, 교통량 검출에 정확성이 떨어지는 단점이 있다.However, since this method uses an image detector, an expensive and complex algorithm must be used, and thus, the installation cost is high. In addition, a technology for removing ghosts, which is a virtual subject formed by diffuse reflection by vehicles during group driving, is not presented, so there is a disadvantage in that the accuracy of traffic volume detection is lowered.
따라서 본 발명은 상기와 같은 일반적인 레이더 방식의 단점 및 종래기술에서 발생하는 제반 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서, 중/소형 차량의 군집주행 시 차량에 의한 전파의 난반사로 인해 특정시간 내에 옆 차선에서 수평 이동하는 가상의 피사체인 고스트(ghost)를 제거하여 차로별(차선별) 차량 정보를 정확하게 추적할 수 있도록 한 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 제거장치 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.Therefore, the present invention is proposed to solve the disadvantages of the general radar system as described above and various problems occurring in the prior art. To provide a ghost removal device and method of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic that can accurately track vehicle information by lane (lane) by removing a ghost, a virtual subject that moves horizontally. There is a purpose.
본 발명의 다른 목적은 차량의 중/소형 차량의 군집 주행 시 차량 간의 앞뒤 거리정보, 두 차선 사이의 공간정보 그리고 진행 방향 등의 레이더 궤적 데이터 특성을 활용하여 고스트 현상을 제거함으로써, 교통량 및 점유율 정확도(과검지 삭제)를 향상하도록 한 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 제거장치 및 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to remove the ghost phenomenon by utilizing the radar trajectory data characteristics such as front and rear distance information between vehicles, spatial information between two lanes, and the direction of travel during group driving of small/medium vehicles. It is to provide a ghost removal device and method of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic to improve (deletion of overdetection).
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 "도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 제거장치"는,In order to achieve the above object, "ghost removal device of smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic" according to the present invention,
레이더 신호를 감지 영역으로 투사하고 감지영역의 객체로부터 반사된 신호를 차량 검지 신호로 출력하는 레이더 차량 검지기(RVDS);a radar vehicle detector (RVDS) for projecting a radar signal into a detection area and outputting a signal reflected from an object in the detection area as a vehicle detection signal;
상기 레이더 차량 검지기로부터 출력되는 차량 검지 신호를 차로별로 분류하는 차로별 검지신호 분류부;a lane-specific detection signal classification unit for classifying the vehicle detection signal output from the radar vehicle detector for each lane;
상기 차로별 검지신호 분류부에서 분류한 차로별 차량 검지 신호에서 군집주행 시 전후 차량이 일정한 간격 범위에서 주행할 때 전후 차량에 의한 전파의 난반사로 인해 유도되는 가상의 피사체인 고스트를 제거하는 고스트 처리부; 및In the vehicle detection signal for each lane classified by the lane detection signal classification unit, a ghost processing unit that removes a ghost, a virtual object induced by diffuse reflection of radio waves by the front and rear vehicles when the front and rear vehicles drive in a certain interval range during platoon driving ; and
상기 고스트 처리부에 의해 고스트가 제거된 차량 검지 신호를 기초로 교통정보를 생성하는 교통정보 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.and a traffic information generator for generating traffic information based on the vehicle detection signal from which the ghost is removed by the ghost processor.
상기에서 고스트 처리부는 중/소형 차량의 군집주행 시 전후 차량과의 사이 옆 차선에서 동일 속도로 나란히 주행하는 패턴이 반복적으로 나타나거나, 전후 차량과의 사이 또는 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실제 차량과 동일한 속도 주행하는 차량 검지 신호를 고스트로 판단하고, 판단한 고스트를 제거하는 것을 특징으로 한다.In the above, the ghost processing unit repeatedly shows a pattern of running side by side at the same speed in the next lane between the front and rear vehicles during platooning of small and medium-sized vehicles, or suddenly appears or intervenes in the lane between the front and rear vehicles or adjacent to the actual vehicle. It is characterized in that the detection signal of the vehicle traveling at the same speed is determined as a ghost, and the determined ghost is removed.
상기에서 고스트 처리부는,In the above, the ghost processing unit,
중/소형 차량의 군집주행 시 전후 차량과의 사이 옆 차선에서 동일 속도로 나란히 주행하는 패턴이 반복적으로 나타나거나, 전후 차량과의 사이 또는 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실제 차량과 동일한 속도 주행하는 차량 검지 신호를 고스트로 판단하는 고스트 판단부;During platooning of small and medium-sized vehicles, the pattern of running side by side at the same speed in the next lane between the front and rear vehicles repeatedly appears, or suddenly appearing or intervening between the front and rear vehicles or in the adjacent lane and driving at the same speed as the actual vehicle. a ghost determination unit for determining the vehicle detection signal as a ghost;
상기 고스트 판단부에서 판단한 고스트를 차량 검지 신호에서 제거하는 고스트 제거부; 및a ghost removal unit configured to remove the ghost determined by the ghost determination unit from the vehicle detection signal; and
상기 고스트 제거부에서 고스트가 제거된 차량 검지 신호를 기초로 교통정보 생성을 위한 레이더 객체정보를 생성하는 레이더 객체정보 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.and a radar object information generating unit that generates radar object information for generating traffic information based on the vehicle detection signal from which the ghost is removed by the ghost removing unit.
상기에서 고스트 판단부는,In the above, the ghost determination unit,
하기의 수식을 이용하여, 동일 차선의 제1차량과 제2차량의 사이에 비정상적인 간격으로 주행하는 차량을 고스트를 판단하는 것을 특징으로 한다.It is characterized in that the ghost is determined for a vehicle traveling at an abnormal interval between the first vehicle and the second vehicle in the same lane by using the following equation.
