CN106494170B - 车辆驾驶辅助装置、车辆以及车辆用悬架控制方法 - Google Patents

车辆驾驶辅助装置、车辆以及车辆用悬架控制方法 Download PDF

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Abstract

一种车辆驾驶辅助装置、车辆以及车辆用悬架控制方法，本发明的车辆驾驶辅助装置，其包括：照相机，用于获取车辆外部影像；以及，处理器，用于提供悬架的高低控制信号，所述控制信号用于调节自己车辆和所述车辆外部影像中检测出的对象的碰撞所对应的所述自己车辆的预计冲撞部位。

Description

车辆驾驶辅助装置、车辆以及车辆用悬架控制方法
技术领域
本发明涉及车辆驾驶辅助装置、包括车辆驾驶辅助装置的车辆以及控制车辆用悬架的方法。
背景技术
车辆是用于将乘坐的用户朝所需的方向移动的装置。作为代表性的可举例有汽车。
另外，为了给利用车辆的用户提供便利，车辆中配备各种传感器和电子设备渐成为一种趋势。特别是，开发出用于用户的驾驶便利的多种装置等。
最近，随着对自主驾驶汽车(autonomous vehicle)的关注度日趋提高，不断展开有针对自主驾驶汽车上搭载的传感器的研究。自主驾驶汽车上搭载的传感器有照相机、红外线传感器、雷达、GPS、激光雷达(Lidar)、陀螺仪等，其中，照相机作为代替人眼的作用的传感器，其占据着重要的位置。
另外，车辆在紧急制动时，因惯性作用而发生前部下倾(nose dive)的现象。如果以发生前部下倾的状态追尾前行车辆，车辆会进入前行车辆的后保险杠下方，并被施加冲击。在此情况下，车辆的刚性低的散热器格栅、前挡泥板、车头灯、护罩前端部将与前行车辆的后面直接碰撞，从而引起较大的损坏。
因此，亟需开发出能够适当地控制悬架以避免发生前部下倾的现象的技术。
发明内容
为了解决如上所述的问题，本发明的目的在于提供一种车辆驾驶辅助装置，其控制影像悬架的高低，从而调节自己车辆和检测出的对象的碰撞所对应的自己车辆的预计冲撞部位。
本发明的目的并不限定于以上提及到的目的，本领域的技术人员能够通过以下的记载明确理解未被提及到的其他目的。
为了实现所述目的，本发明的实施例提供一种车辆驾驶辅助装置，其包括：照相机，用于获取车辆外部影像；以及，处理器，用于提供悬架的高低控制信号，所述控制信号用于调节自己车辆和所述车辆外部影像中检测出的对象的碰撞所对应的所述自己车辆的预计冲撞部位。
为了实现所述目的，本发明的实施例提供一种车辆，其包括车辆驾驶辅助装置和悬架装置，其中，所述车辆驾驶辅助装置包括：照相机，用于获取车辆外部影像；以及，第一处理器，用于提供悬架的高低控制信号，所述控制信号用于调节自己车辆和所述车辆外部影像中检测出的对象的碰撞所对应的冲撞部位；所述悬架装置包括：接口部，用于接收所述控制信号；以及，第二处理器，根据所述控制信号控制悬架的高低。
为了实现所述目的，本发明的实施例提供一种车辆用悬架的控制方法，其包括：获取车辆外部影像的步骤；从所述车辆外部影像中检测对象的步骤；判断自己车辆与所述对象的碰撞的步骤；以及，提供所述自己车辆的悬架的高低控制信号，从而调节所述自己车辆的预计冲撞部位的步骤。
其他实施例的具体事项包括于详细的说明及附图中。
本发明的实施例具有如下效果的一种或其以上。
第一、当预测出与对象的碰撞时，诱导在能够使受害达到最小的部位上发生碰撞。
第二、当预测出与前行车辆的碰撞时，通过悬架控制来使车辆损坏达到最小，并最大程度地保护用户。
第三、当预测出与后行车辆的碰撞时，通过悬架控制来使车辆损坏达到最小，最大程度地保护用户并预防二次碰撞。
第四、当预测出与从侧面冲进的车辆的碰撞时，通过悬架控制来最大程度地保护用户，并防止车辆发生颠覆。
本发明的效果并不限定于以上提及到的效果，本领域的技术人员能够从权利要求书的记载明确理解未被提及到的其他效果。
附图说明
图1是示出本发明的一实施例的车辆的外观的图。
图2A至图2C是在说明本发明的实施例的图1的车辆中包括的车辆驾驶辅助装置时作为参照的图。
图3A至图3C例示出本发明的多种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4C例示出图3A至图3C的处理器的内部框图的多种例。
图5A至图5B是在说明图4A至图4C的处理器的动作时作为参照的图。
图6A至图6B是在说明图3A至图3C的车辆驾驶辅助装置的动作时作为参照的图。
图7是图1的车辆的内部框图的一例。
图8是在说明本发明的第一实施例的车辆驾驶辅助装置时作为参照的流程图。
图9是在说明本发明的实施例的悬架装置时作为参照的图。
图10是在说明本发明的实施例的在预测出与前行的其他车辆的碰撞的情况下的车辆驾驶辅助装置的动作时作为参照的图。
图11至图13是在说明本发明的实施例的在预测出与后行的其他车辆的碰撞的情况下的车辆驾驶辅助装置的动作时作为参照的图。
图14至图16B是在说明本发明的实施例的在预测出与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的碰撞的情况下的车辆驾驶辅助装置的动作时作为参照的图。
图17是在说明本发明的实施例的在曲线行驶的情况下的车辆驾驶辅助装置的动作时作为参照的图。
图18是在说明本发明的实施例的基于路面状态的车辆驾驶辅助装置的动作时作为参照的图。
图19是在说明本发明的实施例的在后备箱开放的情况下的车辆驾驶辅助装置的动作时作为参照的图。
附图标记
100：车辆驾驶辅助装置 400：车辆用显示装置
700：车辆
具体实施方式
以下参照附图对本说明书所揭示的实施例进行详细的说明，在此，与附图标记无关的对相同或类似的结构元件赋予相同的参照标记，并将省去对其重复的说明。在以下说明中使用的针对结构元件的接尾词“模块”及“部”仅是考虑到便于说明书的撰写而被赋予或混用，其自身并不带有相互区分的含义或作用。并且，在对本发明揭示的实施例进行说明的过程中，如果判断为对于相关的公知技术的具体说明会导致混淆本说明书所揭示的实施例的技术思想，则将省去对其详细的说明。并且，所附的附图仅是为了容易理解本说明书所揭示的实施例，不应由所附的附图来限定本发明所揭示的技术思想，而是应当涵盖了本发明的思想及技术范围中所包括的所有变更、均等物乃至替代物。
第一、第二等包含序数的术语可用于说明多种结构元件，但是所述结构元件并不由所述术语所限定。所述术语仅是用于将一个结构元件与其他结构元件区分的目的来使用。
如果提及到某个结构元件“连接”或“接触”于另一结构元件，其可能是直接连接于或接触于另一结构元件，但也可被理解为是他们中间存在有其他结构元件。反之，如果提及到某个结构元件“直接连接”或“直接接触”于另一结构元件，则应当被理解为是他们之间不存在有其他结构元件。
除非在上下文明确表示有另行的含义，单数的表达方式应包括复数的表达方式。
在本申请中，“包括”或“具有”等术语仅是为了指定说明书上记载的特征、数字、步骤、动作、结构元件、部件或其组合的存在，而并不意在排除一个或其以上的其他特征或数字、步骤、动作、结构元件、部件或其组合的存在或添加的可能性。
本说明书中说明的车辆可以是包括汽车、摩托车的概念。以下，对于车辆将以汽车为主进行说明。
本说明书中所述的车辆可以是将作为动力源具有引擎的内燃机车辆、作为动力源具有引擎和电动马达的混合动力车辆、作为动力源具有电动马达的电动汽车等均涵盖的概念。
在以下的说明中，车辆的左侧表示车辆的行驶方向的左侧，车辆的右侧表示车辆的行驶方向的右侧。
在以下的说明中，除非有另行提及到的内容，将以左座驾驶(Left Hand Drive，LHD)车辆为中心进行说明。当然，RHD车辆也同样落入本发明的范围。
图1是示出本发明的一实施例的车辆的外观的图。
参照附图，车辆700可包括：利用动力源进行旋转的车轮103FR、103FL、103RL..；用于调节车辆700的行驶方向的转向输入构件721a；以及设置于车辆700内部的车辆驾驶辅助装置100。
车辆驾驶辅助装置100可设置有至少一个照相机，利用至少一个照相机获取的图像可在处理器内被信号处理。
另外，附图中例示出车辆驾驶辅助装置100设置有两个照相机。
另外，总长度(overall length)表示从车辆700的前部分至后部分的长度，总宽度(width)表示车辆700的宽度，总高度(height)表示从车轮下部至车顶的长度。在以下的说明中，总长度方向L可表示作为车辆700的总长度测量的基准的方向，总宽度方向W可表示作为车辆700的总宽度测量的基准的方向，总高度方向H可表示作为车辆700的总高度测量的基准的方向。
另外，本发明的车辆700可以是包括自主驾驶车辆的概念。
另外，在以下的说明中，为了与其他车辆进行区分，车辆700也可被说明为自己车辆700。
图2A至图2C是在说明本发明的实施例的图1的车辆中包括的车辆驾驶辅助装置时作为参照的图。
参照图2A对包括用于获取车辆前方的影像的照相机195a、195b的车辆驾驶辅助装置进行说明。
图2A示出车辆驾驶辅助装置100中包括两个照相机，但是，本发明并不限定照相机的数目。
参照附图，车辆驾驶辅助装置100可包括：设置有第一镜头193a的第一照相机195a；设置有第二镜头193b的第二照相机195b。在此情况下，可将照相机195称为立体照相机。
另外，车辆驾驶辅助装置100可在第一镜头193a和第二镜头193b分别设置有用于遮蔽入射的光的第一遮光部192a(light shield)、第二遮光部192b。
附图中的车辆驾驶辅助装置100可以是可装卸于车辆700的车顶或风挡的结构。
这样的车辆驾驶辅助装置100可从第一及第二照相机195a、195b获取关于车辆前方的立体图像，基于立体图像执行视差(disparity)检测，基于视差信息执行针对至少一个立体图像的对象检测，在对象检测以后，持续地跟踪对象的移动。
参照图2B至图2C对包括用于获取车辆周边影像的照相机195d、195e、195f、195g的车辆驾驶辅助装置进行说明。
图2B至图2C示出车辆驾驶辅助装置100中包括四个照相机，但是，本发明并不限定照相机的数目。
参照附图，车辆驾驶辅助装置100可包括多个照相机195d、195e、195f、195g。在此情况下，可将照相机195称为环视照相机。
多个照相机195d、195e、195f、195g可分别配置在车辆的左侧、后方、右侧及前方。
左侧照相机195d可配置在围绕左侧侧镜的壳体内。或者，左侧照相机195d可配置在围绕左侧侧镜的壳体外部。或者，左侧照相机195d可配置在左侧前门、左侧后门或左侧挡泥板(fender)外侧一区域。
右侧照相机195f可配置在围绕右侧侧镜的壳体内。或者，右侧照相机195f可配置在围绕右侧侧镜的壳体外部。或者，右侧照相机195f可配置在右侧前门、右侧后门或右侧挡泥板(fender)外侧一区域。
另外，后方照相机195e可配置在后方车牌板或后备箱开关附近。
前方照相机195g可配置在标徽附近或散热器格栅(radiator grill)附近。
多个照相机195d、195e、195f、195g拍摄的各个图像传送给处理器170，处理器170可合成所述各个图像，从而生成车辆周边影像。
图2C示出车辆周边影像的一例。车辆周边影像201可包括：左侧照相机195d拍摄的第一图像区域195di；后方照相机195e拍摄的第二图像区域195ei；右侧照相机195f拍摄的第三图像区域195fi；以及前方照相机195g拍摄的第四图像区域195gi。
车辆周边影像201可以俯视图像或鸟瞰图像方式进行显示。
另外，当多个照相机中生成环视图像时，各图像区域之间产生边界部分。这样的边界部分可利用图像融合(blending)处理来自然地进行显示。
另外，在多个影像各自的边界上可显示边界线202a、202b、202c、202d。
另外，车辆周边影像201中可包括车辆图像700i。其中，车辆图像700i可以是由处理器170生成的图像。
另外，车辆周边影像201可通过车辆的显示部741或车辆驾驶辅助装置的显示部180显示。
图3A至图3C例示出本发明的多种实施例的车辆驾驶辅助装置的内部框图的多种例。
在图3A至图3C的车辆驾驶辅助装置100中，可基于计算机视觉(computer vision)对从照相机195接收的图像进行信号处理，从而生成车辆相关信息。其中，车辆相关信息可包含：用于针对车辆的直接控制的车辆控制信息、或者用于向车辆驾驶者提供驾驶向导的车辆驾驶辅助信息。
