KR20220068710A

KR20220068710A - 차량 측위 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20220068710A
Application number: KR1020200155767A
Authority: KR
Inventors: 전현철; 강철우; 정경부
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2020-11-19
Filing date: 2020-11-19
Publication date: 2022-05-26
Also published as: JP2022081396A; US20220155075A1; US11971257B2; EP4001844A1; CN114518119A

Abstract

차량 측위 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따르면, 그 방법은 차량의 카메라를 통해 촬영된 차량의 영상 정보에 기초하여 차량의 영상 기반 참조 위치를 결정하고, 차량의 주행 상황에 기초하여 영상 기반 참조 위치에 관한 수용 범위를 설정하고, 영상 기반 참조 위치의 오차 수준을 수용 범위와 비교하여 차량의 현재 위치를 추정하는 단계들을 포함한다.

Description

차량 측위 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR VEHICLE LOCALIZATION}

아래 실시예들은 차량 측위 방법 및 장치에 관한 것이다.

차량 및 기타 운송 수단의 주행을 보조하기 위해, 다양한 시각 정보(visual information)를 증강 현실(augmented reality, AR)을 통해 운전자에게 제공하는 내비게이션 시스템이 있다. 이러한 내비게이션 시스템은 GPS(global positioning system) 센서를 통해 인공위성으로부터 GPS 신호를 수신하고, 수신한 GPS 신호에 기초하여 차량의 현재 위치를 추정한다. GPS 신호를 통해 차량의 위도, 경도 상의 절대적인 위치 값이 도출될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 차량 측위 방법은 차량의 위치 센서를 통해 측정된 상기 차량의 위치 정보에 기초하여 제1참조 위치를 결정하는 단계; 상기 차량의 카메라를 통해 촬영된 상기 차량의 영상 정보에 기초하여 상기 차량의 제2 참조 위치를 결정하는 단계; 상기 차량의 주행 상황에 기초하여 상기 제2 참조 위치에 관한 수용 범위를 설정하는 단계; 상기 제2 참조 위치를 상기 제1참조 위치와 비교하여 상기 제2 참조 위치의 오차 수준을 예측하는 단계; 및 상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준을 상기 수용 범위와 비교하여 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 단계를 포함한다.

상기 제2 참조 위치를 결정하는 상기 단계는 상기 영상 정보에 나타난 차선의 기하학 정보에 기초하여 상기 제2 참조 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 제2 참조 위치는 상기 차량이 속한 차로에 관한 정보 및 상기 차량이 속한 상기 차로 내에서의 상기 차량의 상세 위치에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 차량의 상기 주행 상황은 교차로를 주행하는 제1 주행 상황 및 코너를 회전하여 주행하는 제2 주행 상황 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 수용 범위를 설정하는 상기 단계는 상기 주행 상황에 맞추어 상기 수용 범위의 넓이를 조절하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 수용 범위를 설정하는 상기 단계는 교차로를 주행하는 제1 주행 상황에 비해 코너를 회전하여 주행하는 제2 주행 상황에 대해 더 넓은 수용 범위를 설정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 현재 위치를 추정하는 상기 단계는 상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준이 상기 수용 범위에 속하지 않는 경우 상기 제2 참조 위치를 배제한 채 상기 현재 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 현재 위치를 추정하는 상기 단계는 상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준이 상기 수용 범위에 속하지 않는 경우 상기 제1참조 위치를 상기 차량의 상기 현재 위치로 추정하는 단계; 및 상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준이 상기 수용 범위에 속하는 경우 상기 제2 참조 위치 및 상기 제1참조 위치의 가중 합에 기초하여 추정된 새로운 위치를 상기 현재 위치로 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 오차 수준을 결정하는 상기 단계는 상기 제2 참조 위치와 상기 제1참조 위치 간의 거리에 기초하여 상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 제2 참조 위치가 상기 수용 범위에 속하지 않는 경우, 다음 타임 스텝에 상기 차량의 다음 위치를 추정함에 있어서, 상기 다음 타임 스텝에서 사용되는 다음 수용 범위의 넓이는 상기 수용 범위에 비해 더 넓게 설정될 수 있다.

상기 차량 측위 방법은 상기 제2 참조 위치를 포함하는 복수의 타임 스텝들에 대응하는 복수의 제2 참조 위치들에 기초하여 상기 제2 참조 위치에 대응하는 참조 헤딩 각의 변화를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 현재 위치를 추정하는 상기 단계는 자이로스코프의 출력과 상기 참조 헤딩 각의 상기 변화 간의 비교 결과를 더 고려하여 상기 현재 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 항법 장치는 프로세서; 및 상기 프로세서에서 실행가능한 명령어들을 포함하는 메모리를 포함하고, 상기 명령어들이 상기 프로세서에서 실행되면, 상기 프로세서는 차량의 위치 센서를 통해 측정된 상기 차량의 위치 정보에 기초하여 제1참조 위치를 결정하고, 상기 차량의 카메라를 통해 촬영된 상기 차량의 영상 정보에 기초하여 상기 차량의 제2 참조 위치를 결정하고, 상기 차량의 주행 상황에 기초하여 상기 제2 참조 위치에 관한 수용 범위를 설정하고, 상기 제2 참조 위치를 상기 제1참조 위치와 비교하여 상기 제2 참조 위치의 오차 수준을 예측하고, 상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준을 상기 수용 범위와 비교하여 상기 차량의 현재 위치를 추정한다.

일 실시예에 따르면, 차량 제어 장치는 차량에 설치되어, 상기 차량의 주행에 관한 영상 정보를 생성하는 카메라; 상기 차량의 위치 센서를 통해 측정된 상기 차량의 위치 정보에 기초하여 제1참조 위치를 결정하고, 상기 영상 정보에 기초하여 상기 차량의 제2 참조 위치를 결정하고, 상기 차량의 주행 상황에 기초하여 상기 제2 참조 위치에 관한 수용 범위를 설정하고, 상기 제2 참조 위치를 상기 제1참조 위치와 비교하여 상기 제2 참조 위치의 오차 수준을 예측하고, 상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준을 상기 수용 범위와 비교하여 상기 차량의 현재 위치를 추정하고, 상기 현재 위치에 기초하여 상기 차량의 주행과 관련된 제어 명령을 생성하는 프로세서; 및 상기 제어 명령에 기초하여 상기 차량을 제어하는 제어 계통을 포함한다.

