KR20180076739A - A vehicle and method for estimating a distance between vehicles - Google Patents

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KR20180076739A
KR20180076739A KR1020160181224A KR20160181224A KR20180076739A KR 20180076739 A KR20180076739 A KR 20180076739A KR 1020160181224 A KR1020160181224 A KR 1020160181224A KR 20160181224 A KR20160181224 A KR 20160181224A KR 20180076739 A KR20180076739 A KR 20180076739A
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박태곤
최진혁
장재환
박민우
이원석
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현대자동차주식회사
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Abstract

The present invention relates to a vehicle and a method for estimating distance between vehicles. The vehicle includes: a camera for receiving a forward image of the vehicle; and a controller that detects some components of a lane around at least one external vehicle in the received forward image and estimates a distance between a subject vehicle and the external vehicle using the detected some component. The distance between the subject vehicle and the external vehicle is estimated by using the lane width of the surrounding lane of the external vehicle and the lane width of the lane of the subject vehicle without recognizing the entire lane, so the distance estimation efficiency can be improved and the calculation speed necessary for distance estimation can be improved.

Description

차량 및 차량 간의 거리 추정 방법{A VEHICLE AND METHOD FOR ESTIMATING A DISTANCE BETWEEN VEHICLES}[0001] DESCRIPTION [0002] A VEHICLE AND METHOD FOR ESTIMATING A DISTANCE BETWEEN VEHICLES [

본 발명은 차량에 관한 것으로, 보다 상세하게는 주행 중인 자 차량과 상기 자 차량의 전방에 위치한 외부 차량 간의 거리를 추정하는 차량 및 차량 간의 거리 추정 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a vehicle, and more particularly, to a method of estimating a distance between a vehicle and a vehicle that estimates a distance between the vehicle in-travel and an external vehicle located in front of the vehicle.

최근, 자동차 업계에서는 첨단 주행 보조 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance System)에 많은 관심이 집중되고 있다. 첨단 주행 보조 시스템은 차량에 부착된 센서를 이용하여 주행 중에 발생하는 위험 상황을 미리 감지하여 대응함으로써, 운전자의 안전을 보장하고 운전자에 편의를 제공하는 시스템이다.Recently, in the automobile industry, much attention has been focused on Advanced Driver Assistance System (ADAS). The advanced driving assistance system detects the dangerous situation that occurs during driving using the sensor attached to the vehicle and responds to it, thereby assuring the safety of the driver and providing convenience to the driver.

첨단 주행 보조 시스템의 예로는, 적응적 크루즈 제어(ACC: Adaptive Cruise Control) 시스템, 자동 긴급 제동(AEB: Autonomous Emergency Braking) 시스템, 전방 추돌 경고(FCW: Forward Collision Warning) 시스템 등이 있다.Examples of advanced travel assistance systems include an Adaptive Cruise Control (ACC) system, an Autonomous Emergency Braking (AEB) system, and a Forward Collision Warning (FCW) system.

이와 같은 첨단 주행 보조 시스템의 구현을 위해서는 운전자의 차량에서 전방 차량들까지의 차량 거리를 검출할 수 있는 기술이 요구된다.In order to realize such advanced support system, it is required to provide a technique for detecting the vehicle distance from the driver's vehicle to the front vehicle.

즉, 주행 중 전방 차량들을 검출하고 전방 차량들까지의 차량 거리를 추정함으로써, 적응적 크루즈 제어 시스템의 정속 주행 기능이 제대로 수행할 수 있다. 또한, 전방 추돌 경고 시스템에서 전방 차량들의 근접으로 위한 위험을 운전자에게 미리 경보하거나 자동 긴급 제동 시스템에서 자동 긴급 제동을 통해 차량의 충돌을 예방할 수 있다.That is, by detecting the forward vehicles during travel and estimating the vehicle distance to the forward vehicles, the cruise control function of the adaptive cruise control system can be performed properly. In addition, in the front collision warning system, the driver can be alerted in advance of the danger of approaching the front vehicles or the vehicle can be prevented from colliding with the automatic emergency braking system in the automatic emergency braking system.

