KR20210029323A - 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치 및 방법 - Google Patents

정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따른 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치는, 차량의 위치 데이터를 획득하는 위치 탐색부, 상기 차량의 주변 영상을 촬영하는 카메라부, 상기 차량의 주변상황을 수집하는 주변상황 수집부, 주행도로에 대한 항법정보 및 지형지물을 포함하는 정밀지도를 저장하는 저장부 및 상기 위치 탐색부 및 상기 카메라부로부터 전달받은 상기 차량의 위치 데이터 및 카메라 차선 데이터를 상기 정밀지도와 맵매칭하여 상기 차량의 정밀 위치를 추정하고, 상기 주변상황 수집부로부터 전달받은 주변상황 데이터를 전처리하여 통합 대상 정보를 출력하며, 상기 통합 대상 정보를 상기 차량의 정밀 위치를 중심으로 상기 정밀지도 상에 맵핑한 후, 상기 정밀지도의 차선을 기반으로 위치를 추정하는 제어부를 포함한다.

Description

정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR IMPROVING COGNITIVE PERFORMANCE OF SENSOR FUSION USING PRECISE MAP}
본 발명은 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 정밀 지도와 정밀 측위 기술을 접목하여, 센서 퓨전의 성능을 향상시킬 수 있는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
자율 주행 차량이란 주행 시 외부정보 감지 및 처리기능을 통해 주변의 환경을 인식하여 주행 경로를 자체적으로 결정하고, 자체 동력을 이용하여 독립적으로 주행하는 차량을 말한다. 자율 주행 차량은 운전자가 조향휠, 가속페달 또는 브레이크 등을 조작하지 않아도, 주행 경로 상에 존재하는 장애물과의 충돌을 방지하고 도로의 형상에 따라 차속과 주행 방향을 조절하면서 스스로 목적지까지 주행할 수 있다. 예를 들어, 직선 도로에서는 가속을 수행하고, 곡선 도로에서는 도로의 곡률에 대응하여 주행 방향을 변경하면서 감속을 수행할 수 있다.
자율 주행 차량에 적용되는 측위 시스템은 GPS(Global Positioning System) 및 각종 센서(Radar, LiDAR, Camera 등)를 이용하여 구축한 도로맵 정보를 바탕으로, 주행 중 획득되는 GPS 위치데이터 및 차량에 탑재된 센서를 통해 획득되는 센서 데이터 등을 통해 차량의 현재 위치를 결정한다. 자율 주행의 안정성을 확보하기 위해서는 차량의 현재 위치를 정확하게 파악하는 것이 중요하며, 출발지부터 목적지까지의 전체 주행 경로에서 주행 구간 내의 장애물을 검출하여 회피하기 위한 기능이 필요하게 된다.
상술한 바와 같이 자율 주행 차량은 각종 센서(예를 들면, 레이다(radar), 라이다(lidar), 영상 센서 등)에서 인지된 데이터를 통합하고, 각 대상물을 추적 처리하여 하나의 센서에서 인지된 정보인 것처럼 출력하는 센서 퓨전 기술을 이용하고 있다. 자율 주행 차량은 센서 퓨전 기술을 통해 출력된 정보를 바탕으로 주행상황을 판단하고 차량의 제어를 수행하므로 신뢰성 높은 센서 퓨전 기술은 자율주행 기술 개발에 선행되어야 하는 핵심적인 기술이다.
그러나, 종래에는 센서 퓨전을 인지된 센서 데이터에만 의존함으로써 미인지 혹은 오인지로 인한 신뢰성 향상에 어려움을 겪었다.
이에, 센서 퓨전 로직에 정밀 지도와 정밀 측위 기술을 접목함으로써 센서 퓨전의 성능을 향상시킬 수 있는 기술 개발이 요구되고 있다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2017-0098071호(2017.08.29. 공개)에 개시되어 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점들을 개선하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 정밀 지도와 정밀 측위 기술을 접목함으로써 센서 퓨전의 성능을 향상시킬 수 있는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치는, 차량의 위치 데이터를 획득하는 위치 탐색부, 상기 차량의 주변 영상을 촬영하는 카메라부, 상기 차량의 주변상황을 수집하는 주변상황 수집부, 주행도로에 대한 항법정보 및 지형지물을 포함하는 정밀지도를 저장하는 저장부 및 상기 위치 탐색부 및 상기 카메라부로부터 전달받은 상기 차량의 위치 데이터 및 카메라 차선 데이터를 상기 정밀지도와 맵매칭하여 상기 차량의 정밀 위치를 추정하고, 상기 주변상황 수집부로부터 전달받은 주변상황 데이터를 전처리하여 통합 대상 정보를 출력하며, 상기 통합 대상 정보를 상기 차량의 정밀 위치를 중심으로 상기 정밀지도 상에 맵핑한 후, 상기 정밀지도의 차선을 기반으로 위치를 추정하는 제어부를 포함한다.
