KR101704635B1 - Method and apparatus for detecting target using radar and image raster data - Google Patents

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Abstract

The present specification relates to a method and an apparatus for detecting a target using radar and image raster data. An embodiment of the present specification includes: a step in which a location where the target is predicted to be present during the next measurement is estimated by the use of radar information on the target measured by a radar sensor; a step in which a change in raster data is measured by comparison being performed on the raster data on previous and current image information in the image information measured by an image sensor and similarity is checked between the estimated and predicted target location and the measured raster data change; a step in which a raster region of interest with respect to the raster data is selected based on the measured radar information; and a step in which target information is detected in accordance with the selected raster region of interest.

Description

레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING TARGET USING RADAR AND IMAGE RASTER DATA}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a method and an apparatus for detecting a target using radar and image raster data,

본 명세서는 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 레이더 센서를 통해 측정된 레이더 정보와 영상 센서를 통해 측정된 영상 정보를 융합하여 래스터 후보군을 선정함으로써, 목표물을 정확하게 탐지할 수 있는, 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for detecting a target using radar and image raster data, and more particularly, to a method and an apparatus for detecting a target by combining a radar information measured through a radar sensor and image information measured through an image sensor, And more particularly, to a method and apparatus for detecting a target using radar and image raster data.

지능형 안전 자동차 및 무인 자율 주행 기술은 운전자의 부주의, 과실 및 시야 한계로 인해 운전자가 정확하게 도로 환경에 대한 인식을 할 수 없는 경우에 운전자의 도로 환경에 대한 인식을 보조함으로써, 사고 발생을 방지하거나 운전자의 조작이 없이도 차량 이동이 가능하도록 하는 것이다.Intelligent safety automobiles and unmanned autonomous driving technology assist the driver in recognizing the road environment when the driver can not accurately recognize the road environment due to driver's negligence, negligence, and visual limit, So that the vehicle can be moved without any operation of the vehicle.

차량의 안전운전을 지원하기 위해 선행하는 차량으로부터의 거리 인식 및 운전자 시야 밖의 도로 상황을 파악하는 기술이 소개되어 왔다. 특히, 장애물 검출을 위해 레이저 레이더(Laser Radar), 초음파 센서 등의 거리 센서가, 물체의 인식을 위해서는 카메라 센서 등이 소개되었다.In order to support safe driving of the vehicle, a technique of recognizing the distance from the preceding vehicle and grasping the road situation outside the driver's sight has been introduced. Especially, distance sensors such as laser radar and ultrasonic sensor have been introduced to detect obstacles, and camera sensors have been introduced to recognize objects.

즉, 차량 전방에 장착되는 장거리용 거리측정센서(레이더), 차량의 측/후방에 장착되는 근거리용 거리측정센서, 사이드미러에 장착되는 카메라 등 다양한 센서를 장착하여 운전자를 보조하여 운행하는 차량 주위의 다양한 사물을 인식하는 기술이 소개되어 왔다.In other words, a vehicle equipped with various sensors such as a long distance measuring sensor (radar) mounted on the front of the vehicle, a distance measuring sensor for a near distance mounted on the side / rear of the vehicle, and a camera mounted on the side mirror, Technology has been introduced.

한편, 레이더 센서에서 생성된 거리 측정 데이터에서 윤곽선 점을 추출하는 기법은 실제 구현에 어려움이 많았다. 이로 인해, 윤곽선 점을 정확하게 추출하기 위해서 레이더 센서의 크기 및 비용이 증가하게 된다. 연산속도 문제로 인하여 실시간성을 보장할 수 없다.On the other hand, the method of extracting outline points from the distance measurement data generated by the radar sensor has been difficult in actual implementation. As a result, the size and cost of the radar sensor are increased in order to accurately extract the contour points. Due to the problem of computation speed, real - time performance can not be guaranteed.

또한, 실제 환경에서는 이러한 레이더 데이터는 영상 래스터 데이터와의 1:1 대응관계가 이루어지지 않고 있다.Also, in a real environment, such a radar data has a 1: 1 correspondence with the image raster data.

대한민국 공개특허공보 제10-2012-0072131호(2012.07.03. 공개)Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2012-0072131 (published on July 3, 2012)

본 명세서의 실시 예들은 레이더 센서를 통해 측정된 레이더 정보와 영상 센서를 통해 측정된 영상 정보를 융합하여 래스터 후보군을 선정함으로써, 목표물을 정확하게 탐지할 수 있는, 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 방법 및 장치를 제공하고자 한다.Embodiments of the present invention are directed to a method for detecting a target using radar and image raster data, which can accurately detect a target by selecting a raster candidate group by fusing radar information measured through a radar sensor and image information measured through an image sensor And apparatus.

본 명세서의 실시 예들은 레이더 정보의 거리 정보를 속도 정보를 기초로 하여 보정하고 그 보정된 레이더 정보를 이용하여 목표물의 예상 위치를 추정함으로써, 측정 데이터의 정확성을 향상시킬 수 있는, 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 방법 및 장치를 제공하고자 한다.Embodiments of the present invention are directed to radar and image rasters that can correct distance information of radar information based on velocity information and estimate the expected position of the target using the corrected radar information, And a method and an apparatus for detecting a target using data.

