KR20190088119A

KR20190088119A - 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 전자 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20190088119A
Application number: KR1020180001288A
Authority: KR
Inventors: 김명식; 임태규; 문보석
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2018-01-04
Filing date: 2018-01-04
Publication date: 2019-07-26
Also published as: WO2019135537A1; US20200370894A1; EP3722173A1; EP3722173A4

Abstract

차량의 지도 상의 위치를 보정하는 전자 장치 및 방법이 제공된다. 주행 중인 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 전자 장치는, 차량의 위치 정보를 획득하는 위치 측정 장치; 차량의 주변에 위치한 복수의 객체들을 촬영함으로써 촬영 이미지를 생성하는 영상 장치; 상기 차량의 주변을 향하여 센싱 신호를 방출하고 상기 복수의 객체들로부터 반사된 센싱 신호를 수신하는 센서; 및 상기 위치 정보에 기초하여 상기 차량의 지도 상의 위치를 결정하고, 상기 촬영 이미지에서 상기 복수의 객체들 중 적어도 하나를 선택하고, 상기 반사된 센싱 신호에 기초하여, 상기 선택된 객체와 상기 차량 간의 제1 거리를 산출하고, 상기 산출된 제1 거리에 기초하여 상기 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 프로세서;를 포함한다.

Description

차량의 지도 상의 위치를 보정하는 전자 장치 및 방법{ELECTRONIC APPARATUS AND METHOD FOR ADJUSTING POSITION OF VEHICLE ON MAP}

본 개시는 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 전자 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 차량의 주변에 위치한 객체와의 거리에 기초하여 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 전자 장치 및 방법에 관한 것이다.

네트워크 및 멀티미디어 기술이 발전함에 따라, 차량이 주행 중인 도로의 지도 정보를 이용하여, 차량에 탑승한 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 기술이 등장하고 있다. 예컨대, 차량을 통해 수집되는 도로 정보를 이용하여, 차량의 사용자에게 네비게이션 정보를 제공하고 있으며, 차량이 보다 안전하게 자율 주행을 할 수 있도록 유도하는 기술이 개발되고 있다.

이에 따라, 지도 상의 차량의 위치를 보다 정확하게 보정함으로써, 양질의 서비스를 차량의 사용자에게 제공하고자 하는 기술이 요구되고 있다.

일부 실시예는, 차량의 주변에 위치한 복수의 객체들 중 적어도 하나를 선택하고, 선택된 객체와의 거리를 산출함으로써, 차량의 지도 상의 위치를 보정할 수 있는 전자 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

또한, 일부 실시예는, 차량의 주변에 위치한 복수의 객체들 중 적어도 하나를 소정의 우선 순위에 따라 선택할 수 있는, 차량의 지도 상의 위치를 보정할 수 있는 전자 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

또한, 일부 실시예는, 차량의 주변에 위치한 복수의 객체들을 감지함으로써, 차량의 지도 상의 위치를 보정할 지를 결정할 수 있는 전자 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제1 측면은, 차량의 위치 정보를 획득하는 위치 측정 장치; 차량의 주변에 위치한 복수의 객체들을 촬영함으로써 촬영 이미지를 생성하는 영상 장치; 상기 차량의 주변을 향하여 센싱 신호를 방출하고 상기 복수의 객체들로부터 반사된 센싱 신호를 수신하는 센서; 및 상기 위치 정보에 기초하여 상기 차량의 지도 상의 위치를 결정하고, 상기 촬영 이미지에서 상기 복수의 객체들 중 적어도 하나를 선택하고, 상기 반사된 센싱 신호에 기초하여, 상기 선택된 객체와 상기 차량 간의 제1 거리를 산출하고, 상기 산출된 제1 거리에 기초하여 상기 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 프로세서;를 포함하는, 주행 중인 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 전자 장치를 제공할 수 있다.

또한, 본 개시의 제2 측면은, 위치 측정 장치를 이용하여 상기 차량의 지도 상의 위치를 결정하는 단계; 상기 차량의 주변에 위치한 복수의 객체들을 촬영함으로써 촬영 이미지를 획득하는 단계; 상기 차량의 주변을 향하여 센싱 신호를 송출하는 단계; 상기 복수의 객체들로부터 반사된 센싱 신호를 수신하는 단계; 상기 촬영 이미지에서 상기 복수의 객체 중에서 적어도 하나를 선택하는 단계; 상기 반사된 센싱 신호에 기초하여, 상기 선택된 객체와 상기 차량 간의 제1 거리를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 제1 거리에 기초하여, 상기 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 단계;를 포함하는, 주행 중인 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 방법을 제공할 수 있다.

또한, 본 개시의 제3 측면은, 제2 측면의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공할 수 있다.

도 1은 일부 실시예에 따른 차량의 전자 장치가 도로 상의 복수의 객체를 이용하여 지도 상의 차량 위치를 보정하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 일부 실시예에 따른 전자 장치가 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 방법의 흐름도이다.
도 3은 일부 실시예에 따른 전자 장치가 차량의 주변의 복수의 객체들 중에서, 위치 보정에 이용될 객체를 선택하는 방법의 흐름도이다.
도 4는 일부 실시예에 따른 전자 장치가 차량의 주변에 위치한 복수의 객체를 촬영하고 감지하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 5 및 도 6은 일부 실시예에 따른 전자 장치가 객체로부터 반사된 센싱 신호에 기초하여 차량의 주변에 위치한 복수의 객체들을 검출하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 일부 실시예에 따른 전자 장치가, 차량의 주변에 위치한 복수의 객체들 중에서, 위치 보정에 이용될 객체를 소정의 우선 순위에 따라 선택하는 방법의 흐름도이다.
도 8은 일부 실시예에 따른, 위치 보정에 이용될 객체의 주변에 주변 객체가 없는 경우에 전자 장치가 객체 선택을 위한 우선 순위를 결정하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 일부 실시예에 따른, 위치 보정에 이용될 객체의 주변에 주변 객체가 많은 경우에 전자 장치가 객체 선택을 위한 우선 순위를 결정하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 10은 일부 실시예에 따른 전자 장치가 차량의 위치를 보정할 지를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 11은 일부 실시예에 따른 전자 장치가 차량의 위치를 보정하기로 결정하는 경우를 나타내는 예시를 도시한 도면이다.
도 12는 일부 실시예에 따른 전자 장치가 차량의 위치를 보정하지 않는 경우를 나타내는 예시를 도시한 도면이다.
도 13은 일부 실시예에 따른 전자 장치가 지도 정보를 이용하여 차량의 위치를 보정하는 방법의 흐름도이다.
도 14는 일부 실시예에 따른 전자 장치가 시간의 흐름에 따라 차량의 위치를 보정하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 15는 일부 실시예에 따른 차량이 직선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치가 차량의 위치를 보정하는 방법의 흐름도이다.
도 16은 일부 실시예에 따른 차량이 직선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치가 위치 보정될 거리 값을 산출하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 17은 일부 실시예에 따른 차량이 곡선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치가 차량의 위치를 보정하는 방법의 흐름도이다.
도 18은 일부 실시예에 따른 차량이 곡선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치가 위치 보정될 거리 값을 산출하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 19는 일부 실시예에 따른 차량(1000)이 직선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치가 차량의 위치 보정을 위한 객체를 복수 개 선택하고, 선택된 복수의 객체와의 거리에 기초하여 차량의 지도 상의 위치를 변경하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 20은 일부 실시예에 따른 차량(1000)이 곡선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치가 차량의 위치 보정을 위한 객체를 복수 개 선택하고, 선택된 복수의 객체와의 거리에 기초하여 차량(1000)의 지도 상의 위치를 변경하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 21은 일부 실시예에 따른 전자 장치가 복수의 방향으로 차량의 위치를 보정하는 방법의 흐름도이다.
도 22는 일부 실시예에 따른 전자 장치의 하드웨어 블록도의 예시이다.
도 23 및 도 24는 일부 실시예에 따른 전자 장치 및 차량의 하드웨어의 블록도의 예시이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 개시의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 “제 1” 또는 “제 2” 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용할 수 있지만, 이러한 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하거나 설명의 편의를 위한 목적으로 사용될 수 있다.

또한, 본 명세서에서, 도로 상의 객체는 주행 중인 차량의 전방 또는 주변에 위치한 물체일 수 있으며, 예를 들어, 신호등, 표지판 및 고가 도로 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 개시를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 일부 실시예에 따른 차량(1000)의 전자 장치(100)가 도로 상의 복수의 객체를 이용하여 지도 상의 차량 위치를 보정하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 차량(1000) 내의 전자 장치(100)는 주행 중인 차량(1000)의 주변에 위치한 복수의 객체들(10, 12, 14)을 식별하고, 복수의 객체들(10, 12, 14) 중 적어도 하나의 객체와 차량(1000) 간의 거리에 기초하여, 전자 장치(100)가 이용하는 지도(16) 상에서 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다.

전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변에 위치한 복수의 객체들(10, 12, 14)을 촬영할 수 있으며, 거리 센서를 이용하여 복수의 객체들(10, 12, 14)을 검출할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 복수의 객체들(10, 12, 14) 중 적어도 하나를 선택하고, 선택된 객체와 차량(1000) 간의 거리에 기초하여, 지도(16) 상의 도로에 표시된 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 전자 장치(100)에 의해 선택되는 객체는 랜드마크에 해당되는 객체일 수 있으며, 전자 장치(100)가 이용하는 지도에서 차량(1000)의 현재 위치의 주변에 위치한 랜드마크로 등록되어 있는 객체일 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 거리 센서를 이용하여 복수의 객체들(10, 12, 14)의 신뢰도에 기초하여, 차량(1000)의 위치를 보정할 지를 결정할 수도 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)는 복수의 객체들(10, 12, 14) 중에서 신뢰도가 높게 검출되는 객체를 이용하여, 차량(1000)의 위치를 보다 정확하게 보정할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 지도 상의 차량(1000)의 위치를 보정하기 위하여 이용되는 데이터를 네트워크를 통하여 서버(2000)와 송수신할 수 있다. 서버(2000)는 통신부(미도시), 프로세서(미도시) 및 저장부(미도시)를 포함할 수 있으며, 차량(1000)의 지도 상의 위치를 보정하기 위하여 수행되는 후술할 전자 장치(100)의 동작들 중 일부를 수행하고, 차량(100)의 지도 상의 위치를 보정하기 위한 데이터를 전자 장치(100)와 송수신할 수 있다.