차량 간격 d < A,vehicle spacing d < A,
여기서 A = ((앞 차량 길이 + 뒷 차량길이)/2)where A = ((length of vehicle in front + length of vehicle in rear)/2)
상기에서 고스트 판단부는,In the above, the ghost determination unit,
하기의 수식을 이용하여, 특정시간 내에 옆 차선으로 수평 이동하는 차량을 고스트로 판단하는 것을 특징으로 한다.It is characterized in that a vehicle moving horizontally to the next lane within a specific time is determined as a ghost using the following equation.
T = A/((v(x) + v(y))/2)T = A/((v(x) + v(y))/2)
여기서 T는 고스트 판단을 위한 특정시간이고, v(x)는 앞 차량의 속도이고, v(y)는 뒷 차량의 속도이다.Here, T is a specific time for ghost determination, v(x) is the speed of the vehicle in front, and v(y) is the speed of the vehicle in front.
또한, 본 발명에 따른 "도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 처리방법"은,In addition, the "ghost processing method of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic" according to the present invention,
(a) 레이더 신호를 감지 영역으로 투사하고 감지영역의 객체로부터 반사된 신호로 차량 검지 신호로 획득하는 단계;(a) projecting a radar signal into a detection area and acquiring a vehicle detection signal as a signal reflected from an object in the detection area;
(b) 상기 획득한 차량 검지 신호를 차로별로 분류하는 단계;(b) classifying the acquired vehicle detection signal by lane;
(c) 상기 차로별로 분류한 차량 검지 신호에서 군집주행 시 차량에 의한 전파의 난반사로 인해 발생한 가상의 피사체인 고스트의 존재를 판단하는 단계;(c) determining the presence of a ghost, which is a virtual object, caused by diffuse reflection of radio waves by vehicles during group driving in the vehicle detection signal classified for each lane;
(d) 상기 (c)단계의 고스트 판단 결과를 기초로 차량 검지 신호에서 고스트를 제거하는 단계;(d) removing the ghost from the vehicle detection signal based on the ghost determination result of step (c);
(e) 상기 (d)단계에서 고스트가 제거된 차량 검지 신호를 기초로 교통정보 생성을 위한 레이더 객체정보를 생성하는 단계; 및(e) generating radar object information for generating traffic information based on the vehicle detection signal from which the ghost is removed in step (d); and
(f) 상기 레이더 객체정보를 기초로 교통정보를 생성하는 단계를 포함하고,(f) generating traffic information based on the radar object information,
상기 (c)단계는 중/소형 차량의 군집주행 시 전후 차량이 일정한 간격 범위에서 주행할 때 전후 차량에 의한 전파의 난반사로 인해 유도되는 가상의 피사체를 고스트로 판단하는 것을 특징으로 한다.The step (c) is characterized in that the virtual object induced by the diffuse reflection of radio waves by the front and rear vehicles is determined as a ghost when the front and rear vehicles are driven in a predetermined interval range during group driving of small and medium-sized vehicles.
상기에서 (c)단계는 하기의 수식을 이용하여, 동일 차선의 제1차량과 제2차량의 사이에 비정상적인 간격으로 주행하는 차량을 고스트를 판단하는 것을 특징으로 한다.In the step (c), the ghost is determined for a vehicle traveling at an abnormal interval between the first vehicle and the second vehicle in the same lane by using the following equation.
차량 간격 d < A,vehicle spacing d < A,
여기서 A = ((앞 차량 길이 + 뒤 차량길이)/2)where A = ((length of vehicle in front + length of vehicle in rear)/2)
상기에서 (c)단계는 하기의 수식을 이용하여, 특정시간 내에 옆 차선으로 수평 이동하는 차량을 고스트로 판단하는 것을 특징으로 한다.In the step (c), the vehicle horizontally moving to the next lane within a specific time is determined as a ghost using the following equation.
T = A/((v(x) + v(y))/2)T = A/((v(x) + v(y))/2)
여기서 T는 고스트 판단을 위한 특정시간이고, v(x)는 앞 차량의 속도이고, v(y)는 뒷 차량의 속도이다.Here, T is a specific time for ghost determination, v(x) is the speed of the vehicle in front, and v(y) is the speed of the vehicle in front.
본 발명에 따르면 군집주행하는 차량에 의한 전파의 난반사로 인해 특정시간 내에 옆 차선에서 수평 이동하는 가상의 피사체인 고스트(ghost)를 제거하거나, 동일 차선의 제1차량과 제2차량의 사이에 비정상적인 간격으로 주행하는 가상의 피사체인 고스트를 제거하여, 차로별(차선별) 차량 정보를 정확하게 추적할 수 있어, 교통량 조사에 정확성을 도모할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, a ghost, which is a virtual subject that moves horizontally in a next lane within a specific time due to diffuse reflection of radio waves by vehicles traveling in a group, is removed or abnormal between the first vehicle and the second vehicle in the same lane. By removing the ghost, which is a virtual subject traveling at intervals, vehicle information for each lane (lane-by-lane) can be accurately tracked, thereby increasing the accuracy of the traffic volume survey.
