KR20230079992A - 지능형 램프 제어 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 지능형 램프 제어 장치 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 장치는, 전방의 제어 영역에 대한 영상을 촬영하는 카메라, 상기 카메라의 제어 영역에 대한 타겟 위치를 확인하고, 상기 타겟 위치에 대응되는 세그먼트별로 데이터를 로깅하여 점소등 빈도 패턴을 분석하는 패턴 분석부, 및 전방 차량이 감지되면 상기 점소등 빈도 패턴으로부터 상기 전방 차량의 위치에 대응되는 점소등 빈도를 산출하여 상기 전방 차량에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 제어부를 포함한다.

Description

지능형 램프 제어 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING ADAPTIVE LAMP}
본 발명은 지능형 램프 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.
지능형 램프 시스템은 전방 카메라의 야간 광원 인식 기술을 기반으로 차량의 존재를 인식하고 위치를 판단하여 상향등(High Beam)을 제어함으로써 운자의 시인성을 확보하기 위한 기술로, 상향등(High Beam) 조사 시 대향차 및/또는 선행차의 눈부심 방지가 반드시 선행되어야 한다.
지능형 램프 시스템은 눈부심 방지를 위해 차량의 좌우 상당 부분에 눈부심 방지를 위한 여유폭을 설정하고 이를 기반으로 눈부심 방지 기술을 수행한다.
하지만, 눈부심 방지를 위한 여유폭이 고정적으로 설정되어 있으므로, 직선 도로와 같이 곡률이 완만한 구간을 주행하는 경우 불필요하게 여유폭이 크게 설정함에 따라 운전자의 시인성이 저해될 수 있다.
또한, 곡선 도로와 같이 곡률이 극심한 구간을 주행하는 경우에는 부족한 여유폭으로 인하여 상대 차량의 운전자에게 눈부심을 유발할 수 있어 안전상 위험을 초래할 수 있다.
본 발명의 목적은, 헤드 램프의 제어를 통해 운전자의 시인성을 향상시키면서, 전방 차량의 운전자에 대한 눈부심 유발을 최소화하도록 한, 지능형 램프 제어 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은, 카메라의 제어 영역을 미세 구간(세그먼트)으로 세분화하여 주행 환경 및 위치에 따라 각 미세 구간(세그먼트)별 점소등 빈도 패턴을 실시간으로 분석하고, 전방 차량의 위치별 점소등 빈도에 따른 눈부심 방지 영역의 여유폭을 가변적으로 조정할 수 있도록 한, 지능형 램프 제어 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 램프 제어 장치는, 전방의 제어 영역에 대한 영상을 촬영하는 카메라, 상기 카메라의 제어 영역에 대한 타겟 위치를 확인하고, 상기 타겟 위치에 대응되는 세그먼트별로 데이터를 로깅하여 점소등 빈도 패턴을 분석하는 패턴 분석부, 및 전방 차량이 감지되면 상기 점소등 빈도 패턴으로부터 상기 전방 차량의 위치에 대응되는 점소등 빈도를 산출하여 상기 전방 차량에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 제어부는, 상기 카메라의 FOV(Field of View)를 세그먼트 개수(N)로 나누어 상기 제어 영역에 대한 세분화 수준을 결정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 제어부는, 상기 세분화 수준에 따라 상기 카메라의 제어 영역을 복수 개의 가상 매트릭스 제어 구간으로 분할하고, 상기 분할된 각각의 가상 매트릭스 제어 구간을 하나의 세그먼트로 인식하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 카메라는, 상기 각각의 가상 매트릭스 제어 구간에 대한 타겟 위치 정보를 획득하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 패턴 분석부는, 각 세그먼트별로 헤드 램프의 LED가 점등된 후 소등되는 횟수를 1회로 인식하고, 상기 LED가 정해진 시간 내에 점소등되는 횟수를 파악하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 점소등 빈도 패턴은, 차량의 주행 환경 및 위치에 따라 가변하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 제어부는, 상기 전방 차량의 위치에 대응되는 세그먼트별 점소등 빈도를 산출하고, 상기 세그먼트별 점소등 빈도를 합산한 값에 기초하여 상기 전방 차량에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 제어부는, 상기 세그먼트별 점소등 빈도를 합산한 값이 클수록 상기 전방 차량에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 넓게 조정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 제어부는, 상기 전방 차량이 차량으로부터 먼 거리에 위치해 있는 경우 보다, 상기 전방 차량이 차량으로부터 가까운 거리에 위치해 있는 경우에 상기 전방 차량에 대한 상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 넓게 조정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 제어부는, 상기 전방 차량이 직선로를 주행하는 경우 보다, 상기 전방 차량이 곡선로를 주행하는 경우에 상기 전방 차량에 대한 상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 