其中，照相机195可以是单色照相机。或者，照相机195可以是用于拍摄车辆前方影像的立体照相机195a、195b。或者，照相机195可以是用于拍摄车辆周边影像的环视照相机195d、195e、195f、195g。
图3A是本发明的实施例的车辆驾驶辅助装置100的内部框图。
参照图3A，图3A的车辆驾驶辅助装置100可包括：输入部110、通信部120、接口部130、存储器140、处理器170、供电部190、照相机195、显示部180及音频输出部185。
输入部110可设置有贴附于车辆驾驶辅助装置100，特别是贴附于照相机195的多个按键或触摸屏。通过多个按键或触摸屏可开启车辆驾驶辅助装置100的电源并使其进行动作。除此之外，可还执行多种输入动作。
通信部120可通过无线(wireless)方式与移动终端600或服务器601进行数据交换。特别是，通信部120可通过无线方式与车辆驾驶者的移动终端进行数据交换。作为无线数据通信方式可有蓝牙(Bluetooth)、直通互联(WiFi Direct)、WiFi、APiX或NFC等多种数据通信方式。
通信部120可从移动终端600或服务器601接收天气信息、道路的交通状况信息，例如可接收传输协议专家组(Transport Protocol Expert Group，TPEG)信息。另外，可向移动终端600或服务器601传送车辆驾驶辅助装置100中确认的实时信息。
另外，在用户乘坐车辆的情况下，用户的移动终端600和车辆驾驶辅助装置100可自动地或通过用户执行应用程序来执行彼此配对(pairing)。
通信部120可从外部服务器601接收信号灯变更信息。其中，外部服务器601可以是位于管制交通的交通管制所的服务器。
接口部130可接收车辆相关数据或向外部传送处理器170中处理或生成的信号。为此，接口部130可通过有线通信或无线通信方式与车辆内部的控制部770、车辆用显示装置400、检测部760、车辆驱动部750等执行数据通信。
接口部130可通过与控制部770、车辆用显示装置400或额外的导航装置的数据通信来接收导航信息。其中，导航信息可包含：设定的目的地信息、与所述目的地对应的路径信息、与车辆行驶相关的地图(map)信息、车辆的当前位置信息。另外，导航信息可包含道路上的车辆的位置信息。
另外，接口部130可从控制部770或检测部760接收传感器信息。
其中，传感器信息可包含车辆方向信息、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、车辆斜率信息、车辆前进/倒车信息、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、关于是否下雨的信息中的至少一种。
这样的传感器信息可从航向传感器(heading sensor)、横摆传感器(yawsensor)、陀螺仪传感器(gyro sensor)、定位模块(position module)、车辆前进/倒车传感器、车轮传感器(wheel sensor)、车辆速度传感器、车体倾斜检测传感器、电池传感器、燃料传感器、轮胎传感器、基于方向盘的转向传感器、车辆内部温度传感器、车辆内部湿度传感器、雨水传感器(rain sensor)等中获取。另外，定位模块可包括用于接收GPS信息的GPS模块。
另外，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、车辆斜率信息等称为车辆行驶信息。
接口部130可向控制部770或车辆驱动部750提供信号。其中，信号可以是控制信号。例如，处理器170可通过接口部130向控制部770或转向驱动部752提供转向控制信号。
存储器140可存储用于处理器170的处理或控制的程序等、用于车辆驾驶辅助装置100整体上的动作的多种数据。
存储器140中可存储用于确认对象的数据。例如，存储器140中可存储用于在通过照相机195获取的影像中检测出规定对象时，可利用规定算法确认所述对象为何者的数据。
存储器140中可存储关于交通信息的数据。例如，存储器140中可存储用于在通过照相机195获取的影像中检测出规定的交通信息时，可利用规定算法确认所述交通信息为何者的数据。
另外，存储器140在硬件上可以是ROM、RAM、EPROM、闪存盘、硬盘等多种存储装置。
处理器170控制车辆驾驶辅助装置100内的各单元的整体上的动作。
处理器170可对利用照相机195获取的车辆前方影像或车辆周边影像进行处理。特别是，处理器170执行基于计算机视觉(computer vision)的信号处理。因此，处理器170可从照相机195获取关于车辆前方或车辆周边的图像，基于图像执行对象检测及对象跟踪。特别是，处理器170在进行对象检测时，可执行车线检测(Lane Detection，LD)、周边车辆检测(Vehicle Detection、VD)、行人检测(Pedestrian Detection，PD)、灯光检测(BrightspotDetection，BD)、交通信号检测(Traffic Sign Recognition，TSR)、道路面检测等。
处理器170可从利用照相机195获取的车辆前方影像或车辆周边影像中检测出信息。
信息可以是关于车辆行驶状况的信息。例如，信息可以是包含车辆行驶的道路信息、交通法规信息、周边车辆信息、车辆或行人信号灯信息、施工信息、交通状况信息、停车场信息、车线信息等的概念。
处理器170可将检测出的信息与存储器140中存储的信息相比较，从而确认出信息。
另外，处理器170可通过通信部120接收天气信息、道路的交通状况信息，例如，可接收传输协议专家组(Transport Protocol Expert Group，TPEG)信息。
另外，处理器170也可对车辆驾驶辅助装置100中基于图像确认的车辆周边交通状况信息实时进行确认。
另外，处理器170可通过接口部130从车辆用显示装置400或额外的导航装置(未图示)接收导航信息等。
另外，处理器170可通过接口部130从控制部770或检测部760接收传感器信息。其中，传感器信息可包含车辆方向信息、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、车辆斜率信息、车辆前进/倒车信息、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、方向盘旋转信息中的至少一种。
处理器170可接收照相机195中获取的影像。其中，影像可以是车辆外部影像。例如，车辆外部影像可以是车辆前方影像、车辆后方影像、车辆左侧方影像以及车辆右侧方影像中的至少一种。照相机195可以是单色照相机、立体照相机195a、195b或环视照相机195d、195e、195、195g。
处理器170可检测对象。处理器170可对检测出的对象进行确认并跟踪。其中，对象可以是前行的其他车辆、后行的其他车辆或位于侧方的其他车辆。
另外，处理器170可从影像中检测其他车辆上贴附的保险杠的位置。例如，处理器170可从影像中检测前行的其他车辆的后保险杠的位置。例如，处理器170可从影像中检测后行的其他车辆的前保险杠的位置。
根据实施例，处理器170可基于其他车辆的车高以及其他车辆的种类来算出保险杠的位置。处理器170可预测自己车辆700与影像中检测出的对象的的碰撞。
处理器170可算出与检测出的对象的距离。例如，处理器170可基于根据时间确认的对象大小的变化来算出与对象的距离。或者，处理器170可基于视差差异来算出与对象的距离。或者，处理器170可基于飞行时间(Time of Flight，TOF)来算出与对象的距离。
处理器170可基于检测出的距离来算出与对象的相对速度。例如，处理器170可通过计算每单位时间的与对象的距离来算出与对象的相对速度。
处理器170可基于自己车辆700的行驶速度以及相对速度来检测对象的速度。
处理器170可基于与对象的距离以及相对速度来预测与对象的碰撞。例如，处理器170计算与对象的碰撞预测时间(TTC：Time to collision)，当TTC为基准值以下时，可预测出与对象的碰撞发生。
另外，在本说明书中，碰撞可以是包含追尾的概念。
处理器170可提供悬架的高低控制信号，所述悬架的高低控制信号用于调节所述碰撞所对应的自己车辆的预计冲撞部位。
处理器170可提供用于调节所述预计冲撞部位的悬架高低控制信号，从而使冲击引起的受害达到最小。
悬架的高低控制信号可提供给悬架驱动部759。悬架驱动部759可根据控制信号来控制悬架装置。
另外，当预测出与对象的碰撞时，处理器170可提供悬架高低控制信号，从而使用于气囊展开的碰撞传感器被对象施加冲击。例如，当预测出与对象的碰撞时，处理器170可提供悬架高低控制信号，从而使用于气囊展开的碰撞传感器与对象相碰撞。在此情况下，处理器170可提供转向控制信号，从而使用于气囊展开的碰撞传感器与对象相碰撞。转向控制信号可提供给转向驱动部752。
处理器170可预测出与前行的其他车辆的碰撞。例如，处理器170可基于与前行的其他车辆的距离以及相对速度来预测与前行的其他车辆的碰撞。例如，处理器170计算与前行的其他车辆的碰撞预测时间(TTC：Time to collision)，当TTC为基准值以下时，可预测出碰撞发生。
当预测出与前行的其他车辆的碰撞时，处理器170可提供前轮悬架的高低控制信号。
例如，在预测出与前行的其他车辆的碰撞的状态下进行紧急制动时，处理器170可提供用于提高前轮的悬架的控制信号。在此情况下，处理器170可提供用于提高前轮的悬架的控制信号，从而使前行的其他车辆的后保险杠与自己车辆700的前保险杠相碰撞。
在紧急制动的情况下，将发生前部下倾的现象。在此情况下，车辆700的前部分将进入前行车辆的后保险杠下方，并被施加冲击。在车辆驾驶辅助装置100进行动作的情况下，能够消除前部下倾现象，从而防止由此引起的受害。
另外，前轮的悬架的高低控制信号可提供给悬架驱动部759。悬架驱动部759可根据提供的控制信号来控制悬架装置。
处理器170可预测与后行的其他车辆的碰撞。例如，处理器170可基于与后行的其他车辆的距离以及相对速度来预测与后行的其他车辆的碰撞。例如，处理器170计算与后行的其他车辆的碰撞预测时间(TTC：Time to collision)，当TTC为基准值以下时，可预测出碰撞发生。
当预测出与后行的其他车辆的碰撞时，处理器170可提供后轮的悬架的高低控制信号。
例如，在预测出与后行的其他车辆的碰撞的状态下进行紧急制动时，处理器170可提供用于降低后轮的悬架的控制信号。在此情况下，处理器170可提供用于降低后轮的悬架的控制信号，从而使后行的其他车辆的前保险杠与自己车辆700的后保险杠相碰撞。
在紧急制动的情况下，将发生前部下倾的现象。在此情况下，车辆700的后部分将被抬起，使得后行车辆进入自己车辆700的后保险杠下方，并被施加冲击。根据情况，自己车辆700可能会被颠覆。在车辆驾驶辅助装置100进行动作的情况下，能够消除前部下倾现象，从而防止由此引起的受害。
另外，后轮的悬架的高低控制信号可提供给悬架驱动部759。悬架驱动部759可根据提供的控制信号来控制悬架装置。
在与后行的其他车辆发生碰撞后，处理器170可预测与前行的其他车辆的碰撞。例如，处理器170可基于与前行的其他车辆的距离以及相对速度来预测与前行的其他车辆的碰撞。例如，处理器170计算与前行的其他车辆的碰撞预测时间(TTC：Time to collision)，当TTC为基准值以下时，可预测出碰撞发生。
当预测出与前行的其他车辆的碰撞时，处理器170可提供前轮的悬架的高低控制信号。
例如，当预测出与前行的其他车辆的碰撞时，处理器170可提供用于降低前轮的悬架的控制信号。在此情况下，处理器170可提供用于降低前轮的悬架的控制信号，从而使前行的其他车辆的后保险杠与自己车辆700的前保险杠相碰撞。
在与后行的其他车辆发生碰撞后，因紧急制动而会发生前部上倾(nose up)的现象。在此情况下，前行的其他车辆的后尾将进入自己车辆700的下方，并产生冲击。或者，自己车辆700存在被颠覆的危险。此时，在车辆驾驶辅助装置100进行动作的情况下，能够防止发生前部上倾的现象，从而预防由此引起的受害。
