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KR20160136640A - Vechile auto driving system and method - Google Patents

Vechile auto driving system and method Download PDF

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Publication number
KR20160136640A
KR20160136640A KR1020150070424A KR20150070424A KR20160136640A KR 20160136640 A KR20160136640 A KR 20160136640A KR 1020150070424 A KR1020150070424 A KR 1020150070424A KR 20150070424 A KR20150070424 A KR 20150070424A KR 20160136640 A KR20160136640 A KR 20160136640A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
vehicle
road
ecu
driving
Prior art date
Application number
KR1020150070424A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
심상균
Original Assignee
주식회사 만도
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 주식회사 만도 filed Critical 주식회사 만도
Priority to KR1020150070424A priority Critical patent/KR20160136640A/en
Publication of KR20160136640A publication Critical patent/KR20160136640A/en

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    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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Abstract

The present invention relates to an autonomous vehicle and, more specifically, relates to a vehicle automatic driving system and a method, wherein the system adopts an algorithm capable of utilizing navigation information for accuracy and stability of vehicle automatic driving. According to the present invention, the vehicle automatic driving system in which the algorithm is adopted and the method can improve accuracy and stability of vehicle automatic driving by considering an inside road or lanes to rocket to generate an expected driving route.

Description

차량 자율 주행 시스템 및 방법 {VECHILE AUTO DRIVING SYSTEM AND METHOD}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a vehicle-

본 발명은 자율 주행 차량에 관한 것으로, 보다 상세하게는 차량 자율 주행의 정확성 및 안정성을 위해 내비게이션의 정보를 활용할 수 있는 알고리즘을 채용한 차량 자율 주행 시스템 및 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an autonomous vehicle, and more particularly, to a autonomous vehicle traveling system and method employing an algorithm capable of utilizing information of navigation for accuracy and stability of autonomous vehicle autonomous driving.

근래에 기술이 발전하면서 종래에 이용되어 오던 수많은 기구들이 자동화되어 가고 있다. 자동차 분야에 있어서도 이러한 흐름은 예외가 아니라서 차량의 엔진을 제어하거나 근방의 물체를 감지하여 사고를 방지하는 등의 기술에 전기/전자 기술이 응용되고 있다.BACKGROUND ART [0002] With recent advances in technology, a large number of conventional instruments have been automated. In the field of automobiles, this trend is not an exception, and electric / electronic technology is being applied to technologies such as controlling an engine of a vehicle or detecting nearby objects to prevent accidents.

특히, 근래에는 운전자가 차량속도를 일정 속도로 설정해 놓으면 브레이크나 엑셀레이터 페달을 밟지 않아도 외부 도로 조건에 맞추어 차량의 속도를 유지하도록 하는 크루즈 컨트롤 시스템이 개발되어 운전자에게 편의를 제공하고 있다.In particular, in recent years, a cruise control system has been developed to allow the driver to maintain the speed of the vehicle in accordance with the external road conditions without stepping on the brake or accelerator pedal when the driver sets the vehicle speed at a constant speed.

최근에는 차량에 레이더를 구비하여 앞차와의 거리를 유지하면서 감속 또는 가속이 가능한 스마트 크루즈 컨트롤 기술이 개발되었다.In recent years, a smart cruise control technology has been developed that can be decelerated or accelerated by providing a radar on the vehicle, while keeping the distance from the car ahead.

요즈음 자동차 회사들은 운전자의 개입 없이 차가 스스로 길을 찾아 운전하는 완전 자율 주행차에 대한 연구가 진행중이다.Nowadays, automobile companies are studying fully autonomous vehicles that the car finds its own way without driver intervention.

자동운전 자동차 기술은 크게 센서, 프로세서, 알고리즘, 액추에이터 등 네가지로 정리된다. Automotive Automotive technology is largely divided into four categories: sensors, processors, algorithms, and actuators.

센서는 사람의 눈과 귀를 대신해 교통신호와 차량의 흐름, 사물, 차선등을 수집하는 역할을 한다. 차에 장착된 비디오카메라와 레이더 센서, 위치측정기 등이 사람의 눈과 귀를 대신한다. Sensors collect traffic signals, vehicle flows, objects and lanes instead of human eyes and ears. Vehicle-mounted video cameras, radar sensors, and position sensors replace human eyes and ears.

프로세서와 알고리즘은 인간의 뇌를 대신한다. 센서로 수집한 정보를 빠르게 처리해 순간적으로 서야 할지 달려야 할지, 또 핸들은 얼마나 돌려야 하는지 등을 결정하는 의사 결정 단계다. 최고 핵심 기술에 속한다.Processors and algorithms replace the human brain. It's a decision-making step that determines whether you want to quickly process the information gathered by the sensor, whether you want to run instantly or run, and how much to turn the steering wheel. It belongs to the top core technology.

이런 결정이 내려지면 액추에이터는 인간의 손과 발을 대신해 차량을 제어한다.When this decision is made, the actuator controls the vehicle in place of the human hands and feet.

현재 업계에서 개발중인 대부분의 자율주행차량은 100% 자율 주행이 가능한 것은 아니다. 자동차가 교통상황 등에 대한 모니터링 권한을 갖고 대부분 운전을 하지만 위급할 때는 경고를 보낸 후 운전자가 간헐적으로 개입하는 이른바 제한적인 자율 주행차를 말한다.Most autonomous vehicles currently under development in the industry are not 100% autonomous. It is the so-called limited autonomous vehicle in which the driver carries out intermittent intervention with the authority to monitor the traffic situation, but most of the time, in the event of an emergency, a warning is sent.

위에서 언급한 바와 같이, 자율 주행차량의 핵심 중 하나는 제어 알고리즘임에도 도로정보 획득에서부터 차량 제어까지를 구체적으로 커버할 수 있고, 주행의 안전성 및 정확성을 도모할 수 있는 알고리즘은 드물다.As mentioned above, one of the key points of the autonomous vehicle is that it is possible to cover specifically from the road information acquisition to the vehicle control in spite of the control algorithm, and there are few algorithms that can improve the safety and accuracy of the driving.

차량이 주행중인 도로가 차선이 있는 도로인지 차선이 없는 이면 도로인지에 따라 적용되는 알고리즘을 구분하지 않는 등의 알고리즘의 모호성에 문제가 많다.There are many problems in the ambiguity of algorithms such as not discriminating the applied algorithm depending on whether the road in which the vehicle is running is a road with a lane or a road without a lane.