도 1은 일 실시예에 따른 항법 장치의 동작을 나타낸다.
도 2는 일 실시예에 따른 위치 추정 과정을 나타낸다.
도 3은 일 실시예에 따른 수용 범위를 이용한 오류 검출을 통해 위치를 추정하는 과정을 나타낸다.
도 4는 영상 기반 참조 위치의 오류의 예시들을 나타낸다.
도 5는 일 실시예에 따른 참조 위치와 수용 범위 간의 비교를 나타낸다.
도 6은 일 실시예에 따른 주행 상황에 기초한 수용 범위의 설정을 나타낸다.
도 7은 일 실시예에 따른 회전 상황의 검출을 나타낸다.
도 8은 일 실시예에 따른 교차로 주행의 검출을 나타낸다.
도 9는 일 실시예에 따른 수용 범위의 확장을 나타낸다.
도 10은 일 실시예에 따른 헤딩 각을 이용하여 오류를 검출하는 과정을 나타낸다.
도 11은 일 실시예에 따른 차량 측위 방법을 나타낸다.
도 12는 일 실시예에 따른 항법 장치의 구성을 나타낸다.
도 13은 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타낸다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

또한, 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

또한, '차량(vehicle)'은 자동차, 버스, 오토바이 또는 트럭과 같이 구동 기관을 가지고 사람이나 물건을 이동시키기 위해 이용되는 모든 종류의 운송 수단을 의미할 수 있다. 또한, '도로(road)'는 차량들이 다니는 길을 의미하며, 예를 들어, 고속도로, 국도, 지방도, 고속국도, 자동차 전용 도로 등과 같은 다양한 유형의 도로를 포함할 수 있다. '차로(lane)'는 도로 노면 상에 표시된 차선(lane boundary)들을 통해 서로 구분되는 도로 공간을 의미한다. '현재 주행 차로'는 여러 차로들 중 현재 차량이 주행 중인 차로로서, 현재 차량이 차지하고 이용 중인 차로 공간을 의미하며, '에고 레인(ego lane)'으로도 지칭될 수 있다. '차선(lane boundary)'은 차로의 구별을 위해 도로 노면 상에 표시된 실선 또는 점선을 의미한다. '차선'은 '차선 표시(lane marking)'로 불릴 수도 있다.

어느 하나의 실시예에 포함된 구성요소와, 공통적인 기능을 포함하는 구성요소는, 다른 실시예에서 동일한 명칭을 사용하여 설명하기로 한다. 반대되는 기재가 없는 이상, 어느 하나의 실시예에 기재한 설명은 다른 실시예에도 적용될 수 있으며, 중복되는 범위에서 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 일 실시예에 따른 항법 장치의 동작을 나타낸다. 도 1을 참조하면, 항법 장치(navigation apparatus, 100)는 차량의 영상 데이터, 센서 데이터, 지도 데이터 중 적어도 하나에 기초하여, 항법 파라미터를 제공할 수 있다. 예를 들어, 항법 파라미터는 차량의 자세(pose), 속도(velocity), 위치(position) 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함할 수 있다.

차량은 항법 파라미터를 통해 항법 정보를 생성하고, 항법 정보를 사용자(예: 운전자) 및/또는 차량(예: 자율 주행 차량)에게 제공할 수 있다. 차량은 3차원 헤드 업 디스플레이(head up display, HUD)를 통한 증강 현실(augmented reality, AR) 기법으로 항법 정보를 제공할 수 있다. 항법 장치(100)는 항법 파라미터를 고려하여 가상 영상을 현실 배경에 오버레이하여 표현할 수 있다. 오차 없는 AR 환경을 구현하기 위해서는, 차량의 상태를 정확하게 측정하는 것이 요구된다.

차량은 전방, 측방, 후방, 상방, 하방을 포함하는 복수의 방향들 중에 하나 이상의 방향을 촬영하는 하나 이상의 카메라를 포함할 수 있고, 항법 장치(100)는 이러한 하나 이상의 카메라로부터 차량의 영상 정보를 수신할 수 있다. 또한, 차량은 IMU(inertial measurement unit), GPS(global positioning system), 및 OBD(on board diagnostics)와 같은 차량의 위치를 측정하기 위한 위치 센서를 포함할 수 있고, 항법 장치(100)는 이러한 위치 센서로부터 차량의 위치 정보를 수신할 수 있다. 여기서, IMU는 가속도 센서(acceleration sensor) 및 자이로스코프(gyroscope)를 포함할 수 있다.

항법 장치(100)는 지도 데이터로 고정밀 지도(high definition map, HD map)를 이용할 수 있다. 고정밀 지도는 다양한 센서들을 이용하여 생성된 다양한 지도 요소들(예: 차선, 중앙선, 안내 표시 등)에 관한 정보를 포함할 수 있다. 고정밀 지도의 다양한 요소들은 포인트 클라우드(point cloud)로 표현될 수 있고, 포인트 클라우드의 각 점은 3차원 위치에 대응할 수 있다. 3차원 위치는 위도, 경도, 고도로 표현될 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른 위치 추정 과정을 나타낸다. 도 2를 참조하면, 항법 장치는 단계(210)에서 센서 기반의 측위(sensor-based localization)를 수행하고, 단계(220)에서 영상 기반의 측위(image-based localization)를 수행하고, 단계(240)에서 단계들(210, 220)의 결과에 기초한 융합을 수행하여 최종 위치를 결정할 수 있다.

보다 구체적으로, 항법 장치는 단계(210)에서 차량의 위치 센서를 통해 측정된 차량의 위치 정보에 기초하여 센서 기반의 위치를 추정할 수 있다. 센서 기반의 측위는 센서 퓨전(Sensor Fusion)을 포함할 수 있다. 센서 퓨전은 다양한 정보를 융합하는 추정 기법이며, 칼만 필터(Kalman filter)에 대응할 수 있다. 여기서, 융합되는 정보는 칼만 필터 이론에 따른 추정 모델을 이용하여 추정된 값 및 센서 정보를 이용하여 추정된 값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 항법 장치는 단계(210)의 센서 퓨전을 위해 IMU, GPS, 및 OBD를 이용할 수 있다. 이때, 항법 장치는 GPS 및 OBD의 출력을 센서 정보로 이용하고, IMU의 출력을 추정 모델의 입력으로 이용하여, 차량의 위치, 속도, 자세를 추정할 수 있다.

항법 장치는 단계(220)에서 차량의 영상 정보를 이용하여 영상 기반의 측위를 수행할 수 있다. 영상 정보는 차량의 전방으로 보이는 차선의 기하학 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차선의 기하학 정보는 차선들의 종류, 방향, 및 배열 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함할 수 있다. 항법 장치는 영상 정보 이외의 다른 센서 정보를 영상 정보와 결합하여 영상 기반의 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 항법 장치는 GPS 센서와 같은 위치 센서를 통해 측정된 차량의 위치 정보를 이용하여 차량의 개략적인 위치를 파악할 수 있다. 이후에, 항법 장치는 영상 정보를 통해 차량이 속한 차로 및/또는 차량이 속한 차로 내에서의 차량의 상세 위치를 파악할 수 있고, 이에 따라 영상 기반의 위치를 추정할 수 있다. 추정된 영상 기반의 위치는 고정밀 지도(HD map)에 매핑되어 제공될 수 있다.

센서 기반의 측위는 출력 주기가 빠르고, 변화량을 정확하게 반영할 수 있다. 따라서, 센서 기반으로 추정된 위치를 통해 상대 위치가 비교적 정확하게 파악될 수 있다. 영상 기반의 측위는 절대 위치를 파악하는데 적합할 수 있다. 항법 장치는 단계(240)에서 센서 기반으로 추정된 위치와 영상 기반으로 추정된 위치에 기초한 융합을 수행하여 최종 위치를 도출할 수 있다. 이때, 항법 장치는 센서 퓨전을 통해 융합을 수행할 수 있다. 예를 들어, 항법 장치는 단계(210)에서 센서 기반으로 추정된 차량의 위치 및 단계(220)에서 영상 기반으로 추정된 차량의 위치를 센서 정보로 이용하고, 단계(210)에서 추정된 차량의 속도를 모델의 입력으로 이용하여, 차량의 위치를 최종적으로 추정할 수 있다.

