KR101835632B1 - Apparatus and method for calculating moving distance of vehicle - Google Patents

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KR101835632B1 KR1020160086633A KR20160086633A KR101835632B1 KR 101835632 B1 KR101835632 B1 KR 101835632B1 KR 1020160086633 A KR1020160086633 A KR 1020160086633A KR 20160086633 A KR20160086633 A KR 20160086633A KR 101835632 B1 KR101835632 B1 KR 101835632B1
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Abstract

본 발명은 거리 감지 센서 없이도, 카메라 영상 분석을 통해 차량의 이동 거리를 산출할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다. 이를 위한, 본 발명의 카메라 및 조향 각도 센서가 장착된 차량에 적용되어, 차량의 이동 거리를 산출하는 장치는 카메라로부터 촬영된 카메라 영상을 획득하는 이미지 획득부; 조향 각도 센서로부터 검출된 검출 조향 각도 값을 획득하고, 저장부에서 검출 조향 각도 값에 대응하는 이미지 매핑 정보를 검색하는 매핑 정보 검색부; 매핑 정보 검색부에서 검색된 이미지 매핑 정보에 따라 카메라 영상을 근거로 생성된 평면 이미지에서 비교 대상 영역을 추출하는 비교 대상 영역 추출부; 및 이미지 매핑 정보를 근거로 비교 대상 영역을 스케일링 함으로써 비교 대상 이미지를 생성하는 비교 대상 이미지 생성부를 포함하고, 비교 대상 영역의 조감도 이미지는 링 세그먼트 형상을 갖고 검출 조향 각도 값에 따라 링 세그먼트의 형상이 달라지는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to an apparatus and method for calculating a moving distance of a vehicle through camera image analysis without using a distance sensor. To this end, an apparatus for calculating a travel distance of a vehicle, which is applied to a vehicle equipped with a camera and a steering angle sensor of the present invention, includes an image obtaining unit for obtaining a camera image photographed from a camera; A mapping information retrieval unit for retrieving the detected steering angle value detected from the steering angle sensor and retrieving the image mapping information corresponding to the detected steering angle value in the storage unit; A comparison object region extraction unit for extracting a comparison object region from the plane image generated based on the camera image according to the image mapping information retrieved from the mapping information search unit; And a comparison object image generation unit for generating a comparison object image by scaling the comparison object area based on the image mapping information, wherein the bird's-eye image of the comparison object area has a ring segment shape, and the shape of the ring segment .

Description

차량의 이동 거리 산출 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CALCULATING MOVING DISTANCE OF VEHICLE}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to an apparatus and a method for calculating a travel distance of a vehicle,

본 발명은 차량의 이동 거리 산출 장치 및 방법에 관한 것이고, 보다 상세하게 거리 감지 센서 없이도, 카메라 영상 분석을 통해 차량의 이동 거리를 산출할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for calculating a travel distance of a vehicle, and more particularly, to an apparatus and method for calculating a travel distance of a vehicle through camera image analysis without using a distance sensor.

일반적으로, 차량은 차체에 장비한 엔진 등의 원동기를 동력원으로 하여 도로 등을 주행하며 사람이나 화물을 운반하거나 각종 작업을 수행하는 장치이고, 차량의 운전자는 주행 방향을 주시하면서 차량을 안전하게 운전한다.2. Description of the Related Art Generally, a vehicle is a device that drives a motor vehicle such as an engine installed in a vehicle body to drive a road or the like and carries a person or a freight or perform various operations. A driver of the vehicle safely drives the vehicle while observing the driving direction .

하지만, 차량이 주차를 하는 등 후진하는 경우에 있어서는, 차량의 운전자는 차량의 후방인 주행 방향을 주시하기가 어렵다. 따라서, 차량의 후방을 디스플레이하기 위한 장치로서, 차량의 뒤에 설치된 카메라로부터의 이미지를 모니터에 그대로 출력하거나, 상기 이미지를 변환하여 차량 주변에 대한 조감도 영상을 출력하는 디스플레이 장치가 알려져 있다.However, when the vehicle is parked, the driver of the vehicle is hard to watch the running direction, which is the rear of the vehicle. Accordingly, there is known a display device for displaying the rear of a vehicle, which outputs an image from a camera installed behind the vehicle to the monitor as it is, or converts the image to output a bird's-eye image of the surroundings of the vehicle.

특히, 한국공개특허 제2015-0116116호(이하, 선행문헌 1)는 카메라로부터 촬영된 카메라 이미지를 조감도 이미지로 변환하여 디스플레이 장치를 통해 출력하는 기술을 개시하고 있다. 또한, 선행문헌 1은 카메라의 시야 밖의 대상을 디스플레이 하기 위해, 과거 시점의 조감도 이미지와 현재 시점의 조감도 이미지를 합성함으로써, 이미 차량이 지나간 공간에 존재하는 객체(예를 들어, 주차선)도 함께 디스플레이를 수행하는 기술을 개시하고 있다.In particular, Korean Laid-Open Patent Application No. 2015-0116116 (hereinafter referred to as Prior Art 1) discloses a technique of converting a camera image photographed by a camera into a bird's-eye view image and outputting the bird's-eye view image through a display device. In the prior art document 1, an object (for example, a parking line) existing in a space in which a vehicle has already passed is also displayed together with a bird's-eye view image at a current time and a bird's-eye view image at a current time Discloses a technique for performing display.

상술한 조감도 이미지의 합성의 경우, 차량의 이동 거리를 고려하여야 하므로, 차량에 장착된 거리 감지 센서의 구성이 필수적으로 존재해야 한다. 다만, 실제 차량 환경의 경우, 이러한 거리 감지 센서가 장착되지 않은 차량들이 다수 존재하므로, 상술한 조감도 이미지의 합성 기법이 적용될 수 있는 대상에 제약이 있는 문제점이 존재한다.In the case of combining the bird's-eye images described above, the distance traveled by the vehicle must be considered, so that the configuration of the distance sensor installed in the vehicle must exist. However, in the case of an actual vehicle environment, since there are many vehicles without such a distance sensor, there is a problem that there is a limit to objects to which the above-described bird's-eye image synthesis technique can be applied.

따라서, 차량에 거리 검지 센서(예를 들어, 휠 펄스 센서)가 장착되어 있지 않더라도, 차량의 움직임에 따른 이동 거리를 정확히 산출할 수 있는 새로운 장치 및 방법이 요구된다.Therefore, there is a need for a new apparatus and method that can accurately calculate the travel distance of the vehicle, even if the vehicle is not equipped with a distance detection sensor (e.g., a wheel pulse sensor).

한국공개특허 제2015-0116116호(명칭: 차량 주변 이미지 생성 장치 및 방법)Korean Patent Laid-Open Publication No. 2015-0116116 (entitled " Vehicle periphery image generating apparatus and method)

본 발명은 거리 감지 센서 없이도 차량의 이동 거리를 산출할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.An object of the present invention is to provide an apparatus and a method for calculating a travel distance of a vehicle without using a distance sensor.

상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 카메라 및 조향 각도 센서가 장착된 차량에 적용되어, 차량의 이동 거리를 산출하는 장치는 카메라로부터 촬영된 카메라 영상을 획득하는 이미지 획득부; 조향 각도 센서로부터 검출된 검출 조향 각도 값을 획득하고, 저장부에서 검출 조향 각도 값에 대응하는 이미지 매핑 정보를 검색하는 매핑 정보 검색부; 매핑 정보 검색부에서 검색된 이미지 매핑 정보에 따라 카메라 영상을 근거로 생성된 평면 이미지에서 비교 대상 영역을 추출하는 비교 대상 영역 추출부; 및 이미지 매핑 정보를 근거로 비교 대상 영역을 스케일링 함으로써 비교 대상 이미지를 생성하는 비교 대상 이미지 생성부를 포함하고, 비교 대상 영역의 조감도 이미지는 링 세그먼트 형상을 갖고 검출 조향 각도 값에 따라 링 세그먼트의 형상이 달라지는 것을 특징으로 한다.An apparatus for calculating a moving distance of a vehicle, which is applied to a vehicle equipped with a camera and a steering angle sensor of the present invention to solve the above problems, includes an image obtaining unit for obtaining a camera image photographed from a camera; A mapping information retrieval unit for retrieving the detected steering angle value detected from the steering angle sensor and retrieving the image mapping information corresponding to the detected steering angle value in the storage unit; A comparison object region extraction unit for extracting a comparison object region from the plane image generated based on the camera image according to the image mapping information retrieved from the mapping information search unit; And a comparison object image generation unit for generating a comparison object image by scaling the comparison object area based on the image mapping information, wherein the bird's-eye image of the comparison object area has a ring segment shape, and the shape of the ring segment .

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치는 비교 대상 이미지 생성부를 통해 생성된 제 1 시점의 제 1 비교 대상 이미지와, 제 1 시점보다 이전 시점인 제 2 시점의 제 2 비교 대상 이미지에 포함된 객체의 좌표 차이를 계산함으로써, 제 1 시점과 제 2 시점간 차량의 이동 거리를 산출하는 이동 거리 산출부를 더 포함할 수 있다.In addition, the apparatus for calculating the moving distance of a vehicle according to an embodiment of the present invention may further include a first comparing unit that compares a first comparison image at a first point of time generated by the comparison object image generating unit with a second comparison image at a second point of time before the first point of time, And a movement distance calculation unit for calculating a movement distance of the vehicle between the first and second points of time by calculating the coordinate difference of the object included in the target image.

또한, 이동 거리 산출부는 제 1 비교 대상 이미지에 포함된 객체와 제 2 비교 대상 이미지에 포함된 객체간 수직 이동 거리를 계산함으로써 제 1 시점과 제 2 시점간 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다.In addition, the movement distance calculating unit may calculate the movement distance of the vehicle between the first viewpoint and the second viewpoint by calculating a vertical movement distance between the object included in the first comparison object image and the object included in the second comparison object image.

또한, 비교 대상 영역은 중심이 일치하고, 반지름이 다른 2개의 원들 사이 면적의 일부일 수 있다.Further, the comparison target area may be a part of the area between the two circles having the same center and different radii.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치는 카메라 영상을 시점 변환함으로써 카메라 영상에 대한 조감도 이미지를 생성하는 조감도 이미지 생성부를 더 포함할 수 있다.The vehicle movement distance calculating apparatus according to an embodiment of the present invention may further include a bird's-eye image generating unit for generating a bird's-eye view image of a camera image by performing a viewpoint conversion of a camera image.

또한, 비교 대상 영역 추출부는 카메라 영상에 대한 조감도 이미지에서 비교 대상 영역을 추출할 수 있다.Also, the comparison region extracting unit can extract the comparison region from the bird's-eye image of the camera image.

또한, 비교 대상 영역의 조감도 이미지에 포함된 객체에 세로 방향의 직선 성분이 존재하는 경우, 비교 대상 이미지에 포함된 객체의 직선 성분 중 적어도 일부에 왜곡이 발생할 수 있다.Also, when there is a linear component in the vertical direction in the object included in the bird's-eye view image of the comparison object region, distortion may occur in at least a part of the linear component of the object included in the comparison object image.

또한, 비교 대상 이미지 생성부는 이미지 매핑 정보를 이용하여 비교 대상 영역을 사각형 형상으로 스케일링할 수 있다.Also, the comparison object image generator may scale the comparison object area into a rectangular shape using the image mapping information.

또한, 상기 비교 대상 영역의 스케일링은 GPU를 통해 이루어질 수 있다.In addition, the scaling of the comparison area may be performed through a GPU.

상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 카메라 및 조향 각도 센서가 장착된 차량에 적용되어, 차량의 이동 거리를 산출하는 방법은 이미지 획득부에 의해, 카메라로부터 촬영된 카메라 영상을 획득하는 단계; 매핑 정보 검색부에 의해, 조향 각도 센서로부터 검출된 검출 조향 각도 값을 획득하는 단계; 매핑 정보 검색부에 의해, 저장부에서 검출 조향 각도 값에 대응하는 이미지 매핑 정보를 검색하는 단계; 비교 대상 영역 추출부에 의해, 검색한 이미지 매핑 정보에 따라 카메라 영상을 근거로 생성된 평면 이미지에서 비교 대상 영역을 추출하는 단계; 및 비교 대상 이미지 생성부에 의해, 이미지 매핑 정보를 근거로 비교 대상 영역을 스케일링 함으로써 비교 대상 이미지를 생성하는 단계를 포함하고, 비교 대상 영역의 조감도 이미지는 링 세그먼트 형상을 갖고, 검출 조향 각도 값에 따라 링 세그먼트의 형상이 달라질 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of calculating a moving distance of a vehicle, the method including: acquiring a camera image photographed by a camera using an image obtaining unit; Obtaining a detected steering angle value detected from the steering angle sensor by the mapping information searching unit; Retrieving image mapping information corresponding to the detected steering angle value in the storage unit by the mapping information searching unit; Extracting a comparison object region from a plane image generated based on the camera image according to the image mapping information searched by the comparison object region extraction unit; And generating a comparison object image by scaling the comparison object area based on the image mapping information by the comparison object image generating unit, wherein the bird's-eye view image of the comparison object area has a ring segment shape, The shape of the ring segment can be changed.

또한, 본 발명의 차량의 이동 거리 산출 방법은 이동 거리 산출부에 의해, 비교 대상 이미지 생성부를 통해 생성된 제 1 시점의 제 1 비교 대상 이미지와, 제 1 시점보다 이전 시점인 제 2 시점의 제 2 비교 대상 이미지에 포함된 객체의 좌표 차이를 계산함으로써, 제 1 시점과 제 2 시점간 차량의 이동 거리를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.A moving distance calculation method of a vehicle according to the present invention is characterized in that the moving distance calculation unit calculates a moving distance of a vehicle based on a first comparison image at a first point of time and a second comparison point at a second point of time before a first point of time, And calculating the movement distance of the vehicle between the first and second points of view by calculating the coordinate difference of the object included in the comparison object image.

또한, 제 1 시점과 제 2 시점간 차량의 이동 거리를 산출하는 단계는 제 1 비교 대상 이미지에 포함된 객체와 제 2 비교 대상 이미지에 포함된 객체간 수직 이동 거리를 계산함으로써 이루어질 수 있다.The step of calculating the moving distance of the vehicle between the first viewpoint and the second viewpoint may be performed by calculating a vertical movement distance between the object included in the first comparison object image and the object included in the second comparison object image.

또한, 비교 대상 영역은 중심이 일치하고, 반지름이 다른 2개의 원들 사이 면적의 일부일 수 있다.Further, the comparison target area may be a part of the area between the two circles having the same center and different radii.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 방법은 조감도 이미지 생성부에 의해, 카메라 영상을 시점 변환함으로써 카메라 영상에 대한 조감도 이미지를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include generating a bird's-eye image for the camera image by performing a viewpoint conversion of the camera image by the bird's-eye image generating unit according to an exemplary embodiment of the present invention.

또한, 비교 대상 영역을 추출하는 단계는 카메라 영상에 대한 조감도 이미지에서 비교 대상 영역을 추출함으로써 이루어질 수 있다.In addition, the step of extracting the comparison object region may be performed by extracting the comparison object region from the bird's-eye image of the camera image.

또한, 비교 대상 영역의 조감도 이미지에 포함된 객체에 세로 방향의 직선 성분이 존재하는 경우, 상기 비교 대상 이미지에 포함된 상기 객체의 직선 성분 중 적어도 일부에 왜곡이 발생할 수 있다.In addition, if there is a linear component in the vertical direction in the object included in the bird's-eye view image of the comparison object area, distortion may occur in at least a part of the linear component of the object included in the comparison object image.

또한, 비교 대상 이미지를 생성하는 단계는 이미지 매핑 정보를 이용하여 비교 대상 영역을 사각형 형상으로 스케일링할 수 있다. In addition, the step of generating the comparison object image may scale the comparison object area into a rectangular shape using the image mapping information.

또한, 비교 대상 이미지를 생성하는 단계에서 비교 대상 영역의 스케일링은 GPU에 의해 이루어질 수 있다.Also, in the step of generating the comparison object image, the scaling of the comparison object area can be performed by the GPU.

본 발명의 차량의 이동 거리 산출 장치 및 방법에 따르면 휠 펄스 센서와 같은 거리 감지 센서가 없는 차량에서도, 영상 분석을 통해 차량의 이동 거리를 산출할 수 있는 장점이 있다.According to the vehicle movement distance calculating apparatus and method of the present invention, it is possible to calculate the travel distance of the vehicle through image analysis even in a vehicle without a distance sensor such as a wheel pulse sensor.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 거리 산출 장치 및 방법에 따르면, 대다수의 차량에서 지원 가능한 조향 각도 정보와 차량의 카메라 영상을 이용함으로써, 차량이 직선이 아닌 곡선 방향으로 움직이더라도 차량의 움직임에 따른 차량의 이동 거리를 산출할 수 있는 장점이 있다.Further, according to the apparatus and method for calculating the travel distance according to the embodiment of the present invention, by using the steering angle information and the camera image of the vehicle, which can be supported by most of the vehicles, even if the vehicle moves in a curved direction, The distance traveled by the vehicle can be calculated.

