KR20210066063A - 차량의 후진 주행 제어 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 차량의 후진 주행 제어 장치 및 방법에 관한 것으로서, 대상 경로를 따라 차량이 전진 주행하는 동안 획득된 후륜휠 속도 정보 및 조향각 정보에 기초하여 차량의 후진 주행을 위한 제1 주행 궤적을 생성하는 제1 주행 궤적 생성부, 대상 경로를 따라 차량이 전진 주행하는 동안 획득된 후륜휠 속도 정보에 기초하여 차량의 후진 주행을 위한 제2 주행 궤적을 생성하는 제2 주행 궤적 생성부, 및 대상 경로의 곡률을 지표하는 곡률 파라미터를 미리 학습된 가중치 결정 모델에 적용하여 제1 및 제2 주행 궤적 간의 상보적 특성을 보상하기 위한 제1 및 제2 가중치를 결정하고, 결정된 제1 및 제2 가중치를 제1 및 제2 주행 궤적에 각각 적용하여 결정되는 최적 주행 궤적에 따라 대상 경로 상에서 차량의 후진 주행을 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

차량의 후진 주행 제어 장치 및 방법{APPARATUS FOR CONTROLLING BACKWARD DRIVING OF VEHICLE AND METHOD THEREOF}

본 발명은 차량의 후진 주행 제어 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 전진 주행하였던 경로를 후진으로 주행하는 경우 그 후진 주행을 제어하는 차량의 후진 주행 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 차량의 후진 주행 시 전진 주행과 차량의 이동 궤적이 상이해 운전의 어려움을 호소하는 운전자가 많다. 즉, 차량의 후진 주행 시 백미러와 사이드미러를 이용하더라도 사각지역이 있어, 운전자는 빈번하게 후방을 직접 육안으로 확인하여 장애물을 확인하고 다시 조향과 가속이나 감속 패달을 밟아 후진해야 하는 번거로움이 있다.

특히, 좁은 골목길에서 주행하거나 주차 공간이 협소한 주차장 등에서 주행 시 마주 오는 차량과 마주치는 상황 등과 같이 더 이상 앞으로 주행하기 어려운 경우가 종종 발생한다. 이 경우 왔던 경로를 후진으로 주행하여야 하는데 초보 운전자나 운전 미숙자의 경우 이러한 협소한 공간에서의 후진 주행에 대해 상당한 어려움을 느껴 전진하지도 후진하지도 못하는 경우가 많다.

현재 차량의 후진 시 후진 주행을 보조하기 위한 시스템으로 후방 모니터, PAS(Parking Assist System) 및 PGS(Parking Guide System) 등이 있다.

후방 모니터의 경우, 좌우 측면을 모니터할 수 있는 시야 확보에 한계가 있으며, PAS 및 PGS의 경우 지속적인 경보음을 발생하므로 운전자에게 오히려 불안감을 조성할 수 있다. 또한, 협소한 길에서의 후진 시에는 핸들이 조금씩 좌/우로 틀어지게 되어 차량이 좌측 또는 우측으로 쏠리는 현상이 종종 발생하는데 PAS 및 PGS와 같은 시스템으로는 이러한 상황을 해결하는데 한계가 있다.

나아가, 후측방 경보 시스템은 주행 중 차선변경 시 일정거리(예를 들면, 7m) 이내에 후방 및 측방에서 차량의 존재 유무를 레이더 센서를 이용하여 경보하여 주는 시스템으로, 골목길이나 협로에서 후진주행 시에 후진주행을 보조하는 장치로 이용하기에는 적당하지 못하며, 또한 레이더 센서와 같은 후측방 센서가 없이는 주변 장애물을 감지하기 어려운 단점이 있다.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제2015-0077823호(2015.07.08. 공개, 차량의 자동 후진 경로 제어 시스템)에 개시되어 있다.

차량의 후진 주행 시 주행 안정성을 도모하고 운전자의 편의를 향상시키기 위해 후방 주행 보조 시스템(또는 자율 후진 주행 보조 시스템)에 대한 개발이 이루어지고 있다. 후방 주행 보조 시스템은 오던 길을 후진으로 되돌아가야 할 때, 운전자가 조향휠을 조작하지 않아도 차량이 자동으로 조향을 수행하여 후진 주행이 이루어지도록 하는 기술로서, 즉 차량이 전진할 때의 주행 경로를 기억하였다가, 후진할 때 이를 역산하여 자동으로 조향을 수행함으로써 후진 주행을 보조하는 시스템을 말한다.