본 발명은 자율 주행 차량에서의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 차량 자율 주행의 정확성 및 안정성을 위해 내비게이션의 정보를 활용할 수 있는 알고리즘을 채용한 차량 자율 주행 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and a method for an autonomous vehicle that employs an algorithm capable of utilizing information of navigation for correctness and stability of autonomous driving of a vehicle.

본 발명에 따른 차량 자율 주행 시스템의 일 측면에 따라,According to an aspect of the vehicle autonomous vehicle traveling system according to the present invention,

차량의 주행 방향의 이미지를 촬상하는 카메라;A camera for capturing an image of the running direction of the vehicle;

상기 카메라에서 촬상된 이미지로부터 운전 환경 정보를 추출하는 이미지 처리 프로세서;An image processing processor for extracting operation environment information from an image captured by the camera;

상기 차량에 부착된 복수개의 센서들로부터 차량 주행 정보를 수신하고, 내비게이션으로부터 상기 차량이 주행중인 도로 정보를 수신하고, 상기 이미지 처리 프로세서로부터 상기 운전 환경 정보를 수신하여 상기 차량의 예상 주행 경로를 생성하고, 상기 생성된 예상 주행 경로내 이동중인 물체 및 주행중인 다른 차량이 있는지를 검출하여 상기 차량의 자율 주행을 제어하는 제어 명령들을 생성하여 출력하는 전자제어 유닛(ECU : electronic control unit);Receiving the vehicle driving information from a plurality of sensors attached to the vehicle, receiving road information during driving of the vehicle from navigation, receiving the driving environment information from the image processing processor, and generating a predicted driving route of the vehicle An electronic control unit (ECU) for generating and outputting control commands for controlling the autonomous travel of the vehicle by detecting an object being moved and another vehicle being driven in the predicted travel route;

상기 제어 명령을 수신하여 복수개의 차량 운행 컴포넌트들을 개별적으로 제어하는 복수개의 차량 제어 액추에이터;를 포함한다.
And a plurality of vehicle control actuators for receiving the control command and individually controlling the plurality of vehicle operation components.

바람직하게는,Preferably,

상기 카메라, 상기 이미지 처리 프로세서 및 상기 ECU는 상기 차량의 카메라 모듈내에 구성되되,Wherein the camera, the image processing processor and the ECU are configured in a camera module of the vehicle,

상기 이미지 처리 프로세서와 상기 ECU는 직렬 통신으로 연결되는 것을 특징으로 한다.
And the image processing processor and the ECU are connected by serial communication.

바람직하게는,Preferably,

상기 운전 환경 정보는 차량의 위치 및 주행정보, 가드 레일 관련 정보, 도로 외벽(barrier)관련 정보, 도로 차선 정보, 도로 연석 정보, 도로 주변 건물 정보 중 적어도 하나이상을 포함한다.
The driving environment information includes at least one of a location and driving information of a vehicle, guardrail-related information, road barrier related information, road lane information, road curb information, and roadside building information.

바람직하게는,Preferably,

상기 운전 환경 정보에서 상기 도로 차선 정보를 추출할 수 있을 때, 상기 ECU는 상기 도로 차선 정보에 기초하여 상기 예상 주행 경로를 생성하고, When the road lane information can be extracted from the driving environment information, the ECU generates the predicted traveling route based on the road lane information,

상기 예상 주행 경로는 오프셋, 지향각, 곡률 및 곡률 변화율 중 적어도 하나 이상을 포함한다.
The estimated travel route includes at least one of an offset, a steering angle, a curvature, and a curvature change rate.

바람직하게는,Preferably,

상기 운전 환경 정보에서 상기 도로 차선 정보를 추출할 수 없을 때, 상기 ECU는 상기 운전 환경 정보를 기초로 결정된 자유 공간(Free Space) 및 상기 내비게이션으로부터의 상기 주행중인 도로 정보를 조합하여 상기 예상 주행 경로를 생성하고,When the road lane information can not be extracted from the driving environment information, the ECU combines the free space determined based on the driving environment information and the road information during running from the navigation, Lt; / RTI >

상기 예상 주행 경로는 오프셋, 지향각, 곡률 및 곡률 변화율 중 적어도 하나 이상을 포함한다.
The estimated travel route includes at least one of an offset, a steering angle, a curvature, and a curvature change rate.

바람직하게는,Preferably,

상기 주행중인 도로 정보는 주행중인 도로 곡률 정보, 도로 폭, 도로 전체 차선 개수, 주행중인 차선 정보, 도로 종류 정보, 상기 차량의 위치 정보 중 적어도 하나이상을 포함한다.
The running road information includes at least one of road curvature information, road width, total number of lanes, running lane information, road type information, and vehicle position information during driving.

바람직하게는,Preferably,

상기 차량 주행 정보는 조향 각, 조향 각속도, 조향 토크량, 요레이트, 주행속도, 턴 시그널, 브레이크 작동 여부 중 적어도 하나 이상을 포함한다.
The vehicle running information includes at least one of a steering angle, a steering angular velocity, a steering torque amount, a yaw rate, a traveling speed, a turn signal, and a brake operation state.

본 발명에 따른 차량 자율 주행 방법의 일 측면에 따라,According to one aspect of the autonomous vehicle traveling method according to the present invention,

카메라를 이용하여 차량의 주행 방향의 이미지를 촬상하는 이미지 촬상단계;An image pickup step of picking up an image of a traveling direction of the vehicle using a camera;

이미지 처리 프로세서에서 상기 카메라에서 촬상된 이미지로부터 운전 환경 정보를 추출하는 단계;Extracting operation environment information from an image captured by the camera in an image processing processor;

전자제어 유닛(ECU : electronic control unit)을 이용하여 상기 차량에 부착된 복수개의 센서들로부터 차량 주행 정보를 수신하고, 내비게이션으로부터 상기 차량이 주행중인 도로 정보를 수신하고, 상기 이미지 처리 프로세서로부터 상기 운전 환경 정보를 수신하여 상기 차량의 예상 주행 경로를 생성하고, 상기 생성된 예상 주행 경로내 이동중인 물체 및 주행중인 다른 차량이 있는지를 검출하여 상기 차량의 자율 주행을 제어하는 제어 명령들을 생성하여 출력하는 단계;A driving control method for a vehicle, comprising: receiving vehicle running information from a plurality of sensors attached to the vehicle using an electronic control unit (ECU); receiving road information during driving of the vehicle from navigation; And generates and outputs control commands for controlling the autonomous running of the vehicle by detecting an object in motion and another vehicle running in the estimated expected traveling path by receiving environmental information step;

복수개의 차량 제어 액추에이터에서 상기 제어 명령을 수신하여 복수개의 차량 운행 컴포넌트들을 개별적으로 제어하는 단계;를 포함한다.
And receiving the control command from the plurality of vehicle control actuators to individually control the plurality of vehicle operation components.

