KR20220164996A - 카메라, 차량 및 그것의 주행 제어 방법 - Google Patents

카메라, 차량 및 그것의 주행 제어 방법 Download PDF

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KR20220164996A KR1020210073401A KR20210073401A KR20220164996A KR 20220164996 A KR20220164996 A KR 20220164996A KR 1020210073401 A KR1020210073401 A KR 1020210073401A KR 20210073401 A KR20210073401 A KR 20210073401A KR 20220164996 A KR20220164996 A KR 20220164996A
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유승완
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Abstract

본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 차량은 지면에 인식 패턴을 투사하는 헤드라이트, 차량 전방을 촬영하여 상기 인식 패턴을 포함하는 영상을 획득하고, 상기 영상의 인식 패턴으로부터 변곡점 또는 불연속 영역을 추출하는 카메라 및 상기 변곡점 또는 상기 불연속 영역을 기초로 상기 차량 전방의 오브젝트를 검출하고, 상기 검출된 오브젝트를 기초로 상기 차량의 주행을 제어하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.

Description

카메라, 차량 및 그것의 주행 제어 방법{CAMERA, VEHICLE AND DRIVING CONTROL METHOD OF THE SAME}
본 문서에 개시된 실시예들은 카메라, 차량 및 그것의 주행 제어 방법에 관한 것이다.
지면의 방지턱 또는 포트홀은 차량 승차감을 크게 훼손시키고 차체에 큰 충격을 줄 수 있다. 따라서 지면의 방지턱 또는 포트홀과 같은 차량 전방 상황을 사전에 파악하여 차체나 탑승자에게 충격이 전달되지 않게 하는 서스펜션(Suspension) 기술이 개발되고 있다. 일반적인 서스펜션 기술은 전방 카메라로 인식한 지면 정보와 내비게이션의 지도 정보를 바탕으로 방지턱 또는 포트홀과 같은 차량 전방 상황을 인지하여 차체의 움직임을 제어한다.
그러나, 서스펜션 기술의 전방 카메라는 날씨가 좋지 않은 상황 또는 야간과 같은 저조도 조건에서는 지면 인식률이 저하되고, 방지턱 또는 포트홀의 깊이를 인지하기 어려워 보수가 완료된 포트홀과 미 보수된 실제 포트홀을 오인식하는 문제가 있다.
본 문서에 개시되는 실시예들의 일 목적은 지면 인식이 어려운 주행 환경에서 전방 카메라의 지면 인식률을 향상시키고 방지턱 또는 포트홀의 깊이 파악이 가능하도록 하는 카메라, 차량 및 그것의 주행 제어 방법을 제공하는 데 있다.
본 문서에 개시된 실시예들의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 차량은 지면에 인식 패턴을 투사하는 헤드라이트, 차량 전방을 촬영하여 상기 인식 패턴을 포함하는 영상을 획득하고, 상기 영상의 인식 패턴으로부터 변곡점 또는 불연속 영역을 추출하는 카메라 및 상기 변곡점 또는 상기 불연속 영역을 기초로 상기 차량 전방의 오브젝트를 검출하고, 상기 검출된 오브젝트를 기초로 상기 차량의 주행을 제어하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 오브젝트는 방지턱 또는 포트홀을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 컨트롤러는 상기 변곡점에 기초하여 상기 방지턱의 위치 및 높이를 분석할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 컨트롤러는 상기 차량의 상기 방지턱 도달 시간을 연산하여, 상기 차량이 상기 방지턱에 도달하기 전에 상기 차량의 바퀴의 서스팬션 댐핑 압력을 조절할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 컨트롤러는 상기 불연속 영역의 패턴의 이동량을 연산하여 상기 포트홀의 위치 및 깊이를 분석할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 컨트롤러는 상기 포트홀의 깊이가 상기 차량의 회피 주행이 필요한 깊이인 임계값 이상인지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 컨트롤러는 상기 포트홀의 깊이가 상기 임계값 미만인 경우, 상기 차량의 상기 포트홀 도달 시간을 연산하여, 상기 차량이 상기 포트홀에 도달하기 전에 상기 차량의 바퀴의 서스팬션 댐핑 압력을 조절할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 