KR20180126879A

KR20180126879A - Apparatus and System for Measuring a Position of a Vehicle

Info

Publication number: KR20180126879A
Application number: KR1020170061892A
Authority: KR
Inventors: 기석철; 이신재
Original assignee: 충북대학교 산학협력단
Priority date: 2017-05-18
Filing date: 2017-05-18
Publication date: 2018-11-28
Also published as: KR101947685B1; WO2018212560A1

Abstract

Disclosed are an apparatus and a system for measuring the position of a vehicle. According to one aspect of the present invention, an AVM camera is used to determine whether the vehicle passes over a lane and a result of the determination is transferred to the outside by a lane recognition apparatus and a method thereof.

Description

BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus and a system for measuring the position of a vehicle,

본 실시예는 차량의 위치, 특히, 운전면허 시험장 등 복수의 코스나 구간으로 구분된 장소 내에서 차량의 위치를 측정하기 위한 시스템 및 장치에 관한 것이다.The present embodiment relates to a system and an apparatus for measuring the position of a vehicle, particularly, a position of a vehicle within a place divided into a plurality of courses or sections, such as a driving license test center.

이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.The contents described in this section merely provide background information on the present embodiment and do not constitute the prior art.

운전자는 차량을 주행하며, 복수의 구간이나 코스로 구분된 공간을 주행하게 되는 경우가 있다. 예를 들어, 운전자가 운전면허를 따고자 하는 운전면허 시험 응시자인 경우, 해당 공간은 여러 코스로 나뉘어 있는 운전면허 시험장이 될 수 있다. 아니면, 해당 공간은 많은 구획으로 나뉜 대형 주차장이 될 수도 있다.The driver may travel the vehicle and travel in a space divided into a plurality of sections or courses. For example, if a driver wants to take a driver's license test, the space may be a driver's license test center divided into several courses. Alternatively, the space may be a large parking lot with many sections.

이처럼, 다양한 코스나 많은 구간으로 나뉜 공간 내에서 운전자가 차량을 주행하거나 주차를 하게 될 경우, 운전자 또는 차량의 관리자가 정확히 해당 공간 내에서 어떤 코스나 구간 내에 차량이 위치하고 있는지를 파악할 필요가 존재한다.In such a case, when the driver is driving or parking the vehicle in a space divided into various courses or many sections, there is a need for the driver or the manager of the vehicle to accurately understand the position of the vehicle within a certain course or section within the space .

차량의 위치를 파악하기 위해, 종래에는 GPS를 이용하여 왔다. 그러나 전술한 바와 같이 공간이 여러 코스나 구간으로 나뉘어 있고, 각 코스나 구간들이 떨어진 거리가 그리 멀지 않은 경우, GPS를 이용하여 차량의 위치를 파악하는 종래의 방법은 정확히 차량이 어느 코스나 구간 내 위치하고 있는지를 파악하는 것이 쉽지 않았다.In order to determine the position of the vehicle, conventionally, GPS has been used. However, as described above, when the space is divided into a plurality of courses or sections, and the distances of the respective courses or sections are not so far, the conventional method of locating the vehicle using GPS is to accurately determine the position It was not easy to determine if it was located.

따라서 복수의 구간이나 코스로 구분된 공간 내에서 차량이 정확히 어느 코스나 구간을 지나거나 위치하고 있는지를 파악하는 시스템에 대한 필요가 있다.Therefore, there is a need for a system that grasps exactly which course or section the vehicle is located or located within a space divided into a plurality of sections or courses.

본 실시예는, AVM 카메라를 이용하여 차량이 차선을 넘어가는지 여부를 판단하여 판단 결과를 외부로 전달하는 차선인식 장치 및 방법을 제공하는 데 일 목적이 있다.An object of the present invention is to provide a lane recognition apparatus and method for determining whether a vehicle crosses a lane by using an AVM camera and for transmitting the determination result to the outside.

본 실시예는, AVM 카메라를 이용하여 각 코스나 구간을 가리키는 인식표를 식별함으로써, 차량이 어떤 코스나 구간 내에 위치하는지를 파악할 수 있도록 하는 차량위치 측정 시스템 및 장치를 제공하는 데 일 목적이 있다.An object of the present embodiment is to provide a vehicle position measurement system and an apparatus that enable identification of a vehicle in which course or section by identifying an identification tag indicating each course or section using an AVM camera.

또한, 본 실시예는 AVM 카메라를 이용하여 차량의 모든 방향에서 차량과 가까워지는 장애물을 검출함으로써, 장애물과 차량의 충돌 위험성을 예측하고 방지할 수 있는 장애물 인식 장치 및 방법을 제공하는 데 일 목적이 있다.The object of the present invention is to provide an obstacle recognizing apparatus and method capable of predicting and preventing a collision risk between an obstacle and a vehicle by detecting an obstacle approaching the vehicle in all directions of the vehicle using an AVM camera have.

본 실시예의 일 측면에 의하면, 복수의 코스로 구분된 공간 내에서 차량의 위치를 측정하기 위한 시스템에 있어서, 상기 차량이 이동하는 도로의 외부에 위치하며, 기 설정된 패턴을 가져 각 코스를 식별할 수 있도록 하는 인식표 및 AVM(Around View Monitor) 카메라로부터 각 영상을 취득하여 AVM 영상을 합성하며, 상기 AVM 영상 내에서 상기 인식표를 인식하여 상기 기 설정된 패턴을 분석함으로써, 상기 차량이 상기 복수의 코스 중 어느 코스를 진행하고 있는지를 판단하는 차량 위치 측정장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위치 측정시스템을 제공한다.According to an aspect of the present embodiment, there is provided a system for measuring the position of a vehicle in a space divided into a plurality of courses, the system being located outside the road on which the vehicle travels, (AVM) camera to synthesize an AVM image, and recognizing the identification mark in the AVM image and analyzing the predetermined pattern, so that the vehicle can be recognized among the plurality of courses And a vehicle position measurement device for determining which course is underway.

또한, 본 실시예의 다른 일 측면에 의하면, 복수의 코스로 구분된 공간 내에서 차량의 위치를 측정하기 위한 장치에 있어서, AVM 카메라의 각 카메라로부터 각 영상을 취득하는 영상 취득부와 상기 영상 취득부가 취득한 각 영상을 AVM 영상으로 합성하는 AVM 영상 합성부와 상기 AVM 영상 내에서 인식표를 인식하여 상기 인식표 내 포함된 기 설정된 패턴을 분석하고, 상기 차량이 상기 복수의 코스 중 어느 코스를 진행하고 있는지에 관한 코스 정보를 검출하는 코스 검출부와 각각의 패턴에 대응되는 코스에 관한 정보를 저장하는 메모리부 및 상기 차량 위치 측정장치 외부로 상기 코스 정보를 전송하는 결과 전송부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위치 측정장치를 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for measuring the position of a vehicle in a space divided into a plurality of courses, the apparatus comprising: an image acquisition unit for acquiring respective images from respective cameras of an AVM camera; An AVM image synthesizing unit for synthesizing each of the acquired images into an AVM image, a recognition unit for recognizing the recognition mark in the AVM image, analyzing a predetermined pattern included in the identification mark, and determining which course of the plurality of courses And a result transmitting unit for transmitting the course information to the outside of the vehicle position measuring apparatus. The vehicle position measuring apparatus according to claim 1, Device.

이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예의 일 측면에 따르면, AVM 카메라를 이용하여 차량이 차선을 넘어가는지 여부를 판단하기 때문에, 차선에 센서 등 어떠한 보조 장비를 설치하지 않더라도 정확히 차량의 차선 침범 여부를 판단할 수 있는 장점이 있다.As described above, according to the embodiment of the present invention, it is determined whether the vehicle crosses the lane by using the AVM camera. Therefore, even if no auxiliary equipment such as a sensor is installed in the lane, There are advantages to be able to.

본 실시예의 다른 일 측면에 따르면, AVM 카메라를 이용하여 각 코스나 구간을 가리키는 인식표를 식별함으로써, 차량의 위치를 측정하기 때문에, 차량이 어떤 코스나 구간을 지나거나 어떤 코스나 구간 내에 위치하고 있는지를 정확히 측정할 수 있는 장점이 있다.According to another aspect of the present embodiment, since the position of the vehicle is measured by identifying the identification mark indicating each course or section by using the AVM camera, it is possible to determine the position of the vehicle on which course or section, There is an advantage of being able to measure accurately.

본 실시예의 다른 일 측면에 따르면, 차량의 위치를 측정함에 있어, 식별표가 코스나 구간 내 차량이 이동하는 도로의 외부에 설치됨에 따라, 오랜기간 사용되더라도 차량에 의해 훼손될 염려가 없어, 장기간 오류없이 차량의 위치를 측정할 수 있는 장점이 있다.According to another aspect of the present invention, in the measurement of the position of the vehicle, since the identification table is provided outside the road on which the vehicle travels in the course or section, there is no fear of being damaged by the vehicle even if it is used for a long period of time, It is possible to measure the position of the vehicle.

또한, 본 실시예의 다른 일 측면에 따르면, AVM 카메라를 이용하여 차량의 모든 방향에서 차량과 가까워지는 장애물을 검출함으로써, 장애물과 차량의 충돌 위험성을 예측하고 방지할 수 있는 장점이 있다.According to another aspect of the present invention, there is an advantage that the risk of collision between an obstacle and a vehicle can be predicted and prevented by detecting an obstacle approaching the vehicle in all directions of the vehicle using the AVM camera.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량이 차선인식 장치를 이용해 차선을 인식하는 장면을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선인식 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 구성하는 각각의 카메라 및 AVM 카메라가 출력하는 영상을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선인식 장치가 차선을 인식하는 방법을 도시한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량위치 측정 시스템을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인식표를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량위치 측정 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량위치 측정 장치가 차량의 위치를 측정하는 방법을 도시한 순서도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량이 장애물인식 장치를 이용해 장애물을 인식하는 장면을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물인식 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라가 장애물을 인식한 영상을 도시한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물인식 장치가 장애물을 인식하는 방법을 도시한 순서도이다.1 is a view showing a scene in which a vehicle recognizes a lane using a lane recognizing device according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating the configuration of a lane recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a view showing images output from respective cameras and AVM cameras constituting a camera according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a method of recognizing a lane by a lane recognizing device according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a vehicle position measurement system according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating an identification tag according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating a configuration of a vehicle position measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart illustrating a method for measuring a position of a vehicle according to an embodiment of the present invention.
9 is a view showing a scene in which a vehicle recognizes an obstacle using an obstacle recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
10 is a diagram illustrating the configuration of an obstacle recognizing apparatus according to an embodiment of the present invention.
11 is a diagram illustrating an image in which a camera recognizes an obstacle according to an embodiment of the present invention.
12 is a flowchart illustrating a method of recognizing an obstacle according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described in detail with reference to exemplary drawings. It should be noted that, in adding reference numerals to the constituent elements of the drawings, the same constituent elements are denoted by the same reference symbols as possible even if they are shown in different drawings. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

또한, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 '포함', '구비'한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 '…부', '모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.In addition, throughout the specification, it is to be understood that when an element is referred to as being "comprising" or "comprising", it should be understood that it does not exclude other elements, it means. In addition, '... Quot ;, " module ", and " module " refer to a unit that processes at least one function or operation, and may be implemented by hardware or software or a combination of hardware and software.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량이 차선인식 장치를 이용해 차선을 인식하는 장면을 도시한 도면이다.1 is a view showing a scene in which a vehicle recognizes a lane using a lane recognizing device according to an embodiment of the present invention.