본 발명에서 상기 제어부는, 상기 차량의 위치 데이터 및 카메라 차선 데이터를 상기 정밀지도와 맵매칭하여 상기 차량의 정밀 위치를 추정하고, 상기 차량의 주변 지도 데이터를 자차량 중심 좌표계로 변환하는 제1 전처리부, 상기 주변상황 데이터를 전처리하여 통합 대상 정보를 출력하는 제2 전처리부, 상기 자차량 좌표계 주변에 대한 정밀지도 상에 상기 전처리된 통합 대상 정보를 표시하고, 상기 통합 대상 정보 중에서 추적 대상을 선정하며, 상기 정밀지도의 차선을 기반으로 상기 추적 대상의 위치를 예측하며, 상기 예측된 위치와 측정된 위치를 기반으로 상기 추적 대상의 위치를 추정하는 센서 퓨전부를 포함할 수 있다.
본 발명에서 상기 제2 전처리부는, 상기 통합 대상 정보의 좌표계 및 단위를 상기 제1 전처리부에 의한 좌표계 및 단위와 일치시킬 수 있다.
본 발명에서 상기 센서 퓨전부는, 상기 정밀지도의 차선 및 차선 중심선을 상기 자차량 중심 좌표계로 변환하고, 상기 통합 대상 정보를 상기 변환된 정밀지도 상에 표시하며, 상기 변환된 정밀지도 상에 표시된 통합 대상 정보에서 동일 대상을 클러스터링하는 맵핑 모듈, 상기 클러스터링된 대상들 중에서 적어도 하나 이상의 추적 대상을 선정하고, 상기 정밀지도의 차선에 기초하여 상기 추적 대상을 분류하는 추적 대상 선정 모듈, 상기 정밀지도 차선의 궤적과 추정 위치를 기반으로 상기 추적 대상의 위치를 예측하고, 상기 예측된 위치와 측정된 위치를 기반으로 상기 추적 대상의 실제 위치를 추정하는 위치 예측 모듈을 포함할 수 있다.
본 발명에서 상기 맵핑 모듈은, 상기 변환된 정밀지도 상에 표시된 통합 대상 정보에서 기 설정된 일정거리 이내의 동일 대상을 단일 대상으로 클러스터링할 수 있다.
본 발명에서 상기 추적 대상 선정 모듈은, 상기 정밀지도의 차선 및 상기 차량과의 종/횡 방향 상대위치에 기초하여 상기 선정된 추적 대상을 좌측 차선 대상, 우측 차선 대상, 차량 후미 대상, 및 차량 선행 대상, 범위밖 삭제 대상 중 적어도 하나로 분류할 수 있다.
본 발명에서 상기 위치 예측 모듈은, 상기 추적 대상이 차선 중심선 상을 이동한다는 가정하에, 기존 추정 위치를 이용하여 현위치를 예측할 수 있다.
본 발명에서 상기 위치 예측 모듈은, 상기 추적 대상의 정밀지도 상 횡방향에 대한 가중치를 적용하여 위치를 예측할 수 있다.
본 발명에서 상기 센서 퓨전부는 상기 추적 대상의 추정 위치에 기초하여, 종방향 속도 제어에 필요한 최우선 대상, 끼어들기 가능 대상, 및 차선 변경시 고려 대상 중 중 적어도 하나를 선별하는 후처리 모듈을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 방법은, 제어부가 차량의 위치 데이터, 카메라 차선 데이터 및 주변상황 인지 데이터를 입력받아 상기 차량의 정밀 위치를 추정하고 통합 대상 정보를 생성하는 단계, 상기 제어부가 상기 통합 대상 정보를 상기 차량의 정밀 위치를 중심으로 상기 정밀지도 상에 맵핑한 후, 상기 정밀지도의 차선을 기반으로 위치를 추정하는 단계를 포함한다.
본 발명에서 상기 통합 대상 정보를 생성하는 단계는, 상기 제어부가 상기 차량의 위치 데이터 및 카메라 차선 데이터를 상기 정밀지도와 맵매칭하여 상기 차량의 정밀 위치를 추정하고, 상기 차량의 주변 지도 데이터를 자차량 중심 좌표계로 변환하는 단계, 상기 제어부가 상기 주변상황 데이터를 전처리하여 통합 대상 정보를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에서 상기 정밀지도의 차선을 기반으로 위치를 추정하는 단계는, 상기 제어부가 상기 자차량 좌표계 주변에 대한 정밀지도 상에 상기 전처리된 통합 대상 정보를 표시하는 단계, 상기 제어부가 상기 통합 대상 정보 중에서 추적 대상을 선정하는 단계, 상기 제어부가 상기 정밀지도의 차선을 기반으로 상기 추적 대상의 위치를 예측하고, 상기 예측된 위치와 측정된 위치를 기반으로 상기 추적 대상의 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 상기 전처리된 통합 대상 정보를 표시하는 단계에서, 상기 제어부는 상기 변환된 정밀지도 상에 표시된 통합 대상 정보에서 기 설정된 일정거리 이내의 동일 대상을 단일 대상으로 클러스터링할 수 있다.
