KR20150072942A - 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량 - Google Patents

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박영경
최원석
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Abstract

본 발명은 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 차량의 측후방 촬영이 가능한 카메라와, 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성하는 프로세서를 포함한다. 이에 의해, 주행 상황에 대응하는 측후방 위험 레벨 정보를 표시할 수 있게 된다.

Description

차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량{Driver assistance apparatus and Vehicle including the same}
본 발명은 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 관한 것이며, 더욱 상세하게는 주행 상황에 대응하는 측후방 위험 레벨 정보를 표시할 수 있는 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 관한 것이다.
차량은 탑승하는 사용자가 원하는 방향으로 이동시키는 장치이다. 대표적으로 자동차를 예를 들 수 있다.
한편, 차량을 이용하는 사용자의 편의를 위해, 각 종 센서와 전자 장치 등이 구비되고 있는 추세이다. 특히, 사용자의 운전 편의를 위한 다양한 장치 등이 개발되고 있다.
본 발명의 목적은, 주행 상황에 대응하는 측후방 위험 레벨 정보를 표시할 수 있는 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 차량의 측후방 촬영이 가능한 카메라와, 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성하는 프로세서를 포함한다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 차량의 측후방에 대한 거리 검출을 위한 레이더와, 레이더로부터 검출되는 거리 정보, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성하는 프로세서를 포함한다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 차량의 측후방에 대한 스캐닝을 수행하는 라이더와, 라이더로부터 수신되는 스캔 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 후방 위험 레벨 정보를 생성하는 프로세서를 포함한다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량은, 디스플레이와, 차량 상태를 센싱하는 센서부와, 조향 장치를 구동하는 조향 구동부와, 브레이크 장치를 구동하는 브레이크 구동부, 엔진을 구동하는 엔진 구동부와, 서스펜션 장치를 구동하는 서스펜션 구동부와, 조향 구동부, 브레이크 구동부, 동력원 구동부, 서스펜션 구동부를 제어하는 제어부와, 차량의 측후방 촬영이 가능한 카메라, 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초하여, 생성되는 측후방 위험 레벨 정보를 디스플레이에 표시하도록 제어하는 프로세서를 구비하는 차량 운전 보조 장치를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 차량의 측후방 촬영이 가능한 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성함으로써, 차량 주행 상황에 대응하는 측후방 위험 레벨 정보를 표시할 수 있게 된다. 이에 따라, 사용자의 이용 편의성이 증대될 수 있다.
한편, 디스플레이에 표시되는 측후방 위험 레벨 정보는, 연산된 위험도에 따라, 표시 색상, 표시 레벨의 크기, 표시 레벨의 휘도 중 적어도 하나가 가변될 수 있으며, 이에 따라, 사용자는 가변되는 위험도를 직관적으로 인식할 수 있게 된다.
한편, 연산된 위험도가 허용치를 초과한 경우, 조향 구동부와 브레이크 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 측면 진입 방지 제어 신호를 생성함으로써, 차량 및 차량 운전자를 보호할 수 있게 된다.
한편, 차량 운전 보조 장치는, 전방에 대한 스테레오 이미지 촬영을 위한 스테레오 카메라를 더 구비할 수 있으며, 이러한 스테레오 이미지 기반으로, 오브젝트 검출시, 스테레오 이미지를 이용하여 거리 정보를 검출하고, 거리 정보를 이용하여 오브젝트를 분리, 및 검출할 수 있게 되어, 데이터 처리 속도 등을 단축할 수 있게 된다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 차량의 측후방에 대한 거리 검출을 위한 레이더로부터 검출되는 거리 정보, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성함으로써, 차량 주행 상황에 대응하는 측후방 위험 레벨 정보를 표시할 수 있게 된다. 이에 따라, 사용자의 이용 편의성이 증대될 수 있다.
한편, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 차량의 측후방에 대한 스캐닝을 수행하는 라이더로부터 수신되는 스캔 이미지 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성함으로써, 차량 주행 상황에 대응하는 측후방 위험 레벨 정보를 표시할 수 있게 된다. 이에 따라, 사용자의 이용 편의성이 증대될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.
도 2는 도 1의 차량에 부착되는 스테레오 카메라의 외관을 도시한 도면이다.
도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.
도 4a 내지 도 4b는 도 3a 내지 도 3b의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.
도 5a 내지 도 5b는 도 4a 내지 도 4b의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.
도 6a 내지 도 6d는 도 3a 내지 도 3b의 차량 운전 보조 장치의 동작 설명에 참조되는 도면이다.
도 7은 도 1의 차량 내부의 전자 제어 장치의 내부 블록도의 일예이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작방법을 도시한 순서도이다.
도 9 내지 도 16b는 도 8의 동작 방법의 설명을 위해 참조되는 도면이다.
도 17은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작방법을 도시한 순서도이다.
도 18은 본 발명의 다른 실시예에 따른 모노 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.
도 19a는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.
도 19b는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.
도 20a 내지 도 20b는 도 19a의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.
도 21a 내지 도 21b는 도 20a의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 단순히 본 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되는 것으로서, 그 자체로 특별히 중요한 의미 또는 역할을 부여하는 것은 아니다. 따라서, 상기 "모듈" 및 "부"는 서로 혼용되어 사용될 수도 있다.
본 명세서에서 기술되는 차량은, 자동차, 오토바이를 포함하는 개념일 수 있다. 이하에서는, 차량에 대해 자동차를 위주로 기술한다.
한편, 본 명세서에서 기술되는 차량은, 엔진을 구비하는 차량, 엔진과 전기 모터를 구비하는 하이브리드 차량, 전기 모터를 구비하는 전기 차량 등을 모두 포함하는 개념일 수 있다. 이하에서는, 엔진을 구비하는 차량을 위주로 기술한다.
한편, 본 명세서에서 기술되는 차량 운전 보조 장치는, 첨단 차량 운전 보조 시스템(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 또는 참단 차량 운전 보조 장치(Advanced Driver Assistance Apparatus, ADAA)라 할 수 있다. 이하에서는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 차량의 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비하는 차량에 대해 기술한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.
도면을 참조하면, 차량(200)은, 동력원에 의해 회전하는 바퀴(103FR,103FL,103RL,..), 차량(200)의 진행 방향을 조절하기 위한 핸들(150), 및 차량의 전방에 대한 이미지를 획득하기 위한 전방 스테레오 카메라(195), 좌,우 사이드 미러(107L,107R)에 각각 구비되며, 각각 좌,우측 후방에 대한 이미지를 획득하기 위한, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)을 구비할 수 있다.
스테레오 카메라(195)는, 복수의 카메라를 구비할 수 있으며, 복수의 카메라에 의해 획득되는, 스테레오 이미지는, 차량 운전 보조 장치(도 3의 100) 내에서 신호 처리될 수 있다.
한편, 도면에서는 스테레오 카메라(195)가 두 개의 카메라를 구비하는 것을 예시한다.
한편, 도면에서는, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R), 각각이, 하나의 카메라를 구비하는 것을 예시하나, 이와 달리 복수의 카메라를 구비하는 것도 가능하며, 특히 스테레오 카메라를 구비하는 것도 가능하다. 이하에서는, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R), 각각이, 하나의 카메라를 구비하는 것을 중심으로 기술한다.
도 2는 도 1의 차량에 부착되는 스테레오 카메라의 외관을 도시한 도면이다.
도면을 참조하면, 스테레오 카메라 모듈(195)은, 제1 렌즈(193a)를 구비하는 제1 카메라(195a), 제2 렌즈(193b)를 구비하는 제2 카메라(195b)를 구비할 수 있다.
한편, 스테레오 카메라 모듈(195)은, 각각, 제1 렌즈(193a)와 제2 렌즈(193b)에 입사되는 광을 차폐하기 위한, 제1 광 차폐부(light shield)(192a), 제2 광 차폐부(192b)를 구비할 수 있다.
도면의 스테레오 카메라 모듈(195)은, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능한 구조일 수 있다.
이러한 스테레오 카메라 모듈(195)을 구비하는 차량 운전 보조 장치(도 3의 100)는, 스테레오 카메라 모듈(195)로부터, 차량 전방에 대한 스테레오 이미지를 획득하고, 스테레오 이미지에 기초하여, 디스패러티(disparity) 검출을 수행하고, 디스패러티 정보에 기초하여, 적어도 하나의 스테레오 이미지에 대한, 오브젝트 검출을 수행하며, 오브젝트 검출 이후, 계속적으로, 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다.
한편, 이와 유사하게, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)을 구비하는 차량 운전 보조 장치(도 3의 100)는, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터, 차량 좌,우측 후방에 대한 이미지를 순차적으로 획득하고, 순차적으로 획득되는 이미지에 기초하여, 디스패러티(disparity) 검출을 수행하고, 디스패러티 정보에 기초하여, 이미지에 대한, 오브젝트 검출을 수행하며, 오브젝트 검출 이후, 계속적으로, 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다.
도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.
도 3a 내지 도 3b의 차량 운전 보조 장치(100)는, 스테레오 카메라(195)로부터 수신되는 스테레오 이미지를, 컴퓨터 비젼(computer vision) 기반을 바탕으로 신호 처리하여, 차량 관련 정보를 생성할 수 있다. 여기서 차량 관련 정보는, 차량에 대한 직접적인 제어를 위한 차량 제어 정보, 또는 차량 운전자에게 운전 가이드를 위한 차량 운전 보조 정보를 포함할 수 있다.
먼저, 도 3a를 참조하면, 도 3a의 차량 운전 보조 장치(100)는, 통신부(120), 인터페이스부(130), 메모리(140), 프로세서(170), 전원 공급부(190), 및 스테레오 카메라(195), 및 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)를 구비할 수 있다. 그 외, 오디오 입력부(미도시), 오디오 출력부(미도시)를 구비하는 것도 가능하다.
통신부(120)는, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)와 무선(wireless) 방식으로, 데이터를 교환할 수 있다. 특히, 통신부(120)는, 차량 운전자의 이동 단말기와, 무선으로 데이터를 교환할 수 있다. 무선 데이터 통신 방식으로는, 블루투스(Bluetooth), WiFi Direct, WiFi, APiX 등 다양한 데이터 통신 방식이 가능하다.
통신부(120)는, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)로부터, 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보, 예를 들어, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 정보를 수신할 수 있다. 한편, 차량 운전 보조 장치(100)에서, 스테레오 이미지를 기반으로 파악한, 실시간 교통 정보를, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)로 전송할 수도 있다.