차량(110)은 복수의 카메라들(120 a, 120 b, 120 c), 차선인식 장치(130) 및 채점 장치(140)를 포함한다.The vehicle 110 includes a plurality of cameras 120a, 120b and 120c, a lane recognizing device 130 and a scoring device 140. [

복수의 카메라들(120 a, 120 b, 120 c)은 AVM(Around View Monitor) 카메라를 구성하는 구성요소로서, 차량(110)의 전방, 후방, 양 측면에서 촬영하여 영상을 획득한다. 복수의 카메라들(120 a, 120 b, 120 c)은 각 카메라가 획득한 영상을 차선인식 장치(130)로 전달함으로써, 차선인식 장치(130)가 해당 영상 또는 해당 영상을 합성한 AVM 영상을 이용하여 차선을 인식할 수 있도록 한다. 여기서, 복수의 카메라들(120 a, 120 b, 120 c) 각각은 적은 수량으로도 차량 주변 환경을 촬영할 수 있도록, 일정한 각도 이상의 화각을 갖는 광각 카메라로 구현될 수 있다. 도 1에는 차량(110)에 카메라가 우측면(120 a), 정면(120 b) 및 좌측면(120 c)에만 구비되어 있는 것으로 도시되어 있으나, 차량(110)의 후방에도 카메라가 구비되어 있음은 전술한 바에 의해 자명할 것이다.The plurality of cameras 120a, 120b, and 120c are components constituting an AVM (Around View Monitor) camera, and are captured at the front, rear, and both sides of the vehicle 110 to acquire images. The plurality of cameras 120a, 120b and 120c transmit the images acquired by the respective cameras to the lane recognizing device 130 so that the lane recognizing device 130 recognizes the images or the AVM images obtained by synthesizing the images So that the lane can be recognized. Here, each of the plurality of cameras 120a, 120b, and 120c may be implemented as a wide-angle camera having an angle of view of a certain angle or more so that the environment around the vehicle can be photographed even in a small quantity. Although the camera 110 is shown on the right side 120a, the front side 120b, and the left side 120c of the vehicle 110 in FIG. 1, a camera is also provided behind the vehicle 110 It will be apparent by the foregoing.

차선인식 장치(130)는 복수의 카메라들로부터 각 카메라들이 촬영한 영상을 획득하여 AVM 영상으로 합성하며, 획득한 영상 및 합성된 AVM 영상을 토대로 차선을 인식하고 차량(110)이 차선을 침범하였는지를 판단한다. 차선인식 장치(130)는 차량(110)이 차선을 침범하였는지에 대한 판단결과를 채점 장치(140)로 전달한다. 차선인식 장치(130)에 대한 상세한 설명은 도 2를 참조하여 설명하기로 한다.The lane recognizing device 130 acquires images taken by the cameras from the plurality of cameras and synthesizes them into AVM images, recognizes the lane based on the acquired images and the synthesized AVM images, and determines whether the vehicle 110 has invaded the lane . The lane recognizing device 130 transmits a determination result to the scoring device 140 as to whether the vehicle 110 has entered the lane. The lane recognizing device 130 will be described in detail with reference to FIG.

채점 장치(140)는 차량(110)의 운전자가 차선을 침범하는지 여부에 따라 운전자의 운전 실력을 수치화하는 장치이다. 차량(110)의 운전자가 차량(110)을 차선을 침범하며 운전하는 경우, 채점 장치(140)는 기 설정된 점수에서 일정한 점수만큼 감점을 함으로써 차량(110)의 운전자의 운전 실력을 수치화한다. 채점 장치(140)는 차선인식 장치(130)로부터 수신한 차량(110)이 차선을 침범하였는지에 대한 판단결과에 따라 감점 여부를 결정한다. 채점 장치(140)를 이용하여 평가자는 운전자의 운전 실력을 평가한다. 예를 들어, 차량(110)이 운전면허 시험장에서 이용되는 경우, 운전면허 감독관은 채점 장치(140)가 채점한 수치를 이용하여 차량(110)의 운전자의 운전면허 시험의 합·불을 결정할 수 있다.The scoring device 140 is a device for digitizing the driver's driving ability according to whether or not the driver of the vehicle 110 intrudes into the lane. When the driver of the vehicle 110 drives the vehicle 110 while driving through the lane, the scoring device 140 quantifies the driver's driving ability of the vehicle 110 by subtracting a predetermined score from the predetermined score. The scoring device 140 determines whether or not the vehicle 110 has been scored based on the determination result of whether or not the vehicle 110 received from the lane recognizing device 130 has entered the lane. Using the scoring device 140, the evaluator evaluates the driver's driving ability. For example, when the vehicle 110 is used in a driving license test center, the driving license supervisor can determine the sum or fire of the driving license test of the driver of the vehicle 110 using the score scored by the scoring device 140 have.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선인식 장치(130)의 구성을 도시한 도면이다.2 is a diagram illustrating the configuration of a lane recognizing apparatus 130 according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차선인식 장치(130)는 영상 취득부(210), AVM 영상 합성부(220), 차선 인식부(230), 결과 전송부(240), 알림부(250) 및 메모리부(260)를 포함한다.2, the lane recognizing apparatus 130 according to an exemplary embodiment of the present invention includes an image acquiring unit 210, an AVM image synthesizing unit 220, a lane recognizing unit 230, a result transmitting unit 240, A notification unit 250 and a memory unit 260. [

영상 취득부(210)는 복수의 카메라(120) 각각으로부터 영상을 취득한다. 영상 취득부(210)는 복수의 카메라(120) 각각으로부터 차량(110)의 각 방향에서 촬영된 영상을 취득하고, 취득한 영상을 AVM 영상 합성부(220) 및 차선 인식부(230)로 전달한다.The image acquisition unit 210 acquires an image from each of the plurality of cameras 120. The image acquiring unit 210 acquires an image photographed in each direction of the vehicle 110 from each of the plurality of cameras 120 and transmits the acquired image to the AVM image synthesizing unit 220 and the lane recognizing unit 230 .

AVM 영상 합성부(220)는 영상 취득부(210)로부터 수신한 영상을 합성하여 AVM 영상을 생성한다. AVM 영상 합성부(220)는 영상 취득부(210)로부터 취득한 차량의 각 방향에서 촬영된 영상을 수신하고, 이들 영상에 대해 이미지 개선, 왜곡 보정, 이미지 정합 및 합성 등의 영상처리를 수행함으로써, 차량(110)의 주변환경을 차량(110)의 위쪽에서 내려보는 듯한 탑뷰(Top View) 이미지인 AVM 영상으로 합성한다. 각 방향에서의 영상들을 AVM 영상으로 합성하는 것은 통상의 기술자에 자명한 사항이므로 구체적인 설명은 생략한다.The AVM image synthesis unit 220 synthesizes the images received from the image acquisition unit 210 to generate AVM images. The AVM image synthesizing unit 220 receives the photographed images from the respective directions of the vehicle acquired from the image acquisition unit 210 and performs image processing such as image enhancement, distortion correction, image registration, and synthesis on the images, And synthesizes the surrounding environment of the vehicle 110 into an AVM image which is an image of a top view that looks down from above the vehicle 110. It is obvious to those skilled in the art that images in respective directions are synthesized with AVM images, so a detailed description thereof will be omitted.

차선 인식부(230)는 영상 취득부(210) 또는 AVM 영상 합성부(220)로부터 수신한 영상들을 이용하여 차선을 인식하고, 차량(110)이 차선을 침범하였는지 여부를 판단한다. 차선 인식부(230)는 영상 내에서 기 설정된 폭을 가지며 기 설정된 길이 이상을 갖는 직선 또는 일정한 곡률을 갖는 곡선을 차선으로 인식한다. 차선 인식부(230)는 기 설정된 폭을 가지며 기 설정된 길이 이상의 직선 또는 곡선만을 차선으로 인식하기 때문에, 도로 상에 존재하는 이물질을 차선으로 인식할 확률을 줄인다.The lane recognition unit 230 recognizes the lane using the images received from the image acquisition unit 210 or the AVM image synthesis unit 220 and determines whether the vehicle 110 has invaded the lane. The lane recognition unit 230 recognizes a curve having a predetermined width and a predetermined length or more or a curve having a predetermined curvature in the image as a lane. Since the lane recognition unit 230 recognizes only a straight line or curve having a predetermined width and a predetermined length or more as a lane, it reduces the probability of recognizing a foreign object on the road as a lane.

차선 인식부(230)는 AVM 영상 합성부(220)로부터 수신한 AVM 영상뿐만 아니라, 영상 취득부(210)로부터 수신한 차량(110)의 각 방향 영상들까지 함께 이용할 수 있다. AVM 영상 합성부(220)가 AVM 영상을 합성함에 있어, 각 방향의 영상들의 경계부분에서는 불연속하게 합성될 수 있어, 차선이 불연속해질 우려가 존재한다. 이에 따라, 차선임에도 불구하고 차선 인식부(230)가 기 설정된 길이 이상을 갖는 직선 또는 곡선을 인식하지 못하여 차선으로 인식하지 못할 우려가 존재한다. 이러한 문제점을 방지하고자, 차선 인식부(230)는 AVM 영상 합성부(220)로부터 수신한 AVM 영상뿐만 아니라, 영상 취득부(210)로부터 수신한 차량(110)의 각 방향 영상들도 함께 고려하여 차선일 인식할 수 있다. 이에 따라, 차선 인식부(230)는 영상 내에서 차선 인식 성능을 향상시킬 수 있다.The lane recognition unit 230 can use not only the AVM image received from the AVM image combining unit 220 but also images in each direction of the vehicle 110 received from the image obtaining unit 210. [ When the AVM image combining unit 220 synthesizes the AVM images, the images may be discontinuously synthesized at the boundary of the images in the respective directions, and the lane may be discontinuous. Accordingly, there is a concern that the lane recognition unit 230 can not recognize a straight line or a curve having a predetermined length or more and recognize it as a lane despite the lane. In order to prevent such a problem, the lane recognizing unit 230 also considers the AVM images received from the AVM image synthesizing unit 220 as well as images of the respective directions of the vehicle 110 received from the image acquiring unit 210 Lane days can be recognized. Accordingly, the lane recognition unit 230 can improve the lane recognition performance in the image.

