KR101447617B1 - 교통정지 표지판 인식 후 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치 및 방법 - Google Patents

교통정지 표지판 인식 후 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 정지 교통 표지판을 인식하고 이를 이벤트로 기록하며 또한 차량의 정차 시 차량의 고유진동을 추정하고 정차를 판단하여, 정차했을 경우와 무정차 통과 했을 경우 다른 이벤트로 등록 시키고 이를 메모리나 다른 저장장치에 기록을 하고 이후 이 등록된 이벤트들을 관제 서버로 업로드 하여 관리자가 이를 통하여 운전자 관리를 하고 이를 통하여 안전 운전을 효과적으로 계도 할 수 있도록 하는 장치 및 방법을 제공하기 위한 것으로서, 정지 표지판이 인식되면, 차량에 장착된 가속센서 정보와 GPS 혹은 속도 센서들로부터 얻어지는 속도 정보를 가속도 상수(Acceleration constant) 모델인 3차 칼만 필터에 적용하여 가속 센서 바이어스 값을 추정하는 가속센서 바이어스 값 추정 장치와, 상기 가속센서 바이어스 값 추정 장치에서 추정된 값으로부터 판단된 정차후보들에 메디안 필터를 적용하여 정차와 무정차를 판단하는 정지 판단부와, 상기 정지 판단부에서 판단된 정지 및 주행 여부를 이벤트로 등록하는 이벤트 등록부를 포함하여 구성되는데 있다.

Description

교통정지 표지판 인식 후 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치 및 방법{Apparatus and method for detecting the stop state and the non-stop state using the accelerator sensor bias after the recognition of the stop sign}
본 발명은 카메라 영상 정보를 이용하여 교통 정지 표지판이 인신 된 후, 가속센서 바이어스 값을 이용하여 정차 및 무정차를 검출하고 이를 이벤트로 기록하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
교통 표지판은 도로교통의 중요한 정보로서 잠재적 위험 상황을 이용자에게 경고 또는 정보를 제공하기 위한 것으로, 주의 표지, 규제 표지, 지시 표지, 보조 표지로 분류된다.
그러나 이러한 교통 표지판을 무시하고 운전하는 부주의한 운전행동으로 인해, 교통 표지판의 기능을 충분히 하지 못하고 있으며, 미국의 경우 이러한 부주의 등으로 인한 사고비용이 매해 125억불의 손실(미국고속도로교통 안전국:NHTSA,2011)이 발생하고, 우리나라 역시 주요 교통 사망 사고의 주요 요인이 되고 있다(한국도로공사, 2007).
이에 따라, 최근 안전 운전 관련 도로에 위치한 교통 표지판을 블랙박스 혹은 영상 기록 장치로부터 촬영하고 그 표지판의 내용을 인지하여 도로의 제한 속도를 인식하거나, 정지 신호, 혹은 여러 교통 주의 신호들을 인지하여 운전자에게 음성으로 주의를 주어 안전 운전, 경제운전/친환경 운전을 유도하는 필요성이 증가하고 있다.
그 중 하나로서, 어린이 보호 차량의 경우 어린이들이 차량 하차 시 횡단보도에서 많은 인명 피해가 발생하므로 어린이 보호 차량의 정지 신호판을 이용하여 운전수가 수동으로 정지신호를 보냈을 때 뒤에 오는 차량들은 다른 차선에 있다고 하더라도 추월 할 수 없도록 하는 강제 조항이 시행될 전망이다. 이는 현재 미국에서는 이미 시행되어 모든 학교 통학 차량들의 정지 신호판을 이용한 수신호는 신호등의 적색등과 같은 효력을 가진다.
그리고 일본의 경우 많은 사고가 정지 표지판을 무시한 신호등이 없는 사거리 무정차 주행에서 많이 일어나 인명 및 재산상의 손실이 자주 발생하는바 일본 우정성은 모든 집배원 오토바이와 트럭들에 이 정지 교통 표지판을 인지하고 정차한 내용을 서버에서 확인할 수 있도록 하는 블랙박스와 시스템을 도입하고 있는 상황이다. 또한 일본 호리바 사는 도로에 표시되어 있는 흰색 정지선을 인지하고 정차하는 블랙박스를 개발하여 납품하고 있다.
이와 같이 도로 표지판 인식 방법들은 다양하게 많지만 정지 표지판 인식 후 완전 정차까지 검출해내고 이를 이벤트로 등록하여 후에 관리자가 검토를 할 수 있도록 하는 시스템은 없는 실정이다. 특히, 미국과 캐나다의 경우 정지 표지판 인지 후 정지에 대한 정의는 완전 정지 후 3초를 브레이크에서 발을 떼면 안 될 정도로 규정이 매우 강하다. 이때, 완전 정지를 위해서는 차량의 제로 속도 검출이 필요한데 이를 위하여 OBD-II의 속도를 이용하는데, OBD-II로 속도를 구할 수 없는 경우에는 GPS 속도를 이용한다.
