KR102158169B1 - Lane detection apparatus - Google Patents
Lane detection apparatus Download PDFInfo
- Publication number
- KR102158169B1 KR102158169B1 KR1020160001680A KR20160001680A KR102158169B1 KR 102158169 B1 KR102158169 B1 KR 102158169B1 KR 1020160001680 A KR1020160001680 A KR 1020160001680A KR 20160001680 A KR20160001680 A KR 20160001680A KR 102158169 B1 KR102158169 B1 KR 102158169B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- vehicle
- lane
- map
- camera
- information
- Prior art date
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 16
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 13
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 8
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G06K9/00798—
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/10—Path keeping
- B60W30/12—Lane keeping
-
- G06K9/00818—
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
본 발명은 도로 차선 인식 장치에 관한 것이다. 본 발명의 도로 차선 인식장치는, 차선이 보이지 않거나 눈/흙 등이 도로에 쌓여 차선 자체를 인식하지 못하는 조건에서도 차선 인식은 물론 차량이 주행하는 차로를 판단하도록 한다. 또한, 본 발명은 GPS 정보와 도로 표지판의 정보를 같이 활용하여 차량의 현재 위치정보를 정확하게 추출/갱신하고 있다.The present invention relates to a road lane recognition device. The road lane recognition apparatus of the present invention recognizes the lane and determines the lane on which the vehicle is traveling even under conditions in which the lane is not visible or snow/dirt is accumulated on the road and the lane itself is not recognized. In addition, the present invention accurately extracts/updates the current location information of the vehicle by using both GPS information and information on a road sign.
Description
본 발명은 차선 인식장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 악천후 및 눈길에서도 차량이 정상적으로 주행할 수 있도록 차량 전방에 장착된 적어도 하나의 카메라가 촬영하는 전방 이미지 정보의 크기 변화를 통해 차선을 가상으로 인식하도록 한 차선 인식장치에 관한 것이다.The present invention relates to a lane recognition device. More specifically, it relates to a lane recognition device that virtually recognizes a lane through a change in size of front image information photographed by at least one camera mounted in front of the vehicle so that the vehicle can drive normally even in bad weather and snowy roads.
현재 대부분의 차선 인식 방법은 카메라를 이용하여 도로면(노면)을 촬영하여 이미지 데이터를 추출하고 차선에 대한 차량의 상대적 위치를 인식하는 방식이다. 그리고 이러한 차선 정보는 운전자에게 과속 및 차선 이탈을 경고하거나 종 방향 및 횡 방향 제어를 통해 차량을 제어하거나 차선을 유지하도록 하는데 이용될 수 있다.Currently, most lane recognition methods use a camera to capture a road surface (road surface), extract image data, and recognize the relative position of a vehicle with respect to the lane. In addition, such lane information may be used to warn a driver of speeding and lane departure, or to control a vehicle or maintain a lane through longitudinal and lateral control.
하지만, 카메라가 노면을 촬영하는 방식이기 때문에 차선 일부가 지워졌거나 노면에 눈이 쌓여서 차선을 촬영하지 못하는 조건 등에서는 실질적으로 차선을 인식하는 것이 불가능하였다. 이럴 경우 운전자는 자신의 차량이 현재 몇 차로를 따라서 주행하고 있는지 알지 못하였고 이는 인접한 차량과의 사고 발생을 초래하였다.However, since the camera photographs the road surface, it was practically impossible to recognize the lane under conditions in which a part of the lane was erased or the lane could not be photographed due to snow accumulation on the road surface. In this case, the driver did not know how many lanes his vehicle is currently driving, and this caused an accident with an adjacent vehicle.
특히 최근에는 운전자가 없거나 운전자가 있더라도 차량을 직접 조작하지 않고 시스템에 의해 주행, 정지, 회전, 가속 또는 감속 등의 운전 조작이 자동으로 이루어지는 자율주행 시스템기반의 지능형 차량(즉 무인 차량, 자율 차량 등)에 대한 개발이 활발하게 이루어지고 있으며 이미 실제 도로에서 주행연습이 이루어지기도 한다. 이러한 지능형 차량의 주요 과제는 주행차선의 유지, 인접 차량과의 안전거리 확보와 근접 장애물의 검출과 충돌 회피, 교통상황이나 도로 환경에 따른 차량 속도 제어 등이 있다. 그중 주행차선의 검출은 지능형 차량에서의 주요 과제를 해결하는 핵심 기술의 하나로서 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. In particular, in recent years, intelligent vehicles based on autonomous driving systems (ie, unmanned vehicles, autonomous vehicles, etc.) in which driving operations such as driving, stopping, turning, acceleration or deceleration are automatically performed by the system without directly manipulating the vehicle even if there is a driver. ) Is being actively developed, and driving practice has already been conducted on the actual road. The main tasks of such an intelligent vehicle include maintaining a driving lane, securing a safe distance from adjacent vehicles, detecting nearby obstacles, avoiding collisions, and controlling vehicle speed according to traffic conditions or road conditions. Among them, detection of driving lanes is one of the core technologies to solve major problems in intelligent vehicles, and many studies are actively being conducted.