넓게 조정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 본 발명에 따른 장치는 상기 차량이 주행 중인 도로의 주행 환경 정보를 수집하는 데이터 수집부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 램프 제어 방법은, 카메라의 제어 영역에 대한 타겟 위치를 확인하고, 상기 타겟 위치에 대응되는 세그먼트별로 데이터를 로깅하여 점소등 빈도 패턴을 분석하는 단계, 및 전방 차량이 감지되면 상기 점소등 빈도 패턴으로부터 상기 전방 차량의 위치에 대응되는 점소등 빈도를 산출하여 상기 전방 차량에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 본 발명에 따른 방법은, 상기 점소등 빈도 패턴을 분석하는 단계 이전에, 상기 카메라의 FOV(Field of View)를 세그먼트 개수(N)로 나누어 상기 제어 영역에 대한 세분화 수준을 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 제어 영역에 대한 세분화 수준을 결정하는 단계는, 상기 세분화 수준에 따라 상기 카메라의 제어 영역을 복수 개의 가상 매트릭스 제어 구간으로 분할하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 본 발명에 따른 방법은, 상기 카메라를 통해 상기 각각의 가상 매트릭스 제어 구간에 대한 타겟 위치 정보를 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 점소등 빈도 패턴을 분석하는 단계는, 각 세그먼트별로 헤드 램프의 LED가 점등된 후 소등되는 횟수를 1회로 인식하고, 상기 LED가 정해진 시간 내에 점소등되는 횟수를 파악하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 단계는, 상기 전방 차량의 위치에 대응되는 세그먼트별 점소등 빈도를 산출하는 단계, 및 상기 세그먼트별 점소등 빈도를 합산한 값에 기초하여 상기 전방 차량에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 단계는, 상기 세그먼트별 점소등 빈도를 합산한 값이 클수록 상기 전방 차량에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 넓게 조정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 단계는, 상기 전방 차량이 차량으로부터 먼 거리에 위치해 있는 경우 보다, 상기 전방 차량이 차량으로부터 가까운 거리에 위치해 있는 경우에 상기 전방 차량에 대한 상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 넓게 조정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 단계는, 상기 전방 차량이 직선로를 주행하는 경우 보다, 상기 전방 차량이 곡선로를 주행하는 경우에 상기 전방 차량에 대한 상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 넓게 조정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 본 발명에 따른 방법은, 상기 차량이 주행 중인 도로의 주행 환경 정보를 수집하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 카메라의 제어 영역을 미세 구간(세그먼트)으로 세분화하여 주행 환경 및 위치에 따라 각 미세 구간별 점소등 빈도 패턴을 실시간으로 분석하고, 전방 차량의 위치별 점소등 빈도에 따른 눈부심 방지 영역의 여유폭을 가변적으로 조정함으로써, 헤드 램프의 제어를 통해 운전자의 시인성을 향상시키면서, 전방 차량의 운전자에 대한 눈부심 유발을 최소화할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 램프 제어 장치가 적용된 차량을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 램프 제어 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3 내지 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 램프 제어 장치의 동작을 설명하는데 참조되는 실시예를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 램프 제어 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
이하, 본 발명의 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 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, 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 발명이 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 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 램프 제어 장치가 적용된 차량을 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 램프 제어 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 차량(10)은 야간 주행 중 전방 도로에 빛을 조사하는 헤드 램프 및 헤드 램프의 조사 방향 및 강도 등을 제어하는 지능형 램프 제어 장치(100)를 포함하여 구성될 수 있다.