另外，前轮的悬架的高低控制信号可提供给悬架驱动部759。悬架驱动部759可根据提供的控制信号来控制悬架装置。
在与后行的其他车辆发生碰撞后，处理器170可提供用于执行制动(Braking)的控制信号。用于执行制动的控制信号可提供给制动驱动部753。制动驱动部753可根据提供的控制信号来控制制动装置。在此情况下，车辆驾驶辅助装置100可在与后行的其他车辆发生碰撞后，预防与与前行的其他车辆的碰撞。
例如，当在前方未检测出前行的其他车辆时，处理器170可提供用于执行制动的控制信号，从而使自己车辆700按规定速度以下进行行驶。
例如，当在前方规定距离以内检测出前行的其他车辆时，处理器170可提供用于执行全制动(full-braking)的控制信号。
处理器170可预测与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的碰撞。其中，从左侧方或右侧方靠近的其他车辆是从自己车辆700的左侧方或右侧方朝向自己车辆700行驶中的其他车辆。处理器170可基于与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的距离以及相对速度来预测与其他车辆的碰撞。例如，处理器170计算与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的碰撞预测时间TTC，当TTC为基准值以下时，可预测出碰撞发生。
当预测出与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的碰撞时，处理器170可提供左侧车轮或右侧车轮的悬架的高低控制信号。
处理器170可从接收的影像中检测从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的车高。处理器170可与检测出的其他车辆的车高对应地提供左侧车轮或右侧车轮的悬架的高低控制信号。在此情况下，处理器170可提供左侧车轮或右侧车轮的悬架的高低控制信号，从而使从左侧方或右侧方靠近的其他车辆与配置于自己车辆700车门的防撞梁(impact beam)相碰撞。
如上所述，当预测出与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的碰撞时，可诱导其与防撞梁的碰撞，从而提高乘坐者的安全度。
另外，左侧车轮或右侧车轮的悬架的高低控制信号可提供给悬架驱动部759。悬架驱动部759可根据提供的控制信号来控制悬架装置。
在与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆发生碰撞后，处理器170可通过接收的影像来判断是否检测出自己车辆700的颠覆状况。处理器170可基于在影像中对象是否朝左右方向进行旋转，来判断自己车辆700的颠覆与否。其中，左右方向可表示总宽度方向W。
例如，当在影像中检测出规定对象以基准值以上朝左右方向进行旋转时，处理器170可判断为自己车辆700的颠覆状况。
在与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆发生碰撞后，检测出自己车辆700的颠覆状况时，处理器170可提供控制信号，从而提高位于碰撞部位的另一侧的车轮的悬架。
处理器170可在车辆前方影像中检测曲线。处理器170可基于检测出的曲线对应地控制左侧或右侧车轮的悬架的高低。
处理器170可通过接口部130从检测部760接收车辆700的行驶速度信息。处理器170可与检测出的曲线的曲率以及进入检测出的曲线的进入速度对应地提供左侧或右侧车轮的悬架的高低控制信号。
处理器170可通过接口部130与动力源驱动部751进行通信。当预测出与检测出的对象的碰撞时，处理器170可向动力源驱动部751提供控制信号，从而防止向自己车辆700传递动力。
例如，在车辆700为内燃机车辆的情况下，通过向节气门体(throttle body)提供用于关闭节气门(throttle vale)的控制信号，能够执行燃油切断(fuel cut)。
例如，在车辆700为电动汽车的情况下，通过向用于控制马达的马达控制部提供控制信号，能够使马达不进行驱动。
如上所述，当预测出与对象的碰撞时，能够通过阻断动力来预防爆炸等二次事故。
处理器170可在车辆前方影像或车辆周边影像中检测路面。处理器170可对检测出的路面进行分析，从而生成路面状态信息。处理器170可基于路面状态信息提供悬架的高低控制信号。
处理器170可通过接口部130从控制部770或检测部760接收后备箱开放信息。
例如，当通过用户输入部724从用户接收后备箱开放输入时，处理器170可通过接口部130从用户输入部724或控制部770接收所述输入。
例如，当检测部760中包括后备箱开放检测传感器时，处理器170可从检测部760接收后备箱开放信息。
在后备箱开放的情况下，处理器170可提供用于降低后轮的悬架的控制信号。
如上所述，当后备箱开放时，通过降低后轮的悬架，能够使用户容易地取出后备箱中装载的物品。
另外，处理器170可利用专用集成电路(application specific integratedcircuits，ASICs)、数字信号处理器(digital signal processors，DSPs)、数字信号处理设备(digital signal processing devices，DSPDs)、可编程逻辑设备(programmable logicdevices，PLDs)、现场可编程门阵列(field programmable gate arrays，FPGAs)、处理器(processors)、控制器(controllers)、微控制器(micro-controllers),微处理器(microprocessors)、用于执行其他功能的电性单元中的至少一种来实现。
处理器170可受到控制部770的控制。
显示部180可显示处理器170中处理的各种信息。显示部180可显示与车辆驾驶辅助装置100的动作相关的图像。为了这样的图像显示，显示部180可包括车辆内部前面的仪表盘(cluster)或平视显示器(Head Up Display，HUD)。另外，在显示部180为HUD的情况下，可包括用于向车辆700的前面玻璃投射图像的投射模块。
音频输出部185可基于处理器170中处理的音频信号向外部输出声音。为此，音频输出部185可设置有至少一个扬声器。
音频输入部(未图示)中可输入用户语音。为此，可设置有麦克风。接收到的语音可被转换为电信号并传送给处理器170。
供电部190可基于处理器170的控制供给各结构元件的动作所需的电源。特别是，供电部190可从车辆内部的电池等供给到电源。
照相机195可获取车辆的外部影像。照相机195可获取车辆的前方影像、车辆的后方影像、车辆的左侧方影像以及车辆的右侧方影像中的至少一种。
照相机195获取车辆前方影像或车辆周边影像。照相机195可以是用于拍摄车辆前方影像的单色照相机或立体照相机195a、195b。或者，照相机195可以是用于拍摄车辆周边影像的多个照相机195d、195e、195f、195g。
照相机195可包括内部照相机195c。内部照相机195c可拍摄车辆700的室内。内部照相机195c优选地配置于驾驶舱(cockpit)模块。
内部照相机195c可获取关于乘坐者的图像。
内部照相机195c可获取关于车辆700内的乘坐者的图像，从而检测出乘坐人员的数目。
照相机195可包括图像传感器(例如，CMOS或CCD)和影像处理模块。
照相机195可对利用图像传感器获取的静态影像或动态影像进行处理。影像处理模块可对利用图像传感器获取的静态影像或动态影像进行加工。另外，根据实施例，影像处理模块可以与处理器170另外地构成或与其一体化。
图3B是本发明的另一实施例的车辆驾驶辅助装置100的内部框图。
参照图3B，图3B的车辆驾驶辅助装置100与图3A的车辆驾驶辅助装置100相比，其区别在于包括立体照相机195a、195b。以下，以区别点为中心进行说明。
车辆驾驶辅助装置100可包括第一及第二照相机195a、195b。其中，可将第一及第二照相机195a、195b称为立体照相机。
车辆驾驶辅助装置100可包括第一及第二照相机195a、195b。其中，可将第一及第二照相机195a、195b称为立体照相机。
立体照相机195a、195b可以以可装卸的方式形成于车辆700的车顶或风挡。立体照相机195a、195b可包括第一镜头193a、第二镜头193b。
另外，立体照相机195a、195b可在第一镜头193a和第二镜头193b分别包括用于遮蔽入射的光的第一遮光部192a(light shield)、第二遮光部192b。
第一照相机195a获取车辆前方的第一影像。第二照相机195b获取车辆前方的第二影像。第二照相机195b与第一照相机195a彼此分开规定距离配置。利用第一及第二照相机195a、195b彼此分开规定距离配置，将产生视差(disparity)，从而能够实现基于视差的与对象的距离检测。
另外，在车辆驾驶辅助装置100包括立体照相机195a、195b的情况下，处理器170执行基于计算机视觉(computer vision)的信号处理。因此，处理器170可从立体照相机195a、195b获取关于车辆前方的立体影像，基于立体影像执行针对车辆前方的视差计算，基于计算出的视差信息执行针对立体图像中的至少一个的对象检测，在对象检测以后，持续地跟踪对象的移动。其中，立体影像以从第一照相机195a接收的第一影像及从第二照相机195b接收的第二影像作为基础。
特别是，处理器170在进行对象检测时，可执行车线检测(Lane Detection，LD)、周边车辆检测(Vehicle Detection，VD)、行人检测(Pedestrian Detection，PD)、灯光检测(Brightspot Detection，BD)、交通信号检测(Traffic Sign Recognition，TSR)、道路面检测等。
并且，处理器170可执行针对检测出的周边车辆的距离计算、检测出的周边车辆的速度计算、检测出的与周边车辆的速度差计算等。
图3C是本发明的另一实施例的车辆驾驶辅助装置100的内部框图。
参照图3C，图3C的车辆驾驶辅助装置100与图3A的车辆驾驶辅助装置100相比，其区别在于包括环视照相机195d、195e、195f、195g。以下，以区别点为中心进行说明。
车辆驾驶辅助装置100可包括环视照相机195d、195e、195f、195g。
环视照相机195d、195e、195f、195g可各包括：镜头；以及用于遮蔽所述镜头中入射的光的遮光部(light shield)。
环视照相机可包括：左侧照相机195d、后方照相机195e、右侧照相机195f及前方照相机195g。
左侧照相机195d获取车辆左侧方影像。后方照相机195e获取车辆后方影像。右侧照相机195f获取车辆右侧方影像。前方照相机195g获取车辆前方影像。
环视照相机195d、195e、195f、195g中获取的各个影像传递给处理器170。
处理器170可合成车辆的左侧方影像、后方影像、右侧方影像、前方影像来生成车辆周边影像。此时，车辆周边影像可以是俯视或鸟瞰图影像。处理器170可分别接收车辆的左侧方影像、后方影像、右侧方影像、前方影像，对接收的影像进行合成并转换为俯视影像，从而生成车辆周边影像。
另外，处理器170可基于车辆周边影像检测出对象。特别是，处理器170在进行对象检测时，可执行车线检测(Lane Detection，LD)、周边车辆检测(Vehicle Detection、VD)、行人检测(Pedestrian Detection，PD)、灯光检测(Brightspot Detection，BD)、交通信号检测(Traffic Sign Recognition，TSR)、道路面检测等。
另外，处理器170可单独地控制环视照相机195d、195e、195f、195g的缩放。处理器170的缩放控制可与参照图3B所述的立体照相机的情况相同地进行动作。
图4A至图4C例示出图3A至图3C的处理器的内部框图的多种例，图5A至图5B是在说明图4A至图4C的处理器的动作时作为参照的图。
参照图4A，处理器170可包括：影像处理部810、判断部820以及信号提供部830。
