KR20210111730A - 전방 차선의 너비 정보를 이용한 도로의 곡률 및 기울어짐 추정 방법 - Google Patents

전방 차선의 너비 정보를 이용한 도로의 곡률 및 기울어짐 추정 방법 Download PDF

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Abstract

전방 차선의 너비 정보를 이용한 도로의 곡률 및 기울어짐 추정 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 도로 정보 추정 방법은, 도로 영상을 획득하고, 획득한 도로 영상에서 차선을 추출하며, 추출된 차선을 너비 정보를 이용하여 도로 정보를 추정한다. 이에 의해, 주행 중에 전방에 존재하는 차선 간 너비정보를 이용하여 차량과 도로의 자세 변화를 추정할 수 있고, 이를 기반으로 능동 새시 제어에 활용하여 차량의 안정성 및 승차감을 확보할 수 있게 된다.

Description

전방 차선의 너비 정보를 이용한 도로의 곡률 및 기울어짐 추정 방법{Road Curvature and Slope Estimation Method using Width Information of a Front Lane}
본 발명은 도로의 곡률 및 기울어짐 추정 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 카메라를 이용하여 원거리에 존재하는 도로의 곡률 및 기울어짐을 추정하는 방법에 관한 것이다.
최근 고급사양의 차량이 증가함에 따라, 승차감과 운전 편의성, 주행 안정성을 확보하기 위한 시스템 장치가 증가하는 추세에 있다.
이는, 차량이 현재 주행 중인 차선의 정보 뿐 아니라 차량이 주행할 원거리의 차선정보를 추정하여 차선의 곡률 및 도로의 기울기를 미리 예측하여 샤시 제어에 활용하여 주행 안정성 및 승차감을 높이는 기술을 필요로 한다.
기존의 방식은 차선 정보를 추출할 때 원거리에 있는 도로의 기울기 변화 혹은 주행 중인 차량의 차체의 자세 변화로 인한 영향을 반영하지 않고, 차선을 2차원 평면에 있다는 가정을 하여, 차량의 샤시 제어에 효율적인 정보를 제공해주지 못하고 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 능동 샤시 제어에 의한 편의성과 안정성 확보를 위한 방안으로, 계산량이 적으면서도 전방 수십 미터의 도로에 대하여 기울기와 곡률을 미리 예측할 수 있는 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 도로 정보 추정 방법은, 도로 영상을 획득하는 단계; 획득한 도로 영상에서 차선을 추출하는 단계; 추출된 차선을 너비 정보를 이용하여, 도로 정보를 추정하는 단계;를 포함한다.
그리고, 획득 단계는, 카메라를 이용하여 전방 영상을 생성하는 단계; 전방 영상을 위에서 아래로 내려다본 영상으로 변환하는 단계:를 포함하고, 추출 단계는, 변환된 영상에서 차선을 추출할 수 있다.
또한, 도로 정보는, 도로의 기울어짐 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 도로 정보는, 도로의 경사 정보 및 기울어짐 정보를 포함할 수 있다.
또한, 추정 단계는, 차선의 너비의 변화를 이용하여, 도로의 경사 정보 및 기울어짐 정보를 추정할 수 있다.
그리고, 추정 단계는, 차량의 움직임 정보르 더 이용하여, 도로의 경사 정보 및 기울어짐 정보를 추정할 수 있다.
또한, 차량의 움직임 정보는, 차량에 탑재된 IMU(Inertial Measurement Unit)를 이용하여 생성할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 도로 정보추정 시스템은, 도로 영상을 획득하는 카메라; 획득한 도로 영상에서 차선을 추출하고, 추출된 차선을 너비 정보를 이용하여 도로 정보를 추정하는 프로세서;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 주행 중에 전방에 존재하는 차선 간 너비정보를 이용하여 차량과 도로의 자세 변화를 추정할 수 있고, 이를 기반으로 능동 새시 제어에 활용하여 차량의 안정성 및 승차감을 확보할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 차량을 기준으로 좌, 우 차선의 너비만을 이용하는 것이 아닌 전방의 모든 차선 간 너비 정보를 이용하기 때문에, 차선변화(분기, 합류)에 대해 강인하게 동작하므로, 차량 주행 안전 보조기술 및 자율 주행 기술의 성능을 증대시킬 수 있게 된다.
도 1은 카메라를 이용한 차선 곡률 감지 시스템 개요,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로 곡률/기울어짐 추정 방법의 설명에 제공되는 순서도,
도 3은 입력 이미지와 흑백 이미지 변환,
도 4는 Bird eye view,
도 5는 정해진 법칙으로 bird eye view를 구성하는 경우 lane 위치에 오차가 발생하는 경우를 예시한 도면,
도 6은 차량과 노면간 상대 자세 변화가 없는 경우를 예시한 도면,
도 7은 차량이 앞쪽으로 기울어진 경우를 예시한 도면,
도 8은 차량이 뒤쪽으로 기울어진 경우를 예시한 도면,
도 9는 정상적인 경우, 오르막길, 내리막길을 예시한 도면, 그리고,
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 도로 곡률/기울어짐 추정 시스템의 블럭도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
본 발명의 일 실시예에서는, 전방 차선의 너비 정보를 이용한 도로의 곡률 및 기울어짐 추정 방법을 제시한다.
본 발명의 실시예에 따른 도로의 곡률/기울어짐 추정 방법은, 카메라를 이용하여 원거리(30~100m)에 존재하는 차선의 3차원 좌표 및 곡률을 검출하고, 검출된 곡률 정보를 기반으로 하여 도로의 기울어짐 정도를 추정하여, 차량 서스펜션, 스티어링의 제어에 활용할 수 있도록 한다.
본 발명의 실시예에 따른 도로의 곡률/기울어짐 추정 방법은, 계산량이 적으면서도 전방 수십 미터의 도로에 대하여 기울기와 곡률을 미리 예측할 수 있도록 한다.