현재의 후방 주행 보조 시스템은 차량에 장착된 센서를 통해 획득되는 센싱값을 기반으로 차량의 변위를 산출하여 후진 주행할 주행 궤적을 결정하도록 동작한다. 즉, 후진 주행 궤적을 결정함에 있어 고정된 로직이 적용됨에 따라, 도로의 곡률 등과 같은 도로 특성이 주행 궤적 산출 과정에 반영되지 못하여 최적화된 주행 궤적을 산출하지 못하는 한계를 갖는다.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 일 측면에 따른 목적은 후방 주행 보조 시스템에서 후진 주행할 주행 궤적을 생성할 때 도로의 곡률 등과 같은 도로 특성도 고려하여 주행 궤적을 생성함으로써 그 주행 궤적 생성 정확도를 확보할 수 있는 차량의 후진 주행 제어 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 측면에 따른 차량의 후진 주행 제어 장치는 대상 경로를 따라 차량이 전진 주행하는 동안 획득된 후륜휠 속도 정보 및 조향각 정보에 기초하여 상기 차량의 후진 주행을 위한 제1 주행 궤적을 생성하는 제1 주행 궤적 생성부, 상기 대상 경로를 따라 상기 차량이 전진 주행하는 동안 획득된 후륜휠 속도 정보에 기초하여 상기 차량의 후진 주행을 위한 제2 주행 궤적을 생성하는 제2 주행 궤적 생성부, 및 상기 대상 경로의 곡률을 지표하는 곡률 파라미터를 미리 학습된 가중치 결정 모델에 적용하여 상기 제1 및 제2 주행 궤적 간의 상보적 특성을 보상하기 위한 제1 및 제2 가중치를 결정하고, 상기 결정된 제1 및 제2 가중치를 상기 제1 및 제2 주행 궤적에 각각 적용하여 결정되는 최적 주행 궤적에 따라 상기 대상 경로 상에서 상기 차량의 후진 주행을 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어 상기 후륜휠 속도 정보는 휠 펄스 카운트 및 좌우 후륜휠 속도 차이를 포함하고, 상기 제1 주행 궤적 생성부는, 상기 휠 펄스 카운트를 이용하여 상기 차량의 종방향 변위를 추정하고, 상기 조향각 정보를 이용하여 상기 차량의 횡방향 변위를 추정하는 방식으로 상기 제1 주행 궤적을 생성하고, 상기 제2 주행 궤적 생성부는, 상기 휠 펄스 카운트를 이용하여 상기 차량의 종방향 변위를 추정하고, 상기 좌우 후륜휠 속도 차이를 이용하여 상기 차량의 횡방향 변위를 추정하는 방식으로 상기 제2 주행 궤적을 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어 상기 곡률 파라미터는 상기 차량의 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 포함하고, 상기 가중치 결정 모델은, 상기 차량의 주행 과정에서 상기 곡률 파라미터로서 획득되는 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 입력으로 하여, 주행중인 도로의 곡률이 클수록 더 작은 값의 상기 제1 가중치를 결정하도록, 그리고 더 큰 값의 상기 제2 가중치를 결정하도록 미리 학습되어 있는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어 상기 제어부는, 상기 대상 경로를 따라 상기 차량이 전진 주행하는 과정에서 획득된, 상기 대상 경로의 곡률을 지표하는 곡률 파라미터로서 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 상기 가중치 결정 모델에 적용하여 상기 제1 및 제2 가중치를 결정하고, 상기 결정된 제1 및 제2 가중치를 상기 제1 및 제2 주행 궤적에 각각 적용하는 방식으로 상기 제1 및 제2 주행 궤적을 융합하여 상기 최적 주행 궤적을 결정한 후, 상기 결정된 최적 주행 궤적에 따라 상기 대상 경로 상에서 상기 차량의 후진 주행을 제어하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어 상기 제2 가중치는, 미리 정의된 하한값 이상의 범위에서 상기 가중치 결정 모델을 통해 결정되는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어 상기 제어부는, 상기 차량에 장착된 요레이트 센서, 조향각 센서 및 휠속도 센서를 통해 상기 곡률 파라미터로서 상기 차량의 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 각각 획득하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어 상기 후진 주행 제어 장치는, 상기 차량에 적용된 자율 후진 주행 보조 시스템에 적용되는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 측면에 따른 차량의 후진 주행 제어 방법은 제1 주행 궤적 생성부가, 대상 경로를 따라 차량이 전진 주행하는 동안 획득된 후륜휠 속도 정보 및 조향각 정보에 기초하여 상기 차량의 후진 주행을 위한 제1 주행 궤적을 생성하는 단계, 제2 주행 궤적 생성부가, 상기 대상 경로를 따라 상기 차량이 전진 주행하는 동안 획득된 후륜휠 속도 정보에 기초하여 상기 차량의 후진 주행을 위한 제2 주행 궤적을 생성하는 단계, 및 제어부가, 상기 대상 경로의 곡률을 지표하는 곡률 파라미터를 미리 학습된 가중치 결정 모델에 적용하여 상기 제1 및 제2 주행 궤적 간의 상보적 특성을 보상하기 위한 제1 및 제2 가중치를 결정하고, 상기 결정된 제1 및 제2 가중치를 상기 제1 및 제2 주행 궤적에 각각 적용하여 결정되는 최적 주행 궤적에 따라 상기 대상 경로 상에서 상기 차량의 후진 주행을 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 후방 주행 보조 시스템에 있어서 도로의 곡률에 따라 그 정확도가 상보적인 특성을 갖는 두 주행 궤적을 융합하는 방식으로 후진 주행 궤적을 생성함으로써 도로 특성에 따른 주행 궤적 상의 오차를 제거하여 보다 정확한 주행 궤적을 생성할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 후진 주행 제어 장치를 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 후진 주행 제어 장치에서 제1 및 제2 가중치 간의 상대적인 관계를 보인 예시도이다.
도 3 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 후진 주행 제어 장치에서 주행 도로에 따른 제1 및 제2 가중치의 값을 보인 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 후진 주행 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 차량의 후진 주행 제어 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.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 후진 주행 제어 장치를 설명하기 위한 블록구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 후진 주행 제어 장치에서 제1 및 제2 가중치 간의 상대적인 관계를 보인 예시도이며, 도 3 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 후진 주행 제어 장치에서 주행 도로에 따른 제1 및 제2 가중치의 값을 보인 예시도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 후진 주행 제어 장치는 요레이트 센서(100), 조향각 센서(200), 휠속도 센서(300), 제1 주행 궤적 생성부(400), 제2 주행 궤적 생성부(500) 및 제어부(600)를 포함할 수 있으며, 본 실시예의 차량의 후진 주행 제어 장치는 앞서 설명한 자율 후진 주행 보조 시스템(후방 주행 보조 시스템)에 적용될 수 있다.

