KR20220095365A - 차량 및 그를 위한 컷인 대응 제어 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 다양한 도로 상황에서 주변 차량의 컷인에 효과적으로 대응할 수 있는 차량 및 그를 위한 컷인 대응 제어 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 컷인 대응 제어 방법은, 주행 상황 정보를 획득하는 단계; 상기 획득된 주행 상황 정보를 기반으로 레인링크, 레인사이드 및 제어 경로(PLP)를 선택적으로 적용하여 통합 차선을 도출하는 단계; 상기 통합 차선 및 적어도 하나의 주변 차량 각각의 예측 경로를 기반으로 컷인 타겟을 판단하는 단계; 상기 컷인 타겟의 예측 경로와 상기 통합 차선의 교차점을 기반으로 자차의 주행 제어를 위해 추종해야 할 제어점을 산출하는 단계; 상기 산출된 제어점을 기반으로 속도 프로파일 및 주행 경로를 생성하는 단계; 및 상기 속도 프로파일 및 상기 주행 경로에 대응되는 파라미터를 기반으로 주행 제어를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

차량 및 그를 위한 컷인 대응 제어 방법{VEHICLE AND METHOD OF CONTROLLING CUT-IN RESPONSE}
본 발명은 다양한 도로 상황에서 주변 차량의 컷인에 효과적으로 대응할 수 있는 차량 및 그를 위한 컷인 대응 제어 방법에 관한 것이다.
자율주행 차량은 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)을 적용하여 주행 중 핸들 및 페달 조작과 같은 단순 작업에서 운전자를 자유롭게 해 줄 뿐만 아니라 운전자의 부주의로 인한 사고를 미연에 방지할 수 있어 최근 사람들의 관심이 증가하고 있다.
이러한 자율주행 차량은 정밀지도를 구성하는 구간 변경선(Node), 차로 중심선(Lane Link), 또는 차선(Lane Side) 등을 이용하여 경로를 생성하고 상기 경로에 추종하여 자율주행 제어를 실행한다. 이러한 경로는 일반적으로 정밀지도로부터 수집한 벡터 데이터를 다양한 함수 표현을 통해 재가공하고 벡터 데이터의 각 점들을 순차적으로 사용하여 생성된다.
그런데, 일반적인 레인 링크는 차선의 정중앙에 존재하고, 차선은 연속적이며, 차로 폭은 일정하고, 곡률이 일정 범위 이내라는 등의 정형화된 도로 형태를 가정하였다. 따라서, 주변 차량이 자차의 주행 차로인 자차로로 차선을 변경하는 컷인(Cut-In) 여부를 판단을 수행함에 있어, 레인 링크가 일측 차선에 편중되거나, 차선이 불연속이거나, 차로 폭이 불규칙하하거나, 유턴 구간/회전 교차로 등 특이구간일 경우 오판단 및 미판단이 빈번히 발생하는 문제점이 있다.
본 발명은 다양한 도로 상황에서 주변 차량의 컷인에 효과적으로 대응할 수 있는 차량 및 그를 위한 컷인 대응 제어 방법을 제공하기 위한 것이다.
특히, 본 발명은 다양한 도로 형태에 강건히 대응할 수 있는 차선 도출을 통해 컷인 대응 및 승차감이 향상될 수 있는 차량 및 그를 위한 컷인 대응 제어 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 컷인 대응 제어 방법은, 주행 상황 정보를 획득하는 단계; 상기 획득된 주행 상황 정보를 기반으로 레인링크, 레인사이드 및 제어 경로(PLP)를 선택적으로 적용하여 통합 차선을 도출하는 단계; 상기 통합 차선 및 적어도 하나의 주변 차량 각각의 예측 경로를 기반으로 컷인 타겟을 판단하는 단계; 상기 컷인 타겟의 예측 경로와 상기 통합 차선의 교차점을 기반으로 자차의 주행 제어를 위해 추종해야 할 제어점을 산출하는 단계; 상기 산출된 제어점을 기반으로 속도 프로파일 및 주행 경로를 생성하는 단계; 및 상기 속도 프로파일 및 상기 주행 경로에 대응되는 파라미터를 기반으로 주행 제어를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 컷인 대응 제어를 수행하는 차량은, 주행 상황 정보를 획득하는 융합 정보 생성부; 상기 획득된 주행 상황 정보를 기반으로 레인링크, 레인사이드 및 제어 경로(PLP)를 선택적으로 적용하여 통합 차선을 도출하고, 상기 통합 차선 및 적어도 하나의 주변 차량 각각의 예측 경로를 기반으로 컷인 타겟을 판단하여, 상기 컷인 타겟의 예측 경로와 상기 통합 차선의 교차점을 기반으로 자차의 주행 제어를 위해 추종해야 할 제어점을 산출하고, 상기 산출된 제어점을 기반으로 속도 프로파일 및 주행 경로를 생성하는 제어 파라미터 생성기; 및 상기 속도 프로파일 및 상기 주행 경로에 대응되는 파라미터를 기반으로 주행 제어를 수행하는 주행 제어기를 포함할 수 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 관련된 차량은 다양한 도로 상황에서 주변 차량의 컷인에 효과적으로 대응할 수 있으며, 이를 통해 승차감이 향상될 수 있다.
특히, 본 발명의 실시예들에 의하면 통합 차선 도출과 연속성을 갖는 제어점을 산출함으로써 다양한 도로 형태에 강건히 대응할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 차량 구성의 일례를 나타낸다.
도 2는 일 실시예에 따른 제어 파라미터 생성기 구성의 일례를 나타낸다.
도 3은 일 실시예에 따른 컷인 대응 제어 과정의 일례를 나타낸다.
도 4는 레인링크 기반 가상 차선을 이용할 경우 발생하는 오검출 및 미검출 사례를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 레인사이드 기반 차선 검출 형태의 일례를 나타낸다.
도 6은 레인링크 기반 차선 검출 형태의 일례를 나타낸다.
도 7은 제어 경로 기반 차선 검출 형태의 일례를 나타낸다.
도 8은 일 실시예에 따른 통합 차선 결정 과정의 일례를 나타낸다.
도 9는 프레임간 통합 차선의 보정 필요성을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 프레임간 통합 차선의 보정 과정의 일례를 나타낸다.
도 11은 일 실시예에 따른 현재 위치를 기반으로 한 컷인 후보 차량 선정을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 예측 경로 생성을 위한 파라미터를 설명하기 위한 도면이다.
도 13a는 일 실시예에 따른 예측 경로 생성을 위한 커브 기반 예측 형태의 일례를, 도 13b는 주변 차량의 편향값을 기반으로 모델링된 차로 변경 시간의 일례를 나타낸다.
도 14는 일 실시예에 따른 예측 경로에 의한 미래 위치를 기반으로 컷인 판단이 수행되는 형태의 일례를 나타낸다.
도 15는 일 실시예에 따른 신호 기반 유효 타겟 검증 형태의 일례를 나타낸다.
