KR101882249B1 - 차등가중치 적용 차선 인식 방법 및 장치와 이를 이용한 차선유지보조시스템 제어 방법 및 장치 - Google Patents

차등가중치 적용 차선 인식 방법 및 장치와 이를 이용한 차선유지보조시스템 제어 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 다중필터를 이용한 차선인식 방법에서 차등 가중치를 적용하여 차선의 인식률을 향상시킨 차등가중치 적용 차선 인식 방법 및 장치와 이를 이용한 차선유지보조시스템 제어 방법 및 장치이다. 본 발명에 따른 차등가중치 적용 차선 인식 장치는 다중필터를 이용한 차선인식 방법에서 차등가중치를 적용한 차선 인식 장치에 있어서, 좌측 및 우측 차선을 인식하여 상기 좌측 및 우측 차선의 옵셋과 신뢰도를 산출하는 영상인식부; 및 상기 인식된 좌측 및 우측 차선 정보 중 미인식 또는 오인식된 정보의 존재 여부를 판단하는 인식판단부; 및 상기 미인식 또는 오인식인지 여부의 판단에 기반하여 복수개의 로우패스필터(LPF, Low Pass Filter)의 가중치를 변경하고, 상기 변경된 가중치가 적용된 상기 로우패스필터를 통과한 신호를 이용하여 보정된 차선을 생성하는 마스터필터부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

차등가중치 적용 차선 인식 방법 및 장치와 이를 이용한 차선유지보조시스템 제어 방법 및 장치{Method and Appartus for Recogniting Lane Using Difference Weight, Method and Appartus for Controlling Lane Keeping Assist System Using the Same}
본 발명은 차등가중치 적용 차선 인식 방법 및 장치와 이를 이용한 차선유지보조시스템 제어 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는 본 발명은 다중필터를 이용한 차선인식 방법에서 차등 가중치를 적용하여 차선의 인식률을 향상시킨 차등가중치 적용 차선 인식 방법 및 장치와 이를 이용한 차선유지보조시스템 제어 방법 및 장치이다.
차선 유지 지원 시스템(LKAS: Lane Keeping Assistance System)은 카메라를 이용하여 차선을 인식하고 자동 조향을 행하는 기술로서, 카메라의 이미지 프로세싱을 기반으로 차선 폭, 차선 상의 차량의 횡방향 위치, 양측 차선까지의 거리 및 차선의 형태, 도로의 곡률 반경이 측정되며, 이와 같이 얻어진 차량의 위치와 도로의 정보를 사용하여 차량을 제어한다.
이와 같은 LKAS의 성능은 카메라를 통해 얻게 되는 차선 정보의 신뢰도에 따라 제어 성능이 크게 좌우된다. 그러나, 일반적으로 도로상의 차선은 실선이 아닌 점선으로 이루어진 경우가 대부분이고, 가드레일이나 중앙 분리대, 가드레일 그림자 등에 의한 미인식과 오인식 상황이 발생하게 된다.
또한, 실제 공로에서는 직선뿐만 아니라 곡선 구간이 많이 있으며, 직선 구간일지라도 노면 상 차선의 도색 상태와 우천시 등의 노면의 상태에 따라 영상신호가 안정적으로 입력되지 못하는 경우도 빈번하다.
차선을 인식하는 방법에 관한 종래 기술로는 한국 공개특허출원 10-2009-53412호, 10-2010-34409호, 미국 특허 7,532,981호, 미국 공개특허출원 2010/0076684호 등이 있다.
종래기술에 따른 차선 인식 방법 중 필터기법을 이용한 것은 차선 미인식의 경우에 대해 강인한 성능을 보이나 오인식의 경우에는 상대적으로 취약한 단점이 있다.
차선 인식을 위해 영상 처리 기법을 이용하는 종래기술의 경우, 관심영역 설정 문제 및 영상 처리의 여러 단계가 필요하기 때문에 연산량이 상대적으로 많아진다는 문제점이 있다.
