KR20140123299A

KR20140123299A - 차량 충돌 방지 장치 및 그 방법

Info

Publication number: KR20140123299A
Application number: KR1020130040449A
Authority: KR
Inventors: 유용현
Original assignee: 현대모비스 주식회사
Priority date: 2013-04-12
Filing date: 2013-04-12
Publication date: 2014-10-22

Abstract

본 발명은 위성 항법 장치(Global Positioning System, GPS)를 이용하여 차량의 위치 정보를 일정 시간 단위로 다수 획득하는 제1 획득부, 상기 차량의 주변의 장애물이 포함된 주변 영상 정보를 일정 시간 단위로 다수 획득하는 제2 획득부, 상기 일정 시간 단위의 위치 정보들과 상기 일정 시간 단위의 주변 영상 정보들을 이용하여 현재 시점 이후 특정 시점에서의 상기 차량과 상기 장애물의 예측 위치 좌표를 예측하는 예측부, 및 예측된 상기 차량과 상기 장애물의 예측 위치 좌표를 이용하여 상기 차량과 상기 장애물 간에 충돌 가능성을 판단하는 판단부를 포함하는 차량 충돌 방지 장치에 관한 것이다.

Description

차량 충돌 방지 장치 및 그 방법{Device for preventing vehicle collisions and method thereof}

본 발명은 차량 충돌 방지 장치에 관한 것으로, 특히 전방위 영상을 이용하는 차량 충돌 방지 기술에 관한 것이다.

일반적인 차량 충돌을 감지 및 방지하기 위한 장치는 차량에 장착된 장애물 감지 센서를 이용하여 차량 주변의 일정 거리 내에 장애물이 있는지 감지하며, 일정 거리 이내에서 장애물이 감지되는 경우 운전자에게 경고함으로써, 차량 충돌을 방지한다. 그러나. 기존의 차량 충돌 방지 시스템은 장애물 감지 센서를 이용하여 차량을 기준으로 일정 반경을 감지하기 때문에, 일정 반경 이상의 장애물에 대해서는 감지 성능이 낮아질 수 있다. 또한, 장애물 감지 센서가 장착된 방향과 그 외의 방향의 감지 성능의 차이로 인해, 차량 주변에 동일한 감지 성능을 위해 장애물 감지 센서를 다수 장착해야 하는 문제점이 있다.

기존의 장애물 감지 센서를 차량 충돌 방지 시스템의 문제점을 위해 차량의 전방위 영상을 이용하는 차량 충돌 방지 시스템이 특허공개공보 제2010-0025263호에 개시되어 있다. 구체적으로, 종래의 전방위 영상을 이용하는 차량 충돌 감지 시스템은 차량의 전방, 후방, 좌측, 우측에 장착되는 카메라들로부터 촬영되는 영상들을 처리하여 전방위 영상을 생성하는 영상처리부, 및 상기 전방위 영상에 상기 차량을 기준으로 일정 거리 떨어져서 다수의 영역이 설정되고, 설정된 영역 간 충돌물의 이동 속도를 기설정되는 임계 속도와 비교하여 상기 충돌물에 대한 충돌 가능성을 판단하는 충돌감지부를 포함하여 구성된다. 종래의 차량 충돌 방지 장치는 전방위의 이미지 판독을 통해 충돌 여부를 결정하기 때문에 카메라 위치 변화가 없는 한, 차량 주변에 동일한 감지 성능을 확보할 수 있다.

그러나, 종래의 전방위 영상을 이용하는 차량 충돌 감지 시스템은 전방위 영상을 수신하기 위해 적어도 4개(전방, 후방, 좌측, 우측)의 카메라를 필요로 하며, 4개의 카메라로부터 수신된 전방위 영상들을 왜곡 보정을 통해 2차원 평면 영상으로 변환하고 이동 속도를 판단하는 복잡한 연산 과정 때문에, 빠른 연산 처리 및 이동 속도 판단에 있어 어려움이 따른다. 또한, 충돌물이 일정 거리 이내에 진입한 후에, 충돌물의 이동 속도를 파악하여 충돌 가능성을 판단하고 운전자에게 알리기 때문에, 차량 충돌 가능성을 운전자에게 알렸음에도 불구하고 진입하는 충돌물과 차량 충돌 사고가 발생할 가능성도 있다.

본 발명은 차량과 장애물의 이동 궤적을 예측하여 충돌 여부를 감지할 수 있도록 하는 기술적 방안을 제공함을 목적으로 한다.

