KR20140006462A - Apparatus and method for assisting safe driving - Google Patents

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KR20140006462A
KR20140006462A KR1020120073428A KR20120073428A KR20140006462A KR 20140006462 A KR20140006462 A KR 20140006462A KR 1020120073428 A KR1020120073428 A KR 1020120073428A KR 20120073428 A KR20120073428 A KR 20120073428A KR 20140006462 A KR20140006462 A KR 20140006462A
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서성진
박찬홍
김상국
유동규
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현대모비스 주식회사
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Abstract

The present invention relates to a device and a method for assisting safe driving to enable users to accurately recognize obstacles which may put the drivers in danger while driving a vehicle using a three-dimensional flash lidar and controlling the vehicle. The device for assisting safe driving using the vehicle and lidar of a vehicle may comprises a camera information receiving part for receiving camera information collected by the camera; a lidar information receiving part for receiving lidar information collected by the lidar; an obstacle detecting part for detecting obstacles using the camera and lidar information; and a control part for controlling the vehicle when obstacles are detected. [Reference numerals] (100) Device for assisting safe driving; (110) Camera information receiving part; (120) Lidar information receiving part; (130) Image signal processing part; (140,170) 3D pre-processing part; (150) 2D/3/matching part; (160) Obstacle detecting part; (180) Control part

Description

안전운전 지원 장치 및 방법{Apparatus and Method for Assisting Safe Driving}Apparatus and Method for Assisting Safe Driving}

본 발명은 안전운전 지원 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 본 발명은, 3차원 플래쉬 라이더를 이용하여 차량 주행시 안전운전에 위험할 수 있는 장애물을 정확하게 파악하고, 파악에 기반하여 차량을 제어하는 안전운전 지원 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a safe driving support apparatus and method. More specifically, the present invention relates to a safe driving support apparatus and method for accurately grasping an obstacle that may be dangerous for safe driving while driving a vehicle using a 3D flash rider and controlling the vehicle based on the grasping.

기존의 라이더(Lidar)를 차량에 이용한 기술로는, 라이더를 이용하여 다른 차량과의 거리 정보를 획득하고, 획득된 거리 정보와 차량의 카메라로부터 수신된 영상을 함께 이용하여 다른 차량의 존재와 다른 차량과의 거리를 인식하여 차량간의 충돌을 방지하는 시스템 등이 있다.Conventional riders (Lidar) using the vehicle, using the rider to obtain the distance information with the other vehicle, using the obtained distance information and the image received from the camera of the vehicle is different from the presence of other vehicles There is a system that recognizes the distance to the vehicle to prevent the collision between the vehicles.

다만, 이러한 라이더를 이용한 차량간의 충돌을 방지하는 시스템은 보행자를 인식하는 기능이 없어, 인식한 장매물이 차량이 아니라 보행자인 경우, 보행자와의 사고에는 대비하지 못하는 문제점이 존재한다.However, a system for preventing collision between vehicles using such a rider does not have a function of recognizing pedestrians, and thus, when the recognized item is a pedestrian rather than a vehicle, there is a problem in that an accident with a pedestrian cannot be prepared.

또한, 기존의 라이더를 이용한 장애물 인식과 이를 이용한 차량간의 충돌 방지 시스템은 주행 차선에 존재하는 차량과 추행차선이 아닌 다른 차선에 존재하는 차량을 구분하지 않는 문제점이 존재한다.In addition, an obstacle recognition system using a conventional rider and a collision avoidance system using a vehicle do not distinguish a vehicle existing in a driving lane from a vehicle existing in a lane other than a driving lane.

또한, 기존의 라이더를 이용한 장애물 인식은 장애물의 종류를 정확하게 파악하지 못하는 문제가 존재한다.In addition, there is a problem that the obstacle recognition using the existing rider does not accurately grasp the type of obstacle.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 3차원 플래쉬 라이더를 이용하여 차량 주행시 안전운전에 위험할 수 있는 장애물을 정확하게 파악하고, 파악에 기반하여 차량을 제어하는 안전운전 지원 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention has been made to solve the above problems, using a three-dimensional flash rider accurately grasps obstacles that may be dangerous to drive safely, and safe driving support apparatus and method for controlling the vehicle based on the grasp The purpose is to provide.

상기한 문제점을 해결하기 위한 안전운전 지원 장치는, 차량의 카메라와 라이더(Lidar)를 이용하여 안전 운전을 지원하는 장치에 있어서, 상기 차량의 카메라가 수집한 카메라정보를 수신하는 카메라정보 수신부; 상기 라이더가 수집한 라이더정보를 수신하는 라이더정보 수신부; 상기 카메라정보 및 상기 라이더정보를 이용하여 장애물이 존재하는지를 파악하는 장애물 파악부; 상기 장애물이 존재한다고 파악된 경우, 상기 차량을 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.A safe driving support apparatus for solving the above problems includes a camera supporting a safe driving using a camera and a rider (Lidar), the camera information receiving unit for receiving the camera information collected by the camera of the vehicle; A rider information receiver configured to receive rider information collected by the rider; An obstacle detecting unit which determines whether an obstacle exists using the camera information and the rider information; If it is determined that the obstacle exists, it may include a control unit for controlling the vehicle.

