KR102432430B1 - Vehicle and controlling method for the same - Google Patents

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KR102432430B1 KR1020170177665A KR20170177665A KR102432430B1 KR 102432430 B1 KR102432430 B1 KR 102432430B1 KR 1020170177665 A KR1020170177665 A KR 1020170177665A KR 20170177665 A KR20170177665 A KR 20170177665A KR 102432430 B1 KR102432430 B1 KR 102432430B1
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Abstract

차량은 전방 영상을 획득하는 영상 획득부, GPS데이터를 수신하는 GPS모듈, 정밀 지도 정보가 저장된 지도 저장부, 및 전방 영상을 이용하여 정지선을 인식하고, 차량으로부터 전방 영상 상의 정지선까지의 거리를 측정하고, 정밀 지도 정보 및 GPS데이터에 기초하여 차량으로부터 정밀 지도 상의 정지선까지의 거리를 추정하고, 전방 영상 상의 정지선까지의 측정 거리와 정밀 지도 상의 정지선까지의 추정 거리를 비교한 결과에 기초하여 차량의 위치를 확정하는 제어부를 포함한다.The vehicle recognizes a stop line using an image acquisition unit for acquiring a front image, a GPS module for receiving GPS data, a map storage unit storing precise map information, and a front image, and measures the distance from the vehicle to the stop line on the front image Based on the precision map information and GPS data, the distance from the vehicle to the stop line on the precision map is estimated, and the measured distance to the stop line on the front image is compared with the estimated distance to the stop line on the precision map. and a control unit for determining the position.

Description

차량 및 차량의 제어방법 {VEHICLE AND CONTROLLING METHOD FOR THE SAME}Vehicle and vehicle control method {VEHICLE AND CONTROLLING METHOD FOR THE SAME}

차량 및 차량의 제어방법에 관한 것이다.It relates to a vehicle and a vehicle control method.

종래의 차량은 카메라를 통해 획득한 영상을 저장된 지도 정보와 비교하여 자차의 현재 위치를 판단할 수 있었다.The conventional vehicle was able to determine the current location of the own vehicle by comparing the image acquired through the camera with the stored map information.

그러나, 이와 같은 기술은 차량의 대락적인 위치를 파악하는 것에 불과해서, 정확한 차량의 위치를 판단하는 데에는 어려움이 있었고, 특히, 교차로의 좌회전 경로, 우회전 경로 상에서 또는 교차로 진입 시 정밀하게 차량의 위치를 판단하는 것은 거의 불가능하였다. However, since this technology only grasps the approximate location of the vehicle, it was difficult to determine the exact location of the vehicle. It was almost impossible to judge.

개시된 실시예는 교차로 내에서 자차의 위치를 정확하게 파악하는 차량 및 차량의 제어방법을 제공한다.The disclosed embodiment provides a vehicle and a vehicle control method for accurately identifying the location of the own vehicle in an intersection.

일 측면에 따른 차량은 전방 영상을 획득하는 영상 획득부; GPS데이터를 수신하는 GPS모듈; 정밀 지도 정보가 저장된 지도 저장부; 및 전방 영상을 이용하여 정지선을 인식하고, 차량으로부터 전방 영상 상의 정지선까지의 거리를 측정하고, 정밀 지도 정보 및 GPS데이터에 기초하여 차량으로부터 정밀 지도 상의 정지선까지의 거리를 추정하고, 전방 영상 상의 정지선까지의 측정 거리와 정밀 지도 상의 정지선까지의 추정 거리를 비교한 결과에 기초하여 차량의 위치를 확정하는 제어부를 포함한다.A vehicle according to one aspect includes an image acquisition unit for acquiring a front image; GPS module for receiving GPS data; a map storage unit storing precise map information; and using the front image to recognize the stop line, measure the distance from the vehicle to the stop line on the front image, estimate the distance from the vehicle to the stop line on the precision map based on the precise map information and GPS data, and the stop line on the front image and a controller configured to determine the location of the vehicle based on a result of comparing the measured distance to and the estimated distance to the stop line on the precision map.

제어부는 측정 거리와 차이값이 가장 작은 추정 거리를 갖는 정밀 지도 상의 정지선을 전방 영상 상의 정지선과 동일한 정지선으로서 판단하고, 판단 결과에 기초하여 차량의 위치를 확정할 수 있다.The controller may determine the stop line on the precision map having the smallest estimated distance from the measured distance as the same stop line as the stop line on the front image, and determine the location of the vehicle based on the determination result.

제어부는 전방 영상의 뷰(view)를 변환하고, 뷰가 변환된 영상에서 정지선을 인식할 수 있다.The controller may convert a view of the front image and recognize a stop line in the image in which the view is converted.

제어부는 전방 영상의 색상 패턴에 기초하여 정지선을 인식할 수 있다.The controller may recognize the stop line based on the color pattern of the front image.

제어부는 미리 설정된 판단 범위 내 교차로가 존재하는 경우 지도 저장부에서 교차로의 정보를 획득하고, 교차로의 정보에 포함된 정밀 지도 상의 정지선의 위치 정보에 기초하여 전방 영상 상의 정지선과 동일한 정밀 지도 상의 정지선을 추정할 수 있다.When there is an intersection within the preset determination range, the control unit acquires information on the intersection from the map storage unit, and based on the location information of the stop line on the precision map included in the information of the intersection, the stop line on the precision map that is the same as the stop line on the front image can be estimated

제어부는 미리 설정된 판단 범위 내 교차로가 존재하는 경우 전방 영상을 획득하도록 영상 획득부를 제어할 수 있다.The controller may control the image acquisition unit to acquire a front image when an intersection exists within a preset determination range.

제어부는 전방 영상을 이용하여 회전 유도선을 인식하고, 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률을 산출하고, 정밀 지도 정보 및 GPS데이터에 기초하여 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률을 추정하고, 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률과 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률을 비교한 결과에 기초하여 차량의 위치를 재확정할 수 있다.The control unit recognizes the rotation guide line using the front image, calculates the curvature of the rotation guide line on the front image, estimates the curvature of the rotation guide line on the precision map based on the precise map information and GPS data, and induces the rotation on the front image The position of the vehicle may be re-determined based on the result of comparing the curvature of the line and the curvature of the rotation guide line on the precision map.

제어부는 전방 영상의 색상 패턴에 기초하여 회전 유도선을 인식할 수 있다.The controller may recognize the rotation guide line based on the color pattern of the front image.

제어부는 전방 영상 상의 회전 유도선과 차량 간의 거리를 산출하고, 정밀 지도 정보 및 GPS데이터에 기초하여 정밀 지도 상의 회전 유도선과 차량 간의 거리를 추정하고, 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률 및 거리와 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률 및 거리를 비교한 결과에 기초하여 차량의 위치를 재확정할 수 있다.The control unit calculates the distance between the rotation guide line on the front image and the vehicle, estimates the distance between the rotation guide line on the precision map and the vehicle based on the precise map information and GPS data, and the curvature and distance of the rotation guide line on the front image and the precision map The position of the vehicle may be re-determined based on a result of comparing the curvature and distance of the rotation guide line.

