KR20170022357A - 자동주차 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

실시형태에 따른 자동주차 방법은, 카메라가 차량 및 해당 차량 주변의 영상 정보를 얻는 정보 획득단계; 인식부가 상기 영상 정보를 통해 상기 차량과 상기 차량이 주차될 주차공간을 인식하는 인식단계; 계산부가 상기 차량의 중심점과 상기 주차공간의 중심점 사이의 거리를 계산하는 계산단계; 경로생성부가 상기 계산된 거리를 이용하여 상기 차량이 이동해야 하는 경로를 생성하는 경로 생성단계; 및 제어부가 상기 경로에 따라 상기 차량을 이동시키는 차량 이동단계;를 포함한다.

Description

자동주차 방법 및 시스템{AUTOMATIC PARKING METHOD AND SYSTEM}
본 발명은 자동주차 방법 및 시스템에 관한 것이다.
미래 자동차 산업을 이끌 자율 주행 자동차에 대한 관심이 높아짐에 따라, 최근 다수의 연구기관과 자동차 업계에서는 자율 주행 자동차에 관한 활발한 연구를 수행하고 있다.
그 중에서도 차량을 운행함에 있어서 사용자들이 가장 불편을 호소하는 부분은 많은 수의 차량에 대비해 주차 공간이 협소하여 주차 시 곤란을 겪는 경우에 대한 것이다. 차량을 원하는 위치에 주차시키는 것은 차량 조작이 서툰 운전자나 운전 경력이 많은 운전자 모두에게 난해한 일이다.
따라서, 자동주차 방법의 개발은 자율 주행 자동차 제작을 위한 첫걸음으로 인식되고 있으며, 여러 차례 자동주차 시스템에 대해 관련된 연구가 수행된 바가 있다.
종래에는 차량에 탑재된 센서를 이용하여 물체 및 주차공간을 감지하여 전동 파워스티어링(MDPS, Motor Driven Power Steering)을 이용하여 차량의 자동 조향을 수행하고 클러스터(HMI, Human Machine Interface)를 통해 사용자에게 기어 변속이나 정지 등에 대한 정보를 제공하여 주차 공간에 차량을 주차하도록 하였다. 또한, 종래의 자동주차 시스템은 한 개 이상의 카메라와 CCD(Charged Coupled Device) 카메라, 거리센서, 광센서, 적외선 센서, 초음파(Ultrasonic) 센서 및 압력센서 등 다양한 센서를 이용하고 있다. 하지만, 종래의 자동주차 시스템은 복잡한 알고리즘을 거쳐 작동하여 주차시간이 오래 걸리며 고가의 비용이 필요하다는 단점이 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2014-0079984호(2015.03.19)
실시형태는 차량 외부의 카메라와 영상 패턴 인식 기법을 활용하여 저가의 비용으로도 빠르고 정확한 자동주차를 가능하게 하는 자동주차 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
실시형태에 따른 자동주차 방법은, 카메라가 차량 및 해당 차량 주변의 영상 정보를 얻는 정보 획득단계; 인식부가 상기 영상 정보를 통해 상기 차량과 상기 차량이 주차될 주차공간을 인식하는 인식단계; 계산부가 상기 차량의 중심점과 상기 주차공간의 중심점 사이의 거리를 계산하는 계산단계; 경로생성부가 상기 계산된 거리를 이용하여 상기 차량이 이동해야 하는 경로를 생성하는 경로 생성단계; 및 제어부가 상기 경로에 따라 상기 차량을 이동시키는 차량 이동단계;를 포함한다.
여기서, 상기 차량이 이동해야 하는 경로는 상기 차량의 후륜 중심부가 지나야하는 경로일 수 있다.
여기서, 상기 차량과 주차될 주차공간을 인식하는 단계는, 상기 인식부가 상기 영상 정보를 통해 상기 차량에 부착된 차량마커와 상기 차량이 주차될 주차공간에 부착된 주차마커를 인식하는 단계이고, 상기 거리를 계산하는 단계는, 상기 계산부가 상기 차량마커의 중심점과 상기 주차마커의 중심점 사이의 거리를 계산하는 단계일 수 있다.
