KR20240069836A - 자율주행 물체의 주행을 제어하는 라이다 장치 및 이를 이용한 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법 - Google Patents

자율주행 물체의 주행을 제어하는 라이다 장치 및 이를 이용한 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 자율주행 물체의 주행을 제어하는 라이다 장치에 관한 것으로서, 라이다 신호 반사경으로부터 반사된 라이다 신호 중, 일정 세기 이상의 라이다 신호를 추출하는 라이다 신호 처리부, 상기 추출된 라이다 신호에서 미리 결정된 거리값을 만족하는 2개 이상의 마커의 3차원 위치정보를 계산하고, 상기 마커의 3차원 위치정보와 미리 결정된 거리값을 이용하여 추가 마커의 3차원 위치정보를 계산하고, 상기 마커의 위치정보 및 상기 추가 마커의 위치정보를 이용하여 자율주행 물체의 3차원 위치정보를 계산하는 위치정보 계산부, 상기 자율주행 물체의 3차원 위치정보 및 미리 결정된 상기 자율주행 물체의 자율주행 경로상의 3차원 위치정보를 이용하여, 상기 자율주행 물체의 회전량을 계산하고, 상기 자율주행 물체가 상기 자율주행 경로를 따라 이동할 수 있도록, 상기 자율주행 물체의 주행방향 보정량을 결정하는 주행방향 보정량 결정부, 및 상기 계산된 자율주행 물체의 위치정보 및 상기 자율주행 경로를 이용하여 라이다의 신호의 주사 방향과 주사각도를 결정하는 라이다 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하며, 정밀한 자율주행이 필요한 차량에서 고가의 라이다 장치가 없더라도, 포터블 라이다를 이용하여, 무선통신으로 차량 자세 제어정보를 수신하여 자율주행을 수행할 수 있다.

Description

자율주행 물체의 주행을 제어하는 라이다 장치 및 이를 이용한 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법{A lidar apparatus for controlling the driving of an autonomous driving object and a method for controlling the driving of the autonomous driving object using the same}
본 발명은 자율주행 물체의 주행을 제어하는 라이다 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 정밀한 자율주행이 필요한 차량에서 고가의 라이다 장치가 없더라도, 포터블 라이다를 이용하여, 무선통신으로 차량 자세 제어정보를 수신하여 자율주행을 수행할 수 있는 자율주행 물체의 주행을 제어하는 라이다 장치 및 이를 이용한 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법에 관한 것이다.
자율 주행차량(autonomous vehicle)이란 운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차를 말하며, 자율 주행 시스템(autonomous driving system)은 이러한 자율 주행자동차가 스스로 운행될 수 있도록 모니터링하고 제어하는 시스템을 말한다.
자율 주행 시스템에서, 신속하게 목적지로 차량이 주행하도록 차량을 제어하는 기술뿐만 아니라 탑승객 또는 보행자에게 보다 안전한 주행 환경을 제공하는 기술에 대한 요구가 증대되고 있다. 이를 위하여, 자율 주행 차량은 주변 지형과 물체(object)를 빠르고 정확하게 실시간 감지(sensing)하기 위하여 다양한 센서들을 필요로 한다.
라이다(Light Imaging Detection and Ranging, LIDAR) 시스템은 레이저 광 펄스를 물체(object)에 조사하고 그 물체로부터 반사된 빛을 분석하여 물체의 크기와 배치를 감지하고 물체와의 거리를 측정할 수 있다.
라이다 센서는 빛(예 : 레이저)을 활용해 거리를 측정하고 물체를 감지하는 센서로서, 라이다는 레이더와 비슷한 원리를 가지고 있다.
다만 레이더는 전자기파를 외부로 발사해 재수신되는 전자기파로 거리, 및 방향 등을 확인하지만, 라이다는 펄스 레이저를 발사한다는 차이점이 있다. 즉, 파장이 짧은 레이저를 사용하므로 정밀도 및 해상도가 높고 사물에 따라 입체적 파악까지 가능한 장점이 있다.
한국공개특허(KR10-2021-0000912)는 '차량의 라이다 센서 장치 및 그 제어방법'에 관한 것으로, 차량에서 라이더 센서가 외부에 직접 노출되지 않고 세컨더리 커버(secondary cover) 내에 설치하여 외부의 이물질로부터 센서를 보호하고 있다.
한국공개특허(KR10-2016-0098020)는 '차량용 라이다 장치'에 관한 것으로, 감지 거리에 따라 빔을 발생하는 점등하는 광원들의 개수를 가변하여 사람의 망막에 대한 악영항 없이 빠른 스캔 속도로 오브 젝트를 감지하고 있다.
상기 한국공개특허는 라이다 장치가 차량에 부착되어 외부로 레이저를 발사한 후 수신된 레이저 신호를 이용하여 물체를 감지하고 있는데, 기존의 차량에 고가의 라이다 장치를 차량에 부착하여야 함에 따라 비용이 많이 소요되는 문제가 있다.