도 16은 일 실시예에 따른 예측 경로 교차 기반 유효 타겟 검증 형태의 일례를 나타낸다.
도 17은 일 실시예에 따른 유턴 경로에서 제어점 선정 형태의 일례를 나타낸다.
도 18은 일 실시예에 따른 직진 경로에서 제어점 선정 형태의 일례를 나타낸다.
도 19는 일 실시예에 따른 타차의 자차로 진입 진행률 판단 형태의 일례를 나타낸다.
도 20은 일 실시예에 따른 제어점 추출 과정의 일례를 나타내는 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호로 표시된 부분들은 동일한 구성요소들을 의미한다.
본 발명의 실시예들에서는, 레인사이드, 레인링크 및 제어경로(PLP: Point Level Path)를 효과적으로 사용하여 통합 차선을 도출하고, 주변 차량 예측경로와 미래 위치를 비교하여 컷인 타겟을 판단할 것을 제안한다. 또한, 판단된 컷인 타겟의 예측 경로와 통합 차선 교차점을 기반으로 제어점을 산출함으로써, 다양한 도로 형태에 대해서도 강건하게 대응할 수 있도록 할 것을 제안한다.
도 1은 일 실시예에 따른 차량 구성의 일례를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 차량(100)은 인지 센서부(110), 정밀지도 송출 모듈(120), GPS(130), 통신부(140), 융합 정보 생성부(150), 제어 파라미터 생성기(160) 및 주행 제어기(170)를 포함할 수 있다.
도 1에 도시된 각 구성요소는 본 발명의 실시예들과 연관된 구성 요소를 위주로 도시한 것으로, 실제 차량의 구현에 있어서는 이보다 적거나 많은 구성 요소를 포함할 수 있음은 당업자에 자명하다. 이하, 각 구성요소를 상세히 설명한다.
인지 센서부(110)는, 라이다(LIDAR, 111), 카메라(112) 및 레이더(RADAR, 113)를 포함하며, 주행 도로, 주행 도로의 주변 정보 및 주변 차량에 대한 정보를 수집하여 인지정보를 생성할 수 있다.
정밀지도 송출 모듈(120)은 차량(100) 주변의 정밀지도를 제공한다.
GPS(130)는 GPS 위성(미도시)에서 보내는 신호를 수신하거나, 수신한 신호를 이용하여 자차(100)의 현재 위치를 계산할 수 있다.
통신부(140)는 차량(100) 내부 및 외부와의 정보를 송수신하는 수단이다. 예를 들어, 차량 내부 통신은 차량 통신 프로토콜(CAN, CAN-FD, LIN, 이더넷 등)을 지원하는 트랜시버를 통해 수행될 수 있으며, 외부 통신은 일반적인 무선 통신 프로토콜(3G/LTE/5G 등)이나 V2X 프로토콜을 지원하는 모뎀을 통해 수행될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
융합 정보 생성부(150)는 위치 인지모듈(151), 도로정보 융합모듈(152) 및 객체융합모듈(153)을 포함할 수 있다.
위치 인지모듈(151)은 인지 센서부(110)로부터 수신한 인지정보와 GPS(130)로부터 수신한 자차의 현재 위치정보, 정밀지도 송출 모듈(120)로부터 수신한 차량 주변의 정밀지도 등을 비교하여, 자차의 현재 정밀위치정보 및 위치인지 신뢰도 정보를 생성할 수 있다. 도로정보 융합모듈(152)은 위치 인지모듈(151)로부터 수신한 자차의 현재 정밀위치정보와 정밀지도 송출 모듈(120)로부터 수신한 차량 주변의 정밀지도를 이용하여 자차 주변의 정밀지도를 생성할 수 있다. 객체 융합 모듈(153)은 도로정보 융합모듈(152)로부터 수신한 자차 주변의 정밀지도와 인지정보를 이용하여 융합객체정보를 생성할 수 있다. 융합객체정보는 객체, 즉, 자차가 아닌 주변 차량의 위치, 및 속도를 포함하는 지도정보를 의미할 수 있다.
제어파라미터 생성기(160)는 융합 정보 생성부(150)로부터 수신한 융합객체정보를 이용하여 주행 제어기(170)에 제공하는 제어파라미터를 생성하며, 자세한 구성 및 기능은 후술한다.
주행 제어기(170)는 제어파라미터 생성기(160)로부터 수신한 제어파라미터에 대응하는 차량의 제어 값으로 차량의 주행 상태(예컨대, 가감속, 조향, 제동 등)를 제어할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 제어 파라미터 생성기 구성의 일례를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 실시예에 따른 제어 파라미터 생성기(160)는 통합 차선 산출 모듈(161), 박스점 위치 산출 모듈(162), 위치 기반 컷인 후보 판단 모듈(163), 경로 기반 컷인 타겟 판단 모듈(164), 최종 유효 컷인 타겟 판단 모듈(165), 컷인 타겟 제어점 산출 모듈(166), 속도 프로파일 생성 모듈(167), 주행 경로 생성 모듈(168) 및 제어 파라미터 출력 모듈(169)을 포함할 수 있다.
통합 차선 산출 모듈(161)은 도로정보 융합 모듈(152)로부터 수신한 자차 주변 정밀맵을 기반으로 현재 주행 상황에 따라 레인링크, 레인사이드 및 제어경로를 선택적으로 이용하여 컷인 대응 판단에 사용할 최종 차선, 즉, 통합 차선을 산출할 수 있다.
박스점 위치 산출 모듈(162)은 주변 차량과 같은 주변 오브젝트의 4개 꼭지점의 통합 차선 내부 위치, 즉, 박스점 위치 정보를 도출할 수 있다.
위치 기반 컷인 후보 판단 모듈(163)은 주변 오브젝트의 박스점 위치 정보를 통해 자차 기준 종방향 위치를 판단하여 컷인 후보 타겟을 산출할 수 있다.
경로 기반 컷인 타겟 판단 모듈(164)은 컷인 후보 타겟들의 예측 경로를 기반으로 최종적인 컷인 타겟을 선정할 수 있다.
최종 유효 컷인 타겟 판단 모듈(165)은 교통 정보(신호등의 신호 정보 등)와 예측 경로간 교차 정보를 활용하여 최종적으로 컷인 타겟을 판단할 수 있다.
컷인 타겟 제어점 산출 모듈(166)은 곡선로를 포함하는 모든 형태의 도로에서 컷인 타겟이 선정되었을 때 자차의 주행 제어를 위해 추종해야 할 제어점을 산출할 수 있다.
속도 프로파일 생성 모듈(167)은 제어점 추종 제어를 위해 자차가 추종해야 하는 시간별 목표 속도들의 집합인 속도 프로파일을 산출할 수 있다.
주행 경로 생성 모듈(168)은 편향에 따른 횡제어, 인패스에 따른 경로 유지를 위해 자차가 추종할 제어경로(PLP)를 산출할 수 있다.