그러나 완전 정지 속도를 검출하는 신뢰성은 OBD-II나 GPS 장치의 정확도와 분해능과 관련된다.
즉, 보통 GPS 제품의 거리 오차는 0 ~ 25m 이고 도심 빌딩이나 가옥 밀집지역과 같은 GPS 신호 강도가 약한 지역에서는 속도 측정오차가 수 km/h 이상이 될 수 있어 GPS 신호만으로는 안정적인 정지 판단을 기대하기 어렵다. 따라서 안정적인 정지 판단을 위해 사용되는 차량용 스피드 센서는 자동차의 속도를 마그네틱 타입과 홀 타입 센서를 이용하여 변속기 출력축의 회전속도나 휠(타이어)의 회전속도를 검출한다.
미국 속도 센서 관련 표준인 SAE(Society of Automotive Engineers) J1226은 차량 속도가 55 mph 이내에서는 -1 ~ 3%, 그리고 55 mph 이상에서는 +4%의 오차 이내 들어올 것을 권고한다. 그리고 유럽 표준인 ECE-R 39는 km/h 단위에서 하한점(lower bound)은 참속도(true velocity)보다 크고, 상한점(upper bound)은 참 속도 (true velocity)보다 10%를 가산한 속도에 4km/h를 가산한 속도를 초과할 수 없도록 규정하고 있다.
이러한 두 표준 모두 속도 센서의 최대 오차가 4km/h 이상 존재하는 것을 기정사실화 하고 있어 이는 속도 센서만으로는 완전 정지를 검출하는 것에 어려울 수 있음을 반증하고 있다.
영속도(Zero Velocity) 검출은 가속 센서와 자이로 센서를 이용한 GLRT(Generalized Likelihood Ratio Test) 방법이 가속센서 만을 이용한 방법보다는 신뢰성이 높다(Zero-Velocity Detection An Algorithm Evaluation : KTH Report IR-EE-SB:038, DOI:10.1109/TBME.2010.2060723). 그러나 대부분의 블랙박스가 자이로 센서가 없이 가속 센서만으로 영속도 (Zero Velocity) 검출을 해야 하는 상황에서 상기 기재된 내용처럼 가속센서의 이동 표준 편차에 의한 검출 방법은 효율성이 떨어지게 되는 문제점이 있다.
따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 정지 교통 표지판을 인식하고 이를 이벤트로 기록하며 또한 차량의 정차 시 차량의 고유진동을 추정하고 정차를 판단하여, 정차했을 경우와 무정차 통과 했을 경우 다른 이벤트로 등록 시키고 이를 메모리나 다른 저장장치에 기록을 하고 이후 이 등록된 이벤트들을 관제 서버로 업로드 하여 관리자가 이를 통하여 운전자 관리를 하고 이를 통하여 안전 운전을 효과적으로 계도 할 수 있도록 하는 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적은 GPS의 속도 및 가속 센서를 이용하여 영속도 (Zero Velocity) 정확히 검출하는 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 교통정지 표지판 인식 후 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치의 특징은 정지 표지판이 인식되면, 차량에 장착된 가속센서 정보와 GPS 혹은 속도 센서들로부터 얻어지는 속도 정보를 가속도 상수(Acceleration constant) 모델인 3차 칼만 필터에 적용하여 가속 센서 바이어스 값을 추정하는 가속센서 바이어스 값 추정 장치와, 상기 가속센서 바이어스 값 추정 장치에서 추정된 값으로부터 판단된 정차후보들에 메디안 필터를 적용하여 정차와 무정차를 판단하는 정지 판단부와, 상기 정지 판단부에서 판단된 정지 및 주행 여부를 이벤트로 등록하는 이벤트 등록부를 포함하여 구성되는데 있다.
