KR20110132437A - 차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법 및 이러한 방법을 구현한 운전자 지원 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 차량(A)의 주행 거동, 특히 추월 거동이나 회피 거동을 자동으로 인식하는 방법에 관한 것으로서, 이 방법에서는: - 차량의 주변을 측정하여 전자 영상을 촬영하고, - 차량 주변에 있는 물체(B, C)와 차선 및/또는 차도를 인식하기 위해 이 전자 영상을 사용하며, 차량(A)의 동적 종방향 및 횡방향 동작 정보(

)를 수집하고, - 차량(A)의 위치(

)를 슬립 운동적으로 차도 인식 및 차선 인식의 데이터(

) 및/또는 차량(A)의 동작 정보(

)를 바탕으로 평가하며, 본 발명에서 의도하는 바는, a) 차량 (A)의 평가된 위치 데이터 (

)에서 다음의 인디케이터 값을 유도하고; - 차도 또는 차선 표시(L)에 대한 차량(A)의 측면 거리값(LO_L, LO_R), - 주행방향에 위치한 물체(B), 특히 선행 차량(B)에 대한 거리(d)와 관련된 충돌까지의 시간값(TTC_{A ,B}), - 충돌까지의 시간값을 가리키는 인디케이터 값(TTC_{A ,B}) 및 차량(A)의 액셀레이터 위치(FPS)에 해당하는 값으로 이루어진 동적 종방향 추월 또는 회피 인디케이터(I); 및 b)이 인디케이터 값(LO_L, LO_R, TTC_A,B, I)을 위해 추월 또는 회피 과정, 특히 후속 주행, 차선 변경, 서 있거나 움직이는 물체(B)의 앞지르기 및 추월된 물체(B)가 있는 차도로 끼어들기와 같은 과정의 부분 거동을 인식하고 이러한 부분 거동 사이의 경과를 인식하기 위한 기준으로서 사용되는 임계값(I_th, TTC_{A ,B, th})을 수집하는 것이다.

Description

차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법 및 이러한 방법을 구현한 운전자 지원 시스템 {METHOD FOR AUTOMATICALLY DETECTING A DRIVING MANEUVER OF A MOTOR VEHICLE AND A DRIVER ASSISTANCE SYSTEM COMPRISING SAID METHOD}

본 발명은 특허청구항 1의 상위 개념에 따른 차량의 주행 거동, 특히 추월 거동 또는 회피 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법에 관한 것이다. 더 나아가 본 발명은 특허청구항 13에 따른, 본 발명에 따른 이 방법을 구현한 운전자 지원 시스템에 관한 것이다.

DE 10 2004 018 681 A1을 통해 어느 한 차량이 마주보고 오는 차량과의 충돌을 피하기 위한 방법이 알려져 있는바, 이 방법에서는 현재의 속도와 동일한 방향으로 주행하고 있는 선행 차량에 대한 그 차량의 현재 거리로부터 주행 권고, 특히 계획된 추월 과정에 대한 주행 권고가 만들어진다. 마주보고 오는 차량은 최소한 하나의 레이더장치에 의해 인식되어 이 차량을 주행 권고에서 고려한다.

주행 권고로 운전자를 효과적으로 지원하기 위해서는 그 운전자의 의도를 확실히 인식해야 하는바, 특히 추월 거동과 그 부분 거동, 그리고 추월 거동의 시작도 실제 로 진행되기 전에 이미 확실하게 예상할 수 있어야 한다.

이처럼 “ CAN 버스 데이터를 통한 추월 거동 예측” (공동 필자: Blaschke, C.; Schmitt, J.; Farber, B., 자동차기술지, 제 110권, 2008년 11월, pp.1024 내지 1028)에서는 운전자의 의도를 인식하는 방법을 다루고 있다. 이 방법에서는 퍼지논리를 바탕으로 제동압, 액셀레이터 위치, 주행속도, 교차로와의 거리 및 ACC 정보와 같은 입력 데이터에서 운전자의 의도 세 가지, 즉 “꺾음”, “직진” 및 “추월”을 인식하려고 한다. 하지만 이러한 방법의 단점은 운전자의 의도를 인식하기 위해 차량의 동적 횡방향 동작값을 사용하지 않으며 어려운 매개변수 입력이 필요하다는 점인바, 이때 사용된 값은 복잡한 퍼지논리로 해석하기 어렵다.

또한 “추월 과정 중 운전자 행동의 인식 및 예측”(공동 필자: M; Konig, L.; Neubeck, J.; Wiedmann, J.: 제2차 회의 - 운전자 지원 시스템에 의한 능동적 안전, Garching, 2006)을 통해서도 운전자의 의도를 인식하려는 또 다른 방법이 알려져 있다. 이 방법에서는 추월 거동을 인식하기 위해 조향각, 조향각 속도, 주행속도, 종방향 가속, GPS 데이터와 디지털 지도에서 측정한 도로 조향각(꺾임), 선행 차량에 대한 거리 및 상대 속도, 그리고 차량의 측면 돌출과 같은 차량 및 주변의 크기를 사용한다. 하지만 알려진 이 방법의 단점은 5 고도로 정밀한GPS 수신기와 디지털 지도가 필요하다는 점이다.

그 외에도 앞에서 설명한 두 방법에서는 추월 과정의 개시 시각을 예측할 수 있으며 따라서 반대편 차도로의 진입 시각을 예측할 수 없다.

그러므로 본 발명의 과제는 주행 거동, 특히 서두에 언급한 종류의 추월 거동이나 회피 거동을 인식하고 위에서 언급한 단점을 방지하며, 특히 아주 간단하고 약간의 매개변수를 사용하여 실행할 수 있지만 추월 거동을 정확하게 인식하고 예상할 수있는 방법을 고안하는 것이다. 또한 본 발명의 의도에 따라 구현된 운전자지원 시스템을 고안하여 이 시스템으로 인식되거나 예측된 추월 과정의 잠재적 위험을 올바르게 평가하는 것도 본 발명의 과제이다.

처음 언급한 과제는 청구항 1을 특징으로 하는 방법에 의해 해결된다.

발명에 따른 이 방법의 특징은,

a) 평가된 차량의 위치 데이터에서 다음의 인디케이터 값이 유도된다는 점과,

- 차도 또는 차선 표시에 대한 차량의 측면 거리값,

- 주행방향에 위치한 대상, 특히 선행차랑에 대한 거리와 관련된 충돌까지의 값,

- 충돌까지의 값을 가리키는 인디케이터 값과 차량의 액셀레이터 위치에 해당하는 값에서 유도된 동적 종방향 추월 또는 회피 인디케이터, 및

b) 이 인디케이터 값에 대한 임계값이 수집된다는 점인바, 이 임계값은 추월 과정이나 회피과정, 특히 후속 주행, 차선 변경, 서 있거나 움직이는 물체의 앞지르기, 추월된 물체가 위치한 차도로 끼어들기와 같은 부분 거동을 인식하기 위한 기준으로서, 그리고 이러한 부분 거동 사이의 경과를 인식하는 기준으로서 사용된다.

본 발명에 따른 방법의 장점은 슬립 운동에서 나온 평가값과 주변 데이터가 추월할 차량 또는 회피할 물체와 관련하여, 예를 들어 동적 종방향 및 횡방향 인디케이터 값에 대한 장애물과 관련하여 통합된다는 점으로서, 이러한 통합을 통해 이러한 평가값과 주변 데이터를, 특히 위험한 거동과 추월 거동의 예측과 관련하여 쉽게 해석할 수 있다.

