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차선 추정 장치가 카메라를 이용하여 차선 인식을 수행하는 중에, 상기 카메라에 의한 차선 인식의 실패가 발생하는 경우에 수행하는 차선 추정 방법에 있어서,레이더(radar)를 이용하여 전방 차량의 위치 데이터를 획득하는 단계;상기 위치 데이터를 이용하여 가상 도로 모델을 생성하는 단계;상기 가상 도로 모델의 도로 모델 계수를 산출하는 단계; 및상기 도로 모델 계수가 산출되어 완성된 가상 도로 모델을 이용하여 차선을 추정하는 단계를 포함하되,상기 가상 도로 모델은 차로별로 3차 클로소이드(Clothoid) 가상 도로 함수로 생성되며,상기 도로 모델 계수를 산출하는 단계는,상기 차로별로 생성되는 복수의 클로소이드 가상 도로 함수로부터, 미지수가 되는 복수의 도로 모델 계수를 최소 자승법(Least Square)을 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 3차 클로소이드 가상 도로 함수는 하기 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제2항에 있어서,상기 자차량이 3개의 차로로 형성된 도로의 중앙(Center) 차로에서 주행 중인 경우, 우측(Right) 차로, 중앙(Center) 차로 및 좌측(Left) 차로를 주행 중인 각 전방 차량에 대한 상기 3차 클로소이드 가상 도로 함수는 하기 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제3항에 있어서,상기 eyLr, 상기 eyLc 및 상기 eyLl는 하기 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제4항에 있어서,상기 차로 폭은 상기 카메라에 의한 차선 인식의 실패가 발생하기 전에 획득된 정보인 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제3항에 있어서,상기 3차 클로소이드 가상 도로 함수는, 전방 차량들이 차로의 정 중앙을 유지하며 주행하고 있다고 가정하는 제1 전제 조건 및 모든 차로의 폭은 동일하다고 가정하는 제2 전제 조건이 적용되는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제6항에 있어서,상기 각 전방 차량에 대한 3차 클로소이드 가상 도로 함수는, 각 차로의 c0 및 c1이 상기 자차량을 기준으로 가상의 차로 경로를 생성하는 것이므로, 0이 되고, 각 차로 간 곡률(c2) 및 곡률 변화량(c3)의 차이가 작아 하나의 가상 도로 모델인 하기 수학식으로 나타나는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제7항에 있어서,상기 하나의 가상 도로 모델은 전방 차량이 N대인 경우에 하기 수학식과 같은 형태로 나타나는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제8항에 있어서,상기 하나의 가상 도로 모델의 도로 모델 계수는 가중치 행렬(W)이 적용되는 가중 최소 자승법(Weighted Least Square)을 이용하여 하기 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제6항에 있어서,상기 c0 및 상기 c1이, 상기 제2 전제 조건에 의하여 좌측, 중앙 및 우측의 차로 위치에 따라 다르지 않고, 상기 자차량을 기준으로 가상의 차로 경로를 생성하는 것이므로, 0이 되고, 각 차로의 곡률 변화량(c3)이 각 차로가 합쳐져 하나의 도로를 형성하므로, 동일함이 적용되면, 상기 각 전방 차량에 대한 3차 클로소이드 가상 도로 함수는 하기 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제10항에 있어서,상기 우측 차로의 곡률, 상기 중앙 차로의 곡률 및 상기 좌측 차로의 곡률은 각각 하기 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제11항에 있어서,상기 각 전방 차량에 대한 3차 클로소이드 가상 도로 함수는, 미지수가 되는 도로 모델 계수가 중앙 차로의 곡률(cc2) 및 곡률 변화량(c3)이며, 미지수 2개를 포함하는 방정식이 2개 이상이 되어 상기 미지수가 되는 중앙 차로의 곡률(cc2) 및 곡률 변화량(c3)이 최소 자승법을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제10항에 있어서,상기 전방 차량이 1대인 경우, 도로의 곡률이 변하지 않는다고 가정하며, 우측 차로, 중앙 차로 및 좌측 차로 각각에 대한 클로소이드 가상 도로 함수는 하기 수학식으로 정의되어 미지수가 되는 도로 모델 계수가 하나가 되는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 차선을 추정하는 단계는,상기 3차 클로소이드 가상 도로 함수에 따른 선을 중심으로 차로 폭을 가지는 평행한 좌측 선 및 우측 선을 상기 차선으로 추정하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제3항에 있어서,상기 가상 도로 모델을 생성하는 단계는,상기 카메라에 의한 차선 인식의 실패가 발생하기 전에 획득된 각 전방 차량의 위치 데이터 및 인식된 차선 정보에 따른 자차량이 위치하는 중앙 차로에 대한 클로소이드 가상 도로 함수를 이용하여, 상기 각 전방 차량이 상기 좌측 차로, 상기 중앙 차로 및 상기 우측 차로 중 어느 차로에 위치하는지를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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제15항에 있어서,상기 각 전방 차량의 차로 위치는, 상기 각 전방 차량의 위치 좌표(x[m], y[m])를 y축(횡방향)을 따라 상기 클로소이드 가상 도로 함수로 투영시킨 투영 좌표(x[m], yp[m])와 상기 위치 좌표 사이의 간격을 미리 설정된 차로별 간격 임계치(εc, εr, εl)와 비교하여, 하기 수학식으로 결정되는 것을 특징으로 하는 차선 추정 방법
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카메라를 이용하여 차선 인식을 수행하는 중에, 상기 카메라에 의한 차선 인식의 실패가 발생하는 경우에 차선을 추정하는 차선 추정 장치에 있어서,명령어를 저장하는 메모리; 및상기 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되,상기 명령어는,레이더(radar)를 이용하여 전방 차량의 위치 데이터를 획득하는 단계;상기 위치 데이터를 이용하여 가상 도로 모델을 생성하는 단계;상기 가상 도로 모델의 도로 모델 계수를 산출하는 단계; 및상기 도로 모델 계수가 산출되어 완성된 가상 도로 모델을 이용하여 차선을 추정하는 단계를 포함하는 차선 추정 방법을 수행하며,상기 가상 도로 모델은 차로별로 3차 클로소이드(Clothoid) 가상 도로 함수로 생성되며,상기 도로 모델 계수를 산출하는 단계는,상기 차로별로 생성되는 복수의 클로소이드 가상 도로 함수로부터, 미지수가 되는 복수의 도로 모델 계수를 최소 자승법(Least Square)을 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 차선 추정 장치
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