전술한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 양상에 따른 차량 충돌 방지 장치는 위성 항법 장치(Global Positioning System, GPS)를 이용하여 차량의 위치 정보를 일정 시간 단위로 다수 획득하는 제1 획득부, 상기 차량의 주변의 장애물이 포함된 주변 영상 정보를 일정 시간 단위로 다수 획득하는 제2 획득부, 상기 일정 시간 단위의 위치 정보들과 상기 일정 시간 단위의 주변 영상 정보들을 이용하여 현재 시점 이후 특정 시점에서의 상기 차량과 상기 장애물의 예측 위치 좌표를 예측하는 예측부, 및 예측된 상기 차량과 상기 장애물의 예측 위치 좌표를 이용하여 상기 차량과 상기 장애물 간에 충돌 가능성을 판단하는 판단부를 포함한다.

상기 예측부는 상기 위치 정보들에 근거하여 상기 차량의 이동 궤적을 구하고, 상기 주변 영상 정보들에 근거하여 상기 차량을 기준으로 상기 장애물의 상대적 위치값을 산출하고, 상기 차량의 이동 궤적과 상기 장애물의 상대적 위치값을 이용하여 상기 장애물의 이동 궤적을 계산하며, 상기 차량과 상기 장애물의 이동 궤적을 이용하여 상기 특정 시점에서의 상기 차량과 상기 장애물의 예측 위치 좌표를 예측하며, 칼만 필터(Kalman Filter) 및 상기 차량과 상기 장애물의 이동 궤적을 이용하여 상기 차량과 상기 장애물의 예측 위치 좌표를 산출한다.

또한, 상기 제2 획득부는 하나의 카메라와 반구형상 회전 쌍곡선 미러를 포함하는 전방위 카메라(Hyper Omni Vision, HOVI)를 이용하여 상기 주변 영상 정보를 획득하며, 상기 판단부는 상기 차량의 예측 위치 좌표와 상기 장애물의 예측 위치 좌표 간의 거리가 제1 임계값 이하인 경우, 상기 차량과 상기 장애물은 충돌 가능성이 있는 것으로 판단하고 상기 차량의 운전자에게 경고한다.

한편, 전술한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 양상에 따른 차량 충돌 방지 장치에 의한 차량 충돌 방지 방법은 차량의 위치 정보와 상기 차량의 주변의 장애물이 포함된 주변 영상 정보를 일정 시간 단위로 연속적으로 획득하는 단계, 상기 위치 정보에 근거하여 상기 차량의 이동 궤적을 구하는 단계, 상기 주변 영상 정보를 이용하여 상기 차량을 기준으로 상기 장애물의 상대적 위치 좌표를 산출하는 단계, 상기 차량의 이동 궤적과 상기 장애물의 상대적 위치 좌표를 이용하여 상기 장애물의 이동 궤적을 계산하는 단계, 상기 차량 및 상기 장애물의 이동 궤적을 고려하여 현재 시점 이후 특정 시점에서의 상기 차량과 상기 장애물의 예측 위치 좌표를 예측하는 단계, 및 상기 차량 및 상기 장애물의 예측 위치 좌표에 근거하여 상기 차량과 상기 장애물 간의 충돌 가능성을 판단하는 단계를 포함한다.

여기서, 상기 예측하는 단계는 상기 위치 좌표 정보, 상기 주변 영상 정보 및 상기 차량과 상기 장애물의 이동 궤적에 근거하여 칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 상기 차량 및 상기 장애물의 예측 위치 좌표를 예측하는 단계를 포함하며, 상기 판단하는 단계는 상기 차량의 예측 위치 좌표와 상기 장애물의 예측 위치 좌표 간의 거리가 제1 임계값 이하인 경우, 상기 차량과 상기 장애물 간에 충돌 가능성이 있는 것으로 판단하는 단계를 포함한다.

덧붙여, 상기 차량의 이동 궤적과 상기 장애물의 이동 궤적에 근거하여 상기 차량과 상기 장애물 간의 거리가 제2 임계값 이하인 경우, 상기 장애물을 상기 차량에 접근 가능성이 있는 장애물로 저장하는 단계를 더 포함하며, 상기 주변 영상 정보를 이용하여 상기 장애물의 상대적 위치 좌표를 산출할 때, 기저장된 상기 접근 가능성이 있는 장애물을 고려한다.

본 발명의 실시예에 따른 차량 충돌 방지 장치는 차량 주변의 전방위 영상을 획득하기 위해 회전 쌍곡면 미러를 이용함으로써, 다수의 센서 또는 카메라를 이용하지 않고 하나의 카메라를 이용하여 차량 주변의 전방위 영상 정보를 획득할 수 있다. 또한, 전방위 카메라를 통해 획득된 영상을 별도로 2차원 평면 영상으로 보정 처리하지 않고 원형의 영상을 이용하여 장애물을 검출함으로써, 왜곡 보정 처리에 의한 오차 발생률을 줄일 수 있으며, 연산 과정 또한 단순화될 수 있다.

