KR20210074937A - 차량 및 그 제어방법 - Google Patents

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최진욱
김종모
안준식
손민성
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현대자동차주식회사
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Abstract

본 발명은 카메라 및 초음파 센서를 이용한 점유맵 및 확률맵을 형성하여 효율적인 자율 주차 주행이 가능한 차량 및 그 제어방법을 제공한다.
일 실시예에 따른 차량은. 복수의 채널을 갖고 차량 주변 영상을 획득하는 카메라; 초음파 센서를 포함하고 물체와 상기 차량의 거리정보를 획득하는 센서부; 상기 거리 정보를 상기 차량 주변 영상과 대응시켜, 상기 차량 주변 영상을 복수의 영역으로 분할하고, 상기 복수의 영역에 포함된 물체를 미리 결정된 클래스에 대응하여 상기 복수의 영역 각각의 위험도를 결정하고, 상기 위험도를 기초로 상기 차량 주변 영상과 대응되는 확률 맵 및 점유 맵을 형성하는 제어부;를 포함할 수 있다.

Description

차량 및 그 제어방법{VEHICLE AND CONTROL METHOD THEREOF}
본 발명은 차량 주변 영상을 인식하는 차량 및 그 제어방법에 관련된 기술이다.
차량의 자율 주행 기술은 운전자가 브레이크, 핸들, 가속 페달 등을 제어하지 않아도 차량이 도로의 상황을 파악해 자동으로 주행하는 기술이다.
자율 주행 기술은 스마트 카 구현을 위한 핵심 기술로, 자율 주행 차를 위해서는 고속도로 주행 지원 시스템(HDA, 자동차 간 거리를 자동으로 유지해 주는 기술)을 비롯해 후측방 경보 시스템(BSD, 후진 중 주변 차량을 감지, 경보를 울리는 기술), 자동 긴급 제동 시스템(AEB, 앞차를 인식하지 못할 시 제동 장치를 가동하는 기술), 차선 이탈 경보 시스템(LDWS), 차선 유지 지원 시스템(LKAS, 방향 지시등 없이 차선을 벗어나는 것을 보완하는 기술), 어드밴스드 스마트 크루즈 컨트롤(ASCC, 설정된 속도로 차 간 거리를 유지하며 정속 주행하는 기술), 혼잡 구간 주행 지원 시스템(TJA), 주차 충돌방지 보조 시스템 (Parking Collision-Avoidance Assist, PCA) 및 원격 주차 보조 시스템(Remote Smart Parking Assist, RSPA)등으로 이루어져 있다.
특히RSPA 시스템은 주차공간인식을 위해서 초음파 센서만 사용하므로 주변에 차량이 존재할 때에만 제어 궤적을 생성하여 자동주차를 수행할 수 있다.
또한 차량이 없는 주차공간이나 주차 정렬의 완성도를 높이기 위하여 차량 외 차선 종류 등을 인식하여 제어 시스템에 전달하는 인식 시스템의 필요성이 요구되고 있는 실정이다.
본 발명은 카메라 및 초음파 센서를 이용한 점유맵 및 확률맵을 형성하여 효율적인 자율 주차 주행이 가능한 차량 및 그 제어방법을 제공한다.
일 실시예에 따른 차량은. 복수의 채널을 갖고 차량 주변 영상을 획득하는 카메라; 초음파 센서를 포함하고 물체와 상기 차량의 거리정보를 획득하는 센서부; 상기 거리 정보를 상기 차량 주변 영상과 대응시켜, 상기 차량 주변 영상을 복수의 영역으로 분할하고, 상기 복수의 영역에 포함된 물체를 미리 결정된 클래스에 대응하여 상기 복수의 영역 각각의 위험도를 결정하고, 상기 위험도를 기초로 상기 차량 주변 영상과 대응되는 확률 맵 및 점유 맵을 형성하는 제어부;를 포함할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 복수의 영역에 포함된 물체에 가중치를 부여하고, 상기 가중치의 값을 기초로 상기 위험도를 결정할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 복수의 영역 상호간의 상대적 위험도를 기초로 각 영역에 대응되는 위험 확률을 결정하고,
상기 위험 확률을 기초로 확률 맵을 형성할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 차량과 상기 물체의 거리가 미리 결정된 거리 미만이면,
상기 초음파 센서가 획득한 신호를 기초로 상기 위험 확률을 결정할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 물체의 위치 정보에 기초하여 상기 초음파 센서 신호의 업데이트 주기를 결정할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 위험 확률을 미리 결정된 스케일에 대응시켜 상기 차량 주변 영상과 매칭시킬 수 있다.
