KR20020079869A - 도로 상방 정지물 검지 방법 - Google Patents

도로 상방 정지물 검지 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20020079869A
KR20020079869A KR1020027010771A KR20027010771A KR20020079869A KR 20020079869 A KR20020079869 A KR 20020079869A KR 1020027010771 A KR1020027010771 A KR 1020027010771A KR 20027010771 A KR20027010771 A KR 20027010771A KR 20020079869 A KR20020079869 A KR 20020079869A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
target
camera
road
radar
captured
Prior art date
Application number
KR1020027010771A
Other languages
English (en)
Other versions
KR100461228B1 (ko
Inventor
혼다가나코
Original Assignee
후지쓰 텐 가부시키가이샤
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 후지쓰 텐 가부시키가이샤 filed Critical 후지쓰 텐 가부시키가이샤
Publication of KR20020079869A publication Critical patent/KR20020079869A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100461228B1 publication Critical patent/KR100461228B1/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J1/00—Photometry, e.g. photographic exposure meter
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G01S7/411—Identification of targets based on measurements of radar reflectivity
    • G01S7/412—Identification of targets based on measurements of radar reflectivity based on a comparison between measured values and known or stored values
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/86—Combinations of radar systems with non-radar systems, e.g. sonar, direction finder
    • G01S13/867—Combination of radar systems with cameras
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/25—Fusion techniques
    • G06F18/254—Fusion techniques of classification results, e.g. of results related to same input data
    • G06F18/256—Fusion techniques of classification results, e.g. of results related to same input data of results relating to different input data, e.g. multimodal recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/255—Detecting or recognising potential candidate objects based on visual cues, e.g. shapes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G06V10/80—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level
    • G06V10/809—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level of classification results, e.g. where the classifiers operate on the same input data
    • G06V10/811—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level of classification results, e.g. where the classifiers operate on the same input data the classifiers operating on different input data, e.g. multi-modal recognition
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9318—Controlling the steering
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/93185—Controlling the brakes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9319—Controlling the accelerator
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9327—Sensor installation details
    • G01S2013/93271—Sensor installation details in the front of the vehicles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

카메라 시스템과 레이더 시스템을 사용하여 도로 상방에 위치한 정지물을 검지하는 방법은, 상기 카메라로 잡은 타겟과 상기 레이더로 잡은 타겟이 동일하다고 판정한 경우와, 상기 카메라로 잡은 화상으로부터 상기 타겟이 도로 레벨보다 높은 위치에 있다고 판정한 경우, 상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정한다. 또한, 상기 카메라 또는 레이더로 잡은 타겟까지의 거리가 감소하고, 상기 레이더로 잡은 타겟으로부터의 수신 레벨도 감소하고 있다고 판정한 경우, 상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정한다.

