어라운드 뷰 모니터링 시스템을 이용한 인공지능 기반의 자율 주행 차량용 이동 경로 생성 장치 및 그 동작 방법

어라운드 뷰 영상과 심층 신경망 이차함수 추정 기반 자율주행 경로 생성

본 기술은 차량의 어라운드 뷰 모니터링(AVM) 시스템으로 얻은 상단 뷰 영상에서 좌우 차선 좌표를 추출하고, 학습된 심층 신경망으로 각 차선의 이차함수 계수를 추정해 두 곡선의 중간 곡선을 이동 경로로 생성하는 자율주행 차량용 장치 및 그 동작 방법입니다.

자율주행 차량은 전방 카메라 중심으로 차선을 인식해 주행하므로 좁은 골목처럼 차선이 짧게 끊기거나 휘어진 환경에서는 정확한 경로를 잡기 어려웠습니다. AVM 시스템은 주로 운전자의 주차·골목 통과 보조용 화면 제공에 머물러 자율주행 경로 생성에는 활용되지 못한 한계가 존재했습니다.

본 기술은 차선 좌표 세트와 이차함수 상수 세트를 학습 데이터로 심층 신경망을 손실 최소화 방식으로 훈련하고, 기준 관심 영역을 이동시키며 검출한 차선 윤곽선 중심점으로 곡선 경로를 계산합니다. 저속 자율주행, 자동 주차, 골목길 주행 보조 시스템에 적용될 수 있어 기존 AVM 카메라만으로 협소 구간에서도 차선 중앙을 따르는 정밀한 주행 경로를 만들 수 있습니다.

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Key Features:

• 차선 배치 경로의 2차원 좌표 값 세트와 이에 대응하는 이차함수 상수 값 세트를 기계학습용 트레이닝 데이터로 저장하는 트레이닝 데이터 저장부
• 좌표 값들로 n x 2 입력 행렬을 생성해 심층 신경망에 인가하고 3차원 출력 벡터를 상수 값과 비교하여 손실 값이 최소가 되도록 학습시키는 기계학습 수행부
• AVM 시스템의 차량 상단 뷰 이미지에서 기준 관심 영역을 이동시키며 좌우 차선 윤곽선 중심점 좌표를 획득하는 좌표 획득부
• 좌측·우측 출력 벡터로 생성한 두 이차함수 곡선 간의 중간 곡선을 차량의 이동 경로로 생성하는 이동 경로 생성부

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