바람직하게 상기 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치는 카메라를 통해 운행 중인 차량의 외부를 촬영하는 영상 처리 장치와, 상기 영상 처리 장치에서 촬영된 영상 중 정지 표지판을 인식하는 정지 표지판 인식부를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상기 가속센서 바이어스 값 추정 장치는 차량에 장착된 가속센서로부터 측정된 가속센서 정보(
Figure 112013029602591-pat00001
) 및 센서속도 센서부로부터 입력되는 속도정보(
Figure 112013029602591-pat00002
)를 입력으로 가속도 상수(Acceleration constant) 모델인 3차 칼만 필터에 적용하여 가속센서 바이어스 값(
Figure 112013029602591-pat00088
)을 추정하는 가속센서 바이어스 추정부와, 상기 가속센서 바이어스 추정부에서 추정된 가속센서 바이어스 값과 상기 가속센서 정보(
Figure 112013029602591-pat00004
)의 차를 이용하여 순간 속도 변위량의 유클리드 노음(euclidean norm)을 산출하는 노음 산출부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상기 정지 판단부는 상기 가속센서 바이어스 값 추정 장치에서 추정된 가속 센서 바이어스 값을 통해 순간 속도 변위 트리거를 계산하여 제 1 속도를 산출하는 트리거 계산부와, 상기 트리거 계산부에서 산출된 제 1 속도를 미리 정의된 제 2 속도와 비교하여 정차 및 무정차를 판단하여 정차 후보군으로 분류하는 주행 판단부와, 상기 주행 판단부에서 분류된 정차 후보군들을 이동 메디안 필터링(일정 크기의 윈도우 사이즈)에 적용하여 일정 시간동안의 거리 움직임을 검출하는 메디안 필터부와, 상기 메디안 필터부에서 검출된 일정 시간동안의 거리 움직임을 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값 또는 미리 정의된 제 3 속도와 비교하여 최종 정차 또는 무정차를 확인하는 정차/무정차 확인부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상기 주행 판단부는 트리거 계산부에서 산출된 제 1 속도가 미리 정의된 제 2 속도 미만일 경우 정차로 판단하고, 이상일 경우 무정차로 판단하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상기 정차/무정차 확인부는 검출된 일정 시간동안의 거리 움직임이 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값보다 작거나, 또는 미리 설정된 제 3 속도보다 작을 때를 최종 정차로 확인하고, 반대로 크면 무정차로 확인하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 교통정지 표지판 인식 후 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 방법의 특징은 (A) 차량의 외부를 촬영한 영상 중 정차 표지판이 인식되면, 차량에 장착된 가속센서 정보와 GPS 혹은 속도 센서들로부터 얻어지는 속도 정보를 가속도 상수(Acceleration constant) 모델인 3차 칼만 필터에 적용하여 가속 센서 바이어스 값을 추정하는 단계와, (B) 상기 추정된 가속 센서 바이어스 값을 통해 순간 속도 변위 트리거를 계산하여 제 1 속도를 산출하는 단계와, (C) 상기 산출된 1차 속도를 미리 정의된 제 2 속도와 비교하여 정차 후보군을 분류하는 단계와, (D) 상기 분류된 정차 후보군들을 각각 이동 메디안 필터링(윈도우 사이즈)에 적용하여 일정 시간동안의 거리 움직임을 검출하는 단계와, (E) 상기 검출된 일정 시간동안의 거리 움직임을 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값 또는 미리 설정된 제 3 속도와 비교하여 최종 정차 또는 무정차를 확인하는 단계를 포함하여 이루어지는데 있다.
바람직하게 상기 (C) 단계는 상기 비교결과, 산출된 제 1 차 속도가 미리 정의된 제 2 속도보다 작으면 현재 주행 중인 차량을 정차 후보군으로 분류하는 단계와, 상기 비교결과, 산출된 제 1 차 속도가 미리 정의된 제 2 속도 이상이면 현재 주행 중인 차량은 무정차된 것으로 확인하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상기 (E) 단계는 상기 비교결과 검출된 일정 시간동안의 거리 움직임이 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값보다 작거나, 또는 미리 설정된 제 3 속도보다 작으면 해당 차량은 최종 정차로 확인하고, 확인된 정차 여부를 이벤트로 등록하는 단계와, 상기 비교결과 검출된 일정 시간동안의 거리 움직임이 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값 이상이거나, 또는 미리 설정된 제 3 속도 이상이면 해당 차량은 최종 무정차로 확인하고, 확인된 무정차 여부를 이벤트로 등록하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상기 제 1 속도(
Figure 112013029602591-pat00005
)는 가속센서 값과 상기 추정된 가속 센서 바이어스 값의 차를 이용하여 순간 속도 변위 트리거를 계산하고 수식
Figure 112013029602591-pat00089
를 이용하여 산출하는 것을 특징으로 한다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 교통정지 표지판 인식 후 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치 및 방법은 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 교통 정지 표지판이 인지되는 경우, 자동으로 경보동작이 이루어지기 때문에 운전자의 전방 주시 태만, 혹은 고의적인 위반에 의한 사고 발생률을 줄일 수 있다.
둘째, 차량용 블랙박스가 정지 교통 표지판을 인지하고 정차한 내용을 자동을 서버로 업로드 함으로써, 관리자가 이를 확인하는 효율적인 운전자 관리가 가능하여 사고를 줄일 수 있는 효과가 있다.
셋째, 교통 표지판을 무시하고 운전하는 부주의한 운전행동으로부터 운전자의 안전을 확보함으로써 귀중한 생명을 보호하고, 발생할 수 있는 사고 비용을 절감할 수 있다.