다른 측면에 따른 차량은 전방 영상을 획득하는 영상 획득부; GPS데이터를 생성하는 GPS모듈; 정밀 지도 정보가 저장된 지도 저장부; 및 전방 영상을 이용하여 회전 유도선을 인식하고, 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률을 산출하고, 정밀 지도 정보 및 GPS데이터에 기초하여 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률을 추정하고, 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률과 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률을 비교한 결과에 기초하여 차량의 위치를 확정하는 제어부를 포함할 수 있다.A vehicle according to another aspect includes an image acquisition unit for acquiring a front image; GPS module for generating GPS data; a map storage unit storing precise map information; and recognizing the rotation guide line using the front image, calculating the curvature of the rotation guide line on the front image, estimating the curvature of the rotation guide line on the precision map based on the precise map information and GPS data, and The control unit may include a controller configured to determine the position of the vehicle based on a result of comparing the curvature and the curvature of the rotation guide line on the precision map.

제어부는 전방 영상의 뷰(view)를 변환하고, 뷰가 변환된 영상에서 회전 유도선을 인식할 수 있다.The controller may convert a view of the front image and recognize a rotation guide line from the view-converted image.

제어부는 전방 영상의 색상 패턴에 기초하여 회전 유도선을 인식할 수 있다.The controller may recognize the rotation guide line based on the color pattern of the front image.

제어부는 전방 영상 상의 회전 유도선과 차량 간의 거리를 산출하고, 정밀 지도 정보 및 GPS데이터에 기초하여 정밀 지도 상의 회전 유도선과 차량 간의 거리를 추정하고, 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률 및 거리와 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률 및 거리를 비교한 결과에 기초하여 차량의 위치를 확정할 수 있다.The control unit calculates the distance between the rotation guide line on the front image and the vehicle, estimates the distance between the rotation guide line on the precision map and the vehicle based on the precise map information and GPS data, and the curvature and distance of the rotation guide line on the front image and the precision map The position of the vehicle may be determined based on a result of comparing the curvature and distance of the rotation guide line.

제어부는 미리 설정된 판단 범위 내 교차로가 존재하는 경우 전방 영상을 획득하도록 영상 획득부를 제어할 수 있다.The controller may control the image acquisition unit to acquire a front image when an intersection exists within a preset determination range.

또 다른 측면에 따른 차량의 제어방법은 GPS 데이터를 수신하는 단계; GPS 데이터에 기초하여 차량의 위치를 추정하는 단계; 전방 영상을 획득하는 단계; 전방 영상을 이용하여 정지선을 인식하는 단계; 차량으로부터 전방 영상 상의 정지선까지의 거리를 측정하는 단계; 정밀 지도 정보 및 GPS데이터에 기초하여 차량으로부터 정밀 지도 상의 정지선까지의 거리를 추정하는 단계; 및 전방 영상 상의 정지선까지의 측정 거리와 정밀 지도 상의 정지선까지의 추정 거리를 비교한 결과에 기초하여 차량의 위치를 확정하는 단계를 포함한다.A vehicle control method according to another aspect comprises the steps of receiving GPS data; estimating the location of the vehicle based on the GPS data; acquiring a front image; Recognizing a stop line using the front image; measuring a distance from the vehicle to a stop line on the front image; estimating a distance from the vehicle to a stop line on the precise map based on the precise map information and GPS data; and determining the location of the vehicle based on a result of comparing the measured distance to the stop line on the front image with the estimated distance to the stop line on the precision map.

차량의 위치를 확정하는 단계는 측정 거리와 차이값이 가장 작은 추정 거리를 갖는 정밀 지도 상의 정지선을 전방 영상 상의 정지선과 동일한 정지선으로서 판단하고, 판단 결과에 기초하여 차량의 위치를 확정할 수 있다.The determining of the location of the vehicle may include determining a stop line on the precision map having the estimated distance having the smallest difference from the measured distance as the same stop line as the stop line on the front image, and determining the location of the vehicle based on the determination result.

정지선을 인식하는 단계는 전방 영상의 색상 패턴에 기초하여 정지선을 인식할 수 있다.The step of recognizing the stop line may include recognizing the stop line based on the color pattern of the front image.

차량의 제어방법은 전방 영상을 획득하는 단계 이전에, 미리 설정된 판단 범위 내 교차로가 존재하는 경우 지도 저장부에서 교차로의 정보를 획득하는 단계를 더 포함하되, 정밀 지도 상의 정지선까지의 거리를 추정하는 단계는, 교차로의 정보에 포함된 정밀 지도 상의 정지선의 위치 정보와 GPS 데이터에 기초하여 차량으로부터 정밀 지도 상의 정지선까지의 거리를 추정하고, 차량의 위치를 확정하는 단계는 전방 영상 상의 정지선과 동일한 정밀 지도 상의 정지선을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.The control method of the vehicle further includes, before acquiring the front image, acquiring information of the intersection from the map storage unit when there is an intersection within a preset determination range, estimating the distance to the stop line on the precision map The step of estimating the distance from the vehicle to the stop line on the precision map based on the GPS data and the location information of the stop line on the precision map included in the information of the intersection, and determining the location of the vehicle is the same precision as the stop line on the front image It may include estimating a stop line on the map.

차량의 제어방법은 전방 영상을 획득하는 단계 이전에, 미리 설정된 판단 범위 내 교차로가 존재하는 경우 전방 영상을 획득하도록 영상 획득부를 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.The control method of the vehicle may further include, before acquiring the front image, controlling the image acquisition unit to acquire the front image when there is an intersection within a preset determination range.

차량의 제어방법은 전방 영상을 이용하여 회전 유도선을 인식하는 단계; 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률을 산출하고, 정밀 지도 정보 및 GPS데이터에 기초하여 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률을 추정하는 단계; 및 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률과 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률을 비교한 결과에 기초하여 차량의 위치를 재확정하는 단계를 더 포함할 수 있다.A vehicle control method includes: recognizing a rotation guide line using a front image; calculating the curvature of the rotation guide line on the front image, and estimating the curvature of the rotation guide line on the precision map based on the precise map information and GPS data; and re-determining the position of the vehicle based on a result of comparing the curvature of the rotation guide line on the front image with the curvature of the rotation guide line on the precision map.

전술한 과제 해결 수단에 의하면, 교차로 내에서 자차의 위치를 정확하게 파악할 수 있게 된다.According to the above-described problem solving means, it is possible to accurately grasp the position of the host vehicle in the intersection.

도 1은 일 실시예에 따른 차량의 외관도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 차량의 제어 블록도이다.
도 3은 교차로 정보를 획득하는 일 실시예에 따른 차량의 제어방법의 동작 흐름도이다.
도 4는 하나 이상의 정지선과 교차로에 대한 정보를 포함하는 정밀 지도의 예시도이다.
도 5는 정지선 정보에 기초하여 자차의 위치를 추정하는 일 실시예에 따른 차량의 제어방법의 동작 흐름도이다.
도 6은 정지선이 표시된 차량의 전방 영상의 예시도이다.
도 7은 회전 유도선 정보에 기초하여 차량의 위치를 확정하는 일 실시예에 따른 차량의 제어방법의 동작 흐름도이다.
도 8은 회전 유도선을 포함하는 전방 영상의 예시도이다.
도 9는 정밀 지도 상의 회전 유도선의 정보를 나타내는 개념도이다.
1 is an external view of a vehicle according to an exemplary embodiment.
2 is a control block diagram of a vehicle according to an exemplary embodiment.
3 is an operation flowchart of a method for controlling a vehicle according to an embodiment of obtaining intersection information.
4 is an exemplary diagram of a precision map including information on one or more stop lines and intersections.
5 is an operation flowchart of a method for controlling a vehicle according to an exemplary embodiment of estimating a location of a host vehicle based on stop line information.
6 is an exemplary view of a front image of a vehicle on which a stop line is displayed.
7 is a flowchart illustrating an operation of a method for controlling a vehicle according to an embodiment of determining a location of a vehicle based on rotation guide line information.
8 is an exemplary view of a front image including a rotation guide line.
9 is a conceptual diagram illustrating information on a rotation guide line on a precision map.

