KR20190095908A - 탑승자 모니터링 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

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KR20190095908A
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Abstract

본 발명은 탑승자 모니터링 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다. 본 발명의 일 측면에 따른 모니터링 장치는 차량 내 이미지를 획득하는 카메라 및 상기 이미지를 처리하는 프로세서를 포함할 수 있다. 나아가, 상기 프로세서는 상기 이미지로부터 오브젝트가 존재하는 영역을 각각 분리하는 검출 모듈, 상기 각각의 분리된 영역에 존재하는 오브젝트를 분류하는 분류 모듈 및 상기 오브젝트가 탑승자에 대응하는 경우 상기 탑승자의 자세를 인지하는 인지 모듈로 구성될 수 있다.

Description

탑승자 모니터링 방법 및 이를 위한 장치 {A METHOD AND AN APPARATUS FOR MONITORING A PASSENGER}
본 발명은 탑승자 모니터링 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 차량의 탑승자를 검출 및 분류하고, 상기 탑승자의 자세를 인지하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
차량은 탑승하는 사용자가 원하는 방향으로 이동시키는 장치이다. 대표적으로 자동차를 예를 들 수 있다.
한편, 차량을 이용하는 사용자의 편의를 위해, 각 종 센서와 전자 장치 등이 구비되고 있는 추세이다. 특히, 사용자의 운전 편의를 위해 차량 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 나아가, 자율 주행 차량(Autonomous Vehicle)에 대한 개발이 활발하게 이루어지고 있다.
한편, 레벨 3 이상의 자율주행이 상용화되면 안전 및 보안 관점에서, 차량 내 탑승자 검출과 모니터링이 더욱 중요해진다. 그러나 종래의 운전자 중심 모니터링 (예를 들면, driver seat monitoring) 기반의 안전 기능에는 많은 제약 사항이 존재한다.
일 예로, 종래 기술에 따른 탑승자 모니터링 방법은 압력 센서를 이용하여 탑승자의 속성 (예를 들면, 사이즈, 나이 등)을 판단하기 때문에 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 따라서, 차량 내 다중 카메라 기반의 모니터링 프로세스를 통해 차량 안전 기능을 강화하는 것이 필요하다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제는 차량 안전 기능을 강화를 위해 차량 내 다중 카메라 기반의 모니터링 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이러한 종래 기술의 문제를 해결하는 것이다. 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 상기 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시예는 상기한 문제점을 해결하기 위하여, 차량 내 이미지를 획득하는 카메라 및 상기 이미지를 처리하는 프로세서를 포함하는 탑승자 모니터링을 위한 장치를 제공한다. 나아가, 상기 프로세서는 상기 이미지로부터 오브젝트가 존재하는 영역을 각각 분리하는 검출 모듈, 상기 각각의 분리된 영역에 존재하는 오브젝트를 분류하는 분류 모듈 및 상기 오브젝트가 탑승자에 대응하는 경우 상기 탑승자의 자세를 인지하는 인지 모듈로 구성될 수 있다.
오브젝트 모델에 대한 학습 데이터가 딥-러닝 (Deep-Learning)에 기초하여 사전에 정의되고, 상기 검출 모듈은 상기 학습 데이터를 이용하여 상기 오브젝트가 존재하는 영역을 분리할 수 있다.
상기 학습 데이터는 상기 차량의 정보에 관한 차량 3D 랜더링 정보 및 사용자로부터 입력되는 오브젝트 3D 랜더링 정보에 기초하여 사전에 정의될 수 있다.
상기 검출 모듈은 상기 사전에 정의된 학습 데이터를 상기 획득된 차량 내 이미지와 매칭 (matching)하고, 상기 매칭에 기초하여 상기 차량의 시트 영역을 분리하고, 상기 분리된 시트 영역 내에서 상기 오브젝트가 존재하는 영역을 분리할 수 있다.
상기 오브젝트가 CRS (Chair Restriction Seat) 인 경우 상기 분류 모듈은 이미지 프로세싱을 통해 상기 CRS의 장착 상태를 검출하고, 상기 CRS 내의 탑승자의 부피를 검출할 수 있다. 나아가, 상기 CRS가 상기 차량의 후방으로 장착되고, 상기 검출된 탑승자의 부피가 기설정된 범위 내인 경우, 상기 프로세서는 에어백이 오프 (off)되도록 제어할 수 있다.
상기 분리된 영역에 탑승자에 대응하는 제 1 오브젝트 및 사물에 대응하는 제 2 오브젝트가 존재하는 경우, 상기 분류 모듈은 제 1 오브젝트와 제 2 오브젝트가 겹치는 영역을 검출할 수 있다.
상기 겹치는 영역이 기설정된 제 1 임계치보다 작은 경우, 상기 인지 모듈은 스켈레톤 트래킹 (skeleton tracking)을 이용하여 상기 제 1 오브젝트의 포즈를 인지할 수 있다. 그리고, 상기 제 1 오브젝트의 포즈가 기설정된 포즈에 대응하는 경우, 상기 프로세서는 경고를 출력하거나 에어백의 온/오프 (on/off)를 제어할 수 있다.
상기 겹치는 영역이 기설정된 제 1 임계치보다 크거나 같은 경우, 상기 인지 모듈은 상기 제 1 오브젝트의 얼굴 위치와 상기 제 2 오브젝트의 중심점의 위치에 기초하여 상기 제 1 오브젝트의 기울기를 검출할 수 있다. 그리고, 상기 기울기가 기설정된 제 2 임계치보다 큰 경우, 상기 프로세서는 경고를 출력하거나 에어백의 온/오프 (on/off)를 제어할 수 있다.
상기 분류 모듈은 상기 제 2 오브젝트의 위치에 기초하여 상기 제 1 오브젝트의 컨텍스트 (context) 를 추출할 수 있다. 나아가, 상기 프로세서는 상기 추출된 컨텍스트에 기초하여 에어백, 디스플레이 및/또는 오디오 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 차량 내 다중 카메라 기반의 모니터링 프로세스를 통해 탑승자를 검출, 분류 및 인지하고, 그에 따라 다양한 출력 신호 (예를 들면 경고 메시지)를 출력하거나 에어백의 온/오프 (on/off)를 제어하는 것이 가능하다.
본 발명에서 얻은 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량의 외관을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차량을 외부의 다양한 각도에서 본 도면이다.
도 3 내지 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 차량의 내부를 도시한 도면이다.
도 5 내지 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 오브젝트를 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 차량을 설명하는데 참조되는 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 모니터링을 위한 하드웨어 아키텍처를 나타낸 것이다.
도 9는 본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 모니터링을 위한 카메라의 위치를 나타낸다.
도 10은 본 발명의 일 측면에 따른 차량 내 모니터링 방법의 개략적인 순서도를 나타낸 것이다.
도 11 내지 도 13은 본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 모니터링 방법에서 탑승자 검출 부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 14 내지 도 16은 본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 모니터링 방법에서 탑승자 분류 부 의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 17 내지 도 18은 본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 모니터링 방법에서 탑승자 자세 인지 부 의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 19는 도 10 내지 도 18에서 전술한 탑승자 모니터링 방법의 전체 순서도를 나타낸 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 기술되는 차량은, 자동차, 오토바이를 포함하는 개념일 수 있다. 이하에서는, 차량에 대해 자동차를 위주로 기술한다. 본 명세서에서 기술되는 차량은, 동력원으로서 엔진을 구비하는 내연기관 차량, 동력원으로서 엔진과 전기 모터를 구비하는 하이브리드 차량, 동력원으로서 전기 모터를 구비하는 전기 차량 등을 모두 포함하는 개념일 수 있다. 이하의 설명에서 차량의 좌측은 차량의 주행 방향의 좌측을 의미하고, 차량의 우측은 차량의 주행 방향의 우측을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량의 외관을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차량을 외부의 다양한 각도에서 본 도면이다.
도 3 내지 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 차량의 내부를 도시한 도면이다.
도 5 내지 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 오브젝트를 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 차량을 설명하는데 참조되는 블록도이다.
도 1 내지 도 7을 참조하면, 차량(100)은 동력원에 의해 회전하는 바퀴, 차량(100)의 진행 방향을 조절하기 위한 조향 입력 장치(510)를 포함할 수 있다.
차량(100)은 자율 주행 차량일 수 있다. 차량(100)은, 사용자 입력에 기초하여, 자율 주행 모드 또는 메뉴얼 모드로 전환될 수 있다. 예를 들면, 차량(100)은, 사용자 인터페이스 장치(200)를 통해, 수신되는 사용자 입력에 기초하여, 메뉴얼 모드에서 자율 주행 모드로 전환되거나, 자율 주행 모드에서 메뉴얼 모드로 전환될 수 있다.
차량(100)은, 주행 상황 정보에 기초하여, 자율 주행 모드 또는 메뉴얼 모드로 전환될 수 있다. 주행 상황 정보는, 차량 외부의 오브젝트 정보, 내비게이션 정보 및 차량 상태 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
예를 들면, 차량(100)은, 오브젝트 검출 장치(300)에서 생성되는 주행 상황 정보에 기초하여, 메뉴얼 모드에서 자율 주행 모드로 전환되거나, 자율 주행 모드에서 메뉴얼 모드로 전환될 수 있다. 예를 들면, 차량(100)은, 통신 장치(400)를 통해 수신되는 주행 상황 정보에 기초하여, 메뉴얼 모드에서 자율 주행 모드로 전환되거나, 자율 주행 모드에서 메뉴얼 모드로 전환될 수 있다.
차량(100)은, 외부 디바이스에서 제공되는 정보, 데이터, 신호에 기초하여 메뉴얼 모드에서 자율 주행 모드로 전환되거나, 자율 주행 모드에서 메뉴얼 모드로 전환될 수 있다.
차량(100)이 자율 주행 모드로 운행되는 경우 자율 주행 차량(100)은 운행 시스템(700)에 기초하여 운행될 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 차량(100)은, 주행 시스템(710), 출차 시스템(740), 주차 시스템(750)에서 생성되는 정보, 데이터 또는 신호에 기초하여 운행될 수 있다.
차량(100)이 메뉴얼 모드로 운행되는 경우, 자율 주행 차량(100)은, 운전 조작 장치(500)를 통해 운전을 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 운전 조작 장치(500)를 통해 수신되는 사용자 입력에 기초하여, 차량(100)은 운행될 수 있다.
