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오브젝트 추적 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2018009770
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 예측값과 측정값 사이의 유효성 검증을 통해 선별된 데이터들을 기초로 오브젝트를 강인하게 추적하는 오브젝트 추적 장치 및 방법을 제안한다. 본 발명에 따른 장치는 이전 시간에 획득된 제1 센싱 데이터들을 기초로 오브젝트에 대한 정보를 예측하는 오브젝트 정보 예측부; 현재 시간에 획득된 제2 센싱 데이터들과 오브젝트에 대한 정보를 비교하여 제2 센싱 데이터들 중에 유효 데이터들이 존재하는지 여부를 판단하는 유효 데이터 판단부; 및 유효 데이터들이 존재하는 것으로 판단되면 적어도 하나의 유효 데이터를 기초로 오브젝트를 추적하는 오브젝트 추적부를 포함한다.
Int. CL B60W 30/08 (2006.01.01) B60W 40/10 (2006.01.01) B60R 21/34 (2011.01.01) B60R 21/00 (2006.01.01)
CPC B60W 30/08(2013.01) B60W 30/08(2013.01) B60W 30/08(2013.01) B60W 30/08(2013.01) B60W 30/08(2013.01) B60W 30/08(2013.01) B60W 30/08(2013.01) B60W 30/08(2013.01)
출원번호/일자 1020170000583 (2017.01.03)
출원인 한국자동차연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0079880 (2018.07.11) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.09.11)
심사청구항수 29

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국자동차연구원 대한민국 충청남도 천안시 동남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 신성근 대한민국 충청남도 아산시
2 이혁기 대한민국 충청남도 천안시 서북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.01.03 수리 (Accepted) 1-1-2017-0005934-70
2 [대리인해임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Dismissal of Sub-agent] Report on Agent (Representative)
2017.09.08 수리 (Accepted) 1-1-2017-0874047-35
3 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2017.09.14 수리 (Accepted) 1-1-2017-0894609-53
4 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.09.11 수리 (Accepted) 1-1-2019-0938973-47
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.14 수리 (Accepted) 4-1-2019-5239158-88
6 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.02.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
7 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.04.10 수리 (Accepted) 9-1-2020-0015319-36
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.08.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0535407-02
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.09.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1032109-79
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.09.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-1032110-15
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
이전 시간에 획득된 제1 센싱 데이터들을 기초로 오브젝트에 대한 정보를 예측하는 오브젝트 정보 예측부;현재 시간에 획득된 제2 센싱 데이터들과 상기 오브젝트에 대한 정보를 비교하여 상기 제2 센싱 데이터들 중에 유효 데이터들이 존재하는지 여부를 판단하는 유효 데이터 판단부; 및상기 유효 데이터들이 존재하는 것으로 판단되면 적어도 하나의 유효 데이터를 기초로 오브젝트를 추적하는 오브젝트 추적부를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 유효 데이터 판단부는 상기 제2 센싱 데이터들과 상기 오브젝트에 대한 정보 사이의 오차가 기준값 이하인지 여부를 기초로 상기 유효 데이터들이 존재하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