여기서, 상기 차량마커 및 상기 주차마커는 컴퓨터가 구별할 수 있는 특징을 갖고, 방향성을 가지는 패턴이며, 상기 차량마커 및 상기 주차마커는 상기 차량 및 상기 주차공간을 각각 구분 지을 수 있다.
여기서, 상기 카메라는 상기 차량 외부에 설치된 카메라일 수 있다.
여기서, 상기 카메라는 주차장 내에 설치된 카메라일 수 있다.
여기서, 상기 카메라는 드론(drone)에 장착된 카메라일 수 있다.
여기서, 상기 드론은 상기 차량을 따라 비행할 수 있다.
여기서, 상기 차량은 상단에 형성된 드론 보관함을 포함하고, 상기 드론 보관함은 충전 시스템을 포함하여 상기 드론에 전원을 공급할 수 있다.
또한, 실시형태에 따른 자동주차 시스템은, 차량 및 해당 차량 주변의 영상 정보를 얻는 카메라; 상기 영상 정보를 통해 상기 차량과 상기 차량이 주차될 주차공간을 인식하는 인식부; 상기 차량의 중심점과 상기 주차공간의 중심점 사이의 거리를 계산하는 계산부; 상기 계산된 거리를 이용하여 상기 차량이 이동해야 하는 경로를 생성하는 경로생성부; 및 상기 경로에 따라 상기 차량을 이동시키는 제어부;를 포함한다.
실시형태에 따른 자동주차 방법에 의하면, 카메라가 차량 및 해당 차량 주변의 영상 정보를 획득하고, 인식부가 영상 정보를 통해 차량과 주차공간을 인식하고, 차량을 이동시키기 때문에, 종래의 자동주차 시스템에 요구되는 다수의 카메라와 다양한 센서를 사용하지 않아 저가의 비용으로도 빠르고 정확하게 자동주차를 할 수 있다.
실시형태에 따른 자동주차 방법에 의하면, 차량이 이동해야 하는 경로는 차량의 후륜 중심부가 지나야하는 경로이기 때문에, 보다 정확하게 차량의 경로를 생성할 수 있다.
실시형태에 따른 자동주차 방법에 의하면, 차량에 부착된 차량마커와 주차공간에 부착된 주차마커를 통해 차량과 주차공간을 인식하는 영상 패턴 인식 기법을 활용하여 보다 더 신속하고 간단하게 차량과 주차공간을 구분할 수 있다.
실시형태에 따른 자동주차 방법에 의하면, 차량 및 주차공간의 방향성을 확인할 수 있고, 차량 및 주차공간을 구분 짓기 때문에, 신속하고 간단하게 차량과 주차공간을 각각 인식할 수 있다.
실시형태에 따른 자동주차 방법에 의하면, 카메라가 차량 외부에 설치된 카메라이기 때문에, 다수의 카메라를 이용하지 않고도 넓은 주변 영상 정보를 얻을 수 있으며 차량에 부착된 차량마커를 인식할 수 있다.
실시형태에 따른 자동주차 방법에 의하면, 카메라가 주차장 내에 설치된 카메라이기 때문에, 별도의 카메라를 구비하지 않고도 해당 주차장에 진입하는 것만으로 자동주차를 할 수 있다.
실시형태에 따른 자동주차 방법에 의하면, 카메라가 드론에 장착된 카메라이기 때문에, 드론의 높은 고도조절을 통해 광범위한 영상 정보를 얻을 수 있다.
실시형태에 따른 자동주차 방법에 의하면, 드론이 차량을 따라 비행하기 때문에, 해당 차량 주변을 효과적으로 모니터링하여 갑작스럽게 나타난 장애물을 빠르게 감지할 수 있다.