덧붙여, 본 발명은 차량 및 주변 장애물의 이동 궤적과 칼만 필터를 이용하여 차량 및 장애물의 현재 시점 이후에 예상되는 위치 좌표를 예측하여 충돌 위험 가능성을 판단함으로써, 기존의 실시간 획득 정보를 이용한 충돌 방지 장치보다 미리 충돌 가능성을 운전자에게 경고할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량 충돌 방지 장치 블록도.
도 2는 본 발명에 따라 획득되는 차량 주변의 전방위 영상 예시도.
도 3은 본 발명에 따른 전방위 카메라의 전방위 영상 획득 원리 설명을 위한 제1 도면.
도 4는 본 발명에 따른 전방위 카메라의 전방위 영상 획득 원리 설명을 위한 제1 도면.
도 5는 본 발명에 따른 차량 및 주변 장애물의 이동 궤적을 구하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 6은 본 발명에 따른 전방위 영상에서의 장애물 위치 좌표를 구하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 7은 본 발명에 따른 차량의 이동 궤적을 예측하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 8은 본 발명에 따른 장애물의 이동 궤적을 예측하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 9을 본 발명에 따른 차량과 장애물의 충돌 가능성을 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 10는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 충돌 방지 장치에 의한 차량 충돌 방지 방법 흐름도.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 충돌 방지 장치의 충돌 가능성 판단 방법 흐름도.

전술한, 그리고 추가적인 본 발명의 양상들은 첨부된 도면을 참조하여 설명되는 바람직한 실시예들을 통하여 더욱 명백해질 것이다. 이하에서는 본 발명을 이러한 실시예를 통해 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량 충돌 방지 장치 블록도이다. 도시된 바와 같이, 차량 충돌 방지 장치(100)는 제1 획득부(111), 제2 획득부(112), 예측부(120) 및 판단부(130)를 포함한다.

제1 획득부(111)는 차량의 위치 정보를 획득하기 위한 것으로서, 위성 항법 장치(Global Positioning System, GPS) 모듈을 포함할 수 있다. 제1 획득부(111)는 일정 시간 단위로 GPS 위성으로부터 차량의 위치 정보를 수신한다. 수신된 일정 시간 단위의 차량의 위치 정보는 저장부(140)에 저장되며, 저장된 차량의 위치 정보는 이후 차량의 이동궤적을 구하는데 이용된다.

제2 획득부(112)는 차량 주변의 장애물이 포함된 주변 영상 정보를 일정 시간 단위로 획득하기 위한 것으로 카메라를 포함한다. 특히, 제2 획득부(112)는 차량 주변의 전방위 영상 정보를 획득하기 위해 회전체 반사경과 집광렌즈 및 촬상소자를 포함하는 전방위 카메라(Hyper Omni Vision, HOVI)일 수 있다. 여기서 촬솽 소자는 CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS(Complementary Oxide Semiconductor)일 수 있다. 또한, 획득되는 일정 시간 단위의 주변 영상 정보는 저장부(140)에 저장되며, 저장된 주변 영상 정보는 이후 장애물의 위치값 및 이동 궤적 등을 구하는데 이용된다.

일 예로, 제2 획득부(112)는 하나의 카메라(촬상 소자)와 반구형상 회전 쌍곡선 미러를 포함하는 전방위 카메라일 수 있으며, 차량의 전방 상측에 장착될 수 있다. 이러한 전방위 카메라를 이용하여 도 2와 같은 영상 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 전방위 카메라는 도 3에 예시된 도면과 수학식 1의 원리를 이용하여 전방위 영상을 획득할 수 있다. 구체적으로, 전방위 카메라의 시야 영역은 도 4 (a)와 같은 원통면이며, 쌍곡면 미러에 의하여 공간 내 임의의 물점 P(X, Y, Z)가 좌표면에 투영되는 점 P(X,Y)의 좌표는 수학식 1로 표현된다.

수학식 1에서 b, c는 쌍곡면의 파라미터이며, f는 카메라의 초점 거리이다. 이와 같이, 전방위 카메라는 수학식 1로 나타낸 좌표 변환에 따라 도 4 (b)에 예시된 바와 같이 방사상으로 화소를 배열함으로써, 왜곡이 제거된 도 2와 같은 화상을 출력할 수 있다.

예측부(120)는 제1 획득부(111) 및 제2 획득부(112)를 이용하여 획득되는 차량의 위치 정보와 주변 영상 정보를 이용하여 현재 시점 이후 특정시점에서의 차량과 장애물의 예측 위치 좌표를 산출한다.