전장(overall length)은 차량(100)의 앞부분에서 뒷부분까지의 길이, 전폭(width)은 차량(100)의 너비, 전고(height)는 바퀴 하부에서 루프까지의 길이를 의미한다. 이하의 설명에서, 전장 방향(L)은 차량(100)의 전장 측정의 기준이 되는 방향, 전폭 방향(W)은 차량(100)의 전폭 측정의 기준이 되는 방향, 전고 방향(H)은 차량(100)의 전고 측정의 기준이 되는 방향을 의미할 수 있다.
도 7에 예시된 바와 같이, 차량(100)은, 사용자 인터페이스 장치(200), 오브젝트 검출 장치(300), 통신 장치(400), 운전 조작 장치(500), 차량 구동 장치(600), 운행 시스템(700), 내비게이션 시스템(770), 센싱부(120), 인터페이스부(130), 메모리(140), 제어부(170) 및 전원 공급부(190)를 포함할 수 있다.
실시예에 따라, 차량(100)은, 본 명세서에서 설명되는 구성 요소 외에 다른 구성 요소를 더 포함하거나, 설명되는 구성 요소 중 일부를 포함하지 않을 수 있다.센싱부(120)는, 차량의 상태를 센싱할 수 있다. 센싱부(120)는, 자세 센서(예를 들면, 요 센서(yaw sensor), 롤 센서(roll sensor), 피치 센서(pitch sensor)), 충돌 센서, 휠 센서(wheel sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 헤딩 센서(heading sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 핸들 회전에 의한 스티어링 센서, 차량 내부 온도 센서, 차량 내부 습도 센서, 초음파 센서, 조도 센서, 가속 페달 포지션 센서, 브레이크 페달 포지션 센서, 등을 포함할 수 있다.
센싱부(120)는, 차량 자세 정보, 차량 충돌 정보, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 가속도 정보, 차량 기울기 정보, 차량 전진/후진 정보, 배터리 정보, 연료 정보, 타이어 정보, 차량 램프 정보, 차량 내부 온도 정보, 차량 내부 습도 정보, 스티어링 휠 회전 각도, 차량 외부 조도, 가속 페달에 가해지는 압력, 브레이크 페달에 가해지는 압력 등에 대한 센싱 신호를 획득할 수 있다.
센싱부(120)는, 그 외, 가속페달센서, 압력센서, 엔진 회전 속도 센서(engine speed sensor), 공기 유량 센서(AFS), 흡기 온도 센서(ATS), 수온 센서(WTS), 스로틀 위치 센서(TPS), TDC 센서, 크랭크각 센서(CAS), 등을 더 포함할 수 있다.
센싱부(120)는, 센싱 데이터를 기초로, 차량 상태 정보를 생성할 수 있다. 차량 상태 정보는, 차량 내부에 구비된 각종 센서에서 감지된 데이터를 기초로 생성된 정보일 수 있다.
예를 들면, 차량 상태 정보는, 차량의 자세 정보, 차량의 속도 정보, 차량의 기울기 정보, 차량의 중량 정보, 차량의 방향 정보, 차량의 배터리 정보, 차량의 연료 정보, 차량의 타이어 공기압 정보, 차량의 스티어링 정보, 차량 실내 온도 정보, 차량 실내 습도 정보, 페달 포지션 정보 및 차량 엔진 온도 정보 등을 포함할 수 있다.
인터페이스부(130)는, 차량(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행할 수 있다. 예를 들면, 인터페이스부(130)는 이동 단말기와 연결 가능한 포트를 구비할 수 있고, 상기 포트를 통해, 이동 단말기와 연결할 수 있다. 이 경우, 인터페이스부(130)는 이동 단말기와 데이터를 교환할 수 있다.
한편, 인터페이스부(130)는 연결된 이동 단말기에 전기 에너지를 공급하는 통로 역할을 수행할 수 있다. 이동 단말기가 인터페이스부(130)에 전기적으로 연결되는 경우, 제어부(170)의 제어에 따라, 인터페이스부(130)는 전원 공급부(190)에서 공급되는 전기 에너지를 이동 단말기에 제공할 수 있다.
메모리(140)는, 제어부(170)와 전기적으로 연결된다. 메모리(140)는 유닛에 대한 기본데이터, 유닛의 동작제어를 위한 제어데이터, 입출력되는 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는, 하드웨어적으로, ROM, RAM, EPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 등과 같은 다양한 저장기기 일 수 있다. 메모리(140)는 제어부(170)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 차량(100) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 실시예에 따라, 메모리(140)는, 제어부(170)와 일체형으로 형성되거나, 제어부(170)의 하위 구성 요소로 구현될 수 있다.
제어부(170)는, 차량(100) 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 제어부(170)는 ECU(Electronic Control Unit)로 명명될 수 있다. 전원 공급부(190)는, 제어부(170)의 제어에 따라, 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다. 특히, 전원 공급부(190)는, 차량 내부의 배터리 등으로부터 전원을 공급받을 수 있다.
차량(100)에 포함되는 하나 이상의 프로세서 및 제어부(170)는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
또한, 센싱부(120), 인터페이스부(130), 메모리(140) 전원 공급부(190), 사용자 인터페이스 장치(200), 오브젝트 검출 장치(300), 통신 장치(400), 운전 조작 장치(500), 차량 구동 장치(600), 운행 시스템(700) 및 내비게이션 시스템(770)은 개별적인 프로세서를 갖거나 제어부(170)에 통합될 수 있다.
사용자 인터페이스 장치(200)는, 차량(100)과 사용자와의 소통을 위한 장치이다. 사용자 인터페이스 장치(200)는, 사용자 입력을 수신하고, 사용자에게 차량(100)에서 생성된 정보를 제공할 수 있다. 차량(100)은, 사용자 인터페이스 장치(200)를 통해, UI(User Interfaces) 또는 UX(User Experience)를 구현할 수 있다.
사용자 인터페이스 장치(200)는, 입력부(210), 내부 카메라(220), 생체 감지부(230), 출력부(250) 및 프로세서(270)를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스 장치(200)의 각 구성요소는 전술한 인터페이스부(130)와 구조적, 기능적으로 분리되거나 통합될 수 있다.
실시예에 따라, 사용자 인터페이스 장치(200)는, 설명되는 구성 요소 외에 다른 구성 요소를 더 포함하거나, 설명되는 구성 요소 중 일부를 포함하지 않을 수도 있다.
입력부(210)는, 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 것으로, 입력부(210)에서 수집한 데이터는, 프로세서(270)에 의해 분석되어, 사용자의 제어 명령으로 처리될 수 있다.
입력부(210)는, 차량 내부에 배치될 수 있다. 예를 들면, 입력부(210)는, 스티어링 휠(steering wheel)의 일 영역, 인스투루먼트 패널(instrument panel)의 일 영역, 시트(seat)의 일 영역, 각 필러(pillar)의 일 영역, 도어(door)의 일 영역, 센타 콘솔(center console)의 일 영역, 헤드 라이닝(head lining)의 일 영역, 썬바이저(sun visor)의 일 영역, 윈드 쉴드(windshield)의 일 영역 또는 윈도우(window)의 일 영역 등에 배치될 수 있다.
입력부(210)는, 음성 입력부(211), 제스쳐 입력부(212), 터치 입력부(213) 및 기계식 입력부(214)를 포함할 수 있다.
음성 입력부(211)는, 사용자의 음성 입력을 전기적 신호로 전환할 수 있다. 전환된 전기적 신호는, 프로세서(270) 또는 제어부(170)에 제공될 수 있다. 음성 입력부(211)는, 하나 이상의 마이크로 폰을 포함할 수 있다.
제스쳐 입력부(212)는, 사용자의 제스쳐 입력을 전기적 신호로 전환할 수 있다. 전환된 전기적 신호는, 프로세서(270) 또는 제어부(170)에 제공될 수 있다. 제스쳐 입력부(212)는, 사용자의 제스쳐 입력을 감지하기 위한 적외선 센서 및 이미지 센서 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
실시예에 따라, 제스쳐 입력부(212)는, 사용자의 3차원 제스쳐 입력을 감지할 수 있다. 이를 위해, 제스쳐 입력부(212)는, 복수의 적외선 광을 출력하는 광출력부 또는 복수의 이미지 센서를 포함할 수 있다. 제스쳐 입력부(212)는, TOF(Time of Flight) 방식, 구조광(Structured light) 방식 또는 디스패러티(Disparity) 방식을 통해 사용자의 3차원 제스쳐 입력을 감지할 수 있다.
터치 입력부(213)는, 사용자의 터치 입력을 전기적 신호로 전환할 수 있다. 전환된 전기적 신호는 프로세서(270) 또는 제어부(170)에 제공될 수 있다. 터치 입력부(213)는, 사용자의 터치 입력을 감지하기 위한 터치 센서를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 터치 입력부(213)는 디스플레이부(251)와 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한, 터치 스크린은, 차량(100)과 사용자 사이의 입력 인터페이스 및 출력 인터페이스를 함께 제공할 수 있다.
기계식 입력부(214)는, 버튼, 돔 스위치(dome switch), 조그 휠 및 조그 스위치 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 기계식 입력부(214)에 의해 생성된 전기적 신호는, 프로세서(270) 또는 제어부(170)에 제공될 수 있다. 기계식 입력부(214)는, 스티어링 휠(steering wheel), 센터페시아(center fascia), 센터 콘솔(center console), 콕핏 모듈(cockpit module), 도어 등에 배치될 수 있다.
프로세서(270)는 앞서 설명한 음성 입력부(211), 제스쳐 입력부(212), 터치 입력부(213) 및 기계식 입력부(214) 중 적어도 하나에 대한 사용자 입력에 반응하여, 차량(100)의 학습 모드를 개시할 수 있다. 학습 모드에서 차량(100)은 차량(100)의 주행 경로 학습 및 주변 환경 학습을 수행할 수 있다. 학습 모드에 관해서는 이하 오브젝트 검출 장치(300) 및 운행 시스템(700)과 관련된 부분에서 상세히 설명하도록 한다.
내부 카메라(220)는, 차량 내부 영상을 획득할 수 있다. 프로세서(270)는, 차량 내부 영상을 기초로, 사용자의 상태를 감지할 수 있다. 프로세서(270)는, 차량 내부 영상에서 사용자의 시선 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(270)는, 차량 내부 영상에서 사용자의 제스쳐를 감지할 수 있다.