바람직하게는, 상기 안전운전 지원 장치는, 상기 라이더정보 수신부에서 수신된 정보를 이용하여 인텐시티(Intensity) 정보와 깊이(Depth) 정보를 생성하고, 상기 생성된 정보를 이용하여 3차원 이미지를 생성하는 3D 전처리부를 더 포함하며, 상기 장애물 파악부는, 상기 카메라정보 및 생성된 3차원 이미지를 이용하여 상기 장애물이 존재하는지를 파악할 수 있다.Preferably, the safe driving support apparatus generates intensity information and depth information by using the information received from the rider information receiving unit, and generates a 3D image by using the generated information. The apparatus may further include a 3D preprocessor, and the obstacle detecting unit may determine whether the obstacle exists by using the camera information and the generated 3D image.

바람직하게는, 상기 장애물 파악부는 장애물이 존재한다고 파악되는 경우, 상기 3차원 이미지에 포함된 상기 인텐시티 정보와 상기 깊이 정보를 이용하여, 상기 장애물의 종류를 파악할 수 있다.Preferably, when it is determined that an obstacle exists, the obstacle detecting unit may determine the type of the obstacle using the intensity information and the depth information included in the 3D image.

바람직하게는, 안전운전 지원 장치는, 보행자, 차량, 과속방지턱, 표지판 또는 맨홀 이미지와 상기 이미지와 연관된 정보를 저장하는 데이터베이스부를 더 포함하며, 상기 장애물 파악부는 상기 종류가 파악된 장애물을 상기 데이터베이스부에 저장된 이미지와 매칭하여, 매칭률이 가장 높은 이미지와 연관된 상기 정보를 이용하여 상기 장애물의 정보를 파악할 수 있다.Preferably, the safe driving support apparatus further includes a database unit for storing a pedestrian, a vehicle, a speed bump, a sign or a manhole image, and information associated with the image, wherein the obstacle detecting unit detects the type of the obstacle. The information of the obstacle may be determined using the information associated with the image having the highest matching rate by matching with the image stored in the.

상기한 문제점을 해결하기 위한 안전운전 지원 방법은, 차량의 카메라와 라이더(Lidar)를 이용하여 안전 운전을 지원하는 방법에 있어서, 상기 차량의 카메라가 수집한 카메라정보를 수신하는 카메라정보 수신단계; 상기 라이더가 수집한 라이더정보를 수신하는 라이더정보 수신단계; 상기 카메라정보 및 상기 라이더정보를 이용하여 장애물이 존재하는지를 파악하는 장애물 파악단계; 상기 장애물이 존재한다고 파악된 경우, 상기 차량을 제어하는 제어단계를 포함할 수 있다.A safe driving support method for solving the above problems includes: a method of supporting safe driving using a camera and a rider of a vehicle, the method comprising: receiving camera information collected by the camera of the vehicle; A rider information receiving step of receiving rider information collected by the rider; An obstacle detecting step of identifying whether an obstacle exists using the camera information and the rider information; If it is determined that the obstacle exists, it may include a control step of controlling the vehicle.

바람직하게는, 상기 안전운전 지원 방법은, 상기 라이더정보 수신단계에서 수신된 정보를 이용하여 인텐시티(Intensity) 정보와 깊이(Depth) 정보를 생성하고, 상기 생성된 정보를 이용하여 3차원 이미지를 생성하는 3D 전처리단계를 더 포함하며, 상기 장애물 파악단계는, 상기 카메라정보 및 생성된 3차원 이미지를 이용하여 상기 장애물이 존재하는지를 파악할 수 있다.Preferably, in the safe driving support method, intensity information and depth information are generated using the information received in the rider information receiving step, and a 3D image is generated using the generated information. The method may further include a 3D preprocessing step, wherein the obstacle detecting step may determine whether the obstacle exists by using the camera information and the generated 3D image.

바람직하게는, 상기 장애물 파악단계는 장애물이 존재한다고 파악되는 경우, 상기 3차원 이미지에 포함된 상기 인텐시티 정보와 상기 깊이 정보를 이용하여, 상기 장애물의 종류를 파악할 수 있다.Preferably, when determining that the obstacle exists, the type of the obstacle may be determined using the intensity information and the depth information included in the 3D image.

바람직하게는, 안전운전 지원 방법은, 보행자, 차량, 과속방지턱, 표지판 또는 맨홀 이미지와 상기 이미지와 연관된 정보를 저장하는 데이터베이스단계를 더 포함하며, 상기 장애물 파악단계는 상기 종류가 파악된 장애물을 상기 저장된 이미지와 매칭하여, 매칭률이 가장 높은 이미지와 연관된 상기 정보를 이용하여 상기 장애물의 정보를 파악할 수 있다.Preferably, the safe driving support method further comprises a database step of storing the image associated with the image of the pedestrian, vehicle, speed bumps, signs or manhole and the image, the obstacle identifying step is to identify the type of obstacle identified; By matching the stored image, the information of the obstacle may be determined using the information associated with the image having the highest matching rate.