또한, 차선의 미인식 또는 오인식에 강인하도록 다중필터를 구성하면, 한쪽 차선만 오인식이 된 경우에도 양쪽 차선의 필터 수준을 높이기 때문에 차선 인식률이 떨어지는 문제가 발생한다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 다중필터를 이용한 차선인식 방법에서 차등 가중치를 적용하여 차선 인식률이 향상된 차등가중치 적용 차선 인식 방법 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 다중필터를 이용한 차선인식 방법에서 차등가중치를 적용한 차선 인식 장치에 있어서, 좌측 및 우측 차선을 인식하여 상기 좌측 및 우측 차선의 옵셋과 신뢰도를 산출하는 영상인식부; 및 상기 인식된 좌측 및 우측 차선 정보 중 미인식 또는 오인식된 정보의 존재 여부를 판단하는 인식판단부; 및 상기 미인식 또는 오인식인지 여부의 판단에 기반하여 복수개의 로우패스필터(LPF, Low Pass Filter)의 가중치를 변경하고, 상기 변경된 가중치가 적용된 상기 로우패스필터를 통과한 신호를 이용하여 보정된 차선을 생성하는 마스터필터부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 마스터필터부는, 상기 산출된 신뢰도를 이용하여 상기 차선의 폭을 업데이트하고, 상기 업데이트된 차선의 폭을 이용하여 상기 보정된 차선을 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 로우패스필터는 4개가 존재하며, 상기 4개의 로우패스필터 중 2개의 로우패스필터는 상기 인식된 좌측 차선을 보정하고, 나머지 2개의 로우패스필터는 상기 인식된 우측 차선을 보정하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 가중치 변경은, 상기 인식된 좌측 및 우측 차선 중 적어도 어느 하나가 미인식이라고 판단한 경우, 상기 미인식된 차선과 연결된 상기 2개의 로우패스필터 중에서 어느 하나의 가중치를 증가시키는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 가중치 변경은, 상기 인식된 좌측 및 우측 차선 중 적어도 어느 하나가 오인식이라고 판단한 경우, 상기 오인식된 차선과 연결된 상기 2개의 로우패스필터 중에서 어느 하나의 가중치를 증가시키는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 마스터필터는 다음의 [수학식 1]과 [수학식 2]를 이용하여 상기 보정된 차선을 생성하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 1]
Figure 112012044369867-pat00001
[수학식 2]
Figure 112012044369867-pat00002
(단, W는 최소차선폭, D는 최대 미인식 제어거리, V는 차량 속도, t는 미인식 또는 오인식 경과 시간, LPF1은 오른쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나, LPF2는 오른쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나, LPF3은 왼쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나,LPF4는 왼쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나, α는 오른쪽 차선 인식과 관련된 필터 가중치, β는 왼쪽 차선 인식과 관련된 필터 가중치)
상기한 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 상기 차등가중치 적용 차선 인식 장치를 이용하여 인식된 차선 정보를 이용하여 차선유지보조시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System)을 제어하는 것을 특징으로 한다.
