KR20170094947A - 지도 정보를 이용한 차량 측위 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 차량 측위 시스템은 차량에 설치되어 GPS(Global Positioning System) 신호를 수신하기 위한 GPS 수신기, 상기 GPS 신호에 의해 현재 차량의 위치에 해당하는 지도 정보를 서버로부터 수신하기 위한 지도 정보 수신 모듈, 차량에 설치되어 있는 카메라, 상기 카메라에서 촬영된 이미지를 이용하여, 실시간으로 상기 지도 정보에 포함된 랜드마크(Landmark) 정보를 감지하기 위한 이미지 처리 모듈 및 상기 이미지 처리 모듈에서 감지된 랜드마크 정보에서, 차량과 랜드마크 간의 거리 정보와, 차량과 랜드마크 간의 각도 정보를 이용하여 차량의 현재 위치를 산출하는 측위 모듈을 포함한다.
본 발명에 의하면, 지도 정보를 융합하여 차량을 측위함으로써, GPS의 측위 오차를 개선할 수 있는 효과가 있다.

Description

지도 정보를 이용한 차량 측위 시스템 및 방법 {System and method for positioning vehicle using local dynamic map}
본 발명은 차량을 측위하는 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 GPS와 지도 정보를 융합하여 자율 주행 차량에 대한 고정밀 측위 기술에 관한 것이다.
일반적으로, GPS(Global Positioning System)를 이용하여 측정한 위치의 오차범위는 5~15m이며, 무선환경에 따라 최대 30m까지 오차가 나타나기도 하기 때문에 정밀한 위치를 요구하는 차량안전기술에 적용하는데 어려움이 있다.
그리고, GPS 기술은 차량 위치에 대한 절대 좌표를 상대적으로 느린 속도(예를 들어, 1 Hz)로 제공할 수 있는데, GPS의 경우 위성 신호가 빌딩 및 터널 등에 인해 제대로 수신이 되지 않거나, 다중 경로를 형성하는 경우, 오류가 발생할 수 있으며, 이러한 지역을 GPS의 음영지역이라 할 수 있다. 이렇게 차량이 음영 지역을 지나는 동안에는 GPS의 정확도가 크게 떨어질 수 있다.
이러한 GPS의 단점을 보완하기 위하여, 상대적인 차량의 상태를 측정하는 차량 센서 기반의 관성 항법 시스템을 GPS와 결합하는 방안을 사용할 수 있다.
관성 항법 시스템(Inertial Navigation System, INS)는 차량의 주행계, 스티어링 휠 인코더, 가속도계, 자이로스코프 등의 차량 센서를 결합하여, 차량의 상태 및 이동 경로를 추정함으로써, 상대적인 차량의 상대적인 위치를 측정한다.
INS는 차량 센서를 활용함으로써 주변 지형에 영향을 받지 않아 음영 지역이 존재하지 않으며, 비교적 높은 속도(예를 들어, 50 Hz 정도)로 정보를 출력하는 장점이 있다. 그러나 절대 좌표를 생성하여 작동 후 오랜 시간이 흘러도 오차가 누적되지는 않는 GPS와는 달리, INS는 시간에 따라 센서의 오차가 누적되는 단점이 있다. 그러므로 INS를 GPS와 결합함으로써 GPS의 음영 지역에서의 위치 정보를 INS를 통해 추정할 수 있으며, INS의 누적 오차를 GPS로 보정하여 지역에 관계 없이 높은 정확도의 위치 정보를 생성해 낼 수 있다.
하지만, 이러한 융합 기반 측위를 위해 기준으로 삼는 GPS 산출 좌표 자체가 큰 오차를 갖는다는 문제점이 있다. 이를 위해, GPS 자체의 정확도를 향상시키기 위한 기법이 제안되어 최대 수 cm까지 오차를 줄일 수 있지만, 수신기와 기준국 사이의 위성 수신 환경이 유사해야 하고, 많은 수의 위성 정보를 수신해야 원하는 고정밀 측위가 가능하다는 제한이 따른다. 따라서, 보다 다양한 환경에서 GPS 측위의 오차를 줄일 수 있는 방법이 필요하다.