따라서, 본 발명이 해결하고자 하는 첫 번째 과제는 고가의 라이다(lidar) 장비가 장착되지 않은 차량 및 농기계를 근거리 서버 또는 원거리 서버에서 제어하는 기술을 제공할 수 있는 자율주행 물체의 주행을 제어하는 라이다 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 두 번째 과제는 넓은 지역에서 차량의 움직임을 제어하기 위해서 동적으로 라이다의 주사폭을 조정하여 정확하게 차량의 움직임을 제어할 수 있는 라이다 장치를 이용하여 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법을 제공하는 것이다.
또한, 상기된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다.
본 발명은 상기 첫 번째 과제를 달성하기 위하여, 라이다 신호 반사경으로부터 반사된 라이다 신호 중, 일정 세기 이상의 라이다 신호를 추출하는 라이다 신호 처리부; 상기 추출된 라이다 신호에서 미리 결정된 거리값을 만족하는 2개 이상의 마커의 3차원 위치정보를 계산하고, 상기 마커의 3차원 위치정보와 미리 결정된 거리값을 이용하여 추가 마커의 3차원 위치정보를 계산하고, 상기 마커의 위치정보 및 상기 추가 마커의 위치정보를 이용하여 자율주행 물체의 3차원 위치정보를 계산하는 위치정보 계산부; 상기 자율주행 물체의 3차원 위치정보 및 미리 결정된 상기 자율주행 물체의 자율주행 경로상의 3차원 위치정보를 이용하여, 상기 자율주행 물체의 회전량을 계산하고, 상기 자율주행 물체가 상기 자율주행 경로를 따라 이동할 수 있도록, 상기 자율주행 물체의 주행방향 보정량을 결정하는 주행방향 보정량 결정부; 및 상기 계산된 자율주행 물체의 위치정보 및 상기 자율주행 경로를 이용하여 라이다의 신호의 주사 방향과 주사각도를 결정하는 라이다 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 물체의 주행을 제어하는 라이다 장치를 제공한다.
본 발명의 일 실시 예에 의하면, 상기 라이다 장치가 상기 주행방향 보정량을 상기 자율주행 물체에 전송하는 보정량 송신부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 라이다 장치는 실시간 맵 생성 모드 또는 자율주행 경로 생성 모드를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 의하면, 상기 라이다 장치는 카메라 정보를 이용하여, 상기 자율주행 물체의 주행을 정지시킬 수 있는 이벤트를 생성하는 것이 바람직하다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 의하면, 상기 라이다 장치는 상기 자율주행 경로를 결정하기 위해서, 자율주행을 수행하는 물체의 크기정보 및 지도 정보를 이용하여 딥러닝을 통해 상기 자율주행 경로를 결정할 수 있다.
본 발명은 상기 두 번째 과제를 달성하기 위하여, 라이다 신호 반사경으로부터 반사된 라이다 신호 중, 일정 세기 이상의 라이다 신호를 추출하는 단계; 상기 추출된 라이다 신호에서 미리 결정된 거리값을 만족하는 2개 이상의 마커의 3차원 위치정보를 계산하고, 상기 마커의 3차원 위치정보와 미리 결정된 거리값을 이용하여 추가 마커의 3차원 위치정보를 계산하고, 상기 마커의 위치정보 및 상기 추가 마커의 위치정보를 이용하여 자율주행 물체의 3차원 위치정보를 계산하는 단계; 상기 자율주행 물체의 3차원 위치정보 및 미리 결정된 상기 자율주행 물체의 자율주행 경로상의 3차원 위치정보를 이용하여, 상기 자율주행 물체의 회전량을 계산하고, 상기 자율주행 물체가 상기 자율주행 경로를 따라 이동할 수 있도록, 상기 자율주행 물체의 주행방향 보정량을 결정하는 단계; 및 상기 계산된 자율주행 물체의 위치정보 및 상기 자율주행 경로를 이용하여 라이다의 신호의 주사 방향과 주사각도를 결정하는 단계를 포함하는 라이다 장치를 이용하여 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시 예에 의하면, 상기 라이다 장치가 상기 주행방향 보정량을 상기 자율주행 물체에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 라이다 장치는 실시간 맵 생성 모드 또는 자율주행 경로 생성 모드를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명의 다른 실시 예에 의하면, 상기 라이다 장치는 실시간 맵 생성 모드 또는 자율주행 경로 생성 모드를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 의하면, 상기 라이다 장치는 상기 자율주행 경로를 결정하기 위해서, 자율주행을 수행하는 물체의 크기정보 및 지도 정보를 이용하여 딥러닝을 통해 상기 자율주행 경로를 결정할 수 있다.
상기 다른 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명은 상기된 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공한다.