실시형태에 따른 자동주차 방법에 의하면, 차량은 드론 보관함을 포함하고, 드론 보관함은 충전 시스템을 포함하기 때문에, 드론을 따로 관리하지 않아도 드론 및 드론에 장착된 카메라의 충전 문제를 쉽게 해결할 수 있다.
도 1은 실시형태에 따른 자동주차 방법의 순서도이다.
도 2는 경로를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 차량마커와 주차마커의 일 예이다.
도 4는 차량마커와 주차마커 사이의 거리를 계산하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 주차선과 차량의 진행방향을 일직선으로 정렬하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 실시형태에 따른 자동주차 시스템의 블록도이다.
도 7a 내지 도 7e은 드론에 장착된 카메라를 이용하여 자동주차를 하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 차량마커 또는 주차마커가 될 수 있는 다른 예이다.
후술하는 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시형태를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시형태는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시형태는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시형태에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시형태로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시형태 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
<실시형태>
도 1은 실시형태에 따른 자동주차 방법의 순서도이다.
도 1을 참조하면, 실시형태에 따른 자동주차 방법은, 영상 정보를 얻는 정보 획득단계(S100), 차량과 주차공간을 인식하는 인식단계(S200), 차량의 중심점과 주차공간의 중심점 사이의 거리를 계산하는 계산단계(S300), 차량이 이동해야 하는 경로를 생성하는 경로 생성단계(S400) 및 차량을 이동시키는 차량 이동단계(S500)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 영상 정보를 얻는 정보 획득단계(S100)는 도 6에 도시된 카메라(100)를 이용하여 차량 및 해당 차량 주변의 영상 정보를 얻을 수 있다. 여기서, 카메라(100)는 차량 외부에 설치된 카메라일 수 있으며, 구체적으로 주차장 내에 설치된 카메라 또는 드론(drone)에 장착된 카메라 등 차량과 차량 주변의 영상 정보를 얻을 수 있는 모든 카메라일 수 있다.
이와 같이, 실시형태에 따른 자동주차 방법은 차량 외부에 설치된 카메라를 이용하기 때문에, 다수의 카메라를 이용하지 않고도 넓은 주변 영상 정보를 얻을 수 있으며 차량을 인식할 수 있다. 또한, 실시형태에 따른 자동주차 방법은 주차장 내가 설치된 카메라를 이용할 수 있기 때문에, 별도의 카메라를 구비하지 않고도 해당 주차장에 진입하는 것만으로도 자동주차를 할 수 있다.
차량과 주차공간을 인식하는 인식단계(S200)는 도 6에 도시된 인식부(200)가 영상 정보를 통해 차량과 차량이 주차될 주차공간을 인식할 수 있다.
차량의 중심점과 주차공간의 중심점 사이의 거리를 계산하는 계산단계(S300)는 도 6에 도시된 계산부(300)가 차량의 중심점과 주차공간의 중심점 사이의 거리를 영상 정보에서 픽셀 단위로 계산한다.
도 2는 경로를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 차량(10)이 이동해야 하는 경로를 생성하는 경로 생성단계(S400)는 도 6에 도시된 경로생성부(400)가 계산된 거리를 이용하여 차량이 이동해야 하는 경로를 생성할 수 있다. 구체적으로, 계산부(300)에서 계산된 거리를 바탕으로 T. Inoue가 제안한 경로 탐색 알고리즘 등을 단순화해서 사용하면, 도 2와 같이 차량 후륜 중심부가 지나야 하는 점 A, B, O의 계산이 가능하다.
이와 같이, 차량(10)이 이동해야 하는 경로가 차량(10)의 후륜 중심부가 지나야하는 경로이기 때문에, 보다 정확하게 차량(10)이 이동해야 하는 경로를 생성할 수 있다.
차량(10)을 이동시키는 차량 이동단계(S500)는 도 6에 도시된 제어부(500)가 경로생성부(400)에서 생성한 경로에 따라 차량(10)을 이동시킬 수 있다. 따라서, 차량(10)이 이동해야 하는 경로인 점 B, A, O순으로 차량(10)을 이동시켜 주차공간(30)에 차량이 위치되도록 할 수 있다.
