KR20230001498A

KR20230001498A - 사전 왜곡된 타겟을 사용하는 카메라 정렬 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20230001498A
Application number: KR1020220037543A
Authority: KR
Inventors: 니주무드힌 무하씬; 유 쾅 로우; 자예시 드위베디
Original assignee: 모셔널 에이디 엘엘씨
Priority date: 2021-06-28
Filing date: 2022-03-25
Publication date: 2023-01-04
Also published as: US20230334701A1; GB202203487D0; GB2608484A; US12051224B2; US20220414931A1; US11636623B2; DE102022106461A1; CN115601250A

Abstract

사전 왜곡된 타겟을 사용하는 카메라 정렬 시스템 및 방법이 제공된다. 설명하는 일부 방법은 형상의 구성을 선택하는 단계, 및 정렬될 렌즈 시스템의 왜곡 함수의 역에 따라 형상을 사전 왜곡함으로써 타겟을 결정하는 단계를 포함한다. 그런 다음 카메라 정렬을 수행하기 위해, 사전 왜곡된 타겟의 이미지는 원래의 형상 구성과 비교된다. 따라서 더 간단하고 보다 정확한 방식으로 정렬이 수행된다. 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품도 제공된다.

Description

사전 왜곡된 타겟을 사용하는 카메라 정렬 시스템 및 방법{SYSTEMS AND METHODS FOR CAMERA ALIGNMENT USING PRE-DISTORTED TARGETS}

현재의 디지털 카메라 시스템은 하나 이상의 렌즈, 및 렌즈가 포커싱한 광 또는 기타 방사선을 검출하는 센서 어레이를 채택하는 경우가 있다. 렌즈와 센서 어레이 간의 정렬은 자율 주행 차량 시스템과 같은 애플리케이션의 경우를 포함해 카메라 성능에서 중요한 인자이다. 하지만 카메라 정렬에 문제가 없는 것은 아니다. 예를 들어, 정렬 프로세스는 일반적으로 광각 카메라와 같은 시스템에서 과도하게 왜곡되어 부정확한 정렬로 이어질 수 있는 평면 타겟 보드(flat target board) 및 시준기 타겟을 채택한다. 카메라 자체와 그 어셈블리 둘 다의 정렬 허용 오차로 인해 렌즈 중심이 부정확하게 추정되어 카메라 교정(calibration)과 같은 프로세스를 수행할 때 어려움을 겪을 수 있다.

도 1은 자율 주행 시스템의 하나 이상의 컴포넌트를 포함한 차량이 구현될 수 있는 예시적인 환경이다.
도 2는 자율 주행 시스템을 포함하는 차량의 하나 이상의 시스템의 도면이다.
도 3은 도 1과 도 2의 하나 이상의 디바이스 및/또는 하나 이상의 시스템의 컴포넌트들의 도면이다.
도 4는 자율 주행 시스템의 특정 컴포넌트들의 도면이다.
도 5는 사전 왜곡된 타겟을 사용하는 카메라 정렬 프로세스의 구현예의 도면이다.
도 6은 사전 왜곡된 타겟을 사용하는 카메라 정렬 프로세스의 구현예의 보다 상세한 도면이다.
도 7과 도 8은 사전 왜곡된 타겟을 사용하는 카메라 정렬 프로세스의 흐름도이다.

이하의 설명에서는, 설명 목적으로 본 개시에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부 사항들이 제시된다. 그렇지만, 본 개시내용에 의해 기술되는 실시예들이 이러한 특정 세부 사항들이 없더라도 실시될 수 있음이 명백할 것이다. 일부 경우에, 본 개시의 양태들을 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위해 잘 알려진 구조들 및 디바이스들은 블록도 형태로 예시되어 있다.

시스템들, 디바이스들, 모듈들, 명령어 블록들, 데이터 요소들 등을 나타내는 것들과 같은, 개략적인 요소들의 특정 배열들 또는 순서들이 설명의 편의를 위해 도면들에 예시되어 있다. 그렇지만, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면 도면들에서의 개략적인 요소들의 특정 순서 또는 배열이, 그러한 것으로 명시적으로 기술되지 않는 한, 프로세스들의 특정 프로세싱 순서 또는 시퀀스, 또는 프로세스들의 분리가 필요하다는 것을 암시하는 것으로 의미되지 않음을 이해할 것이다. 게다가, 도면에 개략적인 요소를 포함시키는 것은, 그러한 것으로 명시적으로 기술되지 않는 한 일부 실시예에서, 그러한 요소가 모든 실시예들에서 필요하다는 것 또는 그러한 요소에 의해 표현되는 특징들이 다른 요소들에 포함되지 않을 수 있거나 다른 요소들과 결합되지 않을 수 있다는 것을 암시하는 것으로 의미되지 않는다.

게다가, 2 개 이상의 다른 개략적인 요소 사이의 연결, 관계 또는 연관을 예시하기 위해 실선 또는 파선 또는 화살표와 같은 연결 요소들이 도면에서 사용되는 경우에, 임의의 그러한 연결 요소들의 부재는 연결, 관계 또는 연관이 존재하지 않을 수 있음을 암시하는 것으로 의미되지 않는다. 환언하면, 요소들 사이의 일부 연결들, 관계들 또는 연관들은 본 개시를 모호하게 하지 않기 위해 도면들에 도시되어 있지 않다. 추가적으로, 예시의 용이성을 위해, 요소들 사이의 다수의 연결들, 관계들 또는 연관들을 나타내기 위해 단일의 연결 요소가 사용될 수 있다. 예를 들어, 연결 요소가 신호들, 데이터 또는 명령어들(예를 들면, "소프트웨어 명령어들")의 통신을 나타내는 경우에, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면 그러한 요소가, 통신을 수행하는 데에 필요할 수 있는, 하나 또는 다수의 신호 경로(예를 들면, 버스)를 나타낼 수 있다는 것을 이해할 것이다.

제1, 제2, 제3 등의 용어들이 다양한 컴포넌트들을 기술하는 데 사용되지만, 이러한 요소들이 이러한 용어들에 의해 제한되어서는 안된다. 제1, 제2, 제3 등의 용어들은 하나의 요소를 다른 요소와 구별하는 데만 사용된다. 예를 들어, 기술된 실시예들의 범위를 벗어나지 않으면서, 제1 접촉은 제2 접촉이라고 지칭될 수 있고, 유사하게 제2 접촉은 제1 접촉이라고 지칭될 수 있다. 제1 접촉과 제2 접촉은 둘 다 접촉이지만, 동일한 접촉은 아니다.

본원에 기술된 다양한 실시예들에 대한 설명에서 사용되는 전문용어는 단지 특정한 실시예들을 기술하기 위한 목적에서 포함되며, 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 다양한 기술된 실시예들에 대한 설명 및 첨부된 청구항들에서 사용되는 바와 같이, 단수 형태들("a", "an" 및 "the")은 복수 형태들도 포함하는 것으로 의도되고, 문맥이 달리 명확히 나타내지 않는 한, "하나 이상" 또는 "적어도 하나"와 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다. "및/또는"이라는 용어가, 본원에서 사용되는 바와 같이, 연관된 열거된 항목들 중 하나 이상의 항목의 임의의 및 모든 가능한 조합들을 지칭하고 포괄한다는 것이 또한 이해될 것이다. "포함한다(includes)", 포함하는(including), 포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"이라는 용어들이, 본 설명에서 사용될 때, 언급된 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 요소들, 및/또는 컴포넌트들의 존재를 명시하지만, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 컴포넌트, 및/또는 이들의 그룹들의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다는 것이 추가로 이해될 것이다.

본원에서 사용되는 바와 같이, "통신" 및 "통신하다"라는 용어들은 정보(또는, 예를 들어, 데이터, 신호들, 메시지들, 명령어들, 커맨드들 등에 의해 표현되는 정보)의 수신, 접수, 송신, 전달, 제공 등 중 적어도 하나를 지칭한다. 하나의 유닛(예를 들면, 디바이스, 시스템, 디바이스 또는 시스템의 컴포넌트, 이들의 조합들 등)이 다른 유닛과 통신한다는 것은 하나의 유닛이 직접 또는 간접적으로 다른 유닛으로부터 정보를 수신하고/하거나 다른 유닛으로 정보를 전송(예를 들면, 송신)할 수 있음을 의미한다. 이것은 본질적으로 유선 및/또는 무선인 직접 또는 간접 연결을 지칭할 수 있다. 추가적으로, 송신되는 정보가 제1 유닛과 제2 유닛 사이에서 수정, 프로세싱, 중계 및/또는 라우팅될 수 있을지라도 2 개의 유닛은 서로 통신하고 있을 수 있다. 예를 들어, 제1 유닛이 정보를 수동적으로 수신하고 정보를 제2 유닛으로 능동적으로 송신하지 않을지라도 제1 유닛은 제2 유닛과 통신하고 있을 수 있다. 다른 예로서, 적어도 하나의 중간 유닛(예를 들면, 제1 유닛과 제2 유닛 사이에 위치하는 제3 유닛)이 제1 유닛으로부터 수신되는 정보를 프로세싱하고 프로세싱된 정보를 제2 유닛으로 송신하는 경우 제1 유닛은 제2 유닛과 통신하고 있을 수 있다. 일부 실시예에서, 메시지는 데이터를 포함하는 네트워크 패킷(예를 들면, 데이터 패킷 등)을 지칭할 수 있다.

본원에서 사용되는 바와 같이, "~ 경우"라는 용어는, 선택적으로, 문맥에 따라 "~할 때", 또는 "~시에" 또는 "~라고 결정하는 것에 응답하여", "~을 검출하는 것에 응답하여" 등을 의미하는 것으로 해석된다. 유사하게, 문구 "~라고 결정되는 경우" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]가 검출되는 경우"는, 선택적으로, 문맥에 따라, "~라고 결정할 시에", "~라고 결정하는 것에 응답하여", "[언급된 조건 또는 이벤트]를 검출할 시에", "[언급된 조건 또는 이벤트]를 검출하는 것에 응답하여" 등을 의미하는 것으로 해석된다. 또한, 본원에서 사용되는 바와 같이, "갖는다"(has, have), "갖는(having)" 등의 용어들은 개방형(open-ended) 용어들인 것으로 의도된다. 게다가, 문구 "~에 기초하여"는, 달리 명시적으로 언급되지 않는 한, "~에 적어도 부분적으로 기초하여"를 의미하는 것으로 의도된다.