요레이트 센서(100)는 차량의 요레이트(Y, yawrate, 요 각속도)를 검출할 수 있다. 요레이트는 차량의 Z축을 기준으로 좌우로 회전하는 값의 비율로서, 본 실시예에서 요레이트는 후술하는 가중치 결정 모델의 학습을 위한 입력 파라미터와, 제1 및 제2 가중치 결정을 위한 가중치 결정 모델로의 입력 파라미터로 기능할 수 있다.

조향각 센서(200)는 조향휠의 조향각(θ)을 검출할 수 있다. 본 실시예에서 조향각은 제1 주행 궤적을 생성하는 과정에서 차량의 횡방향 변위를 추정하는데 사용될 수 있으며, 또한 요레이트와 마찬가지로 후술하는 가중치 결정 모델의 학습을 위한 입력 파라미터와, 제1 및 제2 가중치 결정을 위한 가중치 결정 모델로의 입력 파라미터로 기능할 수 있다.

휠속도 센서(300)는 차륜(본 실시예에서는 후륜)의 휠 펄스를 카운트할 수 있으며, 휠 펄스 카운트 값(WP)으로부터 후륜휠 속도와 차량의 차속이 파악될 수 있다. 또한, 이하에서 표기하는 후륜휠 속도 정보는 후륜의 휠 펄스 카운트 및 좌우 후륜휠 속도 차이를 포함하는 것으로 정의한다. 후륜의 휠 펄스 카운트는, 예를 들어 좌우 후륜의 휠 펄스 카운트의 평균값을 의미할 수 있으며, 후술하는 것과 같이 제2 주행 궤적을 생성하는 과정에서 차량의 종방향 변위를 추정하는데 사용될 수 있다. 그리고, 좌우 후륜휠 속도 차이는 제2 주행 궤적을 생성하는 과정에서 차량의 횡방향 변위를 추정하는데 사용될 수 있으며, 또한 요레이트 및 조향각과 마찬가지로 가중치 결정 모델의 학습을 위한 입력 파라미터와, 제1 및 제2 가중치 결정을 위한 가중치 결정 모델로의 입력 파라미터로 기능할 수 있다.

제1 주행 궤적 생성부(400)는 대상 경로를 따라 차량이 전진 주행하는 동안 획득된 후륜휠 속도 정보 및 조향각 정보에 기초하여 차량의 후진 주행을 위한 제1 주행 궤적을 생성할 수 있다. 여기서, 제1 주행 궤적은 차량이 후진 주행 시의 방향각(즉, 차량의 헤딩각)에 의존하여 결정되는 점에서, 제1 주행 궤적은 차량의 후진 주행 시의 제1 방향각과 동일한 의미를 가질 수 있다.

구체적으로, 제1 주행 궤적 생성부(400)는 휠 펄스 카운트를 이용하여 차량의 종방향 변위를 추정하고, 조향각 정보를 이용하여 차량의 횡방향 변위를 추정하는 방식으로 제1 주행 궤적을 생성할 수 있다. 즉, 제1 주행 궤적 생성부(400)는 휠 펄스 카운트를 누적하여 차량의 종방향 변위를 추정하고, 조향각의 변화를 이용하여 차량의 횡방향 변위를 추정한 후, 추정된 종방향 변위 및 횡방향 변위를 시간에 따라 매핑하여 제1 주행 궤적을 생성할 수 있다. 한편, 차량의 횡방향 변위를 추정할 때, 조향각과 함께 요레이트가 더 고려될 수도 있다.