Description

도로 상방 정지물 검지 방법{METHOD FOR DETECTING STATIONARY OBJECT ON ROAD}
스캔식 레이더는 일정한 시간 내에 미소한 스텝 각도로 레이더를 왼쪽에서 오른쪽으로, 또는 오른쪽에서 왼쪽으로 빔을 회전시켜 스캔을 행하고 있다. 각 스텝 각도에서, 전방에서 주행하는 차량을 향하여 레이더 장착 차량으로부터 레이더 빔을 발사하고, 전방 차량으로부터의 반사파를 수신하고 처리하여, 전방 차량의 존재를 검지하고, 전방 차량과의 거리 및 상대 속도를 산출하고 있다.
레이더의 경우, 상술한 바와 같이 통상 빔을 횡 방향으로 스캔하고 있기 때문에, 정확한 높이에 관한 정보를 얻는 것이 곤란하다. 그 결과, 도로 상방에 위치하는 다리 등의 고가 구조물 또는 도로측 상에 위치하는 표지 등의 구조물을 검지한 경우, 검지 물체가 도로 상이나 전방의 도로측 상의 정지 구조물인지, 또는 전방의 차량인지를 명확하게 판별할 수 없다.
본 발명은 카메라에 의한 화상 처리와 레이더에 의한 검지를 조합하여, 도로 상방 정지물, 특히 도로 상방의 다리 등의 구조물을 검지하는 방법에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 방법에서 사용된 화상 인식 장치의 구성을 나타낸 블록도.
도 2는 레이더로 검출된 구조물이 고가 다리인 경우에 전방의 도로 상의 구조물의 위치와 수신 레벨의 변화를 나타낸 도면.
도 3은 다리를 레이더로 검출한 경우, 수신 레벨이 레이더 빔의 각도에 따라서 어떻게 변화하는지를 나타낸 그래프.
도 4A는 카메라로 잡은 화상을 나타낸 도면.
도 4B는 카메라로 측정한 거리에 기초하여 생성된 거리 화상을 나타낸 도면.
도 5는 도로 표지가 장착되어 있는 다리(3)가 전방의 경로에 위치한 경우에 카메라로 잡은 화상을 나타낸 도면.
도 6은 도 5에 나타낸 화상의 수직 에지를 추출하여 생성된 에지 화상을 나타낸 도면.
도 7은 도 5에 나타낸 화상의 수평 에지를 추출하여 생성된 에지 화상을 나타낸 도면.
도 8은 본 발명의 제 1실시예를 나타낸 플로우차트.
도 9는 본 발명의 제 2실시예를 나타낸 플로우차트.
도 10은 본 발명의 제 3실시예를 나타낸 플로우차트.
도 11은 본 발명의 제 4실시예를 나타낸 플로우차트.
도 12는 본 발명의 제 5실시예를 나타낸 플로우차트.
도 13은 본 발명의 제 6실시예를 나타낸 플로우차트.
도 14는 본 발명의 제 7실시예를 나타낸 플로우차트.
본 발명의 목적은 전방의 경로에서 물체를 검지한 경우, 검지 물체가 전방을주행하는 차량인지, 또는 도로 상방이나 전방의 도로 측 상에 위치한 다리나 도로 표지 등의 구조물인지를 판별할 수 있는 도로 상방 정지물 검지 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 방법에 따르면, 카메라와 레이더 시스템을 사용하여, 상기 카메라로 잡은 타겟이 레이더로 잡은 타겟과 동일하다고 판정한 경우와, 상기 카메라로 잡은 화상으로부터 상기 타겟이 수평선 레벨보다 높은 위치에 있다고 판정한 경우, 상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정한다.
또한, 본 발명의 방법에 따르면, 상기 카메라 또는 레이더로 잡은 타겟까지의 거리가 감소하고, 상기 레이더로 잡은 타겟으로부터의 수신 레벨도 감소하고 있다고 판정한 경우, 상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정한다.
본 발명의 방법에 따르면, 카메라로 잡은 타겟이 레이더로 잡은 타겟과 동일하다고 판정한 경우와, 카메라로 잡은 화상으로부터 상기 타겟의 높이, 예를 들면 도로 표지 등의 경우에는 도로 상방의 높이가 일정값 이상이라고 판정한 경우, 상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정한다.
본 발명의 방법에 따르면, 카메라 시스템을 사용하여, 카메라로 잡은 타겟의 수직 에지의 길이 또는 수평 에지의 길이가 시간과 함께 증대하고 있다고 판정된 경우, 상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정한다.
상기 카메라 시스템은 복안 카메라 또는 단안 카메라를 포함한다. 본 발명의 방법은 상기 카메라로 잡은 타겟까지의 거리 Rg와 상기 레이더로 잡은 타겟까지의 거리 Rr 간의 차, 및 상기 카메라로 잡은 타겟의 각도 θg와 상기 레이더로 잡은 타겟의 각도 θr 간의 차가 일정한 범위 내인 경우에 2개의 타겟이 동일한 타겟인 것으로 판정한다.
상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정된 경우, 상기 타겟으로부터 얻은 데이터를 전방에서 주행하는 차량에 관한 데이터로부터 삭제한다.
도 1은 본 발명의 방법에서 사용된 화상 인식 장치의 구성을 나타낸 블록도이다. 도면에 있어서, 참조 번호 10은 화상 인식부이고, 20은 애플리케이션부이다. 화상 인식부(10)에서, 참조 번호 13은 레이더, 예를 들면 밀리미터파 레이더로서, 전방에서 주행하는 차량 등의 전방의 경로에 위치한 물체에 대한 거리, 상대 속도, 검지 각도, 수신 레벨 등을 검출한다. 레이더로 검출된 이들의 정보는 물체 식별부(14)에 입력된다. 한편, 참조 번호 11은 카메라 시스템으로서, 복안 카메라의 경우에 복수의 카메라, 예를 들면 차량 전방의 화상을 잡을 수 있도록 차량의 좌우에 거리를 두어 설치되는 2대의 카메라를 포함한다. 단안 카메라의 경우, 1대의 카메라가 차량 전방의 화상을 잡을 수 있도록 차량에 설치되어 있다. 카메라(11)로부터 얻어진 화상 정보는 화상 처리부(12)로 공급되고, 여기서 화상 정보를 처리하여 전방에서 주행하는 차량 등의 전방에 위치한 물체에 관한 거리, 상대 속도, 검출 각도, 높이, 폭 등의 정보를 얻는다. 이들 정보도 물체 식별부(14)에 입력되고, 여기서 이들 정보를 처리하여 전방에서 주행하는 차량의 거리, 상대 속도 등, 전방에서 주행하는 차량에 관한 정보를 얻는다. 동시에, 도로측 상에 위치한 물체 또는 전방의 도로 상방에 위치한 구조물, 도로 표지 등에 관한 정보도 얻을 수 있다.
이들 정보는 제어 ECU(21)에 입력되고, 이 입력 정보에 기초하여 제어 ECU(21)는 액셀러레이터(22), 브레이크(23), 스티어링(24) 등을 제어한다.
도 2는 전방의 도로 상방에 위치한 구조물이 예를 들면 고가 다리인 경우에 레이더로 어떻게 검출하는지를 나타낸 도면이다. 도면에서, 참조 번호 1은 레이더를 장착한 차량이고, 2는 레이더 장착 차령으로부터 발사된 레이더 빔이며, 3은 전방의 도로 상방에 위치한 구조물로서의 다리이다. 도 2의 밑의 그래프는 다리(3)로부터 차량(1)까지의 거리의 함수로서의 레이더의 수신 레벨을 나타낸다. 그래프에 나타낸 바와 같이, 차량이 다리에 가까워질수록 수신 레벨은 감소한다. 도면에는 나타내지 않았지만, 다리가 차량으로부터 소정 거리보다 멀리 떨어져 위치한 경우에도 수신 레벨은 감소한다.
도 3은 도 2에 나타낸 바와 같이, 다리(3)를 레이더로 검출한 경우에 수신 레벨이 레이더 빔의 각도에 따라서 어떻게 변화하는지를 나타낸 그래프이다. 도 2에 나타낸 레이더 빔(3)은 수평 방향 좌우에서 소정의 스텝 각도로 스캔되고, 여기서 수신 레벨은 빔 각도의 변화에 따라서 변화한다. 도 2에 나타낸 바와 같이 타겟이 다리인 경우, 일반적으로 도 3의 그래프로 나타낸 바와 같은 변화를 나타낸다. 즉, 횡축을 레이더의 스캔 각도로 하고, 종축을 수신 레벨로 하면, 다리는 수평하게 신장하기 때문에, 다리에 의해 반사된 빔의 수신 레벨은 0도의 발사 각도로, 즉 직선의 진행 방향으로 차량으로부터 발사될 때 최고이고, 수신 레벨은 각도가 좌측 또는 우측으로 증가함에따라서 감소한다.