전자 장치(100)는 차량(1000)의 동작을 제어하는 디바이스일 수 있으며, 예를 들어, 차량(1000)의 헤드 유닛일 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 헤드 유닛에 연결된 전자 디바이스일 수 있으며, 예를 들어, 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 블랙 박스 장치, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, 네비게이션 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 전자 장치(100)는 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 시계, 안경, 헤어 밴드 및 반지 등의 웨어러블 디바이스일 수 있다. 그러나, 이에 제한되지 않으며, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 전방의 객체를 검출하고 차량(1000)의 지도 상의 위치를 보정할 수 있는 모든 종류의 기기를 포함할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 헤드 유닛과 유/무선 통신을 통하여 연결될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등을 통하여 차량(1000)의 헤드 유닛에 연결될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함하며, 본 개시의 구현을 위하여 필요한 구성 주체가 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다.

도 2는 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)가 차량(1000)의 지도 상의 위치를 보정하는 방법의 흐름도이다.

동작 S200에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변에 위치한 복수의 객체들을 촬영할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변을 향하는 영상 장치를 제어함으로써, 복수의 객체들을 촬영할 수 있다. 영상 장치는 차량(1000)에 고정된 형태로 구현되거나, 단말기 또는 로봇 등과 같이 차량(1000)에서 이동가능하게 구현될 수 있다. 영상 장치는, 예를 들어, 이미지 센서 및 카메라를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않으며, 피사체를 촬영할 수 있는 다양한 장치를 포함할 수 있다.

예를 들어, 복수의 객체를 촬영하는 카메라는, 차량(1000)의 제조 시에 차량(1000)에 설치된 카메라일 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 또한, 복수의 객체를 촬영하는 카메라는 사용자에 의해 차량에 설치된 카메라일 수 있으며, 이 경우, 전자 장치(100)는 카메라와 통신 연결된 이후에 카메라를 제어할 수 있다. 예를 들어, 카메라는 블랙박스 장치의 카메라 및 스마트폰의 카메라를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 전자 장치(1000)는 카메라를 제어함으로써 차량(1000)의 전방, 측방 또는 후방을 촬영할 수 있으며, 카메라는 이동형 카메라, 회전형 카메라 또는 고정형 카메라일 수 있다.

또한, 영상 장치에 의해 촬영된 이미지는, 예를 들어, 2D 이미지, 3D 이미지, 파노라마 이미지 및 스티칭 이미지를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

복수의 객체는 차량(1000)의 주변에 위치한 물체일 수 있으며, 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 기설정된 종류의 객체 및 차량(1000)의 위치 보정을 방해하는 주변 객체를 포함할 수 있다. 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 기설정된 종류의 객체는 차량이 주행 중인 도로 주변의 지도에 포함된 객체일 수 있으며, 차량(1000)의 위치 보정을 방해하는 주변 객체는 차량이 주행 중인 도로 주변의 지도에 포함되지 않은 객체일 수 있다.

예를 들어, 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 기설정된 종류의 객체는, 표지판, 신호등, 고가 도로 및 육교를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 또한, 예를 들어, 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 기설정된 종류의 객체는, 전자 장치(100)가 이용 중인 지도에서, 차량(1000)의 현재 위치의 주변 영역에 등록되어 있는 표지판, 신호등, 고가 도로 및 육교 등의 객체일 수 있다.

또한, 예를 들어, 차량(1000)의 위치 보정을 방해하는 주변 객체는, 전자 장치(100)가 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체를 인식하는 것을 방해하는 객체일 수 있으며, 예를 들어, 차량(1000)의 전방에 위치한 다른 차량, 사람, 가로수 및 가드레일을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

전자 장치(100)에 의해 이용되는 지도는 차량(1000) 내의 저장 장치(미도시), 전자 장치(100)의 메모리, 및 지도 정보를 제공하는 소정의 서버(미도시)에 저장될 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

동작 S210에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변을 향하여 센싱 신호를 송출하고 복수의 객체들로부터 반사된 센싱 신호를 수신할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 전방에 위치한 복수의 객체들을 촬영하면서, 거리 센서를 이용하여, 복수의 객체들을 감지하기 위한 신호를 차량(1000)의 전방을 향하여 조사할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 차량(100)의 전방에 위치한 복수의 객체들로부터 반사된 신호를 수신할 수 있다. 거리 센서는 차량(1000)의 전방의 객체를 감지하고 객체와의 거리를 산출하기 위하여 이용되는 센서일 수 있으며, 예를 들어, 레이더 센서, 라이더 센서 및 초음파 센서를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

동작 S220에서 전자 장치(100)는 기설정된 기준에 따라 복수의 객체들 중 적어도 하나를 선택할 수 있다. 전자 장치(100)는 복수의 객체들을 촬영한 이미지로부터 복수의 객체들을 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 식별된 복수의 객체들 중 위치 보정에 이용될 객체를 선택할 수 있으며, 기설정된 기준에 따라 신뢰도가 높은 객체를 선택할 수 있다.

전자 장치(1000)는 복수의 객체들을 촬영한 이미지에서 차량이 주행 중인 도로 주변의 지도에 포함된 객체 및 차량이 주행 중인 도로 주변의 지도에 포함되지 않은 객체를 구별할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(1000)는 차량이 주행 중인 도로 주변의 지도 정보를 획득하고, 획득된 지도 정보에 기초하여 차량 주변에 등록된 객체를 촬영된 이미지 내의 객체와 비교함으로써, 촬영된 복수의 객체들 중에서 지도에 포함된 객체 및 지도에 포함되지 않은 객체를 구별할 수 있다.

또한, 차량이 주행 중인 도로 주변의 지도에 포함된 객체는 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체일 수 있으며, 차량이 주행 중인 도로 주변의 지도에 포함되지 않은 객체는 차량(1000)의 위치 보정을 방해하는 주변 객체일 수 있다.

또는, 전자 장치(100)는 복수의 객체들로부터 반사된 신호에 기초하여, 복수의 객체들 중 적어도 하나를 선택할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 반사된 신호 및 촬영 이미지를 비교함으로써, 복수의 객체들 중에서 차량(1000)의 위치 보정에 이용될 수 있는 기설정된 종류의 객체를 식별할 수 있다.

전자 장치(100)는 복수의 객체를 촬영할 때의 도로의 모양, 복수의 객체를 감지하는데 이용된 거리 센서의 종류 등을 고려하여, 복수의 객체들 중에서 위치 보정에 이용될 객체를 선택할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 기설정된 우선 순위에 기초하여, 복수의 객체들 중에서 위치 보정에 이용될 객체를 선택할 수 있다.

전자 장치(100)가 복수의 객체들 중 위치 보정에 이용될 객체를 선택하는 방법에 대하여는 후술하기로 한다.

동작 S230에서 전자 장치(100)는 선택된 객체와 차량(1000) 간의 제1 거리를 거리 센서를 이용하여 산출할 수 있다. 전자 장치(100)는 거리 센서를 이용하여, 차량(1000) 주변의 복수의 객체들을 향하여 신호를 방출할 수 있으며, 복수의 객체들로부터 반사된 신호를 수신할 수 있다. 신호의 방출 및 반사된 신호의 수신은, 카메라를 통하여 복수의 객체들을 촬영하면서, 전자 장치(100)에 의해 함께 수행될 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 복수의 객체들로부터 반사된 신호들 중에서 선택된 객체로부터 반사된 신호를 식별하고, 식별된 신호에 기초하여, 선택된 객체와 차량(1000) 간의 제1 거리를 산출할 수 있다.

동작 S240에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 지도 상의 위치를 보정할 수 있다. 이를 위하여, 전자 장치(100)는 지도 정보 및 복수의 객체들을 촬영한 시각에 기초하여, 차량(1000)의 지도 상의 위치와 선택된 객체의 지도 상의 위치 간의 제2 거리를 획득할 수 있다. 지도 정보는 차량(1000)이 주행하는 도로에 관련된 정보를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 차량(1000)이 주행하는 도로의 모양, 도로의 지형, 도로 주변의 객체에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 예를 들어, 지도 정보는 도로의 경사, 도로의 곡률, 차선 폭, 도로 주변의 구조물 등에 관한 정보를 포함할 수 있다.

전자 장치(100)는 지도 정보로부터 복수의 객체들을 촬영한 시각에 대응되는 차량(1000)의 지도 상의 위치를 확인할 수 있다. 차량(1000)의 지도 상의 위치는 복수의 객체들을 촬영한 때의 차량(1000)의 위치를 나타내는 GPS 값에 의해 결정될 수 있다. 또한, 차량(1000)의 지도 상의 위치는 IMU (Inertial Measurement Unit) 장치를 이용하여 획득될 수도 있다. 또한, 차량(1000)의 지도 상의 위치는 전자 장치(100)와 통신 연결된 기지국에 관한 정보에 기초하여 획득될 수도 있다.

또한, 전자 장치(100)는 선택된 객체의 지도 상의 위치를, 복수의 객체들을 촬영한 시각에 차량(1000)이 위치한 장소 주변을 나타내는 지도에서 확인할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 지도 상의 위치 값 및 선택된 객체의 지도 상의 위치 값을 이용하여, 차량(1000)의 지도 상의 위치 및 선택된 객체의 지도 상의 위치 간의 제2 거리를 산출할 수 있다.

한편, 전자 장치(100)는 제1 거리 및 제2 거리에 기초하여, 차량(1000)의 지도 상의 위치를 보정할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 복수의 객체를 촬영한 때에 차량(1000)이 주행한 도로의 모양을 고려하여 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다.

상기에서는 전자 장치(100)가 복수의 객체들을 촬영한 시각에 기초하여 차량(1000)의 위치를 보정하는 것으로 설명하였지만, 이에 제한되지 않는다. 전자 장치(100)는, 전자 장치(100)가 복수의 객체들을 촬영한 시각, 전자 장치(100)가 거리 센서를 이용하여 신호를 방출한 시각 및 전자 장치(100)가 거리 센서를 이용하여 객체로부터 반사된 신호를 수신한 시각 중 적어도 하나에 기초하여, 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다.

복수의 객체들을 촬영한 시각, 전자 장치(100)가 거리 센서를 이용하여 신호를 방출한 시각 및 전자 장치(100)가 거리 센서를 이용하여 객체로부터 반사된 신호를 수신한 시각은 실질적으로 거의 동일할 수 있다.

만약, 복수의 객체들을 촬영한 시각, 전자 장치(100)가 거리 센서를 이용하여 신호를 방출한 시각 및 전자 장치(100)가 거리 센서를 이용하여 객체로부터 반사된 신호를 수신한 시각이 유의미하게 차이가 난다면, 전자 장치(100)는 그 차이를 고려하여 차량(1000)의 지도 상의 위치를 보정할 수 있다.