여기서, 인식단계(S200)는 영상 패턴 인식 기법을 통해 차량(10)과 주차공간(30)을 인식할 수 있다.
영상 패턴 인식 기법은 주차공간(30)에 얼굴 그림을 그려놓고 주차공간이라고 정의하는 경우, 인식부(200)가 영상에서 상기 얼굴 그림을 찾으면 그 공간이 주차공간이 되도록 할 수 있고, 또한, 차량 번호판을 주차공간(30)에 그려놓고 주차공간이라고 정의하는 경우, 인식부(200)가 영상에서 상기 차량 번호판을 찾으면 그 공간이 해당 차량의 주차공간이 되도록 할 수 있는 기법이다. 즉, 영상 패턴 인식 기법은 어떠한 그림1을 주차공간이라고 정의하고 또 다른 그림2를 차량이라고 정의하는 경우, 그림1과 그림2의 특징을 뽑아 패턴을 만들어 그림1과 그림2를 구분할 수 있는 특징을 학습하고, 학습된 결과를 바탕으로 컴퓨터가 카메라를 통해 새로 얻은 영상 정보에서 그림1과 그림2를 찾고 구분할 수 있게 만드는 기법이다.
인식단계(S200)는 차량에 부착된 차량마커를 이용하여 차량(10)을 인식하고, 차량이 주차될 주차공간에 부착된 주차마커를 이용하여 주차공간(30)을 인식할 수 있다. 구체적으로, 인식단계(S200)는 인식부(200)가 카메라(100)를 통해 얻은 영상 정보를 통해 마커 탐색 알고리즘을 이용하여 차량마커와 주차마커를 탐색한다. 이 경우, 계산단계(S300)는 차량마커의 중심점과 주차마커의 중심점 사이의 거리를 계산할 수 있다. 여기서, 차량마커와 주차마커는 컴퓨터가 구별할 수 있는 특징을 갖고, 방향성을 가지는 패턴일 수 있다. 컴퓨터가 구별할 수 있는 특징을 갖는 패턴으로 실제 사용되고 있는 형태를 예를 들면, QR코드 인식, 얼굴인식 및 차량 번호판 인식 등에서의 패턴을 들 수 있다. QR코드 인식에서는 일정 크기의 격자 모양에 검은색과 하얀색 조합을 하나의 클래스로 할당하여 수많은 클래스가 존재하도록 한다. 이에 따라, 카메라를 통해 얻은 영상 정보에서 QR코드가 무엇을 의미하는지 인식한다. 또한, 얼굴인식에서는 수많은 얼굴 영상 데이터의 모양 및 색 정보 비교, 윤곽선 검출 등을 통해 특정한 특징을 추출하여 패턴을 학습한다. 이에 따라, 학습한 패턴을 이용하여 카메라를 통해 새로 얻은 영상 정보에서 얼굴을 인식한다. 그리고 차량 번호판 인식에서는 수많은 차량 번호판의 모양 및 색 정보 비교, 윤곽선 검출 등을 통해 특정한 특징을 추출하여 패턴을 학습한다. 이에 따라, 학습한 패턴을 이용하여 카메라를 통해 새로 얻은 영상 정보에서 번호판임을 인식하고, 번호판에서 문자의 위치에 따라 문자를 분류하고 문자를 인식한다. 본 발명에서는 이외에도 위와 마찬가지의 패턴을 인식할 수 있는 기능을 가진 다양한 영상 패턴 인식 기법이 사용될 수 있음은 당연하다. 또한, 방향성을 가지는 패턴은 마커를 소정각도 회전하였을 때, 회전된 마커의 형상이 회전하기 전 마커의 형상과 달라지는 패턴이다. 또한, 차량마커와 주차마커 각각은 차량(10) 및 주차공간(30)을 각각 구분 지을 수 있다. 즉, 서로 다른 마커를 사용하여 구분 짓거나, 동일한 마커에 패턴의 위치를 다르게 하여 구분 짓거나, 동일한 마커에 패턴의 형상을 다르게 하여 구분 지을 수 있다. 여기서, 마커는 원형, 다각형 등의 다양한 형상을 가질 수 있다. 또한, 패턴은 원형 다각형 등의 다양한 모양일 수 있고, 마커 안에서 다양한 부분에 위치할 수 있다. 일 예로, 차량마커와 주차마커는 복수의 흰색 블록과 복수의 검은색 블록의 조합으로 이루어질 수 있다.
