KR20220093095A

KR20220093095A - 자동 주차 제어 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20220093095A
Application number: KR1020227010729A
Authority: KR
Inventors: 통 가오; 동춘 쉬; 즈차오 판; 홍 웨이; 진비아오 바이; 샤샤 가오; 전 양; 시아오롱 티엔
Original assignee: 그레이트 월 모터 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2019-11-29
Filing date: 2020-11-27
Publication date: 2022-07-05
Also published as: JP7379683B2; CN110901632B; CN110901632A; JP2022551272A; US20220340127A1; WO2021104476A1; EP4023517B1; EP4023517A4; US11745730B2; EP4023517A1

Abstract

본 발명은 자동 주차 제어 방법 및 장치를 제공하는데, 이는 자동차 산업분야에 관한 것이다. 상기 방법은, 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하는 단계101; 이미지 데이터와 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력하고 적어도 하나의 주차 공간 정보를 출력하는 단계102; 수신한 입차 선택 동작에 따라 타깃 주차 공간 정보를 선택하는 단계103; 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 차량이 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 단계104를 포함한다. 본 발명에서는, 차량의 차속을 감지하는 것을 통해 차량 주변의 주차 공간을 미리 검색하고, 또 컨볼루션 신경망 모델을 통해 여러 가지 복잡한 경우에서 주차 가능한 주차 공간을 인식하며, 나아가, 다수의 주차 가능한 주차 공간을 제공하는 것을 통해 사용자의 여러 가지 주차 수요를 만족시킴으로써 자동 주차 시스템을 완전하도록 하고 사용자의 운전 체험을 향상시킬 수 있다.

Description

자동 주차 제어 방법 및 장치

본 출원은 2019년 11월 29일에 중국 특허국에 제출된 출원번호가 201911206068.4이고 발명의 명칭이 "자동 주차 제어 방법 및 장치”인 중국 특허출원의 우선권을 주장하며 이의 모든 내용은 인용에 의해 본 출원에 결부된다.

본 발명은 자동차 산업분야에 관한 것으로, 특히 자동 주차 제어 방법 및 장치에 관한 것이다.

도시에서 주차는 운전 기술이 부족한 사람들에게 있어서 힘든 일이다. 그러나, 자동차 전자 산업의 발전과 더불어 자동차는 점점 더 많은 자동화 시스템을 구비한다. 여기서, 자동 주차 시스템은 주차가 어려운 문제점을 해결하는 중요한 수단으로 되었다.

현재, 주요 추세인 자동 주차 시스템은 레이더 센서 및/또는 이미지 센서에 의해 완성된다. 자동 주차 시스템에서, 레이더 센서는 주요하게 차량과 주변 장애물의 거리 데이터를 수집하고, 이미지 센서는 주요하게 차량 주변의 이미지 정보를 수집한다. 통상적으로 사용자가 자동 주차 시스템을 오픈한 후, 차량은 레이더 센서와 이미지 센서를 통해 주변 데이터를 수집하고, 차량 부근의 주차 공간의 구체적인 위치를 판정하여 차량의 주차 트랙을 생성한다. 사용자가 주차를 시작하는 것을 확인할 경우, 차량은 생성된 주차 트랙에 따라 자동 주차를 진행한다.

그러나, 현재의 자동 주차 시스템에는 여러 가지 단점이 존재한다. 첫 번째는, 사용자가 자동 주차 시스템을 선택할 때에만 차량이 주차 공간을 검색하기 시작하여 사용자가 이미 주행한 주차 공간을 놓칠 수 있는 것이고; 두 번째는, 표시선이 뚜렷한 정상적인 주차 공간만을 인식할 수 있고 복잡한 경우의 주차 공간을 처리할 수 없어 차량이 주차 공간을 인식하는 인식율이 높지 않은 것이며; 세 번째는, 차량이 매번 하나의 주차 공간을 제공하여 사용자가 선택하도록 하므로 사용자의 여러 가지 수요를 만족시킬 수 없는 것이다. 따라서, 현재의 자동 주차 시스템은 완전하지 않아 사용자의 운전 체험에 쉽게 영향을 미칠 수 있다.

이 점을 감안하여, 본 발명은 자동 주차 제어 방법 및 장치를 제공하여 종래기술에서 자동 주차 시스템이 완전하지 않아 사용자가 이미 주행한 주차 공간을 쉽게 놓칠 수 있고, 차량이 주차 공간을 인식하는 인식율이 높지 않으며, 사용자의 여러 가지 수요를 만족시킬 수 없는 문제점을 해결하여 사용자의 운전 체험을 향상시키고자 한다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 기술적 해결수단은 아래와 같이 구현한다.

센서를 포함하는 차량에 응용되는 자동 주차 제어 방법에 있어서, 상기 방법은,

상기 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 상기 차량의 차속이 상기 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하는 단계;

상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력하여 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 적어도 하나의 주차 공간 정보를 획득하되, 여기서, 상기 컨볼루션 신경망 모델은 여러 가지 주차 공간 시나리오에서 수집한 이미지 트레이닝 데이터와 레이더 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝하여 얻은 것인 단계;

만약 상기 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 수신한 입차 선택 동작에 근거하여 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하는 단계;

상기 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 단계를 포함한다.

더 나아가, 상기 센서는 다수의 이미지 센서 및 다수의 레이더 센서를 포함하고, 상기 차량은 전자 제어 유닛을 포함하며, 상기 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 상기 차량의 차속이 상기 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하는 상기 단계 이전에,

상기 차량이 작동하는 경우, 다수의 상기 이미지 센서, 다수의 상기 레이더 센서 및 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태를 감지하되, 상기 작업 상태는 정상 상태 또는 고장 상태를 포함하는 단계;

다수의 상기 작업 상태에 따라 상기 차량의 작업 레벨을 결정하는 단계를 더 포함한다.

더 나아가, 상기 차량의 작업 레벨은 정상 레벨, 1등급 고장 레벨, 2등급 고장 레벨 및 3등급 고장 레벨에서의 임의의 하나를 포함하고, 다수의 상기 작업 상태에 따라 상기 차량의 작업 레벨을 결정하는 상기 단계는,

만약 다수의 상기 이미지 센서, 다수의 상기 레이더 센서 및 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태가 모두 상기 정상 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 정상 레벨이라고 결정하는 단계;

만약 적어도 하나의 상기 레이더 센서 및/또는 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 1등급 고장 레벨이라고 결정하는 단계;

만약 모든 상기 이미지 센서의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 2등급 고장 레벨이라고 결정하는 단계;

만약 일부 상기 이미지 센서의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 3등급 고장 레벨이라고 결정하는 단계를 포함한다.

더 나아가, 상기 전자 제어 유닛은 상기 차량을 제어하여 자동 주차를 진행하도록 하기 위한 것이고, 다수의 상기 작업 상태에 따라 상기 차량의 작업 레벨을 결정하는 상기 단계 다음에,

상기 차량의 작업 레벨이 상기 1등급 고장 레벨일 경우, 상기 전자 제어 유닛을 제어하여 작업을 정지하도록 하는 단계;

상기 차량의 작업 레벨이 상기 2등급 고장 레벨일 경우, 상기 이미지 센서를 제어하여 작업을 정지하도록 하는 단계;

상기 차량의 작업 레벨이 상기 3등급 고장 레벨일 경우, 상기 작업 상태가 상기 고장 상태인 이미지 센서를 제어하여 작업을 정지하도록 하는 단계를 더 포함한다.

더 나아가, 상기 주차 공간 시나리오는 주차 공간 내에 로드 콘을 구비하는 주차 공간 시나리오, 상기 주차 공간에 주차 금지 표지판이 구비되는 주차 공간 시나리오, 상기 주차 공간 내에 그라운드 락이 구비되는 주차 공간 시나리오, 상기 주차 공간 내에 마킹 라인이 구비되는 주차 공간 시나리오, 상기 주차 공간 내에 장애물이 구비되는 주차 공간 시나리오에서의 하나 또는 다수를 포함한다.

더 나아가, 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력하여 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 적어도 하나의 주차 공간 정보를 획득하는 상기 단계는,

상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 상기 컨볼루션 신경망 모델에 입력하여 상기 컨볼루션 신경망 모델이 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터에 따라 주차 공간 유형을 포함하는 상기 주차 공간 정보를 결정하도록 하는 단계;

상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한, 상기 주차 공간 유형을 포함하는 상기 주차 공간 정보를 획득하는 단계를 포함한다.

더 나아가, 상기 컨볼루션 신경망 모델이 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터에 따라 주차 공간 유형을 포함하는 상기 주차 공간 정보를 결정하도록 하는 단계 다음에,

상기 주차 공간 유형이 경사 주차 공간이면 상기 컨볼루션 신경망 모델은 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터에 따라 상기 경사 주차 공간에 대한 주차 방향을 결정하는 단계를 더 포함하되;

여기서, 획득한 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 상기 주차 공간 정보는 상기 경사 주차 공간의 주차 방향을 더 포함한다.

더 나아가, 만약 상기 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 수신한 입차 선택 동작에 근거하여 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하는 상기 단계는,

주차 신호를 수신한 경우, 만약 상기 차량의 현재 기어가 상기 전진 기어 또는 상기 뉴트럴 기어이면 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보를 포함하는 차량 입차 인터페이스를 전시하는 단계;

상기 차량 입차 인터페이스에 대한 입차 선택 동작을 수신할 경우, 상기 입차 선택 동작에 따라 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하는 단계를 포함한다.

더 나아가, 상기 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 상기 단계 다음에,

상기 주차 신호를 수신한 경우, 만약 상기 차량의 현재 기어가 주차 기어이면 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 상기 환경 데이터를 수집하는 단계;

상기 환경 데이터에 따라 적어도 하나의 상기 차량의 출차 방향을 결정하는 단계,

적어도 하나의 상기 출차 방향을 포함하는 차량 출차 인터페이스를 전시하는 단계;

출차 선택 동작을 수신한 경우, 상기 출차 선택 동작에 따라 상기 출차 방향에서 타깃 출차 방향을 선택하는 단계;

상기 타깃 출차 방향에 따라 차량 출차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 출차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 단계를 더 포함한다.

상기 차량이 이상 상태에 놓인다고 결정한 경우, 상기 차량을 제어하여 자동 주차를 일시 정지하도록 하는 단계;

상기 차량이 상기 이상 상태를 벗어났다고 결정할 경우, 상기 차량을 제어하여 자동 주차를 계속하도록 하는 단계를 더 포함한다.

더 나아가, 상기 이상 상태는,

상기 차량의 메인 운전석 안전벨트가 잠기지 않은 상태;

상기 차량의 차문이 닫히지 않은 상태;

상기 차량 입차 트랙에 장애물이 나타난 상태에서의 적어도 하나를 포함한다.

자동 주차 제어 장치에 있어서, 상기 장치는,

상기 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 상기 차량의 차속이 상기 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하는 제1 수집 모듈;

상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력하여 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 적어도 하나의 주차 공간 정보를 획득하되, 여기서, 상기 컨볼루션 신경망 모델은 여러 가지 주차 공간 시나리오에서 수집한 이미지 트레이닝 데이터와 레이더 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝하여 얻은 것인 신경망 모듈;

만약 상기 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 수신한 입차 선택 동작에 근거하여 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하는 입차 선택 모듈;

상기 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 입차 트랙 모듈을 포함한다.

더 나아가, 상기 장치는,

상기 차량이 작동하는 경우, 다수의 상기 이미지 센서, 다수의 상기 레이더 센서 및 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태를 감지하되, 상기 작업 상태는 정상 상태 또는 고장 상태를 포함하는 감지 모듈;

다수의 상기 작업 상태에 따라 상기 차량의 작업 레벨을 결정하는 작업 레벨 모듈을 더 포함한다.

