KR20090064946A - 영상 기반 내비게이션을 위한 가상차선을 생성하는 방법 및그 장치 - Google Patents

영상 기반 내비게이션을 위한 가상차선을 생성하는 방법 및그 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20090064946A
KR20090064946A KR1020070132334A KR20070132334A KR20090064946A KR 20090064946 A KR20090064946 A KR 20090064946A KR 1020070132334 A KR1020070132334 A KR 1020070132334A KR 20070132334 A KR20070132334 A KR 20070132334A KR 20090064946 A KR20090064946 A KR 20090064946A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
lane
information
road
virtual
generating
Prior art date
Application number
KR1020070132334A
Other languages
English (en)
Other versions
KR100921427B1 (ko
Inventor
박정호
조성익
Original Assignee
한국전자통신연구원
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 한국전자통신연구원 filed Critical 한국전자통신연구원
Priority to KR1020070132334A priority Critical patent/KR100921427B1/ko
Publication of KR20090064946A publication Critical patent/KR20090064946A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100921427B1 publication Critical patent/KR100921427B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/0969—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle having a display in the form of a map

Abstract

본 발명은 영상 기반 내비게이션에서 가장 중요한 기반이 되는 차선인식에 있어서 차선인식이 불가능한 환경에서 가상차선을 생성해 주는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 자동차에 장착된 촬영수단의 전방도로 영상으로부터 가상차선을 생성하는 장치로서, 촬영수단의 전방도로 영상을 분석하여 차선을 인식하고, 인식된 차선에 대한 정보로부터 촬영수단의 자세정보를 산출하는 차선인식부; 차선인식부의 차선 인식 실패시 자동차의 현재 위치를 근거로 전자지도정보로부터 전방 도로의 차선에 대한 선형을 포함하는 도로선형정보를 입력받아 다수의 차선패턴을 생성하는 차선패턴 생성부; 및 차선인식부에서 산출된 촬영수단의 자세정보를 근거로 차선패턴 생성부의 다수의 차선패턴 중에서 최적의 차선패턴을 선별하고 그 선별된 차선패턴 상의 차선정보를 이용하여 가상차선을 생성하는 가상차선 생성부; 를 포함하는 것을 특징으로 한다. 가상차선은 영상 기반 내비게이션을 활용할 경우 차선인식이 불가능한 주행도로에서도 보다 안정적인 정보를 운전자에게 제공할 수 있는 효과가 있다.
차선인식, 차선패턴, 도로선형, 가상차선