影像处理部810可从照相机195接收影像。其中，影像可以是车辆前方影像或车辆周边影像。影像可以是利用单色照相机拍摄的影像、利用立体照相机拍摄的影像或利用环视照相机拍摄的影像。
影像处理部810对接收的影像进行处理，从而能够检测出行驶车线以及对象。其中，对象可以是前行的其他车辆、后行的其他车辆或从自己车辆700的左侧方或右侧方靠近的其他车辆。另外，影像处理部810可基于行驶车线检测位于车辆前方的曲线(curve)区间。另外，影像处理部810可检测路面的状态。
影像处理部810可检测其他车辆的保险杠。
影像处理部810可对确认出的对象进行跟踪。
参照图4B至图4C对影像处理部810的对象检测进行详细的说明。
判断部820可预测与对象的碰撞。例如，处理器170可基于与对象的距离以及相对速度来预测与对象的碰撞。例如，处理器170计算与对象的碰撞预测时间(TTC：Time tocollision)，当TTC为基准值以下时，可预测出与对象的碰撞发生。
例如，判断部820可预测与前行的其他车辆的碰撞。判断部820可预测与后行的其他车辆的碰撞。在与后行的其他车辆发生碰撞后，判断部820可预测与前行的其他车辆的碰撞。判断部820可预测与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的碰撞。在与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆发生碰撞后，判断部820可检测自己车辆700的颠覆状况。
信号提供部830可向车辆驱动部750提供控制信号。
信号提供部830可向悬架驱动部759提供悬架高低控制信号。悬架驱动部759可根据悬架高低控制信号控制悬架装置。
信号提供部830可向转向驱动部752提供转向控制信号。转向驱动部752可根据转向控制信号控制转向装置。
信号提供部830可向动力源驱动部751提供动力阻断控制信号。动力源驱动部751可根据动力阻断控制信号控制动力源。
信号提供部830可向制动驱动部753提供全制动(full braking)控制信号。制动驱动部753可根据全制动控制信号控制制动装置。
参照图4B，图4B是影像处理部810的内部框图的一例，影像处理部810可包括：影像预处理部811、视差计算部812、对象检测部814、对象跟踪部816以及应用部817。
影像预处理部811(image preprocessor)可接收来自照相机195的图像并执行预处理(preprocessing)。
具体而言，影像预处理部811可执行针对图像的降噪(noise reduction)、纠正(rectification)、校准(calibration)、色彩增强(color enhancement)、色彩空间转换(color space conversion；CSC)、内插(interpolation)、照相机增益控制(camera gaincontrol)等。由此，能够获取相比照相机195中拍摄的立体图像更加清晰的图像。
视差计算部812(disparity calculator)接收影像预处理部811中进行信号处理的图像，针对接收的图像执行立体匹配(stereo matching)，能够获取基于立体匹配的视差图(disparity map)。即，能够获取关于车辆前方的立体图像的视差信息。
此时，可按立体图像的像素单位或规定块单位执行立体匹配。另外，视差图可表示用数值示出立体图像，即，左、右图像的视差(时差)信息(binocular parallaxinformation)的地图。
分割部813(segmentation unit)可基于来自视差计算部812的视差信息，对图像中的至少一个执行分割(segment)及群集(clustering)。
具体而言，分割部813可基于视差信息对立体图像中的至少一个分离出背景(background)和前景(foreground)。
例如，可将视差图内的视差信息为规定值以下的区域计算为背景，并除去相应部分。由此，能够相对地分离出前景。
作为另一例，可将视差图内的视差信息为规定值以上的区域计算为前景，并提取出相应部分。由此，能够分离出前景。
如上所述，以基于立体图像提取出的视差信息为基础分离出前景和背景，从而在随后的对象检测时，能够缩短信号处理速度、信号处理量等。
接着，对象检测部814(object detector)可基于来自分割部813的图像分割而进行对象检测。
即，对象检测部814可基于视差信息对图像中的至少一个进行对象检测。
具体而言，对象检测部814可对图像中的至少一个进行对象检测。例如，可从基于图像分割分离出的前景中检测对象。
接着，对象确认部815(object verification unit)可对分离出的对象进行分类(classify)并确认(verify)。
为此，对象确认部815可使用基于神经网络(neural network)的识别法、支持向量机(Support Vector Machine，SVM)方法、基于利用Haar-like特征的AdaBoost的方法，或是梯度向量直方图(Histograms of Oriented Gradients，HOG)方法等。
另外，对象确认部815可将存储器140中存储的对象和检测出的对象进行比较，从而确认出对象。
例如，对象确认部815可确认出位于车辆周边的周边车辆、车线、道路面、标识牌、危险区域、隧道等。
对象跟踪部816(object tracking unit)可执行针对确认出的对象的跟踪。例如，依次地确认获取的立体图像内的对象，对确认出的对象的移动或移动向量进行计算，并可基于计算出的移动或移动向量而跟踪相应对象的移动等。由此，能够对位于车辆周边的周边车辆、车线、道路面、标识牌、危险区域、隧道等进行跟踪。
接着，应用部817可基于位于车辆周边的多种对象，例如其他车辆、车线、道路面、标识牌等，计算出车辆700的危险度等。并且，可计算出与前车的撞车可能性、车辆打滑与否等。
此外，应用部817可基于计算出的危险度、撞车可能性或打滑与否等，向用户输出用于提示这样的信息的作为车辆驾驶辅助信息的消息等。或者，也可生成用于车辆700的姿势控制或行驶控制的作为车辆控制信息的控制信号。
另外，影像预处理部811、视差计算部812、分割部813、对象检测部814、对象确认部815、对象跟踪部816及应用部817在图7以下的附图中可以是处理器170内的影像处理部810的内部结构。
另外，根据实施例，处理器170可仅包括影像预处理部811、视差计算部812、分割部813、对象检测部814、对象确认部815、对象跟踪部816及应用部817中的一部分。假设照相机195由单色照相机或环视照相机构成的情况下，可以省去视差计算部812。并且，根据实施例，分割部813可被排除在外。
图4C是处理器的内部框图的另一例。
参照附图，图4C的影像处理部810与图4B的影像处理部810具有相同的内部结构单元，其区别在于信号处理顺序不同。以下，仅对其区别进行描述。
对象检测部814可接收立体图像，并基于立体图像中的至少一个进行对象检测。与图4B不同的，可直接从立体图像中检测对象，而不是基于视差信息对被分割的图像进行对象检测。
接着，对象确认部815(object verification unit)基于来自分割部813的图像分割以及对象检测部814中检测出的对象，对被检测及分离的对象进行分类(classify)并确认(verify)。
为此，对象确认部815可使用基于神经网络(neural network)的识别法、支持向量机(Support Vector Machine，SVM)方法、基于利用Haar-like特征的AdaBoost的方法，或是梯度向量直方图(Histograms of Oriented Gradients，HOG)方法等。
图5A和图5B是基于在第一及第二帧区间分别获取的立体图像并为了说明图4A至图4C的影像处理部810的动作方法而作为参照的图。
首先，参照图5A，在第一帧区间期间，立体照相机195获取立体图像。
处理器170内的视差计算部812接收影像预处理部811中被信号处理的立体图像FR1a、FR1b，对接收的立体图像FR1a、FR1b执行立体匹配，从而获取视差图520(disparitymap)。
视差图520(disparity map)对立体图像FR1a、FR1b之间的视差进行了等级化，视差等级越高，可计算为与车辆的距离越近，而视差等级越小，则计算为与车辆的距离越远。
另外，当显示这样的视差图时，可显示为视差等级越大时具有越高的亮度，视差等级越小时具有越低的亮度。
在附图中例示出，在视差图520内，第一车线至第四车线528a、528b、528c、528d等分别具有相应的视差等级，施工区域522、第一前方车辆524、第二前方车辆526分别具有相应的视差等级。
分割部813、对象检测部814、对象确认部815基于视差图520执行针对立体图像FR1a、FR1b中的至少一个的分割、对象检测及对象确认。
在附图中例示出，使用视差图520执行针对第二立体图像FR1b的对象检测及确认。
即，在图像530内，可执行针对第一车线至第四车线538a、538b、538c、538d、施工区域532、第一前方车辆534、第二前方车辆536的对象检测及确认。
接着，参照图5B，在第二帧区间期间，立体照相机195获取立体图像。
处理器170内的视差计算部812接收影像预处理部811中被信号处理的立体图像FR2a、FR2b，对接收的立体图像FR2a、FR2b执行立体匹配，从而获取视差图540(disparitymap)。
在附图中例示出，在视差图540内，第一车线至第四车线548a、548b、548c、548d等分别具有相应的视差等级，施工区域542、第一前方车辆544、第二前方车辆546分别具有相应的视差等级。
分割部813、对象检测部814、对象确认部815基于视差图540执行针对立体图像FR2a、FR2b中的至少一个的分割、对象检测及对象确认。
在附图中例示出，使用视差图540执行针对第二立体图像FR2b的对象检测及确认。
即，在图像550内，可执行针对第一车线至第四车线558a、558b、558c、558d、施工区域552、第一前方车辆554、第二前方车辆556的对象检测及确认。
另外，对象跟踪部816可执行针对通过比较图5A和图5B确认出的对象的跟踪。
具体而言，对象跟踪部816可基于图5A和图5B中确认出的各对象的移动或移动向量，跟踪相应对象的移动等。由此，可执行针对位于车辆周边的车线、施工区域、第一前方车辆、第二前方车辆等的跟踪。
图6A至图6B是在说明图3A至图3C的车辆驾驶辅助装置的动作时作为参照的图。
首先，图6A是例示出设置于车辆内部的立体照相机195拍摄的车辆前方状况的图。特别是以鸟瞰图(bird eye view)方式示出车辆前方情况。
参照附图，按从左到右的顺序配置有第一车线642a、第二车线644a、第三车线646a、第四车线648a，在第一车线642a和第二车线644a之间配置有施工区域610a，在第二车线644a和第三车线646a之间配置有第一前方车辆620a，在第三车线646a和第四车线648a之间配置有第二前方车辆630a。
接着，图6B例示出与各种信息一同显示出基于车辆驾驶辅助装置确认出的车辆前方状况。特别是，图6B所示的图像可还在车辆驾驶辅助装置提供的显示部180、车辆用显示装置400或显示部741中进行显示。
与图6A不同的，图6B例示出基于立体照相机195拍摄的图像而进行信息显示。
参照附图，按从左到右的顺序配置有第一车线、642b、第二车线644b、第三车线646b、第四车线648b，在第一车线642b和第二车线644b之间配置有施工区域610b，在第二车线644b和第三车线646b之间配置有第一前方车辆620b，在第三车线646b和第四车线648b之间配置有第二前方车辆630b。
车辆驾驶辅助装置100可基于立体照相机195a、195b拍摄的立体图像而进行信号处理，从而确认关于施工区域610b、第一前方车辆620b、第二前方车辆630b的对象。并且，能够确认出第一车线642b、第二车线644b、第三车线646b、第四车线648b。
另外，在附图中，为了呈现出针对施工区域610b、第一前方车辆620b、第二前方车辆630b的对象确认，例示出对各个边框进行了高亮显示。
