KR20200042661A - 차량 물튐 현상 대응 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법 - Google Patents

차량 물튐 현상 대응 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 차량 물튐 현상 대응 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 차량 물튐 현상 대응 장치는 주변 차량의 영상데이터를 기반으로 차량 물튐 현상을 판단하고 상기 차량 물튐 현상에 따른 위험성을 판단하여 차량 제어를 수행하는 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 판단된 정보 및 상기 주변 차량의 영상 데이터를 저장하는 저장부를 포함할 수 있다.

Description

차량 물튐 현상 대응 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법{Apparatus for splashing water of vehicle, system having the same and method thereof}
본 발명은 차량 물튐 현상 대응 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 딥러닝 기반 윈도우 글라스 물튐 현상을 감지하고 능동적으로 대처할 수 있는 기술에 관한 것이다.
최근 들어 운전자 보조 시스템, 충돌 경고 시스템, 전자동 온도제어 시스템 등의 차량의 자동화/지능화 기술이 급속히 발전하고 있으며, 차량 주행시 날씨와 노면 상황에 따라 와이퍼의 운행 속도를 제어하거나 엔진 제어 또는 제동 제어를 수행하는 기술도 개발되고 있다.
그런데, 비가 많이 내리는 상황에서 차량 주행 시, 노면에 고여있는 물웅덩이의 물들이 차량이 지나면서 물이 튀게 되어 차량의 윈드쉴드(windshield) 전면에 물이 튀어 순간적으로 차량 전방이 보이지 않게 되는 경우가 종종 발생한다.
이처럼 차량 물튐에 의해 차량 전방이 보이지 않게 되는 경우 급격한 핸들 조작으로 주변 장애물과 충돌이 발생하거나 급제동에 의한 추방 차량과 충돌이 발생할 수 있으며, 전방 차량과의 안전 거리 미확보 시 전방 차량과 충돌이 발생할 수 있다. 또한 특정 노면 상에서 발생하는 물튐 현상이 특정 노면을 주행하게 되는 후속 진행 차량에게도 계속하여 발생하게 되는 문제점이 있다.
본 발명의 실시예는 카메라 딥러닝 방식을 기반으로 차량 윈드실드(Windshield)의 물튐 현상을 예상 및 판단하고 능동적으로 대처할 수 있는 차량 물튐 현상 대응 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 차량 물튐 현상 대응 장치는 주변 차량의 영상데이터를 기반으로 차량 물튐 현상을 판단하고 상기 차량 물튐 현상에 따른 위험성을 판단하여 차량 제어를 수행하는 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 판단된 정보 및 상기 주변 차량의 영상 데이터를 저장하는 저장부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 주변 차량과 차량 물튐 현상 발생 정보를 송수신하는 통신부;를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 주변 차량 중 전방 차량의 영상 데이터를 기반으로 상기 전방 차량이 주행 시 발생하는 차량 물튐 파형을 추출하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 차량의 속도, 상기 전방 차량의 물튐이 발생한 지점과 자차와의 거리, 상기 차량 물튐 파형의 높이, 상기 차량 물튐 파형의 퍼짐폭 중 적어도 하나 이상을 기반으로 위험성을 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 전방 차량의 영상 데이터를 기반으로 차량 물튐 현상을 학습하는 학습 네트워크를 구동하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 차량 주행 시 획득된 전방 차량의 영상 데이터를 상기 학습 네트워크에 입력시켜 상기 차량 물튐 현상을 판단하고 위험성을 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 위험성 판단 결과, 상기 위험성이 낮은 경우 차량 주행을 계속하도록 제어하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 위험성 파단 결과, 상기 위험성이 높으며, 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행할 예정인 경우, 경고음 또는 경고문구를 출력하거나 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 회피할 수 있는 차량 경로를 제공하거나 주변 차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 전송하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 위험성 파단 결과, 상기 위험성이 높으며, 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행하고 있는 경우, 차량 자동 제어를 수행함을 알리는 차량 제어 메시지를 출력하고, 차량 물튐 현상으로 인한 위험성을 회피하기 위한 차량 제어를 수행하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 위험성 파단 결과, 상기 위험성이 높으며, 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행하고 있는 경우, 주변차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 전송하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 차량 시스템에 있어서, 주변 차량의 영상 데이터 및 주행정보를 획득하는 센서 모듈; 및 상기 주변 차량의 영상데이터를 기반으로 차량 물튐 현상을 판단하고 상기 차량 물튐 현상에 따른 위험성을 판단하여 차량 제어를 수행하는 차량 물튐 현상 대응 장치;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 차량 물튐 현상 대응 장치는, 상기 주변 