일반적으로 영상은 절대 위치를 추정하는데 적합한 정보를 포함할 수 있다. 그러나, 폐색(occlusion), 포화(saturation) 등으로 인해 영상 정보가 손실되거나, 차선의 증감과 같은 주행 환경에 변화가 생긴 경우, 영상 기반으로 추정된 위치의 신뢰도는 크게 떨어질 수 있다. 따라서, 오히려 영상 기반으로 추정된 위치를 통해 최종 위치를 도출하는 것은 최종 위치의 정확도를 떨어뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이와 관련하여, 항법 장치는 단계(230)를 통해 영상 기반의 위치가 오류(fault)에 해당하는지 결정하고, 해당 위치가 오류에 해당한다면 단계(240)에서 해당 위치 배제한 채 최종 위치를 도출함으로써 최종 위치의 정확도를 높게 유지할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 항법 장치는 영상 기반으로 추정된 위치의 오차 수준(error level)을 예측하고, 차량의 주행 상황에 맞게 수용 범위(acceptance range)를 설정하고, 영상 기반 위치의 오차 수준과 수용 범위를 비교할 수 있다. 항법 장치는 센서 기반의 위치를 이용하여 영상 기반의 위치의 오차 수준을 예측할 수 있다. 오차 수준이 수용 범위를 벗어날 때, 항법 장치는 영상 기반의 위치를 오류로 분류할 수 있다. 이 경우, 항법 장치는 영상 기반으로 추정된 위치를 배제한 채 최종 위치를 도출할 수 있다.

다른 일 실시예에 따르면, 항법 장치는 연속적인 타임 스텝들에서 영상 기반으로 추정된 위치들을 통해 헤딩 각들을 계산하고, 계산된 헤딩 각들의 변화와 자이로스코프의 출력을 비교할 수 있다. 비교에 따른 차이가 임계치를 넘을 때, 항법 장치는 관련된 추정 위치(예: 마지막 타임 스텝의 추정 위치)를 오류로 분류할 수 있다. 다른 일 실시예에 따르면, 항법 장치는 수용 범위를 이용한 방법과 헤딩 각을 이용한 방법 모두를 이용할 수 있다. 이 경우, 두 방법은 순차적 또는 병렬적으로 수행될 수 있으며, 두 방법의 조건들이 모두 만족될 때 영상 기반으로 추정된 위치가 최종 위치의 도출 과정에 반영될 수 있다.

도 3은 일 실시예에 따른 수용 범위를 이용한 오류 검출을 통해 위치를 추정하는 과정을 나타낸다. 도 3a를 참조하면, 항법 장치는 단계(310)에서 센서 기반 측위를 수행할 수 있다. 항법 장치는 센서 퓨전에 기초하여, 차량의 위치, 속도, 자세를 추정할 수 있다. 또한, 항법 장치는 단계(330)에서 영상 기반의 측위를 수행할 수 있다. 항법 장치는 영상 정보 및 센서 정보를 통해 차량이 속한 차로 및/또는 차량이 속한 차로 내에서의 차량의 상세 위치를 추정할 수 있다. 이때, 항법 장치는 센서 정보로 단계(310)에서 센서 퓨전을 통해 추정된 차량의 위치 및 자세를 이용할 수 있다. 영상 기반의 측위 결과는 영상 정보에 기반하므로 영상 기반 참조 위치(image-based reference position)로 지칭될 수 있다.

항법 장치는 단계(320)에서 차량의 주행 상황을 결정한다. 차량의 주행 상황은 주행 도로의 타입 및/또는 주행 방향에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 주행 상황은 교차로를 주행하는 주행 상황, 코너를 회전(turn)하여 주행하는 주행 상황, 그 밖의 주행 상황을 포함할 수 있다. 그 밖의 주행 상황은 교차로가 아닌 구간을 회전하지 않고, 예를 들어 직진으로 주행하는 것을 포함할 수 있다.

항법 장치는 단계(340)에서 영상 기반 참조 위치에 관한 오류 검출을 수행한다. 오류 검출을 위해 항법 장치는 단계(341)에서 수용 범위를 설정하고, 단계(342)에서 영상 기반 참조 위치의 오차 수준과 수용 범위를 비교할 수 있다. 항법 장치는 센서 기반 측위 결과에 기초하여 영상 기반 참조 위치의 오차 수준을 예측할 수 있다. 예를 들어, 항법 장치는 센서 기반 측위 결과에 기초하여 단계(351)의 1차 추정을 수행하여 모델 추정 기반 참조 위치(model estimation-based reference position)를 결정할 수 있다. 모델 추정 기반 참조 위치는 영상 기반 참조 위치의 오차 수준을 예측하기 위한 기준으로 이용될 수 있다. 1차 추정 과정은 아래에서 다시 설명한다. 항법 장치는 영상 기반 참조 위치와 모델 추정 기반 참조 위치 간의 차이에 기초하여 영상 기반 참조 위치의 오차 수준을 예측할 수 있다. 둘 간의 차이가 크다면 영상 기반 참조 위치의 오차 수준은 높다고 간주될 수 있다.

항법 장치는 주행 상황에 맞춰 수용 범위를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 항법 장치는 주행 상황에 따라 수용 범위의 넓이를 다르게 설정할 수 있다. 이에 따라 동일한 오차 수준을 갖는 영상 기반 참조 위치들도 주행 상황에 따라 수용 여부가 달라질 수 있다. 예를 들어, 교차로 주행에 대해 수용 범위를 작게 설정할 수 있고, 회전 주행에 대해 수용 범위를 크게 설정할 수 있다. 교차로 주행의 경우 차선이 없어지거나, 차선의 패턴이 바뀌거나, 폐색이 발생하는 등 영상 정보에 노이즈가 포함될 가능성이 높으므로, 영상 기반 참조 위치에 엄격한 기준을 적용하는 것이 필요하다. 회전 주행의 경우 횡방향의 추정 정확도가 급격히 떨어지는 상황이 발생할 수 있으므로, 영상 정보를 가급적 수용하는 것이 위치 추정의 정확도를 향상시키는데 유리할 수 있다. 수용 범위의 설정에 관해서는 추후 도 6 내지 도 9를 참조하여 보다 상세히 설명한다. 항법 장치는 수용 범위에 속하는 영상 기반 참조 위치는 비 오류(no fault)로 분류하고, 수용 범위에 속하지 않는 영상 기반 참조 위치는 오류로 분류할 수 있다.

