KR20180073540A - 자동주차 보조장치 및 이를 포함하는 차량 - Google Patents

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Abstract

실시예에 따른 자동주차 보조장치는, 차량 주변의 오브젝트를 감지하는 센서부; 상기 차량의 주변 이미지를 디스플레이하는 디스플레이부; 및 상기 차량이 목표 주차위치까지 자동으로 이동하도록 제어하여 자동주차 기능을 제공하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 센서부에서 감지한 오브젝트의 정보로부터 혼잡도를 산출하고, 상기 산출된 혼잡도에 기초하여 상기 자동주차 기능을 실행한다.

Description

자동주차 보조장치 및 이를 포함하는 차량 {Parking Assistance Apparatus and Vehicle Having The Same}
본 발명은 차량에 구비되는 자동주차 보조장치 및 이를 포함하는 차량에 관한 것이다.
차량은 탑승하는 사용자가 원하는 방향으로 이동시키는 장치이다. 대표적으로 자동차를 예를 들 수 있다.
자동차는 사용되는 원동기에 따른 분류에 의하면 내연기관(internal combustion engine) 자동차, 외연기관(external combustion engine) 자동차, 가스터빈(gas turbine) 자동차 또는 전기자동차(electric vehicle) 등이 있다.
전기자동차는 전기를 에너지 삼아 전기 모터를 돌리는 자동차를 뜻하며, 순수 전기자동차, 하이브리드 전기차(HEV), 플러그인 하이브리드 전기차(PHEV), 수소연료전지차(FCEV) 등이 있다.
최근 운전자, 보행자 등의 안전이나 편의를 위해 지능형 자동차(Smart Vehicle)의 개발이 활발히 되고 있다.
지능형 자동차는 정보기술(IT) 기술을 융합한 최첨단 자동차로 스마트 자동차라고도 한다. 지능형 자동차는 자동차 자체의 첨단 시스템 도입은 물론 지능형 교통 시스템(ITS)과의 연동을 통한 최적의 교통 효율을 제공한다.
또한, 이러한 지능형 자동차에 탑재되는 센서에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 자세히, 카메라, 적외선센서, 레이더, GPS, 라이더(Lidar), 자이로스코프 등이 지능형 자동차에 이용되고 있으며, 그 중 카메라는 사람의 눈을 대신하는 역할을 하는 센서로 중요한 위치를 차지하고 있다.
따라서, 각 종 센서와 전자 장비들의 개발로 인하여, 사용자 운전을 보조하고 주행 안전성 및 편의 등을 향상시키는 운전 주행 보조기능을 구비한 차량이 주목 받고 있다.
특히, 운전자가 조작에 어려움을 겪는 주차를 자동으로 수행하는 자동 주차 기술에 대한 관심이 높아지고 있다.
그리고 자동주차 기술의 일례로서, 카메라를 이용하여 주차선을 감지하고 주차선 내에서 감지된 주차공간에 자동주차를 수행하는 기술이 있다. 이때, 일반적으로 주차공간을 탐지하는 카메라 시스템으로는, 차량의 사방을 촬영하는 어라운드 뷰 모니터링(around view monitering, AVM) 시스템이나, 후방 카메라(rear camera)가 사용될 수 있다.
현재 제공되고 있는 자동주차 기능은, 빈 공간이나 주차선 정도를 감지하는 정도에 그쳐, 주변에 다수의 사람들이나 물체들이 존재하는 복잡한 주변 환경에서는 제대로된 자동주차 기능을 제공하지 못하는 단점이 있다.
특히, 자동주차 중 차량 주변에 다수의 고정체나 이동체들이 존재하는 혼잡한 환경의 경우, 주행을 반복적으로 정지하여 주차시간이 과다하게 소요되는 문제가 있다.
실시예는 전술한 문제점을 해결하기 위하여, 차량 주변의 혼잡도에 따라서 효과적인 자동주차 기능을 제공하는 자동주차 보조장치 및 이를 포함하는 차량을 제공하고자 한다.
실시예에 따른 자동주차 보조장치는, 차량 주변의 오브젝트를 감지하는 센서부; 상기 차량의 주변 이미지를 디스플레이하는 디스플레이부; 및 상기 차량이 목표 주차위치까지 자동으로 이동하도록 제어하여 자동주차 기능을 제공하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 센서부에서 감지한 오브젝트의 정보로부터 혼잡도를 산출하고, 상기 산출된 혼잡도에 기초하여 상기 자동주차 기능을 실행한다.
그리고 상기 프로세서는, 상기 차량으로부터 소정의 반경 내의 영역을 감시 영역으로 결정하고, 상기 결정된 감시 영역 내에 위치한 상기 오브젝트의 수에 따라서 상기 혼잡도를 산출할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 오브젝트의 특성을 검출하고, 상기 오브젝트 특성에 따라서 가중치를 부여하여 상기 혼잡도를 산출 할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 차량과 상기 오브젝트와의 거리가 가까울수록 상기 가중치를 더 크게 부여하여 상기 혼잡도를 산출 할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 오브젝트의 이동 속도 및 이동 방향에 따라서 상기 가중치를 부여하여 상기 혼잡도를 산출 할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 오브젝트를 이미지 딥 러닝(deep learning)하여 상기 오브젝트의 종류를 검출하고, 상기 오브젝트의 종류에 따라서 상기 가중치를 부여하여 상기 혼잡도를 산출 할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 혼잡도에 비례하도록 상기 자동주차 소요시간을 산출하고, 상기 산출된 혼잡도와 상기 자동주차 소요시간을 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어 할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 혼잡도에 따라서 상기 차량이 브레이크 작동을 결정하는 상기 차량 경계범위를 결정 할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 혼잡도가 클수록 상기 차량 경계범위의 크기를 작게 결정하고, 상기 혼잡도가 작을수록 상기 차량 경계범위의 크기를 크게 결정 할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 주차경로에 따라서 상기 차량 경계범위의 크기를 다르게 결정 할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 차량 경계범위에 따라서 상기 차량의 이동 속도를 결정 할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 차량 경계범위가 작을 수록 상기 차량이 저속으로 이동하도록 제어하고 상기 차량 경계범위가 클수록 상기 차량이 고속으로 이동하도록 제어 할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 주차경로를 따라서 상기 차량 경계범위를 결정하고, 상기 주차경로와 상기 차량 경계범위를 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어 할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 차량 경계범위가 작아지면 상기 차량 주변 이미지를 줌 인(zoom in)하여 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하고, 상기 차량 경계범위가 커지면 상기 차량 주변 이미지를 줌 아웃(zoom out)하여 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는,상기 차량을 상기 목표 주차위치까지 이동시키는 주차경로를 설계하고, 상기 혼잡도가 변경되면 상기 주차경로를 재설계 할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 혼잡도가 높을수록 방향 전환횟수가 증가한 상기 주차경로를 설계 할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 혼잡도가 높으면, 상기 주차경로에서 최대 이동위치의 거리를 단축시킬 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 혼잡도에 따라서 주차방식이 다른 상기 주차경로를 설계 할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 변경된 주차경로를 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어 할 수 있다.
실시예는 전술한 자동주차 보조장치를 포함하는 차량을 제공한다.
실시예에서 자동주차 보조장치는, 차량 주변의 혼잡도에 따라서 차량의 경계범위, 이동 속도, 주차경로 또는 주차방식을 달리하여 자동주차를 수행함으로써, 혼잡한 환경에서도 원활하게 자동주차 기능을 제공할 수 있다.
자세히, 실시예에 따른 자동주차 보조장치는, 차량의 감시 영역을 설정하고, 오브젝트의 특성에 따라 가중치를 부여하여 오브젝트를 산출함으로써, 차량 주변의 혼잡도를 정확하게 측정할 수 있다.
또한, 실시예에 따른 자동주차 보조장치는, 혼잡도에 따라 자동주차를 다르게 수행하여, 혼잡도가 낮은 쾌적한 환경에서는 좀더 빠르게 자동주차를 수행할 수 있고, 혼잡도가 높은 복잡한 환경에서는 안전하고 잦은 멈춤 없이 자동주차를 수행할 수 있다.
자세히, 자동주차 보조장치는, 혼잡도가 높으면 차량의 경계범위를 축소하여 잦은 정지를 막고, 안전을 위해 차량을 좀더 천천히 이동시킴으로써, 차량 주변이 혼잡한 상황에서도 원활하게 자동주차를 수행할 수 있다.
또한, 자동주차 보조장치는, 혼잡도가 낮으면, 차량을 빠르게 이동시키면서 차량의 경게범위를 확대하여, 쾌적한 환경에서 안전하고 빠르게 차량을 자동주차 시킬 수 있다.
또한, 자동주차 보조장치는, 혼잡도에 따라서 최적의 주차경로를 설계하여 차량 주차 중 오브젝트의 간섭을 최소한으로 감소시킴으로써, 차량의 잦은 정지를 막아 차량 주변이 혼잡한 상황에서도 원활하게 자동주차를 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자동주차 보조장치를 구비하는 차량의 외관을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 자동주차 보조장치의 블록도를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 자동주차 보조장치를 구비한 차량의 평면을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 카메라의 일례를 나타낸다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 카메라의 영상에서 영상 정보를 생성하는 방법의 일례를 설명하기 위한 도면들이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 자동주차 보조장치를 포함하는 차량의 내관을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 프로세서가 혼잡도에 기초하여 자동주차를 수행하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 자동주차 보조장치가 혼잡도를 산출하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 차량 주변의 감시 영역을 설정하는 모습을 나타낸다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 오브젝트 특성에 따라 오브젝트의 경게영역이 설정되는 모습을 나타낸다.
도 12a 내지 도 12f는 본 발명의 실시예에 따른 혼잡도에 기초한 자동주차 기능 실행시 디스플레이부 화면의 일례들이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 혼잡도 산출 후 혼잡도에 기초하여 자동주차가 수행되는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 14a는 본 발명의 실시예에 따른 기본 차량 경계범위와 오브젝트 경계영역이 오버랩된 모습을 나타내고, 도 14b는 도 14a의 오버랩된 영역에 기초하여 재설정된 차량 경계범위를 나타내며, 도 14c는 확장된 차량의 경계범위를 나타낸다.
도 15a와 도 15b는 본 발명의 실시예에 따른 오브젝트 특성에 따른 오브젝트 경계영역에 기초하여 차량의 경계범위 설정하는 모습을 나타낸다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 차량 주변 조도에 따라 차량의 경계범위가 설정되는 모습을 나타낸다.
도 17은 본 발명의 실시예에 따른 차량 주행로의 경사도에 따라 차량의 경계범위가 설정되는 모습을 나타낸다.
도 18a 내지 도 18c는 본 발명의 실시예에 따른 혼잡도에 기초하여 자동주차가 수행되는 과정에서 디스플레이부 화면의 일례들이다.
도 19a 내지 도 19d는 본 발명의 실시예에 따른 혼잡도에 기초하여 자동주차가 수행되는 과정에서 디스플레이부 화면의 다른 일례들이다.
도 20a와 도 20b는 본 발명의 실시예에 따른 혼잡도가 다른 상황에서 설계된 주차경로를 비교하는 도면들이다.
도 21a와 도 21b는 본 발명의 실시예에 따른 혼잡도가 다른 상황에서 다른 주차방식의 주차경로가 설계되는 모습을 나타낸다.
도 23a와 도 23b는 본 발명의 실시예에 따른 혼잡도에 기초하여 자동주차가 수행되는 과정에서 디스플레이부 화면의 또 다른 일례들이다.
도 24는 전술한 자동주차 보조장치를 포함하는 도 1 차량의 내부 블록도의 일 예이다.
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.
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, 자동차, 오토바이를 포함하는 개념일 수 있다. 이하에서는, 차량에 대해 자동차를 위주로 기술한다.
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.
이하의 설명에서 차량의 좌측은 차량의 주행 방향의 좌측을 의미하고, 차량의 우측은 차량의 주행 방향의 우측을 의미한다.