차량에 장착되어 있는 카메라는 주행중에 지면을 향하는 각도와 위치가 변화하는데, 본 발명의 실시예에 따른 도로의 곡률/기울어짐 추정 방법은, 다른 센서의 도움 없이 카메라로 추출한 차선의 3차원 정보로부터 이를 보정하여 도로와 차량간 자세정보를 추정하여 이를 연속적으로 반영하여 차선 추정값을 보정하므로 정확도가 높다.
본 발명의 실시예에서는, 도 1에 도시된 바와 같이, 도로의 곡률 추정을 위해 단일 카메라를 사용하여 획득한 차량 전방의 이미지 정보를 이용한다. 도 2는 입력 이미지로부터 차선의 위치 및 곡률을 추정하기 위한 순서도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 단일 카메라를 이용하여 전방 도로에 대한 사영된 이미지를 얻고, 사영된 이미지를 도로의 위에서 아래로 내려다본 view(bird eye view)로 이미지를 변환한 후, 변환된 이미지에서 에지를 검출하여 이미지를 black&white 이미지로 변환한다.
도 3에는 단일 카메라를 이용하여 획득한 전방 도로 이미지를 나타내었고, 도 4에는 이를 bird eye view로 변환한 후에 black&white로 변환한 이미지를 나타내었다.
다음, 변환된 이미지에서 차선을 추출하고, 추출한 차선들을 분류한다.
한편, 정해진 기법으로 bird eye view를 구성하는 경우에는, 도 5에 도시된 바와 같이 차선 위치에 오차가 발생할 수 있다.
차량과 지면의 자세 정보 gamma를 추정 할 수 있으면, 아래 식으로부터 차선의 실제 거리 D를 추정할 수 있다.
Figure pat00001
여기서, alpha는 이미지 센서로부터 주어지며, beta는 이미지 센서에서 alpha가 주어지면 lookup table로부터 주어지는 값이다. H는 카메라의 탑재 높이이다.
차체가 아닌 지면의 기울기가 바뀌는 경우, gamma는 차량에 탑재된 각속도, 가속도 센서 정보로부터 얻어낼 수 없다. 이에 따라, 본 발명의 실시예에서는 차선들간의 너비 정보의 변화로부터 gamma를 추정한다.
구체적으로, 본 발명의 실시예에서는 이미지 내에서 차량의 차선의 너비 w의 변화를 이용하여 지면의 오르막, 내리막, 좌우로 기울어짐 정보를 추정한다.
예를 들어, 차선의 너비 변화는 카메라와 지면의 높이 변화로부터 발생하는 것으로 다음과 같은 관계를 갖는다.
Figure pat00002
일반적인 경우 차선의 너비가 크게 변화하지 않으므로 이미지 내에서 차선의 윗부분과 아랫부분의 너비가 연속적으로 변하는 양을 추정하고 추정한 값들을 이용하여 Z의 기울기를 추정할 수 있다.
w1은 아랫부분, w2는 윗부분의 너비(픽셀) 이라고 하면 다음과 같은 관계를 따른다.
Figure pat00003
이때, 한 이미지 내에서 y 방향에 따른 Z 값은 추정할 수 없지만, 차량과 지면의 자세각도 gamma를 추정 할 수 있다. Z를 y에 대한 평면식으로 가정한다.
Figure pat00004
차선 검출 방법으로부터 한 차선과 다른 차선들 간의 y축에 대한 너비 w_k(y)는 알고 있다.
Figure pat00005
즉, 한 차선과 다른 차선과의 너비 w를 이용하면 평면 방정식의 계수 a, b를 구할 수 있음. 이때 gamma는 다음과 같이 산출할 수 있고, 이를 통해도로의 오르막/내리막/좌우 기울어짐 여부와 그 정도를 파악 할 수 있다.
Figure pat00006
그리고, 차량에 탑재된 IMU(Inertial Measurement Unit) 등을 이용하여, 차량의 자세가 변한 것인지, 지면의 높이 변화가 있는 것인지 판별할 수 있다.
도 6에는, 차량과 노면간 상대 자세 변화가 없는 경우, 즉, 평지인 경우나 차량의 자세변화가 없는 경우를 나타내었다.
도 7에는 차량이 앞쪽으로 기울어진 경우(gamma < 0)를 나타내었는데, bird eye view에서 위쪽으로 갈수록 차선 간 너비가 길어지는 것을 확인할 수 있다.
도 8에는 차량이 뒤쪽으로 기울어진 경우(gamma > 0)를 나타내었는데, 차선이 위로 갈수록 좁아지는 것을 확인할 수 있다.
그리고, 도 9에는 정상적인 경우, 오르막길, 내리막길의 너비 관계를 통합하여 나타내었다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 도로 곡률/기울어짐 추정 시스템의 블럭도이다.
본 발명의 실시예에 따른 도로 곡률/기울어짐 추정 시스템은, 도 10에 도시된 바와 같이, 카메라(110), IMU(120), 프로세서(130) 및 차량 네트워크 인터페이스(140)를 포함하여 구축된다.
카메라(110)는 차량 전방 이미지를 생성하고, IMU(120)는 차량의 움직임 정보를 생성한다.
프로세서(130)는 카메라(110)에서 생성한 이미지와 IMU(120)에서 생성한 움직임 정보를 이용하여, 전술한 방법에 따라 도로 곡률/기울어짐을 추정하고, 추정 결과를 차량 네트워크 인터페이스(140)를 통해 차량 측에 전달한다.
지금까지, 전방 차선의 너비 정보를 이용한 도로의 곡률 및 기울어짐 추정 방법 및 시스템에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.
위 실시예에서는, 원거리에 있는 차선의 곡률 정보를 선행 예측하여 차량의 새시 제어에 능동적으로 활용하기 위해, 도로의 3차원 곡률 정보를 정밀하게 추정하기 위해 추출된 차선정보를 이용하였다.
위 실시예에 따르면, 주행 중에 전방에 존재하는 차선 간 너비정보를 이용 할 수 있으면 차량과 도로의 자세 변화를 추정할 수 있고, 위와 같은 정보를 기반으로 능동 새시 제어에 활용하여 차량의 안정성 및 승차감을 확보할 수 있다.
그리고, 차량을 기준으로 좌, 우 차선의 너비만을 이용하는 것이 아닌 전방의 모든 차선 간 너비 정보를 이용하기 때문에 차선변화(분기, 합류)에 대해 강인하게 동작하므로 차량 주행 안전 보조기술 및 자율 주행 기술의 성능을 증대시킬 수 있다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
110 : 카메라
120 : IMU
130 : 프로세서
140 : 차량 네트워크 인터페이스