첨단 주행 보조 시스템에서 시스템의 미 작동과 오작동은 바로 차량의 사고로 직결되므로, 차량 거리를 오차 없이 정확히 검출할 수 있는 신뢰성 있는 차량 거리 검출 장치의 개발이 요구된다.It is necessary to develop a reliable vehicle distance detection device which can accurately detect the vehicle distance without error because the system malfunctions and malfunctions are directly connected to the vehicle accident in the advanced driving assistance system.

본 발명의 목적은 카메라로부터 수신되는 자 차량의 전방 영상 내에 포함된 외부 차량 및 자 차량의 차로폭을 이용하여 상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리를 추정하는 차량 및 차량 간의 거리 추정 방법을 제공하는데 있다.It is an object of the present invention to provide a method of estimating a distance between a vehicle and a vehicle that estimates the distance between the vehicle and the external vehicle using the lane width of the external vehicle and the vehicle included in the forward image of the vehicle .

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.It is to be understood that both the foregoing general description and the following detailed description are exemplary and explanatory and are not restrictive of the invention, unless further departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. It will be possible.

상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량은, 자 차량의 전방 영상을 수신하는 카메라와; 상기 수신된 전방 영상 내에서 적어도 하나의 외부 차량 주변의 차선의 일부 성분을 검출하고, 상기 검출된 일부 성분을 이용하여 상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리를 추정하는 제어부;를 포함하여 이루어진다.According to an aspect of the present invention, there is provided a vehicle comprising: a camera for receiving a forward image of a vehicle; And a controller for detecting a component of a lane around at least one external vehicle in the received forward image and estimating a distance between the child vehicle and the external vehicle using the detected component.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 간의 거리 추정 방법은, 자 차량에 구비된 카메라를 통해 상기 자 차량의 전방 영상을 수신하는 단계와; 상기 수신된 전방 영상 내에서 적어도 하나의 외부 차량 주변의 차선의 일부 성분을 검출하는 단계와; 상기 검출된 일부 성분을 이용하여 상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리를 추정하는 단계;를 포함하여 이루어진다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for estimating a distance between vehicles, comprising: receiving a forward image of the vehicle through a camera provided in the vehicle; Detecting a component of a lane around at least one external vehicle in the received forward image; And estimating a distance between the child vehicle and the external vehicle using the detected partial component.

상기와 같이 구성되는 본 발명의 적어도 하나의 일 실시예에 관련된 차량 및 차량 간의 거리 추정 방법은, 전체 차선을 인식할 필요 없이 외부 차량의 주변 차선의 차로폭 및 자 차량 주변 차선의 차로폭을 이용하여 자 차량 및 외부 차량 간의 거리를 추정함으로써, 거리 추정 효율성을 향상시키고, 거리 추정에 필요한 연산 속도를 향상시킬 수 있는 효과를 제공한다.The method of estimating the distance between the vehicle and the vehicle according to at least one embodiment of the present invention configured as described above is a method of estimating the distance between the vehicle and the vehicle using the lane width of the peripheral lane of the external vehicle and the lane width of the lane of the peripheral vehicle By estimating the distance between the vehicle and the external vehicle, it is possible to improve the distance estimation efficiency and improve the calculation speed required for distance estimation.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects obtained by the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description will be.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 일례를 나타내는 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 자 차량 및 외부 차량 간의 거리를 추정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
1 is a block diagram showing an example of a vehicle according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram for explaining a process of estimating a distance between a vehicle and an external vehicle according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and similar parts are denoted by like reference characters throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Throughout the specification, when an element is referred to as "comprising ", it means that it can include other elements as well, without excluding other elements unless specifically stated otherwise. Also, the terms " part, "" module," and " module ", etc. in the specification mean a unit for processing at least one function or operation and may be implemented by hardware or software or a combination of hardware and software have.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호로 표시된 부분들은 동일한 구성요소들을 의미한다.Throughout the specification, when an element is referred to as "comprising ", it means that it can include other elements as well, without excluding other elements unless specifically stated otherwise. In addition, parts denoted by the same reference numerals throughout the specification denote the same components.

