KR101519266B1 - 실내 차량 위치 측정방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 실내 차량 위치 측정방법은 차량이 CCTV의 촬영 가능 범위에 존재하는지 여부를 판단하는 CCTV 판단 단계, 상기 차량이 CCTV의 촬영 가능 범위에 존재하지 않는 경우 상기 차량은 계속 주행하며 상기 CCTV 판단 단계로 복귀하고, 상기 차량이 CCTV의 촬영 가능 범위에 존재하는 경우, 상기 CCTV가 상기 차량을 촬영한 결과를 통하여 지도상에서 상기 차량의 위치를 산출하는 위치 산출 단계, 상기 차량의 주행 방향인 헤딩 각도를 산출하는 각도 산출 단계, 및 상기 지도상의 상기 차량의 위치 및 상기 헤딩 각도를 통하여, 상기 지도상에서 상기 차량의 절대 위치를 산출하는 절대 위치 산출 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

실내 차량 위치 측정방법{METHOD FOR ESTIMATING INDOOR POSITION OF VEHICLE}

본 발명은 실내 차량 위치 측정방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 고가의 LiDAR 센서 등 없이 차량 내부의 카메라 및 CCTV를 이용하여 차량의 위치를 측정하는 실내 차량 위치 측정방법에 관한 것이다.

잘 알려진 바와 같이, GPS(Global Positioning System, 이하 ‘GPS'라 함)는 3개 이상의 GPS 인공 위성을 이용하여 GPS 수신기의 위치에 해당하는 3차원 좌표값을 인식 및 결정하는 장치이다. 그러나 이것은 실외 환경에서만 센싱이 가능하기 때문에 실내 측위 또는 건물 등으로 막혀있는 음영지역에서는 위치를 판단하는 것이 불가능하다. 즉, 실내와 같은 환경에서는 GPS의 적용이 어렵기 때문에 새로운 방식의 측위 기술이 요구된다. 따라서, 현재 위치 측정과 관련된 많은 연구가 이루어지고 있으며, 이에 대한 몇 가지 이슈가 대두되고 있다.

특히, 위치 측정 분야에서 가장 중요한 정확도 문제에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 여기서, 위치 측정시 정확도에 가장 큰 영향을 미치는 것이 NLOS(Non Line of Sight) 문제이다.

무선 환경에서의 위치 측정은 전파의 특성상 많은 환경적 요인들의 영향을 받는다. LOS(Line of Sight) 전파 환경은 높은 정확성을 위한 필수적인 요소이지만, 실제 환경에서는 많은 요인들로 인해 direct path가 방해를 받게 된다.

중요한 방해 요인으로는, 전송 손실(path loss), multipath propagation, NLOS 등이 있다. 이러한 방해 요인으로 인해 전파의 반사, 회절 등의 문제가 발생하고, 그 결과 경로의 길이가 길어지게 되어 정확한 위치 측정에 어려움을 가지게 된다.

본 발명의 목적은 고가의 LiDAR 센서 등 없이 차량 내부의 카메라 및 CCTV를 이용하여 차량의 위치를 측정하는 실내 차량 위치 측정방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 다른 목적은 무인 발렛파킹 및 실내 자율 주행을 위한 차량 제어 파라미터의 도출에 이용되도록 실내에 위치하는 차량의 위치를 측정하는 실내 차량 위치 측정방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 실내 차량 위치 측정방법은 차량이 CCTV의 촬영 가능 범위에 존재하는지 여부를 판단하는 CCTV 판단 단계, 상기 차량이 CCTV의 촬영 가능 범위에 존재하지 않는 경우 상기 차량은 계속 주행하며 상기 CCTV 판단 단계로 복귀하고, 상기 차량이 CCTV의 촬영 가능 범위에 존재하는 경우, 상기 CCTV가 상기 차량을 촬영한 결과를 통하여 지도상에서 상기 차량의 위치를 산출하는 위치 산출 단계, 상기 차량의 주행 방향인 헤딩 각도를 산출하는 각도 산출 단계, 및 상기 지도상의 상기 차량의 위치 및 상기 헤딩 각도를 통하여, 상기 지도상에서 상기 차량의 절대 위치를 산출하는 절대 위치 산출 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

실시 예에 있어서, 상기 CCTV의 위치 및 상기 지도상의 특정 지점은, 상기 지도에 대한 절대 위치 값을 가지는 것을 특징으로 한다.