Description

영상 기반 내비게이션을 위한 가상차선을 생성하는 방법 및 그 장치{Method and Apparatus for generating virtual lane for video based car navigation system }
본 발명은 가상차선을 생성하는 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 특히, 본 발명은 차선인식이 어려운 환경에서 가상의 차선을 생성하여 영상 기반 내비게이션에서 활용하기 위한 가상차선을 생성하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
본 발명은 정보통신부 및 정보통신연구진흥원의 IT성장동력기술개발사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 2005-S-114-03, 과제명: 텔레매틱스용 실감컨텐츠 구축/관리 기술 개발(Technology Development for Construction and Management of Tangible Content for Telematics Services)].
일반적으로, 자동차에는 안전운행을 위한 다양한 시스템이 적용되거나 적용을 위한 개발이 진행되고 있는데 특히, 자동차 사고의 피해 및 운전자나 승객의 부상을 최소화하는 시스템으로서 지능형 정속주행 시스템(ICC, Intelligent Cruise Control) 등이 많이 사용되고 있는데, 이러한 지능형 정속주행 시스템은 주행중인 자동차의 전방도로의 상황을 인식하는 센서 및 자동차의 진행방향을 파악하기 위하 여 전방의 주행 차선을 인식하는 방법들이 적용되고 있다.
최근에는 자동차에는 안전운행을 위한 시스템 중의 하나인 차선이탈 경고 시스템이 많이 적용되고 있는데, 이 차선이탈 경고 시스템은 운전자의 운전 부주의로 자동차가 차선을 이탈하게 되었을 경우에 이를 운전자에게 경고하기 위하여 전방도로의 영상으로부터 차선을 인식하여 가상의 차선을 생성하는 방법들이 적용되고 있는 실정이다.
도 1은 종래의 차선이탈 경고 시스템에 적용되는 가상차선을 도시한 예시도이다. 도 1을 참조하면, 종래의 차선이탈 경고 시스템은 차량의 상부측에 마련된 촬영수단(예, 촬영수단 등)에서 촬영된 영상(1)을 입력받아 적어도 하나의 차선(2)을 추출하는 과정을 거친다. 이때, 차선이탈 경고 시스템은 추출된 차선(2a)을 도로 폭(5) 등을 이용하여 가상의 반대측 차선(2b)을 모델링하고 모델링된 가상 차선의 직선의 방정식에서 소실점(3)을 구하고 차량의 중심축(4)과 모델링된 차선의 소실점(3)을 비교하여 차량의 이동방향을 판단함으로써 자동차의 차선이탈을 경보하고 있다.
상술한 바와 같이 일반적으로 차선이탈 경보시스템에서 일부 응용되고 있는 가상차선의 생성 방식은 좌우 차선 가운데 최소한 하나의 차선은 인식되어야 한다는 전제 조건이 있다. 즉, 인식된 하나의 차선과 사전에 알고 있는 도로의 폭을 이용하여 인식되지 않은 차선을 생성하는 방식이다.
그러나, 종래의 차선이탈 경보시스템 등에 사용되는 가상 차선의 생성 방식 은 임의로 가상차선을 생성하기 때문에 안전 운전이 요구되는 차량과 관련된 시스템 등과 같은 실제 운전환경에 적용하기 어렵다는 문제가 있다.
한편, 향 후 차세대 내비게이션은 실제 영상 위에 경로 정보를 그래픽 형태로 보여주는 형태로 발전될 것으로 예상되며, 이러한 영상기반 내비게이션에서 가장 중요시되는 것은 정확한 차선의 인식(즉, 가상차선의 정확한 생성)이다.
따라서, 종래의 가상차선 생성 방식들은 도로 환경, 차선 상태, 햇빛 등 다양한 외부 악조건일 때는 영상으로부터의 차선 인식이 불가능한 경우가 많기 때문에 이를 대체하여 가상 차선을 생성하는 방법이 요구되는 실정이다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명은 차선인식이 전혀 이루어지지 않는 환경에서도 비교적 정확한 가상차선을 생성하고 이 결과를 영상 기반 내비게이션에 활용할 수 있는 기반 데이터를 제공하기 위한 가상차선을 생성하는 방법 및 그 장치를 제공한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 가상차선을 생성하는 장치는 자동차에 장착된 촬영수단의 전방도로 영상으로부터 가상차선을 생성하는 장치로서, 촬영수단의 전방도로 영상을 분석하여 차선을 인식하고, 인식된 차선에 대한 정보로부터 촬영수단의 자세정보를 산출하는 차선인식부; 차선인식부의 차선 인식 실패시 자동차의 현재 위치를 근거로 전자지도정보로부터 전방 도로의 차선에 대한 선형을 포함하는 도로선형정보를 입력받아 다수의 차선패턴을 생성하는 차선패턴 생성부; 및 차선인식부에서 산출된 촬영수단의 자세정보를 근거로 차선패턴 생성부의 다수의 차선패턴 중에서 최적의 차선패턴을 선별하고 그 선별된 차선패턴 상의 차선정보를 이용하여 가상차선을 생성하는 가상차선 생성부; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 차선인식부에서 인식되는 차선에 대한 차선 정보를 연속적으로 저장하는 차선정보 저장부; 및 자동차의 현재 위치를 근거로 전자지도정보로부터 전방 도로의 차선에 대한 도로선형정보를 추출하는 도로선형정보 제공부;를 더 포함하고, 차선패턴 생성부는 차선정보 저장부에 저장된 이전의 차선정보와 도로선형정보 제공부의 도로선형정보가 상이할 경우에는 도로선형정보로부터 다수의 차선 패턴을 생성하는 것이 바람직하다.
본 발명은 차선인식부에서 인식되는 차선에 대한 차선 정보를 연속적으로 저장하는 차선정보 저장부; 및 자동차의 현재 위치를 근거로 전자지도정보로부터 전방 도로의 차선에 대한 도로선형정보를 추출하는 도로선형정보 제공부;를 더 포함하고, 차선패턴 생성부는 차선정보 저장부에 저장된 이전의 차선정보와 도로선형정보 제공부의 도로선형정보가 동일할 경우에는 차선정보 저장부에 저장된 이전의 차선정보로부터 다수의 차선 패턴을 생성하는 것이 바람직하다.
본 발명의 차선인식부는, 입력되는 영상의 좌우 차선의 연장선이 접하는 소실점과 최하단 사이의 중심부를 기준으로 그 상단은 차선의 곡률을 인식하고 그 하단은 차선의 직선을 인식하는 것이 바람직하다.
본 발명은 차선인식부에서 산출된 촬영수단의 자세정보를 저장하는 촬영수단 자세 정보 제공부;를 더 포함하고, 가상차선 생성부는 차선정보제공부로부터의 촬영수단 자세정보를 근거로 입력되는 차선패턴의 좌우 차선의 연장선이 접하는 소실점과 최하단 사이의 중심부를 기준으로 그 상단은 차선의 곡률을 생성하고 그 하단은 차선의 직선을 생성하는 것이 바람직하다.
