KR102547600B1 - 자율주행차 시스템을 위한 교차 시야 - Google Patents
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Abstract
차량에 대한 이미징 시스템이 제공된다. 일 실시예에서, 상기 이미징 시스템은 이미징 모듈, 상기 이미징 모듈에 결합된 제1 카메라, 상기 이미징 모듈에 결합된 제2 카메라, 및 상기 제1 및 제2 카메라가 상기 차량에 대해 외부로 향하게 상기 이미징 모듈을 상기 차량에 부착하도록 구성된 마운팅 어셈블리를 포함한다. 상기 제1 카메라는 제1 시야와 제1 광축을 가지고 있고, 상기 제2 카메라는 제2 시야와 제2 광축을 가지고 있다. 상기 제1 광축은 교차면의 적어도 한 교차점에서 상기 제2 광축을 교차한다. 상기 제1 카메라는 상기 교차면의 상기 교차점을 지나 제1 수평 거리에 초점을 형성하고, 상기 제2 카메라는 상기 교차면의 상기 교차점을 지나 제2 수평 거리에 초점을 형성한다.
Description
본 기재는 자율주행차를 위한 카메라 시스템에 관한 것이다. 다른 측면에서, 본 기재는 교차 시야를 가진 카메라 시스템에 관한 것이다.
자율주행차는 의도한 목적지에 안전하고 정확하게 도착하기 위해 다양한 요인을 고려하고 그런 요인에 근거한 적절한 판단을 하여야 할 수 있다. 예를 들어, 목적지로 주행하기 위하여, 자율주행차는 특정 도로 내의 위치(예를 들면, 다차선 도로 상의 특정 차로)를 식별하고, 다른 차량과 나란히 주행하고, 장애물과 보행자를 회피하고, 신호등과 도로표지판을 관찰하고, 적절한 교차로나 분기점에서 한 도로에서 다른 도로로 이동할 필요가 있을 수도 있다. 또한, 항법시스템은 특정 제약을 따를 필요가 있을 수 있다. 목적지로 이동하면서 자율주행차에 의해 수집된 방대한 양의 정보를 활용하고 해석하는 것은 설계 상의 매우 어려운 숙제이다. 자율주행차가 분석, 접근 및/또는 저장해야 하는 데이터(예를 들면, 캡처 된 이미지 데이터, 지도 데이터, GPS 데이터, 센서 데이터 등)의 용량 만으로도 자율 주행에 실제로 제한이 되거나 심지어 악영향을 주는 문제가 발생할 수 있다. 예컨대, 수집된 데이터의 일부로서, 자율주행차는 시각 정보(예, 차량의 별개의 위치에 배치된 다수의 카메라로부터 캡처 된 정보)를 처리하고 해석할 필요가 있을 수 있다. 각 카메라에는 특정 시야(field of view)가 있을 수 있다. 다중 카메라가 함께 사용되는 경우에서, 이러한 카메라들의 시야는 일부 상황에서 서로 겹치고 및/또는 중복될 수 있다.
본 기재는 자율주행차를 위한 카메라 시스템에 관한 것이다. 다른 측면에서, 본 기재는 교차 시야를 가진 카메라 시스템에 관한 것이다.
본 기재의 실시예들은 자율 주행을 위한 시스템과 방법을 제공한다. 기재된 실시예는 카메라를 사용하여 자율 주행 특징을 제공할 수 있다. 예를 들면, 기재된 실시예에 따라, 기재된 시스템은 차량의 주변상황을 모니터하는 하나, 둘, 셋, 또는 그 이상의 카메라를 포함할 수 있다. 각 카메라의 시야는 다른 카메라 또는 카메라들과 겹칠 수 있다. 기재된 시스템은, 예를 들어, 하나 또는 그 이상의 카메라에 의해 캡처 된 이미지의 분석에 의거하여 항법 반응을 제공할 수 있다. 항법 반응은 또한, 예를 들어, GPS 데이터, 센서 데이터(예, 가속도계, 속력 센서, 서스펜션 센서 등으로부터의 데이터), 및/또는 기타 지도 데이터를 포함하는 기타 데이터를 고려할 수 있다.
일 실시예에서, 차량에 대해 이미징 시스템이 제공된다. 상기 이미징 시스템은 이미징 모듈 및 상기 이미징 모듈에 결합된 제1 카메라를 포함할 수 있다. 상기 제1 카메라는 제1 시야(field of view)와 제1 광축(optical axis)을 포함할 수 있다. 상기 이미징 시스템은 또한 상기 이미징 모듈에 결합된 제2 카메라를 포함할 수 있다. 상기 제2 카메라는 제2 시야와 제2 광축을 포함할 수 있다. 상기 이미징 시스템은 또한 상기 제1 및 제2 카메라가 상기 차량에 대해 외부를 향하도록 상기 이미징 모듈을 상기 차량에 부착하도록 구성된 마운팅 어셈블리(mounting assembly)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 제1 광축은 교차면의 적어도 한 교차점에서 상기 제2 광축을 교차할 수 있다. 또한, 상기 제1 카메라는 상기 교차면의 상기 교차점을 지난 제1 수평 거리에 초점이 맞혀질 수 있고, 상기 제2 카메라는 상기 교차면의 상기 교차점을 지난 제2 수평 거리에 초점이 맞혀질 수 있으며, 상기 제1 시야와 상기 제2 시야는 복합 시야(combined field of view)를 형성할 수 있다.
일 실시예에서, 차량에 대해 이미징 시스템이 제공된다. 상기 이미징 시스템은 이미징 모듈 및 상기 이미징 모듈에 결합된 제1 카메라를 포함할 수 있다. 상기 제1 카메라는 제1 시야와 제1 광축을 포함할 수 있다. 상기 이미징 시스템은 또한 상기 이미징 모듈에 결합된 제2 카메라를 포함할 수 있다. 상기 제2 카메라는 제2 시야와 제2 광축을 포함할 수 있다. 상기 이미징 시스템은 또한 상기 이미징 모듈에 결합된 제3 카메라를 포함할 수 있다. 상기 제3 카메라는 제3 시야와 제3 광축을 포함할 수 있다. 상기 이미징 시스템은 또한 상기 제1 카메라, 상기 제2 카메라, 및 상기 제3 카메라가 상기 차량에 대해 외부를 향하도록 상기 이미징 모듈을 상기 차량의 내부 창에 부착하도록 구성된 마운팅 어셈블리를 포함할 수 있다. 또한, 상기 제1 광축은 제1 교차면의 적어도 한 제1 교차점에서 상기 제2 광축을 교차할 수 있고, 상기 제1 광축은 제2 교차면의 적어도 한 제2 교차점에서 상기 제3 광축을 교차할 수 있으며, 상기 제2 광축은 제3 교차면의 적어도 한 제3 교차점에서 상기 제3 광축을 교차할 수 있다. 또한, 상기 제1 시야, 상기 제2 시야, 및 상기 제3 시야는 복합 시야를 형성할 수 있다.
일 실시예에서, 차량에 대해 이미징 시스템이 제공된다. 상기 이미징 시스템은 복수의 카메라를 반원의 호를 따라 배치하도록 구성된 이미징 모듈을 포함할 수 있다. 상기 복수의 카메라는 상기 반원의 반경을 향해 방향이 맞추어질 수 있다. 상기 이미징 시스템은 또한 상기 복수의 카메라가 상기 차량에 대해 외부를 향하도록 상기 이미징 모듈을 상기 차량의 내부 창에 부착하도록 구성된 마운팅 어셈블리를 포함할 수 있다. 또한, 상기 복수의 카메라의 각 카메라는 상대적으로 작고 투명한 단일 개구의 외부를 향한 각 시야와 각 광축을 포함할 수 있다. 또한, 각 시야는 상기 반원의 상기 반경과 적어도 부분적으로 겹치고, 상기 반원의 상기 반경은 상기 상대적으로 작고 투명한 단일 개구의 중앙 위치에 위치한다. 또한, 각 광축은 각 교차면의 적어도 하나의 각 교차점에서 다른 각 광축을 교차하고, 각 시야 모두는 복합 시야를 형성한다.
상기의 일반적인 설명과 하기의 상세한 설명은 예시일 뿐이며 본 발명의 청구범위를 제한하지 않는다.
본 명세서에 포함되고 본 명세서의 일부를 구성하는 첨부 도면은 기재된 다양한 실시예를 도시한다.
도 1은 기재된 실시예에 따른 예시적인 시스템의 개략도이다.
도 2a는 기재된 실시예에 따른 시스템을 포함하는 예시적인 자동차의 측면도이다.
도 2b는 기재된 실시예에 따른 도 2a의 자동차와 시스템의 평면도이다.
도 2c는 기재된 실시예에 따른 시스템을 포함하는 자동차의 다른 실시예의 평면도이다.
도 2d는 기재된 실시예에 따른 시스템을 포함하는 자동차의 또 다른 실시예의 평면도이다.
도 2e는 기재된 실시예에 따른 시스템을 포함하는 자동차의 또 다른 실시예의 평면도이다.
도 2f는 기재된 실시예에 따른 예시적인 자동차 제어 시스템의 개략도이다.
도 3a는 기재된 실시예에 따른 차량 이미징 시스템을 위한 백미러(rear view mirror)와 사용자 인터페이스를 포함하는 차량의 실내를 개략적으로 예시한 것이다.
도 3b는 기재된 실시예에 따른 백미러 뒤의 차량 전면 유리에 위치되도록 구성된 카메라 마운트의 일례이다.
도 3c는 기재된 실시예에 따른 도 3b의 카메라 마운트를 다른 시각에서 예시한 것이다.
도 3d는 기재된 실시예에 따른 백미러 뒤의 차량 전면 유리에 위치되도록 구성된 카메라 마운트의 일례이다.
도 4는 기재된 실시예에 따른 하나 이상의 동작의 수행을 위한 명령을 저장하도록 구성된 메모리의 예시적인 구성도이다.
도 5a는 기재된 실시예에 따른 단안 이미지 분석에 근거한 하나 이상의 항법 반응을 야기하는 프로세스의 일례를 예시한 순서도이다.
도 5b는 기재된 실시예에 따른 일련의 영상에서 하나 이상의 차량 및/또는 보행자를 검출하는 예시적인 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 5c는 기재된 실시예에 따른 일련의 영상에서 도로 표시 및/또는 차선 형상 정보를 검출하는 예시적인 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 5d는 기재된 실시예에 따른 일련의 영상에서 신호등을 검출하는 예시적인 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 5e는 기재된 실시예에 따른 차량 경로에 근거한 하나 이상의 항법 반응을 야기하는 예시적인 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 5f는 기재된 실시예에 따른 선두 차량이 차선 변경을 하는지를 판단하는 예시적인 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 6은 기재된 실시예에 따른 입체 영상 분석에 근거한 하나 이상의 항법 반응을 야기하는 예시적인 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 7은 기재된 실시예에 따른 3개 집합의 영상에 근거한 하나 이상의 항법 반응을 야기하는 예시적인 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 8은 기재된 실시예에 따른 이미징 시스템의 실시예를 도시한 것이다.
도 9는 단일 카메라 광시야 이미징 시스템을 도시한 것이다.
도 10은 기재된 실시예에 따른 이미징 시스템의 다른 실시예를 도시한 것이다.
도 11a는 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 11b는 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 12a는 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 12b는 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 13은 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 14는 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 15는 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 사시도이다.
도 16은 기재된 실시예에 따른 도 15의 이미징 시스템의 사시도이다.
도 17은 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 사시도이다.
도 18은 기재된 실시예에 따른 도 17의 이미징 시스템의 사시도이다.
도 19는 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 20은 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 21은 기재된 실시예에 따른 다른 예시적인 이미징 시스템의 정면도이다.
도 22는 기재된 실시예에 따른 이미징 시스템을 포함하는 예시적인 차량의 사시도이다.
도 23은 기재된 실시예에 따른 이미징 시스템을 포함하는 예시적인 차량의 측면도이다.
도 24는 기재된 실시예에 따른 도 23의 평면도이다.
도 25는 기재된 실시예에 따른 이미징 시스템의 평면도이다.
도 1은 기재된 실시예에 따른 예시적인 시스템의 개략도이다.
도 2a는 기재된 실시예에 따른 시스템을 포함하는 예시적인 자동차의 측면도이다.
도 2b는 기재된 실시예에 따른 도 2a의 자동차와 시스템의 평면도이다.
도 2c는 기재된 실시예에 따른 시스템을 포함하는 자동차의 다른 실시예의 평면도이다.
도 2d는 기재된 실시예에 따른 시스템을 포함하는 자동차의 또 다른 실시예의 평면도이다.
도 2e는 기재된 실시예에 따른 시스템을 포함하는 자동차의 또 다른 실시예의 평면도이다.
도 2f는 기재된 실시예에 따른 예시적인 자동차 제어 시스템의 개략도이다.
도 3a는 기재된 실시예에 따른 차량 이미징 시스템을 위한 백미러(rear view mirror)와 사용자 인터페이스를 포함하는 차량의 실내를 개략적으로 예시한 것이다.
도 3b는 기재된 실시예에 따른 백미러 뒤의 차량 전면 유리에 위치되도록 구성된 카메라 마운트의 일례이다.
도 3c는 기재된 실시예에 따른 도 3b의 카메라 마운트를 다른 시각에서 예시한 것이다.
도 3d는 기재된 실시예에 따른 백미러 뒤의 차량 전면 유리에 위치되도록 구성된 카메라 마운트의 일례이다.
도 4는 기재된 실시예에 따른 하나 이상의 동작의 수행을 위한 명령을 저장하도록 구성된 메모리의 예시적인 구성도이다.
도 5a는 기재된 실시예에 따른 단안 이미지 분석에 근거한 하나 이상의 항법 반응을 야기하는 프로세스의 일례를 예시한 순서도이다.
도 5b는 기재된 실시예에 따른 일련의 영상에서 하나 이상의 차량 및/또는 보행자를 검출하는 예시적인 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 5c는 기재된 실시예에 따른 일련의 영상에서 도로 표시 및/또는 차선 형상 정보를 검출하는 예시적인 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 5d는 기재된 실시예에 따른 일련의 영상에서 신호등을 검출하는 예시적인 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 5e는 기재된 실시예에 따른 차량 경로에 근거한 하나 이상의 항법 반응을 야기하는 예시적인 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 5f는 기재된 실시예에 따른 선두 차량이 차선 변경을 하는지를 판단하는 예시적인 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 6은 기재된 실시예에 따른 입체 영상 분석에 근거한 하나 이상의 항법 반응을 야기하는 예시적인 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 7은 기재된 실시예에 따른 3개 집합의 영상에 근거한 하나 이상의 항법 반응을 야기하는 예시적인 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 8은 기재된 실시예에 따른 이미징 시스템의 실시예를 도시한 것이다.
도 9는 단일 카메라 광시야 이미징 시스템을 도시한 것이다.
도 10은 기재된 실시예에 따른 이미징 시스템의 다른 실시예를 도시한 것이다.
도 11a는 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 11b는 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 12a는 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 12b는 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 13은 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 14는 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 15는 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 사시도이다.
도 16은 기재된 실시예에 따른 도 15의 이미징 시스템의 사시도이다.
도 17은 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 사시도이다.
도 18은 기재된 실시예에 따른 도 17의 이미징 시스템의 사시도이다.
도 19는 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 20은 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 평면도이다.
도 21은 기재된 실시예에 따른 다른 예시적인 이미징 시스템의 정면도이다.
도 22는 기재된 실시예에 따른 이미징 시스템을 포함하는 예시적인 차량의 사시도이다.
도 23은 기재된 실시예에 따른 이미징 시스템을 포함하는 예시적인 차량의 측면도이다.
도 24는 기재된 실시예에 따른 도 23의 평면도이다.
도 25는 기재된 실시예에 따른 이미징 시스템의 평면도이다.
하기의 상세한 설명은 첨부한 도면에 관한 것이다. 가능한 모든 경우에, 도면과 설명에서 동일 또는 유사한 구성요소에 동일한 참조 번호를 사용한다. 여러 예시적인 실시예를 설명하였지만, 다양한 수정, 응용, 구현 등이 가능하다. 예를 들어, 도면에 예시된 구성요소를 치환, 또는 추가, 수정할 수 있고, 설명에 포함된 방법은 단계를 치환하거나 순서를 바꾸거나 추가하여 수정할 수 있다. 따라서, 하기의 상세한 설명은 기재한 실시예와 예시에 국한되지 않고, 본 발명의 청구 범위는 첨부한 청구항에 의해 정의된다.
자율주행차의 개요
본 기재에서 사용된 "자율주행차"라는 용어는 운전자의 입력 없이 적어도 하나의 주행 변경을 구현할 수 있는 차량을 의미한다. "주행 변경"이란 차량의 조향, 제동, 가속의 하나 이상을 변경하는 것을 의미한다. 차량이 자율이기 위해서는 완전 자동(예, 운전자나 운전자의 입력 없이 완전히 동작)일 필요는 없다. 반면, 자율주행차는 특정 시간 동안은 운전자의 제어 하에 작동할 수 있고 다른 시간 동안은 운전자의 제어 없이 작동할 수 있는 차량을 포함한다. 자율주행차는 조향(예, 차량 진로의 차선 사이 유지)과 같은 일부 주행 양상만을 제어하고 나머지 양상(예, 제동)은 운전자에게 맡기는 차량도 포함할 수 있다. 일부 경우에, 자율주행차는 차량의 제동 및/또는 속도 제어, 조향의 일부 또는 모든 양상을 처리할 수 있다.
운전자들은 차량을 제어하기 위해 흔히 시각적 신호와 관찰에 의존하므로, 교통 인프라는 이에 따라 구축되어, 차로 표시, 교통 표지, 신호등이 모두 운전자들에게 시각적 정보를 제공하도록 설계되었다. 교통 인프라의 이러한 설계 특징을 고려하여, 자율주행차는 카메라 및 차량의 주변으로부터 확보한 시각적 정보를 분석하는 처리부를 포함할 수 있다. 시각적 정보는, 예를 들어, 운전자가 눈으로 확인할 수 있는 교통 인프라의 구성요소(예, 차로 표시, 교통 표지, 신호등 등) 및 기타 장애물(예, 다른 차량, 보행자, 잔해 등)을 포함할 수 있다. 또한, 자율주행차는 주행 시에 차량 주변상황의 모델을 제공하는 정보와 같은 저장 정보도 사용할 수 있다. 예를 들어, 차량은 이동 중의 차량 주변상황과 관련된 정보를 제공하기 위하여 GPS 데이터, 센서 데이터(예, 가속도계, 속력 센서, 서스펜션 센서 등으로부터의 데이터), 및/또는 기타 지도 데이터를 활용할 수 있고, 차량(다른 차량도 함께)은 이런 정보를 이용하여 차량의 위치를 모델 상에서 알아낼 수 있다.
본 기재의 일부 실시예에서, 자율주행차는 항법 중에 확보된 정보(카메라, GPS 장치, 가속도계, 속력 센서, 서스펜션 센서 등으로부터의 정보)를 활용할 수 있다. 다른 실시예에서, 자율주행차는 항법 중에 자율주행차(또는 다른 차량)에 의해 과거 항법으로부터 확보된 정보를 활용할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 자율주행차는 항법 중에 확보된 정보와 과거 항법으로부터 확보된 정보의 조합을 활용할 수 있다. 이하, 기재된 실시예에 따른 시스템의 개요를 설명하고, 전방 이미징 시스템의 개요와 전방 이미징 시스템에 따른 방법을 설명하기로 한다. 이후, 자율주행을 위한 스파스맵(sparse map)을 구축, 활용, 업데이트하는 시스템 및 방법에 대해 설명한다.
본 기재에서 사용되는 "시야(field of view)"라는 용어는 카메라가 볼 수 있는 3차원 영역을 의미한다. 본 기재에서 단일 각도를 참조하여 시야를 설명하는 경우, 이 단일 각도는 2차원 수평 시야를 의미한다. 본 기재에서 사용되는 "광축(optical axis)"이라는 용어는 카메라 시야의 중심선 축을 의미한다. 즉, "광축"은 카메라의 가시 영역 투사의 중앙에 있는 벡터이다. 다시 말해, "광축"을 중심으로 카메라의 시야가 대칭되게 방향이 맞추어진다.
시스템 개요
도 1은 예시적으로 기재된 실시예에 따른 시스템(100)의 구성도이다. 시스템(100)은 특정 이행의 요구 조건에 따라 다양한 구성요소를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템(100)은 처리부(110), 이미지획득부(120), 위치센서(120), 하나 이상의 메모리부(140, 150), 지도 데이터베이스(160), 사용자 인터페이스(170), 무선 송수신기(172)를 포함할 수 있다. 처리부(110)는 하나 이상의 처리 장치를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 애플리케이션 프로세서(180), 이미지 프로세서(190), 또는 기타 적합한 처리 장치를 포함할 수 있다. 이와 마찬가지로, 이미지획득부(120)는 특정 애플리케이션의 요구 조건에 따라 여러 개의 이미지 획득 장치 및 소자를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지획득부(120)는 이미지캡처장치(122, 124, 126)와 같은 하나 이상의 이미지캡처장치(예, 카메라)를 포함할 수 있다. 시스템(100)은 또한 처리 장치(110)와 이미지 획득 장치(120)를 서로 통신하도록 연결하는 데이터 인터페이스(128)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 데이터 인터페이스(128)는 이미지 획득 장치(120)가 획득한 이미지 데이터를 처리부(110)로 전송하기 위한 단수 또는 복수의 유선 및/또는 무선 링크를 포함할 수 있다.
무선 송수신기(172)는 무선주파수, 또는 적외선 주파수, 자기장, 전기장을 사용하여 무선 인터페이스를 통하여 전파를 하나 이상의 네트워크(예, 이동통신, 인터넷 등)와 주고받도록 구성된 하나 이상의 장치를 포함할 수 있다. 무선 송수신기(172)는 공지의 표준(예, Wi- Fi, Bluetooth®, Bluetooth Smart, 802.15.4, ZigBee 등)을 사용하여 데이터를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 이러한 송신은 호스트 차량으로부터 하나 이상의 원격 서버로의 통신을 포함할 수 있다. 이러한 송신은 또한, 호스트 차량과 호스트 차량의 주변환경에 있는 한 대 이상의 타깃 차량 사이의 (일방 또는 쌍방) 통신(예, 호스트 차량의 주변환경에 있는 타깃 차량을 고려한/또는 타깃 차량과 함께 호스트 차량의 주행을 조정하기 위함) 또는 전송 차량의 주변에 있는 불특정 수신자에게 보내는 방송도 포함할 수 있다.
애플리케이션 프로세서(180)와 이미지 프로세서(190)는 모두 다양한 종류의 처리 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 애플리케이션 프로세서(180)와 이미지 프로세서(190) 중 하나 또는 모두는 마이크로프로세서, 전처리 장치(예, 이미지 전처리 장치), 그래픽 처리 장치(GPU), 중앙 처리 장치(CPU), 보조 회로, 디지털 신호 처리 장치, 집적 회로, 메모리, 또는 애플리케이션을 실행하고 이미지를 처리 및 분석하기에 적합한 기타 모든 유형의 장치를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 애플리케이션 프로세서(180) 및/또는 이미지 프로세서(190)는 단일 또는 멀티 코어 프로세서, 모바일 장치 마이크로컨트롤러, 중앙 처리 장치의 한 종류를 포함할 수 있다. Intel®, AMD® 등과 같은 업체가 제공하는 프로세서들 또는 NVIDIA®, ATI® 등과 같은 업체가 제공하는 GPU들을 포함하는 다양한 처리 장치들이 사용될 수 있으며, 다양한 아키텍처(예, x86 프로세서, ARM® 등)가 포함될 수 있다.
