WO2020116767A1 - 교통 관리 서버, 이를 이용한 교통 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

교통 관리 서버, 이를 이용한 교통 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램 Download PDF

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WO2020116767A1
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traffic management
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이재은
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주식회사 비트센싱
이재은
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Definitions

  • the present invention relates to a traffic management server, a traffic management method using the same, and a computer program.
  • ITS Intelligent Transport System
  • the above document utilizes omni-directional cameras and surveillance cameras installed at multi-distance to monitor the situation of multi-distance in three dimensions, and block traffic on the road traffic network starting from a multi-distance beacon equipped with a video control device to three-dimensionally monitor traffic conditions.
  • Disclosed is a method for enhancing the security effect by attaching a push button switch and a warning light to a structure in which each surveillance camera is installed.
  • the above document is a video control, video, compression, storage, transmission, playback, mix, mux, inquiry, etc. in controlling the signal controller remotely or using the surveillance camera to obtain information about the vehicle that violates speed and signal.
  • a technology that can recognize accidental images To provide a technology that can recognize accidental images.
  • the conventional documents have limitations in accurately determining a road condition in real time through a black box image in a vehicle accident or determining a vehicle flow situation along a branch road.
  • Patent Document 1 Korean Patent Registration No. 10-1239873
  • Patent Document 2 Republic of Korea Patent Registration No. 10-0496490
  • the present invention is to solve the above-described problems of the prior art, using the radar attached to the vehicle to derive road boundary information such as the center line, guardrail, and based on the derived road boundary information and the lane spacing information of the corresponding road
  • road boundary information such as the center line, guardrail
  • a traffic management server capable of inducing a plurality of vehicles to be evenly distributed among the plurality of lanes to prevent traffic congestion, It is intended to provide a traffic management method and a computer program using the same.
  • an embodiment of the present invention relates to a traffic management server, a receiving unit for receiving a radar detection result from a radar attached to a plurality of vehicles; A road boundary derivation unit deriving road boundary information from the received radar detection result; A lane information deriving unit for deriving lane information on which lanes the plurality of vehicles are located based on the derived road boundary information and predetermined lane spacing information; A classification unit to classify the received radar detection result using the derived lane information; And a calculator configured to calculate vehicle speed information for each lane using the classified radar detection result.
  • Another embodiment of the present invention relates to a traffic management method, comprising: receiving a radar detection result from a radar attached to a plurality of vehicles; Deriving road boundary information from the received radar detection result; Deriving lane information on which lanes the plurality of vehicles are located based on the derived road boundary information and predetermined lane spacing information; Classifying the received radar detection result using the derived lane information; And calculating vehicle speed information for each lane using the classified radar detection result.
  • Another embodiment of the present invention when executed by a computing device as a computer program, receives radar detection results from radar attached to a plurality of vehicles, derives road boundary information from the received radar detection results, and Based on the derived road boundary information and preset lane spacing information, derives lane information on which lanes the plurality of vehicles are located in, and classifies the received radar detection results using the derived lane information, A computer program stored in a medium including a sequence of instructions for calculating vehicle speed information for each lane may be provided using the classified radar detection result.
  • the present invention derives road boundary information such as a center line and a guardrail using a radar attached to a vehicle, and derived road boundary information and lane spacing information of the corresponding road After determining which lane a vehicle is located on, based on calculating lane speed information for each lane and providing it to a driver terminal, traffic management can be performed to induce multiple vehicles to be evenly distributed among a plurality of lanes to prevent traffic congestion A server, a traffic management method using the same, and a computer program can be provided.
  • the present invention by calculating the vehicle speed information for each lane, when an accident occurs on a road, it is possible to estimate which lane an accident occurred, and by providing the estimated information to the driver terminal, in the event of an accident, a double collision accident It is possible to prevent the occurrence, and to provide a traffic management server, a traffic management method and a computer program using the traffic management server that can more effectively prevent the road from being congested due to an accident.
  • the present invention estimates the possibility of an accident based on the actual vehicle speed information of the driver compared to the radar detection result and the calculated vehicle speed information for each lane, and provides the driver with warning information according to the estimated possibility of the accident, thereby speeding the driver
  • a traffic management server capable of inducing a safe driving by recognizing a dangerous situation by itself, a traffic management method using the same, and a computer program may be provided.
  • FIG. 1 is a view showing the configuration of a traffic management system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a view illustrating a radar detecting an object according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a view showing the configuration of a traffic management server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a view showing a traffic management method using a traffic management server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a traffic management method of a traffic management system according to an embodiment of the present invention.
  • unit includes a unit realized by hardware, a unit realized by software, and a unit realized by using both. Further, one unit may be realized by using two or more hardware, and two or more units may be realized by one hardware.
  • Some of the operations or functions described in this specification as being performed by a terminal or device may be performed instead on a server connected to the corresponding terminal or device. Similarly, some of the operations or functions described as being performed by the server may be performed in a terminal or device connected to the corresponding server.
  • FIG. 1 is a view showing the configuration of a traffic management system according to an embodiment of the present invention.
  • the traffic management system 10 may include a radar 100, a traffic management server 200, and a user terminal 300.
  • Each component of the traffic management system 10 of FIG. 1 is generally connected via a network.
  • the radar 100, the traffic management server 200, and the user terminal 300 may be connected simultaneously or at a time interval.
  • Network refers to a connection structure capable of exchanging information between nodes such as terminals and servers, and a local area network (LAN), a wide area network (WAN), and the Internet (WWW: World) Wide Web), wired and wireless data communication networks, telephone networks, and wired and wireless television communication networks.
  • wireless data communication networks include 3G, 4G, 5G, 3rd Generation Partnership Project (3GPP), Long Term Evolution (LTE), World Interoperability for Microwave Access (WIMAX), Wi-Fi, Bluetooth communication, infrared communication, ultrasound Communication, Visible Light Communication (VLC), LiFi, and the like are included, but are not limited thereto.
  • the radar 100 may be installed in the vehicle 1.
  • the radar 100 when the radar 100 is a radar for an aftermarket, it may be installed inside the wind shield located in front of the vehicle.
  • the radar 100 may be mounted on the windshield in the form of a black box to be mounted facing the front using an adsorption plate, sticker, adhesive, etc., and may be mounted to be fixed to the room mirror, and the adsorption plate or adhesive on the dashboard. It can be installed using a weight holder, such as utensils or sand bags.
  • the radar 100 can detect vehicles and objects in the detection area in the front, and can warn of collisions and dangerous situations (for example, warnings using sound, light, etc.), and manage radar detection results. It can be transmitted to the server 200.