이하의 설명에서 별도로 언급되지 않는 한 LHD(Left Hand Drive) 차량을 중심으로 설명한다.
이하의 설명에서 자동주차 보조장치는 차량에 구비되는 별도의 장치로서, 차량과 데이터 통신을 통해 필요 정보를 주고 받으며 자동주차 기능을 실행하는 것으로 설명한다. 다만, 차량의 유닛 중 일부의 집합을 자동주차 보조장치로 정의할 수도 있다.
그리고 자동주차 보조장치가 별도의 장치일 때, 자동주차 보조장치의 각 유닛들(도 2 참조) 중 적어도 일부는 자동주차 보조장치에 포함되지 않고, 차량 또는 차량에 탑재된 다른 장치의 유닛일 수 있다. 그리고 이러한 외부 유닛들은 자동주차 보조장치의 인터페이스부를 통해 데이터를 송수신함으로써, 자동주차 보조장치에 포함되는 것으로 이해할 수 있다.
이하 설명의 편의를 위하여, 실시예에 따른 자동주차 보조장치는 도 2에 도시한 각 유닛들을 직접 포함하는 것으로 설명한다.
이하, 도면들을 참조하여 실시예에 따른 자동주차 보조장치에 대해 상세히 설명한다.
도 1을 참조하면, 실시예에 따른 차량(700)은, 동력원에 의해 회전하는 바퀴(13FL, 13RL) 및 자동주차 기능을 제공하는 자동주차 보조장치(100)를 포함할 수 있다.
자세히, 실시예에 따른 자동주차 보조장치(100)는, 차량 주변의 오브젝트를 감지하여 차량 주변의 혼잡도를 산출하고, 산출된 혼잡도에 기초하여 차량이 목표 주차위치까지 자동으로 이동하도록 제어하여 자동주차 기능을 제공한다.
즉, 실시예에서 자동주차 보조장치(100)는, 차량 주변에 다수의 오브젝트가 존재하여 혼잡한 상황과 상대적으로 적은 오브젝트가 존재하여 차량 주변이 쾌적한 상황을 구분하여, 차량의 경계범위, 이동 속도, 주차경로, 주차방식, 사용자에게 제공하는 정보 등을 서로 다르게 제공함으로써, 혼잡한 환경에서도 원활하게 자동주차 기능을 제공할 수 있다.
이하 이러한 자동주차 기능을 이루는 각 구성에 대해 상세히 설명한다.
도 2를 참조하면, 이러한 자동주차 보조장치(100)는 입력부(110), 통신부(120), 인터페이스부(130), 메모리(140), 센서부(155), 프로세서(170), 디스플레이부(180), 오디오 출력부(185) 및 전원 공급부(190)를 포함할 수 있다. 다만, 도 2에 도시된 자동주차 보조장치(100)의 유닛들은 자동주차 보조장치(100)를 구현하는데 있어서 필수적인 것은 아니어서, 본 명세서 상에서 설명되는 자동주차 보조장치(100)는 위에서 열거된 구성요소들 보다 많거나, 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다.
각 구성에 대해 상세히 설명하면, 자동주차 보조장치(100)는 사용자의 입력을 감지하는 입력부(110)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 사용자는, 입력부(110)를 통해 자동주차 보조장치(100)가 제공하는 자동주차 기능에 대한 설정 입력을 하거나, 자동주차 보조장치(100)의 전원을 온(on)/오프(off)시키는 실행 입력 등을 할 수 있다.
이러한 입력부(110)는 사용자 제스쳐를 감지하는 제스쳐 입력부(예를 들어 (optical sensor) 등), 터치를 감지하는 터치 입력부(예를 들어, 터치 센서(touch sensor), 터치키(touch key), 푸시키(mechanical key) 등) 및 음성 입력을 감지하는 마이크로폰(microphone) 중 적어도 하나 이상을 포함하여, 사용자 입력을 감지할 수 있다.
다음으로, 자동주차 보조장치(100)는 타차량(510), 단말기(600) 및 서버(500) 등과 통신하는 통신부(120)를 포함할 수 있다.
자동주차 보조장치(100)는, 통신부(120)를 통해 내비게이션(Navigation) 정보, 타차량 주행정보 및 교통 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 통신 정보를 수신할 수 있다. 반대로, 자동주차 보조장치(100)는, 통신부(120)를 통해 본 차량에 대한 정보를 송신할 수도 있다.
자세히, 통신부(120)는 이동 단말기(600) 또는/및 서버(500)로부터 위치 정보, 날씨 정보 및 도로의 교통 상황 정보(예를 들면, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 등) 중 적어도 하나의 정보를 수신할 수 있다.
또한, 통신부(120)는 지능형 교통 시스템(ITS)을 갖춘 서버(500)로부터 교통 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 교통 정보는 교통 신호 정보, 차선 정보, 차량 주변 정보 또는 위치 정보 등을 포함할 수 있다.
또한, 통신부(120)는 서버(500) 또는/및 이동 단말기(600)로부터 내비게이션 정보를 송신할 수도 있다. 여기서, 내비게이션 정보는, 차량 주행과 관련된 지도(map) 정보, 차선 정보, 차량의 위치 정보, 설정된 목적지 정보 및 목적지에 따른 경로 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 통신부(120)는 내비게이션 정보로 차량의 실시간 위치를 수신할 수 있다. 자세히, 통신부(120)는 GPS(Global Positioning System) 모듈 또는/및 WiFi(Wireless Fidelity) 모듈을 포함하여 차량의 위치를 획득할 수 있다.
또한, 통신부(120)는, 타차량(510)으로부터 타차량(510)의 주행정보를 수신하고 본 차량의 정보를 송신하여, 차량간 주행정보를 서로 공유할 수 있다. 여기서, 서로 공유하는 주행정보는, 차량의 이동방향 정보, 위치 정보, 차속 정보, 가속도 정보, 이동경로 정보, 전진/후진 정보, 인접차량 정보 및 턴 시그널 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
또한, 사용자가 차량에 탑승한 경우, 사용자의 이동 단말기(600)와 자동주차 보조장치(100)는 자동으로 또는 사용자의 애플리케이션 실행에 의해 서로 페어링(pairing)을 수행할 수도 있다.
이러한 통신부(120)는 타차량(510), 이동 단말기(600) 또는 서버(500)와 무선(wireless) 방식으로 데이터를 교환할 수 있다.
자세히, 통신부(120)는 무선테이터 통신 방식을 이용하여 무선 통신할 수 있다. 무선 데이터 통신 방식으로는 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등)을 이용할 수 있다.
또한, 통신부(120)는 무선 인터넷 기술을 이용할 수 있으며, 예를 들어, 무선 인터넷 기술로 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) 등을 이용할 수 있다.
또한, 통신부(120)는 근거리 통신(Short range communication)을 이용할 수 있으며, 예를 들어, 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.
또한, 자동주차 보조장치(100)는 근거리 통신 방식을 이용하여 차량 내부의 이동 단말기와 페어링(paring)하고, 이동 단말기의 장거리 무선 통신 모듈을 이용하여 타차량(510) 또는 서버(500) 등과 무선으로 데이터를 교환할 수도 있다.
다음으로, 자동주차 보조장치(100)는 차량의 데이터를 수신하거나 프로세서(170)에서 처리 또는 생성된 신호를 외부로 전송하는 인터페이스부(130)를 포함할 수 있다.
자세히, 자동주차 보조장치(100)는 인터페이스부(130)를 통해 타차량 주행정보, 내비게이션 정보 및 센서 정보 중 적어도 하나의 정보를 수신할 수 있다.
또한, 자동주차 보조장치(100)는 인터페이스부(130)를 통해 자동주차 기능 실행을 위한 제어 신호나, 자동주차 보조장치(100)에서 생성한 정보 등을 차량의 제어부(770)에 송신할 수 있다.
자세히, 실시예에서 자동주차 보조장치(100)는, 차량을 목표 주차위치로 이동시키기 위한 조향, 구동, 제동 등의 제어신호를 인터페이스부(130)를 통해 차량 구동부로 송신하여, 차량 이동을 제어할 수 있다.
이를 위해, 인터페이스부(130)는 유선 통신 또는 무선 통신 방식에 의해 차량 내부의 제어부(770), AVN(Audio Video Navigation) 장치(400) 및 센싱부(760) 중 적어도 하나와 데이터 통신을 수행할 수 있다.
자세히, 인터페이스부(130)는 제어부(770), AVN 장치(400) 또는/및 별도의 내비게이션 장치와의 데이터 통신에 의해 내비게이션 정보를 수신할 수 있다.
또한, 인터페이스부(130)는 제어부(770) 또는 센싱부(760)로부터 센서 정보를 수신할 수 있다.
여기서, 센서 정보는 차량의 방향 정보, 위치 정보, 차속 정보, 가속도 정보, 기울기 정보, 전진/후진 정보, 연료 정보, 전후방 차량과의 거리 정보, 차량과 차선과의 거리 정보 및 턴 시그널 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
또한, 센서 정보는 헤딩 센서(heading sensor), 요 센서(yaw sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 휠 센서(wheel sensor), 차량 속도 센서, 차체 경사 감지센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 핸들 회전에 의한 스티어링 센서, 차량 내부 온도 센서, 차량 내부 습도 센서, 도어 센서 등으로부터 획득될 수 있다. 한편, 포지션 모듈은, GPS 정보 수신을 위한 GPS 모듈을 포함할 수 있다.
그리고 인터페이스부(130)는 차량의 사용자 입력부(110)를 통해 수신되는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 인터페이스부(130)는 사용자 입력을 차량의 입력부로부터 수신하거나 제어부(770)를 거쳐 수신할 수 있다. 즉, 입력부가 차량 자체 내에 구성으로 배치된 경우, 인터페이스부(130)를 통해 사용자 입력을 전달받을 수 있다.
또한, 인터페이스부(130)는 서버(500)로부터 획득된 교통 정보를 수신할 수도 있다. 서버(500)는 교통을 관제하는 교통 관제소에 위치하는 서버일 수 있다. 예를 들면, 차량의 통신부(120)를 통해 서버(500)로부터 교통 정보가 수신되는 경우 인터페이스부(130)는 교통 정보를 제어부(770)로부터 수신할 수도 있다.
다음, 메모리(140)는 프로세서(170)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등 자동주차 보조장치(100) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다.
또한, 메모리(140)는 자동주차 보조장치(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 자동주차 보조장치(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 또한 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 자동주차 보조장치(100)의 기본적인 기능(예를 들어, 운전 보조정보 안내 기능)을 위하여 출고 당시부터 자동주차 보조장치(100) 상에 존재할 수 있다.
그리고 이러한 응용 프로그램은, 메모리(140)에 저장되고, 프로세서(170)에 의하여 자동주차 보조장치(100)의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.
한편, 메모리(140)는 영상에 포함되는 오브젝트 확인을 위한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들면, 메모리(140)는, 카메라(160)를 통해 획득된 차량 주변 영상에서, 소정 오브젝트가 검출되는 경우, 소정 알고리즘에 의해, 상기 오브젝트가 무엇에 해당하는지 확인하기 위한 데이터를 저장할 수 있다.
예를 들면, 메모리(140)는, 카메라(160)를 통해 획득된 영상에 차선, 교통 표지판, 이륜차, 보행자와 같은 소정의 오브젝트가 포함되면, 소정 알고리즘에 의해, 상기 오브젝트가 무엇에 해당하는지 확인하기 위한 데이터를 저장할 수 있다.
이러한 메모리(140)는 하드웨어적으로, 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD 타입(Solid State Disk type), SDD 타입(Silicon Disk Drive type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(random access memory; RAM), SRAM(static random access memory), 롬(read-only memory; ROM), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), PROM(programmable read-only memory), 자기 메모리, 자기 디스크 및 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
또한, 자동주차 보조장치(100)는 인터넷(internet)상에서 메모리(140)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작될 수도 있다.