생체 감지부(230)는, 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다. 생체 감지부(230)는, 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있는 센서를 포함하고, 센서를 이용하여, 사용자의 지문 정보, 심박동 정보 등을 획득할 수 있다. 생체 정보는 사용자 인증을 위해 이용될 수 있다.
출력부(250)는, 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것이다. 출력부(250)는, 디스플레이부(251), 음향 출력부(252) 및 햅틱 출력부(253) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
디스플레이부(251)는, 다양한 정보에 대응되는 그래픽 객체를 표시할 수 있다. 디스플레이부(251)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉서블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전자잉크 디스플레이(e-ink display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
디스플레이부(251)는 터치 입력부(213)와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 디스플레이부(251)는 HUD(Head Up Display)로 구현될 수 있다. 디스플레이부(251)가 HUD로 구현되는 경우, 디스플레이부(251)는 투사 모듈을 구비하여 윈드 쉴드 또는 윈도우에 투사되는 이미지를 통해 정보를 출력할 수 있다. 디스플레이부(251)는, 투명 디스플레이를 포함할 수 있다. 투명 디스플레이는 윈드 쉴드 또는 윈도우에 부착될 수 있다.
투명 디스플레이는 소정의 투명도를 가지면서, 소정의 화면을 표시할 수 있다. 투명 디스플레이는, 투명도를 가지기 위해, 투명 디스플레이는 투명 TFEL(Thin Film Electroluminescent), 투명 OLED(Organic Light-Emitting Diode), 투명 LCD(Liquid Crystal Display), 투과형 투명디스플레이, 투명 LED(Light Emitting Diode) 디스플레이 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 투명 디스플레이의 투명도는 조절될 수 있다.
한편, 사용자 인터페이스 장치(200)는, 복수의 디스플레이부(251a 내지 251g)를 포함할 수 있다.
디스플레이부(251)는, 스티어링 휠의 일 영역, 인스투루먼트 패널의 일 영역(251a, 251b, 251e), 시트의 일 영역(251d), 각 필러의 일 영역(251f), 도어의 일 영역(251g), 센타 콘솔의 일 영역, 헤드 라이닝의 일 영역, 썬바이저의 일 영역에 배치되거나, 윈드 쉴드의 일영역(251c), 윈도우의 일영역(251h)에 구현될 수 있다.
음향 출력부(252)는, 프로세서(270) 또는 제어부(170)로부터 제공되는 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력한다. 이를 위해, 음향 출력부(252)는, 하나 이상의 스피커를 포함할 수 있다.
햅틱 출력부(253)는, 촉각적인 출력을 발생시킨다. 예를 들면, 햅틱 출력부(253)는, 스티어링 휠, 안전 벨트, 시트(110FL, 110FR, 110RL, 110RR)를 진동시켜, 사용자가 출력을 인지할 수 있게 동작할 수 있다.
프로세서(270)는, 사용자 인터페이스 장치(200)의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 실시예에 따라, 사용자 인터페이스 장치(200)는, 복수의 프로세서(270)를 포함하거나, 프로세서(270)를 포함하지 않을 수도 있다.
사용자 인터페이스 장치(200)에 프로세서(270)가 포함되지 않는 경우, 사용자 인터페이스 장치(200)는, 차량(100)내 다른 장치의 프로세서 또는 제어부(170)의 제어에 따라, 동작될 수 있다. 한편, 사용자 인터페이스 장치(200)는, 차량용 디스플레이 장치로 명명될 수 있다. 사용자 인터페이스 장치(200)는, 제어부(170)의 제어에 따라 동작될 수 있다.
오브젝트 검출 장치(300)는, 차량(100) 외부에 위치하는 오브젝트를 검출하기 위한 장치이다. 오브젝트 검출 장치(300)는, 센싱 데이터에 기초하여, 오브젝트 정보를 생성할 수 있다.
오브젝트 정보는, 오브젝트의 존재 유무에 대한 정보, 오브젝트의 위치 정보, 차량(100)과 오브젝트와의 거리 정보 및 차량(100)과 오브젝트와의 상대 속도 정보를 포함할 수 있다. 오브젝트는, 차량(100)의 운행과 관련된 다양한 물체들일 수 있다.
도 5 내지 도 6을 참조하면, 오브젝트(O)는, 차선(OB10), 타 차량(OB11), 보행자(OB12), 이륜차(OB13), 교통 신호(OB14, OB15), 빛, 도로, 구조물, 과속 방지턱, 지형물, 동물 등을 포함할 수 있다.
차선(Lane)(OB10)은, 주행 차선, 주행 차선의 옆 차선, 대향되는 차량이 주행하는 차선일 수 있다. 차선(Lane)(OB10)은, 차선(Lane)을 형성하는 좌우측 선(Line)을 포함하는 개념일 수 있다.
타 차량(OB11)은, 차량(100)의 주변에서 주행 중인 차량일 수 있다. 타 차량은, 차량(100)으로부터 소정 거리 이내에 위치하는 차량일 수 있다. 예를 들면, 타 차량(OB11)은, 차량(100)보다 선행 또는 후행하는 차량일 수 있다.
보행자(OB12)는, 차량(100)의 주변에 위치한 사람일 수 있다. 보행자(OB12)는, 차량(100)으로부터 소정 거리 이내에 위치하는 사람일 수 있다. 예를 들면, 보행자(OB12)는, 인도 또는 차도상에 위치하는 사람일 수 있다.
이륜차(OB13)는, 차량(100)의 주변에 위치하고, 2개의 바퀴를 이용해 움직이는 탈것을 의미할 수 있다. 이륜차(OB13)는, 차량(100)으로부터 소정 거리 이내에 위치하는 2개의 바퀴를 가지는 탈 것일 수 있다. 예를 들면, 이륜차(OB13)는, 인도 또는 차도상에 위치하는 오토바이 또는 자전거일 수 있다.
교통 신호는, 교통 신호등(OB15), 교통 표지판(OB14), 도로 면에 그려진 문양 또는 텍스트를 포함할 수 있다. 빛은, 타 차량에 구비된 램프에서 생성된 빛일 수 있다. 빛은, 가로등에서 생성된 빛을 수 있다. 빛은 태양광일 수 있다. 도로는, 도로면, 커브, 오르막, 내리막 등의 경사 등을 포함할 수 있다. 구조물은, 도로 주변에 위치하고, 지면에 고정된 물체일 수 있다. 예를 들면, 구조물은, 가로등, 가로수, 건물, 전봇대, 신호등, 다리를 포함할 수 있다. 지형물은, 산, 언덕, 등을 포함할 수 있다.
한편, 오브젝트는, 이동 오브젝트와 고정 오브젝트로 분류될 수 있다. 예를 들면, 이동 오브젝트는, 타 차량, 보행자를 포함하는 개념일 수 있다. 예를 들면, 고정 오브젝트는, 교통 신호, 도로, 구조물을 포함하는 개념일 수 있다.
오브젝트 검출 장치(300)는, 카메라(310), 레이다(320), 라이다(330), 초음파 센서(340), 적외선 센서(350) 및 프로세서(370)를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(300)의 각 구성요소는 전술한 센싱부(120)와 구조적, 기능적으로 분리되거나 통합될 수 있다.
실시예에 따라, 오브젝트 검출 장치(300)는, 설명되는 구성 요소 외에 다른 구성 요소를 더 포함하거나, 설명되는 구성 요소 중 일부를 포함하지 않을 수 있다.
카메라(310)는, 차량 외부 영상을 획득하기 위해, 차량의 외부의 적절한 곳에 위치할 수 있다. 카메라(310)는, 모노 카메라, 스테레오 카메라(310a), AVM(Around View Monitoring) 카메라(310b) 또는 360도 카메라일 수 있다.
카메라(310)는, 다양한 영상 처리 알고리즘을 이용하여, 오브젝트의 위치 정보, 오브젝트와의 거리 정보 또는 오브젝트와의 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
예를 들면, 카메라(310)는, 획득된 영상에서, 시간에 따른 오브젝트 크기의 변화를 기초로, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
예를 들면, 카메라(310)는, 핀홀(pin hole) 모델, 노면 프로파일링 등을 통해, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
예를 들면, 카메라(310)는, 스테레오 카메라(310a)에서 획득된 스테레오 영상에서 디스패러티(disparity) 정보를 기초로 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
예를 들면, 카메라(310)는, 차량 전방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서, 프런트 윈드 쉴드에 근접하게 배치될 수 있다. 또는, 카메라(310)는, 프런트 범퍼 또는 라디에이터 그릴 주변에 배치될 수 있다.
예를 들면, 카메라(310)는, 차량 후방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서, 리어 글라스에 근접하게 배치될 수 있다. 또는, 카메라(310)는, 리어 범퍼, 트렁크 또는 테일 게이트 주변에 배치될 수 있다.
예를 들면, 카메라(310)는, 차량 측방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서 사이드 윈도우 중 적어도 어느 하나에 근접하게 배치될 수 있다. 또는, 카메라(310)는, 사이드 미러, 휀더 또는 도어 주변에 배치될 수 있다.
카메라(310)는, 획득된 영상을 프로세서(370)에 제공할 수 있다.
레이다(320)는, 전자파 송신부, 수신부를 포함할 수 있다. 레이다(320)는 전파 발사 원리상 펄스 레이다(Pulse Radar) 방식 또는 연속파 레이다(Continuous Wave Radar) 방식으로 구현될 수 있다. 레이다(320)는 연속파 레이다 방식 중에서 신호 파형에 따라 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)방식 또는 FSK(Frequency Shift Keying) 방식으로 구현될 수 있다.
레이다(320)는 전자파를 매개로, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다.
레이다(320)는, 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.
라이다(330)는, 레이저 송신부, 수신부를 포함할 수 있다. 라이다(330)는, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식으로 구현될 수 있다.
라이다(330)는, 구동식 또는 비구동식으로 구현될 수 있다. 구동식으로 구현되는 경우, 라이다(330)는, 모터에 의해 회전되며, 차량(100) 주변의 오브젝트를 검출할 수 있다. 비구동식으로 구현되는 경우, 라이다(330)는, 광 스티어링에 의해, 차량(100)을 기준으로 소정 범위 내에 위치하는 오브젝트를 검출할 수 있다. 차량(100)은 복수의 비구동식 라이다(330)를 포함할 수 있다.