일부 실시예에서, 애플리케이션 프로세서(180) 및/또는 이미지 프로세서(190)는 Mobileye®가 제공하는 EyeQ 시리즈의 프로세서 칩을 포함할 수 있다. 이러한 프로세서 설계는 로컬 메모리와 명령 집합을 가진 다중 처리 장치를 포함한다. 이러한 프로세서는 복수의 이미지 센서로부터 이미지 데이터를 수신하는 비디오 인풋을 포함할 수 있고 비디오 아웃풋 기능도 포함할 수 있다. 일례로, EyeQ2®는 332Mhz로 작동하는 90nm-마이크론 기술을 사용한다. EyeQ2® 아키텍처는 두 개의 부동 소수점(floating point) 하이퍼 스레드(hyper-thread) 32비트 RISC CPU(MIPS32® 34K® cores), 다섯 개의 Vision Computing Engines (VCE), 세 개의 Vector Microcode Processors(VMP®), Denali 64비트 Mobile DDR Controller, 128비트 내부 Sonics Interconnect, 듀얼 16비트 비디오 인풋 및 18비트 비디오 아웃풋 제어 장치, 16채널 DMA 및 여러 주변 장치로 구성된다. MIPS34K CPU는 다섯 개의 VCE와 세 개의 VMP??, DMA, 두 번째 MIPS34K CPU, 다중 채널 DMA, 및 기타 주변 장치를 관리한다. 다섯 개의 VCE, 세 개의 VMP® 및 MIPS34K CPU는 다기능 묶음 애플리케이션이 요구하는 집중 시각 연산(intensive vision computations)을 수행할 수 있다. 다른 일례에서, EyeQ2®보다 6배 강력한 3세대 프로세서인 EyeQ3®가 실시예에 사용될 수 있다. 다른 일례에서, EyeQ4® 및/또는 EyeQ5®가 기재된 실시예에 사용될 수 있다. 물론, 신형 또는 미래의 EyeQ 처리 장치도 기재된 실시예와 함께 사용될 수 있다.
여기에 기재된 처리 장치는 각각 특정한 기능을 수행하도록 구성될 수 있다. 특정한 기능을 수행하도록 상기의 EyeQ 프로세서 또는 기타 제어 장치 또는 마이크로프로세서와 같은 처리 장치를 구성하는 것은 컴퓨터 실행 명령을 프로그램하고 이러한 명령을 처리 장치가 작동하는 동안에 처리 장치에 제공하여 실행하도록 하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 처리 장치를 구성하는 것은 구조적 명령으로 처리 장치를 직접 프로그램하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 필드 프로그램 게이트 어레이(FPGA), 주문형 시스템 반도체(ASIC) 등과 같은 처리 장치가 하나 이상의 하드웨어 기술 언어(HDL) 등을 활용하여 구성될 수 있다.
다른 실시예에서, 처리 장치를 구성하는 것은 작동 중에 처리 장치에 접속 가능한 메모리에 실행을 위한 명령을 저장하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 작동 중에 메모리에 접속하여 저장된 명령을 획득하고 실행할 수 있다. 어느 경우이든, 여기에 기재된 검출, 이미지 분석, 및/또는 주행 기능을 수행하도록 구성된 처리 장치는 호스트 차량의 복수의 하드웨어 기반 구성요소를 제어하는 특화된 하드웨어 기반 시스템을 나타낸다.
도 1에는 두 개의 처리 장치가 처리부(110)에 포함된 것을 예시하였지만, 이보다 많거나 적은 처리 장치가 사용될 수 있다. 예를 들면, 일부 실시예에서, 애플리케이션 프로세서(180)와 이미지 프로세서(190)의 작업을 수행하기 위하여 단일 처리 장치를 사용할 수 있다. 다른 실시예에서, 이러한 작업은 2개 이상의 처리 장치를 사용하여 수행될 수 있다. 또한, 일부 실시예에서, 시스템(100)은 하나 이상의 처리부(110)를 포함하되 이미지획득부(120) 등과 같은 다른 구성요소를 포함하지 않을 수도 있다.
처리부(110)는 다양한 유형의 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 처리부(110)는 제어 장치, 이미지 전처리 장치, 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU), 보조 회로, 디지털 신호 처리 장치, 집적 회로, 메모리, 또는 이미지의 처리 및 분석을 위한 기타 유형의 장치 등과 같은 다양한 장치를 포함할 수 있다. 이미지 전처리 장치는 이미지 센서로부터 이미지를 캡처, 디지털화, 처리하기 위한 이미지 프로세서를 포함할 수 있다. CPU는 단수 또는 복수의 마이크로컨트롤러 또는 마이크로프로세서를 포함할 수 있다. GPU도 단수 또는 복수의 마이크로컨트롤러 또는 마이크로프로세서를 포함할 수 있다. 보조 회로는 캐시, 전원, 클락, 입/출력 회로 등과 같이 본 발명의 분야에서 일반적으로 공지된 단수 또는 복수의 회로를 포함할 수 있다. 메모리는 처리 장치에 의해 실행될 때 시스템의 동작을 제어하는 소프트웨어를 저장할 수 있다. 메모리는 단수 또는 복수의 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 플래시 메모리, 디스크 드라이브, 광 저장 장치, 테이프 저장 장치, 탈착형 저장 장치, 및 기타 유형의 저장 장치를 포함할 수 있다. 일례에서, 메모리는 처리부(110)와 분리되어 있을 수 있다. 다른 예에서, 메모리는 처리부(110)와 일체로 구성될 수 있다.
메모리(140, 150) 각각은 처리 장치(예, 애플리케이션 프로세서(180) 및/또는 이미지 프로세서(190))에 의해 실행되는 경우에 시스템(100)의 다양한 측면의 동작을 제어할 수 있는 소프트웨어 명령을 포함할 수 있다. 이러한 메모리 장치는 다양한 데이터베이스 및 이미지 처리 소프트웨어뿐만 아니라, 예를 들어, 신경망(neural network), 심층 신경망(deep neural network)과 같은 학습 시스템(trained system)을 포함할 수 있다. 이러한 메모리 장치는 RAM, ROM, 플래시 메모리, 디스크 드라이브, 광 저장 장치, 테이프 저장 장치, 탈착형 저장 장치 및/또는 기타 유형의 저장 장치를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 메모리 장치(140, 150)는 애플리케이션 프로세서(180) 및/또는 이미지 프로세서(190)와 분리되어 있을 수 있다. 다른 실시예에서, 이러한 메모리 장치는 애플리케이션 프로세서(180) 및/또는 이미지 프로세서(190)와 일체로 구성될 수 있다.
위치센서(130)는 시스템(100)의 적어도 한 구성요소와 연관된 위치를 판단하기에 적합한 유형의 장치를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 위치센서(130)는 GPS 수신기를 포함할 수 있다. 이러한 수신기는 GPS 위성이 송신하는 신호를 처리하여 사용자의 위치와 속도를 판단할 수 있다. 위치센서(130)로부터의 위치 정보는 애플리케이션 프로세서(180) 및/또는 이미지 프로세서(190)로 제공될 수 있다.
일부 실시예에서, 시스템(100)은 차량(200)의 속도를 측정하기 위한 속력 센서(예, 회전속도계, 속도계) 및/또는 차량(200)의 가속을 측정하기 위한 가속도계(단축 또는 다축)를 포함할 수 있다.
사용자 인터페이스(170)는 시스템(100)의 하나 이상의 사용자에게 정보를 제공하고 사용자로부터 입력을 수신하기 적합한 장치를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자 인터페이스(170)는 예를 들어 터치스크린, 마이크, 키보드, 포인터 장치, 트랙휠, 카메라, 노브, 버튼 등의 사용자 입력 장치를 포함할 수 있다. 이러한 입력 장치는 사용자로 하여금 명령 또는 정보를 타이핑하거나, 음성 명령을 제공하거나, 버튼, 포인터, 또는 눈동자 추적 기능을 사용하여 화면 상의 메뉴를 선택하거나, 시스템(100)과 정보를 교환하기 위한 기타 적합한 기술을 통하여 시스템(100)에 정보 입력 또는 명령을 제공할 수 있게 해준다.
사용자 인터페이스(170)는 사용자에게 정보를 제공하고 사용자로부터 정보를 수신하며 이러한 정보를 예를 들어 애플리케이션 프로세서(180)가 사용하게 처리하도록 구성된 하나 이상의 처리 장치를 구비할 수 있다. 일부 실시예에서, 이러한 처리 장치는 눈동자의 움직임을 인식 및 추적하고, 음성 명령을 수신 및 해석하고, 터치스크린 상의 터치 및/또는 제스처를 인식 및 해석하고, 키보드 입력 또는 메뉴 선택에 응답하는 등을 위한 지시를 수행할 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자 인터페이스(170)는 디스플레이, 스피커, 촉감 장치, 및/또는 사용자에게 출력 정보를 제공하는 기타 장치를 포함할 수 있다.
지도 데이터베이스(160)는 시스템(100)에서 사용 가능한 지도 데이터를 저장하기 위한 모든 유형의 데이터베이스를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 지도 데이터베이스(160)는 도로, 하천 지형, 지리적 지형, 사업체, 관심 지점, 식당, 주유소 등의 다양한 항목의 기준 좌표계 상 위치와 관련된 데이터를 포함할 수 있다. 지도 데이터베이스(160)는 이런 항목의 위치뿐만 아니라, 예를 들면, 저장된 지점 관련 명칭 등을 포함하는 설명을 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 지도 데이터베이스(160)는 시스템(100)의 다른 구성요소와 함께 물리적으로 배치될 수 있다. 대안적으로, 또는 추가적으로, 지도 데이터베이스(160) 또는 지도 데이터베이스(160)의 일부는 시스템(100)의 다른 구성요소(예, 처리부(110))에 대하여 원격으로 배치될 수 있다. 이 경우, 지도 데이터베이스(160)로부터의 정보는 네트워크와의 유선 또는 무선 데이터 연결(예, 이동통신망 및/또는 인터넷 등)을 통하여 다운로드 될 수 있다. 일부의 경우, 지도 데이터베이스(160)는 특정 도로 특징(예, 차로 표시) 또는 호스트 차량의 목표 궤적의 다항식 표현을 포함하는 스파스 데이터 모델을 저장할 수 있다. 이러한 지도를 생성하는 시스템 및 방법은 하기에 도 8 내지 도 19를 참조하여 설명한다.
이미지캡처장치(122, 124, 126)는 각각 주변 환경으로부터 적어도 하나의 이미지를 캡처하기에 적합한 유형의 장치를 포함할 수 있다. 또한, 이미지 프로세서로의 입력에 필요한 이미지를 캡처하기 위하여 여러 개의 이미지캡처장치를 사용할 수 있다. 일부 실시예는 단일 이미지캡처장치를 포함할 수 있는 반면, 다른 실시예는 두 개, 세 개, 또는 4개 이상의 이미지캡처장치를 포함할 수 있다. 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 도 2b 내지 도 2e를 참조하여 하기에 추가로 설명한다.
시스템(100), 혹은 시스템(100)의 다양한 구성요소는 다양한 플랫폼에 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템(100)은, 도 2a에 예시된 바와 같이, 차량(200)에 포함될 수 있다. 예를 들면, 차량(200)에는 도 1에 설명한 처리부(110) 및 시스템(100)의 기타 구성요소가 구비될 수 있다. 일부 실시예의 차량(200)에는 단일 이미지캡처장치(예, 카메라)만 구비될 수 있는 반면, 다른 실시예의 차량에는, 도 2b 내지 도 2e에 예시된 바와 같이, 여러 개의 이미지캡처장치가 사용될 수 있다. 예를 들어, 도 2a에 예시된 차량(200)의 이미지캡처장치(122, 124)는 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance Systems; ADAS) 이미징 세트의 일부일 수 있다.
이미지획득부(120)의 일부로서 차량(200)에 포함된 이미지캡처장치는 적합한 장소에 위치될 수 있다. 일부 실시예에서, 도 2a 내지 도 2e, 도 3a 내지 도 3c에 도시된 바와 같이, 이미지캡처장치(122)는 백미러 주위에 배치될 수 있다. 이 위치는 차량(200)의 운전자와 유사한 시선을 제공할 수 있으며, 이에 따라 운전자에게 보이는 것과 보이지 않는 것을 판단하는데 도움이 될 수 있다. 이미지캡처장치(122)는 백미러 주변의 임의의 위치에 배치될 수 있지만, 백미러의 운전자 측에 이미지캡처장치(122)를 배치하면 운전자의 시야 및/또는 시선을 나타내는 이미지를 획득하는데 더욱 도움이 될 수 있다.
이미지획득부(120)의 이미지캡처장치는 다른 위치에 배치될 수도 있다. 예를 들면, 이미지캡처장치(124)는 차량(200)의 범퍼 내부 또는 상에 배치될 수 있다. 이런 위치는 광시야를 가진 이미지캡처장치에 특히 적합할 수 있다. 범퍼에 위치한 이미지캡처장치의 시선은 운전자의 시선과 다를 수 있기 때문에 범퍼에 위치한 이미지캡처장치와 운전자는 항상 같은 대상을 보는 것이 아닐 수 있다. 이미지캡처장치(예, 122, 124, 126)는 또한, 다른 위치에 배치될 수 있다. 예를 들어, 이미지캡처장치는 차량(200)의 일측 또는 양측의 사이드미러 상 또는 내부에, 차량(200)의 지붕 상에, 차량(200)의 보닛 상에, 차량(200)의 측면에, 차량(200)의 윈도우 상, 후면 또는 전면에, 차량(200)의 전면 및/또는 후면 등화장치 상에 또는 주변 등의 위치에 배치될 수 있다.
차량(200)은 이미지캡처장치 외에도 시스템(100)의 다양한 기타 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들면, 처리부(110)는 차량(200)의 엔진제어장치(engine control unit, ECU)와 일체 또는 분리된 형태로 차량(200)에 포함될 수 있다. 차량(200)은 또한, GPS 수신기 등과 같은 위치센서(130), 지도 데이터베이스(160), 메모리부(140, 150)도 포함할 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이, 무선 송수신기(172)는 하나 이상의 네트워크(예, 이동통신망, 인터넷 등)를 통하여 데이터를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 예를 들어, 무선 송수신기(172)는 시스템(100)이 수집한 데이터를 하나 이상의 서버로 업로드하고 하나 이상의 서버로부터 데이터를 다운로드할 수 있다. 시스템(100)은 무선 송수신기(172)를 통하여, 예를 들어, 지도 데이터베이스(160) 및/또는 메모리(140, 150)에 저장된 데이터의 주기적 또는 일시적 업데이트를 수신할 수 있다. 마찬가지로, 무선 송수신기(172)는 시스템(100)으로부터의 데이터(예, 이미지획득부(120)가 캡처한 이미지, 위치센서(130), 기타 센서, 또는 차량 제어 시스템이 수신한 데이터 등) 및/또는 처리부(110)에 의해 처리된 데이터를 하나 이상의 서버에 업로드할 수 있다.
시스템(100)은 개인정보보호 설정에 근거하여 서버(예, 클라우드)로 데이터를 업로드할 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 개인정보보호 설정을 이행하여 서버로 보내지는 차량과 차량의 운전자/소유자를 개별적으로 확인해주는 데이터(메타데이터 포함)의 유형을 규제 또는 제한할 수 있다. 이런 설정은, 예를 들어, 사용자에 의해 무선 송수신기(172)를 통해 설정되거나, 공장설정으로 초기화되거나, 무선 송수신기(172)가 수신한 데이터에 의해 설정될 수 있다.
일부 실시예에서, 시스템(100)은 "높은" 개인정보보호 수준에 의거하여 데이터를 업로드할 수 있으며, 이렇게 설정하면 시스템(100)은 특정 차량 및/또는 운전자/소유자 정보 없이 데이터(예, 경로 관련 위치정보, 캡처 이미지 등)를 전송할 수 있다. 예를 들어, "높은" 개인정보보호 수준에 의거하여 데이터를 업로드할 경우, 시스템(100)은 차대번호 또는 차량 운전자 또는 소유자의 이름을 포함하지 않을 수 있고, 그 대신 캡처 이미지 및/또는 경로와 관련된 제한된 위치 정보 등의 데이터를 전송할 수 있다.
다른 개인정보보호 수준도 가능하다. 예를 들어, 시스템(100)은 "중간" 개인정보보호 수준에 의거하여 서버로 데이터를 전송할 수 있으며, 이 경우, "높은" 개인정보 보호 수준 하에서 포함되지 않은 차량의 제조사 및/또는 모델 및/또는 차량 종류(예, 승용차, SUV, 트럭 등) 등의 추가 정보를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템(100)은 "낮은" 개인정보보호 수준에 의거하여 데이터를 업로드할 수 있다. "낮은" 개인정보보호 수준 하에서, 시스템(100)은 개별 차량, 소유자/운전자, 및/또는 차량이 이동한 전체 또는 일부 경로 등을 특정할 수 있는 정보를 포함하는 데이터를 업로드할 수 있다. 이러한 "낮은" 개인정보보호 수준 데이터는 예를 들어, 차대번호, 운전자/소유자 이름, 차량의 출발점, 차량의 목적지, 차량의 제조사 및/또는 모델, 차량의 종류 등을 포함할 수 있다.
도 2a는 기재된 실시예에 따른 차량 이미징 시스템의 일례의 측면도이다. 도 2b는 도 2a에 도시된 실시예의 평면도이다. 도 2b에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 차량(200)은 백미러 주변 및/또는 운전자 가까이 배치된 제1 이미지캡처장치(122), 범퍼 영역(예, 범퍼 영역(210)의 일 영역) 상 또는 내부에 배치된 제2 이미지캡처장치(124), 및 처리부(110)를 구비한 시스템(100)을 차체 내부에 포함한다.
도 2c에 도시된 바와 같이, 이미지캡처장치(122, 124)는 모두 차량(200)의 백미러 주변 및/또는 운전자 가까이 배치될 수 있다. 또한, 도 2b와 2c에는 이미지캡처장치(122, 124)가 두 개로 예시되었지만, 다른 실시예에서는 세 개 이상의 이미지캡처장치가 포함될 수 있음은 당연할 것이다. 예를 들어, 도 2d와 2e에 도시된 실시예에서는, 제1, 제2, 제3 이미지캡처장치(122, 124, 126)가 차량(200)의 시스템(100)에 포함되어 있다.
도 2d에 도시된 바와 같이, 이미지캡처장치(122)는 차량(200)의 백미러 주변 및/또는 운전자 가까이 배치될 수 있고, 이미지캡처장치(124, 126)는 차량(200)의 범퍼 영역(예, 범퍼 영역(210)의 일 영역) 상 또는 내부에 배치될 수 있다. 또한, 도 2e에 도시된 바와 같이, 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 차량(200)의 백미러 주변 및/또는 운전자 가까이 배치될 수 있다. 본 실시예는 특정 수량 및 구성의 이미지캡처장치에 제한되지 않고, 이미지캡처장치는 차량의 내부 및/또는 상의 적절한 모든 위치에 배치될 수 있다.
기재된 실시예들은 차량에 한정되는 것이 아니라 당연히 다른 상황에도 적용될 수 있다. 또한, 기재된 실시예들은 특정 유형의 차량(200)에 한정되는 것이 아니라, 당연히 자동차, 트럭, 트레일러, 및 기타 유형의 차량 등, 모든 유형의 차량에 적용될 수 있다.
제1 이미지캡처장치(122)는 적합한 유형의 이미지캡처장치를 포함할 수 있다. 이미지캡처장치(122)는 광축을 포함할 수 있다. 일례에서, 이미지캡처장치(122)는 글로벌 셔터 방식의 Aptina M9V024 WVGA 센서를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 이미지캡처장치(122)는 1280x960 픽셀의 해상도를 제공하고 롤링 셔터 방식을 포함할 수 있다. 이미지캡처장치(122)는 다양한 광학 소자를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 하나 이상의 렌즈를 포함하여 이미지캡처장치가 요구하는 초점거리 및 시야 등을 제공할 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지캡처장치(122)는 6mm 렌즈 또는 12mm 렌즈와 결합될 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지캡처장치(122)는, 도 2d에 도시된 바와 같이, 필요한 시야(202)를 확보하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 이미지캡처장치(122)는, 46도 시야, 50도 시야, 52도 또는 그 이상의 시야 등과 같은, 40 내지 56도 범위의 일반 시야를 확보하도록 구성될 수 있다. 또는, 이미지캡처장치(122)는, 28도 시야 또는 36도 시야 등과 같은, 23 내지 40도 범위의 좁은 시야를 확보하도록 구성될 수 있다. 또한, 이미지캡처장치(122)는 100 내지 180도 범위의 넓은 시야를 확보하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지캡처장치(122)는 광각 범퍼 카메라 또는 180도 시야까지 확보 가능한 카메라를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지캡처장치(122)는 약 2:1(예, HxV=3800x1900 픽셀)의 종횡비와 약 100도의 수평 시야를 가진 7.2 메가픽셀 이미지캡처장치일 수 있다. 이러한 이미지캡처장치는 3개의 이미지캡처장치 구성을 대신할 수 있다. 방사상으로 대칭인 렌즈를 사용하는 이러한 이미지캡처장치의 수직 시야는 렌즈 왜곡으로 인하여 50도 이하로 구현될 수 있다. 예를 들어, 방사상으로 비대칭인 렌즈를 사용하여 수평 시야가 100도인 경우에 수직 시야가 50도 이상이 되게 할 수 있다.
제1 이미지캡처장치(122)는 차량(200)과 관련된 장면에 대한 복수의 제1 이미지를 획득할 수 있다. 복수의 제1 이미지 각각은 롤링 셔터를 사용하여 캡처 된 연속 주사선으로 획득될 수 있다. 각 주사선은 복수의 픽셀을 포함할 수 있다.
제1 이미지캡처장치(122)는 제1 연속 주사선 획득 관련 주사율을 가질 수 있다. 주사율이란 이미지 센서가 특정 주사선에 포함된 각 픽셀과 관련된 이미지 데이터를 획득하는 속도를 의미할 수 있다.
이미지캡처장치(122, 124, 126)는, 예를 들어, CCD 센서 또는 CMOS 센서와 같은, 적합한 유형과 개수의 이미지 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 롤링 셔터 방식의 CMOS 이미지 센서를 도입하여 한 열의 각 픽셀을 하나씩 읽고, 전체 이미지 프레임이 캡처될 때까지 열별로 주사가 진행될 수 있다. 일부 실시예에서, 프레임에 대하여 각 열이 위에서 아래로 순차적으로 캡처될 수 있다.
일부 실시예에서, 여기에 기재된 하나 이상의 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 고해상 이미저(high resolution imager)를 구성하고 5메가, 7메가, 10메가 또는 그 이상의 픽셀의 해상도를 가질 수 있다.