또한, 본 발명에 따르면 차량의 군집 주행 시 차량 간의 앞뒤 거리정보, 두 차선 사이의 공간정보 그리고 진행 방향 등의 레이더 궤적 데이터 특성을 활용하여 고스트 현상을 제거함으로써, 교통량 및 점유율 정확도(과검지 삭제)를 향상할 수 있는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, by removing the ghost phenomenon by utilizing the radar trajectory data characteristics such as front and rear distance information between vehicles, spatial information between two lanes, and the direction of travel when driving in groups of vehicles, traffic volume and occupancy accuracy (deletion of overdetection) has the effect of improving
도 1은 본 발명에 따른 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 제거장치의 블록 구성도,
도 2a 및 도 2b는 본 발명에서 고스트 신호를 판단하기 위한 개념도,
도 3은 본 발명에 따른 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 제거방법을 보인 흐름도이다.1 is a block diagram of a ghost removal device of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic according to the present invention;
2A and 2B are conceptual diagrams for determining a ghost signal in the present invention;
3 is a flowchart illustrating a ghost removal method of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic according to the present invention.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 제거장치 및 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, an apparatus and method for removing a ghost of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
이하에서 설명되는 본 발명에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.The terms or words used in the present invention described below should not be construed as being limited to conventional or dictionary meanings, and the inventor may appropriately define the concept of terms in order to best describe his invention. It should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention based on the principle that it can be
따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are only preferred embodiments of the present invention, and do not represent all of the technical spirit of the present invention, so various equivalents and It should be understood that there may be variations.
도 1은 본 발명에 따른 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 제거장치의 블록 구성도로서, 레이더 차량 검지기(RVDS)(10), 차로별 검지신호 분류부(20), 고스트 처리부(30) 및 교통정보 생성부(40)를 포함할 수 있다.1 is a block diagram of a ghost removing device of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic according to the present invention, a radar vehicle detector (RVDS) 10, a detection
레이더 차량 검지기(10)는 레이더 신호를 감지 영역으로 투사하고 감지영역의 객체로부터 반사된 신호를 차량 검지 신호로 출력하는 역할을 한다.The
차로별 검지신호 분류부(20)는 상기 레이더 차량 검지기(10)로부터 출력되는 차량 검지 신호를 차로별로 분류하는 역할을 한다.The lane detection
고스트 처리부(30)는 상기 차로별 검지신호 분류부(20)에서 분류한 차로별 차량 검지 신호에서 군집주행 시 전후 차량이 일정한 간격 범위에서 주행할 때 전후 차량에 의한 전파의 난반사로 인해 유도되는 가상의 피사체인 고스트(ghost)를 제거하는 역할을 한다.In the vehicle detection signal for each lane classified by the detection
이러한 고스트 처리부(30)는 중/소형 차량의 군집주행 시 전후 차량과의 사이 옆 차선에서 동일 속도로 나란히 주행하는 패턴이 반복적으로 나타나거나, 전후 차량과의 사이 또는 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실제 차량과 동일한 속도 주행하는 차량 검지 신호를 고스트로 판단하고, 판단한 고스트를 제거한다.Such a
상기 고스트 처리부(30)는 중/소형 차량의 군집주행 시 전후 차량과의 사이 옆 차선에서 동일 속도로 나란히 주행하는 패턴이 반복적으로 나타나거나, 전후 차량과의 사이 또는 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실제 차량과 동일한 속도 주행하는 차량 검지 신호를 고스트로 판단하는 고스트 판단부(31), 상기 고스트 판단부(31)에서 판단한 고스트를 차량 검지 신호에서 제거하는 고스트 제거부(32), 상기 고스트 제거부(32)에서 고스트가 제거된 차량 검지 신호를 기초로 교통정보 생성을 위한 레이더 객체정보를 생성하는 레이더 객체정보 생성부(33)를 포함할 수 있다.The
교통정보 생성부(40)는 상기 고스트 처리부(30)에 의해 고스트가 제거된 차량 검지 신호를 기초로 교통정보를 생성하는 역할을 한다.The traffic
이와 같이 구성된 본 발명에 따른 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기의 고스트 제거장치의 동작을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The operation of the ghost removal device of the smart radar vehicle detector for road traffic according to the present invention configured as described above will be described in detail as follows.
먼저, 도로에 설치된 레이더 차량 검지기(10)는 레이더 신호를 감지 영역으로 투사하고 감지영역의 객체로부터 반사된 신호를 차량 검지 신호(레이더 객체정보)로 차로별 검지신호 분류부(20)에 전달한다. 상기 차량 검지 신호는 위치 정보를 포함할 수 있다. 여기서 레이더 차량 검지기(10)는 다수의 차로를 구비한 도로에 한 개의 레이더 차량 검지기만을 이용하거나, 차로별로 독립적으로 설치하여 운영할 수 있다. 설치의 복잡함이나 비용 등을 고려하여 다수의 차로를 갖는 도로에 한 개의 레이더 차량 검지기를 이용하는 것이 바람직하다.First, the
차로별 검지신호 분류부(20)는 상기 레이더 차량 검지기(10)로부터 출력되는 차량 검지 신호를 차로별로 분류하여 고스트 처리부(30)에 전달한다. 즉, 차로별 검지신호 분류부(20)는 레이더 차량 검지기(10)로부터 출력되는 차량 검지 신호에 포함된 위치 정보를 미리 설정된 차로 상의 위치 정보와 비교하여 차량 검지 신호가 검지된 차로를 판별한다. 이를 통해 차량 검지 신호를 차로별로 분류할 수 있다. 레이더 차량 검지기를 차로별로 설치한 경우에는 차량 검지 신호에 차로 구분 정보(예를 들어, 레이더 차량 검지기의 위치 정보 또는 구분 정보)를 포함하면 간단하게 차로 구분이 가능하다.The lane detection
다음으로, 고스트 처리부(30)는 상기 차로별 검지신호 분류부(20)에서 분류한 차로별 차량 검지 신호에서 군집주행 시 차량에 의한 전파의 난반사로 인해 발생한 가상의 피사체인 고스트(Ghost)를 제거한다. Next, the
예컨대, 고스트 처리부(30)는 중/소형 차량의 군집주행 시 전후 차량과의 사이 옆 차선에서 동일 속도로 나란히 주행하는 패턴이 반복적으로 나타나거나, 전후 차량과의 사이 또는 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실제 차량과 동일한 속도 주행하는 차량 검지 신호를 고스트로 판단하고, 판단한 고스트를 제거한다.For example, the
이를 좀 더 구체적으로 설명하면 다음과 같다.A more detailed explanation of this is as follows.