대한민국 공개특허 10-2005-0005115
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 기존의 관성항법시스템을 이용하는 측위 오차 개선 기법에 비하여 더 적은 하드웨어를 사용하여 정밀한 차량 측위를 구현할 수 있는 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 차량 측위 시스템은 차량에 설치되어 GPS(Global Positioning System) 신호를 수신하기 위한 GPS 수신기, 상기 GPS 신호에 의해 현재 차량의 위치에 해당하는 지도 정보를 서버로부터 수신하기 위한 지도 정보 수신 모듈, 차량에 설치되어 있는 카메라, 상기 카메라에서 촬영된 이미지를 이용하여, 실시간으로 상기 지도 정보에 포함된 랜드마크(Landmark) 정보를 감지하기 위한 이미지 처리 모듈 및 상기 이미지 처리 모듈에서 감지된 랜드마크 정보에서, 차량과 랜드마크 간의 거리 정보와, 차량과 랜드마크 간의 각도 정보를 이용하여 차량의 현재 위치를 산출하는 측위 모듈을 포함한다.
상기 이미지 처리 모듈은 상기 카메라에서 촬영된 이미지를 이용하여 차선을 감지하고, 상기 측위 모듈은 현재 차량이 도로의 몇 번째 차선에 위치하며, 해당 차선의 중앙으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 차선 정보를 이용하여 차량의 x 좌표를 산출할 수 있다.
감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 모두 추출한 경우, 상기 측위 모듈은 상기 거리 정보, 각도 정보 및 차선 정보를 이용하여 차량의 위치를 산출할 수 있다.
감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우, 상기 측위 모듈은 각 랜드마크로부터 계산된 차량의 위치를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
감지된 랜드마크에 대한 거리 정보만 추출한 경우, 상기 측위 모듈은 상기 거리 정보와 상기 차선 정보를 결합하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우, 상기 측위 모듈은 각 랜드마크로부터 얻은 y 좌표를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
감지된 랜드마크에 대한 각도 정보만 추출한 경우, 상기 측위 모듈은 상기 각도 정보와 상기 차선 정보를 결합하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우, 상기 측위 모듈은 각 랜드마크로부터 얻은 y 좌표를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
상기 이미지 처리 모듈에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 추출할 수 없는 경우, 상기 측위 모듈은 상기 카메라를 통해 랜드마크를 추적하여, 랜드마크가 카메라의 시야각으로부터 벗어나기 직전일 때의 시야각 값으로부터 랜드마크에 대한 각도 정보를 추정하고, 추정된 각도 정보로부터 차량의 위치를 산출할 수 있다.
상기 이미지 처리 모듈에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 추출할 수 없는 경우, 상기 측위 모듈은 상기 카메라가 감지할 수 있는 최대 거리와, 현재 감지된 랜드마크의 위치 정보로부터 차량의 위치를 추정할 수 있다.
상기 차량 측위 시스템은 차량의 속도를 측정하기 위한 속도 측정 모듈을 더 포함하며, 상기 카메라에서 감지할 수 있는 랜드마크가 없어진 경우, 상기 측위 모듈은 가상의 랜드마크를 가정하고, 상기 차량의 속도 정보를 이용하여 차량의 위치를 추정할 수 있다.
상기 지도 정보 수신 모듈은 서버로부터 LDM(Local Dynamic Map) 정보를 수신할 수 있다.
본 발명의 GPS(Global Positioning System) 신호를 수신하기 위한 GPS 수신기와, 카메라가 설치되어 있는 차량의 위치를 산출하기 위한 차량 측위 시스템에서의 차량 측위 방법에서, 수신한 GPS 신호에 의해 현재 차량의 위치에 해당하는 지도 정보를 서버로부터 수신하는 지도 정보 수신 단계, 상기 카메라에서 촬영된 이미지를 이용하여, 실시간으로 상기 지도 정보에 포함된 랜드마크(Landmark) 정보를 감지하는 이미지 처리 단계 및 감지된 랜드마크 정보에서, 차량과 랜드마크 간의 거리 정보와, 차량과 랜드마크 간의 각도 정보를 이용하여 차량의 현재 위치를 산출하는 측위 단계를 포함한다.
상기 이미지 처리 단계에서 상기 카메라에서 촬영된 이미지를 이용하여 차선을 감지하고, 상기 측위 단계에서 현재 차량이 도로의 몇 번째 차선에 위치하며, 해당 차선의 중앙으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 차선 정보를 이용하여 차량의 x 좌표를 산출할 수 있다.
감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 모두 추출한 경우, 상기 측위 단계는 상기 거리 정보, 각도 정보 및 차선 정보를 이용하여 차량의 위치를 산출할 수 있다.