제어 파라미터 출력 모듈(169)은 전술한 방식으로 판단된 각 제어 요소들의 파라미터를 주행 제어기(170)로 출력할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 컷인 대응 제어 과정의 일례를 나타낸다.
도 3을 참조하면, 먼저 인지 센서부(110), 정밀지도 송출 모듈(120), GPS(130) 및 통신부(140) 중 적어도 하나로부터 획득된 정보를 기반으로, 융합 정보 생성부(150)에서 주행 상황 정보가 획득될 수 있다(S301). 이러한 과정(S301)은 주변 오브젝트들에 대한 인지센서 정보들의 연산량을 최소화하기 위해 자차로 주변 객체들을 후보들로 추리고, 해당 후보들에 대한 세부 정보를 연산하는 순서로 진행하기 위한 준비과정에 해당한다.
주행 상황 정보를 기반으로 제어 파라미터 생성기(160)의 통합 차선 산출 모듈(161)은 통합 차선 정보를 산출할 수 있다(S302).
위치 기반 컷인 후보 판단 모듈(163)은 박스점 위치 산출 모듈(162)이 도출한 주변 오브젝트의 박스점 위치 정보를 통해 자차 기준 종방향 위치를 판단하여 컷인 후보 타겟을 산출할 수 있다(S303).
경로 기반 컷인 타겟 판단 모듈(164)은 컷인 후보 타겟들의 예측 경로를 산출하고(S304), 컷인 후보 타겟들의 예측 경로를 기반으로 예측경로와 통합 차선의 교차점의 미래 위치 비교(S305) 및 자차의 미래 위치 비교(S306) 결과를 종합적으로 판단하여 컷인 타겟을 판단할 수 있다.
최종 유효 컷인 타겟 판단 모듈(165)은 교통 정보(신호등의 신호 정보 등)와 예측 경로간 교차 정보(즉, 주변 차량간의 상호 작용)를 활용하여 불필요한 타겟을 필터링하고, 최종 컷인 타겟을 판단할 수 있다(S307).
컷인 타겟 제어점 산출 모듈(166)은 곡선로를 포함하는 모든 형태의 도로에서 컷인 타겟이 선정되었을 때 자차의 주행 제어를 위해 추종해야 할 제어점을 산출할 수 있다(S308). 이러한 제어점 산출은 곡선로나, 차량 일부만 자차로에 진입한 경우 등에서 매우 중요한 역할을 할 수 있다.
이후, 속도 프로파일 생성 모듈(167)은 속도 프로파일을 산출하고(S309), 주행 경로 생성 모듈(168)은 제어경로(PLP)를 산출할 수 있으며(S310), 제어 파라미터 출력 모듈(169)이 각 제어 요소들의 파라미터를 주행 제어기(170)로 출력함에 따라, 주행 제어가 수행될 수 있다(S311).
이하에서는 도 4 내지 도 10을 참조하여, 실시예에 따른 통합 차선을 설명한다.
도 4는 레인링크 기반 가상 차선을 이용할 경우 발생하는 오검출 및 미검출 사례를 설명하기 위한 도면이다.
도심에서 육안으로는 크게 차이가 보이지는 않으나 도 4의 좌측과 같이 차로폭이 일정하지 않은 경우가 많다. 가령, 자차(100) 위치에서의 폭은 3m인데 50m 전방에서의 차선 폭은 3.3m라면 사람의 눈으로 차선 폭 변화를 느끼기에는 쉽지 않다. 이때, 레인링크를 기반으로 가상 차선을 도출할 경우, 타차(11)가 자차(100)가 주행 중인 주행 차로의 실제 차선을 침범하지 않았음에도 타차(11)가 가상 차선은 넘었기 때문에 감속 제어가 수행될 수 있는 오검출 문제가 발생할 수 있다.
또한, 도 4의 우측과 같이 차로폭이 넓어질 경우, 타차(11)가 주행 차로의 차선을 침범했음에도 레인링크 기반의 가상 차선은 넘지 않아 감속제어는 수행되지 않고, 미검출로 탑승자가 느껴지는 상황이 발생할 수도 있다.
도 5는 레인사이드 기반 차선 검출 형태의 일례를 나타낸다.
컷인 타겟 판단에 대한 그라운드 트루스(Ground Truth)를 탑승자가 느끼기에 도심 등 일반 차로 구간에서는 차선을 넘어올 것이냐 아니냐에 따라 결정될 수 있다. 따라서, 도 5에 도시된 바와 같이, 차로폭 자체가 차량이 통과하기에 안전한 마진보다 큰 경우라면, 레인사이드 기반으로 컷인 타겟이 판단되는 것, 즉, 통합 차선은 레인사이드 기반으로 산출되는 것이 바람직하다.
도 6은 레인링크 기반 차선 검출 형태의 일례를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 차선 불연속이 발생하는 포겟 차로가 자차(100)의 좌측에서 시작되는 상황이 도시된다. 이러한 포켓 차로 또는 레인사이드 형태가 불규칙적인 경우 등에서는 레인사이드 기반의 판단보다는 레인링크를 기준으로 산출된 일정 간격의 가상 차선이 더 용이할 수 있다.
도 7은 제어 경로 기반 차선 검출 형태의 일례를 나타낸다.
도 7에 도시된 바와 같은 U턴 상황이나, 교차로 내부, 좌/우회전, P턴, 버스 정차구역의 넓은 차로 등의 상황에서는 실제 차선(레인사이드)이 존재하지 않거나, 존재하여도 차선을 그대로 추종하지 않고 주행하는 경우가 있다.
따라서, 자차의 제어 추종을 위한 제어 경로(PLP)가 이전 프레임에서 산출되었다면, 해당 제어 경로의 좌우로 자차가 지나갈 수 있는 정도의 일정 간격 내에서 컷인 타겟 판단이 수행될 수 있다. 그런데, 제어 경로는 해당 프레임의 최종 단계에서 도출되므로, 제어 경로를 기반으로 통합 차선을 도출할 경우 이전 프레임의 정보를 사용하게 된다. 따라서, 주행 전략이 고정되지 않은 단계(차로 변경을 수행할지 말지를 판단하는 단계)에서는 레인사이드나 레인링크 기반으로 컷인 판단을 수행하거나, 해당 프레임에서의 판단을 보류하고 다음 프레임에서 이전 프레임의 제어경로 기반 판단을 최종 확정 지을 수도 있다. 이러한 경우, 1프레임의 딜레이가 발생 가능하나, 센서 인지 부정확성에 의한 판단 보류가 일반적으로 3프레임인 것을 고려하면 무시할 수 있는 수준이다.
만약 제어 경로가 지속적으로 변화하는 상황(차로 변경 중 경로 수정 등)인 경우에는 제어 경로 변화 방향과 범위를 고려한 영역의 통합 차선을 생성하는 것이 바람직하다.
