KR101377346B1 - 주차공간 인식 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 주차공간 인식 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 센서 데이터의 부족이나 과다하여 인식 오차가 발생할 수 있는 상황에서도, 주차공간의 주변에 있는 물체의 위치를 정확하게 파악하여 주차공간을 정확히 인식할 수 있도록 해주는 주차공간 인식 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

Description

주차공간 인식 방법 및 그 장치{METHOD AND APPARATUS FOR RECOGNIZING PARKING SLOT}
본 발명은 주차공간 인식 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 센서 데이터의 부족이나 과다하여 인식 오차가 발생할 수 있는 상황에서도, 주차공간의 주변에 있는 물체의 위치를 정확하게 파악하여 주차공간을 정확히 인식할 수 있도록 해주는 주차공간 인식 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
종래의 주차 제어 장치에서는 센서(예: 초음파 센서)를 이용하여 주차공간을 인식하고, 인식 결과에 근거하여 차량의 조향 제어를 통해 인식된 주차공간으로 주차 제어를 수행하게 된다.
이러한 주차 제어를 안전하고 정확하게 수행하기 위해서는 주차공간에 대한 정확한 인식이 이루어져야 하고, 이러한 주차공간의 정확한 인식은 주차공간의 주변에 있는 장애물에 대한 위치를 정확히 파악함으로써 가능하게 된다.
하지만, 종래의 주차 제어 장치는 주차공간 인식시 이용하는 센서 데이터가 너무 부족하거나 과다하여 주차공간의 주변에 있는 장애물의 양측 코너점이 실제와는 다르게 결정되어, 장애물의 위치를 잘못 파악하여 주차공간을 잘못 인식하는 문제점이 발생할 수 있다. 이러한 주차공간 인식의 오류는 안전하고 정확한 주차 제어를 저해하는 요인이 된다.
이러한 배경에서, 본 발명의 목적은, 센서 데이터의 부족이나 과다하여 인식 오차가 발생할 수 있는 상황에서도, 주차공간의 주변에 있는 물체의 위치를 정확하게 파악하여 주차공간을 정확히 인식할 수 있도록 해주는 데 있다.
전술한 목적을 달성하기 위하여, 일 측면에서, 본 발명은, 센서를 통해 센서신호를 송신하고 상기 송신된 센서신호가 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체에 반사되어 수신된 반사 센서신호로부터 센서 데이터를 획득하는 센서 데이터 획득부; 상기 센서 데이터를 분석하여 특정 물체의 에지점 및 참조점을 추출하는 센서 데이터 분석부; 상기 에지점 및 상기 참조점에 기초하여, 상기 특정 물체의 코너점을 결정하는 코너점 결정부; 및 상기 코너점에 근거하여, 상기 주차공간의 주변에 있는 상기 특정 물체의 위치를 파악하여 상기 주차공간을 인식하는 주차공간 인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치를 제공한다.
다른 측면에서, 본 발명은, 주차공간 인식 장치가 제공하는 주차공간 인식 방법에 있어서, (a) 센서를 통해 센서신호를 송신하고 상기 송신된 센서신호가 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체에 반사되어 수신된 반사 센서신호로부터 센서 데이터를 획득하는 단계; (b) 상기 센서 데이터를 분석하여 특정 물체의 에지점 및 참조점을 추출하는 단계; (c) 상기 에지점 및 상기 참조점에 기초하여, 상기 특정 물체의 코너점을 결정하는 단계; 및 (d) 상기 코너점에 근거하여, 상기 주차공간의 주변에 있는 상기 특정 물체의 위치를 파악하여 상기 주차공간을 인식하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 방법을 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 센서 데이터의 부족이나 과다하여 인식 오차가 발생할 수 있는 상황에서도, 주차공간의 주변에 있는 물체의 위치를 정확하게 파악하여 주차공간을 정확히 인식할 수 있도록 해주는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치에 대한 블록구성도이다.