항법 장치는 단계(350)에서 센서 기반 측위의 결과 및 영상 기반의 측위 결과(영상 기반 참조 위치)에 기초한 융합을 수행한다. 융합은 단계(351)의 1차 추정 및 단계(352)의 2차 추정을 포함할 수 있다. 항법 장치는 이전 타임 스텝에서 추정된 최종 위치 및 센서 기반의 측위 결과를 이용하여 1차 추정을 수행하여 현재 타임 스텝의 위치를 추정할 수 있다. 1차 추정 결과는 센서 정보(예: GPS와 같은 위치 센서에 의해 측정된 차량의 위치 데이터)에 기초한 모델의 추정치에 해당하므로 영상 기반 참조 위치와의 구분을 위해 모델 추정 기반 참조 위치로 지칭될 수 있다. 항법 장치는 모델 추정 기반 참조 위치를 수용 범위의 중심으로 설정할 수 있다.

항법 장치는 영상 기반 참조 위치를 이용하여 모델 추정 기반 참조 위치를 보정하여 2차 추정을 수행할 수 있다. 2차 추정은 단계(340)의 오류 검출 결과에 따라 선택적으로 수행될 수 있다. 영상 기반 참조 위치가 오류에 해당하면 2차 추정은 수행되지 않고, 모델 추정 기반 참조 위치가 최종 위치로 출력될 수 있다. 영상 기반 참조 위치가 비 오류에 해당하면 2차 추정이 수행되고, 위치 보정 결과에 따른 새로운 위치가 최종 위치로 출력될 수 있다. 새로운 위치는 영상 기반 참조 위치 및 영상 기반 참조 위치의 가중 합(weighted sum)에 기초하여 추정될 수 있다. 이하, 도 3b 및 도 3c를 참조하여 단계(350)의 융합 동작을 보다 상세히 설명한다.

도 3b는 센서 퓨전의 예시를 나타낸다. 도 3b를 참조하면, 센서 퓨전은 단계들(361, 362, 363)의 모델 전파(model propagation), 측정 업데이트(measurement update), 및 시간 업데이트(time update)를 포함할 수 있다. 모델 전파는 이전 타임 스텝의 정보(

또는

)로부터 현재 타임 스텝의 정보를 모델 기반으로 계산하는 동작이다. 계산 결과는

로 표시될 수 있다. k는 현재 타임 스텝을 의미하고, +/-는 센서 정보의 반영 여부를 나타낸다. 이전 타임 스텝에서 측정 업데이트가 수행된 경우 이전 타임 스텝의 정보는

이고, 이전 타임 스텝에서 측정 업데이트가 수행되지 않은 경우 이전 타임 스텝의 정보는

이다.

시간 업데이트는 현재 타임 스텝의 정보를 칼만 필터 이론에 의해 '모델 기반 추정'하는 동작이다. 추정 결과는

로 표시될 수 있다. 햇(hat)은 추정을 의미한다. 측정 업데이트는

및

의 가중 합을 수행하는 동작이다.

는 현재 타임 스텝에 입력된 센서 정보이다. 가중치는

및

의 정확도 또는 공분산에 기초하여 결정될 수 있다. 결과는

로 표시될 수 있다.

가 입력되어 측정 업데이트가 수행된 경우, 현재 타임 스텝의 추정 결과는

이다.

가 입력되지 않아 측정 업데이트가 수행되지 않은 경우, 현재 타임 스텝의 추정 결과는

이다. 다음 타임 스텝에서

또는

를 통해 모델 전파가 수행될 수 있다.

도 3c는 도 3a의 단계(351)의 1차 추정 및 단계(352)와 관련된 센서 퓨전의 실시예를 나타낸다. 도 3c의 항법 장치는 단계들(353, 354, 355)에서 도 3b의 단계들(361, 362, 363)에 대응하는 모델 전파, 측정 업데이트, 및 시간 업데이트를 수행할 수 있다. 항법 장치는 모델 전파 동작으로 센서 기반의 측위를 통해 추정된 현재 타임 스텝의 속도를 이전 타임 스텝의 위치에 적용하여 현재 타임 스텝의 위치를 계산할 수 있다. 예를 들어,

와 같이

가 계산될 수 있다. 여기서,

는 현재 타임 스텝의 위치이고,

는 이전 타임 스텝의 위치이고,

는 현재 타임 스텝의 속도이고,

는 연속한 두 타입 스텝들 간의 시간 인터벌이다. 계산 결과는

에 대응한다.

항법 장치는 시간 업데이트 동작을 통해 1차 추정 결과는 생성할 수 있다. 1차 추정 결과는

에 대응하며, 상술된 것처럼 모델 추정 기반 참조 위치로 지칭될 수 있다. 또한, 항법 장치는 센서 정보 및 1차 추정 결과의 가중 합을 수행하여 2차 추정 결과를 생성할 수 있다. 2차 추정 결과는

에 대응한다. 센서 정보는 센서 기반의 측위를 통해 추정된 현재 타임 스텝의 위치 및 영상 기반의 측위를 통해 추정된 현재 타임 스텝의 위치를 포함할 수 있다. 상술된 것처럼, 영상 기반의 측위를 통해 추정된 현재 타임 스텝의 위치는 영상 기반 참조 위치로 지칭될 수 있다. 항법 장치는 단계들(353, 354, 355)을 통해 1차 추정 결과 및 2차 추정 결과를 생성할 수 있고, 오류 검출 결과에 기초하여 1차 추정 결과 및 2차 추정 결과 중에 어느 하나를 최종 위치로 선택할 수 있다.

도 4는 영상 기반 참조 위치의 오류의 예시들을 나타낸다. 도 4a 및 도 4b에서 실선은 실제 주행 경로이고, 점들은 영상 기반으로 추정된 위치들이다. 도 4a는 차량이 화살표(410)에 따른 방향으로 주행하고, 구간(412)에서 폐색이 발생한 경우를 나타낸다. 예를 들어, 전방의 차량이 카메라를 가린 경우 폐색이 발생할 수 있다. 구간(412)에서 폐색이 발생함에 따라, 구간(412)에서 촬영된 영상 정보에는 절대 위치를 파악하기 위한 적절한 정보가 포함되기 어렵다. 따라서, 위치들(411)은 실제 주행 경로와 차이를 보인다.

도 4b는 차량이 화살표(420)에 따른 방향으로 주행하고, 경계(422)에서 차선의 수가 증가한 경우를 나타낸다. 영상 정보에 모든 차선이 나타난다면 차량의 주행 차선이 몇 번째 차선인지 비교적 쉽게 식별될 수 있으나, 영상 정보에 모든 차선이 아닌 일부 차선(예: 편도 4차로 도로에서 2차로만 촬영된 경우)만 나타난다면 주행 차선이 어느 차선인지 식별되기 어려울 수 있다. 이러한 상황에서 차선의 증감이 발생한다면 위치 정보의 정확도는 더욱 떨어질 수 있다. 예를 들어, 1차로에 좌회전 차선이 생긴다면, 주행 차로를 2차로에서 3차로로 변경하는 것과 같이 주행 차로의 변경이 필요하지만, 이러한 차선 증감에 관한 정보가 영상 정보를 통해 위치 정보에 바로 반영되지 못할 수 있다. 따라서, 차량이 동일한 차로를 주행하는 경우에도, 영상 기반의 측위에 오류가 발생하여 위치들(421)과 같이 차로가 변경된 것으로 인식될 수 있다.