그 예가 첨부 도면들에 예시되어 있는 실시예들이 이제 상세하게 언급될 것이다. 이하의 상세한 설명에서, 다양한 기술된 실시예들에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 수많은 특정 세부 사항들이 기재된다. 그렇지만, 다양한 기술된 실시예들이 이러한 특정 세부 사항들이 없더라도 실시될 수 있다는 것이 본 기술 분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 다른 경우에, 실시예들의 양태들을 불필요하게 모호하게 하지 않기 위해 잘 알려진 방법들, 절차들, 컴포넌트들, 회로들, 및 네트워크들은 상세히 기술되지 않았다.

이제 도 1을 참조하면, 자율 주행 시스템들을 포함하는 차량들은 물론 그렇지 않은 차량들이 작동되는 예시적인 환경(100)이 예시된다. 예시된 바와 같이, 환경(100)은 차량들(102a 내지 102n), 대상체들(104a 내지 104n), 루트들(106a 내지 106n), 영역(108), 차량 대 인프라스트럭처(vehicle-to-infrastructure, V2I) 디바이스(110), 네트워크(112), 원격 자율 주행 차량(AV) 시스템(114), 플릿 관리 시스템(fleet management system)(116), 및 V2I 시스템(118)을 포함한다. 차량들(102a 내지 102n), 차량 대 인프라스트럭처(V2I) 디바이스(110), 네트워크(112), 자율 주행 차량(AV) 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및 V2I 시스템(118)은 유선 연결들, 무선 연결들, 또는 유선 또는 무선 연결들의 조합을 통해 상호연결한다(예를 들면, 통신 등을 위해 연결을 확립한다). 일부 실시예에서, 대상체들(104a 내지 104n)은 유선 연결들, 무선 연결들 또는 유선 또는 무선 연결들의 조합을 통해 차량들(102a 내지 102n), 차량 대 인프라스트럭처(V2I) 디바이스(110), 네트워크(112), 자율 주행 차량(AV) 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및 V2I 시스템(118) 중 적어도 하나와 상호연결한다.

차량들(102a 내지 102n)(개별적으로 차량(102)이라고 지칭되고 집합적으로 차량들(102)이라고 지칭됨)은 상품 및/또는 사람을 운송하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 실시예에서, 차량들(102)은 네트워크(112)를 통해 V2I 디바이스(110), 원격 AV 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및/또는 V2I 시스템(118)과 통신하도록 구성된다. 일부 실시예에서, 차량들(102)은 자동차들, 버스들, 트럭들, 기차들 등을 포함한다. 일부 실시예에서, 차량들(102)은 본원에 기술된 차량들(200)(도 2 참조)과 동일하거나 유사하다. 일부 실시예에서, 일단의 차량들(200) 중의 차량(200)은 자율 주행 플릿 관리자와 연관된다. 일부 실시예에서, 차량들(102)은, 본원에 기술된 바와 같이, 각자의 루트들(106a 내지 106n)(개별적으로 루트(106)라고 지칭되고 집합적으로 루트들(106)이라고 지칭됨)을 따라 주행한다. 일부 실시예에서, 하나 이상의 차량(102)은 자율 주행 시스템(예를 들면, 자율 주행 시스템(202)과 동일하거나 유사한 자율 주행 시스템)을 포함한다.

대상체들(104a 내지 104n)(개별적으로 대상체(104)라고 지칭되고 집합적으로 대상체들(104)이라고 지칭됨)은, 예를 들어, 적어도 하나의 차량, 적어도 하나의 보행자, 적어도 하나의 자전거 타는 사람, 적어도 하나의 구조물(예를 들면, 건물, 표지판, 소화전(fire hydrant) 등) 등을 포함한다. 각각의 대상체(104)는 정지해 있거나(예를 들면, 일정 시간 기간 동안 고정 위치에 위치하거나) 이동하고 있다(예를 들면, 속도를 가지며 적어도 하나의 궤적과 연관되어 있다). 일부 실시예에서, 대상체들(104)은 영역(108) 내의 대응하는 위치들과 연관되어 있다.

루트들(106a 내지 106n)(개별적으로 루트(106)라고 지칭되고 집합적으로 루트들(106)이라고 지칭됨)은 각각 AV가 운행할 수 있는 상태들을 연결하는 행동들의 시퀀스(궤적이라고도 함)와 연관된다(예를 들면, 이를 규정한다). 각각의 루트(106)는 초기 상태(예를 들면, 제1 시공간적 위치, 속도 등에 대응하는 상태) 및 최종 목표 상태(예를 들면, 제1 시공간적 위치와 상이한 제2 시공간적 위치에 대응하는 상태) 또는 목표 영역(예를 들면, 허용 가능한 상태들(예를 들면, 종료 상태들(terminal states))의 부분 공간(subspace))에서 시작된다. 일부 실시예에서, 제1 상태는 개인 또는 개인들이 AV에 의해 픽업(pick-up)되어야 하는 위치를 포함하고 제2 상태 또는 영역은 AV에 의해 픽업된 개인 또는 개인들이 하차(drop-off)해야 하는 위치 또는 위치들을 포함한다. 일부 실시예에서, 루트들(106)은 복수의 허용 가능한 상태 시퀀스들(예를 들면, 복수의 시공간적 위치 시퀀스들)을 포함하며, 복수의 상태 시퀀스들은 복수의 궤적들과 연관된다(예를 들면, 이를 정의한다). 일 예에서, 루트들(106)은, 도로 교차로들에서의 회전 방향들을 지시하는 일련의 연결된 도로들과 같은, 상위 레벨 행동들 또는 부정확한 상태 위치들만을 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 루트들(106)은, 예를 들어, 특정 목표 차선들 또는 차선 영역들 내에서의 정확한 위치들 및 해당 위치들에서의 목표 속력과 같은, 보다 정확한 행동들 또는 상태들을 포함할 수 있다. 일 예에서, 루트들(106)은 중간 목표들에 도달하기 위해 제한된 룩어헤드 호라이즌(lookahead horizon)을 갖는 적어도 하나의 상위 레벨 행동 시퀀스를 따른 복수의 정확한 상태 시퀀스들을 포함하며, 여기서 제한된 호라이즌 상태 시퀀스들의 연속적인 반복들의 조합은 누적되어 복수의 궤적들에 대응하며 이 복수의 궤적들은 집합적으로 최종 목표 상태 또는 영역에서 종료하는 상위 레벨 루트를 형성한다.

영역(108)은 차량들(102)이 운행할 수 있는 물리적 영역(예를 들면, 지리적 영역)을 포함한다. 일 예에서, 영역(108)은 적어도 하나의 주(state)(예를 들면, 국가, 지방, 국가에 포함된 복수의 주들의 개개의 주 등), 주의 적어도 하나의 부분, 적어도 하나의 도시, 도시의 적어도 하나의 부분 등을 포함한다. 일부 실시예에서, 영역(108)은 간선 도로, 주간 간선 도로, 공원 도로, 도시 거리 등과 같은 적어도 하나의 명명된 주요 도로(thoroughfare)(본원에서 "도로"라고 지칭됨)를 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 예들에서, 영역(108)은 진입로, 주차장의 섹션, 공터 및/또는 미개발 부지의 섹션, 비포장 경로 등과 같은 적어도 하나의 명명되지 않은 도로를 포함한다. 일부 구현예에서, 도로는 적어도 하나의 차선(예를 들면, 차량(102)에 의해 횡단될 수 있는 도로의 일 부분)을 포함한다. 일 예에서, 도로는 적어도 하나의 차선 마킹과 연관된(예를 들면, 이에 기초하여 식별되는) 적어도 하나의 차선을 포함한다.

차량 대 인프라스트럭처(V2I) 디바이스(110)(때때로 차량 대 인프라스트럭처(V2X) 디바이스라고 지칭됨)는 차량들(102) 및/또는 V2I 인프라스트럭처 시스템(118)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 실시예에서, V2I 디바이스(110)는 네트워크(112)를 통해 차량들(102), 원격 AV 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및/또는 V2I 시스템(118)과 통신하도록 구성된다. 일부 실시예에서, V2I 디바이스(110)는 RFID(radio frequency identification) 디바이스, 사이니지(signage), 카메라(예를 들면, 2차원(2D) 및/또는 3차원(3D) 카메라), 차선 마커, 가로등, 주차 미터기 등을 포함한다. 일부 실시예에서, V2I 디바이스(110)는 차량들(102)과 직접 통신하도록 구성된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 실시예에서, V2I 디바이스(110)는 V2I 시스템(118)을 통해 차량들(102), 원격 AV 시스템(114), 및/또는 플릿 관리 시스템(116)과 통신하도록 구성된다. 일부 실시예에서, V2I 디바이스(110)는 네트워크(112)를 통해 V2I 시스템(118)과 통신하도록 구성된다.

네트워크(112)는 하나 이상의 유선 및/또는 무선 네트워크를 포함한다. 일 예에서, 네트워크(112)는 셀룰러 네트워크(예를 들면, LTE(long term evolution) 네트워크, 3G(third generation) 네트워크, 4G(fourth generation) 네트워크, 5G(fifth generation) 네트워크, CDMA(code division multiple access) 네트워크 등), PLMN(public land mobile network), LAN(local area network), WAN(wide area network), MAN(metropolitan area network), 전화 네트워크(예를 들면, PSTN(public switched telephone network)), 사설 네트워크, 애드혹 네트워크, 인트라넷, 인터넷, 광섬유 기반 네트워크, 클라우드 컴퓨팅 네트워크 등, 이러한 네트워크들의 일부 또는 전부의 조합 등을 포함한다.

원격 AV 시스템(114)은 네트워크(112)를 통해 차량들(102), V2I 디바이스(110), 네트워크(112), 원격 AV 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및/또는 V2I 시스템(118)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일 예에서, 원격 AV 시스템(114)은 서버, 서버들의 그룹, 및/또는 다른 유사한 디바이스들을 포함한다. 일부 일부 실시예에서, 원격 AV 시스템(114)은 플릿 관리 시스템(116)과 동일 위치에 배치된다(co-located). 일부 실시예에서, 원격 AV 시스템(114)은 자율 주행 시스템, 자율 주행 차량 컴퓨터, 자율 주행 차량 컴퓨터에 의해 구현되는 소프트웨어 등을 포함한, 차량의 컴포넌트들의 일부 또는 전부의 설치에 관여된다. 일부 실시예에서, 원격 AV 시스템(114)은 차량의 수명 동안 그러한 컴포넌트들 및/또는 소프트웨어를 유지 관리(예를 들면, 업데이트 및/또는 교체)한다.