본 명세서의 실시 예들은 측정된 레이더 정보를 기초로 하여 래스터 데이터에 대한 래스터 후보군(Region of Interest)을 선정함으로써, 영상 정보에 대한 연산 속도를 향상시킬 수 있는, 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 방법 및 장치를 제공하고자 한다.Embodiments of the present invention are directed to a method and apparatus for detecting targets using radar and image raster data that can improve the speed of operation of image information by selecting a raster candidate region for raster data based on the measured radar information Method, and apparatus.

본 명세서의 제1 측면에 따르면, 레이더 센서를 통해 측정된 목표물에 대한 레이더 정보를 이용하여 다음 측정시 목표물의 예상 위치를 추정하는 단계; 영상 센서를 통해 측정된 영상 정보에서 이전 및 현재 영상 정보의 래스터 데이터(raster data)를 비교하여 래스터 데이터의 변화를 측정하고, 상기 추정된 목표물의 예상 위치와 상기 측정된 래스터 데이터의 변화의 유사도를 확인하는 단계; 상기 측정된 레이더 정보를 기초로 하여 래스터 데이터에 대한 래스터 후보군(Region of Interest)을 선정하는 단계; 및 상기 선정된 래스터 후보군에 따라 목표물 정보를 탐지하는 단계를 포함하는 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 방법이 제공될 수 있다.According to a first aspect of the present invention, there is provided a method for estimating an expected position of a target in a next measurement using radar information on a target measured through a radar sensor; A change in raster data is measured by comparing raster data of previous and current image information in the image information measured through the image sensor, and the similarity between the estimated position of the estimated target and the change in the measured raster data Checking; Selecting a raster candidate region for raster data based on the measured radar information; And detecting the target information in accordance with the selected raster candidate group.

상기 목표물의 예상 위치를 추정하는 단계는 상기 목표물에 대한 레이더 정보 중에서 속도 정보를 이용하여 거리 정보를 보정하여 다음 측정시 목표물의 예상 위치를 추정할 수 있다.In estimating the expected position of the target, the distance information may be corrected using the velocity information from the radar information about the target to estimate the predicted position of the target in the next measurement.

상기 측정된 래스터 데이터의 변화의 유사도를 확인하는 단계는 상기 이전 및 현재 영상 정보의 래스터 데이터를 비교하여 래스터의 위치 및 크기 변화를 측정하고, 상기 측정된 래스터의 위치 및 크기 변화와 상기 추정된 목표물의 예상 위치 사이의 유사도를 확인할 수 있다.Wherein the step of verifying the similarity of the changes in the measured raster data comprises comparing the raster data of the previous and current image information to measure the change of the position and size of the raster, Can be confirmed.

상기 방법은, 상기 측정된 래스터 데이터의 변화의 유사도를 확인한 후, 상기 측정된 레이더 정보를 기초로 하여 래스터 데이터를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include correcting the raster data based on the measured radar information after confirming the similarity of the change of the measured raster data.

상기 래스터 후보군을 선정하는 단계는 레이더 정보 및 영상 인식 결과를 이용하여 상기 선정된 래스터 후보군의 우선순위를 조절하고, 상기 목표물 정보를 탐지하는 단계는, 상기 조절된 래스터 후보군의 우선순위에 따라 목표물 정보를 탐지할 수 있다.Wherein the step of selecting the raster candidate group includes adjusting the priority of the selected raster candidate group using the radar information and the image recognition result, and the step of detecting the target information may include the step of, based on the priority of the adjusted raster candidate group, Can be detected.

한편, 본 명세서의 제2 측면에 따르면, 레이더 센서 및 영상 센서를 구비하여 레이더 정보 및 영상 정보를 측정하는 차량 센서부; 상기 측정된 목표물에 대한 레이더 정보를 이용하여 다음 측정시 목표물의 예상 위치를 추정하는 위치 추정부; 상기 측정된 영상 정보에서 이전 및 현재 영상 정보의 래스터 데이터를 비교하여 래스터 데이터의 변화를 측정하고, 상기 추정된 목표물의 예상 위치와 상기 측정된 래스터 데이터의 변화의 유사도를 확인하는 래스터 데이터 처리부; 상기 측정된 레이더 정보를 기초로 하여 래스터 데이터에 대한 래스터 후보군(Region of Interest)을 선정하는 래스터 후보군 선정부; 및 상기 선정된 래스터 후보군에 따라 목표물 정보를 탐지하는 목표물 탐지부를 포함하는 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 장치가 제공될 수 있다.According to a second aspect of the present invention, there is provided an information processing apparatus comprising: a vehicle sensor unit having a radar sensor and an image sensor to measure radar information and image information; A position estimating unit estimating a predicted position of the target in the next measurement using the measured radar information about the target; A raster data processing unit for measuring a change in raster data by comparing raster data of previous and current image information in the measured image information and confirming a similarity between the estimated position of the estimated target and the measured raster data; A raster candidate group selection unit for selecting a raster candidate region for the raster data based on the measured radar information; And a target detection unit for detecting target information according to the selected raster candidate group.

상기 위치 추정부는 상기 목표물에 대한 레이더 정보 중에서 속도 정보를 이용하여 거리 정보를 보정하여 다음 측정시 목표물의 예상 위치를 추정할 수 있다.The position estimating unit may estimate the predicted position of the target in the next measurement by correcting the distance information using the velocity information from the radar information about the target.