3 3
제 2 항에 있어서,상기 유효 데이터 판단부는 상기 유효 데이터들이 존재하는지 여부를 판단할 때 센서의 측정 오차, 상기 오브젝트의 주행 속도, 상기 오브젝트를 추적하는 차량의 주행 속도, 상기 오브젝트가 위치한 주변 환경에 대한 정보, 및 상기 차량이 위치한 주변 환경에 대한 정보 중 적어도 하나를 기초로 결정된 상기 기준값을 이용하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
4 4
제 1 항에 있어서,상기 오브젝트 정보 예측부는 상기 오브젝트와 상기 오브젝트를 추적하는 차량 사이의 거리 정보, 상기 오브젝트와 상기 차량 사이의 속도 정보 및 상태 천이 행렬(state transition matrix)을 연산하여 상기 오브젝트에 대한 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
5 5
제 4 항에 있어서,상기 오브젝트 정보 예측부는 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보를 더 포함하여 상기 오브젝트에 대한 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
6 6
제 1 항에 있어서,상기 유효 데이터들이 존재하는지 여부와 관련된 제1 판단 결과를 기초로 상기 오브젝트의 미인식에 대응하기 위한 상기 오브젝트의 상태 정보를 생성하는 오브젝트 상태 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
7 7
제 6 항에 있어서,상기 오브젝트 상태 생성부는 상기 오브젝트의 상태 정보를 생성할 때 상기 제1 센싱 데이터들이 존재하는지 여부와 관련된 제2 판단 결과, 상기 제2 센싱 데이터들이 최초로 획득된 데이터들인지 여부와 관련된 제3 판단 결과, 상기 유효 데이터들이 존재하는지 여부가 최초 판단인지 여부와 관련된 제4 판단 결과, 연속적으로 상기 유효 데이터들이 존재하는 것으로 판단되는지 여부와 관련된 제5 판단 결과, 및 연속적으로 상기 유효 데이터들이 존재하는 것으로 판단된 지 미리 정해진 시간이 경과했는지 여부와 관련된 제6 판단 결과 중 적어도 하나의 판단 결과를 더 이용하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
8 8
제 7 항에 있어서,상기 오브젝트 상태 생성부는 상기 제2 판단 결과 내지 상기 제6 판단 결과를 모두 이용할 때 상기 제2 판단 결과, 상기 제3 판단 결과, 상기 제4 판단 결과, 상기 제5 판단 결과 및 상기 제6 판단 결과의 순서로 차례대로 이용하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
9 9
제 6 항에 있어서,상기 오브젝트의 상태 정보를 기초로 상기 오브젝트를 계속 추적할 것인지 여부를 판단하는 오브젝트 추적 판단부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
10 10
제 6 항에 있어서,상기 오브젝트 상태 생성부는 카메라 센서, 레이더 센서 및 라이다 센서 중 어느 하나의 센서에 의해 상기 제1 센싱 데이터들이 획득되고 다른 두 센서들에 의해 제6 센싱 데이터들과 제7 센싱 데이터들이 획득되면 상기 제1 센싱 데이터들과 상기 제6 센싱 데이터들 및 상기 제7 센싱 데이터들 중에서 선택된 적어도 하나의 센싱 데이터들을 기초로 상기 오브젝트의 상태 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
11 11
제 10 항에 있어서,상기 오브젝트 상태 생성부는 상기 제1 센싱 데이터들이 상기 카메라 센서에 의해 획득된 센싱 데이터들이고 상기 제6 센싱 데이터들이 상기 레이더 센서에 의해 획득된 센싱 데이터들이며 상기 제7 센싱 데이터들이 상기 라이다 센서에 의해 획득된 센싱 데이터들이면, 먼저 상기 제7 센싱 데이터들을 기초로 상기 오브젝트의 상태 정보를 생성하고, 이후 상기 제1 센싱 데이터들과 상기 제6 센싱 데이터들 및 상기 제7 센싱 데이터들을 기초로 상기 오브젝트의 상태 정보를 생성하며, 이후 미리 정해진 조건에 부합할 때 상기 제1 센싱 데이터들 및 상기 제6 센싱 데이터들을 기초로 상기 오브젝트의 상태 정보를 생성하고, 이후 상기 제1 센싱 데이터들을 기초로 상기 오브젝트의 상태 정보를 생성하며, 이후 상기 제6 센싱 데이터들을 기초로 상기 오브젝트의 상태 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
12 12
제 6 항에 있어서,상기 오브젝트의 상태 정보를 기초로 상기 오브젝트를 추적하는 차량의 주행을 제어하는 주행 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
13 13
제 1 항에 있어서,상기 오브젝트 추적부는 상기 유효 데이터들과 상기 오브젝트에 대한 정보 사이의 오차를 기초로 선택된 상기 적어도 하나의 유효 데이터를 기초로 오브젝트를 추적하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
14 14
제 1 항에 있어서,상기 유효 데이터 판단부는 관심 영역에 위치하는 오브젝트와 관련된 제2 센싱 데이터들 중에 상기 유효 데이터들이 존재하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