더 나아가, 상기 작업 레벨 모듈은,

만약 다수의 상기 이미지 센서, 다수의 상기 레이더 센서 및 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태가 모두 상기 정상 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 정상 레벨이라고 결정하는 제1 결정 서브 모듈;

만약 적어도 하나의 상기 레이더 센서 및/또는 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 1등급 고장 레벨이라고 결정하는 제2 결정 서브 모듈;

만약 모든 상기 이미지 센서의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 2등급 고장 레벨이라고 결정하는 제3 결정 서브 모듈;

만약 일부 상기 이미지 센서의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 3등급 고장 레벨이라고 결정하는 제4 결정 서브 모듈을 포함한다.

더 나아가, 상기 장치는,

상기 차량의 작업 레벨이 상기 1등급 고장 레벨일 경우, 상기 전자 제어 유닛을 제어하여 작업을 정지하도록 하는 제1 제어 모듈;

상기 차량의 작업 레벨이 상기 2등급 고장 레벨일 경우, 상기 이미지 센서를 제어하여 작업을 정지하도록 하는 제2 제어 모듈;

상기 차량의 작업 레벨이 상기 3등급 고장 레벨일 경우, 상기 작업 상태가 상기 고장 상태인 이미지 센서를 제어하여 작업을 정지하도록 하는 제3 제어 모듈을 더 포함한다.

더 나아가, 상기 신경망 모듈은,

상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 상기 컨볼루션 신경망 모델에 입력하여 상기 컨볼루션 신경망 모델이 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터에 따라 주차 공간 유형을 포함하는 상기 주차 공간 정보를 결정하도록 하는 입력 서브 모듈;

상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한, 상기 주차 공간 유형을 포함하는 상기 주차 공간 정보를 획득하는 제1 출력 서브 모듈을 포함한다.

더 나아가, 상기 신경망 모듈은,

상기 주차 공간 유형이 경사 주차 공간이면 상기 컨볼루션 신경망 모델은 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터에 따라 상기 경사 주차 공간에 대한 주차 방향을 결정하는 경사 주차 공간 서브 모듈을 더 포함하되; 여기서, 획득한 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 상기 주차 공간 정보는 상기 경사 주차 공간의 주차 방향을 더 포함한다.

더 나아가, 상기 입차 선택 모듈은,

주차 신호를 수신한 경우, 만약 상기 차량의 현재 기어가 상기 전진 기어 또는 상기 뉴트럴 기어이면 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보를 포함하는 차량 입차 인터페이스를 전시하는 전시 서브 모듈;

상기 차량 입차 인터페이스에 대한 입차 선택 동작을 수신할 경우, 상기 입차 선택 동작에 따라 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하는 선택 서브 모듈을 포함한다.

더 나아가, 상기 장치는,

상기 주차 신호를 수신한 경우, 만약 상기 차량의 현재 기어가 주차 기어이면 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 상기 환경 데이터를 수집하는 제2 수집 모듈;

상기 환경 데이터에 따라 적어도 하나의 상기 차량의 출차 방향을 결정하는 결정 모듈,

적어도 하나의 상기 출차 방향을 포함하는 차량 출차 인터페이스를 전시하는 전시 모듈;

출차 선택 동작을 수신한 경우, 상기 출차 선택 동작에 따라 상기 출차 방향에서 타깃 출차 방향을 선택하는 출차 선택 모듈;

상기 타깃 출차 방향에 따라 차량 출차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 출차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 출차 트랙 모듈을 더 포함한다.

더 나아가, 상기 장치는,

상기 차량이 이상 상태에 놓인다고 결정한 경우, 상기 차량을 제어하여 자동 주차를 일시 정지하도록 하는 주차 일시 정지 모듈;

상기 차량이 상기 이상 상태를 벗어났다고 결정할 경우, 상기 차량을 제어하여 자동 주차를 계속하도록 하는 주차 계속 모듈을 더 포함한다.

더 나아가, 상기 이상 상태는,

상기 차량의 메인 운전석 안전벨트가 잠기지 않은 상태;

상기 차량의 차문이 닫히지 않은 상태;

종래기술에 비해, 본 발명에 따른 자동 주차 제어 방법 및 장치는 아래 우세를 구비한다.

본 발명의 실시예에서 제공하는 자동 주차 제어 방법 및 장치는, 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 센서를 통해 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하는 단계; 이미지 데이터와 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력하고 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 적어도 하나의 주차 공간 정보를 획득하되, 여기서, 컨볼루션 신경망 모델은 여러 가지 주차 공간 시나리오에서 수집한 이미지 트레이닝 데이터와 레이더 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝하여 얻은 것인 단계; 만약 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 수신한 입차 선택 동작에 근거하여 적어도 하나의 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하는 단계; 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 차량이 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 단계를 포함한다. 본 발명에서는, 차량의 차속을 감지하는 것을 통해 차량 주변의 주차 공간을 미리 검색하고, 또 컨볼루션 신경망 모델을 통해 여러 가지 복잡한 경우에서 주차 가능한 주차 공간을 인식하며, 나아가, 다수의 주차 가능한 주차 공간을 제공하는 것을 통해 사용자의 여러 가지 주차 수요를 만족시킴으로써 자동 주차 시스템을 완전하도록 하고 사용자의 운전 체험을 향상시킬 수 있다.

상술한 설명은 단지 본 발명의 기술적 해결수단의 개요인 바, 본 발명의 기술적 해결수단을 보다 명확하게 이해하기 위하여 명세서의 내용에 따라 실시할 수 있으며, 본 발명의 상기 및 다른 목적, 특징 및 장점을 보다 명백하고 이해하기 쉽게 하기 위하여 이하 본 발명의 상세한 설명을 특별히 예로 들어 설명하고자 한다.

본 발명의 실시예 또는 종래기술의 기술적 해결수단을 보다 뚜렷이 설명하기 위하여 아래에는 실시예 또는 종래기술에 사용된 도면을 간단히 소개하고자 하는데, 아래 설명에서 도면은 단지 본 발명의 일부 실시예일 뿐 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 진보적인 창출에 힘쓸 필요가 없이 이러한 도면에 근거하여 기타 도면을 얻을 수 있음은 자명한 것이다.
본 발명의 일부를 구성하는 도면은 본 발명을 추가로 이해하기 위한 것이고, 본 발명의 예시적인 실시예 및 이의 설명은 본 발명을 해석하기 위한 것일 뿐 본 발명을 부당하게 한정하지 않는다. 도면에서,
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자동 주차 제어 방법의 단계 흐름도이고;
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 자동 주차 차량의 자동 주차 시스템의 기본 구조도이며;
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 차량 입차 인터페이스의 주차 공간 검색 계면도이고;
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 차량 입차 인터페이스의 주차 공간 전시 계면도이며;
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 다른 자동 주차 제어 방법의 단계 흐름도이고;
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 세 가지 주차 공간의 분류 모식도이고;
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 자동 주차 과정의 흐름도이며;
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 차량의 이상 상태 정보의 모식도이고;
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 주차를 일시 정지한 후의 옵션 모식도이며;
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 자동 주차를 일시 정지하는 과정의 모식도이고;
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 다른 자동 주차 제어 방법의 단계 흐름도이며;
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 다른 자동 주차 제어 방법의 단계 흐름도이고;
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 자동 주차 시스템의 출차 방향 선택 모식도이며;
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 다른 자동 주차 과정의 흐름도이고;
도 15는 본 발명의 실시예에 따른 자동 주차 차량의 구조 블록도이다.
도 16은 본 발명에 따른 방법을 수행하기 위한 계산 처리기기의 블록도를 예시적으로 도시하고; 및
도 17은 본 발명에 따른 방법을 구현하기 위한 프로그램 코드를 유지 또는 휴대하는 저장 유닛을 예시적으로 도시한다.

본 발명의 실시예의 목적, 기술적 해결수단 및 장점이 보다 뚜렷하도록 하기 위하여 이하 본 발명의 실시예의 도면과 결부하여 본 발명의 실시예의 기술적 해결수단을 뚜렷하고 완전하게 설명하고자 하는데 설명된 실시예는 단지 본 발명의 일부 실시예일 뿐 모든 실시예가 아님은 자명한 것이다. 본 발명의 실시예에 기반하면, 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들이 진보적인 창출에 힘쓸 필요가 없이 획득한 모든 기타 실시예는 모두 본 발명의 보호범위에 속한다.

설명해야 할 것은, 충돌되지 않을 경우, 본 발명에서의 실시예 및 실시예에서의 특징은 서로 조합될 수 있다.

이하 도면을 참조하고 실시예와 결부하여 본 발명을 상세히 설명한다.

도 1을 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 자동 주차 제어 방법의 단계 흐름도를 도시한다.

단계101, 상기 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 상기 차량의 차속이 상기 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집한다.

현대의 차량에는 다수의 전자 시스템이 구비되고, 여러 가지 전자 시스템은 차량을 위해 풍부한 기능과 사용 체험을 제공할 수 있으며, 여러 가지 전자 시스템은 서로 연결되어 차량이 자동화로 발전하도록 할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 차량은 여러 가지 전자 시스템과 여러 가지 센서를 구비하고, 여러 가지 전자 시스템과 여러 가지 센서는 함께 차량의 자동 주차 시스템의 기본적인 구조를 구성하는데, 도 2를 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 자동 주차 차량의 자동 주차 시스템의 기본 구조도를 도시한다. 여기서, 도 2는,

차량 주변의 레이더 데이터를 수집하기 위한 다수의 레이더 센서;

차량 주변의 이미지 데이터를 수집하기 위한 다수의 이미지 센서;

현재 안전벨트의 사용 상태를 수집하기 위한 다수의 안전벨트 센서;

차량정보를 전시하고 사용자의 동작을 수신하기 위한, 차량용 스크린, 중앙 제어 디스플레이 스크린 등을 포함하는 디스플레이 유닛;

차체 안정성을 제어하고, 제동 기능 또는 출력 토크 기능을 수행하며, 엔진 제어 모듈(Engine Control Module, ECM) 또는 자동차 제어기(Vehicle Control Unit, VCU)와 인터랙티브를 진행할 수 있는 차체 전자 안정 시스템(Electronic Stability Program, ESP);

핸들 회동 및 핸들의 각도 정보를 피드백하기 위한 전동 파워 스티어링 시스템(Electric Power Steering, EPS);

현재 기어의 정보를 피드백하고, 타깃 기어의 스위칭을 수행하기 위한 자동 변속기 제어 유닛(Transmission Control Unit, TCU);

차문 상태를 피드백하고, 도어락의 제어를 수행하기 위한 차체 제어 모듈(Body Control Module, BCM);

단말기와 정보를 송수신하기 위한 발리스 전송 모듈(Balise Transmission Module, BTM);

전자 키, 이동 단말기 또는 기타 차량과 접속하는 전자 기기를 포함하는 단말기;

센서가 수집한 데이터를 수신하고, 이 데이터를 처리하며, 또 각 전자 시스템의 입력과 출력을 처리하고 피드백하기 위한 전자 제어 유닛(Electronic Control Unit, ECU), 즉 전자 제어 장치를 포함한다.

이 단계에서, ESP는 차량의 차속을 실시간으로 모니터링할 수 있다. 차량의 차속이 기설정 범위 내에 놓이고, 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 차량은 이미지 센서를 통해 차량 주변의 이미지 데이터를 수집하며, 레이더 센서를 통해 차량 주변의 레이더 데이터를 수집한다.

구체적으로, 차량이 정차를 준비할 경우, 차속은 통상적으로 하나의 비교적 낮은 범위 내, 예를 들면, 차속이 0킬로미터/시간 내지 25킬로미터/시간 범위 내에 유지된다. 동시에, 차량의 출발 등 기타 상황을 배제하기 위하여 현재 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간을 증가하여 판정 조건으로 사용하는 바, 예를 들면, 차속이 0킬로미터/시간 내지 25킬로미터/시간 범위 내에 유지되고, 지속 시간이 10초를 초과하면 전자 제어 유닛은 ESP가 발송한 차속 데이터에 근거하여 이미지 센서와 레이더 센서를 오픈하고 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집할 수 있다.