본 발명의 상기 추적 대상을 선정하는 단계에서, 상기 제어부는 상기 정밀지도의 차선 및 상기 차량과의 종/횡 방향 상대위치에 기초하여 상기 선정된 추적 대상을 좌측 차선 대상, 우측 차선 대상, 차량 후미 대상, 및 차량 선행 대상, 범위밖 삭제 대상 중 적어도 하나로 분류할 수 있다.
본 발명의 상기 추적 대상의 위치를 추정하는 단계에서, 상기 제어부는 상기 추적 대상이 차선 중심선 상을 이동한다는 가정하에, 기존 추정 위치를 이용하여 현위치를 예측할 수 있다.
본 발명의 상기 추적 대상의 위치를 추정하는 단계에서, 상기 제어부는 상기 추적 대상의 정밀지도 상 횡방향에 대한 가중치를 적용하여 위치를 예측할 수 있다.
본 발명에서 상기 제어부가 상기 추적 대상의 추정 위치에 기초하여, 종방향 속도 제어에 필요한 최우선 대상, 끼어들기 가능 대상, 및 차선 변경시 고려 대상 중 중 적어도 하나를 선별하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치 및 방법은 정밀지도의 차선을 기반으로 주변상황 데이터를 보정함으로써, 오인지 대상을 삭제할 수 있고, 미인지 대상을 추적할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치 및 방법은 정밀 지도와 정밀 측위 기술을 접목하여, 센서 퓨전의 성능을 향상시킬 수 있다.
한편, 본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 제어부를 상세히 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 센서 퓨전부를 상세히 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 팹핑 모듈의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 추적 대상 선정 모듈의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 예측 모듈의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 기반 위치 예측을 설명하기 위한 예시도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 후처리 모듈의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 대상 정보의 위치를 추정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치 및 방법을 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다.
또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치를 나타낸 블록도, 도 2는 도 1에 도시된 제어부를 상세히 설명하기 위한 블록도, 도 3은 도 2에 도시된 센서 퓨전부를 상세히 설명하기 위한 블록도, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부의 동작을 설명하기 위한 예시도, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 팹핑 모듈의 동작을 설명하기 위한 예시도, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 추적 대상 선정 모듈의 동작을 설명하기 위한 예시도, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 예측 모듈의 동작을 설명하기 위한 예시도, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 기반 위치 예측을 설명하기 위한 예시도, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 후처리 모듈의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치는 위치 탐색부(110), 카메라부(120), 차량상태 수집부(130), 주변환경 수집부(140), 저장부(150) 및 제어부(160)를 포함한다.
위치 탐색부(110)는 차량의 위치 데이터를 획득하여 제어부(160)에 제공할 수 있다. 여기서, 위치 탐색부(110)는 위성항법과 추측항법 중 어느 하나 이상을 통해 차량의 위치 데이터를 탐색할 수 있다.
이때, 위성항법은 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 기반으로 차량의 위치 데이터를 획득하는 것으로, GPS(Global Positioning System), GLONASS(Global Navigation Satellite System), 갈릴레오(Galileo), 베이더우(Beidou) 등의 시스템으로부터 차량의 절대 좌표를 전달받을 수 있으며, 이를 기반으로 위치 데이터(위경도 좌표, 방향, 속도, quality 등)를 생성할 수 있다. 또한, 추측항법은 차량의 속도계(미도시), 자이로센서(미도시), 및 지자기센서(미도시) 등으로부터 획득한 속도 및 차량의 DR(Dead Reckoning) 정보를 기반으로 차량의 위치 데이터를 생성할 수 있다.
카메라부(120)는 차량의 주변 영상을 촬영하여, 차선, 신호등, 주변차량, 보행자 및 장애물 등의 카메라 데이터를 검출할 수 있다. 카메라부(120)는 검출된 카메라 데이터를 제어부(160)에 제공하고, 카메라 데이터는 카메라 차선 데이터를 포함할 수 있다.
차량상태 수집부(130)는 차량의 구동상태를 수집하여 제어부(160)에 제공한다. 예를 들어, 차량상태 수집부(130)는 차량의 조향상태, 제동상태, 가속상태 및 주행상태를 수집하여 제공할 수 있다.