이하, 도 1 및 도 2를 참조하여 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 차량 간 거리 추정 과정에 대해 상세히 설명한다.Hereinafter, the vehicle-to-vehicle distance estimation process applicable to the embodiments of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 and 2. FIG.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 일례를 나타내는 블럭도이다.1 is a block diagram showing an example of a vehicle according to an embodiment of the present invention.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 자 차량 및 외부 차량 간의 거리를 추정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.2 is a diagram for explaining a process of estimating a distance between a vehicle and an external vehicle according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자 차량(100)은, 자 차량(100)의 전방 영상을 수신하는 카메라(110)와 메모리(120) 및 카메라(110)로부터 수신되는 전방 영상 내에서 적어도 하나의 외부 차량 주변의 차선의 일부 성분을 검출하고, 상기 검출된 일부 성분을 이용하여 상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리를 추정하는 제어부(130)를 포함하여 이루어진다.1 and 2, a sub-vehicle 100 according to an embodiment of the present invention includes a camera 110 for receiving a forward image of the subject vehicle 100, a memory 120 and a camera 110 And a controller 130 for detecting a part of the lane around at least one external vehicle in the received forward image and estimating a distance between the child vehicle and the external vehicle using the detected partial component.

카메라(110)는 자 차량(100)의 전방 영상을 획득하고, 상기 획득된 전방 영상을 제어부(130)로 출력한다. 카메라(110)는 범퍼나 그릴 등 자 차량(100)의 전면부에 장착되어 차체가 향하는 방향의 소정의 범위 내의 영상인 전방 영상을 획득한다.The camera 110 acquires a forward image of the subject vehicle 100 and outputs the obtained forward image to the control unit 130. [ The camera 110 is mounted on a front portion of the vehicle 100 such as a bumper or a grill to acquire a forward image, which is a video within a predetermined range in a direction in which the vehicle body is oriented.

상기 전방 영상은 전방 차량들, 차선들, 장해물 등과 같은 자 차량(100)의 전방에 위치한 차량의 주행에 영향을 줄 수 있는 대상들을 담고 있다.The forward image contains objects that can affect the driving of a vehicle located in front of the vehicle 100, such as forward vehicles, lanes, obstacles, and the like.

카메라(110)의 초점 거리나, 화각, 해상도 등에 따라 획득되는 전방 영상은 조금씩 달라질 수 있다.The forward image obtained according to the focal distance, the angle of view, the resolution, and the like of the camera 110 may be slightly different.

메모리(120)는 차량의 각종 센서들로부터 센싱 데이터들이 저장되거나, 또는 네비게이션 기능을 통한 사용자의 POI(Point Of Interest) 위치 정보들이 저장되거나, 또는 사용자에 의해 설정된 각종 미디어 파일들이 저장될 수 있다.The memory 120 may store sensing data from various sensors of a vehicle or store POI (Point Of Interest) location information of a user through a navigation function, or various media files set by a user.

또한, 메모리(120)는 본 발명에 따라 전방 영상 내의 적어도 하나의 외부 차량(200)의 주변 차선의 차로폭(W1) 및 자 차량 주변의 차선의 차로폭(W2) 간의 직선 픽셀(pixel) 거리(d) 별로 실제 외부 차량의 주변 차선의 차로폭 및 자 차량 주변의 차선의 차로폭 간의 실제 거리에 대한 정보가 저장된다.The memory 120 also stores a linear pixel distance d between the lane width W1 of the peripheral lane of the at least one external vehicle 200 in the forward image and the lane width W2 of the lane around the child vehicle in accordance with the present invention. The actual distance between the lane width of the surrounding lane of the actual external vehicle and the lane width of the lane around the present vehicle is stored.

일 예로, 상기 전방 영상 내의 상기 외부 차량(200)의 주변 차선의 차로폭(W1) 및 자 차량 주변의 차선의 차로폭(W2) 간의 직선 픽셀 거리(d)가 “100 픽셀”이면, 실제 외부 차량의 주변 차선의 차로폭 및 자 차량 주변의 차선의 차로폭 간의 실제 거리는 “100 미터”가 메모리(120)에 저장될 수 있다.For example, if the linear pixel distance d between the lane width W1 of the peripheral lane of the external vehicle 200 in the forward image and the lane width W2 of the lane around the child vehicle is " 100 pixels & The actual distance between the lane width of the surrounding lane and the lane width of the lane around the vehicle can be stored in the memory 120 as " 100 meters ".

