KR102039801B1 - Road Gradient Estimation Method and System based on Stereo Camera - Google Patents

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Abstract

도로의 구배를 선행 예측하여 차량의 새시 제어 등에 능동적으로 활용하기 위한 방안으로, 스테레오 카메라 기반 도로 구배 예측방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 구배 예측방법은 스테레오 카메라를 이용하여 전방 도로에 대한 깊이 정보를 추출하는 단계; 및 추출한 깊이 정보를 기반으로, 도로의 구배 정보를 추정하는 단계;를 포함한다.
이에 의해, 주행중에 도로의 구배정보를 선행하여 예측할 수 있어, 방지턱의 유무, 방지턱의 높낮이, 포트홀의 유무, 포트홀의 높낮이, 경사로의 경사정도, 내리막의 경사도 등을 미리 선행하여 알아낼 수 있으므로, 아를 기반으로 능동형 새시 제어에 활용하여 차량의 안정성 및 승차감을 더욱 향상시킬 수 있다.
As a method for proactively predicting the slope of a road and actively using it for chassis control of a vehicle, a stereo camera-based road gradient prediction method and system are provided. Gradient prediction method according to an embodiment of the present invention comprises the steps of extracting depth information on the road ahead using a stereo camera; And estimating gradient information of the road based on the extracted depth information.
As a result, the gradient information of the road can be predicted in advance while driving, and thus the presence or absence of the bump, the height of the bump, the presence of the pothole, the height of the pothole, the inclination of the slope, the slope of the downhill, etc. can be determined in advance. Based on this, it can be used for active chassis control to further improve vehicle stability and ride comfort.

Figure R1020170173752
Figure R1020170173752

Description

스테레오 카메라 기반 도로 구배 예측방법 및 시스템{Road Gradient Estimation Method and System based on Stereo Camera}Road Gradient Estimation Method and System based on Stereo Camera

본 발명은 차량 영상 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 스테레오 카메라를 이용하여 전방 도로에 대한 구배 정보를 예측하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to vehicle imaging technology, and more particularly, to a method and system for predicting gradient information of a road ahead using a stereo camera.

최근 고급사양의 차량이 증가함에 따라, 승차감과 운전 편의성, 주행 안정성을 확보하기 위한 시스템 장치가 증가하는 추세이며, 전방에 존재하는 방지턱이나 포트홀과 같은 노면 정보를 미리 예측 하여 샤시 제어 등에 활용함으로써 주행 안정성을 높이고 승차감을 높이는 기술이 요구되고 있다.In recent years, as the number of high-end vehicles increases, system devices for securing ride comfort, driving convenience, and driving stability are increasing.In addition, the road information such as bumps and portholes in front of the vehicle is predicted and used for chassis control. There is a demand for a technology that increases stability and ride comfort.

기존의 방식은 방지턱이나 포트홀 등에 의해 차량의 자세가 변경되는 점을 인지하여 기계적으로 샤시를 제어하여 차량의 자세를 보정하는 방식으로 이루어 지고 있다.Conventional methods are made of a method of correcting the attitude of the vehicle by mechanically controlling the chassis by recognizing that the attitude of the vehicle is changed by a bump or a port hole.

하지만, 이는 후행 제어를 수행하는 방식에 기인한 것이므로, 운전자가 느끼는 승차감, 운전 편의성, 주행 안정성에 대한 만족도는 높지 않다.However, since this is due to the method of performing the trailing control, the driver's feeling of riding comfort, driving comfort, and driving stability is not high.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 도로의 구배를 선행 예측하여 차량의 새시 제어 등에 능동적으로 활용하기 위한 방안으로, 스테레오 카메라 기반 도로 구배 예측방법 및 시스템을 제공함에 있다.The present invention has been made to solve the above problems, an object of the present invention, a method for predicting the slope of the road to actively utilize in the chassis control of the vehicle, etc., a stereo camera-based road gradient prediction method and system In providing.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 구배 예측방법은 스테레오 카메라를 이용하여 전방 도로에 대한 깊이 정보를 추출하는 단계; 및 추출한 깊이 정보를 기반으로, 도로의 구배 정보를 추정하는 단계;를 포함한다. According to an embodiment of the present invention, a gradient prediction method includes: extracting depth information of a road ahead using a stereo camera; And estimating gradient information of the road based on the extracted depth information.