차량 중 전방 차량의 영상 데이터를 기반으로 상기 전방 차량이 주행 시 발생하는 차량 물튐 파형을 추출하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 차량 물튐 현상 대응 장치는, 차량의 속도, 상기 전방 차량의 물튐이 발생한 지점과 자차와의 거리, 상기 차량 물튐 파형의 높이, 상기 차량 물튐 파형의 퍼짐폭 중 적어도 하나 이상을 기반으로 위험성을 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 차량 물튐 현상 대응 장치는, 상기 전방 차량의 영상 데이터를 기반으로 차량 물튐 현상을 학습하는 학습 네트워크를 포함하고, 차량 주행 시 획득된 전방 차량의 영상 데이터를 상기 학습 네트워크에 입력시켜 상기 차량 물튐 현상을 판단하고 위험성을 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 차량 물튐 현상 대응 장치는, 상기 위험성 판단 결과, 상기 위험성이 낮은 경우 차량 주행을 계속하도록 제어하고, 상기 위험성이 높으며, 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행할 예정인 경우, 경고음 또는 경고문구를 출력하거나 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 회피할 수 있는 차량 경로를 제공하거나 주변 차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 전송하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 차량 물튐 현상 대응 장치는, 상기 위험성 파단 결과, 상기 위험성이 높으며, 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행하고 있는 경우, 차량 자동 제어를 수행함을 알리는 차량 제어 메시지를 출력하고, 차량 물튐 현상으로 인한 위험성을 회피하기 위한 차량 제어를 수행하고, 주변차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 전송하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 차량 물튐 현상 대응 방법은, 주변 차량의 영상 데이터 및 주행정보를 획득하는 단계; 및 상기 주변 차량의 영상데이터를 기반으로 차량 물튐 현상을 판단하는 단계; 상기 차량 물튐 현상에 따른 위험성을 판단하여 차량 제어를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 차량 물튐 현상을 판단하는 단계는, 상기 주변 차량 중 전방 차량의 영상 데이터를 기반으로 상기 전방 차량이 주행 시 발생하는 차량 물튐 파형을 추출하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 차량 물튐 현상을 판단하는 단계는, 차량의 속도, 상기 전방 차량의 물튐이 발생한 지점과 자차와의 거리, 상기 차량 물튐 파형의 높이, 상기 차량 물튐 파형의 퍼짐폭 중 적어도 하나 이상을 기반으로 위험성을 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 차량 제어를 수행하는 단계는, 상기 위험성 판단 결과, 상기 위험성이 낮은 경우 차량 주행을 계속하도록 제어하고, 상기 위험성이 높으며, 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행할 예정인 경우, 경고음 또는 경고문구를 출력하거나 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 회피할 수 있는 차량 경로를 제공하거나 주변 차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 전송하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 차량 제어를 수행하는 단계는, 상기 위험성 파단 결과, 상기 위험성이 높으며, 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행하고 있는 경우, 차량 자동 제어를 수행함을 알리는 차량 제어 메시지를 출력하고, 차량 물튐 현상으로 인한 위험성을 회피하기 위한 차량 제어를 수행하고, 주변차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 전송하는 것을 포함할 수 있다.
본 기술은 차량 물튐 현상을 미리 예상하여 대응함으로써 차량 시스템의 신뢰도를 증대시키고 안전 운전을 할 수 있어 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있다.
또한, 본 기술은 차량 물튐현상 정보를 타차량과 공유함으로써 자율 주행 시 안전 운전 효과를 증대시킬 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 물튐 현상 대응 장치를 포함한 차량 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2은 본 발명의 일 실시 예에 따른 센서 모듈의 차량 탑재 예시도이다.
도 3는 본 발명의 일 실시 예에 따른 다양한 차량 물튐 파형의 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 물튐 파형을 이용한 딥러닝 학습 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 물튐 현상의 위험성에 따른 경고 출력의 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 물튐 파형에 따른 학습 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 물튐 현상 대응 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
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 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 발명은 주변 차량의 차량 물튐 영상 데이터를 추적하고, 축적된 데이터를 이용하여 학습알고리즘 기반으로 물튐 파형별 위험도를 학습하고, 실제 차량 주행 시 물튐 파형별 위험도에 따라 현재의 물튐 현상에 따른 위험성을 판단하여 대응할 수 있도록 하는 기술을 개시한다.
