JP2018087004A - 車両速度制御方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両速度を制御する方法及び装置を提供する。【解決手段】車両速度を制御する装置は、入力イメージから、道路領域の終点を抽出し、前記終点に対応する、終点位置と車両位置との間の可視距離を測定し、測定された可視距離に基づいて、車両の速度を制御する。【選択図】図１

Description

以下、車両速度を制御する技術が提供される。

自律走行（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｒｉｖｉｎｇ）は、車両走行中に要求される各種の操作を自動で行うもので、例えば、自律走行するホスト車両は運転者がハンドルと加速ペダル、ブレーキなどを操作しなくても自ら道路で走ることができる。自律走行のための様々な技術は、車両で把握される周辺映像情報によって実行される。特に、自律走行のための車線は車両の前方映像から検出されるが、車両の周辺地形、悪天候（雪、雨、霧）、道路形態などによって車両により収集可能な情報は制限がある場合もある。

本発明の目的は、車両速度を制御する技術を提供することにある。

一実施形態によれば、車両速度制御方法は、入力イメージから道路領域の終点を抽出するステップと、前記終点に対応する終点位置と前記車両位置との間の可視距離を測定するステップと、前記測定された可視距離に基づいて前記車両の速度を制御するステップとを含む。

前記道路領域の終点を抽出するステップは、前記入力イメージから車路境界線を識別するステップと、前記車路境界線に基づいて前記道路領域から走行車路領域を分割するステップと、前記分割された走行車路領域の終点を前記道路領域の終点として抽出するステップとを含み得る。

前記道路領域の終点を抽出するステップは、前記入力イメージから前記道路領域を識別するステップと、前記道路領域に含まれたピクセルのうち、前記入力イメージ内で前記車両側から最も遠く位置するピクセルを前記終点として抽出するステップとを含み得る。

前記道路領域の終点を抽出するステップは、前記入力イメージから前記道路領域及び前記道路領域上の中央線を識別するステップと、前記中央線上に含まれたピクセルのうち、前記入力イメージ内で前記車両側から最も遠く位置するピクセルを前記終点として抽出するステップとを含み得る。

車両速度制御方法は、第１カメラを用いて前記入力イメージに含まれた第１イメージを取得するステップと、前記第１カメラから離隔した第２カメラを用いて前記入力イメージに含まれた第２イメージを取得するステップとをさらに含み、前記可視距離を測定するステップは、前記第１イメージ及び前記第２イメージのうち１つの終点に対応するピクセル変位を決定するステップと、前記ピクセル変位に基づいて前記可視距離を測定するステップとを含み得る。

前記ピクセル変位を決定するステップは、トレーニングイメージからトレーニング変位マップを出力するようにトレーニングされたピクセル変位モデルを用いて、前記第１イメージ及び前記第２イメージから前記ピクセル変位マップを抽出するステップと、前記ピクセル変位マップから前記第１イメージ及び前記第２イメージのうち１つの終点に対応するピクセル変位を選択するステップとを含み得る。

前記ピクセル変位に基づいて前記可視距離を測定するステップは、前記第１カメラと前記第２カメラとの間の離隔したベースライン距離、及び前記第１カメラ及び前記第２カメラの焦点長さにさらに基づいて前記可視距離を測定するステップを含み得る。

前記ピクセル変位を決定するステップは、前記第１イメージから終点を決定し、前記第２イメージから終点を決定するステップと、前記第１イメージの終点と前記第２イメージの終点との間の変位を算出するステップと、前記算出された変位に対する変位統計値を前記ピクセル変位として決定するステップとを含み得る。

前記道路領域の終点を抽出するステップは、前記第１イメージの道路領域から前記第１イメージの終点を決定するステップと、前記第２イメージから前記第１イメージの終点に対応するピクセルを推定するステップと、前記推定されたピクセルを前記第２イメージの終点として決定するステップとを含み得る。

前記可視距離を測定するステップは、ライダー（ＬｉＤＡＲ）センサを用いて前記車両周辺に対する周辺距離マップを生成するステップと、前記周辺距離マップを前記入力イメージに較正するステップと、前記周辺距離マップから前記入力イメージの終点に対応する距離を前記可視距離として選択するステップとを含み得る。

前記車両の速度を制御するステップは、前記可視距離に基づいて前記車両に対する停止距離を決定するステップと、前記停止距離に基づいて前記車両の最大速度を算出するステップと、前記車両の速度を前記最大の速度以下に調整するステップとを含み得る。

前記車両の最大速度を算出するステップは、前記車両の長さをさらに考慮して前記最大速度を算出するステップを含み得る。

車両速度制御方法は、ユーザ入力の受信に応答して、前記可視距離に基づいて決定された停止距離及び前記最大速度のうち少なくとも１つを調整するステップをさらに含み得る。

前記車両の最大速度を算出するステップは、前記車両位置に基づいて前記位置に対応する最大速度情報を取得するステップと、前記最大速度情報をさらに考慮して前記車両の最大速度を算出するステップとを含み得る。

前記車両の速度を前記最大の速度以下に調整するステップは、前記道路領域上に他のオブジェクトが検出されない場合に応答して、前記車両の速度を前記最大速度に調整するステップを含み得る。

車両速度制御方法は、前記抽出された終点に応答して、終点のそれぞれに対応する終点位置と前記車両位置との間の距離の統計値を前記可視距離として決定するステップを含み得る。

前記車両の速度を制御するステップは、前記可視距離及び前記車両が走行する道路の道路線形に基づいて確保可能な停止距離を決定するステップと、前記停止距離に基づいて前記車両に対する最大速度を算出するステップとを含み得る。

前記車両の速度を制御するステップは、前記車両に対し空走距離を排除し、制動距離に基づいて前記車両に対する最大速度を決定するステップを含み得る。

一実施形態に係る車両速度制御装置は、入力イメージを取得するセンサと、前記入力イメージから道路領域の終点を抽出し、前記終点に対応する終点位置と車両位置との間の可視距離を決定し、前記決定された可視距離に基づいて前記車両の速度を制御する処理部とを含む。

一実施形態に係る車両速度制御方法は、入力イメージから道路領域を決定するステップと、前記道路領域に沿って可視距離を決定するステップと、前記測定された可視距離に基づいて前記車両の速度を制御するステップとを含む。

車両速度制御方法は、前記道路領域の走行車路領域を抽出するステップと、前記抽出された走行車路領域の終点を抽出するステップとをさらに含み、前記可視距離を決定するステップは、前記可視距離を前記車両位置と前記終点に対応する終点位置との間の距離として決定するステップを含み得る。

