CN105270179A

CN105270179A - 车辆驾驶辅助装置及车辆

Info

Publication number: CN105270179A
Application number: CN201510284432.4A
Authority: CN
Inventors: 金益圭
Original assignee: LG Electronics Inc
Current assignee: LG Electronics Inc
Priority date: 2014-05-30
Filing date: 2015-05-28
Publication date: 2016-01-27
Anticipated expiration: 2035-05-28
Also published as: US9352689B2; CN105270179B; EP2949534A2; KR101565007B1; US20150343951A1; EP2949534A3

Abstract

本发明涉及车辆驾驶辅助装置及车辆。本发明实施例的车架驾驶辅助装置包括：立体摄像头；传感部，用于感测车辆的行驶状态；处理器，基于从上述立体摄像头接收的立体图像和由上述传感部感测的车辆行驶状态信息来诊断车辆的部件。以此，可容易地执行车辆的部件诊断。

Description

车辆驾驶辅助装置及车辆

技术领域

本发明涉及车辆驾驶辅助装置及具有该车辆驾驶辅助装置的车辆，更详细地，涉及可容易地执行车辆的部件诊断的车辆驾驶辅助装置及具有该车辆驾驶辅助装置的车辆。

背景技术

车辆为搭乘的使用人员向所需的方向进行移动的装置。代表性地，可例举汽车。

另一方面，为了利用车辆的使用人员的便利，正处于设置各种传感器和电子装置等的趋势。尤其，为了使用人员的驾驶的便利，正开发出多种装置。

发明内容

本发明的目的在于，提供可容易地执行车辆的部件诊断的车辆驾驶辅助装置及具有该车辆驾驶辅助装置的车辆。

用于实现上述目的的本发明实施例的车辆驾驶辅助装置包括：立体摄像头；传感部，用于感测车辆的行驶状态；处理器，基于从上述立体摄像头接收的立体图像和由上述传感部感测的车辆行驶状态信息来诊断车辆的部件。

另一方面，用于实现上述目的的本发明实施例的车辆包括：转向驱动部，用于驱动转向装置；制动器驱动部，用于驱动制动装置；控制部，用于控制上述转向驱动部及制动器驱动部；立体摄像头；传感部，用于感测车辆的行驶状态；以及处理器，基于从上述立体摄像头接收的立体图像和由上述传感部感测的车辆行驶状态信息来诊断车辆的部件。

本发明实施例的车辆驾驶辅助装置能够基于从立体摄像头接收的立体图像和传感部所感测的车辆行驶状态信息来容易地执行车辆的部件诊断。

尤其，能够基于从立体摄像头接收的立体图像和传感部所感测的车辆行驶状态信息来判断车辆的转向装置、轮胎及前轮定位中的至少一个是否存在异常。

另一方面，在车辆的制动装置制动时的制动距离比基于立体图像来计算的制动距离长规定距离以上的情况下，上述处理器可判断为制动装置存在异常。

另一方面，基于立体图像来检测夜间行驶中的标志牌或路面，在所检测的所示标志牌或路面的亮度数据为规定等级以下的情况下，上述处理器可判断为前照灯存在异常。

另一方面，在判断为上述异常的次数为规定次数以上的情况下，控制上述显示器180及音频输出部185中的至少一个输出用于表示更换部件的信息，或者控制车辆的应急灯开启。

另一方面，向移动终端600或服务器500传输基于判断为上述异常而生成的异常信息或更换部件的信息，由此可增大使用人员的利用便利性。

另一方面，基于立体图像，能够在进行对象检测时，利用立体图像来计算视差，并能基于视差信息来检测对象，由此可缩短数据处理速度等。

附图说明

图1为示出本发明一实施例的设有立体摄像头的车辆外观的图。

图2为示出附着于图1的车辆的立体摄像头的外观的图。

图3a至图3b例示本发明一实施例的车辆驾驶辅助装置的内部框图的多种例。

图4a至图4b例示图3a至图3b的处理器的内部框图的多种例。

图5a至图5b为图4a至图4b的处理器的工作说明所参照的图。

图6a至图6b为图3a至图3b的车辆驾驶辅助装置的工作说明所参照的图。

图7为图1的车辆的电子控制装置的内部框图的一例。

图8为示出本发明一实施例的车辆驾驶辅助装置的工作方法的顺序图。

图9至图16为为了说明图8的工作方法的说明而参照的图。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明进行详细说明。

对于在以下说明中使用的结构要素的词尾“模块”及“部”仅是考虑本说明书的制作便利性而赋予的词，其并不赋予特别重要的意义或作用。因此，也能以相互混用的方式使用上述“模块”及“部”。

在本说明书中记述的车辆可为包括汽车、摩托车的概念。以下，以汽车作为主要的车辆进行记述。

另一方面，在本说明中记述的车辆可为包括具有引擎的车辆、具有引擎和电机的混合动力车辆、具有电机的电动车辆等的概念。以下，以具有引擎的车辆为主进行记述。

另一方面，在本说明中记述的车辆驾驶辅助装置可以被称为先进驾驶辅助系统(ADAS，AdvancedDriverAssistanceSystems)或先进驾驶辅助装置(ADAA，AdvancedDriverAssistanceApparatus)。以下，对本发明的多种实施例的车辆的车辆驾驶辅助装置及具有该车辆驾驶辅助装置的车辆进行记述。

参照附图，车辆200可包括：轮胎103FR、103FL、103RL…，借助动力源来进行旋转；转向盘150，用于调整车辆200的前进方向；以及立体摄像头195，设置于车辆200的内部。

立体摄像头195可具有多个摄像头，而通过多个摄像头来获得的立体图像可在车辆驾驶辅助装置100(图3)内得到信号处理。

另一方面，附图例示出立体摄像头195具有两个摄像头。

图2为示出附着于图1的车辆的立体摄像头的外观的图。

参照附图，立体摄像头模块195可包括：第一摄像头195a，设有第一镜头193a；以及第二摄像头195b，设有第二镜头193b。

另一方面，立体摄像头模块195可包括分别用于遮蔽向第一镜头193a和第二镜头193b入射的光的第一光遮蔽部(lightshield)192a、第二光遮蔽部192b。

图中的立体摄像头模块195可以为能够在顶部或前表面玻璃进行装拆的结构。

具有这种立体摄像头模块195的车辆驾驶辅助装置(图3中的100)可从立体摄像头模块195获得车辆前方的立体图像，基于立体图像来执行视差(disparity)检测，并基于视差信息来对至少一个立体图像执行对象检测，在完成对象检测之后，继续跟踪对象的移动。