다음으로, 자동주차 보조장치(100)는 차량 주변의 오브젝트를 감지하는 센서부(155)를 더 포함할 수 있다. 자동주차 보조장치(100)는, 별도의 센서부(155)를 포함하여 주변 오브젝트를 감지할 수 있으며, 차량의 센싱부(770)에서 얻어진 센서 정보를 인터페이스부(130)를 통해 수신할 수도 있다. 그리고 이와 같이 획득된 센서 정보는, 혼잡도 산출 및 차량 이동 제어에 이용될 수 있다.
이러한 센서부(155)는 차량 주변에 위치한 오브젝트의 위치를 감지하는 거리 센서(150)와, 차량 주변을 촬영하여 영상을 획득하는 카메라(160) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
먼저, 거리 센서(150)는 본 차량에서 오브젝트의 위치, 오브젝트가 이격된 방향, 이격거리 또는 오브젝트의 이동 방향 등을 정밀하게 감지할 수 있다. 이러한 거리 센서(150)는 감지된 오브젝트와의 위치를 지속적으로 측정하여, 본 차량과의 위치관계에 대한 변화를 정확하게 감지할 수 있다.
이러한 거리 센서(150)는 차량의 전후좌우 중 적어도 하나의 영역에 위치한 오브젝트를 감지할 수 있다. 이를 위해, 거리 센서(150)는 차량의 다양한 위치에 배치될 수 있다.
자세히, 도 3을 참조하면, 거리 센서(150)는 차량의 바디의 전후좌우 및 천장 중 적어도 하나의 위치에 배치될 수 있다.
이러한 거리 센서(150)는, 라이다(lidar) 센서, 레이저(laser) 센서, 초음파(ultrasonic waves) 센서 및 스테레오 카메라(stereo camera) 등 다양한 거리 측정 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
예를 들어, 거리 센서(150)는 레이저 센서로서, 레이저 신호 변조 방법에 따라 시간 지연 방식(time-of-flight, TOF) 또는/및 위상 변조 방식(phase-shift) 등을 사용하여, 차량과 오브젝트 사이의 위치 관계를 정확히 측정할 수 있다.
한편, 오브젝트에 대한 정보는, 카메라(160)가 촬영한 영상을 프로세서(170)가 분석하여 획득될 수 있다.
자세히, 자동주차 보조장치(100)는, 카메라(160)로 차량 주변을 촬영하고, 획득된 차량 주변 영상을 프로세서(170)가 분석하여 차량 주변 오브젝트를 검출하고, 오브젝트의 속성을 판단하여, 센서 정보를 생성할 수 있다.
여기서, 영상 정보는, 오브젝트의 종류, 오브젝트가 표시하는 교통 신호 정보, 오브젝트와 차량 사이의 거리 및 오브젝트의 위치 중 적어도 하나의 정보로서, 센서 정보에 포함될 수 있다.
자세히, 프로세서(170)는 이미지 처리를 통해 촬영된 영상에서 오브젝트를 검출하고, 오브젝트를 트래킹하고, 오브젝트와의 거리를 측정하고, 오브젝트를 확인하는 등의 오브젝트 분석을 수행함으로써, 영상 정보를 생성할 수 있다.
이러한 카메라(160)는 다양한 위치에 구비될 수 있다.
자세히, 카메라(160)는 차량 내부에서 차량의 전방을 촬영하여 전방 영상을 획득하는 내측 카메라(160f)를 포함할 수 있다.
또한, 도 3을 참조하면, 복수의 카메라(160)는, 각각 차량의 좌측, 후방, 우측, 전방 및 천장 중 적어도 하나 이상의 위치에 각각 배치될 수 있다.
자세히, 좌측 카메라(160b)는, 좌측 사이드 미러를 둘러싸는 케이스 내에 배치될 수 있다. 또는, 좌측 카메라(160b)는, 좌측 사이드 미러를 둘러싸는 케이스 외부에 배치될 수 있다. 또는, 좌측 카메라(160b)는 좌측 프런트 도어, 좌측 리어 도어 또는 좌측 휀더(fender) 외측 일 영역에 배치될 수 있다.
우측 카메라(160c)는, 우측 사이드 미러를 둘러싸는 케이스 내에 배치될 수 있다. 또는 우측 카메라(160c)는, 우측 사이드 미러를 둘러싸는 케이스 외부에 배치될 수 있다. 또는, 우측 카메라(160c)는 우측 프런트 도어, 우측 리어 도어 또는 우측 펜터(fendere) 외측 일 영역에 배치될 수 있다.
또한, 후방 카메라(160d)는, 후방 번호판 또는 트렁크 스위치 부근에 배치될 수 있다. 전방 카메라(160a)는, 앰블럼 부근 또는 라디에이터 그릴 부근에 배치될 수 있다.
한편, 프로세서(170)는 사방에서 촬영된 영상을 합성하여 차량을 탑뷰에서 바라본 어라운드 뷰 이미지를 제공할 수 있다. 어라운드 뷰 이미지 생성시, 각 이미지 영역 사이의 경계 부분이 발생한다. 이러한 경계 부분은 이미지 블렌딩(blending) 처리하여 자연스럽게 표시될 수 있다.
또한, 천장 카메라(160e)는 차량의 천장 상에 배치되어 차량의 전후좌우 방향을 모두 촬영할 수도 있다.
이러한 카메라(160)는 이미지 센서와 영상 처리 모듈을 직접 포함할 수도 있다. 카메라(160)는 이미지 센서(예를 들면, CMOS 또는 CCD)에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상을 처리할 수 있다. 또한, 영상 처리 모듈은 이미지 센서를 통해 획득된 정지영상 또는 동영상을 가공하여, 필요한 영상 정보를 추출하고, 추출된 영상 정보를 프로세서(170)에 전달할 수도 있다.
프로세서(170)가 오브젝트 분석을 좀더 수월하게 수행하기 위해, 실시예에서, 카메라(160)는 영상을 촬영함과 동시에 오브젝트와의 거리를 측정하는 스테레오 카메라일 수 있다.
센서부(155)는, 거리 센서(150)와 카메라(160)가 결합된 스테레오 카메라일 수 있다. 즉, 스테레오 카메라는 영상을 획득함과 동시에 오브젝트와의 위치 관계를 감지할 수 있다.
이하, 도 4 내지 도 6을 참조하여, 스테레오 카메라와, 프로세서(170)가 스테레오 카메라를 이용하여 영상 정보를 검출하는 방법을 좀더 상세히 설명한다.
먼저, 도 4를 참조하면, 스테레오 카메라(160)는 제1 렌즈(163a)를 구비하는 제1 카메라(160a), 제2 렌즈(163b)를 구비하는 제2 카메라(160b)를 포함할 수 있다.
한편, 자동주차 보조장치(100)는, 각각, 제1 렌즈(163a)와 제2 렌즈(163b)에 입사되는 광을 차폐하기 위한, 제1 광 차폐부(light shield)(162a), 제2 광 차폐부(162b)를 더 구비할 수 있다.
이러한 자동주차 보조장치(100)는 제1 및 제2 카메라(160a, 160b)로부터, 차량 주변에 대한 스테레오 이미지를 획득하고, 스테레오 이미지에 기초하여, 디스패러티(disparity) 검출을 수행하고, 디스패러티 정보에 기초하여, 적어도 하나의 스테레오 이미지에 대한, 오브젝트 검출을 수행하며, 오브젝트 검출 이후, 계속적으로, 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다.
도 5를 참조하면, 프로세서(170)의 내부 블록도의 일예로서, 자동주차 보조장치(100) 내의 프로세서(170)는, 영상 전처리부(410), 디스패러티 연산부(420), 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 트래킹부(440), 및 어플리케이션부(450)를 포함할 수 있다. 도 5와 이하 설명에서는 영상 전처리부(410), 디스패러티 연산부(420), 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 트래킹부(440), 및 어플리케이션부(450) 순으로 영상이 처리되는 것으로 설명하나, 이에 한정되지는 않는다.
영상 전처리부(image preprocessor)(410)는, 카메라(160)로부터의 이미지를 수신하여, 전처리(preprocessing)를 수행할 수 있다.
구체적으로, 영상 전처리부(410)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(160) 게인 컨트롤(camera gain control) 등을 수행할 수 있다. 이에 따라, 카메라(160)에서 촬영된 스테레오 이미지 보다 선명한 이미지를 획득할 수 있다.
디스패러티 연산부(disparity calculator)(420)는, 영상 전처리부(410)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)(432)는, 디스패러티 연산부(420)로부터의 디스페러티 정보에 기초하여, 이미지 중 적어도 하나에 대해, 세그먼트(segment) 및 클러스터링(clustering)을 수행할 수 있다.
구체적으로, 세그멘테이션부(432)는, 디스페러티 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 배경(background)과 전경(foreground)을 분리할 수 있다.
예를 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)(434)는, 세그멘테이션부(432)로부터의 이미지 세그먼트에 기초하여, 오브젝트를 검출할 수 있다.
즉, 오브젝트 검출부(434)는, 디스페러티 정보 정보에 기초하여, 이미지 중 적어도 하나에 대해, 오브젝트를 검출할 수 있다.
구체적으로, 오브젝트 검출부(434)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)(436)는, 분리된 오브젝트를 분류하고(classify), 확인할 수 있다(verify).
이를 위해, 오브젝트 확인부(436)는, 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용한 식별법, SVM(Support Vector Machine) 기법, Haar-like 특징을 이용한 AdaBoost에 의해 식별하는 기법, 또는 HOG(Histograms of Oriented Gradients) 기법 등을 사용할 수 있다.
한편, 오브젝트 확인부(436)는, 메모리(140)에 저장된 오브젝트들과, 검출된 오브젝트를 비교하여, 오브젝트를 확인할 수 있다.
예를 들면, 오브젝트 확인부(436)는, 차량 주변에 위치하는, 주변 차량, 차선, 도로면, 표지판, 위험 지역, 터널 등을 확인할 수 있다.
오브젝트 트래킹부(object tracking unit)(440)는, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 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(450)는, 차량 주변에, 위치하는 다양한 오브젝트들, 예를 들면, 다른 차량, 차선, 도로면, 표지판 등에 기초하여, 차량의 위험도 등을 연산할 수 있다. 또한, 앞차와의 추돌 가능성, 차량의 슬립 여부 등을 연산할 수 있다.
그리고, 어플리케이션부(450)는, 연산된 위험도, 추돌 가능성, 또는 슬립 여부 등에 기초하여, 사용자에게, 이러한 정보를 알려주기 위한, 메시지 등을, 차량 운전 보조 정보로서, 출력할 수 있다. 또는, 차량의 자세 제어 또는 주행 제어를 위한 제어 신호를, 차량 제어 정보로서, 생성할 수도 있다.
한편, 영상 전처리부(410), 디스페러티 연산부(420), 세그먼테이션부(432), 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436), 오브젝트 트래킹부(440) 및 어플리케이션부(450)는 프로세서(170)내의 영상 처리부(도 31 참조)의 내부 구성일 수 있다.
한편, 실시예에 따라, 프로세서(170)는 영상 전처리부(410), 디스페러티 연산부(420), 세그먼테이션부(432), 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436), 오브젝트 트래킹부(440) 및 어플리케이션부(450) 중 일부만을 포함할 수 있다. 가령, 카메라(160)가 모노 카메라(160) 또는 어라운드 뷰 카메라(160)로 구성되는 경우, 디스패러티 연산부(420)는 제외될 수 있다. 또한, 실시예에 따라, 세그먼테이션부(432)는 제외될 수도 있다.
도 6을 참조하면, 제1 프레임 구간 동안, 카메라(160)는, 스테레오 이미지를 획득할 수 있다.
프로세서(170) 내의 디스패러티 연산부(420)는, 영상 전처리부(410)에서 신호 처리된, 스테레오 이미지(FR1a, FR1b)를 수신하고, 수신된 스테레오 이미지(FR1a, FR1b)에 대한 스테레오 매칭을 수행하여, 디스패러티 맵(dispartiy map)(520)을 획득한다.
디스패러티 맵(dispartiy map)(520)은, 스테레오 이미지(FR1a, FR1b) 사이의 시차를 레벨화한 것으로서, 디스패러티 레벨이 클수록, 차량과의 거리가 가깝고, 디스패러티 레벨이 작을수록, 차량과의 거리가 먼 것으로 연산할 수 있다.