주변환경 수집부(140)는 차량의 주변상황을 수집하여 제어부(160)에 제공한다. 여기서 차량상태 수집부(130)는 레이더(미도시), 라이더(미도시) 등의 다양한 센서를 포함할 수 있고, 차선, 신호등, 주변차량, 보행자 및 장애물 등을 포함하는 주변상황 인지 데이터를 검출하고, 검출된 주변상황 인지 데이터를 제어부(160)에 제공할 수 있다.
저장부(150)는 자율주행을 위한 주행도로에 대한 항법정보 및 지형지물을 포함하는 정밀지도를 저장한다. 여기서, 항법정보에는 지도버전, 링크 ID, 링크거리, 회전링크 여부, 도로등급 및 도로등급별 규정 속도 등이 포함될 수 있다.
또한, 저장부(150)는 도로에 대한 고정밀 지도를 저장하여 차선, 신호등, 표지판, 연석, 노면마크 및 각종 구조물에 대한 정보를 제공할 수 있다.
제어부(160)는 위치 탐색부(110) 및 카메라부(120)로부터 전달받은 차량의 위치 데이터 및 카메라 차선 데이터를 저장부(150)에 저장된 정밀지도와 맵매칭하여 차량의 정밀 위치를 추정하고, 차량상태 수집부(130)로부터 전달받은 주변상황 인지 데이터를 전처리하여 통합 대상 정보를 출력하며, 통합 대상 정보를 차량의 정밀 위치를 중심으로 정밀지도 상에 맵핑한 후, 정밀지도의 차선을 기반으로 위치를 추정한다.
즉, 제어부(160)는 차량의 위치 데이터를 정밀지도와 맵 매칭하여 차량의 정밀 위치를 추정하고, 차량의 정밀 위치를 중심으로 주변상황 데이터를 맵핑하며, 정밀지도의 차선을 기반으로 주변상황 인지 데이터를 보정한다. 이때, 제어부(160)는 정밀지도의 차선을 기반으로 주변상황 데이터를 보정함으로써, 오인지 대상을 삭제할 수 있고, 미인지 대상을 추적할 수 있다. 예를 들면, 제어부(160)는 도 4에 도시된 바와 같이 고정밀 지도에 주변상황 인지 데이터를 맵핑함으로써, 센서 퓨전의 성능을 향상시킬 수 있다.
이러한 제어부(160)는 도 2에 도시된 바와 같이 제1 전처리부(161a), 제2 전처리부(161b) 및 센서 퓨전부(162)를 포함한다.
제1 전처리부(161a)는 차량의 위치 데이터 및 카메라 차선 데이터를 정밀지도와 맵매칭하여 차량의 정밀 위치를 추정하고, 차량의 주변 지도 데이터를 자차량 중심 좌표계로 변환한다.
즉, 제1 전처리부(161a)는 차량의 위치 데이터, 카메라 차선 데이터 및 정밀지도를 활용하여 차량의 위치를 정확하게 추정할 수 있다. 그런 후, 제1 전처리부(161a)는 차량의 주변 지도 데이터를 차량 중심 좌표계로 변환하여 제어부(160)에 제공할 수 있다.
제2 전처리부(161b)는 주변상황 인지 데이터를 전처리하여 통합 대상 정보를 출력한다. 즉, 제2 전처리부(161b)는 주변상황 인지 데이터를 전처리하여, 센서 퓨전에 필요한 통합 대상 정보를 출력할 수 있다. 여기서, 통합 대상 정보는 주변 차량, 보행자, 장애물 등을 포함할 수 있다.
또한, 제2 전처리부(161b)는 주변상황 인지 데이터를 센서퓨전에서 활용 가능한 데이터로 형식을 변환할 수 있다. 이때, 제2 전처리부(161b)는 통합 대상 정보의 좌표계 및 단위를 제1 전처리부(161a)에 의한 좌표계 및 단위와 일치시킬 수 있다.
예를 들면, 차량상태 수집부(130)는 각종 센서로 구성됨으로써, 센서마다 검출된 대상의 크기, 길이, 좌표계 등이 다를 수 있다. 이에, 제2 전처리부(161b)는 각종 센서로부터 입력받은 주변상황 인지 데이터를 센서 퓨전에서 활용 가능하도록 크기, 길이 등의 단위, 좌표계를 일치시킬 수 있다.
센서 퓨전부(162)는 자차량 좌표계 주변에 대한 정밀지도 상에 제2 전처리부(161b)에서 전처리된 통합 대상 정보를 표시하고, 정밀지도 상에 표시된 통합 대상 정보 중에서 추적 대상을 선정하며, 정밀지도의 차선을 기반으로 추적 대상의 위치를 예측하며, 예측된 위치와 측정된 위치를 기반으로 추적 대상의 위치를 추정한다.
센서 퓨전부(162)는 정밀 지도 상에 통합 대상 정보를 맵핑한 후 차선을 기반으로 추적 대상의 위치를 추정할 수 있다.