컨트롤러는 상기 포트홀의 깊이가 상기 임계값 이상인 경우, 상기 차량이 상기 포트홀을 회피하여 주행하도록 제어할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 인식 패턴은 동심원 패턴을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 카메라는 차량 전방을 촬영하여 상기 차량의 헤드라이트로부터 지면에 투사되는 인식 패턴을 포함하는 영상을 획득하는 촬영부 및 상기 영상의 인식 패턴으로부터 변곡점 또는 불연속 영역을 추출하는 추출부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 인식 패턴은 동심원 패턴을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 추출부는 상기 인식 패턴의 곡선을 인식하고, 상기 곡선으로부터 불연속 영역 또는 상기 곡선의 변곡점을 추출할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 차량의 주행 제어 방법은 헤드라이트가 지면에 인식 패턴을 투사하는 단계, 카메라가 차량 전방을 촬영하여 상기 인식 패턴을 포함하는 영상을 획득하고 상기 영상의 인식 패턴으로부터 변곡점 또는 불연속 영역을 추출하는 단계, 컨트롤러가 상기 변곡점 또는 상기 불연속 영역을 기초로 상기 차량 전방의 오브젝트를 검출하는 단계 및 상기 컨트롤러가 상기 검출된 오브젝트를 기초로 상기 차량의 주행을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 오브젝트는 방지턱 또는 포트홀을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 컨트롤러가 상기 변곡점 또는 상기 불연속 영역을 기초로 상기 차량 전방의 오브젝트를 검출하는 단계는 상기 변곡점에 기초하여 상기 방지턱의 위치 및 높이를 분석할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 컨트롤러가 상기 검출된 오브젝트를 기초로 상기 차량의 주행을 제어하는 단계는 상기 차량의 상기 방지턱 도달 시간을 연산하여 상기 차량이 상기 방지턱에 도달하기 전에 상기 차량의 바퀴의 서스팬션 댐핑 압력을 조절할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 컨트롤러가 상기 변곡점 또는 상기 불연속 영역을 기초로 상기 차량 전방의 오브젝트를 검출하는 단계는 상기 불연속 영역의 패턴의 이동량을 연산하여 상기 포트홀의 위치 및 깊이를 분석할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 컨트롤러가 상기 검출된 오브젝트를 기초로 상기 차량의 주행을 제어하는 단계는 상기 포트홀의 깊이가 상기 차량의 회피 주행이 필요한 지면 깊이인 임계값 이상인지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 컨트롤러가 상기 검출된 오브젝트를 기초로 상기 차량의 주행을 제어하는 단계는 상기 포트홀의 깊이가 상기 임계값 미만인 경우, 상기 차량의 상기 포트홀 도달 시간을 연산하여 상기 차량이 상기 포트홀에 도달하기 전에 상기 차량의 바퀴의 서스팬션 댐핑 압력을 조절할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 컨트롤러가 상기 검출된 오브젝트를 기초로 상기 차량의 주행을 제어하는 단계는 상기 포트홀의 깊이가 상기 임계값 이상인 경우, 상기 차량이 상기 포트홀을 회피하여 주행하도록 제어할 수 있다.
본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 있는 차량, 카메라 및 그것의 주행 제어 방법에 따르면 지면 인식이 어려운 주행 환경에서도 전방 카메라의 지면 인식률을 향상시키고 방지턱 또는 포트홀의 깊이를 파악을 할 수 있다.
도 1은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 차량의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 차량, 카메라의 동작에 대해 전반적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 카메라의 구성을 보여주는 도면이다.
도 4는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴을 보여주는 도면이다.
도 5는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 지면에 투사된 인식 패턴으로부터 추출된 변곡점 및 방지턱을 보여주는 도면이다.
도 6은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 지면에 투사된 인식 패턴으로부터 추출된 불연속 영역을 보여주는 도면이다.