이하, 도 1 내지 도 8를 참조하여, 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량 물튐 현상 대응 장치를 포함한 차량 시스템의 구성도이고, 도 2은 본 발명의 일 실시 예에 따른 센서 모듈의 차량 탑재 예시도이다.
도 1을 참조하면, 차량 시스템은 차량 물팀 현상 대응 장치(100), 센서 모듈(210), 통신모듈(220), 경고 장치(230), 조향 제어 장치(240), 제동 제어 장치(250), 엔진 제어 장치(260)를 포함할 수 있다. 이때, 도 1의 차량 물튐 현상 대응 장치(100)를 포함하는 차량 시스템의 각 구성은 모두 차량에 탑재될 수 있다.
차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 주변 차량의 영상데이터를 기반으로 차량 물튐 현상을 학습 알고리즘(CNN;Convolutional neural network)을 통해 학습하고, 학습 결과를 기반으로 추후 주행시 차량 물튐 현상을 정확히 판단하고 차량 물튐 현상에 따른 위험성을 판단하여 위험성을 회피할 수 있도록 차량 제어 및 경고를 수행할 수 있다.
이를 위해 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 통신부(110), 저장부(120), 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 무선 또는 유선 연결을 통해 신호를 송신 및 수신하기 위해 다양한 전자 회로로 구현되는 하드웨어 장치로서, 본 발명에서는 캔(can) 통신 등을 통해 차량 내 통신을 수행할 수 있다.
저장부(120)는 센서모듈(210)로부터 획득된 정보(예, 영상 데이터), 프로세서(130)에 의해 딥러닝 학습된 데이터 등을 저장할 수 있다. 저장부(120)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 마이크로 타입(micro type), 및 카드 타입(예컨대, SD 카드(Secure Digital Card) 또는 XD 카드(eXtream Digital Card)) 등의 메모리와, 램(RAM, Random Access Memory), SRAM(Static RAM), 롬(ROM, Read-Only Memory), PROM(Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable PROM), 자기 메모리(MRAM, Magnetic RAM), 자기 디스크(magnetic disk), 및 광디스크(optical disk) 타입의 메모리 중 적어도 하나의 타입의 기록 매체(storage medium)를 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 통신부(110), 저장부(120)와 전기적으로 연결될 수 있고, 각 구성들을 전기적으로 제어할 수 있으며, 소프트웨어의 명령을 실행하는 전기 회로가 될 수 있으며, 이에 의해 후술하는 다양한 데이터 처리 및 계산을 수행할 수 있다. 프로세서(130)는, 예를 들어, 차량에 탑재되는 ECU(electronic control unit) 또는 하위 제어기일 수 있다.
프로세서(130)는 센서 모듈(210)을 통해 획득된 전방 차량의 영상 데이터를 기반으로 상기 전방 차량이 주행 시 발생하는 차량 물튐 파형을 추출할 수 있다.
프로세서(130)는 차량의 속도, 전방 차량의 물튐이 발생한 지점과 자차와의 거리, 차량 물튐 파형의 높이, 차량 물튐 파형의 퍼짐폭 중 적어도 하나 이상을 기반으로 위험성을 판단할 수 있다.
프로세서(130)는 센서 모듈(210)을 통해 획득된 전방 차량의 영상 데이터를 기반으로 차량 물튐 현상을 학습하는 학습 알고리즘(학습 네트워크)을 구동하고, 차량 주행 시 획득된 전방 차량의 영상 데이터를 학습 네트워크에 입력시켜 상기 차량 물튐 현상을 판단하고 위험성을 판단할 수 있다. 학습된 네트워크는 학습된 알고리즘에 기반하여 차량 물튐 파형에 따른 위험도 정보를 생성할 수 있다.
프로세서(130)는 위험성 판단 결과, 위험성이 낮은 경우 별도의 경고나 조치 없이 기존의 차량 주행을 계속하도록 제어하며, 위험성이 높으면 경고 또는 차량 제어를 수행할 수 있다.
