KR20210058350A - Apparatus for calculating distance between vehicles and method thereof - Google Patents
Apparatus for calculating distance between vehicles and method thereof Download PDFInfo
- Publication number
- KR20210058350A KR20210058350A KR1020190145684A KR20190145684A KR20210058350A KR 20210058350 A KR20210058350 A KR 20210058350A KR 1020190145684 A KR1020190145684 A KR 1020190145684A KR 20190145684 A KR20190145684 A KR 20190145684A KR 20210058350 A KR20210058350 A KR 20210058350A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- distance
- vehicle
- camera sensor
- calculating
- image
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/521—Depth or shape recovery from laser ranging, e.g. using interferometry; from the projection of structured light
-
- G06K9/00791—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2554/00—Input parameters relating to objects
- B60W2554/80—Spatial relation or speed relative to objects
- B60W2554/801—Lateral distance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Geometry (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 차량 간 거리 산출 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 차량에 장착된 카메라 센서를 이용하여 전방 차량까지의 거리를 산출하는 차량 간 거리 산출 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for calculating an inter-vehicle distance, and more particularly, to an apparatus and method for calculating an inter-vehicle distance to a vehicle in front using a camera sensor mounted on a vehicle.
자율 주행 차량이란 주행 시 외부정보 감지 및 처리기능을 통해 주변의 환경을 인식하여 주행 경로를 자체적으로 결정하고, 자체 동력을 이용하여 독립적으로 주행하는 차량을 말한다. 자율 주행 차량은 운전자가 조향휠, 가속페달 또는 브레이크 등을 조작하지 않아도, 주행 경로 상에 존재하는 장애물과의 충돌을 방지하고 도로의 형상에 따라 차속과 주행 방향을 조절하면서 스스로 목적지까지 주행할 수 있다. 예를 들어, 직선 도로에서는 가속을 수행하고, 곡선 도로에서는 도로의 곡률에 대응하여 주행 방향을 변경하면서 감속을 수행할 수 있다.An autonomous vehicle refers to a vehicle that independently determines a driving route by recognizing the surrounding environment through a function of detecting and processing external information during driving, and driving independently using its own power. Autonomous vehicles can travel to their destination by preventing collisions with obstacles on the driving path and adjusting the vehicle speed and driving direction according to the shape of the road, even if the driver does not operate the steering wheel, accelerator pedal, or brake. have. For example, acceleration may be performed on a straight road, and deceleration may be performed while changing a driving direction in response to a curvature of the road on a curved road.
이러한 자율 주행 차량에는 운전자의 주행을 보조하기 위한 복수의 운전자 지원 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance System)이 적용되고 있으며, 운전자 지원 시스템으로는 ACC(Adaptive Cruise Control), LDWS(Lane Departure Warning System), LKAS(Lane Keeping Assist System), HBA(High Beam Assist) 및 AEB(Autonomous Emergency Braking) 등이 있다.In such autonomous vehicles, a plurality of driver assistance systems (ADAS: Advanced Driver Assistance System) are applied to assist the driver's driving, and driver assistance systems include ACC (Adaptive Cruise Control), LDWS (Lane Departure Warning System), and There are Lane Keeping Assist System (LKAS), High Beam Assist (HBA), and Autonomous Emergency Braking (AEB).
한편, 자율 주행 기술에서 사용되는 센서들은 카메라(camera) 센서, 레이더(radar) 센서, 라이다(lidar) 센서 등이 있다. 그 중 카메라 센서는 데이터 처리가 쉽고 객체에 대한 검출이 용이하며 가격이 저렴하기 때문에 카메라 센서를 기반으로 차간 거리를 산출하는 선행 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 카메라 센서만으로 정확한 차간 거리를 추출하는데 어려움이 있으며, 정확도가 많이 떨어지는 한계를 갖는다. 또한, 카메라 두 대를 이용하는 스테레오 비전 기술을 활용하거나 다른 센서들과 융합하여 전방 객체에 대한 위치와 거리를 구하는 연구는 활발하지만 단일 카메라 센서 내지 단안 카메라 센서로 전방 객체와의 거리를 구하는 연구는 미흡한 실정이다.Meanwhile, sensors used in autonomous driving technology include a camera sensor, a radar sensor, and a lidar sensor. Among them, since the camera sensor is easy to process data, detects an object, and is inexpensive, prior studies are being conducted to calculate the distance between cars based on the camera sensor. However, there is a difficulty in extracting an accurate inter-vehicle distance with only the camera sensor, and the accuracy is very low. In addition, researches on obtaining the position and distance of a front object by utilizing stereo vision technology using two cameras or by fusion with other sensors are active, but studies on obtaining the distance to the front object with a single camera sensor or a monocular camera sensor are insufficient. Actually.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2017-0117855호(2017. 10. 24. 공개)에 개시되어 있다.The background technology of the present invention is disclosed in Korean Patent Application Publication No. 10-2017-0117855 (published on October 24, 2017).
본 발명의 일 측면에 따른 목적은 단안 카메라 센서의 전방 영상으로부터 검출되는 차선과 소실점을 기반으로 영상 내의 차선 폭을 획득하고, 기하학적 정보를 바탕으로 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 계산함으로써, 단안 카메라 센서를 사용할 경우에도 그 거리 정확도를 향상시킬 수 있는 차량 간 거리 산출 장치 및 방법을 제공하는 것이다.An object according to an aspect of the present invention is to obtain a lane width in an image based on a lane detected from a front image of a monocular camera sensor and a vanishing point, and calculate an inter-vehicle distance from the host vehicle to the vehicle in front based on geometric information, Even when a monocular camera sensor is used, an apparatus and method for calculating a distance between vehicles capable of improving the accuracy of the distance are provided.
본 발명의 일 측면에 따른 차량 간 거리 산출 장치는 자차량의 전방 영상을 촬영하는 카메라 센서, 및 상기 카메라 센서를 통해 촬영된 전방 영상으로부터 검출되는 차선을 토대로 차선 폭 정보를 획득하고, 상기 자차량에 설치된 카메라 센서의 위치 정보와 상기 획득된 차선 폭 정보를 미리 정의된 기하 모델에 적용하여 상기 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출하는 거리 산출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The vehicle-to-vehicle distance calculation apparatus according to an aspect of the present invention acquires lane width information based on a camera sensor for photographing a front image of an own vehicle, and a lane detected from a front image photographed through the camera sensor, and And a distance calculator configured to calculate an inter-vehicle distance from the host vehicle to a vehicle in front by applying the location information of the camera sensor installed in and the obtained lane width information to a predefined geometric model.