감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우, 상기 측위 단계는 각 랜드마크로부터 계산된 차량의 위치를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
감지된 랜드마크에 대한 거리 정보만 추출한 경우, 상기 측위 단계는 상기 거리 정보와 상기 차선 정보를 결합하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우, 상기 측위 단계는 각 랜드마크로부터 얻은 y 좌표를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
감지된 랜드마크에 대한 각도 정보만 추출한 경우, 상기 측위 단계는 상기 각도 정보와 상기 차선 정보를 결합하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우, 상기 측위 단계는 각 랜드마크로부터 얻은 y 좌표를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
상기 이미지 처리 단계에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 추출할 수 없는 경우, 상기 측위 단계는 상기 카메라를 통해 랜드마크를 추적하여, 랜드마크가 카메라의 시야각으로부터 벗어나기 직전일 때의 시야각 값으로부터 랜드마크에 대한 각도 정보를 추정하고, 추정된 각도 정보로부터 차량의 위치를 산출할 수 있다.
상기 이미지 처리 단계에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 추출할 수 없는 경우, 상기 측위 단계는 상기 카메라가 감지할 수 있는 최대 거리와, 현재 감지된 랜드마크의 위치 정보로부터 차량의 위치를 추정할 수 있다.
차량의 속도를 측정하기 위한 속도 측정 단계를 더 포함하며, 상기 카메라에서 감지할 수 있는 랜드마크가 없어진 경우, 상기 측위 단계는 가상의 랜드마크를 가정하고, 상기 차량의 속도 정보를 이용하여 차량의 위치를 추정할 수 있다.
상기 지도 정보 수신 단계에서 서버로부터 LDM(Local Dynamic Map) 정보를 수신할 수 있다.
본 발명에 의하면, 지도 정보를 융합하여 차량을 측위함으로써, GPS의 측위 오차를 개선할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면 자율 주행을 위해 차량에 설치된 카메라를 활용하여 차량 측위 시스템을 구현함으로써, 종래 관성센서를 포함하는 관성항법시스템을 이용하여 차량을 측위하는 기술보다 더 적은 하드웨어를 사용하기 때문에, 비용을 절감할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 측위 시스템의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 측위 시스템에서 랜드마크로부터 거리와 각도 정보를 추출하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 측위 시스템에서 카메라 시야각 정보로부터 랜드마크의 각도 정보를 추출하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 측위 시스템에서 카메라의 최대 감지 가능 거리 정보와 차량 속도 정보로부터 랜드마크의 각도 정보를 추출하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 측위 방법을 보여주는 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 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.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 갖는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 측위 시스템의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 차량 측위 시스템은 GPS 수신기(110), LDM 수신 모듈(120), 카메라(130), 이미지 처리 모듈(140), 속도 측정 모듈(150), 측위 모듈(160)을 포함한다.
GPS 수신기(110)는 차량에 설치되어 GPS(Global Positioning System) 신호를 수신하는 역할을 한다.
지도 정보 수신 모듈(120)은 GPS 신호에 의해 현재 차량의 위치에 해당하는 지도 정보를 서버로부터 수신하는 역할을 한다. 본 발명의 일 실시예에서 지도 정보 수신 모듈(120)은 서버로부터 LDM(Local Dynamic Map) 정보를 수신하는 것일 수 있다.
카메라(130)는 차량에 설치되어 있으며, 전방을 촬영하거나 후방을 촬영할 수 있다.
이미지 처리 모듈(140)은 카메라(130)에서 촬영된 이미지를 이용하여, 실시간으로 지도 정보에 포함된 랜드마크(Landmark) 정보를 감지하는 이미지 프로세싱(image processing)을 수행한다.
속도 측정 모듈(150)은 차량의 속도를 측정하는 역할을 한다.
측위 모듈(160)은 이미지 처리 모듈(140)에서 감지된 랜드마크 정보에서, 차량과 랜드마크 간의 거리 정보와, 차량과 랜드마크 간의 각도 정보를 이용하여 차량의 현재 위치를 산출한다.
본 발명에서 이미지 처리 모듈(140)은 카메라(130)에서 촬영된 이미지를 이용하여 차선을 감지하고, 측위 모듈(160)은 현재 차량이 도로의 몇 번째 차선에 위치하며, 해당 차선의 중앙으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 차선 정보를 이용하여 차량의 x 좌표를 산출할 수 있다.
감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 모두 추출한 경우, 측위 모듈(160)은 거리 정보, 각도 정보 및 차선 정보를 이용하여 차량의 위치를 산출한다. 이때, 감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우, 측위 모듈(160)은 각 랜드마크로부터 계산된 차량의 위치를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출한다.