본 발명에 따르면, 정밀한 자율주행이 필요한 차량에서 고가의 라이다 장치가 없더라도, 포터블 라이다를 이용하여, 무선통신으로 차량 자세 제어정보를 수신하여 자율주행을 수행할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 포터블 라이다에서 주사된 신호를 차량에 부착된 라이다 신호 반사판으로 부터 반사된 라이다 신호만을 이용하여, 효율적으로 차량자세 제어정보를 효과적으로 추출할 수 있다.
나아가, 본 발명에 따르면, 포터블 라이다의 실시간 맵 생성 기능 및 운행 경로 선정 기능을 이용, 움직이는 차량을 기준으로 라이다 신호 주사각을 효율적으로 조절하여, 정밀한 차량자세 제어정보 제공이 가능하다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 자율주행을 위한 라이다 장치의 구성도이다.
도 2는 본 실시 예에 따른 자율주행을 위한 라이다 장치(100)가 실시간 주변 맵을 생성하고, 생성된 주변 맵 상에 자율주행 경로를 생성한 결과를 도시한 것이다.
도 3은 본 실시 예에 따른 자율주행을 위한 라이다 장치(100)가 주변 맵에 생성된 자율주행 경로를 따라 자율주행 물체인 차량이 이동하는 상태를 도시한 것이다.
도 4는 자율주행 물체(200)에 부착된 라이다 신호 반사경(230)을 도시한 것이다.
도 5는 자율주행 물체(200)에 부착된 4개의 반사경이 부착된 상태를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 라이다 장치를 이용하여 실시간 맵 생성 모드와 자율주행 경로 생성 모드에서 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법의 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 라이다 장치를 이용하여 자율주행 자세정보 제공 모드에서 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법의 흐름도이다.
본 발명에 관한 구체적인 내용의 설명에 앞서 이해의 편의를 위해 본 발명이 해결하고자 하는 과제의 해결 방안의 개요 혹은 기술적 사상의 핵심을 우선 제시한다.
무선 통신장치가 포함된 이동 설치가 가능한 라이다 장치를 이용하여, 자율주행이 필요한 차량의 움직임을 스캔하고, 무선 통신장치를 이용하여 차량에 자율주행에 필요한 차량 운행 방향, 운행속도, 운행 시작 및 정지 정보를 전달할 수 있다.
한편, 자율주행을 위해서는 기본적인 주변인식 및 실시간 맵 정보 취득이 필요한데, 해당 정보를 이동 설치가 가능한 라이다 장치에 제공하고, 차량에는 차량의 움직임을 제어하기 위해 정보만 전송하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 이동 설치가 가능한 라이다 장치의 기능은 크게 1) 실시간 맵 생성 모드, 2) 자율주행 경로 생성 모드 및 3) 자율주행 자세정보 제공 모드로 나뉘어 진다.
실시간 맵 생성 모드에서 주변 인식을 위해서는 라이다 주사각을 광각으로 변경하여 주변 지형의 실시간 맵을 생성한다.
자율주행 경로 생성 모드에서는 취득된 실시간 맵을 이용하여, 차량의 운행경로를 미리 선정할 수 있다.
자율주행 자세정보 제공 모드에서 차량 운행정보를 제공하기 위해, 대상 차량의 움직임을 상세하게 스캔하기 위해 일정 영역만 스캔할 수 있도록 라이다의 주사각을 조사한다. 이때 주사각은 라이다 장치와 차량 사이의 거리에 따라 조정이 필요하다.
이동 설치가 가능한 라이다 장치를 이용한 이동 차량의 움직임을 정확하게 스캔하기 위해, 차량이 라이다에 광원에 민감한 반사경을 장착하고, 반사경으로 부터 반사된 광원 중, 일정 세기 이상의 신호만 처리하여 처리속도를 높일 수 있다.
한편, 차량에 설치된 반사경의 배치 및 거리 정보를 이용하여, 차량의 움직임 변화를 용이하게 측정하거나 예측 가능하다. 차량에 장착된 반사경의 위치변화만을 측정하여, 차량의 동적 움직임을 용이하게 파악할 수 있다.
또한, 이동 설치가 가능한 라이다 장치에 장착된 컴퓨터의 프로세싱 파워를 초과하는 경우, 원격의 클라우드 서버를 접속하여, 차량 운행정보에 필요한 계산을 수행할 수 있도록 요청하여, 다량의 데이터 처리를 가능하게 할 수 있다. 또한 차량의 정밀 움직임 예측이 필요한 경우, 클라우드 서버를 이용하여 딥러닝 알고리즘을 적용한 계산 결과를 이용할 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 이들 실시 예는 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명의 범위가 이에 의하여 제한되지 않는다는 것은 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 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 본 발명이 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 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 자율주행을 위한 라이다 장치의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시 예에 따른 자율주행을 위한 라이다 장치(100)는 자율주행 물체(200)와 원격 거리에 위치하여 자율주행 물체(200)를 제어하는 것이 바람직하다.