롤링 셔터를 사용하면, 서로 다른 열의 픽셀이 서로 다른 시간에 노출되고 캡처 될 수 있어서, 캡처 된 이미지 프레임에 왜곡(skew)과 기타 이미지 결함(artifact)이 나타날 수 있다. 반면, 이미지캡처장치(122)가 글로벌 셔터 방식 또는 동기화 셔터(synchronous shutter) 방식으로 작동하도록 구성된 경우, 모든 픽셀은 동일 시간만큼 그리고 일반적인 노출 시간 동안 노출될 수 있다. 그 결과, 글로벌 셔터 방식을 적용한 시스템에서 수집된 프레임의 이미지 데이터는 특정 시간의 전체 시야(예, 202)의 스냅샷을 나타낸다. 반면, 롤링 셔터 방식에서는, 서로 다른 시간에 한 프레임의 각 열이 노출되고 데이터가 수집된다. 따라서, 롤링 셔터 방식 이미지캡처장치의 이미지 내의 움직이는 물체는 왜곡돼 보일 수 있다. 이 현상에 대해서는 하기에서 더 자세히 설명한다.
제2 이미지캡처장치(124)와 제3 이미지캡처장치(126)는 각각 적합한 유형의 이미지캡처장치일 수 있다. 제1 이미지캡처장치(122)와 마찬가지로, 제2 이미지캡처장치(124)와 제3 이미지캡처장치(126)는 각각 광축을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 제2 이미지캡처장치(124)와 제3 이미지캡처장치(126)는 각각 글로벌 셔터 방식의 Aptina M9V024 WVGA 센서를 포함할 수 있다. 또는, 제2 이미지캡처장치(124)와 제3 이미지캡처장치(126)는 각각 롤링 셔터 방식을 포함할 수 있다. 제1 이미지캡처장치(122)와 마찬가지로, 제2 이미지캡처장치(124)와 제3 이미지캡처장치(126)는 각각 다양한 렌즈와 광학 소자를 포함하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 제2 이미지캡처장치(124)와 제3 이미지캡처장치(126)와 관련된 렌즈는 제1 이미지캡처장치(122)와 관련된 시야(예, 202)와 동일하거나 이보다 좁은 시야(204, 206)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 제2 이미지캡처장치(124)와 제3 이미지캡처장치(126)의 시야는 각각 40도, 30도, 26도, 20도, 또는 그 이하일 수 있다.
제2 이미지캡처장치(124)와 제3 이미지캡처장치(126)는 차량(200)과 관련된 장면에 대한 복수의 제2 및 제3 이미지를 획득할 수 있다. 복수의 제2 및 제3 이미지 각각은 롤링 셔터를 사용하여 캡처 된 제2 및 제3 연속 주사선으로 획득될 수 있다. 각 주사선 또는 열은 복수의 픽셀을 포함할 수 있다. 제2 이미지캡처장치(124)와 제3 이미지캡처장치(126)는 제2 및 제3 연속 주사선 획득 관련 제2 및 제3 주사율을 가질 수 있다.
이미지캡처장치(122, 124, 126)는 각각 차량(200)의 적합한 위치와 자세로 배치될 수 있다. 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 상대적 배치는 이미지캡처장치로부터 획득된 정보의 융합이 용이하도록 선택될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 제2 이미지캡처장치(124)의 시야(예, 204)는 제1 이미지캡처장치(122)의 시야(예, 202) 및 제3 이미지캡처장치(126)의 시야(예, 206)와 부분적으로 또는 완전히 겹칠 수도 있다.
이미지캡처장치(122, 124, 126)는 차량(200)의 적합한 상대 높이에 배치될 수 있다. 일례에서, 이미지캡처장치(122, 124, 126) 사이의 높이에 차이를 두어 입체 분석을 가능하게 하는 시차 정보를 제공할 수 있다. 예를 들면, 도 2a에 도시된 바와 같이, 이미지캡처장치(122)와 이미지캡처장치(124)는 서로 높이가 다르다. 이미지캡처장치(122, 124, 126) 사이에 횡방향 변위 차이도 있어 처리부(110) 등에 의한 입체 분석을 위한 추가 시차 정보도 제공할 수 있다. 도 2c와 도 2d에 도시된 바와 같이, 횡방향 변위의 차이는 dx로 표시될 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지캡처장치(122, 124, 126) 사이에 전방 또는 후방 변위(예, 범위 변위)가 있을 수 있다. 예를 들어, 이미지캡처장치(122)는 이미지캡처장치(124) 및/또는 이미지캡처장치(126)의 0.5 내지 2미터 후방에 배치될 수 있다. 이런 유형의 변위로 인해, 이미지캡처장치 중 하나가 나머지 이미지캡처장치의 사각 지대를 보완할 수 있다.
이미지캡처장치(122)는 적합한 해상도(예, 이미지 센서 관련 픽셀 수)를 가질 수 있고, 이미지캡처장치(122)와 연관된 이미지 센서의 해상도는 이미지캡처장치(124, 126)와 연관된 이미지 센서의 해상도와 비교하여 높거나, 낮거나, 같을 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지캡처장치(122) 및/또는 이미지캡처장치(124, 126)와 연관된 이미지 센서의 해상도는 640 x 480, 1024 x 768, 1280 x 960, 또는 기타 적합한 해상도일 수 있다.
프레임 속도(frame rate, 즉, 이미지캡처장치가 다음 이미지 프레임의 픽셀 데이터를 획득하기 위해 넘어가기 전에 한 이미지 프레임의 픽셀 데이터 집합을 획득하는 속도)는 제어 가능하다. 이미지캡처장치(122)의 프레임 속도는 이미지캡처장치(124, 126)의 프레임 속도보다 높거나, 낮거나, 같을 수 있다. 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 프레임 속도는 프레임 속도의 타이밍에 영향을 주는 다양한 요인에 의거할 수 있다. 예를 들면, 하나 이상의 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 탑재한 이미지 센서의 하나 이상의 픽셀 관련 이미지 데이터를 획득하기 전 또는 후에 부과되는 선택적 픽셀 지연 기간(selectable pixel delay period)을 포함할 수 있다. 일반적으로, 각 픽셀에 상응하는 이미지 데이터는 해당 장치의 클락 속도(clock rate)에 의거하여(예, 클락 주파수(clock cycle) 당 1 픽셀) 획득된다. 또한, 롤링 셔터 방식을 포함하는 실시예에서, 하나 이상의 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 탑재한 이미지 센서의 한 열의 픽셀 관련 이미지 데이터를 획득하기 전 또는 후에 부과되는 선택적 수평 귀선 기간(selectable horizontal blanking period)을 포함할 수 있다. 나아가, 하나 이상의 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 이미지 프레임 관련 이미지 데이터를 획득하기 전 또는 후에 부과되는 선택적 수직 귀선 기간(selectable vertical blanking period)을 포함할 수 있다.
이러한 타이밍 제어로 인해, 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 선주사 속도(line scan rate)가 서로 다른 경우에도 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 프레임 속도의 동기화가 가능하다. 또한, 하기에 더 자세히 설명하겠지만, 여러 요인(예, 이미지 센서 해상도, 최고 선주사 속도 등) 중에서 이러한 타이밍 제어로 인해, 이미지캡처장치(122)의 시야가 이미지캡처장치(124, 126)의 시야와 다른 경우에도, 이미지캡처장치(122)의 시야와 이미지캡처장치(124, 126)의 하나 이상의 시야가 겹치는 영역으로부터 캡처 된 이미지의 동기화가 가능할 수 있다.
이미지캡처장치(122, 124, 126)의 프레임 속도 타이밍은 상응하는 이미지 센서의 해상도에 의거할 수 있다. 예를 들어, 두 장치의 선주사 속도가 유사하다고 가정할 때, 한 장치의 이미지 센서의 해상도가 640 X 480이고 다른 장치의 이미지 센서의 해상도가 1280 X 960일 경우, 높은 해상도를 가진 센서로부터 이미지 데이터의 프레임을 획득하는데 더 많은 시간이 걸릴 것이다.
이미지캡처장치(122, 124, 126)의 이미지 데이터 획득 타이밍에 영향을 주는 또 다른 요인은 최고 선주사 속도(maximum line scan rate)이다. 예를 들면, 이미지캡처장치(122, 124, 126)에 포함된 이미지 센서로부터 한 열의 이미지 데이터를 획득하려면 최소 시간 이상이 걸릴 수 있다. 픽셀 지연 기간이 추가되지 않았다고 가정할 때, 한 열의 이미지 데이터를 획득하기 위한 최저 시간은 특정 장치의 최고 선주사 속도와 관계가 있을 것이다. 최고 선주사 속도가 높은 장치는 최고 선주사 속도가 낮은 장치보다 높은 프레임 속도를 제공할 가능성이 있다. 일부 실시예에서, 하나 이상의 이미지캡처장치(124, 126)의 최고 선주사 속도는 이미지캡처장치(122)의 최고 선주사 속도보다 높을 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지캡처장치(124 및/또는 126)의 최고 선주사 속도는 이미지캡처장치(122)의 최고 선주사 속도보다 1.25배, 1.5배, 1.75배, 2배, 또는 그 이상 높을 수 있다.
다른 실시예에서, 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 최고 선주사 속도는 모두 동일하지만, 이미지캡처장치(122)는 최고 주사 속도 이하의 주사 속도로 동작할 수 있다. 시스템은 하나 이상의 이미지캡처장치(124, 126)가 이미지캡처장치(122)의 선주사 속도와 동일한 선주사 속도로 동작하도록 구성될 수 있다. 다른 예에서, 시스템은 이미지캡처장치(124 및/또는 126)의 선주사 속도가 이미지캡처장치(122)의 선주사 속도보다 1.25배, 1.5배, 1.75배, 2배, 또는 그 이상 높도록 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 비대칭일 수 있다. 즉, 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 시야와 초점거리가 서로 다른 카메라를 포함할 수 있다. 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 시야는 차량(200)의 주변상황 등과 관련된 필요 영역을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 하나 이상의 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 차량(200)의 전방, 후방, 측방, 또는 그 조합의 주변상황으로부터 이미지 데이터를 획득하도록 구성될 수 있다.
또한, 각 이미지캡처장치가 차량(200)에 대한 특정 거리 범위에 있는 물체의 이미지를 획득하도록 각 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 초점거리가 선택될(예, 적합한 렌즈 적용) 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 차량으로부터 몇 미터 내에 있는 물체의 클로즈업 이미지를 획득할 수 있다. 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 차량으로부터 멀리 떨어진 범위(예, 25m, 50m, 100m, 150m, 또는 그 이상)에 있는 물체의 이미지를 획득하도록 구성될 수도 있다. 또한, 한 이미지캡처장치(예, 122)는 차량과 상대적으로 가까운(예, 10m 또는 20m 이내) 물체의 이미지를 획득하고 나머지 이미지캡처장치(예, 124, 126)는 이보다 멀리 있는(예, 20m, 50m, 100m, 150m 이상) 물체의 이미지를 획득하도록 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 초점거리가 선택될 수 있다.
일부 실시예에 의하면, 하나 이상의 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 시야는 광각일 수 있다. 예를 들면, 차량(200) 주변 영역의 이미지를 획득하기 위해 사용되는 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 시야는 140도일 경우가 유리할 수 있다. 예를 들어, 이미지캡처장치(122)는 차량(200)의 우측 또는 좌측 영역의 이미지를 캡처하기 위해 사용될 수 있고, 이런 실시예에서 이미지캡처장치(122)는 넓은 시야(예, 140도 이상)를 가지는 것이 바람직할 수 있다.
이미지캡처장치(122, 124, 126)의 시야는 각 초점거리에 의거할 수 있다. 예를 들어, 초점거리가 증가하면, 이에 상응하는 시야는 감소한다.
이미지캡처장치(122, 124, 126)는 적합한 시야를 가지도록 구성될 수 있다. 일례에서, 이미지캡처장치(122)의 수평 시야는 46도이고, 이미지캡처장치(124)의 수평 시야는 23도이며, 이미지캡처장치(126)의 수평 시야는 23도 내지 46도일 수 있다. 다른 예에서, 이미지캡처장치(122)의 수평 시야는 52도이고, 이미지캡처장치(124)의 수평 시야는 26도이며, 이미지캡처장치(126)의 수평 시야는 26도 내지 52도일 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지캡처장치(122)의 시야 대 이미지캡처장치(124) 및/또는 이미지캡처장치(126)의 시야 비율은 1.5 내지 2.0일 수 있다. 다른 실시예에서, 이 비율은 1.25 내지 2.25일 수 있다.
시스템(100)은 이미지캡처장치(126)의 일부 또는 전체 시야가 이미지캡처장치(124) 및/또는 이미지캡처장치(126)의 시야와 겹치도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템(100)은 이미지캡처장치(124, 126)의 시야가 이미지캡처장치(126)의 시야의 중심에 들어가고(예를 들어, 시야가 좁은 경우) 중심이 서로 맞도록 구성될 수 있다. 다른 실시예에서, 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 인접하는 시야를 캡처하거나 인접하는 시야와 부분적으로 겹칠 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 시야는 시야가 좁은 이미지캡처장치(124 및/또는 126)의 중심이 시야가 넓은 이미지캡처장치(122)의 시야의 하부에 배치되도록 정렬될 수 있다.
도 2f는 기재된 실시예에 따른 자동차 제어 시스템의 일례의 개략도이다. 도 2f에 도시된 바와 같이, 차량(200)은 구동 시스템(220), 제동 시스템(230), 조향 시스템(240)을 포함할 수 있다. 시스템(100)은 하나 이상의 데이터 링크(예, 데이터 송신용 유선 및/또는 무선 링크)를 통하여 구동 시스템(220), 제동 시스템(230), 조향 시스템(240) 중 하나 이상으로 입력(예, 제어신호)을 제공할 수 있다. 예를 들어, 이미지캡처장치(122, 124, 126)가 획득한 이미지의 분석에 근거하여, 시스템(100)은 차량(200)을 주행(예, 가속, 회전, 차선 변경 등)하기 위한 제어 신호를 구동 시스템(220), 제동 시스템(230), 조향 시스템(240) 중 하나 이상으로 제공할 수 있다. 또한, 시스템(100)은 차량(200)의 작동 상황(예, 속도, 제동 및/또는 회전 여부 등)을 나타내는 입력을 구동 시스템(220), 제동 시스템(230), 조향 시스템(240) 중 하나 이상으로부터 수신할 수 있다. 이에 대하여는 도 4 내지 도 7을 참조하여 하기에 자세히 설명한다.
도 3a에 도시된 바와 같이, 차량(200)은 또한 차량(200)의 운전자 또는 탑승자와 상호 작용하기 위한 사용자 인터페이스(170)를 포함한다. 예를 들어, 차량에 적용된 사용자 인터페이스(170)는 터치스크린(320), 다이얼(330), 버튼(340), 마이크(350)를 포함할 수 있다. 차량(200)의 운전자 혹은 탑승자는 또한 손잡이(예, 차량의 조향축 상 또는 주위에 배치된 방향등 손잡이 등), 버튼(예, 차량의 조향 핸들에 배치된 버튼 등) 등을 사용하여 시스템(100)과 상호 작용할 수도 있다. 일부 실시예에서, 마이크(350)는 백미러(310)에 인접하여 배치될 수 있다. 이와 유사하게, 일부 실시예에서, 이미지캡처장치(122)는 백미러(310) 부근에 배치될 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자 인터페이스(170)는 또한 하나 이상의 스피커(360: 예, 차량 오디오 시스템의 스피커)도 포함할 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)은 스피커(360)를 통하여 다양한 안내(예, 경보)를 제공할 수 있다.
도 3b 내지 3d는 기재된 실시예에 따른 백미러(예, 310) 뒤의 차량 전면 유리에 위치되도록 구성된 카메라 마운트(370)의 일례이다. 도 3b에 도시된 바와 같이, 카메라 마운트(370)는 이미지캡처장치(122, 124, 126)를 포함할 수 있다. 이미지캡처장치(124, 126)는, 차량 전면 유리에 맞닿아 있고 필름 및/또는 반사 방지 물질의 구조를 포함하는, 눈부심 가림막(380) 후면에 배치될 수 있다. 예를 들어, 눈부심 가림막(380)은 차량 전면 유리에 상응하는 기울기를 가지고 차량 전면 유리에 대해 정렬되도록 배치될 수 있다. 일부 실시예에서, 각 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 도 3d에 도시된 바와 같이 눈부심 가림막(380)의 후면에 배치될 수 있다. 여기에 기재된 실시예들은 어느 특정한 구성의 이미지캡처장치(122, 124, 126), 카메라 마운트(370), 눈부심 가림막(380)으로 한정되지 않는다. 도 3c는 도 3b에 도시된 카메라 마운트(370)를 정면에서 바라본 예시이다.
상기 실시예들은 다양한 변형 및/또는 수정이 가능함을 본 발명의 당업자는 이해할 것이다. 예를 들어, 시스템(100)의 동작을 위하여 모든 구성요소가 반드시 필요한 것은 아니다. 또한, 기재된 실시예들의 기능을 제공하면서, 어느 구성요소라도 시스템(100)의 적합한 부분에 배치될 수 있으며, 구성요소들은 다양한 구성으로 재배치될 수 있다. 따라서, 상기 구성들은 예시에 불과하고, 시스템(100)은 상기 구성들과 무관하게 광범위한 기능을 제공하여 차량(200)의 주변상황을 분석하고 이 분석에 대응하여 차량(200)을 주행할 수 있다.
하기의 설명과 기재된 다양한 실시예에 따라, 시스템(100)은 자율 주행 및/또는 운전자 보조 기술과 관련된 다양한 특징을 제공할 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 이미지 데이터, 위치 데이터(예, GPS 위치 정보), 지도 데이터, 속도 데이터, 및/또는 차량(200)에 포함된 센서들로부터의 데이터를 분석할 수 있다. 시스템(100)은 분석할 데이터를, 예를 들어, 이미지획득부(120), 위치센서(130), 및 기타 센서들로부터 수집할 수 있다. 또한, 시스템(100)은 수집한 데이터를 분석하여 차량(200)이 특정 동작을 수행해야 할지 여부를 판단한 후, 판단한 동작을 인간의 개입 없이 자동으로 수행할지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 차량(200)이 인간의 개입 없이 주행하는 경우, 시스템(100)은 차량(200)의 제동, 가속, 및/또는 조향을 자동으로 제어(예, 구동 시스템(220), 제동 시스템(230), 조향 시스템(240)의 하나 이상에 제어신호를 전송)할 수 있다. 또한, 시스템(100)은 수집된 데이터를 분석하고 이 분석 결과에 따라 차량 탑승자들에게 주의 및/또는 경보를 제공할 수 있다. 시스템(100)이 제공하는 다양한 실시예들에 관해서는 하기에 추가로 설명한다.
전방 다중 이미징 시스템
상기에 설명한 바와 같이, 시스템(100)은 다중 카메라 시스템을 사용하는 운전 지원 기능을 제공할 수 있다. 다중 카메라 시스템은 차량의 전방을 향하는 하나 이상의 카메라를 사용할 수 있다. 다른 실시예에서, 다중 카메라 시스템은 차량의 측방 또는 후방을 향하는 하나 이상의 카메라를 포함할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 시스템(100)은 이중 카메라 이미징 시스템을 사용하여, 제1 카메라와 제2 카메라(예, 이미지캡처장치(122, 124))가 차량(200)의 전방 및/또는 측방에 배치될 수 있다. 제1 카메라의 시야는 제2 카메라의 시야보다 넓거나, 좁거나, 부분적으로 겹칠 수 있다. 뿐만 아니라, 제1 카메라는 제1 이미지 프로세서와 연결되어 제1 카메라가 제공한 이미지의 단안 이미지 분석을 수행하고, 제2 카메라는 제2 이미지 프로세서와 연결되어 제2 카메라가 제공한 이미지의 단안 이미지 분석을 수행할 수 있다. 제1 및 제2 이미지 프로세서의 출력(예, 처리된 정보)은 합쳐질 수 있다. 일부 실시예에서, 제2 이미지 프로세서는 제1 및 제2 카메라 모두로부터 이미지를 수신하여 입체 분석을 수행할 수 있다. 다른 실시예에서, 시스템(100)은 각 카메라의 시야가 서로 다른 3중 카메라 이미징 시스템을 사용할 수 있다. 따라서, 이런 시스템은 차량의 전방 및 측방의 다양한 거리에 위치한 물체로부터 얻은 정보에 근거한 판단을 내릴 수 있다. 단안 이미지 분석이란 단일 시야로부터 캡처 된 이미지(예, 단일 카메라에서 캡처 된 이미지)에 근거하여 이미지 분석을 수행하는 경우를 말할 수 있다. 입체 이미지 분석이란 하나 이상의 이미지 캡처 파라미터로 캡처 된 두 개 이상의 이미지에 근거하여 이미지 분석을 수행하는 경우를 말할 수 있다. 예를 들면, 입체 이미지 분석에 적합한 캡처 된 이미지는 둘 이상의 위치로부터 캡처 된 이미지, 서로 다른 시야로부터 캡처 된 이미지, 서로 다른 초점거리를 사용하여 캡처 된 이미지, 시차 정보에 따라 캡처 된 이미지 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 일 실시예에서, 시스템(100)은 이미지캡처장치(122, 124, 126)를 사용하여 3중 카메라 구성을 구현할 수 있다. 이런 구성에서, 이미지캡처장치(122)는 좁은 시야(예, 34도, 또는 약 20 내지 45도 범위에서 선택한 시야)를 제공할 수 있고, 이미지캡처장치(124)는 광시야(예, 150도 또는 약 100 내지 180도 범위에서 선택한 시야)를 제공할 수 있으며, 이미지캡처장치(126)는 중간 시야(예, 46도 또는 약 35 내지 60도 범위에서 선택한 시야)를 제공할 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지캡처장치(126)는 주 카메라 역할을 할 수 있다. 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 백미러(310) 후면에 배치되고 실질적으로 서로 나란히(예, 6cm 간격으로) 배치될 수 있다. 또한, 상기에 설명한 바와 같이, 일부 실시예에서, 하나 이상의 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 차량(200)의 전면 유리에 맞닿아 있는 눈부심 가림막(380) 뒤에 탑재될 수 있다. 이러한 가림막은 차량 내부로부터의 반사가 이미지캡처장치(122, 124, 126)에 끼치는 영향을 최소화할 수 있다.
다른 실시예에서, 상기에 도 3b 내지 3c를 참조하여 설명한 바와 같이, 광시야 카메라(예, 상기 예에서의 이미지캡처장치(124))는 좁은 시야 카메라와 주시야 카메라(예, 상기 예에서의 이미지캡처장치(122, 126))보다 낮은 위치에 탑재될 수 있다. 이런 구성은 광시야 카메라로부터 탁 트인 시선을 제공할 수 있다. 반사를 줄이기 위하여, 카메라들은 차량(200)의 전면 유리 가까이 탑재될 수 있고, 반사광을 완화하기 위하여 편광판을 포함할 수 있다.
3중 카메라 시스템은 특정 성능을 제공할 수 있다. 예를 들면, 일부 실시예는 한 카메라가 검출한 물체에 대해 다른 카메라의 검출 결과에 근거하여 검증하는 능력을 포함할 수 있다. 상기에 설명한 3중 카메라 구성에서, 처리부(110)는 예를 들어 3개의 처리 장치(예, 3개의 EyeQ 시리즈 프로세서 칩)를 포함하고, 각 처리 장치는 하나 이상의 이미지캡처장치(122, 124, 126)가 캡처한 이미지를 전용으로 처리할 수 있다.