또한, 상기 전방 영상 내의 상기 외부 차량(200)의 주변 차선의 차로폭(W1) 및 자 차량 주변의 차선의 차로폭(W2) 간의 직선 픽셀 거리(d)가 “75 픽셀”이면, 실제 외부 차량의 주변 차선의 차로폭 및 자 차량 주변의 차선의 차로폭 간의 실제 거리는 “75 미터”가 메모리(120)에 저장될 수 있고, 상기 전방 영상 내의 상기 외부 차량(200)의 주변 차선의 차로폭(W1) 및 자 차량 주변의 차선의 차로폭(W2) 간의 직선 픽셀 거리(d)가 “50 픽셀”이면, 실제 외부 차량의 주변 차선의 차로폭 및 자 차량 주변의 차선의 차로폭 간의 실제 거리는 “50 미터”가 메모리(120)에 저장될 수도 있다.If the linear pixel distance d between the lane width W1 of the peripheral lane of the external vehicle 200 in the forward image and the lane width W2 of the lane around the child vehicle is " 75 pixels & The actual distance between the lane width of the lane and the lane width of the lane around the vehicle can be stored in the memory 120 and the difference between the lane width W1 of the surrounding lane of the external vehicle 200 in the front image, The actual distance between the lane width of the surrounding lane of the actual external vehicle and the lane width of the lane around the vehicle is " 50 meters " when the linear pixel distance d between the lane width W2 of the surrounding lane is "Lt; / RTI >

제어부(130)는 카메라(110)에 의해 획득된 전방 영상을 수신하고, 상기 전방 영상에 대한 다양한 영상 처리를 수행한다.The control unit 130 receives the forward image obtained by the camera 110 and performs various image processes on the forward image.

먼저, 제어부(130)는 상기 전방 영상 내에서 상기 외부 차량(200)을 검출하고, 상기 외부 차량(200)이 검출되면, 상기 외부 차량(200)의 주변 차선의 일부 성분으로써, 상기 외부 차량(200)에 가장 근접한 좌우 국부 차선 영역을 검출한다.The control unit 130 detects the external vehicle 200 in the forward image and detects the external vehicle 200 as a part of the peripheral lane of the external vehicle 200, 200 nearest the left and right local lane areas.

그리고, 제어부(130)는 상기 검출된 외부 차량(200)의 좌우 국부 차선 영역에서 차선에 해당하는 직선 성분을 추출한다.Then, the controller 130 extracts a straight line component corresponding to the lane in the left and right local lane areas of the detected external vehicle 200.

이때, 제어부(130)는 엣지(edge) 검출 방식, 라인 세그먼트(line segment) 방식 및 허프 변환(Hough Transform) 방식 중 적어도 하나를 이용하여 상기 검출된 외부 차량(200)의 좌우 국부 차선 영역에서 차선에 해당하는 직선 성분을 추출할 수 있다.At this time, the control unit 130 detects at least one of the left and right lagged lanes of the detected external vehicle 200 using at least one of an edge detection method, a line segment method, and a Hough Transform method. Can be extracted.

그 다음으로, 제어부(130)는 상기 전방 영상의 평면에서 상기 추출된 직선 성분 사이의 폭을 상기 외부 차량(200) 주변의 좌우 차선 사이의 차로폭(W1)으로 측정한다.Next, the controller 130 measures the width between the extracted straight line components in the plane of the front image as the lane width W1 between the left and right lanes around the external vehicle 200. [

상기와 같이, 상기 전방 영상 내에서 상기 외부 차량(200)의 주변 국부 차선의 차로폭이 측정되면, 제어부(130)는 그 다음으로 상기 전방 영상 내에서 자 차량(100)에 가장 근접한 기준 차선의 일부 성분으로써, 자 차량(100)에 가장 근접한 좌우 기준 차선 영역을 검출한다.If the difference between the local lane widths of the peripheral local lanes of the external vehicle 200 is measured in the forward image as described above, the control unit 130 then determines whether the lane width of the reference lane closest to the vehicle 100 The left and right reference lane areas closest to the vehicle 100 are detected.