정리하면, 컷인 판단 시 사용 차선, 즉, 통합 차선은 정밀 지도 기반의 차선을 우선하며, 제어 경로(PLP) 기반 통합 차선은 후순위로 둘 수 있다. 이는 제어 경로 그 자체는 오차가 들어갈 수 있으므로 그라운드 트루스가 될 수 없기 때문이다.
정밀 지도 기반의 차선에 있어서는 레인링크 기반의 통합 차선은 실제 눈에 보이는 차선과 상이할 수 있으므로, 레인사이드 기반의 통합 차선이 최우선 순위가 될 수 있으며, 그 다음으로 레인링크 기반, 제어 경로가 최하위 순위가 될 수 있다.
다만, 정밀 지도가 구축되지 않았거나, 공사 중이나 사고 등으로 정밀지도를 따를 수 없을 경우에는 카메라(112)를 통해 검출된 차선을 기반으로 판단할 수도 있음은 물론이다.
상술한 통합 차선의 기반 정보 판단을 순서도로 나타내면 도 8과 같다.
도 8은 일 실시예에 따른 통합 차선 결정 과정의 일례를 나타낸다.
도 8을 참조하면, 통합 차선 산출 모듈(161)은 레인사이드가 존재하지 않거나(S810의 Yes), 레인사이드가 불연속이거나(S820의 Yes), 레인사이드 형태가 일정하지 않거나(S830의 Yes), 레인사이드 내에 객체가 편중된 경우(S840의 Yes)를 제외한 일반적인 상황(S840의 No)에서는 레인사이드 기반으로 차선을 도출한다(S860A).
이와 달리, 레인사이드가 존재하지 않거나(S810의 Yes), 레인사이드가 불연속이거나(S820의 Yes), 레인사이드 형태가 일정하지 않거나(S830의 Yes), 레인사이드 내에 객체가 편중된 경우(S840의 Yes) 통합 차선 산출 모듈(161)은 제어 경로(PLP)와 레인링크 간의 차이가 있는지 여부를 판단하고(S850), 동일하거나 차이가 일정 수준 이내이면(S850의 No) 레인링크 기반으로 통합 차선을 도출할 수 있다(S860B). 여기서, 제어 경로(PLP)는 이전 프레임에서 산출된 경로일 수 있다.
또한, 통합 차선 산출 모듈(161)은 제어 경로(PLP)와 레인링크 간의 (일정 수준 이상의) 차이가 있을 경우 제어 경로(PLP) 기반으로 통합 차선을 도출할 수 있다(S860C).
물론, 도 8을 참조하여 전술한 방법 외에도, 도로 타입(도심, 고속도로 등)과 구간(일반, 차선 가변, 특히 등)에 따라 미리 통합 차선 도출 기반을 아래 표 1과 같이 정해둘 수도 있다.
일반구간 차선가변구간 특이구간
고속도로 Lane Link 기반 Lane Side 기반 PLP 기반
(차로폭 거의 일정 (톨게이트 부근 등)
도심 Lane Side 기반 Lane Link 기반 PLP 기반
(차로폭이 눈에 띄지는
않으나 변화 심함)		 (포켓 차로의 차로폭이
너무 큰 경우 등)
표 1에 나타난 구분 기준은 예시적인 것으로, 이와 상이한 다양한 기준이 설정될 수 있음은 당업자에 자명하다.
한편, 제어 경로(PLP)는 이전 프레임의 마지막 단에서 결정되므로, 통합 차선의 결정 시점에서는 주행 전략을 지켜본 후 결정할 필요가 있다. 인지 센서부(110)의 인지 정보는 상대 거리 형태로 입력이 들어오고, 정밀 지도는 절대 좌표(WGS84, UTM좌표계 등)을 가지므로, 정밀 지도상에 고정되어 사용되는 통합 차선의 경우 자차 헤딩, 위치 변화에 맞추어 통합 차선도 보정(즉, 이동)해야 한다. 이러한 통합 차선 보정의 필요성을 도 9를 참조하여 설명한다.
도 9는 프레임간 통합 차선의 보정 필요성을 설명하기 위한 도면이다.
도 9의 좌측에는 이전(N-1) 프레임 상황이, 도 9의 우측에는 현재(N) 프레임 상황이 각각 도시된다.
통합 차선을 자차 위치 변화에 맞추어 보정하지 않으면, 도 9의 우측과 같이 자차의 헤딩 및 위치 변화가 한 프레임 동안 반영되지 않아 수십 cm의 오차가 발생할 수 있다. 이는 cm 단위의 분해능을 요구하는 컷인 판단 시 보정 전 통합 차선(미보정 통합 차선) 기반으로는 타차(11)와 통합 차선이 교차하지 않는 것으로 미판단되나, 보정을 통해 타차(11)와 통합 차선의 교차가 올바르게 판단될 수 있다.
보정의 방법은 도 10을 참조하여 설명한다.
도 10은 일 실시예에 따른 프레임간 통합 차선의 보정 과정의 일례를 나타낸다.
도 10을 참조하면, 도 3을 참조하여 전술한 컷인 대응 제어 과정 상에서 N 프레임에서는 컷인 타겟의 판단(S302 내지 S307)에 있어서, N-1 프레임에서 생성된 제어 경로(PLP)를 좌표 변환을 통해 자역 좌표계에서 전역 좌표계로 변환한 결과를 사용할 수 있다. 다시 말해, 이전 프레임(N-1)의 통합 차선을 전역 좌표로 지도상에 고정(저장)해두고, 다음 프레임(N)에서 전역 좌표계상 고정(저장)된 통합 차선이 사용될 수 있다. 이러한 방식을 통해 유턴, P턴, 차로 변경 등의 회전 상황에서 좌표계 재변환을 통해 통합 차선의 상대 위치를 정상적으로 보정할 수 있다.
이하에서는 도 11 내지 도 16을 참조하여 최종 컷인 타겟을 판단하는 과정(즉, 도 3의 S303 내지 S307)을 보다 상세히 설명한다.
현재 위치를 기반으로 컷인 후보 차량을 선정(S303)하기 위해서는 각 차량 박스점들의 통합 차선 기준 상대 좌표를 확인할 필요가 있다. 이를 도 11을 참조하여 설명한다.
도 11은 일 실시예에 따른 현재 위치를 기반으로 한 컷인 후보 차량 선정을 설명하기 위한 도면이다.
도 11을 참조하면, 제1 타차(11)의 경우 비록 자차(100)의 주행 차로로 컷인할 것으로 예측되나, 실차 시험 시 너무 뒤에 있는 차량에 의해 자차의 감속 제어가 수행되면 승차감을 하락시키는 요소가 되므로, 자차(100) 후방 범퍼까지를 기준으로, 즉, 자차(100)의 후방 범퍼 전방에 위치하는 타차량만 판단 대상으로 할 수 있다. 이후에 제1 타차(11)가 실제 컷인을 하고자 한다면, 자차(100)의 후방 범퍼를 앞서 나가게 될 것이므로, 실제 판단에는 문제가 없다.
