KR20160131222A

KR20160131222A - 영상 분석을 통한 자차 위치 파악 및 경로 재탐색을 위한 내비게이션 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20160131222A
Application number: KR1020150063092A
Authority: KR
Inventors: 박순우
Original assignee: 팅크웨어(주)
Priority date: 2015-05-06
Filing date: 2015-05-06
Publication date: 2016-11-16

Abstract

영상 분석을 통한 자차 위치 파악 및 경로 재탐색을 위한 방법 및 장치가 개시된다. 위치 및 경로 판단 방법은, 도로 분기점에서 차량의 전방을 촬영한 영상을 분석하여 차선과 관련된 정보를 인식하는 (1) 단계; 상기 차선과 관련된 정보를 이용하여 상기 차량의 실제 주행 경로를 인식하는 (2) 단계; 및 상기 실제 주행 경로를 내비게이션 설정 경로와 비교하여 상기 도로 분기점에서의 경로 이탈 여부를 판단하는 (3) 단계를 포함한다.

Description

영상 분석을 통한 자차 위치 파악 및 경로 재탐색을 위한 내비게이션 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR VEHICLE POSITION RECOGNIZING AND ROUTE SEARCHING THROUGH VIDEO ANALYSIS}

본 발명의 실시예들은 차량 위치를 파악하고 차량 위치를 기준으로 경로를 확인하는 기술에 관한 것이다.

일반적으로, 내비게이션 시스템(navigation system)은 인공 위성을 이용하여 차량 등 이동체(vehicle)의 주행을 위한 정보를 제공하는 시스템으로서, 자동 항법 시스템이라고도 한다.

내비게이션 시스템은 GPS(global positioning system) 모듈을 구비하여 GPS 위성으로부터 소정의 데이터를 수신하고 상기 수신된 데이터를 기초하여 이동체의 위치를 계산한다.

이동체의 위치를 미리 저장되어 있는 지도 데이터에 맵 매칭하여 지도 및 지리 안내를 위한 기반 자료로 활용하고, 특히, 이동체의 현재 위치에서 사용자가 지정한 목적지까지의 이동 경로를 탐색하여 이동 경로에 따라 사용자를 안내하는 경로 안내 서비스를 제공한다.

경로 탐색 기술의 일 예로서, 한국등록특허 제10-0731515호(등록일 2007년 06월 18일) "부분 재탐색을 이용한 경로 탐색 방법 및 그 시스템"에는 사용자가 경로를 이탈하는 경우 현재 위치에서 제공된 경로를 경유하여 목적지로 도착할 수 있는 경로를 탐색하여 제공함으로써 사용자에게 처음 제공된 경로를 이용하여 목적지로 도착할 수 있도록 하는 경로를 제공하는 기술이 개시되어 있다.

일반적으로, 내비게이션 시스템은 GPS 신호를 수신하여 계산한 좌표를 통해 자차의 현재 위치를 파악하게 되고 이를 맵 매칭을 통해 가까운(인접한) 도로에 표시해 주게 된다.

그러나, GPS 자체가 가지고 있는 위치 오차와 주변의 환경에 의해 도로가 여러 갈래로 분기되는 분기점에서 정확한 위치를 파악하기 힘들고 도로 내 어느 차로로 주행을 하고 있는지 판단하기는 더욱 어렵다. 특히, 평행하게 달리는 지하차도와 고가 도로, 그리고 큰길 바로 옆의 작은 길 등의 도로 특성 상 GPS 좌표 하나로만 위치를 판단하기에는 무리가 있다.

이로 인해, 경로 이탈이 발생했음에도 불구하고 이탈 즉시 인식하지 못하여 잘못된 경로로 계속 길 안내를 하게 되거나, 한참 뒤에 현재 위치를 파악하여 경로 재탐색이 늦어지는 경우가 빈번하게 발생하고 있다.

GPS 좌표만으로 정확한 자차의 위치를 판단하기 힘든 분기점에서 자차 위치를 정확하게 판단하여 경로 이탈 시 보다 빠르게 경로 재탐색을 수행할 수 있는 내비게이션 방법 및 장치를 제공한다.

컴퓨터로 구현되는 위치 및 경로 판단 방법에 있어서, 도로 분기점에서 차량의 전방을 촬영한 영상을 분석하여 차선과 관련된 정보를 인식하는 (1) 단계; 상기 차선과 관련된 정보를 이용하여 상기 차량의 실제 주행 경로를 인식하는 (2) 단계; 및 상기 실제 주행 경로를 내비게이션 설정 경로와 비교하여 상기 도로 분기점에서의 경로 이탈 여부를 판단하는 (3) 단계를 포함하는 위치 및 경로 판단 방법을 제공한다.

일 측면에 따르면, 상기 차선과 관련된 정보에는 상기 도로 분기점에서의 차선 개수와 차선 모양 중 적어도 하나에 대한 인식 결과가 포함될 수 있다.