구체적으로, 먼저 예측부(120)는 제1 획득부(111)를 통해 획득되는 일정 시간 단위의 차량 위치 정보들에 근거하여 차량의 이동 궤적을 구한다. 예측부(120)는 차량 위치 정보에 포함된 차량의 위치 좌표를 이용하여 도 5 (a)와 같이 차량의 이동 궤적을 구할 수 있다. 즉, 차량은 도 5 (a)의 ①의 위치 좌표에서부터 ④의 위치 좌표로 이동 중임을 알 수 있다.

또한, 예측부(120)는 제2 획득부(112)를 통해 획득되는 일정 시간 단위의 주변 영상 정보들에 근거하여 차량을 기준으로 차량 주변 장애물의 상대적 위치값을 구한다. 이를 위해, 먼저 예측부(120)는 영상 처리 알고리즘을 이용하여 주변 영상 정보 내 장애물을 검출할 수 있다. 일 예로, 영상 처리 알고리즘은 주변 영상 정보 내에 포함된 색상, 외곽선 및 엣지(Edge)를 파악하여 장애물을 검출할 수 있는 알고리즘일 수 있다. 또한, 이전 영상과 현재 영상을 비교하여 장애물의 움직임을 파악할 수 있다. 이와 같은 영상 처리 알고리즘은 사전에 사용자에 의해 설정될 수 있다.

제2 획득부(112)를 통해 획득된 주변 영상 정보가 도 2에 예시된 바와 같이 차량을 기준으로 원형으로 획득될 때, 도 6에서의 Y 축은 주변 영상 정보에 포함된 장애물이 차량으로부터 떨어진 거리를 나타낸다. 예를 들어, 장애물의 위치값의 Y값이 커지는 것은 장애물이 차량으로부터 멀어지는 것을 의미한다. 또한, X 축은 주변 영상 정보에 포함된 장애물의 좌우측 위치를 나타낸다. 차량의 좌측에 위치한 장애물이 차량을 기준(X=0)으로 앞에서 뒤로 이동하며 멀어지는 경우 |-X| 값이 커지며, 차량의 우측에 위치한 장애물이 차량을 기준으로 앞에서 뒤로 이동하며 멀어지는 경우 |X| 값이 커진다.

이와 같은 과정을 통해 예측부(120)는 도 5 (b)와 같이 차량을 기준으로 장애물의 위치 및 거리를 나타내는 상대적 위치값을 산출할 수 있다. 일 예로, 도 5 (b)에서 장애물은 차량을 기준으로 ⓐ의 위치에서부터 ⓓ의 위치로 접근하는 중임을 알 수 있다. 여기서, 장애물의 상대적 위치값은 차량에 장착된 제2 획득부(112)를 통해 획득되는 차량의 주변 영상으로부터 산출되는 값이므로, 차량의 위치 좌표의 변화에 따라 장애물의 실제 이동 궤적은 변할 수 있다.

이와 같이, 장애물의 상대적 위치값에서 실제 장애물의 이동 궤적을 구하기 위해, 예측부(120)는 구해진 차량의 이동 궤적과 산출된 장애물의 상대적 위치값을 이용하여 장애물의 이동 궤적을 계산한다. 예를 들어, 예측부(120)는 차량의 위치가 도 5 (a)의 ①에 위치한 경우 도 5 (b)의 ⓐ의 장애물의 상대적 위치값을 이용하고, 차량이 도 5 (a)의 ④에 위치한 경우 도 5 (b)의 ⓓ의 장애물의 상대적 위치값을 이용함으로써, 도 5(c)와 같이 장애물의 위치 좌표들(A~D)을 구할 수 있다. 이렇게 구해진 장애물의 위치 좌표는 장애물의 실제 이동 궤적이며 절대적 위치값이다.

이후, 예측부(120)는 차량의 이동 궤적과 장애물의 이동궤적을 이용하여 현재 시점 이후의 특정 시점에서의 차량과 장애물의 위치 좌표를 산출한다. 구체적으로, 예측부(120)는 칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 차량과 장애물의 예측 위치 좌표를 산출한다. 여기서 칼만 필터란, 기존의 측정 데이터들과 새로운 측정 데이터를 이용하여 재귀적 연산을 통하여 다음 순간의 데이터를 최적으로 추정하는데 이용되는 것이다.

예를 들어, 일정 단위의 시간이 1초로 가정하고, 예측부(120)는 4초 동안의 차량의 이동 궤적이 도 7의 ① ~ ④과 같을 때, 칼만 필터를 이용하여 도 7의 ⑤와 같이 다음 시점(5초 일 때)의 차량의 위치 좌표를 구할 수 있다. 이와 같이 칼만 필터를 이용함으로써, GPS 위치 오차가 칼만 필터에 의해 제거되어 일반적으로 연속성을 가지는 차량의 위치의 다음 시점의 위치 예측의 정확성이 향상될 수 있다.