한편, 사용자가 차량에 탑승한 경우, 사용자의 이동 단말기(600)와 차량 운전 보조 장치(100)는, 자동으로 또는 사용자의 애플리케이션 실행에 의해, 서로 페어링(pairing)을 수행할 수 있다.
인터페이스부(130)는, 차량 관련 데이터를 수신하거나, 프로세서(170)에서 처리 또는 생성된 신호를 외부로 전송할 수 있다. 이를 위해, 인터페이스부(130)는, 유선 통신 또는 무선 통신 방식에 의해, 차량 내부의 ECU(770), AVN(Audio Video Navigation) 장치(400), 센서부(760) 등과 데이터 통신을 수행할 수 있다.
인터페이스부(130)는, AVN 장치(400)와의 데이터 통신에 의해, 차량 주행과 관련한, 맵(map) 정보를 수신할 수 있다.
한편, 인터페이스부(130)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터, 센서 정보를 수신할 수 있다.
여기서, 센서 정보는, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 가속도 정보, 차량 기울기 정보, 차량 전진/후진 정보, 배터리 정보, 연료 정보, 타이어 정보, 차량 램프 정보, 차량 내부 온도 정보, 차량 내부 습도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이러한 센서 정보는, 헤딩 센서(heading sensor), 요 센서(yaw sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 휠 센서(wheel sensor), 차량 속도 센서, 차체 경사 감지센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 핸들 회전에 의한 스티어링 센서, 차량 내부 온도 센서, 차량 내부 습도 센서 등으로부터 획득될 수 있다. 한편, 포지션 모듈은, GPS 정보 수신을 위한 GPS 모듈을 포함할 수 있다.
한편, 센서 정보 중, 차량 주행과 관련한, 차량 진행 방향 정보, 차량 위치 정보, 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 기울기 정보, 측면 진입 정보, 후진 정보 등을 차량 주행 정보라 명명할 수 있다.
메모리(140)는, 프로세서(170)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 차량 운전 보조 장치(100) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다.
오디오 출력부(미도시)는, 프로세서(170)로부터의 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력한다. 이를 위해, 스피커 등을 구비할 수 있다. 오디오 출력부(미도시)는, 입력부(110), 즉 버튼의 동작에 대응하는, 사운드를 출력하는 것도 가능하다.
오디오 입력부(미도시)는, 사용자 음성을 입력받을 수 있다. 이를 위해, 마이크를 구비할 수 있다. 수신되는 음성은, 전기 신호로 변환하여, 프로세서(170)로 전달될 수 있다.
프로세서(170)는, 차량 운전 보조 장치(100) 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어한다.
특히, 프로세서(170)는, 컴퓨터 비젼(computer vision) 기반의 신호 처리를 수행한다. 이에 따라, 프로세서(170)는, 스테레오 카메라(195)로부터 차량 전방에 대한 스테레오 이미지를 획득하고, 스테레오 이미지에 기초하여, 차량 전방에 대한 디스패러티 연산을 수행하고, 연산된 디스패러티 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대한, 오브젝트 검출을 수행하며, 오브젝트 검출 이후, 계속적으로, 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다.
특히, 프로세서(170)는, 오브젝트 검출시, 차선 검출(Lane Detection), 주변 차량 검출(vehicle Detection), 보행자 검출(Pedestrian Detection), 교통 표지판 검출(Traffic Sign Detection), 도로면 검출 등을 수행할 수 있다.
그리고, 프로세서(170)는, 검출된 주변 차량에 대한 거리 연산, 검출된 주변 차량의 속도 연산, 검출된 주변 차량과의 속도 차이 연산 등을 수행할 수 있다.
한편, 프로세서(170)는, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터, 차량 좌,우측 후방에 대한 이미지를 순차적으로 획득하고, 순차적으로 획득되는 이미지에 기초하여, 디스패러티(disparity) 검출을 수행하고, 디스패러티 정보에 기초하여, 이미지에 대한, 오브젝트 검출을 수행하며, 오브젝트 검출 이후, 계속적으로, 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다.
특히, 프로세서(170)는, 차량 좌,우측 후방에 위치하는 주변 차량 검출, 주변 차량과의 거리, 주변 차량의 속도 또는 주변 차량과의 상대 속도를 연산할 수 있다.
한편, 프로세서(170)는, 통신부(120)를 통해, 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보, 예를 들어, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 정보를 수신할 수 있다.
한편, 프로세서(170)는, 차량 운전 보조 장치(100)에서, 스테레오 이미지를 기반으로 파악한, 차량 주변 교통 상황 정보를, 실시간으로 파악할 수도 있다.
한편, 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, AVN 장치(400)로부터 맵 정보 등을 수신할 수 있다.
한편, 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터, 센서 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 센서 정보는, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 가속도 정보, 차량 기울기 정보, 차량 전진/후진 정보, 배터리 정보, 연료 정보, 타이어 정보, 차량 램프 정보, 차량 내부 온도 정보, 차량 내부 습도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 프로세서(170)는, 이미지에 기초하여, 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량의 거리, 주변 차량의 속도 또는 주변 차량과의 속도 차이를 검출하고, 주변 차량과의 거리, 주변 차량의 속도 또는 주변 차량과의 속도 차이에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산할 수 있으며, 연산된 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성할 수 있다.
이때의, 측후방 위험 레벨 정보는, 연산된 위험도에 따라, 표시 색상, 표시 레벨의 크기, 표시 레벨의 휘도 중 적어도 하나가 가변될 수 있다.
한편, 프로세서(170)는, 연산된 위험도가 허용치를 초과한 경우, 차량 내에 구비되는 조향 구동부와 브레이크 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 측면 진입 방지 제어 신호를 생성할 수 있다.
한편, 프로세서(170)는, 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량과의 거리, 주변 차량의 속도 또는 주변 차량과의 속도 차이 중 적어도 하나에 기초하여, 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량과의 충돌 예상 시간(Time To Collision, TTC)을 연산할 수 있다.
전원 공급부(190)는, 프로세서(170)의 제어에 의해, 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다. 특히, 전원 공급부(190)는, 차량 내부의 배터리 등으로부터 전원을 공급받을 수 있다.
스테레오 카메라(195)는, 복수의 카메라를 구비할 수 있다. 이하에서는 도 2 등에서 기술한 바와 같이, 2개의 카메라를 구비하는 것으로 한다.
스테레오 카메라(195)는, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능할 수 있으며, 제1 렌즈(193a)를 구비하는 제1 카메라(195a), 제2 렌즈(193b)를 구비하는 제2 카메라(195b)를 구비할 수 있다.
한편, 스테레오 카메라(195)는, 각각, 제1 렌즈(193a)와 제2 렌즈(193b)에 입사되는 광을 차폐하기 위한, 제1 광 차폐부(light shield)(192a), 제2 광 차폐부(192b)를 구비할 수 있다.
제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)는, 차량(200)의 양 사이드 미러(107L,107R)에 각각 부착 가능하며, 각각, 차량의 좌측 후방과, 우측 후방에 대한 이미지를 촬영하기 위해 동작할 수 있다.
한편, 이물질로부터의 보호를 위해, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)는, 좌,우 사이드 미러(107L,107R)를 덮는 케이스 하부에 배치될 수 있다.
다음, 도 3b를 참조하면, 도 3b의 차량 운전 보조 장치(100)는, 도 3a의 차량 운전 보조 장치(100)에 비해, 입력부(110) 및 디스플레이(180)를 더 구비할 수 있다. 이하에서는 입력부(110), 및 디스플레이(180)에 대한 설명만을 기술한다.
입력부(110)는, 차량 운전 보조 장치(100), 특히, 스테레오 카메라(195)에 부착되는 복수의 버튼 또는 터치 스크린을 구비할 수 있다. 복수의 버튼 또는 터치 스크린을 통해, 차량 운전 보조 장치(100)의 전원을 온 시켜, 동작시키는 것이 가능하다. 그 외, 다양한 입력 동작을 수행하는 것도 가능하다.
디스플레이(180)는, 차량 운전 보조 장치의 동작과 관련한 이미지를 표시할 수 있다. 이러한 이미지 표시를 위해, 디스플레이(180)는, 차량 내부 전면의 클러스터(cluster) 또는 HUD(Head Up Display), 또는 사이드 미러 내의 디스플레이 등을 포함할 수 있다. 한편, 디스플레이(180)가 HUD 인 경우, 차량(200)의 전면 유리에 이미지를 투사하는 투사 모듈을 포함할 수 있다.
도 4a 내지 도 4b는 도 3a 내지 도 3b의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시하고, 도 5a 내지 도 5b는 도 4a 내지 도 4b의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.
먼저, 도 4a를 참조하면, 도 4a는, 프로세서(170)의 내부 블록도의 일예로서, 차량 운전 보조 장치(100) 내의 프로세서(170)는, 영상 전처리부(410), 디스패러티 연산부(420), 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 트래킹부(440), 및 어플리케이션부(450)를 구비할 수 있다.
영상 전처리부(image preprocessor)(410)는, 스테레오 카메라(195)로부터의 스테레오 이미지를 수신하여, 전처리(preprocessing)를 수행한다.
구체적으로, 영상 전처리부(410)는, 스테레오 이미지에 대한, 노이즈 리덕션(noise reduction), 렉티피케이션(rectification), 캘리브레이션(calibration), 색상 강화(color enhancement), 색상 공간 변환(color space conversion;CSC), 인터폴레이션(interpolation), 카메라 게인 컨트롤(camera gain control) 등을 수행할 수 있다. 이에 따라, 스테레오 카메라(195)에서 촬영된 스테레오 이미지 보다 선명한 스테레오 이미지를 획득할 수 있다.
디스패러티 연산부(disparity calculator)(420)는, 영상 전처리부(410)에서 신호 처리된, 스테레오 이미지를 수신하고, 수신된 스테레오 이미지들에 대한 스테레오 매칭(stereo matching)을 수행하며, 스테레오 매칭에 따른, 디스패러티 맵(dispartiy map)을 획득한다. 즉, 차량 전방에 대한, 스테레오 이미지에 대한 디스패러티 정보를 획득할 수 있다.
이때, 스테레오 매칭은, 스테레오 이미지들의 픽셀 단위로 또는 소정 블록 단위로 수행될 수 있다. 한편, 디스패러티 맵은, 스테레오 이미지, 즉 좌,우 이미지의 시차(時差) 정보(binocular parallax information)를 수치로 나타낸 맵을 의미할 수 있다.