한편, 이러한 디스패러티 맵을 디스플레이 하는 경우, 디스패러티 레벨이 클수록, 높은 휘도를 가지고, 디스패러티 레벨이 작을수록 낮은 휘도를 가지도록 표시할 수도 있다.
도면에서는, 디스패러티 맵(520) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(528a, 528b, 528c, 528d) 등이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지며, 공사 지역(522), 제1 전방 차량(524), 제2 전방 차량(526)이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지는 것을 예시한다.
세그멘테이션부(432)와, 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)는, 디스패러티 맵(520)에 기초하여, 스테레오 이미지(FR1a, FR1b) 중 적어도 하나에 대한, 세그먼트, 오브젝트 검출, 및 오브젝트 확인을 수행한다.
도면에서는, 디스패러티 맵(520)을 사용하여, 제2 스테레오 이미지(FR1b)에 대한, 오브젝트 검출, 및 확인이 수행되는 것을 예시한다.
즉, 이미지(530) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(538a, 538b, 538c, 538d), 공사 지역(532), 제1 전방 차량(534), 제2 전방 차량(536)이, 오브젝트 검출 및 확인이 수행될 수 있다.
이와 같은 이미지 처리로, 자동주차 보조장치(100)는 센서부(155)를 이용하여 주변 오브젝트가 무엇인지, 어디에 위치하는지 등의 다양한 차량 주변 정보들을 센서 정보로 획득할 수 있다.
다음으로, 자동주차 보조장치(100)는, 자동주차 기능에 관한 그래픽 이미지를 표시하는 디스플레이부를 더 포함할 수 있다.
이러한 디스플레이부는 복수의 디스플레이를 포함할 수 있다.
자세히, 디스플레이부는 차량의 윈드실드(W)(windshield)에 그래픽 이미지를 투사하여 표시하는 제 1 디스플레이부(180a)를 포함할 수 있다. 즉, 제 1 디스플레이부(180a)는 HUD(Head Up Display)로, 윈드실드(W)에 그래픽 이미지를 투사하는 투사 모듈을 포함할 수 있다. 그리고 투사 모듈이 투사하는 투사 그래픽 이미지는 일정 투명도를 가질 수 있다. 따라서, 사용자는 그래픽 이미지 뒤 모습과 그래픽 이미지를 동시에 볼 수도 있다.
그리고 이러한 그래픽 이미지는 윈드실드(W)에 투영되는 투영 이미지와 겹쳐셔 증강현실(Augmented Reality, AR)을 이룰 수도 있다.
한편, 디스플레이부는 차량 내부에 별도로 설치되어 자동주차 기능에 대한 이미지를 디스플레이하는 제 2 디스플레이부(180b)를 포함할 수 있다.
자세히, 제 2 디스플레이부(180b)는 차량 내비게이션 장치의 디스플레이나 차량 내부 전면의 클러스터(cluster)일 수 있다.
또한, 제 2 디스플레이부(180b)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.
이러한 제 2 디스플레이부(180b)는 제스쳐 입력부와 결합되어 터치 스크린을 이룰 수 있다.
다음으로, 오디오 출력부(185)는 자동주차 보조장치(100)의 기능에 대한 설명, 실행 여부 등을 확인하는 메시지를 오디오로 출력할 수 있다. 즉, 자동주차 보조장치(100)는, 디스플레이부(180)를 통한 시각적인 표시와 더불어 오디오 출력부(185)의 음향 출력을 통해 자동주차 보조장치(100)의 기능에 대한 설명을 서로 보완할 수 있다.
다음으로, 햅틱 출력부는 자동주차 기능에 대한 알람을 햅틱으로 출력할 수 있다. 예를 들어, 자동주차 보조장치(100)는, 내비게이션 정보, 교통 정보, 통신 정보, 차량 상태 정보, 운전 보조기능(ADAS) 정보 및 기타 운전자 편의 정보 중 적어도 하나의 정보에 운전자에게 경고가 포함되면, 이를 진동으로 사용자에게 알릴 수 있다.
이러한 햅틱 출력부는, 방향성을 갖는 진동을 제공할 수 있다. 예를 들어, 햅틱 출력부는, 조향을 제어하는 스티어링에 배치되어 진동을 출력할 수 있으며, 진동 제공시 스티어링의 좌우를 구분하여 진동을 출력함으로써, 햅틱 출력의 방향성을 부여할 수 있다.
또한, 전원 공급부(190)는 프로세서(170)의 제어에 의해 외부의 전원, 내부의 전원을 인가 받아 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다.
마지막으로, 자동주차 보조장치(100)는 자동주차 보조장치(100) 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어하는 프로세서(170)를 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(170)는 응용 프로그램을 구동하기 위하여, 도 3과 함께 살펴본 구성요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(170)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, 자동주차 보조장치(100)에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
이러한 프로세서(170)는 하드웨어 측면에서, ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(170)(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(170)(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
그리고 이러한 프로세서(170)는 제어부의 제어를 받거나, 제어부를 통해 차량을 여러 기능을 제어할 수 있다.
그리고 프로세서(170)는 상기 메모리(140)에 저장된 응용 프로그램과 관련된 동작 외에도, 통상적으로 자동주차 보조장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(170)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.
이하, 프로세서(170)가, 자동주차 보조장치(100)의 각 구성을 제어하여 자동주차 기능을 제공하는 과정을 상세히 설명한다.
도 8을 참조하면, 먼저, 프로세서(170)는, 입력부(110)로부터 사용자의 자동주차 실행 입력을 수신하면, 자동주차 기능을 실행할 수 있다. (S101)
프로세서(170)는, 자동주차 기능 실행 입력을 받으면, 센서부(155)를 제어하여 차량 주변의 오브젝트를 감지하여, 오브젝트 정보를 획득할 수 있다.
자세히, 센서부(155)는, 거리 센서(150) 또는/및 카메라(160)를 통해 차량 주변의 오브젝트를 감지할 수 있다.
그리고 프로세서(170)는, 센서부(155)가 감지한 데이터를 분석하여 오브젝트 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 오브젝트 정보는, 감시 영역 내 오브젝트의 수, 차량과 오브젝트 사이의 거리, 오브젝트의 종류, 오브젝트가 이동체인지 여부, 오브젝트의 속도 및 오브젝트의 이동방향 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
다음으로, 프로세서(170)는, 오브젝트 정보를 기초로 차량 주변의 혼잡도를 산출할 수 있다. (S102)
여기서, 혼잡도란, 차량 주변 교통의 혼잡한 정도를 나타내는 지표로서, 차량 주변에 존재하는 오브젝트의 수, 오브젝트의 특성 등을 기초로 결정될 수 있다.
자세히, 프로세서(170)는, 차량 주변의 소정의 영역을 감시 영역으로 결정하고, 결정된 감시 영역 내의 오브젝트 정보에 따라 차량 주변의 혼잡도를 산출할 수 있다. 여기서, 감시 영역은, 차량으로부터 소정의 반경 내의 영역이거나 이동방향 고려 주차경로로부터 소정의 거리 내 영역 또는 차량의 현재위치와 목표 주차위치와 주차경로를 포함하는 영역일 수 있다.
즉, 프로세서(170)는, 차량의 위치, 차량이 주차할 목표 주차위치, 주차경로 등을 고려하여, 차량 주변 감시 영역을 설정하고, 감시 영역 내에 오브젝트의 수, 오브젝트의 특성 등을 고려하여 혼잡도를 산출할 수 있다.
그리고 프로세서(170)는, 결정된 감시 영역 내에 위치한 오브젝트의 수에 비례하여 혼잡도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는, 혼잡도 레벨을 적어도 2단계 이상으로 구분하고, 기 설정된 수를 기준으로 감시 영역 내의 오브젝트의 수가 기 설정된 수 이상인지 이하인지에 따라서 혼잡도 레벨을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(170)는, 오브젝트 특성에 따라서 가중치를 부여하여 혼잡도를 산출할 수도 있다.
여기서, 오브젝트 특성은, 차량 현재위치와 오브젝트 사이의 거리, 주차경로와 오브젝트 사이의 거리, 오브젝트가 이동체인지 고정체인지 여부, 오브젝트의 종류, 오브젝트의 속도, 이동방향일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(170)는, 차량과 오브젝트와의 거리가 가까울수록 가중치를 더 크게 부여하여 혼잡도를 산출할 수 있다.
또한, 프로세서(170)는, 오브젝트가 이동체일수록 가중치 높게 부여하여 혼잡도를 산출할 수 있다.
또한, 프로세서(170)는, 오브젝트의 이동 속도 및 이동 방향에 따라서 가중치를 부여할 수 있다. 자세히, 오브젝트의 이동속도가 높을수록 가중치 높을 수 있고, 오브젝트가 주차경로를 향해 이동할수록 가중치 높을 수 있다.
또한, 프로세서(170)는, 오브젝트를 이미지 딥 러닝(deep learning)하여 오브젝트의 종류를 검출하고, 오브젝트의 종류에 따라서 가중치를 부여하여 혼잡도를 산출할 수도 있다.
즉, 프로세서(170)는, 단순히 감시 영역 내의 오브젝트의 개수로 혼잡도를 산출하는 것이 아니라, 오브젝트 특성을 고려하여 오브젝트 마다 가중치를 부여하여, 차량 주변의 혼잡도를 정확하게 산출할 수 있다.
이때, 프로세서(170)는, 디스플레이부(180)를 제어하여 산출된 혼잡도나, 혼잡도에 기초하여 산출된 자동주차 소요시간 등에 대한 자동주차 정보를 표시할 수 있다.
또한, 프로세서(170)는, 자동주차 중 지속적으로 혼잡도를 산출하여 혼잡도를 변경할 수 있으며, 실시간으로 변경된 혼잡도에 따라 자동주차 기능을 다르게 실행할 수도 있다.
혼잡도가 산출되면, 프로세서(170)는, 차량 주변의 혼잡도에 기초하여 차량을 목표 주차위치까지 이동하도록 제어하여, 자동주차를 수행할 수 있다. (S103)
자세히, 프로세서(170)는, 산출된 혼잡도에 따라 자동주차를 다르게 수행하여, 혼잡도가 낮은 쾌적한 환경에서는 좀더 빠르게 자동주차를 수행할 수 있고, 혼잡도가 높은 복잡한 환경에서는 안전하고 잦은 멈춤 없이 자동주차를 수행할 수 있다.
프로세서(170)는, 혼잡도에 따라서 차량의 경계범위, 이동 속도, 주차경로 또는/및 주차방식을 설정한 후 설정에 따라 자동주차를 수행하여, 혼잡한 환경에서도 원활하게 자동주차 기능을 제공할 수 있다.
자세히, 프로세서(170)는, 혼잡도에 따라서 차량이 브레이크 작동 여부를 결정하는 차량 경계범위를 설정하고, 설정된 차량 경계범위에 기초하여 자동주차를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는, 혼잡도가 클수록 차량 경계범위의 크기를 작게 결정하고, 혼잡도가 작을수록 차량 경계범위의 크기를 크게 결정할 수 있다.
따라서, 혼잡한 상황에서는, 작은 경계범위로 설정된 차량 경계범위에서 차량을 이동시켜, 차량에 오브젝트가 근접하여 위치한 경우라도 차량을 정지시키지 않고 이동시킬 수 있다. 반대로, 혼잡도가 낮은 경우, 큰 경계범위로 설정된 차량 경계범위에서 차량을 이동시켜, 차량에 오브젝트가 근접하면 차량의 이동을 정지시킬 수 있다.
즉, 프로세서(170)는, 복잡한 환경에서 차량의 경계범위를 축소시켜 차량이 잦은 정지를 막아 자동주차를 원활하게 수행할 수 있다.
이때, 안전을 위하여, 프로세서(170)는, 차량 경계범위에 따라서 자동주차 중 차량의 이동 속도를 결정할 수 있다. 차량 경계범위는 혼잡도에 따라 결정되기 때문에, 차량의 이동 속도는 혼잡도에 따라 결정된다고 볼 수도 있다.