명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다. Like reference numerals refer to like elements throughout. This specification does not describe all elements of the embodiments, and general content in the technical field to which the present invention pertains or content that overlaps between the embodiments is omitted. The term 'part, module, member, block' used in the specification may be implemented in software or hardware, and according to embodiments, a plurality of 'part, module, member, block' may be implemented as a single component, It is also possible for one 'part, module, member, block' to include a plurality of components.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.Throughout the specification, when a part is "connected" with another part, this includes not only direct connection but also indirect connection, and indirect connection includes connection through a wireless communication network. do.

또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Also, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated.

명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다. Throughout the specification, when a member is said to be located "on" another member, this includes not only a case in which a member is in contact with another member but also a case in which another member exists between the two members.

제 1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다. Terms such as first, second, etc. are used to distinguish one component from another, and the component is not limited by the above-mentioned terms.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise.

각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다. In each step, the identification code is used for convenience of description, and the identification code does not describe the order of each step, and each step may be performed differently from the specified order unless the specific order is clearly stated in the context. have.

이하 첨부된 도면들을 참고하여 실시예들에 대해 설명한다.Hereinafter, embodiments will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1은 일 실시예에 따른 차량의 외관도이다.1 is an external view of a vehicle according to an exemplary embodiment.

도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 차량(100)은 전방 영상을 획득하는 카메라(121)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , a vehicle 100 according to an exemplary embodiment may include a camera 121 that acquires a front image.

카메라(121)는 필요에 따라 차량(100)에 복수개 마련될 수 있다. 도 1에서는 전면 윈드실드 글래스 상단에 하나의 카메라(120)가 마련된 것으로 도시되었으나, 카메라(121)의 마련 위치와 개수는 이에 한정되지 아니한다.A plurality of cameras 121 may be provided in the vehicle 100 as necessary. In FIG. 1 , it is illustrated that one camera 120 is provided on the top of the front windshield glass, but the location and number of the cameras 121 are not limited thereto.

카메라(121)는 물체의 영상을 획득하고, 내비게이션 장치 등 차량 내 다양한 구성요소에 전방 영상에 대한 데이터를 제공한다. The camera 121 obtains an image of the object and provides data on the front image to various components in the vehicle, such as a navigation device.

이러한 카메라(121)의 영상 데이터는 차량(100) 내 구성요소를 제어하는 제어부에 제공될 수 있다.The image data of the camera 121 may be provided to a controller that controls components in the vehicle 100 .

카메라(121)에 의해 획득된 전방 영상에서 보이기 시작하는 지점은 반드시 카메라(121)가 위치하는 지점과 일치하지 않을 수 있다. 이 경우, 차량(100)에는 카메라(121)와 전방 영상의 시작점 간의 초기 거리가 미리 저장되어 있을 수 있고, 차량(100)은 저장된 초기 거리와 전방 영상의 시작점에서 전방 영상의 어느 한 지점까지의 거리 정보에 기초하여 카메라(121)로부터 어느 한 지점까지의 거리를 추정할 수 있다.A point starting to appear in the front image acquired by the camera 121 may not necessarily coincide with a point at which the camera 121 is located. In this case, the initial distance between the camera 121 and the start point of the front image may be previously stored in the vehicle 100 , and the vehicle 100 may store the initial distance from the stored initial distance and the start point of the front image to any one point of the front image. A distance from the camera 121 to any one point may be estimated based on the distance information.

도 2는 일 실시예에 따른 차량의 제어 블록도이다.2 is a control block diagram of a vehicle according to an exemplary embodiment.

도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 차량(100)은 GPS 모듈(110), 영상 획득부(120), 지도 저장부(130), 및 제어부(140)를 포함한다.Referring to FIG. 2 , a vehicle 100 according to an embodiment includes a GPS module 110 , an image acquisition unit 120 , a map storage unit 130 , and a control unit 140 .

GPS 모듈(110)은 GPS 위성이 송신한 GPS 데이터를 수신하고, GPS 데이터를 제어부(140)에 전달한다. 제어부(140)는 수신한 GPS 데이터를 기초로 차량(100)의 위치를 추정할 수 있다. 이하, 제어부(140)의 프로세서(141)가 GPS 데이터를 기초로 차량(100)의 위치를 추정하는 것으로서 기술하나, GPS 모듈(110)이 별도의 프로세서를 포함하여 직접 차량(100)의 위치를 추정하고 추정 위치에 대한 정보를 제어부(140)에 전달하는 것도 가능한 바, 후술되는 예시에 한정되는 것은 아니다.The GPS module 110 receives the GPS data transmitted by the GPS satellite and transmits the GPS data to the controller 140 . The controller 140 may estimate the location of the vehicle 100 based on the received GPS data. Hereinafter, the processor 141 of the controller 140 is described as estimating the location of the vehicle 100 based on the GPS data, but the GPS module 110 includes a separate processor to directly determine the location of the vehicle 100 . It is also possible to estimate and transmit information on the estimated position to the control unit 140 , but the example is not limited thereto.

GPS모듈(110)이 GPS정보를 제어부(140)에 전달하면, 제어부(140)의 프로세서(141)는 GPS위성이 송신한 GPS데이터에 담긴 시간 정보와 GPS 모듈(110)이 GPS데이터를 수신한 시간을 비교함으로써 위성과 차량(100)간의 거리를 계산하고, 계산된 거리에 기초하여 차량(100)의 현재 위치를 판단할 수 있다. 이 경우, 프로세서(141)는 차량(100)의 현재 위치를 절대 좌표계 상에서의 위치 좌표(예를 들어, UTM(Universal Transverse Mercator Grid) 좌표)로서 나타낼 수 있다.When the GPS module 110 transmits the GPS information to the controller 140, the processor 141 of the controller 140 transmits time information contained in the GPS data transmitted by the GPS satellite and the GPS module 110 receives the GPS data. The distance between the satellite and the vehicle 100 may be calculated by comparing the time, and the current location of the vehicle 100 may be determined based on the calculated distance. In this case, the processor 141 may represent the current position of the vehicle 100 as position coordinates (eg, Universal Transverse Mercator Grid (UTM) coordinates) on an absolute coordinate system.

영상 획득부(120)는 차량(100) 주변의 영상을 획득하고, 예를 들어 차량(100)의 전방 영상을 획득할 수 있다. 전방 영상은 차량(100)의 전방에서 차량(100)의 외부를 종방향으로 바라본 영상을 나타낸다.The image acquisition unit 120 may acquire an image around the vehicle 100 , for example, a front image of the vehicle 100 . The front image represents an image viewed in the longitudinal direction from the front of the vehicle 100 to the outside of the vehicle 100 .

이러한 영상 획득부(120)는 카메라(121)로 구현될 수 있고, 도 1과 관련하여 전술한 카메라(121)로 구현될 수 있다.The image acquisition unit 120 may be implemented as the camera 121 , and may be implemented as the camera 121 described above with reference to FIG. 1 .