플릿 관리 시스템(116)은 차량들(102), V2I 디바이스(110), 원격 AV 시스템(114), 및/또는 V2I 인프라스트럭처 시스템(118)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일 예에서, 플릿 관리 시스템(116)은 서버, 서버들의 그룹, 및/또는 다른 유사한 디바이스들을 포함한다. 일부 실시예에서, 플릿 관리 시스템(116)은 라이드 셰어링(ridesharing) 회사(예를 들면, 다수의 차량들(예를 들면, 자율 주행 시스템들을 포함하는 차량들 및/또는 자율 주행 시스템들을 포함하지 않는 차량들)의 작동을 제어하는 조직 등)와 연관된다.

일부 실시예에서, V2I 시스템(118)은 네트워크(112)를 통해 차량들(102), V2I 디바이스(110), 원격 AV 시스템(114), 및/또는 플릿 관리 시스템(116)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, V2I 시스템(118)은 네트워크(112)와 상이한 연결을 통해 V2I 디바이스(110)와 통신하도록 구성된다. 일부 실시예에서, V2I 시스템(118)은 서버, 서버들의 그룹, 및/또는 다른 유사한 디바이스들을 포함한다. 일부 실시예에서, V2I 시스템(118)은 지자체 또는 사설 기관(예를 들면, V2I 디바이스(110) 등을 유지 관리하는 사설 기관)과 연관된다.

도 1에 예시된 요소들의 수 및 배열은 예로서 제공된다. 도 1에 예시된 것보다, 추가적인 요소들, 더 적은 요소들, 상이한 요소들 및/또는 상이하게 배열된 요소들이 있을 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 환경(100)의 적어도 하나의 요소는 도 1의 적어도 하나의 상이한 요소에 의해 수행되는 것으로 기술된 하나 이상의 기능을 수행할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 환경(100)의 적어도 하나의 요소 세트는 환경(100)의 적어도 하나의 상이한 요소 세트에 의해 수행되는 것으로 기술된 하나 이상의 기능을 수행할 수 있다.

이제 도 2를 참조하면, 차량(200)은 자율 주행 시스템(202), 파워트레인 제어 시스템(204), 조향 제어 시스템(206), 및 브레이크 시스템(208)을 포함한다. 일부 실시예에서, 차량(200)은 차량(102)(도 1 참조)과 동일하거나 유사하다. 일부 실시예에서, 차량(102)은 자율 주행 능력을 가질 수 있다(예를 들면, 완전 자율 주행 차량들(예를 들면, 인간 개입에 의존하지 않는 차량들), 고도 자율 주행 차량들(예를 들면, 특정 상황들에서 인간 개입에 의존하지 않는 차량들) 등을, 제한 없이, 포함한, 차량(200)이 인간 개입 없이 부분적으로 또는 완전히 작동될 수 있게 하는 적어도 하나의 기능, 특징, 디바이스 등을 구현할 수 있다). 완전 자율 주행 차량들 및 고도 자율 주행 차량들에 대한 상세한 설명에 대해서는, 그 전체가 참고로 포함되는, SAE International's standard J3016: Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-Road Motor Vehicle Automated Driving Systems를 참조할 수 있다. 일부 실시예에서, 차량(200)은 자율 주행 플릿 관리자 및/또는 라이드 셰어링 회사와 연관된다.

자율 주행 시스템(202)은 카메라들(202a), LiDAR 센서들(202b), 레이더 센서들(202c), 및 마이크로폰들(202d)과 같은 하나 이상의 디바이스를 포함하는 센서 스위트(sensor suite)를 포함한다. 일부 실시예에서, 자율 주행 시스템(202)은 보다 많거나 보다 적은 디바이스들 및/또는 상이한 디바이스들(예를 들면, 초음파 센서들, 관성 센서들, GPS 수신기들(아래에서 논의됨), 차량(200)이 주행한 거리의 표시와 연관된 데이터를 생성하는 주행 거리 측정 센서들 등)을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 자율 주행 시스템(202)은 자율 주행 시스템(202)에 포함된 하나 이상의 디바이스를 사용하여 본원에서 기술되는 환경(100)과 연관된 데이터를 생성한다. 자율 주행 시스템(202)의 하나 이상의 디바이스에 의해 생성되는 데이터는 차량(200)이 위치하는 환경(예를 들면, 환경(100))을 관측하기 위해 본원에 기술된 하나 이상의 시스템에 의해 사용될 수 있다. 일부 실시예에서, 자율 주행 시스템(202)은 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 및 드라이브 바이 와이어(drive-by-wire, DBW) 시스템(202h)을 포함한다.

카메라들(202a)은 버스(예를 들면, 도 3의 버스(302)와 동일하거나 유사한 버스)를 통해 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 및/또는 안전 제어기(202g)와 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 카메라들(202a)은 물리적 대상체들(예를 들면, 자동차들, 버스들, 연석들, 사람들 등)을 포함하는 이미지들을 캡처하기 위한 적어도 하나의 카메라(예를 들면, CCD(charge-coupled device)와 같은 광 센서를 사용하는 디지털 카메라, 열 카메라, 적외선(IR) 카메라, 이벤트 카메라 등)를 포함한다. 일부 실시예에서, 카메라(202a)는 카메라 데이터를 출력으로서 생성한다. 일부 예에서, 카메라(202a)는 이미지와 연관된 이미지 데이터를 포함하는 카메라 데이터를 생성한다. 이 예에서, 이미지 데이터는 이미지에 대응하는 적어도 하나의 파라미터(예를 들면, 노출, 밝기 등과 같은 이미지 특성들, 이미지 타임스탬프 등)를 명시할 수 있다. 그러한 예에서, 이미지는 한 형식(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등)으로 되어 있을 수 있다. 일부 실시예에서, 카메라(202a)는 입체시(stereopsis)(스테레오 비전(stereo vision))를 위해 이미지들을 캡처하도록 차량 상에 구성된(예를 들면, 차량 상에 위치된) 복수의 독립적인 카메라들을 포함한다. 일부 예에서, 카메라(202a)는 복수의 카메라들을 포함하고, 이 복수의 카메라들은 이미지 데이터를 생성하고 이미지 데이터를 자율 주행 차량 컴퓨터(202f) 및/또는 플릿 관리 시스템(예를 들면, 도 1의 플릿 관리 시스템(116)과 동일하거나 유사한 플릿 관리 시스템)으로 전송한다. 그러한 예에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 적어도 2 개의 카메라로부터의 이미지 데이터에 기초하여 복수의 카메라들 중 적어도 2 개의 카메라의 시야 내의 하나 이상의 대상체까지의 깊이를 결정한다. 일부 실시예에서, 카메라들(202a)은 카메라들(202a)로부터 일정 거리(예를 들면, 최대 100 미터, 최대 1 킬로미터 등) 내의 대상체들의 이미지들을 캡처하도록 구성된다. 그에 따라, 카메라들(202a)은 카메라들(202a)로부터 하나 이상의 거리에 있는 대상체들을 인지하도록 최적화된 센서들 및 렌즈들과 같은 특징부들을 포함한다.

일 실시예에서, 카메라(202a)는 시각적 내비게이션 정보를 제공하는 하나 이상의 교통 신호등, 거리 표지판 및/또는 다른 물리적 대상체와 연관된 하나 이상의 이미지를 캡처하도록 구성된 적어도 하나의 카메라를 포함한다. 일부 실시예에서, 카메라(202a)는 하나 이상의 이미지와 연관된 교통 신호등 데이터를 생성한다. 일부 예, 카메라(202a)는 한 형식(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등)을 포함하는 하나 이상의 이미지와 연관된 TLD 데이터를 생성한다. 일부 실시예에서, TLD 데이터를 생성하는 카메라(202a)는, 카메라(202a)가 가능한 한 많은 물리적 대상체들에 관한 이미지들을 생성하기 위해 넓은 시야를 갖는 하나 이상의 카메라(예를 들면, 광각 렌즈, 어안 렌즈, 대략 120도 이상의 시야각을 갖는 렌즈 등)를 포함할 수 있다는 점에서, 카메라들을 포함하는 본원에 기술된 다른 시스템들과 상이하다.

LiDAR 센서들(202b)은 버스(예를 들면, 도 3의 버스(302)와 동일하거나 유사한 버스)를 통해 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 및/또는 안전 제어기(202g)와 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. LiDAR 센서들(202b)은 광 방출기(예를 들면, 레이저 송신기)로부터 광을 송신하도록 구성된 시스템을 포함한다. LiDAR 센서들(202b)에 의해 방출되는 광은 가시 스펙트럼 밖에 있는 광(예를 들면, 적외선 광 등)을 포함한다. 일부 실시예에서, 작동 동안, LiDAR 센서들(202b)에 의해 방출되는 광은 물리적 대상체(예를 들면, 차량)와 조우하고 LiDAR 센서들(202b)로 다시 반사된다. 일부 구현예에서, LiDAR 센서들(202b)에 의해 방출되는 광은 광이 조우하는 물리적 대상체들을 투과하지 않는다. LiDAR 센서들(202b)은 광 방출기로부터 방출된 광이 물리적 대상체와 조우한 후에 그 광을 검출하는 적어도 하나의 광 검출기를 또한 포함한다. 일부 실시예에서, LiDAR 센서들(202b)과 연관된 적어도 하나의 데이터 프로세싱 시스템은 LiDAR 센서들(202b)의 시야에 포함된 대상체들을 나타내는 이미지(예를 들면, 포인트 클라우드, 결합된 포인트 클라우드(combined point cloud) 등)를 생성한다. 일부 예들에서, LiDAR 센서(202b)와 연관된 적어도 하나의 데이터 프로세싱 시스템은 물리적 대상체의 경계들, 물리적 대상체의 표면들(예를 들면, 표면들의 토폴로지) 등을 나타내는 이미지를 생성한다. 그러한 예에서, 이미지는 LiDAR 센서들(202b)의 시야 내의 물리적 대상체들의 경계들을 결정하는 데 사용된다.

