[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

KR102739617B1 - Apparatus and method for determining lane position for road infrastructure detection of autonomous vehicle - Google Patents

Apparatus and method for determining lane position for road infrastructure detection of autonomous vehicle Download PDF

Info

Publication number
KR102739617B1
KR102739617B1 KR1020220128396A KR20220128396A KR102739617B1 KR 102739617 B1 KR102739617 B1 KR 102739617B1 KR 1020220128396 A KR1020220128396 A KR 1020220128396A KR 20220128396 A KR20220128396 A KR 20220128396A KR 102739617 B1 KR102739617 B1 KR 102739617B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
road infrastructure
autonomous vehicle
movement distance
lateral movement
vehicle
Prior art date
Application number
KR1020220128396A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20240049699A (en
Inventor
신성근
이혁기
박종기
예창민
우창수
Original Assignee
한국자동차연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국자동차연구원 filed Critical 한국자동차연구원
Priority to KR1020220128396A priority Critical patent/KR102739617B1/en
Publication of KR20240049699A publication Critical patent/KR20240049699A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102739617B1 publication Critical patent/KR102739617B1/en

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/18Propelling the vehicle
    • B60W30/18009Propelling the vehicle related to particular drive situations
    • B60W30/18163Lane change; Overtaking manoeuvres
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001Planning or execution of driving tasks
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403Image sensing, e.g. optical camera
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/408Radar; Laser, e.g. lidar
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/53Road markings, e.g. lane marker or crosswalk
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00Input parameters relating to objects
    • B60W2554/80Spatial relation or speed relative to objects
    • B60W2554/801Lateral distance
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00Input parameters relating to objects
    • B60W2554/80Spatial relation or speed relative to objects
    • B60W2554/802Longitudinal distance
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00Input parameters relating to objects
    • B60W2554/80Spatial relation or speed relative to objects
    • B60W2554/805Azimuth angle
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2555/00Input parameters relating to exterior conditions, not covered by groups B60W2552/00, B60W2554/00
    • B60W2555/60Traffic rules, e.g. speed limits or right of way

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 방법이 제공된다. 상기 방법은 상기 자율 주행차를 위한 도로 인프라 장치의 위치 정보를 포함하는 미리 준비된 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하는 단계; 상기 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하는 단계; 상기 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계; 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 단계를 포함한다.A lane position determination method for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle is provided. The method includes the steps of: identifying information of a road infrastructure device from a pre-prepared precision map including position information of a road infrastructure device for the autonomous vehicle; calculating a relative position of a target road infrastructure device based on an absolute position of the autonomous vehicle; collecting detection information on a front vehicle through a detection sensor mounted on the autonomous vehicle; calculating a lateral movement distance for normally detecting the target road infrastructure device based on the detection information; and controlling driving of the autonomous vehicle based on the calculated lateral movement distance.

Description

자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETERMINING LANE POSITION FOR ROAD INFRASTRUCTURE DETECTION OF AUTONOMOUS VEHICLE}{APPARATUS AND METHOD FOR DETERMINING LANE POSITION FOR ROAD INFRASTRUCTURE DETECTION OF AUTONOMOUS VEHICLE}

본 발명은 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a lane position determination device and method for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle.

자율 주행차 및 첨단 운전자 지원 시스템은 자동 운전 및 운전자를 지원하기 위해 다양한 센서로부터 주행 환경에 대한 정보를 감지하고 판단에 활용한다. 예를 들어, 교통 신호등의 현재 상태(빨강, 녹색 등)는 카메라 센서로부터 인지되거나 V2X 기반으로 신호 상태를 전달받아 안전한 주행을 보장한다. 만약 V2I 서비스가 지원되지 않는 상황에서는 카메라 센서가 교통 신호등 정보를 감지할 수 있는 유일한 수단이 된다.Autonomous vehicles and advanced driver assistance systems detect information about the driving environment from various sensors and use it for judgment to support autonomous driving and drivers. For example, the current status of a traffic light (red, green, etc.) is recognized by a camera sensor or transmitted as a signal status based on V2X to ensure safe driving. If V2I service is not supported, the camera sensor becomes the only means of detecting traffic light information.

하지만, 대상 차량의 전방에 차고가 높은 차량이 존재할 경우, 차간 거리에 따라 가려짐이 발생하여 카메라 센서를 통해 신호등을 감지할 수 없는 문제가 있다.However, if there is a tall vehicle in front of the target vehicle, there is a problem in that the traffic light cannot be detected by the camera sensor due to obscuration depending on the distance between the vehicles.

공개특허공보 제10-20210044963호 (2021.04.26)Publication of Patent Publication No. 10-20210044963 (April 26, 2021)

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 주행 또는 정지 시 교통 인프라를 감지할 수 있도록, 자차의 위치 정보, 교통 인프라의 위치 정보, 전방 차량의 위치 및 크기 정보를 이용하여 전방 차량과의 관계에서 자차량의 횡방향 이동 제어를 수행하는, 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치 및 방법을 제공하는 것이다.The problem to be solved by the present invention is to provide a lane position determination device and method for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle, which performs lateral movement control of the autonomous vehicle in relation to a preceding vehicle by using location information of the autonomous vehicle, location information of the traffic infrastructure, and location and size information of the preceding vehicle so as to detect traffic infrastructure when driving or stopping.

다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기된 바와 같은 과제로 한정되지 않으며, 또다른 과제들이 존재할 수 있다.However, the problems to be solved by the present invention are not limited to the problems described above, and other problems may exist.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 제1 측면에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 방법은 상기 자율 주행차를 위한 도로 인프라 장치의 위치 정보를 포함하는 미리 준비된 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하는 단계; 상기 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하는 단계; 상기 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계; 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 단계를 포함한다.According to a first aspect of the present invention for solving the above-described problem, a lane position determination method for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle comprises the steps of: identifying information of a road infrastructure device from a pre-prepared precision map including position information of a road infrastructure device for the autonomous vehicle; calculating a relative position of a detection target road infrastructure device based on an absolute position of the autonomous vehicle; collecting detection information on a front vehicle through a detection sensor mounted on the autonomous vehicle; calculating a lateral movement distance for normally detecting the detection target road infrastructure device based on the detection information; and controlling driving of the autonomous vehicle based on the calculated lateral movement distance.

본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계는, 상기 전방 차량과의 종횡방향의 상대 위치, 전방 차량과의 상대 각도 중 적어도 하나를 수집할 수 있다.In some embodiments of the present invention, the step of collecting detection information on a front vehicle through a detection sensor mounted on the autonomous vehicle may collect at least one of a longitudinal and lateral relative position with respect to the front vehicle and a relative angle with respect to the front vehicle.