본 발명의 가상차선 생성부는 생성된 가상차선을 화면상에 3차원으로 투영하는 것이 바람직하다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 가상차선을 생성하는 방법은 자동차에 장착된 촬영수단의 전방도로 영상으로부터 가상차선을 생성하는 방법으로서, 촬영수단의 전방도로 영상을 분석하여 차선을 인식하고, 인식된 차선에 대한 정보로부터 촬영수단의 자세정보를 산출하는 제 1 단계; 제 1 단계의 차선 인식 실패시 자동차의 현재 위치를 근거로 전자지도정보로부터 전방 도로의 차선에 대한 선형을 포함하는 도로선형정보를 입력받아 다수의 차선패턴을 생성하는 제 2 단계; 및 촬영수단의 자세정보를 근거로 다수의 차선패턴 중에서 최적의 차선패턴을 선별하고 그 선별된 차선패턴 상의 차선정보를 이용하여 가상차선을 생성하는 제 3 단계; 를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제 2 단계는, 이전의 차선정보와 도로선형정보가 상이할 경우에는 도로선형정보로부터 다수의 차선 패턴을 생성하는 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제 2 단계는, 이전의 차선정보와 도로선형정보가 동일할 경우에는 이전의 차선정보로부터 다수의 차선 패턴을 생성하는 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제 3 단계는, 입력되는 영상의 좌우 차선의 연장선이 접하는 소실점과 최하단 사이의 중심부를 기준으로 그 상단은 차선의 곡률을 인식하고 그 하단은 차선의 직선을 인식하는 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제 3 단계는, 촬영수단 자세정보를 근거로 입력되는 차선패턴의 좌우 차선의 연장선이 접하는 소실점과 최하단 사이의 중심부를 기준으로 그 상단은 차선의 곡률을 생성하고 그 하단은 차선의 직선을 생성하는 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제 3 단계는, 생성된 가상차선을 화면상에 3차원으로 투영하는 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 가상차선을 생성하는 방법은 자동차에 장착된 촬영수단의 입력 영상으로부터 가상차선을 생성하는 방법에 있어서, 촬영수단의 입력 영상을 분석하여 차선을 인식하고, 차선인식을 통해 촬영수단의 자세 정보를 연산하는 제 1 단계; 자동차의 현재 위치를 근거로 전자지도정보로부터 전방 도로의 차선선형을 포함하는 도로선형정보를 추출하여 차선패턴을 생성하는 제 2 단계; 및 차선인식부의 촬영수단의 자세정보 및 차선패턴 생성부의 차선패턴으로부터 가상차선을 생성하는 제 3 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 가상차선 생성부로부터 생성된 가상차선을 화면상에 3차원으로 투영하는 제 4 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명은 촬영수단 입력영상을 연속적으로 입력받는 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따르면 차선인식이 되지 않는 상황에서 영상 기반 내비게이션의 기능을 수행하기 위해서는 차량의 현 위치에서 차량이 진행하는 방향으로의 가상 차선을 생성하여 이를 활용해야 하며, 본 발명은 이러한 분야에 매우 효률적으로 활용될 수 있을 것이다.
또한, 본 발명에 따르면 GPS 수신기로부터의 현재 위치 및 전자지도정보로부터 가상차선의 패턴을 생성함으로써 외부 악조건으로 인해 영상으로부터 차선인식이 되지 않는 상황에서도 차량이 진행하는 방향으로의 가상 차선을 용이하게 생성할 수 있는 탁월한 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면 본 발명에 의해서 생성되는 가상차선은 영상 기반 내비게이션을 활용할 경우 차선인식이 불가능한 주행도로에서도 보다 안정적인 정보를 운전자에게 제공할 수 있는 효과가 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다. 본 발명에 따른 가상차선 생성 장치는 자동차 전방에 촬영수단와 자동차의 위치를 확인할 수 있는 측위 센서 또는 도로지도정보 등을 포함하는 GPS수신기가 장착되어 있다고 가정하고 설명하도록 한다. 이하 설명에 있어서 종래의 차선이탈 경보시스템등에 사용되는 영상을 이용한 가상차선을 생성하기 위한 시스템의 공통 구성 설명은 생략하도록 한다.
도 2는 본 발명의 바람직한 일실시에 따른 가상차선 생성 장치의 내부 구성을 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 가상차선 생성 장치는 영상입력부(10), 차선인식부(20), 차선패턴 생성부(30), 가상차선 생성부(40), 촬영수단 자세정보제공부(50), 차선정보저장부(60), 도로선형정보제공부(70), GPS 수신기(80)로 구성된다.
영상 입력부(10)는 자동차에 설치된 촬영수단(미도시)로부터 전방 도로에 대한 실시간 영상을 입력받는다. 물론, 영상 입력부(10)는 입력되는 영상을 임시 저장하거나 순차적인 일정한 영상 프레임으로 변환하여 출력할 수 있다.
차선인식부(20)는 영상 입력부(10)에 입력된 영상을 영상 분석 방법(예를 들어, 지능형 분석방법, 2차원 이진화 방법 등)으로 분석하여 주행차로의 좌우 차선 및 차선의 굴곡 형태 등의 차선 정보를 인식하는 역할을 수행한다. 차선인식부(20)는 입력된 영상을 분석하여 차선을 인식하고 인식된 차선 정보의 결과를 출력하고, 인식된 차선정보로부터 촬영수단의 상하 각도 및 차선과 차량이 이루는 각(대차각도)를 포함하는 촬영수단의 자세정보를 연산하여 촬영수단 자세정보 제공부(160)에 넘겨준다.
여기서, 촬영수단의 자세정보는 자동차에 장착된 촬영수단의 캘리브레이션 파라미터(초점거리(Focal length), 촬영수단 장착 위치 등)가 정해지면 현재 입력 된 영상 (영상 프레임)에서 실제 차선이 영상에 보이는 형태를 예측할 수 있으며, 영상에 보이는 가상의 좌우 차선이 만나는 소실점을 기준으로 좌우 차선이 기울어진 정도 등을 판별하면 촬영수단에 대한 대차각도 및 상하각도를 구할 수 있으며, 이를 산출할 수 있는 다양한 다른 방법 등이 사용될 수 있다.
또한, 차선인식부(20)에서 산출되는 연속적인 차선 정보는 순차적으로 차선정보 저장부(60)에 분류되어 저장될 수 있다.
가상차선 생성부(40)는 차선인식부(20)로부터 인식된 차선정보를 이용하여 디스플레이 수단 등의 화면상에 가상차선을 생성하고 이를 3차원의 영상으로 구현할 수 있게 된다.
따라서, 본 발명에 따른 가상차선 생성 장치는 기본적으로 전방 도로의 영상을 입력받아 이로부터 차선을 인식하여 생성된 가상차선을 내비게이션 및 가상차선을 요하는 다양한 시스템에 사용될 수 있다.
한편, 차선인식부(20)는 입력된 영상으로부터 차선 정보를 인식할 때 날씨, 햇빛, 흔들림 등의 외부 요인으로 인하여 차선 인식이 실패하였을 경우에는 차선 인식을 실패했다는 메시지를 송출한다. 즉, 차선인식부(20)는 입력되는 영상이 외부요인으로인해 불분명할 경우 영상으로부터 전방도로의 차선을 인식할 수 없기 때문에 차선인식 실패 신호를 가상차선 생성부(40) 등으로 송출하게 된다.