헤드 램프는 복수 개의 LED를 매트릭스 형태로 배치하여 구성된 것을 수 있다. 복수 개의 LED는 각각 독립적으로 구동될 수 있다. 각각의 LED는 주행 환경 및 차량의 위치에 따라 점소등 상태 및 밝기 등이 조정될 수 있다.
차량(10)은 헤드 램프를 이용하여 주행 중인 전방의 도로를 향해 빛을 조사하는 경우, 차량(10)에서 조사된 빛에 의해 선행차 및/또는 대향차와 같은 전방 차량(20)의 운전자에게 눈부심을 유발할 수 있다.
이를 위해, 지능형 램프 제어 장치(100)는 주행 환경, 예를 들어, 주행 중인 도로의 타입, 날씨, 주변 밝기 등에 따라, 그리고 전방 차량(20)의 위치에 따라 헤드 램프의 조사 범위를 가변 제어함으로써 전방 차량(20)의 운전자의 눈부심을 최소화할 수 있도록 한다.
특히, 지능형 램프 제어 장치(100)는 전방 차량(20)의 좌우에 설정되는 눈부심 방지 영역(Glare Free Area, GFA)의 여유폭을 가변 제어함으로써 전방 차량(20) 운전자의 눈부심을 최소화하고, 차량(10) 운전자의 시인성을 향상시키도록 한다.
본 발명에 따른 지능형 램프 제어 장치(100)는 차량(10)의 내부에 구현될 수 있다. 이때, 지능형 램프 제어 장치(100)는 차량(10)의 내부 제어 유닛들과 일체로 형성될 수 있으며, 별도의 장치로 구현되어 별도의 연결 수단에 의해 차량(10)의 제어 유닛들과 연결될 수도 있다. 이에, 지능형 램프 제어 장치(100)의 세부 구성은 도 2의 실시예를 참조하도록 한다.
도 2를 참조하면, 지능형 램프 제어 장치(100)는 제어부(110), 카메라(120), 통신부(130), 저장부(140), 데이터 수집부(150) 및 패턴 분석부(160)를 포함할 수 있다.
본 실시예에 따른 제어부(110)는 프로세서(processor)나 CPU(central processing unit)와 같은 하드웨어 장치이거나, 또는 프로세서에 의하여 구현되는 프로그램일 수 있다. 제어부(110)는 지능형 램프 제어 장치(100)의 각 구성들과 연결되어 지능형 램프 제어의 전반적인 기능을 수행할 수 있다.
일 예로, 제어부(110)는 카메라(120)의 동작을 제어할 수 있으며, 카메라(120)의 제어 영역에 대한 세분화 수준을 결정할 수 있다.
카메라(120)는 차량(10)의 전방을 향하도록 배치되어, 전방 도로의 영상을 촬영하는 전방 카메라일 수 있다.
제어부(110)는 카메라(120)의 FOV(Field of View)를 세그먼트 개수(N)로 나누어 제어 영역에 대한 세분화 수준을 결정할 수 있다. 여기서, 세그먼트 개수(N)는 카메라(120)의 성능, 주변 환경 등 다양한 요인에 의해 조정될 수 있다.
카메라(120)의 제어 영역은 촬영 영역이 해당될 수 있다. 제어부(110)는 제어 영역에 대한 세분화 수준이 결정되면, 제어 영역을 세분화 수준에 따라 복수 개의 가상 매트릭스 제어 구간으로 분할하고, 분할된 가상 매트릭스 제어 구간을 촬영 영역에 할당할 수 있다. 이때, 분할된 각각의 가상 매트릭스 제어 구간을 하나의 세그먼트로 인식될 수 있다.
이에, 카메라(120)는 제어 영역의 세분화 수준이 결정되면, 세분화된 가상 매트릭스 제어 구간에 대한 타겟 위치 정보를 제어부(110) 및/또는 데이터 수집부(150)로 제공한다.
통신부(130)는 차량(10)에 구비된 전장품 및/또는 제어기들과의 차량 네트워크 통신을 위한 통신모듈을 포함할 수 있다. 일 예로, 통신부(130)는 차량(10)에 구비된 헤드 램프로 제어 신호를 송신할 수 있다. 여기서, 차량 네트워크 통신 기술로는 CAN(Controller Area Network) 통신, LIN(Local Interconnect Network) 통신, 플렉스레이(Flex-Ray) 통신 등이 포함될 수 있다.