넷째, 본 발명에 따른 정지 교통 표지판 인식 수단은 노인 운전자의 안전운전을 위한 실버산업의 발달과 노인 인구의 증가와 함께 필요한 제품이 되어가고 있다.
도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 교통정지 표지판 인식 후 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치의 구조를 나타낸 블록도
도 2 는 도 1의 가속 센서 바이어스 값 추정 장치의 구조를 상세히 나타낸 블록도
도 3 은 도 1의 정지 판단부의 구조를 상세히 나타낸 블록도
도 4 는 본 발명의 실시예에 따른 교통정지 표지판 인식 후 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도
도 5 는 본 발명의 실시예에 따른 차량의 정차 시 x 축 속도 변위 그래프
도 6 은 도 5를 1초 윈도우 사이즈의 이동 메디안 필터링 적용 후의 x 축 속도 변위량 그래프
도 7 은 수학식 26의 메디안 트리거 함수 그래프
도 8은 도 7의 메디안 트리거 함수로부터 정지 판단을 한 결과 그래프
도 9 는 본 발명의 실시예에 따른 일본 도쿄의 한 지역에서 실차 테스트한 결과를 나타낸 도면
본 발명의 다른 목적, 특성 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
본 발명에 따른 교통정지 표지판 인식 후 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치 및 방법의 바람직한 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록하며 통상의 지식을 가진자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 교통정지 표지판 인식 후 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치의 구조를 나타낸 블록도이다.
도 1과 같이, 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치는 카메라를 통해 운행 중인 차량의 외부를 촬영하는 영상 처리 장치(100)와, 상기 영상 처리 장치(100)에서 촬영된 영상 중 정지 표지판을 인식하는 정지 표지판 인식부(200)와, 상기 정지 표지판이 인식되면, 차량에 장착된 가속센서 정보와 GPS 혹은 속도 센서들로부터 얻어지는 속도 정보를 가속도 상수(Acceleration constant) 모델인 3차 칼만 필터에 적용하여 가속 센서 바이어스 값을 추정하는 가속센서 바이어스 값 추정 장치(300)와, 상기 가속센서 바이어스 값 추정 장치(300)에서 추정된 값으로부터 판단된 정차후보들에 메디안 필터를 적용하여 정차와 무정차를 판단하는 정지 판단부(400)와, 상기 정지 판단부(400)에서 판단된 정지 및 주행 여부를 이벤트로 등록하는 이벤트 등록부(500)를 포함한다.
이때, 상기 영상 처리 장치(100)는 차량 외부를 촬영하는 카메라를 포함하며, 상기 정지 표지판 인식부(200)는 촬영된 영상을 이미지 변환, 영상보정, 텍스트 변환 및 표지판 인식 등을 통해 정지 표지판을 인식한다. 상기 영상 처리 장치(100) 및 정치 표지판 인식부(200)는 이미 다양한 공지된 기술을 통해 적용 가능한 정도의 기술 내용으로 이에 따른 상세한 설명은 생략한다.
한편, 상기 가속센서 바이어스 값 추정 장치(300)는 도 2에서 도시하고 있는 것과 같이, 가속센서 데이터부(310)를 통해 입력되는 차량에 장착된 가속센서로부터 측정된 가속센서 정보(
Figure 112013029602591-pat00007
)와, 센서속도 센서부(320)로부터 입력되는 속도정보(
Figure 112013029602591-pat00008
)를 입력으로 가속도 상수(Acceleration constant) 모델인 3차 칼만 필터에 적용하여 가속센서 바이어스 값(
Figure 112013029602591-pat00090
)을 추정하는 가속센서 바이어스 추정부(330)와, 상기 가속센서 바이어스 추정부(330)에서 추정된 가속센서 바이어스 값과 상기 가속센서 정보(
Figure 112013029602591-pat00010
)의 차를 이용하여 순간 속도 변위량의 유클리드 노음(euclidean norm)을 산출하는 노음 산출부(340)를 포함한다.
그리고 상기 정지 판단부(400)는 도 3에서 도시하고 있는 것과 같이, 상기 가속센서 바이어스 값 추정 장치(300)에서 추정된 가속 센서 바이어스 값을 통해 순간 속도 변위 트리거를 계산하여 제 1 속도를 산출하는 트리거 계산부(410)와, 상기 트리거 계산부(410)에서 산출된 제 1 속도를 미리 정의된 제 2 속도와 비교하여 정차 및 무정차를 판단하여 정차 후보군으로 분류하는 주행 판단부(420)와, 상기 주행 판단부(420)에서 분류된 정차 후보군들을 이동 메디안 필터링(윈도우 사이즈 1초)에 적용하여 일정 시간동안의 거리 움직임을 검출하는 메디안 필터부(430)와, 상기 메디안 필터부(430)에서 검출된 일정 시간동안의 거리 움직임을 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값 또는 미리 정의된 제 3 속도와 비교하여 최종 정차 또는 무정차를 확인하는 정차/무정차 확인부(440)를 포함한다.