바람직하게는,Preferably,

상기 카메라, 상기 이미지 처리 프로세서 및 상기 ECU는 상기 차량의 카메라 모듈내에 구성되되,Wherein the camera, the image processing processor and the ECU are configured in a camera module of the vehicle,

상기 이미지 처리 프로세서와 상기 ECU는 직렬 통신으로 연결되는 것을 특징으로 한다.
And the image processing processor and the ECU are connected by serial communication.

바람직하게는,Preferably,

상기 운전 환경 정보는 차량의 위치 및 주행정보, 가드 레일 관련 정보, 도로 외벽(barrier)관련 정보, 도로 차선 정보, 도로 연석 정보, 도로 주변 건물 정보 중 적어도 하나이상을 포함한다.
The driving environment information includes at least one of a location and driving information of a vehicle, guardrail-related information, road barrier related information, road lane information, road curb information, and roadside building information.

바람직하게는,Preferably,

상기 운전 환경 정보에서 상기 도로 차선 정보를 추출할 수 있을 때, 상기 ECU는 상기 도로 차선 정보에 기초하여 상기 예상 주행 경로를 생성하고, When the road lane information can be extracted from the driving environment information, the ECU generates the predicted traveling route based on the road lane information,

상기 예상 주행 경로는 오프셋, 지향각, 곡률 및 곡률 변화율 중 적어도 하나 이상을 포함한다.
The estimated travel route includes at least one of an offset, a steering angle, a curvature, and a curvature change rate.

바람직하게는,Preferably,

상기 운전 환경 정보에서 상기 도로 차선 정보를 추출할 수 없을 때, 상기 ECU는 상기 운전 환경 정보를 기초로 결정된 자유 공간(Free Space) 및 상기 내비게이션으로부터의 상기 주행중인 도로 정보를 조합하여 상기 예상 주행 경로를 생성하고,When the road lane information can not be extracted from the driving environment information, the ECU combines the free space determined based on the driving environment information and the road information during running from the navigation, Lt; / RTI >

상기 예상 주행 경로는 오프셋, 지향각, 곡률 및 곡률 변화율 중 적어도 하나 이상을 포함한다.
The estimated travel route includes at least one of an offset, a steering angle, a curvature, and a curvature change rate.

바람직하게는,Preferably,

상기 주행중인 도로 정보는 주행중인 도로 곡률 정보, 도로 폭, 도로 전체 차선 개수, 주행중인 차선 정보, 도로 종류 정보, 상기 차량의 위치 정보 중 적어도 하나이상을 포함한다.
The running road information includes at least one of road curvature information, road width, total number of lanes, running lane information, road type information, and vehicle position information during driving.

바람직하게는,Preferably,

상기 차량 주행 정보는 조향 각, 조향 각속도, 조향 토크량, 요레이트, 주행속도, 턴 시그널, 브레이크 작동 여부 중 적어도 하나 이상을 포함한다.
The vehicle running information includes at least one of a steering angle, a steering angular velocity, a steering torque amount, a yaw rate, a traveling speed, a turn signal, and a brake operation state.

본 발명에 따른 차량 자율 주행 시스템 및 방법에 의하면, 카메라에 의해 획득된 정보와 내비게이션의 정보를 조합하여 주행경로를 설정하고, 차량의 운행을 제어함으로써 자율 주행의 안전성을 도모할 수 있는 효과가 있다.According to the vehicle autonomous vehicle traveling system and method according to the present invention, it is possible to set the traveling route by combining the information obtained by the camera and the information of the navigation, and control the driving of the vehicle, thereby achieving the safety of autonomous traveling .

본 발명에 따른 알고리즘을 채용한 차량 자율 주행 시스템 및 방법은 이면도로인지 여부 또는 차선의 폭등을 고려하여 예상 주행 경로를 생성함으로써 자율 주행의 정확성과 안전성을 높일 수 있는 효과가 있다.The autonomous vehicle traveling system and method employing the algorithm according to the present invention can improve the accuracy and safety of autonomous traveling by generating a predicted traveling route in consideration of whether it is a back road or a lane.

도 1은 본 발명에 따른 차량 자율 주행 시스템의 구성 개략도를 도시한다.
도 2는 본 발명에 따른 차량 자율 주행 시스템의 전방 카메라 모듈의 구성도를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 차량 자율 주행 시스템에서 내비게이션과 카메라 모듈간의 통신을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 차량 자율 주행 시스템의 알고리즘 동작을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 차량 자율 주행 시스템의 차량 제어 플로우를 개략적으로 도시한 도면이다.
1 is a schematic view of the configuration of a vehicle autonomous vehicle traveling system according to the present invention.
2 is a view schematically showing a configuration of a front camera module of a vehicle autonomous navigation system according to the present invention.
3 is a diagram illustrating communication between a navigation module and a camera module in a vehicle autonomous navigation system according to the present invention.
4 is a view schematically showing the algorithm operation of the autonomous vehicle traveling system according to the present invention.
5 is a view schematically showing a vehicle control flow of the autonomous vehicle traveling system according to the present invention.

본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.In order to fully understand the present invention, operational advantages of the present invention, and objects achieved by the practice of the present invention, reference should be made to the accompanying drawings and the accompanying drawings which illustrate preferred embodiments of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the preferred embodiments of the present invention with reference to the accompanying drawings. Like reference symbols in the drawings denote like elements.

도 1은 본 발명에 따른 차량 자율 주행 시스템의 구성 개략도를 도시한다.1 is a schematic view of the configuration of a vehicle autonomous vehicle traveling system according to the present invention.

본 발명에 따른 차량 자율 주행 시스템은 내비게이션(110), 전방 카메라 모듈(120), 차량에 부착된 여러개의 센서들(미도시), 차량의 운행을 제어하는 여러개의 액추에이터(130 내지 150)를 포함하여 구성된다.The vehicle autonomous navigation system according to the present invention includes a navigation system 110, a front camera module 120, a plurality of sensors (not shown) attached to the vehicle, and a plurality of actuators 130 to 150 for controlling the operation of the vehicle .

본 발명에서의 차량 자율 주행 시스템은 주행중인 차량의 도로 사정들을 고려하여 적용되는 알고리즘을 달리 적용 한다는 것에 특징이 있다.The autonomous vehicle traveling system according to the present invention is characterized in that it applies different algorithms in consideration of the road conditions of the vehicle under running.