본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 단계는, 상기 정밀 맵으로부터 획득한 감지 대상 도로 인프라 장치의 종횡방향의 상대 위치, 상기 전방 차량의 종횡방향의 상대 위치, 전방 차량과의 상대 각도 및 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 기준으로 하는 상기 자율 주행차의 초기 횡방향 위치에 기초하여 상기 횡방향으로의 이동 거리를 산출할 수 있다.In some embodiments of the present invention, the step of calculating a lateral movement distance for normally detecting the target road infrastructure device based on the detection information may calculate the lateral movement distance based on a longitudinal and lateral relative position of the target road infrastructure device obtained from the precision map, a longitudinal and lateral relative position of the front vehicle, a relative angle with respect to the front vehicle, and an initial lateral position of the autonomous vehicle based on the target road infrastructure device.

본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 단계는, 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 기준으로 하는 상기 자율 주행차의 요구 횡방향 위치를 산출하는 단계; 및 상기 요구 횡방향 위치 및 상기 초기 횡방향 위치를 기반으로 상기 자율 주행차의 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.In some embodiments of the present invention, the step of calculating a lateral movement distance for normally detecting the target road infrastructure device based on the detection information may include the step of calculating a required lateral position of the autonomous vehicle based on the target road infrastructure device; and the step of calculating a lateral movement distance of the autonomous vehicle based on the required lateral position and the initial lateral position.

본 발명의 일부 실시예에 있어서,상기 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 단계는, 현재 차선 내에서의 차선 변경 없이 상기 이동 거리에 따라 이동되도록 제어하거나, 현재 차선과 상이한 차선으로의 변경을 통해 상기 이동 거리에 따라 이동되도록 제어할 수 있다.In some embodiments of the present invention, the step of controlling driving of the autonomous vehicle based on the calculated lateral movement distance may control the vehicle to move according to the movement distance without changing lanes within the current lane, or may control the vehicle to move according to the movement distance by changing to a lane different from the current lane.

또한, 본 발명의 제2 측면에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치는 카메라 센서 및 라이더 센서 중 적어도 하나를 기반으로 전방 차량 및 도로 인프라 장치의 감지 정보를 생성하는 감지 센서, 자율 주행차의 주행을 위해 미리 준비된 정밀 맵이 저장되며, 감지 센서 및 정밀 맵에 기반하여 차선 위치를 결정 및 제어하기 위한 프로그램이 저장된 메모리, 상기 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하고, 상기 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하며, 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 횡방향 이동 거리 산출부 및 상기 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 횡방향 이동 거리 제어부를 포함한다.In addition, a lane position determination device for road infrastructure detection of an autonomous vehicle according to a second aspect of the present invention includes a detection sensor that generates detection information of a front vehicle and road infrastructure devices based on at least one of a camera sensor and a lidar sensor, a memory in which a precision map prepared in advance for driving of an autonomous vehicle is stored and a program for determining and controlling a lane position based on the detection sensor and the precision map is stored, a lateral movement distance calculation unit that identifies information of the road infrastructure devices from the precision map, calculates a relative position of a detection target road infrastructure device based on an absolute position of the autonomous vehicle, and calculates a lateral movement distance for normally detecting the detection target road infrastructure device based on the detection information, and a lateral movement distance control unit that controls driving of the autonomous vehicle based on the calculated lateral movement distance.

본 발명의 일부 실시예에 있어서,상기 감지 센서는 상기 전방 차량과의 종횡방향의 상대 위치, 전방 차량과의 상대 각도 중 적어도 하나를 수집할 수 있다.In some embodiments of the present invention, the detection sensor can collect at least one of a longitudinal and lateral relative position with respect to the front vehicle and a relative angle with respect to the front vehicle.

본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 횡방향 이동 거리 산출부는 상기 정밀 맵으로부터 획득한 감지 대상 도로 인프라 장치의 종횡방향의 상대 위치, 상기 전방 차량과의 종횡방향의 상대 위치, 전방 차량과의 상대 각도 및 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 기준으로 하는 상기 자율 주행차의 초기 횡방향 위치에 기초하여 상기 횡방향으로의 이동 거리를 산출할 수 있다.In some embodiments of the present invention, the lateral movement distance calculation unit can calculate the lateral movement distance based on the longitudinal and lateral relative position of the target road infrastructure device acquired from the precision map, the longitudinal and lateral relative position with respect to the front vehicle, the relative angle with respect to the front vehicle, and the initial lateral position of the autonomous vehicle with respect to the target road infrastructure device.

본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 횡방향 이동 거리 산출부는 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 기준으로 하는 상기 자율 주행차의 요구 횡방향 위치를 산출하고, 상기 요구 횡방향 위치 및 상기 초기 횡방향 위치를 기반으로 상기 자율 주행차의 횡방향으로의 이동 거리를 산출할 수 있다.In some embodiments of the present invention, the lateral movement distance calculation unit can calculate a required lateral position of the autonomous vehicle based on the detection target road infrastructure device, and calculate a lateral movement distance of the autonomous vehicle based on the required lateral position and the initial lateral position.

본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 횡방향 이동 거리 제어부는 현재 차선 내에서의 차선 변경 없이 상기 이동 거리에 따라 이동되도록 제어하거나, 현재 차선과 상이한 차선으로의 변경을 통해 상기 이동 거리에 따라 이동되도록 제어할 수 있다.In some embodiments of the present invention, the lateral movement distance control unit can control movement according to the movement distance without changing lanes within the current lane, or can control movement according to the movement distance by changing to a lane different from the current lane.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 방법을 실행하며, 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된다.According to another aspect of the present invention for solving the above-described problem, a computer program is coupled with a computer as hardware to execute a lane position determination method for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle, and is stored in a computer-readable recording medium.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Other specific details of the present invention are included in the detailed description and drawings.