마찬가지로, 예측부(120)는 칼만 필터와 장애물의 이동 궤적을 이용하여 특정 시점(다음 시점)에 장애물의 예측 위치 좌표를 구할 수 있다. 또는, 예측부(120)는 제1 획득부(111)를 통해 획득되는 장애물의 상대적 위치값이 도 8의 ⓐ ~ ⓔ와 같을 때 칼만 필터를 이용하여 도 8의 ⓕ와 같이 다음 시점의 장애물의 위치값을 예측할 수도 있다. 이러한 경우에 예측부(120)는 예측된 장애물의 위치값과 차량의 예측 위치 좌표를 이용하여 장애물의 예측 위치 좌표를 구할 수 있다.

차량과 장애물의 예측 위치 좌표가 예측되면, 판단부(130)는 예측된 차량과 장애물의 예측 위치 좌표를 이용하여 차량과 장애물 간에 충돌 가능성이 있는지 판단한다. 일 예로, 예측된 차량과 장애물의 예측 위치 좌표 간의 거리가 제1 임계값 이하인 경우, 판단부(130)는 차량 운전자에게 충돌 가능성이 있다고 판단한다. 예를 들어, 차량과 장애물의 예측 위치 좌표가 각각 도 9의 ⑤와 ⓔ와 같이 예측된 경우, 판단부(130)는 동일 시점의 위치 좌표인 ⑤와 ⓔ 간의 위치 좌표 거리가 제1 임계값 이하인지 확인한다. 확인 결과 ⑤와 ⓔ 간의 위치 좌표 거리가 제1 임계값 이하이면, 판단부(130)는 차량이 ⑤의 위치에 위치할 시, 장애물과의 충돌 가능성이 있다고 판단한다.

다른 예로, 판단부(130)는 예측된 차량과 장애물의 예측 위치 좌표를 이용하여 차량에 접근 가능성이 있는 장애물의 접근 후보군을 확인한다. 구체적으로, 판단부(130)는 예측된 차량과 장애물의 예측 위치 좌표가 제1 임계값보다 큰 제2 임계값 이하인 경우, 장애물이 차량에 접근할 가능성이 있는 것으로 판단한다. 접근 가능성이 있는 것으로 판단된 장애물은 접근 후보군으로 지정되고, 그 장애물의 관련 정보(위치값 또는 위치 좌표)를 저장부(140)에 저장된다. 이렇게 저장된 접근 후보군의 장애물 정보는 창애물의 이동 궤적 및 예측 위치 좌표를 예측하는데 이용될 수 있다.

구체적으로, 차량과 장애물의 예측 위치 좌표가 각각 도 9의 ④와 ⓓ와 같이 예측된 경우, 판단부(130)는 ④와 ⓓ 간의 위치 좌표 거리가 제2 임계값 이하인지 확인한다. 확인 결과, ④와 ⓓ 간의 위치 좌표 거리가 제2 임계값 이하이면, 판단부(130)는 해당 장애물이 차량에 접근할 가능성이 있다고 판단하여 그 장애물을 접근 후보군으로 지정하여 관련 정보를 저장부(140)에 저장한다. 이후, 판단부(130)는 접근 후보군에 포함된 장애물의 관련 정보를 이용하여 장애물의 예측 위치 좌표를 산출한다. 판단부(130)는 예측된 차량과 장애물의 예측 위치 좌표 간의 거리가 제1 임계값 이하인지 판단하고, 판단 결과 제1 임계값 이하이면, 차량과 장애물 간에 충돌 가능성이 있는 것으로 판단한다. 여기서, 제1 임계값 및 제2 임계값은 사전에 설정된 값일 수 있으며, 이러한 임계값은 사용자에 의해 변경될 수 있다.

차량이 장애물과 충돌 가능성이 있다고 판단되면, 판단부(130)는 차량 운전자에게 충돌 가능성이 있음을 알리기 위한 제어 신호를 출력한다. 그러면, 제어신호에 의해 하여 경고음 또는 화면이 출력되어 차량 운전자에게 충돌 가능성을 경고할 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 실시예는 차량 주변의 전방위 영상을 획득하기 위해 회전 쌍곡면 미러를 이용함으로써, 다수의 센서 또는 카메라를 이용하지 않고 하나의 카메라를 이용하여 차량 주변의 전방위 영상 정보를 획득할 수 있으며, 전방위 카메라를 통해 획득된 영상을 별도로 2차원 평면 영상으로 보정 처리하지 않고 원형의 영상을 이용하여 장애물을 검출함으로써, 왜곡 보정 처리에 의한 오차 발생률을 줄일 수 있으며, 연산 과정 또한 단순화할 수 있다.