图3a至图3b的车辆驾驶辅助装置100能够基于计算机视觉(computervision)来对从立体摄像头195接收的立体图像进行信号处理，从而生成与车辆相关的信息。其中，与车辆相关的信息可包括用于直接控制车辆的车辆控制信息或用于引导车辆驾驶人员进行驾驶的车辆驾驶辅助信息。

首先，参照附图3a，图3a中的车辆驾驶辅助装置100可包括通信部120、接口部130、存储器140、处理器170、电源供给部190及立体摄像头195。

通信部120能够以无线(wireless)方式与移动终端600或服务器500进行数据交换。尤其，通信部120能够以无线方式与车辆驾驶人员的移动终端进行数据交换。作为无线数据通信方式，可进行蓝牙(Bluetoote)、WiFiDirect、WiFi、APIX等多种数据通信方式。

通信部120可从移动终端600或服务器500接收天气信息、道路交通情况信息，例如传输协议专家组(TPEG，TransportProtocolExpertGroup)信息。另一方面，可向移动终端600或服务器500传输基于立体图像来从车辆驾驶辅助装置100掌握的实时交通信息。

另一方面，在使用人员搭乘车辆的情况下，使用人员的移动终端600和车辆驾驶辅助装置100能够自动或借助使用人员的应用执行来执行相互配对(pairing)。

接口部130可接收与车辆相关的数据或向外部传输在处理器170中处理或生成的信号。为此，接口部130可借助有线通信或无线通信的方式来与车辆的电子控制单元(ECU)770、音频视频导航(AVN，AudioVideoNavigation)装置400、传感部760等执行数据通信。

接口部130科借助与音频视频导航装置400之间的数据通信来接收与车辆的行驶相关的图像(map)信息。

另一方面，接口部130可从电子控制单元770或传感部760接收传感器信息。

在此，传感器信息可包括车辆方向信息、车辆位置信息(GPS信息)、车辆角度信息、车辆速度信息、车辆加速度信息、车辆倾斜度信息、车辆前进/后退信息、电池信息、燃料信息、轮胎信息、车灯信息、车辆内部温度信息、车辆内部湿度信息中的至少一个。

这种传感器信息可从航向传感器(headingsensor)、偏航传感器(yawsensor)、陀螺传感器(gyrosensor)、定位模块(positionmodule)、车辆前进/后退传感器、车轮传感器(wheelsensor)、车辆速度传感器、自身倾斜检测传感器、电池传感器、燃料传感器、轮胎传感器、基于转向盘旋转的转向盘传感器、车辆内部温度传感器及车辆内部湿度传感器等获得。另一方面，定位模块可包括用于接收GPS信息的GPS模块。

另一方面，在传感器信息中，可将与车辆行驶相关的车辆方向信息、车辆位置信息、车辆角度信息、车辆速度信息、车辆倾斜度信息等命名为车辆行驶信息。

存储器140可存储用于处理或控制处理器170的程序等、用于车辆驾驶辅助装置100的整个动作的多种数据。

音频输出部(未图示)将从处理器170接收的电信号转换为音频信号并输出。为此，可设置扬声器等。音频输出部(未图示)可输出与输入部110，即，按钮的工作相对应的声音。

音频输入部(为图示)可接收使用人员的语音信息。为此，可设置麦克风。所接收的语音信息能够变换为电信号来向处理器170传递。

处理器170控制车辆驾驶辅助装置100的各单元的整个动作。

尤其，处理器170执行基于计算机视觉(computervision)的信号处理。由此，处理器170可从立体摄像头195获得车辆前方的立体图像，基于立体图像来执行对车辆前方的视差计算，并基于所计算的视差信息来执行对立体图像中的至少一个执行对象检测，在完成对象检测后，继续跟踪对象的移动。

尤其，当进行对象检测时，处理器170可执行车道检测(LD，LaneDetection)、周边车辆检测(VD，VehicleDetection)、行人检测(PD，PedestrianDetection)、灯光检测(BD，BrightspotDetection)、交通标志牌检测(TSR，TrafficSignRecognition)及路面检测等。

并且，处理器170可执行对所检测的周边车辆距离的计算、对所检测的周边车辆的速度的计算及对与所检测的周边车辆之间的速度差的计算等。

另一方面，处理器170可通过通信部120来接收天气信息、道路的交通情况信息，例如，传输协议专家组信息。

另一方面，处理器170可实时掌握基于立体图像来掌握的车辆驾驶辅助装置100中的车辆周边交通情况信息。

另一方面，处理器170可通过接口部130来从音频视频导航装置400接收图像信息。

另一方面，处理器170通过接口部130，可从电子控制单元770或传感部760接收传感器信息。其中，传感器信息可包括车辆方向信息、车辆位置信息(GPS信息)、车辆角度信息、车辆速度信息、车辆加速度信息、车辆倾斜度信息、车辆前进/后退信息、电池信息、燃料信息、轮胎信息、车灯信息、车辆内部温度信息、车辆内部湿度信息中的至少一个。

电源供给部190可通过处理器170的控制来提供各结构要素的工作所需的电源。尤其，电源供给部190可从车辆的电池等接收电源。

立体摄像头195可包括多个摄像头。以下，如图2等所述，具有两个摄像头。

立体摄像头195以可在车辆200的顶部或前表面玻璃进行装拆，并能包括设有第一镜头193a的第一摄像头195a、设有第二镜头193b的第二摄像头195b。

另一方面，立体摄像头195可包括用于遮蔽分别向第一镜头193a和第二镜头193b入射的光的第一遮蔽部192a、第二遮蔽部192b。

然后，参照附图3b，与图3a的车辆驾驶辅助装置100相比，图3b的车辆驾驶辅助装置100还可包括输入部110、显示器180及音频输出部185。以下，仅对输入部110、显示器180及音频输出部185进行记述。

输入部110可具有附着于车辆驾驶辅助装置100，尤其，附着于立体摄像头195的多个按钮或触摸屏。可通过多个按钮或触摸屏来使车辆驾驶辅助装置100的电源开启并工作。除此之外，也可执行多种输入工作。

音频输出部185基于在处理器170中处理的音频信号来向外部输出声音。为此，音频输出部185可包括至少一个扬声器。

显示器180可显示与车辆行驶辅助装置相关的图像。为了表示这种图像，显示器180可包括车辆内部前表面的辅音群(cluster)或平视显示器(HUD，HeadUpDisplay)。另一方面，在显示器180为平视显示器的情况下，可在车辆200的前表面玻璃设有用于透视图像的透视模块。