본 발명에 따른 방법에는 슬립 운동에 적용되는 동작 정보가 필요한바, 이때 최소한 하나의 동적 종방향 동작값을, 예를 들어 주행속도 및/또는 차량의 가속도를 차량 휠의 회전속도에서 측정할 수 있다. 동적 횡방향 동작 정보는 요레이트 센서 및/또는 횡가속 센서로 측정될 수 있다. 또한 동적 횡방향 동작 정보를 좌측 휠과 우측 휠의 회전속도 편차에서만 유도하여 수집할 수 있다.

주행 거동을 인식할 때 그러한 인디케이터 값이 현재의 기술수준에 비해 더 적게 필요한바, 이때 본 발명에 따른 인디케이터 값에는 매개변수를 입력하는데 비용이 적게 들고 더 잘 해석할 수 있다는 장점이 있다.

인식할 주행 거동을 상태 도표를 통해 인식할 수 있는바, 이 도표에서 주행 거동을 본 발명에 따른 이 인디케이터 값에 의해 상태 및 이러한 거동 상태 사이의 경과로 서 모델화한다.

본 발명을 더 발전시키면 선행 차량을 뒤따르는 후속 주행을 측정하거나 자유로운 주행을 측정하는데 주행방향에 서 있거나 또는 움직이는 물체, 특히 선행 차량에 대한 시간적 거리 정도 및 해당 임계값이 사용된다.

본 발명을 더욱 더 발전시킨 형태에서는 또 다른 인디케이터 값이 차선 및/또는 차도 인식 데이터 및 차량의 동작 정보에서 나온 가로지를 때까지의 시간값으로서 수집되고 해당 임계값이 기준으로서 수집되는바, 여기서 이 임계값은 동적 종방향 추월 인디케이터의 기준과 함께 추월 과정 또는 회피 거동의 시작을 예측하는데 사용된다. 이로써 추월 거동의 시작을 일찍 인식하여 운전자 지원 시스템 내에서도 위험 상황과 관련한 상황 분석을, 필요하면 운전자에게 적시에 경고를 보낼 수 있다. 선호하는 방식은 그 임계값을 동적 종방향 추월 인디케이터에 따른 차선을 가로지를 때까지의 시간값을 가리키는 인디케이터 값의 기준으로서 유도하는 것인바, 여기서 차선을 가로지를 때까지의 시간값을 가리키는 인디케이터 값은 추월하기까지의 시간, 예를 들어 반대편 차도를 표시하는 중앙선까지 도달하는 시간을 나타낸다. 차선을 가로지를 때까지의 시간값을 가리키는 인디케이터 값은 차량의 동적 횡방향 동작 정보에 의해 수집되는바, 왜냐하면 여기서 차량이 지나는 차도의 꺾임이 먼저 수집되기 때문이다. 차량이 지나는 차도의 꺾임에 대한 꺾임 평가는 차량의 휠 회전속도 편차에 기초하거나 또는 조향각에서도 이루어질 수 있다.

움직이는 물체, 특히 선행 차량의 뒤를 따르는 후속 주행의 주행 거동 상태는 시간적 거리 정도를 가리키는 인디케이터 값에 의해 모델화되는바, 이 모델에서는 이 인디케이터 값이 해당 임계값에 미달될 경우 후속 주행이 인식된다. 이 경우 차량의 자유로운 주행을 출발점으로 삼는다.

본 발명을 더욱 발전시킨 형태에서는 그 외에도 반대편 차도를 표시하는 중앙선에 대한 차량의 측면 거리를 가리키는 인디케이터 값이 음수 값인 경우 이웃 차선으로의 끼어들기 또는 차선 변경이 추월 과정의 부분 거동으로 인식되어 추월 과정의 시작으로 해석된다.

본 발명을 더 발전시켜 적용한 장치에서는 차량의 동작 정보에서 나온 데이터와 주행방향에서 서 있거나 또는 움직이는 물체에 대한 차량의 거리값을 기초로 하여 충돌까지의 시간을 가리키는 인디케이터 값을 수집할 수 없는 경우, 그러한 부분 거동이 중단된다. 말하자면 차량이 제동되고 따라서 선행 차량에 더 이상 접근할 수 없게 된다. 반대편 차도를 표시하는 중앙선에 대한 차량의 측면 거리를 가리키는 인디케이터 값이 양수 값일 경우 그 차량은 선행 차량 뒤에서 다시 끼어들기를 한다.

부분 거동의 상태 “앞지르기”는 주행방향에서 서 있거나 또는 움직이는 물체에 대한 차량의 거리값이 음수 값일 때 모델화된다. 즉 이 경우 시작된 추월 과정이 속행된다는 것이 인식된다.

이러한 부분 거동 상태 “앞지르기”에서 추월 과정의 중단 단계로 이행은 충돌까지의 시간값을 가리키는 인디케이터 값을 다시 수집할 수 있음으로써, 즉 운전자가 선행 차량을 앞지르는 동안 제동과정을 시작할 때 모델화된다. 이러한 인디케이터 값이 해당 임계값에 미달할 경우 앞지르기의 중단이 인식된다.

본 발명을 더욱 발전시킨 형태에서는 반대편 차도를 표시하는 중앙선에 대한 차량의 측면 거리값을 가리키는 인디케이터 값이 양수 값이고 추월된 물체, 특히 선행 차량에 대한 차량의 거리값을 가리키는 인디케이터 값이 차량과 추월된 물체, 예를 들어 선행 차량의 길이를 합산한 음수 값보다 작을 때 추월 과정을 종료하는 부분 거동으로서의 앞지르기가 인식된다.

본 발명에서는 유리하게도, 끼어들기를 인식하기 위해 반대편 차도를 표시하는 중앙선에 대한 차량의 측면 거리값을 가리키는 인디케이터 값으로서 전방 우측 모서리의 거리값을 사용하지만, 이웃 차선으로의 이탈이나 차선 변경을 인식할 때 차량의 전반 좌측 모서리의 거리값을 중앙선에 대한 측면 거리를 가리키는 인디케이터 값으로서 이용한다.

본 발명에 부과된 두 번째 과제는 청구항 13에 기술한 특징에 의해 해결된다.

이에 따르면 본 발명에 의한 차량용 운전자 지원 시스템에는, 특히 추월 지원 장치 또는 회피지원장치에는 다음 장치가 포함되어 있다:

- 차선 및 차도를 인식하고 차량의 주변에 있는 물체의 위치를 측정하는 주변 센서장치

- 차량의 주변에 대한 전자 영상을 촬영하기 위한 센서-평가 장치,

- 동적 동작 정보를 측정하기 위한 차량 센서장치,

- 추월 과정이나 회피 과정과 같은, 특히 선행 차량을 뒤따르는 후속 주행, 차선 변경, 움직이거나 서 있는 물체의 앞지르기 및 추월한 물체의 차도로 끼어들기와 같은 부분 거동을 인식하고 이 부분 거동 사이의 경과를 인식하기 위하여 본 발명에 따른 방법을 실행하기 위한 주행 거동 인식 장치,

- 주변 센서장치를 바탕으로 반대편 차도에 5 위치한 인식된 차량이나 물체를 추적하기 위한 물체 추적 장치 및

- 반대편 차도에 위치한 인식된 차량 및/또는 물체와 관련된 인식된 주행 거동 및/또는 부분 거동의 실행가능성을 평가하고 측정하기 위한, 추월 과정을 예상했을 때나 추월 과정을 인식하는 동안 인식된 주행 거동 및/또는 부분 거동을 위험하거나 실행할 수 없다고 평가할 경우 운전자에게 경고를 보내는 경고 장치를 제어하기 위한, 그리고/또는 반대편 차도에 위치한 인식된 차량 및/또는 물체와의 충돌 위험을 인식했을 때 이와 관련된 차량의 기능을 실행하는 하나 이상의 액추에이터, 특히 브레이크 및/또는 스티어링장치 및/또는 파워트레인을 작동시키기 위한 평가 장치.