도 4A는 카메라로 잡은 화상을 나타낸 도면이다. 도 4B는 카메라로 측정한 거리에 기초하여 생성된 거리 화상을 나타낸다. 카메라로 잡은 신호를 화상 처리함으로써, 화상의 특정 물체에 관한 정보를 얻을 수 있다. 또한, 화상의 에지 정보 및 거리 정보도 얻을 수 있다. 에지 정보는 화상의 밝은 부분과 어두운 부분 간의 경계를 획정하는 지점을 추출하여 얻어지는 한편, 거리 정보는 복안 카메라로 얻은 화상을 비교하고, 그들 간의 시차(parallax)를 산출하여 얻어진다.
단안 카메라로 화상을 잡은 경우라도, 에지 정보는 패턴 인식을 위해 얻어질 수 있고, 타겟 물체에 대한 근사 거리, 그 위치 각도, 및 물체의 근사 높이가 결정될 수 있다.
도 4B는 차량으로부터 다리까지의 거리가 약 60m이고, 차량으로부터 본 시야가 0°±20°인 경우의 거리 화상의 예를 나타낸 도면이다. 도면에 나타낸 바와 같이, 카메라로 잡은 화상으로부터, 다리가 차량으로부터 60m의 거리에 위치하는 한편 전방의 도로면이 각각 10m 및 15m인 것을 알 수 있다. 여기에 나타낸 도면은 전체 화상에 걸친 시차를 산출하여 얻어진 거리 화상으로부터 작성된 것이다. 이 도면으로부터, 전방 약 60m에 있는 물체가 수평선 레벨보다 높은 높이에 위치한 물체이고, 도로 상에 위치한 물체가 아닌 것으로 판정될 수 있다.
도 5는 도로 표지(4)가 부착되어 있는 다리(3)가 전방의 경로에 위치한 경우에 카메라로 잡은 화상을 나타낸다. 도 6은 도 5에 나타낸 화상으로부터의 수직 에지를 추출하여 생성된 에지 화상을 나타낸다. 도면에 나타낸 바와 같이, 수직에지를 추출한 경우, 다리(3)의 지지 부분과 표지(4)를 획정하는 수직선만이 화상에 나타난다. 이 수직 에지는 차량이 다리에 가까워질수록 화상에서 길게 되어, 위쪽으로 이동한다. 도 7은 도 5에 나타난 화상으로부터의 수평 에지를 추출하여 생성된 에지 화상을 나타낸다. 도면에 나타낸 바와 같이, 수평 에지를 추출한 경우, 다리(3)의 지지 부분과 표지(4)를 획정하는 수평선만이 나타난다. 이 수평 에지는 차량이 다리에 가까워질수록 수직 에지와 같이 화상에서 길게 된다.
(실시예)
다음에 본 발명의 실시예를 플로우차트에 따라 설명한다.
도 8은 제 1 실시예를 설명하기 위한 플로우차트이다. 이 실시예에서는, 카메라로서 복안 카메라를 사용하고 있다. S1에서, 카메라로부터 얻은 화상 정보는 화상 처리부에서 화상 처리되어, 타겟까지의 거리 Rgm, 타겟의 위치와 카메라의 조준선 간의 각도 θgm, 타겟의 높이 Hgm를 산출한다. 한편, S2에서, 레이더에 의해서 얻은 신호로부터 타겟까지의 거리 Rrn, 타겟에 의해 반사된 레이더 빔의 각도 θrn, 타겟과의 상대 속도 Vrn를 산출한다. 그리고, S3에서, 화상 처리에 의해서 얻은 상기 거리 Rgm, 각도 θgm, 높이 Hgm를 i(0-m) 루프로 돌린다. 즉, Rg, θg, Hg를 각 사이클에서 산출한다. 다음에, 레이더로부터 얻은 타겟까지의 거리 Rrn, 타겟에 의해 반사된 빔의 각도 θrn, 타겟과의 상대 속도 Vrn를 j(0-n)의 루프로 돌린다. 즉, Rr, θr, Vr를 각 사이클에서 산출한다. 다음에, S4와 S5에서, 카메라로 잡은 타겟과 레이더로 잡은 타겟이 같은 타겟인지의 여부를 판단한다. 우선, S4에서 카메라로부터 얻은 거리 Rgm와 레이더로부터 얻은 거리 Rrn를 비교하여 그차가 일정한 범위 내에 있는지의 여부를 판단한다. 일정한 범위 내에 있으면(Yes) S5로 진행한다. S5에서는 카메라로 검출한 각도 θgm와 레이더로 검출한 각도θrn를 비교해 그 차가 일정한 범위 내에 있는지의 여부를 판단한다. 응답이 Yes이면, 카메라로 잡은 타겟의 거리 Rg 및 각도θg가 레이더로 잡은 타겟의 거리 Rr 및 각도θr와 대략 같기 때문에, 카메라로 잡은 타겟이 레이더로 잡은 타겟과 동일한 것으로 판단된다. 그리고, S6로 진행하여, 카메라로 잡은 타겟의 높이 Hg가 수평선 레벨보다 높은지를 판단한다. 응답이 Yes이면, 타겟을 고가 구조물인 것으로 인식하고, 레이더로부터 얻은 타겟까지의 거리 Rr, 타겟에 의해 반사된 빔의 각도θr, 타겟과의 상대 속도 Vr의 데이터를 전방에서 주행하는 차량에 관한 데이터로부터 삭제하여, 이들 데이터를 선행 차량에 관한 데이터로서 취급하지 않는다. 즉, 충돌 방지나 차간 거리 제어의 대상이 되는 타겟으로부터 삭제하고, S8에서 루프는 종료한다. 한편, S4∼S6 중 어느 하나에서, 응답이 No인 경우에도 S8에서 루프는 종료한다.
도 9는 제 2 실시예를 설명하기 위한 플로우차트이다. 이 실시예에서는 카메라로서 단안 카메라를 사용하고 있다. S1에서, 카메라로부터 얻은 화상 정보는 화상 처리부에서 화상 처리되어, 타겟까지의 근사 거리 R'gm, 각도 θgm, 및 근사 높이 H'gm를 산출한다. 한편, S2에서 레이더에 의해서 얻은 신호로부터 타겟까지의 거리 Rrn, 타겟에 의해 반사된 레이더 빔의 각도θrn, 타겟과의 상대 속도 Vrn를 산출한다. 그리고, S3에서, 화상 처리에 의해서 얻은 상기 거리 R'gm, 각도 θgm, 근사 높이 H'gm를 i(0-m)의 루프로 돌린다. 다음에, 레이더로부터 얻은 타겟까지의 거리 Rrn, 타겟이 반사한 빔의 각도 θrn, 타겟과의 상대 속도 Vrn를 j(0-n)의 루프로 돌린다. 다음에 S4와 S5에서, 카메라로 잡은 타겟과 레이더로 잡은 타겟이 같은 타겟인지의 여부를 판단한다. 우선, S4에서 카메라로부터 얻은 거리 R'gm와 레이더로부터 얻은 거리 Rrn를 비교하여 그 차가 일정한 범위 내에 있는지의 여부를 판단한다. 일정한 범위 내에 있으면(Yes) S5로 진행한다. S5에서는 카메라로 검출한 각도 θgm와 레이더로 검출한 각도 θrn를 비교하여 그 차가 일정한 범위 내에 있는지의 여부를 판단한다. 그 차가 일정한 범위 내에 있으면(Yes), 카메라로 잡은 타겟의 거리 R'g 및 각도 θg가 레이더로 잡은 타겟의 거리 Rr 및 각도 θr와 대략 같기 때문에, 카메라로 잡은 타겟이 레이더로 잡은 타겟과 동일한 것을 판단된다. 그리고, S6으로 진행하여, 카메라로 잡은 타겟의 근사 높이 H'g가 수평선 레벨보다 높은지의 여부를 판단한다. 응답이 Yes이면, 타겟을 고가 구조물로서 인식하고, 레이더로부터 얻은 타겟까지의 거리 Rr, 타겟에 의해 반사된 빔의 각도 θr, 타겟과의 상대 속도 Vr의 데이터를 선행 차량에 관한 데이터로부터 삭제하여, 이들 데이터를 선행 차량에 관한 데이터로서 취급하지 않는다. 즉, 충돌 방지나 차간 거리 제어의 대상이 되는 타겟으로부터 삭제하고, S8에서 루프는 종료한다. 한편, S4∼S6 중 어느 하나에서, 응답이 No인 경우에도 S8에서 루프는 종료한다.