3중 카메라 시스템에서, 제1 처리 장치는 주 카메라와 좁은 시야 카메라로부터 이미지를 수신하고, 좁은 시야 카메라의 시각 처리를 수행하여, 예를 들어, 다른 차량, 보행자, 차로 표시, 교통 표지, 신호등, 기타 도로 상의 물체 등을 검출할 수 있다. 나아가, 제1 처리 장치는 주 카메라와 좁은 시야 카메라 사이의 픽셀 차이를 산출하여 차량(200) 주변상황의 3차원 재구성(3D reconstruction)을 생성한 후, 3차원 재구성을 3차원 지도 데이터 또는 다른 카메라로부터 수신한 정보에 근거하여 계산한 3차원 정보와 조합할 수 있다.
제2 처리 장치는 주 카메라로부터 이미지를 수신하고, 시각 처리를 수행하여 다른 차량, 보행자, 차로 표시, 교통 표지, 신호등, 기타 도로 상의 물체 등을 검출할 수 있다. 뿐만 아니라, 제2 처리 장치는 카메라 변위를 계산하고, 계산된 변위에 근거하여 연속된 이미지 사이의 픽셀 차이를 계산하여 장면(예, 동작의 구조)의 3차원 재구성을 생성할 수 있다. 제2 처리 장치는 3차원 재구성에 근거한 동작의 구조를 제1 처리 장치에 전송하여 3차원 입체 이미지와 조합할 수 있다.
제3 처리 장치는 광시야 카메라로부터 이미지를 수신하고 이미지를 처리하여 차량, 보행자, 차로 표시, 교통 표지, 기타 도로 상의 물체 등을 검출할 수 있다. 제3 처리 장치는 또한 이미지 분석을 위한 추가 처리 명령을 수행하여 차선을 변경하는 차량, 보행자 등과 같은 움직이는 물체를 식별할 수 있다.
일부 실시예에서, 이미지 기반 정보의 스트림을 독립적으로 캡처하고 처리함으로써, 시스템 상의 중복성을 제공할 수 있다. 여기서, 중복성이란, 예를 들면, 제1 이미지캡처장치와 이 장치로부터 처리된 이미지를 사용하여 적어도 제2 이미지캡처장치로부터 이미지 정보를 캡처하고 처리하여 획득된 정보를 검증 및/또는 보완하는 것을 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 시스템(100)은 2개의 이미지캡처장치(예, 122, 124)를 사용하여 차량(200)의 항법 보조를 제공하고 제3 이미지캡처장치(예, 126)를 사용하여 상기 2개의 이미지캡처장치로부터 수신한 데이터의 분석 결과의 중복성 및 검증을 제공할 수 있다. 예를 들면, 이런 구성에서, 이미지캡처장치(122, 124)는 차량(200)의 항법을 위해 시스템(100)에 의한 입체 분석을 위한 이미지를 제공하고, 이미지캡처장치(126)는 시스템(100)에 의한 단안 분석을 위한 이미지를 제공하여 이미지캡처장치(122 및/또는 126)가 캡처한 이미지에 근거하여 캡처한 정보의 중복성 및 검증을 제공할 수 있다. 즉, 이미지캡처장치(126)(및 상응하는 처리 장치)는 이미지캡처장치(122, 124)로부터 얻은 분석에 대한 확인을 제공(예, 자동긴급제동(AEB, automatic emergency braking) 제공) 하기 위한 중복 서브시스템을 제공하는 것으로 간주될 수 있다. 나아가, 일부 실시예에서, 수신된 데이터의 중복성 및 검증은 하나 이상의 센서로부터 수신된 정보(예, 레이더, 라이더, 음향 센서, 차량 외부의 하나 이상의 송수신기로부터 수신된 정보 등)에 기반하여 보완될 수 있다.
상기 카메라의 구성, 배치, 개수, 위치 등은 예시에 불과하다는 것을 당업자는 인식할 수 있을 것이다. 전체적인 시스템과 연관하여 설명하는 이러한 구성요소들과 기타 구성요소들은 기재된 실시예들의 범위를 벗어나지 않고 다양한 구성으로 조합되고 사용될 수 있다. 운전자 지원 및/또는 자율 주행 기능을 제공하기 위한 다중 카메라 시스템의 사용과 관련된 내용은 하기에 설명한다.
도 4는 기재된 실시예에 따른 하나 이상의 동작의 수행을 위한 명령을 저장/프로그램하도록 구성된 메모리(140 및/또는 150)를 예시한 기능 구성도이다. 하기에는 메모리(140)에 관하여 설명하지만, 명령이 메모리(140) 및/또는 메모리(150)에 저장될 수 있음은 당업자에게 당연할 것이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 메모리(140)는 단안 이미지 분석 모듈(402), 입체 이미지 분석 모듈(404), 속도 및 가속 모듈(406), 항법 반응 모듈(408)을 저장할 수 있다. 여기에 기재된 실시예들은 메모리(14)의 어느 특정 구성으로 한정되지 않는다. 또한, 애플리케이션 프로세서(180) 및/또는 이미지 프로세서(190)는 메모리(140)에 포함된 모든 모듈(402, 404, 406, 408)에 저장된 명령을 실행할 수 있다. 본 발명의 기술분야의 당업자라면 하기의 설명에서 처리부(110)란 애플리케이션 프로세서(180) 및/또는 이미지 프로세서(190)를 개별적으로 또는 총괄하여 지칭할 수 있다는 것을 이해할 것이다. 이에 따라, 하기에 설명한 프로세스의 단계들은 하나 이상의 처리 장치에 의해 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 단안 이미지 분석 모듈(402)은, 처리부(110)에 의해 실행될 경우 이미지캡처장치(122, 124, 126) 중의 하나가 확보한 이미지 세트의 단안 이미지 분석을 수행하는, 명령(예, 컴퓨터 시각 소프트웨어)을 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 이미지 세트의 정보를 추가 감지 정보(예, 레이더, 라이더 등으로부터 얻은 정보)와 병합하여 단안 이미지 분석을 수행할 수 있다. 하기에 도 5a 내지 5d를 참조하여 설명하겠지만, 단안 이미지 분석 모듈(402)은 차로 표시, 차량, 보행자, 도로 표지, 고속도로 나들목, 신호등, 위험 물체, 및 차량의 주변상황과 연관된 기타 특성 등과 같은 특징들을 이미지 세트 내에서 검출하기 위한 명령을 포함할 수 있다. 시스템(100)은 이 분석에 근거하여, 예를 들어 처리부(110)를 통하여, 차량(200)의 회전, 차선 변경, 가속 변화 등과 같은 하나 이상의 항법 반응을 야기할 수 있으며, 이에 대해서는 하기에 항법 반응 모듈(408)에서 설명한다.
일 실시예에서, 입체 이미지 분석 모듈(404)은, 처리부(110)에 의해 실행될 경우 이미지캡처장치(122, 124, 126) 중에서 선택된 이미지캡처장치의 조합에 의해 확보된 제1 및 제2 이미지 세트의 입체 이미지 분석을 수행하는, 명령(예, 컴퓨터 시각 소프트웨어)을 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 제1 및 제2 이미지 세트의 정보를 추가 감지 정보(예, 레이다로부터 얻은 정보)와 병합하여 입체 이미지 분석을 수행할 수 있다. 예를 들어, 입체 이미지 분석 모듈(404)은 이미지캡처장치(124)가 확보한 제1 이미지 세트와 이미지캡처장치(126)가 확보한 제2 이미지 세트에 근거하여 입체 이미지 분석을 수행하기 위한 명령을 포함할 수 있다. 하기에 도 6을 참조하여 설명하겠지만, 입체 이미지 분석 모듈(404)은 차로 표시, 차량, 보행자, 도로 표지, 고속도로 나들목, 신호등, 위험 물체, 및 차량의 주변환경과 연관된 기타 특성 등과 같은 특징들을 제1 및 제2 이미지 세트 내에서 검출하기 위한 명령을 포함할 수 있다. 처리부(110)는 이 분석에 근거하여 차량(200)의 회전, 차선 변경, 가속 변화 등과 같은 하나 이상의 항법 반응을 야기할 수 있으며, 이에 대해서는 하기에 항법 반응 모듈(408)에서 설명한다. 또한, 일부 실시예에서, 입체 이미지 분석 모듈(404)은 감지 정보가 캡처 되고 처리되는 주변상황에서 물체를 컴퓨터 시각 알고리즘을 활용하여 검출 및/또는 라벨링 하도록 구성될 수 있는 시스템과 같은 학습 시스템(예, 신경망 또는 심층 신경망) 또는 비학습 시스템과 관련된 방법을 구현할 수 있다.
일 실시예에서, 속도 및 가속 모듈(406)은 차량(200)의 속도 및/또는 가속 변화를 야기하도록 구성된 차량(200)에 구비된 하나 이상의 컴퓨팅 및 기전 장치로부터 수신한 데이터를 분석하도록 구성된 소프트웨어를 저장할 수 있다. 예를 들어, 처리부(110)는 속도 및 가속 모듈(406)과 연계된 명령을 수행함으로써 단안 이미지 분석 모듈(402) 및/또는 입체 이미지 분석 모듈(404)을 실행하여 얻은 데이터에 근거하여 차량(200)의 목표 속도를 산출할 수 있다. 상기 데이터는 예를 들어 목표 위치, 속도, 및/또는 가속, 부근의 차량, 보행자 또는 도로 상의 물체에 대한 차량(200)의 위치 및/또는 속도, 도로의 차로 표시에 대한 차량(200)의 위치 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 처리부(110)는 감지 입력(예, 레이더로부터 얻은 정보) 및 차량(200)의 구동 시스템(220), 제동 시스템(230), 및/또는 조향 시스템(240)과 같은 기타 시스템의 입력에 근거하여 차량(200)의 목표 속도를 산출할 수 있다. 산출된 목표 속도에 근거하여, 처리부(110)는 차량(200)의 구동 시스템(220), 제동 시스템(230), 및/또는 조향 시스템(240)으로 전자 신호를 전송하여, 예를 들면, 물리적으로 차량(200)의 브레이크 페달을 누르거나 가속 페달을 감압하여 속도 및/또는 가속의 변화를 일으킬 수 있다.
일 실시예에서, 항법 반응 모듈(408)은 단안 이미지 분석 모듈(402) 및/또는 입체 이미지 분석 모듈(404)을 실행하여 얻은 데이터에 근거하여 필요한 항법 반응을 판단하기 위하여 처리부(110)에 의해 실행 가능한 소프트웨어를 저장할 수 있다. 상기 데이터는 부근의 차량, 보행자, 및 도로 상의 물체에 대한 위치 및 속도, 차량(200)의 목표 위치 정보 등을 포함할 수 있다. 뿐만 아니라, 일부 실시예에서, 항법 반응은 지도 데이터, 미리 설정한 차량(200)의 위치, 및/또는 단안 이미지 분석 모듈(402) 및/또는 입체 이미지 분석 모듈(404)을 실행하여 얻은 차량(200)과 하나 이상의 물체 사이의 상대 속도 또는 상대 가속에 부분적으로 또는 전적으로 근거할 수 있다. 항법 반응 모듈(408)은 또한 감지 입력(예, 레이더로부터 얻은 정보) 및 차량(200)의 구동 시스템(220), 제동 시스템(230), 및/또는 조향 시스템(240)과 같은 기타 시스템의 입력에 근거하여 필요한 항법 반응을 판단할 수 있다. 필요한 항법 반응에 근거하여, 처리부(110)는 차량(200)의 구동 시스템(220), 제동 시스템(230), 및/또는 조향 시스템(240)으로 전자 신호를 전송하여, 예를 들면, 차량(200)의 조향 핸들을 회전하여 미리 설정한 각도의 회전을 유도함으로써 필요한 항법 반응을 일으킬 수 있다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 항법 반응 모듈(408)의 출력(예, 필요한 항법 반응)을 차량(200)의 속도 변경을 산출하기 위한 속도 및 가속 모듈(406)의 실행을 위한 입력으로 사용할 수 있다.
또한, 여기에 기재된 어느 모듈(예, 402, 404, 406)이라도 학습 시스템(예, 신경망 또는 심층 신경망) 또는 비학습 시스템과 연관된 방법을 구현할 수 있다.
도 5a는 기재된 실시예에 따른 단안 이미지 분석에 근거한 하나 이상의 항법 반응을 야기하는 프로세스(500A)의 일례를 예시한 순서도이다. 단계 510에서, 처리부(110)는 처리부(110)와 이미지획득부(120) 사이의 데이터 인터페이스(128)를 통하여 복수의 이미지를 수신할 수 있다. 예를 들어, 이미지획득부(120)에 포함된 카메라(예, 시야(202)를 가진 이미지캡처장치(122))는 차량(200)의 전방 영역(또는 측방 또는 후방 영역)의 복수의 이미지를 캡처하고 이 이미지를 데이터 연결(예, 디지털, 유선, USB, 무선, 블루투스 등)을 통하여 처리부(110)로 전송할 수 있다. 처리부(110)는 단계 520에서 단안 이미지 분석 모듈(402)을 실행하여 복수의 이미지를 분석할 수 있다. 이에 대해서는 도 5b 내지 5d를 참조하여 상세히 설명한다. 분석을 수행함으로써, 처리부(110)는 이미지 세트에서 차로 표시, 차량, 보행자, 도로 표지, 고속도로 나들목, 신호등 등의 특징들을 검출할 수 있다.
처리부(110)는 또한 단계 520에서 단안 이미지 분석 모듈(402)을 실행하여, 예를 들면, 트럭 타이어 조각, 도로에 떨어진 표지판, 적재 불량 차량, 동물 등의 다양한 도로 상의 위험을 검출할 수 있다. 도로 상의 위험은 그 구조, 모양, 크기, 색 등이 다양하여 이런 위험을 검출하는 것은 더욱 어렵다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 단안 이미지 분석 모듈(402)을 실행하여 복수의 이미지에 대한 다중 프레임 분석을 수행하여 도로상의 위험을 검출할 수 있다. 예를 들어, 처리부(110)는 연속 프레임 사이의 카메라 움직임을 예측하고 프레임 사이의 픽셀 차이를 계산하여 도로의 3차원 지도를 구축할 수 있다. 이후, 처리부(110)는 3차원 지도를 사용하여 도로면 뿐만 아니라 도로면 상에 존재하는 위험을 검출할 수 있다.
단계 530에서, 처리부(110)는 항법 반응 모듈(408)을 실행하여 단계 520에서 수행한 분석 및 상기에서 도 4를 참조하여 설명한 방법에 근거하여 차량(200)에 하나 이상의 항법 반응을 일으킬 수 있다. 항법 반응은 예를 들어 회전, 차선 변경, 가속 변경 등을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 속도 및 가속 모듈(406)을 실행하여 얻은 데이터를 활용하여 하나 이상의 항법 반응을 야기할 수 있다. 또한, 복수의 항법 반응이 동시에, 순차적으로, 또는 결합된 형태로 일어날 수 있다. 예를 들면, 처리부(110)는 제어 신호를 차량(200)의 조향 시스템(240)과 구동 시스템(220)에 순차적으로 전송하여 차량(200)이 차로를 변경한 후 가속을 하게 할 수 있다. 또는, 처리부(110)는 차량(200)의 제동 시스템(230)과 조향 시스템(240)에 제어 신호를 동시에 전송하여 차량(200)이 제동을 하면서 동시에 차로를 변경하게 할 수 있다.
도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 세트에서 하나 이상의 차량 및/또는 보행자를 검출하는 프로세스(500B)의 일례를 예시한 순서도이다. 처리부(110)는 단안 이미지 분석 모듈(402)을 실행하여 이 프로세스(500B)를 구현할 수 있다. 단계 540에서, 처리부(110)는 차량 및/또는 보행자일 가능성을 나타내는 후보 물체 모음을 판단할 수 있다. 예를 들어, 처리부(110)는 하나 이상의 이미지를 스캔하고, 이 이미지를 하나 이상의 미리 설정한 패턴과 비교하여, 각 이미지 내에서 관심 물체(예, 차량, 보행자 등)가 있을만한 위치를 파악할 수 있다. 미리 설정한 패턴은 높은 비율의 '오탐(false hits)'과 낮은 비율의 '누락(misses)'을 달성하도록 설계될 수 있다. 예를 들어, 처리부(110)는 차량 또는 보행자일 가능성이 있는 후보 물체를 식별하기 위하여 미리 설정한 패턴에 낮은 유사 임계값을 사용할 수 있다. 이 결과, 처리부(110)가 차량 또는 보행자를 나타내는 후보 물체를 놓칠(즉, 식별하지 못할) 확률을 낮출 수 있다.
단계 542에서, 처리부(110)는 분류 기준에 근거하여 후보 물체 모음을 필터링하여 특정 후보(예, 관련이 없거나 적은 물체)를 제외할 수 있다. 여기서, 기준은 데이터베이스(예, 메모리(140)에 저장된 데이터베이스)에 저장된 물체 유형의 다양한 성질로부터 확보할 수 있다. 여기서, 물체 유형의 성질은 물체의 모양, 크기, 질감, 위치(예, 차량(200)에 대한 상대적 위치) 등을 포함할 수 있다. 따라서, 처리부(110)는 하나 이상의 기준을 사용하여 후보 물체 모음 중에서 거짓 후보를 제외시킬 수 있다.
단계 544에서, 처리부(110)는 이미지의 다중 프레임을 분석하여 후보 물체 모음의 물체가 차량 및/또는 보행자를 나타내는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 처리부(110)는 검출된 후보 물체를 연속 프레임에 걸쳐 추적하여 검출된 물체와 연관된 프레임별 데이터(예, 차량(200)과 관련된 크기, 위치 등)를 축적할 수 있다. 또한, 처리부(110)는 검출된 물체의 파라미터를 추정하고 물체의 프레임별 위치 데이터를 예측 위치와 비교할 수 있다.
단계 546에서, 처리부(110)는 검출된 물체의 측정치 모음을 구성할 수 있다. 여기서, 측정치는 예를 들어 검출된 물체와 연계된 위치, 속도, 및 가속도의 값(즉, 차량(200)에 대한 상대 값)을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 칼만 필터(Kalman filters) 또는 선형 2차 곡선 추정(LQE, linear quadratic estimation) 등과 같은 시간 기준 관찰을 사용한 추정 방법 및/또는 서로 다른 물체 유형(예, 차, 트럭, 보행자, 자전거, 도로 표지판 등)에 대한 기존 모델링 데이터에 근거하여 측정치를 구성할 수 있다. 칼만 필터는 물체의 축척의 측정치에 근거하고, 축척 측정치는 충돌까지의 시간(예, 차량(200)이 물체에 도달하는 시간)에 비례할 수 있다. 따라서, 단계 540 내지 546을 수행함으로써, 처리부(110)는 캡처 된 이미지 세트 내에 등장하는 차량과 보행자를 식별하고 이 차량과 보행자와 관련된 정보(예, 위치, 속도, 크기)를 도출할 수 있다. 식별된 내용과 도출한 정보에 근거하여, 처리부(110)는 상기에서 도 5a를 참조하여 설명한 바와 같이, 차량(200)이 하나 이상의 항법 반응을 하도록 할 수 있다.
단계 548에서, 처리부(110)는 하나 이상의 이미지에 대한 광류 분석(optical flow analysis)을 수행하여 차량 또는 보행자를 나타내는 후보 물체에 대한 '오탐'과 누락 확률을 낮출 수 있다. 여기서, 광류 분석이란, 예를 들어, 다른 차량과 보행자와 관련된 하나 이상의 이미지에서 차량(200)에 대한, 그리고 도로 표면 움직임과 다른, 동작 패턴을 분석하는 것을 의미할 수 있다. 처리부(110)는 서로 다른 시간에 캡처된 다중 이미지 프레임에 걸친 물체의 서로 다른 위치를 관찰하여 후보 물체의 움직임을 계산할 수 있다. 처리부(110)는 후보 물체의 움직임을 계산하기 위하여 위치값 및 시간값을 수학적 모델의 입력으로 사용할 수 있다. 따라서, 광류 분석은 차량(200)에 근접한 차량과 보행자를 검출하는 또 다른 방법을 제공할 수 있다. 처리부(110)는 광류 분석을 단계 540 내지 546과 함께 수행함으로써 차량과 보행자를 검출하는 중복성을 제공하고 시스템(100)의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
도 5c는 기재된 실시예에 따른 이미지 세트에서 도로 표시 및/또는 차로 형상 정보를 검출하는 프로세스(500C)의 일례를 예시한 순서도이다. 처리부(110)는 단안 이미지 분석 모듈(402)을 실행하여 본 프로세스(500C)를 구현할 수 있다. 단계 550에서, 처리부(110)는 하나 이상의 이미지를 스캔하여 물체 모음을 검출할 수 있다. 차로 표시의 일부분, 차로 형상 정보, 및 기타 해당 도로 표시를 검출하기 위하여, 처리부(110)는 물체 모음을 필터링하여 관련 없는 것으로 판단된 물체(예, 대수롭지 않은 포트홀(pothole), 자갈 등)을 제외시킬 수 있다. 단계 552에서, 처리부(110)는 동일 도로 표시 또는 차로 표시에 속하는, 단계 550에서 검출된, 조각들을 함께 묶을 수 있다. 이러한 묶음에 근거하여, 처리부(110)는 검출된 조각들을 나타낼 모델, 예를 들면, 수학적 모델을 생성할 수 있다.
단계 554에서, 처리부(110)는 검출된 조각들에 상응하는 측정치 모음을 구성할 수 있다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 검출된 조각들을 이미지 플레인(image plane)으로부터 실세계 플레인(real-world plane)으로 투영할 수 있다. 여기서, 투영은 검출된 도로의 위치, 경사, 곡률, 및 곡률 미분계수 등과 같은 물리적 성질에 상응하는 계수를 가진 3차 다항식을 사용하는 특징이 있을 수 있다. 투영을 생성할 때, 처리부(110)는 도로면의 변화뿐만 아니라 차량(200)의 피치(pitch)와 롤(roll)을 고려할 수 있다. 또한, 처리부(110)는 도로면에 존재하는 위치 및 모션 신호를 분석하여 도로의 높낮이를 추정할 수 있다. 나아가, 처리부(110)는 하나 이상의 이미지의 특징점 모음을 추적하여 차량(200)의 피치 및 롤 비율을 추정할 수 있다.
단계 556에서, 처리부(110)는 예를 들어 검출된 조각들을 연속 이미지 프레임에 걸쳐 추적하고 검출된 조각과 관련된 프레임 별 데이터를 축적하여 다중 프레임 분석을 수행할 수 있다. 처리부(110)가 다중 프레임 분석을 수행함에 따라, 단계 554에서 구성된 측정치 모음은 더욱 신뢰할 수 있게 되고 더욱 높은 신뢰 수준을 갖게 된다. 따라서, 단계 550, 552, 554, 556을 수행함으로써, 처리부(110)는 캡처 된 이미지 세트 내에 등장하는 도로 표시를 식별하고 차로 형상 정보를 도출할 수 있게 된다. 이러한 식별과 도출된 정보에 근거하여, 처리부(110)는, 상기에서 도 5a를 참조하여 설명한 바와 같이, 차량(200)이 항법 반응을 취하게 할 수 있다.