상기 래스터 데이터 처리부는 상기 이전 및 현재 영상 정보의 래스터 데이터를 비교하여 래스터의 위치 및 크기 변화를 측정하고, 상기 측정된 래스터의 위치 및 크기 변화와 상기 추정된 목표물의 예상 위치 사이의 유사도를 확인할 수 있다.The raster data processing unit compares the raster data of the previous and current image information to measure the change of the position and the size of the raster and confirm the similarity between the estimated position of the target and the change of the position and size of the measured raster have.

상기 래스터 데이터 처리부는 상기 측정된 래스터 데이터의 변화의 유사도를 확인한 후, 상기 측정된 레이더 정보를 기초로 하여 래스터 데이터를 보정할 수 있다.The raster data processing unit may correct the raster data based on the measured radar information after confirming the similarity of the change of the measured raster data.

상기 래스터 후보군 선정부는 레이더 정보 및 영상 인식 결과를 이용하여 상기 선정된 래스터 후보군의 우선순위를 조절하고, 상기 목표물 탐지부는, 상기 조절된 래스터 후보군의 우선순위에 따라 목표물 정보를 탐지할 수 있다.The raster candidate group selection unit may adjust the priority of the selected raster candidate group using the radar information and the image recognition result, and the target detection unit may detect the target information according to the priority of the adjusted raster candidate group.

본 명세서의 실시 예들은 레이더 센서를 통해 측정된 레이더 정보와 영상 센서를 통해 측정된 영상 정보를 융합하여 래스터 후보군을 선정함으로써, 목표물을 정확하게 탐지할 수 있다.Embodiments of the present invention can accurately detect a target by selecting a raster candidate group by fusing radar information measured through a radar sensor and image information measured through an image sensor.

본 명세서의 실시 예들은 레이더 정보의 거리 정보를 속도 정보를 기초로 하여 보정하고 그 보정된 레이더 정보를 이용하여 목표물의 예상 위치를 추정함으로써, 측정 데이터의 정확성을 향상시킬 수 있다.Embodiments of the present invention can improve the accuracy of measurement data by correcting the distance information of the radar information based on the speed information and estimating the predicted position of the target using the corrected radar information.

본 명세서의 실시 예들은 측정된 레이더 정보를 기초로 하여 래스터 데이터에 대한 래스터 후보군(Region of Interest)을 선정함으로써, 영상 정보에 대한 연산 속도를 향상시킬 수 있다.Embodiments of the present invention can improve the operation speed of image information by selecting a raster candidate region for raster data based on the measured radar information.

본 명세서의 실시 예들은 레이더 정보와 영상 정보의 래스터 데이터 간의 매칭 정확성을 향상시킬 수 있다.Embodiments of the present disclosure can improve the matching accuracy between radar information and raster data of image information.

본 명세서의 실시 예들은 선정된 래스터 후보군의 우선순위를 조절함으로써, 목표물에 대한 탐지 성능을 향상시킬 수 있다.Embodiments of the present disclosure can improve the detection performance of the target by adjusting the priority of the selected raster candidate group.

도 1은 본 명세서의 실시 예에 따른 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 장치의 구성도이다.
도 2는 본 명세서의 실시 예에 따른 레이더 정보를 이용한 목표물 탐지 과정에 대한 설명도이다.
도 3은 본 명세서의 실시 예에 따른 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 방법에 대한 흐름도이다.
1 is a configuration diagram of a target detection apparatus using radar and image raster data according to an embodiment of the present invention.
2 is an explanatory view of a target detection process using radar information according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart of a method of detecting a target using radar and image raster data according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 명세서의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 본 명세서에 따른 동작 및 작용을 이해하는 데 필요한 부분을 중심으로 상세히 설명한다. 본 명세서의 실시 예를 설명하면서, 본 명세서가 속하는 기술 분야에 익히 알려졌고 본 명세서와 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 명세서의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. Will be described in detail with reference to the portions necessary for understanding the operation and operation according to the present specification. In describing the embodiments of the present invention, description of technical contents which are well known in the technical field to which the present invention belongs and which are not directly related to the present specification will be omitted. This is for the sake of clarity without omitting the unnecessary explanation and without giving the gist of the present invention.

또한, 본 명세서의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 동일한 명칭의 구성 요소에 대하여 도면에 따라 다른 참조부호를 부여할 수도 있으며, 서로 다른 도면임에도 동일한 참조부호를 부여할 수도 있다. 그러나 이와 같은 경우라 하더라도 해당 구성 요소가 실시 예에 따라 서로 다른 기능을 갖는다는 것을 의미하거나, 서로 다른 실시 예에서 동일한 기능을 갖는다는 것을 의미하는 것은 아니며, 각각의 구성 요소의 기능은 해당 실시 예에서의 각각의 구성 요소에 대한 설명에 기초하여 판단하여야 할 것이다.In describing the components of the present specification, the same reference numerals may be given to components having the same name, and the same reference numerals may be given to different drawings. However, even in such a case, it does not mean that the corresponding component has different functions according to the embodiment, or does not mean that it has the same function in different embodiments, and the function of each component is different from that of the corresponding embodiment Based on the description of each component in FIG.