레이더(Radio Detection and Ranging) 센서들(202c)은 버스(예를 들면, 도 3의 버스(302)와 동일하거나 유사한 버스)를 통해 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 및/또는 안전 제어기(202g)와 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 레이더 센서들(202c)은 전파들을 (펄스형으로 또는 연속적으로) 송신하도록 구성된 시스템을 포함한다. 레이더 센서들(202c)에 의해 송신되는 전파들은 미리 결정된 스펙트럼 내에 있는 전파들을 포함한다. 일부 실시예에서, 작동 동안, 레이더 센서들(202c)에 의해 송신되는 전파들은 물리적 대상체와 조우하고 레이더 센서들(202c)로 다시 반사된다. 일부 실시예에서, 레이더 센서들(202c)에 의해 전송되는 전파들이 일부 대상체들에 의해 반사되지 않는다. 일부 실시예에서, 레이더 센서들(202c)과 연관된 적어도 하나의 데이터 프로세싱 시스템은 레이더 센서들(202c)의 시야에 포함된 대상체들을 나타내는 신호들을 생성한다. 예를 들어, 레이더 센서(202c)와 연관된 적어도 하나의 데이터 프로세싱 시스템은 물리적 대상체의 경계들, 물리적 대상체의 표면들(예를 들면, 표면들의 토폴로지) 등을 나타내는 이미지를 생성한다. 일부 예들에서, 이미지는 레이더 센서들(202c)의 시야 내의 물리적 대상체들의 경계들을 결정하는 데 사용된다.

마이크로폰(202d)은 버스(예를 들면, 도 3의 버스(302)와 동일하거나 유사한 버스)를 통해 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 및/또는 안전 제어기(202g)와 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 마이크로폰들(202d)은 오디오 신호들을 캡처하고 오디오 신호들과 연관된(예를 들면, 이를 나타내는) 데이터를 생성하는 하나 이상의 마이크로폰(예를 들면, 어레이 마이크로폰, 외부 마이크로폰 등)을 포함한다. 일부 예들에서, 마이크로폰들(202d)은 트랜스듀서 디바이스들 및/또는 유사 디바이스들을 포함한다. 일부 실시예에서, 본원에 기술된 하나 이상의 시스템은 마이크로폰들(202d)에 의해 생성되는 데이터를 수신하고 데이터와 연관된 오디오 신호들에 기초하여 차량(200)을 기준으로 한 대상체의 위치(예를 들면, 거리 등)를 결정할 수 있다.

통신 디바이스(202e)는 카메라들(202a), LiDAR 센서들(202b), 레이더 센서들(202c), 마이크로폰들(202d), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 안전 제어기(202g), 및/또는 DBW 시스템(202h)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 예를 들어, 통신 디바이스(202e)는 도 3의 통신 인터페이스(314)와 동일하거나 유사한 디바이스를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 통신 디바이스(202e)는 차량 대 차량(vehicle-to-vehicle, V2V) 통신 디바이스(예를 들면, 차량들 간의 데이터의 무선 통신을 가능하게 하는 디바이스)를 포함한다.

자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 카메라들(202a), LiDAR 센서들(202b), 레이더 센서들(202c), 마이크로폰들(202d), 통신 디바이스(202e), 안전 제어기(202g), 및/또는 DBW 시스템(202h)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 클라이언트 디바이스, 모바일 디바이스(예를 들면, 셀룰러 전화, 태블릿 등), 서버(예를 들면, 하나 이상의 중앙 프로세싱 유닛, 그래픽 프로세싱 유닛 등을 포함하는 컴퓨팅 디바이스) 등과 같은 디바이스를 포함한다. 일부 실시예에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 본원에 기술된 자율 주행 차량 컴퓨터(400)와 동일하거나 유사하다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 실시예에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 자율 주행 차량 시스템(예를 들면, 도 1의 원격 AV 시스템(114)과 동일하거나 유사한 자율 주행 차량 시스템), 플릿 관리 시스템(예를 들면, 도 1의 플릿 관리 시스템(116)과 동일하거나 유사한 플릿 관리 시스템), V2I 디바이스(예를 들면, 도 1의 V2I 디바이스(110)와 동일하거나 유사한 V2I 디바이스), 및/또는 V2I 시스템(예를 들면, 도 1의 V2I 시스템(118)과 동일하거나 유사한 V2I 시스템)과 통신하도록 구성된다.

안전 제어기(202g)는 카메라들(202a), LiDAR 센서들(202b), 레이더 센서들(202c), 마이크로폰들(202d), 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 및/또는 DBW 시스템(202h)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 안전 제어기(202g)는 차량(200)의 하나 이상의 디바이스(예를 들면, 파워트레인 제어 시스템(204), 조향 제어 시스템(206), 브레이크 시스템(208) 등)를 작동시키기 위한 제어 신호들을 생성 및/또는 송신하도록 구성된 하나 이상의 제어기(전기 제어기, 전기기계 제어기 등)를 포함한다. 일부 실시예에서, 안전 제어기(202g)는 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)에 의해 생성 및/또는 송신되는 제어 신호들보다 우선하는(예를 들면, 이를 무시하는) 제어 신호들을 생성하도록 구성된다.

DBW 시스템(202h)은 통신 디바이스(202e) 및/또는 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)와 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, DBW 시스템(202h)은 차량(200)의 하나 이상의 디바이스(예를 들면, 파워트레인 제어 시스템(204), 조향 제어 시스템(206), 브레이크 시스템(208) 등)를 작동시키기 위한 제어 신호들을 생성 및/또는 송신하도록 구성된 하나 이상의 제어기(예를 들면, 전기 제어기, 전기기계 제어기 등)를 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, DBW 시스템(202h)의 하나 이상의 제어기는 차량(200)의 적어도 하나의 상이한 디바이스(예를 들면, 방향 지시등, 헤드라이트, 도어록, 윈도실드 와이퍼 등)를 작동시키기 위한 제어 신호들을 생성 및/또는 송신하도록 구성된다.

파워트레인 제어 시스템(204)은 DBW 시스템(202h)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 파워트레인 제어 시스템(204)은 적어도 하나의 제어기, 액추에이터 등을 포함한다. 일부 실시예에서, 파워트레인 제어 시스템(204)은 DBW 시스템(202h)으로부터 제어 신호들을 수신하고, 파워트레인 제어 시스템(204)은 차량(200)이 전진하는 것을 시작하게 하고, 전진하는 것을 중지하게 하며, 후진하는 것을 시작하게 하고, 후진하는 것을 중지하게 하며, 한 방향으로 가속하게 하고, 한 방향으로 감속하게 하며, 좌회전을 수행하게 하고, 우회전을 수행하게 하는 등을 한다. 일 예에서, 파워트레인 제어 시스템(204)은 차량의 모터에 제공되는 에너지(예를 들면, 연료, 전기 등)가 증가하게 하거나, 동일하게 유지되게 하거나, 또는 감소하게 하여, 이에 의해 차량(200)의 적어도 하나의 바퀴가 회전하거나 회전하지 않게 한다.

조향 제어 시스템(206)은 차량(200)의 하나 이상의 바퀴를 회전시키도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 조향 제어 시스템(206)은 적어도 하나의 제어기, 액추에이터 등을 포함한다. 일부 실시예에서, 조향 제어 시스템(206)은 차량(200)이 좌측 또는 우측으로 방향 전환하게 하기 위해 차량(200)의 전면 2 개의 바퀴 및/또는 후면 2 개의 바퀴가 좌측 또는 우측으로 회전하게 한다.

브레이크 시스템(208)은 차량(200)이 속력을 감소시키게 하고/하거나 정지해 있는 채로 유지하게 하기 위해 하나 이상의 브레이크를 작동시키도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 브레이크 시스템(208)은 차량(200)의 대응하는 로터(rotor)에서 차량(200)의 하나 이상의 바퀴와 연관된 하나 이상의 캘리퍼(caliper)가 닫히게 하도록 구성되는 적어도 하나의 제어기 및/또는 액추에이터를 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 예들에서, 브레이크 시스템(208)은 자동 긴급 제동(automatic emergency braking, AEB) 시스템, 회생 제동 시스템 등을 포함한다.

일부 실시예에서, 차량(200)은 차량(200)의 상태 또는 조건의 속성들을 측정 또는 추론하는 적어도 하나의 플랫폼 센서(명시적으로 예시되지 않음)를 포함한다. 일부 예들에서, 차량(200)은 GPS(global positioning system) 수신기, IMU(inertial measurement unit), 휠 속력 센서, 휠 브레이크 압력 센서, 휠 토크 센서, 엔진 토크 센서, 조향각 센서 등과 같은 플랫폼 센서들을 포함한다.

이제 도 3을 참조하면, 디바이스(300)의 개략도가 예시된다. 예시하는 바와 같이, 디바이스(300)는 프로세서(304), 메모리(306), 저장 컴포넌트(308), 입력 인터페이스(310), 출력 인터페이스(312), 통신 인터페이스(314), 및 버스(302)를 포함한다. 일부 실시예에서, 디바이스(300)는 차량(102)의 적어도 하나의 디바이스(예컨대, 차량(102)의 시스템의 적어도 하나의 디바이스), [도 1 내지 도 3에서 고려한 모든 디바이스에 대해 유사하게 계속해서 나열한 것들 중] 적어도 하나의 디바이스 및/또는 네트워크(112)의 하나 이상의 디바이스(예컨대, 네트워크(112)의 시스템의 하나 이상의 디바이스)에 대응한다. 일부 실시예에서, 차량(102)의 하나 이상의 디바이스(예컨대, 차량(102)의 시스템의 하나 이상의 디바이스), 및/또는 네트워크(112)의 하나 이상의 디바이스(예컨대, 네트워크(112)의 시스템의 하나 이상의 디바이스)은 적어도 하나의 디바이스(300) 및/또는 디바이스(300)의 적어도 하나의 컴포넌트를 포함한다. 도 3에 도시하는 바와 같이, 디바이스(300)는 버스(302), 프로세서(304), 메모리(306), 저장 컴포넌트(308), 입력 인터페이스(310), 출력 인터페이스(312), 및 통신 인터페이스(314)를 포함한다.

버스(302)는 디바이스(300)의 컴포넌트들 간의 통신을 가능하게 하는 컴포넌트를 포함한다. 일부 실시예에서, 프로세서(304)는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현된다. 일부 예들에서, 프로세서(304)는 적어도 하나의 기능을 수행하도록 프로그래밍될 수 있는, 프로세서(예를 들면, 중앙 프로세싱 유닛(CPU), 그래픽 프로세싱 유닛(GPU), 가속 프로세싱 유닛(APU) 등), 마이크로폰, 디지털 신호 프로세서(DSP), 및/또는 임의의 프로세싱 컴포넌트(예를 들면, FPGA(field-programmable gate array), ASIC(application specific integrated circuit) 등)를 포함한다. 메모리(306)는 프로세서(304)가 사용할 데이터 및/또는 명령어들을 저장한, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 및/또는 다른 유형의 동적 및/또는 정적 저장 디바이스(예를 들면, 플래시 메모리, 자기 메모리, 광학 메모리 등)를 포함한다.