단계 558에서, 처리부(110)는 추가 정보를 고려하여 차량(200) 주변에 관한 안전 모델을 생성할 수 있다. 처리부(110)는 안전 모델을 사용하여 시스템(100)이 차량(200)의 자율 제어를 안전하게 할 수 있는 환경을 정의할 수 있다. 일부 실시예에서, 안전 모델을 생성하기 위하여, 처리부(100)는 다른 차량의 위치와 움직임, 검출된 도로 가장자리 및 배리어(barrier), 및/또는 지도 데이터(예, 지도 데이터베이스(160)의 데이터)에서 추출한 일반적인 도로 형상 설명을 고려할 수 있다. 추가 정보를 고려함으로써, 처리부(110)는 도로 표시 및 차로 형상에 대한 중복성을 제공하고 시스템(100)의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
도 5d는 기재된 실시예에 따른 이미지 세트에서 신호등을 검출하는 프로세스(500D)의 일례를 예시한 순서도이다. 처리부(110)는 단안 이미지 분석 모듈(402)을 실행하여 본 프로세스(500D)를 구현할 수 있다. 단계 560에서, 처리부(110)는 이미지 세트를 스캔하고 신호등 포함 가능성이 있는 이미지의 위치에 나타나는 물체를 식별한다. 예를 들면, 처리부(110)는 식별된 물체를 필터링하여 신호등에 상응할 가능성이 없는 물체들을 제외한 후보 물체 모음을 구성할 수 있다. 필터링은 신호등의 모양, 크기, 질감, 위치(예, 차량(200)에 대한 상대적 위치) 등의 다양한 성질에 근거하여 수행될 수 있다. 이러한 성질은 여러 예의 신호등과 교통 제어 신호에 근거할 수 있고 데이터베이스에 저장될 수 있다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 신호등 가능성이 있는 후보 물체 모음에 대한 다중 프레임 분석을 수행할 수 있다. 예를 들어, 처리부(110)는 연속 이미지 프레임에 걸쳐 후보 물체를 추적하고, 후보 물체의 실세계 위치를 추정하고, 움직이는 물체(즉, 신호등일 가능성이 적은 물체)를 필터링할 수 있다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 후보 물체에 대한 색 분석을 실시하고 신호등 가능성이 있는 물체 내부에서 검출된 색의 상대적 위치를 식별할 수 있다.
단계 562에서, 처리부(110)는 교차로의 기하를 분석할 수 있다. 이 분석은 (i) 차량(200) 양 측에 검출된 차로의 수, (ii) 도로 상에 검출된 표시(화살표 등), (iii) 지도 데이터(예, 데이터베이스(160)에 저장된 지도 데이터)에서 추출된 교차로 설명의 조합에 근거하여 수행될 수 있다. 처리부(110)는 단안 분석 모듈(402)을 실행하여 도출한 정보를 활용하여 분석을 수행할 수 있다. 또한, 처리부(110)는 단계 560에서 검출된 신호등이 차량(200) 부근에 보이는 차로와 상응하는지 판단할 수 있다.
차량(200)이 교차로에 접근함에 따라, 단계 564에서, 처리부(110)는 분석된 교차로 기하와 검출된 신호등에 관한 신뢰 수준을 업데이트 할 수 있다. 예를 들어, 교차로에 나타날 것으로 추정된 신호등의 수와 실제로 교차로에 나타난 신호등의 수를 비교하면 신뢰 수준을 파악할 수 있다. 따라서, 이 신뢰 수준에 근거하여, 처리부(110)는 안전 조건을 향상하기 위하여 차량(200)의 제어를 운전자에게 맡길 수 있다. 단계 560, 562, 564를 수행함으로써, 처리부(110)는 캡처 된 이미지 세트 내에 나타나는 신호등을 식별하고 교차로 기하 정보를 분석할 수 있다. 이러한 식별과 분석을 근거로, 처리부(110)는 상기에 도 5a를 참조하여 설명한 하나 이상의 항법 반응을 차량(200)이 하도록 할 수 있다.
도 5e는 기재된 실시예에 따른 차량 경로에 근거한 하나 이상의 항법 반응을 차량(200)에 야기하는 프로세스(500E)의 일례를 예시한 순서도이다. 단계 570에서, 처리부(110)는 차량(200)의 초기 차량 경로를 구성할 수 있다. 차량 경로는 좌표 (x, z)로 표현되는 한 세트의 점으로 나타낼 수 있고, 한 세트의 점의 두 점 간의 간격인 d i 는 1 내지 5미터의 범위 내에 있을 수 있다. 일 실시예에서, 처리부(110)는 좌측 도로 다항식과 우측 도로 다항식과 같은 두 개의 다항식을 사용하여 초기 차량 경로를 구성할 수 있다. 처리부(110)는 두 개의 다항식 사이의 중간점을 계산하고, 오프셋이 있는 경우(오프셋이 0인 경우는 차로의 중앙을 주행하는 경우에 해당함), 차량 경로 결과에 포함된 각 점을 미리 설정한 오프셋(예, 스마트 차로 오프셋)만큼 오프셋 할 수 있다. 오프셋은 차량 경로 내의 두 점 사이의 구간에 수직인 방향일 수 있다. 다른 실시예에서, 처리부(110)는 하나의 다항식과 추정된 차로 폭을 사용하여 차량 경로의 각 점을 추정된 차로 폭에 미리 설정한 오프셋(예, 스마트 차선 오프셋)을 더한 값만큼 오프셋 할 수 있다.
단계 572에서, 처리부(110)는 단계 570에서 구성한 차량 경로를 업데이트 할 수 있다. 처리부(110)는 단계 570에서 구성한 차량 경로를 더 높은 해상도를 사용하여 재구성하여 차량 경로를 나타내는 한 세트의 점의 두 점 사이의 거리 d k 가 상기에 설명한 거리 d i 보다 작도록 할 수 있다. 예를 들어, d k 는 0.1 내지 0.3 미터의 범위 내에 있을 수 있다. 처리부(110)는 차량 경로의 전체 길이에 해당하는(즉, 차량 경로를 나타내는 점들의 세트에 근거한) 누적 거리 벡터 S를 산출하는 파라볼릭 스플라인 알고리즘(parabolic spline algorithm)을 사용하여 차량 경로를 재구성할 수 있다.
단계 574에서, 처리부(110)는 단계 572에서 구성된 업데이트된 차량 경로에 근거하여 예견점(look-ahead point, 좌표 (x l , z l )로서 표현)을 결정할 수 있다. 처리부(110)는 누적 거리 벡터 S로부터 예견점을 추출할 수 있고, 예견점은 예견 거리 및 예견 시간과 연계될 수 있다. 하한계가 10 내지 20미터일 수 있는 예견 거리는 차량(200)의 속도와 예견 시간을 곱한 값으로 산출될 수 있다. 예를 들어, 차량(200)의 속도가 감소하면, 예견 거리도 감소(예, 하한계에 도달할 때까지)할 수 있다. 범위가 0.5 내지 1.5초일 수 있는 예견 시간은 차량(200)에 항법 반응을 야기하는 것과 관계있는 하나 이상의 제어 루프(control loop)(예, 방위각 오차 추적 제어 루프)의 게인(gain)에 반비례할 수 있다. 예를 들어, 방위각 오차 추적 제어 루프의 게인은 요 레이트 루프(yaw rate loop)의 대역폭, 조향 액추에이터 루프, 차량 측방향 동역학 등에 따라 다를 수 있다. 따라서, 방위각 오차 추적 제어 루프의 게인이 클수록, 예견 시간은 작아질 수 있다.
단계 576에서, 처리부(110)는 단계 574에서 판단한 예견점에 근거하여 방위각 오차 및 요 레이트 명령을 결정할 수 있다. 처리부(110)는 예견점의 역탄젠트, 예를 들어 arctan (x l / z l )를 산출하여 결정할 수 있다. 처리부(110)는 방위각 오차와 고레벨 제어 게인의 곱을 산출하여 요 레이트 명령을 결정할 수 있다. 고레벨 제어 게인은, 예견 거리가 하한계에 있지 않은 경우, (2 / 예견 시간)과 같을 수 있다. 아니면, 고레벨 제어 게인은 (2 * 차량(200)의 속도 / 예견 거리)와 같을 수 있다.
도 5f는 기재된 실시예에 따른 선두 차량이 차로 변경을 하는지를 판단하는 프로세스(500F)의 일례를 예시한 순서도이다. 단계 580에서, 처리부(110)는 선두 차량(예, 차량(200)에 앞서 주행하는 차량)에 대한 항법 정보를 판단할 수 있다. 예를 들면, 처리부(110)는, 상기의 도 5a와 도 5b를 참조하여 설명한 방법을 활용하여 선두 차량의 위치, 속도(예, 방향과 속력), 및/또는 가속도를 판단할 수 있다. 처리부(110)는 또한 상기의 도 5e를 참조하여 설명한 방법을 활용하여 하나 이상의 도로 다항식, 예견점(차량(200)과 관련된 예견점), 및/또는 스네일 트레일(snail trail: 선두 차량의 경로를 묘사하는 한 세트의 점)을 판단할 수 있다.
단계 582에서 처리부(110)는 단계 580에서 판단한 항법 정보를 분석할 수 있다. 일 실시예에서, 처리부(110)는 스네일 트레일과 도로 다항식(예, 스네일 트레일을 따라가는 다항식) 사이의 거리를 계산할 수 있다. 스네일 트레일을 따라가는 거리의 분산이 미리 설정한 임계치(예, 직선 도로에서 0.1 내지 0.2, 완만한 커브길에서 0.3 내지 0.4, 급커브길에서 0.5 내지 0.6)를 초과하는 경우, 처리부(110)는 선두 차량이 차로 변경을 하고 있을 가능성이 있는 것으로 판단할 수 있다. 차량(200)의 앞에 여러 차량이 검출된 경우, 처리부(110)는 각 차량의 스네일 트레일을 비교할 수 있다. 처리부(110)는 비교 결과에 근거하여 다른 차량들의 스네일 트레일과 일치하지 않는 스네일 트레일의 차량이 차로 변경의 가능성이 있는 것으로 판단할 수 있다. 처리부(110)는 추가적으로 선두 차량의 스네일 트레일의 곡률과 선두 차량이 주행하고 있는 도로 구간의 예상 곡률을 비교할 수 있다. 예상 곡률은 지도 데이터(예, 데이터베이스(160)의 데이터), 도로 다항식, 다른 차량의 스네일 트레일, 도로에 대한 사전 지식 등으로부터 추출될 수 있다. 스네일 트레일의 곡률과 도로 구간의 예상 곡률의 차이가 미리 설정된 임계값을 초과하는 경우, 처리부(110)는 선두 차량이 차로 변경을 하고 있을 가능성이 있는 것으로 판단할 수 있다.
다른 실시예에서, 처리부(110)는 특정 시간(예, 0.5 내지 1.5초)에 대한 선두 차량의 순간 위치와 예견점(차량(200)의 예견점)을 비교할 수 있다. 특정 시간 동안에 선두 차량의 순간 위치와 예견점 사이의 거리가 변화하고 변화의 누적 합이 미리 설정한 임계치(예, 직선도로 상 0.3 내지 0.4 미터, 완만한 커브길의 0.7 내지 0.8 미터, 급커브길의 1.3 내지 1.8 미터)를 초과할 경우, 처리부(110)는 선두 차량이 차로 변경을 하고 있을 가능성이 있는 것으로 판단할 수 있다. 다른 실시예에서, 처리부(110)는 스네일 트레일을 따라 주행한 횡방향 거리와 스네일 트레일의 예상 곡률을 비교하여 스네일 트레일의 기하를 분석할 수 있다. 예상 곡률 반경은 수학식 
을 통하여 판단할 수 있다. 여기서, 
는 횡방향 주행 거리이고, 
는 종방향 주행 거리이다. 횡방향 주행 거리와 예상 곡률 사이의 차이가 미리 설정한 임계치(예, 500 내지 700미터)를 초과하는 경우, 처리부(110)는 선두 차량이 차로 변경을 하고 있을 가능성이 있는 것으로 판단할 수 있다. 다른 실시예에서, 처리부(110)는 선두 차량의 위치를 분석할 수 있다. 선두 차량의 위치가 도로 다항식을 안 보이게 하는 경우(예, 선두 차량이 도로 다항식의 상부에 덮어씌워 있는 경우), 처리부(110)는 선두 차량이 차로 변경을 하고 있을 가능성이 있는 것으로 판단할 수 있다. 다른 차량이 선두 차량의 앞에 검출되고 선두 차량과 앞 차량의 스네일 트레일이 서로 평행하지 않은 경우, 처리부(110)는 선두 차량(즉, 차량(200)과 가까운 차량)이 차로 변경을 하고 있을 가능성이 있는 것으로 판단할 수 있다.
단계 584에서, 처리부(110)는 단계 582에서 수행한 분석에 근거하여 선두 차량의 차로 변경 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 처리부(110)는 단계 582에서 수행한 개별 분석의 가중 평균에 근거하여 판단을 할 수 있다. 이 방법에서, 예를 들면, 특정 유형의 분석에 근거하여 선두 차량이 차로 변경을 하고 있을 가능성이 있다는 판단을 처리부(110)가 내릴 경우, "1"의 값을 부여할 수 있다(선두 차량이 차로 변경을 하지 않고 있을 가능성 판단일 경우, "0"의 값 부여). 단계 582에서 수행되는 다른 분석에는 다른 가중치가 부여될 수 있으며, 본 실시예는 특정 조합의 분석 및 가중치에 한정되지 않는다.
도 6은 기재된 실시예에 따른 입체 이미지 분석에 근거한 하나 이상의 항법 반응을 야기하는 프로세스(600)의 일례를 예시한 순서도이다. 단계 610에서, 처리부(110)는 복수의 제1 및 제2 이미지를 데이터 인터페이스(128)를 통하여 수신할 수 있다. 예를 들면, 이미지획득부(120, 시야(202, 204)를 가진 이미지캡처장치(122, 124) 등)에 포함된 카메라가 차량(200) 전면 영역의 복수의 제1 및 제2 이미지를 캡처하고 디지털 연결(예, USB, 무선통신, 블루투스 등)을 통해 처리부(110)로 전송할 수 있다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 둘 이상의 데이터 인터페이스를 통해 복수의 제1 및 제2 이미지를 수신할 수 있다. 여기에 기재된 실시예들은 특정 데이터 인터페이스 구성 또는 프로토콜에 제한되지 않는다.
단계 620에서, 처리부(110)는 입체 이미지 분석 모듈(404)을 실행하여 복수의 제1 및 제2 이미지에 대한 입체 이미지 분석을 수행하여 차량 전면 도로의 3차원 지도를 생성하고, 이미지 내에서 차로 표시, 차량, 보행자, 도로 표지, 고속도로 나들목, 신호등, 도로 상의 위험물 등과 같은 특징을 검출할 수 있다. 입체 이미지 분석은 상기에서 도 5a 내지 5d를 참조하여 설명한 단계와 유사한 방법으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 처리부(110)는 입체 이미지 분석 모듈(404)을 실행하여 복수의 제1 및 제2 이미지 내에서 후보 물체(예, 차량, 보행자, 도로 표시, 신호등, 도로 상의 위험물 등)을 검출하고, 다양한 기준에 근거하여 후보 물체의 모음을 필터링하고, 다중 프레임 분석을 수행하고, 측정치를 구성하고, 나머지 후보 물체에 대한 신뢰 수준을 판단할 수 있다. 상기 단계들을 수행함에 있어서, 처리부(110)는 한 세트의 이미지보다는 복수의 제1 및 제2 이미지 모두의 정보를 고려할 수 있다. 예를 들어, 처리부(110)는 복수의 제1 및 제2 이미지에 모두 등장하는 후보 물체에 대한 픽셀 단계 데이터(또는 두 스트림의 캡처된 이미지의 기타 데이터 서브세트)의 차이를 분석할 수 있다. 다른 예로서, 처리부(110)는 후보 물체가 복수의 이미지 중 하나에 등장하지만 다른 이미지에 등장하지 않는다는 것을 관찰하거나, 두 이미지 스트림에 등장하는 물체와 관련하여 존재하는 다른 차이점들을 통하여, 후보 물체(예, 차량(200)에 대한 후보 물체)의 위치 및/또는 속도를 추정할 수 있다. 예를 들어, 차량(200)과 관련된 위치, 속도, 및/또는 가속도는 이미지 스트림의 하나 또는 모두에 등장하는 물체와 연관된 특징의 궤적, 위치, 동작 특성 등에 근거하여 판단될 수 있다.
단계 630에서, 처리부(110)는 항법 반응 모듈(408)을 실행하여 단계 620에서 수행한 분석 및 도 4를 참조하여 상기에 설명한 방법에 근거한 하나 이상의 항법 반응을 차량(200)에 발생시킬 수 있다. 항법 반응은, 예를 들어, 회전, 차로 변경, 가속도 변경, 속도 변경, 제동 등을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 속도 및 가속 모듈(406)을 실행하여 도출한 데이터를 사용하여 하나 이상의 항법 반응을 발생시킬 수 있다. 뿐만 아니라, 다중 항법 반응이 동시에, 순차적으로, 또는 이들의 조합으로 발생될 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 3세트의 이미지에 근거한 하나 이상의 항법 반응을 발생시키는 프로세스(700)의 일례를 예시한 순서도이다. 단계 710에서, 처리부(110)는 데이터 인터페이스(128)를 통하여 복수의 제1, 제2, 제3 이미지를 수신할 수 있다. 예를 들어, 이미지획득부(120, 시야(202, 204, 206)를 가진 이미지캡처장치(122, 124, 126) 등)에 포함된 카메라가 차량(200) 전면 및/또는 측면 영역의 복수의 제1, 제2, 제3 이미지를 캡처하고 디지털 연결(예, USB, 무선통신, 블루투스 등)을 통해 처리부(110)로 전송할 수 있다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 셋 이상의 데이터 인터페이스를 통해 복수의 제1, 제2, 제3 이미지를 수신할 수 있다. 예를 들어, 이미지캡처장치(122, 124, 126)는 처리부(110)와 데이터를 통신하기 위해 각 장치에 연관된 데이터 인터페이스가 있을 수 있다. 기재된 실시예들은 특정 데이터 인터페이스 구성 또는 프로토콜로 제한되지 않는다.
단계 720에서, 처리부(110)는 복수의 제1, 제2, 제3 이미지를 분석하여 차로 표시, 차량, 보행자, 도로 표지, 고속도로 나들목, 신호등, 도로 상의 위험물 등과 같은 특징을 이미지 내에서 검출할 수 있다. 본 분석은 상기에서 도 5a 내지 5d 및 도 6을 참조하여 설명한 단계와 유사한 방법으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 처리부(110)는 복수의 제1, 제2, 제3 이미지 각각에 대한 단안 이미지 분석(예, 단안 이미지 분석 모듈(402) 실행 및 도 5a 내지 5d를 참조하여 설명한 상기 단계)을 수행할 수 있다. 또는, 처리부(110)는 복수의 제1 및 제2 이미지, 복수의 제2 및 제3 이미지, 및/또는 복수의 제1 및 제3 이미지에 대한 입체 이미지 분석(예, 입체 이미지 분석 모듈(404) 실행 및 도 6을 참조하여 설명한 상기 단계)을 수행할 수 있다. 복수의 제1, 제2 및/또는 제3 이미지에 상응하는 처리 정보는 병합될 수 있다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 단안 이미지 분석과 입체 이미지 분석을 조합하여 수행할 수 있다. 예를 들면, 처리부(110)는 복수의 제1 이미지에 대해 단안 이미지 분석(예, 단안 이미지 분석 모듈(402) 실행)을 수행하고, 복수의 제2 및 제3 이미지에 대해 입체 이미지 분석(예, 입체 이미지 분석 모듈(404) 실행)을 수행할 수 있다. 상응하는 위치와 시야(202, 204, 206)를 가진 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 구성은 복수의 제1, 제2, 제3 이미지에 대해 수행되는 분석의 유형에 영향을 줄 수 있다. 기재된 실시예들은 특정 구성의 이미지캡처장치(122, 124, 126) 또는 복수의 제1, 제2, 제3 이미지에 수행되는 분석의 유형으로 제한되지 않는다.
일부 실시예에서, 처리부(110)는 단계 710과 720에서 획득하고 분석한 이미지에 근거하여 시스템(100)의 검사를 수행할 수 있다. 이러한 검사는 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 특정 구성을 위한 시스템(100)의 전체적인 성능에 대한 지시자를 제공할 수 있다. 예를 들어, 처리부(110)는 '오탐'(예, 시스템(100)이 차량 또는 보행자가 존재하는 것으로 오판하는 경우) 및 '누락'의 비율을 판단할 수 있다.
단계 730에서, 처리부(110)는 복수의 제1, 제2, 제3 이미지 중 둘로부터 도출된 정보에 근거하여 차량(200)에 하나 이상의 항법 반응을 발생시킬 수 있다. 복수의 제1, 제2, 제3 이미지 중 둘은, 예를 들어, 복수의 이미지 각각에 검출된 물체의 개수, 유형, 크기 등과 같은 다양한 요소에 의거하여 선택될 수 있다. 처리부(110)는 또한, 이미지의 품질 및 해상도, 이미지에 반영된 유효 시야, 캡처 된 프레임의 수, 관심 물체가 프레임에 실제로 등장하는 정도(예, 물체가 등장하는 프레임의 퍼센트, 각 프레임에 등장하는 물체가 차지하는 비율 등) 등에 따라 이미지를 선택할 수 있다.
일부 실시예에서, 처리부(110)는 한 이미지 소스로부터 도출된 정보가 다른 이미지 소스로부터 도출된 정보와 어느 정도 일관되는지를 판단하여 복수의 제1, 제2, 제3 이미지 중 둘로부터 도출된 정보를 선택할 수 있다. 예를 들어, 처리부(110)는 이미지캡처장치(122, 124, 126) 각각으로부터 도출(단안 분석, 입체 분석, 또는 이들의 조합)된 처리 정보를 병합하고 이미지캡처장치(122, 124, 126) 각각으로부터 캡처 된 이미지 전반에 걸쳐 일관된 시각적 지시자(예, 차로 표시, 검출된 차량 및 그 위치 및/또는 경로, 검출된 신호등 등)를 판단할 수 있다. 처리부(110)는 또한, 캡처 된 이미지 전반에 걸쳐 일관되지 않은 정보(예, 차로를 변경하는 차량, 차량(200)과 너무 가까운 차량을 나타내는 차로 모델 등)를 제외시킬 수 있다. 따라서, 처리부(110)는 일관된 정보 및 일관되지 않은 정보의 판단에 근거하여 복수의 제1, 제2, 제3 이미지 중 둘로부터 도출된 정보를 선택할 수 있다.
항법 반응은, 예를 들면, 회전, 차로 변경, 가속도 변경 등을 포함할 수 있다. 처리부(110)는 단계 720에서 수행된 분석과 도 4를 참조하여 설명한 방법에 근거하여 하나 이상의 항법 반응을 발생시킬 수 있다. 처리부(110)는 또한 속도 및 가속 모듈(406)을 실행하여 도출한 데이터를 사용하여 하나 이상의 항법 반응을 발생시킬 수 있다. 일부 실시예에서, 처리부(110)는 차량(200)과 복수의 제1, 제2, 제3 이미지 중 어느 하나 내에서 검출된 물체 사이의 상대적 위치, 상대적 속도, 및/또는 상대적 가속도에 근거하여 하나 이상의 항법 반응을 발생시킬 수 있다. 다중 항법 반응은 동시에, 순차적으로 또는 이들의 조합으로 발생될 수 있다.