전술한 본 발명의 일 실시예에 의하면, V2X 인프라가 지원되지 않는 상황에서의 자율 주행차에서도 좌우 횡방향 이동을 통해 교통 인프라를 인식 가능하게 하여 안정적인 자율주행을 지원할 수 있다. 또한, 주행 중 주변 오브젝트의 감지 정보를 통해 자율 주행차의 위치 정보를 보정하는 Localization 고도화에서도 유사하게 적용이 가능하다는 장점이 있다.According to one embodiment of the present invention described above, even in a situation where V2X infrastructure is not supported, autonomous vehicles can recognize traffic infrastructure through left and right lateral movement, thereby supporting stable autonomous driving. In addition, there is an advantage in that it can be similarly applied to advanced localization that corrects the location information of autonomous vehicles through detection information of surrounding objects during driving.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 위치 결정 방법의 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에서의 차선 위치 결정을 위한 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 전방 차량과의 관계에서 차선 위치가 변경되는 내용을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치의 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 방법의 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에서의 차간 거리 제어를 위한 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
FIG. 1 is a block diagram of a lane position determination device for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle according to one embodiment of the present invention.
Figure 2 is a flowchart of a lane position determination method according to one embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram for explaining an algorithm for determining lane position in one embodiment of the present invention.
FIG. 4a and FIG. 4b are drawings for explaining the change in lane position in relation to the preceding vehicle.
FIG. 5 is a block diagram of an inter-vehicle distance control device for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle according to one embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart of a method for controlling the inter-vehicle distance for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle according to one embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram for explaining an algorithm for inter-vehicle distance control in one embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. The advantages and features of the present invention, and the methods for achieving them, will become clear with reference to the embodiments described in detail below together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and the present embodiments are provided only to make the disclosure of the present invention complete and to fully inform a person skilled in the art of the scope of the present invention, and the present invention is defined only by the scope of the claims.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.The terminology used herein is for the purpose of describing embodiments only and is not intended to limit the present invention. In this specification, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase. The terms "comprises" and/or "comprising" as used in the specification do not exclude the presence or addition of one or more other components in addition to the mentioned components. Like reference numerals refer to like components throughout the specification, and "and/or" includes each and every combination of one or more of the mentioned components. Although "first", "second", etc. are used to describe various components, it is to be understood that these components are not limited by these terms. These terms are merely used to distinguish one component from another. Therefore, it should be understood that a first component mentioned below may also be a second component within the technical spirit of the present invention.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used with the meaning commonly understood by those skilled in the art to which the present invention belongs. In addition, terms defined in commonly used dictionaries shall not be ideally or excessively interpreted unless explicitly specifically defined.

이하에서는 도 1 내지 도 4b를 참조하여 본 발명의 제1 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치(100) 및 방법에 대해 설명하고, 이후 도 5 내지 도 7을 참조하여 본 발명의 제2 실시예에 따른 자율 주행차의 차간 거리 제어 장치(200) 및 방법에 대해 설명하도록 한다. 이때, 제1 및 제2 실시예는 기술적 특징을 상호 공유할 수 있으며, 전체 또는 일부의 기술적 특징의 상호 적용이 가능함은 물론이다.Hereinafter, a lane position determination device (100) and method for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 4b, and then an inter-vehicle distance control device (200) and method for an autonomous vehicle according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 5 to 7. At this time, the first and second embodiments can share technical features with each other, and it goes without saying that all or part of the technical features can be applied to each other.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치(100)의 블록도이다.FIG. 1 is a block diagram of a lane position determination device (100) for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle according to one embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치(100)는 감지 센서(110), 메모리(120), 횡방향 이동 거리 산출부(130) 및 횡방향 이동 거리 제어부(140)를 포함한다. 이때, 횡방향 이동 거리 산출부(130) 및 횡방향 이동 거리 제어부(140)는 적어도 하나의 프로세서(미도시)에 의해 수행될 수 있다.A lane position determination device (100) for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle according to one embodiment of the present invention includes a detection sensor (110), a memory (120), a lateral movement distance calculation unit (130), and a lateral movement distance control unit (140). At this time, the lateral movement distance calculation unit (130) and the lateral movement distance control unit (140) may be performed by at least one processor (not shown).

감지 센서(110)는 소정의 각도에서 주행 중 또는 정차 중인 자차량에 상응하는 전방 차량에 대한 감지 정보를 생성한다. 일 실시예로, 감지 센서(110)는 카메라 센서 및 라이다 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 촬영된 영상 및 센싱된 정보를 각각 또는 융합하여 감지 정보를 생성할 수 있다.The detection sensor (110) generates detection information for a front vehicle corresponding to the vehicle driving or stopped at a predetermined angle. In one embodiment, the detection sensor (110) may include at least one of a camera sensor and a lidar sensor, and may generate detection information by separately or merging the captured image and sensed information.

일 실시예로, 감지 센서(110)의 카메라는 자차량의 전방 영상을 촬영하는 전방 카메라일 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 측면 카메라나 모서리에 위치한 카메라 등을 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 생성할 수 있는 카메라는 모두 적용이 가능하다.As an example, the camera of the detection sensor (110) may be a front camera that captures a front image of the vehicle, but is not necessarily limited thereto. In other words, any camera that can generate detection information about the front vehicle, such as a side camera or a camera located at a corner, can be applied.

메모리(120)에는 자율 주행차의 주행을 위해 미리 준비된 정밀 맵이 저장되며, 감지 센서(110) 및 정밀 맵에 기반하여 차선 위치를 결정 및 제어하기 위한 프로그램이 저장된다. 여기에서, 메모리(120)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 휘발성 저장장치를 통칭하는 것이다. A precision map prepared in advance for driving an autonomous vehicle is stored in the memory (120), and a program for determining and controlling a lane position based on the detection sensor (110) and the precision map is stored. Here, the memory (120) is a general term for a nonvolatile storage device and a volatile storage device that maintain stored information even when power is not supplied.

예를 들어, 메모리(120)는 콤팩트 플래시(compact flash; CF) 카드, SD(secure digital) 카드, 메모리 스틱(memory stick), 솔리드 스테이트 드라이브(solid-state drive; SSD) 및 마이크로(micro) SD 카드 등과 같은 낸드 플래시 메모리(NAND flash memory), 하드 디스크 드라이브(hard disk drive; HDD) 등과 같은 마그네틱 컴퓨터 기억 장치 및 CD-ROM, DVD-ROM 등과 같은 광학 디스크 드라이브(optical disc drive) 등을 포함할 수 있다.For example, the memory (120) may include NAND flash memory such as a compact flash (CF) card, a secure digital (SD) card, a memory stick, a solid-state drive (SSD), and a micro SD card, a magnetic computer storage device such as a hard disk drive (HDD), and an optical disc drive such as a CD-ROM or DVD-ROM.

횡방향 이동 거리 산출부(130)는 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하고, 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하며, 감지 정보를 기반으로 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출한다.The lateral movement distance calculation unit (130) identifies information on road infrastructure devices from a precision map, calculates the relative position of the target road infrastructure device based on the absolute position of the autonomous vehicle, and calculates the lateral movement distance for normally detecting the target road infrastructure device based on the detection information.

횡방향 이동 거리 제어부(140)는 횡방향 이동 거리 산출부(130)에 의해 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어한다.The lateral movement distance control unit (140) controls the driving of the autonomous vehicle based on the lateral movement distance calculated by the lateral movement distance calculation unit (130).

이하에서는 도 2 내지 도 4b을 참조하여 본 발명의 도 1의 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치(100)에 의해 수행되는 방법에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, a method performed by a lane position determination device (100) for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle according to the embodiment of FIG. 1 of the present invention will be described with reference to FIGS. 2 to 4b.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 위치 결정 방법의 순서도이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에서의 차선 위치 결정을 위한 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다. 도 4a 및 도 4b는 전방 차량과의 관계에서 차선 위치가 변경되는 내용을 설명하기 위한 도면이다.Fig. 2 is a flowchart of a lane position determination method according to one embodiment of the present invention. Fig. 3 is a diagram for explaining an algorithm for lane position determination in one embodiment of the present invention. Figs. 4a and 4b are diagrams for explaining the contents of lane position change in relation to a front vehicle.