또한, 통신부(130)는 무선 인터넷 접속을 위한 통신모듈 또는 근거리 통신(Short Range Communication)을 위한 통신모듈을 포함할 수 있다.
여기서, 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN, WLAN), 와이브로(Wireless Broadband, Wibro), 와이파이(Wi-Fi), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access, Wimax) 등이 포함될 수 있다.
또한, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), 지그비(ZigBee), UWB(Ultra-Wideband), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선통신(Infrared Data Association, IrDA) 등이 포함될 수 있다.
저장부(140)는 지능형 램프 제어 장치(100)가 동작하는데 필요한 데이터 및/또는 알고리즘 등을 저장할 수 있다. 여기서, 저장부(140)는 RAM(Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), ROM(Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)와 같은 저장매체를 포함할 수 있다.
또한, 제어부(110)는 데이터 수집부(150) 및 패턴 분석부(160)의 동작을 제어할 수 있다.
데이터 수집부(150)는 차량(10)이 주행 중인 주행 환경 정보를 수집할 수 있다. 일 예로, 데이터 수집부(150)는 전방 도로의 타입(직선로, 곡선로, 교차로 등) 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 데이터 수집부(150)는 차량(10)의 내비게이션을 통해 전방 도로의 타입 정보를 수집할 수 있다. 또한, 데이터 수집부(150)는 카메라(120)에 의해 인식된 전방 차량(20)의 위치 및 크기 등의 정보를 수집할 수 있다.
또한, 데이터 수집부(150)는 카메라(120)의 정보를 수집할 수 있다. 일 예로서, 데이터 수집부(150)는 카메라(120)의 분할된 제어 구간(가상 매트릭스 제어 구간)에 대한 타겟 위치 정보를 수집할 수 있다.
패턴 분석부(160)는 카메라(120)의 분할된 제어 구간(가상 매트릭스 제어 구간)에 대한 타겟 위치를 확인하고, 타겟 위치에 대응되는 세그먼트별로 실시간 데이터를 로깅한다. 여기서, 패턴 분석부(160)에 의해 실시간으로 로깅된 데이터는 카메라(120)에 의해 촬영된 데이터일 수 있다.
패턴 분석부(160)는 세그먼트별 실시간으로 로깅된 데이터에 기초하여 점소등 빈도 패턴을 분석한다. 일 예로, 패턴 분석부(160)는 각 세그먼트별로 헤드 램프의 LED가 점등된 후 소등되는 횟수를 1회로 인식하고, LED가 정해진 시간 내에 점소등되는 횟수를 파악하는 것으로써 각 세그먼트별 점소등 빈도 패턴을 분석할 수 있다.
패턴 분석부(160)에 의해 분석된 점소등 빈도 패턴은 저장부(140)에 저장될 수 있다.
여기서, 점소등 빈도 패턴에 대한 실시예는 도 3을 참조하도록 한다.
도 3을 참조하면, 점소등 빈도 패턴은 그래프 형태로 구성될 수 있다.
도 3의 그래프에서, 가로축은 세그먼트를 나타낸 것으로, 차량(10)의 중심위치 0을 기준으로 좌측으로 -20개의 세그먼트, 우측으로 20개의 세그먼트로 구분할 수 있다. 즉, 도 3의 그래프는 카메라의 제어 영역을 40개의 세그먼트로 세분화한 상태에서의 점소등 빈도 패턴을 나타낸 것이다. 물론, 세그먼트 개수는 카메라(120)의 제어 영역의 세분화 수준에 따라 달라질 수 있다.
또한, 도 3의 그래프에서 세로축은 점소등 빈도를 나타낸다.
차량(10)의 중심 위치에 가까울수록 점소등 빈도가 높은 것을 확인할 수 있으며, 동일 위치에서 우측 보다 좌측의 점소등 빈도가 높은 것을 확인할 수 있다. 다만, 도 3에 도시된 점소등 빈도 패턴은 일 실시예일뿐 어느 하나에 한정되는 것은 아니며, 주행 도로의 타입이나 여러 가지 도로 조건에 따라 달라질 수 있다.