另一方面，虽然图3a至图3b虽然以传感部700配置于车辆驾驶辅助装置100的外部的方式进行了示出，但不同的是，也可设置于车辆驾驶辅助装置100的内部。在此情况下，所感测的信息可以不经过接口部130而直接向处理器170传递。

图4a至图4b例示图3a至图3b的处理器的内部框图的多种例，图5a至图5b为图4a至图4b的处理器的工作说明所参照的图。

首先，参照附图4a，图4a作为处理器170的内部框图的一例，车辆驾驶辅助装置100的处理器170可包括影像预处理部410、视差计算部420、对象检测部434、对象跟踪部440及应用部450。

影像预处理部(imagepreprocessor)410从立体摄像头195接收立体图像，来执行预处理(preprocessor)。

具体地，影像预处理部410可执行对立体图像的降低噪音(noisereduction)、整流(rectification)、校准(calibration)、颜色增强(colorenhancement)、颜色空间转变(CSC，colorspaceconversion)、插补(interpolation)、摄像头增益控制(cameragaincontrol)等。与此同时，可获得比在立体摄像头195拍摄的立体图像更鲜明的立体图像。

视差计算部(disparitycalculator)420接收在影像预处理部410中进行信号处理的立体图像，执行对所接收的立体图像的立体匹配(stereomatching)，并获得基于立体匹配的视差图(dispartiymap)。即，可获得对车辆前方的、对立体图像的视差信息。

此时，立体匹配能够以立体图像的像素单位或规定块单位执行。另一方面，视差图可意味着以数值方式呈现立体图像，即，左右图像的时差信息(binocularparallaxinformation)的图。

分割部(segmentationunit)432可基于视差计算部420的视差信息来对立体图像中至少一个执行分割(segment)及聚集(clustering)。

具体地，分割部432可基于视差信息来对立体图像中的至少一个进行背景(background)和前景(foreground)的分离。

例如，在视差图内，可由视差信息将规定值以下的区域作为背景来计算，并除去对应部分。由此，可使前景相对分离。

作为另一例，在视差图内，可由视差信息将规定值以上的区域作为前景来计算，并抽取相应部分。由此，可使前景分离。

像这样，基于立体图像抽取的视差信息为基础来分离前景和背景，由此在之后进行对象检测时，可缩短信号处理速度、信号处理量等。

然后，对象检测部(objectdetector)434可基于分割部432的图像分割来进行对象检测。

即，对象检测部434可基于视差信息来对立体图像中的至少一个进行对象检测。

具体地，对象检测部434可对立体图像中的至少一个进行对象检测。例如，可从通过图像分割来分离的前景进行对象检测。

然后，对象确认部(objectverificationunit)436对被分离的对象进行分类(classify)并确认(verify)。

为此，对象确认部436可使用利用神经式网络(neuralnetwork)的识别法、支持向量机(SVM，SupportVectorMachine)方法、利用Haar-like特征的通过AdaBoost来识别的方法或梯度方向直方图(HOG，HistogramsofOrientedGradients)方法等。

另一方面，对象确认部436可通过比较存储于存储器140的对象和所检测的对象来确认。

例如，对象确认部436可确认位于车辆周边的周边车辆、车道、路面、标志牌、危险地带及隧道等。

对象跟踪部(objecttrackingunit)440，执行对确认对象的跟踪。例如，可依次确认所获得的立体图像中的对象，计算所确认的对象的移动或移动向量，并基于所计算的移动或移动向量来跟踪对应对象的移动等。由此，可跟踪位于车辆周边的周边车辆、车道、路面、标志牌、危险地带及隧道等。

然后，应用部450可基于位于车辆周边的多种对象，例如其他车辆、车道、路面及标志牌等来计算车辆的危险度等。并且，可计算与前方车辆的碰撞可能性、车辆是否滑动等。

并且，应用部450能够能够基于所计算的危险度、碰撞可能性或是否滑动等来向使用人员输出用于告知这种信息的消息等作为车辆驾驶辅助信息。并且，能够生成用于控制车辆200的姿势或行驶的控制信号作为车辆控制信号。

图4b为处理器的内部框图的另一例。

参照附图，图4b的处理器170与图4a的处理器170相比，在内部结构单元相同，但信号处理顺序不同方面存在差异。以下，仅对差异进行记述。

对象检测部434可接收立体图像，并对立体图像中的至少一个进行对象检测。与图4a不同，可从立体图像直接检测对象，而不是对基于视差信息来分割的图像进行对象检测。

然后，对象确认部436基于分割部432的图像分割及在对象检测部434中检测的对象来对所检测及分离的对象进行分类并确认。

为此，对象确认部436可使用利用神经式网络的识别法、支持向量机方法、利用Haar-like特征的通过AdaBoost来识别的方法或梯度方向直方图方法等。

图5a和图5b为为了基于分别从第一帧区间及第二帧区间获得的立体图像来说明图4a的处理器170的工作方法而参照的图。

首先，参照附图5a，在第一帧区间段中，立体摄像头195获得立体图像。

处理器170内的视差计算部420接收在影像预处理部410中进行信号处理的立体图像FR1a、FR1bm，并对所接收的图像FR1a、RF1b执行立体匹配，来获得视差图520。

视差图520作为对立体图像FR1a、FR1b之间的时差进行等级化的图，视差等级越大，与车辆的距离越短，而视差等级越小，与车辆的距离越长。

另一方面，在显示这种视差图的情况下，视差等级越大，具有越高的亮度，而视差等级越小，具有越低的亮度。

附图例示出在视差图520内，第一车道528a、第二车道528b、第三车道528c、第四车道528d等分别具有对应的等级，施工区域522、第一前方车辆524、第二前方车辆526分别具有对应的视差等级。

分割部432、对象检测部434及对象确认部436基于视差图520来执行对立体图像FR1a、FR1b中的至少一个的分割、对象检测及对象确认。

附图例示出使用视差图520来执行对第二立体图像FR1b的对象检测及确认。

即，在图像530中，第一车道538a、第二车道538b、第三车道538c、第四车道538d、施工区域532、第一前方车辆534及第二前方车辆536可执行对象检测及确认。

然后，参照附图5b，在第二帧区间中，立体摄像头195获得立体图像。

处理器170内的视差计算部420接收在影像预处理部410中进行信号处理的立体图像FR2a、FR2b，执行对所接收的立体图像FR2a、FR2b的立体匹配，并获得视差图540。

附图例示出在视差图540中，第一车道548a、第二车道548b、第三车道548c、第四车道548d等分别具有对应的等级，施工区域542、第一前方车辆524、第二前方车辆546分别具有对应的视差等级。

