KR100997412B1 - 영상 분석을 통한 차량 위험운전 판단 시스템 - Google Patents

영상 분석을 통한 차량 위험운전 판단 시스템 Download PDF

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Abstract

개시된 본 발명에 의한 차량 위험 운전 판단 시스템은, 주행차량의 주행방향과 평행한 방향의 가속도를 검지하는 종가속도 센서(Longitudinal G-sensor)와, 주행차량의 전방 및 좌,우측을 촬상하는 카메라부와, 카메라부에 의하여 촬상된 영상을 분석하는 영상 분석부 및 종가속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 종가속도가 감소하는 경우 위험운전으로 판단하는 제어부를 포함하며, 제어부는, 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 주행차량의 전방 차량과 주행 차량의 이격거리를 연산하고, 이격거리가 급격하게 줄어드는 경우 위험운전이 전방 차량에 의한 것으로 판단한다. 이에 의하면, 차량이 위험하게 운전되는 것으로 판단되는 경우 그 위험운전의 원인이 객관적으로 확보될 수 있어 교통사고 처리나 보험처리에 있어 분쟁의 발생을 최소화할 수 있다.
차량 위험, 위험 운전, 경고, 급차선 변경, 급정거, 교통사고

Description

영상 분석을 통한 차량 위험운전 판단 시스템 {System for inferring danger-driving of vehicles using image analyzing}
본 발명은 차량 위험 운전 판단 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 어떠한 원인에 의하여 차량이 위험운전이 되었는지 객관적으로 판단할 수 있는 차량 위험운전 판단 시스템에 관한 것이다.
차량의 이용이 급속하게 늘어나면서 그에 따라 차량 사고 역시 비례하여 증가하고 있는 실정이나, 차량 사고의 경우에는 차량파손 등의 물적 손해는 물론 인명피해 등의 인적 손해도 발생하게 된다.
이러한 물적 및 인적 손해에 대한 법적 처리를 하기 위하여는 사고 원인을 밝히고 어느 차량 운전자에 귀책사유가 있는지를 판단하여 하나, 현재는 이를 판단하기 위한 객관적 증거자료를 수집하는데 한계가 있었다.
즉, 현재 사고를 판단하는 방법으로는 사고후 현장을 촬상하여 증거자료를 확보하거나, 사고시 현장 도로에 나타나는 스키드 마크를 분석하거나 현장 주위에 남겨진 차량 파편 등을 분석하여 사고 판단을 하고 있다.
그러나, 이러한 종래의 차량 사고 판단에서 촬상된 사진, 스키드 마크나 차 량 파편을 분석하여 어느 차량에 귀책사유가 있는지, 사고의 원인이 무엇인지 객관적으로 판단하는데 많은 어려움이 있어 법적 분쟁이 빈번하게 발생하였다.
최근에 이를 해결하기 위한 차량 주행 및 사고 기록장치가 개발되고 있으며, 이러한 장치에 의한 주행 및 사고기록장치를 간략하게 살펴보면, 차량에 차량의 주행속도를 검지하는 속도 센서 및 차량 주변을 촬상하는 카메라가 설치되어 실시간으로 차량의 주행속도를 검지하고 카메라로 촬상된 영상을 저장한다. 이후, 사고후 저장부에 저장된 속도 데이터 및 영상을 분석하여 사고 판단을 한다.
그러나, 속도 데이터로는 단순히 주행중이냐 아니면 사고에 의하여 정지중이냐만을 판단할 수 있을 뿐 어떠한 원인에 의하여 사고가 발생했는지를 객관적으로 파악할 수 없으며, 카메라에 의하여 촬상된 영상을 분석하여 사고 원인을 판단할 수는 있으나, 데이터 분석을 함에 있어 자동으로 이를 판단할 수 있는 방법이 없으며 분석자가 일일이 육안으로 이를 확인해야 함으로써 비효율적이며 주관적인 감정이 적용될 수 있는 문제가 있다.
또한, 실시간으로 카메라에 의하여 촬영되는 영상을 저장하여야 함으로써 대용량의 저장부가 필요함으로써 제조단가가 올라가는 문제가 있다.
또한, 종래의 장치로는 사고발생후 사고원인을 조사하는 사후처리만을 할 수 있고, 사고 발생 위험이 높은 경우 이를 사고전에 경고를 하거나 하여 사고의 발생을 미연에 방지할 수 없다는 문제가 있다.
또한, 차량 운전자의 운전 습관에 대한 이력을 관리할 수 없으며 운전자 교육에 축적된 데이터를 사용할 수 없다는 문제가 있다.
또한, 이를 극복하기 위하여 차량에 종가속도 센서 및 횡가속도 센서를 설치하여 이들 센서에서 검지되는 신호를 분석하여 차량이 급가속하였는지 차량이 급하게 차선을 변경하였는지를 판단하여 차량이 위험운전이 되고 있는지 판단하는 기술이 제시되고 있으나, 이러한 기술은 일률적으로 차량 운전자에게 차량 위험운전에 따른 책임이 부여될 수 있는 문제가 있다.
즉, 종가속도 센서에 의하여 차량이 급정지하거나 횡가속도 센서에 의하여 차량이 급하게 차선을 변경한 것으로 감지되면 일률적으로 위험운전으로 판단하고 그 위험운전의 원인에 대해서는 판단하기 어려워 각종 사고처리나 보험회사간 분쟁이 있을 수 밖에 없는 문제가 있다.