본 발명의 일 실시예에 따른 차선 위치 결정 방법은, 상기 자율 주행차를 위한 미리 준비된 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하는 단계(S110)와, 상기 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하는 단계(S120)와, 상기 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계(S130)와, 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 단계(S140)와, 상기 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 단계(S150)를 포함하여 수행된다.A lane position determination method according to one embodiment of the present invention is performed including the steps of: a step (S110) of identifying information on a road infrastructure device from a precision map prepared in advance for the autonomous vehicle; a step (S120) of calculating a relative position of a target road infrastructure device based on an absolute position of the autonomous vehicle; a step (S130) of collecting detection information on a front vehicle through a detection sensor mounted on the autonomous vehicle; a step (S140) of calculating a lateral movement distance for normally detecting the target road infrastructure device based on the detection information; and a step (S150) of controlling the driving of the autonomous vehicle based on the calculated lateral movement distance.

먼저, 자율 주행차를 위한 미리 준비된 정밀 맵(HD MAP)으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별한다(S110). First, information on road infrastructure devices is identified from a pre-prepared high-definition map (HD MAP) for autonomous vehicles (S110).

여기에서 도로 인프라 장치라 함은 신호등, 교통 표지판과 같이 자율 주행차의 주행을 위해 인식이 필요한 모든 장치를 포괄하는 개념이다. 본 발명의 일 실시예는 정밀 맵을 통해 도로 인프라 장치의 절대적인 위치 정보(높이 정보 포함)를 획득할 수 있다.Here, the term road infrastructure device refers to a concept that encompasses all devices that require recognition for autonomous vehicle driving, such as traffic lights and traffic signs. One embodiment of the present invention can obtain absolute location information (including height information) of road infrastructure devices through a precision map.

다음으로, 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출한다(S120). Next, the relative position of the target road infrastructure device is calculated based on the absolute position of the autonomous vehicle (S120).

일 실시예로, 자율 주행차의 절대 위치는 차량 내 GPS를 기반으로 획득할 수 있다. 이러한 절대 위치를 기준으로 자차량과 도로 인프라 장치 간의 상대적인 위치를 산출할 수 있다.In one embodiment, the absolute position of the autonomous vehicle can be obtained based on the GPS in the vehicle. Based on this absolute position, the relative position between the autonomous vehicle and the road infrastructure device can be calculated.

다음으로, 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집한다(S130). Next, detection information about the vehicle ahead is collected through a detection sensor mounted on the autonomous vehicle (S130).

일 실시예로, 감지 정보는 전방 차량과의 종횡방향의 상대 위치, 전방 차량과의 상대 각도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In one embodiment, the detection information may include at least one of a longitudinal and lateral relative position with respect to a preceding vehicle and a relative angle with respect to the preceding vehicle.

다음으로, 감지 정보를 기반으로 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출한다(S140).Next, based on the detection information, the lateral movement distance for normally detecting the target road infrastructure device is calculated (S140).

일 실시예로 도 3을 참조하면, 전방 차량(P2)과의 관계에 따른 감지 대상 도로 인프라 장치(P3)를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향 이동 거리를 산출하기 위해서는, 정밀 맵으로부터 획득한 감지 대상 도로 인프라 장치(P3)의 종횡방향의 상대 위치(), 전방 차량(P2)과의 종횡방향의 상대 위치(), 전방 차량(P2)과의 상대 각도() 및 감지 대상 도로 인프라 장치(P3)를 기준으로 하는 자율 주행차(P1)의 초기 횡방향 위치()를 기반으로 자율 주행차(P1)의 횡방향으로의 이동 거리(P1→P1')를 산출할 수 있다.As an example, referring to FIG. 3, in order to calculate the lateral movement distance for normally detecting the target road infrastructure device (P3) according to the relationship with the front vehicle (P2), the longitudinal and lateral relative positions of the target road infrastructure device (P3) obtained from the precision map are ), relative position in longitudinal and lateral directions with respect to the vehicle in front (P2) ( ), relative angle to the vehicle in front (P2) ( ) and the initial lateral position of the autonomous vehicle (P1) relative to the target road infrastructure device (P3) to be detected ( ) can be used to calculate the lateral movement distance (P1→P1') of the autonomous vehicle (P1).

이때, 전방 차량과(P2)의 상대 각도는 식 1에 기초하여 산출할 수 있다.At this time, the relative angle with the front vehicle (P2) can be calculated based on Equation 1.

[식 1][Formula 1]

보다 구체적으로, 감지 대상 도로 인프라 장치(P3)를 기준으로 하는 자율 주행차(P1)의 요구 횡방향 위치()를 식 2에 기초하여 산출할 수 있다.More specifically, the required lateral position of the autonomous vehicle (P1) relative to the target road infrastructure device (P3) ) can be calculated based on Equation 2.

[식 2][Formula 2]

그리고 식 3에 기초하여 요구 횡방향 위치() 및 초기 횡방향 위치()를 기반으로 자율 주행차(P1, P1')의 횡방향으로의 이동 거리 또는 이동량()을 산출할 수 있다.And based on equation 3, the required transverse position ( ) and initial transverse position ( ) based on the lateral movement distance or movement amount of the autonomous vehicle (P1, P1') ) can be produced.

[식 3][Formula 3]

다음으로, 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어한다(S150).Next, the driving of the autonomous vehicle is controlled based on the calculated lateral movement distance (S150).

도 4a 및 도 4b는 자율 주행차(P1)와 전방 차량(P2) 간의 위치 관계에 따라 감지 센서가 도로 인프라 장치(P3)를 인식하지 못한 경우, 그리고 횡방향으로의 이동(P1')에 따라 도로 인프라 장치(P3)를 인식 가능한 경우를 각각 도시한 것이다.Figures 4a and 4b illustrate a case where the detection sensor does not recognize a road infrastructure device (P3) depending on the positional relationship between the autonomous vehicle (P1) and the front vehicle (P2), and a case where the road infrastructure device (P3) can be recognized depending on the lateral movement (P1').

일 실시예로, 자율 주행차의 횡방향으로의 이동 제어는 현재 차선 내에서 차선 변경 없이 이동 거리에 따라 이동되도록 제어될 수 있다.In one embodiment, the lateral movement control of the autonomous vehicle may be controlled to move according to a travel distance without changing lanes within the current lane.

다른 실시예로, 자율 주행차의 횡방향으로의 이동 제어는 현재 차선과 상이한 차선으로의 변경을 통해 이동 거리에 따라 이동되도록 제어될 수 있다.In another embodiment, the lateral movement control of the autonomous vehicle may be controlled to move according to the travel distance by changing to a different lane from the current lane.

