KR101377036B1 - 주차 보조 장치 및 그의 주차 제어 방법 - Google Patents

주차 보조 장치 및 그의 주차 제어 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 주차 공간을 격자로 나누어 각 격자마다 물체가 있을 확률과 물체가 없을 확률을 계산하여 물체의 존재 여부를 판단함으로써 차량 주변의 주차 공간을 정밀하게 파악할 수 있도록 한 주차 보조 장치 및 그의 주차 제어 방법에 관한 것이다.
이를 위하여 본 발명은 주차 보조 장치가 주차공간을 찾아 주차 공간에 주차되도록 하는 주차모드의 실행명령에 따라 해당 주차 공간을 구획하는 격자를 생성하는 단계; 상기 주차 보조 장치가 거리 감지부에 의해 감지된 거리 정보와 차량 상태 정보에 근거하여 자차의 위치와 물체와의 거리 정보를 획득하는 단계; 상기 주차 보조 장치가 상기 거리 정보에 근거하여 결정된 감지 영역내의 각 격자에 대해 물체가 있을 확률과 물체가 없을 확률을 각각 계산하는 단계; 및 상기 주차 보조 장치가 상기 계산된 물체가 있을 확률과 물체가 없을 확률을 미리 설정된 물체 판단 조건과 비교하여 물체의 존재 여부를 판별하고, 그 판별결과에 따라 주차를 지원하도록 제어하는 단계를 포함한다.

Description

주차 보조 장치 및 그의 주차 제어 방법{PARKING ASSIST APPARSTUS AND METHOD FOR CONTROLLING PARKING OF THE SAME}
본 발명은 주차 보조 장치 및 그의 주차 제어 방법에 관한 것으로, 특히 주차 공간을 격자로 나누어 각 격자마다 물체가 있을 확률과 물체가 없을 확률을 계산하여 물체의 존재 여부를 판단함으로써 차량 주변의 주차 공간을 정밀하게 파악할 수 있도록 한 주차 보조 장치 및 그의 주차 제어 방법에 관한 것이다.
종래에는 운전자가 주차 공간에 차량을 주차하기 어려워하는 문제를 해결하기 위한 주차 보조 장치가 있다.
종래의 주차 보조 장치는 카메라를 이용하여 주차 영역을 탐색하여 주차 영역이 비어 있는지를 확인하고, 확인 결과 주차 영역이 비어 있는 경우, 주차 라인의 모서리를 검출하고, 거리를 감지할 수 있는 초음파 센서를 이용하여 모서리의 좌표를 획득한 후 주차 공간과 차량의 크기를 비교하여 주차 가능한지 여부를 파악한다.
이러한 주차 보조 장치는 주차가 가능하다고 판단되면 주차 라인의 형태를 판단하고, 주차 라인의 형태에 따라 주차 차량의 방향을 설정하며, 주차 차량의 방향과 현재 차량의 위치를 바탕으로 주차 궤도를 산출한 후 주차 궤도에 따라 차량을 자동 주차하는 기능을 수행한다.
그러나, 주차 보조 장치는 하나의 초음파 센서를 이용하여 물체와의 거리 또는 좌표를 획득하는데, 초음파 센서의 한계에 의해 물체의 모양 파악이 어렵고, 특히 기둥과 같이 실제 차량과 다른 물체를 실제 크기보다 크게 또는 작게 보는 경향이 있어, 자동 주차를 사용하는데 어려움이 있다. 따라서 차량의 주변 환경을 정밀하게 파악하여 자동 주차를 안전하게 보조할 수 있는 기술이 필요한 실정이다.