본 발명에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보만 추출한 경우, 측위 모듈(160)은 거리 정보와 차선 정보를 결합하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다. 이때, 감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우, 측위 모듈(160)은 각 랜드마크로부터 얻은 y 좌표를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
본 발명에서 감지된 랜드마크에 대한 각도 정보만 추출한 경우, 측위 모듈(160)은 각도 정보와 상기 차선 정보를 결합하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다. 이때, 감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우, 측위 모듈(160)은 각 랜드마크로부터 얻은 y 좌표를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
본 발명에서 이미지 처리 모듈(140)에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 추출할 수 없는 경우, 측위 모듈(160)은 카메라(130)를 통해 랜드마크를 추적하여, 랜드마크가 카메라의 시야각으로부터 벗어나기 직전일 때의 시야각 값으로부터 랜드마크에 대한 각도 정보를 추정하고, 추정된 각도 정보로부터 차량의 위치를 산출할 수 있다.
또한, 이미지 처리 모듈(140)에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 추출할 수 없는 경우, 측위 모듈(160)은 카메라(130)가 감지할 수 있는 최대 거리와, 현재 감지된 랜드마크의 위치 정보로부터 차량의 위치를 추정할 수 있다. 이때, 카메라(130)에서 감지할 수 있는 랜드마크가 없어진 경우, 측위 모듈(160)은 가상의 랜드마크를 가정하고, 차량의 속도 정보를 이용하여 차량의 위치를 추정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 측위 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 측위 시스템에서의 차량 측위 방법은 수신한 GPS 신호에 의해 현재 차량의 위치에 해당하는 지도 정보를 서버로부터 수신하는 지도 정보 수신 단계(S510)를 수행한다. 본 발명의 일 실시예에서 지도 정보 수신 단계(S510)는 서버로부터 LDM(Local Dynamic Map) 정보를 수신할 수 있다.
그리고, 카메라(130)에서 촬영된 이미지를 이용하여, 실시간으로 지도 정보에 포함된 랜드마크(Landmark) 정보를 감지하는 이미지 처리 단계(S520)를 수행한다.
그리고, 감지된 랜드마크 정보에서, 차량과 랜드마크 간의 거리 정보와, 차량과 랜드마크 간의 각도 정보를 이용하여 차량의 현재 위치를 산출하는 측위 단계(S530)를 수행한다.
이미지 처리 단계(S520)에서 카메라(130)에서 촬영된 이미지를 이용하여 차선을 감지하고, 측위 단계(S530)에서 현재 차량이 도로의 몇 번째 차선에 위치하며, 해당 차선의 중앙으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 차선 정보를 이용하여 차량의 x 좌표를 산출할 수 있다.
본 발명에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 모두 추출한 경우, 측위 단계(S530)는 거리 정보, 각도 정보 및 차선 정보를 이용하여 차량의 위치를 산출할 수 있다. 이때, 감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우, 측위 단계(160)는 각 랜드마크로부터 계산된 차량의 위치를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
본 발명에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보만 추출한 경우, 측위 단계(S530)는 거리 정보와 차선 정보를 결합하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다. 이때, 감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우, 측위 단계(S530)는 각 랜드마크로부터 얻은 y 좌표를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
본 발명에서 감지된 랜드마크에 대한 각도 정보만 추출한 경우, 측위 단계(S530)는 각도 정보와 차선 정보를 결합하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다. 이때, 감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우, 측위 단계(S530)는 각 랜드마크로부터 얻은 y 좌표를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출할 수 있다.
본 발명에서 이미지 처리 단계(S520)에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 추출할 수 없는 경우, 측위 단계(S530)는 카메라(130)를 통해 랜드마크를 추적하여, 랜드마크가 카메라의 시야각으로부터 벗어나기 직전일 때의 시야각 값으로부터 랜드마크에 대한 각도 정보를 추정하고, 추정된 각도 정보로부터 차량의 위치를 산출할 수 있다.
본 발명에서 이미지 처리 단계(S520)에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 추출할 수 없는 경우, 측위 단계(S530)는 카메라가 감지할 수 있는 최대 거리와, 현재 감지된 랜드마크의 위치 정보로부터 차량의 위치를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서 차량 측위 방법은 차량의 속도를 측정하기 위한 속도 측정 단계를 더 포함하며, 카메라(130)에서 감지할 수 있는 랜드마크가 없어진 경우, 측위 단계(S530)는 가상의 랜드마크를 가정하고, 차량의 속도 정보를 이용하여 차량의 위치를 추정할 수 있다.
