KR102421831B1

KR102421831B1 - 차량 및 차량의 제어방법

Info

Publication number: KR102421831B1
Application number: KR1020170177650A
Authority: KR
Inventors: 최진혁; 오태동; 이해룡; 신기철; 이완재
Original assignee: 현대자동차주식회사; 기아 주식회사
Priority date: 2017-12-22
Filing date: 2017-12-22
Publication date: 2022-07-18
Also published as: KR20190076111A

Abstract

차량은 GPS정보를 수신하는 GPS수신부, 차량 주변의 장애물을 감지하고 감지 데이터를 생성하는 장애물 감지부, 및 감지 데이터와 GPS정보에 기초하여 장애물의 절대 좌표계 상에서의 위치를 추정하는 제어부를 포함한다.

Description

차량 및 차량의 제어방법 {VEHICLE AND CONTROLLING METHOD FOR THE SAME}

차량 및 차량의 제어방법에 관한 것이다.

대부분의 차량 사고는 운전자의 실수에 의해 발생하는데, 예를 들어 차량 주행 시 운전자가 시각 정보를 바탕으로 장애물, 예를 들어 전방 차량과의 거리를 계산하기 때문에 운전자의 착각으로 인한 추돌 등의 안전사고가 발생될 우려가 있다. 이러한 운전자의 실수를 보완하기 위해 차량용 레이더(Radar) 센서와 라이더(Lidar) 센서, 및 카메라 등의 차량용 장애물 감지 장치가 개발되었다.

다만, 종래의 차량용 장애물 감지 장치는 장애물의 위치를 안정적으로 검출하기 어려웠고, 차량이 좌회전하거나 우회전하거나 유턴하는 등 다양한 회전을 수행하는 경우와 같이 차량이 이동하는 경우, 장애물의 위치를 부정확하게 도출하였다.

개시된 일 실시예는 차량 주변의 장애물의 위치를 정확하게 판단하는 차량 및 차량의 제어방법을 제공하고자 한다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 일 측면에 따른 차량은 GPS정보를 수신하는 GPS수신부; 차량 주변의 장애물을 감지하고 감지 데이터를 생성하는 장애물 감지부; 및 감지 데이터와 GPS정보에 기초하여 장애물의 절대 좌표계 상에서의 위치를 추정하는 제어부를 포함한다.

제어부는 GPS정보에 기초하여 차량의 절대 좌표계 상에서의 위치 좌표를 생성하고, 감지 데이터와 차량의 위치 좌표에 기초하여 장애물의 절대 좌표계 상에서의 위치를 추정할 수 있다.

제어부는 장애물의 절대 위치 좌표를 생성하고, 시간에 따른 장애물의 절대 위치 좌표의 변화에 기초하여 장애물의 이동 여부를 판단할 수 있다.

장애물 감지부는 미리 설정된 시간 간격으로 미리 설정된 횟수만큼 감지 데이터를 생성하고, 제어부는 횟수만큼 생성된 감지 데이터와 GPS정보에 기초하여 복수개의 장애물의 절대 위치 좌표를 생성할 수 있다.

GPS수신부는 시간 간격으로 횟수만큼 GPS정보를 수신하고, 제어부는 횟수만큼 생성된 감지 데이터와 횟수만큼 수신된 GPS정보에 기초하여 복수개의 장애물의 절대 위치 좌표를 생성할 수 있다.

제어부는 복수개의 장애물의 절대 위치 좌표 상호 간의 거리값에 기초하여 장애물의 이동 여부를 판단할 수 있다.

제어부는 복수개의 장애물의 절대 위치 좌표의 대표 위치 좌표를 설정하고, 대표 위치와 복수개의 절대 위치 좌표 간의 거리값을 각각 측정하고, 복수개의 거리값 중 미리 설정된 제 1 기준값 이상인 거리값의 개수를 판단하고, 거리값의 개수의 판단 결과에 기초하여 장애물의 이동 여부를 판단할 수 있다.

제어부는 거리값의 개수가 미리 설정된 제 2 기준값 이상이면 장애물이 이동한 것으로 판단하고, 거리값의 개수가 제 2 기준값 미만이면 장애물이 고정된 것으로 판단할 수 있다.

제어부는 장애물의 절대 위치 좌표를 생성하고, 어느 한 측정 시점에서의 장애물의 절대 위치 좌표와 다음 측정 시점에서의 장애물의 절대 위치 좌표 간의 변화량을 측정하고, 변화량이 미리 설정된 기준 변화량 이상이면 장애물이 이동한 것으로 판단하고, 변화량이 기준 변화량 미만이면 장애물이 고정된 것으로 판단할 수 있다.