이때, 자 차량(100)의 기준 차선은, 도 2에서와 같이, 상기 전방 영상 내에서 상기 자 차량과 가장 인접한 상기 전방 영상 내의 하단에 위치한 차선을 뜻한다.Here, the reference lane of the vehicle 100 refers to a lane located at the lower end of the forward image closest to the child vehicle in the forward image, as shown in FIG.

그리고, 제어부(130)는 상기 검출된 자 차량(100)의 좌우 기준 차선 영역에서 차선에 해당하는 직선 성분을 추출한다.The control unit 130 extracts a straight line component corresponding to the lane in the left and right reference lane regions of the child vehicle 100 detected.

이때, 제어부(130)는 엣지(edge) 검출 방식, 라인 세그먼트(line segment) 방식 및 허프 변환(Hough Transform) 방식 중 적어도 하나를 이용하여 상기 검출된 자 차량(100)의 좌우 기준 차선 영역에서 차선에 해당하는 직선 성분을 추출할 수 있다.At this time, the control unit 130 detects at least one of the left and right reference lane areas of the detected child vehicle 100 using at least one of an edge detection method, a line segment method, and a Hough Transform method. Can be extracted.

그 다음으로, 제어부(130)는 상기 전방 영상의 평면에서 상기 추출된 직선 성분 사이의 폭을 자 차량(200) 주변의 좌우 차선 사이의 차로폭(W2)으로 측정한다.Next, the controller 130 measures the width between the extracted linear components in the plane of the front image in terms of the lane width W2 between the left and right lanes around the child vehicle 200. [

본 발명에서는 설명의 간편함을 위해 상기 전방 영상 내에서 외부 차량(200)의 차로폭(W1)을 먼저 측정한 후 자 차량(100)의 차로폭(W2)을 측정하였으나, 본 발명의 동작에 있어서 외부 차량(200)의 차로폭(W1) 및 자 차량(100)의 차로폭(W2)의 측정 순서는 그 측정되는 순서와 무관한다. 즉, 자 차량(100)의 차로폭(W2)이 먼저 측정되고, 그 다음으로 외부 차량(200)의 차로폭(W1)이 측정될 수도 있다.In the present invention, the lane width W1 of the vehicle 100 is measured after the lane width W1 of the external vehicle 200 is measured in the front image for the sake of simplicity of explanation. However, in the operation of the present invention, The order of measurement of the lane width W1 of the vehicle 200 and the lane width W2 of the vehicle 100 is independent of the order of measurement. That is, the lane width W2 of the vehicle 100 may be measured first, and then the lane width W1 of the external vehicle 200 may be measured.

상기와 같이, 자 차량(100)의 차로폭(W2) 및 외부 차량(200)의 차로폭(W1)이 카메라(110)로부터 실시간 수신되는 전방 영상으로부터 측정되면, 제어부(130)는 자 차량(100)의 차로폭(W2) 및 외부 차량(200)의 차로폭(W1)을 이용하여 실제 자 차량(100)과 외부 차량(200) 간의 실제 거리를 추정할 수 있다.When the lane width W2 of the vehicle 100 and the lane width W1 of the external vehicle 200 are measured from the forward image received from the camera 110 in real time, The actual distance between the actual vehicle 100 and the external vehicle 200 can be estimated using the lane width W2 of the external vehicle 200 and the lane width W1 of the external vehicle 200. [

즉, 제어부(130)는 자 차량(100)의 차로폭(W2)에서 및 외부 차량(200)의 차로폭(W1)까지의 거리를 근거로 실제 자 차량(100)과 외부 차량(200) 간의 실제 거리를 추정할 수 있다.That is, the control unit 130 calculates the actual distance between the actual vehicle 100 and the external vehicle 200 based on the distance from the vehicle width W2 of the vehicle 100 to the width W1 of the external vehicle 200 Can be estimated.

보다 상세하게, 제어부(130)는 자 차량(100)의 차로폭(W2)에서 및 외부 차량(200)의 차로폭(W1)까지의 직선 픽셀(pixel) 거리에 비례하는 상기 자 차량(100)과 외부 차량(200) 간의 실제 거리를 추정할 수 있다.The controller 130 controls the distance between the vehicle 100 and the outside of the vehicle 100 in proportion to the distance between the vehicle width W2 of the vehicle 100 and the lane width W1 of the external vehicle 200. [ The actual distance between the vehicles 200 can be estimated.

