KR102663836B1 - 차량 간 거리 측정 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

현재 차량에 설치된 영상 획득부를 통해 상기 현재 차량의 전방 영상을 획득하는 단계; 실제 도로 상에 정해진 기준점에 대응하는 상기 전방 영상 내 도로 상의 기준위치와, 상기 전방 영상 내 타겟 차량의 타겟위치와의 사이를 복수개의 구간으로 분할하는 단계; 상기 복수개의 구간 중 제1 구간을 이루는 상기 기준위치로부터 제1 위치까지의 구간거리를, 상기 기준위치와 상기 제1 위치 간 수평방향의 거리차(x) 및 수직방향의 거리차(v)를 이용하여 산출하는 단계; 및 상기 제1 구간에 이어서, 상기 복수개의 구간 각각으로 산출되는 상기 구간거리를 모두 합산하여, 상기 타겟 차량과 상기 현재 차량 사이의 거리 정보를 측정하는 단계를 포함하는 차량 간 거리 측정 방법이 개시된다.

Description

차량 간 거리 측정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR MEASURING DISTANCE BETWEEN VEHICLES}

아래의 설명은 차량 간 거리 측정 방법에 관한 것이다.

종래의 차량간 거리 측정 방법은, 차량에 설치된 다수의 센서를 통해 차량과 외부 물체 사이의 거리를 측정하고 있다. 거리 측정에 사용되는 센서로는 적외선센서, 라이다센서, RF센서 등이 있고, 센서가 방출한 신호 중 외부 물체에 반사되어 돌아오는 신호를 검출함으로써 외부 물체와의 거리를 측정할 수 있다.

한편, 앞차와의 거리 추정시 센서를 이용하면, 앞차의 뒷범퍼를 맞고 돌아온 신호에 의해 앞차와의 직선 상의 거리가 구해지기 때문에, 차량이 굽은 도로를 주행하고 있을 때와 같이 실제 차선의 형상을 고려한 정확한 곡선 거리는 측정하기 어렵다.

따라서 차량이 굽은 도로 상에 존재할 때는 차량에 설치된 카메라를 이용해서 전방 영상을 촬영하고, 전방 영상의 분석을 통해 차량 간의 거리를 추정하는 방식이 이용될 수 있다.

일실시예에 따른 차량 간 거리 측정 방법은 현재 차량에 설치된 영상 획득부를 통해 상기 현재 차량의 전방 영상을 획득하는 단계; 실제 도로 상에 정해진 기준점에 대응하는 상기 전방 영상 내 도로 상의 기준위치와, 상기 전방 영상 내 타겟 차량의 타겟위치와의 사이를 복수개의 구간으로 분할하는 단계; 상기 복수개의 구간 중 제1 구간을 이루는 상기 기준위치로부터 제1 위치까지의 구간거리를, 상기 기준위치와 상기 제1 위치 간 수평방향의 거리차(x) 및 수직방향의 거리차(v)를 이용하여 산출하는 단계; 및 상기 제1 구간에 이어서, 상기 복수개의 구간 각각으로 산출되는 상기 구간거리를 모두 합산하여, 상기 타겟 차량과 상기 현재 차량 사이의 거리 정보를 측정하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따른 차량 간 거리 측정 장치는 현재 차량의 전방 영상을 획득하는 영상 획득부; 상기 전방 영상에 포함된 타겟 차량과 상기 현재 차량 사이의 거리 정보를 측정하는 프로세서; 및 상기 거리 정보가 미리 결정된 값보다 작아지는 경우, 경고 알림을 제공하는 경고부를 포함하고, 상기 프로세서는 실제 도로 상에 정해진 기준점에 대응하는 상기 전방 영상 내 도로 상의 기준위치와, 상기 전방 영상 내 타겟 차량의 타겟위치와의 사이를 복수개의 구간으로 분할하고, 상기 복수개의 구간 중 제1 구간을 이루는 상기 기준위치로부터 제1 위치까지의 구간거리를, 상기 기준위치와 상기 제1 위치 간 수평방향의 거리차(x) 및 수직방향의 거리차(v)를 이용하여 산출하고, 상기 제1 구간에 이어서, 상기 복수개의 구간 각각으로 산출되는 상기 구간거리를 모두 합산하여, 상기 타겟 차량과 상기 현재 차량 사이의 거리 정보를 측정할 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 현재 차량에서 영상 획득부를 통해 획득한 전방 영상의 일례를 도시하는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 차량 간 거리 측정 장치가 현재 차량과 타겟 차량 사이의 직선 거리를 계산하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른, 차량 간 거리 측정 장치가 전방 영상을 통해 굽은 도로 상의 차량 간 거리를 측정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 현재 차량에서 영상 획득부를 통해 획득한 전방 영상을 보정 처리해 획득한 버드아이뷰 이미지의 일례를 도시하는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 타겟 차량과 현재 차량 사이의 굽은 거리를 측정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 차량 간 거리 측정 장치의 전체 구성을 나타내는 도면이다.

실시예들에 대한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 본 명세서의 범위는 개시된 실시예들의 특정한 형태로 한정되는 것이 아니라 설명한 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

한편, 어떤 실시예가 달리 구현 가능한 경우에 특정 블록 내에 명기된 기능 또는 동작이 순서도와 다르게 수행될 수 있다. 예를 들어, 연속하는 두 블록들이 실제로는 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 관련된 기능 또는 동작에 따라서는 해당 블록들의 순서가 뒤바뀌어 수행될 수도 있다.

이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

차량 간 거리 측정 장치는 현재 차량에 설치된 블랙 박스와 같이 현재 차량의 전방 영상을 획득할 수 있는 영상 획득부를 통해 획득한 전방 영상에 기초하여 현재 차량과 앞 차량 사이의 거리 정보를 추정할 수 있다.

본 명세서에서 직선 도로 상에서 차량 간 거리를 측정함에 있어서, 차량 간 거리 측정 장치는 전방 영상에서 획득한 차선 간격 정보(도로의 차선폭)와 함께, 상기 영상 획득부의 지표로부터의 설치높이(h)를 고려하여, 도로 규격과 같은 추가적인 데이터 없이 현재 차량과 타겟 차량 간의 거리 정보를 추정할 수 있다.