다른 측면에 따르면, 상기 실제 주행 경로와 상기 내비게이션 설정 경로의 비교 결과, 상기 차량이 경로를 이탈한 것으로 판단되는 경우 상기 실제 주행 차로를 기준으로 경로 재탐색을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 차선과 관련된 정보에는 차선 개수에 대한 인식 결과가 포함되고, 상기 (2) 단계는, 상기 영상의 세로 중심선을 기준으로 상기 세로 중심선의 양측 중 적어도 일 측의 차선 개수를 확인하는 단계; 및 상기 적어도 일 측의 차선 개수를 이용하여 상기 도로 분기점에서 상기 차량이 주행하는 차로를 인식함으로써 상기 차량의 실제 주행 경로를 인식하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 (2) 단계는, 상기 차량이 주행하는 차로가 상기 도로 분기점에서 분기된 경로 중 어느 경로에 해당되는 차로인지 확인할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 차선과 관련된 정보에는 차선 모양의 변화에 대한 인식 결과가 포함되고, 상기 (2) 단계는, 상기 영상의 세로 중심선을 기준으로 상기 세로 중심선의 양측 차선 중 차선 모양이 변하는 차선을 확인하는 단계; 및 상기 차선 모양이 변하는 차선의 위치에 따라 상기 도로 분기점에서 상기 차량이 주행하는 방향을 인식함으로써 상기 차량의 실제 주행 경로를 인식하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 (2) 단계는, 상기 차선 모양이 변하는 차선이 상기 양측 차선 중 좌측 차선인 경우 상기 도로 분기점을 기준으로 우측 경로를 상기 차량의 실제 주행 경로로 인식하고, 상기 차선 모양이 변하는 차선이 상기 양측 차선 중 우측 차선인 경우 상기 도로 분기점을 기준으로 좌측 경로를 상기 차량의 실제 주행 경로로 인식할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 (1) 단계는, 상기 영상에서 차선을 검출하기 위한 관심 영역(region of interest)을 설정하는 단계; 상기 관심 영역의 영상에서 에지(edge)를 검출하여 상기 에지가 포함된 에지 영상으로 변환하는 단계; 및 상기 에지 영상에서 직선으로 나타나는 에지를 차선으로 인식함으로써 상기 차선의 개수와 모양 중 적어도 하나를 인식하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 경로 이탈 여부를 판단하기 위한 대상 지점으로 선별된 분기점에 대한 정보를 저장하는 단계를 더 포함하고, 상기 차량에 대한 GPS 수신 위치를 기준으로 상기 차량이 상기 대상 지점의 일정 거리 이내에 도달하는 경우 상기 (1) 단계 내지 상기 (3) 단계를 수행할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 차선과 관련된 정보가 상기 차량에 대한 GPS 수신 위치의 링크 속성에 포함된 차선 정보와 상이한 경우 상기 (1) 단계 내지 상기 (3) 단계를 수행할 수 있다.

도로 분기점에서 차량의 전방을 촬영한 영상을 분석하여 차선과 관련된 정보를 인식하는 차선 인식부; 및 상기 차선과 관련된 정보를 이용하여 상기 차량의 실제 주행 경로를 인식한 후 상기 실제 주행 경로를 내비게이션 설정 경로와 비교하여 상기 도로 분기점에서의 경로 이탈 여부를 판단하는 경로 판단부를 포함하는 위치 및 경로 판단 장치를 제공한다.

본 발명의 실시예에 따르면, GPS 좌표만으로 정확한 위치를 판단하기 힘든 분기점에서 카메라 영상을 분석하여 자차가 주행 중인 차로를 정확히 파악함으로써 자차의 현재 위치에 대응되는 경로와 경로 이탈 여부를 신속하게 판단할 수 있다.

따라서, 정확한 위치 좌표를 알기 전까지 경로 재탐색이 불가능 한 기존 방식에 비해 분기점에서 바로 자차의 주행 경로에 대한 경로 이탈 여부를 판단하여 경로 이탈 즉시 경로 재탐색을 수행함으로써 훨씬 빠르고 정확한 경로 안내를 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 내비게이션 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 위치 및 경로 판단 알고리즘의 기본 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3 내지 도 4는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 위치 및 경로 판단 알고리즘의 실행 조건을 설명하기 위한 도면이다.
도 5 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 영상 분석을 통한 차선 인식 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 9는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 위치 및 경로 판단 알고리즘의 일 방법인 주행 차로에 의한 경로 판단 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10 내지 도 11은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 위치 및 경로 판단 알고리즘의 다른 방법인 차선 변화에 의한 경로 판단 방법을 설명하기 위한 도면이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

본 실시예들은 분기점에서 영상 분석 기술을 통해 자차 위치를 정확하게 판단하여 자차의 경로 이탈 시 보다 빠르게 경로 재탐색을 수행할 수 있는 내비게이션 장치 및 방법에 관한 것이다.

본 명세서에서 '분기점'은 도로가 둘 이상의 갈래로 갈라지는 지점을 의미하는 것으로, 사거리, 허브 지점, IC 진출입, JC 교차점, 고가 차도, 지하 차도 등에서 나타날 수 있다. 특히, 본 실시예에서는 분기되기 시작하는 일부 구간 혹은 전체 구간에서 갈래 길이 나란히 평행선을 이루는 형태의 분기점들을 대상으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 내비게이션 장치 및 방법은 내비게이션 시스템에 적용될 수 있으며, 일 예로 차량의 전방을 촬영하는 전방 카메라를 이용하는 내비게이션, 블랙박스와 같은 기타 영상 장치와의 연동이 가능한 내비게이션, 증강 현실(Augmented Reality) 모드가 탑재된 내비게이션 등에 적용될 수 있다.

본 실시예들은 스마트폰(smart phone), 태블릿(tablet), 웨어러블 컴퓨터(wearable computer) 등 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구현되는 것 또한 가능하다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 내비게이션 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 블록도이다.

도 1에 도시한 바와 같이, 내비게이션 장치(100)는 컴퓨터 시스템으로서, 적어도 하나의 프로세서(processor)(110), 메모리(memory)(120), 주변장치 인터페이스(peripheral interface)(130), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(140), 전력 회로(150) 및 통신 회로(160)를 적어도 포함할 수 있다.