추출단계는, 카메라 기준 좌표계로 전방 도로에 대한 깊이 정보를 추출하고, 도로의 구배 정보 추정단계는, 전방 도로에 대한 깊이 정보를 카메라 기준 좌표계에서 도로 기준 좌표계로 변환하는 단계;를 포함할 수 있다. The extracting step may include extracting depth information of the road ahead using the camera reference coordinate system, and estimating gradient information of the road may include converting depth information of the road ahead from the camera reference coordinate system to the road reference coordinate system. .

본 발명에 따른 구배 예측방법은 도로의 구배 정보 추정단계는, 스테레오 카메라가 도로면을 바라보는 지향각과 스테레오 카메라의 높이를 추정하는 단계;를 더 포함하고, 변환 단계는, 추정된 스테레오 카메라의 지향각과 높이를 이용하여, 전방 도로에 대한 깊이 정보를 카메라 기준 좌표계에서 도로 기준 좌표계로 변환하는 것일 수 있다. The gradient prediction method according to the present invention may further include estimating gradient information of the road, estimating a direction angle of the stereo camera facing the road surface and a height of the stereo camera, and the converting step includes the estimated direction of the stereo camera. The angle and height may be used to convert depth information of the road ahead from the camera reference coordinate system to the road reference coordinate system.

스테레오 카메라의 지향각과 높이 추정단계는, 전방 도로에 대한 깊이 정보를 평면으로 모델링하는 단계; 및 모델링된 평면의 방정식의 계수들을 이용하여 스테레오 카메라의 지향각과 높이를 추정하는 단계;를 포함할 수 있다. The estimating angle and height estimating step of the stereo camera may include: modeling depth information of the road ahead as a plane; And estimating a direction angle and height of the stereo camera using coefficients of the equation of the modeled plane.

전방 도로에 대한 깊이 정보는, 장애물이 제외된 영역의 깊이 정보인 것일 수 있다. The depth information on the road ahead may be depth information of the region from which the obstacle is excluded.

모델링된 평면의 방정식의 계수들은, RANSAC 또는 최소자승법으로 결정되는 것일 수 있다. The coefficients of the equation of the modeled plane may be those determined by RANSAC or least squares method.

도로 기준 좌표계는, 차량 바퀴를 기준으로 지면의 높이가 표현되는 것일 수 있다. The road reference coordinate system may represent the height of the ground based on the vehicle wheel.

본 발명에 따른 구배 예측방법은 바퀴의 궤적을 예측하는 단계;를 더 포함하고, 추정 단계는, 예측된 바퀴의 궤적에 대한 도로의 구배 정보를 추정하는 것일 수 있다. The gradient prediction method according to the present invention may further include estimating the trajectory of the wheel, and the estimating may include estimating the gradient information of the road with respect to the predicted trajectory of the wheel.

예측단계는, 스티어링 정보를 기초로 바퀴의 궤적을 예측하는 것일 수 있다. The predicting step may be to predict the trajectory of the wheel based on the steering information.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 구배 예측 시스템은 전방 도로에 대한 깊이 정보를 추출하는 스테레오 카메라; 및 추출한 깊이 정보를 기반으로, 도로의 구배 정보를 추정하는 프로세서;를 포함한다.On the other hand, according to another embodiment of the present invention, the gradient prediction system comprises a stereo camera for extracting depth information on the road ahead; And a processor configured to estimate gradient information of the road based on the extracted depth information.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 차량 제어 시스템은 전방 도로에 대한 깊이 정보를 기반으로, 도로의 구배 정보를 추정하는 단계; 및 추정된 도로의 구배 정보를 이용하여, 새시를 제어하는 단계;를 포함한다. On the other hand, the vehicle control system according to another embodiment of the present invention, the step of estimating the gradient information of the road, based on the depth information on the road ahead; And controlling the chassis using the estimated road gradient information.

한편, 본 발명의 또다른 실시예에 따른, 차량 제어 시스템은 전방 도로에 대한 깊이 정보를 기반으로, 도로의 구배 정보를 추정하는 프로세서; 및 추정된 도로의 구배 정보를 이용하여, 새시를 제어하는 제어부;를 포함한다.On the other hand, a vehicle control system according to another embodiment of the present invention, the processor for estimating the gradient information of the road, based on the depth information on the road ahead; And a controller for controlling the chassis using the estimated road gradient information.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 주행중에 도로의 구배정보를 선행하여 예측할 수 있어, 방지턱의 유무, 방지턱의 높낮이, 포트홀의 유무, 포트홀의 높낮이, 경사로의 경사정도, 내리막의 경사도 등을 미리 선행하여 알아낼 수 있으므로, 이를 기반으로 능동형 새시 제어에 활용하여 차량의 안정성 및 승차감을 더욱 향상시킬 수 있다.As described above, according to the embodiments of the present invention, it is possible to predict the slope information of the road ahead while driving, so that the presence of the bump, the height of the bump, the presence of the porthole, the height of the porthole, the slope of the slope, the slope of the downhill Since the slope can be found in advance, it can be used for active chassis control based on this to further improve the stability and ride comfort of the vehicle.