저장 컴포넌트(308)는 디바이스(300)의 작동 및 사용에 관련된 데이터 및/또는 소프트웨어를 저장한다. 일부 예들에서, 저장 컴포넌트(308)는 하드 디스크(예를 들면, 자기 디스크, 광학 디스크, 광자기 디스크, 솔리드 스테이트 디스크 등), CD(compact disc), DVD(digital versatile disc), 플로피 디스크, 카트리지, 자기 테이프, CD-ROM, RAM, PROM, EPROM, FLASH-EPROM, NV-RAM 및/또는 다른 유형의 컴퓨터 판독 가능 매체를, 대응하는 드라이브와 함께, 포함한다.

입력 인터페이스(310)는 디바이스(300)가, 예컨대, 사용자 입력(예를 들면, 터치스크린 디스플레이, 키보드, 키패드, 마우스, 버튼, 스위치, 마이크로폰, 카메라 등)을 통해, 정보를 수신할 수 있게 하는 컴포넌트를 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 실시예에서, 입력 인터페이스(310)는 정보를 감지하는 센서(예를 들면, GPS(global positioning system) 수신기, 가속도계, 자이로스코프, 액추에이터 등)를 포함한다. 출력 인터페이스(312)는 디바이스(300)로부터의 출력 정보를 제공하는 컴포넌트(예를 들면, 디스플레이, 스피커, 하나 이상의 발광 다이오드(LED) 등)를 포함한다.

일부 실시예에서, 통신 인터페이스(314)는 디바이스(300)가 유선 연결, 무선 연결, 또는 유선 연결과 무선 연결의 조합을 통해 다른 디바이스들과 통신할 수 있게 하는 트랜시버 유사 컴포넌트(예를 들면, 트랜시버, 개별 수신기 및 송신기 등)를 포함한다. 일부 예에서, 통신 인터페이스(314)는 디바이스(300)가 다른 디바이스로부터 정보를 수신하고/하거나 다른 디바이스에 정보를 제공할 수 있게 한다. 일부 예에서, 통신 인터페이스(314)는 이더넷 인터페이스, 광학 인터페이스, 동축 인터페이스, 적외선 인터페이스, RF(radio frequency) 인터페이스, USB(universal serial bus) 인터페이스, Wi-Fi® 인터페이스, 셀룰러 네트워크 인터페이스 등을 포함한다.

일부 실시예에서, 디바이스(300)는 본원에 기술된 하나 이상의 프로세스를 수행한다. 디바이스(300)는 프로세서(304)가, 메모리(305) 및/또는 저장 컴포넌트(308)와 같은, 컴퓨터 판독 가능 매체에 의해 저장된 소프트웨어 명령어들을 실행하는 것에 기초하여 이들 프로세스를 수행한다. 컴퓨터 판독 가능 매체(예를 들면, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체)는 본원에서 비일시적 메모리 디바이스로서 정의된다. 비일시적 메모리 디바이스는 단일의 물리 저장 디바이스 내부에 위치한 메모리 공간 또는 다수의 물리 저장 디바이스들에 걸쳐 분산된 메모리 공간을 포함한다.

일부 실시예에서, 소프트웨어 명령어들은 통신 인터페이스(314)를 통해 다른 컴퓨터 판독 가능 매체로부터 또는 다른 디바이스로부터 메모리(306) 및/또는 저장 컴포넌트(308)로 판독된다. 실행될 때, 메모리(306) 및/또는 저장 컴포넌트(308)에 저장된 소프트웨어 명령어들은 프로세서(304)로 하여금 본원에 기술된 하나 이상의 프로세스를 수행하게 한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 본원에서 기술하는 하나 이상의 프로세스를 수행하기 위해 소프트웨어 명령어들 대신에 또는 소프트웨어 명령어들과 결합하여 고정 배선 회로부(hardwired circuitry)가 사용된다. 따라서, 본원에 기술된 실시예들은, 달리 명시적으로 언급되지 않는 한, 하드웨어 회로와 소프트웨어의 임의의 특정 조합으로 제한되지 않는다.

메모리(306) 및/또는 저장 컴포넌트(308)는 데이터 스토리지 또는 적어도 하나의 데이터 구조(예를 들면, 데이터베이스 등)를 포함한다. 디바이스(300)는 데이터 스토리지 또는 메모리(306) 또는 저장 컴포넌트(308) 내의 적어도 하나의 데이터 구조로부터 정보를 수신하는 것, 그에 정보를 저장하는 것, 그에게로 정보를 통신하는 것, 또는 그에 저장된 정보를 검색하는 것을 할 수 있다. 일부 예들에서, 정보는 네트워크 데이터, 입력 데이터, 출력 데이터, 또는 이들의 임의의 조합을 포함한다.

일부 실시예에서, 디바이스(300)는 메모리(306)에 그리고/또는 다른 디바이스(예를 들면, 디바이스(300)와 동일하거나 유사한 다른 디바이스)의 메모리에 저장된 소프트웨어 명령어들을 실행하도록 구성된다. 본원에서 사용되는 바와 같이, "모듈"이라는 용어는, 프로세서(304)에 의해 그리고/또는 다른 디바이스(예를 들면, 디바이스(300)와 동일하거나 유사한 다른 디바이스)의 프로세서에 의해 실행될 때, 디바이스(300)(예를 들면, 디바이스(300)의 적어도 하나의 컴포넌트)로 하여금 본원에 기술된 하나 이상의 프로세스를 수행하게 하는 메모리(306)에 그리고/또는 다른 디바이스의 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령어를 지칭한다. 일부 실시예에서, 모듈은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 등으로 구현된다.

도 3에 예시된 컴포넌트들의 수 및 배열은 예로서 제공된다. 일부 실시예에서, 디바이스(300)는 도 3에 예시된 것보다, 추가적인 컴포넌트들, 더 적은 컴포넌트들, 상이한 컴포넌트들, 또는 상이하게 배열된 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 디바이스(300)의 컴포넌트 세트(예를 들면, 하나 이상의 컴포넌트)는 디바이스(300)의 다른 컴포넌트 또는 다른 컴포넌트 세트에 의해 수행되는 것으로 기술된 하나 이상의 기능을 수행할 수 있다.

이제 도 4를 참조하면, 자율 주행 차량 컴퓨터(400)("AV 스택"이라고도 함)의 예시적인 블록도가 예시된다. 예시하는 바와 같이, 자율 주행 차량 컴퓨터(400)는 인지 시스템(402)(때때로 인지 모듈이라고 지칭됨), 계획 시스템(planning system)(404)(때때로 계획 모듈이라고 지칭됨), 로컬화 시스템(localization systme)(406)(때때로 로컬화 모듈이라고 지칭됨), 제어 시스템(408)(때때로 제어 모듈이라고 지칭됨), 및 데이터베이스(410)를 포함한다. 일부 실시예에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 제어 시스템(408), 및 데이터베이스(410)는 차량의 자동 운행 시스템(예컨대, 차량(200)의 자율 주행 차량 컴퓨터(202f))에 포함 및/또는 구현된다. 추가로 또는 대안으로, 일부 실시예에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 제어 시스템(408), 및 데이터베이스(410)는 하나 이상의 스탠드얼론 시스템(예컨대, 자율 주행 차량 컴퓨터(400) 등과 동일하거나 유사한 하나 이상의 시스템)에 포함된다. 일부 예에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 제어 시스템(408), 및 데이터베이스(410)는 본원에 기술하는 바와 같이 차량 내에 위치한 하나 이상의 스탠드얼론 시스템 및/또는 적어도 하나의 원격 시스템에 포함된다. 일부 실시예에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(400)에 포함된 시스템의 일부 및/또는 전부는 소프트웨어(예컨대, 메모리에 저장된 소스트웨어 명령어로), 컴퓨터 하드웨어(예컨대, 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, ASIC(application-specific integrated circuit), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 등에 의해), 또는 컴퓨터 소프트웨어 및 컴퓨터 하드웨어의 조합으로 구현된다. 또한, 일부 실시예에서 자율 주행 차량 컴퓨터(400)는 원격 시스템(예를 들어, 원격 AV 시스템(114)과 동일하거나 유사한 자율 주행 차량 시스템, 플릿 관리 시스템(116)과 동일하거나 유사한 플릿 관리 시스템(116), V2I 시스템(118)과 동일하거나 유사한 V2I 시스템 등)과 통신하도록 구성된다.

일부 실시예에서, 인지 시스템(402)은 환경에서 적어도 하나의 물리적 대상체와 연관된 데이터(예를 들어, 인지 시스템(402)에 의해 적어도 하나의 물리적 대상체를 검출하기 위해 사용되는 데이터)를 수신하고 적어도 하나의 물리적 대상체를 분류한다. 일부 예에서, 인지 시스템(402)은 적어도 하나의 카메라(예를 들어, 카메라들(202a))에 의해 캡처된 이미지 데이터를 수신하고, 이미지는 적어도 하나의 카메라의 시야 내에서 하나 이상의 물리적 대상체와 연관된다(예를 들어, 하나 이상의 물리적 대상체를 표현한다). 그러한 예에서, 인지 시스템(402)은 물리적 대상체(예를 들어, 자전거, 차량, 교통 표지판, 보행자 등)의 하나 이상의 그룹화에 기초하여 적어도 하나의 물리적 대상체를 분류한다. 일부 실시예에서, 인지 시스템(402)은 인지 시스템(402)이 물리적 대상체를 분류하는 것에 기초하여 물리적 객체의 대상체의 분류와 연관된 데이터를 계획 시스템(404)에 전송한다.

일부 실시예에서, 계획 시스템(404)은 목적지와 연관된 데이터를 수신하고 차량(예를 들어, 차량(102))이 목적지를 향해 이동할 수 있는 적어도 하나의 루트(예를 들어, 경로(106))와 연관된 데이터를 생성한다. 일부 실시예에서, 계획 시스템(404)은 인지 시스템(402)으로부터 데이터(예를 들어, 전술한 물리적 대상체의 분류와 연관된 데이터)를 주기적으로 또는 연속적으로 수신하고, 계획 시스템(404)은 인지 시스템(402)에 의해 생성된 데이터에 기초하여 적어도 하나의 궤적을 업데이트하거나 적어도 하나의 상이한 궤적을 생성한다. 일부 실시예에서, 계획 시스템(404)은 로컬화 시스템(406)으로부터 차량(예컨대, 차량(102))의 업데이트된 위치와 연과된 데이터를 수신하고, 계획 시스템(404)은 로컬화 시스템(406)에 의해 생성된 데이터에 기초하여 적어도 하나의 궤적을 업데이트하거나 적어도 하나의 상이한 궤적을 생성한다.