세그멘테이션부(segmentation unit)(432)는, 디스패러티 연산부(420)로부터의 디스페러티 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 세그먼트(segment) 및 클러스터링(clustering)을 수행할 수 있다.
구체적으로, 세그멘테이션부(432)는, 디스페러티 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해,배경(background)과 전경(foreground)을 분리할 수 있다.
예를 들어, 디스패리티 맵 내에서 디스페러티 정보가 소정치 이하인 영역을, 배경으로 연산하고, 해당 부분을 제외시킬 수 있다. 이에 의해, 상대적으로 전경이 분리될 수 있다.
다른 예로, 디스패리티 맵 내에서 디스페러티 정보가 소정치 이상인 영역을, 전경으로 연산하고, 해당 부분을 추출할 수 있다. 이에 의해, 전경이 분리될 수 있다.
이와 같이, 스테레오 이미지에 기반하여 추출된 디스페러티 정보 정보에 기초하여, 전경과 배경을 분리함으로써, 이후의, 오브젝트 검출시, 신호 처리 속도, 신호 처리 양 등을 단축할 수 있게 된다.
다음, 오브젝트 검출부(object detector)(434)는, 세그멘테이션부(432)로부터의 이미지 세그먼트에 기초하여, 오브젝트를 검출할 수 있다.
즉, 오브젝트 검출부(434)는, 디스페러티 정보 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 오브젝트를 검출할 수 있다.
구체적으로, 오브젝트 검출부(434)는, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 오브젝트를 검출할 수 있다. 예를 들어, 이미지 세그먼트에 의해 분리된 전경으로부터 오브젝트를 검출할 수 있다.
다음, 오브젝트 확인부(object verification unit)(436)는, 분리된 오브젝트를 분류하고(classify), 확인한다(verify).
이를 위해, 오브젝트 확인부(436)는, 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용한 식별법, SVM(Support Vector Machine) 기법, Haar-like 특징을 이용한 AdaBoost에 의해 식별하는 기법, 또는 HOG(Histograms of Oriented Gradients) 기법 등을 사용할 수 있다.
한편, 오브젝트 확인부(436)는, 메모리(140)에 저장된 오브젝트들과, 검출된 오브젝트를 비교하여, 오브젝트를 확인할 수 있다.
예를 들어, 오브젝트 확인부(436)는, 차량 주변에 위치하는, 주변 차량, 차선, 도로면, 표지판, 위험 지역, 터널 등을 확인할 수 있다.
오브젝트 트래킹부(object tracking unit)(440)는, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행한다. 예를 들어, 순차적으로, 획득되는 스테레오 이미지들에 내의, 오브젝트를 확인하고, 확인된 오브젝트의 움직임 또는 움직임 벡터를 연산하며, 연산된 움직임 또는 움직임 벡터에 기초하여, 해당 오브젝트의 이동 등을 트래킹할 수 있다. 이에 따라, 차량 주변에 위치하는, 주변 차량, 차선, 도로면, 표지판, 위험 지역, 터널 등을 트래킹할 수 있게 된다.
다음, 어플리케이션부(450)는, 차량 주변에, 위치하는 다양한 오브젝트들, 예를 들어, 다른 차량, 차선, 도로면, 표지판 등에 기초하여, 차량(200)의 위험도 등을 연산할 수 있다. 또한, 앞차와의 추돌 가능성, 차량의 슬립 여부 등을 연산할 수 있다.
그리고, 어플리케이션부(450)는, 연산된 위험도, 추돌 가능성, 또는 슬립 여부 등에 기초하여, 사용자에게, 이러한 정보를 알려주기 위한, 메시지 등을, 차량 운전 보조 정보로서, 출력할 수 있다. 또는, 차량(200)의 자세 제어 또는 주행 제어를 위한 제어 신호를, 차량 제어 정보로서, 생성할 수도 있다.
도 4b는 프로세서의 내부 블록도의 다른 예이다.
도면을 참조하면, 도 4b의 프로세서(170)는, 도 4a의 프로세서(170)와 내부 구성 유닛이 동일하나, 신호 처리 순서가 다른 것에 그 차이가 있다. 이하에서는 그 차이만을 기술한다.
오브젝트 검출부(434)는, 스테레오 이미지를 수신하고, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 오브젝트를 검출할 수 있다. 도 4a와 달리, 디스패러티 정보에 기초하여, 세그먼트된 이미지에 대해, 오브젝트를 검출하는 것이 아닌, 스테레오 이미지로부터 바로 오브젝트를 검출할 수 있다.
다음, 오브젝트 확인부(object verification unit)(436)는, 세그멘테이션부(432)로부터의 이미지 세그먼트, 및 오브젝트 검출부(434)에서 검출된 오브젝트에 기초하여, 검출 및 분리된 오브젝트를 분류하고(classify), 확인한다(verify).
이를 위해, 오브젝트 확인부(436)는, 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용한 식별법, SVM(Support Vector Machine) 기법, Haar-like 특징을 이용한 AdaBoost에 의해 식별하는 기법, 또는 HOG(Histograms of Oriented Gradients) 기법 등을 사용할 수 있다.
한편, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)에서 획득된 이미지에 대해서도, 도 4 a 또는 도 4b와 유사한 신호 처리 과정이 수행될 수 있다.
즉, 영상 전처리부(image preprocessor)(410)는, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)에서 획득된 이미지를 순차적으로 수신하여, 전처리(preprocessing)를 수행하고, 디스패러티 연산부(disparity calculator)(420)는, 영상 전처리부(410)에서 신호 처리된, 순처적인 이미지를 수신하고, 수신된 순차 이미지들에 대한 매칭을 수행하며, 매칭에 따른, 디스패러티 맵(dispartiy map)을 획득할 수 있다. 즉, 차량 좌,우 측후방에 대한, 디스패러티 정보를 획득할 수 있다.
그 이후, 세그멘테이션부(432), 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)를 통해, 차량 좌,우 측후방에 대한, 주변 차량 등을 확인할 수 있다.
그리고, 오브젝트 트래킹부(440)는, 순차 이미지들 내의 확인된 오브젝트의 움직임 또는 움직임 벡터에 기초하여, 해당 오브젝트의 이동 등을 트래킹할 수 있다. 이에 따라, 차량 좌,우 측후방에 위치하는 주변 차량에 대한 트래킹을 할 수 있게 된다.
도 5a와 도 5b는, 제1 및 제2 프레임 구간에서 각각 획득된 스테레오 이미지를 기반으로 하여, 도 4a의 프로세서(170)의 동작 방법 설명을 위해 참조되는 도면이다.
먼저, 도 5a를 참조하면, 제1 프레임 구간 동안, 스테레오 카메라(195)는, 스테레오 이미지를 획득한다.
프로세서(170) 내의 디스패러티 연산부(420)는, 영상 전처리부(410)에서 신호 처리된, 스테레오 이미지(FR1a,FR1b)를 수신하고, 수신된 스테레오 이미지(FR1a,FR1b)에 대한 스테레오 매칭을 수행하여, 디스패러티 맵(dispartiy map)(520)을 획득한다.
디스패러티 맵(dispartiy map)(520)은, 스테레오 이미지(FR1a,FR1b) 사이의 시차를 레벨화한 것으로서, 디스패러티 레벨이 클수록, 차량과의 거리가 가깝고, 디스패러티 레벨이 작을수록, 차량과의 거리가 먼 것으로 연산할 수 있다.
한편, 이러한 디스패러티 맵을 디스플레이 하는 경우, 디스패러티 레벨이 클수록, 높은 휘도를 가지고, 디스패러티 레벨이 작을수록 낮은 휘도를 가지도록 표시할 수도 있다.
도면에서는, 디스패러티 맵(520) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(528a,528b,528c,528d) 등이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지며, 공사 지역(522), 제1 전방 차량(524), 제2 전방 차량(526)이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지는 것을 예시한다.
세그멘테이션부(432)와, 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)는, 디스패러티 맵(520)에 기초하여, 스테레오 이미지(FR1a,FR1b) 중 적어도 하나에 대한, 세그먼트, 오브젝트 검출, 및 오브젝트 확인을 수행한다.
도면에서는, 디스패러티 맵(520)을 사용하여, 제2 스테레오 이미지(FR1b)에 대한, 오브젝트 검출, 및 확인이 수행되는 것을 예시한다.
즉, 이미지(530) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(538a,538b,538c,538d), 공사 지역(532), 제1 전방 차량(534), 제2 전방 차량(536)이, 오브젝트 검출 및 확인이수행될 수 있다.
다음, 도 5b를 참조하면, 제2 프레임 구간 동안, 스테레오 카메라(195)는, 스테레오 이미지를 획득한다.
프로세서(170) 내의 디스패러티 연산부(420)는, 영상 전처리부(410)에서 신호 처리된, 스테레오 이미지(FR2a,FR2b)를 수신하고, 수신된 스테레오 이미지(FR2a,FR2b)에 대한 스테레오 매칭을 수행하여, 디스패러티 맵(dispartiy map)(540)을 획득한다.
도면에서는, 디스패러티 맵(540) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(548a,548b,548c,548d) 등이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지며, 공사 지역(542), 제1 전방 차량(544), 제2 전방 차량(546)이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지는 것을 예시한다.
세그멘테이션부(432)와, 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)는, 디스패러티 맵(520)에 기초하여, 스테레오 이미지(FR2a,FR2b) 중 적어도 하나에 대한, 세그먼트, 오브젝트 검출, 및 오브젝트 확인을 수행한다.
도면에서는, 디스패러티 맵(540)을 사용하여, 제2 스테레오 이미지(FR2b)에 대한, 오브젝트 검출, 및 확인이 수행되는 것을 예시한다.
즉, 이미지(550) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(558a,558b,558c,558d), 공사 지역(552), 제1 전방 차량(554), 제2 전방 차량(556)이, 오브젝트 검출 및 확인이수행될 수 있다.
한편, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 5a와 도 5b를 비교하여, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행할 수 있다.
구체적으로, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 5a와 도 5b에서 확인된, 각 오브젝트들의 움직임 또는 움직임 벡터에 기초하여, 해당 오브젝트의 이동 등을 트래킹할 수 있다. 이에 따라, 차량 주변에 위치하는, 차선, 공사 지역, 제1 전방 차량, 제2 전방 차량 등에 대한 트래킹을 수행할 수 있게 된다.
도 6a 내지 도 6b는 도 3의 차량 운전 보조 장치의 동작 설명에 참조되는 도면이다.