도 2는 주차 제어 환경을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 도 2의 주차 제어 환경에서 센서 데이터 부족으로 인한 인식 오차를 나타낸 도면이다.
도 4는 도 2의 주차 제어 환경에서 센서 데이터 과다로 인한 인식 오차를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치에 의해, 센서 데이터 부족시, 주차공간 인식 성능 향상을 위한 코너점 결정 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치에 의해, 센서 데이터 과다시, 주차공간 인식 성능 향상을 위한 코너점 결정 방법을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치에 의해, 물체의 위치를 파악하고, 이를 통해 도 2의 주차 제어 환경에서의 주차공간을 인식한 것을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 방법에 대한 흐름도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)에 대한 블록구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)는, 센서를 통해 센서신호를 송신하고 송신된 센서신호가 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체(이는, 주차제어에 방해가 되어 위치가 정확히 파악되어야 하는 장애물(이하, '특정 물체'라 함)를 포함하고, 주차제어에 방해가 되지 않거나 주차제어 및 위치인식에 고려될 필요가 없는 일반 물체를 더 포함할 수 있음)에 반사되어 수신된 반사 센서신호로부터 센서 데이터를 획득하는 센서 데이터 획득부(110)와, 획득된 센서 데이터를 분석하여 특정 물체의 에지점(Edge Point) 및 참조점(Reference Point)을 추출하는 센서 데이터 분석부(120)와, 특정 물체의 추출된 에지점 및 참조점에 기초하여, 특정 물체의 코너점을 결정하는 코너점 결정부(130)와, 특정 물체의 결정된 코너점에 근거하여, 주차공간의 주변에 있는 특정 물체의 위치를 파악하여 주차공간을 인식하는 주차공간 인식부(140) 등을 포함한다.
이러한 주차공간 인식 장치(100)에서의 주차공간 인식 결과는, 주차 제어 장치에서 주차공간으로의 차량 주차 제어에 이용된다. 주차 제어 환경을 예시적으로 나타낸 도 2를 참조하면, 차량 X(210)가 주차차량 A(220)와 주차차량 B(230) 사이의 주차공간(200)에 직각 주차를 하고자 하는 경우, 차량 X(210)에 탑재된 주차 제어 장치는, 주차공간 인식 장치(100)가 센서(예: 초음파 센서)를 이용하여 주차공간(200)을 인식하고, 인식 결과에 근거하여 차량 X(210)의 조향 제어를 통해 인식된 주차공간(200)으로 주차 제어를 수행하게 된다. 이때, 안전하고 정확한 주차 제어를 위해서는 주차공간(200)의 인식이 정확하게 이루어져야 한다. 주차공간(200)의 정확한 인식은, 주차공간(200)의 주변에 있는 특정 물체(즉, 주차 제어시 방해가 되는 장애물, 도 2에서는 차량 A(220)와 차량 B(230) 등)의 위치를 정확하게 파악하는 것이 반드시 필요하다.
하지만, 종래의 주차제어 장치에서 주차공간(200) 인식시, 물체(주변 장애물, 즉 차량 A(220) 또는 차량 B(230) 등)의 위치를 잘못 파악하여 주차공간(200)을 잘못 인식하는 문제점이 발생할 수 있다. 이때, 물체의 위치를 잘못 파악하는 이유는, 주차공간(200) 인식시 이용되는 센서 데이터가 너무 부족하거나 과다하여 물체의 양측 코너점이 실제와는 다르게 결정되기 때문이다.