이하에서 더욱 상세하게 검토될 것이지만, 구체적으로 1) 차량 자율 주행 시스템은 카메라 모듈에서 획득된 정보에서 차량이 운행되는 도로의 차선정보를 추출할 수 있는 때에는 차선 정보를 기초로 차량을 제어하고, 2) 차량 자율 주행 시스템은 카메라 모듈에서 획득된 정보에서 차량이 운행되는 도로의 차선정보를 추출할 수 없을 때에는 카메라 모듈에서 획득된 정보와 내비게이션에서 수신된 정보를 조합하여 차량을 제어한다.1) The vehicle autonomous navigation system controls the vehicle based on the lane information when the lane information of the road on which the vehicle is traveling can be extracted from the information obtained from the camera module, and 2 ) When the lane information of the road on which the vehicle is traveling can not be extracted from the information obtained from the camera module, the vehicle autonomous navigation system controls the vehicle by combining the information obtained from the camera module and the information received from the navigation.

또한, 도로의 폭을 고려하여 알고리즘을 수정하여 적용할 수도 있다.In addition, the algorithm can be modified and applied in consideration of the width of the road.

도 1에서 도시된 차량 제어 액추에이터는 개략적으로 조향 액추에이터(130), 브레이크 액추에이터(140) 및 엑셀레이터 액추에이터(150)를 도시하고 있으나, 이에 한정되지 않고 차량의 다른 컴포넌트도 포함될 수 있다.The vehicle control actuator shown in FIG. 1 schematically illustrates the steering actuator 130, the brake actuator 140, and the accelerator actuator 150, but it is not so limited, and other components of the vehicle may also be included.

차량 자율 주행에서의 각 부품의 액추에이터는 전방 카메라 모듈(120)에서 제어 명령을 수신하여 그 수신된 명령에 따라 차량의 제어한다.The actuator of each component in the autonomous vehicle traveling receives the control command from the front camera module 120 and controls the vehicle according to the received command.

전방 카메라 모듈(120)은 제어 알고리즘에 따라 생성된 차량 제어 명령을 각 액추에이터로 출력하고, 각 액추에이터는 제어 명령을 수신하여 수신된 제어 명령에 따라 차량의 각 컴포넌트를 제어한다.The front camera module 120 outputs vehicle control commands generated according to a control algorithm to each actuator, and each actuator receives a control command and controls each component of the vehicle according to the received control command.

차량 제어 명령은 제어 컴포넌트에 따라 상이한 유형의 파라미터 값으로 생성될 것이며, 실시간으로 변화되는 값일 것이다.The vehicle control command will be generated with different types of parameter values depending on the control component and will be a value that changes in real time.

도 2는 본 발명에 따른 차량 자율 주행 시스템의 전방 카메라 모듈의 구성도를 개략적으로 도시한 도면이다.2 is a view schematically showing a configuration of a front camera module of a vehicle autonomous navigation system according to the present invention.

본원 발명에서의 전방 카메라 모듈(120)은 상기에서 언급한 바와 같이 카메라(210), 이미지 처리 프로세서(220) 및 전자제어 유닛(ECU : electronic control unit)(230)을 포함한다.The front camera module 120 in the present invention includes a camera 210, an image processing processor 220 and an electronic control unit (ECU) 230 as mentioned above.

이미지 처리 프로세서(220)와 ECU(230)는 직렬 통신으로 연결된다.The image processing processor 220 and the ECU 230 are connected in a serial communication.

전방 카메라(210)는 통상의 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 또는 CCD(charge-coupled device) 카메라일 수 있다.The front camera 210 may be a conventional CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) or a CCD (charge-coupled device) camera.

카메라(210)는 차량의 주행 방향의 전방 이미지를 촬상한다. The camera 210 images a front image in the running direction of the vehicle.

이미지 처리 프로세서(220)는 카메라(210)에서 촬상된 이미지로부터 전방 운전 환경 정보를 추출한다.The image processing processor 220 extracts the forward driving environment information from the image captured by the camera 210. [

전방 운전 환경 정보는 전방 차량의 위치 및 주행정보, 가드 레일 관련 정보, 도로 외벽(barrier)관련 정보, 도로 차선 정보, 도로 연석 정보, 도로 주변 건물 정보 등을 포함한다.The forward driving environment information includes the position and running information of the front vehicle, the guard rail related information, the information related to the road outer barrier, the road lane information, the road curb information, and the building information around the road.

즉, 전방 운전 환경 정보는 운행중인 차량의 전방에서 고려되어야 할 도로 및 주변 건물정보를 총칭하는 것이다.That is, the forward driving environment information collectively refers to the road and surrounding building information to be considered in front of the vehicle in operation.

전방 운전 환경 정보는 전방 카메라에서 촬상된 이미지로부터 획득될 수 있는 정보이다.The forward driving environment information is information that can be obtained from the image captured by the front camera.

전자제어 유닛(ECU : electronic control unit)(230)은 자율 주행 알고리즘에 따라 차량의 예상 주행 경로를 생성하고 생성된 예상 주행 경로내 이동중인 물체 및 주행중인 다른 차량이 있는지를 검출하여 차량의 자율 주행을 제어하는 제어 명령들을 생성하여 출력한다.An electronic control unit (ECU) 230 generates a predicted traveling route of the vehicle in accordance with an autonomous traveling algorithm, detects whether there is an object in motion and another traveling vehicle in the predicted traveling route, And outputs the generated control commands.

본원 발명에서의 자율 주행 알고리즘은 ECU(230)에서 획득한 정보에 따라 달리 적용된다.The autonomous driving algorithm in the present invention is applied differently according to the information obtained by the ECU 230. [

본원 발명에서의 ECU는 1)차량에 부착된 복수개의 센서들로부터 차량 주행 정보를 수신하고 2)내비게이션(110)으로부터 차량이 주행중인 도로 정보를 수신하고, 3)이미지 처리 프로세서(220)로부터 전방 운전 환경 정보를 수신한다.The ECU in the present invention is configured to: 1) receive vehicle running information from a plurality of sensors attached to the vehicle; 2) receive road information that the vehicle is driving from the navigation system 110; and 3) And receives operating environment information.

ECU(230)는 수신되거나 획득된 정보를 이용하여 예상 주행 경로를 생성하고, 생성된 예상 주행 경로로 이동하기 위한 제어 명령을 생성하여 복수개의 차량 운행 컴포넌트들을 개별적으로 제어하는 복수개의 차량 제어 액추에이터로 송신한다.The ECU 230 generates a predicted traveling route using the received or obtained information and generates a control command for moving to the predicted traveling route to generate a plurality of vehicle control actuators .