또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 카메라의 높이와 지향각을 지속적으로 예측하여 도로 구배값을 보정함으로써 좀 더 정확한 도로 구배값을 구할 수 있다.In addition, according to embodiments of the present invention, a more accurate road gradient value may be obtained by continuously predicting a height and a direction angle of the camera to correct a road gradient value.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 능동형 새시 제어 시스템의 개념도이다.
도 2는, 도 1에 도시된 시스템에 의한 스테레오 카메라 기반 도로 구배 예측방법의 설명에 제공되는 도면이다.
도 3은 카메라 좌표계를 도로 기준 좌표계로 변환하는 개념의 설명에 제공되는 도면,
도 4는 카메라의 높이와 지향각 추정 방법의 부연 설명에 제공되는 도면,
도 5는 변경된 도로 기준 좌표계를 예시한 도면,
도 6은 예측된 바퀴의 궤적에 대한 도로 구배값의 추정 결과를 예시한 도면, 그리고,
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 능동형 새시 제어 시스템의 블럭도이다.
1 is a conceptual diagram of an active chassis control system using a stereo camera according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a view provided to explain a stereo camera based road gradient prediction method by the system shown in FIG. 1.
3 is a view provided to explain the concept of converting a camera coordinate system into a road reference coordinate system;
4 is a view provided for further explanation of a method of estimating a height and a direction angle of a camera;
5 is a diagram illustrating a modified road reference coordinate system;
6 is a diagram illustrating an estimation result of a road gradient value with respect to a predicted wheel trajectory, and
7 is a block diagram of an active chassis control system according to another embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에서는, 스테레오 카메라 기반 도로 구배 예측방법 및 시스템을 제시한다.In an embodiment of the present invention, a stereo camera based road gradient prediction method and system are provided.

본 발명의 실시예에 따른 도로 구배 예측 시스템은, 스테레오 카메라를 이용하여 전방 도로에 대한 깊이 정보를 추출하고, 깊이 정보를 기반으로 하여 도로의 구배 정보를 추정하여, 차량 서스펜션 등의 제어에 활용할 수 있도록 하는 시스템이다.The road slope prediction system according to an embodiment of the present invention may extract depth information on a road ahead using a stereo camera, estimate road slope information based on the depth information, and use the same to control a vehicle suspension. System to ensure that

본 발명의 실시예에 따른 도로 구배 예측 시스템은, 스테레오 카메라를 통해 전방 수십 미터의 도로에 대하여 구배 정보를 미리 예측할 수 있게 되어, 능동형 새시 제어가 가능하여 승차감과 편의성 안정성을 향상시킬 수 있다.Road gradient prediction system according to an embodiment of the present invention, it is possible to predict the gradient information for the road in the tens of meters ahead through the stereo camera, active chassis control is possible to improve the ride comfort and convenience stability.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 도로 구배 예측 시스템은, 전방을 감시하는 스테레오 카메라로부터 아직 지나가지 않은 도로에 대한 구배정보를 미리 예측하는 시스템이다.As described above, the road gradient prediction system according to the embodiment of the present invention is a system for predicting the gradient information on the road which has not yet passed from the stereo camera monitoring the front.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 도로 구배 예측 시스템은, 현재의 조향각 정보를 기반으로 하여 전방 도로상에서 바퀴가 실제 지나갈 궤적을 예측하여 이 궤적에 대한 구배정보를 추출할 수 있도록 한다.In addition, the road gradient prediction system according to an embodiment of the present invention, based on the current steering angle information to predict the trajectory that the wheel actually passes on the road ahead to extract the gradient information for this trajectory.