제2 주행 궤적 생성부(500)는 대상 경로를 따라 차량이 전진 주행하는 동안 획득된 후륜휠 속도 정보에 기초하여 차량의 후진 주행을 위한 제2 주행 궤적을 생성할 수 있다. 제2 주행 궤적 또한 차량이 후진 주행 시의 방향각(즉, 차량의 헤딩각)에 의존하여 결정되는 점에서, 제2 주행 궤적은 차량의 후진 주행 시의 제2 방향각과 동일한 의미를 가질 수 있다.

구체적으로, 제2 주행 궤적 생성부(500)는 휠 펄스 카운트를 이용하여 차량의 종방향 변위를 추정하고, 좌우 후륜휠 속도 차이(즉, 좌측 후륜휠 속도 및 우측 후륜휠 속도 간의 차이)를 이용하여 차량의 횡방향 변위를 추정하는 방식으로 제2 주행 궤적을 생성할 수 있다. 즉, 제2 주행 궤적 생성부(500)는 휠 펄스 카운트를 누적하여 차량의 종방향 변위를 추정하고, 좌우 후륜휠 속도 차이로부터 차량의 횡방향 변위를 추정한 후, 추정된 종방향 변위 및 횡방향 변위를 시간에 따라 매핑하여 제2 주행 궤적을 생성할 수 있다.

한편, 제1 주행 궤적을 생성하기 위한 차량의 횡방향 변위는 조향각을 기반으로 추정되기 때문에, 도로의 곡률이 크지 않은 경우에는 횡방향 오차가 크지 않아 보다 정확하게 제1 주행 궤적이 생성될 수 있으나, 도로의 곡률이 큰 경우 횡방향 오차가 증가하여 제1 주행 궤적의 정확도가 낮아지게 된다. 반면, 제2 주행 궤적을 생성하기 위한 차량의 횡방향 변위는 좌우 후륜휠 속도 차이를 기반으로 추정되기 때문에, 도로의 곡률이 큰 경우에는 횡방향 오차가 크지 않아 보다 정확하게 제2 주행 궤적이 생성될 수 있으나, 도로의 곡률이 크지 않은 경우 좌우측 후륜의 각 휠속도 변화량이 작아 횡방향 오차가 증가하여 제2 주행 궤적의 정확도는 낮아지게 된다.

즉, 제1 주행 궤적은 도로의 곡률이 크지 않은 경우 그 정확도가 높고, 제2 주행 궤적은 도로의 곡률이 큰 경우 그 정확도 높아, 차량이 주행하는 도로의 곡률에 따라 제1 및 제2 주행 궤적의 정확도 특성은 상보적인 관계에 있기 때문에, 본 실시예에서는 후진 주행의 대상이 되는 대상 경로의 곡률에 따라 제1 및 제2 주행 궤적 간의 상보적 특성을 보상하기 위한 가중치를 결정하고, 그 결정된 가중치를 기반으로 최적 주행 궤적을 결정함으로써, 후진 주행을 위한 주행 궤적의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 이하에서는 상기와 같은 본 실시예의 구성을 가중치 결정 모델 및 제어부(600)의 동작을 중심으로 구체적으로 설명한다.

제어부(600)는 차량이 전진 주행한 대상 경로의 곡률을 지표하는 곡률 파라미터를 차량에 장착된 센서를 통해 획득하고 미리 학습된 가중치 결정 모델에 적용하여 제1 및 제2 주행 궤적 간의 상보적 특성을 보상하기 위한 제1 및 제2 가중치를 결정하고, 결정된 제1 및 제2 가중치를 제1 및 제2 주행 궤적에 각각 적용하여 결정되는 최적 주행 궤적에 따라 대상 경로 상에서 차량의 후진 주행을 제어할 수 있다. 상기의 곡률 파라미터는 가중치 결정 모델의 학습 과정과, 학습된 가중치 결정 모델을 통해 제1 및 제2 가중치를 결정하는 과정에서 가중치 결정 모델의 입력 파라미터로 기능하며, 요레이트 센서(100), 조향각 센서(200) 및 휠속도 센서(300)를 통해 각각 획득되는 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

제1 및 제2 가중치는 제1 및 제2 주행 궤적 간의 상보적 특성을 보상하기 위한 것이므로, 도 2에 예시로서 도시된 것과 같이 제1 및 제2 가중치의 값은 상호 상대적인 관계를 가질 수 있으며, 예를 들어 제1 및 제2 가중치의 합이 1인 범위에서 그 값이 상대적으로 결정될 수 있다.

제1 및 제2 가중치 결정의 전제가 되는 가중치 결정 모델의 학습 과정을 도 3 내지 도 6을 참조하여 설명한다. 참고로, 도 3 내지 도 6에 표기된 'S'는 직선 거리, 'C'는 곡선로의 거리(길이), 'R'은 곡률 반경, 'SAS'는 조향각, α 및 β는 각각 제1 가중치 및 제2 가중치를 의미한다.