도 3은 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)가 차량(1000)의 주변의 복수의 객체들 중에서, 위치 보정에 이용될 객체를 선택하는 방법의 흐름도이다.

동작 S300에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변에 위치한 복수의 객체들을 촬영할 수 있다. 전자 장치(100)는 전자 장치(100) 내의 카메라 또는 전자 장치(100)와 연결된 카메라를 이용하여 차량(1000)의 전방에 위치한 복수의 객체들을 촬영할 수 있다.

동작 S310에서 전자 장치(100)는 복수의 객체들 중에서 주변 객체 및 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 기설정된 객체를 구분할 수 있다. 전자 장치(100)는 복수의 객체들을 촬영한 이미지에서 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체 및 차량(1000)의 위치 보정을 방해하는 주변 객체를 구별하여 식별할 수 있다.

또는, 전자 장치(100)는 복수의 객체들로부터 반사된 신호에 기초하여, 복수의 객체들 중에서 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체를 추정할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 복수의 객체들을 촬영한 이미지를 복수의 객체들로부터 반사된 신호로부터 감지되는 객체들과 비교함으로써, 위치 보정에 이용되는 객체를 추정할 수 있다.

이 경우, 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체의 주변에, 차량(1000)의 위치 보정을 방해하는 주변 객체가 많은 경우에, 전자 장치(100)는 위치 보정에 이용되는 객체를 식별하지 못할 수도 있다. 또한, 전자 장치(100)가 위치 보정에 이용되는 객체를 식별하는 예시는 도 5 및 도 6에서 보다 상세하게 설명하기로 한다.

동작 S320에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체의 종류를 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 복수의 객체들을 촬영한 이미지 및 복수의 객체로부터 반사되어 수신된 신호(예를 들어, 센싱 데이터) 중 적어도 하나에 기초하여, 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체의 종류를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체가 표지판인지, 신호등인지, 육교인지 등을 판단할 수 있다. 이 경우, 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체의 주변에, 차량(1000)의 위치 보정을 방해하는 주변 객체가 많은 경우에, 전자 장치(100)는 위치 보정에 이용되는 객체의 종류를 판단하지 못할 수도 있다.

동작 S330에서 전자 장치(100)는 복수의 객체가 촬영된 때에 차량(1000)이 주행한 도로의 모양을 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 복수의 객체들을 촬영한 이미지 및 복수의 객체들을 촬영한 때의 차량(1000)의 위치 주변의 지도 정보를 이용하여, 복수의 객체가 촬영된 때에 차량(1000)이 주행한 도로의 모양을 판단할 수 있다. 전자 장치(100)는 도로가 직선 도로인지 곡선 도로인지를 판단할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 곡선 도로의 곡률을 판단할 수 있다.

동작 S340에서 전자 장치(100)는 위치 보정을 위하여 이용된 거리 센서의 종류를 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변에 위치한 객체를 식별하고 객체와의 거리를 산출하기 위하여 이용한 거리 센서의 종류를 식별할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치 보정을 위하여 레이더 센서가 이용되었는지, 라이더 센서가 이용되었는지, 초음파 센서가 이용되었는지를 판단할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

동작 S350에서 전자 장치(100)는 복수의 객체들 중 적어도 하나를 선택할 수 있다. 전자 장치(100)는 동작 S310 내지 동작 S340 중 적어도 하나에 기초하여, 다양한 기준에 따라 복수의 객체들 중 적어도 하나를, 차량(1000)의 위치 보정을 위하여 선택할 수 있다.

예를 들어, 차량(1000)이 직선 도로를 주행하는 경우에 전자 장치(100)는 주행 중인 도로를 가로지르면서 차량(1000)의 전방에 위치한 고가 도로를 선택할 수 있다. 또한, 예를 들어, 차량(1000)이 주행 중인 도로의 바깥쪽에 가로수가 많으며 차량(1000)의 전방에 다른 차량이 많은 경우에, 차량(1000)은 도로의 안쪽에 위치한 표지판을 선택할 수 있다. 그러나, 차량(1000)이 위치 보정에 이용될 객체를 선택하는 예시는 이에 한정되지 않는다.

도 4는 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)가 차량(1000)의 전방에 위치한 복수의 객체를 촬영하고 감지하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 4를 참조하면, 차량(1000)이 주행 중인 도중에, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 전방을 촬영하면서 차량(1000)의 전방에 위치한 신호등(40), 교통 표지판(42) 및 버스 노선도(44)를 검출할 수 있다. 전자 장치(100)는 신호등(40), 교통 표지판(42) 및 버스 노선도(44)를 검출하기 위하여, 카메라를 제어하여 차량(1000)의 전방을 촬영함과 동시에 차량(1000)의 센서를 제어하여 차량(1000)의 전방을 향하여 센싱 신호를 방출할 수 있다. 또한, 카메라로 차량(1000)의 전방을 촬영하는 시점, 차량(1000)의 전방을 향하여 센싱 신호가 방출되는 시점 및 객체로부터 반사되는 센싱 신호를 수신하는 시점은 실질적으로 거의 동일할 수 있다.

도 5 및 도 6은 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)가 촬영 이미지 및 객체로부터 반사된 센싱 신호에 기초하여 차량(1000)의 전방에 위치한 복수의 객체들을 검출하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 5를 참조하면, 도로를 주행 중인 차량(1000)의 전방에 위치 보정을 방해하는 주변 객체가 없는 경우에, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 전방을 촬영하면서 소정의 거리 센서를 이용하여 차량(1000)의 전방을 센싱할 수 있다. 예를 들어, 차량(1000)이 도로를 주행 중일 때, 차량(1000)의 전방에는 고가 도로(51), 표지판(52) 및 신호등(53)이 위치할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 전방을 촬영하면서 차량(1000)의 전방을 향하여 센싱 신호를 방출할 수 있으며, 고가 도로(51), 표지판(52) 및 신호등(53)으로부터 반사된 센싱 신호를 수신할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 촬영된 이미지 및 지도 정보에 기초하여 차량(1000)의 전방에 위치한 복수의 객체들을 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 촬영된 이미지를 분석함으로써 촬영된 이미지 내의 복수의 객체를 추출할 수 있으며, 추출된 복수의 객체를 지도 정보에 등록된 객체 정보와 비교함으로써 추출된 복수의 객체를 식별할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 수신된 센싱 신호를 분석함으로써, 수신된 센싱 신호에 대응되는 위치로서 차량(1000)의 전방 영역 내의 위치를 표시하기 위한 그래프(55)를 생성할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 전방을 촬영한 이미지 및 그래프(55)를 비교함으로써, 그래프(55)에서 고가 도로(51)로부터 반사된 센싱 신호를 나타내는 영역(56), 신호등(53)으로부터 반사된 센싱 신호를 나타내는 영역(58) 및 표지판(52)로부터 반사된 센싱 신호를 나타내는 영역(59)을 구별할 수 있다.

전자 장치(100)는 영역(56)에 대응되는 센싱 신호에 기초하여 차량(1000)과 고가 도로(51) 간의 거리를 산출할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 영역(58)에 대응되는 센싱 신호에 기초하여 차량(1000)과 신호등(53) 간의 거리를 산출할 수 있다. 또한, 영역(59)에 대응되는 센싱 신호에 기초하여 차량(1000)과 표지판(52) 간의 거리를 산출할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)과 고가 도로(51) 간의 거리, 차량(1000)과 신호등(53) 간의 거리 및 차량(1000)과 표지판(52) 간의 거리 중 적어도 하나를 선택적으로 산출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 객체의 종류 및 위치에 따라 미리 설정된 신뢰도에 기초하여, 거리 산출에 이용될 객체를 선택할 수 있다. 예를 들어, 차량(1000)이 주행 중인 도로의 진행 방향과 수직인 방향으로 가로지르는 고가 도로(51)의 신뢰도가 가장 높기 때문에, 전자 장치(100)는 고가 도로(51), 표지판(52) 및 신호등(53) 중에서 고가 도로(51)를 선택하고, 고가 도로(51)와 차량(1000) 간의 거리를 산출할 수 있다.

또는, 전자 장치(100)는 고가 도로(51) 간의 거리, 차량(1000)과 신호등(53) 간의 거리 및 차량(1000)과 표지판(52) 간의 거리를 미리 산출해 놓을 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 고가 도로(51)의 신뢰도가 가장 높기 때문에, 고가 도로(51), 표지판(52) 및 신호등(53) 중에서 고가 도로(51)를 선택하고, 산출된 거리 값들 중에서 고가 도로(51)와 차량(1000) 간의 거리를 선택할 수 있다.

도 6을 참조하면, 주행 중인 차량(1000)의 전방에 위치 보정을 방해하는 주변 객체가 존재하는 경우에, 전자 장치(100)는 소정의 거리 센서를 이용하여 차량(1000)의 전방을 센싱할 수 있다. 예를 들어, 차량(1000)이 도로를 주행 중일 때, 차량(1000)의 전방에는 고가 도로(51), 표지판(52) 및 신호등(53)이 위치할 수 있으며, 고가 도로(51) 및 신호등(53)의 주변에는 다른 차량들이 위치할 수 있다. 고가 도로(51) 및 신호등(53)의 주변에는 다른 차량들은 지도에 등록된 객체가 아니며 지도 정보로부터 위치를 확인할 수 없는 객체에 해당되므로, 차량(1000)의 위치 보정을 방해하는 객체일 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 전방을 촬영하고, 촬영된 이미지 및 지도 정보에 기초하여 차량(1000)의 전방에 위치한 복수의 객체들 중에서 지도에 등록된 객체들(61, 62, 65)을 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 촬영된 이미지를 분석함으로써 촬영된 이미지 내의 복수의 객체를 추출할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 추출된 복수의 객체를 지도 정보에 등록된 객체 정보와 비교함으로써 복수의 객체들 중에서 지도에 등록된 객체들(61, 62, 65) 및 지도에 등록되지 않은 다른 차량들을 구별할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 전방을 향하여 센싱 신호를 방출할 수 있으며, 고가 도로(51), 표지판(52), 신호등(53), 및 다른 차량들로부터 반사된 센싱 신호를 수신할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 수신된 센싱 신호를 분석함으로써, 수신된 센싱 신호에 대응되는 위치로서 차량(1000)의 전방 영역 내의 위치를 표시하기 위한 그래프(65)를 생성할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 전방을 촬영한 이미지 및 그래프(65)를 비교함으로써, 그래프(65)에서 표지판(52)로부터 반사된 센싱 신호를 나타내는 영역(66)을 식별할 수 있다.