덧붙여, 본 발명의 실시예는 차량 및 주변 장애물의 이동 궤적과 칼만 필터를 이용하여 차량 및 장애물의 현재 시점 이후에 예상되는 위치 좌표를 예측하여 충돌 위험 가능성을 판단함으로써, 기존의 실시간 획득 정보를 이용한 충돌 방지 장치보다 미리 충돌 위험 가능성을 운전자에게 경고할 수 있다.

도 10는 본 발명의 실시예에 따른 차량 충돌 방지 장치의 차량 충돌 방지 방법 흐름도이다.

먼저, 차량 충돌 방지 장치(100)는 제1 획득부(111)를 이용하여 차량의 위치 정보를 획득한다(S110).

구체적으로, 차량 충돌 방지 장치(100)는 GPS 모듈을 포함한 제1 획득부(111)를 이용하여 GPS 위성으로부터 차량의 위치 정보를 일정 시간 단위로 수신한다. 이렇게 수신된 차량 위치 정보는 메모리에 저장될 수 있다.

차량 충돌 방지 장치(100)는 단계 S110에서 획득된 차량 위치 정보에 근거하여 차량의 이동 궤적을 구한다(S210).

구체적으로, 차량 충돌 방지 장치(100)는 차량 위치 정보에 포함된 차량의 위치 좌표를 이용하여, 도 5 (a)와 같이 차량의 이동 궤적을 구할 수 있다. 즉, 차량은 도 5 (a)의 ①의 위치 좌표에서부터 ④의 위치 좌표로 이동 중임을 알 수 있다.

또한, 차량 충돌 방지 장치(100)는 단계 S110과 동시에 제2 획득부(112)를 이용하여 차량 주변의 장애물이 포함된 주변 영상 정보를 획득한다(S120).

구체적으로, 차량 충돌 방지 장치(100)는 전방위 카메라를 포함하는 제2 획득부(112)를 이용하여 차량 주변의 전방위 주변 영상 정보를 일정 시간 단위로 획득한다. 여기서 전방위 카메라는 하나의 카메라와 반구형상 회전 쌍곡선 미러를 포함하는 전방위 카메라일 수 있다. 또한, 이렇게 수신된 주변 영상 정보는 메모리에 저장될 수 있다.

단계 S120에서 획득된 일정 시간 단위의 주변 영상 정보들에 근거하여 차량 충돌 방지 장치(100)는 차량을 기준으로 차량 주변 장애물의 상대적 위치값을 구한다(S220).

이를 위해, 먼저 차량 충돌 방지 장치(100)는 영상 정보 내 장애물을 검출하기 위한 영상 처리 알고리즘을 이용하여 주변 영상 정보 내 장애물을 검출한다. 구체적으로, 제2 획득부(112)를 통해 획득된 주변 영상 정보가 도 2에 예시된 바와 같이 차량을 기준으로 원형으로 획득될 때, 차량을 기준으로 상대적 위치값인 (X, Y)를 구할 수 있다. 주변 영상 정보가 도 6에 예시된 바와 같이 차량을 기준으로 원형의 주변 영상 정보가 획득될 시, 도 6의 Y 축은 주변 영상 정보에 포함된 장애물이 차량으로부터 떨어진 거리를 나타낸다. 예를 들어, 장애물의 위치값의 Y값이 커지는 것은 장애물이 차량으로부터 멀어지는 것을 의미한다. 또한, X 축은 주변 영상 정보에 포함된 장애물의 좌우측 위치를 나타낸다. 차량의 좌측에 위치한 장애물이 차량을 기준(X=0)으로 앞에서 뒤로 이동하며 멀어지는 경우 |-X| 값이 커지며, 차량의 우측에 위치한 장애물이 차량을 기준으로 앞에서 뒤로 이동하며 멀어지는 경우 |X| 값이 커진다.

이에 따라 장애물의 실제 이동 궤적을 구하기 위해 차량 충돌 방지 장치(100)는 단계 S210 과 S220에서 구해진 차량의 이동 궤적과 장애물의 상대적 위치값을 이용하여 장애물의 이동 궤적을 계산한다(S300).

일 예로, 차량 충돌 방지 장치(100)는 차량의 위치가 도 5 (a)의 ①에 위치한 경우 ①과 동일 시점인 도 5 (b)의 ⓐ의 장애물의 상대적 위치값을 이용하고, 차량이 도 5 (a)의 ④에 위치한 경우 ④와 동일 시점인 도 5 (b)의 ⓓ의 장애물의 상대적 위치값을 이용한다. 이러한 과정을 통해 차량 충돌 방지 장치(100)는 도 5(c)와 같이 장애물의 위치 좌표들(A~D)을 구할 수 있다. 이렇게 구해진 장애물의 위치 좌표는 실제로 장애물의 이동 궤적이며 절대값이다.