본 발명은 상기한 바와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 도출된 것으로서, 차량 운전자의 위험운전시 저장된 데이터로부터 그 위험운전의 형태 및 그 발생원인에 대하여도 용이하게 분석하여 차량 위험운전에 대한 책임소재를 명확하게 하여 각종 분쟁발생을 최소화할 수 있는 차량 위험운전 판단 시스템 및 방법을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명의 바람직한 제1 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템은, 주행차량의 주행방향과 평행한 방향의 가속도를 검지하는 종가속도 센서(Longitudinal G-sensor); 상기 주행차량의 전방 및 좌,우측을 촬상하는 카메라부; 상기 카메라부에 의하여 촬상된 영상을 분석하는 영상 분석부; 및 상기 종가속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 종가속도가 감소하는 경우 위험운전으로 판단하는 제어부;를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 주행차량의 전방 차량과 주행 차량의 이격거리를 연산하고, 상기 이격거리가 급격하게 줄어드는 경우 상기 위험운전이 전방 차량에 의한 것으로 판단한다.
여기서, 상기 제어부는, 상기 촬상된 영상에서 상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 촬상된 영상의 좌측 또는 우측 차선으로부터 인접차량이 감지되는 경우 상기 위험운전이 인접 차량에 의한 것으로 판단하는 것이 바람직하다.
이로써, 주행차량의 종가속도가 급격하게 변경되는 경우 그 변경의 원인을 용이하게 판단할 수 있어 사후 사고처리 등에서 분쟁의 발생을 최소화할 수 있으며 원인규명에 대한 자료를 객관적으로 확보할 수 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 제2 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템은, 주행차량의 주행방향과 수직인 방향의 가속도를 검지하는 횡가속도 센서(Lateral G-sensor); 상기 주행차량의 전방 및 좌,우측을 촬상하는 카메라부; 상기 카메라부에 의하여 촬상된 영상을 분석하는 영상 분석부; 및 상기 횡가속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 횡가속도가 변경되는 경우 위험운전으로 판단하는 제어부;를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 촬상된 영상의 좌측 또는 우측 차선으로부터 인접차량이 감지되는 경우 상기 위험운전이 인접 차량에 의한 것으로 판단한다.
여기서, 상기 제어부는, 상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 주행차량의 전방 차량과 주행 차량의 이격거리를 연산하고, 상기 이격거리가 급격하게 줄어드는 경우 상기 위험운전이 전방 차량에 의한 것으로 판단하는 것이 바람직하다.
이로써, 주행차량의 횡가속도가 급격하게 변경되는 경우 그 변경의 원인을 용이하게 판단할 수 있어 사후 사고처리 등에서 분쟁의 발생을 최소화할 수 있으며 원인규명에 대한 자료를 객관적으로 확보할 수 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 제3 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템은, 주행차량의 회전 각속도를 검지하는 회전 각속도 센서(Yaw rate sensor); 상기 주행차량의 전방 및 좌,우측을 촬상하는 카메라부; 상기 카메라부에 의하여 촬상된 영상을 분석하는 영상 분석부; 및 상기 회전 각속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 회전 각속도가 변경되는 경우 위험운전으로 판단하는 제어부;를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 촬상된 영상의 좌측 또는 우측 차선으로부터 인접차량이 감지되는 경우 상기 위험운전이 인접 차량에 의한 것으로 판단한다.
여기서, 상기 제어부는, 상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 주행차량의 전방 차량과 주행 차량의 이격거리를 연산하고, 상기 이격거리가 급격하게 줄어드는 경우 상기 위험운전이 전방 차량에 의한 것으로 판단하는 것이 바람직하다.
이로써, 주행차량의 회전 각속도가 급격하게 변경되는 경우 그 변경의 원인을 용이하게 판단할 수 있어 사후 사고처리 등에서 분쟁의 발생을 최소화할 수 있으며 원인규명에 대한 자료를 객관적으로 확보할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 센서로부터 검지되는 신호를 실시간으로 검지하여, 시간을 변수로하는 센서크기 함수로 전환하여 사인파가 나타나는지 판단하고, 사인파가 나타나는 경우 상기 사인파의 주기(T) 및 센서신호(P)의 크기를 기준 주 기(Tr) 및 기준 크기(Pr)와 각각 비교하여 위험운전을 판단하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 제어부는, 상기 사인파의 주기(T)가 상기 기준 주기(Tr)보다 작으며, 상기 사인파의 최대 크기(P)가 상기 기준 크기(Pr)보다 큰 경우, 차량이 위험운전으로 주행되는 것으로 판단하는 것이 바람직하다.
이로써, 분석자에 의한 주관적 및 육안에 의하여 사고원인 규명 또는 위험운전을 판단하여야 하는 문제점을 극복하여 자동으로 용이하게 사고원인 또는 위험운전을 객관적으로 판단할 수 있다.
한편, 본 발명의 바람직한 제4 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템은, 주행차량의 주행방향과 평행한 방향의 가속도를 검지하는 종가속도 센서(Longitudinal G-sensor); 주행차량의 주행방향과 수직인 방향의 가속도를 검지하는 횡가속도 센서(Lateral G-sensor); 상기 주행차량의 전방 및 좌,우측을 촬상하는 카메라부; 상기 카메라부에 의하여 촬상된 영상을 분석하는 영상 분석부; 및 상기 종가속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 종가속도가 감소하는 것으로 판단되거나 상기 횡가속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 횡가속도가 변경되는 경우 위험운전으로 판단하는 제어부;를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 주행차량의 전방 차량과 주행 차량의 이격거리를 연산하고, 상기 이격거리가 급격하게 줄어드는 경우 또는 상기 촬상된 영상의 좌측 또는 우측 차선으로부터 인접차량이 감지되는 경우 상기 위험운전이 타 차량에 의한 것으로 판단한다.
