KR20140071138A - 주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템 - Google Patents

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KR20140071138A
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김경환
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Abstract

본 발명은 차량이 회전 주행하는 동안에도 보다 정확한 FOE 위치를 추정하고 국부 움직임의 물체를 감지해낼 수 있도록 된 주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템에 관한 것으로, 카메라에 의해 촬영된 영상신호를 분석하여 차량으로 접근하는 물체를 인식하는 시스템에 있어서, 상기 촬영된 영상을 처리하여 디지털 영상정보를 출력하는 영상처리부와; 이 영상처리부에서 출력되는 영상정보와 차량의 속도 및 조향각 정보를 근거로 차량의 회전각을 산출하는 차량 회전각 계산부; 이 차량 회전각 계산부에서 산출된 차량의 회전각을 근거로 제1시점(t-1)에 촬영된 영상화면과 제2시점(t)에 촬영된 영상화면으로부터 차량의 회전에 따른 각 성분의 디로테이션(derotation)을 수행하는 영상 디로테이션부; 이 디로테이션부에 의한 디로테이션 결과를 근거로 차량의 회전에 의한 움직임 성분을 제거함으로써 유효한 특징점 성분을 선별해내는 유효 특징점 검출부; 이 유효 특징점 검출부에서 출력되는 결과로부터 벡터 연장선의 교차점에 의한 FOE(focus of expansion)를 추정하고, 이를 근거로 전역 움직임에 반하는 특징점들을 국부 움직임을 갖는 특징점들로 추출하며, 이 추출된 국부 움직임 특징점들을 군집화하여 최종적으로 차량에 접근하는 물체를 인식하는 FOE 추정 및 물체인식부; 및 인식된 결과를 음성 또는 영상으로 운전자에게 안내하는 알람출력부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

Description

주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템{AN APPROACHING OBJECT RECOGNITION SYSTEM FOR VEHICLE WHICH ON MOVING}
본 발명은 차량에 부착된 광각 카메라를 통해 촬영된 영상신호를 분석하여 차량이 곡선 주로에서 회전 주행하는 도중에도 차량으로 접근하는 물체를 보다 간단한 프로세스를 통해 인식해낼 수 있도록 된 기술에 관한 것이다.
차량 주변에 주의를 기울여야하는 요소가 많은 상황에서 운전자는 서행을 하게 마련이다. 특히 좁은 골목길이나 교차로에서 좌 또는 우방향으로 회전하는 경우, 운전자의 시야가 충분히 확보되지 않은 영역에서 접근하는 물체가 차량과 충돌할 가능성에 대한 우려로 운전자는 항상 긴장하게 된다.
Y. Zhang 외 3인이 공동 저술한 "Robust moving object detection at distance in the visible spectrum and beyond using a moving camera"(Proc. IEEE Int'l Cont. Computer Vision and Pattern Recognition Workshop, 2006년 출간)과 H. Sun 외 2인(C. Wang, N. El-Sheimy)이 공동 저술한 "Moving objects detection for mobile mapping"(Proc. IEEE Int'l Cont. Information and Automation, 2008년 출간)을 보면, 촬영된 영상정보의 분석을 통해 다른 방향으로 이동하는 개별 물체를 인식해내는 기술들이 개시되어 있다.
이 기술들은 표준 렌즈를 사용하여 촬영된 영상에서 움직임 검출기법을 통해 영상 내의 각 성분에 대한 움직임을 추정하고, 이를 통해 차량의 진행방향에 해당하는 FOE(focus of expansion)을 추정한다. 이어, 추정된 FOE를 이용하여 국부움직임 영역을 검출하고 차량의 진행에 장애가 될 수 있는 최종 IMO(Independently Moving Object)를 추출하도록 된 것이다. 여기서 FOE란, 도 1에 예시된 바와 같이, 굵은 실선의 화살표로 표시된 움직임 벡터 연장선들의 교차점(P)으로, 다수의 배경 성분(전역)에 의한 교차점(P)이 FOE 위치로 판단되게 되며, 점선의 화살표로 표시된 국부 성분의 추출을 통해 다른 방향으로 움직이는 물체의 검출이 가능하도록 된 것이다.