뿐만 아니라, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 거리 산출 장치 및 방법은 차량의 조향 각도 정보를 파악한 상태로 이동 거리를 산출하기에, 이동 거리 산출 시 조향 각도를 추가적으로 고려할 필요가 없어, 이동 거리 산출에 필요한 처리량을 줄일 수 있고, 고속으로 또는 실시간으로 이동 거리를 산출할 수 있는 효과가 있다.In addition, the apparatus and method for calculating the travel distance according to an embodiment of the present invention do not need to additionally consider the steering angle when calculating the travel distance because the travel distance is calculated while the steering angle information of the vehicle is grasped. And it is possible to calculate the moving distance at high speed or in real time.

도 1 내지 도 6은 종래 기술에 따른 거리 산출 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치를 통해 차량의 이동 거리를 산출하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 8 내지 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치를 통해 차량의 이동 거리를 산출하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치에 대한 블록도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 매핑 정보를 생성하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 15는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치에 대한 블록도이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 방법에 대한 흐름도이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 매핑 정보를 생성하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 18은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 방법에 대한 흐름도이다.
1 to 6 are conceptual diagrams for explaining a distance calculation method according to the related art.
7A and 7B are conceptual diagrams for explaining a method of calculating a travel distance of a vehicle through a vehicle travel distance calculating apparatus according to an embodiment of the present invention.
8 to 12 are conceptual diagrams for explaining a method of calculating a travel distance of a vehicle through a vehicle travel distance calculating apparatus according to an embodiment of the present invention.
13 is a block diagram of a vehicle travel distance calculating apparatus according to an embodiment of the present invention.
14 is a conceptual diagram for explaining a method of generating image mapping information according to an embodiment of the present invention.
15 is a block diagram of an apparatus for calculating travel distance of a vehicle according to another embodiment of the present invention.
16 is a flowchart illustrating a method of calculating a travel distance of a vehicle according to an embodiment of the present invention.
17 is a flowchart of a method of generating image mapping information according to an embodiment of the present invention.
18 is a flowchart illustrating a method of calculating a travel distance of a vehicle according to another embodiment of the present invention.

본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.The present invention will now be described in detail with reference to the accompanying drawings. Hereinafter, a repeated description, a known function that may obscure the gist of the present invention, and a detailed description of the configuration will be omitted. Embodiments of the present invention are provided to more fully describe the present invention to those skilled in the art. Accordingly, the shapes and sizes of the elements in the drawings and the like can be exaggerated for clarity.

본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치를 설명하기 앞서, 종래 기술에 따른 거리 산출 방법에 대한 설명이 이루어진다. 종래 기술에 따른 거리 산출 방법은 차량에 장착된 센서 장치를 근거로 거리 산출을 하거나, 아래에서 도 1 내지 도 6을 참조로 설명되는 바와 같이, 영상 분석 기법을 통해 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다.Before describing the vehicle travel distance calculating apparatus according to an embodiment of the present invention, a distance calculating method according to the related art will be described. The distance calculation method according to the related art can calculate the distance based on the sensor device mounted on the vehicle or calculate the moving distance of the vehicle through the image analysis technique as described below with reference to Figs. 1 to 6 have.

도 1은 차량에 장착된 카메라를 통해 t1 및 t2 시점에 촬영된 카메라 이미지의 예시를 나타낸다. 구체적으로, 도 1은 주차중인 차량에 대해 t1 및 t2 시점에 촬영된 카메라 이미지의 예시를 나타낸다. 도 1에서, pl1 은 t1 시점에 촬영된 주차선을 나타내고, pl2는 t2 시점에 촬영된 주차선을 나타낸다. 1 shows an example of a camera image photographed at time points t 1 and t 2 through a camera mounted on a vehicle. Specifically, FIG. 1 shows an example of a camera image photographed at t 1 and t 2 for the vehicle being parked. In Fig. 1, pl 1 represents a parking line photographed at time t 1 , and pl 2 represents a parking line photographed at time t 2 .

종래 기술에 따른 거리 산출 방법에 따르면, 도 1 과 같이, t1 및 t2 시점의 카메라 이미지가 획득되면, 도 2 및 도 3에 도시된 것처럼 주차선(cpl1, cpl2)을 포함하는 영역을 추출하여 각 카메라 이미지를 조감도 이미지로 변환한다. 구체적으로, 종래 기술에 따른 거리 산출 방법은 각각 도 2a 및 도 3a에 도시된 것처럼, t1 및 t2 시점에 촬영된 카메라 이미지에서 주차선(cpl1, cpl2)에 포함된 특징점(p11, p12, p21, p22)들을 추출하고, 도 2b 및 도 3b에 도시된 것처럼 카메라 이미지를 조감도 이미지로 변환한다. 여기서, 특징점(p11, p12, p21, 22)들은 주차선에서 모서리 등이 선택될 수 있다. 또한, 도 2a 및 도 3a로 도시된 예시에서, 카메라 이미지에 설정되는 격자선의 형태는 개략적으로 도시되었고, 실제로는 도 2a 및 도 3a로 도시된 형태로 제한되지 않는다. 예를 들어, 실제 적용되는 격자선에서 가로 및 세로 방향의 라인들은 곡선의 형태를 가질 수 있고, 그 간격도 다양한 간격으로 설정될 수 있다.According to the distance calculating method according to the related art, as shown in Fig. 1, when the camera image at time t 1 and t 2 is acquired, the area including the parking lines cpl 1 and cpl 2 And converts each camera image into a bird's-eye view image. Specifically, the feature points included in as a distance calculating process according to the prior art is illustrated in Figures 2a and 3a, respectively, parking line (cpl 1, cpl 2) in a camera image shot in the t 1 and t 2 time (p11, p12, p21, p22) and converts the camera image into a bird's-eye view image as shown in Figs. 2B and 3B. Here, the minutiae points p11, p12, p21, and 22 may be selected from corners in the parking line. Further, in the example shown in Figs. 2A and 3A, the shape of the grid lines set in the camera image is schematically shown, and is not actually limited to the shapes shown in Figs. 2A and 3A. For example, the lines in the horizontal and vertical directions in the actually applied graticule may have a shape of a curve, and the intervals may be set at various intervals.

또한, 위의 설명에서 조감도 이미지란 차량의 주변 영역을 위에서 바라본 것 같이 나타낸 이미지로서, 반드시 차량의 중심을 기준으로 수직한 지점을 기준점으로 생성된 이미지를 나타내는 것은 아니다. 즉, 조감도 이미지는 차량을 포함한 주변 영역이 하나의 이미지에 나타나도록 시점 변환된 이미지를 나타낸다. 바람직하게, 이하에서 설명되는 조감도 이미지는 기준점이 차량과 수직하게 설정될 때, 조감도 이미지의 중심에 차량이 표현되는 탑뷰 이미지를 나타낼 수 있다. 다만, 이는 예시일 뿐이고 본 발명은 기준점이 차량 상부의 다양한 지점에 설정되어 다양한 시점에서 조감도 이미지를 생성하는 것도 가능하다.Also, in the above description, the bird's-eye view image is an image as seen from above the peripheral region of the vehicle, and does not necessarily represent the image generated with the reference point as a point perpendicular to the center of the vehicle. That is, the bird's-eye view image represents the viewpoint-converted image so that the surrounding area including the vehicle appears in one image. Preferably, the bird's-eye image described below may represent a top view image in which the vehicle is represented at the center of the bird's-eye image when the reference point is set perpendicular to the vehicle. However, this is merely an example, and in the present invention, it is also possible that the reference point is set at various points on the upper part of the vehicle to generate a bird's-eye image at various points in time.

그 후, 종래 기술에 따른 거리 산출 방법에 따르면, 도 4에 도시된 바와 같이, t1 및 t2 시점의 조감도 이미지들에 포함된 특징점(p11, p12, p21, p22)들의 좌표를 비교함으로써 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다. 여기서, 차량의 이동 거리는 차량의 중앙 기준점의 이동 거리(dc), 제 1 특징점(p11, p21)의 이동 거리(d1) 및 제 2 특징점(p12. p22)의 이동 거리(d2) 중 적어도 하나를 근거로 산출될 수 있다.Then, according to the distance-calculation method according to the prior art, as shown in Fig. 4, t 1 and t of feature points included in the bird's eye image of the second point in time the vehicle by comparing the coordinates of (p11, p12, p21, p22) Can be calculated. Here, the moving distance of the vehicle corresponds to at least one of the moving distance dc of the center reference point of the vehicle, the moving distance d1 of the first characteristic points p11 and p21, and the moving distance d2 of the second characteristic point p12. . ≪ / RTI >

상술한 바와 같이, 종래 기술에 따른 거리 산출 방법은 차량이 직선 방향으로 움직일 때의 경우는 차량의 움직임에 따른 이동 거리를 정확하게 산출할 수 있다. As described above, the distance calculating method according to the related art can accurately calculate the moving distance according to the movement of the vehicle when the vehicle moves in the linear direction.

이제, 도 5a 및 도 5b에 도시된 것처럼, 차량이 t1 시점에 곡선 방향으로 움직이는 상황을 가정한다. 상술한 바와 같이, 종래 기술의 경우, 도 5a로 도시된 t1 시점의 카메라 이미지에서 특징점(p31, p32)을 추출한다. 그 후, t1 시점의 카메라 이미지에 대한 좌표 계산을 수행하고, t1 시점의 카메라 이미지를 시점 변환함으로써 도 5b에 도시된 바와 같이, t1 시점의 조감도 이미지를 생성할 수 있다.Now, as shown in Figures 5a and 5b, it is assumed the situation the vehicle is moving in the direction of the curve t 1 point. In the case of the prior art, as described above, and extracts the feature point (p31, p32) in the camera image of the point in time t 1 shown in Figure 5a. Thereafter, the coordinates of the camera image at the time t 1 are calculated, and the camera image at the time t 1 is transformed into a viewpoint, thereby generating a bird's-eye image at the time t 1 as shown in FIG. 5B.

그 후, 도 3을 참조로 설명된 예시와 같이, t2 시점의 카메라 이미지에서 특징점(p21, p22)을 추출하고, 좌표 계산을 수행하며, t2 시점의 조감도 이미지를 생성할 수 있다. Then, it is possible to even the as the example described with reference 3, extracts feature points (p21, p22) in the camera image of the point in time t 2, and performs coordinate calculations and generates a bird's eye view image of a time point t 2.

그 후, 종래 기술에 따른 거리 산출 방법은 도 6에 도시된 바와 같이, t1 및 t2 시점의 조감도 이미지들에 포함된 특징점(p31, p32, p21, p22)들의 좌표를 비교함으로써 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다. 다만, 도 2 내지 도 4를 참조로 설명한 예시와는 달리, 차량이 곡선 움직임을 수행한 경우, 차량의 이동 거리는 x축, y축 뿐만 아니라, 차량의 바퀴 각도도 고려되어야 한다. 즉, 도 6의 우측 그림에 나타난 것처럼, 차량이 곡선 움직임을 수행한 경우, x 좌표, y 좌표의 변화뿐만 아니라, 차량의 바퀴 각도가 더 고려되어야 하므로, 이동 거리 산출에 요구되는 연산량이 매우 높고, 영상 분석만을 이용하여 차량의 바퀴 각도를 예측하므로 이동 거리의 산출 정확도도 상당히 떨어지는 문제점이 존재한다. Moving Then, by comparing the coordinates of a, t 1 and the characteristic point (p31, p32, p21, p22) contained in the bird's eye view image of a t 2 time as conventionally distance calculating process according to the technique shown in Fig vehicle The distance can be calculated. However, unlike the example described with reference to Figs. 2 to 4, when the vehicle performs the curved movement, the moving distance of the vehicle must be taken into consideration not only the x-axis and y-axis but also the wheel angle of the vehicle. That is, as shown in the right-hand side of FIG. 6, when the vehicle performs a curve motion, not only the x-coordinate and y-coordinate but also the wheel angle of the vehicle must be further considered. , There is a problem that the calculation accuracy of the moving distance is considerably deteriorated because the wheel angle of the vehicle is estimated using only the image analysis.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치는 차량에 거리 감지 센서(예를 들어, 휠 펄스 센서)가 장착되어 있지 않고, 차량의 직선 방향 움직임뿐만 아니라, 차량의 곡선 방향 움직임 시에도 적은 연산량만으로 차량의 이동 거리를 정확하게 산출하는 것을 그 목적으로 한다. 이제, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 거리 산출 장치(100)에 대한 설명이 이루어진다.Therefore, the apparatus for calculating the travel distance of a vehicle according to an embodiment of the present invention is not limited to a vehicle in which a distance sensor (for example, a wheel pulse sensor) is mounted, So that the moving distance of the vehicle can be accurately calculated with only a small amount of calculation. A description will now be given of the movement distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 차량에 후방 카메라가 장착되고, 차량이 후진 상태로 움직일 때의 상황을 가정하여 그 설명이 이루어진다. 다만 이는 예시일 뿐이고, 차량에 전방 카메라가 장착되고, 차량이 전방 방향으로 움직일 때 전방 카메라를 통해 전방 카메라 영상이 촬영되는 상황에서도 동일한 기술 사상이 적용될 수 있다. 따라서, 본 발명의 권리 범위는 후방 카메라를 이용한 기술뿐만 아니라, 전방 카메라를 이용한 기술도 포함할 수 있다.In the following description, a rear camera is mounted on the vehicle and a situation is assumed assuming that the vehicle moves backward. However, the same technical idea can be applied even in a situation where a front camera is mounted on a vehicle and a front camera image is photographed through a front camera when the vehicle moves in a forward direction. Therefore, the scope of right of the present invention may include not only technology using a rear camera but also technology using a front camera.

도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)를 설명하기 위한 개념도이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 앞서 언급된 종래 기술과 유사하게, t1 시점과 t2 시점의 비교 대상 이미지를 생성하고, 2개의 비교 대상 이미지를 근거로 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다. 다만, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 종래 기술과는 달리 일반적으로 차량에 존재하는 조향 각도 센서(12)로부터 검출 조향 각도 값을 수신하고, 수신한 검출 조향 각도 값을 이용하는 것을 특징으로 한다.7A and 7B are conceptual diagrams for explaining a vehicle travel distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. The vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention generates a comparison object image at a time point t 1 and a time point t 2 and generates a comparison image based on two comparison object images The moving distance of the vehicle can be calculated. However, unlike the related art, the apparatus 100 for calculating the travel distance of a vehicle according to an embodiment of the present invention generally receives a detected steering angle value from a steering angle sensor 12 existing in the vehicle, And an angle value is used.

도 7a 및 도 7b를 참조하면, 도 7a은 조감도 이미지에서 t1 시점의 비교 대상 이미지를 생성하는 과정에 대한 개념도를 나타내고, 도 7b는 조감도 이미지에서 t2 시점의 비교 대상 이미지를 생성하는 과정에 대한 개념도를 나타낸다. 여기서, 비교 대상 이미지란 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)를 통한 이동 거리 산출 과정에서 이미지 비교에 이용되는 이미지를 나타낸다. 또한, 비교 대상 이미지는 차량의 카메라 이미지에서 비교 대상 영역을 근거로 생성된 이미지로 정의될 수 있고, 비교 대상 영역은 차량의 검출 조향 각도 값에 따라 차량의 카메라 이미지에서 설정되는 영역으로 정의될 수 있다.7A and 7B, FIG. 7A is a conceptual diagram of a process of generating a comparison object image at time t 1 in the bird's-eye view image, FIG. 7B is a process of generating a comparison object image at time t 2 in the bird's- Fig. Here, the image to be compared refers to an image used for image comparison in the calculation of the travel distance through the vehicle travel distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. The comparison target image may be defined as an image generated based on the comparison target area in the camera image of the vehicle and the comparison target area may be defined as the area set in the camera image of the vehicle according to the detected steering angle value of the vehicle have.

즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)를 통해 비교 대상 이미지를 생성하는 과정은 다음과 같이 정리될 수 있다.That is, the process of generating the comparison object image through the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention can be summarized as follows.