이때, 상기 주행 판단부(420)는 트리거 계산부(410)에서 산출된 제 1 속도가 미리 정의된 제 2 속도 미만일 경우 정차로 판단하고, 이상일 경우 무정차로 판단한다.
그리고 상기 정차/무정차 확인부(440)는 검출된 일정 시간동안의 거리 움직임이 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값보다 작거나, 또는 미리 설정된 제 3 속도보다 작을 때를 최종 정차로 확인하고, 반대로 크면 무정차로 확인한다.
이와 같이 구성된 본 발명에 따른 교통정지 표지판 인식 후 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치의 동작을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 도 1 내지 도 3과 동일한 참조부호는 동일한 기능을 수행하는 동일한 부재를 지칭한다.
도 4 는 본 발명의 실시예에 따른 교통정지 표지판 인식 후 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하여 설명하면 먼저, 차량의 외부를 촬영한 영상 중 정차 표지판이 인식되면(S10), 가속센서 바이어스 값 추정장치(300)를 통해 차량에 장착된 GPS 혹은 속도 센서들로부터 얻어지는 속도 정보를 가속도 상수(Acceleration constant) 모델인 3차 칼만 필터에 적용하여 가속 센서 바이어스 값을 추정한다(S20).
이때, 상기 3차 칼만 필터는 특정시간 k에서의 상태 벡터를
Figure 112013028435516-pat00011
라고 가정하고,
Figure 112013028435516-pat00012
를 사용자 입력 벡터라 할 때, 칼만 필터의 상태 방정식은 다음 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112013028435516-pat00013
여기서
Figure 112013028435516-pat00014
를 해당 시간에서 이전 상태에 기반한 상태 천이 행렬,
Figure 112013028435516-pat00015
를 사용자 입력에 의한 상태 천이 행렬로 가정하고,
Figure 112013028435516-pat00016
는 다음 수학식 2와 같이 프로세스 잡음(process noise) 공분산 행렬
Figure 112013028435516-pat00017
를 갖는 다변수 정규 분포화된 잡음 벡터이다.
Figure 112013028435516-pat00018
또한 상태 벡터
Figure 112013028435516-pat00019
와 이 벡터를 측정시 실제로 얻어지는 측정 벡터를
Figure 112013028435516-pat00020
라 할 때 측정 방정식은 다음 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112013028435516-pat00021
여기서
Figure 112013028435516-pat00022
는 해당시간에서 측정에 관계된 행렬이고
Figure 112013028435516-pat00023
는 수학식 4와 같이 측정치 공분산 행렬
Figure 112013028435516-pat00024
를 갖는 다변수 정규 분포화된 잡음 벡터이다.
Figure 112013028435516-pat00025
이때, 초기상태와 잡음벡터들은 상호 독립이라는 가정이 필요하며, 이 경우에 칼만 필터 구성은 특정 시간 k에서 사전 상태 추적 벡터(apriori state estimate vector)를
Figure 112013029602591-pat00026
로 하고, 특정시간 k에서의 관측치를 바탕으로 한 후천적 상태 추정 벡터(posteriori state estimate vector)를
Figure 112013029602591-pat00027
로 하며, 후천적 에러 공분산 행렬(posteriori error covariance matrix)을
Figure 112013029602591-pat00028
로 표현할 때 칼만 필터 구성은 예측(Predict)과 보정(Correction)의 두 단계들로 구성된다.
먼저 예측 단계의 경우를 설명하면, 사전 상태 추적 벡터는 다음 수학식 5와 같다.
Figure 112013028435516-pat00029
이때,
Figure 112013028435516-pat00030
는 사용자 입력 벡터로서 가속센서 값을 의미한다.
그리고 사전 에러 공분산 행렬(apriori error covariance matrix)은 다음 수학식 6을 통하여 구해진다.
Figure 112013028435516-pat00031
다음으로 보정 단계의 경우를 설명하면, 혁신(innovation), 즉 측정치와 사전 상태 추정 값과의 차이(Measurement Residual)는 다음 수학식 7로 표현된다.
Figure 112013028435516-pat00032
이때, 혁신 공분산 행렬(Innovation (Residual) Covariance)은 다음 수학식 8로 표현된다.
Figure 112013028435516-pat00033
그리고 최적화된 칼만 이득 (Optimal Kalman Gain)은 다음 수학식 9로 표현된다.