另外，车辆驾驶辅助装置100可基于立体照相机195拍摄的立体图像计算出关于施工区域610b、第一前方车辆620b、第二前方车辆630b的距离信息。
在附图中，例示了显示出分别与施工区域610b、第一前方车辆620b、第二前方车辆630b对应的、计算出的第一距离信息611b、第二距离信息621b、第三距离信息631b。
另外，车辆驾驶辅助装置100可从控制部770或传感器部760接收关于车辆的传感器信息。特别是，可接收车辆速度信息、变速器信息、用于示出车辆的旋转角(横摆角)变化的速度的横摆率信息(yaw rate)、车辆的角度信息，并能够显示这样的信息。
附图中例示出在车辆前方图像上部670显示出车辆速度信息672、变速器信息671、横摆率信息673，在车辆前方图像下部680显示出车辆的角度信息682，但是也可由多种例实施。除此之外，可与车辆的角度信息682一同显示车辆的宽度信息683、道路的曲率信息681。
另外，车辆驾驶辅助装置100可通过通信部120或接口部130接收关于车辆行驶中的道路的限速信息等。在附图中例示了显示出限速信息640b。
车辆驾驶辅助装置100可通过显示部180等显示图6B所示的多种信息，但是与此不同的，也可存储各种信息而无另外地进行显示。此外，也可将这样的信息应用于多种应用程序。
图7是图1的车辆的内部框图的一例。
车辆700可包括：通信部710、输入部720、检测部760、输出部740、车辆驱动部750、存储器730、接口部180、控制部770、电源部790、车辆驾驶辅助装置100以及车辆用显示装置400。
通信部710可包括能够实现车辆700和移动终端600之间、车辆700和外部服务器601之间或车辆700和其他车辆602的无线通信的至少一个模块。并且，通信部710可包括用于将车辆700与至少一个网络(network)相连接的至少一个模块。
通信部710可包括：广播接收模块711、无线网络模块712、近距离通信模块713、位置信息模块714、光通信模块715以及V2X通信模块716。
广播接收模块711通过广播信道从外部的广播管理服务器接收广播信号或与广播相关的信息。其中，广播包括电台广播或TV广播。
无线网络模块712指的是用于无线网络连接的模块，其可内置或外置于车辆700。无线网络模块712在基于无线网络技术的通信网中进行无线信号收发。
无线网络技术例如有：无线局域网(Wireless LAN，WLAN)、无线高保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)、无线高保真直连(Wi-Fi(Wireless Fidelity)Direct)、数字生活网络联盟(Digital Living Network Alliance，DLNA)、无线宽带(Wireless Broadband，WiBro)、全球微波接入互操作性(World Interoperability for Microwave Access，WiMAX)、高速下行链路分组接入(High Speed Downlink Packet Access，HSDPA)、高速上行链路分组接入(High Speed Uplink Packet Access，HSUPA)、长期演进(Long Term Evolution，LTE)、先进的长期演进(Long Term Evolution-Advanced，LTE-A)等，所述无线网络模块712基于还包括有以上未被罗列的网络技术的范围的至少一种无线网络技术进行数据收发。例如，无线网络模块712可以无线方式与外部服务器601进行数据交换。无线网络模块712可从外部服务器601接收天气信息、道路的交通状况信息(例如，传输协议专家组(TransportProtocol Expert Group，TPEG)信息)。
近距离通信模块713用于进行近距离通信(Short range communication)，可利用蓝牙(BluetoothTM)、无线射频(Radio Frequency Identification，RFID)、红外线通信(Infrared Data Association；IrDA)、超宽带(Ultra Wideband，UWB)、无线个域网(ZigBee)、近场通信(Near Field Communication，NFC)、无线高保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)、无线高保真直连(Wi-Fi Direct)、无线通用串行总线(Wireless UniversalSerial Bus，Wireless USB)技术中的至少一种来支持近距离通信。
这样的近距离通信模块713可利用形成近距离无线通信网(Wireless AreaNetworks)来执行车辆700和至少一个外部设备之间的近距离通信。例如，近距离通信模块713可以无线方式与移动终端600进行数据交换。近距离通信模块713可从移动终端600接收天气信息、道路的交通状况信息(例如，传输协议专家组(Transport Protocol ExpertGroup，TPEG))。在用户乘坐车辆700的情况下，用户的移动终端600和车辆700可自动地或通过用户执行应用程序来执行彼此配对。
位置信息模块714是用于获取车辆700的位置的模块，作为其代表性的例有全球定位系统(Global Positioning System，GPS)模块。例如，当在车辆中使用GPS模块时，能够利用GPS卫星传送的信号获取车辆的位置。
光通信模块715可包括光发送部及光接收部。
光接收部可将光(light)信号转换为电信号以接收信息。光接收部可包括用于接收光的光电二极管(PD，Photo Diode)。光电二极管可将光转换为电信号。例如，光接收部可通过从前方车辆中包括的光源发出的光接收前方车辆的信息。
光发送部可包括至少一个用于将电信号转换为光信号的发光元件。其中，发光元件优选为发光二极管(Light Emitting Diode，LED)。光发送部将电信号转换为光信号并向外部发送。例如，光发送部可通过与规定频率对应的发光元件的闪烁来向外部发送光信号。根据实施例，光发送部可包括多个发光元件阵列。根据实施例，光发送部可与设置于车辆700的车灯一体化。例如，光发送部可以是前照灯、车尾灯、刹车灯、方向指示灯及侧灯中的至少一种。例如，光通信模块715可通过光通信与其他车辆602进行数据交换。
V2X通信模块716是用于与服务器510或其他车辆602执行无线通信的模块。V2X通信模块716包括可实现车辆之间通信V2V或车辆和基础设施(infra)之间通信V2I协议的模块。车辆700可通过V2X通信模块716与外部服务器601及其他车辆602执行无线通信。
输入部720可包括：驾驶操作构件721、照相机195、麦克风723及用户输入部724。
驾驶操作构件721接收用于驾驶车辆700的用户输入。驾驶操作构件721可包括：转向输入构件721a、档位输入构件721b、加速输入构件721c、制动输入构件721d。
转向输入构件721a从用户接收车辆700的行进方向输入。转向输入构件721a优选地以轮盘(wheel)形态形成，从而通过旋转可进行转向输入。根据实施例，转向输入构件721a可形成为触摸屏、触摸板或按键。
档位输入构件721b从用户接收车辆700的驻车P、前进D、空档N、倒车R的输入。档位输入构件721b优选地以控制杆(lever)形态形成。根据实施例，档位输入构件721b可形成为触摸屏、触摸板或按键。
加速输入构件721c从用户接收用于车辆700的加速的输入。制动输入构件721d从用户接收用于车辆700的减速的输入。加速输入构件721c及制动输入构件721d优选地以踏板形态形成。根据实施例，加速输入构件721c或制动输入构件721d可形成为触摸屏、触摸板或按键。
照相机195可包括图像传感器和影像处理模块。照相机195可对利用图像传感器(例如，CMOS或CCD)获取的静态影像或动态影像进行处理。影像处理模块对通过图像传感器获取的静态影像或动态影像进行加工，提取出所需的信息，并可将提取出的信息传送给控制部770。另外，车辆700可包括：照相机195，用于拍摄车辆前方影像或车辆周边影像；以及，内部照相机195c，用于拍摄车辆内部影像。
内部照相机195c可获取关于乘坐者的图像。内部照相机195c可获取用于乘坐者的生物特征识别的图像。
内部照相机195c可获取关于车辆700内的乘坐者的图像，从而检测出乘坐人员有几名。
另外，图7中示出照相机195包括于输入部720，但是如参照图2至图6所述，也可以照相机195包括于车辆驾驶辅助装置100的结构进行说明。
麦克风723可将外部的音响信号处理为电性数据。被处理的数据可根据车辆700上执行中的功能以多种方式加以利用。麦克风723可将用户的语音指令转换为电性数据。被转换的电性数据可传送给控制部770。
另外，根据实施例，照相机195或麦克风723可以是包括于检测部760的结构元件，而不是包括于输入部720的结构元件。
用户输入部724用于从用户输入信息。当通过用户输入部724输入信息时，控制部770可与输入的信息对应地控制车辆700的动作。用户输入部724可包括触摸式输入构件或机械式输入构件。根据实施例，用户输入部724可配置在方向盘的一区域。在此情况下，驾驶者在把持方向盘的状态下，可利用手指操作用户输入部724。
检测部760用于检测与车辆700的行驶等相关的信号。为此，检测部760可包括碰撞传感器、车轮传感器(wheel sensor)、速度传感器、斜率传感器、重量检测传感器、航向传感器(heading sensor)、横摆传感器(yaw sensor)、陀螺仪传感器(gyro sensor)、定位模块(position module)、车辆前进/倒车传感器、电池传感器、燃料传感器、轮胎传感器、基于方向盘旋转的转向传感器、车辆内部温度传感器、车辆内部湿度传感器、雨水(rain)传感器、超声波传感器、雷达、激光雷达(LiADAR：Light Detection And Ranging)等。
由此，检测部760能够获取与车辆碰撞信息、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、车辆斜率信息、车辆前进/倒车信息、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、是否下雨的信息、方向盘旋转角度等相关的检测信号。
另外，检测部760可还包括加速踏板传感器、压力传感器、引擎转速传感器(enginespeed sensor)、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)、TDC传感器、曲轴转角传感器(CAS)等。
检测部760可包括生物特征识别信息检测部。生物特征识别信息检测部检测并获取乘坐者的生物特征识别信息。生物特征识别信息可包含指纹识别(Fingerprint)信息、虹膜识别(Iris-scan)信息、网膜识别(Retina-scan)信息、手模样(Hand geo-metry)信息、脸部识别(Facial recognition)信息、语音识别(Voice recognition)信息。生物特征识别信息检测部可包括用于检测乘坐者的生物特征识别信息的传感器。其中，内部照相机195c及麦克风723可作为传感器进行动作。生物特征识别信息检测部可通过内部照相机195c获取手模样信息、脸部识别信息。
输出部740用于输出控制部770中处理的信息，可包括：显示部741、音响输出部742及触觉输出部743。
显示部741可显示控制部770中处理的信息。例如，显示部741可显示车辆相关信息。其中，车辆相关信息可包含：用于对车辆的直接控制的车辆控制信息、或者用于向车辆驾驶者提供驾驶向导的车辆驾驶辅助信息。并且，车辆相关信息可包含：用于提示当前车辆的状态的车辆状态信息或与车辆的运行相关的车辆运行信息。