프로세서(130)는 위험성이 높고 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행할 예정인 경우, 경고음 또는 경고문구를 출력하거나 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 회피할 수 있는 차량 경로를 제공하거나 주변 차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 전송할 수 있다. 또는 프로세서(130)는 위험성이 높고 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행할 예정인 경우, 경고음 또는 경고문구를 출력하고 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 회피할 수 있는 차량 경로를 제공하고 주변 차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 공유할 수 있다.
프로세서(130)는 위험성 파단 결과, 위험성이 높으며, 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행하고 있는 경우, 차량 자동 제어를 수행함을 알리는 차량 제어 메시지를 출력하고, 차량 물튐 현상으로 인한 위험성을 회피하기 위한 차량 제어를 수행할 수 있으며 주변차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 전송하여 공유할 수 있다.
이처럼 주변 차량으로 차량 물튐 현상 발생 지점에 대한 정보 및 위험성을 공유함으로써 주변 차량도 차량 물튐 현상에 대해 신속하게 대처할 수 있도록 할 수 있다.
센서 모듈(210)은 차량 주변의 영상 데이터를 획득하고, 차량 주변의 물체를 감지하여 감지 정보를 획득할 수 있으며, 획득된 정보를 캔통신을 통해 차량 물튐 현상 대응 장치(100)로 전달할 수 있다. 즉 센서 모듈(210)은 주변 물체(예, 차량, 보행자, 자전거 또는 모터사이클 등)에 대한 정보를 감지하도록 구성될 수 있다. 센서 모듈(210)은 외부 물체의 위치, 속도 및 가속도, 방향, 종류 등과 같은 다양한 정보를 감지할 수 있다. 이를 위해, 센서 모듈(210)은 카메라, 레이더, 레이저 스캐너, 코너 레이더, 가속도 센서, 요레이트 센서, 토크 측정 센서 및/또는 휠스피드 센서 등을 포함할 수 있다.
이러한 센서 모듈(210)은 적어도 하나 이상의 개수로 차량에 탑재될 수 있으며, 차량의 전방, 측방, 후방에 설치될 수 있다. 도 2에서는 레이더(301, 302, 303)가 차량의 전방, 후방 양측에 구비된 예를 개시한다. 이때, 카메라는 MFC 카메라, SVM 카메라 등을 포함할 수 있다.
통신모듈(220)은 주변 차량 또는 주변 통신 장치들과 통신을 수행하며, 무선 통신을 수행할 수 있다. 통신 모듈(220)은 V2X, V2V 통신을 수행하며, 무선 통신을 수행할 수 있다. 통신 모듈(220)은 차량 주행 정보, 위험 정보 등을 주변 차량으로 송수신하여 공유할 수 있다.
경고 장치(230)는 차량 물튐 현상으로 인한 위험 상황 알림 등의 경고를 수행할 수 있다. 경고 장치(230)는 시각, 청각, 촉각의 경고를 수행하기 위한 구성을 구비할 수 있으며, 헤드업 디스플레이(HUD), 클러스터, AVN(Audio Video Navigation) 등으로 구현될 수 있다.
조향 제어 장치(240)는 차량의 조향각을 제어하도록 구성될 수 있으며, 스티어링 휠, 스티어링 휠와 연동된 액츄에이터 및 액츄에이터를 제어하는 제어기를 포함할 수 있다.
제동 제어 장치(250)는 차량의 제동을 제어하도록 구성될 수 있으며, 브레이크를 제어하는 제어기를 포함할 수 있다.
엔진 제어 장치(260)는 차량의 엔진 구동을 제어하도록 구성될 수 있으며, 차량의 속도를 제어하는 제어기를 포함할 수 있다.