이와 같은 주행차선의 검출은 안전 운전에 지대한 영향을 미치게 되므로, 차선의 위치를 추정하고 판단하기 위해 여러 가지 센서들을 활용하여 정확한 주행차선을 검출하고 있다. 예로서, 이미지 센서, 레이더(RADAR) 또는 라이다(LIDAR) 센서 등 다양한 센서들이 차선의 검출이나 차량 전방의 물체 인식을 위해 단독 또는 융합된 형태로 지능형 차량제어 시스템 구현에 사용되고 있다. 특히, 이미지 센서에 의한 영상 기반 시스템은 저렴한 비용으로 많은 정보의 추출이 가능하고, 기존의 다양한 영상 처리 알고리즘을 활용할 수 있는 장점으로 인해 널리 활용되어 왔다. 그렇지만, 이러한 방법들 역시 앞서 설명한 바와 같이 차선을 인식하지 못하는 가혹한 주행 환경에서는 차선을 정확하게 검출할 수 있는 문제를 근본적으로 해결하지 못하였다.Since detection of such a driving lane has a great influence on safe driving, accurate driving lanes are detected using various sensors to estimate and determine the position of the lane. For example, various sensors, such as an image sensor, a radar (RADAR), or a lidar (LIDAR) sensor, are used to implement an intelligent vehicle control system in a single or combined form for detection of a lane or object recognition in front of a vehicle. Particularly, an image-based system using an image sensor has been widely used due to the advantage of being able to extract a lot of information at low cost and to utilize various existing image processing algorithms. However, these methods also have not fundamentally solved the problem of accurately detecting a lane in a harsh driving environment in which lanes are not recognized as described above.
그리고 이렇게 차선을 인식하지 못한 환경에서는 차량의 현재 위치도 정확하게 검출하는 것이 어려웠다. 물론 GPS를 통해 차량 위치를 알 수 있지만 그 오차 범위가 크기 때문에, 주행시 정밀한 차량 위치가 필요로 한 무인 차량의 경우에서는 이를 적용할 수가 없었다.And it was difficult to accurately detect the current position of the vehicle in an environment in which the lane was not recognized. Of course, the vehicle location can be known through GPS, but since the error range is large, this could not be applied in the case of an unmanned vehicle that requires precise vehicle location during driving.
이에, 본 발명의 목적은 노면의 차선을 인식하지 못하는 조건에서도 차량의 주행차선을 정확하게 인식할 수 있는 차선 인식장치를 제공하는 것이다. Accordingly, an object of the present invention is to provide a lane recognition device capable of accurately recognizing a driving lane of a vehicle even under a condition in which the lane on the road surface is not recognized.
또한, 본 발명은 GPS 정보와 도로 표지판의 도로 정보를 이용하여 차량의 현재 위치를 정확하게 검출, 갱신하는 차량 인식장치를 제공하는 것이다.In addition, the present invention provides a vehicle recognition device that accurately detects and updates a current position of a vehicle by using GPS information and road information of a road sign.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따르면, 차량 전방에 설치된 적어도 하나의 카메라; 차량의 주행방향을 기준으로 실제 도로의 좌/우측 이미지를 저장하는 지도 DB; 그리고 차량 주행시 상기 지도 DB가 제공하는 실제 도로의 좌/우측 이미지와 비교하여 상기 카메라가 촬영한 좌/우측 이미지의 크기 변화에 따라 차선 인식 및 차량의 주행 차로를 판단하는 제어부를 포함하여 구성되는 차선 인식장치를 제공하는 것이다.According to a feature of the present invention for achieving the above object, at least one camera installed in front of the vehicle; A map DB storing left/right images of the actual road based on the driving direction of the vehicle; And when the vehicle is driving, the lane is compared with the left/right image of the actual road provided by the map DB, and the lane is configured including a control unit that recognizes the lane and determines the driving lane of the vehicle according to the size change of the left/right image captured by the camera. It is to provide a recognition device.
여기서, 상기 차선 인식은 상기 실제 도로의 좌/우측 이미지와 상기 카메라가 촬영한 좌/우측 이미지를 비교하여 가상으로 처리하는 것이다.Here, the lane recognition is virtually processed by comparing the left/right image of the actual road and the left/right image captured by the camera.
그리고 상기 제어부는 상기 카메라가 촬영한 이미지 중 상기 좌측 이미지가 가장 크면 차량은 1차로를 주행하고, 상기 좌측 이미지가 가장 작으면 가장 바깥 차로를 주행하는 것으로 판단한다. In addition, if the left image is the largest among the images photographed by the camera, the control unit determines that the vehicle travels on the first lane, and if the left image is the smallest, the vehicle travels on the outermost lane.
또한, 본 발명의 실시 예에 따르면 차량의 현재 위치정보를 제공하는 GPS 수신기를 더 포함하고, 상기 제어부는 상기 GPS 수신기가 제공하는 차량의 현재 위치정보에 따라 상기 지도 DB가 지도 서버로부터 차량의 주행 방향과 일치하는 실제 도로의 좌/우측 이미지를 실시간으로 전달받도록 제어한다.In addition, according to an embodiment of the present invention, a GPS receiver that provides current location information of the vehicle is further included, and the control unit is configured to allow the map DB to drive the vehicle from the map server according to the current location information of the vehicle provided by the GPS receiver. It controls to receive the real-time left/right image of the road that matches the direction.