分割部432、对象检测部434及对象确认部436基于视差图520来执行对立体图像FR2a、FR2b中的至少一个的分割、对象检测及对象确认。

附图例示出使用视差图540来执行对第二立体图像FR2b的对象检测及确认。

即，在图像550中，第一车道558a、第二车道558b、第三车道5358c、第四车道558d、施工区域552、第一前方车辆554级第二前方车辆556可执行对象检测及确认。

另一方面，将图5a和图5b作比较，对象跟踪部440可执行对所确认的对象的跟踪。

具体地，对象跟踪部440可基于在图5a和图5b中确认的各对象的移动或移动向量来跟踪对应对象的移动等。由此，可执行对位于车辆周边的车道、施工区域、第一前方车辆及第二前方车辆等的跟踪。

首先，图6a为例示出设于车辆的立体摄像头195所拍摄的车辆前方情况的图。尤其，以鸟瞰图(birdeyeview)表示车辆前方的情况。

参照附图可知，从左向右依次具有第一车道642a、第二车道644a、第三车道646a、第四车道648a，在第一车道642a和第二车道644a之间具有施工区域610a，而第一前方车辆620a位于第二车道644a和第三车道646a之间，第二前方车辆630a配置于第三车道646a和第四车道648a之间。

然后，图6b例示了与各种信息一同显示借助车辆驾驶辅助装置来掌握的车辆前方情况。尤其，如图6b的图像可显示于由车辆驾驶辅助装置提供的显示器180或音频视频导航400。

与图6a不同，图6b例示了基于立体摄像头195所拍摄的图像显示信息。

参照附图可知，从左向右依次具有第一车道642b、第二车道644b、第三车道646b、第四车道648b，在第一车道642b和第二车道644b之间具有施工区域610b，而第一前方车辆620b位于第二车道644b和第三车道646b之间，第二前方车辆630b配置于第三车道646b和第四车道648b之间。

车辆辅助装置100可基于立体摄像头195所拍摄的立体图像来进行信号处理，从而确认对施工区域610b、第一前方车辆620b及第二前方车辆630b的对象。并且，可确认第一车道642b、第二车道644b、第三车道646b及第四车道648b。

另一方面，附图例示出为了呈现对施工区域610b、第一前方车辆620b及第二前方车辆630b的对象确认而分别向边缘突出。

另一方面，车辆驾驶辅助装置100可基于立体摄像头195所拍摄的立体图像来计算对施工区域610b、第一前方车辆620b及第二前方车辆630b的距离信息。

附图例示了显示分别与施工区域610b、第一前方车辆620b及第二前方车辆630b对应的已计算的第一距离信息611b、第二距离信息621b及第三距离信息631b。

另一方面，车辆驾驶辅助装置100可从电子控制单元770或传感部760接收有关车辆的传感器信息。尤其，可接收用于表示车辆速度信息、齿轮信息及车辆的旋转角(凹角)发生变化的速度的偏航角速度(yawrate)信息、车辆的角度信息，且能够显示这种信息。

附图例示了在车辆前方图像的上部670显示车辆速度信息672、齿轮信息671及偏航角速度信息673，且例示了在车辆前方图像的下部680显示车辆角度信息682，但可具有多种例。除此之外，可与车辆的角度信息一同显示车辆的幅度信息683、道路的曲率信息681。

另一方面，车辆驾驶辅助装置100可通过通信部120或接口部130来接收车辆行驶中的道路的速度限制信息等。附图例示了显示速度限制信息640b。

车辆驾驶辅助装置100可通过显示器180来显示图6a所示的多种信息，但不同的是，可以在无需额外的显示的情况下，也能存储各种信息。并且，可利用这种信息来利用于多种应用。

图7为图1的车辆的电子空间装置的内部框图的一例。

参照附图，车辆200可具有用于控制车辆的电子控制装置700。电子控制装置700能够与上述车辆驾驶辅助装置100及音频视频装置400交换数据。

电子控制装置700可包括输入部710、通信部720、存储器740、灯驱动部751、转向驱动部752、制动器驱动部753、动力源驱动部754、天窗驱动部755、悬架驱动部760、电子控制单元770、显示部780、音频输出部785及电源供给部790。

输入部710可具有配置于车辆200的多个按钮或触摸屏。可通过多个按钮或触摸屏来执行多种输入动作。

通信部720能够以无线方式与移动终端600或服务器500进行数据交换。尤其，通信部720能够以无线方式与车辆驾驶人员的移动终端进行数据交换。作为无线数据通信方式，可进行蓝牙、WiFiDirect、WiFi、APIX等多种数据通信方式。

通信部720可从移动终端600或服务器500接收天气信息、道路的交通情况信息，例如，传输协议专家组信息。

另一方面，在使用人员搭乘车辆的情况下，使用人员的移动终端600和电子控制装置100能够自动或借助使用人员的应用执行来执行相互配对。

存储器740可存储用于进行电子控制单元770的处理或控制的程序等用于电子控制装置700整个动作的多种数据。

灯驱动部751可控制配置于车辆的内外部的灯的开启/关闭。并且，能够控制灯光的强度、方向等。例如，可执行对方向指示灯、制动灯等的控制。

转向驱动部752可对车辆200的转向装置(steeringapparatus)(未图示)执行电子式控制。以此，可变更车辆的前进方向。

制动器驱动部753可对车辆200的制动装置(未图示)执行电子式控制。例如，可通过控制配置于轮胎的制动的动作，来减小车辆200的速度。作为另一例，能够通过使分别配置于左侧轮胎和右侧轮胎的制动的工作不同，来将车辆200的前进方向调整为左侧或右侧。

动力源驱动部754可对车辆200的动力源执行电子式控制。

例如，在基于天然燃料的引擎(未图示)为动力源的情况下，动力源驱动部754可执行对引擎的电子式控制。由此，可控制引擎的输出扭矩等。

作为另一例，在基于电的电机(未图示)为动力源的情况下，动力源驱动部754可执行对电机的控制。由此，可控制电机的转速、扭矩等。

天窗驱动部755可对车辆200的天窗装置(sunroofapparatus)执行电子式控制。例如，可控制天窗的开放或封闭。

悬架驱动部756可对车辆200的悬架装置(suspensionapparatus)(未图示)执行电子式控制。例如，在路面存在弯曲的情况下，可通过控制悬架装置来以降低车辆200的振动的方式控制。

空调驱动部757可对车辆200的空调装置(aircinditioner)(未图示)执行电子式控制。例如，在车辆内部的温度高的情况下，控制空调装置工作，以使冷气向车辆内部供给。