도 10은 제 3 실시예를 설명하기 위한 플로우차트이다. 이 실시예에서는 카메라 시스템으로서 복안 카메라 또는 단안 카메라의 어느 것을 사용해도 좋다. 그러나, 이 도 10의 플로우차트에서는 복안 카메라를 사용한 경우에 대해서 설명한다. S1에서 카메라로부터 얻은 화상 정보는 화상 처리부에서 화상 처리되어, 타겟까지의 거리 Rgm, 각도 θgm, 및 높이 Hgm를 산출한다. 한편, S2에서 레이더에 의해서 얻은 신호로부터 타겟까지의 거리 Rrn, 타겟에 의해 반사된 레이더 빔의 각도 θrn, 타겟과의 상대 속도 Vrn를 산출한다. 또한, 본 실시예의 경우, 레이더의 수신 레벨 Prn를 산출한다. 그리고, S3에서, 레이더로부터 얻은 타겟까지의 거리 Rrn, 타겟에 의해 반사된 빔의 각도 θrn, 타겟과의 상대 속도 Vrn, 및 수신 레벨 Prn를 j(0-n) 루프로 돌린다. 다음에 S4와 S5에서, 레이더로 잡은 타겟이 정지 물체인지의 여부를 판단한다. 우선 S4에서, 레이더가 잡은 타겟으로부터의 거리 Rrn가 시간적으로 감소 방향에 있는지, 즉 그 타겟에 가까워지고 있는지의 여부를 판단한다. 가까워지고 있으면(Yes) S5로 진행하여, 수신 레벨이 시간적으로 감소 방향에 있는지의 여부를 판단한다. 도 2에 나타낸 바와 같이, 타겟이 다리 등의 고가 구조물인 경우, 타겟에 가까워질수록 수신 레벨은 감소한다. 따라서, 응답이 Yes이면, 검출된 타겟이 다리 등의 고가 구조물일 수 있어, 정지 물체 후보 플래그 Frn를 세운다(S6). 그리고, S7로 진행하여 i(0-m) 루프를 돌린다. 한편, S4 또는 S5에서 응답이 No인 경우에는 S7로 진행한다. 다음에 S8로 진행하여, i(O-m) 루프와 j(0-n) 루프를 돌린다.
다음에 S9와 S10에서, 카메라로 잡은 타겟과 레이더로 잡은 타겟이 같은 타겟인지의 여부를 판단한다. 우선, S9에서 카메라로부터 얻은 거리 Rgm와 레이더로부터 얻은 거리 Rrn를 비교하여 그 차가 일정한 범위 내에 있는지의 여부를 판단한다. 일정한 범위 내에 있으면(Yes) S10으로 진행한다. S10에서는 카메라로 검출한 각도 θgm와 레이더로 검출한 각도 θrn를 비교하여 그 차가 일정한 범위 내에 있는지의 여부를 판단한다. 그리고, 일정한 범위 내에 있으면(Yes), 카메라로 잡은 타겟의 거리 Rg 및 각도 θg가 레이더로 잡은 타겟의 거리 Rr 및 각도 θr와 대략 같기 때문에, 카메라로 잡은 타겟이 레이더로 잡은 타겟과 동일한 타겟으로 판단된다. 그리고, S11로 진행하여, 카메라로 잡은 타겟의 높이 Hg가 일정값 이상인지의 여부를 판단한다. 이 경우, 검출된 타겟이 고가 구조물인지의 여부를 판단하여, Hg의 일정한 값을 타겟까지의 거리 Rg 또는 Rr에 따라 변화시킨다. 따라서, Rgm 또는 Rrn와 Hgm 간의 관계를 규정하는 맵을 작성하고, Rgm 또는 Rrn에 대응하는 Hgm의 일정값을 참조하여 판정을 행한다. 응답이 Yes이면, 본 실시예에서는 S12에서 정지 물체 후보의 플래그 Frn가 설정되었는지의 여부를 판단한다. 응답이 Yes이면, 타겟을 정지 물체인 고가 구조물이라고 인식하고, 레이더로부터 얻은 타겟까지의 거리 Rr, 타겟에 의해 반사된 빔의 각도 θr, 타겟과의 상대 속도 Vr를 선행 차량에 관한 데이터로부터 삭제하여, 이들 데이터를 선행 차량에 관한 데이터로서 취급하지 않는다(S13). 즉, 충돌 방지나 차간 거리 제어의 대상이 되는 타겟으로부터 삭제하고, S14에서 루프는 종료한다. 한편, S9∼S12 중 어느 하나에서 응답이 No인 경우에는, S14로 진행하여 루프를 종료한다.
제 3 실시예를 나타낸 도 10의 플로우차트에서는, 복안 카메라를 사용했기 때문에 S1에서 높이 Hgm를 산출하고, S11에서 Hgm가 일정값 이상인지를 판단하고 있다. 그러나, 단안 카메라를 사용한 경우에는, S1에서 근사 높이 H'gm를 산출하고, S11에서 H'gm가 일정값 이상인지의 여부를 판단한다.
도 11은 본 발명의 제 4 실시예를 나타낸 플로우차트이다. 이 경우, 레이더 시스템은 사용하지 않고, 카메라 시스템만을 사용하고 있다. 이 플로우차트는 복안 카메라를 사용한 경우를 나타낸다. S1에서, 타겟까지의 거리 Rgm, 각도 θgm, 및 높이 Hgm에 더해, 수직 에지의 길이 Lgm를 산출한다. 그리고, S2에서 Lgm가 시간적으로 증대 방향에 있는지의 여부를 판단한다. 그리고 응답이 Yes이면, 타겟을 고가 구조물이라고 인식하고, 카메라 시스템으로부터 얻은 타겟까지의 거리 Rgm, 타겟에 의해 반사된 빔의 각도 θgm, 타겟의 높이 Hgm, 및 Lgm를 선행 차량의 데이터로서 취급하지 않도록 선행 차량의 데이터로부터 삭제한다(S3).
또한, 제 4 실시예는 단안 카메라를 사용한 경우에도 적용할 수 있다. 이 경우, S1에서, 타겟까지의 근사 거리 R'gm, 각도 θgm, 및 근사 높이 H'gm에 더해, 수직 에지의 길이 Lgm를 산출한다. 그리고, S2에서 Lgm가 시간적으로 증대 방향에 있는지의 여부를 판단한다. 그리고 응답이 Yes이면, 타겟을 고가 구조물이라고 인식하고, 카메라로부터 얻은 타겟까지의 거리 R'gm, 타겟에 의해 반사된 빔의 각도 θgm, 타겟의 높이 H'gm, 및 Lgm의 데이터를 선행 차량의 데이터로서 취급하지 않도록 선행 차량의 데이터로부터 삭제한다(S3).
도 12는 제 5 실시예를 나타낸 플로우차트이다. 이 실시예에서는 카메라로서 복안 카메라 또는 단안 카메라의 어느 것을 사용해도 좋다. 그러나, 이 도 12의 플로우차트에서는 복안 카메라를 사용한 경우에 대해서 설명한다. S1에서 카메라로부터 얻은 화상 정보는 화상 처리부에서 화상 처리되어, 타겟까지의 거리 Rgm, 각도 θgm, 높이 Hgm, 및 수직 에지의 길이 Lgm를 산출한다. 다음에 S2에서, i(0-m)의 루프로 돌린다. 다음에 S3에서, Lgm가 시간적으로 증대 방향에 있는지의 여부를 판단한다. 응답이 Yes이면, S4에서 검출된 타겟이 정지 물체의 후보인 것을 나타내는 플래그 Fgm를 세운다. 다음에 S5로 진행하여 i(O-m) 루프를 돌린다. 다음에 S6에서, 레이더에 의해서 검출된 타겟까지의 거리 Rrn, 타겟에 의해 반사된 레이더 빔의 각도 θrn, 타겟과의 상대 속도 Vrn, 및 레이더의 수신 레벨 Prn를 산출한다. 그리고, S7에서, 레이더로부터 얻은 타겟까지의 거리 Rrn, 타겟에 의해 반사된 빔의 각도 θrn, 타겟과의 상대 속도 Vrn, 및 수신 레벨 Prn를 j(0-n) 루프로 돌린다. 다음에 S8와 S9에서, 레이더로 잡은 타겟이 정지 물체인지의 여부를 판단한다. 우선 S8에서, 레이더로 잡은 타겟까지의 거리 Rrn가 시간적으로 감소 방향에 있는지, 즉 그 타겟에 가까워지고 있는지의 여부를 판단한다. 가까워지고 있으면(Yes) S9로 진행하여, 수신 레벨 Prn이 시간적으로 감소 방향에 있는지의 여부를 판단한다. 응답이 Yes이면, 검출된 타겟이 도 2에 나타낸 바와 같이 다리 등의 고가 구조물일 수 있어, 정지 물체 후보 플래그 Frn를 세운다(S10). 그리고, S11로 진행하여 j(0-n) 루프를 돌린다. S8 또는 S9에서 응답이 No인 경우에도 S11로 진행한다. 다음에 S12로 진행하여, i(0-m) 루프와 j(O-n) 루프를 돌린다.