한편, 상술한 설명에서, 단계 S110 내지 S150은 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. 아울러, 기타 생략된 내용이라 하더라도 도 1의 내용은 도 2 내지 도 4b의 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 방법의 내용에도 적용될 수 있다.Meanwhile, in the above description, steps S110 to S150 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps, depending on the implementation of the present invention. In addition, some steps may be omitted as needed, and the order between the steps may be changed. In addition, even if other omitted contents are present, the contents of Fig. 1 may also be applied to the contents of the lane position determination method for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle of Figs. 2 to 4b.

이하에서는 도 5 내지 도 7을 참조하여 본 발명의 제2 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치(200) 및 방법에 대해 설명하도록 한다. Hereinafter, with reference to FIGS. 5 to 7, a device (200) and method for controlling the inter-vehicle distance for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle according to a second embodiment of the present invention will be described.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치(200)의 블록도이다.FIG. 5 is a block diagram of an inter-vehicle distance control device (200) for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle according to one embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 장치(200)는 감지 센서(210), 메모리(220), 차간 거리 산출부(230) 및 차간 거리 제어부(240)를 포함한다. 이때, 차간 거리 산출부(230) 및 차간 거리 제어부(240)는 적어도 하나의 프로세서(미도시)에 의해 수행될 수 있다.An inter-vehicle distance control device (200) for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle according to one embodiment of the present invention includes a detection sensor (210), a memory (220), an inter-vehicle distance calculation unit (230), and an inter-vehicle distance control unit (240). At this time, the inter-vehicle distance calculation unit (230) and the inter-vehicle distance control unit (240) can be performed by at least one processor (not shown).

감지 센서(210)는 소정의 각도에서 주행 중 또는 정차 중인 자차량에 상응하는 전방 차량에 대한 감지 정보를 생성한다. 일 실시예로, 감지 센서(210)는 카메라 센서 및 라이다 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 촬영된 영상 및 센싱된 정보를 각각 또는 융합하여 감지 정보를 생성할 수 있다.The detection sensor (210) generates detection information for a front vehicle corresponding to the vehicle driving or stopped at a predetermined angle. In one embodiment, the detection sensor (210) may include at least one of a camera sensor and a lidar sensor, and may generate detection information by separately or merging the captured image and sensed information.

일 실시예로, 감지 센서(210)의 카메라는 자차량의 전방 영상을 촬영하는 전방 카메라일 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 측면 카메라나 모서리에 위치한 카메라 등을 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 생성할 수 있는 카메라는 모두 적용이 가능하다.As an example, the camera of the detection sensor (210) may be a front camera that captures a front image of the vehicle, but is not necessarily limited thereto. In other words, any camera that can generate detection information about the front vehicle, such as a side camera or a camera located at a corner, can be applied.

메모리(220)에는 자율 주행차의 주행을 위해 미리 준비된 정밀 맵이 저장되며, 감지 센서(210) 및 정밀 맵에 기반하여 전방 차량과의 차간 거리를 제어하기 위한 프로그램이 저장된다. A precision map prepared in advance for driving an autonomous vehicle is stored in the memory (220), and a program for controlling the distance between vehicles in front is stored based on the detection sensor (210) and the precision map.

차간 거리 산출부(230)는 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하고, 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하며, 감지 정보를 기반으로 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출한다.The inter-vehicle distance calculation unit (230) identifies information on road infrastructure devices from a precision map, calculates the relative position of the target road infrastructure device based on the absolute position of the autonomous vehicle, and calculates the inter-vehicle distance from the front vehicle for normally detecting the target road infrastructure device based on the detection information.

차간 거리 제어부(240)는 차간 거리 산출부(230)에 의해 산출된 차간 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어한다.The inter-vehicle distance control unit (240) controls the driving of the autonomous vehicle based on the inter-vehicle distance calculated by the inter-vehicle distance calculation unit (230).

이하에서는 도 6 내지 도 7을 참조하여 본 발명의 도 5의 실시예에 따른 자율 주행차의 차간 거리 제어 장치(200)에 의해 수행되는 방법에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, a method performed by the inter-vehicle distance control device (200) of an autonomous vehicle according to the embodiment of FIG. 5 of the present invention will be described with reference to FIGS. 6 and 7.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 방법의 순서도이다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에서의 차간 거리 제어를 위한 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.Fig. 6 is a flowchart of a method for controlling the distance between vehicles for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle according to one embodiment of the present invention. Fig. 7 is a diagram for explaining an algorithm for controlling the distance between vehicles according to one embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따른 차간 거리 제어 방법은, 자율 주행차를 위한 미리 준비된 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하는 단계(S210), 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하는 단계(S220), 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계(S230), 감지 정보를 기반으로 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출하는 단계(S240) 및 산출된 차간 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 단계(S250)를 포함하여 수행된다.According to one embodiment of the present invention, a method for controlling the inter-vehicle distance includes the steps of: (S210) identifying information on a road infrastructure device from a precision map prepared in advance for an autonomous vehicle; (S220) calculating a relative position of a target road infrastructure device based on an absolute position of the autonomous vehicle; (S230) collecting detection information on a front vehicle through a detection sensor mounted on the autonomous vehicle; (S240) calculating a head-to-head distance from a front vehicle for normally detecting the target road infrastructure device based on the detection information; and (S250) controlling driving of the autonomous vehicle based on the calculated head-to-head distance.

먼저, 자율 주행차를 위한 미리 준비된 정밀 맵(HD MAP)으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별한다(S210). First, information on road infrastructure devices is identified from a pre-prepared high-definition map (HD MAP) for autonomous vehicles (S210).

여기에서 도로 인프라 장치라 함은 신호등, 교통 표지판과 같이 자율 주행차의 주행을 위해 인식이 필요한 모든 장치를 포괄하는 개념이다. 본 발명의 일 실시예는 정밀 맵을 통해 도로 인프라 장치의 절대적인 위치 정보(높이 정보 포함)를 획득할 수 있다.Here, the term road infrastructure device refers to a concept that encompasses all devices that require recognition for autonomous vehicle driving, such as traffic lights and traffic signs. One embodiment of the present invention can obtain absolute location information (including height information) of road infrastructure devices through a precision map.

다음으로, 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출한다(S220). Next, the relative position of the target road infrastructure device is calculated based on the absolute position of the autonomous vehicle (S220).

일 실시예로, 자율 주행차의 절대 위치는 차량 내 GPS를 기반으로 획득할 수 있다. 이러한 절대 위치를 기준으로 자차량과 도로 인프라 장치 간의 상대적인 위치를 산출할 수 있다.In one embodiment, the absolute position of the autonomous vehicle can be obtained based on the GPS in the vehicle. Based on this absolute position, the relative position between the autonomous vehicle and the road infrastructure device can be calculated.

다음으로, 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집한다(S230). Next, detection information about the vehicle ahead is collected through a detection sensor mounted on the autonomous vehicle (S230).