라이다(330)는, 레이저 광 매개로, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다. 라이다(330)는, 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.
초음파 센서(340)는, 초음파 송신부, 수신부를 포함할 수 있다. 초음파 센서(340)은, 초음파를 기초로 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다. 초음파 센서(340)는, 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.
적외선 센서(350)는, 적외선 송신부, 수신부를 포함할 수 있다. 적외선 센서(340)는, 적외선 광을 기초로 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다. 적외선 센서(350)는, 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.
프로세서(370)는, 오브젝트 검출 장치(300)의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(370)는, 카메라(310, 레이다(320), 라이다(330), 초음파 센서(340) 및 적외선 센서(350)에 의해 센싱된 데이터와 기 저장된 데이터를 비교하여, 오브젝트를 검출하거나 분류할 수 있다.
프로세서(370)는, 획득된 영상에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 트래킹할 수 있다. 프로세서(370)는, 영상 처리 알고리즘을 통해, 오브젝트와의 거리 산출, 오브젝트와의 상대 속도 산출 등의 동작을 수행할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(370)는, 획득된 영상에서, 시간에 따른 오브젝트 크기의 변화를 기초로, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(370)는, 핀홀(pin hole) 모델, 노면 프로파일링 등을 통해, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(370)는, 스테레오 카메라(310a)에서 획득된 스테레오 영상에서 디스패러티(disparity) 정보를 기초로 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(370)는, 송신된 전자파가 오브젝트에 반사되어 되돌아오는 반사 전자파에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 트래킹할 수 있다. 프로세서(370)는, 전자파에 기초하여, 오브젝트와의 거리 산출, 오브젝트와의 상대 속도 산출 등의 동작을 수행할 수 있다.
프로세서(370)는, 송신된 레이저가 오브젝트에 반사되어 되돌아오는 반사 레이저 광에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 트래킹할 수 있다. 프로세서(370)는, 레이저 광에 기초하여, 오브젝트와의 거리 산출, 오브젝트와의 상대 속도 산출 등의 동작을 수행할 수 있다.
프로세서(370)는, 송신된 초음파가 오브젝트에 반사되어 되돌아오는 반사 초음파에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 트래킹할 수 있다. 프로세서(370)는, 초음파에 기초하여, 오브젝트와의 거리 산출, 오브젝트와의 상대 속도 산출 등의 동작을 수행할 수 있다.
프로세서(370)는, 송신된 적외선 광이 오브젝트에 반사되어 되돌아오는 반사 적외선 광에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 트래킹할 수 있다. 프로세서(370)는, 적외선 광에 기초하여, 오브젝트와의 거리 산출, 오브젝트와의 상대 속도 산출 등의 동작을 수행할 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이, 입력부(210)에 대한 사용자 입력에 반응하여 차량(100)의 학습 모드가 개시되면, 프로세서(370)는 카메라(310), 레이다(320), 라이다(330), 초음파 센서(340) 및 적외선 센서(350)에 의해 센싱된 데이터를 메모리(140)에 저장할 수 있다.
저장된 데이터의 분석을 기초로 한 학습 모드의 각 단계와 학습 모드에 후행하는 동작 모드에 대해서는 이하 운행 시스템(700)과 관련된 부분에서 상세히 설명하도록 한다.실시예에 따라, 오브젝트 검출 장치(300)는, 복수의 프로세서(370)를 포함하거나, 프로세서(370)를 포함하지 않을 수도 있다. 예를 들면, 카메라(310), 레이다(320), 라이다(330), 초음파 센서(340) 및 적외선 센서(350) 각각은 개별적으로 프로세서를 포함할 수 있다.
오브젝트 검출 장치(300)에 프로세서(370)가 포함되지 않는 경우, 오브젝트 검출 장치(300)는, 차량(100)내 장치의 프로세서 또는 제어부(170)의 제어에 따라, 동작될 수 있다. 오브젝트 검출 장치(300)는, 제어부(170)의 제어에 따라 동작될 수 있다.
통신 장치(400)는, 외부 디바이스와 통신을 수행하기 위한 장치이다. 여기서, 외부 디바이스는, 타 차량, 이동 단말기 또는 서버일 수 있다. 통신 장치(400)는, 통신을 수행하기 위해 송신 안테나, 수신 안테나, 각종 통신 프로토콜이 구현 가능한 RF(Radio Frequency) 회로 및 RF 소자 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
통신 장치(400)는, 근거리 통신부(410), 위치 정보부(420), V2X 통신부(430), 광통신부(440), 방송 송수신부(450), ITS(Intelligent Transport Systems) 통신부(460) 및 프로세서(470)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 통신 장치(400)는, 설명되는 구성 요소 외에 다른 구성 요소를 더 포함하거나, 설명되는 구성 요소 중 일부를 포함하지 않을 수 있다.
근거리 통신부(410)는, 근거리 통신(Short range communication)을 위한 유닛이다. 근거리 통신부(410)는, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다. 근거리 통신부(410)는, 근거리 무선 통신망(Wireless Area Networks)을 형성하여, 차량(100)과 적어도 하나의 외부 디바이스 사이의 근거리 통신을 수행할 수 있다.
위치 정보부(420)는, 차량(100)의 위치 정보를 획득하기 위한 유닛이다. 예를 들면, 위치 정보부(420)는, GPS(Global Positioning System) 모듈 또는 DGPS(Differential Global Positioning System) 모듈을 포함할 수 있다.
V2X 통신부(430)는, 서버(V2I : Vehicle to Infra), 타 차량(V2V : Vehicle to Vehicle) 또는 보행자(V2P : Vehicle to Pedestrian)와의 무선 통신 수행을 위한 유닛이다. V2X 통신부(430)는, 인프라와의 통신(V2I), 차량간 통신(V2V), 보행자와의 통신(V2P) 프로토콜이 구현 가능한 RF 회로를 포함할 수 있다.
광통신부(440)는, 광을 매개로 외부 디바이스와 통신을 수행하기 위한 유닛이다. 광통신부(440)는, 전기 신호를 광 신호로 전환하여 외부에 발신하는 광발신부 및 수신된 광 신호를 전기 신호로 전환하는 광수신부를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 광발신부는, 차량(100)에 포함된 램프와 일체화되게 형성될 수 있다.
방송 송수신부(450)는, 방송 채널을 통해, 외부의 방송 관리 서버로부터 방송 신호를 수신하거나, 방송 관리 서버에 방송 신호를 송출하기 위한 유닛이다. 방송 채널은, 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다. 방송 신호는, TV 방송 신호, 라디오 방송 신호, 데이터 방송 신호를 포함할 수 있다.
ITS 통신부(460)는, 교통 시스템과 정보, 데이터 또는 신호를 교환할 수 있다. ITS 통신부(460)는, 교통 시스템에 획득한 정보, 데이터를 제공할 수 있다. ITS 통신부(460)는, 교통 시스템으로부터, 정보, 데이터 또는 신호를 제공받을 수 있다. 예를 들면, ITS 통신부(460)는, 교통 시스템으로부터 도로 교통 정보를 수신하여, 제어부(170)에 제공할 수 있다. 예를 들면, ITS 통신부(460)는, 교통 시스템으로부터 제어 신호를 수신하여, 제어부(170) 또는 차량(100) 내부에 구비된 프로세서에 제공할 수 있다.
프로세서(470)는, 통신 장치(400)의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 실시예에 따라, 통신 장치(400)는, 복수의 프로세서(470)를 포함하거나, 프로세서(470)를 포함하지 않을 수도 있다. 통신 장치(400)에 프로세서(470)가 포함되지 않는 경우, 통신 장치(400)는, 차량(100)내 다른 장치의 프로세서 또는 제어부(170)의 제어에 따라, 동작될 수 있다.
한편, 통신 장치(400)는, 사용자 인터페이스 장치(200)와 함께 차량용 디스플레이 장치를 구현할 수 있다. 이 경우, 차량용 디스플레이 장치는, 텔레 매틱스(telematics) 장치 또는 AVN(Audio Video Navigation) 장치로 명명될 수 있다. 통신 장치(400)는, 제어부(170)의 제어에 따라 동작될 수 있다.
운전 조작 장치(500)는, 운전을 위한 사용자 입력을 수신하는 장치이다. 메뉴얼 모드인 경우, 차량(100)은, 운전 조작 장치(500)에 의해 제공되는 신호에 기초하여 운행될 수 있다. 운전 조작 장치(500)는, 조향 입력 장치(510), 가속 입력 장치(530) 및 브레이크 입력 장치(570)를 포함할 수 있다.
조향 입력 장치(510)는, 사용자로부터 차량(100)의 진행 방향 입력을 수신할 수 있다. 조향 입력 장치(510)는, 회전에 의해 조향 입력이 가능하도록 휠 형태로 형성되는 것이 바람직하다. 실시예에 따라, 조향 입력 장치는, 터치 스크린, 터치 패드 또는 버튼 형태로 형성될 수도 있다.
가속 입력 장치(530)는, 사용자로부터 차량(100)의 가속을 위한 입력을 수신할 수 있다. 브레이크 입력 장치(570)는, 사용자로부터 차량(100)의 감속을 위한 입력을 수신할 수 있다. 가속 입력 장치(530) 및 브레이크 입력 장치(570)는, 페달 형태로 형성되는 것이 바람직하다. 실시예에 따라, 가속 입력 장치 또는 브레이크 입력 장치는, 터치 스크린, 터치 패드 또는 버튼 형태로 형성될 수도 있다.
운전 조작 장치(500)는, 제어부(170)의 제어에 따라 동작될 수 있다.
차량 구동 장치(600)는, 차량(100)내 각종 장치의 구동을 전기적으로 제어하는 장치이다. 차량 구동 장치(600)는, 파워 트레인 구동부(610), 샤시 구동부(620), 도어/윈도우 구동부(630), 안전 장치 구동부(640), 램프 구동부(650) 및 공조 구동부(660)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 차량 구동 장치(600)는, 설명되는 구성 요소 외에 다른 구성 요소를 더 포함하거나, 설명되는 구성 요소 중 일부를 포함하지 않을 수 있다. 한편, 차량 구동 장치(600)는 프로세서를 포함할 수 있다. 차량 구동 장치(600)의 각 유닛은, 각각 개별적으로 프로세서를 포함할 수 있다.
