KR20170065893A - 주차 지원 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 차량에 사용되는 주차 지원 장치 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치는, 차량에 구비된 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 외부 영상을 수신하는 인터페이스부 및 상기 인터페이스부로부터 제공되는 상기 외부 영상을 이용하여, 상기 차량 주변의 적어도 하나의 주차 구역을 검출하는 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는, 상기 외부 영상으로부터 기 설정된 밝기 변화도가 나타나는 복수의 특징점들을 검출하고, 상기 복수의 특징점들 중 적어도 일부를 직선 형태를 가지는 복수의 주차선들로 분류하며, 상기 복수의 주차선들 중 적어도 둘 이상의 주차선들을 조합하여, 상기 주차 구역을 검출한다.

Description

주차 지원 장치 및 방법{PARKING ASSIST APPRATUS AND METHOD FOR ASSISTING PARKING}
본 발명은 주차 지원 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 영상 기반의 주차 지원 장치 및 방법에 관한 것이다.
차량이란, 차륜을 구동시켜 사람이나 화물 등을 어느 장소로부터 다른 장소로 운송하는 장치를 말한다. 예컨대, 오토바이와 같은 2륜차, 세단과 같은 4륜차는 물론 기차 등이 차량에 속한다.
차량을 이용하는 사용자의 안전 및 편의를 증대하기 위해, 각종 센서와 전자 장치 등을 차량에 접목하기 위한 기술 개발이 가속화되고 있는 추세이다. 특히, 사용자의 운전 편의를 위해 개발된 다양한 기능(예, smart cruise control, lane keeping assistance)을 제공하는 시스템이 차량에 탑재되고 있다. 이에 따라, 운전자의 조작 없이도, 차량이 스스로 외부 환경을 고려하여, 도로를 주행하는 이른바 자율 주행(autonomous driving)이 가능하게 되었다.
한편, 주차는 차량의 운전자가 가장 빈번하게 행하면서도 가장 어려워하는 차량 조작 행위 중의 하나이다. 주차하고자 하는 공간이 비좁거나 인접한 장애물이 있는 경우 또는 운전자의 시야에서는 잘 보이지 않는 주차 구역을 찾는 경우에 많은 시간이 소요될 수 있다. 이러한 문제를 저감하기 위해, 주차 지원 장치가 차량에 구비되어, 운전자의 안전과 편의에 도움을 주고 있다. 주차 지원 장치는 일반적으로 영상 또는 초음파 센서를 이용하여 차량 주변에 위치하는 주차 가능 공간을 탐색하고, 이를 운전자에게 안내한다.
하지만, 종래 영상 기반의 주차 지원 장치는, 지면에 그려진 주차선 마킹의 코너를 인식 결과를 기초로 주차 구역을 검출한다. 하지만, 이러한 코너 인식을 통해 주차 구역을 검출하는 경우, 노이즈의 영향에 취약하다는 단점이 있다. 예를 들어, 이물질이나 타차량 등과 같은 장애물에 의해 주차선 마킹의 코너와 유사한 형태가 나타나는 경우, 이와 같은 노이즈를 완벽히 제거하는 것에 한계가 있으며 검출 속도와 정확도가 저하된다.
본 발명은 지면에 그려진 주차선 전체로부터 검출된 특징점들을 이용하여 주차 구역을 검출함으로써, 코너를 인식하는 종래의 기술에 비하여, 검출의 정확성을 향상시킬 수 있는 주차 지원 장치 및 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따르면, 차량에 구비된 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 외부 영상을 수신하는 인터페이스부 및 상기 인터페이스부로부터 제공되는 상기 외부 영상을 이용하여, 상기 차량 주변의 적어도 하나의 주차 구역을 검출하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 외부 영상으로부터 기 설정된 밝기 변화도가 나타나는 복수의 특징점들을 검출하고, 상기 복수의 특징점들 중 적어도 일부를 직선 형태를 가지는 복수의 주차선들로 분류하며, 상기 복수의 주차선들 중 적어도 둘 이상의 주차선들을 조합하여, 상기 주차 구역을 검출하는, 주차 지원 장치가 제공된다.
또한, 상기 외부 영상은, 어라운드 뷰 모니터링(Around View Monitoring) 영상일 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 외부 영상을 서로 직교하는 두 방향을 따라 각각 스캔하여, 상기 복수의 특징점들을 검출할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 기 설정된 클러스터링 기법을 이용하여, 상기 복수의 특징점들을 적어도 하나의 군집으로 분류하고, 상기 적어도 하나의 군집 포함된 직선 성분들의 방향성을 기초로, 상기 적어도 하나의 군집을 상기 복수의 주차선들로 분류할 수 있다.
또한, 상기 복수의 주차선들 중 어느 한 주차선은 나머지 주차선에 대하여 소정 거리 이상 이격되거나, 소정 각도 이상 기울어질 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 복수의 주차선들 각각의 위치, 길이, 기울기 및 타 주차선과의 연결 여부를 기초로, 상기 복수의 주차선들 중 적어도 둘 이상의 주차선들을 조합하여, 상기 주차 구역을 검출할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 복수의 주차선들 중 서로 평행한 둘 이상의 제1 방향 주차선들 간의 상대적 위치를 기초로, 상기 주차 구역의 형태를 결정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 복수의 주차선들 중, 상기 제1 방향 주차선들과 연결되는 적어도 하나의 제2 방향 주차선이 있는 경우, 상기 제1 방향 주차선들과 상기 제2 방향 주차선 간의 교차점 좌표를 더 기초로, 상기 주차 구역의 형태를 결정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 복수의 주차선들 중, 상기 제1 방향 주차선들과 연결되는 제2 방향 주차선이 없는 경우, 상기 제1 방향 주차선들의 끝점 좌표를 더 기초로, 상기 주차 구역의 형태를 결정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 차량에 대한 상기 주차 구역의 상대적 크기, 위치 및 기울기를 기초로, 상기 주차 구역에 대한 주차 궤적을 생성할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 주차 궤적을 따라 상기 차량이 이동하는 경우, 상기 차량의 제1 시점의 움직임 정보를 기초로, 상기 제1 시점 이후의 제2 시점에서의 상기 차량에 대한 상기 주차 구역의 상대적 위치 및 기울기를 추정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 제2 시점에서 수신되는 외부 영상에 나타나는 상기 주차 구역의 위치 및 기울기를 산출를 기초로, 상기 추정된 위치 및 기울기를 보정할 수 있다.
또한, 상기 주차 구역의 경계를 정의하는 주차선은 제1 주차선 및 제2 주차선을 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 제1 주차선이 상기 차량 또는 장애물에 의해 가려지는 경우, 상기 제2 주차선의 위치 및 기울기를 기초로, 상기 차량에 대한 상기 주차 구역의 상대적 위치 및 기울기를 추정할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 차량에 구비된 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 외부 영상을 수신하는 단계, 상기 외부 영상으로부터 기 설정된 밝기 변화도가 나타나는 복수의 특징점들을 검출하는 단계, 상기 복수의 특징점들을 직선 형태를 가지는 복수의 주차선들로 분류하는 단계 및 상기 복수의 주차선들 중 적어도 둘 이상의 주차선들을 조합하여, 주차 구역을 검출하는 단계를 포함하는, 주차 지원 방법이 제공된다.
또한, 상기 복수의 주차선들 중 어느 한 주차선은 나머지 주차선에 대하여 소정 거리 이상 이격되거나, 소정 각도 이상 기울어질 수 있다.
또한, 상기 주차 구역을 검출하는 단계는, 상기 복수의 주차선들 중 서로 평행한 둘 이상의 제1 방향 주차선들 간의 상대적 위치를 기초로, 상기 주차 구역의 형태를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 차량에 대한 상기 주차 구역의 상대적 크기, 위치 및 기울기를 기초로, 상기 주차 구역에 대한 주차 궤적을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 주차 지원 장치 및 방법의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.
본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 따르면, 지면에 그려진 주차선에 의한 직선 성분들을 형성하는 특징점들을 이용하여 주차 구역을 검출함으로써, 코너를 인식하는 종래의 기술에 비하여, 검출의 정확성을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 따르면, 기 검출된 주차 구역의 특징을 이용하여, 동일 주차 구역을 주기적으로 트래킹함으로써, 기 검출된 주차 구역의 일부가 장애물에 의해 가려지거나 차량에 대한 상대적 위치와 기울기가 변경되더라도, 가려지거나 변경된 부분을 보다 정확히 예측할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 따르면, 확률 모델을 이용하여 복수의 주차선들에 의해 경계가 정의되는 주차 구역의 패턴을 유추함으로써, 주차 구역의 검출 신뢰성을 증대할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명과 관련된 차량의 블록 다이어그램을 보여준다.
도 2는 본 발명과 관련된 차량의 외관을 도시한 도면이다. 설명의 편의를 위해, 차량은 4륜 자동차인 것으로 가정한다.
도 3a 내지 도 3c는 도 1을 참조하여 전술한 외부 카메라를 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
도 4는 도 1을 참조하여 전술한 차량의 일 예를 보여준다. 설명의 편의를 위해, 차량은 4륜 자동차인 것으로 가정한다.
도 5는 도 1에 도시된 제어부의 내부 블록 다이어그램의 일 예를 보여준다.
도 6a 및 도 6b는 도 5에 도시된 제어부의 동작 설명에 참조되는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치의 예시적인 블록 다이어그램을 보여준다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치에 의해 수행되는 예시적인 주차 지원 방법의 플로우 챠트를 보여준다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치가 외부 영상으로부터 특징점을 추출하는 방법을 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치가 외부 영상으로부터 검출된 특징점을 이용하여 복수의 주차선을 검출하는 방법의 일 예를 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
도 11a는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치가 외부 영상으로부터 검출된 특징점을 이용하여 복수의 주차선을 검출하는 방법의 다른 예를 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
도 11b는 도 10 및 도 11a를 참조하여 전술한 방식을 다양한 외부 영상들에 적용한 실제 주차선의 검출 결과를 예시한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치가 분류된 복수의 주차선들을 특징을 기초로, 주차 구역의 형태를 결정하는 방법을 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치가 복수의 주차선들 중 둘 이상의 조합하여 주차 구역을 검출하는 방법의 일 예를 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치가 차량의 이동 시, 목표 주차 구역을 트래킹하는 방법의 일 예를 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치가 기 검출된 주차선 중 사물에 의해 가려진 부분을 트래킹하는 방법의 일 예를 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치가 기 검출된 주차선 중 사물에 의해 가려진 부분을 트래킹하는 방법의 다른 예를 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치가 기 검출된 주차선 중 사물에 의해 가려진 부분을 트래킹하는 방법의 또 다른 예를 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 또한, 어떤 구성요소가 다른 구성요소를 "제어"한다는 것은, 어떤 구성요소가 다른 구성요소를 직접적으로 제어하는 것은 물론, 제3의 구성요소의 중개를 통해 제어하는 것까지 포괄하는 의미로 이해되어야 할 것이다. 또한, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 정보 내지 신호를 "제공"한다는 것은, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접 제공하는 것은 물론, 제3의 구성요소의 중개를 통해 제공하는 것까지 포괄하는 의미로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 기술되는 차량은, 동력원으로서 엔진을 구비하는 내연기관 차량, 동력원으로서 엔진과 전기 모터를 구비하는 하이브리드 차량, 동력원으로서 전기 모터를 구비하는 전기 차량 등을 모두 포함하는 개념일 수 있다.
도 1은 본 발명과 관련된 차량(100)의 블록 다이어그램을 보여준다.
차량(100)은 통신부(110), 입력부(120), 메모리(130), 출력부(140), 차량 구동부(150), 센싱부(160), 제어부(170), 인터페이스부(180) 및 전원부(190)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 차량(100)과 외부 기기(예, 휴대 단말, 외부 서버, 타차량)과의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 차량(100)을 하나 이상의 망(network)에 연결하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 방송 수신 모듈(111), 무선 인터넷 모듈(112), 근거리 통신 모듈(113), 위치 정보 모듈(114) 및 광통신 모듈(115)을 포함할 수 있다.
방송 수신 모듈(111)은 방송 채널을 통하여 외부의 방송 관리 서버로부터 방송 신호 또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 여기서, 방송은 라디오 방송 또는 TV 방송을 포함한다.
무선 인터넷 모듈(112)은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 차량(100)에 내장되거나 외장될 수 있다. 무선 인터넷 모듈(112)은 무선 인터넷 기술들에 따른 통신망에서 무선 신호를 송수신하도록 이루어진다.
무선 인터넷 기술로는 예를 들면, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi(Wireless Fidelity) Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), WiBro(Wireless Broadband), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등이 있으며, 상기 무선 인터넷 모듈(112)은 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다. 예를 들면, 무선 인터넷 모듈(112)은 외부 서버와 무선으로 데이터를 교환할 수 있다. 무선 인터넷 모듈(112)은 외부 서버로부터 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보(예를 들면, TPEG(Transport Protocol Expert Group))정보를 수신할 수 있다.
근거리 통신 모듈(113)은 근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다.
이러한, 근거리 통신 모듈(113)은 근거리 무선 통신망(Wireless Area Networks)을 형성하여, 차량(100)과 적어도 하나의 외부 디바이스 사이의 근거리 통신을 수행할 수 있다. 예를 들면, 근거리 통신 모듈(113)은 탑승자의 휴대 단말과 무선으로 데이터를 교환할 수 있다. 근거리 통신 모듈(113)은 휴대 단말이나 외부 서버로부터 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보(예를 들면, TPEG(Transport Protocol Expert Group))를 수신할 수 있다. 가령, 사용자가 차량(100)에 탑승한 경우, 사용자의 휴대 단말과 차량(100)은 자동으로 또는 사용자의 애플리케이션 실행에 의해, 서로 페어링을 수행할 수 있다.
위치 정보 모듈(114)은 차량(100)의 위치를 획득하기 위한 모듈로서, 그의 대표적인 예로는 GPS(Global Positioning System) 모듈이 있다. 예를 들면, 차량은 GPS모듈을 활용하면, GPS 위성에서 보내는 신호를 이용하여 차량의 위치를 획득할 수 있다.
광통신 모듈(115)은 광발신부 및 광수신부를 포함할 수 있다.