도 4a의 위치들(411) 및 도 4b의 위치들(421)을 참조하면, 영상 기반의 측위에 따른 오류는 주행 차로가 바뀐 것으로 잘못 인식되는 차로 점프를 수반할 가능성이 높다. 영상 기반의 측위 결과는 고정밀 지도에 매핑되어 제공되는데, 고정밀 지도는 각 차선의 위치 정보를 포함하고, 측위 결과는 보통 이러한 차선들을 기준으로 고정밀 지도에 매핑되기 때문이다. 또한, 폐색, 차로 증감과 같은 상황에서 영상 정보는 현재 주행 차로 내의 상세 위치를 추정하기 위한 정보를 포함할 수 있지만, 현재 주행 차로가 전체 차로에서 몇 번째 차로인지 추정하기 위한 정보를 포함하지 않을 확률이 높기 때문이다. 따라서, 항법 장치는 이러한 차선 점프를 기준으로 사용하여 영상 기반의 측위에 따라 추정된 위치들에서 오류를 검출할 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따른 참조 위치와 수용 범위 간의 비교를 나타낸다. 도 5를 참조하면, 제1 영상 기반 참조 위치(510)에 관한 제1 수용 영역(acceptance region, 511) 및 제2 영상 기반 참조 위치(520)에 관한 제2 수용 영역(521)이 도시되어 있다. 각 수용 영역은 각 수용 범위에 관한 이해를 돕기 위해 각 수용 범위를 시각적으로 나타낸 것이다.

보다 구체적으로, 제1 수용 영역(511)은 제1 영상 기반 참조 위치(510)에 관해 설정된 제1 수용 범위를 반지름으로 갖는 원에 해당하며, 제1 수용 영역(511)의 중심은 제1 영상 기반 참조 위치(510)에 대응하는 제1 모델 추정 기반 참조 위치(512)이다. 마찬가지로, 제2 수용 영역(521)은 제2 영상 기반 참조 위치(520)에 관해 설정된 제2 수용 범위를 반지름으로 갖는 원에 해당하며, 제2 수용 영역(521)의 중심은 제2 영상 기반 참조 위치(520)에 대응하는 제2 모델 추정 기반 참조 위치(522)이다. 이에 따라 어느 영상 기반 참조 위치가 수용 영역에 속하는 것은 해당 영상 기반 참조 위치와 대응 모델 추정 기반 참조 위치 간의 차이가 수용 범위에 속하는 것을 의미할 수 있다. 도 5에서 제1 수용 범위 및 제2 수용 범위는 동일한 것으로 가정한다. 예를 들어, 각 수용 범위는 각 차선의 폭에 기초한 넓이를 가질 수 있다.

항법 장치는 제1 영상 기반 참조 위치(510)와 제1 모델 추정 기반 참조 위치(512) 간의 거리를 제1 영상 기반 참조 위치(510)의 오차 수준으로 결정할 수 있고, 제2 영상 기반 참조 위치(520)와 제2 모델 추정 기반 참조 위치(522) 간의 거리를 제2 영상 기반 참조 위치(520)의 오차 수준으로 결정할 수 있다. 또한, 항법 장치는 제1 영상 기반 참조 위치(510)의 오차 수준과 제1 수용 범위를 비교하고, 제2 영상 기반 참조 위치(520)의 오차 수준과 제2 수용 범위를 비교할 수 있다. 이때, 제1 영상 기반 참조 위치(510)는 제1 수용 영역(511)에 속하므로, 항법 장치는 제1 영상 기반 참조 위치(510)를 비 오류로 분류할 수 있다. 또한, 제2 영상 기반 참조 위치(520)는 제2 수용 영역(521)에 속하지 않으므로, 항법 장치는 제2 영상 기반 참조 위치(520)를 오류로 분류할 수 있다.

차량의 주행에 있어서 종방향(X)의 정확도에 비해 횡방향(Y)의 정확도가 더 중요할 수 있으므로, 항법 장치는 각 영상 기반 참조 위치의 오차 수준을 횡방향(Y)을 기준으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 항법 장치는 도 5의 좌표계에 따른 제1 영상 기반 참조 위치(510)의 y좌표와 제1 모델 추정 기반 참조 위치(512)의 y좌표 간의 차이에 기초하여 제1 영상 기반 참조 위치(511)의 오차 수준을 결정하고, 이에 상응하는 수용 범위를 설정하여 이를 오차 수준과 비교할 수 있다.

도 6은 일 실시예에 따른 주행 상황에 기초한 수용 범위의 설정을 나타낸다. 도 6을 참조하면, 항법 장치는 단계들(611, 621, 631)에서 현재 주행 상황을 결정하고, 단계들(612, 622, 632, 633)에서 현재 주행 상황에 따른 수용 범위를 설정한다. 단계들(612, 622, 632, 633)에서

는 현재 타임 스텝의 수용 범위를 나타낸다.

는 제1 수용 범위를 나타내고,

는 제2 수용 범위를 나타낸다.

에 비해

가 더 넓은 수용 범위에 해당할 수 있다. 예를 들어, 현재 주행 상황이 코너 회전에 해당하는 경우, 항법 장치는 현재 수용 범위를

로 설정할 수 있다. 현재 주행 상황이 교차로 주행에 해당하는 경우, 항법 장치는 현재 수용 범위를

로 설정할 수 있다.

현재 주행이 코너 회전 및 교차로 주행 모두에 해당하지 않더라도, 항법 장치는 이전의 영상 기반 참조 위치가 오류로 분류되었는지에 따라 수용 범위의 넓이를 조절할 수 있다. 예를 들어, 이전 영상 기반 참조 위치가 오류로 분류되었다면, 항법 장치는

를

에 비해

만큼 넓게 설정할 수 있다. 이전 영상 기반 참조 위치가 비 오류로 분류되었다면, 항법 장치는

를

로 설정할 수 있다.

는 초기 넓이를 의미하며, 예를 들어 차로 폭에 기초한 값을 가질 수 있다. 오류가 지속된다고 위치 추정에서 영상 기반 참조 위치를 계속 배제하면 오류가 발산할 수 있기 때문에, 오류가 지속되는 경우 항법 장치는 오류의 발산을 막기 위해 수용 범위의 넓이를 조금씩 넓힐 수 있다.

항법 장치는 단계(640)에서

와

를 비교한다.

는 영상 기반 참조 위치와 모델 추정 기반 참조 위치 간의 차이에 해당한다. 차이가 크다면 영상 기반 참조 위치의 오차 수준은 높다고 간주될 수 있다. 예를 들어,

는 영상 기반 참조 위치와 모델 추정 기반 참조 위치 간의 횡방향 차이를 나타낼 수 있다.

는 설정된 수용 범위를 나타내고, i는 L, S, k 중의 하나에 해당할 수 있다.

가 수용 범위에 속한다면, 예를 들어

가

보다 작다면, 항법 장치는 대응 영상 기반 참조 위치를 비 오류로 분류할 수 있다.

가 수용 범위에 속하지 않는다면, 예를 들어

가

보다 크다면, 항법 장치는 대응 영상 기반 참조 위치를 오류로 분류할 수 있다.