이러한 센서 퓨전부(162)는 도 3에 도시된 바와 같이 맵핑 모듈(163), 추적 대상 선정 모듈(164), 위치 예측 모듈(165) 및 후처리 모듈(166)을 포함한다.
맵핑 모듈(163)은 정밀지도의 차선 및 차선 중심선을 차량 중심 좌표계로 변환하고, 통합 대상 정보를 상기 변환된 정밀지도 상에 표시하며, 상기 변환된 정밀지도 상에 표시된 통합 대상 정보에서 동일 대상을 클러스터링한다.
구체적으로, 맵핑 모듈(163)은 차량의 정밀 위치를 중심으로 정밀지도의 차선 및 차선 중심선을 차량중심좌표계로 변환한다. 예를 들면, 맵핑 모듈(163)은 도 5의 (a)에 도시된 바와 같이 차량의 정밀 위치(A)를 중심으로 정밀지도의 차선 및 차선 중심선을 표시할 수 있다.
그런 후, 맵핑 모듈(163)은 통합 대상 정보를 차량의 정밀 위치를 중심으로 정밀지도 상에 표시한다. 예를 들어, 맵핑 모듈(163)은 도 5의 (b)와 같은 통합 대상 정보를 도 5의 (a)에 표시하면, 도 5의 (c)와 같이 표시될 수 있다.
그런 후, 맵핑 모듈(163)은 차량의 정밀 위치를 중심으로 정밀지도 상에 표시된 통합 대상 정보에서 기 설정된 일정거리 이내의 동일 대상을 단일 대상으로 클러스터링한다. 여기서, 클럭스터링은 동일 대상을 묶고 단일 대상으로 분류하는 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 맵핑 모듈(163)은 도 5의 (c)에 표시된 바와 같이 동일 대상을 클러스터링 할 수 있다.
추적 대상 선정 모듈(164)은 맵핑 모듈(163)에서 클러스터링된 대상들 중에서 적어도 하나 이상의 추적 대상을 선정하고, 정밀지도의 차선에 기초하여 추적 대상을 분류한다. 이때, 추적 대상 선정 모듈(164)은 센서 특성(예컨대, 측정 범위, 종/횡방향 측정 정확도 및 추적 신뢰성 등을 포함함)을 고려하고, 기 설정된 일정 시간 전의 추적 대상 정보에 기초하여 추적 대상을 선정할 수 있다. 여기서, 기 설정된 일정 시간 전의 추적 대상 정보는 예컨대, 0.5초 전의 추적 대상 정보를 의미할 수 있다.
추적 대상 선정 모듈(164)은 자차량을 중심으로 자차량에 위험을 줄 수 있는 대상을 추적 대상으로 선정할 수 있다. 예컨대, 추적 대상 선정 모듈(164)은 선행 차량, 보행자, 좌측 자량, 우측 차량 등을 추적 대상으로 선정할 수 있다.
추적 대상이 선정되면, 추적 대상 선정 모듈(164)은 정밀지도의 차선 및 자차량과의 종/횡 방향 상대위치에 기초하여 선정된 추적 대상을 분류할 수 있다. 예컨대, 추적 대상 선정 모듈(164)은 기 설정된 일정 거리 이상의 추적 대상(자차량에 위험을 줄 가능성이 낮은 대상)을 범위밖 대상으로 분류할 수 있다. 또한, 추적 대상 선정 모듈(164)은 일정 거리 이내의 좌측 차선 대상, 우측 차선 대상, 차량 후미 대상, 및 차량 선행 대상 각각을 분류할 수도 있다.
예를 들어, 도 6과 같이 자차량(A)과 통합 대상 정보가 표시된 경우, 추적 대상 선정 모듈(164)은 E 이상의 거리에 있는 대상은 범위밖의 대상이므로 추적 대상에서 삭제할 수 있다. 또한, 추적 대상 선정 모듈(164)은 추적 대상을 좌측 차선 대상(B), 우측 차선 대상(C), 차량 후미 대상(D), 및 차량 선행 대상(미도시) 등으로 분류할 수 있다.
위치 예측 모듈(165)은 정밀지도 차선의 궤적과 추정 위치를 기반으로 추적 대상 선정 모듈(164)에서 분류된 추적 대상의 위치를 예측하고, 예측된 위치와 측정된 위치를 기반으로 추적 대상의 실제 위치를 추정한다. 이때, 위치 예측 모듈(165)은 추적 대상이 차선 중심선 상을 이동한다는 가정하에 기존 추정 위치를 근거로 현위치를 예측할 수 있다.