이로써, 주행차량의 종가속도 또는 횡가속도가 급격하게 변경되는 경우 그 변경의 원인을 용이하게 판단할 수 있어 사후 사고처리 등에서 분쟁의 발생을 최소화할 수 있으며 원인규명에 대한 자료를 객관적으로 확보할 수 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 제5 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템은, 주행차량의 주행방향과 평행한 방향의 가속도를 검지하는 종가속도 센서(Longitudinal G-sensor); 주행차량의 회전 각속도를 검지하는 회전 각속도 센서(Yaw rate sensor); 상기 주행차량의 전방 및 좌,우측을 촬상하는 카메라부; 상기 카메라부에 의하여 촬상된 영상을 분석하는 영상 분석부; 및 상기 종가속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 종가속도가 감소하는 것으로 판단되거나 상기 회전 각속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 회전 각속도가 변경되는 경우 위험운전으로 판단하는 제어부;를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 주행차량의 전방 차량과 주행 차량의 이격거리를 연산하고, 상기 이격거리가 급격하게 줄어드는 경우 또는 상기 촬상된 영상의 좌측 또는 우측 차선으로부터 인접차량이 감지되는 경우 상기 위험운전이 타 차량에 의한 것으로 판단한다.
이로써, 주행차량의 종가속도 또는 회전 각속도가 급격하게 변경되는 경우 그 변경의 원인을 용이하게 판단할 수 있어 사후 사고처리 등에서 분쟁의 발생을 최소화할 수 있으며 원인규명에 대한 자료를 객관적으로 확보할 수 있다.
이상에서 설명된 본 발명에 의하면, 주행차량의 종가속도, 횡가속도 또는 회전 각속도가 급격하게 변경되는 경우 차량의 위험운전으로 판단한 후 그 위험운전의 발생원인이 주행차량 운전자의 졸음이나 부주의에 의한 것이었는지 또는 외부 돌발 변수에 의한 방어적 반응 운전이었는지 용이하게 판단할 수 있어 사후 사고처리 등에서 분쟁의 발생을 최소화할 수 있으며 원인규명에 대한 자료를 객관적으로 확보할 수 있다.
또한, 위험운전 여부에 대한 판단을 분석자의 육안에 의한 주관적인 판단을 배제하고 객관적으로 용이하게 위험운전 판단을 할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험 운전 판단 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 의한 차량 위험운전 판단 시스템(100)은, 종가속도 센서(190), 횡가속도 센서(130), 제어부(110), 카메라부(180) 및 영상 분석부(185)를 포함한다.
종가속도 센서(190)는 차량의 주행방향과 평행한 방향의 가속도를 검지하는 것으로서, 차량이 급가속이나 급감속하는 경우 급격하게 종가속도가 변동하게 되므로 센서값이 급격하게 변동되는 경우 급정지하는 것으로 판단한다.
횡가속도 센서(130)는 차량의 주행방향과 직교하는 방향 즉 횡방향 가속도를 검지하는 것으로서, 차량의 주행방향과 직교하는 방향으로 가속되는 경우(예를 들어 급차선 변경의 경우) 즉, 차량의 조향을 좌 또는 우로 갑자기 변경하는 경우 그 횡가속도가 증가하게 되며 이때 차량의 횡가속도를 검지한다.
제어부(110)는 종가속도 센서(190) 및 횡가속도 센서(130)를 제어하여 종가속도 센서(190) 및 횡가속도 센서(130)에서 검지된 차량의 종가속도 및 횡가속도 신호를 실시간으로 수신하여, 이를 시간을 변수로 하는 센서신호 크기 함수를 분석하여, 차량이 급정거 또는 급 차선 변경인 위험운전에 해당되는지를 판단한다.
이때, 차선 변경의 경우 제어부(110)에 의하여 분석된 함수 그래프에서 도 6 에 도시된 바와 같이 사인파가 나타나며, 제어부(110)는 사인파의 주기(T) 및 최대 크기(P)를 분석하여 위험운전에 해당되는 급차선 변경인지 일반적인 차선 변경인지 판단한다.
함수 그래프를 설명하면, 일반적으로 차량이 진행하는 경우 횡가속도 센서에서 검지되는 신호는 기준선(도 6에서는 '0')에 가깝다. 즉, 종가속도(차량의 주행방향과 평행)는 변경이 되나 횡가속도는 기준선에서 소정의 오차범위내에서 속하게 된다. 이때, 갑작스런 차선변경(도 6 참조)을 하는 경우 횡가속도 센서(130)에서 검지되는 차량의 횡가속도가 급격하게 소정의 오차범위를 벗어나면서 도 6에 도시된 사인파의 형태를 가지게 된다.
제어부(110)는 함수 그래프에서 사인파가 나타나는지 판단하고, 사인파가 나타나는 것으로 판단되는 경우 사인파를 분석하여 상기한 바와 같이 급격한 차선변경인지 일반적인 차선변경인지 판단하는 것이다.
이때, 제어부(110)는 사인파를 분석하여, 사인파의 주기(T)가 기준 주기(Tr)보다 작으며(즉, 짧은 시간에 차선변경), 사인파의 최대 크기(P)가 기준 크기(Tr)보다 큰 경우(짧은 시간에 차선변경에 의한 횡가속도의 급격한 증가)인 경우 위험운전에 해당되는 급차선 변경으로 판단한다.
여기서 기준 주기 및 기준 크기는 대상 차량의 종류, 차량의 하중 부하 변화에 따라 달라질 수 있으므로, 실험치에 의하여 정하여 지거나 다른 안전수칙에 의하여 정해질 수 있으며, 특정 주기 및 크기로 한정되지 않는다.
이때, 제어부(110)는 실시간으로 검지되는 횡가속도 센서(130)의 검지신호, 검지시간 및 시간을 변수로 하는 센서신호 크기함수를 포함하는 검지 신호 데이터를 저장부(140)에 저장하는 것이 바람직하다. 이로써, 차량의 운행행태를 차후에 용이하게 파악할 수 있으며 사고가 발생한 경우 사고원인 및 귀책사유 여부를 객관적으로 분석 및 증거자료로 활용할 수 있게 된다.