실시 예에 있어서, 상기 위치 산출 단계는 상기 차량의 주행 방향에 대한 소실점을 추출하는 단계, 상기 차량에 구비된 카메라의 중심 위치를 추출하는 단계, 및 상기 소실점 및 상기 카메라의 중심 위치를 통하여 상기 차량의 횡방향 바이어스(bias)를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

실시 예에 있어서, 상기 위치 산출 단계는 상기 CCTV가 상기 차량을 촬영한 결과 및 상기 CCTV의 위치의 상기 지도에 대한 절대 위치 값을 통하여, 상기 지도상에서 상기 차량의 위치를 산출하는 것을 특징으로 한다.

실시 예에 있어서, 상기 위치 산출 단계 이후, 상기 횡방향 바이어스와 상기 지도상에서 상기 차량의 위치를 통하여, 상기 지도에 대한 상기 차량의 정확한 위치인 제1 절대 좌표를 산출하는 제1 좌표 산출 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

실시 예에 있어서, 상기 위치 산출 단계 이후, 상기 횡방향 바이어스와 상기 지도상의 특정 지점의 상기 지도에 대한 절대 위치 값을 통하여, 상기 지도에 대한 상기 차량의 정확한 위치인 제2 절대 좌표를 산출하는 제2 좌표 산출 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

실시 예에 있어서, 상기 제1 절대 좌표 및 상기 제2 절대 좌표를 비교하여, 상기 지도에 대한 상기 차량의 정확한 위치의 신뢰성을 검증하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

실시 예에 있어서, 상기 지도에 대한 상기 차량의 정확한 위치의 신뢰성을 검증한 후, 상기 차량을 제어하기 위한 제어 파라미터를 도출하는 파라미터 도출 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 실내 차량 위치 측정방법은 고가의 LiDAR 센서 등 없이 차량 내부의 카메라 및 CCTV를 이용하여 차량의 위치를 측정할 수 있다.

또한, 무인 발렛 파킹 및 실내 자율 주행을 위한 차량 제어 파라미터의 도출에 이용되도록 실내에 위치하는 차량의 위치를 측정할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 실내 차량 위치 측정방법에서 실내 CCTV, 특정 마킹점 및 차량의 절대 위치 좌표를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 실내 차량 위치 측정방법에서 횡방향 바이어스(bias)를 산출하는 과정을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 실내 차량 위치 측정방법에서 자차 헤딩 각도를 산출하는 과정을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 실내 차량 위치 측정방법에 포함되는 구체적 단계를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 실내 차량 위치 측정방법에서 차량 중심 위치를 산출하는 단계를 구체적으로 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 일 실시 예에 따른 실내 차량 위치 측정방법에 포함되는 구체적 단계를 나타내는 도면이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 통해 설명될 것이다. 그러나 본 발명은 여기에서 설명되는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 단지, 본 실시 예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여 제공되는 것이다.

도면들에 있어서, 본 발명의 실시 예들은 도시된 특정 형태로 제한되는 것이 아니며 명확성을 기하기 위하여 과장된 것이다. 본 명세서에서 특정한 용어들이 사용되었으나. 이는 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이며, 의미 한정이나 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 권리 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다.

본 명세서에서 ‘및/또는’이란 표현은 전후에 나열된 구성요소들 중 적어도 하나를 포함하는 의미로 사용된다. 또한, ‘연결되는/결합되는’이란 표현은 다른 구성요소와 직접적으로 연결되거나 다른 구성요소를 통해 간접적으로 연결되는 것을 포함하는 의미로 사용된다. 본 명세서에서 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 또한, 명세서에서 사용되는 ‘포함한다’ 또는 ‘포함하는’으로 언급된 구성요소, 단계, 동작 및 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및 소자의 존재 또는 추가를 의미한다.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대해 상세히 설명하기로 한다.