도 7은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 차량의 주행 제어 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 8은 본 문서에 개시된 다른 실시예에 따른 차량의 주행 제어 방법을 보여주는 흐름도이다.
이하, 본 문서에 개시된 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 문서에 개시된 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 문서에 개시된 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 문서에 개시된 실시예의 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. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 문서에 개시된 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 문서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 차량의 구성을 보여주는 블록도이다. 도 2는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 차량, 카메라의 동작에 대해 전반적으로 설명하기 위한 도면이다. 도 3은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 카메라의 구성을 보여주는 도면이다. 이하에서 도 1 내지 도 3을 참조하여 차량(100), 카메라(110), 헤드라이트(120) 및 컨트롤러(130) 각각의 구성 및 동작에 대해 설명한다.
도 1을 참조하면, 차량(100)은 카메라(110), 헤드라이트(120) 및 컨트롤러(130)를 포함할 수 있다.
차량(100)의 헤드라이트(120)는 차량 전방의 지면에 인식 패턴을 형성하는 빔을 투사할 수 있다. 예를 들어, 헤드라이트(120)는 LED 매트릭스 헤드라이트의 형태로 실시될 수 있다. 예를 들어, 헤드라이트(120)는 빛을 출력하는 LED 모듈, LED 모듈로부터 발광된 빛을 집속시켜 전방으로 조사하는 렌즈 및 빛을 일측으로 반사하는 반사 부재를 포함할 수 있다.
예를 들어, 헤드라이트(120)는 LED 모듈부터 발광된 빛을 이용하여 동심원 패턴 빔을 지면에 투사할 수 있다. 여기서 인식 패턴은 지면의 고저 및 지면에 배치된 물체를 검출할 수 있는 빔으로 정의할 수 있다. 예를 들어, 인식 패턴은 동심원 패턴을 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 카메라(110)는 차량 전방을 촬영하여 헤드라이트(120)로부터 지면에 투사되는 인식 패턴을 포함하는 영상을 획득할 수 있다. 카메라(110)는 예를 들어, 차량(100)에 설치된 전방 카메라가 될 수 있다.
카메라(110)는 영상의 인식 패턴으로부터 변곡점(200) 또는 불연속 영역(300)을 추출할 수 있다.
이하에서는 도 2 및 도 3을 참조하여 카메라(110)의 구성에 대해 구체적으로 설명한다.
도 3을 참조하면, 카메라(110)는 촬영부(111) 및 추출부(12)를 포함할 수 있다.
촬영부(111)는 차량 전방을 촬영하여 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 촬영부(111)는 차량 전방을 촬영하여 헤드라이트(120)로부터 지면에 투사되는 인식 패턴을 포함하는 영상을 획득할 수 있다. 여기서 인식 패턴은 동심원 패턴을 포함할 수 있다. 따라서 예를 들어, 촬영부(111)는 차량 전방을 촬영하여 동심원 패턴을 포함하는 영상을 획득할 수 있다.
추출부(112)는 영상의 인식 패턴으로부터 변곡점(200) 또는 불연속 영역(300)을 추출할 수 있다. 추출부(112)는 인식 패턴의 곡선을 인식하고, 곡선으로부터 변곡점(200) 또는 불연속 영역(300)을 추출할 수 있다.
추출부(112)는 기 저장된 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴 대비 지면에 투사된 인식 패턴으로부터 변곡점(200) 또는 불연속 영역(300)을 추출할 수 있다.
도 4는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴을 보여주는 도면이다. 도 5는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 지면에 투사된 인식 패턴으로부터 추출된 변곡점 및 방지턱을 보여주는 도면이다. 도 6은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 지면에 투사된 인식 패턴으로부터 추출된 불연속 영역을 보여주는 도면이다.
이하에서는 도 4 내지 도 6을 참조하여 추출부(112)의 동작에 대해 설명하겠다.