도 1에서 화살표는 컴퓨터 시스템의 구성요소들간의 통신 및 데이터 전송을 가능하게 할 수 있음을 의미하며, 이는 고속 시리얼 버스(high-speed serial bus), 병렬 버스(parallel bus), SAN(Storage Area Network) 및/또는 다른 적절한 통신 기술을 이용하여 구성될 수 있다.

메모리(120)는 운영체제(121) 및 주행 안내 제어루틴(122)을 포함할 수 있다. 일 예로, 메모리(120)는 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(120)는 운영체제(121)와 주행 안내 제어루틴(122)을 위한 프로그램 코드가 저장될 수 있으며, 다시 말해 내비게이션 장치(100)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다. 이때, 프로세서(110)나 주변장치 인터페이스(130) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(120)에 액세스하는 것은 프로세서(110)에 의해 제어될 수 있다.

주변장치 인터페이스(130)는 내비게이션 장치(100)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(110) 및 메모리(120)에 결합시킬 수 있다. 그리고, 입/출력 서브시스템(140)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(130)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(140)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 카메라, 각종 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(130)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(140)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(130)에 결합될 수도 있다.

전력 회로(150)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(150)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.

통신 회로(160)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨터 시스템과 통신을 가능하게 할 수 있다. 또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(160)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨터 시스템과 통신을 가능하게 할 수도 있다.

프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 내비게이션 장치(100)를 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다. 다시 말해, 프로세서(110)는 기본적인 산술, 로직 및 컴퓨터 시스템의 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 프로세서(110)는 차선 인식부(111)와 경로 판단부(112) 및 경로 탐색부(113)를 위한 프로그램 코드를 실행하도록 구성될 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 메모리(120)와 같은 기록 장치에 저장될 수 있다.

차선 인식부(111)와 경로 판단부(112) 및 경로 탐색부(113)는 이하에서 설명하게 될 내비게이션 방법을 수행하기 위해 구성될 수 있다.

이러한 도 1의 실시예는, 내비게이션 장치(100)의 일 예일 뿐이고, 내비게이션 장치(100)는 도 1에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 1에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨터 시스템은 도 1에 도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(140)에 다양한 통신 방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 내비게이션 장치(100)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.

도 1에 도시는 생략되었으나, 내비게이션 장치(100)에는 지도에 대한 정보를 나타내는 맵 데이터를 저장 및 유지하기 위한 데이터베이스 시스템을 포함한다. 맵 데이터는 노드(node), 링크(link) 등과 같은 디지털 데이터의 형태로 저장될 수 있다. 노드는 지도 상의 특정 지점에 대한 좌표를 나타내며, 링크는 각 노드들을 연결한 것으로 지도 상의 도로 등을 나타낼 수 있다.

특히, 데이터베이스 시스템에는 맵 데이터의 링크 별로 각 링크에 해당되는 도로의 등급, 차선 정보 등을 포함하는 속성 정보가 저장될 수 있다. 이때, 도로의 등급은 터널, 고가 차도, 지하 차도, 일반 도로 등과 같은 도로의 종류나 특성 등을 의미하고, 차선 정보는 도로의 폭과 차로 개수 등을 포함하는 차선에 대한 정보를 의미한다.

연산 작업에 의한 CPU의 리소스를 줄이기 위한 한 가지 일환으로서, 자차 위치 파악 및 경로 재탐색을 수행할 지점에 대한 정보를 데이터베이스로 사전에 구축할 수 있다. 다시 말해, 지도 상의 분기점 중 자차 위치 파악 및 경로 재탐색을 수행할 대상 지점을 미리 선별하여 해당 분기점에 대한 포인트(분기점 좌표)를 데이터베이스화 하고, 자차가 해당 지점에 도달하게 되는 경우에 자차 위치 파악 및 경로 재탐색을 수행하도록 구현할 수 있다. 이러한 실시예에서는 자차 위치 파악 및 경로 재탐색을 수행할 대상 지점에 대한 정보(예컨대, 좌표 값)를 해당 링크의 속성 정보에 포함시켜 저장할 수 있다.

상기한 데이터베이스 시스템은 내비게이션 장치(100) 상의 내부 구성으로서 구현되거나, 혹은 인터넷 상의 클라우드(cloud) 시스템 형태로 구성되어 내비게이션 장치(100)와 연동하는 별개의 리소스 시스템으로 구현될 수 있다.

데이터베이스 시스템에 저장된 정보들은 경로 안내를 위한 기반 자료로 활용될 뿐 아니라, 자차의 위치를 파악하는 과정, 경로 이탈 여부를 판단하는 과정, 경로 재탐색을 수행하는 과정 등에서 활용될 수 있다.

상기한 구성의 내비게이션 장치(100)는 분기점에서 카메라(미도시)를 통해 입력된 영상 이미지(이하, '카메라 영상'이라 칭함)를 분석하여 자차가 주행 중인 차로나 이동 경로를 파악할 수 있고 자차의 주행 차로나 이동 경로에 따라 분기점에서의 경로 이탈 여부를 판단하여 이탈 시 신속하게 경로 재탐색을 수행할 수 있다.

상기한 카메라는 자차의 전방을 촬영한 영상을 제공하는 것으로, 일 예로 내비게이션 장치(100)가 적용된 차량용 내비게이션에 일체형으로 구성될 수 있으며, 차량의 전방을 촬영할 수 있도록 내비게이션 본체의 뒤인, 차량의 앞 유리를 바라보는 위치에 장착된 것일 수 있다. 다른 예로, 내비게이션 장치(100)와 연동 가능한 다른 시스템(예컨대, 블랙박스 등)이나 외부의 별개 구성으로 설치된, 차량의 전방을 촬영하는 카메라를 이용하는 것 또한 가능하다.