교차 시야를 가진 이미징 시스템
일부 실시예에서, 차량(200)은 이미징 시스템을 포함할 수 있다. 이미징 시스템은 차량(200)과 같은 자율주행차 등의 호스트 차량 상에 또는 내부에 탑재하도록 구성된 이미징 모듈을 포함할 수 있다. 여기에 사용되는 "이미징 모듈"이라는 용어는 적어도 하나의 카메라를 수용하고 방향에 맞춰 배치하는 구조를 일컫는다. 이미징 모듈은 사용되는 카메라의 유형에 따라 기타 하드웨어 및 배선을 포함할 수 있다. 이미징 모듈은 이미징 모듈 내에 수용되는 적어도 하나의 카메라가 차량(200)과 같은 차량에 대하여 외부로 향하게 이미징 모듈을 차량에 부착하도록 구성된 마운팅 어셈블리(mounting assembly)에 결합될 수 있다. 여기에 사용되는 "마운팅 어셈블리"라는 용어는 차량(200)과 같은 차량에 마운팅 모듈을 결합하도록 구성된 모든 하드웨어 또는 장치를 일컫는다. 당업자라면 당연히 이해할 수 있듯이, 마운팅 어셈블리는 마운팅 브래킷(mounting bracket), 마운팅 석션 커플러(mounting suction coupler), 마운팅 프레임(mounting frame), 마운팅 접착제(mounting adhesive), 퀵/커넥트 커플러(quick/connect coupler) 등을 포함할 수 있다.
본 기재에서, "교차"라는 용어는, 카메라 및 카메라 광학 분야의 당업자에게 당연하게 이해되는 바와 같이, 특정한 기하학적 의미를 가진다. 예컨대, "교차"라는 용어는 반드시 실질적인 물리적 교차 또는 투사된 교차를 지시하는 것이 아니라, 적어도 한 면에서 적어도 두 투사의 겹침을 일컫는다. 이는 지면과 평행하고 서로 다른 높이(지면으로부터 측정)에 있는 공급원에서 교대로 발생하는 벡터 기반 광축인 경우에 특히 그렇다. 예를 들어, 지상 1미터의 높이로 평행하게 외부를 향해 투사되는 제1 벡터 기반 광축과 지상 1.2미터의 높이로 평행하게 외부를 향해 투사되는 제2 벡터 기반 광축이 있다고 가정하면, 이 두 벡터가 반드시 교차하는 것은 아니지만, 제1 벡터 기반 광축과 제2 벡터 기반 광축을 평면도 상으로 투사하여 보면, 제1 벡터 기반 광축이 제2 벡터 기반 광축을 "교차"하는 것이 가능하다.
다른 식으로 설명하면, 제1 삼차원 벡터 기반 광축을 제1 이차원 광축(또는 제1 선)으로 투사하고 제2 삼차원 벡터 기반 광축을 제2 이차원 광축(또는 제2 선)으로 투사하고 평면도 시점(또는 다른 이차원 시점)에서 바라볼 경우, 제1 광축과 제2 광축은 "교차점"에서 서로 교차하는 것으로 보일 것이다. 또한, "교차점"은 기하학적 원리로부터 도출된 것이며 반드시 이 두 광축이 삼차원 공간에서 실제로 교차하는 것이 아니라는 것을 이해해야 한다.
"교차점"을 다른 방식으로 이해하면, "교차점"은 기하학적 원리로부터 도출된 바와 같이 제1 벡터 기반 광축 및 제2 벡터 기반 광축과 교차하는 평면 상의 지점의 위치이다. 유사하게, "교차면"은 적어도 두 벡터 기반 광축을 교차하는 기하학적 면으로 이해되어야 한다. 따라서, "교차면"은 적어도 두 광축이 투사된 교차에 상응하는 "교차점"을 포함한다.
일부 실시예에서, 이미징 시스템은 서로 겹치고 복합 시야를 형성하는 시야를 각각 가지는 적어도 두 카메라를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이미징 시스템은 적어도 하나의 다른 카메라를 교차하고 복합 시야를 형성하는 시야를 각각 가지는 세 대 이상의 카메라를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 마운팅 어셈블리는 카메라가 차량에 대하여 외부로 향하게 이미징 모듈을 차량에 부착하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 마운팅 어셈블리는 또한, 카메라가 차량에 대하여 외부로 향하고 지면과 평행하도록 방향을 배치할 수 있다. 마운팅 어셈블리는 이미징 모듈을 차량의 내부 창, 또는 범퍼, 필러(pillar), 전조등, 후미등 등과 같은 차량의 다른 구성 부품에 부착하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 마운팅 어셈블리는 창의 기울기에 대해 보상하도록 구성될 수도 있다.
일부 실시예에서, 이미징 시스템은 각 카메라의 시야를 방해하는 물질을 제거하도록 구성된 와이퍼 블레이드(wiper blade)가 있는 와이퍼 어셈블리를 포함할 수 있다. 와이퍼 어셈블리는 필요에 따라 와이퍼 블레이드를 제어하도록 구성된 타이머, 센서, 및 모터를 더 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 이미징 시스템은 반사 가림막 또는 필터를 포함할 수 있다. 반사 가림막 또는 필터는 창의 경사로 인한 입사광의 반사를 감소시킴으로써 이미징 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 또한, 반사 가림막은 카메라에 어퍼처(aperture)를 제공하도록 구성되어 심도를 증가시키고 그 결과로 광범위의 거리에 있는 복수의 서로 다른 물체들의 초점이 유지되게 한다.
도 8은 두 대의 카메라를 포함하는 이미징 시스템의 일 실시예를 도시한 것이다. 본 예시적인 실시예는 적어도 제1 카메라(805)와 제2 카메라(809)를 포함할 수 있다. 도 8에는 두 대의 카메라가 도시되어 있지만, 일부 실시예의 이미징 시스템은 두 대 이상의 카메라(예, 3대, 4대, 5대 등)를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 카메라(예, 제1 카메라(805)와 제2 카메라(809))는 앞서 설명한 이미지캡처장치(122, 124, 126)과 하나 이상의 특성이 같을 수 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, 제1 카메라(805)는 광축(805a)을 가진 제1 시야를 포함하고, 제2 카메라(809)는 광축(809a)을 가진 제2 시야를 포함한다. 일부 실시예에 의하면, 제1 카메라(805)의 제1 광축(805a)이 적어도 한 면(예, 수평면, 수직면, 또는 수평면과 수직면 모두)에서 제2 카메라(809)의 제2 광축(809a)을 교차하도록 제1 카메라(805)와 제2 카메라(809)가 배치(예, 지향)된다. 일부 실시예에서, 제1 카메라(805)와 제2 카메라(809)는 마운팅 어셈블리에 고정 또는 결합되는 이미징 모듈에 고정될 수 있고, 마운팅 어셈블리는 마운팅 브래킷에 고정 또는 결합된다. 일부 실시예에서, 이미징 모듈은 반원의 호를 따라 제1 카메라(805)와 제2 카메라(809)를 배치하도록 구성될 수 있다.
도 8의 제1 카메라(805)와 제2 카메라(809)는 이차원(X, Y) 또는 "2D"로 투사된 것이라는 점을 이해해야 한다. 제1 광축(805a)과 제2 광축(809a)은 도시의 목적상 이차원 투사로 나타냈지만 모두 벡터 기반 광축이다. 도시된 바와 같이, 광축(805a)은 교차면(미도시)의 교차점(888)에서 광축(809a)을 교차한다. 도시된 이차원 묘사에서는 광축(805a, 809a)이 서로 교차하는 것으로 보이지만 3D에서는 실제로 교차하지 않을 수 있다. 도시된 바와 같이, 교차점(888)은 투명 영역(803)의 중심 영역과 일치한다. 이에 따라, 광축(805a)은 수평면에서 광축(809a)을 교차한다. 다른 실시예에서, 광축(805a)은 수직면에서 광축(809a)을 교차한다. 또 다른 실시예에서, 광축(805a)은 수평면 및 수직면 모두에서 광축(809a)을 교차한다. 도면에서는 교차점(888)이 상대적으로 작고 투명한 영역(803)의 중심 영역과 일치하는 위치에 있는 것으로 도시되어 있지만, 교차점(888)은 다른 위치에 있을 수 있다. 예를 들어, 교차면의 교차점(888)은 제1 카메라(805)와 제2 카메라(809)로부터 더 멀리 위치하여 상대적으로 작고 투명한 영역(803)의 외부에 위치할 수 있다. 또는, 교차면의 교차점(888)은 제1 카메라(805)와 제2 카메라(809)로부터 더 가까이 위치하여 상대적으로 작고 투명한 영역(803)의 외부에 위치할 수 있다. 이로써, 교차면의 교차점(888)은 상대적으로 작고 투명한 영역(803)으로부터 미리 정해진 거리, 예를 들면, 약 0.2미터 내지 2.0미터 또는 0.5미터 내지 1.0미터 범위 이내에 위치할 수 있다. 적어도 하나의 실시예에서, 제1 카메라(805)와 제2 카메라(809)는 차량의 창 뒤에 설치되도록 구성되고, 교차면의 교차점(888)은 차량과 제1 카메라(805)와 제2 카메라(809) 사이에 위치한다. 적어도 하나의 실시예에서, 제1 카메라(805)와 제2 카메라(809)는 차량의 창 뒤에 설치되도록 구성되고, 교차면의 교차점(888)은 창의 외면으로부터 미리 정해진 거리에 위치한다.
예시적인 실시예에서, 제1 카메라(805)의 초점은 초점(P1)에 형성되고, 제2 카메라(809)의 초점은 초점(P2)에 형성된다. 이로써, 초점(P1)은 교차면의 교차점(888)을 지나 제1 수평 거리에 위치하고, 초점(P2)은 교차면의 교차점(888)을 지나 제2 수평 거리에 위치한다. 도시된 바와 같이, 제1 수평 거리와 제2 수평 거리는 실질적으로 동일한 거리이지만, 다른 실시예에서 이 거리는 서로 다를 수 있다. 예를 들어, P1은 P2의 수평 거리의 약 1.5배일 수 있다. 다른 실시예에서, P1은 P2의 수평 거리의 약 1.25배, 1.75배, 2.0배, 2.5배, 또는 3.0배일 수 있다. 또한, P1과 P2는 반드시 삼차원 공간의 단일 지점이 아니다. 즉, 초점(P1)과 초점(P2)에는 각 초점 영역을 포함할 수 있음을 카메라 또는 카메라 광학 분야의 당업자에게 당연하다 할 것이다. 또한, 초점(P1)에 상응하는 초점 영역과 초점(P2)에 상응하는 초점 영역은 적어도 부분적으로 서로 겹칠 수 있다.
예시적인 실시예에서, 교차면의 교차점(888)은 제1 카메라(805)의 렌즈와 제2 카메라(809)의 렌즈 사이의 최단 거리(Dx)와 대략 동일한 이격 거리(Dy)만큼 제1 카메라(805)와 제2 카메라(809)로부터 이격되어 있다. 도시된 바와 같이, 제1 카메라(805)의 렌즈와 제2 카메라(809)의 렌즈 사이의 최단 거리(Dx)는 Dx로 나타냈고, 교차면의 교차점(888)과 제1 카메라(805) 및 제2 카메라(809) 사이의 이격 거리(Dy)는 Dy로 나타냈다. 이격 거리(Dy)는 카메라(805) 또는 카메라(809)의 렌즈로부터 측정될 수 있고 따라서 서로 다를 수 있다. 일부 실시예에서, 이격 거리(Dy)는 최단 거리(Dx)의 1 내지 4배의 범위일 수 있다. 다른 실시예에서, 이격 거리(Dy)는 최단 거리(Dx)의 1 내지 2배, 2 내지 3배, 3 내지 4배, 1 내지 3배, 또는 2 내지 4배의 범위일 수 있다. 일부 실시예에서, Dx와 Dy는 교차면의 교차점(예, 교차점(888))이 배치될 수 있는 거리를 정의하는 비율로 표현될 수 있다. 예를 들어, Dy≤ N×Dx일 수 있고, 여기서 2 ≤ N ≥ 4일 수 있다.
도시된 바와 같이, 카메라(805)의 제1 시야와 카메라(809)의 제2 시야는 서로 겹치고 약 90인 복합 시야를 형성한다. 일부 실시예에서, 카메라의 제1 시야와 카메라(809)의 제2 시야는 부분적으로만 서로 겹치지만 여전히 복합 시야를 형성할 수 있다. 투명 영역(803)은 경계인 컴포넌트(801)에 의해 한정될 수 있다. 컴포넌트(801)는 차량 컴포넌트, 예를 들면, 필러, 범퍼, 도어 패널, 전조등, 측면 창, 전면 창 등과 같은 고체 특징일 수 있다. 적어도 한 실시예에서, 컴포넌트(801)는 빛이 통과하여 투명 영역(801)이 도 8의 사선 영역에 해당하는 불투명 영역(즉, 컴포넌트(801))에 의해 에워싸이게 하는 투명 영역(803)을 포함할 수 있다. 이로써, 상대적으로 작고 투명한 영역(803)은 제1 카메라와 제2 카메라의 복합 시야와 동일한 광시야를 가진 광각 카메라에 요구되는 투명 영역에 비하여 작다. 다른 실시예에서, 컴포넌트(801)는 호스트 차량의 외부에 부착된 이미징 브래킷 또는 모듈의 둘레일 수 있다.
도 9는 단일 카메라 광시야 시스템을 도시한 것이다. 일부 실시예에서, 카메라(예, 단일 카메라(905))는 앞서 설명한 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 하나 이상의 특징을 공유할 수 있다. 단일 카메라(905)는 상대적으로 넓은 투명 영역(903)의 외측으로 뻗어나가는 광축(905a)을 가진 시야를 포함한다. 도시된 바와 같이, 광축(905a)은 외측으로 뻗어나가고 단일 카메라(905)의 시야를 대칭되는 두 영역으로 분할한다. 단일 카메라(905)는 도 8의 제1 카메라(801)와 제2 카메라(809)의 복합 시야와 실질적으로 동일한 시야를 가지고 있다. 도시된 바와 같이, 단일 카메라(905)는 약 90도인 시야를 가지고 있다. 도 8과 도 9의 비교에서 알 수 있듯이, 투명 영역(903)(경계인 컴포넌트(901)에 의해 한정될 수 있음)은 도 8의 투명 영역(803)보다 넓지만 도 8의 이미징 시스템의 복합 시야는 도 9의 단일 카메라의 시야와 실질적으로 동일하다. 단일 카메라 광시야 시스템은 단일 카메라(905)를 사용하므로 유사한 커버리지 영역을 수용하려면 투명 영역(903)은 투명 영역(803)보다 넓어야 한다. 그 결과, 단일 광시야 시스템과 연관된 풋프린트(footprint)는 도 8의 실시예의 풋프린트보다 크다. 본 기재의 한 목적은 이미징 시스템의 풋프린트를 최소하하면서 광시야(복합 시야)를 수용하는 것이다.
도 10은 세 대의 카메라가 있는 이미징 시스템의 실시예를 도시한 것이다. 본 예시적인 실시예는 도 8의 실시예와 유사할 수 있다. 본 예시적인 실시예는 제1 카메라(1005), 제2 카메라(1007), 및 제3 카메라(1009)를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 카메라(예, 제1 카메라(1005), 제2 카메라(1007), 및 제3 카메라(1009))는 앞서 설명한 이미지캡처장치(122, 124, 126)의 하나 이상의 특징을 공유할 수 있다.
도 10에 도시된 바와 같이, 제1 카메라(1005)에는 광축(1005a)이 있는 제1 시야가 있고, 제2 카메라(1009)에는 광축(1009a)이 있는 제2 시야가 있고, 제3 카메라(1007)에는 광축(1007a)이 있는 제3 시야가 있다. 도 10은 카메라(1005, 1007,1009)의 투시를 2차원(X, Y) 또는 2D로 도시한 것이라는 점을 이해해야 한다. 광축(1005a, 1007a, 1009a)은 도시의 목적상 2차원으로 뻗어나가는 것으로 도시되었지만 실제로는 벡터 기반 광축이다. 도시된 바와 같이, 광축(1005a), 광축(1009a), 및 광축(1007a)은 교차면(수평면, 수직면, 또는 수평면과 수직면 모두)의 적어도 한 교차점(1010)에서 서로 교차한다. 본 예시적인 실시예에서, 제3 카메라(1007)는 제1 카메라(1005)와 제2 카메라(1009)의 실질적으로 중앙에 제1 카메라(1005) 및 제2 카메라(1009)와 동일한 거리에 배치된다. 그러나 다른 실시예에서, 제3 카메라는 다르게, 예를 들면, 제1 카메라(1005)와 제2 카메라(1009)의 중앙이 아닌 위치 및/또는 제1 카메라(1005) 또는 제2 카메라(1009)에 더 가까운 위치에, 배치될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 제3 카메라(1007)는 제1 카메라(1005) 및 제2 카메라(1009)의 전방에, 예를 들어, 상대적으로 작고 투명한 영역(1003)에 더 가까운 위치에, 배치될 수 있다. 도시된 바와 같이, 투명 영역(1003)은 경계인 컴포넌트(1001)에 의해 한정될 수 있다. 컴포넌트(1001)는 차량 컴포넌트, 예를 들면, 필러, 범퍼, 도어 패널, 전조등, 측면 창, 전면 창 등과 같은 고체 특징일 수 있다. 일부 실시예에서, 제1 카메라(1005), 제2 카메라(1009), 및 제3 카메라(1007)는 마운팅 어셈블리에 고정 또는 결합되는 이미징 모듈에 고정될 수 있고, 마운팅 어셈블리는 마운팅 브래킷에 고정 또는 결합된다. 일부 실시예에서, 이미징 모듈은 반원의 호를 따라 제1 카메라(1005), 제2 카메라(1009), 및 제3 카메라(1007)를 배치하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 이미징 모듈은 반원의 형상일 수 있다.
도시된 바와 같이, 광축(1005a, 1009a, 1007a)은 교차면(미도시)의 교차점(1010)에서 서로 교차한다. 도시된 바와 같이, 교차면의 교차점(1010)은 투명 영역(1003)의 중심 영역과 일치한다. 그러나 광축(1005a, 1009a, 1007a)은 다른 모든 방식으로 독립적으로 교차할 수 있음을 이해해야 한다. 즉, 추가적인 교차점 및/또는 교차면(미도시)이 있을 수 있다. 또한, 일부 실시예에서, 교차면의 교차점(1010)은 동시에 일치하는 복수의 개별적인 교차면의 교차점을 나타내는 것일 수 있다. 예를 들어, 광축(1005a)과 광축(1009a)은 서로 교차하여 제1 교차면의 제1 교차점을 형성하고, 광축(1005a)과 광축(1007a)은 서로 교차하여 제2 교차면의 제2 교차점을 형성하고, 광축(1009a)과 광축(1007a)은 서로 교차하여 제3 교차면의 제3 교차점을 형성할 수 있다. 도시된 바와 같이, 제1 교차면의 제1 교차점, 제2 교차면의 제2 교차점, 제3 교차면의 제3 교차점은 서로 일치하고 교차점(1010)으로 나타낸 일치 교차면의 일치 교차점을 형성한다. 따라서 "교차점"이라는 용어는 적어도 두 광축(예, 광축(1005a, 1009a, 1007a))이 적어도 하나의 면(예, 수평면 및/또는 수직면)에서 서로 교차하는 지점을 일컫는 것이라는 점을 이해해야 한다.
교차면의 교차점(1010)이 상대적으로 작고 투명한 영역(1003)의 중심 영역과 일치하는 위치에 있는 것으로 도시되었지만, 교차면의 교차점(1010)의 위치는 다를 수 있다. 예를 들면, 교차면의 교차점(1010)은 제1 카메라(1005), 제2 카메라(1009), 및/또는 제3 카메라(1007)로부터 더 멀리 위치하여 상대적으로 작고 투명한 영역(1003)의 외부에 위치할 수 있다. 또는, 교차면의 교차점(1010)은 제1 카메라(1005), 제2 카메라(1009), 및/또는 제3 카메라(1007)에 더 가까이 위치하여 상대적으로 작고 투명한 영역(1003)의 외부에 위치할 수 있다. 이로써, 교차면의 교차점(1010)은 상대적으로 작고 투명한 영역(1003)으로부터 미리 정해진 거리, 예컨대, 약 0.1미터 내지 2.0미터 범위 이내, 약 0.1미터 내지 0.5미터 범위 이내, 또는 약 0.5미터 내지 1.0미터 범위 이내 등의 거리에 위치할 수 있다.
본 예시적인 실시예에서, 제1 카메라(1005)의 초점은 P1에 형성되고, 제2 카메라(1009)의 초점은 P2에 형성되고, 제3 카메라(1007)의 초점은 P3에 형성된다. 이로써, 초점 P1은 교차점(1010)을 지나 제1 수평 거리에 위치하고, 초점 P2는 교차점(1010)을 지나 제2 수평 거리에 위치하고, 초점 P3은 교차점(1010)을 지나 제3 수평 거리에 위치한다. 도시된 바와 같이, 제1, 제2, 및 제3 수평 거리는 실질적으로 동일 거리이지만, 다른 실시예에서는 서로 다른 거리일 수 있다. 예를 들어, P1은 P2 및/또는 P3의 수평 거리의 약 1.5배일 수 있고, 그 반대일 수도 있다. 다른 실시예에서, P1은 P2의 수평 거리의 약 1.25배, 1.75배, 2.0배, 2.5배, 또는 3.0배일 수 있다. 또한, P1, P2, 및 P3는 반드시 3차원 공간의 단일 지점이 아니라는 점을 이해해야 한다. 다시 말해, 카메라 및 카메라 광학의 당업자라면 P1, P2, 및 P3가 각각의 초점 영역을 가지고 있을 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 또한, P1, P2, 및 P3 각각의 해당 초점 영역은 서로 적어도 부분적으로 겹칠 수 있다.
본 예시적인 실시예에서, 교차점(1010)은 제1 카메라(1005)의 렌즈와 제2 카메라(1009)의 렌즈 사이의 최단 거리(Dx)와 대략 동일한 이격 거리(Dy)만큼 제1 카메라(1005), 제2 카메라(1009), 및 제3 카메라(1007)로부터 이격되어 있다. 도시된 바와 같이, 제1 카메라(1005)의 렌즈와 제2 카메라(1009)의 렌즈 사이의 최단 거리(Dx)는 Dx로 나타냈고, 교차면의 교차점(1010)과 제1 카메라(1005) 및 제2 카메라(1009) 사이의 이격 거리(Dy)는 Dy로 나타냈다. 이격 거리(Dy)는 카메라(1005), 카메라(1009), 또는 카메라(1007)의 렌즈로부터 측정될 수 있고 따라서 서로 다를 수 있다. 또한, 각 카메라 사이의 고유한 최단 거리(Dx)가 있을 수 있다. 이로써, 카메라(1005, 1009, 1007)에는 각각의 최단 이격 거리(Dy)와 각각의 최단 거리(Dx)가 있을 수 있다. 일부 실시예에서, 이격 거리(Dy)는 최단 거리(Dx)의 1 내지 4배의 범위일 수 있다. 다른 실시예에서, 이격 거리(Dy)는 최단 거리(Dx)의 1 내지 2배, 2 내지 3배, 3 내지 4배, 1 내지 3배, 또는 2 내지 4배의 범위일 수 있다. 일부 실시예에서, Dx는 서로 가장 멀리 떨어져 있는 두 카메라, 예컨대 제1 카메라(1005)와 제2 카메라(1009), 사이의 간격을 일컫는 것일 수 있다. 일부 실시예에서, Dx와 Dy는 교차면의 교차점(1010)이 배치될 수 있는 거리를 정의하는 비율로 표현될 수 있다. 예를 들어, Dy 
NХDx일 수 있고, 여기서 2 
N ≥ 4일 수 있다.