일 실시예로, 감지 정보는 전방 차량과의 상대적인 거리, 상대 위치, 전방 차량의 크기 정보(너비 및 높이) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In one embodiment, the detection information may include at least one of a relative distance from a front vehicle, a relative position, and size information (width and height) of the front vehicle.

다음으로, 감지 정보를 기반으로 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 전방 차량과의 차간 거리를 산출한다(S240).Next, based on the detection information, the distance between the vehicle and the preceding vehicle is calculated to normally detect the target road infrastructure device (S240).

일 실시예로, 전방 차량과의 차간 거리를 산출하기 위해서는 감지 센서의 설치 위치, 감지 센서의 수평 및 수직의 FOV(Field of View) 정보를 기반으로 신호등과 같은 교통 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 앞 차량과의 차간 거리가 계산된다.In one embodiment, in order to calculate the distance between the vehicle and the preceding vehicle, the distance between the vehicle and the preceding vehicle is calculated based on the installation location of the detection sensor and the horizontal and vertical FOV (Field of View) information of the detection sensor to normally detect traffic infrastructure devices such as traffic lights.

일 예로, 차간 거리는 전방 차량의 너비 또는 크기에 따라 달리 결정될 수 있으며, 앞차량의 차고가 높다면 더 긴 차간 거리가 필요하고, 전방 차량의 차고가 작을 경우 차간 거리가 더 짧아진다.For example, the distance between vehicles can be determined differently depending on the width or size of the vehicle in front; if the vehicle in front has a taller garage, a longer distance between vehicles is required, and if the vehicle in front has a smaller garage, a shorter distance between vehicles is required.

구체적으로 도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예는 감지 센서의 장착 높이()와, 감지 센서를 기준으로 하는 전방 차량의 높이()와, 감지 센서의 수평 및 수직의 FOV()를 기반으로 감지 센서의 감지 요구 거리()를 다음 식 4를 통해 산출할 수 있다.Specifically, referring to FIG. 6, one embodiment of the present invention is a mounting height of a detection sensor ( ) and the height of the front vehicle based on the detection sensor ( ) and the horizontal and vertical FOV of the detection sensor ( ) based on the detection sensor's detection required distance ( ) can be calculated using the following equation 4.

[식 4][Formula 4]

그 다음, 감지 요구 거리()와 감지 센서의 장착 위치(, 설계 여유 거리(를 기반으로 전방 차량과의 최소 요구 거리()를 다음 식 5를 통해 산출할 수 있다.Next, the detection requirement distance ( ) and the mounting location of the detection sensor ( , design allowance( Based on the minimum required distance from the vehicle in front ( ) can be calculated using the following equation 5.

[식 5][Formula 5]

이와 같이 산출된 최소 요구 거리()를 전장 차량과의 차간 거리로 제공할 수 있다.The minimum required distance calculated in this way ( ) can provide the distance between vehicles.

다음으로, 산출된 차간 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어한다(S250).Next, the driving of the autonomous vehicle is controlled based on the calculated inter-vehicle distance (S250).

이때, 산출된 차간 거리가 안전을 고려하여 기 설정된 차간 거리(이하, 안전 거리)보다 짧을 경우에는 안전 거리를 우선으로 자율 주행차의 주행을 제어할 수 있으며, 반대로 안전 거리 이상으로 산출된 경우에는 산출된 차간 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어할 수 있다.At this time, if the calculated inter-vehicle distance is shorter than the pre-set inter-vehicle distance (hereinafter, “safe distance”) for safety reasons, the driving of the autonomous vehicle can be controlled with the safety distance as a priority. Conversely, if the calculated inter-vehicle distance is greater than the safe distance, the driving of the autonomous vehicle can be controlled based on the calculated inter-vehicle distance.

한편, 상술한 설명에서, 단계 S210 내지 S250은 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. 아울러, 기타 생략된 내용이라 하더라도 도 5의 내용은 도 6 내지 도 7의 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차간 거리 제어 방법의 내용에도 적용될 수 있다.Meanwhile, in the above description, steps S210 to S250 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps, depending on the implementation of the present invention. In addition, some steps may be omitted as needed, and the order between the steps may be changed. In addition, even if other omitted contents are present, the contents of FIG. 5 may also be applied to the contents of the inter-vehicle distance control method for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle of FIGS. 6 to 7.

이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행차의 차간 거리 제어 방법 및 차선 위치 결정 방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.The method for controlling the distance between vehicles and the method for determining the lane position of an autonomous vehicle according to one embodiment of the present invention described above can be implemented as a program (or application) to be executed in combination with a computer as hardware and stored in a medium.

상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, Ruby, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.The above-described program may include codes coded in a computer language, such as C, C++, JAVA, Ruby, or machine language, that can be read by the processor (CPU) of the computer through the device interface of the computer, so that the computer reads the program and executes the methods implemented as a program. Such codes may include functional codes related to functions that define functions necessary for executing the methods, and may include control codes related to execution procedures necessary for the processor of the computer to execute the functions according to a predetermined procedure. In addition, such codes may further include memory reference-related codes regarding which location (address address) of the internal or external memory of the computer should be referenced for additional information or media necessary for the processor of the computer to execute the functions. In addition, if the processor of the computer needs to communicate with another computer or server located remotely in order to execute the functions, the code may further include communication-related code regarding how to communicate with another computer or server located remotely using the communication module of the computer, what information or media to send and receive during communication, etc.

상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.The above storage medium means a medium that stores data semi-permanently and can be read by a device, rather than a medium that stores data for a short period of time, such as a register, cache, or memory. Specifically, examples of the storage medium include, but are not limited to, ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, or optical data storage device. That is, the program can be stored in various storage media on various servers that the computer can access or in various storage media on the user's computer. In addition, the medium can be distributed to computer systems connected to a network, so that a computer-readable code can be stored in a distributed manner.

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.The above description of the present invention is for illustrative purposes, and those skilled in the art will understand that the present invention can be easily modified into other specific forms without changing the technical idea or essential characteristics of the present invention. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are exemplary in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single component may be implemented in a distributed manner, and likewise, components described as distributed may be implemented in a combined form.

본 발명의 범위는 상기 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.The scope of the present invention is indicated by the claims described below rather than the detailed description above, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be interpreted as being included in the scope of the present invention.