그리고 본 발명의 실시 예는 도로 표지판을 촬영하는 카메라와, 상기 카메라가 촬영한 도로 표지판 정보로부터 텍스트 및 이미지 정보를 추출하는 추출부를 더 포함하고, 상기 제어부는 상기 GPS 수신기가 제공하는 위치 정보와 상기 추출부에 의해 획득된 위치 정보를 이용하여 차량의 현재 위치정보를 갱신한다. In addition, an exemplary embodiment of the present invention further includes a camera for photographing a road sign, and an extraction unit for extracting text and image information from the road sign information photographed by the camera, wherein the controller includes location information provided by the GPS receiver and the The current location information of the vehicle is updated by using the location information obtained by the extraction unit.
이상과 같은 본 발명의 차선 인식장치에 의하면, 차량의 주행방향에 대한 좌/우측 이미지를 차량에 설치된 카메라가 촬영하고, 이를 미리 제공되는 기준정보와 비교하면서 그 좌/우측 이미지의 크기 변화를 확인하고 있다. 그리고 그러한 좌/우측 이미지의 크기 변화에 따라 차량이 현재 도로의 차선을 가상으로 인식하면서 차량이 몇 차로를 따라 주행하는 지를 판단할 수 있다.According to the lane recognition apparatus of the present invention as described above, a camera installed in the vehicle photographs the left/right image of the driving direction of the vehicle, and the size change of the left/right image is checked while comparing it with reference information provided in advance. Are doing. In addition, according to the change in the size of the left/right image, the vehicle can virtually recognize the lane of the current road and determine which lane the vehicle is traveling along.
그렇기 때문에, 본 발명은 도로의 차선을 인식하지 못하는 조건에서도 차량이 안전하게 주행할 수 있는 환경을 제공하는 것이다. 특히 무인차량은 주행 차선을 유지하면서 주행하기 때문에 차선을 인지하지 못하는 장소에서도 무인차량이 안정적으로 주행할 수 있는 조건을 마련하는 효과가 있다.Therefore, the present invention is to provide an environment in which a vehicle can safely travel even in a condition in which the lane of the road is not recognized. In particular, since the driverless vehicle runs while maintaining the driving lane, there is an effect of providing conditions for the driverless vehicle to stably travel even in a place where the lane is not recognized.
또한, 본 발명은 GPS 정보와 도로 표지판 정보를 함께 이용하여 차량 위치정보를 검출/갱신하기 때문에, 차선 인식에 필요한 기준정보를 정확하게 제공할 수 있는 효과도 있다.In addition, since the present invention detects/updates vehicle location information by using both GPS information and road sign information, there is an effect of accurately providing reference information necessary for lane recognition.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 차선 인식장치를 보인 블록 구성도
도 2는 본 발명의 차선 인식장치를 이용한 차선 인식방법을 보인 흐름도
도 3은 본 발명의 차선 인식장치에 마련된 카메라가 촬영한 도로 좌/우측 이미지의 예시 도면
도 4는 본 발명의 차선 인식장치가 차량의 현재 위치정보를 갱신하는 과정을 보인 흐름도1 is a block diagram showing a lane recognition apparatus according to a preferred embodiment of the present invention
2 is a flowchart showing a lane recognition method using the lane recognition device of the present invention
3 is an exemplary diagram of a left/right image of a road taken by a camera provided in the lane recognition apparatus of the present invention
4 is a flowchart showing a process of updating the current location information of the vehicle by the lane recognition apparatus of the present invention
본 발명은 차량에 장착된 카메라가 촬영한 좌/우 이미지 정보의 크기 변화를 이용하여 주행 차선 정보를 가상으로 획득하고, 이를 통해 차량이 현재 몇 차선에서 주행하는 지를 인지할 수 있도록 하는 것이며, 또한 차량의 현재 위치 정보를 GPS 정보와 도로 표지판 정보를 활용하여 갱신하는 것을 기술적 특징으로 한다. The present invention virtually acquires driving lane information by using a change in the size of left/right image information captured by a camera mounted on a vehicle, through which it is possible to recognize in which lane the vehicle is currently driving. It is a technical feature that updates the current location information of the vehicle using GPS information and road sign information.
이와 같은 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 차선 인식장치를 보인 블록 구성도이다. A preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. 1 is a block diagram showing a lane recognition apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention.