이와 같이, 차량(10)에 부착된 차량마커와 주차공간(30)에 부착된 주차마커를 통해 차량과 주차공간을 인식하는 영상 패턴 인식 기법을 활용하여 보다 더 신속하고 간단하고 정확하게 차량과 주차공간을 인식할 수 있다.
또한, 차량(10) 및 주차공간(30)의 방향성을 확인할 수 있고, 차량(10) 및 주차공간(30)을 구분 짓기 때문에, 신속하고 간단하게 차량과 주차공간을 각각 인식할 수 있다.
그리고 차량마커 및 주차마커는 복수의 흰색 블록과 복수의 검은색 블록의 조합으로 이루어지기 때문에, 다양한 패턴을 가질 수 있다.
이하에서는 차량마커와 주차마커의 일 예를 도면을 통해 설명하도록 한다.
도 3은 차량마커와 주차마커의 일 예이다.
도 3(a)를 참조하면, 차량마커는 사각형 마커이고, 가운데 부분에 삼각형 패턴이 그려진 형상이다. 또한, 도 3(b)를 참조하면, 주차마커는 사각형 마커이고, 한쪽 모서리 부분에 별표 패턴이 그려진 형상이다. 따라서, 도 3에 도시된 차량마커와 주차마커는 방향성이 나타나는 패턴이 된다. 또한, 도 3에 도시된 차량마커와 주차마커는 패턴의 모양이나 패턴의 위치 등 다르기 때문에 서로 다른 패턴으로 구분된다.
이와 같이, 실시형태에 따른 자동주차 방법은 영상 패턴 인식 기법을 활용하여 영상 정보에서 마커를 신속하게 인식할 수 있고, 패턴의 모양이나 패턴의 위치 등을 통해 서로 다른 패턴임을 구분할 수 있다.
이하에서는 차량마커(15)의 중심점과 주차마커(35)의 중심점 사이의 거리 계산의 일 예를 도면을 통해 설명하도록 한다.
도 4는 차량마커와 주차마커 사이의 거리를 계산하는 단계를 설명하기 위한 도면이다. 여기서, 차량마커(15) 및 주차마커(35)는 도 3에서 설명한 차량마커 및 주차마커이다. 따라서, 차량마커(15)와 주차마커(35)는 방향성을 나타내는 패턴이며, 차량마커(15)와 주차마커(35)는 각각 구분된다.
도 4를 참조하면, 계산부(300)가 차량(10)에 부착된 차량마커(15)의 중심점과 주차공간(30)에 부착된 주차마커(35)의 중심점 사이의 거리를 영상 정보에서 픽셀 단위로 계산한다. 이때, 차량마커(15)와 주차마커(35)의 실제 크기를 알고 있기 때문에 차량마커(15)의 중심점과 주차마커(35)의 중심점 사이의 거리를 계산할 수 있다. 차량마커(15)와 주차마커(35)는 동일한 사각형이지만 패턴의 형상과 위치가 다르다. 즉, 인식부(200)는 마커의 패턴에 따라 차량마커인지 주차마커인지를 구분 지어 인식할 수 있다.