파워 트레인 구동부(610)는, 파워 트레인 장치의 동작을 제어할 수 있다. 파워 트레인 구동부(610)는, 동력원 구동부(611) 및 변속기 구동부(612)를 포함할 수 있다.
동력원 구동부(611)는, 차량(100)의 동력원에 대한 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 화석 연료 기반의 엔진이 동력원인 경우, 동력원 구동부(610)는, 엔진에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 엔진의 출력 토크 등을 제어할 수 있다. 동력원 구동부(611)는, 제어부(170)의 제어에 따라, 엔진 출력 토크를 조정할 수 있다.
예를 들면, 전기 에너지 기반의 모터가 동력원인 경우, 동력원 구동부(610)는, 모터에 대한 제어를 수행할 수 있다. 동력원 구동부(610)는, 제어부(170)의 제어에 따라, 모터의 회전 속도, 토크 등을 조정할 수 있다.
변속기 구동부(612)는, 변속기에 대한 제어를 수행할 수 있다. 변속기 구동부(612)는, 변속기의 상태를 조정할 수 있다. 변속기 구동부(612)는, 변속기의 상태를, 전진(D), 후진(R), 중립(N) 또는 주차(P)로 조정할 수 있다. 한편, 엔진이 동력원인 경우, 변속기 구동부(612)는, 전진(D) 상태에서, 기어의 물림 상태를 조정할 수 있다.
샤시 구동부(620)는, 샤시 장치의 동작을 제어할 수 있다. 샤시 구동부(620)는, 조향 구동부(621), 브레이크 구동부(622) 및 서스펜션 구동부(623)를 포함할 수 있다.
조향 구동부(621)는, 차량(100) 내의 조향 장치(steering apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 조향 구동부(621)는, 차량의 진행 방향을 변경할 수 있다.
브레이크 구동부(622)는, 차량(100) 내의 브레이크 장치(brake apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 바퀴에 배치되는 브레이크의 동작을 제어하여, 차량(100)의 속도를 줄일 수 있다.
한편, 브레이크 구동부(622)는, 복수의 브레이크 각각을 개별적으로 제어할 수 있다. 브레이크 구동부(622)는, 복수의 휠에 걸리는 제동력을 서로 다르게 제어할 수 있다.
서스펜션 구동부(623)는, 차량(100) 내의 서스펜션 장치(suspension apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 서스펜션 구동부(623)는 도로 면에 굴곡이 있는 경우, 서스펜션 장치를 제어하여, 차량(100)의 진동이 저감되도록 제어할 수 있다. 한편, 서스펜션 구동부(623)는, 복수의 서스펜션 각각을 개별적으로 제어할 수 있다.
도어/윈도우 구동부(630)는, 차량(100) 내의 도어 장치(door apparatus) 또는 윈도우 장치(window apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 도어/윈도우 구동부(630)는, 도어 구동부(631) 및 윈도우 구동부(632)를 포함할 수 있다.
도어 구동부(631)는, 도어 장치에 대한 제어를 수행할 수 있다. 도어 구동부(631)는, 차량(100)에 포함되는 복수의 도어의 개방, 폐쇄를 제어할 수 있다. 도어 구동부(631)는, 트렁크(trunk) 또는 테일 게이트(tail gate)의 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다. 도어 구동부(631)는, 썬루프(sunroof)의 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다.
윈도우 구동부(632)는, 윈도우 장치(window apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 차량(100)에 포함되는 복수의 윈도우의 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다.
안전 장치 구동부(640)는, 차량(100) 내의 각종 안전 장치(safety apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 안전 장치 구동부(640)는, 에어백 구동부(641), 시트벨트 구동부(642) 및 보행자 보호 장치 구동부(643)를 포함할 수 있다.
에어백 구동부(641)는, 차량(100) 내의 에어백 장치(airbag apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 에어백 구동부(641)는, 위험 감지시, 에어백이 전개되도록 제어할 수 있다.
시트벨트 구동부(642)는, 차량(100) 내의 시트벨트 장치(seatbelt apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 시트벨트 구동부(642)는, 위험 감지 시, 시트 벨트를 이용해 탑승객이 시트(110FL, 110FR, 110RL, 110RR)에 고정되도록 제어할 수 있다.
보행자 보호 장치 구동부(643)는, 후드 리프트 및 보행자 에어백에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 보행자 보호 장치 구동부(643)는, 보행자와의 충돌 감지 시, 후드 리프트 업 및 보행자 에어백 전개되도록 제어할 수 있다.
램프 구동부(650)는, 차량(100) 내의 각종 램프 장치(lamp apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다.
공조 구동부(660)는, 차량(100) 내의 공조 장치(air conditioner)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 공조 구동부(660)는, 차량 내부의 온도가 높은 경우, 공조 장치가 동작하여, 냉기가 차량 내부로 공급되도록 제어할 수 있다.
차량 구동 장치(600)는, 프로세서를 포함할 수 있다. 차량 구동 장치(600)의 각 유닛은, 각각 개별적으로 프로세서를 포함할 수 있다. 차량 구동 장치(600)는, 제어부(170)의 제어에 따라 동작될 수 있다.
운행 시스템(700)은, 차량(100)의 각종 운행을 제어하는 시스템이다. 운행 시스템(700)은, 자율 주행 모드에서 동작될 수 있다.
운행 시스템(700)은, 주행 시스템(710), 출차 시스템(740) 및 주차 시스템(750)을 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 운행 시스템(700)은, 설명되는 구성 요소 외에 다른 구성 요소를 더 포함하거나, 설명되는 구성 요소 중 일부를 포함하지 않을 수 있다. 한편, 운행 시스템(700)은, 프로세서를 포함할 수 있다. 운행 시스템(700)의 각 유닛은, 각각 개별적으로 프로세서를 포함할 수 있다.
한편, 운행 시스템(700)은 학습에 기초한 자율 주행 모드의 운행을 제어할 수 있다. 이러한 경우에는 학습 모드 및 학습이 완료됨을 전제로 한 동작 모드가 수행될 수 있다. 운행 시스템(700)의 프로세서가 학습 모드(learning mode) 및 동작 모드(operating mode)를 수행하는 방법에 대하여 이하 설명하도록 한다.
학습 모드는 앞서 설명한 메뉴얼 모드에서 수행될 수 있다. 학습 모드에서 운행 시스템(700)의 프로세서는 차량(100)의 주행 경로 학습 및 주변 환경 학습을 수행할 수 있다.
주행 경로 학습은 차량(100)이 주행하는 경로에 대한 맵 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 특히, 운행 시스템(700)의 프로세서는 차량(100)이 출발지로부터 목적지까지 주행하는 동안 오브젝트 검출 장치(300)를 통해 검출된 정보에 기초하여 맵 데이터를 생성할 수 있다.
주변 환경 학습은 차량(100)의 주행 과정 및 주차 과정에서 차량(100)의 주변 환경에 대한 정보를 저장하고 분석하는 단계를 포함할 수 있다. 특히, 운행 시스템(700)의 프로세서는 차량(100)의 주차 과정에서 오브젝트 검출 장치(300)를 통해 검출된 정보, 예를 들면 주차 공간의 위치 정보, 크기 정보, 고정된(또는 고정되지 않은) 장애물 정보 등과 같은 정보에 기초하여 차량(100)의 주변 환경에 대한 정보를 저장하고 분석할 수 있다.
동작 모드는 앞서 설명한 자율 주행 모드에서 수행될 수 있다. 학습 모드를 통하여 주행 경로 학습 또는 주변 환경 학습이 완료된 것을 전제로 동작 모드에 대하여 설명한다.
동작 모드는 입력부(210)를 통한 사용자 입력에 반응하여 수행되거나, 학습이 완료된 주행 경로 및 주차 공간에 차량(100)이 도달하면 자동으로 수행될 수 있다.
동작 모드는 운전 조작 장치(500)에 대한 사용자의 조작을 일부 요구하는 반-자율 동작 모드(semi autonomous operating mode) 및 운전 조작 장치(500)에 대한 사용자의 조작을 전혀 요구하지 않는 완전-자율 동작 모드(fully autonomous operating mode)를 포함할 수 있다.
한편, 실시예에 따라 운행 시스템(700)의 프로세서는 동작 모드에서 주행 시스템(710)을 제어하여 학습이 완료된 주행 경로를 따라 차량(100)을 주행시킬 수 있다.
한편, 실시예에 따라 운행 시스템(700)의 프로세서는 동작 모드에서 출차 시스템(740)을 제어하여 학습이 완료된 주차 공간으로부터 주차된 차량(100)을 출차 시킬 수 있다.
한편, 실시예에 따라 운행 시스템(700)의 프로세서는 동작 모드에서 주차 시스템(750)을 제어하여 현재 위치로부터 학습이 완료된 주차 공간으로 차량(100)을 주차 시킬 수 있다.한편, 실시예에 따라, 운행 시스템(700)이 소프트웨어적으로 구현되는 경우, 제어부(170)의 하위 개념일 수도 있다.
한편, 실시예에 따라, 운행 시스템(700)은, 사용자 인터페이스 장치(270), 오브젝트 검출 장치(300) 및 통신 장치(400), 운전 조작 장치(500), 차량 구동 장치(600), 내비게이션 시스템(770), 센싱부(120) 및 제어부(170) 중 적어도 어느 하나를 포함하는 개념일 수 있다.
주행 시스템(710)은, 차량(100)의 주행을 수행할 수 있다. 주행 시스템(710)은, 내비게이션 시스템(770)으로부터 내비게이션 정보를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 주행을 수행할 수 있다.
주행 시스템(710)은, 오브젝트 검출 장치(300)로부터 오브젝트 정보를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 주행을 수행할 수 있다. 주행 시스템(710)은, 통신 장치(400)를 통해, 외부 디바이스로부터 신호를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 주행을 수행할 수 있다.
주행 시스템(710)은, 사용자 인터페이스 장치(270), 오브젝트 검출 장치(300) 및 통신 장치(400), 운전 조작 장치(500), 차량 구동 장치(600), 내비게이션 시스템(770), 센싱부(120) 및 제어부(170) 중 적어도 어느 하나를 포함하여, 차량(100)의 주행을 수행하는 시스템 개념일 수 있다. 이러한, 주행 시스템(710)은, 차량 주행 제어 장치로 명명될 수 있다.