显示部741可包括液晶显示器(liquid crystal display，LCD)、薄膜晶体管液晶显示器(thin film transistor-liquid crystal display，TFT LCD)、有机发光二极管(organic light-emitting diode、OLED)、柔性显示器(flexible display)、3D显示器(3Ddisplay)、电子墨水显示器(e-ink display)中的至少一种。
显示部741可与触摸传感器构成相互层次结构或一体地形成，从而能够实现触摸屏。这样的触摸屏用作为提供车辆700和用户之间的输入接口的用户输入部724的同时，可还提供车辆700和用户之间的输出接口。在此情况下，显示部741可包括用于检测针对显示部741的触摸的触摸传感器，以能够利用触摸方式输入控制指令。当通过这样的结构实现针对显示部741的触摸时，触摸传感器检测出所述触摸操作，控制部770据此产生与所述触摸对应的控制指令。通过触摸方式输入的内容可以是文字或数字、或是各种模式下的指示或可指定的菜单项目等。
另外，显示部741可包括仪表盘(cluster)，以使驾驶者在进行驾驶的同时能够确认车辆状态信息或车辆运行信息。仪表盘可位于前围板(dash board)上方。在此情况下，驾驶者可在视线保持于车辆前方的状态下，确认仪表盘上显示的信息。
另外，根据实施例，显示部741可由平视显示器(Head Up Display，HUD)实现。在显示部741由HUD实现的情况下，可通过设置于风挡的透明显示器输出信息。或者，显示部741可设置有投射模块，以通过投射于风挡的图像来输出信息。
音响输出部742将来自控制部770的电信号转换为音频信号进行输出。为此，音响输出部742可设置有扬声器等。音响输出部742可还输出与用户输入部724动作对应的声音。
触觉输出部743用于产生触觉性的输出。例如，触觉输出部743可通过震动方向盘、安全带、座垫，能够使用户感知到输出。
车辆驱动部750可控制车辆各种装置的动作。车辆驱动部750可接收车辆驾驶辅助装置100提供的控制信号。车辆驱动部750可基于所述控制信号控制各装置。
车辆驱动部750可包括：动力源驱动部751、转向驱动部752、制动驱动部753、车灯驱动部754、空调驱动部755、车窗驱动部756、气囊驱动部757、天窗驱动部758及悬架驱动部759。
动力源驱动部751可执行针对车辆700内的动力源的电子式控制。
例如，在以基于化石燃料的引擎(未图示)作为动力源的情况下，动力源驱动部751可执行针对引擎的电子式控制。由此，能够控制引擎的输出扭矩等。在动力源驱动部751为引擎的情况下，根据控制部770的控制，通过限制引擎输出扭矩能够限制车辆的速度。
作为另一例，在以基于电的马达(未图示)作为动力源的情况下，动力源驱动部751可执行针对马达的控制。由此，能够控制马达的转速、扭矩等。
动力源驱动部751可从车辆驾驶辅助装置100接收加速控制信号。动力源驱动部751可根据接收的加速控制信号来控制动力源。
转向驱动部752可执行针对车辆700内的转向装置(steering apparatus)的电子式控制。由此，能够变更车辆的行进方向。转向驱动部752可从车辆驾驶辅助装置100接收转向控制信号。转向驱动部752可根据接收的转向控制信号来控制转向装置进行转向。
制动驱动部753可执行针对车辆700内的制动装置(brake apparatus)(未图示)的电子式控制。例如，通过控制车轮上配置的制动器的动作，能够减小车辆700的速度。作为另一例，通过改变左轮和右轮上各配置的制动器的动作，可将车辆的行进方向调整为左侧或右侧。制动驱动部753可从车辆驾驶辅助装置100接收减速控制信号。制动驱动部753可根据接收的减速控制信号来控制制动装置。
车灯驱动部754可控制车辆内、外部配置的车灯的开启/关闭。并且，可控制车灯的亮度、方向等。例如，可执行针对方向灯、刹车灯等的控制。
空调驱动部755可执行针对车辆700内的空调装置(air conditioner)(未图示)的电子式控制。例如，在车辆内部的温度高的情况下，通过使空调装置进行动作，能够控制向车辆内部供给冷气。
车窗驱动部756可执行针对车辆700内的车窗装置(window apparatus)的电子式控制。例如，能够控制车辆的侧面的左、右车窗的开放或封闭。
气囊驱动部757可执行针对车辆700内的气囊装置(airbag apparatus)的电子式控制。例如，当发生危险时，能够控制气囊被弹出。
天窗驱动部758可执行针对车辆700内的天窗装置(sunroof apparatus)(未图示)的电子式控制。例如，能够控制天窗的开放或封闭。
悬架驱动部759可执行针对车辆700内的悬架装置(suspension apparatus)(未图示)的电子式控制。例如，在道路面曲折的情况下，通过控制悬架装置能够控制减小车辆700的震动。悬架驱动部759可从车辆驾驶辅助装置100接收悬架控制信号。悬架驱动部759可根据接收的悬架控制信号来控制悬架装置。
存储器730与控制部770进行电连接。存储器730可存储与单元相关的基本数据、用于单元的动作控制的控制数据、输入输出的数据。存储器730在硬件上可以是ROM、RAM、EPROM、闪存盘、硬盘等多种存储装置。存储器730可存储用于控制部770的处理或控制的程序等、用于车辆700整体的动作的多种数据。
接口部780可执行与和车辆700相连接的多种外部装置的通道作用。例如，接口部780可设置有可与移动终端600相连接的端口，通过所述端口能够与移动终端600进行连接。在此情况下，接口部780可与移动终端600进行数据交换。
另外，接口部780可执行向连接的移动终端600供给电能的通道作用。在移动终端600与接口部780进行电性连接的情况下，根据控制部770的控制，接口部780将电源部790供给的电能提供给移动终端600。
控制部770可控制车辆700内的各单元的整体上的动作。控制部770可命名为电子控制单元(Electronic Control Unit，ECU)。
控制部770在硬件上可利用专用集成电路(application specific integratedcircuits，ASICs)、数字信号处理器(digital signal processors，DSPs)、数字信号处理设备(digital signal processing devices，DSPDs)、可编程逻辑设备(programmable logicdevices，PLDs)、现场可编程门阵列(field programmable gate arrays，FPGAs)、处理器(processors)、控制器(controllers)、微控制器(micro-controllers),微处理器(microprocessors)、用于执行其他功能的电性单元中的至少一种来实现。
电源部790可基于控制部770的控制而供给各结构元件的动作所需的电源。特别是，电源部790可接收从车辆内部的电池(未图示)等供给的电源。
车辆驾驶辅助装置100可与控制部770进行数据交换。车辆驾驶辅助装置100中生成的控制信号可输出给控制部770。控制部770可基于从车辆驾驶辅助装置100接收的控制信号控制ISG功能。其中，车辆驾驶辅助装置100可以是参照图1至图6B所描述的车辆驾驶辅助装置。
车辆用显示装置400可与控制部770进行数据交换。控制部770可从车辆用显示装置400或额外的导航装置(未图示)接收导航信息。其中，导航信息可包含所设定的目的地信息、与所述目的地对应的路径信息、与车辆行驶相关的地图(map)信息或车辆位置信息。
图8是在说明本发明的实施例的车辆驾驶辅助装置时作为参照的流程图。
参照图8，处理器170可接收从照相机195获取的影像(步骤S805)。其中，影像可以是车辆前方影像或车辆周边影像。照相机195可以是单色照相机、立体照相机195a、195b或环视照相机195d、195e、195f、195g。
在接收影像的状态下，处理器170可检测对象(步骤S810)。处理器170可将其与存储器140中存储的数据进行比较，从而对检测出的对象进行确认。处理器170可对确认出的对象进行跟踪。其中，对象可以是前行的其他车辆、后行的其他车辆或位于侧方的其他车辆。
处理器170可算出与检测出的对象的距离。例如，处理器170可基于根据时间确认的对象大小的变化来算出与对象的距离。或者，处理器170可基于视差差异来算出与对象的距离。或者，处理器170可基于TOF(Time of Flight)来算出与对象的距离。
处理器170可基于检测出的距离来算出与对象的相对速度。例如，处理器170可通过计算每单位时间的与对象的距离来算出与对象的相对速度。
处理器170可基于自己车辆700的行驶速度以及相对速度来检测对象的速度。
处理器170可预测与前行的其他车辆的碰撞(步骤S815)。处理器170可基于与前行的其他车辆的距离以及相对速度来预测与前行的其他车辆的碰撞。例如，处理器170计算与前行的其他车辆的碰撞预测时间(TTC：Time to collision)，当TTC为基准值以下时，可预测出碰撞发生。
当预测出与前行的其他车辆的碰撞时，处理器170可提供前轮的悬架的高低控制信号(步骤S820)。
例如，在预测出与前行的其他车辆的碰撞的状态下进行紧急制动时，处理器170可提供用于提高前轮的悬架的控制信号。在此情况下，处理器170可提供用于提高前轮的悬架的控制信号，从而使前行的其他车辆的后保险杠与自己车辆700的前保险杠相碰撞。
在紧急制动的情况下，将发生前部下倾的现象。在此情况下，车辆700的前部分将进入前行车辆的后保险杠下方，并被施加冲击。在车辆驾驶辅助装置100进行动作的情况下，能够消除前部下倾现象，从而防止由此引起的受害。
另外，前轮的悬架的高低控制信号可提供给悬架驱动部759。悬架驱动部759可根据提供的控制信号来控制悬架装置。
另外，处理器170可预测与后行的其他车辆的碰撞(步骤S825)。处理器170可基于与后行的其他车辆的距离以及相对速度来预测与后行的其他车辆的碰撞。例如，处理器170计算与后行的其他车辆的碰撞预测时间(TTC：Time to collision)，当TTC为基准值以下时，可预测出碰撞发生。
当预测出与后行的其他车辆的碰撞时，处理器170可提供后轮的悬架的高低控制信号(步骤S830)。
例如，在预测出与后行的其他车辆的碰撞的状态下进行紧急制动时，处理器170可提供用于降低后轮的悬架的控制信号。在此情况下，处理器170可提供用于降低后轮的悬架的控制信号，从而使后行的其他车辆的前保险杠与自己车辆700的后保险杠相碰撞。
在紧急制动的情况下，将发生前部下倾的现象。在此情况下，车辆700的后部分将被抬起，使得后行车辆进入自己车辆700的后保险杠下方，并被施加冲击。根据情况，自己车辆700可能会被颠覆。在车辆驾驶辅助装置100进行动作的情况下，能够消除前部下倾现象，从而防止由此引起的受害。
另外，后轮的悬架的高低控制信号可提供给悬架驱动部759。悬架驱动部759可根据提供的控制信号来控制悬架装置。
在与后行的其他车辆发生碰撞后，处理器170可提供用于执行全制动(Full-Braking)的控制信号(步骤S835)。用于执行全制动的控制信号可提供给制动驱动部753。制动驱动部753可根据提供的控制信号来控制制动装置。在此情况下，在与后行的其他车辆发生碰撞后，车辆驾驶辅助装置100可预防与前行的其他车辆的碰撞。
在与后行的其他车辆发生碰撞后，处理器170可预测与前行的其他车辆的碰撞(步骤S840)。处理器170可基于与前行的其他车辆的距离以及相对速度来预测与前行的其他车辆的碰撞。例如，处理器170计算与前行的其他车辆的碰撞预测时间(TTC：Time tocollision)，当TTC为基准值以下时，可预测出碰撞发生。
当预测出与前行的其他车辆的碰撞时，处理器170可提供前轮的悬架的高低控制信号(步骤S820)。
例如，当预测出与前行的其他车辆的碰撞时，处理器170可提供用于降低前轮的悬架的控制信号。
在与后行的其他车辆发生碰撞后，因紧急制动而会发生前部上倾(nose up)的现象。在此情况下，前行的其他车辆的后尾将进入自己车辆700的下方，并产生冲击。或者，自己车辆700存在被颠覆的危险。此时，在车辆驾驶辅助装置100进行动作的情况下，能够消除前部上倾的现象，从而防止由此引起的受害。