본 발명에 있어 상기 차선 폭 정보는, 상기 전방 차량의 차륜을 기준으로 하는 제1 차선 폭(L1)과, 상기 자차량의 보닛을 기준으로 하는 제2 차선 폭(L2)을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the lane width information includes a first lane width L1 based on a wheel of the front vehicle and a second lane width L2 based on the bonnet of the host vehicle. do.
본 발명에 있어 상기 카메라 센서의 위치 정보는, 지면을 기준으로 하는 상기 카메라 센서의 제1 높이(h1), 상기 자차량의 보닛을 기준으로 하는 상기 카메라 센서의 제2 높이(h2), 지면과 평행한 방향을 기준으로 상기 보닛으로부터 상기 카메라 센서까지의 제1 거리(b), 및 지면과 평행한 방향을 기준으로 상기 자차량의 최전단으로부터 상기 카메라 센서까지의 제2 거리(c)를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the location information of the camera sensor includes a first height h1 of the camera sensor based on the ground, a second height h2 of the camera sensor based on the bonnet of the host vehicle, and the ground. It includes a first distance (b) from the bonnet to the camera sensor based on a parallel direction, and a second distance (c) from the front end of the host vehicle to the camera sensor based on a direction parallel to the ground. Characterized in that.
본 발명에 있어 상기 거리 산출부는, 상기 자차량의 최전단으로부터, 상기 자차량의 종방향을 기준으로 상기 자차량의 보닛에 의해 형성되는 상기 카메라 센서의 사각지대의 종단 지점까지의 거리(a)와, 상기 종단 지점으로부터 상기 전방 차량의 차륜까지의 거리(dimage)를 상기 기하 모델을 토대로 산출한 후, 상기 산출된 거리(a, dimage)와 상기 전방 차량의 제원 정보를 이용하여 상기 차간 거리(dreal)로서 상기 자차량의 최전단으로부터 상기 전방 차량의 최후단까지의 거리를 산출하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the distance calculation unit is a distance from the foremost end of the host vehicle to the end point of the blind spot of the camera sensor formed by the bonnet of the host vehicle based on the longitudinal direction of the host vehicle (a) And, after calculating the distance (d image ) from the terminal point to the wheel of the front vehicle based on the geometric model, the distance between the vehicles using the calculated distance (a, d image ) and the specification information of the front vehicle It is characterized in that the distance from the frontmost end of the host vehicle to the rearmost end of the front vehicle is calculated as a distance (d real ).
본 발명에 있어 상기 거리 산출부는, 상기 기하 모델을 토대로, 상기 제1 및 제2 높이(h1, h2)와 상기 제1 및 제2 거리(b, c)를 이용하여 상기 거리(a)를 산출하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the distance calculation unit calculates the distance (a) using the first and second heights (h1, h2) and the first and second distances (b, c) based on the geometric model. Characterized in that.
본 발명에 있어 상기 거리 산출부는, 상기 기하 모델을 토대로, 상기 제1 및 제2 차선 폭(L1, L2)을 이용하여, 상기 종단 지점에서 지면으로부터 상기 카메라 센서와 상기 전방 차량의 차륜을 연결하는 제1 직선까지의 높이(l)를 산출하고, 상기 거리(a), 상기 제2 거리(c) 및 상기 제1 높이(h1)를 이용하여, 상기 카메라 센서와 상기 종단 지점을 연결하는 제2 직선이 지면과 수직인 직선과 이루는 제1 각도(θ)를 산출하며, 상기 제1 각도(θ), 상기 거리(a), 상기 제2 거리(c) 및 상기 제1 높이(h1)를 이용하여, 상기 제1 직선 및 상기 제2 직선이 이루는 제2 각도(α)를 산출한 후, 상기 높이(l), 상기 제1 각도(θ) 및 상기 제2 각도(α)를 이용하여 상기 거리(dimage)를 산출하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the distance calculation unit connects the camera sensor and the wheel of the front vehicle from the ground at the end point by using the first and second lane widths L1 and L2 based on the geometric model. A second connecting the camera sensor and the end point by calculating the height (l) to the first straight line, and using the distance (a), the second distance (c), and the first height (h1) Calculate a first angle (θ) formed by a straight line perpendicular to the ground, and use the first angle (θ), the distance (a), the second distance (c), and the first height (h1) Thus, after calculating the second angle α formed by the first straight line and the second straight line, the distance is determined by using the height l, the first angle θ, and the second angle α. It is characterized in that (d image) is calculated.
본 발명에 있어 상기 거리 산출부는, 상기 거리(a) 및 상기 거리(dimage)를 합산한 값에서 상기 전방 차량의 제원 정보로서 리어 오버행(rear overhang) 길이(dOH)를 감산하여 상기 차간 거리(dreal)를 산출하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the distance calculation unit subtracts a rear overhang length (d OH ) as the specification information of the front vehicle from the sum of the distance (a) and the distance (d image ), and the inter-vehicle distance It is characterized by calculating (d real ).
본 발명에 있어 상기 카메라 센서는 단안 카메라 센서인 것을 특징으로 한다.In the present invention, the camera sensor is a monocular camera sensor.
본 발명은 상기 거리 산출부를 통해 산출된 차간 거리를 기반으로 상기 자차량에 적용된 운전 보조 시스템(DAS: Driver Assistance System)의 동작을 제어하는 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention is characterized in that it further comprises a control unit for controlling an operation of a driver assistance system (DAS) applied to the own vehicle based on the inter-vehicle distance calculated through the distance calculation unit.
본 발명의 일 측면에 따른 차량 간 거리 산출 방법은 거리 산출부가, 자차량의 전방 영상을 촬영하는 카메라 센서를 통해 전방 영상을 획득하는 단계, 상기 거리 산출부가, 상기 전방 영상으로부터 검출되는 차선을 토대로 차선 폭 정보를 획득하는 단계, 및 상기 거리 산출부가, 상기 자차량에 설치된 카메라 센서의 위치 정보와 상기 획득된 차선 폭 정보를 미리 정의된 기하 모델에 적용하여 상기 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the method for calculating a distance between vehicles according to an aspect of the present invention, the distance calculating unit obtains a front image through a camera sensor for capturing a front image of the own vehicle, and the distance calculating unit is based on a lane detected from the front image. Acquiring lane width information, and the distance calculating unit applies the position information of the camera sensor installed in the host vehicle and the obtained lane width information to a predefined geometric model, and the inter-vehicle distance from the host vehicle to the vehicle in front It characterized in that it comprises the step of calculating.