Figure 112013028435516-pat00034
위 식들을 이용하여 사후 상태 추정 벡터와 사후 에러 공분산 행렬은 다음 수학식 10, 수학식 11을 통하여 구해진다.
Figure 112013028435516-pat00035
Figure 112013028435516-pat00036
그리고 최종적으로 가속센서의 바이어스 값은 아래와 같이 추정된다.
먼저, 속도(v)는 시간에 대한 거리(p)의 변화량이며, 가속도(a)는 시간에 대한 속도의 변화량이다. 이를 수식으로 표현하면 다음 수학식 12, 수학식 13으로 표현된다.
Figure 112013028435516-pat00037
Figure 112013028435516-pat00038
이때, 실재 가속센서 값은 다음 수학식 14로 표현된다.
Figure 112013028435516-pat00039
이 식에서
Figure 112013028435516-pat00040
는 실제 가속 벡터이고,
Figure 112013028435516-pat00041
는 측정된 가속 벡터, 그리고
Figure 112013028435516-pat00042
는 가속 벡터 바이어스 값이다.
한편, 단축 가속 센서 상태 벡터(state vector)를 다음 수학식 15와 같이 표현할 때,
Figure 112013028435516-pat00043
위치모델, 속도모델, 가속도 바이어스 모델은 다음 수학식 16, 수학식 17, 그리고 수학식 18로 각각 표현된다. 이때,
Figure 112013028435516-pat00044
는 샘플링 간격을 의미한다.
Figure 112013028435516-pat00045
Figure 112013028435516-pat00046
Figure 112013028435516-pat00047
여기에서,
Figure 112013028435516-pat00048
,
Figure 112013028435516-pat00049
,
Figure 112013028435516-pat00050
로 정의한다.
상기 수학식 16, 수학식 17, 그리고 수학식 18을 이용하여 자코비안 행렬((Jacobian matrix)을 이용하면 해당 시간에서 이전 상태에 기반한 상태 천이 행렬
Figure 112013028435516-pat00051
를 다음 수학식 19와 같이 구할 수 있다.
Figure 112013028435516-pat00052
이때, 수학식 19의 유도 과정은 다음과 같다.
Figure 112013028435516-pat00053
상기 수학식 5를 통하여 사용자 입력에 의한 상태 천이 행렬
Figure 112013028435516-pat00054
는 다음 수학식 20과 같이 표현된다.
Figure 112013028435516-pat00055
실제로 얻어지는 측정 벡터를
Figure 112013028435516-pat00056
라 할 때, 해당시간에서 위치측정에 관계된 행렬
Figure 112013028435516-pat00057
는 다음 수학식 21로 표현된다.
Figure 112013028435516-pat00058
실제로 얻어지는 측정 벡터를
Figure 112013028435516-pat00059
라 할 때, 해당 시간에서 속도측정에 관계된 행렬
Figure 112013028435516-pat00060
는 다음 수학식 22로 표현된다.
Figure 112013028435516-pat00061
이때, 프로세스 잡음(process noise)의 공분산 행렬(
Figure 112013028435516-pat00062
)은 수식적으로 유도되며 측정치의 공분산 행렬(
Figure 112013028435516-pat00063
)은 샘플 분산값을 사용한다.
이를 통해 가속 센서 바이어스 추정치
Figure 112013028435516-pat00064
를 구할 수 있으며, 이를 각 축(x,y,z 축)에 대하여 각각 실행한다.
그러면, 가속센서의 측정치를
Figure 112013028435516-pat00065
이고, 가속 센서 바이어스 추정치를
Figure 112013028435516-pat00066
라 할 때, 가속센서 추정치(
Figure 112013028435516-pat00067
)는 다음 수학식 23으로부터 구해진다.
Figure 112013028435516-pat00068
그리고 순간 속도의 변위량 벡터는 상기 수학식 17과 상기 수학식 23으로부터 다음 수학식 24와 같이 추정할 수 있다.
Figure 112013028435516-pat00069
이 순간 속도 변위량 벡터의 유클리드 노음(euclidean norm)을 다음 수학식 25를 이용하여 산출한다. 본 발명에서는 이를 트리거 함수로 정의한다.
Figure 112013029602591-pat00091
즉, 트리거 계산부(410)는 가속센서 값과 상기 추정된 가속 센서 바이어스 값의 차를 이용하여 순간 속도 변위 트리거를 계산하고 다음 수학식 25를 이용하여 제 1 속도(
Figure 112013028435516-pat00071
)를 산출한 후(S30), 이 산출된 제 1 속도(
Figure 112013028435516-pat00072
)를 미리 정의된 제 2 속도와 비교하여 정차 및 무정차를 판단한다(S40).