한편, 곡선 도로 상에서 차량 간 거리를 측정함에 있어서, 차량 간 거리 측정 장치는 전방 영상에서 표현되는 타겟 차량의 위치와 현재 차량으로부터의 거리(d1)를 알고 있는 기준점 위치의 사이의 거리를 복수개의 구간으로 분할하고, 현재 차량으로부터 가까운 구간부터 각 구간 별로 산출되는 구간거리 및 거리(d1)를 합산하여, 타겟 차량과 현재 차량의 거리를 추정하는 방식으로 측정할 수 있다.

차량 간 거리 측정 장치는 '직각삼각형의 빗변길이'에 해당하는 각 구간의 구간거리를 산출하기 위해, 그에 앞서 '직각삼각형의 밑변길이'에 해당하는 각 구간의 수평방향의 거리차(x)와, '직각삼각형의 밑변에 직교하는 변의 길이'에 해당하는 각 구간의 수직방향의 거리차(v)의 산출을 수행할 수 있다.

각 구간의 수직방향의 거리차(v)는, 앞서 설명한 직선 도로 상에서 차량 간의 거리를 측정하는 방식을 이용해 구해진 해당 구간의 최대 직선 거리로부터, 직전 구간에서 구해진 최대 직선 거리를 차감하는 방식으로 산출될 수 있다.

각 구간의 수평방향의 거리차(x)는, 전방 영상에 표현되는 도로의 차선폭과 각 구간의 수평방향의 거리차(x) 간 픽셀수 비율과, 실제 도로의 차선폭을 이용해 산출될 수 있다.

이때 전방 영상에서, 현재 차량에서 가까울수록 실제보다 넓게 표현되고, 현재 차량에서 멀리 떨어질수록 실제보다 좁게 보이는 카메라 왜곡이 나타날 수 있으므로, 차량 간 거리 측정 장치는 각 구간의 수평방향의 거리차(x)를 구하기에 앞서 상기 전방 영상을 수평방향에 대해 보정 처리하여, 버드아이뷰 이미지를 획득할 수 있다.

버드아이뷰 이미지에서는 도로 상의 차선폭(w)이 현재 차량으로부터의 거리에 관계없이 균일하게 표현되기 때문에, 차량 간 거리 측정 장치는 버드아이뷰 이미지를 이용해 실제 도로의 차선폭을 정확히 산출할 수 있고, 이를 바탕으로 이미지 내 도로의 차선폭과 각 구간의 수평방향의 거리차(x) 간 픽셀수 비율에 따른 정확한 거리차(x) 값을 산출할 수 있다.

따라서 본 발명에 의하면 차량이 주행하는 도로(차선)의 형태를 고려하여, 굽은 도로를 주행 중인 차량의 앞차와의 곡선 거리를 차량의 영상 획득부를 통해 획득한 전방 영상을 통해 정밀하게 추정하여 측정할 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 현재 차량에서 영상 획득부를 통해 획득한 전방 영상의 일례를 도시하는 도면이다.

도 1을 참조하면, 전방 영상(100)은 현재 차량에 설치된 블랙 박스와 같은 영상 획득부를 통해 획득할 수 있다. 도 1에 도시된 전방 영상(100)은 3차선 도로를 달리고 있는 타겟 차량(110)을 포함하고 있다.

전방 영상(100)에서 표현되는 타겟 차량(110)은 현재 차량과 떨어진 거리에 따라 그 크기 및 전방 영상 내 위치가 변화될 수 있다. 예를 들어, 현재 차량과 멀리 떨어져 있는 타겟 차량은 전방 영상(100)의 상단부에 작게 나타나고, 현재 차량과 가까이 있는 타겟 차량은 더 큰 크기로 전방 영상(100)의 하단부에 나타날 수 있다.

타겟 차량(110) 뿐만 아니라, 전방 영상(100)에서 표현되는 도로의 차선폭(이하, 차선 간격)(123)도, 현재 차량으로부터 먼 거리에 있는 차선 간격(123)은 실제에 비해 좁게 표현되고, 가까운 거리에 있는 차선 간격(121)은 실제에 비해 넓게 표현될 수 있다. 현재 차량과의 거리에 따른 전방 영상(100)의 차선 간격 정보의 변화는 도 2를 통해 보다 상세히 설명된다.

본 명세서에서 차량 간 거리 측정 장치는 현재 차량이 직선 도로가 아니라 굽은 도로를 주행하는 경우, 도로의 차선 형상을 고려한 현재 차량과 타겟 차량(110) 사이의 굽은 거리(S)를 정확히 측정하기 위해, 실제 도로 상에 정해진 기준점(즉, 현재 차량으로부터의 거리(d1)를 알고 있는 전방의 임의 지점)에 대응하는, 전방 영상(100) 내 도로 상의 기준위치(121)와, 전방 영상(100) 내 타겟 차량(110)의 타겟위치(123)와의 사이를 복수개의 구간(zone1~n)으로 분할할 수 있다.

차량 간 거리 측정 장치는 복수개의 구간 중 현재 차량에서 가장 가까운 제1 구간(zone1)의 구간거리(S1)를, 제1 구간(zone1)의 시점인 상기 기준위치(121)와, 제1 구간(zone1)의 종점인 제1 위치 간 수평방향의 거리차(x1) 및 수직방향의 거리차(v1)를 이용하여 피타고라스 정리에 의해 산출할 수 있고, 상기 제1 구간에 이어서 제2 구간(zone2)의 구간거리(S2)도, 제2 구간(zone2)의 시점인 상기 제1 위치와 제2 구간(zone2)의 종점인 제2 위치 간 수평방향의 거리차(x2) 및 수직방향의 거리차(v2)를 이용하여 산출할 수 있다.

차량 간 거리 측정 장치는 현재 차량으로부터 가까운 순으로 상기 복수개의 구간 각각으로 산출되는 상기 구간거리를 모두 합산(S=S1+S2+..Sn)하고, 여기에 이미 알고 있는 현재 차량으로부터 상기 기준점까지의 거리(d1)를 더함으로써, 현재 차량으로부터 타겟 차량(110) 사이의 굽은 거리(S)를 추가적인 차량센서를 이용하지 않고, 전방 영상(100)을 통해 손쉽게 정확히 측정할 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른 차량 간 거리 측정 장치가 현재 차량과 타겟 차량 사이의 직선 거리를 계산하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 차량 간 거리 측정 장치는 렌즈(220)를 통해 위치(230)에 상이 맺히도록 함으로써 전방 영상을 획득할 수 있다. 여기서 렌즈(220)의 중심에서 상이 맺히는 위치(230)까지의 거리(f)는 도 5에서 유도되는 수학식을 이용해 산출될 수 있다.