더욱 상세하게, 메모리(120)에는 본 발명에 따라 전방 영상 내의 적어도 하나의 외부 차량(200)의 주변 차선의 차로폭(W1) 및 자 차량 주변의 차선의 차로폭(W2) 간의 직선 픽셀(pixel) 거리(d) 별로 실제 외부 차량의 주변 차선의 차로폭 및 자 차량 주변의 차선의 차로폭 간의 실제 거리에 대한 정보가 저장되고, 제어부(130)는 상기 정보를 이용하여 상기 자 차량(100)과 외부 차량(200) 간의 실제 거리를 추정할 수 있다.More specifically, the memory 120 stores a linear pixel distance (L) between the lane width W1 of the surrounding lane of the at least one external vehicle 200 in the forward image and the lane width W2 of the lane around the vehicle, the actual distance between the lane width of the lane surrounding the vehicle and the lane width of the lane around the vehicle is stored for each of the vehicle 100 and the external vehicle 200 can be estimated.

일 예로, 제어부(180)는 자 차량(100)의 차로폭(W2)에서 및 외부 차량(200)의 차로폭(W1)까지의 수직 직선 픽셀 거리(d)가 “100 픽셀”이면, 상기 정보를 근거로 상기 자 차량(100)과 외부 차량(200) 간의 실제 거리를 “100 미터”로 추정할 수 있다.For example, if the vertical line pixel distance d from the lane width W2 of the vehicle 100 to the lane width W1 of the external vehicle 200 is " 100 pixels & The actual distance between the child vehicle 100 and the external vehicle 200 can be estimated as " 100 meters ".

다른 예로, 제어부(180)는 자 차량(100)의 차로폭(W2)에서 및 외부 차량(200)의 차로폭(W1)까지의 수직 직선 픽셀 거리(d)가 “75 픽셀”이면, 상기 정보를 근거로 상기 자 차량(100)과 외부 차량(200) 간의 실제 거리를 “75 미터”로 추정할 수 있다.As another example, if the vertical line pixel distance d from the lane width W2 of the child vehicle 100 to the lane width W1 of the external vehicle 200 is " 75 pixels & The actual distance between the child vehicle 100 and the external vehicle 200 can be estimated as " 75 meters ".

또 다른 예로, 제어부(180)는 자 차량(100)의 차로폭(W2)에서 및 외부 차량(200)의 차로폭(W1)까지의 수직 직선 픽셀 거리(d)가 “50 픽셀”이면, 상기 정보를 근거로 상기 자 차량(100)과 외부 차량(200) 간의 실제 거리를 “50 미터”로 추정할 수 있다.As another example, if the vertical straight pixel distance d from the lane width W2 of the vehicle 100 to the lane width W1 of the external vehicle 200 is " 50 pixels & The actual distance between the subject vehicle 100 and the external vehicle 200 can be estimated to be " 50 meters ".

상기와 같이, 제어부(130)는 자 차량(100)과 외부 차량(200) 간의 실제 거리를 추정되면, 상기 추정된 자 차량(100)과 외부 차량(200) 간의 실제 거리는 자 차량(100)의 전방 충돌 경보 시스템, 긴급 제동 시스템, 적응적 스마트 크루즈 제어 시스템으로 전달되어 활용될 수 있다.If the actual distance between the subject vehicle 100 and the external vehicle 200 is estimated as described above, the controller 130 determines that the actual distance between the estimated subject vehicle 100 and the external vehicle 200 is less than the actual distance between the subject vehicle 100 and the external vehicle 200, The front collision warning system, the emergency braking system, and the adaptive smart cruise control system.

전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.The present invention described above can be embodied as computer-readable codes on a medium on which a program is recorded. The computer readable medium includes all kinds of recording devices in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of the computer readable medium include a hard disk drive (HDD), a solid state disk (SSD), a silicon disk drive (SDD), a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, , And may also be implemented in the form of a carrier wave (e.g., transmission over the Internet).

따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.Accordingly, the above description should not be construed in a limiting sense in all respects and should be considered illustrative. The scope of the present invention should be determined by rational interpretation of the appended claims, and all changes within the scope of equivalents of the present invention are included in the scope of the present invention.