도 1을 참조하면, 본 실시 예에 따른 자율주행을 위한 라이다 장치(100)는 주변 맵 생성부(110), 자율주행 경로 생성부(120), 라이다 신호 수신부(130), 라이다 신호 처리부(140), 위치정보 계산부(150), 라이다 제어부(160), 라이다 신호 송신부(170), 주행방향 보정량 결정부(180), 및 보정량 송신부(190)로 구성된다.
본 실시 예에 따른 자율주행을 위한 라이다 장치(100)는 3가지 모드로 구분되는데 1)실시간 맵 생성 모드, 2)자율주행 경로 생성 모드, 3) 자율주행 자세정보 제공 모드로 구성된다.
실시간 맵 생성 모드는 라이다 장치(100)가 설치된 장소의 주변 지역을 스캔할 수 있는 라이다 주사각 정보를 라이다 제어부(160)에 제공한다. 상기 주변 지역은 자율주행 물체의 자율주행 경로가 생성될 영역인 것이 바람직할 것이다.
실시간 맵 생성 모드는 주변 지역으로부터 반사되어 수신된 라이다 신호를 처리하고, 주변 물체의 위치정보를 계산한 후, 주변 맵을 생성할 수 있다. 상기 주변 맵을 생성하기 위해서는 넓은 지역을 스캔하여야 하므로, 광각 라이다 주사각을 적용하는 것이 바람직하다.
자율주행 경로 생성 모드를 위해 자율주행 경로생성부(120)는 자율주행 물체(200)의 크기 정보와 자율주행 물체(200)에 부착된 반사경(230)의 설치 이격거리 정보 등을 이용하여 자율주행 경로를 사전에 생성한다. 자율주행 물체(200)이 차량인 경우 차량의 폭, 길이, 및 복수의 반사경이 차량에 부착된 경우 반사경의 설치 이격거리 정보 등을 이용하는 것이 바람직하다.
자율주행 경로 생성 모드에서 딥러닝부를 추가로 포함하고, 수신된 라이다 신호 처리를 클라우드 기반으로 수행하고, 자율주행 물체의 주행경로에 존재하는 장애물 및 자율주행 물체의 특성을 고려하여 자율주행 물체의 자세정보 보정량을 최적화하거나, 생성된 실시간 맵과 자율주행 물체 정보를 기반으로, 자율주행 경로 생성을 자동화하는 기능을 수행할 수 있다.
도 2는 본 실시 예에 따른 자율주행을 위한 라이다 장치(100)가 실시간 주변 맵을 생성하고, 생성된 주변 맵 상에 자율주행 경로를 생성한 결과를 도시한 것이다.
도 2를 참조하면, 자율주행 물체의 자율주행 경로가 생성될 영역에 대한 주변 맵을 생성하기 위해 라이다 장치(100)의 주사각이 크게 형성되어 있는 것이 도시되어 있다. 상기 생성된 주변 맵 상에 자율주행 물체가 이동하게 될 자율주행 경로를 장애물 등을 고려하여 생성할 수 있다.
자율주행 자세정보 제공 모드에서는 현재 자율주행 물체의 위치정보와 자율주행 경로 생성부(120)가 제공하는 자율주행 경로를 이용하여, 라이다 제어부(160)가 라이다 기기의 회전량과 라이다 주사각 정보를 생성하고, 상기 생성된 회전량과 주사각 정보에 따라 라이다 신호 송신부(170)가 자율주행 물체(200)의 반사경(230)에 라이다 신호를 주사하게 된다.
이 때 자율주행 물체(200)로 라이다 신호를 정확히 보내기 위해서, 현재 자율주행 물체(200)의 위치 및 사전에 생성된 이동경로 정보를 바탕으로 라이다 기기를 회전시키고, 자율주행 물체(200) 크기의 범위에 한정하여 라이다 신호의 주사각을 조절함으로써, 자율주행 물체(200) 위치 계산의 정밀도를 높일 수 있다.
또한, 차량 이동속도를 반영하여 라이다 신호를 협각으로 설정하여 주사하는 것이 바람직할 것이다. 예를 들면 라이다 신호는 일정한 공간 해상도를 갖고 있으므로, 일정 면적을 일정거리에서 라이다를 주사하는 경우, 일정 해상도로 3D 스캐닝 가능하다. 그러나 대상 물체와의 거리가 멀어질수록 스캔닝하는 면적이 커지므로 라이다의 해상도가 낮아질 수밖에 없다. 따라서 원거리의 물체를 스캐닝하는 경우, 라이다의 일정 해상도를 유지하기 위해서는 라이다의 주사각을 좁혀서 대상물체를 스캐닝하는 것이 바람직하다.