절대 좌표계는 UTM((Universal Transverse Mercator Grid) 좌표계를 포함할 수 있다.

장애물 감지부는 레이더 센서, 라이더 센서, 및 카메라 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

다른 측면에 따른 차량의 제어방법은 GPS정보를 수신하는 단계; 차량 주변의 장애물을 감지하고 감지 데이터를 생성하는 단계; 및 감지 데이터와 GPS정보에 기초하여 장애물의 절대 좌표계 상에서의 위치를 추정하는 단계를 포함한다.

장애물의 위치를 추정하는 단계는 GPS정보에 기초하여 차량의 절대 좌표계 상에서의 위치 좌표를 생성하고, 감지 데이터와 차량의 위치 좌표에 기초하여 장애물의 절대 좌표계 상에서의 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

장애물의 위치를 추정하는 단계는 장애물의 절대 위치 좌표를 생성하는 단계를 포함하고, 차량의 제어방법은 시간에 따른 장애물의 절대 위치 좌표의 변화에 기초하여 장애물의 이동 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

감지 데이터를 생성하는 단계는 미리 설정된 시간 간격으로 미리 설정된 횟수만큼 감지 데이터를 생성하는 단계를 포함하고, 장애물의 위치를 추정하는 단계는 횟수만큼 생성된 감지 데이터와 GPS정보에 기초하여 복수개의 장애물의 절대 위치 좌표를 생성할 수 있다.

GPS정보를 수신하는 단계는 시간 간격으로 횟수만큼 GPS정보를 수신하는 단계를 포함하고, 장애물의 위치를 추정하는 단계는 횟수만큼 생성된 감지 데이터와 횟수만큼 수신된 GPS정보에 기초하여 복수개의 장애물의 절대 위치 좌표를 생성할 수 있다.

차량의 제어방법은 복수개의 장애물의 절대 위치 좌표 상호 간의 거리값에 기초하여 장애물의 이동 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

차량의 제어방법은 복수개의 장애물의 절대 위치 좌표의 대표 위치 좌표를 설정하고, 대표 위치와 복수개의 절대 위치 좌표 간의 거리값을 각각 측정하는 단계; 복수개의 거리값 중 미리 설정된 제 1 기준값 이상인 거리값의 개수를 판단하는 단계; 및 거리값의 개수의 판단 결과에 기초하여 장애물의 이동 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

장애물의 이동 여부를 판단하는 단계는 거리값의 개수가 미리 설정된 제 2 기준값 이상이면 장애물이 이동한 것으로 판단하고, 거리값의 개수가 제 2 기준값 미만이면 장애물이 고정된 것으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

장애물의 위치를 추정하는 단계는 장애물의 절대 위치 좌표를 생성하는 단계를 포함하고, 차량의 제어방법은 어느 한 측정 시점에서의 장애물의 절대 위치 좌표와 다음 측정 시점에서의 장애물의 절대 위치 좌표 간의 변화량을 측정하고, 변화량이 미리 설정된 기준 변화량 이상이면 장애물이 이동한 것으로 판단하고, 변화량이 기준 변화량 미만이면 장애물이 고정된 것으로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

전술한 과제 해결 수단에 의하면, 장애물 감지부의 감지 데이터와 차량의 GPS정보를 기초로 장애물의 절대 좌표계 상에서의 절대 위치를 추정함으로써 장애물의 이동 여부를 정확하게 판단할 수 있고, 장애물의 위치 판단의 오류를 줄일 수 있게 된다.

도 1은 일 실시예에 따른 차량의 외관도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 차량의 제어 블록도이다.
도 3은 차량이 고정된 상태에서 장애물이 이동하는 경우 차량에 대한 장애물의 상대적 위치를 좌표로서 나타낸 도면이다.
도 4는 차량과 장애물의 절대 위치 좌표를 나타낸 도면이다.
도 5 는 차량과 장애물이 모두 이동하는 경우 차량에 대한 장애물의 상대적 위치를 좌표로서 나타낸 도면이다.
도 6은 차량과 장애물의 절대 위치 좌표를 나타낸 다른 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 차량의 제어방법의 동작 흐름도이다.

명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 요소들을 포함하는 것도 가능하다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.