한편, 운전자의 고유식별번호를 입력 또는 검지할 수 있는 운전자 식별부(150)를 더 포함하는 것이 바람직하다. 본 발명의 실시예에서는 운전자 식별부(150)는 예를 들어 키보드 형태의 입력수단, RF-ID를 이용한 입력수단 등 여러 입력매체가 될 수 있으며 특정한 입력수단으로 한정되지 않으며, 이러한 기술은 일 반적인 기술이므로 자세한 설명은 생략한다.
제어부(110)는 운전자 식별부(150)에 의하여 어느 운전자인지를 판단할 수 있는 운전자 고유식별번호 정보를 상기의 검지신호, 검지시간 및 함수 데이터와 매치시켜 저장부(140)에 저장한다. 이로써, 여러 운전자별로 검지 신호 데이터를 확보할 수 있어, 운전자별 운전행태 또는 습관을 파악하여 상기한 사고원인 및 귀책사유 여부를 객관적으로 분석할 수 있을 뿐만 아니라, 위험운전을 하는 운전자들을 교육함으로써 사고발생을 낮출 수 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 의하면 경고부(160)를 더 포함하며, 제어부(110)는 함수 그래프에서 사인파가 나타나면, 사인파를 분석하여 위험운전으로 판단되는 경우 운전자에게 경고메시지를 출력함으로써, 운전자에게 경각심을 일으켜 사고발생을 방지하는 것이 바람직하다.
또한, 저장부(140)에 저장되는 신호 검지 데이터를 원격지의 관리센터(200)로 전송하는 데이터 전송부(170)를 더 포함하는 것이 바람직하다. 이로써, 여러 복수의 차량의 신호 검지 데이터를 일괄적으로 관리할 수 있으며, 운수회사 등과 같이 복수의 차량을 관리하는 경우에 운전자별 또는 차량별로 이력을 관리할 수 있다.
본 발명을 설명하면서 신호 검지 데이터를 데이터 송신부(170)에 의하여 전송하는 기술에 대하여만 설명하였으나 이와 달리, 저장부(140)에 저장된 신호 검지 데이터를 직접 관리센터의 데이터 베이스로 이전하여 저장하는 것도 가능하다.
한편, 본 발명의 바람직한 실시예에 의하면 차량의 전방 및 좌,우측방을 촬상하는 카메라부(180)를 포함한다. 카메라부(180)는 차량이 주행하면서 차량의 전방 주변을 촬상하고 제어부(110)는 카메라부(180)에서 촬상된 영상을 신호 검지 데이터에 포함하여 저장부(140)에 저장한다. 이때, 데이터 처리 및 저장용량을 줄이기 위하여 제어부(110)는 위험운전으로 판단되는 경우에 카메라부(180)을 구동하여 촬상하도록 하여도 무방하다.
영상 분석부(185)는 카메라부(180)에서 촬상된 영상을 분석하여 도로의 차선, 선행 차량과의 거리, 촬상된 영상의 좌,우측에서 인접 차량이 새롭게 감지되는지를 판단한다. 즉, 선행 차량과의 거리가 급격하게 줄어드는 것은 선행차량이 급정거를 한 것으로 유추할 수 있고, 촬상된 영상의 좌, 우측에서 인접 차량이 감지되는 것은 인접 차량이 갑자기 주행차량의 차로로 차선변경을 하는 지를 유추할 수 있다.
이와 같이 카메라부(180)에 의하여 촬상된 영상 및 영상 분석부(185)에서 촬상된 영상을 분석하여 종가속도 센서(190) 및 횡가속도 센서(130)에서의 센서값이 급격히 변동되어 위험운전으로 판단되는 경우 그 위험운전의 원인을 판단할 수 있게 된다.
즉, 제어부(110)는 종가속도가 급격하게 감속되는 경우 차량이 급정거를 하는 것으로 유추하여 위험운전으로 판단하나, 영상 분석부(185)에 의하여 선행차량과의 이격거리가 급격하게 줄어드는 것으로 판단되면 운전자의 졸음이나 기타 부주의에 의한 위험운전이 아니라 선행차량과의 충돌을 피하기 위한 정당한 위험운전으 로 판단한다.
또한, 제어부(110)는 횡가속도가 급격하게 변동되는 경우 차량이 급 차선변경을 하는 것으로 유추하여 위험운전으로 판단하나, 영상 분석부(185)에 의하여 선행차량과의 이격거리가 급격하게 줄어들거나 주행차량의 차로로 좌,우측에서 인접차량이 갑자기 진입하는 경우 이를 피하기 위한 것으로 운전자의 졸음이나 기타 부주의에 의한 위험운전이 아니라 선행차량과의 충돌 또는 급차선 변경해서 들어오는 인접차량과의 충돌을 피하기 위한 정당한 위험운전으로 판단한다.
이러한 영상 분석부(185)에 의하여 선행차량과의 이격거리를 판단하기 위해서는 카메라 픽셀 좌표를 실제 도로에서의 실제 좌표로 변환하여야 하는데 일반적인 카메라 좌표 변환 방법으로 역 원근 변환(inverse perspective transform)이 사용된다. 역 원근 변환에서는 렌즈 초점거리, 카메라의 기울기, 카메라 장착 높이 등의 정보를 사용하여 좌표변환을 계산한다.
차량 내부에 설치되는 CCD 카메라로부터 획득된 카메라좌표계의 좌표들은 실제 도로상의 x, y, z 위치로 표현하기 위하여 월드좌표계의 좌표로 변환시키며, 도 7은 카메라 좌표계와 월드 좌표계 사이의 관계를 나타낸다.