영상 내에서 차선을 인식한 경우, 차선 인식부(230)는 차량(110)이 차선을 침범하였는지 여부를 판단한다. AVM 영상 내에서 차선이 인식된 경우, 차선 인식부(230)는 차량의 중심으로부터 차선이 얼마나 좌·우로 치우쳤는지를 판단함으로써, 차량이 차선을 침범하였는지 여부를 판단한다. 또는, 측면 방향의 영상에서 차선이 인식된 경우, 차선 인식부(230)는 좌측 방향 및 우측 방향의 영상 모두에서 차선이 인식되었는지 또는 좌측 방향 및 우측 방향의 영상 중 어느 하나의 영상에서만 차선이 인식되었는지를 판단함으로써, 차량이 차선을 침범하였는지 여부를 판단한다. 차량(110)이 차선을 침범한 경우, 좌측 방향 및 우측 방향의 영상 중 어느 하나의 영상에서만 차선이 인식될 것이기 때문에, 차선 인식부(230)는 좌측 방향 및 우측 방향의 영상 모두에서 차선이 인식되는지를 판단한다.When recognizing the lane in the image, the lane recognition unit 230 determines whether or not the vehicle 110 has invaded the lane. When the lane is recognized in the AVM image, the lane recognition unit 230 determines whether the vehicle has invaded the lane by judging how far the lane has shifted from the center of the vehicle. Alternatively, when the lane is recognized in the lateral direction image, the lane recognition unit 230 determines whether the lane is recognized in both the left and right directional images or whether the lane is recognized only in either the leftward direction image or the rightward direction image And judges whether or not the vehicle has invaded the lane. When the vehicle 110 enters the lane, the lane recognition unit 230 recognizes the lane in both the left and right directions because the lane will be recognized only in one of the images in the left direction and the right direction .

결과 전송부(240)는 차선 인식부(230)로부터 차량(110)이 차선을 침범하였는지 여부에 관한 결과를 수신하여 이를 채점 장치(140)로 전송한다. 결과 전송부(240)는 해당 결과를 채점 장치(140)로 전송함으로써, 평가자가 차량(110)의 운전자의 운전 실력을 평가할 수 있도록 한다.The result transmitting unit 240 receives the result of the lane recognition unit 230 as to whether or not the vehicle 110 has invaded the lane, and transmits the result to the scoring device 140. The result transmitting unit 240 transmits the result to the scoring device 140 so that the evaluator can evaluate the driver's driving ability of the vehicle 110. [

차량(110)이 차선을 침범한 경우, 알림부(250)는 차선 침범 사실을 외부로 알린다. 알림부(250)는 광 소자 또는 음향 소자로 구성될 수 있다. 차량(110)이 차선을 침범한 경우 알림부(250)는 시각 또는 청각적으로 외부로 알림으로써, 차량(110)이 차선을 침범한 것으로 운전자 또는 평가자가 알 수 있도록 한다.When the vehicle 110 has invaded the lane, the announcement unit 250 informs the outside of the lane departure. The notification unit 250 may be composed of an optical element or an acoustic element. When the vehicle 110 has entered the lane, the notification unit 250 informs the outside visually or audibly that the driver 110 or the evaluator can recognize that the vehicle 110 has entered the lane.

메모리부(260)는 영상 취득부(210) 및 AVM 영상 합성부(220)로부터 취득한 차량(110)의 각 방향의 영상 및 AVM 영상을 저장한다. 메모리부(260)는 영상 취득부(210) 및 AVM 영상 합성부(220)로부터 취득한 영상들을 저장해두었다가, 차선 인식부(230)가 영상 내에서 차선을 인식할 수 있도록 영상을 제공한다.The memory unit 260 stores images and AVM images of the respective directions of the vehicle 110 acquired from the image acquisition unit 210 and the AVM image synthesis unit 220. The memory unit 260 stores the images acquired from the image acquisition unit 210 and the AVM image synthesis unit 220 and provides the images so that the lane recognition unit 230 can recognize lanes in the images.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 구성하는 각각의 카메라 및 AVM 카메라가 출력하는 영상을 도시한 도면이다.FIG. 3 is a view showing images output from respective cameras and AVM cameras constituting a camera according to an embodiment of the present invention.

도 3(a) 내지 (d)는 복수의 카메라(120)가 차량의 각 방향에서 촬영한 영상을 도시한다. 도 3(a)는 차량의 좌측 방향에서 촬영한 영상을, 도 3(b)는 차량의 우측 방향에서 촬영한 영상을, 도 3(c)는 차량의 전방에서 촬영한 영상을, 도 3(d)는 차량의 후방에서 촬영한 영상을 도시한다. Figs. 3 (a) to 3 (d) show images captured by a plurality of cameras 120 in respective directions of the vehicle. 3 (a), 3 (b), 3 (c), and 3 (b) show images taken from the left side of the vehicle, d) shows an image taken at the rear of the vehicle.

차선인식 장치(130)는 도 3(a) 내지 (d)에 도시된 각 방향의 영상을 수신하여, 도 3(e)에 도시된 AVM 영상을 합성한다. 도 3(e)에 도시된 바와 같이, AVM 영상은 차량(110)의 주변환경을 차량(110)의 위쪽에서 내려보는 듯한 탑뷰(Top View) 이미지에 해당한다. 차선인식 장치(130)는 도 3(a) 내지 (d)에 도시된 각 방향의 영상 및 도 3(e)에 도시된 AVM 영상을 이용하여 차선을 인식하고, 차량이 차선을 침범하였는지를 판단한다.The lane recognizing device 130 receives the images in the respective directions shown in Figs. 3 (a) to 3 (d), and synthesizes the AVM images shown in Fig. 3 (e). As shown in FIG. 3 (e), the AVM image corresponds to a top view image in which the surrounding environment of the vehicle 110 is viewed from above the vehicle 110. The lane recognizing device 130 recognizes the lane using the images in the respective directions shown in Figs. 3A to 3D and the AVM image shown in Fig. 3E, and determines whether the vehicle has invaded the lane .

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선인식 장치가 차선을 인식하는 방법을 도시한 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a method of recognizing a lane by a lane recognizing device according to an embodiment of the present invention.

차선인식 장치는 AVM 카메라의 각 구성으로부터 촬영된 영상을 수신한다(S410). 차선인식 장치(130)는 AVM 카메라를 구성하는 복수의 카메라(120) 각각으로부터 차량(110)의 각 방향에서 촬영한 영상을 수신한다.The lane recognizing device receives the photographed image from each configuration of the AVM camera (S410). The lane recognizing device 130 receives an image photographed in each direction of the vehicle 110 from each of the plurality of cameras 120 constituting the AVM camera.

차선인식 장치는 수신된 영상을 합성하여 AVM 영상을 생성한다(S420). 차선인식 장치(130)는 복수의 카메라(120) 각각으로부터 수신한 차량(110)의 각 방향에서 촬영한 영상을 합성하여, 차량(110)의 주변환경을 차량(110)의 위쪽에서 내려보는 듯한 탑뷰(Top View) 이미지인 AVM 영상을 생성한다.The lane recognizing device synthesizes the received images to generate an AVM image (S420). The lane recognizing device 130 synthesizes the images photographed in the respective directions of the vehicle 110 received from each of the plurality of cameras 120 to generate a lane recognizing device 130. The lane recognizing device 130 recognizes the surrounding environment of the vehicle 110 as viewed from above the vehicle 110 Create an AVM image that is a Top View image.

차선인식 장치는 수신한 각 영상 및 생성한 AVM 영상 내에서 차선을 인식한다(S430). 차선인식 장치(130)는 생성한 AVM 영상뿐만 아니라, 복수의 카메라(120)로부터 수신한 차량(110)의 각 방향에서 촬영된 영상도 함께 이용하여 영상 내 차선을 인식한다. 이와 같이, 차량(110)의 각 방향에서 촬영된 영상도 함께 이용함으로써, 차선인식 장치(130)는 차선인식의 정확도를 높인다.The lane recognizing device recognizes the lane in each received image and the generated AVM image (S430). The lane recognizing device 130 not only recognizes the lane in the video image but also the video image taken in each direction of the vehicle 110 received from the plurality of cameras 120 as well as the generated AVM image. Thus, by using images photographed in various directions of the vehicle 110, the lane recognizing device 130 enhances the accuracy of lane recognition.

차선인식 장치는 차량이 인식된 차선을 침범하였는지를 판단하여, 결과를 채점장치로 전송한다(S440). 차선인식 장치(130)는 측면 영상 모두에 차선이 인식되었는지 또는 인식된 차선이 차량의 중심으로부터 좌·우로 얼마나 치우쳤는지를 판단함으로써 차량이 인식된 차선을 침범하였는지를 판단한다. 차선인식 장치(130)는 판단한 결과를 채점 장치(140)로 전송함으로써, 운전자의 운전 실력을 평가하고자 하는 평가자가 이를 확인할 수 있도록 한다.The lane recognizing device determines whether the vehicle has entered the recognized lane, and transmits the result to the scoring device (S440). The lane recognizing device 130 judges whether the vehicle has recognized the lane by judging whether the lane is recognized in both the side images or how the recognized lane has shifted to the left and right from the center of the vehicle. The lane recognizing device 130 transmits the determined result to the scoring device 140 so that the evaluator who wants to evaluate the driving ability of the driver can check it.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량위치 측정 시스템을 도시한 도면이다.5 is a diagram illustrating a vehicle position measurement system according to an embodiment of the present invention.

도 5(a)를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량위치 측정 시스템은 복수의 카메라(514), 차량 위치 측정장치(518) 및 인식표(520a 내지 e)를 포함한다.5 (a), a vehicle position measurement system according to an embodiment of the present invention includes a plurality of cameras 514, a vehicle position measurement device 518, and identification tags 520a-e.