車両速度制御方法は、前記道路領域の中央線を決定するステップと、前記中央線上に含まれたピクセルのうち、前記入力イメージ内で前記車両側から最も遠く位置するピクセルを前記終点として抽出するステップとをさらに含み、前記可視距離を決定するステップは、前記可視距離を前記車両位置と前記終点に対応する終点位置との間の距離として決定するステップを含み得る。

前記車両の速度を制御するステップは、前記可視距離に基づいて前記車両に対する停止距離を決定するステップと、前記停止距離に基づいて前記車両の最大速度を算出するステップと、前記最大速度に基づいて前記車両の速度を制御するステップとを含み得る。

本発明の一実施形態に係る車両速度制御装置は、入力イメージを取得するカメラと、前記入力イメージから道路領域を決定し、前記入力イメージに基づいて前記道路領域に沿って可視距離を決定し、前記決定された可視距離に基づいて前記車両の速度を制御する処理部とを含む。

前記処理部は、前記道路領域上に他のオブジェクトが検出されない場合に応答して、前記決定された可視距離に基づいて前記車両の速度を制御し得る。

前記カメラは、前記入力イメージに含まれた第１イメージを取得する第１カメラと、前記第１カメラから離隔して前記入力イメージに含まれた第２イメージを取得する第２カメラとを含み、前記処理部は、前記第１イメージ及び前記第２イメージのうち１つの終点に対応するピクセル変位を決定し、前記ピクセル変位に基づいて前記可視距離を測定し得る。

車両速度制御装置は、前記車両周辺に対する周辺距離マップを生成するライダーセンサをさらに含み、前記処理部は、前記入力イメージから前記道路領域の終点を抽出し、前記周辺距離マップを前記入力イメージに較正し、前記周辺距離マップから前記車両位置と前記道路領域の終点に対応する位置との間の距離を前記可視距離として選択し得る。

本発明によると、車両速度を制御する技術を提供することができる。

一実施形態に係る車両速度制御方法を説明するフローチャートである。 一実施形態により入力イメージを複数の領域に分割することを説明する図である。 一実施形態により入力イメージを複数の領域に分割することを説明する図である。 一実施形態により入力イメージを複数の領域に分割することを説明する図である。 一実施形態により入力イメージを複数の領域に分割することを説明する図である。 一実施形態により可視距離を測定するためのピクセル変位マップの算出を説明する図である。 一実施形態に係るピクセル変位マップを用いた可視距離の測定を説明する図である。 一実施形態に係るライダーセンサを用いた距離測定を説明する図である。 一実施形態に係る停止距離算出の例示を説明する図である。 一実施形態に係る障害物が存在する曲線道路上における可視距離を説明する図である。 一実施形態に係る障害物が存在する曲線道路上における可視距離を説明する図である。 一実施形態に係る傾斜道路上における可視距離を説明する図である。 一実施形態に係る傾斜道路上における可視距離を説明する図である。 一実施形態に係る障害物が存在しない曲線道路上における可視距離を説明する図である。 一実施形態に係る気象状況によった可視距離を説明する図である。 一実施形態に係る気象状況によった可視距離を説明する図である。 他の一実施形態に係る傾斜道路上における可視距離を説明する図である。 一実施形態に係るトンネル進入時の可視距離を説明する図である。 一実施形態に係るトンネル進入時の可視距離を説明する図である。 一実施形態に係る車両速度制御装置の構成を示すブロック図である。 一実施形態に係る車両速度制御装置の構成を示すブロック図である。 一実施形態に係る車両速度制御装置の構成を示すブロック図である。

以下、実施形態を添付する図面を参照しながら詳細に説明する。しかし、特許出願の範囲がこのような実施形態によって制限されたり限定されることはない。各図面に提示された同一の参照符号は同一の部材を示す。

以下で説明する実施形態には様々な変更が加えられる。以下で説明する実施形態は実施形態に対して限定しようとするものではなく、これに対する全ての変更、均等物ないし代替物を含むものとして理解されなければならない。

本明細書で用いた用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられるものであって、本発明を限定しようとする意図はない。単数の表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらを組み合わせたものが存在することを示すものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。

異なる定義さがれない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含むここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。

また、添付図面を参照して説明することにおいて、図面符号に関係なく同一の構成要素は同一の参照符号を付与し、これに対する重複する説明は省略することにする。実施形態の説明において関連する公知技術に対する具体的な説明が実施形態の要旨を不要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明は省略する。

以下の説明は、車両の速度を制御するための例示的な方法及び装置を提供する。以下の説明で、車両は、自動車、スポーツユーティリティ車両又はトラックのような自動車であり得る。また、車両はバイクであってもよい。他の例として、車両は無人機であってもよい。しかし、車両は前記例に制限されず、他のタイプの車両も可能である。

図１は、一実施形態に係る車両速度制御方法を説明するフローチャートである。

まず、ステップＳ１１０において、車両速度制御装置は、入力イメージから道路領域の終点を抽出する。一実施形態によれば、車両速度制御装置は、車両の外部に対する入力イメージを取得する。例えば、車両速度制御装置は、車両の前方に対する入力イメージを取得する。車両速度制御装置は、カメラなどを用いて入力イメージを直接撮影したり、外部カメラモジュールから入力イメージを受信する。

本明細書において、道路領域は、入力イメージ内で道路に対応する領域を示す。道路領域は、車両速度制御装置が搭載された車両が現在の走行中である走行車路に対応する走行車路領域を含む。

本明細書において、道路領域の終点は、入力イメージ内で車両側から最も遠い位置にある地点を示す。例えば、道路領域の終点は、車両速度制御装置によって識別可能な、車両から最も遠い道路上の位置に対応する。道路領域の終点を決定する過程は下記の図２ないし図５を参照して説明する。

そして、ステップＳ１２０において、車両速度制御装置は、終点に対応する終点位置と車両位置との間の可視距離を測定する。一実施形態によれば、入力イメージがステレオイメージである場合、車両速度制御装置は、入力イメージそのものから可視距離を推定する。入力イメージを用いた可視距離推定は、下記の図６及び図７を参照して説明する。他の一実施形態によれば、車両速度制御装置は、別途のセンサを用いて可視距離を推定する。例えば、車両速度制御装置は、ライダーセンサ（下記の図８参照）及びレーダセンサなどを用いて可視距離を検出する。