  • the radar 100 when the radar 100 is a radar to be mounted on a new car, it may be installed on a grill or a bumper positioned in front of the outside of the vehicle. In this case, the installation method of the radar 100 is the same as the aftermarket radar.
  • the radar 100 may detect an object located in the detection area of the radar 100 and transmit the detected radar detection result to the traffic management server 200 described below.
  • the radar 100 may be additionally attached to the front side of the vehicle 1, as well as to the side and rear, and in this case, the detection area of the radar may be extended.
  • the radar 100 may additionally include a GPS module (not shown) for measuring location information, and the traffic management server 200 to be described later, the location information of the vehicle 1 measured through the GPS module (not shown) ).
  • the radar 100 may additionally be equipped with a camera.
  • a camera since lane recognition is possible by analyzing an image captured from the camera, it is possible to immediately estimate the lane information in which the vehicle with the radar is running. For this reason, it is possible to estimate the lane faster than the driving lane alone.
  • the present invention can estimate the traffic volume and traffic flow for each lane by transmitting the location, speed, etc. of surrounding vehicles detected by the radar to the traffic management server 200 based on the lane information estimated by the camera.
  • the traffic management server 200 may receive a radar detection result from the radar 100 and derive road boundary information from the received radar detection result.
  • the traffic management server 200 may receive location information from the radar 100, and based on the derived road boundary information and predetermined lane spacing information corresponding to the received location information, which lane is the plurality of vehicles You can derive lane information as to whether it is located at.
  • the traffic management server 200 may map the received radar detection result and location information based on the radar detection result and the identifier of the radar 100 transmitting the location information. That is, the traffic management server 200 may manage radar detection results for each radar 100.
  • the traffic management server 200 may classify the received radar detection result using the derived lane information, and calculate the vehicle speed information for each lane using the classified radar detection result.
  • the user terminal 300 may receive vehicle speed information for each lane calculated from the traffic management server 200.
  • the user terminal 300 may be implemented as a tablet, smart phone, PC, etc. supporting a network.
  • FIG. 2 is a view illustrating a radar detecting an object according to an embodiment of the present invention.
  • a plurality of radars 211 to 217 respectively installed in a plurality of vehicles may sense an object at each location.
  • the plurality of radars 211 to 217 can not only detect a vehicle located in the sensing area as an object, but also have a central separator 230 and a guardrail 250 positioned in the sensing area.
  • the central separator 230 and the guardrail 250 may be detected as objects.
  • the plurality of radars 211 to 217 may transmit the detected radar detection results to the traffic management server 200 described later.
  • the radar detection result may include at least one of radius information, angle information, and speed of an object detected by a signal transmitted from the radar.
  • the radar detection result may include the radius information, the angle information, and the speed of the detected object is converted to x, y coordinate values.
  • the plurality of radars 211 to 217 respectively installed in a plurality of vehicles can detect radius information, angle information, and speed of an object in the detection area at each location, through which the traffic management server 200 If any one or more of the radius information, the angle information, and the speed of the object detected by any one or more of the plurality of radars 211 to 217 changes over a threshold within a predetermined time, an accident may be estimated based on this.
  • FIG 3 is a view showing the configuration of a traffic management server 200 according to an embodiment of the present invention.
  • the traffic management server 200 may include a reception unit 310, a road boundary derivation unit 330, a lane information derivation unit 350, a classification unit 370, and a calculation unit 390. .
  • the receiver 310 may receive a radar detection result from a radar attached to a plurality of vehicles.
  • the receiver 310 may receive the radar detection result and the mapped location information based on the mapped radar identifier.
  • the road boundary derivation unit 330 may derive road boundary information from the received radar detection result.
  • the road boundary derivation unit 330 may group radar detection results (radius information, angle information, and speed) of objects detected by the plurality of radars 211 to 217.
  • the road boundary derivation unit 330 groups radar detection results for each detected object, and when the value leads to a straight line or a curve, estimates the object as the center separator 230 and the guardrail 250 to obtain road boundary information.
  • the road boundary information may include a straight line value or a curve value corresponding to at least one of the central separator 230 and the guard rail 250 sensed by the plurality of radars 211 to 217.
  • the road boundary derivation unit 330 groups radar detection results (radius information, angle information, speed) for an object detected by a plurality of radars 211 to 217, but the value does not lead to a straight line or a curve .
  • the road boundary derivation unit 330 based on the radar detection result, the number of lanes occupied by the at least one of the plurality of radars 211 to 217 to the left and right and the position information received from the radar Based on the predetermined predetermined lane spacing information, the lane in which the vehicle with the radar is installed can be estimated, and based on this, the center boundary 230 and the guardrail 250 can be estimated to derive road boundary information. .
  • the lane spacing information may be set based on road construction information and road specification information stored in a central server (not shown) including a road traffic industrial complex server (not shown), but is not limited thereto.
  • the lane information derivation unit 350 may derive lane information on which lanes a plurality of vehicles are located based on the derived road boundary and predetermined lane spacing information.
  • the lane information deriving unit 350 may derive lane information on which the radar 100 is located based on a distance between the radar 100 and an object detected by the radar 100. For example, the lane information derivation unit 350 derives a distance horizontally separated from the derived road boundary information to a plurality of vehicles, and compares the lane spacing information and the horizontally separated distance to derive location information for each vehicle. Can be.
  • each of the plurality of radars 100 is positioned by combining the received radar detection results. You can also derive lane information.
  • the lane information derivation unit 350 uses the location information of each vehicle (for example, GPS information), and local information of the road where each vehicle is currently located (for example, information on the distance between lanes on the corresponding road) It is possible to derive and to correct and supplement the lane information that has been drawn out by using the local information of the derived road.
  • the location information of each vehicle may match the location information of the radar installed in each vehicle.
  • the classification unit 370 may classify the received radar detection result using the derived lane information. For example, the classification unit 370 may classify radar detection results for each lane based on the derived lane information. More specifically, when the radar detection result is received from the radar 100 attached to a plurality of vehicles located in different regions, the classification unit 370 is based on the location information for each vehicle mapped with the radar detection result. Each radar detection result can be classified for each lane.
  • the calculator 390 may calculate vehicle speed information for each lane using the classified radar detection result.
  • the calculating unit 390 derives the speed for each vehicle using the radar detection result corresponding to the vehicle in front of each vehicle among radar detection results classified for each lane, and calculates the speed for each vehicle located on each road. Using it, it is possible to calculate vehicle speed information for each lane.
  • the calculator 390 may calculate average speed information for each location information by using vehicle speed information for each lane including the same location information.