제2 타차(12)의 경우 정상적으로 컷인 후보로 판단될 수 있다.
제3 타차(13)의 경우 컷인 목표 차로(즉, 자차(100)의 주행 차로)에 다른 차랑(16)이 점유중이므로 비록 방향이 주행 차로를 향하고 있음에도 실제로 T초(판단 기준 시간) 내 진입이 물리적으로 불가하여 후보에서 제외될 수 있다.
제4 타차(14)의 경우에도 제4 타차(14) 전방으로 컷인에 충분한 차간 거리가 미확보되어 물리적으로 컷인이 불가하므로, 후보에서 제외될 수 있다. 물론, 추후 차간거리 확보시에는 다시 후보 제외 여부가 판단될 수 있다.
다음으로, 도 12 및 도 13을 참조하여 주변 차량의 예측 경로 산출을 설명한다.
도 12는 일 실시예에 따른 예측 경로 생성을 위한 파라미터를 설명하기 위한 도면이다.
도 12의 좌측을 참조하면, 예측 경로의 생성을 위해서는 차량별 차속(v)과 타 차량(11)의 편향값(차로 중심에서 차량 중심까지의 횡거리)이 고려된다.
또한, 도 12의 우측과 같이, 예측 경로의 생성을 위해서는 타 차량(11)의 진행 방향(즉, 헤딩각 θ), 타 차량(11)의 주행 레인링크와 목표 레인링크 각각의 점좌표 세트 및 차선 정보가 고려된다.
상술한 각 파라미터가 획득되면, 경로 기반 컷인 타겟 판단 모듈(164)은 비학습 기반 또는 동역학과 정밀지도 정보 학습 기반으로 위치 기반 컷인 후보 판단 모듈(163)이 판단한 컷인 타겟 후보별로 예측 경로를 생성할 수 있다.
비 학습 기법으로 타 차량 예측경로 생성 시 경로 기반 컷인 타겟 판단 모듈(164)은 차량간 상호 작용을 고려하여 타 차량의 프레임별 예상 위치를 판단할 수 있다.
비 학습 기법 사용 시 상대 차량의 입력 파라미터 세트에 대하여 테이블 형태로 출력 예상 경로 혹은 차로변경 완료 시간을 산출하도록 할 수도 있다.
이러한 경우, 파라미터 세트별로 기 저장된 예측 경로나 차로변경 소요 시간을 불러와 해당 소요 시간동안 미리 계획된 수학적 모델(N차 베지어 커브, 3rd Poly 등)을 따르도록 맵핑하여 사용할 수도 있다. 수학적 모델의 일례가 도 13a 및 도 13b에 도시된다.
도 13a는 일 실시예에 따른 예측 경로 생성을 위한 커브 기반 예측 형태의 일례를, 도 13b는 주변 차량의 편향값을 기반으로 모델링된 차로 변경 시간의 일례를 나타낸다.
도 13a에서는 타차에 대하여 5차 베지어 커브를 기반으로 예측 경로가 모델링된 형태가 도시되며, 도 13b에는 타차의 편향값이 0.8미터일 경우 차선 변경 소요 시간을 메쉬 플롯 형태로 모델링한 일례가 도시된다.
상술한 수학적 모델링 방법에서는 도 12를 참조하여 설명한 파라미터 외에도, 좌표 히스토리 세트, 현재 속도/가속도, 매칭 센서 정보, 정밀 지도, 과거 정밀지도 매칭 히스토리 등이 더욱 고려될 수도 있다.
물론, 이러한 예측 경로의 산출은 딥러닝 파라미터로 상술한 파라미터 세트를 학습하여 CNN(Convolutional Neural Network), LSTM(Long-Short Term Memory network) 등의 시계열 예측 문제로 치환하여 구성할 수도 있다. 또한, 타차의 주행 의도와 차로 변경 소요 시간은 일회성 판단뿐 아니라 복수의 샘플 관찰을 통해 신뢰성을 높일 수도 있다.
한편, 동역학과 정밀지도 정보 학습 기반으로 예창 차로를 도출할 경우, 학습 결과는 시계열 위치정보로 바로 활용할 수도 있으며, 차로 변경 소요 시간만 부분 학습시켜 실제 예측 경로는 전술한 수학적 모델(N차 베지어 커브, 3rd Poly등)을 따르도록 맵핑하여 사용할 수도 있다. 타 차량의 동역학 정보와 정밀 지도 정보를 학습시킬 때 일반적으로는 CNN, LSTM의 시계열 데이터를 예측하기 위한 뉴럴 네트워크를 활용하나, 이에 국한되지 않고 어떠한 뉴럴 네트워크도 예측 경로 혹은 차로 변경 소요 시간을 예측할 수 있다면 활용이 가능함은 당업자에 자명하다.
컷인 타겟 후보별로 예측 경로가 판단되면, 자차 및 타차의 미래 위치를 기반으로 컷인 판단이 수행될 수 있다. 이를 도 14를 참조하여 설명한다.
도 14는 일 실시예에 따른 예측 경로에 의한 미래 위치를 기반으로 컷인 판단이 수행되는 형태의 일례를 나타낸다.
컷인 판단 시에는 컷인 타겟 후보의 예상 위치는 물론, 자차의 예상 위치도 함께 고려되어야 한다. 즉, 컷인 판단을 할 때에는 주변 차량들의 예상 위치와 자차의 예상 위치를 유기적으로 고려하여 판단할 필요가 있다. 도 14의 경우, 예측 경로를 기반으로 T초 이후 최종적으로 자차(100)의 주행차로로 진입하는 차량은 제1 타차(11) 내지 제5 타차(15)로 총 5대이다.
자차(100)가 주행차로에서 주행을 이어나갈 경우, 실질적으로 위협이 되는 컷인 타겟 후보는 제2 타차(12)가 되므로, 제2 타차(12)가 컷인 타겟으로 판단될 수 있다.
그 이유는,제2 타차(12)가 비록 현 시점에서는 자차(100)보다 뒤에 있으나 후방 범퍼보다는 앞이므로 고려 대상이 되고, T초 후의 위치(12')가 자차의 위치(100')보다 전방이기 때문이다.
또한, 제1 타차(11)의 경우 비록 현 시점에서는 자차(100)보다 앞서있으나, T초 후 위치(11')가 자차(100')의 후방이므로 위협이 되지 않기 때문이다. 다만, T초 후 위치(11')가 자차(100')의 후방일지라도, 속도가 가변하여 T초 내에 충돌이 이뤄질 수 있는 경우도 존재하나, 매 프레임마다 재계산 하므로 다음 프레임에서는 해당 경우는 위험으로 재분류될 수 있다.
제3 타차(13)의 경우 자차(100) 대비 상당거리 전방에 위치하며, 제4 타차(14)는 제3 타차(13)보다도 전방에 위치하므로 모두 후보에서 배제된다.
제5 타차(15) 또한 같은 이유로 후보에서 배제된다.