이때, 도로선형정보 제공부(70)는 GPS 수신기(80)를 통해 주행중인 자동차의 현재 위치를 파악하고 차량의 현재 위치를 근거로 차량이 주행하고자 하는 전방 도로의 도로선형정보(예를 들어, 차선 곡률, 차선 위치, 차선 형태 등)를 차선패턴생 성부(30)에 제공하면, 차선패턴생성부(30)는 이전까지 저장된 차선정보저장부(60)의 이전 차선정보와 도로선형정보 제공부(70)의 도로선형정보를 비교하여 현재 전방 도로의 곡률에 맞는 다양한 차선정보의 패턴을 생성할 수 있다.
이때, 차선패턴생성부(30)는 차선정보저장부(60)의 이전 차선정보와 도로선형정보제공부(70)의 도로선형정보를 비교하여 직선 차선인지 곡선 차선인지를 먼저 인지하여 전방도로의 차선 형태가 직선일 때는 차선정보저장부(60)의 이전 차선정보만을 이용하여 차선정보의 패턴을 생성할 수 있다.
또한, 차선패턴생성부(30)는 차선정보저장부(60)의 이전 차선정보와 도로선형정보제공부(70)의 도로선형정보를 비교하여 직선 차선인지 곡선 차선인지를 먼저 인지하여 전방도로의 차선 형태가 곡선일 때는 차선정보저장부(60)의 이전 차선정보 및 도로선형정보제공부(70)의 도로선형정보를 함께 비교하여 차선정보의 패턴을 생성할 수 있다.
가상차선 생성부(40)는 차선패턴생성부(30)에서 생성된 다양한 차선정보의 패턴 중에서 촬영수단 자세정보 제공부(50)에서 제공된 촬영수단 자세정보에 따라 가장 적합한 차선 패턴을 이용하여 가상차선을 생성할 수 있다. 즉, 가상차선 생성부(40)는 차선패턴생성부(30)에서 생성된 차선의 패턴중에서 실제 촬영수단로부터 입력될 영상에 표시될 수 있는 차선의 위치 및 형태를 촬영수단 자세정보를 이용하여 비교함으로써(예컨데, 차선인식부(20)에서 차선 정보를 인식할 때 보정하는 방식 등)최적의 차선정보 패턴을 선별해서 가상차선을 생성하게 된다.
따라서, 본 발명에 따른 가상차선 생성 장치는 촬영수단의 영상으로부터 전 방도로의 차선 정보를 정확하게 산출하여 가상차선을 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 차선인식이 전혀 이루어지지 않는 환경에서도 GPS 수신기로부터의 위치정보 및 지도정보 또는 이전까지 저장된 차선정보 등을 이용하여 비교적 정확한 가상차선을 생성하고 이 결과를 영상 기반 내비게이션에 활용할 수 있는 기반 데이터를 제공할 수 있게 된다.
이하, 도면을 참조하여 상술한 촬영수단의 영상으로부터 차선을 인식하는 방식에 대해 자세히 설명한다.
도 3은 도 1의 차선인식부의 차선 인식 방식에 대한 개념도이다.
도 3을 참조하면, 영상입력부(10)에서 입력된 영상의 가로 및 세로 비율크기를 M*N 크기라고 가정하여 설명하도록 한다.
자동차의 상부 측에 마련된 촬영수단에서 촬영된 영상(100)의 인식된 좌우측 차선의 연장선이 만나는 지점을 소실점(S)이라 할 때, 도면상의 L1 라인 상에 그 소실점(S)이 놓이게 하면 이때의 L1 라인의 좌표 범위는 (L1,0)와 (L1,N-1) 사이로 표현할 수 있다.
또한, 도시된 L2 라인은 L1 라인과 M-1 라인의 중간 높이로 지정하고 이때의 라인 위치는 (M-1-L1)/2로 표현할 수 있다.
여기서, 도시된 영상(100) 내에 표시되는 M-1 라인에서 L2 라인 사이의 구간에 위치하는 차선은 실제 도로가 곡률 도로라 하더라도 실제로는 직선으로 나타나기 때문에 이 구간의 차선은 직선차선을 인식하는데 사용될 수 있다. 즉, 차선인식 부(20)는 입력된 영상의 차선이 직선으로 나타날 때는 상술한 M-1 라인과 L2 라인 사이의 좌표를 이용해서 차선 정보를 인식할 수 있게 된다.
또한, 도시된 영상(100) 내에 표시되는 L2 라인에서 L1 라인 구간은 차선의 곡률를 계산하는데 이용할 수 있다. 즉, 차선인식부(20)는 입력된 영상의 차선이 곡선으로 나타날 때는 L2 라인과 L1라인 사이의 좌표를 이용해서 곡률을 연산하고 그에 따라 곡선의 차선을 인식할 수 있다.
또, 차선패턴생성부(30)는 차선정보저장부(60)의 이전 차선정보와 도로선형정보제공부(70)의 도로선형정보를 비교할 때, 직선차선은 M-1 라인과 L2 라인 사이의 좌표를 이용하고, 곡선차선은 L2 라인에서 L1 라인 구간 라인 사이의 좌표를 이용하여 직선 차선인지 곡선 차선인지를 판단할 수 있다.
또한, 차선패턴생성부(30)는 차선정보저장부(60)의 이전 차선정보와 도로선형정보제공부(70)의 도로선형정보를 도3과 같이 좌표로 표현하고, 직선차선은 M-1 라인과 L2 라인 사이의 좌표로, 곡선차선은 L2 라인에서 L1 라인 구간 라인 사이의 좌표로부터 다양한 형태의 차선정보의 패턴을 생성할 수 있다.
또, 차선패턴생성부(30)은 만일 실제 도로가 직선이라면 도시된 영상(100)으로부터 인식되는 차선은 상술한 구간에 관계없이 모두 직선으로 처리되기 때문에 인식된 소수의 좌표로부터 차선정보의 패턴을 생성할 수 있다.
따라서, 본 발명은 상술한 M-1 라인에서 L2 라인 구간의 인식 결과를 이용하여 차선을 인식할 수 있을 뿐만 아니라 같은 원리로 차선정보의 패턴 또는 촬영수단의 자세 및 차량의 방위각을 측정하는게 가능하다.
도 4는 차량이 차선과 평행 주행 중일 때를 도시한 예시도이고, 도 5는 도 4의 차량이 차선과 평행 주행 중일 때 인식되는 차선정보를 도시한 예시도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 도 4는 차량(114)이 좌우 차선(111,112)과 평행한 상태로 주행하고 차량의 중심축(110) 상에 촬영수단(13)가 위치할 때를 나타내는데, 여기서, 차량의 중식축(110)과 촬영수단가 촬영하는 방향을 나타내는 촬영선과 이루는 각은 0ㅀ의 근소 범위 안에 오게 된다.
도 4와 같이 차량이 차선과 평행할 때 촬영수단로부터 입력되는 영상은 도 5와 같이 나타난다. 여기서, 차량의 중심축(124)과 소실점(121)이 동일 선상에 놓이게 할 때 전방의 좌우차선(122, 123)은 이 중심축을 기준으로 좌우 대칭을 이루게 된다.
도 6은 차량이 차선과 경사를 이룰 때를 도시한 예시도이고, 도 7은 도 6의 차량이 차선과 경사를 이룰 때 인식되는 차선정보를 도시한 예시도이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 도 6은 차량(114)이 좌우 차선(111,112)과 경사를 이룬 상태로 주행하고 차량의 중심축(110)과 촬영수단의 촬영선(116)이 경사를 이룰 때를 나타낸다. 즉, 차량의 중식축(110)과 촬영수단가 촬영하는 방향을 나타내는 촬영선(116)과 이루는 각(대차각도)는 도번 115과 같이 나타낼 수 있다.
도 6과 같이 차량이 차선과 경사를 이룰 때 촬영수단로부터 입력되는 영상은 도 7과 같이 나타나게 된다. 여기서, 차량의 중심축(124)과 소실점(121)이 동일 선상에 놓이게 할 때 전방의 좌우차선(122, 123)은 이 중심축을 기준으로 도번 115와 같이 각도가 치우치게 된다.