  • the calculation unit 390 may derive accident information for each lane by comparing the calculated average speed information and the calculated vehicle speed information for each lane. For example, the calculation unit 390 may estimate the occurrence of an accident based on the calculated vehicle speed information for each lane that changes over a threshold value from the average speed information within a predetermined time, and derive accident information for each lane based on the estimation result can do.
  • the calculation unit 390 may calculate an average speed for each main section (for example, a lane) of a specific road using radar detection results classified for each lane.
  • the calculator 390 may estimate an accident section by detecting a sudden change in the average speed in a specific section.
  • the calculator 390 may provide bypass information related to the estimated accident section, or may automatically request an emergency call.
  • the calculation unit 390 may derive information on how many vehicles are equipped with radar on a specific road and density information on which the vehicle is concentrated on a specific road from the collected radar detection results.
  • the present invention can estimate and provide accuracy for traffic flow data (for example, vehicle speed information for each lane and accident information for each lane).
  • the traffic management server 200 may not only provide the derived accident information for each lane to the user terminal 300, but also provide bypass information and warning information to the user terminal 300 based on the accident information for each lane. It might be.
  • the traffic management server 200 can provide traffic information and warning information to the user terminal 300 as well as accident information for each lane, so that roads are congested due to traffic accidents. It can be prevented, it is possible to effectively prevent the double collision accident occurs because the driver is not aware of the occurrence of a traffic accident.
  • vehicle speed information for each lane derived through the present invention may be provided for a navigation service, and may be used for autonomous driving control of a vehicle.
  • FIG. 4 is a view showing a traffic management method using a traffic management server according to an embodiment of the present invention.
  • the traffic management method using the traffic management server shown in FIG. 4 includes steps processed in time series by the embodiments shown in FIGS. 1 and 3. Therefore, it should be noted that even if omitted below, it can be applied to a traffic management method using a traffic management server according to the embodiments illustrated in FIGS. 1 and 3.
  • the traffic management server 200 may receive radar detection results from radars attached to a plurality of vehicles.
  • the traffic management server 200 may derive road boundary information from the received radar detection result.
  • the traffic management server 200 may derive lane information on which lanes a plurality of vehicles are located based on the derived road boundary and predetermined lane spacing information.
  • the traffic management server 200 may classify the received radar detection result using the derived lane information.
  • the traffic management server 200 may calculate the vehicle speed information for each lane using the classified radar detection result.
  • steps S410 to S490 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps, according to an embodiment of the present invention. Also, some steps may be omitted if necessary, and the order between the steps may be changed.
  • FIG. 5 is a view illustrating a traffic management method of a traffic management system according to an embodiment of the present invention.
  • the traffic management method of the traffic management system shown in FIG. 5 includes steps that are processed in time series by the embodiments shown in FIGS. 1 and 3. Therefore, it should be noted that even if omitted, the embodiments shown in FIGS. 1 and 3 can be applied to a traffic management method using a traffic management server.
  • step S510 the radar 100 installed in each vehicle can detect objects located around each vehicle, and transmit radar detection results for the object to the traffic management server 200. .
  • the traffic management server 200 may receive a radar detection result from the radar 100 attached to a plurality of vehicles, and derive road boundary information from the received radar detection result.
  • the traffic management server 200 may derive lane information on which lane the plurality of vehicles are located based on the derived road boundary information and preset lane spacing information.
  • the traffic management server 200 may classify the received radar detection result using the derived lane information.
  • the traffic management server 200 may calculate the vehicle speed information for each lane using the classified radar detection result.
  • step S560 the traffic management server 200 calculates the average speed information for each lane by using the vehicle speed information for each lane including the same location information, and compares the calculated average speed information for each lane and the calculated vehicle speed information for each lane.
  • Accident information for each lane can be derived
  • the traffic management server 200 may provide vehicle speed information for each lane and accident information for each lane to the user terminal 300.
  • steps S510 to S570 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps, according to an embodiment of the present invention. Also, some steps may be omitted if necessary, and the order between the steps may be changed.
  • Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media.
  • Computer-readable media may include any computer storage media.
  • Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.

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Abstract

교통 관리 서버에 관한 것으로서, 복수의 차량에 부착된 레이더로부터 레이더 감지 결과를 수신하는 수신부, 상기 수신된 레이더 감지 결과로부터 도로 경계 정보를 도출하는 도로 경계 도출부, 도출된 도로 경계 및 기설정된 차선 간격 정보에 기초하여 상기 복수의 차량이 어느 차선에 위치하는지에 대한 차선 정보를 도출하는 차선 정보 도출부, 상기 도출된 차선 정보를 이용하여 상기 수신된 레이더 감지 결과를 분류하는 분류부 및 상기 분류된 레이더 감지 결과를 이용하여 차선별 차속 정보를 산출하는 산출부를 포함할 수 있다.

Description

교통 관리 서버, 이를 이용한 교통 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램
본 발명은 교통 관리 서버, 이를 이용한 교통 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
산업 및 경제의 발달은 사회, 경제, 문화 활동의 증가를 유발하게 되며, 이에 따른 자동차 대수와 지역간 승객 및 화물 통행의 수요를 증가시킬 뿐 아니라, 통행의 양식도 다양하게 변화시키게 된다. 그러나, 도로 용량의 확충과 도로의 다양화만으로는 교통수요의 증가와 양식의 변화에 충분히 부응하지 못하는 경우가 대부분이므로, 이로 인한 대중의 불만이 커지게 되고, 대기오염, 교통사고, 차량 지체에 따른 경제적 손실도 계속 증가하고 있다.
이러한 상황에서 전자, 정보, 통신 등 다른 분야의 기술을 이용하여 도로 이용의 효율성을 대폭 향상시킴으로써 교통수요와 도로공급의 격차를 경제적으로 좁혀 나가는 방법이 새로운 대안으로 제시되고 있다.
최근에는 이러한 해법을 지능형 도로 교통 시스템(ITS; Intelligent Transport System)이라 부르게 되었으며, 이러한 기술을 이용하여 교통 제어, 교통 정보 안내, 차량 운영, 대중 및 화물 교통에 이르는 총체적 개선이 이루어질 전망이다.
한편, 과거에는 도로 상에서 사고가 발생하거나 교통 체증이 있는 경우에는 조사 요원이 도로 현장을 방문하여 일간, 주간, 또는 월간 교통량과 평균 속도, 차량 종류 등을 조사한 후, 이 자료를 근거로 정해진 절차와 간격에 따라 사고 조사, 교통 흐름 제어 및 도로의 신설 및 확장을 결정하였으나, 최근에는 해당 현장에 설치하여 시간별, 차로별 통과 차량수 등을 측정하는 주행 차량 자동 분류(AVC: Automatic Vehicle Classification) 장비가 개발 및 보급되고 있다.