일부 실시예에서, 로컬화 시스템(406)은 영역 내의 차량(예를 들어, 차량(102))의 위치와 연관된(예를 들어, 위치를 나타내는) 데이터를 수신한다. 일부 예에서, 로컬화 시스템(406)은 적어도 하나의 LiDAR 센서(예를 들어, LiDAR 센서(202b))에 의해 생성된 적어도 하나의 포인트 클라우드와 연관된 LiDAR 데이터를 수신한다. 특정 예에서, 로컬화 시스템(406)은 다수의 LiDAR 센서로부터 적어도 하나의 포인트 클라우드와 연관된 데이터를 수신하고 로컬화 시스템(406)은 포인트 클라우드 각각에 기초하여 결합된 포인트 클라우드를 생성한다. 이들 예에서, 로컬화 시스템(406)은 적어도 하나의 포인트 클라우드 또는 결합된 포인트 클라우드를 데이터베이스(410)에 저장된 영역의 2D(2차원) 및/또는 3D(3차원) 맵과 비교한다. 그런 다음, 로컬화 시스템(406)은 로컬화 시스템(406)이 적어도 하나의 포인트 클라우드 또는 결합된 포인트 클라우드를 맵과 비교하는 것에 기초하여 영역에서 차량의 위치를 결정한다. 일부 실시예에서, 맵은 차량의 운행 이전에 생성된 영역의 결합된 포인트 클라우드를 포함한다. 일부 실시예에서, 맵은, 제한 없이, 도로 기하학적 속성들의 고정밀 맵, 도로망 연결 속성들을 기술하는 맵, 도로 물리적 속성들(예컨대, 교통 속력, 교통량, 차량 교통 차선과 자전거 타는 사람 교통 차선의 수, 차선 폭, 차선 교통 방향, 또는 차선 마커 유형 및 위치, 또는 이들의 조합)을 기술하는 맵, 및 도로 특징부, 예컨대, 횡단보도, 교통 표지판 또는 다양한 유형의 다른 주행 신호들의 공간적 위치들을 기술하는 맵을 포함한다. 일부 실시예에서, 맵은 인지 시스템에 의해 수신된 데이터에 기초하여 실시간으로 생성된다.

다른 예에서, 로컬화 시스템(406)은 GPS(global positioning system) 수신기에 의해 생성된 GNSS(Global Navigation Satellite System) 데이터를 수신한다. 일부 예에서, 로컬화 시스템(406)은 영역내 차량의 위치와 연관된 GNSS 데이터를 수신하고 로컬화 시스템(406)은 영역내 차량의 위도 및 경도를 결정한다. 이러한 예에서, 로컬화 시스템(406)은 차량의 위도 및 경도에 기초하여 영역내 차량의 위치를 결정한다. 일부 실시예에서, 로컬화 시스템(406)은 차량의 위치와 연관된 데이터를 생성한다. 일부 예에서, 로컬화 시스템(406)은 로컬화 시스템(406)이 차량의 위치를 결정하는 것에 기초하여 차량의 위치와 연관된 데이터를 생성한다. 그러한 예에서, 차량의 위치와 연관된 데이터는 차량의 위치에 대응하는 하나 이상의 의미론적 특성(semantic properties)과 연관된 데이터를 포함한다.

일부 실시예에서, 제어 시스템(408)은 계획 시스템(404)으로부터 적어도 하나의 궤적과 연관된 데이터를 수신하고 제어 시스템(408)은 차량의 작동을 제어한다. 일부 예에서, 제어 시스템(408)은 계획 시스템(404)으로부터 적어도 하나의 궤적과 연관된 데이터를 수신하고 제어 시스템(408)은 파워트레인 제어 시스템(예를 들어, DBW 시스템(202h), 파워트레인 제어 시스템(204) 등), 조향 제어 시스템(예컨대, 조향 제어 시스템(206)), 및/또는 브레이크 시스템(예컨대, 브레이크 시스템(208))이 작동하게 하기 위하여 제어 신호를 생성 및 전송함으로써 차량의 작동을 제어한다. 일 예에서, 궤적이 좌회전을 포함하는 경우, 제어 시스템(408)은 조향 제어 시스템(206)이 차량(200)의 조향 각도를 조정하게 하여 차량(200)이 좌회전하게 하는 제어 신호를 전송한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 제어 시스템(408)은 차량(200)의 다른 디바이스(예를 들어, 헤드라이트, 방향 지시등, 도어록, 윈드실드 와이퍼 등)로 하여금 상태를 변경하게 하는 제어 신호를 생성 및 전송한다.

일부 실시예에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 및/또는 제어 시스템(408)은 적어도 하나의 머신 러닝 모델(예를 들어, 적어도 하나의 멀티레이어 퍼셉트론(MLP, multilayer perceptron), 적어도 하나의 컨볼루션 신경망(CNN, convolutional neural network), 적어도 하나의 순환 신경망(RNN, recurrent neural network), 적어도 하나의 자동인코더, 적어도 하나의 변환기 등)을 구현한다. 일부 예에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 및/또는 제어 시스템(408)은 적어도 하나의 머신 러닝 모델을, 단독으로 또는 전술한 시스템 중 하나 이상과의 조합으로 구현한다. 일부 예에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 및/또는 제어 시스템(408)은 적어도 하나의 머신 러닝 모델을, 파이프라인(예를 들어, 환경내 위치한 하나 이상의 대상체를 식별하기 위한 파이프라인 등)의 일부로서 구현한다.

데이터베이스(410)는 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406) 및/또는 제어 시스템(408)에 대해 송수신되거나 이들에 의해 업데이트되는 데이터를 저장한다. 일부 예들에서, 데이터베이스(410)는 작동에 관련된 데이터 및/또는 소프트웨어를 저장하고 하나 이상의 자율 주행 컴퓨터(400)를 사용하는 저장 컴포넌트(예를 들어, 도 3의 저장 컴포넌트(308)와 동일하거나 유사한 저장 컴포넌트)를 포함한다. 일부 실시예에서, 데이터베이스(410)는 적어도 하나의 영역의 2D 및/또는 3D 맵과 연과된 데이터를 저장한다. 일부 예에서, 데이터베이스(410)는 도시의 일부, 다수의 도시의 다수의 부분, 다수의 도시, 카운티, 주(state), 국가(State)(예를 들어, 나라)의 2D 및/또는 3D 맵과 연관된 데이터를 저장한다. 이러한 예에서, 차량(예를 들어, 차량(102) 및/또는 차량(200)과 동일하거나 유사한 차량)은 하나 이상의 주행 가능한 영역(예를 들어, 단일 차선 도로, 다중 차선 도로, 고속도로, 뒷길, 오프로드 트레일 등)를 따라 주행할 수 있고, 적어도 하나의 LiDAR 센서(예를 들어, LiDAR 센서(202b)와 동일하거나 유사한 LiDAR 센서)로 하여금 적어도 하나의 LiDAR 센서의 시야에 포함된 대상체를 나타내는 이미지와 연관된 데이터를 생성하게 할 수 있다.

일부 실시예에서, 데이터베이스(410)는 복수의 디바이스를 통해 구현될 수 있다. 일부 예에서, 데이터베이스(410)는 차량(예를 들어, 차량(102) 및/또는 차량(200)과 동일하거나 유사한 차량), 자율 주행 차량 시스템(예를 들어, 원격 AV 시스템(114)과 유사하거나 동일한 자율 주행 차량 시스템, 플릿 관리 시스템(예를 들어, 도 1의 플릿 관리 시스템(116)과 동일하거나 유사한 플릿 관리 시스템), V2I 시스템(예를 들어, 도 1의 V2I 시스템(118)과 동일하거나 유사한 V2I 시스템) 등에 포함된다.

이제 도 5를 참조하면, 사전 왜곡된 타겟(pre-distorted target)을 사용하는 카메라 정렬 프로세스의 구현예의 도면이 예시된다. 일부 실시예에서, 이 구현예는 카메라(202a) 중 임의의 것에 대한 정렬 프로세스에서 수행될 수 있다. 도 5에 도시하는 바와 같이, 정렬 프로세스는 카메라(202a) 중 하나 이상을 정렬시키기 위해 정렬 시스템(500)에 의해 수행된다. 이 프로세스에서, 프로젝터(502)는 카메라(202a)가 검출할 이미지(508)를 투영한다. 프로젝터(502)는 디스플레이 디바이스, 예컨대 모니터, 텔레비전, 기타 평면 디스플레이 등과 같은, 카메라(202a)가 검출하기에 적절한 이미지를 투영할 수 있는 임의의 디바이스일 수 있다. 이미지(508)는 특정 렌즈 시스템을 통해 볼 경우의 지정된 형상을 만들어내도록 사전 왜곡된 다수의 형상(510)의 이미지를 포함한다. 예를 들어, 이미지(508)는, 카메라(202a)의 렌즈에 형상(510)을 투영한 결과로써 카메라(202a)에 의해 캡처되는 이미지 내의 소정의 원하는 위치에 소정의 원하는 형상을 형성하기 위하여 렌즈 시스템을 통해 볼 때의 형상을 만들어내도록 사전 왜곡된 다수의 형상(510)을 포함할 수 있다. 일례로, 카메라(202a)에 의해 생성된 이미지에 직사각형 어레이를 생산하도록 형상(510)이 계산된다. 본 개시내용의 실시예는 카메라(202a)의 이미지에서 생성되는 임의의 원하는 형상을 고려하며, 여기서 형상(510)은 카메라(202a)가 만들어낸 이미지에 이들 원하는 형상을 생성하도록 계산된 해당 형상이다.

작동시, 프로젝터(502)는 카메라(202a)의 렌즈에 이미지(508)를 투영한다. 이미지(508) 각각은 카메라(202a)의 렌즈의 공칭 또는 지정된 치수에 따라 성형된 렌즈를 통과할 때에, 미리 결정된 형상이 카메라(202a)에 의해 출력된 이미지에 생성되도록 결정된 형상(510)을 포함한다. 일례로서, 형상(510)은 카메라(202a)의 렌즈의 공칭 치수를 갖는 이론적 렌즈를 통해 볼 때에, 카메라(202a)에 의해 출력된 이미지가 직사각형과 같은 특정한 원하는 형상을 포함하도록 계산되고 선택된다. 즉, 카메라(202a)에 의해 출력되는 이미지로서 임의의 원하는 형상이 고려되지만, 형상(510)은 카메라(202a)가 출력한 이미지 내에 그 원하는 형상을 생성하는 것이 결정된다.