고스트 판단부(31)는 중/소형 차량의 군집 주행 시 전후 차량과의 사이 또는 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실제 차량과 동일한 속도 주행하는 차량 검지 신호를 고스트로 판단한다.The
도 2a에 도시한 바와 같이, 동일 차선의 제1차량(1)과 제2차량(2)의 사이에 비정상적인 간격으로 주행하는 또 다른 차량(차량 검지 신호)(3)이 간헐적으로 감지된다. 이는 두 차량(1)(2) 간격이 일정한 범위에 들어오면, 이 두 차량(1)(2)에서 발생하는 전파의 난반사에 의해서 유도되는 고스트이다.As shown in Fig. 2A, another vehicle (vehicle detection signal) 3 traveling at an abnormal interval between the
이를 수식으로 표현하면 아래의 수학식 1과 같다.If this is expressed as an equation, it is as
여기서 A = ((앞 차량 길이(d1) + 뒷 차량길이(d2))/2)where A = ((length of vehicle in front (d1) + length of vehicle in rear (d2))/2)
이러한 고스트 차량(3)은 제1차량(1)과 제2차량(2) 사이에 끼어 있다가 옆 차선에서 같은 속도로 나란히 주행하는 패턴을 반복적으로 보여준다,This ghost vehicle (3) repeatedly shows a pattern of being sandwiched between the first vehicle (1) and the second vehicle (2) and driving side by side at the same speed in the next lane.
두 정상적인 차량(1)(2)이 동일한 속도 주행할 경우, 일반적으로 3m 이상의 균등한 간격으로 주행하는 것이 정상이다.When two normal vehicles (1) and (2) are traveling at the same speed, it is normal to travel at equal intervals of 3 m or more in general.
고스트일 경우, 정상적으로 주행하고 있는 두 차량 사이 혹은 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실체 차량과 동일한 속도로 주행하는 패턴을 보인다.In the case of a ghost, it shows a pattern that suddenly appears or cuts between two vehicles traveling normally or in an adjacent lane and drives at the same speed as the actual vehicle.
정상적인 제1차량(1)과 제2차량(2) 사이에 비정상적인 간격(두 차량 길이의 평균값보다 작은 거리)으로 주행하는 차량(3) 즉, 임계치 A보다 매우 작은 앞/뒤 간격을 유지하는 차량을 고스트로 간주한다.
또한, 도 2b에 도시한 바와 같이, 특정시간 T 내에 옆 차선으로 수평 이동하는 차량(4)도 고스트이다. 이러한 차량 움직임은 현실적으로 불가능하기 때문이다.Also, as shown in FIG. 2B , the
특정시간 내에 옆 차선으로 수평 이동하는 차량을 고스트로 판단하는 것을 수식으로 표현하면 아래의 수학식 2와 같다.Determining a vehicle moving horizontally to the next lane as a ghost within a specific time is expressed as
여기서 T는 고스트 판단을 위한 특정시간이고, v(x)는 앞 차량(1)의 속도이고, v(y)는 뒷 차량(2)의 속도이며, A는 임계치로서 ((앞 차량 길이(d1) + 뒷 차량길이(d2))/2)가 된다.Here, T is a specific time for ghost determination, v(x) is the speed of the vehicle in front (1), v(y) is the speed of the vehicle in front (2), and A is a threshold ((length of the vehicle in front (d1) ) + rear vehicle length (d2))/2).
다음으로, 고스트 제거부(32)는 상기 고스트 판단부(31)에서 판단한 고스트를 차량 검지 신호에서 제거한다. 즉, 차선 영역에 따라 차량별 궤적정보(trajectory information)를 추적하여, 중/소형 차량의 군집주행 시 전후 차량과의 사이 옆 차선에서 동일 속도로 나란히 주행하는 패턴이 반복적으로 나타나는 차량 검지 신호와, 전후 차량과의 사이 또는 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실제 차량과 동일한 속도 주행하는 차량 검지 신호를 제거한다.Next, the
레이더 객체정보 생성부(33)는 상기 고스트 제거부(32)에서 고스트가 제거된 차량 검지 신호를 기초로 차로별 교통정보 생성을 위한 레이더 객체정보를 생성하여 교통정보 생성부(40)에 전달한다.The radar object
상기 교통정보 생성부(40)는 상기 고스트 처리부(30)에 의해 고스트가 제거된 차로별 차량 검지 신호를 기초로 교통정보를 생성한다. 여기서 교통정보는 전파의 주파수 변화, 위상 변위 등을 분석하고, 피사체까지의 방위각, 거리 및 속도 등을 산출하여, 교통량을 의미하는 차량 대수, 속도, 점유율 등의 교통정보를 생성한다. 여기서 레이더 검지 신호로부터 교통정보를 생성하는 방식은 기존 교통시스템에서 이미 채택하여 사용하는 공지의 기술이므로, 그에 대한 구체적인 설명은 생략하기로 한다.The traffic
상기와 같은 2가지의 고스트 제거 방법에 의해, 레이더 VDS(RVDS) 검지 영역(100m ~ 200m)에서 고스트 검지를 삭제하면, 교통량(Traffic Volume) 혼잡도가 높은 국내 도로에서 차량 오검지에 따른 문제점들을 해결하여, 교통량 조사의 정확도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.By removing the ghost detection from the radar VDS (RVDS) detection area (100m to 200m) by the two ghost removal methods as described above, problems caused by vehicle erroneous detection on domestic roads with high traffic volume congestion are solved. Thus, the accuracy and efficiency of the traffic volume survey can be greatly improved.
