KR102588635B1

KR102588635B1 - 정밀 지도 구축 장치 및 방법

Info

Publication number: KR102588635B1
Application number: KR1020220111176A
Authority: KR
Inventors: 박승일
Original assignee: 현대오토에버 주식회사
Priority date: 2017-11-30
Filing date: 2022-09-02
Publication date: 2023-10-12
Also published as: KR20190064218A; KR20220126683A; KR102441244B1

Abstract

본 발명은 정밀 지도 구축 장치에 관한 것으로, 차량 전방의 영상을 촬영하는 카메라부; 및 상기 카메라부에서 촬영한 영상 데이터에서 도로 특징 데이터(RFD)를 추출하고, 상기 영상 데이터를 처리하여 상기 도로 특징 데이터(RFD)를 제외한 나머지 영역을 제거함으로써, 상기 도로 특징 데이터(RFD)에 해당하는 정보로만 부호화된 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하여 서버에 전송하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치;를 포함한다.

Description

정밀 지도 구축 장치 및 방법{APPARATUS FOR GENERATING PRECISE MAP AND METHOD THEREOF}

본 발명은 정밀 지도 구축 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 차량의 카메라를 이용해 촬영한 영상에서 도로 특징 데이터(RFD : Road Feature Data)를 추출한 후 이를 작은 크기의 패킷으로 생성하여 서버에 전송함으로써, 서버가 이를 이용해 정밀 지도를 구축할 수 있도록 하는, 정밀 지도 구축 장치 및 방법에 관한 것이다.

최근 자율 주행 차량의 상용화에 대비하여 오차 20cm 이하의 정밀 지도 제작을 위한 모바일매핑시스템(MMS : Mobile Mapping System) 장비를 구비한 차량(즉, MMS 차량)이 도입되어 정밀 지도의 제작에 투입되고 있다.

그러나 모바일매핑시스템(MMS) 차량을 이용한 기존의 정밀 지도 구축 방식은, 고가의 장비를 사용해야 하기 때문에 많은 차량을 투입할 수 없고, 또한 획득한 데이터를 처리하는 과정에 상당한 수작업이 필요하며, 긴 시간과 많은 비용이 투입되어야 하기 때문에 실시간성이 떨어지는 문제점이 있다.

이에 따라 도로상을 주행하는 가능한 한 많은 차량으로부터 도로 특징 데이터(RFD : Road Feature Data)를 수집하여 이를 실시간으로 서버에 전송함으로써, 서버가 지도를 구축하게 하는 방식이 연구되고 있다.

하지만 기존의 방식은 차량에 장착된 카메라를 이용해 촬영된 영상을 그대로 서버에 전송하여 서버가 영상 데이터를 처리하는 방식이기 때문에, 방대한 양의 데이터 및 통신 과금으로 인해 효율성이 떨어지고, 또한 서버 역시 많은 차량에서 전송된 영상 데이터를 모두 분석하여 정밀 지도를 구축해야 하기 때문에 서버에 과부하가 발생하여 여전히 실시간성이 떨어지는 문제점이 있다.