도 3은 도 2의 주차 제어 환경에서 센서 데이터 부족으로 인한 인식 오차를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 차량 X(210)에 장착된 센서에서 송신된 센서신호가 차량 A(220)에 반사되어 수신되고 이렇게 수신된 반사 센서신호로부터 얻어진 센서 데이터는, 차량 A(220)의 양측 끝 부근(310, 320)에서 부족할 수 있다. 이러한 경우, 오른쪽 실험 결과 그래프에 도시된 바와 같이, 차량 A(220)의 양측 끝 부근(310, 320)에서 대략 38cm와 8cm 정도의 인식 오차가 발생한다. 즉, 차량 A(220)의 인식된 너비가 실제 너비보다 대략 46cm(=38+8) 정도 좁게 인식되는 오차가 발생한다. 다르게 표현하면, 차량 A(220)의 양측 코너점(양측 끝 지점)의 위치가 실제보다 차량 중심 방향으로 안쪽으로 들어온 지점에서 파악되는 인식 오차가 발생한다. 이로 인해, 차량 A(200)의 위치가 잘못 파악되어 주차공간(200)의 인식 오류가 발생하게 되는 것이다.
도 4는 도 2의 주차 제어 환경에서 센서 데이터 과다로 인한 인식 오차를 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 차량 X(210)에 장착된 센서에서 송신된 센서신호가 차량 A(220)에 반사되어 수신되고 이렇게 수신된 반사 센서신호로부터 얻어진 센서 데이터는, 차량 A(220)의 양측 끝 부근(310, 320)에서 과다하게 발생할 수 있다. 이러한 경우, 도 4의 실험 결과 그래프에 도시된 바와 같이, 차량 A(220)의 양측 끝 부근(310, 320)에서 과다하게 발생한 센서 데이터(410, 420)는, 차량 A(220)의 인식된 너비가 실제 너비보다 넓게 인식되게 하는 오차를 발생시킨다. 다르게 표현하면, 차량 A(220)의 양측 코너점(양측 끝 지점)의 위치가 실제보다 차량 중심 방향에서 바깥쪽으로 나간 지점에서 파악되는 인식 오차가 발생한다. 이로 인해, 차량 A(200)의 위치가 잘못 파악되어 주차공간(200)의 인식 오류가 발생하게 되는 것이다.
도 1을 참조하여 전술한 주차공간 인식 장치(100)는, 전술한 종래의 주차공간(200) 인식 오류를 개선하여 주차공간(200)에 대한 높은 인식 성능을 제공하는 장치이다.
이러한 주차공간 인식 장치(100)에 포함된 센서 데이터 분석부(120)는, 센서 데이터 획득부(110)에서 획득된 센서 데이터를 분석하여, 주차공간의 주변에 있는 특정 물체(주차 제어시 방해가 되는 장애물)의 에지점 및 참조점을 추출하는데, 주차공간의 주변에 있는 특정 물체(주차 제어시 방해가 되는 장애물)가 있는 지점을 인지하여, 인지된 지점 중 양측 끝 지점을 에지점으로 추출하고, 인지된 지점 중 가운데 지점을 참조점으로 추출할 수 있다.
전술한 코너점 결정부(130)는, 코너점 결정 방법의 일 예로서, 센서 데이터 분석부(120)에서 특정 물체의 추출된 에지점에 근거하여 특정 물체의 너비를 파악하고, 파악된 너비를 기준 너비와 비교한 결과, 파악된 너비와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나지 않는 경우(즉, 파악된 너비와 기준 너비가 거의 동일한 경우), 특정 물체의 추출된 에지점의 X 좌표값과 추출된 참조점의 Y 좌표값으로부터 코너점의 X 좌표값과 Y 좌표값을 각각 획득함으로써, 코너점을 결정할 수 있다. 즉, 센서 데이터로부터 측정된 에지점의 X 좌표값을 그대로 코너점의 X 좌표값으로 결정하는 것이다.
하지만, 센서 데이터로부터 측정된 에지점의 X 좌표값은 특정 물체의 실제 끝점과는 차이가 있을 수 있다. 즉, 파악된 너비와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우(즉, 파악된 너비와 기준 너비가 상당히 차이가 나는 경우)가 발생할 수 있다. 이러한 점으로 인해 주차공간의 주변에 있는 특정 물체의 위치를 잘못 파악하여 주차공간 인식 오류를 발생시키게 된다. 이러한 주차공간 인식 오류를 해결하기 위하여, 전술한 코너점 결정부(130)는, 코너점 결정 방법의 일 예로서, 센서 데이터 분석부(120)에서 특정 물체의 추출된 에지점에 근거하여 특정 물체의 너비를 파악하고, 파악된 너비를 기준 너비와 비교한 결과, 파악된 너비와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우, "참조점" 및 "편차 오프셋"에 근거하여 코너점의 X 좌표값과 Y 좌표값을 획득함으로써, 코너점을 결정할 수 있다.