상기한 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 다중필터를 이용한 차선인식 방법에서 차등가중치를 적용한 차선 인식 방법에 있어서, 좌측 및 우측 차선을 인식하여 상기 좌측 및 우측 차선의 옵셋과 신뢰도를 산출하는 영상인식단계; 및 상기 인식된 좌측 및 우측 차선 정보 중 미인식 또는 오인식된 정보의 존재 여부를 판단하는 인식판단단계; 및 상기 미인식 또는 오인식인지 여부의 판단에 기반하여 복수개의 로우패스필터(LPF, Low Pass Filter)의 가중치를 변경하고, 상기 변경된 가중치가 적용된 상기 로우패스필터를 통과한 신호를 이용하여 보정된 차선을 생성하는 마스터필터단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 마스터필터단계는, 상기 산출된 신뢰도를 이용하여 상기 차선의 폭을 업데이트하고, 상기 업데이트된 차선의 폭을 이용하여 상기 보정된 차선을 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 로우패스필터는 4개가 존재하며, 상기 4개의 로우패스필터 중 2개의 로우패스필터는 상기 인식된 좌측 차선을 보정하고, 나머지 2개의 로우패스필터는 상기 인식된 우측 차선을 보정하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 가중치 변경은, 상기 인식된 좌측 및 우측 차선 중 적어도 어느 하나가 미인식이라고 판단한 경우, 상기 미인식된 차선과 연결된 상기 2개의 로우패스필터 중에서 어느 하나의 가중치를 증가시키는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 가중치 변경은, 상기 인식된 좌측 및 우측 차선 중 적어도 어느 하나가 오인식이라고 판단한 경우, 상기 오인식된 차선과 연결된 상기 2개의 로우패스필터 중에서 어느 하나의 가중치를 증가시키는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 마스터필터는 다음의 [수학식 1]과 [수학식 2]를 이용하여 상기 보정된 차선을 생성하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 1]
Figure 112012044369867-pat00003
[수학식 2]
Figure 112012044369867-pat00004
(단, W는 최소차선폭, D는 최대 미인식 제어거리, V는 차량 속도, t는 미인식 또는 오인식 경과 시간, LPF1은 오른쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나, LPF2는 오른쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나, LPF3은 왼쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나,LPF4는 왼쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나, α는 오른쪽 차선 인식과 관련된 필터 가중치, β는 왼쪽 차선 인식과 관련된 필터 가중치)
상기한 문제점을 해결하기 위한 본발명은 차등가중치 적용 차선 인식 방법을 이용하여 인식된 차선 정보를 이용하여 차선유지보조시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System)을 제어하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 차선 변경후 발생할 수 있는 차선 오인식 상황에서도 강건하다.
또한, 본 발명은 시간함수를 통해 차선폭을 줄이기 때문에 장시간 차선을 미인식 또는 오인식 하는 경우에도 정확성 높게 차선을 인식할 수 있다.
또한, 본 발명은 차선의 신뢰도 정보를 이용하여 오인식 된 차선 필터의 수준만을 높여 차선 인식률을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 차선폭의 변화에 따라 차선폭 임계값을 가변적으로 적용하는바, 차량의 주행 중 차선의 폭이 변경되더라도 신속하게 대응할 수 있다.
도 1은 다중필터를 이용한 차량의 차선 인식 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 차등가중치 적용 차선 인식 장치에 관한 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 차등가중치 적용 차선 인식 장치의 차선인식 판단부가 미인식 또는 오인식 된 차선 정보를 판단하는 방법에 관하여 설명하기 위한 설명도이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 차등가중치 적용 차선 인식 방법에 관한 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이하의 설명 및 첨부된 도면들에서 실질적으로 동일한 구성요소들은 각각 동일한 부호들로 나타냄으로써 중복 설명을 생략하기로 한다. 또한 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어”있다거나 “접속되어”있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “직접 연결되어”있다거나 “직접 접속되어”있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함될 수 있다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 다중필터를 이용한 차량의 차선 인식 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 1에 나타난 바와 같이, 다중필터를 이용한 차량의 차선 인식 장치(100)는 카메라의 왼쪽 신호(110)와 카메라의 오른쪽 신호(120)에 대하여 각각 두 개씩의 로컬 필터를 사용한다. 즉, 카메라 왼쪽 신호(110)에 대해 로컬 필터 L1(112)과 로컬 필터 L2(114)를 사용하고, 카메라 오른쪽 신호(120)에 대해 로컬 필터 R1(122)과 로컬 필터 R2(124)를 사용한다. 이 때 사용하는 필터의 수는 반드시 2개로 제한되는 것은 아니며, 제어 수준에 따라 조절할 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 설명의 편의를 위하여 2개로 한정하였다.
각 로컬 필터는 다음의 수학식 1과 같이 나타나는 칼만 필터로 구성된다.
Figure 112012044369867-pat00005
수학식 1에서 P는 시스템 공분산, Q와 R은 각각 프로세스 노이즈 공분산, 측정치 노이즈 공분산이며, K는 공분산을 통해 계산된 칼만 게인이다.