본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 카메라 센서의 전방 영상으로부터 검출되는 차선과 소실점을 기반으로 영상 내의 차선 폭을 획득하고, 소정의 기하 모델을 기반으로 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 계산함으로써, 단안 카메라 센서를 사용할 경우에도 그 거리 정확도를 향상시킬 수 있으며, 산출된 차간 거리를 자율 주행 제어에 활용함으로써 자율 주행 제어의 정확도를 향상시킬 수 있다.According to an aspect of the present invention, the present invention obtains a lane width in an image based on a lane detected from a front image of a camera sensor and a vanishing point, and calculates the inter-vehicle distance from the own vehicle to the vehicle in front based on a predetermined geometric model. By calculating, even when a monocular camera sensor is used, the accuracy of the distance can be improved, and the accuracy of the autonomous driving control can be improved by utilizing the calculated inter-vehicle distance for autonomous driving control.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 간 거리 산출 장치를 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 간 거리 산출 장치에서 차간 거리를 산출하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 간 거리 산출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a block diagram illustrating an apparatus for calculating a distance between vehicles according to an embodiment of the present invention.
2 and 3 are exemplary views illustrating a process of calculating an inter-vehicle distance in the apparatus for calculating an inter-vehicle distance according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a method of calculating a distance between vehicles according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 차량 간 거리 산출 장치 및 방법의 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, an embodiment of an apparatus and method for calculating an inter-vehicle distance according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In this process, the thickness of the lines or the size of components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of description. In addition, terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or custom of users or operators. Therefore, definitions of these terms should be made based on the contents throughout the present specification.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 간 거리 산출 장치를 설명하기 위한 블록구성도이고, 도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 간 거리 산출 장치에서 차간 거리를 산출하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.1 is a block diagram illustrating an apparatus for calculating an inter-vehicle distance according to an embodiment of the present invention, and FIGS. 2 and 3 are for calculating an inter-vehicle distance in an inter-vehicle distance calculating apparatus according to an embodiment of the present invention. It is an exemplary diagram for explaining the process.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 간 거리 산출 장치는 카메라 센서(100), 거리 산출부(200) 및 제어부(300)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, an apparatus for calculating a distance between vehicles according to an embodiment of the present invention may include a
카메라 센서(100)는 자차량의 전방 영상을 촬영하여 후술하는 거리 산출부(200)로 전달할 수 있다. 카메라 센서(100)는 자차량 내부의 윈드쉴드 상단에 설치되어 자차량의 전방 영상을 촬영하는 전방 카메라 센서일 수 있으며, 단안 카메라 센서일 수 있다.The
거리 산출부(200)는 카메라 센서(100)를 통해 촬영된 전방 영상을 토대로 전방 차량까지의 차간 거리를 산출할 수 있다. 실시예의 이해를 돕기 위해 거리 산출부(200) 및 후술하는 제어부(300)를 분리된 구성으로 설명하지만, 본 실시예의 거리 산출부(200)의 기능은 제어부(300)에 통합되어 구현될 수도 있다. 이러한 거리 산출부(200) 및 제어부(300)는 각종 데이터의 처리 및 연산을 수행하는 프로세서 또는 SoC(system on chip)로 구현될 수 있으며, 다른 구성요소들로부터 수신된 인스트럭션(instruction) 또는 데이터를 메모리에 로드(load)하여 처리하고, 다양한 데이터를 메모리에 저장하도록 설계될 수 있다.The
거리 산출부(200)가 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출하는 과정을 구체적으로 설명한다.A process in which the
본 실시예에서 거리 산출부(200)는 카메라 센서(100)를 통해 촬영된 전방 영상으로부터 검출되는 차선을 토대로 차선 폭 정보를 획득하고, 자차량에 설치된 카메라 센서(100)의 위치 정보와 상기 획득된 차선 폭 정보를 미리 정의된 기하 모델에 적용하여 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출할 수 있다. 여기서, 차선 폭 정보는 전방 차량의 차륜을 기준으로 하는 제1 차선 폭(L1)과, 자차량의 보닛을 기준으로 하는 제2 차선 폭(L2)을 포함할 수 있다.In this embodiment, the
도 2는 카메라 센서(100)를 통해 촬영된 전방 영상으로부터 차선 폭 정보가 획득되는 과정의 예시를 보이고 있다. 전방 영상으로부터 좌측 차선 및 우측 차선이 검출되고, 검출된 좌측 차선 및 우측 차선이 만나는 지점은 소실점을 형성한다.2 shows an example of a process of obtaining lane width information from a front image captured through the