따라서 이러한 기존의 정밀 지도 구축 방식의 문제점을 해결하기 위한 방법이 요구되고 있다.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허 10-2006-0003546호(2006.01.11. 공개, 위성항법 보정시스템을 이용한 정밀지도 데이터 획득이동장치)에 개시되어 있다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 차량의 카메라를 이용해 촬영한 영상에서 도로 특징 데이터(RFD : Road Feature Data)를 추출한 후 이를 작은 크기의 패킷으로 생성하여 서버에 전송함으로써, 서버가 이를 이용해 정밀 지도를 구축할 수 있도록 하는, 정밀 지도 구축 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 정밀 지도 구축 장치는, 차량 전방의 영상을 촬영하는 카메라부; 지피에스 모듈을 이용해 차량의 위치정보를 수신하는 지피에스 수신부; 및 미리 수행한 학습이나 영상 인식 알고리즘을 적용하여, 상기 카메라부에서 촬영한 영상 데이터에서 도로 특징 데이터(RFD)를 추출하고, 상기 추출된 도로 특징 데이터(RFD)를 세션화 작업을 통해 단순화시키고, 상기 도로 특징 데이터(RFD)를 제외한 나머지 영역을 제거한 후, 상기 도로 특징 데이터(RFD)에 해당하는 정보로만 부호화된 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하여 지정된 정밀 지도 구축 서버에 전송하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은, 상기 제어부의 제어에 따라 상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 지정된 통신 방식으로 상기 지정된 정밀 지도 구축 서버에 전송하는 통신부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 상기 카메라부에서 촬영한 영상 데이터를 처리하여 전방의 도로 특징 데이터까지의 거리를 측정하거나, 적어도 하나 이상의 거리 측정 센서를 이용해 측정된 센싱 정보를 이용하여 전방의 도로 특징 데이터까지의 거리를 측정하는 것 중 적어도 하나를 이용하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 도로 특징 데이터(RFD)는, 흰색 실선, 황색 실선, 및 흰색 점선을 포함한 차선, 신호등, 교통표지판, 및 이정표를 포함한 도로시설물 정보, 및 도로의 바닥면에 그려진 노면표시 정보, 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하기 위하여, 세션화 작업을 통해 상기 추출된 도로 특징 데이터(RFD)를 단순화시키고, 상기 도로 특징 데이터(RFD)를 제외한 나머지 영역을 제거한 후, 이를 탑뷰(TOP View) 영상으로 변환하고, 상기 탑뷰 영상에서 도로 특징 데이터(RFD)에 할당된 아이디에 해당하는 데이터, 및 아이디가 할당되지 않은 부분에 해당하는 데이터(0)로 코딩하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하기 위하여, 상기 코딩된 데이터를 지정된 스캔 방향으로 순차로 읽어 미리 설정된 형태의 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하되, 상기 스캔 방향으로 스캐닝 하면서 먼저 RFD 아이디(ID)를 기재하고, 이후 다른 아이디(ID)가 나타날 때까지, 상기 RFD 아이디(ID)와 동일한 아이디의 해당 데이터 수를 카운트하여 기재하는 방식으로 부호화하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하기 위하여, 상기 부호화를 통해 도로 특징 데이터(RFD) 패킷이 생성되면, 여기에 도로 노면표시 정보를 포함하는 부가 정보, 및 상기 카메라 영상이 획득된 시점의 지피에스 좌표 정보가 더 부가된 최종 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 측면에 따른 정밀 지도 구축 방법은, 제어부가 카메라부를 통해 촬영된 전방 카메라 영상을 입력받는 단계; 상기 제어부가 미리 수행한 학습이나 영상 인식 알고리즘을 적용하여, 상기 카메라 영상에서 도로 특징 데이터(RFD)를 인식하는 단계; 상기 제어부가 세션화 작업을 통해 상기 추출된 도로 특징 데이터(RFD)를 단순화시키고, 상기 도로 특징 데이터(RFD)를 제외한 나머지 영역을 제거한 후, 상기 도로 특징 데이터(RFD)에 해당하는 정보로만 부호화된 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 지정된 정밀 지도 구축 서버에 전송하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 카메라 영상에서 도로 특징 데이터(RFD)를 인식한 후, 상기 제어부가, 상기 인식한 도로 특징 데이터(RFD)에 대하여, 미리 설정된 고유의 아이디(ID)를 