예를 들면, 사용자가 차량을 운전하여 주차장에 들어가 주차 공간을 찾고자 할 경우, 차속을 늦추기 시작하고, 차속을 0킬로미터/시간 내지 25킬로미터/시간 범위 내에 유지하는데, 지속 시간이 10초를 초과할 경우, 이미지 센서와 레이더 센서는 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하고, 수집한 이미지 데이터와 레이더 데이터를 전자 제어 유닛에 발송한다.

본 발명의 실시예에서, 차량은 차량의 차속을 감지할 수 있는데, 만약 차량의 차속이 기설정된 조건에 도달하면 차량은 주동적으로 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하기 시작한다. 사용자가 자동 주차 기능을 오픈하기 전에, 전자 제어 유닛은 먼저 이미지 센서와 레이더 센서를 획득하여 후속적인 주차 공간 분석 동작을 진행하도록 한다.

단계102, 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력하여 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 적어도 하나의 주차 공간 정보를 획득하되, 여기서, 상기 컨볼루션 신경망 모델은 여러 가지 주차 공간 시나리오에서 수집한 이미지 트레이닝 데이터와 레이더 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝하여 얻은 것이다.

본 발명의 실시예에서, 컨볼루션 신경망은 한 가지 컨볼루션 계산을 포함하고 딥 구조를 가지는 피드 포워드 신경망으로서 딥 러닝의 대표적인 알고리즘의 하나이다. 컨볼루션 신경망은 양호한 결함 허용 능력, 병행 처리 능력 및 자습 능력을 가지고, 환경 정보가 복잡하며 배경 지식이 뚜렷하지 않고 추리 규칙이 명확하지 않은 정황에서의 문제점을 처리할 수 있으며, 샘플에 비교적 큰 결손, 변이가 발생하는 것을 허용하고, 운행 속도가 빠르며, 적응성이 양호하고 높은 해상도를 가진다. 따라서, 컨볼루션 신경망을 사용하면 더 정확하고 더 빠르게 여러 가지 주차 공간 시나리오에서의 주차 공간을 인식할 수 있다.

컨볼루션 신경망에서의 각 파라미터를 사전에 설치할 수 있는 바, 예를 들어 컨볼루션 신경망의 기설정 은닉층 파라미터 및 컨볼루션 신경망의 기설정 출력층 파라미터를 사전에 설치하여 컨볼루션 신경망 모델을 구축할 수 있다. 컨볼루션 신경망을 구축하는 단계는, 여러 가지 주차 공간 시나리오에서 수집한 이미지 트레이닝 데이터와 레이더 트레이닝 데이터를 컨볼루션 신경망의 기설정 은닉층에 입력하고, 컨볼루션 신경망의 기설정 은닉층을 통해 이미지 특징 추출과 레이더 특징 추출을 진행하는 단계; 컨볼루션 신경망의 기설정 출력층을 통해 이미 추출된 이미지 특징과 레이더 특징에 대해 주차 공간 정보 분류를 진행하는 단계; 만약 분류된 각 주차 공간 정보가 각 이미지 트레이닝 데이터 및 각 레이더 트레이닝 데이터와 대응되는 주차 공간 정보와 일치하면 컨볼루션 신경망 트레이닝이 완성된 것으로 결정하여 트레이닝된 컨볼루션 신경망 모델을 얻는 단계를 포함할 수 있다.

더 나아가, 만약 분류된 주차 공간 정보가 각 이미지 트레이닝 데이터 및 각 레이더 트레이닝 데이터와 대응되는 주차 공간 정보와 일치하지 않으면 기설정 조절 방식을 통해 기설정 은닉층과 기설정 출력층에서의 파라미터를 조절할 수 있고, 분류된 주차 공간 정보가 각 이미지 트레이닝 데이터 및 각 레이더 트레이닝 데이터와 대응되는 주차 공간 정보와 일치하면 컨볼루션 신경망 트레이닝이 완성된 것으로 결정하여 트레이닝된 컨볼루션 신경망 모델을 얻을 수 있다.

이 단계에서, 전자 제어 유닛에는 트레이닝된 컨볼루션 신경망 모델이 존재하는 바, 전자 제어 유닛이 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수신할 경우, 이미지 데이터와 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력한 다음, 컨볼루션 신경망 모델이 주차 공간 정보를 출력할 수 있다.

더 나아가, 주차 공간 정보는 유효 주차 공간 정보와 무효 주차 공간 정보로 구획될 수 있다. 유효 주차 공간 정보는 주차가 가능한 주차 공간이 대응되는 주차 공간 정보로서, 컨볼루션 신경망 모델이 유효 주차 공간 정보를 출력한 후, 전자 제어 유닛은 유효 주차 공간 정보를 주차 공간 정보로 하여 전자 제어 유닛의 로컬에 저장할 수 있다. 무효 주차 공간 정보는 주차가 불가능한 주차 공간과 대응되는 주차 공간 정보로서, 컨볼루션 신경망 모델이 무효 주차 공간 정보를 출력한 후, 전자 제어 유닛은 무효 주차 공간 정보를 삭제할 수 있다.

예를 들면, 사용자가 차량을 운전하여 주차장에 정차하고자 할 경우, 차량이 주행하는 과정에서 센서는 수집한 각 주차 공간의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 전자 제어 유닛에 발송한다. 여기서, 다수의 주차 공간에서, 일부 주차 공간에는 그라운드 락이 구비되고, 일부 주차 공간에는 차량이 정차되어 있으며, 일부 주차 공간은 비어 있고 주차가 가능하다. 전자 제어 유닛은 이미지 데이터와 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력한 다음, 컨볼루션 신경망 모델이 주차 공간 정보를 출력한다. 여기서, 그라운드 락이 구비된 주차 공간과 차량이 정차되어 있는 주차 공간은 무효 주차 공간 정보와 대응되고, 주차 공간에서 비어 있는 주차 공간은 유효 주차 공간 정보와 대응된다. 다음, 전자 제어 유닛에는 유효 주차 공간 정보가 저장되고, 무효 주차 공간 정보를 삭제한다.

바람직하게, 전자 제어 유닛은 다수의 주차 공간 정보를 저장할 수 있다. 동시에, 전자 제어 유닛은 이미 저장된 주차 공간 정보의 거리를 판정할 수도 있는데, 전자 제어 유닛이 차량과 이미 저장된 주차 공간 정보의 실제 거리가 기설정 거리를 초과하는 것을 감지할 경우, 대응되는 주차 공간 정보를 삭제하여 전자 제어 유닛에 너무 많은 데이터가 저장되는 것을 방지하는 동시에 사용자를 위해 거리가 먼 주차 공간 정보를 제공하여 사용자의 운전 체험에 영향을 미치는 것을 방지한다.

본 발명의 실시예에서, 전자 제어 유닛은 기설정된 컨볼루션 신경망 모델을 통해, 입력된 이미지 데이터와 레이더 데이터에 따라 주차 공간 정보를 출력할 수 있고, 컨볼루션 신경망 모델의 처리를 거쳐 전자 제어 유닛은 더 많은 복잡한 상황에서의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 처리할 수 있어 실제로 주차가 가능한 주차 공간을 정확하게 인식하여 사용자의 운전 체험을 향상시킬 수 있다.

단계103, 만약 상기 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 수신한 입차 선택 동작에 근거하여 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택한다.

이 단계에서, TCU는 차량의 현재 기어 상태를 감지하고, 차량의 현재 기어 정보를 전자 제어 유닛에 피드백 할 수 있는데, 만약 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 전자 제어 유닛은 수신한 입차 선택 동작에 따라 적어도 하나의 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택할 수 있다.

구체적으로, 사용자가 자동 주차를 진행하고자 할 경우, 차량의 자동 주차 인터페이스를 오픈할 수 있다. 전자 제어 유닛은 TCU를 통해 차량의 현재 기어를 획득할 수 있는데, 만약 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 자동 주차 인터페이스는 차량 입차 인터페이스로 점핑한다. 만약 전자 제어 유닛이 디스플레이 유닛에서 차량 입차 인터페이스 전에 주차 공간 정보가 저장된 것를 전시하면 차량 입차 인터페이스는 상기 주차 공간 정보를 전시한다. 만약 전자 제어 유닛이 디스플레이 유닛에 차량 입차 인터페이스 전에 주차 공간 정보가 저장되지 않은 것을 전시하면 차량 입차 인터페이스는 사용자로 하여금 계속하여 차량을 운전하도록 프롬프팅하고, 센서를 통해 지속적으로 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하며, 전자 제어 유닛에 주차 공간 정보가 저장될 때까지 차량 입차 인터페이스는 상기 주차 공간 정보를 전시한다. 도 3을 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 차량 입차 인터페이스의 주차 공간 검색 계면도를 도시한다.

더 나아가, 차량 입차 인터페이스는 다수의 주차 공간 정보를 동시에 전시할 수 있고, 사용자는 자신의 실제 수요에 따라 그 중의 한 주차 공간 정보를 선택할 수 있다. 사용자가 입차해야 할 주차 공간을 선택한 후, 즉 사용자가 입차 선택 동작을 진행한 후, 전자 제어 유닛은 사용자의 입차 선택 동작에 따라 타깃 주차 공간 정보를 선택한다.

예를 들어, 도 4를 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 차량 입차 인터페이스의 주차 공간 전시 계면도를 도시한다. 도 4에 차량이 부근에 3개의 주차가 가능한 주차 공간이 존재함을 검색하는 것을 전시할 경우, 차량의 스크린에 상술한 3개의 주차가 가능한 주차 공간을 전시하여 사용자가 선택하도록 한다. 여기서, 3개의 주차가 가능한 주차 공간은 주차 공간A, 주차 공간B 및 주차 공간C이다.

본 발명의 실시예에서, 전자 제어 유닛은 다수의 주차 공간 정보를 저장할 수 있는데, 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어일 경우, 다수의 주차 공간 정보를 사용자에게 전시하고, 사용자의 입차 선택 동작에 따라 적어도 하나의 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하며, 사용자가 실제 수요에 따라 주차 위치를 주동적으로 선택할 경우, 다수의 주차 공간 정보를 사용자에게 제공하여 선택하도록 함으로써 사용자 운전 체험을 향상시키는 효과를 달성한다.

단계104, 상기 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 한다.

이 단계에서, 전자 제어 유닛은 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하고, 차량 입차 트랙에 따라 ESP, EPS, TCU와 함께 차량의 회전 방향, 변속, 브레이크 및 주차 동작을 제어하여 차량이 자동으로 타깃 주차 공간에 입차하는 것을 제어한다.

구체적으로, 타깃 주차 공간 정보는 주차 공간의 위치 정보를 포함할 수 있고, 전자 제어 유닛은 차량의 실제 위치와 주차 공간의 위치 정보에 따라 비교하여 차량과 주차 공간 사이의 상대 거리를 계산하며, 대응되는 좌표계를 구축할 수 있다. 좌표계에서, 전자 제어 유닛은 차량의 좌표 위치, 회전 반경 및 차량과 주차 공간 사이의 협각을 정의하는 것을 통해 차량 입차 트랙을 계산할 수 있다. 차량이 자동 주차를 시작할 경우, ESP는 전자 제어 유닛이 발송한 명령에 따라 차량의 속도 및 브레이크를 지속적으로 제어할 수 있고; EPS는 전자 제어 유닛이 발송한 명령에 따라 차량의 회전 방향을 지속적으로 제어할 수 있으며; TCU는 전자 제어 유닛의 명령에 따라 차량의 기어를 지속적으로 제어할 수 있다. 차량이 타깃 주차 공간에 완전하게 주차되면 자동 주차 과정을 완료한다.