가중치 결정 모델은 차량의 통상적인 주행 과정에서 상기한 곡률 파라미터로서 획득되는 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 입력으로 하여(요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이와 함께 추가적인 변수가 가중치 결정 모델의 학습에 사용될 수도 있다), 주행중인 도로의 곡률이 클수록 더 작은 값의 제1 가중치를 결정하도록, 그리고 더 큰 값의 제2 가중치를 결정하도록 미리 학습되어 있을 수 있다. 가중치 결정 모델의 학습 알고리즘으로는 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘이 사용될 수 있다.

도 3은 차량이 직선 도로를 주행하는 예시를 보이고 있다. 직선 도로를 주행하는 상황에서는 제1 주행 궤적의 정확도가 높고 제2 주행 궤적의 정확도가 상대적으로 낮으므로, 제2 가중치의 목표값은 그 하한값으로 설정될 필요가 있으며, 도 3은 제1 가중치의 목표값이 상한값인 0.95로 설정되고 제2 가중치의 목표값이 하한값인 0.05로 설정된 상태에서 가중치 결정 모델이 학습되는 예시를 보이고 있다(제1 가중치의 목표값 및 제2 가중치의 목표값은 설계자의 의도 및 시스템 사양에 따라 다양하게 설정될 수 있다).

도 4는 차량이 곡선로(곡률 반경 R = 8m)를 포함하는 도로를 주행하는 예시를 보이고 있다. 주행 도로에 곡선로가 포함되어 있는 경우 제2 주행 궤적의 정확도가 높으므로, 제2 가중치의 목표값이 도 3의 경우 대비 더 증가될 필요가 있으며, 이에 따라 도 4는 제1 가중치의 목표값이 0.8로 설정되고 제2 가중치의 목표값이 0.2로 설정된 상태에서 가중치 결정 모델이 학습되는 예시를 보이고 있다. 도 4(a) 및 (b)는 서로 다른 패턴의 도로로서 각 도로에 포함된 곡선로의 곡률이 동일한 두 도로 패턴을 나타내며, 본 실시예에서 가중치 결정 모델의 학습과, 학습된 가중치 결정 모델을 통한 제1 및 제2 가중치 결정은 도로 패턴 단위로 이루어지기 때문에, 도 4(a) 및 (b)의 경우 모두 가중치 결정 모델은 제1 및 제2 가중치가 각각 0.8 및 0.2로 결정되도록 학습될 수 있다.

도 5는 차량이 곡선로(곡률 반경 R = 6m)를 포함하는 도로를 주행하는 예시를 보이고 있다. 도 5의 예시에서는 도 4의 경우 대비 곡선로의 곡률이 더 크므로, 제2 가중치의 목표값이 도 4의 경우 대비 더 증가될 필요가 있으며, 이에 따라 도 5는 제1 가중치의 목표값이 0.7로 설정되고 제2 가중치의 목표값이 0.3로 설정된 상태에서 가중치 결정 모델이 학습되는 예시를 보이고 있다. 또한, 도 5(a) 및 (b)의 경우 모두 가중치 결정 모델은 제1 및 제2 가중치가 각각 0.7 및 0.3으로 결정되도록 학습될 수 있다.

도 6은 차량이 곡선로(곡률 반경 R = 4m)를 포함하는 도로를 주행하는 예시를 보이고 있다. 도 6의 예시에서는 도 5의 경우 대비 곡선로의 곡률이 더 크므로, 제2 가중치의 목표값이 도 5의 경우 대비 더 증가될 필요가 있으며, 이에 따라 도 6은 제1 가중치의 목표값이 0.6으로 설정되고 제2 가중치의 목표값이 0.4로 설정된 상태에서 가중치 결정 모델이 학습되는 예시를 보이고 있다. 또한, 도 6(a) 및 (b)의 경우 모두 가중치 결정 모델은 제1 및 제2 가중치가 각각 0.6 및 0.4로 결정되도록 학습될 수 있다.

도 3 내지 도 6은 가중치 결정 모델이 학습되는 일부 예시를 보인 것이며, 보다 다양한 패턴의 도로 상에서 차량이 주행하는 과정에서 해당 도로 패턴에 대하여 요구되는 제1 및 제2 가중치의 목표값을 설정하여 가중치 결정 모델이 학습되는 과정이 반복 수행되어 가중치 결정 모델의 학습이 완료되는 과정이 선결될 수 있다. 학습이 완료된 가중치 결정 모델은 이후 곡률 파라미터를 입력받아 그에 대응하는 제1 및 제2 가중치를 반환하도록 기능할 수 있다.