차량에 장착되어 있는 스테레오 카메라는 차량의 주행중에 지면을 향하는 각도와 위치가 변화할수 있으며 이를 기반으로 도로의 구배값이 달라질 수 있으므로, 본 발명의 실시예에 따른 도로 구배 예측 시스템은, 차량의 주행중에 지면에 대한 카메라의 각도와 카메라의 높이를 스스로 예측하여, 그 변화값을 연속적으로 반영함으로써 구배값을 보정하여 정확도가 높은 도로 구배값을 예측한다.Since the stereo camera mounted on the vehicle may change the angle and position toward the ground while the vehicle is driving, and the gradient value of the road may be changed based on the stereo camera, the road slope prediction system according to an embodiment of the present invention may be used while driving the vehicle. By predicting the angle of the camera to the ground and the height of the camera by itself, the gradient is corrected by continuously reflecting the change value, thereby predicting the road slope with high accuracy.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the drawings will be described the present invention in more detail.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 능동형 새시 제어 시스템의 개념도이다.1 is a conceptual diagram of an active chassis control system using a stereo camera according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 따른 능동형 새시 제어 시스템에서는, 도 1에 도시된 바와 같이, 스테레오 카메라를 통하여 전방 도로의 3차원 좌표값을 취득하고, 현재 스티어링 휠 값을 적용하여 차량 좌우 바퀴가 향하는 궤적을 예측한다.In the active chassis control system according to an exemplary embodiment of the present invention, as shown in FIG. 1, a three-dimensional coordinate value of a road ahead is acquired through a stereo camera, and a current steering wheel value is applied to track a trajectory of the left and right wheels of the vehicle. Predict.

전방 도로의 3차원 좌표값에서 바퀴 궤적에 해당하는 도로의 높이 정보(구배)를 추정하여 능동 댐퍼를 조정하는 방식으로 능동형 새시 제어가 이루어 진다.Active chassis control is performed by adjusting the active damper by estimating the height information (gradient) corresponding to the wheel trajectory from the three-dimensional coordinate values of the road ahead.

도 2는, 도 1에 도시된 시스템에 의한 스테레오 카메라 기반 도로 구배 예측방법의 설명에 제공되는 도면이다.FIG. 2 is a view provided to explain a stereo camera based road gradient prediction method by the system shown in FIG. 1.

스테레오 카메라는 좌우 정렬된 양 눈에 해당하는 두 개의 카메라로 사물을 바라보며 촬영하는데(S110), 이들의 시차를 추정함으로써 3차원 위치를 추정할 수 있다. 같은 물체가 좌우 카메라에 동시에 나타나며 픽셀 대 픽셀로 매칭점을 추출하는 과정을 거친다(S120).The stereo camera shoots looking at an object with two cameras corresponding to left and right aligned eyes (S110), and estimates a three-dimensional position by estimating their parallax. The same object appears simultaneously in the left and right cameras and goes through a process of extracting matching points in pixel-by-pixel (S120).

스테레오 매칭은 좌우 영상에서 매칭점을 찾아 그 시차(Disparity)를 측정한다. 자동차에서 사용하는 스테레오 매칭 알고리즘의 한 예로 SGM( Semi-Global Matching) 알고리즘이 있다.Stereo matching finds a matching point in left and right images and measures the disparity. An example of a stereo matching algorithm used in automobiles is a semi-global matching algorithm (SGM).

스테레오 매칭을 통해 추출한 시차 값들로 각 영상 픽셀에 대해 카메라 좌표계를 기준으로 픽셀의 3차원 위치를 추정할 수 있다(S130). 카메라의 원점을 기준으로 한 각 픽셀좌표 (u, v)에서의 시차값이 d일 때 3차원 위치는 아래의 식과 같다. 여기서, b는 스테레오 카메라의 베이스라인(Baseline)의 길이, (px, py)는 카메라의 주점의 좌표, f는 초점거리이다.The 3D position of the pixel may be estimated for each image pixel based on the parallax values extracted through stereo matching (S130). When the parallax value at each pixel coordinate (u, v) with respect to the camera origin is d, the three-dimensional position is expressed by the following equation. Here, b is the length of the baseline of the stereo camera, (px, py) is the coordinates of the principal point of the camera, f is the focal length.

Figure 112017125542326-pat00001
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그러나, 카메라 좌표계 기준으로 한 3차원 위치는 도 3에 도시된 바와 같이 도로 기준 좌표계를 변환 되어야 도로의 구배 정보를 추출할 수 있다. 도로 기준 좌표로 변환하기 위해서는 카메라가 도로면을 바라보는 지향각 θ와 카메라의 높이 h를 알아야 한다.However, as shown in FIG. 3, the three-dimensional position based on the camera coordinate system may be converted to the gradient information of the road by converting the road reference coordinate system. In order to convert to road reference coordinates, the camera needs to know the direction angle θ of the road surface and the height h of the camera.