할당하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하기 위하여, 상기 제어부는, 세션화 작업을 통해 상기 추출된 도로 특징 데이터(RFD)를 단순화시키고, 상기 도로 특징 데이터(RFD)를 제외한 나머지 영역을 제거한 후, 이를 탑뷰(TOP View) 영상으로 변환하고, 상기 탑뷰 영상에서 도로 특징 데이터(RFD)에 할당된 아이디에 해당하는 데이터, 및 아이디가 할당되지 않은 부분에 해당하는 데이터(0)로 코딩하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하기 위하여, 상기 제어부는, 상기 코딩된 데이터를 지정된 스캔 방향으로 순차로 읽어 미리 설정된 형태의 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하되, 상기 스캔 방향으로 스캐닝 하면서 먼저 RFD 아이디(ID)를 기재하고, 이후 다른 아이디(ID)가 나타날 때까지, 상기 RFD 아이디(ID)와 동일한 아이디의 해당 데이터 수를 카운트하여 기재하는 방식으로 부호화하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하기 위하여, 상기 제어부는, 상기 부호화를 통해 도로 특징 데이터(RFD) 패킷이 생성되면, 여기에 도로 노면표시 정보를 포함하는 부가 정보, 및 상기 카메라 영상이 획득된 시점의 지피에스 좌표 정보가 더 부가된 최종 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 측면에 따른 정밀 지도 구축 장치는, 미리 수행한 학습이나 영상 인식 알고리즘을 적용하여, 카메라부에서 촬영한 영상 데이터에서 도로 특징 데이터(RFD)를 추출하고, 이 도로 특징 데이터(RFD)에 해당하는 정보로만 부호화된 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하여 정밀 지도 구축 서버에 전송하는 제어부를 포함하는 차량 단말; 및 상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 수신하고, 이 패킷에 포함된 도로 특징 데이터(RFD)를 반영한 정밀 지도를 생성하는 서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 차량 단말은, 세션화 작업을 통해 상기 추출된 도로 특징 데이터(RFD)를 단순화시키고, 상기 도로 특징 데이터(RFD)를 제외한 나머지 영역을 제거한 후, 이를 탑뷰(TOP View) 영상으로 변환하고, 상기 탑뷰 영상에서 도로 특징 데이터(RFD)에 할당된 아이디에 해당하는 데이터, 및 아이디가 할당되지 않은 부분에 해당하는 데이터(0)로 코딩하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 차량 단말은, 상기 코딩된 데이터를 지정된 스캔 방향으로 순차로 읽어 미리 설정된 형태의 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하되, 상기 스캔 방향으로 스캐닝 하면서 먼저 RFD 아이디(ID)를 기재하고, 이후 다른 아이디(ID)가 나타날 때까지, 상기 RFD 아이디(ID)와 동일한 아이디의 해당 데이터 수를 카운트하여 기재하는 방식으로 부호화하여 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 차량 단말은, 상기 부호화를 통해 도로 특징 데이터(RFD) 패킷이 생성되면, 여기에 도로 노면표시 정보를 포함하는 부가 정보, 및 상기 카메라 영상이 획득된 시점의 지피에스 좌표 정보가 더 부가된 최종 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 차량의 카메라를 이용해 촬영한 영상에서 도로 특징 데이터(RFD : Road Feature Data)를 추출한 후 이를 작은 크기의 패킷으로 생성하여 서버에 전송함으로써, 서버가 이를 이용해 빠르게 정밀 지도를 구축할 수 있도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 장치의 개략적인 구성을 보인 예시도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 3은 상기 도 2에 있어서, 도로 특징 데이터(RFD)에 할당할 아이디(ID)를 예시적으로 보인 테이블.
도 4는 상기 도 2에 있어서, 제어부가 카메라 영상을 처리하여 도로 특징 데이터(RFD)에 대한 아이디의 할당과 코딩 과정을 설명하기 위하여 보인 예시도.
도 5는 상기 도 4에 있어서, 코딩된 영상 데이터를 스캔하여 미리 지정된 형태로 생성한 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 보인 예시도.
도 6은 상기 도 5에 있어서, RFD 패킷에 부가 정보와 카메라 영상이 획득된 시점의 위치 정보를 포함하여 생성되는 최종 RFD 패킷을 보인 예시도.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 정밀 지도 구축 장치 및 방법의 일 실시예를 설명한다.