도 7은 일 실시예에 따른 회전 상황의 검출을 나타낸다. 도로 관련 정보는 일반적으로 횡방향으로 많이 분포하므로, 횡방향의 추정에 비해 종방향의 추정이 부정확한 경향이 있다. 차량이 코너 구간을 회전운행 한다면, 회전운행 전후의 일정 시간 동안 종방향의 부정확성이 횡방향의 추정에 영향을 줄 수 있다. 횡방향의 부정확성은 차량이 차도 밖에 있는 것으로 추정되거나, 잘못된 차로에 위치한 것으로 추정되는 것과 같은, 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 이러한 횡방향의 부정확성은 긴급히 수정될 필요가 있다.

항법 장치는 영상 정보를 활용하여 횡방향의 부정확성을 낮추기 위해 수용 범위를 넓힐 수 있다. 도 7을 참조하면, 회전 이후의 수용 범위(720)가 회전 이전의 수용 범위(710)에 비해 넓은 것을 확인할 수 있다. 이에 따라, 영상 기반 참조 위치의 오차 수준이 조금 높은 경우에도 최종 위치를 추정하는데 영상 기반 참조 위치가 활용될 가능성이 높아질 수 있다. 항법 장치는 자이로스코프의 출력을 일정 시간 동안 누적시키고, 이 시간 동안 누적된 각도가 임계치를 넘을 경우 주행 상황이 회전 운행에 해당한다고 결정할 수 있다. 이후에 누적 각도가 임계치 아래로 내려갈 경우, 항법 장치는 회전이 끝난 것으로 보고 이 순간부터 수용 범위를 넓혀서 차량의 횡방향 위치를 영상 기반 참조 위치로 수렴시킬 수 있다.

도 8은 일 실시예에 따른 교차로 주행의 검출을 나타낸다. 도 8을 참조하면, 고정밀 지도(800) 상에 차량의 현재 추정 위치(810)가 표시되어 있다. 고정밀 지도(800) 상에서 각 점은 다양한 지도 요소들(예: 차선, 중앙선, 안내 표시 등)에 관한 정보를 포함할 수 있다. 따라서, 고정밀 지도(800)의 점들을 통해 현재 추정 위치(810) 주변에 어떤 지도 요소가 존재하는지 확인될 수 있다. 항법 장치는 현재 추정 위치(810)의 주변 영역(820)에 차선이 존재하는지 확인하고, 차선이 존재하지 않는 경우 현재 추정 위치(810)가 교차로에 해당하는 것으로 결정할 수 있다. 도로 환경을 인식하는 영상 기반 측위 알고리즘은 차선이 소멸하거나, 또는 새로운 차선이 발생하는 교차로 구간에서 오류가 발생할 가능성이 높다. 항법 장치는 교차로에서 위치 추정 오류를 최소화하기 위해 교차로를 지난 후 일정 시간 동안 수용 범위를 축소시킬 수 있다.

도 9는 일 실시예에 따른 수용 범위의 확장을 나타낸다. 도 9를 참조하면, 타임 스텝 t₂에서 영상 기반 참조 위치가 수용 영역을 벗어나기 시작하여, 이 상태가 타임 스텝 t₄까지 유지된다. 따라서, 타입 스텝 t₂ 내지 t₄ 까지의 영상 기반 참조 위치들은 최종 위치를 추정하는데 반영되지 않는다. 다만, 이와 같이 오류가 지속되는 상황에서 영상 기반 참조 위치를 계속적으로 무시한다면, 오류가 발산하여 영상 기반 참조 위치를 이용하는 것보다 추정 정확도가 더욱 떨어질 수 있다. 따라서, 오류가 지속되는 경우 항법 장치는 오류의 발산을 막기 위해 수용 범위의 넓이를 조금씩 넓힐 수 있다. 항법 장치는 영상 기반 참조 위치가 수용 영역을 벗어나기 시작하는 타임 스텝 t₂부터 수용 영역을 확장하며, 결국 타임 스텝 t₅에서 영상 기반 참조 위치가 수용 영역에 들어온다. 따라서, 항법 장치는 타임 스텝 t₅부터 영상 기반 참조 위치를 최종 위치의 추정에 이용할 수 있다.

도 10은 일 실시예에 따른 헤딩 각을 이용하여 오류를 검출하는 과정을 나타낸다. 항법 장치는 지금까지 설명된 오차 수준과 수용 범위를 이용하는 방법 이외에 다른 방법을 통해 영상 기반 참조 위치를 분류할 수 있다. 도 10은 이러한 다른 방법 중의 하나로 헤딩 각을 이용하는 방법을 나타낸다.

항법 장치는 현재 타임 스텝을 포함하는 복수의 타임 스텝들에 대응하는 복수의 영상 기반 참조 위치들에 기초하여, 현재 타임 스텝의 영상 기반 참조 위치에 대응하는 참조 헤딩 각의 변화를 결정할 수 있다. 항법 장치는 이를 자이로스코프의 출력과 비교하여 현재 타임 스텝의 영상 기반 참조 위치에 관한 오류 검출을 수행할 수 있다. 항법 장치는 비교에 따른 차이가 임계치보다 크다면 해당 영상 기반 참조 위치를 오류로 분류할 수 있고, 작다면 비 오류로 분류할 수 있다. 항법 장치는 오차 수준이 수용 범위에 속하고, 헤딩 각의 차이가 임계치보다 작은 경우, 다시 말해 두 가지 유효 조건을 모두 만족하는 경우, 영상 기반 참조 위치를 비 오류로 분류하여 현재 위치의 추정에 이용할 수 있다.

도 10을 참조하면, 3개의 연속적인 타임 스텝들(k-2 내지 k)의 영상 기반 참조 위치들(

내지

)이 도시되어 있다. 이때, 수학식 1에 따라 평균 헤딩 헤딩 각이 계산될 수 있다.

수학식 1에서

는 현재 타임 스텝의 위도를 나타내고,

는 현재 타임 스텝의 경도를 나타내고,

는 이전 타임 스텝의 위도를 나타내고,

는 이전 타임 스텝의 경도를 나타낸다. 위도 및 경도는 영상 기반 참조 위치들(

내지

)의 좌표를 통해 알 수 있다. 수학식 1에 따라 현재 타임 스텝과 이전 타임 스텝 사이의 평균 헤딩 각

가 계산될 수 있다. 도 10과 같이 3개 이상의 타임 스텝들이 주어진 경우, 주어진 타임 스텝들 동안의 평균 헤딩 각이 계산될 수 있다.

자이로스코프는 각속도를 통해 회전을 검출하는 센서이므로, 영상 기반 참조 위치가 측정되는 각 타임 스텝에서 자이로스코프의 출력을 저장하고, 저장된 출력을 이용하여 주어진 타입 스텝들 동안의 평균 헤딩 변화량이 계산될 수 있다. 항법 장치는 영상 기반 참조 위치를 통해 계산된 평균 헤딩 변화량과 자이로스코프의 출력을 통해 계산된 평균 헤딩 변화량을 비교하고, 그 차이가 임계치보다 클 경우 관련 영상 기반 참조 위치(예: 가장 최근 타임 스텝의 영상 기반 참조 위치)를 오류로 분류할 수 있다.