상기 제어부는, 상기 확률 맵을 기초로 상기 차량의 이동경로를 가이드 할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 카메라의 복수의 채널 각각으로부터 획득된 차량 주변 영상에 대응하여 형성된 상기 점유맵 및 상기 확률맵을 이용하여 탑뷰(top view) 형상을 형성할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량 제어방법은 복수의 채널을 갖고 차량 주변 영상을 획득하고, 초음파 센서를 포함하고 물체와 상기 차량의 거리정보를 획득하고, 상기 거리 정보를 상기 차량 주변 영상과 대응시켜, 상기 차량 주변 영상을 복수의 영역으로 분할하고, 상기 복수의 영역에 포함된 물체를 미리 결정된 클래스에 대응하여 상기 복수의 영역 각각의 위험도를 결정하고, 상기 위험도를 기초로 상기 차량 주변 영상과 대응되는 확률 맵 및 점유 맵을 형성하는 것을 포함할 수 있다.
상기 복수의 영역 각각의 위험도를 결정하는 것은, 상기 복수의 영역에 포함된 물체에 가중치를 부여하고, 상기 가중치의 값을 기초로 상기 위험도를 결정하는 것을 포함할 수 있다.
상기 확률맵을 형성하는 것은, 상기 복수의 영역 상호간의 상대적 위험도를 기초로 각 영역에 대응되는 위험 확률을 결정하고, 상기 위험 확률을 기초로 확률 맵을 형성하는 것을 포함할 수 있다..
상기 위험 확률을 결정하는 것은, 상기 차량과 상기 물체의 거리가 미리 결정된 거리 미만이면, 상기 초음파 센서가 획득한 신호를 기초로 상기 위험 확률을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량 제어방법은, 상기 물체의 위치 정보에 기초하여 상기 초음파 센서 신호의 업데이트 주기를 결정하는 것을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량 제어방법은, 상기 위험 확률을 미리 결정된 스케일에 대응시켜 상기 차량 주변 영상과 매칭시키는 것을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량 제어방법은, 상기 확률 맵을 기초로 상기 차량의 이동경로를 가이드 하는 것을 더 포함하라 수 있다.
일 실시예에 따른 차량 제어방법은, 상기 카메라의 복수의 채널 각각으로부터 획득된 차량 주변 영상에 대응하여 형성된 상기 점유맵 및 상기 확률맵을 이용하여 탑뷰(top view) 형상을 형성하는 것을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량 및 그 제어방법은 카메라 및 초음파 센서를 이용한 점유맵 및 확률맵을 형성하여 효율적인 자율 주차 주행이 가능하다.
도1은 일 실시예에 따른 제어블럭도이다.
도2는 일 실시예에 따른 각 채널의 카메라 획득한 차량 주변 영상과 점유맵, 확률맵의 관계를 나타낸 도면이다.
도3은 일 실시예에 따른 차량 주변 영상과 복수의 영역을 나타낸 도면이다.
도4는 일 실시예에 따른 미리 결정된 클래스와 차량 주변 영상과의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도5는 일 실시예에 따른 물체의 위치 정보에 기초한 초음파 센서 신호의 업데이트 주기를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도6는 일 실시예에 따른 위험 확률을 나타내는 스케일을 설명하기 위한 도면이다.