도 3은 본 실시 예에 따른 자율주행을 위한 라이다 장치(100)가 주변 맵에 생성된 자율주행 경로를 따라 자율주행 물체인 차량이 이동하는 상태를 도시한 것이다.
도 3을 참조하면, 자율주행 물체(200)가 자율주행 경로를 따라 이동하고, 라이다 장치(100)가 자율주행 물체(200)로 라이다 신호를 보내고 있다. 도 2의 라이다 장치(100)의 주사각과 도 3의 주사각을 비교하면, 도 3의 경우 자율주행 물체(200)의 크기에 맞는 주사각이기 때문에 도 3의 주사각이 작다.
라이다 신호 수신부(130)는 라이다 신호 반사경(230)으로부터 반사된 라이다 신호를 수신한다.
도 4는 자율주행 물체(200)에 부착된 라이다 신호 반사경(230)을 도시한 것이다.
도 4를 참조하면, 자율주행 물체(200)에 부착된 4개의 반사경간의 이격거리가 나타나 있다. 각 반사경의 이격거리를 반사경 마커의 위치 계산시 적용한다. 따라서 반사경의 이격거리를 고려하여 일정 영역에 존재하는 반사신호만을 분류하여 자율주행 물체(200)의 회전량 정보를 효율적으로 계산할 수 있다.
현재 자율주행 물체(200)의 회전량 정보를 계산 후, 자율주행 물체(200)이 사전에 계획된 자율주행 경로를 따라 이동될 수 있도록 자율주행 물체(200) 자세정보 보정량을 자율주행 물체(200)에 전송하여, 자율주행 물체(200)이 자율주행을 수행하게 한다.
한편, 다음과 같이 계산된 반사경 마커의 위치정보 값을 이용하여, 자율주행 차량의 현재 위치정보를 계산할 수 있다.
수학식 1을 참조하면, 반사경의 3D 좌표에 있어서, X는 미리 설정된 주행경로의 좌표행렬(시간 t에서 예측좌표)이고, X'을 현재의 좌표행렬(시간 t에서 좌표)이고, R를 회전행렬식으로 나타낸 것이다. 3*3 정방행렬을 계산하기 위해, 3점 이상의 좌표값을 이용하여 회전행렬값을 추출할 수 있다. 이 때, 라이다의 반사경 마커는 기 설정된 이격거리를 갖고 2개 이상의 반사경 마커 위치를 라이다 신호 분석으로 계산할 수 있으므로, 2개의 마커 사이의 고정된 이격거리 및 기울기값을 이용하여 추가적인 반사경 마커의 위치값을 추출할 수 있다.
수학식 2를 참조하면, 회전행렬 R을 x축 회전행렬 Rx(φ), y축 회전행렬Ry(θ), 및 z축 회전행렬 Rz(ψ)로 표시하고 있다.
4개의 반사경이 차량의 장착된 경우, 적어도 3개 이상의 반사경 마커 위치값을 추출하여 회전량 변화량을 계산할 수 있다.
계산된 회전량을 이용하여 차량의 경로 이탈을 방지하기 위한 차량의 주행방향 보정량을 계산할 수 있고, 더불어 사고 위험 방지를 위해 일정 이상의 회전량 변화 및 회전량 기준치를 초과한 것이 감지된 경우, 차량 운행을 정지시키는 이벤트를 발생시킬 수 있다.
도 5는 자율주행 물체(200)에 부착된 4개의 반사경이 부착된 상태를 도시한 것이다.
자율주행 물체(200)에 부착되는 하나의 라이다 신호 반사경(230)은 차량의 정면/좌/우/후면/윗면에서 주사되는 신호를 반사시킬 수 있도록 다수의 반사경으로 구성된다.
자율주행 물체(200)에 장착되는 재귀반사 또는 전반사 반사경은 고양이 눈의 구조와 같이 원형렌즈 형태를 갖고 있으며, 반사경은 신호의 입사각과 관계없이 전반사가 가능한 구조이므로 라이다 신호의 반사효율을 높일 수 있는 구조이다.
라이다 신호 처리부(140)는 수신된 라이다 신호 중 일정 세기 이상의 라이다 신호를 추출한다.
라이다 신호 반사경(230)으로부터 반사된 신호 강도가 높은 라이다 신호 및 반사경(230)의 이격거리 정보를 고려하여, 일정 영역내의 라이다 신호만을 이용하는 것이 바람직할 것이다. 즉, 우선 수신된 라이다 신호 중 신호강도가 높은 라이다 신호를 추출하고, 추출된 라이다 신호에 해당하는 점들을 연결하여 생성된 선의 길이가 반사경의 이격거리에 해당하는 점들을 반사경의 위치로 판단할 수 있다.