본 발명에 따른 내비게이션 방법은 GPS 좌표만으로 정확한 자차의 위치를 판단하기 힘든 분기점에서 전방 카메라를 통해 촬영된 영상 이미지를 분석하고 현재 차량의 위치를 정확하게 파악하여 실제 차량이 주행하고 있는 경로를 판단함으로써 경로 이탈 시 빠르게 경로 재탐색을 수행할 수 있다.

도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 내비게이션 방법은 자차의 현재 위치를 정확하게 파악하고 실체 자차가 주행하고 있는 경로를 판단하는 알고리즘(이하, '위치 및 경로 판단 알고리즘'이라 칭함)(200)에 관한 것이다. 이때, 위치 및 경로 판단 알고리즘(200)은 전방 카메라를 통해 촬영된 영상을 분석하여 도로 상의 차선 형태(실선 혹은 점선)를 인식하는 기술을 활용한다.

본 발명에서 위치 및 경로 판단 알고리즘(200)은 자차가 주행 중인 차로가 몇 차로인지를 판단하여 자차의 실제 주행 경로를 판단하는 방법(이하, '주행 차로에 의한 경로 판단 방법'이라 칭함)(210)과, 자차 위치를 기준으로 분기점에서 인식된 차선 형태의 변화를 인식하여 자차의 실제 주행 경로를 판단하는 방법(이하, '차선 변화에 의한 경로 판단 방법'이라 칭함)(220)이 있다.

위치 및 경로 판단 알고리즘(200)의 연산 작업에 의한 리소스를 줄이기 위하여 실시간 연산 방식이 아닌, 특정한 조건에 부합되는 경우에 위치 및 경로 판단 알고리즘(200)을 실행할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 위치 및 경로 판단 알고리즘을 실행하기 위한 조건의 일 예를 설명하기 위한 순서도이다.

내비게이션 장치(100)는 사전 과정으로서 지도 상의 분기점 중 위치 및 경로 판단 알고리즘을 수행할 대상 지점을 선별하여 해당 분기점에 대한 좌표 값을 데이터베이스로 구성할 수 있다.

단계(301)에서 내비게이션 장치(100)는 자차에 대한 GPS 수신 위치를 계산한 후 데이터베이스에 저장된, 즉 위치 및 경로 판단 알고리즘을 수행할 대상 지점의 좌표 값과 비교한다.

단계(302)에서 내비게이션 장치(100)는 GPS 수신 위치를 기준으로 자차가 전방에 위치한 대상 지점의 일정 거리 이내로 도달하였는지 여부를 판단한다.

단계(300)에서 내비게이션 장치(100)는 자차의 현재 위치가 위치 및 경로 판단 알고리즘에 대한 실행 조건에 부합되는 경우, 즉 자차가 전방에 위치한 대상 지점의 일정 거리 이내로 도달하면 위치 및 경로 판단 알고리즘을 실행할 수 있다.

따라서, 내비게이션 장치(100)는 사전에 선별된 분기점을 기준으로 해당 분기점의 일정 거리 지점에 자차가 위치할 때 위치 및 경로 판단 알고리즘을 실행함으로써 CPU 리소스를 줄일 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 위치 및 경로 판단 알고리즘을 실행하기 위한 조건의 다른 예를 설명하기 위한 순서도이다.

단계(401)에서 내비게이션 장치(100)는 카메라 영상을 분석하여 현재 자차가 주행 중인 도로의 차선 정보를 인식할 수 있다. 영상 분석 기술을 통해 차선 정보를 인식하는 구체적인 방법에 대해서는 이하에서 설명하기로 한다.

단계(402)에서 내비게이션 장치(100)는 자차에 대한 GPS 수신 위치를 기준으로 자차 위치에 대응되는 링크의 속성 정보에 포함된 차선 정보를 읽어온 후 영상 분석을 통해 인식된 차선 정보와 비교한다.

단계(403)에서 내비게이션 장치(100)는 위치 및 경로 판단 알고리즘에 대한 실행 조건으로서 GPS 수신 위치의 링크 속성에 포함된 차선 정보와 영상 분석을 통해 인식된 차선 정보가 일치하는지 여부를 판단한다.

단계(400)에서 내비게이션 장치(100)는 영상 분석을 통해 인식된 차선 정보가 GPS 수신 위치의 링크 속성에 포함된 차선 정보와 일치하지 않는 경우 알고리즘 실행 조건에 부합되는 것으로 판단하여 위치 및 경로 판단 알고리즘을 실행할 수 있다. 예를 들어, GPS 수신 위치의 링크는 4차선 도로인 반면, 영상 분석 결과 5차선 도로로 인식되는 경우 GPS 거리 오차가 발생한 것으로 판단하고 위치 및 경로 판단 알고리즘을 실행할 수 있다.

따라서, 내비게이션 장치(100)는 링크 속성에 포함된 차선 정보를 위치 및 경로 판단 알고리즘에 대한 실행 조건으로 활용함으로써 좀 더 효율적이고 빠른 연산을 지원할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 영상 분석을 통한 차선 인식 방법을 도시한 순서도이다. 일 실시예에 따른 차선 인식 방법은 도 1을 통해 설명한 차선 인식부(111)에 의해 각각의 단계가 수행될 수 있다.

단계(501)에서 차선 인식부(111)는 카메라 영상을 입력 받아 입력된 카메라 영상을 그레이(흑백) 영상으로 변환한다. 예컨대, 카메라 영상은 일정 크기(예를 들어, 640*480)의 영상으로, RGB(Red Green Blue) 영상과 같은 컬러 영상일 수 있다. 이때, 차선 인식부(111)는 그레이 스케일 변환을 통해 카메라 영상을 그레이 영상으로 변환할 수 있다. 그리고, 차선 인식부(111)는 그레이 영상이 일정한 명암값 분포를 갖도록 그레이 영상의 명암 값에 대한 평활화를 수행할 수 있다.