본 발명에 따른 방법을 사용한 이러한 운전자 지원 시스템에서는 추월 또는 회피 상황을 인식할 때 후속 주행 상태에서 시작된 추월 거동이 아무런 위험이 없이 실행 또는 종료될 수 있는가를 계속하여 평가한다. 필요하면 운전자에게 경고를 보내고 접근하는 차량과 충돌을 제동과 선행 차량 뒤로 진입함으써 방지할 수 있는지 여부를 추가로 평가한다. 적절한 경우에 이 지원 시스템은 되도록 가장 마지막 시점에 차량을 자동으로 정지시켜 운전자는 다시 선행 차량 뒤에 진입할 수 있게 된다. 이때 제동력의 강도를 제동 개시 시점의 액셀레이터 위치에 따르도록 하는 방법을 선호한다.

이때 본 발명에 따른 지원 시스템에는 예측되거나 인식된 추월 과정을 평가하는 인디케이터 값을 수집하기 위해 상황 분석장치를 장착하는 것이 좋다. 여기서 이 인디케이터 값은 차량 센서 장치와 물체 추적 장치에서 나온 데이터를 바탕으로 예측되거나 인식된 추월 과정 종료의 예측된 시점에 반대편 차도에 위치한 인식된 차량 및/또는 물체에 대한 충돌까지의 시간값으로서 측정된다. 이를 기초로 하여 추월을 예측하게 되는바, 이는 관련된 차량의 상대적 운동역학을 추월 거동이 종료될 때까지 사전에 계산하는 방식으로 이루어진다. 그러므로 반대편 차도에 위치한 인식된 차량 및/또는 물체에 대한 충돌까지의 시간값을 가리키는 이 인디케이터 값은 추월을 시작하기 전에 이미 산정된다. 여기서 해당 임계값은 추월 과정이 종료된 후에도 접근하는 차량에 대한 안전거리가 충분하도록 결정된다. 이 임계값에 미달할 경우 접근하는 차량이 너무 근접해 있어서 추월 거동이 금지 또는 중지되어 야 한다는 신호를 운전자에게 보낸다.

운전자에게 보내는 경고는 언어와 같은 음성적 신호나 시각적 신호 또는 경적으로 이루어진다.

이제 도을 사용하여 본 발명에 대해 좀 더 자세히 기술하겠다.

도 1은 본 발명에 따른 운전자 지원 시스템의 모델을 도시하며,
도 2는 도 1에 따른 운전자 지원 시스템의 부분 시스템에 대한 블록도를 도시하며,
도 3은 차량 위치의 슬립 운동적 측정을 도시하기 위한 블록도를 도시하며,
도 4는 인디케이터 값 LO_R 및 LO_L을 설명하기 위한, 차도에 위치한 차량의
상태를 도시하며,
도 5는 추월 과정의 감지를 설명하기 위한 블록도를 도시하며,
도 6은 추월 과정의 부분 거동을 수집하기 위한 상태를 도시하며,
도 7은 인디케이터 값(TLC)을 측정하기 위한, 차도에 위치한 차량의 상태를 도시하며,
도8은 마주오는 차량이 있을 때 추월을 할 경우에 대한 도로 상황을 도시하며,
도 9는 추월 상황을 예시한 표이며,
도 10은 추월 과정을 중단한 교통 상황을 도시하며,
도 11은 추월 과정을 중단한 또 다른 교통 상황을 도시하며,
도 12는 중단 거동과 관련된 시간을 측정하기 위한, 반대편 차도에 차량이 있는 교통 상황을 도시하며,
도 13은 본 발명에 따른 운전자 지원 시스템의 경고 및 제동 시작과 관련된 시간적 연관을 도시하는 시간 도표이다.

도 1에 따른 운전자 지원 시스템(1)의 도시는 차량의 주변을 측정하기 위한 주변 센서 장치(10)와 동적인 주행값이나 액셀레이터의 위치와 같은 그 외의 필요한 값을 측정하는 해당 차량 센서 장치(20)가 장착된 차량(A)을 나타낸다. 주변 센서 장치(10)에는 레이더 센서 장치(11)와 비디오 센서 장치(12)가 장착되어 있으며, 이 장치에서 나온 데이터는 센서 평가 장치(30)에서 차량의 주변에 대한 전자 영상을 촬영하기 위하여 측정되고 평가된다. 이를 위해 먼저 비디오 센서 장치(12)의 비디오 데이터를 바탕으로 영상 처리 장치(31)가 물체 및 지면 인식을 실행한 다음 센서 통합 장치(32)에서 이 정보가 레이더 센서 장치(11)의 레이더 데이터와 통합되어, 여기서 차량 주변에 대한 전자 영상이 생성될 수 있다.

전문가에게는 그러한 전자 영상을 생성하는데 필요한 방법이 알려져 있으므로 원리에 대한 설명만으로 충분하다. 따라서 여기서는 이에 대한 상세한 설명을 생략하겠다.

그러므로 도로나 차량, 갓길 또는 근처의 관목/숲(약 50m까지)과 같은 대상에서는 비디오 영상을 화소로 세그먼트화하여 영상에 의한 인식을 할 수 있으며 따라서 비상상황이 발생하면 회피 거동과 제동 거동을 위한 동작 공간과 장애물을 계산할 수 있다는 것이 알려져 있다. 영상의 세그먼트화에 대한 자세한 설명은 "A dynamic conditional random field model for joint labeling of object and scene classes"(European Conference on Computer Vision (ECCV), Marseille, 2008, p. 733-747)에 수록되어 있다. 또한 센서 통합 장치(32)에서 추가 처리를 하려면 영상에 기반을 둔 물체감지장치에서 나온 물체 감지와 비디오 영상의 모든 장면을 세그먼트화할 수 있다. 지금 설명한 영상 세그먼트화는 선택사양인바, 왜냐하면 현재 알려져 있는 다른 영상평가방법도 적합하기 때문이다. 이러한 영상 세그먼트화는 회피 거동의 측정과 관련하여 특히 적합하다.

반대편 차도에 있는 물체를 인식하는 데는 레이더 센서 장치(11)가 사용되는바, 여기서 나온 데이터는 영상 처리 장치(31)에서 나온 영상에 기반을 둔 물체감지기로 센서 통합 장치(32)에 통합되어 물체 추적이 이루어진다. 차량(A)의 요 동작을 고려할 경우 물체의 흔적을 잃어버리지 않고 지속적으로 물체를 추적할 수 있는바, 왜냐하면 차량(A)의 예상된 횡방향 돌출을 고려하기 때문이다.

차량 주변에 대한 전자 영상은 상황 분석 모듈(40)에서 분석되며, 이때 이를 위해 차량 센서 장치(20)의 데이터도 사용된다. 이 상황 분석으로 현재의 주행 거동을 추월 거동이나 또는 추월하려는 운전자의 의도로서 인식하면 추월 거동의 사전 계산에 의해 마주보고 오는 인식된 차량과의 충돌 위험이 예상된다. 이러한 평가에 따라 운전자에게 경고를 보내고, 예를 들어 차량(A)의 브레이크를 작동시키는, 액추에이터를 구동시키기 위해 경고 및 개입 모듈(50)이 구동된다.