위치정보 계산부(150)는 상기 추출된 라이다 신호에서 미리 결정된 거리값을 만족하는 2개 이상의 마커의 3차원 위치정보를 계산하고, 상기 마커의 3차원 위치정보와 미리 결정된 거리값을 이용하여 추가 마커의 3차원 위치정보를 계산하고, 상기 마커의 위치정보 및 상기 추가 마커의 위치정보를 이용하여 자율주행 물체의 3차원 위치정보를 계산한다.
라이다 제어부(160)는 상기 계산된 자율주행 물체의 위치정보 및 상기 자율주행 경로를 이용하여 라이다의 신호의 주사 방향과 주사각도를 결정한다. 라이다 제어부(160)는 라이다 기기 회전부와 라이다 주사각 조절부를 제어하여 주사 방향과 주사각을 결정할 수 있다.
라이다 신호 송신부(170)는 라이다 제어부(160)의 제어에 의해 회전하거나 라이다 주사각을 조절하여 라이다 신호를 반사경(230)으로 송신한다.
주행방향 보정량 결정부(180)는 상기 자율주행 물체의 3차원 위치정보 및 미리 결정된 상기 자율주행 물체의 자율주행 경로상의 3차원 위치정보를 이용하여, 상기 자율주행 물체의 회전량을 계산하고, 상기 자율주행 물체가 상기 자율주행 경로를 따라 이동할 수 있도록, 상기 자율주행 물체의 주행방향 보정량을 결정한다.
보정량 송신부(190)는 상기 결정된 주행방향 보정량을 자율주행 물체(200)의 보정량 수신부(210)로 송신한다.
한편, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 라이다 장치(100)는 카메라를 더 포함하고, 자율주행 물체(200) 근처에 움직이는 물체 및 사람이 접근하는 경우, 정지 신호를 자율주행 물체(200)에 보낼 수 있다. 상기 카메라는 자율주행 물체(200)에 부착될 수 있으며, 자율주행 물체(200)가 아닌 라이다 장치(100)에 포함되면 일반적인 이동 물체 예를 들면, 일반 차량도 자율주행 차량처럼 제어할 수 있다.
또한, 본 실시 예에 따른 자율주행 물체(200)는 보정량 수신부(210), 운행 제어부(220), 및 반사경(230)으로 구성된다.
보정량 수신부(210)는 라이다 장치(100)의 보정량 송신부(190)로부터 자율주행에 필요한 보정량을 수신한다.
운행 제어부(220)는 상기 보정량에 따라 자율주행 물체(200)의 운행을 제어한다.
반사경(230)는 라이다 장치(100)의 라이다 신호 송신부(170)로부터 수신되는 라이다 신호를 라이다 신호 수신부(130)로 반사한다.
본 발명의 실시 예에 따른 반사경(230)은 수신되는 라이다 신호의 반사 강도를 높여 데이터 처리 효율을 높일 수 있도록 하는 것이 바람직하다. 여기에서 반사경(230)은 라이더 신호의 주사각에 따른 반사효율을 최대한 높이기 위한 반사경을 이용하는 것이 효과적이므로, 재귀반사 또는 전반사 반사경을 사용하는 것이 바람직하다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 라이다 장치를 이용하여 실시간 맵 생성 모드와 자율주행 경로 생성 모드에서 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법의 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 본 실시 예에 따른 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법은 도 1에 도시된 라이다 장치에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하 생략된 내용이라 하더라도 도 1에 도시된 라이다 장치에 관하여 이상에서 기술된 내용은 본 실시 예에 따른 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법에도 적용된다.
600 단계에서 실시간 맵 생성 모드인지 여부를 결정한다. 실시간 맵 생성 모드인 경우 610 단계로 진행하고, 실시간 맵 생성 모드가 아닌 경우 630 단계로 진행한다.
610 단계에서 실시간 맵 생성 모드인 경우, 라이다 장치가 설치된 장소의 주변 지역을 스캔할 수 있는 라이다 주사각 정보를 결정한다.
620 단계에서 상기 결정된 라이다 주사각 정보에 따라 송신된 라이다 신호가 주변 지역으로부터 반사되어 수신된 라이다 신호를 처리하고, 주변 물체의 위치정보를 계산한 후, 주변 맵을 생성한다.
자율주행 물체가 이동할 지역을 포함하도록 라이다 신호 주사각을 결정하여 주변 지역을 3D 스캔닝하는 것이 바람직하다. 이 때, 다수의 포터블 라이다 장치를 이용하여 광범위한 지역을 스캔하거나, 드론을 이용하여 스캔할 수 있다.
630 단계에서 자율주행 경로 생성 모드인지 여부를 결정한다. 자율주행 경로 생성 모드인 경우 640 단계로 진행하고, 자율주행 경로 생성 모드가 아닌 경우 종료한다.
640 단계에서 자율주행 경로 생성 모드로 진입하면, 자율주행 물체에 부착된 라이다 신호 반사경 이격거리 정보가 입력된다.