도시된 바와 같이, 제1 카메라(1005)의 시야는 제2 카메라(1009)의 제2 시야와 겹친다. 제1 및 제2 카메라(1005, 1009)의 시야는 모두 제3 카메라(1007)의 시야와 겹친다. 본 예시적인 실시예에서, 광축(1005a)은 상대적으로 작고 투명한 영역(1003)의 중심 영역에서 광축(1009a)과 광축(1007a)을 교차한다. 이로써, 상대적으로 작고 투명한 영역(1003)은 제1 카메라, 제2 카메라, 및 제3 카메라의 복합 시야와 동일한 광시야를 가진 광각 카메라에 요구되는 투명 영역에 비하여 작다. 도시된 바와 같이, 카메라(1005)의 제1 시야, 카메라(1009)의 제2 시야, 및 카메라(1007)의 제3 시야는 대략 150도인 복합 시야를 형성한다. 다른 실시예에서, 복합 시야는 45도 내지 180도 범위일 수 있다. 예를 들면, 복합 시야는 55도, 65도, 75도, 85도, 95도, 105도, 115도, 125도, 135도, 145도, 155도, 165도, 또는 175도일 수 있다.
도 11a는 도 10의 3대 카메라 실시예에 따른 예시적인 이미징 시스템을 도시한 평면도이다. 도시된 바와 같이, 도 11a의 예시적인 이미징 시스템은 차량(99)의 뒷좌석 사이드 윈도우 또는 차량(99)의 차체의 필러 부분과 같은 컴포넌트 상에 장착될 수 있다. 일부 실시예에서, 차량(99)은 자율주행차일 수 있다. 이해를 돕기 위하여, 차량(99)을 대칭되는 두 부분으로 길이 방향으로 분할하는 종방향 중심축(Cx)이 차량(99)에 도시되어 있다. 예시적인 이미징 시스템은 각각의 시야를 가진 세 대의 카메라를 포함한다. 예를 들어, 제1 시야(F1)는 66도 스몰캡(small cap) 렌즈를 구비한 제1 카메라에 해당하고, 제2 시야(F2)는 66도 스몰캡 렌즈를 구비한 제2 카메라에 해당하고, 제3 시야(F3)는 66도 스몰캡 렌즈를 구비한 제3 카메라에 해당한다. 본 예시적인 실시예에서, 각 카메라는 66도의 시야를 가지고 있다. 제1 시야(F1)는 제3 시야(F3)와 겹친다. 마찬가지로, 제2 시야(F2)는 제3 시야(F3)와 겹친다.
도 11a에서, 제1 시야(F1)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 5도만큼 오프셋(offset) 되어 있을 수 있다. 다른 실시예에서, 제1 시야(F1)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 5도 내지 30도 범위(예, 10도, 15도, 20도, 또는 25도)만큼 오프셋 되어 있을 수 있다. 제2 시야(F2)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 13도만큼 오프셋 되어 있을 수 있다. 다른 실시예에서, 제2 시야(F2)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 5도 내지 30도 범위(예, 10도, 15도, 20도, 또는 25도)만큼 오프셋 되어 있을 수 있다. 본 예시적인 실시예에서, 제3 시야(F3)는 제1 시야(F1) 및 제2 시야(F2)와 동일한 정도로 겹친다. 다른 실시예에서, 제3 시야(F3)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)에 실질적으로 수직이다. 다른 실시예에서, 제3 시야(F3)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 오프셋 될 수 있다. 즉, 제3 시야(F3)의 광축이 종방향 중심축(Cx)과 수직이 아니다.
본 예시적인 실시예에서, 복합 시야는 162도이다. 다른 실시예에서, 복합 시야는 이보다 크거나 작을 수 있다. 예를 들어, 다른 예시적인 실시예에서, 복합 시야는 100도 내지 175도의 범위, 예컨대, 110도, 120도, 130도, 140도, 150도, 165도 등일 수 있다.
도 11b는 도 8의 2대 카메라 실시예에 따른 예시적인 이미징 시스템을 도시한 평면도이다. 본 예시적인 시스템은 도 11a의 실시예와 유사하다. 따라서, 유사한 특징에 대한 설명은 생략하기로 한다. 본 예시적인 실시예에서, 제1 시야(F1B)는 66도 스몰캡 렌즈를 구비한 제1 카메라에 해당하고, 제2 시야(F3B)는 66도 스몰캡 렌즈를 구비한 제2 카메라에 해당한다. 본 예시적인 실시예에서, 각 카메라는 66도의 시야를 가진다. 제1 시야(F1B)는 제2 시야(F3B)와 겹친다.
도 11b에서, 제1 시야(F1B)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 5도만큼 오프셋 되어 있을 수 있다. 다른 실시예에서, 제1 시야(F1B)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 5도 내지 30도 범위(예, 10도, 15도, 20도, 또는 25도)만큼 오프셋 되어 있을 수 있다. 제2 시야(F3B)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 60도만큼 오프셋 되어 있을 수 있다. 다른 실시예에서, 제2 시야(F3B)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 30도 내지 90도 범위(예, 10도, 20도, 30도, 40도, 50도, 60도, 70도, 80도, 또는 90도)만큼 오프셋 되어 있을 수 있다.
본 예시적인 실시예에서, 복합 시야는 115도이다. 다른 실시예에서, 복합 시야는 이보다 크거나 작을 수 있다. 예를 들어, 다른 예시적인 실시예에서, 복합 시야는 90도 내지 175도의 범위, 예컨대, 95도, 100도, 110도, 1230도, 130도, 140도, 150도, 165도 등일 수 있다.
도 12a는 도 10의 3대 카메라 실시예에 따른 예시적인 이미징 시스템을 도시한 평면도이다. 도 12a에서, 예시적인 이미징 시스템은 각각의 시야를 가진 3대의 카메라를 포함한다. 예를 들어, 제1 시야(F4)는 52도 스몰캡 렌즈를 구비한 제1 카메라에 해당하고, 제2 시야(F5)는 52도 스몰캡 렌즈를 구비한 제2 카메라에 해당하고, 제3 시야(F6)는 100도 렌즈를 구비한 제3 카메라에 해당한다. 본 예시적인 실시예에서, 제1 시야(F4)는 제3 시야(F6)와 겹친다. 마찬가지로, 제2 시야(F5)는 제3 시야(F6)와 겹친다. 본 예시적인 실시예에서, 제1 카메라는 52도 스몰캡 렌즈를 포함할 수 있고, 제2 카메라는 52도 스몰캡 렌즈를 포함할 수 있다.
도 12a에서, 제1 시야(F4)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 5도 오프셋 되어 있다. 다른 실시예에서, 제1 시야(F4)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 5도 내지 30도의 범위, 예컨대, 10도, 15도, 20도, 또는 25도 오프셋 되어 있을 수 있다. 제2 시야(F5)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 13.1도 오프셋 되어 있을 수 있다. 다른 실시예에서, 제2 시야(F5)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 5도 내지 30도의 범위, 예컨대, 10도, 15도, 20도, 또는 25도 오프셋 되어 있을 수 있다. 본 예시적인 실시예에서, 제3 시야(F6)는 제1 시야(F4) 및 제2 시야(F5)와 동일한 정도로 겹친다. 다른 실시예에서, 제3 시야(F6)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)에 실질적으로 수직이다. 다른 실시예에서, 제3 시야(F6)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 오프셋 될 수 있다. 즉, 제3 시야(F6)의 광축이 종방향 중심축(Cx)과 수직이 아니다.
일부 실시예에서, 제3 시야(F6)는 제1 시야(F4) 및 제2 시야(F5)와 동일한 정도로 겹치도록 배향되어 있다. 본 예시적인 실시예에서, 복합 시야는 161.9도이다. 다른 실시예에서, 복합 시야는 이보다 크거나 작을 수 있다. 예를 들어, 다른 예시적인 실시예에서, 복합 시야는 100도 내지 175도의 범위, 예컨대, 110도, 120도, 130도, 140도, 150도, 165도 등일 수 있다.
도 12b는 도 8의 2대 카메라 실시예에 따른 예시적인 이미징 시스템을 도시한 평면도이다. 본 예시적인 이미징 시스템은 도 12a의 실시예와 유사하다. 따라서, 유사한 특징에 대해서는 길게 설명하지 않기로 한다. 도 12b에서, 예시적인 이미징 시스템은 각각의 시야를 가진 두 대의 카메라를 포함한다. 예를 들어, 제1 시야(F4B)는 52도 스몰캡 렌즈를 구비한 제1 카메라에 해당하고, 제2 시야(F6B)는 100도 렌즈를 구비한 제2 카메라에 해당한다. 본 예시적인 실시예에서, 제1 시야(F4B)는 제2 시야(F6B)와 겹친다.
도 12b에서, 제1 시야(F4B)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 5도 오프셋 되어 있다. 다른 실시예에서, 제1 시야(F4B)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 5도 내지 30도의 범위, 예컨대, 10도, 15도, 20도, 또는 25도 오프셋 되어 있을 수 있다. 본 예시적인 실시예에서, 제2 시야(F6B)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 43도 오프셋 되어 있다. 다른 실시예에서, 제2 시야(F6B)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)에 실질적으로 수직이다. 다른 실시예에서, 제2 시야(F6B)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 오프셋 될 수 있다. 즉, 제2 시야(F6B)의 광축이 종방향 중심축(Cx)과 수직이 아니다.
본 예시적인 실시예에서, 복합 시야는 132도이다. 다른 실시예에서, 복합 시야는 이보다 크거나 작을 수 있다. 예를 들어, 다른 예시적인 실시예에서, 복합 시야는 100도 내지 175도의 범위, 예컨대, 110도, 120도, 130도, 140도, 150도, 165도 등일 수 있다.
도 13은 도 10의 3대 카메라 실시예에 따른 예시적인 이미징 시스템을 도시한 평면도이다. 도 13에서, 예시적인 이미징 시스템은 각각의 시야를 가진 세 대의 카메라를 포함한다. 예를 들어, 제1 시야(F7)는 52도 스몰캡 렌즈를 구비한 제1 카메라에 해당하고, 제2 시야(F8)는 52도 스몰캡 렌즈를 구비한 제2 카메라에 해당하고, 제3 시야(F9)는 100도 렌즈를 구비한 제3 카메라에 해당한다. 본 예시적인 실시예에서, 제1 시야(F7)는 제3 시야(F9)와 17도 겹친다. 마찬가지로 제2 시야(F8)는 제3 시야(F9)와 17도 겹친다. 다른 실시예에서, 제1 시야(F7)와 제2 시야(F8)는 제3 시야(F9)와 각각 10도 내지 35도 범위 이내로, 예컨대, 15도, 20도, 25도, 30도, 35도 등만큼 겹칠 수 있다. 도 13에서, 제1 시야(F7)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 5도 오프셋 되어 있고, 제2 시야(F8)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 5도 오프셋 되어 있다. 본 예시적인 실시예에서, 제3 시야(F9)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)에 실질적으로 수직이다. 즉, 제3 시야(F9)의 광축(미도시)이 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)에 실질적으로 수직이다. 다른 실시예에서, 제3 시야(F9)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 오프셋 될 수 있다. 즉, 제3 시야(F9)의 광축이 종방향 중심축(Cx)과 수직이 아니다.
도 14는 도 10의 3대 카메라 실시예에 따른 예시적인 이미징 시스템을 도시한 평면도이다. 도 14에서, 예시적인 이미징 시스템은 각각의 시야를 가진 세 대의 카메라를 포함한다. 예를 들어, 제1 시야(F10)는 52도 스몰캡 렌즈를 구비한 제1 카메라에 해당하고, 제2 시야(F11)는 52도 스몰캡 렌즈를 구비한 제2 카메라에 해당하고, 제3 시야(F12)는 100도 렌즈를 구비한 제3 카메라에 해당한다. 본 예시적인 실시예에서, 제1 시야(F10)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 7도 오프셋 되어 있고, 제2 시야(F11)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)으로부터 13도 오프셋 되어 있다. 본 예시적인 실시예에서, 제3 시야(F12)는 차량(99)의 종방향 중심축(Cx)과 정확하게 수직은 아니지만 실질적으로 수직이라고 할 수 있다.
도 15와 도 16은 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템의 사시도이다. 이미징 시스템(1400)은 제1 카메라(1402)와 제2 카메라(1404)를 포함한다. 이미징 시스템(1400)은 제1 카메라(1402)와 제2 카메라(1404)를 수용하는 마운팅 어셈블리(1408)를 더 포함할 수 있다. 마운팅 어셈블리(1408)는 제1 카메라(1402)와 제2 카메라(1404)가 도 15에 도시된 바와 같이 차량에 대하여 외부로 향하도록 이미징 모듈(1400)을 차량에 부착하도록 구성될 수 있다. 도 15에는 이미징 시스템(1400)이 차량(99)의 측면에 위치하는 것으로 도시되어 있지만, 이미징 시스템(1400)은 차량(99)의 모든 유리창(예, 앞 유리창, 옆 유리창, 뒤 유리창)의 배면에 위치하거나 차량(99)의 모든 컴포넌트(예, 필러, 범퍼, 도어 패널, 전조등, 트렁크 덮개, 펜더, 루프랙(roof rack), 크로스바(cross bar) 등)에 포함되거나 부착될 수 있다. 예를 들어, 차량 컴포넌트에 포함되는 경우, 이미징 시스템(1400)은 이러한 컴포넌트의 개구부에 형성된 투명한 면(예, 유리, 플렉시 글라스(plexiglass) 등)의 배면에 위치할 수 있다.
마운팅 어셈블리(1408)는 제1 카메라(1402)와 제2 카메라(1404)를 지면과 평행하게 배향하도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 마운팅 어셈블리(1408)는 제1 카메라(1402)와 제2 카메라(1404)를 지면과 오프셋 각도, 예를 들어 5도, 10도, 또는 15도로 배향하도록 구성될 수 있다.
이미징 시스템(1400)은 적어도 하나의 와이퍼 블레이드를 포함하는 와이퍼 어셈블리(1406)를 더 포함할 수 있다. 와이퍼 어셈블리는 제1 카메라(1402)와 제2 카메라(1404)의 각 시야를 방해하는 물질을 제거하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 와이퍼 어셈블리(1406)는 차량(99)의 외측에 설치될 수 있다. 와이퍼 어셈블리(1406)는 감지 지능, 타이머 기능, 모터 액추에이터(motorized actuators), 힌지 액추에이터(hinged actuators), 회전형 액추에이터(rotary actuators) 등을 포함할 수 있다.
도 17과 도 18은 기재된 실시예에 따른 복합 시야를 가진 다른 예시적인 이미징 시스템을 도시한 사시도이다. 이미징 시스템(1800)은 제1 카메라(1802; 도시의 목적상 일부 가려짐), 제2 카메라(1804), 및 제3 카메라(1806)를 포함한다. 마운팅 어셈블리(1408, 도 16)는 제1 카메라(1802), 제2 카메라(1804), 제3 카메라(1804)가 차량(99)의 뒷좌석 측면 창에 대하여 외부로 향하도록 이미징 모듈(1800)을 차량(99)에 부착하도록 구성된다. 다른 실시예에서, 마운팅 어셈블리(1408, 도 16)는 하기에 도 19와 도 20을 참조하여 더 상세히 설명하는 바와 같이 이미징 모듈(1800)을 차량(99)의 전면 유리창(front windshield)에 부착하도록 구성될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 마운팅 어셈블리(1408, 도 16)는 범퍼, 필러, 도어 패널, 전조등, 트렁크 덮개, 펜더, 루프랙, 크로스바 등과 같은 차량(99)의 컴포넌트에 이미징 모듈(1800)을 부착하도록 구성될 수 있다.
전면 유리창(front windshield) 실시예에 따르면, 이미징 모듈(1800)은 차량의 전면 유리창에 부착될 수 있다. 본 예시적인 실시예에 따르면, 제3 카메라 모듈은 정면을 향해(차량(99)의 후륜을 관통하는 축에 수직으로) 장착되어 제3 카메라의 광축도 정면을 향하도록 할 수 있다. 제1 카메라는 제3 카메라의 좌측에 장착되고 제1 카메라의 광축이 제3 카메라의 광축을 교차하도록 (좌측에서 우측으로) 배향될 수 있고, 제2 카메라는 제3 카메라의 우측에 장착되고 제2 카메라의 광축이 제3 카메라의 광축을 교차하도록 (우측에서 좌측으로) 배향될 수 있다. 제1 및 제2 카메라의 광축도 서로 교차할 수도 있지만 반드시 그럴 필요는 없다는 것도 이해하여야 한다.
도 19와 도 20은 차량(99)의 전면 유리창에 부착하여 사용할 예시적인 이미징 시스템의 다양한 실시예를 도시한 것이다. 도 19와 도 20은 앞서 설명한 실시예들과 유사하므로 유사한 특징에 대해서는 길게 설명하지 않기로 한다. 또한, 앞서 설명한 모든 범위들이 도 19와 도 20에 따른 실시예들에 유사하게 적용될 수 있다는 것을 이해해야 한다.
도 19는 도 10과 도 11 내지 도 14의 3 카메라 실시예에 따른 예시적인 이미징 시스템을 도시한 평면도이다. 도 19에서, 예시적인 이미징 시스템은 각각의 시야를 가진 세 대의 카메라를 포함한다. 예를 들어, 제1 시야(F13)는 66도 스몰캡 렌즈를 구비한 제1 카메라에 해당하고, 제2 시야(F14)는 66도 스몰캡 렌즈를 구비한 제2 카메라에 해당하고, 제3 시야(F15)는 66도 렌즈를 구비한 제3 카메라에 해당한다. 본 예시적인 실시예에서, 제1 시야(F13)는 제3 시야(F15)와 겹친다. 마찬가지로, 제2 시야(F14)는 제3 시야(F15)와 겹친다.
도 20은 도 10의 3 카메라 실시예에 따른 예시적인 이미징 시스템을 도시한 평면도이다. 도 20에서, 예시적인 이미징 시스템은 각각의 시야를 가진 세 대의 카메라를 포함한다. 예를 들어, 제1 시야(F16)는 52도 스몰캡 렌즈를 구비한 제1 카메라에 해당하고, 제2 시야(F17)는 52도 스몰캡 렌즈를 구비한 제2 카메라에 해당하고, 제3 시야(F18)는 100도 렌즈를 구비한 제3 카메라에 해당한다. 본 예시적인 실시예에서, 제1 시야(F16)는 제3 시야(F18)와 겹친다. 마찬가지로, 제2 시야(F17)는 제3 시야(F18)와 겹친다. 일부 실시예에서, 복합 시야는 차량 전방의 180°를 포함할 수 있다.
도 21은 예시적인 이미징 시스템(2200)을 도시한 측면도이다. 도 22는 도 10의 3 카메라 실시예에 따른 이미징 시스템(2200)의 사시도이다. 도시된 바와 같이, 이미징 시스템(2200)은 차량(99)의 뒷좌석 창의 내면에 설치된다. 다른 실시예에서, 이미징 시스템(2200)은 본 기재의 원리에 따라 차량(99)의 전면 유리 내부에 설치될 수 있다. 이미징 시스템(2200)은 광이 창을 통해 카메라(2205, 2207, 2209)로 향하게 하는 상대적으로 작고 투명한 영역(2204)을 둘러싸는 눈부심 가림막(2202)을 포함할 수 있다. 눈부심 가림막(2202)은 어두운 색의 접착제, 암막 페인트(blackout paint), 틴팅(tinting), 편광, 노광을 위한 인쇄 또는 도색 영역, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 눈부심 가림막(2202)의 적어도 한 가지 장점은 창의 경사로 인한 입사광의 눈부심을 감소시킬 수 있다는 것이다. 눈부심 가림막(2202)은 상대적으로 작고 투명한 영역(2204)을 둘러싸고 카메라(2205, 2207, 2209)에 어퍼처를 제공하도록 구성되어 카메라(2205, 2207, 2209)의 심도를 증가시키고 그 결과로 광범위의 거리에 있는 복수의 서로 다른 물체들의 초점이 유지되게 할 수 있다. 일부 실시예에서, 틴팅 또는 편광이 상대적으로 작고 투명한 영역(2204)에 적용될 수 있다.
도 23은 전면 유리(2300)에 배치된 예시적인 이미징 시스템(2200)을 도시한 측면도이다. 도시된 바와 같이, 전면 유리(2300)는 수평면, 즉, 지면에 대해 40도의 경사를 가지고 있다. 도 23의 예에서는 전면 유리(2300)의 경사가 40도인 것으로 도시되어 있지만, 본 기재된 실시예에 따라 전면 유리(2300)의 경사는 다를(예, 35도, 38도, 42도, 45도 등) 수 있다. 본 예시적인 실시예에서, 이미징 시스템(2200)은 세 대의 카메라(2205, 2207, 도 22의 2209)를 포함하고 있지만, 측면도에서는 카메라(2209)가 카메라(2205)에 의해 가려지기 때문에 제1 카메라(2205)와 제3 카메라(2207)만 도시되어 있다. 도시된 바와 같이, 카메라(2205)와 카메라(2207)는 높이가 서로 다르다. 따라서, 각 카메라의 광축(도면에서 파선으로 도시)과 연관된 벡터는 수직면에서 서로 교차하지 않을 수 있다. 그러나 각 카메라의 광축(도면에서 파선으로 도시)과 연관된 벡터는 수평면에서 서로 교차할 수 있다. 또한, 앞서 설명한 바와 같이, 일부 실시예의 이미징 시스템(2200)은 두 대의 카메라를 포함할 수 있다. 본 예시적인 실시예에서, 이미징 모듈(2350)은 전면 유리(2300)와 실질적으로 동일한 대략적인 경사, 예를 들어, 수평면에 대해 약 40도의 경사를 가진 형상이다. 다른 실시예에서, 이미징 모듈(2350)은 실질적으로 사각형이고 오로지 마운팅 어셈블리(이해를 위해 표시를 하지 않음)에만 의존하여 전면 유리(2300)의 경사를 고려할 수 있다. 또한, 마운팅 어셈블리(이해를 위해 표시 안함)는 카메라(2205, 2207, 2209)가 전면 유리(2300)에 대하여 외부로 향하도록 이미징 모듈(2350)을 전면 유리(2300)에 대하여 고정적으로 유지하도록 구성된다. 또한 카메라(2205, 2207, 2209)의 광축(파선으로 표시)은 지면에 대해 평행하게 외부로 향할 수 있다. 이로써, 이미징 모듈과 마운팅 어셈블리는 전면 유리의 경사에 대처할 수 있다. 또한, 이러한 방법으로 이미징 모듈과 마운팅 어셈블리가 다른 수준과 유형의 경사, 예를 들어, 수평, 수직, 수평과 수직의 조합에 대처할 수 있음도 당연하다 할 것이다.