내비게이션(110)으로부터 수신되는 주행중인 도로 정보는 주행중인 전방 도로 곡률 정보, 도로 폭, 도로 전체 차선 개수, 주행중인 차선 정보, 도로 종류 정보, 자율 주행 차량의 위치 정보등을 포함한다.Road information that is received from the navigation system 110 includes road curvature information on the front road during running, road width, the number of lanes all over the road, lane information during driving, road type information, and position information of the autonomous vehicle.

이미지 처리 프로세서(220)에서 획득된 전방 운전 환경 정보와 내비게이션(110)으로부터 수신한 주행중인 도로 정보는 동일한 것이 있을 수 있다.The forward driving environment information obtained by the image processing processor 220 and the road information during driving that are received from the navigation device 110 may be the same.

차량에 부착된 복수개의 센서로부터 ECU(230)가 수신하는 차량 주행 정보는 조향 각, 조향 각속도, 조향 토크량, 요레이트, 주행속도, 턴 시그널, 브레이크 작동 여부등을 포함한다.The vehicle running information received by the ECU 230 from a plurality of sensors attached to the vehicle includes a steering angle, a steering angular velocity, a steering torque amount, a yaw rate, a traveling speed, a turn signal, and a brake operation.

차량 주행 정보는 현재 자율 주행 차량의 운행 정보를 지칭하는 것으로, 제어 명령에 의해 제어될 차량 주행 정보와 비교하여보면 제어 명령에 의해 제어될 차량 주행 정보가 나중것이다.The vehicle running information indicates the current running information of the autonomous running vehicle, and the vehicle running information to be controlled by the control command is later when compared with the vehicle running information to be controlled by the control command.

도 3은 본 발명에 따른 차량 자율 주행 시스템에서 내비게이션과 카메라 모듈간의 통신을 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating communication between a navigation module and a camera module in a vehicle autonomous navigation system according to the present invention.

본원 발명에서의 내비게이션(110)과 전방 카메라 모듈(120)간에는 통신이 가능하다. Communication between the navigation device 110 and the front camera module 120 in the present invention is possible.

상기에서 검토된 바와 전방 카메라 ECU(230)는 내비게이션(110)으로부터 주행중인 도로 정보를 수신하여 제어 명령을 생성하는 기초 정보로 활용할 수 있다.As described above, the front camera ECU 230 can receive the road information from the navigation system 110 and utilize it as basic information for generating a control command.

도 3에 도시된 바와 같이, 운전자가 내비게이션에 목적지를 입력하면 카메라 모듈의 ECU(230)는 입력된 목적지까지의 주행 가능 여부를 판단한다. As shown in FIG. 3, when the driver inputs a destination to the navigation, the ECU 230 of the camera module determines whether or not the vehicle can travel to the input destination.

ECU(230)가 입력된 목적지까지의 주행이 불가능하다고 판단한 경우에, ECU(230)는 도 3에 도시된 바와 같이 이동 경로에 대한 주행이 불가능한 것을 내비게이션에 통보한다.When it is determined that the ECU 230 can not travel to the input destination, the ECU 230 notifies navigation that the travel on the travel route is impossible, as shown in Fig.

ECU(230)로부터 입력된 목적지까지 주행이 불가능한 것을 통보받은 내비게이션(110)은 목적지까지의 새로운 경로를 탐색하여 새로이 탐색된 경로의 도로 정보를 ECU(230)에 송신한다.The navigation unit 110, which is informed that the vehicle can not travel to the destination inputted from the ECU 230, searches for a new route to the destination and transmits the road information of the newly searched route to the ECU 230.

도 4는 본 발명에 따른 차량 자율 주행 시스템의 알고리즘 동작을 개략적으로 도시한 도면이다.4 is a view schematically showing the algorithm operation of the autonomous vehicle traveling system according to the present invention.

도 4 는 본 발명에 따른 차량 자율 주행 시스템은 알고리즘은 주행중인 도로에서의 예상 주행 경로를 생성한다(410).4, the algorithm of the autonomous vehicle traveling system according to the present invention generates a predicted traveling route on a road under driving (410).

알고리즘은 생성된 예상 주행 경로내에 이동 물체 또는 주행 차량이 있는지를 검출한다(420).The algorithm detects (420) whether there is a moving object or a driving vehicle in the generated estimated driving route.

본 발명에서의 차량 자율 주행 시스템의 알고리즘은 1차적으로 예상 주행 경로를 생성하고, 2차적으로 생성된 예상 주행 경로내에 물체가 있는지를 검출하는 플로우로 구성된다.The algorithm of the autonomous vehicle traveling system in the present invention is constituted by a flow of generating a predicted travel route primarily and detecting whether there is an object in the estimated travel route that is generated secondarily.

본원 발명에서의 ECU(230)는 이미지 처리 프로세서(220)로부터 수신한 전방 운전 환경 정보로부터 자유 공간(Free space)를 결정한다.The ECU 230 in the present invention determines a free space from the forward driving environment information received from the image processing processor 220. [

본원 발명에서의 Free space라 함은 주행중인 차량이 이동할 수 있는 공간으로서, 예를 들어 도로상의 빈 차선이 될 수 있다. In the present invention, the free space is a space through which a vehicle under travel can move, for example, can be an empty lane on the road.

Free space는 차량이 어디에서 주행하는지 여부에 따라 정의가 달라질 수 있으며 차선이 있는 도로에서는 빈 차선으로의 앞/뒤 주행차량과의 일정 간격이 확보된 공간일 수 있다.The free space can be defined depending on where the vehicle is traveling, and on a lane road, it may be a certain distance from the front / rear driving vehicle to an empty lane.

만약 이면도로에서의 Free space는 주변 건물과의 간격 및 주/정차된 차량과의 간격 등을 고려한 자율 주행 차량이 이동할 수 있는 공간이 될 수 있다.The free space on the back road can be a space where the autonomous vehicle can move, taking into consideration the spacing between adjacent buildings and the spacing between the main / stopped vehicles.

본 발명에서 예상 주행 경로는 Free space를 포함하는 개념일 수 있다. 엄밀하게는 예상 주행 경로는 현재 자율 주행 차량의 위치에서 Free space까지 이동하는 경로를 의미하는 것이다.In the present invention, the expected travel route may be a concept including free space. Strictly speaking, the expected travel route means the route from the present autonomous vehicle to the free space.

상기에서 언급한 바와 같이, 본원 발명은 자율 주행 차량에서의 알고리즘을 구체화한 것에 특징이 있다.As mentioned above, the present invention is characterized by embodying an algorithm in an autonomous vehicle.