이에 도시한 바와 같이 차선 인식장치(100)는 카메라(102)(104)를 포함한다. 카메라는 차량의 전방(즉, 도로 노면 및 좌/우측 전방 방향)을 촬영할 수 있도록 차량 전방의 좌/우측에 설치되는 것이 좋다. 실시 예에서는 제1 카메라(또는 좌측 카메라)(102)와 제2 카메라(또는 우측 카메라)(104)가 장착된 것으로 설명한다. 물론, 이는 실시 예에 불과하고 좌/우측에 각각 둘 이상의 카메라를 장착할 수도 있거나 또는 차량 전방의 소정 위치에 하나의 카메라만 장착하여도 상관없다. 즉 카메라가 촬영한 영상 정보를 기초로 하여 차량의 주행 방향의 좌/우측 이미지의 크기 변화를 확인할 수 있는 조건만 만족할 수 있으면 카메라의 개수는 상관없다는 것이다. 물론 카메라가 1대인 경우라면 그 카메라가 촬영한 이미지에서 좌/우측 이미지를 분할하는 이미지 분할장치(도면 미 도시)가 더 제공되어야 할 것이다. As shown, the
차선 인식장치(100)에는 지도 DB(110)가 마련된다. 지도 DB(110)는 도로 주변에 위치한 건물이나 산, 강과 같은 경관 등에 대한 영상 정보, 그리고 차량이 주행중인 도로의 차로에 대한 정보 등이 저장되며, 본 실시 예에서는 지도 DB(110)에 저장된 데이터를 기준 정보라 하여 설명할 것이다. 이러한 기준 정보는 1차원, 2차원 및 3차원 중 어느 하나의 정보로 가공되어 저장된다. 바람직하게는 이미지의 크기 및 위치를 알 수 있는 3차원 정보로 저장될 것이다. 이처럼 기준 정보가 필요한 이유는 도로의 좌/우측 이미지가 서로 상이하기 때문이다.A map DB 110 is provided in the
지도 DB(110)에 저장된 기준 정보는 3차원 정보로 저장될 뿐만 아니라 차량의 주행 방향에 대한 데이터 모두가 저장되어야 한다. 이는 차량이 주행 시 제1 카메라(102)와 제2 카메라(104)가 촬영한 정보를 비교할 수 있는 실제의 이미지 정보가 있어야 하기 때문이다. 이러한 이유로 지도 DB(110)는 상대적으로 큰 용량을 가질 수밖에 없다. 물론, 다른 예로 본 발명에서는 지도 DB(110)의 용량을 최소화하는 방안을 제공할 수도 있다. 즉 차량의 위치 정보를 수신하는 GPS 수신기(130)와, 그리고 차량의 진행방향에 대한 지도정보를 지도 서버(10)로부터 수신하고 순차적으로 지도 DB(110)에 저장하는 처리부(140)가 있으면 된다. 이럴 경우 지도 DB(110)는 용량을 작게 하더라도 선입선출(FIFO) 방식으로 지도정보를 수신하고 제공할 수 있어, 차선인식 방법에 지도 정보를 효율적으로 제공할 수 있게 된다. 즉 차량의 주행방향 전방의 지도는 수신하여 전달하고, 주행방향 후방의 지도는 삭제하면 되기 때문이다. The reference information stored in the map DB 110 is not only stored as 3D information, but also all data on the driving direction of the vehicle must be stored. This is because there must be actual image information capable of comparing information captured by the first camera 102 and the second camera 104 when the vehicle is driving. For this reason, the map DB 110 is bound to have a relatively large capacity. Of course, as another example, the present invention may provide a method of minimizing the capacity of the map DB 110. That is, a
제1 카메라(102) 및 제2 카메라(104)가 촬영한 이미지 정보와 상기 기준 정보를 비교하는 비교기(150)가 구성된다. 비교기(150)는 지도 DB(110)에 저장되어 있는 차량 전방의 좌/우측 이미지 정보(즉, 기준 정보)와 차량 주행에 따라 상기 카메라(102)(104)가 촬영한 좌/우측 이미지 정보(즉, 대상 정보)를 비교하는 역할을 한다. A comparator 150 for comparing image information captured by the first camera 102 and the second camera 104 with the reference information is configured. The comparator 150 includes left/right image information (ie, reference information) in front of the vehicle stored in the map DB 110 and left/right image information captured by the cameras 102 and 104 according to the vehicle driving. In other words, it serves to compare the target information).
비교기(150)의 비교결과에 따라 기준 정보 대비 대상 정보의 크기 변화를 감지하고, 차량이 주행하는 차선을 가상으로 인식하는 일련의 과정을 제어하는 제어부(160)가 구성된다. 이러한 제어부(160)는 차량의 운행과 관련된 동작을 제어하는 마이크로프로세서나 전자제어장치(electronic control unit)에 기능을 추가하거나 또는 차선 인식을 위한 장치로 별도 구성할 수도 있다. According to the comparison result of the comparator 150, the
제어부(160)는 도로 사정에 따라 처리부(140) 및 및 비교기(150)의 구동을 선택적으로 온/오프 제어하기도 한다. 즉 제1 카메라(102) 및 제2 카메라(104)가 차선을 인식할 수 있는 조건에서는 기준정보를 이용하지 않아도 되기 때문이다. 제1 카메라(102) 및 제2 카메라(104)가 촬영한 차선 정보를 제어부(160)가 인식하면 된다. The
그리고 제어부(160)는 GPS 정보를 이용하여 획득된 정보와 도로 표지판의 정보를 이용하여 차량 위치정보를 갱신할 수도 있다. 이는 차량 주행 시에 지도DB(110)로부터 차량의 현재 위치에 대한 기준정보를 액세스해야 하기 때문이다. 이를 위해 본 발명의 실시 예에 따르면 도로 주변에 장착된 도로 표지판을 촬영하는 카메라(170)를 더 포함하여 구성할 수 있다. 물론 상기 제1 카메라(102) 또는 제2 카메라(104)가 도로 표지판을 충분히 촬영할 수 있는 조건이라면 이러한 카메라(170)는 필요하지 않을 수 있다. 다만, 본 실시 예에서는 설명의 편의를 위해 도로 표지판만을 촬영하는 제3 카메라(170)가 구비되는 것으로 가정한다. 제3 카메라(170)는 차량 앞 부분에 장착되거나 전방 유리 내측에 장착될 수 있고, 그 위치는 얼마든지 변경 가능하다. In addition, the
또한, 도로 표지판과 관련하여 제3 카메라(170)가 촬영한 이미지 처리된 표지판 정보로부터 텍스트 및 이미지 정보 등을 추출하는 추출부(180)가 구성된다. 추출부(180)는 색상 대비를 통해 추출 가능하다. 예컨대 도로 표지판은 일련의 배경색에 다른 색상의 텍스트나 이미지가 인쇄되어 있기 때문이다. 텍스트나 이미지의 예로서는 지명, 교차로나 휴게소 등을 나타내는 이미지, 거리 정보(Km) 등이 된다.In addition, an extraction unit 180 for extracting text and image information from image-processed sign information captured by the third camera 170 in relation to the road sign is configured. The extraction unit 180 can be extracted through color contrast. This is because, for example, a road sign has text or images of different colors printed on a series of background colors. Examples of text and images include place names, images representing intersections and rest areas, and distance information (Km).
