KR20220033583A - 주차제어장치 및 그 제어방법 - Google Patents

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Abstract

주차제어장치 및 그 제어방법을 개시한다.
본 개시의 일 측면에 의하면, 차량에 장착된 카메라(camera)로부터 지면(ground)을 촬영한 이미지(image)를 획득하는 이미지 획득부(image acquisition unit); 사전에 트레이닝된 학습모델(learning model)을 포함하고, 상기 이미지를 상기 학습모델에 입력하여 상기 지면에 대응하는 지면상태를 추정하는 지면상태 추정부(ground condition estimation unit); 상기 차량에 장착된 레이더(radar)로부터 획득한 레이더 신호를 이용하여 상기 차량과 상기 지면 간의 거리를 산출하는 거리 획득부(distance acquisition unit); 상기 지면상태 및 상기 거리에 기초하여 상기 지면의 주차가능 여부를 판단하는 판단부(determination unit); 및 상기 차량의 주차제어를 위한 제어정보를 생성하는 제어부(control unit)를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차제어장치를 제공한다.

Description

주차제어장치 및 그 제어방법{Method And Apparatus for Controlling Parking of Vehicle}
본 개시는 주차제어장치 및 그 제어방법에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
최근 자동긴급제동(AEB: Autonomous Emergency Braking), 자동순항제어(SCC: Smart Cruise Control), 주차보조(parking assist), 자동주차(automated parking), 자율발레주차(autonomous valet parking) 등 운전자를 위한 안전 및 편의 기능이 늘어나면서 차량 주변 상황을 파악하기 위한 센서의 개발이 활발해지고 있다. 차량에 부착되는 센서로는 이미지 센서(image sensor), 라이다(lidar), 레이더(radar) 및 초음파 센서(ultrasonic sensor) 등이 있다.
이러한 센서들 중 레이더는 라이다와는 달리 차량 내부에 배치될 수 있고 초음파 센서보다 먼 거리를 관측할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 이미지 센서와 달리 레이더 센서는 날씨 등의 영향을 거의 받지 않는다.
이러한 연유로, 차량용 주차제어장치에 레이더가 주로 사용되고 있다. 그러나 레이더는 FOV(Field Of View) 내의 모든 물체(object)의 위치정보를 제공할 수 있지만, 이러한 위치정보를 이용하여 물체를 분류(classification)하는 것이 어렵다는 문제가 있다. 이에 따라, 종래의 주차제어장치를 이용하여 차량을 주차하는 경우, 물웅덩이(puddle), 싱크홀(sink hole), 블랙 아이스(black ice)와 같은 지면의 훼손상태를 인지하기 어려워, 차량 파손 등의 물리적 피해를 받을 수 있다는 문제점이 있다.
본 개시의 실시예는, 카메라를 이용하여 수집된 이미지 및 레이더를 이용하여 수집된 거리정보에 기초하여 지면의 훼손상태를 인지함으로써 차량 파손 등의 사고를 방지하는 주차제어장치 및 그 제어방법을 제공하는 데 주된 목적이 있다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 차량에 장착된 카메라(camera)로부터 지면(ground)을 촬영한 이미지(image)를 획득하는 이미지 획득부(image acquisition unit); 사전에 트레이닝된 학습모델(learning model)을 포함하고, 상기 이미지를 상기 학습모델에 입력하여 상기 지면에 대응하는 지면상태를 추정하는 지면상태 추정부(ground condition estimation unit); 상기 차량에 장착된 레이더(radar)로부터 획득한 레이더 신호를 이용하여 상기 차량과 상기 지면 간의 거리를 산출하는 거리 획득부(distance acquisition unit); 상기 지면상태 및 상기 거리에 기초하여 상기 지면의 주차가능 여부를 판단하는 판단부(determination unit); 및 상기 차량의 주차제어를 위한 제어정보를 생성하는 제어부(control unit)를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차제어장치를 제공한다.