본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 먼저, 조향 각도 센서(12)에서 검출 조향 각도 값을 수신한다. 그 후, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 조향 각도 센서(12)로부터 검출된 검출 조향 각도 값을 근거로 이미지 매핑 정보를 검색한다. 여기서, 이미지 매핑 정보는 위에서 언급된 비교 대상 영역을 설정하기 위한 비교 대상 영역 설정 정보와, 비교 대상 이미지를 생성하는데 이용되는 스케일링 정보를 포함할 수 있다. 이미지 매핑 정보는 예를 들어, 저장부(미도시)에 저장될 수 있으며, 검출 조향 각도 값에 따라 상이한 이미지 매핑 정보들이 존재할 수 있다.The apparatus 100 for calculating the travel distance of a vehicle according to an embodiment of the present invention first receives the detected steering angle value at the steering angle sensor 12. Then, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to the embodiment of the present invention searches for image mapping information based on the detected steering angle value detected from the steering angle sensor 12. [ Here, the image mapping information may include comparison area setting information for setting the above-mentioned comparison area, and scaling information used for generating the comparison image. The image mapping information may be stored, for example, in a storage (not shown), and different image mapping information may exist depending on the detected steering angle value.

그 후, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 이미지 매핑 정보를 이용하여 카메라 이미지에서 비교 대상 영역을 추출하고, 이미지 매핑 정보와 비교 대상 영역을 근거로 비교 대상 이미지를 생성할 수 있다. 구체적으로, 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 이미지 매핑 정보에 포함된 비교 대상 영역 설정 정보를 통해 조향 검출 각도 값에 대응하는 비교 대상 영역을 추출할 수 있다. 여기서, 비교 대상 영역 설정 정보는 검출 조향 각도 값에 따라 카메라 이미지에서 설정될 비교 대상 영역의 형태 및 위치 정보를 포함할 수 있다. 그 후, 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 이미지 매핑 정보에 포함된 스케일링 정보를 통해, 설정된 비교 대상 영역의 스케일링 과정을 수행함으로써 비교 대상 이미지를 생성할 수 있다. 여기서, 비교 대상 이미지의 생성은 GPU를 사용하여 이루어질 수 있다. 즉, 비교 대상 이미지의 생성은 다른 처리 장치로도 구현이 가능하나, 보다 고속으로의 처리를 위해 GPU를 이용하는 것이 바람직하다.Thereafter, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention extracts a comparison object area from the camera image using the image mapping information, and based on the image mapping information and the comparison object area, Lt; / RTI > Specifically, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 can extract a comparison object area corresponding to the steering angle detection value through the comparison object area setting information included in the image mapping information. Here, the comparison target area setting information may include the type and position information of the comparison target area to be set in the camera image according to the detected steering angle value. Thereafter, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 can generate a comparison object image by performing a scaling process on the set comparison object region through the scaling information included in the image mapping information. Here, the generation of the comparison target image can be performed using the GPU. That is, although the generation of the comparison object image can be realized by other processing apparatuses, it is preferable to use the GPU for processing at a higher speed.

다른 예시로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 상술한 방식 외에, 다른 방식으로 비교 대상 이미지를 생성할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 차량의 카메라 이미지를 조감도 이미지로 변환하고, 조감도 이미지에서 차량의 검출 조향 각도 값에 따라 비교 대상 영역을 설정할 수 있다.As another example, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to the embodiment of the present invention can generate the comparison object image in a different manner in addition to the above-described method. That is, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention can convert a camera image of a vehicle into a bird's-eye view image, and set a comparison target area according to a detected steering angle value of the vehicle in the bird's-eye view image.

예를 들어, 도 7a에 도시된 것처럼, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 차량의 조감도 이미지에서 비교 대상 영역(tr1)을 추출하고, 비교 대상 영역(tr1)을 근거로 비교 대상 이미지를 생성할 수 있다. 도 7a에 도시된 것처럼, 비교 대상 영역은 조감도 이미지 내에서 추출될 경우, 링 세그먼트 형상을 가질 수 있다. 앞서 언급한 것처럼, 이러한 비교 대상 영역의 형상은 검출 조향 각도 값에 따라 범위가 달라지기에, 검출 조향 각도 값에 따라 형상이 달라질 수 있다.For example, as shown in FIG. 7A, the apparatus 100 for calculating travel distance of a vehicle according to an embodiment of the present invention extracts a region to be compared tr 1 from a bird's-eye image of a vehicle, 1 ), the comparison object image can be generated. As shown in FIG. 7A, when the comparison area is extracted in the bird's-eye image, it may have a ring segment shape. As mentioned above, since the shape of the comparison target area varies in accordance with the detected steering angle value, the shape may be changed according to the detected steering angle value.

마찬가지의 방법으로, 도 7b로 도시된 예시의 경우에도, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 t2 시점에 촬영된 이미지에서 비교 대상 영역(tr2)을 추출하고, 비교 대상 영역(tr2)을 근거로 비교 대상 이미지를 생성할 수 있다. 앞서 언급한 것처럼, 비교 대상 영역(tr2)은 추출되는 대상이 카메라 이미지인지 또는 조감도 이미지인지에 따라 그 형상이 달라질 수 있고, 조감도 이미지인 경우, 링 세그먼트 형상을 가질 수 있다. 그 후, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 비교 대상 영역(tr2)을 근거로 비교 대상 이미지를 생성할 수 있다.In a manner similar to, even in the case of the example shown in Figure 7b, extracting a comparison target area (tr 2) from the images taken on the moving distance is t 2 point calculation device 100 for a vehicle according to an embodiment of the present invention , And the comparison object image can be generated based on the comparison object area tr 2 . As described above, the shape of the comparison object region tr 2 may be changed depending on whether the object to be extracted is a camera image or a bird's-eye image, and in the case of a bird's-eye image, a ring segment shape. Thereafter, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention can generate a comparison object image based on the comparison object region tr 2 .

종래 기술의 경우, 차량의 곡선 움직임 시, 차량의 이동 거리를 산출하기 위해서는 x축, y축 및 바퀴 각도 모두를 고려해야 하므로 요구되는 연산량이 많은 문제점이 존재한다. 반면, 본 발명은 2개의 이미지를 매칭할 때, 조향 각도 센서를 통해 획득된 검출 조향 각도 값을 이용하여 바퀴 각도를 파악할 수 있으므로, 바퀴 각도에 따라 이동한 거리인 y축의 값만 고려하면 된다. 예를 들어, 종래 기술이 x축, y축 및 바퀴 각도에 대해 각각 10개의 값 중에 최적의 값을 구한다면 모두 1000개의 값을 비교해야 한다. 반면, 본 발명은 y축 값(즉, 수직 이동 거리) 하나에 대해서만 최적의 값을 구하므로 10개의 값만 비교하면 되므로, 이동 거리 산출에 필요한 연산량을 상당히 줄일 수 있으며, 이로 인해 고속 또는 실시간 처리가 가능하다.In the prior art, there is a problem in that a required calculation amount is large because both the x-axis, the y-axis, and the wheel angle must be considered in order to calculate the moving distance of the vehicle when the vehicle is curved. On the other hand, in the present invention, when the two images are matched, the wheel angle can be grasped using the detected steering angle value obtained through the steering angle sensor, so that only the value of the y axis, which is the distance traveled according to the wheel angle, can be considered. For example, if the prior art finds an optimal value among 10 values for each of the x-axis, the y-axis, and the wheel angle, all 1000 values must be compared. On the other hand, since the present invention obtains an optimal value for only one y-axis value (i.e., a vertical movement distance), only 10 values need to be compared. Therefore, the amount of computation required to calculate the movement distance can be significantly reduced, It is possible.

뿐만 아니라, 종래 기술의 경우, 2개의 이미지 비교만으로 바퀴 각도를 산출해야 하기에 산출 정확도가 낮으나, 본 발명은 검출 조향 각도 값을 근거로 산출 가능하므로, 비교 대상 이미지 간의 회전 값을 잘못 구하는 오차가 발생하지 않는다. 이에 따라, 비교 대상 이미지들 간 보다 정확한 매칭이 가능하므로, 차량의 곡선 움직임 시에도 정확한 이동 거리 산출이 가능하다.In addition, in the case of the related art, the calculation accuracy is low because the wheel angle must be calculated only by comparing two images. However, since the present invention can be calculated based on the detected steering angle value, Does not occur. Accordingly, more precise matching between the images to be compared can be performed, so that it is possible to accurately calculate the distance of movement even when the vehicle is curved.

이제, 도 8 내지 도 11을 참조로, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)를 통해 비교 대상 이미지를 생성하는 방법에 대한 설명이 더 이루어진다.8 to 11, a method for generating a comparison object image through the apparatus 100 for calculating the movement distance of a vehicle according to an embodiment of the present invention is further described.

앞서 설명된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 카메라 이미지를 조감도 이미지로 변환하고, 조감도 이미지에서 비교 대상 영역을 추출하며, 비교 대상 영역을 근거로 비교 대상 이미지를 생성할 수 있다. As described above, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention converts a camera image into a bird's-eye view image, extracts a comparison target area from the bird's-eye view image, The target image can be generated.

구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 도 8에 도시된 것처럼 t1 시점의 카메라 이미지(ci5)를 조감도 이미지(bi5)로 변환한다. 앞서 설명된 것처럼, 도 8 및 도 9를 참조로 설명되는 예시는 차량이 곡선 움직임으로 후진하는 경우를 가정하므로, 카메라 이미지(ci5)에 포함된 주차선(pl5)은 2개의 측선들이 곡선으로 나타난다. 반면, 조감도 이미지(bi5)에 포함된 주차선(bpl5)이 원래의 형태인 직선으로 나타날 수 있다. Specifically, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to the embodiment of the present invention converts the camera image (ci 5 ) at time t 1 into a bird's-eye image (bi 5 ) as shown in FIG. As described above, the example illustrated with reference to Figs. 8 and 9 assumes that the vehicle backs into a curved motion, so that the parking line pl 5 included in the camera image ci 5 has two curved lines . On the other hand, the parking line (bpl 5 ) included in the bird's-eye image (bi 5 ) may appear as a straight line in its original form.

그 후, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 조감도 이미지(bi5)에서 비교 대상 영역(tr1)을 설정한다. 앞서 설명한 것처럼, 비교 대상 영역(tr1)은 조향 각도 센서(미도시)에서 검출된 검출 조향 각도 값에 따라 검색된 이미지 매핑 정보를 근거로 설정된 영역을 나타낸다. 또한, 도 8에 도시된 것처럼, 비교 대상 영역(tr1)은 조감도 이미지 내에서 설정될 경우, 링 세그먼트의 형상을 가질 수 있다. 구체적으로, 비교 대상 영역(tr1)은 이하에서 다시 언급되는 바와 같이, 중심이 일치하고 반지름이 다른 두 개의 원 사이 면적의 일부로 설정될 수 있다. Thereafter, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to the embodiment of the present invention sets the comparison object area tr 1 in the bird's-eye image bi 5 . As described above, the comparison area tr 1 represents an area set based on the image mapping information retrieved according to the detected steering angle value detected by the steering angle sensor (not shown). Further, as, compared to the region (tr 1) shown in Figure 8 may have a shape of the case is set in the bird's eye view image, the ring segments. Specifically, the region to be compared tr 1 can be set as a part of the area between two circles whose centers coincide and radii are different, as will be described later.

그 후, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 이미지 매핑 정보를 통해 비교 대상 영역(tr1)을 스케일링 함으로써 비교 대상 이미지(cti5)를 생성할 수 있다. 다시 말해, 비교 대상 영역(tr1)의 스케일링에는 검출 조향 각도 값에 따라 비교 대상 영역(tr1)의 좌표 정보가 포함된 이미지 매핑 정보가 이용되어, 좌표의 매핑 과정을 통해 비교 대상 이미지(cti5)가 생성될 수 있다. 여기서, 비교 대상 이미지(cti5)는 다른 비교 대상 이미지와의 비교를 위해 직사각형 또는 정사각형의 형태를 가질 수 있다. 위에서 언급한 것처럼, 비교 대상 이미지(cti5)의 생성은 고속 처리를 위해 다양한 처리 장치들 중 GPU를 사용하여 이루어지는 것이 바람직하다.Thereafter, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention can generate the comparison object image cti 5 by scaling the comparison object area tr 1 through the image mapping information. In other words, compared to the region (tr 1) scaling, the image map information containing the coordinate information of the comparison-object region (tr 1) in accordance with the detected steering angle value is used, the comparison-object image through the mapping process in the coordinate (cti of 5 ) may be generated. Here, the comparison object image cti 5 may have the form of a rectangle or a square for comparison with another comparison object image. As mentioned above, the generation of the comparison object image (cti 5 ) is preferably performed using the GPU among various processing apparatuses for high-speed processing.

상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 거리 산출 장치(100)는 미리 저장된 이미지 매핑 정보를 이용하여 비교 대상 영역을 추출하고 비교 대상 이미지를 생성하므로, 상기 과정에 필요한 연산량을 최소화시킬 수 있고, 이동 거리 산출을 고속 또는 실시간으로 처리할 수 있다. 물론, 사용자의 설정에 따라 상술한 이미지 매핑 정보를 이용하지 않고, 비교 대상 영역을 추출하고 비교 대상 이미지를 생성하는 방식도 가능하다.As described above, the movement distance calculation apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention extracts a comparison object area using previously stored image mapping information and generates a comparison object image, so that the calculation amount required for the process is minimized And it is possible to process the movement distance calculation at high speed or in real time. Of course, it is also possible to extract the comparison object area and generate the comparison object image without using the above-described image mapping information according to the setting of the user.

예를 들어, 이미지 매핑 정보를 이용하지 않고 비교 대상 이미지를 생성할 때, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 거리 산출 장치(100)는 도 8에 도시된 바와 같이, 비교 대상 영역(tr1)에 가상 격자선을 추가하고, 가상 격자선을 근거로 비교 대상 영역(tr1)에 대한 좌표 계산을 수행할 수 있다. 그 후, 좌표 계산 결과를 근거로 비교 대상 영역(tr1)을 스케일링 함으로써, 비교 대상 이미지를 생성하는 것도 가능하다.For example, when the comparison object image is generated without using the image mapping information, the movement distance calculation apparatus 100 according to the embodiment of the present invention includes the comparison region tr 1 , And a coordinate calculation for the comparison object area tr 1 can be performed based on the virtual grid line. Thereafter, it is also possible to generate the comparison object image by scaling the comparison object area tr 1 on the basis of the coordinate calculation result.

다만, 매번 이러한 계산을 수행하게 되면 상기 연산들을 반복적으로 수행하는 처리 장치에 과부하가 생길 수 있으므로, 이러한 좌표 계산 과정이 수행되어 생성된 이미지 매핑 정보를 이용하여 비교 대상 이미지를 생성하는 것이 보다 바람직하다. 다시 말해, 상술한 계산 과정은 이미지 매핑 정보를 생성할 때에만 이루어지고, 실제 적용에서는 미리 생성된 이미지 매핑 정보를 이용하여 비교 대상 영역을 추출하거나, 비교 대상 이미지를 생성하는 것이 바람직하다.However, each time the calculation is performed, overhead may be caused in the processing apparatus that repeatedly performs the above operations. Therefore, it is more preferable to generate the comparison target image using the generated image mapping information by performing the coordinate calculation process . In other words, the above-described calculation process is performed only when image mapping information is generated. In actual application, it is preferable to extract the comparison target area using the image mapping information generated in advance or to generate the comparison target image.

도 9는 t2 시점의 카메라 이미지(ci6)를 근거로 t2 시점의 비교 대상 영역(tr2)을 생성하는 방법에 대한 개념도이다. 도 9에 도시된 t2 시점의 비교 대상 영역(tr2)을 생성하는 방법은 도 8을 참조로 설명된 t1 시점의 비교 대상 영역(tr1)을 생성하는 방법과 동일하므로, 추가적인 설명은 생략한다.9 is a conceptual diagram illustrating a method for generating a camera image of the second point in time t (ci 6) based on the comparison in the region of t 2 time (tr 2). Of t 2 the time shown in Fig compare the region (tr 2) a method of generating a way to generate a comparison target area (tr 1) of the t 1 point described with reference to Figure 8 and is identical, further description is It is omitted.

도 10a 및 도 10b는 각각 도 8의 점선 블록을 다시 표현한 t1 시점의 비교 대상 영역(tr1) 및 비교 대상 이미지(cti5)에 대한 예시를 나타낸다. 앞서 언급한 바와 같이, 비교 대상 이미지(cti5)를 생성할 때, 검출 조향 각도 값을 근거로 검색한 이미지 매핑 정보가 이용될 수 있다. 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 검색된 이미지 매핑 정보를 근거로 t1 시점의 비교 대상 영역(tr1)을 추출하고, 이를 스케일링할 수 있다. 위에서 설명한 바와 같이, 비교 대상 이미지의 생성은 고속 처리를 위해 다양한 처리 장치들 중 GPU를 사용하여 이루어지는 것이 바람직하다.FIGS. 10A and 10B show an example of a comparison object region tr 1 and a comparison object image cti 5 at a time t 1 , respectively, in which the dotted line block of FIG. 8 is expressed again. As mentioned above, when generating the comparison object image cti 5 , the image mapping information searched based on the detected steering angle value can be used. Specifically, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention extracts a comparison region tr 1 at a time t 1 based on the image mapping information searched and scales it. As described above, the generation of the comparison object image is preferably performed using the GPU among the various processing apparatuses for high-speed processing.