차선폭(차선 간격)이 w인 실제 도로 상의 제1 지점(211)에 타겟 차량(110)이 위치하고, 현재 차량과의 거리가 d1인 지점(213)이 기준점으로 미리 정해진 상황에서, 차량 간 거리 측정 장치는 렌즈(220)를 통해 제1 지점(211)에서의 차선 간격에 대한 수평선 상(241)이 맺히도록 하고, 기준점(213)에서의 차선 간격에 대한 수평선 상(243)이 맺히도록 함으로써 전방 영상을 획득할 수 있다.

제1 지점(211)에서의 차선 간격과 기준점(213)에서의 차선 간격은 실제 w로 동일하지만, 타겟 차량(110)의 제1 지점(211)에서의 차선 간격에 상응하는, 전방 영상 내 수평선 상(243)의 길이()는, 도 1에서 설명한 현재 차량으로부터의 거리에 따라 실제보다 좁게 표현되고, 현재 차량으로부터 더 가까운 기준점(213)에서의 차선 간격에 상응하는, 전방 영상 내 수평선 상(241)의 길이()는, 실제보다 좁게 표현될 수 있다.

따라서 차량 간 거리 측정 장치는 전방 영상 내 수평선 상(243)의 길이()와 수평선 상(241)의 길이() 간 비율()에 기초하여, 현재 차량과 타겟 차량(110) 사이의 직선 거리(d2)를 측정할 수 있다. 구체적으로 하기의 [수학식 1]을 통해 차량 사이의 직선 거리(d2)가 측정될 수 있다.

여기서, d2는 현재 차량과 타겟 차량(110) 사이의 직선 거리이고, d1은 현재 차량과 도로 상의 기준점(213) 사이의 거리이고, 는 기준점(213)에서의 차선 간격에 상응하는 전방 영상 내 수평선 상(243)의 길이이고, 는 타겟 차량(110)이 위치한 도로 상의 제1 지점(211)에서의 차선 간격에 상응하는 전방 영상 내 수평선 상(241)의 길이를 의미한다. d1가 설정값이 되고, [수학식 1]을 통해 타겟 차량(110)과의 직선 거리(d2)가 계산된다.

이하에서는 도 2를 참조하여 [수학식 5] 내지 [수학식 15]를 이용해 [수학식 1]의 유도 과정을 설명한다.

아래 수식에서 은 현재 차량으로부터 도로 상의 기준점(213)까지의 거리이고, 는 현재 차량으로부터 타겟 차량(110)까지의 거리이다.

은 기준점(213)에서의 전방 영상 내의 차선 간격이고, 는 타겟 차량(110)의 위치(211)에서의 전방 영상 내의 차선 간격이다.

는 렌즈(220)의 중심으로부터 상이 맺히는 위치(230)까지의 거리이고, 는 렌즈(220)의 중심에 상응하는 전방 영상 내 중점위치(201)로부터 까지의 거리이고, 는 렌즈(220)의 중심에 상응하는 전방 영상 내 중점위치(201)로부터 까지의 거리이다.

w는 실제 도로의 차선폭(차선 간격)으로, 타겟 차량(110)이 위치한 제1 지점(211)에 그려진 차선(이하, 제1 차선)의 간격과, 도로 상의 기준점(213)에 그려진 차선(이하, 기준 차선)의 간격은 모두 w로 동일하다.

은 렌즈(220)로부터 도로 상의 상기 제1 차선까지의 사선 거리이고, 는 렌즈(220)로부터 도로 상의 상기 기준 차선까지의 사선 거리이다.

은 렌즈(220)로부터 전방 영상 내 까지의 사선 거리이고, 는 렌즈(220)로부터 전방 영상 내 까지의 사선 거리이다.

h는 현재 차량의 영상 획득부의 지표로부터의 설치 높이이다. 과 h는 사용자에 의해 설정되는 값이다.

먼저, 도 2의 각도 , 를 이용해 , 를 구하면, [수학식 5] 및 [수학식 6]과 같이, 기지의 설정값인 h 및 d1에 의한 수식과, 구해지지 않은 및 와 에 의한 수식의 두 가지로 표현되고, 두 수식에서 f의 값은 구해지지 않았지만 동일한 값이므로, 이를 이용해 두 수식을 연립하면, [수학식 7]이 유도된다.

또한, 도 2의 각도 , 를 이용해 , 를 구하면, [수학식 8] 및 [수학식 9]와 같이 표현되고, 두 수식에서도 f가 같으므로 이를 이용해 연립하면, [수학식 10]이 유도된다.

또한, 도 2의 각도 , 를 이용해 , 를 구하면, [수학식 11] 및 [수학식 12]와 같이 표현되고, 두 수식을 연립하면, [수학식 13]이 유도된다.

또한, [수학식 13], [수학식 7] , [수학식 10]을 이용하면, [수학식 14]가 유도될 수 있고, [수학식 14]의 수식에서 동일값 w를 소거하면 [수학식 15]가 유도될 수 있으며, 이를 현재 차량으로부터 타겟 차량(110)까지의 거리 를 구하는 수식으로 하면 [수학식 1]이 유도된다.

다시 말해, 차량 간 거리 측정 장치는 차량 간의 거리 측정 장치는 전방 영상에 포함된 타겟 차량(110) 및 차선을 검출하고, 검출된 타겟 차량(110)의 위치(211)에 대응하는 전방 영상에 나타나는 도로 상의 차선 간격 정보 (241)를 획득할 수 있다.

예를 들어, 차량 간의 거리 측정 장치는 검출된 타겟 차량(110)의 뒷범퍼 위치에 대응하는 전방 영상 픽셀의 좌표를 획득하고, 획득한 좌표를 기준으로 수평선을 그어 차선과 만나는 지점을 획득함으로써, 전방 영상에 포함된 차량의 위치에 대응하는 차선 간격 정보를 획득할 수 있다. 여기서 차선 간격 정보를 획득하기 위한 차량에 대응하는 좌표의 선택은 차량의 범퍼에 한정되지 않고, 차량에 대응되는 임의의 좌표일 수 있다.

차량 간 거리 측정 장치는 획득한 차선 간격 정보 (241) 및 도로 상의 기준점(213)에 대응하는 전방 영상에 나타나는 기준 차선 간격 정보 (243)에 기초하여 전방 영상에 포함된 타겟 차량(110)과 현재 차량 사이의 직선 거리를 측정할 수 있다.