이어서는 본 발명에 따른 차선 인식방법을 설명하기로 한다. 본 발명의 실시 예에서는 도 2에 도시한 바와 같이 차량이 소정 도로를 주행하는 것으로부터 시작된다. Next, a method for recognizing a lane according to the present invention will be described. In an embodiment of the present invention, as shown in FIG. 2, the vehicle starts from traveling on a predetermined road.
차량이 주행하면 제어부(160)는 제1 카메라(102) 및 제2 카메라(104)가 차선 인식이 가능한지 판단한다(S100). 판단 결과 차선 인식이 가능하면 제1 카메라(102) 및 제2 카메라(104)의 구동만으로 주행 차선을 따라 주행하게 된다(S110). 이는 일반 차량뿐 아니라 무인차량에도 적용된다. 특히 무인 차량에서는 정상적인 차선 인식이 가능하므로 차선을 유지하면서 보다 안정적인 주행이 가능할 것이다. When the vehicle is running, the
반면, 제1 카메라(102) 및 제2 카메라(104)가 차선 인식을 정상적으로 수행할 수 없는 경우가 발생할 수도 있다. 이는 상술한 바와 같이 도로에 대한 유지 보수 기간이 오래되어 차선이 지워져서 인식하지 못하거나, 또는 눈이나 흙 등이 도로에 쌓여 차선 자체를 인식하지 못하는 경우 등이 해당한다. 이처럼 차선을 인식하지 못하는 경우 제어부(160)는 본 발명의 실시 예가 제공하는 차선 인식방법을 수행하게 될 것이다.On the other hand, there may be a case in which the first camera 102 and the second camera 104 cannot normally perform lane recognition. As described above, this corresponds to a case where the lane is not recognized because the lane is erased due to a long maintenance period, or the lane itself is not recognized because snow or dirt is accumulated on the road. If the lane is not recognized as such, the
즉, 차량의 주행이 이루어지면, 제1 카메라(102) 및 제2 카메라(104)는 차량의 전방을 촬영하게 된다. 바람직하게는 차량을 기준으로 좌/우측 도로 주변을 촬영할 것이고, 촬영 대상은 건물 등을 포함한다(도 3 참조). 그리고 제1 카메라(101) 및 제2 카메라(104)가 촬영한 정보는 실시간으로 비교기(150)에 전달된다(S120). That is, when the vehicle is driven, the first camera 102 and the second camera 104 photograph the front of the vehicle. Preferably, the surroundings of the left/right road will be photographed based on the vehicle, and the object to be photographed includes a building or the like (see FIG. 3). Then, the information captured by the first and second cameras 101 and 104 is transmitted to the comparator 150 in real time (S120).
그리고 제어부(160)는 지도 DB(110)에서 차량의 현재 위치정보를 기초로 하여 차량의 주행방향에 대한 기준정보를 액세스하고 이를 비교기(150)에 제공하도록 제어할 것이다(S130). 이러한 과정은 제1 카메라(102)와 제2 카메라(104)의 촬영 정보가 비교기(150)로 전달되는 시점과 동일한 시점에 진행되게 된다. 이때, 지도DB(110)에 기준정보를 저장한 상태에서 차량의 현재 위치에 대한 기준정보를 액세스할 수도 있지만, 지도 서버(10)로부터 차량의 주행 방향에 해당하는 기준정보만을 실시간 전달받아 제공할 수도 있음은 상술한 바와 같다. 이는 GPS 정보를 이용하여 차량의 현재 위치 및 주행방향 정보를 알 수 있기 때문에 가능하다. In addition, the
비교기(150)는 기준 정보와 상기 제1 카메라(102) 및 제2 카메라(104)가 촬영한 대상정보를 비교한다(S140). 그리고 이러한 비교 결과의 예로 기준 정보 대비 대상 정보인 좌측 이미지 및 우측 이미지의 크기 변화를 들 수 있다. 즉 기준 정보의 좌측 이미지 및 우측 이미지와 촬영된 대상 정보의 좌측 이미지 및 우측 이미지의 크기가 같거나 상이할 수 있다. The comparator 150 compares the reference information with object information photographed by the first camera 102 and the second camera 104 (S140). In addition, an example of the comparison result may be a change in the size of the left image and the right image, which are target information compared to the reference information. That is, the size of the left image and the right image of the reference information and the left image and the right image of the captured target information may be the same or different.