도 4를 참조하면, 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴은 패턴 중 일부 다른 패턴과 분리된 영역 또는 패턴 중 일부 굵기, 위치가 변경되는 영역 없이 연속적이고 동일한 패턴이 반복될 수 있다. 도 5를 참조하면 추출부(112)는 도 4의 기 저장된 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴 대비 획득된 영상의 인식 패턴에서 패턴의 높낮이 또는 패턴의 위치가 변화된 지점인 변곡점(200)을 추출할 수 있다. 예를 들어, 추출부(112)는 동심원 모양의 인식 패턴의 연속적인 곡선에서 패턴의 높낮이 또는 패턴의 위치가 변화된 지점을 변곡점(200)으로 추출할 수 있다.
도 6을 참조하면 추출부(112)는 도 4의 기 저장된 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴 대비 획득된 영상의 인식 패턴에서 연속적으로 이어지지 않고 분리된 영역을 불연속 영역(300)으로 추출할 수 있다. 예를 들어, 추출부(112)는 동심원 모양의 인식 패턴의 연속적인 곡선에서 연속적으로 이어지지 않고 분리된 곡선 영역을 불연속 영역(300)으로 추출할 수 있다.
이하에서는 다시 도 1 내지 도 6을 참조하여 차량(100)의 구성 및 동작에 대해 설명한다.
차량(100)의 컨트롤러(130)는 변곡점(200) 또는 불연속 영역(300)을 기초로 차량(100) 전방의 오브젝트를 검출할 수 있다. 여기서 오브젝트는 방지턱(210) 또는 포트홀(미도시)을 포함할 수 있다.
도 5를 참조하면, 컨트롤러(130)는 기 저장된 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴 대비 획득된 영상의 인식 패턴의 변곡점(200) 중 패턴의 전체적인 높낮이가 급격하게 상승한 영역을 방지턱(210)으로 검출할 수 있다. 예를 들어, 추출부(112)는 동심원 모양의 인식 패턴의 곡선에서 곡선의 전체적인 높낮이가 곡선 모양의 변화가 생성된 영역을 방지턱(210)으로 검출할 수 있다.
컨트롤러(130)는 변곡점에 기초하여 방지턱(210)의 위치 및 높이를 분석할 수 있다. 예를 들어 컨트롤러(130)는 기 저장된 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴 대비 변곡점의 패턴 위치의 변화량을 기초로 방지턱(210)의 위치 및 높이를 분석할 수 있다.
컨트롤러(130)는 예를 들어 동심원 패턴의 불연속 영역(300)을 지면의 포트홀로 판단할 수 있다. 컨트롤러(130)는 불연속 영역(300)의 패턴의 이동량을 연산하여 포트홀의 위치 및 깊이를 분석할 수 있다. 예를 들어 컨트롤러(130)는 기 저장된 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴 대비 불연속 영역(300)의 패턴의 이동량을 기초로 포트홀의 위치 및 높이를 분석할 수 있다.
컨트롤러(130)는 검출된 오브젝트를 기초로 차량(100)의 주행을 제어할 수 있다. 즉, 컨트롤러(130)는 검출된 방지턱(210) 또는 포트홀(300)을 기초로 차량(100)의 주행을 제어할 수 있다.
컨트롤러(130)는 분석된 방지턱(210)의 위치 및 높이를 기초로 차량(100)의 방지턱 도달 시간을 연산할 수 있다. 컨트롤러(130)는 차량이 상기 방지턱에 도달하기 전에 차량(100)의 바퀴의 서스팬션 댐핑 압력을 조절할 수 있다.
컨트롤러(130)는 분석된 포트홀의 깊이가 차량(100)의 회피 주행이 필요한 깊이인 임계값 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 컨트롤러(130)는 포트홀의 깊이가 임계값 미만인 경우, 차량(100)의 포트홀 도달 시간을 연산하여, 차량이 포트홀에 도달하기 전에 차량(100)의 바퀴의 서스팬션 댐핑 압력을 조절할 수 있다.