도 3은 일 실시예에 따른, 차량 간 거리 측정 장치가 전방 영상을 통해 굽은 도로 상의 차량 간 거리를 측정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

일 실시예에 따르면, 단계(310)에서 차량 간 거리 측정 장치는 현재 차량에 설치된 영상 획득부를 통해 현재 차량의 전방 영상을 획득한다. 예를 들어, 영상 획득부는 차량에 설치되어 전방 영상을 획득할 수 있는 블랙박스를 포함할 수 있지만, 영상 획득부는 제시된 예시에 한정되지 않는다.

일 실시예에 따르면, 단계(320)에서 차량 간 거리 측정 장치는 획득한 전방 영상을 수평방향에 대해 보정 처리하여, 버드아이뷰 이미지를 획득한다. 버드아이뷰 이미지를 획득하는 방법은 도 4를 통해 구체적으로 설명된다.

전방 영상에서는 도로의 차선 간격(차선폭)이 현재 차량으로부터의 거리에 따라 먼 거리에서는 좁게, 상대적으로 가까운 거리에서는 넓게 표현되지만, 버드아이뷰 이미지는 도로의 차선 간격이 현재 차량으로부터의 거리에 관계없이 동일하게 표현될 수 있다.

따라서 후술하는 단계(340)에서는, 현재 차량으로부터의 거리에 따라 도로의 차선폭이 다르게 표현되는 전방 영상에서의 차선폭 간 비율(L1/L2)을 이용해, 현재 차량으로부터의 직선 거리를 구해서, 각 구간의 수직방향의 거리차를 구하고, 또한, 현재 차량으로부터의 거리에 관계없이 도로의 차선폭이 균일하게 표현되는 버드아이뷰 이미지에서의 도로의 차선폭에 대한 각 구간의 수평방향의 거리차(x)의 비율을 이용해, 각 구간의 수평방향의 거리차(x)를 구할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 단계(330)에서 차량 간 거리 측정 장치는 실제 도로 상에 정해진 기준점(현재 차량으로부터의 거리(d1)를 알고 있는 지점)에 대응하는 상기 전방 영상 내 도로 상의 기준위치와, 상기 전방 영상 내 타겟 차량의 타겟위치와의 사이를 복수개의 구간(zone1~n)으로 분할한다.

여기서 구간(zone1~n)의 수가 많아질수록, 계산 복잡도가 증가하고 그에 따라 거리 예측에 필요한 시간이 증가하지만 측정되는 거리의 정확도가 높아질 수 있다. 반면, 구간(zone1~n)의 수가 적어질수록, 계산 복잡도와 거리 예측 시간이 감소하지만 측정되는 거리의 정확도가 떨어질 수 있다. 이를 고려해 구간(zone1~n)의 수는 현재 차량의 주행 상황에 따라서 적절하게 결정/조정될 수 있고, 미리 계획해서 결정하지 않고 주행 시점에 동적으로 결정될 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 단계(340)에서 차량 간 거리 측정 장치는 상기 복수개의 구간 중 제1 구간을 이루는 상기 기준위치로부터 제1 위치까지의 구간거리를, 상기 기준위치와 상기 제1 위치 간 수평방향의 거리차(x) 및 수직방향의 거리차(v)를 이용하여 산출한다.

차량 간 거리 측정 장치는 복수개의 구간 중 현재 차량에서 가장 가까운 제1 구간(zone1)의 구간거리(S1)를, 직각삼각형의 빗변길이로 가정했을 때, 제1 구간(zone1)의 시점인 상기 기준위치와, 제1 구간(zone1)의 종점인 제1 위치 간 수평방향의 거리차(x1) 및 수직방향의 거리차(v1)를 이용한 [수학식 3]에 의해, 구간거리(s1)를 산출할 수 있다. 즉, 각 구간의 구간거리는 피타고라스 정리에 의해 산출될 수 있다.

여기서 수직방향의 거리차(v1)는, 현재 차량으로부터의 거리에 따라 도로의 차선폭이 다르게 표현되는 전방 영상에서의 차선폭 간 비율(L1/L2)을 이용해, 현재 차량으로부터의 직선 거리를 구해서 산출될 수 있다.

즉, 차량 간 거리 측정 장치는 상기 실제 도로 상의 상기 기준점에서의 차선폭(w)에 대응하는, 상기 전방 영상 내 상기 기준위치에서의 차선폭(L1)에 해당하는 픽셀수를, 상기 전방 영상 내 상기 기준위치 보다 전방의 상기 제1 위치에서의 차선폭(L2)에 해당하는 픽셀수로 나누어, 상기 전방 영상에서의 상기 차선폭 간 비율(L1/L2)을 산출한 후, 산출된 차선폭 간 비율(L1/L2) 및 기지의 상기 기준점과 상기 현재 차량 사이의 거리(d1)를 이용한 [수학식 1]에 따라, 상기 전방 영상 내 상기 제1 위치와 대응되는, 상기 실제 도로 상의 제1 지점(211)과 상기 현재 차량 사이의 거리(d2)를 산출하고, 상기 산출된 거리(d2)로부터, 상기 기준점까지의 거리(d1)를 차감한 값(d2-d1)을 이용하여, 상기 전방 영상 내 상기 기준위치와 상기 제1 위치 간 수직방향의 거리차(v)를 산출할 수 있다.

또한, 각 구간의 수평방향의 거리차(x)는, 현재 차량으로부터의 거리에 관계없이 도로의 차선폭이 균일하게 표현되는 버드아이뷰 이미지를 이용해, 실제 도로의 차선폭(w)을 구해서 산출될 수 있다.

구체적으로, 차량 간 거리 측정 장치는 상기 전방 영상 내 상기 기준위치에서의 차선폭(L1)에 해당하는 픽셀수로부터, 상기 전방 영상 내 상기 제1 위치에서의 차선폭(L2)에 해당하는 픽셀수를 차감하여, 상기 전방 영상에서의 차선폭 차이값(L1-L2)을 산출할 수 있다.

또한 차량 간 거리 측정 장치는 영상 획득부의 렌즈중심에 대응하는, 상기 전방 영상 내 중점위치에서 상기 차선폭(L1)까지의 거리(k1)에 해당하는 픽셀수로부터, 상기 중점위치에서 상기 차선폭(L2)까지의 거리(k2)에 해당하는 픽셀수를 차감하여, 거리 차이값(k2-k1)을 산출할 수 있다.