이제 운전자 지원 시스템(1)에 장착된 이러한 상황 분석 모듈(40)과 경고 및 개입 모듈(50)의 기능을 도 2 이하를 사용하여 구체적으로 기술하고 설명하겠다. 위험한 경우 지원 시스템(1)이 경고나 능동적인 개입을 통해 추월 거동을 중단시킬 수 있도록 하기 위해 상황을 분석할 때 한편으로는 현재의 주행 거동을 인식해야 하고, 다른 한편으로는 위험상황이 있다는 것을 인식해야 한다.

지원 시스템(1)이 위험한 경우 경고나 능동적인 개입에 의해 추월 거동을 중단시킬 수 있도록 하기 위해서는 상황 분석에서 한편으로는 현재 실행되고 있는 주행 거동을 인식하고 다른 한편에서는 위험한 상황이 있다는 것을 인식해야 한다.

주행 거동은 기본적으로 차선에 따른, 그리고 차선의 측면에 대한 차량의 동작에 의해 정의되므로 먼저 이에 대해 상대적으로 차량의 위치, 정위 및 동작을 수집한다. 또한 도 3에 따른 슬립 운동에서 차량 센서 장치(20)의 데이터와 비디오 센서 장치에 기반을 둔 차선 인식 장치의 데이터가 통합된다.

슬립 운동은 차도에 위치한 차량의 위치, 속도 및 정향, 그리고 기타 다른 상태값을 평가할 수 있게 한다. 이 평가값은 거동의 인식과 그 외의 다른 상황 분석 연산 및 제어에 사용된다.

상태를 평가하기 위해 확장된 칼만 필터(EKF)가 사용된다. 이를 위해 차도에 대한 차량의 상대적 동역학과 사용된 차량 센서 장치와 주변 센서 장치(10 및 20)의 관찰이 상태 표시에서 다음의 공식으로

(처리 모델),

(관찰 모델)

모델화되고 차량 모델과 차도 모델을 연계하여 도 3에 따른 비디오 센서 장치(12)의 데이터를 바탕으로 차량 센서 장치(20)와 카메라에 기반을 둔 차선 인식 장치에서 나온 데이터가 통합된다.

카메라에 기반을 둔 차선 인식 장치는 상태적 요레이트(θ), 차도의 꺾임을 평가하고 또 차선의 폭(b_레인) 및 차선의 중앙에 대한 차량의 측면 돌출(y_레인)(편심 거리)을 평가한다.

차량 센서 장치(20)는 차량(A)의 필요한 동적 횡방향 및 종방향 동작 정보와 도 3에 따른 요레이트의 값(

) , 종방향 가속(a_y), 휠 조향각(δ_H) 및 휠 4개의 회전속도(ω_FL, ω_FR, ω_RL, ω_RR)에 대한 정보를 제공하는바, 이 값으로 인해 차량 또는 차도의 평가 벡터가 가장 적절하게 평가된다. 본 발명에 따른 방법이 작동하는 데는 최소한 하나의 휠 회전속도에서 나온 종방향 속도와 같은 동적 종방향 동작 정보와 요레이트 및/또는 횡방향 가속도와 같은 동적 횡방향 동작 정보를 수집하는 것으로 충분하다. 동적 횡방향 동작 정보는 차량의 좌측 및 우측 휠 사이의 휠 회전속도 편차에서 차량의 스티어링휠의 조향각을 평가하고 측정함으로써 수집될 수 있다.

차선 폭(b_Lane)과 편심 거리를 위해 확장된 칼만 필터(EKF)에서 사용된 관찰 모델은 차선 인식 장치의 기준 차선이 바뀔 때 동적으로 조절된다. 올바른 모델 등식의 선택은 차선 인식 장치에서 측정값(y)을 확장된 칼만 필터(EKF)의 예측 단계에 따라 예상된 값

과 비교함으로써 이루어진다.

차선 인식 장치가 일시적으로 작동하지 않으면 해당 관찰 모델의 등식이 생략되고 이 평가는 일시적으로 차량 센서 장치를 기초로 해서만 속행된다. 이로써 차선을 포함하는 자체적 위치측정에 성공하게 되어 차선 인식 장치의 일시적 고장을 극복할 수 있다. 확장된 칼만 필터(EKF)의 출발점으로서, 따라서 슬립 운동으로서 도 3에 따라 상태 벡터의 평가(

)를 획득하게 되는바,

,

여기서

-

및

는 차량의 종방향 및 횡방향에서의 무게중심 속도,

- X_R 및 Y_R은 차도 좌표계에서의 차량의 위치,

-

는 상대적 요레이트,

-

및

은 중앙 및 좌측 차선 또는 차도 좌표계의 측면 위치,

- C₀ 는 차도의 꺾임을 가리킨다.

추월할 차량과 관련된 주변 데이터 및 슬립 운동의 평가된 값을 기초로 하여 동적 횡방향 및 종방향 인디케이터 값이 유도된다. 여러 거동의 자체 인식은 인디케이터 값에 따라 여러 거동 사이의 경과를 모델화한 상태 도표를 통해 이루어진다.

동적 횡방향적으로는 중앙값으로서 차도 위에서의 5 측면 위치( y_R)와 상대적 요레이트(

) 가 사용된다. 차도가 어떻게 뻗어 있는지 여부와는 상관 없이 이 평가값이 중요하며 차선 변경의 감지가 허용된다. 인디케이터 값으로서 도 4에 따라 중앙 선(LO_L 및LO_R) 에 대한 차량 전면의 측면 거리가 유도되는바, 여기서 LO_L은 차량(A)의 전방 좌측 모서리에서 중앙선까지의 거리이고 LO_R는 차량의 전방 우측 모서리에서 중앙선까지의 거리이다.

차량이 좌측으로만 이동하고 있는지 여부를 확인하기 위해, 예를 들어 추월 의도를 가지고 실제로 차선을 이탈하였는지 여부를 확인하기 위해 종방향 동력학을 추가로 고려한다. 자신의 차량(A) 전방에 다른 차량(B)가 있는 경우에만 추월 상황이 잠재적으로 있다. 속도와 관계없이 해석할 수 있는 거리값으로서 선행 차량(B)에 대한 다음의 시간거리(τ)가 다른 인디케이터 값으로서 사용된다:

,

여기서, d는 선행 차량(B)까지의 거리이고 v는 차량(A)의 주행속도를 가리킨다.

선행 차량에 대해 거리 d가 짧고 상대 속도 및 상대 가속도가 빠르면 이는 추월의 시작을 가리킨다. 이에 반하여 거리(d)가 길고 상대 속도 및 상대 가속도가 느리거나 음수 값이면 이는 추월 거동이 아니라고 판단하게 된다. 왜냐하면 이 경우 이 거동은 시간이 오래 걸리거나 또는 그 동작 상태를 그대로 유지할 경우 선행 차량을 전혀 앞지를 수 없기 때문이다.