여기서, 비교 대상 영역(tr1)은 링 세그먼트 형상을 가질 수 있고, 검출 조향 각도 값에 따라 중심이 일치하고 반지름이 다른 2개의 원 사이 면적의 일부로 정의될 수 있다. 이에 따라, 비교 대상 영역(tr1)의 일측의 길이는 도 10a에 도시된 것처럼 타측의 길이에 비해 짧게 형성될 수 있다. 이에 따라, 비교 대상 영역(tr1)에 형성되는 가상 격자선들을 통해 형성되는 면들의 크기는 서로 상이할 수 있다.Here, the comparison area tr 1 may have a ring segment shape, and may be defined as a part of the area between two circles whose centers coincide with each other and whose radii are different according to the detected steering angle values. Accordingly, the length of one side of the comparison target area tr 1 may be shorter than the length of the other side as shown in FIG. 10A. Accordingly, the sizes of the planes formed through the virtual lattice lines formed in the comparison area tr 1 may be different from each other.

이러한 스케일링 과정을 통해 도 10b에 도시된 것처럼 비교 대상 이미지(cti5)가 생성된다. 비교 대상 이미지(cti5)는 다른 시점의 비교 대상 이미지와의 비교를 위해 미리 정의된 해상도를 가질 수 있다. 예를 들어, 비교 대상 이미지(cti5)는 직사각형 또는 정사각형 형태를 갖는 것이 바람직하다. 또한, 비교 대상 영역의 조감도 이미지에 포함된 객체에 세로 방향의 직선 성분이 존재하는 경우, 비교 대상 이미지(cti5)에 포함된 객체의 직선 성분 중 적어도 일부에 왜곡이 발생할 수 있다. 이는 비교 대상 영역에 직선 성분이 존재할 경우, 해당 성분은 스케일링 과정을 통해 그 성분이 변하게 되기 때문이다. 다만, 본 발명의 경우, 특징점 간 좌표 계산 더 구체적으로는 y축 방향 거리 즉, 수직 이동 거리만을 계산하면 되기에, 상술한 세로 방향의 직선 성분에 왜곡이 발생하더라도, 특징점은 그대로 유지되기에, 차량의 이동 거리 산출에는 어떠한 악영향도 미치지 않는다.Through this scaling process, a comparison object image cti 5 is generated as shown in FIG. 10B. The comparative image cti 5 may have a predefined resolution for comparison with the comparison image at another viewpoint. For example, the comparison object image cti 5 preferably has a rectangular or square shape. In addition, when there is a linear component in the vertical direction in the object included in the bird's-eye view image of the comparison object region, distortion may occur in at least a part of the linear component of the object included in the comparison object image cti5. This is because, when there is a linear component in the comparison target area, the corresponding component is changed in the scaling process. However, in the case of the present invention, since only the y-axis direction distance calculation, that is, the vertical movement distance, can be calculated more precisely, even if distortion occurs in the straight line component in the vertical direction, There is no adverse effect on the calculation of the moving distance of the vehicle.

도 11a 및 도 11b는 각각 도 9의 점선 블록을 다시 표현한 t2 시점의 비교 대상 영역(tr2) 및 비교 대상 이미지(cti6)에 대한 예시를 나타낸다. 여기서, t2 시점의 비교 대상 이미지(cti6)를 생성하는 방법은 앞서 도 10a 및 도 10b를 참조로 설명한 비교 대상 이미지(cti5)의 생성 방법과 동일하므로, 추가적인 설명은 생략한다. t2 시점은 t1 시점에 비해 차량이 곡선 방향으로 일정 거리만큼 후진된 시점을 나타낸다. 11A and 11B show an example of a comparison object region tr 2 and a comparison object image cti 6 at the time t 2, which is a representation of the dotted line block in FIG. 9, respectively. Here, the method of generating the comparison object image (cti 6 ) at the time t 2 is the same as the method of generating the comparison object image (cti 5 ) described above with reference to FIGS. 10A and 10B, and further explanation will be omitted. The time t 2 indicates the time when the vehicle is moved backward by a certain distance in the direction of the curve as compared with the time t 1 .

도 12는 도 10b 및 도 11b로 도시된 비교 대상 이미지들간 비교를 통해 차량의 이동 거리를 산출하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다. 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 검출 조향 각도 값을 고려하여 비교 대상 영역을 추출하는 특성에 기인하여 비교 대상 이미지들간 비교 시, 객체간 수직 이동 거리만을 근거로 이동 거리를 산출할 수 있다. FIG. 12 is a conceptual diagram for explaining a method of calculating a moving distance of a vehicle through comparison between comparison images shown in FIG. 10B and FIG. 11B. Specifically, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention calculates the distance between the objects to be compared based on the characteristics of extracting the comparison object area in consideration of the detected steering angle value, It is possible to calculate the moving distance based on only the moving distance.

종래 기술의 경우, 특징점들간 좌표 계산을 통해 차량의 이동 거리를 산출하되, 차량의 바퀴 각도를 고려하지 않기에 연산량이 높을 뿐만 아니라, 차량의 회전 각도를 정확히 파악할 수 없어서 이동 거리의 산출 정확도도 떨어지는 문제점이 존재하였다. 반면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 대부분의 차량에서 제공될 수 있는 검출 조향 각도 값을 고려하므로, 종래 기술의 문제점으로 언급된 차량의 회전 각도를 정확히 산출할 수 있다. In the case of the related art, the moving distance of the vehicle is calculated by calculating the coordinates between the minutiae points. Since the angle of the wheels of the vehicle is not considered, not only the calculation amount is high but also the calculation accuracy of the moving distance is low There was a problem. On the other hand, since the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention takes into consideration the detected steering angle values that can be provided in most vehicles, it is possible to accurately calculate the rotation angle of the vehicle can do.

뿐만 아니라, 단순히 2개의 시점의 조감도 이미지간 비교를 통해 차량의 이동 거리를 산출할 경우, x축, y축 및 회전 각도 모두를 고려하여 이동 거리를 산출해야 하는 반면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)에 따르면, 비교 대상 영역과 이미지에는 이미 회전 각도가 반영되어 생성되었으므로, 특징점 간 y축 거리 즉, 특징점 간 수직 이동 거리만 산출하게 되면 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다.In addition, when the moving distance of the vehicle is calculated by simply comparing the bird's-eye images of two view points, the moving distance should be calculated in consideration of both the x-axis, the y-axis, and the rotation angle. On the other hand, According to the vehicle movement distance calculation apparatus 100, since the rotation angle is already reflected in the comparison target area and the image, if the y-axis distance between the minutiae points, that is, the vertical movement distance between the minutiae points is calculated, can do.

물론, 이러한 이동 거리 산출 과정은 앞서 언급한 특징점의 좌표 간 계산뿐만 아니라, 하나의 비교 대상 이미지를 다른 비교 대상 이미지로 이동시키면서 반복적으로 매칭시키고, 2개의 비교 대상 이미지에 포함된 객체의 매칭도를 기준으로 차량의 이동 거리를 산출하는 것도 가능하다. 예를 들어, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 t1 시점의 비교 대상 이미지(cti5)를 하나의 좌표 거리씩 t2 시점의 비교 대상 이미지(cti6)로 이동시킴으로써 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다. 물론, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 t2 시점의 비교 대상 이미지(cti6)를 하나의 좌표 거리씩 t1 시점의 비교 대상 이미지(cti5) 방향으로 이동시킴으로써 차량의 이동 거리를 산출하는 것도 가능하다.Of course, such a movement distance calculation process is not limited to the calculation of the coordinates of the above-mentioned minutiae points, but also to the calculation of the correspondence degree of the objects included in the two comparison images, It is also possible to calculate the moving distance of the vehicle on the basis of the reference. For example, the calculated travel distance of the vehicle in accordance with one embodiment of the present invention device 100 may compare the destination image for t 1 time (cti 5), the comparison target image in a coordinate distance by t 2 time of the (cti 6) The moving distance of the vehicle can be calculated. Of course, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may calculate the movement distance of the comparison object image cti 6 at the time t 2 by one coordinate distance in the direction of the comparison object image cti 5 at the time t 1 It is also possible to calculate the moving distance of the vehicle.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)에 대한 블록도이다. 상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 차량에 장착된 조향 각도 센서(12)에서 획득된 검출 조향 각도 값을 근거로 각 시점의 비교 대상 이미지를 추출하고, 검출 조향 각도 값을 고려한 2개의 시점의 비교 대상 이미지들의 매칭을 통해 차량의 이동 거리를 산출하는 것을 특징으로 한다. 이를 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 저장부(110), 이미지 획득부(120), 좌표 계산부(130), 조감도 이미지 생성부(140), 매핑 정보 검색부(150), 비교 대상 영역 추출부(160), 비교 대상 이미지 생성부(170) 및 이동 거리 산출부(180)를 포함하여 구성될 수 있다. 여기서, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)에 포함된 각 구성들은 본 발명의 이해를 돕기 위해 기능별로 각 구성을 구분한 것이고, 실제로는 CPU, MPU, GPU 또는 ECU와 같은 하나의 처리 장치를 통해 구현될 수 있다. 이제, 도 13을 참조로 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)에 대한 설명이 이루어진다. 13 is a block diagram of a moving distance calculation apparatus 100 for a vehicle according to an embodiment of the present invention. As described above, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention calculates the distance to be compared at each point of time based on the detected steering angle value obtained by the steering angle sensor 12 mounted on the vehicle And calculates the moving distance of the vehicle through matching of the comparison images of the two points of view considering the detected steering angle value. The moving distance calculation apparatus 100 for a vehicle according to an embodiment of the present invention includes a storage unit 110, an image acquisition unit 120, a coordinate calculation unit 130, a bird's-eye view image generation unit 140, A comparison object region extracting unit 160, a comparison object image generating unit 170, and a movement distance calculating unit 180. The information searching unit 150, the comparison object region extracting unit 160, In order to facilitate the understanding of the present invention, each of the components included in the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to the embodiment of the present invention is divided into functional components, and actually, a CPU, an MPU, a GPU, or an ECU And the like. Referring now to FIG. 13, a description will be given of an apparatus 100 for calculating a travel distance of a vehicle according to an embodiment of the present invention.

저장부(110)는 카메라(11)를 통해 촬영된 카메라 영상이 저장될 수 있다. 또한, 저장부(110)는 조감도 이미지 생성에 필요한, 그리고 비교 대상 영역 추출과 비교 대상 이미지 생성에 필요한 이미지 매핑 정보가 저장될 수 있다. 상술한 바와 같이, 이미지 매핑 정보는 검출 조향 각도 값에 따라 상이한 매핑 정보들이 저장될 수 있다.The storage unit 110 may store a camera image photographed through the camera 11. Also, the storage unit 110 may store image mapping information necessary for creating a bird's-eye image, and extracting a comparison object area and generating a comparison object image. As described above, the image mapping information may store different mapping information according to the detected steering angle value.

이미지 획득부(120)는 차량에 장착된 카메라(11)를 통해 촬영되고, 저장부(110)에 저장된 카메라 이미지를 획득하는 기능을 한다.The image acquiring unit 120 acquires a camera image captured through the camera 11 mounted on the vehicle and stored in the storage unit 110.

좌표 계산부(130)는 이미지 획득부(120)를 통해 획득된 카메라 이미지에 가상 격자선을 추가하고, 가상 격자선에 따라 형성된 카메라 이미지 내의 각 점의 좌표를 계산하는 기능을 한다. 좌표 계산부(130)를 통해 이루어지는 가상 격자선의 추가 및 좌표 계산은 아래에서 설명되는 조감도 이미지의 생성을 위함이다. The coordinate calculation unit 130 adds a virtual grid line to the camera image acquired through the image acquisition unit 120 and calculates the coordinates of each point in the camera image formed along the virtual grid line. The addition and coordinate calculation of the virtual lattice line through the coordinate calculation unit 130 are for generating the bird's-eye image described below.

조감도 이미지 생성부(140)는 이미지 획득부(120)를 통해 획득된 카메라 이미지를 시점 변환함으로써 조감도 이미지를 생성하는 기능을 한다. 예를 들어, 조감도 이미지는 투시 변환을 이용하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 일 실시예에 따른 조감도 이미지의 생성 방법은 지면상의 이미지의 위치 데이터가 카메라의 위치(R)로부터 초점 거리(f)를 갖는 스크린 평면(T)상으로 투영되는 방식으로 투시 변환을 실행할 수 있다. 다만 조감도 이미지를 생성하는 방법은 상술한 방식외에 다양한 방식이 적용될 수 있으므로, 이에 대한 추가적인 설명은 생략한다. 조감도 이미지 생성부(140)를 통해 생성된 조감도 이미지는 다시 저장부(110)로 전달되어, 저장부(110)내에 저장될 수 있다.The bird's-eye view image generating unit 140 functions to generate a bird's-eye view image by performing a viewpoint conversion of a camera image obtained through the image obtaining unit 120. For example, a bird's-eye image can be generated using perspective transformation. For example, a method of generating a bird's-eye image according to an embodiment of the present invention is a method in which position data of an image on the ground is projected onto a screen plane T having a focal length f from a position R of the camera Perspective transformation can be performed. However, the method of generating the bird's-eye view image may be applied to various methods other than the above-mentioned method, so that further explanation will be omitted. The bird's-eye image generated through the bird's-eye image generating unit 140 may be transmitted to the storage unit 110 and stored in the storage unit 110.

매핑 정보 검색부(150)는 조향 각도 센서(12)로부터 검출 조향 각도 값을 획득하고, 획득한 검출 조향 각도 값에 대응하는 이미지 매핑 정보를 저장부(110)에서 검색하는 기능을 한다. 위에서 설명한 것처럼, 저장부(110)에는 비교 대상 영역의 추출을 위한, 그리고 비교 대상 이미지를 생성하는데 이용되는 다수의 이미지 매핑 정보들이 저장되어 있다. 또한, 이들 이미지 매핑 정보는 차량의 검출 조향 각도 값에 따라 구분되어 저장될 수 있다. 이에 따라, 매핑 정보 검색부(150)는 조향 각도 센서(12)를 통해 획득한 검출 조향 각도 값에 따라 저장부(110)에서 현재 차량의 바퀴 각도에 대응하는 최적의 이미지 매핑 정보를 검색할 수 있다.The mapping information searching unit 150 obtains the detected steering angle value from the steering angle sensor 12 and searches the storage unit 110 for the image mapping information corresponding to the obtained detected steering angle value. As described above, the storage unit 110 stores a plurality of image mapping information for extracting a comparison object area and used for generating a comparison object image. The image mapping information may be stored according to the detected steering angle value of the vehicle. Accordingly, the mapping information searching unit 150 can search the storage unit 110 for optimal image mapping information corresponding to the wheel angle of the current vehicle according to the detected steering angle value acquired through the steering angle sensor 12 have.

비교 대상 영역 추출부(160)는 저장부(110)에서 조감도 이미지를 수신하고, 매핑 정보 검색부(150)에서 검색된 이미지 매핑 정보를 근거로 조감도 이미지에서 비교 대상 영역을 추출하는 기능을 한다. 예를 들어, 현재 시점이 t1 시점이라고 할 때, 조감도 이미지 생성부(140)는 t1 시점의 카메라 이미지를 근거로 조감도 이미지를 생성하게 된다. 이때, 비교 대상 영역 추출부(160)는 조향 각도 센서(12)로부터 검출된 t1 시점의 검출 조향 각도 값에 대응하는 이미지 매핑 정보를 근거로, t1 시점의 조감도 이미지에서 비교 대상 영역을 추출할 수 있다. The comparison region extracting unit 160 receives the bird's-eye image from the storage unit 110 and extracts a comparison object region from the bird's-eye image based on the image mapping information retrieved from the mapping information search unit 150. For example, when the current time is t 1 , the bird's-eye image generator 140 generates a bird's-eye image based on the camera image at time t 1 . At this time, based on the image mapping information corresponding to the detected steering angle value at the time point t 1 detected from the steering angle sensor 12, the comparison region extracting unit 160 extracts the comparison object region from the bird's-eye view image at the time t 1 can do.

상술한 것처럼, 비교 대상 영역은 조감도 이미지뿐만 아니라, 카메라 이미지 그 자체에서 추출되는 것도 가능하다. 또한, 비교 대상 영역은 조감도 이미지에서 설정될 경우, 링 세그먼트 형상을 가질 수 있다. 여기서, 비교 대상 영역은 조향 각도 센서(12)로부터 검출된 검출 조향 각도 값을 근거로 구분되는 이미지 매핑 정보에 따라 달라지며, 차량의 회전 중심점을 기준으로 반지름이 다른 2개의 원들 사이 면적의 일부로 정의될 수 있다. 이렇게 비교 대상 영역을 설정하는데 이용되는 이미지 매핑 정보를 생성하는 방법에 대한 설명은 아래에서 도 14를 참조로 다시 구체적으로 언급된다.As described above, the comparison target area can be extracted not only from the bird's-eye view image but also from the camera image itself. Further, when the comparison object area is set in the bird's-eye image, it may have a ring segment shape. Here, the comparison target area is defined as a part of the area between two circles having different radii based on the rotation center point of the vehicle, according to the image mapping information classified based on the detected steering angle value detected from the steering angle sensor 12 . A description of how to generate the image mapping information used to set the comparison object area will be specifically described below with reference to FIG.