본 실시예의 다른 측면에 의하면, 카메라(camera) 및 레이더(radar)가 장착된 차량의 주차제어방법에 있어서, 상기 카메라로부터 지면(ground)을 촬영한 이미지(image)를 획득하는 과정; 상기 이미지를 사전에 트레이닝된 학습모델에 입력하여, 상기 지면에 대응하는 지면상태를 추정하는 과정; 상기 레이더로부터 획득한 레이더 신호를 이용하여 상기 차량과 상기 지면 간의 거리를 산출하는 과정; 상기 지면상태 및 상기 거리에 기초하여 상기 지면의 주차가능 여부를 판단하는 과정; 및 상기 차량의 주차제어를 위한 제어정보를 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 주차제어방법을 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 개시의 실시예에 의하면, 카메라를 이용하여 수집된 이미지 및 레이더를 이용하여 수집된 위치정보에 기초하여 지면의 훼손상태를 인지함으로써 차량 파손 등의 사고를 방지할 수 있다는 효과가 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 주차제어방법을 위한 관련 구성을 설명하기 위한 예시도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 지면 정보 획득방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 주차제어장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 주차제어방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 개시을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 '포함', '구비'한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 '…부', '모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 개시의 실시예는 카메라 및 레이더를 장착한 차량에서의 주차제어방법에 대해 기재하고 있으나, 이는 설명의 편의를 위한 것으로서, 카메라 및 레이더를 장착한 다양한 이동수단에 적용될 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 주차제어방법을 위한 관련 구성을 설명하기 위한 예시도이다.
도 1을 참조하면, 차량(10)은 카메라(camera, 100), 레이더(radar, 110), 주차제어장치(parking control apparatus, 120), 알림부(notification unit, 130), 제동부(braking unit, 140), 및 자율주행부(autonomous driving unit, 150)를 전부 또는 일부 포함한다. 도 1에 도시된 모든 블록이 필수 구성요소는 아니며, 다른 실시예에서 차량(10)에 포함된 일부 블록이 추가, 변경 또는 삭제될 수 있다. 예컨대, 자동긴급제동 기능을 지원하지 않는 차량(10)의 경우, 제동부(140)를 포함하지 않을 수 있으며, 자율주행 기능을 지원하지 않는 차량(10)의 경우, 자율주행부(150)를 포함하지 않을 수 있다.
카메라(100)는 차량(10)의 일측에 장착되며, 차량(10)의 주변 영역을 촬영한 이미지를 제공한다. 본 개시의 일 실시예에 있어서, 카메라(100)는 바람직하게는 차량(10) 주변의 지면(ground)을 촬영한 이미지를 획득하는 촬영장치일 수 있다.
카메라(100)는 RGB 카메라(RGB camera, 102) 및 열화상 카메라(thermal imaging camera, 104)를 포함한다. 본 개시의 일 실시예에 따르면, 주간에는 RGB 카메라(102)를 이용하여 차량(10) 주변의 지면을 촬영하고, 빛이 없는 야간에는 열화상 카메라(104)를 이용하여 차량(10) 주변의 지면을 촬영할 수 있다.
카메라(100)는 촬영한 이미지를 주차제어장치(120)에게 전달한다.
레이더(110)는 주차보조(parking assist), 자동주차(automated parking), 자율발레주차(autonomous valet parking) 등 주차와 관련된 기능을 제공하기 위해 차량 주변 상황을 파악하는 센서이다.
레이더(110)는 초광대역 주파수 대역(ultra wide frequency band)의 레이더 신호를 송수신하는 UWB(Ultra Wide Band) 레이더 또는 변조된 주파수 신호를 포함하는 레이더 신호를 송수신하는 FMCW(Frequency Modulated Continuous-Wave) 레이더일 수 있다. 레이더(110)는 내부에 배치된 증폭기(amplifier, 미도시)를 이용해 송신 신호의 출력값을 조절하여 탐지 범위(detection range)를 조절할 수 있다.
레이더(110)는 복수의 송신부(transmitter, 미도시)와 복수의 수신부(receiver, 미도시)를 포함할 수 있다. 레이더(110)의 송신부가 송신한 레이더 신호에 대한 반사신호는 복수의 수신부 모두가 수신할 수 있다. 즉, 레이더(110)는 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 레이더 구조를 가질 수 있다. 레이더(110)는 140도 내지 160도의 FOV(Field Of View)를 가질 수 있다.
레이더(110)는 차량의 전방, 후방 및 측방 중 어느 한 방향 이상을 지향하도록 복수개 배치될 수 있다. 즉, 적어도 하나의 레이더(110)는 각각 차량의 전방, 후방 및 측방 중 적어도 하나의 방향으로 레이더 신호를 송신하고, 지면(ground) 등에 의해 반사된 레이더 신호를 수신할 수 있다.