그러므로 다른 동적 종방향 인디케이터로서 현재 상황에서 실행된 추월 거동의 예측된 지속시간이 사용된다. 하지만 선행 차량(B)의 길이(

)를 추월 거동의 이전 단계에서는 평가하기 어렵기 때문에 거동을 인식할 때 예측된 추월 지속시간 대신 아래의 충돌까지의 시간(TTC_{A ,B}) 값을 계산한다(도 7 참조). 여기서 차량(A 및 B) 사이의 상대 가속도(

)가 고려된다:

,

이 인디케이터 값(TTC_{A ,B})에서, 거리(d) , 상대 속도(

) 및 상대 가속도(

)의 값이 하나의 인디케이터에 포함되고, 불변하는 거리 요소(차량(A 및 B)의 길이(

및

))를 무시해도 이 인디케이터를 언제나 해석할 수 있다. 그러므로 계산은 충돌이 일어나는가 여부와는 관계없이 계속하여 이루어진다.

인디케이터 값(TTC_{A ,B})도 분리하여 고찰하면 어느 한 주행상황에서 추월 시작을 의미하는 선행 차량(B)로의, 의도한 접근이 있는지 여부를 알려주지 않는다. 왜냐하면 접근된다고 하더라도 이 접근이 의도한 것이 아니라 선행 차량(B)의 제동에 의해 비롯된 것일 수도 있고, 또 선행 차량(B)로 접근하려고 했지만 차량(A)의 가속력이 부족하여 차량(A) 및 그에 따른 인디케이터 값(TTC_{A ,B})이 운전자의 의도에 따라 반응하지 않을 수도 있기 때문이다. 하지만 이 두 경우 액셀레이터의 위치로 이를 알 수 있다. 인디케이터 값(TTC_{A ,B})이 작지만 운전자가 액셀레이터를 밟지 않으면 이 는 첫 번째 경우를 의미한다. 인디케이터 값(TTC_{A ,B})이 어떤 평균적인 선행 차량(B)으로의 접근을 가리키지만 액셀레이터를 계속 밟고 있으면, 이는 두 번째 경우를 의 미한다. 이러한 제어를 사용하면 인디케이터 값(TTC_{A ,B})과 액셀레이터의 위치값(FPS)이 퍼지논리에 의해 하나의 새로운 인디케이터 값(I)으로 통합되는바, 이 값은 분리하여 고찰한 인디케이터 값(TTC_{A ,B})의 결함을 해소한다. 도 5에는 퍼지논리에 의해 유도하여 정리한 특성 맵(K)이 도시되어 있다.

추월할 차량(B)과 관련하여 이제 평가된 슬립 운동값 및 주변 데이터에서 유도하여 통합한, 보다 더 쉽게 해석할 수 있는 이 인디케이터 값은 위험한 거동, 즉 추월 거동과 차선 이탈, 앞지르기 및 끼어들기와 같은 부분 거동을 인식하고 추월 거동을 예측하는데 사용된다.

요약하자면 다음의 인디케이터 값이 사용된다:

LO_R : 차량(A)의 전반 우측 모서리에 대한 중앙선의 측면 거리,

LO_L: 차량(A)의 전방 좌측 모서리에 대한 중앙선의 측면 거리,

d : 선행 차량(B)에 대한 거리

TTC_{A ,B}: 충돌까지의 시간값

I: 동적 종방향 추월 인디케이터

: 선행 차량(B)에 대한 시간 거리.

여러 거동에 대한 자체 인식은 도 6에 따른 상태 도표에서 이루어지는바, 이 도표에서는 거동이 상태와 거동 상태 사이의 경과가 인디케이터 값에 따라 모델화되어 있다. 경우에 따라 선행 차량(B)에 대해 시간거리의 한계값(

)에 미달하면, 상태 “자유주행”을 사용하여 초기화한 다음 상태 “후속 주행”이라고 가정한다. 좌측 거리(LO_L)를 사용하여 중앙선(L)의 침범을 확인할 수 있고 추월 인디케이터(I)가 임계값(I_th)를 초과함으로써 추월 의도를 표시할 경우, 추월 시작이 상태 “차선 이탈”로의 이행에 의해 감지된다. 계속 추월할 때 차량(A)의 앞부분이 추월할 차량(B)(선행 차량)의 뒷부분 뒤에 있으면, 즉 d < 0이면, 부분 거동 “앞지르기”로의 이행이 이루어 진다. 그다음 추월된 선행 차량(B)를 완전히 앞지르면, 부분 거동 “앞지르기”가 인식된다. 다시 말하여 도 4에 따른

(여기서 l_obj 및 l_ego은 차량(A 또는 B)의 길이이다), 다시 자신의 차선으로 되돌아 온 경우, 즉 L_OR > 0인 경우, 앞지르기가 인식된다. 추월 과정의 종료는 L_OL < 0인 앞지르기 과정의 종료에 의해 인식된다. 이로써 다시 상태 “자유주행”로 전환된고, 경우에 따라서는 새 기준 차량으로의 변경이 이루어진다.

차선을 이탈하거나 앞지르기를 할 때 추월 거동이 중단되면, 이 중단은 인디케이터 값(TTC_{A ,B})에 의해 감지된다. 인디케이터 값(TTC_A,B)는 차량(A)이 현재의 동작 상태를 유지할 때 어느 정도의 시간이 지난 후 그 앞부분이 추월할 차량(B)의 뒷부분의 높이에 도달하는가를 나타낸다. 차량(A)이 부분 거동 “차선 이탈” 중 지연되어 인디케이터 값(TTC_{A ,B})을 측정할 수 없을 경우, 선행 차량(B)을 추월하지 않는다는 것이 인식된다. 즉 상대 속도(

)가 너무 느려 “중단”된다는 것이 인식된다. 차량(A)이 상태 “앞지르기”에 있고 또 추월할 선행 차량(B)의 뒷부분을 이미 앞지른 경우 인디케이터 값(TTC_{A ,B})을 다르게 해석할 수 있다. 즉 추월 과정을 계속 진행하고 있을 때는 인디케이터 값(TTC_{A ,B})을 더 이상 측정할 수 없다. 왜냐하면 차량(A)의 앞부분 높이와 차량(B)의 뒷부분 높이가 더 이상 같지 않기 때문이다. 그럼에도 불구하고 앞지르기를 할 때 인디케이터 값(TTC_{A ,B})을 측정할 수 있으면 이는 차량(A)이 지연되고 있다는 것을 의미한다. 이 경우, 인디케이터 값(TTC_{A ,B})을 측정할 수 있으면 한계값(TTC_A,B,th)에 미달되면 도 6에 따라 “중단”이 감지된다. 잠깐 지연된 후 추월 거동을 계속 진행하는 경우 상태 경과를 예상하여 부분 거동 “중단”에서 추월 과 정의 속행을 인식할 수 있다.

위험한 경우 사고방지 조치를 조기에 취할 수 있도록 추월 시작을 차량(A)에 있는 차도의 중앙선을 침범하기 전에 이미 예측할 수 있어야 한다. 이를 위해 도 7에 따라 다른 인디케이터 값으로서 차선을 가로지를 때까지의 시간(TLC)가 유도되는 바, 이 시간은 차량(A)의 현재 주행 역동학을 바탕으로 하여 중앙선(L)을 침범할 때 까지의 시간을 나타낸다.

도 5에 따라 AND 논리 소자에 의해 이 인디케이터 값(TLC)이 논리적으로 논리동적 종방향 추월 인디케이터(I)와 결합되므로 임계값(TLC_th)에 미달될 때 인디케이터 값(TLS)에 의해, 그리고 임계값(I_th)을 초과할 때 동적 종방향 추월 인디케이터(I)에 의해 추월 시작이 예측된다. 즉 논리 소자(G)의 끝에 신호(OTD)가 논리적으로 1에 있게 된다.