입체 교통 감시 및 방범 동영상 시스템을 제시하는 종래의 문헌으로는 대한민국 등록특허 제10-1239873호를 참조할 수 있다.
상기 문헌은 전방위 카메라와 다거리에 설치된 감시카메라를 활용하여 다거리의 상황을 입체적으로 감시하고, 영상통제장치가 설치된 다거리의 신호기를 기점으로 도로 교통망을 블럭화하여 교통상황을 입체적으로 감시하며, 각각의 감시카메라가 설치된 구조물에 누름버튼 스위치와 경광등을 부착하여 방범 효과를 높이는 방안을 개시한다.
교차로 내의 교통사고 자동감지 및 가해자와 피해자 선별에 관한 방법 및 시스템과 관련하여, 대한민국 등록특허 제10-0496490호를 참조할 수 있다.
상기 문헌은 신호제어기를 원격지에서 제어하거나 감시 카메라를 이용하여 속도 및 신호를 위반하는 차량에 대한 정보를 획득하는 데 있어 동영상 압축, 저장, 전송, 재생, 믹스, 먹스, 조회 등의 영상처리와 자동으로 사고 영상을 인식할 수 있는 기술을 제공한다.
다만, 상기 종래의 문헌들은 차량 사고시에 블랙박스 영상을 통해 도로 상황을 실시간으로 정확히 판단하거나 지선 도로에 따른 차량의 흐름 상황을 판단하게 하는데 있어서는 한계가 있다.
(특허문헌 1) 대한민국 등록특허공보 제10-1239873호
(특허문헌 2) 대한민국 등록특허공보 제10-0496490호
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 차량에 부착된 레이더를 이용하여 중앙선, 가드레일 등의 도로 경계 정보를 도출하고, 도출된 도로 경계 정보 및 해당 도로의 차선 간격 정보에 기초하여 차량이 어느 차선에 위치하는지를 파악한 후, 차선 별 차속 정보를 산출하여 운전자 단말에 제공함으로써, 복수의 차량이 복수의 차선에 고루 분배되도록 유도하여 교통이 정체되는 것을 방지할 수 있는 교통 관리 서버, 이를 이용한 교통 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공하고자 한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 교통 관리 서버에 관한 것으로서, 복수의 차량에 부착된 레이더로부터 레이더 감지 결과를 수신하는 수신부; 상기 수신된 레이더 감지 결과로부터 도로 경계 정보를 도출하는 도로 경계 도출부; 상기 도출된 도로 경계 정보 및 기설정된 차선 간격 정보에 기초하여 상기 복수의 차량이 어느 차선에 위치하는지에 대한 차선 정보를 도출하는 차선 정보 도출부; 상기 도출된 차선 정보를 이용하여 상기 수신된 레이더 감지 결과를 분류하는 분류부; 및 상기 분류된 레이더 감지 결과를 이용하여 차선별 차속 정보를 산출하는 산출부를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예는, 교통 관리 방법에 관한 것으로서, 복수의 차량에 부착된 레이더로부터 레이더 감지 결과를 수신하는 단계; 상기 수신된 레이더 감지 결과로부터 도로 경계 정보를 도출하는 단계; 상기 도출된 도로 경계 정보 및 기설정된 차선 간격 정보에 기초하여 상기 복수의 차량이 어느 차선에 위치하는지에 대한 차선 정보를 도출하는 단계; 상기 도출된 차선 정보를 이용하여 상기 수신된 레이더 감지 결과를 분류하는 단계; 및 상기 분류된 레이더 감지 결과를 이용하여 차선별 차속 정보를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일 실시예는, 컴퓨터 프로그램으로서 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 경우, 복수의 차량에 부착된 레이더로부터 레이더 감지 결과를 수신하고, 상기 수신된 레이더 감지 결과로부터 도로 경계 정보를 도출하고, 상기 도출된 도로 경계 정보 및 기설정된 차선 간격 정보에 기초하여 상기 복수의 차량이 어느 차선에 위치하는지에 대한 차선 정보를 도출하고, 상기 도출된 차선 정보를 이용하여 상기 수신된 레이더 감지 결과를 분류하고, 상기 분류된 레이더 감지 결과를 이용하여 차선별 차속 정보를 산출하도록 하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본 발명을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 기재된 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 본 발명은 차량에 부착된 레이더를 이용하여 중앙선, 가드레일 등의 도로 경계 정보를 도출하고, 도출된 도로 경계 정보 및 해당 도로의 차선 간격 정보에 기초하여 차량이 어느 차선에 위치하는지를 파악한 후, 차선 별 차속 정보를 산출하여 운전자 단말에 제공함으로써, 복수의 차량이 복수의 차선에 고루 분배되도록 유도하여 교통이 정체되는 것을 방지할 수 있는 교통 관리 서버, 이를 이용한 교통 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 차선 별 차속 정보를 산출함으로써, 도로 위의 사고 발생 시, 어떤 차선에서 사고가 발생하였는지에 대해 추정 가능하며, 이렇게 추정된 정보를 운전자 단말에 제공함으로써, 사고 발생 시, 이중 추돌 사고가 발생하는 것을 방지할 수 있고, 사고로 인해, 도로가 정체되는 것을 보다 효과적으로 방지할 수 있는 교통 관리 서버, 이를 이용한 교통 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
아울러, 본 발명은 레이더 감지 결과 및 산출된 차선 별 차속 정보 대비 운전자의 실제 차속 정보에 기초하여 사고 발생 가능성을 추정하고, 추정된 사고 발생 가능성에 따라, 운전자에게 경고 정보를 제공함으로써, 운전자가 과속 또는 위험 상황을 스스로 인지하여 안전 운전할 수 있도록 유도할 수 있는 교통 관리 서버, 이를 이용한 교통 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 관리 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 객체를 감지하는 레이더에 대해 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 관리 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 관리 서버를 이용한 교통 관리 방법을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 관리 시스템의 교통 관리 방법을 나타낸 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 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 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
이하, 첨부된 구성도 또는 처리 흐름도를 참고하여, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 관리 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 교통 관리 시스템(10)은 레이더(100), 교통 관리 서버(200) 및 사용자 단말(300)을 포함할 수 있다.
도 1의 교통 관리 시스템(10)의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 레이더(100), 교통 관리 서버(200) 및 사용자 단말(300)은 동시에 또는 시간 간격을 두고 연결될 수 있다.