100: 자동 환기 시스템 110: 카메라
120: 메모리 230: 제어부
100: automatic ventilation system 110: camera
120: memory 230:

Claims (16)

자 차량의 전방 영상을 수신하는 카메라; 및
상기 수신된 전방 영상 내에서 적어도 하나의 외부 차량 주변의 차선의 일부 성분을 검출하고, 상기 검출된 일부 성분을 이용하여 상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리를 추정하는 제어부;를 포함하는, 차량.
A camera for receiving a forward image of the subject vehicle; And
And a controller for detecting a part of the lane around at least one external vehicle in the received forward image and estimating a distance between the child vehicle and the external vehicle using the detected partial component.
제1 항에 있어서,
상기 제어부는, 상기 일부 성분을 이용하여 상기 외부 차량 주변의 차선의 차로폭을 측정하고, 상기 측정된 차로폭을 이용하여 상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리를 추정하는, 차량.
The method according to claim 1,
Wherein the control unit measures a lane width of a lane around the external vehicle using the partial component and estimates a distance between the child vehicle and the external vehicle using the measured lane width.
제2 항에 있어서,
상기 제어부는, 엣지(edge) 검출을 통해 상기 외부 차량 주변의 차선의 직선 성분을 추출하고, 상기 추출된 직선 성분 사이의 폭을 상기 외부 차량 주변의 차로폭으로 측정하는, 차량.
3. The method of claim 2,
Wherein the control section extracts a linear component of a lane around the external vehicle through edge detection and measures a width between the extracted linear components by a lane width around the external vehicle.
제2 항에 있어서,
상기 제어부는, 상기 전방 영상 내에서 상기 자 차량 주변의 차선의 일부 성분을 검출하고, 상기 검출된 일부 성분을 이용하여 상기 자 차량 주변의 차로폭을 측정하고, 상기 측정된 자 차량의 주변의 차로폭 및 상기 외부 차량 주변의 차로폭을 이용하여 상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리를 추정하는, 차량.
3. The method of claim 2,
Wherein the control unit detects a part of the lane around the child vehicle in the forward image, measures the lane width around the child vehicle using the detected partial component, And estimates a distance between the child vehicle and the external vehicle using the lane width around the external vehicle.
제4 항에 있어서,
상기 자 차량 주변의 차선은, 상기 전방 영상 내에서 상기 자 차량과 가장 인접한 상기 전방 영상 내의 하단에 위치한 차선을 포함하는, 차량.
5. The method of claim 4,
Wherein the lane around the child vehicle includes a lane located at a lower end within the forward image closest to the child vehicle in the forward image.
제4 항에 있어서,
상기 제어부는, 엣지(edge) 검출을 통해 상기 자 차량 주변의 차선의 직선 성분을 추출하고, 상기 추출된 직선 성분 사이의 폭을 상기 자 차량 주변의 차로폭으로 측정하는, 차량.
5. The method of claim 4,
Wherein the control section extracts a straight line component of a lane around the child vehicle through edge detection and measures a width between the extracted linear components by a lane width around the child vehicle.
제4 항에 있어서,
상기 제어부는, 상기 자 차량 주변 차로폭에서 상기 외부 차량 주변 차로폭까지의 거리를 근거로 상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리를 추정하는, 차량.
5. The method of claim 4,
Wherein the control unit estimates a distance between the child vehicle and the external vehicle based on a distance from the child car's periphery lane width to the external car periphery lane width.
제7 항에 있어서,
상기 제어부는, 상기 자 차량 주변 차로폭에서 상기 외부 차량 주변 차로폭까지의 직선 픽셀(pixel) 거리에 비례하는 상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 실제 거리를 추정하는, 차량.
8. The method of claim 7,
Wherein the control section estimates an actual distance between the child vehicle and the external vehicle proportional to a linear pixel distance from the child vehicle periphery lane width to the external vehicle periphery lane width.
자 차량에 구비된 카메라를 통해 상기 자 차량의 전방 영상을 수신하는 단계;
상기 수신된 전방 영상 내에서 적어도 하나의 외부 차량 주변의 차선의 일부 성분을 검출하는 단계;
상기 검출된 일부 성분을 이용하여 상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리를 추정하는 단계;를 포함하는, 차량 간의 거리 추정 방법.
Receiving a forward image of the child vehicle through a camera provided in the child vehicle;