각 로컬 필터를 거친 신호는 왼쪽 마스터 필터(116)와 오른쪽 마스터 필터(126)로 각각 전달된다.
그리고, 페널티 팩터 블록(130)에서는 카메라를 통해 들어오는 신호 차이 변화와 시간에 따른 가중치를 구하여 이를 각각의 마스터 필터(116, 126)에 전달한다.
페널티 팩터 블록에서는 다음의 수학식 2에 따라 가중치를 구한다.
Figure 112012044369867-pat00006
수학식 2에서 W는 최소 차선폭, D는 최대 미인식 제어거리, V는 속도, t는 미인식 또는 오인식 경과 시간, α는 필터 가중치를 의미한다.
다음, 마스터 필터(116, 126)에서는 로컬 필터로부터 얻은 값과 페널티 팩터 블록으로부터 얻은 신호 차이 변화와 시간에 따른 가중치를 이용하여 최종적인 차선 추정치를 구한다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 차등가중치 적용 차선 인식 장치에 관한 블록도이다.
차등가중치 적용 차선 인식 장치(200)는 영상인식부(210) 및 차선보정부(220)를 포함한다.
영상인식부(210)는 차량을 기준으로 좌측차선과 우측 차선을 인식하고, 인식한 차선의 옵셋과 신뢰도를 산출한다.
영상인식부(210)는 카메라와 같은 촬영부를 포함하여 촬영부에서 차량의 전방을 촬영하여 차선을 인식할 수 있으며, 카메라 등의 차량의 촬영장비에서 촬영된 영상을 수신하여 차선을 인식 할 수 있다.
영상인식부(210)는 오른쪽차선 신뢰도산출부(212), 오른쪽차선 옵셋산출부(216), 왼쪽차선 신뢰도산출부(214) 및 왼쪽차선 옵셋산출부(218)를 포함한다. 옵셋은 차선거리이다.
오른쪽차선 옵셋산출부(216)는 차량을 기준으로 오른쪽에 있는 옵셋을 산출한다.
왼쪽차선 옵셋산출부(218)는 차량을 기준으로 왼쪽에 있는 옵셋을 산출한다.
오른쪽차선 신뢰도산출부(212)는 차량을 기준으로 오른쪽에 있는 차선의 정보의 신뢰성 정도를 산출한다.
왼쪽차선 신뢰도산출부(214)는 차량을 기준으로 왼쪽에 있는 차선의 정보의 신뢰성 정도를 산출한다. 차선이 오염, 흐려짐 등에 의하여 차선이 미인식 되거나 오인식되는 경우, 영상인식부(210)에서 산출되는 옵셋과 신뢰도는 부정확한 값이 산출될 수 있다.
예를 들어, 차선이 미인식된 경우, 미인식된 차선의 옵셋정보와 신뢰도는 부정확한 값이 산출되고, 차선이 오인식된 경우, 오인식된 차선의 신뢰도는 높은 값으로 산출되지만 옵셋정보는 부정확하게 산출된다.
차선보정부(220)는 영상인식부(210)에서 인식된 차선 정보 중에서 미인식 또는 오인식된 정보가 존재하는지를 판단하고, 판단에 기반하여 복수개의 로우패스필터(LPF, Low Pass Filter)의 가중치를 변경한다. 또한, 차선보정부(220)는 변경된 가중치를 적용하여 보정된 차선을 생성한다.
구체적으로, 차선보정부(220)는 차선인식 판단부(222), 로우패스필터부(224) 및 마스터필터부(226)를 포함한다.
차선인식 판단부(222)는 영상인식부(210)에서 인식된 차선 정보 중 미인식 또는 오인식된 차선 정보를 판단한다.
도 3은 본 발명에 따른 차등가중치 적용 차선 인식 장치의 차선인식 판단부가 미인식 또는 오인식 된 차선 정보를 판단하는 방법에 관하여 설명하기 위한 설명도이다.