비교 대상 이미지 생성부(170)는 비교 대상 영역 추출부(160)를 통해 추출된 비교 대상 영역을 근거로 비교 대상 이미지를 생성하는 기능을 한다. 위에서 도 8 내지 도 12를 참조로 설명한 바와 같이, 비교 대상 이미지 생성부(170)는 이미지 매핑 정보를 이용하여 스케일링을 수행함으로써 비교 대상 이미지를 생성할 수 있다. 앞서 언급한 것처럼, 이미지 매핑 정보에는 비교 대상 영역에 대한 가상 격자선 설정을 위한 스케일링 정보가 포함될 수 있고, 비교 대상 이미지 생성부(170)는 가상 격자선을 기반으로 한 이미지 매핑 정보를 통해 스케일링을 수행할 수 있다. 물론, 가상 격자선 외에 알려진 다른 방식을 통해 스케일링을 수행하는 것도 가능하다. 또한, 이러한 스케일링 과정을 통해 이루어지는 비교 대상 이미지 생성 과정은 다른 처리 장치들 중 고속 처리를 위해 GPU를 통해 이루어지는 것이 바람직하다.The comparison object image generation unit 170 generates a comparison object image based on the comparison object region extracted through the comparison object region extraction unit 160. [ As described above with reference to FIGS. 8 to 12, the comparison object image generating unit 170 may generate a comparison object image by performing scaling using image mapping information. As described above, the image mapping information may include scaling information for setting a virtual lattice line for the comparison target area, and the comparison target image generating unit 170 may perform scaling through image mapping information based on the virtual lattice line Can be performed. Of course, it is also possible to perform scaling through other schemes known outside of the virtual grid lines. Also, the process of generating a comparison object image through the scaling process is preferably performed through the GPU for high-speed processing among other processing devices.

또한, 도 10 및 도 11을 참조로 설명한 것처럼, 비교 대상 이미지는 다른 비교 대상 이미지와의 비교를 위해 직사각형 또는 정사각형의 형태를 갖는 것이 바람직하다. 이렇게 생성된 비교 대상 이미지는 저장부(110)에 전달되어 저장될 수 있다. 즉, 저장부(110)에는 각 시점 별로 생성된 비교 대상 이미지가 저장될 수 있다.Also, as described with reference to FIGS. 10 and 11, it is preferable that the comparison target image has a rectangular or square shape for comparison with other comparison target images. The generated comparison target image may be transferred to the storage unit 110 and stored. That is, the storage unit 110 stores the comparison image generated for each viewpoint.

이동 거리 산출부(180)는 2개의 시점의 비교 대상 이미지들의 매칭 과정을 통해 2개의 시점 간 차량의 이동 거리를 산출하는 기능을 한다. 구체적으로, 이동 거리 산출부(180)는 비교 대상 이미지 생성부(170)를 통해 생성된 현재 시점의 비교 대상 이미지와, 저장부(110)에 저장된 이전 시점의 비교 대상 이미지를 비교함으로써 2개의 시점간 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다.The travel distance calculating unit 180 calculates the travel distance of the vehicle between the two points of view through the matching process of the images to be compared at the two points of view. Specifically, the movement distance calculating unit 180 compares the comparison image of the current time generated by the comparison image generating unit 170 with the comparison image of the previous time stored in the storage unit 110, The moving distance of the inter-vehicle can be calculated.

예를 들어, 현재 시점을 제 1 시점이라고 하고, 이전 시점을 제 2 시점이라고 할 때, 이동 거리 산출부(180)는 제 1 시점의 비교 대상 이미지와 제 2 시점의 비교 대상 이미지를 매칭함으로써, 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다. 즉, 도 12를 참조로 설명한 것처럼 이동 거리 산출부(180)는 각 비교 대상 이미지에 포함된 객체의 특징점 간 거리를 산출함으로써, 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다. For example, when the current time is referred to as a first time point and the previous time point is referred to as a second time point, the movement distance calculation unit 180 may compare the first comparison image with the second comparison image, The moving distance of the vehicle can be calculated. That is, as described with reference to FIG. 12, the travel distance calculating unit 180 can calculate the travel distance of the vehicle by calculating the distance between the minutiae points of the objects included in each comparison target image.

또한, 비교 대상 이미지는 검출 조향 각도 값을 고려하여 추출된 비교 대상 영역의 스케일링을 통해 생성된 이미지이므로, 이동 거리 산출부(180)는 객체의 y 축 거리 즉, 객체 간 수직 이동 거리만을 산출함으로써 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다. 이는 비교 대상 영역이 검출 조향 각도 값에 따라 구분된 이미지 매핑 정보를 근거로 설정될 수 있기 때문이다.In addition, since the comparison object image is generated through scaling of the comparison object area extracted in consideration of the detected steering angle value, the movement distance calculating unit 180 calculates only the y-axis distance of the object, that is, The moving distance of the vehicle can be calculated. This is because the comparison target area can be set based on the image mapping information that is classified according to the detected steering angle value.

반면, 종래 기술의 경우 서로 다른 시점을 갖는 2개의 이미지에서 특징점들간 좌표 계산을 통해 차량의 이동 거리를 산출하는 방식이 채택되었다. 이 경우, 종래의 기술은 차량의 바퀴 각도를 고려하지 않기에 연산량이 높을 뿐만 아니라, 차량의 회전 각도를 정확히 파악할 수 없어서 이동 거리의 산출 정확도도 떨어지는 문제점이 존재하였다. 반면, 본 발명의 경우 이동 거리 산출부(180)가 미리 파악된 검출 조향 각도 값에 따라 생성된 비교 대상 이미지를 이용하기에 객체 간 수직 이동 거리만 산출하면 된다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 종래 기술 대비 적은 연산량 만으로도 차량의 이동 거리를 산출할 수 있고, 그 산출 결과도 종래 기술에 비해 정확도가 높다.On the other hand, in the related art, a method of calculating the moving distance of the vehicle through the calculation of the coordinates between the minutiae points in two images having different viewpoints has been adopted. In this case, since the conventional technique does not consider the wheel angle of the vehicle, the calculation amount is high, and the rotational angle of the vehicle can not be precisely grasped. On the other hand, in the case of the present invention, the movement distance calculating unit 180 calculates the vertical movement distance between objects in order to use the comparison object image generated according to the detected detection steering angle value in advance. Accordingly, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to the embodiment of the present invention can calculate the movement distance of the vehicle with only a small amount of calculation compared with the prior art, and the calculation result is also higher than the conventional technology.

또한, 이동 거리 산출부(180)는 앞서 설명한 특징점 간 좌표 계산 외에, 제 1 시점의 비교 대상 이미지를 하나의 좌표 거리씩(예를 들어, 좌표를 기준으로 1씩) 제 2 시점의 비교 대상 이미지로 이동시키거나, 제 2 시점의 비교 대상 이미지를 제 1 시점의 비교 대상 이미지로 이동시키면서 매칭 과정을 수행함으로써 이동 거리를 산출할 수 있다. In addition to the calculation of the coordinates between the minutiae points described above, the movement distance calculating unit 180 may calculate the distance between the comparison target image at the first point of time and the reference image at the second point of time at one coordinate distance (for example, Or moving the comparison object image at the second viewpoint to the comparison object image at the first viewpoint and performing the matching process to calculate the travel distance.

이 경우에도 이동 거리 산출부(180)를 통한 이미지 매칭 과정은 조향 각도 센서(12)를 통해 검출된 검출 조향 각도 값을 이용하기에, 하나의 비교 대상 이미지를 조향 각도 센서 값에 따라 다른 비교 대상 이미지로 하나의 좌표 거리만큼 회전 이동시키면서 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다. 즉, 하나의 비교 대상 이미지를 이동시키면서 이루어지는 매칭 과정에서도 검출 조향 각도 값을 이용하기에, 차량의 이동 거리 산출에 필요한 연산량을 상당히 감소시킬 수 있다.Also in this case, the image matching process through the movement distance calculating unit 180 uses the detected steering angle value detected through the steering angle sensor 12, so that one comparison target image is compared with another comparison target The moving distance of the vehicle can be calculated while rotating the image by one coordinate distance. That is, the detection steering angle value is used in the matching process while moving one comparison target image, so that the amount of calculation required to calculate the moving distance of the vehicle can be significantly reduced.

이동 거리 산출부(180)를 통해 2개의 시점간 차량의 이동 거리가 산출되면, 산출된 이동 거리는 저장부(110)에 저장될 수 있다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 저장부(110)에 저장된 복수의 조감도 이미지들 간 이동 거리가 정확히 산출될 수 있다. 이에 따라, 합성 조감도 이미지 생성부(20)를 통해 이루어지는 과거 시점들의 조감도 이미지들과 현재 시점의 조감도 이미지의 합성 과정 시, 차량의 이동 거리가 정확히 파악될 수 있어, 보다 정확한 결과물이 산출될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)를 통해 산출된 시점 간 차량 거리가 반영된 합성 조감도 이미지는 디스플레이부(30)를 통해 디스플레이되어, 운전자의 주차 등을 보조하는데 이용될 수 있다.When the travel distance of the vehicle between two view points is calculated through the travel distance calculating unit 180, the calculated travel distance can be stored in the storage unit 110. [ Accordingly, the moving distance calculation apparatus 100 for a vehicle according to an embodiment of the present invention can accurately calculate a moving distance between a plurality of bird's-eye images stored in the storage unit 110. [ Accordingly, at the time of combining the bird's-eye view images of the past viewpoints and the bird's-eye view image of the current viewpoint, which are made through the synthesized bird's-eye view image generating unit 20, the moving distance of the vehicle can be grasped accurately and a more accurate result can be calculated . The composite bird's-eye view image reflecting the vehicle distance between the points calculated through the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to the embodiment of the present invention is displayed through the display unit 30 and used for assisting the parking of the driver .

다시 말해, 상술한 구성들을 통해, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 차량들 중 거리 감지 신호를 제공할 수 없거나, 거리 감지 신호의 요건이 좋지 않은 차량들에 적용될 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 차량의 이동 방향을 조향 검출 각도 값을 통해 파악하므로, 종래 기술로 언급한 영상만을 이용하여 이동 값을 계산하는 방식에 비해 회전 값에 대한 오차가 없고, 영상 비교 과정에서도 회전 방향을 고려한 3차원 비교가 아닌, 1차원 비교(본 발명은 차량의 회전 방향을 미리 알 수 있기에)만을 수행하기에, 연산 속도도 빠른 장점이 있다.In other words, through the above-described configurations, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to the embodiment of the present invention can not provide the distance detection signal among the vehicles, or can not provide the distance detection signal to the vehicles Can be applied. In addition, the apparatus 100 for calculating the moving distance of the vehicle according to an embodiment of the present invention grasps the moving direction of the vehicle through the steering angle detection value, and therefore, a method of calculating the moving value using only the image There is no error with respect to the rotation value, and in the image comparison process, not only the three-dimensional comparison considering the direction of rotation but also the one-dimensional comparison (since the present invention can know the direction of rotation of the vehicle in advance) .

도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 매핑 정보에서, 비교 대상 영역을 산출하는데 이용되는 비교 대상 영역 생성 정보를 생성하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다. 이제, 도 14를 참조로 본 발명의 일 실시예에 따른 비교 대상 영역 생성 정보를 생성하는 방법에 대한 설명이 이루어진다. 아래의 설명에서는 차량의 조감도 이미지에서 비교 대상 영역을 추출하는 예시를 중심으로 그 설명이 이루어진다. 다만 이는 본 발명의 이해를 돕기 위함이고, 조감도 이미지가 아닌 차량의 카메라를 통해 촬영된 카메라 이미지에서 비교 대상 영역을 산출할 때에도 유사한 방법이 적용될 수 있다.14 is a conceptual diagram for explaining a method of generating comparison area creation information used for calculating a comparison area in image mapping information according to an embodiment of the present invention. A method of generating comparison area creation information according to an embodiment of the present invention will now be described with reference to FIG. In the following description, an explanation is made centering on an example of extracting a comparison object area from a bird's-eye view image of a vehicle. However, in order to facilitate the understanding of the present invention, a similar method can be applied to a comparison object area in a camera image captured through a camera of a vehicle rather than a bird's-eye image.

먼저, 조감도 이미지 내에서 관심 영역(ROI)을 설정하는 과정이 수행된다. 여기서, 관심 영역(ROI)은 조감도 이미지 내에서 차량의 후방 영역 중 일부로 정의될 수 있다. 예를 들어, 관심 영역(ROI)은 차량의 후방 영역 중 차량과 기설정된 거리 내의 영역들로 정의될 수 있다. 여기서 조감도 이미지는 이미지 매핑 정보의 생성에 이용될 수 있는 임의의 조감도 이미지일 수 있다.First, a ROI is set in the bird's-eye image. Here, the region of interest (ROI) may be defined as part of the rear area of the vehicle in the bird's-eye image. For example, the ROI may be defined as the regions within a predetermined distance from the vehicle in the rear area of the vehicle. Wherein the bird's-eye image may be any bird's-eye image that can be used to generate image mapping information.

그 후, 차량의 중심 회전 반경(Rc)를 산출하는 과정이 수행된다. 여기서, 차량의 중심 회전 반경(Rc)은 검출 조향 각도 값을 이용하여 산출된 차량의 바퀴 각도(φ)와, 차량의 제 1 바퀴축과 제 2 바퀴축 간 수직 거리를 근거로 산출될 수 있다. 즉, 차량의 중심 회전 반경(Rc)은 아래의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.Thereafter, a process of calculating the center turning radius Rc of the vehicle is performed. Here, the central turning radius Rc of the vehicle can be calculated on the basis of the wheel angle phi of the vehicle calculated using the detected steering angle value and the vertical distance between the first and second wheel axles of the vehicle . That is, the center turning radius Rc of the vehicle can be expressed by the following equation (1).

Figure 112016066143191-pat00001
Figure 112016066143191-pat00001

수학식 1에서 φ는 차량의 바퀴 각도를 나타내고, L은 차량의 바퀴축들간 수직 거리를 나타낸다. In Equation (1),? Represents the wheel angle of the vehicle, and L represents the vertical distance between the wheel axes of the vehicle.

그 후, 차량의 내측 회전 반경(R1) 및 차량의 외측 회전 반경(R2)을 산출하는 과정이 수행된다. 여기서, 차량의 내측 회전 반경(R1)과 차량의 외측 회전 반경(R2)은 수학식 1을 통해 산출된 차량의 중심 회전 반경과, 차량의 바퀴들의 위치를 고려하여 산출될 수 있다. 차량의 내측 회전 반경(R1)은 아래의 수학식 2를 통해, 그리고 차량의 외측 회전 반경(R2)은 아래의 수학식 3을 통해 산출될 수 있다.Thereafter, a process of calculating the inside turning radius R1 of the vehicle and the outside turning radius R2 of the vehicle is performed. Here, the inside turning radius R1 of the vehicle and the outside turning radius R2 of the vehicle can be calculated in consideration of the center turning radius of the vehicle calculated through Equation (1) and the position of the wheels of the vehicle. The inside turning radius R1 of the vehicle can be calculated through the following equation (2), and the outside turning radius R2 of the vehicle can be calculated through the following equation (3).

Figure 112016066143191-pat00002
Figure 112016066143191-pat00002

Figure 112016066143191-pat00003
Figure 112016066143191-pat00003

수학식 2 및 3에서, 1.0은 예시를 위해 설정된 값을 나타내고, 차량의 모델 및 크기에 따라 미리 설정될 수 있는 수치를 나타낸다. 다시 말해, 차량의 내측 회전 반경(R1) 및 차량의 외측 회전 반경(R2)은 차량의 중심 회전 반경과 제 1 바퀴축의 일측 및 타측 간의 거리를 근거로 설정될 수 있다.In Equations (2) and (3), 1.0 represents a value set for illustration and represents a value that can be set in advance according to the model and size of the vehicle. In other words, the inside turning radius R1 of the vehicle and the outside turning radius R2 of the vehicle can be set based on the center turning radius of the vehicle and the distance between one side and the other side of the first wheel axle.