본 발명의 자율 주행 알고리즘은 전방 카메라로부터 차선 정보를 획득할 수 있는 경우에는 전방 카메라 모듈의 ECU(230)는 획득된 도로 차선 정보에 기초하여 예상 주행 경로를 생성한다.When the autonomous running algorithm of the present invention can acquire the lane information from the front camera, the ECU 230 of the front camera module generates the expected driving route based on the obtained lane information.

ECU(230)에서 생성하는 예상 주행 경로는 오프셋, 지향각, 곡률 및 곡률 변화율등을 포함한다.The estimated travel route generated by the ECU 230 includes an offset, a steering angle, a curvature, and a curvature change rate.

차선 정보를 획득할 수 있을 때, 결정된 자유 공간(Free space)까지 이동할 예상 주행 경로가 차선으로 결정될 것이며 이는 곧 이동할 차선까지의 거리 정보(오프셋), 곡률 및 곡률 변화율등을 추출한다는 의미이다.When the lane information can be obtained, the expected travel route to the determined free space will be determined as a lane, which means to extract distance information (offset), curvature and curvature change rate to the lane to be moved.

카메라(120)에서 획득되는 전방 운전 환경 정보에서 도로 차선 정보를 추출할 수 없을 때(예를 들어, 이면도로 또는 일방통행이거나 도로 폭이 8m이하인 도로), ECU(230)는 전방 운전 환경 정보 및 내비게이션으로부터 수신한 주행중인 도로 정보를 조합하여 예상 주행 경로를 결정한다.When the road lane information can not be extracted from the forward driving environment information obtained by the camera 120 (for example, the road on the back road, the one-way road, or the road width of 8 m or less) The estimated travel route is determined by combining road information received from the navigation device during traveling.

구체적으로, 일방 통행이거나 도로 폭이 일정 폭(예를 들어, 8m)이하인 경우에는 ECU(230)는 이미지 프로세서(220)로부터 수신된 정보를 기초로 자유 공간(Free space)을 결정한다. ECU(230)에서 이미지 프로세서(220)로부터 수신된 정보를 기초로 자유 공간(Free space)을 결정하는 과정은 운전자가 시각적으로 이동하고자 하는 비어있는 도로상의 공간을 인지하는 과정에 비유될 수 있다.The ECU 230 determines a free space based on the information received from the image processor 220. In the case where the road width is one-way or the road width is equal to or less than a predetermined width (for example, 8 meters) The process of determining the free space based on the information received from the image processor 220 in the ECU 230 can be compared to a process of recognizing a space on an empty road that the driver wants to visually move.

ECU(230)는 도로 차선 정보가 이용할 수 없는 경우에 예상 주행 경로의 오프셋, 지향각 정보는 결정된 자유 공간(Free Space)을 기초로 설정하고 그리고 곡률 및 곡률 변화율 정보는 내비게이션으로부터 수신한 정보를 기초로 설정한다.When the road lane information is not available, the ECU 230 sets the offset of the predicted traveling route, the orientation angle information based on the determined free space, and the curvature and curvature change rate information is based on the information received from the navigation .

다른 실시예로서, 주행중인 도로가 일방 통행이 아니거나 도로폭이 일정 폭 이상인(예:8m) 경우에 차량 주행 방향이 좌측인 경우(내비게이션에 설정된 최종 목적지로 이동하는 경로 설정에 따라 결정됨)에 예상 주행 경로의 오프셋은 결정된 자유 공간(예를 들어, ECU(230)에서 결정한 자유 공간이 좌측편과 우측편에 자유 공간이 여러 지점에 존재하면) 주행차량의 좌측 편에 존재하는 자유 공간을 기초로 결정될 것이다.In another embodiment, when the road running is not one-way or the road width is equal to or greater than a certain width (for example, 8 meters), when the vehicle running direction is left (determined according to the route setting to the final destination set in the navigation) The offset of the estimated travel route is determined based on the free space existing on the left side of the traveling vehicle based on the determined free space (for example, when the free space determined by the ECU 230 exists in the free space on the left side and the right side) .

예상 주행 경로의 지향각은 좌측편에 위치된 자유 공간을 기초로 결정될 것이며, 곡률 및 곡률 변화율 정보는 내비게이션으로부터 수신한 정보를 기초로 설정한다.The orientation angle of the expected travel route will be determined based on the free space located on the left side and the curvature and curvature rate information is set based on the information received from the navigation.

차량 주행 방향이 우측인 경우(내비게이션에 설정된 최종 목적지로 이동하는 경로 설정에 따라 결정됨)에 예상 주행 경로의 오프셋은 결정된 자유 공간(예를 들어, ECU(230)에서 결정한 자유 공간이 좌측편과 우측편에 자유 공간이 여러 지점에 존재하면) 중 주행차량의 우측 편에 존재하는 자유 공간을 기초로 결정될 것이다.The offset of the estimated travel route in the case where the vehicle running direction is the right side (determined according to the route setting to the final destination set in the navigation) is determined by the determined free space (for example, the free space determined by the ECU 230, (If there is a free space at several points) on the right side of the traveling vehicle.

예상 주행 경로의 지향각은 우측편에 위치된 자유 공간을 기초로 결정될 것이며, 곡률 및 곡률 변화율 정보는 내비게이션으로부터 수신한 정보를 기초로 설정한다.The orientation angle of the expected travel route will be determined based on the free space located on the right side, and the curvature and curvature rate information is set based on the information received from the navigation.

도 5는 본 발명에 따른 차량 자율 주행 시스템의 차량 제어 플로우를 개략적으로 도시한 도면이다.5 is a view schematically showing a vehicle control flow of the autonomous vehicle traveling system according to the present invention.

도 5는 차량 자율 주행 시스템의 차량 제어 플로우를 개략적으로 도시한 것으로, 결정된 예상 주행 경로에 이동하는 물체(예를 들어, 사람이나 기타 동물 또는 차량)이 있는지를 검출한다(520). 즉, ECU(230)에서 결정된 자유 공간으로 최종 이동하기 전에 자유 공간(Free Space)내 또는 자유 공간까지 이동하는 예상 주행 경로내에 사람 또는 이동 차량등이 존재하는지를 검출하는 과정이다.5 schematically shows a vehicle control flow of a vehicle autonomous navigation system, and detects (520) whether there is a moving object (e.g., a person or other animal or vehicle) in the determined expected travel route. That is, it is a process of detecting whether a person or a moving vehicle exists in a predicted traveling route moving to a free space or free space before final movement to the free space determined by the ECU 230. [

만약 사람 또는 이동 차량이 없다면 선택된 예상 주행 경로를 따라 이동하도록 조향, 브레이크 및 엑셀레이터를 제어하도록 제어 명령을 생성하여 각 액추에이터에 출력하면 된다(540).If there is no person or moving vehicle, a control command is generated to control the steering, brake, and accelerator to move along the selected predicted traveling path and output to the respective actuators (540).