컨트롤러(130)는 포트홀의 깊이가 임계값 이상인 경우, 차량(100)이 포트홀을 회피하여 주행하도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(130)는 포트홀 영역을 차량(100)의 바퀴가 지나가지 않도록 차량(100)의 횡방향 이동량을 계산하고, 차량(100)이 회피 후 자차선으로 복귀할 수 있는 회피 궤도를 생성할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 카메라 및 차량 따르면 지면 인식이 어려운 주행 환경에서도 카메라의 지면 인식률을 향상시키고 방지턱 또는 포트홀의 깊이 파악 성능을 향상시킬 수 있다.
카메라 및 차량은 LED 헤드라이트로 지면에 투사된 인식 패턴을 이용하여 지면의 변화를 측정하므로 지면의 색상 또는 밝기 변화에 관계 없이 투사된 인식 패턴의 형태 변화를 통해 지면의 깊이 정보를 파악할 수 있다.
즉, 카메라 및 차량은 고가의 센서의 부착 없이 기존의 차량에 설치된 카메라를 헤드라이트를 기반으로 지면의 깊이 정보를 파악할 수 있어 차량 생산 비용을 절감시킬 수 있다.
또한, 카메라 및 차량은 방지턱 및 포트홀의 높이 및 깊이 정보를 정확하게 파악하여 지면의 높이 및 깊이 변화에 따라 차량의 회피 주행을 설계하고 서스펜션 댐핑 압력의 강도를 유기적으로 조절하여 차량의 승차감을 향상 시킬 수 있다.
도 7은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 차량의 주행 제어 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 7을 참조하면 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 차량의 주행 제어 방법은 헤드라이트(120)가 지면에 인식 패턴을 투사하는 단계(S101), 카메라(100)가 차량(100) 전방을 촬영하여 인식 패턴을 포함하는 영상을 획득하고 영상의 인식 패턴으로부터 변곡점(200) 또는 불연속 영역(300)을 추출하는 단계(S102), 컨트롤러(130)가 변곡점(200) 또는 불연속 영역(300)을 기초로 차량(100) 전방의 오브젝트를 검출하는 단계(S103) 및 컨트롤러(130)가 검출된 오브젝트를 기초로 차량(100)의 주행을 제어하는 단계(S104)를 포함할 수 있다.
이하에서 S101 단계 내지 S104 단계에 대해 도 1 내지 도 6을 참조하여 설명한다.
S101 단계에서, 헤드라이트(120)는 차량 전방의 지면에 인식 패턴을 형성하는 빔을 투사할 수 있다. 예를 들어, 헤드라이트(120)는 LED 매트릭스 헤드라이트의 형태로 실시될 수 있다.
예를 들어, S101 단계에서, 헤드라이트(120)는 LED 모듈부터 발광된 빛을 이용하여 동심원 패턴 빔을 지면에 투사할 수 있다. 여기서 인식 패턴은 지면의 고저 및 지면에 배치된 물체를 검출할 수 있는 빔으로 정의할 수 있다. 예를 들어, 인식 패턴은 동심원 패턴을 포함할 수 있다.
S102 단계에서, 카메라(110)는 차량 전방을 촬영하여 헤드라이트(120)로부터 지면에 투사되는 인식 패턴을 포함하는 영상을 획득할 수 있다.
S102 단계에서, 카메라(110)는 영상의 인식 패턴으로부터 변곡점(200) 또는 불연속 영역(300)을 추출할 수 있다.
S102 단계에서, 카메라(110)는 기 저장된 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴 대비 획득된 영상의 인식 패턴에서 패턴의 높낮이 또는 패턴의 위치가 변화된 지점인 변곡점(200)을 추출할 수 있다. 예를 들어, S102 단계에서, 카메라(110)는 동심원 모양의 인식 패턴의 연속적인 곡선에서 패턴의 높낮이 또는 패턴의 위치가 변화된 지점을 변곡점(200)으로 추출할 수 있다.
S102 단계에서, 카메라(110)는 기 저장된 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴 대비 획득된 영상의 인식 패턴에서 연속적으로 이어지지 않고 분리된 영역을 불연속 영역(300)으로 추출할 수 있다. 예를 들어, S102 단계에서, 카메라(110)는 동심원 모양의 인식 패턴의 연속적인 곡선에서 연속적으로 이어지지 않고 분리된 곡선 영역을 불연속 영역(300)으로 추출할 수 있다.