한편, 컷인 타겟이 되는 제2 타차(12)에 대해서는 T초 후 위치(12')가 자차 위치(100')의 인접 전방이 되므로 위험 감속 대응 실시가 결정될 수 있다. 제3 내지 제5 타차(13, 14, 15)의 경우 위험 감속 대응이 아닌 정상 감속 대응으로 차별화될 수 있다. 즉, 미래 최근접 컷인 타겟을 기준으로 컷인 감속 대응을 실시할 수 있다.
다음으로, 도 15 및 도 16을 참조하여 최종 유효 컷인 타겟 판단 모듈(165)의 동작을 설명한다.
도 15는 일 실시예에 따른 신호 기반 유효 타겟 검증 형태의 일례를 나타낸다.
교차로 등에서 신호등의 신호를 기반으로 주행 시, 지정 신호 외의 경우에는자차(100)는 경로를 따라 주행하지 않는다. 예컨대, 도 15에서와 같이 유턴 대기시에는 유턴이 가능한 신호(교차로에 따라 좌회전 신호, 보행 신호 등) 이외의 신호에서는 자차(100)는 유턴에 대응되는 제어 경로로 진행하지 않는다.
따라서, 지정 신호가 아닌 모든 신호에서 통합차선으로의 컷인 타겟들(11, 12)을 판단하여 제동한다면, 불필요한 제동으로 인해 진입 지점까지 진행마저 막힐 수 있는 문제점이 있다. 이러한 문제를 방지하기 위하여, 신호에 따라 컷인 판단 된 타겟들의 유효 정보를 부가적으로 검증할 필요가 있다. 최종 유효 컷인 타겟 판단 모듈(165)은 컷인 판단 된 타겟들에 대하여 교통 신호를 적용하여 자차(100)의 실제 진행 여부에 따라 유효성을 검증할 수 있다. 다만, 최종 유효 컷인 타겟 판단 모듈(165)이 자체적으로 컷인 타겟에 대한 필터링을 수행할 경우, 신호를 위반하여 주행하는 차량에 대응이 불가하기 때문에 '신호에 의한 비유효 차량'으로 처리하는 방법도 가능하다.
도 16은 일 실시예에 따른 예측 경로 교차 기반 유효 타겟 검증 형태의 일례를 나타낸다.
예측 경로는 타 차량의 거동에 의해 주로 결정되므로, 때로는 타 차량 간 상호작용이 반영되지 않는 경우가 있을 수 있다. 따라서 예측 경로 사이에 충돌이 일어난다면 일부 혹은 전체 차량이 정지하는 등 해당 예측 경로로 주행하지 않을 수 있다.
예컨대, 도 16에 도시된 바와 같이 유턴 차량들(12, 13)의 경우 중앙선에 인접한 직진 차량(11)의 예측 경로와 교차 시 유턴을 하지 않을 것이다. 즉, 자차(100) 경로 주변에 다른 차량(11)이 함께 주행중이고, 또 다른 차량(12, 13)의 예측 경로가 자차(100)에 대한 컷인 상황일 때, 예측 경로가 다른 차량(11)에 의해 차단된다면, 또 다른 차량들(12, 13)은 컷인 타겟에서 제외될 수 있다.
결국, 도 15 및 도 16을 참조하여 전술한 바와 같이, 교통 신호나 주변 다른 차량의 예측 경로간 교차 여부의 판단을 통해, 경로 기반 컷인 타겟 판단 모듈(164)이 판단한 컷인 타겟에 대하여 최종 유효 컷인 타겟 판단 모듈(165)이 유효성 검증을 수행함으로써 최종 컷인 타겟이 결정될 수 있다.
이하에서는 도 17 내지 도 20을 참조하여 컷인 타겟 제어점 산출 모듈(166)의 동작을 설명한다.
제어점, 또는 제어 목표점이란 컷인 타겟에 대해 종제어를 실시하기 위해 보아야 할 기준점을 의미할 수 있다. 예컨대, 인패스 타겟에서는 범퍼 후방 중심까지의 거리와 인패스 타겟의 속도가 하나의 기준점이 될 수 있다. 그런데, 컷인 타겟 선정 시에는 컷인 타겟의 현재 위치뿐만 아니라, 예측 경로가 통합 차선을 교차하는 미래 위치를 함께 고려하기 때문에 제어점 선정이 까다로울 수 있다. 따라서, 제어점 선정 시 컷인 타겟이 초기 위치로부터 미래에 통합 차선을 침범하는 시점까지의 연속적 변화를 고려하여 선정될 필요가 있다.
컷인 차량이 인패스 영역에 진입하는 과정에서도, 그에 대한 제어점이 연속적일 수 있도록 선정되는 것이 바람직하다. 제어점의 불연속이 생기면 자차의 급제동이나 울컥거림 등을 야기할 수 있기 때문이다. 이를 위해 예측 경로, 타차 박스와 통합차선 교차점, 통합차선 내 박스점들의 자차로 최단 지점(즉, 정사영 점) 등이 제어점으로 선정될 수 있다.
도 17은 일 실시예에 따른 유턴 경로에서 제어점 선정 형태의 일례를 나타낸다.
도 17의 좌측을 먼저 참조하면, 자차(100)의 유턴 상황에서 컷인 타겟(11)의 예측 경로와 통합 차선 교차점(1710, 1720)이 산출되며, 교차점(1710, 1720)의 정사영 점 중 자차로 상에서 자차(100)와 최단 거리를 갖는 정사영 점이 제어점(CP)으로 선택될 수 있다.
이후, 주행이 진행되면서 컷인 타겟(11)이 자차로에 접근함에 따라 실제 진입 시점에서의 최초 침범 지점으로 수렴하게 된다.
예컨대, 도 17의 우측에서 컷인 타겟(11)의 자차로 침범 직후부터 인패스 차량의 제어점 기준에 따라 통합 차선과 박스의 교차점들(1710')과 통합 차선 내 박스점들(1730, 1740)의 정사영 점 중 자차로 상 최단점, 즉, 제어점(CP)은 컷인 타겟(11)의 최초 침범 지점(1710)과 동일하므로, 컷인 타겟에서 인패스 타겟으로 전환 과정에서도 제어점의 연속성이 보장 받음을 알 수 있다.
자차로를 침범하지 않을 편향 타겟은 종제어가 아닌 횡제어를 실시하므로 급제동이나 울컥거림을 야기하지 않는다. 그러나, 자차로를 침범할 편향 타겟은 컷인 타겟으로 판단될 것이므로 전술한 바와 같이 연속성을 보장받을 수 있다. 이를 도 18을 참조하여 설명한다.
도 18은 일 실시예에 따른 직진 경로에서 제어점 선정 형태의 일례를 나타낸다.
도 18의 좌상단을 참조하면, 자차(100)가 직진 중인 상황에서 컷인 타겟(11)의 예측 경로와 통합 차선 교차점(1810)이 산출되며, 교차점(1810)의 정사영 점 중 자차로 상에서 자차(100)와 최단 거리를 갖는 정사영 점이 제어점(CP)으로 선택될 수 있다.