다음에 S13와 S14에서, 카메라로 잡은 타겟과 레이더로 잡은 타겟이 같은 타겟인지의 여부를 판단한다. 우선, S13에서 카메라로 얻은 거리 Rgm와 레이더로 얻은 거리 Rrn를 비교하여 그 차가 일정한 범위 내에 있는지의 여부를 판단한다. 일정한 범위 내에 있으면(Yes) Sl4로 진행한다. S14에서는 카메라로 검출한 각도 θgm와 레이더로 검출한 각도 θrn를 비교하여 그 차가 일정한 범위 내에 있는지의여부를 판단한다. 그리고 일정한 범위 내에 있으면(Yes), 카메라로 잡은 타겟의 거리 Rg 및 각도 θg가 레이더로 잡은 타겟의 거리 Rr 및 각도θr와 대략 같기 때문에, 카메라로 잡은 타겟이 레이더가 잡은 타겟과 동일한 타겟으로 판단된다. 따라서 S15로 진행하여, 카메라로 잡은 타겟의 높이 Hgm가 일정값 이상인지의 여부를 판단한다. Yes이면, S16에서 정지 물체 후보 플래그 Fgm와 Frn가 수립되었는지의 여부를 판단한다. 응답이 Yes이면, 타겟을 고가 구조물로 인식하고, 레이더로부터 얻은 타겟까지의 거리 Rr, 타겟에 의해 반사된 빔의 각도 θr, 타겟과의 상대 속도 Vr에 관한 데이터를 선행 차량의 데이터로서 취급하지 않도록 이들 데이터를 선행 차량의 데이터로부터 삭제한다(S17). 즉, 충돌 방지나 차간 거리 제어의 대상이 되는 타겟으로부터 삭제하고, S18에서 루프는 종료한다. 한편, S13∼S16 중 어느 하나에서 응답이 No인 경우, S18로 진행하여 루프를 종료한다.
제 5 실시예를 나타낸 도 12의 플로우차트에서는, 복안 카메라를 사용했기 때문에 S1에서 높이 Hgm를 산출하고, S15에서 Hgm가 일정값 이상인지의 여부를 판단하고 있다. 그러나, 단안 카메라를 사용한 경우에는, S1에서 근사 높이 H'gm를 산출하고, S15에서 H'gm가 일정값 이상인지의 여부를 판단한다.
도 13은 본 발명의 제 6 실시예를 나타낸 플로우차트이다. 여기서 플로우차트는 복안 카메라를 사용한 경우를 나타낸다. S1에서, 타겟까지의 거리 Rgm, 각도 θgm, 및 높이 Hgm에 더해, 수평 에지 길이 Wgm를 산출한다. 그리고, S2에서 Wgm가 시간적으로 증대 방향에 있는지의 여부를 판단한다. 도 7을 참조하여 상술한 바와 같이, 도로 표지 등의 경우, 카메라 장착 차량이 가까워질수록 수평 에지 길이는 길게 된다. 따라서, 응답이 Yes이면, 타겟을 고가 구조물로 인식하고, 카메라 시스템으로부터 얻은 타겟까지의 거리 Rgm, 타겟에 의해 반사된 빔의 각도 θgm, 타겟의 높이 Hgm, 및 Wgm를 선행 차량에 관한 데이터로서 취급하지 않도록 이들 데이터를 선행 차량에 관한 데이터로부터 삭제한다(S3).
또한, 제 6 실시예는 단안 카메라를 사용한 경우에도 적용될 수 있다. 이 경우, S1에서 타겟까지의 근사 거리 R'gm, 각도 θgm, 및 근사 높이 H'gm에 더해, 수평 에지 길이 Wgm를 산출한다. 그리고, S2에서 Wgm가 시간적으로 증대 방향에 있는지의 여부를 판단한다. 응답이 Yes이면, 타겟을 고가 구조물로 인식하고, 카메라 시스템으로부터 얻은 타겟까지의 거리 R'gm, 타겟에 의해 반사된 빔의 각도 θgm, 타겟의 높이 H'gm, 및 Wgm를 선행 차량에 관한 데이터로서 취급하지 않도록 이들 데이터를 선행 차량에 관한 데이터로부터 삭제한다(S3).
도 14는 제 7 실시예를 나타낸 플로우차트이다. 이 실시예에서는, 카메라로서 복안 카메라 또는 단안 카메라의 어느 것을 사용해도 좋다. 그러나, 이 도 14의 플로우차트에서는 복안 카메라를 사용한 경우에 대해서 설명한다. S1에서, 카메라로부터 얻은 화상 정보는 화상 처리부에서 화상 처리되어, 타겟까지의 거리 Rgm, 각도 θgm, 높이 Hgm, 및 수평 에지 길이 Wgm를 산출한다. 그리고, S2로 진행하여 i(0-m) 루프를 돌린다. 다음에, S3에서 Wgm가 시간적으로 증대 방향에 있는지의 여부를 판단한다. 응답이 Yes이면, S4에서 검출된 타겟이 정지 물체 후보인 것을 나타내는 플래그 Fgm를 세운다. 다음에, S5로 진행하여 i(0-m) 루프를 돌린다. 다음에, S6에서 레이더에 의해 검출된 타겟까지의 거리 Rrn, 타겟에 의해반사된 레이더 빔의 각도 θrn, 타겟과의 상대 속도 Vrn, 및 레이더의 수신 레벨 Prn를 산출한다. 그리고, S7에서 레이더로부터 얻은 타겟까지의 거리 Rrn, 타겟에 의해 반사된 빔의 각도 θrn, 타겟과의 상대 속도 Vrn, 및 수신 레벨 Prn를 j(0-n) 루프로 돌린다. 다음에, S8과 S9에서, 레이더로 잡은 타겟이 정지 물체인지의 여부를 판단한다. 우선, S8에서 레이더로 잡은 타겟으로부터의 거리 Rrn가 시간적으로 감소 방향에 있는지, 즉 레이더 장착 차량이 타겟에 가까워지고 있는지의 여부를 판단한다. 타겟에 가까워지고 있으면(Yes), S9로 진행하여, 수신 레벨이 시간적으로 감소 방향에 있는지의 여부를 판단한다. 응답이 Yes이면, 검출된 타겟이 도 2에 나타낸 바와 같이 다리 등의 정지 물체일 수 있어, 정지 물체 후보 플래그 Frn를 세운다(S10). 그리고, S11로 진행하여 j(O-n) 루프를 돌린다. S8 또는 S9에서 응답이 No인 경우에도 S11로 진행한다. 다음에 S12로 진행하여, i(0-m) 루프와 j(0-n) 루프를 돌린다.
다음에, S13와 S14에서, 카메라로 잡은 타겟과 레이더로 잡은 타겟이 같은 타겟인지의 여부를 판단한다. 우선, S13에서 카메라로 얻은 거리 Rgm와 레이더로 얻은 거리 Rrn를 비교하여 그 차가 일정한 범위 내에 있는지의 여부를 판단한다. 일정한 범위 내에 있으면(Yes), S14로 진행한다. S14에서는, 카메라로 검출한 각도 θgm와 레이더로 검출한 각도 θrm를 비교하여 그 차가 일정한 범위 내에 있는지의 여부를 판단한다. 그리고, 그 차가 일정한 범위 내에 있으면(Yes), 카메라로 잡은 타겟의 거리 Rg 및 각도 θg가 레이더로 잡은 타겟의 거리 Rr 및 각도 θr와 대략 같기 때문에, 카메라로 잡은 타겟이 레이더로 잡은 타겟과 동일한 것으로 판단된다. 따라서, S15로 진행하여, 카메라로 잡은 타겟의 높이 Hgm가 일정값 이상인지의 여부를 판단한다. 응답이 Yes이면, S16에서 정지 물체 후보 플래그 Fgm와 Frn가 세워졌는지의 여부를 판단한다. 응답이 Yes이면, 타겟을 고가 구조물로 인식하고, 레이더로부터 얻은 타겟까지의 거리 Rr, 타겟에 의해 반사된 빔의 각도 θr, 타겟과의 상대 속도 Vr를 선행 차량에 관한 데이터로서 취급하지 않도록 선행 차량에 관한 데이터로부터 삭제한다(S17). 즉, 충돌 방지나 차간 거리 제어의 대상이 되는 타겟으로부터 삭제하고, S18에서 루프는 종료한다. 한편, S13∼S16 중 어느 하나에서 응답이 No인 경우에도, S18로 진행하여 루프를 종료한다.
제 7 실시예를 나타낸 도 14의 플로우차트에서는, 복안 카메라를 사용했기 때문에, S1에서 높이 Hgm를 산출하고, S15에서 Hgm가 일정값 이상인지의 여부를 판단하고 있다. 그러나, 단안 카메라를 사용한 경우에는, S1에서 근사 높이 H'gm를 산출하고, S15에서 H'gm가 일정값 이상인지의 여부를 판단한다.
본 발명에서는, 정지 고가 구조물의 예로서 도로 상방에 위치한 다리나 도로 표지를 예로 들어 설명했지만, 본 발명에서 정지 고가물은 상기한 구조물 이외에도 도로측 상에 위치한 도로 표지 등의 정지물을 포함하는 것이다.
본 발명의 방법에 따르면, 레이더 시스템만으로는 얻을 수 없는 타겟의 높이에 관한 정보를, 카메라 시스템으로 잡은 화상으로부터 얻을 수 있기 때문에, 간단한 방법으로 검출된 타겟이 도로 상방에 위치하는 정지물인지의 여부를 판정할 수 있다.
또한, 본 발명의 방법에 따르면, 레이더 시스템에 의해 얻어진 수신 레벨의 변화를 검출함으로써 검출된 타겟이 도로 상방에 위치하는 정지물인지의 여부를 간단하게 판정할 수도 있다.
또한, 본 발명의 방법에 따르면, 카메라 시스템으로부터 얻은 화상 정보인 에지 정보로부터 검출된 타겟이 도로 상방에 위치하는 정지물인지의 여부를 간단하게 판정할 수도 있다.
상기 방법을 조합한 경우, 더욱 확실하게 검출된 타겟이 도로 상방에 위치하는 정지물인지의 여부를 간단하게 판정할 수 있다.