以下、可視距離は、車両速度制御装置によって道路上の認識可能な最大距離を示す。終点位置は、入力イメージから抽出された終点が示す実際の物理的な位置を示す。

次に、ステップＳ１３０において、車両速度制御装置は、測定された可視距離に基づいて車両の速度を制御する。一実施形態によれば、車両速度制御装置は、可視距離に基づいて停止距離を決定し、決定された停止距離に基づいて車両の最大速度を決定する。例えば、車両速度制御装置は、車両の速度を最大の速度以下の範囲に調整する。車両の速度は、車両の縦方向に対する速度を示す。

一実施形態に係る車両速度制御装置は、道路上で車両前方に障害物がない場合でも、車両が走行可能に保障される最大距離に基づいて車両の速度を制御する。車両速度制御装置は、可視距離直後の道路上に危険オブジェクトがあるという最悪な状況を仮定する。例えば、車両速度制御装置によって識別可能な道路上の最大距離地点に障害物が存在するものと仮定する。したがって、車両速度制御装置は、任意の視点では、視野の他に存在している障害物及びオブジェクト（例えば、他の車両、人、及び動物など）などが突然視野中に現れても、車両を安全に制動させることができる。

車両速度制御装置は、実際の運転環境のうちセンサを用いて測定できる道路上の距離が極めて制限的な状況（例えば、一側が山のような特定地形で囲まれている急カーブの道路、傾斜が激しい丘など）でも現在の自律走行車両が危険オブジェクトを検出できる可視距離を測定することにより、これをベースにして減速して潜在的な危険に対して十分な制動距離を確保することができる。

図２ないし図５は、一実施形態により入力イメージを複数の領域に分割することを説明する図である。

図２及び図３は、車両速度制御装置によって取得された入力イメージが直線道路である場合の例示を示す。図４及び図５は、車両速度制御装置によって取得された入力イメージが曲線道路である場合の例示を示す。

車両速度制御装置は、安全な走行のために常に停止距離が保障され得る速度を保持する。一実施形態によれば、車両速度制御装置が任意の視点で図２及び図４に示すような入力イメージ２００、４００を取得した場合、車両速度制御装置は、入力イメージが取得された視点で確保可能な距離を決定する。例えば、車両速度制御装置は、入力イメージ２００、４００によって識別可能な道路の終点２１１、３１１、４１１、５１１を抽出する。

車両速度制御装置は、道路の終点２１１、３１１、４１１、５１１を抽出するために入力イメージ２００、４００を複数の領域に分割する。入力イメージ２００、４００が分割された複数の領域を示すイメージを、分割された領域イメージ３００、５００に示すことができる。車両速度制御装置は、入力イメージを道路領域３１０、５１０、車両領域３２０、人の領域３３０、物体領域３４０、５４０、及び背景領域３５０、５５０などに分割する。道路領域３１０、５１０は車両が走行可能な道路を指示する領域を示し、車両領域３２０は道路上に位置する異なる車両を指示する領域を示し、人の領域３３０は入力イメージ上に示される人を指示する領域を示し、物体領域３４０、５４０は人を除いたオブジェクト（例えば、木及び建物など）を指示する領域を示し、背景領域３５０、５５０はオブジェクト以外（例えば、空など）を指示する領域を示す。ただし、入力イメージの領域分割を上述したものに限定されることなく、設計に応じて変更され得る。

一実施形態によれば、車両速度制御装置は、トレーニングイメージからトレーニング出力を出力するようにトレーニングされた、分流器モデル（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ ｍｏｄｅｌ）を用いて入力イメージを複数の領域に分割する。分流器モデルは、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＣＮＮ）であってもよい。トレーニングイメージは、例えば、カラーイメージであってもよく、トレーニング出力は、トレーニング入力が分割された領域イメージを示す。例えば、トレーニング出力は、トレーニングイメージの各ピクセルに対応する属性（例えば、車両、人、オブジェクト、及び背景など）が手動で指定され、指定された属性に基づいて予め分割された領域イメージであり得る。

車両速度制御装置は、分割された領域イメージ３００、５００から道路領域３１０、５１０の終点３１１、５１１を抽出する。例えば、車両速度制御装置は、入力イメージ２００、４００から道路領域３１０、５１０を識別する。車両速度制御装置は、道路領域３１０、５１０に含まれたピクセルのうち入力イメージ２００、４００内で車両側から最も遠く位置するピクセルを終点３１１、５１１として抽出する。ただし、終点３１１、５１１の抽出を上述したものに限定されることはない。例えば、道路領域内で入力イメージの最も上側に位置する部分が終点３１１、５１１に対応する。

また、車両速度制御装置は、入力イメージから車路境界線を識別してもよい。車路境界線は、車路と車路との間を区分する境界線を示す。車両速度制御装置は、車路境界線に基づいて道路領域から走行車路領域を分割する。走行車路領域は走行車路に対応する領域を示し、走行車路は車両速度制御装置が装着された車両が現在の走行中である車路を示す。車両速度制御装置は、分割された走行車路領域の終点を抽出する。例えば、車両速度制御装置は、走行車路領域に含まれたピクセルのうち、入力イメージ内で車両側から最も遠く位置するピクセルを終点として抽出する。

図６は、一実施形態により可視距離を測定するためのピクセル変位マップの算出を説明する図である。

入力イメージがステレオイメージである場合、車両速度制御装置は、ピクセル変位を用いて車両から終点に対応する終点位置までの可視距離を推定する。車両速度制御装置は、ピクセル変位を用いる場合、車両から終点位置までの距離を実際に測定するための別途のセンサ（例えば、ライダーセンサ又はレーダセンサなど）なくとも可視距離を推定する。

本明細書において、ステレオイメージは同一の場面を示すイメージの対を示し、例えば、入力イメージは第１イメージ６１０及び第２イメージ６２０を含む。第１イメージ６１０は、左側イメージ及び右側イメージの１つであってもよく、第２イメージ６２０を残りの１つであってもよい。車両速度制御装置は、第１カメラを用いて入力イメージに含まれた第１イメージ６１０を取得し、第１カメラから離隔した第２カメラを用いて入力イメージに含まれた第２イメージ６２０を取得する。

本明細書で、ピクセル変位は、第１イメージ６１０上の任意のピクセル及び第２イメージ６２０上でそれに対応するピクセル間のピクセル距離を示す。第１イメージ６１０及び第２イメージ６２０上の任意のピクセルに対して算出されたピクセルの変位は、当該のピクセルに対応する位置までの距離を算出するために使用される。ピクセル変位の例示は下記の図７を参照して説明する。