15 15
제 1 항에 있어서,상기 제1 센싱 데이터들과 다른 센서에 의해 획득된 제3 센싱 데이터들을 기초로 상기 오브젝트에 대한 정보가 예측되면 상기 제1 센싱 데이터들을 기초로 예측된 상기 오브젝트에 대한 정보 및 상기 제3 센싱 데이터들을 기초로 예측된 상기 오브젝트에 대한 정보를 기초로 제1 기준 범위를 결정하는 제1 범위 결정부를 더 포함하며,상기 유효 데이터 판단부는 상기 제1 센싱 데이터들과 동일 센서에 의해 획득된 제4 센싱 데이터들 및 상기 제3 센싱 데이터들과 동일 센서에 의해 획득된 제5 센싱 데이터들을 상기 제1 기준 범위와 순차적으로 비교하여 상기 제4 센싱 데이터들 및 상기 제5 센싱 데이터들 중에 상기 유효 데이터들이 존재하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
16 16
제 1 항에 있어서,상기 제1 센싱 데이터들과 다른 센서에 의해 획득된 제3 센싱 데이터들을 기초로 상기 오브젝트에 대한 정보가 예측되면 상기 제1 센싱 데이터들을 기초로 예측된 상기 오브젝트에 대한 정보를 기초로 제2 기준 범위를 결정하고, 상기 제3 센싱 데이터들을 기초로 예측된 상기 오브젝트에 대한 정보를 기초로 제3 기준 범위를 결정하는 제2 범위 결정부를 더 포함하며,상기 유효 데이터 판단부는 상기 제1 센싱 데이터들과 동일 센서에 의해 획득된 제4 센싱 데이터들을 상기 제2 기준 범위와 비교하여 상기 제4 센싱 데이터들 중에 상기 유효 데이터들이 존재하는지 여부를 판단하고, 상기 제3 센싱 데이터들과 동일 센서에 의해 획득된 제5 센싱 데이터들을 상기 제3 기준 범위와 비교하여 상기 제5 센싱 데이터들 중에 상기 유효 데이터들이 존재하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
17 17
제 1 항에 있어서,상기 오브젝트 정보 예측부는 상기 제1 센싱 데이터들과 다른 센서에 의해 제3 센싱 데이터들이 획득되면 상기 제1 센싱 데이터들과 상기 제3 센싱 데이터들을 결합하여 얻은 데이터들을 기초로 상기 오브젝트에 대한 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
18 18
제 1 항에 있어서,상기 오브젝트 정보 예측부는 상기 제1 센싱 데이터들과 다른 센서에 의해 제3 센싱 데이터들이 획득되면 상기 제1 센싱 데이터들과 상기 제3 센싱 데이터들 중에서 동일 아이템에 대하여 우선순위에 따라 선택된 센싱 데이터들을 기초로 상기 오브젝트에 대한 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
19 19
제 1 항에 있어서,상기 유효 데이터들 중에 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보가 포함되어 있지 않으면 상기 유효 데이터들 중에 상기 오브젝트의 속도 정보가 포함되어 있는지 여부를 판단하는 오브젝트 속도 판단부; 및상기 유효 데이터들 중에 상기 오브젝트의 속도 정보가 포함되어 있는 것으로 판단되면 상기 오브젝트의 속도 정보를 기초로 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보를 추정하는 제1 오브젝트 종류 추정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
20 20
제 1 항에 있어서,상기 제1 센싱 데이터들 중에 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보가 포함되어 있으면 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보가 보행자인지 여부를 판단하는 제1 오브젝트 종류 판단부;상기 오브젝트의 종류에 대한 정보가 보행자인 것으로 판단되면 상기 유효 데이터들 중에 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보가 포함되어 있는지 여부를 판단하는 제2 오브젝트 종류 판단부; 및상기 유효 데이터들 중에 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보가 포함되어 있지 않은 것으로 판단되면 상기 제1 센싱 데이터들에 포함되어 있는 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보를 상기 유효 데이터들에 포함시키는 제2 오브젝트 종류 추정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 장치
21 21
이전 시간에 획득된 제1 센싱 데이터들을 기초로 오브젝트에 대한 정보를 예측하는 오브젝트 정보 예측 단계;현재 시간에 획득된 제2 센싱 데이터들과 상기 오브젝트에 대한 정보를 비교하여 상기 제2 센싱 데이터들 중에 유효 데이터들이 존재하는지 여부를 판단하는 유효 데이터 판단 단계; 및상기 유효 데이터들이 존재하는 것으로 판단되면 적어도 하나의 유효 데이터를 기초로 오브젝트를 추적하는 오브젝트 추적 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 방법
22 22
제 21 항에 있어서,상기 오브젝트 정보 예측 단계는 상기 오브젝트와 상기 오브젝트를 추적하는 차량 사이의 거리 정보, 상기 오브젝트와 상기 차량 사이의 속도 정보 및 상태 천이 행렬(state transition matrix)을 연산하여 상기 오브젝트에 대한 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 방법