레이더(110)는 반사된 레이더신호를 수신하면, 반사된 레이더신호를 주차제어장치(120)에게 전달한다.
주차제어장치(120)는 카메라(100)로부터 획득한 이미지 및 레이더(110)로부터 획득한 레이더신호에 기초하여, 차량(10) 주변 지면의 주차가능 여부를 판단한다. 한편, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 주차제어장치(120)는 카메라(100)와 연계되어 카메라(100)로부터 촬영된 영상 데이터를 저장 및 처리하는 기능을 수행하는 일종의 로컬(local) 전자제어 장치(ECU: electronic control unit)일 수 있다. 본 개시의 다른 실시예에 따르면, 주차제어장치(120)는 로컬 전자제어 장치 상의 하나의 구성요소로서 구현될 수도 있다.
알림부(130)는 주차제어장치(120)가 차량(10)과 훼손된 지면 간의 거리가 근접하다고 판단한 경우, 이를 시각 또는 청각적으로 운전자에게 알려주는 장치이다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 알림부(130)는 차량(10)이 훼손된 지면과 근접하다고 판단한 경우, 이를 기 녹음된 음성(voice) 또는 비프음(beep)을 이용하여 청각적으로 운전자에게 알려주는 스피커(speaker)를 포함할 수 있다. 알림부(130)는 카메라(100)로부터 획득한 이미지를 표시하여, 운전자에게 훼손된 지면의 정보를 시각적으로 알려주는 디스플레이를 포함할 수 있다.
제동부(140)는 차량(10)을 감속 또는 제동하기 위한 브레이크 장치이다. 주차제어장치(120)가 차량(10)이 훼손된 지면과 근접하다고 판단한 경우 제어정보를 제동부(140)에 전달한다. 제동부(140)는 제어정보를 전달받아 운전자의 개입 없이 차량에 제동력을 인가하도록 설정될 수 있다.
자율주행부(150)는 차량(10)의 경로를 설정하고, 이에 따라 차량(10)의 조향각 등을 제어한다. 주차제어장치(120)가 차량(10)이 훼손된 지면과 근접하다고 판단한 경우 제어정보를 자율주행부(150)에 전달한다. 자율주행부(150)는 제어정보를 전달받아 운전자의 개입 없이, 훼손된 지면을 회피하도록 차량의 경로를 변경시킬 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 지면 정보 획득방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 2에서는 차량의 후방에 배치된 카메라(100) 및 레이더(110)를 중심으로 설명하나, 차량 측방 및 전방에 배치된 카메라(100) 및 레이더(110)의 경우에도 본 개시의 실시예들이 동일하게 적용될 수 있다.
한편, 도 2에서는 카메라(100) 및 레이더(110)가 차량의 외부에 배치된 것으로 도시하나, 이는 설명의 편의를 위한 것으로서 카메라(100) 및 레이더(110)는 차량의 내부에 배치될 수 있다.
도 2을 참조하면, 카메라(100)는 차량(10)의 주변 지면을 촬영한 이미지를 주차제어장치(120)에게 제공한다. 주차제어장치(120)는 이미지를 기초로 지면의 상태를 파악한다. 레이더(110)는 지면을 향해 레이더 신호를 송신하고, 지면에서 반사되는 레이더 신호를 수신하여 주차제어장치(120)에게 제공한다. 주차제어장치(120)는 레이더 신호를 기초로 차량(10)과 지면 사이의 거리를 산출한다. 한편, 카메라(100) 및 레이더(110)와 지면이 이루는 각도는 안테나의 성능, 차량의 차속, 차체의 높이 등에 따라 달라질 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 주차제어장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 3을 참조하면, 주차제어장치(120)는 주차개시부(parking initiation unit), 이미지 획득부(image acquisition unit), 지면상태 추정부(ground condition estimation unit), 거리 획득부(distance acquisition unit), 판단부(determination unit), 및 제어부(control unit)를 전부 또는 일부 포함한다. 도 3에 도시된 모든 블록이 필수 구성요소는 아니며, 다른 실시예에서 주차제어장치(120)에 포함된 일부 블록이 추가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
주차개시부(300)는 차량(10)의 주차개시신호를 획득하여 주차제어동작(parking control operation)의 개시 여부를 결정한다. 본 개시의 일 실시예에 따르면, 주차개시부(300)는 터치패널(touch panel) 또는 각종 기능의 설정값을 변경하기 위한 적어도 하나의 물리적인 버튼(button)을 이용하여 사용자로부터 주차개시신호를 입력받을 수 있다. 본 개시의 다른 실시예에 따르면, 주차개시부(300)는 차량(10)이 주차장과 같은 특정위치에 진입하거나, 차량(10)이 후진 주행을 하는 경우 주차개시신호를 획득할 수 있다. 주차개시부(300)는 주차제어동작을 개시한 경우 주차제어장치(120)의 이미지 획득부(310) 및/또는 거리 획득부(330)에게 주차개시 신호를 송신한다.