아래에서는, 파악된 너비와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우를 파악된 너비가 기준 너비가 부족하여 파악된 너비와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우(센서 데이터 부족으로 인해 발생하는 경우임)와, 파악된 너비가 기준 너비가 과다하여 파악된 너비와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우(센서 데이터 과다로 인해 발생하는 경우임)로 각각 나누어 코너점 결정 방법을 도 5와 도 6을 각각 참조하여 상세하게 설명한다.
도 5를 참조하면, 센서 데이터 부족으로 인해 인식 오차가 발생하는 경우, 코너점 결정부(130)는, 센서 데이터 분석부(120)에서 센서 데이터를 분석하여 특정 물체의 추출한 참조점과 에지점을 이용하여 코너점을 결정하는데, 더욱 상세하게 설명하면, 특정 물체의 참조점의 X 좌표값 및 에지점의 X 좌표값 간의 거리(d1)를 계산하여, 계산된 거리(d1)로부터 특정 물체의 너비(2*d1)를 파악하고, 파악된 너비(2*d1)를 기준 너비와 비교한 결과, 파악된 너비(2*d1)가 기준 너비보다 부족하여 파악된 너비와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우, 참조점의 X 좌표값과 편차 오프셋의 X값(X값 1, X값 2)으로부터 특정 물체의 코너점의 X 좌표값을 획득한다.
도 6을 참조하면, 센서 데이터 과다로 인해 인식 오차가 발생하는 경우, 코너점 결정부(130)는, 특정 물체의 파악된 너비(2*d2)가 기준 너비보다 과다하여 파악된 너비(2*d2)와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우, 참조점의 Y 좌표값으로부터 상기 편차 오프셋의 Y값(Y값 1, Y값 2)만큼 떨어진 Y 좌표값에 해당하는 X 좌표값을 코너점의 X 좌표값으로 획득한다.
또한, 코너점 결정부(130)는, 참조점의 Y 좌표값으로부터 코너점의 Y좌표값을 획득한다.
이렇게 하여, 코너점 결정부(130)는, 도 5의 경우 또는 도 6의 경우에서 획득된 코너점의 X 좌표값과, 참조점의 Y 좌표값으로부터 획득된 코너점의 Y좌표값으로부터 코너점을 결정할 수 있다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)는, 초음파 센서 등의 센서 또는 주차 제어 시스템에 포함될 수 있으며, 전자 제어 장치(ECU: Electronic Control Unit)으로 구현될 수도 있다.
도 7은, 도 2의 주차 제어 환경에서의 주차공간을 인식한 결과를 나타낸 도면이다. 단, 도 7은, 도 6에서와 같이 센서 데이터 과다인 경우에서의 코너점 결정 방식을 통해 주차공간(200)을 인식한 결과를 나타낸다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)는 전술한 방식을 이용하여 특정 물체(도 2의 차량 A(220), 차량 B(230))의 코너점을 결정한다. 즉, 차량 A(220)의 시작지점과 끝 지점(C1)을 알 수 있게 되고, 차량 B(230)의 시작지점(C2)과 끝 지점을 알 수 있게 된다. 이렇게 하여, 차량 A(220)의 끝 지점(C1)과 차량 B(230)의 시작지점(C2) 사이의 공간을 주차공간(200)으로 인식한다. 이때, 인식된 주차공간(200)의 폭(W2)은, 주차공간(200)의 인식 오류에 의해 인식되는 폭(W1)보다 넓다는 것을 확인할 수 있다. 즉, 종래에는, 센서 데이터 과다로 인해, 특정 물체(도 2의 차량 A(220), 차량 B(230))의 코너점의 위치를 잘못 인식하고 이로 인해 특정 물체(도 2의 차량 A(220), 차량 B(230))의 너비를 실제보다 더 넓게 파악함으로써, 주차공간(200)의 폭(W1)을 좁게 파악했던 것에 비해, 본 발명에 따르면, 특정 물체(도 2의 차량 A(220), 차량 B(230))의 코너점의 위치를 보정하여 정확하게 인식함으로써, 실제보다 좁게 인식되었던 주차공간(200)을 실제와 가깝게 인식할 수 있게 되는 것이다.