Claims (11)

  1. 카메라 시스템과 레이더 시스템을 사용하여 도로 상방에 위치한 정지물을 검지하는 방법에 있어서,
    상기 카메라로 잡은 타겟과 상기 레이더로 잡은 타겟이 동일하다고 판정한 경우와, 상기 카메라로 잡은 화상으로부터 상기 타겟이 수평선 레벨보다 높은 위치에 있다고 판정한 경우, 상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정하는, 도로 상방 정지물 검지 방법.
  2. 카메라 시스템과 레이더 시스템을 사용하여 도로 상방에 위치한 정지물을 검지하는 방법에 있어서,
    상기 카메라 또는 레이더로 잡은 타겟까지의 거리가 감소하고, 상기 레이더로 잡은 타겟으로부터의 수신 레벨도 감소하고 있다고 판정한 경우, 상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정하는, 도로 상방 정지물 검지 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 카메라로 잡은 타겟이 레이더로 잡은 타겟과 동일하다고 판정한 경우와, 상기 카메라로 잡은 화상으로부터 상기 타겟이 일정값 이상의 높이에 있다고 판정한 경우, 상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정하는, 도로 상방 정지물 검지 방법.
  4. 카메라 시스템을 사용하여 도로 상방에 위치한 정지물을 검지하는 방법에 있어서,
    상기 카메라로 잡은 타겟의 수직 에지의 길이가 시간과 함께 증대하고 있다고 판정된 경우, 상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정하는, 도로 상방 정지물 검지 방법.
  5. 카메라 시스템을 사용하여 도로 상방에 위치한 정지물을 검지하는 방법에 있어서,
    상기 카메라로 잡은 타겟의 수평 에지의 길이가 시간과 함께 증대하고 있다고 판정된 경우, 상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정하는, 도로 상방 정지물 검지 방법.
  6. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    레이더로 잡은 타겟으로부터의 수신 레벨이 감소하고 있다고 판정한 경우, 상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정하는, 도로 상방 정지물 검지 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 카메라로 잡은 타겟이 상기 레이더로 잡은 타겟과 동일하다고 판정한경우와, 상기 카메라로 잡은 화상으로부터 상기 타겟이 도로 레벨보다 높은 높이에 있다고 판정한 경우, 상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정하는, 도로 상방 정지물 검지 방법.
  8. 제1항, 제2항, 제4항, 제5항 중의 어느 한 항에 있어서,
    상기 카메라 시스템은 복안 카메라 또는 단안 카메라인, 도로 상방 정지물 검지 방법.
  9. 제1항, 제3항 또는 제7항에 있어서,
    상기 카메라로 잡은 타겟까지의 거리 Rg와 상기 레이더로 잡은 타겟까지의 거리 Rr 간의 차, 및 상기 카메라로 잡은 타겟의 각도 θg와 상기 레이더로 잡은 타겟의 각도 θr 간의 차가 일정 범위 내인 경우에, 상기 2개의 타겟은 동일한 타겟인 것으로 판정하는, 도로 상방 정지물 검지 방법.
  10. 제1항, 제2항, 제4항, 제5항 중의 어느 한 항에 있어서,
    상기 타겟이 도로 상방에 위치한 정지 물체인 것으로 판정된 경우, 상기 타겟으로부터 얻어진 데이터를 전방에서 주행하는 차량에 관한 데이터로부터 삭제하는, 도로 상방 정지물 검지 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중의 어느 한 항에 있어서,
    상기 도로 상방에 위치한 정지물은 도로 상방 또는 도로측 상에 위치한 정지물인, 도로 상방 정지물 검지 방법.
KR10-2002-7010771A 2000-12-20 2001-12-19 도로 상방 정지물 검지 방법 KR100461228B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JPJP-P-2000-00387571 2000-12-20
JP2000387571A JP2002189075A (ja) 2000-12-20 2000-12-20 道路上方静止物検知方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20020079869A true KR20020079869A (ko) 2002-10-19
KR100461228B1 KR100461228B1 (ko) 2004-12-14