출차 시스템(740)은, 차량(100)의 출차를 수행할 수 있다. 출차 시스템(740)은, 내비게이션 시스템(770)으로부터 내비게이션 정보를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 출차를 수행할 수 있다.
출차 시스템(740)은, 오브젝트 검출 장치(300)로부터 오브젝트 정보를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 출차를 수행할 수 있다.
출차 시스템(740)은, 통신 장치(400)를 통해, 외부 디바이스로부터 신호를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 출차를 수행할 수 있다.
출차 시스템(740)은, 사용자 인터페이스 장치(270), 오브젝트 검출 장치(300) 및 통신 장치(400), 운전 조작 장치(500), 차량 구동 장치(600), 내비게이션 시스템(770), 센싱부(120) 및 제어부(170) 중 적어도 어느 하나를 포함하여, 차량(100)의 출차를 수행하는 시스템 개념일 수 있다.
이러한, 출차 시스템(740)은, 차량 출차 제어 장치로 명명될 수 있다.
주차 시스템(750)은, 차량(100)의 주차를 수행할 수 있다. 주차 시스템(750)은, 내비게이션 시스템(770)으로부터 내비게이션 정보를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 주차를 수행할 수 있다.
주차 시스템(750)은, 오브젝트 검출 장치(300)로부터 오브젝트 정보를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 주차를 수행할 수 있다.
주차 시스템(750)은, 통신 장치(400)를 통해, 외부 디바이스로부터 신호를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 주차를 수행할 수 있다.
주차 시스템(750)은, 사용자 인터페이스 장치(270), 오브젝트 검출 장치(300) 및 통신 장치(400), 운전 조작 장치(500), 차량 구동 장치(600), 내비게이션 시스템(770), 센싱부(120) 및 제어부(170) 중 적어도 어느 하나를 포함하여, 차량(100)의 주차를 수행하는 시스템 개념일 수 있다.
이러한, 주차 시스템(750)은, 차량 주차 제어 장치로 명명될 수 있다.
내비게이션 시스템(770)은, 내비게이션 정보를 제공할 수 있다. 내비게이션 정보는, 맵(map) 정보, 설정된 목적지 정보, 상기 목적지 설정 따른 경로 정보, 경로 상의 다양한 오브젝트에 대한 정보, 차선 정보 및 차량의 현재 위치 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
내비게이션 시스템(770)은, 메모리, 프로세서를 포함할 수 있다. 메모리는 내비게이션 정보를 저장할 수 있다. 프로세서는 내비게이션 시스템(770)의 동작을 제어할 수 있다.
실시예에 따라, 내비게이션 시스템(770)은, 통신 장치(400)를 통해, 외부 디바이스로부터 정보를 수신하여, 기 저장된 정보를 업데이트 할 수 있다. 실시예에 따라, 내비게이션 시스템(770)은, 사용자 인터페이스 장치(200)의 하위 구성 요소로 분류될 수도 있다.
도 8은 본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 모니터링을 위한 하드웨어 아키텍처를 나타낸 것이다.
VISION-ECU (또는 프로세서, 800)는 탑승자 검출 부, 탑승자 분류 부 및 탑승자 자세 인지 부를 소프트웨어 모듈의 형태로 포함할 수 있다. 한편, 이하에서 사용되는 '프로세서'는 도 8의 VISION-ECU를 의미할 수 있다. 그리고, 탑승자 검출 부는 검출 모듈을 의미할 수 있고, 탑승자 분류 부는 분류 모듈을 의미할 수 있고, 탑승자 자세 인지 부는 인지 모듈을 의미할 수 있다.
도 8을 참조하면, 프로세서 (800)는 탑승자 검출 부, 탑승자 분류 부 및 탑승자 자세 인지 부가 수행하는 탑승자 모니터링의 결과에 따라 다양한 신호를 출력할 수 있다.
예를 들면, 프로세서 (800)는 탑승자 모니터링의 결과에 기초하여, 에어백 (810)을 온/오프 (on/off) 시키는 신호를 출력할 수 있다. 본 발명의 일 측면에 따르면, 프로세서 (800)는 에어백 구동부 (641)를 제어하여 에어백 (810)이 온/오프 되도록 할 수 있다. 또는, 프로세서 (800)는 제스처 데이터를 UX device (820)에 출력하거나, message data를 Display (830)에 출력하거나, Audio warning을 Audio (840)에 출력할 수 있다.
한편, 탑승자 검출 부, 탑승자 분류 부, 탑승자 자세 인지 부는 각각의 알고리즘에 따라 동작을 수행하는 소프트웨어 모듈의 형태로 구비될 수 있다. 본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 모니터링 방법은 탑승자를 검출하는 단계, 탑승자를 분류하는 단계, 탑승자의 자세를 인지하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 도 8에서 Gesture Camera (850)는 예시적인 것이고, Depth map 또는 IR image를 출력할 수 있는 어떠한 카메라도 Gesture Camera (850)를 대체할 수 있다.
한편, 차량의 클래스(또는 사양)에 따라서 도 8의 각 구성요소들은 선택적으로 차량에 구비될 수 있다. 예를 들면, 차량의 클래스가 entry인 경우 프로세서 (800), UX device (820) 및 Hand gesture camera만 차량이 포함하도록 설계될 수 있다. 또는 차량의 클래스가 mid인 경우, 프로세서 (800), UX device (820), Hand gesture camera, Driver Looking camera, Co-driver Looking camera, Display (830) 및 Audio (840)를 차량이 포함하도록 설계될 수 있다. 또는, 차량의 클래스가 high인 경우, 프로세서 (800), UX device (820), Hand gesture camera, Driver Looking camera, Co-driver Looking camera, Rearward Right Looking Camera, Rearward Left Looking Camera, Display (830), Audio (840) 및 Airbag (810)을 차량이 포함하도록 설계될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 모니터링을 위한 카메라의 위치를 나타낸다.
탑승자 모니터링을 위해 사용되는 카메라는 2D 기반 카메라 (예를 들면, RGB, IR)와 3D 기반 카메라 (예를 들면, ToF, stereo)일 수 있고, 기능 및 위치에 따라 사용 범위가 달라진다. 카메라는 예를 들면, 1-4개로 설치될 수 있고 애플리케이션의 구현 영역에 따라 그 수가 조정될 수 있다.
도 9의 (a)를 참조하면, 카메라 (910)는 차량의 1열의 윈드 쉴드 (900)의 일 영역에 배치될 수 있다. 즉, 카메라 (910)는 차량의 1열에 배치되어 운전석 또는 조수석 (또는 보조석)만 모니터링 할 수 있다. 이 경우, 카메라 (910)의 주요 기능은 탑승자의 hand gesture를 검출하는 것일 수 있다.
도 9의 (b)를 참조하면, 차량의 1열 및 2열에 각각 1개씩 카메라(920, 925)가 배치될 수 있다. 즉, 카메라 (910, 925)는 차량의 1열 및 2열에 각각 배치되어 모든 탑승자를 모니터링 할 수 있다. 이 경우, 카메라 (920, 925)의 주요 기능은 occupant detection, classification, pose/behavior hand gesture를 검출하는 것일 수 있다.
도 9의 (c)를 참조하면, 차량의 1열 및 2열에 각각 2개씩 카메라 (930, 935)가 배치될 수 있다. 즉, 카메라 (930, 935)는 차량의 1열 및 2에 각각 배치되어 모든 탑승자를 모니터링 할 수 있다. 이 경우, 카메라 (930, 935)의 주요 기능은 occupant detection, classification, pose/behavior with door, hand gesture를 검출하는 것일 수 있다.
한편, 본 발명의 일 측면에 따르면 보다 세부적인 모니터링을 위해 도 9의 (c)보다 더 많은 수의 카메라가 차량에 구비될 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 측면에 따른 차량 내 모니터링 방법의 개략적인 순서도를 나타낸 것이다.
우선, 초기 입력으로, 3D camera sensor를 통한 Depth map, IR image가 수신될 수 있다 (s1000). 보다 구체적으로, 도 8 내지 도 9에서 전술한 Gesture Camera (예를 들면, ToF 카메라)로부터 획득된 정보가 수신될 수 있다.
탑승자 검출 부 (detection module)는 차량에 탑승자가 탑승했는지 여부를 검출할 수 있다 (s1010). 보다 구체적으로, 탑승자 검출 부는 카메라를 이용하여 객체가 사람인지, 사람이 아닌 객체인지 검출하여 각각의 영역을 분리할 수 있다 (segmentation).
다음으로, 탑승자 분류 부 (classification module)는 탑승자 검출 부에 의해 분리된 영역에서 각각의 정보를 분류한다 (s1020). 구체적으로, 탑승자 분류 부는 분리된 영역에서 사람 또는 CRS (Chair Restriction Seat, 또는 카 시트)를 분류할 수 있다.
다음으로, 탑승자 자세 인지 부는 탑승자의 자세를 인지하고 그에 대응하는 경고를 출력할 수 있다 (s1030). 보다 구체적으로, 탑승자 자세 인지 부는 탑승자의 skeleton 추출 (또는 트래킹)에 기초하여 탑승자의 자세를 인지하고 경고를 출력할 수 있다.
도 11 내지 도 13은 본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 모니터링 방법에서 탑승자 검출 부의 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 11을 참조하면, 차량의 2열에서 카메라 (예를 들면, 도 8의 Gesture camera)에 의해 human 1 및 human 2가 인식된 것을 알 수 있다.
탑승자 검출 부는 인식된 Human 1의 영역 (1101) 내에서 가방 (1103)을 검출할 수 있다. 나아가, 탑승자 검출 부는 검출된 가방 (1103)이 Human 1의 영역 (1101)을 벗어나 Human 2의 영역 (1102)을 침범하려고 하는 것을 검출할 수 있다. 본 발명의 일 측면에 따르면, 이 경우 시스템 적으로 output 신호를 생성하고 애플리케이션을 통해 경고 (오디오 또는 비디오) 를 출력할 수 있다. 예를 들면, 도 8의 Display (830) 또는 Audio (840)를 통해 탑승자에게 경고하는 것이 가능하다.
도 12는 탑승자 검출 부의 동작에서 학습 모델을 생성하는 방법을 나타낸 도면이다. 본 발명의 일 측면에 따르면, 도 12의 학습 모델 생성은 학습 데이터의 생성으로 이해될 수 있고, 실시간으로 동작하는 것이 아닌 사전에 수행될 수 있다.