그런 다음 프로세서(506)는 카메라(202a)의 렌즈에 동작 가능하게 결합되는 정렬 액추에이터(504)에, 카메라(202a) 이미지 내의 결과적으로 형성된 형상이 원하는 형상과 모양 및 위치가 밀접하게 대응하도록 카메라(202a)의 렌즈의 배향을 조종할 것을 지시한다. 즉, 정렬 액추에이터(504)는 카메라(202a)가 출력하는 이미지 내의 형상(510)의 이미지가 원하는 형상 및 그 위치와 밀접 정렬하도록 카메라(202a)의 렌즈를 정렬시킨다. 밀접 정렬(close alignment)은 카메라(202a)의 렌즈 및 센서 어레이가 적절하게 정렬되는 것을 나타내며, 이에 따라 카메라(202a)의 주점(principal point) 및 유효 초점 길이가 후술하는 바와 같이 결정되어 보다 정확한 교정(calibration)이 가능하다.

도 6은 도 5의 프로세스를 보다 상세하게 예시한다. 카메라(202a)가 검출할 이미지(508)가 디스플레이되고, 여기서 이미지(508)는 다수의 형상(510)을 포함한다. 형상(510)은 이론 또는 공칭 렌즈, 또는 카메라(202a)의 렌즈에 대해 지정된 치수 및 특성을 가진 렌즈를 통해 투영될 때에, 결과로 형성되는 이미지에 미리 결정된 형상이 생성되게 하는 것이 선택된다. 예를 들어, 형상(510)은 카메라(202a)에 의해 만들어낸 이미지(600)에서 직사각형(604)으로 보이는 것이 선택될 수 있다. 보다 구체적으로는, 형상(510)은 카메라(202a)의 렌즈에 대해 지정된 치수를 갖는 가상의 완벽하게 정렬된 렌즈를 통해 투영될 때 특정 치수의 지정된 직사각형(604)의 어레이를 만들어내는 것이 선택될 수 있다. 그런 다음, 이미지(600)에 나타나는 실제 형상(602)은 이상적인 완벽하게 성형되고 정렬된 렌즈에 의해 생성되는 직사각형(604)과 비교되고, 정렬 시스템(500)은 두 형상 사이의 대응도를 피드백으로서 사용하여 렌즈 정렬을 수행한다.

이런 식으로, 카메라 정렬 수행시에 유용한 형상(604)의 패턴이 먼저 선택된다. 이 패턴으로부터, 형상(510)은, 카메라(202a)의 이론 또는 공칭 렌즈를 통해 볼 경우의 형상(604)의 패턴을 생성하는 해당 형상으로서 결정된다. 즉, 형상(510)은, 카메라(202a)의 이론 또는 공칭 렌즈에 의해 왜곡될 경우의 형상(604)을 만들어내는 해당 형상이다. 따라서, 본 개시내용의 실시예는 정렬 대상 카메라(202a)의 렌즈에 의해 왜곡될 때에 규칙적이거나 달리 원하는 형상(604)을 만들어내도록 사전 왜곡된 형상(510)을 채택한다. 이에 본 개시내용의 실시예는 각각의 렌즈 시스템이 완벽하게 정렬되었다면 만들어낼 형상 또는 이론적 이미지와 결과적으로 형성된 이미지를 비교하여 해당 렌즈 시스템을 정렬하기 위해, 해당 렌즈 시스템에 특정된 사전 왜곡된 이미지 또는 형상을 생성한다.

도 6에는 형상(604)이 직사각형으로서 도시되지만, 본 개시내용의 실시예는 제한 없이 임의의 기하학적 형상(604)을 고려한다. 예를 들어, 형상(604)은 정사각형, 임의의 다각형 또는 다변형, 원형, 타원형 등일 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예에서, 형상(604)은 변조 전달 함수(MTF, modulation transfer function) 계산을 용이하게 하기 위해 적어도 일부 경사진 직선면을 포함한다. 또한, 본 개시내용의 실시예는 각각 동일한 형상일 수 있거나 임의의 방식으로 서로 상이할 수 있는 형상(604)의 임의의 수 및 배열을 고려한다.

정렬 시스템(500)은 카메라 렌즈나 센터링, 정렬 등을 위한 다른 컴포넌트를 조종할 수 있는 능동 정렬 스테이션과 같은, 카메라에 대해 정렬 프로세스를 수행하기 위한 임의의 시스템일 수 있다. 정렬 시스템(500)은 이상적인 직사각형(604)과 이미지(600)에 실제로 나타나는 형상(602) 사이의 정렬도에 따라 렌즈, 센서 어레이, 또는 기타 카메라 컴포넌트를 정렬한다. 즉, 이미지(600)를 피드백으로서 사용하여, 정렬 시스템(500)은 형상(602)이 직사각형(604)의 크기, 모양, 및 위치와 원하는만큼 밀접하게 정렬될 때까지 렌즈 및/또는 센서 어레이와 같은 다양한 카메라(202a) 컴포넌트를 조종한다. 그러면 카메라(202a) 컴포넌트는 정렬된 것으로 간주되거나 원하는만큼 밀접하게 정렬된다.

이제 도 7을 참조하면, 사전 왜곡된 타겟을 사용하는 카메라 정렬 프로세스(700)의 흐름도가 예시된다. 일부 실시예에서, 프로세스(700)와 관련하여 설명하는 단계들 중 하나 이상은 전술한 바와 같이 카메라(202a)가 자율 주행 차량(102)에 설치된 상태에서 (예를 들어, 완전히, 부분적으로 및/또는 이와 유사하게) 수행된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 실시예에서 프로세스(700)와 관련하여 설명하는 하나 이상의 단계는, 예컨대 자율 주향 차량(102)에 카메라(202a)를 설치하기 이전에, 카메라(202a)가 자율 주행 차량(102)으로부터 원격에 위치한 상태에서 카메라(202a)에 대해 (예를 들어, 완전히, 부분적으로, 및/또는 이와 유사하게) 수행된다. 또한, 사전 왜곡된 형상(510)은 카메라(202a)의 정렬 이전의 임의의 시간에 결정될 수도 또는 카메라 정렬 중에 예컨대 정렬 시스템(500)에 의해 결정될 수도 있다.

처음에, 정렬 시스템(500)은 적어도 하나의 제1 형상(예컨대, 사전 왜곡된 형상(510))이 카메라(202a)의 렌즈를 통해 카메라(202a)의 센서 또는 센서 어레이에 투영될 때에 카메라(202a)의 이미지에 적어도 하나의 미리 결정된 제2 형상(예컨대, 직사각형(604))을 생성하도록 선택된 적어도 하나의 제1 형상을 결정한다(단계 702). 전술한 바와 같이, 정렬 시스템(500)은 정렬 또는 다른 프로세스에 적절한 직사각형(604)과 같은 하나 이상의 제2 형상의 배열을 선택한다. 예를 들어, 임의의 형상의 임의의 분포가 선택될 수도 있지만, 직사각형(604)의 어레이가 선택될 수 있다. 그런 다음 정렬 시스템(500)은 카메라(202a)의 렌즈를 통한 왜곡 후에 이미지(600)에 직사각형(604)을 만들어낼 형상(510)을 계산한다. 즉, 정렬 시스템(500)은 카메라의 출력 이미지(600)에서 원하는 패턴을 선택하고, 해당 카메라의 공칭 렌즈 시스템을 통해 투영될 때에 이 원하는 패턴을 만들어낼 해당 형상을 계산한다.

다음으로, 정렬 시스템(500)은 카메라(202a)의 센서 어레이와의 카메라(202a)의 렌즈의 정렬을 용이하게 하기 위해 카메라(202a)의 렌즈에 적어도 하나의 제1 형상을 투영하거나 투영시키게 한다(단계 704). 예를 들어, 정렬 시스템(500)은 카메라(202a)에 이미지(508)를 투영하기 위해 프로젝터(502) 상에 형상(510)의 이미지(508)를 생성한다. 그런 다음 카메라(202a)는 해당 센서 어레이가 캡처한 하나 이상의 이미지(600)를 생성하고 이들 이미지(600)를 정렬 시스템(500)에 전송한다. 그런 다음 정렬 시스템(500)은 이미지(600) 내의 적어도 하나의 제1 형상(예컨대, 형상(602))의 투영을 적어도 하나의 제2 형상(예컨대, 직사각형(604))과 비교하여 그 둘 사이의 차이를 결정한다(단계 706). 예를 들어, 정렬 시스템(500)은 이 둘 사이의 차이를 시각적으로 디스플레이하기 위해, 도 6에 도시하는 바와 같이, 이미지(600)의 형상(602)에 이미지의 직사각형(604)을 겹쳐 놓을 수 있다. 그런 다음 정렬 시스템(500)은 형상(602)과 직시각형(604) 간의 차이에 따라, 카메라(202a)의 렌즈를 카메라의 센서 어레이와 정렬시키게 한다(단계 708). 일례로서, 정렬 시스템(500)은 형상(602)과 직사각형(604) 간의 크기, 모양, 및/또는 위치 차이를 줄어거나 최소화하기 위해 정렬 액추에이터(504)를 통해 카메라(202a)의 렌즈 및/또는 센서 어레이를 자동으로 조종한다. 대안으로 또는 추가로, 정렬 시스템(500)은 오퍼레이터의 인지 및 입력에 따라 형상(602)과 직사각형(604) 간의 크기, 모양, 및/또는 위치 차이를 줄어거나 최소화하기 위해 정렬 액추에이터(504)를 통해 카메라(202a)의 렌즈 및/또는 센서 어레이의 수동 조종을 허용할 수도 있다. 이 프로세스 동안, 카메라(202a)는 정렬 프로세스에 대해 연속 피드백을 제공하기 위해 예컨대 실시간으로 또는 실질적인 실시간으로 다중 이미지(600)를 출력할 수 있다.