가중치 결정 모델의 학습이 완료된 후, 제어부(600)는 대상 경로를 따라 차량이 전진 주행하는 과정에서 획득된, 대상 경로의 곡률을 지표하는 곡률 파라미터로서 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 가중치 결정 모델에 적용하여 제1 및 제2 가중치를 결정하고, 결정된 제1 및 제2 가중치를 제1 및 제2 주행 궤적에 각각 적용하는 방식으로 제1 및 제2 주행 궤적을 융합하여 차량의 후진 주행을 위한 최적 주행 궤적을 결정할 수 있다. 제1 및 제2 주행 궤적을 융합하여 최적 주행 궤적을 결정하는 방식으로서, 제1 및 제2 주행 궤적을 제1 및 제2 가중치를 통해 가중합을 취하는 방식이 적용될 수 있다.

한편, 제2 가중치는 미리 정의된 하한값 이상의 범위에서 가중치 결정 모델을 통해 결정될 수 있다(제1 및 제2 가중치가 상호 의존적으로 결정되는 점을 고려할 때, 제1 가중치가 미리 정의된 상한값 이하의 범위에서 가중치 결정 모델을 통해 결정되는 것으로 표현될 수도 있다). 즉, 앞의 도 3에서 차량이 직선 도로를 주행하는 경우, 제2 가중치의 목표값이 하한값인 0.05로 설정된 상태에서 가중치 결정 모델이 학습되기 때문에 제2 가중치는 결과적으로 하한값 이상의 범위에서 결정된다. 제2 가중치의 하한값은 직선 도로에 현실적으로 존재하는 소정값의 곡률이 고려된 설계 마진으로 기능한다.

전술한 과정을 통해 최적 주행 궤적이 결정되면, 제어부(600)는 결정된 최적 주행 궤적에 따라 대상 경로 상에서 차량의 후진 주행을 제어할 수 있다. 즉, 전술한 것과 같이 본 실시예의 후진 주행 제어 장치는 차량에 적용된 자율 후진 주행 보조 시스템(후방 주행 보조 시스템)에 적용될 수 있으며, 이에 따라 운전자가 자율 후진 주행 보조 기능의 개시를 위한 조작이 있을 경우(예: 정차 상태에서 변속기 P단 → 기능 스위치 온 → 변속기 R단), 운전자의 감가속 조작 및 제어부(600)에 의한 시스템 자동 조향을 통해 최적 주행 궤적에 따라 차량의 후진 주행이 제어될 수 있다.

전술한 본 실시예의 구성을 통해, 도로의 곡률에 따라 그 정확도가 상보적인 특성을 갖는 제1 및 제2 주행 궤적이 융합되어 최적의 후진 주행 궤적이 생성됨으로써 도로 특성에 따른 주행 궤적 상의 오차를 제거하여 보다 정확한 자율 후진 주행이 이루어질 수 있다. 또한, 가중치 결정 모델의 학습과, 학습된 가중치 결정 모델을 통해 제1 및 제2 가중치를 결정하기 위한 곡률 파라미터로서 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이를 채용하며, 상기의 곡률 파라미터는 차량에 장착된 요레이트 센서(100), 조향각 센서(200) 및 휠속도 센서(300)와 같은 로컬 센서를 통해 확보될 수 있기 때문에 별도의 추가 센서가 요구되지 않아 비용 절감 측면에서도 이점을 갖는다.

한편, 이상에서는 본 실시예의 이해를 돕기 위해 제1 및 제2 주행 궤적 생성부(400, 500)와 제어부(600)를 분리된 구성으로 설명하였으나, 실시예에 따라서는 제1 및 제2 주행 궤적 생성부(400, 500)의 기능이 제어부(600)에 통합되어 구현될 수도 있다. 이러한 제1 및 제2 주행 궤적 생성부(400, 500)와 제어부(600)는 각종 데이터의 처리 및 연산을 수행하는 프로세서 또는 SoC(system on chip)로 구현될 수 있으며, 다른 구성요소들로부터 수신된 인스트럭션(instruction) 또는 데이터를 메모리에 로드(load)하여 처리하고, 다양한 데이터를 메모리에 저장하도록 설계될 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 후진 주행 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 7을 참조하여 본 실시예에 따른 차량의 후진 주행 제어 방법을 설명하며, 전술한 내용과 중복되는 설명은 생략하고 시계열적인 구성을 중심으로 설명한다.

제1 주행 궤적 생성부(400)는 대상 경로를 따라 차량이 전진 주행하는 동안 획득된 후륜휠 속도 정보 및 조향각 정보에 기초하여 차량의 후진 주행을 위한 제1 주행 궤적을 생성한다(S100). S100 단계에서, 제1 주행 궤적 생성부(400)는 휠 펄스 카운트를 이용하여 차량의 종방향 변위를 추정하고, 조향각 정보를 이용하여 차량의 횡방향 변위를 추정하는 방식으로 제1 주행 궤적을 생성한다.

또한, 제2 주행 궤적 생성부(500)는 대상 경로를 따라 차량이 전진 주행하는 동안 획득된 후륜휠 속도 정보에 기초하여 차량의 후진 주행을 위한 제2 주행 궤적을 생성한다(S200). S200 단계에서, 제2 주행 궤적 생성부(500)는 휠 펄스 카운트를 이용하여 차량의 종방향 변위를 추정하고, 좌우 후륜휠 속도 차이를 이용하여 차량의 횡방향 변위를 추정하는 방식으로 제2 주행 궤적을 생성한다.