그런데, 이러한 방식의 종래 기술은 차량이 회전을 하는 경우, 도 2에 예시된 바와 같이, 그 배경 성분의 움직임에 있어서 움직임 벡터들의 교차점이 명확하지 않게 나타나는 현상이 발생되며, 그 결과 차량이 회전하는 상황에서 정확한 FOE를 추정하기 어렵고 차량에 접근하는 물체의 인식 또한 쉽지않게 되는 문제가 있었다.
본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 별도의 광각 왜곡 보정 과정을 거치지 않고도, 차량의 속도, 회전각 등의 운행정보를 근거로 차량의 회전에 의한 영상 내 평행 이동 성분을 제거함으로써 차량이 회전 주행하는 동안에도 보다 정확한 FOE 위치를 추정하고 국부 움직임의 물체를 감지해낼 수 있도록 된 주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템을 제공함에 목적이 있다.
상기 목적을 실현하기 위한 본 발명에 따른 주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템은 카메라에 의해 촬영된 영상신호를 분석하여 차량으로 접근하는 물체를 인식하는 시스템에 있어서, 상기 촬영된 영상을 처리하여 디지털 영상정보를 출력하는 영상처리부와; 이 영상처리부에서 출력되는 영상정보와 차량의 속도 및 조향각 정보를 근거로 차량의 회전각을 산출하는 차량 회전각 계산부; 이 차량 회전각 계산부에서 산출된 차량의 회전각을 근거로 제1시점(t-1)에 촬영된 영상화면과 제2시점(t)에 촬영된 영상화면으로부터 차량의 회전에 따른 각 성분의 디로테이션(derotation)을 수행하는 영상 디로테이션부; 이 디로테이션부에 의한 디로테이션 결과를 근거로 차량의 회전에 의한 움직임 성분을 제거함으로써 유효한 특징점 성분을 선별해내는 유효 특징점 검출부; 이 유효 특징점 검출부에서 출력되는 결과로부터 벡터 연장선의 교차점에 의한 FOE(focus of expansion)를 추정하고, 이를 근거로 전역 움직임에 반하는 특징점들을 국부 움직임을 갖는 특징점들로 추출하며, 이 추출된 국부 움직임 특징점들을 군집화하여 최종적으로 차량에 접근하는 물체를 인식하는 FOE 추정 및 물체인식부; 및 인식된 결과를 음성 또는 영상으로 운전자에게 안내하는 알람출력부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 있어서, 상기 차량 회전각 계산부 및 영상 디로테이션부는 각 영상 성분에 대하여 요(yaw) 회전 성분에 대한 디로테이션(derotation)을 수행하도록 된 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템에 있어서 상기 차량 회전각 계산부는 차량의 속도 및 조향각 정보를 CAN(Controller Area Network) 정보로부터 얻도록 된 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 카메라는 각기 다른 방향을 촬영하는 복수의 카메라가 설치되고, 상기 차량 회전각 계산부, 영상 디로테이션부, 유효 특징점 검출부, FOE 추정 및 물체인식부, 알람출력부에는 상기 카메라의 수(數)에 대응되는 채널이 형성되어 각 채널별 신호 처리 및 물체 인식이 이루어지도록 구성된 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템에 있어서, 상기 영상 디로테이션부에 의한 디로테이션은 렌즈의 초점거리가 f, 회전각이 θ y 일 때, 디로테이션 수행 이전의 각 영상성분의 좌표(x,y)가 디로테이션에 의해 좌표(x',y')로 천이함에 있어서,
Figure pat00001
의 산술식에 의해 산출되도록 된 것을 특징으로 한다.