본 발명은 장애물의 종류를 정확하게 파악하여, 상황에 적절하도록 차량을 제어할 수 있다. 이에 따라, 운전자는 보다 편안하고 안전한 운전을 할 수 있다.The present invention can accurately grasp the type of obstacle and control the vehicle to suit the situation. Accordingly, the driver can drive a more comfortable and safe driving.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 안전운전 지원 장치에 관한 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 안전운전 지원 장치의 장애물 파악부의 일예를 설명하는 블록도이다.
도 3은 장애물종류 파악부(164)에서 이미지 정보를 이용하여 장애물의 존재여부를 파악할 때, 수학식 1을 적용한 결과의 일예를 나타내는 도이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 안전운전 지원 방법에 관한 흐름도이다.
1 is a block diagram of a safe driving support apparatus according to a preferred embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating an example of an obstacle detecting unit of the safe driving support apparatus according to the present invention.
3 is a diagram illustrating an example of a result of applying Equation 1 when the obstacle type determining unit 164 determines whether an obstacle exists using image information.
4 is a flowchart illustrating a safe driving support method according to an exemplary embodiment of the present invention.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이하의 설명 및 첨부된 도면들에서 실질적으로 동일한 구성요소들은 각각 동일한 부호들로 나타냄으로써 중복 설명을 생략하기로 한다. 또한 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the following description and the accompanying drawings, substantially the same components are denoted by the same reference numerals, respectively, and redundant description will be omitted. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어”있다거나 “접속되어”있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “직접 연결되어”있다거나 “직접 접속되어”있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between.

본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함될 수 있다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.In this specification, a singular form may include plural forms unless specifically stated in the phrase. It is noted that the terms "comprises" and / or "comprising" used in the specification are intended to be inclusive in a manner similar to the components, steps, operations, and / Or additions.

본 발명에 따른 장애물 구분 인식 장치 및 표지판 인식 장치는 라이더(Lidar)를 이용한다. 바람직하게는 3D 플래쉬 라이더(3D Flash Lidar)를 이용할 수 있다.The obstacle classification recognition apparatus and the sign recognition apparatus according to the present invention use a rider. Preferably, a 3D Flash Lidar may be used.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 안전운전 지원 장치에 관한 블록도이다.1 is a block diagram of a safe driving support apparatus according to a preferred embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 안전운전 지원 장치(100)는 카메라정보 수신부(110), 라이더정보 수신부(120), 영상신호처리부(130), 2D/3D 정합부(150), 3D 전처리부(140), 장애물 파악부(160), 데이터베이스부(170) 및/또는 제어부(180)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the safe driving support apparatus 100 includes a camera information receiver 110, a rider information receiver 120, an image signal processor 130, a 2D / 3D matcher 150, and a 3D preprocessor 140. , Obstacle detecting unit 160, database unit 170, and / or controller 180.

카메라정보 수신부(110)는 차량에 설치된 카메라가 수집한 정보를 수신한다. 카메라가 수집한 정보는 영상 또는 이미지 정보를 포함할 수 있다.The camera information receiver 110 receives information collected by a camera installed in a vehicle. The information collected by the camera may include image or image information.

라이더정보 수신부(120)는 라이더가 수집하는 정보를 수신한다. The rider information receiver 120 receives information collected by a rider.

카메라와 라이더는 차량 전방의 정보 수집이 용이하게 설치되는 것이 바람직하다. 일 예로, 카메라와 라이더는 차량의 윈드실드 바로 뒤쪽과 천장의 룸미러 사이에 설치될 수 있다.The camera and the rider are preferably installed to easily collect information in front of the vehicle. For example, the camera and the rider may be installed directly behind the windshield of the vehicle and between the room mirror of the ceiling.

카메라정보 수신부(110)에서 수신된 카메라 정보는 영상신호처리부(130)로 전송된다. 카메라정보 수신부(110)에서 수신된 카메라 정보는 라이더의 필드오브뷰(FOV, Field of View)영역을 2D 영상으로 촬상한 정보가 포함될 수 있다.The camera information received by the camera information receiver 110 is transmitted to the image signal processor 130. The camera information received by the camera information receiver 110 may include information obtained by photographing a field of view (FOV) area of the rider as a 2D image.

영상신호처리부(130)는 카메라 정보를 수신하여 카메라 정보에 포함된 영상 또는 이미지의 처리 속도를 향상시키기 위하여 사이즈와 포맷을 변경하고, 화질 개선 작업을 수행한다. 영상신호처리부(130)는 사이즈와 포맷을 변경하고 화질 개선 작업을 수행한 정보를 2D/3D 정합부(150)로 전송한다. 영상신호처리부(130)에서 2D/3D 정합부(150)로 전송되는 정보는 2D 영상 정보일 수 있다.The image signal processor 130 receives the camera information, changes the size and format to improve the processing speed of the image or the image included in the camera information, and performs an image quality improvement operation. The image signal processor 130 changes the size and format and transmits the information on the image quality improvement to the 2D / 3D matching unit 150. The information transmitted from the image signal processor 130 to the 2D / 3D matching unit 150 may be 2D image information.