네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷 (WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 통신, 적외선 통신, 초음파 통신, 가시광 통신(VLC: Visible Light Communication), 라이파이(LiFi) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
레이더(100)는 차량(1)에 설치될 수 있다. 예를 들어, 레이더(100)가 에프터 마켓용 레이더인 경우, 차량의 전방에 위치하는 윈드 실드의 내부에 설치될 수 있다. 이 경우, 레이더(100)는 블랙박스 형태로 전방 유리에 흡착판, 스티커, 접착제 등을 이용하여 전방을 바라보게 장착될 수 있으며, 룸미러에 고정이 되도록 장착될 수 있으며, 대쉬보드 위에 흡착판이나 점착성 기구물　또는 모래주머니 등 무게추를 달고 있는 거치대를 이용하여 설치될 수 있다. 레이더(100)는 전방의 감지영역 내의 차량 및 물체를 감지할 수 있으며, 충돌, 위험 상황 등을 경고(예를 들어, 소리, 빛 등을 이용하여 경고)할 수 있고, 레이더 감지 결과를 교통 관리 서버(200)로 송신할 수 있다.　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　
다른 예를 들어, 레이더(100)가 신차에 장착될 레이더인 경우, 차량의 외부 전방에 위치하는 그릴, 범퍼에 설치될 수 있다. 이 경우, 레이더(100)의 설치 방법은 에프터 마켓용 레이더와 동일하다.
레이더(100)는 레이더(100)의 감지 구역 내에 위치하는 객체를 감지할 수 있고, 이렇게 감지된 레이더 감지 결과를 후술되는 교통 관리 서버(200)로 송출할 수 있다. 여기서, 레이더(100)는 차량(1)의 전방뿐만 아니라, 측면 및 후방에 추가로 부착될 수 있고, 이러한 경우, 레이더의 감지 영역이 확장될 수 있다.
또한, 레이더(100)는 위치 정보를 측정하는 GPS 모듈(미도시)을 추가적으로 포함할 수 있고, GPS 모듈(미도시)을 통해 측정된 차량(1)의 위치 정보를 후술되는 교통 관리 서버(200)로 송출할 수 있다.
또한, 레이더(100)는 추가적으로 카메라가 부착될 수 있다. 이 경우, 카메라로부터 촬영된 영상을 분석하여 차선 인식이 가능하므로 해당 레이더가 부착된 차량이 주행 중인 차선 정보를 바로 추정할 수 있다. 이 때문에 레이더만으로 주행 차선을 추정하는 것 보다 빨리 차선을 추정하는 것이 가능하다. 본원 발명은 카메라로 추정한 차선 정보를 기반으로 레이더에서 감지한 주변 차량의 위치, 속도 등을 교통 관리 서버(200)로 전송하여 차선별 교통량, 교통 흐름을 추정하도록 할 수 있다.
교통 관리 서버(200)는 레이더(100)로부터 레이더 감지 결과를 수신하고, 수신된 레이더 감지 결과로부터 도로 경계 정보를 도출할 수 있다.
또한, 교통 관리 서버(200)는 레이더(100)로부터 위치 정보를 수신할 수 있고, 도출된 도로 경계 정보 및 수신된 위치 정보에 대응하는 기설정된 차선 간격 정보에 기초하여 상기 복수의 차량이 어느 차선에 위치하는지에 대한 차선 정보를 도출할 수 있다.
여기서, 교통 관리 서버(200)는 수신되는 레이더 감지 결과 및 위치 정보를 레이더 감지 결과 및 위치 정보를 송출한 레이더(100)의 식별자에 기초하여 매핑시킬 수 있다. 즉 교통 관리 서버(200)는 레이더(100) 별로 레이더 감지 결과를 관리할 수 있다.
또한, 교통 관리 서버(200)는 도출된 차선 정보를 이용하여 수신된 레이더 감지 결과를 분류할 수 있고, 분류된 레이더 감지 결과를 이용하여 차선별 차속 정보를 산출할 수 있다.
사용자 단말(300)은 교통 관리 서버(200)로부터 산출된 차선별 차속 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 사용자 단말(300)은 네트워크(network)를 지원하는 태블릿, 스마트 폰, PC 등으로 구현될 수 있다.
이하에서는 도 2를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 객체를 감지하는 레이더에 대해 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 복수의 차량에 각각 설치되는 복수의 레이더(211 내지 217)는 각각의 위치에서 객체를 감지할 수 있다.
여기서, 복수의 레이더(211 내지 217)는 도 2에 나타낸 것과 같이, 감지 영역 내에 위치하는 차량을 객체로서 감지할 수 있을 뿐만 아니라, 감지 영역 내에 중앙 분리대(230) 및 가드레일(250)이 위치하는 경우, 중앙 분리대(230) 및 가드레일(250)을 객체로서 감지할 수도 있다.
또한 여기서, 복수의 레이더(211 내지 217)는 감지된 레이더 감지 결과를 후술되는 교통 관리 서버(200)로 송출할 수 있다. 레이더 감지 결과는 레이더로부터 송출된 신호에 의해 감지된 객체에 대한 반경 정보, 각도 정보, 속도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 레이더 감지 결과는 감지된 객체에 대한 반경 정보, 각도 정보, 속도가 x, y 좌표 값으로 변환된 값을 포함할 수도 있다.
즉, 복수의 차량에 각각 설치되는 복수의 레이더(211 내지 217)는 각각의 위치에서 감지 영역 내 객체에 대한 반경 정보, 각도 정보, 속도를 감지할 수 있으며, 이를 통해 교통 관리 서버(200)는 복수의 레이더(211 내지 217) 중 어느 하나 이상에서 감지되는 객체에 대한 반경 정보, 각도 정보, 속도 중 어느 하나 이상이 소정 시간 이내에 임계치 이상 변하게 되면, 이에 기초하여 사고 발생을 추정할 수 있다.
이하에서는 도 3을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 관리 서버에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 관리 서버(200)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 교통 관리 서버(200)는 수신부(310), 도로 경계 도출부(330), 차선 정보 도출부(350), 분류부(370) 및 산출부(390)를 포함할 수 있다.
수신부(310)는 복수의 차량에 부착된 레이더로부터 레이더 감지 결과를 수신할 수 있다.
또한, 수신부(310)는 매핑된 레이더의 식별자에 기초하여 레이더 감지 결과와 매핑된 위치 정보를 수신할 수도 있다.
도로 경계 도출부(330)는 수신된 레이더 감지 결과로부터 도로 경계 정보를 도출할 수 있다.