복수의 카메라(514)는 AVM(Around View Monitor) 카메라를 구성하는 구성요소로서, 차량(510)의 전방, 후방, 양 측면에서 촬영하여 영상을 획득한다. 복수의 카메라(514)는 각 카메라가 획득한 영상을 차량 위치 측정장치(518)로 전달함으로써, 차량 위치 측정장치(518)가 해당 영상 또는 해당 영상을 합성한 AVM 영상을 이용하여 인식표(520)를 인식할 수 있도록 한다. 여기서, 복수의 카메라(514) 각각은 적은 수량으로도 차량 주변 환경을 촬영할 수 있도록, 일정한 각도 이상의 화각을 갖는 광각 카메라로 구현될 수 있다. 도 5에는 차량(110)에 카메라가 우측면(514)에만 구비되어 있는 것으로 도시되어 있으나, 차량(110)의 전·후방 및 좌측면에도 카메라가 구비되어 있음은 전술한 바에 의해 자명할 것이다.The plurality of cameras 514 constitute an AVM (Around View Monitor) camera. The cameras 514 are photographed at front, rear, and both sides of the vehicle 510 to acquire images. The plurality of cameras 514 transmit the images obtained by the respective cameras to the vehicle position measuring device 518 so that the vehicle position measuring device 518 obtains the identification marks 520 by using the AVM images obtained by synthesizing the images or the images, . Here, each of the plurality of cameras 514 may be implemented as a wide-angle camera having an angle of view larger than a predetermined angle so that the environment around the vehicle can be photographed even in a small quantity. 5 shows that the camera 110 is provided only on the right side 514 of the vehicle 110. However, it will be obvious from the foregoing description that cameras are provided on the front, rear, and left sides of the vehicle 110 as well.

차량 위치 측정장치(518)는 차량(510) 내 설치되며, 복수의 카메라(514)로부터 각 카메라들이 촬영한 영상을 획득하여 AVM 영상으로 합성하며, 획득한 영상 및 합성된 AVM 영상을 토대로 차량(510)이 어디에 위치하고 있는지를 검출한다. 차량(510)이 복수의 코스 또는 구간으로 구분된 공간 내 도로를 주행함에 있어, 차량 위치 측정장치(518)는 차량(510)이 어떤 코스 또는 구간 내 차량(510)이 위치하고 있거나 어떤 코스 또는 구간을 지나고 있는지를 검출한다. 여기서, 공간이란 운전면허 시험장과 같이 다양한 코스로 구분된 공간일 수 있고, 주차장과 같이 복수의 구간으로 구분된 공간일 수 있다. 차량 위치 측정장치(518)는 해당 공간 내에서 차량이 어느 코스 또는 구간에 위치하고 있는지를 검출하여 운전자 또는 차량의 관리자로 전송한다. 이에 관한 상세한 설명은 도 7을 참조하여 설명하기로 한다.The vehicle position measurement device 518 is installed in the vehicle 510 and acquires images captured by the cameras from the plurality of cameras 514 and synthesizes them into AVM images. 510) are located. In the course of driving the vehicle 510 within a space divided into a plurality of courses or sections, the vehicle position measurement device 518 determines whether the vehicle 510 is in which course or section the vehicle 510 is located, As shown in FIG. Here, the space may be a space divided into various courses such as a driving license test center, or may be a space divided into a plurality of sections such as a parking lot. The vehicle position measuring apparatus 518 detects in which course or section the vehicle is located within the space and transmits it to the driver or the manager of the vehicle. A detailed description thereof will be described with reference to FIG.

인식표(520a 내지 e)는 해당 구간 내 설치되어 각 코스 또는 구간을 인식할 수 있는 표식에 해당한다. 도 5에서 볼 수 있듯이, 인식표(520a 내지 e)는 각 코스 또는 구간 내 도로가 아닌 도로의 외부에 설치된다. 인식표가 각 코스 또는 구간 내 도로에 설치되는 경우, 차량(510)이 인식표상을 반복적으로 주행하며 훼손되어 인식이 곤란하거나 불가능할 우려가 존재한다. 따라서 인식표(520a 내지 e)는 각 코스 또는 구간 내 도로가 아닌 도로의 외부에 설치된다. 도 5에는 각 코스마다 하나씩 설치되어 있는 것으로 도시되어 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 각 코스의 시작 지점, 중간 지점, 최종 지점에 각각 설치되어 코스 곳곳을 인식할 수 있도록 할 수 있다.The identification tags 520a to 520e correspond to markers installed in the corresponding sections and capable of recognizing each course or section. As can be seen from Fig. 5, the identification tags 520a to 520e are installed outside the road, not on the road in each course or section. When the identification tag is installed on the road in each course or section, there is a fear that the vehicle 510 repeatedly runs the recognition image and is damaged or becomes difficult to recognize or impossible. Therefore, the identification tags 520a to 520e are installed outside the road, not on the road in each course or section. Although FIG. 5 shows that one is provided for each course, it is not limited to this, but it may be installed at each of the start point, the middle point, and the end point of each course so that the course can be recognized.

인식표(520a 내지 e)는 기 설정된 크기를 가지며, 각 코스마다 부여된 2차원 비트 패턴을 포함한다. 인식표(520a 내지 e)는 카메라로 식별이 용이한 패턴 또는 색깔을 갖도록 설계된다. 인식표(520a 내지 e)는 각 코스나 구간마다 상이한 패턴을 가지며, n*n 크기를 갖는 2차원 비트 패턴을 포함한다. 예를 들어, 인식표(520a 내지 e)는 ArUco 마커로 구현될 수 있다. 인식표(520a 내지 e)는 각 코스나 구간 또는 각 코스나 구간의 시작 지점, 중간 지점, 최종 지점 등이 구별되도록 서로 상이한 2차원 비트 패턴을 갖는다. 이처럼, 인식표(520a 내지 e)는 각 코스나 구간 등에 상이한 패턴을 가짐으로써, 차량 위치 측정장치(518)는 인식표(520a 내지 e) 내 패턴을 분석하여 차량(510)이 어느 위치에 있는지를 측정할 수 있다. The identification tags 520a to 520e have a predetermined size and include a two-dimensional bit pattern assigned to each course. The identification tags 520a to 520e are designed to have a pattern or color that is easily identifiable by the camera. The identification tags 520a to e have different patterns for each course or section, and include a two-dimensional bit pattern having a size of n * n. For example, the identification tags 520a-e may be implemented with an ArUco marker. The identification marks 520a to 520e each have a two-dimensional bit pattern that is different from each other so that the start point, the intermediate point, and the end point of each course or section or each course or section are distinguished. As described above, the identification marks 520a to e have different patterns on each course or section, so that the vehicle position measurement device 518 analyzes patterns in the identification tags 520a to 510e to determine the position of the vehicle 510 can do.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인식표를 도시한 도면이다.6 is a diagram illustrating an identification tag according to an embodiment of the present invention.

도 6는 인식표(520)의 일 예를 도시하고 있다. 도 6에 도시된 인식표(520)는 6*6 크기를 가지며, 일정한 2차원의 비트 패턴을 구비한다. 인식표(520) 내 밝은 부분은 1을 나타내고, 어두운 부분은 0을 나타낼 수 있다. 이에 따라, 인식표(520)는 차량 위치 측정장치(520) 내에서 2차원 비트 행렬(610)로 인식될 수 있다. 차량 위치 측정장치(520)는 2차원 비트 행렬(610)을 분석함으로써, 어느 코스나 구간 또는 어느 코스나 구간의 어느 지점에 설치된 인식표인지를 판단할 수 있다. 이처럼, 인식표(520)는 다양한 코스나 구간 또는 각 코스나 구간의 다양한 지점을 2차원 비트 패턴에 매칭함으로써 각각을 식별할 수 있도록 한다. FIG. 6 shows an example of the identification tag 520. FIG. The identification tag 520 shown in FIG. 6 has a size of 6 * 6 and has a certain two-dimensional bit pattern. The bright part in the identification tag 520 may represent 1, and the dark part may represent 0. Accordingly, the identification tag 520 can be recognized as a two-dimensional bit matrix 610 in the vehicle position measurement device 520. [ The vehicle position measuring apparatus 520 can determine which course, section, or course, or section of the two-dimensional bit matrix 610, which is an identification tag, is installed. As described above, the identification table 520 identifies each of the various courses or sections or each point of each course or section by matching the two-dimensional bit pattern.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량위치 측정 장치의 구성을 도시한 도면이다.7 is a diagram illustrating a configuration of a vehicle position measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량위치 측정 장치(518)는 영상 취득부(710), AVM 영상 합성부(720), 코스 검출부(730), 결과 전송부(740) 및 메모리부(750)를 포함한다. 나아가, 차량위치 측정 장치(518)는 측위부(760)를 더 포함할 수 있다.7, the vehicle position measurement apparatus 518 according to an embodiment of the present invention includes an image acquisition unit 710, an AVM image synthesis unit 720, a course detection unit 730, a result transmission unit 740, And a memory unit 750. Further, the vehicle position measuring apparatus 518 may further include a positioning unit 760. [

영상 취득부(710)는 복수의 카메라(514) 각각으로부터 영상을 취득한다. 영상 취득부(710)는 복수의 카메라(514) 각각으로부터 차량(510)의 각 방향에서 촬영된 영상을 취득하고, 취득한 영상을 AVM 영상 합성부(720) 및 코스 검출부(730)로 전달한다.The image acquisition unit 710 acquires an image from each of the plurality of cameras 514. The image acquisition unit 710 acquires an image photographed in each direction of the vehicle 510 from each of the plurality of cameras 514 and transfers the acquired image to the AVM image synthesis unit 720 and the course detection unit 730.

AVM 영상 합성부(720)는 영상 취득부(710)로부터 수신한 영상을 합성하여 AVM 영상을 생성한다. AVM 영상 합성부(720)는 영상 취득부(710)로부터 취득한 차량의 각 방향에서 촬영된 영상을 수신하고, 이들 영상에 대해 이미지 개선, 왜곡 보정, 이미지 정합 및 합성 등의 영상처리를 수행함으로써, 차량(510)의 주변환경을 차량(510)의 위쪽에서 내려보는 듯한 탑뷰(Top View) 이미지인 AVM 영상으로 합성한다. 각 방향에서의 영상들을 AVM 영상으로 합성하는 것은 통상의 기술자에 자명한 사항이므로 구체적인 설명은 생략한다.The AVM image synthesis unit 720 synthesizes the images received from the image acquisition unit 710 to generate AVM images. The AVM image synthesizing unit 720 receives an image photographed in each direction of the vehicle acquired from the image acquiring unit 710 and performs image processing such as image enhancement, distortion correction, image registration and synthesis on the images, And synthesizes the surrounding environment of the vehicle 510 into an AVM image which is an image of a top view that looks down from above the vehicle 510. [ It is obvious to those skilled in the art that images in respective directions are synthesized with AVM images, so a detailed description thereof will be omitted.