앞서 말한 내용을 종합하면, 본 발명의 실시예에서 제공하는 자동 주차 제어 방법은, 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 센서를 통해 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하는 단계; 이미지 데이터와 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력하고 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 적어도 하나의 주차 공간 정보를 획득하되, 여기서, 컨볼루션 신경망 모델은 여러 가지 주차 공간 시나리오에서 수집한 이미지 트레이닝 데이터와 레이더 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝하여 얻은 것인 단계; 만약 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 수신한 입차 선택 동작에 근거하여 적어도 하나의 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하는 단계; 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 차량이 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 단계를 포함한다. 본 발명에서는, 차량의 차속을 감지하는 것을 통해 차량 주변의 주차 공간을 미리 검색하고, 또 컨볼루션 신경망 모델을 통해 여러 가지 복잡한 경우에서 주차 가능한 주차 공간을 인식하며, 나아가, 다수의 주차 가능한 주차 공간을 제공하는 것을 통해 사용자의 여러 가지 주차 수요를 만족시킴으로써 자동 주차 시스템을 완전하도록 하고 사용자의 운전 체험을 향상시킬 수 있다.

도 5를 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 다른 자동 주차 제어 방법의 단계 흐름도를 도시한다.

단계201, 상기 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 상기 차량의 차속이 상기 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집한다.

이 단계는 구체적으로 상기 단계101을 참조할 수 있는 바, 여기서 더 이상 설명하지 않는다.

단계202, 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 상기 컨볼루션 신경망 모델에 입력하여 상기 컨볼루션 신경망 모델이 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터에 따라 주차 공간 유형을 포함하는 상기 주차 공간 정보를 결정하도록 한다.

본 발명의 실시예에서, 전자 제어 유닛에는 컨볼루션 신경망 모델이 기설정되는데, 이 컨볼루션 신경망 모델은 여러 가지 주차 공간 시나리오에서 수집한 이미지 트레이닝 데이터와 레이더 트레이닝 데이터를 입력하고 반복적으로 트레이닝하여 얻은 것이다. 여기서, 여러 가지 주차 공간 시나리오는 차 공간 내에 로드 콘을 구비하는 주차 공간 시나리오, 주차 공간에 주차 금지 표지판이 구비되는 주차 공간 시나리오, 주차 공간 내에 그라운드 락이 구비되는 주차 공간 시나리오, 주차 공간 내에 마킹 라인이 구비되는 주차 공간 시나리오, 주차 공간 내에 장애물이 구비되는 주차 공간 시나리오에서의 하나 또는 다수를 포함한다. 더 나아가, 주차 공간 시나리오의 선택은 또 사용자의 수요에 따라 변화하거나 증가할 수도 있는데 본 발명의 실시예는 이에 대해 한정하지 않는다.

이 단계에서, 전자 제어 유닛이 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수신할 경우, 이미지 데이터와 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력할 수 있다.

더 나아가, 컨볼루션 신경망 모델은 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수신한 후, 은닉층을 통해 이미지 특징 추출과 레이더 특징 추출을 진행할 수 있고, 출력층을 통해 이미 추출된 이미지 특징과 레이더 특징에 대해 주차 공간 정보 분류를 진행할 수 있다.

여기서, 주차 공간 정보에는 이 주차 공간의 위치 정보 및 이 주차 공간의 주차 공간 유형이 포함될 수 있다. 통상적으로 주차 공간 유형은 수평 주차 공간, 수직 주차 공간 및 경사 주차 공간으로 분류된다. 도 6을 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 세 가지 주차 공간의 분류 모식도를 도시한다. 여기서, 도 6은 a영역에서의 주차 공간이 수직 주차 공간이고, b영역의 주차 공간이 수평 주차 공간이며, c영역과 d영역의 주차 공간이 모두 경사 주차 공간이라는 것을 전시한다. 수평 주차 공간은 이 주차 공간의 제일 긴 변과 정상적인 차량 주행 노선 사이가 수평 위치 관계이고, 수직 주차 공간은 이 주차 공간의 제일 긴 변과 정상적인 차량 주행 노선 사이가 수직 위치 관계이며, 경사 주차 공간은 이 주차 공간의 제일 긴 변과 정상적인 차량 주행 노선 사이가 수평도 아니고 수직도 아닌 위치 관계이다.

단계203, 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한, 상기 주차 공간 유형을 포함하는 상기 주차 공간 정보를 획득한다.

이 단계에서, 주차 공간 정보의 분류를 완성한 후, 컨볼루션 신경망 모델은 주차 공간 유형을 포함하는 주차 공간 정보를 전자 제어 유닛에 출력할 수 있다.

단계204, 상기 주차 공간 유형이 경사 주차 공간이면 상기 컨볼루션 신경망 모델은 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터에 따라 상기 경사 주차 공간에 대한 주차 방향을 결정한다.

단계202에서, 컨볼루션 신경망 모델이 결정한 주차 공간 유형이 경사 주차 공간일 경우, 단계204를 수행할 수 있다.

이 단계에서, 컨볼루션 신경망 모델이 결정한 주차 공간 유형이 경사 주차 공간일 경우, 컨볼루션 신경망 모델은 이 경사 주차 공간과 대응되는 이미지 데이터와 레이더 데이터에 따라 추가적인 분석을 진행하여 이 경사 주차 공간의 주차 방향을 결정할 수 있다.

구체적으로, 차량이 경사 주차 공간에 주차할 경우, 차량의 차머리를 주차 공간의 최내측에 정차할 때의 주차 방향을 순방향 주차라고 하고, 차량의 차머리를 주차 공간의 최외측에 정차할 때의 주차 방향을 역방향 주차라도 한다.

더 나아가, 경사 주차 공간은 순방향 주차 공간과 역방향 주차 공간으로 분류될 수 있다. 도 6을 참조하면, 도 6은, c영역의 주차 공간이 순방향 주차 공간이고, d영역의 주차 공간이 역방향 주차 공간이라는 것을 전시한다. 순방향 주차 공간이란 이 주차 공간의 제일 긴 변과 정상적인 차량 주행 노선에서의 전진 방향 사이의 협각이 90도보다 작은 것을 말하고, 역방향 주차 공간이란 이 주차 공간의 제일 긴 변과 정상적인 차량 주행 노선에서의 전진 방향 사이의 협각이 90도보다 큰 것을 말한다.

경사 주차 공간이 순방향 주차 공간일 경우, 차량은 단지 한 차례의 작은 각도의 회전 방향으로 순방향 주차 방식을 통해 차량을 주차 공간에 입차시킬 수 있다. 그러나, 만약 차량이 역방향 주차 방식으로 순방향 주차 공간에 입차하고자 하면 차량은 여러 차례의 큰 각도의 회전 방향으로만 주차를 완성할 수 있다. 따라서, 경사 주차 공간의 주차 방향을 판정하여 후속적인 자동 주차 경로 계획에서의 작업량을 감소시키고 오차율을 저하시킬 수 있다.

더 나아가, 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 주차 공간 유형이 경사 주차 공간일 경우, 컨볼루션 신경망 모델은 이 경사 주차 공간과 대응되는 이미지 데이터와 레이더 데이터에 따라 추가적인 분석을 진행할 수 있다. 경사 주차 공간의 주차 방향을 결정할 경우, 컨볼루션 신경망 모델은 주요하게 3등급 판정 조건을 사용한다.

구체적으로, 1등급 판정 조건은, 컨볼루션 신경망 모델이 우선 이 경사 주차 공간 내에 주차 방향 표시가 그려져 있는지 판정하는 것인 것, 만약 이 경사 주차 공간 내에 주차 방향 표시가 그려져 있으면 이 주차 방향 표시에 따라 주차 방향을 결정하고; 2등급 판정 조건은, 이 경사 주차 공간 내에 주차 방향 표시가 그려져 있지 않은 경우, 컨볼루션 신경망 모델이 이 경사 주차 공간 양측에 기타 차량이 정차되었는지 여부를 판정할 수 있는 것인데, 만약 이 경사 주차 공간 양측에 기타 차량이 정차되고 기타 차량의 주차 방향이 일치하면 기타 차량의 주차 방향에 따라 이 차량의 주차 방향을 결정하며; 3등급 판정 조건은, 이 경사 주차 공간 양측에 기타 차량이 주차되지 않거나 또는 이 경사 주차 공간 양측에 기타 차량이 주차되었으나 기타 차량의 주차 방향이 일치하지 않을 경우, 컨볼루션 신경망 모델이 이 경사 주차 공간이 순방향 주차 공간인지 여부를 판정할 수 있는 것인데, 만약 이 경사 주차 공간이 순방향 주차 공간이면 주차 방향을 순방향 주차라고 결정한다. 만약 이 경사 주차 공간이 순방향 주차 공간이 아니면 주차 방향을 역방향 주차라고 결정한다.

예를 들면, 차량이 어느 주차장 내에 주차하고자 할 경우, 컨볼루션 신경망 모델은 이미지 데이터와 레이더 데이터에 따라 어느 주차 공간을 경사 주차 공간으로 결정한다. 컨볼루션 신경망 모델은 이 주차 공간에 대해 주차 방향 분류를 진행할 수 있다. 우선, 이 경사 주차 공간 내에 주차 방향 표시가 그려져 있지 않고 이 경사 주차 공간 양측에 차량이 정차되는 동시에 양측 차량의 주차 방향이 일치하면 2등급 판정 조건을 사용한다. 더 나아가, 이 경사 주차 공간 양측 차량의 주차 방향이 모두 순방향 주차이면 컨볼루션 신경망 모델은 이 경사 주차 공간의 주차 방향을 순방향 주차라고 결정할 수 있다.

본 발명의 실시예에서는, 주차 공간 유형이 경사 주차 공간일 경우, 컨볼루션 신경망 모델을 통해 경사 주차 공간의 주차 방향을 결정함으로써 자동 주차 기능이 실제 운전 행위에 보다 부합되도록 하여 후속적인 자동 주차 경로 계획에서의 작업량을 감소시키고 오차율을 저하시킬 수 있으며 사용자의 운전 체험을 향상시킬 수 있다.

이 단계에서, 주차 공간 정보의 분류가 완성된 후, 컨볼루션 신경망 모델은 주차 방향을 포함하는 주차 공간 정보를 전자 제어 유닛에 출력할 수 있다.

단계205, 주차 신호를 수신한 경우, 만약 상기 차량의 현재 기어가 상기 전진 기어 또는 상기 뉴트럴 기어이면 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보를 포함하는 차량 입차 인터페이스를 전시한다.

이 단계에서, 사용자는 자동 주차를 진행하고자 할 경우, 차량의 자동 주차 인터페이스를 오픈, 즉 사용자가 주차 정보를 발송할 수 있다. 주차 신호를 수신한 경우, 전자 제어 유닛은 TCU를 통해 차량의 현재 기어를 획득할 수 있는데, 만약 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 자동 주차 인터페이스는 차량 입차 인터페이스에 점핑한다. 만약 전자 제어 유닛이 디스플레이 유닛에서 차량 입차 인터페이스 전에 주차 공간 정보가 저장된 것를 전시하면 차량 입차 인터페이스는 상기 주차 공간 정보를 전시한다. 만약 전자 제어 유닛이 디스플레이 유닛에 차량 입차 인터페이스 전에 주차 공간 정보가 저장되지 않은 것을 전시하면 차량 입차 인터페이스는 사용자로 하여금 계속하여 차량을 운전하도록 프롬프팅하고, 센서를 통해 지속적으로 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하며, 전자 제어 유닛에 주차 공간 정보가 저장될 때까지 차량 입차 인터페이스는 상기 주차 공간 정보를 전시한다.

구체적으로, 차량 입차 인터페이스는 다수의 주차 공간 정보를 동시에 전시할 수 있고, 사용자는 자신의 실제 수요에 따라 그 중의 한 주차 공간 정보를 선택할 수 있다.

단계206, 상기 차량 입차 인터페이스에 대한 입차 선택 동작을 수신할 경우, 상기 입차 선택 동작에 따라 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택한다.

이 단계에서, 사용자는 자신의 실제 수요에 따라 그 중의 한 주차 공간 정보를 선택할 수 있는데, 차량 입차 인터페이스에 대한 입차 선택 동작을 수신할 경우, 전자 제어 유닛은 입차 선택 동작에 따라 적어도 하나의 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택할 수 있다.