도 1은 본 명세서의 실시 예에 따른 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 장치의 구성도이다.1 is a configuration diagram of a target detection apparatus using radar and image raster data according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 명세서의 실시 예에 따른 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 장치(100)는 차량 센서부(110), 위치 추정부(120), 래스터 데이터 처리부(130), 래스터 후보군 선정부(140) 및 목표물 탐지부(150)를 포함한다.1, a target detecting apparatus 100 using radar and image raster data according to an embodiment of the present invention includes a vehicle sensor unit 110, a position estimating unit 120, a raster data processing unit 130, A raster candidate group selection unit 140 and a target detection unit 150. [

이하, 도 1의 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 장치(100)의 각 구성요소들의 구체적인 구성 및 동작을 설명한다.The specific configuration and operation of each component of the target detection apparatus 100 using the radar and the image raster data of FIG. 1 will be described below.

우선, 차량 센서부(110)는 차량에 설치된 레이더 센서(111) 및 영상 센서(112)를 구비한다. 차량 센서부(110)는 레이더 센서(111) 및 영상 센서(112)를 구비하여 레이더 정보 및 영상 정보를 측정한다. 여기서, 레이더 센서(111)는 발신 및 수신을 같은 장소에서 행할 때, 전파의 방사에 의하여 생긴 반사파를 이용하여 물체의 위치를 탐지하는 장치이다. 전파가 목표물에 부딪혀서 반사하는 것을 이용하여 그 반사파를 포착하여 목표물의 존재를 알아낸다. 송신한 전파와 수신되는 전파가 겹쳐서 구별이 곤란하게 되는 것을 방지하기 위하여 도플러 효과를 이용하거나 송신전파의 주파수를 시간에 따라 변경하거나 송신전파로 펄스 파를 사용하기도 한다. 또한, 회전장치를 이용하여 안테나를 좌우로 이동시켜 목표물의 거리와 방향뿐만 아니라 고도까지 알아낼 수 있으며, 안테나를 위/아래로 배열시킴으로써 수평/수직 방향의 탐색 및 추적이 가능하다.First, the vehicle sensor unit 110 includes a radar sensor 111 and an image sensor 112 installed in the vehicle. The vehicle sensor unit 110 includes a radar sensor 111 and an image sensor 112 to measure radar information and image information. Here, the radar sensor 111 is a device for detecting the position of an object by using reflected waves generated by the radiation of radio waves when transmitting and receiving are performed in the same place. The reflected wave is captured by using the reflection of the radio wave by colliding with the target to find out the existence of the target. A Doppler effect may be used or the frequency of the transmission radio wave may be changed with time or a pulse wave may be used as a transmission wave to prevent the transmitted radio wave from overlapping with the received radio wave to be difficult to distinguish. Also, by using the rotating device, the antenna can be moved to the left and right to find not only the distance and the direction but also the altitude of the target. By arranging the antenna up and down, it is possible to search and track in the horizontal and vertical directions.

위치 추정부(120)는 차량 센서부(110)의 레이더 센서(111)를 통해 측정된 목표물에 대한 레이더 정보를 이용하여 다음 측정시 목표물의 예상 위치를 추정한다. 여기서, 목표물은 차량 전방의 다른 차량이나 보행자 등의 이동형 장애물, 고정형태로 존재하는 도로 표지판 등이 될 수 있다.The position estimating unit 120 estimates the expected position of the target in the next measurement using the radar information about the target measured through the radar sensor 111 of the vehicle sensor unit 110. [ Here, the target may be a moving obstacle such as another vehicle or a pedestrian in front of the vehicle, a road sign existing in a fixed form, or the like.

여기서, 위치 추정부(120)는 목표물에 대한 레이더 정보 중에서 속도 정보를 이용하여 거리 정보를 보정한다. 이어서, 위치 추정부(120)는 그 보정된 거리 정보를 이용하여 다음 측정시 목표물의 예상 위치를 추정한다. 즉, 위치 추정부(120)는 레이더의 정확성 향상을 위해 속도 정보를 이용하여 거리 정보를 보정하고, 다음 측정시의 목표물의 예상 위치를 추정한다.Here, the position estimating unit 120 corrects the distance information using the velocity information among the radar information about the target. Subsequently, the position estimating unit 120 estimates the predicted position of the target at the next measurement using the corrected distance information. That is, the position estimating unit 120 corrects the distance information using the speed information to improve the accuracy of the radar, and estimates the predicted position of the target at the next measurement.

래스터 데이터 처리부(130)는 차량 센서부(110)의 영상 센서(112)에서 측정된 영상 정보에서 이전 및 현재 영상 정보의 래스터 데이터(raster data)를 비교하여 래스터 데이터의 변화를 측정한다.The raster data processing unit 130 compares the raster data of the previous and current image information in the image information measured by the image sensor 112 of the vehicle sensor unit 110 to measure the change of the raster data.