먼저, 도 6a는, 차량 내부에 구비되는 스테레오 카메라(195)에서 촬영되는 차량 전방 상황을 예시한 도면이다. 특히, 차량 전방 상황을 버드 아이 뷰(bird eye view)로 표시한다.
도면을 참조하면, 왼쪽에서 오른쪽으로, 제1 차선(642a), 제2 차선(644a), 제3 차선(646a), 제4 차선(648a)이 위치하며, 제1 차선(642a)과 제2 차선(644a) 사이에 공사 지역(610a)이 위치하며, 제2 차선(644a)과 제3 차선(646a) 사이에 제1 전방 차량(620a)가 위치하며, 제3 차선(646a)과 제4 차선(648a) 사이에, 제2 전방 차량(630a)이 배치되는 것을 알 수 있다.
다음, 도 6b는 차량 운전 보조 장치에 의해 파악되는 차량 전방 상황을 각종 정보와 함께 표시하는 것을 예시한다. 특히, 도 6b와 같은 이미지는, 차량 운전 보조 장치에서 제공되는 디스플레이(180) 또는 AVN 장치(400)에서 표시될 수도 있다.
도 6b는, 도 6a와 달리, 스테레오 카메라(195)에서 촬영되는 이미지를 기반으로하여 정보 표시가 되는 것을 예시한다.
도면을 참조하면, 왼쪽에서 오른쪽으로, 제1 차선(642b), 제2 차선(644b), 제3 차선(646b), 제4 차선(648b)이 위치하며, 제1 차선(642b)과 제2 차선(644b) 사이에 공사 지역(610b)이 위치하며, 제2 차선(644b)과 제3 차선(646b) 사이에 제1 전방 차량(620b)가 위치하며, 제3 차선(646b)과 제4 차선(648b) 사이에, 제2 전방 차량(630b)이 배치되는 것을 알 수 있다.
차량 운전 보조 장치(100)는, 스테레오 카메라(195)에서 촬영되는 스테레오 이미지를 기반으로 하여, 신호 처리하여, 공사 지역(610b), 제1 전방 차량(620b), 제2 전방 차량(630b)에 대한 오브젝트를 확인할 수 있다. 또한, 제1 차선(642b), 제2 차선(644b), 제3 차선(646b), 제4 차선(648b)을 확인할 수 있다.
한편, 도면에서는 공사 지역(610b), 제1 전방 차량(620b), 제2 전방 차량(630b)에 대한 오브젝트 확인을 나타내기 위해, 각각 테두리로 하이라이트되는 것을 예시한다.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)는, 스테레오 카메라(195)에서 촬영되는 스테레오 이미지를 기반으로 하여, 공사 지역(610b), 제1 전방 차량(620b), 제2 전방 차량(630b)에 대한 거리 정보를 연산할 수 있다.
도면에서는, 공사 지역(610b), 제1 전방 차량(620b), 제2 전방 차량(630b) 각각에 대응하는, 연산된 제1 거리 정보(611b), 제2 거리 정보(621b), 제3 거리 정보(631b)가 표시되는 것을 예시한다.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터 차량에 대한 센서 정보를 수신할 수 있다. 특히, 차량 속도 정보, 기어 정보, 차량의 회전각(요각)이 변하는 속도를 나타내는 요 레이트 정보(yaw rate), 차량의 각도 정보를 수신할 수 있으며, 이러한 정보들을 표시할 수 있다.
도면에서는, 차량 전방 이미지 상부(670)에, 차량 속도 정보(672), 기어 정보(671), 요 레이트 정보(673)가 표시되는 것을 예시하며, 차량 전방 이미지 하부(680)에, 차량의 각도 정보(682)가 표시되는 것을 예시하나 다양한 예가 가능하다. 그 외, 차량의 폭 정보(683), 도로의 곡률 정보(681)가, 차량의 각도 정보(682)와 함께 표시될 수 있다.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)는, 통신부(120) 또는 인터페이스부(130)를 통해, 차량 주행 중인 도로에 대한, 속도 제한 정보 등을 수신할 수 있다. 도면에서는, 속도 제한 정보(640b)가 표시되는 것을 예시한다.
차량 운전 보조 장치(100)는, 도 6b에 도시된 다양한 정보들을 디스플레이(180) 등을 통해 표시하도록 할 수 있으나, 이와 달리, 별도의 표시 없이, 각종 정보를 저장할 수도 있다. 그리고, 이러한 정보들을 이용하여, 다양한 어플리케이션에 활용할 수도 있다.
도 6c는, 차량 내부에 구비되는 좌,우 측면 카메라(197L,197R)에서 촬영되는 차량 좌,우측 후방 상황을 예시한 도면이다. 특히, 차량 좌,우측 후방 상황을 버드 아이 뷰(bird eye view)로 표시한다.
도면을 참조하면, 왼쪽에서 오른쪽으로, 제1 차선(642a), 제2 차선(644a), 제3 차선(646a), 제4 차선(648a)이 위치하며, 제2 차선(644a)과 제3 차선(646a) 사이에, 사용자 본인의 차량(200)이 위치하며, 그 뒤에, 제3 차선(646a)과 제4 차선(648a) 사이에, 제1 후방 차량(660a)이 위치하며, 그 뒤에, 제1 차선(642a)과 제2 차선(644a) 사이에, 제2 후방 차량(670a)가 위치하는 것을 예시한다.
다음, 도 6d는 차량 운전 보조 장치(100)에 의해 파악되는 차량 우측 후방 이미지(670)를 예시한다.
도면에서는, 설명의 편의를 위해, 우측면 카메라(197R)에서 촬영한 이미지를 좌,우 반전한 것으로 도시한다. 이하에서는, 우측면 카메라(197R)에서 촬영한 이미지를 도면과 같이, 좌,우 반전한 것을 중심으로 기술한다.
차량 우측 후방 이미지(670)는, 4개의 차선 중 제2 차선(644b), 제3 차선(646b), 제4 차선(648b)을 포함할 수 있으며, 특히, 제3 차선(646b)과 제4 차선(648b) 사이에, 제1 후방 차량(660b)을 포함할 수 있다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 이러한 차량 우측 후방 이미지(670)를 기반으로, 신호 처리하여, 제1 후방 차량(660b)에 대한 오브젝트를 확인할 수 있다. 또한, 제2 차선(644b), 제3 차선(646b), 제4 차선(648b)을 확인할 수 있다.
한편, 도면과 달리, 제1 후방 차량(660b)에 대한 오브젝트 인식을 나타내기 위해, 도 6b와 유사하게, 테두리로 하이라이트되는 것도 가능하다.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 우측면 카메라(197R)에서 촬영되는 이미지를 기반으로 하여, 제1 후방 차량(660b) 대한 거리 정보, 제1 후방 차량(660b)의 속도 정보, 제1 후방 차량(660b)과 차량(200) 사이의 상대 속도 정보를 검출할 수 있다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 이러한 정보들을 이용하여, 우측 후방에 대한 위험도 판단 등 다양한 어플리케이션을 수행할 수 있다.
도 7은 도 1의 차량 내부의 전자 제어 장치의 내부 블록도의 일예이다.
도면을 참조하면, 차량(200)은 차량 제어를 위한 전자 제어 장치(700)를 구비할 수 있다. 전자 제어 장치(700)는, 상술한 차량 운전 보조 장치(100), 및 AVN 장치(400)와 데이터를 교환할 수 있다.
전자 제어 장치(700)는, 입력부(710), 통신부(720), 메모리(740), 램프 구동부(751), 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 썬루프 구동부(755), 서스펜션 구동부(756), 공조 구동부(757), 윈도우 구동부(758), 에어백 구동부(759), 센서부(760), ECU(770), 표시부(780), 오디오 출력부(785), 전원 공급부(790)를 구비할 수 있다.
입력부(710)는, 차량(200) 내부에 배치되는 복수의 버튼 또는 터치 스크린을 구비할 수 있다. 복수의 버튼 또는 터치 스크린을 통해, 다양한 입력 동작을 수행하는 것이 가능하다.
통신부(720)는, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)와 무선(wireless) 방식으로, 데이터를 교환할 수 있다. 특히, 통신부(720)는, 차량 운전자의 이동 단말기와, 무선으로 데이터를 교환할 수 있다. 무선 데이터 통신 방식으로는, 블루투스(Bluetooth), WiFi Direct, WiFi, APiX 등 다양한 데이터 통신 방식이 가능하다.
통신부(720)는, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)로부터, 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보, 예를 들어, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 정보를 수신할 수 있다.
한편, 사용자가 차량에 탑승한 경우, 사용자의 이동 단말기(600)와 전자 제어 장치(700)는, 자동으로 또는 사용자의 애플리케이션 실행에 의해, 서로 페어링을 수행할 수 있다.
메모리(740)는, ECU(770)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 전자 제어 장치(700) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다.
램프 구동부(751)는, 차량 내,외부에 배치되는 램프의 턴 온/턴 오프를 제어할 수 있다. 또한, 램프의 빛의 세기, 방향 등을 제어할 수 있다. 예를 들어, 방향 지시 램프, 브레이크 램프 등의 대한 제어를 수행할 수 있다.
조향 구동부(752)는, 차량(200) 내의 조향 장치(steering apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 차량의 진행 방향을 변경할 수 있다.
브레이크 구동부(753)는, 차량(200) 내의 브레이크 장치(brake apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 비퀴에 배치되는 브레이크의 동작을 제어하여, 차량(200)의 속도를 줄일 수 있다. 다른 예로, 좌측 바퀴와 우측 바퀴에 각각 배치되는 브레이크의 동작을 달리하여, 차량(200)의 진행 방향을 좌측, 또는 우측으로 조정할 수 있다.
동력원 구동부(754)는, 차량(200) 내의 동력원에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다.
예를 들어, 화석 연료 기반의 엔진이 동력원인 경우, 동력원 구동부(754)는, 엔진에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 엔진의 출력 토크 등을 제어할 수 있다.
다른 예로, 전기 기반의 모터가 동력원인 경우, 동력원 구동부(754)는, 모터에 대한 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 모터의 회전 속도, 토크 등을 제어할 수 있다.
썬루프 구동부(755)는, 차량(200) 내의 썬루프 장치(sunroof apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 썬루프의 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다.
서스펜션 구동부(756)는, 차량(200) 내의 서스펜션 장치(suspension apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 도로면에 굴곡이 있는 경우, 서스펜션 장치를 제어하여, 차량(200)의 진동이 저감되도록 제어할 수 있다.