자세히, 프로세서(170)는, 차량 경계범위가 작을 수록 차량이 저속으로 이동하도록 제어하고, 차량 경계범위가 클수록 차량이 고속으로 이동하도록 제어할 수 있다.
즉, 프로세서(170)는, 혼잡도가 높으면 차량의 경계범위를 축소하여 잦은 정지를 막고, 안전을 위해 차량을 좀더 천천히 이동시킴으로써, 차량 주변이 혼잡한 상황에서도 원활하게 자동주차를 수행할 수 있다.
반대로, 프로세서(170)는, 혼잡도가 낮으면, 차량을 빠르게 이동시키면서 차량의 경게범위를 확대하여, 쾌적한 환경에서 안전하고 빠르게 차량을 자동주차 시킬 수 있다.
이때, 프로세서(170)는, 디스플레이부(180)를 제어하여 차량의 경계범위, 이동 속도 등에 대한 자동주차 정보를 그래픽 이미지로 표시하여, 사용자에 편의를 향상시킬 수도 있다.
한편, 프로세서(170)는, 혼잡도에 따라서 차량을 목표 주차위치까지 이동시키는 주차경로를 설계할 수 있다.
자세히, 프로세서(170)는, 혼잡도가 높으면, 주차경로에서 최대 이동위치의 거리를 단축시킬 수 있다. 여기서, 최대 이동위치는, 설계된 주차경로에서 현재 차량의 위치에서 가장 먼 위치를 의미한다.
즉, 프로세서(170)는, 차량을 최대한 작은 반경 내에서 이동시켜, 오브젝트와의 간섭을 최소화할 수 있다.
차량을 최대한 작은 반경 내에서 이동시키기 위해, 프로세서(170)는, 혼잡도가 높을수록 방향 전환횟수가 증가한 주차경로를 설계할 수 있다. 여기서, 방향 전환횟수는, 차량이 전진에서 후진으로 전환되거나, 차량이 후진에서 전진으로 전환되는 횟수를 의미한다.
즉, 프로세서(170)는, 차량의 최대 이동위치를 작게 하는 주차경로를 설정함에 따라 방향 전환횟수가 증가한 주차경로를 설계할 수 있다.
또한, 프로세서(170)는, 혼잡도에 따라서 주차방식이 다른 주차경로를 설계할 수도 있다.
자세히, 프로세서(170)는, 오브젝트와의 간섭을 줄이고 최대 이동거리가 작은 주차경로를 설계하기 위하여, 전진 주차방식, 후진 주차방식, 평행주차, 직각주차 등의 주차방식을 결정할 수 있다.
즉, 프로세서(170)는, 혼잡도에 따라서 최적의 주차경로를 설계하여 차량 주차 중 오브젝트의 간섭을 최소한으로 감소시킴으로써, 차량의 잦은 정지를 막아 차량 주변이 혼잡한 상황에서도 원활하게 자동주차를 수행할 수 있다.
한편, 프로세서(170)는, 디스플레이부(180)를 제어하여 산출된 주차경로를 그래픽 이미지로 표시할 수 있다. 혼잡도 산출은 실시간으로 이루어지기 때문에, 혼잡도가 변경되면 주차경로를 재설계되면, 기존 주차경로는 삭제되고 새롭게 설계된 주차경로가 표시될 수 있다.
전술한 바와 같이, 프로세서(170)는, 혼잡도에 따라 자동주차를 서로 다르게 수행하여, 혼잡한 상황과 쾌적한 상황에 따라 최적의 자동주차 기능을 제공할 수 있다.
이하, 도면들을 참조하여 프로세서(170)가 혼잡도를 산출하는 방법에 대해 좀더 상세히 설명한다.
도 9를 참조하면, 프로세서(170)는, 혼잡도 산출의 기준이 되는 차량 주변의 감시 영역을 설정할 수 있다. (S201)
자세히, 프로세서(170)는, 차량 주변의 소정의 영역을 감시 영역으로 결정하고, 결정된 감시 영역 내의 오브젝트 정보에 따라 차량 주변의 혼잡도를 산출할 수 있다. 여기서, 감시 영역은, 차량으로부터 소정의 반경 내의 영역이거나 이동방향 고려 주차경로로부터 소정의 거리 내 영역 또는 차량의 현재위치와 목표 주차위치와 주차경로를 포함하는 영역일 수 있다.
예를 들어, 도 10을 참조하면, 감시 영역(SA)은, 감시 영역(SA)은 차량으로부터 소정의 반경 내의 영역인 제 1 감시 영역(SA1)일 수 있다. 또한, 감시 영역(SA)은, 차량의 주차경로(C)로부터 소정의 거리 내의 영역인 제 2 감시 영역(SA2)일 수 있다. 또한, 감시 영역(SA)은, 차량의 현재위치 및 목표 주차위치를 기준으로 주차경로(C)를 포함하는 제 3 감시 영역(SA3)일 수 있다. 또한, 도시되지 않았지만, 감시 영역(SA)은, 센서부(155)가 감시하는 영역일 수도 있다.
이와 같이, 프로세서(170)는, 자동주차 중 차량이 점유할 영역에 위치한 오브젝트들로만 혼잡도를 판단할 수 있다.
이후, 프로세서(170)는, 오브젝트 정보를 토대로 차량 주변의 감시 영역(SA)에 간섭할 오브젝트들을 검출할 수 있다. (S202)
그리고 프로세서(170)는, 결정된 감시 영역(SA)에 간섭하는 오브젝트의 수에 비례하여 혼잡도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는, 혼잡도 레벨을 적어도 2단계 이상으로 구분하고, 기 설정된 수를 기준으로 감시 영역(SA) 내의 오브젝트의 수가 기 설정된 수 이상인지 이하인지에 따라서 혼잡도 레벨을 결정할 수 있다.
즉, 프로세서(170)는, 감시 영역(SA) 내의 오브젝트의 수에 따라 혼잡도를 단순 산출할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는, 제 1 소정의 개수보다 작으면 혼잡도를 제 1 레벨로 결정할 수 있고, 제 1 소정의 개수보다 크고 제 2 소정의 개수보다 작으면 혼잡도를 제 2 레벨로 결정할 수 있고, 제 2 소정의 개수보다 큰 경우 혼잡도를 제 3 레벨로 결정할 수 있다.
프로세서(170)는, 오브젝트 특성에 따라서 가중치를 부여하여 혼잡도를 산출할 수도 있다. (S203, S204)
먼저, 프로세서(170)는, 센서부(155)가 감지한 데이터를 분석하여 감시 영역(SA) 내의 오브젝트들의 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 오브젝트 정보는, 감시 영역(SA) 내 오브젝트의 수, 차량과 오브젝트 사이의 거리, 오브젝트의 종류, 오브젝트가 이동체인지 여부, 오브젝트의 속도 및 오브젝트의 이동방향 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 오브젝트 특성은, 차량 현재위치와 오브젝트 사이의 거리, 주차경로(C)와 오브젝트 사이의 거리, 오브젝트가 이동체인지 고정체인지 여부, 오브젝트의 종류, 오브젝트의 속도, 이동방향일 수 있다.
프로세서(170)는, 이와 같이 획득한 오브젝트 특성을 기초로 오브젝트 마다 가중치를 부여하고, 오브젝트 수에 가중치를 곱한 후 더하여 혼잡도를 산출할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(170)는, 오브젝트 특성을 기초로 오브젝트의 경계영역을 설정하고, 경계영역과 감시 영역(SA)의 중첩 영역을 검출한 후, 중첩 영역에 비례하여 혼잡도를 산출할 수 있다.
그리고 프로세서(170)는, 오브젝트 특성에 따라 경계영역을 달리 설정하여, 오브젝트에 가중치를 부여할 수 있다. 자세히, 프로세서(170)는, 오브젝트가 이동체일수록 가중치 높게 부여할 수 있고, 오브젝트의 이동 속도 및 이동 방향에 따라서 가중치를 부여할 수 있다.
예를 들어, 도 11을 참조하면, 제 1 오브젝트(O1)는, 고정체이므로, 오브젝트의 소정의 반경 내에 영역이 제 1 오브젝트(O1)의 제 1 경계영역(B1)으로 설정될 수 있다. 반대로, 제 2 오브젝트(O2)는, 감시 영역(SA) 측으로 이동 중인 고정체이므로, 제 2 오브젝트(O2)의 이동방향 및 속도에 기초하여 제 2 오브젝트(O2)의 제 2 경계영역(B2)이 확장되어 설정될 수 있다.
경계영역이 확장됨에 따라서, 감시 영역(SA)과의 중첩 영역(OA)이 증가되므로, 가중치가 부여되었다고 이해될 수 있다. 또한, 확장방향은, 오브젝트의 이동방향에 매칭되므로, 이동방향에도 가중치가 부여되었다고 볼 수 있다. 예를 들어, 제 4 오브젝트(O4)의 제 4 이동방향(D4)은 감시 영역(SA)과 관련이 없으므로, 가중치가 적다고 볼 수 있다.
또한, 프로세서(170)는, 차량과 오브젝트와의 거리가 가까울수록 가중치를 더 크게 부여하여 혼잡도를 산출할 수 있다. 즉, 제 2 오브젝트(O2) 보다 제 1 오브젝트(O1)에 의한 혼잡도가 더 클 수 있다.
또한, 프로세서(170)는, 오브젝트를 이미지 딥 러닝(deep learning)하여 오브젝트의 종류를 검출하고, 오브젝트의 종류에 따라서 가중치를 부여하여 혼잡도를 산출할 수도 있다. 즉, 프로세서(170)는, 차량 주변 영상을 이미지 처리하여, 오브젝트의 종류가 사람, 오토바이, 차량, 어른, 아이 등인지 파악하고, 종류에 따라 가중치를 다르게 부여하여 혼잡도를 산정할 수 있다. 예를 들어, 제 3 오브젝트(O3)가 어린아이 인 경우, 어른인 제 2 오브젝트(O2) 보다 혼잡도가 높게 산출되는 요인일 수 있다.
즉, 프로세서(170)는, 단순히 감시 영역(SA) 내의 오브젝트의 개수로 혼잡도를 산출하는 것이 아니라, 오브젝트 특성을 고려하여 오브젝트 마다 가중치를 부여하여, 차량 주변의 혼잡도를 정확하게 산출할 수 있다.
이때, 프로세서(170)는, 디스플레이부(180)를 제어하여 산출된 혼잡도나, 혼잡도에 기초하여 산출된 자동주차 소요시간 등에 대한 자동주차 정보를 표시할 수 있다.
자세히, 프로세서(170)는, 혼잡도에 비례하도록 자동주차 소요시간을 산출하고, 산된 혼잡도와 자동주차 소요시간을 표시하도록 디스플레이부(180)를 제어할 수 있다.
예를 들어, 도 12a를 참조하면, 혼잡도가 보통인 상황에서 디스플레이부(180)는, 자동주차 실행 중 혼잡도와 혼잡도에 기초하여 산출된 자동주차 소요시간을 나타내는 제 10 그래픽 이미지(10)와, 차량 주변 영상 등을 표시할 수 있다.
도 12b를 참조하면, 혼잡도가 매우 높은 상황에서 디스플레이부(180)는, 자동주차 실행 중 혼잡도와 혼잡도에 기초하여 산출된 자동주차 소요시간을 나타내는 제 10 그래픽 이미지(10)와, 혼잡도 변경에 따라 재설계된 주차경로(C)를 나타내는 제 11 그래픽 이미지(11)와, 차량 주변 영상 등을 표시할 수 있다.
즉, 프로세서(170)는, 실시간으로 혼잡도를 측정하고, 혼잡도가 증가되면, 그에 따라 증가된 자동주차 소요시간을 표시하도록 디스플레이부(180)를 제어하여, 사용자 편의를 향상시킬 수 있다.