그리고 래스터 데이터 처리부(130)는 위치 추정부(120)에서 추정된 목표물의 예상 위치와 그 측정된 래스터 데이터의 변화의 유사도를 확인한다. 구체적으로, 래스터 데이터 처리부(130)는 영상 정보에서 래스터의 위치 변화 및 크기 변화를 계산한 후, 그 계산된 래스터의 위치 및 크기 변화를 레이더 정보와 비교하여 영상 정보의 래스터 데이터와 레이더 정보 간의 유사성을 확인할 수 있다.Then, the raster data processing unit 130 confirms the estimated position of the target estimated by the position estimating unit 120 and the similarity of the change of the measured raster data. Specifically, the raster data processing unit 130 calculates the position change and size change of the raster in the image information, compares the calculated position and size change of the raster with the radar information, finds the similarity between the raster data of the image information and the radar information can confirm.

여기서, 래스터 데이터 처리부(130)는 이전 및 현재 영상 정보의 래스터 데이터를 비교하여 래스터의 위치 및 크기 변화를 측정한다. 이어서, 래스터 데이터 처리부(130)는 그 측정된 래스터의 위치 및 크기 변화와 위치 추정부(120)에서 추정된 목표물의 예상 위치 사이의 유사도를 확인할 수 있다.Here, the raster data processing unit 130 compares the raster data of the previous and current image information to measure the position and size change of the raster. Then, the raster data processing unit 130 can confirm the similarity between the change in the position and size of the measured raster and the predicted position of the target estimated in the position estimating unit 120. [

그리고 래스터 데이터 처리부(130)는 그 측정된 래스터 데이터의 변화의 유사도를 확인한 후, 측정된 레이더 정보를 기초로 하여 래스터 데이터를 보정할 수 있다.Then, the raster data processing unit 130 can check the similarity of the change of the measured raster data, and then correct the raster data based on the measured radar information.

래스터 후보군 선정부(140)는 차량 센서부(110)의 레이더 센서(111)를 통해 측정된 레이더 정보를 기초로 하여 래스터 데이터에 대한 래스터 후보군(Region of Interest)을 선정한다. 레이더 정보와 영상 정보가 서로 상호 보완을 거쳐 융합하는 데, 래스터 후보군 선정부(140)는 연산 속도를 향상시키기 위하여 래스터 데이터 후보군을 선정한다.The raster candidate group selection unit 140 selects a raster candidate region for the raster data based on the radar information measured through the radar sensor 111 of the vehicle sensor unit 110. The radar information and the image information are mutually complemented and fused, and the raster candidate group selection unit 140 selects a raster data candidate group in order to improve the computation speed.

그리고 래스터 후보군 선정부(140)는 레이더 정보 및 영상 인식 결과를 이용하여 그 선정된 래스터 후보군의 우선순위를 조절한다. 즉, 래스터 후보군 선정부(140)는 레이더 정보와 영상 인식 결과를 융합하여 래스터 후보군의 우선순위를 조절한다. 여기서, 목표물 탐지부(150)는 그 조절된 래스터 후보군의 우선순위에 따라 목표물을 탐지함으로써, 목표물을 빨리 탐지할 수 있다.Then, the raster candidate group selection unit 140 adjusts the priority of the selected raster candidate group using the radar information and the image recognition result. That is, the raster candidate group selection unit 140 adjusts the priority of the raster candidate group by fusing the radar information and the image recognition result. Here, the target detecting unit 150 can detect the target quickly according to the priority of the adjusted raster candidate group, thereby detecting the target quickly.

목표물 탐지부(150)는 래스터 후보군 선정부(140)에서 선정된 래스터 후보군에 따라 목표물 정보를 탐지한다. 이때, 목표물 탐지부(150)는, 래스터 후보군 선정부(140)에서 조절된 래스터 후보군의 우선순위에 따라 목표물 정보를 탐지할 수 있다.The target detection unit 150 detects the target information according to the raster candidate group selected by the raster candidate group selection unit 140. [ At this time, the target detecting unit 150 can detect the target information according to the priority order of the raster candidate group adjusted by the raster candidate group selecting unit 140. [

도 2는 본 명세서의 실시 예에 따른 레이더 정보를 이용한 목표물 탐지 과정에 대한 설명도이다.2 is an explanatory view of a target detection process using radar information according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시된 바와 같이, 차량(210)은 실제 속도를 가지고 이동하고 있다.As shown in FIG. 2, the vehicle 210 is moving at an actual speed.

이러한 차량(210) 주변에 위치한 제1 목표물(220) 및 제2 목표물(230)은 각각 실제 속도를 가지고 있다. 제1 목표물(220)은 차량(210)의 속도와 동일한 방향이고 크기가 다른 속도 데이터가 측정된다. 제2 목표물(230)은 차량(210)의 속도 및 방향이 서로 다른 속도 데이터가 측정된다.The first target 220 and the second target 230 located around the vehicle 210 each have an actual speed. The first target 220 is measured in the same direction as the speed of the vehicle 210 and different speed data. The second target 230 measures velocity data in which the velocity and direction of the vehicle 210 are different from each other.

여기서, 차량(210)은 구비된 레이더 센서(111)를 이용하여 제1 목표물(220) 및 제2 목표물(230) 간의 상대 거리 데이터와 함께 각도 및 속도 데이터를 측정한다.Here, the vehicle 210 measures the angle and velocity data together with the relative distance data between the first target 220 and the second target 230 using the radar sensor 111 provided.