이와 같이, 본 발명은 카메라 딥러닝 방식을(Convolutional neural network) 통해 차량 물튐 현상을 학습한 후, 차량 주행 중 물튐 영상을 파악하여 위험성을 미리 판단하여 대응할 수 있도록 한다. 즉, 본 발명은 물튐 발생 예상 시 1차 대응 방안으로서, 경고 메시지 구현, 차량 경로 회피 유도, 주변 차량과 위험 정보를 공유하도록 할 수 있다. 또한 본 발명은 물튐이 실제 발생한 경우 2차 대응 방안으로서 자율 주행 제어를 수행함을 텍스트 메시지 또는 음성 메지시로 출력하고, 주변 장애물을 파악하고 주변 장애물과의 충돌을 회피할 수 있도록 스티어링휠 조향, 엔진 구동 제어, 브레이크 제어를 수행하고, 주변 차량으로 위험정보를 전송하여 공유할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 다양한 차량 물튐 파형의 예시도이다. 도 3의 401, 402, 403, 404의 차량 물튐 영상을 참조하면, 전방 차량이 주행하면서 발생하는 물튐 파형(411, 412, 413, 414)을 추출한다. 이때 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 물튐 파형(411, 412, 413, 414)의 크기에 따라 위험도를 판단할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 물튐 파형을 이용한 딥러닝 학습 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 4를 참조하면, 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 도 3에서 추출된 물튐 파형정보를 학습 네트워크에 입력하고, 특이점을 추출한 후, 추출된 특이점을 기반으로 분류를 수행한다. 예를 들어, 도 3의 413과 같이 차량 물튐 파형의 높이(H)와 퍼짐폭(W)에 따라 위험성을 분류할 수 있으며, 도 3에서 차량 물튐 파형(412)은 높이와 퍼짐폭의 크기가 매우 크므로 고위험성으로 분류할 수 있고, 차량 물튐 파형(411)은 폭의 크기가 작으므로 저위험성으로 분류할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 물튐 현상의 위험성에 따른 경고 출력의 예시도이다. 도 5을 참조하면, 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 현재 선행 차량의 차량 물튐 파형을 기반으로 위험성이 높다고 판단되면, 클러스터(601)와 AVN(602)을 통해 경고 메시지를 출력할 수 있다.
이하, 도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 물튐 파형에 따른 학습 방법을 설명하기로 한다. 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 물튐 파형에 따른 학습 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 도 1의 차량 물튐 현상 대응 장치(100)가 도 6의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다. 또한, 도 6의 설명에서, 장치(100)에 의해 수행되는 것으로 기술된 동작은 장치(100)의 프로세서(130)에 의해 제어되는 것으로 이해될 수 있다.
도 6을 참조하면, 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 센서 모듈(210)로부터 수신한 영상 데이터의 차량 물튐 현상 관련 데이터를 축적한다(S110). 이때, 센서 모듈(210)는 미리 정한 주기마다 영상 데이터를 차량 물튐 현상 대응 장치(100)로 전송하거나 이벤트(예 비가 내리는 경우)가 발생 할 때마다 제공할 수 있다.
이 후, 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 축적된 차량 물튐 발생 영상 데이터로부터 물튐 파형을 분류하고(S120), 물튐 파형별 딥러닝 학습 알고리즘을 통해 학습을 수행한다(S130).
이에 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 학습 결과 물튐 파형별 위험도 정보를 생성하여 저장한다(S140).
이하, 도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 물튐 현상 대응 방법을 설명하기로 한다. 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 물튐 현상 대응 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 이하에서는 도 1의 차량 물튐 현상 대응 장치(100)가 도 7의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다. 또한, 도 7의 설명에서, 장치(100)에 의해 수행되는 것으로 기술된 동작은 장치(100)의 프로세서(130)에 의해 제어되는 것으로 이해될 수 있다.
도 7을 참조하면, 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 차량 주행 시작 후(S210), 획득되는 영상 데이터를 학습 알고리즘에 적용시켜, 딥러닝 기반으로 차량 물튐 현상의 발생 여부를 판단할 수 있다(S220). 이때, 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 차량의 이동 속도, 물튐 현상이 발생하는 지점과 자차와의 거리, 전방 차량에 의해 발생한 물튐 높이, 물튐 좌우 퍼짐 정도, 물튐 파형 등을 이용하여 차량 물튐 현상의 발생 여부를 판단할 수 있다.
차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 차량 물튐 현상이 발생한 경우, 차량 물튐 현상에 따른 위험성을 판단한다(S230). 즉 차량 물튐 현상으로 인한 차량 전면 블라인드 현상이 발생하거나 주변에 충돌 가능성이 있는 장애물이 존재하는 경우. 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 차량 물튐 현상으로 인한 위험성이 높은 것으로 판단할 수 있다.
위험성이 낮은 경우, 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 차량 주행을 계속 유지하고(S240), 위험성이 높은 것으로 판단되면 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 차량 물튐 현상 발생할 예정인지를 판단한다(S250).