도 8은, 이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)가 제공하는 주차공간 인식 방법에 대한 간략한 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)가 제공하는 주차공간 인식 방법은, 센서를 통해 센서신호를 송신하고 송신된 센서신호가 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체(이는 주차제어에 방해가 되는 장애물(특정 물체)과, 방해가 안되는 일반 물체를 포함할 수 있음)에 반사되어 수신된 반사 센서신호로부터 센서 데이터를 획득하는 단계(S800)와, 획득된 센서 데이터를 분석하여 특정 물체의 에지점 및 참조점을 추출하는 단계(S802)와, 추출된 에지점 및 참조점에 기초하여, 특정 물체의 코너점을 결정하는 단계(S804)와, 결정된 코너점에 근거하여, 주차공간의 주변에 있는 특정 물체의 위치를 파악하여 주차공간을 인식하는 단계(S806) 등을 포함한다.
전술한 S804 단계에서, 코너점의 X 좌표값의 획득 과정은 다음과 같다.
S802 단계에서 추출된 참조점의 X 좌표값 및 802 단계에서 추출된 에지점의 X 좌표값 간의 거리(즉, 특정 물체의 너비)를 계산하고, 특정 물체의 코너점을 결정하기 위하여 센서 데이터가 부족한지 과다한지를 계산된 거리에 기초하여 판단하고, 센서 데이터가 부족한 거로 판단되면 참조점의 X 좌표값과 편차 오프셋의 X값으로부터 특정 물체의 코너점의 X 좌표값을 획득한다. 만약, 센서 데이터가 과도한 거로 판단되면 참조점의 Y 좌표값으로부터 편차 오프셋의 Y값만큼 떨어진 Y 좌표값에 해당하는 X 좌표값을 코너점의 X 좌표값으로 획득한다.
전술한 S804 단계에서, 코너점의 Y좌표값은, 참조점의 Y 좌표값으로부터 획득될 수 있다.
이렇게 하여, S804 단계에서는, 코너점의 X좌표값과 Y좌표값을 획득하게 되고, 이로부터 코너점을 결정할 수 있게 된다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 센서 데이터의 부족이나 과다하여 인식 오차가 발생할 수 있는 상황에서도, 주차공간의 주변에 있는 물체의 위치를 정확하게 파악하여 주차공간을 정확히 인식할 수 있도록 해주는 효과가 있다.