차량(210), 제1 목표물(220) 및 제2 목표물(230)의 각각의 속도는 속도 벡터이므로, 차량(210)의 현재 위치와 각도 정보를 이용하여 예상 속도 벡터를 제1 목표물(220) 및 제2 목표물(230) 각각에 대해서 추정할 수 있다.Since the velocity of each of the vehicle 210, the first target 220 and the second target 230 is a velocity vector, an estimated velocity vector is calculated using the current position and angle information of the vehicle 210 as the first target 220, And the second target 230, respectively.

그리고 차량(210)은 제1 목표물(220) 및 제2 목표물(230)의 위치를 검출한 후, 속도 데이터를 이용하여 다음 측정시의 제1 목표물(220) 및 제2 목표물(230)의 예상 위치를 추정할 수 있다.The vehicle 210 then detects the position of the first target 220 and the second target 230 and then uses the velocity data to estimate the first target 220 and the second target 230 at the next measurement The position can be estimated.

도 3은 본 명세서의 실시 예에 따른 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 방법에 대한 흐름도이다.3 is a flowchart of a method of detecting a target using radar and image raster data according to an embodiment of the present invention.

차량 센서부(110)는 레이더 센서(111)를 이용하여 거리, 각도 및 속도 정보가 포함된 레이더 정보를 측정한다(S302). 여기서, 차량 센서부(110)는 레이더 센서(111)를 통해 거리 데이터와 함께 각도 데이터 및 속도 데이터를 동시에 측정할 수 있다.The vehicle sensor unit 110 measures radar information including distance, angle, and speed information using the radar sensor 111 (S302). Here, the vehicle sensor unit 110 can simultaneously measure the angle data and the velocity data together with the distance data through the radar sensor 111. [

그리고 위치 추정부(120)는 차량 센서부(110)에서 측정된 레이더 정보 중에서 속도 정보를 이용하여 속도 벡터를 추정한다(S304). 이때, 속도 정보는 레이더와 목표물 사이의 벡터이므로, 위치 추정부(120)는 현재 위치와 각도 정보를 이용하여 예상 속도 벡터를 추정한다.The position estimating unit 120 estimates a velocity vector using velocity information from the radar information measured by the vehicle sensor unit 110 (S304). Since the velocity information is a vector between the radar and the target, the position estimator 120 estimates the estimated velocity vector using the current position and the angle information.

위치 추정부(120)는 추정된 속도 벡터를 이용하여 거리 정보를 보정하고, 그 보정된 거리 정보를 이용하여 다음 측정시 목표물의 예상 위치를 추정한다(S306). 여기서, 위치 추정부(120)는 우선 목표물의 위치를 검출한 후, 속도 정보를 이용하여 다음 측정시의 목표물의 예상 위치를 추정할 수 있다. 이어서, 위치 추정부(120)는 추정된 속도 벡터를 이용하여 다음 측정시의 예상 위치를 보정한다. 여기서, 속도 벡터는 레이더 프레임(Radar Frame)의 기준 속도가 아닌 실제 도로 프레임(World Frame)의 기준 속도로 하여 추정된다.The position estimating unit 120 corrects the distance information using the estimated velocity vector, and estimates the expected position of the target at the next measurement using the corrected distance information (S306). Here, the position estimating unit 120 may first estimate the position of the target at the next measurement using the velocity information after detecting the position of the target. Subsequently, the position estimating unit 120 corrects the predicted position at the next measurement using the estimated velocity vector. Here, the velocity vector is estimated as the reference velocity of the actual road frame (World Frame), not the reference velocity of the radar frame.

한편, 차량 센서부(110)가 영상 센서(112)를 이용하여 목표물에 대한 영상을 측정하면, 래스터 데이터 처리부(130)는 차량 센서부(110)에서 측정된 영상 정보를 입력받는다(S308).When the vehicle sensor unit 110 measures an image of the target using the image sensor 112, the raster data processing unit 130 receives the image information measured by the vehicle sensor unit 110 (S308).

그리고 래스터 데이터 처리부(130)는 차량 센서부(110)의 영상 센서(112)에서 측정된 영상 정보에서 이전 및 현재 영상 정보의 래스터 데이터를 추출한다(S310).Then, the raster data processing unit 130 extracts raster data of the previous and current image information from the image information measured by the image sensor 112 of the vehicle sensor unit 110 (S310).

이어서, 래스터 데이터 처리부(130)는 추출된 이전 및 현재 영상 정보의 래스터 데이터를 비교하여 래스터 데이터의 변화를 측정한다(S312). 래스터 데이터 처리부(130)는 영상 정보에서 이전 영상 정보의 래스터 데이터와 현재 영상의 래스터 데이터를 비교하여 래스터 중심의 위치 변화 및 래스터의 크기 변화를 측정할 수 있다.Next, the raster data processing unit 130 compares raster data of the extracted previous and current image information to measure changes in raster data (S312). The raster data processing unit 130 may measure the change in the position of the center of the raster and the change in the size of the raster by comparing the raster data of the previous image information with the raster data of the current image in the image information.