한편, 도 12c를 참조하면, 혼잡도가 기설정된 값 이상일 때, 디스플레이부(180)는, 안전을 위해 자동주차를 중지할 것을 문의하는 제 12 그래픽 이미지(12)를 표시할 수도 있다.
한편, 프로세서(170)는, 차량 주변 영상에 포함되는 오브젝트의 특성을 표시하도록 디스플레이부(180)를 제어할 수도 있다.
도 12d를 참조하면, 디스플레이부(180)는, 오브젝트의 경계영역을 나타내는 제 13 그래픽 이미지(13)를 추가 표시할 수 있고, 오브젝트의 이동방향을 나타내는 제 14 그래픽 이미지(14)를 더 표시하여, 오브젝트와의 충돌 위험을 나타낼 수 있다.
도 12e를 참조하면, 디스플레이부(180)는, 오브젝트의 종류에 따른 위험도를 나타내는 제 15 그래픽 이미지(15)를 추가 표시할 수 있다. 이뿐만 아니라, 오브젝트의 수 및 오브젝트의 위치 등을 더 표시하여, 차량 주변의 혼잡도를 간접적으로 나타낼 수 있다.
또한, 도 12d를 참조하면, 디스플레이부(180)는, 오브젝트의 속도 및 이동방향을 고려하여 오브젝트의 경계영역을 등고선 형태로 나타내는 제 16 그래픽 이미지(16)를 추가로 표시하여, 사용자가 직관적으로 오브젝트와 차량의 충돌 위험성을 인지하도록 제공할 수도 있다.
이하, 자동주차 보조장치(100)가, 이와 같이 산출된 혼잡도를 기초로 자동주차를 수행하는 과정을 상세히 설명한다.
도 13을 참조하면, 사용자가 입력부(110)를 통해 자동주차 기능을 실행하면, 자동주차 보조장치(100)는, 자동주차 기능을 실행할 수 있다. (S301)
자세히, 프로세서(170)는, 자동주차 기능 실행 입력을 받으면, 센서부(155)를 제어하여 차량 주변의 오브젝트를 감지하여, 오브젝트 정보를 획득할 수 있다.
그리고 프로세서(170)는, 획득한 오브젝트 정보에 따라 혼잡도를 산출할 수 있다. (S302)
혼잡도가 산출되면, 프로세서(170)는, 차량 주변의 혼잡도에 기초하여 차량을 목표 주차위치까지 이동하도록 제어하여, 자동주차를 수행할 수 있다.
자세히, 프로세서(170)는, 산출된 혼잡도에 따라 자동주차를 다르게 수행하여, 혼잡도가 낮은 쾌적한 환경에서는 좀더 빠르게 자동주차를 수행할 수 있고, 혼잡도가 높은 복잡한 환경에서는 안전하고 잦은 멈춤 없이 자동주차를 수행할 수 있다.
프로세서(170)는, 혼잡도에 따라서 차량의 경계범위, 이동 속도, 주차경로(C) 또는/및 주차방식을 설정한 후 설정에 따라 자동주차를 수행하여, 혼잡한 환경에서도 원활하게 자동주차를 수행할 수 있다.
자세히, 자세히, 프로세서(170)는, 혼잡도에 따라서 차량이 브레이크 작동 여부를 결정하는 차량 경계범위를 설정하고, 설정된 차량 경계범위에 기초하여 자동주차를 수행할 수 있다. (S303)
자세히, 프로세서(170)는, 혼잡도가 클수록 차량 경계범위의 크기를 작게 결정하고, 혼잡도가 작을수록 차량 경계범위의 크기를 크게 결정할 수 있다.
따라서, 혼잡한 상황에서는, 작은 경계범위로 설정된 차량 경계범위에서 차량을 이동시켜, 차량에 오브젝트가 근접하여 위치한 경우라도 차량을 정지시키지 않고 이동시킬 수 있다. 반대로, 혼잡도가 낮은 경우, 큰 경계범위로 설정된 차량 경계범위에서 차량을 이동시켜, 차량에 오브젝트가 근접하면 차량의 이동을 정지시킬 수 있다.
즉, 프로세서(170)는, 복잡한 환경에서 차량의 경계범위를 축소시켜 차량이 잦은 정지를 막아 자동주차를 원활하게 수행할 수 있다.
이때, 안전을 위하여, 프로세서(170)는, 차량 경계범위에 따라서 자동주차 중 차량의 이동 속도를 결정할 수 있다. 차량 경계범위는 혼잡도에 따라 결정되기 때문에, 차량의 이동 속도는 혼잡도에 따라 결정된다고 볼 수도 있다.
자세히, 프로세서(170)는, 차량 경계범위가 작을 수록 차량이 저속으로 이동하도록 제어하고, 차량 경계범위가 클수록 차량이 고속으로 이동하도록 제어할 수 있다.
즉, 프로세서(170)는, 혼잡도가 높으면 차량의 경계범위를 축소하여 잦은 정지를 막고, 안전을 위해 차량을 좀더 천천히 이동시킴으로써, 차량 주변이 혼잡한 상황에서도 원활하게 자동주차를 수행할 수 있다.
반대로, 프로세서(170)는, 혼잡도가 낮으면, 차량을 빠르게 이동시키면서 차량의 경게범위를 확대하여, 쾌적한 환경에서 안전하고 빠르게 차량을 자동주차 시킬 수 있다.
도 14a를 참조하면, 차량 주변이 혼잡한 상황으로, 일반 경계범위(BA)로 주행할 경우, 오브젝트의 경계영역과 일반 경계범위(BA)가 중첩되는 영역(OA)이 다수 발생되어, 주행이 다수 중지되고 주차경로(C)가 자주 변경되어, 원활하게 자동주차가 수행될 수 없다.
도 14b를 참조하면, 자동주차 보조장치(100)는, 차량 주변 혼잡도가 높으면, 차량 경계범위를 제 1 경계범위(BA1)로 축소하고 저속으로 안전하게 주행시켜, 오브젝트의 경계영역과 일반 경계범위(BA)가 중첩되는 영역(OA)을 최소화함으로써, 차량이 정지하는 경우를 감소시킬 수 있다.
반대로, 도 14c를 참조하면, 자동주차 보조장치(100)는, 차량 주변 혼잡도가 낮으면, 차량의 경계범위를 제 2 경계범위(BA2)로 확대시키고 고속으로 주행시켜, 안전하고 빠르게 자동주차를 수행할 수 있다.
이러한 차량의 경계범위는, 주차경로(C)에 따라 서로 다르게 설정될 수도 있다. 즉, 프로세서(170)는, 차량이 주차경로(C)를 주행함에 따라 주행 위치마다 혼잡도가 다르게 산출되면, 위치마다 서로 다른 차량 경계범위를 설정할 수도 있다.
자세히, 도 15a를 참조하면, 차량 주행 초기에 오브젝트(O)의 간섭이 있다가 사라지고, 이후 주차경로(C)에서 다른 오브젝트(O)와의 간섭이 발생하는 것을 알 수 있다.
따라서, 도 15b를 참조하면, 프로세서(170)는, 주차경로(C) 초기에 오브젝트(O)와의 중첩이 발생하지 않도록 축소된 제 1 경계범위(BA1)로 설정하고, 주차경로(C) 중간에는 일반 크기의 제 2 경계범위(BA2)로 설정하고, 이후 주차경로(C)에는 제 3 오브젝트와 중첩되지 않도록 축소된 제 3 경계범위(BA3)로 설정할 수 있다. 따라서, 프로세서(170)는, 차량을 제 1 경계범위(BA1) 상태에서 저속으로 주행시키다가, 제 2 경계범위(BA2) 상태에서 속도가 빨라지도록 제어하고, 제 3 경계범위(BA3) 상태에서 다시 저속으로 주행하도록 제어할 수 있다.
한편, 이러한 차량의 경계범위는, 오브젝트뿐만 아니라 차량 센서의 센싱 정도에 따라 크기가 변경될 수 있다.
자세히, 도 16을 참조하면, 프로세서(170)는, 차량 주변의 조도가 낮을 경우, 센싱 감도가 낮아지므로, 차량의 경계범위(BA)를 확대하여, 안전하게 주행시킬 수 있다. 이러한 경우, 차량 주행속도는 차량의 경계범위(BA)와 반비례하도록 제어할 수도 있다.
또한, 차량의 경계범위(BA)는, 차량 주행도로의 경사도에 따라 크기가 변경될 수 있다. 왜냐하면, 경사도에 따라 같은 제동력으로 제어하여도 제동 위치가 달라지기 때문이다.
도 17을 참조하면, 일반 평지에서 제동될 경우 제동 위치(SP)에 정지한다면, 경사도가 낮은 비탈길에서 제동될 경우 제동 위치(SP)에서 차량이 더 이동한 제 1 제동 위치(SP1)에서 정지할 수 있다. 따라서, 프로세서(170)는, 차량이 비탈길을 오를 경우 경계범위를 축소하고, 차량이 비탈길을 내려갈 경우, 차량 경계범위를 확장하여 미리 제동하도록 제어할 수 있다. 이러한 경우, 차량 주행속도는 차량의 경계범위(BA)와 반비례하도록 제어할 수도 있다.
한편, 프로세서(170)는, 디스플레이부(180)를 제어하여 차량의 경계범위(BA), 이동 속도 등에 대한 자동주차 정보를 그래픽 이미지로 표시하여, 사용자의 편의를 향상시킬 수도 있다.
도 18a 내지 도 18c를 참조하면, 실시간으로 변경되는 차량 주변 혼잡도에 따라서 차량 경계범위가 변화되는 모습이 표시되는 화면을 확인할 수 있다.
자세히, 도 18a를 참조하면, 디스플레이부(180)는, 혼잡도가 표준인 상태에서 일반 경계범위 이미지(BAi)를 표시할 수 있다.
도 18b를 참조하면, 차량 주변에 오브젝트가 감지되어 혼잡도가 높아지면, 디스플레이부(180)는, 혼잡도, 증가된 자동주차 소요시간과, 변경된 제 1 경계범위 이미지(BAi)를 표시할 수 있다.
도 18c를 참조하면, 차량 주변의 오브젝트가 감시 영역(SA)에서 벗어나 혼잡도가 낮아지면, 디스플레이부(180)는, 낮아진 혼잡도, 감소된 자동주차 소요시간 및 다시 변경된 일반 경계범위 이미지(BAi)를 표시할 수 있다.
도 19a를 참조하면, 디스플레이부(180)는, 차량 경계범위 이미지(BAi)와, 감시 영역(SA) 이미지와, 차량 이동 속도 이미지(20)를 표시할 수 있다.
도 19b를 참조하면, 차량 주변에 오브젝트가 감지되어 혼잡도가 높아지면, 디스플레이부(180)는, 높아진 혼잡도, 감소된 차량 이동 속도 이미지(20), 증가된 자동주차 소요시간을 표시할 수 있다. 나아가, 디스플레이부(180)는, 오브젝트 경계영역 이미지(Bi), 경계범위 이미지(BAi) 및 경계영역과 경계범위가 중첩되는 영역을 표시할 수 있다. 디스플레이부(180)는, 경계범위와 경계영역이 중첩되면 경계범위를 축소하여 오버랩되지 않도록 표시할 수 있다.
도 19c를 참조하면, 디스플레이부(180)는, 차량 경계범위(BAi)가 작아지면 오브젝트와 차량 사이의 거리를 좀더 확실하게 표시하기 위하여, 오브젝트 주변 영역을 줌 인(zoom in)하여 표시할 수 있다.
반대로, 도 19d를 참조하면, 디스플레이부(180)는, 오브젝트가 멀어져 차량 경계범위(BAi)가 커지면 차량 주변 이미지를 줌 아웃(zoom out)하여 표시할 수 있다.
한편, 전술하였듯이, 프로세서(170)는, 혼잡도에 따라서 차량의 주행속도를 제어할 수 있다. (S304)
차량 경계범위는 혼잡도에 따라 결정되기 때문에, 차량의 이동 속도는 혼잡도에 따라 결정된다고 볼 수도 있다.