광수신부는 광(light)신호를 전기 신호로 전환하여, 정보를 수신할 수 있다. 광수신부는 광을 수신하기 위한 포토 다이오드(PD, Photo Diode)를 포함할 수 있다. 포토 다이오드는 빛을 전기 신호로 전환할 수 있다. 예를 들면, 광수신부는 전방 차량에 포함된 광원에서 방출되는 광을 통해, 전방 차량의 정보를 수신할 수 있다.
광발신부는 전기 신호를 광 신호로 전환하기 위한 발광 소자를 적어도 하나 포함할 수 있다. 여기서, 발광 소자는 LED(Light Emitting Diode)인 것이 바람직하다. 광발신부는 전기 신호를 광 신호로 전환하여, 외부에 발신한다. 예를 들면, 광 발신부는 소정 주파수에 대응하는 발광소자의 점멸을 통해, 광신호를 외부에 방출할 수 있다. 실시예에 따라, 광발신부는 복수의 발광 소자 어레이를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 광발신부는 차량(100)에 구비된 램프와 일체화될 수 있다. 예를 들면, 광발신부는 전조등, 후미등, 제동등, 방향 지시등 및 차폭등 중 적어도 어느 하나일 수 있다. 예를 들면, 광통신 모듈(115)은 광 통신을 통해 타차량과 데이터를 교환할 수 있다.
입력부(120)는 운전 조작 수단(121), 마이크로 폰(123) 및 사용자 입력부(124)를 포함할 수 있다.
운전 조작 수단(121)은 차량(100) 운전을 위한 사용자 입력을 수신한다. 운전 조작 수단(121)은 조향 입력 수단(121a), 쉬프트 입력 수단(121b), 가속 입력 수단(121c), 브레이크 입력 수단(121d)을 포함할 수 있다.
조향 입력 수단(121a)은 사용자로부터 차량(100)의 진행 방향 입력을 수신한다. 조향 입력 수단(121a)은 스티어링 휠을 포함할수 있다. 실시예에 따라, 조향 입력 수단(121a)은 터치 스크린, 터치 패드 또는 버튼으로 형성될 수도 있다.
쉬프트 입력 수단(121b)은 사용자로부터 차량(100)의 주차(P), 전진(D), 중립(N), 후진(R)의 입력을 수신한다. 쉬프트 입력 수단(121b)은 레버 형태로 형성되는 것이 바람직하다. 실시예에 따라, 쉬프트 입력 수단(121b)은 터치 스크린, 터치 패드 또는 버튼으로 형성될 수도 있다.
가속 입력 수단(121c)은 사용자로부터 차량(100)의 가속을 위한 입력을 수신한다. 브레이크 입력 수단(121d)은 사용자로부터 차량(100)의 감속을 위한 입력을 수신한다. 가속 입력 수단(121c) 및 브레이크 입력 수단(121d)은 페달 형태로 형성되는 것이 바람직하다. 실시예에 따라, 가속 입력 수단(121c) 또는 브레이크 입력 수단(121d)은 터치 스크린, 터치 패드 또는 버튼으로 형성될 수도 있다.
카메라(122)는 차량(100)의 실내 일측에 배치되어, 차량(100)의 실내 영상을 생성한다. 예컨대, 카메라(122)는 대쉬보드 표면, 루프 표면, 리어 뷰 미러 등 차량(100)의 다양한 위치에 배치되어, 차량(100)의 탑승자를 촬영할 수 있다. 이 경우, 카메라(122)는 차량(100)의 운전석을 포함하는 영역에 대한 실내 영상을 생성할 수 있다. 또한, 카메라(122)는 차량(100)의 운전석 및 보조석을 포함하는 영역에 대한 실내 영상을 생성할 수 있다. 카메라(122)에 의해 생성되는 실내 영상은 2차원 영상 및/또는 3차원 영상일 수 있다. 3차원 영상을 생성하기 위해, 카메라(122)는 스테레오 카메라, 깊이 카메라 및 3차원 레이저 스캐너 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 카메라(122)는 자신이 생성한 실내 영상을, 이와 기능적으로 결합된 제어부(170)로 제공할 수 있다. 카메라(122)는 '실내 카메라'로 명명될 수 있다.
제어부(170)는 카메라(122)로부터 제공되는 실내 영상을 분석하여, 각종 오브젝트를 검출할 수 있다. 예컨대, 제어부(170)는 실내 영상 중 운전석 영역에 대응하는 부분으로부터 운전자의 시선 및/또는 제스처를 검출할 수 있다. 다른 예로, 제어부(170)는 실내 영상 중 운전석 영역을 제외한 실내 영역에 대응하는 부분으로부터 동승자의 시선 및/또는 제스처를 검출할 수 있다. 물론, 운전자와 동승자의 시선 및/또는 제스처는 동시에 검출될 수도 있다.
마이크로 폰(123)은 외부의 음향 신호를 전기적인 데이터로 처리할 수 있다. 처리된 데이터는 차량(100)에서 수행 중인 기능에 따라 다양하게 활용될 수 있다. 마이크로폰(123)은 사용자의 음성 명령을 전기적인 데이터로 전환할 수 있다. 전환된 전기적인 데이터는 제어부(170)에 전달될 수 있다.
한편, 실시예에 따라, 카메라(122) 또는 마이크로폰(123)는 입력부(120)에 포함되는 구성요소가 아닌, 센싱부(160)에 포함되는 구성요소일 수도 있다.
사용자 입력부(124)는 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 것이다. 사용자 입력부(124)를 통해, 정보가 입력되면, 제어부(170)는 입력된 정보에 대응되도록 차량(100)의 동작을 제어할 수 있다. 사용자 입력부(124)는 터치식 입력수단 또는 기계식 입력 수단을 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 사용자 입력부(124)는 스티어링 휠의 일 영역에 배치될 수 있다. 이경우, 운전자는 스티어링 휠을 잡은 상태에서, 손가락으로 사용자 입력부(124)를 조작할 수 있다.
입력부(120)는 복수의 버튼 또는 터치 센서를 구비할 수 있다. 복수의 버튼 또는 터치 센서를 통해, 다양한 입력 동작을 수행하는 것도 가능하다.
센싱부(160)는 차량(100)의 주행 등과 관련한 신호를 센싱한다. 이를 위해, 센싱부(160)는 충돌 센서, 스티어링 센서(steering sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 헤딩 센서(heading sensor), 요 센서(yaw sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 핸들 회전에 의한 스티어링 센서, 차량 내부 온도 센서, 차량 내부 습도 센서, 초음파 센서, 적외선 센서, 레이더, 라이다 등을 포함할 수 있다.
이에 의해, 센싱부(160)는 차량 충돌 정보, 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, 스티어링 휠 회전 각도 등에 대한 센싱 신호를 획득할 수 있다. 또한, 제어부(170)는 차량(100)에 구비된 카메라, 초음파 센서, 적외선 센서, 레이더 및 라이다 중 적어도 어느 하나에 의해 획득된 외부 환경 정보를 기초로, 차량(100)의 가속, 감속, 방향 전환 등을 위한 제어신호를 생성할 수 있다. 여기서, 외부 환경 정보란, 주행 중인 차량(100)으로부터 소정 거리 범위 내에 위치하는 각종 오브젝트와 관련된 정보일 수 있다. 예를 들어, 외부 환경 정보에는, 차량(100)으로부터 100m 내의 거리에 위치하는 장애물의 수, 장애물까지의 거리, 장애물의 크기, 장애물의 유형 등에 관한 정보가 포함될 수 있다.
한편, 센싱부(160)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 포함할 수 있다.
센싱부(160)는 생체 인식 정보 감지부를 포함할 수 있다. 생체 인식 정보 감지부는 탑승자의 생체 인식 정보를 감지하여 획득한다. 생체 인식 정보는 지문 인식(Fingerprint) 정보, 홍채 인식(Iris-scan) 정보, 망막 인식(Retina-scan) 정보, 손모양(Hand geo-metry) 정보, 안면 인식(Facial recognition) 정보, 음성 인식(Voice recognition) 정보를 포함할 수 있다. 생체 인식 정보 감지부는 탑승자의 생체 인식 정보를 센싱하는 센서를 포함할 수 있다. 여기서, 카메라(122) 및 마이크로 폰(123)이 센서로 동작할 수 있다. 생체 인식 정보 감지부는 카메라(122)를 통해, 손모양 정보, 안면 인식 정보를 획득할 수 있다.
센싱부(160)는 차량(100)의 외부를 촬영하는 적어도 하나 이상의 카메라(161)를 포함할 수 있다. 카메라(161)는 '외부 카메라'로 명명될 수 있다. 예를 들어, 센싱부(160)는 차량 외관의 서로 다른 위치에 배치되는 복수의 카메라(161)들을 포함할 수 있다. 이러한 카메라(161)는 이미지 센서와 영상 처리 모듈을 포함할 수 있다. 카메라(161)는 이미지 센서(예를 들면, CMOS 또는 CCD)에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상을 처리할 수 있다. 영상 처리 모듈은 이미지 센서를 통해 획득된 정지영상 또는 동영상을 가공하여, 필요한 정보를 추출하고, 추출된 정보를 제어부(170)에 전달할 수 있다.
카메라(161)는 이미지 센서(예를 들면, CMOS 또는 CCD)와 영상 처리 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 카메라(161)는 이미지 센서에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상을 처리할 수 있다. 영상 처리 모듈은 이미지 센서를 통해 획득된 정지영상 또는 동영상을 가공할 수 있다. 또한, 카메라(161)는 신호등, 교통 표지판, 보행자, 타차량 및 노면 중 적어도 하나를 포함하는 영상을 획득할 수 있다.
출력부(140)는 제어부(170)에서 처리된 정보를 출력하기 위한 것으로, 디스플레이부(141), 음향 출력부(142) 및 햅틱 출력부(143)를 포함할 수 있다.
디스플레이부(141)는 적어도 하나의 디스플레이를 포함하고, 제어부(170)에서 처리되는 정보를 각 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이부(141)는 차량 관련 정보를 표시할 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. 또한, 차량 관련 정보는, 현재 차량의 상태를 알려주는 차량 상태 정보 또는 차량의 운행과 관련되는 차량 운행 정보를 포함할 수 있다.
디스플레이부(141)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉서블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전자잉크 디스플레이(e-ink display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
디스플레이부(141)는 적어도 하나의 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이부(141)에 복수의 디스플레이가 포함되는 경우, 각각의 디스플레이는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성되는 터치 스크린을 포함할 수 있다. 또한, 각각의 디스플레이는 차량(100) 실내의 서로 다른 위치에 배치될 수 있다. 예컨대, 어느 한 디스플레이는 차량(100)의 대쉬보드의 조수석 측에 배치되고, 다른 한 디스플레이는 차량(100)의 운전석 시트의 헤트레스트 뒷면에 배치될 수 있다. 일 실시예에서, 디스플레이부(141)는 후술할 디스플레이(200)를 포함할 수 있다.
터치 스크린은 차량(100)와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부(124)로써 기능함과 동시에, 차량(100)와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.
이경우, 디스플레이부(141)는 터치 방식에 의하여 제어 명령을 입력 받을 수 있도록, 디스플레이부(141)에 대한 터치를 감지하는 터치센서를 포함할 수 있다. 이를 이용하여, 디스플레이부(141)에 대하여 터치가 이루어지면, 터치센서는 상기 터치를 감지하고, 제어부(170)는 이에 근거하여 상기 터치에 대응하는 제어명령을 발생시키도록 이루어질 수 있다. 터치 방식에 의하여 입력되는 내용은 문자 또는 숫자이거나, 각종 모드에서의 지시 또는 지정 가능한 메뉴항목 등일 수 있다.
한편, 디스플레이부(141)는 운전자가 운전을 함과 동시에 차량 상태 정보 또는 차량 운행 정보를 확인할 수 있도록 클러스터(cluster)를 포함할 수 있다. 클러스터는 대시보드 위에 위치할 수 있다. 이경우, 운전자는 시선을 차량 전방에 유지한채로 클러스터에 표시되는 정보를 확인할 수 있다.
한편, 실시예에 따라, 디스플레이부(141)는 HUD(Head Up Display)를 포함할 수 있다. HUD는 투사 모듈을 포함하고, 투사 모듈은 제어부(170)의 제어에 따라, 윈드 쉴드를 향하여 소정 정보에 대응하는 표시광을 출력할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 윈드 쉴드를 통해, 상기 소정 정보에 대응하는 가상 이미지를 제공받을 수 있다.
음향 출력부(142)는 제어부(170)로부터의 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력한다. 이를 위해, 음향 출력부(142)는 스피커 등을 구비할 수 있다. 음향 출력부(142)는, 사용자 입력부(124) 동작에 대응하는 사운드를 출력하는 것도 가능하다.
햅틱 출력부(143)는 촉각적인 출력을 발생시킨다. 예를 들면, 햅틱 출력부(143)는 스티어링 휠, 안전 벨트, 시트를 진동시켜, 사용자가 출력을 인지할 수 있게 동작할 수 있다.
차량 구동부(150)는 차량 각종 장치의 동작을 제어할 수 있다. 차량 구동부(150)는 동력원 구동부(151), 조향 구동부(152), 브레이크 구동부(153), 램프 구동부(154), 공조 구동부(155), 윈도우 구동부(156), 에어백 구동부(157), 썬루프 구동부(158) 및 와이퍼 구동부(159) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
동력원 구동부(151)는 차량(100) 내의 동력원에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 동력원 구동부(151)는 차량(100)의 속도를 증가시키는 가속 장치 및 차량(100)의 속도를 감소시키는 감속 장치를 포함할 수 있다.
예를 들면, 화석 연료 기반의 엔진(미도시)이 동력원인 경우, 동력원 구동부(151)는, 엔진에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 엔진의 출력 토크 등을 제어할 수 있다. 동력원 구동부(151)가 엔진인 경우, 제어부(170)의 제어에 따라, 엔진 출력 토크를 제한하여 차량의 속도를 제한할 수 있다.
다른 예로, 전기 기반의 모터(미도시)가 동력원인 경우, 동력원 구동부(151)는 모터에 대한 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 모터의 회전 속도, 토크 등을 제어할 수 있다.