공조 구동부(757)는, 차량(200) 내의 공조 장치(air cinditioner)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 차량 내부의 온도가 높은 경우, 공조 장치가 동작하여, 냉기가 차량 내부로 공급되도록 제어할 수 있다.
윈도우 구동부(758)는, 차량(200) 내의 서스펜션 장치(window apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 차량의 측면의 좌,우 윈도우들에 대한 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다.
에어백 구동부(759)는, 차량(200) 내의 서스펜션 장치(airbag apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 위험시, 에어백이 터지도록 제어할 수 있다.
센서부(760)는, 차량(100)의 주행 등과 관련한 신호를 센싱한다. 이를 위해, 센서부(760)는, 헤딩 센서(heading sensor), 요 센서(yaw sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 휠 센서(wheel sensor), 차량 속도 센서, 차체 경사 감지센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 핸들 회전에 의한 스티어링 센서, 차량 내부 온도 센서, 차량 내부 습도 센서 등을 구비할 수 있다.
이에 의해, 센서부(760)는, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 가속도 정보, 차량 기울기 정보, 차량 전진/후진 정보, 배터리 정보, 연료 정보, 타이어 정보, 차량 램프 정보, 차량 내부 온도 정보, 차량 내부 습도 정보 등에 대한 센싱 신호를 획득할 수 있다.
한편, 센서부(760)는, 그 외, 가속페달센서, 압력센서, 엔진 회전 속도 센서(engine speed sensor), 공기 유량 센서(AFS), 흡기 온도 센서(ATS), 수온 센서(WTS), 스로틀 위치 센서(TPS), TDC 센서, 크랭크각 센서(CAS), 등을 더 구비할 수 있다.
ECU(770)는, 전자 제어 장치(700) 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
입력부(710)에 의한 입력에 의해, 특정 동작을 수행하거나, 센서부(760)에서 센싱된 신호를 수신하여, 차량 운전 보조 장치(100)로 전송할 수 있으며, AVN 장치(400)로부터 맵 정보를 수신할 수 있으며, 각 종 구동부(751,752, 753,754,756)의 동작을 제어할 수 있다.
또한, ECU(770)는, 통신부(720)로부터 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보, 예를 들어, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 정보를 수신할 수 있다.
표시부(780)는, 차량 운전 보조 장치의 동작과 관련한 이미지를 표시할 수 있다. 이러한 이미지 표시를 위해, 표시부(780)는, 차량 내부 전면의 클러스터(cluster) 또는 HUD(Head Up Display)를 포함할 수 있다. 한편, 표시부(780)가 HUD 인 경우, 차량(200)의 전면 유리에 이미지를 투사하는 투사 모듈을 포함할 수 있다. 한편, 표시부(780)는, 입력이 가능한, 터치 스크린을 포함할 수 있다.
오디오 출력부(785)는, ECU(770)로부터의 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력한다. 이를 위해, 스피커 등을 구비할 수 있다. 오디오 출력부(785)는, 입력부(710), 즉 버튼의 동작에 대응하는, 사운드를 출력하는 것도 가능하다.
전원 공급부(790)는, ECU(770)의 제어에 의해, 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다. 특히, 전원 공급부(790)는, 차량 내부의 배터리(미도시) 등으로부터 전원을 공급받을 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작방법을 도시한 순서도이고, 도 9 내지 도 16b는 도 8의 동작 방법의 설명을 위해 참조되는 도면이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 차량 운전 보조 장치(200)는, 복수의 카메라들(195,197L,197R)들 중 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)에서 촬영된 이미지에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 디스플레이에 표시하도록 제어할 수 있다.
또한, 차량 운전 보조 장치(200)는, 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량과의 충돌 예상 시간(Time To Collision, TTC)을 표시하도록 제어할 수 있다.
따라서, 복수의 카메라들(195,197L,197R)들 중 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)를 중심으로 기술한다. 설명의 편의상, 우측면 카메라(197R)를 중심으로 기술한다.
먼저, 도 8을 참조하면, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 우측면 카메라(197R)로부터 이미지를 수신한다(S810).
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 우측면 카메라(197R)를 통해 순차적으로, 또는 프레임 별로, 제1 이미지 및 제2 이미지를 수신한다.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, 차량의 센서 정보, 맵 정보 중 적어도 하나를 수신한다(S820).
차량의 센서 정보는, 차량(200)의 ECU(770) 또는 센서부(760)로부터 수신될 수 있다. 그리고, 맵 정보는 차량(200) 내의 AVN 장치(400)로부터 수신될 수 있다
한편, 센서 정보 중, 차량 주행과 관련한, 차량 진행 방향 정보, 차량 위치 정보, 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 기울기 정보, 측면 진입 정보, 후진 정보 등을 차량 주행 정보라 할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예와 관련하여, 차량의 주행 정보는, 차량 속도 정보, 차량 진행 방향 정보, 측면 진입 정보 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여, 측면 진입 정보는, 사용자의 특정 입력부(예를 들어, 측면 진입 버튼) 조작에 의한, 측면 진입 신호를 포함할 수 있다. 또는, 측면 진입 정보는, 핸들 회전에 의한 스티어링 정보에 기초하여, ECU(770)에 의해, 자동으로 생성되는 것도 가능하다.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 주행 정보 중 측면 진입 정보가 수신되는 지 여부를 판단하고(S830), 측면 진입 정보가 수신되는 경우, 이미지, 차량 주행 정보, 맵 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산한다(S840). 그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 연산된 위험도에 기초하여, 측후방 위험 레벨 정보를 생성한다(S850).
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해 수신되는 차량의 센서 정보 중, 측면 진입 정보가 포함되는 지 여부를 판단할 수 있다. 사용자의 조작에 의해, 우측면으로 진입하기 위한 조작 신호가 수신되는 경우, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 측면 진입 정보 수신으로 판단할 수 있다.
그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 이미지, 차량의 센서 정보, 또는 맵 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산한다.
이를 위해, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 먼저, 이미지 기반의 오브젝트 검출을 수행한다.
우측면 카메라(197R)로부터 순차적으로 제1 이미지와 제2 이미지가 획득되며, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 제1 이미지와 제2 이미지의 차이를 이용하여, 우측 후방에 대한 디스패러티 정보를 획득할 수 있다.
그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 획득된 디스패러티 정보를 이용하여, 제1 이미지와 제2 이미지 중 적어도 하나에 대해, 세그먼트, 오브젝트 검출, 및 오브젝트 확인을 수행할 수 있다. 그리고, 확인된 오브젝트, 예를 들어, 우측 후방 차량 등에 대한 트래킹을 수행할 수 있다.
이에 따라, 차량 우측 후방에 위치하는 주변 차량에 대한, 확인, 거리 정보 획득, 및 속도 정보 획득(또는 상대 속도 정보 획득)을 수행할 수 있다. 또한, 오브젝트 검출, 및 확인시, 차선 검출 및 도로면 검출을 수행할 수 있다.
그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 이미지 기반으로 획득된, 이미지 기반 차량 주변 정보, 즉, 우측 후방에 위치하는 차량과의 거리 정보, 우측 후방에 위치하는 차량의 속도 정보, 또는 상대 속도 정보에 기초하여, 우측면 진입시, 우측 후방에 대한 위험도를 연산할 수 있다.
또는, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 이미지 기반으로 획득된, 우측 후방에 위치하는 차량과의 거리 정보, 우측 후방에 위치하는 차량의 속도 정보, 또는 상대 속도 정보와, 인터페이스부(130)를 통해 수신된, 맵 정보, 차량의 센서 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 우측면 진입시, 우측 후방에 대한 위험도를 연산할 수 있다.
예를 들어, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 센서 정보 중 차량 위치 정보(GPS 정보)에 기초하여, 우측 후방에 위치하는 차량의 속도 정보, 또는 상대 속도 정보를 연산할 수 있으며, 우측 후방에 위치하는 차량의 속도 정보, 또는 상대 속도 정보에 기초하여, 위험도 연산을 수행할 수 있다.
다른 예로, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 센서 정보 중 차량 위치 정보(GPS 정보)에 기초하여, 우측 후방에 위치하는 차량의 속도 정보, 또는 상대 속도 정보를 연산할 수 있으며, 맵 정보에 기초하여, 현재 주행 중인 도로의 곡률 정보를 연산하며, 도로의 곡률 정보, 우측 후방에 위치하는 차량의 속도 정보, 또는 상대 속도 정보에 기초하여, 위험도 연산을 수행할 수 있다.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 제1 시간에, 제1 거리 및 제1 속도를 가지는 차량이 우측 후방에 있는 경우에는, 제1 레벨의 위험도로 연산하고, 제2 시간에, 제1 거리 보다 가까운 제2 거리를 가지거나, 제1 속도 보다 빠른 제2 속도를 가지는 차량이 우측 후방에 있는 경우에는, 제1 레벨의 위험도 보다 높은 제2 레벨의 위험도로 연산할 수 있다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 연산된 위험도에 따라, 측후방 위험 레벨 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 생성된 측후방 위험 레벨 정보가, 디스플레이(180)에 또는 오디오 출력부(미도시)로 출력되도록 제어할 수 있다.
예를 들어, 디스플레이(180)에 측후방 위험 레벨 정보가 표시될 때, 사용자의 직관적인 인식을 위해, 연산된 위험도에 따라, 표시 색상, 표시 레벨의 크기, 표시 레벨의 휘도 중 적어도 하나가 가변될 수있다.
위험도가 높을수록, 표시 색상이 붉은색 계통이거나, 표시 레벨의 크기가 더 크거나, 표시되는 영역의 면적이 더 커지거나, 표시 레벨의 휘도가 더 높아지거나, 이들의 조합일 수 있다. 이에 의해, 사용자가 직관적으로 위험도를 구분하여 인식할 수 있게 된다.
도 9는 위험 레벨 정보 표시를 위한 프로세서의 내부 블록도의 일예를 예시한다.
도면을 참조하면, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차선 검출부(910), 거리 검출부(920), 속도 검출부(930), 위험도 연산부(940)를 구비할 수 있다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, AVN 장치(400)로부터 맵 정보를 수신하고, 스테레오 카메라(195)로부터 스테레오 이미지(Sim)를 수신하며, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터 차량 주행 정보(Scar)를 수신할 수 있다.
여기서, 차량 주행 정보는, 차량 진행 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 기울기 정보, 측면 진입 정보, 후진 정보 등을 포함할 수 있다. 한편, 차량 주행 정보는, 센서 정보의 일부분일 수 있다.