즉, 주행 판단부(420)를 통해 상기 판단결과(S40) 산출된 제 1 차 속도가 미리 정의된 제 2 속도보다 일정 시간 동안 작으면 현재 주행 중인 차량은 정차된 가능성이 높으므로 정차 후보군으로 분류하고(S50), 상기 판단결과(S40) 산출된 제 1 차 속도가 미리 정의된 제 2 속도 이상이면 현재 주행 중인 차량은 무정차된 것으로 확인한다(S90). 이때, 상기 일정 시간은 미국, 캐나다 기준으로는 3초, 그리고 유럽 이벤트 데이터 레코더 표준인 VERONICA-II는 5초 등으로 다양하여 이는 사용자의 선택사항이다. 또한 상기 제 2 속도는 미리 계산된 차량의 고유 진동값을 기준으로 한다.
그리고 상기 정차 후보군으로 분류된 정차 후보군들을 각각 이동 메디안 필터링(윈도우 사이즈 1초)에 적용하여 일정 시간동안의 거리 움직임을 검출한다(S60). 이때, 상기 이동 메디안 필터링을 적용한 값 MTF(Median Trigger Function) (윈도우 사이즈 r)은 다음 수학식 26과 같이 정의한다.
Figure 112013028435516-pat00073
이렇게 검출된 일정 시간동안의 거리 움직임을 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값 또는 미리 설정된 제 3 속도와 비교하여 최종 정차 또는 무정차를 확인한다(S70).
즉, 상기 비교결과(S70) 수학식 26에서 산출된 일정 시간동안의 거리 움직임이 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값보다 작거나, 또는 미리 설정된 제 3 속도보다 작은 경우 정차감지가 초기화가 안되었다면 정차 타이머를 시작하고, 정차 감지 중일 경우 얼마의 시간동안 정차를 했는지 제 3 속도(시간 임계값)와 비교하고 최종 정차로 확인한다. 그리고 확인된 정차 여부를 이벤트로 등록한다(S80). 여기서 메디안 트리거 함수와 비교하는 표준 편차값은 완전 정차일 경우는 초당 3cm 이하의 거리 움직임을 기준으로 비교한다. 그리고 상기 제 3 속도는 1초, 3초, 혹은 5초 등 사용자 선택사항이다.
그리고 반대로 상기 비교결과(S70) 검출된 일정 시간동안의 거리 움직임이 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값 이상이거나, 또는 미리 설정된 제 3 속도 이상이면 해당 차량은 최종 무정차로 확인하여, 확인된 무정차 여부를 이벤트로 등록한다(S90).
이렇게 등록된 이벤트들은 관제 서버로 업로드되어 관리자가 이를 통하여 운전자 관리를 하고, 이를 통하여 안전 운전을 효과적으로 계도할 수 있게 된다. 또한 상기 관제 서버로 전송된 정지 표지판의 위치를 등록하여 DB를 구축하고 이 정보들을 이용 이 후 더욱 정확한 위치기반의 정지표지 인식이 가능하도록 한다.
도 5 는 본 발명에 따른 차량의 정차 시 x 축 속도 변위 그래프이고, 도 6 은 도 5를 1초 윈도우 사이즈의 이동 메디안 필터링 적용 후의 x 축 속도 변위량 그래프를 보여준다. 도 5 및 도 6에서 나타내고 있는 것과 같이 메디안 필터링은 노이즈 제거에 매우 우수한 성능을 보인다.
또한 도 7 은 수학식 26의 메디안 트리거 함수 그래프이며, 도 8은 도 7의 메디안 트리거 함수로부터 정지 판단을 한 결과 그래프이다. 이때, 1이 정지, 0은 주행을 나타내어 매우 정확히 정차 판단을 함을 알 수 있다.
도 9 는 2012년 9월 6일 15:26 ~ 15:46 일본 도쿄의 한 지역에서 완전 정차를 실차 테스트한 결과를 보여주고 있는 도면으로서, 총 19번의 정지 표지판 인식 후 정차 했을 때 84.2%의 정지 판단 성공률을 보여준다.