전방 영상에서, 제1 차선 폭(L1)은 전방 차량의 차륜(후륜)과 지면이 접하는 지점을 기준으로 좌측 차선 및 우측 차선 간의 거리를 의미하며, 제2 차선 폭(L2)은 자차량의 보닛(B, 예: 전방 영상에서 보닛 최상단)을 기준으로 좌측 차선 및 우측 차선 간의 거리를 의미한다. 제1 차선 폭(L1) 및 제2 차선 폭(L2)은 전방 영상에서의 거리값을 가지므로 제1 차선 폭(L1)의 값은 제2 차선 폭(L2)의 값보다 작은 값을 갖게 된다. 도 2에서 높이(H1)는 제1 차선 폭(L1) 및 제2 차선 폭(L2) 간의 수직 거리를 의미하고, 높이(H2)는 소실점으로부터 제1 차선 폭(L1)이 형성하는 직선까지의 수직 거리를 의미한다. 카메라 센서(100)를 통해 촬영된 전방 영상으로부터 상기한 차선 폭(L1, L2)과 높이(H1, H2)를 산출하기 위한 영상 처리 알고리즘이 거리 산출부(200)에 미리 정의되어 있을 수 있다(또한, 후술하는 전방 차량의 리어 오버행(rear overhang) 길이(dOH) 또한 상기의 영상 처리 알고리즘을 통해 획득될 수 있다).In the front image, the first lane width (L1) refers to the distance between the left and right lanes based on the point where the wheel (rear wheel) of the vehicle in front and the ground contact, and the second lane width (L2) is the bonnet of the own vehicle. It means the distance between the left and right lanes based on (B, e.g., the top of the bonnet in the front image). Since the first lane width L1 and the second lane width L2 have distance values in the front image, the value of the first lane width L1 is smaller than the value of the second lane width L2. . In FIG. 2, the height H1 means the vertical distance between the first lane width L1 and the second lane width L2, and the height H2 is from the vanishing point to the straight line formed by the first lane width L1. Means the vertical distance. An image processing algorithm for calculating the lane widths L1 and L2 and the heights H1 and H2 from the front image captured through the
전술한 과정을 통해 차선 폭 정보가 획득되면, 거리 산출부(200)는 자차량에 설치된 카메라 센서(100)의 위치 정보와 차선 폭 정보를 미리 정의된 기하 모델에 적용하여 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출할 수 있다. 도 3은 본 실시예의 이해를 돕기 위해 기하 모델을 도식화하여 나타내고 있으며, 구체적인 수학식은 후술하는 수학식 2 내지 6을 따른다. 도 3을 참조할 때, 기하 모델에 고려되는 카메라 센서(100)의 위치 정보는, 지면을 기준으로 하는 카메라 센서(100)의 제1 높이(h1), 자차량의 보닛을 기준으로 하는 카메라 센서(100)의 제2 높이(h2), 지면과 평행한 방향을 기준으로 보닛으로부터 카메라 센서(100)까지의 제1 거리(b), 및 지면과 평행한 방향을 기준으로 자차량의 최전단으로부터 카메라 센서(100)까지의 제2 거리(c)를 포함할 수 있다.When the lane width information is obtained through the above-described process, the
도 3에 도시된 것과 같이 본 실시예에서 최종적으로 산출되는 차간 거리(dreal)는 자차량의 최전단(예: 전방 범퍼)으로부터 전방 차량의 최후단(예: 후방 범퍼)까지의 거리이며, 이와 같은 차간 거리(dreal)를 산출하기 위해 본 실시예에서는 세 개의 거리 파라미터, 즉 거리(a), 거리(dimage), 및 전방 차량의 제원 정보로서 리어 오버행(rear overhang) 길이(dOH)를 채용한다.As shown in FIG. 3, the inter-vehicle distance d real finally calculated in this embodiment is the distance from the frontmost end of the own vehicle (eg, front bumper) to the rearmost end of the front vehicle (eg, rear bumper), In order to calculate such an inter-vehicle distance (d real ), in this embodiment, three distance parameters, namely, distance (a), distance (d image ), and rear overhang length (d OH ) Is employed.
거리(a)는 자차량의 최전단으로부터, 자차량의 종방향을 기준으로 자차량의 보닛에 의해 형성되는 카메라 센서(100)의 사각지대의 종단 지점(도 3의 P, 자차량의 종방향을 기준으로 카메라 센서(100)의 사각지대의 최전단 지점으로 표현될 수도 있다)까지의 거리를 의미한다. 거리(dimage)는 전술한 종단 지점으로부터 전방 차량의 차륜(후륜)까지의 거리를 의미한다. 상기와 같은 거리(a) 및 거리(dimage)의 정의에 따를 때, 본 실시예의 차간 거리는 거리(a) 및 거리(dimage)를 합산한 값에서 전방 차량의 리어 오버행(rear overhang) 길이(dOH)를 감산하여 산출될 수 있다. 이를 수학식으로 표현하면 하기 수학식 1과 같다.The distance (a) is the end point of the blind spot of the
[수학식 1] [ Equation 1 ]
이제, 수학식 1의 인자인 거리(a) 및 거리(dimage)를 산출하는 과정을 구체적으로 설명한다.Now, the process of calculating the distance (a) and the distance (d image ), which are factors of
먼저, 거리 산출부(200)는 기하 모델을 토대로, 제1 및 제2 높이(h1, h2)와 제1 및 제2 거리(b, c)를 이용하여 거리(a)를 산출할 수 있다. 현재 자차량에 설치된 카메라 센서(100)의 위치 정보는 거리 산출부(200)에 미리 저장되어 있을 수 있다. 도 3을 참조하여 비례식을 이용하면, 거리(a)는 하기 수학식 2에 따라 산출될 수 있다.First, the
[수학식 2] [ Equation 2 ]
다음으로, 거리(dimage)를 산출하는 과정은, 기하 모델을 토대로, 도 3에서 높이(l)를 산출하는 과정, 제1 각도(θ)를 산출하는 과정, 제2 각도(α)를 산출하는 과정 및 거리(dimage)를 산출하는 과정으로 이루어질 수 있다.Next, the process of calculating the distance (d image ) is the process of calculating the height (l) in FIG. 3 based on the geometric model, the process of calculating the first angle (θ), and calculating the second angle (α). It may consist of a process of doing and a process of calculating a distance (d image).
구체적으로, 거리 산출부(200)는 제1 및 제2 차선 폭(L1, L2)을 이용하여, 종단 지점에서 지면으로부터 카메라 센서(100)와 전방 차량의 차륜을 연결하는 제1 직선까지의 높이(l)를 산출할 수 있다. 전방 영상으로부터 획득된 제2 차선 폭(L2)이 제1 높이(h1)에 대응되고, 제2 차선 폭(L2) 및 제1 차선 폭(L1) 간의 차이가 상기의 높이(l)에 대응되는 비례 관계를 고려할 때, 높이(l)는 하기 수학식 3에 따라 산출될 수 있다.Specifically, the
[수학식 3] [ Equation 3 ]
그리고, 거리 산출부(200)는 거리(a), 제2 거리(c) 및 제1 높이(h1)를 이용하여, 카메라 센서(100)와 종단 지점을 연결하는 제2 직선이 지면과 수직인 직선과 이루는 제1 각도(θ)를 산출할 수 있다. 도 3을 참조할 때, 제1 각도(θ)는 하기 수학식 4에 따라 산출될 수 있다.And, the
[수학식 4] [ Equation 4 ]
그리고, 거리 산출부(200)는 제1 각도(θ), 거리(a), 제2 거리(c) 및 제1 높이(h1)를 이용하여, 제1 직선 및 제2 직선이 이루는 제2 각도(α)를 산출할 수 있다. 도 3을 참조할 때, 제2 각도(α)는 하기 수학식 5에 따라 산출될 수 있다.In addition, the
[수학식 5] [ Equation 5 ]
마지막으로, 거리 산출부(200)는 높이(l), 제1 각도(θ) 및 제2 각도(α)를 이용하여 거리(dimage)를 산출할 수 있다. 도 3을 참조할 때, 거리(dimage)는 하기 수학식 6에 따라 산출될 수 있다. Finally, the distance calculator 200 may calculate the distance d image using the height l, the first angle θ, and the second angle α. Referring to FIG. 3, the distance d image may be calculated according to Equation 6 below.