100 : 차선 위치 결정 장치
110: 감지 센서
120: 메모리
130: 횡방향 이동 거리 산출부
140: 횡방향 이동 거리 제어부
200 : 차간 거리 제어 장치
210: 감지 센서
220: 메모리
230: 차간 거리 산출부
240: 차간 거리 제어부
100 : Lane Position Determination Device
110: Detection sensor
120: Memory
130: Lateral movement distance calculation unit
140: Lateral movement distance control unit
200 : Inter-vehicle distance control device
210: Detection sensor
220: Memory
230: Inter-vehicle distance calculation unit
240: Inter-vehicle distance control unit

Claims (10)

자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 방법에 있어서,
상기 자율 주행차를 위한 미리 준비된 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하는 단계;
상기 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하는 단계;
상기 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계;
상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 단계를 포함하고,
상기 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계는, 상기 전방 차량과의 종횡방향의 상대 위치, 전방 차량과의 상대 각도 중 적어도 하나를 수집하고,
상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 단계는, 상기 정밀 맵으로부터 획득한 감지 대상 도로 인프라 장치의 종횡방향의 상대 위치, 상기 전방 차량의 종횡방향의 상대 위치, 전방 차량과의 상대 각도 및 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 기준으로 하는 상기 자율 주행차의 초기 횡방향 위치에 기초하여 상기 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 것
인 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 방법.
In a lane position determination method for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle,
A step of identifying information of road infrastructure devices from a pre-prepared precision map for the autonomous vehicle;
A step of calculating the relative position of a target road infrastructure device based on the absolute position of the autonomous vehicle;
A step of collecting detection information about a front vehicle through a detection sensor mounted on the autonomous vehicle;
A step of calculating a lateral movement distance for normally detecting the target road infrastructure device based on the above detection information; and
A step of controlling driving of an autonomous vehicle based on the calculated lateral movement distance is included.
The step of collecting detection information about the front vehicle through the detection sensor mounted on the autonomous vehicle comprises collecting at least one of the longitudinal and lateral relative position with respect to the front vehicle and the relative angle with respect to the front vehicle.
The step of calculating the lateral movement distance for normally detecting the target road infrastructure device based on the above detection information is to calculate the lateral movement distance based on the longitudinal and lateral relative positions of the target road infrastructure device obtained from the precision map, the longitudinal and lateral relative positions of the front vehicle, the relative angle with respect to the front vehicle, and the initial lateral position of the autonomous vehicle based on the target road infrastructure device.
Lane position determination method for road infrastructure detection of autonomous vehicles.
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 단계는,
상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 기준으로 하는 상기 자율 주행차의 요구 횡방향 위치를 산출하는 단계; 및
상기 요구 횡방향 위치 및 상기 초기 횡방향 위치를 기반으로 상기 자율 주행차의 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 단계를 포함하는,
자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 방법.
In the first paragraph,
The step of calculating the horizontal movement distance for normally detecting the target road infrastructure device based on the above detection information is as follows.
A step of calculating a required lateral position of the autonomous vehicle based on the above-detected target road infrastructure device; and
Comprising a step of calculating a lateral movement distance of the autonomous vehicle based on the above-mentioned required lateral position and the above-mentioned initial lateral position,
Lane position determination method for autonomous vehicle road infrastructure detection.
자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 방법에 있어서,
상기 자율 주행차를 위한 미리 준비된 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하는 단계;
상기 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하는 단계;
상기 자율 주행차에 장착된 감지 센서를 통해 전방 차량에 대한 감지 정보를 수집하는 단계;
상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 단계를 포함하고,
상기 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 단계는,
현재 차선 내에서의 차선 변경 없이 상기 이동 거리에 따라 이동되도록 제어하거나, 현재 차선과 상이한 차선으로의 변경을 통해 상기 이동 거리에 따라 이동되도록 제어하는 것인,
자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 방법.
In a lane position determination method for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle,
A step of identifying information of road infrastructure devices from a pre-prepared precision map for the autonomous vehicle;
A step of calculating the relative position of a target road infrastructure device based on the absolute position of the autonomous vehicle;
A step of collecting detection information about a front vehicle through a detection sensor mounted on the autonomous vehicle;
A step of calculating a lateral movement distance for normally detecting the target road infrastructure device based on the above detection information; and
A step of controlling driving of an autonomous vehicle based on the calculated lateral movement distance is included.
The step of controlling the driving of the autonomous vehicle based on the calculated lateral movement distance is as follows.
Controlling to move according to the above-mentioned travel distance without changing lanes within the current lane, or controlling to move according to the above-mentioned travel distance by changing to a lane different from the current lane.
Lane position determination method for autonomous vehicle road infrastructure detection.
자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치에 있어서,
카메라 센서 및 라이더 센서 중 적어도 하나를 기반으로 전방 차량 및 도로 인프라 장치의 감지 정보를 생성하는 감지 센서,
자율 주행차의 주행을 위해 미리 준비된 정밀 맵이 저장되며, 감지 센서 및 정밀 맵에 기반하여 차선 위치를 결정 및 제어하기 위한 프로그램이 저장된 메모리,
상기 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하고, 상기 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하며, 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 횡방향 이동 거리 산출부 및
상기 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 횡방향 이동 거리 제어부를 포함하고,
상기 감지 센서는 상기 전방 차량과의 종횡방향의 상대 위치, 전방 차량과의 상대 각도 중 적어도 하나를 수집하고,
상기 횡방향 이동 거리 산출부는 상기 정밀 맵으로부터 획득한 감지 대상 도로 인프라 장치의 종횡방향의 상대 위치, 상기 전방 차량과의 종횡방향의 상대 위치, 전방 차량과의 상대 각도 및 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 기준으로 하는 상기 자율 주행차의 초기 횡방향 위치에 기초하여 상기 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 것
인 자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치.
In a lane position determination device for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle,
A detection sensor that generates detection information of a front vehicle and road infrastructure devices based on at least one of a camera sensor and a lidar sensor;
A memory in which a precision map prepared in advance for driving an autonomous vehicle is stored, and a program for determining and controlling lane positions based on detection sensors and the precision map is stored.
A lateral movement distance calculation unit that identifies information on road infrastructure devices from the above-mentioned precision map, calculates a relative position of a target road infrastructure device based on the absolute position of the autonomous vehicle, and calculates a lateral movement distance for normally detecting the target road infrastructure device based on the detection information.
It includes a lateral movement distance control unit that controls the driving of the autonomous vehicle based on the calculated lateral movement distance,
The above detection sensor collects at least one of a longitudinal and lateral relative position with respect to the front vehicle and a relative angle with respect to the front vehicle,
The above lateral movement distance calculation unit calculates the lateral movement distance based on the longitudinal and lateral relative positions of the detection target road infrastructure devices acquired from the precision map, the longitudinal and lateral relative positions with respect to the preceding vehicle, the relative angle with respect to the preceding vehicle, and the initial lateral position of the autonomous vehicle based on the detection target road infrastructure devices.
Lane positioning device for detecting road infrastructure for autonomous vehicles.
삭제delete 삭제delete 제6항에 있어서,
상기 횡방향 이동 거리 산출부는 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 기준으로 하는 상기 자율 주행차의 요구 횡방향 위치를 산출하고, 상기 요구 횡방향 위치 및 상기 초기 횡방향 위치를 기반으로 상기 자율 주행차의 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 것인,
자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치.
In Article 6,
The above lateral movement distance calculation unit calculates a required lateral position of the autonomous vehicle based on the detection target road infrastructure device, and calculates a lateral movement distance of the autonomous vehicle based on the required lateral position and the initial lateral position.
Lane positioning device for autonomous vehicles to detect road infrastructure.
자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치에 있어서,
카메라 센서 및 라이더 센서 중 적어도 하나를 기반으로 전방 차량 및 도로 인프라 장치의 감지 정보를 생성하는 감지 센서,
자율 주행차의 주행을 위해 미리 준비된 정밀 맵이 저장되며, 감지 센서 및 정밀 맵에 기반하여 차선 위치를 결정 및 제어하기 위한 프로그램이 저장된 메모리,
상기 정밀 맵으로부터 도로 인프라 장치의 정보를 식별하고, 상기 자율 주행차의 절대 위치에 기반하여 감지 대상 도로 인프라 장치의 상대 위치를 산출하며, 상기 감지 정보를 기반으로 상기 감지 대상 도로 인프라 장치를 정상적으로 감지하기 위한 횡방향으로의 이동 거리를 산출하는 횡방향 이동 거리 산출부 및
상기 산출된 횡방향 이동 거리에 기초하여 자율 주행차의 주행을 제어하는 횡방향 이동 거리 제어부를 포함하고,
상기 횡방향 이동 거리 제어부는 현재 차선 내에서의 차선 변경 없이 상기 이동 거리에 따라 이동되도록 제어하거나, 현재 차선과 상이한 차선으로의 변경을 통해 상기 이동 거리에 따라 이동되도록 제어하는 것인,
자율 주행차의 도로 인프라 감지를 위한 차선 위치 결정 장치.
In a lane position determination device for detecting road infrastructure of an autonomous vehicle,
A detection sensor that generates detection information of a front vehicle and road infrastructure devices based on at least one of a camera sensor and a lidar sensor;
A memory in which a precision map prepared in advance for driving an autonomous vehicle is stored, and a program for determining and controlling lane positions based on detection sensors and the precision map is stored.
A lateral movement distance calculation unit that identifies information on road infrastructure devices from the above-mentioned precision map, calculates a relative position of a target road infrastructure device based on the absolute position of the autonomous vehicle, and calculates a lateral movement distance for normally detecting the target road infrastructure device based on the detection information.
It includes a lateral movement distance control unit that controls the driving of the autonomous vehicle based on the calculated lateral movement distance,
The above lateral movement distance control unit controls movement according to the movement distance without changing lanes within the current lane, or controls movement according to the movement distance by changing to a lane different from the current lane.
Lane positioning device for autonomous vehicles to detect road infrastructure.
KR1020220128396A 2022-10-07 2022-10-07 Apparatus and method for determining lane position for road infrastructure detection of autonomous vehicle KR102739617B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220128396A KR102739617B1 (en) 2022-10-07 2022-10-07 Apparatus and method for determining lane position for road infrastructure detection of autonomous vehicle