현재 차량의 위치는 GPS를 이용하여 수m~수십m 내로 비교적 정확한 위치를 인지하는 것이 가능하다. 그러나 이것은 실외 환경에서만 가능한 위치 측정방법이기 때문에, 실내에서 위치를 측정하거나 또는 건물 등으로 막혀있는 음영지역에서 위치를 측정하고자 할 때는 사용이 불가능하다. 최근 네비게이션은 실내에서도 추측 항법(Dead Reckoning)을 사용하여 어느 정도 차량의 위치를 추정하고, 보완할 수 있지만, 그 오차가 매우 크고, 위치 측정에 대한 지속 시간도 짧은 편이다. 따라서 실내 주차장에서의 차량을 제어하기 위한 기술, 특히 오토발렛파킹과 같은 기술을 구현하기 위해서는 차량의 위치를 지속적이고 정확하게 측정할 수 있는 방법이 필요하다.

앞서 설명한 오토발렛파킹을 위한 시스템으로 평행 주차 시스템이 양산되고 있으며, 머지 않아 직각으로 주차할 수 있는 기술까지 양산될 전망이다. 이를 위해 각 부품사 및 완성차 업체들은 현재의 오토발렛파킹 시스템에서 나아가 더욱 완벽한 오토발렛파킹 시스템을 구현하기 위해 노력하고 있다. 구체적으로, AUDI의 경우 2013년 초에 오토발렛파킹에 대한 선행 연구 결과를 공개하였다. 이 연구 결과에서는 운전자가 실내 주차장 입구에서 차에서 내리고, 운전자가 소지한 스마트폰으로 오토발렛파킹에 관한 명령을 차량에 지시하면, 해당 차량은 실내 주차장 내부를 자율적으로 주행하고, 주행한 후 빈자리에 스스로 주차하고 주차 완료 상태를 운전자의 스마트폰에 전달한다. 주차가 아닌 반대의 출차 또한 마찬가지 방법으로 수행된다. 이러한 해당 차량의 제어를 위해서 필수적으로 필요한 기술이 실내에서의 해당 차량의 위치를 정밀하게 측정하는 것이다. 그러나 AUDI의 오토발렛파킹 시스템은 실내에서 차량의 위치를 측정하기 위해 고가의 LiDAR 센서를 주차장 바닥 여러 곳에 설치하여야만 하는 한계점이 있다.

본 발명은 앞서 설명한 고가의 LiDAR 센서를 주차장 바닥 여러곳에 설치하지 않고도, 기존에 주차장에 설치된 CCTV 및 주차장 각각의 지점에 특정될 수 있는 절대 좌표를 이용하여 실내 공간에서 차량의 위치를 측정할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 실내 차량 위치 측정방법에서 실내 CCTV, 특정 마킹점 및 차량의 절대 위치 좌표를 나타내는 도면이다.

먼저, CCTV(140)는 지도에 대한 절대 위치 값으로 (12,54) 라는 좌표 값을 가지고, 지도상의 특정 지점(특정 마킹점)인 주자라인(130)은 지도에 대한 절대 위치 값으로 (17, 45) 및 (12, 44) 라는 좌표 값을 가진다. 그리고, 위치를 측정하기 위한 대상으로서의 차량(120)은 지도에 대한 절대 위치 값으로 (12, 40) 이라는 좌표 값을 가진다. 이러한 실내에서의 절대 위치 좌표를 통해서, 차량의 실내 위치를 주변의 구조물(CCTV 및 특정 마킹점)을 통해서 측정할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 실내 차량 위치 측정방법에서 횡방향 바이어스(bias)를 산출하는 과정을 나타내는 도면이다.

먼저, 실내에 주행 중인 차량의 주행 방향에 대한 소실점(210, 230)을 추출한다. 구체적인 실시 예로, 실내 주차 기준선을 기반으로 소실점을 추출할 수 있다.

그리고, 해당 차량에 구비된 카메라의 중심 위치(220)를 추출한다. 이후, 추출된 소실점(210, 230) 및 카메라의 중심 위치(220)를 통하여 해당 차량의 횡방향 바이어스(bias; 240)를 산출한다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 실내 차량 위치 측정방법에서 자차 헤딩 각도를 산출하는 과정을 나타내는 도면이다.

먼저, 산출된 소실점(310, 330)과 차량에 구비된 카메라의 중심 위치(320)를 통하여 해당 차량이 주행 방향인 헤딩 각도(340)를 산출한다.