그리고 래스터 데이터 처리부(130)는 위치 추정부(120)에서 추정된 목표물의 예상 위치와 그 측정된 래스터 데이터의 변화의 유사도를 확인하고, 그 측정된 레이더 정보를 기초로 하여 래스터 데이터를 보정한다(S314). 즉, 래스터 데이터 처리부(130)는 레이더에서 추정된 미래의 위치 정보 즉, 목표물의 예상 위치에 대해 래스터 변화의 유사성을 확인하고, 그 측정된 레이더 정보를 기반으로 래스터 데이터를 보정할 수 있다.Then, the raster data processing unit 130 confirms the similarity between the predicted position of the target estimated by the position estimating unit 120 and the measured raster data, and corrects the raster data based on the measured radar information ( S314). That is, the raster data processing unit 130 can confirm the similarity of the raster change with respect to the estimated future position information in the radar, that is, the expected position of the target, and correct the raster data based on the measured radar information.

이후, 래스터 후보군 선정부(140)는 차량 센서부(110)의 레이더 센서(111)를 통해 측정된 레이더 정보를 기초로 하여 래스터 데이터에 대한 래스터 후보군(Region of Interest)을 선정한다(S316). 래스터 후보군 선정부(140)가 레이더 정보를 기반으로 하여 래스터 데이터 후보군을 선정하는 것은 영상 신호 처리의 연산 속도 향상을 위함이다.Thereafter, the raster candidate group selection unit 140 selects a raster candidate region (Region of Interest) based on the radar information measured through the radar sensor 111 of the vehicle sensor unit 110 (S316). The raster candidate group selection unit 140 selects raster data candidates based on the radar information for the purpose of improving the operation speed of the video signal processing.

래스터 후보군 선정과 함께, 래스터 후보군 선정부(140)는 S308 과정에서 입력된 영상 정보를 기초로 하여 목표물에 대한 영상 인식을 수행한다(S318).In addition to selecting the raster candidate group, the raster candidate group selection unit 140 performs image recognition on the target based on the image information input in step S308 (S318).

그리고 래스터 후보군 선정부(140)는 레이더 정보 및 영상 인식 결과를 이용하여 S316 과정에서 선정된 래스터 후보군의 우선순위를 설정한다(S320). 래스터 후보군 선정부(140)는 레이더 신호의 강도 및 영상 인식 결과(예컨대, 최근접 차량, 보행자 등)를 이용하여 래스터 데이터 후보군의 우선순위를 조절할 수 있다.The raster candidate group selection unit 140 sets the priority of the raster candidate group selected in step S316 using the radar information and the image recognition result (S320). The raster candidate group selection unit 140 can adjust the priority of the raster data candidate group using the intensity of the radar signal and the result of image recognition (for example, nearest vehicles, pedestrians, etc.).

그리고 목표물 탐지부(150)는 래스터 후보군 선정부(140)에서 선정된 래스터 후보군에 따라 목표물 정보를 탐지한다(S322). 이때, 목표물 탐지부(150)는, 래스터 후보군 선정부(140)에서 조절된 래스터 후보군의 우선순위에 따라 목표물 정보를 탐지할 수 있다.Then, the target detection unit 150 detects the target information according to the raster candidate group selected by the raster candidate group selection unit 140 (S322). At this time, the target detecting unit 150 can detect the target information according to the priority order of the raster candidate group adjusted by the raster candidate group selecting unit 140. [

이상에서 설명한 실시 예들은 그 일 예로서, 본 명세서가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 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.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or essential characteristics thereof. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are intended to illustrate rather than limit the scope of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents should be construed as falling within the scope of the present invention.

100: 목표물 탐지 장치
110: 차량 센서부
111: 레이더 센서
112: 영상 센서
120: 위치 추정부
130: 래스터 데이터 처리부
140: 래스터 후보군 선정부
150: 목표물 탐지부
100: Target detection device
110: vehicle sensor unit
111: Radar sensor
112: Image sensor
120:
130: Raster data processor
140: Raster candidate group selection
150: Target detection unit

Claims (10)