[수학식 6] [ Equation 6 ]
전술한 과정을 통해 거리(a) 및 거리(dimage)가 산출되면, 전술한 수학식 1에 따라 최종적인 차간 거리(dreal)가 산출될 수 있다.When the distance a and the distance d image are calculated through the above-described process, the final inter-vehicle distance d real may be calculated according to
하기 표 1 및 2는 각각 카메라 센서(100)를 통해 촬영한 전방 영상으로부터 획득된 값, 및 실측값과의 오차율을 나타낸 실험데이터이다. 표 1 및 표 2를 통해, 본 실시예에 따른 차간 거리 검출 방식의 오차율은 0% ~ 5% 범위로 신뢰도가 높은 것을 확인할 수 있다.Tables 1 and 2 below are experimental data showing values obtained from a front image captured through the
[표 1] [ Table 1 ]
[표 2] [ Table 2 ]
한편, 본 실시예는 도 1에 도시된 것과 같이 거리 산출부(200)를 통해 산출된 차간 거리를 기반으로 자차량에 적용된 운전 보조 시스템(DAS: Driver Assistance System)의 동작을 제어하는 제어부(300)를 더 포함할 수도 있다. 운전 보조 시스템은 차간 거리를 그 제어 인자로 활용하는 다양한 시스템을 의미할 수 있으며, ACC(Adaptive Cruise Control), AEB(Autonomous Emergency Braking), LKAS(Lane Keeping Assist System) 및 HDA(Highway Driving Assist) 등을 포함할 수 있다.Meanwhile, in the present embodiment, as shown in FIG. 1, a
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 간 거리 산출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 4를 참조하여 본 실시예에 따른 차량 간 거리 산출 방법을 설명하며, 앞서 설명한 내용과 중복되는 내용은 생략하고 그 시계열적인 구성을 중심으로 설명한다.4 is a flowchart illustrating a method of calculating a distance between vehicles according to an embodiment of the present invention. A method of calculating the distance between vehicles according to the present embodiment will be described with reference to FIG. 4, and descriptions will be made focusing on the time-series configuration, omitting the content overlapping with the previously described content.
먼저, 거리 산출부(200)는 자차량의 전방 영상을 촬영하는 카메라 센서(100)를 통해 전방 영상을 획득한다(S100).First, the
이어서, 거리 산출부(200)는 전방 영상으로부터 검출되는 차선을 토대로 차선 폭 정보를 획득한다(S200).Subsequently, the
이어서, 거리 산출부(200)는 자차량에 설치된 카메라 센서(100)의 위치 정보와 차선 폭 정보를 미리 정의된 기하 모델에 적용하여 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출한다(S300).Subsequently, the
전술한 차선 폭 정보는 전방 차량의 차륜을 기준으로 하는 제1 차선 폭과(L1), 자차량의 보닛을 기준으로 하는 제2 차선 폭(L2)을 포함할 수 있다. 또한, 카메라 센서(100)의 위치 정보는 지면을 기준으로 하는 카메라 센서(100)의 제1 높이(h1), 자차량의 보닛을 기준으로 하는 카메라 센서(100)의 제2 높이(h2), 지면과 평행한 방향을 기준으로 보닛으로부터 카메라 센서(100)까지의 제1 거리(b), 및 지면과 평행한 방향을 기준으로 자차량의 최전단으로부터 카메라 센서(100)까지의 제2 거리(c)를 포함할 수 있다.The above-described lane width information may include a first lane width L1 based on a wheel of a vehicle in front and a second lane width L2 based on a bonnet of the host vehicle. In addition, the location information of the
이에 따라, S300 단계에서 거리 산출부(200)는 자차량의 최전단으로부터, 자차량의 종방향을 기준으로 자차량의 보닛에 의해 형성되는 카메라 센서(100)의 사각지대의 종단 지점까지의 거리(a)와, 종단 지점으로부터 전방 차량의 차륜까지의 거리(dimage)를 기하 모델을 토대로 산출한 후, 산출된 거리(a, dimage)와 전방 차량의 제원 정보를 이용하여 차간 거리로서 자차량의 최전단으로부터 전방 차량의 최후단까지의 거리를 산출한다.Accordingly, in step S300, the
S300 단계를 보다 구체적으로 설명하면, 거리 산출부(200)는 기하 모델을 토대로, 제1 및 제2 높이(h1, h2)와 제1 및 제2 거리(b, c)를 이용하여 거리(a)를 산출한다.To describe the step S300 in more detail, the
또한, S300 단계에서 거리 산출부(200)는 기하 모델을 토대로, 제1 및 제2 차선 폭(L1, L2)을 이용하여, 종단 지점에서 지면으로부터 카메라 센서(100)와 전방 차량의 차륜을 연결하는 제1 직선까지의 높이(l)를 산출하고, 거리(a), 제2 거리(c) 및 제1 높이(h1)를 이용하여, 카메라 센서(100)와 종단 지점을 연결하는 제2 직선이 지면과 수직인 직선과 이루는 제1 각도(θ)를 산출하며, 제1 각도(θ), 거리(a), 제2 거리(c) 및 제1 높이(h1)를 이용하여, 제1 직선 및 제2 직선이 이루는 제2 각도(α)를 산출한 후, 높이(l), 제1 각도(θ) 및 제2 각도(α)를 이용하여 거리(dimage)를 산출한다.In addition, in step S300, the
S300 단계에서, 최종적으로 거리 산출부(200)는 거리(a) 및 거리(dimage)를 합산한 값에서 전방 차량의 제원 정보로서 리어 오버행(rear overhang) 길이(dOH)를 감산하여 차간 거리를 산출한다.In step S300, the
S300 단계 이후, 도 4에 도시된 것과 같이 차간 거리를 기반으로 제어부(300)가 자차량에 적용된 운전 보조 시스템의 동작을 제어하는 S400 단계가 더 수행될 수도 있다.After step S300, step S400 in which the
이와 같이 본 실시예는 카메라 센서(100)의 전방 영상으로부터 검출되는 검출된 차선과 소실점을 기반으로 영상 내의 차선 폭을 획득하고, 소정의 기하 모델을 기반으로 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 계산함으로써, 단안 카메라 센서(100)를 사용할 경우에도 그 거리 정확도를 향상시킬 수 있으며, 산출된 차간 거리를 자율 주행 제어에 활용함으로써 자율 주행 제어의 정확도를 향상시킬 수 있다.As described above, the present embodiment acquires the lane width in the image based on the detected lane and vanishing point detected from the front image of the
본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.The implementations described herein may be implemented in, for example, a method or process, an apparatus, a software program, a data stream or a signal. Although discussed only in the context of a single form of implementation (eg, only as a method), the implementation of the discussed features may also be implemented in other forms (eg, an apparatus or program). The device may be implemented with appropriate hardware, software and firmware. The method may be implemented in an apparatus such as a processor, which generally refers to a processing device including, for example, a computer, a microprocessor, an integrated circuit or a programmable logic device, or the like. Processors also include communication devices such as computers, cell phones, personal digital assistants (“PDAs”) and other devices that facilitate communication of information between end-users.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, this is only exemplary, and those of ordinary skill in the art to which the present technology pertains, various modifications and other equivalent embodiments are possible. I will understand. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the following claims.