車両速度制御装置は、第１イメージ６１０及び第２イメージ６２０のうち１つの終点に対応するピクセル変位を決定する。車両速度制御装置は、ピクセル変位を決定するためにピクセル変位マップ６３０を生成する。例えば、車両速度制御装置は、第１イメージ６１０及び第２イメージ６２０からピクセル変位マップ６３０を生成し、生成されたピクセル変位マップ６３０に基づいて終点に対応するピクセル変位を決定する。例えば、車両速度制御装置は、ピクセル変位モデルを用いて第１イメージ６１０及び第２イメージ６２０からピクセル変位マップ６３０を抽出する。ピクセル変位モデルは、トレーニングイメージからトレーニング変位マップを出力するようにトレーニングされたニューラルネットワーク６４０であり得る。トレーニング変位マップは、トレーニングイメージの各ピクセルに対して予め指定されたピクセル変位の集合を示す。車両速度制御装置は、ピクセル変位マップ６３０から第１イメージ６１０及び第２イメージ６２０のうち１つの終点に対応するピクセル変位を選択する。

他の一実施形態によれば、車両速度制御装置は、上述したピクセル変位マップ６３０を算出する代わりに、第１イメージ６１０の終点を抽出した後、第２イメージ６２０からそれに対応する終点を推定し、２つの終点間のピクセル変位を算出してもよい。車両速度制御装置は、第１イメージ６１０の道路領域から第１イメージ６１０の終点を決定し、第２イメージ６２０から第１イメージ６１０の終点に対応するピクセルを推定する。

例えば、車両速度制御装置は、映像特徴に基づいて第２イメージ６２０から第１イメージ６１０の終点に対応するピクセルを推定する。例えば、映像特徴は、ＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ Ｉｎｖａｒｉａｎｔ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）に基づいた特徴である。ここで、車両速度制御装置は、映像モデル（例えば、イメージからＳＩＦＴ特徴を抽出するようにトレーニングされたニューラルネットワークなど）を用いて第１イメージ６１０及び第２イメージ６２０から映像特徴を抽出し、第１イメージ６１０から終点に対応するピクセルを含む部分と類似の映像特徴を有するの部分の中心ピクセルを第１イメージ６１０の終点に対応するピクセルとして推定する。車両速度制御装置は、推定されたピクセルを第２イメージ６２０の終点として決定する。

図７は、一実施形態に係るピクセル変位マップを用いた可視距離の測定を説明する図である。

車両速度制御装置は、図６を参照して説明したピクセル変位モデル（例えば、ニューラルネットワーク）６４０を用いてピクセル変位マップ７３０を生成する。車両速度制御装置は、ピクセル変位マップ７３０から終点に対応するピクセル変位７３１を決定し、終点に対応するピクセル変位７３１に基づいて終点位置までの可視距離を推定する。図７に示すように、ピクセル変位７９０は、第１イメージ７１０における任意のピクセル７１１とそれに対応する第２イメージ７２０におけるピクセル７２１との間のピクセル距離を示す。

ピクセル変位マップ７３０は、第１イメージ７１０及び第２イメージ７２０のそれぞれのピクセルに対応するピクセル変位に対応する強度を有するマップである。ピクセル変位マップ７３０で、基準となる車両位置から近い地点であるほどピクセル変位の値が増加し、車両位置から遠い地点であるほどピクセル変位の値が減少する。図７に示されたピクセル変位マップ７３０では、車両から近い地点はピクセル変位の値が大きいため明るく表現され、車両から遠い地点はピクセル変位の値が小さいため暗く表現されている。ただし、図７は、ピクセル変位マップ７３０の理解を助けるためのものであって、これに限定されることなくピクセル変位マップ７３０の各地点は車両から遠いほど明るく、近いほど暗く表現されてもよい。

例えば、車両速度制御装置は、終点に対応するピクセル変位７３１に基づいて可視距離を測定する。車両速度制御装置は、第１カメラと第２カメラとの間の離隔したベースライン距離、及び第１カメラ及び第２カメラの焦点長さにさらに基づいて可視距離を測定する。例えば、車両速度制御装置は、下記の数式（１）に基づいて、終点に対応するピクセル変位７３１から可視距離を測定する。

上述した数式（１）において、ｄｅｐｔｈは車両速度制御装置が装着された車両から終点位置までの深さであって、可視距離を示す。Ｂは、第１カメラと第２カメラとの間の離隔したベースライン距離を示す。ｆは、第１カメラ及び第２カメラの焦点長さを示す。第１カメラ及び第２カメラは同一の特性を示す。ｄｉｓｐａｒｉｔｙは、終点に対応するピクセル変位７３１を示す。ｄｅｐｔｈ及びＢは実際の距離単位として、単位は、例えば、ｍ、ｃｍ、及びｍｍの１つであり得る。ｆ及びｄｉｓｐａｒｉｔｙは、ピクセル単位で表現される。上述した数式（１）において、ｄｅｐｔｈ及びＢの単位が互いに同一であり、ｆ及びｄｉｓｐａｒｉｔｙの単位が互いに同一であるものと仮定したが、単位が異なる場合には数式（１）に単位定数が追加されてもよい。

また、図１ないし図７では、入力イメージで１つの終点が抽出されるものを仮定したが、車両速度制御装置は複数の終点を抽出してもよい。例えば、入力イメージの道路領域内で車両側（例えば、入力イメージの最下段ピクセル）から最も遠く離れた地点が同一のピクセル距離を有する場合、車両速度制御装置は、複数の終点を決定する。さらに、入力イメージがステレオイメージである場合、車両速度制御装置は第１イメージから複数の終点を決定し、第２イメージから複数の終点を決定する。車両速度制御装置は、第１イメージの複数の終点のそれぞれ及び第２イメージの複数の終点のそれぞれの間の変位を算出する。車両速度制御装置は、算出された変位に対する変位統計値をピクセル変位として決定する。変位統計値は、複数の変位に対する統計値として、例えば、複数の変位の平均値及び中間値などであってもよい。

図８は、一実施形態に係るライダーセンサを用いた距離測定を説明する図である。

車両速度制御装置は、別途のセンサを用いて車両８０１から終点位置までの可視距離を測定してもよい。例えば、車両速度制御装置は、ライダー（Ｌｉｇｈｔ Ｉｍａｇｉｎｇ、Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ、Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ：ＬｉＤＡＲ）センサを用いて車両周辺に対する周辺距離マップを生成する。ライダーセンサは、複数のレーザビームを周辺（例えば、前方）に一定角度に放射し、反射されるレーザビームの飛行時間を分析して周辺距離マップをリアルタイムに取得するセンサを示す。周辺距離マップは、深さを指示する３次元イメージに表現される。図８に示すように、車両速度制御装置は、車両周辺に対してレーザビームを照射して周辺距離マップを取得し得る。