구체적으로, 도 7을 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 자동 주차 과정의 흐름도를 도시한다. 여기서, 도 7을 참조하면, 차량이 작동된 후, 자동 주차 시스템은 검색 대기 주차 공간 상태(01)에 진입하고; 차량의 차속이 주차 공간을 검색하는 기설정 조건을 만족시킨 후, 차량은 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하기 시작하며, 주차 공간 감지(02)를 진행하는데, 만약 차량의 차속이 주차 공간을 검색하는 기설정 조건을 만족시키지 않으면 자동 주차 시스템은 다시 검색 대기 주차 공간 상태(01)에 들어가고; 주차 신호를 수신하고 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어일 경우, 차량은 주차 공간 정보 전시(03)를 진행하며, 사용자의 입차 선택 동작을 수신하도록 대기하는데, 만약 차량이 다시 이동하면 자동 주차 시스템은 다시 주차 공간을 감지하고; 사용자의 입차 선택 동작을 수신한 후, 차량은 주차 준비 단계(04)에 진입하며, 전자 제어 유닛은 각 시스템과 접속하는데, 만약 성공적으로 접속하면 주차 시작(05)을 진행하고, 만약 접속이 실패하면 주차 완료(06)를 진행한다.

바람직하게, 사용자의 오작동으로 인하여 차량이 잘못된 주차 공간에 입차하는 것을 방지하기 위하여 사용자가 타깃 주차 공간 정보를 선택할 경우, 사용자가 동시에 브레이크를 밟아야만 차량이 사용자의 입차 선택 동작을 수신하여 사용자가 타깃 주차 공간 정보를 정확하게

단계207, 상기 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 한다.

이 단계는 구체적으로 상기 단계104를 참조할 수 있는 바, 여기서 더 이상 설명하지 않는다.

단계208, 상기 차량이 이상 상태에 놓인다고 결정한 경우, 상기 차량을 제어하여 자동 주차를 일시 정지하도록 한다.

이 단계에서, 전자 제어 유닛은 센서에 따라 차량 상태를 감지하는데, 차량이 이상 상태에 놓일 경우, 센서는 감지 정보를 전자 제어 유닛에 발송하고, 전자 제어 유닛은 감지 정보에 따라 차량이 이상 상태에 놓이는지 여부를 결정할 수 있으며, 만약 차량이 이상 상태에 놓이면 차량을 제어하여 자동 주차를 일시 정지하도록 한다. 여기서, 이상 상태는 메인 운전석의 안전벨트가 제대로 착용되지 않은 상태, 차문이 제대로 닫히지 않은 상태, 차량 입차 트랙에 장애물이 나타난 상태를 포함한다.

구체적으로, 차량에서의 안전벨트 센서는 메인 운전석의 안전벨트가 제대로 착용되었는지 여부를 감지할 수 있다. 만약 차량이 자동 주차할 경우, 안전벨트 센서에 의해 메인 운전석의 안전벨트가 착용되지 않은 것을 감지하게 되면 감지 정보를 전자 제어 유닛에 발송하게 되고, 전자 제어 유닛은 안전벨트 센서의 감지 정보에 따라 차량의 자동 주차 과정을 일시 정지하게 된다.

구체적으로, 차량에서의 차체 제어 모듈은 차문이 제대로 닫혔는지 여부를 감지할 수 있다. 만약 차량이 자동 주차할 경우, 차체 제어 모듈에 의해 차문이 제대로 닫히지 않은 것을 감지하게 되면 감지 정보를 전자 제어 유닛에 발송하게 되고, 전자 제어 유닛은 차체 제어 모듈의 감지 정보에 따라 차량의 자동 주차 과정을 일시 정지하게 된다.

구체적으로, 차량에서의 레이더 센서는 차량 입차 트랙에 장애물이 나타나는지 여부를 감지할 수 있다. 만약 차량이 자동 주차할 경우, 레이더 센서에 의해 차량 입차 트랙에 장애물이 나타난 것을 감지하게 되면 감지 정보를 전자 제어 유닛에 발송하게 되고, 전자 제어 유닛은 레이더 센서의 감지 정보에 따라 차량의 자동 주차 과정을 일시 정지하게 된다.

더 나아가, 이상 상태는 기타 차량의 이상 상태를 더 포함할 수 있는 바, 예를 들면, 차량의 메인 운전석에 시트 센서를 증가하여 시트 센서가 시트의 압력값을 감지할 수 있고, 메인 운전석의 사용자가 일어나 시트를 떠날 경우, 시트 센서는 감지 정보를 전자 제어 유닛에 발송할 수 있다. 본 발명의 실시예는 이에 대해 한정하지 않는다.

바람직하게, 만약 차량이 이상 상태에 놓이는 시간이 기설정 중단 시간을 초과하면 전자 제어 유닛은 자동 주차 시스템에서 주동적으로 로그아웃하여 사용자로 하여금 충분한 시간으로 고장을 배제하도록 할 수 있으며, 차량이 이상 상태에 놓이지 않은 것을 결정할 경우 다시 차량을 작동시킨다.

예를 들면, 차량이 주차장에서 자동 주차를 진행할 경우, 차량 내의 어느 사용자가 주동적으로 차문을 열게 되면 차체 제어 모듈은 차문이 제대로 닫히지 않은 것을 감지하여 감지 정보를 전자 제어 유닛에 발송하고, 전자 제어 유닛은 감지 정보에 따라 차량이 이상 상태에 놓이는 것을 결정하며, 차량을 제어하여 자동 주차를 일시 정지하도록 하는 동시에 프롬프트 정보를 사용자에게 전시하여 차량의 이상 상태를 사용자에게 알린다. 도 8을 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 차량 이상 상태 정보의 모식도를 도시한다. 여기서, 도 8은 차량 입차 인터페이스에 프롬프트 정보인 "알림! 차문이 제대로 닫히지 않음!"이 나타나는 것을 전시한다.

본 발명의 실시예에서, 전자 제어 유닛은 센서를 통해 차량이 이상 상태에 놓이는지 여부를 감지할 수 있는데, 만약 차량이 이상 상태에 놓이면 전자 제어 유닛은 차량을 제어하여 자동 주차를 일시 정지하도록 한다. 자동 주차 과정에서 차량 상태를 실시간으로 감지하는 것을 통해 차량에 이상이 발생할 경우, 제때에 자동 주차를 일시 정지함으로써 자동 주차 시스템의 안전성을 증가시키고 사용자의 운전 체험을 향상시킬 수 있다.

단계209, 상기 차량이 상기 이상 상태를 벗어났다고 결정할 경우, 상기 차량을 제어하여 자동 주차를 계속하도록 한다.

이 단계에서, 사용자가 차량의 이상 상태를 제거할 경우, 센서는 차량이 이상 상태를 벗어난 것을 감지하고 감지 정보를 전자 제어 유닛에 발송하며, 전자 제어 유닛은 감지 정보에 따라 차량이 이상 상태에서 벗어났는지 여부를 결정할 수 있는데, 만약 차량이 이상 상태에서 벗어났다고 결정하며 차량을 제어하여 자동 주차를 계속하도록 할 수 있다.

구체적으로, 차량이 이상 상태를 벗어난 후, 차량은 주차를 계속할지 여부의 선택을 더 전시하여 사용자로 하여금 자동 주차를 계속할지 여부를 선택하도록 할 수 있다. 도 9를 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 주차를 일시 정지한 후의 옵션 모식도이다. 여기서, 도 9를 참조하면, 차량이 이상 상태를 벗어날 경우, 차량은 디스플레이 스크린에서 사용자에게 "계속 주차" 콘텐트를 프롬프팅하고, "예" 및 "아니오"와 같은 두 개의 옵션을 제공하여 사용자가 실제 수요에 따라 자동 주차를 계속할지 여부를 결정할 수 있도록 한다.

도 10을 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 자동 주차를 일시 정지하는 과정의 모식도를 도시한다. 여기서, 도 10을 참조하면, 차량이 자동 주차를 진행할 경우, 차량이 이상 상태에 놓이면 전자 제어 유닛은 차량을 제어하여 주차를 일시 정지하도록 하고; 차량이 이상 상태에 놓이는 시간이 기설정 중단 시간을 초과하면 전자 제어 유닛은 자동 주차를 완료할 수 있으며; 차량이 이상 상태에서 벗어날 경우, 사용자는 계속 옵션을 선택하여 자동 주차를 계속하거나, 또는 사용자가 정지 옵션을 선택하여 자동 주차를 정지할 수 있고; 차량이 타깃 위치에 완전하게 진입하면 자동 주차를 완료할 수 있다.

그 밖에, 본 발명에서는, 주차 공간 유형이 경사 주차 공간일 경우, 컨볼루션 신경망 모델을 통해 경사 주차 공간의 주차 방향을 결정하여 자동 주차 기능이 실제 운전 행위에 보다 부합되도록 하여 후속적인 자동 주차 경로 계획에서의 작업량을 감소시키고 오차율을 저하시키며, 나아가 사용자의 운전 체험을 향상시킬 수 있다.

도 11을 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 다른 자동 주차 제어 방법의 단계 흐름도를 도시한다.

단계301, 상기 차량이 작동하는 경우, 다수의 상기 이미지 센서, 다수의 상기 레이더 센서 및 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태를 감지하되, 상기 작업 상태는 정상 상태 또는 고장 상태를 포함한다.

이 단계에서, 차량이 작동하는 경우, 자동 주차 시스템은 차량과 함께 작동한다. 자동 주차 시스템이 작동한 후, 전자 제어 유닛은 다수의 이미지 센서, 다수의 레이더 센서 및 전자 제어 유닛 자체의 작업 상태를 감지하기 시작하는데, 여기서, 작업 상태는 정상 상태 또는 고장 상태를 포함한다.

구체적으로, 실제 생활에서, 차량의 전자 시스템은 크고 복잡한 시스템으로서, 특히 차체 외측의 센서가 쉽게 손상되고 차량의 각 기능의 사용에 영향을 미치게 된다. 따라서, 본 발명의 실시예에서는 자동 주차 시스템이 작동된 후, 전자 제어 유닛이 다수의 이미지 센서, 다수의 레이더 센서 및 전자 제어 유닛 자체의 작업 상태를 감지할 수 있다.

바람직하게, 전자 제어 유닛은 기타 센서 및 전자 시스템의 작업 상태를 더 감지할 수 있는데, 본 발명의 실시예는 이에 대해 한정하지 않는다.

단계302, 다수의 상기 작업 상태에 따라 상기 차량의 작업 레벨을 결정한다.

이 단계에서, 전자 제어 유닛은 상이한 센서의 작업 상태에 따라 차량에서의 자동 주차 시스템의 작업 레벨을 결정할 수 있다.

구체적으로, 이 단계는 아래의 3개 하위 단계로 더 구획될 수 있다.

단계3021, 만약 다수의 상기 이미지 센서, 다수의 상기 레이더 센서 및 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태가 모두 상기 정상 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 정상 레벨이라고 결정한다.

이 단계에서, 만약 다수의 이미지 센서, 다수의 레이더 센서 및 전자 제어 유닛의 작업 상태가 모두 정상 상태이면 차량의 작업 레벨을 정상 레벨이라고 결정한다. 여기서, 정상 작업 레벨일 경우, 자동 주차 시스템은 다수의 이미지 센서, 다수의 레이더 센서 및 전자 제어 유닛을 작동시켜 정상적으로 작업하도록 할 수 있다.

단계3022, 만약 적어도 하나의 상기 레이더 센서 및/또는 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 1등급 고장 레벨이라고 결정한다.

이 단계에서, 만약 적어도 하나의 레이더 센서 및/또는 전자 제어 유닛의 작업 상태가 고장 상태이면 차량의 작업 레벨을 1등급 고장 레벨이라고 결정한다.

단계3023, 만약 모든 상기 이미지 센서의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 2등급 고장 레벨이라고 결정한다.

이 단계에서, 만약 모든 이미지 센서의 작업 상태가 고장 상태이면 차량의 작업 레벨을 2등급 고장 레벨이라고 결정한다.