코스 검출부(730)는 영상 취득부(710) 또는 AVM 영상 합성부(720)로부터 수신한 영상들을 이용하여 인식표를 인식하여, 인식표 내 2차원 비트 패턴을 분석하여 코스나 구간을 검출한다. 코스 검출부(730)는 차량(510)의 각 방향에서 촬영된 영상 또는 AVM 영상 내에서 기 설정된 크기를 가지며, 일정한 2차원 비트 패턴을 갖는 인식표를 인식한다. 코스 검출부(730)는 인식한 인식표를 분석하여 2차원 비트 행렬로 변환하고, 2차원 비트 행렬을 분석함으로써, 해당 인식표가 어떤 코스나 구간을 나타내는지를 파악한다. 예를 들어, 인식표(520)가 ArUco 마커로 구현되는 경우, 코스 검출부(730)는 ArUco 마커 검출 알고리즘을 사용하여 ArUco 마커를 이진화함으로써 2차원 비트 행렬로 변환하여 이를 분석한다. 코스 검출부(730)는 메모리부(750)에 저장된 2차원 비트 행렬에 대응되는 코스나 구간에 관한 정보를 이용하여, 인식표가 의미하는 코스나 구간을 파악한다.The course detection unit 730 recognizes the recognition table using the images received from the image acquisition unit 710 or the AVM image synthesis unit 720 and analyzes the two-dimensional bit pattern in the identification table to detect a course or a section. The course detecting unit 730 recognizes an ID tag having a predetermined two-dimensional bit pattern and having a predetermined size in an image taken in each direction of the vehicle 510 or an AVM image. The course detecting unit 730 analyzes the recognized ID tag, converts it into a two-dimensional bit matrix, and analyzes the two-dimensional bit matrix to determine which course or section the corresponding ID tag represents. For example, when the identification tag 520 is implemented as an ArUco marker, the course detector 730 converts the ArUco marker into a two-dimensional bit matrix by binarizing the ArUco marker using the ArUco marker detection algorithm, and analyzes it. The course detector 730 uses the information about a course or a section corresponding to a two-dimensional bit matrix stored in the memory unit 750 to grasp a course or a section of the identifier.

코스 검출부(730)는 각 방향에서 촬영된 영상 또는 AVM 영상 내에서 인식표가 어떤 영상으로부터 인식되었는지를 판단하여, 차량(510)이 특정 코스에 대해 어떤 방향으로 진행하고 있는지를 파악한다. 차량(510)의 우측 방향의 영상에서 인식표가 인식되거나, AVM 영상에서 차량의 중심을 기준으로 우측면에서 인식표가 인식되는 경우, 코스 검출부(730)는 해당 인식표가 나타내는 코스나 구간으로 차량(510)이 진입하는 방향으로 진행하고 있음을 파악할 수 있다. 반대로, 차량(510)의 좌측 방향의 영상에서 인식표가 인식되거나, AVM 영상에서 차량의 중심을 기준으로 좌측면에서 인식표가 인식되는 경우, 코스 검출부(730)는 해당 인식표가 나타내는 코스나 구간에서 차량(510)이 멀어지는 방향으로 진행하고 있음을 파악할 수 있다. 다만, 우리나라에서의 차량 주행 특성과 달리, 영국, 호주, 일본 등 차량이 좌측으로 통행하는 특성을 갖는 국가에서는 전술한 것과 반대로 파악할 수 있다. 이처럼, 코스 검출부(730)는 인식표를 인식하고 분석함으로써, 차량(510)이 어떤 코스나 구간에 위치하는지를 파악할 뿐만 아니라, 인식표가 차량의 어느 방향에 위치하고 있는지를 검출함으로써, 차량(510)이 어떤 코스나 구간으로 진입하는지 또는 멀어지는지를 파악할 수 있다.The course detecting unit 730 determines which direction the vehicle 510 is proceeding with respect to a specific course by judging from which image the identification tag is recognized in the image or AVM image photographed in each direction. When the recognition table is recognized in the image of the right direction of the vehicle 510 or the recognition table is recognized on the right side of the center of the vehicle in the AVM image, the course detection unit 730 detects the vehicle 510, It can be understood that the user is proceeding in the direction of entering. On the contrary, when the identification mark is recognized in the left direction image of the vehicle 510 or the identification mark is recognized in the left side in the AVM image on the left side with respect to the center of the vehicle, the course detection unit 730 detects, It can be understood that the vehicle 510 is traveling in a direction away from the vehicle. However, in contrast to the above-mentioned characteristics, in a country having a characteristic that vehicles such as the UK, Australia, and Japan pass to the left, unlike the vehicle driving characteristics in Korea. As described above, the course detecting unit 730 recognizes and analyzes the recognition table to determine not only which course or section the vehicle 510 is located in, but also detects in which direction the vehicle is located, It is possible to know whether the vehicle enters or departs from a course or a section.

코스 검출부(730)는 영상 내에서 검출된 인식표의 좌표값을 추출하여 차량(510)으로부터 얼마만큼 떨어져 있는지를 파악함으로써, 차량(510)이 특정 코스에 대해 어떤 방향으로 얼마만큼 진행하고 있는지를 파악한다. 영상 취득부(710) 또는 AVM 영상 합성부(720)로부터 수신한 영상은 광각 렌즈를 사용하는 카메라에 의해 취득될 수 있는 영상에 해당하여 사물이 찌그러져 보이는 등의 문제로 인해, 실제 거리(물체와 물체 간 거리)와 영상 내 좌표 간 거리는 상이한 문제가 있다. 이러한 문제를 해소하고자, 코스 검출부(730)는 거리 변환 행렬을 이용하여 해당 영상을 카메라 좌표계로 변환한다. 코스 검출부(730)는 카메라 좌표계로 변환된 영상 내에서 인식표의 좌표값을 추출하고, 차량(510)으로부터 얼마만큼 떨어져 있는지를 파악한다. 전술한 과정을 거쳐, 코스 검출부(730)는 차량(510)이 어떠한 코스나 구간에 위치하고 있는지, 특정 코스나 구간에 대해 어떤 방향으로 진행하고 있는지 및 특정 코스에 대해 어떤 방향으로 얼마만큼 진행하고 있는지를 파악할 수 있다. The course detection unit 730 extracts coordinate values of the detected identification mark in the image and determines how far away the vehicle 510 is from the vehicle 510 to determine how much the vehicle 510 travels in a certain direction do. The image received from the image acquiring unit 710 or the AVM image synthesizing unit 720 may be distorted due to a problem such as distorted objects corresponding to images that can be acquired by a camera using a wide angle lens, Object distance) and the distance between the coordinates in the image are different. In order to solve this problem, the course detector 730 converts a corresponding image into a camera coordinate system using a distance conversion matrix. The course detector 730 extracts coordinate values of the identification tags in the image converted into the camera coordinate system, and determines how far away from the vehicle 510 is. Through the above-described process, the course detecting unit 730 detects the course, the section in which the vehicle 510 is located, the direction in which the specific course or section is proceeding, and the direction .

결과 전송부(740)는 코스 검출부(730)가 파악한 결과를 코스 검출부(730)로부터 수신하여, 운전자 또는 차량의 관리자의 단말(미도시)로 전송한다. 결과 전송부(740)는 코스 검출부(730)가 파악한 결과를 운전자의 단말로 전송함으로써, 자신이 차량을 어느 위치에 주차를 해두었는지를 확인할 수 있다. 또는, 결과 전송부(740)는 코스 검출부(730)가 파악한 결과를 관리자의 단말로 전송함으로써, 운전자가 어느 코스나 구간을 진입하거나 빠져나오고 있는지를 파악할 수 있다.The result transmitting unit 740 receives the result of the course detecting unit 730 from the course detecting unit 730 and transmits the result to the terminal of the driver or the manager of the vehicle (not shown). The result transmitting unit 740 can confirm the position where the vehicle is parked by transmitting the result obtained by the course detecting unit 730 to the terminal of the driver. Alternatively, the result transmitting unit 740 may transmit to the terminal of the manager the result of the determination by the course detecting unit 730, thereby determining which course or section the driver is entering or exiting.

메모리부(750)는 영상 취득부(710) 및 AVM 영상 합성부(720)로부터 취득한 차량(510)의 각 방향의 영상 및 AVM 영상을 저장한다. 메모리부(750)는 영상 취득부(710) 및 AVM 영상 합성부(720)로부터 취득한 영상들을 저장해두었다가, 코스 검출부(730)가 영상 내에서 차선을 인식할 수 있도록 영상을 제공한다.The memory unit 750 stores images and AVM images of the respective directions of the vehicle 510 acquired from the image acquisition unit 710 and the AVM image synthesis unit 720. The memory unit 750 stores images acquired from the image acquisition unit 710 and the AVM image synthesis unit 720 and provides the images so that the course detection unit 730 can recognize lanes in the images.

또한, 메모리부(750)는 2차원 비트 패턴에 대응되는 각 코스나 구간의 정보를 저장한다. 코스 검출부(730)가 인식한 인식표의 2차원 비트 패턴을 분석한 경우, 메모리부(750)는 해당 패턴에 대응되는 코스나 구간의 정보를 코스 검출부(730)로 전달한다.Also, the memory unit 750 stores information of each course or section corresponding to the two-dimensional bit pattern. When analyzing the two-dimensional bit pattern of the identification tag recognized by the course detecting unit 730, the memory unit 750 transmits the information of the course or section corresponding to the pattern to the course detecting unit 730.