즉, 위치 예측 모듈(165)은 정밀지도 차선의 궤적과 기존 추정위치를 기반으로 추적 대상의 특정 시간 이후의 위치를 예측할 수 있다. 이때, 범위 밖 대상은 추정 대상에서 제외함으로써 계산 시간을 단축시킬 수 있다. 그런 후, 위치 예측 모듈(165)은 예측된 위치와 측정된 위치를 기반으로 실제 대상의 위치를 추정할 수 있다.
예를 들어, 도 7의 (a)에서 F의 실제 위치를 추정하는 경우에 대해 설명하기로 한다. 이 경우, 위치 예측 모듈(165)은 도 7의 (b)와 같이 F의 기존 추정 위치인 a를 이용하여 특정 시간 이후의 위치인 b를 예측할 수 있다. 이때, 위치 예측 모듈(165)은 F가 차선 중심선 상을 이동한다는 가정하에 기존 위치 a를 근거로 위치를 예측할 수 있다. 그런 후, 위치 예측 모듈(165)은 예측 위치 b와 측정 위치 c를 이용하여 d와 같이 위치를 추정할 수 있다.
또한, 위치 예측 모듈(165)은 측정 위치를 이용하여 예측 위치를 보정하여, 실제 위치를 추정할 수 있다. 이때, 위치 예측 모듈(165)은 추적 대상의 정밀지도 상 횡방향에 대한 가중치를 적용하여 위치를 예측할 수 있다. 즉, 위치 예측 모듈(165)은 차선 중심선의 경로를 이용하여 추적 대상의 위치를 예측하므로, 차선 중심선을 기준으로 횡방향에 대한 오차 분산이 종방향에 대한 오차 분산보다 클 수 있다. 이에, 위치 예측 모듈(165)은 횡방향에 대한 오차 분산을 줄이기 위해, 정밀지도 상 횡방향에 대한 가중치를 부가하여 추적 대상의 위치를 예측할 수 있다.
또한, 위치 예측 모듈(165)은 곡선로 등에서 부정확한 횡방향 정보의 가중치를 줄이고 차선 중심선의 경로를 이용하여 위치를 예측할 수 있다. 특히, 위치 예측 모듈(165)은 도로의 곡률변화가 심한 경우 도로 경로를 이용하여 위치를 예측할 수 있다.
예를 들어, 도 8에서 e가 기존 위치인 경우, 측정값을 이용하여 위치를 예측하면 g의 위치일 수 있고, 지도의 경로를 이용하여 예측하면 f의 위치일 수 있다.
또한, 위치 예측 모듈(165)은 예측된 현위치와 측정된 현위치를 통합하여 추적 대상의 위치와 속도 등을 추정할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치는 주변 대상의 추적 정보를 제어기(예컨대, ECU 등)에서 원하는 형태 및 정보 등으로 제공할 필요가 있다.
이에, 후처리 모듈(166)은 위치 예측 모듈(165)에서 추정된 위치에 기초하여, 종방향 속도 제어에 필요한 최우선 대상, 끼어들기 가능 대상, 및 차선 변경시 고려 대상 중 중 적어도 하나를 선별한다.
즉, 후처리 모듈(166)은 추적 대상의 추정 정보를 근거로 주변상황 인지 데이터 단독으로는 판단이 어려운 선별된 정보를 송출할 수 있다. 예컨대, 도 9와 같이 후처리 모듈(166)은 종방향 속도 제어에 필요한 최우선 대상(선행차량) 정보, 끼어들기 가능 대상 정보, 차선 변경 가능 여부 판단에 필요한 대상 정보(좌/우측 차선 대상) 등을 선별할 수 있다.
상술한 바와 같이 제어부(160)는 정밀지도의 차선을 기반으로 센서 데이터를 보정함으로써, 오인지 대상을 삭제할 수 있으며, 미인지 대상을 추적할 수 있다. 또한, 제어부(160)는 차선 정보를 바탕으로 인지 대상 정보를 보정할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 제어부(160)는 차량의 위치 데이터, 카메라 차선 데이터 및 주변상황 인지 데이터를 입력받으면(S1000), 입력받은 데이터를 이용하여 차량의 정밀 위치를 추정하고 통합 대상 정보를 생성한다(S1010). 이때, 제어부(160)는 차량의 위치 데이터 및 카메라 차선 데이터를 정밀지도와 맵매칭하여 차량의 정밀 위치를 추정할 수 있고, 주변상황 인지 데이터를 전처리하여 통합 대상 정보를 생성할 수 있다.
단계 S1010이 수행되면, 제어부(160)는 차량의 정밀 위치를 중심으로 통합 대상 정보를 정밀지도 상에 맵핑한 후, 정밀지도의 차선을 기반으로 통합 대상 정보의 위치를 추정한다(S1020).