650 단계에서 상기 생성된 주변 맵, 자율주행 물체(200)의 크기 정보, 및 자율주행 물체(200)에 부착된 반사경(230)의 설치 이격거리 정보 등을 이용하여 자율주행 경로를 사전에 생성한다.
자율주행 물체가 차량인 경우, 차량의 길이, 폭, 이동 경로 중첩도 및 반사경 이격거리 등을 고려하여 자율주행 경로를 생성할 수 있다. 이동 경로 중첩도를 고려하는 것의 의미는 자율주행 경로가 중첩되지 않고 최대한 많은 지역을 이동할 수 있도록 하는 것을 의미한다.
도 7은 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 라이다 장치를 이용하여 자율주행 자세정보 제공 모드에서 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법의 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 본 실시 예에 따른 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법은 도 1에 도시된 라이다 장치에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하 생략된 내용이라 하더라도 도 1에 도시된 라이다 장치에 관하여 이상에서 기술된 내용은 본 실시 예에 따른 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법에도 적용된다.
자율주행 자세정보 제공 모드는 수신된 라이다 신호로부터 자율주행 물체의 현재 위치 및 자율주행 물체 자세 보정량을 계산하여, 자율주행 물체에 전송하는 기능 및 자율주행 물체의 움직임을 정밀하게 스캔닝하기 위해 라이다 주사방향 및 주사각을 조절하는 기능을 수행한다.
700 단계에서 라이다 장치는 라이다 신호 반사경으로부터 반사된 라이다 신호를 수신한다.
710 단계에서 라이다 장치는 수신된 라이다 신호 중 일정 세기 이상의 라이다 신호를 추출한다.
라이다 장치는 주변 지형에서 반사된 라이다 신호 외에 반사경(230)으로부터 반사된 라이다 신호만을 추출하기 위해, 신호 강도가 높은 신호만을 처리하는 것이 바람직하다.
720 단계에서 라이다 장치는 마커의 위치정보를 이용하여 자율주행 물체의 3차원 위치정보를 계산한다.
상기 추출된 라이다 신호에서 미리 결정된 거리값을 만족하는 2개 이상의 마커의 3차원 위치정보를 계산하고, 상기 마커의 3차원 위치정보와 미리 결정된 거리값을 이용하여 추가 마커의 3차원 위치정보를 계산하고, 상기 마커의 위치정보 및 상기 추가 마커의 위치정보를 이용하여 자율주행 물체의 3차원 위치정보를 계산할 수 있다.
730 단계에서 라이다 장치는 미리 결정된 자율주행 물체의 자율주행 경로상의 3차원 위치정보를 이용하여 자율주행 물체의 주행방향 보정량을 결정한다.
상기 자율주행 물체의 3차원 위치정보 및 미리 결정된 상기 자율주행 물체의 자율주행 경로상의 3차원 위치정보를 이용하여, 상기 자율주행 물체의 회전량을 계산하고, 상기 자율주행 물체가 상기 자율주행 경로를 따라 이동할 수 있도록, 상기 자율주행 물체의 주행방향 보정량을 결정할 수 있다.
자율주행 물체에 설치된 반사경의 이격거리 정보를 이용하여 일정 영역내의 신호만을 분류하여 3D 위치정보를 계산한다. 이 때 반사경의 이격거리는 고정된 값이므로, 반사경의 좌표로 구성된 평면에 대해 회전량 변화만 발생한다. 따라서, 반사경 마커 평면의 회전량 정보를 계산한 후, 자율주행 물체가 자율주행 경로를 따라 주행할 수 있도록 회전량 보정량을 계산하여 자율주행 물체로 전송한다.
740 단계에서 라이다 장치는 자율주행 물체의 위치정보 및 자율주행 경로를 이용하여 라이다의 신호의 주사 방향과 주사각도를 결정한다.
라이다 장치는 자율주행 물체의 현재 위치 정보 및 미리 생성된 자율주행 경로를 이용하여, 자율주행 물체의 정밀한 위치를 감지하기 위한 라이다 장치의 회전량 및 라이다 신호의 주사각을 제어할 수 있다. 라이다의 주사각은 라이다 기기와 자율주행 물체간의 거리가 멀어질수록, 자율주행 물체의 크기에 비례하는 일정 영역에 대해 라이다 신호가 주사될 수 있도록 주사각을 보다 협각으로 조정해야 일정 수준의 라이다 신호의 공간 해상력을 유지할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 장치와 연동되는 카메라에서 자율주행 물체의 이동 경로에 물체 및 사람이 인식된 경우, 자율주행 물체에 정지 신호를 보내 충돌을 방지할 수 있다.