Claims (8)

  1. 도로 영상을 획득하는 단계;
    획득한 도로 영상에서 차선을 추출하는 단계;
    추출된 차선들 간의 너비 정보의 변화를 이용하여, 도로에 대한 평면식을 산출하는 단계; 및
    산출된 도로에 대한 평면식으로부터, 도로의 기울어짐에 대한 3차원 정보를 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 정보 추정 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    획득 단계는,
    카메라를 이용하여 전방 영상을 생성하는 단계;
    전방 영상을 위에서 아래로 내려다본 영상으로 변환하는 단계:를 포함하고,
    추출 단계는,
    변환된 영상에서 차선을 추출하는 것을 특징으로 하는 도로 정보 추정 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    도로의 기울어짐에 대한 3차원 정보는,
    도로의 오르막 경사 정도, 도로의 내르막 경사 정도, 도로의 좌우 기울어짐 정도에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 정보 추정 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    도로에 대한 평면식은, 다음의 수학식이고,
    Figure pat00007

    여기서, Z는 도로에 대한 평면식이며, a와 b는 도로에 대한 평면식의 계수이고, y 축은 도로에 수직인 축인 것을 특징으로 하는 도로 정보 추정 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    a는, 다음의 관계식에 의해 계산되고,
    Figure pat00008

    여기서, w1, w2, w3, ..., wn은 도로 영상의 각기 다른 n개의 지점들에서 차선의 너비 정보들인 것을 특징으로 하는 도로 정보 추정 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    도로의 기울어짐에 대한 3차원 정보는, 다음의 수학식으로 계산하고,
    Figure pat00009

    여기서, γ는 도로의 기울어짐에 대한 3차원 정보인 것을 특징으로 하는 도로 정보 추정 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    추정 단계는,
    차량의 움직임 정보를 더 이용하여, 도로의 기울어짐에 대한 3차원 정보를 추정하는 것을 특징으로 하는 도로 정보 추정 방법.
  8. 도로 영상을 획득하는 카메라;
    획득한 도로 영상에서 차선을 추출하고, 추출된 차선들 간의 너비 정보의 변화를 이용하여 도로에 대한 평면식을 산출하며, 산출된 도로에 대한 평면식으로부터 도로의 기울어짐에 대한 3차원 정보를 추정하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 정보 추정 시스템.
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