차량 충돌 방지 장치(100)는 단계 S210과 S300에서 구해진 차량과 장애물의 이동 궤적을 이용하여 현재 시점 이후의 특정 시점에서의 차량과 장애물의 예상 위치 좌표를 예측한다(S400).

구체적으로, 차량 충돌 방지 장치(100)는 칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 차량과 장애물의 예측 위치 좌표를 산출한다. 예를 들어, 일정 단위의 시간이 1초로 가정하고, 예측부(120)는 4초 동안의 차량의 이동 궤적이 도 7의 ① ~ ④과 같을 때, 칼만 필터를 이용하여 도 7의 ⑤와 같이 5초 때의 차량의 위치 좌표를 구할 수 있다. 이와 같이 본 발명에서는 , GPS 위치 오차가 칼만 필터에 의해 제거되어 일반적으로 연속성을 가지는 차량의 다음 시점의 위치 예측의 정확성이 향상될 수 있다. 마찬가지로, 차량 충돌 방지 장치(100)는 칼만 필터와 장애물의 이동 궤적을 이용하여 특정 시점(다음 시점)에 장애물의 예측 위치 좌표를 구할 수 있다.

단계 S400에서 차량과 장애물의 예측 위치 좌표가 예측되면, 차량 충돌 방지 장치(100)는 예측된 차량과 장애물의 예측 위치 좌표를 이용하여 차량과 장애물 간의 충돌 가능성을 판단한다(S500).

도 11은 단계 S500에서 차량 충돌 방지 장치(100)가 차량과 장애물 간의 충돌 가능성을 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이며, 구체적인 과정은 다음과 같다.

먼저, 차량 충돌 방지 장치(100)는 단계 S400에서 예측된 차량과 장애물의 예측 위치 좌표를 이용하여 차량에 접근 가능성이 있는 장애물을 확인한다(S510).

구체적으로, 차량 충돌 방지 장치(100)는 단계 S400에서 예측된 차량과 장애물의 예측 위치 좌표 간의 거리가 제2 임계값 이하인지 확인한다(S520). 확인 결과, 차량과 장애물의 예측 위치 좌표가 제2 임계값 이하인 경우, 차량 충돌 방지 장치(100)는 장애물이 차량에 접근할 가능성이 있는 것으로 판단하여 접근 후보군으로 지정하고, 그 장애물의 관련 정보(위치값 또는 위치 좌표)를 저장부(140)에 저장한다(S530).

예를 들어, 차량과 장애물의 예측 위치 좌표가 각각 도 9의 ④와 ⓓ와 같이 예측된 경우, ④와 ⓓ 간의 위치 좌표 거리가 제2 임계값 이하인지 확인한다. 확인 결과, ④와 ⓓ 간의 위치 좌표 거리가 제2 임계값 이하이면, 차량 충돌 방지 장치(100)는 해당 장애물을 접근 후보군으로 지정하여 관련 정보를 저장부(140)에 저장한다.

이후, 차량 충돌 방지 장치(100)는 접근 후보군에 포함된 장애물의 관련 정보를 고려하여 차량과 장애물의 예측 위치 좌표 간의 거리가 제1 임계값 이하인지를 확인한다(S540). 예를 들어, 도 9의 ④, ⑤와 ⓓ, ⓔ와 같이 예측된 경우, 차량 충돌 방지 장치(100)는 동일 시점의 위치 좌표인 ④와 ⓓ 간의 위치 좌표 거리와, ⑤와 ⓔ 간의 위치 좌표 거리가 제1 임계값 이하인지 확인한다. 확인 결과 ⑤와 ⓔ 간의 위치 좌표 거리가 제1 임계값 이하이면, 차량 충돌 방지 장치(100)는 차량이 ⑤의 위치에 위치할 시, 장애물과의 충돌 가능성이 있다고 판단한다.

단계 S540의 확인결과, 차량과 장애물의 예측 위치 좌표 간의 거리가 제1 임계값 이하이면, 차량 충돌 방지 장치(100)는 해당 장애물을 차량과 충돌 가능성이 있는 장애물로 판단한다(S550).

차량 충돌 방지 장치(100)는 단계 S550에서 차량과 장애물이 충돌할 가능성이 있다고 판단되면, 차량 운전자에게 충돌 가능성이 있음을 알리기 위한 제어 신호를 출력하여 경고음 또는 화면 표시하여 차량 운전자에게 경고할 수 있다(S560).