제 1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

이하 첨부된 도면들을 참고하여 실시예들에 대해 설명한다.

도 1은 일 실시예에 따른 차량의 외관도이고, 도 2는 일 실시예에 따른 차량의 제어 블록도이다.

도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 차량(100)은 전면, 측면, 또는 후면의 장애물을 감지하는 장애물 감지부, 강수 여부 및 강수량을 감지하는 레인 센서 등의 감지 장치를 포함할 수 있다.

장애물 감지부는 레이더 센서(110)와 라이더 센서(120)와 카메라(130) 중 적어도 어느 하나를 포함하고, 필요에 따라 각각은 차량(100)에 복수개 마련될 수 있다. 도 1에서는 차량(100) 전면에 하나의 레이더 센서(110)와 세 개의 라이더 센서(120)와 하나의 카메라(130)가 마련된 것으로 도시되었으나, 레이더 센서(110)와 라이더 센서(120)의 마련 위치와 개수는 이에 한정되지 아니한다.

레이더(Radar) 센서(110)는 물체에 전자파(예를 들면 전파, 마이크로파 등)를 조사하고, 물체로부터 반사된 전자파를 수신하여 물체의 거리, 방향, 고도, 속도 등을 알 수 있는 감지 센서를 의미한다. 레이더 센서(110)는 전자파를 전송하거나 물체로부터 반사된 전자파를 수신하기 위한 레이더 안테나를 포함할 수 있다.

라이더(Lidar) 센서(120)는 물체에 전자파보다 짧은 파장을 갖는 레이저(예를 들어, 적외선, 가시광선 등)를 조사하고, 물체로부터 반사된 광을 수신하여 물체의 거리, 방향, 고도, 속도 등을 알 수 있는 감지 센서를 의미한다. 라이더 센서(120)는 레이저를 전송하는 광원과 반사광을 수신하는 수신부를 포함할 수 있다.

카메라(130)는 물체의 영상을 획득하고, 내비게이션 장치 등 차량 내 다양한 구성요소에 영상 데이터를 제공한다.

도 2를 참조하면, 이러한 레이더 센서(110)와 라이더 센서(120)와 카메라(120)의 출력 데이터는 차량(100) 내 구성요소를 제어하는 제어부(120)에 제공될 수 있다.

차량(100)은 장애물 감지부(10), 제어부(20), 및 GPS수신부(130)를 포함한다.

장애물 감지부(10)는 제어부(20)가 차량 주변의 장애물의 위치, 속도 등을 판단하기 위한 감지 데이터를 생성한다. 장애물 감지부(110)는 전술한 레이더 센서(110), 라이더 센서(120) 및 카메라(130) 중 적어도 어느 하나를 포함하나, 반드시 이에 한정되지 아니하고, 장애물의 위치를 감지하기 위한 감지 데이터를 생성하는 다양한 감지 장치를 포함할 수 있다.

여기서, 장애물은 장애물 감지부(10)가 감지 가능한 차량(100) 외부의 물체, 차량(100) 외부에 존재하는 사람, 또는 다른 차량을 포함한다.

제어부(20)는 차량(100)의 전반적인 제어를 담당하는 프로세서(210)와 메모리(220)를 포함한다.

메모리(220)는 차량(100)에 포함된 구성들을 제어하기 위한 프로그램 및 데이터를 저장하고, 차량(100)에 포함된 구성들을 제어하는 중에 발행하는 제어 데이터를 임시로 기억할 수 있다.

또한, 메모리(220)는 장애물 감지부(10)의 감지 데이터를 기초로 장애물의 차량(100)에 대한 상대적인 위치, 속도 등을 판단하기 위한 프로그램 및 데이터를 저장하고, 장애물의 위치, 속도 등을 판단하는 중에 발행하는 데이터를 임시로 기억할 수 있다.

이러한 메모리(220)는 데이터를 장기간 저장하기 위한 롬(Read Only Memory), 플래시 메모리 등의 비휘발성 메모리와, 데이터를 일시적으로 기억하기 위한 S-램(Static Random Access Memory, S-RAM), D-램(Dynamic Random Access Memory) 등의 휘발성 메모리를 포함할 수 있다.

프로세서(131)는 마이크로 프로세서, DSP 등을 포함하고, 하나 이상의 칩으로 마련될 수 있다.

프로세서(210)는 장애물 감지부(10)의 감지 데이터를 수신하고, 감지 데이터를 기초로 차량(100)에 대한 장애물의 상대적인 위치를 판단할 수 있다.