또한, 고가 도로(51) 및 신호등(53)의 주변에는 다른 차량들이 위치하기 때문에, 전자 장치(100)는 그래프(66)으로부터 고가 도로(51)로부터 반사된 센싱 신호를 나타내는 영역, 및 신호등(53)으로부터 반사된 센싱 신호를 나타내는 영역을 식별하지 못할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 표지판(62)를 선택하고, 영역(66)에 대응되는 센싱 신호에 기초하여, 차량(1000)과 표지판(62) 간의 거리를 산출할 수 있다.

그러나, 전자 장치(100)가 거리 보정에 이용될 객체를 선택하는 방법은 위에 제한되지 않는다. 전자 장치(100)는, 센싱 신호와 무관하게, 촬영 이미지에서 지도에 등록된 객체들(61, 62, 65)의 주변에 지도에 등록되지 않은 다른 차량들이 위치하고 있는지에 기초하여, 객체들(61, 62, 65) 중에서 표지판(62)을 선택할 수도 있다.

도 7은 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)가, 차량(1000)의 주변에 위치한 복수의 객체들 중에서, 위치 보정에 이용될 객체를 소정의 우선 순위에 따라 선택하는 방법의 흐름도이다.

동작 S700에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변에 위치한 복수의 객체들을 촬영할 수 있으며, 동작 S710에서 전자 장치(100)는 복수의 객체들 중에서, 차량(1000)의 위치 보정을 방해하는 주변 객체 및 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체를 구분할 수 있다.

동작 S720에서 전자 장치(100)는 기설정된 기준에 따라, 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체의 우선 순위를 결정할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치를 보다 정확하게 보정할 수 있도록 객체의 우선 순위를 결정할 수 있다.

객체의 우선 순위를 결정하기 위한 기준은 다양한 상황을 고려하여 미리 설정될 수 있다. 예를 들어, 객체의 크기, 도로 상에서의 객체의 위치, 도로의 모양, 도로의 경사, 도로의 곡률, 및 차량(1000)에 대한 객체의 상대적인 위치 등을 고려하여, 객체의 우선 순위가 결정될 수 있다. 예를 들어, 객체의 크기가 큰 경우에 객체는 높은 우선 순위를 가질 수 있다. 또한, 예를 들어, 객체의 주변에 위치 보정을 방해하는 주변 객체의 수가 적다고 판단되는 경우에, 객체의 우선 순위가 높을 수 있다. 또한, 예를 들어, 차량(1000)으로부터 객체까지 연결되는 가상의 선이 도로와 평행한 경우에 객체는 높은 우선 순위를 가질 수 있다. 또한, 예를 들어, 차량(1000)으로부터 객체까지의 거리를 나타내는 가상의 선이 차량(1000)의 주행 방향과 평행한 경우에 객체는 높은 우선 순위를 가질 수 있다.

동작 730에서 전자 장치(100)는 결정된 우선 순위에 기초하여, 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체 중 적어도 하나를 선택할 수 있다. 보다 정확하게 차량(1000)의 위치를 보정하기 위하여, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체를 복수로 선택할 수 있다.

도 8은 일부 실시예에 따른, 위치 보정에 이용될 객체의 주변에 주변 객체가 없는 경우에 전자 장치(100)가 객체 선택을 위한 우선 순위를 결정하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 8을 참조하면, 전자 장치(100)는 도로를 주행 중인 차량(1000)의 전방에 위치 보정을 방해하는 주변 객체가 없는 경우에, 차량(1000)의 전방을 촬영하고 차량(1000)의 전방을 향하여 센싱 신호를 방출할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 전방에 위치한 신호등(80), 교통 표지판(82) 및 버스 노선도(84)를 검출할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(100)는 신호등(80)이 도로의 진행 방향과 수직인 방향으로 도로를 가로질러 놓여있으며, 차량(1000)과 신호등(80)을 연결하는 가상의 선이 도로의 방향과 평행에 가장 가까움을 판단할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)는 신호등(80)의 우선 순위를 ‘1’로 결정할 수 있다.

또한, 예를 들어, 전자 장치(100)는 차량(1000)과 버스 노선도(84)를 연결하는 가상의 선이 도로의 방향과 수직에 가장 가까움을 판단할 수 있으며, 이에 따라, 전자 장치(100)는 버스 노선도(84)의 우선 순위를 ‘3’으로 결정할 수 있다.

도 9는 일부 실시예에 따른, 위치 보정에 이용될 객체의 주변에 주변 객체가 많은 경우에 전자 장치(100)가 객체 선택을 위한 우선 순위를 결정하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 9를 참조하면, 전자 장치(100)는 도로를 주행 중인 차량(1000)의 전방에 위치 보정을 방해하는 다른 차량들이 많은 경우에, 차량(1000)의 전방을 촬영하고 차량(1000)의 전방을 향하여 센싱 신호를 방출할 수 있다.

신호등(90)의 주변에 위치한 다른 차량들로 인하여 전자 장치(100)는 차량(1000)과 신호등(90) 간의 거리를 정확하게 산출할 수 없어 신호등(90)의 신뢰도가 낮기 때문에, 전자 장치(100)는 신호등(90)을 위치 보정에 이용하지 않을 것을 결정할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 주변의 다른 차량이 적은 표지판(92)의 우선 순위를 ‘1’로 결정하고, 주변의 다른 차량이 상대적으로 많은 버스 노선도(94)의 우선 순위를 ‘2’로 결정할 수 있다.

도 10은 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)가 차량(1000)의 위치를 보정할 지를 결정하는 방법의 흐름도이다.

동작 S1000에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치를 보정하기 위한 주기를 설정할 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자 입력에 기초하여 차량(1000)의 위치를 보정하기 위한 주기를 설정할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)에 관한 다양한 상황에 기초하여 차량(1000)의 위치를 보정하기 위한 주기를 자동으로 설정할 수도 있다. 예를 들어, 도로의 교통 상황, 날씨, 온도 및 차량(1000)의 속도 등을 고려하여 차량(1000)의 위치를 보정하기 위한 주기가 설정될 수 있다.

동작 S1005에서 전자 장치(100)는 설정된 주기에 따라 차량(1000)의 주변을 촬영할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변을 향하는 카메라를 제어함으로써 차량(1000)의 주변을 주기적으로 촬영할 수 있다.

동작 S1010에서 전자 장치(100)는 거리 센서를 이용하여 차량(1000)의 주변을 센싱할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변을 촬영하면서 차량(1000)의 주변을 센싱하기 위한 센싱 신호를 방출할 수 있다.

동작 S1015에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변이 촬영된 이미지로부터 복수의 객체를 식별하고, 동작 S1020에서 전자 장치(100)는 복수의 객체를 향하여 센싱 신호를 방출한 거리 센서의 종류를 식별할 수 있다.

동작 S1025에서 전자 장치(100)는 위치 보정에 이용될 객체의 개수를 판단할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치 보정에 이용될 객체의 주변에 위치 보정을 방해하는 주변 객체가 존재하는 지에 기초하여, 촬영된 복수의 객체들 중에서 차량(1000)의 위치 보정에 이용될 객체를 선택할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 객체와 차량(1000) 간의 거리를 정확하게 산출할 수 있는 지에 관한 신뢰도에 기초하여, 차량(1000)의 위치 보정에 이용될 객체를 선택할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 위치 보정에 이용될 객체의 개수를 계수할 수 있다.

동작 S1030에서 전자 장치(100)는 위치 보정에 이용될 객체의 종류를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 위치 보정에 이용될 객체가 고가 도로인지, 표지판인지, 건물인지, 버스 노선도인지 등을 판단할 수 있다. 전자 장치(100)는 위치 보정에 이용될 객체의 속성을 판단할 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 객체의 크기, 객체의 도로 상의 위치, 차량(1000)에 대한 객체의 상대적인 위치 등을 판단할 수 있다.

동작 S1040에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치를 보정할 지를 판단할 수 있다. 전자 장치(100)는 동작 S1020 내지 동작 S1030에 기초하여 차량(1000)의 위치를 보정할 지를 판단할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치를 정확하게 보정할 수 있는지에 관한 신뢰도에 기초하여, 차량(1000)의 위치를 보정할 지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 객체의 신뢰도, 도로의 형상, 도로의 경사, 도로 상의 차량(1000)의 위치, 주변 차량의 개수, 도로와 차량(1000)과 객체 간의 상대적인 위치 등을 고려하여 차량(1000)의 위치를 보정할 지를 결정할 수 있다.

동작 S1040에서의 판단 결과, 전자 장치(100)가 차량(1000)의 위치를 보정하기로 판단한 경우, 동작 S1050에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다.

동작 S1040에서의 판단 결과, 전자 장치(100)가 차량(1000)의 위치를 보정하기로 않기로 판단한 경우, 동작 S1060에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치를 보정하지 않고 차량(1000)의 위치 보정을 위하여 대기할 수 있다. 전자 장치(100)는 설정된 주기에 따라 다음 주기에 차량(1000)의 위치를 보정하기 위하여 대기할 수 있다.

도 11은 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)가 차량(1000)의 위치를 보정하기로 결정하는 경우를 나타내는 예시를 도시한 도면이다.

도 11을 참조하면, 전자 장치(100)는 도로를 주행 중인 차량(1000)의 전방에 위치 보정을 방해하는 다른 차량들이 많지 않은 경우에, 차량(1000)의 전방을 촬영하고 차량(1000)의 전방을 향하여 센싱 신호를 방출할 수 있다.

차량(1000)의 전방에 위치한 다른 차량들로 인하여 전자 장치(100)는 차량(1000)과 신호등(112) 간의 거리를 산출할 수 없다고 판단할 수 있다. 하지만, 전자 장치(100)는 차량(1000)과 표지판(104) 간의 거리, 및 차량(1000)과 버스노선도(106) 간의 거리를 산출할 수 있다고 판단할 수 있다.

이 경우, 차량(1000)은, 전방을 향하여 센싱 신호를 방출한 센서의 종류, 위치 보정에 객체의 개수 및 객체의 종류 중 적어도 하나를 고려하여, 차량(1000)과 객체 간의 거리를 정확하게 산출할 수 있는 지를 판단할 수 있다.

또한, 차량(1000)은 차량(1000)과의 거리가 산출될 수 있는 객체가 존재하기 때문에, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치를 보정할 것을 결정할 수 있다.

도 12는 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)가 차량(1000)의 위치를 보정하지 않는 경우를 나타내는 예시를 도시한 도면이다.

도 12를 참조하면, 전자 장치(100)는 도로를 주행 중인 차량(1000)의 전방에 위치 보정을 방해하는 다른 차량들이 많은 경우에, 차량(1000)의 전방을 촬영하고 차량(1000)의 전방을 향하여 센싱 신호를 방출할 수 있다.