조향 구동부(152)는 조향 장치(steering apparatus)를 포함할 수 있다. 이에, 조향 구동부(152)는 차량(100) 내의 조향 장치(steering apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 조향 구동부(152)에는 조향토크센서, 조향각센서 및 조향모터가 구비될 수 있고, 운전자가 스티어링 휠에 가하는 조향토크는 조향토크센서에 의해 감지될 수 있다. 조향 구동부(152)는 차량(100)의 속도 및 조향토크 등을 기초로, 조향모터에 인가되는 전류의 크기와 방향을 변경함으로써, 조향력과 조향각을 제어할 수 있다. 또한, 조향 구동부(152)는 조향각센서에 의해 획득된 조향각 정보를 기초로, 차량(100)의 주행방향이 제대로 조절되고 있는 상태인지 판단할 수 있다. 이에 의해, 차량의 주행 방향을 변경할 수 있다. 또한, 조향 구동부(152)는 차량(100)이 저속 주행 시에는 조향모터의 조향력을 증가시켜 스티어링 휠의 무게감을 낮추고, 차량(100)이 고속 주행 시에는 조향모터의 조향력을 감소시켜 스티어링 휠의 무게감을 높일 수 있다. 또한, 차량(100)의 자율 주행 기능이 실행된 경우, 조향 구동부(152)는 운전자가 스티어링 휠을 조작하는 상황(예, 조향토크가 감지되지 않는 상황)에서도, 센싱부(160)가 출력하는 센싱 신호 또는 제어부(170)가 제공하는 제어신호 등을 기초로, 조향모터가 적절한 조향력을 발생시키도록 제어할 수도 있다.
브레이크 구동부(153)는 차량(100) 내의 브레이크 장치(brake apparatus)(미도시)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 바퀴에 배치되는 브레이크의 동작을 제어하여, 차량(100)의 속도를 줄일 수 있다. 다른 예로, 좌측 바퀴와 우측 바퀴에 각각 배치되는 브레이크의 동작을 달리하여, 차량(100)의 진행 방향을 좌측, 또는 우측으로 조정할 수 있다.
램프 구동부(154)는 차량 내, 외부에 배치되는 적어도 하나 이상의 램프의 턴 온/턴 오프를 제어할 수 있다. 램프 구동부(154)는 조명 장치를 포함할 수 있다. 또한, 램프 구동부(154)는 조명 장치에 포함된 램프 각각이 출력하는 빛의 세기, 방향 등을 제어할 수 있다. 예를 들면, 방향 지시 램프, 헤드램프, 브레이크 램프 등의 대한 제어를 수행할 수 있다.
공조 구동부(155)는 차량(100) 내의 공조 장치(air cinditioner)(미도시)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 차량 내부의 온도가 높은 경우, 공조 장치가 동작하여, 냉기가 차량 내부로 공급되도록 제어할 수 있다.
윈도우 구동부(156)는 차량(100) 내의 윈도우 장치(window apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 차량의 측면의 좌,우 윈도우들에 대한 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다.
에어백 구동부(157)는 차량(100) 내의 에어백 장치(airbag apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 위험시, 에어백이 터지도록 제어할 수 있다.
썬루프 구동부(158)는 차량(100) 내의 썬루프 장치(sunroof apparatus)(미도시)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 썬루프의 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다.
와이퍼 구동부(159)는 차량(100)에 구비된 와이퍼(14a, 14b)에 대한 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 와이퍼 구동부(159)는 사용자 입력부(124)를 통해 와이퍼를 구동할 것을 명령하는 사용자 입력을 수신 시, 사용자 입력에 따라 와이퍼(14a, 14b)의 구동 횟수, 구동 속도 등에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 다른 예를 들어, 와이퍼 구동부(159)는 센싱부(160)에 포함된 레인센서(rain sensor)의 센싱 신호를 기초로, 빗물의 양 또는 세기를 판단하여, 사용자 입력없이도 와이퍼(14a, 14b)를 자동적으로 구동할 수 있다.
한편, 차량 구동부(150)는 서스펜션 구동부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 서스펜션 구동부는 차량(100) 내의 서스펜션 장치(suspension apparatus)(미도시)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 도로면에 굴곡이 있는 경우, 서스펜션 장치를 제어하여, 차량(100)의 진동이 저감되도록 제어할 수 있다.
메모리(130)는 제어부(170)와 전기적으로 연결된다. 메모리(170)는 유닛에 대한 기본데이터, 유닛의 동작제어를 위한 제어데이터, 입출력되는 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(190)는 하드웨어적으로, ROM, RAM, EPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 등과 같은 다양한 저장기기 일 수 있다. 메모리(130)는 제어부(170)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 차량(100) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다.
인터페이스부(180)는 차량(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행할 수 있다. 예를 들면, 인터페이스부(180)는 휴대 단말과 연결 가능한 포트를 구비할 수 있고, 상기 포트를 통해, 휴대 단말과 연결할 수 있다. 이경우, 인터페이스부(180)는 휴대 단말과 데이터를 교환할 수 있다.
인터페이스부(180)는 턴 시그널 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 턴 시그널 정보는 사용자에 의해 입력된 좌회전 또는 우회전을 위한 방향 지시등의 턴 온(turn on) 시그널일 수 있다. 차량(100)의 사용자 입력부(도 1의 124)를 통해, 좌측 또는 우측 방향 지시등 턴 온 입력이 수신되는 경우, 인터페이스부(180)는 좌측 또는 우측 방향 턴 시그널 정보를 수신할 수 있다.
인터페이스부(180)는 차량 속도 정보, 스티어링 휠의 회전 각도 정보 또는 기어 쉬프트 정보를 수신할 수 있다. 인터페이스부(180)는 차량의 센싱부(160)를 통해 센싱된 차량 속도 정보, 스티어링 휠 회전 각도 정보, 또는 기어 쉬프트 정보를 수신할 수 있다. 또는, 인터페이스부(180)는 차량의 제어부(170)로부터 차량 속도 정보, 스티어링 휠 회전 각도 정보 또는 기어 쉬프트 정보를 수신할 수 있다. 한편, 여기서, 기어 쉬프트 정보는, 차량의 변속 레버가 어느 상태에 있는지에 대한 정보일 수 있다. 예를 들면, 기어 쉬프트 정보는 변속 레버가 주차(P), 후진(R), 중립(N), 주행(D), 1 내지 다단 기어 상태 중 어느 하나 중 어느 상태에 있는지에 대한 정보일 수 있다.
인터페이스부(180)는 차량(100)의 사용자 입력부(124)를 통해 수신되는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 인터페이스부(180)는 사용자 입력을 차량(100)의 입력부(120)로부터 수신하거나, 제어부(170)를 거쳐 수신할 수 있다.
인터페이스부(180)는 외부 기기로부터 획득된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 차량(100)의 통신부(110)를 통해 외부 서버로부터 신호등 변경 정보가 수신되는 경우, 인터페이스부(180)는 상기 신호등 변경 정보를 제어부(170)로부터 수신할 수 있다.
제어부(170)는, 차량(100) 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 제어부(170)는 ECU(Electronic Contol Unit)로 명명될 수 있다.
제어부(170)는 하드웨어적으로, ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 제어부(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 제어부(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
전원부(190)는 제어부(170)의 제어에 따라, 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다. 특히, 전원부(170)는, 차량 내부의 배터리(미도시) 등으로부터 전원을 공급받을 수 있다.
AVN(Audio Video Navigation) 장치(미도시)는 제어부(170)와 데이터를 교환할 수 있다. 제어부(170)는 AVN 장치 또는 별도의 내비게이션 장치로부터 내비게이션 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 여기서, 내비게이션 정보는 설정된 목적지 정보, 상기 목적지에 따른 경로 정보, 차량 주행과 관련한, 맵(map) 정보 또는 차량 위치 정보를 포함할 수 있다.
한편, 도 1에 도시된 구성요소들 중 일부는 차량(100)를 구현하는데 있어서 필수적인 것이 아닐 수 있다. 따라서, 본 명세서 상에서 설명되는 차량(100)은 위에서 열거된 구성요소들 보다 많거나, 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다.
도 2는 본 발명과 관련된 차량(100)의 외관을 도시한 도면이다. 설명의 편의를 위해, 차량(100)은 4륜 자동차인 것으로 가정한다.
도 2를 참조하면, 차량(100)은 동력원에 의해 회전하는 타이어(11a-11d), 차량(100)의 진행 방향을 조절하기 위한 스티어링 휠(12), 헤드램프(13a, 13b), 와이퍼(14a, 14b)을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 차량(100)의 제어부(170)는 카메라(161)를 이용하여 차량 주변 영상을 생성하고, 생성된 주변 영상에서 정보를 검출하며, 검출된 정보를 기초로 차량(100)과 관련된 임의의 동작을 실행하기 위한 제어 신호를 구동부(150)에 출력할 수 있다. 예컨대, 제어부(170)는 제어 신호를 기초로 조향 장치 등을 제어할 수 있다.
한편, 차량(100)의 전고(H)는 접지면으로부터 차체의 가장 높은 곳까지의 길이로서, 차량(100)의 탑승자나 적재물의 무게나 위치 등에 따라, 소정 범위 내에서 변경될 수 있다. 또한, 차량(100)는 차체의 최저 지점과 노면 사이는 최저 지상고(G)만큼 이격될 수 있다. 이에 따라, 최저 지상고(G)보다 낮은 높이를 가지는 물체에 의한 차체 손상을 막을 수 있다.
또한, 차량(100)의 전방 좌우 타이어(11a, 11b) 간의 간격과 후방 좌우 타이어(11c, 11d) 간의 간격은 동일한 것으로 가정한다. 이하에서는, 전륜 좌측 타이어(11a)의 내측과 우측 타이어(11b)의 내측 사이의 거리와 후륜 좌측 타이어(11c)의 내측과 우측 타이어(11d)의 내측 사이의 거리는 동일한 값(T)인 것으로 가정한다.
또한, 차량(100)의 전폭(O)은 도시된 바와 같이, 사이드 미러(예, 전동 접이식 사이드 미러)를 제외한 차량(100)의 차체 좌측 끝단부터 우측 끝단 간의 최대 거리로 정의될 수 있다.
도 3a는 도 1을 참조하여 전술한 카메라(161)가 스테레오 카메라인 경우를 예시한다.
도 3a를 참조하여, 카메라(161)는 제1 렌즈(311)를 구비하는 제1 카메라(310), 제2 렌즈(321)를 구비하는 제2 카메라(320)를 구비할 수 있다. 또한, 제1 렌즈(311)와 제2 렌즈(312)는 소정 간격만큼 이격되어, 특정 시점에 동일한 피사체에 대한 서로 다른 두 장의 이미지를 획득할 수 있다.
또한, 카메라(161)는 제1 렌즈(311)와 제2 렌즈(321)에 입사되는 광을 차폐하기 위한, 제1 광 차폐부(light shield)(312), 제2 광 차폐부(322)를 구비할 수 있다.
도면의 카메라(161)는 차량(100)의 천정 또는 윈드쉴드에 탈부착 가능한 구조일 수 있다.
이러한 카메라(161)는 제1 및 제2 카메라(310, 320)로부터, 차량 전방에 대한 스테레오 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 스테레오 이미지에 기초하여, 디스패러티(disparity) 검출을 수행하고, 디스패러티 정보에 기초하여, 적어도 하나의 스테레오 이미지에 나타나는 적어도 하나의 오브젝트(예, 보행자, 신호등, 도로, 차선, 타차량)에 대한 검출을 수행할 수 있다. 오브젝트 검출 이후, 계속적으로 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다.
도 3b 및 도 3c를 참조하면, 차량(100) 외관의 서로 다른 위치에는 4개의 카메라들(161a, 161b, 161c, 161d)이 장착될 수 있다. 4개의 카메라들(161a, 161b, 161c, 161d) 각각은 전술한 카메라(161)와 동일할 수 있다.
도 3b를 참조하면, 복수의 카메라들(161a, 161b, 161c, 161d)는 각각 차량(100)의 전방, 좌측, 우측 및 후방에 배치될 수 있다. 복수의 카메라들(161a, 161b, 161c, 161d) 각각은 도 1에 도시된 카메라(161)에 포함되는 것일 수 있다.
전방 카메라(161a)는 윈드 쉴드 부근, 앰블럼 부근 또는 라디에이터 그릴 부근에 배치될 수 있다.
좌측 카메라(161b)는 좌측 사이드 미러를 둘러싸는 케이스 내에 배치될 수 있다. 또는, 좌측 카메라(161b)는 좌측 사이드 미러를 둘러싸는 케이스 외부에 배치될 수 있다. 또는, 좌측 카메라(161b)는 좌측 프런트 도어, 좌측 리어 도어 또는 좌측 휀더(fender) 외측 일 영역에 배치될 수 있다.
우측 카메라(161c)는 우측 사이드 미러를 둘러싸는 케이스 내에 배치될 수 있다. 또는 우측 카메라(161c)는, 우측 사이드 미러를 둘러싸는 케이스 외부에 배치될 수 있다. 또는, 우측 카메라(161c)는 우측 프런트 도어, 우측 리어 도어 또는 우측 펜더(fender) 외측 일 영역에 배치될 수 있다.
한편, 후방 카메라(161d)는 후방 번호판 또는 트렁크 스위치 부근에 배치될 수 있다.
복수의 카메라(161a, 161b, 161c, 161d)에서 촬영된 각각의 이미지는 제어부(170)에 전달되고, 제어부(170)는 상기 각각의 이미지를 합성하여, 차량 주변 영상을 생성할 수 있다.
또한, 도 3b에서는 차량(100) 외관에 4대의 카메라들이 장착되는 것으로 도시하였지만, 본 발명은 카메라의 개수에 한정되지 않으며, 더 적거나 많은 수의 카메라가 도 3b에 도시된 위치와는 다른 위치에 장착될 수도 있음을 명시한다.
도 3c를 참조하면, 합성 영상(400)은 전방 카메라(161a)에 의해 촬영된 외부 영상에 대응하는 제1 이미지 영역(401), 좌측 카메라(161b)에 의해 촬영된 외부 영상에 대응하는 제2 이미지 영역(402), 우측 카메라(161c)에 의해 촬영된 외부 영상에 대응하는 제3 이미지 영역(403) 및 후방 카메라(161d)에 의해 촬영된 외부 영상에 대응하는 제4 이미지 영역(404)을 포함할 수 있다. 합성 영상(400)은 어라운드 뷰 모니터링(AVM: around view monitoring) 영상으로 명명될 수 있다.