단계3024, 만약 일부 상기 이미지 센서의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 3등급 고장 레벨이라고 결정한다.

이 단계에서, 만약 일부 이미지 센서의 작업 상태가 고장 상태이면 차량의 작업 레벨을 3등급 고장 레벨이라고 결정한다.

단계3022 다음에 단계303을 수행한다.

단계303, 상기 차량의 작업 레벨이 상기 1등급 고장 레벨일 경우, 상기 전자 제어 유닛을 제어하여 작업을 정지하도록 한다.

이 단계에서, 만약 차량의 작업 레벨이 1등급 고장 레벨이면 전자 제어 유닛은 자동 주차 시스템의 일부와 대응되어 작업을 정지시킴으로써 사용자로 하여금 자동 주차 시스템을 사용할 수 없도록 한다.

단계3033 다음에 단계304를 수행한다.

단계304, 상기 차량의 작업 레벨이 상기 2등급 고장 레벨일 경우, 상기 이미지 센서를 제어하여 작업을 정지하도록 한다.

이 단계에서, 만약 차량의 작업 레벨이 2등급 고장 레벨이면 자동 주차 시스템은 모든 이미지 센서의 작동을 금지시키고, 단지 레이더 센서 및 전자 제어 유닛만 작동시킬 수 있다.

구체적으로, 이미지 센서의 작동이 금지되므로 전자 제어 유닛의 컨볼루션 신경망 모델은 사용할 수 없게 된다. 차량이 주차 공간 정보를 결정할 경우, 전자 제어 유닛은 레이더 센서의 레이더 데이터를 통해 본 차량을 중심으로 하는 하나의 가상 맵을 구축할 수 있고, 레이더 데이터를 통해 끊임없이 가상 맵을 완전하게 할 수 있으며, 가상 맵이 완전하게 된 후, 주차 공간 정보를 획득할 수 있다.

단계3024 다음에 단계305를 수행한다.

단계305, 상기 차량의 작업 레벨이 상기 3등급 고장 레벨일 경우, 상기 작업 상태가 상기 고장 상태인 이미지 센서를 제어하여 작업을 정지하도록 한다.

이 단계에서, 만약 차량의 작업 레벨이 3등급 고장 레벨이면 자동 주차 시스템은 작업 상태가 고장 상태인 이미지 센서의 작동을 금지시키고, 단지 작업 상태가 정상 상태인 이미지 센서만 작동시킬 수 있다. 이때, 전자 제어 유닛의 컨볼루션 신경망 모델은 정상적으로 상용할 수 있으나 정확도가 다소 저하될 수 있다.

단계306, 상기 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 상기 차량의 차속이 상기 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집한다.

단계307, 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력하여 적어도 하나의 주차 공간 정보를 출력, 여기서, 상기 컨볼루션 신경망 모델은 여러 가지 주차 공간 시나리오에서 수집한 이미지 트레이닝 데이터와 레이더 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝하여 얻은 것이다.

이 단계는 구체적으로 상기 단계102를 참조할 수 있는 바, 여기서 더 이상 설명하지 않는다.

단계308, 만약 상기 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 수신한 입차 선택 동작에 근거하여 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택한다.

이 단계는 구체적으로 상기 단계103을 참조할 수 있는 바, 여기서 더 이상 설명하지 않는다.

단계309, 상기 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 한다.

그 밖에, 본 발명은 자동 주차 시스템 고장 레벨을 더 설치할 수 있는데, 전자 제어 유닛을 통해 자동 주차 시스템의 작업 상태를 감지하여 고장 레벨을 결정하고, 상이한 고장 레벨에 따라 자동 주차 시스템에서의 상이한 기능을 작동시킬 수 있어 자동 주차 시스템의 적용 범위를 증가시키고, 일부 기능이 효력을 잃은 경우에도 사용자의 주차를 보조할 수 있어 사용자의 운전 체험을 향상시킬 수 있다.

도 12를 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 다른 자동 주차 제어 방법의 단계 흐름도를 도시한다.

단계401, 상기 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 상기 차량의 차속이 상기 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집한다.

단계402, 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력하여 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 적어도 하나의 주차 공간 정보를 획득하되, 여기서, 상기 컨볼루션 신경망 모델은 여러 가지 주차 공간 시나리오에서 수집한 이미지 트레이닝 데이터와 레이더 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝하여 얻은 것이다.

단계403, 만약 상기 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 수신한 입차 선택 동작에 근거하여 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택한다.

단계404, 상기 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 한다.

단계405, 상기 주차 신호를 수신한 경우, 만약 상기 차량의 현재 기어가 주차 기어이면 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 상기 환경 데이터를 수집한다.

이 단계에서, 사용자는 자동 주차를 진행하고자 할 경우, 차량의 자동 주차 인터페이스를 오픈, 즉 사용자가 주차 정보를 발송할 수 있다. 주차 신호를 수신할 경우, 전자 제어 유닛은 TCU를 통해 차량의 현재 기어를 획득할 수 있는데, 만약 차량의 현재 기어가 주차 기어이면 레이더 센서는 차량 주변의 레이더 데이터를 수집한다.

구체적으로, 차량이 주차 공간에 입차하는 것에 비해, 차량이 주차 공간에서 출차할 경우, 출차 트랙이 더 간단하므로 레이더 데이터만으로 차량의 출차 방향을 결정할 수 있다.

단계406, 상기 환경 데이터에 따라 적어도 하나의 상기 차량의 출차 방향을 결정한다.

이 단계에서, 전자 제어 유닛은 환경 데이터에 따라 차량 주변 장애물의 거리 데이터를 획득하고, 환경 데이터에 다라 차량의 출차 방향을 결정할 수 있다.

구체적으로, 환경 데이터는 레이더 데이터 일 수도 있고 이미지 데이터 일 수도 있다. 차량 주변의 장애물과 차량의 거리가 기설정 거리보다 클 경우, 차량은 자동 출차 기능을 오픈하도록 결정한다. 자동 출차 기능이 오픈한 후, 전자 제어 유닛은 레이더 데이터에 따라 차량 주변의 가상 맵을 구축하고, 가상 맵에 따라 차량의 출차 방향을 결정할 수 있다. 여기서, 차량의 출차 방향은 전방 출차, 후방 출차, 좌측 출차, 우측 출차에서의 하나 또는 다수를 포함할 수 있다.

예를 들면, 사용자가 차량을 출차하고자 할 경우, 차량이 위치한 주차 공간의 좌측이 차량 주행 도로이고 우측이 벽이며 후방에 기타 차량이 정차되어 있고, 전방에 차량이 없으면 전자 제어 유닛은 레이더 데이터에 따라 차량 주변의 가상 맵을 구축하고 가상 맵에 따라 차량의 출차 방향을 좌측 출차 및 전방 출차로 결정할 수 있다.

단계407, 적어도 하나의 상기 출차 방향을 포함하는 차량 출차 인터페이스를 전시한다.

이 단계에서, 전자 제어 유닛이 차량의 출차 방향을 결정한 후, 자동 주차 인터페이스는 차량 출차 인터페이스에 점핑하여 차량 출차 인터페이스에서 차량의 출차 방향을 전시한다.

구체적으로, 도 13을 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 자동 주차 시스템의 출차 방향 선택 모식도를 도시한다. 여기서, 도 13은 차량 출차 인터페이스에서, 차량 표시 주변의 4개의 출차 방향은 사용자가 실제 수요에 따라 필요한 출차 방향을 선택할 수 있다.

단계408, 출차 선택 동작을 수신한 경우, 상기 출차 선택 동작에 따라 상기 출차 방향에서 타깃 출차 방향을 선택한다.

이 단계에서, 사용자의 출차 선택 동작을 수신할 경우, 전자 제어 유닛은 출차 선택 동작에 따라 출차 방향에서 타깃 출차 방향을 선택할 수 있다.

단계409, 상기 타깃 출차 방향에 따라 차량 출차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 출차 트랙에 따라 자동 주차하도록 한다.

이 단계에서, 전자 제어 유닛은 타깃 출차 방향에 따라 차량 출차 트랙을 생성하고, 차량 출차 트랙에 따라 ESP, EPS, TCU와 함께 차량의 회전 방향, 변속, 브레이크 및 주차 동작을 제어하여 차량이 자동으로 타깃 주차 공간에 출차하는 것을 제어할 수 있다.

구체적으로, 전자 제어 유닛은 타깃 출차 방향과 대응되는 타깃 위치와 차량의 실제 위치를 비교하여 차량과 타깃 위치 사이의 상대 거리를 계산하며, 대응되는 좌표계를 구축할 수 있다. 좌표계에서, 전자 제어 유닛은 차량의 좌표 위치, 회전 반경 및 차량과 타깃 주차 공간 사이의 협각을 정의하는 것을 통해 차량 출차 트랙을 계산할 수 있다. 차량이 자동 주차를 시작할 경우, ESP는 전자 제어 유닛이 발송한 명령에 따라 차량의 속도 및 브레이크를 지속적으로 제어할 수 있고; EPS는 전자 제어 유닛이 발송한 명령에 따라 차량의 회전 방향을 지속적으로 제어할 수 있으며; TCU는 전자 제어 유닛의 명령에 따라 차량의 기어를 지속적으로 제어할 수 있다. 차량이 타깃 주차 공간에 완전하게 주차되면 자동 주차 과정을 완료한다.

바람직하게, 차량의 자동 출차 과정에서, 만약 전자 제어 유닛에 의해 차량이 이상 상태에 놓인 것을 결정할 경우, 마찬가지로 자동 주차를 일시 정지하고, 차량이 이상 상태를 벗어난 다음에 다시 자동 주차를 계속하여 진행할 수 있다.

도 14를 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 다른 자동 주차 과정의 흐름도를 도시한다. 여기서, 도 14는, 차량이 사용자가 주차 방향을 선택하기를 대기하는 경우, 전자 제어 유닛이 사용자의 출차 선택 동작에 따라 출차 준비 단계에 진입하도록 결정하고; 출차 준비 단계에서 전자 제어 유닛과 각 시스템이 접속하는데, 만약 성공적으로 접속되면 주차를 시작하고, 만약 성공적으로 접속되지 않으면 자동 주차를 완료하며; 전자 제어 유닛이 각 시스템과 성공적으로 접속할 경우, 차량은 자동 출차를 시작하고; 차량이 이상 상태에 놓일 경우, 전자 제어 유닛은 차량을 제어하여 주차를 일시 정지하도록 하며; 차량이 이상 상태에 놓이는 시간이 기설정 중단 시간을 초과할 경우, 전자 제어 유닛은 자동 주차를 완료할 수 있고; 차량이 이상 상태에서 벗어날 경우, 사용자는 계속 옵션을 선택하여 자동 주차를 계속하거나, 또는 사용자가 정지 옵션을 선택하여 자동 주차를 정지할 수 있으며; 차량이 타깃 위치에 완전하게 진입하면 자동 주차를 완료할 수 있다.

그 밖에, 본 발명에서, 자동 주차 시스템은 사용자가 차량을 출차시키고자 할 경우, 레이더 데이터에 따라 차량 출차 트랙을 구획하여 사용자 자신이 차량을 운전하여 주차 공간에서 출차시킬 필요가 없어 자동 주차 시스템을 완전하도록 하고 사용자의 운전 체험을 향상시킬 수 있다.

상기 실시예의 기초상에, 본 발명의 실시예는 자동 주차 제어 장치를 더 제공한다.

도 15를 참조하면, 이는 본 발명의 실시예에 따른 자동 주차 제어 장치의 구조 블록도를 도시하는데, 구체적으로는,

상기 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 상기 차량의 차속이 상기 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하는 제1 수집 모듈(501);

상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력하여 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 적어도 하나의 주차 공간 정보를 획득하되, 여기서, 상기 컨볼루션 신경망 모델은 여러 가지 주차 공간 시나리오에서 수집한 이미지 트레이닝 데이터와 레이더 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝하여 얻은 것인 신경망 모듈(502);

만약 상기 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 수신한 입차 선택 동작에 근거하여 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하는 입차 선택 모듈(503);

상기 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 입차 트랙 모듈(504)을 포함할 수 있다.