100: 카메라 센서
200: 거리 산출부
300: 제어부100: camera sensor
200: distance calculation unit
300: control unit
Claims (17)
상기 카메라 센서를 통해 촬영된 전방 영상으로부터 검출되는 차선을 토대로 차선 폭 정보를 획득하고, 상기 자차량에 설치된 카메라 센서의 위치 정보와 상기 획득된 차선 폭 정보를 미리 정의된 기하 모델에 적용하여 상기 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출하는 거리 산출부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 장치.
A camera sensor for photographing a front image of the own vehicle; And
Lane width information is obtained based on the lane detected from the front image captured by the camera sensor, and the position information of the camera sensor installed in the host vehicle and the obtained lane width information are applied to a predefined geometric model to A distance calculating unit that calculates an inter-vehicle distance from the vehicle to the vehicle in front;
Vehicle-to-vehicle distance calculation device comprising a.
상기 차선 폭 정보는, 상기 전방 차량의 차륜을 기준으로 하는 제1 차선 폭(L1)과, 상기 자차량의 보닛을 기준으로 하는 제2 차선 폭(L2)을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 장치.
The method of claim 1,
The lane width information includes a first lane width (L1) based on a wheel of the vehicle in front and a second lane width (L2) based on a bonnet of the host vehicle. Output device.
상기 카메라 센서의 위치 정보는, 지면을 기준으로 하는 상기 카메라 센서의 제1 높이(h1), 상기 자차량의 보닛을 기준으로 하는 상기 카메라 센서의 제2 높이(h2), 지면과 평행한 방향을 기준으로 상기 보닛으로부터 상기 카메라 센서까지의 제1 거리(b), 및 지면과 평행한 방향을 기준으로 상기 자차량의 최전단으로부터 상기 카메라 센서까지의 제2 거리(c)를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 장치.
The method of claim 2,
The location information of the camera sensor includes a first height h1 of the camera sensor based on the ground, a second height h2 of the camera sensor based on the bonnet of the host vehicle, and a direction parallel to the ground. It characterized in that it comprises a first distance (b) from the bonnet to the camera sensor as a reference, and a second distance (c) from the front end of the host vehicle to the camera sensor based on a direction parallel to the ground. A device for calculating the distance between vehicles.
상기 거리 산출부는,
상기 자차량의 최전단으로부터, 상기 자차량의 종방향을 기준으로 상기 자차량의 보닛에 의해 형성되는 상기 카메라 센서의 사각지대의 종단 지점까지의 거리(a)와, 상기 종단 지점으로부터 상기 전방 차량의 차륜까지의 거리(dimage)를 상기 기하 모델을 토대로 산출한 후, 상기 산출된 거리(a, dimage)와 상기 전방 차량의 제원 정보를 이용하여 상기 차간 거리(dreal)로서 상기 자차량의 최전단으로부터 상기 전방 차량의 최후단까지의 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 장치.
The method of claim 3,
The distance calculation unit,
The distance (a) from the foremost end of the host vehicle to the end point of the blind spot of the camera sensor formed by the bonnet of the host vehicle based on the longitudinal direction of the host vehicle, and the front vehicle from the end point After calculating the distance (d image ) to the wheel of the vehicle based on the geometric model, using the calculated distance (a, d image ) and the specification information of the vehicle in front of the vehicle as the distance between the vehicles (d real ) An inter-vehicle distance calculating device, characterized in that calculating a distance from the frontmost end of the vehicle to the rearmost end of the front vehicle.
상기 거리 산출부는, 상기 기하 모델을 토대로,
상기 제1 및 제2 높이(h1, h2)와 상기 제1 및 제2 거리(b, c)를 이용하여 상기 거리(a)를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 장치.
The method of claim 4,
The distance calculation unit, based on the geometric model,
An apparatus for calculating a distance between vehicles, comprising calculating the distance (a) by using the first and second heights (h1, h2) and the first and second distances (b, c).
상기 거리 산출부는, 상기 기하 모델을 토대로,
상기 제1 및 제2 차선 폭(L1, L2)을 이용하여, 상기 종단 지점에서 지면으로부터 상기 카메라 센서와 상기 전방 차량의 차륜을 연결하는 제1 직선까지의 높이(l)를 산출하고,
상기 거리(a), 상기 제2 거리(c) 및 상기 제1 높이(h1)를 이용하여, 상기 카메라 센서와 상기 종단 지점을 연결하는 제2 직선이 지면과 수직인 직선과 이루는 제1 각도(θ)를 산출하며,
상기 제1 각도(θ), 상기 거리(a), 상기 제2 거리(c) 및 상기 제1 높이(h1)를 이용하여, 상기 제1 직선 및 상기 제2 직선이 이루는 제2 각도(α)를 산출한 후,
상기 높이(l), 상기 제1 각도(θ) 및 상기 제2 각도(α)를 이용하여 상기 거리(dimage)를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 장치.