이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 장치의 개략적인 구성을 보인 예시도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 정밀 지도 구축 장치는, 카메라부(110), 지피에스 수신부(120), 거리 검출부(130), 제어부(140), 및 통신부(150)를 포함한다.

상기 본 실시예에 따른 정밀 지도 구축 장치는, 상기 통신부(150)를 통해 도로 특징 데이터(RFD : Road Feature Data)를 전송하여 이 도로 특징 데이터(RFD)를 이용해 정밀 지도를 자동으로 구축하게 하는 서버(200)(즉, 정밀 지도 구축 서버)를 포함한다.

이때 상기 서버(200)를 제외한 정밀 지도 구축 장치는 차량용 단말로 이해될 수 있으며, 상기 서버(200)를 포함한 전체가 정밀 지도 구축 장치(혹은 정밀 지도 구축 시스템)로 이해될 수도 있음에 유의한다.

상기와 같이 본 실시예는 상기 카메라부(110)에서 촬영된 영상을 처리하여 정밀 지도 구축에 필요한 도로 특징 데이터(RFD)만 포함된 작은 사이즈의 데이터를 생성하여 상기 서버(200)에 전송함으로써, 실시간성 및 정밀 지도 구축 작업 효율성을 향상시킬 수 있도록 하는 특징이 있다.

도 1을 참조하면, 상기 카메라부(110)는 차량 전방의 영상을 촬영한다.

상기 카메라부(110)는 디지털 방식의 이미지 센서(예 : CCD, CMOS 등)를 이용한 카메라로서, 정밀 지도 구축 장치를 위한 전용 카메라, 및 휴대 단말기(예 : 스마트폰, 스마트패드, 내비게이션, 블랙박스 등)에 장착된 카메라 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 지피에스 수신부(110)는 지피에스(GPS : Global Positioning System) 모듈(미도시)을 이용해 차량(또는 본 실시예에 따른 정밀 지도 구축 장치)의 현재 위치정보를 수신한다.

상기 거리 검출부(130)는 차량(또는 정밀 지도 구축 장치)으로부터 전방의 타겟(예 : 도로 특징 데이터(RFD))까지의 거리를 측정하기 위한 적어도 하나 이상의 센서(예 : 초음파 거리 센서, 적외선 거리 센서, 레이저 거리 센서 등)를 포함한다.

다만 상기 차량(또는 정밀 지도 구축 장치)으로부터 전방의 타겟(예 : 도로 특징 데이터(RFD))까지의 거리는 상기 카메라부(110)에서 촬영한 영상 데이터를 처리하여 거리를 측정하는 것도 가능하다.

따라서 상기 제어부(140)는 상기 카메라부(110)에서 촬영한 영상 데이터를 처리하여 산출한 타겟(예 : 도로 특징 데이터(RFD))까지의 거리, 및 상기 거리 검출부(130)에서 검출한 타겟(예 : 도로 특징 데이터(RFD))까지의 거리 중 어느 하나를 선택하여 이용하거나, 상기 두 가지 거리 정보를 조합하여 보다 정확한 거리를 검출하는데 이용할 수도 있다.

또한 상기 제어부(140)는 상기 카메라부(110)에서 촬영한 영상 데이터를 처리하여 도로 특징 데이터(RFD)를 추출한다.

이때 상기 제어부(140)는 상기 영상 데이터에서 도로 특징 데이터(RFD)를 추출하기 위하여 미리 딥러닝 학습을 수행할 수 있다. 또는 공지된 영상 인식 알고리즘을 적용하여 도로 특징 데이터(RFD)를 추출할 수도 있다.

참고로 본 실시예에서 상기 도로 특징 데이터(RFD)는, 차선(예 : 흰색 실선, 황색 실선, 흰색 점선 등), 및 도로시설물(예 : 신호등, 교통표지판, 이정표 등) 정보를 포함한다. 아울러 본 실시예에서는 구체적으로 설명하지 않지만, 도로의 바닥면에 그려진 노면표시 정보(이하, 본 실시예에서는 메타 데이터나 부가 정보로 기재함)를 포함한다.

따라서 상기 제어부(140)는 상기 카메라부(110)에서 촬영한 영상 데이터를 처리하여 상기 미리 학습된 도로 특징 데이터(RFD)를 추출할 수 있다.

보다 구체적으로, 상기 제어부(140)는 상기 추출된 도로 특징 데이터(RFD)를 세션화 작업(즉, 특정 두께와 넓이를 갖는 도로 특징 데이터를 선이나 점의 형태로 단순하게 변환하는 작업)을 통해 단순화시키고, 도로 특징 데이터(RFD)를 제외한 나머지 영역을 제거하여, 상기 도로 특징 데이터(RFD)에 해당하는 정보로만 채워진 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하여 상기 통신부(150)를 통해 기 지정된 서버(200)(즉, 정밀 지도를 구축하는 서버)로 전송한다.