주행상황이 정상인 경우 견고성을 충분히 확보하기 위해, 하지만 실제로 추월을 시작한 경우 조기에 인식할 수 있도록 하기 위해 TLC_th 임계값이 동적으로 주행상황에 맞추어 조정된다. 도 5의 특성 맵(K)에 따라 동적 종방향 추월 인디케이터(I)가 더 분명하게 추월을 가리킬수록, 중앙선(L)로의 관찰된 접근이 시작되는 차선이 탈 과정에 의해 야기된다고 볼 수 있다. 그러므로 어느 한 값에서 시작된 TLC_th 임계값이 계속 낮아질수록 그 추월 인디케이터는 임계값(I_th)을 더 초과하게 된다. TLC_th 임계값의 조정은 선형으로 이루어지는바, 이때 동적 종방향 인디케이터(I)가 최대가 되면 TLC_th 임계값은 최소에 도달하게 된다.

추월 상황을 인식할 때, 상태 “후속 주행”에서 시작되거나 또는 이미 시작된 추월 거동을 아무런 위험 없이 실행할 수 있는지 또는 종료할 수 있는지 여부를 계속하여 평가한다. 이를 위해 가속력에 관한 모델을 기초로 하여 추월을 예측하고 관련된 차량(A 미 B)의 상대적 운동(도 8 참조)을 추월 거동이 끝날 때까지 미리 계산한다. 이때 추월 거동이 이미 시작된 경우에는 차량(A)의 실제 가속력을 고려한다.

추월이 종료된 경우 좌측 차선을 완전히 이탈한 시점을 위해 도 8에서 반대편 차도에 있는 차량에 대한 충돌까지의 시간 TTC_pred을 측정하는바, 이 도에서는 다음의 공식을 사용하여 차량(C)에 의해 도시된다:

여기서 d_geg는 반대편에서 오는 차량(C)의 거리, v_A 는 추월하는 차량(A)의 속도, 그리고 v_C 는 반대편에서 오는 차량(C)의 속도를 의미한다.

이 값(TC_pred)은 추월이 종료되었을 때 반대편 차량에 대해 남은 거리를 나타내고 따라서 시간적 거리로서 해석되는데 전혀 문제가 없다.

에측된 TTC_pred에 의해 추월이 시작되기 전이나 또는 추월하고 있는 동안 이미 추월 과정이 완료되었을 때 반대편에서는 오는 차량과의 안전거리(d)가 충분한지 여부를 평가할 수 있다. 이 값이 임계값(TTC_{pred , th})에 미달된 경우, 반대편에서 오는 차량이 이미 너무 근접해 있으며 따라서 추월 거동이 금지되거나 또는 그 거동을 중단하게 된다.

도 1 및 2에 따른 운전자 지원 시스템(1)의 경우, 주행 거동의 인식은 주행 거동 인식 장치(41)에서 실행되고, 예를 들어 차량(C)에 대한 물체 추적은 상황 분석 모듈(40)의 물체 추적 인식 장치(42)에 의해 실행된다. 상황에 대한 해석은 상황 분석 모듈(40)의 평가 장치(43)에 의해 실행된다.

평가 장치(43)가 어느 한 추월 거동이 위험하다는 신호를 보내면 운전자 지원 시스템(1)은 평가 장치(43)에 의해 구동된 경고 장치(51)를 통해 그 상황을 운전자에게 알려준다. 이때 그 경고는 시작적, 청각적 및/또는 경적에 의해 이루어질 수 있으며, 그와 동시에 운전자 지원 시스템은 사고를 방지하는 중단 거동을 계획하기 시작한다. 추월을 시작할 때 반대편에서 오는 차량(C)와의 거리 및 상대 속도에 따라 중단 거동이 더 이르거나 늦게 실행되어야 한다.

도 9의 표에는 추월 상황의 세 가지 예가 수록되어 있다. 즉 중단되지 않는 추월 상황, 이르게 중단한 추월 상황 및 늦게 중단된 추월 상황이 수록되어 있다.

첫 번째 경우, 인디케이터 값(TTC_pred)이 해당 임계값(TTC_{pred , th})보다 크면 추월을 할 수 있으므로, 추월 과정을 위험하지 않게 종료할 수 있다.

다른 두 경우의 상황은 도 10과 11에 표시되어 있는바, 이 도에서 인디케이터 값(TTC_pred)에 대해 다음 부등식:

이 적용된다. 즉 추월은 위험하다. 다시 말하여 반대편에서 오는 차량과의 거리를 예상할 때 추월할 수 없고 선행 차량(B)의 뒤로 되돌아 가야 한다.

상황 분석 모듈(40)이 이러한 경우을 인식하면 일정한 지연에 의해 선행 차량의 속도 보다 느리게 줄어들지만, 이는 단지 최저속도까지만 느려져 동적인 역행들링을 할수 있게 한다.

이를 위해 상황 분석 모듈(40)의 평가 장치(43)이 차량(A)에 장착된 제동 시스템의 액추에이터를 구동시켜 제동 과정이 실행되어 운전자가 선행 차량의 뒤로 다시 진입할 수 있게 한다. 추월 과정의 위험성이 높아지면 1단계, 2단계 등과 같은 단계식 경고가 나오며, 경우에 따라서는 경고 및 개입 모듈 50에 의해 작동되는 제동 개입에 의해 추월이 중단된다.

도 10은 차량(A)의 속도(

) 가 시점(t_brake)에 평가 장치(43)에 의해 작동된 제동 과정에 의해 선행 차량(B)의 속도와 비슷해지면 차량(A)가 선행 차량(B)의 뒤로 직접 진입할 수 있는 조기 중단을 나타내는바, 이때 그 차선에서의 역핸들링도 동일한 시점(t_steer)에 선행 차량(B)의 뒤에서 시작된다.

도 11에 따른 차량(A)는 이미 선행 차량(B)을 앞지르는 상태에 있으므로 차량(A)는 시점(t_steer)에 다시 선행 차량(B)의 뒤로 진입할 수 있도록 선행 차량(B)의 뒤로 되돌아 갈 때까지 제동되어야 한다. 이러한 상황은 도 11에 따른 도표 2a에 표시되어 있다.

이에 반하여 도 11에 따른 도표 2b에서는 차량의 속도가 속도(

)까지만 제동 되므로 그 차선에서 시점(t_steer)에 선행 차량(B)의 뒤에서 역핸들링을 할 수 있을 때까지 시간이 더 걸린다.

차량(A 및 B)의 현재 거리와 속도에서 사고를 방지하는 중단 거동에 필요한 시간과 가용 시간 를 계산할 수 있다. 여기서 필요 시간이란 차량(A)가 좌측 차선을 다시 이탈하여 다시 우측 차선으로 되돌아 와 선행 차량(B)의 뒤로 진입할 때까지 (예상하여) 걸리는 시간을 의미한다. 물론 추월하는 차량(A)가 역핸들링을 하기 전에 먼저 선행 차량(B)의 뒤로 되돌아가야 한다면, 이에 따라 필요 시간도 늘어난다. 선행 차량(B)가 이미 전방으로 향한 주변 센서 장치(10)의 측정 범위를 벗어난 경우에도 이러한 지속시간을 측정할 수 있도록 본 발명에 따른 차량(A)는 주행 거동을 인식하기 위해 모델을 기반으로 하여 더 발전한다. 가용 시간 란 중단된 추월 상황을 도시한 도 12에 도시한 바와 같이 선행 차량(B)의 뒷부분에서 반대편에서 오는 차량(C)와 만날 때까지 걸릴 것으로 예상되는 시간을 말한다.