S103 단계에서, 컨트롤러(130)는 변곡점(200) 또는 불연속 영역(300)을 기초로 차량(100) 전방의 오브젝트를 검출할 수 있다. 여기서 오브젝트는 포트홀 또는 방지턱(210)을 포함할 수 있다.
S103 단계에서, 컨트롤러(130)는 변곡점(210)을 기초로 방지턱(210)의 위치 및 높이를 분석할 수 있다. 예를 들어, S103 단계에서, 컨트롤러(130)는 기 저장된 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴 대비 변곡점의 패턴 위치의 변화량을 기초로 방지턱(210)의 위치 및 높이를 분석할 수 있다.
S103 단계에서, 컨트롤러(130)는 기 저장된 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴 대비 획득된 영상의 인식 패턴의 변곡점(200) 중 연속적인 패턴의 전체적인 높낮이가 급격하게 상승한 영역을 방지턱(210)으로 검출할 수 있다.
S103 단계에서, 컨트롤러(130)는 동심원 패턴의 불연속 영역(300)을 지면의 포트홀로 판단할 수 있다.
S103 단계에서, 컨트롤러(130)는 불연속 영역(300)의 패턴의 이동량을 연산하여 포트홀의 위치 및 깊이를 분석할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(130)는 기 저장된 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴 대비 획득된 영상의 인식 패턴의 불연속 영역(300)의 패턴의 이동량을 연산하여, 패턴의 이동량을 기반으로 포트홀의 위치 및 깊이를 분석할 수 있다.
S104 단계에서, 컨트롤러(130)는 검출된 오브젝트를 기초로 차량(100)의 주행을 제어할 수 있다. 즉, 컨트롤러(130)는 검출된 방지턱(210) 또는 포트홀(300)을 기초로 차량(100)의 주행을 제어할 수 있다.
도 8은 본 문서에 개시된 다른 실시예에 따른 차량의 주행 제어 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 8을 참조하면 본 문서에 개시된 다른 실시예에 따른 차량의 주행 제어 방법은 헤드라이트(120)가 지면에 인식 패턴을 투사하는 단계(S201), 카메라(100)가 차량(100) 전방을 촬영하여 인식 패턴을 포함하는 영상을 획득하고 영상의 인식 패턴으로부터 변곡점(200) 또는 불연속 영역(300)을 추출하는 단계(S202), 컨트롤러(130)가 인식 패턴으로부터 불연속 영역(300)의 존부를 판단하는 단계(S203), 컨트롤러(130)가 변곡점의 고도를 연산하여 방지턱의 위치 및 높이를 분석하는 단계(S204), 컨트롤러(130)가 차량 도달 시간을 연산하는 단계(S205), 컨트롤러(130)가 차량 바퀴의 서스팬션 댐핑 압력을 조절하는 단계(S206), 컨트롤러(130)가 불연속 영역의 패턴의 이동량을 연산하여 포트홀의 위치 및 깊이를 분석하는 단계(S207), 컨트롤러(130)가 포트홀 깊이의 임계값 이상여부를 판단하는 단계(S208) 및 컨트롤러(130)가 회피 주행을 설계하는 단계(S209)를 포함할 수 있다.
이하에서 S201 단계 내지 S209 단계에 대해 도 1 내지 도 6을 참조하여 설명한다.
S201 단계에서, 헤드라이트(120)는 차량 전방의 지면에 인식 패턴을 형성하는 빔을 투사할 수 있다. 여기서 인식 패턴은 지면의 고저 및 지면에 배치된 물체를 검출할 수 있는 빔으로 정의할 수 있다. 예를 들어, 인식 패턴은 동심원 패턴을 포함할 수 있다.
S202 단계에서, 카메라(110)는 차량 전방을 촬영하여 헤드라이트(120)로부터 지면에 투사되는 인식 패턴을 포함하는 영상을 획득할 수 있다.