S100 단계 및 S200 단계는 병렬적으로 수행되는 독립적인 단계로서, 그 수행 순서가 상기한 기재 순서로 제한되지 않는다.

S100 단계 및 S200 단계 이후, 제어부(600)는 대상 경로의 곡률을 지표하는 곡률 파라미터를 미리 학습된 가중치 결정 모델에 적용하여 제1 및 제2 주행 궤적 간의 상보적 특성을 보상하기 위한 제1 및 제2 가중치를 결정하고, 결정된 제1 및 제2 가중치를 제1 및 제2 주행 궤적에 각각 적용하여 결정되는 최적 주행 궤적에 따라 대상 경로 상에서 차량의 후진 주행을 제어한다(S300).

여기서, 가중치 결정 모델은 차량의 주행 과정에서 곡률 파라미터로서 획득되는 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 입력으로 하여, 주행중인 도로의 곡률이 클수록 더 작은 값의 제1 가중치를 결정하도록, 그리고 더 큰 값의 제2 가중치를 결정하도록 미리 학습되어 있으며, 이에 따라 S300 단계에서 제어부(600)는 대상 경로를 따라 차량이 전진 주행하는 과정에서 획득된, 대상 경로의 곡률을 지표하는 곡률 파라미터로서 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 가중치 결정 모델에 적용하여 제1 및 제2 가중치를 결정하고, 결정된 제1 및 제2 가중치를 제1 및 제2 주행 궤적에 각각 적용하는 방식으로 제1 및 제2 주행 궤적을 융합하여 차량의 후진 주행을 위한 최적 주행 궤적을 결정한 후, 결정된 최적 주행 궤적에 따라 대상 경로 상에서 차량의 후진 주행을 제어한다.

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.

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.

100: 요레이트 센서
200: 조향각 센서
300: 휠속도 센서
400: 제1 주행 궤적 생성부
500: 제2 주행 궤적 생성부
600: 제어부

Claims (12)

1. 대상 경로를 따라 차량이 전진 주행하는 동안 획득된 후륜휠 속도 정보 및 조향각 정보에 기초하여 상기 차량의 후진 주행을 위한 제1 주행 궤적을 생성하는 제1 주행 궤적 생성부;
   상기 대상 경로를 따라 상기 차량이 전진 주행하는 동안 획득된 후륜휠 속도 정보에 기초하여 상기 차량의 후진 주행을 위한 제2 주행 궤적을 생성하는 제2 주행 궤적 생성부; 및
   상기 대상 경로의 곡률을 지표하는 곡률 파라미터를 미리 학습된 가중치 결정 모델에 적용하여 상기 제1 및 제2 주행 궤적 간의 상보적 특성을 보상하기 위한 제1 및 제2 가중치를 결정하고, 상기 결정된 제1 및 제2 가중치를 상기 제1 및 제2 주행 궤적에 각각 적용하여 결정되는 최적 주행 궤적에 따라 상기 대상 경로 상에서 상기 차량의 후진 주행을 제어하는 제어부;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 후진 주행 제어 장치.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 후륜휠 속도 정보는 휠 펄스 카운트 및 좌우 후륜휠 속도 차이를 포함하고,
   상기 제1 주행 궤적 생성부는, 상기 휠 펄스 카운트를 이용하여 상기 차량의 종방향 변위를 추정하고, 상기 조향각 정보를 이용하여 상기 차량의 횡방향 변위를 추정하는 방식으로 상기 제1 주행 궤적을 생성하고,
   상기 제2 주행 궤적 생성부는, 상기 휠 펄스 카운트를 이용하여 상기 차량의 종방향 변위를 추정하고, 상기 좌우 후륜휠 속도 차이를 이용하여 상기 차량의 횡방향 변위를 추정하는 방식으로 상기 제2 주행 궤적을 생성하는 것을 특징으로 하는 차량의 후진 주행 제어 장치.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 곡률 파라미터는 상기 차량의 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 포함하고,
   상기 가중치 결정 모델은, 상기 차량의 주행 과정에서 상기 곡률 파라미터로서 획득되는 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 입력으로 하여, 주행중인 도로의 곡률이 클수록 더 작은 값의 상기 제1 가중치를 결정하도록, 그리고 더 큰 값의 상기 제2 가중치를 결정하도록 미리 학습되어 있는 것을 특징으로 하는 차량의 후진 주행 제어 장치.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 제어부는, 상기 대상 경로를 따라 상기 차량이 전진 주행하는 과정에서 획득된, 상기 대상 경로의 곡률을 지표하는 곡률 파라미터로서 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 상기 가중치 결정 모델에 적용하여 상기 제1 및 제2 가중치를 결정하고, 상기 결정된 제1 및 제2 가중치를 상기 제1 및 제2 주행 궤적에 각각 적용하는 방식으로 상기 제1 및 제2 주행 궤적을 융합하여 상기 최적 주행 궤적을 결정한 후, 상기 결정된 최적 주행 궤적에 따라 상기 대상 경로 상에서 상기 차량의 후진 주행을 제어하는 것을 특징으로 하는 차량의 후진 주행 제어 장치.
   