아래는 추월 중단에 필요한 시간(

) 을 나타낸 방정식이다.

,

여기서

_NoSteer은 차량(A)가 되돌아갈 때까지 소요되는 시간, 즉 다시 끼어들기를 하기 위해 선행 차량(B)의 뒤로 되돌아갈 때까지 추월 차도에서 소요되는 시간을 의미하며,

_steer는 선행 차량(B)가 위치해 있는 차도에서 역핸들링하는 시간을 의미한다. 이때 마지막 값 대신 3초와 같은 상수를 가정한다.

추월을 중단하는데 사용할 수 있는 시간은 반대편에서는 오는 차량(C)의 앞부분에서 선행 차량(B)의 뒷부분까지의 거리(

) 값과 차량(B) 및 차량(C)의 속도(

및

)에서 유도되며, 이 시간은 충돌까지의 시간값(TTC_BC)으로서 다음의 공식으로 계산된다.

.

운전자 지원 과정의 기초로서 추월 중단에 필요하다고 예상하는 시간() 와 이를 위해 사용할 수 있는 시간(

) 사이의 편차를 사용한다. 이러한 편차(

)가 임계값 (i= 1, 2, …)을 통해 단계식 경고에서부터 사고를 방지하는 제동 개입까지의 작동이 일어나게 한다. 이 과정은 도 13에 도 시되어 있다.

이 도 13에서 t-

-도표 a)는 추월 중단에 필요한 시간(

) 와 이를 위해 사용할 수 있는 시간(

) 의 편차 추이 사이의 연관성과 운전자에게 보내는 정보, 경고 및 제동 개입의 시간적 좌표를 나타낸다.

t-OTD-도표 b)는 추월 과정의 인식을 나타내는바, 여기서 OTD 값은 도 5에 따른 인디케이터(TLC)와 인디케이터 값(I)의 논리곱 AND에서 유도된다.

마지막 도표 c)는 인디케이터(

)의 평가에 의해 추월이 위험해지기 시작할 수 있는 시점(t₁)을 가리키는바, 즉 이 시점은 추월 과정이 종료되었을 때 인디케이터(

) 에 의해 표시되는 시간적인 안전거리가 해당 임계값(

) 미만이 되는 경우이다.

시점(t₂)에 도 1에 따른 운전자 지원 시스템(1)의 상황 분석 모듈(40)에 내장된 평가 장치(43)는 추월 과정이 시작되었음을 인식한다. 이때 이와 동시에 이 평가 장치(43)에 의해 필요 시간과 가용 시간(

및

) 과 시간 편차(

)가 시간(t)에 따라 계산된다. 이 시점(t2)에서는 그 차선에서 선행 차량(B)의 뒤로 다시 진입하기 위해 어떠한 시간(

)도 필요하지 않을 것이다. 왜냐하면 이 시점에 작동된 제동 과정은 그 차량이 상태 앞지르기에 도달하는 것을 억제할 수 있기 때문이다.

시점(t₂) 이전에 추월 과정의 위험성에 관한 어떤 정보가 예를 들어 단지 시각적으로 도 1에 따른 지원 시스템의 경고 장치(51)에 의해 이루어진다면, 시점(t₂)부터 추가로 청각적 및/또는 경적에 의해 점점 더 강한 강도로 경고를 하여, 결국에는 자 동 제동 과정을 통해 중단 시점인(t₄)에 까지 도달할 수 있다.

시점(t₃)에서는 차량(A)가 앞지르기 상태에 도달하는 것을 제동 과정이 방해하지 못하여 제동에 의해 이 차량(A)가 먼저 선행 차량(B)의 뒤로 되돌아 가야 할 수 있다. 즉

이다. 필요한 이 제동에 의해 지속시간(

)도 증가한다.

주행 거동을 인식하기 위해, 특히 추월 과정과 차선 이탈이나 앞지르기, 끼어들기와 같은 부분 거동을 인식하기 위해 구성된, 도 1에 따른 운전자 지원 시스템(1)을 채 용하여 갓길에 서 있는 차량과 같은 서 있는 물체를 회피하는데 효과를 거둘 수 있다. 이 경우 반대편에서 차량이 올 경우에도 경고를 하고, 서 있는 물체에 도달하기 전에 자동으로 제동된다.

저속 범위에서도 본 발명에 따른 지원 시스템을 채용하여 효과를 거둘 수 있다. 왜냐하면 예를 들어 교통량이 적은 도로에서 지주나 화분대 등과 같은 고정된 물체가 가로막을 때 이를 둘러가야 하며, 이때 반대편에서 어떤 대상, 즉 다른 차량, 자전거, 보행자가 오면 자동으로 정지해야 한다. 따라서 이러한 기능을 통해 보행자 보호에 상당한 효과를 거두게 된다.

1 운전자 지원 시스템
10 주변 센서 장치
11 레이더 센서 장치
12 비디오 센서 장치
20 차량 센서 장치
30 센서 평가 장치
31 영상 처리 장치
32 센서 통합 장치
40 상황 분석 모듈
41 주행 거동 인식 장치
42 물체 추적 장치
43 평가 장치
50 경고 및 개입 모듈
51 경고 시스템
52 제동 시스템용 액추에이터
A 운전자 지원 시스템(1)이 장착된 차량
B 선행 차량
C 반대편 차도에 위치한 차량
EKF 슬립 운동
G AND-논리 소자
K 인디케이터 값(I)를 측정하기 위한 특성 맵
L 차선 제한, 중앙선

Claims (14)

1. 차량(A)의 주행 거동, 특히 추월 거동이나 회피 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법으로서,
   - 차량의 주변을 측정하여 이에 관한 전자 영상을 촬영하고,
   - 차선 및/또는 차도를 인식하고 차량 주위의 물체(B, C)를 인식하기 위해 상기 전자 영상을 사용하며,
   - 차량(A)의 동적 종방향 및 횡방향 동작 정보(

   

   

   )를 수집하고,
   - 차선 및/차도 인식 데이터(

   

   ) 및/또는 차량(A)의 동작 정보 (

   

   )를 기초로 하여 슬립 운동적으로(odometrical) 차량(A)의 위치(

   

   )를 평가하는, 차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법에 있어서,
   a) 차량(A)의 평가된 위치 데이터 (

   

   )에서 다음의 인디케이터 값이 유도되며,
   - 차도나 차선 표시(L)에 대한 차량(A)의 측면 거리값(LO_L, LO_R),
   - 주행방향에 있는 물체(B), 특히 선행 차량(B)과의 거리(d)와 관련된 충돌까지의 시간(Time-to-Collision) 값(TTC_{A ,B}),
   - 차량(A)의 액셀레이터 위치(FPS)에 해당하는 값과 충돌까지의 시간값을 가리키는 인디케이터 값(TTC_{A ,B})에서 유도된 동적 종방향 추월 또는 회피 인디케이터(I),
   b) 상기 인디케이터 값(LO_L, LO_R, TTC_{A ,B}, I)에 대한 임계값(I_th, TTC_{A ,B, th})이 유도되며, 상기 임계값은 추월 과정이나 회피 과정, 특히 후속 주행, 차선 변경, 서 있는 물체나 움직이는 물체(B)의 앞지르기, 추월되는 물체(B)의 차선으로 끼어들기와 같은 부분 거동을 인식하는 기준으로서, 그리고 상기 부분 거동 사이의 경과를 인식하기 위한 기준으로서 사용되는 것을 특징으로 하는,
   차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   다른 인디케이터 값으로서 주행방향에 서 있거나 움직이는 물체 (B)와의, 특히 선행 차량 (B)과의 시간적 거리(

   

   )를 수집하고 선행 차량(B)과 관련된 후속 주행의 상태나 차량(A)의 자유로운 주행 상태를 수집하기 위하여 해당 임계값(

   

   )을 측정하는 것을 특징으로 하는,
   차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법.
   