이제 본 발명의 차량 측위 시스템에서 이미지 프로세싱을 통한 랜드마크 정보를 추출하는 과정을 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 측위 시스템에서 랜드마크로부터 거리와 각도 정보를 추출하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 2를 참조하면, 차량은 GPS 수신기(110)에서 수신한 좌표값을 기준으로, LDM 수신 모듈(120)을 통해 일정 범위 지역의 로컬 다이내믹 맵(Local Dynamic Map, LDM)을 서버로부터 다운로드한다.
다운로드한 LDM은 차량 주변에 존재하는 랜드마크(Landmark)의 좌표 정보를 포함하고 있다. 랜드마크는 이미지 프로세싱을 통해 감지가 가능한 물체로서, 표지판, 도로 구조물, 빌딩 등이 포함될 수 있다.
그리고, 차량은 장착된 카메라(130)를 이용하여 실시간으로 랜드마크를 감지한다. 이를 통해, 도 2에서 보는 바와 같이 랜드마크의 구별과 함께 차량과 랜드마크 간의 거리 정보와, 차량과 랜드마크 간의 각도 정보를 얻을 수 있다.
도 2에서는 a, b, c의 세 개의 랜드마크가 예시되어 있으며, 각 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보가 도시되어 있다.
본 발명에서 차량은 이미지 프로세싱의 한계로 인해, 감지된 랜드마크에 대해 거리와 각도 정보를 모두 추출하거나, 둘 중 하나만 추출하거나, 둘 다 추출하지 못할 수 있다. 또한, 추출되는 정보는 감지되는 랜드마크마다 다를 수도 있고, 또는 이미지 프로세싱 소프트웨어의 한계로 차량마다 결정될 수도 있다.
또한, 차량은 장착된 카메라(130)를 이용해 차선을 감지하여, 차량이 현재 도로의 몇 번째 차선에 있는지, 그리고 해당 차선의 중앙에서 얼마만큼 치우쳐 있는지를 감지하는 방식으로, 차량의 x 좌표를 구할 수도 있다.
도 2의 실시예에서, 랜드마크 a의 위치 좌표를 (xa, ya)라 하고, 랜드마크 b의 위치 좌표를 (xb, yb)라 하고, 랜드마크 c의 위치 좌표를 (xc, yc)라 한다.
그리고, 차량과 랜드마크 a와의 거리를 ra라 하고, 차량과 랜드마크 b와의 거리를 rb라 하고, 차량과 랜드마크 c와의 거리를 rc라 한다.
그리고, 차량과 랜드마크 a와의 각도를 θa라 하고, 차량과 랜드마크 b와의 각도를 θb라 하고, 차량과 랜드마크 c와의 각도를 θc라 한다.
본 발명에서는 랜드마크 추출 정보 범위에 따른 다양한 경우에 대한 차량 측위 방식을 제안하며, 각 경우에 대한 구체적인 설명은 다음과 같다.
첫째, 감지된 랜드마크의 거리와 각도 정보를 모두 추출한 경우이다.
감지된 랜드마크의 거리와 각도 정보를 모두 추출한 경우, 이로부터 현재 차량의 위치를 계산할 수 있다. 이때, 복수 개의 랜드마크가 감지된 경우, 각 랜드마크로부터 계산된 위치를 평균하여 최종 위치를 결정한다.
도 2에서 보는 바와 같이, 랜드마크 a, b, c가 감지된 경우, 각 랜드마크의 추출 정보로부터 차량의 위치를 아래 수학식과 같이 계산할 수 있다.
Figure pat00001
그리고, 측위 모듈(160)에서 최종 차량의 위치는 다음 수학식과 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00002
또는, 본 발명의 다른 실시예에서 차선 감지 방식으로 차량의 x좌표 xlane을 획득한 경우, 획득한 x좌표가 네 개이므로, 다음 수학식과 같이 차량의 위치를 계산할 수도 있다.
Figure pat00003
만약 랜드마크 a만 감지된 경우이면, (xa, ya)가 최종 위치가 된다. 본 발명에서 차량의 최종 위치는 GPS 수신기(110)를 통해 얻은 위치와 다시 융합하는 과정을 통해 계산될 수 있다.
둘째, 감지된 랜드마크의 거리 정보만을 추출한 경우이다.
감지된 랜드마크의 거리 정보만을 추출한 경우, 하나의 랜드마크만 존재할 때는 차선 정보와 결합하여 위치를 결정한다. 도 2에서 랜드마크 a만 감지되고 이로부터 거리 정보만을 추출한 경우, 차량의 위치 (x,y)는 아래 수학식과 같은 관계를 갖는다.