구체적으로, 탑승자 검출 부는 차량 정보를 이용한 3D 랜더링을 생성할 수 있다 (s1210). 단계 s1210의 출력은 3D 랜더링 툴(tool)에 의한 차량 3D 랜더링 정보일 수 있다.
다음으로, 탑승자 검출 부는 사람, 전화기 또는 가방과 같이 관심 있는 3D 컴포넌트 (또는 오브젝트)를 추가할 수 있다 (s1220). 단계 s1220의 출력은 3D 랜더링 툴에 의한 관심 object 랜더링일 수 있다.
다음으로, 탑승자 검출 부는 랜덤하게 차량에서 오브젝트의 움직임 특징점을 추출할 수 있다 (s1230). 단계 s1230은 data generation 으로 명명될 수 있고, 출력은 3D 랜더링 툴에 의한 랜더링 오브젝트의 특징점일 수 있다.
마지막으로, 탑승자 검출 부는 딥-러닝 (Deep-Learning)을 기반으로 각 컴포넌트의 모델을 생성할 수 있다 (s1240). 단계 s1240의 출력은 각 컴포넌트 별 학습 모델일 수 있다.
도 13은 탑승자 검출 부의 동작에서 1차 영역 분리 및 세부 영역 분리를 설명하기 위한 도면이다. 우선, 탑승자 검출 부가 (i) 도 12의 단계 s1210에 따라 3D 랜더링 정보 (예를 들면, 시트의 위치 정보)를 획득한 것과 (ii) ToF 카메라 view 기반의 depth map 정보를 수신한 것을 가정한다.
탑승자 검출 부는 학습 데이터 (예를 들면, 3D 랜더링 정보)와 카메라 정보를 매칭하고 (s1310), BG (Background) 정보에 기초하여 시트 영역 또는 시트 위치를 검출하고 (s1320), 1차적으로 시트 앞 영역을 분리한다 (s1330). 단계 s1310 내지 s1330의 결과로, 차량 내 관심 영역의 좌표 (예를 들면, 시트 앞 영역의 좌표)가 생성된다.
다음으로, 탑승자 검출 부는 초기 입력, 즉 획득된 차량 내 이미지 (예를 들면, ToF 카메라 view 기반의 IR image), 관심 영역의 좌표 및 학습 모델에 기초하여, 학습 모델에 따라 정의된 컴포넌트 영역을 검출한다 (s1340). 마지막으로 탑승자 검출 부는 학습 모델에 정의된 사람, 사물의 경계 (boundary) 위치 (예를 들면, IR image 및 depth map 좌표)를 최종적으로 검출한다 (s1350).
도 14 내지 도 16은 본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 모니터링 방법에서 탑승자 분류 부 의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
탑승자 분류 부는 분리된 영역을 기반으로 정보를 분류한다. 즉, 탑승자 분류 부는 (i) 각 영역이 사람에 대응하는 영역인지 사물에 대응하는 영역인지 여부, (ii) 분리된 영역의 차량 내 위치 (고유 id) 및 (iii) 배치된 사람과 사물간의 간섭 정도 및 상호 관계를 판단할 수 있다.
도 14 (a)를 참조하면, Human 1 내지 Human 4 영역이 검출된 것을 확인할 수 있다. 탑승자 분류 부는 Human 1 영역을 Driver seat, No interaction 으로 분류하고, Human 2 영역을 Co-Driver seat, No interaction 으로 분류하고, Human 3 영역을 Rear right seat, No interaction 으로 분류하고, Human 4 영역을 Rear center seat, with CRS 1 으로 분류할 수 있다.
한편, 탑승자 분류 부는 CRS의 class를 인식하여 Human 4 영역의 탑승자 나이를 추정할 수도 있다. 이에 대하여 도 15에서 구체적으로 후술하도록 한다.
시간적으로 도 14 (a) 이후인 도 14 (b)를 참조하면, 탑승자 분류 부는 Human 1 영역을 Driver seat, No interaction 으로 분류하고, Human 2 영역을 Co-Driver seat, person with phone 으로 분류하고, Human 3 영역을 Rear right seat, No interaction 으로 분류하고, Human 4 영역을 Rear center seat, with CRS 1 으로 분류할 수 있다.
도 14 (a) 및 도 14 (b)를 비교하면, Human 2 영역의 탑승자 상태가 No interaction에서 person with phone으로 변경된 것을 알 수 있다. 이와 같이, 본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 모니터링 방법에서 탑승자 분류 부는 검출된 탑승자 영역에서 탑승자의 행동 변화를 검출할 수 있고, 그에 따라 적절한 출력을 생성할 수 있다. 예를 들면, 탑승자 분류 부에 의해 'Human 2가 전화를 하고 있다'로 분석되면, Human 2 영역의 스피커 볼륨이 줄여지는 후속 동작이 수행될 수 있다.
도 15를 참조하면, 탑승자 분류 부는 CRS type (1510) 정의를 통해 탑승자의 나이를 추정할 수 있다. 이를 위해, CRS 1은 infants (0-2 year), CRS 2는 small child (3-6 year), CRS 3은 big child (7-10 year), CRS 4는 booster type for big child (<10 year)로 사전에 분류되어 있을 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 분류 부는 1차적으로 depth map 또는 IR image로부터 Human 영역 내에서 CRS의 type을 추출하고, 상기 Human 영역 내 탑승자의 사이즈를 검출하고, 검출된 탑승자의 사이즈가 추출된 CRS type에 맞는 지 판단할 수 있다.
한편, 국제 안전 규격에 따르면, CRS는 탑승자 (예를 들면, 아이)의 안전을 위해 도 15와 같이 후방 (1530)으로 장착되어야 한다. 따라서, CRS가 차량 2열에 후방으로 설치된 경우 차량 2열의 에어백은 트리거 (trigger) 되지 않도록 (즉, 에어백-오프) 설계되어야 한다. 종래 기술에 따르면, 차량 2열에 후방으로 CRS가 설치된 경우 에어백 오프 (off)는 버튼 입력과 같은 수동 방식으로 적용되고 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 모니터링 방법은 종래의 수동 방식이 아니라, 탑승자 인식과 분류에 기초하여 자동 방식으로 경고를 출력하고, 나아가 에어백을 온/오프 시키는 방법을 제안한다.
도 16은 전술한 도 14 내지 도 15의 전체적인 플로우를 설명하기 위한 도면이다. 구체적으로 도 16의 단계 s1610 내지 s1616은 탑승자의 나이를 추정하는 방법에 관한 것이고, 단계 s1620 내지 s1626은 탑승자가 유아인 경우의 처리 방법에 관한 것이고, s1630 내지 s1634는 탑승자가 아이 또는 어른이고 사물에 의한 occlusion이 발생한 경우의 처리 방법에 관한 것이다.
탑승자 분류 부는 학습 모델에 정의된 사람, 사물의 위치를 검출하고 (s1610), 추론 엔진을 이용하여 CRS type을 검출하고 (s1611), 이미지 프로세싱을 통해 CRS의 회전 상태를 측정 (또는 검출)하고 (s1612), 탑승자의 나이 및 설치 방향을 추정하고 (s1613), CRS 위치(또는 영역) 내에서 추가적으로 3D volume을 측정하고 (s1614), 측정된 volume을 임계치 a와 비교한다 (s1615). 측정된 volume이 임계치 a보다 작은 경우 탑승자 분류 부는 CRS에 탑승자가 없는 것으로 판단한다 (s1616).
사람이 검출되면 (s1620), 탑승자 분류 부는 측정된 volume이 임계치 a보다 크고 임계치 b보다 작은 지 판단하고 (s1621), 그에 해당하는 경우 탑승자가 유아인 것으로 판단한다 (s1622). 탑승자 분류 부는 CRS가 장착된 방향이 reverse 방향 (예를 들면, 차량의 후방 방향)인 지 판단하고 (s1623), 그러한 경우 에어백을 오프한다 (s1624). 한편, 탑승자 분류 부는 단계 s1622에 따라 탑승자가 유아인 것으로 판단하면 유아의 크기를 추가적으로 검출하고 (s1625), CRS가 적절하게 사용되고 있는 지 판단한다 (s1626).
한편, 단계 s1621에서 volume이 임계치 b보다 큰 경우 탑승자 분류 부는 탑승자가 아이 또는 어른인 것으로 검출한다 (s1630). 정의된 사물 (예를 들면, 전화기, 가방, 병 또는 담배 등)이 검출되면 (s1631), 탑승자 분류 부는 단계 s1630에서 검출된 탑승자 영역과 검출된 사물 영역이 겹치는 영역이 임계치 c보다 큰지 판단한다 (s1632). 겹치는 영역이 임계치 c보다 큰 경우, 탑승자 분류 부는 occlusion 상태로 판단하고 (s1633), 탑승자 영역 내에서 사물 영역의 위치 및 상호 관계를 분석한다 (s1634). 예를 들면, 사물이 전화기이고 탑승자의 귀 영역에 위치할 경우 탑승자 분류 부는 '탑승자가 전화를 하고 있다'라는 컨텍스트 (context)를 추출할 수 있다.
도 17 내지 도 18은 본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 모니터링 방법에서 탑승자 자세 인지 부 의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 17 (a)는 occlusion이 없는 상태 (또는, 기설정된 임계치보다 작은 상태)에서 탑승자의 자세를 인지하는 방법을 나타낸 도면이고, 도 17 (b)는 occlusion이 있는 상태 (또는, 기설정된 임계치보다 큰 상태)에서 탑승자의 자세를 인지하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 17 (a)를 참조하면, 탑승자 자세 인지 부는 적어도 하나의 skeleton landmark points (1710)를 추출하여 탑승자의 자세를 인지할 수 있다. 본 발명의 일 측면에 따르면, 탑승자 자세 인지 부는 탑승자가 차량 이동 중 창문을 여는 자세를 인지하고, 경고를 출력하거나 윈도우 락 (window lock)을 동작시킬 수 있다.
한편, 도 17 (b)와 같이 occlusion이 있는 상태에서는 탑승자의 자세를 정확히 인지 하기 어렵기 때문에 occlusion을 일으키는 물체 영역의 질량 중심을 이용하여 탑승자의 자세를 추정한다.