비교기(150)의 비교 예는 다음과 같다. 편도 2차선(즉, 왕복 4차선)의 도로에서 차량이 1차로를 따라 주행할 경우, 좌측 이미지는 더 커지고, 우측 이미지는 상대적으로 더 작아지게 된다. 반대로 2차로를 주행할 경우에는 좌측 이미지보다 우측 이미지가 더 커지게 된다. 이는 차로가 더 많을수록 이미지 크기 변화는 더 크게 나타나게 될 것이다. 이러한 예시 도면이 도 3에 도시되어 있다. 도 3을 보면 좌측 이미지(A)보다 우측 이미지(B)가 더 크게 표시됨을 확인할 수 있을 것이다. 다른 예로, 기준 정보 대비 촬영된 좌/우측 이미지의 비율 정보를 이용할 수도 있을 것이다. 예를 들어, 좌/우측 기준정보의 이미지가 100%인 경우 차로 개수(여기서는 3차로)에 따라 단계별로 좌측 이미지가 90~ 100%이면 1차로 주행, 70% 이상 90% 미만이면 2차로, 70% 미만이면 3차로를 주행하는 것으로 미리 셋팅할 수 있는 것이다. A comparative example of the comparator 150 is as follows. When the vehicle travels along the first lane on a two-lane one-way road (ie, four-lane round trip), the left image becomes larger and the right image becomes relatively smaller. Conversely, when driving on the second lane, the right image is larger than the left image. This means that the more lanes there are, the larger the image size change will appear. This exemplary diagram is shown in FIG. 3. 3, it can be seen that the right image B is displayed larger than the left image A. As another example, ratio information of the photographed left/right image relative to the reference information may be used. For example, if the image of the left/right reference information is 100%, it is stepped according to the number of lanes (here, three lanes). If it is less than %, it can be set in advance as driving on 3 lanes.
이러한 비교기(150)의 비교결과는 제어부(160)가 전달받는다. 그리고 제어부(160)는 기준정보 대비 촬영된 좌/우측 이미지의 크기 변화를 감지하고, 차선을 가상으로 인식하면서 차량이 몇 차로를 주행하는지 판단할 수 있다(S150). 예를 들면, 도 3과 같이 기준정보와 비교하여 좌측 이미지(A)가 작게 나오고 우측 이미지(B)가 크게 나오면 차량은 적어도 1차로 아닌 2차로 밖의 차로를 따라 주행하는 것으로 인식한다. 반대로 좌측 이미지(A)가 커지고 우측 이미지(B)가 작아지면 안쪽 차선을 따라 주행하는 경우로 판단하게 된다. The comparison result of the comparator 150 is transmitted to the
이처럼 본 발명은 노면에 있는 차선을 인식하지 못하더라도 도로의 좌/우측 이미지 정보를 활용하여 도로의 차선을 가상으로 인식하면서 차량이 몇 차로로 주행하는 것을 판단할 수 있는 것이다.As described above, even if the lane on the road surface is not recognized, the present invention can determine whether the vehicle travels in several lanes while virtually recognizing the lane of the road by using the left/right image information of the road.
한편, 본 발명에서는 차량의 현재 위치정보를 정확하게 검출하는 것이 중요하다. 즉 상술한 바와 같이 본 발명은 차량의 현재 위치의 지도 정보를 이용하기 때문이다. 물론 본 발명의 실시 예에 따르면, GPS 수신기(130)를 이용하여 GPS 정보를 수신하여 차량의 현재 위치를 확인할 수도 있다. 그러나 알려진 바와 같이 GPS 정보는 어느 정도의 오차가 있다. 따라서 차선 인식을 위해 필요한 기준 정보를 정확하게 제공하지 못하는 경우가 발생하고, 이 경우 실질적인 차선을 인식하지 못하기 때문이다. 특히 본 발명은 차선을 인식하고 주행 차선을 유지하면서 주행하는 무인 차량에도 적극 적용되기 때문에, 차량의 현재 위치에 대한 정보를 확인하고 갱신하는 것이 중요하다. Meanwhile, in the present invention, it is important to accurately detect the current location information of the vehicle. That is, as described above, the present invention uses map information of the current location of the vehicle. Of course, according to an embodiment of the present invention, it is possible to check the current position of the vehicle by receiving GPS information using the
이를 위해 본 발명에서는 GPS 정보와 도로 표지판 정보를 이용하고자 한다.To this end, the present invention intends to use GPS information and road sign information.