또한, 프로세서(210)는 GPS수신부(30)로부터 GPS정보를 수신하고, 수신된 GPS정보를 기초로 절대 좌표계에서 차량(100)의 위치를 판단할 수 있다.

프로세서(210)는 차량(100)의 위치를 정확하게 판단하기 위해, 데드 레코닝(Dead Reckoning) 기술을 활용하거나, 메모리(220)에 저장된 지도 데이터와 카메라(130)를 통해 획득된 주변 영상 데이터를 매칭시키는 등 차량(100)의 위치에 대한 보정을 수행할 수도 있다.

또한, 프로세서(210)는 장애물 감지부(10)의 감지 데이터와 절대 좌표계에서 차량(100)의 위치에 대한 정보를 기초로 절대 좌표계에서 장애물의 위치를 판단할 수 있다.

또한, 프로세서(210)는 절대 좌표계에서 시간에 따른 장애물의 절대적 위치를 판단함으로써 장애물의 이동 여부를 판단할 수 있다.

구체적으로, 프로세서(210)는 미리 설정된 시간 간격으로 장애물의 절대 위치 좌표를 여러 번 획득하고, 장애물의 절대 위치 좌표를 미리 설정된 횟수만큼 획득하면 획득한 복수의 위치 좌표에 기초하여 장애물의 대표 위치 좌표를 설정한다. 대표 위치 좌표는 예를 들어, 복수의 위치 좌표의 중심 좌표가 될 수 있다.

그리고, 프로세서(210)는 대표 위치 좌표와 복수의 위치 좌표 간의 거리값을 각각 측정하고, 복수의 거리값 중 미리 설정된 제 1 기준값 이상을 갖는 거리값의 개수를 판단한다. 그리고, 프로세서(210)는 거리값의 개수가 미리 설정된 제 2 기준값 이상이면 장애물이 이동한 것으로 판단하고, 제 2 기준값 미만이면 장애물이 고정된 것으로 판단할 수 있다.

프로세서(210)가 판단한 장애물의 이동 또는 고정 여부에 대한 정보는 메모리(220)에 저장될 수 있다.

이러한 프로세서(210)는 논리 연산 및 산술 연산 등을 수행하는 연산 회로와, 연산된 데이터를 기억하는 기억 회로 등을 포함할 수 있다.

GPS수신부(30)는 GPS위성이 송신한 GPS정보를 수신하고, GPS정보를 제어부(20)에 전달한다.

GPS수신부(30)가 GPS정보를 제어부(20)에 전달하면, 제어부(20)의 프로세서(210)는 GPS위성이 송신한 GPS정보에 담긴 시간 정보와 GPS수신부(30)가 GPS정보를 수신한 시간을 비교함으로써 위성과 차량(100)간의 거리를 계산하고, 계산된 거리에 기초하여 차량(100)의 현재 위치를 판단할 수 있다. 이 경우, 프로세서(210)는 차량(100)의 현재 위치를 절대 좌표계 상에서의 위치 좌표(이하, "절대 위치 좌표"라 함)로서 나타낼 수 있다.

한편, GPS수신부(30)에 포함된 별도의 프로세서가 직접 GPS정보에 기초하여 차량(100)의 현재 위치를 판단하고, 차량(100)의 위치를 절대 위치 좌표로서 나타내고, 절대 위치 좌표를 제어부(20)에 전달하는 것도 가능하나, 설명의 편의를 위해, 제어부(20)가 차량(100)의 위치를 판단하는 것으로서 기술한다.

GPS정보에 기초하여 차량(100)의 현재 위치를 판단하는 방법은 공지된 기술인 바 자세한 설명을 생략한다.

이하, 도 3 및 도 4를 참조하여 차량(100)이 장애물의 절대적 위치를 판단하고, 장애물의 이동 여부를 판단하는 방법을 자세하게 설명한다.

도 3은 차량이 고정된 상태에서 장애물이 이동하는 경우 차량에 대한 장애물의 상대적 위치를 좌표로서 나타낸 도면이고, 도 4는 차량과 장애물의 절대 위치 좌표를 나타낸 도면이다. 그리고, 도 5 는 차량과 장애물이 모두 이동하는 경우 차량에 대한 장애물의 상대적 위치를 좌표로서 나타낸 도면이고, 도 6은 차량과 장애물의 절대 위치 좌표를 나타낸 다른 도면이다.