초기에 정확히 카메라의 지향각과 높이를 측정하여도 차량이 주행중에 차량의 진동에 의해 카메라의 위치가 변화하는 경우가 많으며, 오르막이나 내리막을 주행할때는 지향각도 순간적으로 변화하게 된다. 또한 뒷자석에 사람이 많이 타거나 짐을 실게 되면 카메라가 약간 들리게 되어 지향각이 작아지는 현상도 발생하게 된다. 외부적인 요인이 생길때마다 카메라의 높이와 지향각을 운전자가 스스로 측정하는 것은 현실적이지 않다.Even if the direction and height of the camera are accurately measured at the initial stage, the position of the camera is often changed by the vibration of the vehicle while the vehicle is traveling, and the orientation angle is changed instantaneously when driving uphill or downhill. In addition, when a lot of people ride or load in the rear seats, the camera is slightly lifted and the orientation angle decreases. It is not realistic for the driver to measure the camera's height and orientation angle whenever there are external factors.

따라서 본 발명의 실시예에서는, 카메라의 높이와 지향각을 미리 기구를 이용하여 측정하지 않으며, 스테레오 카메라를 통해 측정된 도로의 3차원 위치를 통하여 카메라의 높이와 지향각을 추정한다(S140).Therefore, in the embodiment of the present invention, the height and the orientation angle of the camera are not measured in advance by using a mechanism, and the height and the orientation angle of the camera are estimated through the three-dimensional position of the road measured through the stereo camera (S140).

구체적으로, 도 4에 도시된 바와 같이, 영상 전방 하단의 일정 영역(예를 들면, 320 pixels x 170 pixels 크기)을 정하고, 이 영역에서 장애물을 제외한 영역을 도로라고 가정한다. 장애물을 제거한 나머지 영역을 도로라고 판단하고, 도로 영역을 평면으로 모델링을 수행한다. 이는, 도로의 평면의 방정식 Yc=aZc+b를 세워 이 평면의 방정식을 추정하는데, 대표적인 방법으로 RANSAC을 이용한 방식과 최소자승법에 의한 방법이 있다.Specifically, as shown in FIG. 4, it is assumed that a predetermined area (eg, 320 pixels x 170 pixels size) at the lower front side of the image is defined, and an area excluding an obstacle from this area is a road. The remaining area after removing the obstacle is considered a road, and the road area is modeled as a plane. The equation of this plane is estimated by setting the equation of the road plane Yc = aZc + b, and there are representative methods using RANSAC and least square method.

이에 따라, 영상 전방 하단 영역내에 존재하는 점들 각각은 카메라 좌표 기준의 3차원 위치 좌표 (Xc,Yc,Zc)를 가지고 있으므로 이러한 점들이 도로면을 이룬다고 가정하고, 도로면의 평면의 방정식을 Yc=aZc+b로 모델링을 수행하고 a, b는 RANSAC 혹은 최소자승법으로 계산을하여, 궁극적으로는 다음의 식을 이용하여 θ와 h를 구할 수 있다.Accordingly, it is assumed that each of the points in the lower area in front of the image has three-dimensional position coordinates (Xc, Yc, Zc) based on the camera coordinates, so that these points form a road surface, and the equation of the plane of the road surface is Yc. Modeling is done with = aZc + b, and a and b are calculated using RANSAC or least-squares method, and ultimately, θ and h can be obtained using the following equation.

Figure 112017125542326-pat00002
Figure 112017125542326-pat00002

그리고, 카메라의 높이 h 와 θ를 이용하여, 아래의 식에 따라, 카메라 기준 표계를 도로 기준 좌표계로 변환한다(S150). Yw는 차량 바퀴를 기준으로한 지면의 높낮이를 의미한다.Then, using the height h and θ of the camera, the camera reference surface system is converted into a road reference coordinate system according to the following equation (S150). Yw means the height of the ground with respect to the vehicle wheels.

Figure 112017125542326-pat00003
Figure 112017125542326-pat00003

한편, 스티어링 휠 정보(S160)에 의해 예측된 바퀴의 궤적을 (t, Xw, Zw)의 순서쌍으로 나타낼 수 있으며, 시간 t의 위치에서 (Xw, Zw) 라 할 수 있다(S170). (Xw, Zw)의 위치에 해당하는 이미지의 영역을 마진을 두어 하나의 박스 형태로 나타내고, 이 박스 안에는 다수의 픽셀이 존재하게 된다. 이 다수의 픽셀 중에서 하나의 대표값 Yw를 추출하는데. 다수의 픽셀 중에 Median Value를 선택하여 대표값 Yw로 선정한다. 도 5에 구체적인 예를 제시하였다.Meanwhile, the trajectory of the wheel predicted by the steering wheel information S160 may be represented by an ordered pair of (t, Xw, Zw), and may be referred to as (Xw, Zw) at the position of time t (S170). The area of the image corresponding to the position of (Xw, Zw) is shown in a box form with margins, and there are a plurality of pixels in the box. Extract a representative value Yw of one of these multiple pixels. Median Value is selected among the plurality of pixels and the representative value Yw is selected. 5 illustrates a specific example.