차선 검출부(910)는, 전방 스테레오 카메라(195), 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터 각각, 제1 내지 제3 이미지(Sim1,Sim2,Sim3)에 기반하여, 차선 검출을 수행할 수 있다.
이중 전방 스테레오 카메라(195)로부터는 스테레오 이미지(Sim1)가 수신될 수 있으며, 차선 검출부(910)는, 스테레오 이미지(Sim1)의 디스패러티에 기초하여, 차선을 검출할 수 있다.
한편, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터는 모노 이미지(Sim2,Sim3)가 수신될 수 있으며, 차선 검출부(910)는, 순차적으로 획득되는 모노 이미지(Sim2,Sim3)의 차이에 기초하여, 차선을 검출할 수 있다.
유사하게, 거리 검출부(920)와, 속도 검출부(930)는, 전방 스테레오 카메라(195), 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터 각각, 제1 내지 제3 이미지(Sim1,Sim2,Sim3)에 기반하여, 전방 차량의 거리, 속도, 우측 후방 차량의 거리, 속도, 좌측 후방 차량의 거리, 속도 등을 검출할 수 있다.
차선 검출부(910)는, 전방 스테레오 카메라(195), 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터 각각, 제1 내지 제3 이미지(Sim1,Sim2,Sim3)에 기반하여, 차량 전방의 차선, 차량 우측 후방의 차선, 차량 좌측 후방의 차선 등을 검출할 수 있다.
위험도 연산부(940)는, 검출된 차선 정보, 주변 차량의 속도 정보, 거리 정보, 차량 주행 정보(Scar), 및 맵 정보(Smp)에 기초하여, 위험도를 연산할 수 있다.
예를 들어, 위험도 연산부(940)는, 주변 차량과의 거리가 가까울수록, 주변 차량의 속도가 높을수록, 차량(200)의 현재 속도가 높을수록, 주행 중인 차량의 스티어링 각도가 클수록, 맵 정보 또는 이미지 기반에 의한 도로의 곡률이 작을수록, 검출된 차선에 의한 차선과 차선 사이의 간격이 좁을수록, 또는 도로면의 굴곡이 심할수록, 위험도가 높은 것으로 연산할 수 있다.
그리고, 위험도 연산부(940)는, 연산된 위험도에 따라, 전방 위험도 정보(Sfd), 측면 위험도 정보(Ssd)를 구분하여 출력할 수 있다.
본 발명의 실시예에서는, 측면 위험도 정보(Ssd)를 이용하여, 디스플레이(180)에, 측면 위험도 정보를 표시하도록 한다. 그리고, 이러한 측면 위험도 정보는, 위험도에 따라, 그 레벨의 크기, 색상 등이 가변된다. 이에 따라, 사용자는 위험도를 직관적으로 구분하여 인식할 수 있게 된다.
한편, 프로세서(170)는, 연산된 위험도가 허용치를 초과한 경우, 차량 내에 구비되는 조향 구동부와 브레이크 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 차량 제어 신호(Scoc)를 생성할 수 있다.
도 10a는 도 9의 프로세서의 내부 블록도의 다른예를 예시한다.
도면을 참조하면, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 전방 스테레오 카메라(195), 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터 수신된 각 이미지에 기초하여, 이미지 기반 차량 주변 정보를 검출할 수 있다. 여기서, 이미지 기반 차량 주변 정보는, 거리 정보, 주변 차량 거리 정보, 속도 정보, 차선 정보 및 도로면 정보, 표시판 정보 등을 포함할 수 있다.
상술한 바와 같이, 전방 스테레오 카메라(195)로부터 수신된 스테레오 이미지에 기초하여, 디스패러티 정보를 연산하고, 연산된 디스패러티 정보에 기초하여, 세그먼트, 오브젝트 검출 및 오브젝트 확인을 수행할 수 있다.
이를 바탕으로, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 전방에 대한, 차량 검출(1010), 거리 검출(1011), 차선 검출(1012), 도로면 검출(1014), 시각적 주행 거리 측정(visual odometry)(1016)을 수행할 수 있다.
한편, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터 수신된 순차 모노 이미지에 기초하여, 디스패러티 정보를 연산하고, 연산된 디스패러티 정보에 기초하여, 세그먼트, 오브젝트 검출 및 오브젝트 확인을 수행할 수 있다.
이를 바탕으로, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 좌우 측후방에 대한, 차량 검출(1010), 거리 검출(1011), 차선 검출(1012), 도로면 검출(1014), 시각적 주행 거리 측정(visual odometry)(1016)을 수행할 수 있다.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터의 센서 정보를 수신할 수 있다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터의 차량 주행 정보에 기초하여, 차량 위치 예측(dead reckoning)(1030)을 수행한다.
그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 위치 예측(dead reckoning)에 기초하여, 차량 움직임(egomotion) 추적(1040)을 수행한다. 이때, 차량 위치 예측(dead reckoning) 외에, 시각적 주행 거리 측정(visual odometry)에 기초하여, 차량 움직임(egomotion) 추적(1040)을 수행하는 것도 가능하다.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 움직임(egomotion) 추적(1040)을 기반으로, 주행 도로의 곡률 계산(1050)을 수행할 수 있다.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 곡률 계산(1050), 차선 검출(1010), 및 도로면 검출(1014)을 기반으로 하여, 차량의 진행 방향 추적(1060)을 수행한다.
그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량의 진행 방향 추적(1060), 차량 검출(1010), 거리 검출(1011), 도로면 검출(1014)에 기초하여, 차량의 충돌, 추돌 위험성 등의 위험도 계산(1065)을 수행할 수 있다.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 계산된 위험도 정보에 기초하여, 위험 레벨 정보, 특히 측면 위험 레벨 정보(Ssd)를 생성할 수 있다. 생성된 측면 위험 레벨 정보(Ssd)는, 외부, 특히, 디스플레이(180)에 출력될 수 있다. 이에 따라, 디스플레이(180)는, 사용자 인식 가능하도록, 측면 위험 레벨 정보를 표시할 수 있게 된다.
한편, 프로세서(170)는, 연산된 위험도가 허용치를 초과하였는 지 여부를 판단(1080)하고, 해당하는 경우, 차량 내에 구비되는 조향 구동부와 브레이크 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 측면 진입 방지 제어 신호(Sse)를 생성(1090)할 수 있다. 한편, 초과하지 않은 경우, 정상 주행(1085)이 수행되도록 제어할 수 있다.
그리고, 생성된, 측면 진입 방지 제어 신호(Sse)는, 외부, 특히, 차량의 ECU(770)에 출력되며, ECU(770)는, 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 서스펜션 구동부(756) 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
예를 들어, 우측 진입 방지 제어 신호가 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)에서 생성되는 경우, 이에 기초하여, 차량(200) 내의 조향 구동부(752)는, 좌측 스티어링이 수행되도록 조향 장치를 제어하거나, 브레이크 구동부(753)는, 우측 브레이크를 동작시킬 수 있다. 이에 따라, 차량 및 차량 운전자를 보호할 수 있게 된다.
한편, 도 10a에서는 도시하지 않았지만, 위험도 계산(1065) 이후에, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 위험도 계산(1065) 및 차량 움직임(egomotion) 추적(1040)에 기초하여, 차량 패쓰 예측(path prediction)을 수행할 수도 있다. 그리고, 프로세서(170)는, 예측된 차량 패쓰에 기초하여, 차량 슬립 여부를 연산할 수도 있다. 그리고, 차량이 슬립인 경우, 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 서스펜션 구동부(756) 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 슬립 방지 제어 신호 생성을 수행할 수도 있다.
도 10b는 도 9의 프로세서의 내부 블록도의 또 다른예를 예시한다.
도 10b를 참조하면, 도 10a와 거의 유사하나, AVN 장치(400)로부터의 맵 정보를 수신하며, 맵 매칭(1020)이 더 수행되는 것에 그 차이가 있다. 이하에서는 그 차이만을 기술한다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터의 센서 정보 중 차량 주행 정보와, AVN 장치(400)로부터의 맵 정보에 기초하여, 맵 매칭을 수행(1020)한다. 또한, 차량 속도 정보 등 차량 주행 정보 등에 기초하여, 맵 상에서 현재 차량의 위치를 가변시킬 수 있다.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 주행 도로의 곡률 계산(1050)시, 차량 움직임(egomotion) 추적(1040) 외에 추가로, 맵 매칭 정보를 기반으로, 주행 도로의 곡률 계산(1050)을 수행할 수 있다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 주행 정보 중 차량 위치 정보인 GPS 정보와, AVN 장치(400)로부터의 맵 정보에 기초하여, 현재 차량을 맵 상에 맵 매칭(1020)시킬 수 있다.
도 11a 내지 도 11c는 우측 후방에 대한 위험도 판단을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 11a는 곡선 도로에서, 차량(200)이 제1 차선(1242a)과 제2 차선(1244a) 사이에서 주행 중이며, 우측 후방에, 특히, 제2 차선(1244a)과 제3 차선(1246a) 사이에 후방 차량(1220a)이 있는 것을 예시한다.
차량(200)의 차량 운전 보조 장치(100)는, 전방 스테레오 카메라(195), 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)를 구비하며, 이에 따라, 전방 영역(CA1), 좌측 후방 영역(CA2), 우측 후방 영역(CA3)을 각각 촬영할 수 있다.
도 11b는, 제1 시간에, 우측면 카메라(197R)에서 촬영된 이미지(1200b)를 예시하며, 도 11c는 제1 시간 이후인 제2 시간에, 우측면 카메라(197R)에서 촬영된 이미지(1200c)를 예시한다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 각각 촬영된 이미지들(1200b,1200c)을 기반으로, 제1 내지 제4 차선(1242b,1244b,1246b,1248b) 검출, 및 후방 차량(1220b) 검출을 수행할 수 있다. 그리고, 후방 차량(1220b)에 대한 거리 검출 및 속도 검출을 수행할 수도 있다.
도 11b는, 검출된 차량(1220b)에 대해, 하이라이트의 의미로, 테두리를 두껍게 표시하며, 각각 거리 정보(1223b)와 속도 정보(1244b)를 표시하며, 도 11c는, 검출된 차량(1220b)에 대해, 하이라이트의 의미로, 테두리를 두껍게 표시하며, 각각 거리 정보(1223c)와 속도 정보(1244c)를 표시하는 것을 예시한다.