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
   또 다른 인디케이터 값(

   

   )을 차도 및 차선 감지 데이터 (

   

   ) 및 차량(A)의 운동 정보 (

   

   )에서 나온 차선을 가로지를 때까지의 시간(Time-to-Line-crossing) 값으로서 측정하고 해당 임계값(

   

   )을 기준으로서 수집하며, 상기 임계값(

   

   )은 동적 종방향 추월 인디케이터(I) 및 그 임계값(

   

   ) 에 대한 기준과 함께 추월 과정 또는 회피 거동의 시작을 예측하는데 사용되는 것을 특징으로 하는,
   차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법.
   
4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 임계값(

   

   )이 동적 종방향 추월 인디케이터(I)에 따른 차선을 가로지를 때까지의 시간값을 가리키는 인디케이터 값(TLC)에 대한 기준으로서 유도되는 것을 특징으로 하는,
   차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법.
   
5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
   움직이는 물체(B)의 뒤에서, 특히 선행 차량(B)의 뒤에서 이루어지는 후속 주행을, 시간 거리를 가리키는 인디케이터 값(

   

   )이 해당 임계값(

   

   )에 미달될 경우, 인식하는 것을 특징으로 하는,
   차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법.
   
6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
   반대편 차도를 표시하는 차도의 중앙선 표시(L)에 대한 차량(A)의 측면 거리를 가리키는 인디케이터 값(LO, LO_R, LO_L)이 음수 값일 때 차선 변경이나 이웃 차선으로의 이탈을 인식하고, 이러한 변경이나 이탈을 추월 과정의 시작으로 해석하는 것을 특징으로 하는,
   차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법.
   
7. 제 6 항에 있어서,
   차량(A) 및 주행방향에 서 있거나 움직이고 물체(B)에 대한 차량(A)의 거리값(d)에 대한 운동 정보(

   

   )를 기초로 하여 충돌까지의 시간값을 가리키는 인디케이터 값(TTC_{A ,B})을 측정할 수 없고 및/또는 반대편 차도를 나타내는 중앙선 표시(L)에 대한 차량(A)의 측면 거리를 가리키는 인디케이터 값(LO, LO_R, LO_L)이 양수 값이 될 경우, 차선 변경 또는 차선 이탈의 중단을 인식하는 것을 특징으로 하는,
   차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법.
   
8. 제 6 항에 있어서,
   주행방향에 서 있거나 움직이는 물체(B)에 대한 차량(A)의 거리값(LO, LO_R, LO_L)이 음수 값일 때 앞지르기, 특히 시작된 추월 과정의 속행을 인식하는 것을 특징으로 하는,
   차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법.
   
9. 제 8 항에 있어서,
   선행 차량(B)을 앞지르는 동안 충돌까지의 시간값을 가리키는 인디케이터 값(TTC_{A ,B})을 측정할 수 있을 때, 이 인디케이터 값(TTC_{A ,B})이 해당 임계값(TTC_{A ,B, th})에 미달되면, 앞지르기 중단을 인식하는 것을 특징으로 하는,
   차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법.
   
10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    반대편 차도를 표시하는 중앙선 표시(L)에 대한 차량(A)의 측면 거리값을 가리키는 인디케이터 값(LO, LO_R, LO_L)이 양수 값이고 추월되는 물체(B), 특히 선행 차량(B)에 대한 차량(A)의 거리값을 가리키는 인디케이터 값(LO, LO_R, LO_L)이 차량(A)와 추월되는 물체(B)의 길이(

    

    )를 합산한 음수 값보다 작을 경우, 끼어들기를 추월 과정이 종료된 부분 거동으로 인식하는 것을 특징으로 하는,
    차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법.
    
11. 제 10 항에 있어서,
    끼어들기를 인식하기 위해 반대편 차도를 표시하는 중앙선(L)에 대한 차량 (A)의 측면 거리값을 가리키는 인디케이터 값(LO, LO_R)으로서 차량(A)의 전방 우측 모서리의 거리값을 사용하는 것을 특징으로 하는,
    차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법.
    
12. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    인접 차도로 이탈이나 차도 변경을 인식하기 위해 반대편 차도를 표시하는 중앙선(L)에 대한 차량(A)의 측면 거리값을 가리키는 인디케이터 값(LO, LO_L)으로서 차량의 전방 좌측 모서리의 거리값을 사용하는 것을 특징으로 하는,
    차량의 주행 거동을 자동으로 인식하기 위한 방법.
    
13. 차량(A)의 운전자 지원 시스템(1), 특히 추월 지원 장치 또는 장애물 회피 지원 장치에 있어서,
    - 차선 및 차도를 인식하고 차량(A) 주변에 있는 물체(B, C)의 위치를 확인하기 위한 주변 센서 장치(10),
    - 차량(A)의 주변에 대한 전자 영상을 촬영하기 위한 센서 평가 장치(30),
    - 동적인 동작 정보(

    

    )를 수집하기 위한 차량 센서 장치(20),
    - 추월이나 회피과정과 같은 부분 거동, 특히 선행 차량(B)을 뒤따라는 후속 주행, 차선 변경, 움직이거나 서 있는 물체(B)의 앞지르기, 추월된 물체(B)의 차선으로 끼어들기를 인식하기 위하여, 그리고 이러한 부분 거동의 과정을 인식하기 위하여 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 주행 거동 인식 장치 (40, 41),
    - 주변 센서 장치(10)를 토대로 하여 인식된 차량(C) 또는 반대편 차도에 위치한 물체(C)를 추적하기 위한 물체 추적 장치(40, 42),
    - 반대편 차도에 있는 인식된 차량(C) 및/또는 물체(C)와 관련된 인식된 주행 거동 및/또는 부분 거동의 실행가능성을 평가하고 측정하기 위한, 추월 과정을 예상했을 때나 추월 과정을 인식하는 동안 인식된 주행 거동 및/또는 부분 거동을 위험하거나 실행할 수 없다고 평가할 경우 운전자에게 경고를 보내는 경고 장치(50, 51)를 제어하기 위한, 및/또는 반대편 차도에 있는 인식된 차량(C) 및/또는 물체와의 충돌 위험을 인식했을 때 이와 관련된 차량의 기능을 실행하는 하나 이상의 액추에이터(50, 52), 특히 브레이크 및/또는 스티어링장치 및/또는 파워트레인을 작동시키기 위한 평가 장치(40, 43)를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    차량의 운전자 지원 시스템.
    
14. 제 13 항에 있어서,
    예상되거나 인식된 추월 과정을 평가하기 위하여 인디케이터 값(

    

    )을 측정하는 평가 장치(43)가 구성되어 있으며, 상기 인디케이터 값(

    

    )은 차량 센서 장치(20)와 물체 추적 장치(42)에서 나온 데이터를 기초로 하여 예상되거나 인식된 추월 과정의 종료라고 예상되는 시점에 반대편 차도에 있는 인식된 차량(C) 및/또는 물체(C)와의 충돌까지의 시간값으로서 측정되고 해당 임계값(

    

    )이 수집되는 것을 특징으로 하는,
    차량의 운전자 지원 시스템.

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