5. 제3항에 있어서,
   상기 제2 가중치는, 미리 정의된 하한값 이상의 범위에서 상기 가중치 결정 모델을 통해 결정되는 것을 특징으로 하는 차량의 후진 주행 제어 장치.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는, 상기 차량에 장착된 요레이트 센서, 조향각 센서 및 휠속도 센서를 통해 상기 곡률 파라미터로서 상기 차량의 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 각각 획득하는 것을 특징으로 하는 차량의 후진 주행 제어 장치.
   
7. 제1항에 있어서,
   상기 후진 주행 제어 장치는, 상기 차량에 적용된 자율 후진 주행 보조 시스템에 적용되는 것을 특징으로 하는, 차량의 후진 주행 제어 장치.
   
8. 제1 주행 궤적 생성부가, 대상 경로를 따라 차량이 전진 주행하는 동안 획득된 후륜휠 속도 정보 및 조향각 정보에 기초하여 상기 차량의 후진 주행을 위한 제1 주행 궤적을 생성하는 단계;
   제2 주행 궤적 생성부가, 상기 대상 경로를 따라 상기 차량이 전진 주행하는 동안 획득된 후륜휠 속도 정보에 기초하여 상기 차량의 후진 주행을 위한 제2 주행 궤적을 생성하는 단계; 및
   제어부가, 상기 대상 경로의 곡률을 지표하는 곡률 파라미터를 미리 학습된 가중치 결정 모델에 적용하여 상기 제1 및 제2 주행 궤적 간의 상보적 특성을 보상하기 위한 제1 및 제2 가중치를 결정하고, 상기 결정된 제1 및 제2 가중치를 상기 제1 및 제2 주행 궤적에 각각 적용하여 결정되는 최적 주행 궤적에 따라 상기 대상 경로 상에서 상기 차량의 후진 주행을 제어하는 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 후진 주행 제어 방법.
   
9. 제8항에 있어서,
   상기 후륜휠 속도 정보는 휠 펄스 카운트 및 좌우 후륜휠 속도 차이를 포함하고,
   상기 제1 주행 궤적을 생성하는 단계에서, 상기 제1 주행 궤적 생성부는,
   상기 휠 펄스 카운트를 이용하여 상기 차량의 종방향 변위를 추정하고, 상기 조향각 정보를 이용하여 상기 차량의 횡방향 변위를 추정하는 방식으로 상기 제1 주행 궤적을 생성하고,
   상기 제2 주행 궤적을 생성하는 단계에서, 상기 제2 주행 궤적 생성부는,
   상기 휠 펄스 카운트를 이용하여 상기 차량의 종방향 변위를 추정하고, 상기 좌우 후륜휠 속도 차이를 이용하여 상기 차량의 횡방향 변위를 추정하는 방식으로 상기 제2 주행 궤적을 생성하는 것을 특징으로 하는 차량의 후진 주행 제어 방법.
   
10. 제9항에 있어서,
    상기 곡률 파라미터는 상기 차량의 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 가중치 결정 모델은, 상기 차량의 주행 과정에서 상기 곡률 파라미터로서 획득되는 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이 중 하나 이상을 입력으로 하여, 주행중인 도로의 곡률이 클수록 더 작은 값의 상기 제1 가중치를 결정하도록, 그리고 더 큰 값의 상기 제2 가중치를 결정하도록 미리 학습되어 있는 것을 특징으로 하는 차량의 후진 주행 제어 방법.
    
11. 제10항에 있어서,
    상기 후진 주행을 제어하는 단계에서, 상기 제어부는,
    상기 대상 경로를 따라 상기 차량이 전진 주행하는 과정에서 획득된, 상기 대상 경로의 곡률을 지표하는 곡률 파라미터로서 요레이트, 조향각 및 좌우 후륜휠 속도 차이를 상기 가중치 결정 모델에 적용하여 상기 제1 및 제2 가중치를 결정하고, 상기 결정된 제1 및 제2 가중치를 상기 제1 및 제2 주행 궤적에 각각 적용하는 방식으로 상기 제1 및 제2 주행 궤적을 융합하여 상기 최적 주행 궤적을 결정한 후, 상기 결정된 최적 주행 궤적에 따라 상기 대상 경로 상에서 상기 차량의 후진 주행을 제어하는 것을 특징으로 하는 차량의 후진 주행 제어 방법.
    
12. 제10항에 있어서,
    상기 제2 가중치는, 미리 정의된 하한값 이상의 범위에서 상기 가중치 결정 모델을 통해 결정되는 것을 특징으로 하는 차량의 후진 주행 제어 방법.

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