만약 이동 차량등의 이동하는 물체가 있다면 ECU(230)는 다른 예상 주행 경로(회피 경로 또는 차순위 예상 주행 경로)를 이용한 주행을 시도한다.If there is a moving object such as a moving vehicle, the ECU 230 tries to travel using another expected travel route (avoiding route or estimated route).

ECU(230)는 예상 주행 경로를 하나만 결정하는 것이 아니라 여러개의 예상 주행 경로를 생성할 수 있다. 만약 결정된 자유 공간이 하나이고 예상 주행 경로가 하나뿐이라면 그리고 그 예상 주행 경로에 차량이 이동중이라면 자율 주행 차량은 바로 제동 제어를 수행할 수 있다(550).The ECU 230 can generate not only one predicted travel route but also a plurality of estimated travel routes. If there is only one free space determined and there is only one estimated travel route, and the vehicle is moving on the expected travel route, the autonomous vehicle may immediately perform the braking control (550).

그러나 다른 예상 주행 경로(즉, 회피 경로)가 있다면 자율 주행 차량은 회피 경로내에서 이동중인 차량 또는 다른 이동 물체가 있는지를 검출한다(530).However, if there is another expected travel route (i.e., avoidance route), the autonomous vehicle detects 530 whether there is a moving vehicle or other moving object within the avoidance route.

만약 주행 차량이 없다면 선택된 예상 주행 경로를 따라 이동하도록 조향, 브레이크 및 엑셀레이터를 제어하도록 제어 명령을 생성하여 각 액추에이터에 출력하면 된다(540).If there is no driving vehicle, a control command is generated to control the steering, brake, and accelerator to move along the selected predicted traveling path and output to the respective actuators (540).

그러나, 회피 경로에서도 이동중인 다른 차량이 있다면 자율 주행 차량은 제동 제어 명령을 생성하여 출력할 것이다(550).However, if there is another vehicle in motion in the avoidance path, the autonomous vehicle will generate and output a braking control command (550).

상기에서 설명된 실시예들은 전방 카메라, 전방 이미지 및 전방 운전 환경 정보로 특정하여 설명하였으나 본 발명은 이에 한정되지 않고, 카메라의 구성에 따라 획득되는 이미지와 운전 환경 정보가 변경될 수 있음에 유의하여야 한다.Although the embodiments described above have been described with reference to the front camera, the front image, and the front operating environment information, the present invention is not limited to this, and it is noted that the image and operating environment information obtained according to the configuration of the camera may be changed do.

본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 요지를 벗어나지 아니하는 범위 내에서 다양하게 수정 또는 변형되어 실시될 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어서 자명한 것이다.
It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit and scope of the invention. It is.

110 내비게이션
120 전방 카메라 모듈
130 조향 엑추에이터
140 브레이크 액추에이터
150 엑셀레이터 액추에이터
110 Navigation
120 front camera module
130 Steering Actuator
140 Brake Actuator
150 Accelerator Actuator

Claims (14)