영상 획득부(120)가 획득한 전방 영상에 대한 데이터는 제어부(140)에 전달될 수 있다.Data on the front image acquired by the image acquisition unit 120 may be transmitted to the control unit 140 .

지도 저장부(130)는 정밀 지도 정보를 저장한다. 정밀 지도 정보는 지도 저장부(130)에 초기 단계에 미리 저장된 것일 수 있고, 차량(100) 내 별도의 통신 단자 또는 통신 모듈을 통해 외부에서 수신되어 저장된 것일 수도 있다.The map storage unit 130 stores precise map information. The precise map information may be previously stored in the map storage unit 130 at an initial stage, or may be received and stored from the outside through a separate communication terminal or communication module in the vehicle 100 .

정밀 지도 정보는 교차로 정보를 포함할 수 있고, 교차로 정보는 교차로 주변 정지선의 위치, 교차로 내 회전 유도선(예를 들어, 좌회전 차선 등)의 존재 여부와 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 회전 유도선의 위치에 대한 정보는 회전 유도선을 이루는 복수의 지점에 대한 위치 정보를 포함할 수 있다.The precise map information may include intersection information, and the intersection information may include information on the location of a stop line around the intersection, the existence and location of a turn guide line (eg, a left turn lane, etc.) within the intersection. The information on the position of the rotation guide line may include position information on a plurality of points constituting the rotation guide line.

정밀 지도 정보는 제어부(140)에 전달될 수 있고, 제어부(140)는 정밀 지도 정보에 기초하여 차량(100)으로부터 차량(100) 전방에 존재하는 교차로, 교차로 주변의 정지선, 또는 교차로 내 회전 유도선을 판단할 수 있다.The precise map information may be transmitted to the control unit 140 , and the control unit 140 induces an intersection existing in front of the vehicle 100 from the vehicle 100 based on the precise map information, a stop line around the intersection, or a rotation within the intersection. good can be judged.

지도 저장부(130)는 데이터를 장기간 저장하기 위한 롬(Read Only Memory), 플래시 메모리 등의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있고, 후술하는 제어부(140)의 메모리(142)와 통합되어 하나의 모듈로서 구현되는 것도 가능하나, 설명의 편의를 위해 별도의 모듈로서 구현된 것으로 설명한다.The map storage unit 130 may include a non-volatile memory such as a ROM (Read Only Memory) or flash memory for long-term storage of data, and is integrated with the memory 142 of the control unit 140 to be described later to form one module. It is also possible to be implemented as a , but it will be described as implemented as a separate module for convenience of description.

제어부(140)는 차량(100)의 전반적인 제어를 담당하는 프로세서(Processor;141)와 데이터를 저장하는 메모리(142)를 포함하고, 별도의 어느 한 모듈로 구현될 수 있으나, 내비게이션 장치, 음향 장치, 및 공기 조화 장치 등 차량(100)의 다양한 구성 요소들을 제어하는 헤드 유닛(Head Unit)에 결합되어 구현될 수도 있다.The controller 140 includes a processor 141 in charge of overall control of the vehicle 100 and a memory 142 for storing data, and may be implemented as a separate module, but may include a navigation device and an acoustic device. , and an air conditioner may be implemented by being coupled to a head unit that controls various components of the vehicle 100 .

메모리(142)는 차량(100)에 포함된 구성들을 제어하기 위한 프로그램 및 데이터를 저장하고, 차량(100)에 포함된 구성들을 제어하는 중에 발행하는 제어 데이터를 임시로 기억할 수 있다. The memory 142 may store programs and data for controlling components included in the vehicle 100 , and temporarily store control data issued while controlling components included in the vehicle 100 .

또한, 메모리(142)는 GPS 모듈(110)의 GPS 데이터를 기초로 차량(100)의 위치를 추정하는 등 후술하는 프로세서(141)의 동작을 수행하기 위한 프로그램 및 데이터를 저장하고, 프로세서(141)의 동작 수행 중에 발행하는 데이터를 임시로 기억할 수 있다.In addition, the memory 142 stores a program and data for performing an operation of the processor 141 to be described later, such as estimating the location of the vehicle 100 based on the GPS data of the GPS module 110 , and the processor 141 . ) can temporarily store data issued during operation.

이러한 메모리(142)는 데이터를 장기간 저장하기 위한 롬(Read Only Memory), 플래시 메모리 등의 비휘발성 메모리와, 데이터를 일시적으로 기억하기 위한 S-램(Static Random Access Memory, S-RAM), D-램(Dynamic Random Access Memory) 등의 휘발성 메모리를 포함할 수 있다.The memory 142 includes a non-volatile memory such as a read only memory and a flash memory for storing data for a long period of time, and a static random access memory (S-RAM) and D for temporarily storing data. -Volatile memory such as RAM (Dynamic Random Access Memory) may be included.

프로세서(141)는 마이크로 프로세서, DSP 등을 포함하고, 하나 이상의 칩으로 마련될 수 있다.The processor 141 includes a microprocessor, a DSP, and the like, and may be provided as one or more chips.

이하, 도 3 내지 도 9를 참조하여, 일 실시예에 따른 차량(100)의 프로세서(141)가 수행하는 제어 동작 과정을 자세히 설명한다.Hereinafter, a control operation process performed by the processor 141 of the vehicle 100 according to an exemplary embodiment will be described in detail with reference to FIGS. 3 to 9 .

도 3은 교차로 정보를 획득하는 일 실시예에 따른 차량의 제어방법의 동작 흐름도이고, 도 4는 하나 이상의 정지선과 교차로에 대한 정보를 포함하는 정밀 지도의 예시도이다.3 is an operation flowchart of a vehicle control method according to an embodiment of obtaining intersection information, and FIG. 4 is an exemplary diagram of a precision map including information on one or more stop lines and intersections.

도 3을 참조하면, 프로세서(141)는 우선, GPS 모듈(110)로부터 GPS 데이터를 획득하고, GPS 데이터에 기초하여 자차(차량(100))의 위치를 추정한다(1111).Referring to FIG. 3 , the processor 141 first acquires GPS data from the GPS module 110 and estimates the location of the own vehicle (vehicle 100 ) based on the GPS data ( 1111 ).

GPS 데이터에 기초하여 자차의 위치를 추정하는 방법은 공지된 바, 자세한 설명을 생략한다.A method of estimating the location of the host vehicle based on GPS data is well known, and detailed description thereof will be omitted.

이어서, 프로세서(141)는 지도 저장부(130)의 정밀 지도 정보에 기초하여 추정된 자차의 위치를 중심으로 미리 설정된 판단 범위 내에 교차로가 존재하는지 여부를 판단한다(1113).Next, the processor 141 determines whether an intersection exists within a preset determination range based on the location of the own vehicle estimated based on the precise map information of the map storage unit 130 ( 1113 ).

미리 설정된 판단 범위 내 교차로가 존재하는 경우(1113의 "예"), 프로세서(141)는 정밀 지도 정보에 포함된 해당 교차로 주변의 정지선과 회전 유도선에 대한 정보를 지도 저장부(130)로부터 획득한다(1114). When an intersection exists within a preset determination range (“Yes” of 1113 ), the processor 141 acquires information on stop lines and rotation guide lines around the intersection included in the precise map information from the map storage unit 130 . do (1114).