측위부(760)는 차량(510)의 위치를 측정한다. 측위부(760)는 GPS 모듈 또는 통신 모듈로 구현될 수 있다. 측위부(760)가 GPS 모듈로 구현되는 경우, 직접적으로 차량(510)의 위치 정보를 획득할 수 있다. 또는, 측위부(760)가 통신 모듈로 구현되는 경우, 통신 모듈이 전파를 중계기 또는 수신단으로 전송한 시각, 응답을 중계기 또는 수신단으로부터 받은 시각 및 응답을 중계기 또는 수신단으로부터 받은 방향 등을 고려하여 차량(510)의 위치 정보를 획득할 수 있다. 측위부(760)는 획득한 위치 정보를 코스 검출부(730)로 전달함으로써, 코스 검출부(730)가 보다 정확하게 차량의 위치를 측정할 수 있도록 한다.The positioning unit 760 measures the position of the vehicle 510. The positioning unit 760 may be implemented with a GPS module or a communication module. When the positioning unit 760 is implemented as a GPS module, the position information of the vehicle 510 can be obtained directly. Or the time at which the communication module transmits the radio wave to the repeater or the receiving end, the time at which the communication module receives the response from the repeater or the receiving end, and the direction from the repeater or the receiving end, It is possible to obtain the location information of the mobile terminal 510. The positioning unit 760 transmits the acquired position information to the course detecting unit 730 so that the course detecting unit 730 can more accurately measure the position of the vehicle.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량위치 측정 장치가 차량의 위치를 측정하는 방법을 도시한 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a method for measuring a position of a vehicle according to an embodiment of the present invention.

차량 위치 측정장치는 AVM 카메라의 각 구성으로부터 촬영된 영상을 수신한다(S810). 차량 위치 측정장치(518)는 AVM 카메라를 구성하는 복수의 카메라(514) 각각으로부터 차량(510)의 각 방향에서 촬영한 영상을 수신한다.The vehicle position measuring apparatus receives the photographed image from each configuration of the AVM camera (S810). The vehicle position measuring device 518 receives images taken in each direction of the vehicle 510 from each of the plurality of cameras 514 constituting the AVM camera.

차량 위치 측정장치는 수신된 영상을 합성하여 AVM 영상을 생성한다(S820). 차량 위치 측정장치(518)는 복수의 카메라(514) 각각으로부터 수신한 차량(510)의 각 방향에서 촬영한 영상을 합성하여, 차량(510)의 주변환경을 차량(510)의 위쪽에서 내려보는 듯한 탑뷰(Top View) 이미지인 AVM 영상을 생성한다.The vehicle position measuring apparatus synthesizes the received images to generate AVM images (S820). The vehicle position measurement device 518 synthesizes the images photographed in each direction of the vehicle 510 received from each of the plurality of cameras 514 and displays the surrounding environment of the vehicle 510 from above the vehicle 510 AVM image, which is a top view image, as if it is an image.

차량 위치 측정장치는 수신한 각 영상 및 생성한 AVM 영상 내에서 인식표를 인식한다(S830). 차량 위치 측정장치(518)는 영상 내에서 인식표(520)를 인식함에 있어, 차량의 어떤 방향의 영상으로부터 인식표가 인식되었는지 또는 차량의 중심을 기준으로 어떤 방향에서 인식표가 인식되었는지를 파악할 수 있다. 또한, 영상을 거리변환 행렬을 이용하여 카메라 좌표계로 변환하여 인식표의 좌표값을 파악할 수 있다.The vehicle position measuring apparatus recognizes the identification tag in each received image and the generated AVM image (S830). In recognizing the identification tag 520 in the image, the vehicle position measurement device 518 can determine whether the identification tag is recognized from an image in a certain direction of the vehicle or a direction in which the identification tag is recognized based on the center of the vehicle. In addition, the image can be converted into a camera coordinate system by using a distance conversion matrix, so that coordinate values of the identification mark can be grasped.

차량 위치 측정장치는 인식표를 분석하여 차량이 현재 어느 코스를 진입하고 있는지를 판단한다(S840). 차량 위치 측정장치(518)는 인식한 인식표(520)를 분석함으로써, 인식표(520) 내 2차원 비트 패턴에 대응되는 코스나 구간 정보를 획득하여 차량(510)의 위치를 파악한다. 차량 위치 측정장치(518)는 차량(510)의 어떤 방향의 영상으로부터 인식표가 인식되었는지 또는 차량(510)의 중심을 기준으로 어떤 방향에서 인식표가 인식되었는지에 따른 결과로부터 차량이 특정 코스나 구간을 어떤 방향으로 주행하는지를 파악할 수 있다. 나아가, 차량 위치 측정장치(518)는 인식표의 좌표값을 이용하여 차량(510)이 특정 코스나 구간을 어떤 방향으로 얼마만큼 주행하였는지도 함께 파악할 수 있다.The vehicle position measuring apparatus analyzes the identification tag to determine which course the vehicle is currently entering (S840). The vehicle position measurement device 518 analyzes the recognized identification tag 520 to acquire the course or section information corresponding to the two-dimensional bit pattern in the identification tag 520 to determine the position of the vehicle 510. The vehicle position measurement apparatus 518 determines whether or not the vehicle has a specific course or section based on the result of whether the identification tag is recognized from an image of the vehicle 510 in a certain direction or a recognition tag is recognized in which direction based on the center of the vehicle 510 It is possible to grasp in which direction it is traveling. Further, the vehicle position measuring device 518 can grasp the direction in which the vehicle 510 travels in a specific course or section, by using the coordinate values of the identification tag.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량이 장애물 인식 장치를 이용해 장애물을 인식하는 장면을 도시한 도면이다.9 is a view showing a scene in which a vehicle recognizes an obstacle using an obstacle recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.

차량(910)은 복수의 카메라들(920 a, 920 b, 920 c), 장애물인식 장치(930) 및 전자식 제동 장치(940)를 포함한다.Vehicle 910 includes a plurality of cameras 920 a, 920 b, 920 c, an obstacle recognition device 930 and an electronic braking device 940.

복수의 카메라들(920 a, 920 b, 920 c)은 AVM(Around View Monitor) 카메라를 구성하는 구성요소로서, 차량(910)의 전방, 후방, 양 측면에서 촬영하여 영상을 획득한다. 복수의 카메라들(920 a, 920 b, 920 c)은 각 카메라가 획득한 영상을 장애물인식 장치(930)로 전달함으로써, 장애물인식 장치(930)가 해당 영상 또는 해당 영상을 합성한 AVM 영상을 이용하여 장애물(950)을 인식할 수 있도록 한다. 여기서, 복수의 카메라들(920 a, 920 b, 920 c) 각각은 적은 수량으로도 차량 주변 환경을 촬영할 수 있도록, 일정한 각도 이상의 화각을 갖는 광각 카메라로 구현될 수 있다. 도 9에는 차량(910)에 카메라가 우측면(920 a), 정면(920 b) 및 좌측면(920 c)에만 구비되어 있는 것으로 도시되어 있으나, 차량(910)의 후방에도 카메라가 구비되어 있음은 전술한 바에 의해 자명할 것이다.The plurality of cameras 920a, 920b, and 920c are components constituting an AVM (Around View Monitor) camera, and are captured at front, rear, and both sides of the vehicle 910 to acquire images. The plurality of cameras 920 a, 920 b, and 920 c transmit the images acquired by the respective cameras to the obstacle recognizing device 930 so that the obstacle recognizing device 930 recognizes the corresponding images or the AVM images So that the obstacle 950 can be recognized. Here, each of the plurality of cameras 920a, 920b, and 920c may be realized as a wide-angle camera having an angle of view of a predetermined angle or more so that the environment around the vehicle can be photographed even in a small quantity. 9 shows that the camera is mounted on the right side 920a, the front side 920b and the left side 920c of the vehicle 910, but the camera is also provided behind the vehicle 910 It will be apparent by the foregoing.

장애물인식 장치(930)는 복수의 카메라들로부터 각 카메라들이 촬영한 영상을 획득하여 AVM 영상으로 합성하며, 획득한 영상 및 합성된 AVM 영상을 토대로 장애물(950)을 인식한다. 또한, 장애물인식 장치(930)는 장애물(950)이 기 설정된 거리 내까지 차량(910)에 접근한 경우, 전자식 제동 장치(940)로 제동신호를 전달하여 차량(910)이 정지하도록 한다. 이에 대한 구체적인 설명은 도 10을 참조하여 설명하기로 한다.The obstacle recognizing device 930 acquires images taken by the cameras from a plurality of cameras and synthesizes them into AVM images, and recognizes the obstacle 950 based on the acquired images and the synthesized AVM images. The obstacle recognizing device 930 also transmits a braking signal to the electronic braking device 940 so that the vehicle 910 stops when the obstacle 950 approaches the vehicle 910 within a predetermined distance. A detailed description thereof will be made with reference to FIG.

전자식 제동장치(ESC: Electronic Stability Control, 940)는 차량의 제동을 제어하는 장치로서, 장애물인식 장치(930)의 제동신호를 수신하여 차량을 정지시킨다. An electronic stability control (ESC) 940 is a device for controlling the braking of the vehicle, and receives the braking signal of the obstacle recognition device 930 to stop the vehicle.

도 9에는 장애물(950)로 사람이 도시되어 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 방지턱과 같이 의도적으로 도로 내 설치된 것을 제외하고 차량(910)의 주행에 방해되는 물체들은 모두 장애물(950)로 포함될 수 있다. 9, a person is shown as an obstacle 950, but not limited thereto, and objects obstructing the running of the vehicle 910 may be included as an obstacle 950, except that they are intentionally installed in the road such as a bust have.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물인식 장치의 구성을 도시한 도면이다.10 is a diagram illustrating the configuration of an obstacle recognizing apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물인식 장치(930)는 영상 취득부(1010), AVM 영상 합성부(1020), 장애물 인식부(1030), 좌표 연산부(1040), 거리 판단부(1050), 알림부(1060) 및 제어신호 전송부(1070)를 포함한다.10, an obstacle recognition apparatus 930 according to an embodiment of the present invention includes an image acquisition unit 1010, an AVM image synthesis unit 1020, an obstacle recognition unit 1030, a coordinate calculation unit 1040, A determination unit 1050, a notification unit 1060, and a control signal transmission unit 1070.

영상 취득부(1010)는 복수의 카메라(920) 각각으로부터 영상을 취득한다. 영상 취득부(1010)는 복수의 카메라(920) 각각으로부터 차량(910)의 각 방향에서 촬영된 영상을 취득하고, 취득한 영상을 AVM 영상 합성부(1020) 및 장애물 인식부(1030)로 전달한다.The image acquisition unit 1010 acquires an image from each of the plurality of cameras 920. The image acquisition unit 1010 acquires an image photographed in each direction of the vehicle 910 from each of the plurality of cameras 920 and transmits the acquired image to the AVM image synthesis unit 1020 and the obstacle recognition unit 1030 .