2D/3D 정합부(150)는 영상신호처리부(130)에서 전송받은 정보와 3D 전처리부(140)에서 전송받은 정보를 이용하여 관심영역의 이미지를 추출한다. 보다 구체적인 설명은 3D 전처리부(140)를 설명한 후 다시 설명한다.The 2D / 3D matching unit 150 extracts an image of the ROI by using the information transmitted from the image signal processor 130 and the information transmitted from the 3D preprocessor 140. A more detailed description will be described again after explaining the 3D preprocessor 140.

3D 전처리부(140)는 라이더정보 수신부(120)에서 라이더가 수집한 정보를 전송받고, 수집한 정보 중 라이더의 수광 어레이부에서 수광된 위치 및 파장의 세기를 이용하여 인텐시티(Intensity) 정보를 생성한다. 또한, 3D 전처리부(140)는 라이더의 수광 어레이부에서 수광된 시간에 따라서 깊이(Depth) 정보를 생성한다.The 3D preprocessor 140 receives the information collected by the rider from the rider information receiver 120 and generates intensity information using the intensity of the position and the wavelength received from the light receiving array unit of the rider. do. In addition, the 3D preprocessor 140 generates depth information according to the time received by the light receiving array unit of the rider.

3D 전처리부(140)는 생성된 인텐시티 정보와 깊이 정보를 이용하여 3차원 볼륨 이미지를 생성할 수 있다.The 3D preprocessor 140 may generate a 3D volume image using the generated intensity information and the depth information.

2D/3D 정합부(150)는 영상신호처리부(130)에서 전송받은 2D영상 정보와 3D 전처리부(140)에서 생성된 3차원 볼륨 이미지를 이용하여 관심영역의 이미지를 추출할 수 있다.The 2D / 3D matching unit 150 may extract an image of the ROI by using 2D image information received from the image signal processor 130 and a 3D volume image generated by the 3D preprocessor 140.

2D/3D 정합부(150)에서 추출된 이미지는 장애물 파악부(160)로 전송되어 이용될 수 있다.The image extracted by the 2D / 3D matching unit 150 may be transmitted to the obstacle detecting unit 160 and used.

장애물 파악부(160)는 영상신호처리부(130), 3D 전처리부(140) 및 2D/3D 정합부(150)에서 정보를 수신하여 장애물의 존재를 파악하고, 장애물의 종류를 파악하며 또한 장애물의 정보를 파악할 수 있다.The obstacle detecting unit 160 receives the information from the image signal processor 130, the 3D preprocessor 140, and the 2D / 3D matching unit 150 to determine the existence of the obstacle, to identify the type of the obstacle, and also to determine the type of obstacle. I can grasp the information.

여기서 장애물이란, 일반적으로 다른 차량, 보행자, 맨홀 또는 과속방지턱 등 차량의 주행 또는 안전운전을 방해하는 요소를 말하며, 도로 상에 투척된 물건, 교통사고 파편 등도 포함될 수 있다.Here, the obstacles generally refer to elements that prevent driving or safe driving of a vehicle, such as another vehicle, a pedestrian, a manhole or a speed bump, and may include an object thrown on a road, a traffic accident fragment, and the like.

도 2는 본 발명에 따른 안전운전 지원 장치의 장애물 파악부의 일예를 설명하는 블록도이다.2 is a block diagram illustrating an example of an obstacle detecting unit of the safe driving support apparatus according to the present invention.

도 2를 참조하면, 장애물 파악부(160)는 장애물존재 파악부(162), 장애물종류 파악부(164) 및 장애물정보 파악부(166)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the obstacle detecting unit 160 may include an obstacle existence determining unit 162, an obstacle type determining unit 164, and an obstacle information identifying unit 166.

장애물존재 파악부(162)는 3D 전처리부에서 생성된 3D 볼륨 이미지를 이용하여 장애물의 존재를 파악한다.The obstacle presence detecting unit 162 detects the existence of an obstacle using the 3D volume image generated by the 3D preprocessor.

구체적으로, 장애물존재 파악부(162)는 3D볼륨 이미지에 포함된 인텐시티 정보를 이용하여 장애물의 존재를 파악한다. 인텐시티값은 물체마다 상이한바, 기 설정된 도로의 인텐시티값의 범위를 벗어나는 경우, 도로가 아닌 다른 물체가 도로상에 존재한다고 파악할 수 있다.In detail, the obstacle existence determiner 162 detects the existence of an obstacle by using intensity information included in the 3D volume image. Since the intensity value is different for each object, if it is out of the range of the intensity value of the preset road, it can be understood that an object other than the road exists on the road.