도 3을 참조하면, 차량(100)의 장애물 감지부(10)는 차량(100) 주변의 장애물(ob)을 감지하고, 장애물(ob)에 대한 감지 데이터를 제어부(20)에 전달한다. 장애물 감지부(10)는 실시간으로 감지 데이터를 제어부(20)에 전달할 수 있다.

제어부(20)는 장애물 감지부(10)의 감지 데이터를 기초로 차량(100)에 대한 장애물(ob)의 상대적인 위치를 판단할 수 있다.

도 3에 도시된 바와 같이 장애물(ob)이 이동하는 경우, 차량(100)에 대한 장애물(ob)의 상대적인 위치가 시간에 따라 변하므로, 제어부(20)에 의해 생성되는 장애물(ob)의 위치 좌표 또한 시간에 따라 달라질 수 있다.

도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 제어부(20)는 GPS정보를 기초로 절대 좌표계(A) 상에서의 차량(100)의 위치를 판단할 수 있다. 여기서 절대 좌표계(A)는 UTM(Universal Transverse Mercator Grid) 좌표계일 수 있다.

그리고, 제어부(20)는 장애물 감지부(10)의 감지 데이터를 기초로 생성된 차량(100)에 대한 장애물(ob)의 상대적 위치 정보와 차량(100)의 절대 위치 좌표에 기초하여 장애물(ob)의 절대 위치 좌표를 생성할 수 있다.

장애물(ob)이 이동하지 않는 경우, 장애물(ob)의 절대적 위치는 차량(100)의 위치에 관계 없이 일정하다. 따라서, 제어부(20)는 차량(100)의 이동 여부에 관계 없이 일정한 기준에 따라 장애물(ob)의 이동 여부를 판단할 수 있게 된다.

일 실시예에 따른 차량(100)의 제어부(20)는 일정한 시간 간격(예를 들어, 1초에 30번 간격)으로 장애물 감지부(10)와 GPS수신부(30)으로부터 획득한 정보를 기초로 복수개의 차량(100)의 절대 위치 좌표를 생성하고, 차량(100)의 복수개의 절대 위치 좌표와 장애물 감지부(10)가 전술한 시간 간격으로 전술한 횟수만큼 생성한 장애물(ob)의 감지 데이터를 기초로 시간에 따른 장애물(ob)의 복수개의 절대 위치 좌표를 생성할 수 있다.

그리고, 일 실시예에 따른 차량(100)의 제어부(20)는 시간대 별로 생성된 장애물(ob)의 복수개의 절대 위치 좌표 간의 거리값을 측정한다. 그리고, 제어부(20)는 복수의 거리값 중 미리 설정된 제 1 기준값 이상인 거리값의 개수를 판단하여, 거리값의 개수가 미리 설정된 제 2 기준값 이상이면 장애물이 이동한 것으로 판단하고, 제 2 기준값 미만이면 장애물이 고정된 것으로 판단할 수 있다.

예를 들어, t시점에 획득한 장애물(ob)의 위치 좌표가 (0,1)이고, t+1시점에 획득한 장애물(ob)의 위치 좌표가 (1,1)이고, t+2시점에 획득한 장애물(ob)의 위치 좌표가 (1,0)이면, 제어부(20)는 i) t시점에 획득한 장애물(ob)의 위치 좌표 (0,1)와 t+1 시점에 획득한 장애물(ob)의 위치 좌표 (1,1) 간의 거리값 1, ii) t+1 시점에 획득한 장애물(ob)의 위치 좌표 (1,1)와 t+2 시점에 획득한 장애물(ob)의 위치 좌표 (1,0) 간의 거리값 1을 각각 측정할 수 있다. 그리고, 제어부(20)는 제 1 기준값이 0.5이고, 제 2 기준값이 2이면, 복수개의 거리값들 중 0.5이상인 거리값의 개수는 2개이고 0.5이상인 거리값의 개수는 제 2 기준값 이상이므로, 장애물이 이동한 것으로 판단할 수 있다.

또한, 다른 실시예에 따른 차량(100)의 제어부(20)는 시간대 별로 생성된 장애물(ob)의 복수개의 절대 위치 좌표 간의 종방향 거리값과 횡방향 거리값을 각각 측정한다. 그리고, 제어부(20)는 종방향 거리값이 미리 설정된 제 1a 기준값 이상이거나 또는 횡방향 거리값이 미리 설정된 제 1b 기준값 이상인 경우의 개수를 판단하여, 경우의 개수가 미리 설정된 제 2 기준값 이상이면 장애물이 이동한 것으로 판단하고, 제 2 기준값 미만이면 장애물이 고정된 것으로 판단할 수 있다.