도 2 및 도 3을 통하여, 산출된 횡방향 바이어스(240) 및 헤딩 각도(340)를 통해서, 실내에서 위치를 측정하는 대상 차량의 진행 방향 및 현재 위치를 보다 정확하게 측정할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 실내 차량 위치 측정방법에 포함되는 구체적 단계를 나타내는 도면이다. 도 4를 참조하면, 실내 차량 위치 측정방법은 S410 단계 내지 S450 단계를 포함한다.

먼저, 해당 차량이 CCTV의 촬영이 가능한 범위에 존재하는지 여부를 판단한다(S410). 본 발명이 기존의 오토발렛파킹 시스템 및 그것을 위한 실내 차량 위치 측정방법과 다른 점이, 실내에 구비된 CCTV를 이용하는 것이다. 따라서, 실내 위치 산출을 위한 차량이 CCTV의 촬영 대상이 되는지 여부를 판단한다.

S410 단계에서 판단한 결과, 차량이 CCTV의 촬영 가능 범위에 존재하지 않는 경우, 차량은 CCTV의 촬영 가능한 범위에 존재할 때까지 계속하여 주행한다(S420). 이와 달리 차량이 CCTV의 촬영 가능 범위에 존재하는 경우, CCTV가 차량을 촬영한 결과를 통하여 차량이 주행 중인 실내 지도상에서 해당 차량의 위치를 산출한다(S430). 여기서, 실내 지도상에서 위치를 특정하는 방법으로 2차원 좌표를 사용하므로, 해당 차량의 위치도 2차원 좌표로 산출될 수 있고, 차량의 중심이 위치하는 좌표가 해당 차량의 위치 좌표가 될 수 있다.

이후, 도 3에서 설명한 차량의 주행 방향을 알 수 있는 헤딩 각도를 산출한다(S440). 그리고, S430 단계에서 산출된 지도상의 차량의 위치와 S440 단계에서 산출된 차량의 헤딩 각도를 통하여, 실내 지도상에서 차량의 절대 위치(절대 좌표)를 산출한다(S450).

여기서, S430 단계를 도 5와 함께 좀 더 구체적으로 설명한다. 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 실내 차량 위치 측정방법에서 차량 중심 위치를 산출하는 단계를 구체적으로 나타내는 도면이다.

차량 중심 위치를 산출하는 단계(S430)는, 도 2에서 설명한 바와 같이 해당 차량의 횡방향 바이어스를 산출한다(S431). 그 후, 산출된 횡방향 바이어스와 CCTV를 통하여 산출한 해당 차량의 위치를 비교하여 보다 정확한 차량의 위치를 산출한다(S432). 여기서, S432 단계에서 비교 및 산출하는 과정은 CCTV로 측정한 차량의 중심점 위치를 통하여, 횡방향 바이어스를 보정할 수 있고, 그 반대로 횡방향 바이어스를 통하여, CCTV로 측정한 차량의 중심점 위치를 보정할 수도 있다.

본 발명에 따른 실내 차량 위치 측정방법은 차량 중심 위치를 산출하는 단계(S430) 이후, S431단계에서 산출한 횡방향 바이어스와 도 1에서 설명한 바와 같이 지도상의 특정 지점(특정 마킹점)의 지도에 대한 절대 위치 값을 통하여, 실내 지도에 대한 해당 차량의 정확한 위치를 산출할 수 있다.

도 6은 본 발명의 다른 일 실시 예에 따른 실내 차량 위치 측정방법에 포함되는 구체적 단계를 나타내는 도면이다. 도 6을 참조하면, 실내 차량 위치 측정방법은 S410 단계 내지 S450 단계와 더불어, S460 단계 및 S470 단계를 더 포함할 수 있다.

구체적으로 설명하면, 횡방향 바이어스와 CCTV를 통하여, 산출한 지도에 대한 차량의 정확한 위치와, 횡방향 바이어스와 지도상의 특정 지점(특정 마킹점)의 절대 위치를 통하여 산출한 지도에 대한 해당 차량의 정확한 위치를 비교/검증하여 해당 차량의 정확한 위치의 신뢰성을 검증할 수 있다(S460).

또한, S460 단계에서 지도에 대한 차량의 정확한 위치의 신뢰성을 검증한 후, 오토발렛파킹 시스템과 같이 해당 차량을 제어하기 위한 제어 파라미터를 도출할 수 있다(S470).

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 실내 차량 위치 측정방법은 실내에 구비된 CCTV, 차량에 구비된 내부 카메라 및 실내 지도의 좌표값만으로 실내에 주행 중인 차량의 위치를 측정할 수 있다. 그 결과, 고가의 장비 없이 실내에서 차량의 위치를 측정할 수 있고, 이를 통해서 실내 오토발렛파킹을 위한 차량 제어 파라미터도 산출할 수 있다.

또한, 본 발명의 구체적인 실시 예로 실내 주차장을 설명하였으나, 본 발명을 실시하기 위한 구성으로, CCTV, 차량 내부 카메라 및 지도 좌표만 있다면, 실내뿐만 아니라 실외 주차장 및 골목길에서와 같이 GPS의 오차가 심한 음영지역에서도 쉽게 응용될 수 있다.

이상에서, 본 발명은 구체적인 실시 예를 통해 설명되고 있으나, 본 발명은 그 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지로 변형할 수 있음은 잘 이해될 것이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 상술한 실시 예에 국한되어 정해져서는 안되며, 후술하는 특허청구범위 및 이와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다. 상술한 내용을 고려하여 볼 때, 만약 본 발명의 수정 및 변경이 아래의 청구항들 및 동등물의 범주 내에 속한다면, 본 발명이 이 발명의 변경 및 수정을 포함하는 것으로 여겨진다.

Claims (8)

1. 차량이 CCTV의 촬영 가능 범위에 존재하는지 여부를 판단하는 CCTV 판단 단계;
   상기 차량이 CCTV의 촬영 가능 범위에 존재하지 않는 경우 상기 차량은 계속 주행하며 상기 CCTV 판단 단계로 복귀하고, 상기 차량이 CCTV의 촬영 가능 범위에 존재하는 경우, 상기 CCTV가 상기 차량을 촬영한 결과를 통하여 지도상에서 상기 차량의 위치를 산출하는 위치 산출 단계;
   상기 차량의 주행 방향인 헤딩 각도를 산출하는 각도 산출 단계; 및
   상기 지도상의 상기 차량의 위치 및 상기 헤딩 각도를 통하여, 상기 지도상에서 상기 차량의 절대 위치를 산출하는 절대 위치 산출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 차량 위치 측정방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 CCTV의 위치 및 상기 지도상의 특정 지점은,
   상기 지도에 대한 절대 위치 값을 가지는 것을 특징으로 하는 실내 차량 위치 측정방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 위치 산출 단계는,
   상기 차량의 주행 방향에 대한 소실점을 추출하는 단계;
   상기 차량에 구비된 카메라의 중심 위치를 추출하는 단계; 및
   상기 소실점 및 상기 카메라의 중심 위치를 통하여 상기 차량의 횡방향 바이어스(bias)를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 차량 위치 측정방법.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 위치 산출 단계는,
   상기 CCTV가 상기 차량을 촬영한 결과 및 상기 CCTV의 위치의 상기 지도에 대한 절대 위치 값을 통하여, 상기 지도상에서 상기 차량의 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 실내 차량 위치 측정방법.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 위치 산출 단계 이후,
   상기 횡방향 바이어스와 상기 지도상에서 상기 차량의 위치를 통하여, 상기 지도에 대한 상기 차량의 정확한 위치인 제1 절대 좌표를 산출하는 제1 좌표 산출 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 차량 위치 측정방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 위치 산출 단계 이후,
   상기 횡방향 바이어스와 상기 지도상의 특정 지점의 상기 지도에 대한 절대 위치 값을 통하여, 상기 지도에 대한 상기 차량의 정확한 위치인 제2 절대 좌표를 산출하는 제2 좌표 산출 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 차량 위치 측정방법.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 제1 절대 좌표 및 상기 제2 절대 좌표를 비교하여, 상기 지도에 대한 상기 차량의 정확한 위치의 신뢰성을 검증하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 차량 위치 측정방법.
8. 제 7 항에 있어서,
   상기 지도에 대한 상기 차량의 정확한 위치의 신뢰성을 검증한 후,
   상기 차량을 제어하기 위한 제어 파라미터를 도출하는 파라미터 도출 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 차량 위치 측정방법.

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