즉, 상기한 구성으로 된 본 발명에 의하면, 카메라 렌즈에 의한 광각 왜곡 현상을 보정하기 위해 별도의 연산을 수행하지 않아도 되므로 처리속도가 향상되고, 차량으로부터 제공되는 운행 속도, 회전각도 등의 운행정보를 근거로 차량 회전에 의한 영상 내 평행이동성분을 간단하게 제거할 수 있어 차량이 회전 주행하는 도중에도 보다 정확하게 FOE를 추정해낼 수 있으며 이에 따라 국부 움직임을 나타내는 이동 물체를 빠르고 정확하게 감지해 낼 수 있게 된다.
도 1은 종래의 영상 분석방식에서 FOE 위치와 물체를 추정하는 과정을 설명하기 위한 도면.
도 2는 차량의 회전주행시, 도 1의 방식에 의한 FOE 추정이 어려워지는 문제를 설명하기 위한 도면.
도 3은 본 발명의 1실시예에 따른 주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템을 나타낸 블럭구성도.
도 4는 차량의 회전 주행시 차량의 움직임 성분을 분석한 도면.
도 5는 차량의 회전 각도와 이를 감안한 영상정보의 디로테이션(derotation) 보정 프로세스를 설명하기 위한 도면.
도 6은 도 3의 구성으로 된 시스템에 의한 영상정보의 디로테이션(derotation) 보정 결과를 나타낸 도면.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 설명한다. 도 3은 본 발명의 1실시예에 따른 주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템을 나타낸 블럭구성도로, 이 시스템에는 차량의 일면에 설치되어 차량 주변의 영상을 촬영하도록 된 카메라(10)와 이 카메라(10)에 의해 촬영된 영상을 처리하여 디지털화된 영상정보를 출력하는 영상처리부(20)가 구비된다.
한편, 도 3에는 상기 카메라(10)가 하나만 도시되어 있으나, 복수의 카메라가 차량의 전,후 및 좌,우 측면에 설치되어 각기 다른 방향의 주변 영상을 촬영하도록 구성할 수도 있으며, 이 경우, 카메라의 수(數)만큼의 채널이 형성되어 각 채널별로 본 발명에 따른 신호 처리 및 물체 인식이 이루어지도록 구성될 수 있을 것이다.
또한, 본 발명의 1실시예에 따른 시스템에는 차량 회전각 계산부(30)와 영상 디로테이션(derotation)부(40), 유효 특징점 검출부(50) 및 FOE 추정 및 물체 인식부(60)와 알람 출력부(70)가 구비된다.
이어, 상기한 구성으로 된 장치의 동작을 설명한다.
먼저, 차량이 임의의 회전각도(θ)로 회전 주행을 하는 경우를 살펴보면, 회전 주행시 차량의 움직임은 도 4에 도시된 바와 같이, 요(yaw)(θ y ), 롤(roll)(θ z ), 피치(pitch)(θ x )의 세가지 회전 성분으로 나누어 볼 수 있는데, 일반적으로 차량이 정상적인 도로상에서 저속으로 회전하는 경우, 롤(roll)과 피치(pitch)로 인한 영향은 거의 없는 것으로 봄이 타당할 것이므로, 요(yaw) 회전 성분만을 반영하여 회전각을 산출하고, 이를 근거로 영상정보에 대한 디로테이션(derotation) 보정을 수행하는 과정을 설명한다.
카메라(10)에 의해 촬영된 영상신호는 영상처리부(20)에서 처리되어 디지털 신호로 출력된다. 차량 회전각 계산부(30)는 상기 영상처리부(20)에서 출력되는 영상정보와 차량의 CAN(Controller Area Network) 정보를 입력받아 이들 정보로부터 차량의 회전각을 산출하게 된다.