도로의 일부분이 그림자 영향을 받으면 차선 검출에 어려움이 있기 때문에 그림자 영향을 최소화 하기 위하여, 본 실시예에서는 광원을 보정할 수 있는 방법을 적용할 수 있다. 일 예로, 카메라에서 촬영에 사용할 광원을 보정한 후 보정된 광원으로 차량의 전방을 촬영하여 RGB 영상을 얻을 수 있다. 다른 예로, RGB 영상에 대하여 광원 보정 알고리즘을 적용하여 RGB 영상의 광원을 보정한 후, 보정된 RGB 영상을 그레이 영상으로 변경할 수 있다.

단계(502)에서 차선 인식부(111)는 그레이 영상에서 차선을 검출하기 위한 관심 영역(ROI: Region of Interest)을 설정한다. 이때, 관심 영역은 카메라의 설치 각도 및 시야각에 따라 촬영된 영상 내에서 차선이 존재 가능한 영역으로 설정될 수 있다.

예를 들어, 도 6을 참조하면 차선 인식부(111)는 그레이 영상(600)의 y축 기준으로 그레이 영상(600)의 가로 중심선(601)과 일정 거리 아래의 가상의 차선 결정선(603)을 결정한 후 가로 중심선(601)과 차선 결정선(603) 사이의 영역을 관심 영역(610)으로 설정할 수 있다. 관심 영역(610)이 결정되는 조건인 차선 결정선(603)은 차로의 폭과 카메라의 시야각 등으로 추정될 수 있다.

차선 인식을 위한 차선 결정선은 차선 모양과 폭을 인식하는 기준이 될 수 있으며, 일 예로 초기 설정 시 사용자에게 차선과 차로 정보에 대한 입력을 요구하여 기준을 마련할 수 있다. 내비게이션 장치의 초기 설정은 차량의 전방 카메라에 모든 차선이 보이는 곳에서 설정하고 차량이 위치한 도로의 차선 정보, 예를 들어 현재 차량이 몇 개 차선으로 이루어진 도로에서 몇 번째 차로에 위치해 있는지 등에 대해 사용자 입력을 받아 설정할 수 있다. 이는 차량에 의한 차선 미인식 문제를 개선함으로써 차선 인식에 대한 정확도를 높이기 위한 것이다.

단계(503)에서 차선 인식부(111)는 관심 영역에 해당되는 그레이 영상에서 에지(edge)를 검출한 에지 영상으로 변환한다. 예를 들어, 차선 인식부(111)는 캐니(Canny) 알고리즘을 적용하여 에지 영상을 얻을 수 있다. 이를 위해, 차선 인식부(111)는 관심 영역에 대한 적응형 에지 레벨 값을 결정한 후, 에지 레벨 값을 이용하여 에지를 검출할 수 있다. 이때, 적응형 에지 레벨 값은 관심 영역에 해당되는 그레이 영상의 평균 휘도 값으로 결정될 수 있다.

본 실시예에서는 일차적으로 RGB 영상의 광원이 보정된 후 변경된 그레이 영상에서 에지 레벨 값이 결정될 수 있다. 따라서, 터널, 그림자 등의 조명 조건이 크게 변하는 환경에서도 차선을 정확하게 검출할 수 있도록 적응형 에지 검출 방식을 적용할 수 있으며, 이로 인하여 터널이나 그림자가 있는 도로에서도 차선 에지를 보다 정확히 검출할 수 있다.

단계(504)에서 차선 인식부(111)는 에지 영상으로부터 현재 차량이 주행 중인 도로의 차선을 검출한다. 일 예로, 차선 인식부(111)는 에지 영상에 대하여 허프 변환 알고리즘을 적용함으로써 에지 영상 내에서 직선으로 나타나는 에지를 검출하고 검출된 직선의 위치를 차선으로 인식할 수 있다.

특히, 차선 인식부(111)는 영상 분석을 통해 차선은 물론 차선의 형태(실선, 점선)를 인식할 수 있다. 다시 말해, 차선 인식부(111)는 에지 영상에서 검출된 직선의 모양이 실선인지 점선인지 판단함으로써 차선 형태를 인식할 수 있다. 분기점 부근의 차선은 갈래 길이 시작되는 지점에서 일정 구간까지 차로 변경이 가능하도록 차로 간의 차선 모양이 점선 형태로 되어 있다. 이에, 차선 인식부(111)는 중앙 차선에 해당되는 실선과 끝 차선에 해당되는 실선 사이의 점선 개수를 파악하여 차량이 주행 중인 도로의 전체 차로 개수를 판단할 수 있다. 예를 들어, 점선 모양의 차선 개수에 1을 더함으로써 전체 차로 개수를 알 수 있으며, 도 6에 도시한 바와 같이 실선(중앙 차선)과 실선(끝 차선) 사이의 점선 모양 차선이 3개인 경우 주행 도로의 차로 개수가 4개임을 확인할 수 있다.

따라서, 본 실시예에서는 영상 분석을 통해 자차의 주행 도로에 대한 차선 정보, 즉 차로 개수와 차선 모양 등을 인식할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 위치 및 경로 판단 알고리즘의 일 방법인 주행 차로에 의한 경로 판단 방법을 도시한 순서도이다. 일 실시예에 따른 경로 판단 방법은 도 1을 통해 설명한 차선 인식부(111)와 경로 판단부(112) 및 경로 탐색부(113)에 의해 각각의 단계가 수행될 수 있다.