차량(1000)의 전방에 위치한 다른 차량들 및 가로수들로 인하여 전자 장치(100)는 차량(1000)과 신호등(102) 간의 거리, 차량(1000)과 표지판(104) 간의 거리, 및 차량(1000)과 버스노선도(106) 간의 거리를 정확하게 산출할 수 없기 때문에, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치를 보정하지 않을 것을 결정할 수 있다.

도 13은 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)가 지도 정보를 이용하여 차량(1000)의 위치를 보정하는 방법의 흐름도이다.

동작 S1300에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변을 촬영하고 제1 거리를 측정할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변을 촬영하면서 차량(1000)의 주변을 향하여 센싱 신호를 방출하고 객체로부터 반사되는 센싱 신호를 수신할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 방출되고 수신된 센싱 신호에 기초하여, 차량(1000)과 객체 간의 제1 거리를 산출할 수 있다.

동작 S1310에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변을 촬영한 시각을 확인할 수 있다. 차량(1000)의 주변을 촬영한 시각, 센싱 신호를 방출한 시각, 센싱 신호를 수신한 시각은 실질적으로 거의 동일할 수 있다.

동작 S1320에서 전자 장치(100)는 확인된 시각에 차량(1000)이 위치했던 지점의 주변의 지도 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(100)는 확인된 시각에 기초하여, 확인된 시각에 차량(1000)이 위치했던 지점의 주변 지도에 관한 지도 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(100)는 지도 정보를 전자 장치(100)의 메모리로부터 추출할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 지도 정보를 전자 장치(100)와 연결된 다른 장치 또는 서버(2000)로부터 수신할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 확인된 시각에 차량(1000)이 위치했던 지점을 나타내는 위치 정보를 획득할 수 있다. 위치 정보는, 예를 들어, GPS 값, 지도 상의 좌표 값을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다.

동작 S1330에서 전자 장치(100)는 지도 정보로부터 제2 거리를 획득할 수 있다. 전자 장치(100)는 확인된 시각에 차량(1000)이 위치했던 지도 상의 지점 및 객체의 지도 상의 위치에 기초하여, 지도 상의 차량(1000)의 위치로부터 지도 상의 객체까지의 제2 거리를 획득할 수 있다.

동작 S1340에서 전자 장치(100)는 제1 거리 및 제2 거리에 기초하여, 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1 거리, 제2 거리, 도로의 형상, 도로의 경사, 도로 상의 차량(1000)의 위치, 도로와 차량(1000)과 객체 간의 상대적인 위치 등을 고려하여, 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주행 방향을 따라 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 전후 방향을 따라 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다.

도 14는 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)가 시간의 흐름에 따라 차량(1000)의 위치를 보정하는 예시를 나타내는 도면이다.

t0 시각에 전자 장치(100)는 차량(1000)의 전방을 촬영하면서 차량(1000)의 전방을 센싱할 수 있으며, t1 시각에 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치를 보정할 지를 결정할 수 있다.

또한, t2 시각에 전자 장치(100)는 차량(1000)의 전방의 복수의 객체들 중에서 위치 보정에 이용될 객체를 선택할 수 있으며, t3 시각에 전자 장치(100)는 선택된 객체와의 제1 거리를 획득할 수 있다. 제1 거리를 t0 내지 t3 시간 중에 산출될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

또한, t4 시각에 전자 장치(100)는 t0 시각에 차량(1000)이 위치했던 지점의 지도 정보를 획득할 수 있다. 또한, t5 시각에 전자 장치(100)는 t0 시각에서의 차량(1000)과 객체 간의 지도 상의 제2 거리를 획득할 수 있으며, t6 시각에 전자 장치(100)는 차량(1000)의 지도 상의 현재 위치를 보정할 수 있다. 전자 장치(100)는 t0 시각을 기준으로 하여 산출된 차량(1000)의 위치 보정 값을 차량(1000)의 현재 위치에 적용함으로써, 차량(1000)의 지도 상의 현재 위치를 보정할 수 있다.

도 15는 일부 실시예에 따른 차량(1000)이 직선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치(100)가 차량(1000)의 위치를 보정하는 방법의 흐름도이다.

동작 S1500에서 전자 장치(100)는 제1 거리를 획득할 수 있으며, 동작 S1510에서 전자 장치(100)는 제2 거리를 획득할 수 있다.

동작 S1530에서 전자 장치(100)는 제1 거리 및 제2 거리의 차이를 획득할 수 있으며, 동작 S1540에서 전자 장치(100)는 제1 거리 및 제2 거리의 차이에 기초하여 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다.

만약, 차량(1000)과 객체를 연결하는 가상의 선과 직선 도로가 평행하지 않는다면, 전자 장치(100)는 객체를 연결하는 가상의 선과 직선 도로가 이루는 각의 각도 값을 고려하여 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 또한, 직선 도로가 경사진 경우에, 전자 장치(100)는 직선 도로의 경사를 고려하여 차량(1000)의 위치를 보정할 수도 있다.

도 16은 일부 실시예에 따른 차량(1000)이 직선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치(100)가 위치 보정될 거리 값을 산출하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 16을 참조하면, 차량(1000)이 직선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치(100)는 차량(1000)과 객체(160) 간의 제1 거리(d1)을 측정할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 지도 상의 위치(162)와 객체(160) 간의 제2 거리(d2)를 획득할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1 거리(d1)와 제2 거리(d2)의 차이 값을 산출함으로써, 차량(1000)의 위치를 보정하기 위한 위치 보정 값(d1-d2)를 획득할 수 있다.

도 17은 일부 실시예에 따른 차량(1000)이 곡선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치(100)가 차량(1000)의 위치를 보정하는 방법의 흐름도이다.

동작 S1700에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변을 촬영하고 제1 거리를 획득할 수 있으며, 동작 S1710에서 전자 장치(100)는 제2 거리를 획득할 수 있다.

동작 S1720에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변을 촬영한 때의 도로의 곡률에 관한 곡률 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변을 촬영한 이미지 내의 도로의 형상을 분석하여 도로의 곡률을 획득할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변을 촬영한 때에 차량(1000)이 주행 중이었던 곳의 지도 정보로부터 도로의 곡률에 관한 곡률 정보를 추출할 수 있다.

동작 S1730에서 전자 장치(100)는 제1 거리, 제2 거리 및 도로의 곡률에 기초하여, 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 전자 장치(100)는 도로의 곡률에 기초하여, 차량(1000)과 객체를 연결하는 가상의 선 및 지도 상의 차량(1000)과 지도 상의 객체를 연결하는 가상의 선에 의해 형성되는 각의 각도를 산출함으로써, 차량(1000)의 실제 위치와 차량(1000)의 지도 상의 위치 간의 거리 차이를 산출할 수 있다. 또한, 도로가 경사진 경우에, 전자 장치(100)는 도로의 경사를 고려하여 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 삼각 측량법을 이용하여 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 도로의 곡률의 크기 또는 곡률의 변화량에 따라, 상이한 위치 측량 방법을 이용하여 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다.

도 18은 일부 실시예에 따른 차량(1000)이 곡선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치(100)가 위치 보정될 거리 값을 산출하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 18을 참조하면, 차량(1000)이 곡선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치(100)는 차량(1000)과 객체(180) 간의 제1 거리(d3)을 측정할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 지도 상의 위치(162)와 객체(160) 간의 제2 거리(d4)를 획득할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 곡선 도로의 곡률을 이용하여, 차량(1000)과 객체를 연결하는 가상의 선(s1) 및 지도 상의 차량(1000)과 지도 상의 객체를 연결하는 가상의 선(s2)에 의해 형성되는 각의 각도를 산출할 수 있다. 전자 장치(100)는 객체(180)를 촬영한 때에 차량(100)이 주행한 도로의 곡률 값을 지도 정보로부터 추출하고, 추출된 곡률 값을 이용하여 가상의 선(s1)과 가상의 선(s2)에 의해 형성되는 각의 각도를 산출할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 산출된 각도, 제1 거리(d3) 및 제2 거리(d4)를 이용하여, 차량(1000)의 실제 위치와 차량(1000)의 지도 상의 위치(182) 간의 거리 차이를 산출할 수 있다.

도 19는 일부 실시예에 따른 차량(1000)이 직선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치(100)가 차량(1000)의 위치 보정을 위한 객체를 복수 개 선택하고, 선택된 복수의 객체와의 거리에 기초하여 차량(1000)의 지도 상의 위치를 변경하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 19를 참조하면, 차량(1000)이 직선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 지도 상의 위치를 보정하기 위하여, 표지판(190) 및 신호등(192)를 선택할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)과 표지판(190) 간의 거리(d6)을 측정하고, 차량(1000)과 신호등(192) 간의 거리(d7)를 산출할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)과 표지판(190)을 연결하는 가상의 선과 차량(1000)과 신호등(192)을 연결하는 가상의 선이 형성하는 각도를 측정할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 삼각 측량법을 이용하여 표지판(190) 및 신호등(192)에 대한 차량(1000)의 상대적인 위치 값을 산출할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 지도 상의 위치(194)와 표지판(190) 간의 거리(d8)를 산출하고, 차량(1000)의 지도 상의 위치(194)와 신호등(192) 간의 거리(d9)를 산출할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 지도 상의 위치(194)와 표지판(190)을 연결하는 가상의 선과 차량(1000)의 지도 상의 위치(194)와 신호등(192)을 연결하는 가상의 선이 형성하는 각도를 획득할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 삼각 측량법을 이용하여 표지판(190) 및 신호등(192)에 대한 지도 상의 차량의 상대적인 위치 값을 산출할 수 있다.

이후, 전자 장치(100)는 표지판(190) 및 신호등(192)에 대한 차량(1000)의 상대적인 위치 값을, 표지판(190) 및 신호등(192)에 대한 지도 상의 차량의 상대적인 위치 값과 비교함으로써, 지도 상의 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 지도 상의 차량(1000)의 위치를 전후 및 좌우 방향으로 보정할 수 도 있다.