도 5는 주차선과 차량의 진행방향을 일직선으로 정렬하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 영상 정보를 얻는 단계(S100)와 차량마커(15)의 중심점과 주차마커(35)의 중심점 사이의 거리를 계산하는 단계(S300) 사이에는 주차선과 차량의 진행방향을 일직선으로 정렬하는 단계가 더 있을 수 있다. 구체적으로, 영상 정보를 통해 주차장의 차선을 인식하여 차량(10)의 진행방향을 기준으로 허프변환(Hough Transform)을 이용한 직선 검출 알고리즘 등을 사용하여 주차선을 검출하고, 도 5와 같이 차량(10)의 진행 방향과 허프변환을 사용하여 검출한 주차선의 각도 차를 계산하여 주차선과 차량(10)의 진행방향을 일직선으로 정렬할 수 있다.
이와 같이, 실시형태에 따른 자동주차 방법은 주차선과 차량(10)의 진행방향을 일직선으로 정렬하는 단계를 더 포함하여 차량(10)이 이동해야 하는 경로를 생성하는 단계를 더욱 간단하게 할 수 있다.
도 6은 실시형태에 따른 자동주차 시스템의 블록도이다.
도 6을 참조하면, 실시형태에 따른 자동주차 시스템은 차량(10) 및 차량(10) 주변의 영상 정보를 얻는 카메라(100), 영상 정보를 통해 차량(10)과 차량(10)이 주차될 주차공간(30)을 인식하는 인식부(200), 차량(10)의 중심점과 주차공간(30)의 중심점 사이의 거리를 계산하는 계산부(300), 계산된 거리를 이용하여 차량(10)이 이동해야 하는 경로를 생성하는 경로생성부(400) 및 생성된 경로에 따라 차량(10)을 이동시키는 제어부(500)를 포함할 수 있다.
이하에서는 드론에 장착된 카메라를 이용하여 자동주차를 하는 과정을 도 6 및 도 7a 내지 도 7e를 통해 설명하도록 한다.
도 7a 내지 도 7e은 드론에 장착된 카메라를 이용하여 자동주차를 하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6 및 도 7a를 참조하면, 차량(10)이 주차장에 진입하게 되면, 자동 또는 수동으로 드론(20)이 차량(10)의 상단의 드론 보관함에서 나와 이륙을 하여 차량(10)의 주변을 호버링하게 된다. 드론(20)에 장착된 카메라(100)는 차량(10) 및 차량(10) 주변의 영상 정보를 얻고, 인식부(200)는 차량(10)에 부착된 차량마커(15), 차량(10)이 주차될 주차공간(30)에 부착된 주차마커(35)를 인식하고, 계산부(300)는 차량마커(15)의 중심점과 주차마커(35)의 중심점 사이의 거리를 계산하고, 경로생성부(400)는 계산된 거리를 이용하여 차량(10)이 이동해야 하는 경로를 생성한다.
도 6 및 도 7b 내지 도 7e를 참조하면, 제어부(500)는 생성된 경로에 따라 차량(10)을 이동시킨다. 이때, 드론(20)은 차량(10)을 따라 비행할 수 있다. 일 예로 드론(20)은 차량(10)의 차량마커(15)를 따라 비행할 수 있다. 여기서, 드론(20)은 차량(10)을 따라 비행하는 것으로 한정되는 것이 아니며, 차량(10) 및 해당 차량(10) 주변의 영상 정보를 얻을 수 있다면 어디라도 위치할 수 있다. 차량(10)이 생성된 경로에 따라 이동한 후, 주차공간(30)에 위치하게 되면 주차공간(30)에 부착된 주차마커(35)는 차량(10)에 의해 가려지게 된다. 따라서, 다른 차량은 해당 상기 차량(10)이 주차된 주차공간을 인식하지 않아 동일한 주차공간(30)에 다른 차량이 진입할 수 있는 문제를 해결할 수 있다. 이후, 차량(10)이 주차공간(30)에서 이동하여 주차공간(30) 내에 위치하지 않을 경우, 주차마커(35)가 드러나게 되므로, 인식부(200)가 주차를 할 수 있는 주차공간(30)임을 인식할 수 있다.