예를 들어, t시점에 획득한 장애물(ob)의 위치 좌표가 (0,1)이고, t+1시점에 획득한 장애물(ob)의 위치 좌표가 (1,1)이고, t+2시점에 획득한 장애물(ob)의 위치 좌표가 (1,0)이면, 제어부(20)는 i) t시점에 획득한 장애물(ob)의 위치 좌표 (0,1)와 t+1 시점에 획득한 장애물(ob)의 위치 좌표 (1,1) 간의 횡방향 거리값 1과 종방향 거리값 0, ii) t+1 시점에 획득한 장애물(ob)의 위치 좌표 (1,1)와 t+2 시점에 획득한 장애물(ob)의 위치 좌표 (1,0) 간의 횡방향 거리값 0과 종방향 거리값 1을 각각 측정할 수 있다. 그리고, 제어부(20)는 제 1a 기준값과 제 1b 기준값이 각각 0.5이고, 제 2 기준값이 2이면, 횡방향 거리값이 0.5이상 이거나(i)의 경우) 종방향 거리값이 0.5이상인 경우(ii)의 경우)의 개수가 2이므로, 장애물이 이동한 것으로 판단할 수 있다.

또한, 또 다른 실시예에 따른 차량(100)의 제어부(20)는 어느 한 측정 시점(t시점)에서의 장애물(ob)의 절대 위치 좌표와 다음 측정 시점(t+1시점)에서의 장애물(ob)의 절대 위치 좌표 간의 변화량을 측정하고 변화량이 미리 설정된 기준 변화량 이상이면, 장애물(ob)이 이동한 것으로 판단할 수도 있다. 여기서, 위치의 변화량은 t시점에서의 장애물(ob)의 절대 위치 좌표와 t+1시점에서의 장애물(ob)의 절대 위치 좌표 간의 거리일 수 있다.

이 경우, 다른 실시예에 따른 차량(100)의 제어부(20)는 t시점에서의 장애물(ob)의 절대 위치 좌표와 t+1시점에서의 장애물(ob)의 절대 위치 좌표 간의 변화량이 기준 변화량 미만이면 장애물(ob)이 고정된 것으로 판단할 수 있다.

한편, 도 5를 참조하면 장애물(ob)이 도 3에 도시된 바와 동일한 위치로 이동하는 경우라도, 차량(100) 또한 고정되지 않고 이동하는 경우, 차량(100)에 대한 장애물(ob)의 상대적 위치는 달라질 수 있다. 따라서, 장애물 감지부(110)의 감지 데이터만으로 제어부(20)가 장애물(ob)을 추적하는 경우, 제어부(20)는 장애물(ob)의 절대적인 위치와 장애물(ob)이 실제로 이동하고 있는지 여부를 판단하기 어렵다.

그러나, 도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 차량(100)의 제어부(20)는 전술한 바와 같이 장애물(ob)의 절대 위치 좌표를 생성함으로써, 도 4와 동일한 장애물(ob)의 절대 위치 좌표를 생성할 수 있다. 다만, 장애물(ob)뿐만 아니라 차량(100)도 이동하므로, 차량(100)의 절대 위치 좌표는 도 4에 도시된 바와 다르게 생성될 수 있다.

그리고, 제어부(20)는 차량(100)의 이동 여부에 관계 없이 일정한 기준에 따라 정확하게 장애물(ob)의 이동 여부를 판단할 수 있게 된다. 장애물(ob)의 이동 여부를 판단하는 방법에 대해서는 전술한 바 중복된 설명을 생략한다.

도 2에 도시된 차량(100)의 구성 요소들의 성능에 대응하여 적어도 하나의 구성요소가 추가되거나 삭제될 수 있다. 또한, 구성 요소들의 상호 위치는 시스템의 성능 또는 구조에 대응하여 변경될 수 있다는 것은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 용이하게 이해될 것이다.

한편, 도 2에서 도시된 일부 구성요소는 소프트웨어 및/또는 Field Programmable Gate Array(FPGA) 및 주문형 반도체(ASIC, Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 구성요소일 수 있다.

이하, 도 7을 참조하여 일 실시예에 따른 차량(100)의 제어방법을 설명한다. 도 7은 일 실시예에 따른 차량의 제어방법의 동작 흐름도이다.