한편, 합성 영상(400) 생성 시, 합성 영상(400)에 포함된 어느 두 외부 영상 간에는 경계선(411, 412, 413, 414)이 발생한다. 이러한 경계 부분은 이미지 블렌딩(blending) 처리하여 자연스럽게 표시될 수 있다.
한편, 복수의 영상들 간의 경계에는 경계선(411, 412, 413, 414)이 표시될 수 있다. 또한, 합성 영상(400)의 중앙에는 차량(100)을 가리키는 것으로 기 설정된 이미지가 포함될 수 있다.
또한, 합성 영상(400)은 차량(100)의 실내에 장착된 디스플레이 장치 상에 표시될 수 있다.
도 4는 도 1을 참조하여 전술한 차량(100)의 일 예를 보여준다. 설명의 편의를 위해, 차량(100)은 4륜 자동차인 것으로 가정한다.
도 4를 참조하면, 차량(100)은 적어도 하나 이상의 레이더(162), 라이다(163) 및 초음파 센서(164)를 포함할 수 있다.
레이더(162)는 차량(100)의 일측에 장착되어, 차량(100)의 주변을 향하여 전자기파를 발사하고, 차량(100)의 주변에 존재하는 각종 오브젝트에서 반사되는 전자기파를 수신할 수 있다. 예를 들어, 레이더(162)는 어느 한 오브젝트에 의해 반사되어 돌아온 전자기파의 시간을 측정하여, 해당 오브젝트의 거리, 방향, 고도 등과 관련된 정보를 획득할 수 있다.
라이다(163)는 차량(100)의 일측에 장착되어, 차량(100)의 주변을 향하여 레이저를 발사할 수 있다. 라이다(163)에 의해 발사된 레이저는 산란되거나 반사되어 차량(100)으로 되돌아올 수 있고, 라이다(163)는 레이저가 되돌아오는 시간, 강도, 주파수의 변화, 편광 상태의 변화를 기초로, 차량(100)의 주변에 위치하는 타겟의 거리, 속도, 형상 등의 물리적 특성에 대한 정보를 획득할 수 있다.
초음파 센서(164)는 차량(100)의 일측에 장착되어, 차량(100)의 주변을 향하여 초음파를 발생시킨다. 초음파 센서(164)에 의해 발생되는 초음파는 주파수(약, 20KHz 이상)가 높고 파장이 짧은 특성을 가진다. 이러한 초음파 센서(164)는 주로 차량(100)과 근접한 장애물 등을 인식하는 데에 이용될 수 있다.
도 4에 도시된 레이더(162), 라이다(163) 및 초음파 센서(164)은 도 1에 도시된 센싱부(160)에 포함되는 센서들일 수 있다. 또한, 실시예에 따라, 레이더(162), 라이다(163) 및 초음파 센서(164)는 도 4에 도시된 것과는 다른 위치에 다른 개수로 장착될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다.
도 5는 도 1에 도시된 제어부(170)의 내부 블록 다이어그램의 일 예를 보여준다.
도 5를 참조하면, 제어부(170)는, 영상 전처리부(510), 디스패러티 연산부(520), 오브젝트 검출부(534), 오브젝트 트래킹부(540), 및 어플리케이션부(550)를 포함할 수 있다.
영상 전처리부(image preprocessor)(510)는 도 1에 도시된 카메라들(161, 122)로부터 제공되는 이미지를 수신하여, 전처리(preprocessing)를 수행할 수 있다.
구체적으로, 영상 전처리부(510)는 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, 카메라(161, 122)에서 촬영된 스테레오 이미지 보다 선명한 이미지를 획득할 수 있다.
디스패러티 연산부(disparity calculator)(520)는 영상 전처리부(510)에서 신호 처리된, 이미지를 수신하고, 수신된 이미지들에 대한 스테레오 매칭(stereo matching)을 수행하며, 스테레오 매칭에 따른, 디스패러티 맵(dispartiy map)을 획득할 수 있다. 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)(532)는 디스패러티 연산부(520)로부터의 디스페러티 정보에 기초하여, 이미지 중 적어도 하나에 대해, 세그먼트(segment) 및 클러스터링(clustering)을 수행할 수 있다.
구체적으로, 세그멘테이션부(532)는 디스페러티 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 배경(background)과 전경(foreground)을 분리할 수 있다.
예를 들면, 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)(534)는 세그멘테이션부(532)로부터의 이미지 세그먼트에 기초하여, 오브젝트를 검출할 수 있다.
즉, 오브젝트 검출부(534)는 디스페러티 정보 정보에 기초하여, 이미지 중 적어도 하나에 대해, 오브젝트를 검출할 수 있다.
구체적으로, 오브젝트 검출부(534)는 이미지 중 적어도 하나에 대해, 오브젝트를 검출할 수 있다. 예를 들면, 이미지 세그먼트에 의해 분리된 전경으로부터 오브젝트를 검출할 수 있다.
다음, 오브젝트 확인부(object verification unit)(536)는 분리된 오브젝트를 분류하고(classify), 확인할 수 있다(verify).
이를 위해, 오브젝트 확인부(536)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(536)는 메모리(130)에 저장된 오브젝트들과, 검출된 오브젝트를 비교하여, 오브젝트를 확인할 수 있다.
예를 들면, 오브젝트 확인부(536)는 차량 주변에 위치하는 주변 차량, 차선, 도로면, 표지판, 위험 지역, 터널 등을 확인할 수 있다.
오브젝트 트래킹부(object tracking unit)(540)는 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행할 수 있다. 예를 들면, 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(550)는 차량(100) 주변에, 위치하는 다양한 오브젝트들(예, 타차량, 차선, 도로면, 표지판 등)에 기초하여, 차량(100)의 위험도 등을 연산할 수 있다. 또한, 앞차와의 추돌 가능성, 차량의 슬립 여부 등을 연산할 수 있다.
그리고, 어플리케이션부(550)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(100)의 자세 제어 또는 주행 제어를 위한 제어 신호를, 차량 제어 정보로서, 생성할 수도 있다.
한편, 실시예에 따라, 제어부(170)는 영상 전처리부(510), 디스페러티 연산부(520), 세그먼테이션부(532), 오브젝트 검출부(534), 오브젝트 확인부(536), 오브젝트 트래킹부(540) 및 어플리케이션부(550) 중 일부만을 포함할 수 있다. 가령, 카메라(161, 122)가 2차원 영상만을 제공하는 카메라인 경우, 디스패러티 연산부(520)는 제외될 수 있다.
도 6a 및 도 6b는 도 5에 도시된 제어부(170)의 동작 설명에 참조되는 도면이다.
도 6a와 도 6b는 제1 및 제2 프레임 구간에서 각각 획득된 스테레오 이미지를 기반으로 하여, 도 5의 제어부(170)의 동작 방법 설명을 위해 참조되는 도면이다.
먼저, 도 6a를 참조하면, 카메라(161)가 스테레오 카메라인 경우, 카메라(161)는 제1 프레임 구간 동안, 스테레오 이미지를 획득한다.
제어부(170) 내의 디스패러티 연산부(520)는 영상 전처리부(510)에서 신호 처리된, 스테레오 이미지(FR1a, FR1b)를 수신하고, 수신된 스테레오 이미지(FR1a, FR1b)에 대한 스테레오 매칭을 수행하여, 디스패러티 맵(dispartiy map)(620)을 획득한다.
디스패러티 맵(dispartiy map)(620)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(620) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(628a, 628b, 628c, 628d) 등이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지며, 공사 지역(622), 제1 전방 차량(624), 제2 전방 차량(626)이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지는 것을 예시한다.
세그멘테이션부(532)와, 오브젝트 검출부(534), 오브젝트 확인부(536)는 디스패러티 맵(620)에 기초하여, 스테레오 이미지(FR1a, FR1b) 중 적어도 하나에 대한, 세그먼트, 오브젝트 검출, 및 오브젝트 확인을 수행한다.
도면에서는, 디스패러티 맵(620)을 사용하여, 제2 스테레오 이미지(FR1b)에 대한, 오브젝트 검출, 및 확인이 수행되는 것을 예시한다.
즉, 이미지(630) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(638a, 638b, 638c, 638d), 공사 지역(632), 제1 전방 차량(634), 제2 전방 차량(636)이, 오브젝트 검출 및 확인이 수행될 수 있다.
다음, 도 6b를 참조하면, 제2 프레임 구간 동안, 스테레오 카메라(161)는, 스테레오 이미지를 획득한다.
제어부(170) 내의 디스패러티 연산부(520)는 영상 전처리부(510)에서 신호 처리된, 스테레오 이미지(FR2a, FR2b)를 수신하고, 수신된 스테레오 이미지(FR2a, FR2b)에 대한 스테레오 매칭을 수행하여, 디스패러티 맵(dispartiy map)(640)을 획득한다.
도면에서는, 디스패러티 맵(640) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(648a, 648b, 648c, 648d) 등이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지며, 공사 지역(642), 제1 전방 차량(644), 제2 전방 차량(646)이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지는 것을 예시한다.
세그멘테이션부(532)와 오브젝트 검출부(534), 오브젝트 확인부(536)는, 디스패러티 맵(640)에 기초하여, 스테레오 이미지(FR2a, FR2b) 중 적어도 하나에 대한, 세그먼트, 오브젝트 검출, 및 오브젝트 확인을 수행한다.
도면에서는, 디스패러티 맵(640)을 사용하여, 제2 스테레오 이미지(FR2b)에 대한, 오브젝트 검출, 및 확인이 수행되는 것을 예시한다.
즉, 이미지(650) 내에 제1 차선 내지 제4 차선(658a, 658b, 658c, 658d), 공사 지역(652), 제1 전방 차량(654), 제2 전방 차량(656)이, 오브젝트 검출 및 확인이 수행될 수 있다.
한편, 오브젝트 트래킹부(540)는 도 6a와 도 6b를 비교하여, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행할 수 있다.
구체적으로, 오브젝트 트래킹부(540)는 도 6a와 도 6b에서 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 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치(200)의 예시적인 블록 다이어그램을 보여준다.
도 7을 참조하면, 주차 지원 장치(200)는, 인터페이스부(210), 메모리(220), 프로세서(230) 및 전원 공급부(240)를 포함할 수 있다.
인터페이스부(210)는, 차량(100)에 포함된 다른 유닛으로부터 데이터를 수신하거나, 프로세서(230)에서 처리 또는 생성된 신호를 외부로 전송할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스부(270)는 유선 통신 또는 무선 통신을 통해, 차량(100)의 입력부(120), 출력부(140), 센싱부(160), 차량 구동부(150) 및 제어부(170) 중 적어도 하나와 데이터를 송수신할 수 있다.
인터페이스부(210)는 주차 공간에 대한 센싱 정보를 수신할 수 있다. 인터페이스부(210)는 센싱부(160) 또는 제어부(170)로부터 상기 센싱 정보를 수신할 수 있다. 주차 공간에 대한 센싱 정보에는, 카메라(161)에 의해 촬영된 외부 영상이 포함될 수 있다. 이때, 상기 외부 영상은, 카메라(161)에 의해 촬영된 원본 영상이거나, 상기 원본 영상을 마치 위에서 내려다보는 것과 같은 뷰로 변환한 AVM 영상일 수 있다. AVM 영상은 도 4를 참조하여 전술한 합성 영상(400)의 일 유형일 수 있다.
인터페이스부(210)는, 주차 공간 내에 위치하는 적어도 하나의 오브젝트에 대한 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 인터페이스부(210)는 센싱부(160)에 의해 주차 공간 주변에 위치하는 보행자나 타차량 등과 같은 오브젝트가 검출되는 경우, 검출된 오브젝트의 위치, 이동 속도, 이동 방향 등에 관한 정보를 수신할 수 있다.
메모리(220)는, 프로세서(230)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 주차 지원 장치(200) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다.
이러한 메모리(220)는 ROM, RAM, EPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 등과 같은 다양한 하드웨어적 저장 매체들 중 적어도 하나를 포함하여, 상기 다양한 데이터를 저장할 수 있다.
프로세서(230)는, 주차 지원 장치(200)에 포함된 각 구성 요소의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 또한, 실시예에 따라, 프로세서(230)는 인터페이스부(210)를 통해 연결되는 차량(100)의 구성 요소의 동작을 제어할 수도 있다. 예컨대, 프로세서(230)는 주차 관련 정보를 표시하도록 출력부(140)에 포함된 디스플레이(141)를 제어할 수 있다.
이러한 프로세서(230)는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
프로세서(230)는, 센싱부(160)로부터 제공되는 정보 또는 데이터를 기초로, 주차 궤적을 생성할 수 있다. 이어, 프로세서(230)는 상기 생성된 주차 궤적을 추종하도록 차량(100)의 이동을 명령하는 제어 신호를 차량 구동부(150) 또는 제어부(170)에 제공할 수 있다.
인터페이스부(210)에 의해 외부 영상을 수신되면, 프로세서(230)는 상기 외부 영상을 이용하여, 차량(100) 주변의 적어도 하나의 주차 구역을 검출할 수 있다. 이 경우, 외부 영상에는 각 주차 구역의 전부가 나타나거나, 일 부분이 잘려진 상태로 나타날 수 있다. 어느 한 주차 구역의 일 부분이 잘려진 상태로 외부 영상에 나타나는 경우, 프로세서(230)는 후술할 확률 모델을 이용하여, 일 부분이 잘려진 상태로 나타나는 주차 구역의 패턴을 결정할 수 있다.
프로세서(230)는 외부 영상으로부터 기 설정된 밝기 변화도가 나타나는 복수의 특징점들을 검출할 수 있다. 예컨대, 주차선은 지면에 백색 등의 밝은 색으로 마킹되어, 다른 부분과 경계를 형성하는바, 프로세서(230)는 외부 영상을 특정 방향으로 스캔할 수 있다. 일 예로, 프로세서는 외부 영상을 서로 직교하는 두 방향(예, 가로 방향 및 세로 방향)을 따라 각각 스캔하여, 가로 방향에서의 특징점들과 세로 방향에서의 특징점들을 각각 검출할 수 있다.