The method of claim 5,
The distance calculation unit, based on the geometric model,
Using the first and second lane widths L1 and L2, a height l from the ground to a first straight line connecting the camera sensor and the wheel of the vehicle in front is calculated from the end point,
Using the distance (a), the second distance (c), and the first height (h1), a first angle formed by a second straight line connecting the camera sensor and the end point with a straight line perpendicular to the ground ( θ),
Using the first angle (θ), the distance (a), the second distance (c), and the first height (h1), a second angle (α) formed by the first straight line and the second straight line After calculating
The distance calculation device between vehicles, characterized in that the distance (d image ) is calculated using the height (l), the first angle (θ), and the second angle (α).
상기 거리 산출부는,
상기 거리(a) 및 상기 거리(dimage)를 합산한 값에서 상기 전방 차량의 제원 정보로서 리어 오버행(rear overhang) 길이(dOH)를 감산하여 상기 차간 거리(dreal)를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 장치.
The method of claim 6,
The distance calculation unit,
The distance (d real ) is calculated by subtracting the rear overhang length (d OH ) as the specification information of the front vehicle from the sum of the distance (a) and the distance (d image ). A device for calculating the distance between vehicles.
상기 카메라 센서는 단안 카메라 센서인 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 장치.
The method of claim 1,
The camera sensor is a vehicle distance calculation device, characterized in that the monocular camera sensor.
상기 거리 산출부를 통해 산출된 차간 거리를 기반으로 상기 자차량에 적용된 운전 보조 시스템(DAS: Driver Assistance System)의 동작을 제어하는 제어부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 장치.
The method of claim 1,
And a control unit for controlling an operation of a driver assistance system (DAS) applied to the own vehicle based on the inter-vehicle distance calculated through the distance calculating unit.
상기 거리 산출부가, 상기 전방 영상으로부터 검출되는 차선을 토대로 차선 폭 정보를 획득하는 단계; 및
상기 거리 산출부가, 상기 자차량에 설치된 카메라 센서의 위치 정보와 상기 획득된 차선 폭 정보를 미리 정의된 기하 모델에 적용하여 상기 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 방법.
Obtaining, by a distance calculating unit, a front image through a camera sensor that photographs a front image of the own vehicle;
Obtaining, by the distance calculating unit, lane width information based on the lane detected from the front image; And
Calculating an inter-vehicle distance from the host vehicle to a front vehicle by applying the position information of the camera sensor installed in the host vehicle and the obtained lane width information to a predefined geometric model, by the distance calculating unit;
Vehicle-to-vehicle distance calculation method comprising a.
상기 차선 폭 정보는, 상기 전방 차량의 차륜을 기준으로 하는 제1 차선 폭(L1)과, 상기 자차량의 보닛을 기준으로 하는 제2 차선 폭(L2)을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 방법.
The method of claim 10,
The lane width information includes a first lane width (L1) based on a wheel of the vehicle in front and a second lane width (L2) based on a bonnet of the host vehicle. Calculation method.
상기 카메라 센서의 위치 정보는, 지면을 기준으로 하는 상기 카메라 센서의 제1 높이(h1), 상기 자차량의 보닛을 기준으로 하는 상기 카메라 센서의 제2 높이(h2), 지면과 평행한 방향을 기준으로 상기 보닛으로부터 상기 카메라 센서까지의 제1 거리(b), 및 지면과 평행한 방향을 기준으로 상기 자차량의 최전단으로부터 상기 카메라 센서까지의 제2 거리(c)를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 방법.
The method of claim 11,
The location information of the camera sensor includes a first height h1 of the camera sensor based on the ground, a second height h2 of the camera sensor based on the bonnet of the host vehicle, and a direction parallel to the ground. It characterized in that it comprises a first distance (b) from the bonnet to the camera sensor as a reference, and a second distance (c) from the front end of the host vehicle to the camera sensor based on a direction parallel to the ground. How to calculate the distance between vehicles.
상기 산출하는 단계에서, 상기 거리 산출부는,
상기 자차량의 최전단으로부터, 상기 자차량의 종방향을 기준으로 상기 자차량의 보닛에 의해 형성되는 상기 카메라 센서의 사각지대의 종단 지점까지의 거리(a)와, 상기 종단 지점으로부터 상기 전방 차량의 차륜까지의 거리(dimage)를 상기 기하 모델을 토대로 산출한 후, 상기 산출된 거리(a, dimage)와 상기 전방 차량의 제원 정보를 이용하여 상기 차간 거리(dreal)로서 상기 자차량의 최전단으로부터 상기 전방 차량의 최후단까지의 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 방법.
The method of claim 12,
In the calculating step, the distance calculating unit,
The distance (a) from the foremost end of the host vehicle to the end point of the blind spot of the camera sensor formed by the bonnet of the host vehicle based on the longitudinal direction of the host vehicle, and the front vehicle from the end point After calculating the distance (d image ) to the wheel of the vehicle based on the geometric model, using the calculated distance (a, d image ) and the specification information of the vehicle in front of the vehicle as the distance between the vehicles (d real ) And calculating the distance from the frontmost end of the vehicle to the rearmost end of the vehicle in front of the vehicle.
상기 산출하는 단계에서, 상기 거리 산출부는, 상기 기하 모델을 토대로,
상기 제1 및 제2 높이(h1, h2)와 상기 제1 및 제2 거리(b, c)를 이용하여 상기 거리(a)를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 방법.
The method of claim 13,
In the calculating step, the distance calculating unit, based on the geometric model,
The distance (a) is calculated using the first and second heights (h1, h2) and the first and second distances (b, c).