실제 도로상의 좌표 R0, R1, R2는 카메라 좌표계의 ceter point, P1, P2로 각각 픽셀단위로 표현되며, 이때 R0는 카메라 중심축이 지면과 만나는 점의 좌표이며 R1 과 R2는 도로 위에 위치한 임의의 오브젝트 좌표이다. 월드 좌표계의 좌표 Rn(xn, yn)은 다음과 같은 간단한 역 원근 변환식으로 나타낼 수 있다.
Figure 112009026621976-pat00001
Figure 112009026621976-pat00002
H는 도로면에서 카메라 렌즈의 중심까지의 거리(mm)이며, α는 도로와 카메라 사이의 기울기이고, F는 카메라 초점거리(mm)이다.
한편, 도 8은 CCD 카메라부(180)에 의하여 촬상된 영상이며 도 9는 주행차량과 선행차량간 위치를 산출하는 원리를 설명하기 위한 도면이다. 도 8 및 도 9를 참조하면, 주행차량과 선행차량간 이격거리(L)은 다음의 식으로 산출할 수 있다.
P0(x0, y0)와 viewpoint(P5(x5, y5)), F(초점거리), H(viewpoint 높이), alpha(기울기)를 사용하여 계산된다.
Figure 112009026621976-pat00003
Figure 112009026621976-pat00004
상기한 바와 같이 카메라부(180)에서 촬상된 영상(도 9 참조)을 영상 분석 부(185) 및 제어부(110)에서 좌표 변환 및 선행차량과 주행차량간 이격거리를 연산하여 차량의 위험운전에 대한 원인을 객관적으로 판단할 수 있게 된다.
차량의 위험운전에 대한 원인이 될 수 있는 상황을 도 3a 내지 도 5b에 도시하였으며, 도 3a는 선행차량이 급정거하여 주행차량과 선행차량간 이격거리가 급격하게 짧아지는 상황을 나타낸 도면이며, 도 3b는 이때의 차량의 센서 값들을 나타낸 도면이다.
제어부(110)는 선행 차량의 급정거로 주행차량이 급정거를 하는 경우 차량의 종방향 가속도와 종방향 속도를 계산하여 그 때의 운전상황을 위험한 급정거로 분류하며 그 위험을 발생시킨 원인에 대한 정보를 취득할 수 있다. 주행차량이 주행 차로를 따라 정상적인 운전을 하다가①, 운전자의 전방 선행 차량이 급정거를 하여②, 주행차량이 급정지 되는 상태가 도 3a에 도시되어 있다.
도 3b는 이때 차량의 센서값들의 상태를 나타낸 것으로서, 첫번째 그래프는 주행차량의 종 방향 속도이다. 두 번째 그래프는 제어부(110)에서 연산된 선행차량과 주행차량의 이격거리를 보이며, 세 번째 그래프는 주행차량의 종 방향 가속도를 보인다. 네 번째 그래프는 주행차량의 위험운전 상황을 판단한 결과이다. 선행차량이 시간 t1을 기점으로 속도를 줄이면 주행차량과의 이격거리가 급격히 줄게 된다. 주행차량은 운전자는 이와 같은 상황을 위험상황이라고 인지하고 시간 t2를 기점으로 주행차량 속도를 급격히 줄이며 선행 차량과의 충돌을 피하려 한다. 따라서 주행차량은 급 감속하며 선행 차량과의 충돌을 피한다. 즉 위와 같은 급 감속 상황은 운전자의 부주의에 의한 브레이크 페달 조작 실수 및 운전 미숙으로 인한 브레이크 페달 조작 실수가 아닌, 선행 차량이 급감속한 상황에 대한 대처임을 알 수 있다. 즉 이와 같이 위험운전이라고 판단된 상황은 운전자가 주변 교통상황에 적절히 대처하기 위한 대응이며, 선행 차량과 주행차량과의 이격거리를 산출할 수 있어 위험운전 원인의 분석이 가능하게 된다.
또한, 도 4a는 옆차로를 주행하는 인접 차량이 주행차량이 주행하는 차로로 급격하게 진입하여 주행차량이 급정거를 하는 상황을 나타낸 것으로서,① 운전자는 주행 차선을 따라 정상적인 운전을 한다. ② 운전자의 전방 선행 차량이 가속을 하며 운전자의 시야에서 멀어진다. ③ 운전자 오른쪽 차선의 차량이 운전자 차량 진행 차선으로 차선변경을 실시한다. ④ 옆 차량의 차선 변경을 인지한 운전자는 차량을 급정지 시키는 상황을 나타낸 도면이다.
도 4b는 이때의 차량 센서값을 나타낸 도면으로서, 첫 번째 그래프는 주행 차량의 종 방향 속도이며, 두 번째 그래프는 선행 차량과 옆 차선의 인접차량을 제어부(110)에서 인식하여 차선에서의 횡방향 위치를 계산한 결과이다. 세 번째 그래프는 선행 차량과 주행차량 사이의 이격거리와 옆 차선의 인접차량과 주행차량 사이의 이격거리를 제어부(110)가 계산한 결과이다. 네 번째 그래프는 주행차량의 종 방향 가속도를 보이며, 다섯 번째 그래프는 주행차량의 위험운전 여부를 판단한 결과이다. 주행차량은 lane 1에서 주행하고 있으며 동일 차선 50m 전방에 주행 중인 선행 차량이 검출되고 오른쪽 차선 약 20m 전방에서 주행 중인 또 하나의 인접차량이 검출되고 있다. 시간 t1을 기점으로 주행차량과 동일한 차선에서 주행 중인 선 행 차량이 가속하여 차량인식 범위를 벗어나자, t2를 기점으로 주행차량을 가속하기 시작한다. 이와 동시에 오른쪽 차선에서 20m 앞서 주행 중인 인접차량이 피실험자의 차선으로 차선을 변경하기 시작한다. 이때 주행차량과 인접차량과의 이격거리는 20m 미만으로 주행차량은 충돌을 피하기 위하여 t3을 기점으로 급정거를 실시하며, 운전자 차량의 종 방향 가속도는 -0.7g이다. 주행차량의 급격한 정지 상황은 근거리에서 옆 차선을 주행 중이던 차량의 갑작스러운 차선 변경으로 발생한 운전자의 적절하게 대응한 것임을 판단할 수 있다.