프로세서(230)는 특정 방향에 따라 외부 영상을 스캔하면서, 밝기 변화도가 소정값 이상 증가하는 픽셀 및 소정값 이상 감소하는 픽셀의 쌍을 추출하고, 두 픽셀 간의 간격이 차선의 폭에 대응하는 경우, 상기 추출된 픽셀들을 특징점으로 검출할 수 있다.
프로세서(230)는 복수의 특징점들 중 적어도 일부를 직선 형태를 가지는 복수의 주차선들로 분류할 수 있다. 이때 프로세서는 기 설정된 클러스터링 기법을 이용하여, 복수의 특징점들을 상기 복수의 주차선들로 분류할 수 있다.
일 예로, 프로세서(230)는 DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)를 기반으로, 복수의 특징점들에 의해 형성되는 윤곽선 성분들의 방향성을 고려하여, 복수의 특징점들 중 적어도 일부를 복수의 주차선들로 분류할 수 있다. 이에 따라, 소정값 이상의 기울기 차이를 가지는 두 윤곽선이 서로 연결되더라도, 프로세서는 두 윤곽선을 서로 다른 주차선으로 분류할 수 있다. 분류된 복수의 주차선들 중 어느 한 주차선은 나머지 주차선에 대하여 소정 거리 이상 이격되거나, 소정 각도 이상 기울어질 수 있다.
프로세서(230)는 복수의 주차선들 중 적어도 둘 이상의 주차선들을 조합하여, 주차 구역을 검출할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(230)는 복수의 주차선들 각각의 위치, 길이, 기울기 및 타 주차선과의 연결 여부를 기초로, 확률 모델(예, bayes classifier)을 이용하여, 복수의 주차선들 중 적어도 둘 이상의 주차선들을 조합하여, 주차 구역을 검출할 수 있다. 즉, 복수의 주차선들 중 적어도 둘 이상의 주차선들에 의해 경계가 정의되는 주차 구역을 검출할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(230)는 복수의 주차선들 중 서로 평행한 둘 이상의 제1 방향 주차선들 간의 상대적 위치를 기초로, 주차 구역의 형태를 결정할 수 있다. 예컨대, 제1 방향 주차선들 간의 간격이 차량의 전장에 대응하는 경우 프로세서(230)는 주차 구역이 직각 폐쇄형 또는 직각 개방형 중 어느 하나인 것으로 결정하고, 제1 방향 주차선들 간의 간격이 차량의 전폭에 대응하는 경우 프로세서(230)는 주차 구역이 평행 폐쇄형 또는 평행 개방형 중 어느 하나인 것으로 결정할 수 있다.
한편, 프로세서(230)는 복수의 주차선들 중, 전술한 제1 방향 주차선들과 연결되는 적어도 하나의 제2 방향 주차선이 있는 경우, 제1 방향 주차선들과 제2 방향 주차선 간의 교차점 좌표를 더 기초로, 주차 구역의 형태를 결정할 수 있다. 예컨대, 제1 방향 주차선들과 직각으로 연결되는 적어도 하나의 제2 방향 주차선이 있는 경우, 프로세서(230)는 주차 구역이 직각 폐쇄형 또는 평행 폐쇄형 중 어느 하나인 것으로 결정할 수 있다.
한편, 프로세서(230)는 복수의 주차선들 중, 제1 방향 주차선들과 연결되는 적어도 하나의 제2 방향 주차선이 없는 경우, 제1 방향 주차선들의 끝점 좌표를 더 기초로, 주차 구역의 형태를 결정할 수 있다. 예컨대, 제1 방향 주차선들과 직각으로 연결되는 적어도 하나의 제2 방향 주차선이 없는 경우, 프로세서(230)는 주차 구역이 직각 개방형 또는 평행 개방형 중 어느 하나인 것으로 결정할 수 있다.
프로세서(230)는 차량(100)에 대한 주차 구역의 상대적 크기, 위치 및 기울기를 기초로, 검출된 주차 구역에 대한 주차 궤적을 생성할 수 있다. 이때, 주차 구역의 크기, 위치 및 기울기는 상기 주차 구역의 경계를 정의하는 주차선들 간의 간격, 각 주차선의 좌표와 기울기를 기초로 산출되는 것일 수 있다.
프로세서(230)는 생성된 주차 궤적을 따라 차량(100)이 이동하는 경우(예컨대, 주차가 개시되는 경우), 차량의 움직임 정보를 기초로, 소정 주기마다 차량(100)에 대한 주차 구역의 상대적 위치 및 기울기를 추정할 수 있다. 예컨대, 프로세서(230)는 칼만 필터(kalman filter)를 이용하여, 주차 구역의 상대적 위치 및 기울기를 추정할 수 있다. 이때, 차량(100)의 움직임 정보는 센싱부(160)로부터 제공되는 것일 수 있고, 차량(100)의 이동 거리, 이동 속도, 이동 방향 및 요 레이트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 차량(100)의 이동에 따른, 외부 영상에서의 주차 구역의 위치 및 기울기를 재산출하고, 재산출된 주차 구역의 위치 및 기울기를 이용하여, 상기 추정된 주차 구역의 위치 및 기울기를 보정할 수 있다. 이때, 프로세서(230)는 추정된 주차 구역의 위치로부터 소정 영역 내에서, 외부 영상에서의 주차 구역의 위치 및 기울기를 재산출할 수 있다. 즉, 외부 영상의 전체가 아닌 일부의 영역에서만 주차 구역의 위치 및 기울기를 재산출할 수 있다. 이에 따라, 외부 영상만을 이용하여 주차 구역의 위치 및 기울기의 변화를 검출하는 방식에 비하여, 검출 정확도 및 속도를 향상시킬 수 있다.
한편, 차량(100)이 주차 궤적을 따라 이동함에 따라, 주차 구역의 일부가 차량(100)의 차체에 의해 가려질 수 있다. 또는, 어느 한 시점에서 검출된 주차 구역의 일부가 이후의 다른 시점에서 장애물에 의해 가려질 수 있다. 이러한 상황에서, 프로세서(230)는 차량(100)의 움직임 정보 또는 외부 영상 내 다른 부분의 특징을 기초로, 일부분이 사물에 의해 가려진 주차 구역에 대한 트래킹을 계속할 수 있다.
가령, 주차 구역의 경계를 정의하는 주차선이 제1 주차선 및 제2 주차선을 포함한다고 가정하자. 제1 주차선 및 제2 주차선은 기 검출된 주차선들로서, 각각의 위치, 기울기 및 길이에 관한 정보가 메모리(220)에 이미 저장되어 있을 수 있다. 만약, 제1 주차선이 차량(100) 또는 장애물에 의해 가려지는 경우, 프로세서(230)는 가려지지 않은 제2 주차선의 위치 및 기울기를 기초로, 가려진 제1 주차선의 위치 및 기울기를 추정하고, 추정된 제1 주차선의 위치 및 기울기를 기초로, 차량(100)에 대한 주차 구역의 상대적 위치 및 기울기를 추정할 수 있다.
전원 공급부(240)는, 프로세서(230)의 제어에 의해, 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다. 전원 공급부(240)는, 차량(100) 내부의 배터리 등으로부터 전원을 공급받을 수 있다.
주차 지원 장치(200)의 동작은 도 7을 참조하여 전술한 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 이하의 도면들을 참조하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치(200)에 의해 수행되는 예시적인 주차 지원 방법(800)의 플로우 챠트를 보여준다.
단계 S810에서, 주차 지원 장치(200)는 주차 지원 모드에 진입할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(230)는 기 설정된 이벤트의 발생 시, 주차 지원 모드에 진입할 수 있다. 이 경우, 상기 이벤트는 프로세서(230)가 주차 지원 모드에 진입하도록 사전에 정해지는 특정 상황과 관련된 데이터 내지는 정보로서, 이벤트 발생 여부에 관한 정보는 입력부(120), 센싱부(160) 또는 제어부(170)로부터 인터페이스부(210)를 거쳐 제공되는 것일 수 있다.
예를 들어, 기 설정된 이벤트는, (i)주차 지원 모드로의 진입을 지시하는 사용자 입력(예, 음성, 터치, 클릭, 제스처)의 수신 이벤트, (ii)차량(100)의 주차장 진입 이벤트, (iii)차량(100)에 기 설정된 목적지 도착 이벤트 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
다만, 주차 지원 모드로의 진입을 위해 미리 정해지는 이벤트의 종류가 위에서 열거된 예시에 한정되는 것은 아니고, 그 밖에 다른 종류의 이벤트가 사전에 정해질 수 있음은 물론이다. 또한, 단계 S810은 실시예에 따라 생략될 수 있다.
단계 S820에서, 주차 지원 장치(200)는 차량(100)으로부터 제공되는 외부 영상을 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(230)는 주차 지원 모드 진입 시, 인터페이스부(210)를 통해 제어부(170)에 외부 영상의 제공을 요청할 수 있다. 제어부(170)는 프로세서(230)의 요청에 응답하여, 카메라(161a-161d, 도 3 참조)에 의해 촬영되는 외부 영상 또는 서로 다른 방향에 대한 복수의 외부 영상들을 탑뷰 형태로 변환한 AVM 영상을 주차 지원 장치(200)에게 제공할 수 있다.
단계 S830에서, 주차 지원 장치(200)는 외부 영상으로부터 기 설정된 밝기 변화도가 나타나는 복수의 특징점들을 검출할 수 있다. 일반적으로, 주차선은 시인성이 높은 흰색 또는 황색들으로 도로에 마킹되는바, 주차선의 경계를 기준으로 급격한 밝기 변화(intensity gradient)가 형성된다. 이에 따라, 주차선을 향하는 방향으로 주차선의 경계에서 밝기가 급격히 증가하고, 주차선에서 멀어지는 방향으로 주차선의 경계에서 밝기가 급격히 감소하게 된다. 예컨대, 프로세서(230)는 릿지 필터(ridge filter)를 이용하여, 외부 영상으로부터 복수의 특징점들을 검출할 수 있다.
한편, 프로세서(230)는 2차원 평면에 투영된 외부 영상을 서로 직교하는 두 방향(예, 가로 방향과 세로 방향)을 따라 각각 스캔하여, 복수의 특징점들을 검출할 수 있다. 즉, 두 방향 중 어느 한 방향을 따라 스캔하여 기 설정된 밝기 변화도가 나타나는 특징점들을 검출하고, 나머지 방향을 따라 스캔하여 기 설정된 밝기 변화도가 나타나는 특징점들을 검출한 후, 두 방향에 대한 스캔을 통해 검출된 특징점들을 합산할 수 있다.
한편, 외부 영상에는 실제 주차선 외의 다른 객체(예, 그림자, 장애물, 눈)에 의한 특징점들이 존재할 수 있다. 실제 주차선 외의 다른 객체(예, 그림자, 장애물, 눈)에 의한 특징점들은, 주차선 검출 시 노이즈로 작용하여, 검출의 신뢰성을 저하시킬 수 있는바, 이를 적절히 제거하는 것이 필요하다. 이를 위해, 프로세서(230)는 검출된 복수개의 특징점들 중, 밝기 감소 경계에서 검출된 특징점과 밝기 증가 경계에서 검출된 특징점 간의 거리가 기 설정된 주차선 폭(예, 10~20cm)에 대응하는 크기를 벗어나는 경우, 해당 특징점들을 제거할 수 있다.
단계 S840에서, 주차 지원 장치(200)는 복수의 특징점들을 클러스터링하여, 복수의 주차선들로 분류할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(230)는 복수의 특징점들을 복수의 윤곽선 성분으로 변환하고, 복수의 윤곽선 성분 중 직선이 아닌 윤곽선 성분을 제거할 수 있다. 또한, 프로세서(230)는 기 설정된 크러스터링 기법 중 하나로서, DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)를 기반으로, 직선 성분들을 적어도 하나의 군집으로 라벨링할 수 있다. DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)는 각 점(point)별로 소정 영역 내에 기 설정된 개수 이상의 점들이 포함되는지 여부에 따라 군집을 분류하는 특성가지는 바, 서로 다른 방향의 직선 성분이 하나의 군집으로 분류되거나, 차량(100)의 휠에 의한 직선 성분이 실제 주차선에 대응하는 직선 성분과 연결되어 하나의 군집으로 분류되는 오류가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 저감하기 위해, 프로세서(230)는 각 군집에 속한 직선 성분들의 방향성을 고려하여, 각 군집에 속한 직선 성분들을 복수의 주차선들로 분류할 수 있다.
이에 따라, 소정값 이상의 기울기 차이를 가지는 두 윤곽선이 서로 연결되더라도, 프로세서(230)는 두 윤곽선을 서로 다른 주차선으로 분류할 수 있다. 결과적으로, 프로세서(230)에 의해 분류된 복수의 주차선들 중 어느 한 주차선은 나머지 주차선에 대하여 소정 거리 이상 이격되거나, 소정 각도 이상 기울어질 수 있다.
단계 S850에서, 주차 지원 장치(200)는 복수의 주차선들 각각의 특징 정보를 산출할 수 있다. 여기서, 주차선의 특징 정보란, 주차선의 위치, 길이, 기울기, 끝점, 타 주차선과의 연결 여부, 연결된 타 주차선과의 각도, 연결된 타 주차선과의 교점 등 어느 한 주차선을 다른 주차선과 구별할 수 있도록 하는 특징을 가지는 정보를 의미할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(230)는 복수의 주차선들 각각에 대하여 산출된 특징 정보를 기초로, 미리 정해진 기준에 따라 복수의 주차선들 간의 상관 관계를 산출할 수 있다. 예컨대, 프로세서(230)는 서로 평행한(예, 각도 차 1도 이내) 제1 방향의 주차선들을 나머지 주차선들과 구분하고, 나머지 주차선들 중 제1 방향의 주차선들과 연결되는 적어도 하나의 제2 방향의 주차선을 인식할 수 있다. 또한, 프로세서(230)는 제1 방향의 주차선들과 제2 방향의 주차선 간의 교점을 산출할 수 있다. 이때, 제1 방향의 주차선 또는 제2 방향의 주차선에 해당하지 않는 주차선은 노이즈로 처리 및 제거될 수 있다.