이에 따라 상기 서버(200)에 전송되는 데이터 패킷의 사이즈가, 기존에 영상 데이터를 직접적으로 전송할 경우 대비 수십 배 이상 축소(예 : 480Byte → 18Byte 축소)됨으로써, 데이터 통신비용 절감과 이로 인한 효율성 향상 효과를 얻을 수 있고, 정밀 지도를 구축해야 하는 서버(200)의 부하를 감소시켜 실시간성(영상 데이터에서 추출한 도로 특징 데이터를 정밀 지도에 반영하는 시간에 대한 실시간성)을 향상시키는 효과를 얻을 수 있다.

상기 통신부(150)는 상기 제어부(140)에서 생성한 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 기 지정된 서버(200)로 전송한다.

이하 상기 제어부(140)의 동작 및 상기 서버(200)와의 연계를 통한 정밀 지도 구축 방법에 대해서 도 2의 흐름도를 참조하여 보다 구체적으로 설명한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 제어부(140)는 카메라부(110)를 통해 촬영된 전방 카메라 영상(또는 영상 데이터)을 입력 받는다(S101).

이에 따라 상기 제어부(140)는 상기 카메라 영상을 처리하여, 정밀 지도 구축에 필요한 도로 특징 데이터(RFD)(예 : 차선, 노면표시, 교통표지, 신호등 등)를 인식한다(S102).

이때 상기 제어부(140)는 상기 도로 특징 데이터(RFD)에 대한 딥러닝 학습을 미리 수행하여, 상기 카메라 영상에서 도로 특징 데이터(RFD)를 인식할 수 있다.

그리고 상기 제어부(140)는 상기 인식한 도로 특징 데이터(RFD)에 대하여, 미리 설정된 고유의 아이디(ID)를 할당(부여)한다(S103)(도 3, 및 도 4의 (a) 참조).

도 3은 상기 도 2에 있어서, 도로 특징 데이터(RFD)에 할당할 아이디(ID)를 예시적으로 보인 테이블이고, 도 4는 상기 도 2에 있어서, 제어부가 카메라 영상을 처리하여 도로 특징 데이터(RFD)에 대한 아이디의 할당과 코딩 과정을 설명하기 위하여 보인 예시도이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 도로 특징 데이터(RFD)에 대하여, 예컨대 차선 중 흰색 실선은 1, 황색 실선은 2, 흰색 점선은 3으로 할당하고, 도로 시설물 중 신호등은 4, 교통 표시판은 5, 이정표는 6을 아이디(ID)로서 할당한 테이블을 보인 예시도이다. 다만 상기 도로 특징 데이터(RFD)에 대하여 할당한 아이디(ID)는 일 예시적으로 설정한 것이다. 물론 다른 실시예에서는 각 도로 특징 데이터(RFD)에 대하여 다른 아이디(ID)를 할당할 수도 있음에 유의한다.

또한 상기 제어부(140)는 정밀 지도 구축에 필요한 도로 특징 데이터(RFD)에 대한 지오메트리(Geometry) 정보들을 유지한 상태에서 가능한 한 데이터 사이즈를 줄이기 위하여, 상기 도 4의 (a)에 도시된 바와 같은 카메라 영상(또는 영상 데이터)을, 도 4의 (b)에 도시된 바와 같은 탑뷰(TOP View) 영상으로 변환하고, 이진화 작업 및 중심선을 기준으로 한 세션화 작업을 통하여 영상을 단순화시키고(S104), 상기 아이디(ID)가 할당된 도로 특징 데이터(RFD)를 제외한 나머지 주변 객체들을 모두 제거한다(S105).

그리고 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이, 상기 탑뷰 영상에서 상기 아이디가 할당된 부분(즉, 도로 특징 데이터에 해당하는 부분)은 해당 아이디(예 : 1 ~ 6)로 코딩하고, 아이디가 할당되지 않은 부분(즉, 주변 객체들이 모두 제거되고 남은 도로 바닥 영역에 해당하는 부분)은 0으로 코딩한다.