일 실시예에 따른 차량은 GPS정보를 수신하고(1110), GPS정보에 기초하여 차량의 절대적 위치를 추정한다(1120). 차량의 절대적 위치를 추정하는 것은 UTM좌표계에서 차량의 절대 위치 좌표를 생성하는 것을 포함할 수 있다.

또한, 차량의 절대적 위치를 추정하는 것은 데드 레코닝(Dead Reckoning) 기술을 활용하거나, 미리 저장된 지도 데이터와 카메라(130)를 통해 획득된 주변 영상 데이터를 매칭시키는 방법으로 차량의 위치에 대한 보정을 수행하는 것을 더 포함할 수도 있다.

이어서, 일 실시예에 따른 차량은 장애물을 감지하고(1130), 감지 데이터를 기초로 장애물의 위치를 절대 좌표로 변환한다(1140). 장애물의 위치를 절대 좌표로 변환하는 것은 감지 데이터를 기초로 차량에 대한 장애물의 상대적 위치를 추정하고, 장애물의 상대적 위치에 대한 정보와 차량의 절대 위치 좌표에 기초하여 UTM좌표계에서 장애물의 절대 위치 좌표를 생성하는 것을 포함할 수 있다.

한편, 차량은 미리 설정된 시간 간격으로 미리 설정된 횟수만큼 수신된 GPS정보에 기초하여 차량의 절대 위치 좌표를 생성하고(1120) 미리 설정된 시간 간격으로 수신된 장애물의 감지 데이터를 미리 설정된 횟수만큼 생성하여(1130) 복수개의 장애물의 절대 위치 좌표를 생성할 수 있다(1140).

그리고, 차량은 시간대 별로 생성된 장애물의 복수개의 절대 위치 좌표 간의 거리값을 각각 측정한다(1150).

그리고 차량은 복수의 거리값 중 미리 설정된 제 1 기준값 이상인 거리값의 개수를 판단하고(1160), 거리값의 개수가 미리 설정된 제 2 기준값 이상이면(1170의 "예") 장애물이 이동한 것으로 판단하고(1180), 거리값의 개수가 제 2 기준값 미만이면(1170의 "아니오") 장애물이 고정된 것으로 판단할 수 있다(1190).

개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.

이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.

100: 차량
10: 장애물 감지부
110: 레이더 센서
120: 라이더 센서
130: 카메라
20: 제어부
210: 프로세서
220: 메모리
30: GPS수신부