Figure pat00004
차선 정보로부터 x=xlane이므로,
Figure pat00005
이 된다.
그리고, 카메라 중에서 전방 카메라로 이미지를 얻었을 때에는 다음 수학식과 같이 차량의 최종 위치 좌표를 나타낼 수 있다.
Figure pat00006
또는, 카메라 중에서 후방 카메라로 이미지를 얻었을 때에는 다음 수학식과 같이 차량의 최종 위치 좌표를 나타낼 수 있다.
Figure pat00007
또한, 복수 개의 랜드마크가 감지된 경우에는 각 랜드마크로부터 얻은 y좌표를 평균하여 최종 위치를 결정한다.
셋째, 감지된 랜드마크의 각도 정보만 추출한 경우이다.
감지된 랜드마크의 각도 정보 만을 추출한 경우, 하나의 랜드마크만 존재할 때에는 차선 정보와 결합하여 위치를 결정한다. 도 2에서 랜드마크 a만 감지되고 이로부터 각도 정보만을 추출한 경우, 차량의 위치 (x,y)는 아래 수학식과 같은 관계를 갖는다.
Figure pat00008
차선 정보로부터 x=xlane이므로, 차량의 최종 위치 좌표는 아래 수학식과 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00009
복수 개의 랜드마크가 감지된 경우에는 각 랜드마크로부터 얻은 y좌표를 평균하여 최종 위치를 결정한다.
넷째, 이미지 프로세싱을 통해 감지된 랜드마크의 추가 정보를 추출할 수 없을 때, 카메라의 시야각을 이용하는 경우이다.
이 경우, 랜드마크를 추적하여 랜드마크가 카메라(130)의 시야각으로부터 사라지기 직전일 때의 시야각 값으로부터 랜드마크의 각도 정보를 추정하고, 이로부터 측위를 수행한다.
도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 측위 시스템에서 카메라 시야각 정보로부터 랜드마크의 각도 정보를 추출하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3에서 보는 바와 같이, 카메라의 시야각이 θcam인 경우, 랜드마크 a가 카메라 시야각에서 사라지기 직전 시점의 랜드마크 a의 각도는 π/2+θcam/2 가 된다. 이를 상술한 랜드마크의 각도 정보 만을 추출한 경우의 측위 방법에 대입하여 차량의 최종 위치를 계산할 수 있다.
다섯째, 이미지 프로세싱을 통해 감지된 랜드마크의 추가 정보를 추출할 수 없을 때, 카메라의 최대 감지 거리를 이용하는 경우이다.
이미지 프로세싱을 통해 감지된 랜드마크의 추가 정보를 추출할 수 없는 경우, 카메라(130)가 최대 감지할 수 있는 거리와 현재 감지된 랜드마크 위치 정보로부터 차량의 대략적인 위치를 계산할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 측위 시스템에서 카메라의 최대 감지 가능 거리 정보와 차량 속도 정보로부터 랜드마크의 각도 정보를 추출하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3 및 도 4에서 카메라에 랜드마크 a, b, c가 감지되면 차량의 위치를 아래 수학식과 같이 추정할 수 있다.
Figure pat00010
여기에서 전방 카메라로 이미지를 취득한 경우에는 랜드마크의 y 좌표 값이 차량보다 앞에 위치하므로, 이에 대한 보정이 필요하다.
도 3에서 보는 바와 같이, 전방 카메라로 랜드마크를 검출할 수 있는 영역을 가정하고, 차량으로부터 영역의 가장 먼 곳까지의 거리를 dcam이라 하고, 카메라의 화각으로 인해 검출 또는 촬영이 불가능한 사각지대의 차량으로부터의 최대 거리를 dblind라고 하자. 랜드마크는 평균적으로 균일하게 분포한다고 가정하면 랜드마크 검출 영역에서 검출되는 랜드마크의 평균 y 좌표는 차량의 위치로부터 (dcam-dblind)/2 만큼 떨어진 값이 된다. 따라서, 검출된 랜드마크들로부터 평균하여 산출한 y 좌표로부터 (dcam-dblind)/2 만큼, 또는 이에 일정 상수 값이 추가된 보정값을 빼준다.
반면, x 좌표 값은 랜드마크가 차량의 좌우에 평균적으로 균일하게 분포한다고 가정하면, 평균이 차량의 x 좌표가 되므로 보정값을 사용하지 않는다.