S202 단계에서, 카메라(110)는 영상의 인식 패턴으로부터 변곡점(200) 또는 불연속 영역(300)을 추출할 수 있다.
S202 단계에서, 카메라(110)는 기 저장된 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴 대비 획득된 영상의 인식 패턴에서 패턴의 높낮이 또는 패턴의 위치가 변화된 지점인 변곡점(200)을 추출할 수 있다.
S202 단계에서, 카메라(110)는 기 저장된 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴 대비 획득된 영상의 인식 패턴에서 연속적으로 이어지지 않고 분리된 영역을 불연속 영역(300)으로 추출할 수 있다
S203 단계에서, 컨트롤러(130)는 인식 패턴으로부터 불연속 영역(300)의 유무를 판단할 수 있다.
S204 단계에서, 컨트롤러(130)는 인식 패턴으로부터 불연속 영역(300)을 검출하지 못한 경우, 변곡점에 기초하여 방지턱(210)의 위치 및 높이를 분석할 수 있다. S204 단계에서, 예를 들어 컨트롤러(130)는 기 저장된 오브젝트가 없는 지면에 투사된 인식 패턴 대비 변곡점의 패턴 위치의 변화량을 기초로 방지턱(210)의 위치 및 높이를 분석할 수 있다.
S205 단계에서, 컨트롤러(130)는 차량(100)의 방지턱(210) 도달 시간을 연산할 수 있다.
S206 단계에서, 컨트롤러(130)는 차량(100)의 차량이 상기 방지턱(210)에 도달하기 전에 차량(100)의 바퀴의 서스팬션 댐핑 압력을 조절할 수 있다.
S207 단계에서, 컨트롤러(130)는 인식 패턴으로부터 불연속 영역(300)을 검출한 경우, 불연속 영역(300)의 패턴의 이동량을 연산하여 포트홀의 위치 및 깊이를 분석할 수 있다.
S208 단계에서, 컨트롤러(130)는 포트홀의 깊이가 차량(100)의 회피 주행이 필요한 깊이인 임계값 이상인지 여부를 판단할 수 있다.
S208 단계에서, 컨트롤러(130)는 포트홀의 깊이가 임계값 미만인 경우, 차량(100)의 포트홀 도달 시간을 연산하여, 차량이 포트홀에 도달하기 전에 차량(100)의 바퀴의 서스팬션 댐핑 압력을 조절할 수 있다.
S209 단계에서, 컨트롤러(130)는 포트홀의 깊이가 임계값 이상인 경우, 차량(100)이 포트홀을 회피하여 주행하도록 제어할 수 있다.
이상의 설명은 본 개시의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 개시에 개시된 실시예들은 본 개시의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 개시의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 차량
110: 카메라
111: 촬영부
112: 추출부
120: 헤드라이트
130: 컨트롤러
200: 변곡점
210: 방지턱
300: 불연속 영역

Claims (20)

  1. 지면에 인식 패턴을 투사하는 헤드라이트;
    차량 전방을 촬영하여 상기 인식 패턴을 포함하는 영상을 획득하고, 상기 영상의 인식 패턴으로부터 변곡점 또는 불연속 영역을 추출하는 카메라; 및
    상기 변곡점 또는 상기 불연속 영역을 기초로 상기 차량 전방의 오브젝트를 검출하고, 상기 검출된 오브젝트를 기초로 상기 차량의 주행을 제어하는 컨트롤러를 포함하는 차량.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 오브젝트는 포트홀 또는 방지턱을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 변곡점에 기초하여 상기 방지턱의 위치 및 높이를 분석하는 것을 특징으로 하는 차량.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 차량의 상기 방지턱 도달 시간을 연산하여, 상기 차량이 상기 방지턱에 도달하기 전에 상기 차량의 바퀴의 서스팬션 댐핑 압력을 조절하는 것을 특징으로 하는 차량.