도 3은 본 발명에 따른 "도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기의 고스트 처리방법"을 보인 흐름도로서, 도 1에 도시한 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기의 고스트 제거장치를 이용하여 고스트를 제거하는 방법을 보인 흐름도이다.3 is a flowchart showing a "ghost processing method of a smart radar vehicle detector for road traffic" according to the present invention. This is the flow chart shown.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 "도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기의 고스트 제거방법"은, (a) 레이더 신호를 감지 영역으로 투사하고 감지영역의 객체로부터 반사된 신호로 차량 검지 신호로 획득하는 단계(S10), (b) 상기 획득한 차량 검지 신호를 차로별로 분류하는 단계(S20), (c) 상기 차로별로 분류한 차량 검지 신호에서 군집주행 시 차량에 의한 전파의 난반사로 인해 발생한 가상의 피사체인 고스트의 존재를 판단하는 단계(S30), (d) 상기 (c)단계의 고스트 판단 결과를 기초로 차량 검지 신호에서 고스트를 제거하는 단계(S40), (e) 상기 (d)단계에서 고스트가 제거된 차량 검지 신호를 기초로 교통정보 생성을 위한 레이더 객체정보를 생성하는 단계(S50), 및 (f) 상기 레이더 객체정보를 기초로 교통정보를 생성하는 단계(S60)를 포함하고, 상기 (c)단계는 중/소형 차량의 군집주행 시 전후 차량이 일정한 간격 범위에서 주행할 때 전후 차량에 의한 전파의 난반사로 인해 유도되는 가상의 피사체를 고스트로 판단한다.As shown in FIG. 3 , the "ghost removal method of the smart radar vehicle detector for road traffic" according to the present invention is (a) projecting a radar signal into a detection area and using a signal reflected from an object in the detection area as a vehicle detection signal (S10), (b) classifying the obtained vehicle detection signal by lane (S20), (c) In the vehicle detection signal classified by lane, due to diffuse reflection of radio waves by vehicles during group driving Step (S30) of determining the presence of a ghost that is a generated virtual object (S30), (d) Steps of removing a ghost from the vehicle detection signal based on the ghost determination result of step (c) (S40), (e) Step (d) ) generating radar object information for generating traffic information based on the vehicle detection signal from which the ghost is removed in step (S50), and (f) generating traffic information based on the radar object information (S60) In the step (c), when the front and rear vehicles drive in a predetermined interval range during group driving of small/medium vehicles, a virtual object induced by diffuse reflection of radio waves by the front and rear vehicles is determined as a ghost.
이와 같이 구성된 본 발명에 따른 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기의 고스트 제거방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The ghost removal method of the smart radar vehicle detector for road traffic according to the present invention configured as described above will be described in detail as follows.
먼저, 단계 S10에서 도로에 설치된 레이더 차량 검지기(10)는 레이더 신호를 감지 영역으로 투사하고 감지영역의 객체로부터 반사된 신호를 차량 검지 신호(레이더 객체정보)로 차로별 검지신호 분류부(20)에 전달한다. 상기 차량 검지 신호는 위치 정보를 포함할 수 있다. 여기서 레이더 차량 검지기(10)는 다수의 차로를 구비한 도로에 한 개의 레이더 차량 검지기만을 이용하거나, 차로별로 독립적으로 설치하여 운영할 수 있다. 설치의 복잡함이나 비용 등을 고려하여 다수의 차로를 갖는 도로에 한 개의 레이더 차량 검지기를 이용하는 것이 바람직하다.First, in step S10, the
차로별 검지신호 분류부(20)는 단계 S20에서 상기 레이더 차량 검지기(10)로부터 출력되는 차량 검지 신호를 차로별로 분류하여 고스트 처리부(30)에 전달한다. 즉, 차로별 검지신호 분류부(20)는 레이더 차량 검지기(10)로부터 출력되는 차량 검지 신호에 포함된 위치 정보를 미리 설정된 차로 상의 위치 정보와 비교하여 차량 검지 신호가 검지된 차로를 판별한다. 이를 통해 차량 검지 신호를 차로별로 분류할 수 있다. 레이더 차량 검지기를 차로별로 설치한 경우에는 차량 검지 신호에 차로 구분 정보(예를 들어, 레이더 차량 검지기의 위치 정보 또는 구분 정보)를 포함시키면 간단하게 차로 구분이 가능하다.The lane detection
다음으로, 고스트 처리부(30)는 단계 S30 내지 S50에서 상기 차로별 검지신호 분류부(20)에서 분류한 차로별 차량 검지 신호에서 군집주행 시 차량에 의한 전파의 난반사로 인해 발생한 가상의 피사체인 고스트(Ghost)를 제거한다. Next, the
예컨대, 고스트 처리부(30)는 중/소형 차량의 군집주행 시 전후 차량과의 사이 옆 차선에서 동일 속도로 나란히 주행하는 패턴이 반복적으로 나타나거나, 전후 차량과의 사이 또는 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실제 차량과 동일한 속도 주행하는 차량 검지 신호를 고스트로 판단하고, 판단한 고스트를 제거한다.For example, the
이를 좀 더 구체적으로 설명하면 다음과 같다.A more detailed explanation of this is as follows.