이미지 획득부(310)는 카메라(100)와 연계되어, 카메라(100)가 차량(10)의 주변 지면을 촬영한 이미지를 획득한다. 이미지 획득부(310)는 RGB 카메라(100) 및/또는 열화상 카메라(100)로부터 지면을 촬영한 이미지를 획득할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 이미지 획득부(310)는 획득한 이미지에 대한 전처리를 수행할 수 있다. 예컨대, 이미지 획득부(310)는 획득한 이미지 내 지면 영역을 검출하고, 검출한 지면 영역에 해당하는 이미지만을 추출하여 제공할 수 있다. 이는 이미지의 픽셀 영역을 줄임으로써 이후 수행되는 연산을 간소화할 수 있는 효과가 있다.
지면상태 추정부(320)는 사전에 트레이닝된 학습모델(learning model)을 포함하고, 이미지 획득부(310)로부터 전달받은 이미지를 학습모델에 입력하여 지면에 대응하는 지면상태를 추정한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 학습모델은 딥러닝(deep learning) 기반 모델로서, 이미지를 기 설정된 지면상태 유형에 따라 분류하도록 트레이닝된다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 지면상태 추정부(320)는 이미지를 학습모델에 입력하여, 지면상태를 정상상태 또는 훼손된 상태로 분류할 수 있다. 이때, 훼손된 상태란 이미지에서 물웅덩이(puddle), 싱크홀(sink hole), 및 블랙 아이스(black ice) 등이 검출되는 경우를 의미한다. 즉, 지면상태 추정부(320)는 차량(10) 주변을 촬영한 이미지로부터 물웅덩이, 싱크홀, 및 블랙 아이스 등 차량의 주차를 방해하는 장애물의 존재를 검출하고, 이에 따라 지면상태를 훼손상태로 분류할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 지면상태 추정부(320)는 학습모델을 사전에 트레이닝 시키기 위한 학습부(미도시)를 추가로 구비할 수 있다. 학습부는 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning), 및/또는 강화 학습(reinforcement learning) 등을 이용하여 학습모델을 사전에 트레이닝 시킬 수 있다. 예컨대, 학습부는 이미지 및 이미지에 대응하는 지면상태를 학습 데이터로서 활용하여 학습 모델을 트레이닝할 수 있다. 한편, 학습부가 학습 데이터를 기반으로 학습 모델을 트레이닝하는 구체적인 방법은 해당 분야에서 일반적인 바 자세한 설명은 생략하도록 한다.
지면상태 추정부(320)는 이미지로부터 추정된 지면상태를 판단부(340) 및/또는 제어부(350)에게 전달한다.
거리 획득부(330)는 레이더로부터 획득한 레이더신호를 이용하여 차량(10)과 지면 간의 거리를 획득한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 거리 획득부(330)는 레이더신호로부터 유효한 정보를 담고 있는 유효신호들을 필터링(filtering)한다. 거리 획득부(330)는 필터링된 신호의 세기가 기준값(reference value)을 초과하면 유효신호로 판단한다. 여기서 기준값은 레이더 신호가 물체에 의해 반사된 신호와 잡음을 구분하는 값으로서 임계값과 동일한 의미로 사용될 수 있다. 즉, 거리 획득부(330)는 레이더(110)로부터 전달받은 신호의 세기가 기준값보다 크다고 판단한 경우 그 신호를 차량 주변의 지면에 의해 반사된 신호로 판단한다. 기준값은 기 설정되어 있는 고정값일 수도 있지만, 기 설정되어 있는 알고리즘에 의해 시간에 따라 변하는 유동적인 값일 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 거리 획득부(330)는 유효신호를 이용하여, 차량과 지면 사이의 직선거리, 방위각(azimuth), 및 고각(elevation)을 산출하고, 이를 이용하여 차량과 지면 사이의 수평거리를 산출한다.