図８に示すように、周辺距離マップは、車両８０１から車両周辺に存在するオブジェクト８２０までの距離を示す。また、周辺距離マップは、再び８１０の各位置までの距離も示し得る。ただし、ライダーセンサに基づいた周辺距離マップは、オブジェクト８２０に向かって放射されたレーザビームの反射により取得され、車両８０１を中心にオブジェクト８２０の後方領域８５０に関する情報は含まなくてもよい。

一実施形態に係る車両速度制御装置は、周辺距離マップを入力イメージに較正する。例えば、車両速度制御装置は、周辺距離マップの少なくとも一部を分割し、分割された距離マップを入力イメージにマッチングさせ得る。車両速度制御装置は、分割された距離マップの各地点を入力イメージで対応するピクセルにマッピングする。

車両速度制御装置は、周辺距離マップから入力イメージの終点に対応する距離を可視距離として選択し得る。

図９は、一実施形態に係る停止距離算出の例示を説明する図である。

一実施形態に係る車両速度制御装置は、可視距離に基づいて車両に対する停止距離を決定する。例えば、車両速度制御装置は、可視距離そのものを車両に対する停止距離として決定する。他の例として、車両速度制御装置は、可視距離に比例して停止距離を設定してもよい。したがって、車両速度制御装置は、入力イメージによって識別可能な最大距離を停止距離として設定する。ただし、停止距離を決定する方法は、上述した例に限定されることはない。車両速度制御装置は、ユーザ入力の受信に応答して、可視距離に基づいて決定された停止距離を調整する。ここで、ユーザ入力は、ユーザから受信される入力として、停止距離を設定する操作を示す。例えば、車両速度制御装置は、ユーザ入力に応答して停止距離を可視距離に応じて短く設定することで、より安全に車両を走行させることができる。他の例として、車両速度制御装置は、ユーザ入力に応答して、停止距離を可視距離に応じて長く設定することで、よりはやく車両を走行させることができる。

車両速度制御装置は、停止距離に基づいて車両の最大速度を算出する。例えば、車両速度制御装置は、最大速度情報９００に基づいて停止距離から最大速度を算出する。最大速度情報９００は、任意の速度に対して提供のために求められる空走距離、制動距離、及び停止距離を定義する情報を示し、図９に示された最大速度情報９００は韓国その他の国の機関で提供する情報であってもよい。

例えば、最大速度情報９００は、ルックアップテーブルのデータ形態に実現されることができ、車両速度制御装置は、最大速度情報９００から現在の停止距離に対応する最大速度を算出する。ただし、図９では、空走距離が共に示されているが、空走距離は、人が前方物体を確認して反応するまで所要する時間による距離を定量化したものであるため、車両速度制御装置は、停止距離として制動距離のみを用いることができる。したがって、車両速度制御装置は、車両に対して空走距離を排除し、制動距離に基づいて車両に対する最大速度を決定する。

また、車両速度制御装置は、車両の速度を最大の速度以下に調整してもよい。例えば、車両速度制御装置は、道路領域上に他のオブジェクトが検出されない場合に応答して、車両の速度を最大速度に調整する。したがって、車両速度制御装置は、前方に他の車両が存在しない状況でも、現在の視野によって確保可能な距離に基づいて車両の速度を調整することで、安全な走行を行うことができる。

他の一実施形態によれば、車両速度制御装置は、ユーザ入力に応答して危険度を設定する。車両速度制御装置は、設定された危険度に基づいて停止距離及び最大速度のうち少なくとも１つを調整する。例えば、危険度が高く設定されるほど、ユーザが危険を甘んじた走行を希望するものであり、車両速度制御装置は速い速度で車両を走行させることができる。他の例として、危険度が低く設定されるほど、ユーザが安全な走行を希望するものであり、車両速度制御装置は遅い速度で車両を走行させることができる。したがって、車両速度制御装置は、安全性の確保程度により停止距離ないし制動距離を定義し、定義された制動距離を保持できる最大速度を算出する。

更なる一実施形態によれば、車両速度制御装置は、車両位置に基づいて位置に対応する最大速度情報９００を取得する。例えば、車両が位置する国、地域、及び州ごとに停止距離に対する規定が互いに異なり得る。車両速度制御装置は、車両の現在の位置に基づいて流動的に最大速度情報９００を取得する。例えば、車両速度制御装置は、通信によって外部から最大速度情報９００を受信したり、内部データベースで当該位置の最大速度情報９００を検索する。車両速度制御装置は、現在の位置に対応する最大速度情報９００を用いて上述した停止距離から車両の最大速度を算出する。

例えば、米国のカリフォルニア州では、最大速度情報として、制動距離、車両の長さ、及び速度に関する算出式が提供される。車両速度制御装置は、停止距離及び車両の長さに基づいて最大速度を算出する。制動距離は、車両の長さ及び速度の積に対応する。

図１０及び図１１は、一実施形態に係る障害物が存在する曲線道路上における可視距離を説明する図である。

車両速度制御装置は、曲線道路上でカーブの内側に障害物１１３０（例えば、壁、絶壁など）が存在して障害物１１３０の向かい側で危険オブジェクト１１２０（例えば、衝突危険のあるオブジェクト）があるか否かが不確実な場合、道路の終点位置に危険オブジェクト１１２０が存在するものと仮定する。

図１ないし図９を参照して上述したように、車両速度制御装置は、入力イメージ１０００に基づいて道路の終点位置までの可視距離１０１１、１１１１を決定する。

ただし、道路の終点を上述した通りに限定されることなく、車両速度制御装置は道路のうち走行車路に基づいて終点を決定してもよい。

また、車両速度制御装置は、入力イメージ１０００から道路領域及び道路領域上の中央線１１１９を識別する。車両速度制御装置は、中央線１１１９上に含まれたピクセルのうち入力イメージ１０００内で車両１１０１側から最も遠く位置するピクセルを終点として抽出する。この場合、車両速度制御装置は、道路内で走行車路１１１０上の終点位置までの距離を可視距離１０１２、１１１２として決定する。

さらに、車両速度制御装置は、可視距離及び車両１１０１が走行する道路の道路線形に基づいて確保可能な停止距離を決定する。例えば、図１０に示すように、曲線道路１００２、１１０２の場合、当該道路の曲率により終点位置までの可視距離１１１１、１１１２よりも長い停止距離を決定する。車両速度制御装置は、停止距離に基づいて車両１１０１に対する最大速度を算出する。

図１２及び図１３は、一実施形態に係る傾斜道路上における可視距離を説明する図である。

車両速度制御装置は、傾斜道路上で上り坂の向かい側に障害物があるか否かが不確実な場合、道路１２１０、１３１０の終点位置に危険オブジェクト１３２０が存在するものと仮定する。