구체적으로 차선인식 판단부(222)는 차선오인식 판단부(222c) 및 차선미인식 판단부(222a)를 포함한다. 도 3을 참조하여, 차선미인식 판단부(222a) 및 차선오인식 판단부(222c)를 설명한다.
차선미인식 판단부(222a)는 영상인식부(210)에서 산출된 신뢰도가 일정 수준 이하인 경우, 해당 인식된 차선에 관한 정보를 차선이 미인식된 것으로 판단할 수 있다(S305 단계 및 S310 단계).
차선오인식 판단부(222c)는 영상인식부(210)에서 인식된 차선 중 오인식된 부분을 판단한다. 구체적으로 차선오인식 판단부(222c)는 영상인식부(210)에서 산출된 신뢰도가 일정 수준 이상일 때의 실시간으로 인식된 차선폭과 이전 차선폭을 비교한다(S340 단계). 이전차선폭은 좌측 차선 및 우측 차선의 신뢰도가 일정시간 동안 일정 수준 이상을 유지하고 있는 경우 영상인식부(210)에서 인식된 차선정보에서 샘플데이터를 추출하여 평균값을 산출한다(S315 단계 및 S320 단계). 산출된 평균값을 이용하여 차선폭 정보를 업데이트한다(S325 단계). 좌측 차선 및 우측 차선의 신뢰도가 일정시간 동안 일정 수준 이상을 유지하고 있는 경우가 아니라면 기존 차선폭 정보를 유지한다. 측, S315 단계에서 구분되는 경우에 따라서, 이전 차선폭은 업데이트된 차선폭 또는 기존 차선폭 정보가 될 수 있다.
실시간으로 인식된 차선폭과 이전 차선폭을 비교한 차선폭의 차이가 임계값 이하인 경우 차선은 정상 인식된 것으로 판단한다(S355 단계).
실시간으로 인식된 차선폭과 이전 차선폭을 비교한 차선폭의 차이가 임계값 이상인 경우 해당 차선은 오인식된 것으로 판단한다(S350 단계).
즉, 차선오인식 판단부(222c)는 영상인식부(210)에서 산출된 좌측 차선 및 우측 차선 정보에 관한 신뢰도가 일정 수준 이상인 경우, 우측 처선의 좌측 차선 및 우측 차선의 옵셋을 이용하여 차선폭 정보를 주기적으로 저장하고, 매 순간마다 영상인식부(210)에서 인식되는 좌측 차선폭과 우측 차선폭을 주기적으로 저장된 차선폭과 비교한다. 비교한 차선폭의 차이가 일정한 임계값 이하인 경우, 양쪽 차선을 정상적으로 인식된 것으로 보고, 비교한 차선폭의 차이가 일정한 임계값 이상인 경우, 차선오익식 판단부는 해당 인식된 정보를 오인식으로 판단할 수 있다.
로우패스필터부(224)는 복수개의 로우패스필터들로 구성된다. 예를 들어 로우패스필터부(224)는 4개의 로우패스필터들로 구성될 수 있다.
도 1에서 4개의 로우패스필터들로 구성된 로우패스필터부(224)를 도시하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
로우패스필터부(224)는 영상인식부(210)에서 인식된 차선 인식 정보를 수신하여 로우패스필터를 통과시켜 노이즈 등을 제거한다.
로우패스필터부(224)는 로우패스 필터를 통과시킬 때, 영상인식부(210)에서 인식된 차선 정보 중 차선인식 판단부(222)에서 판단된 미인식 또는 오인식된 차선 인식 정보를 이용하여 미인식 또는 오인식 된 부분의 차선이 통과되는 로우패스필터의 가중치를 변경시킨 후 통과시킨다.
예를 들면, 로우패스필터부(224)는 차선인식 판단부(222)에서 오른쪽 차선이 미인식 된 경우라고 판단된 경우, 신호 딜레이는 크지만 노이즈에 강건한 제1LPF(224a)의 가중치 α를 증가시킨다. 반면에 왼쪽 차선의 옵셋과 신뢰도는 높은 수준을 유지하므로 인식된 정보를 그대로 이용하기 위하여 제3LPF(224e)의 가중치 β는 기본값으로 유지한다.