Family

ID=18854473

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR10-2002-7010771A KR100461228B1 (ko) 2000-12-20 2001-12-19 도로 상방 정지물 검지 방법

Country Status (6)

Country Link
US (1) US6670912B2 (ko)
EP (2) EP1881345B1 (ko)
JP (1) JP2002189075A (ko)
KR (1) KR100461228B1 (ko)
DE (1) DE60139967D1 (ko)
WO (1) WO2002050568A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190059894A (ko) * 2016-09-29 2019-05-31 콘티 테믹 마이크로일렉트로닉 게엠베하 카메라 영상에서 대상의 감지

Families Citing this family (67)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10361802B1 (en) 1999-02-01 2019-07-23 Blanding Hovenweep, Llc Adaptive pattern recognition based control system and method
US8352400B2 (en) 1991-12-23 2013-01-08 Hoffberg Steven M Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore
US7904187B2 (en) 1999-02-01 2011-03-08 Hoffberg Steven M Internet appliance system and method
US10298735B2 (en) 2001-04-24 2019-05-21 Northwater Intellectual Property Fund L.P. 2 Method and apparatus for dynamic configuration of a multiprocessor health data system
US7146260B2 (en) 2001-04-24 2006-12-05 Medius, Inc. Method and apparatus for dynamic configuration of multiprocessor system
US7027615B2 (en) * 2001-06-20 2006-04-11 Hrl Laboratories, Llc Vision-based highway overhead structure detection system
US6771208B2 (en) * 2002-04-24 2004-08-03 Medius, Inc. Multi-sensor system
US7178049B2 (en) 2002-04-24 2007-02-13 Medius, Inc. Method for multi-tasking multiple Java virtual machines in a secure environment
JP2004226158A (ja) * 2003-01-21 2004-08-12 Fujitsu Ten Ltd Ｆｍ−ｃｗレーダ装置
JP3941765B2 (ja) * 2003-09-11 2007-07-04 トヨタ自動車株式会社 物体検出装置
JP3918791B2 (ja) * 2003-09-11 2007-05-23 トヨタ自動車株式会社 物体検出装置
US7889113B2 (en) * 2003-10-10 2011-02-15 L-3 Communications Security and Detection Systems Inc. Mmw contraband screening system
US7389171B2 (en) * 2003-12-22 2008-06-17 Ford Global Technologies Llc Single vision sensor object detection system
JP4763250B2 (ja) * 2004-04-09 2011-08-31 株式会社デンソー 物体検出装置
US7561720B2 (en) * 2004-04-30 2009-07-14 Visteon Global Technologies, Inc. Single camera system and method for range and lateral position measurement of a preceding vehicle
US7337650B1 (en) 2004-11-09 2008-03-04 Medius Inc. System and method for aligning sensors on a vehicle
US7561721B2 (en) * 2005-02-02 2009-07-14 Visteon Global Technologies, Inc. System and method for range measurement of a preceding vehicle
US20070031008A1 (en) * 2005-08-02 2007-02-08 Visteon Global Technologies, Inc. System and method for range measurement of a preceding vehicle
US7706978B2 (en) * 2005-09-02 2010-04-27 Delphi Technologies, Inc. Method for estimating unknown parameters for a vehicle object detection system
US7623681B2 (en) * 2005-12-07 2009-11-24 Visteon Global Technologies, Inc. System and method for range measurement of a preceding vehicle
US7877209B2 (en) * 2006-09-26 2011-01-25 Harris Steven M Radar collison warning system for rooftop mounted cargo
DE102007002738A1 (de) * 2007-01-18 2008-07-24 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Unterstützung eines Einparkvorgangs eines Fahrzeugs
FR2917869B1 (fr) * 2007-06-25 2009-10-09 Valeo Vision Sa Procede de detection d'un objet cible
JP2009031053A (ja) 2007-07-25 2009-02-12 Fujitsu Ten Ltd 前方障害物検出装置
DE102007053989A1 (de) * 2007-11-13 2009-05-14 Wabco Gmbh Verfahren und Anordnung zur Warnung vor Hindernissen mit nicht ausreichender Durchfahrtshöhe und/oder nicht ausreichender Durchfahrtsbreite
JP2009230229A (ja) * 2008-03-19 2009-10-08 Toyota Motor Corp 物体検出装置
KR20110042194A (ko) * 2008-07-24 2011-04-25 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. 3-차원（３­ｄ） 영상 캡처링
US9358924B1 (en) 2009-05-08 2016-06-07 Eagle Harbor Holdings, Llc System and method for modeling advanced automotive safety systems
US8417490B1 (en) 2009-05-11 2013-04-09 Eagle Harbor Holdings, Llc System and method for the configuration of an automotive vehicle with modeled sensors
JP5551891B2 (ja) * 2009-06-18 2014-07-16 富士通テン株式会社 信号処理装置、及びレーダ装置
JP2011117896A (ja) * 2009-12-07 2011-06-16 Honda Elesys Co Ltd 電子走査型レーダ装置及びコンピュータプログラム
JP5629521B2 (ja) * 2010-07-29 2014-11-19 パナソニック株式会社 障害物検知システム及び方法、障害物検知装置
JP5655497B2 (ja) * 2010-10-22 2015-01-21 トヨタ自動車株式会社 障害物認識装置及び障害物認識方法
US9472097B2 (en) 2010-11-15 2016-10-18 Image Sensing Systems, Inc. Roadway sensing systems
EP2663971A1 (en) 2010-11-15 2013-11-20 Image Sensing Systems, Inc. Hybrid traffic sensor system and associated method
KR20120053713A (ko) * 2010-11-18 2012-05-29 에스엘 주식회사 차량용 카메라의 제어 장치 및 방법
JP2013002927A (ja) * 2011-06-15 2013-01-07 Honda Elesys Co Ltd 障害物検知装置及びコンピュータプログラム
CN102496030B (zh) * 2011-12-12 2013-06-26 杭州市电力局 电力监测系统中危险目标的识别方法及装置
US8886392B1 (en) 2011-12-21 2014-11-11 Intellectual Ventures Fund 79 Llc Methods, devices, and mediums associated with managing vehicle maintenance activities
WO2013168246A1 (ja) 2012-05-09 2013-11-14 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置
JP5829980B2 (ja) * 2012-06-19 2015-12-09 トヨタ自動車株式会社 路側物検出装置
JP5853878B2 (ja) * 2012-06-21 2016-02-09 トヨタ自動車株式会社 上方構造物検出装置
JP5862785B2 (ja) * 2012-09-03 2016-02-16 トヨタ自動車株式会社 衝突判定装置及び衝突判定方法
DE102012110595A1 (de) * 2012-11-06 2014-05-08 Conti Temic Microelectronic Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung von Verkehrszeichen für ein Fahrzeug
JP2014102165A (ja) * 2012-11-20 2014-06-05 Denso Corp 物標判定装置
JP6075408B2 (ja) * 2012-11-22 2017-02-08 株式会社デンソー 物標検出装置
JP5812064B2 (ja) 2012-11-22 2015-11-11 株式会社デンソー 物標検出装置
DE102012024879A1 (de) * 2012-12-19 2014-06-26 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Fahrerassistenzsystem zum zumindest partiellen Abbremsen eines Kraftfahrzeugs, Kraftfahrzeug und entsprechendes Verfahren
US8825260B1 (en) 2013-07-23 2014-09-02 Google Inc. Object and ground segmentation from a sparse one-dimensional range data
US9248832B2 (en) * 2014-01-30 2016-02-02 Mobileye Vision Technologies Ltd. Systems and methods for detecting traffic signal details
JP6348332B2 (ja) * 2014-04-25 2018-06-27 株式会社デンソーテン レーダ装置、車両制御システム及び信号処理方法
US10890648B2 (en) * 2014-10-24 2021-01-12 Texas Instruments Incorporated Method and apparatus for generating alignment matrix for camera-radar system
US10373178B2 (en) * 2014-12-13 2019-08-06 Spinach Marketing, LLC Display monitoring system
JP6396838B2 (ja) * 2015-03-31 2018-09-26 株式会社デンソー 車両制御装置、及び車両制御方法
KR102435552B1 (ko) * 2015-10-22 2022-08-24 주식회사 에이치엘클레무브 차량용 레이더 장치 장치 및 그의 타겟 선정 방법
CN105512633A (zh) * 2015-12-11 2016-04-20 谭焕玲 一种电力系统危险目标识别方法及装置
US10565468B2 (en) * 2016-01-19 2020-02-18 Aptiv Technologies Limited Object tracking system with radar/vision fusion for automated vehicles
JP6643166B2 (ja) * 2016-03-31 2020-02-12 株式会社デンソー 物体認識装置及び物体認識方法
JP6654087B2 (ja) * 2016-04-11 2020-02-26 株式会社デンソーウェーブ 物体検知装置及び物体検知プログラム
DE102016207463A1 (de) * 2016-04-29 2017-11-02 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben wenigstens eines Fahrzeugs in Bezug auf wenigstens ein passierbares Objekt in der Umgebung des wenigstens einen Fahrzeugs
JP2017223635A (ja) * 2016-06-17 2017-12-21 株式会社デンソーテン レーダ装置及び物標判定方法
WO2018021444A1 (ja) * 2016-07-29 2018-02-01 株式会社デンソー 物標検出装置
JP6547785B2 (ja) * 2016-07-29 2019-07-24 株式会社デンソー 物標検出装置
JP6881917B2 (ja) * 2016-08-30 2021-06-02 キヤノン株式会社 距離計測装置、撮像制御装置
JP6856452B2 (ja) 2017-06-14 2021-04-07 トヨタ自動車株式会社 物標判定装置及び運転支援システム
US10663581B2 (en) * 2017-07-13 2020-05-26 GM Global Technology Operations LLC Detection systems and methods using ultra-short range radar
JP7111454B2 (ja) * 2017-09-28 2022-08-02 株式会社デンソー 制御対象車両設定装置、制御対象車両設定システムおよび制御対象車両設定方法