上り坂の場合、入力イメージ１２００内の道路領域に対して高さが同一の複数のピクセルが存在し、車両速度制御装置は、当該の道路領域に対して複数の終点を決定する。車両速度制御装置は、抽出された終点が複数である場合に応答して、複数の終点のそれぞれに対応する終点位置と車両位置との間の距離の統計値を可視距離１２１１、１３１１として決定する。例えば、車両速度制御装置は、複数の終点位置のそれぞれと車両位置間の距離の平均値及び中間値などを可視距離１２１１、１３１１として決定する。したがって、車両速度制御装置は、上り坂で危険オブジェクトが存在しない場合にも車両１３０１を安全な速度で走行することができる。

図１４は、一実施形態に係る障害物が存在しない曲線道路上における可視距離を説明する図である。

車両速度制御装置は、障害物が存在しない曲線道路１４１０上で道路の終点までを可視距離１４１１として決定する。したがって、車両速度制御装置は、障害物がある地形とは異なって、障害物のない平地地形１４４１で車両１４０１の速度を迅速に決定することができる。

図１５及び図１６は、一実施形態に係る気象状況による可視距離を説明する図である。

車両速度制御装置は、気象状況により車両を安全に走行することができる。気象状況が良くない場合、車両の視野が制限される。例えば、図１５は、霧１５５０によって視野が制限される状況で取得された入力イメージ１５００を示す。

車両速度制御装置は、入力イメージ１５００から不可視領域１６５０を排除する。車両速度制御装置は、不可視領域１６５０が排除された入力イメージ１５００から道路領域１６１０を識別する。例えば、車両速度制御装置は、入力イメージから不可視領域１６５０が排除された領域イメージ１６００を生成する。車両速度制御装置は、不可視領域１６５０が排除された領域イメージ１６００から識別された道路領域１６１０に基づいて終点１６１１を決定する。

したがって、車両速度制御装置は、気象状況に応じて視野が低下する状況で、視野の確保される最大距離を視野距離として決定することで、潜在的な衝突危険（例えば、霧のために見えない物体の突発出現など）を防止することができる。

図１７は、他の一実施形態に係る傾斜道路上における可視距離を説明する図である。

車両速度制御装置は、車両１７０１が登り坂１７１０に進入する場合、登り坂１７１０に対して確保され得る視野範囲に基づいて可視距離１７１１を決定する。登り坂１７１０では傾斜によって車両速度制御装置の視野が制限されるため、可視距離１７１１が減少し、車両速度制御装置は減少した可視距離１７１１に基づいて車両の速度を減少させ得る。

図１８及び図１９は、一実施形態に係るトンネル進入時の可視距離を説明する図である。

車両速度制御装置は、車両が陰影地域（例えば、トンネルなど）に進入する場合、陰影地域に対して確保され得る視野範囲に基づいて可視距離を決定する。

例えば、車両速度制御装置は、トンネルに進入する前に入力イメージ１８００を取得する。トンネルの場合、昼間にはトンネル内の照明が暗くて不可視領域１８５０が入力イメージ１８００に示される。車両速度制御装置は、入力イメージ１８００の各領域を分割した領域イメージ１９００を生成する。車両速度制御装置は、領域イメージ１９００で不可視領域１９５０を道路領域１９１０から除くことができる。車両速度制御装置は、不可視領域１９５０が除外された道路領域１９１０に基づいて可視距離１９１１を決定する。

したがって、車両速度制御装置は、陰影地域に進入する前に不可視領域１８５０、１９５０によって危険オブジェクトが潜在的に存在する状況でも、可視距離に基づいて車両の速度を決定することで衝突危険を防止できる。

図２０ないし図２２は、一実施形態に係る車両速度制御装置の構成を示すブロック図である。

車両速度制御装置２０００は、センサ２０１０及び処理部２０２０を含む。

センサ２０１０は、入力イメージを取得する。例えば、センサ２０１０はイメージセンサとして、入力イメージを撮影する。他の例として、センサ２０１０は、ベースラインに沿って離隔した第１カメラ２１１１及び第２カメラ２１１１を含んでもよく、第１カメラ２１１１及び第２カメラ２１１１に基づいてステレオイメージを入力イメージとして取得する。

処理部２０２０は、入力イメージから道路領域の終点を抽出し、終点に対応する終点位置と車両位置との間の可視距離を決定し、測定された可視距離に基づいて車両の速度を制御する。ただし、処理部２０２０の動作をこれに限定することなく、図１ないし図１９を参照して説明した動作も行うことができる。

また、車両速度制御装置２１００のセンサ２０１０は、カメラ２１１１及び距離センサなどをさらに含む。

カメラ２１１１は、上述したように車両の外部に対するイメージを撮影する。カメラ２１１１は、車両の前方に向かって装着され、車両の前方に対するイメージを撮影する。例えば、カメラ２１１１はステレオイメージを撮影する。ただし、カメラ２１１１はこれに限定されることなく、カメラ２１１１は、赤外線及び可視光線に基づいてイメージを撮影する光学センサだけでなく、超音波などに基づいて超音波イメージを撮影する超音波センサなどを含み得る。カメラ２１１１は、任意の視野範囲を連続的に撮影できる様々な種類のセンサとして実現する。

距離センサは、車両周辺に対する距離を測定するセンサとして、車両周辺の再び及びオブジェクトなどに対する距離を測定する。例えば、距離センサは、ライダーセンサ２１１２及びレーダセンサ２１１３などを含む。ただし、距離センサの種類を上述したものに限定されることはない。

ライダーセンサ２１１２は、図８を参照して上述したように、複数のレーザビームを周辺（例えば、前方）に一定の角度で放射し、反射されるレーザビームの飛行時間を分析して周辺距離マップをリアルタイムに取得するセンサを示す。

レーダセンサ２１１３は、電波を周辺に一定の角度で放射し、反射される電波を分析して周辺距離マップをリアルタイムに取得するセンサを示す。

格納部２１３０は、図１ないし図１９を参照して説明した動作を処理部２０２０に実行させるための命令語を含むプログラムを格納する。また、格納部２１３０は、入力イメージを分割するための分流器モデル、ピクセル変位を推定するためのピクセル変位モデル、及びステレオイメージで相互対応する地点を推定するための映像モデルなどを格納し得る。格納部２１３０は、それぞれのモデルをアップデートして格納する。また、格納部２１３０は、入力イメージ、ピクセル変位マップ、最大距離情報、及び周辺距離マップなどのように車両速度制御方法を行うために要求される様々な情報を臨時的又は半永久的に格納し得る。