도 11은 일 실시예에 따른 차량 측위 방법을 나타낸다. 도 11을 참조하면, 항법 장치는 단계(1110)에서 차량의 위치 센서를 통해 측정된 차량의 위치 정보에 기초하여 제1 참조 위치를 결정하고, 단계(1120)에서 차량의 카메라를 통해 촬영된 차량의 영상 정보에 기초하여 차량의 제2 참조 위치를 결정하고, 단계(1130)에서 차량의 주행 상황에 기초하여 제2 참조 위치에 관한 수용 범위를 설정하고, 단계(1140)에서 제2 참조 위치를 제1 참조 위치와 비교하여 제2 참조 위치의 오차 수준을 예측하고, 단계(1150)에서 제2 참조 위치의 오차 수준을 수용 범위와 비교하여 차량의 현재 위치를 추정한다. 그 밖에, 차량 측위 방법에는 도 1 내지 도 10, 도 12, 및 도 13의 설명이 적용될 수 있다.

도 12는 일 실시예에 따른 항법 장치의 구성을 나타낸다. 도 12를 참조하면, 항법 장치(1200)는 프로세서(1210) 및 메모리(1220)를 포함한다. 메모리(1220)는 프로세서(1210)에 연결되고, 프로세서(1210)에 의해 실행가능한 명령어들, 프로세서(1210)가 연산할 데이터 또는 프로세서(1210)에 의해 처리된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(1220)는 비일시적인 컴퓨터 판독가능 매체, 예컨대 고속 랜덤 액세스 메모리 및/또는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체(예컨대, 하나 이상의 디스크 저장 장치, 플래쉬 메모리 장치, 또는 기타 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 장치)를 포함할 수 있다.

프로세서(1210)는 도 1 내지 도 11 및 도 13의 설명에 따른 하나 이상의 동작을 실행하기 위한 명령어들을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1210)는 차량의 위치 센서를 통해 측정된 차량의 위치 정보에 기초하여 제1 참조 위치를 결정하고, 차량의 카메라를 통해 촬영된 차량의 영상 정보에 기초하여 차량의 제2 참조 위치를 결정하고, 차량의 주행 상황에 기초하여 제2 참조 위치에 관한 수용 범위를 설정하고, 제2 참조 위치를 제1 참조 위치와 비교하여 제2 참조 위치의 오차 수준을 예측하고, 제2 참조 위치의 오차 수준을 수용 범위와 비교하여 차량의 현재 위치를 추정할 수 있다. 그 밖에, 항법 장치(1200)에는 도 1 내지 도 11 및 도 13의 설명이 적용될 수 있다.

도 13은 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타낸다. 도 13을 참조하면, 전자 장치(1300)는 프로세서(1310), 메모리(1320), 카메라(1330), 센서(1340), 제어 계통(1350), 저장 장치(1360), 입력 장치(1370), 출력 장치(1380) 및 네트워크 인터페이스(1390)를 포함할 수 있다. 이들은 통신 버스(1305)를 통해 서로 통신할 수 있다.

전자 장치(1300)는 센서 기반의 측위 및 영상 기반의 측위를 통해 차량의 위치를 추정하고, 추정된 위치를 이용한 후속 동작들을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1300)는 차량 제어 장치에 해당할 수 있고, 차량과 관련된 다양한 후속 동작들(예: 주행 기능 제어, 부가 기능 제어 등)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1300)는 도 1의 항법 장치(100)를 구조적 및/또는 기능적으로 포함할 수 있고, 차량(예: 자율 주행 차량)의 일부로 구현될 수 있다.

프로세서(1310)는 전자 장치(1300) 내에서 실행하기 위한 기능 및 명령어들을 실행한다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 메모리(1320) 및/또는 저장 장치(1360)에 저장된 명령어들을 처리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(1310)는 센서 기반의 측위 및 영상 기반의 측위를 통해 차량의 위치를 추정하고, 추정된 위치에 기초하여 차량의 주행과 관련된 제어 명령을 생성할 수 있다. 그 밖에, 프로세서(1310)는 도 1 내지 도 12를 통해 설명된 하나 이상의 동작을 수행할 수 있다.

메모리(1320)는 차량 측위를 위한 데이터를 저장한다. 메모리(1320)는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 판독가능한 저장 장치를 포함할 수 있다. 메모리(1320)는 프로세서(1310)에 의해 실행하기 위한 명령어들을 저장할 수 있고, 전자 장치(1300)에 의해 소프트웨어 및/또는 애플리케이션이 실행되는 동안 관련 정보를 저장할 수 있다.

카메라(1330)는 비디오 영상 및/또는 스틸 영상(사진)을 촬영할 수 있다. 예를 들어, 카메라(1330)는 차량에 설치되어, 차량의 전방, 측방, 후방, 상방, 하방 등의 미리 정해진 방향으로 차량의 주변을 촬영하고, 차량의 주행에 관한 영상 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라(1330)는 객체들에 관한 깊이 정보를 포함하는 3D 영상을 제공할 수 있다.

센서(1340)는 전자 장치(1300)와 관련된 시각, 청각, 촉각 등의 정보를 센싱할 수 있다. 예를 들어, 센서(1340)는 위치 센서, 초음파 센서, 레이더 센서, 라이다 센서를 포함할 수 있다. 제어 계통(1350)은 프로세서(1310)의 제어 명령에 기초하여 차량을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어 계통(1350)은 차량의 가속, 조향, 제동과 같은 주행 기능과, 문 개폐, 창문 개폐, 에어백 활성화와 같은 부가 기능을 포함하는 차량과 관련된 다양한 기능들을 물리적으로 제어할 수 있다.

저장 장치(1360)는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 판독가능한 저장 장치를 포함한다. 일 실시예에 따르면, 저장 장치(1360)는 메모리(1320)보다 더 많은 양의 정보를 저장하고, 정보를 장기간 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장 장치(1360)는 자기 하드 디스크, 광 디스크, 플래쉬 메모리, 플로피 디스크 또는 이 기술 분야에서 알려진 다른 형태의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.

입력 장치(1370)는 키보드 및 마우스를 통한 전통적인 입력 방식, 및 터치 입력, 음성 입력, 및 이미지 입력과 같은 새로운 입력 방식을 통해 사용자로부터 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 입력 장치(1370)는 키보드, 마우스, 터치 스크린, 마이크로폰, 또는 사용자로부터 입력을 검출하고, 검출된 입력을 전자 장치(1300)에 전달할 수 있는 임의의 다른 장치를 포함할 수 있다.