그 후, 차량의 회전 중심점(p)에 대한 설정이 이루어진다. 여기서, 회전 중심점(p)은 차량의 바퀴축들 중 하나의 바퀴축으로부터 연장하고, 해당 바퀴축의 중심으로부터 중심 회전 반경 거리만큼 이격한 지점에 설정될 수 있다. 마찬가지로, 회전 중심점(p)은 하나의 바퀴축으로부터 연장하고, 상기 바퀴축 중 내측 회전 바퀴로부터 내측 회전 반경 거리만큼 이격한 지점에, 또는 내측 회전 바퀴로부터 외측 회전 반경 거리만큼 이격한 지점에 설정되는 것도 가능하다. 여기서, 기준이 되는 회전 축은 제 1 회전 축으로 언급된다.Thereafter, setting is made for the turning center point p of the vehicle. Here, the rotation center point p may be set at a point extending from one of the wheel axes of the vehicle and spaced apart from the center of the wheel axle by a center turning radius distance. Likewise, the turning center p is set at a point extending from one wheel axis and spaced apart from the inner turning wheel by an inner turning radius distance from the inner turning wheel, or at a position spaced by an outer turning radius distance from the inner turning wheel It is also possible. Here, the reference rotation axis is referred to as a first rotation axis.

비교 대상 영역(tr)은 도 14에 도시된 것처럼, 회전 중심점(p)을 기준으로, 반지름이 다른 2개의 원들 사이의 면적의 일부로 정의될 수 있다. 여기서, 반지름이 다른 2개의 원들은 회전 중심점(p)을 기준으로 한 내측 회전 반경(R1) 및 외측 회전 반경(R2)에 따라 형성된 원을 나타낸다. The comparison target area tr can be defined as a part of the area between two circles having different radii with respect to the rotation center point p as shown in Fig. Here, the two circles having different radii represent circles formed according to the inside turning radius R1 and the outside turning radius R2 based on the rotation center point p.

또한, 비교 대상 영역(tr)은 반지름이 다른 2개의 원들 사이의 면적에서 제 1 대상 영역 설정선과 제 2 대상 영역 설정선 사이의 영역으로 정의될 수 있다. 여기서, 제 1 대상 영역 설정선은 회전 중심점과 제 1 바퀴축을 연결하는 기준선과 제 1 영역 설정 각도를 이루는 선으로 정의될 수 있고, 제 2 대상 영역 설정선은 상기 기준선과 제 2 영역 설정 각도를 이루는 선으로 정의될 수 있다. 여기서, 제 1 영역 설정 각도 및 제 2 영역 설정 각도는 각각 아래의 수학식 4 및 수학식 5로 표현될 수 있다.In addition, the comparison area tr may be defined as an area between the first object area setting line and the second object area setting line in the area between the two circles having different radii. Here, the first object area setting line may be defined as a line connecting the reference center line connecting the rotation center point and the first wheel axis with the first area setting angle, and the second object area setting line may be defined by the reference line and the second area setting angle Can be defined as a line connecting Here, the first area setting angle and the second area setting angle can be expressed by the following equations (4) and (5), respectively.

Figure 112016066143191-pat00004
Figure 112016066143191-pat00004

Figure 112016066143191-pat00005
Figure 112016066143191-pat00005

수학식 4에서, y1은 관심 영역(ROI)의 하변과 기준선 간의 수직 거리를 나타내고, 수학식 5에서, y2는 관심 영역(ROI)의 상변과 기준선 간의 수직 거리를 나타낸다. 즉, 제 1 영역 설정 각도(θ1)는 관심 영역(ROI)의 하변과 제 1 바퀴축 간의 수직 거리, 그리고 중심 회전 반경(Rc)을 근거로 산출될 수 있고, 제 2 영역 설정 각도(θ2)는 관심 영역(ROI)의 상변과 제 1 바퀴축 간의 수직 거리, 그리고 중심 회전 반경(Rc)을 근거로 산출될 수 있다. In Equation (4), y1 represents the vertical distance between the lower side of the ROI and the reference line, and y2 represents the vertical distance between the upper side of the ROI and the reference line. That is, the first area setting angle? 1 can be calculated based on the vertical distance between the lower side of the ROI and the first wheel axis, and the center turning radius Rc, and the second area setting angle? Can be calculated based on the vertical distance between the upper side of the ROI and the first wheel axis, and the center turning radius Rc.

또한, 이미지 매핑 정보를 생성할 때, 비교 대상 영역의 설정은 조감도 이미지 내의 관심 영역(tr) 내에서 상술한 과정을 통해 차량의 내측 회전 반경(R1) 및 외측 회전 반경(R2)에 따라 생성된 2개의 원들 사이의 면적에서, 제 1 대상 영역 설정선 및 제 2 대상 영역 설정선 사이의 면적에 대해 이루어질 수 있다. 이에 따라, 비교 대상 영역(tr)은 링 세그먼트의 형상을 갖게 되고, 차량의 내측 및 외측 회전 반경이 서로 다르기에, 양 측변의 길이는 서로 다를 수 있다. 물론, 앞서 설명한 것처럼 비교 대상 영역(tr)은 차량의 검출 조향 각도 값에 따라 즉, 차량의 바퀴 각도에 따라 그 형상은 상이하게 형성될 수 있다.Further, when generating the image mapping information, the setting of the area to be compared is generated according to the inside turning radius R1 and the outside turning radius R2 of the vehicle through the above-described process in the area of interest (tr) In the area between the two circles, the area between the first object area setting line and the second object area setting line. Thus, the comparison area tr has the shape of a ring segment, and since the inside and outside turning radii of the vehicle are different from each other, the lengths of both sides may be different from each other. Of course, as described above, the comparison area tr may be formed differently depending on the detection steering angle value of the vehicle, that is, the shape of the comparison area tr may be different depending on the wheel angle of the vehicle.

상술한 과정을 통해 해당 검출 조향 각도 값에 따른 이미지 매핑 정보가 생성될 수 있다. 즉, 이미지 매핑 정보는 상기 과정들을 통해 검출 조향 각도 값에 따라 형성되는 영역에 대한 정보를 포함할 수 있다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)는 상기 정보를 근거로 조감도 이미지에서 상기 영역의 좌표, 형태 및 크기에 대응하는 영역을 비교 대상 영역으로 추출할 수 있다.The image mapping information according to the detected steering angle value can be generated through the above-described process. That is, the image mapping information may include information about an area formed according to the detected steering angle value through the above processes. Accordingly, the vehicle movement distance calculation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention can extract, from the bird's-eye view image, an area corresponding to the coordinates, shape, and size of the area as a comparison object area based on the information .

또한, 이미지 매핑 정보는 상기 영역에 대한 좌표 계산과 스케일링을 위한 스케일링 정보를 더 포함할 수 있다. 물론, 스케일링 정보도 검출 조향 각도 값에 따라 상이한 정보가 저장될 수 있다.In addition, the image mapping information may further include scaling information for coordinate calculation and scaling for the area. Of course, the scaling information can also store different information depending on the detected steering angle value.

도 15는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(200)에 대한 블록도이다. 상술한 바와 같이, 본 발명의 차량의 이동 거리 산출 장치는 도 13을 참조로 설명된 조감도 이미지에서 비교 대상 영역 및 비교 대상 이미지를 추출함으로써 거리 산출이 이루어지는 방식 이외에, 카메라 이미지 그 자체에서 비교 대상 영역을 추출하고, 추출된 비교 대상 영역을 근거로 비교 대상 이미지를 생성하는 것도 가능하다. 15 is a block diagram of an apparatus 200 for calculating a travel distance of a vehicle according to another embodiment of the present invention. As described above, in the vehicle movement distance calculating apparatus of the present invention, the distance calculation is performed by extracting the comparison object region and the comparison object image from the bird's-eye view image described with reference to FIG. 13, It is also possible to generate a comparison object image based on the extracted comparison object area.

이를 위해, 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(200)는 도 13을 참조로 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 장치(100)와 유사한 구성들을 포함하여 구성될 수 있고, 그 제어 과정에 있어서 일부 차이가 있을 수 있다. 도 13을 참조로 언급된 바와 마찬가지로, 도 15로 도시된 각 구성들은 본 발명의 이해를 돕기 위해 기능별로 각 구성들을 구분한 것이고, 실제로는 CPU, MPU, GPU 또는 ECU와 같은 하나의 처리 장치를 통해 구현되는 것도 가능하다. 이제 도 15를 참조로 본 발명의 일 실시예와 동일한 기능을 수행하는 부분을 제외하고, 다른 기능을 수행하는 구성들 위주로 설명이 이루어진다.To this end, the vehicle travel distance calculation apparatus 200 according to another embodiment of the present invention includes structures similar to the vehicle travel distance calculation apparatus 100 according to the embodiment of the present invention described with reference to FIG. 13 And there may be some differences in the control process. As shown in FIG. 13, each of the configurations shown in FIG. 15 is configured to divide each of the components into functions in order to facilitate understanding of the present invention. In practice, one processing device such as a CPU, MPU, GPU, or ECU It is also possible to implement it through. Now, with reference to FIG. 15, description will be made mainly on configurations for performing other functions, except for those parts that perform the same functions as those of the embodiment of the present invention.

비교 대상 영역 추출부(260)는 이미지 획득부(220)로부터 획득된 카메라 이미지로부터 비교 대상 영역을 추출하는 기능을 한다. 즉, 비교 대상 영역 추출부(260)는 본 발명의 일 실시예에서 조감도 이미지에서 비교 대상 영역을 설정하는 것과는 달리, 카메라 이미지 그 자체에서 비교 대상 영역을 추출할 수 있다.The comparison region extracting unit 260 extracts a region to be compared from the camera image obtained from the image obtaining unit 220. That is, the comparison region extracting unit 260 may extract the comparison region from the camera image itself, as opposed to setting the comparison region in the bird's-eye image in the embodiment of the present invention.

이렇게 비교 대상 영역의 추출이 완료되면, 좌표 계산부(230)를 통해 비교 대상 영역에 가상 격자선을 추가하고, 좌표 계산을 수행하는 과정이 이루어진다.When the extraction of the comparison object area is completed, a process of adding a virtual lattice line to the comparison object area through the coordinate calculation unit 230 and performing coordinate calculation is performed.

그 후, 조감도 이미지 생성부(240)는 비교 대상 영역을 조감도 이미지로 변환하고, 변환된 조감도 이미지를 저장부(210) 및 비교 대상 이미지 생성부(270)로 전달할 수 있다. 여기서, 조감도 이미지 생성부(240)를 통해 생성된 조감도 이미지는 비교 대상 영역에 대한 조감도 이미지이므로, 도 13을 참조로 언급한 비교 대상 이미지와 동일한 이미지일 수 있다. Thereafter, the bird's-eye view image generating unit 240 may convert the comparison target region into a bird's-eye view image and transmit the converted bird's-eye view image to the storage unit 210 and the comparison object image generating unit 270. Here, the bird's-eye image generated through the bird's-eye view image generating unit 240 may be the same image as the comparison target image referred to with reference to FIG. 13 because it is the bird's-eye image for the comparison target area.

즉, 이동 거리 산출부(280)는 조감도 이미지 생성부(240)를 통해 생성된 제 1 시점의 조감도 이미지와 제 2 시점의 조감도 이미지 즉, 제 1 시점의 제 1 비교 대상 이미지와 제 2 시점의 제 2 비교 대상 이미지 간의 매칭 과정을 수행함으로써, 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다. 여기서, 이동 거리 산출부(280)를 통해 이루어지는 차량의 이동 거리 산출 과정은 위에서 상세히 설명하였으므로, 추가적인 설명은 생략한다. That is, the movement distance calculating unit 280 calculates the distance between the first viewpoint image at the first viewpoint and the bird's-eye view image at the second viewpoint, that is, the first comparison image at the first viewpoint and the second viewpoint image at the second viewpoint, The moving distance of the vehicle can be calculated by performing the matching process between the second comparison object images. Here, the process of calculating the travel distance of the vehicle through the travel distance calculating unit 280 has been described in detail above, and a further explanation will be omitted.

도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 방법에 대한 흐름도이다. 상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 방법은 차량에 장착된 조향 각도 센서에서 획득된 검출 조향 각도 값을 근거로 각 시점의 비교 대상 이미지를 추출하고, 검출 조향 각도 값을 고려한 2개의 시점의 비교 대상 이미지들의 매칭을 통해 차량의 이동 거리를 산출하는 것을 특징으로 한다. 이제, 도 16을 참조로 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 방법에 대한 설명이 이루어진다.16 is a flowchart illustrating a method of calculating a travel distance of a vehicle according to an embodiment of the present invention. As described above, in the method of calculating the moving distance of the vehicle according to the embodiment of the present invention, the comparison target image at each point of view is extracted based on the detected steering angle value acquired by the steering angle sensor mounted on the vehicle, The moving distance of the vehicle is calculated through matching of the comparison images of the two points of view in consideration of the value of the distance. Now, with reference to FIG. 16, a description will be given of a method of calculating a moving distance of a vehicle according to an embodiment of the present invention.

S110 단계는 이미지 획득부에 의해, 차량에 장착된 카메라를 통해 촬영되고, 저장부에 저장된 카메라 이미지를 획득하는 단계이다. 앞서 언급한 것처럼, 저장부에는 카메라를 통해 촬영된 카메라 이미지들이 저장될 수 있고, 아래에서 언급되는 조감도 이미지 생성에 필요한, 그리고 비교 대상 영역 추출과 비교 대상 이미지 생성에 필요한 이미지 매핑 정보가 저장될 수 있다. 여기서, 이미지 매핑 정보는 검출 조향 각도 값에 따라 상이한 매핑 정보들이 저장될 수 있다.Step S110 is a step of acquiring a camera image photographed by a camera mounted on the vehicle and stored in the storage unit, by the image acquisition unit. As described above, in the storage unit, camera images photographed through a camera can be stored, image mapping information necessary for generating a bird's-eye image described below, and comparison target area extraction and image comparison necessary for creating a comparison target image can be stored have. Here, the image mapping information may store different mapping information according to the detected steering angle value.

S120 단계는 조감도 이미지 생성부에 의해, S110 단계를 통해 획득한 카메라 이미지를 시점 변환함으로써 조감도 이미지를 생성하는 단계이다. S120 단계를 통한 조감도 이미지의 생성 과정 이전, 좌표 계산부를 통해 카메라 이미지에 가상 격자선을 추가하고, 좌표 계산을 수행하는 단계가 이루어질 수 있다. 여기서, S120 단계는 투시 변환을 통해 이루어질 수 있으나, 다양한 방식을 통해 조감도 이미지들이 생성될 수 있으므로, 추가적인 설명은 생략한다.In step S120, the bird's-eye view image generating unit generates a bird's-eye view image by performing a viewpoint transformation on the camera image acquired in step S110. A step of adding a virtual grid line to the camera image through the coordinate calculation unit and performing coordinate calculation may be performed before the bird's-eye view image generation process through step S120. Here, although the step S120 may be performed through the perspective transformation, the bird's-eye images may be generated through various methods, so that further explanation will be omitted.

S130 단계는 매핑 정보 검색부에 의해, 조향 각도 센서로부터 검출한 검출 조향 각도 값을 획득하는 단계이다. 도 16에서, S130 단계는 S110 단계 및 S120 단계 이후 순차적으로 수행되는 것으로 도시되었으나, 이는 예시일 뿐이고 S110 단계 및 S120 단계와 별도로 수행될 수 있으며, 시점마다 반복적으로 수행될 수 있다. 또한, 검출 조향 각도 값은 각 카메라 이미지의 획득 시점에 대한 조향 각도 값이 구분되어 획득될 수 있다. Step S130 is a step of obtaining, by the mapping information searching unit, the detected steering angle value detected from the steering angle sensor. In FIG. 16, step S130 is performed sequentially after step S110 and step S120. However, this step may be performed separately from steps S110 and S120, and may be repeatedly performed at each time point. Further, the detected steering angle value can be obtained by distinguishing the steering angle value with respect to the time of acquisition of each camera image.

S140 단계는 매핑 정보 검색부에 의해, S130 단계를 통해 획득한 검출 조향 각도 값에 대응하는 이미지 매핑 정보를 검색하는 단계이다. 앞서 언급한 것처럼, 저장부에는 검출 조향 각도 값에 따라 구분된 이미지 매핑 정보들이 저장될 수 있고, S140 단계는 S130 단계를 통해 획득한 검출 조향 각도 값에 대응하는 이미지 매핑 정보를 검색하는 과정을 나타낸다.In step S140, the mapping information searching unit searches the image mapping information corresponding to the detected steering angle value obtained in step S130. As described above, the image mapping information classified according to the detected steering angle value can be stored in the storage unit, and step S140 shows a process of searching for image mapping information corresponding to the detected steering angle value obtained in step S130 .