정렬 시스템(500)이 카메라(202a)의 렌즈와 센서 어레이를 충분히 정렬하였다면, 시스템(500)은 또한 카메라(202a)의 다른 광학 특성도 결정하고 카메라(202a)에 대해 다른 원하는 프로세스를 수행한다. 일례로, 이미지(508)는, 카메라(202a)의 렌즈에 형상(510)을 투영한 결과로써 카메라(202a)에 의해 캡처되는 이미지 내의 소정의 원하는 위치에 소정의 원하는 형상을 형성하기 위하여 렌즈 시스템을 통해 볼 때의 형상을 만들어내도록 사전 왜곡된 다수의 형상(510)을 포함한다. 이 예에서, 정렬 시스템(500)은 이미지(600) 내의 적어도 하나의 제1 형상의 투영의 기하학적 중심, 예컨대 형상(602)의 기하학적 중심에 기초하여 카메라(202a)의 주점을 결정한다(단계 710). 즉, 본 개시내용의 실시예에서, 카메라(202a)가 충분히 정렬될 경우, 카메라(202a)의 주점은 사전 왜곡된 형상(510)의 디스플레이로부터 유래하는 형상(602)의 패턴의 기하학적 중심으로서 결정된다.

주점이 결정되면, 시스템(500)은 주점에 대응하는 해당 출력 이미지(600) 내의 위치에서, 카메라(202a)의 렌즈에 추가 형상을 투영하게 한다(단계 712). 즉, 결정된 주점에서 이미지(508)에 추가 형상이 추가된다. 본 개시내용의 실시예는 이 추가 형상으로서 사용하기 위해 임의의 형상의 사용을 고려한다.

당업자라면 주점이 결정되었다면, 유효 초점 길이 및 MTF와 같은 카메라(202a)의 다른 광학 특성도 결정될 수 있는 것을 알 것이다. 당업자라면 또한 교정과 같은 프로세스도 카메라(202a)에 대해 수행될 수 있는 것을 알 것이다. 따라서, 도 7의 프로세스에서, 정렬 시스템(500)은 이 추가 형상으로부터 적어도 부분적으로 카메라(202a)의 렌즈 시스템의 유효 초점 길이를 결정하고, 또한 이미지(600)의 제1 형상(예컨대, 형상(602)) 중 적어도 하나의 형상의 에지로부터 적어도 부분적으로 카메라(202a)의 MTF를 결정할뿐만 아니라 카메라(202a)에 대한 교정 프로세스를 수행하거나 수행하게 한다(단계 714).

이런 식으로, 더 간단하고 보다 정밀하게 주점이 결정된다. 따라서, 결정된 주점은 카메라 교정 프로세스에서 초기 추측치로서 채택될 수 있어, 보다 정확한 초기 주점 추정치를 바탕으로 한 정확한 교정으로 이어진다.

도 8은 사전 왜곡된 형상(510)을 결정하기 위한, 전술한 단계 702의 추가 상세를 예시하는 흐름도이다. 전술한 바와 같이, 일례에서, 이미지(508)는, 카메라(202a)의 렌즈에 형상(510)을 투영한 결과로써 카메라(202a)에 의해 캡처되는 이미지 내의 소정의 원하는 위치에 소정의 원하는 형상을 형성하기 위하여 렌즈 시스템을 통해 볼 때의 형상을 만들어내도록 사전 왜곡된 다수의 형상(510)을 포함한다. 원하는 형상(601)이 먼저 결정된 다음, 그 원하는 형상(604) 및 사용될 렌즈, 예컨대 제조된 카메라(202a)의 실제 렌즈에 기초한 이론 또는 공칭 렌즈의 지정 치수로부터 사전 왜곡된 형상(510)이 결정된다. 따라서, 정렬 시스템(500)은 공칭 렌즈에 대해 특정된 재료의 특성 및 치수로부터 공칭 렌즈 시스템의 이론적 왜곡 함수를 결정한다(단계 802). 그런 다음, 정렬 시스템(500)은 이 왜곡 함수의 역을 계산하고(단계 804), 원하는 형상(604) 및 그 패턴 또는 레이아웃을 선택한다(단계 806). 이어서, 정렬 시스템(500)은 형상(604)의 선택된 패턴을 역 왜곡 함수에 적용함으로써 타겟 형상(510) 패턴을 생성한다(단계 808). 이러한 방식으로, 형상(510)은 원하는 형상(604)의 사전 왜곡된 버전이며, 공칭 렌즈 시스템에 의한 추가 왜곡이 형상을 원하는 형상(604)으로 되돌리도록 왜곡된다.

전술한 설명에서, 본 개시내용의 양태 및 실시예는 구현마다 달라질 수 있는 다수의 특정 세부 사항들을 참조하여 기술되었다. 따라서, 상세한 설명 및 도면들은 제한적인 의미보다는 예시적인 의미로 간주되어야 한다. 본 발명의 범위의 유일한 독점적인 지표, 및 출원인이 본 발명의 범위이도록 의도한 것은, 본 출원에서 특정 형태로 나오는 일련의 청구항의 문언적 등가 범위이며, 그러한 청구항이 나오는 특정 형태는 임의의 후속 보정을 포함한다. 그러한 청구항들에 포함된 용어들에 대한 본원에서 명시적으로 기재된 임의의 정의들은 청구항들에서 사용되는 그러한 용어들의 의미를 결정한다. 추가적으로, 전술한 설명 및 이하의 청구항들에서 "더 포함하는"이라는 용어가 사용될 때, 이 문구에 뒤따르는 것은 추가적인 단계 또는 엔티티, 또는 이전에 언급된 단계 또는 엔티티의 서브단계/서브엔티티일 수 있다.

Claims

디바이스에 있어서,
적어도 하나의 프로세서; 및
명령어를 저장한 적어도 하나의 메모리를 포함하고,
상기 명령어는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때에, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금,
적어도 하나의 제1 형상을 결정하게 하고 - 상기 적어도 하나의 제1 형상은, 이미지를 생성하기 위해 상기 적어도 하나의 제1 형상이 카메라의 렌즈를 통해 카메라의 센서에 투영될 때에 상기 카메라의 이미지에 적어도 하나의 미리 결정된 제2 형상을 생성하도록 선택되는 것임 -;
상기 카메라의 센서와의 상기 카메라의 렌즈의 정렬을 용이하게 하기 위해 상기 적어도 하나의 제1 형상을 상기 카메라의 렌즈에 투영시키게 하는, 디바이스.
제1항에 있어서, 상기 명령어는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때에, 또한 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 상기 이미지 내의 상기 적어도 하나의 제1 형상의 투영을 상기 적어도 하나의 미리 결정된 제2 형상과 비교하여, 상기 적어도 하나의 제1 형상의 투영과 상기 적어도 하나의 미리 결정된 제2 형상 사이의 차이를 결정하게 하는, 디바이스.
제2항에 있어서, 상기 명령어는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때에, 또한 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 상기 결정된 차이에 기초하여 상기 카메라의 렌즈를 상기 카메라의 센서와 정렬시키게 하는, 디바이스.
제2항 또는 제3항에 있어서, 상기 차이는, 대응하는 상기 적어도 하나의 미리 결정된 제2 형상의 각각의 크기, 모양, 또는 위치에 대한 상기 이미지 내의 상기 적어도 하나의 제1 형상의 투영의 크기, 모양, 또는 위치 중 하나 이상 사이의 차이를 포함하는, 디바이스.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 명령어는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때에, 또한 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 상기 이미지 내의 상기 적어도 하나의 제1 형상의 투영의 기하학적 중심에 따라 상기 카메라의 주점(principal point)을 결정하게 하는, 디바이스.
제5항에 있어서, 상기 명령어는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때에, 또한 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금,
상기 결정된 주점에 대응하는 상기 이미지 내의 위치에서 상기 카메라의 렌즈에 추가 형상을 투영시키게 하고;
상기 추가 형상으로부터 적어도 부분적으로 상기 렌즈의 유효 초점 길이를 결정하게 하는, 디바이스.
제5항에 있어서, 상기 명령어는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때에, 또한 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 상기 결정된 주점으로부터 적어도 부분적으로 상기 카메라를 교정시키게 하는, 디바이스.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제1 형상은 상기 카메라 렌즈에 대응하는 공칭 렌즈에 투영될 때에 상기 카메라에 의해 캡처된 이미지 내에 상기 적어도 하나의 미리 결정된 제2 형상을 생성하도록 선택되는, 디바이스.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 명령어는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때에, 또한 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 상기 카메라의 이미지에서 캡처될 때에 상기 적어도 하나의 제1 형상의 에지로부터 적어도 부분적으로 상기 카메라 렌즈의 변조 전달 함수를 결정하게 하는, 디바이스.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 미리 결정된 제2 형상은 적어도 하나의 직사각형을 포함하는, 디바이스.
방법에 있어서,
원하는 출력 형상 패턴을 선택하는 단계;
프로세싱 회로부를 사용하여, 카메라의 하나 이상의 공칭 렌즈를 통해 투영될 때에, 상기 카메라의 이미지에 상기 원하는 출력 형상 패턴을 생성하는 초기 형상 패턴을 결정하는 단계; 및
상기 카메라의 하나 이상의 실제 렌즈에 상기 초기 형상 패턴을 투영시켜, 상기 카메라의 이미지에 출력 형상 패턴을 생성함으로써 상기 카메라의 센서와의 상기 카메라의 하나 이상의 실제 렌즈의 정렬을 용이하게 하는 단계를 포함하는, 방법.
제11항에 있어서, 상기 출력 형상 패턴을 상기 원하는 출력 형상 패턴과 비교하여, 상기 출력 형상 패턴과 상기 원하는 출력 형상 패턴 사이의 차이를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제12항에 있어서, 상기 결정된 차이에 기초하여 상기 카메라의 하나 이상의 실제 렌즈를 상기 카메라의 센서와 정렬되도록 하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제12항 또는 제13항에 있어서, 상기 차이는, 대응하는 상기 원하는 출력 형상 패턴의 각각의 크기, 모양, 또는 위치에 대한 상기 출력 형상 패턴의 크기, 모양, 또는 위치 중 하나 이상 사이의 차이를 포함하는, 방법.
제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 출력 형상 패턴의 기하학적 중심에 따라 상기 카메라의 주점을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제15항에 있어서,
상기 결정된 주점에 대응하는 위치에서 상기 카메라의 하나 이상의 실제 렌즈에 추가 형상을 투영시키게 하는 단계; 및
상기 추가 형상으로부터 적어도 부분적으로 상기 하나 이상의 실제 렌즈의 유효 초점 길이를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제15항에 있어서, 상기 결정된 주점으로부터 적어도 부분적으로 상기 카메라를 교정시키게 하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 카메라의 이미지에서 캡처될 때에 상기 출력 형상 패턴의 에지로부터 적어도 부분적으로 상기 카메라의 변조 전달 함수를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 원하는 출력 형상 패턴은 적어도 하나의 직사각형을 포함하는, 방법.
제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 카메라는 차량의 카메라인, 방법.