단계 S860에서, 주차 지원 장치(200)는 복수의 주차선들 중 둘 이상을 조합하여, 주차 구역을 검출할 수 있다. 예컨대, 프로세서(230)는 복수의 주차선들 각각의 위치, 길이, 기울기 및 타 주차선과의 연결 여부를 기초로, 복수의 주차선들 중 적어도 둘 이상의 주차선들을 조합하여, 주차 구역을 검출할 수 있다. 이때, 검출되는 주차 구역은 하나 또는 복수일 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(230)는 주차 구역의 검출에 앞서, 미리 정의된 확률 모델을 이용하여, 복수의 주차선들에 의해 경계가 정의되는 주차 구역의 형태를 분류 및 결정할 수 있다. 예컨대, 프로세서(230)는 결정 트리 분류기(decision tree classifier)로서 베이즈 분류기(bayes classifier)를 이용하여, 미리 정해진 주차 구역 형태들 중, 상기 검출된 복수의 주차선들에 의해 경계가 정의될 확률이 높은 순서대로 적어도 하나의 형태를 결정할 수 있다. 일 예로, 결정 트리 분류기(decision tree classifier)에 의해, 복수의 주차선들 중 서로 평행한 둘 이상의 제1 방향 주차선들 간의 상대적 위치를 기초로, 주차 구역의 형태가 결정될 수 있다. 이때, 제1 방향 주차선들과 연결되는 적어도 하나의 제2 방향 주차선이 있는 경우, 제1 방향 주차선들과 상기 제2 방향 주차선 간의 교차점 좌표를 더 기초로, 주차 구역의 형태가 결정될 수 있다. 반면, 제1 방향 주차선들과 연결되는 제2 방향 주차선이 없는 경우, 제1 방향 주차선들의 끝점 좌표를 더 기초로, 주차 구역의 형태가 결정될 수 있다.
프로세서(230)는 결정된 주차 구역의 형태를 더 기초로, 실제 주차 구역을 검출할 수 있다. 베이즈 분류기(bayes classifier)를 이용한 주차 구역의 형태 결정 동작에 관하여는, 이하 도 12를 참조하여 보다 상세히 살펴보기로 한다.
단계 S870에서, 주차 지원 장치(200)는 차량(100)이 이동 중인지 여부를 판단할 수 있다. 예컨대, 프로세서(230)는 차량(100)에 대한 상기 검출된 주차 구역의 상대적 크기, 위치 및 기울기를 기초로, 주차 구역에 대한 주차 궤적을 생성하고, 차량(100)이 주차 궤적을 추종하기 위한 주행을 개시하였는지 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 인터페이스부(210)를 통해 센싱부(160)로부터 차량(100)의 움직임 정보를 수신하고, 수신된 움직임 정보를 기초로 차량(100)의 이동 여부를 판단할 수 있다. 이때, 차량(100)의 움직임 정보에는, 이동 거리, 이동 속도, 이동 방향, 요 레이트 등 차량(100)의 이동과 관련된 데이터들이 포함될 수 있다. 만약, 차량(100)이 이동 중인 것으로 판단 시, 프로세서(230)는 단계 S880을 수행할 수 있다.
단계 S880에서, 주차 지원 장치(200)는 상기 검출된 주차 구역을 트래킹할 수 있다. 이때, 프로세서(230)는 주차 지원 모드가 종료될 때까지, 소정 주기마다 상기 검출된 주차 구역을 반복적으로 트래킹할 수 있다.
차량(100)이 주차 궤적을 따라 이동하는 경우, 시간에 따라 순차적으로 제공되는 외부 영상 내에서 상기 검출된 주차 구역의 위치와 기울기는 변화할 수 있는바, 상기 검출된 주차 구역 내에 정확히 주차하기 위해서, 프로세서(230)는 주차가 완료될때까지 상기 검출된 주차 구역을 소정 주기마다 트래킹할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(230)는 주차 궤적을 따라 차량(100)이 이동하는 경우, 차량(100)의 움직임 정보를 기초로, 소정 주기마다 차량(100)에 대한 주차 구역의 상대적 위치 및 기울기를 추정할 수 있다. 예컨대, 프로세서(230)는 칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여, 차량(100)이 이동 중인 제1 시점에서의 (i)주차 구역의 위치 및 기울기와 (ii)차량(100)의 속도, 방향 및 요 레이트를 기초로, 소정 시간 이후 제2 시점에서의 주차 구역의 위치 및 기울기를 예측할 수 있다. 즉, 프로세서(230)는 차량(100)이 소정 시간동안 이동하기 전후로 주차 구역의 위치 및 기울기가 각각 얼마만큼의 차이를 가질지 예측할 수 있다.
또한, 프로세서(230)는 차량(100)의 상기 제2 시점에서 수신되는 외부 영상에 나타나는 주차 구역의 위치 및 기울기를 산출하고, 제2 시점에서 산출된 주차 구역의 위치 및 기울기를 이용하여, 상기 제2 시점에 대하여 앞서 추정된 주차 구역의 위치 및 기울기를 보정할 수 있다.
한편, 상기 검출된 주차 구역의 경계를 정의하는 주차선들 중 적어도 하나의 일부가 차량(100) 또는 장애물에 의해 적어도 일시적으로 가려지는 상황이 발생할 수 있다. 이 경우, 상기 검출된 주차 구역에 대한 데이터가 소실되므로, 주차의 정확성과 신속성이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 저감하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치(200)는, 동일한 주차 구역에 대하여 과거에 산출된 특징 정보를 이용하여, 가려진 부분을 계속 트래킹할 수 있다. 이에 대하여는, 이하 도 15 내지 도 17을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.
이하에서는, 주차 지원 장치(200)로 제공되는 외부 영상이 AVM 영상인 것으로 가정한다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치(200)가 외부 영상으로부터 특징점을 추출하는 방법을 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
주차 지원 장치(200)는 외부 영상으로부터 기 설정된 밝기 변화도를 가지는 복수의 특징점을 추출하는 경우, 누락되는 특징점을 저감하기 위해, 서로 다른 두 방향을 따라 외부 영상을 스캔할 수 있다.
도 9a는 프로세서(230)가 특정 시점에 수신된 외부 영상(900)을 기 설정된 방향을 따라 스캔하는 것을 예시한다.
프로세서(230)는 2차원 외부 영상(900)의 중심을 원점 Ο(0,0)으로 설정할 수 있다. 이 경우 원점 은 차량(100)의 중심 위치를 가리킬 수 있다. 차량이 이동하는 경우, 차량(100)의 중심 위치는 외부 영상(900)의 원점에 고정되며, 마킹들(M1-M3)만이 상대적으로 변화하게 된다.
외부 영상(900)에는 지면에 그려진 적어도 하나의 마킹(M1-M3)이 나타날 수 있다. 제1 마킹(M1)은 실제 주차선에 대응하는 것이고, 제2 및 제3 마킹(M2, M3)은 주차선이 아닌 차선이 대응하는 것일 수 있다. 도시하지는 않았으나, 사물 또는 사물에 의한 그림자에 의한 마킹이 추가적으로 나타날 수도 있다.
프로세서(230)는 외부 영상(900)을 좌에서 우로 스캔하면서, 기 설정된 밝기 변화도가 나타나는 특징점들을 검출할 수 있다. 이때, 외부 영상(900)에 대한 좌우 방향의 스캔은, 픽셀 단위로 수행될 수 있다.
도시된 바와 같이, 좌에서 우로 향하는 스캔이 진행됨에 따라, 기 설정된 밝기 변화도 이상으로 밝기가 급격히 증가하는 지점(local maxima)인 제1 마킹(M1)의 일 영역의 좌측 경계에서 특징점(911, 921)이 검출되고, 밝기가 급격히 감소하는 지점(local minima)인 제1 마킹(M1)의 동일 영역의 우측 경계에서 특징점(912, 922)이 검출될 수 있다.
프로세서(230)는 특징점들 간의 분포 관계를 기초로, 검출된 특징점들이 주차선에 의한 것인지 판단할 수 있다. 예컨대, 프로세서(230)는 좌측 경계의 특징점(911)과 우측 경계의 특징점(912) 간의 간격이 기 설정된 주차선 폭에 대응하는 경우, 두 특징점(911, 912)이 주차선에 의한 것으로 판단하고, 반대의 경우에는 주차선 외의 마킹에 의한 것으로 판단할 수 있다.
프로세서(230)는 제1 마킹(M1)의 나머지 부분과 제2 및 제3 마킹(M2, M3)에 대하여도, 좌우 방향의 스캔을 통해, 특징점들을 검출할 수 있다.
도 9b는 프로세서(230)가 특정 시점에 수신된 외부 영상(900)을 도 9a에 도시된 방향과는 다른 방향을 따라 스캔하는 것을 예시한다. 예컨대, 도시된 바와 같이, 프로세서(230)는 좌우 방향에 직교하는 상하 방향을 따라 외부 영상(900)을 스캔할 수 있다.
프로세서(230)는 외부 영상(900)을 상에서 하로 스캔하면서, 기 설정된 밝기 변화도가 나타나는 특징점들을 검출할 수 있다. 이때, 외부 영상(900)에 대한 상하 방향의 스캔은, 픽셀 단위로 수행될 수 있다.
도시된 바와 같이, 상에서 하로 향하는 스캔이 진행됨에 따라, 기 설정된 밝기 변화도 이상으로 밝기가 급격히 증가하는 지점(local maxima)인 제1 마킹(M1)의 일 영역의 상측 경계에서 특징점(931, 941)이 검출되고, 밝기가 급격히 감소하는 지점(local minima)인 제1 마킹(M1)의 동일 영역의 하측 경계에서 특징점(932, 942)이 검출될 수 있다.
프로세서(230)는 특징점들 간의 분포 관계를 기초로, 검출된 특징점들이 주차선에 의한 것인지 판단할 수 있다. 예컨대, 프로세서(230)는 상측 경계의 특징점(931)과 하측 경계의 특징점(932) 간의 간격이 기 설정된 주차선 폭에 대응하는 경우, 두 특징점(931, 932)이 주차선에 의한 것으로 판단하고, 반대의 경우에는 주차선 외의 마킹에 의한 것으로 판단할 수 있다.
프로세서(230)는 제1 마킹(M1)의 나머지 부분과 제2 및 제3 마킹(M2, M3)에 대하여도, 상하 방향의 스캔을 통해, 특징점들을 검출할 수 있다.
한편, 프로세서(230)는 외부 영상(900)에 대하여 서로 다른 둘 이상의 방향으로 스캔을 통해 검출한 특징점들을 합산할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치(200)가 외부 영상으로부터 검출된 특징점을 이용하여 복수의 주차선을 검출하는 방법의 일 예를 설명하는 데에 참조되는 도면이다. 이해를 돕기 위해, 도 9a 및 도 9b에 도시된 외부 영상(900)을 기준으로 설명하기로 한다.
도 10는 외부 영상(900)으로부터 검출된 특징점들의 밀집도(density)를 기초로, 검출된 특징점들을 적어도 하나 이상의 군집으로 클러스터링한 것을 예시한다.
예컨대, 프로세서(230)는 DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)을 이용하여, 어느 한 특정 특징점에 대한 단위 영역(epsilon)(예, 기 설정된 반경의 원) 내에서 이웃하는 특징점을 개수의 산출하고, 기 설정된 개수 이상의 이웃하는 특징점들이 포함되는 경우, 상기 특정 특징점을 핵심 객체로 라벨링하고, 반대의 경우에는 노이즈 객체로 라벨링할 수 있다. 만약, 상기 특정 특징점이 핵심 객체인 경우, 상기 단위 영역 내의 다른 특징점도 동일한 방식에 의해 핵심 객체로 라벨링되는지 여부에 따라, 군집을 확장시켜나가는 과정을 반복하여, 검출된 모든 특징점들을 적어도 하나 이상의 군집으로 분류할 수 있다.
이에 따라, 도 10의 (a)와 같이, 외부 영상(900)의 제1 내지 제3 마킹(M1-M3)으로부터 검출된 특징점들은 제1 내지 제3 군집(G1-G3)으로 분류될 수 있다. 한편, DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)과 같이 밀집도(density) 기반의 클러스터링은, 방향성이 고려되지 않는바, 실제로는 서로 연결된 복수의 주차선들로 이루어진 제1 마킹(M1)이 단일의 군집(G1)으로 분류될 수 있다. 또한, 방향성이 고려되지 않을 경우, 제1 마킹(M1)에 인접한 사물의 경계(outlier)로부터 검출된 특징점도 제1 마킹(M1)과 함께 단일의 군집(G1)으로 분류될 수 있다.
도 10의 (b)는, 프로세서(230)가 도 10의 (a)에 도시된 제1 군집(G1)을 이에 포함된 직선 성분들의 방향성(즉, 기울기)을 기초로, 복수의 주차선들로 분류하는 것을 예시한다. 프로세서(230)는 제1 군집(G1)에 포함된 직선 성분들 각각의 위치와 기울기를 산출하고, 서로 소정 거리 이상 이격되거나 소정값 이상의 각도 차이를 가지는 직선 성분들을 별개의 주차선으로 분류할 수 있다. 예를 들어, 제1 군집(G1)에는 서로 평행하게 상하로 이격되는 6개의 직선 성분들 및 상기 6개의 직선 성분들의 끝에 동시에 연결되는 1개의 직선 성분이 포함되는 바, 프로세서(230)는 이러한 직선 성분들을 순서대로 제1 내지 제7 주차선(1011-1017)으로 분류할 수 있다.
도 10의 (c)는 프로세서(230)가 제1 내지 제6 주차선(1011-1016)과 제7 주차선(1017) 간의 교점의 위치를 산출하는 것을 예시한다.
프로세서(230)는 분류된 제1 내지 제7 주차선(1011-1017) 각각에 대한 직선의 방정식을 산출하고, 산출된 직선의 방정식들 간의 교점(J)을 산출할 수 있다. 또한, 프로세서(230)는 산출된 교점(J)들 중, 서로 인접한 두 교점(J)들 간의 거리가 기 설정된 주차 구역의 규격을 만족하는지 판단할 수 있다. 만약, 두 교점(J)들 간의 거리가 기 설정된 주차 구역의 규격을 만족하는 경우, 두 교점을 연결하는 선을 차량(100)의 진입선으로 설정할 수 있다.