이와 같이, 차선인식부(20)는 도 4 내지 도 7에서 예시한 바와 같이 인식된 차선 정보의 결과로부터 촬영수단의 상하 각도 및 차선과 차량이 이루는 대차각도를 산출하여 촬영수단 자세정보 제공부(160)에 송출할 수 있다.
도 8은 본 발명에 따른 가상차선의 생성 예를 도시한 예시도이다.
도 8을 참조하면, 차선패턴생성부(30)는 GPS 수신기(80)으로부터 차량의 현재 위치(131)와 도로의 선형정보제공부(70)의 전자지도정보(130)으로부터 현재 차량이 이동하는 전방 도로의 도로 차선정보의 패턴을 추출할 수 있으며, 가상차선 생성부(40)는 추출된 차선정보 패턴들 중에서 촬영수단의 초점거리, 촬영수단의 대차각도를 포함하는 촬영수단의 자세정보를 근거로 최적의 차선정보 패턴을 선별해서 3차원 형태로 가상 차선을 투영하여 생성할 수 있게 된다.
예를 들어, 차선 패턴형성부(30)는 도로의 선형정보제공부(60)로부터 입력받은 전자지도정보(130)으로부터 전방 도로의 차선 패턴(134)을 생성하고 가상차선 생성부(40)는 이 차선 패턴(134)를 촬영수단의 초점거리 및 촬영수단의 자세에 따라 가상차선(136)을 보정하여 생성할 수 있게 된다.
또한, 상술한 바와 같이 차선패턴 생성부(30)는 GPS 수신기(80)와 도로선형정보제공부(70)로부터 입력되는 위치 및 전자지도정보를 이용해서 실제 도로의 차선형태과 이전과 동일할 때는 차선정보 저장부(60)에 저장된 이전의 차선정보를 이용해서 차선 패턴을 생성하고, 가상차선 생성부(40)는 추출된 차선 패턴들 중에서 촬영수단의 초점거리, 촬영수단의 대차각도를 포함하는 촬영수단의 자세정보를 근거로 비교 추정하여 3차원 형태로 가상 차선을 투영하여 생성할 수 있게 된다.
예를 들어, 차선 패턴형성부(30)는 차선정보저장부(60)로부터 이전 차선 정보로부터 전방 도로의 차선 패턴(135)을 생성하고 가상차선 생성부(40)는 이 차선 패턴(135)를 촬영수단의 초점거리 및 촬영수단의 자세에 따라 가상차선(136)을 보정 생성하여 제공할 수 있게 된다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명에 따른 가상차선을 생성하는 방법을 설명하도록 한다.설명에 있어서 도 1 내지 도 8과 동일한 참조 부호는 동일한 기능을 수행하는 것을 지칭한다.
도 9는 본 발명에 따른 가상차선을 생성하는 방법을 도시한 순서도이다.
도 9를 참조하면, 먼저 차량에 장착된 촬영수단 등으로부터 전방의 도로 영상을 영상입력부(10)로 연속적으로 입력받고, 차선인식부(20)는 그 영상을 상술한 차선인식 방식을 이용하여 차선을 인식한다(S10).
이때, 차선인식부(20)는 영상으로부터 차선이 정상적으로 인식되었는지의 여부를 판단해서(S20) 정상적으로 차선이 인식되면 인식된 차선정보를 차선정보저장부(60)에 저장하고, 차선인식부(20)는 인식된 차선정보로부터 촬영수단의 자세정보를 산출하여 촬영수단 자세정보제공부(50)에 저장한다(S22).
만약, 단계 S20에서 차선인식부(20)는 입력된 영상으로부터의 차선 인식을 실패하면, 선형정보제공부(70)는 GPS수신기의 차량의 위치정보를 기반으로 차량이 진행할 전방의 도로선형정보(도로의 곡률)를 추출한다.(S30).
이어, 차선패턴생성부(30)는 단계 S30에서 추출된 도로선형정보와 차선정보저장부(60) 내에 저장된 이전에 인식된 차선정보를 비교하여 도로의 차선에 대한 선형(곡률)의 동일 여부를 판단한다(S40).
이때, 단계 S40에서 차선패턴생성부(30)는 단계 S30에서 추출된 도로선형정보와 차선정보저장부(60) 내에 저장된 이전에 인식된 차선정보를 비교하여 그 결과가 일치하지 않으면, 즉, 현재의 도로의 차선의 도로선형과 이전 도로의 차선에 대한 선형이 다르면, 차선패턴생성부(30)는 도로선형정보제공부(70)로부터 제공한 도로 선형으로부터 차선 패턴을 생성한다(S50).
만약, 단계 S40에서 차선패턴생성부(30)는 단계 S30에서 추출된 도로선형정보와 차선정보저장부(60) 내에 저장된 이전에 인식된 차선정보를 비교하여 그 결과가 일치하면, 즉, 현재의 도로의 차선의 도로선형과 이전 도로의 차선에 대한 선형이 같으면, 차선패턴생성부(30)는 차선정보저장부(60)에 저장된 이전에 인식된 차선정보를 활용하여 차선의 패턴을 생성한다(S42).
여기서, 차선의 패턴은 도로의 넓이나 도로의 굴곡에 따라 다를 수 있다.
이후, 가상차선생성부(40)는 단계 S50 및 단계 S42에서 생성된 차선의 패턴 중에서 상술한 자세정보제공부(50)에 차선인식을 통해 산출되어 저장된 촬영수단 자세 정보를 기준으로 선별하여(S60), 현재 차량 위치부터 진행 방향의 도로의 곡률에 맞는 가상의 차선을 생성하게 된다(S70).
따라서, 본 발명에 따른 가상차선 생성 방법은 촬영수단의 영상으로부터 전 방도로의 차선 정보를 정확하게 산출하여 가상차선을 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 차선인식이 전혀 이루어지지 않는 환경에서도 GPS 수신기로부터의 위치정보 및 지도정보 또는 이전까지 저장된 차선 정보등을 이용하여 비교적 정확한 가상차선을 생성하고 이 결과를 영상 기반 내비게이션에 활용할 수 있는 기반 데이터를 제공할 수 있게 된다.
이상에서 살펴본 바와 같은 실시예에 대한 기술사상을 첨부도면과 함께 서술하였지만, 이는 본 발명의 가장 양호한 실시예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한, 이 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술사상을 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.
도 1은 종래의 차선이탈 경고 시스템에 적용되는 가상차선을 도시한 예시도.
도 2는 본 발명의 바람직한 일실시에 따른 가상차선 생성 장치의 내부 구성
을 도시한 블록도.
도 3은 도 1의 차선인식부의 차선 인식 방식에 대한 개념도.
도 4는 차량이 차선과 평행 주행 중일 때를 도시한 예시도.
도 5는 도 4의 차량이 차선과 평행 주행 중일 때 인식되는 차선정보를 도시한 예시도.
도 6은 차량이 차선과 경사를 이룰 때를 도시한 예시도.
도 7은 도 6의 차량이 차선과 경사를 이룰 때 인식되는 차선정보를 도시한 예시도.
도 8은 본 발명에 따른 가상차선의 생성 예를 도시한 예시도.
도 9는 본 발명에 따른 가상차선을 생성하는 방법을 도시한 순서도.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *
10 : 영상 입력부 20 : 차선 인식부
30 : 차선정보 저장부 40 : 가상차선 생성부
50 : 촬영수단 자세정보 제공부 60 : 차선정보 저장부
70 : 도로선형정보제공부 80 : GPS 수신기