주행이 더 진행되어 도 18의 우상단과 같은 상황에서는 통합 차선과 박스의 교차점(1820)의 정사영 점이 자차로 상에서 최단 거리를 가지므로 제어점(CP)으로 선택된다.
다음으로, 도 18의 우하단과 같은 상황에서는 통합 차선 내에서 컷인 타겟(11)의 후방 박스점(1830)의 정사영 점이 자차로 상에서 최단 거리를 가지므로 제어점(CP)으로 선택된다.
또한, 도 18의 좌하단과 같이 컷이 타겟이 인패스 타겟으로 전환되면서 제어점(CP)의 연속성이 직진 경로에서도 보장 받음을 알 수 있다.
또한, 자차로를 이미 침범하였으나 인패스로 판단되기 전의 편향 타겟은 인패스와 동일한 제어점 산출 기준을 따름으로써, 이러한 경우 또한 제어점의 연속성이 보장될 수 있다.
한편, 제어점 선정에 있어서 타차의 헤딩이 인지 정보의 부정확 등으로 흔들릴 경우 예측 경로가 흔들릴 수 있고, 컷인 타겟으로 판단이 되었다가 해제되기를 반복할 우려가 있다. 이러한 경우 자차의 울컥거림을 해결하기 위해 컷인 타겟에 대해서도 자차로 진입 진행률을 계산하여 컷인 타겟의 종제어 반영 비율을 결정할 수 있다. 이를 도 19를 참조하여 설명한다.
도 19는 일 실시예에 따른 타차의 자차로 진입 진행률 판단 형태의 일례를 나타낸다.
도 19의 좌측을 참조하면, 타차(11)가 자차(100)에 횡방향으로 접근하여 컷인 타겟으로 판단될 때, 횡방향으로 자차로에 접근하는 비율에 따라 점진적으로 종제어를 실시하기 위해 타차의 자차로 진입 진행률을 도 19의 우측과 같이 연산할 수 있다. 예컨대, 초기 위치로부터 자차로로 50% 진입 시 최종 진입에 비해 50%만 종제어 타겟 속도를 반영할 수 있다.
지금까지 도 17 내지 도 19를 참조하여 설명한 제어점 선정 과정을 순서도로 정리하면 다음과 같다.
컷인 타겟에 대응하여 종방향 제어를 수행함에 있어서 주요 파라미터는 종/횡 거리와 전방 차량의 차속이다. 따라서, 자차(100)의 종속도 제어를 위해서는 제어점까지의 자차 경로(즉, PLP) 거리와 해당 객체의 자차경로 상 제어점에서의 속도 성분(즉, 타차 속도벡터를 제어점으로 정사영한 성분)이 이에 해당한다.
결국, 제어점 결정을 위해서는 앞서 설명한 제어점 판단 방법을 따라 자차 경로상 제어점 위치를 산출하고, 자차 경로 상 제어점까지의 경로 거리와 제어점에서의 타차의 속도성분을 산출할 필요가 있다. 이러한 과정을 순서도로 나타내면 도 20과 같다.
도 20은 일 실시예에 따른 제어점 추출 과정의 일례를 나타내는 순서도이다.
도 20을 참조하면, 컷인 타겟 제어점 산출 모듈(166)은 최종 유효 컷인 타겟 판단 모듈(165)이 판단한 최종 컷인 타겟에 대하여, 최종 컷인 타겟의 각 꼭지점에서 출발하는 예측 경로들의 통합 차선과의 교차점들을 구할 수 있다(S2010).
컷인 타겟 제어점 산출 모듈(166)은 교차점들을 자차 경로 상으로 정사영할 수 있다(S2020). 이때, 통합 차선 내에 박스점이 있을 경우(즉, 내부점), 이에 대해서도 정사영 점을 구할 수 있다.
이후, 컷인 타겟 제어점 산출 모듈(166)은 정사영 점 중 자차로상 최단점을 판단하여(S2030) 해당 점까지 누적 거리를 연산한다(S2040).
또한, 타겟 제어점 산출 모듈(166)은 횡방향으로 자차로에 접근하는 비율에 따라 점진적으로 종제어를 실시하기 위해 타차의 자차로 진입 진행률을 연산할 수 있다(S2050).
타겟 제어점 산출 모듈(166)은 정사영 지점에서의 속도 성분을 추출할 수 있다(S2060). 여기서, 속도 성분은 타 차량의 자차로 상 속력을 의미하고, 이는 자차 지역좌표계 상 타차 속도벡터를 자차로 상 제어점 위치의 접선벡터에 정사영 한 스칼라 값이 된다.
상술한 과정을 거쳐 최종적으로 제어점이 추출되며(S2070), 추출된 제어점을 기반으로 속도 프로파일과 제어 경로가 산출될 수 있다. 예컨대, 제어점까지의 거리를 목표 거리로, 제어점에서의 속도를 목표 속도로 하여 PID제어 등으로 추종 제어를 하기 위한 속도 프로파일 및 제어 경로 산출이 수행될 수 있다.
지금까지 설명한 실시예들에 따른 컷인 대응 제어 방법에 의하면, 차선 불연속 지점, 차로변경, 레인링크 이상 지점에서도 정상 차로처럼 동일하게 컷인 판단 가능하다. 즉, 특이 도로가 발생할 때마다 예외 처리를 하지 않고, 일관된 통합 차선 도출이 가능하다.
또한, 컷인, 인패스, 편향의 제어점이 연속성을 유지함으로써, 종제어 시 울컥거림, 급제동 등을 효과적으로 예방할 수 있다.
아울러, 컷인 타겟 후보의 예측 경로와 통합 차선의 현재부터 미래 위치까지의 변화 추이를 고려함으로써 컷인 타겟 판단 정확도가 향상되며, 신호 정보와 예측 경로 간 교차 여부로 컷인 타겟 판단 정확도가 향상될 수 있다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다.