また、車両速度制御装置２２００は、道路領域認識部２２１０、可視距離測定部２２２０、停止距離決定部２２３０、及び速度制御部２２４０を含む装置で実現され得る。

道路領域認識部２２１０は、入力イメージから道路領域を認識するモジュールとして少なくとも１つのプロセッサを含む。例えば、道路領域認識部２２１０は、入力イメージをそれぞれの属性（例えば、道路、オブジェクト、及び背景など）に応じて複数の領域に分割し、分割された領域のうち道路領域を選択する。

可視距離測定部２２２０は、道路領域の終点に対応する終点位置までの可視距離を測定できるモジュールである。例えば、可視距離測定部２２２０は、終点位置までの可視距離を推定できる少なくとも１つのプロセッサを含む。他の例として、可視距離測定部２２２０は、終点位置までの可視距離を実際に測定するセンサを含んでもよい。

停止距離決定部２２３０は、可視距離に基づいて停止距離を決定するモジュールである。例えば、停止距離決定部２２３０は、可視距離を停止距離に設定する。また、ユーザの入力に応答して停止距離を調整し得る。

速度制御部２２４０は、車両の速度を制御するモジュールである。例えば、速度制御部２２４０は、最大速度情報などに基づいて車両の速度を決定する少なくとも１つのプロセッサを含む。また、の速度制御部２２４０は、決定された速度で車両を走行させ得る。

上述した道路領域認識部２２１０、可視距離測定部２２２０、停止距離決定部２２３０、及び速度制御部２２４０に含まれるプロセッサは１つのプロセッサで具現されても良く、複数のプロセッサで実現され得る。

以上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組合せで具現される。例えば、実施形態で説明した装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサー、又は命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答する異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ又は特殊目的コンピュータを用いて具現される。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びオペレーティングシステム上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行する。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答してデータをアクセス、格納、操作、処理、及び生成する。理解の便宜のために、処理装置は１つが使用されるものとして説明する場合もあるが、当該技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）及び／又は複数類型の処理要素を含むことが分かる。例えば、処理装置は、複数のプロセッサ又は１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含む。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成も可能である。

ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、又はこれらのうちの１つ以上の組合せを含み、希望通りに動作するように処理装置を構成し、独立的又は結合的に処理装置に命令する。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈され、処理装置に命令又はデータを提供するためのあらゆる類型の機械、構成要素、物理的装置、仮想装置、コンピュータ格納媒体又は装置、或いは送信される信号波を介して永久的又は一時的に具現化される。ソフトウェアは、ネットワークに接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された方法で格納されるか又は実行される。ソフトウェア及びデータは１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納される。

本実施形態による方法は、多様なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組合せて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり、使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明の動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。

上述したように実施形態をたとえ限定された図面によって説明したが、当該技術分野で通常の知識を有する者であれば、前記に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順序で実行されたり、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組合わせられたり、他の構成要素又は均等物によって置き換えたり置換されても適切な結果を達成することができる。

したがって、他の具現、他の実施形態、及び請求範囲と均等なものも後述する請求範囲の範囲に属する。

２０００：車両速度制御装置
２０１０：センサ
２０２０：処理部

Claims (31)