S150 단계는 비교 대상 영역 추출부에 의해, S120 단계에서 생성된 조감도 이미지에서 S140 단계를 통해 검색된 이미지 매핑 정보에 따라 비교 대상 영역을 추출하는 단계이다. 앞서 언급한 것처럼, 비교 대상 영역은 조감도 이미지에서 링 세그먼트의 형상으로 추출될 수 있다. 앞서 언급한 것처럼, 비교 대상 영역은 조감도 이미지에서 회전 중심점을 기준으로, 반지름이 다른 2개의 원들 사이 면적의 일부로 정의될 수 있다. 또한, 비교 대상 영역은 위에서 도 14를 참조로 설명한 바와 같이, 반지름이 다른 2개의 원들 사이의 면적에서 회전 중심점을 기준으로 제 1 대상 영역 설정선 및 제 2 대상 영역 설정선 사이 면적으로 정의될 수 있다. 비교 대상 영역을 추출하는데 이용되는 이미지 매핑 정보를 생성하는 방법은 아래에서 도 17을 참조로 다시 설명되므로, 추가적인 설명은 생략한다. In step S150, the comparison object area extracting unit extracts a comparison object area according to the image mapping information retrieved through step S140 in the bird's-eye image generated in step S120. As mentioned above, the comparison region can be extracted as the shape of the ring segment in the bird's-eye image. As mentioned above, the area to be compared can be defined as a part of the area between two circles with different radii, based on the rotation center point in the bird's-eye image. 14, the area to be compared can be defined as the area between the first target area setting line and the second target area setting line with respect to the rotation center point in the area between the two circles having different radii have. The method of generating the image mapping information used for extracting the comparison object area will be described below with reference to FIG. 17, and a further explanation will be omitted.

S160 단계는 S150 단계를 통해 추출된 비교 대상 영역을 스케일링함으로써 비교 대상 이미지를 생성하는 단계이다. 여기서, 스케일링은 이미지 매핑 정보에 포함된 스케일링 정보를 이용할 수 있다. 다시 말해, S160 단계는 S140 단계를 통해 검색된 이미지 매핑 정보를 근거로 비교 대상 영역을 스케일링함으로써, 비교 대상 이미지를 생성하는 단계이다. S160 단계를 통해 생성된 비교 대상 이미지는 다른 비교 대상 이미지와의 비교를 위해 정사각형 또는 직사각형 형태를 갖는 것이 바람직하다.Step S160 is a step of generating a comparison object image by scaling the comparison object area extracted in step S150. Here, the scaling may use the scaling information contained in the image mapping information. In other words, step S160 is a step of generating a comparison object image by scaling the comparison object area based on the image mapping information searched in step S140. It is preferable that the comparison target image generated through step S160 has a square or rectangular shape for comparison with other comparison target images.

S170 단계는 2개의 시점에 대한 비교 대상 이미지들을 비교함으로써, 2개의 시점 간 비교 대상 이미지들에 포함된 객체의 좌표 차이를 계산하는 단계이다. 앞서 설명한 것처럼, S170 단계는 2개의 비교 대상 이미지들에서 동일한 특징점들을 추출하고, 특징점들간 좌표 차이를 구할 수 있다. 다만, 앞서 언급한 것처럼, 비교 대상 이미지가 검출 조향 각도 값을 고려하여 생성되었기에, 좌표 차이에 대한 계산은 y 축 거리 즉, 수직 이동 거리만을 산출함으로써 이루어질 수 있다.Step S170 is a step of calculating the coordinate difference of the object included in the comparison target images between the two views by comparing the comparison images with respect to the two viewpoints. As described above, in step S170, it is possible to extract the same minutiae from the two comparison images and obtain the coordinate difference between minutiae. However, as mentioned above, since the comparison object image is generated in consideration of the detected steering angle value, the calculation of the coordinate difference can be performed by calculating only the y-axis distance, i.e., the vertical movement distance.

또한, S170 단계는 제 1 시점의 비교 대상 이미지를 제 2 시점의 비교 대상 이미지로 이동시키거나, 또는 제 2 시점의 비교 대상 이미지를 제 1 시점의 비교 대상 이미지로 하나의 좌표 거리만큼씩 이동시킴으로써 수행되는 것도 가능하다.In step S170, the comparison target image at the first time point is moved to the comparison target image at the second time point, or the comparison target image at the second time point is moved by one coordinate distance to the comparison target image at the first time point It is also possible to perform.

상술한 것처럼, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 방법은 S130 단계를 통해 검출 조향 각도 값을 획득하였으므로, 획득한 검출 조향 각도 값을 근거로 이미지를 이동시키는 것이 가능하기 때문이다. 이에 따라, 하나의 비교 대상 이미지를 다른 시점의 비교 대상 이미지로 검출 조향 각도 값을 고려하여 하나의 좌표 거리 만큼씩 이동시키면서 이미지 매칭을 수행하고, 이미지 매칭률이 가장 높을 때의 좌표 이동 거리를 산출할 수 있다.As described above, the method of calculating the moving distance of the vehicle according to the embodiment of the present invention is able to move the image based on the obtained detected steering angle value since the detected steering angle value is obtained through step S130. Accordingly, image matching is performed while moving one comparison object image by one coordinate distance in consideration of the detection steering angle value as a comparison object image at another viewpoint, and a coordinate movement distance when the image matching rate is the highest is calculated can do.

S180 단계는 S170 단계를 통해 산출된 좌표 차이를 근거로 2개의 시점 간 차량의 이동 거리를 산출하는 단계이다. 이렇게 산출된 이동 거리는 저장부에 저장되어, 위에서 설명된 합성 조감도 이미지의 생성에 이용될 수 있다.Step S180 is a step of calculating the moving distance of the vehicle between the two time points based on the coordinate difference calculated through step S170. The calculated travel distance is stored in the storage unit and can be used to generate the composite bird's-eye image described above.

도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 매핑 정보를 생성하는 방법에 대한 흐름도이다. 구체적으로, 도 17은 이미지 매핑 정보 중, 비교 대상 영역 설정 정보를 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이제, 도 17을 참조로 본 발명의 일 실시예에 따른 비교 대상 영역 설정 정보를 생성하는 방법에 대한 설명이 더 이루어진다. 17 is a flowchart of a method of generating image mapping information according to an embodiment of the present invention. Specifically, FIG. 17 is a flowchart for explaining a method of generating comparison target area setting information among the image mapping information. Now, with reference to FIG. 17, a method of generating comparison area setting information according to an embodiment of the present invention is further described.

S210 단계는 조감도 이미지에서 관심 영역을 설정하는 단계이다. 앞서 설명한 것처럼, 관심 영역(ROI)은 조감도 이미지 내에서 차량의 후방 영역 중 일부로 정의될 수 있다. 예를 들어, 관심 영역은 차량의 후방 영역 중 차량과 기설정된 거리 내의 영역들로 정의될 수 있고, 이하에서 설명되는 비교 대상 영역의 추출에 이용될 수 있다.Step S210 is a step of setting a region of interest in the bird's-eye image. As described above, the ROI can be defined as part of the rear area of the vehicle within the bird's-eye image. For example, the ROI can be defined as the regions within the predetermined distance from the vehicle, and can be used for extracting the ROI as described below.

S220 단계는 차량의 중심 회전 반경을 산출하는 단계이다. 여기서, 중심 회전 반경은 회전 중심점과 차량의 바퀴축의 중심간의 거리로 정의될 수 있다. 또한, S220 단계는 검출 조향 각도 값에 따른 차량의 곡선 이동 시, 차량의 검출 조향 각도 값에 대한 중심 회전 반경을 산출하는 단계로 정의될 수 있다. 구체적으로, S220 단계는 차량의 제 1 바퀴축과 제 2 바퀴축간의 수직 거리와, 검출 조향 각도 값을 이용하여 산출된 차량의 바퀴 각도를 근거로 차량의 중심 회전 반경을 산출할 수 있다. S220 단계를 통해 이루어지는 차량의 중심 회전 반경을 산출하는 방법은 위에서 수학식 1을 참조로 상세히 언급하였으므로, 이에 대한 추가적인 설명은 생략한다.Step S220 is a step of calculating the center turning radius of the vehicle. Here, the center turning radius can be defined as the distance between the center of rotation and the center of the wheel axis of the vehicle. The step S220 may be defined as a step of calculating a center turning radius with respect to the detected steering angle value of the vehicle when the vehicle is curved in accordance with the detected steering angle value. Specifically, the central turning radius of the vehicle can be calculated based on the vertical distance between the first and second wheel axles of the vehicle and the wheel angle of the vehicle calculated using the detected steering angle value. Since the method of calculating the central turning radius of the vehicle through step S220 has been described in detail with reference to Equation 1, further description thereof will be omitted.

S230 단계는 차량의 내측 회전 반경 및 외측 회전 반경을 산출하는 단계이다. 여기서, 내측 회전 반경은 회전 중심점과 제 1 바퀴축의 일측 간의 거리, 그리고 외측 회전 반경은 회전 중심점과 제 1 바퀴축의 타측 간의 거리로 정의될 수 있다. 따라서, S230 단계는 S220 단계를 통해 산출된 차량의 중심 회전 반경을 이용하여 산출될 수 있다. 구체적으로, S230 단계에서 내측 회전 반경은 중심 회전 반경에서 차량의 모델 또는 크기에 따라 미리 설정된 변수를 근거로 산출될 수 있다. Step S230 is a step of calculating the inside turning radius and the outside turning radius of the vehicle. Here, the inner radius of rotation may be defined as the distance between the center of rotation and one side of the first wheel axis, and the outer radius of rotation may be defined as the distance between the center of rotation and the other side of the first wheel axis. Accordingly, the step S230 can be performed using the central turning radius of the vehicle calculated in the step S220. Specifically, in step S230, the inner turning radius may be calculated based on a predetermined variable according to the model or size of the vehicle at the center turning radius.

S240 단계는 차량의 회전 중심점을 설정하는 단계이다. 여기서, 회전 중심점은 도 14를 참조로 설명한 바와 같이, 차량의 바퀴축들 중 하나의 바퀴축(즉, 제 1 바퀴축)으로부터 연장하고, 해당 바퀴축의 중심으로부터 중심 회전 반경 거리만큼 이격한 지점에 설정될 수 있다. 마찬가지로, 회전 중심점은 하나의 바퀴축(즉, 제 1 바퀴축)으로부터 연장하고, 제 1 바퀴축에서 내측 회전 바퀴로부터 내측 회전 반경 거리만큼 이격한 지점에, 또는 내측 회전 바퀴로부터 외측 회전 반경 거리만큼 이격한 지점에 설정되는 것도 가능하다. Step S240 is a step of setting the turning center point of the vehicle. Here, the center of rotation extends from one of the wheel axles of the vehicle (i.e., the first wheel axle) as described with reference to Fig. 14, and is located at a position spaced from the center of the wheel axle by a center turning radius Can be set. Likewise, the center of rotation extends from one wheel axis (i.e., the first wheel axis), at a point spaced by an inner turning radius distance from the inner turning wheel at the first wheel axis, or at an outer turning radius distance from the inner turning wheel It is also possible to set it at a separate point.

앞서 설명한 것처럼, 비교 대상 영역은 S240 단계를 통해 설정된 회전 중심점을 기준으로 반지름이 다른 2개의 원들 사이의 면적의 일부로 정의될 수 있다. 여기서, 2개의 원들은 회전 중심점을 기준으로 S230 단계를 통해 산출된 내측 회전 반경 및 외측 회전 반경에 따라 형성된 원들을 나타낸다. 또한, 비교 대상 영역은 반지름이 다른 2개의 원들 사이의 면적에서 아래에서 설명되는 제 1 대상 영역 설정선과 제 2 대상 영역 설정선 사이의 면적으로 정의될 수 있다. 이제, 제 1 대상 영역 설정선과 제 2 대상 영역 설정선을 생성하는 방법에 대한 설명이 이루어진다.As described above, the comparison object area can be defined as a part of the area between two circles having different radii based on the rotation center point set in step S240. Here, the two circles represent circles formed according to the inner radius of rotation and the outer radius of rotation calculated through step S230 with respect to the center of rotation. Further, the area to be compared can be defined as the area between the first object area setting line and the second object area setting line described below in the area between the two circles having different radii. Now, a description will be given of a method of generating the first target area setting line and the second target area setting line.

S250 단계는 제 1 영역 설정 각도 및 제 2 영역 설정 각도를 산출하는 단계이다. 그리고 S260 단계는 회전 중심점과 상기 바퀴축을 연결하는 기준선과 제 1 영역 설정 각도를 이루는 제 1 대상 영역 설정선을 생성하는 단계이고, S270 단계는 기준선과 제 2 영역 설정 각도를 이루는 제 2 대상 영역 설정선을 생성하는 단계이다.Step S250 is a step of calculating the first area setting angle and the second area setting angle. In step S260, a first object area setting line is formed that forms a first area setting line and a reference line connecting the rotation center point and the wheel axis. In step S270, a second object area setting line And generating a line.

여기서, 제 1 대상 영역 설정선을 생성하는데 이용되는 제 1 영역 설정 각도는 관심 영역의 하변과 기준선 간의 수직 거리와, 차량의 중심 회전 반경을 근거로 산출될 수 있다(수학식 4 참조). 또한, 제 2 대상 영역 설정선을 생성하는데 이용되는 제 2 영역 설정 각도는 관심 영역의 상변과 기준선 간의 수직 거리와, 차량의 중심 회전 반경을 근거로 산출될 수 있다(수학식 5 참조). 이렇게, 제 1 대상 영역 설정선과 제 2 대상 영역 설정선은 차량의 중심 회전 반경과 관심 영역을 고려하여 산출될 수 있다. Here, the first area setting angle used to generate the first object area setting line can be calculated based on the vertical distance between the lower side of the ROI and the reference line, and the center turning radius of the vehicle (see Equation 4). The second area setting angle used to generate the second object area setting line can be calculated based on the vertical distance between the upper side of the ROI and the reference line and the center turning radius of the vehicle (see equation (5)). In this way, the first target area setting line and the second target area setting line can be calculated in consideration of the center turning radius of the vehicle and the ROI.

S280 단계는 제 1 대상 영역 설정선과 제 2 대상 영역 설정선 사이의 영역 중 내측 및 외측 회전 반경에 따라 설정된 영역을 비교 대상 영역으로 추출하여, 비교 대상 영역 설정 정보를 생성하는 단계이다. 다시 말해, 비교 대상 영역은 차량의 검출 조향 각도 값을 근거로 차량의 곡선 움직임을 고려하여 생성될 수 있고, 조감도 이미지 내에서 링 세그먼트의 형상을 갖게 된다.Step S280 is a step of extracting a region set in accordance with the inner and outer radius of rotation between the first object region setting line and the second object region setting line as a region to be compared and generating the region setting information to be compared. In other words, the comparison area can be generated in consideration of the curvilinear motion of the vehicle based on the detected steering angle value of the vehicle, and has the shape of the ring segment in the bird's-eye image.

도 18은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 방법에 대한 흐름도이다. 앞에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 차량의 이동 거리 산출 방법은 조감도 이미지 내에서 비교 대상 영역을 추출하는 방법만으로 제한되지 않고, 카메라에서 촬영된 카메라 이미지에서 비교 대상 영역을 추출함으로 이루어지는 것도 가능하다. 이제, 도 18을 참조로 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 방법에 대한 설명이 이루어진다. 또한, 아래에서는 도 16을 참조로 설명된 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 이동 거리 산출 방법과 중복되는 부분은 생략하여 서술된다.18 is a flowchart illustrating a method of calculating a travel distance of a vehicle according to another embodiment of the present invention. As described above, the method of calculating the moving distance of the vehicle of the present invention is not limited to the method of extracting the comparison object area in the bird's-eye image, but may be performed by extracting the comparison object area from the camera image captured by the camera. Now, with reference to FIG. 18, a description will be given of a method of calculating a travel distance of a vehicle according to another embodiment of the present invention. In the following description, the overlapping portions of the method for calculating the moving distance of the vehicle according to the embodiment of the present invention described with reference to FIG. 16 will be omitted.

S310 단계는 이미지 획득부에 의해, 차량에 장착된 카메라를 통해 촬영되고, 저장부에 저장된 카메라 이미지를 획득하는 단계이다.Step S310 is a step of acquiring a camera image, which is photographed by a camera mounted on the vehicle and stored in the storage unit, by the image acquisition unit.

S320 단계는 매핑 정보 검색부에 의해, 조향 각도 센서로부터 검출한 검출 조향 각도 값을 획득하는 단계이다. 앞서 설명된 것처럼, 검출 조향 각도 값의 획득은 카메라 이미지의 획득 시점마다 반복적으로 수행될 수 있다. Step S320 is a step of obtaining, by the mapping information searching unit, the detected steering angle value detected from the steering angle sensor. As described above, the acquisition of the detected steering angle value can be repeatedly performed at each acquisition time of the camera image.