따라서, 도 4에 도시한 바와 같이 차량 주행시 위치정보의 갱신이 필요하면(S200), 제어부(160)는 GPS 수신기(130)가 수신하는 위치 정보를 통해 차량의 현재 위치를 1차 확인한다(S120). 그리고 제어부(160)는 제3 카메라(170)가 촬영하고 추출부(180)가 추출한 도로 표지판의 정보를 이용하여 차량의 위치 정보를 추가로 획득한다(S220). 이렇게 하면 차량의 현재 위치를 더 정확하게 알 수 있게 된다.Therefore, as shown in FIG. 4, when the location information needs to be updated while the vehicle is driving (S200), the
제어부(160)는 이처럼 GPS 정보와 도로 표지판의 정보를 이용하여 획득한 차량 위치정보를 실시간으로 갱신하게 된다(S230). 이러한 갱신 정보는 GPS만을 이용하여 갱신하는 것에 비해 훨씬 정확도가 높아지는 것은 당연할 것이다. 그리고 상기한 차량 위치정보의 갱신은 무작위로 진행되는 것이 아니고 도로 표지판을 촬영하고 관련 정보를 추출하는 시점에만 진행될 것이다. The
이와 같은 과정을 통해 얻어진 정보를 사용하면 제어부(160)는 지도 DB(110)에서 정교한 기준 정보를 액세스하여 제공할 수 있게 되고(S240), 따라서 차선 인식방법을 효율적으로 처리할 수 있다.When the information obtained through such a process is used, the
이와 같이 본 발명은 차선을 인식할 수 없는 환경에서도 카메라가 촬영한 좌우 이미지정보의 크기 변화를 통해 차선을 인지하고, 또한 도로 표지판 정보와 협력하여 차량 위치를 정확하게 검출하도록 구성됨을 알 수 있다. As described above, it can be seen that the present invention is configured to recognize a lane through a change in the size of left and right image information photographed by a camera even in an environment in which the lane cannot be recognized, and to accurately detect a vehicle position in cooperation with road sign information.
이상과 같이 본 발명의 도시된 실시 예를 참고하여 설명하고 있으나, 이는 예시적인 것들에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 요지 및 범위에 벗어나지 않으면서도 다양한 변형, 변경 및 균등한 타 실시 예들이 가능하다는 것을 명백하게 알 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적인 사상에 의해 정해져야 할 것이다.Although described with reference to the illustrated embodiments of the present invention as described above, these are only exemplary, and those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs can use various types without departing from the gist and scope of the present invention. It will be apparent that variations, modifications and other equivalent embodiments are possible. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.
100: 차선 인식장치
102: 제1 카메라
104: 제2 카메라
110: 지도 DB
130: GPS 수신기
140: 처리부
150: 비교기
160: 제어부
170: 제3 카메라
180: 추출부100: lane recognition device
102: first camera
104: second camera
110: Map DB
130: GPS receiver
140: processing unit
150: comparator
160: control unit
170: third camera
180: extraction unit
Claims (5)
차량의 주행방향을 기준으로 실제 도로의 좌/우측 이미지를 저장하는 지도 DB; 그리고
차량 주행시 상기 지도 DB가 제공하는 실제 도로의 좌/우측 이미지와 비교하여 상기 카메라가 촬영한 좌/우측 이미지의 크기 변화에 따라 차선 인식 및 차량의 주행 차로를 판단하는 제어부;를 포함하며,
상기 지도 DB가 제공하는 실제 도로의 좌/우측 이미지와 상기 카메라가 촬영한 좌/우측 이미지를 비교하는 비교기와,
차량의 주행방향 전방의 지도를 실시간으로 수신하여 상기 지도 DB로 전달하고, 주행방향 후방의 지도는 상기 지도 DB로부터 삭제하는 처리부와,
도로 표지판을 촬영하는 제3카메라와,
상기 도로 표지판의 이미지로부터 정보를 추출하는 추출부와,
차량의 현재 위치정보를 제공하는 GPS 수신기를 더 포함하고,
상기 지도 DB에 저장된 데이터는 이미지의 크기 및 위치 정보를 포함하는 3차원 정보로 저장되며,
상기 제어부는 상기 카메라로부터 촬영된 영상에서 차선 인식이 가능하면 상기 비교기 및 처리부의 구동을 정지시키고, 인식된 차선을 통해 차량의 주행 차로를 판단하며,
상기 제어부는 상기 카메라로부터 촬영된 영상에서 차선 인식이 불가능하면 상기 비교기 및 처리부를 구동시키고, 상기 지도 DB에서 주행방향 후방의 지도를 삭제하고 차량의 주행방향 전방의 지도를 상기 지도 DB로 실시간으로 수신하여, 상기 카메라로부터 촬영된 도로의 좌/우측 이미지와 상기 지도 DB에 저장된 실제 도로의 좌/우측 이미지를 비교하여 가상으로 처리된 차선을 통해 차량의 주행 차로를 판단하며,
상기 가상으로 처리된 차선은 상기 카메라로부터 촬영된 이미지의 좌측 대상물과 우측 대상물의 크기 변화 비율에 따라 결정되며,
상기 제어부는 상기 도로 표지판으로부터 추출된 정보와 상기 GPS 수신기로부터 전달된 GPS 정보를 이용하여 차량의 현재 위치정보를 갱신하며,
상기 도로 표지판은 상기 추출부에 의해 색상 대비를 통해 인식되는 것을 특징으로 하는 차선 인식장치.At least one camera installed in front of the vehicle;
A map DB storing left/right images of the actual road based on the driving direction of the vehicle; And
Including; a control unit for recognizing a lane and determining a driving lane of the vehicle according to a change in size of the left/right image captured by the camera by comparing the left/right image of the actual road provided by the map DB when the vehicle is driving, and
A comparator for comparing the left/right image of the actual road provided by the map DB with the left/right image captured by the camera,
A processing unit that receives a map in front of the driving direction of the vehicle in real time and transmits it to the map DB, and deletes the map of the driving direction rear from the map DB;
A third camera that photographs road signs,
An extraction unit for extracting information from the image of the road sign,
Further comprising a GPS receiver providing current location information of the vehicle,
The data stored in the map DB is stored as 3D information including image size and location information,
The control unit stops driving of the comparator and processing unit if it is possible to recognize a lane in the image captured by the camera, and determines a driving lane of the vehicle through the recognized lane,
The control unit drives the comparator and processing unit when it is impossible to recognize the lane in the image captured by the camera, deletes the map in the rear of the driving direction from the map DB, and receives a map in the front of the driving direction of the vehicle in real time to the map DB. Thus, by comparing the left/right image of the road taken from the camera with the left/right image of the actual road stored in the map DB, the driving lane of the vehicle is determined through the virtually processed lane,
The virtually processed lane is determined according to the ratio of the size change of the left object and the right object of the image photographed by the camera,
The control unit updates the current location information of the vehicle using the information extracted from the road sign and the GPS information transmitted from the GPS receiver,
The lane recognition device, characterized in that the road sign is recognized through color contrast by the extraction unit.