도 20은 일부 실시예에 따른 차량(1000)이 곡선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치(100)가 차량(1000)의 위치 보정을 위한 객체를 복수 개 선택하고, 선택된 복수의 객체와의 거리에 기초하여 차량(1000)의 지도 상의 위치를 변경하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 20을 참조하면, 차량(1000)이 곡선 도로를 주행 중인 경우에, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 지도 상의 위치를 보정하기 위하여, 표지판(200) 및 신호등(202)를 선택할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)과 표지판(200) 간의 거리(d11)을 측정하고, 차량(1000)과 신호등(202) 간의 거리(d12)를 산출할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)과 표지판(200)을 연결하는 가상의 선과 차량(1000)과 신호등(202)을 연결하는 가상의 선이 형성하는 각도를 측정할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 삼각 측량법을 이용하여 표지판(200) 및 신호등(202)에 대한 차량(100)의 상대적인 위치 값을 산출할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 지도 상의 위치(204)와 표지판(200) 간의 거리(d13)를 산출하고, 차량(1000)의 지도 상의 위치(204)와 신호등(202) 간의 거리(d14)를 산출할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 지도 상의 위치(204)와 표지판(200)을 연결하는 가상의 선과 차량(1000)의 지도 상의 위치(204)와 신호등(202)을 연결하는 가상의 선이 형성하는 각도를 획득할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 삼각 측량법을 이용하여 표지판(200) 및 신호등(202)에 대한 지도 상의 차량의 상대적인 위치 값을 산출할 수 있다.

이후, 전자 장치(100)는 표지판(200) 및 신호등(202)에 대한 차량(100)의 상대적인 위치 값을, 표지판(200) 및 신호등(202)에 대한 지도 상의 차량의 상대적인 위치 값과 비교함으로써, 지도 상의 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 지도 상의 차량(1000)의 위치를 전후 및 좌우 방향으로 보정할 수 도 있다.

도 21은 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)가 복수의 방향으로 차량(1000)의 위치를 보정하는 방법의 흐름도이다.

동작 S1900에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 GPS 값 및 지도 정보에 기초하여, 도로 단위로 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 지도 상에서 차량(1000)이 도로 밖에 위치하고 있는 경우에, 전자 장치(100)는 지도 상의 차량(1000)의 위치를 도로 안으로 이동시킬 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 GPS 값 및 지도 상의 도로의 위치를 비교하여, 차량(1000)의 GPS 값을 도로 내의 위치를 나타내는 값으로 보정할 수 있다.

동작 S1910에서 전자 장치(100)는 카메라로 촬영된 이미지를 이용하여 도로 상에서 차량(1000)이 주행 중인 차선을 판단할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변이 촬영된 이미지 내에 포함된 도로의 차선들이 이미지 내에서 어느 위치에 위치하는지를 분석함으로써, 도로의 차선들 중에서 차량(1000)이 실제 주행 중인 차선을 판단할 수 있다.

동작 S1920에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치를 좌우방향으로 보정할 수 있다. 지도 상에서 차량(1000)이 주행 중인 차선과 차량(1000)이 실제 주행하고 있는 차선이 상이한 경우에, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치를 좌우 방향으로 보정할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 위치를 좌우 방향으로 보정함으로써, 지도 상에서도 차량(1000)이 실제 주행하고 있는 차선과 동일한 차선으로 주행하도록 할 수 있다.

전자 장치(100)는 지도 정보 및 차량(1000)의 GPS 값에 기초하여 지도 내의 도로에서 차량(1000)이 주행 중인 차선을 판단하고, 판단된 지도 상의 차선을 차량(1000)이 실제 주행 중인 차선과 비교함으로써, 차량(1000)의 지도 상의 위치를 좌우 방향으로 보정할 수 있다.

동작 S1930에서 전자 장치(100)는 센싱된 객체에 기초하여 차량(1000)의 전후 방향으로 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변에서 감지된 객체와 차량(1000) 간의 제1 거리를 측정함으로써, 차량(1000)의 주행 방향을 따라 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다.

동작 S1940에서 전자 장치(100)는 차량(1000)의 보정된 위치에 대한 정보를 위치 정보를 이용하는 소프트웨어 프로그램에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 보정된 위치에 대한 정보를 네비게이션 프로그램, 자율 주행 프로그램 및 도로 정보 수집 프로그램 중 적어도 하나에게 제공할 수 있다.

위치 정보를 이용하는 소프트웨어 프로그램은 전자 장치(100) 내에서 실행되는 소프트웨어 프로그램일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 위치 정보를 이용하는 소프트웨어 프로그램은 전자 장치(100)와 통신 연결된 다른 전자 장치에서 실행 중일 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 차량(1000)의 보정된 위치에 대한 정보를 다른 전자 장에게 전송하면서, 다른 전자 장치에 설치된 소프트웨어 프로그램에게 차량(1000)의 보정된 위치에 대한 정보를 제공할 것을 요청할 수 있다.

도 22는 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)의 하드웨어 블록도의 예시이며, 도 23 및 도 24는 일부 실시예에 따른 전자 장치(100) 및 차량(1000)의 하드웨어의 블록도의 예시이다.

도 22에 도시된 바와 같이, 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)는 센싱 장치(230) 및 프로세서(290)을 포함할 수 있다. 그러나, 도 22에 도시된 구성 요소 모두가 전자 장치(100)의 필수 구성 요소인 것은 아니다. 도 22에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 전자 장치(100)가 구현될 수도 있고, 도 22에 도시된 구성 요소보다 적은 구성 요소에 의해 전자 장치(100)가 구현될 수도 있다. 예를 들어, 도 23 및 도 24에 도시된 바와 같이, 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)는 전원 공급 장치(299), 통신 장치(250), 입력 장치(260), 저장 장치(270), 주변 장치(240) 및 출력 장치(280) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다. 또한, 차량(1000)은 도 24에서와 추진 장치(210) 및 주행 장치(220)를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않으며, 차량(1000)은 전자 장치(100)의 구성들 중 일부를 포함할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 도 23에 도시된 전자 장치(100)의 구성 요소들을 가지는 다른 장치일 수 있으며, 이 경우, 전자 장치(100)는 차량(1000) 내의 헤드 유닛과 통신 연결되어 차량(1000)의 지도 상의 위치를 보정할 수도 있다.

이하에서는, 도 22 내지 도 24를 참조하여 차량(1000) 및 전자 장치(100)에 포함될 수 있는 구성 요소들의 기능을 보다 상세하게 설명하기로 한다.

추진 장치(210)는 엔진/모터(211), 에너지원(212), 변속기(213) 및 휠/타이어(214)를 포함할 수 있다.

엔진/모터(211)는 내연 기관, 전기 모터, 증기 기관, 및 스틸링 엔진(stirling engine) 간의 임의의 조합이 될 수 있다. 예를 들어, 차량(1000)이 가스-전기 하이브리드 자동차(gas-electric hybrid car)인 경우, 엔진/모터(211)는 가솔린 엔진 및 전기 모터가 될 수 있다.

에너지원(212)은 엔진/모터(211)에 전체적으로 또는 부분적으로 동력을 제공하는 에너지의 공급원일 수 있다. 즉, 엔진/모터(211)는 에너지원(212)을 기계 에너지로 변환하도록 구성될 수 있다. 에너지원(212)의 예로는 가솔린, 디젤, 프로판, 다른 압축 가스 기반 연료들, 에탄올, 태양광 패널(solar panel), 배터리, 및 다른 전기 전력원들 중 적어도 하나가 될 수 있다. 또는, 에너지원(212)은 연료 탱크, 배터리, 커패시터, 및 플라이휠(flywheel) 중 적어도 하나가 될 수 있다. 에너지원(212)은 차량(1000)의 시스템 및 장치에 에너지를 제공할 수 있다.

변속기(213)는 기계적 동력을 엔진/모터(211)로부터 휠/타이어(214)에 전달하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 변속기(213)는 기어박스, 클러치, 차동 장치(differential), 및 구동축 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 변속기(213)가 구동축들을 포함하는 경우, 구동축들은 휠/타이어(214)에 결합되도록 구성되는 하나 이상의 차축들을 포함할 수 있다.

휠/타이어(214)은 외발 자전거, 자전거/오토바이, 삼륜차, 또는 자동차/트럭의 사륜 형식을 포함한 다양한 형식들로 구성될 수 있다. 예를 들어, 6개 이상의 휠을 포함하는 것과 같은 다른 휠/타이어 형식이 가능할 수 있다. 휠/타이어(214)은 변속기(213)에 고정되게 부착되어 있는 적어도 하나의 휠, 및 구동면(driving surface)과 접촉할 수 있는 휠의 림(rim)에 결합되어 있는 적어도 하나의 타이어를 포함할 수 있다.

주행 장치(220)는 브레이크 유닛(221), 조향 유닛(222) 및 스로틀(223)을 포함할 수 있다. 브레이크 유닛(221)은 차량(1000)을 감속시키도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다. 예를 들어, 브레이크 유닛(221)은 휠/타이어(214)의 속도를 줄이기 위해 마찰을 사용할 수 있다. 조향 유닛(222)은 차량(1000)의 방향을 조절하도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다. 스로틀(223)은 엔진/모터(211)의 동작 속도를 제어하여, 차량(1000)의 속도를 제어하도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다. 또한, 스로틀(223)은 스로틀 개방량을 조절하여 엔진/모터(211)로 유입되는 연료공기의 혼합 가스 양을 조절할 수 있으며, 스로틀 개방량을 조절하여 동력 및 추력을 제어할 수 있다.

센싱 장치(230)는 차량(1000)이 위치해 있는 환경에 관한 정보를 감지하도록 구성되는 다수의 센서들을 포함할 수 있고, 뿐만 아니라 센서들의 위치 및/또는 배향을 수정하도록 구성되는 하나 이상의 액추에이터들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱 장치(230)는 GPS(Global Positioning System)(224), IMU(Inertial Measurement Unit)(225), RADAR 유닛(226), LIDAR 유닛(227), 및 카메라(228)를 포함할 수 있다. 또한, 센싱 장치(230)는 온/습도 센서(232), 적외선 센서(233), 기압 센서(235), 근접 센서(236), 및 RGB 센서(illuminance sensor)(237) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 각 센서들의 기능은 그 명칭으로부터 당업자가 직관적으로 추론할 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

또한, 센싱 장치(230)는 차량(1000)의 움직임을 센싱할 수 있는 움직임 센싱 장치(238)를 포함할 수 있다. 움직임 센싱 장치(238)는 지자기 센서(Magnetic sensor)(229), 가속도 센서(Acceleration sensor)(231), 및 자이로스코프 센서(234)를 포함할 수 있다.

GPS(224)는 차량(1000)의 지리적 위치를 추정하도록 구성되는 센서일 수 있다. 즉, GPS(224)는 지구에 대한 차량(1000)의 위치를 추정하도록 구성되는 송수신기를 포함할 수 있다.

IMU(225)는 관성 가속도에 기초하여 차량(1000)의 위치 및 배향 변화들을 감지하도록 구성되는 센서들의 조합이 될 수 있다. 예를 들어, 센서들의 조합은, 가속도계들 및 자이로스코프들을 포함할 수 있다.