보다 구체적으로 도 2를 참조하면, 도로 경계 도출부(330)는 복수의 레이더(211 내지 217)에서 감지되는 객체에 대한 레이더 감지 결과(반경 정보, 각도 정보, 속도)를 그룹핑할 수 있다. 도로 경계 도출부(330)는 감지되는 각 객체 별로 레이더 감지 결과를 그룹핑하여 그 값이 직선 또는 곡선으로 이어지는 경우, 해당 객체를 중앙 분리대(230) 및 가드레일(250)로 추정하여 도로 경계 정보를 도출할 수 있다. 즉, 도로 경계 정보는 복수의 레이더(211 내지 217)에 의해 감지된 중앙 분리대(230) 및 가드레일(250) 중 적어도 하나에 해당하는 직선 값 또는 곡선 값을 포함할 수 있다.
한편, 도로 경계 도출부(330)가 복수의 레이더(211 내지 217)에서 감지되는 객체에 대한 레이더 감지 결과(반경 정보, 각도 정보, 속도)를 그룹핑하되, 그 값이 직선 또는 곡선으로 이어지지 않는 경우, 도로 경계 도출부(330)는 레이더 감지 결과에 기초하여 복수의 레이더(211 내지 217) 중 적어도 어느 하나의 레이더가 좌, 우측으로 점유하고 있는 차선의 수와, 해당 레이더로부터 수신된 위치 정보에 대응하는 기설정된 차선 간격 정보에 기초하여 해당 레이더가 설치된 차량이 주행중인 차선을 추정할 수 있고, 이에 기초하여 중앙 분리대(230) 및 가드레일(250)을 추정하여 도로 경계 정보를 도출할 수 있다.
여기서, 차선 간격 정보는 도로 교통 공단 서버(미도시)를 포함하는 중앙 서버(미도시)에 저장된 도로 시공 정보 및 도로 규격 정보에 기초하여 설정될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아님에 유의하도록 한다.
다시 도 3을 참조하면, 차선 정보 도출부(350)는 도출된 도로 경계 및 기설정된 차선 간격 정보에 기초하여 복수의 차량이 어느 차선에 위치하는지에 대한 차선 정보를 도출할 수 있다.
보다 구체적으로, 또한, 차선 정보 도출부(350)는 레이더(100)와 레이더(100)에서 감지되는 객체와의 거리에 기초하여 해당 레이더(100)가 위치하는 차선 정보를 도출할 수 있다. 예를 들어, 차선 정보 도출부(350)는 도출된 도로 경계 정보로부터 복수의 차량까지 횡방향으로 떨어진 거리를 도출하고, 차선 간격 정보 및 횡방향으로 떨어진 거리를 비교하여 차량 별 위치 정보를 도출할 수 있다.
또한, 차선 정보 도출부(350)는 수신부(310)에서 복수의 레이더(100)로부터 레이더 감지 결과를 수신하는 경우, 수신된 복수의 레이더 감지 결과를 조합하여, 복수의 레이더(100) 각각이 위치하는 차선 정보를 도출할 수도 있다.
또한, 차선 정보 도출부(350)는 각 차량의 위치 정보(예를 들어, GPS 정보)를 이용하여, 각 차량가 현재 위치하는 도로의 지역 정보(예를 들어, 해당 도로에서 차선 간 간격 정보 등)를 도출하고, 도출된 도로의 지역 정보를 이용하여 기도출된 차선 정보를 수정 및 보완하도록 할 수 있다. 이 경우, 각 차량의 위치 정보는 각 차량에 설치된 레이더의 위치 정보와 일치할 수 있다.
분류부(370)는 도출된 차선 정보를 이용하여 수신된 레이더 감지 결과를 분류할 수 있다. 예를 들어, 분류부(370)는 도출된 차선 정보에 기초하여 레이더 감지 결과를 차선 별로 분류할 수 있다. 보다 구체적으로, 분류부(370)는 서로 다른 지역에 위치하는 복수의 차량에 부착된 레이더(100)로부터 레이더 감지 결과가 수신되는 경우, 각 레이더 감지 결과와 맵핑된 각 차량별 위치 정보에 기초하여 각각의 레이더 감지 결과를 차선 별로 분류할 수 있다.
산출부(390)는 분류된 레이더 감지 결과를 이용하여 차선별 차속 정보를 산출할 수 있다.
예를 들어, 산출부(390)는 차선 별로 분류된 레이더 감지 결과 중 각 차량의 앞 차량에 해당하는 레이더 감지 결과를 이용하여 각 차량 별 속도를 도출하고, 각 도로에 위치하는 각 차량 별 속도를 이용하여 차선별 차속 정보를 산출할 수 있다.
또한, 산출부(390)는 동일한 위치 정보를 포함하는 차선별 차속 정보를 이용하여, 위치 정보 별 평균 속도 정보를 산출할 수 있다. 아울러, 산출부(390)는 산출된 평균 속도 정보 및 상기 산출된 차선별 차속 정보를 비교하여 차선별 사고 정보를 도출할 수도 있다. 예를 들어, 산출부(390)는 산출된 차선별 차속 정보가 소정 시간 이내에 평균 속도 정보로부터 임계치 이상 변하는 것에 기초하여 사고 발생을 추정할 수 있고, 추정 결과에 기초하여, 차선별 사고 정보를 도출할 수 있다.
또한, 산출부(390)는 차선 별로 분류된 레이더 감지 결과를 이용하여 특정 도로의 주요 구간(예를 들어, 나들목 등) 별 평균속도를 계산할 수 있다. 이 경우, 산출부(390)는 특정 구간에서 평균 속도의 급격한 변화 등을 감지하여 사고 구간을 추정할 수 있다. 산출부(390)는 추정된 사고 구간과 관련하여 우회정보를 제공하거나, 자동으로 구급전화를 요청하도록 할 수 있다.
또한, 산출부(390)는 수집된 레이더 감지 결과로부터 특정 도로에 레이더를 장착한 차량의 수가 얼마나 있는지, 특정 도로 내에 차량이 밀집된 밀도 정보를 도출할 수 있다. 이를 통해 본원 발명은 교통 흐름 데이터(예를 들어, 차선별 차속 정보 및 차선별 사고 정보)에 대한 정확도를 추정하여 제공할 수 있다.