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 주차공간 인식 장치 110: 센서 데이터 획득부
120: 센서 데이터 분석부 130: 코너점 결정부
140: 주차공간 인식부 200: 주차공간
210: 차량 X 220: 차량 A
230: 차량 B

Claims (7)

  1. 센서를 통해 센서신호를 송신하고 상기 송신된 센서신호가 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체에 반사되어 수신된 반사 센서신호로부터 센서 데이터를 획득하는 센서 데이터 획득부;
    상기 센서 데이터를 분석하여 특정 물체의 에지점 및 참조점을 추출하는 센서 데이터 분석부;
    상기 에지점 및 상기 참조점에 기초하여, 상기 특정 물체의 코너점을 결정하는 코너점 결정부; 및
    상기 코너점에 근거하여, 상기 주차공간의 주변에 있는 상기 특정 물체의 위치를 파악하여 상기 주차공간을 인식하는 주차공간 인식부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 센서 데이터 분석부는,
    상기 센서 데이터를 분석하여 상기 특정 물체가 있는 지점을 인지하여, 상기 인지된 지점 중 양측 끝 지점을 상기 에지점으로 추출하고, 상기 인지된 지점 중 가운데 지점을 상기 참조점으로 추출하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 코너점 결정부는,
    상기 에지점에 근거하여 상기 특정 물체의 너비를 파악하고, 상기 파악된 너비를 기준 너비와 비교한 결과, 상기 파악된 너비와 상기 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우, 상기 참조점 및 편차 오프셋에 근거하여 상기 코너점의 X 좌표값과 Y 좌표값을 획득함으로써, 상기 코너점을 결정하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 코너점 결정부는,
    상기 참조점의 X 좌표값 및 상기 에지점의 X 좌표값 간의 거리를 계산하여, 상기 계산된 거리로부터 상기 특정 물체의 너비를 파악하고,
    상기 파악된 너비를 상기 기준 너비와 비교한 결과,
    상기 파악된 너비가 상기 기준 너비보다 부족하여 상기 파악된 너비와 상기 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우, 상기 참조점의 X 좌표값과 상기 편차 오프셋의 X값으로부터 상기 특정 물체의 코너점의 X 좌표값을 획득하고,
    상기 파악된 너비가 상기 기준 너비보다 과다하여 상기 파악된 너비와 상기 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우, 상기 참조점의 Y 좌표값으로부터 상기 편차 오프셋의 Y값만큼 떨어진 Y 좌표값에 해당하는 X 좌표값을 상기 코너점의 X 좌표값으로 획득하며,
    상기 참조점의 Y 좌표값으로부터 상기 코너점의 Y좌표값을 획득함으로써,
    상기 코너점을 결정하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 코너점 결정부는,
    상기 에지점에 근거하여 상기 특정 물체의 너비를 파악하고, 상기 파악된 너비를 기준 너비와 비교한 결과,
    상기 파악된 너비와 상기 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나지 않는 경우, 상기 에지점의 X 좌표값과 상기 참조점의 Y 좌표값으로부터 상기 코너점의 X 좌표값과 Y 좌표값을 각각 획득함으로써, 상기 코너점을 결정하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치.
  6. 주차공간 인식 장치가 제공하는 주차공간 인식 방법에 있어서,
    (a) 센서를 통해 센서신호를 송신하고 상기 송신된 센서신호가 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체에 반사되어 수신된 반사 센서신호로부터 센서 데이터를 획득하는 단계;
    (b) 상기 센서 데이터를 분석하여 특정 물체의 에지점 및 참조점을 추출하는 단계;
    (c) 상기 에지점 및 상기 참조점에 기초하여, 상기 특정 물체의 코너점을 결정하는 단계; 및
    (d) 상기 코너점에 근거하여, 상기 주차공간의 주변에 있는 상기 특정 물체의 위치를 파악하여 상기 주차공간을 인식하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 단계 (c)는,
    상기 참조점의 X 좌표값 및 상기 에지점의 X 좌표값 간의 거리를 계산하고, 상기 특정 물체의 코너점을 결정하기 위하여 상기 센서 데이터가 부족한지 과다한지를 상기 계산된 거리에 기초하여 판단하고,
    상기 센서 데이터가 부족한 거로 판단되면 상기 참조점의 X 좌표값과 편차 오프셋의 X값으로부터 상기 특정 물체의 코너점의 X 좌표값을 획득하고, 상기 센서 데이터가 과도한 거로 판단되면 상기 참조점의 Y 좌표값으로부터 편차 오프셋의 Y값만큼 떨어진 Y 좌표값에 해당하는 X 좌표값을 상기 코너점의 X 좌표값으로 획득하며,
    상기 참조점의 Y 좌표값으로부터 상기 코너점의 Y좌표값을 획득함으로써,
    상기 코너점을 결정하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 방법.
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