다음, S170단계에서 예측한 바퀴의 궤적에 대한 도로 구배값을 추정하여(S180), 차량 서스펜션 등을 제어하게 된다. 도 6에는 예측된 바퀴의 궤적에 대한 도로 구배값의 추정 결과를 예시하였다.Next, by estimating the road gradient value for the trajectory of the wheel predicted in step S170 (S180), the vehicle suspension and the like are controlled. 6 illustrates an example of estimating a road gradient value with respect to the predicted wheel trajectory.

도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 능동형 새시 제어 시스템의 블럭도이다. 본 발명의 실시예에 따른 능동형 새시 제어 시스템은, 스테레오 카메라(210), 영상 프로세서(220), 제어부(230) 및 저장부(240)를 포함한다.7 is a block diagram of an active chassis control system according to another embodiment of the present invention. An active chassis control system according to an embodiment of the present invention includes a stereo camera 210, an image processor 220, a controller 230, and a storage 240.

스테레오 카메라(210)는 전방 도로를 촬영하는 양안식 카메라로, 전방 도로에 대한 깊이 정보를 생성한다.The stereo camera 210 is a binocular camera that photographs the road ahead, and generates depth information about the road ahead.

영상 프로세서(220)는 스테레오 카메라(210)에서 추출한 깊이 정보를 기반으로, 바퀴의 궤적에 대한 도로의 구배 정보를 추정한다. 저장부(240)는 도로의 구배 정보를 추정함에 있어 영상 프로세서(220)에 필요한 저장 공간을 제공한다.The image processor 220 estimates the gradient information of the road on the track of the wheel based on the depth information extracted by the stereo camera 210. The storage unit 240 provides a storage space necessary for the image processor 220 in estimating road gradient information.

제어부(230)는 영상 프로세서(220)에서 추정된 도로의 구배 정보를 기반으로 새시를 제어하여, 승차감과 운전 편의성, 주행 안정성을 향상시킨다.The controller 230 controls the chassis based on the gradient information of the road estimated by the image processor 220, thereby improving riding comfort, driving convenience, and driving stability.

지금까지, 스테레오 카메라 기반 도로 구배 예측방법 및 시스템에 대해 바람직한 실시예들을 들어 상세히 설명하였다.So far, preferred embodiments of the stereo camera-based road gradient prediction method and system have been described in detail.

본 발명의 실시예에서는, 도로의 구배를 선행하여 예측하여 차량의 새시 제어 등에 능동적으로 활용하는데, 도로의 구배정보를 15~20 미터까지 정밀하게 추정하기 위하여 스테레오 카메라를 사용하였다. 스테레오 카메라는 다른 센서 대비 좀더 낮은 비용으로 정밀한 구배 정보의 추정이 가능하다.In the exemplary embodiment of the present invention, the vehicle predicts the slope of the road ahead of the vehicle and actively uses the vehicle to control the chassis. The stereo camera is used to accurately estimate the slope information of the road to 15 to 20 meters. Stereo cameras can accurately estimate gradient information at a lower cost than other sensors.

또한, 본 발명의 실시예에서는, 스티어링 휠 정보와 연동하여 바퀴가 향하는 궤적을 예측하여 바퀴의 궤적에 대응하는 도로 구배 정보를 추출하며, 카메라의 지향각에 따라 그 측정값이 달라지는 것을 보상하기 위해 실시간으로 카메라의 높이와 카메라의 지향각을 추정하였다.In addition, in the embodiment of the present invention, in order to predict the trajectory of the wheel in conjunction with the steering wheel information to extract the road gradient information corresponding to the trajectory of the wheel, to compensate for the change of the measured value according to the camera's orientation angle The height of the camera and the camera's orientation angle were estimated in real time.