또한, 도 5a는 옆차로를 주행하는 인접 차량이 주행차량이 주행하는 차로로 급격하게 진입하여 주행차량이 급 차선변경을 하는 상황을 나타낸 것으로서, ① 운전자는 주행 차선을 따라 정상적인 운전을 한다. ② 운전자의 전방 선행 차량이 가속을 하며 운전자의 시야에서 멀어진다. ③ 운전자 오른쪽 차선의 차량이 운전자 차량 진행 차선으로 차선변경을 실시한다. ④ 운전자는 끼어든 옆 차량을 피하기 위하여 차선변경을 실시하는 상황을 나타낸 도면이다.
도 5b는 이때의 차량의 센서값을 나타낸 도면으로서, 첫 번째 그래프는 주행차량의 종 방향 속도를 보이며, 두 번째 그래프는 주행차량, 선행 차량, 옆 차선의 인접차량의 횡 방향 위치를 제어부(110)가 계산한 결과이다. 세 번째 그래프는 선행 차량과 주행차량과의 이격거리와 옆 차선의 인접차량과 주행차량과의 이격거리를 각각 보이고 있다. 네 번째 그래프는 주행차량의 요레이트(Yaw rate)를 보이고 있으며, 다섯 번째 그래프는 운전자의 위험운전 여부를 판단한 결과이다. 주행차량 은 lane 1에서 약 60km/h의 속도로 주행하고 있으며, 동일 차선 전방 35m 지점에 선행차량이 주행하고 있다. 또한 오른쪽 차선 lane 2에서 전방 18m 지점을 주행하는 인접차량이 검출 되고 있다. 피실험자의 차량과 동일한 차선을 주행 중인 차량이 가속하여 t1을 기점으로 차량탐지 영역을 벗어나며, 이와 동시에 오른쪽 차선을 주행 중인 인접차량이 갑작스럽게 차선을 변경하여 주행차량이 주행주인 차로로 끼어들기 시작한다. 주행차량의 운전자는 t3을 기점으로 끼어든 인접차량을 피하기 위하여 핸들을 크게 조작하며 급 차선 변경을 실시한다. 이때 제어부(110)는 주행차량의 운전상황을 급격한 차선변경으로 판단하였으나 주변 차량에 의한 주행차량의 위험운전상황의 원인을 정확히 분석할 수 있다.
상기에서는 주행차량과 선행차량간 이격거리, 주행차량과 인접차량간 이격거리에 의한 급정거 및 급 차선 변경의 경우에 대해서만 도시하고 설명하였으나, 이와 달리 카메라부(180)에서 촬상된 영상에서의 이미지는 차량의 주행방향과 평행한 방향으로 이동되나 좌측이나 우측 영상으로부터 차량의 주행방향과 수직인 방향으로 갑자기 영상이 인식되는 경우에도 주행차량의 급정거나 급 차선변경에 대하여 정당한 주행으로 분석하는 것도 무방하다.
한편, 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 바람직한 실시예에 의하면 상기 횡가속도 센서(130)를 회전각속도 센서(120)로 대체하여도 동일한 효과를 얻을 수 있다.
즉, 회전각속도 센서(120)에 의하여 검지되는 신호를 시간을 변수로 하는 센서크기 함수로 나타내어, 횡가속도 센서(130)에 의하여 검지되는 신호를 함수 그래프로 분석하는 것과 동일하다. 즉, 일반적인 주행을 하는 경우 회전각속도 함수의 회전각속도 크기는기준선(도 4b 에서 '0')의 오차범위내에 있으나 급차선 변경을 하는 경우 사인파가 나타나며, 제어부(110)는 사인파의 주기 및 최대크기를 분석하여 위험운전에 해당되는 급차선변경 여부를 판단한다. 다른 구성요소는 상기한 저장부(140), 데이터 송신부(170), 경고부(160), 카메라부(180), 운전자 식별부(150), 종가속도 센서(190)와 동일하므로 생략한다.
한편, 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 방법을 도 10 및 도 11을 참조하여 설명한다.
본 발명에 의한 차량 위험운전 판단 방법은, 차량의 종가속도, 차량의 회전 각속도 또는 횡가속도를 실시간으로 검지하는 신호검지 단계(S110), 검지된 신호를 시간대로 분석하는 신호분석 단계(S120), 신호분석 단계(S120)에서 사인파가 나타나는지 판단하는 파형판단 단계(S130), 신호분석 단계(S130)에서 사인파가 나타난 경우 사인파를 분석하는 파형분석 단계(S140) 및 파형분석 단계(S140)에서 분석된 데이터로 위험운전 여부를 판단하는 위험 운전판단 단계(S150)(S160)를 포함한다.
신호검지 단계(S110)는 차량의 주행중 실시간으로 검출되는 차량의 종가속도, 회전 각속도(Y) 또는 횡가속도(P)를 검지한다. 일반적인 안전운행의 경우 종가속도, 회전 각속도(Y) 또는 횡가속도(P)는 일정 범위내에 포함되는 것으로 검지되 며, 급속한 제동이나 차선 변경이 있는 경우에는 이들 검지신호도 급격하게 변동됨으로 이를 검지함으로써 차량의 위험운전 여부를 판단하기 위하여 차량의 종가속도, 횡가속도(P) 또는 회전 각속도(Y)를 검지한다.