23 23
제 21 항에 있어서,상기 유효 데이터들이 존재하는지 여부와 관련된 제1 판단 결과를 기초로 상기 오브젝트의 미인식에 대응하기 위한 상기 오브젝트의 상태 정보를 생성하는 오브젝트 상태 생성 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 방법
24 24
제 23 항에 있어서,상기 오브젝트의 상태 정보를 기초로 상기 오브젝트를 계속 추적할 것인지 여부를 판단하는 오브젝트 추적 판단 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 방법
25 25
제 23 항에 있어서,상기 오브젝트의 상태 정보를 기초로 상기 오브젝트를 추적하는 차량의 주행을 제어하는 주행 제어 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 방법
26 26
제 21 항에 있어서,상기 오브젝트 추적 단계는 상기 유효 데이터들과 상기 오브젝트에 대한 정보 사이의 오차를 기초로 선택된 상기 적어도 하나의 유효 데이터를 기초로 오브젝트를 추적하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 방법
27 27
제 21 항에 있어서,상기 제1 센싱 데이터들과 다른 센서에 의해 획득된 제3 센싱 데이터들을 기초로 상기 오브젝트에 대한 정보가 예측되면 상기 제1 센싱 데이터들을 기초로 예측된 상기 오브젝트에 대한 정보 및 상기 제3 센싱 데이터들을 기초로 예측된 상기 오브젝트에 대한 정보를 기초로 제1 기준 범위를 결정하는 제1 범위 결정 단계를 더 포함하며,상기 유효 데이터 판단 단계는 상기 제1 센싱 데이터들과 동일 센서에 의해 획득된 제4 센싱 데이터들 및 상기 제3 센싱 데이터들과 동일 센서에 의해 획득된 제5 센싱 데이터들을 상기 제1 기준 범위와 순차적으로 비교하여 상기 제4 센싱 데이터들 및 상기 제5 센싱 데이터들 중에 상기 유효 데이터들이 존재하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 방법
28 28
제 21 항에 있어서,상기 제1 센싱 데이터들과 다른 센서에 의해 획득된 제3 센싱 데이터들을 기초로 상기 오브젝트에 대한 정보가 예측되면 상기 제1 센싱 데이터들을 기초로 예측된 상기 오브젝트에 대한 정보를 기초로 제2 기준 범위를 결정하고, 상기 제3 센싱 데이터들을 기초로 예측된 상기 오브젝트에 대한 정보를 기초로 제3 기준 범위를 결정하는 제2 범위 결정 단계를 더 포함하며,상기 유효 데이터 판단 단계는 상기 제1 센싱 데이터들과 동일 센서에 의해 획득된 제4 센싱 데이터들을 상기 제2 기준 범위와 비교하여 상기 제4 센싱 데이터들 중에 상기 유효 데이터들이 존재하는지 여부를 판단하고, 상기 제3 센싱 데이터들과 동일 센서에 의해 획득된 제5 센싱 데이터들을 상기 제3 기준 범위와 비교하여 상기 제5 센싱 데이터들 중에 상기 유효 데이터들이 존재하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 방법
29 29
제 21 항에 있어서,상기 유효 데이터들 중에 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보가 포함되어 있지 않으면 상기 유효 데이터들 중에 상기 오브젝트의 속도 정보가 포함되어 있는지 여부를 판단하는 오브젝트 속도 판단 단계; 및상기 유효 데이터들 중에 상기 오브젝트의 속도 정보가 포함되어 있는 것으로 판단되면 상기 오브젝트의 속도 정보를 기초로 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보를 추정하는 제1 오브젝트 종류 추정 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 방법
30 30
제 21 항에 있어서,상기 제1 센싱 데이터들 중에 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보가 포함되어 있으면 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보가 보행자인지 여부를 판단하는 제1 오브젝트 종류 판단 단계;상기 오브젝트의 종류에 대한 정보가 보행자인 것으로 판단되면 상기 유효 데이터들 중에 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보가 포함되어 있는지 여부를 판단하는 제2 오브젝트 종류 판단 단계; 및상기 유효 데이터들 중에 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보가 포함되어 있지 않은 것으로 판단되면 상기 제1 센싱 데이터들에 포함되어 있는 상기 오브젝트의 종류에 대한 정보를 상기 유효 데이터들에 포함시키는 제2 오브젝트 종류 추정 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 추적 방법
31 31
컴퓨터에서 제 21 항 내지 제 30 항 중 어느 한 항에 따른 오브젝트 추적 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 자동차부품연구원 산업핵심기술개발산업 보행자 보호를 위한 자동 긴급 제동(AEB) 시스템 원천 기술 개발