Claims (17)

  1. 자동차에 장착된 촬영수단의 전방도로 영상으로부터 가상차선을 생성하는 장치로서,
    상기 촬영수단의 전방도로 영상을 분석하여 차선을 인식하고, 상기 인식된 차선에 대한 정보로부터 촬영수단의 자세정보를 산출하는 차선인식부;
    상기 자동차의 현재 위치를 근거로 전자지도정보로부터 전방 도로의 차선에 대한 선형을 포함하는 도로선형정보를 입력받아 차선패턴을 생성하는 차선패턴 생성부; 및
    상기 차선인식부에서 산출된 촬영수단의 자세정보를 근거로 상기 차선패턴 생성부의 다수의 차선패턴 중에서 최적의 차선패턴을 선별하고 그 선별된 차선패턴 상의 차선정보를 이용하여 가상차선을 생성하는 가상차선 생성부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 차선인식부에서 인식되는 차선에 대한 차선 정보를 연속적으로 저장하는 차선정보 저장부; 및
    자동차의 현재 위치를 근거로 전자지도정보로부터 전방 도로의 차선에 대한 도로선형정보를 추출하는 도로선형정보 제공부;를 더 포함하고,
    상기 차선패턴 생성부는 상기 차선정보 저장부에 저장된 이전의 차선정보와 상기 도로선형정보 제공부의 도로선형정보가 상이할 경우에는 도로선형정보로부터 다수의 차선 패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 차선인식부에서 인식되는 차선에 대한 차선 정보를 연속적으로 저장하는 차선정보 저장부; 및
    자동차의 현재 위치를 근거로 전자지도정보로부터 전방 도로의 차선에 대한 도로선형정보를 추출하는 도로선형정보 제공부;를 더 포함하고,
    상기 차선패턴 생성부는 상기 차선정보 저장부에 저장된 이전의 차선정보와 상기 도로선형정보 제공부의 도로선형정보가 동일할 경우에는 상기 차선정보 저장부에 저장된 이전의 차선정보로부터 다수의 차선 패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 차선인식부는,
    입력되는 영상의 좌우 차선의 연장선이 접하는 소실점과 최하단 사이의 중심부를 기준으로 그 상단은 차선의 곡률을 인식하고 그 하단은 차선의 직선을 인식하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 차선인식부에서 산출된 촬영수단의 자세정보를 저장하는 촬영수단 자세 정보 제공부;를 더 포함하고,
    상기 가상차선 생성부는 상기 차선정보제공부로부터의 촬영수단 자세정보를 근거로 입력되는 차선패턴의 좌우 차선의 연장선이 접하는 소실점과 최하단 사이의 중심부를 기준으로 그 상단은 차선의 곡률을 생성하고 그 하단은 차선의 직선을 생성하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 장치.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항중의 어느 한항에 있어서,
    상기 가상차선 생성부는 생성된 가상차선을 화면상에 3차원으로 투영하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 장치.
  7. 자동차에 장착된 촬영수단의 전방도로 영상으로부터 가상차선을 생성하는 방법으로서,
    상기 촬영수단의 전방도로 영상을 분석하여 차선을 인식하고, 상기 인식된 차선에 대한 정보로부터 촬영수단의 자세정보를 산출하는 제 1 단계;
    상기 제 1 단계의 차선 인식 실패시 자동차의 현재 위치를 근거로 전자지도정보로부터 전방 도로의 차선에 대한 선형을 포함하는 도로선형정보를 입력받아 다수의 차선패턴을 생성하는 제 2 단계; 및
    상기 촬영수단의 자세정보를 근거로 상기 다수의 차선패턴 중에서 최적의 차선패턴을 선별하고 그 선별된 차선패턴 상의 차선정보를 이용하여 가상차선을 생성 하는 제 3 단게; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 제 2 단계는,
    이전의 차선정보와 상기 도로선형정보가 상이할 경우에는 도로선형정보로부터 다수의 차선 패턴을 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 방법.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 제 2 단계는,
    이전의 차선정보와 상기 도로선형정보가 동일할 경우에는 이전의 차선정보로부터 다수의 차선 패턴을 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 방법.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 제 3 단계는,
    입력되는 영상의 좌우 차선의 연장선이 접하는 소실점과 최하단 사이의 중심부를 기준으로 그 상단은 차선의 곡률을 인식하고 그 하단은 차선의 직선을 인식하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 방법.
  11. 제 7 항에 있어서,
    상기 제 3 단계는,
    상기 촬영수단 자세정보를 근거로 입력되는 차선패턴의 좌우 차선의 연장선이 접하는 소실점과 최하단 사이의 중심부를 기준으로 그 상단은 차선의 곡률을 생성하고 그 하단은 차선의 직선을 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 방법.
  12. 제 7 항에 있어서,
    상기 제 3 단계는,
    생성된 가상차선을 화면상에 3차원으로 투영하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 방법.
  13. 자동차에 장착된 촬영수단의 입력 영상으로부터 가상차선을 생성하는 방법에 있어서,
    상기 촬영수단의 입력 영상을 분석하여 차선을 인식하고, 차선인식을 통해 상기 촬영수단의 자세 정보를 연산하는 제 1 단계;
    자동차의 현재 위치를 근거로 전자지도정보로부터 전방 도로의 차선선형을 포함하는 도로선형정보를 추출하여 차선패턴을 생성하는 제 2 단계; 및
    상기 차선인식부의 촬영수단의 자세정보 및 상기 차선패턴 생성부의 차선패턴으로부터 가상차선을 생성하는 제 3 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 차선을 생성하는 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 가상차선 생성부로부터 생성된 가상차선을 화면상에 3차원으로 투영하는 제 4 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 방법.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 촬영수단 입력영상을 연속적으로 입력받는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 방법.
  16. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 1 단계는 상기 차선인식부에서 인식되는 차선 정보를 연속적으로 저장하는 단계; 를 포함하고,
    상기 제 2 단계는 자동차의 현재 위치로부터 도로의 선형정보를 추출하는 단계;를 포함하고,
    상기 제 3 단계는 도로의 선형정보 또는 이전에 인식된 차선 정보로부터 차선의 패턴을 만들어 내는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 방법.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 2 단계는,
    입력되는 영상에서 직선 및 곡선차선을 인식하기 위해 소실점을 기준으로 영상을 이등분하여 나누어 인식하는 것을 특징으로 하는 가상차선을 생성하는 방법.
KR1020070132334A 2007-12-17 2007-12-17 영상 기반 내비게이션을 위한 가상차선을 생성하는 방법 및그 장치 KR100921427B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070132334A KR100921427B1 (ko) 2007-12-17 2007-12-17 영상 기반 내비게이션을 위한 가상차선을 생성하는 방법 및그 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070132334A KR100921427B1 (ko) 2007-12-17 2007-12-17 영상 기반 내비게이션을 위한 가상차선을 생성하는 방법 및그 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20090064946A true KR20090064946A (ko) 2009-06-22
KR100921427B1 KR100921427B1 (ko) 2009-10-14