구체적으로, 탑승자 자세 인지 부는 탑승자 영역 (1720)에서 검출된 탑승자의 얼굴 위치와 occlusion을 일으키는 물체 영역 (1730)의 질량 중심의 위치를 연결한 가상의 선의 기울기로부터 탑승자의 자세를 추정할 수 있다. 탑승자 자세 인지 부는 탑승자의 자세가 부적절하다고 판단한 경우, 경고를 출력하여 에어백이 온(on) 되었을 때 발생할 수 있는 안전 사고를 사전에 방지할 수 있다.
도 18은 도 17에서 설명한 시나리오를 순서도로 나타낸 것이다. 도 18에 도시된 단계 s1630 내지 s1633는 도 16의 단계 s1630 내지 s1633과 동일한 것으로 이해될 수 있다.
검출된 탑승자 영역과 검출된 사물 영역이 겹치는 영역이 임계치 c보다 작은 경우, 탑승자 자세 인지 부는 탑승자의 skeleton을 추출하고 (s1810), 특정 포즈를 검출한다 (s1811). 단계 s1810 내지 s1811은 도 17 (a)의 시나리오로 이해될 수 있다. 특정 포즈란, 예를 들면 (i) 의자에 기울어져 있는 자세, (ii) 창문을 바라보고 손을 내미는 동작, (iii) 전방으로 머리를 숙이고 구부러져 있는 동작일 수 있다.
한편, 검출된 탑승자 영역과 검출된 사물 영역이 겹치는 영역이 임계치 c보다 커서 occlusion 상태로 판단한 경우 (s1663), 탑승자 자세 인지 부는 탑승자 영역에서 탑승자의 얼굴 위치를 검출하고, 물체 영역의 질량 중심의 위치를 검출한다 (s1820). 다음으로, 탑승자 자세 인지 부는 탑승자의 기울어진 상태 (예를 들면, 기울기)를 측정하고 (s1821), 상기 기울기를 임계치 d와 비교한다 (s1822). 단계 s1820 내지 s1822는 도 17 (b)의 시나리오로 이해될 수 있다.
탑승자 자세 인지 부는 단계 s1811에 따른 특정 포즈가 부적절하거나 단계 s1822에 따른 기울기가 임계치보다 큰 경우, 경고 (예를 들면, Airbag precaution)를 출력할 수 있다 (s1830).
도 19는 도 10 내지 도 18에서 전술한 탑승자 모니터링 방법의 전체 순서도를 나타낸 것이다. 도 19를 참조하면, 전술한 바 있는 단계의 식별번호는 해당하는 부분의 식별번호가 그대로 사용되었다. 그에 따라, 도 10 내지 도 18에서 전술한 바 있는 단계에 대해서는 설명을 생략하도록 한다.
한편, 단계 s1810에 따라 skeleton tracking이 수행되면, 프로세서 (800)는 탑승자의 hand position을 트래킹하고 (s1910), Touchless HMI (Human Machine Interface)를 통해 탑승자의 Gesture를 추가적으로 검출할 수 있다 (s1920).
한편, 본 발명의 일 측면에 따른 탑승자 모니터링을 위한 장치는 차량 내 이미지를 획득하는 카메라 및 상기 이미지를 처리하는 프로세서를 포함할 수 있다. 나아가, 상기 프로세서는 상기 이미지로부터 오브젝트가 존재하는 영역을 각각 분리하는 검출 모듈, 상기 각각의 분리된 영역에 존재하는 오브젝트를 분류하는 분류 모듈 및 상기 오브젝트가 탑승자에 대응하는 경우 상기 탑승자의 자세를 인지하는 인지 모듈로 구성될 수 있다.
상기 카메라는 2D 기반의 RGB 카메라 또는 IR 카메라, 그리고 3D 기반의 ToF (Time of Flight) 카메라 중 어느 하나일 수 있다.
오브젝트 모델에 대한 학습 데이터가 딥-러닝 (Deep-Learning)에 기초하여 사전에 정의되고, 상기 검출 모듈은 상기 학습 데이터를 이용하여 상기 오브젝트가 존재하는 영역을 분리할 수 있다.
상기 분리된 영역에 탑승자에 대응하는 제 1 오브젝트 및 사물에 대응하는 제 2 오브젝트가 존재하는 경우, 상기 분류 모듈은 제 1 오브젝트와 제 2 오브젝트가 겹치는 영역을 검출할 수 있다.
상기 겹치는 영역이 기설정된 제 1 임계치보다 작은 경우, 상기 인지 모듈은 스켈레톤 트래킹 (skeleton tracking)을 이용하여 상기 제 1 오브젝트의 포즈를 인지할 수 있다. 그리고, 상기 제 1 오브젝트의 포즈가 기설정된 포즈에 대응하는 경우, 상기 프로세서는 경고를 출력하거나 에어백의 온/오프 (on/off)를 제어할 수 있다.
상기 겹치는 영역이 기설정된 제 1 임계치보다 크거나 같은 경우, 상기 인지 모듈은 상기 제 1 오브젝트의 얼굴 위치와 상기 제 2 오브젝트의 중심점의 위치에 기초하여 상기 제 1 오브젝트의 기울기를 검출할 수 있다. 그리고, 상기 기울기가 기설정된 제 2 임계치보다 큰 경우, 상기 프로세서는 경고를 출력하거나 에어백의 온/오프 (on/off)를 제어할 수 있다.
상기 분류 모듈은 상기 제 2 오브젝트의 위치에 기초하여 상기 제 1 오브젝트의 컨텍스트 (context) 를 추출할 수 있다. 그리고, 상기 프로세서는 상기 추출된 컨텍스트에 기초하여 에어백, 디스플레이 및/또는 오디오 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
상술한 본 발명의 실시예들은 다양한 수단을 통해 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시예들은 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다.
하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리 유닛에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리 유닛은 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
상술한 바와 같이 개시된 본 발명의 바람직한 실시형태에 대한 상세한 설명은 당업자가 본 발명을 구현하고 실시할 수 있도록 제공되었다. 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 형태를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다. 또한, 이상에서는 본 명세서의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 명세서는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 명세서의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 명세서의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.
그리고 당해 명세서에서는 물건 발명과 방법 발명이 모두 설명되고 있으며, 필요에 따라 양 발명의 설명은 보충적으로 적용될 수 있다.
100 : 차량

Claims (12)

  1. 탑승자 모니터링을 위한 장치에 있어서,
    차량 내 이미지를 획득하는 카메라; 및
    상기 이미지를 처리하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지로부터 오브젝트가 존재하는 영역을 각각 분리하는 검출 모듈, 상기 각각의 분리된 영역에 존재하는 오브젝트를 분류하는 분류 모듈 및 상기 오브젝트가 탑승자에 대응하는 경우 상기 탑승자의 자세를 인지하는 인지 모듈로 구성되는, 탑승자 모니터링을 위한 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    오브젝트 모델에 대한 학습 데이터가 딥-러닝 (Deep-Learning)에 기초하여 사전에 정의되고, 상기 검출 모듈은 상기 학습 데이터를 이용하여 상기 오브젝트가 존재하는 영역을 분리하는, 탑승자 모니터링을 위한 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 학습 데이터는 상기 차량의 정보에 관한 차량 3D 랜더링 정보 및 사용자로부터 입력되는 오브젝트 3D 랜더링 정보에 기초하여 사전에 정의되는, 탑승자 모니터링을 위한 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 검출 모듈은 상기 사전에 정의된 학습 데이터를 상기 획득된 차량 내 이미지와 매칭 (matching)하고, 상기 매칭에 기초하여 상기 차량의 시트 영역을 분리하고, 상기 분리된 시트 영역 내에서 상기 오브젝트가 존재하는 영역을 분리하는, 탑승자 모니터링을 위한 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 오브젝트가 CRS (Chair Restriction Seat) 인 경우 상기 분류 모듈은 이미지 프로세싱을 통해 상기 CRS의 장착 상태를 검출하고, 상기 CRS 내의 탑승자의 부피를 검출하는, 탑승자 모니터링을 위한 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 CRS가 상기 차량의 후방으로 장착되고, 상기 검출된 탑승자의 부피가 기설정된 범위 내인 경우, 상기 프로세서는 에어백이 오프 (off)되도록 제어하는, 탑승자 모니터링을 위한 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 분리된 영역에 탑승자에 대응하는 제 1 오브젝트 및 사물에 대응하는 제 2 오브젝트가 존재하는 경우, 상기 분류 모듈은 제 1 오브젝트와 제 2 오브젝트가 겹치는 영역을 검출하는, 탑승자 모니터링을 위한 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 겹치는 영역이 기설정된 제 1 임계치보다 작은 경우, 상기 인지 모듈은 스켈레톤 트래킹 (skeleton tracking)을 이용하여 상기 제 1 오브젝트의 포즈를 인지하고,
    상기 제 1 오브젝트의 포즈가 기설정된 포즈에 대응하는 경우, 상기 프로세서는 경고를 출력하거나 에어백의 온/오프 (on/off)를 제어하는, 탑승자 모니터링을 위한 장치.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 겹치는 영역이 기설정된 제 1 임계치보다 크거나 같은 경우, 상기 인지 모듈은 상기 제 1 오브젝트의 얼굴 위치와 상기 제 2 오브젝트의 중심점의 위치에 기초하여 상기 제 1 오브젝트의 기울기를 검출하고,
    상기 기울기가 기설정된 제 2 임계치보다 큰 경우, 상기 프로세서는 경고를 출력하거나 에어백의 온/오프 (on/off)를 제어하는, 탑승자 모니터링을 위한 장치.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 분류 모듈은 상기 제 2 오브젝트의 위치에 기초하여 상기 제 1 오브젝트의 컨텍스트 (context) 를 추출하는, 탑승자 모니터링을 위한 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 추출된 컨텍스트에 기초하여 에어백, 디스플레이 및/또는 오디오 중 적어도 하나를 제어하는, 탑승자 모니터링을 위한 장치.
  12. 탑승자 모니터링 방법에 있어서,
    카메라를 통해 차량 내 이미지를 획득하는 단계;
    상기 이미지로부터 오브젝트가 존재하는 영역을 각각 분리하는 단계;
    상기 각각의 분리된 영역에 존재하는 오브젝트를 분류하는 단계; 및
    상기 오브젝트가 탑승자에 대응하는 경우 상기 탑승자의 자세를 인지하는 단계를 포함하는, 탑승자 모니터링 방법.
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