레이더 센서를 통해 측정된 목표물에 대한 레이더 정보를 이용하여 다음 측정시 목표물의 예상 위치를 추정하는 단계;
영상 센서를 통해 측정된 영상 정보에서 이전 및 현재 영상 정보의 래스터 데이터(raster data)를 비교하여 래스터 데이터의 변화를 측정하고, 상기 추정된 목표물의 예상 위치와 상기 측정된 래스터 데이터의 변화의 유사도를 확인하는 단계;
상기 측정된 레이더 정보를 기초로 하여 래스터 데이터에 대한 래스터 후보군(Region of Interest)을 선정하는 단계; 및
상기 선정된 래스터 후보군에 따라 목표물 정보를 탐지하는 단계
를 포함하는 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 방법.
Estimating a predicted position of the target in the next measurement using the radar information on the target measured through the radar sensor;
A change in raster data is measured by comparing raster data of previous and current image information in the image information measured through the image sensor, and the similarity between the estimated position of the estimated target and the change in the measured raster data Checking;
Selecting a raster candidate region for raster data based on the measured radar information; And
Detecting target information according to the selected raster candidate group
A method of detecting a target using radar and image raster data.
제1항에 있어서,
상기 목표물의 예상 위치를 추정하는 단계는
상기 목표물에 대한 레이더 정보 중에서 속도 정보를 이용하여 거리 정보를 보정하여 다음 측정시 목표물의 예상 위치를 추정하는 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 방법.
The method according to claim 1,
The step of estimating the expected position of the target
A method of detecting a target using radar and image raster data for correcting distance information using velocity information among radar information on the target and estimating a predicted position of the target in a next measurement.
제1항에 있어서,
상기 측정된 래스터 데이터의 변화의 유사도를 확인하는 단계는
상기 이전 및 현재 영상 정보의 래스터 데이터를 비교하여 래스터의 위치 및 크기 변화를 측정하고, 상기 측정된 래스터의 위치 및 크기 변화와 상기 추정된 목표물의 예상 위치 사이의 유사도를 확인하는 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 방법.
The method according to claim 1,
The step of ascertaining the similarity of the changes of the measured raster data
Comparing the raster data of the previous and current image information to measure raster position and magnitude variation and determining a similarity between the estimated position of the estimated raster and the estimated position of the raster, Target Detection Method Using.
제1항에 있어서,
상기 측정된 래스터 데이터의 변화의 유사도를 확인한 후, 상기 측정된 레이더 정보를 기초로 하여 래스터 데이터를 보정하는 단계
를 더 포함하는 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 방법.
The method according to claim 1,
After confirming the similarity of the change of the measured raster data, correcting the raster data based on the measured radar information
And a target detection method using the radar and image raster data.
제1항에 있어서,
상기 래스터 후보군을 선정하는 단계는
레이더 정보 및 영상 인식 결과를 이용하여 상기 선정된 래스터 후보군의 우선순위를 조절하고,
상기 목표물 정보를 탐지하는 단계는, 상기 조절된 래스터 후보군의 우선순위에 따라 목표물 정보를 탐지하는 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 방법.
The method according to claim 1,
The step of selecting the raster candidate group
Adjusting a priority of the selected raster candidate group using the radar information and the image recognition result,
Wherein the step of detecting the target information comprises detecting radar and image raster data for detecting target information according to the priority of the adjusted raster candidate group.
레이더 센서 및 영상 센서를 구비하여 레이더 정보 및 영상 정보를 측정하는 차량 센서부;
상기 측정된 목표물에 대한 레이더 정보를 이용하여 다음 측정시 목표물의 예상 위치를 추정하는 위치 추정부;
상기 측정된 영상 정보에서 이전 및 현재 영상 정보의 래스터 데이터를 비교하여 래스터 데이터의 변화를 측정하고, 상기 추정된 목표물의 예상 위치와 상기 측정된 래스터 데이터의 변화의 유사도를 확인하는 래스터 데이터 처리부;
상기 측정된 레이더 정보를 기초로 하여 래스터 데이터에 대한 래스터 후보군(Region of Interest)을 선정하는 래스터 후보군 선정부; 및
상기 선정된 래스터 후보군에 따라 목표물 정보를 탐지하는 목표물 탐지부
를 포함하는 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 장치.
A vehicle sensor unit having a radar sensor and an image sensor to measure radar information and image information;
A position estimating unit estimating a predicted position of the target in the next measurement using the measured radar information about the target;
A raster data processing unit for measuring a change in raster data by comparing raster data of previous and current image information in the measured image information and confirming a similarity between the estimated position of the estimated target and the measured raster data;
A raster candidate group selection unit for selecting a raster candidate region for the raster data based on the measured radar information; And
A target detection unit for detecting target information according to the selected raster candidate group,
And a target detection device using image raster data.
제6항에 있어서,
상기 위치 추정부는
상기 목표물에 대한 레이더 정보 중에서 속도 정보를 이용하여 거리 정보를 보정하여 다음 측정시 목표물의 예상 위치를 추정하는 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 장치.
The method according to claim 6,
The position estimating unit
And estimating a predicted position of the target in the next measurement by correcting the distance information using the velocity information from the radar information on the target.
제6항에 있어서,
상기 래스터 데이터 처리부는
상기 이전 및 현재 영상 정보의 래스터 데이터를 비교하여 래스터의 위치 및 크기 변화를 측정하고, 상기 측정된 래스터의 위치 및 크기 변화와 상기 추정된 목표물의 예상 위치 사이의 유사도를 확인하는 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 장치.
The method according to claim 6,
The raster data processing unit
Comparing the raster data of the previous and current image information to measure raster position and magnitude variation and determining a similarity between the estimated position of the estimated raster and the estimated position of the raster, .
제6항에 있어서,
상기 래스터 데이터 처리부는
상기 측정된 래스터 데이터의 변화의 유사도를 확인한 후, 상기 측정된 레이더 정보를 기초로 하여 래스터 데이터를 보정하는 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 장치.
The method according to claim 6,
The raster data processing unit
And a radar and image raster data for correcting the raster data based on the measured radar information after confirming the similarity of the change of the measured raster data.
제6항에 있어서,
상기 래스터 후보군 선정부는
레이더 정보 및 영상 인식 결과를 이용하여 상기 선정된 래스터 후보군의 우선순위를 조절하고,
상기 목표물 탐지부는, 상기 조절된 래스터 후보군의 우선순위에 따라 목표물 정보를 탐지하는 레이더 및 영상 래스터 데이터를 이용한 목표물 탐지 장치.
The method according to claim 6,
The raster candidate group selection unit
Adjusting a priority of the selected raster candidate group using the radar information and the image recognition result,
Wherein the target detection unit uses the radar and the image raster data to detect the target information according to the priority of the adjusted raster candidate group.
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