여섯째, 시간 τ에 따른 차량의 속도 정보(υx(τ), υy(τ))를 알 수 있는 경우이다. 이 경우, 랜드마크가 시야에서 사라져도 차량 위치 계산에 계속해서 활용할 수 있다. 예를 들어, 랜드마크 a가 시야에서 ta시간에 사라지면, 가상의 랜드마크 a'을 가정하고 이에 대한 좌표를 t 시간에 아래 수학식과 같이 추정한다.
Figure pat00011
현재 카메라(130)의 시야각에 랜드마크 b와 c가 남아있다고 가정하면, 가상 랜드마크 a'을 고려한 차량의 위치는 아래 수학식과 같이 추정한다.
Figure pat00012
본 발명에서 가상 랜드마크는 해당 랜드마크가 시야에서 사라진 이후 일정 시간 동안만 고려하거나, 아래 수학식과 같이 가상 랜드마크와 시야 상의 랜드마크 사이에 가중치를 다르게 줄 수 있다.
Figure pat00013
수학식 12에서 ω()는 ω(0)=1이고,
Figure pat00014
인 가중치 함수이다. ω()의 예로는 다음 수학식과 같은 함수들이 있다.
Figure pat00015
여기서, a,b,T는 환경에 따라 설정 가능한 상수값이다.
일곱째, 감지된 랜드마크 별로 추출할 수 있는 정보가 상이한 경우이다.
예를 들어, 랜드마크 a로부터는 거리 정보 및 각도 정보를 추출하고, b로부터는 거리 정보를 추출하고, c로부터는 정보 추출에 실패한 경우이다.
본 발명에서는 이러한 경우, 각 랜드마크로부터 추출한 정보의 종류에 따라 상술한 방법을 각각 적용하여 좌표를 계산하고, 이를 최종적으로 융합하여 최종 차량 좌표를 산출한다.
이상 본 발명을 몇 가지 바람직한 실시예를 사용하여 설명하였으나, 이들 실시예는 예시적인 것이며 한정적인 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 발명의 사상과 첨부된 특허청구범위에 제시된 권리범위에서 벗어나지 않으면서 다양한 변화와 수정을 가할 수 있음을 이해할 것이다.
110 GPS 수신기 120 LDM 수신 모듈
130 카메라 140 이미지 처리 모듈
150 속도 측정 모듈 160 측위 모듈

Claims (24)

  1. 차량에 설치되어 GPS(Global Positioning System) 신호를 수신하기 위한 GPS 수신기;
    상기 GPS 신호에 의해 현재 차량의 위치에 해당하는 지도 정보를 서버로부터 수신하기 위한 지도 정보 수신 모듈;
    차량에 설치되어 있는 카메라;
    상기 카메라에서 촬영된 이미지를 이용하여, 실시간으로 상기 지도 정보에 포함된 랜드마크(Landmark) 정보를 감지하기 위한 이미지 처리 모듈; 및
    상기 이미지 처리 모듈에서 감지된 랜드마크 정보를 이용하여 차량의 현재 위치를 산출하는 측위 모듈을 포함하고,
    상기 이미지 처리 모듈에서 감지된 랜드마크 정보는 차량과 랜드마크 간의 거리 정보 및 차량과 랜드마크 간의 각도 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 차량 측위 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 이미지 처리 모듈은 상기 카메라에서 촬영된 이미지를 이용하여 차선을 감지하고,
    상기 측위 모듈은 현재 차량이 도로의 몇 번째 차선에 위치하며, 해당 차선의 중앙으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 차선 정보를 이용하여 차량의 x 좌표를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 모두 추출한 경우,
    상기 측위 모듈은 상기 거리 정보, 각도 정보 및 차선 정보를 이용하여 차량의 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우,
    상기 측위 모듈은 각 랜드마크로부터 계산된 차량의 위치를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 시스템.
  5. 청구항 2에 있어서,
    감지된 랜드마크에 대한 거리 정보만 추출한 경우,
    상기 측위 모듈은 상기 거리 정보와 상기 차선 정보를 결합하여 차량의 최종 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우,
    상기 측위 모듈은 각 랜드마크로부터 얻은 y 좌표를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 시스템.
  7. 청구항 2에 있어서,
    감지된 랜드마크에 대한 각도 정보만 추출한 경우,
    상기 측위 모듈은 상기 각도 정보와 상기 차선 정보를 결합하여 차량의 최종 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 시스템.
  8. 청구항 7에 있어서,
    감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우,
    상기 측위 모듈은 각 랜드마크로부터 얻은 y 좌표를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 시스템.