따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims (19)

  1. 주행 상황 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 주행 상황 정보를 기반으로 레인링크, 레인사이드 및 제어 경로(PLP)를 선택적으로 적용하여 통합 차선을 도출하는 단계;
    상기 통합 차선 및 적어도 하나의 주변 차량 각각의 예측 경로를 기반으로 컷인 타겟을 판단하는 단계;
    상기 컷인 타겟의 예측 경로와 상기 통합 차선의 교차점을 기반으로 자차의 주행 제어를 위해 추종해야 할 제어점을 산출하는 단계;
    상기 산출된 제어점을 기반으로 속도 프로파일 및 주행 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 속도 프로파일 및 상기 주행 경로에 대응되는 파라미터를 기반으로 주행 제어를 수행하는 단계를 포함하는, 차량의 컷인 대응 제어 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 통합 차선을 도출하는 단계는,
    상기 레인사이드가 기 설정된 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 단계;
    상기 기 설정된 조건을 만족하면 상기 레인사이드를 기반으로 상기 통합 차선을 도출하는 단계를 포함하는, 차량의 컷인 대응 제어 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 통합 차선을 도출하는 단계는,
    상기 기 설정된 조건을 만족하지 못하면 상기 레인링크와 상기 제어 경로의차이 여부를 판단하는 단계;
    상기 차이가 있을 경우 상기 제어 경로를 기반으로 상기 통합 차선을 도출하는 단계; 및
    상기 차이가 없을 경우 상기 레인링크를 기반으로 상기 통합 차선을 도출하는 단계를 더 포함하는, 차량의 컷인 대응 제어 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 제어 경로를 기반으로 상기 통합 차선을 도출할 경우, 상기 컷인 타겟을 판단하는 단계 전에 이전 프레임의 제어 경로를 지역 좌표계에서 전역 좌표계로 좌표 변환하는 단계를 더 포함하는, 차량의 컷인 대응 제어 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 컷인 타겟을 판단하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 주변 차량 각각의 박스점들의 상기 통합 차선 기준 상대 좌표를 기반으로, 적어도 하나의 컷인 후보 타겟을 판단하는 단계;
    상기 적어도 하나의 컷인 후보 타겟 각각의 예측 경로와 상기 통합 차선이 교차점의 미래 위치와 상기 자차의 미래 위치를 기반으로 적어도 하나의 컷인 타겟을 판단하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 컷인 타겟 중 최종 유효 컷인 타겟을 판단하는 단계를 포함하는, 차량의 컷인 대응 제어 방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 최종 유효 컷인 타겟을 판단하는 단계는,
    신호등 정보 및 상기 적어도 하나의 주변 차량 각각의 예측 경로간의 교차 여부를 기반으로 상기 적어도 하나의 컷인 타겟에 대한 필터링을 수행하는 단계를 포함하는, 차량의 컷인 대응 제어 방법.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 제어점을 산출하는 단계는,
    상기 교차점 및 상기 통합 차선 내의 상기 컷인 타겟의 박스점 중 적어도 하나에 대하여 상기 자차의 자차로에 정사영 점을 판단하는 단계; 및
    상기 판단된 정사영 점 중 상기 자차로 상에서 최단점을 판단하는 단계를 포함하는, 차량의 컷인 대응 제어 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 제어점을 산출하는 단계는,
    상기 최단점까지의 경로 거리를 판단하는 단계;
    상기 컷인 타겟의 상기 자차로 진입 진행률을 판단하는 단계;
    상기 최단점에서의 속도 성분을 추출하는 단계를 더 포함하는, 차량의 컷인 대응 제어 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 속도 프로파일 및 주행 경로를 생성하는 단계는,
    상기 최단점까지의 경로 거리를 목표 거리로, 상기 추출된 속도 성분을 목표 속도로 각각 설정하여 수행되는, 차량의 컷인 대응 제어 방법.
  10. 제1 항 내지 제9 항 중 어느 한 항에 따른 차량의 컷인 대응 제어 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 해독 가능 기록 매체.
  11. 컷인 대응 제어를 수행하는 차량에 있어서,
    주행 상황 정보를 획득하는 융합 정보 생성부;
    상기 획득된 주행 상황 정보를 기반으로 레인링크, 레인사이드 및 제어 경로(PLP)를 선택적으로 적용하여 통합 차선을 도출하고, 상기 통합 차선 및 적어도 하나의 주변 차량 각각의 예측 경로를 기반으로 컷인 타겟을 판단하여, 상기 컷인 타겟의 예측 경로와 상기 통합 차선의 교차점을 기반으로 자차의 주행 제어를 위해 추종해야 할 제어점을 산출하고, 상기 산출된 제어점을 기반으로 속도 프로파일 및 주행 경로를 생성하는 제어 파라미터 생성기; 및
    상기 속도 프로파일 및 상기 주행 경로에 대응되는 파라미터를 기반으로 주행 제어를 수행하는 주행 제어기를 포함하는, 차량.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 제어 파라미터 생성기는,
    상기 레인사이드가 기 설정된 조건을 만족하는지 여부를 판단하고, 상기 기 설정된 조건을 만족하면 상기 레인사이드를 기반으로 상기 통합 차선을 도출하는, 차량.
  13. 제12 항에 있어서,
    상기 제어 파라미터 생성기는,
    상기 기 설정된 조건을 만족하지 못하면 상기 레인링크와 상기 제어 경로의차이 여부를 판단하고, 상기 차이가 있을 경우 상기 제어 경로를 기반으로 상기 통합 차선을 도출하며, 상기 차이가 없을 경우 상기 레인링크를 기반으로 상기 통합 차선을 도출하는, 차량.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 제어 파라미터 생성기는,
    상기 제어 경로를 기반으로 상기 통합 차선을 도출할 경우, 상기 컷인 타겟을 판단하기 전에 이전 프레임의 제어 경로를 지역 좌표계에서 전역 좌표계로 좌표 변환을 수행하는, 차량.
  15. 제11 항에 있어서,
    상기 제어 파라미터 생성기는,
    상기 적어도 하나의 주변 차량 각각의 박스점들의 상기 통합 차선 기준 상대 좌표를 기반으로, 적어도 하나의 컷인 후보 타겟을 판단하고, 상기 적어도 하나의 컷인 후보 타겟 각각의 예측 경로와 상기 통합 차선이 교차점의 미래 위치와 상기 자차의 미래 위치를 기반으로 적어도 하나의 컷인 타겟을 판단하며, 상기 적어도 하나의 컷인 타겟 중 최종 유효 컷인 타겟을 판단하는, 차량.
  16. 제15 항에 있어서,
    상기 제어 파라미터 생성기는,
    신호등 정보 및 상기 적어도 하나의 주변 차량 각각의 예측 경로간의 교차 여부를 기반으로 상기 적어도 하나의 컷인 타겟에 대한 필터링을 수행하여 상기 최종 유효 컷인 타겟을 판단하는, 차량.
  17. 제11 항에 있어서,
    상기 제어 파라미터 생성기는,
    상기 교차점 및 상기 통합 차선 내의 상기 컷인 타겟의 박스점 중 적어도 하나에 대하여 상기 자차의 자차로에 정사영 점을 판단하고, 상기 판단된 정사영 점 중 상기 자차로 상에서 최단점을 판단하는, 차량.
  18. 제17 항에 있어서,
    상기 제어 파라미터 생성기는,
    상기 최단점까지의 경로 거리를 판단하고, 상기 컷인 타겟의 상기 자차로 진입 진행률을 판단하며, 상기 최단점에서의 속도 성분을 추출하는, 차량.
  19. 제18 항에 있어서,
    상기 제어 파라미터 생성기는,
    상기 최단점까지의 경로 거리를 목표 거리로, 상기 추출된 속도 성분을 목표 속도로 각각 설정하여 상기 속도 프로파일 및 주행 경로를 생성하는, 차량.
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