Family

ID=40993428

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020070132334A KR100921427B1 (ko) 2007-12-17 2007-12-17 영상 기반 내비게이션을 위한 가상차선을 생성하는 방법 및그 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100921427B1 (ko)

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130015981A (ko) * 2011-08-05 2013-02-14 엘지전자 주식회사 차선 인식 장치 및 그 방법
KR101285075B1 (ko) * 2011-11-24 2013-07-17 팅크웨어(주) 자이로스코프의 센서 정보와 차선 정보를 이용한 증강현실 뷰 모드 표현 방법 및 그 장치
US8626427B2 (en) 2011-05-16 2014-01-07 Samsung Electronics Co., Ltd. User interface method for terminal for vehicle and apparatus thereof
WO2014017693A1 (ko) * 2012-07-24 2014-01-30 주식회사 피엘케이 테크놀로지 영상인식 정보를 이용한 gps 보정 시스템 및 방법
KR20140071174A (ko) * 2012-12-03 2014-06-11 현대자동차주식회사 차량의 차선 가이드 장치 및 그 방법
WO2015099465A1 (ko) * 2013-12-24 2015-07-02 엘지전자 주식회사 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량
US9109907B2 (en) 2012-07-24 2015-08-18 Plk Technologies Co., Ltd. Vehicle position recognition apparatus and method using image recognition information
CN106364403A (zh) * 2016-10-14 2017-02-01 深圳市元征科技股份有限公司 一种车道识别方法及移动终端
KR20180070385A (ko) * 2016-12-16 2018-06-26 현대자동차주식회사 운전자 지원 장치 및 그의 차선 정보 제공 방법
KR101991118B1 (ko) * 2018-09-14 2019-06-19 (주)티에이치엔 차선 이탈 경고 시스템에서의 차선 표시 방법 및 그 장치
WO2020004817A1 (ko) * 2018-06-26 2020-01-02 에스케이텔레콤 주식회사 차선 정보 검출 장치, 방법 및 이러한 방법을 수행하도록 프로그램된 컴퓨 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체
CN112348874A (zh) * 2019-08-08 2021-02-09 北京地平线机器人技术研发有限公司 一种车道线的结构化参数表示确定方法及装置
CN112348875A (zh) * 2019-08-08 2021-02-09 北京地平线机器人技术研发有限公司 一种标志杆的结构化参数表示确定方法及装置
CN112435293A (zh) * 2019-08-24 2021-03-02 北京地平线机器人技术研发有限公司 一种车道线的结构化参数表示确定方法及装置
US11688180B2 (en) 2020-06-03 2023-06-27 Continental Autonomous Mobility US, LLC Lane departure warning without lane lines

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101268282B1 (ko) * 2011-01-27 2013-05-28 팅크웨어(주) 차량용 내비게이션의 차선 이탈 알림 시스템 및 방법

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3227879B2 (ja) * 1993-03-30 2001-11-12 いすゞ自動車株式会社 車線逸脱警報装置
KR100373002B1 (ko) * 2000-04-03 2003-02-25 현대자동차주식회사 차량의 차선 이탈 판단 방법
JP4882285B2 (ja) 2005-06-15 2012-02-22 株式会社デンソー 車両用走行支援装置