또한 차량 간 거리 측정 장치는 상기 차선폭 차이값(L1-L2)과, 상기 거리 차이값(k2-k1), 및 영상 획득부에 대해 설정된 지표면으로부터 설치높이(h)를 이용한 [수학식 2]에 따라, 전방 영상으로부터 실제 도로 상의 차선폭(w)을 산출할 수 있다.

이하에서는 도 2를 참조하여 [수학식 16] 내지 [수학식 20]을 거쳐 [수학식 2]가 유도되는 과정을 설명한다.

앞서 도 2에서 유도된 [수학식 7]과, [수학식 10], [수학식 14]를 연립하면, 렌즈(220)의 중심에서 상이 맺히는 위치(230)까지의 거리(f)는 [수학식 16]과 같이 표현될 수 있다.

여기서 일부를 추출하면 [수학식 17]이 유도되고, 이 중 동일값인 d1을 소거하면, k1를 산출하는 [수학식 18]와, k2를 산출하는 [수학식 19]가 유도될 수 있다.

이후, [수학식 18]로부터 [수학식 19]를 차감하여, (k1-k2)를 산출하는 [수학식 20]이 유도될 수 있고, 이로부터 [수학식 2]가 유도될 수 있다.

렌즈(220)의 중심에 해당하는 전방 영상 내 중점위치(201)를 구할 수 없는 경우에, 상기 중점위치(201)로부터의 L1까지의 거리(k1) 및 L2까지의 거리(k2)를 각각 산출할 수는 없다.

하지만, 렌즈(220)의 지표면으로부터의 설치 높이(h)와, 전방 영상에 표현되는 각 차선폭(L1, L2) 간 차이값(L1-L2)과, 각 차선폭(L1, L2)의 거리 차이값(k2-k1)을 알면, [수학식 2]를 이용해 실제 도로의 차선폭(w)을 산출할 수 있다. 여기서 차선폭 차이값(L1-L2)과 거리 차이값(k2-k1)은, 전방 영상에서 표현되는 픽셀수 비율로 구해질 수 있다.

즉, 차량 간 거리 측정 장치는 상기 단계(320)에서 획득된 버드아이뷰 이미지 내에서 표현되는 상기 도로의 차선폭에 해당하는 픽셀수와, 상기 수평방향의 거리차(x)에 해당하는 픽셀수 간 비율(예, 차선폭: 거리차(x)=100:10)을 산출하고, [수학식 2]에서 구해진 실제 도로의 차선폭(w)에 상기 비율(예, 10%)을 적용함으로써, 상기 기준위치와 상기 제1 위치 간 수평방향의 거리차(x)를 산출할 수 있다.

차량 간 거리 측정 장치는 상기 제1 구간에 이어서, 제2 구간(zone2)의 구간거리(S2)도, 제2 구간(zone2)의 시점인 상기 제1 위치와 제2 구간(zone2)의 종점인 제2 위치 간 수평방향의 거리차(x2) 및 수직방향의 거리차(v2)를 이용하여 산출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 단계(350)에서 차량 간 거리 측정 장치는 상기 복수개의 구간 각각으로 산출되는 상기 구간거리를 모두 합산하는 [수학식 4]에 따라, 상기 타겟 차량과 상기 현재 차량 사이의 거리 정보(S)를 측정한다.

여기서, S는 타겟 차량과 상기 현재 차량 사이의 거리 정보(굽은 거리)이고, 는 구간(i)의 구간거리이고, n은 구간의 수이다.

차량 간 거리 측정 장치는 현재 차량으로부터 가까운 순으로 상기 복수개의 구간 각각으로 산출되는 상기 구간거리를 모두 합산(S=S1+S2+..Sn)하고, 여기에 이미 알고 있는 현재 차량으로부터 상기 기준점까지의 거리(d1)를 더함으로써, 굽은 도로를 주행 중인 경우에도 현재 차량과 타겟 차량 사이의 굽은 거리(S)를 추가적인 차량센서를 이용하지 않고, 전방 영상을 통해 측정할 수 있다.

여기서 상술한 수학식들을 이용해 산출되는 현재 차량과 전방 차량과의 거리(차거리)는 실제값과 차이(오차)가 발생할 수 있기 때문에 이에 대한 보정을 위해 특정값을 더하거나 곱해서 실제 차거리와 유사하게 만들 수 있다.

도 4는 일 실시예에 따른 현재 차량에서 영상 획득부를 통해 획득한 전방 영상을 보정 처리해 획득한 버드아이뷰 이미지의 일례를 도시하는 도면이다.

도 4를 참조하면, 영상 획득부를 통해 획득한 전방 영상(100)에 나타나는 차선들의 실제 차선 간격은 동일하지만, 현재 차량으로부터 거리가 멀어짐에 따라 하나의 점(소실점)으로 수렴하는 형태를 나타내기 때문에, 현재 차량으로부터 떨어진 거리에 따라 전방 영상(100)에 표현되는 차선의 간격은 차이가 난다.

즉, 현재 차량에 더 가까운 거리 d₁에 위치하는 차선의 차선 간격 은 현재 차량에서 거리 d₂만큼 멀리 떨어진 차선(223)의 차선 간격 보다 넓게 전방 영상에 나타날 수 있다. 도 2에서는 전방 영상(100) 내 다르게 표현되는 차선 간격 과 간 비율을 이용해 타겟 차량이 현재 차량에서 떨어진 직선 거리를 산출할 수 있었다.

한편 현재 차량이 굽은 도로를 주행하는 주행할 때는, 도로의 수직방향에 해당하는 거리 외에도, 도로의 수평방향(차선폭 방향)의 거리를 고려해야, 도로의 굽은 형상에 따른 정확한 곡선 거리가 산출될 수 있다.

그런데 전방 영상(100)에서는 현재 차량에서 떨어진 거리에 따라, 도로의 수평방향(차선폭 방향)의 거리가 다르게 표현되어 거리를 정확히 구하기 어렵기 때문에, 현재 차량으로부터 거리에 관계없이 영상 내 도로의 어느 지점에서도 차선폭의 감소가 없도록 전방 영상(100)의 보정이 수행된다.