车窗驱动部758可对车辆200的悬架装置(windowapparatus)执行电子式控制。例如，可控制对车辆的侧面的左右窗的开放或封闭。

气囊驱动部759可对车辆200的悬架装置(airbagapparatus)执行电子式控制。例如，当遇到危险时，能够以使气囊弹出的方式进行控制。

传感部760感测与车辆100行驶等相关的信号。为此，传感部760可具有航向传感器、偏航传感器、陀螺传感器、定位模块、车辆前进/后退传感器、车轮传感器、车辆速度传感器、自身倾斜检测传感器、电池传感器、燃料传感器、轮胎传感器、基于转向盘旋转的转向盘传感器、车辆内部温度传感器及车辆内部湿度传感器等。

由此，传感部760可获得对车辆方向信息、车辆位置信息(GPS信息)、车辆角度信息、车辆速度信息、车辆加速度信息、车辆倾斜度信息、车辆前进/后退信息、电池信息、燃料信息、轮胎信息、车灯信息、车辆内部温度信息及车辆内部湿度信息的感测信号。

另一方面，除此之外，传感部760还可包括加速踏板传感器、压力传感器、引擎转速传感器(enginespeedsensor)、空气流量传感器(AFS)、吸气温度传感器(ATS)、水温传感器(WTS)、节气门位置传感器(TPS)、上止点(TDC)传感器及曲轴角度传感器(CAS)等。

电子控制单元770可控制电子控制装置700的各单元的整个动作。

可借助基于输入部710的输入来执行特定工作，或者接收传感器760所感测的信号来向车辆驾驶辅助装置100传输，可从音频视频导航装置400接收图像信息，并能控制各种驱动部751、752、753、754、756的动作。

并且，电子控制单元770可从通信部720接收天气信息、道路交通情况信息，例如，传输协议专家组信息。

显示部780可显示与车辆驾驶辅助装置的动作相关的图像。为了显示这种图像，显示部780可包括车辆内部前表面的辅音群或平视显示器。另一方面，在显示部780为平时显示器的情况下，可包括向车辆200的前表面玻璃投射图像的投射模块。另一方面，显示部780可包括能够用于输入的触摸屏。

音频输出部785将从电子控制单元770接收的电信号变换为音频信号来输出。为此，可具有扬声器等。音频输出部785可输出与输入部710，即，按钮的工作相对应的声音。

电源供给部790可借助电子控制单元770的控制来提供各结构要素的工作所需的电源。尤其，电源供给部790可从车辆的电池等接收电源。

图8为示出本发明一实施例的车辆驾驶辅助装置的工作方法的顺序图，图9至图16为为了说明图8的工作方法的说明而参照的图。

首先，参照附图8，车辆驾驶辅助装置100的处理器170从立体摄像头接收立体图像(步骤S810)。并且，车辆驾驶辅助装置100的处理器基于所接收的立体图像来计算车辆周边的信息。

如图2所示，通过配置于车辆的立体摄像头195，车辆驾驶辅助装置100的处理器170通过第一摄像头195a来接收第一图像，并通过第二摄像头195b来接收第二图像。

由于第一摄像头195a和第二摄像头195b之间存在距离，因此，第一图像和第二图像产生视差。

车辆驾驶辅助装置100的处理器170计算第一图像和第二图像之间的视差，并利用所计算的视差信息来对第一图像和第二图像中的至少一个执行分割、对象检测及对象确认。

并且，车辆驾驶辅助装置100的处理器170执行对所确认的对象，例如，前方车辆、车道、结构物及路面等的跟踪。

并且，车辆驾驶辅助装置100的处理器170可获得对位于车辆前方的前方车辆等的距离信息或对车辆前进方向的方向信息。

并且，车辆驾驶辅助装置100的处理器可获得对位于车辆前方的前方车辆的速度信息、相对速度信息等。

其中，基于立体图像的车辆周边信息包括车道、结构物及周边车辆，并且，可包括与周边车辆的距离信息、周边车辆的速度信息等。

然后，处理器170接收与车辆的行驶状态相关的传感器信息(步骤S820)。尤其，接收传感器700所感测的车辆行驶状态信息。

其中，所感测的车辆行驶状态信息可包括从速度传感器、转向角传感器接收的速度信息和车辆方向信息、从转向盘传感器接收的车辆方向信息等。

处理器170可基于所接收的车辆行驶状态信息来计算车辆的速度、车辆的方向等。

然后，处理器170基于从立体摄像头195接收的立体图像和传感部700所感测的车辆行驶状态信息来执行车辆的部件诊断(步骤S830)。

其中，车辆的部件可以为包括车辆的转向装置、轮胎、车轮校准、制动装置及前照灯等的概念。

例如，处理器170可基于立体图像来计算车辆方向信息，并从传感部700中的转向盘传感器检测车辆方向信息，且可基于所计算的车辆方向信息和所检测的车辆方向信息来判断车辆的转向装置或轮胎是否存在异常。

另一方面，处理器170可基于立体图像来执行车道检测，并计算所检测的车道和车辆的距离，从传感部700中的速度传感器、转向角传感器中检测速度信息和车辆方向信息，并基于所检测的速度信息和车辆方向信息来计算车道和车道的距离，而在基于立体图像来计算的距离和基于传感部700来计算的距离差为规定值以上的情况下，可判断车辆的转向装置、轮胎及前轮定位中的至少一个是否存在异常。

另一方面，在为了使车辆向前方行驶而使上述车辆的转向盘的位置在规定范围以内的状态下，若基于从立体摄像头195接收的立体图像来检测的车辆的前进方向不与规定范围相对应的情况下，则处理器170可判断为前轮定位存在异常。

另一方面，处理器170可基于立体图像来检测前方车辆及与前方车辆的距离，当车辆的制动装置工作时，与前方车辆之间的预测距离比基于立体图像检测的前方车辆的距离长规定距离以上的情况下，或者在车辆的制动装置工作时的制动距离比基于立体图像计算的制动距离长规定距离以上的情况下，上述处理器判断为制动装置存在异常。

另一方面，处理器170可基于立体图像来检测夜间行驶中的标志牌或路面，在所检测的标志牌或路面的亮度数据为规定等级以下的情况下，上述处理器判断为前照灯存在异常。

另一方面，处理器170控制显示器180及音频输出部185中的至少一个输出基于判断出的上述异常的异常信息。

另一方面，在判断为上述异常的次数为规定次数以上的情况下，处理器170控制通过显示器180及音频输出部185中的至少一个来输出用于表示更换部件的信息，或者控制车辆的应急灯开启。