  9. 청구항 2에 있어서,
    상기 이미지 처리 모듈에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 추출할 수 없는 경우,
    상기 측위 모듈은 상기 카메라를 통해 랜드마크를 추적하여, 랜드마크가 카메라의 시야각으로부터 벗어나기 직전일 때의 시야각 값으로부터 랜드마크에 대한 각도 정보를 추정하고, 추정된 각도 정보로부터 차량의 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 시스템.
  10. 청구항 2에 있어서,
    상기 이미지 처리 모듈에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 추출할 수 없는 경우,
    상기 측위 모듈은 상기 카메라가 감지할 수 있는 최대 거리와, 현재 감지된 랜드마크의 위치 정보로부터 차량의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 차량 측위 시스템은 차량의 속도를 측정하기 위한 속도 측정 모듈을 더 포함하며,
    상기 카메라에서 감지할 수 있는 랜드마크가 없어진 경우, 상기 측위 모듈은 가상의 랜드마크를 가정하고, 상기 차량의 속도 정보를 이용하여 차량의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 시스템.
  12. 청구항 1에 있어서,
    상기 지도 정보 수신 모듈은 서버로부터 LDM(Local Dynamic Map) 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 시스템.
  13. GPS(Global Positioning System) 신호를 수신하기 위한 GPS 수신기와, 카메라가 설치되어 있는 차량의 위치를 산출하기 위한 차량 측위 시스템에서의 차량 측위 방법에서,
    수신한 GPS 신호에 의해 현재 차량의 위치에 해당하는 지도 정보를 서버로부터 수신하는 지도 정보 수신 단계;
    상기 카메라에서 촬영된 이미지를 이용하여, 실시간으로 상기 지도 정보에 포함된 랜드마크(Landmark) 정보를 감지하는 이미지 처리 단계; 및
    감지된 랜드마크 정보를 이용하여 차량의 현재 위치를 산출하는 측위 단계를 포함하고,
    상기 이미지 처리 단계에서 감지된 랜드마크 정보는 차량과 랜드마크 간의 거리 정보 및 차량과 랜드마크 간의 각도 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 차량 측위 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 이미지 처리 단계에서 상기 카메라에서 촬영된 이미지를 이용하여 차선을 감지하고,
    상기 측위 단계에서 현재 차량이 도로의 몇 번째 차선에 위치하며, 해당 차선의 중앙으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 차선 정보를 이용하여 차량의 x 좌표를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 모두 추출한 경우,
    상기 측위 단계는 상기 거리 정보, 각도 정보 및 차선 정보를 이용하여 차량의 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우,
    상기 측위 단계는 각 랜드마크로부터 계산된 차량의 위치를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    감지된 랜드마크에 대한 거리 정보만 추출한 경우,
    상기 측위 단계는 상기 거리 정보와 상기 차선 정보를 결합하여 차량의 최종 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우,
    상기 측위 단계는 각 랜드마크로부터 얻은 y 좌표를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
  19. 청구항 14에 있어서,
    감지된 랜드마크에 대한 각도 정보만 추출한 경우,
    상기 측위 단계는 상기 각도 정보와 상기 차선 정보를 결합하여 차량의 최종 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
  20. 청구항 19에 있어서,
    감지된 랜드마크가 둘 이상인 경우,
    상기 측위 단계는 각 랜드마크로부터 얻은 y 좌표를 평균하여 차량의 최종 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
  21. 청구항 14에 있어서,
    상기 이미지 처리 단계에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 추출할 수 없는 경우,
    상기 측위 단계는 상기 카메라를 통해 랜드마크를 추적하여, 랜드마크가 카메라의 시야각으로부터 벗어나기 직전일 때의 시야각 값으로부터 랜드마크에 대한 각도 정보를 추정하고, 추정된 각도 정보로부터 차량의 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
  22. 청구항 14에 있어서,
    상기 이미지 처리 단계에서 감지된 랜드마크에 대한 거리 정보와 각도 정보를 추출할 수 없는 경우,
    상기 측위 단계는 상기 카메라가 감지할 수 있는 최대 거리와, 현재 감지된 랜드마크의 위치 정보로부터 차량의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
  23. 청구항 22에 있어서,
    차량의 속도를 측정하기 위한 속도 측정 단계를 더 포함하며,
    상기 카메라에서 감지할 수 있는 랜드마크가 없어진 경우, 상기 측위 단계는 가상의 랜드마크를 가정하고, 상기 차량의 속도 정보를 이용하여 차량의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
  24. 청구항 13에 있어서,
    상기 지도 정보 수신 단계는 서버로부터 LDM(Local Dynamic Map) 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.

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