자세히, 프로세서(170)는, 차량 경계범위가 작을 수록 차량이 저속으로 이동하도록 제어하고, 차량 경계범위가 클수록 차량이 고속으로 이동하도록 제어할 수 있다.
즉, 프로세서(170)는, 혼잡도가 높으면 차량의 경계범위(BA)를 축소하여 잦은 정지를 막고, 안전을 위해 차량을 좀더 천천히 이동시킴으로써, 차량 주변이 혼잡한 상황에서도 원활하게 자동주차를 수행할 수 있다.
반대로, 프로세서(170)는, 혼잡도가 낮으면, 차량을 빠르게 이동시키면서 차량의 경게범위를 확대하여, 쾌적한 환경에서 안전하고 빠르게 차량을 자동주차 시킬 수 있다.
한편, 프로세서(170)는, 혼잡도에 따라서 차량을 목표 주차위치까지 이동시키는 주차경로(C)를 서로 다르게 설계할 수 있다. (S305)
자세히, 프로세서(170)는, 혼잡도가 높으면, 주차경로(C)에서 최대 이동위치의 거리를 단축시킬 수 있다. 여기서, 최대 이동위치는, 설계된 주차경로(C)에서 현재 차량의 위치에서 가장 먼 위치를 의미한다.
프로세서(170)는, 차량을 최대한 작은 반경 내에서 이동시켜, 오브젝트와의 간섭을 최소화할 수 있다.
차량을 최대한 작은 반경 내에서 이동시키기 위해, 프로세서(170)는, 혼잡도가 높을수록 방향 전환횟수가 증가한 주차경로(C)를 설계할 수 있다. 여기서, 방향 전환횟수는, 차량이 전진에서 후진으로 전환되거나, 차량이 후진에서 전진으로 전환되는 횟수를 의미한다.
즉, 프로세서(170)는, 차량의 최대 이동위치를 작게 하는 주차경로(C)를 설정함에 따라 방향 전환횟수가 증가한 주차경로(C)를 설계할 수 있다.
예를 들어, 도 20a를 참조하면, 프로세서(170)는, 혼잡도가 낮은 경우, 제 1 위치(31)에서 방향 전환 있는 주차경로로서, 현재 차량 위치에서 제 1 위치(31)까지 이동하는 제 1 주차경로(C1)와, 제 1 위치(31)에서 목표 주차위치(PS)까지 이동하는 제 2 주차경로(C2)를 포함하는 주차경로를 설계할 수 있다.
또한, 도 20b를 참조하면, 혼잡도가 높은 경우, 프로세서(170)는, 제 1 위치(31)와, 제 2 위치(C2) 및 제 3 위치(C3)에서 방향 전환이 있는 주차경로를 설계할 수 있다. 자세히, 프로세서(170)는, 도 20a의 제 1 위치(31)보다 가깝게 첫번째 방향전환이 있는 제 1 위치(31)를 결정하고, 추가적으로 목표 주차위치(PS)까지 가기 위한 제 2 위치(C2)와 제 3 위치(C3)를 더 결정하여, 제 1 내지 제 3 위치(C1, C2, C3)를 포함하는 주차경로를 설계할 수 있다.
또한, 프로세서(170)는, 혼잡도에 따라서 주차방식이 다른 주차경로를 설계할 수도 있다.
자세히, 프로세서(170)는, 오브젝트와의 간섭을 줄이고 최대 이동거리가 작은 주차경로를 설계하기 위하여, 전진 주차방식, 후진 주차방식, 평행주차, 직각주차 등의 주차방식을 결정할 수 있다.
도 21a를 참조하면, 혼잡도가 낮은 상태에서, 프로세서(170)는, 차량의 최대 이동위치인 제 1 위치(31)를 충분히 먼 위치에 결정하여, 후진 주차방식으로 주차하는 주차경로를 설계할 수 있다.
도 21b를 참조하면, 혼잡도가 높은 상태에서 오브젝트와의 간섭을 줄이기 위하여, 프로세서(170)는, 차량의 최대 이동위치를 단축시키기 위해 제 1 위치(31)를 가까운 위치로 결정하고, 차량을 전진으로 주차하는 방식으로 주차하는 주차경로를 설계할 수 있다.
즉, 프로세서(170)는, 혼잡도에 따라서 최적의 주차경로를 설계하여 차량 주차 중 오브젝트의 간섭을 최소한으로 감소시킴으로써, 차량의 잦은 정지를 막아 차량 주변이 혼잡한 상황에서도 원활하게 자동주차를 수행할 수 있다.
한편, 프로세서(170)는, 디스플레이부(180)를 제어하여 산출된 주차경로를 그래픽 이미지로 표시할 수 있다. 혼잡도 산출은 실시간으로 이루어지기 때문에, 혼잡도가 변경되면 주차경로를 재설계되면, 기존 주차경로는 삭제되고 새롭게 설계된 주차경로가 표시될 수 있다.
도 22를 참조하면, 디스플레이부(180)는, 차량의 경계범위(BA)를 감축하여 혼잡도가 높은 상황에서도 자동주차를 수행할 수 있는 과감한 자동주차모드를 제안하는 이미지(30)를 표시할 수 있다.
또한, 도 23을 참조하면, 디스플레이부(180)는, 혼잡도가 높아져 주차경로가 재설계되는 경우, 재설계된 주차경로(Ci)를 표시하고 사용자에게 재설계된 주차경로(Ci)로 주차할지 여부를 문의하는 이미지를 표시할 수 있다.
또한 23a를 참조하면, 프로세서(170)는, 고정 오브젝트를 감지하면 고정 오브젝트를 회피하면서 방향 전환이 없는 주차경로(C1i)를 설계할 수 있고, 이러한 경우 디스플레이부(180)는, 새롭게 설계된 주차경로(C1i)를 표시할 수 있다.
또한, 도 23b를 참조하면, 프로세서(170)는, 이동 오브젝트를 감지하면, 이동 오브젝트를 회피하기 위한 주차경로(C1i)를 설계할 수 있고, 이러한 경우 디스플레이부(180)는, 새롭게 설계된 주차경로(C1i)를 표시할 수 있다.
전술한 바와 같이, 프로세서(170)는, 혼잡도에 따라 자동주차를 서로 다르게 수행하여, 혼잡한 상황과 쾌적한 상황에 따라 최적의 자동주차 기능을 제공할 수 있다.
도 24를 참조하면, 전술한 자동주차 보조장치(100)는 차량 내에 포함될 수 있다.
차량(700)은 통신부(710), 입력부(720), 센싱부(760), 출력부(740), 차량 구동부(750), 메모리(730), 인터페이스부(780), 제어부(770), 전원부(790), 자동주차 보조장치(100) 및 AVN 장치(400)를 포함할 수 있다. 여기서, 자동주차 보조장치(100)에 포함되는 유닛과, 차량에 기재된 유닛 중 동일한 명칭을 갖는 유닛은, 차량에 포함되는 것으로 설명한다.
통신부(710)는, 차량과 이동 단말기(600) 사이, 차량과 외부 서버(500) 사이 또는 차량과 타차량(510)과의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 통신부(710)는 차량을 하나 이상의 망(network)에 연결하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.
통신부(710)는, 방송 수신 모듈(711), 무선 인터넷 모듈(712), 근거리 통신 모듈(713), 위치 정보 모듈(714) 및 광통신 모듈(715)을 포함할 수 있다.
방송 수신 모듈(711)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(712)은, 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 차량에 내장되거나 외장될 수 있다. 무선 인터넷 모듈(712)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(712)은 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다. 예를 들면, 무선 인터넷 모듈(712)은 외부 서버(500)와 무선으로 데이터를 교환할 수 있다. 무선 인터넷 모듈(712)은 외부 서버(500)로부터 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보(예를 들면, TPEG(Transport Protocol Expert Group))정보를 수신할 수 있다.
근거리 통신 모듈(713)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(713)은, 근거리 무선 통신망(Wireless Area Networks)을 형성하여, 차량과 적어도 하나의 외부 디바이스 사이의 근거리 통신을 수행할 수 있다. 예를 들면, 근거리 통신 모듈(713)은 이동 단말기(600)와 무선으로 데이터를 교환할 수 있다. 근거리 통신 모듈(713)은 이동 단말기(600)로부터 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보(예를 들면, TPEG(Transport Protocol Expert Group))를 수신할 수 있다. 가령, 사용자가 차량에 탑승한 경우, 사용자의 이동 단말기(600)와 차량은 자동으로 또는 사용자의 애플리케이션 실행에 의해, 서로 페어링을 수행할 수 있다.
위치 정보 모듈(714)은, 차량의 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(715)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 차량에 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(715)은 광 통신을 통해 타차량(510)과 데이터를 교환할 수 있다.
입력부(720)는, 운전 조작 수단(721), 카메라(195), 마이크로 폰(723) 및 사용자 입력부(724)를 포함할 수 있다.
운전 조작 수단(721)은, 차량 운전을 위한 사용자 입력을 수신한다. (이하 설명 도 7 참조) 운전 조작 수단(721)은 조향 입력 수단(721A), 쉬프트 입력 수단(721D), 가속 입력 수단(721C), 브레이크 입력 수단(721B)을 포함할 수 있다.
조향 입력 수단(721A)은, 사용자로부터 차량의 진행 방향 입력을 수신한다. 조향 입력 수단(721A)은 회전에 의해 조향 입력이 가능하도록 휠 형태로 형성되는 것이 바람직하다. 실시예에 따라, 조향 입력 수단(721A)은 터치 스크린, 터치 패드 또는 버튼으로 형성될 수도 있다.
쉬프트 입력 수단(721D)은, 사용자로부터 차량의 주차(P), 전진(D), 중립(N), 후진(R)의 입력을 수신한다. 쉬프트 입력 수단(721D)은 레버 형태로 형성되는 것이 바람직하다. 실시예에 따라, 쉬프트 입력 수단(721D)은 터치 스크린, 터치 패드 또는 버튼으로 형성될 수도 있다.
가속 입력 수단(721C)은, 사용자로부터 차량의 가속을 위한 입력을 수신한다. 브레이크 입력 수단(721B)은, 사용자로부터 차량의 감속을 위한 입력을 수신한다. 가속 입력 수단(721C) 및 브레이크 입력 수단(721B)은 페달 형태로 형성되는 것이 바람직하다. 실시예에 따라, 가속 입력 수단(721C) 또는 브레이크 입력 수단(721B)은 터치 스크린, 터치 패드 또는 버튼으로 형성될 수도 있다.
카메라(722)는, 이미지 센서와 영상 처리 모듈을 포함할 수 있다. 카메라(722)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(770)에 전달할 수 있다. 한편, 차량은 차량 전방 영상 또는 차량 주변 영상을 촬영하는 카메라(722) 및 차량 내부 영상을 촬영하는 모니터링부(725)를 포함할 수 있다.
모니터링부(725)는 탑승자에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 모니터링부(725)는 탑승자의 생체 인식을 위한 이미지를 획득할 수 있다.
한편, 도 24에서는 모니터링부(725)와 카메라(722)가 입력부(720)에 포함되는 것으로 도시하였으나, 카메라(722)는 전술한 바와 같이, 자동주차 보조장치(100)에 포함된 구성으로 설명될 수도 있다.
마이크로 폰(723)은, 외부의 음향 신호를 전기적인 데이터로 처리할 수 있다. 처리된 데이터는 차량에서 수행 중인 기능에 따라 다양하게 활용될 수 있다. 마이크로폰(723)은 사용자의 음성 명령을 전기적인 데이터로 전환할 수 있다. 전환된 전기적인 데이터는 제어부(770)에 전달될 수 있다.
한편, 실시예에 따라, 카메라(722) 또는 마이크로폰(723)는 입력부(720)에 포함되는 구성요소가 아닌, 센싱부(760)에 포함되는 구성요소일 수도 있다.