즉, 상기 세션화 작업을 통해, 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이, 상기 카메라 영상(또는 영상 데이터)에서 도로 특징 데이터(RFD) 영역은 미리 설정된 고유의 아이디(ID)로 데이터가 채워지며, 그 이외의 영역은 0으로 데이터가 채워진다.

이와 같이 코딩 작업을 마치면, 상기 카메라 영상(또는 영상 데이터)은 도로 특징 데이터(RFD) 아이디(ID)값을 갖는 영역과 0으로 채워진 영역으로 단순화된다.

참고로 상기 탑뷰 영상으로 변환하기 위해서, 상기 제어부(140)는 상기 인식된 차선을 평행하게 변환하고, 상기 차선을 평행하게 변환하기 위하여 적용된 변환 값을 상기 도로 특징 데이터(RFD)에 각기 적용하는 방식을 이용할 수 있다. 다만 이에 한정하지 않고, 상기 탑뷰 변환을 위한 방식은 공지된 다른 방식을 적용할 수도 있다.

이때 상기 카메라 영상(또는 영상 데이터)은 미리 지정된 사이즈(예 : 8 * 20)를 가지며, 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이, 코딩된 데이터를 지정된 스캔 방향으로 순차로 읽어 미리 설정된 형태의 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성한다(도 5 참조). 즉, 상기 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이 코딩된 데이터에 있어서, 차선 등의 도로 특징 데이터(RFD)는 세로 방향(즉, 지정된 스캔 방향)으로 동일한 값(예 : 동일한 아이디에 해당하는 값)을 갖게 되며, 이정표와 같은 객체들은 객체의 중심좌표를 구하여 하나의 점으로 표시될 수 있다.

이러한 도로 특징 데이터(RFD)의 특성을 활용하여 코딩된 데이터들을 세로 방향으로 스캐닝 하면서 ID, 및 사이즈 형태로 부호화 하면, 즉, 먼저 RFD 아이디(ID)를 기재하고 이후 다른 아이디(ID)가 나타날 때 까지 동일한 해당 데이터 수(즉, Pixel Length)를 카운트하여 기재하는 방식으로 부호화하면(S106), 도 5에 도시된 바와 같이 정밀 지도 구축에 필요한 모든 정보를 담고 있으면서도 데이터 사이즈를 최대한 감소시킬 수 있게 된다.

도 5는 상기 도 4에 있어서, 코딩된 영상 데이터를 스캔하여 미리 지정된 형태로 생성한 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 보인 예시도로서, 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이 코딩된 영상 데이터를 부호화하면, 0이 24개 연속되고, 1이 8개 연속되며, 0이 24개 연속되고, 3이 8개 연속되며, 0이 24개 연속되고, 1일 8개 연속되며, 0이 18개 연속되고, 6이 1개 연속되며, 0이 45개 연속되고 있음을 나타내는 RFD 패킷을 생성할 수 있다.

상기와 같이 특정 사이즈(8 * 20)의 영상 데이터를 전송한다고 가정할 경우, 영상 자체를 그대로 전송하는 기존 데이터 전송 방식으로는 480 바이트(Byte)가 전송되지만, 본 실시예에 따른 방식을 적용할 경우, 도 5에 도시된 바와 같이 18 바이트(byte)의 최소 형태로 전송 가능하게 된다.

뿐만 아니라, 상기 서버(200)는 상기 전송된 도로 특징 데이터(RFD)에서 정밀 지도를 만들기 위해 별도의 영상 인식이나 분석을 수행하지 않더라도, 도로의 형태 및 객체 존재들을 알 수 있기 때문에, 영상 데이터를 처리하고 분석하는 과정을 수행해야 하는 기존 과정 대비 더 빠르고 효율적으로 정밀 지도를 구축할 수 있게 된다.

다음 상기 도 5에 도시된 바와 같이, 도로 특징 데이터(RFD) 패킷이 생성되면, 여기에 도 6에 도시된 바와 같이, 메타 데이터(즉, 도로 노면 표시 정보와 같은 부가 정보) 및 상기 영상 데이터의 기준이 되는 지피에스 좌표 정보(GPS Position Data)를 더 부가하여, 최종 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성한다(S107). 즉, 최종적으로 RFD 패킷과 카메라 영상(또는 영상 데이터)이 획득된 시점의 GPS 데이터에서 경위도, 시간, 헤딩(Heading) 등의 위치 정보를 포함한 최종 RFD 패킷을 완성한다.