장애물존재 파악부(162)는 장애물의 존재여부를 파악할 때, 이미지에서 관심영역의 이미지만을 절삭하여 장애물의 존재여부 파악을 수행할 수 있으며, 이러한 관심영역은 2D/3D 정합부(150)에서 지정될 수 있다. 관심영역은 차량의 전방, 차량이 주행하는 차선 또는 차량이 주행하는 차선과 양 옆차선 등이 될 수 있다.When the obstacle existence identifying unit 162 determines whether an obstacle exists, only the image of the ROI may be cut from the image to determine whether the obstacle exists, and the ROI is designated by the 2D / 3D matching unit 150. Can be. The region of interest may be the front of the vehicle, the lane in which the vehicle travels, or the lanes in which the vehicle travels and both side lanes.

장애물존재 파악부(162)는 3차원 볼륨 이미지에 포함된 뎁스 정보를 이용하여 장애물이 존재하는 위치와 장애물과 차량과의 거리에 관한 정보도 획득할 수 있다.The obstacle presence determining unit 162 may also obtain information on the location of the obstacle and the distance between the obstacle and the vehicle by using the depth information included in the 3D volume image.

장애물존재 파악부(162)에서 장애물이 존재한다고 파악된 경우, 장애물종류 파악부(164)는 영상신호처리부(130), 3D 전처리부(140) 또는 2D/3D 정합부(150)에서 생성된 이미지 정보를 이용하여 장애물의 종류를 파악한다.When it is determined that the obstacle exists in the obstacle existence detecting unit 162, the obstacle type determining unit 164 may generate an image generated by the image signal processor 130, the 3D preprocessor 140, or the 2D / 3D matching unit 150. Use the information to identify the type of obstacle.

장애물종류 파악부(164)는 이용하는 이미지 정보에서 이미지 픽셀에 대한 엣지 정보를 추출할 수 있다. 장애물존재 파악부(162)가 이미지 픽셀에 대한 엣지 정보를 추출하는 것은 수학식 1과 같은 그라디언트 산출 공식을 이용할 수 있다.The obstacle type determiner 164 may extract edge information of the image pixel from the image information to be used. Extracting the edge information of the image pixel by the obstacle existence determining unit 162 may use a gradient calculation formula such as Equation (1).

Figure pat00001
Figure pat00001

각 픽셀에 대한 각도 정보를 기준으로 크기값인 G(x,y)를 누적하고, 이를 전체 픽셀값으로 나누면 그라디언트 히스토 그램(HOG, Histogram of Gradient) 값을 획득 할 수 있다.By accumulating G (x, y), which is a size value based on angle information for each pixel, and dividing it by the total pixel value, a gradient histogram (HOG) value can be obtained.

도 3은 장애물종류 파악부(164)에서 이미지 정보를 이용하여 장애물의 존재여부를 파악할 때, 수학식 1을 적용한 결과의 일예를 나타내는 도이다.3 is a diagram illustrating an example of a result of applying Equation 1 when the obstacle type determining unit 164 determines whether an obstacle exists using image information.

도 3을 참조하면, 수학식 1을 이미지에 적용하면, 이미지에서 특정 물체의 윤곽선 정보가 표시됨을 볼 수 있다.Referring to FIG. 3, when Equation 1 is applied to an image, it can be seen that contour information of a specific object is displayed in the image.

즉, 이미지 (a)에서 수학식 1을 적용하여 획득한 윤곽선 정보를 표현한 것이 (b)가 된다. 이미지 (c)에서 수학식 1을 적용하여 획득한 윤곽선 정보를 표현한 것이 (d)가 된다.That is, (b) represents the contour information obtained by applying the equation (1) in the image (a). (D) represents the contour information obtained by applying the equation (1) in the image (c).

장애물종류 파악부(164)는 이러한 윤곽선 정보를 기준으로 장애물의 종류를 추론할 수 있다.The obstacle type determiner 164 may infer the type of obstacle based on the contour information.

구체적으로 장애물종류 파악부(164)는 데이터베이스부(170)에 저장된 이미지와 윤곽선 정보를 담은 이미지를 매칭하여 장애물 종류를 파악할 수 있다. 데이터베이스부(170)는 다른 차량, 보행자, 맨홀 또는 과속방지턱 등 다양한 장애물들을 종류별로 각각 수많은 이미지가 저장되어 있다. 매칭을 위한 연산에 과부하가 걸리지 않는다면, 데이터베이스부(170)에 저장된 이미지는 많을수록 바람직하다.In detail, the obstacle type determiner 164 may determine the type of obstacle by matching the image stored in the database unit 170 with the image containing the contour information. The database unit 170 stores numerous images for each type of various obstacles such as other vehicles, pedestrians, manholes, speed bumps, and the like. If the operation for matching is not overloaded, the more images stored in the database unit 170, the better.

데이터베이스부(170)는 각 이미지와 관련된 정보를 연관시켜 저장될 수 있다.The database unit 170 may store information associated with each image.

예를 들어, 데이터베이스부(170)에 저장된 이미지가 맨홀인 경우, 맨홀의 지름, 크기 등에 관한 정보가 연관되어 저장될 수 있으며, 저장된 이미지가 과속방지턱인 경우, 과속방지턱의 높이, 넓이 또는 폭 등에 관한 정보가 연관되어 저장될 수 있다. 또는, 데이터베이스부(170)에 저장된 이미지가 차량인 경우, 해당 차량의 종류, 가속력 등에 관한 정보가 연관되어 저장될 수 있다.For example, when the image stored in the database unit 170 is a manhole, information on the diameter, size, etc. of the manhole may be associated and stored. When the stored image is a speed bump, the height, width, or width of the speed bump may be stored. Related information may be associated and stored. Alternatively, when the image stored in the database unit 170 is a vehicle, information on the type, acceleration force, etc. of the vehicle may be associated and stored.