차량 물튐 현상이 발생할 예정인 경우, 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 경고 메시지를 출력하고, 차량 물튐이 발생하지 않도록 차량 경로를 회피 유도하고, 주변 차량에 위험 정보를 전송하여 공유한다(S260). 예를 들어, 차량 속도가 60km/h이하이고, 차량 물튐 발생 예상 지점이 전방 80m 지점인 경우, 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 미리 경고 메시지를 출력하고, 차량 물튐 발생 예상 지점을 피하여 주행하도록 차량 경로를 회피 유도하고, 주변 차량들로 차량 물튐 발생 예상 지점에 대한 정보를 전송하여 공유함으로써, 후속 주행 차량들도 차량 물튐 발생 예상 지점을 피하여 주행할 수 있도록 할 수 있다.
한편, 차량 물튐 현상이 현재 발생한 경우, 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 위험성을 회피하기 위한 차량 제어를 수행한다는 차량 제어 메시지를 출력하여 사용자에게 알리고, 충돌 회피를 위한 조향 제어, 엔진 구동 제어, 브레이크 제어를 수행하고, 위험 정보를 주변 차량으로 전송하여 공유한다(S270). 즉, 현 시점에 자차에 차량 물튐 현상이 발생한 경우, 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 2차 사고 발생을 방지할 수 있도록 차량 제어를 수행하며, 차량 제어를 수행하기 전 또는 동시에 차량 제어 메시지를 출력하여 사용자에게 알리고, 차량 제어를 수행하여 충돌을 회피하거나 급제동 등을 방지하고 전방 차량과의 안전한 간격을 유지하며 주행하도록 제어할 수 있다. 또한, 차량 물튐 현상 대응 장치(100)는 자차에 물튐 현상이 발생한 지점에 대해 주변차량(후속 주행 차량)에 알려 주변 차량이 물튐 현상이 발생한 지점을 피해 주행할 수 있도록 할 수 있다.
이와 같이, 본 발명은 우천 시 차량 물튐을 미리 파악하여 경고하고 회피경로를 제공하거나 충돌을 방지할 수 있도록 차량 제어를 수행함으로써 차량 안전 주행이 가능하도록 할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
도 8을 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory) 및 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다.
예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 주변 차량의 영상데이터를 기반으로 차량 물튐 현상을 판단하고 상기 차량 물튐 현상에 따른 위험성을 판단하여 차량 제어를 수행하는 프로세서; 및
    상기 프로세서에 의해 판단된 정보 및 상기 주변 차량의 영상 데이터를 저장하는 저장부
    를 포함하는 차량 물튐 현상 대응 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    주변 차량과 차량 물튐 현상 발생 정보를 송수신하는 통신부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 물튐 현상 대응 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 주변 차량 중 전방 차량의 영상 데이터를 기반으로 상기 전방 차량이 주행 시 발생하는 차량 물튐 파형을 추출하는 것을 특징으로 하는 차량 물튐 현상 대응 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 프로세서는,
    차량의 속도, 상기 전방 차량의 물튐이 발생한 지점과 자차와의 거리, 상기 차량 물튐 파형의 높이, 상기 차량 물튐 파형의 퍼짐폭 중 적어도 하나 이상을 기반으로 위험성을 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 물튐 현상 대응 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 전방 차량의 영상 데이터를 기반으로 차량 물튐 현상을 학습하는 학습 네트워크를 구동하고,
    차량 주행 시 획득된 전방 차량의 영상 데이터를 상기 학습 네트워크에 입력시켜 상기 차량 물튐 현상을 판단하고 위험성을 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 물튐 현상 대응 장치.
  6. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 위험성 판단 결과, 상기 위험성이 낮은 경우 차량 주행을 계속하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 차량 물튐 현상 대응 장치.
  7. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 위험성 파단 결과, 상기 위험성이 높으며, 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행할 예정인 경우,
    경고음 또는 경고문구를 출력하거나 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 회피할 수 있는 차량 경로를 제공하거나 주변 차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 전송하는 것을 특징으로 하는 차량 물튐 현상 대응 장치.
  8. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 위험성 파단 결과, 상기 위험성이 높으며, 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행하고 있는 경우,
    차량 자동 제어를 수행함을 알리는 차량 제어 메시지를 출력하고, 차량 물튐 현상으로 인한 위험성을 회피하기 위한 차량 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량 물튐 현상 대응 장치.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 위험성 파단 결과, 상기 위험성이 높으며, 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행하고 있는 경우,
    주변차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 전송하는 것을 특징으로 하는 차량 물튐 현상 대응 장치.