도 11a는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치(200)가 외부 영상으로부터 검출된 특징점을 이용하여 복수의 주차선을 검출하는 방법의 다른 예를 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
도 11a의 (a)는 차량(100) 주변에 직각 개방형 주차 구역의 경계를 정의하는 마킹이 외부 영상(1100)에 나타나는 것을 예시한다.
도 11a의 (a)를 참조하면, 도 10의 (a)에 도시된 직각 폐쇄형 주차 구역과 달리, 제7 주차선(1017)에 대응하는 주차선이 그려져 있지 않다. 즉, 차량(100)을 기준으로 일 측에 서로 평행하게 상하로 이격되는 6개의 직선 성분들이 순서대로 제1 내지 제6 주차선(1111-1116)으로 분류될 수 있다. 이 경우, 제1 내지 제6 주차선(1111-1116)과 동시에 연결되는 상하 방향의 주차선이 존재하지 않는바, 도 10의 (c)와 같은 교점(J)의 산출이 불가능하다. 이 경우, 프로세서(230)는 주차선(1111-1116) 각각의 끝점(E)의 위치(예, 좌표값)를 산출할 수 있다.
도 11b는 도 10 및 도 11a를 참조하여 전술한 방식을 다양한 외부 영상들에 적용한 실제 주차선의 검출 결과를 예시한다.
첫번째 외부 영상(1151)은 차량(100)을 기준으로 좌측과 우측에 각각 직각 폐쇄형 주차 구역들을 형성하는 주차선들이 마킹되어 있는 경우, 주차선 검출 결과를 예시한다. 두번째 외부 영상(1152)은 차량(100)을 기준으로 좌측에 기울어진 직각 폐쇄형 주차 구역들을 형성하는 주차선들이 마킹되고, 우측에 계단 폐쇄형 주차 구역들을 형성하는 주차선들이 마킹되어 있는 경우, 주차선 검출 결과를 예시한다. 세번째 외부 영상(1153)은 차량(100)을 기준으로 좌측에 사선 개방형 주차 구역들을 형성하는 주차선들이 마킹되고, 우측에 평행 폐쇄형 주차 구역들을 형성하는 주차선들이 마킹되어 있는 경우, 주차선 검출 결과를 예시한다.
도시된 바와 같이, 프로세서(230)는 밀집도 및 방향성이 고려된 클러스터링 기법을 이용하여, 다양한 위치, 기울기, 형상 등을 가지는 마킹의 특징점들을 복수의 주차선들로 정확하게 분류할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치(200)가 분류된 복수의 주차선들을 특징을 기초로, 주차 구역의 형태를 결정하는 방법을 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
주차 지원 장치(200)는 미리 정해진 확률 모델을 이용하여, 도 10에 도시된 것 등과 같이 분류된 복수의 주차선들에 의해 경계가 정의되는 주차 구역의 형태를 유추할 수 있다. 예컨대, 미리 정해진 확률 모델은, 결정 트리 분류기(decision tree classifier)의 일 유형인 베이즈 분류기(bayes classifier)일 수 있다. 베이즈 분류기(bayes classifier)는 분류된 복수의 주차선들 각각의 특징 정보(예, 길이, 위치, 기울기, x 절편, y 절편, 끝점의 좌표, 타 주차선과의 상대적 분포 관계, 타 주차선과의 교점의 좌표 등)를 입력받아, 이에 대응하는 주차 구역의 존재 여부 및 형상을 출력할 수 있다.
도 12를 참조하면, 베이즈 분류기(bayes classifier)는 루트 노드(1210), 가지 노드(1220, 1231, 1232, 1241, 1242, 1250) 및 단말 노드(1260, 1271-1277)를 포함할 수 있다.
루트 노드(1210)에서, 복수의 주차선들 중 서로 평행한 둘 이상의 제1 방향 주차선이 있는지 판단된다. 이때, 제1 방향 주차선은 서로 차량(100)의 전폭 이상 이격되는 것으로 한정될 수 있다. 예컨대, 도 10에 도시된 제1 내지 제6 주차선(1011-1016)과 같은 주차선들이 있는지 판단된다.
만약, 루트 노드(1210)의 판단 결과가 'YSE'이면, 가지 노드(1220)로 진행된다. 반면, 루트 노드(1210)의 판단 결과가 'NO'이면, 단말 노드(1260)에 의해, 현재의 외부 영상 내에는 검출 가능한 주차 구역이 없는 것으로 판단한다.
가지 노드(1220)에서, 복수의 주차선들 중 제1 방향 주차선과 연결되는 제2 방향 주차선이 있는지 판단된다. 만약, 가지 노드(1220)의 판단 결과가 'YSE'이면, 가지 노드(1231)를 루트 노드로 하는 제1 서브 트리(TS1)로 진행된다. 반면, 가지 노드(1220)의 판단 결과가 'NO'이면, 가지 노드(1232)를 루트 노드로 하는 제2 서브 트리(TS2)로 진행된다.
제1 서브 트리(TS1)의 가지 노드(1231)에서, 제2 방향 주차선이 복수인지 판단된다. 만약, 가지 노드(1231)의 판단 결과가 'YSE'이면, 단말 노드(1271)에 의해 주차 구역의 형태가 계단 폐쇄형인 것으로 결정된다. 계단 폐쇄형은, 도시된 바와 같이, 서로 인접한 직사각형(정사각형 제외)이 긴 모서리를 따라 높이차를 두고 계단 형상을 이루는 형태를 의미한다.
만약, 가지 노드(1231)의 판단 결과가 'NO'이면(즉, 제2 방향 주차선이 하나이면), 가지 노드(1241)로 진행된다.
가지 노드(1241)에서, 제1 방향 주차선과 제2 방향 주차선이 직교하는지 판단된다. 만약, 가지 노드(1241)의 판단 결과가 'YES'이면, 가지 노드(1250)로 진행된다. 만약, 가지 노드(1241)의 판단 결과가 'NO'이면, 단말 노드(1274)에 의해 주차 구역의 형태가 사선 폐쇄형인 것으로 결정된다. 사선 폐쇄형은, 도시된 바와 같이, 서로 인접하는 평행사변형(직사각형 제외)들로 이루어지는 형태를 의미할 수 있다.
한편, 도시하지는 않았으나, 제1 방향 주차선과 제2 방향 주차선이 이루는 각도가 소정 범위를 벗어나면, 제1 방향 주차선과 제2 방향 주차선에 의해 경계가 정의되는 영역이 주차 구역이 아닌 것으로 판단될 수 있다.
가지 노드(1250)에서 서로 인접한 제1 방향 주차선들의 간격이 기 설정된 임계값(T1)(예, 차량(100)의 전장) 미만인지 판단된다. 만약, 가지 노드(1250)의 판단 결과가 'YES'이면, 단말 노드(1272)에 의해 주차 구역의 형태가 직각 폐쇄형인 것으로 결정된다. 직각 폐쇄형은, 도시된 바와 같이, 직사각형(정사각형 제외)들이 긴 모서리로 인접하는 형태를 의미할 수 있다. 만약, 가지 노드(1250)의 판단 결과가 'NO'이면, 단말 노드(1273)에 의해 주차 구역의 형태가 평행 폐쇄형인 것으로 결정된다. 평행 폐쇄형은, 도시된 바와 같이, 직사각형(정사각형 제외)들이 짧은 모서리로 인접하는 형태를 의미할 수 있다.
한편, 제2 서브 트리(TS2)의 가지 노드(1232)에서, 제1 방향 주차선들의 간격이 기 설정된 임계값(T1)(예, 차량(100)의 전장) 미만인지 판단된다. 만약, 가지 노드(1232)의 판단 결과가 'YES'이면, 가지 노드(1242)로 진행된다. 만약, 가지 노드(1232)의 판단 결과가 'NO'이면, 단말 노드(1277)에 의해 주차 구역의 형태가 평행 개방형인 것으로 결정된다. 평행 개방형은, 도시된 바와 같이, 복수의 'ㄷ' 형상 또는 '=' 형상들이 모서리를 인접하면서 연속되는 형태를 의미할 수 있다.
가지 노드(1242)에서 제1 방향 주차선들이 사선인지 판단된다. 만약, 가지 노드(1242)의 판단 결과가 'YES'이면, 단말 노드(1275)에 의해 주차 구역의 형태가 사선 개방형인 것으로 결정된다. 사선 개방형은, 도시된 바와 같이, 제1 방향 주차선들이 기울어진 상태로 연속되는 형태를 의미할 수 있다. 만약, 가지 노드(1242)의 판단 결과가 'NO'이면, 단말 노드(1276)에 의해 주차 구역의 형태가 직각 개방형인 것으로 결정된다. 직각 개방형은, 도시된 바와 같이, 제1 방향 주차선들이 기울어지지 않은 상태로 연속되는 형태를 의미할 수 있다.
도 12에 따르면, 지면에 마킹된 주차선의 일부가 외부 영상 내에 나타나지 않더라도, 해당 주차선에 의해 경계가 정의되는 주차 구역의 전체적인 형태를 보다 정확하게 추정할 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치(200)가 복수의 주차선들 중 둘 이상의 조합하여 주차 구역을 검출하는 방법의 일 예를 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
도 13의 (a)를 참조하면, 프로세서(230)는 분류된 복수의 주차선들의 특성 정보를 기초로, 둘 이상의 주차선들을 조합하여, 외부 영상에서 적어도 하나의 주차 구역을 검출할 수 있다. 이해를 돕기 위해, 도 10의 (c)와 같이 6개의 제1 방향 주차선들(1011-1016)과 제2 방향 주차선(1017)이 검출되고, 제1 방향 주차선들(1011-1016)과 제2 방향의 주차선(1017) 간의 교점으로서, 제1 내지 제6 교점(J1-J6)이 산출된 것으로 가정한다. 예컨대, 제1 교점(J1)은 가장 상단의 제1 방향 주차선(1011)과 제2 방향 주차선(1017) 간의 교점으로서, 제1 방향 주차선(1011)과 제2 방향 주차선(1017) 각각의 직선의 방정식을 이용하여, 제1 교점(J1)을 산출할 수 있다. 나머지 교점도 동일한 방식으로 산출될 수 있다.
한편, 도시된 바와 같이, 외부 영상(900)에 나타나는 주차 구역이 직각 폐쇄형인 경우, 프로세서(230)는 서로 인접한 교점들 간의 간격을 폭(도 14의 부호 'W' 참조)으로 가지는 복수의 주차 구역을 검출할 수 있다. 예컨대, 제1 교점(J1)과 제2 교점(J2) 간의 간격을 폭으로 가지는 제1 주차 구역(1311)을 검출할 수 있다. 나머지 교점들에 대하여도 동일한 방식을 통해 제2 내지 제5 주차 구역(1312-1315)을 검출할 수 있다.
도 13의 (b)는 외부 영상(900)으로부터 검출된 주차 구역들 중 어느 하나에 대한 주차 궤적을 생성하는 것을 예시한다.
프로세서(230)는 미리 정해진 규칙에 따라, 제1 내지 제5 주차 구역(1311-1315) 중 어느 하나를 자동 선택하고, 선택된 주차 구역(즉, 목표 주차 구역)에 대한 주차 궤적을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(230)는 제1 내지 제5 주차 구역(1311-1315) 중 차량(100)과의 거리가 가장 가까운 주차 구역을 선택할 수 있다.
또는, 프로세서(230)는 제1 내지 제5 주차 구역(1311-1315)에 대응하는 제1 내지 제5 그래픽 객체를 디스플레이(141)에 표시하고, 사용자에 의해 선택(예, 터치 입력, 음성 입력)된 그래픽 객체에 대응하는 주차 구역(즉, 목표 주차 구역)을 선택할 수 있다.
만약, 미리 정해진 규칙에 따라 또는 사용자 입력에 따라, 제4 주차 구역(1314)가 목표 주차 구역으로 선택된 경우, 프로세서(230)는 차량(100)에 대한 제4 주차 구역(1314)의 상대적 위치 및 기울기를 기초로, 차량(100)의 현 위치로부터 제4 주차 구역(1314)을 연결하는 주차 궤적(C)을 생성할 수 있다.
프로세서(230)는 2차원의 AVM 영상인 외부 영상(900)의 중심 좌표인 Ο(0,0), 즉 차량(100)의 현 위치를 원점으로 설정하여, 차량(100)의 현 위치에 대한 제4 주차 구역(1314)의 상대적 위치를 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(230)는 제4 교점(J4) 및 제5 교점(J5)의 좌표를 산출하여, 제4 주차 구역(1314)이 차량(100)으로부터 어느 방향으로 얼마만큼 떨어져 있는지 산출할 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치(200)가 차량(100)의 이동 시, 목표 주차 구역을 트래킹하는 방법의 일 예를 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
차량(100)은 주차 지원 장치(200)에 의해 생성된 주차 궤적(C, 도 13 참조)를 따라 제4 주차 구역(1314)을 향하여 이동할 수 있다. 여기서, 제4 주차 구역(1314)은 주차 지원 장치(200)에 의해 검출된 모든 주차 구역 중 자동 또는 사용자에 의해 선택된 목표 주차 구역일 수 있다.
도 14는 차량(100)이 제4 주차 구역(1314)을 향하여 이동 중인 특정 시점의 외부 영상(1400)을 예시한다.
차량(100)의 이동 중, 프로세서(230)는 소정 주기(Tc)(예, Tc=0.01초)마다 제4 주차 구역(1314)의 상태 정보를 산출할 수 있다. 예컨대, 제4 주차 구역(1314)의 k번째 주기에 대한 상태 정보로서, 하기의 수학식 1을 산출할 수 있다.
Figure pat00001
여기서, xk는 두 교점(J4, J5)을 연결하는 선의 중점(Pk)의 x축 좌표이고, yk는 중점(Pk)의 y축 좌표이며, Ck는 제4 주차 구역(1314)의 기울기일 수 있다. ck는 제4 주차 구역(1314)의 폭을 정의하는 양측 주차선의 기울기와 동일할 수 있다.
또한, 프로세서(230)는 k번째 주기에 대한 차량(100)의 움직임 정보로서, 하기의 수학식 2를 산출할 수 있다.
Figure pat00002
여기서, Vx는 차량(100)의 x축 방향 속력이고, Vy는 차량(100)의 y축 방향 속력이며, τ는 차량(100)의 요레이트(yaw rate)이다. 차량(100)의 움직임 정보는 센싱부(160)로부터 제공될 수 있음은 전술한 바와 같다.