구체적으로 도 4를 참조하면, 프로세서(141)는 GPS 데이터에 기초하여 자차(100)의 위치를 추정하고, 자차(100)의 위치로부터 미리 설정된 판단 범위(R) 이내에 교차로(in)가 존재하면(즉, 교차로(in)에 차량(100)이 진입하면), 교차로(in) 주변의 정지선들(l1, l2)의 위치 정보, 교차로(in) 내의 회전 유도선(l3)의 존재 여부 및 회전 유도선(l3)의 위치 정보를 정밀 지도 정보로부터 획득한다. 미리 설정된 판단 범위(R) 내 존재하는 것은 자차(100)로부터 미리 설정된 거리(h) 이내에 존재하는 것일 수 있다.Specifically, referring to FIG. 4 , the processor 141 estimates the location of the own vehicle 100 based on the GPS data, and if an intersection in exists within a preset determination range R from the location of the own vehicle 100 , (ie, when the vehicle 100 enters the intersection in), location information of the stop lines l1 and l2 around the intersection in, the presence or absence of the rotation guide line l3 in the intersection in, and the rotation The position information of the guide line 13 is obtained from the precise map information. Existing within the preset determination range R may exist within a preset distance h from the host vehicle 100 .

획득된 정지선들(l1, l2)의 위치 정보와 회전 유도선(l3)에 대한 정보는 추후 자차(100)의 위치 추정에 이용된다.The obtained position information of the stop lines l1 and l2 and the information on the rotation guide line l3 are used for estimating the position of the host vehicle 100 later.

이하, 도 5 및 도 6을 참조하여 일 실시예에 따른 차량(100)의 프로세서(141)가 정지선 정보에 기초하여 자차(100)의 위치를 추정하는 과정을 설명한다.Hereinafter, a process in which the processor 141 of the vehicle 100 according to an embodiment estimates the position of the own vehicle 100 based on the stop line information will be described with reference to FIGS. 5 and 6 .

도 5는 정지선 정보에 기초하여 자차의 위치를 추정하는 일 실시예에 따른 차량의 제어방법의 동작 흐름도이고, 도 6은 정지선이 표시된 차량의 전방 영상의 예시도이다.5 is an operation flowchart of a vehicle control method according to an embodiment of estimating the position of the own vehicle based on stop line information, and FIG. 6 is an exemplary diagram of a front image of the vehicle on which a stop line is displayed.

프로세서(141)는 교차로에 차량(100)이 진입하면, 정지선 인식을 위해 영상 획득부(120)가 전방 영상을 획득하도록 제어하고, 영상 획득부(120)를 통하여 전방 영상을 획득한다(1211). 획득된 전방 영상에는 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이 정지선(l1)이 나타날 수 있다.When the vehicle 100 enters the intersection, the processor 141 controls the image acquisition unit 120 to acquire a front image for recognizing a stop line, and acquires a front image through the image acquisition unit 120 ( 1211 ) . A stop line l1 may appear in the acquired front image as shown in FIG. 6A .

이어서, 프로세서(141)는 전방 영상의 뷰(view)를 변환하여 상공에서 차량(100) 전방의 지면을 바라본 탑뷰(top view) 영상을 생성한다(1212). 탑뷰 영상에는 도 6의 (b)에 도시된 바와 같이, 횡방향의 정지선(l1)이 나타날 수 있다.Next, the processor 141 converts the view of the front image to generate a top view image looking at the ground in front of the vehicle 100 from above ( 1212 ). As shown in (b) of FIG. 6 , a horizontal stop line l1 may appear in the top view image.

이어서, 프로세서(141)는 정지선 인식을 수행한다(1213). 구체적으로, 도 6의 (c)를 참조하면, 프로세서(141)는 탑뷰 영상의 횡방향 색상 패턴을 분석하고, 탑뷰 영상에서 연속적으로 어두운 영역, 밝은 영역, 및 어두운 영역이 횡방향으로 나열된 경우, 밝은 영역에 정지선(l1)이 존재하는 것으로서 인식할 수 있다. 이 경우, 프로세서(141)는 상부가 어둡고 하부가 밝은 영역(p1)과 상부가 밝고 하부가 어두운 영역(p2)의 색상 패턴 한쌍(p1, p2)에 기초하여 정지선을 인식할 수도 있다. Next, the processor 141 performs stop line recognition ( 1213 ). Specifically, referring to (c) of FIG. 6 , the processor 141 analyzes the horizontal color pattern of the top view image, and when the dark area, the bright area, and the dark area are consecutively arranged in the horizontal direction in the top view image, It can be recognized as the presence of the stop line l1 in the bright area. In this case, the processor 141 may recognize the stop line based on a pair of color patterns p1 and p2 of an area p1 having a dark top and a bright bottom and a region p2 having a bright top and a dark bottom.

그리고, 더 나아가 프로세서(141)는 밝은 영역의 두께와 미리 저장된 정지선 두께 정보를 비교하여 양 두께가 유사한 경우(오차가 기준값 이하인 경우), 밝은 영역이 정지선인 것으로서 인식할 수 있다.Further, the processor 141 compares the thickness of the bright area with the previously stored stop line thickness information, and when both thicknesses are similar (when the error is less than or equal to a reference value), the processor 141 may recognize the bright area as a stop line.

이어서, 프로세서(141)는 전방 영상에 기초하여 자차(100)로부터 정지선(l1)까지의 거리(d1)를 계산하고, 별도로 교차로 정보 및 GPS 데이터를 기초로 정밀 지도 상의 하나 이상의 정지선과 차량(100) 간의 거리를 각각 추정한다(1214).Then, the processor 141 calculates the distance d1 from the own vehicle 100 to the stop line l1 based on the front image, and separately one or more stop lines and the vehicle 100 on the precision map based on intersection information and GPS data. ) to estimate the distance between them (1214).

구체적으로, 프로세서(141)는 전방 영상 상의 거리(d1)와 동일한 거리만큼 차량(100)으로부터 떨어진 정지선을 정밀 지도 상에서 판단하기 위해, 교차로 주변의 하나 이상의 정지선들에 대한 위치 정보와 GPS 데이터를 이용하여 정밀 지도 상의 하나 이상의 정지선과 차량(100)의 위치 간의 거리를 각각 추정한다.Specifically, the processor 141 uses location information and GPS data for one or more stop lines around the intersection to determine a stop line separated from the vehicle 100 by a distance equal to the distance d1 on the front image on the precision map. Thus, the distance between one or more stop lines on the precision map and the location of the vehicle 100 is estimated, respectively.

그리고, 프로세서(141)는 전방 영상 상의 정지선(l1)까지의 거리(d1)와 차이값이 가장 작은 추정 거리를 갖는 정밀 지도 상의 정지선을 전방 영상 상의 정지선(l1)과 동일한 정지선으로서 판단한다(1215). Then, the processor 141 determines a stop line on the precision map having the smallest estimated distance from the distance d1 to the stop line l1 on the front image as the same stop line as the stop line l1 on the front image (1215). ).

그리고, 프로세서(141)는 정밀 지도 상에서 추정된 자차(100)의 위치를 전방 영상 상의 정지선(l1)까지의 거리(d1)에 대한 정보를 이용하여 보정하고 자차(100)의 위치를 확정한다(1216).Then, the processor 141 corrects the position of the own vehicle 100 estimated on the precision map using information about the distance d1 to the stop line l1 on the front image, and determines the position of the own vehicle 100 ( 1216).