Claims

GPS정보를 수신하는 GPS수신부;
차량 주변의 장애물을 감지하고 감지 데이터를 생성하는 장애물 감지부; 및
상기 감지 데이터와 상기 GPS정보에 기초하여 상기 장애물의 절대 좌표계 상에서의 위치를 추정하는 제어부를 포함하되,
상기 장애물 감지부는,
미리 설정된 시간 간격으로 미리 설정된 횟수만큼 상기 감지 데이터를 생성하고,
상기 제어부는,
상기 횟수만큼 생성된 감지 데이터와 상기 GPS정보에 기초하여 복수개의 장애물의 절대 위치 좌표를 생성하며,
복수개의 시간대 별로 생성된 장애물의 복수개의 절대 위치 좌표 간의 거리값을 각각 측정하고, 복수개의 거리값 중 미리 설정된 제 1 기준값 이상인 거리값의 개수를 판단하고, 상기 거리값의 개수의 판단 결과에 기초하여 상기 장애물의 이동 여부를 판단하고,
상기 거리값의 개수가 미리 설정된 제 2 기준값 이상이면 상기 장애물이 이동한 것으로 판단하고, 상기 거리값의 개수가 상기 제 2 기준값 미만이면 상기 장애물이 고정된 것으로 판단하는 차량.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 GPS정보에 기초하여 상기 차량의 상기 절대 좌표계 상에서의 위치 좌표를 생성하고, 상기 감지 데이터와 상기 차량의 위치 좌표에 기초하여 상기 장애물의 상기 절대 좌표계 상에서의 위치를 추정하는 차량.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 장애물의 절대 위치 좌표를 생성하고, 시간에 따른 상기 장애물의 절대 위치 좌표의 변화에 기초하여 상기 장애물의 이동 여부를 판단하는 차량.
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 GPS수신부는 상기 시간 간격으로 상기 횟수만큼 상기 GPS정보를 수신하고,
상기 제어부는 상기 횟수만큼 생성된 감지 데이터와 상기 횟수만큼 수신된 GPS정보에 기초하여 복수개의 장애물의 절대 위치 좌표를 생성하는 차량.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 복수개의 장애물의 절대 위치 좌표의 상호 간의 거리값에 기초하여 상기 장애물의 이동 여부를 판단하는 차량.
삭제
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 장애물의 절대 위치 좌표를 생성하고, 어느 한 측정 시점에서의 장애물의 절대 위치 좌표와 다음 측정 시점에서의 장애물의 절대 위치 좌표 간의 변화량을 측정하고, 상기 변화량이 미리 설정된 기준 변화량 이상이면 상기 장애물이 이동한 것으로 판단하고, 상기 변화량이 상기 기준 변화량 미만이면 상기 장애물이 고정된 것으로 판단하는 차량.
제 1 항에 있어서,
상기 절대 좌표계는 UTM((Universal Transverse Mercator Grid) 좌표계를 포함하는 차량.
제 1 항에 있어서,
상기 장애물 감지부는 레이더 센서, 라이더 센서, 및 카메라 중 적어도 어느 하나를 포함하는 차량.
GPS정보를 수신하는 단계;
차량 주변의 장애물을 감지하고 감지 데이터를 생성하는 단계;
상기 감지 데이터와 상기 GPS정보에 기초하여 상기 장애물의 절대 좌표계 상에서의 위치를 추정하는 단계;
시간대 별로 생성된 장애물의 복수개의 절대 위치 좌표 간의 거리값을 각각 측정하는 단계;
복수개의 거리값 중 미리 설정된 제 1 기준값 이상인 거리값의 개수를 판단하는 단계; 및
상기 거리값의 개수의 판단 결과에 기초하여 상기 장애물의 이동 여부를 판단하는 단계를 포함하되,
상기 감지 데이터를 생성하는 단계는 미리 설정된 시간 간격으로 미리 설정된 횟수만큼 상기 감지 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 장애물의 위치를 추정하는 단계는 상기 횟수만큼 생성된 감지 데이터와 상기 GPS정보에 기초하여 복수개의 장애물의 절대 위치 좌표를 생성하고,
상기 장애물의 이동 여부를 판단하는 단계는 상기 거리값의 개수가 미리 설정된 제 2 기준값 이상이면 상기 장애물이 이동한 것으로 판단하고, 상기 거리값의 개수가 상기 제 2 기준값 미만이면 상기 장애물이 고정된 것으로 판단하는 단계를 포함하는 차량의 제어방법.
제 12 항에 있어서,
상기 장애물의 위치를 추정하는 단계는 상기 GPS정보에 기초하여 상기 차량의 상기 절대 좌표계 상에서의 위치 좌표를 생성하고, 상기 감지 데이터와 상기 차량의 위치 좌표에 기초하여 상기 장애물의 상기 절대 좌표계 상에서의 위치를 추정하는 단계를 포함하는 차량의 제어방법.
제 12 항에 있어서,
상기 장애물의 위치를 추정하는 단계는 상기 장애물의 절대 위치 좌표를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 차량의 제어방법은 시간에 따른 상기 장애물의 절대 위치 좌표의 변화에 기초하여 상기 장애물의 이동 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 차량의 제어방법.
삭제
제 12 항에 있어서,
상기 GPS정보를 수신하는 단계는 상기 시간 간격으로 상기 횟수만큼 상기 GPS정보를 수신하는 단계를 포함하고,
상기 장애물의 위치를 추정하는 단계는 상기 횟수만큼 생성된 감지 데이터와 상기 횟수만큼 수신된 GPS정보에 기초하여 복수개의 장애물의 절대 위치 좌표를 생성하는 차량의 제어방법.
제 12 항에 있어서,
복수개의 장애물의 절대 위치 좌표 상호 간의 거리값에 기초하여 상기 장애물의 이동 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 차량의 제어방법.
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제 12 항에 있어서,
상기 장애물의 위치를 추정하는 단계는 상기 장애물의 절대 위치 좌표를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 차량의 제어방법은 어느 한 측정 시점에서의 장애물의 절대 위치 좌표와 다음 측정 시점에서의 장애물의 절대 위치 좌표 간의 변화량을 측정하고, 상기 변화량이 미리 설정된 기준 변화량 이상이면 상기 장애물이 이동한 것으로 판단하고, 상기 변화량이 상기 기준 변화량 미만이면 상기 장애물이 고정된 것으로 판단하는 단계를 더 포함하는 차량의 제어방법.