사용자 입력부(724)는 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 것이다. 사용자 입력부(724)를 통해, 정보가 입력되면, 제어부(770)는 입력된 정보에 대응되도록 차량의 동작을 제어할 수 있다. 사용자 입력부(724)는 터치식 입력수단 또는 기계식 입력 수단을 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 사용자 입력부(724)는 스티어링 휠의 일 영역에 배치될 수 있다. 이경우, 운전자는 스티어링 휠을 잡은 상태에서, 손가락으로 사용자 입력부(724)를 조작할 수 있다.
센싱부(760)는, 차량의 주행 등과 관련한 신호를 센싱한다. 이를 위해, 센싱부(760)는, 충돌 센서, 휠 센서(wheel 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, 레이더, 라이더 등을 포함할 수 있다.
이에 의해, 센싱부(760)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.
한편, 센싱부(760)는, 그 외, 가속페달센서, 압력센서, 엔진 회전 속도 센서(engine speed sensor), 공기 유량 센서(AFS), 흡기 온도 센서(ATS), 수온 센서(WTS), 스로틀 위치 센서(TPS), TDC 센서, 크랭크각 센서(CAS), 등을 더 포함할 수 있다.
센싱부(760)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, 모니터링부(725) 및 마이크로 폰(723)이 센서로 동작할 수 있다. 생체 인식 정보 감지부는 모니터링부(725)를 통해, 손모양 정보, 안면 인식 정보를 획득할 수 있다.
출력부(740)는, 제어부(770)에서 처리된 정보를 출력하기 위한 것으로, 디스플레이부(741), 음향 출력부(742) 및 햅틱 출력부(743)를 포함할 수 있다.
디스플레이부(741)는 제어부(770)에서 처리되는 정보를 표시할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이부(741)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(741)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(741)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 차량와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부(724)로써 기능함과 동시에, 차량와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다. 이경우, 디스플레이부(741)는 터치 방식에 의하여 제어 명령을 입력 받을 수 있도록, 디스플레이부(741)에 대한 터치를 감지하는 터치센서를 포함할 수 있다. 이를 이용하여, 디스플레이부(741)에 대하여 터치가 이루어지면, 터치센서는 상기 터치를 감지하고, 제어부(770)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(741)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(741)는 HUD(Head Up Display)로 구현될 수 있다. 디스플레이부(741)가 HUD로 구현되는 경우, 윈드 쉴드에 구비되는 투명 디스플레이를 통해 정보를 출력할 수 있다. 또는, 디스플레이부(741)는 투사 모듈을 구비하여 윈드 쉴드에 투사되는 이미지를 통해 정보를 출력할 수 있다.
음향 출력부(742)는 제어부(770)로부터의 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력한다. 이를 위해, 음향 출력부(742)는 스피커 등을 구비할 수 있다. 음향 출력부(742)는, 사용자 입력부(724) 동작에 대응하는, 사운드를 출력하는 것도 가능하다.
햅틱 출력부(743)는 촉각적인 출력을 발생시킨다. 예를 들면, 햅틱 출력부(743)는, 스티어링 휠, 안전 벨트, 시트를 진동시켜, 사용자가 출력을 인지할 수 있게 동작할 수 있다.
차량 구동부(750)는, 차량 각종 장치의 동작을 제어할 수 있다. 차량 구동부(750)는 동력원 구동부(751), 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 램프 구동부(754), 공조 구동부(755), 윈도우 구동부(756), 에어백 구동부(757), 썬루프 구동부(758) 및 서스펜션 구동부(759)를 포함할 수 있다.
동력원 구동부(751)는, 차량 내의 동력원에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다.
예를 들면, 화석 연료 기반의 엔진(미도시)이 동력원인 경우, 동력원 구동부(751)는, 엔진에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 엔진의 출력 토크 등을 제어할 수 있다. 동력원 구동부(751)가 엔진인 경우, 제어부(770)의 제어에 따라, 엔진 출력 토크를 제한하여 차량의 속도를 제한할 수 있다.
다른 예로, 전기 기반의 모터(미도시)가 동력원인 경우, 동력원 구동부(751)는, 모터에 대한 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 모터의 회전 속도, 토크 등을 제어할 수 있다.
조향 구동부(752)는, 차량 내의 조향 장치(steering apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 차량의 진행 방향을 변경할 수 있다.
브레이크 구동부(753)는, 차량 내의 브레이크 장치(brake apparatus)(미도시)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 바퀴에 배치되는 브레이크의 동작을 제어하여, 차량의 속도를 줄일 수 있다. 다른 예로, 좌측 바퀴와 우측 바퀴에 각각 배치되는 브레이크의 동작을 달리하여, 차량의 진행 방향을 좌측, 또는 우측으로 조정할 수 있다.
램프 구동부(754)는, 차량 내, 외부에 배치되는 램프의 턴 온/턴 오프를 제어할 수 있다. 또한, 램프의 빛의 세기, 방향 등을 제어할 수 있다. 예를 들면, 방향 지시 램프, 브레이크 램프 등의 대한 제어를 수행할 수 있다.
공조 구동부(755)는, 차량 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(756)는, 차량 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(757)는, 차량 내의 에어백 장치(airbag apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 위험시, 에어백이 터지도록 제어할 수 있다.
썬루프 구동부(758)는, 차량 내의 썬루프 장치(sunroof apparatus)(미도시)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 썬루프의 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다.
서스펜션 구동부(759)는, 차량 내의 서스펜션 장치(suspension apparatus)(미도시)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 도로면에 굴곡이 있는 경우, 서스펜션 장치를 제어하여, 차량의 진동이 저감되도록 제어할 수 있다.
메모리(730)는, 제어부(770)와 전기적으로 연결된다. 메모리(770)는 유닛에 대한 기본데이터, 유닛의 동작제어를 위한 제어데이터, 입출력되는 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(790)는, 하드웨어적으로, ROM, RAM, EPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 등과 같은 다양한 저장기기 일 수 있다. 메모리(730)는 제어부(770)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 차량 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다.
인터페이스부(780)는, 차량에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행할 수 있다. 예를 들면, 인터페이스부(780)는 이동 단말기(600)와 연결 가능한 포트를 구비할 수 있고, 상기 포트를 통해, 이동 단말기(600)와 연결할 수 있다. 이경우, 인터페이스부(780)는 이동 단말기(600)와 데이터를 교환할 수 있다.
한편, 인터페이스부(780)는 연결된 이동 단말기(600)에 전기 에너지를 공급하는 통로 역할을 수행할 수 있다. 이동 단말기(600)가 인터페이스부(780)에 전기적으로 연결되는 경우, 제어부(770)의 제어에 따라, 인터페이스부(780)는 전원부(790)에서 공급되는 전기 에너지를 이동 단말기(600)에 제공한다.
제어부(770)는, 차량 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 제어부(770)는 ECU(Electronic Contol Unit)로 명명될 수 있다.
이러한 제어부(770)은 자동주차 보조장치(100)의 실행 신호 전달에 따라서, 전달된 신호에 대응되는 기능을 실행할 수 있다.
제어부(770)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), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
제어부(770)는 전술한 프로세서(170)의 역할을 위임할 수 있다. 즉, 자동주차 보조장치(100)의 프로세서(170)는 차량의 제어부(770)에 직접 셋팅될 수 있다. 이러한 실시예에서는 자동주차 보조장치(100)는 차량의 일부 구성들을 합하여 지칭하는 것으로 이해할 수 있다.
또는, 제어부(770)는 프로세서(170)에서 요청하는 정보를 전송해주도록 구성들을 제어할 수도 있다.
전원부(790)는, 제어부(770)의 제어에 따라, 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다. 특히, 전원부(770)는, 차량 내부의 배터리(미도시) 등으로부터 전원을 공급받을 수 있다.
AVN(Audio Video Navigation) 장치(400)는 제어부(770)와 데이터를 교환할 수 있다. 제어부(770)는 AVN 장치(400) 또는 별도의 내비게이션 장치(미도시)로부터 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.
상술한 실시예에 설명된 특징, 구조, 효과 등은 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함되며, 반드시 하나의 실시예에만 한정되는 것은 아니다. 나아가, 각 실시예에서 예시된 특징, 구조, 효과 등은 실시예들이 속하는 분야의 통상의 지식을 가지는 자에 의하여 다른 실시예들에 대해서도 조합 또는 변형되어 실시 가능하다. 따라서 이러한 조합과 변형에 관계된 내용들은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
또한, 이상에서 실시예들을 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시예들에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부한 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (19)

  1. 차량 주변의 오브젝트를 감지하는 센서부;
    차량의 주변 이미지를 디스플레이하는 디스플레이부; 및
    상기 차량이 목표 주차위치까지 자동으로 이동하도록 제어하여 자동주차 기능을 제공하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 센서부에서 감지한 오브젝트의 정보로부터 혼잡도를 산출하고,
    상기 산출된 혼잡도에 기초하여 상기 차량을 상기 목표 주차위치까지 이동시키는 주차경로를 설계하고,
    상기 프로세서는,
    상기 차량으로부터 소정의 반경 내의 영역을 감시 영역으로 결정하고,
    상기 오브젝트의 특성에 따라 가중치가 부여되도록 경계 영역을 설정하고,
    상기 경계 영역과 상기 감시 영역의 중첩 영역에 기초하여 상기 혼잡도를 산출하는
    자동주차 보조장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 결정된 감시 영역 내에 위치한 상기 오브젝트의 수에 따라서 상기 혼잡도를 산출하는
    자동주차 보조장치.
  3. 제 1 항에 있어서
    상기 프로세서는,
    상기 차량과 상기 오브젝트와의 거리가 가까울수록 상기 가중치를 더 크게 부여하여 상기 혼잡도를 산출하는
    자동주차 보조장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 오브젝트의 이동 속도 및 이동 방향에 따라서 상기 가중치를 부여하여 상기 혼잡도를 산출하는
    자동주차 보조장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 오브젝트를 이미지 딥 러닝(deep learning)하여 상기 오브젝트의 종류를 검출하고,
    상기 오브젝트의 종류에 따라서 상기 가중치를 부여하여 상기 혼잡도를 산출하는
    자동주차 보조장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 혼잡도에 비례하도록 자동주차 소요시간을 산출하고,
    상기 산출된 혼잡도와 자동주차 소요시간을 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하는
    자동주차 보조장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 혼잡도에 따라서 상기 차량의 브레이크 작동을 결정하는 차량 경계범위를 결정하는
    자동주차 보조장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 혼잡도가 클수록 상기 차량 경계범위의 크기를 작게 결정하고,
    상기 혼잡도가 작을수록 상기 차량 경계범위의 크기를 크게 결정하는
    자동주차 보조장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    주차경로에 따라서 상기 차량 경계범위의 크기를 다르게 결정하는
    자동주차 보조장치.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량 경계범위에 따라서 상기 차량의 이동 속도를 결정하는
    자동주차 보조장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량 경계범위가 작을 수록 상기 차량이 저속으로 이동하도록 제어하고
    상기 차량 경계범위가 클수록 상기 차량이 고속으로 이동하도록 제어하는
    자동주차 보조장치.
  12. 제 7 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    주차경로를 따라서 상기 차량 경계범위를 결정하고,
    상기 주차경로와 상기 차량 경계범위를 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하는
    자동주차 보조장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량 경계범위가 작아지면 상기 차량 주변 이미지를 줌 인(zoom in)하여 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하고,
    상기 차량 경계범위가 커지면 상기 차량 주변 이미지를 줌 아웃(zoom out)하여 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하는
    자동주차 보조장치.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 혼잡도가 변경되면 상기 주차경로를 재설계하는
    자동주차 보조장치.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 혼잡도가 높을수록 방향 전환횟수가 증가한 상기 주차경로를 설계하는
    자동주차 보조장치.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 혼잡도가 높으면, 상기 주차경로에서 최대 이동위치의 거리를 단축시키는
    자동주차 보조장치.
  17. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 혼잡도에 따라서 주차방식이 다른 상기 주차경로를 설계하는
    자동주차 보조장치.
  18. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 주차경로를 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하는
    자동주차 보조장치.
  19. 제 1 항 내지 제 18 항 중 어느 하나의 항에 기재된 자동주차 보조장치를 포함하는 차량.
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