본 발명의 실시예에 따르면, 주행중에 도로의 구배정보를 선행하여 예측할 수 있어 방지턱의 유무, 방지턱의 높낮이, 포트홀의 유무, 포트홀의 높낮이, 경사로의 경사정도, 내리막의 경사도 등을 미리 선행하여 알아낼 수 있고, 이를 능동형 새시 제어에 활용하여 차량의 안정성 및 승차감을 확보할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to predict the slope information of the road ahead while driving, and find out in advance the presence or absence of the bump, the height of the bump, the presence of the pothole, the height of the pothole, the degree of inclination of the slope, the slope of the downhill, and the like. And it can be used for active chassis control to ensure the stability and ride comfort of the vehicle.

또한, 본 발명의 실시예에서는,카메라의 높이와 지향각을 지속적으로 예측하여 도로 구배값을 보정함으로써 좀더 정확한 도로 구배값을 구할 수 있다.In addition, in an embodiment of the present invention, a more accurate road slope value can be obtained by continuously predicting a height and a direction angle of the camera to correct a road slope value.

한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.On the other hand, the technical idea of the present invention can be applied to a computer-readable recording medium containing a computer program for performing the functions of the apparatus and method according to the present embodiment. In addition, the technical idea according to various embodiments of the present disclosure may be implemented in the form of computer readable codes recorded on a computer readable recording medium. The computer-readable recording medium can be any data storage device that can be read by a computer and can store data. For example, the computer-readable recording medium may be a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical disk, a hard disk drive, or the like. In addition, the computer-readable code or program stored in the computer-readable recording medium may be transmitted through a network connected between the computers.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.In addition, although the preferred embodiment of the present invention has been shown and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, but the technical field to which the invention belongs without departing from the spirit of the invention claimed in the claims. Of course, various modifications can be made by those skilled in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or the prospect of the present invention.

210 : 스테레오 카메라
220 : 영상 프로세서
230 : 제어부
240 : 저장부
210: stereo camera
220: image processor
230: control unit
240: storage unit

Claims (12)