이와 같이, 드론(20)에 장착된 카메라를 이용할 수 있기 때문에, 드론(20)의 광각 카메라와 높은 고도조절을 통해 광범위한 영상 정보를 얻을 수 있다. 또한, 드론(20)이 차량(10)의 차량마커(15)를 따라 비행할 수 있기 때문에, 차량(10)의 주변을 효과적으로 모니터링하여 갑작스럽게 나타난 장애물을 빠르게 감지할 수 있다. 만약, 인식부(200)에 의해 장애물이 감지되면, 제어부(500)는 차량(10)을 멈추도록 한다.
여기서, 드론(20)의 장착된 카메라(100)를 이용하여 자동주차를 할 경우, 차량(10) 상단에는 드론(20)을 보관할 수 있는 드론 보관함(미도시)이 배치될 수 있다. 드론 보관함은 무선 충전 독을 포함하여 드론(20)에 전원을 공급하여 자동으로 충전하는 충전 시스템을 포함할 수 있다. 이와 같이, 차량(10)은 드론 보관함을 포함하고, 드론 보관함은 충전 시스템을 포함하기 때문에, 드론(20)을 따로 관리하지 않아도 드론(20) 및 드론(20)에 장착된 카메라의 충전 문제를 쉽게 해결할 수 있다.
이와 같이, 실시형태에 따른 자동주차 방법 및 시스템을 이용하면 종래의 자동주차 시스템에 요구되는 다수의 카메라와 다양한 센서를 사용하지 않아 저가의 비용으로도 빠르고 정확하게 자동주차를 할 수 있다. 종래의 경우 최소 4개의 카메라와 보조용 초음파센서가 필요했던 반면 본 발명의 실시형태는 차량 외부의 카메라를 활용하여 더 넓은 주변공간 인식이 가능하다는 큰 장점을 가지고 있다. 실시형태 중 하나로써 주차마커(35)를 통하여 주차공간 인식이 유리하며, 또한 드론(20)을 활용할 경우 드론의 고도 조절을 통해 보다 넓은 시야 확보가 가능하다.
실시형태에 따른 자동주차 방법 및 시스템을 이용하면 운전자는 주차장에 진입한 후 바로 내리고, 모든 주차과정은 자동으로 진행이 가능하기에, 주차장에 진입한 후, 주차공간을 확인하고, 주차공간에 직접 주차를 해야하는 운전자의 번거로움을 크게 덜 수 있다.
도 8은 차량마커 또는 주차마커가 될 수 있는 다른 예이다.
도 8을 참조하면, 차량마커 또는 주차마커는 4행 4열의 16개의 블록과 16개의 블록을 둘러싸는 검은색의 테두리 사각형으로 구성될 수 있다. 구체적으로, 모서리에 위치한 4개의 블록(a, b, c, d)은 해당 마커의 방향성을 나타내기 위한 블록이다. 또한, 11개의 블록(0~10)은 해당 마커의 ID 추출용 블록이다. 그리고 1개의 패리티(parity) 블록은 11개의 블록(0~10) 중 검은 색 블록들의 합을 짝수나 홀수로 만들기 위한 블록이다. 이에 따라, 도 8에 도시된 차량마커 또는 주차마커는 16개의 블록으로 서로 다른 패턴을 구현할 수 있다.
이상에서는, 차량마커 및 주차마커를 통해 차량과 주차공간에 대한 정보를 인식하는 것을 설명하였지만, 이것에 더하여 차량마커 및 주차마커를 통해 추가로 인식할 수 있는 정보의 예를 이하에서 설명하도록 한다.
주차마커는 패턴에 따라 장애인 주차공간, 여성전용 주차공간 및 전기 자동차 전용 주차공간 등의 정보를 포함할 수 있으며, 차량마커에는 차량이 장애인 주차공간에 주차할 수 있는 차량인지, 여성전용 주차공간에 주차를 할 수 있는 차량인지 또는 전기 자동차 전용 주차공간에 주차를 할 수 있는 차량인지 인식할 수 있는 정보를 포함할 수 있다. 이에 따라, 차량마커와 주차마커를 통해 장애인 주차공간, 여성전용 주차공간 또는 전기 자동차 전용 주차공간을 인식할 수 있으며, 이에 해당하면 장애인 주차공간, 여성전용 주차공간 또는 전기 자동차 전용 주차공간에 차량을 주차할 수 있다.