另外，处理器170可预测与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的碰撞(步骤S845)。其中，从左侧方或右侧方靠近的其他车辆是从自己车辆700的左侧方或右侧方朝向自己车辆700行驶中的其他车辆。处理器170可基于与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的距离以及相对速度来预测与其他车辆的碰撞。例如，处理器170计算与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的碰撞预测时间TTC，当TTC为基准值以下时，可预测出碰撞发生。
当预测出与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的碰撞时，处理器170可提供左侧车轮或右侧车轮的悬架的高低控制信号(步骤S850)。
例如，处理器170可从接收的影像中检测从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的车高。处理器170可与检测出的其他车辆的车高对应地提供左侧车轮或右侧车轮的悬架的高低控制信号。
例如，当预测出与从左侧方靠近的其他车辆的碰撞时，处理器170可提供左侧车轮的悬架的高低控制信号，从而使其他车辆与配置于自己车辆700左侧车门的防撞梁相碰撞。
例如，当预测出与从右侧方靠近的其他车辆的碰撞时，处理器170可提供右侧车轮的悬架的高低控制信号，从而使其他车辆与配置于自己车辆700右侧车门的防撞梁相碰撞。
如上所述，当预测出与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的碰撞时，可诱导其与防撞梁的碰撞，从而提高乘坐者的安全度。
另外，左侧车轮或右侧车轮的悬架的高低控制信号可提供给悬架驱动部759。悬架驱动部759可根据提供的控制信号来控制悬架装置。
在与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆发生碰撞后，处理器170可通过接收的影像来判断是否检测出自己车辆700的颠覆状况(步骤S855)。处理器170可基于在影像中对象是否朝左右方向进行旋转，来判断自己车辆700的颠覆与否。其中，左右方向可表示总宽度方向W。
例如，当在影像中检测出规定对象以基准值以上朝左右方向进行旋转时，处理器170可判断为自己车辆700的颠覆状况。
当检测出自己车辆700的颠覆状况时，处理器170可提供控制信号，从而提高位于碰撞部位的另一侧的车轮的悬架(步骤S860)。
图9是在说明本发明的实施例的悬架装置时作为参照的图。
参照图9，悬架装置900可包括：与左侧前轮相连接的第一悬架910；与右侧前轮相连接的第二悬架920；与左侧后轮相连接的第三悬架930；以及，与右侧后轮相连接的第四悬架940。
各个悬架910、920、930、940可包括弹簧、减震器(shock absorber)、稳定器(stabilizer)。
各个悬架910、920、930、940可根据处理器905的控制而进行动作。处理器905可受到悬架驱动部759的控制。
悬架装置可包括接口部907。接口部907可从车辆驾驶辅助装置接收悬架高低控制信号，所述悬架高低控制信号用于调节自己车辆和车辆前方影像或车辆周边影像中检测出的对象的碰撞所对应的预计冲撞部位。
处理器905可根据接收的控制信号来控制各个悬架910、920、930、940的高低。
另外，第一悬架910以及第二悬架920可称为前轮悬架。
另外，第三悬架930以及第四悬架940可称为后轮悬架。
另外，第一悬架910以及第三悬架930可称为左侧车轮悬架。
另外，第二悬架920以及第四悬架940可称为右侧车轮悬架。
图10是在说明本发明的实施例的在预测出与前行的其他车辆的碰撞的情况下的车辆驾驶辅助装置的动作时作为参照的图。
参照图10，处理器170可从车辆前方影像或车辆周边影像中检测前行的其他车辆1010。处理器170可确认出前行的其他车辆1010并进行跟踪。
处理器170可检测与前行的其他车辆1010的距离以及相对速度。例如，处理器170可对影像中前行的其他车辆1010进行跟踪，并将与时间对应的其他车辆1010大小的变化换算为自己车辆700和其他车辆1010的距离。例如，处理器170可基于对立体影像中前行的其他车辆1010的视差差异，算出自己车辆700和其他车辆1010的距离。例如，处理器170可基于计算出的其他车辆1010的TOF来算出自己车辆700和其他车辆1010的距离。
处理器170可计算与每单位时间前行的其他车辆1010的距离来算出与其他车辆1010的相对速度。
处理器170可预测与前行的其他车辆1010的碰撞。例如，处理器170可基于与前行的其他车辆1010的距离以及相对速度来预测与前行的其他车辆1010的碰撞。例如，处理器170计算与前行的其他车辆1010的碰撞预测时间(TTC：Time to collision)，当TTC为基准值以下时，可预测出碰撞发生。
在预测出与前行的其他车辆的碰撞的状态下进行紧急制动时，处理器170可提供用于提高前轮的悬架910、920的控制信号。在此情况下，处理器170可提供用于提高前轮的悬架910、920的控制信号，从而使前行的其他车辆1010的后保险杠与自己车辆700的前保险杠相碰撞。
处理器170可检测影像中前行的其他车辆1010的后保险杠的位置。处理器170可控制悬架930、940的高低，从而使自己车辆700的前保险杠与检测出的后保险杠相碰撞。
如上所述，通过诱导保险杠彼此之间的碰撞，能够使受害达到最小。
在紧急制动的情况下，将发生前部下倾的现象。在此情况下，车辆700的前部分将进入前行车辆的后保险杠下方，并被施加冲击。在车辆驾驶辅助装置100进行动作的情况下，能够消除前部下倾现象，从而防止由此引起的受害。
另外，前轮的悬架910、920的高低控制信号可提供给悬架驱动部759。悬架驱动部759可根据提供的控制信号，通过悬架装置的处理器905控制悬架装置。
另外，在与前行的其他车辆1010发生碰撞后，处理器170可预测与后行的其他车辆的碰撞。例如，处理器170计算与后行的其他车辆的碰撞预测时间(TTC：Time tocollision)，当TTC为基准值以下时，可预测出碰撞发生。
当预测出与后行的其他车辆的碰撞时，处理器170可提供后轮的悬架930、940的高低控制信号。
例如，处理器170可检测后行的其他车辆的前保险杠的位置。处理器170可提供后轮的悬架930、940的高低控制信号，从而使检测出的其他车辆的前保险杠与自己车辆700的后保险杠相碰撞。
如上所述，通过诱导保险杠彼此之间的碰撞，能够使受害达到最小。
图11至图13是在说明本发明的实施例的在预测出与后行的其他车辆的碰撞的情况下的车辆驾驶辅助装置的动作时作为参照的图。
参照图11，处理器170可从车辆周边影像中检测后行的其他车辆1110。处理器170可确认出后行的其他车辆1110并进行跟踪。
处理器170可检测与后行的其他车辆1110的距离以及相对速度。例如，处理器170可对影像中后行的其他车辆1110进行跟踪，并将与时间对应的其他车辆1110大小的变化换算为自己车辆700和其他车辆1110的距离。例如，处理器170可基于对立体影像中后行的其他车辆1110的视差差异，算出自己车辆700和其他车辆1110的距离。例如，处理器170可基于计算出的其他车辆1110的TOF来算出自己车辆700和其他车辆1110的距离。
处理器170可预测与后行的其他车辆1110的碰撞。例如，处理器170可基于与后行的其他车辆1110的距离以及相对速度来预测与后行的其他车辆1110的碰撞。例如，处理器170计算与后行的其他车辆1110的碰撞预测时间(TTC：Time to collision)，当TTC为基准值以下时，可预测出碰撞发生。
在预测出与后行的其他车辆1110的碰撞的状态下进行紧急制动时，处理器170可提供用于降低后轮的悬架930、940的控制信号。在此情况下，处理器170可提供用于降低后轮的悬架930、940的控制信号，从而使后行的其他车辆1110的前保险杠与自己车辆700的后保险杠相碰撞。
处理器170可检测影像中后行的其他车辆1110的前保险杠的位置。处理器170可控制悬架930、940的高低，从而使自己车辆700的后保险杠与检测出的前保险杠相碰撞。
如上所述，通过诱导保险杠彼此之间的碰撞，能够使受害达到最小。
在紧急制动的情况下，将发生前部下倾的现象。在此情况下，车辆700的后部分将被抬起，使得后行车辆1110进入自己车辆700的后保险杠下方，并被施加冲击。根据情况，自己车辆700可能会被颠覆。在车辆驾驶辅助装置100进行动作的情况下，能够消除前部下倾现象，从而防止由此引起的受害。
另外，后轮的悬架的高低控制信号可提供给悬架驱动部759。悬架驱动部759可根据提供的控制信号来控制悬架装置。
参照图12，处理器170可从车辆前方影像或车辆周边影像中检测前行的其他车辆1210。处理器170可确认出前行的其他车辆1010并进行跟踪。
在与后行的其他车辆发生碰撞后，处理器170可预测与前行的其他车辆1210的碰撞。
当预测出与前行的其他车辆1210的碰撞时，处理器170可提供前轮的悬架910、920的高低控制信号。
例如，当检测出与前行的其他车辆1210的碰撞时，处理器170可提供用于降低前轮的悬架910、920的控制信号。在此情况下，处理器170可提供用于降低前轮的悬架910、920的控制信号，从而使前行的其他车辆1210的后保险杠与自己车辆700的前保险杠相碰撞。
在与后行的其他车辆发生碰撞后，因紧急制动而会发生前部上倾(nose up)的现象。在此情况下，前行的其他车辆的后尾将进入自己车辆700的下方，并产生冲击。或者，自己车辆700存在被颠覆的危险。此时，在车辆驾驶辅助装置100进行动作的情况下，能够防止发生前部上倾的现象，从而防止由此引起的受害。
另外，前轮的悬架的高低控制信号可提供给悬架驱动部759。悬架驱动部759可根据提供的控制信号来控制悬架装置。
参照图13，在与后行的其他车辆(图11的1110)发生碰撞后，处理器170可提供用于执行全制动(Full-Braking)的控制信号。用于执行全制动的控制信号可提供给制动驱动部753。制动驱动部753可根据提供的控制信号来控制制动装置。在此情况下，在与后行的其他车辆(图11的1110)发生碰撞后，车辆驾驶辅助装置100可预防与前行的其他车辆(图12的1210)的碰撞。
在与后行的其他车辆(图11的1110)发生碰撞后，用户可能会因碰撞的冲击而无法进行适当的应对。例如，在刹车踏板夹塞有杂质，或因冲击导致用户的脚部脱离刹车踏板。在此情况下，利用车辆驾驶辅助装置100的所述动作来执行全制动，能够预防二次事故。
图14至图16B是在说明本发明的实施例的在预测出与从左侧方或右侧方靠近的其他车辆的碰撞的情况下的车辆驾驶辅助装置的动作时作为参照的图。
在图14至图16B中，假设为从右侧方靠近的其他车辆1410、1510进行说明，但是在从左侧方靠近的其他车辆的情况下，其区别仅在于所控制的悬架的左右方向不同，其也落入本发明的范围。
参照图14至图15，处理器170可从车辆周边影像中检测从右侧方靠近的其他车辆1410、1510。其中，从右侧方靠近的其他车辆是从自己车辆700的右侧方朝向自己车辆700行驶中的其他车辆。处理器170可确认出其他车辆1410、1510并进行跟踪。
处理器170可检测与从右侧方靠近的其他车辆1410、1510的距离以及相对速度。例如，处理器170可对其他车辆1410、1510进行跟踪，并将与时间对应的其他车辆1410、1510大小的变化换算为自己车辆700和其他车辆1410、1510的距离。例如，处理器170可基于对立体影像中其他车辆1410、1510的视差差异，算出自己车辆700和其他车辆1110的距离。例如，处理器170可基于计算出的其他车辆1410、1510的TOF来算出自己车辆700和其他车辆1410、1510的距离。
处理器170可预测与从右侧方靠近的其他车辆1410、1510的碰撞。其中，从右侧方靠近的其他车辆1410、1510是从自己车辆700的右侧方朝向自己车辆700行驶中的其他车辆。处理器170可基于与从右侧方靠近的其他车辆1410、1510的距离以及相对速度来预测与其他车辆的碰撞。例如，处理器170计算与从右侧方靠近的其他车辆1410、1510的碰撞预测时间TTC，当TTC为基准值以下时，可预测出碰撞发生。