한편, 일 실시예에 따른 차량(100)의 프로세서(141)는 전술한 정지선 정보에 기반하여 자차(100)의 위치를 확정하는 것 외에도 회전 유도선의 정보에 기반하여 자차(100)의 위치를 확정하는 것도 가능하다. 이하 회전 유도선의 정보에 기반하여 자차(100)의 위치를 확정하는 과정은 정지선 정보에 기반하여 자차(100)의 위치를 확정하는 과정 이후에 수행되는 것으로서 기술되나, 정지선 정보에 기반하여 위치를 확정하는 과정과 관계 없이 개별적으로 수행되는 것도 가능하다.On the other hand, the processor 141 of the vehicle 100 according to an embodiment determines the position of the own vehicle 100 based on the information of the rotation guide line in addition to determining the position of the own vehicle 100 based on the above-described stop line information. It is also possible to Hereinafter, the process of determining the position of the own vehicle 100 based on the information of the rotation guide line is described as being performed after the process of determining the position of the own vehicle 100 based on the stop line information, but the position is determined based on the stop line information It is also possible to be performed individually regardless of the process.

도 7은 회전 유도선 정보에 기초하여 차량의 위치를 확정하는 일 실시예에 따른 차량의 제어방법의 동작 흐름도이고, 도 8은 회전 유도선을 포함하는 전방 영상의 예시도이며, 도 9는 정밀 지도 상의 회전 유도선의 정보를 나타내는 개념도이다.7 is an operation flowchart of a control method of a vehicle according to an embodiment for determining the position of a vehicle based on rotation guide line information, FIG. 8 is an exemplary view of a front image including a rotation guide line, and FIG. It is a conceptual diagram showing the information of the rotation guide line on the map.

도 7을 참조하면, 프로세서(141)는 교차로에 진입하면, 교차로 정보에 회전 유도선에 대한 정보가 존재하는지 여부를 판단한다(1311). 회전 유도선이 존재하지 않는 경우(1311의 "아니오"), 전술한 정지선 정보에 기반한 자차 위치 확정 과정을 수행하고, 회전 유도선이 존재하는 경우(1311의 "예"), 전방 영상을 획득하도록 영상 획득부(120)를 제어하고, 영상 획득부(120)로부터 전방 영상을 획득한다(1312). 획득된 전방 영상에는 도 8의 (a)에 도시된 바와 같이 회전 유도선(l3)이 나타날 수 있다.Referring to FIG. 7 , when the processor 141 enters the intersection, it is determined whether information on the rotation guide line exists in the intersection information ( 1311 ). If the rotation guide line does not exist (“No” of 1311), the vehicle positioning process is performed based on the above-described stop line information, and when the rotation guide line exists (“Yes” of 1311), the front image is obtained The image acquisition unit 120 is controlled, and a front image is acquired from the image acquisition unit 120 ( 1312 ). In the acquired front image, a rotation guide line 13 may appear as shown in FIG. 8A .

이어서, 프로세서(141)는 전방 영상의 뷰(view)를 변환하여 상공에서 차량(100) 전방의 지면을 바라본 탑뷰(top view) 영상을 생성한다(1313). 탑뷰 영상에는 도 8의 (b)에 도시된 바와 같이, 곡률을 갖는 회전 유도선(l3)이 나타날 수 있다.Next, the processor 141 converts the view of the front image to generate a top view image looking at the ground in front of the vehicle 100 from above ( 1313 ). As shown in (b) of FIG. 8 , a rotation guide line 13 having a curvature may appear in the top view image.

이어서, 프로세서(141)는 회전 유도선 인식을 수행한다(1314). 구체적으로, 도 8의 (b)를 참조하면, 프로세서(141)는 탑뷰 영상의 색상 패턴을 분석하고, 탑뷰 영상에서 연속적으로 어두운 영역, 밝은 영역, 및 어두운 영역이 나열되고, 밝은 영역이 미리 설정된 기준 곡률값 이상의 곡률을 갖는 경우, 밝은 영역에 회전 유도선(l3)이 존재하는 것으로서 인식할 수 있다. Subsequently, the processor 141 performs rotation guide line recognition ( 1314 ). Specifically, referring to (b) of FIG. 8 , the processor 141 analyzes the color pattern of the top view image, and sequentially lists dark areas, bright areas, and dark areas in the top view image, and the bright areas are preset. When the curvature is equal to or greater than the reference curvature value, it can be recognized as the presence of the rotation guide line 13 in the bright area.

그리고, 더 나아가 프로세서(141)는 밝은 영역의 두께와 미리 저장된 회전 유도선 두께 정보를 비교하여 양 두께가 유사한 경우(오차가 기준값 이하인 경우), 밝은 영역이 회전 유도선(l3)인 것으로서 인식할 수 있다.And, further, the processor 141 compares the thickness of the bright area with the previously stored rotation guide line thickness information, and when both thicknesses are similar (when the error is less than or equal to the reference value), the bright area is recognized as the rotation guide line l3. can

이어서, 프로세서(141)는 전방 영상에 기초하여 자차(100)로부터 회전 유도선(l3)까지의 수직 거리(d2)와 자차(100)로부터 회전 유도선(l3) 상에서 가장 가까운 어느 한 지점(Pt)까지의 거리를 계산하고, 별도로 교차로 정보 및 GPS 데이터를 기초로 정밀 지도 상의 회전 유도선(l3)의 여러 지점(도 9의 P1-P4)과 차량(100) 간의 거리 및 각 지점(도 9의 P1-P4)에서의 곡률을 각각 추정한다(1315).Next, the processor 141 determines a vertical distance d2 from the own vehicle 100 to the rotation guide line l3 based on the front image and a point Pt closest to the rotation guide line l3 from the own vehicle 100. ), and separately based on the intersection information and GPS data, the distance between various points (P1-P4 in Fig. 9) of the rotation guide line l3 on the precision map and the vehicle 100 and each point (Fig. Estimate the curvature at P1-P4) (1315).

구체적으로 도 9를 참조하면, 프로세서(141)는 GPS 데이터에 기초하여 추정된 차량(100)의 위치에 기반하여 교차로 정보에 포함된 회전 유도선의 여러 지점(P1-P4)과 차량(100) 간의 거리를 각각 산출하고, 각 지점(P1-P4)을 이어서 곡선을 추정하고, 각 지점(P1-P4)에서의 곡률을 추정할 수 있다.Specifically, referring to FIG. 9 , the processor 141 is configured to be configured between various points P1-P4 of the rotation guide line included in the intersection information and the vehicle 100 based on the location of the vehicle 100 estimated based on GPS data. The distance may be calculated, respectively, and the curve may be estimated by connecting each point P1-P4, and the curvature at each point P1-P4 may be estimated.