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220128396A KR102739617B1 (en) 2022-10-07 2022-10-07 Apparatus and method for determining lane position for road infrastructure detection of autonomous vehicle

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20240049699A KR20240049699A (en) 2024-04-17
KR102739617B1 true KR102739617B1 (en) 2024-12-11

Family

ID=90876314

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220128396A KR102739617B1 (en) 2022-10-07 2022-10-07 Apparatus and method for determining lane position for road infrastructure detection of autonomous vehicle

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102739617B1 (en)

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101836878B1 (en) * 2016-01-22 2018-03-12 한양대학교 에리카산학협력단 Method and Apparatus for controlling vehicle
KR102309447B1 (en) * 2017-08-11 2021-10-07 현대자동차주식회사 Vehicle and controlling method thereof
KR20210044963A (en) 2019-10-15 2021-04-26 현대자동차주식회사 Apparatus for determining lane change path of autonomous vehicle and method thereof

Also Published As

Publication number Publication date
KR20240049699A (en) 2024-04-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111201787B (en) Imaging apparatus, image processing apparatus, and image processing method
CN110809790B (en) Vehicle information storage method, vehicle travel control method, and vehicle information storage device
JP7098883B2 (en) Vehicle control methods and equipment
JP6698945B2 (en) Dangerous vehicle prediction device, dangerous vehicle warning system, and dangerous vehicle prediction method
CN103874931B (en) For the method and apparatus of the position of the object in the environment for asking for vehicle
US10127460B2 (en) Lane boundary line information acquiring device
CN103942960A (en) Vehicle lane change detection method and device
CN113508277A (en) Lane Marking Localization and Fusion
JP2015102449A (en) Vehicle self position estimation apparatus and vehicle self position estimation method
CN114348015B (en) Vehicle control device and vehicle control method
EP4089498A1 (en) Autonomous driving system, autonomous driving control method, and non-transitory storage medium
KR20200123505A (en) Apparatus for controlling platooning of a vehicle, system having the same and method thereof
KR101861525B1 (en) Pedestrian Protection System for autonomous car
CN113492846A (en) Control device, control method, and computer-readable storage medium storing program
KR102739617B1 (en) Apparatus and method for determining lane position for road infrastructure detection of autonomous vehicle
CN114364943B (en) Vehicle position determination device and vehicle position determination method
JP6756507B2 (en) Environmental recognition device
JP2020042323A (en) Driving support device, driving support system, and driving support method
JP7532569B2 (en) Method and apparatus for determining pedestrian location
KR20200133445A (en) Autonomous driving apparatus and method
JP7435513B2 (en) Vehicle control device and vehicle control method
KR20240048726A (en) Apparatus and method for controlling the inter-vehicle distance for road infrastructure detection of autonomous vehicle
KR102750551B1 (en) Apparatus and method for identifying driving route-based traffic lights
KR102616971B1 (en) Autonomous driving apparatus and method
JP2022187273A (en) Information processing device and driving evaluation system

Legal Events

Date Code Title Description
PA0109 Patent application

Patent event code: PA01091R01D

Comment text: Patent Application

Patent event date: 20221007

PA0201 Request for examination

Patent event code: PA02012R01D

Patent event date: 20221011

Comment text: Request for Examination of Application

Patent event code: PA02011R01I

Patent event date: 20221007

Comment text: Patent Application

E902 Notification of reason for refusal
PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event date: 20240327

Patent event code: PE09021S01D

PG1501 Laying open of application
E701 Decision to grant or registration of patent right
PE0701 Decision of registration

Patent event code: PE07011S01D

Comment text: Decision to Grant Registration

Patent event date: 20241125

GRNT Written decision to grant
PR0701 Registration of establishment

Comment text: Registration of Establishment

Patent event date: 20241203

Patent event code: PR07011E01D

PR1002 Payment of registration fee

Payment date: 20241204

End annual number: 3

Start annual number: 1

PG1601 Publication of registration