고스트 판단부(31)는 중/소형 차량의 군집 주행 시 전후 차량과의 사이 또는 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실제 차량과 동일한 속도 주행하는 차량 검지 신호를 고스트로 판단한다.The
도 2a에 도시한 바와 같이, 동일 차선의 제1차량(1)과 제2차량(2)의 사이에 비정상적인 간격으로 주행하는 또 다른 차량(차량 검지 신호)(3)이 간헐적으로 감지된다. 이는 두 차량(1)(2) 간격이 일정한 범위에 들어오면, 이 두 차량(1)(2)에서 발생하는 전파의 난반사에 의해서 유도되는 고스트이며, 이를 수식으로 표현하면 상기 [수학식 1] 과 같다.As shown in Fig. 2A, another vehicle (vehicle detection signal) 3 traveling at an abnormal interval between the
이러한 고스트 차량(3)은 제1차량(1)과 제2차량(2) 사이에 끼어 있다가 옆 차선에서 같은 속도로 나란히 주행하는 패턴을 반복적으로 보여준다,This ghost vehicle (3) repeatedly shows a pattern of being sandwiched between the first vehicle (1) and the second vehicle (2) and driving side by side at the same speed in the next lane.
두 정상적인 차량(1)(2)이 동일한 속도 주행할 경우, 일반적으로 3m 이상의 균등한 간격으로 주행하는 것이 정상이다.When two normal vehicles (1) and (2) are traveling at the same speed, it is normal to travel at equal intervals of 3 m or more in general.
고스트일 경우, 정상적으로 주행하고 있는 두 차량 사이 혹은 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실체 차량과 동일한 속도로 주행하는 패턴을 보인다.In the case of a ghost, it shows a pattern that suddenly appears or cuts between two vehicles traveling normally or in an adjacent lane and drives at the same speed as the actual vehicle.
정상적인 제1차량(1)과 제2차량(2) 사이에 비정상적인 간격(두 차량 길이의 평균값보다 작은 거리)으로 주행하는 차량(3) 즉, 임계치 A보다 매우 작은 앞/뒤 간격을 유지하는 차량을 고스트로 간주한다.
또한, 도 2b에 도시한 바와 같이, 특정시간 T 내에 옆 차선으로 수평 이동하는 차량(4)도 고스트이다. 이러한 차량 움직임은 현실적으로 불가능하기 때문이다.Also, as shown in FIG. 2B , the
특정시간 내에 옆 차선으로 수평 이동하는 차량을 고스트로 판단하며, 이를 수식으로 표현하면 상기 [수학식 2] 와 같다.A vehicle moving horizontally to the next lane within a specific time is determined as a ghost, and this is expressed as
다음으로, 고스트 제거부(32)는 상기 고스트 판단부(31)에서 판단한 고스트를 차량 검지 신호에서 제거한다. 즉, 차선 영역에 따라 차량별 궤적정보(trajectory information)를 추적하여, 중/소형 차량의 군집주행 시 전후 차량과의 사이 옆 차선에서 동일 속도로 나란히 주행하는 패턴이 반복적으로 나타나는 차량 검지 신호와, 전후 차량과의 사이 또는 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실제 차량과 동일한 속도 주행하는 차량 검지 신호를 제거한다.Next, the
레이더 객체정보 생성부(33)는 상기 고스트 제거부(32)에서 고스트가 제거된 차량 검지 신호를 기초로 차로별 교통정보 생성을 위한 레이더 객체정보를 생성하여 교통정보 생성부(40)에 전달한다.The radar object
상기 교통정보 생성부(40)는 단계 S60에서 상기 고스트 처리부(30)에 의해 고스트가 제거된 차로별 차량 검지 신호를 기초로 교통정보를 생성한다. 여기서 교통정보는 전파의 주파수 변화, 위상 변위 등을 분석하고, 피사체까지의 방위각, 거리 및 속도 등을 산출하여, 교통량을 의미하는 차량 대수, 속도, 점유율 등의 교통정보를 생성한다. 여기서 레이더 검지 신호로부터 교통정보를 생성하는 방식은 기존 교통시스템에서 이미 채택하여 사용하는 공지의 기술이므로, 그에 대한 구체적인 설명은 생략하기로 한다.The traffic
상기와 같은 2가지의 고스트 제거 방법에 의해, 레이더 VDS(RVDS) 검지 영역(100m ~ 200m)에서 고스트 검지를 삭제하면, 교통량(Traffic Volume) 혼잡도가 높은 국내 도로에서 차량 오검지에 따른 문제점들을 해결하여, 교통량 조사의 정확도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.By removing the ghost detection from the radar VDS (RVDS) detection area (100m to 200m) by the two ghost removal methods as described above, problems caused by vehicle erroneous detection on domestic roads with high traffic volume congestion are solved. Thus, the accuracy and efficiency of the traffic volume survey can be greatly improved.
이와 같이 본 발명은 중/소형 차량의 군집주행 시 차량에 의한 전파의 난반사로 인해 특정시간 내에 옆 차선에서 수평 이동하는 가상의 피사체인 고스트(ghost)를 제거하여 차로별(차선별) 차량 정보를 정확하게 추적할 수 있다.As described above, the present invention removes a ghost, a virtual subject that moves horizontally in the next lane within a specific time due to diffuse reflection of radio waves by the vehicle during platoon driving of small and medium-sized vehicles, thereby providing vehicle information for each lane (lane-by-lane). can be accurately tracked.