다른 예로, 로우패스필터부(224)는 차선인식 판단부(222)에서 오른쪽 차선이 오인식 된 경우라고 판단된 경우, 신호 딜레이는 크지만 노이즈에 강건한 제1LPF(224a)의 가중치 α를 증가시킨다. 차선인식 판단부(222)에서 좌측 차선 및 우측 차선 모두 오인식이라고 판단된 경우, 가중치 α와 β를 모두 증가시킨다.
마스터필터부(226)는 가중치 α와 β가 적용된 로우패스필터를 통과한 정보를 이용하여 차선을 생성한다.
영상인식부(210)에서 산출된 옵셋과 신뢰도가 높은 정상 인식된 차선인 경우, 마스터필터부(226)는 인식된 차선과 동일하게 차선을 생성하고, 차선인식 판단부(222)에서 오인식 또는 미인식 된 경우에는 가중치 α와 β가 적용된 로우패스필터를 통과한 정보를 이용하여 가상선을 생성한다.
마스터필터부(226)는 오른쪽 차선을 생성하는 제1마스터필터(226a)와 왼쪽 차선을 생성하는 제2마스터필터(226c)를 포함한다.
구체적으로, 제1마스터필터(226a)는 하기 수학식 3을 이용하여 차선을 생성할 수 있다.
Figure 112012044369867-pat00007
구체적으로, 제2마스터필터(226c)는 하기 수학식 4을 이용하여 차선을 생성할 수 있다.
Figure 112012044369867-pat00008
수학식 3과 수학식 4에서 적용되는 가중치 α와 β는 기본값은 동일하나 앞서 설명한 바와 같이 차선의 미인식 또는 오인식의 상황에 따라서 가중치 α와 β는 다를 수 있으며, 차등적으로 적용될 수 있다.
수학식 3과 수학식 4에서 W는 최소 차선폭, D는 최대 미인식 제어거리, V는 속도, t는 미인식 또는 오인식 경과 시간, α는 필터 가중치를 의미한다.
수학식 3과 수학식 4를 보면, 마스터필터부(226)는 좌측 및 우측에 개별적으로 적용된 가중치를 적용한 정보와 영상인식부(210)에서 산출된 신뢰도 정보를 이용하여 업데이트된 차선의 폭, 미인식 또는 오인식 경과 시간을 함께 이용함으로써 보다 정밀하게 보정된 차선을 생성할 수 있다.
LPF1은 제1LPF(224a), LPF2는 제2LPF(224c), LPF3은 제3LPF(224e), LPF4는 제4LPF(224g)을 나타내며, LPF1과 LPF2는 동일한 로우패스필터이나 구체적인 특성은 상이할 수 있다. 마찬가지로 LPF3과 LPF4도 동일한 로우패스필터이나 구체적인 특성은 상이할 수 있다.
본 발명에 따른 차등가중치 적용 차선 인식 장치(200)을 이용하여 생성된 차선 정보를 이용하여 보다 정밀한 차선유지보조시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System)을 제어할 수 있다. 이러한 제어는 차선유지보조시스템 제어부(미도시)에서 수행할 수 있다.
본 발명에 따른 차등가중치 적용 차선 인식 장치(200)는 차선 변경후 발생할 수 있는 차선 오인식 상황에서도 강건하다.
또한, 본 발명에 따른 차등가중치 적용 차선 인식 장치(200)는 시간함수를 통해 차선폭을 줄이기 때문에 장시간 차선을 미인식 또는 오인식 하는 경우에도 정확성 높게 차선을 인식할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 차등가중치 적용 차선 인식 장치(200)는 차선의 신뢰도 정보를 이용하여 오인식 된 차선 필터의 수준만을 높여 차선 인식률을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 차등가중치 적용 차선 인식 장치(200)는 차선폭의 변화에 따라 차선폭 임계값을 가변적으로 적용하는바, 차량의 주행 중 차선의 폭이 변경되더라도 신속하게 대응할 수 있다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 차등가중치 적용 차선 인식 방법에 관한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 영상인식부(210)가 좌측 차선 및 우측차선을 인식하고(S410 단계) 인식된 차선정보의 옵셋과 신로도를 산출한다(S420 단계).