1. 車両速度制御方法において、
   入力イメージから道路領域の終点を抽出するステップと、
   前記終点に対応する終点位置と車両位置との間の可視距離を測定するステップと、
   前記測定された可視距離に基づいて前記車両の速度を制御するステップと、
   を含む車両速度制御方法。
2. 前記道路領域の終点を抽出するステップは、
   前記入力イメージから車路境界線を識別するステップと、
   前記車路境界線に基づいて前記道路領域から走行車路領域を分割するステップと、
   前記分割された走行車路領域の終点を前記道路領域の終点として抽出するステップと、
   を含む、請求項１に記載の車両速度制御方法。
3. 前記道路領域の終点を抽出するステップは、
   前記入力イメージから前記道路領域を識別するステップと、
   前記道路領域に含まれたピクセルのうち、前記入力イメージ内で前記車両側から最も遠く位置するピクセルを前記終点として抽出するステップと、
   を含む、請求項１に記載の車両速度制御方法。
4. 前記道路領域の終点を抽出するステップは、
   前記入力イメージから前記道路領域及び前記道路領域上の中央線を識別するステップと、
   前記中央線上に含まれたピクセルのうち、前記入力イメージ内で前記車両側から最も遠く位置するピクセルを前記終点として抽出するステップと、
   を含む、請求項１に記載の車両速度制御方法。
5. 第１カメラを用いて前記入力イメージに含まれた第１イメージを取得するステップと、
   前記第１カメラから離隔した第２カメラを用いて前記入力イメージに含まれた第２イメージを取得するステップと、
   をさらに含み、
   前記可視距離を測定するステップは、
   前記第１イメージ及び前記第２イメージのうち１つの終点に対応するピクセル変位を決定するステップと、
   前記ピクセル変位に基づいて前記可視距離を測定するステップと、
   を含む、請求項１ないし４のうち何れか一項に記載の車両速度制御方法。
6. 前記ピクセル変位を決定するステップは、
   トレーニングイメージからトレーニング変位マップを出力するようにトレーニングされたピクセル変位モデルを用いて、前記第１イメージ及び前記第２イメージから前記ピクセル変位マップを抽出するステップと、
   前記ピクセル変位マップから前記第１イメージ及び前記第２イメージのうち１つの終点に対応するピクセル変位を選択するステップと、
   を含む、請求項５に記載の車両速度制御方法。
7. 前記ピクセル変位に基づいて前記可視距離を測定するステップは、前記第１カメラと前記第２カメラとの間の離隔したベースライン距離、及び前記第１カメラ及び前記第２カメラの焦点長さにさらに基づいて前記可視距離を測定するステップを含む、請求項５に記載の車両速度制御方法。
8. 前記ピクセル変位を決定するステップは、
   前記第１イメージから終点を決定し、前記第２イメージから終点を決定するステップと、
   前記第１イメージの終点と前記第２イメージの終点との間の変位を算出するステップと、
   前記算出された変位に対する変位統計値を前記ピクセル変位として決定するステップと、
   を含む、請求項５に記載の車両速度制御方法。
9. 前記道路領域の終点を抽出するステップは、
   前記第１イメージの道路領域から前記第１イメージの終点を決定するステップと、
   前記第２イメージから前記第１イメージの終点に対応するピクセルを推定するステップと、
   前記推定されたピクセルを前記第２イメージの終点として決定するステップと、
   を含む、請求項５に記載の車両速度制御方法。
10. 前記可視距離を測定するステップは、
    ライダー（ＬｉＤＡＲ）センサを用いて前記車両周辺に対する周辺距離マップを生成するステップと、
    前記周辺距離マップを前記入力イメージに較正するステップと、
    前記周辺距離マップから前記入力イメージの終点に対応する距離を前記可視距離として選択するステップと、
    を含む、請求項１ないし９のうち何れか一項に記載の車両速度制御方法。
11. 前記車両の速度を制御するステップは、
    前記可視距離に基づいて前記車両に対する停止距離を決定するステップと、
    前記停止距離に基づいて前記車両の最大速度を算出するステップと、
    前記車両の速度を前記最大の速度以下に調整するステップと、
    を含む、請求項１ないし１０のうち何れか一項に記載の車両速度制御方法。
12. 前記車両の最大速度を算出するステップは、前記車両の長さをさらに考慮して前記最大速度を算出するステップを含む、請求項１１に記載の車両速度制御方法。
13. ユーザ入力の受信に応答して、前記可視距離に基づいて決定された停止距離及び前記最大速度のうち少なくとも１つを調整するステップをさらに含む、請求項１１に記載の車両速度制御方法。
14. 前記車両の最大速度を算出するステップは、
    前記車両位置に基づいて前記位置に対応する最大速度情報を取得するステップと、
    前記最大速度情報をさらに考慮して前記車両の最大速度を算出するステップと、
    を含む、請求項１１に記載の車両速度制御方法。
15. 前記車両の速度を前記最大の速度以下に調整するステップは、前記道路領域上に他のオブジェクトが検出されない場合に応答して、前記車両の速度を前記最大速度に調整するステップを含む、請求項１１に記載の車両速度制御方法。
16. 前記抽出された終点に応答して、終点のそれぞれに対応する終点位置と前記車両位置との間の距離の統計値を前記可視距離として決定するステップを含む、請求項１ないし１５のうち何れか一項に記載の車両速度制御方法。
17. 前記車両の速度を制御するステップは、
    前記可視距離及び前記車両が走行する道路の道路線形に基づいて確保可能な停止距離を決定するステップと、
    前記停止距離に基づいて前記車両に対する最大速度を算出するステップと、
    を含む、請求項１ないし１０のうち何れか一項に記載の車両速度制御方法。
18. 前記車両の速度を制御するステップは、前記車両に対し空走距離を排除し、制動距離に基づいて前記車両に対する最大速度を決定するステップを含む、請求項１ないし１０のうち何れか一項に記載の車両速度制御方法。
19. 請求項１ないし請求項１８のいずれか一項に記載の車両速度制御方法を制御装置のコンピュータに実行させる１つ以上の命令語を含むコンピュータプログラム。
20. 車両速度制御装置において、
    入力イメージを取得するセンサと、
    前記入力イメージから道路領域の終点を抽出し、前記終点に対応する終点位置と車両位置との間の可視距離を決定し、前記決定された可視距離に基づいて前記車両の速度を制御する処理部と、
    を含む車両速度制御装置。
21. 前記処理部は、前記道路領域から走行車路領域を分割し、前記分割された走行車路領域の終点を前記道路領域の終点として抽出する、請求項２０に記載の車両速度制御装置。
22. 前記処理部は、前記道路領域に含まれたピクセルのうち前記入力イメージ内で前記車両側から最も遠く位置するピクセルを前記終点として抽出する、請求項２０に記載の車両速度制御装置。
23. 前記センサは、
    前記入力イメージに含まれた第１イメージを取得する第１カメラと、
    前記第１カメラから離隔して前記入力イメージに含まれた第２イメージを取得する第２カメラと、
    を含み、
    前記処理部は、前記第１イメージ及び前記第２イメージのうち１つの終点に対応するピクセル変位を決定し、前記ピクセル変位に基づいて前記可視距離を測定する、請求項２０ないし２２のうち何れか一項に記載の車両速度制御装置。
24. 車両速度制御方法において、
    入力イメージから道路領域を決定するステップと、
    前記道路領域に沿って可視距離を決定するステップと、
    前記決定された可視距離に基づいて前記車両の速度を制御するステップと、
    を含む車両速度制御方法。
25. 前記道路領域の走行車路領域を抽出するステップと、
    前記抽出された走行車路領域の終点を抽出するステップと、
    をさらに含み、
    前記可視距離を決定するステップは、前記可視距離を前記車両位置と前記終点に対応する終点位置との間の距離として決定するステップを含む、請求項２４に記載の車両速度制御方法。
26. 前記道路領域の中央線を決定するステップと、
    前記中央線上に含まれたピクセルのうち、前記入力イメージ内で前記車両側から最も遠く位置するピクセルを終点として抽出するステップと、
    をさらに含み、
    前記可視距離を決定するステップは、前記可視距離を前記車両位置と前記終点に対応する終点位置との間の距離として決定するステップを含む、請求項２４に記載の車両速度制御方法。
27. 前記車両の速度を制御するステップは、
    前記可視距離に基づいて前記車両に対する停止距離を決定するステップと、
    前記停止距離に基づいて前記車両の最大速度を算出するステップと、
    前記最大速度に基づいて前記車両の速度を制御するステップと、
    を含む、請求項２４ないし２６のうち何れか一項に記載の車両速度制御方法。
28. 車両速度制御装置において、
    入力イメージを取得するカメラと、
    前記入力イメージから道路領域を決定し、前記入力イメージに基づいて前記道路領域に沿って可視距離を決定し、前記決定された可視距離に基づいて前記車両の速度を制御する処理部と、
    を含む車両速度制御装置。
29. 前記処理部は、前記道路領域上に他のオブジェクトが検出されない場合に応答して、前記決定された可視距離に基づいて前記車両の速度を制御する、請求項２８に記載の車両速度制御装置。
30. 前記カメラは、
    前記入力イメージに含まれた第１イメージを取得する第１カメラと、
    前記第１カメラから離隔して前記入力イメージに含まれた第２イメージを取得する第２カメラと、
    を含み、
    前記処理部は、前記第１イメージ及び前記第２イメージのうち１つの終点に対応するピクセル変位を決定し、前記ピクセル変位に基づいて前記可視距離を測定する、請求項２８又は２９に記載の車両速度制御装置。
31. 前記車両周辺に対する周辺距離マップを生成するライダーセンサをさらに含み、
    前記処理部は、前記入力イメージから前記道路領域の終点を抽出し、前記周辺距離マップを前記入力イメージに較正し、前記周辺距離マップから前記車両位置と前記道路領域の終点に対応する位置との間の距離を前記可視距離として選択する、請求項２８に記載の車両速度制御装置。