장애물정보 파악부(166)는 장애물종류 파악부(164)에서 파악한 윤곽선 정보와 가장 매칭되는 데이터베이스부(170)의 이미지와 연관된 정보를 획득하여 해당 장애물의 정보를 파악할 수 있다. 파악된 정보는 제어부(180)에서 이용될 수 있다.The obstacle information identifying unit 166 may obtain information related to the image of the database unit 170 that best matches the contour information determined by the obstacle type identifying unit 164 to determine the information of the corresponding obstacle. The grasped information may be used by the controller 180.

제어부(180)는 파악된 장애물 정보에 기반하여 차량을 제어할 수 있다.The controller 180 may control the vehicle based on the detected obstacle information.

구체적으로, 제어부(180)는 차량의 크락션(Klaxon), 차량의 브레이크, 차량의 가속페달, 차량의 안전벨트, 차량의 램프 또는 차량의 시트(Seat) 등을 제어하여 운전자의 안전운전을 지원한다.In detail, the controller 180 controls the vehicle's craxon, the vehicle's brake, the vehicle's accelerator pedal, the vehicle's seat belt, the vehicle's lamp, or the vehicle's seat to support the driver's safe driving. .

예를 들어, 파악된 장애물이 보행자인 경우, 제어부(180)는 차량의 크락션이 동작되도록 제어하여 보행자 및 운전자에게 위험을 알릴 수 있다.For example, when the identified obstacle is a pedestrian, the controller 180 may control the operation of the vehicle to notify the pedestrian and the driver of the danger.

파악된 장애물이 차량인 경우, 제어부(180)는 차량의 브레이크가 동작되도록 제어하여 차간거리를 확보할 수 있다.When the identified obstacle is a vehicle, the controller 180 may control the brake of the vehicle to operate to secure the inter-vehicle distance.

파악된 장애물이 맨홀인 경우, 제어부(180)는 차량의 안전벨트나 차량의 시트를 진동시켜 운전자에게 주의를 줄 수 있으며, 장애물정보 파악부(166)에서 파악된 맨홀의 정보를 디스플레이나 내비게이션의 음성 등을 이용하여 출력할 수 있다.If the identified obstacle is a manhole, the controller 180 may give attention to the driver by vibrating the seat belt of the vehicle or the seat of the vehicle, and display information of the manhole detected by the obstacle information identifying unit 166 of the display or navigation. The sound can be output by using a voice or the like.

파악된 장애물이 과속방지턱인 경우, 차량의 브레이크가 동작되도록 제어할 수 있다.If the identified obstacle is the speed bump, it may be controlled to operate the brake of the vehicle.

다만, 이러한 예는 하나의 실시예에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 예를 들면, 파악된 장애물이 보행자인 경우, 제어부(180)는 차량의 크락션과 차량의 램프를 동작시켜 보행자에게 주의를 줌과 동시에 브레이크를 제어하여 돌발상황에 대처하도록 차량을 제어할 수도 있다.However, such an example is only one embodiment, and various modifications, changes, and substitutions may be made by those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. For example, when the identified obstacle is a pedestrian, the controller 180 may control the vehicle to cope with a sudden situation by operating the vehicle's crack and the lamp of the vehicle to give attention to the pedestrian and to control the brake.

본 발명에 따른 안전운전 지원 장치는 장애물의 종류를 정확하게 파악하여, 상황에 적절하도록 차량을 제어할 수 있다. 이에 따라, 운전자는 보다 편안하고 안전한 운전을 할 수 있다.The safe driving support apparatus according to the present invention can accurately grasp the type of obstacle and control the vehicle to be appropriate to the situation. Accordingly, the driver can drive a more comfortable and safe driving.

도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 안전운전 지원 방법에 관한 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a safe driving support method according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 카메라정보 수신부(110)가 2D 영상정보인 카메라 정보를 수신한다(S410 단계).Referring to FIG. 4, the camera information receiver 110 receives camera information that is 2D image information (step S410).

카메라정보 수신부(110)에서 수신된 카메라 정보는 영상신호처리부(130)에서 사이즈와 포맷 변경이 이루어지며, 화질개선작업도 수행될 수 있다(S420 단계)The camera information received from the camera information receiving unit 110 may be changed in size and format by the image signal processing unit 130, and image quality improvement may also be performed (step S420).

라이더정보 수신부(120)는 라이더에서 수집된 라이더 정보를 수신한다(S430 단계).The rider information receiver 120 receives rider information collected from the rider (S430).