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3123303B2 (ja) * 1992-07-21 2001-01-09 日産自動車株式会社 車両用画像処理装置
JP3153839B2 (ja) * 1993-08-23 2001-04-09 三菱電機株式会社 車両用予防安全装置
JP3156817B2 (ja) * 1994-03-14 2001-04-16 矢崎総業株式会社 車両周辺監視装置
JP3212218B2 (ja) * 1994-05-26 2001-09-25 三菱電機株式会社 車両用障害物検出装置
JP3430641B2 (ja) * 1994-06-10 2003-07-28 日産自動車株式会社 車間距離検出装置
JP3230642B2 (ja) 1995-05-29 2001-11-19 ダイハツ工業株式会社 先行車検出装置
EP0773452B1 (en) * 1995-11-10 2000-12-20 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Radar apparatus for detecting a direction of a center of a target
DE19546506A1 (de) * 1995-12-13 1997-06-19 Daimler Benz Ag Fahrzeug-Navigationssystem und Signalverarbeitungsverfahren für ein solches Navigationssystem
JPH09288178A (ja) * 1996-04-23 1997-11-04 Toyota Motor Corp 車載モノパルスレーダ装置
JPH1116099A (ja) 1997-06-27 1999-01-22 Hitachi Ltd 自動車走行支援装置
JP3684776B2 (ja) * 1997-07-23 2005-08-17 株式会社デンソー 車両用障害物認識装置
SE511061C2 (sv) * 1997-11-21 1999-07-26 Celsiustech Electronics Ab Förfarande för klassificering av upphöjda objekt
JP3516856B2 (ja) * 1998-01-30 2004-04-05 富士重工業株式会社 車外監視装置
JP3669205B2 (ja) * 1999-05-17 2005-07-06 日産自動車株式会社 障害物認識装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190059894A (ko) * 2016-09-29 2019-05-31 콘티 테믹 마이크로일렉트로닉 게엠베하 카메라 영상에서 대상의 감지

Also Published As

Publication number Publication date
JP2002189075A (ja) 2002-07-05
EP1345045A1 (en) 2003-09-17
DE60139967D1 (de) 2009-10-29
WO2002050568A1 (fr) 2002-06-27
EP1881345B1 (en) 2009-09-16
US6670912B2 (en) 2003-12-30
US20030011509A1 (en) 2003-01-16
KR100461228B1 (ko) 2004-12-14
EP1345045A4 (en) 2005-10-26
EP1881345A1 (en) 2008-01-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100461228B1 (ko) 도로 상방 정지물 검지 방법
US7376247B2 (en) Target detection system using radar and image processing
EP2422320B1 (en) Object detection device
JP3596314B2 (ja) 物体端の位置計測装置および移動体の通行判断装置
JP3671825B2 (ja) 車間距離推定装置
US5020114A (en) Object discriminating apparatus and method therefor
CN107209997B (zh) 车辆的行驶控制装置以及行驶控制方法
US11119210B2 (en) Vehicle control device and vehicle control method
JP4753765B2 (ja) 障害物認識方法
JP6717240B2 (ja) 物標検出装置
JP4052291B2 (ja) 車両用画像処理装置
GB2370706A (en) Determining the position of a vehicle
JPH08156723A (ja) 車両用障害物検出装置
JP2003281700A (ja) 割り込み車両検出装置及びその方法
JP2001296357A (ja) 物体検出装置
JP2002296350A (ja) 物体検知装置
JP2001330665A (ja) レーダ及び画像処理を用いた車載用物体検出装置
JPH07244717A (ja) 車両用走行環境認識装置
JP3690260B2 (ja) 車間距離計測方法
JPH0979847A (ja) 車載用距離測定装置
JPH09178855A (ja) 障害物検出方法
JP2002012053A (ja) 車両用走行制御装置
JP2007240316A (ja) 車載測距装置
JP2004220233A (ja) 物体認識装置及び認識方法
JP2000242769A (ja) 白線認識装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20121121

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20131118

Year of fee payment: 10

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20141120

Year of fee payment: 11

LAPS Lapse due to unpaid annual fee