RADAR 유닛(226)은 무선 신호를 사용하여 차량(1000) 주변의 물체들을 감지하도록 구성되는 센서일 수 있다. 또한, RADAR 유닛(226)은, 물체들의 속도 및/또는 방향을 감지하도록 구성될 수 있다.

LIDAR 유닛(227)은 레이저를 사용하여 차량(1000) 주변의 물체들을 감지하도록 구성되는 센서일 수 잇다. 보다 구체적으로, LIDAR 유닛(227)은 레이저를 방출하도록 구성되는 레이저 광원 및/또는 레이저 스캐너와, 레이저의 반사를 검출하도록 구성되는 검출기를 포함할 수 잇다. LIDAR 유닛(227)은 코히런트(coherent)(예컨대, 헤티로다인 검출을 사용함) 또는 비코히런트(incoherent) 검출 모드에서 동작하도록 구성될 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 차량(100) 주변의 물체들을 감지하기 위한 초음파 센서(미도시)를 더 포함할 수 있다.

카메라(228)는 차량(1000)의 내부 또는 외부를 촬영하기 위한 스틸 카메라 또는 비디오 카메라일 수 있다. 예를 들어, 카메라(228)가 복수인 경우에, 카메라(228)는 차량(1000)의 내부 및 외부의 여러 위치에 배치될 수 있다.

주변 장치(240)는 네비게이션(241), 라이트(242), 방향 지시등(243), 와이퍼(244), 내부 조명(245), 히터(246), 및 에어컨(247)을 포함할 수 있다.

네비게이션(241)은 차량(1000)에 대한 운행 경로를 결정하도록 구성되는 시스템일 수 있다. 네비게이션(241)은 차량(1000)이 주행하고 있는 동안 동적으로 운행 경로를 갱신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 네비게이션(241)은 차량(1000)에 대한 운행 경로를 결정하기 위해, GPS(224) 및 지도들로부터의 데이터를 이용할 수 있다. 네비게이션 장치(241)는 전자 장치(100)와 별개의 장치가 아닐 수 있으며, 전자 장치(100)가 네비게이션 장치(241)의 기능을 수행할 수도 있다.

저장 장치(270)는 마그네틱 디스크 드라이브, 광학 디스크 드라이브, 플래쉬 메모리를 포함할 수 있다. 또는 저장 장치(270)는 휴대 가능한 USB 데이터 저장 장치가 될 수 있다. 저장 장치(270)는 본원과 관련되는 예들을 실행하기 위한 시스템 소프트웨어를 저장할 수 있다. 본원과 관련되는 예들을 실행하기 위한 시스템 소프트웨어는 휴대 가능한 저장 매체에 저장될 수 있다.

통신 장치(250)는 다른 디바이스와 무선으로 통신하기 위한 적어도 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 장치(250)는 와이파이 또는 블루투스를 통해 무선으로 셀룰러 네트워크 또는 다른 무선 프로토콜 및 시스템과 통신하기 위해 이용될 수 있다. 프로세서(290)에 의해 제어되는 통신 장치(250)는 무선 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(290)는, 통신 장치(250)가 셀룰러 네트워크와 무선 신호를 송수신하기 위해, 저장 장치(270)에 포함된 프로그램을 실행시킬 수 있다.

입력 장치(260)는 차량(1000)를 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 예를 들어, 입력 장치(260)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 입력 장치(260)는 마이크를 포함할 수 있는 바, 마이크는 차량(1000)의 탑승자로부터 오디오(예를 들어, 음성 명령)를 수신하도록 구성될 수 있다.

출력 장치(280)는 오디오 신호 또는 비디오 신호를 출력할 수 있으며, 출력 장치(280)는 디스플레이부(281), 및 음향 출력부(282)를 포함할 수 있다.

디스플레이부(281)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고 출력 장치(280)의 구현 형태에 따라 출력 장치(280)는 디스플레이부(281)를 2개 이상 포함할 수도 있다.

음향 출력부(282)는 통신 장치(250)로부터 수신되거나 저장 장치(270)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 또한, 음향 출력부(282)에는 스피커(speaker), 버저(Buzzer) 등이 포함될 수 있다.

입력 장치(260) 및 출력 장치(280)는 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있고, 터치 스크린으로 구현될 수 있다.

프로세서(290)는, 통상적으로 차량(1000)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(290)는, 저장 장치(270)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 추진 장치(210), 주행 장치(220), 센싱 장치(230), 주변 장치(240), 통신 장치(250), 입력 장치(260), 저장 장치(270), 출력 장치(280), 및 전원 공급 장치(299) 중 적어도 하나를 전반적으로 제어할 수 있다.

프로세서(290)는, 저장 장치(270)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 주행 중인 차량(1000)의 주변에 위치한 복수의 객체들을 식별하고, 복수의 객체들 중 적어도 하나의 객체와 차량(1000) 간의 거리에 기초하여, 전자 장치(100)가 이용하는 지도 상에서 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다.

프로세서(290)는, 카메라(228)를 제어함으로써 차량(1000)의 주변에 위치한 복수의 객체들을 촬영할 수 있다. 프로세서(290)는, 기설정된 기준에 따라 복수의 객체들 중 적어도 하나를 선택할 수 있다. 프로세서(290)는, 선택된 객체와 차량(1000) 간의 제1 거리를 거리 센서를 이용하여 산출할 수 있다. 프로세서(290)는, 거리 센서를 제어함으로써, 차량(1000) 주변의 복수의 객체들을 향하여 신호를 방출할 수 있으며, 복수의 객체들로부터 반사된 신호를 수신할 수 있다. 프로세서(290)는, 지도 정보 및 복수의 객체들을 촬영한 시각에 기초하여, 차량(1000)의 지도 상의 위치와 선택된 객체의 지도 상의 위치 간의 제2 거리를 획득할 수 있다. 프로세서(290)는, 제1 거리 및 제2 거리에 기초하여, 차량(1000)의 지도 상의 위치를 보정할 수 있다.

한편, 프로세서(290)는, 복수의 객체들 중에서 주변 객체 및 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 기설정된 객체를 구분할 수 있다. 프로세서(290)는, 복수의 객체들을 촬영한 이미지에서 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체 및 차량(1000)의 위치 보정을 방해하는 주변 객체를 구별하여 식별할 수 있다.

프로세서(290)는, 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체의 종류를 식별할 수 있다. 프로세서(290)는, 복수의 객체가 촬영된 때에 차량(1000)이 주행한 도로의 모양을 식별할 수 있다. 프로세서(290)는, 위치 보정을 위하여 이용된 거리 센서의 종류를 식별할 수 있다. 프로세서(290)는, 예를 들어, 차량(1000)의 위치 보정을 위하여 레이더 센서가 이용되었는지, 라이더 센서가 이용되었는지, 초음파 센서가 이용되었는지를 판단할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 프로세서(290)는, 다양한 기준에 따라 복수의 객체들 중 적어도 하나를, 차량(1000)의 위치 보정을 위하여 선택할 수 있다.

한편, 프로세서(290)는, 기설정된 기준에 따라, 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체의 우선 순위를 결정할 수 있다. 프로세서(290)는, 차량(1000)의 위치를 보다 정확하게 보정할 수 있도록 객체의 우선 순위를 결정할 수 있다. 객체의 우선 순위를 결정하기 위한 기준은 다양한 상황을 고려하여 미리 설정될 수 있다. 프로세서(290)는, 결정된 우선 순위에 기초하여, 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체 중 적어도 하나를 선택할 수 있다. 보다 정확하게 차량(1000)의 위치를 보정하기 위하여, 프로세서(290)는, 차량(1000)의 위치 보정에 이용되는 객체를 복수로 선택할 수 있다.

한편, 프로세서(290)는, 차량(1000)의 주변이 촬영된 이미지로부터 복수의 객체를 식별하고, 전자 장치(100)는 복수의 객체를 향하여 센싱 신호를 방출한 거리 센서의 종류를 식별할 수 있다. 프로세서(290)는, 위치 보정에 이용될 객체의 개수를 판단할 수 있다. 프로세서(290)는, 차량(1000)의 위치 보정에 이용될 객체의 주변에 위치 보정을 방해하는 주변 객체가 존재하는 지에 기초하여, 촬영된 복수의 객체들 중에서 차량(1000)의 위치 보정에 이용될 객체를 선택할 수 있다. 이 경우, 프로세서(290)는, 객체와 차량(1000) 간의 거리를 정확하게 산출할 수 있는 지에 관한 신뢰도에 기초하여, 차량(1000)의 위치 보정에 이용될 객체를 선택할 수 있다. 또한, 프로세서(290)는, 위치 보정에 이용될 객체의 개수를 계수할 수 있으며, 위치 보정에 이용될 객체의 종류를 판단할 수 있다. 프로세서(290)는, 위치 보정에 이용될 객체의 속성을 판단할 수도 있다. 프로세서(290)는, 주변 객체의 존재 여부, 위치 보정에 이용될 객체의 개수, 위치 보정에 이용될 객체의 종류 등에 기초하여 차량(1000)의 위치를 보정할 지를 판단할 수 있다. 프로세서(290)는, 차량(1000)의 위치를 정확하게 보정할 수 있는지에 관한 신뢰도에 기초하여, 차량(1000)의 위치를 보정할 지를 결정할 수 있다.

프로세서(290)가 차량(1000)의 위치를 보정하기로 판단한 경우, 프로세서(290)는, 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 프로세서(290)가 차량(1000)의 위치를 보정하기로 않기로 판단한 경우, 프로세서(290)는, 차량(1000)의 위치를 보정하지 않고 차량(1000)의 위치 보정을 위하여 대기할 수 있다.

한편, 프로세서(290)는, 차량(1000)의 위치를 보정하기 위한 주기를 설정할 수 있다. 프로세서(290)는, 사용자 입력에 기초하여 차량(1000)의 위치를 보정하기 위한 주기를 설정할 수 있다. 프로세서(290)는, 차량(1000)에 관한 다양한 상황에 기초하여 차량(1000)의 위치를 보정하기 위한 주기를 자동으로 설정할 수도 있다. 예를 들어, 도로의 교통 상황, 날씨, 온도 및 차량(1000)의 속도 등을 고려하여 차량(1000)의 위치를 보정하기 위한 주기가 설정될 수 있다. 프로세서(290)는, 설정된 주기에 따라 차량(1000)의 주변을 촬영할 수 있다. 전자 장치(100)는 차량(1000)의 주변을 향하는 카메라를 제어함으로써 차량(1000)의 주변을 주기적으로 촬영할 수 있다. 프로세서(290)는, 거리 센서를 이용하여 차량(1000)의 주변을 주기적으로 센싱할 수 있다. 프로세서(290)는, 차량(1000)의 주변을 촬영하면서 차량(1000)의 주변을 센싱하기 위한 센싱 신호를 방출할 수 있다.