거리 획득부(330)는 산출한 정보를 판단부(340)에게 전달한다.
판단부(340)는 지면상태 및 거리에 기초하여 차량의 주차가능 여부를 판단한다. 본 개시의 일 실시예에 따르면, 판단부(340)는 지면이 훼손된 지면인지 여부를 판단하고, 지면이 훼손된 지면인 경우 차량과 지면 사이의 수평거리를 기 설정된 한계거리와 비교한다. 예컨대, 판단부(340)는 지면상태가 훼손된 상태이고, 차량과 지면 사이의 수평거리가 기 설정된 한계거리 이내라면, 차량(10)이 훼손된 지면과 근접하여 해당 지면에 주차를 할 수 없는 것으로 판단한다.
판단부(340)는 판단결과를 제어부(350)에게 전달한다.
제어부(350)는 판단부(340)의 판단결과에 따라 차량의 주차제어를 위한 제어정보를 생성한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 제어부(350)는 차량이 훼손된 지면과 기설정된 거리 이내인 경우, 차량의 운전자에게 차량이 상기 훼손된 지면과 근접하다는 사실을 알리기 위한 제1 제어정보를 생성하여 알림부(130)에게 송신한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 제어부(350)는 차량이 훼손된 지면과 기설정된 거리 이내인 경우, 차량을 제동시키기 위한 제2 제어정보를 생성하여 제동부(140)에게 송신한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 제어부(350)는 차량이 훼손된 지면과 기설정된 거리 이내인 경우, 훼손된 지면을 회피하도록 상기 차량의 경로를 변경하기 위한 제3 제어정보를 생성하여 자율주행부(150)에게 송신한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 제어부(350)는 카메라(100)로부터 획득한 이미지가 훼손된 지면을 포함하고 있는 경우 레이더(110)가 지면을 향해 레이더 신호를 송신하도록 레이더(110)의 감지 각도 및/또는 감지 범위를 전자적(electronic) 또는 기구적(mechanical)으로 제어할 수 있다. 예컨대, 제어부(350)는 레이더(110)가 지면을 향해 기 설정된 각도만큼 틀어지도록 하거나, 빔포밍(beam forming) 기술을 이용하여 지면을 향해 레이더 신호를 송신할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 제어부(350)는 카메라(100)로부터 획득한 이미지를 기초로 산출된 각도만큼 레이더(110)의 감지 각도를 제어할 수 있다. 예를 들어, 이미지의 전체 영역 중 훼손된 지면이 검출된 영역의 좌표를 기초로 레이더 신호를 송신할 각도를 산출할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 제어부(350)는 레이더 신호를 송신할 각도가 순차적으로 증가 또는 감소하도록 제어할 수 있다. 이에 따라, 거리 획득부(330)는 레이더(110)로부터 순차적으로 획득한 레이더 신호의 반사율 차이를 이용하여 정상상태인 지면과 훼손된 상태인 지면의 경계를 검출함으로써, 차량(10)과 훼손된 지면 간 거리 산출 정확도를 높일 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 제어부(350)는 주간에는 RGB 카메라(102)를 이용하여 차량(10) 주변의 지면을 촬영하고, 야간에는 열화상 카메라(104)를 이용하여 차량(10) 주변의 지면을 촬영하도록 RGB 카메라(102) 및 열화상 카메라(104)를 제어할 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 주차제어방법을 설명하기 위한 순서도이다.
주차제어장치(120)는 카메라(100)로부터 지면을 촬영한 이미지를 획득한다(S400). 이때, 주차제어장치(120)는 RGB 카메라(102) 및 열화상 카메라(104) 중 적어도 하나로부터 지면을 촬영한 이미지를 획득할 수 있다. 예컨대, 주차제어장치(120)는 주간에는 RGB 카메라(102)로부터 지면을 촬영한 이미지를 획득하고, 야간에는 열화상 카메라(104)로부터 지면을 촬영한 이미지를 획득할 수 있다.