다음 상기 제어부(140)는 상기 생성된 최종 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 서버(200)에 전송함으로써(S108), 상기 서버(200)가 영상 데이터를 처리하고 분석하는 과정을 수행해야 하는 기존 과정 대비 더 빠르고 효율적으로 정밀 지도를 구축할 수 있게 한다.

이때 상기 각 단계들(S101 ~ S108)의 처리 순서는, 실시예에 따라 편의성과 효율성을 향상시키기 위하여 조정되거나 변경될 수도 있다.

상기와 같이 본 실시예는 입력 영상의 크기가 커질수록 더욱 효과적이며, 차선이 곡선으로 존재 할 경우 좀 더 많은 데이터 할당이 필요 하지만, 여전히 기존 방법(즉, 영상 데이터를 그대로 서버에 전송하여 서버에서 영상 처리와 분석을 통해 도로 특징 데이터를 추출하여 정밀 지도를 구축하는 방법) 대비 더 적은 양의 데이터를 서버에 전송함으로써, 영상 데이터의 전송에 따른 비용 부담을 줄이고 서버에서의 처리 효율성도 향상시킬 수 있도록 하는 효과가 있다.

이상으로 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.

110 : 카메라부 120 : 지피에스 수신부
130 : 거리검출부 140 : 제어부
150 : 통신부 200 : 서버

Claims

차량 전방의 영상을 촬영하는 카메라부; 및
상기 카메라부에서 촬영한 영상 데이터에서 도로 특징 데이터(RFD)를 추출하고, 상기 영상 데이터를 처리하여 상기 도로 특징 데이터(RFD)를 제외한 나머지 영역을 제거함으로써, 상기 도로 특징 데이터(RFD)에 해당하는 정보로만 부호화된 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하여 서버에 전송하는 제어부;를 포함하되,
상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하기 위하여,
상기 제어부는,
상기 도로 특징 데이터(RFD)를 아이디가 할당된 부분에 해당하는 데이터, 및 아이디가 할당되지 않은 부분에 해당하는 데이터(0)로 코딩하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치.
제 1항에 있어서,
상기 제어부의 제어에 따라 상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 상기 서버에 전송하는 통신부;를 더 포함하고,
상기 서버는 정밀 지도 구축 서버인 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치.
제 1항에 있어서, 상기 도로 특징 데이터(RFD)는,
흰색 실선, 황색 실선, 및 흰색 점선을 포함한 차선,
신호등, 교통표지판, 및 이정표를 포함한 도로시설물 정보, 및
도로의 바닥면에 그려진 노면표시 정보, 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치.
제 1항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 도로 특징 데이터(RFD)를 코딩하기 전에,
상기 영상 데이터를 탑뷰(TOP View) 영상으로 변환하고, 세션화 작업을 통해 상기 도로 특징 데이터(RFD)를 단순화시키며,
상기 탑뷰 영상에서 상기 도로 특징 데이터(RFD)를 제외한 나머지 영역을 제거하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치.
제 1항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 코딩한 데이터를 지정된 스캔 방향으로 순차로 읽어 미리 설정된 형태의 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하되,
상기 스캔 방향으로 스캐닝 하면서 먼저 RFD 아이디(ID)를 기재하고, 이후 다른 아이디(ID)가 나타날 때까지, 상기 RFD 아이디(ID)와 동일한 아이디의 해당 데이터 수를 카운트하여 기재하는 방식으로 상기 코딩한 데이터를 부호화하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치.
제 5항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 부호화를 통해 도로 특징 데이터(RFD) 패킷이 생성되면,
상기 생성된 도로 특징 데이터(RFD) 패킷에 도로 노면표시 정보를 포함하는 부가 정보, 및 카메라 영상이 획득된 시점의 지피에스 좌표 정보를 더 부가하여 최종 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치.
정밀 지도 구축 장치의 제어부가,
카메라부를 통해 촬영된 전방 카메라 영상을 입력받는 단계;
상기 카메라부에서 촬영한 영상 데이터에서 도로 특징 데이터(RFD)를 추출하는 단계;