도 24는 도 23의 평면도를 도시한 것이다. 도 24에는 세 대의 카메라, 즉, 제1 카메라(2205), 제2 카메라(2209), 및 제3 카메라(2207)가 도시되어 있다. 도시된 바와 같이, 세 대의 카메라(2205, 2209, 2207)는 눈부심 가림막(2202)에 의해 둘러싸인 상대적으로 작고 투명한 영역을 통하여 외부로 향한다. 눈부심 가림막은 카메라(2205, 2207, 2209)에 어퍼처를 제공하도록 구성되어 카메라(2205, 2207, 2209)의 심도를 증가시키고 그 결과로 광범위의 거리에 있는 복수의 서로 다른 물체들의 초점이 유지되게 할 수 있다. 일부 실시예에서, 틴팅 또는 편광이 상대적으로 작고 투명한 영역(2204)에 적용될 수 있다.
일 실시예에서, 제1, 제2, 및 제3 카메라는 눈부심 가림막(2202) 내의 동일한 개구를 사용할 수 있다(예, 도 22). 다른 실시예에서, 각 카메라에는 개별적인 눈부심 가림막과 이에 상응하는 투명 영역이 있을 수 있다(미도시). 일부 예에서, 카메라에 의해 사용되는 인쇄 또는 도색 영역 내의 개구는 카메라 모듈 내의 세 대(또는 그 이상)의 카메라의 복합 시야와 유사한 특성의 시야를 가진 카메라에 의해 요구될 수 있는 영역과 동일하거나 그보다 작을 수 있다.
일 실시예에서, 선택적으로, 제3 카메라는 제1 카메라와 제2 카메라 사이에 배치될 수 있다. 따라서, 양측의 카메라(제1 및 제2 카메라(2205, 2209))가 제3 카메라(2207) 하나만의 시야보다 큰 복합 시야를 함께 형성할 수 있으므로, 복합 시야의 장점을 활용함으로써 제3 카메라에 더 작은 렌즈를 사용하면서도 카메라 모듈의 성능을 저해하지 않는 것이 가능할 수 있다. 이는 제3 카메라(2207)가 제1 및 제2 카메라(2205, 2209)에 비해 차량의 전면 유리(또는 창)에 더 가까이 부착될 수 있기 때문에 특히 유리하다. 또한, 가운데의 카메라(2207)를 전면 유리에 더 가까이 고정함으로써, 윈도우의 인쇄 또는 도색 영역의 개구를 더 작게 하고도 더 큰 시야를 확보 또는 지원할 수 있음도 당연하다 할 것이다.
도 25는 본 기재에 따른 다른 실시예를 도시한 평면도이다. 본 예시적인 실시예에서, 이미징 모듈(2512)은 상대적으로 작고 투명한 영역(2511)과 일치하는 반경을 가진 반원의 형상으로 배치된 카메라들을 포함한다. 즉, 본 예시적인 실시예에서, 이미징 모듈은 복수의 카메라(2501, 2502, 2503, 2504, 2505, 2506, 2507)를 반원의 호를 따라 배치하도록 구성된다. 도시된 바와 같이, 카메라들은 반원의 반경을 향해 배향되어 있다. 다른 기재된 실시예에 따라, 마운팅 어셈블리(미도시)는 카메라들이 차량에 대해 외부로 향하게 이미징 모듈(2512)을 차량의 윈도우 내면(또는 기타 컴포넌트)에 부착하도록 구성될 수 있다. 이미징 모듈(2511)이 아치 형상인 다른 실시예에서, 해당 반경은 상대적으로 작고 투명한 영역(2511)과 일치하는 위치가 아닐 수 있다. 예를 들어, 해당 반경은 상대적으로 작고 투명한 영역(2511)의 어느 한 측에 위치할 수 있다. 본 예시적인 실시예에는 서로 대칭적으로 배향된 7대의 카메라(2501, 2502, 2503, 2504, 2505, 2506, 2507)가 있지만, 다른 실시예에서는 이보다 많거나 적은 수의 카메라가 있을 수 있다. 일부 실시예에서, 카메라들은 반원의 호를 따라 대칭적으로 간격을 두고 배치되지 않을 수도 있다.
본 예시적인 실시예에서, 각 카메라(2501, 2502, 2503, 2504, 2505, 2506, 2507)는 상대적으로 작고 투명한 단일 개구(2511)의 외부를 향하는 각각의 시야(해당 삼각형 영역으로 표시)와 각각의 광축(해당 파선으로 표시)을 가지고 있다. 본 예시적인 실시예에서, 복합 시야(Fc)는 170도이지만, 다른 실시예에서는 복합 시야가 이보다 크거나 작을 수, 예를 들어, 100도 내지 180도의 범위 이내일 수 있다. 도시된 바와 같이, 각 카메라(2501, 2502, 2503, 2504, 2505, 2506, 2507)는 복합 시야(Fc)에 비하여 상대적으로 좁은 시야를 가지고 있다.
도시된 바와 같이, 각 시야는 반원의 반경과 적어도 부분적으로 서로 겹치고, 반원의 반경은 상대적으로 작고 투명한 단일 개구(2511)의 중앙 위치에 위치한다. 또한, 상기 기재(도 10 참조)와 마찬가지로, 각 광축(해당 파선으로 표시)은 각 교차면(이해를 위해 표시 안함)의 적어도 하나의 각 교차점에서 다른 각 광축을 교차한다. 이로써, 두 광축의 각 교차는 각 교차면의 각 교차점에 상응한다. 본 예시적인 실시예에서, 각 광축은 적어도 하나의 수평면에서 다른 각 광축을 교차한다. 다른 실시예에서, 각 광축은 적어도 하나의 수직면에서 다른 각 광축을 교차한다. 또 다른 실시예에서, 각 광축은 수평면과 수직면 모두에서 다른 각 광축을 교차한다.
본 예시적인 실시예에서, 상대적으로 작고 투명한 영역(2511)은 카메라(2501, 2502, 2503, 2504, 2505, 2506, 2507)에 어퍼처를 제공하도록 구성되어 카메라(2501, 2502, 2503, 2504, 2505, 2506, 2507)의 심도를 증가시키고 그 결과로 광범위의 거리에 있는 복수의 서로 다른 물체들의 초점이 유지되게 할 수 있다. 또한, 상대적으로 작고 투명한 영역(2511)은 복합 시야(Fc)와 실질적으로 동일한 광시야를 가진 광각 카메라에 의해 요구되는 투명 영역에 비하여 작다. 일부 실시예에서, 복합 시야는 차량(99)의 전방으로 대략 적어도 180도일 수 있다. 도시된 바와 같이, 투명 영역(2511)은 경계인 컴포넌트(2510)에 의해 한정될 수 있다. 컴포넌트(2510)는 차량 컴포넌트, 예를 들면, 필러, 범퍼, 도어 패널, 전조등, 측면 창, 전면 창 등과 같은 고체 특징일 수 있다.
본 예시적인 실시예에서, 카메라(2501, 2502, 2503, 2504, 2505, 2506, 2507) 각각은 복수의 카메라의 적어도 하나의 바로 인접한 카메라(2501, 2502, 2503, 2504, 2505, 2506, 2507)로부터 동일한 간격으로 이격된다. 다른 실시예에서, 카메라(2501, 2502, 2503, 2504, 2505, 2506, 2507)는 동일한 간격으로 이격되지 않는다. 본 예시적인 실시예에서, 각 교차면의 각 교차점은 바로 인접한 카메라 사이의 적어도 동일한 간격만큼 가장 가까운 카메라로부터 이격되어 위치한다. 도시된 바와 같이, 각 교차면의 각 교차점은 바로 인접한 카메라 사이의 동일한 간격의 최대 4배만큼 가장 가까운 카메라로부터 이격되어 위치한다. 다른 실시예에서, 각 교차면의 각 교차점은 바로 인접한 카메라 사이의 동일한 간격의 최대 6배만큼 가장 가까운 카메라로부터 이격되어 위치한다.
본 예시적인 실시예에서, 광축과 상대적으로 작고 투명한 영역(2511) 사이의 안식각(angle of repose)이 가장 큰 카메라에는 편광 필터(2515)가 있을 수 있다. 편광 필터(2515)는 상대적으로 작고 투명한 영역(2511)에 의해 굴절된 입사광의 반사를 여과 또는 회피하는데 도움이 될 수 있다. 또한, 복수의 카메라를 사용함에 있어서, 편광 필터(2515)는 영향을 가장 크게 받는 카메라에만 부착될 수 있다. 또한, 본 예시적인 실시예에는 복수의 카메라(2501, 2502, 2503, 2504, 2505, 2506, 2507)가 있으므로, 각 카메라의 노출 정도는 해당 카메라에 최적화될 수 있다. 또한, 한 특정 카메라의 렌즈의 햇빛의 반사로 인한 눈부심은 다른 카메라로부터의 이미지에 영향을 미치지 않을 수 있다. 이로써, 복수의 카메라(2501, 2502, 2503, 2504, 2505, 2506, 2507)는 이미지 품질의 중복성(redundancy)을 제공하고 노출 불량의 가능성에 대비하도록 구성될 수 있다.
적어도 한 실시예에서, 도 25에 도시된 바와 같이, 약 2mm의 VGA 해상도 카메라 큐브(camera cube) 7개가 반원의 호를 따라 서로 이격되어 있다. 이 실시예에 따르면, 반원은 직경이 약 10mm인 원에 상응한다. 이 실시예의 적어도 한 장점은 매우 작은 고해상도 복합 시야를 확보한다는 것이다.
유사하지만 대안적인 실시예에서, 복수의 카메라가 반구에 장착되고, 제1 링(ring)에 12대의 카메라가 상대적으로 작고 투명한 개구 가까이에 배치될 수 있다. 본 실시예에서, 제1 링의 12대의 카메라 각각에는 편광 필터가 있을 수 있다. 또한, 8대의 카메라가 제2 링에, 4대의 카메라가 제3 링에, 한 대의 카메라가 중앙에 포함될 수 있다.
본 기재에 따라 이미지 처리 방식을 활용하여 두 대 이상의 카메라의 시야를 병합하여 복합 시야를 제공할 수 있다는 것을 당업자는 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 적어도 하나의 처리 장치(예, 처리부(110))가 프로그램 명령을 실행하여 복합 시야를 제공 및/또는 두 대 이상의 카메라가 캡처한 하나 이상의 이미지를 분석할 수 있다. 두 대 이상의 카메라의 각 시야가 부분적으로 겹치는 경우, 그 결과의 복합 시야는 두 대 이상의 카메라의 시야의 중첩 영역과 두 대 이상의 카메라의 어느 한 카메라의 비중첩(non-overlapping) 영역을 포함할 수 있다. 크로핑(cropping)을 활용하여 본 기재에 따른 이미징 방식의 중복성을 축소하거나 방지할 수 있다.
기재된 실시예들이 호스트 차량의 내부 또는 호스트 차량 상의 모든 위치에 배치될 수 있고 반드시 자율주행차로 제한되지 않는다는 것도 당업자는 이해할 수 있을 것이다. 또한, 일부 실시예에서, 복수의 이미징 시스템이 차량(99) 상에 설치될 수 있다. 예를 들어, 제1 이미징 시스템이 우측 뒷좌석 창에 설치되고, 제2 이미징 시스템이 좌측 뒷좌석 창에 설치되고, 제3 이미징 시스템이 뒷유리에 설치되고, 제4 이미징 시스템이 전면 유리에 설치될 수 있다. 이러한 실시예에 따르면, 복수의 이미징 시스템이 병합하여 차량(99)을 둘러싸는 완전한 파노라마 복합 시야를 형성할 수 있다.
상기의 설명은 예시의 목적으로 제시되었다. 이 설명은 모든 것을 망라한 것이 아니며 기재된 그대로의 형태 또는 실시예로 제한되는 것이 아니다. 수정 및 응용은 본 명세서를 고려하고 기재된 실시예를 실시함으로써 당업자에게 당연할 것이다.
또한, 예시된 실시예들을 여기에 설명하였지만, 모든 실시예의 범위는 균등한 구성요소, 수정, 누락, 조합(예, 다양한 실시예에 걸친 양상의 조합), 응용, 및/또는 변경을 가짐은 본 발명의 당업자에게 당연하다. 청구항의 한정은 청구항에 사용된 언어에 근거하여 넓게 해석되어야 하며 본 명세서에서 또는 본 발명의 출원 중에 설명된 예시에 한정되지 않는다. 예시들은 배타적이지 않은 것으로 이해되어야 한다. 나아가, 기재된 방법의 단계들은 단계들의 순서를 재배열 및/또는 단계를 삽입 또는 삭제하는 등의 다양한 방법으로 수정될 수 있다. 따라서, 본 명세서와 예시들은 예시의 목적으로만 고려되고, 진정한 범위와 기술적 사상은 하기의 청구항과 그 균등한 범위에 의해 정의된다.
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- 반원의 호를 따라 복수의 카메라를 상기 반원의 반경을 향해 배향하여 배치하도록 구성된 이미지 모듈; 및
상기 복수의 카메라가 차량에 대해 외부로 향하게 상기 이미지 모듈을 상기 차량의 내부 창에 부착하도록 구성된 마운팅 어셈블리;
를 포함하고,
상기 복수의 카메라의 각각의 카메라는 투명한 단일 개구의 외부를 향한 시야와 광축을 각각 포함하고,
각 시야는 상기 반원의 상기 반경과 적어도 부분적으로 겹치고, 상기 반원의 상기 반경은 상기 상대적으로 작고 투명한 단일 개구의 중앙에 위치하고,
각 광축은 각 교차면의 적어도 하나의 각 교차점에서 다른 각 광축을 교차하고 ,
각 교차면은 상기 복수의 카메라의 가장 가까운 카메라로부터 상기 복수의 카메라의 바로 인접한 카메라 사이의 동일한 거리의 최대 4배만큼 떨어져 위치하고,
상기 복수의 카메라의 상기 각 시야는 복합 시야를 형성하고,
복수의 카메라는 적어도 제1 카메라 및 적어도 제2 카메라를 포함하고, 상기 적어도 제1 카메라의 상응하는 광축 및 상기 단일 투명 개구 사이의 상기 적어도 제1 카메라의 안식각은 상기 적어도 제2 카메라의 안식각보다 큰 것을 특징으로 하는,차량에 대한 이미징 시스템. - 제38항에 있어서,
각 광축은 적어도 수평면에서 다른 각 광축을 교차하는 것을 특징으로 하는, 이미징 시스템. - 제38항에 있어서,
각 광축은 적어도 수직면에서 다른 각 광축을 교차하는 것을 특징으로 하는, 이미징 시스템. - 제38항에 있어서,
각 광축은 수평면과 수직면 모두에서 다른 각 광축을 교차하는 것을 특징으로 하는, 이미징 시스템. - 제38항 내지 제41항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 투명한 단일 개구는 상기 복수의 카메라 각각에 어퍼처를 제공하도록 구성되어 상기 복수의 카메라 각각의 심도를 증가시키고 광범위의 거리에 있는 복수의 서로 다른 물체들의 초점이 유지되게 하고,
상기 투명한 단일 개구는 상기 복합 시야와 실질적으로 동일한 광시야를 가진 광각 카메라에 의해 요구되는 투명 영역에 비하여 작은 것을 특징으로 하는, 이미징 시스템. - 제38항에 있어서,
상기 복수의 카메라 각각은 상기 복수의 카메라의 적어도 하나의 바로 인접한 카메라로부터 동일한 간격으로 이격되는 것을 특징으로 하는, 이미징 시스템.
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US10957023B2 (en) * | 2018-10-05 | 2021-03-23 | Magna Electronics Inc. | Vehicular vision system with reduced windshield blackout opening |
| US11537811B2 (en) * | 2018-12-04 | 2022-12-27 | Tesla, Inc. | Enhanced object detection for autonomous vehicles based on field view |
| CN111830669A (zh) * | 2019-04-17 | 2020-10-27 | 浙江舜宇光学有限公司 | 电子成像装置 |
| DE102019207982A1 (de) * | 2019-05-31 | 2020-12-03 | Deere & Company | Sensoranordnung für ein landwirtschaftliches Fahrzeug |
| US11724669B2 (en) | 2019-12-16 | 2023-08-15 | Plusai, Inc. | System and method for a sensor protection system |
| US11754689B2 (en) | 2019-12-16 | 2023-09-12 | Plusai, Inc. | System and method for detecting sensor adjustment need |
| US11650415B2 (en) | 2019-12-16 | 2023-05-16 | Plusai, Inc. | System and method for a sensor protection mechanism |
| US11470265B2 (en) | 2019-12-16 | 2022-10-11 | Plusai, Inc. | System and method for sensor system against glare and control thereof |
| US11077825B2 (en) | 2019-12-16 | 2021-08-03 | Plusai Limited | System and method for anti-tampering mechanism |
| US11738694B2 (en) | 2019-12-16 | 2023-08-29 | Plusai, Inc. | System and method for anti-tampering sensor assembly |
| US11308641B1 (en) * | 2019-12-20 | 2022-04-19 | Ambarella International Lp | Oncoming car detection using lateral emirror cameras |
| US11295521B2 (en) * | 2020-03-25 | 2022-04-05 | Woven Planet North America, Inc. | Ground map generation |
| CZ2020288A3 (cs) * | 2020-05-20 | 2021-12-01 | ÄŚeskĂ© vysokĂ© uÄŤenĂ technickĂ© v Praze | Způsob využití efektů vzniklých v obrazech v důsledku relativního pohybu zařízení pro snímání obrazů vůči scéně nebo části scény a zařízení pro provádění tohoto způsobu |
| JP7379297B2 (ja) | 2020-08-27 | 2023-11-14 | 本田技研工業株式会社 | 移動体 |
| WO2022055006A1 (ko) * | 2020-09-14 | 2022-03-17 | 엘지전자 주식회사 | 차량용 이미지 처리 장치 및 차량에 포함된 디스플레이에 시각 정보를 표시하는 방법 |
| WO2022067380A1 (en) * | 2020-09-29 | 2022-04-07 | Jude Elkanah Permall | Traffic stop camera assembly |
| JP7321987B2 (ja) * | 2020-10-01 | 2023-08-07 | ダイハツ工業株式会社 | 車両用複眼カメラ |
| CN112257535B (zh) * | 2020-10-15 | 2022-04-08 | 天目爱视（北京）科技有限公司 | 一种躲避物体的三维匹配的设备及方法 |
| WO2022078437A1 (zh) * | 2020-10-15 | 2022-04-21 | 左忠斌 | 一种移动物体之间的三维处理设备及方法 |
| EP4236304A4 (en) * | 2020-10-23 | 2024-04-03 | Sony Group Corp | CAMERA MODULE, INFORMATION PROCESSING SYSTEM, INFORMATION PROCESSING METHOD, AND INFORMATION PROCESSING DEVICE |
| KR102506812B1 (ko) * | 2021-08-27 | 2023-03-07 | 김배훈 | 자율 주행용 차량 |
| US11772667B1 (en) | 2022-06-08 | 2023-10-03 | Plusai, Inc. | Operating a vehicle in response to detecting a faulty sensor using calibration parameters of the sensor |
| WO2024091627A1 (en) * | 2022-10-28 | 2024-05-02 | Tesla, Inc. | Windshield heater grid |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5937212A (en) | 1996-11-15 | 1999-08-10 | Canon Kabushiki Kaisha | Image pickup apparatus |
| JP2004201489A (ja) | 2002-12-02 | 2004-07-15 | Mitsuba Corp | アクチュエータ及びワイパ装置 |
| JP2015532714A (ja) * | 2012-08-21 | 2015-11-12 | ビジュアル インテリジェンス, エルピーVisual Intelligence, Lp | インフラストラクチャマッピングシステム及び方法 |
| US20160371550A1 (en) | 2014-05-14 | 2016-12-22 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Systems and methods for curb detection and pedestrian hazard assessment |
Family Cites Families (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5440337A (en) * | 1993-11-12 | 1995-08-08 | Puritan-Bennett Corporation | Multi-camera closed circuit television system for aircraft |
| US7893957B2 (en) * | 2002-08-28 | 2011-02-22 | Visual Intelligence, LP | Retinal array compound camera system |
| US8994822B2 (en) * | 2002-08-28 | 2015-03-31 | Visual Intelligence Lp | Infrastructure mapping system and method |
| US7365774B2 (en) * | 2002-12-13 | 2008-04-29 | Pierre Louis | Device with camera modules and flying apparatus provided with such a device |
| US8553088B2 (en) | 2005-11-23 | 2013-10-08 | Mobileye Technologies Limited | Systems and methods for detecting obstructions in a camera field of view |
| US9182228B2 (en) * | 2006-02-13 | 2015-11-10 | Sony Corporation | Multi-lens array system and method |
| US20070216768A1 (en) * | 2006-03-14 | 2007-09-20 | Ford Global Technologies, Llc | Device and method for outwardly looking ir camera mounted inside vehicles particularly suited for pre-crash sensing and pedestrian detection |
| US8120653B2 (en) * | 2006-12-29 | 2012-02-21 | Mirror Lite | Video monitoring system for school buses |
| JP4970296B2 (ja) * | 2008-01-21 | 2012-07-04 | 株式会社パスコ | オルソフォト画像の生成方法、および撮影装置 |
| JP4513906B2 (ja) * | 2008-06-27 | 2010-07-28 | ソニー株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体 |
| DE102011103302A1 (de) * | 2011-06-03 | 2012-12-06 | Conti Temic Microelectronic Gmbh | Kamerasystem für ein Fahrzeug |
| WO2015175826A1 (en) * | 2014-05-14 | 2015-11-19 | Kapach Yair | Systems and methods for detecting traffic signs |
| DE102014209782A1 (de) * | 2014-05-22 | 2015-11-26 | Robert Bosch Gmbh | Kamerasystem zum Erfassen einer Umgebung eines Fahrzeuges |
| US10313656B2 (en) * | 2014-09-22 | 2019-06-04 | Samsung Electronics Company Ltd. | Image stitching for three-dimensional video |
| JP2016143308A (ja) * | 2015-02-04 | 2016-08-08 | パイオニア株式会社 | 報知装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 |
| JP6176280B2 (ja) * | 2015-03-30 | 2017-08-09 | トヨタ自動車株式会社 | 周辺情報検出センサの配設構造及び自動運転車両 |
| US10328934B2 (en) * | 2017-03-20 | 2019-06-25 | GM Global Technology Operations LLC | Temporal data associations for operating autonomous vehicles |
-
2018
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-
2022
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5937212A (en) | 1996-11-15 | 1999-08-10 | Canon Kabushiki Kaisha | Image pickup apparatus |
| JP2004201489A (ja) | 2002-12-02 | 2004-07-15 | Mitsuba Corp | アクチュエータ及びワイパ装置 |
| JP2015532714A (ja) * | 2012-08-21 | 2015-11-12 | ビジュアル インテリジェンス, エルピーVisual Intelligence, Lp | インフラストラクチャマッピングシステム及び方法 |
| US20160371550A1 (en) | 2014-05-14 | 2016-12-22 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Systems and methods for curb detection and pedestrian hazard assessment |
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