스테레오 카메라를 이용하여, 카메라 기준 좌표계로 전방 도로에 대한 깊이 정보를 추출하는 단계;
스테레오 카메라가 도로면을 바라보는 지향각과 스테레오 카메라의 높이를 추정하는 단계;
추정된 스테레오 카메라의 지향각과 높이를 이용하여, 전방 도로에 대한 깊이 정보를 카메라 기준 좌표계에서 도로 기준 좌표계로 변환하는 단계; 및
변환한 깊이 정보를 기반으로, 도로의 구배 정보를 추정하는 단계;를 포함하고,
스테레오 카메라의 지향각과 높이 추정단계는,
전방 도로에 대한 깊이 정보를 평면으로 모델링하는 단계; 및
모델링된 평면의 방정식의 계수들을 이용하여 스테레오 카메라의 지향각과 높이를 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 구배 예측방법.
Extracting depth information of the road ahead using a camera reference coordinate system;
Estimating, by the stereo camera, the heading angle toward the road surface and the height of the stereo camera;
Converting depth information on the road ahead from the camera reference coordinate system to the road reference coordinate system using the estimated angle and height of the stereo camera; And
Estimating gradient information of the road based on the converted depth information;
Estimating angle and height of stereo camera,
Modeling depth information on the road ahead as a plane; And
Estimating a direction angle and a height of the stereo camera using coefficients of the equation of the modeled plane.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 청구항 1에서,
전방 도로에 대한 깊이 정보는,
장애물이 제외된 영역의 깊이 정보인 것을 특징으로 하는 구배 예측방법.
In claim 1,
For depth information on the road ahead,
Gradient prediction method characterized in that the depth information of the region from which the obstacle.
청구항 1에 있어서,
모델링된 평면의 방정식의 계수들은,
RANSAC 또는 최소자승법으로 결정되는 것을 특징으로 하는 구배 예측방법.
The method according to claim 1,
The coefficients of the equation of the modeled plane are
Gradient prediction method characterized in that determined by the RANSAC or least-squares method.
청구항 1에 있어서,
도로 기준 좌표계는,
차량 바퀴를 기준으로 지면의 높이가 표현되는 것을 특징으로 하는 구배 예측방법.
The method according to claim 1,
The road reference coordinate system
Gradient prediction method characterized in that the height of the ground expressed on the basis of the vehicle wheel.
청구항 1에 있어서,
바퀴의 궤적을 예측하는 단계;를 더 포함하고,
도로의 구배 정보 추정 단계는,
예측된 바퀴의 궤적에 대한 도로의 구배 정보를 추정하는 것을 특징으로 하는 구배 예측방법.
The method according to claim 1,
Predicting a trajectory of the wheel;
The gradient information estimation step of the road,
Gradient prediction method comprising estimating the gradient information of the road for the predicted trajectory of the wheel.
청구항 8에 있어서,
예측단계는,
스티어링 정보를 기초로 바퀴의 궤적을 예측하는 것을 특징으로 하는 구배 예측방법.
The method according to claim 8,
The prediction phase is
Gradient prediction method for predicting the trajectory of the wheel based on the steering information.
카메라 기준 좌표계로 전방 도로에 대한 깊이 정보를 추출하는 스테레오 카메라; 및
추출한 깊이 정보를 기반으로, 도로의 구배 정보를 추정하는 프로세서;를 포함하고,
프로세서는,
스테레오 카메라가 도로면을 바라보는 지향각과 스테레오 카메라의 높이를 추정하고, 추정된 스테레오 카메라의 지향각과 높이를 이용하여 전방 도로에 대한 깊이 정보를 카메라 기준 좌표계에서 도로 기준 좌표계로 변환하며, 변환한 깊이 정보를 기반으로 도로의 구배 정보를 추정하고,
전방 도로에 대한 깊이 정보를 평면으로 모델링하고, 모델링된 평면의 방정식의 계수들을 이용하여 스테레오 카메라의 지향각과 높이를 추정하는 것을 특징으로 하는 구배 예측 시스템.
A stereo camera extracting depth information of the road ahead using a camera reference coordinate system; And
And a processor configured to estimate gradient information of the road based on the extracted depth information.
The processor,
The stereo camera estimates the heading angle and the height of the stereo camera facing the road surface, and converts the depth information of the road ahead from the camera reference coordinate system to the road reference coordinate system using the estimated angle and height of the stereo camera. Based on the information, estimate the slope information of the road,
Gradient prediction system, characterized in that to model the depth information on the road ahead, the direction and height of the stereo camera using the coefficients of the equation of the modeled plane.
전방 도로에 대한 깊이 정보를 기반으로, 도로의 구배 정보를 추정하는 단계; 및
추정된 도로의 구배 정보를 이용하여, 새시를 제어하는 단계;를 포함하고,
추정 단계는,
스테레오 카메라가 도로면을 바라보는 지향각과 스테레오 카메라의 높이를 이용하여, 스테레오 카메라를 이용하여 카메라 기준 좌표계로 추출한 전방 도로에 대한 깊이 정보를 카메라 기준 좌표계에서 도로 기준 좌표계로 변환하고, 변환한 전방 도로에 대한 깊이 정보를 기반으로, 도로의 구배 정보를 추정하되,
전방 도로에 대한 깊이 정보를 평면으로 모델링하고, 모델링된 평면의 방정식의 계수들을 이용하여 스테레오 카메라의 지향각과 높이를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 시스템.
Estimating gradient information of the road, based on the depth information of the road ahead; And
And controlling the chassis using the estimated road gradient information.
The estimating step is
The stereo camera converts the depth information of the road ahead extracted from the camera reference coordinate system into the road reference coordinate system using the directivity angle facing the road surface and the height of the stereo camera. Based on depth information for, estimate road grades,
And modeling depth information of the road ahead as a plane, and estimating a direction and height of the stereo camera using coefficients of the modeled plane equation.
전방 도로에 대한 깊이 정보를 기반으로, 도로의 구배 정보를 추정하는 프로세서; 및
추정된 도로의 구배 정보를 이용하여, 새시를 제어하는 제어부;를 포함하고,
프로세서는,
스테레오 카메라가 도로면을 바라보는 지향각과 스테레오 카메라의 높이를 이용하여, 스테레오 카메라를 이용하여 카메라 기준 좌표계로 추출한 전방 도로에 대한 깊이 정보를 카메라 기준 좌표계에서 도로 기준 좌표계로 변환하고, 변환한 전방 도로에 대한 깊이 정보를 기반으로, 도로의 구배 정보를 추정하되,
전방 도로에 대한 깊이 정보를 평면으로 모델링하고, 모델링된 평면의 방정식의 계수들을 이용하여 스테레오 카메라의 지향각과 높이를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 시스템.
A processor for estimating gradient information of the road based on the depth information of the road ahead; And
And a controller configured to control the chassis using the estimated road gradient information.
The processor,
The stereo camera converts the depth information of the road ahead extracted from the camera reference coordinate system into the road reference coordinate system using the directivity angle facing the road surface and the height of the stereo camera. Based on the depth information for, estimate the slope of the road,
And modeling depth information of the road ahead as a plane and estimating the direction and height of the stereo camera using coefficients of the modeled plane equation.
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