상기 영상 데이터를 처리하여 상기 도로 특징 데이터(RFD)를 제외한 나머지 영역을 제거함으로써, 상기 도로 특징 데이터(RFD)에 해당하는 정보로만 부호화된 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하는 단계; 및
상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 서버에 전송하는 단계;를 포함하되,
상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하기 위하여,
상기 제어부는,
상기 도로 특징 데이터(RFD)를 아이디가 할당된 부분에 해당하는 데이터, 및 아이디가 할당되지 않은 부분에 해당하는 데이터(0)로 코딩하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 방법.
제 7항에 있어서,
상기 도로 특징 데이터(RFD)를 코딩하기 전에,
상기 제어부는,
상기 영상 데이터를 탑뷰(TOP View) 영상으로 변환하고, 세션화 작업을 통해 상기 도로 특징 데이터(RFD)를 단순화시키고,
상기 탑뷰 영상에서 상기 도로 특징 데이터(RFD)를 제외한 나머지 영역을 제거하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 방법.
제 7항에 있어서, 상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하기 위하여,
상기 제어부는,
상기 코딩한 데이터를 지정된 스캔 방향으로 순차로 읽어 미리 설정된 형태의 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하되,
상기 스캔 방향으로 스캐닝 하면서 먼저 RFD 아이디(ID)를 기재하고, 이후 다른 아이디(ID)가 나타날 때까지, 상기 RFD 아이디(ID)와 동일한 아이디의 해당 데이터 수를 카운트하여 기재하는 방식으로 상기 코딩한 데이터를 부호화하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 방법.
제 9항에 있어서, 상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하기 위하여,
상기 제어부는,
상기 부호화를 통해 도로 특징 데이터(RFD) 패킷이 생성되면,
상기 생성된 도로 특징 데이터(RFD) 패킷에 도로 노면표시 정보를 포함하는 부가 정보, 및 카메라 영상이 획득된 시점의 지피에스 좌표 정보를 더 부가하여 최종 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 방법.
제어부를 통해,
카메라부에서 촬영한 영상 데이터에서 도로 특징 데이터(RFD)를 추출하고,
상기 영상 데이터를 탑뷰(TOP View) 영상으로 변환하고, 세션화 작업을 통해 상기 도로 특징 데이터(RFD)를 단순화시키고,
상기 도로 특징 데이터(RFD)를 단순화시킨 탑뷰 영상에서 상기 도로 특징 데이터(RFD)를 제외한 나머지 영역을 제거한 후, 상기 도로 특징 데이터(RFD)에 할당된 아이디에 해당하는 데이터, 및 아이디가 할당되지 않은 부분에 해당하는 데이터(0)로 코딩함으로써,
상기 도로 특징 데이터(RFD)에 해당하는 정보로만 부호화된 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하여 서버에 전송하는 차량 단말; 및
상기 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 수신하고, 상기 패킷에 포함된 도로 특징 데이터(RFD)를 반영한 정밀 지도를 생성하는 서버;를 포함하는 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치.
제 11항에 있어서, 상기 차량 단말은,
상기 코딩된 데이터를 지정된 스캔 방향으로 순차로 읽어 미리 설정된 형태의 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하되,
상기 스캔 방향으로 스캐닝 하면서 먼저 RFD 아이디(ID)를 기재하고, 이후 다른 아이디(ID)가 나타날 때까지, 상기 RFD 아이디(ID)와 동일한 아이디의 해당 데이터 수를 카운트하여 기재하는 방식으로 상기 코딩된 데이터를 부호화하여 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치.
제 12항에 있어서, 상기 차량 단말은,
상기 부호화를 통해 도로 특징 데이터(RFD) 패킷이 생성되면,
상기 생성된 도로 특징 데이터(RFD) 패킷에 도로 노면표시 정보를 포함하는 부가 정보, 및 상기 카메라 영상이 획득된 시점의 지피에스 좌표 정보가 더 부가된 최종 도로 특징 데이터(RFD) 패킷을 생성하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치.