이와 같이 검지된 종가속도, 횡가속도(P) 또는 회전 각속도(Y) 신호를 시간을 변수로 하는 함수로 나타내어 분석하여 종가속도, 회전 각속도(Y) 또는 횡가속도(P) 신호가 일정 범위내에 포함되는지 또는 급격하게 변동되는지를 분석한다.
신호분석 단계(S120)에서 횡가속도(P) 또는 회전 각속도(Y)가 급격하게 변동되는 것을 나타내는 사인파가 검지되는지를 파형판단 단계(S130)에서 판단하고, 파형판단 단계(S130)에서 사인파가 검지되는 경우 사인파를 분석하여 사인파의 주기(T) 및 그 최대크기(P)를 판단한다(S140).
이후, 위험 운전판단 단계(S150)(S160)에서, 파형분석 단계(S130)에서 판단된 사인파의 주기(T)가 기준 주기(Tr)보다 작으며 사인파의 최대크기(P)가 기준 크기(Pr)보다 큰 경우, 이를 위험 운전의 일 형태인 급차선 변경에 해당되는 것으로 판단한다. 즉, 이러한 조건을 만족하는 것은 짧은 시간(사인파의 주기(T)가 기준 주기(Tr)보다 작다)내에 횡으로 급가속되면서(사인파의 최대 크기(P)가 기준 크기(Pr)보다 크다) 차선변경된 것이므로 위험운전으로 판단한다.
상기와 같은 조건(즉, 사인파의 주기(T)가 기준 주기(Tr)보다 작으며 사인파의 최대크기(P)가 기준 크기(Pr)보다 크다)을 만족하지 않는 경우에는 서서히(긴 시 간) 차선을 변경한 경우 등에 해당하여 위험운전에 해당되지 않는다.
이때, 본 발명의 바람직한 실시예에 의하면 차량 위험운전의 원인을 객관적으로 분석할 수 있도록 차량의 주행방향 전방을 촬상하여(S160), 차량의 종가속도, 횡가속도 또는 회전 각속도가 급격하여 변동하여 위험운전으로 판단되는 시점에 주행차량에 외부적인 변수(이벤트)가 발생하였는지를 판단하여(S170), 전방차량의 급정거나 인접차량의 갑작스런 차선변경에 의하여 이를 피하기 위한 정당한 급정거 또는 급 차선변경이었는지를 판단한다(S180).
이러한 구성에 의하여 차량에 설치되는 종가속도 센서(190), 횡가속도 센서(130) 또는 회전 각속도 센서(120)에서 검지된 신호를 분석하여 위험운전에 해당된후 해당 위험운전이 주행차량 운전자의 졸음운전이나 부주의에 의한 것인지 또는 외부 돌발 변수를 회피하기 위한 정당한 반응이었는지에 대한 위험운전의 발생원인을 객관적으로 분석할 수 있게 된다.
한편, 도 11에 도시된 바와 같이, 차량 운전자의 고유 식별번호를 검지하는 단계(S210)를 더 포함함으로써, 차량 운전자별로 차량 주행형태나 습관을 판단할 수 있도록 한다. 따라서, 상기의 신호검지 단계(S215)에서 검지된 종가속도, 횡가속도(P) 또는 회전 각속도(Y) 신호, 그 검지시간 및 함수와 운전자의 고유 식별번호를 매치하여 검지신호 데이터를 생성하고 저장하는 데이터 저장단계(S220)를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 위험운전 판단단계(S260)에서 급정거 또는 급차선 변경 즉, 위험운전 에 해당되는 것으로 판단되는 경우, 차량 운전자에게 이를 경고하는 경고출력 단계(S265)를 더 포함하여, 운전자에게 경각심을 일으켜 사고발생을 미연에 방지하도록 하는 것이 바람직하다.
이후, 검지 신호 데이터를 원격지의 관리센터로 전송(S270)하여 여러 차량으로부터 전송되어 오는 검지 신호 데이터를 데이터베이스화하여 차량별 또는 운전자별로 운전행태나 습관을 분석하여 운전자 교육에 활용하는 등 일괄적으로 그 이력을 관리하도록 하는 것이 바람직하다.
이상, 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 아니하며 특허청구범위를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 수정과 변형실시가 가능하다 할 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템을 나타낸 블록도,
도 2는 본 발명의 다른 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템을 나타낸 블록도,
도 3a는 주행차량과 선행차량간 급정거를 판단하는 상황을 설명하기 위한 도면,
도 3b는 도 3a에 도시된 상황에 대한 감지신호를 나타내는 도면,
도 4a는 주행차량과 인접차량간 급정거를 판단하는 상황을 설명하기 위한 도면,
도 4b는 도 4a에 도시된 상황에 대한 감지신호를 나타내는 도면,
도 5a는 주행차량과 인접차량간 급 차선변경을 판단하는 상황을 설명하기 위한 도면,
도 5b는 도 5a에 도시된 상황에 대한 김지신호를 나타내는 도면,
도 6은 주행차량의 급 차선변경시 횡가속도 센서 또는 회전 각속도 센서 신호의 상태를 나타내는 도면이다.
도 7은 카메라 픽셀 좌표를 실제 좌표로 변환하는 원리를 설명하기 위한 도면,
도 8은 본 주행차량과 선행차량간 실제 위치 좌표를 구하는 원리를 설명하기 위한 도면,
도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 방법을 설명하기 위한 도면,
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 방법을 설명하기 위한 도면이다.