선택적으로, 본 발명의 자동 주차 제어 장치는,

상기 차량이 작동하는 경우, 다수의 상기 이미지 센서, 다수의 상기 레이더 센서 및 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태를 감지하되, 상기 작업 상태는 정상 상태 또는 고장 상태를 포함하는 감지 모듈(505);

다수의 상기 작업 상태에 따라 상기 차량의 작업 레벨을 결정하는 작업 레벨 모듈(506)을 더 포함한다.

선택적으로, 상기 작업 레벨 모듈(506)은,

만약 다수의 상기 이미지 센서, 다수의 상기 레이더 센서 및 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태가 모두 상기 정상 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 정상 레벨이라고 결정하는 제1 결정 서브 모듈(5061);

만약 적어도 하나의 상기 레이더 센서 및/또는 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 1등급 고장 레벨이라고 결정하는 제2 결정 서브 모듈(5062);

만약 모든 상기 이미지 센서의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 2등급 고장 레벨이라고 결정하는 제3 결정 서브 모듈(5063);

만약 일부 상기 이미지 센서의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 3등급 고장 레벨이라고 결정하는 제4 결정 서브 모듈(5064)을 포함한다.

선택적으로, 본 발명의 자동 주차 제어 장치는,

상기 차량의 작업 레벨이 상기 1등급 고장 레벨일 경우, 상기 전자 제어 유닛을 제어하여 작업을 정지하도록 하는 제1 제어 모듈(507);

상기 차량의 작업 레벨이 상기 2등급 고장 레벨일 경우, 상기 이미지 센서를 제어하여 작업을 정지하도록 하는 제2 제어 모듈(508);

상기 차량의 작업 레벨이 상기 3등급 고장 레벨일 경우, 상기 작업 상태가 상기 고장 상태인 이미지 센서를 제어하여 작업을 정지하도록 하는 제3 제어 모듈(509)을 더 포함한다.

선택적으로, 상기 주차 공간 시나리오는 차 공간 내에 로드 콘을 구비하는 주차 공간 시나리오, 상기 주차 공간에 주차 금지 표지판이 구비되는 주차 공간 시나리오, 상기 주차 공간 내에 그라운드 락이 구비되는 주차 공간 시나리오, 상기 주차 공간 내에 마킹 라인이 구비되는 주차 공간 시나리오, 상기 주차 공간 내에 장애물이 구비되는 주차 공간 시나리오에서의 하나 또는 다수를 포함한다.

선택적으로, 상기 신경망 모듈(502)은,

상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 상기 컨볼루션 신경망 모델에 입력하되; 상기 컨볼루션 신경망 모델이 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터에 따라 주차 공간 유형을 포함하는 상기 주차 공간 정보를 결정하도록 하는 입력 서브 모듈(5021);

상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한, 상기 주차 공간 유형을 포함하는 상기 주차 공간 정보를 획득하는 제1 출력 서브 모듈(5022)을 포함한다.

선택적으로, 상기 신경망 모듈(502)은,

상기 주차 공간 유형이 경사 주차 공간이면 상기 컨볼루션 신경망 모델은 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터에 따라 상기 경사 주차 공간에 대한 주차 방향을 결정; 여기서, 획득한 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 상기 주차 공간 정보는 상기 경사 주차 공간의 주차 방향을 더 포함하는 경사 주차 공간 서브 모듈(5023)을 포함한다.

선택적으로, 상기 입차 선택 모듈(503)은,

주차 신호를 수신한 경우, 만약 상기 차량의 현재 기어가 상기 전진 기어 또는 상기 뉴트럴 기어이면 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보를 포함하는 차량 입차 인터페이스를 전시하는 전시 서브 모듈(5031);

상기 차량 입차 인터페이스에 대한 입차 선택 동작을 수신할 경우, 상기 입차 선택 동작에 따라 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하는 선택 서브 모듈(5032)을 포함한다.

선택적으로, 본 발명의 자동 주차 제어 장치는,

상기 주차 신호를 수신한 경우, 만약 상기 차량의 현재 기어가 주차 기어이면 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 상기 환경 데이터를 수집하는 제2 수집 모듈(510);

상기 환경 데이터에 따라 적어도 하나의 상기 차량의 출차 방향을 결정하는 결정 모듈(511),

적어도 하나의 상기 출차 방향을 포함하는 차량 출차 인터페이스를 전시하는 전시 모듈(512);

출차 선택 동작을 수신한 경우, 상기 출차 선택 동작에 따라 상기 출차 방향에서 타깃 출차 방향을 선택하는 출차 선택 모듈(513);

상기 타깃 출차 방향에 따라 차량 출차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 출차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 출차 트랙 모듈(514)을 더 포함한다.

선택적으로, 본 발명의 자동 주차 제어 장치는,

상기 차량이 이상 상태에 놓인다고 결정한 경우, 상기 차량을 제어하여 자동 주차를 일시 정지하도록 하는 주차 일시 정지 모듈(515);

상기 차량이 상기 이상 상태를 벗어났다고 결정할 경우, 상기 차량을 제어하여 자동 주차를 계속하도록 하는 주차 계속 모듈(516)을 더 포함한다.

선택적으로, 상기 이상 상태는,

상기 차량의 메인 운전석 안전벨트가 잠기지 않은 상태;

상기 차량의 차문이 닫히지 않은 상태;

앞서 말한 내용을 종합하면, 본 출원에서 제공하는 자동 주차 제어 장치는, 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 센서를 통해 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하고; 이미지 데이터와 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력하고 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 적어도 하나의 주차 공간 정보를 획득하되, 여기서, 컨볼루션 신경망 모델은 여러 가지 주차 공간 시나리오에서 수집한 이미지 트레이닝 데이터와 레이더 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝하여 얻은 것이며; 만약 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 수신한 입차 선택 동작에 근거하여 적어도 하나의 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하고; 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 차량이 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 한다. 본 발명에서는, 차량의 차속을 감지하는 것을 통해 차량 주변의 주차 공간을 미리 검색하고, 또 컨볼루션 신경망 모델을 통해 여러 가지 복잡한 경우에서 주차 가능한 주차 공간을 인식하며, 나아가, 다수의 주차 가능한 주차 공간을 제공하는 것을 통해 사용자의 여러 가지 주차 수요를 만족시킴으로써 자동 주차 시스템을 완전하도록 하고 사용자의 운전 체험을 향상시킬 수 있다.

당업자는 설명의 편리와 간결함을 위하여 상기 설명한 시스템, 장치 및 유닛의 구체적인 동작과정은 상기 방법 실시예에서의 대응되는 과정을 참조할 수 있음을 잘 알고 있는 바, 여기서 더이상 설명하지 않는다.

이상은 단지 본 발명의 바람직한 실시예일 뿐 본 발명을 한정하기 위한 것이 아닌 바, 본 발명의 정신과 원칙 내에서 진행한 그 어떤 수정, 균등한 대체 및 개선 등은 모두 본 발명의 보호범위 내에 포함되어야 한다.

이상은 본 발명의 구체적인 실시형태에 불과하지만 본 발명의 보호범위는 이에 한정되지 않고, 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명에 개시된 기술적 범위 내에서 변화 또는 대체를 쉽게 생각해낼 수 있으며, 이러한 변화 또는 대체는 모두 본 발명의 보호범위에 포함되어야 한다. 따라서, 본 발명의 보호범위는 특허청구범위의 보호범위를 기준으로 하여야 한다.

이상에서 설명한 장치 실시예는 단지 예시적인 것으로서, 여기서 상기 분리부품으로 설명된 유닛은 물리적으로 분류된 것일 수도 있고 아닐 수도 있으며 유닛으로 표시된 부품은 물리적 유닛이거나 아닐 수 있는 바, 즉 한 곳에 위치할 수도 있고 다수의 네트워크 유닛에 분포될 수도 있다. 실제의 수요에 근거하여 그 중의 일부 또는 모든 모듈을 선택하여 본 실시예의 해결수단의 목적을 달성할 수 있다. 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들은 진보성 창출에 힘쓸 필요가 없이 이해 및 실시할 수 있다.

본 발명의 각 부품 실시예는 하드웨어로 구현되거나, 또는 하나 또는 다수의 프로세서에서 운행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들은, 실천에서 마이크로 프로세서 또는 디지털 신호 프로세서(DSP)를 사용하여 본 발명의 실시예에 따른 계산 처리기기에서의 일부 또는 모든 부품의 일부 또는 모든 기능을 구현할 수 있다는 것을 이해해야 한다. 본 발명은 또한 여기서 설명하는 방법의 일부 또는 모든 기기 또는 장치 프로그램(예를 들면, 컴퓨터 프로그램과 컴퓨터 프로그램 제품)을 실행하도록 구현될 수도 있다. 이러한 본 발명을 구현하는 프로그램은 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장되거나, 또는 하나 또는 다수의 신호 형식을 가질 수 있다. 이러한 신호는 인터넷 사이트에서 다운하거나, 또는 캐리어 신호에서 제공하거나, 또는 임의의 기타 형식으로 제공될 수 있다.

예를 들면, 도 16은 본 발명에 따른 방법을 구현할 수 있는 계산 처리기기를 도시한다. 이 계산 처리기기는 전통적으로 프로세서(1010) 및 메모리(1020) 형식의 컴퓨터 프로그램 제품 또는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 메모리(1020)는 플래시 메모리, EEPROM(전기적 소거 및 프로그램 가능 읽기 전용 기억 장치), EPROM, 자기 디스크 또는 ROM과 같은 전자 메모리 일 수 있다. 메모리(1020)는 상기 방법에서의 임의의 방법 단계를 수행하는 프로그램 코드(1031)를 위한 저장공간(1030)을 갖는다. 예를 들면, 프로그램 코드를 위한 저장공간(1030)은 이상의 방법에서의 여러 가지 단계를 구현하기 위한 각 프로그램 코드(1031)를 포함할 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 하나 또는 다수의 컴퓨터 프로그램 제품에서 판독되거나 또는 이 하나 또는 다수의 컴퓨터 프로그램 제품에 입력될 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램 제품은 자기 디스크, 콤팩트 디스크(CD), 메모리 카드 또는 소프트웨어와 같은 프로그램 코드 캐리어를 포함한다. 이러한 컴퓨터 프로그램 제품은 통상적으로 도 17에 따른 휴대용 또는 고정 저장 유닛을 참조할 수 있다. 이 저장 유닛은 도 16의 계산 처리기기에서의 메모리(1020)와 같이 배치한 저장 세그먼트, 저장 공간 등을 구비할 수 있다. 프로그램 코드는 예를 들면 적당한 형식으로 압축할 수 있다. 통상적으로, 저장 유닛은 컴퓨터 판독 가능 코드(1031'), 즉 예를 들면 1010과 같은 프로세서가 판독한 코드를 포함할 수 있고, 이러한 코드는 계산 처리기기에 의해 운행될 때 이 계산 처리기기로 하여금 이상에서 설명한 방법에서의 각 단계를 수행하도록 한다.

본 명세서에서 가리키는 "하나의 실시예", "실시예" 또는 "하나 또는 다수의 실시예"는 실시예와 결부하여 설명한 특정된 특징, 구조 또는 특성이 본 발명의 적어도 한 실시예에 포함될 수 있다는 것을 의미한다. 이 외에, 여기의 "하나의 실시예에서"라는 단어 예는 모두 동일한 하나의 실시예를 가리키는 것이 아닐 수 있다는 것을 유의해야 한다.

여기서 제공하는 명세서에서는 대량의 구체적인 세부 절차를 설명하였다. 그러나, 본 발명의 실시예는 이러한 구체적인 세부 절차가 존재하지 않는 상황에서 실천될 수 있다는 것을 이해할 수 있다. 일부 구현예에서는 본 명세서에 대한 이해를 흐리지 않도록 공지된 방법, 구조 및 기술을 상세하게 나타내지 않았다.