그리고, 프로세서(141)는 자차(100)로부터 전방 영상 상의 회전 유도선(l3) 상에서 가장 가까운 어느 한 지점(Pt)의 곡률 정보와 정밀 지도 상의 회전 유도선(l3)의 여러 지점(도 9의 P1-P4)의 곡률 정보를 비교하고, 곡률의 차이값이 가장 작은 정밀 지도 상의 지점(P1-P4 중 어느 하나)이 전술한 어느 한 지점(Pt)과 동일한 것으로 판단할 수 있고, 또는 전방 영상 상의 회전 유도선(l3)까지의 수직 거리(d2)와 차이값이 가장 작은 거리를 갖는 정밀 지도 상의 회전 유도선(l3)의 어느 한 지점(P1-P4 중 어느 하나) 이 전술한 어느 한 지점(Pt)과 동일한 것으로 판단할 수 있다.In addition, the processor 141 provides the curvature information of a point Pt closest to the rotation guide line l3 on the front image from the host 100 and several points of the rotation guide line l3 on the precision map (in FIG. 9 ). By comparing the curvature information of P1-P4), it can be determined that the point (any one of P1-P4) on the precision map having the smallest curvature difference value is the same as any one point (Pt) described above, or the front image Any one point (any one of P1-P4) of the rotation guide line l3 on the precision map having the smallest distance between the vertical distance d2 to the rotation guide line l3 on the image is any point described above. It can be judged to be the same as (Pt).

그리고, 프로세서(141)는 판단 결과에 기초하여 차량(100)이 정밀 지도 상에서 어느 지점에 위치하는지 추정 또는 확정할 수 있다(1316).Then, the processor 141 may estimate or determine at which point the vehicle 100 is located on the precise map based on the determination result ( 1316 ).

도 1 및 도 2에 도시된 차량(100)의 구성 요소들의 성능에 대응하여 적어도 하나의 구성요소가 추가되거나 삭제될 수 있다. 또한, 구성 요소들의 상호 위치는 시스템의 성능 또는 구조에 대응하여 변경될 수 있다는 것은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 용이하게 이해될 것이다.At least one component may be added or deleted according to the performance of the components of the vehicle 100 illustrated in FIGS. 1 and 2 . In addition, it will be readily understood by those of ordinary skill in the art that the mutual positions of the components may be changed corresponding to the performance or structure of the system.

한편, 도 2에서 도시된 일부 구성요소는 소프트웨어 및/또는 Field Programmable Gate Array(FPGA) 및 주문형 반도체(ASIC, Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 구성요소일 수 있다.Meanwhile, some components illustrated in FIG. 2 may be software and/or hardware components such as Field Programmable Gate Array (FPGA) and Application Specific Integrated Circuit (ASIC).

한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.Meanwhile, the disclosed embodiments may be implemented in the form of a recording medium storing instructions executable by a computer. Instructions may be stored in the form of program code, and when executed by a processor, may generate program modules to perform operations of the disclosed embodiments. The recording medium may be implemented as a computer-readable recording medium.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. The computer-readable recording medium includes any type of recording medium in which instructions readable by the computer are stored. For example, there may be a read only memory (ROM), a random access memory (RAM), a magnetic tape, a magnetic disk, a flash memory, an optical data storage device, and the like.

이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.The disclosed embodiments have been described with reference to the accompanying drawings as described above. Those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will understand that the present invention may be practiced in other forms than the disclosed embodiments without changing the technical spirit or essential features of the present invention. The disclosed embodiments are illustrative and should not be construed as limiting.

100: 차량
110: GPS 모듈
120: 영상 획득부
121: 카메라
130: 지도 저장부
140: 제어부
141: 프로세서
142: 메모리
100: vehicle
110: GPS module
120: image acquisition unit
121: camera
130: map storage unit
140: control unit
141: processor
142: memory

Claims (20)