또한, 중/소형 차량의 군집 주행 시 차량 간의 앞뒤 거리정보, 두 차선 사이의 공간정보 그리고 진행 방향 등의 레이더 궤적 데이터 특성을 활용하여 고스트 현상을 제거함으로써, 교통량 및 점유율 정확도(과검지 삭제)를 개선할 수 있다.In addition, when driving in groups of small/medium vehicles, by removing the ghost phenomenon by utilizing the radar trajectory data characteristics such as distance information between vehicles, spatial information between two lanes, and the direction of travel, traffic volume and occupancy accuracy (deletion of overdetection) is improved. can be improved
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다 할 것이다.Although the invention made by the present inventor has been described in detail according to the above embodiment, the present invention is not limited to the above embodiment, and it is common knowledge in the art that various changes can be made without departing from the gist of the present invention. It will be self-evident to those who have
10: 레이더 차량 검지기
20: 차로별 검지신호 분류부
30: 고스트 처리부
31: 고스트 판단부
32: 고스트 제거부
33: 레이더 객체정보 생성부
40: 교통정보 생성부10: radar vehicle detector
20: detection signal classification unit by lane
30: ghost processing unit
31: Ghost Judgment
32: ghost removal unit
33: radar object information generation unit
40: traffic information generation unit
Claims (8)
레이더 신호를 감지 영역으로 투사하고 감지영역의 객체로부터 반사된 신호를 차량 검지 신호로 출력하는 레이더 차량 검지기(RVDS);
상기 레이더 차량 검지기로부터 출력되는 차량 검지 신호를 차로별로 분류하는 차로별 검지신호 분류부;
상기 차로별 검지신호 분류부에서 분류한 차로별 차량 검지 신호에서 군집주행 시 전후 차량이 일정한 간격 범위에서 주행할 때 전후 차량에 의한 전파의 난반사로 인해 유도되는 가상의 피사체인 고스트를 제거하는 고스트 처리부; 및
상기 고스트 처리부에 의해 고스트가 제거된 차량 검지 신호를 기초로 교통정보를 생성하는 교통정보 생성부를 포함하고,
상기 고스트 처리부는,
중/소형 차량의 군집주행 시 전후 차량과의 사이 옆 차선에서 동일 속도로 나란히 주행하는 패턴이 반복적으로 나타나거나, 전후 차량과의 사이 또는 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실제 차량과 동일한 속도로 주행하는 차량 검지 신호를 고스트로 판단하는 고스트 판단부를 포함하고,
상기 고스트 판단부는,
하기의 수식을 이용하여 고스트를 판단하는 것을 특징으로 하는 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 제거장치.
T = A/((v(x) + v(y))/2)
여기서 T는 고스트 판단을 위한 특정시간이고, v(x)는 앞 차량의 속도이고, v(y)는 뒷 차량의 속도이며, A는 임계치로서 ((앞 차량 길이(d1) + 뒷 차량길이(d2))/2)가 된다.
A device for removing the ghost of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic,
a radar vehicle detector (RVDS) for projecting a radar signal into a detection area and outputting a signal reflected from an object in the detection area as a vehicle detection signal;
a lane-specific detection signal classification unit for classifying the vehicle detection signal output from the radar vehicle detector for each lane;
In the vehicle detection signal for each lane classified by the lane detection signal classification unit, a ghost processing unit that removes a ghost, a virtual object induced by diffuse reflection of radio waves by the front and rear vehicles when the front and rear vehicles drive in a certain interval range during platoon driving ; and
and a traffic information generation unit for generating traffic information based on the vehicle detection signal from which the ghost is removed by the ghost processing unit,
The ghost processing unit,
During platooning of small and medium-sized vehicles, the pattern of running side by side at the same speed in the next lane between the front and rear vehicles repeatedly appears, or suddenly appears or intervenes between the front and rear vehicles or in the adjacent lane and drives at the same speed as the actual vehicle and a ghost determination unit that determines a vehicle detection signal to be a ghost,
The ghost determination unit,
A ghost removal device of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic, characterized in that the ghost is determined using the following equation.
T = A/((v(x) + v(y))/2)
where T is a specific time for ghost determination, v(x) is the speed of the vehicle in front, v(y) is the speed of the vehicle in front, and A is the threshold ((length of front vehicle (d1) + length of rear vehicle ( d2))/2) becomes.
중/소형 차량의 군집주행 시 전후 차량과의 사이 옆 차선에서 동일 속도로 나란히 주행하는 패턴이 반복적으로 나타나거나, 전후 차량과의 사이 또는 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실제 차량과 동일한 속도로 주행하는 차량 검지 신호를 고스트로 판단하고, 판단한 고스트를 제거하는 것을 특징으로 하는 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 제거장치.
The method according to claim 1, The ghost processing unit,
During platooning of small and medium-sized vehicles, the pattern of running side by side at the same speed in the next lane between the front and rear vehicles repeatedly appears, or suddenly appears or intervenes between the front and rear vehicles or in the adjacent lane and drives at the same speed as the actual vehicle A ghost removal device of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic, characterized in that determining a vehicle detection signal to be a ghost and removing the determined ghost.
상기 고스트 판단부에서 판단한 고스트를 차량 검지 신호에서 제거하는 고스트 제거부; 및
상기 고스트 제거부에서 고스트가 제거된 차량 검지 신호를 기초로 교통정보 생성을 위한 레이더 객체정보를 생성하는 레이더 객체정보 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 제거장치.
The method according to claim 1, The ghost processing unit,
a ghost removal unit configured to remove the ghost determined by the ghost determination unit from the vehicle detection signal; and
Ghost removal of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic, characterized in that it comprises a radar object information generation unit for generating radar object information for generating traffic information based on the vehicle detection signal from which the ghost is removed by the ghost removal unit Device.
하기의 수식을 이용하여, 동일 차선의 제1차량과 제2차량의 사이에 비정상적인 간격으로 주행하는 차량 또는 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실제 차량과 동일한 속도로 주행하는 차량을 고스트를 판단하는 것을 특징으로 하는 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 제거장치.