3D 전처리부(140)는 라이더정보 수신부(120)에서 라이더가 수집한 정보를 전송받아 인텐시티 정보 및 깊이 정보를 생성하고, 생성된 인텐시티 정보 및 깊이 정보를 이용하여 3D 볼륨 이미지를 생성한다(S440 단계).The 3D preprocessor 140 receives the information collected by the rider from the rider information receiver 120, generates intensity information and depth information, and generates a 3D volume image using the generated intensity information and depth information (S440). ).

2D/3D 정합부(150)는 영상신호처리부(130)에서 처리한 2D영상정보인 카메라 정보와 3차원 볼륨 이미지를 이용하여 관심영역 이미지를 추출한다(S450 단계).The 2D / 3D matching unit 150 extracts the ROI image by using the 3D volume image and the camera information, which is the 2D image information processed by the image signal processing unit 130 (S450).

장애물 파악부(160)의 장애물존재 파악부(162)는 관심영역 이미지 또는 3D 볼륨 이미지에서 장애물의 존재여부를 파악한다(S460 단계).The obstacle presence detecting unit 162 of the obstacle detecting unit 160 determines whether an obstacle exists in the ROI image or the 3D volume image (step S460).

장애물이 존재한다고 파악된 경우, 장애물 파악부(160)의 장애물종류 파악부(164)는 장애물의 종류를 파악한다(S470 단계).If it is determined that the obstacle exists, the obstacle type determining unit 164 of the obstacle detecting unit 160 determines the type of the obstacle (step S470).

또한, 장애물정보 파악부(166)는 데이터베이스부(170)를 이용하여 장애물의 정보를 파악할 수 있다(S480 단계).In addition, the obstacle information grasping unit 166 may grasp the information of the obstacle using the database unit 170 (step S480).

제어부(180)는 파악된 장애물의 종류 또는 장애물의 정보를 이용하여 차량을 제어하여 운전자의 안전운전을 지원할 수 있다(S490 단계).The controller 180 may support the driver's safe driving by controlling the vehicle using the identified type of obstacle or information on the obstacle (S490).

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 안전운전 지원 장치(100)의 블록도는 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 개념적 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도는 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.It is to be understood that the block diagram of the safe driving support apparatus 100 according to the preferred embodiment of the present invention represents an exemplary conceptual aspect embodying the principles of the invention. Similarly, all of the flowcharts should be understood to represent various processes that may be substantially represented on a computer-readable medium and executed by a computer or processor, whether the computer or processor is explicitly shown.

프로세서 또는 이와 유사한 개념으로 표시된 기능 블록을 포함하는 도면에 도시된 다양한 소자의 기능은 전용 하드웨어뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 관련하여 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어의 사용으로 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 상기 기능은 단일 전용 프로세서, 단일 공유 프로세서 또는 복수의 개별적 프로세서에 의해 제공될 수 있고, 이들 중 일부는 공유될 수 있다. The functionality of the various elements shown in the figures, including functional blocks represented by a processor or similar concept, can be provided by the use of dedicated hardware as well as hardware capable of executing software in association with appropriate software. When provided by a processor, the functions may be provided by a single dedicated processor, a single shared processor, or a plurality of individual processors, some of which may be shared.

또한 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 명확한 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비 휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.Also, the explicit use of terms such as processor, control, or similar concepts should not be interpreted exclusively as hardware capable of running software, and may be used without limitation as a digital signal processor (DSP) (ROM), random access memory (RAM), and non-volatile memory. Other hardware may also be included.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications, substitutions and substitutions are possible, without departing from the scope and spirit of the invention as disclosed in the accompanying claims. will be. Accordingly, the embodiments disclosed in the present invention and the accompanying drawings are not intended to limit the technical spirit of the present invention but to describe the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by the embodiments and the accompanying drawings. . The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents should be construed as falling within the scope of the present invention.

Claims (8)