도 11b에 비해, 도 11c를 살펴보면, 후방 차량과의 거리가 줄어들고, 후방 차량의 속도가 더 높아진 것을 알 수 있다. 이러한 정보에 기초하여, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 우측 후방에 대한 위험도를, 제1 시간 보다 제2 시간에 더 높게 설정할 수 있다.
도 12a 내지 도 16b는, 도 11b의 위험도와 도 11c의 위험도에 대응하는 위험 레벨 정보를 출력하는 다양한 예를 예시한다.
먼저, 도 12a는, 도 11b의 위험도에 대응하며, 우측 사이드 미러(107R)의 내면에 부착되는 디스플레이(180a)에 제1 레벨의 위험 레벨 정보(1310)가 표시되는 것을 예시한다.
다음, 도 12b는, 도 11c의 위험도에 대응하며, 우측 사이드 미러(107R)의 내면에 부착되는 디스플레이(180a)에 제2 레벨의 위험 레벨 정보(1315)가 표시되는 것을 예시한다.
이에 따라, 사용자는, 우측면 진입 시도시, 우측 사이드 미러(107R)를 통해, 우측 후방 위험 레벨 정보를 간단하게 확인할 수 있게 된다. 또한, 가변하는 위험도에 대응하는 위험 레벨 정보를 확인함으로써, 실제 위험 정도를 직관적으로 인식할 수 있게 된다.
도면에서는, 도 12a 내지 도 12b는, 위험 레벨 정보를 표시 레벨 크기의 가변으로 예시하나, 이와 달리, 표시 색상의 가변, 표시 레벨의 휘도 가변 등도 가능하다.
다음, 도 13a는, 도 11b의 위험도에 대응하며, 차량 내부의 클러스터(300)에 제1 레벨의 위험 레벨 정보(1320)가 표시되는 것을 예시하고, 도 13b는, 도 11c의 위험도에 대응하며, 차량 내부의 클러스터(300)에 제2 레벨의 위험 레벨 정보(1325)가 표시되는 것을 예시한다.
이에 따라, 사용자는, 우측면 진입 시도시, 클러스터(300)를 통해, 우측 후방 위험 레벨 정보를 간단하게 확인할 수 있게 된다.
한편, 차량 내부의 클러스터(300)에, 차량 운전 보조 장치(200)에서 연산된, 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량과의 충돌 예상 시간(Time To Collision, TTC)를 표시하는 것도 가능하다. 이에 따라, 사용자는 충돌 예상 시간을 간단하게 확인할 수 있게 된다.
다음, 도 14a는, 도 11b의 위험도에 대응하며, HUD에 의해 이미지가 차량 전면 유리의 출력 영역(1109)에 투사되어, 출력 영역(1330)에 제1 레벨의 위험 레벨 정보(1330)가 표시되는 것을 예시하고, 도 14b는, 도 11c의 위험도에 대응하며, 차량 전면 유리의 출력 영역(1109)에 제2 레벨의 위험 레벨 정보(1335)가 표시되는 것을 예시한다.
이에 따라, 사용자는 전방을 주시하면서, 전면 유리의 출력 영역(1109)을 통해, 우측 후방 위험 레벨 정보를 간단하게 확인할 수 있게 된다.
한편, 차량 전면 유리의 출력 영역(1109)에, 차량 운전 보조 장치(200)에서 연산된, 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량과의 충돌 예상 시간(Time To Collision, TTC)를 표시하는 것도 가능하다. 이에 따라, 사용자는 충돌 예상 시간을 간단하게 확인할 수 있게 된다.
한편, 도 15a 내지 도 15b는, 차량 내부에 사용자 시선 감지를 위한 내부 카메라(1500)가 구비된 상태에서, HUD 방식에 의해, 차량 전면 유리의 출력 영역(1109)에 표시되는 정보가, 사용자의 시선 이동에 따라, 이동하는 것을 예시한다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 내부 카메라(1500)에서 획득된 사용자를 포함하는 이미지에 기초하여, 사용자의 시선 방향을 판단하고, 시선 방향에 따라, 측후방 위험 레벨 정보의 표시 위치를 가변할 수 있다.
도 15a는, 도 14a에 대응하나, 사용자의 시선이 우측인 점을 고려하여, 제1 레벨의 위험 레벨 정보(1131)가, 도 14a에 비해 보다 더 우측에 표시되는 것을 예시한다.
한편, 도 15b는, 도 14b에 대응하나, 사용자의 시선이 우측인 점을 고려하여, 제2 레벨의 위험 레벨 정보(1136)가, 도 14a에 비해 보다 더 우측에 표시되는 것을 예시한다.
이에 따라, 사용자의 시선을 고려하여, 정보 표시를 함으로써, 이용 편의성이 증대될 수 있다.
다음, 도 16a 내지 도 16b는, 오디오 출력부를 통해, 위험 레벨 정보를 출력하는 것을 예시한다.
도 16a는, 도 11b의 위험도에 대응하며, 오디오 출력부를 통해, 제1 레벨의 위험 레벨 정보가 사운드(1340)로 출력되는 것을 예시한다.
도 16b는, 도 11c의 위험도에 대응하며, 오디오 출력부를 통해, 제2 레벨의 위험 레벨 정보가 사운드(1340)로 출력되는 것을 예시한다.
이에 따라, 사용자는, 사운드 청취만으로도, 위험 레벨 정보를 간단하게 파악할 수 있게 된다.
한편, 도 8 내지 도 16b에서는, 차량의 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)가 모노 카메라인 것을 기초로하여, 모노 이미지를 기반으로, 신호 처리하는 것을 기술하였으나, 이와 달리, 차량의 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)가 스테레오 카메라인 것도 가능하다. 이에 따라, 프로세서(170)는, 스테레오 이미지를 기반으로 하여, 신호 처리할 수 있다.
한편, 도 8 내지 도 16b에서 상술한, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작 방법은, 주행 중에, 측면 진입 시도시, 위험도를 연산하고, 측면 위험 레벨 정보를 표시하는 것이었다.
이러한, 내용은, 도 17과 같이, 차량 후진 시에, 후방 위험도를 연산하고, 후방 위험 레벨 정보를 표시하는 것에도 변형 적용 가능하다.
도 17은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작방법을 도시한 순서도이다.
도 17의 동작방법은 도 8의 동작 방법과 유사하므로, 이하에서는 그 차이점을 중심으로 기술한다.
도면을 참조하면, 제1610 단계(S1610) 내지 제1620 단계(S1620)는, 도 8의 제810 단계(S810) 내지 제820 단계(S820)에 대응하므로, 그 설명을 생략한다.
제1630 단계(S1630)에서, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 주행 정보 중 후진 신호가 수신되는 지 여부를 판단하고(S1630), 해당하는 경우, 스테레오 이미지, 차량의 주행 정보, 맵 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 차량의 후방 위험도를 연산한다(S1640). 그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 연산된 위험도에 기초하여, 후방 위험 레벨 정보를 디스플레이(180)에 표시한다(S1650).
차량의 후방 위험도 판단을 위해, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)에서 수신되는 좌측 후방 스테레오 이미지와 우측 후방 스테레오 이미지를 조합하고, 그 조합과, 차량의 주행 정보, 맵 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 위험도를 연산할 수 있다.
이에 따라, 차량 후진시에도, 사용자는 간편하게, 연산된 위험도에 따라, 가변되는 후방 위험 레벨 정보를 인식할 수 있게 된다.
도 18은 본 발명의 다른 실시예에 따른 모노 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.
도면을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량(200)은, 동력원에 의해 회전하는 바퀴(135FR,135FL,135RL,..), 차량(200)의 진행 방향을 조절하기 위한 핸들(150), 및 차량(200) 전방 촬영을 위한 모노 카메라(193)와 레이더(194), 차량의 측후방에 대한 거리 검출을 위한 제1 및 제2 측면 레이더(199L,199R)를 구비할 수 있다.
모노 카메라(193)를 통한 모노 이미지와, 레이더(194), 제1 및 제2 측면 레이더(199L,199R)를 통한 거리 정보는, 차량 운전 보조 장치(도 19a의 2100) 내에서 신호 처리될 수 있다.
도 19a는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.
도면을 참조하면, 도 19a의 차량 운전 보조 장치(2100)의 내부 블록은, 도 3의 차량 운전 보조 장치(100)의 내부 블록과 유사하나, 스테레오 카메라(195)로부터의 스테레오 이미지 기반의, 신호 처리가 아닌, 모노 카메라(193)로부터의 모노 이미지와, 레이더(194,199L,199R)를 통한 거리 정보에 기반한 신호 처리를 수행한다는 점에서 그 차이가 있다. 이하에서는, 그 차이점만을 기술한다.
모노 카메라(193)는, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능할 수 있으며, 렌즈를 구비하는 단일의 카메라를 구비할 수 있다.
레이더(194)는, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능할 수 있으며, 소정 주파수의 전파를 차량 전방에 전송하고, 차량 전방의 물체서 반사되는 전파를 수신한다.
프로세서(2170)는, 레이더(194)에서의 송신 전파와 수신 전파의 차이에 기초하여, 거리 정보를 연산할 수 있다. 또한, 모노 카메라(193)를 통한 모노 이미지와 거리 정보를 매칭하여, 세그먼트, 오브젝트 검출, 확인 등을 수행할 수 있다.
한편, 프로세서(2170)는, 차량 측후방에 대한 위험도 연산을 위해, 레이더(199L,199R)로부터 수신되는 거리 정보를 이용할 수 있다. 즉, 레이더(199L,199R)로부터 수신되는 거리 정보에 기초하여, 측후방 오브젝트에 대한 거리 검출 및 속도 검출을 수행할 수 있다.
한편, 이와 달리, 차량 측후방에 대한 이미지 획득을 위한 모노 카메라가 더 사용되는 것도 가능하다.
다음, 도 19b는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.
도면을 참조하면, 도 19b의 차량 운전 보조 장치(2150)의 내부 블록은, 도 19a의 차량 운전 보조 장치(2100)의 내부 블록과 유사하나, 차량의 측후방에 대한 거리 검출을 위한 제1 및 제2 측면 레이더(199L,199R)가 아닌, 외부 대상물에 대해 스캐닝을 수행하는 제1 및 제2 측면 라이더(Lidar)(2102L,2102R)를 구비하는 것에 그 차이가 있다.
차이점을 기술하면, 제1 및 제2 측면 라이더(Lidar)(2102L,2102R)는, 레이저 스캐닝 방식에 의해, 좌,우 측후방 상황에 대한 스캔 이미지를 획득할 수 있으며, 프로세서(2270)는, 제1 및 제2 측면 라이더(Lidar)(2102L,2102R로부터 수신되는 스캔 이미지에 기초하여, 신호 처리를 수행할 수 있다. 즉, 측후방 위험 레벨 정보를 생성할 수 있다.