  10. 주변 차량의 영상 데이터 및 주행정보를 획득하는 센서 모듈; 및
    상기 주변 차량의 영상데이터를 기반으로 차량 물튐 현상을 판단하고 상기 차량 물튐 현상에 따른 위험성을 판단하여 차량 제어를 수행하는 차량 물튐 현상 대응 장치;
    를 포함하는 차량 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 차량 물튐 현상 대응 장치는,
    상기 주변 차량 중 전방 차량의 영상 데이터를 기반으로 상기 전방 차량이 주행 시 발생하는 차량 물튐 파형을 추출하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 차량 물튐 현상 대응 장치는,
    차량의 속도, 상기 전방 차량의 물튐이 발생한 지점과 자차와의 거리, 상기 차량 물튐 파형의 높이, 상기 차량 물튐 파형의 퍼짐폭 중 적어도 하나 이상을 기반으로 위험성을 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 차량 물튐 현상 대응 장치는,
    상기 전방 차량의 영상 데이터를 기반으로 차량 물튐 현상을 학습하는 학습 네트워크를 포함하고,
    차량 주행 시 획득된 전방 차량의 영상 데이터를 상기 학습 네트워크에 입력시켜 상기 차량 물튐 현상을 판단하고 위험성을 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 차량 물튐 현상 대응 장치는,
    상기 위험성 판단 결과, 상기 위험성이 낮은 경우 차량 주행을 계속하도록 제어하고,
    상기 위험성이 높으며, 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행할 예정인 경우,
    경고음 또는 경고문구를 출력하거나 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 회피할 수 있는 차량 경로를 제공하거나 주변 차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 전송하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 차량 물튐 현상 대응 장치는,
    상기 위험성 파단 결과, 상기 위험성이 높으며, 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행하고 있는 경우,
    차량 자동 제어를 수행함을 알리는 차량 제어 메시지를 출력하고, 차량 물튐 현상으로 인한 위험성을 회피하기 위한 차량 제어를 수행하고, 주변차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 전송하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.
  16. 주변 차량의 영상 데이터 및 주행정보를 획득하는 단계; 및
    상기 주변 차량의 영상데이터를 기반으로 차량 물튐 현상을 판단하는 단계;
    상기 차량 물튐 현상에 따른 위험성을 판단하여 차량 제어를 수행하는 단계
    를 포함하는 차량 물튐 현상 대응 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 차량 물튐 현상을 판단하는 단계는,
    상기 주변 차량 중 전방 차량의 영상 데이터를 기반으로 상기 전방 차량이 주행 시 발생하는 차량 물튐 파형을 추출하는 것을 특징으로 하는 차량 물튐 현상 대응 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 차량 물튐 현상을 판단하는 단계는,
    차량의 속도, 상기 전방 차량의 물튐이 발생한 지점과 자차와의 거리, 상기 차량 물튐 파형의 높이, 상기 차량 물튐 파형의 퍼짐폭 중 적어도 하나 이상을 기반으로 위험성을 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 물튐 현상 대응 방법.
  19. 청구항 16에 있어서,
    상기 차량 제어를 수행하는 단계는,
    상기 위험성 판단 결과, 상기 위험성이 낮은 경우 차량 주행을 계속하도록 제어하고,
    상기 위험성이 높으며, 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행할 예정인 경우,
    경고음 또는 경고문구를 출력하거나 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 회피할 수 있는 차량 경로를 제공하거나 주변 차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 전송하는 것을 특징으로 하는 차량 물튐 현상 대응 방법.
  20. 청구항 19에 있어서,
    상기 차량 제어를 수행하는 단계는,
    상기 위험성 파단 결과, 상기 위험성이 높으며, 상기 차량 물튐 현상이 발생할 지점을 자차가 주행하고 있는 경우,
    차량 자동 제어를 수행함을 알리는 차량 제어 메시지를 출력하고, 차량 물튐 현상으로 인한 위험성을 회피하기 위한 차량 제어를 수행하고, 주변차량으로 차량 물튐 현상에 의한 위험 정보를 전송하는 것을 특징으로 하는 차량 물튐 현상 대응 방법.
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