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

100 : 차량 충돌 방지 장치 111 : 제1 획득부
112 : 제2 획득부 120 : 예측부
130 : 판단부 140 : 저장부

Claims

위성 항법 장치(Global Positioning System, GPS)를 이용하여 차량의 위치 정보를 일정 시간 단위로 다수 획득하는 제1 획득부;
상기 차량의 주변의 장애물이 포함된 주변 영상 정보를 일정 시간 단위로 다수 획득하는 제2 획득부;
상기 일정 시간 단위의 위치 정보들과 상기 일정 시간 단위의 주변 영상 정보들을 이용하여 현재 시점 이후 특정 시점에서의 상기 차량과 상기 장애물의 예측 위치 좌표를 예측하는 예측부; 및
예측된 상기 차량과 상기 장애물의 예측 위치 좌표를 이용하여 상기 차량과 상기 장애물 간에 충돌 가능성을 판단하는 판단부;
를 포함하는 차량 충돌 방지 장치.
제1항에 있어서,
상기 예측부는 상기 위치 정보들에 근거하여 상기 차량의 이동 궤적을 구하고, 상기 주변 영상 정보들에 근거하여 상기 차량을 기준으로 상기 장애물의 상대적 위치값을 산출하고, 상기 차량의 이동 궤적과 상기 장애물의 상대적 위치값을 이용하여 상기 장애물의 이동 궤적을 계산하며, 상기 차량과 상기 장애물의 이동 궤적을 이용하여 상기 특정 시점에서의 상기 차량과 상기 장애물의 예측 위치 좌표를 예측하는 것인 차량 충돌 방지 장치.
제2항에 있어서,
상기 예측부는 칼만 필터(Kalman Filter) 및 상기 차량과 상기 장애물의 이동 궤적을 이용하여 상기 차량과 상기 장애물의 예측 위치 좌표를 예측하는 것인 차량 충돌 방지 장치.
제1항에 있어서,
상기 제2 획득부는 하나의 카메라와 반구형상 회전 쌍곡선 미러를 포함하는 전방위 카메라(Hyper Omni Vision, HOVI)를 이용하여 상기 주변 영상 정보를 획득하는 것인 차량 충돌 방지 장치.
제1항에 있어서,
상기 판단부는 상기 차량의 예측 위치 좌표와 상기 장애물의 예측 위치 좌표 간의 거리가 제1 임계값 이하인 경우, 상기 차량과 상기 장애물은 충돌 가능성이 있는 것으로 판단하고 상기 차량의 운전자에게 경고하는 것인 차량 충돌 방지 장치.
차량 충돌 방지 장치에 의한 차량 충돌 방지 방법으로서,
차량의 위치 정보와 상기 차량의 주변의 장애물이 포함된 주변 영상 정보를 일정 시간 단위로 연속적으로 획득하는 단계;
상기 위치 정보에 근거하여 상기 차량의 이동 궤적을 구하는 단계;
상기 주변 영상 정보를 이용하여 상기 차량을 기준으로 상기 장애물의 상대적 위치 좌표를 산출하는 단계;
상기 차량의 이동 궤적과 상기 장애물의 상대적 위치 좌표를 이용하여 상기 장애물의 이동 궤적을 계산하는 단계;
상기 차량 및 상기 장애물의 이동 궤적을 고려하여 현재 시점 이후 특정 시점에서의 상기 차량과 상기 장애물의 예측 위치 좌표를 예측하는 단계; 및
상기 차량 및 상기 장애물의 예측 위치 좌표에 근거하여 상기 차량과 상기 장애물 간의 충돌 가능성을 판단하는 단계;
를 포함하는 것인 차량 충돌 방지 방법.
제6항에 있어서, 상기 예측하는 단계는 :
상기 위치 좌표 정보, 상기 주변 영상 정보 및 상기 차량과 상기 장애물의 이동 궤적에 근거하여 칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 상기 차량 및 상기 장애물의 예측 위치 좌표를 예측하는 단계를 포함하는 것인 차량 충돌 방지 방법.
제6항에 있어서, 상기 판단하는 단계는 :
상기 차량의 예측 위치 좌표와 상기 장애물의 예측 위치 좌표 간의 거리가 제1 임계값 이하인 경우, 상기 차량과 상기 장애물 간에 충돌 가능성이 있는 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것인 차량 충돌 방지 방법.
제6항에 있어서,
상기 차량의 이동 궤적과 상기 장애물의 이동 궤적에 근거하여 상기 차량과 상기 장애물 간의 거리가 제2 임계값 이하인 경우, 상기 장애물을 상기 차량에 접근 가능성이 있는 장애물로 저장하는 단계; 를 더 포함하며,
상기 주변 영상 정보를 이용하여 상기 장애물의 상대적 위치 좌표를 산출할 때, 기저장된 상기 접근 가능성이 있는 장애물을 고려하는 것인 차량 충돌 방지 방법.