전방 영상을 획득하는 영상 획득부;
GPS데이터를 수신하는 GPS모듈;
정밀 지도 정보가 저장된 지도 저장부; 및
상기 전방 영상을 이용하여 정지선 및 회전 유도선 중 어느 하나를 인식하고, 상기 정지선이 인식되면 차량으로부터 전방 영상 상의 정지선까지의 거리를 측정하고, 상기 정밀 지도 정보 및 상기 GPS데이터에 기초하여 상기 차량으로부터 정밀 지도 상의 정지선까지의 거리를 추정하고, 상기 전방 영상 상의 정지선까지의 측정 거리와 상기 정밀 지도 상의 정지선까지의 추정 거리를 비교한 결과에 기초하여 상기 차량의 위치를 확정하는 제어부를 포함하고,
상기 제어부는, 상기 회전 유도선이 인식되면 상기 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률을 산출하고, 상기 정밀 지도 정보 및 상기 GPS 데이터에 기초하여 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률을 추정하고 상기 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률과 상기 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률을 비교한 결과에 기초하여 상기 차량의 위치를 재확정하는 차량.
an image acquisition unit for acquiring a front image;
GPS module for receiving GPS data;
a map storage unit storing precise map information; and
Any one of a stop line and a rotation guide line is recognized using the front image, and when the stop line is recognized, the distance from the vehicle to the stop line on the front image is measured, and the vehicle is driven from the vehicle based on the precise map information and the GPS data. A control unit for estimating a distance to a stop line on the precision map and determining the location of the vehicle based on a result of comparing the measured distance to the stop line on the front image with the estimated distance to the stop line on the precision map,
When the rotation guide line is recognized, the control unit calculates a curvature of the rotation guide line on the front image, estimates the curvature of the rotation guide line on the precision map based on the precise map information and the GPS data, and induces rotation on the front image A vehicle for re-determining the position of the vehicle based on a result of comparing the curvature of the line and the curvature of the rotation guide line on the precision map.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 측정 거리와 차이값이 가장 작은 추정 거리를 갖는 정밀 지도 상의 정지선을 상기 전방 영상 상의 정지선과 동일한 정지선으로서 판단하고, 판단 결과에 기초하여 상기 차량의 위치를 확정하는 차량.
The method of claim 1,
The controller determines the stop line on the precision map having the smallest estimated distance from the measured distance as the same stop line as the stop line on the front image, and determines the location of the vehicle based on the determination result.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 전방 영상의 뷰(view)를 변환하고, 뷰가 변환된 영상에서 상기 정지선을 인식하는 차량.
The method of claim 1,
The control unit converts a view of the front image, and recognizes the stop line in the view-converted image.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 전방 영상의 색상 패턴에 기초하여 상기 정지선을 인식하는 차량.
The method of claim 1,
The control unit recognizes the stop line based on the color pattern of the front image.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 미리 설정된 판단 범위 내 교차로가 존재하는 경우 상기 지도 저장부에서 상기 교차로의 정보를 획득하고, 상기 교차로의 정보에 포함된 상기 정밀 지도 상의 정지선의 위치 정보에 기초하여 상기 전방 영상 상의 정지선과 동일한 상기 정밀 지도 상의 정지선을 추정하는 차량.
The method of claim 1,
When an intersection exists within a preset determination range, the control unit acquires information on the intersection from the map storage unit, and based on the location information of the stop line on the precision map included in the information on the intersection, the stop line on the front image and A vehicle estimating a stop line on the same precision map.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 미리 설정된 판단 범위 내 교차로가 존재하는 경우 상기 전방 영상을 획득하도록 상기 영상 획득부를 제어하는 차량.
The method of claim 1,
The control unit controls the image acquisition unit to acquire the front image when an intersection exists within a preset determination range.
삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 전방 영상의 색상 패턴에 기초하여 상기 회전 유도선을 인식하는 차량.
The method of claim 1,
The control unit recognizes the rotation guide line based on the color pattern of the front image.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 전방 영상 상의 회전 유도선과 상기 차량 간의 거리를 산출하고, 상기 정밀 지도 정보 및 상기 GPS데이터에 기초하여 상기 정밀 지도 상의 회전 유도선과 상기 차량 간의 거리를 추정하고, 상기 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률 및 거리와 상기 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률 및 거리를 비교한 결과에 기초하여 상기 차량의 위치를 재확정하는 차량.
The method of claim 1,
The control unit calculates a distance between the rotation guide line on the front image and the vehicle, estimates the distance between the rotation guide line on the precision map and the vehicle based on the precise map information and the GPS data, and induces rotation on the front image A vehicle for re-determining the position of the vehicle based on a result of comparing the curvature and distance of the line with the curvature and distance of the rotation guide line on the precision map.
전방 영상을 획득하는 영상 획득부;
GPS데이터를 생성하는 GPS모듈;
정밀 지도 정보가 저장된 지도 저장부; 및
상기 전방 영상을 이용하여 회전 유도선을 인식하고, 상기 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률을 산출하고, 상기 정밀 지도 정보 및 상기 GPS데이터에 기초하여 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률을 추정하고, 상기 전방 영상 상의 회전 유도선과 차량 간의 거리를 산출하고, 상기 정밀 지도 정보 및 상기 GPS데이터에 기초하여 상기 정밀 지도 상의 회전 유도선과 상기 차량 간의 거리를 추정하고, 상기 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률 및 거리와 상기 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률 및 거리를 비교한 결과에 기초하여 차량의 위치를 확정하는 제어부를 포함하는 차량.
an image acquisition unit for acquiring a front image;
GPS module for generating GPS data;
a map storage unit storing precise map information; and
Recognizing a rotation guide line using the front image, calculating the curvature of the rotation guide line on the front image, estimating the curvature of the rotation guide line on the precision map based on the precise map information and the GPS data, and the front image Calculate the distance between the rotation guide line on the image and the vehicle, estimate the distance between the rotation guide line on the precision map and the vehicle based on the precision map information and the GPS data, and the curvature and distance of the rotation guide line on the front image and the precision A vehicle comprising: a controller configured to determine a location of the vehicle based on a result of comparing the curvature and distance of the rotation guide line on the map.
제 10 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 전방 영상의 뷰(view)를 변환하고, 뷰가 변환된 영상에서 상기 회전 유도선을 인식하는 차량.
11. The method of claim 10,
The control unit converts a view of the front image and recognizes the rotation guide line from the view-converted image.
제 10 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 전방 영상의 색상 패턴에 기초하여 상기 회전 유도선을 인식하는 차량.
11. The method of claim 10,
The control unit recognizes the rotation guide line based on the color pattern of the front image.
삭제delete 제 10 항에 있어서,
상기 제어부는 미리 설정된 판단 범위 내 교차로가 존재하는 경우 상기 전방 영상을 획득하도록 상기 영상 획득부를 제어하는 차량.
11. The method of claim 10,
The control unit controls the image acquisition unit to acquire the front image when an intersection exists within a preset determination range.
GPS 데이터를 수신하는 단계;
상기 GPS 데이터에 기초하여 차량의 위치를 추정하는 단계;
전방 영상을 획득하는 단계;
상기 전방 영상을 이용하여 정지선 및 회전 유도선을 인식하는 단계;
상기 전방 영상에서 정지선이 인식되면 상기 차량으로부터 전방 영상 상의 정지선까지의 거리를 측정하는 단계;
정밀 지도 정보 및 상기 GPS 데이터에 기초하여 차량으로부터 정밀 지도 상의 정지선까지의 거리를 추정하는 단계; 및
상기 전방 영상 상의 정지선까지의 측정 거리와 상기 정밀 지도 상의 정지선까지의 추정 거리를 비교한 결과에 기초하여 상기 차량의 위치를 확정하는 단계;
상기 전방 영상에서 회전 유도선이 인식되면 상기 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률을 산출하고, 상기 정밀 지도 정보 및 상기 GPS 데이터에 기초하여 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률을 추정하는 단계; 및
상기 전방 영상 상의 회전 유도선의 곡률과 상기 정밀 지도 상의 회전 유도선의 곡률을 비교한 결과에 기초하여 상기 차량의 위치를 재확정하는 단계를 포함하는 차량의 제어방법.
receiving GPS data;
estimating the location of the vehicle based on the GPS data;
acquiring a front image;
recognizing a stop line and a rotation guide line using the front image;
measuring a distance from the vehicle to a stop line on the front image when a stop line is recognized in the front image;
estimating a distance from the vehicle to a stop line on the precise map based on the precise map information and the GPS data; and
determining the location of the vehicle based on a result of comparing the measured distance to the stop line on the front image and the estimated distance to the stop line on the precision map;
calculating the curvature of the rotation guide line on the front image when the rotation guide line is recognized in the front image, and estimating the curvature of the rotation guide line on the precision map based on the precise map information and the GPS data; and
and re-determining the position of the vehicle based on a result of comparing the curvature of the rotation guide line on the front image with the curvature of the rotation guide line on the precision map.
제 15 항에 있어서,
상기 차량의 위치를 확정하는 단계는 상기 측정 거리와 차이값이 가장 작은 추정 거리를 갖는 정밀 지도 상의 정지선을 상기 전방 영상 상의 정지선과 동일한 정지선으로서 판단하고, 판단 결과에 기초하여 상기 차량의 위치를 확정하는 차량의 제어방법.
16. The method of claim 15,
In the determining of the location of the vehicle, a stop line on the precision map having the estimated distance having the smallest difference value from the measured distance is determined as the same stop line as the stop line on the front image, and the location of the vehicle is determined based on the determination result a vehicle control method.
제 15 항에 있어서,
상기 정지선을 인식하는 단계는 상기 전방 영상의 색상 패턴에 기초하여 상기 정지선을 인식하는 차량의 제어방법.
16. The method of claim 15,
The step of recognizing the stop line is a control method of a vehicle for recognizing the stop line based on the color pattern of the front image.
제 15 항에 있어서,
상기 전방 영상을 획득하는 단계 이전에,
미리 설정된 판단 범위 내 교차로가 존재하는 경우 지도 저장부에서 상기 교차로의 정보를 획득하는 단계를 더 포함하되,
정밀 지도 상의 정지선까지의 거리를 추정하는 단계는, 상기 교차로의 정보에 포함된 상기 정밀 지도 상의 정지선의 위치 정보와 상기 GPS 데이터에 기초하여 상기 차량으로부터 정밀 지도 상의 정지선까지의 거리를 추정하고,
상기 차량의 위치를 확정하는 단계는 상기 전방 영상 상의 정지선과 동일한 상기 정밀 지도 상의 정지선을 추정하는 단계를 포함하는 차량의 제어방법.
16. The method of claim 15,
Before acquiring the front image,
Further comprising the step of obtaining information of the intersection from a map storage unit when there is an intersection within a preset determination range,
The step of estimating the distance to the stop line on the precision map includes estimating the distance from the vehicle to the stop line on the precision map based on the GPS data and the location information of the stop line on the precision map included in the information of the intersection,
The determining of the location of the vehicle includes estimating a stop line on the precision map that is the same as the stop line on the front image.
제 15 항에 있어서,
상기 전방 영상을 획득하는 단계 이전에,
미리 설정된 판단 범위 내 교차로가 존재하는 경우 상기 전방 영상을 획득하도록 영상 획득부를 제어하는 단계를 더 포함하는 차량의 제어방법.
16. The method of claim 15,
Before acquiring the front image,
The control method of a vehicle further comprising the step of controlling an image acquisition unit to acquire the front image when there is an intersection within a preset determination range.
삭제delete
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