S330 단계는 매핑 정보 검색부에 의해, S320 단계를 통해 획득한 검출 조향 각도 값에 대응하는 이미지 매핑 정보를 검색하는 단계이다. 앞서 언급한 것처럼, 저장부에는 검출 조향 각도 값에 따라 구분된 이미지 매핑 정보들이 저장될 수 있고, S330 단계는 S320 단계를 통해 획득한 검출 조향 각도 값에 대응하는 이미지 매핑 정보의 검색을 수행할 수 있다.In operation S330, the mapping information retrieving unit retrieves image mapping information corresponding to the detected steering angle value obtained in operation S320. As described above, the image mapping information classified according to the detected steering angle value may be stored in the storage unit, and in step S330, the image mapping information corresponding to the detected steering angle value acquired in step S320 may be retrieved have.

S340 단계는 비교 대상 영역 추출부에 의해, 이미지 매핑 정보에 따라 카메라 이미지에서 비교 대상 영역을 추출하는 단계이다. 본 발명의 일 실시예와는 다르게, S340 단계는 조감도 이미지가 아닌 카메라 이미지 그 자체에서 비교 대상 영역을 추출할 수 있다. 여기서, 비교 대상 영역은 조감도 이미지에서 추출될 경우, 링 세그먼트의 형상을 가질 수 있으나, 카메라 이미지에서는 검출 조향 각도 값에 대응하는 이미지 매핑 정보에 따라 그 형태가 정해질 수 있다.In step S340, the comparison object region extracting unit extracts the comparison object region from the camera image according to the image mapping information. Unlike the embodiment of the present invention, in step S340, the comparison object area may be extracted from the camera image itself instead of the bird's-eye view image. Here, when the comparison object region is extracted from the bird's-eye view image, the shape of the ring segment can be determined, but the shape of the camera image can be determined according to the image mapping information corresponding to the detected steering angle value.

S350 단계는 비교 대상 이미지 생성부에 의해, S340 단계를 통해 추출된 비교 대상 영역을 스케일링 함으로써 비교 대상 이미지를 생성하는 단계이다. 구체적으로, S350 단계는 S330 단계를 통해 검색한 이미지 매핑 정보를 이용하여 비교 대상 영역을 스케일링함으로써, 비교 대상 이미지를 생성하는 단계이다. 앞서 설명한 바와 같이, 비교 대상 이미지는 아래에서 설명되는 바와 같이 서로 다른 시점의 비교 대상 이미지들의 비교를 통해 차량의 이동 거리 산출에 이용될 수 있다. 이를 위해, 비교 대상 이미지는 직사각형 또는 정사각형 형태의 이미지일 수 있다. 또한, S350 단계는 고속 처리를 위해 GPU를 통해 이루어지는 것이 바람직하다.In step S350, the comparison object image generation unit generates a comparison object image by scaling the comparison object area extracted in step S340. Specifically, in step S350, a comparison object image is generated by scaling a comparison object area using the image mapping information searched through step S330. As described above, the comparison target image can be used for calculating the moving distance of the vehicle through comparison of comparison images at different points in time, as described below. To this end, the image to be compared may be an image in the form of a rectangle or a square. In addition, it is preferable that the step S350 is performed through the GPU for high-speed processing.

S360 단계는 2개의 시점에 대한 비교 대상 이미지들을 비교함으로써, 2개의 시점 간 비교 대상 이미지들에 포함된 객체의 좌표 차이를 계산하는 단계이다. 구체적으로, S360 단계는 제 1 시점의 비교 대상 이미지와 제 2 시점의 비교 대상 이미지에서, 특징점들을 추출하고 특징점들 간 좌표 차이를 계산함으로써 이루어질 수 있다. 또한, S360 단계는 x축, y축 및 바퀴 각도 모두를 고려하는 것이 아닌, y 축에 대한 거리 즉, 수직 이동 거리만을 고려함으로써 이루어질 수 있다. 이에 대한 설명은 위에서 상세히 언급하였으므로, 추가적인 설명은 생략한다.Step S360 is a step of calculating the coordinate difference of the object included in the comparison target images between the two viewpoints by comparing the comparison images with respect to the two viewpoints. Specifically, the step S360 may be performed by extracting the feature points from the comparison image at the first time point and the comparison object image at the second time point, and calculating the coordinate difference between the feature points. Also, step S360 may be performed by considering only the y-axis distance, i.e., the vertical movement distance, not the x-axis, y-axis, and wheel angles. Since the above description has been described in detail above, further explanation is omitted.

또한, S360 단계는 제 1 시점의 비교 대상 이미지를 제 2 시점의 비교 대상 이미지로 이동시키거나, 또는 제 2 시점의 비교 대상 이미지를 제 1 시점의 비교 대상 이미지로 하나의 좌표 거리만큼씩 이동시킴으로써, 좌표 차이를 계산하는 방식도 가능하다. In step S360, the comparison target image at the first time point is moved to the comparison target image at the second time point, or the comparison target image at the second time point is moved by one coordinate distance to the comparison target image at the first time point , And a method of calculating the coordinate difference is also possible.

S370 단계는 S360 단계를 통해 산출된 좌표 차이를 근거로 2개의 시점 간 차량의 이동 거리를 산출하는 단계이다. 이렇게 산출된 이동 거리는 저장부에 저장되어, 위에서 설명된 합성 조감도 이미지의 생성에 이용될 수 있다. Step S370 is a step of calculating the moving distance of the vehicle between the two viewpoints based on the coordinate difference calculated through step S360. The calculated travel distance is stored in the storage unit and can be used to generate the composite bird's-eye image described above.

상술한 바와 같이, 본 발명의 차량의 이동 거리 산출 방법은 조감도 이미지뿐만 아니라, 카메라 이미지 그 자체에서 비교 대상 영역을 추출하고, 추출된 비교 대상 영역을 근거로 비교 대상 이미지를 생성할 수 있다. 따라서, 본 발명의 차량의 이동 거리 산출 방법은 이동 거리 산출에 필요한 이미지가 특정 이미지로 제한되지 않는다.As described above, the moving distance calculation method of the present invention can extract not only the bird's-eye view image but also the comparison target area from the camera image itself, and generate the comparison target image based on the extracted comparison target area. Therefore, in the method of calculating the moving distance of the vehicle of the present invention, the image required for calculation of the moving distance is not limited to a specific image.

이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.As described above, an optimal embodiment has been disclosed in the drawings and specification. Although specific terms have been employed herein, they are used for purposes of illustration only and are not intended to limit the scope of the invention as defined in the claims or the claims. Therefore, those skilled in the art will appreciate that various modifications and equivalent embodiments are possible without departing from the scope of the present invention. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

100 : 차량의 이동 거리 산출 장치
110 : 저장부 120 : 이미지 획득부
130 : 좌표 계산부 140 : 조감도 이미지 생성부
150 : 매핑 정보 검색부 160 : 비교 대상 영역 추출부
170 : 비교 대상 이미지 생성부 180 : 이동 거리 산출부
100: Vehicle travel distance calculating device
110: storage unit 120: image acquisition unit
130: coordinate calculation unit 140: bird's-eye view image generation unit
150: mapping information searching unit 160: comparison object area extracting unit
170: comparison object image generating unit 180: moving distance calculating unit

Claims (18)

카메라 및 조향 각도 센서가 장착된 차량에 적용되어, 차량의 이동 거리를 산출하는 장치로서,
상기 카메라로부터 촬영된 카메라 영상을 획득하는 이미지 획득부;
상기 조향 각도 센서로부터 검출된 검출 조향 각도 값을 획득하고, 저장부에서 상기 검출 조향 각도 값에 대응하는 이미지 매핑 정보를 검색하는 매핑 정보 검색부;
상기 매핑 정보 검색부에서 검색된 이미지 매핑 정보에 따라 상기 카메라 영상을 근거로 생성된 평면 이미지에서 비교 대상 영역을 추출하는 비교 대상 영역 추출부; 및
상기 이미지 매핑 정보를 근거로 상기 비교 대상 영역을 스케일링 함으로써 비교 대상 이미지를 생성하는 비교 대상 이미지 생성부를 포함하고,
상기 비교 대상 영역의 조감도 이미지는 링 세그먼트 형상을 갖고 상기 검출 조향 각도 값에 따라 링 세그먼트의 형상이 달라지는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 장치.
An apparatus for calculating a moving distance of a vehicle, the apparatus being applied to a vehicle equipped with a camera and a steering angle sensor,
An image obtaining unit for obtaining a camera image photographed from the camera;
A mapping information searching unit for obtaining a detected steering angle value detected from the steering angle sensor and searching for image mapping information corresponding to the detected steering angle value in a storage unit;
A comparison region extracting unit for extracting a region to be compared in a plane image generated based on the camera image according to the image mapping information retrieved by the mapping information retrieving unit; And
And a comparison object image generation unit for generating a comparison object image by scaling the comparison object area based on the image mapping information,
Wherein the bird's-eye view image of the comparison area has a ring segment shape and the shape of the ring segment is changed according to the detected steering angle value.
제1항에 있어서,
상기 비교 대상 이미지 생성부를 통해 생성된 제 1 시점의 제 1 비교 대상 이미지와, 제 1 시점보다 이전 시점인 제 2 시점의 제 2 비교 대상 이미지에 포함된 객체의 좌표 차이를 계산함으로써, 제 1 시점과 제 2 시점간 차량의 이동 거리를 산출하는 이동 거리 산출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 장치.
The method according to claim 1,
By calculating the coordinate difference of the object included in the first comparison object image at the first time and the second comparison object at the second time point that is earlier than the first time point generated through the comparison object image generating unit, And a movement distance calculation unit for calculating a movement distance of the vehicle between the first time point and the second time point.
제2항에 있어서,
상기 이동 거리 산출부는,
상기 제 1 비교 대상 이미지에 포함된 객체와 상기 제 2 비교 대상 이미지에 포함된 객체간 수직 이동 거리를 계산함으로써 제 1 시점과 제 2 시점간 차량의 이동 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 장치.
3. The method of claim 2,
The moving distance calculating unit calculates,
And calculating a vertical movement distance between the object included in the first comparison object image and the object included in the second comparison object so as to calculate the movement distance of the vehicle between the first view point and the second view point. Distance calculating device.
제1항에 있어서,
상기 비교 대상 영역은 중심이 일치하고, 반지름이 다른 2개의 원들 사이 면적의 일부인 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the comparison target area is a part of the area between the two circles having the same center and different radii.
제1항에 있어서,
상기 카메라 영상을 시점 변환함으로써 상기 카메라 영상에 대한 조감도 이미지를 생성하는 조감도 이미지 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 장치.
The method according to claim 1,
Further comprising a bird's-eye view image generating unit for generating a bird's-eye view image of the camera image by performing a viewpoint change of the camera image.
제5항에 있어서,
상기 비교 대상 영역 추출부는 상기 카메라 영상에 대한 조감도 이미지에서 비교 대상 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 장치.
6. The method of claim 5,
Wherein the comparison region extracting unit extracts a region to be compared from the bird's-eye image of the camera image.
제1항에 있어서,
상기 비교 대상 영역의 조감도 이미지에 포함된 객체에 세로 방향의 직선 성분이 존재하는 경우, 상기 비교 대상 이미지에 포함된 상기 객체의 세로 방향의 직선 성분 중 적어도 일부에 왜곡이 발생하는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 장치.
The method according to claim 1,
Wherein distortion occurs in at least a part of a linear component in the longitudinal direction of the object included in the comparison object when a straight line component in the vertical direction exists in the object included in the bird's- Of the moving distance.
제1항에 있어서,
상기 비교 대상 이미지 생성부는 상기 이미지 매핑 정보를 이용하여 상기 비교 대상 영역을 사각형 형상으로 스케일링하는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the comparison object image generation unit scales the comparison object area into a rectangular shape using the image mapping information.
제1항에 있어서,
상기 비교 대상 영역의 스케일링은 GPU를 통해 이루어지는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the scaling of the comparison area is performed through a GPU.
카메라 및 조향 각도 센서가 장착된 차량에 적용되어, 차량의 이동 거리를 산출하는 방법으로서,
이미지 획득부에 의해, 상기 카메라로부터 촬영된 카메라 영상을 획득하는 단계;
매핑 정보 검색부에 의해, 상기 조향 각도 센서로부터 검출된 검출 조향 각도 값을 획득하는 단계;
매핑 정보 검색부에 의해, 저장부에서 상기 검출 조향 각도 값에 대응하는 이미지 매핑 정보를 검색하는 단계;
비교 대상 영역 추출부에 의해, 상기 검색한 이미지 매핑 정보에 따라 상기 카메라 영상을 근거로 생성된 평면 이미지에서 비교 대상 영역을 추출하는 단계; 및
비교 대상 이미지 생성부에 의해, 상기 이미지 매핑 정보를 근거로 상기 비교 대상 영역을 스케일링 함으로써 비교 대상 이미지를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 비교 대상 영역의 조감도 이미지는 링 세그먼트 형상을 갖고 상기 검출 조향 각도 값에 따라 링 세그먼트의 형상이 달라지는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 방법.
A method of calculating a travel distance of a vehicle, the method being applied to a vehicle equipped with a camera and a steering angle sensor,
Acquiring a camera image photographed by the image acquiring unit from the camera;
Obtaining a detected steering angle value detected from the steering angle sensor by a mapping information searching unit;
Retrieving image mapping information corresponding to the detected steering angle value in a storage unit by a mapping information searching unit;
Extracting a comparison object region from a plane image generated based on the camera image according to the searched image mapping information by a comparison object region extraction unit; And
Generating a comparison object image by scaling the comparison object area based on the image mapping information by the comparison object image generating unit,
Wherein the bird's-eye view image of the comparison area has a ring segment shape and the shape of the ring segment is changed according to the detected steering angle value.
제10항에 있어서,
이동 거리 산출부에 의해, 상기 비교 대상 이미지 생성부를 통해 생성된 제 1 시점의 제 1 비교 대상 이미지와, 제 1 시점보다 이전 시점인 제 2 시점의 제 2 비교 대상 이미지에 포함된 객체의 좌표 차이를 계산함으로써, 제 1 시점과 제 2 시점간 차량의 이동 거리를 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 방법.
11. The method of claim 10,
The movement distance calculating unit may calculate the movement distance of the object included in the first comparison image at the first time and the second comparison image at the second time that is earlier than the first time, And calculating a moving distance of the vehicle between the first point of time and the second point of time by calculating the moving distance of the vehicle.
제11항에 있어서,
상기 제 1 시점과 제 2 시점간 차량의 이동 거리를 산출하는 단계는,
상기 제 1 비교 대상 이미지에 포함된 객체와 상기 제 2 비교 대상 이미지에 포함된 객체간 수직 이동 거리를 계산함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 방법.
12. The method of claim 11,
Wherein the step of calculating the moving distance of the vehicle between the first time point and the second time point comprises:
And calculating a vertical movement distance between the object included in the first comparison object image and the object included in the second comparison object image.
제10항에 있어서,
상기 비교 대상 영역은 중심이 일치하고, 반지름이 다른 2개의 원들 사이 면적의 일부인 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 방법.
11. The method of claim 10,
Wherein the comparison target area is a part of the area between the two circles having the same center and different radii.
제10항에 있어서,
조감도 이미지 생성부에 의해, 상기 카메라 영상을 시점 변환함으로써 상기 카메라 영상에 대한 조감도 이미지를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 방법.
11. The method of claim 10,
Further comprising generating a bird's eye view image of the camera image by performing a viewpoint conversion of the camera image by the bird's-eye view image generating unit.
제14항에 있어서,
상기 비교 대상 영역을 추출하는 단계는 상기 카메라 영상에 대한 조감도 이미지에서 비교 대상 영역을 추출함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 방법.
15. The method of claim 14,
Wherein the step of extracting the comparison object area comprises extracting a comparison object area from the bird's-eye image of the camera image.
제10항에 있어서,
상기 비교 대상 영역의 조감도 이미지에 포함된 객체에 세로 방향의 직선 성분이 존재하는 경우, 상기 비교 대상 이미지에 포함된 상기 객체의 세로 방향의 직선 성분 중 적어도 일부에 왜곡이 발생하는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 방법.
11. The method of claim 10,
Wherein distortion occurs in at least a part of a linear component in the longitudinal direction of the object included in the comparison object when a straight line component in the vertical direction exists in the object included in the bird's- Of the moving distance.
제10항에 있어서,
상기 비교 대상 이미지를 생성하는 단계는 상기 이미지 매핑 정보를 이용하여 상기 비교 대상 영역을 사각형 형상으로 스케일링하는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 방법.
11. The method of claim 10,
Wherein the step of generating the comparison object image scales the comparison object area into a rectangular shape using the image mapping information.
제10항에 있어서,
상기 비교 대상 이미지를 생성하는 단계에서 상기 비교 대상 영역의 스케일링은 GPU에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는 차량의 이동 거리 산출 방법.
11. The method of claim 10,
Wherein the scaling of the comparison area is performed by a GPU in the step of generating the comparison object image.
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