AVM 영상 합성부(1020)는 영상 취득부(1010)로부터 수신한 영상을 합성하여 AVM 영상을 생성한다. AVM 영상 합성부(1020)는 영상 취득부(1010)로부터 취득한 차량의 각 방향에서 촬영된 영상을 수신하고, 이들 영상에 대해 이미지 개선, 왜곡 보정, 이미지 정합 및 합성 등의 영상처리를 수행함으로써, 차량(910)의 주변환경을 차량(910)의 위쪽에서 내려보는 듯한 탑뷰(Top View) 이미지인 AVM 영상으로 합성한다. 각 방향에서의 영상들을 AVM 영상으로 합성하는 것은 통상의 기술자에 자명한 사항이므로 구체적인 설명은 생략한다.The AVM image synthesis unit 1020 synthesizes the images received from the image acquisition unit 1010 to generate an AVM image. The AVM image synthesis unit 1020 receives an image photographed in each direction of the vehicle acquired from the image acquisition unit 1010 and performs image processing such as image enhancement, distortion correction, image registration, and synthesis on the images, And synthesizes the surrounding environment of the vehicle 910 into an AVM image which is a top view image which is viewed from above the vehicle 910. It is obvious to those skilled in the art that images in respective directions are synthesized with AVM images, so a detailed description thereof will be omitted.

장애물 인식부(1030)는 영상 취득부(1010) 또는 AVM 영상 합성부(1020)로부터 수신한 차량(910)의 각 방향으로부터 촬영된 영상 또는 AVM 영상 내에서 장애물을 인식한다. 장애물 인식부(1030)는 영상 내에서 기 설정된 길이 이상이나 기 설정된 넓이 이상을 가진 물체를 장애물로 인식할 수 있다. 너무 작은 물체 하나하나도 장애물로 인식한다면, 차량(910)의 정상적인 주행에 방해될 수 있기 때문에, 기 설정된 길이나 넓이 이상을 가진 물체만을 장애물로 인식할 수 있다. 장애물 인식부(1030)는 영상 내에서 기 설정된 길이나 넓이 이상을 가진 물체가 복수 개가 있는 경우, 모두를 장애물로 인식할 수 있다. 이러한 영상의 일 예가 도 11에 도시되어 있다.The obstacle recognition unit 1030 recognizes an obstacle within the image or AVM image taken from each direction of the vehicle 910 received from the image acquisition unit 1010 or the AVM image synthesis unit 1020. [ The obstacle recognizing unit 1030 can recognize an obstacle as an object having a predetermined length or more or a predetermined width or more in the image. If each too small object is recognized as an obstacle, it is possible to obstruct the normal running of the vehicle 910, so that only an object having a predetermined length or more can be recognized as an obstacle. The obstacle recognition unit 1030 can recognize all obstacles when there are a plurality of objects having a predetermined length or width in the image. One example of such an image is shown in Fig.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라가 장애물(950)을 인식한 영상을 도시한 도면이다.11 is a diagram showing an image in which a camera recognizes an obstacle 950 according to an embodiment of the present invention.

차량(910)의 일 측면에서 촬영된 영상(1110) 내 장애물(950)이 인식되고 있다. 인식된 장애물(950)은 기 설정된 길이 이상을 갖기 때문에, 장애물 인식부(1030)이 영상 내에서 장애물(950)로 인식한다.An obstacle 950 in the image 1110 photographed from one side of the vehicle 910 is recognized. Since the recognized obstacle 950 has a predetermined length or longer, the obstacle recognition unit 1030 recognizes the obstacle 950 in the image.

다시 도 9를 참조하면, 좌표 연산부(1040)는 장애물 인식부(1030)가 영상 내에서 인식한 장애물의 좌표값을 연산한다. 영상 취득부(1010) 또는 AVM 영상 합성부(1020)로부터 수신한 영상은 광각 렌즈를 사용하는 카메라에 의해 취득될 수 있는 영상에 해당하여 사물이 찌그러져 보이는 등의 문제로 인해, 실제 거리(물체와 물체 간 거리)와 영상 내 좌표 간 거리는 상이한 문제가 있다. 이러한 문제를 해소하고자, 좌표 연산부(1040)는 거리 변환 행렬을 이용하여 해당 영상을 카메라 좌표계로 변환한다. 좌표 연산부(1040)는 카메라 좌표계로 변환된 영상 내에서 장애물의 좌표값을 추출한다. 좌표 연산부(1040)는 장애물 인식부(1030)가 영상 내에서 인식한 장애물이 복수 개 인경우, 각각의 장애물의 좌표값을 모두 연산할 수 있다.Referring again to FIG. 9, the coordinate calculation unit 1040 calculates coordinate values of the obstacle recognized by the obstacle recognition unit 1030 in the image. The image received from the image acquiring unit 1010 or the AVM image synthesizing unit 1020 may be distorted due to a problem such as a distorted object corresponding to an image that can be acquired by a camera using a wide angle lens, Object distance) and the distance between the coordinates in the image are different. In order to solve this problem, the coordinate computing unit 1040 transforms the corresponding image into a camera coordinate system using the distance conversion matrix. The coordinate computing unit 1040 extracts coordinate values of the obstacle in the image converted into the camera coordinate system. The coordinate calculation unit 1040 can calculate all the coordinate values of the obstacles when the obstacle recognition unit 1030 recognizes a plurality of obstacles in the image.

거리 판단부(1050)는 좌표 연산부(1040)가 연산한 장애물의 좌표값을 이용하여 차량(910)과 장애물 간의 거리를 판단하며, 차량(910)과 장애물 간의 거리가 기 설정된 기준치 미만인지를 판단한다. 거리 판단부(1050)는 장애물의 좌표값을 이용하여, 차량(910)을 중심으로 장애물(950)까지의 거리를 판단한다. 이때, 거리 판단부(1050)는 판단한 차량(910)과 장애물 간의 거리가 기 설정된 기준치 미만인지를 판단한다. 이때, 기 설정된 기준치는 차량의 속도에 따라 달라질 수 있다. 거리 판단부(1050)는 차량(910) 내 포함된 속도센서(미도시)로부터 차량의 속도를 수신하며, 수신된 속도에 따라 기준치를 달리 설정할 수 있다. 차량의 속도가 빨라질수록 제동하는 거리도 증가하기 때문에, 차량의 속도가 빨라질수록 기 설정된 기준치는 커진다. 즉, 차량(910)의 속도가 빠른 경우, 장애물(950)이 차량으로부터 비교적 멀리 있더라도 차량(910)과 장애물 간의 거리가 기 설정된 기준치 미만으로 판단될 수 있다. 반대로, 차량(910)의 속도가 느린 경우, 장애물(950)이 차량으로부터 상대적으로 가까이 있더라도 차량(910)과 장애물 간의 거리가 기 설정된 기준치를 초과하는 것으로 판단될 수 있다. 거리 판단부(1050)는 복수의 장애물이 존재하는 경우, 각각의 좌표값을 이용하여 각각의 장애물과 차량 간의 거리를 판단하고, 그 중 가장 가까이에 위치한 장애물과 차량 간의 거리가 기 설정된 기준치 미만인지를 판단한다.The distance determination unit 1050 determines the distance between the vehicle 910 and the obstacle using the coordinate values of the obstacle calculated by the coordinate calculation unit 1040 and determines whether the distance between the vehicle 910 and the obstacle is less than a preset reference value do. The distance determining unit 1050 determines the distance to the obstacle 950 around the vehicle 910 using the coordinates of the obstacle. At this time, the distance determination unit 1050 determines whether the distance between the determined vehicle 910 and the obstacle is less than a preset reference value. At this time, the predetermined reference value may vary depending on the speed of the vehicle. The distance determining unit 1050 receives the speed of the vehicle from a speed sensor (not shown) included in the vehicle 910, and can set the reference value differently according to the received speed. Since the braking distance increases as the vehicle speed increases, the preset reference value increases as the vehicle speed increases. That is, when the speed of the vehicle 910 is high, the distance between the vehicle 910 and the obstacle can be judged to be less than a preset reference value even if the obstacle 950 is relatively far from the vehicle. Conversely, when the speed of the vehicle 910 is slow, it can be determined that the distance between the vehicle 910 and the obstacle exceeds the predetermined reference value even if the obstacle 950 is relatively close to the vehicle. When there are a plurality of obstacles, the distance determiner 1050 determines the distances between the obstacles and the vehicle using the respective coordinate values, and determines whether the distance between the closest obstacle and the vehicle is less than a preset reference value .

알림부(1060)는 영상 내 장애물이 인식되었는지 여부 또는 차량(910)과 장애물 간의 거리가 기 설정된 기준치 미만인지 여부를 외부로 알린다. 알림부(1060)는 광 소자 또는 음향 소자로 구성될 수 있다. 영상 내 장애물이 인식된 경우 알림부(1060)는 시각 또는 청각적으로 외부로 알림으로써 운전자로 하여금 주의를 환기할 수 있도록 하고, 장애물이 사람인 경우 차량(910)에 근접한 사람도 차량을 인지할 수 있도록 한다. 한편, 차량(910)과의 거리가 기 설정된 기준치 미만인 장애물이 존재하는 경우, 알림부(1060)는 영상 내 장애물이 인식된 경우보다 큰 빛과 음향으로 외부에 이를 알릴 수 있다. The notification unit 1060 informs the exterior whether an obstacle in the image is recognized or whether the distance between the vehicle 910 and the obstacle is less than a preset reference value. The notification unit 1060 may be composed of an optical element or an acoustic element. When an obstacle in the image is recognized, the notification unit 1060 informs the outside visually or audibly that the driver can call attention, and if the obstacle is a person, a person close to the vehicle 910 can recognize the vehicle . On the other hand, when there is an obstacle with a distance from the vehicle 910 that is less than a predetermined reference value, the notification unit 1060 can notify the outside of the obstacle in a larger light and sound than when an obstacle in the image is recognized.

거리 판단부(1050)의 판단에 따라 차량(910)과의 거리가 기 설정된 기준치 미만인 장애물이 존재하는 경우, 제어신호 전송부(1070)는 전자식 제동장치(940)로 차량을 제동하도록 하는 제어신호를 전송한다. 차량(910)과의 거리가 기 설정된 기준치 미만인 장애물이 존재하는 경우, 차량과 장애물 간 충돌우려가 있어, 인적 및 물적 손해가 발생할 수 있다. 이에, 제어신호 전송부(1070)는 전자식 제동장치(940)로 차량을 제동하도록 하는 제어신호를 전송함으로써, 운전자의 조작 없이도 차량이 정지하도록 전자식 제동장치(940)를 제어한다.The control signal transmission unit 1070 transmits a control signal for braking the vehicle to the electronic braking device 940. The control signal transmission unit 1070 outputs the control signal to the electronic braking device 940, . If there is an obstacle with a distance to the vehicle 910 that is less than a preset reference value, there is a risk of collision between the vehicle and the obstacle, resulting in personal and property damage. Thus, the control signal transmitting unit 1070 controls the electronic braking device 940 so that the vehicle is stopped without the driver's operation by transmitting a control signal for braking the vehicle to the electronic braking device 940.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물인식 장치가 장애물(950)을 인식하는 방법을 도시한 순서도이다.12 is a flowchart illustrating a method of recognizing an obstacle 950 according to an embodiment of the present invention.