단계(711)에서 차선 인식부(111)는 영상 분석 기반의 차선 검출을 통해 인식된 차선 정보를 이용하여 자차가 주행 중인 차로를 인식한다. 차선 인식부(111)는 차량을 기준으로 한 세로 중심선을 차로 결정선으로 결정하고 차로 결정선을 기준으로 양측 중 적어도 일 측의 차선 개수를 인식함으로써 자차의 주행 차로를 인식할 수 있다.

예를 들어, 도 8에 도시한 바와 같이 자차가 위치한 도로가 4개의 차로를 가진 4차선 도로인 경우 차로 결정선(805)을 기준으로 좌측의 점선 차선 수를 통해 주행 중인 차로를 인식할 수 있다. 다시 말해, 실선과 실선 사이의 점선이 3개이고 차로 결정선(805) 좌측에 2개의 점선 차선이 인식된다면(혹은 우측에 1개의 점선 차선이 인식된다면) 4개의 차로 중 자차의 주행 차로가 3번째 차로임을 확인할 수 있다.

단계(712)에서 경로 판단부(112)는 분기점에서의 자차의 주행 차로를 현재 안내 중인 설정 경로와 비교함으로써 자차의 경로 이탈 여부를 판단할 수 있다. 다시 말해, 경로 판단부(112)는 자차의 주행 차로가 설정 경로에 해당되는 차로인지 여부를 확인함으로써 경로 이탈 여부를 판단한다.

단계(713~715)에서 경로 탐색부(113)는 자차의 경로 이탈 여부에 따라 경로 재탐색 여부를 결정한다. 이때, 경로 탐색부(113)는 경로 이탈 확인 결과(713) 자차의 주행 차로가 설정 경로에 해당되는 차로이면 설정 경로를 유지한 상태에서 그대로 경로 안내를 제공할 수 있다(714). 한편, 경로 탐색부(113)는 경로 이탈 확인 결과(713) 자차의 주행 차로가 설정 경로와 다를 경우 현재 주행 차로에 맞게 바로 경로 재탐색을 진행한다(715).

도 9에 도시한 바와 같이, 분기점 부근의 4차선 도로에서 차로 분기에 따라 1, 2, 3차로에 해당되는 '경로1'와 4차로에 해당되는 '경로2'가 존재한다고 가정하자. 분기점 부근의 차선은 갈래 길이 생기는 지점(A)부터 일정 구간까지 차로 변경이 가능하도록 차로 간의 차선이 점선 형태로 되어 있고 분기점의 마지막 지점(B) 이후에는 더 이상 차로 변경이 불가하도록 실선 형태로 되어 있다.

본 실시예들은 도로가 분기되기 시작하는 지점(A)에서 위치 및 경로 판단 알고리즘을 시작하고 분기점의 마지막 지점, 즉 더 이상 차로 변경이 불가한 실선 지점(B)에서 자차의 주행 차로에 대한 경로 이탈 여부를 판단한다. 내비게이션이 안내하는 설정 경로가 '경로2'라고 할 때, 실선 지점(B) 이후 자차가 3차로를 주행하고 있다면 경로 이탈로 판단하고 즉시 경로 재탐색을 시작한다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 위치 및 경로 판단 알고리즘의 다른 방법인 차선 변화에 의한 경로 판단 방법을 도시한 순서도이다. 일 실시예에 따른 경로 판단 방법은 도 1을 통해 설명한 차선 인식부(111)와 경로 판단부(112) 및 경로 탐색부(113)에 의해 각각의 단계가 수행될 수 있다.

단계(1021)에서 차선 인식부(111)는 차량을 기준으로 한 세로 중심선을 기준으로 양측 차선의 차선 모양과 이동에 따른 차선 모양의 전/후 변화를 계속적으로 인식한다. 차선 인식부(111)는 영상 분석을 통해 자차의 좌측 차선 모양과 우측 차선 모양을 인식하되, 자차의 이동에 따라 좌/우측 차선 모양의 변화를 인식할 수 있다.

도 11에 도시한 바와 같이, 분기점 부근의 4차선 도로에서 차로 분기에 따라 1, 2, 3차로에 해당되는 '경로1'과 4차로에 해당되는 '경로2'가 존재한다고 가정하자. 분기점 부근의 차선 특성에 따라 차량이 분기점의 시작 지점(A)을 거쳐 마지막 지점(B)을 통과할 때 차선 모양이 점선에서 실선으로 변하게 된다. 분기점의 4차선 도로에서 자차가 3차로를 주행할 때, 차선 인식부(111)는 분기점의 시작 지점(A)에서 점선 형태의 좌측 차선 모양(1107)과 우측 차선 모양(1109)을 인식할 수 있고, 이후 이동에 따라 분기점의 마지막 지점(B)을 통과하는 시점에 차선 모양이 점선으로 변하지 않는 좌측 차선 모양(1107)과 점선에서 실선 형태로 변하는 우측 차선 모양(1109)을 인식할 수 있다.

단계(1022)에서 경로 판단부(112)는 차선 변화를 바탕으로 자차의 이동 경로를 확인하여 경로 이탈 여부를 판단할 수 있다. 경로 판단부(112)는 분기점에서 자차의 좌/우측 차선 모양 중 우측 차선의 모양이 점선에서 실선으로 바뀌는 경우 자차가 분기점의 좌측 경로를 향하는 것으로 판단하고, 반대로 좌측 차선의 모양이 점선에서 실선으로 바뀌는 경우 자차가 분기점의 우측 경로를 향하는 것으로 판단할 수 있다. 이에, 경로 판단부(112)는 자차의 이동 경로가 설정 경로에 해당되는 차로인지 여부를 확인함으로써 경로 이탈 여부를 판단할 수 있다.

단계(1023~1025)에서 경로 탐색부(113)는 자차의 경로 이탈 여부에 따라 경로 재탐색 여부를 결정한다. 이때, 경로 탐색부(113)는 경로 이탈 확인 결과(1023) 자차의 이동 경로가 설정 경로에 해당되는 방향이면 설정 경로를 유지한 상태에서 그대로 경로 안내를 제공할 수 있다(1024). 한편, 경로 탐색부(113)는 경로 이탈 확인 결과(1023) 자차의 이동 경로가 설정 경로와 다른 방향인 경우 현재 이동 경로에 맞게 바로 경로 재탐색을 진행한다(1025).

도 11에 도시한 바와 같이, 분기점의 4차선 도로에서 자차가 3차로를 주행할 때, 자차가 분기점의 마지막 지점(B)을 통과하는 시점에 오른쪽 차선 모양(1109)이 점선에서 실선 형태로 변하는 것을 인식할 수 있고 이러한 차선 모양 변화로부터 현재 자차가 '경로1'과 '경로2' 중 '경로1'을 향하고 있는 것으로 확인할 수 있다. 내비게이션이 안내하는 설정 경로가 '경로2'라고 할 때, 실선 지점(B) 이후 자차가 '경로1'을 향하고 있는 것으로 확인함에 따라 경로 이탈로 판단하고 즉시 경로 재탐색을 시작한다.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, GPS 좌표만으로 정확한 자차의 위치를 판단하기 힘든 분기점에서 카메라 영상을 분석하여 자차가 주행 중인 차로를 정확히 파악함으로써 자차의 현재 위치에 대응되는 경로와 경로 이탈 여부를 신속하게 판단할 수 있다. 따라서, 정확한 위치 좌표를 알기 전까지 경로 재탐색이 불가능 한 기존 방식에 비해 분기점에서 바로 자차의 주행 경로에 대한 경로 이탈 여부를 판단하여 경로 이탈 즉시 경로 재탐색을 수행함으로써 훨씬 빠르고 정확한 경로 안내를 제공할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 시스템을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 또한, 본 실시예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

100: 내비게이션 장치
111: 차선 인식부
112: 경로 판단부
113: 경로 탐색부

Claims

컴퓨터로 구현되는 위치 및 경로 판단 방법에 있어서,
도로 분기점에서 차량의 전방을 촬영한 영상을 분석하여 차선과 관련된 정보를 인식하는 (1) 단계;
상기 차선과 관련된 정보를 이용하여 상기 차량의 실제 주행 경로를 인식하는 (2) 단계; 및
상기 실제 주행 경로를 내비게이션 설정 경로와 비교하여 상기 도로 분기점에서의 경로 이탈 여부를 판단하는 (3) 단계
를 포함하는 위치 및 경로 판단 방법.
제1항에 있어서,
상기 차선과 관련된 정보에는 상기 도로 분기점에서의 차선 개수와 차선 모양 중 적어도 하나에 대한 인식 결과가 포함되는 것
을 특징으로 하는 위치 및 경로 판단 방법.
제1항에 있어서,
상기 실제 주행 경로와 상기 내비게이션 설정 경로의 비교 결과, 상기 차량이 경로를 이탈한 것으로 판단되는 경우 상기 실제 주행 차로를 기준으로 경로 재탐색을 수행하는 단계
를 더 포함하는 위치 및 경로 판단 방법.
제1항에 있어서,
상기 차선과 관련된 정보에는 차선 개수에 대한 인식 결과가 포함되고,
상기 (2) 단계는,
상기 영상의 세로 중심선을 기준으로 상기 세로 중심선의 양측 중 적어도 일 측의 차선 개수를 확인하는 단계; 및
상기 적어도 일 측의 차선 개수를 이용하여 상기 도로 분기점에서 상기 차량이 주행하는 차로를 인식함으로써 상기 차량의 실제 주행 경로를 인식하는 단계
를 포함하는 위치 및 경로 판단 방법.
제4항에 있어서,
상기 (2) 단계는,
상기 차량이 주행하는 차로가 상기 도로 분기점에서 분기된 경로 중 어느 경로에 해당되는 차로인지 확인하는 것
을 특징으로 하는 위치 및 경로 판단 방법.
제1항에 있어서,
상기 차선과 관련된 정보에는 차선 모양의 변화에 대한 인식 결과가 포함되고,
상기 (2) 단계는,
상기 영상의 세로 중심선을 기준으로 상기 세로 중심선의 양측 차선 중 차선 모양이 변하는 차선을 확인하는 단계; 및
상기 차선 모양이 변하는 차선의 위치에 따라 상기 도로 분기점에서 상기 차량이 주행하는 방향을 인식함으로써 상기 차량의 실제 주행 경로를 인식하는 단계
를 포함하는 위치 및 경로 판단 방법.
제6항에 있어서,
상기 (2) 단계는,
상기 차선 모양이 변하는 차선이 상기 양측 차선 중 좌측 차선인 경우 상기 도로 분기점을 기준으로 우측 경로를 상기 차량의 실제 주행 경로로 인식하고,
상기 차선 모양이 변하는 차선이 상기 양측 차선 중 우측 차선인 경우 상기 도로 분기점을 기준으로 좌측 경로를 상기 차량의 실제 주행 경로로 인식하는 것
을 특징으로 하는 위치 및 경로 판단 방법.
제1항에 있어서,
상기 (1) 단계는,
상기 영상에서 차선을 검출하기 위한 관심 영역(region of interest)을 설정하는 단계;
상기 관심 영역의 영상에서 에지(edge)를 검출하여 상기 에지가 포함된 에지 영상으로 변환하는 단계; 및
상기 에지 영상에서 직선으로 나타나는 에지를 차선으로 인식함으로써 상기 차선의 개수와 모양 중 적어도 하나를 인식하는 단계
를 포함하는 위치 및 경로 판단 방법.
제1항에 있어서,
경로 이탈 여부를 판단하기 위한 대상 지점으로 선별된 분기점에 대한 정보를 저장하는 단계
를 더 포함하고,
상기 차량에 대한 GPS 수신 위치를 기준으로 상기 차량이 상기 대상 지점의 일정 거리 이내에 도달하는 경우 상기 (1) 단계 내지 상기 (3) 단계를 수행하는 것
을 특징으로 하는 위치 및 경로 판단 방법.
제1항에 있어서,
상기 차선과 관련된 정보가 상기 차량에 대한 GPS 수신 위치의 링크 속성에 포함된 차선 정보와 상이한 경우 상기 (1) 단계 내지 상기 (3) 단계를 수행하는 것
을 특징으로 하는 위치 및 경로 판단 방법.
제1항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
도로 분기점에서 차량의 전방을 촬영한 영상을 분석하여 차선과 관련된 정보를 인식하는 차선 인식부; 및
상기 차선과 관련된 정보를 이용하여 상기 차량의 실제 주행 경로를 인식한 후 상기 실제 주행 경로를 내비게이션 설정 경로와 비교하여 상기 도로 분기점에서의 경로 이탈 여부를 판단하는 경로 판단부
를 포함하는 위치 및 경로 판단 장치.
제12항에 있어서,
상기 차선과 관련된 정보에는 상기 도로 분기점에서의 차선 개수와 차선 모양 중 적어도 하나에 대한 인식 결과가 포함되는 것
을 특징으로 하는 위치 및 경로 판단 장치.
제12항에 있어서,
상기 실제 주행 경로와 상기 내비게이션 설정 경로의 비교 결과, 상기 차량이 경로를 이탈한 것으로 판단되는 경우 상기 실제 주행 차로를 기준으로 경로 재탐색을 수행하는 경로 탐색부
를 더 포함하는 위치 및 경로 판단 장치.
제12항에 있어서,
상기 차선과 관련된 정보에는 차선 개수에 대한 인식 결과가 포함되고,
상기 경로 판단부는,
상기 영상의 세로 중심선을 기준으로 상기 세로 중심선의 양측 중 적어도 일 측의 차선 개수를 확인하고,
상기 적어도 일 측의 차선 개수를 이용하여 상기 도로 분기점에서 상기 차량이 주행하는 차로를 인식함으로써 상기 차량의 실제 주행 경로를 인식하는 것
을 특징으로 하는 위치 및 경로 판단 장치.
제15항에 있어서,
상기 경로 판단부는,
상기 차량이 주행하는 차로가 상기 도로 분기점에서 분기된 경로 중 어느 경로에 해당되는 차로인지 확인하는 것
을 특징으로 하는 위치 및 경로 판단 장치.
제12항에 있어서,
상기 차선과 관련된 정보에는 차선 모양의 변화에 대한 인식 결과가 포함되고,
상기 경로 판단부는,
상기 영상의 세로 중심선을 기준으로 상기 세로 중심선의 양측 차선 중 차선 모양이 변하는 차선을 확인하고,
상기 차선 모양이 변하는 차선의 위치에 따라 상기 도로 분기점에서 상기 차량이 주행하는 방향을 인식함으로써 상기 차량의 실제 주행 경로를 인식하는 것
을 특징으로 하는 위치 및 경로 판단 장치.
제17항에 있어서,
상기 경로 판단부는,
상기 차선 모양이 변하는 차선이 상기 양측 차선 중 좌측 차선인 경우 상기 도로 분기점을 기준으로 우측 경로를 상기 차량의 실제 주행 경로로 인식하고,
상기 차선 모양이 변하는 차선이 상기 양측 차선 중 우측 차선인 경우 상기 도로 분기점을 기준으로 좌측 경로를 상기 차량의 실제 주행 경로로 인식하는 것
을 특징으로 하는 위치 및 경로 판단 장치.
제12항에 있어서,
상기 차선 인식부는,
상기 영상에서 차선을 검출하기 위한 관심 영역(region of interest)을 설정하고, 상기 관심 영역의 영상에서 에지(edge)를 검출하여 상기 에지가 포함된 에지 영상으로 변환한 후,
상기 에지 영상에서 직선으로 나타나는 에지를 차선으로 인식함으로써 상기 차선의 개수와 모양 중 적어도 하나를 인식하는 것
을 특징으로 하는 위치 및 경로 판단 장치.
제12항에 있어서,
경로 이탈 여부를 판단하기 위한 대상 지점으로 선별된 분기점에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스
를 더 포함하고,
상기 차량에 대한 GPS 수신 위치를 기준으로 상기 차량이 상기 대상 지점의 일정 거리 이내에 도달하는 경우 영상 분석을 통해 상기 차량의 경로 이탈 여부를 판단하는 알고리즘을 수행하는 것
을 특징으로 하는 위치 및 경로 판단 장치.
제12항에 있어서,
상기 차선과 관련된 정보가 상기 차량에 대한 GPS 수신 위치의 링크 속성에 포함된 차선 정보와 상이한 경우 영상 분석을 통해 상기 차량의 경로 이탈 여부를 판단하는 알고리즘을 수행하는 것
을 특징으로 하는 위치 및 경로 판단 장치.