차량의 카메라와 라이더(Lidar)를 이용하여 안전 운전을 지원하는 장치에 있어서,
상기 차량의 카메라가 수집한 카메라정보를 수신하는 카메라정보 수신부;
상기 라이더가 수집한 라이더정보를 수신하는 라이더정보 수신부;
상기 카메라정보 및 상기 라이더정보를 이용하여 장애물이 존재하는지를 파악하는 장애물 파악부;
상기 장애물이 존재한다고 파악된 경우, 상기 차량을 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 안전운전 지원 장치.
In a device that supports safe driving using a camera and a rider (Lidar) of the vehicle,
A camera information receiver configured to receive camera information collected by the camera of the vehicle;
A rider information receiver configured to receive rider information collected by the rider;
An obstacle detecting unit which determines whether an obstacle exists using the camera information and the rider information;
If it is determined that the obstacle exists, the safe driving support device, characterized in that it comprises a control unit for controlling the vehicle.
제 1 항에 있어서,
상기 안전운전 지원 장치는,
상기 라이더정보 수신부에서 수신된 정보를 이용하여 인텐시티(Intensity) 정보와 깊이(Depth) 정보를 생성하고, 상기 생성된 정보를 이용하여 3차원 이미지를 생성하는 3D 전처리부를 더 포함하며,
상기 장애물 파악부는, 상기 카메라정보 및 생성된 3차원 이미지를 이용하여 상기 장애물이 존재하는지를 파악하는 것을 특징으로 하는 안전운전 지원 장치.
The method of claim 1,
The safe driving support device,
Further comprising a 3D pre-processing unit for generating intensity information and depth information using the information received from the rider information receiver, and generates a three-dimensional image by using the generated information,
The obstacle detecting unit, using the camera information and the generated three-dimensional image to determine whether the obstacle exists safe driving support apparatus.
제 2 항에 있어서,
상기 장애물 파악부는 장애물이 존재한다고 파악되는 경우, 상기 3차원 이미지에 포함된 상기 인텐시티 정보와 상기 깊이 정보를 이용하여, 상기 장애물의 종류를 파악하는 것을 특징으로 하는 안전운전 지원 장치.
3. The method of claim 2,
The obstacle detecting unit, if it is determined that the obstacle exists, safe driving support device, characterized in that for identifying the type of the obstacle, using the intensity information and the depth information included in the three-dimensional image.
제 3 항에 있어서,
안전운전 지원 장치는,
보행자, 차량, 과속방지턱, 표지판 또는 맨홀 이미지와 상기 이미지와 연관된 정보를 저장하는 데이터베이스부를 더 포함하며,
상기 장애물 파악부는 상기 종류가 파악된 장애물을 상기 데이터베이스부에 저장된 이미지와 매칭하여, 매칭률이 가장 높은 이미지와 연관된 상기 정보를 이용하여 상기 장애물의 정보를 파악하는 것을 특징으로 하는 안전운전 지원 장치.
The method of claim 3, wherein
Safe driving support device,
Further comprising a database unit for storing the image associated with the pedestrian, vehicle, speed bumps, signs or manhole and the image,
The obstacle detecting unit matches the obstacle of the type identified with the image stored in the database unit, and secure driving assistance apparatus, wherein the information of the obstacle is determined using the information associated with the image having the highest matching rate.
차량의 카메라와 라이더(Lidar)를 이용하여 안전 운전을 지원하는 방법에 있어서,
상기 차량의 카메라가 수집한 카메라정보를 수신하는 카메라정보 수신단계;
상기 라이더가 수집한 라이더정보를 수신하는 라이더정보 수신단계;
상기 카메라정보 및 상기 라이더정보를 이용하여 장애물이 존재하는지를 파악하는 장애물 파악단계;
상기 장애물이 존재한다고 파악된 경우, 상기 차량을 제어하는 제어단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안전운전 지원 방법.
In a method of supporting a safe driving using a camera and a rider (Lidar) of the vehicle,
A camera information receiving step of receiving camera information collected by the camera of the vehicle;
A rider information receiving step of receiving rider information collected by the rider;
An obstacle detecting step of identifying whether an obstacle exists using the camera information and the rider information;
And if it is determined that the obstacle exists, a safe driving support method comprising controlling the vehicle.
제 5 항에 있어서,
상기 안전운전 지원 방법은,
상기 라이더정보 수신단계에서 수신된 정보를 이용하여 인텐시티(Intensity) 정보와 깊이(Depth) 정보를 생성하고, 상기 생성된 정보를 이용하여 3차원 이미지를 생성하는 3D 전처리단계를 더 포함하며,
상기 장애물 파악단계는, 상기 카메라정보 및 생성된 3차원 이미지를 이용하여 상기 장애물이 존재하는지를 파악하는 것을 특징으로 하는 안전운전 지원 방법.
The method of claim 5, wherein
The safe driving support method,
And a 3D preprocessing step of generating intensity information and depth information by using the information received in the rider information receiving step, and generating a 3D image using the generated information.
The obstacle identifying step, the safe driving support method, characterized in that to determine whether the obstacle exists using the camera information and the generated three-dimensional image.
제 6 항에 있어서,
상기 장애물 파악단계는 장애물이 존재한다고 파악되는 경우, 상기 3차원 이미지에 포함된 상기 인텐시티 정보와 상기 깊이 정보를 이용하여, 상기 장애물의 종류를 파악하는 것을 특징으로 하는 안전운전 지원 방법.
The method according to claim 6,
The obstacle identifying step, if it is determined that the obstacle exists, safe driving support method characterized in that by using the intensity information and the depth information included in the three-dimensional image to determine the type of the obstacle.
제 7 항에 있어서,
안전운전 지원 방법은,
보행자, 차량, 과속방지턱, 표지판 또는 맨홀 이미지와 상기 이미지와 연관된 정보를 저장하는 데이터베이스단계를 더 포함하며,
상기 장애물 파악단계는 상기 종류가 파악된 장애물을 상기 저장된 이미지와 매칭하여, 매칭률이 가장 높은 이미지와 연관된 상기 정보를 이용하여 상기 장애물의 정보를 파악하는 것을 특징으로 하는 안전운전 지원 방법.
The method of claim 7, wherein
Safe driving support method,
A database step of storing images of pedestrians, vehicles, bumps, signs or manholes and information associated with the images,
The obstacle identifying step may include identifying the type of obstacle by using the information associated with the image having the highest matching rate by matching the identified obstacle with the stored image.
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