한편, 프로세서(290)는, 차량(1000)의 주변을 촬영하면서 차량(1000)의 주변을 향하여 센싱 신호를 방출하고 객체로부터 반사되는 센싱 신호를 수신할 수 있다. 프로세서(290)는, 방출되고 수신된 센싱 신호에 기초하여, 차량(1000)과 객체 간의 제1 거리를 산출할 수 있다. 프로세서(290)는, 차량(1000)의 주변을 촬영한 시각을 확인할 수 있다. 차량(1000)의 주변을 촬영한 시각, 센싱 신호를 방출한 시각, 센싱 신호를 수신한 시각은 실질적으로 거의 동일할 수 있다. 프로세서(290)는, 확인된 시각에 차량(1000)이 위치했던 지점의 주변의 지도 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(290)는, 확인된 시각에 기초하여, 확인된 시각에 차량(1000)이 위치했던 지점의 주변 지도에 관한 지도 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(290)는, 지도 정보를 전자 장치(100)의 메모리로부터 추출할 수 있다. 또한, 프로세서(290)는, 지도 정보를 전자 장치(100)와 연결된 다른 장치 또는 서버(2000)로부터 수신할 수 있다. 또한, 프로세서(290)는, 확인된 시각에 차량(1000)이 위치했던 지점을 나타내는 위치 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(290)는, 확인된 시각에 차량(1000)이 위치했던 지도 상의 지점 및 객체의 지도 상의 위치에 기초하여, 지도 상의 차량(1000)의 위치로부터 지도 상의 객체까지의 제2 거리를 획득할 수 있다. 프로세서(290)는, 제1 거리 및 제2 거리에 기초하여, 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 프로세서(290)는, 제1 거리, 제2 거리, 도로의 형상, 도로의 경사, 도로 상의 차량(1000)의 위치, 도로와 차량(1000)과 객체 간의 상대적인 위치 등을 고려하여, 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다.

한편, 프로세서(290)는, 차량(1000)의 GPS 값 및 지도 정보에 기초하여, 도로 단위로 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 지도 상에서 차량(1000)이 도로 밖에 위치하고 있는 경우에, 프로세서(290)는, 지도 상의 차량(1000)의 위치를 도로 안으로 이동시킬 수 있다. 프로세서(290)는, 차량(1000)의 GPS 값 및 지도 상의 도로의 위치를 비교하여, 차량(1000)의 GPS 값을 도로 내의 위치를 나타내는 값으로 보정할 수 있다.

프로세서(290)는, 카메라로 촬영된 이미지를 이용하여 도로 상에서 차량(1000)이 주행 중인 차선을 판단할 수 있다. 프로세서(290)는, 차량(1000)의 주변이 촬영된 이미지 내에 포함된 도로의 차선들이 이미지 내에서 어느 위치에 위치하는지를 분석함으로써, 도로의 차선들 중에서 차량(1000)이 실제 주행 중인 차선을 판단할 수 있다.

프로세서(290)는, 지도 상에서 차량(1000)이 주행 중인 차선과 차량(1000)이 실제 주행하고 있는 차선이 상이한 경우에, 차량(1000)의 위치를 좌우 방향으로 보정할 수 있다. 프로세서(290)는, 센싱된 객체에 기초하여 차량(1000)의 전후 방향으로 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다. 프로세서(290)는, 차량(1000)의 주변에서 감지된 객체와 차량(1000) 간의 제1 거리를 측정함으로써, 차량(1000)의 주행 방향을 따라 차량(1000)의 위치를 보정할 수 있다.

프로세서(290)는, 차량(1000)의 보정된 위치에 대한 정보를 위치 정보를 이용하는 소프트웨어 프로그램에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(290)는, 차량(1000)의 보정된 위치에 대한 정보를 네비게이션 프로그램, 자율 주행 프로그램 및 도로 정보 수집 프로그램 중 적어도 하나에게 제공할 수 있다.

전원 공급 장치(299)는 차량(1000)의 구성요소들 중 일부 또는 전부에 전력을 제공하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 전원 공급 장치(299)는 재충전가능 리튬 이온 또는 납산(lead-acid) 배터리를 포함할 수 있다.

일부 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함할 수 있다.

또한, 본 명세서에서, “부”는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.

전술한 본 개시의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 개시의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 개시의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

주행 중인 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 전자 장치에 있어서,
차량의 위치 정보를 획득하는 위치 측정 장치;
차량의 주변에 위치한 복수의 객체들을 촬영함으로써 촬영 이미지를 생성하는 영상 장치;
상기 차량의 주변을 향하여 센싱 신호를 방출하고 상기 복수의 객체들로부터 반사된 센싱 신호를 수신하는 센서; 및
상기 위치 정보에 기초하여 상기 차량의 지도 상의 위치를 결정하고,
상기 촬영 이미지에서 상기 복수의 객체들 중 적어도 하나를 선택하고,
상기 반사된 센싱 신호에 기초하여, 상기 선택된 객체와 상기 차량 간의 제1 거리를 산출하고,
상기 산출된 제1 거리에 기초하여 상기 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 프로세서;
를 포함하는, 전자 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 차량이 주행 중인 도로의 지도 정보에 기초하여, 상기 촬영 이미지 내의 객체들 중에서 상기 지도 내에 포함된 객체를 선택하는 것인, 전자 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 촬영 이미지에서 상기 지도에 포함된 객체 및 상기 지도에 포함되지 않은 객체를 구별하고,
상기 지도 내에 포함된 객체의 주변에 상기 지도에 포함되지 않은 객체가 위치하는지에 기초하여, 상기 적어도 하나의 객체를 선택하는 것인, 전자 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 복수의 객체들을 촬영한 시각 및 상기 지도 정보에 기초하여, 상기 차량의 지도 상의 위치와 상기 선택된 객체의 지도 상의 위치 간의 제2 거리를 획득하고,
상기 획득된 제2 거리, 및 상기 제1 거리에 기초하여, 상기 차량의 상기 지도 상의 위치를 보정하는 것인, 전자 장치.
제4 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 획득된 제2 거리 상기 제1 거리 및 상기 차량이 주행 중인 도로의 곡률에 기초하여, 상기 차량의 상기 지도 상의 위치를 보정하는 것인, 전자 장치.
제3 항에 있어서,
상기 촬영 이미지에서 상기 지도에 포함된 객체는 신호등 및 표지판 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 전자 장치.
제3 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 촬영 이미지에서 상기 지도에 포함된 객체의 속성에 기초하여, 상기 복수의 객체들 중 적어도 하나를 선택하는 것인, 전자 장치.
제1 항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 지도 상에 위치한 상기 차량의 위치를, 상기 차량이 주행 중인 도로를 따라 상기 차량의 전후 방향으로 보정하는 것인, 전자 장치.
제1 항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 촬영된 이미지 내의 차선에 기초하여, 상기 차량의 상기 지도 상의 위치를 상기 차량의 좌우 방향으로 보정하는 것인, 전자 장치.
제3 항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 복수의 객체를 식별함으로써, 상기 위치를 보정할 지를 결정하는 것인, 전자 장치.
제10 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 촬영 이미지에서 상기 지도에 포함된 객체 및 상기 지도에 포함되지 않은 객체를 구별함으로써, 상기 위치를 보정할 지를 결정하는 것인, 전자 장치.
제1 항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 보정된 상기 차량의 위치에 관한 정보를, 네비게이션 프로그램, 도로 정보 수집 프로그램 및 상기 차량의 자율 주행 프로그램 중 적어도 하나에게 제공하는 것인, 전자 장치.
전자 장치가, 주행 중인 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 방법에 있어서,
위치 측정 장치를 이용하여 상기 차량의 지도 상의 위치를 결정하는 단계;
상기 차량의 주변에 위치한 복수의 객체들을 촬영함으로써 촬영 이미지를 획득하는 단계;
상기 차량의 주변을 향하여 센싱 신호를 송출하는 단계;
상기 복수의 객체들로부터 반사된 센싱 신호를 수신하는 단계;
상기 촬영 이미지에서 상기 복수의 객체 중에서 적어도 하나를 선택하는 단계;
상기 반사된 센싱 신호에 기초하여, 상기 선택된 객체와 상기 차량 간의 제1 거리를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 제1 거리에 기초하여, 상기 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 단계;
를 포함하는 방법.
제13 항에 있어서,
상기 차량이 주행 중인 도로 주변의 지도 정보를 획득하는 단계;
를 더 포함하며,
상기 적어도 하나의 객체를 선택하는 단계는, 상기 획득된 지도 정보에 기초하여, 상기 촬영 이미지 내의 객체들 중에서 상기 지도 내에 포함된 객체를 선택하는 것인, 방법.
제14 항에 있어서,
상기 선택하는 단계는,
상기 촬영 이미지에서 상기 지도에 포함된 객체 및 상기 지도에 포함되지 않은 객체를 구별하는 단계; 및
상기 지도 내에 포함된 객체의 주변에 상기 지도에 포함되지 않은 객체가 위치하는지에 기초하여, 상기 적어도 하나의 객체를 선택하는 것인, 방법.
제14 항에 있어서,
상기 획득된 지도 정보 및 상기 복수의 객체들을 촬영한 시각에 기초하여, 상기 차량의 지도 상의 위치와 상기 선택된 객체의 지도 상의 위치 간의 제2 거리를 획득하는 단계;
를 더 포함하며,
상기 보정하는 단계는,
상기 획득된 제2 거리, 및 상기 산출된 제1 거리에 기초하여, 상기 차량의 상기 지도 상의 위치를 보정하는 것인, 방법.
제16 항에 있어서,
상기 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 단계는,
상기 차량이 주행 중인 도로의 곡률에 기초하여, 상기 상기 차량의 지도 상의 위치를 보정하는 것인, 방법.
제15 항에 있어서,
상기 촬영 이미지에서 상기 지도에 포함된 객체 신호등 및 표지판 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 방법.
제15 항에 있어서,
상기 복수의 객체들 중 적어도 하나를 선택하는 단계는,
상기 복수의 객체가 촬영된 이미지에 기초하여, 상기 복수의 객체들 중에서 상기 촬영 이미지에서 상기 지도에 포함된 객체의 종류에 기초하여, 상기 복수의 객체들 중 적어도 하나를 선택하는 것인, 방법.
제13 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.