< 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 >
100 : 차량 위험운전 판단 시스템 110 : 제어부
120 : 회전 각속도 센서 130 : 횡 가속도 센서
140 : 저장부 150 : 운전자 식별부
160 : 경고부 170 : 데이터 송신부
180 : 카메라부 185 : 영상 분석부
190 : 종 가속도 센서 200 : 관리센터

Claims (10)

  1. 주행차량의 주행방향과 평행한 방향의 가속도를 검지하는 종가속도 센서(Longitudinal G-sensor);
    상기 주행차량의 전방 및 좌,우측을 촬상하는 카메라부;
    상기 카메라부에 의하여 촬상된 영상을 분석하는 영상 분석부; 및
    상기 종가속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 종가속도가 감소하는 경우 위험운전으로 판단하는 제어부;를 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 주행차량의 전방 차량과 주행 차량의 이격거리를 연산하고, 상기 이격거리가 급격하게 줄어드는 경우 상기 위험운전이 전방 차량에 의한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 분석을 통한 차량 위험운전 판단 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 촬상된 영상에서 상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 촬상된 영상의 좌측 또는 우측 차선으로부터 인접차량이 감지되는 경우 상기 위험운전이 인접 차량에 의한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 분석을 통한 차량 위험운전 판단 시스템.
  3. 주행차량의 주행방향과 수직인 방향의 가속도를 검지하는 횡가속도 센서(Lateral G-sensor);
    상기 주행차량의 전방 및 좌,우측을 촬상하는 카메라부;
    상기 카메라부에 의하여 촬상된 영상을 분석하는 영상 분석부; 및
    상기 횡가속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 횡가속도가 변경되는 경우 위험운전으로 판단하는 제어부;를 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 촬상된 영상의 좌측 또는 우측 차선으로부터 인접차량이 감지되는 경우 상기 위험운전이 인접 차량에 의한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 분석을 통한 차량 위험운전 판단 시스템.
  4. 제3항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 주행차량의 전방 차량과 주행 차량의 이격거리를 연산하고, 상기 이격거리가 급격하게 줄어드는 경우 상기 위험운전이 전방 차량에 의한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 분석을 통한 차량 위험운전 판단 시스템.
  5. 주행차량의 회전 각속도를 검지하는 회전 각속도 센서(Yaw rate sensor);
    상기 주행차량의 전방 및 좌,우측을 촬상하는 카메라부;
    상기 카메라부에 의하여 촬상된 영상을 분석하는 영상 분석부; 및
    상기 회전 각속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 회전 각속도가 변경되는 경우 위험운전으로 판단하는 제어부;를 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 촬상된 영상의 좌측 또는 우측 차선으로부터 인접차량이 감지되는 경우 상기 위험운전이 인접 차량에 의한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 분석을 통한 차량 위험운전 판단 시스템.
  6. 제5항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 주행차량의 전방 차량과 주행 차량의 이격거리를 연산하고, 상기 이격거리가 급격하게 줄어드는 경우 상기 위험운전이 전방 차량에 의한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 분석을 통한 차량 위험운전 판단 시스템.
  7. 제3항 내지 제6항 중 어느 하나의 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 센서로부터 검지되는 신호를 실시간으로 검지하여, 시간을 변수로하는 센서크기 함수로 전환하여 사인파가 나타나는지 판단하고, 사인파가 나타나는 경우 상기 사인파의 주기(T) 및 센서신호(P)의 크기를 기준 주기(Tr) 및 기준 크기(Pr)와 각각 비교하여 위험운전을 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 분석을 통한 차량 위험운전 판단 시스템.
  8. 제7항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 사인파의 주기(T)가 상기 기준 주기(Tr)보다 작으며, 상기 사인파의 최대 크기(P)가 상기 기준 크기(Pr)보다 큰 경우, 차량이 위험운전으로 주행되는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 분석을 통한 차량 위험운전 판단 시스템.
  9. 주행차량의 주행방향과 평행한 방향의 가속도를 검지하는 종가속도 센서(Longitudinal G-sensor);
    주행차량의 주행방향과 수직인 방향의 가속도를 검지하는 횡가속도 센서(Lateral G-sensor);
    상기 주행차량의 전방 및 좌,우측을 촬상하는 카메라부;
    상기 카메라부에 의하여 촬상된 영상을 분석하는 영상 분석부; 및
    상기 종가속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 종가속도가 감소하는 것으로 판단되거나 상기 횡가속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 횡가속도가 변경되는 경우 위험운전으로 판단하는 제어부;를 포함하며,
    상기 제어부는,
    상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 주행차량의 전방 차량과 주행 차량의 이격거리를 연산하고, 상기 이격거리가 급격하게 줄어드는 경우 또는 상기 촬상된 영상의 좌측 또는 우측 차선으로부터 인접차량이 감지되는 경우 상기 위험운전이 타 차량에 의한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 분석을 통한 차량 위험운전 판단 시스템.
  10. 주행차량의 주행방향과 평행한 방향의 가속도를 검지하는 종가속도 센서(Longitudinal G-sensor);
    주행차량의 회전 각속도를 검지하는 회전 각속도 센서(Yaw rate sensor);
    상기 주행차량의 전방 및 좌,우측을 촬상하는 카메라부;
    상기 카메라부에 의하여 촬상된 영상을 분석하는 영상 분석부; 및
    상기 종가속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 종가속도가 감소하는 것으로 판단되거나 상기 회전 각속도 센서에 의하여 생성된 신호를 분석하여 급격하게 회전 각속도가 변경되는 경우 위험운전으로 판단하는 제어부;를 포함하며,
    상기 제어부는,
    상기 영상 분석부에 의하여 분석된 자료로부터 상기 주행차량의 전방 차량과 주행 차량의 이격거리를 연산하고, 상기 이격거리가 급격하게 줄어드는 경우 또는 상기 촬상된 영상의 좌측 또는 우측 차선으로부터 인접차량이 감지되는 경우 상기 위험운전이 타 차량에 의한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 분석을 통한 차량 위험운전 판단 시스템.
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