차량의 주행 방향의 이미지를 촬상하는 카메라;
상기 카메라에서 촬상된 이미지로부터 운전 환경 정보를 추출하는 이미지 처리 프로세서;
상기 차량에 부착된 복수개의 센서들로부터 차량 주행 정보를 수신하고, 내비게이션으로부터 상기 차량이 주행중인 도로 정보를 수신하고, 상기 이미지 처리 프로세서로부터 상기 운전 환경 정보를 수신하여 상기 차량의 예상 주행 경로를 생성하고, 상기 생성된 예상 주행 경로내 이동중인 물체 및 주행중인 다른 차량이 있는지를 검출하여 상기 차량의 자율 주행을 제어하는 제어 명령들을 생성하여 출력하는 전자제어 유닛(ECU : electronic control unit); 및
상기 제어 명령을 수신하여 복수개의 차량 운행 컴포넌트들을 개별적으로 제어하는 복수개의 차량 제어 액추에이터;를 포함하는, 차량 자율 주행 시스템.
A camera for capturing an image of the running direction of the vehicle;
An image processing processor for extracting operation environment information from an image captured by the camera;
Receiving the vehicle driving information from a plurality of sensors attached to the vehicle, receiving road information during driving of the vehicle from navigation, receiving the driving environment information from the image processing processor, and generating a predicted driving route of the vehicle An electronic control unit (ECU) for generating and outputting control commands for controlling the autonomous travel of the vehicle by detecting an object being moved and another vehicle being driven in the predicted travel route; And
And a plurality of vehicle control actuators for receiving the control command and individually controlling a plurality of vehicle operation components.
청구항 1에 있어서,
상기 카메라, 상기 이미지 처리 프로세서 및 상기 ECU는 상기 차량의 카메라 모듈내에 구성되되,
상기 이미지 처리 프로세서와 상기 ECU는 직렬 통신으로 연결되는 것을 특징으로 하는, 차량 자율 주행 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the camera, the image processing processor and the ECU are configured in a camera module of the vehicle,
Wherein the image processing processor and the ECU are connected in a serial communication.
청구항 1에 있어서,
상기 운전 환경 정보는 차량의 위치 및 주행정보, 가드 레일 관련 정보, 도로 외벽(barrier)관련 정보, 도로 차선 정보, 도로 연석 정보, 도로 주변 건물 정보 중 적어도 하나이상을 포함하는, 차량 자율 주행 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the driving environment information includes at least one of a location and a driving information of the vehicle, guardrail-related information, road barrier related information, road lane information, road curb information, and roadside surrounding building information.
청구항 3에 있어서,
상기 운전 환경 정보에서 상기 도로 차선 정보를 추출할 수 있을 때, 상기 ECU는 상기 도로 차선 정보에 기초하여 상기 예상 주행 경로를 생성하고,
상기 예상 주행 경로는 오프셋, 지향각, 곡률 및 곡률 변화율 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 차량 자율 주행 시스템.
The method of claim 3,
When the road lane information can be extracted from the driving environment information, the ECU generates the predicted traveling route based on the road lane information,
Wherein the expected travel route includes at least one of an offset, a steering angle, a curvature, and a curvature change rate.
청구항 3에 있어서,
상기 운전 환경 정보에서 상기 도로 차선 정보를 추출할 수 없을 때, 상기 ECU는 상기 운전 환경 정보를 기초로 결정된 자유 공간(Free Space) 및 상기 내비게이션으로부터의 상기 주행중인 도로 정보를 조합하여 상기 예상 주행 경로를 생성하고,
상기 예상 주행 경로는 오프셋, 지향각, 곡률 및 곡률 변화율 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 차량 자율 주행 시스템.
The method of claim 3,
When the road lane information can not be extracted from the driving environment information, the ECU combines the free space determined based on the driving environment information and the road information during running from the navigation, Lt; / RTI >
Wherein the expected travel route includes at least one of an offset, a steering angle, a curvature, and a curvature change rate.
청구항 1에 있어서,
상기 주행중인 도로 정보는 주행중인 도로 곡률 정보, 도로 폭, 도로 전체 차선 개수, 주행중인 차선 정보, 도로 종류 정보, 상기 차량의 위치 정보 중 적어도 하나이상을 포함하는, 차량 자율 주행 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the road information during running includes at least one of road curvature information, road width, total number of lanes, running lane information, road type information, and vehicle position information during driving.
청구항 1에 있어서,
상기 차량 주행 정보는 조향 각, 조향 각속도, 조향 토크량, 요레이트, 주행속도, 턴 시그널, 브레이크 작동 여부 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 차량 자율 주행 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the vehicle running information includes at least one of a steering angle, a steering angular velocity, a steering torque amount, a yaw rate, a traveling speed, a turn signal, and a brake operation state.
카메라를 이용하여 차량의 주행 방향의 이미지를 촬상하는 이미지 촬상단계;
이미지 처리 프로세서에서 상기 카메라에서 촬상된 이미지로부터 운전 환경 정보를 추출하는 단계;
전자제어 유닛(ECU : electronic control unit)을 이용하여 상기 차량에 부착된 복수개의 센서들로부터 차량 주행 정보를 수신하고, 내비게이션으로부터 상기 차량이 주행중인 도로 정보를 수신하고, 상기 이미지 처리 프로세서로부터 상기 운전 환경 정보를 수신하여 상기 차량의 예상 주행 경로를 생성하고, 상기 생성된 예상 주행 경로내 이동중인 물체 및 주행중인 다른 차량이 있는지를 검출하여 상기 차량의 자율 주행을 제어하는 제어 명령들을 생성하여 출력하는 단계; 및
복수개의 차량 제어 액추에이터에서 상기 제어 명령을 수신하여 복수개의 차량 운행 컴포넌트들을 개별적으로 제어하는 단계;를 포함하는, 차량 자율 주행 방법.
An image pickup step of picking up an image of a traveling direction of the vehicle using a camera;
Extracting operation environment information from an image captured by the camera in an image processing processor;
A driving control method for a vehicle, comprising: receiving vehicle running information from a plurality of sensors attached to the vehicle using an electronic control unit (ECU); receiving road information during driving of the vehicle from navigation; And generates and outputs control commands for controlling the autonomous running of the vehicle by detecting an object in motion and another vehicle running in the estimated expected traveling path by receiving environmental information step; And
And receiving the control command from the plurality of vehicle control actuators to individually control the plurality of vehicle operation components.
청구항 8에 있어서,
상기 카메라, 상기 이미지 처리 프로세서 및 상기 ECU는 상기 차량의 카메라 모듈내에 구성되되,
상기 이미지 처리 프로세서와 상기 ECU는 직렬 통신으로 연결되는 것을 특징으로 하는, 차량 자율 주행 방법.
The method of claim 8,
Wherein the camera, the image processing processor and the ECU are configured in a camera module of the vehicle,
Wherein the image processing processor and the ECU are connected in a serial communication.
청구항 8에 있어서,
상기 운전 환경 정보는 차량의 위치 및 주행정보, 가드 레일 관련 정보, 도로 외벽(barrier)관련 정보, 도로 차선 정보, 도로 연석 정보, 도로 주변 건물 정보 중 적어도 하나이상을 포함하는, 차량 자율 주행 방법.
The method of claim 8,
Wherein the driving environment information includes at least one of a position and a driving information of a vehicle, guardrail-related information, road barrier related information, road lane information, road curb information, and roadside surrounding building information.
청구항 10에 있어서,
상기 운전 환경 정보에서 상기 도로 차선 정보를 추출할 수 있을 때, 상기 ECU는 상기 도로 차선 정보에 기초하여 상기 예상 주행 경로를 생성하고,
상기 예상 주행 경로는 오프셋, 지향각, 곡률 및 곡률 변화율 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 차량 자율 주행 방법.
The method of claim 10,
When the road lane information can be extracted from the driving environment information, the ECU generates the predicted traveling route based on the road lane information,
Wherein the expected travel route includes at least one of an offset, a steering angle, a curvature, and a curvature change rate.
청구항 10에 있어서,
상기 운전 환경 정보에서 상기 도로 차선 정보를 추출할 수 없을 때, 상기 ECU는 상기 운전 환경 정보를 기초로 결정된 자유 공간(Free Space) 및 상기 내비게이션으로부터의 상기 주행중인 도로 정보를 조합하여 상기 예상 주행 경로를 생성하고,
상기 예상 주행 경로는 오프셋, 지향각, 곡률 및 곡률 변화율 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 차량 자율 주행 방법.
The method of claim 10,
When the road lane information can not be extracted from the driving environment information, the ECU combines the free space determined based on the driving environment information and the road information during running from the navigation, Lt; / RTI >
Wherein the expected travel route includes at least one of an offset, a steering angle, a curvature, and a curvature change rate.
청구항 8에 있어서,
상기 주행중인 도로 정보는 주행중인 도로 곡률 정보, 도로 폭, 도로 전체 차선 개수, 주행중인 차선 정보, 도로 종류 정보, 상기 차량의 위치 정보 중 적어도 하나이상을 포함하는, 차량 자율 주행 방법.
The method of claim 8,
Wherein the running road information includes at least one of road curvature information during running, road width, total lane number of roads, lane information during running, road type information, and position information of the vehicle.
청구항 8에 있어서,
상기 차량 주행 정보는 조향 각, 조향 각속도, 조향 토크량, 요레이트, 주행속도, 턴 시그널, 브레이크 작동 여부 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 차량 자율 주행 방법.
The method of claim 8,
Wherein the vehicle running information includes at least one of a steering angle, a steering angular velocity, a steering torque amount, a yaw rate, a traveling speed, a turn signal, and a brake operation state.
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