주차제어장치(120)는 이미지를 사전에 트레이닝된 학습모델에 입력하여, 지면에 대응하는 지면상태를 추정한다(S410). 이때, 주차제어장치(120)는 지면에 대응하는 지면상태를 정상상태 또는 훼손된 상태로 추정할 수 있다. 이때, 훼손된 상태란 지면에 물웅덩이(puddle), 싱크홀(sink hole), 및 블랙 아이스(black ice) 등 주차제어를 방해하는 요소가 존재하는 경우를 의미한다.
주차제어장치(120)는 레이더로부터 획득한 레이더 신호를 이용하여 차량과 지면 간의 거리를 산출한다(S420).
주차제어장치(120)는 지면상태 및 차량과 지면 간의 거리에 기초하여 차량의 주차가능 여부를 판단한다(S430). 예컨대, 지면상태가 훼손된 상태이고, 차량과 지면 사이의 수평거리가 기 설정된 한계거리 이내라면, 주차제어장치(120)는 차량(10)이 훼손된 지면과 근접하여 해당 지면에 주차를 할 수 없는 것으로 판단한다.
주차제어장치(120)는 차량의 주차제어를 위한 제어정보를 생성한다(S440). 본 개시의 일 실시예에 따르면, 차량(10)과 훼손된 지면 간의 거리가 기설정된 한계거리 이내인 경우, 주차제어장치(120)는 차량(10)을 제동시키는 제어정보를 생성한다. 본 개시의 다른 실시예에 따르면, 차량(10)과 훼손된 지면 간의 거리가 기설정된 한계거리 이내인 경우, 주차제어장치(120)는 훼손된 지면을 회피하도록 차량(10)의 경로를 변경시키는 제어정보를 생성한다. 본 개시의 다른 실시예에 따르면, 상기 차량과 훼손된 지면 간의 거리가 기설정된 한계거리 이내인 경우, 주차제어장치(120)는 차량(10)의 운전자에게 차량(10)이 상기 훼손된 지면과 근접하다는 사실을 알리는 제어정보를 생성한다.
도 4에서는 과정 S400 내지 과정 S440을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 개시의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것이다. 다시 말해, 본 개시의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 4에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 과정 S400 내지 과정 S440 중 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 4는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
본 명세서에 설명되는 시스템들 및 기법들의 다양한 구현예들은, 디지털 전자 회로, 집적 회로, FPGA(field programmable gate array), ASIC(application specific integrated circuit), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합으로 실현될 수 있다. 이러한 다양한 구현예들은 프로그래밍가능 시스템 상에서 실행가능한 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들로 구현되는 것을 포함할 수 있다. 프로그래밍가능 시스템은, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 디바이스, 그리고 적어도 하나의 출력 디바이스로부터 데이터 및 명령들을 수신하고 이들에게 데이터 및 명령들을 전송하도록 결합되는 적어도 하나의 프로그래밍가능 프로세서(이것은 특수 목적 프로세서일 수 있거나 혹은 범용 프로세서일 수 있음)를 포함한다. 컴퓨터 프로그램들(이것은 또한 프로그램들, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션들 혹은 코드로서 알려져 있음)은 프로그래밍가능 프로세서에 대한 명령어들을 포함하며 "컴퓨터가 읽을 수 있는　기록매체"에 저장된다.
컴퓨터가 읽을 수 있는　기록매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 이러한 컴퓨터가 읽을 수 있는　기록매체는 ROM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 메모리 카드, 하드 디스크, 광자기 디스크, 스토리지 디바이스 등의 비휘발성(non-volatile) 또는 비일시적인(non-transitory) 매체일 수 있으며, 또한 데이터 전송 매체(data transmission medium)와 같은 일시적인(transitory) 매체를 더 포함할 수도 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는　기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다.