另一方面，处理器170控制通信部120，以向移动终端600或服务器500传输基于判断出的上述异常的异常信息或更换部件的信息。

另一方面，车辆的部件诊断可在车辆启动之后，周期性地执行。

并且，当启动车辆时，车辆在行驶中临时停止，或者向车辆施加的冲击量在规定值以上的情况下，可执行车辆的部件诊断。并且，也可基于使用人员的输入来执行。

另一方面，车辆驾驶辅助装置100的处理器170可基于立体图像及车辆行驶信息来预测车辆前进方向。

车辆驾驶辅助装置100的处理器170可基于车辆行驶信心中的车辆方向信息或车辆角度信息等来推断车辆的移动，且基于车辆移动推断及基于立体图像来检测的车道等来执行车辆前进方向跟踪。

并且，车辆驾驶辅助装置100的处理器170可基于车辆前进方向的跟踪来预测车辆的前进方向。

图9例示用于进行部件诊断的处理器的内部框图的一例。

参照附图，车辆驾驶辅助装置100的处理器170可包括车道检测部910、距离检测部920、速度检测部930、方向检测部935及部件诊断部940。

车辆驾驶辅助装置100的处理器170可从立体摄像头195接收立体图像S_img，通过接口部130从音视频导航装置400接收地图信息S_mp，并从电子控制单元770或传感部760接收传感器信息S_car。

其中，传感器信息S_car作为包括车辆行驶状态信息的概念，车辆行驶状态信息可包括车辆前进方向信息、车辆位置信息(GPS信息)、车辆角度信息、车辆速度信息、车辆倾斜度信息、侧面进入信息及后退信息等。

车道检测部910可基于从前方立体摄像头195接收的立体图像S_img来执行车道检测。具体地，可基于立体图像S_img的视差来检测前方的车道。

类似地，距离检测部920和速度检测部930可基于从前方立体摄像头195接收的立体图像S_img来检测前方车辆的距离、速度等。

另一方面，检测部935可基于从前方立体摄像头195接收的立体图像S_img来检测车辆的前进方向。例如，可基于所检测车道的依次的位置变化来检测车辆的前进方向。具体地，在直线道路的行驶中，在位于立体图像S_img中的右侧的车道依次向左侧移动的情况下，可检测出车辆的前进方向为右侧。

部件诊断部940可基于所检测的车道信息、周边车辆的距离信息、速度信息、车辆前进方向信息、车辆行驶信息S_car及地图信息S_mp中的至少一个来诊断车辆内部件。

尤其，部件诊断部940可对基于立体图像来检测的车道信息、周边车辆的距离信息、速度信息、车辆前进方向信息中的至少一个和基于由传感部700检测的传感器信息的各种信息进行比较，并在其差为规定值以上的情况下，判断相关车辆内部件是否存在异常。

例如，部件诊断部940可基于立体图像来计算车辆方向信息，从传感部700中的转向盘传感器检测车辆方向信息，并基于所计算的车辆方向信息和所检测的车辆方向信息来判断车辆的转向装置或轮胎是否存在异常。

另一方面，部件诊断部940可基于立体图像来执行车道检测，计算所检测的车道和车辆的距离，并从传感部700中的速度传感器、转向角传感器检测速度信息和车辆方向信息，基于所检测的速度信息和车辆方向信息来计算车道和车辆的距离，而在基于立体图像来计算的距离和基于传感部700来计算的距离差为规定值以上的情况下，可判断车辆的转向装置、轮胎及前轮定位中的至少一个是否存在异常。

另一方面，在为了使车辆向前方行驶而使车辆的转向盘的位置在规定范围以内的状态下，若基于从立体摄像头195接收的立体图像来检测的车辆的前进方向不与规定范围相对应的情况下，则部件诊断部940可判断为前轮定位存在异常。

另一方面，部件诊断部940可基于立体图像来检测前方车辆及与前方车辆的距离，当车辆的制动装置工作时，与前方车俩的预测距离比基于立体图像检测的前方车辆的距离长规定距离以上的情况下，或者在车辆的制动装置动作时的制动距离比基于立体图像计算的制动距离长规定距离以上的情况下，上述处理器判断为制动装置存在异常。

另一方面，部件诊断部940可基于立体图像来检测夜间行驶中的标志牌或路面，在所检测的标志牌或路面的亮度数据为规定等级以上的情况下，上述处理器判断为前照灯存在异常。

图10a至图11c例示车辆内部件诊断的多种例。

首先，图10a例示在车辆的转向盘150向直线方向Dr1放置的状态下，由立体摄像头195拍摄的图像Im1、Im2中的车道Li1、Li2逐渐从右侧向左侧移动。

处理器170可基于依次获得的立体图像来计算车辆方向信息Dr2，从传感部700中的转向盘传感器检测车辆方向信息Dr1，并基于所计算的车辆方向信息Dr2和所检测的车辆方向信息Dr1来判断车辆的转向装置、前轮定位或轮胎是否存在异常。

如图所示，在与车辆方向信息Dr1相比，基于从转向盘传感器依次获得的立体图像的车辆方向信息Dr2向右侧移动的情况下，处理器170可判断转向装置或前轮定位偏向右侧，或在轮胎中，右侧轮胎的气压低。

另一方面，在为了车辆向前方行驶而使车辆的转向盘的位置在规定范围以内的状态下，若基于从立体图像195接收的立体图像来检测的车辆的前进方向不与规定范围相对应的情况下，则处理器170可判断前轮定位存在异常。

即，如图所示，在车辆方向信息Dr1为用于直线方向的规定范围以内的状态下，基于从立体摄像头195接收的立体图像来从转向盘传感器检测的车辆的前进方向不与规定范围相对应的情况下，可判断为前轮定位存在异常。

然后，图10b例示基于在立体摄像头195拍摄的图像Ima来计算与车道的距离信息D1，并基于传感器信息来计算与车道的距离信息Dr2。

车辆在两车道Lm1、Lm2之间行驶的情况下，处理器170可基于立体摄像头195所拍摄的图像Ima中的车道Ln2来计算与实际车道Lm2的距离信息D1。

另一方面，处理器170可从进入两车道Lm1、Lm2之间开始，从传感部700接收速度信息和车辆方向信息。并且，可通过实时计算预存储的两车道Lm1、Lm2的距离信息D1、速度信息及车辆放行信息来计算出当前行驶中的车辆和车道的距离信息D2。

在基于图像来计算的距离信息D1和基于传感器信息来计算的距离信息D2之间的差为规定值以上的情况下，处理器170可判断车辆的转向装置、前轮定位及轮胎中的至少一个是否存在异常。

