KR20210058350A - Apparatus for calculating distance between vehicles and method thereof - Google Patents

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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
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김봉주
권병헌
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계명대학교 산학협력단
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Abstract

The present invention relates to a device and method for calculating a distance between vehicles, which includes: a camera sensor which photographs the front image of the own vehicle; and a distance calculation unit which obtains lane width information based on a lane detected from the front image photographed through the camera sensor, and applies position information of the camera sensor installed in the own vehicle and the obtained lane width information in a predefined geometric model to calculate the inter-vehicle distance from the own vehicle to the front vehicle.

Description

차량 간 거리 산출 장치 및 방법{APPARATUS FOR CALCULATING DISTANCE BETWEEN VEHICLES AND METHOD THEREOF}Device and method for calculating the distance between vehicles {APPARATUS FOR CALCULATING DISTANCE BETWEEN VEHICLES AND METHOD THEREOF}

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 camera sensor 100, a distance calculating unit 200, and a control unit 300.

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 camera sensor 100 may capture an image in front of the own vehicle and transmit it to the distance calculator 200 to be described later. The camera sensor 100 may be a front camera sensor installed on the top of the windshield inside the own vehicle to capture a front image of the own vehicle, or may be a monocular camera sensor.

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 distance calculating unit 200 may calculate an inter-vehicle distance to the vehicle in front based on the front image captured through the camera sensor 100. In order to help understand the embodiment, the distance calculation unit 200 and the control unit 300 to be described later are described as separate configurations, but the functions of the distance calculation unit 200 of the present embodiment may be implemented by being integrated into the control unit 300. . The distance calculation unit 200 and the control unit 300 may be implemented as a processor or a system on chip (SoC) that performs processing and calculation of various data, and uses instructions or data received from other components. It can be designed to load and process a memory, and to store various data in the memory.

거리 산출부(200)가 자차량으로부터 전방 차량까지의 차간 거리를 산출하는 과정을 구체적으로 설명한다.A process in which the distance calculating unit 200 calculates the inter-vehicle distance from the host vehicle to the vehicle in front will be described in detail.

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 distance calculating unit 200 acquires lane width information based on the lane detected from the front image photographed through the camera sensor 100, and obtains the position information of the camera sensor 100 installed in the own vehicle and the acquisition. By applying the determined lane width information to a predefined geometric model, the inter-vehicle distance from the host vehicle to the vehicle in front can be calculated. Here, the lane width information may include a first lane width L1 based on a wheel of the vehicle in front and a second lane width L2 based on the bonnet of the host vehicle.

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 camera sensor 100. The left and right lanes are detected from the front image, and a point where the detected left and right lanes meet forms a vanishing point.

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 camera sensor 100 may be predefined in the distance calculator 200 ( In addition, the rear overhang length (d OH ) of the front vehicle to be described later may also be obtained through the image processing algorithm).

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 distance calculating unit 200 applies the location information and the lane width information of the camera sensor 100 installed in the own vehicle to a predefined geometric model, You can calculate the distance between cars. 3 is a schematic diagram of a geometric model to aid in understanding of the present embodiment, and specific equations follow Equations 2 to 6 to be described later. 3, the location information of the camera sensor 100 considered in the geometric model is the first height h1 of the camera sensor 100 based on the ground, and the camera sensor based on the bonnet of the own vehicle. The second height (h2) of (100), the first distance (b) from the bonnet to the camera sensor 100 based on a direction parallel to the ground, and from the foremost end of the host vehicle based on a direction parallel to the ground The second distance c to the camera sensor 100 may be included.

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 camera sensor 100 formed by the bonnet of the host vehicle from the foremost end of the host vehicle (P in Fig. 3, the longitudinal direction of the host vehicle) Refers to the distance to the front end point of the blind spot of the camera sensor 100). The distance (d image ) refers to the distance from the aforementioned termination point to the wheel (rear wheel) of the front vehicle. When following the definition of the distance (a) and the distance (d image) as described above, in this embodiment the inter-vehicle distance is the distance (a) and the distance (d image) the rear overhang of the front vehicle at a value adding (rear overhang) length ( d OH ) can be calculated by subtracting. This can be expressed as Equation 1 below.

[수학식 1] [ Equation 1 ]

Figure pat00001
Figure pat00001

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 Equation 1, will be described in detail.

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 distance calculating unit 200 may calculate the distance a using the first and second heights h1 and h2 and the first and second distances b and c based on the geometric model. The location information of the camera sensor 100 currently installed in the own vehicle may be previously stored in the distance calculating unit 200. Using the proportional equation with reference to FIG. 3, the distance a may be calculated according to Equation 2 below.

[수학식 2] [ Equation 2 ]

Figure pat00002
Figure pat00002

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 distance calculation unit 200 uses the first and second lane widths L1 and L2, and the height from the ground to the first straight line connecting the camera sensor 100 and the wheel of the vehicle in front at the end point (l) can be calculated. The second lane width (L2) obtained from the front image corresponds to the first height (h1), and the difference between the second lane width (L2) and the first lane width (L1) corresponds to the above height (l). When considering the proportional relationship, the height (l) can be calculated according to Equation 3 below.