프로세서(230)는 하기의 수학식 3을 이용하여, k번째 주기의 다음 주기인 (k+1)번째 주기에 대한 제4 주차 구역(1314)의 상태 정보를 예측할 수 있다.
Figure pat00003
여기서, Tc는 기 설정된 주기일 수 있다. 즉, 프로세서(230)는 현재인 k번째 주기에 대한 제4 주차 구역(1314)의 상태 정보 및 차량(100)의 움직임 정보를 기초로, 미래인 (k+1)번째 주기에 대한 제4 주차 구역(1314)의 상태 정보를 예측할 수 있다.
또한, 프로세서(230)는 미래인 (k+1)번째 주기에 대하여 예측된 상태 정보를, 실제 (k+1)번째 주기에서 산출된 상태 정보를 이용하여 보정할 수 있다. 프로세서(230)는 (k+1)번째 주기에 대하여 예측된 상태 정보와 (k+1)번째 주기에서 산출된 실제 상태 정보 간의 차이를 산출하고, 산출된 차이를 이용하여 다음 주기(즉, (k+2)번째 주기 이후)에 대하여 예측되는 상태 정보를 보정할 수 있다.
한편, 수학식 1 내지 3은 예시적인 것이며, 그 밖의 다른 수학식이 목표 주차 구역의 예측을 위해 이용될 수 있다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치(200)가 기 검출된 주차선 중 사물에 의해 가려진 부분을 트래킹하는 방법의 일 예를 설명하는 데에 참조되는 도면이다. 이해를 돕기 위해, 도 14에 도시된 목표 주차 구역(1314)으로 차량(100)이 이동 중인 상황을 기준으로 설명하기로 한다.
도 15의 (a)는 차량(100)이 목표 주차 구역(1314) 내로 진입 중인 특정 시점의 외부 영상(1500)에서, 목표 주차 구역(1314)의 폭을 정의하는 두 교점(J4, J5) 중 어느 하나(J4)가 차량(100)에 의해 가려지는 상황을 예시한다. 교점(J4)이 차량(100)에 의해 가려지면, 경우에 따라, 프로세서(230)는 목표 주차 구역(1314)에 대한 트래킹에 실패하여, 주차의 정확성과 신속성이 저하되거나, 목표 주차 구역을 변경해야 할 수도 있다.
도 15의 (b)는 주차 지원 장치(200)가 가려진 교점(J4)에 인접한 다른 교점(J3, J5)을 이용하여, 가려진 교점(J4)의 위치를 예측한 결과(J4')를 예시한다.
일 예로, 세 교점(J3-J5)은 하나의 제2 방향 주차선 상에 위치하는 점들인 바, 프로세서(230)는 차량(100)에 의해 가려지지 않은 제3 교점(J3)의 좌표값을 이용하여 가려진 교점(J4)에 대한 제1 예측점을 산출하고, 제5 교점(J5)의 좌표값을 이용하여 가려진 교점(J5)에 대한 제2 예측점을 산출할 수 있다. 만약, 제1 예측점과 제2 예측점이 동일한 경우, 프로세서(230)는 공통된 예측점(J4')의 좌표에 교점(J4)이 위치하는 것으로 예측할 수 있다.
다른 예로, 제3 교점(J3)의 좌표값과 제5 교점(J5)의 좌표값의 중간값에, 교점(J4)이 위치하는 것으로 예측할 수 있다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치(200)가 기 검출된 주차선 중 사물에 의해 가려진 부분을 트래킹하는 방법의 다른 예를 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
도 16의 (a)는 제1 시점의 외부 영상(1600a)에서 검출된 주차선들 간의 교점들(J11-J14)의 분포를 예시한다. 프로세서(230)는 제1 시점에서 검출된 주차선들 간의 교점들(J11-J14)의 좌표값을 메모리(220)에 저장할 수 있다.
도 16의 (b)는 제1 시점 이후에 차량(100)이 이동 중인 제2 시점의 외부 영상(1600b)에서 검출된 주차선들 간의 교점들(J11', J12', J14')의 분포를 예시한다. 제2 시점의 교점들(J11', J12', J14')은 각각 제1 시점의 교점들(J11, J12, J14)과 동일하다. 도시된 바와 같이, 제1 시점의 교점들(J11, J12, J14)과 제2 시점의 교점들(J11', J12', J14')의 위치는, 제1 시점과 제2 시점 간의 시간동안 차량(100)이 이동한 거리와 방향에 대응하는 만큼 변경될 수 있다.
한편, 제1 시점의 외부 영상(1600a)에는 나타나지 않았던 장애물(1610)(예, 타차량, 보행자)이 제2 시점의 외부 영상(1600b)에 나타날 수 있고, 장애물(1610)에 의해 제3 교점(J11)이 가려질 수 있다. 이에 따라, 제2 시점의 외부 영상(1600b)만으로는 제3 교점(J11)의 변화된 위치가 정확히 검출되지 않아, 결과적으로 주차 구역 검출의 정확성과 신속성을 저하할 수 있다.
도 16의 (c)는 제1 시점의 외부 영상(1600a)을 이용하여 제2 시점의 외부 영상(1600b)에 나타나지 않는 제3 교점(J11)의 위치를 예측한 결과를 보여준다.
구체적으로, 프로세서(230)는 과거에 수신된 외부 영상(1600a)을 이용하여 현재의 외부 영상(1600b) 내의 교점을 트래킹할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(230)는 회전 및 변위(rotation & translation) 기법을 이용하여, 외부 영상별 주차선들의 교점 또는 끝점을 트래킹할 수 있다. 예를 들어, 도시된 바와 같이, 프로세서(230)는 제1 시점의 교점들(J11, J12, J14) 각각을 제2 시점의 교점들(J11', J12', J14')로 투영하기 위한 회전량 및 변위량을 산출하고, 산출된 회전량 및 변위량을 기초로, 교점(J13)의 변화된 위치(J13')를 예측할 수 있다.
도 16에 따르면, 기 검출된 주차선의 특징이 현재 시점에서 검출되지 않더라도, 과거의 특징 정보를 이용하여, 현재의 상태를 예측함으로써, 주차선 또는 주차 구역에 대한 트래킹을 유지할 수 있다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 지원 장치(200)가 기 검출된 주차선 중 사물에 의해 가려진 부분을 트래킹하는 방법의 또 다른 예를 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
도 17의 (a)는 기 선택된 목표 주차 구역(1710)으로 진입하기 전의 외부 영상(1700a)을 예시한다. 프로세서(230)는, 외부 영상(1700a)으로부터 목표 주차 구역(1710)의 경계를 정의하는 주차선 4개 중, 외부 영상(1700a)에는 나타나지 않는 어느 한 주차선을 제외한 3개의 주차선(1711-1713)만을 검출할 수 있다. 나머지 하나의 주차선은 미검출된 상태이지만, 프로세서(230)는 도 12와 같은 확률 모델을 이용하여 목표 주차 구역(1710)이 직각 폐쇄형인 것으로 결정하고, 목표 주차 구역(1710)에 대한 주차 궤적을 생성할 수 있다.
도 17의 (b)는 차량(100)이 목표 주차 구역(1710)에 진입 중인 시점의 외부 영상(1700b)을 예시한다. 도시된 바와 같이, 외부 영상(1700b)에서는 제1 주차선(1711)이 차량(100)에 의해 가려질 수 있다. 어느 한 시점에서 검출된 제1 내지 제3 주차선(1711-1713)만을 기초로 목표 주차 구역(1710)에 대한 주차를 진행하는 도중, 갑자기 기 검출된 주차선(1711-1713) 중 어느 한 주차선(1711)이 검출되지 않으면, 목표 주차 구역(1710)에 대한 트래킹의 정확도가 낮아질 수 있다.
한편, 도 17의 (a)에 도시된 외부 영상(1700a)과 비교할 때, 프로세서(230)는 외부 영상(1700b)으로부터 목표 주차 구역(1710)의 경계를 정의하는 새로운 제4 주차선(1714)을 검출할 수 있다.
한편, 도 17의 (a)에 도시된 외부 영상(1700a)과 비교할 때, 프로세서(230)는 외부 영상(1700b)으로부터 목표 주차 구역(1710)의 경계를 정의하는 새로운 제4 주차선(1714)을 검출할 수 있다.
도 17의 (c)는 제4 주차선(1714)의 특징 정보를 기초로, 차량(100)에 의해 가려진 제1 주차선(1711)의 위치 및 기울기를 예측한 결과를 예시한다. 예컨대, 프로세서(230)는 직각 폐쇄형 주차 구역에 대하여 미리 정해진 조건, 예컨대 (i)제4 주차선(1714)과 평행할 것, (ii)제4 주차선(1714)의 길이(W)와 동일한 길이를 가질 것, (iii)제2 및 제3 주차선(1712, 1713)과 직교할 것 및 (iv)제2 및 제3 주차선(1712, 1713)의 길이(L)와 동일한 거리만큼 제4 주차선(1714)의 법선 방향으로 이격될 것을 만족하는 직선 성분(1711')이 제1 주차선(1711)인 것으로 예측할 수 있다.
프로세서(230)는 외부 영상(1700b)에서 검출되는 제2 내지 제4 주차선(1712-1714)과 함께, 상기 예측된 제1 주차선(1711)을 이용하여 목표 주차 구역(1710)을 연속적으로 트래킹함으로써, 목표 주차 구역(1710)에 대한 주차의 정확도를 높일 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
또한, 이상에서 설명한 본 발명은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니라, 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수 있다.
100: 차량
200: 주차 지원 장치

Claims (17)

  1. 차량에 구비된 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 외부 영상을 수신하는 인터페이스부; 및
    상기 인터페이스부로부터 제공되는 상기 외부 영상을 이용하여, 상기 차량 주변의 적어도 하나의 주차 구역을 검출하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 외부 영상으로부터 기 설정된 밝기 변화도가 나타나는 복수의 특징점들을 검출하고,
    상기 복수의 특징점들 중 적어도 일부를 직선 형태를 가지는 복수의 주차선들로 분류하며,
    상기 복수의 주차선들 중 적어도 둘 이상의 주차선들을 조합하여, 상기 주차 구역을 검출하는, 주차 지원 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 외부 영상은,
    어라운드 뷰 모니터링(Around View Monitoring) 영상인, 주차 지원 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 외부 영상을 서로 직교하는 두 방향을 따라 각각 스캔하여, 상기 복수의 특징점들을 검출하는, 주차 지원 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    기 설정된 클러스터링 기법을 이용하여, 상기 복수의 특징점들을 적어도 하나의 군집으로 분류하고,
    상기 적어도 하나의 군집 포함된 직선 성분들의 방향성을 기초로, 상기 적어도 하나의 군집을 상기 복수의 주차선들로 분류하는, 주차 지원 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 주차선들 중 어느 한 주차선은 나머지 주차선에 대하여 소정 거리 이상 이격되거나, 소정 각도 이상 기울어지는, 주차 지원 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 주차선들 각각의 위치, 길이, 기울기 및 타 주차선과의 연결 여부를 기초로, 상기 복수의 주차선들 중 적어도 둘 이상의 주차선들을 조합하여, 상기 주차 구역을 검출하는, 주차 지원 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 주차선들 중 서로 평행한 둘 이상의 제1 방향 주차선들 간의 상대적 위치를 기초로, 상기 주차 구역의 형태를 결정하는, 주차 지원 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 주차선들 중, 상기 제1 방향 주차선들과 연결되는 적어도 하나의 제2 방향 주차선이 있는 경우, 상기 제1 방향 주차선들과 상기 제2 방향 주차선 간의 교차점 좌표를 더 기초로, 상기 주차 구역의 형태를 결정하는, 주차 지원 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 주차선들 중, 상기 제1 방향 주차선들과 연결되는 제2 방향 주차선이 없는 경우, 상기 제1 방향 주차선들의 끝점 좌표를 더 기초로, 상기 주차 구역의 형태를 결정하는, 주차 지원 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량에 대한 상기 주차 구역의 상대적 크기, 위치 및 기울기를 기초로, 상기 주차 구역에 대한 주차 궤적을 생성하는, 주차 지원 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 주차 궤적을 따라 상기 차량이 이동하는 경우, 상기 차량의 제1 시점의 움직임 정보를 기초로, 상기 제1 시점 이후의 제2 시점에서의 상기 차량에 대한 상기 주차 구역의 상대적 위치 및 기울기를 추정하는, 주차 지원 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제2 시점에서 수신되는 외부 영상에 나타나는 상기 주차 구역의 위치 및 기울기를 산출를 기초로, 상기 추정된 위치 및 기울기를 보정하는, 주차 지원 장치.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 주차 구역의 경계를 정의하는 주차선은 제1 주차선 및 제2 주차선을 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 주차선이 상기 차량 또는 장애물에 의해 가려지는 경우, 상기 제2 주차선의 위치 및 기울기를 기초로, 상기 차량에 대한 상기 주차 구역의 상대적 위치 및 기울기를 추정하는, 주차 지원 장치.
  14. 차량에 구비된 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 외부 영상을 수신하는 단계;
    상기 외부 영상으로부터 기 설정된 밝기 변화도가 나타나는 복수의 특징점들을 검출하는 단계;
    상기 복수의 특징점들을 직선 형태를 가지는 복수의 주차선들로 분류하는 단계; 및
    상기 복수의 주차선들 중 적어도 둘 이상의 주차선들을 조합하여, 주차 구역을 검출하는 단계를 포함하는, 주차 지원 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 복수의 주차선들 중 어느 한 주차선은 나머지 주차선에 대하여 소정 거리 이상 이격되거나, 소정 각도 이상 기울어지는, 주차 지원 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 주차 구역을 검출하는 단계는,
    상기 복수의 주차선들 중 서로 평행한 둘 이상의 제1 방향 주차선들 간의 상대적 위치를 기초로, 상기 주차 구역의 형태를 결정하는 단계를 포함하는, 주차 지원 방법.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 차량에 대한 상기 주차 구역의 상대적 크기, 위치 및 기울기를 기초로, 상기 주차 구역에 대한 주차 궤적을 생성하는 단계를 더 포함하는, 주차 지원 방법.
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