当预测出与从右侧方靠近的其他车辆1410、1510的碰撞时，处理器170可提供右侧车轮的悬架920、940的高低控制信号。
另外，处理器170可在接收的影像中检测从右侧方靠近的其他车辆的车高1415、1515。处理器170可与检测出的其他车辆的车高对应地提供左侧车轮或右侧车轮的悬架的高低控制信号。
例如，如图14所示，当从右侧方靠近的其他车辆1410的车高1415大于基准值时，处理器170可提供用于提高右侧车轮的悬架920、940。其中，基准值可以是自己车辆700的车高。
当与具有比自己车辆的车高更大的车高的其他车辆1410进行侧面碰撞时，如果未适当地控制碰撞部位的悬架高度，自己车辆700将进入其他车辆1410的下方，从而对自己车辆产生较大的损坏。由此，还可能会发生伤亡事故。在此情况下，利用车辆驾驶辅助装置100的所述动作来控制悬架，从而诱导适当的碰撞并能够使受害达到最小。
例如，如图15所示，当从右侧方靠近的其他车辆1510的车高1515小于基准值时，处理器170可提供用于降低右侧车轮的悬架920、940的控制信号。其中，基准值可以是自己车辆700的车高。
当与具有比自己车辆的车高更小的车高的其他车辆1510进行侧面碰撞时，如果未适当地控制碰撞部位的悬架高度，自己车辆700可能会因与其他车辆的碰撞而被颠覆。由此，还可能会发生伤亡事故。在此情况下，利用车辆驾驶辅助装置100的所述动作来控制悬架，从而诱导适当的碰撞并能够使受害达到最小。
另外，处理器170可提供右侧车轮的悬架920、940的高低控制信号，从而使从右侧方靠近的其他车辆与配置于自己车辆700车门的防撞梁相碰撞。
如上所述，当预测出与从右侧方靠近的其他车辆的碰撞时，通过诱导与防撞梁的碰撞，能够提高乘坐者的安全度。
另外，右侧车轮的悬架920、940的高低控制信号可提供给悬架驱动部759。悬架驱动部759可根据提供的控制信号来控制悬架装置。
如图16A所示，在与从右侧方靠近的其他车辆1510发生碰撞后，车辆700可能会被颠覆。
当从获取的影像中检测出规定方向上的旋转时，车辆驾驶辅助装置100可预测出颠覆事故。例如，当通过影像中检测出的旋转而检测出车辆700的以总长度方向L为轴的旋转1610、1620时，处理器170可预测出颠覆事故。
参照图16B，当在影像中检测出规定对象以基准值以上以总长度方向L为轴进行旋转时，处理器170可判断为自己车辆700的颠覆状况。
在与从右侧方靠近的其他车辆1510发生碰撞后检测出自己车辆700的颠覆状况时，处理器170可提供控制信号，从而提高位于碰撞部位的另一侧的车轮的悬架。在本实施例中，处理器170可提供用于提高左侧车轮的悬架910、930的控制信号。
图17是在说明本发明的实施例的在曲线(curve)行驶的情况下的车辆驾驶辅助装置的动作时作为参照的图。
参照图17，假设为车辆前进方向的右侧方向的曲线进行说明，但是在车辆前进方向的左侧方向的曲线的情况下，其区别仅在于所控制的悬架的左右方向不同，其也落入本发明的范围。
参照图17，处理器170可从车辆前方影像中检测直行行进方向的右侧曲线1710。另外，根据实施例，处理器170可从导航信息中获取位于车辆前方的曲线信息。
处理器170可与检测出的曲线对应地控制左侧或右侧车轮悬架的高低。
例如，处理器170可与检测出的曲线对应地提供用于提高右侧车轮的悬架920、940的控制信号。并且，处理器170可与检测出的曲线对应地提供用于降低左侧车轮的悬架910、930的控制信号。
如上所述，通过控制悬架来预防转向不足(under-steer)、转向过度(over-steer)现象，并能够相用户提供舒适的乘车感。
另外，处理器170可通过接口部130从检测部760接收车辆700的行驶速度信息。处理器170可与检测出的曲线的曲率以及进入检测出的曲线的进入速度对应地提供左侧或右侧车轮的悬架的高低控制信号。
例如，处理器170可基于进入速度来调节用于提高或降低左侧或右侧车轮悬架的控制速度。例如，处理器170可与进入速度成正比地决定所述控制速度。当进入速度较快时，处理器170可提供控制信号，从而较快地提高或降低左侧或右侧车轮悬架。相反地，当进入速度较慢时，处理器170可提供控制信号，从而较慢地提高或降低左侧或右侧车轮悬架。
图18是在说明本发明的实施例的基于路面状态的车辆驾驶辅助装置的动作时作为参照的图。
参照图18，处理器170可从车辆前方影像或车辆周边影像中检测路面。处理器170可对检测出的路面进行分析，从而生成路面状态信息。处理器170可基于路面状态信息提供悬架的高低控制信号。
例如，处理器170可从车辆前方影像或车辆周边影像中检测路面的凹凸1810、1820。其中，凹凸1810、1820可以是向路面上方凸出的障碍物(例如，碎石、石头、岩石、从其他车辆掉落的装载物等)或向路面下方沉降的坑洼、陷穴的概念。
处理器170可基于检测出的路面的凹凸来提供经过凹凸的车轮的悬架的高低控制信号。悬架910、920、930、940可被分别进行控制。由此，在经过凹凸的瞬间控制车轮的悬架，从而能够相用户提供舒适的乘车感。
图19是在说明本发明的实施例的在后备箱开放的情况下的车辆驾驶辅助装置的动作时作为参照的图。
参照图19，处理器170可通过接口部130从控制部770或检测部760接收后备箱开放信息。
例如，当通过用户输入部724从用户接收后备箱开放输入时，处理器170可通过接口部130从用户输入部724或控制部770接收所述输入。
例如，当检测部760中包括后备箱开放检测传感器时，处理器170可从检测部760接收后备箱开放信息。
在后备箱开放的情况下，处理器170可提供用于降低后轮的悬架的控制信号。
如上所述，当后备箱开放时，通过降低后轮的悬架，能够使用户容易地取出后备箱中装载的物品。
前述的本发明可由在记录有程序的介质中计算机可读取的代码来实现。计算机可读取的介质包括存储有可由计算机系统读取的数据的所有种类的记录装置。计算机可读取的介质的例有硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、固态盘(Solid State Disk，SSD)、硅盘驱动器(Silicon Disk Drive，SDD)、ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘、光数据存储装置等，并且也可以载波(例如，基于因特网的传输)的形态实现。并且，所述计算机也可包括处理器170或控制部770。因此，以上所述的详细的说明在所有方面上不应被理解为限制性的，而是应当被理解为时例示性的。本发明的范围应当由对所附的权利要求书的合理的解释而定，本发明的等价范围内的所有变更应当落入本发明的范围。

Claims (17)

1.一种车辆驾驶辅助装置，其包括：
照相机，用于获取车辆外部影像；以及
处理器，用于提供悬架的高低控制信号，所述控制信号用于调节自己车辆和所述车辆外部影像中检测出的对象的碰撞所对应的所述自己车辆的预计冲撞部位，
所述对象包括从车辆左侧方或车辆右侧方靠近的其他车辆，
在与所述其他车辆发生碰撞后，所述处理器基于在接收到的影像中对象是否朝左右方向进行旋转，来判断车辆的颠覆与否，
并且，在与所述其他车辆发生碰撞后，通过所述车辆外部影像检测出颠覆状况时，所述处理器提供用于提高所述左侧车轮和所述右侧车轮中位于与所述其他车辆的碰撞部位的另一侧的车轮的悬架的控制信号。
2.根据权利要求1所述的车辆驾驶辅助装置，其中，
所述车辆外部影像为车辆前方影像，
所述对象为位于车辆前方的其他车辆，
在预测出与所述其他车辆的碰撞的状态下进行紧急制动时，所述处理器提供用于提高所述自己车辆的前轮的悬架的控制信号。
3.根据权利要求2所述的车辆驾驶辅助装置，其中，所述处理器提供用于提高所述前轮的悬架的控制信号，从而使检测出的所述其他车辆的保险杠与所述自己车辆的保险杠相碰撞。
4.根据权利要求1所述的车辆驾驶辅助装置，其中，
所述车辆外部影像为车辆后方影像，
所述对象为位于车辆后方的其他车辆，
当预测出与所述其他车辆的碰撞时，所述处理器提供所述自己车辆的后轮的悬架的高低控制信号。
5.根据权利要求4所述的车辆驾驶辅助装置，其中，在预测出与所述其他车辆的碰撞的状态下进行紧急制动时，所述处理器提供用于降低所述后轮的悬架的控制信号。
6.根据权利要求5所述的车辆驾驶辅助装置，其中，所述处理器提供用于降低所述后轮的悬架的控制信号，从而使检测出的所述其他车辆的保险杠与所述自己车辆的保险杠相碰撞。
7.根据权利要求4所述的车辆驾驶辅助装置，其中，在与所述其他车辆发生碰撞后预测出与位于前方的另一其他车辆的碰撞时，所述处理器提供用于降低前轮的悬架的控制信号。
8.根据权利要求4所述的车辆驾驶辅助装置，其中，在与所述其他车辆发生碰撞后，所述处理器提供用于执行全制动的控制信号。
9.根据权利要求1所述的车辆驾驶辅助装置，其中，所述处理器与检测出的所述其他车辆的车高对应地提供所述左侧车轮或所述右侧车轮的悬架的高低控制信号。
10.根据权利要求1所述的车辆驾驶辅助装置，其中，所述处理器提供所述左侧车轮或所述右侧车轮的悬架的高低控制信号，从而使所述其他车辆与配置于所述自己车辆的车门的防撞梁相碰撞。
11.根据权利要求1所述的车辆驾驶辅助装置，其中，还包括：
接口部，用于与动力源驱动部进行通信；
当预测出与所述检测出的对象的碰撞或追尾时，所述处理器向所述动力源驱动部提供控制信号，以防止向所述自己车辆传递动力。
12.一种车辆，其包括车辆驾驶辅助装置和悬架装置，
其中，所述车辆驾驶辅助装置包括：
照相机，用于获取车辆外部影像；以及
第一处理器，用于提供悬架的高低控制信号，所述控制信号用于调节自己车辆和所述车辆外部影像中检测出的对象的碰撞所对应的冲撞部位；
所述悬架装置包括：
接口部，用于接收所述控制信号；以及
第二处理器，根据所述控制信号控制悬架的高低，
所述对象包括从车辆左侧方或车辆右侧方靠近的其他车辆，
在与所述其他车辆发生碰撞后，所述第一处理器基于在接收到的影像中对象是否朝左右方向进行旋转，来判断车辆的颠覆与否，
并且，在与所述其他车辆发生碰撞后，通过所述车辆外部影像检测出颠覆状况时，所述第一处理器提供用于提高所述左侧车轮和所述右侧车轮中位于与所述其他车辆的碰撞部位的另一侧的车轮的悬架的控制信号。
13.根据权利要求12所述的车辆，其中，
所述车辆外部影像为车辆前方影像，
所述对象为位于车辆前方的其他车辆，
在预测出与所述其他车辆的碰撞的状态下进行紧急制动时，所述处理器提供用于提高所述自己车辆的前轮的悬架的控制信号。
14.根据权利要求12所述的车辆，其中，
所述车辆外部影像为车辆后方影像，
所述对象为位于车辆后方的其他车辆，
在预测出与所述其他车辆的碰撞时，所述处理器提供所述自己车辆的后轮的悬架的高低控制信号。
15.一种车辆用悬架的控制方法，其包括：
获取车辆外部影像的步骤；
从所述车辆外部影像中检测对象的步骤；
判断自己车辆与所述对象的碰撞的步骤；以及
提供所述自己车辆的悬架的高低控制信号，从而调节所述自己车辆的预计冲撞部位的步骤，
所述对象包括从车辆左侧方或车辆右侧方靠近的其他车辆，
提供的步骤还包括：
在与所述其他车辆发生碰撞后，基于在接收到的影像中对象是否朝左右方向进行旋转，来判断车辆的颠覆与否的步骤；以及
在与所述其他车辆发生碰撞后，通过所述车辆外部影像检测出颠覆状况时，提供用于提高所述左侧车轮和所述右侧车轮中位于与所述其他车辆的碰撞部位的另一侧的车轮的悬架的控制信号的步骤。
16.根据权利要求15所述的车辆用悬架的控制方法，其中，
所述外部影像为车辆前方影像，
所述对象为位于车辆前方的其他车辆，
所述提供控制信号的步骤包括：
在预测出与所述其他车辆的碰撞的状态下进行紧急制动时，提供用于提高所述自己车辆的前轮的悬架的控制信号的步骤。
17.根据权利要求15所述的车辆用悬架的控制方法，其中，
所述外部影像为车辆后方影像，
所述对象为位于车辆后方的其他车辆，
所述提供控制信号的步骤包括：
当预测出与所述其他车辆的碰撞时，提供所述自己车辆的后轮的悬架的高低控制信号的步骤。
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