장애물인식 장치는 AVM 카메라의 각 구성으로부터 촬영된 영상을 수신한다(S1210). 장애물인식 장치(930)는 AVM 카메라를 구성하는 복수의 카메라(920) 각각으로부터 차량(910)의 각 방향에서 촬영한 영상을 수신한다.The obstacle recognizing device receives the photographed image from each configuration of the AVM camera (S1210). The obstacle recognizing device 930 receives an image photographed in each direction of the vehicle 910 from each of the plurality of cameras 920 constituting the AVM camera.

장애물인식 장치는 수신된 영상을 합성하여 AVM 영상을 생성한다(S1220). 장애물인식 장치(930)는 복수의 카메라(920) 각각으로부터 수신한 차량(910)의 각 방향에서 촬영한 영상을 합성하여, 차량(910)의 주변환경을 차량(910)의 위쪽에서 내려보는 듯한 탑뷰(Top View) 이미지인 AVM 영상을 생성한다.The obstacle recognizing apparatus synthesizes the received images to generate an AVM image (S1220). The obstacle recognizing device 930 synthesizes the images photographed in the respective directions of the vehicle 910 received from each of the plurality of cameras 920 to generate an obstacle Create an AVM image that is a Top View image.

장애물인식 장치는 수신한 각 영상 및 생성한 AVM 영상 내에서 장애물을 인식한다(S1230). The obstacle recognizing device recognizes an obstacle within each received image and the generated AVM image (S1230).

장애물인식 장치는 영상 내 인식된 장애물의 좌표값을 연산한다(S1240). 장애물인식 장치(930)는 영상 내 인식된 장애물이 복수 개 인경우, 장애물 모두에 대한 좌표값을 연산한다.The obstacle recognition apparatus calculates coordinate values of the recognized obstacle in the image (S1240). The obstacle recognizing device 930 calculates coordinate values for all of the obstacles when there are a plurality of recognized obstacles in the image.

장애물인식 장치는 인식된 장애물 중 차량으로부터 가장 가까이에 위치한 장애물을 검출한다(S1250). 장애물인식 장치(930)는 연산된 좌표값을 이용하여 차량(910)과 장애물(950) 간의 거리를 연산한다. 영상 내 인식된 장애물이 복수 개 인경우, 장애물인식 장치는 모든 장애물(950)과 차량(910) 간의 거리를 연산한다. 이때, 영상 내 인식된 장애물이 복수 개 인경우, 장애물(950)과 차량(910) 간의 거리가 가장 가까운 장애물(950)을 검출한다. 장애물인식 장치는 연산된 차량(910)과 장애물(950) 간의 거리 또는 검출된 거리가 가장 가까운 장애물(950)과 차량(910) 간의 거리가 기 설정된 기준치 미만인지를 판단한다. The obstacle recognizing apparatus detects an obstacle located closest to the vehicle among the recognized obstacles (S1250). The obstacle recognition device 930 calculates the distance between the vehicle 910 and the obstacle 950 using the calculated coordinate values. If there are a plurality of recognized obstacles in the image, the obstacle recognizing device calculates the distance between all the obstacles 950 and the vehicle 910. At this time, if there are a plurality of recognized obstacles in the image, the obstacle 950 having the closest distance between the obstacle 950 and the vehicle 910 is detected. The obstacle recognition device determines whether the distance between the calculated vehicle 910 and the obstacle 950 or the distance between the obstacle 950 and the vehicle 910 closest to the detected distance is less than a preset reference value.

장애물인식 장치는 기 설정된 기준치 이내로 접근한 장애물이 존재함을 알리고, 전자식 제동장치로 제어신호를 전송하여 제동하도록 제어한다(S1260). 장애물인식 장치(930)는 차량(910)과 장애물(950) 간의 거리가 기 설정된 기준치 미만인 장애물(950)이 존재하는 경우, 외부로 기 설정된 기준치 이내로 접근한 장애물이 존재함을 알린다. 또한, 장애물인식 장치(930)는 전자식 제동장치(940)로 차량을 제동하도록 하는 제어신호를 전송함으로써, 운전자의 조작 없이도 차량이 정지하도록 전자식 제동장치(940)를 제어한다.The obstacle recognizing device informs that there is an obstacle approaching within a preset reference value, and controls to brake the electronic braking device by transmitting a control signal (S1260). The obstacle recognizing device 930 notifies that there is an obstacle approaching within a preset reference value when there is an obstacle 950 whose distance between the vehicle 910 and the obstacle 950 is less than a preset reference value. The obstacle recognizing device 930 also controls the electronic braking device 940 so that the vehicle is stopped without the driver's operation by transmitting a control signal for braking the vehicle to the electronic braking device 940. [

도 4, 도 8 및 도 12에서는 각각의 과정을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것이다. 다시 말해, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 각각의 도면에 기재된 과정의 순서를 변경하여 실행하거나 과정 중 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 4, 도 8 및 도 12는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.In FIGS. 4, 8, and 12, it is described that each process is sequentially executed, but this is merely illustrative of the technical idea of an embodiment of the present invention. In other words, those skilled in the art will appreciate that various changes and modifications may be made without departing from the essential characteristics of one embodiment of the present invention, 4, 8, and 12 are not limited to the time-series order because they can be variously modified and modified by being executed in parallel.

한편, 도 4, 도 8 및 도 12에 도시된 과정들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 즉, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.Meanwhile, the processes shown in FIGS. 4, 8, and 12 can be implemented as computer-readable codes on a computer-readable recording medium. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored. That is, a computer-readable recording medium includes a magnetic storage medium (e.g., ROM, floppy disk, hard disk, etc.), an optical reading medium (e.g., CD ROM, And the like). In addition, the computer-readable recording medium may be distributed over a network-connected computer system so that computer-readable code can be stored and executed in a distributed manner.

이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present embodiment, and various modifications and changes may be made to those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the embodiments. Therefore, the present embodiments are to be construed as illustrative rather than restrictive, and the scope of the technical idea of the present embodiment is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present embodiment should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the scope of the present invention.

110, 510, 910: 차량 120, 514, 920: 카메라
130: 차량인식 장치 140: 채점 장치
150: 차선 210, 610, 1010: 영상 취득부
220, 620, 1020: AVM 영상 합성부 230: 차선 인식부
240, 740: 결과 전송부 250, 1060: 알림부
260, 750: 메모리부 518: 차량 위치 측정장치
520: 인식표 610: 2차원 비트 행렬
730: 코스 검출부 760: 측위부
930: 장애물인식 장치 940: 전자식 제동장치
950: 장애물 1030: 장애물 인식부
1040: 좌표 연산부 1050: 거리 판단부
1070: 제어신호 전송부110, 510, 910: vehicle 120, 514, 920: camera
130: vehicle recognition device 140: scoring device
150: lane 210, 610, 1010:
220, 620, 1020: AVM image synthesis unit 230: lane recognition unit
240, 740: Result transmitting unit 250, 1060: Notification unit
260, 750: memory unit 518: vehicle position measuring device
520: Identification table 610: Two-dimensional bit matrix
730: a course detector 760:
930: Obstacle recognition device 940: Electronic braking device
950: obstacle 1030: obstacle recognition unit
1040: coordinate calculation unit 1050: distance determination unit
1070: control signal transmission unit

Claims

A system for measuring the position of a vehicle within a space divided into a plurality of courses,
An identification tag located outside the road on which the vehicle travels and having a predetermined pattern so that each course can be identified; And
An AVM (Around View Monitor) camera, which acquires each image to synthesize an AVM image, recognizes the identification mark in the AVM image, analyzes the predetermined pattern, A vehicle position measuring device
The vehicle position measurement system comprising:

The method according to claim 1,
Wherein,
And a two-dimensional bit pattern assigned to each of the plurality of courses.

The method according to claim 1,
The vehicle position measuring apparatus includes:
An image acquisition unit that acquires each image from each camera of the AVM camera;
An AVM image synthesizing unit for synthesizing each image acquired by the image acquiring unit into an AVM image;
A memory unit for storing information on a course corresponding to each pattern;
Recognizing the identification mark in the AVM image, analyzing a predetermined pattern included in the identification mark, and using the stored information in the memory unit, the course information on the course of the plurality of courses A course detector for detecting the course; And
And a result transmitting unit for transmitting the course information to the outside of the vehicle position measuring apparatus.

The method of claim 3,
Wherein the course detecting unit comprises:
By determining whether the identification tag is recognized in an image obtained from any of the cameras of the AVM camera or in which direction the recognition mark is recognized based on the center of the vehicle in the AVM image, And determines which course is proceeding in which direction.

5. The method of claim 4,
Wherein the course detecting unit comprises:
Wherein the coordinates of the identification mark are extracted from the image in which the identification tag is recognized by using the distance conversion matrix to determine in which direction the vehicle travels in which direction of the plurality of courses. system.

An apparatus for measuring the position of a vehicle in a space divided into a plurality of courses,
An image acquisition unit that acquires each image from each camera of the AVM camera;
An AVM image synthesizing unit for synthesizing each image acquired by the image acquiring unit into an AVM image;
A course detector for recognizing the identification mark in the AVM image and analyzing a predetermined pattern included in the identification mark, and detecting course information about which course of the plurality of courses the vehicle is proceeding;
A memory unit for storing information on a course corresponding to each pattern; And
A result transmitting unit for transmitting the course information to the outside of the vehicle position measuring apparatus,
Wherein the vehicle position measuring device comprises:

The method according to claim 6,
Wherein,
And a two-dimensional bit pattern having a predetermined size and assigned to each of the plurality of courses.

The method according to claim 6,
Wherein the course detecting unit comprises:
By determining whether the identification tag is recognized in an image obtained from any of the cameras of the AVM camera or in which direction the recognition mark is recognized based on the center of the vehicle in the AVM image, And determines which course is proceeding in which direction.

9. The method of claim 8,
Wherein the course detecting unit comprises:
Wherein the coordinates of the identification mark are extracted from the image in which the identification tag is recognized by using the distance conversion matrix to determine in which direction the vehicle travels in which direction of the plurality of courses. Device.