한편, 교통 관리 서버(200)는 도출된 차선별 사고 정보를 사용자 단말(300)에 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 차선별 사고 정보에 기초하여 사용자 단말(300)에 우회 정보 및 경고 정보를 제공할 수도 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 관리 서버(200)는 차선별 사고 정보뿐만 아니라, 우회 정보 및 경고 정보를 사용자 단말(300)에 제공할 수 있으므로, 교통 사고 발생으로 인해 도로가 정체되는 것을 방지할 수 있고, 운전자가 교통 사고 발생을 인지하지 못하여 이중 추돌 사고가 발생하는 것을 효과적으로 방지할 수 있다. 또한, 본 발명을 통해 도출되는 차선별 차속 정보는 네이게이션 서비스를 위해 제공될 수 있고, 차량의 자율 주행 제어를 위해 이용될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 관리 서버를 이용한 교통 관리 방법을 나타낸 도면이다. 도 4에 도시된 교통 관리 서버를 이용한 교통 관리 방법은 도 1 및 도 3에 도시된 실시예에 의해 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 및 도 3에 도시된 실시예에 따른 교통 관리 서버를 이용한 교통 관리 방법에 적용될 수 있음을 유의해야 한다.
도 4를 참조하면, 단계 S410에서 교통 관리 서버(200)는 복수의 차량에 부착된 레이더로부터 레이더 감지 결과를 수신할 수 있다.
단계 S430에서 교통 관리 서버(200)는 수신된 레이더 감지 결과로부터 도로 경계 정보를 도출할 수 있다.
단계 S450에서 교통 관리 서버(200)는 도출된 도로 경계 및 기설정된 차선 간격 정보에 기초하여 복수의 차량이 어느 차선에 위치하는지에 대한 차선 정보를 도출할 수 있다.
단계 S470에서 교통 관리 서버(200)는 도출된 차선 정보를 이용하여 수신된 레이더 감지 결과를 분류할 수 있다.
단계 S490에서 교통 관리 서버(200)는 분류된 레이더 감지 결과를 이용하여 차선별 차속 정보를 산출할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S410 내지 S490은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 관리 시스템의 교통 관리 방법을 설명하기 위해 나타낸 도면이다. 도 5에 도시된 교통 관리 시스템의 교통 관리 방법은 도 1 및 도 3에 도시된 실시예에 의해 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 및 도 3에 도시된 실시예에 교통 관리 서버를 이용한 교통 관리 방법에 적용될 수 있음을 유의해야 한다.
도 5를 참조하면, 단계 S510에서 각 차량에 설치된 레이더(100)는 각 차량의 주변에 위치하는 객체를 감지할 수 있고, 객체에 대한 레이더 감지 결과를 교통 관리 서버(200)로 송출할 수 있다.
단계 S520에서 교통 관리 서버(200)는 복수의 차량에 부착된 레이더(100)로부터 레이더 감지 결과를 수신하고, 수신된 레이더 감지 결과로부터 도로 경계 정보를 도출할 수 있다.
단계 S530에서 교통 관리 서버(200)는 도출된 도로 경계 정보 및 기설정된 차선 간격 정보에 기초하여 상기 복수의 차량이 어느 차선에 위치하는지에 대한 차선 정보를 도출할 수 있다.
단계 S540에서 교통 관리 서버(200)는 도출된 차선 정보를 이용하여 수신된 레이더 감지 결과를 분류할 수 있다.
단계 S550에서 교통 관리 서버(200)는 분류된 레이더 감지 결과를 이용하여 차선별 차속 정보를 산출할 수 있다.
단계 S560에서 교통 관리 서버(200)는 동일한 위치 정보를 포함하는 차선별 차속 정보를 이용하여 차선별 평균 속도 정보를 산출하고, 산출된 차선별 평균 속도 정보 및 상기 산출된 차선별 차속 정보를 비교하여 차선별 사고 정보를 도출할 수 있다
단계 S570에서 교통 관리 서버(200)는 사용자 단말(300)로 차선별 차속 정보 및 차선별 사고 정보를 제공할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S510 내지 S570은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (18)

  1. 교통 관리 서버에 있어서,
    복수의 차량에 부착된 레이더로부터 레이더 감지 결과를 수신하는 수신부;
    상기 수신된 레이더 감지 결과로부터 도로 경계 정보를 도출하는 도로 경계 도출부;
    상기 도출된 도로 경계 정보 및 기설정된 차선 간격 정보에 기초하여 상기 복수의 차량이 어느 차선에 위치하는지에 대한 차선 정보를 도출하는 차선 정보 도출부;
    상기 도출된 차선 정보를 이용하여 상기 수신된 레이더 감지 결과를 분류하는 분류부; 및
    상기 분류된 레이더 감지 결과를 이용하여 차선별 차속 정보를 산출하는 산출부
    를 포함하는 것인, 교통 관리 서버.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상시 레이더 감지 결과는 상기 레이더로부터 송출된 신호에 의해 감지된 객체에 대한 반경 정보, 각도 정보, 속도 중 적어도 하나를 포함하는 것인. 교통 관리 서버.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 도로 경계 정보는 상기 레이더에 의해 감지된 가드레일 및 중앙 분리대 중 적어도 하나에 해당하는 직선 값 또는 곡선 값을 포함하는 것인, 교통 관리 서버.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 차선 정보 도출부는 상기 도출된 도로 경계 정보로부터 상기 복수의 차량까지 횡방향으로 떨어진 거리를 도출하고, 상기 차선 간격 정보 및 상기 횡방향으로 떨어진 거리를 비교하여 차량 별 위치 정보를 도출하는 것인, 교통 관리 서버.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 수신부는 상기 레이더 감지 결과와 매핑된 상기 각 차량의 위치 정보를 더 수신하는 것인, 교통 관리 서버.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 분류부는 상기 각 차량의 위치 정보 및 상기 각 차선별 차속 정보를 이용하여 상기 수신된 레이더 감지 결과를 차선 별로 분류하는 것인, 교통 관리 서버.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 산출부는 상기 차선 별로 분류된 레이더 감지 결과 중 상기 각 차량의 앞 차량에 해당하는 레이더 감지 결과를 이용하여 각 차량 별 속도를 도출하고, 각 도로에 위치하는 상기 각 차량 별 속도를 이용하여 상기 차선별 차속 정보를 산출하는 것인, 교통 관리 서버.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 산출부는 상기 산출된 차선별 차속 정보에 기초하여 각 도로의 평균 속도 정보를 산출하는 것인, 교통 관리 서버.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 산출부는 산출된 평균 속도 정보 및 상기 산출된 차선별 차속 정보를 비교하여 차선별 사고 정보를 도출하는 것인, 교통 관리 서버.