차선인식 판단부(222)가 산출된 옵셋과 신뢰도 정보를 이용하여 차선의 미인식 또는 오인식 부분을 판단한다(S430 단계).
로우패스필터부(224)는 미인식 또는 오인식된 경우에 기반하여 복수개의 로우패스필터의 가중치를 변경한다(S440 단계).
마스터필터부(226)는 변경된 가중치를 적용한 로우패스필터를 통과한 신호를 이용하여 보정된 차선 정보를 생성한다(S450 단계).
본 발명에 따른 차등가중치 적용 차선 익식 방법을 이용하여 생성된 차선 정보는 차선유지보조시스템을 제어하는 이용될 수 있다.
차선유지보조시스템 제어부가 생성된 차선 정보를 이용하여 차선유지보조시스템을 제어한다(S460 단계).
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 차등가중치 적용 차량 인식 장치는 블록도는 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 개념적 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도는 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.
프로세서 또는 이와 유사한 개념으로 표시된 기능 블록을 포함하는 도면에 도시된 다양한 소자의 기능은 전용 하드웨어뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 관련하여 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어의 사용으로 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 상기 기능은 단일 전용 프로세서, 단일 공유 프로세서 또는 복수의 개별적 프로세서에 의해 제공될 수 있고, 이들 중 일부는 공유될 수 있다.
또한 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 명확한 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비 휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (14)

  1. 다중필터를 이용한 차선인식 장치에서 차등가중치를 적용한 차선 인식 장치에 있어서,
    좌측 및 우측 차선을 인식하여 상기 좌측 및 우측 차선의 옵셋과 신뢰도를 산출하는 영상인식부; 및
    상기 인식된 좌측 및 우측 차선 정보 중 미인식 또는 오인식된 정보의 존재 여부를 판단하는 인식판단부; 및
    상기 미인식 또는 오인식인지 여부의 판단에 기반하여 복수개의 로우패스필터(LPF, Low Pass Filter)의 가중치를 변경하고, 상기 변경된 가중치가 적용된 상기 로우패스필터를 통과한 신호를 이용하여 보정된 차선을 생성하는 마스터필터부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차등가중치 적용 차선 인식 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 마스터필터부는, 상기 산출된 신뢰도를 이용하여 상기 차선의 폭을 업데이트하고, 상기 업데이트된 차선의 폭을 이용하여 상기 보정된 차선을 생성하는 것을 특징으로 하는 차등가중치 적용 차선 인식 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 로우패스필터는 4개가 존재하며, 상기 4개의 로우패스필터 중 2개의 로우패스필터는 상기 인식된 좌측 차선을 보정하고, 나머지 2개의 로우패스필터는 상기 인식된 우측 차선을 보정하는 것을 특징으로 하는 차등가중치 적용 차선 인식 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 가중치 변경은, 상기 인식된 좌측 및 우측 차선 중 적어도 어느 하나가 미인식이라고 판단한 경우, 상기 미인식된 차선과 연결된 상기 2개의 로우패스필터 중에서 어느 하나의 가중치를 증가시키는 것을 특징으로 하는 차등가중치 적용 차선 인식 장치.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 가중치 변경은, 상기 인식된 좌측 및 우측 차선 중 적어도 어느 하나가 오인식이라고 판단한 경우, 상기 오인식된 차선과 연결된 상기 2개의 로우패스필터 중에서 어느 하나의 가중치를 증가시키는 것을 특징으로 하는 차등가중치 적용 차선 인식 장치.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 마스터필터부는 다음의 [수학식 1]과 [수학식 2]를 이용하여 상기 보정된 차선을 생성하는 것을 특징으로 하는 차등가중치 적용 차선 인식 장치.