도7은 일 실시예에 따른 점유맵을 형성하는 것을 나타낸 것이고, 도8은 일 실시예에 따른 카메라의 복수의 채널에서 획득한 점유맵을 통하여 탑뷰를 형성한 것을 나타낸 것이다.
도9는 일 실시예에 따른 순서도이다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
제1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.
도1은 일 실시예에 따른 제어블럭도이다.
도1을 참고하면, 일 실시예에 따른 차량(1)은 카메라(300), 센서부(100), 표시부(400) 및 제어부(200)를 포함할 수 있다.
카메라(300)는 복수의 채널을 갖고 차량(1) 주변 영상을 획득할 수 있다.
카메라(300)는 차량(1)(1)에 설치된 카메라(300)는 CCD(Charge-Coupled Device) 카메라(300)(120) 또는 CMOS 컬러 이미지 센서를 포함할 수 있다. 여기서 CCD 및 CMOS는 모두 카메라(300)(120)의 렌즈를 통해 들어온 빛을 전기 신호로 바꾸어 저장하는 센서를 의미한다.
센서부(100)는 초음파 센서를 포함할 수 있다.
초음파 센서는 초음파를 발신하고, 장애물에 반사된 초음파를 이용하여 장애물까지의 거리를 검출하는 방식을 채용할 수 있다.
센서부(100)는 차량(1)과 차량(1) 주변에 마련된 장애물의 거리정보를 획득할 수 있다.
표시부(400)는 차량(1)에 마련된 계기판이나, 센터페시아이 마련된 디스플레이 장치로 마련될 수 있다.
표시부(400)는 음극선관(Cathode Ray Tube: CRT), 디지털 광원 처리(Digital Light Processing: DLP) 패널, 플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Penal), 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD) 패널, 전기 발광(Electro Luminescence: EL) 패널, 전기영동 디스플레이(Electrophoretic Display: EPD) 패널, 전기변색 디스플레이(Electrochromic Display: ECD) 패널, 발광 다이오드(Light Emitting Diode: LED) 패널 또는 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode: OLED) 패널 등으로 마련될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
제어부(200)는 거리 정보를 차량(1) 주변 영상과 대응시켜, 차량(1) 주변 영상을 복수의 영역으로 분할할 수 있다.
복수의 영역은 차량(1) 주변 영상 중 장애물이 존재하는 영역을 커버할 수 있다.
제어부(200)는 복수의 영역에 포함된 물체를 미리 결정된 클래스에 대응하여 복수의 영역 각각의 위험도를 결정할 수 있다.
미리 결정된 클래스는 각 영역에 포함된 물체의 종류를 의미할 수 있다. 이와 관련된 자세한 설명은 해당 도면에서 상세하게 설명한다.
제어부(200)는 위험도를 기초로 상기 차량(1) 주변 영상과 대응되는 확률 맵 및 점유 맵을 형성할 수 있다.
제어부(200)는, 복수의 영역에 포함된 물체에 가중치를 부여하고, 가중치의 값을 기초로 상기 위험도를 결정할 수 있다.
가중치는 상술한 클래스에 따라서 부여될 있다.
제어부(200)는 각 물체에 해당되는 가중치 값을 합산하여 각 물체에 대응되는 위험도를 결정할 수 있다.
제어부(200)는 복수의 영역 상호간의 상대적 위험도를 기초로 각 영역에 대응되는 위험 확률을 결정할 수 있다.
위험도는 각 영역에 대응된 가중치에 기초하여 결정된 값인 반면, 위험 확률은 각 영역의 위험도의 상대적인 개념이다.
예를 들어 차량(1) 영상 중 물체가 존재하지 않는 Freespace는 위험 확률을 0%로 부여할 수 있다. 이와 관련된 자세한 설명은 후술한다.
제어부(200)는 차량(1)과 상기 물체의 거리가 미리 결정된 거리 미만이면 초음파 센서가 획득한 신호를 기초로 위험 확률을 결정할 수 있다.
초음파 신호가 획득할 수 있는 거리는 한계가 있는바, 일 실시에에 따르면 제어부(200)는 차량(1)을 기준으로 3m이내에 위치하는 물체의 경우 차량(1) 주변 영상과 초음파 센서를 동시에 이용하여 정보를 획득할 수 있다.
제어부(200)는 물체의 위치 정보에 기초하여 상기 초음파 센서 신호의 업데이트 주기를 결정할 수 있다.
구체적으로 제어부(200)가 해당 부분에 물체가 위치한 것으로 판단된 경우 물체의 주변의 정보의 업데이트 주기를 물체 보다 먼 곳의 정보의 업데이트 주기 보다 짧게 결정할 수 있다.
제어부(200)는 위험 확률을 미리 결정된 스케일에 대응시켜 차량(1) 주변 영상과 매칭시킬 수 있다. 후술하는 바와 같이 스케일은 미리 결정된 그레이 스케일(Gray scale)로 결정될 수 있다.
제어부(200)는 확률 맵을 기초로 차량(1)의 이동경로를 가이드 할 수 있다. 확률 맵에는 차량(1)의 충돌 가능성이 있는 물체의 정보가 포함되어 있으므로 제어부(200)는 이를 기초로 차량(1)이 물체에 충돌하지 않도록 가이드할 수 있다.
제어부(200)는 카메라(300)의 복수의 채널 각각으로부터 획득된 차량(1) 주변 영상에 대응하여 형성된 점유맵 및 확률맵을 이용하여 탑뷰(top view) 형상을 형성할 수 있다.
또한 제어부(200)는 이러한 탑뷰 영상을 상술한 표시부(400)에 출력할 수 있다.
제어부(200)는 차량(1) 내 구성요소들의 동작을 제어하기 위한 알고리즘 또는알고리즘을 재현한 프로그램에 대한 데이터를 저장하는 메모리(미도시), 및 메모리에 저장된 데이터를 이용하여 전술한 동작을 수행하는 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다. 이때, 메모리와 프로세서는 각각 별개의 칩으로 구현될 수 있다. 또는, 메모리와 프로세서는 단일 칩으로 구현될 수도 있다.
도1에 도시된 차량(1)의 구성 요소들의 성능에 대응하여 적어도 하나의 구성요소가 추가되거나 삭제될 수 있다. 또한, 구성 요소들의 상호 위치는 시스템의 성능 또는 구조에 대응하여 변경될 수 있다는 것은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 용이하게 이해될 것이다.
한편, 도 1에서 도시된 각각의 구성요소는 소프트웨어 및/또는 Field Programmable Gate Array(FPGA) 및 주문형 반도체(ASIC, Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 구성요소를 의미한다.
도2는 일 실시예에 따른 각 채널의 카메라(300) 획득한 차량(1) 주변 영상(V2)과 점유 맵(O2), 확률 맵(P2)의 관계를 나타낸 도면이다.
도2를 참고하면, 카메라(300) 획득한 영상은 물체와 도로 등으로 분류되어 나타낼 수 있다.
제어부(200)는 물체의 정보를 인식하는데 카메라(300)의 4채널 영상입력을 받아 기 학습된 Semantic Segmentation 알고리즘을 수행할 수 있다.
제어부(200)는차량(1) 주변 프리스페이스 및 장애물 정보 인식 할 수 있다.
또한 획득한 정보를 기초로 제어부(200)는 해당 물체의 공간 점유 여부를 판단할 수 있고, 이를 기초로 점유 맵(O2)을 형성할 수 있다.
또한 해당 물체의 상대적 위험 확률을 기초로 확률 맵(P2)을 형성할 수도 있다.
이러한 점유 맵(O2) 및 확률 맵(P2)을 형성하는데 있어서 카메라(300) 각각의 채널이 형성한 영상을 합성할 수 있다. 이하에서는 이러한 동작이 형성되는 동작을 단계적으로 상세히 설명한다.
도3은 일 실시예에 따른 차량(1) 주변 영상과 복수의 영역을 나타낸 도면이다.
제어부(200)는 카메라(300)가 획득한 영상을 미리 결정된 영역으로 분할할 수 있다.
일 실시예에 따르면 차량(1) 주변 영상 중 L3영역까지 장애물이 존재하는 바 해당 영역까지의 영상에 미리 결정된 영역을 할당할 수 있다. 일 실시예에 따르면 제어부(200)는 영상 인식 결과를 실거리 기준으로 영역 할당하되
하나의 영역을 20cm x 20cm 로 하여 영역을 할당할 수 있다.
도4는 일 실시예에 따른 미리 결정된 클래스와 차량(1) 주변 영상과의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도4를 참고하면 도3에서 설명한 차랑 주변 영상을 미리 결정된 영역과 매칭 시킨 것을 나타내고 있다.
한편 일 실시예에 따른 미리 결정된 클래스는 빈 공간(E4) 및 주차선과 같은 차가 지나갈 수 있는 공간(E42), 스토퍼 및 연석 등 필요 시 차가 넘어갈 수 있는 공간(E43) 및 차량(1), 기둥 등 차가 넘어갈 수 없는 공간(E44)으로 결정될 수 있다,
제어부(200)는 차가 지나 갈 수 있는 공간에 해당되는 클래스에는 가중치 값 0을 부여할 수 있다.
제어부(200)는 필요 시 차가 넘어갈 수 있는 공간에는 낮은 가중치를 부여할 수 있다.
한편 차가 넘어갈 수 없는 공간에는 높은 가중치를 부여할 수 있다.
한편 제어부(200)는 각 클래스별 가중치를 합산하여 위험도를 결정할 수 있다.
예를 들어 E44의 경우, 해당 영역을 점유하는 물체가 차량(1)으로 판단되며, 차량(1)은 차가 넘어갈 수 없는 공간에 해당되므로 제어부(200)는 높은 가중치를 부여하고 해당 영역의 가중치를 모두 합하여 위험도를 결정할 수 있다.
제어부(200)는 E44의 경우 위험도를 높게 결정할 수 있다. 또한 위험도를 결정하는데 있어서 가중치가 큰 클래스가 차지하는 영역이 넓을수록 위험도가 높은 것으로 결정할 수 있다.
반면E41의 경우 해당 영역은 빈 공간으로 차가 이동할 수 있는 영역에 대항되므로 제어부(200)는 가중치 0을 부여하고 위험도가 낮은 것으로 결정할 수 있다.
한편 제어부(200)는 복수의 영역 상호간의 상대적 위험도를 기초로 각 영역에 대응되는 위험 확률을 결정할 수 있다. 구체적으로 제어부(200)는 E44이 E41에 비하여 위험도가 높으므로 위험 확률이 높은 것으로 판단할 수 있다.
제어부(200)는 이러한 동작으로 결정된 위험 확률을 기초로 확률 맵을 결정할 수 있다.
도5는 일 실시예에 따른 물체의 위치 정보에 기초한 초음파 센서 신호의 업데이트 주기를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도5를 참고하면 P5는 차량(1)이 획득한 물체가 존재하는 위치를 의미할 수 있다.
제어부(200)는 물체의 위치 정보에 기초하여 초음파 센서 신호의 업데이트 주기를 결정할 수 있다.
구체적으로 물체가 존재하는 주변 지역(P5-1)은 충돌 확률이 높은 영역이므로 초음파 신호의 센서 업데이트 주기를 짧게 결정할 수 있다.
반면, 물체가 존재하는 인근 지역(P5-2)은 충돌 확률이 낮은 영역이므로 초음파 신호의 센서 업데이트 주기를 길게 결정할 수 있다.
즉 제어부(200)는 결정된 물체와 가까운 지역의 업데이트 주기는 짧게 결정하여 많은 정보를 획득하고, 물체와 먼 지역의 업데이트 주기는 길게 결정하여 적은 정보를 획득할 수 있다. 이러한 동작을 통하여 제어부(200)는 효율적인 정보 관리를 수행할 수 있다.
도6는 일 실시예에 따른 위험 확률을 나타내는 스케일을 설명하기 위한 도면이다.
스케일은 미리 결정된 그레이 스케일(Gray scale, GS6)로 마련될 수 있다.
제어부(200)는 해당 영역의 위험 확률이 높은 경우 블랙에 가까운 스케일로 해당 주변 영상을 표시하여 확률 맵을 형성할 수 있다.
반면 제어부(200)는 해당 영역의 위험 확률이 낮은 경우 화이트에 가까운 스케일로 해당 주변 영상을 표시하여 확률 맵을 형성할 수 있다.
한편 도6에서 설명한 스케일은 본 발명의 일 실시예에 불과하며 스케일의 표시 형태에는 제한이 없다.
도7은 일 실시예에 따른 점유맵을 형성하는 것을 나타낸 것이고, 도8은 일 실시예에 따른 카메라(300)의 복수의 채널에서 획득한 점유맵을 통하여 탑뷰를 형성한 것을 나타낸 것이다.
제어부(200)는 각 영역의 위험도를 이용하여 점유맵 형성할 수 있다. 제어부(200)는 해당 영역의 위험도가 0인 경우, 해당 영역은 점유 안된 것으로 판단하고 0으로 표시할 수 있다. 도7에서는 Z71영역이 빈 공간에 해당하므로 제어부(200)는 해당 영역에 0을 부여할 수 있다.
반면 해당 영역의 위험도가 0이 아닌 경우 제어부(200)는 해당 영역을 점유된 영역(Z72)으로 판단하고 1로 표시할 수 있다.
제어부(200)는 이를 기초로 점유 안된 영역을 이동 가능 영역으로 하여 점유맵 생성할 수 있다.
도8은 일 실시예에 따른 카메라(300)의 복수의 채널에서 획득한 점유맵(O8)을 통하여 탑뷰(T8)를 형성한 것을 나타낸 것이다.
제어부(200)는 상술한 동작을 기초로 카메라(300)가 획득한 영상을 기초로 점유맵(O8)을 형성할 수 있다.
한편 일 실시예에 따르면 카메라(300)는 4개의 채널을 포함할 수 있으므로 각 채널에서 획득한 영상 각각으로부터 점유맵(O8)을 형성할 수 있다.
한편 제어부(200)는 이렇게 형성된 점유맵 각각을 합성하여 탑뷰 영상(T8)을 형성할 수 있다.
한편 제어부(200)가 형성한 탑뷰 영상에서 Z81영역은 장애물이 존재하지 않는 것으로 판단되므로 제어부(200)는 해당 영역으로 차량(1)을 주행하도록 가이드하여 충돌을 회피하도록 가이드 할 수 있다.
또한 제어부(200)는 이러한 동작으로 형성도니 탑뷰 영상을 표시부(400)에 출력할 수 있다.
도9는 일 실시예에 따른 순서도이다.
도9를 참고하면 제어부(200)는 차량(1) 주변 영상 및 거리 정보를 획득할 수 있다(1001).
또한 제어부(200)는 해당 영상을 미리 결정된 크기의 영역으로 분할 할 수있다(1002).
한편 제어부(200)는 초음파 센서가 획득한 정보 및 카메라(300)가 획득한 주변 영상을 기초로 해당 영역의 위험도 및 위험 확률을 결정할 수 있다(1003).
또한 위험도로 점유 맵을 형성하고, 위험 확률을 기초로 확률 맵을 형성할 수 있다(1004).
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다.본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
1 : 차량
100 : 센서부
200 : 제어부
300 : 카메라
400 : 표시부

Claims (16)

  1. 복수의 채널을 갖고 차량 주변 영상을 획득하는 카메라;
    초음파 센서를 포함하고 물체와 상기 차량의 거리정보를 획득하는 센서부;
    상기 거리 정보를 상기 차량 주변 영상과 대응시켜,
    상기 차량 주변 영상을 복수의 영역으로 분할하고,
    상기 복수의 영역에 포함된 물체를 미리 결정된 클래스에 대응하여 상기 복수의 영역 각각의 위험도를 결정하고,
    상기 위험도를 기초로 상기 차량 주변 영상과 대응되는 확률 맵 및 점유 맵을 형성하는 제어부;를 포함하는 차량.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 복수의 영역에 포함된 물체에 가중치를 부여하고,
    상기 가중치의 값을 기초로 상기 위험도를 결정하는 차량.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 복수의 영역 상호간의 상대적 위험도를 기초로 각 영역에 대응되는 위험 확률을 결정하고,
    상기 위험 확률을 기초로 확률 맵을 형성하는 차량.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 차량과 상기 물체의 거리가 미리 결정된 거리 미만이면,
    상기 초음파 센서가 획득한 신호를 기초로 상기 위험 확률을 결정하는 차량.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 물체의 위치 정보에 기초하여 상기 초음파 센서 신호의 업데이트 주기를 결정하는 차량.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 위험 확률을 미리 결정된 스케일에 대응시켜 상기 차량 주변 영상과 매칭시키는 차량.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 확률 맵을 기초로 상기 차량의 이동경로를 가이드 하는 차량.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 카메라의 복수의 채널 각각으로부터 획득된 차량 주변 영상에 대응하여 형성된 상기 점유맵 및 상기 확률맵을 이용하여 탑뷰(top view) 형상을 형성하는 차량
  9. 복수의 채널을 갖고 차량 주변 영상을 획득하고,
    초음파 센서를 포함하고 물체와 상기 차량의 거리정보를 획득하고,
    상기 거리 정보를 상기 차량 주변 영상과 대응시켜,
    상기 차량 주변 영상을 복수의 영역으로 분할하고,
    상기 복수의 영역에 포함된 물체를 미리 결정된 클래스에 대응하여 상기 복수의 영역 각각의 위험도를 결정하고,
    상기 위험도를 기초로 상기 차량 주변 영상과 대응되는 확률 맵 및 점유 맵을 형성하는 것을 포함하는 차량 제어방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 복수의 영역 각각의 위험도를 결정하는 것은,
    상기 복수의 영역에 포함된 물체에 가중치를 부여하고, 상기 가중치의 값을 기초로 상기 위험도를 결정하는 것을 포함하는 차량 제어방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 확률맵을 형성하는 것은,
    상기 복수의 영역 상호간의 상대적 위험도를 기초로 각 영역에 대응되는 위험 확률을 결정하고,
    상기 위험 확률을 기초로 확률 맵을 형성하는 것을 포함하는 차량 제어방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 위험 확률을 결정하는 것은,
    상기 차량과 상기 물체의 거리가 미리 결정된 거리 미만이면,
    상기 초음파 센서가 획득한 신호를 기초로 상기 위험 확률을 결정하는 것을 포함하는 차량 제어방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 물체의 위치 정보에 기초하여 상기 초음파 센서 신호의 업데이트 주기를 결정하는 것을 더 포함하는 차량 제어방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 위험 확률을 미리 결정된 스케일에 대응시켜 상기 차량 주변 영상과 매칭시키는 것을 더 포함하는 차량 제어방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 확률 맵을 기초로 상기 차량의 이동경로를 가이드 하는 것을 더 포함하는 차량 제어방법.
  16. 제9항에 있어서,
    상기 카메라의 복수의 채널 각각으로부터 획득된 차량 주변 영상에 대응하여 형성된 상기 점유맵 및 상기 확률맵을 이용하여 탑뷰(top view) 형상을 형성하는 것을 더 포함하는 차량 제어방법.
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