차량의 회전각 θ y 는 차량의 조향각(SAS), 속도(v) 등의 CAN 정보와 도 5의 차량 이동 모델을 통해 얻어진다. 차량의 현재 속도와 조향각이 확인되면, 시간적으로 연속인 두 영상 평면, 즉 시간 t-1에서의 영상평면과 시간 t에서의 영상평면이 이루는 사이각 Δθ를 회전각 θ y 로 간주할 수 있다.
영상 디로테이션부(40)는 차량 회전각 계산부(30)에서 산출된 차량의 회전각(θ y )을 근거로 시간 t-1에 촬영된 영상 화면과 시간 t에 촬영된 영상화면에서 각 영상 성분의 요(yaw) 회전 성분에 대한 디로테이션(derotation)을 수행한다. 이때, 디로테이션에 사용되는 영상 성분 좌표는 아래의 산술식에 의해 산출되며, 각 영상정보는 광각 보정용 룩업테이블(LUT;Look Up Table)에서 참조된다.
Figure pat00002
여기서, (x,y)와 (x',y')은 각각 디로테이션 전과 후의 영상 내 특징점의 좌표이며, θ y 는 앞서 구한 회전각, f는 렌즈 초점거리를 뜻한다.
한편, 위의 수학식 1은 아래의 수학식 2에서 유도될 수 있다.
Figure pat00003
위의 수학식 2에서, [Ry]는 요(yaw) 방향 로테이션 매트릭스(회전 행렬)이다.
즉, 앞서 구한 회전각 θ y 를 위의 수학식 1에 적용하면, 차량의 회전 주행으로 인해 영상 내에서 발생한 각 특징점들의 움직임 성분을 구할 수 있게 된다. 이어, 유효 특징점 검출부(50)는 상기한 과정에 의해 구하여진 회전에 의한 움직임 성분을 제거함으로써 유효한 특징점 성분을 선별해내게 된다. 한편, 이 과정에서 노이즈(noise) 제거가 함께 수행될 수 있다.
도 6은 상기한 과정에 의한 디로테이션 수행 전, 후의 영상 정보를 비교하여 나타낸 것이다. 도 6에서 확인할 수 있는 바와 같이, 디로테이션에 의한 회전 성분 제거과정을 거치게 되면, 영상 성분에 있어서 차량의 회전으로 인한 평행이동 성분이 제거되어 배경 성분에 속하는 움직임 벡터들이 명확해지게 된다.
한편, FOE 추정 및 물체인식부(60)는 상기 유효 특징점 검출부(50)에서 출력되는 결과로부터 벡터 연장선의 교차점에 의한 FOE를 추정함으로써 차량의 진행방향을 파악하게 되며, 이를 근거로 전역 움직임에 반하는 특징점들을 국부 움직임을 갖는 특징점들로 추출하고, 이 추출된 국부 움직임 특징점들을 군집화하여 최종적으로 차량에 접근하는 물체를 인식하게 된다.
인식된 결과는 알람출력부(70)로 전송되게 되며, 알람출력부(70)는 인식된 결과를 스피커 등의 음성출력장치 또는 LCD와 같은 영상표시장치를 통해 출력함으로써 운전자에게 인식된 결과를 알리게 된다.
앞서 언급된 바와 같이, 상기 카메라(10)가 둘 이상의 복수로 설치되고 각 카메라에 의해 촬영된 영상이 각각 독립된 복수의 채널로 처리되도록 구현하게 되면, 알람출력부(70)는 각 채널에 대응되는 인식결과를 출력하게 됨으로써 차량 주변의 각 방향에서 접근하는 물체에 대한 알람을 운전자에게 제공할 수 있게 될 것이다.
한편, 차량이 회전 주행하지 않고 서행으로 직진하는 경우, 상기 회전각 θ y 는 0o가 될 것이며, 따라서 영상정보에서의 평행이동 성분은 존재하지 않게 되므로, 이 경우에도 역시 간단하게 FOE 추정 및 물체 인식이 가능하게 된다.