例如，在距离信息D2小于距离信息D1的情况下，可判断传感部的车辆方向信息存在错误，因此，处理器170可判断转向装置或前轮定位偏向右侧，或者在轮胎中，右侧轮胎的气压低。

作为另一例，在距离信息D2大于距离信息D1的情况下，可判断传感部的车辆方向信息存在错误，因此，处理器170可判断转向装置或前轮定位偏向左侧，或在轮胎中，左侧轮胎的气压低。

图11a为为了说明判断基于前方车辆的距离计算和实际制动工作时的距离的制动装置是否存在异常而参照的图。

首先，图11a的(a)部分例示出基于立体摄像头195所拍摄的图像Imx来计算与前方车辆180的距离信息Dx的例。

然后，图11a的(b)部分例示出车辆的制动装置实际工作的例。

当制动装置在车辆行驶的过程中工作的情况下，处理器170可基于立体摄像头195所拍摄的图像来计算从车辆的制动装置工作时点至工作停止时点为止的距离。例如，可计算出与图11a的(a)部分的前方车辆的距离相对应的距离信息Dx。

另一方面，可在传感部700中，处理器170可基于车辆的里程表(odometer)中的感测信息来计算基于传感器的行驶距离等。由此，处理器170可基于里程表中的感测信息来计算车辆的制动装置工作时点至制动工作停止时点为止的距离。图11a的(b)部分例示Dy作为所计算的距离信息。

在基于图像来计算的距离信息Dx和基于传感器信息来计算的距离信息Dy的差为规定距离以上的情况下，处理器170可判断为制动装置存在异常。

图11b的(a)部分基于车辆行驶中的立体图像Imy来例示基于制动工作的预测制动距离Dz1。

图11b的(b)部分例示实际制动装置的工作的实际制动距离Dz2。

处理器170能够与制动工作区间相对应地预测制动距离Dz1。例如，可考虑当前车辆的速度信息、制动工作时间信息等来预测提供距离Dz1。并且，可将预测的制动距离Dz1和基于制动工作的实际制动距离Dz2相比较，在其差为规定距离以上的情况下，上述处理器判断为制动装置存在异常。

图11c例示车辆200在夜间行驶的情况下，前照灯工作的例。

附图示出基于左右侧前照灯工作的前照灯输出区域1132、1134。

另一方面，立体摄像头195在夜间行驶过程中也获得立体图像。

另一方面，在车辆行驶的过程中，在存在标志牌1130的情况下，立体摄像头195可获得包括位于前照灯输出区域1134中的标志牌1130在内的图像。

处理器170可基于立体图像来检测夜间行驶中的标志牌，并在所检测的标志牌的亮度数据为规定等级以下的情况下，上述处理器判断为前照灯存在异常。

另一方面，处理器170可在存储器140存储灯的强度的信息，并将所存储的灯的光亮信息和在标志牌反射的光亮信息相比较，在其差为规定差以上的情况下，上述处理器判断为前照灯存在异常。

另一方面，除标志牌之外，处理器170还检测路面，并在所检测的路面的亮度数据为规定等级以下的情况下，上述处理器也可判断为前照灯存在异常。

另一方面，处理器170能够控制显示器180及音频输出部185中的至少一个输出基于判断出的上述异常的异常信息。对此，将参照附图12至图13c来进行记述。

首先，图12的(a)部分例示在处理器170判断车辆的转向是否存在异常的情况下，输出转向异常信息1210。显示器以平视显示器体现的情况下，可在车辆的前表面玻璃上的输出区域800输出转向异常信息1210。此时的转向异常信息可为包括转向装置、前轮定位及轮胎等的概念。

然后，图12的(b)部分例示在处理器170判断车辆的制动是否存在异常的情况下，输出制动异常信息1220。附图例示制动异常信息1220显示于输出区域800。

然后，图12的(c)部分例示在处理器170判断车辆的灯是否存在异常的情况下，输出灯异常信息1230的例。附图例示灯异常信息1230显示于输出区域800。

另一方面，图13a至图13c例示分别与图12的(a)部分至图12的(c)部分相对应，只是在非输出区域800的车辆的辅音群300显示各个信息1310、1320、1330。

另一方面，与图12至图13c不同，也可通过音频输出部185来输出各个信息。

另一方面，处理器170在判断为上述异常的次数为规定次数以上的情况下，控制显示器180及音频输出部185中的至少一个输出用于表示更换部件的信息，或者控制车辆的应急灯开启。对此，将参照图15至图15c来进行记述。

首先，图14的(a)部分例示在车辆的转向判断为上述异常的次数为规定次数以上的情况下，处理器170输出转向更换信息1410(显示：需要变换转向)。在以HUD体现的情况下，显示器可向车辆的前表面玻璃上的输出区域800输出转向更换信息1410。此时的转向更换信息可为包括转向装置、前轮定位及轮胎等的概念。

然后，图14的(b)部分例示在车辆的制动判断为上述异常的次数为规定次数以上的情况下，处理器170输出制动更换信息1420(显示：需要变换制动)的例。附图例示制动更换信息1420显示于输出区域800。

然后，图14的(c)部分例示在车辆的灯判断为上述异常的次数为规定次数以上的情况下，处理器170输出灯更换信息1430(显示：需要变换灯)。附图例示制动更换信息1430显示于输出区域800。

另一方面，图15a至图15c例示分别与图14的(a)部分至图14的(c)部分相对应，只是在非输出区域800的车辆的辅音群300显示各个信息1510、1520、1530的例。

另一方面，与图14至图15c不同，可通过音频输出部185来输出各个信息。

另一方面，处理器170控制通信部120，以向移动终端600或服务器500传输基于判断出的上述异常的异常信息或更换部件的信息。对此，将参照附图16来进行记述。

如图14至图15c，在车辆的转向、制动及灯等的判断为上述异常的次数为规定次数以上的情况下，如图16，处理器170能够向移动终端600或服务器500传输更换部件的信息作为无限信号Ssw。由此，使用人员可容易地确认更换部件的信息。

像这样，车辆的处理器170等告知车辆的部件等是否异常和是否更换，从而能够增大使用人员的利用便利性。

另一方面，也可执行对除本说明所示的转向装置、制动装置、灯之外的诊断。

本发明实施例的车辆驾驶辅助装置及具有该车辆驾驶辅助装置的车辆并不以限制性的方式适用如上所述的实施例的结构和方法，而是以能够实现多种变形的方式由各实施例的全部或一部分选择性组合而构成上述实施例。