즉 차량 간 거리 측정 장치는 영상 획득부를 통해 획득한 전방 영상(100)을 수평방향(x축)에 대하여 변환 처리해 소실점을 제거함으로써, 현재 차량으로부터 거리가 멀어져도 차선폭의 감소가 없는 버드아이뷰 이미지(200)를 획득할 수 있다.

전방 영상(100)과 버드아이뷰 이미지(200)을 비교하면, 전방 영상(100)에서는 현재 차량으로부터 가까운쪽의 차선 간격이 넓게, 먼 쪽의 차선 간격이 좁게 표현되는 반면, 전방 영상(100)에서 소실점을 제거해 보정 처리한 버드아이뷰 이미지(200)에서는 현재 차량으로부터 가까운쪽의 차선 간격과, 먼 쪽의 차선 간격이 균일하게 표현되는 것을 확인할 수 있다.

따라서 차량 간 거리 측정 장치는 현재 차량으로부터의 거리에 따라 도로의 차선폭이 다르게 표현되는 전방 영상(100)에서의 차선폭 간 비율(L1/L2)을 이용해, 현재 차량으로부터의 직선 거리를 구해서, 후술하는 복수 구간의 수직방향의 거리차를 구할 수 있고, 또한, 현재 차량으로부터의 거리에 관계없이 도로의 차선폭이 균일하게 표현되는 버드아이뷰 이미지(200)에서 균일하게 표현되는 도로의 차선폭에 대한 각 구간의 수평방향의 거리차(x)의 비율을 이용해, 각 구간의 수평방향의 실제 거리차(x)를 구할 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따른 타겟 차량과 현재 차량 사이의 굽은 거리를 측정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 차량 간 거리 측정 장치는 현재 차량에 설치된 영상 획득부를 통해 타겟 차량(110)을 포함한 전방 영상을 획득하고, 획득한 전방 영상에서 소실점을 제거하는 변환 처리를 통해, 현재 차량으로부터의 거리에 관계없이 도로의 차선 간격(차선폭)이 w로 동일해지도록 전방 영상을 보정할 수 있다.

차량 간 거리 측정 장치는 상기 보정 후의 전방 영상(200) 내에서, 현재 차량으로부터의 거리(d1)를 알고 있는 실제 도로 상의 기준점에 대응하는 기준위치(213)와, 타겟 차량(110)의 타겟위치의 사이를 n개의 구간(zone1~n)으로 분할한다.

차량 간 거리 측정 장치는 각 구간 별로 수평방향(차선폭 방향)의 거리차(x) 및 수직방향의 거리차(v)를 산출하여 구간거리(s)를 구하고, 각 구간 별로 구해진 구간거리(s1~sn)를 합산하여, 기준위치(213)와 타겟 차량(110) 사이의 굽은 거리(S)를 산출할 수 있고, 상기 굽은 거리(S)에, 이미 알고있는 기준위치(213)까지의 거리(d1)를 더함으로써, 현재 차량과 타겟 차량(110) 간 거리를 측정할 수 있다.

구체적으로, 차량 간 거리 측정 장치는 복수 구간 중 현재 차량으로부터 가장 가까운 구간인 기준위치(213)에서 제1 위치(211) 사이의 제1 구간(zone1)의 구간거리(s1)를 구하기 위해, 먼저 도 2에서 유도한 [수학식 1]에 따라 현재 차량과 제1 위치(211) 사이의 직선 거리(d2)를 구한 뒤, 이미 구해진 거리(d1)를 차감하여, 제1 구간(zone1)의 수직방향의 실제 거리차(v1)를 산출할 수 있다.

이에 따라 제1 구간의 수직방향의 거리차(v1)는 하기 식(1)과 같이 구해질 수 있고, 이를 n개 구간에 대해 정리하면 하기 식(2)과 같이 표현될 수 있다.

(1)

(2)

또한 차량 간 거리 측정 장치는 제1 구간(zone1)의 수평방향의 실제 거리차(x12)를 산출하기 위해, 앞서 유도된 [수학식 2]에 따라 실제 도로 상의 차선폭(w)을 산출할 수 있다.

여기서, w는 실제 도로 상의 차선폭이고, h는 현재 차량에 설치된 영상 획득부의 지표로부터의 설치 높이로서 설정값이고, 는 도로 상의 기준점에서의 기준 차선 간격에 상응하는 전방 영상 내 수평선 상의 길이이고, 는 도로 상의 제1 지점에서의 차선 간격에 상응하는 전방 영상 내 수평선 상의 길이이고, k1은 렌즈중심에 해당하는 전방 영상 내 중점위치로부터 까지의 거리이고, k2는 렌즈중심에 해당하는 전방 영상 내 중점위치로부터 까지의 거리를 의미한다.

차량 간 거리 측정 장치는 보정 후의 전방 영상(220)에 표현되는, 기준위치(213)에서의 차선폭(w)의 픽셀수(예, 100)와, 보정 후의 전방 영상(220)에 표현되는, 기준위치(213)와 제1 위치(211) 간 차선폭 방향의 거리차(x12)의 픽셀수(예, 10) 간 비율(예, 10%)을 산출하고, 이 비율을 [수학식 2]에서 구해진 실제 도로의 차선폭(w)에 적용해 제1 구간(zone1)의 수평방향의 실제 거리차(x12)를 산출할 수 있다.

차량 간 거리 측정 장치는 제1 구간(zone1)의 수직방향의 실제 거리차(v1)와 수평방향의 실제 거리차(x12)를 피타고라스 정리에 따른 [수학식 3]에 대입하여, 직각삼각형의 빗변길이에 해당하는 구간거리(s1)를 산출할 수 있다.

일례로 기준위치(213)가 상기 도로 내 중앙에 하나로 정해진 경우, 구간거리(s1)는 (수식1)에 의해 산출될 수 있고, 기준위치(213)가 상기 도로 내 양 차선에 복수로 정해지는 경우, 구간거리(s1)는 (수식2) 또는 (수식3)에 의해 구해지거나, (수식4)에 의해 각 구간거리의 평균값으로 산출될 수 있다. 일례로 zone1 에서는 수식1에 따라 도로 중앙의 기준위치(213)에서 구간거리가 계산되고, 이후 구간에서는 수식 2~4에 따라 계산될 수 있다.