제어부(160)가 통합 대상 정보의 위치를 추정하는 방법에 대한 상세한 설명은 도 11을 참조하기로 한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 대상 정보의 위치를 추정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 제어부(160)는 차량의 정밀 위치를 중심으로 통합 대상 정보를 정밀지도 상에 맵핑하고, 동일 대상을 클러스터링한다(S1100). 즉, 제어부(160)는 정밀지도의 차선 및 차선 중심선을 차량 중심 좌표계로 변환하고, 통합 대상 정보를 상기 변환된 정밀지도 상에 표시하며, 상기 변환된 정밀지도 상에 표시된 통합 대상 정보에서 동일 대상을 클러스터링한다.
단계 S1100이 수행되면, 제어부(160)는 클러스터링된 대상들 중에서 적어도 하나 이상의 추적 대상을 선정하고, 정밀지도의 차선에 기초하여 추적 대상을 분류한다(S1110). 즉, 제어부(160)는 센서 특성(예컨대, 측정 범위, 종/횡방향 측정 정확도 및 추적 신뢰성 등을 포함함)을 고려하고, 기 설정된 일정 시간 전의 추적 대상 정보에 기초하여 추적 대상을 선정하고, 정밀지도의 차선 및 자차량과의 종/횡 방향 상대위치에 기초하여 선정된 추적 대상을 분류할 수 있다.
단계 S1110이 수행되면, 제어부(160)는 정밀지도 차선의 궤적과 추정 위치를 기반으로 추적 대상의 위치를 예측한다(S1120). 이때, 위치 예측 모듈(165)은 추적 대상이 차선 중심선 상을 이동한다는 가정하에 기존 추정 위치를 근거로 현위치를 예측할 수 있다.
단계 S1120이 수행되면, 제어부(160)는 측정 위치를 이용하여 예측 위치를 보정하여, 실제 위치를 추정한다(S1130). 이때, 제어부(160)는 추적 대상의 정밀지도 상 횡방향에 대한 가중치를 적용하여 위치를 예측할 수 있다.
단계 S1130이 수행되면, 제어부(160)는 추적 대상의 추정 위치에 기초하여, 종방향 속도 제어에 필요한 최우선 대상, 끼어들기 가능 대상, 및 차선 변경시 고려 대상 중 중 적어도 하나를 선별한다(S1140).
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 측면에 따른 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치 및 방법은 정밀지도의 차선을 기반으로 주변상황 데이터를 보정함으로써, 오인지 대상을 삭제할 수 있고, 미인지 대상을 추적할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치 및 방법은 정밀 지도와 정밀 측위 기술을 접목하여, 센서 퓨전의 성능을 향상시킬 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
110 : 위치 탐색부
120 : 카메라부
130 : 차량상태 수집부
140 : 주변황경 수집부
150 : 저장부
160 : 제어부

Claims (17)

  1. 차량의 위치 데이터를 획득하는 위치 탐색부;
    상기 차량의 주변 영상을 촬영하는 카메라부;
    상기 차량의 주변상황을 수집하는 주변상황 수집부;
    주행도로에 대한 항법정보 및 지형지물을 포함하는 정밀지도를 저장하는 저장부; 및
    상기 위치 탐색부 및 상기 카메라부로부터 전달받은 상기 차량의 위치 데이터 및 카메라 차선 데이터를 상기 정밀지도와 맵매칭하여 상기 차량의 정밀 위치를 추정하고, 상기 주변상황 수집부로부터 전달받은 주변상황 데이터를 전처리하여 통합 대상 정보를 출력하며, 상기 통합 대상 정보를 상기 차량의 정밀 위치를 중심으로 상기 정밀지도 상에 맵핑한 후, 상기 정밀지도의 차선을 기반으로 위치를 추정하는 제어부
    를 포함하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 차량의 위치 데이터 및 카메라 차선 데이터를 상기 정밀지도와 맵매칭하여 상기 차량의 정밀 위치를 추정하고, 상기 차량의 주변 지도 데이터를 자차량 중심 좌표계로 변환하는 제1 전처리부;
    상기 주변상황 데이터를 전처리하여 통합 대상 정보를 출력하는 제2 전처리부; 및
    상기 자차량 좌표계 주변에 대한 정밀지도 상에 상기 전처리된 통합 대상 정보를 표시하고, 상기 통합 대상 정보 중에서 추적 대상을 선정하며, 상기 정밀지도의 차선을 기반으로 상기 추적 대상의 위치를 예측하며, 상기 예측된 위치와 측정된 위치를 기반으로 상기 추적 대상의 위치를 추정하는 센서 퓨전부를 포함하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제2 전처리부는,
    상기 통합 대상 정보의 좌표계 및 단위를 상기 제1 전처리부에 의한 좌표계 및 단위와 일치시키는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 센서 퓨전부는,
    상기 정밀지도의 차선 및 차선 중심선을 상기 자차량 중심 좌표계로 변환하고, 상기 통합 대상 정보를 상기 변환된 정밀지도 상에 표시하며, 상기 변환된 정밀지도 상에 표시된 통합 대상 정보에서 동일 대상을 클러스터링하는 맵핑 모듈;
    상기 클러스터링된 대상들 중에서 적어도 하나 이상의 추적 대상을 선정하고, 상기 정밀지도의 차선에 기초하여 상기 추적 대상을 분류하는 추적 대상 선정 모듈; 및