상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술적 분야의 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (10)

  1. 정지 표지판이 인식되면, 차량에 장착된 가속센서 정보와 GPS 혹은 속도 센서들로부터 얻어지는 속도 정보를 가속도 상수(Acceleration constant) 모델인 3차 칼만 필터에 적용하여 가속 센서 바이어스 값을 추정하는 가속센서 바이어스 값 추정 장치와,
    상기 가속센서 바이어스 값 추정 장치에서 추정된 값으로부터 판단된 정차후보들에 메디안 필터를 적용하여 정차와 무정차를 판단하는 정지 판단부와,
    상기 정지 판단부에서 판단된 정지 및 주행 여부를 이벤트로 등록하는 이벤트 등록부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치는
    카메라를 통해 운행 중인 차량의 외부를 촬영하는 영상 처리 장치와,
    상기 영상 처리 장치에서 촬영된 영상 중 정지 표지판을 인식하는 정지 표지판 인식부를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 가속센서 바이어스 값 추정 장치는
    차량에 장착된 가속센서로부터 측정된 가속센서 정보(
    Figure 112013028435516-pat00074
    ) 및 센서속도 센서부로부터 입력되는 속도정보(
    Figure 112013028435516-pat00075
    )를 입력으로 가속도 상수(Acceleration constant) 모델인 3차 칼만 필터에 적용하여 가속센서 바이어스 값을 추정하는 가속센서 바이어스 추정부와,
    상기 가속센서 바이어스 추정부에서 추정된 가속센서 바이어스 값과 상기 가속센서 정보(
    Figure 112013028435516-pat00076
    )의 차를 이용하여 순간 속도 변위량의 유클리드 노음(euclidean norm)을 산출하는 노음 산출부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 정지 판단부는
    상기 가속센서 바이어스 값 추정 장치에서 추정된 가속 센서 바이어스 값을 통해 순간 속도 변위 트리거를 계산하여 제 1 속도를 산출하는 트리거 계산부와,
    상기 트리거 계산부에서 산출된 제 1 속도를 미리 정의된 제 2 속도와 비교하여 정차 및 무정차를 판단하여 정차 후보군으로 분류하는 주행 판단부와,
    상기 주행 판단부에서 분류된 정차 후보군들을 이동 메디안 필터링에 적용하여 일정 시간동안의 거리 움직임을 검출하는 메디안 필터부와,
    상기 메디안 필터부에서 검출된 일정 시간동안의 거리 움직임을 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값 또는 미리 정의된 제 3 속도와 비교하여 최종 정차 또는 무정차를 확인하는 정차/무정차 확인부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 주행 판단부는 트리거 계산부에서 산출된 제 1 속도가 미리 정의된 제 2 속도 미만일 경우 정차로 판단하고, 이상일 경우 무정차로 판단하는 것을 특징으로 하는 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 정차/무정차 확인부는 검출된 일정 시간동안의 거리 움직임이 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값보다 작거나, 또는 미리 설정된 제 3 속도보다 작을 때를 최종 정차로 확인하고, 반대로 크면 무정차로 확인하는 것을 특징으로 하는 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 장치.
  7. (A) 차량의 외부를 촬영한 영상 중 정차 표지판이 인식되면, 차량에 장착된 가속센서 정보와 GPS 혹은 속도 센서들로부터 얻어지는 속도 정보를 가속도 상수(Acceleration constant) 모델인 3차 칼만 필터에 적용하여 가속 센서 바이어스 값을 추정하는 단계와,
    (B) 상기 추정된 가속 센서 바이어스 값을 통해 순간 속도 변위 트리거를 계산하여 제 1 속도를 산출하는 단계와,
    (C) 상기 산출된 1차 속도를 미리 정의된 제 2 속도와 비교하여 정차 후보군을 분류하는 단계와,
    (D) 상기 분류된 정차 후보군들을 각각 이동 메디안 필터링에 적용하여 일정 시간동안의 거리 움직임을 검출하는 단계와,
    (E) 상기 검출된 일정 시간동안의 거리 움직임을 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값 또는 미리 설정된 제 3 속도와 비교하여 최종 정차 또는 무정차를 확인하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 (C) 단계는
    상기 비교결과, 산출된 제 1 차 속도가 미리 정의된 제 2 속도보다 작으면 현재 주행 중인 차량을 정차 후보군으로 분류하는 단계와,
    상기 비교결과, 산출된 제 1 차 속도가 미리 정의된 제 2 속도 이상이면 현재 주행 중인 차량은 무정차된 것으로 확인하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 방법.
  9. 제 7 항에 있어서, 상기 (E) 단계는
    상기 비교결과 검출된 일정 시간동안의 거리 움직임이 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값보다 작거나, 또는 미리 설정된 제 3 속도보다 작으면 해당 차량은 최종 정차로 확인하고, 확인된 정차 여부를 이벤트로 등록하는 단계와,
    상기 비교결과 검출된 일정 시간동안의 거리 움직임이 미리 설정된 차량의 고유 진동기준 값 이상이거나, 또는 미리 설정된 제 3 속도 이상이면 해당 차량은 최종 무정차로 확인하고, 확인된 무정차 여부를 이벤트로 등록하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 방법.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 제 1 속도(
    Figure 112013029602591-pat00077
    )는 가속센서 값과 상기 추정된 가속 센서 바이어스 값의 차를 이용하여 순간 속도 변위 트리거를 계산하고 수식
    Figure 112013029602591-pat00092
    를 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 가속센서 바이어스 값을 이용한 정차 및 무정차 검출 방법.
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