차량 간격(d) < A,
여기서 A = ((앞 차량 길이 + 뒷 차량길이)/2)
The method according to claim 3, The ghost determination unit,
Using the following formula, a vehicle traveling at an abnormal interval between the first vehicle and the second vehicle in the same lane or a vehicle that suddenly appears or intervenes in an adjacent lane and drives at the same speed as the actual vehicle is determined to be a ghost. A ghost removal device of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic characterized by.
vehicle spacing (d) < A,
where A = ((length of vehicle in front + length of vehicle in rear)/2)
(a) 레이더 신호를 감지 영역으로 투사하고 감지영역의 객체로부터 반사된 신호로 차량 검지 신호로 획득하는 단계;
(b) 상기 획득한 차량 검지 신호를 차로별로 분류하는 단계;
(c) 상기 차로별로 분류한 차량 검지 신호에서 중/소형 차량의 군집주행 시 전후 차량이 일정한 간격 범위에서 주행할 때 전후 차량에 의한 전파의 난반사로 인해 유도되는 가상의 피사체를 고스트로 판단하되, 전후 차량과의 사이 옆 차선에서 동일 속도로 나란히 주행하는 패턴이 반복적으로 나타나거나, 전후 차량과의 사이 또는 인접한 차선에 갑자기 나타나거나 끼어들며 실제 차량과 동일한 속도로 주행하는 차량 검지 신호를 고스트로 판단하는 단계;
(d) 상기 (c)단계의 고스트 판단 결과를 기초로 차량 검지 신호에서 고스트를 제거하는 단계;
(e) 상기 (d)단계에서 고스트가 제거된 차량 검지 신호를 기초로 교통정보 생성을 위한 레이더 객체정보를 생성하는 단계; 및
(f) 상기 레이더 객체정보를 기초로 교통정보를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 (c)단계는 하기의 수식을 이용하여, 고스트를 판단하는 것을 특징으로 하는 도로교통용 스마트 레이더 차량 검지기(VDS)의 고스트 제거방법.
T = A/((v(x) + v(y))/2)
여기서 T는 고스트 판단을 위한 특정시간이고, v(x)는 앞 차량의 속도이고, v(y)는 뒷 차량의 속도이며, A는 임계치로서 ((앞 차량 길이(d1) + 뒷 차량길이(d2))/2)가 된다.
A method of removing a ghost using the ghost removing device of the smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic according to any one of claims 1 to 4,
(a) projecting a radar signal into a detection area and acquiring a vehicle detection signal as a signal reflected from an object in the detection area;
(b) classifying the acquired vehicle detection signal by lane;
(c) In the vehicle detection signal classified by lane, when the front and rear vehicles drive in a certain interval range during group driving of small and medium vehicles, a virtual object induced by diffuse reflection of radio waves by the front and rear vehicles is determined as a ghost, A pattern of running side-by-side at the same speed in the next lane between the vehicle before and after repeatedly appears, or suddenly appearing or intervening in the lane between or adjacent to the vehicle before and after, and a vehicle detection signal running at the same speed as the actual vehicle is judged as a ghost to do;
(d) removing the ghost from the vehicle detection signal based on the ghost determination result of step (c);
(e) generating radar object information for traffic information generation based on the vehicle detection signal from which the ghost is removed in step (d); and
(f) generating traffic information based on the radar object information,
The step (c) is a ghost removal method of a smart radar vehicle detector (VDS) for road traffic, characterized in that the ghost is determined by using the following equation.
T = A/((v(x) + v(y))/2)
where T is a specific time for ghost determination, v(x) is the speed of the vehicle in front, v(y) is the speed of the vehicle in front, and A is the threshold ((length of front vehicle (d1) + length of rear vehicle ( d2))/2) becomes.
차량 간격(d) < A,
여기서 A = ((앞 차량 길이 + 뒷 차량길이)/2)
The smart radar for road traffic according to claim 6, wherein in step (c), a vehicle traveling at an abnormal interval between the first vehicle and the second vehicle in the same lane is determined as a ghost using the following equation How to remove the ghost of the vehicle detector (VDS).
vehicle spacing (d) < A,
where A = ((length of vehicle in front + length of vehicle in rear)/2)
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101297324B1 (en) | 2013-04-11 | 2013-08-14 | 주식회사 스마트비전 | Intelligent transportation system using vehicle detection system |
KR20150097235A (en) * | 2014-02-18 | 2015-08-26 | 주식회사 만도 | System and method for filtering a rain ghost using teleport-in object filtering in vehicle |
KR20170002816A (en) * | 2015-06-30 | 2017-01-09 | 비아이에스웍스 주식회사 | Method of detecting object and measuring distance with rader in complicated circumstances |
KR101718409B1 (en) * | 2016-06-20 | 2017-03-22 | 주식회사 윌아이텍 | A traffic signal control system with automatic sensing of vehicle watching for turn left signal by using RADER technology |
KR20190059567A (en) * | 2017-11-23 | 2019-05-31 | 삼성전자주식회사 | Method and apparatus for detecting object for autonomous vehicle |
-
2021
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101297324B1 (en) | 2013-04-11 | 2013-08-14 | 주식회사 스마트비전 | Intelligent transportation system using vehicle detection system |
KR20150097235A (en) * | 2014-02-18 | 2015-08-26 | 주식회사 만도 | System and method for filtering a rain ghost using teleport-in object filtering in vehicle |
KR20170002816A (en) * | 2015-06-30 | 2017-01-09 | 비아이에스웍스 주식회사 | Method of detecting object and measuring distance with rader in complicated circumstances |
KR101718409B1 (en) * | 2016-06-20 | 2017-03-22 | 주식회사 윌아이텍 | A traffic signal control system with automatic sensing of vehicle watching for turn left signal by using RADER technology |
KR20190059567A (en) * | 2017-11-23 | 2019-05-31 | 삼성전자주식회사 | Method and apparatus for detecting object for autonomous vehicle |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
유인환. 인공신경망과 다중 물체 추적 알고리즘을 이용한 레이더 교통 검지 시스템 구현에 관한 연구. 인하대학교 공학석사학위 논문. 2016. 11, pp. 1-77. 1부.* * |
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