    상기 정밀지도 차선의 궤적과 추정 위치를 기반으로 상기 추적 대상의 위치를 예측하고, 상기 예측된 위치와 측정된 위치를 기반으로 상기 추적 대상의 실제 위치를 추정하는 위치 예측 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 맵핑 모듈은,
    상기 변환된 정밀지도 상에 표시된 통합 대상 정보에서 기 설정된 일정거리 이내의 동일 대상을 단일 대상으로 클러스터링하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 추적 대상 선정 모듈은,
    상기 정밀지도의 차선 및 상기 차량과의 종/횡 방향 상대위치에 기초하여 상기 선정된 추적 대상을 좌측 차선 대상, 우측 차선 대상, 차량 후미 대상, 및 차량 선행 대상, 범위밖 삭제 대상 중 적어도 하나로 분류하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 위치 예측 모듈은,
    상기 추적 대상이 차선 중심선 상을 이동한다는 가정하에, 기존 추정 위치를 이용하여 현위치를 예측하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치.
  8. 제4항에 있어서,
    상기 위치 예측 모듈은,
    상기 추적 대상의 정밀지도 상 횡방향에 대한 가중치를 적용하여 위치를 예측하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치.
  9. 제4항에 있어서,
    상기 추적 대상의 추정 위치에 기초하여, 종방향 속도 제어에 필요한 최우선 대상, 끼어들기 가능 대상, 및 차선 변경시 고려 대상 중 중 적어도 하나를 선별하는 후처리 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 장치.
  10. 제어부가 차량의 위치 데이터, 카메라 차선 데이터 및 주변상황 인지 데이터를 입력받아 상기 차량의 정밀 위치를 추정하고 통합 대상 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 제어부가 상기 통합 대상 정보를 상기 차량의 정밀 위치를 중심으로 상기 정밀지도 상에 맵핑한 후, 상기 정밀지도의 차선을 기반으로 위치를 추정하는 단계
    를 포함하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 통합 대상 정보를 생성하는 단계는,
    상기 제어부가 상기 차량의 위치 데이터 및 카메라 차선 데이터를 상기 정밀지도와 맵매칭하여 상기 차량의 정밀 위치를 추정하고, 상기 차량의 주변 지도 데이터를 자차량 중심 좌표계로 변환하는 단계; 및
    상기 제어부가 상기 주변상황 데이터를 전처리하여 통합 대상 정보를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 정밀지도의 차선을 기반으로 위치를 추정하는 단계는,
    상기 제어부가 상기 자차량 좌표계 주변에 대한 정밀지도 상에 상기 전처리된 통합 대상 정보를 표시하는 단계;
    상기 제어부가 상기 통합 대상 정보 중에서 추적 대상을 선정하는 단계; 및
    상기 제어부가 상기 정밀지도의 차선을 기반으로 상기 추적 대상의 위치를 예측하고, 상기 예측된 위치와 측정된 위치를 기반으로 상기 추적 대상의 위치를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 전처리된 통합 대상 정보를 표시하는 단계에서,
    상기 제어부는 상기 변환된 정밀지도 상에 표시된 통합 대상 정보에서 기 설정된 일정거리 이내의 동일 대상을 단일 대상으로 클러스터링하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 추적 대상을 선정하는 단계에서
    상기 제어부는 상기 정밀지도의 차선 및 상기 차량과의 종/횡 방향 상대위치에 기초하여 상기 선정된 추적 대상을 좌측 차선 대상, 우측 차선 대상, 차량 후미 대상, 및 차량 선행 대상, 범위밖 삭제 대상 중 적어도 하나로 분류하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 추적 대상의 위치를 추정하는 단계에서,
    상기 제어부는 상기 추적 대상이 차선 중심선 상을 이동한다는 가정하에, 기존 추정 위치를 이용하여 현위치를 예측하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 방법.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 추적 대상의 위치를 추정하는 단계에서,
    상기 제어부는 상기 추적 대상의 정밀지도 상 횡방향에 대한 가중치를 적용하여 위치를 예측하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 방법.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 제어부가 상기 추적 대상의 추정 위치에 기초하여, 종방향 속도 제어에 필요한 최우선 대상, 끼어들기 가능 대상, 및 차선 변경시 고려 대상 중 중 적어도 하나를 선별하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도를 이용한 센서 퓨전의 인지 성능 향상을 위한 방법.
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