제1 구간(zone1)에 이어서, 제1 위치(211)와 제2 위치(215) 사이의 제2 구간(zone2)에 대해서도 마찬가지로, 차량 간 거리 측정 장치는 [수학식 1]을 이용해 현재 차량으로부터 제2 위치(215) 사이의 직선 거리(d3)을 구한 후, 이전 구간에서 구해진 직선 거리(d2)를 차감하여, 제2 구간(zone2)의 수직 방향의 거리차(v2)를 산출하고, 다음으로, 제1 위치(211)에서의 차선폭(w)의 픽셀수(예, 100)와, 제1 위치(211)와 제2 위치(215) 간 차선폭 방향의 거리차(x22)의 픽셀수(예, 9) 간 비율(예, 9%)을 산출해 실제 도로의 차선폭(w)에 적용하여 제2 구간(zone2)의 수평방향의 실제 거리차(x22)를 산출하고, 다음으로, 제2 구간(zone2)의 수직 방향의 거리차(v2)와 제2 구간(zone2)의 수평방향의 실제 거리차(x22)를 피타고라스 정리에 적용해 구간거리(s2)를 산출할 수 있다.

이후, 차량 간 거리 측정 장치는 모든 zone에서 계산된 구간거리를 [수학식 4]에 따라 합산하여 전체 굽은 거리(S)를 계산할 수 있고, 굽은 거리(S)에, 이미 알고 있는 기준위치(213)까지의 거리(d1)를 더함으로써, 현재 차량과 타겟 차량(110) 사이의 거리를 측정할 수 있다.

도 6은 일 실시예에 따른 차량 간 거리 측정 장치의 전체 구성을 나타내는 도면이다.

도 6을 참조하면, 차량 간 거리 측정 장치(600)는 현재 차량의 전방 영상을 획득하는 영상 획득부(610), 타겟 차량과 현재 차량 사이의 거리 정보를 추정하는 프로세서(630), 거리 정보가 미리 결정된 값보다 작아지는 경우 경고 알림을 제공하는 경고부(650) 및 도로의 차선폭(차선 간격)(w), 기준 차선까지의 거리(d1), 영상 획득부(610)의 지표면으로부터의 설치 높이(h)를 저장하는 저장부(670)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(630)는 실제 도로 상에 정해진 기준점에 대응하는 상기 전방 영상 내 도로 상의 기준위치와, 상기 전방 영상 내 타겟 차량의 타겟위치와의 사이를, 상기 실제 도로의 굽은 정도 및 거리 예측 시간을 고려한 복수개의 구간으로 분할하고, 상기 복수개의 구간 중 제1 구간을 이루는 상기 기준위치로부터 제1 위치까지의 구간거리를, 상기 기준위치와 상기 제1 위치 간 수평방향의 거리차(x) 및 수직방향의 거리차(v)를 이용하여 산출하고, 상기 제1 구간에 이어서, 상기 복수개의 구간 각각으로 산출되는 상기 구간거리를 모두 합산하여, 상기 타겟 차량과 상기 현재 차량 사이의 거리 정보를 측정할 수 있다.

상술한 바와 같이, 프로세서(630)는 [수학식 1]에서 구해지는 현재 차량으로부터 제1 위치까지의 직선 거리(d2)로부터 이미 구해진 기준위치까지의 거리(d1)를 차감하여, 상기 제1 구간의 수직방향의 실제 거리차(v1)를 구할 수 있다.

또한 프로세서(630)는 이미 알고 있는 영상 획득부의 설치 높이(h)와, 전방 영상으로부터 구해진 각 차선폭의 차이값()과, 각 차선폭의 거리 차이값()을 [수학식 2]에 대입하여, 실제 도로의 차선폭(차선 간격)을 구할 수 있다.

또한 프로세서(630)는 전방 영상에서 소실점을 제거해 도로의 차선폭을 균일하게 보정한 버드아이뷰 이미지를 획득하여, 버드아이뷰 이미지 내에서 표현되는 상기 도로의 차선폭에 해당하는 픽셀수와, 상기 수평방향의 거리차(x)에 해당하는 픽셀수 간 비율(예, 차선폭: 거리차(x)=100:10)을 산출하고, 이 비율(예, 10%)을 실제 도로의 차선폭(w)에 적용해, 상기 제1 구간의 수평방향의 실제 거리차(x1)를 구할 수 있다.

또한 프로세서(630)는 제1 구간(zone1)에 대해 구해진 수평방향의 실제 거리차(x1) 및 수직방향의 실제 거리차(v1)를 직각삼각형의 빗변길이를 구하는 [수학식 3]의 피타고라스 정리에 적용함으로써, 제1 구간(zone1)의 구간거리(빗변길이)(s1)를 산출할 수 있다.

또한 프로세서(630)는 제1 구간(zone1)의 구간거리(빗변길이)(s1)에 이어서, 현재 차량에서 가까운 구간 순으로 구해지는 복수개의 구간(zone2~n) 각각의 구간거리(s2~sn)를 모두 합산하는 [수학식 4]에 기초하여, 타겟 차량과 현재 차량 사이의 거리 정보(굽은 거리(S))를 측정할 수 있다.

차량 간 거리 측정 장치(600)는 설명된 방식을 통해 실시간으로 타겟 차량과 현재 차량 사이의 거리 정보를 추정할 수 있고, 추정된 거리 정보가 미리 결정된 값보다 작아지는 경우, 경고부(650)를 통해 운전자에게 경고 알림을 제공할 수 있다. 예를 들어, 경고 알림은 AVN 시스템(Audio Video navigation System) 또는 스피커를 통해 제공되는 경고 메시지를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 미리 결정된 거리보다 차량간의 거리가 작아지는 경우 사고의 위험성이 높아짐으로, 차량 간 거리 측정 장치(600)는 차량 간의 거리가 미리 결정된 거리보다 작아짐에 따라 경고 알림을 운전자에게 제공함으로써 안전한 차량 운행을 할 수 있는 수단을 제공할 수 있다.

실시예들에서 설명된 구성요소들은 하나 이상의 DSP (digital signal processor), 프로세서, 컨트롤러, ASIC (application specific integrated circuit), FPGA (field programmable gate array)와 같은 프로그래머블 논리 소자, 다른 전자 기기들 및 이것들의 조합 중 하나 이상을 포함하는 하드웨어 구성 요소에 의해 구현될 수 있다. 실시예들에서 설명된 과정들 또는 기능들 중 적어도 일부는 소프트웨어에 의해 구현될 수 있고, 해당 소프트웨어는 기록 매체에 기록될 수 있다. 실시예들에서 설명된 구성요소들, 기능들 및 과정들은 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 구현될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

Claims (5)

1. 현재 차량에 설치된 영상 획득부를 통해 상기 현재 차량의 전방 영상을 획득하는 단계;
   실제 도로 상에 정해진 기준점에 대응하는 상기 전방 영상 내 도로 상의 기준위치와, 상기 전방 영상 내 타겟 차량의 타겟위치와의 사이를 복수개의 구간으로 분할하는 단계;
   상기 실제 도로 상의 상기 기준점에서의 차선폭(w)에 대응하는, 상기 전방 영상 내 상기 기준위치에서의 차선폭(L1)에 해당하는 픽셀수를, 상기 전방 영상 내 상기 기준위치 보다 전방의 제1 위치에서의 차선폭(L2)에 해당하는 픽셀수로 나누어, 상기 전방 영상에서의 상기 차선폭 간 비율(L1/L2)을 산출하는 단계;
   상기 산출된 차선폭 간 비율(L1/L2) 및 기지의 상기 기준점과 상기 현재 차량 사이의 거리(d1)를 이용한 [수학식 1]에 따라, 상기 전방 영상 내 상기 제1 위치와 대응되는, 상기 실제 도로 상의 제1 지점과 상기 현재 차량 사이의 거리(d2)를 산출하는 단계;
   [수학식 1]
   
   상기 산출된 거리(d2)로부터, 상기 기준점까지의 거리(d1)를 차감한 값(d2-d1)을 이용하여, 상기 전방 영상 내 상기 기준위치와 상기 제1 위치 간 수직방향의 거리차(v)를 산출하는 단계;
   상기 복수개의 구간 중 제1 구간을 이루는 상기 기준위치로부터 제1 위치까지의 구간거리를, 상기 기준위치와 상기 제1 위치 간 수평방향의 거리차(x) 및 수직방향의 거리차(v)를 이용하여 산출하는 단계; 및
   상기 제1 구간에 이어서, 상기 복수개의 구간 각각으로 산출되는 상기 구간거리를 모두 합산하여, 상기 타겟 차량과 상기 현재 차량 사이의 거리 정보를 측정하는 단계
   를 포함하는 차량 간 거리 측정 방법.
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 전방 영상 내 상기 기준위치에서의 차선폭(L1)에 해당하는 픽셀수로부터, 상기 전방 영상 내 상기 제1 위치에서의 차선폭(L2)에 해당하는 픽셀수를 차감하여, 상기 전방 영상에서의 차선폭 차이값(L1-L2)을 산출하는 단계;
   상기 영상 획득부의 렌즈중심에 대응하는, 상기 전방 영상 내 중점위치에서 상기 차선폭(L1)까지의 거리(k1)에 해당하는 픽셀수로부터, 상기 중점위치에서 상기 차선폭(L2)까지의 거리(k2)에 해당하는 픽셀수를 차감하여, 거리 차이값(k2-k1)을 산출하는 단계; 및
   상기 차선폭 차이값(L1-L2)과, 상기 거리 차이값(k2-k1), 및 상기 영상 획득부에 대해 설정된 지표면으로부터 설치높이(h)를 이용한 [수학식 2]에 따라, 상기 실제 도로 상의 차선폭(w)을 산출하는 단계
   [수학식 2]
   
   를 더 포함하는 차량 간 거리 측정 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 전방 영상 내 상기 도로 상의 차선폭이 상기 현재 차량으로부터의 거리에 관계없이 동일해지도록, 상기 전방 영상을 수평방향에 대해 보정 처리하여, 버드아이뷰 이미지를 획득하는 단계; 및
   상기 버드아이뷰 이미지 내에서, 상기 도로의 차선폭에 해당하는 픽셀수와, 상기 수평방향의 거리차(x)에 해당하는 픽셀수 간 비율을 산출하는 단계; 및
   상기 실제 도로의 차선폭(w)에 상기 비율을 적용하여, 상기 기준위치와 상기 제1 위치 간 수평방향의 거리차(x)를 산출하는 단계
   를 더 포함하는 차량 간 거리 측정 방법.
5. 현재 차량의 전방 영상을 획득하는 영상 획득부;
   상기 전방 영상에 포함된 타겟 차량과 상기 현재 차량 사이의 거리 정보를 측정하는 프로세서; 및
   상기 거리 정보가 미리 결정된 값보다 작아지는 경우, 경고 알림을 제공하는 경고부
   를 포함하고,
   상기 프로세서는,
   실제 도로 상에 정해진 기준점에 대응하는 상기 전방 영상 내 도로 상의 기준위치와, 상기 전방 영상 내 타겟 차량의 타겟위치와의 사이를 복수개의 구간으로 분할하고,
   상기 실제 도로 상의 상기 기준점에서의 차선폭(w)에 대응하는, 상기 전방 영상 내 상기 기준위치에서의 차선폭(L1)에 해당하는 픽셀수를, 상기 전방 영상 내 상기 기준위치 보다 전방의 제1 위치에서의 차선폭(L2)에 해당하는 픽셀수로 나누어, 상기 전방 영상에서의 상기 차선폭 간 비율(L1/L2)을 산출하고,
   상기 산출된 차선폭 간 비율(L1/L2) 및 기지의 상기 기준점과 상기 현재 차량 사이의 거리(d1)를 이용한 [수학식 1]에 따라, 상기 전방 영상 내 상기 제1 위치와 대응되는, 상기 실제 도로 상의 제1 지점과 상기 현재 차량 사이의 거리(d2)를 산출하고,
   [수학식 1]
   
   상기 산출된 거리(d2)로부터, 상기 기준점까지의 거리(d1)를 차감한 값(d2-d1)을 이용하여, 상기 전방 영상 내 상기 기준위치와 상기 제1 위치 간 수직방향의 거리차(v)를 산출하고,
   상기 복수개의 구간 중 제1 구간을 이루는 상기 기준위치로부터 제1 위치까지의 구간거리를, 상기 기준위치와 상기 제1 위치 간 수평방향의 거리차(x) 및 수직방향의 거리차(v)를 이용하여 산출하고,
   상기 제1 구간에 이어서, 상기 복수개의 구간 각각으로 산출되는 상기 구간거리를 모두 합산하여, 상기 타겟 차량과 상기 현재 차량 사이의 거리 정보를 측정하는
   차량 간 거리 측정 장치.

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