본 명세서에 설명되는 시스템들 및 기법들의 다양한 구현예들은, 프로그램가능 컴퓨터에 의하여 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 프로그램가능 프로세서, 데이터 저장 시스템(휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 다른 종류의 저장 시스템이거나 이들의 조합을 포함함) 및 적어도 한 개의 커뮤니케이션 인터페이스를 포함한다. 예컨대, 프로그램가능 컴퓨터는 서버, 네트워크 기기, 셋탑 박스, 내장형 장치, 컴퓨터 확장 모듈, 개인용 컴퓨터, 랩탑, PDA(Personal Data Assistant), 클라우드 컴퓨팅 시스템 또는 모바일 장치 중 하나일 수 있다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 차량 100: 카메라
102: RGB 카메라 104: 열화상 카메라
110: 레이더 120: 주차제어장치
130: 알림부 140: 제동부
150: 자율주행부 300: 주차개시부
310: 이미지 획득부 320: 지면상태 추정부
330: 거리 획득부 340: 판단부
350: 제어부

Claims (12)

  1. 차량에 장착된 카메라(camera)로부터 지면(ground)을 촬영한 이미지(image)를 획득하는 이미지 획득부(image acquisition unit);
    사전에 트레이닝된 학습모델(learning model)을 포함하고, 상기 이미지를 상기 학습모델에 입력하여 상기 지면에 대응하는 지면상태를 추정하는 지면상태 추정부(ground condition estimation unit);
    상기 차량에 장착된 레이더(radar)로부터 획득한 레이더 신호를 이용하여 상기 차량과 상기 지면 간의 거리를 산출하는 거리 획득부(distance acquisition unit);
    상기 지면상태 및 상기 거리에 기초하여 상기 지면의 주차가능 여부를 판단하는 판단부(determination unit); 및
    상기 차량의 주차제어를 위한 제어정보를 생성하는 제어부(control unit)
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차제어장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 학습모델은,
    딥러닝(deep learning) 기반 모델로서, 상기 이미지를 기 설정된 지면상태 유형에 따라 분류하도록 트레이닝된 것을 특징으로 하는 주차제어장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 판단부는,
    상기 지면상태에 기초하여 상기 지면이 훼손된 지면인지 여부를 판단하고, 상기 지면이 훼손된 지면인 경우 상기 거리를 기 설정된 한계거리와 비교하는 것을 특징으로 하는 주차제어장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 차량이 훼손된 지면과 기설정된 거리 이내인 경우, 상기 차량을 제동시키는 제어정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 주차제어장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 차량이 훼손된 지면과 기설정된 거리 이내인 경우, 상기 훼손된 지면을 회피하도록 상기 차량의 경로를 변경시키는 제어정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 주차제어장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 차량이 훼손된 지면과 기설정된 거리 이내인 경우, 상기 차량의 운전자에게 상기 차량이 상기 훼손된 지면과 근접하다는 사실을 알리는 제어정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 주차제어장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 이미지 획득부는,
    RGB 카메라(RGB camera) 및 열화상 카메라(thermal imaging camera) 중 적어도 하나로부터 상기 지면을 촬영한 이미지를 획득하는 것을 특징으로 하는 주차제어장치.
  8. 카메라(camera) 및 레이더(radar)가 장착된 차량의 주차제어방법에 있어서,
    상기 카메라로부터 지면(ground)을 촬영한 이미지(image)를 획득하는 과정;
    상기 이미지를 사전에 트레이닝된 학습모델에 입력하여, 상기 지면에 대응하는 지면상태를 추정하는 과정;
    상기 레이더로부터 획득한 레이더 신호를 이용하여 상기 차량과 상기 지면 간의 거리를 산출하는 과정;
    상기 지면상태 및 상기 거리에 기초하여 상기 지면의 주차가능 여부를 판단하는 과정; 및
    상기 차량의 주차제어를 위한 제어정보를 생성하는 과정
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 주차제어방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 판단하는 과정은,
    상기 지면상태에 기초하여 상기 지면이 훼손된 지면인지 여부를 판단하는 과정; 및
    상기 지면이 훼손된 지면인 경우, 상기 거리를 기 설정된 한계거리와 비교하는 과정
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 주차제어방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 생성하는 과정은,
    상기 차량과 훼손된 지면 간의 거리가 기설정된 한계거리 이내인 경우, 상기 차량을 제동시키는 제어정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 주차제어방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 생성하는 과정은,
    상기 차량과 훼손된 지면 간의 거리가 기설정된 한계거리 이내인 경우, 상기 훼손된 지면을 회피하도록 상기 차량의 경로를 변경시키는 제어정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 주차제어방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 생성하는 과정은,
    상기 차량과 훼손된 지면 간의 거리가 기설정된 한계거리 이내인 경우, 상기 차량의 운전자에게 상기 차량이 상기 훼손된 지면과 근접하다는 사실을 알리는 제어정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 주차제어방법.
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