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9318018B2 (en) 2011-05-16 2016-04-19 Samsung Electronics Co., Ltd. User interface method for terminal for vehicle and apparatus thereof
US8626427B2 (en) 2011-05-16 2014-01-07 Samsung Electronics Co., Ltd. User interface method for terminal for vehicle and apparatus thereof
US9723243B2 (en) 2011-05-16 2017-08-01 Samsung Electronics Co., Ltd. User interface method for terminal for vehicle and apparatus thereof
WO2013022154A1 (en) * 2011-08-05 2013-02-14 Lg Electronics Inc. Apparatus and method for detecting lane
KR20130015981A (ko) * 2011-08-05 2013-02-14 엘지전자 주식회사 차선 인식 장치 및 그 방법
KR101285075B1 (ko) * 2011-11-24 2013-07-17 팅크웨어(주) 자이로스코프의 센서 정보와 차선 정보를 이용한 증강현실 뷰 모드 표현 방법 및 그 장치
WO2014017693A1 (ko) * 2012-07-24 2014-01-30 주식회사 피엘케이 테크놀로지 영상인식 정보를 이용한 gps 보정 시스템 및 방법
US9109907B2 (en) 2012-07-24 2015-08-18 Plk Technologies Co., Ltd. Vehicle position recognition apparatus and method using image recognition information
KR20140071174A (ko) * 2012-12-03 2014-06-11 현대자동차주식회사 차량의 차선 가이드 장치 및 그 방법
WO2015099465A1 (ko) * 2013-12-24 2015-07-02 엘지전자 주식회사 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량
CN105916750A (zh) * 2013-12-24 2016-08-31 Lg电子株式会社 车辆驾驶辅助装置及设有该车辆驾驶辅助装置的车辆
KR20150074750A (ko) * 2013-12-24 2015-07-02 엘지전자 주식회사 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량
US10055650B2 (en) 2013-12-24 2018-08-21 Lg Electronics Inc. Vehicle driving assistance device and vehicle having the same
CN106364403A (zh) * 2016-10-14 2017-02-01 深圳市元征科技股份有限公司 一种车道识别方法及移动终端
KR20180070385A (ko) * 2016-12-16 2018-06-26 현대자동차주식회사 운전자 지원 장치 및 그의 차선 정보 제공 방법
WO2020004817A1 (ko) * 2018-06-26 2020-01-02 에스케이텔레콤 주식회사 차선 정보 검출 장치, 방법 및 이러한 방법을 수행하도록 프로그램된 컴퓨 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체
US11321950B2 (en) 2018-06-26 2022-05-03 Sk Telecom Co., Ltd. Apparatus and method for detecting lane information, and computer-readable recording medium storing computer program programmed to execute same method
KR101991118B1 (ko) * 2018-09-14 2019-06-19 (주)티에이치엔 차선 이탈 경고 시스템에서의 차선 표시 방법 및 그 장치
CN112348874A (zh) * 2019-08-08 2021-02-09 北京地平线机器人技术研发有限公司 一种车道线的结构化参数表示确定方法及装置
CN112348875A (zh) * 2019-08-08 2021-02-09 北京地平线机器人技术研发有限公司 一种标志杆的结构化参数表示确定方法及装置
CN112348875B (zh) * 2019-08-08 2024-04-16 北京地平线机器人技术研发有限公司 一种标志杆的结构化参数表示确定方法及装置
CN112435293A (zh) * 2019-08-24 2021-03-02 北京地平线机器人技术研发有限公司 一种车道线的结构化参数表示确定方法及装置
CN112435293B (zh) * 2019-08-24 2024-04-19 北京地平线机器人技术研发有限公司 一种车道线的结构化参数表示确定方法及装置
US11688180B2 (en) 2020-06-03 2023-06-27 Continental Autonomous Mobility US, LLC Lane departure warning without lane lines

Also Published As

Publication number Publication date
KR100921427B1 (ko) 2009-10-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100921427B1 (ko) 영상 기반 내비게이션을 위한 가상차선을 생성하는 방법 및그 장치
KR102022388B1 (ko) 실세계 물체 정보를 이용한 카메라 공차 보정 시스템 및 방법
JP4600357B2 (ja) 測位装置
JP5057183B2 (ja) 風景マッチング用参照データ生成システム及び位置測位システム
JP5062498B2 (ja) 風景マッチング用参照データ生成システム及び位置測位システム
EP2348279B1 (en) Road measurement device and method for measuring road
JP2020500290A (ja) 位置特定基準データを生成及び使用する方法及びシステム
JP6520740B2 (ja) 物体検出方法、物体検出装置、およびプログラム
KR102305328B1 (ko) 카메라 기반의 자동화된 정밀도로지도 생성 시스템 및 방법
JPWO2009072507A1 (ja) 路面標示認識装置，路面標示認識方法及び路面標示認識プログラム
KR102441075B1 (ko) 노면표시기반 차량의 위치추정 방법 및 장치
JP4596566B2 (ja) 自車情報認識装置及び自車情報認識方法
JP6552448B2 (ja) 車両位置検出装置、車両位置検出方法及び車両位置検出用コンピュータプログラム
JPWO2020039937A1 (ja) 位置座標推定装置、位置座標推定方法およびプログラム
JP5544595B2 (ja) 地図画像処理装置、地図画像処理方法、および、コンピュータプログラム
JP2007011994A (ja) 道路認識装置
WO2016031229A1 (ja) 道路地図作成システム、データ処理装置および車載装置
US11485373B2 (en) Method for a position determination of a vehicle, control unit, and vehicle
CN112414430B (zh) 一种电子导航地图质量检测方法及装置
JP2015215299A (ja) 対象物位置推定装置
WO2019188704A1 (ja) 自己位置推定装置、自己位置推定方法、プログラム及び記憶媒体
WO2022133986A1 (en) Accuracy estimation method and system
JP7347301B2 (ja) 走路生成装置、方法及びプログラム
CN112837365B (zh) 一种基于图像的车辆定位方法及装置
JP4629638B2 (ja) 車両の周辺監視装置

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: 20120928

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130923

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140926

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150925

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170927

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181001

Year of fee payment: 10