    [수학식 1]
    Figure 112012044369867-pat00009

    [수학식 2]
    Figure 112012044369867-pat00010

    (단, W는 최소차선폭, D는 최대 미인식 제어거리, V는 차량 속도, t는 미인식 또는 오인식 경과 시간, LPF1은 오른쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나, LPF2는 오른쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나, LPF3은 왼쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나,LPF4는 왼쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나, α는 오른쪽 차선 인식과 관련된 필터 가중치, β는 왼쪽 차선 인식과 관련된 필터 가중치)
  7. 제 1 항 내지 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차등가중치 적용 차선 인식 장치를 이용하여 인식된 차선 정보를 이용하여 차선유지보조시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System)을 제어하는 것을 특징으로 하는 차선유지보조시스템 제어 장치.
  8. 다중필터를 이용한 차선인식 방법에서 차등가중치를 적용한 차선 인식 방법에 있어서,
    좌측 및 우측 차선을 인식하여 상기 좌측 및 우측 차선의 옵셋과 신뢰도를 산출하는 영상인식단계; 및
    상기 인식된 좌측 및 우측 차선 정보 중 미인식 또는 오인식된 정보의 존재 여부를 판단하는 인식판단단계; 및
    상기 미인식 또는 오인식인지 여부의 판단에 기반하여 복수개의 로우패스필터(LPF, Low Pass Filter)의 가중치를 변경하고, 상기 변경된 가중치가 적용된 상기 로우패스필터를 통과한 신호를 이용하여 보정된 차선을 생성하는 마스터필터단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차등가중치 적용 차선 인식 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 마스터필터단계는, 상기 산출된 신뢰도를 이용하여 상기 차선의 폭을 업데이트하고, 상기 업데이트된 차선의 폭을 이용하여 상기 보정된 차선을 생성하는 것을 특징으로 하는 차등가중치 적용 차선 인식 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 로우패스필터는 4개가 존재하며, 상기 4개의 로우패스필터 중 2개의 로우패스필터는 상기 인식된 좌측 차선을 보정하고, 나머지 2개의 로우패스필터는 상기 인식된 우측 차선을 보정하는 것을 특징으로 하는 차등가중치 적용 차선 인식 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 가중치 변경은, 상기 인식된 좌측 및 우측 차선 중 적어도 어느 하나가 미인식이라고 판단한 경우, 상기 미인식된 차선과 연결된 상기 2개의 로우패스필터 중에서 어느 하나의 가중치를 증가시키는 것을 특징으로 하는 차등가중치 적용 차선 인식 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 가중치 변경은, 상기 인식된 좌측 및 우측 차선 중 적어도 어느 하나가 오인식이라고 판단한 경우, 상기 오인식된 차선과 연결된 상기 2개의 로우패스필터 중에서 어느 하나의 가중치를 증가시키는 것을 특징으로 하는 차등가중치 적용 차선 인식 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 마스터필터단계는 다음의 [수학식 1]과 [수학식 2]를 이용하여 상기 보정된 차선을 생성하는 것을 특징으로 하는 차등가중치 적용 차선 인식 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112012044369867-pat00011

    [수학식 2]
    Figure 112012044369867-pat00012

    (단, W는 최소차선폭, D는 최대 미인식 제어거리, V는 차량 속도, t는 미인식 또는 오인식 경과 시간, LPF1은 오른쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나, LPF2는 오른쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나, LPF3은 왼쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나,LPF4는 왼쪽 차선 인식과 관련된 필터 중 하나, α는 오른쪽 차선 인식과 관련된 필터 가중치, β는 왼쪽 차선 인식과 관련된 필터 가중치)
  14. 제 8 항 내지 13 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차등가중치 적용 차선 인식 방법을 이용하여 인식된 차선 정보를 이용하여 차선유지보조시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System)을 제어하는 차선유지보조시스템 제어 방법.
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