즉, 상기 실시예에 의하면, CAN 정보로부터 획득한 차량의 조향각(SAS) 및 속도(v) 정보를 이용하여 차량 회전각을 계산하고 이를 근거로 디로테이션(derotation) 보정을 수행하여 영상 내의 평행이동 성분을 제거하며, 이를 통해 정확한 FOE(focus of expansion)를 추정해냄과 더불어 차량 주변의 물체를 인식하여 운전자에게 알람을 제공할 수 있도록 된 시스템을 구현할 수 있게 된다.
한편, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고 본 발명의 기술적 요지를 벗어나지 않는 범위내에서 다양하게 변형하여 실시할 수 있다.
10 : 카메라 20 : 영상처리부
30 : 차량 회전각 계산부 40 : 영상 디로테이션(derotation)부
50 : 유효 특징점 검출부 60 : FOE 추정 및 물체인식부
70 : 알람출력부

Claims (5)

  1. 카메라에 의해 촬영된 영상신호를 분석하여 차량으로 접근하는 물체를 인식하는 시스템에 있어서,
    상기 촬영된 영상을 처리하여 디지털 영상정보를 출력하는 영상처리부와;
    이 영상처리부에서 출력되는 영상정보와 차량의 속도 및 조향각 정보를 근거로 차량의 회전각을 산출하는 차량 회전각 계산부;
    이 차량 회전각 계산부에서 산출된 차량의 회전각을 근거로 제1시점(t-1)에 촬영된 영상화면과 제2시점(t)에 촬영된 영상화면으로부터 차량의 회전에 따른 각 성분의 디로테이션(derotation)을 수행하는 영상 디로테이션부;
    이 디로테이션부에 의한 디로테이션 결과를 근거로 차량의 회전에 의한 움직임 성분을 제거함으로써 유효한 특징점 성분을 선별해내는 유효 특징점 검출부;
    이 유효 특징점 검출부에서 출력되는 결과로부터 벡터 연장선의 교차점에 의한 FOE(focus of expansion)를 추정하고, 이를 근거로 전역 움직임에 반하는 특징점들을 국부 움직임을 갖는 특징점들로 추출하며, 이 추출된 국부 움직임 특징점들을 군집화하여 최종적으로 차량에 접근하는 물체를 인식하는 FOE 추정 및 물체인식부; 및
    인식된 결과를 음성 또는 영상으로 운전자에게 안내하는 알람출력부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 차량 회전각 계산부 및 영상 디로테이션부는 각 영상 성분에 대하여 요(yaw) 회전 성분에 대한 디로테이션(derotation)을 수행하도록 된 것을 특징으로 하는 주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 차량 회전각 계산부는 차량의 속도 및 조향각 정보를 CAN(Controller Area Network) 정보로부터 얻도록 된 것을 특징으로 하는 주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 카메라는 각기 다른 방향을 촬영하는 복수의 카메라가 설치되고, 상기 차량 회전각 계산부, 영상 디로테이션부, 유효 특징점 검출부, FOE 추정 및 물체인식부, 알람출력부에는 상기 카메라의 수(數)에 대응되는 채널이 형성되어 각 채널별 신호 처리 및 물체 인식이 이루어지도록 구성된 것을 특징으로 하는 주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템.
  5. 청구항 2에 있어서,
    상기 영상 디로테이션부에 의한 디로테이션은 렌즈의 초점거리가 f, 회전각이 θ y 일 때, 디로테이션 수행 이전의 각 영상성분의 좌표(x,y)가 디로테이션에 의해 좌표(x',y')로 천이함에 있어서,
    Figure pat00004

    의 산술식에 의해 산출되도록 된 것을 특징으로 하는 주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템.
KR1020120139143A 2012-12-03 2012-12-03 주행중인 차량에서의 접근 물체 인식 시스템 KR20140071138A (ko)

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