이와 같이, 실시형태에 따른 자동주차 방법 및 시스템은 장애인 주차공간, 여성전용 주차공간 및 전기 자동차 전용 주차공간을 구분 지어 주차를 할 수 있다.
이상에서는 도면 및 실시형태를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 출원의 기술적 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 출원에 개시된 실시형태들은 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이상에서 실시형태들에 설명된 특징, 구조, 효과 등은 본 발명의 적어도 하나의 실시형태에 포함되며, 반드시 하나의 실시형태에만 한정되는 것은 아니다. 나아가, 각 실시형태에서 예시된 특징, 구조, 효과 등은 실시형태들이 속하는 분야의 통상의 지식을 가지는 자에 의해 다른 실시형태들에 대해서도 조합 또는 변형되어 실시 가능하다. 따라서 이러한 조합과 변형에 관계된 내용들은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 차량 15: 차량마커
30: 주차공간 35: 주차마커
100: 카메라 200: 인식부
300: 계산부 400: 경로생성부
500: 제어부

Claims (10)

  1. 카메라가 차량 및 해당 차량 주변의 영상 정보를 얻는 정보 획득단계;
    인식부가 상기 영상 정보를 통해 상기 차량과 상기 차량이 주차될 주차공간을 인식하는 인식단계;
    계산부가 상기 차량의 중심점과 상기 주차공간의 중심점 사이의 거리를 계산하는 계산단계;
    경로생성부가 상기 계산된 거리를 이용하여 상기 차량이 이동해야 하는 경로를 생성하는 경로 생성단계; 및
    제어부가 상기 경로에 따라 상기 차량을 이동시키는 차량 이동단계;를 포함하는, 자동주차 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 차량이 이동해야 하는 경로는 상기 차량의 후륜 중심부가 지나야하는 경로인, 자동주차 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 인식단계는,
    상기 인식부가 상기 영상 정보를 통해 상기 차량에 부착된 차량마커와 상기 차량이 주차될 주차공간에 부착된 주차마커를 인식하는 단계이고,
    상기 계산단계는,
    상기 계산부가 상기 차량마커의 중심점과 상기 주차마커의 중심점 사이의 거리를 계산하는 단계인, 자동주차 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 차량마커 및 상기 주차마커는 컴퓨터가 구별할 수 있는 특징을 갖고, 방향성을 가지는 패턴이며,
    상기 차량마커 및 상기 주차마커는 상기 차량 및 상기 주차공간을 각각 구분 짓는, 자동주차 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 카메라는 상기 차량 외부에 설치된 카메라인, 자동주차 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 카메라는 주차장 내에 설치된 카메라인, 자동주차 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 카메라는 드론(drone)에 장착된 카메라인, 자동주차 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 드론은 상기 차량을 따라 비행하는, 자동주차 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 차량은 상단에 형성된 드론 보관함을 포함하고,
    상기 드론 보관함은 충전 시스템을 포함하여 상기 드론에 전원을 공급하는, 자동주차 방법.
  10. 차량 및 해당 차량 주변의 영상 정보를 얻는 카메라;
    상기 영상 정보를 통해 상기 차량과 상기 차량이 주차될 주차공간을 인식하는 인식부;
    상기 차량의 중심점과 상기 주차공간의 중심점 사이의 거리를 계산하는 계산부;
    상기 계산된 거리를 이용하여 상기 차량이 이동해야 하는 경로를 생성하는 경로생성부; 및
    상기 경로에 따라 상기 차량을 이동시키는 제어부;를 포함하는, 자동주차 시스템.
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