도 20a 내지 도 20b는 도 19a의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시하고, 도 21a 내지 도 21b는 도 20a의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.
도 20a 내지 도 20b의 프로세서 내부 블록은, 도 4a 내지 도 4b의 프로세서와 유사하나, 디스패러티 연산부를 구비하지 않는 다는 점에서 그 차이가 있다.
대신에, 디스패러티 정보에 대응하는 거리 정보(Sd)를, 외부의 레이더(194)로부터 수신하는 것에 그 차이가 있다. 이러한, 거리 정보(Sd)는, 세그먼테이션부(432)에 입력되며, 이미지의 세그먼트시에 사용될 수 있다.
도 21a 내지 도 21b는, 제1 및 제2 프레임 구간에서 각각 획득된 모노 이미지를 기반으로 하여, 도 20a의 프로세서(170)의 동작 방법 설명을 위해 참조되는 도면이다.
도 21a 내지 도 21b를 살펴보면, 도 5a 내지 도 5b와 유사하나, 모노 이미지와 레이더 기반 거리 정보를 이용하므로, 디스패러티 맵(distance map)을 생성할 필요가 없다는 점에서 그 차이가 있다.
먼저, 도 21a를 참조하면, 제1 프레임 구간 동안, 모노 카메라(193)는, 모노 이미지(FR1)를 획득하며, 레이더는 거리 정보(Sd1)을 획득한다.
이에 따라, 프로세서(2170) 내의 세그멘테이션부(432)와, 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)는, 레이더에 기반한 거리 정보(Sd1)에 기초하여, 모노 이미지(FR1) 내의, 제1 차선 내지 제4 차선(538a,538b,538c,538d), 공사 지역(532), 제1 전방 차량(534), 제2 전방 차량(536)을, 검출 및 확인할 수 있다.
다음, 도 21b를 참조하면, 제2 프레임 구간 동안, 모노 카메라(193)는, 모노 이미지(FR2)를 획득하며, 레이더는 거리 정보(Sd2)을 획득한다.
이에 따라, 프로세서(2170) 내의 세그멘테이션부(432)와, 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)는, 레이더에 기반한 거리 정보(Sd2)에 기초하여, 모노 이미지(FR2) 내의, 제1 차선 내지 제4 차선(558a,558b,558c,558d), 공사 지역(552), 제1 전방 차량(554), 제2 전방 차량(556)을, 검출 및 확인할 수 있다.
한편, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 21a와 도 21b를 비교하여, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행할 수 있다.
구체적으로, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 21a와 도 21b에서 확인된, 각 오브젝트들의 움직임 또는 움직임 벡터에 기초하여, 해당 오브젝트의 이동 등을 트래킹할 수 있다. 이에 따라, 차량 주변에 위치하는, 차선, 공사 지역, 제1 전방 차량, 제2 전방 차량 등에 대한 트래킹을 수행할 수 있게 된다.
한편, 도 18 내지 도 21에서 기술한 모노 카메라(193)와 레이더(194,199L,199R)를 구비하는 차량 운전 보조 장치(2100)는, 도 8 내지 도 17에서 기술한 바와 같이, 측면 진입시, 측후방 위험도를 판단하고, 판단된 위험도에 따라, 측후방 위험 레벨 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 생성된 측후방 위험 레벨 정보는 디스플레이(180)에 표시될 수 있다.
한편, 도 19b에서 기술한 모노 카메라(193)와 레이더(194), 제1 및 제2 측면 라이더(2102L,2102R)를 구비하는 차량 운전 보조 장치(2150)는, 도 8 내지 도 17에서 기술한 바와 같이, 측면 진입시, 측후방 위험도를 판단하고, 판단된 위험도에 따라, 측후방 위험 레벨 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 생성된 측후방 위험 레벨 정보는 디스플레이(180)에 표시될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
한편, 본 발명의 차량 운전 보조 장치 또는 차량의 동작방법은 차량 운전 보조 장치 또는 차량에 구비된 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체에 프로세서가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 프로세서에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (20)

  1. 차량의 측후방 촬영이 가능한 카메라; 및
    상기 카메라로부터 수신되는 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 상기 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지에 기초하여, 상기 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량의 거리, 상기 주변 차량의 속도 또는 상기 주변 차량과의 속도 차이를 검출하고,
    상기 주변 차량과의 거리, 상기 주변 차량의 속도 또는 상기 주변 차량과의 속도 차이에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 주변 차량의 거리, 상기 주변 차량의 속도 또는 상기 주변 차량과의 속도 차이 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량과의 충돌 예상 시간을 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지에 기초하여, 상기 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량의 거리를 검출하는 거리 검출부;
    상기 이미지에 기초하여, 상기 주변 차량의 속도를 검출하는 속도 검출부; 및
    상기 검출된 거리와 속도에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하며, 상기 연산된 위험도에 기초한, 상기 측후방 위험 레벨 정보를 생성하는 위험도 연산부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 측후방 위험 레벨 정보는, 상기 연산된 위험도에 따라, 표시 색상, 표시 레벨의 크기, 표시 레벨의 휘도 중 적어도 하나가 가변되는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 연산된 위험도가 허용치를 초과한 경우, 상기 차량 내에 구비되는 조향 구동부와 브레이크 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 측면 진입 방지 제어 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 측후방 위험 레벨 정보를 표시하는 디스플레이;를 더 포함하고,
    상기 디스플레이는,
    상기 차량 내의 클러스터 또는 상기 차량의 전면 유리의 출력 영역에 투사 영상을 출력하는 투사 모듈 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    사용자의 시선을 감지하기 위한 차량 내부 카메라;를 더 구비하고,
    상기 프로세서는,
    상기 차량 내부 카메라에서 획득된 사용자를 포함하는 이미지에 기초하여, 사용자의 시선 방향을 판단하고, 상기 시선 방향에 따라, 상기 측후방 위험 레벨 정보의 표시 위치가 가변하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    차량 전방에 대한 스테레오 이미지를 획득하는 스테레오 카메라;를 더 구비하고,
    상기 프로세서는,
    상기 스테레오 이미지의 디스패러티(disparity) 연산을 수행하는 디스패러티 연산부;
    상기 스테레오 이미지의 디스패러티 정보에 기초하여, 상기 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대한, 오브젝트 검출을 수행하는 오브젝트 검출부;
    상기 검출된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행하는 오브젝트 트래킹부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 스테레오 이미지의 디스패러티 정보에 기초하여, 상기 스테레오 이미지 내의 오브젝트를 세그먼트하는 세그멘테이션부; 및
    상기 검출된 오브젝트를 분류하는 오브젝트 확인부;를 더 포함하고,
    상기 오브젝트 검출부는,
    상기 세그먼트된 오브젝트에 기초하여, 상기 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대한, 오브젝트 검출을 수행하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 차량 내의 적어도 하나의 장치와 데이터를 교환하는 인터페이스부;를 더 포함하고,
    상기 인터페이스부는, 상기 차량의 센서 정보를 수신하며,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지, 상기 차량의 센서 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지에 기초하여, 주변 차량과의 거리, 상기 주변 차량과의 속도 차이를 포함하는 이미지 기반 차량 주변 정보를 검출하고,
    상기 센서 정보와 상기 이미지 기반 차량 정보에 기초하여, 차량 움직임 추정을 수행하고,
    상기 이미지 기반 차량 주변 정보에 기초하여, 상기 차량의 진행 방향 추적을 수행하고,
    상기 추적된 차량의 진행 방향, 및 상기 이미지 기반 차량 주변 정보에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 인터페이스부는, 맵 정보를 더 수신하며,
    상기 프로세서는,
    상기 맵 정보와, 상기 센서 정보 중 차량 주행 정보와 상기 위치 정보에 기초하여, 상기 차량에 대한 맵 매칭을 수행하고,
    상기 맵 정보와 상기 이미지 기반 차량 주변 정보에 기초하여, 상기 차량의 진행 방향 추적을 수행하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  14. 차량의 측후방에 대한 거리 검출을 위한 레이더;
    상기 레이더로부터 검출되는 거리 정보, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 상기 위험도에 기초한, 후방 위험 레벨 정보를 생성하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  15. 차량의 측후방에 대한 스캐닝을 수행하는 라이더;
    상기 라이더로부터 수신되는 스캔 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 상기 위험도에 기초한, 후방 위험 레벨 정보를 생성하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  16. 디스플레이;
    차량 상태를 센싱하는 센서부;
    조향 장치를 구동하는 조향 구동부;
    브레이크 장치를 구동하는 브레이크 구동부,
    엔진을 구동하는 엔진 구동부;
    서스펜션 장치를 구동하는 서스펜션 구동부;
    상기 조향 구동부, 브레이크 구동부, 동력원 구동부, 서스펜션 구동부를 제어하는 제어부; 및
    차량의 측후방 촬영이 가능한 카메라와, 상기 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 상기 위험도에 기초하여, 생성되는 측후방 위험 레벨 정보를 상기 디스플레이에 표시하도록 제어하는 프로세서를 구비하는 차량 운전 보조 장치;를 포함하는 차량.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 디스플레이에 표시되는 상기 측후방 위험 레벨 정보는, 상기 연산된 위험도에 따라, 표시 색상, 표시 레벨의 크기, 표시 레벨의 휘도 중 적어도 하나가 가변되는 것을 특징으로 하는 차량.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 연산된 위험도가 허용치를 초과한 경우, 상기 조향 구동부와 상기 브레이크 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 측면 진입 방지 제어 신호를 생성하며,
    상기 제어부는,
    상기 측면 장지 제어 신호에 기초하여, 상기 조향 구동부와 상기 브레이크 구동부 중 적어도 하나를 제어하는 것을 특징으로 하는 차량.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 디스플레이는,
    상기 차량 내의 클러스터 또는 상기 차량의 전면 유리의 출력 영역에 투사 영상을 출력하는 투사 모듈 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 차량 운전 보조 장치는,
    사용자의 시선을 감지하기 위한 차량 내부 카메라;를 더 구비하고,
    상기 프로세서는,
    상기 차량 내부 카메라에서 획득된 사용자를 포함하는 이미지에 기초하여, 사용자의 시선 방향을 판단하고, 상기 시선 방향에 따라, 상기 측후방 위험 레벨 정보의 표시 위치를 가변하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 차량.




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