Detecting a component of a lane around at least one external vehicle in the received forward image;
And estimating a distance between the child vehicle and the external vehicle using the detected partial components.
제9 항에 있어서,
상기 추정 단계는, 상기 일부 성분을 이용하여 상기 외부 차량 주변의 차선의 차로폭을 측정하고, 상기 측정된 차로폭을 이용하여 상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리를 추정하는, 차량 간의 거리 추정 방법.
10. The method of claim 9,
Wherein the estimating step estimates the lane width of the lane around the external vehicle using the partial component and estimates the distance between the child vehicle and the external vehicle using the measured lane width.
제10 항에 있어서,
상기 추정 단계는, 엣지(edge) 검출을 통해 상기 외부 차량 주변의 차선의 직선 성분을 추출하고, 상기 추출된 직선 성분 사이의 폭을 상기 외부 차량 주변의 차로폭으로 측정하는, 차량 간의 거리 추정 방법.
11. The method of claim 10,
Wherein the estimating step includes the steps of extracting a linear component of a lane around the external vehicle through edge detection and measuring a width between the extracted linear components as a lane width around the external vehicle.
제10 항에 있어서,
상기 전방 영상 내에서 상기 자 차량 주변의 차선의 일부 성분을 검출하는 단계; 및
상기 검출된 일부 성분을 이용하여 상기 자 차량 주변의 차로폭을 측정하는 단계;를 더 포함하고,
상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리 추정 단계는, 상기 측정된 자 차량의 주변의 차로폭 및 상기 외부 차량 주변의 차로폭을 이용하여 상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리를 추정하는, 차량 간의 거리 추정 방법.
11. The method of claim 10,
Detecting a component of a lane around the child vehicle in the forward image; And
And measuring a lane width around the subject vehicle using the detected partial component,
The distance estimating step between the child vehicle and the external vehicle estimates a distance between the child vehicle and the external vehicle using the lane width of the periphery of the measured child vehicle and the lane width of the external vehicle, .
제12 항에 있어서,
상기 자 차량 주변의 차선은, 상기 전방 영상 내에서 상기 자 차량과 가장 인접한 상기 전방 영상 내의 하단에 위치한 차선을 포함하는, 차량 간의 거리 추정 방법.
13. The method of claim 12,
Wherein the lane around the child vehicle includes a lane located at the lower end of the forward image closest to the child vehicle in the forward image.
제12 항에 있어서,
상기 자 차량 주변 차로폭 추정 단계는, 엣지(edge) 검출을 통해 상기 자 차량 주변의 차선의 직선 성분을 추출하고, 상기 추출된 직선 성분 사이의 폭을 상기 자 차량 주변의 차로폭으로 측정하는, 차량 간의 거리 추정 방법.
13. The method of claim 12,
Wherein the step of estimating the car-to-vehicle lane width includes extracting a linear component of a lane around the vehicle through edge detection and measuring a width between the extracted linear components as a lane width around the vehicle, Distance estimation method.
제12 항에 있어서,
상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리 추정 단계는, 상기 자 차량 주변 차로폭에서 상기 외부 차량 주변 차로폭까지의 거리를 근거로 상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리를 추정하는, 차량 간의 거리 추정 방법.
13. The method of claim 12,
Wherein the step of estimating the distance between the child vehicle and the external vehicle estimates a distance between the child vehicle and the external vehicle on the basis of the distance from the child vehicle's peripheral lane width to the external lane width of the external vehicle.
제15 항에 있어서,
상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 거리 추정 단계는, 상기 자 차량 주변 차로폭에서 상기 외부 차량 주변 차로폭까지의 직선 픽셀(pixel) 거리에 비례하는 상기 자 차량과 상기 외부 차량 간의 실제 거리를 추정하는, 차량 간의 거리 추정 방법.
16. The method of claim 15,
Wherein the step of estimating the distance between the child vehicle and the external vehicle estimates an actual distance between the child vehicle and the external vehicle that is proportional to a linear pixel distance from the child vehicle lane width to the external vehicle lane width, Distance estimation method.
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