상기 산출하는 단계에서, 상기 거리 산출부는, 상기 기하 모델을 토대로,
상기 제1 및 제2 차선 폭(L1, L2)을 이용하여, 상기 종단 지점에서 지면으로부터 상기 카메라 센서와 상기 전방 차량의 차륜을 연결하는 제1 직선까지의 높이(l)를 산출하고,
상기 거리(a), 상기 제2 거리(c) 및 상기 제1 높이(h1)를 이용하여, 상기 카메라 센서와 상기 종단 지점을 연결하는 제2 직선이 지면과 수직인 직선과 이루는 제1 각도(θ)를 산출하며,
상기 제1 각도(θ), 상기 거리(a), 상기 제2 거리(c) 및 상기 제1 높이(h1)를 이용하여, 상기 제1 직선 및 상기 제2 직선이 이루는 제2 각도(α)를 산출한 후,
상기 높이(l), 상기 제1 각도(θ) 및 상기 제2 각도(α)를 이용하여 상기 거리(dimage)를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 방법.
The method of claim 14,
In the calculating step, the distance calculating unit, based on the geometric model,
Using the first and second lane widths L1 and L2, a height l from the ground to a first straight line connecting the camera sensor and the wheel of the vehicle in front is calculated from the end point,
Using the distance (a), the second distance (c), and the first height (h1), a first angle formed by a second straight line connecting the camera sensor and the end point with a straight line perpendicular to the ground ( θ),
Using the first angle (θ), the distance (a), the second distance (c), and the first height (h1), a second angle (α) formed by the first straight line and the second straight line After calculating
The distance (d image ) is calculated using the height (l), the first angle (θ) and the second angle (α).
상기 산출하는 단계에서, 상기 거리 산출부는,
상기 거리(a) 및 상기 거리(dimage)를 합산한 값에서 상기 전방 차량의 제원 정보로서 리어 오버행(rear overhang) 길이(dOH)를 감산하여 상기 차간 거리(dreal)를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 방법.
The method of claim 15,
In the calculating step, the distance calculating unit,
The distance (d real ) is calculated by subtracting the rear overhang length (d OH ) as the specification information of the front vehicle from the sum of the distance (a) and the distance (d image ). How to calculate the distance between vehicles.
제어부가, 상기 산출된 차간 거리를 기반으로 상기 자차량에 적용된 운전 보조 시스템(DAS: Driver Assistance System)의 동작을 제어하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 간 거리 산출 방법.The method of claim 10,
Controlling, by a controller, an operation of a driver assistance system (DAS) applied to the own vehicle based on the calculated distance between vehicles.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190145684A KR102259603B1 (en) | 2019-11-14 | 2019-11-14 | Apparatus for calculating distance between vehicles and method thereof |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190145684A KR102259603B1 (en) | 2019-11-14 | 2019-11-14 | Apparatus for calculating distance between vehicles and method thereof |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20210058350A true KR20210058350A (en) | 2021-05-24 |
KR102259603B1 KR102259603B1 (en) | 2021-06-02 |
Family
ID=76153201
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020190145684A KR102259603B1 (en) | 2019-11-14 | 2019-11-14 | Apparatus for calculating distance between vehicles and method thereof |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102259603B1 (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20120021445A (en) * | 2010-07-30 | 2012-03-09 | (주)엠아이웨어 | Method of calculating distance between cars |
KR20120086962A (en) * | 2011-01-27 | 2012-08-06 | 팅크웨어(주) | System and method for detecting distance between forward vehicle using image in navigation for vehicle |
JP2013109455A (en) * | 2011-11-18 | 2013-06-06 | Clarion Co Ltd | Image processing device, vehicle system, and image processing method |
KR101609819B1 (en) * | 2014-12-30 | 2016-04-06 | 한국기술교육대학교 산학협력단 | Apparatus for Inter-Vehicle Distance Estimation |
KR20180022277A (en) * | 2016-08-24 | 2018-03-06 | 김정태 | System for measuring vehicle interval based blackbox |
-
2019
- 2019-11-14 KR KR1020190145684A patent/KR102259603B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20120021445A (en) * | 2010-07-30 | 2012-03-09 | (주)엠아이웨어 | Method of calculating distance between cars |
KR20120086962A (en) * | 2011-01-27 | 2012-08-06 | 팅크웨어(주) | System and method for detecting distance between forward vehicle using image in navigation for vehicle |
JP2013109455A (en) * | 2011-11-18 | 2013-06-06 | Clarion Co Ltd | Image processing device, vehicle system, and image processing method |
KR101609819B1 (en) * | 2014-12-30 | 2016-04-06 | 한국기술교육대학교 산학협력단 | Apparatus for Inter-Vehicle Distance Estimation |
KR20180022277A (en) * | 2016-08-24 | 2018-03-06 | 김정태 | System for measuring vehicle interval based blackbox |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102259603B1 (en) | 2021-06-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110406533B (en) | Lane keeping assist system and method for improving safety of longitudinal control of front vehicle follower | |
US9789816B2 (en) | Method and system for determining an ego-motion of a vehicle | |
US10988139B2 (en) | Vehicle position control method and device vehicle position control device for correcting position in drive-assisted vehicle | |
US11260859B2 (en) | Vehicle control system, vehicle control method, and storage medium | |
JP6344275B2 (en) | Vehicle control device | |
JP6353525B2 (en) | Method for controlling the speed of a host vehicle and system for controlling the speed of a host vehicle | |
JP6705414B2 (en) | Operating range determination device | |
US11077853B2 (en) | Apparatus and method for controlling lane-keeping | |
US10836388B2 (en) | Vehicle control method and apparatus | |
US20190071094A1 (en) | Vehicle control system, vehicle control method, and storage medium | |
WO2016189649A1 (en) | Vehicle stop position setting device and method | |
US20190152473A1 (en) | Vehicle control device | |
JP2009003795A (en) | Branch entry determination apparatus | |
WO2018066133A1 (en) | Vehicle assessment method, travel route correction method, vehicle assessment device, and travel route correction device | |
JP5202741B2 (en) | Branch entry judgment device | |
KR102115905B1 (en) | Driver assistance system and control method for the same | |
WO2016194168A1 (en) | Travel control device and method | |
US20210061356A1 (en) | Vehicle control device | |
JP4864450B2 (en) | Vehicle driving support device | |
KR102259603B1 (en) | Apparatus for calculating distance between vehicles and method thereof | |
US11548504B2 (en) | Driver assistance system and control method thereof | |
JP7377822B2 (en) | Driving support method and driving support device | |
KR102286747B1 (en) | Apparatus for evaluating highway drive assist system and method thereof, highway drive assist system | |
KR20220092303A (en) | Vehicle and control method thereof | |
US10981597B2 (en) | Vehicle control device and method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |