KR20210085185A - 사용자에게 ar 오브젝트를 제공하는 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

사용자에게 AR 오브젝트를 제공하기 위해, 사용자를 촬영한 사용자 이미지에 기초하여 사용자의 눈 정보를 생성하고, IMU를 이용하여 측정된 차량의 가속도 및 눈 정보에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 사용자의 타겟 위치를 예측하고, 예측된 타겟 위치에 기초하여 스테레오 이미지들을 렌더링함으로써 패널 이미지를 생성하고, 차량의 HUD 시스템을 통해 패널 이미지를 출력함으로써 사용자에게 증강 현실 오브젝트를 제공한다.

Description

사용자에게 AR 오브젝트를 제공하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING AR OBJECT TO USER}
아래의 실시예들은 사용자에게 AR 오브젝트를 제공하는 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 차량의 가속도를 이용하여 AR 오브젝트를 제공하는 기술에 관한 것이다.
HUD(head up display) 시스템은 운전자의 전방에 허상(virtual image)을 생성하고 허상 내에 정보를 표시하여 운전자에게 다양한 정보를 제공할 수 있다. 운전자에게 제공되는 정보는 차량 속도, 주유 잔량, 엔진 RPM(revolution per minute) 등의 계기판 정보 및 네비게이션 정보를 포함할 수 있다. 운전자는 운전 중에 시선의 이동 없이 전방에 표시된 정보를 쉽게 파악할 수 있으므로, 운전 안정성이 높아질 수 있다. HUD 시스템은 계기판 정보 및 네비게이션 정보 이외에도 전방 시야가 좋지 않은 경우에 도움을 주기 위한 차선 표시, 공사 표시, 교통사고 표시, 행인을 나타내는 경고 표시 등을 운전자에게 증강 현실(Augmented Reality: AR) 기법으로 제공할 수 있다.
일 측면에 따른, 전자 장치에 의해 수행되는, 증강 현실(Augmented Reality) 오브젝트 제공 방법은, 차량을 운전하는 사용자에게 증강 현실 오브젝트를 제공하기 위한 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 결정하는 단계, 상기 사용자를 촬영한 사용자 이미지에 기초하여 상기 사용자의 눈 정보를 생성하는 단계, IMU(Inertial Measurement Unit)를 이용하여 상기 차량의 가속도를 측정하는 단계, 상기 가속도 및 상기 눈 정보에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 상기 사용자의 타겟 위치를 예측하는 단계, 상기 예측된 상기 타겟 위치에 기초하여 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 렌더링함으로써 패널 이미지를 생성하는 단계, 및 상기 차량의 HUD(Head Up Display) 시스템을 통해 상기 패널 이미지를 출력함으로써 상기 사용자에게 상기 증강 현실 오브젝트를 제공하는 단계를 포함한다.
상기 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 결정하는 단계는, 적어도 하나의 센서들을 이용하여 상기 차량의 주변 환경을 센싱하는 단계, 상기 센싱된 주변 환경에 기초하여 상기 증강 현실 오브젝트를 결정하는 단계, 및 상기 증강 현실 오브젝트에 대한 상기 왼쪽 이미지 및 상기 오른쪽 이미지를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 사용자를 촬영한 사용자 이미지에 기초하여 상기 사용자의 눈 정보를 생성하는 단계는, 상기 HUD 시스템의 카메라를 이용하여 상기 사용자의 사용자 이미지를 생성하는 단계, 및 상기 사용자 이미지에 기초하여 상기 눈 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 눈 정보는 상기 HUD 시스템과 상기 사용자의 양쪽 눈들 각각 간의 상대적 위치 정보일 수 있다.
상기 가속도 및 상기 눈 정보에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 상기 사용자의 타겟 위치를 예측하는 단계는, 상기 가속도에 기초하여 상기 미리 설정된 시간 이후의 상기 차량의 위치 변화량을 계산하는 단계, 및 상기 차량의 위치 변화량에 기초하여 상기 타겟 위치를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 차량의 위치 변화량에 기초하여 상기 타겟 위치를 계산하는 단계는, 상기 차량의 위치 변화량에 기초하여 복수의 축들 각각에 대한 보상 비율을 결정하는 단계, 및 상기 복수의 축들 각각에 대한 보상 비율에 기초하여 상기 타겟 위치를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 패널 이미지를 생성하는 단계는, 상기 HUD 시스템에 대한 적어도 하나의 파라미터를 더 이용하여 상기 패널 이미지를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 미리 설정된 시간은 상기 눈 정보가 생성된 시점 및 상기 패널 이미지가 출력되는 시점 간의 차이에 대응할 수 있다.
상기 증강 현실 오브젝트 제공 방법은, 상기 가속도에 기초하여 상기 차량의 INS(Intertial Navigation System) 위치를 계산하는 단계, GPS(Global Positioning System)을 이용하여 상기 차량의 GPS 위치를 결정하는 단계, 및 상기 INS 위치 및 상기 GPS 위치에 기초하여 상기 차량의 위치를 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 차량의 위치는 상기 증강 현실 오브젝트를 결정하기 위해 이용될 수 있다.
상기 증강 현실 오브젝트 제공 방법은, 상기 측정된 가속도가 미리 설정된 임계 값 이상인지 여부를 결정하는 단계, 및 상기 측정된 가속도가 미리 설정된 임계 값 이상인 경우 상기 차량의 HUD 시스템을 통해 상기 증강 현실 오브젝트에 대해 미리 설정된 평면 이미지를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다른 일 측면에 따른, 전자 장치는, 사용자에게 증강 현실(Augmented Reality) 오브젝트를 제공하는 프로그램이 기록된 메모리, 및 상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램은, 차량을 운전하는 사용자에게 증강 현실 오브젝트를 제공하기 위한 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 결정하는 단계, 상기 사용자를 촬영한 사용자 이미지에 기초하여 상기 사용자의 눈 정보를 생성하는 단계, IMU(Inertial Measurement Unit)를 이용하여 상기 차량의 가속도를 측정하는 단계, 상기 가속도 및 상기 눈 정보에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 상기 사용자의 타겟 위치를 예측하는 단계, 상기 예측된 상기 타겟 위치에 기초하여 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 렌더링함으로써 패널 이미지를 생성하는 단계, 및 상기 차량의 HUD(Head Up Display) 시스템을 통해 상기 패널 이미지를 출력함으로써 상기 사용자에게 상기 증강 현실 오브젝트를 제공하는 단계를 수행한다.
상기 사용자를 촬영한 사용자 이미지에 기초하여 상기 사용자의 눈 정보를 생성하는 단계는, 상기 HUD 시스템의 카메라를 이용하여 상기 사용자의 사용자 이미지를 생성하는 단계, 및 상기 사용자 이미지에 기초하여 상기 눈 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 눈 정보는 상기 HUD 시스템과 상기 사용자의 양쪽 눈들 각각 간의 상대적 위치 정보일 수 있다.
상기 가속도 및 상기 눈 정보에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 상기 사용자의 타겟 위치를 예측하는 단계는, 상기 가속도에 기초하여 상기 미리 설정된 시간 이후의 상기 차량의 위치 변화량을 계산하는 단계, 및 상기 차량의 위치 변화량에 기초하여 상기 타겟 위치를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 차량의 위치 변화량에 기초하여 상기 타겟 위치를 계산하는 단계는, 상기 차량의 위치 변화량에 기초하여 복수의 축들 각각에 대한 보상 비율을 결정하는 단계, 및 상기 복수의 축들 각각에 대한 보상 비율에 기초하여 상기 타겟 위치를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 미리 설정된 시간은 상기 눈 정보가 생성된 시점 및 상기 패널 이미지가 출력되는 시점 간의 차이에 대응할 수 있다.
상기 프로그램은, 상기 측정된 가속도가 미리 설정된 임계 값 이상인지 여부를 결정하는 단계, 및 상기 측정된 가속도가 미리 설정된 임계 값 이상인 경우 상기 차량의 HUD 시스템을 통해 상기 증강 현실 오브젝트에 대해 미리 설정된 평면 이미지를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 더 수행할 수 있다.
상기 전자 장치는 상기 차량에 포함될 수 있다.
도 1은 일 예에 따른 차량의 HUD 시스템을 통해 사용자에게 AR 오브젝트를 제공하는 방법을 도시한다.
도 2는 일 예에 따른 차량 변위에 따른 차량 및 사용자 간의 상대적 변위를 도시한다.
도 3은 일 예에 따른 IMU를 이용하여 계산된 차량 움직임에 기초하여 사용자에게 AR 오브젝트를 제공하는 방법의 블록도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 AR 오브젝트를 제공하는 방법의 흐름도이다.
도 6은 일 예에 따른 AR 오브젝트를 위한 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 7은 일 예에 따른 사용자 이미지에 기초하여 사용자의 눈 정보를 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 8은 일 예에 따른 가속도 및 눈 정보에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 사용자의 타겟 위치를 예측하는 방법의 흐름도이다.
도 9는 일 예에 따른 미리 설정된 시간을 도시한다.
도 10은 일 예에 따른 IMU를 이용하여 차량의 가속도, 속도 및 위치를 결정하는 방법을 도시한다.
도 11은 일 예에 따른 GPS 위치를 이용하여 차량의 위치를 결정하는 방법을 도시한다.
도 12는 일 예에 따른 INS 위치 및 GPS 위치를 이용하여 차량의 위치를 결정하는 방법을 도시한다.
도 13은 일 예에 따른 가속도의 크기에 기초하여 AR 오브젝트 대신에 평면 이미지를 제공하는 방법의 흐름도이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 일 예에 따른 차량의 HUD 시스템을 통해 사용자에게 AR 오브젝트를 제공하는 방법을 도시한다.
차량(110)의 헤드 업 디스플레이(head up display; HUD) 시스템(130)을 통해 사용자(120)에게 증강 현실(Augmented Reality: AR) 오브젝트(140)가 제공될 수 있다. 예를 들어, HUD 시스템(130)이 사용자(120)의 왼쪽 눈 및 오른쪽 눈 각각에 스테레오 이미지들을 출력하는 경우 사용자(120)는 스테레오 이미지들을 통해 3차원(Dimension: D)의 AR 오브젝트(140)를 관측할 수 있다.
HUD 시스템(130)은 사용자(120)를 촬영하는 카메라(131), HUD 장치(132) 및 윈드 실드(133)을 포함할 수 있다. HUD 장치(132) 및 윈드 실드(133)는 렌더링된 이미지가 사용자(120)의 눈에 제공되도록 광학계를 형성할 수 있다. 윈드 실드(133)에 반사된 광을 통해 사용자(120)는 가상 스크린에 표현된 AR 오브젝트(140)를 관측할 수 있다. 가상 스크린은 광학계에 의해 차량의 외부에 형성되며, 사용자(120)는 주시하고 있는 장면 상에 가상 스크린을 통해 AR 오브젝트(140)를 겹쳐서 관측할 수 있다. 예를 들어, AR 오브젝트를 통해 계기판 정보, 네비게이션 정보, 차선 표시, 공사 표시, 교통사고 표시, 행인을 나타내는 경고 표시 등이 제공될 수 있다.
HUD 시스템(130)을 통해 AR오브젝트(140)가 제공되기 위해서는 큰 표현 영상 및 넓은 시야각(field of view; FOV)이 요구되며, 표현 영상 및 FOV는 일반적으로 HUD 시스템(130)의 크기에 영향을 받을 수 있다. 그러나, 차량(110)의 대쉬보드 내 가용 공간은 한정적이므로 HUD 시스템(130)의 크기를 늘려서 충분히 큰 표현 영상 및 FOV를 확보하기에 어려움이 있을 수 있다.
HUD 장치(132)에서 이미지를 출력하는 디스플레이 및 영상을 확대 반사하는 광학 소자는 서로 분리된 위치에 배치된다. 이에 따라 기존의 HUD 장치(132)가 대쉬보드 내에서 차지하던 공간이 최소화될 수 있다. 또한, 디스플레이 및 광학 소자 사이의 거리가 증가됨에 따라 디스플레이가 소형화될 수 있고, 투사 거리 증가에 따른 효과로서 대화면 및 넓은 시야각이 달성될 수 있다.
HUD 시스템(130)은 AR 오브젝트(140)를 제공할 수 있다. 근거리에 표현된 가상 오브젝트 및 원거리의 현실 오브젝트는 동시에 선명하게 보일 수 없으며, 왼쪽 눈 및 오른쪽 눈 간의 시차로 인해 2D AR 오브젝트로는 정확한 위치에 가상 오브젝트가 표현될 수 없다. 3D AR 오브젝트의 경우 일정한 깊이 표현이 가능하고 양안에 서로 다른 이미지들을 제공하므로 AR 구현에 적합하다. HUD 시스템(130)은 3D AR을 통해 정확한 위치에 가상 오브젝트를 표현할 수 있다.
정확한 3D AR 오브젝트(140)를 사용자(120)에게 제공하기 위해서는 사용자의 위치(예를 들어, 사용자의 왼쪽 눈 및 오른쪽 눈)가 정확히 결정되어 한다. 예롤 들어, 사용자의 위치는HUD 시스템(130)의 위치에 대한 상대적 위치로 표현될 수 있다.
도 1의 하단 왼쪽의 그림은 AR 오브젝트가 출력된 시점에서, 사용자(120)의 위치가 정확히 결정된 경우, 사용자(120)에게 AR 오브젝트(152)가 3D로 관측되는 실시예를 도시한다.
도 1의 하단 오른쪽의 그림은 AR 오브젝트가 출력된 시점에서, 사용자(120)의 위치가 부 정확하게 결정된 경우, 사용자(120)에게 AR 오브젝트가 두 개의 이미지들(162 및 164)로 관측되는 실시예를 도시한다. 이러한 크로스 토크(X-talk)는 실제로 AR 오브젝트가 출력된 시점에서 사용자의 위치가 변화한 경우에 발생할 수 있다.
사용자(120)의 위치가 변화하는 예로서, 차량(110)이 가속 운동을 하여 사용자(120)의 위치가 변화하는 경우, 도로의 표면 상황에 의해 차량(110)이 흔들리는 경우, 사용자(120)가 카메라의 화각에서 벗어나는 경우 등이 있을 수 있다. 차량(110)이 가속 또는 감속을 하는 경우 사용자(120)는 이에 따른 힘에 의해 움직이게 되고, 이에 의해 차량(110) 위치 및 사용자(120) 위치 간의 상대적 변위가 변화한다.
차량(110)이 흔들리더라도, AR 오브젝트가 출력되는 시점에서의 사용자(120)의 위치가 정확히 예측될 수 있는 경우, 사용자(120)에게 정확한 AR 오브젝트(140)가 제공될 수 있다.
아래에서 도 2 내지 도 13을 참조하여 사용자(120)의 위치를 예측하고, 이에 기초하여 AR 오브젝트(140)를 제공하는 방법에 대해, 상세히 설명된다.
도 2는 일 예에 따른 차량 변위에 따른 차량 및 사용자 간의 상대적 변위를 도시한다.
도로의 상황에 의해 차량(110)이 갑자기 아래 방향으로 가속 운동하는 경우, 차량(110)의 위치는 실선의 위치에서 에서 점선의 위치로 순간 변화한다. 이에 반하여, 사용자(120)의 위치는 차량(110)의 위치 변화에 비해 비교적 적게 변화할 수 있다. 상기의 차이에 의해, 차량(110)의 위치 및 사용자(120) 위치 간의 상대적 변위가 변화한다.
상대적 변위가 변화한 상태에서, 상대적 변위가 변화하기 전의 정보에 기초하여 렌더링된 3D AR 오브젝트가 출력되는 경우, 사용자(120)는 눈 위치의 변화에 의해 정확한 3D AR 오브젝트를 관찰할 수 없다.
이와 같은 상황을 방지하기 위해, AR 오브젝트가 출력되는 시점에서의 사용자(120)의 위치가 예측될 수 있다. 일 측면에 따르면, IMU(Inertial Measurement Unit)를 이용하여 차량(110)의 가속도를 측정하고, 측정된 가속도에 기초하여 차량(110) 위치를 계산하고, 계사된 차량(100)의 위치에 기초하여 사용자(120)의 위치가 예측될 수 있다.
도 3은 일 예에 따른 IMU를 이용하여 계산된 차량 움직임에 기초하여 사용자에게 AR 오브젝트를 제공하는 방법의 블록도이다.
블록(310)에서는 IMU를 이용하여 차량의 가속도가 측정된다.
블록(320)에서는 측정된 차량의 가속도에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 차량의 움직임 또는 차량의 위치가 계산된다. 미리 설정된 시간 이후는 AR 오브젝트가 출력되는 시점일 수 있다.
블록(330)에서는 카메라를 이용하여 사용자를 촬영함으로써 사용자 이미지가 생성된다.
블록(340)에서는 사용자 이미지 내의 사용자의 양안을 검출함으로써 사용자의 눈이 추적된다.
블록(350)에서는 AR 오브젝트를 위한 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지(즉, 스테레오 이미지들)가 결정된다.
블록(360)에서는 미리 설정된 시간 이후의 사용자의 눈의 위치가 결정되고, 디스플레이 파라미터에 기초하여 결정된 눈에 위치에 AR 오브젝트가 출력되도록 스테레오 이미지들을 렌더링함으로써 패널 이미지가 생성될 수 있다.
블록(370)에서는 패널 이미지를 출력함으로써 사용자에게 AR 오브젝트가 제공될 수 있다. 제공되는 AR 오브젝트는 3D로 관찰될 수 있다.
아래에서 도 4 내지 도 13을 참조하여 상기의 블록들(310 내지 370)과 관련된 내용이 더욱 상세히 설명된다.
도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성도이다.
전자 장치(400)는 통신부(410), 프로세서(420) 및 메모리(430)를 포함한다. 예를 들어, 전자 장치(400)는 도 1을 참조하여 전술된 HUD 시스템(130)에 포함되거나, HUD 시스템(130)을 제어하는 장치일 수 있다.
통신부(410)는 프로세서(420) 및 메모리(430)와 연결되어 데이터를 송수신한다. 통신부(410)는 외부의 다른 장치와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다. 이하에서 "A"를 송수신한다라는 표현은 "A를 나타내는 정보(information) 또는 데이터"를 송수신하는 것을 나타낼 수 있다.
통신부(410)는 전자 장치(400) 내의 회로망(circuitry)으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 통신부(410)는 내부 버스(internal bus) 및 외부 버스(external bus)를 포함할 수 있다. 다른 예로, 통신부(410)는 전자 장치(400)와 외부의 장치를 연결하는 요소일 수 있다. 통신부(410)는 인터페이스(interface)일 수 있다. 통신부(410)는 외부의 장치로부터 데이터를 수신하여, 프로세서(420) 및 메모리(430)에 데이터를 전송할 수 있다.
프로세서(420)는 통신부(410)가 수신한 데이터 및 메모리(430)에 저장된 데이터를 처리한다. "프로세서"는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.
프로세서(420)는 메모리(예를 들어, 메모리(430))에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(420)에 의해 유발된 인스트럭션들을 실행한다.
메모리(430)는 통신부(410)가 수신한 데이터 및 프로세서(420)가 처리한 데이터를 저장한다. 예를 들어, 메모리(230)는 프로그램(또는 어플리케이션, 소프트웨어)을 저장할 수 있다. 저장되는 프로그램은 사용자에게 AR 오브젝트를 제공할 수 있도록 코딩되어 프로세서(420)에 의해 실행 가능한 신텍스(syntax)들의 집합일 수 있다.
일 측면에 따르면, 메모리(430)는 하나 이상의 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 및 RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 및 광학 디스크 드라이브를 포함할 수 있다.
메모리(430)는 전자 장치(400)를 동작 시키는 명령어 세트(예를 들어, 소프트웨어)를 저장한다. 전자 장치(400)를 동작 시키는 명령어 세트는 프로세서(420)에 의해 실행된다.
통신부(410), 프로세서(420) 및 메모리(430)에 대해, 아래에서 도 5 내지 도 13을 참조하여 상세히 설명된다.
도 5는 일 실시예에 따른 AR 오브젝트를 제공하는 방법의 흐름도이다.
아래의 단계들(510 내지 560)은 도 4를 참조하여 전술된 전자 장치(400)에 의해 수행된다.
단계(510)에서, 전자 장치(400)는 AR 오브젝트를 위한 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 결정한다. 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지는 동일한 오브젝트를 나타내는 스테레오 이미지이다. 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 결정하기 전에 AR 오브젝트가 먼저 결정될 수 있고, AR 오브젝트를 결정하는 방법에 대해, 아래에서 도 6을 참조하여 상세히 설명된다.
단계(520)에서, 전자 장치(400)는 사용자 이미지에 기초하여 사용자의 눈 정보를 생성한다. 눈 정보는 사용자 이미지 내의 좌측 눈의 위치 및 우측 눈의 위치를 포함한다. 예를 들어, 좌측 눈의 위치 및 우측 눈의 위치는 HUD 시스템을 기준으로 하는 좌표계 또는 차량 내에 미리 설정된 위치를 기준으로 하는 좌표계의 좌표일 수 있다. 사용자의 눈 정보를 생성하는 방법에 대해, 아래에서 도 7을 참조하여 상세히 설명된다.
단계(530)에서, 전자 장치(400)는 차량의 IMU 를 이용하여 차량의 가속도를 측정한다. IMU는 가속도계(accelerometer) 및 자이로스코프(gyroscope)를 포함하고, 가속도계 및 자이로스코프를 이용하여 3축들 각각에 대한 가속도를 측정한다.
단계(540)에서, 전자 장치(400)는 가속도 및 눈 정보에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 사용자의 위치를 예측한다. 예측되는 사용자의 위치는 차량의 위치에 대한 상대적인 위치일 수 있다. 예를 들어, 미리 설정된 시간은 눈 정보가 생성된 시점 및 아래의 단계(550)를 참조하여 후술될 패널 이미지가 출력되는 시점 간의 차이에 대응할 수 있다. 즉, 패널 이미지가 출력되는 시점에서의 사용자의 위치가 예측될 수 있다. 미리 설정된 시간 이후의 예측된 사용자의 위치는 타겟 위치로 명명된다.
사용자의 타겟 위치를 예측하는 방법에 대해, 아래에서 도 8 내지 10을 참조하여 상세히 설명된다.
단계(550)에서, 전자 장치(400)는 예측된 사용자의 타겟 위치에 기초하여 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 렌더링함으로써 패널 이미지를 생성한다. 패널 이미지는 HUD 장치 시스템 또는 HUD 장치의 디스플레이에 대한 적어도 하나의 디스플레이 파라미터를 이용하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 파라미터는 기울어진 각도(slanted angle), 배리어 피치(barrier pitch), 시작 위치(start position) 및 두께(thickness)를 포함할 수 있다.
단계(560)에서, 전자 장치(400)는 차량의 HUD 시스템을 통해 패널 이미지를 출력함으로써 사용자에게 AR 오브젝트를 제공한다. 패널 이미지는 패널 이미지의 출력 시점에서의 사용자의 위치를 고려하여 렌더링된 이미지이므로, 사용자의 양안에 각각 좌측 이미지 및 우측 이미지를 정확하게 제공할 수 있고, 사용자는 좌측 이미지 및 우측 이미지를 통해 3D AR 오브젝트를 관찰할 수 있다.
도 6은 일 예에 따른 AR 오브젝트를 위한 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 결정하는 방법의 흐름도이다.
일 측면에 따르면, 도 5를 참조하여 전술된 단계(510)는 아래의 단계들(610 내지 630)을 포함할 수 있다.
단계(610)에서, 전자 장치(400)는 적어도 하나의 센서들을 이용하여 차량의 주변 환경을 센싱한다. 예를 들어, 전자 장치(400)는 카메라를 이용하여 차량의 주변을 촬영하고, 차선 또는 주변의 오브젝트를 검출할 수 있다. 다른 예로, 전자 장치(400)는 레이더 또는 라이더 등을 이용하여 주변의 오브젝트를 검출할 수 있다. 또 다른 예로, GPS(Global Positioning System)을 이용하여 차량의 GPS 위치를 결정할 수 있다.
단계(620)에서, 전자 장치(400)는 센싱된 주변 환경에 기초하여 AR 오브젝트를 결정한다. 예를 들어, 차선 변경을 위한 AR 오브젝트, 속도 제한 표시를 위한 AR 오브젝트 등이 결정될 수 있다.
단계(630)에서, 전자 장치(400)는 AR 오브젝트에 대한 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 결정할 수 있다. 예를 들어, AR 오브젝트에 대한 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지가 미리 설정될 수 있다.
도 7은 일 예에 따른 사용자 이미지에 기초하여 사용자의 눈 정보를 생성하는 방법의 흐름도이다.
일 측면에 따르면, 도 5를 참조하여 전술된 단계(520)는 아래의 단계들(710 및 720)을 포함할 수 있다.
단계(710)에서, 전자 장치(400)는 HUD 시스템의 카메라를 이용하여 사용자의 사용자 이미지를 생성한다. 사용자 이미지는 사용자의 양안을 포함할 수 있다.
사용자 이미지는 카메라의 동작 클록에 따라 계속적으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 카메라가 60fps(frame per second)로 동작하는 경우, 1초에 60개의 사용자 이미지들이 생성될 수 있다. 카메라의 동작 클록은 차량의 내부 환경에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 컬러 이미지를 생성하는 카메라가 어두운 환경에서 동작하는 경우, 수광을 위한 시간이 요구되므로 최대 동작 주기로 동작하지 않을 수 있다. 다른 예로, 카메라가 적외선 카메라인 경우, 카메라는 어두운 환경에서도 최대 동작 주기로 동작할 수 있다. 사용자 이미지를 생성하는 방법은 기재된 실시예들로 한정되지 않는다.
단계(720)에서, 전자 장치(400)는 사용자 이미지에 기초하여 눈 정보를 생성한다. 예를 들어, 사용자 이미지 내의 왼쪽 눈 및 오른쪽 눈의 좌표들이 결정되고, 상기의 좌표들이 HUD 시스템에 대해 설정된 3D 좌표계로 변환될 수 있다. 눈 정보는 3D 좌표계로 변환된 왼쪽 눈 및 오른쪽 눈의 좌표들을 포함할 수 있다.
도 8은 일 예에 따른 가속도 및 눈 정보에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 사용자의 위치를 예측하는 방법의 흐름도이다.
일 측면에 따르면, 도 5를 참조하여 전술된 단계(540)는 아래의 단계들(810 및 820)을 포함할 수 있다.
단계(810)에서, 전자 장치(400)는 측정된 가속도에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 차량의 위치 변화량을 계산한다. 예를 들어, 차량의 위치 변화량은 아래의 [수학식 1]을 통해 계산될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
[수학식 1]에서 p(t)는 t 시각에서의 차량의 위치를 나타내고, △t는 미리 설정된 시간을 나타낸다. t 시각에서 △t가 경과한 시각에서(즉, t+△t)의 차량의 위치(즉, p(t+△t))는 대략적으로 2차의 테일러 급수(2nd order Taylor expansion)로 표현될 수 있다. p'(t) 및 p''(t)는 각각 t 시각에서의 차량의 속도 및 가속도를 나타낸다. 미리 설정된 시간 동안의 차량의 위치 변화량(△p)이
Figure pat00002
로 표현될 수 있다. 즉, △t를 상수로 미리 설정하는 경우, t 시각에서의 차량의 속도(p'(t)) 및 가속도(p''(t))를 측정한다면, 차량의 위치 변화량이 계산될 수 있다.
IMU를 이용하여 t 시각에서의 속도(p'(t))를 측정할 수 있으므로, 가속도(p''(t))를 이용하여 속도(p'(t))가 계산될 수 있다. 예를 들어, 가속도(p''(t))를 적분함으로써 속도(p'(t))가 계산될 수 있다.
차량의 최종적인 위치 변화량은 속도(p'(t)) 부분에 관한 가중치 및 가속도(p''(t))에 관한 가중치를 조절하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 차량의 최종적인 위치 변화량은 아래의 [수학식 2]를 통해 계산될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00003
[수학식 2]에서, a는 속도(p'(t)) 부분에 대한 가중치이고, b는 가속도(p''(t)) 부분에 대한 가중치이다.
단계(820)에서, 전자 장치(400)는 차량의 위치 변화량에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 사용자의 타겟 위치를 계산한다.
차량에 가해지는 가속도의 방향에 따라 사용자에게 작용하는 힘도 달라지며, 이에 따라 사용자의 위치 변화량은 차량의 위치 변화량과 동일하지 않을 수 있다. 사용자의 위치 변화량과 차량의 위치 변화량이 동일하지 않기 때문에 차량 및 사용자 간의 상대적 변위가 발생한다.
또한, 차량의 위치 변화량을 사용자의 위치 변화량에 그대로 적용하는 경우, 사용자의 눈 정보를 생성하는 과정에서 발생한 오차가 증폭될 수 있다.
일 측면에 따르면, 차량의 위치 변화량의 보상 비율을 조절하여 사용자의 위치 변화량이 결정될 수 있다. 보상 비율은 3축의 각각에 대해 다르게 결정될 수 있다. 예를 들어, 가속도의 방향에 따라 3축의 각각에 대한 보상 비율이 다를 수 있다. 예를 들어, 고속 방지턱에 의해 발생한 가속도는 상하 방향이므로, 해당 방향에 대한 보상 비율은 크게 하고, 다른 방향에 대한 보상 비율은 작게 할 수 있다.
사용자의 타겟 위치는 아래의 [수학식 3]을 이용하여 계산될 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00004
[수학식 3]에서, (xh(t), yh(t), zh(t))는 t 시각에서 검출된 사용자의 위치(ph(t))이고, (△x, △y, △z)는 △t 시간 이후의 차량의 위치 변화량(△ph)이고, (
Figure pat00005
,
Figure pat00006
,
Figure pat00007
)는 예측된 사용자의 타겟 위치(
Figure pat00008
)이다.
Figure pat00009
,
Figure pat00010
,
Figure pat00011
는 각 축에 대한 보상 비율일 수 있다. 검출된 사용자의 위치 및 예측된 사용자의 타겟 위치는 차량의 위치에 대한 상대적 위치로 표현될 수 있다.
도 9는 일 예에 따른 미리 설정된 시간을 도시한다.
제1 시점(901)에서 사용자 이미지가 생성되고, 제1 시점(902) 내지 제2 시점(902) 동안 사용자 이미지가 처리됨으로써 제2 시점(902)에서 눈 정보가 생성된다.
제2 시점(902) 내지 제3 시점(903) 동안 스테레오 이미지들이 렌더링됨으로써 제3 시점(903)에서 패널 이미지가 생성된다.
제4 시점(904)에서 AR 오브젝트가 사용자에게 제공된다. AR 오브젝트는 제2 시점(902)에서 생성된 눈 정보에 기초하여 사용자에게 제공되므로, 제2 시점(902) 내지 제4 시점(904) 동안에 발생하는 사용자의 움직임은 AR 오브젝트에 반영되지 않는다.
제2 시점(902) 내지 제4 시점(904) 동안에 발생하는 사용자의 움직임을 예측하고, 예측된 움직임을 반영하여 패널 이미지가 생성되는 경우, 사용자에게 적절한 AR 오브젝트가 제공될 수 있다. 예를 들어, 제2 시점(902)에서 생성된 눈 정보 및 차량의 가속도를 이용하여 제2 시점(902) 내지 제4 시점(904) 동안에 발생하는 사용자의 움직임이 예측될 수 있다.
도 10은 일 예에 따른 IMU를 이용하여 차량의 가속도, 속도 및 위치를 결정하는 방법을 도시한다.
전자 장치(400)는 IMU에 측정된 가속도에 기초하여 차량의 자세, 속도 및 위치를 계산할 수 있다. 전자 장치(400)는 계산된 차량의 자세, 속도 및 위치를 이용하여 관성 항법 시스템(Intertial Navigation System: INS)을 운용할 수 있다.
IMU는 가속도계(accelerometer)를 이용하여 차량의 가속도(
Figure pat00012
)를 측정하고, 자이로스코프(gyroscope)를 이용하여 차량의 각가속도(
Figure pat00013
)를 측정할 수 있다. 추가적으로, 측정된 가속도(
Figure pat00014
) 및 각가속도(
Figure pat00015
)의 센서 오차가 보정될 수 있다.
가속도(
Figure pat00016
)를 적분함으로써 속도(v)가 획득될 수 있다. 속도(v)를 획득하기 위해 속도 오차가 반영될 수 있다. 속도(v)를 적분함으로써 차량의 위치(p)가 획득될 수 있다. 위치(p)는 이동 거리일 수 있다. 속도(v) 및 위치(p)에 기초하여 차량의 중력 모델(gravity model)이 생성될 수 있다.
각가속도(
Figure pat00017
)를 적분함으로써 차량의 자세(q)가 획득될 수 있다.
차량의 자세(q), 속도(v) 및 위치(p)를 이용하여 차량에 대한 INS가 운용될 수 있다.
도 11은 일 예에 따른 GPS 위치를 이용하여 차량의 위치를 결정하는 방법을 도시한다.
아래의 단계들(1110 내지 1130)은 도 5를 참조하여 전술된 단계(510)가 수행되기 전에 수행될 수 있다.
단계(1110)에서, 전자 장치(400)는 가속도에 기초하여 차량의 INS 위치를 계산한다.
단계(1120)에서, 전자 장치(400)는 GPS(Global Positioning System)를 이용하여 차량의 GPS 위치를 결정한다.
단계(1130)에서, 전자 장치(400)는 INS 위치 및 GPS 위치에 기초하여 차량의 위치를 결정한다. 예를 들어, GPS 위치를 이용하여 INS 위치를 보정함으로써 차량의 위치가 결정될 수 있다.
일 측면에 따른, 차량의 위치를 결정하는 방법이 도 12를 참조하여 도시된다.
도 12는 일 예에 따른 INS 위치 및 GPS 위치를 이용하여 차량의 위치를 결정하는 방법을 도시한다.
IMU를 이용하여 차량의 INS 위치가 계산될 수 있다. 예를 들어 INS 위치를 계산하기 위해 추정된 센서 오차 및 추정된 네비게이션 오차가 반영될 수 있다.
GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기를 이용하여 차량의 GPS 위치가 추정될 수 있다.
INS 위치 및 GPS 위치 간의 차이가 계산될 수 있고, 차이에 기초하여 INS 위치를 계산하기 위해 이용되는 필터를 보정할 수 있다. 필터는 차량의 추정된 센서 오차 및 추정된 네비게이션 오차를 조정할 수 있다.
도 13은 일 예에 따른 가속도의 크기에 기초하여 AR 오브젝트 대신에 평면 이미지를 제공하는 방법의 흐름도이다.
일 측면에 따른, 아래의 단계들(1310 및 1320)은 도 5를 참조하여 전술된 단계(530)가 수행된 후 수행될 수 있다.
단계(1310)에서, 전자 장치(400)는 측정된 가속도가 임계 값 이상인지 여부를 결정한다.
단계(1320)에서, 전자 장치(400)는 가속도가 임계 값 이상인 경우, 3D AR 오브젝트 대신에 평면 이미지를 출력한다. 가속도가 임계 값 이상인 상태는 사용자에게 정상적으로 3D AR 오브젝트를 제공하기 어려운 환경으로 판단될 수 있다. 이러한 환경에서, 전자 장치(400)는 2D인 평면 이미지를 사용자에게 제공할 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
400: 전자 장치
410: 통신부
420: 프로세서
430: 메모리

Claims (19)

  1. 전자 장치에 의해 수행되는, 증강 현실(Augmented Reality) 오브젝트 제공 방법은,
    차량을 운전하는 사용자에게 증강 현실 오브젝트를 제공하기 위한 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 결정하는 단계;
    상기 사용자를 촬영한 사용자 이미지에 기초하여 상기 사용자의 눈 정보를 생성하는 단계;
    IMU(Inertial Measurement Unit)를 이용하여 상기 차량의 가속도를 측정하는 단계;
    상기 가속도 및 상기 눈 정보에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 상기 사용자의 타겟 위치를 예측하는 단계;
    상기 예측된 상기 타겟 위치에 기초하여 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 렌더링함으로써 패널 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 차량의 HUD(Head Up Display) 시스템을 통해 상기 패널 이미지를 출력함으로써 상기 사용자에게 상기 증강 현실 오브젝트를 제공하는 단계
    를 포함하는,
    증강 현실 오브젝트 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 결정하는 단계는,
    적어도 하나의 센서들을 이용하여 상기 차량의 주변 환경을 센싱하는 단계;
    상기 센싱된 주변 환경에 기초하여 상기 증강 현실 오브젝트를 결정하는 단계; 및
    상기 증강 현실 오브젝트에 대한 상기 왼쪽 이미지 및 상기 오른쪽 이미지를 결정하는 단계
    를 포함하는,
    증강 현실 오브젝트 제공 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 사용자를 촬영한 사용자 이미지에 기초하여 상기 사용자의 눈 정보를 생성하는 단계는,
    상기 HUD 시스템의 카메라를 이용하여 상기 사용자의 사용자 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 사용자 이미지에 기초하여 상기 눈 정보를 생성하는 단계
    를 포함하는,
    증강 현실 오브젝트 제공 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 눈 정보는 상기 HUD 시스템과 상기 사용자의 양쪽 눈들 각각 간의 상대적 위치 정보인,
    증강 현실 오브젝트 제공 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 가속도 및 상기 눈 정보에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 상기 사용자의 타겟 위치를 예측하는 단계는,
    상기 가속도에 기초하여 상기 미리 설정된 시간 이후의 상기 차량의 위치 변화량을 계산하는 단계; 및
    상기 차량의 위치 변화량에 기초하여 상기 타겟 위치를 계산하는 단계
    를 포함하는,
    증강 현실 오브젝트 제공 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 차량의 위치 변화량에 기초하여 상기 타겟 위치를 계산하는 단계는,
    상기 차량의 위치 변화량에 기초하여 복수의 축들 각각에 대한 보상 비율을 결정하는 단계; 및
    상기 복수의 축들 각각에 대한 보상 비율에 기초하여 상기 타겟 위치를 계산하는 단계
    를 포함하는,
    증강 현실 오브젝트 제공 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 패널 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 HUD 시스템에 대한 적어도 하나의 파라미터를 더 이용하여 상기 패널 이미지를 생성하는 단계
    를 포함하는,
    증강 현실 오브젝트 제공 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 미리 설정된 시간은 상기 눈 정보가 생성된 시점 및 상기 패널 이미지가 출력되는 시점 간의 차이에 대응하는,
    증강 현실 오브젝트 제공 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 가속도에 기초하여 상기 차량의 INS(Intertial Navigation System) 위치를 계산하는 단계;
    GPS(Global Positioning System)을 이용하여 상기 차량의 GPS 위치를 결정하는 단계; 및
    상기 INS 위치 및 상기 GPS 위치에 기초하여 상기 차량의 위치를 결정하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 차량의 위치는 상기 증강 현실 오브젝트를 결정하기 위해 이용되는,
    증강 현실 오브젝트 제공 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 측정된 가속도가 미리 설정된 임계 값 이상인지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 측정된 가속도가 미리 설정된 임계 값 이상인 경우 상기 차량의 HUD 시스템을 통해 상기 증강 현실 오브젝트에 대해 미리 설정된 평면 이미지를 상기 사용자에게 제공하는 단계
    를 더 포함하는,
    증강 현실 오브젝트 제공 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  12. 전자 장치는,
    사용자에게 증강 현실(Augmented Reality) 오브젝트를 제공하는 프로그램이 기록된 메모리; 및
    상기 프로그램을 수행하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로그램은,
    차량을 운전하는 사용자에게 증강 현실 오브젝트를 제공하기 위한 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 결정하는 단계;
    상기 사용자를 촬영한 사용자 이미지에 기초하여 상기 사용자의 눈 정보를 생성하는 단계;
    IMU(Inertial Measurement Unit)를 이용하여 상기 차량의 가속도를 측정하는 단계;
    상기 가속도 및 상기 눈 정보에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 상기 사용자의 타겟 위치를 예측하는 단계;
    상기 예측된 상기 타겟 위치에 기초하여 왼쪽 이미지 및 오른쪽 이미지를 렌더링함으로써 패널 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 차량의 HUD(Head Up Display) 시스템을 통해 상기 패널 이미지를 출력함으로써 상기 사용자에게 상기 증강 현실 오브젝트를 제공하는 단계
    를 수행하는,
    전자 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 사용자를 촬영한 사용자 이미지에 기초하여 상기 사용자의 눈 정보를 생성하는 단계는,
    상기 HUD 시스템의 카메라를 이용하여 상기 사용자의 사용자 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 사용자 이미지에 기초하여 상기 눈 정보를 생성하는 단계
    를 포함하는,
    전자 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 눈 정보는 상기 HUD 시스템과 상기 사용자의 양쪽 눈들 각각 간의 상대적 위치 정보인,
    전자 장치.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 가속도 및 상기 눈 정보에 기초하여 미리 설정된 시간 이후의 상기 사용자의 타겟 위치를 예측하는 단계는,
    상기 가속도에 기초하여 상기 미리 설정된 시간 이후의 상기 차량의 위치 변화량을 계산하는 단계; 및
    상기 차량의 위치 변화량에 기초하여 상기 타겟 위치를 계산하는 단계
    를 포함하는,
    전자 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 차량의 위치 변화량에 기초하여 상기 타겟 위치를 계산하는 단계는,
    상기 차량의 위치 변화량에 기초하여 복수의 축들 각각에 대한 보상 비율을 결정하는 단계; 및
    상기 복수의 축들 각각에 대한 보상 비율에 기초하여 상기 타겟 위치를 계산하는 단계
    를 포함하는,
    전자 장치.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 미리 설정된 시간은 상기 눈 정보가 생성된 시점 및 상기 패널 이미지가 출력되는 시점 간의 차이에 대응하는,
    전자 장치.
  18. 제12항에 있어서,
    상기 프로그램은,
    상기 측정된 가속도가 미리 설정된 임계 값 이상인지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 측정된 가속도가 미리 설정된 임계 값 이상인 경우 상기 차량의 HUD 시스템을 통해 상기 증강 현실 오브젝트에 대해 미리 설정된 평면 이미지를 상기 사용자에게 제공하는 단계
    를 더 수행하는,
    전자 장치.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 전자 장치는 상기 차량에 포함되는,
    전자 장치.
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