본 발명의 목적은, 주차 공간을 격자로 나누어 각 격자마다 물체가 있을 확률과 물체가 없을 확률을 계산하여 물체의 존재 여부를 판단함으로써 차량 주변의 주차 공간을 정밀하게 파악할 수 있도록 한 주차 보조 장치 및 그의 주차 제어 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 보조 장치의 주차 제어 방법은 주차 보조 장치가 주차공간을 찾아 주차 공간에 주차되도록 하는 주차모드의 실행명령에 따라 해당 주차 공간을 구획하는 격자를 생성하는 단계; 상기 주차 보조 장치가 거리 감지부에 의해 감지된 거리 정보와 차량 상태 정보에 근거하여 자차의 위치와 물체와의 거리 정보를 획득하는 단계; 상기 주차 보조 장치가 상기 거리 정보에 근거하여 결정된 감지 영역내의 각 격자에 대해 물체가 있을 확률과 물체가 없을 확률을 각각 계산하는 단계; 및 상기 주차 보조 장치가 상기 계산된 물체가 있을 확률과 물체가 없을 확률을 미리 설정된 물체 판단 조건과 비교하여 물체의 존재 여부를 판별하고, 그 판별결과에 따라 주차를 지원하도록 제어하는 단계를 포함한다.
상기 물체 판단 조건은 상기 계산된 물체가 있을 확률이 상기 물체가 없을 확률보다 크기가 큰 제 1 조건과, 물체가 있을 확률이 기준치를 초과한 제 2 조건을 포함하는 것이 바람직하다.
상기 계산하는 단계는 상기 주차 보조 장치가 상기 각 격자에 대하여 물체가 없을 확률밀도함수와 물체가 있을 확률밀도함수를 계산하는 단계; 및 상기 주차 보조 장치가 상기 계산된 물체가 없을 확률밀도함수와 물체가 있을 확률밀도함수에 대하여 정규화 작업을 수행하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 제어하는 단계는 상기 주차 보조 장치가 상기 거리 감지부로부터 감지된 거리 정보를 이용하여 주차 공간을 확인하여 목표 주차 위치를 설정하고, 상기 획득된 자차의 위치에서 목표 주차 위치로의 주차 경로를 생성하는 단계; 및 상기 주차 보조 장치가 상기 생성된 주차 경로를 이용하여 조향 장치 및 제동장치를 제어하여 자동 주차 제어를 수행하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한 본 발명의 다른 실시예에 따른 주차 보조 장치는 주차공간을 찾아 주차 공간에 주차되도록 하는 주차모드의 실행명령에 따라 해당 주차 공간을 구획하는 격자를 생성하는 격자 생성부; 거리 감지부에 의해 감지된 거리 정보와 차량 상태 정보에 근거하여 자차의 위치와 물체와의 거리 정보를 획득하는 위치 및 거리 정보 획득부; 상기 거리 정보에 근거하여 결정된 감지 영역내의 각 격자에 대해 물체가 있을 확률과 물체가 없을 확률을 각각 계산하는 계산부; 및 상기 계산된 물체가 있을 확률과 물체가 없을 확률을 미리 설정된 물체 판단 조건과 비교하여 물체의 존재 여부를 판별하고, 그 판별결과에 따라 주차를 지원하도록 제어하는 실행부를 포함한다.
상기 계산부는 상기 각 격자에 대하여 물체가 없을 확률밀도함수와 물체가 있을 확률밀도함수를 계산하고, 상기 계산된 물체가 없을 확률밀도함수와 물체가 있을 확률밀도함수에 대하여 정규화 작업을 수행하는 것이 바람직하다.
본 발명의 실시예에 따르면 주차 공간을 격자로 나누어 각 격자마다 물체가 있을 확률과 물체가 없을 확률을 계산하여 물체의 존재 여부를 판단함으로써 차량 주변의 주차 공간을 정밀하게 파악할 수 있는 효과가 있다. 이에 따라 자동 주차 성공률을 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 보조 장치를 설명하기 위한 블록도.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 주차 보조 장치의 주차 제어 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도.
도 3은 가상의 격자, 차량으로부터 결정된 감지구역을 도시한 도면.
도 4는 물체가 없을 확률의 계산시에 사용되는 그래프.
도 5는 물체가 있을 확률을 계산시에 사용되는 그래프.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 보조 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 보조 장치(1)는 거리 감지부(11), 차량 상태 감지부(12), 카메라(13) 및 제어부(14)를 포함하여 구성될 수 있다. 제어부(14)는 주차 제어를 위한 프로그램이 저장된 메모리를 포함할 수 있으며, 차량이 주차되는 과정과 차량 주변의 상황을 표시부(15) 및 스피커(16)를 통해 운전자에게 시각 또는 청각적으로 알리는 기능 등을 더 제어할 수 있다.
거리 감지부(11)는 주차하고자 하는 구역 내에 존재하는 물체(장애물)를 감지하고, 그 물체까지의 거리를 구해 제어부(14)에 전달한다. 거리 감지부(11)는 초음파 센서 등의 거리 센서가 이용될 수 있다.
차량 상태 감지부(12)는 차량의 거동 상태를 감지하고 감지된 감지 정보를 제어부(14)에 전달한다. 차량 상태 감지부(12)는 차량의 바퀴속도를 감지하는 바퀴속도 센서, 조향각을 감지하는 조향각 센서 등이 사용될 수 있다.
카메라(13)는 차량의 주변 영상을 획득한다. 제어부(14)는 카메라(13)를 통하여 획득된 차량의 주변 영상을 표시부(15)를 통하여 표시되도록 한다.
제어부(14)는 차량의 동작 모드가 주차 모드로 동작중인지 여부를 판단하여, 주차 모드로 동작 중인 경우 차량 주변의 주차 공간을 구획하는 가상의 격자를 생성하고, 생성된 각 격자별로 물체의 존재 여부를 확률적으로 계산하여 계산된 결과에 따라 해당 주차 공간으로의 주차 여부를 결정할 수 있다.
제어부(14)는 수신 처리부(141), 격자 생성부(142), 위치 및 거리 정보 획득부(143), 감지구역 결정부(144), 계산부(145), 판단부(146) 및 실행부(147)를 포함할 수 있다.
수신 처리부(141)는 거리 감지부(11)를 통하여 감지된 거리 정보를 수신할 수 있고, 차량 상태 감지부(12)를 통하여 감지된 차량의 상태정보 또는 거동상태정보를 수신할 수 있다. 또한 수신 처리부(141)는 카메라(13)를 통하여 획득된 영상신호를 수신할 수 있다. 나아가 수신 처리부(141)는 도면으로 도시하지는 않았으나, 차량내에 설치된 인터페이스 수단을 통하여 차량의 정보를 더 수신할 수 있다.
또한 수신 처리부(141)는 주차 공간을 확인하여 자동 주차되도록 지원하는 주차 모드를 수행하도록 지시하는 실행명령을 수신할 수 있다. 여기서 실행명령은 운전자가 쉽게 선택할 수 있는 차량내의 위치에 설치될 수 있다.
격자 생성부(142)는 수신 처리부(141)에 의해 주차 모드를 수행하도록 하는 실행명령을 수신하면 주차 공간을 구획하는 가상의 격자를 생성한다. 가상의 격자는 미리 설정된 격자범위를 가지게 생성될 수 있다.
위치 및 거리 정보 획득부(143)는 차량 상태 감지부(12)에 의해 감지된 정보에 따라 주차 모드로 동작중인 자차의 위치를 획득한다. 또한 위치 및 거리 정보 획득부(143)는 거리 감지부(11)에 의해 감지된 정보에 따라 물체와의 거리를 획득한다.
감지구역 결정부(144)는 획득된 차량의 위치 및 거리에 근거하여 감지구역을 결정한다. 감지구역은 격자 생성부(142)에 의해 생성된 격자의 일부를 포함할 수 있다. 거리 감지부(11)로부터 감지 구역의 범위는 경험에 의해 경험치에 의해 정해질 수 있다.
계산부(145)는 감지구역내의 각 격자에 대하여 물체가 없을 확률과 물체가 있을 확률을 계산한다.
물체가 없을 확률을 계산하기 이전에, 계산부(145)는 물체가 없을 확률밀도함수(
Figure 112010084480919-pat00001
)를 다음의 수학식 1을 통하여 계산한다.
Figure 112010084480919-pat00002
여기서,
Figure 112010084480919-pat00003
는 거리 감지부(11)와 각 격자와의 거리에 따른 확률이고,
Figure 112010084480919-pat00004
는 거리 감지부(11)와 각 격자와의 각도에 따른 확률이다.
Figure 112010084480919-pat00005
는 하기의 수학식 2를 통하여 계산될 수 있다.
Figure 112010084480919-pat00006
Figure 112010084480919-pat00007
는 도 4의 (a)에 도시된 그래프에서 보는 바와 같이
Figure 112010084480919-pat00008
와
Figure 112010084480919-pat00009
의 범위에서만 값이 있고, 나머지의 범위에서는 '0'이다.
여기서,
Figure 112010084480919-pat00010
는 거리 감지부(11)와 각 격자와의 거리이고,
Figure 112010084480919-pat00011
는 거리 감지부(11)가 측정할 수 있는 최소거리이고,
Figure 112010084480919-pat00012
는 거리 감지부(11) 측정 거리의 표준편차이고,
Figure 112010084480919-pat00013
는 거리 감지부(11)로부터 물체 사이의 거리이다.
Figure 112010084480919-pat00014
,
Figure 112010084480919-pat00015
는 미리 지정되어 있는 설정값이고,
Figure 112010084480919-pat00016
,
Figure 112010084480919-pat00017
는 거리 감지부(11)와 각 격자, 물체사이의 거리에 의해 결정되는데, 물체가 없을 경우 '0'이다.
Figure 112010084480919-pat00018
는 하기의 수학식 3을 통하여 계산될 수 있다.
Figure 112010084480919-pat00019
여기서,
Figure 112010084480919-pat00020
는 거리 감지부(11)와 각 격자와의 각도이고,
Figure 112010084480919-pat00021
은 거리 감지부(11)가 측정할 수 있는 최대각도이다.
Figure 112010084480919-pat00022
는 미리 지정되어 있는 설정값이다.
Figure 112010084480919-pat00023
는 도 4의 (b)에 도시된 그래프에서 보는 바와 같이 -
Figure 112010084480919-pat00024
/2와
Figure 112010084480919-pat00025
/2의 범위에서만 값이 있고, 나머지의 범위에서는 '0'이다.
감지 구역의 모든 격자에 대해 물체가 없을 확률밀도함수의 계산을 수행한다. 감지 구역의 격자마다
Figure 112010084480919-pat00026
와
Figure 112010084480919-pat00027
가 다르므로, 감지구역의 각 격자마다 물체가 없을 확률밀도함수가 다르게 계산된다.
계산부(145)는 이와 같은 수학식 1 내지 수학식 3을 통하여 감지구역의 각 격자에서 물체가 없을 확률밀도함수를 얻은 후 정규화 작업을 수행할 수 있다. 정규화 작업은 각 격자의 물체가 없을 확률밀도함수값을 모두 더한 총합을 구한 다음, 각 격자의 물체가 없을 확률밀도함수를 총합으로 나누는 작업을 의미한다. 즉 감지구역의 격자에 대해 백분율로 상대값을 표시할 수 있다.
계산부(145)는 정규화 작업이 수행된 물체가 없을 확률밀도함수에 근거하여 물체가 없을 확률을 계산한다. 물체가 없을 확률(Empty Probability_Final)은 다음의 수학식 4를 이용하여 계산될 수 있다. 각 격자의 물체가 없을 확률의 초기값은 '0'이다.
Figure 112010084480919-pat00028
여기서, Empty Probability_Prior는 과거 물체가 없을 확률로, 과거 물체가 없을 확률이 저장되어 있지 않으면 '0'으로 정해진다. Empty Probability_Current는 물체가 없을 확률밀도함수이다. 따라서, 계산부(145)는 상술된 수학식 1 내지 수학식 3에 의해 물체가 없을 확률밀도함수를 선행 계산하고, 계산된 물체가 없을 확률밀도함수를 정규화 작업을 마친 후 최종적으로 물체가 없을 확률이 계산된다.
다음은 물체가 있을 확률을 계산하는 과정을 설명하기로 한다.
계산부(145)는 물체가 있을 확률밀도함수(
Figure 112010084480919-pat00029
)를 다음의 수학식 5를 통하여 계산한다.
Figure 112010084480919-pat00030
여기서,
Figure 112010084480919-pat00031
는 거리 감지부(11)와 각 격자와의 거리에 따른 확률이고,
Figure 112010084480919-pat00032
는 거리 감지부(11)와 각 격자와의 각도에 따른 확률이다.
Figure 112010084480919-pat00033
는 하기의 수학식 6을 통하여 계산될 수 있다.
Figure 112010084480919-pat00034
Figure 112010084480919-pat00035
는 도 5의 (a)에 도시된 그래프에서 보는 바와 같이
Figure 112010084480919-pat00036
와
Figure 112010084480919-pat00037
의 범위에서만 값이 있고, 나머지의 범위에서는 '0'이다.
여기서,
Figure 112010084480919-pat00038
는 거리 감지부(11)와 각 격자와의 거리이고,
Figure 112010084480919-pat00039
는 거리 감지부(11)가 측정할 수 있는 최소거리이고,
Figure 112010084480919-pat00040
는 거리 감지부(11) 측정 거리의 표준편차이고,
Figure 112010084480919-pat00041
는 거리 감지부(11)와 물체 사이의 거리이다.
Figure 112010084480919-pat00042
,
Figure 112010084480919-pat00043
는 미리 지정되어 있는 설정값이고,
Figure 112010084480919-pat00044
,
Figure 112010084480919-pat00045
는 거리 감지부(11)와 각 격자, 물체 사이의 거리에 의해 결정된다.
Figure 112010084480919-pat00046
는 하기의 수학식 7을 통하여 계산될 수 있다.
Figure 112010084480919-pat00047
여기서,
Figure 112010084480919-pat00048
는 거리 감지부(11)와 각 격자와의 각도이고,
Figure 112010084480919-pat00049
은 거리 감지부(11)가 측정할 수 있는 최대각도이다.
Figure 112010084480919-pat00050
는 미리 지정되어 있는 설정값이다.
Figure 112010084480919-pat00051
는 도 5의 (b)에 도시된 그래프에서 보는 바와 같이 -
Figure 112010084480919-pat00052
/2와
Figure 112010084480919-pat00053
/2의 범위에서만 값이 있고, 나머지의 범위에서는 '0'이다.
감지 구역의 모든 격자에 대해 물체가 있을 확률밀도함수의 계산을 수행한다. 감지 구역의 격자마다
Figure 112010084480919-pat00054
와
Figure 112010084480919-pat00055
가 다르므로, 감지구역의 각 격자마다 물체가 있을 확률밀도함수가 다르게 계산된다.
계산부(145)는 이와 같은 수학식 4 내지 수학식 7을 통하여 감지구역의 각 격자에서 물체가 있을 확률밀도함수를 얻은 후 정규화 작업을 수행할 수 있다. 정규화 작업은 각 격자의 물체가 있을 확률밀도함수값을 모두 더한 총합을 구한 다음, 각 격자의 물체가 있을 확률밀도함수를 총합으로 나누는 작업을 의미한다. 즉 감지구역의 격자에 대해 백분율로 상대값을 표시할 수 있다.
계산부(145)는 정규화 작업이 수행된 물체가 있을 확률밀도함수에 근거하여 물체가 있을 확률을 계산한다. 물체가 있을 확률(Occupied Probability_Final)은 다음의 수학식 8을 이용하여 계산될 수 있다.
Figure 112010084480919-pat00056
여기서, Occupied Probability_Prior는 과거 물체가 있을 확률로, 과거 물체가 있을 확률이 저장되어 있지 않으면 '0'으로 정해진다. Occupied Probability_Current는 물체가 있을 확률밀도함수이다. 따라서, 계산부(145)는 상술된 수학식 5 내지 수학식 7에 의해 물체가 있을 확률밀도함수를 선행 계산하고, 계산된 물체가 있을 확률밀도함수를 정규화 작업을 마친 후 최종적으로 물체가 있을 확률이 계산된다.
판단부(146)는 계산부(145)를 통하여 계산된 물체가 없을 확률과 물체가 있을 확률을 이용하여, 물체가 있을 확률이 물체가 없을 확률보다 큰 제 1 조건과, 물체가 있을 확률이 기준치 이상인 제 2 조건을 모두 만족하는지 여부를 판단한다.
판단부(146)의 판단결과, 제 1 조건과 제 2 조건을 모두 만족하는 경우 실행부(147)는 거리 감지부(11)로부터 감지된 거리 정보에 따라 목표 주차 위치를 설정하고, 상기 획득된 자차의 위치에서 목표 주차 위치로의 주차 경로를 생성하고, 생성된 주차 경로를 이용하여 조향장치 및 제동장치를 제어하여 자동 주차 제어를 수행한다.
판단부(146)의 판단결과, 제 1 조건과 제 2 조건 중 어느 하나의 조건이라도 만족하지 않는 경우 실행부(147)는 다른 주차 공간으로 이동되도록 미리 설정된 안내멘트를 제공할 수 있다.
이와 같은 구성을 갖는 주차 보조 장치의 주차 제어 방법을 도 2를 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 주차 보조 장치의 주차 제어 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
제어부(14)는 차량의 동작 모드를 예컨대 자동 주차 모드로 동작되도록 실행명령을 수신하여 자동 주차 모드를 실행한다(S101).
다음 제어부(14)는 자동 주차 모드의 실행명령에 따라 주차 공간을 구획하는 가상의 격자를 생성한다(S103).
다음 제어부(14)는 상술된 S103 단계 이전이나 이후에 거리 감지부(11) 및 차량 상태 감지부(12)로부터 감지된 거리 정보 및 차량 상태 정보를 수신하여, 그 수신된 정보에 근거하여 자차 추정 및 거리 정보를 획득한다(S105).
다음 제어부(14)는 획득된 자차 위치 및 거리 정보에 따라 생성된 격자의 일부를 포함하는 감지 구역을 결정한다(S107). 거리 감지부(11)에서 주차 공간으로 향하는 감지 구역(S)은 도 3에 보듯이, 거리 감지부(11)로부터 주차 공간으로 소정의 각도를 가지며, 그 각도는 미리 정해질 수 있다. A는 주차공간내에 존재하는 기둥일 수 있고, B는 주차공간에 주차된 차량이다.
다음 제어부(14)는 감지 구역내의 각 격자에 대하여 물체가 없을 확률과 물체가 있을 확률을 계산한다(S109). 여기서 물체가 없을 확률은 상술된 수학식 1 내지 수학식 3을 통하여 각 격자마다 물체가 없을 확률밀도함수를 계산하고, 계산된 물체가 없을 확률밀도함수에 대한 정규화 작업을 수행한 후에 상술된 수학식 4를 통하여 계산될 수 있다. 물체가 있을 확률은 상술된 수학식 5 내지 수학식 7을 통하여 각 격자마다 물체가 있을 확률밀도 함수를 계산하고, 계산된 물체가 있을 확률밀도함수에 대한 정규화 작업을 수행한 후에 상술된 수학식 8을 통하여 계산될 수 있다. 이와 같은 계산을 통하여 주차 공간내에 물체의 존재 여부를 확률적으로 계산할 수 있어, 주차공간내에 물체가 있는지를 정밀하게 분석할 수 있다.
다음 제어부(14)는 계산된 확률이 물체 판단 기준을 만족하는지 여부를 판단한다(S111). 물체 판단 기준은 물체가 있을 확률이 물체가 없을 확률보다 큰 제 1 조건과, 물체가 있을 확률이 기준치 이상인 제 2 조건을 포함하며, 제어부(14)는 제 1 및 제 2 조건을 모두 만족하는지를 판단한다.
상기 S111 단계의 판단결과 계산된 확률이 물체 판단 기준을 만족하는 경우 제어부(14)는 자동 주차 제어를 수행한다(S113). 즉, 제어부(14)는 거리 감지부(11)로부터 감지된 거리 정보에 따라 목표 주차 위치를 설정하고, 상기 획득된 자차의 위치에서 목표 주차 위치로의 주차 경로를 생성하며, 생성된 주차 경로를 이용하여 조향장치 및 제동장치를 제어하여 자동 주차 제어를 수행할 수 있다.
상기 S111 단계의 판단결과 계산된 확률이 물체 판단 기준을 만족하지 않는 경우 제어부(14)는 주차 공간내에 물체가 존재하므로, 다른 주차 공간으로의 이동을 안내하기 위한 안내멘트를 표시부(15) 및/또는 스피커(16)를 통하여 제공한다(S112).
이상의 본 발명은 상기에 기술된 실시예들에 의해 한정되지 않고, 당업자들에 의해 다양한 변형 및 변경을 가져올 수 있으며, 이는 첨부된 청구항에서 정의되는 본 발명의 취지와 범위에 포함된다.
1 : 주차 보조 장치 11 : 거리 감지부
12 : 차량 상태 감지부 13 : 카메라
14 : 제어부 141 : 수신 처리부
142 : 격자 생성부 143 : 위치 및 거리 정보 획득부
144 : 감지 구역 결정부 145 : 계산부
146 : 판단부 147 : 실행부

Claims (6)

  1. 거리를 감지하는 거리 감지부를 포함하는 주차 보조 장치의 주차 제어 방법으로,
    상기 주차 보조 장치가 주차공간을 찾아 주차 공간에 주차되도록 하는 주차모드의 실행명령에 따라 해당 주차 공간을 구획하는 격자를 생성하는 단계;
    상기 주차 보조 장치가 상기 거리 감지부에 의해 감지된 거리 정보와 차량 상태 정보에 근거하여 자차의 위치와 물체와의 거리 정보를 획득하는 단계;
    상기 주차 보조 장치가 상기 거리 정보에 근거하여 결정된 감지 영역내의 각 격자에 대해 물체가 있을 확률과 물체가 없을 확률을 각각 계산하는 단계; 및
    상기 주차 보조 장치가 상기 계산된 물체가 있을 확률과 물체가 없을 확률을 미리 설정된 물체 판단 조건과 비교하여 물체의 존재 여부를 판별하고, 그 판별결과에 따라 주차를 지원하도록 제어하는 단계를 포함하는 주차 보조 장치의 주차 제어 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 물체 판단 조건은 상기 계산된 물체가 있을 확률이 상기 물체가 없을 확률보다 크기가 큰 제 1 조건과, 물체가 있을 확률이 기준치를 초과한 제 2 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 보조 장치의 주차 제어 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 계산하는 단계는
    상기 주차 보조 장치가 상기 각 격자에 대하여 물체가 없을 확률밀도함수와 물체가 있을 확률밀도함수를 계산하는 단계; 및
    상기 주차 보조 장치가 상기 계산된 물체가 없을 확률밀도함수와 물체가 있을 확률밀도함수에 대하여 정규화 작업을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 보조 장치의 주차 제어 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어하는 단계는
    상기 주차 보조 장치가 상기 거리 감지부로부터 감지된 거리 정보를 이용하여 주차 공간을 확인하여 목표 주차 위치를 설정하고, 상기 획득된 자차의 위치에서 목표 주차 위치로의 주차 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 주차 보조 장치가 상기 생성된 주차 경로를 이용하여 조향 장치 및 제동장치를 제어하여 자동 주차 제어를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 보조 장치의 주차 제어 방법.
  5. 주차공간을 찾아 주차 공간에 주차되도록 하는 주차모드의 실행명령에 따라 해당 주차 공간을 구획하는 격자를 생성하는 격자 생성부;
    거리 감지부에 의해 감지된 거리 정보와 차량 상태 정보에 근거하여 자차의 위치와 물체와의 거리 정보를 획득하는 위치 및 거리 정보 획득부;
    상기 거리 정보에 근거하여 결정된 감지 영역내의 각 격자에 대해 물체가 있을 확률과 물체가 없을 확률을 각각 계산하는 계산부; 및
    상기 계산된 물체가 있을 확률과 물체가 없을 확률을 미리 설정된 물체 판단 조건과 비교하여 물체의 존재 여부를 판별하고, 그 판별결과에 따라 주차를 지원하도록 제어하는 실행부를 포함하는 주차 보조 장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 계산부는
    상기 각 격자에 대하여 물체가 없을 확률밀도함수와 물체가 있을 확률밀도함수를 계산하고, 상기 계산된 물체가 없을 확률밀도함수와 물체가 있을 확률밀도함수에 대하여 정규화 작업을 수행하는 것을 특징으로 하는 주차 보조 장치.
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