본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터,데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
상술한 모든 기능은 상기 기능을 수행하도록 코딩된 소프트웨어나 프로그램 코드 등에 따른 마이크로프로세서, 제어기, 마이크로제어기, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등과 같은 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 상기 코드의 설계, 개발 및 구현은 본 발명의 설명에 기초하여 당업자에게 자명하다고 할 것이다.
이상 본 발명에 대하여 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시켜 실시할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 상술한 실시 예에 한정되지 않고, 본 발명은 이하의 특허청구범위의 범위 내의 모든 실시 예들을 포함한다고 할 것이다.

Claims (11)

  1. 라이다 신호 반사경으로부터 반사된 라이다 신호 중, 일정 세기 이상의 라이다 신호를 추출하는 라이다 신호 처리부;
    상기 추출된 라이다 신호에서 미리 결정된 거리값을 만족하는 2개 이상의 마커의 3차원 위치정보를 계산하고, 상기 마커의 3차원 위치정보와 미리 결정된 거리값을 이용하여 추가 마커의 3차원 위치정보를 계산하고, 상기 마커의 위치정보 및 상기 추가 마커의 위치정보를 이용하여 자율주행 물체의 3차원 위치정보를 계산하는 위치정보 계산부;
    상기 자율주행 물체의 3차원 위치정보 및 미리 결정된 상기 자율주행 물체의 자율주행 경로상의 3차원 위치정보를 이용하여, 상기 자율주행 물체의 회전량을 계산하고, 상기 자율주행 물체가 상기 자율주행 경로를 따라 이동할 수 있도록, 상기 자율주행 물체의 주행방향 보정량을 결정하는 주행방향 보정량 결정부; 및
    상기 계산된 자율주행 물체의 위치정보 및 상기 자율주행 경로를 이용하여 라이다의 신호의 주사 방향과 주사각도를 결정하는 라이다 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 물체의 주행을 제어하는 라이다 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 라이다 장치가 상기 주행방향 보정량을 상기 자율주행 물체에 전송하는 보정량 송신부를 더 포함하는 자율주행 물체의 주행을 제어하는 라이다 장치.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 라이다 장치는 실시간 맵 생성 모드 또는 자율주행 경로 생성 모드를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 물체의 주행을 제어하는 라이다 장치.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 라이다 장치는 카메라 정보를 이용하여, 상기 자율주행 물체의 주행을 정지시킬 수 있는 이벤트를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율주행 물체의 주행을 제어하는 라이다 장치.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 라이다 장치는 상기 자율주행 경로를 결정하기 위해서, 자율주행을 수행하는 물체의 크기정보 및 지도 정보를 이용하여 딥러닝을 통해 상기 자율주행 경로를 결정하는 것을 특징하는 자율주행 물체의 주행을 제어하는 라이다 장치.
  6. 라이다 신호 반사경으로부터 반사된 라이다 신호 중, 일정 세기 이상의 라이다 신호를 추출하는 단계;
    상기 추출된 라이다 신호에서 미리 결정된 거리값을 만족하는 2개 이상의 마커의 3차원 위치정보를 계산하고, 상기 마커의 3차원 위치정보와 미리 결정된 거리값을 이용하여 추가 마커의 3차원 위치정보를 계산하고, 상기 마커의 위치정보 및 상기 추가 마커의 위치정보를 이용하여 자율주행 물체의 3차원 위치정보를 계산하는 단계;
    상기 자율주행 물체의 3차원 위치정보 및 미리 결정된 상기 자율주행 물체의 자율주행 경로상의 3차원 위치정보를 이용하여, 상기 자율주행 물체의 회전량을 계산하고, 상기 자율주행 물체가 상기 자율주행 경로를 따라 이동할 수 있도록, 상기 자율주행 물체의 주행방향 보정량을 결정하는 단계; 및
    상기 계산된 자율주행 물체의 위치정보 및 상기 자율주행 경로를 이용하여 라이다의 신호의 주사 방향과 주사각도를 결정하는 단계를 포함하는 라이다 장치를 이용하여 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 라이다 장치가 상기 주행방향 보정량을 상기 자율주행 물체에 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 장치를 이용하여 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법.
  8. 제6 항에 있어서,
    상기 라이다 장치는 실시간 맵 생성 모드 또는 자율주행 경로 생성 모드를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 장치를 이용하여 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법.
  9. 제6 항에 있어서,
    상기 라이다 장치는 실시간 맵 생성 모드 또는 자율주행 경로 생성 모드를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 장치를 이용하여 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법.
  10. 제6 항에 있어서,
    상기 라이다 장치는 상기 자율주행 경로를 결정하기 위해서, 자율주행을 수행하는 물체의 크기정보 및 지도 정보를 이용하여 딥러닝을 통해 상기 자율주행 경로를 결정하는 것을 특징하는 라이다 장치를 이용하여 자율주행 물체의 주행을 제어하는 방법.
  11. 제6 항 내지 제10 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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