청구범위에서, 괄호 사이에 위치한 임의의 참조부호를 청구범위에 대한 한정으로 구성하지 말아야 한다. 단어 "포함"은 청구범위에 나열되지 않은 소자 또는 단계를 배제하지 않는다. 소자 전에 위치하는 단어 "일" 또는 "하나"는 다수의 이러한 소자가 존재함을 배제하지 않는다. 본 발명은 약간의 상이한 소자를 포함하는 하드웨어 및 적당히 프로그래밍한 컴퓨터에 의해 구현될 수 있다. 약간의 장치를 나열한 유닛 청구범위에서, 이러한 장치에서의 약간은 동일한 하드웨어에 의해 구체적으로 구현될 수 있다. 단어 제1, 제2 및 제3 등의 사용은 임의의 순서를 나타내지 않는다. 이러한 단어를 명칭으로 해석할 수 있다.

마지막으로 설명해야 할 것은, 이상의 실시예는 단지 본 발명의 기술적 해결수단을 설명하기 위한 것일 뿐 이에 대해 한정하기 위한 것이 아니고, 비록 상술한 실시예를 참조하여 본 발명을 상세히 설명하였으나 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들은 응당 본 발명이 여전히 상술한 각 실시예에 기재된 기술적 해결수단에 대해 수정할 수 있거나 그 중의 일부 기술적 특징을 동등하게 대체할 수 있으며 이러한 수정 또는 대체는 상응한 기술적 해결수단의 본질이 본 발명의 각 실시예의 기술적 해결수단의 범위를 벗어나지 않는다는 것을 이해할 수 있다.

Claims

센서를 포함하는 차량에 응용되는 자동 주차 제어 방법에 있어서,
상기 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 상기 차량의 차속이 상기 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하는 단계;
상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력하여 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 적어도 하나의 주차 공간 정보를 획득하되, 여기서, 상기 컨볼루션 신경망 모델은 여러 가지 주차 공간 시나리오에서 수집한 이미지 트레이닝 데이터와 레이더 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝하여 얻은 것인 단계;
만약 상기 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 수신한 입차 선택 동작에 근거하여 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하는 단계;
상기 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 센서는 다수의 이미지 센서 및 다수의 레이더 센서를 포함하고, 상기 차량은 전자 제어 유닛을 포함하며, 상기 차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 상기 차량의 차속이 상기 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하는 상기 단계 이전에,
상기 차량이 작동하는 경우, 다수의 상기 이미지 센서, 다수의 상기 레이더 센서 및 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태를 감지하되, 상기 작업 상태는 정상 상태 또는 고장 상태를 포함하는 단계;
다수의 상기 작업 상태에 따라 상기 차량의 작업 레벨을 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 방법.
제2항에 있어서,
상기 차량의 작업 레벨은 정상 레벨, 1등급 고장 레벨, 2등급 고장 레벨 및 3등급 고장 레벨에서의 임의의 하나를 포함하고, 다수의 상기 작업 상태에 따라 상기 차량의 작업 레벨을 결정하는 상기 단계는,
만약 다수의 상기 이미지 센서, 다수의 상기 레이더 센서 및 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태가 모두 상기 정상 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 정상 레벨이라고 결정하는 단계;
만약 적어도 하나의 상기 레이더 센서 및/또는 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 1등급 고장 레벨이라고 결정하는 단계;
만약 모든 상기 이미지 센서의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 2등급 고장 레벨이라고 결정하는 단계;
만약 일부 상기 이미지 센서의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 3등급 고장 레벨이라고 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 방법.
제3항에 있어서,
상기 전자 제어 유닛은 상기 차량을 제어하여 자동 주차를 진행하도록 하기 위한 것이고, 다수의 상기 작업 상태에 따라 상기 차량의 작업 레벨을 결정하는 상기 단계 다음에,
상기 차량의 작업 레벨이 상기 1등급 고장 레벨일 경우, 상기 전자 제어 유닛을 제어하여 작업을 정지하도록 하는 단계;
상기 차량의 작업 레벨이 상기 2등급 고장 레벨일 경우, 상기 이미지 센서를 제어하여 작업을 정지하도록 하는 단계;
상기 차량의 작업 레벨이 상기 3등급 고장 레벨일 경우, 상기 작업 상태가 상기 고장 상태인 이미지 센서를 제어하여 작업을 정지하도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 주차 공간 시나리오는 주차 공간 내에 로드 콘을 구비하는 주차 공간 시나리오, 상기 주차 공간에 주차 금지 표지판이 구비되는 주차 공간 시나리오, 상기 주차 공간 내에 그라운드 락이 구비되는 주차 공간 시나리오, 상기 주차 공간 내에 마킹 라인이 구비되는 주차 공간 시나리오, 상기 주차 공간 내에 장애물이 구비되는 주차 공간 시나리오에서의 하나 또는 다수를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력하여 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 적어도 하나의 주차 공간 정보를 획득하는 상기 단계는,
상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 상기 컨볼루션 신경망 모델에 입력하여 상기 컨볼루션 신경망 모델이 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터에 따라 주차 공간 유형을 포함하는 상기 주차 공간 정보를 결정하도록 하는 단계;
상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한, 상기 주차 공간 유형을 포함하는 상기 주차 공간 정보를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 방법.
제6항에 있어서,
상기 컨볼루션 신경망 모델이 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터에 따라 주차 공간 유형을 포함하는 상기 주차 공간 정보를 결정하도록 하는 단계 다음에,
상기 주차 공간 유형이 경사 주차 공간이면 상기 컨볼루션 신경망 모델은 상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터에 따라 상기 경사 주차 공간에 대한 주차 방향을 결정하는 단계를 더 포함하고;
여기서, 획득한 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 상기 주차 공간 정보는 상기 경사 주차 공간의 주차 방향을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 방법.
제1항에 있어서,
만약 상기 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 수신한 입차 선택 동작에 근거하여 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하는 상기 단계는,
주차 신호를 수신한 경우, 만약 상기 차량의 현재 기어가 상기 전진 기어 또는 상기 뉴트럴 기어이면 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보를 포함하는 차량 입차 인터페이스를 전시하는 단계;
상기 차량 입차 인터페이스에 대한 입차 선택 동작을 수신할 경우, 상기 입차 선택 동작에 따라 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 상기 단계 다음에,
상기 주차 신호를 수신한 경우, 만약 상기 차량의 현재 기어가 주차 기어이면 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 상기 환경 데이터를 수집하는 단계;
상기 환경 데이터에 따라 적어도 하나의 상기 차량의 출차 방향을 결정하는 단계;
적어도 하나의 상기 출차 방향을 포함하는 차량 출차 인터페이스를 전시하는 단계;
출차 선택 동작을 수신한 경우, 상기 출차 선택 동작에 따라 상기 출차 방향에서 타깃 출차 방향을 선택하는 단계;
상기 타깃 출차 방향에 따라 차량 출차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 출차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 상기 단계 다음에,
상기 차량이 이상 상태에 놓인다고 결정한 경우, 상기 차량을 제어하여 자동 주차를 일시 정지하도록 하는 단계;
상기 차량이 상기 이상 상태를 벗어났다고 결정할 경우, 상기 차량을 제어하여 자동 주차를 계속하도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 방법.
제10항에 있어서,
상기 이상 상태는,
상기 차량의 메인 운전석 안전벨트가 잠기지 않은 상태;
상기 차량의 차문이 닫히지 않은 상태;
상기 차량 입차 트랙에 장애물이 나타난 상태에서의 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 방법.
자동 주차 제어 장치에 있어서,
차량의 차속이 기설정 차속 범위 내에 놓이고, 상기 차량의 차속이 상기 기설정 차속 범위 내에 놓이는 시간이 기설정 시간보다 크거나 같을 경우, 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 이미지 데이터와 레이더 데이터를 수집하는 제1 수집 모듈;
상기 이미지 데이터와 상기 레이더 데이터를 기설정된 컨볼루션 신경망 모델에 입력하여 상기 컨볼루션 신경망 모델이 출력한 적어도 하나의 주차 공간 정보를 획득하되, 여기서, 상기 컨볼루션 신경망 모델은 여러 가지 주차 공간 시나리오에서 수집한 이미지 트레이닝 데이터와 레이더 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝하여 얻은 것인 신경망 모듈;
만약 상기 차량의 현재 기어가 전진 기어 또는 뉴트럴 기어이면 수신한 입차 선택 동작에 근거하여 적어도 하나의 상기 주차 공간 정보에서 타깃 주차 공간 정보를 선택하는 입차 선택 모듈;
상기 타깃 주차 공간 정보에 따라 차량 입차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 입차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 입차 트랙 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 장치.
제12항에 있어서,
상기 차량이 작동하는 경우, 다수의 상기 이미지 센서, 다수의 상기 레이더 센서 및 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태를 감지하되, 상기 작업 상태는 정상 상태 또는 고장 상태를 포함하는 감지 모듈;
다수의 상기 작업 상태에 따라 상기 차량의 작업 레벨을 결정하는 작업 레벨 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 장치.
제13항에 있어서,
상기 작업 레벨 모듈은,
만약 다수의 상기 이미지 센서, 다수의 상기 레이더 센서 및 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태가 모두 상기 정상 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 정상 레벨이라고 결정하는 제1 결정 서브 모듈;
만약 적어도 하나의 상기 레이더 센서 및/또는 상기 전자 제어 유닛의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 1등급 고장 레벨이라고 결정하는 제2 결정 서브 모듈;
만약 모든 상기 이미지 센서의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 2등급 고장 레벨이라고 결정하는 제3 결정 서브 모듈;
만약 일부 상기 이미지 센서의 작업 상태가 상기 고장 상태이면 상기 차량의 작업 레벨을 상기 3등급 고장 레벨이라고 결정하는 제4 결정 서브 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 장치.
제14항에 있어서,
상기 차량의 작업 레벨이 상기 1등급 고장 레벨일 경우, 상기 전자 제어 유닛을 제어하여 작업을 정지하도록 하는 제1 제어 모듈;
상기 차량의 작업 레벨이 상기 2등급 고장 레벨일 경우, 상기 이미지 센서를 제어하여 작업을 정지하도록 하는 제2 제어 모듈;
상기 차량의 작업 레벨이 상기 3등급 고장 레벨일 경우, 상기 작업 상태가 상기 고장 상태인 이미지 센서를 제어하여 작업을 정지하도록 하는 제3 제어 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 장치.
제12항에 있어서,
상기 주차 신호를 수신한 경우, 만약 상기 차량의 현재 기어가 주차 기어이면 상기 센서를 통해 상기 차량 주변의 상기 환경 데이터를 수집하는 제2 수집 모듈;
상기 환경 데이터에 따라 적어도 하나의 상기 차량의 출차 방향을 결정하는 결정 모듈;
적어도 하나의 상기 출차 방향을 포함하는 차량 출차 인터페이스를 전시하는 전시 모듈;
출차 선택 동작을 수신한 경우, 상기 출차 선택 동작에 따라 상기 출차 방향에서 타깃 출차 방향을 선택하는 출차 선택 모듈;
상기 타깃 출차 방향에 따라 차량 출차 트랙을 생성하여 상기 차량이 상기 차량 출차 트랙에 따라 자동 주차하도록 하는 출차 트랙 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 주차 제어 장치.
메모리 및 하나 또는 다수의 프로세서를 포함하는 계산 처리기기에 있어서,
메모리에는 컴퓨터 판독 가능 코드가 저장되고;
상기 컴퓨터 판독 가능 코드가 상기 하나 또는 다수의 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 계산 처리기기는 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 자동 주차 제어 방법을 수행하는 것을 특징으로 하는 계산 처리기기.
컴퓨터 판독 가능 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램에 있어서,
상기 컴퓨터 판독 가능 코드가 계산 처리기기에서 운행될 경우, 상기 계산 처리기기로 하여금 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 자동 주차 제어방법을 수행하도록 하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
제18항에 따른 컴퓨터 프로그램이 저장되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능 매체.