출력 장치(1380)는 시각적, 청각적 또는 촉각적인 채널을 통해 사용자에게 전자 장치(1300)의 출력을 제공할 수 있다. 출력 장치(1380)는 예를 들어, 디스플레이, 터치 스크린, 스피커, 진동 발생 장치 또는 사용자에게 출력을 제공할 수 있는 임의의 다른 장치를 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스(1390)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 외부 장치와 통신할 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 또는 복수의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 또는 복수의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims

차량의 위치 센서를 통해 측정된 상기 차량의 위치 정보에 기초하여 제1 참조 위치를 결정하는 단계;
상기 차량의 카메라를 통해 촬영된 상기 차량의 영상 정보에 기초하여 상기 차량의 제2 참조 위치를 결정하는 단계;
상기 차량의 주행 상황에 기초하여 상기 제2 참조 위치에 관한 수용 범위를 설정하는 단계;
상기 제2 참조 위치를 상기 제1 참조 위치와 비교하여 상기 제2 참조 위치의 오차 수준을 예측하는 단계; 및
상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준을 상기 수용 범위와 비교하여 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 단계
를 포함하는 차량 측위 방법.
제1항에 있어서,
상기 제2 참조 위치를 결정하는 상기 단계는
상기 영상 정보에 나타난 차선의 기하학 정보에 기초하여 상기 제2 참조 위치를 결정하는 단계를 포함하는,
차량 측위 방법.
제1항에 있어서,
상기 제2 참조 위치는
상기 차량이 속한 차로에 관한 정보 및 상기 차량이 속한 상기 차로 내에서의 상기 차량의 상세 위치에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는,
차량 측위 방법.
제1항에 있어서,
상기 차량의 상기 주행 상황은
교차로를 주행하는 제1 주행 상황 및 코너를 회전하여 주행하는 제2 주행 상황 중 적어도 하나를 포함하는,
차량 측위 방법.
제1항에 있어서,
상기 수용 범위를 설정하는 상기 단계는
상기 주행 상황에 맞추어 상기 수용 범위의 넓이를 조절하는 단계를 포함하는,
차량 측위 방법.
제1항에 있어서,
상기 수용 범위를 설정하는 상기 단계는
교차로를 주행하는 제1 주행 상황에 비해 코너를 회전하여 주행하는 제2 주행 상황에 대해 더 넓은 수용 범위를 설정하는 단계를 포함하는,
차량 측위 방법.
제1항에 있어서,
상기 현재 위치를 추정하는 상기 단계는
상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준이 상기 수용 범위에 속하지 않는 경우 상기 제2 참조 위치를 배제한 채 상기 현재 위치를 추정하는 단계를 포함하는,
차량 측위 방법.
제1항에 있어서,
상기 현재 위치를 추정하는 상기 단계는
상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준이 상기 수용 범위에 속하지 않는 경우 상기 제1 참조 위치를 상기 차량의 상기 현재 위치로 추정하는 단계; 및
상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준이 상기 수용 범위에 속하는 경우 상기 제2 참조 위치 및 상기 제1 참조 위치의 가중 합에 기초하여 추정된 새로운 위치를 상기 현재 위치로 추정하는 단계
를 포함하는, 차량 측위 방법.
제1항에 있어서,
상기 오차 수준을 결정하는 상기 단계는
상기 제2 참조 위치와 상기 제1 참조 위치 간의 거리에 기초하여 상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준을 결정하는 단계를 포함하는,
차량 측위 방법.
제1항에 있어서,
상기 제2 참조 위치가 상기 수용 범위에 속하지 않는 경우, 다음 타임 스텝에 상기 차량의 다음 위치를 추정함에 있어서, 상기 다음 타임 스텝에서 사용되는 다음 수용 범위의 넓이는 상기 수용 범위에 비해 더 넓게 설정되는,
차량 측위 방법.
제1항에 있어서,
상기 제2 참조 위치를 포함하는 복수의 타임 스텝들에 대응하는 복수의 제2 참조 위치들에 기초하여 상기 제2 참조 위치에 대응하는 참조 헤딩 각의 변화를 결정하는 단계
를 더 포함하고,
상기 현재 위치를 추정하는 상기 단계는
자이로스코프의 출력과 상기 참조 헤딩 각의 상기 변화 간의 비교 결과를 더 고려하여 상기 현재 위치를 추정하는 단계를 포함하는,
차량 측위 방법.
하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제11항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
프로세서; 및
상기 프로세서에서 실행가능한 명령어들을 포함하는 메모리
를 포함하고,
상기 명령어들이 상기 프로세서에서 실행되면, 상기 프로세서는
차량의 위치 센서를 통해 측정된 상기 차량의 위치 정보에 기초하여 제1 참조 위치를 결정하고,
상기 차량의 카메라를 통해 촬영된 상기 차량의 영상 정보에 기초하여 상기 차량의 제2 참조 위치를 결정하고,
상기 차량의 주행 상황에 기초하여 상기 제2 참조 위치에 관한 수용 범위를 설정하고,
상기 제2 참조 위치를 상기 제1 참조 위치와 비교하여 상기 제2 참조 위치의 오차 수준을 예측하고,
상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준을 상기 수용 범위와 비교하여 상기 차량의 현재 위치를 추정하는,
항법 장치.
제13항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제2 참조 위치와 상기 제1 참조 위치 간의 거리에 기초하여 상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준을 결정하는,
항법 방법.
제13항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준이 상기 수용 범위에 속하지 않는 경우 상기 제1 참조 위치를 상기 차량의 상기 현재 위치로 추정하고,
상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준이 상기 수용 범위에 속하는 경우 상기 제2 참조 위치 및 상기 제1 참조 위치의 가중 합에 기초하여 추정된 새로운 위치를 상기 현재 위치로 추정하는,
항법 장치.
제13항에 있어서,
상기 프로세서는
교차로를 주행하는 제1 주행 상황에 비해 코너를 회전하여 주행하는 제2 주행 상황에 대해 더 넓은 수용 범위를 설정하는,
항법 장치
제13항에 있어서,
상기 제2 참조 위치가 상기 수용 범위에 속하지 않는 경우, 다음 타임 스텝에 상기 차량의 다음 위치를 추정함에 있어서, 상기 다음 타임 스텝에서 사용되는 다음 수용 범위의 넓이는 상기 수용 범위에 비해 더 넓게 설정되는,
항법 장치
차량에 설치되어, 상기 차량의 주행에 관한 영상 정보를 생성하는 카메라;
상기 차량의 위치 센서를 통해 측정된 상기 차량의 위치 정보에 기초하여 제1 참조 위치를 결정하고, 상기 영상 정보에 기초하여 상기 차량의 제2 참조 위치를 결정하고, 상기 차량의 주행 상황에 기초하여 상기 제2 참조 위치에 관한 수용 범위를 설정하고, 상기 제2 참조 위치를 상기 제1 참조 위치와 비교하여 상기 제2 참조 위치의 오차 수준을 예측하고, 상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준을 상기 수용 범위와 비교하여 상기 차량의 현재 위치를 추정하고, 상기 현재 위치에 기초하여 상기 차량의 주행과 관련된 제어 명령을 생성하는 프로세서; 및
상기 제어 명령에 기초하여 상기 차량을 제어하는 제어 계통
을 포함하는, 차량 제어 장치.
제18항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제2 참조 위치와 상기 제1 참조 위치 간의 거리에 기초하여 상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준을 결정하는,
항법 방법.
제18항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준이 상기 수용 범위에 속하지 않는 경우 상기 제1 참조 위치를 상기 차량의 상기 현재 위치로 추정하고,
상기 제2 참조 위치의 상기 오차 수준이 상기 수용 범위에 속하는 경우 상기 제2 참조 위치 및 상기 제1 참조 위치의 가중 합에 기초하여 추정된 새로운 위치를 상기 현재 위치로 추정하는,
항법 장치.