  10. 교통 관리 방법에 있어서,
    복수의 차량에 부착된 레이더로부터 레이더 감지 결과를 수신하는 단계;
    상기 수신된 레이더 감지 결과로부터 도로 경계 정보를 도출하는 단계;
    상기 도출된 도로 경계 정보 및 기설정된 차선 간격 정보에 기초하여 상기 복수의 차량이 어느 차선에 위치하는지에 대한 차선 정보를 도출하는 단계;
    상기 도출된 차선 정보를 이용하여 상기 수신된 레이더 감지 결과를 분류하는 단계; 및
    상기 분류된 레이더 감지 결과를 이용하여 차선별 차속 정보를 산출하는 단계
    를 포함하는 것인, 교통 관리 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상시 레이더 감지 결과는 상기 레이더로부터 송출된 신호에 의해 감지된 객체에 대한 반경 정보, 각도 정보, 속도 중 적어도 하나를 포함하는 것인. 교통 관리 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 도로 경계 정보는 상기 레이더에 의해 감지된 가드레일 및 중앙 분리대 중 적어도 하나에 해당하는 직선 값 또는 곡선 값을 포함하는 것인, 교통 관리 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 차선 정보를 도출하는 단계는 상기 도출된 도로 경계 정보로부터 상기 복수의 차량까지 횡방향으로 떨어진 거리를 도출하고, 상기 차선 간격 정보 및 상기 횡방향으로 떨어진 거리를 비교하여 차량 별 위치 정보를 도출하는 것인, 교통 관리 방법.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 레이더 감지 결과를 수신하는 단계는 상기 레이더 감지 결과와 매핑된 상기 각 차량의 위치 정보를 더 수신하는 것인, 교통 관리 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 레이더 감지 결과를 분류하는 단계는 상기 각 차량의 위치 정보 및 상기 각 차선별 차속 정보를 이용하여 상기 수신된 레이더 감지 결과를 차선 별로 분류하는 것인, 교통 관리 방법.
  16. 제 10 항에 있어서,
    상기 차선별 차속 정보를 산출하는 단계는 상기 차선 별로 분류된 레이더 감지 결과 중 상기 각 차량의 앞 차량에 해당하는 레이더 감지 결과를 이용하여 각 차량 별 속도를 도출하고, 각 도로에 위치하는 상기 각 차량 별 속도를 이용하여 상기 차선별 차속 정보를 산출하는 것인, 교통 관리 방법.
  17. 제 10 항에 있어서,
    상기 차선별 차속 정보를 산출하는 단계는 상기 산출된 차선별 차속 정보에 기초하여 각 도로의 평균 속도 정보를 산출하고, 산출된 평균 속도 정보 및 상기 산출된 차선별 차속 정보를 비교하여 차선별 사고 정보를 도출하는 것인, 교통 관리 방법.
  18. 교통을 관리하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 경우,
    복수의 차량에 부착된 레이더로부터 레이더 감지 결과를 수신하고,
    상기 수신된 레이더 감지 결과로부터 도로 경계 정보를 도출하고,
    상기 도출된 도로 경계 정보 및 기설정된 차선 간격 정보에 기초하여 상기 복수의 차량이 어느 차선에 위치하는지에 대한 차선 정보를 도출하고,
    상기 도출된 차선 정보를 이용하여 상기 수신된 레이더 감지 결과를 분류하고,
    상기 분류된 레이더 감지 결과를 이용하여 차선별 차속 정보를 산출하도록 하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는, 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114882717B (zh) * 2022-03-16 2024-05-17 仓擎智能科技(上海)有限公司 一种基于车路协同的物体检测***和方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100496490B1 (ko) 2003-11-15 2005-06-17 정양권 교차로 내의 교통사고 자동감지 및 가해자와 피해자 선별에 관한 방법 및 시스템
JP2010102575A (ja) * 2008-10-24 2010-05-06 Panasonic Corp 交通情報生成装置および交通情報生成方法
KR101239873B1 (ko) 2011-05-09 2013-03-06 주식회사 리폼테크 입체 교통 감시 및 방범 동영상 시스템
JP2015022698A (ja) * 2013-07-23 2015-02-02 株式会社日本自動車部品総合研究所 物***置判定装置
JP2016057066A (ja) * 2014-09-05 2016-04-21 パイオニア株式会社 判定装置、走行レーン判定方法、及び、走行レーン判定プログラム
KR20170012300A (ko) * 2014-06-10 2017-02-02 런치 테크 컴퍼니 리미티드 실시간 도로 상황 모니터링 방법 및 설비
KR20180106417A (ko) * 2017-03-20 2018-10-01 현대자동차주식회사 차량의 위치 인식 시스템 및 방법

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101247960B1 (ko) * 2011-10-18 2013-04-03 메타빌드주식회사 레이더를 이용한 멀티 모드 장애물 감지 방법 및 그 장치
US9435654B2 (en) * 2013-06-01 2016-09-06 Savari, Inc. System and method for creating, storing, and updating local dynamic MAP database with safety attribute
US9117098B2 (en) * 2013-06-03 2015-08-25 Ford Global Technologies, Llc On-board traffic density estimator
US9721471B2 (en) * 2014-12-16 2017-08-01 Here Global B.V. Learning lanes from radar data
US20170089717A1 (en) * 2015-09-29 2017-03-30 Garmin Switzerland Gmbh Use of road lane data to improve traffic probe accuracy
CN205940608U (zh) * 2016-04-29 2017-02-08 沈阳承泰科技有限公司 一种多传感器融合的汽车雷达***
CN107731010B (zh) * 2017-11-30 2021-07-06 重庆邮电大学 车联网环境下前车智能避让推荐方法及***

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100496490B1 (ko) 2003-11-15 2005-06-17 정양권 교차로 내의 교통사고 자동감지 및 가해자와 피해자 선별에 관한 방법 및 시스템
JP2010102575A (ja) * 2008-10-24 2010-05-06 Panasonic Corp 交通情報生成装置および交通情報生成方法
KR101239873B1 (ko) 2011-05-09 2013-03-06 주식회사 리폼테크 입체 교통 감시 및 방범 동영상 시스템
JP2015022698A (ja) * 2013-07-23 2015-02-02 株式会社日本自動車部品総合研究所 物***置判定装置
KR20170012300A (ko) * 2014-06-10 2017-02-02 런치 테크 컴퍼니 리미티드 실시간 도로 상황 모니터링 방법 및 설비
JP2016057066A (ja) * 2014-09-05 2016-04-21 パイオニア株式会社 判定装置、走行レーン判定方法、及び、走行レーン判定プログラム
KR20180106417A (ko) * 2017-03-20 2018-10-01 현대자동차주식회사 차량의 위치 인식 시스템 및 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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