另一方面，本发明的车辆驾驶辅助装置或车辆的工作方法能够在设置于车辆驾驶辅助装置或车辆的处理器能够读取的记录介质中，以处理器可读的代码体现。处理器可读取的记录介质包括存储有可被处理器读取的数据的所有种类的记录装置。作为处理器可读的记录介质的例，具有ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘、光数据存储装置等，并且，也包括如通过网络传输等以载波形态体现的。并且，处理器可读取的记录介质分散于利用网络来连接的电脑系统，能够以分散方式存储处理器可读取的代码并执行。

并且，以上虽然对本发明的优选实施例进行了示出和说明，但本发明并不局限于上述的特定实施例，能够在不脱离发明要求保护范围的本发明要旨的情况下，可由本发明所属技术领域的普通技术人员进行多种变形，而这种变形实施不应从本发明的技术思想或前景中单独理解。

Claims

1.一种车辆驾驶辅助装置，其特征在于，包括：

立体摄像头；

传感部，用于感测车辆的行驶状态；

处理器，基于从上述立体摄像头接收的立体图像和由上述传感部感测的车辆行驶状态信息来诊断车辆的部件。

2.根据权利要求1所述的车辆驾驶辅助装置，其特征在于，上述处理器基于上述立体图像来计算车辆方向信息，从上述传感部中的转向盘传感器检测车辆方向信息，并基于所计算的上述车辆方向信息和所检测的上述车辆方向信息来判断上述车辆的转向装置或轮胎是否存在异常。

3.根据权利要求1所述的车辆驾驶辅助装置，其特征在于，

上述处理器基于上述立体图像来执行车道检测，并计算所检测的上述车道和上述车辆的距离；

由上述传感器中的速度传感器、转向角传感器检测速度信息和车辆方向信息，并基于所检测的上述速度信息和上述车辆方向信息来计算上述车道和上述车辆的距离；

在基于上述立体图像来计算的距离和基于上述传感部来计算的距离之差为规定值以上的情况下，判断上述车辆的转向装置、轮胎及前轮定位中的至少一个是否存在异常。

4.根据权利要求1所述的车辆驾驶辅助装置，其特征在于，在为了使车辆向前方行驶而使上述车辆的转向盘的位置在规定范围以内的状态下，若基于从上述立体摄像头接收的立体图像来检测的车辆的前进方向不与上述规定范围相对应，则上述处理器判断为前轮定位存在异常。

5.根据权利要求1所述的车辆驾驶辅助装置，其特征在于，

上述处理器基于上述立体图像来检测前方车辆及与上述前方车辆的距离，

当上述车辆的制动装置工作时，与上述前方车辆的预测距离比基于上述立体图像来检测的与前方车辆的距离长规定距离以上的情况下，或者

在上述车辆的制动装置工作时的制动距离比基于上述立体图像来计算的制动距离长上述规定距离以上的情况下，

上述处理器判断为上述制动装置存在异常。

6.根据权利要求1所述的车辆驾驶辅助装置，其特征在于，上述处理器基于上述立体图像来检测夜间行驶中的标志牌或路面，在所检测的上述标志牌或路面的亮度数据为规定等级以下的情况下，上述处理器判断为前照灯存在异常。

7.根据权利要求2至6中任一项所述的车辆驾驶辅助装置，其特征在于，

还包括显示器及音频输出部；

上述处理器控制上述显示器及音频输出部中的至少一个输出基于判断出的上述异常的异常信息。

8.根据权利要求7所述的车辆驾驶辅助装置，其特征在于，在判断为上述异常的次数为规定次数以上的情况下，上述处理器控制上述显示器及音频输出部中的至少一个输出用于表示更换部件的信息，或者控制车辆的应急灯开启。

9.根据权利要求2至6中任一项所述的车辆驾驶辅助装置，其特征在于，

还包括与移动终端或服务器进行通信的通信部；

上述处理器控制上述通信部向上述移动终端或上述服务器传输基于判断出的上述异常的异常信息或更换部件的信息。

10.根据权利要求1所述的车辆驾驶辅助装置，其特征在于，上述处理器包括：

视差计算部，用于执行上述立体图像的视差计算；

对象检测部，基于上述立体图像的视差信息来从上述立体图像中的至少一个图像检测对象；以及

对象跟踪部，执行对所检测的上述对象的跟踪。

11.根据权利要求10所述的车辆驾驶辅助装置，其特征在于，

上述处理器还包括：

分割部，基于上述立体图像的视差信息来分割上述立体图像中的对象，以及

对象确认部，对所检测的上述对象进行分类；

上述对象检测部基于所分割的上述对象来对上述立体图像中的至少一个图像执行对象检测。

12.一种车辆，其特征在于，包括：

转向驱动部，用于驱动转向装置；

制动器驱动部，用于驱动制动装置；

控制部，用于控制上述转向驱动部及制动器驱动部；

立体摄像头；

传感部，用于感测车辆的行驶状态；以及

13.根据权利要求12所述的车辆，其特征在于，上述处理器基于上述立体图像来计算车辆方向信息，从上述传感部中的转向盘传感器检测车辆方向信息，并基于所计算的上述车辆方向信息和所检测的上述车辆方向信息来判断为上述车辆的转向装置或轮胎存在异常。

14.根据权利要求12所述的车辆，其特征在于，

15.根据权利要求12所述的车辆，其特征在于，在为了车辆向前方行驶而使上述车辆的转向盘的位置在规定范围以内的状态下，若基于从上述立体摄像头接收的立体图像来检测的车辆的前进方向不与上述规定范围相对应的情况下，则上述处理器判断为前轮定位存在异常。

16.根据权利要求12所述的车辆，其特征在于，

上述处理器判断为上述制动装置存在异常。

17.根据权利要求12所述的车辆，其特征在于，

还包括车灯；

上述处理器基于上述立体图像来检测夜间行驶中的标志牌或路面，在所检测的上述标志牌或路面的亮度数据为规定等级以下的情况下，上述处理器判断为前照灯存在异常。

18.根据权利要求13至17中任一项所述的车辆，其特征在于，

还包括显示器及音频输出部；

上述处理器或上述控制部控制上述显示器及音频输出部中的至少一个输出基于判断出的上述异常的异常信息。

19.根据权利要求18所述的车辆，其特征在于，在判断为上述异常的次数为规定次数以上的情况下，上述处理器控制上述显示器及音频输出部中的至少一个输出用于表示更换部件的信息，或者控制车辆的应急灯开启。

20.根据权利要求13至17中任一项所述的车辆，其特征在于，

还包括与移动终端或服务器进行通信的通信部；

上述处理器控制上述通信部，向上述移动终端或上述服务器传输基于判断出的上述异常的上述异常信息或更换部件的信息。