[수학식 3] [ Equation 3 ]

Figure pat00003
Figure pat00003

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 distance calculation unit 200 uses the distance (a), the second distance (c), and the first height (h1), the second straight line connecting the camera sensor 100 and the end point is perpendicular to the ground. The first angle θ formed with the straight line may be calculated. Referring to FIG. 3, the first angle θ may be calculated according to Equation 4 below.

[수학식 4] [ Equation 4 ]

Figure pat00004
Figure pat00004

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 distance calculating unit 200 uses the first angle θ, the distance a, the second distance c, and the first height h1 to form a second angle formed by the first straight line and the second straight line. (α) can be calculated. Referring to FIG. 3, the second angle α may be calculated according to Equation 5 below.

[수학식 5] [ Equation 5 ]

Figure pat00005
Figure pat00005

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 ]

Figure pat00006
Figure pat00006

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 Equation 1 above.

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 camera sensor 100 and an error rate between the measured values. From Tables 1 and 2, it can be seen that the error rate of the inter-vehicle distance detection method according to the present embodiment has high reliability in the range of 0% to 5%.

[표 1] [ Table 1 ]

Figure pat00007
Figure pat00007

[표 2] [ Table 2 ]

Figure pat00008
Figure pat00008

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 control unit 300 for controlling the operation of a driver assistance system (DAS) applied to the own vehicle based on the inter-vehicle distance calculated through the distance calculating unit 200 ) May be further included. The driving assistance system can mean a variety of systems that utilize the distance between cars as a control factor, and such as ACC (Adaptive Cruise Control), AEB (Autonomous Emergency Braking), LKAS (Lane Keeping Assist System), HDA (Highway Driving Assist), etc. It may include.

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 distance calculating unit 200 acquires a front image through the camera sensor 100 that photographs the front image of the own vehicle (S100).

이어서, 거리 산출부(200)는 전방 영상으로부터 검출되는 차선을 토대로 차선 폭 정보를 획득한다(S200).Subsequently, the distance calculating unit 200 acquires lane width information based on the lane detected from the front image (S200).

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 distance calculation unit 200 calculates the inter-vehicle distance from the host vehicle to the vehicle in front by applying the location information and the lane width information of the camera sensor 100 installed in the host vehicle to a predefined geometric model (S300).

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 camera sensor 100 includes a first height h1 of the camera sensor 100 based on the ground, a second height h2 of the camera sensor 100 based on the bonnet of the own vehicle, A first distance (b) from the bonnet to the camera sensor 100 based on a direction parallel to the ground, and a second distance from the front end of the own vehicle to the camera sensor 100 based on a direction parallel to the ground ( c).

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 distance calculation unit 200 is the distance from the front end of the host vehicle to the end point of the blind spot of the camera sensor 100 formed by the bonnet of the host vehicle based on the longitudinal direction of the host vehicle. After calculating (a) and the distance from the end point to the wheel of the vehicle in front (d image ) based on the geometric model, the calculated distance (a, d image ) and the data of the vehicle in front are used as the distance between vehicles. The distance from the front end of the vehicle to the rear end of the vehicle in front is calculated.

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 distance calculation unit 200 uses the first and second heights h1 and h2 and the first and second distances b and c based on the geometric model. ) Is calculated.

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 distance calculation unit 200 connects the camera sensor 100 and the wheel of the front vehicle from the ground at the end point using the first and second lane widths L1 and L2 based on the geometric model. A second straight line connecting the camera sensor 100 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) A first angle (θ) formed with a straight line perpendicular to the ground is calculated, and a first straight line is obtained using the first angle (θ), the distance (a), the second distance (c), and the first height (h1). And after calculating the second angle α formed by the second straight line, the distance d image is calculated using the height 1, the first angle θ, and the second angle α.

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 distance calculation unit 200 finally subtracts the rear overhang length d OH as the specification information of the vehicle in front from the sum of the distance a and the distance d image Yields

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 controller 300 controls the operation of the driving assistance system applied to the own vehicle based on the inter-vehicle distance as illustrated in FIG. 4 may be further performed.

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 camera sensor 100, and calculates the inter-vehicle distance from the host vehicle to the vehicle in front based on a predetermined geometric model. By calculating, even when the monocular camera sensor 100 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.

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: 제어부
100: camera sensor
200: distance calculation unit
300: control unit

Claims (17)

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 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.
제1항에 있어서,
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.
제2항에 있어서,
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.
제3항에 있어서,
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.
제4항에 있어서,
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).
제5항에 있어서,
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).
제6항에 있어서,
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.
제1항에 있어서,
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.
제1항에 있어서,
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.
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 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.
제10항에 있어서,
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.
제11항에 있어서,
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.
제12항에 있어서,
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.
제13항에 있어서,
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).
제14항에 있어서,
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).
제15항에 있어서,
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.
제10항에 있어서,
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.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

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