KR101521842B1 - 주차 공간 탐색 장치 및 그 탐색 방법 - Google Patents

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Abstract

자동 주차 시스템(SPAS, Smart Parking Assistant System)의 주차 공간 탐색 장치가 개시된다. 이 장치는 차량에 부착된 초음파 센서로부터 출사된 초음파 신호가 장애물의 모서리 구간에서 반사되어 되돌아오는 반사 신호를 필터링 하는 신호 전처리부와, 상기 차량의 이동에 따라 상기 반사 신호로부터 수집되는 다수의 측정 거리를 반지름으로 하는 다수의 원들의 교점을 추출하고, 상기 초음파 센서의 부착 위치를 기준점으로 하는 상기 초음파 센서의 감지 영역 내에서 상기 감지 영역을 이등분하는 제1 선과 상기 기준점과 상기 교점을 연결하는 제2 선 간에 정의되는 반사각을 추정하고, 상기 추정된 반사각에 기초해 상기 장애물의 모서리 구간을 추정하는 패턴 기반의 모서리 추정부 및 추정된 상기 모서리 구간에 따라 상기 차량의 주차 공간을 탐색하는 주차 공간 탐색부를 포함한다.

Description

주차 공간 탐색 장치 및 그 탐색 방법{Device for detecting the parking space and method thereof}
본 발명은 자동 주차 보조 시스템에서 초음파 센서를 이용하여 주차 공간을 탐색하는 주차 공간 탐색 장치 및 그 탐색 방법에 관한 것이다.
최근, 후진 평행 주차 및 직각 주차 등을 지원하는 주차 보조 시스템(Smart Parking Assist System: SPAS)이 개발되고 있다.
이러한 SPAS는 도 1a에 도시된 바와 같이, 다수의 초음파 센서와, ESC, MDPS, SPAS ECU, HMI 등으로 구성될 수 있다.
일반적으로 차량에 장착되는 다수의 초음파 센서는 8개(8EA)의 전후방 초음파 센서와 4개(4EA)의 측방 초음파 센서로 구성된다. 전후방 초음파 센서는 차량의 주행방향을 기준으로 종방향(longitudinal)의 장애물을 탐지하고, 측방 초음파 센서는 횡방향(transverse)의 장애물을 탐지한다. 탐지된 장애물 정보는 SPAS 제어기로 전달된다.
SPAS ECU는 도 1b에 도시된 바와 같이, 탐지된 장애물 정보를 바탕으로 장애물의 위치 및 주차 공간을 탐색하고(S12), 탐색된 주차 공간에 주차하기 위해, 주차 궤적을 탐색하고, 탐색된 주차 궤적에 대응하는 조향 명령을 조향 장치로 전달한다(S14).
조향 장치는 조향 명령에 따라 차량의 조향을 제어한 후(S16), 차량의 자세를 정렬하여 차량의 자동 주차를 보조를 완료한다(S18).
이와 같이, 주차 보조 시스템은 여러 과정을 수행하며, 그 중 가장 먼저 수행되는 주차 공간 탐색 과정(S12)은 차량의 주차 궤적 생성 및 주차 완료 성능에 많은 영향을 미치는 매우 중요한 과정이다.
따라서, 주차 공간 탐색 과정은 주차 공간 및 장애물을 정확하게 인식해야 하지만, 종래의 주차 보조 시스템에서 이용되는 초음파 센서는 장애물까지의 거리 측정 외에는 주차 공간 및 장애물을 정확하게 인식하기에는 그 성능에 한계가 있다.
그럼에도 불구하고, 종래의 주차 보조 시스템에서는 가격적인 측면에서 다른 센서로 대체하기는 어려운 실정이다.
따라서, 본 발명의 목적은 기존의 초음파 센서를 이용하여 주차 공간 탐색 성능을 향상시킬 수 있는 주차 공간 탐색 장치 및 그 탐색 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 주차 공간 탐색 장치는 차량에 부착된 초음파 센서로부터 출사된 초음파 신호가 장애물의 모서리 구간에서 반사되어 되돌아오는 반사 신호를 필터링 하는 신호 전처리부와, 상기 차량의 이동에 따라 상기 반사 신호로부터 수집되는 다수의 측정 거리를 반지름으로 하는 다수의 원들의 교점을 추출하고, 상기 초음파 센서의 부착 위치를 기준점으로 하는 상기 초음파 센서의 감지 영역 내에서 상기 감지 영역을 이등분하는 제1 선(a first line)과 상기 기준점과 상기 교점을 연결하는 제2 선(a second line) 간에 정의되는 반사각을 추정하고, 상기 추정된 반사각에 기초해 상기 장애물의 모서리 구간을 추정하는 패턴 기반의 모서리 추정부 및 추정된 상기 모서리 구간에 따라 상기 차량의 주차 공간을 탐색하는 주차 공간 탐색부를 포함한다.
본 발명의 다른 일면에 따른 주차 공간 탐색 방법은 차량에 부착된 초음파 센서로부터 출사된 초음파 신호가 장애물의 모서리 구간에서 반사되어 되돌아오는 반사 신호를 필터링 하는 단계와, 상기 차량의 이동에 따라 상기 반사 신호로부터 수집되는 다수의 측정 거리를 반지름으로 하는 다수의 원들의 교점을 추출하는 단계와, 상기 초음파 센서의 부착 위치를 기준점으로 하는 상기 초음파 센서의 감지 영역 내에서 상기 감지 영역을 이등분하는 제1 선(a first line)과 상기 기준점과 상기 교점을 연결하는 제2 선(a second line) 간의 반사각을 추정하는 단계와, 상기 추정된 반사각에 기초해 상기 장애물의 모서리 구간을 추정하는 패턴 기반의 모서리 추정 단계 및 상기 추정된 모서리 구간에 따라 상기 차량의 주차 공간을 탐색하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따르면, 기존의 초음파 센서를 이용하여 장애물의 모서리의 위치를 추정함으로써, 주차 공간 탐색 정확도가 향상되고, 궁극적으로 차량의 자동 주차 보조 시스템의 전체적인 성능이 향상된다.
도 1a 및 도 1b는 일반적인 차량의 자동 주차 보조 시스템을 설명하기 위한 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 주차 공간 탐색 장치 블록도.
도 3a 및 도 3b는 본 발명에 따른 주차 공간 탐색 장치의 초음파 반사 신호를 보간하는 동작을 설명하기 위한 도면.
도 4는 초음파 센서의 장애물 감지 특성을 설명하기 위한 예시도.
도 5는 본 발명에 따른 주차 공간 탐색 장치에 의해 모델링 되는 반사 신호를 나타내는 예시도.
도 6은 본 발명에 따른 주차 공간 탐색 장치에 의해 패턴 기반으로 장애물 모서리 추정하는 과정을 설명하기 위한 도면.
도 7a 및 도 7b는 본 발명에 따라 패턴 기반으로 장애물 모서리 추정하는 과정에서 생성되는 반사각 그래프.
도 8은 본 발명에 따른 주차 공간 탐색 장치에 의해 반사각 기반으로 장애물 모서리 추정하는 과정을 설명하기 위한 도면.
도 9a 및 도 9b는 본 발명에 따른 주차 공간 탐색 장치에 의해 삼각측량 기반으로 장애물 모서리 추정하는 과정을 설명하기 위한 도면.
도 10a, 도 10b 및 도 10c는 본 발명에 따른 주차 공간 탐색 장치에 의해 센서맵 기반으로 장애물 모서리 추정하는 과정을 설명하기 위한 도면.
도 11은 본 발명에 따른 주차 공간 탐색 장치의 주차 공간을 탐색하는 동작을 설명하기 위한 도면.
도 12는 본 발명에 따른 주차 공간 탐색 장치의 반대편 장애물 인식 동작을 설명하기 위한 도면.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 주차 공간 탐색 장치의 동작 흐름도.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 기재에 의해 정의된다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자 이외의 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가급적 동일한 부호를 부여하고 또한 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 주차 공간 탐색 장치 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 주차 공간 탐색 장치(100)는 신호 전처리부(110), 모서리 추정부(120), 및 주차 공간 탐색부(130)를 포함한다.
신호 전처리부(110)는 초음파 센서로부터 수신되는 반사 신호들을 필터링(또는 보간)하는 신호 전처리 과정을 수행한다. 이러한 신호 전처리 과정을 통해, 도 3a에 도시된 바와 같은 불균일한 반사 신호(31) 또는 부정확한 반사 신호(33)는 도 3b의 도시된 바와 같이 균일한 반사 신호(35)로 보간(interpolate)될 수 있다.
모서리 추정부(120)는 신호 전처리부(110)에서 전처리된 반사 신호들을 이용하여 장애물의 모서리 구간(모서리 좌표 또는 모서리 위치)를 추정한다.
이러한 모서리 추정부(120)는 본 발명에서 제안하는 4가지의 모서리 추정 방법에 따라, 패턴 기반 모서리 추정부(121), 반사각 기반 모서리 추정부(122), 삼각측량 기반 모서리 추정부(123) 및 센서맵 기반 모서리 추정부(124) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한 모서리 추정부(120)는 패턴 기반 모서리 추정부(121), 반사각 기반 모서리 추정부(122), 삼각측량 기반 모서리 추정부(123) 및 센서맵 기반 모서리 추정부(124)에 의해 추정된 각 모서리 구간을 가중치와 연산하여 최종 모서리 구간을 추정하는 최종 모서리 추정부(126)를 더 포함할 수 있다. 이러한 최종 모서리 추정부(126)에 의해 추정된 각 모서리 구간에 가중치가 부여됨으로써, 추정되는 장애물의 모서리 구간의 정확도를 향상시킬 수 있다.
주차 공간 탐색부(130)는 모서리 추정부(120)에 의해 추정된 모서리 구간을 고려하여 차량을 주차하기 위한 주차 공간을 탐색한다. 주차 공간 탐색부(130)에 대한 상세 설명은 후술한다.
이하, 상기 모서리 추정부(120)에 포함된 패턴 기반 모서리 추정부(121), 반사각 기반 모서리 추정부(122), 삼각측량 기반 모서리 추정부(123) 및 센서맵 기반 모서리 추정부(124)에서 각각 수행되는 모서리 추정 방법에 대해 상세히 기술한다.
패턴 기반 모서리 추정부(121)에 수행되는 모서리 추정
장애물까지의 거리는 초음파 센서를 이용하여 측정할 수 있지만, 실제 반사가 일어나는 지점은 초음파 센서를 이용하여 측정할 수 없다.
즉, 도 4에 도시된 바와 같이, 초음파 센서(15)로부터 동일한 거리에 있지만, 위치가 다른 3개의 장애물(21, 22, 23)은 초음파 센서(15)에 의해 동일한 거리에 있다는 점 만 알 수 있을 뿐, 실제 반사된 지점에 따라 3개의 장애물(21, 22, 23)을 구분할 수 없다.
결국, 장애물이 주차된 차량이고, 초음파 센서(15)가 움직이면서 상기 주차된 차량을 스캐닝하는 경우, 초음파 센서에서 수신하는 반사 신호는 주차된 차량의 모서리 형상을 도 5에 도시된 바와 같이, 정확히 검출하지 못한다. 즉, 초음파 센서(15)가 제3 위치(15_3)에 위치한 시점에서, 실제 반사 지점(35)에서 초음파 신호가 반사되는 경우, 반사 신호는 실제 반사 지점(35)까지의 거리와 동일한 거리값을 갖는 지점(30_3)으로 모델링 된다.
결국, 초음파 신호의 실제 반사 지점(35)과는 다른 지점(30_3)에서 반사 신호가 모델링 되기 때문에, 주차 차량의 모서리 구간이 정확히 모델링 될 수 있도록 차량의 모서리 구간을 추정하는 과정이 필요하다.
이에, 본 발명의 일 실시 예에 따른 패턴 기반의 모서리 추정 과정은 반사각 추정 과정, 변곡점 추정 과정, 장애물의 속성(패턴 또는 종류) 분류 과정 및 분류된 속성에 따라 보상량 결정 과정을 포함한다.
도 5를 참조하면, 상기 반사각(θ)은 상기 초음파 센서의 감지 영역을 이등분하는 제1 선(50)과 차량에 부착된 초음파 센서의 현재 위치를 기준점(15_3)으로 초음파 신호의 실제 반사 지점(35)과 상기 기준점(15_3)을 잇는 제2 선(40_3) 간의 각도로 정의될 수 있다.
이러한 반사각(θ)은 상기 차량의 이동에 따라 상기 반사 신호로부터 수집되는 다수의 측정 거리로부터 추정될 수 있다.
구체적으로, 패턴 기반 모서리 추정부(121)는 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 반사 신호로부터 수집되는 다수의 측정 거리를 반지름으로 하는 다수의 원들(61)을 구성하고, 구성된 각 원들(61)의 교점(62, 63)을 추출한다.
예컨대, 제1 위치(15_1)의 초음파 센서에서 수신된 반사 신호로부터 제1 거리 값(40_1)이 계산되면, 패턴 기반 모서리 추정부(121)는 초음파 센서의 제1 위치(15_1)를 기준으로 제1 거리값(40_1)을 반지름으로 하는 원(61)을 구성한다.
마찬가지로, 제2 위치(15_2)로 이동한 초음파 센서가 제2 위치(15_2)에서 수신한 반사 신호로부터 제2 거리 값(40_2)이 계산되면, 제2 위치(15_2)를 기준으로 제2 거리값(40_2)을 반지름으로 하는 또 다른 원(61)을 구성한다.
동일한 방식으로, 초음파 센서가 제n 위치(15_n)로 이동할 때까지 다수의 원(61)을 생성한다.
패턴 기반 모서리 추정부(121)는 생성된 다수의 원들(61)의 교점(62)을 구한다.
일 예로서, 패턴 기반 모서리 추정부(121)는 기 설정된 개수의 원들이 교차하는 지점을 교점(62)으로 구할 수 있다. 다른 예로서, 패턴 기반 모서리 추정부(121)는 생성된 다수의 가상의 원(61) 중 가장 많은 원들이 교차하는 상위 두 개의 지점을 교점(62)으로 구할 수 있다.
패턴 기반 모서리 추정부(121)는 초음파 센서 각각의 감지 범위를 이등분하는 제1 선(64)과 초음파 센서의 현재 위치(15_1, 15_2, ..., 15_g)와 교점(62)을 연결하는 제2 선(40_1, 40_2, ..., 40_g) 간의 반사각(65_1, 65_2,..., 65_g)을 추정한다.
이러한 반사각은 차량이 주차된 차량의 한쪽 모서리 구간에서 주차된 차량의 반대편 모서리 구간까지 추정된다.
이와 같이, 주차된 차량의 한쪽 모서리 구간에서 다른 쪽 모서리 구간까지 모든 반사각이 추정되면, 도 7a에 도시된 바와 같이, 변곡점을 추정하는 과정이 수행된다.
상기 변곡점을 추정하는 과정은 상기 반사각이 감소하는 제1 구간(P1), 상기 제1 구간(P1)에 연속되어 상기 반사각이 0°로 유지되는 제2 구간(P2) 및 상기 제2 구간(P1)에 연속되어 상기 반사각이 증가하는 제3 구간(P3)을 추정한다. 변곡점은 제2 구간(P2)의 시작점(71)과 끝점(72)을 포함한다.
상기 제1 구간(P1)은 초음파 센서의 제1 위치(15_1)부터 제g 위치(15_g) 사이의 구간에서 제1 교점(62)에 대한 반사각(65_1 ~ 65_g)의 변화율로부터 추정된다.
상기 제3 구간(P3)은 초음파 센서의 제h 위치(15_h)부터 제n 위치(15_n) 사이의 구간에서 제2 교점(63)에 대한 반사각(65_h ~ 65_n)의 변화율로부터 추정된다.
상기 제2 구간(P2)은 초음파 센서의 제g 위치(15_g)와 제h 위치(15_h) 사이의 구간에서의 반사각의 변화율로부터 추정된다. 이때, 상기 제2 구간(P2)에서의 반사각의 변화율은 0°로 유지한다.
이와 같은 과정을 통해, 도 7a에 예시된 바와 같은 반사각(65)을 y 축으로, 초음파 센서의 위치(15)를 x 축으로 하는 그래프가 생성될 수 있다. 이때, x 축은 초음파 센서의 위치(15)의 x 좌표일 수 있다.
장애물이 주차된 차량인 경우, 차량 범퍼면이 곡선 형태이기 때문에, 주차된 차량의 번호판 부근에서 변곡점(71, 72)이 추출될 수 있다.
추출된 변곡점(71, 72)은 주차된 차량의 옆면에서 추출된 지점이 아니므로, 실제 주차 공간으로 모델링될 수 없다. 따라서, 변곡점(71, 72)의 거리 보상을 통해 실제 타 차량의 옆면에 존재하는 모서리 구간이 추정된다. 여기서 거리 보상되는 모서리 구간의 위치 좌표는 x 좌표 값일 수 있다.
일 예로서, 패턴 기반 모서리 추정부(121)는 생성된 그래프에서 고스트 에코(Ghost Echo)의 길이를 측정하여 장애물이 차량인지 구조물(예컨대, 사각 기둥)인지 판단한다. 여기서, 고스트 에코는 반사각의 변화율이 존재하는 구간으로서, 제1 및 제3 구간(P1, P3)을 말하며, 고스트 에코의 길이는 제1 및 제3 구간(P1, P3)의 각 길이로 정의될 수 있다.
장애물이 차량인지 여부를 판단하기 위한 고스트 에코의 길이는 기 설정된 길이와 비교될 수 있다.
예컨대, 도 7a와 같이 고스트 에코의 길이가 기 설정된 길이 이상인 경우, 장애물은 차량으로 분류된다. 반대인 경우, 장애물은 사각 기둥과 같은 구조물로 분류된다.
도 7a와 같이, 고스트 에코의 길이가 확인되어 장애물이 주차된 차량으로 분류되면, 패턴 기반 모서리 추정부(121)는 사전에 설정된 보상 거리 값만큼 변곡점의 x 좌표를 보상하여 장애물의 모서리 구간에 x 좌표를 보상한다. 여기서, 사전에 설정된 보상 값은 보편적인 차량의 폭 또는 수 차례의 실험을 통해 설정될 수 있다.
패턴 기반 모서리 추정부(121)는 제1 변곡점(71)의 x 좌표에 보상 값을 감산하여 주차된 차량의 한쪽 모서리 구간에 대한 x 좌표를 구하며, 제2 변곡점(72)의 x 좌표에 보상 값을 가산하여 주차된 차량의 다른쪽 모서리 구간에 대한 x 좌표를 구할 수 있다.
이와 같은 과정을 통해, 패턴 기반 모서리 추정부(121)는 제1 변곡점(71)의 x 좌표에 보상 거리 값이 감산된 x 좌표 값과, 제1 교점(62)의 y 좌표 값을 장애물의 제1 모서리의 위치 좌표(X1, Y1)로 구할 수 있다. 마찬가지로, 패턴 기반 모서리 추정부(121)는 제2 변곡점(72)의 x 좌표에 보상 거리 값이 가산된 x 좌표 값과, 제2 교점(63)의 y 좌표 값을 장애물의 제2 모서리의 위치 좌표로 구할 수 있다.
만약, 도 7b와 같이, 고스트 에코(P1’, P3’)의 길이가 기 설정된 길이 미만인 경우, 장애물은 사각 기둥과 같은 구조물로 분류되고, 패턴 기반 모서리 추정부(121)는 변곡점의 x 좌표에 별도의 보상을 하지 않는다. 즉, 제2 구간(P2’)의 시작점(71)과 끝점(72)을 모서리 구간에 대응하는 좌표로서 그대로 추정한다.
이는, 구조물에서 의해 나타나는 고스트 에코 구간(P1’, P3’)은 차량에서 나타나는 고스트 에코 구간(P1, P3) 보다 상대적으로 짧아서, 변곡점과 실제 장애물(구조물)의 감지가 끝나는 모서리 지점이 거의 일치하기 때문이다.
반사각 기반 모서리 추정부(122)에 수행되는 모서리 추정
반사각 기반 모서리 추정부(122)는 초음파 센서의 위치(15)에서의 반사각(65)을 이용하여 장애물의 모서리 위치를 추정한다. 이때, 반사각 기반 모서리 추정부(122)는 패턴 기반 모서리 추정부(121)와 동일한 과정을 통해, 초음파 센서의 각각의 위치에서의 반사각을 구하여, 도 7a 및 도 7b에 도시된 바와 같은 그래프를 생성할 수 있다. 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.
일 예로서, 반사각 기반 모서리 추정부(122)는 초음파 센서의 위치(15), 초음파 센서의 해당 위치에서의 반사 신호(30)의 거리 값(40) 및 초음파 센서의 해당 위치에서의 반사각(65)을 연산하여 장애물의 외곽을 나타내는 모서리 후보 지점(75)을 구한다.
반사각 기반 모서리 추정부(122)는 구해진 모서리 후보 지점(75) 중, 어느 두 지점을 장애물의 모서리로 추정할 수 있다. 이때, 반사각 기반 모서리 추정부(122)는 수학식 1을 이용하여, 모서리 후보 지점(75)을 구한다.
Figure 112014081975278-pat00001
여기서,
Figure 112014081975278-pat00002
은 초음파 센서의 위치(15)에서의 위치 좌표이고,
Figure 112014081975278-pat00003
는 초음파 센서의 해당 위치에서의 반사 신호(30)의 거리 값(40)이며,
Figure 112014081975278-pat00004
는 초음파 센서의 해당 위치에서의 반사각(65)이다.
이를 통해, 반사각 기반 모서리 추정부(122)는 도 8에 예시된 바와 같이 장애물(20)의 외곽을 나타내는 모서리 후보 지점들(75)을 구할 수 있다.
반사각 기반 모서리 추정부(122)는 구해진 모서리 후보 지점들(75) 중 양끝에 위치한 지점을 최종적인 장애물의 모서리로 추정하여 위치 좌표를 구할 수 있다. 예컨대, 반사각 기반 모서리 추정부(122)는 모서리 후보 지점들(75) 중에서, x 좌표 값이 가장 작은 지점과 가장 큰 지점을 최종적인 장애물의 모서리로 추정할 수 있다. 이때, 반사각 기반 모서리 추정부(122)는 x 좌표 값이 가장 작은 모서리 후보 지점을 장애물의 제1 모서리 위치로 추정하여 제1 모서리 대한 위치 좌표(X2, Y2)를 구할 수 있다.
또한, 반사각 기반 모서리 추정부(122)는 x 좌표 값이 가장 큰 모서리 후보 지점을 장애물의 제2 모서리 위치로 추정하여 제2 모서리에 대한 위치 좌표를 구할 수 있다.
다른 예로서, 반사각 기반 모서리 추정부(122)는 초음파 센서로부터 수신된 반사 신호들(30) 중 양끝에 위치한 반사 신호만을 이용하여 장애물의 모서리 위치를 추정할 수 있다.
예컨대, 반사각 기반 모서리 추정부(122)는 차량 이동에 따라 반사 신호가 수신되기 시작하는 초음파 센서의 제1 위치(15_1)의 위치 좌표, 제1 거리 값(40_1) 및 제1 반사각(65_1)을 수학식 1을 통해 연산하여, 장애물의 제1 모서리에 대한 위치 좌표(X2, Y2)를 구할 수 있다.
마찬가지로, 반사각 기반 모서리 추정부(122)는 차량 이동에 따라 초음파 센서로부터 반사 신호가 마지막으로 수신되는 초음파 센서의 제n 위치(15_n)의 위치 좌표, 제n 거리 값(40_n) 및 제n 반사각(65_n)을 수학식 1을 통해 연산하여 장애물의 제2 모서리에 대한 위치 좌표를 구할 수 있다.
삼각 측량 기반 모서리 추정부(123)에 수행되는 모서리 추정
삼각측량 기반 모서리 추정부(123)는 초음파 센서의 위치(15)에서의 반사 신호(30)들을 삼각측량을 하여 장애물의 모서리 위치를 추정한다. 이때, 삼각측량 기반 모서리 추정부(123)는 패턴 기반 모서리 추정부(121)와 동일한 과정을 통해, 도 7a 및 도 7b의 그래프를 생성하여 장애물의 모서리 위치를 추정할 수 있다. 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.
삼각측량 기반 모서리 추정부(123)는 삼각 측량 기법을 이용하여, 상기 다수의 측정 거리에 있는 점들 중 상기 반사각이 증감하는 m(여기서, m은 2 이상의 자연수)개의 점들(고스트 에코점)로부터 추출된 모서리 추정점을 이용하여 상기 모서리 구간을 추정한다.
삼각측량 기반 모서리 추정부(123)는 제g 위치(15_g) 이전의 반사 신호들과 제h 위치(15_h) 이후의 반사 신호들을 이용하여 장애물의 모서리 위치를 추정한다. 예컨대, 삼각측량 기반 모서리 추정부(123)는 초음파 센서의 제1 위치(15_1)부터 제g 위치(15_g)에서 수신된 반사 신호(30_1 ~ 30_g)를 이용하여 제1 모서리 위치를 추정한다.
마찬가지로, 삼각측량 기반 모서리 추정부(123)는 초음파 센서의 제h 위치(15_h)부터 제n 위치(15_n)에서 수신된 반사 신호(30_h ~ 30_n)를 이용하여 제2 모서리 위치를 추정한다.
이하에서는 제1 모서리 위치를 추정하는 방법을 예로 들어 설명한다.
삼각측량 기반 모서리 추정부(123)는 인접한 두 개의 초음파 센서의 위치를 각각 원 중심으로 하고, 해당 초음파 센서의 위치의 반사 신호의 거리 값을 반지름으로 하여 생성되는 두 개의 가상의 원이 교차하는 지점을 장애물의 모서리 후보 지점으로 구한다. 이때, 가상의 원을 생성하는 과정은 패턴 기반 모서리 추정부(121)에서 반사각을 구하기 위해 가상의 원을 생성하는 과정과 동일하다.
예컨대, 삼각측량 기반 모서리 추정부(123)는 도 9a에 도시된 바와 같이, 초음파 센서의 제1 위치(15_1)와 제2 위치(15_2) 각각을 중심으로 생성된 제1 원(61_1)과 제2원(61_2)이 교차하는 지점(76_1), 초음파 센서의 제g-1 위치(15_g-1)와 제g 위치(15_g) 각각을 중심으로 생성된 제g-1 원(61_g-1)과 제g 원(61_g)이 교차하는 지점(76_g-1) 등을 장애물의 제1 모서리에 대한 모서리 후보 지점(76)으로 구할 수 있다. 이렇게 구해진 모서리 후보 지점(76)은 도 9b와 같이 분포될 수 있다.
삼각측량 기반 모서리 추정부(123)는 도 9b와 같이 분포된 모서리 후보 지점들(76) 중 소정 영역(77) 내에 위치한 신뢰성이 높은 지점만을 필터링 한다. 이때, 삼각측량 기반 모서리 추정부(123)는 모서리 후보 지점들(76)에 대해 표준편차, 평균 등과 같은 통계적 기법을 통해 어느 한 지점을 기준 지점으로 구하며, 기준 지점을 중심으로 표준 편차(Standard Deviation) 범위가 1 시그마(약 68%) 이내인 영역을 소정 영역(77)으로 할 수 있다.
이에 따라, 오인식으로 인해 상대적으로 신뢰성이 낮은 영역(소정 영역(77) 이외의 영역)에 위치한 지점들은 제외되어 최종적으로 모서리 추정의 정확도가 향상될 수 있다.
삼각측량 기반 모서리 추정부(123)는 소정 영역(77) 내에 위치한 모서리 후보 지점들의 보정 로직을 통해 최종적으로 장애물의 제1 모서리 위치를 추정하며, 그에 대한 위치 좌표(X3, Y3)를 구할 수 있다. 예컨대, 삼각측량 기반 모서리 추정부(123)는 소정 영역(77) 내에 위치한 모서리 후보 지점들 각각의 좌표의 평균을 구하여 장애물의 제1 모서리에 대한 위치 좌표(X3, Y3)를 구할 수 있다.
이와 마찬가지로, 삼각측량 기반 모서리 추정부(123)는 초음파 센서의 제h 위치(15_h)와 제h+1 위치(15_h+1) 각각을 중심으로 생성된 제h 원(61_h)과 제2원(61_h+1)이 교차하는 지점(76_h), 초음파 센서의 제n-1 위치(15_n-1)와 제n 위치(15_n) 각각을 중심으로 생성된 제n-1 원(61_n-1)과 제n 원(61_n)이 교차하는 지점(76_n-1) 등을 장애물의 제2 모서리에 대한 모서리 후보 지점으로 구할 수 있다.
센서맵 기반 모서리 추정부(124)에서 수행되는 모서리 추정
센서맵 기반 모서리 추정부(124)는 초음파 센서의 감지 범위 데이터(고유 감지 각도)를 이용하여 장애물의 모서리 위치를 추정한다. 여기서, 차량에 장착된 초음파 센서 고유의 사양(specifications)에 따라 고유 감지 범위를 알 수 있으며, 감지 각도 또한 알 수 있다. 예컨대, 도 10a에 예시된 바와 같이, 초음파 센서(11)에서 장애물을 감지할 수 있는 감지 범위(12) 및 초음파 센서를 기준으로 장애물을 감지할 수 있는 감지 각도(2α)를 알 수 있다.
센서맵 기반 모서리 추정부(124)는 반사 신호가 초음파 센서의 감지 범위의 외각 경계선에서 수신되었다고 가정하여 초음파 센서의 감지 각도를 이용하여 장애물의 모서리 위치를 추정하는 것이다.
센서맵 기반 모서리 추정부(124)는 이 감지 각도(2α)의 1/2 감지 각도(α)를 이용하여 장애물의 모서리 위치를 추정한다. 예컨대, 센서맵 기반 모서리 추정부(124)는 초음파 센서의 위치(15)에서 수신된 반사 신호(30)를 1/2 감지 각도(α)만큼 이동시켜 장애물의 모서리 위치를 추정할 수 있다.
일 예로서, 센서맵 기반 모서리 추정부(124)는 반사 신호가 수신되기 시작하는 초음파 센서의 제1 위치(15_1)에서의 제1 반사 신호(30_1)와, 반사 신호가 마지막으로 수신되는 초음파 센서의 제n 위치(15_n)에서의 제n 반사 신호(30_n)를 1/2 감지 각도(α)만큼 이동시켜 장애물의 모서리 위치를 추정할 수 있다. 즉, 센서맵 기반 모서리 추정부(124)는 반사 신호들(30) 중 양끝의 반사 신호(30_1, 30_n)를 1/2 감지 각도(α)만큼 이동시켜 장애물의 모서리 위치를 추정할 수 있다.
이때, 도 10b에 예시된 바와 같이, 센서맵 기반 모서리 추정부(124)는 제1 반사 신호(30_1)가 우측 방향으로 1/2 감지 각도(α)만큼 이동되는 지점을 장애물의 제1 모서리 위치로 추정하고, 제1 모서리에 대한 위치 좌표(X4, Y4)를 구할 수 있다.
또한, 센서맵 기반 모서리 추정부(124)는 제n 반사 신호(30_n)가 좌측 방향으로 1/2 감지 각도(α)만큼 이동되는 지점을 장애물의 제2 모서리 위치로 추정하고, 제2 모서리에 대한 위치 좌표를 구할 수 있다.
다른 예로서, 센서맵 기반 모서리 추정부(124)는 초음파 센서의 위치(15)에서 수신되는 반사 신호들(30)을 1/2 감지 각도(α)만큼 이동시켜 장애물의 모서리 후보 지점을 구한다. 예컨대, 도 10c에 예시된 바와 같이, 센서맵 기반 모서리 추정부(124)는 패턴 기반 모서리 추정부(121)에서 구해진 제g 반사 신호(30_g) 이전의 반사 신호(30_1 ~ 30_g)는 우측 방향으로 1/2 감지 각도(α)만큼 이동시켜 제1 모서리 위치를 추정하기 위한 제1 모서리 후보 지점들(13)을 구한다.
또한, 센서맵 기반 모서리 추정부(124)는 제h 반사 신호(30_h) 이후의 반사 신호(30_h ~ 30_n)는 좌측 방향으로 1/2 감지 각도(α)만큼 이동시켜 제2 모서리 위치를 추정하기 위한 제2 모서리 후보 지점들(14)을 구한다.
센서맵 기반 모서리 추정부(124)는 제1 모서리 후보 지점들(13)의 위치 좌표의 표준 편차, 평균 등과 같은 통계적 기법을 이용하여 제1 모서리에 대한 위치 좌표(X4, Y4)를 구할 수 있다.
또한, 센서맵 기반 모서리 추정부(124)는 구해진 제2 모서리 후보 지점들(14)의 위치 좌표의 표준 편차, 평균 등과 같은 통계적 기법을 구하여 제2 모서리에 대한 위치 좌표를 구할 수 있다.
한편, 모서리 추정부(120)는 패턴 기반 모서리 추정부(121), 반사각 기반 모서리 추정부(122), 삼각측량 기반 모서리 추정부(123) 및 센서맵 기반 모서리 추정부(124) 각각으로부터 산출되는 모서리의 위치 좌표를 융합하여 최종적으로 장애물의 모서리 구간에 대한 위치 좌표를 추정하는 최종 모서리 추정부(126)를 더 포함할 수 있다. 이를 통해, 모서리 추정부(120)는 장애물의 모서리 추정의 정확도를 향상할 수 있다.
예컨대, 최종 모서리 추정부(126)는 패턴 기반 모서리 추정부(121), 반사각 기반 모서리 추정부(122), 삼각측량 기반 모서리 추정부(123) 및 센서맵 기반 모서리 추정부(124) 각각으로부터 산출되는 모서리의 위치 좌표((X1, Y1), (X2, Y2), (X3, Y3), (X4, Y4)) 각각에 가중치(W1, W2, W3, W4)를 연산하여 최종적으로 장애물의 모서리에 대한 위치 좌표(X, Y)를 구한다. 이때, 최종 모서리 추정부(126)는 수학식 2를 이용하여 장애물의 모서리에 대한 최종 위치 좌표(X, Y)를 구한다.
Figure 112014081975278-pat00005
여기서,
Figure 112014081975278-pat00006
는 기 설정된 가중치 값이며, 패턴 기반 모서리 추정부(121), 반사각 기반 모서리 추정부(122), 삼각측량 기반 모서리 추정부(123) 및 센서맵 기반 모서리 추정부(124) 각각에 대한 신뢰도에 따라 사전에 설정된 가중치 값이다.
이와 같은 과정을 통해, 모서리 추정부(120)는 장애물의 모서리의 위치를 추정할 수 있다.
이하, 도 2에 도시된 주차 공간 탐색부(130)에 대해 상세히 기술한다.
주차 공간 탐색부(130)는 모서리 추정부(120)에 의해 추정된 모서리의 위치 좌표를 고려하여 차량을 주차하기 위한 주차 공간을 탐색한다. 이때, 주차 공간 탐색부(130)는 도 11에 예시된 바와 같이 장애물을 감지한 반사 신호들의 기울기를 주차 공간의 기울기로 정의하여 주차 공간을 탐색할 수 있다.
예컨대, 탐색된 주차 공간 주변에 존재하는 장애물이 벽, 기둥 및 연석과 같은 구조물, 또는 타 차량에 따라 주차 공간의 기울기를 달리 정의할 수 있다. 이때, 주차 공간 탐색부(130)는 모서리 추정부(120)(예컨대, 패턴 기반 모서리 추정부(121))에 의해 장애물이 구조물인지 주차된 차량인지 확인할 수 있다.
확인 결과, 장애물이 구조물인 경우, 주차 공간 탐색부(130)는 구조물을 대표하는 직선(81)을 추출하고, 구조물을 대표하는 직선의 기울기를 주차 공간 기울기로 정의한다. 이때, 구조물을 대표하는 직선은 차량과 평행할 수 있다. 여기서, 노이즈성 초음파 신호(83)는 필터링 처리되어 주차 공간 기울기를 계산할 시 반영되지 않는다.
만약, 벽 또는 연석과 같은 구조물이 존재하지 않을 경우, 주차 공간 탐색부(130)는 주차된 다른 차량의 기울기(82)를 추출하여 주차 공간 기울기로 정의한다.
또한, 주차 공간 탐색부(130)는 차량과 구조물 또는 타 차량까지의 거리를 이용하여 차량이 주차될 수 있는 주차 공간인지 주차 공간 폭(84)을 확인한다. 이때, 주차 공간 탐색부(130)는 초음파 센서로부터 수신되는 반사 신호의 거리 값을 통해 주차 공간 폭(84)을 확인할 수 있다.
또한, 주차 공간 탐색부(130)는 주차 공간의 반대 방향에 위치하는 반대 장애물(91)을 감지하여 주차 공간으로의 차량의 주차가 가능한지 여부에 따라 목표 주차 공간을 결정한다. 이때, 반대 장애물(91)은 차량(10)을 기준으로 주차 공간의 반대 방향에 장착된 초음파 센서를 통해 감지되는 장애물을 말한다. 즉, 반대 장애물은 차량(10)을 주차하고자 하는 주차 공간의 방향과 반대 방향에 위치한 장애물이다.
주차 공간 탐색부(130)는 주차 공간을 탐색하는 중 또는 주차 공간이 탐색 된 후에, 도 12와 같이 반대 장애물(91)과의 거리(92)를 확인하여 주차 가능 여부를 판단한다.
이는, 차량이 주차할 수 있는 만큼의 주차 공간이 탐색되더라도, 주차 공간으로 주차하기 위해 차량(10)이 이동하다가, 반대 장애물(91)과 접촉하는 일이 발생할 수 있기 때문이다.
일 예로서, 주차 공간 탐색부(130)는 차량과 반대 장애물(91)과의 거리(92)가 기 설정된 임계 값 이하인 경우, 주차 공간이 탐색 되더라도, 탐색된 주차 공간을 미인식 처리한다.
다른 예로서, 주차 공간 탐색부(130)는 전체 도로 폭(95)이 기 설정된 임계 폭 이하인 경우, 주차가 불가능한 것으로 판단하여 탐색된 주차 공간을 미인식 처리한다.
여기서, 전체 도로 폭(95)은 주차하고자 하는 방향의 초음파 센서로부터 주차 공간 방향에서 감지된 장애물까지의 거리 즉, 주차 공간의 폭(93), 차량의 폭(94) 및 주차하고자 하는 방향의 반대편 초음파 센서로부터 반대 장애물까지의 거리(92)의 합이다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, 초음파 센서의 특성 상 장애물의 형태 또는 다양한 환경적인 요소에 의하여 감지되지 않는 장애물의 모서리의 위치를 추정함으로써, 차량을 주차하기 위한 주차 공간의 탐색 정확성이 향상된다,
또한, 본 발명의 실시예에 따르면 주차하고자 하는 주차 공간의 반대 방향에 위치한 장애물을 더 감지하여 차량을 주차하기 위한 목표 주차 공간을 결정함으로써, 차량의 자동 주차 시스템의 전체적인 성능을 향상시킬 수 있다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 주차 공간 탐색 장치의 동작 흐름도이다.
단계 S100에서, 주차 공간 탐색 장치(100)는 차량 주변에 위치한 장애물을 감지한 반사 신호를 획득한다. 여기서, 주차 공간 탐색 장치(100)는 차량의 전방, 후방, 좌우측방의 소정 위치에 장착된 다수의 초음파 센서를 통해 차량 주변의 장애물이 감지된 반사 신호를 획득할 수 있다.
수신되는 반사 신호는 차량을 주차하기 위해 차량이 전진 또는 후진하는 중에 차량 측방의 장애물이 감지된 신호이다. 예컨대, 사용자에 의해 주차 공간 탐색이 요청(자동 주차 보조 시스템 ON)된 후, 차량이 소정 속도(예를 들어, 10km/h) 이하로 전진 또는 후진하는 중에 차량 측방의 장애물이 감지된다.
단계 S200에서, 주차 공간 탐색 장치(100)는 획득된 반사 신호들을 필터링하여 보간하는 신호 전처리 동작을 수행한다. 여기서, 주차 공간 탐색 장치(100)는 단계(S100)에서 획득되는 반사 신호들 중 부정확한 반사 신호를 필터링 한다. 이때, 주차 공간 탐색 장치(100)는 반사 신호들 각각의 거리 값을 분석하여 부정확한 반사 신호를 필터링 한다. 예컨대, 도 3a에 예시된 바와 같이 장애물(20)에서 초음파 신호가 반사되지 않아 반사 신호가 수신되지 않은 미감지 영역(31)이 발생하거나, 잡음 또는 장애물의 미세한 굴곡에 의해 인접한 반사 신호에 비교하여 불균일한 오감지 영역(33)이 발생할 수 있다.
주차 공간 탐색 장치(100)는 수신되는 반사 신호들(30)의 거리 값의 경향을 분석하여, 부정확한 반사 신호 즉, 미감지 영역(31) 또는 오감지 영역(33) 등의 감지 문제 영역의 신호를 필터링(또는 보간)한다.
예컨대, 신호 전처리부(110)는 인접한 반사 신호들에 비하여 소정 거리 값 이상으로 급격하게 거리 값이 차이가 있는 영역을 감지 문제 영역으로 확인하여 보간한다.
즉, 도 3a에 도시된 바와 같은 불균일한 반사 신호(31) 또는 부정확한 반사 신호(33)는 도 3b에 도시된 바와 같이 균일한 반사 신호(35)로 보간될 수 있다.
단계 S300에서, 주차 공간 탐색 장치(100)는 필터링 된 반사 신호들을 이용하여 주차 공간의 모서리 위치를 추정한다.
여기서, 주차 공간 탐색 장치(100)는 패턴 기반 모서리 추정 방법, 반사각 기반 모서리 추정 방법, 삼각측량 기반 모서리 추정 방법, 및 센서맵 기반 모서리 추정 방법의 4가지 모서리 추정 방법을 통해 추정되는 모서리의 위치 좌표를 융합하여 장애물의 모서리에 대한 위치 좌표를 구할 수 있다.
패턴 기반 모서리 추정 방법은 장애물이 차량인지 기둥과 같은 구조물인지를 분류하여 장애물의 모서리 위치를 추정하여 위치 좌표를 구하는 방법이다.
예컨대, 주차 공간 탐색 장치(100)는 도 6에 예시된 바와 같이 장애물이 모델링 된 반사 신호들(30) 각각에 대한 반사각(65)을 구하여, 도 7a 및 도 7b와 같이 반사각과 초음파 센서의 위치에 대한 그래프를 생성한다.
또한, 주차 공간 탐색 장치(100)는 생성된 그래프에서 변곡점(71, 72)을 추출하고, 고스트 에코(P1, P3) 구간의 길이에 따라 장애물이 타 차량인지 구조물인지 판단한다.
또한 주차 공간 탐색 장치(100)는 장애물에 따라 거리 보상량을 결정하여 장애물의 모서리 위치를 추정하고, 추정된 모서리에 대한 위치 좌표를 구한다.
반사각 기반 모서리 추정 방법은 초음파 센서의 위치(15)에서의 반사각(65)을 이용하여 장애물의 모서리 위치를 추정하는 방법이다. 반사각은 패턴 기반 모서리 추정 방법에서와 동일한 과정을 통해, 초음파 센서의 각각의 위치에서의 반사각이 구해질 수 있다.
주차 공간 탐색 장치(100)는 초음파 센서의 위치(15), 초음파 센서의 해당 위치에서의 반사 신호(30)의 거리 값(40) 및 초음파 센서의 해당 위치에서의 반사각(65)을 수학식 1을 통해 연산하여 장애물의 외곽을 나타내는 모서리 후보 지점(75)을 구한다.
도 8에 예시된 바와 같이 장애물(20)의 외곽을 나타내는 모서리 후보 지점들(75)이 구해지면, 주차 공간 탐색 장치(100)는 구해진 모서리 후보 지점들(75) 중 양끝에 위치한 지점을 최종적인 장애물의 모서리로 추정하여 위치 좌표를 구한다.
삼각측량 기반 모서리 추정 방법은 초음파 센서의 위치(15)에서의 반사 신호(30)들을 삼각측량을 하여 장애물의 모서리 위치를 추정하는 방법이다.
구체적으로, 주차 공간 탐색 장치(100)는 인접한 두 개의 초음파 센서의 위치를 각각 원 중심으로 하고, 해당 초음파 센서의 위치의 반사 신호의 거리 값을 반지름으로 하여 생성되는 두 개의 가상의 원이 교차하는 지점을 장애물의 모서리 후보 지점으로 구한다. 여기서, 주차 공간 탐색 장치(100)는 패턴 기반 모서리 추정 방법에서와 동일한 과정을 통해 가상의 원을 생성할 수 있다.
주차 공간 탐색 장치(100)는 도 9b와 같이 분포된 모서리 후보 지점들 중 소정 영역(77) 내에 위치한 신뢰성이 높은 지점만을 필터링 한다.
또한, 주차 공간 탐색 장치(100)는 소정 영역(77) 내에 위치한 모서리 후보 지점들의 보정 로직을 통해 장애물의 모서리 위치를 추정한다.
센서 맵 기반 모서리 추정 방법은 초음파 센서의 감지 범위 데이터를 이용하여 장애물의 모서리 위치를 추정한다. 여기서, 차량에 장착된 초음파 센서 고유의 사양(specifications)에 따라 감지 범위를 알 수 있으며, 감지 각도 또한 알 수 있다.
주차 공간 탐색 장치(100)는 반사 신호가 초음파 센서의 감지 범위의 외각 경계선에서 수신되었다고 가정하여 초음파 센서의 감지 각도를 이용하여 장애물의 모서리 위치를 추정하는 것이다.
주차 공간 탐색 장치(100)는 초음파 센서의 감지 각도(2α)의 1/2 감지 각도(α)를 이용하여 장애물의 모서리 위치를 추정한다. 여기서, 주차 공간 탐색 장치(100)는 초음파 센서의 위치(15)에서 수신된 반사 신호(30)를 1/2 감지 각도(α)만큼 이동시켜 장애물의 모서리 후보 지점을 구한다.
주차 공간 탐색 장치(100)는 도 10c와 같이 구해진 모서리 후보 지점들의 위치 좌표의 표준 편차, 평균 등과 같은 통계적 기법을 이용하여 장애물의 모서리 위치를 추정할 수 있다.
주차 공간 탐색 장치(100)는 패턴 기반 모서리 추정 방법, 반사각 기반 모서리 추정 방법, 삼각측량 기반 모서리 추정 방법, 및 센서맵 기반 모서리 추정 방법 각각을 통해 구해진 결과에 가중치를 연산하여 장애물 모서리에 대한 위치 좌표를 최종적으로 구할 수 있다.
단계 S400에서, 주차 공간 탐색 장치(100)는 주차 공간의 폭 및 기울기를 추정한다. 이때, 주차 공간 탐색부(130)는 도 11에 예시된 바와 같이 장애물이 감지된 반사 신호들의 기울기를 주차 공간의 기울기로 정의할 수 있다. 예컨대, 탐색된 주차 공간 주변에 존재하는 장애물이 벽, 기둥 및 연석과 같은 구조물, 또는 타 차량에 따라 주차 공간의 기울기가 달리 정의될 수 있다.
예컨대, 도 11과 같이 탐색된 주차 공간에 벽 또는 연석의 구조물이 존재하는 경우, 주차 공간 탐색 장치(100)는 벽/연석을 대표하는 직선(81)을 추출하고, 그 직선의 기울기를 주차 공간 기울기로 정의한다.
만약, 벽 또는 연석과 같은 구조물이 존재하지 않을 경우, 주차 공간 탐색 장치(100)는 타 차량의 기울기(82)를 추출하여 주차 공간 기울기로 정의한다. 이때, 노이즈성 초음파 신호(83)는 필터링 처리되어 주차 공간 기울기를 계산할 시 반영되지 않는다.
단계 S500에서, 주차 공간 탐색 장치(100)는 주차 공간의 반대 방향에 위치하는 반대 장애물을 확인하여 목표 주차 공간을 결정한다. 예컨대, 주차 공간 탐색 장치(100)는 도 12에 예시된 바와 같이 주차 공간의 반대 방향에 위치하는 반대 장애물(91)을 감지하여 주차 공간으로의 차량의 주차가 가능한지 여부에 따라 목표 주차 공간을 결정한다. 이때, 반대 장애물(91)은 차량(10)을 기준으로 주차 공간의 반대 방향에 장착된 초음파 센서를 통해 감지되는 장애물을 말한다.
주차 공간 탐색 장치(100)는 전체 도로 폭(95)이 기 설정된 임계 폭 이하인 경우, 주차가 불가능한 것으로 판단하여 탐색된 주차 공간을 미인식 처리한다. 이때, 전체 도로 폭(95)은 주차하고자 하는 방향의 초음파 센서로부터 주차 공간 방향에서 감지된 장애물까지의 거리(93), 차량의 폭(94) 및 주차하고자 하는 방향의 반대편 초음파 센서로부터 반대 장애물까지의 거리(92)의 합이다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, 초음파 센서의 특성상 장애물의 형태 또는 다양한 환경적인 요소에 의하여 감지되지 않는 장애물의 모서리의 위치를 추정함으로써, 차량을 주차하기 위한 주차 공간의 탐색 정확성이 향상된다,
또한, 본 발명의 실시예에 따르면 주차하고자 하는 주차 공간의 반대 방향에 위치한 장애물을 더 감지하여 차량을 주차하기 위한 목표 주차 공간을 결정함으로써, 차량의 자동 주차 시스템의 전체적인 성능을 향상시킬 수 있다.
이상, 본 발명의 바람직한 실시예를 통하여 본 발명의 구성을 상세히 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 본 명세서에 개시된 내용과는 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 주차 공간 탐색 장치
110: 신호 전처리부 120: 모서리 추정부
121: 패턴 기반 모서리 추정부 122: 반사각 기반 모서리 추정부
123: 삼각측량 기반 모서리 추정부 124: 센서맵 기반 모서리 추정부
130: 주차 공간 탐색부

Claims (16)

  1. 차량에 부착된 초음파 센서로부터 출사된 초음파 신호가 장애물의 모서리 구간에서 반사되어 되돌아오는 반사 신호를 필터링 하는 신호 전처리부;
    상기 차량의 이동에 따라 상기 반사 신호로부터 수집되는 다수의 측정 거리를 반지름으로 하는 다수의 원들의 교점을 추출하고, 상기 초음파 센서의 현재 위치를 기준점으로 하는 상기 초음파 센서의 감지 영역 내에서 상기 감지 영역을 이등분하는 제1 선(a first line)과 상기 기준점과 상기 교점을 연결하는 제2 선(a second line) 간에 정의되는 반사각을 추정하고, 상기 추정된 반사각에 기초해 상기 장애물의 모서리 구간을 추정하는 패턴 기반의 모서리 추정부; 및
    추정된 상기 모서리 구간에 따라 상기 차량의 주차 공간을 탐색하는 주차 공간 탐색부;
    를 포함하는 주차 공간 탐색 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 패턴 기반의 모서리 추정부는,
    상기 차량의 이동에 따른 상기 반사각의 변화율에 기반하여 상기 장애물의 모서리 구간을 추정함을 특징으로 하는 주차 공간 탐색 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 패턴 기반의 모서리 추정부는,
    상기 반사각이 감소하는 제1 구간, 상기 제1 구간에 연속되어 상기 반사각이 0°로 유지되는 제2 구간 및 상기 제2 구간에 연속되어 상기 반사각이 증가하는 제3 구간으로 분할하여, 상기 장애물의 모서리 구간을 추정함을 특징으로 하는 주차 공간 탐색 장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 패턴 기반의 모서리 추정부는,
    상기 제2 구간의 시작점(변곡점)을 상기 제1 구간의 길이만큼 보상하고, 상기 제2 구간의 끝점(변곡점)을 상기 제3 구간의 길이만큼 보상하여 상기 모서리 구간을 추정함을 특징으로 하는 주차 공간 탐색 장치.
  5. 제3항에 있어서, 상기 패턴 기반의 모서리 추정부는,
    상기 제1 및 제3 구간 각각의 길이와 기 설정된 길이를 비교하여 상기 장애물의 패턴을 분류함을 특징으로 하는 주차 공간 탐색 장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 패턴 기반의 모서리 추정부는,
    상기 제1 및 제3 구간 각각의 길이가 기 설정된 길이 이상인 경우, 상기 장애물을 주차된 차량 패턴으로 분류하고,
    상기 제1 및 제3 구간 각각의 길이가 기 설정된 길이 미만인 경우, 상기 장애물을 사각 기둥 패턴으로 분류함을 특징으로 하는 주차 공간 탐색 장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 패턴 기반의 모서리 추정부는,
    상기 장애물을 사각 기둥 패턴으로 분류한 경우, 상기 제2 구간의 시작점과 끝점을 상기 모서리 구간으로 추정함을 특징으로 하는 주차 공간 탐색 장치.
  8. 제1항에 있어서, 상기 초음파 센서의 현재 위치, 상기 현재 위치에서 수신된 상기 반사 신호로부터 수집된 상기 모서리 구간까지의 거리 및 상기 현재 위치에서의 상기 반사각을 연산하여 상기 장애물의 상기 모서리 구간을 추정하는 반사각 기반의 모서리 추정부;
    삼각 측량 기법을 이용하여, 상기 다수의 측정 거리에 있는 점들 중 상기 반사각이 증감하는 m(여기서, m은 2이상의 자연수)개의 점들(고스트 에코(Ghost Echo)점)로부터 추출된 모서리 추정점을 이용하여 상기 모서리 구간을 추정하는 삼각 측량 기반의 모서리 추정부; 및
    상기 차량의 이동에 따라 상기 장애물로부터 최초 수신된 반사 신호와 최종 수신된 반사 신호가 상기 초음파 센서의 고유 감지 각도에 의해 형성되는 센서 맵의 외곽 부근에서 수신되는 점을 이용하여 상기 모서리 구간을 추정하는 센서맵 기반의 모서리 추정부;
    를 더 포함함을 특징으로 하는 주차 공간 탐색 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 패턴 기반의 모서리 추정부, 상기 반사각 기반의 모서리 추정부, 상기 삼각 측량 기반의 모서리 추정부 및 상기 센서맵 기반의 모서리 추정부 각각에 의해 추정된 각 모서리 구간에 대응하는 좌표값에 서로 다른 가중치들을 각각 곱한 가중화된 결과치들을 합산하고, 합산된 가중화된 결과치들 상기 서로 다른 가중치들을 합산 결과치로 나눈 결과치를 최종 모서리 구간으로 추정하는 최종 모서리 추정부를 더 포함함을 특징으로 하는 주차 공간 탐색 장치.
  10. 차량에 부착된 초음파 센서로부터 출사된 초음파 신호가 장애물의 모서리 구간에서 반사되어 되돌아오는 반사 신호를 필터링 하는 단계;
    상기 차량의 이동에 따라 상기 반사 신호로부터 수집되는 다수의 측정 거리를 반지름으로 하는 다수의 원들의 교점을 추출하는 단계;
    상기 초음파 센서의 부착 위치를 기준점으로 하는 상기 초음파 센서의 감지 영역 내에서 상기 감지 영역을 이등분하는 제1 선(a first line)과 상기 기준점과 상기 교점을 연결하는 제2 선(a second line) 간의 반사각을 추정하는 단계;
    상기 추정된 반사각에 기초해 상기 장애물의 모서리 구간을 추정하는 패턴 기반의 모서리 추정 단계; 및
    상기 추정된 모서리 구간에 따라 상기 차량의 주차 공간을 탐색하는 단계
    를 포함하는 주차 공간 탐색 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 패턴 기반의 모서리 추정 단계는,
    상기 차량의 이동에 따른 상기 반사각의 변화율에 기초하여, 상기 모서리 구간을 상기 반사각이 감소하는 제1 구간과 상기 제1 구간에 연속되어 상기 반사각이 0°로 유지되는 제2 구간 및 상기 제2 구간에 연속되어 상기 반사각이 증가하는 제3 구간으로 분할하여, 상기 제2 구간의 시작점(변곡점)과 끝점(변곡점)을 추정하는 단계;
    상기 제1 및 제3 구간 각각의 길이와 기 설정된 길이를 비교하여 상기 장애물의 패턴을 분류하는 단계;
    상기 분류한 장애물의 패턴에 따라 상기 제2 구간의 시작점과 끝점의 보상량을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 보상량에 따라 보상된 상기 제2 구간의 시작점과 끝점을 상기 모서리 구간으로 추정하는 단계;
    를 포함함을 특징으로 하는 주차 공간 탐색 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 장애물의 패턴을 분류하는 단계는,
    상기 제1 및 제3 구간 각각의 길이가 상기 기 설정된 길이 이상인 경우, 상기 장애물을 차량 패턴으로 분류하고, 상기 제1 및 제3 구간 각각의 길이가 상기 기 설정된 길이 미만인 경우, 상기 장애물을 사각 기둥 패턴으로 분류하는 단계임을 특징으로 하는 주차 공간 탐색 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 보상량을 결정하는 단계는,
    상기 장애물이 차량 패턴으로 분류된 경우, 상기 제2 구간의 시작점(변곡점)의 보상량을 상기 제1 구간의 길이로 결정하고, 상기 제2 구간의 끝점(변곡점)의 보상량을 상기 제3 구간의 길이로 결정하는 단계임을 특징으로 하는 주차 공간 탐색 방법.
  14. 제12항에 있어서, 상기 제2 구간의 시작점과 끝점을 상기 모서리 구간으로 추정하는 단계는,
    상기 장애물이 상기 사각 기둥으로 분류된 경우, 상기 보상량 없이, 상기 제2 구간의 시작점과 끝점을 그대로 상기 모서리 구간으로 추정하는 단계임을 특징으로 하는 주차 공간 탐색 방법.
  15. 제10항에 있어서, 상기 초음파 센서의 현재 위치, 상기 현재 위치에서 수신된 상기 반사 신호로부터 수집된 상기 모서리 구간까지의 거리 및 상기 현재 위치에서의 상기 반사각을 연산하여 상기 장애물의 상기 모서리 구간을 추정하는 반사각 기반의 모서리 추정 단계;
    삼각 측량 기법을 이용하여, 상기 다수의 측정 거리에 있는 점들 중 상기 반사각이 증감하는 m(여기서, m은 2이상의 자연수)개의 점들(고스트 에코(Ghost Echo)점)로부터 추출된 모서리 추정점을 이용하여 상기 모서리 구간을 추정하는 삼각 측량 기반의 모서리 추정 단계; 및
    상기 차량의 이동에 따라 상기 장애물로부터 최초 수신된 반사 신호와 최종 수신된 반사 신호가 상기 초음파 센서의 고유 감지 각도에 의해 형성되는 센서 맵의 외곽 부근에서 수신되는 점을 이용하여 상기 모서리 구간을 추정하는 센서맵 기반의 모서리 추정 단계
    를 더 포함함을 특징으로 하는 주차 공간 탐색 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 패턴 기반의 모서리 추정 단계, 상기 반사각 기반의 모서리 추정 단계, 상기 삼각 측량 기반의 모서리 추정 단계 및 상기 센서맵 기반의 모서리 추정 단계 각각에 의해 추정된 각 모서리 구간에 대응하는 좌표값에 서로 다른 가중치들을 각각 곱한 가중화된 결과치들을 합산하고, 합산된 가중화된 결과치들 상기 서로 다른 가중치들을 합산 결과치로 나눈 결과치를 최종 모서리 구간으로 추정하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 주차 공간 탐색 방법.
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EP14188823.0A EP3021137A1 (en) 2014-08-27 2014-10-14 Device and method of detecting parking space
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106323285A (zh) * 2015-07-01 2017-01-11 罗伯特·博世有限公司 用于求取道路区段的有效宽度的方法
KR101735732B1 (ko) * 2015-12-11 2017-05-15 현대오트론 주식회사 주차 공간 탐색을 위한 모서리 검출 장치 및 방법
WO2019066210A1 (ko) * 2017-09-29 2019-04-04 센서텍(주) 거리 측정의 정밀도를 향상시키기 위한 초음파 센서 모듈
US10592756B2 (en) 2015-09-11 2020-03-17 Robert Bosch Gmbh Method for detecting a parking area on a road section
CN113486836A (zh) * 2021-07-19 2021-10-08 安徽江淮汽车集团股份有限公司 针对低通度障碍物的自动驾驶操控方法
EP3347737B1 (de) * 2015-09-11 2022-09-28 Robert Bosch GmbH Verfahren zum ermitteln einer parkfläche eines strassenabschnitts

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015013217A1 (en) * 2013-07-25 2015-01-29 Part It Device, system and method for capturing motor vehicle behavior
JP6260462B2 (ja) * 2014-06-10 2018-01-17 株式会社デンソー 運転支援装置
JP6528382B2 (ja) * 2014-10-22 2019-06-12 株式会社Ｓｏｋｅｎ 車両用障害物検出装置
JP6557958B2 (ja) * 2014-10-22 2019-08-14 株式会社Ｓｏｋｅｎ 車両用障害物検出装置
KR20170016199A (ko) * 2015-08-03 2017-02-13 현대모비스 주식회사 주차 구획 인식 장치 및 그 제어 방법
KR102222801B1 (ko) * 2016-07-12 2021-03-05 닛산 지도우샤 가부시키가이샤 주행 제어 방법 및 주행 제어 장치
DE102016217246A1 (de) * 2016-09-09 2018-03-15 Robert Bosch Gmbh Konzept zum Erfassen eines Umfelds eines Kraftfahrzeugs
DE112016007237T5 (de) * 2016-10-19 2019-06-27 Ford Motor Company Ein system und verfahren zum identifizieren von unbelegten parkpositionen
KR102529903B1 (ko) 2016-12-14 2023-05-08 현대자동차주식회사 차량의 위치 추정 장치 및 방법
JP6701388B2 (ja) * 2017-01-18 2020-05-27 三菱電機株式会社 駐車支援装置
US11443351B1 (en) 2017-09-01 2022-09-13 Motus, LLC Mileage reimbursement as a service
CN107862889A (zh) * 2017-10-10 2018-03-30 厦门盈趣科技股份有限公司 一种室内找寻停车路线的系统及方法
TWI656518B (zh) * 2017-12-05 2019-04-11 財團法人工業技術研究院 停車格辨識系統及其方法
JP7034271B2 (ja) * 2018-05-07 2022-03-11 三菱電機株式会社 駐車支援装置
CN109581391A (zh) * 2018-12-28 2019-04-05 广州小鹏汽车科技有限公司 一种停车位置的确定方法及停车位位置确定装置
US11745728B2 (en) * 2019-04-23 2023-09-05 Mitsubishi Electric Corporation Parking assistance device and parking assistance method
CN112034466B (zh) * 2019-05-14 2024-06-28 广州汽车集团股份有限公司 车位识别方法及装置
JP7346129B2 (ja) * 2019-07-29 2023-09-19 フォルシアクラリオン・エレクトロニクス株式会社 駐車支援装置及び駐車支援装置の制御方法
CN110488280B (zh) * 2019-08-29 2022-03-11 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 一种停车位轮廓的修正方法及装置、车辆、存储介质
CN112440980B (zh) * 2019-08-29 2021-11-12 比亚迪股份有限公司 泊车位的检测方法、装置、存储介质及车辆
CN111208482B (zh) * 2020-02-28 2022-02-18 成都汇蓉国科微系统技术有限公司 基于距离对齐的雷达精度分析方法
JP7287331B2 (ja) * 2020-04-02 2023-06-06 株式会社Soken 立体物検出装置
CN112485801B (zh) * 2020-12-10 2024-10-11 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 一种障碍物位置确定方法、系统、计算机设备和存储介质
CN112904851B (zh) * 2021-01-18 2024-07-23 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 一种障碍物位置修正方法、系统、计算机设备及存储介质
JPWO2023276919A1 (ko) * 2021-06-30 2023-01-05
CN115206130B (zh) * 2022-07-12 2023-07-18 合众新能源汽车股份有限公司 一种车位检测方法、系统、终端及存储介质
WO2024207424A1 (zh) * 2023-04-07 2024-10-10 罗伯特·博世有限公司 用于识别车辆周围环境中的障碍物的方法和装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013189076A (ja) * 2012-03-14 2013-09-26 Nippon Soken Inc 駐車空間検知装置
JP2013212808A (ja) * 2012-04-04 2013-10-17 Nippon Soken Inc 駐車空間検知装置

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11301383A (ja) * 1998-04-20 1999-11-02 Matsushita Electric Works Ltd 車載用障害物検知システム
DE10339645A1 (de) 2003-08-28 2005-04-14 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung von Größe und Position einer Parklücke
DE10361315A1 (de) * 2003-12-19 2005-07-21 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen der Position von mindestens einem Reflexionspunkt auf einem Hindernis
DE102005038524A1 (de) * 2005-08-02 2007-02-15 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zur Ermittlung der Tiefenbegrenzung einer Parklücke mittels Ultraschallsensoren und System hierzu
DE102005044270A1 (de) * 2005-09-16 2007-03-29 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Unterstützung eines Einparkvorgangs eines Fahrzeugs
DE102007009745A1 (de) * 2007-02-28 2008-09-04 Continental Automotive Gmbh Einparkhalbautomat
CN101303411A (zh) * 2007-05-09 2008-11-12 李世雄 低余震的倒车雷达系统及输出低余震倒车雷达信号的方法
US8686875B2 (en) * 2009-08-26 2014-04-01 Mitsubishi Electric Corporation Parking support device
KR101302832B1 (ko) * 2009-09-01 2013-09-02 주식회사 만도 주차시 장애물인식 시스템 및 그 방법
DE102009046158A1 (de) * 2009-10-29 2011-05-05 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Erkennung von Objekten mit geringer Höhe
DE102009047283A1 (de) * 2009-11-30 2011-06-01 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Unterstützung eines Fahrers eines Kraftfahrzeugs
DE102011013681A1 (de) * 2011-03-11 2012-09-13 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zum Detektieren einer Parklücke, Parkhilfesystem und Kraftfahrzeug mit einem Parkhilfesystem
KR101316501B1 (ko) * 2011-10-14 2013-10-10 현대자동차주식회사 메쉬형 공간 해석기법을 이용한 주차 공간 탐지방법 및 그 시스템
KR20130089502A (ko) 2012-02-02 2013-08-12 현대모비스 주식회사 주차 조향 보조 시스템 및 그 방법
CN203572961U (zh) * 2013-10-01 2014-04-30 西安天任软件科技有限责任公司 一种带信号处理装置的超声波传感器
CN104515991A (zh) * 2013-10-01 2015-04-15 西安天任软件科技有限责任公司 一种带信号处理装置的超声波传感器

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013189076A (ja) * 2012-03-14 2013-09-26 Nippon Soken Inc 駐車空間検知装置
JP2013212808A (ja) * 2012-04-04 2013-10-17 Nippon Soken Inc 駐車空間検知装置

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106323285A (zh) * 2015-07-01 2017-01-11 罗伯特·博世有限公司 用于求取道路区段的有效宽度的方法
CN106323285B (zh) * 2015-07-01 2021-07-27 罗伯特·博世有限公司 用于求取道路区段的有效宽度的方法
US10592756B2 (en) 2015-09-11 2020-03-17 Robert Bosch Gmbh Method for detecting a parking area on a road section
EP3347737B1 (de) * 2015-09-11 2022-09-28 Robert Bosch GmbH Verfahren zum ermitteln einer parkfläche eines strassenabschnitts
KR101735732B1 (ko) * 2015-12-11 2017-05-15 현대오트론 주식회사 주차 공간 탐색을 위한 모서리 검출 장치 및 방법
WO2019066210A1 (ko) * 2017-09-29 2019-04-04 센서텍(주) 거리 측정의 정밀도를 향상시키기 위한 초음파 센서 모듈
CN113486836A (zh) * 2021-07-19 2021-10-08 安徽江淮汽车集团股份有限公司 针对低通度障碍物的自动驾驶操控方法
CN113486836B (zh) * 2021-07-19 2023-06-06 安徽江淮汽车集团股份有限公司 针对低通度障碍物的自动驾驶操控方法

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