상기 제어부는 상기 카메라가 촬영한 이미지 중 상기 좌측 이미지가 가장 크면 차량은 1차로를 주행하고, 상기 좌측 이미지가 가장 작으면 가장 바깥 차로를 주행하는 것으로 판단하는 차선 인식장치.The method of claim 1,
The control unit determines that the vehicle travels on the first lane when the left image is the largest among the images photographed by the camera, and determines that the vehicle travels on the outermost lane when the left image is the smallest.
상기 제어부는 상기 GPS 수신기가 제공하는 차량의 현재 위치정보에 따라 상기 지도 DB가 지도 서버로부터 차량의 주행 방향과 일치하는 실제 도로의 좌/우측 이미지를 실시간으로 전달받도록 제어하는 차선 인식장치. The method of claim 1,
The control unit controls the map DB to receive real-time left/right images of the road corresponding to the driving direction of the vehicle from the map server according to the current location information of the vehicle provided by the GPS receiver.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020160001680A KR102158169B1 (en) | 2016-01-06 | 2016-01-06 | Lane detection apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020160001680A KR102158169B1 (en) | 2016-01-06 | 2016-01-06 | Lane detection apparatus |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20170082374A KR20170082374A (en) | 2017-07-14 |
KR102158169B1 true KR102158169B1 (en) | 2020-09-22 |
Family
ID=59358772
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020160001680A KR102158169B1 (en) | 2016-01-06 | 2016-01-06 | Lane detection apparatus |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102158169B1 (en) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102483649B1 (en) | 2018-10-16 | 2023-01-02 | 삼성전자주식회사 | Vehicle localization method and vehicle localization apparatus |
KR102316720B1 (en) * | 2019-12-30 | 2021-10-25 | 한국과학기술원 | Apparatus and method for determinating driving information of vehicle using position and pattern of road sign |
CN114427876B (en) * | 2021-12-15 | 2023-11-28 | 武汉中海庭数据技术有限公司 | Automatic checking method and system for association relation of traffic sign |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008197905A (en) * | 2007-02-13 | 2008-08-28 | Aisin Aw Co Ltd | Unit and method for deciding lane |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100873474B1 (en) * | 2006-12-04 | 2008-12-15 | 한국전자통신연구원 | Vehicle location estimation device and method using pixel size and location of traffic facilities on image |
KR20130011825A (en) | 2011-07-22 | 2013-01-30 | 현대자동차주식회사 | Method for recognizing lane |
-
2016
- 2016-01-06 KR KR1020160001680A patent/KR102158169B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008197905A (en) * | 2007-02-13 | 2008-08-28 | Aisin Aw Co Ltd | Unit and method for deciding lane |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20170082374A (en) | 2017-07-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6788634B2 (en) | Automatic driving support system | |
CN107783535B (en) | Vehicle control device | |
CN107792068B (en) | Automatic vehicle lane change control system | |
US8560220B2 (en) | Method and apparatus for determining a plausible lane for guiding a vehicle and an automobile | |
CN112074885A (en) | Lane sign positioning | |
US9881500B2 (en) | Information processing device | |
KR20140027479A (en) | Traffic lane recognition appartus | |
US11120277B2 (en) | Apparatus and method for recognizing road shapes | |
CN110164182B (en) | Vehicle awareness data collection system and method | |
US11042759B2 (en) | Roadside object recognition apparatus | |
JP2007178271A (en) | Own position recognition system | |
CN112406903A (en) | Automatic driving system | |
EP3211618A1 (en) | Adjacent lane verification for an automated vehicle | |
KR102158169B1 (en) | Lane detection apparatus | |
CN115917616A (en) | Obstacle information management device, obstacle information management method, and vehicle device | |
KR20180012128A (en) | Apparatus for estimating 3d position of vehicle and method thereof | |
WO2020045426A1 (en) | Onboard device | |
CN114194186B (en) | Vehicle travel control device | |
CN106803353B (en) | Method for determining a transformation rule of a traffic light and on-board system | |
JP6500607B2 (en) | Vehicle position determination device and vehicle position determination method | |
US20220266824A1 (en) | Road information generation apparatus | |
US20220292847A1 (en) | Drive assist device, drive assist method, and program | |
JP6627135B2 (en) | Vehicle position determination device | |
JP7141477B2 (en) | map generator | |
JP7141479B2 (en) | map generator |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
AMND | Amendment | ||
E601 | Decision to refuse application | ||
AMND | Amendment | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
X701 | Decision to grant (after re-examination) |