  5. 제2 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 불연속 영역의 패턴의 이동량을 연산하여 상기 포트홀의 위치 및 깊이를 분석하는 것을 특징으로 하는 차량.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 포트홀의 깊이가 상기 차량의 회피 주행이 필요한 깊이인 임계값 이상인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 차량.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 포트홀의 깊이가 상기 임계값 미만인 경우, 상기 차량의 상기 포트홀 도달 시간을 연산하여, 상기 차량이 상기 포트홀에 도달하기 전에 상기 차량의 바퀴의 서스팬션 댐핑 압력을 조절하는 것을 특징으로 하는 차량.
  8. 제6 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 포트홀의 깊이가 상기 임계값 이상인 경우, 상기 차량이 상기 포트홀을 회피하여 주행하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 차량.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 인식 패턴은 동심원 패턴을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량.
  10. 차량 전방을 촬영하여 상기 차량의 헤드라이트로부터 지면에 투사되는 인식 패턴을 포함하는 영상을 획득하는 촬영부; 및
    상기 영상의 인식 패턴으로부터 변곡점 또는 불연속 영역을 추출하는 추출부를 포함하는 카메라.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 인식 패턴은 동심원 패턴을 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라.
  12. 제10 항에 있어서,
    상기 추출부는 상기 인식 패턴의 곡선을 인식하고, 상기 곡선으로부터 불연속 영역 또는 상기 곡선의 변곡점을 추출하는 것을 특징으로 하는 카메라.
  13. 헤드라이트가 지면에 인식 패턴을 투사하는 단계;
    카메라가 차량 전방을 촬영하여 상기 인식 패턴을 포함하는 영상을 획득하고, 상기 영상의 인식 패턴으로부터 변곡점 또는 불연속 영역을 추출하는 단계;
    컨트롤러가 상기 변곡점 또는 상기 불연속 영역을 기초로 상기 차량 전방의 오브젝트를 검출하는 단계; 및
    상기 컨트롤러가 상기 검출된 오브젝트를 기초로 상기 차량의 주행을 제어하는 단계를 포함하는 차량의 주행 제어 방법.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 오브젝트는 포트홀 또는 방지턱을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
  15. 제14 항에 있어서,
    상기 컨트롤러가 상기 변곡점 또는 상기 불연속 영역을 기초로 상기 차량 전방의 오브젝트를 검출하는 단계는, 상기 변곡점에 기초하여 상기 방지턱의 위치 및 높이를 분석하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
  16. 제14 항에 있어서,
    상기 컨트롤러가 상기 검출된 오브젝트를 기초로 상기 차량의 주행을 제어하는 단계는, 상기 차량의 상기 방지턱 도달 시간을 연산하여 상기 차량이 상기 방지턱에 도달하기 전에 상기 차량의 바퀴의 서스팬션 댐핑 압력을 조절하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
  17. 제16 항에 있어서,
    상기 컨트롤러가 상기 변곡점 또는 상기 불연속 영역을 기초로 상기 차량 전방의 오브젝트를 검출하는 단계는, 상기 불연속 영역의 패턴의 이동량을 연산하여 상기 포트홀의 위치 및 깊이를 분석하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
  18. 제17 항에 있어서,
    상기 컨트롤러가 상기 검출된 오브젝트를 기초로 상기 차량의 주행을 제어하는 단계는, 상기 포트홀의 깊이가 상기 차량의 회피 주행이 필요한 지면 깊이인 임계값 이상인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
  19. 제18 항에 있어서,
    상기 컨트롤러가 상기 검출된 오브젝트를 기초로 상기 차량의 주행을 제어하는 단계는, 상기 포트홀의 깊이가 상기 임계값 미만인 경우, 상기 차량의 상기 포트홀 도달 시간을 연산하여 상기 차량이 포트홀에 도달하기 전에 상기 차량의 바퀴의 서스팬션 댐핑 압력을 조절하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
  20. 제18 항에 있어서,
    상기 컨트롤러가 상기 검출된 오브젝트를 기초로 상기 차량의 주행을 제어하는 단계는, 상기 포트홀의 깊이가 상기 임계값 이상인 경우, 상기 차량이 상기 포트홀을 회피하여 주행하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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