일 예로, 직선 도로의 경우 차량(10)의 중심 위치에서 점소등 빈도가 높고 좌측 및 우측의 점소등 빈도가 균일하게 나타날 수 있다. 한편, 직선 도로 상의 우측에 진입로 혹은 진출로 등이 존재하는 경우 좌측 보다 우측의 점소등 빈도가 더 높게 나타날 수도 있다. 또한, 곡선 도로의 경우 도로가 휘어진 방향으로 점소등 빈도가 더 높게 나타날 수 있다.
이와 같이, 점소등 빈도 패턴은 주행 환경 및 차량(10) 위치에 따라 얼마든지 달라질 수 있다.
이에, 패턴 분석부(160)는 차량(10)이 주행하는 동안 카메라(120)에 의해 촬영되는 데이터에 기초하여 각 세그먼트별 점소등 빈도 패턴을 실시간으로 분석하여 저장할 수 있다. 여기서, 실시간으로 분석한다는 것은 매시간 마다 분석하는 것을 의미할 수 있지만, 소정 시간 단위마다 주기적으로 분석하는 것도 포함할 수 있다.
한편, 패턴 분석부(160)는 각 세그먼트별 점소등 빈도 패턴 분석 시에 헤드 램프가 차지하는 세그먼트의 점유율을 추가로 분석할 수도 있다. 이 경우, 헤드 램프의 점유율은 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 데에도 반영될 수 있다.
제어부(110)는 주행 중 전방 차량(20)이 감지되면 패턴 분석부(160)에 의해 분석된 점소등 빈도 패턴을 호출하고, 호출된 점소등 빈도 패턴에 기초하여 전방 차량(20)에 대한 점소등 빈도를 산출한다. 이때, 제어부(110)는 전방 차량(20)의 좌우폭을 확인하고, 전방 차량(20)의 좌우폭에 해당하는 세그먼트의 점소등 빈도를 산출한다.
제어부(110)는 전방 차량(20)의 좌우폭에 해당하는 세그먼트별로 산출된 점소등 빈도를 합산한 값에 기초하여 전방 차량(20)에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정할 수 있다.
여기서, 제어부(110)는 세그먼트 별로 산출된 점소등 빈도를 합산한 값에 비례하게 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정할 수 있다. 즉, 제어부(110)는 세그먼트 별로 산출된 점소등 빈도를 합산한 값이 클수록 눈부심 방지 영역의 여유폭을 넓게 조정할 수 있다.
이에, 전방 차량(20)에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 동작에 대한 실시예는 도 4a 내지 도 6b를 참조하도록 한다.
먼저, 도 4a는 전방 차량의 좌우 위치에 따라 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 실시예를 나타낸 것이고, 도 4b는 전방 차량과의 거리에 따라 위치에 따라 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 실시예를 나타낸 것이다. 도 4a 및 도 4b의 실시예는 도 3에 도시된 점소등 빈도 패턴을 기준으로 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정한 것이다.
도 3의 점소등 빈도 패턴은 차량(10)의 중심 위치에서 점소등 빈도가 가장 높고 좌측 및 우측으로 갈수록 점점 감소하는 패턴이며, 우측 보다 좌측의 점소등 빈도가 더 높다.
도 4a를 참조하면, 전방 차량(20)이 차량(10)의 중심 위치에서 좌측의 -16 내지 -8 세그먼트에 위치한 경우, 제어부(110)는 -16 내지 -8 세그먼트의 점소등 빈도를 합산한 값에 기초하여 눈부심 방지 영역의 여유폭을 d11로 조정할 수 있다.
한편, 전방 차량(20)이 차량(10)의 중심 위치에서 우측의 8 내지 16 세그먼트에 위치한 경우, 제어부(110)는 8 내지 16 세그먼트의 점소등 빈도를 합산한 값에 기초하여 눈부심 방지 영역의 여유폭을 d12로 조정할 수 있다.
여기서, 좌측의 -16 내지 -8 세그먼트의 점소등 빈도를 합산한 값이 우측의 8 내지 16 세그먼트의 점소등 빈도를 합산한 값 보다 크다. 따라서, d11은 d12 보다 더 넓게 설정될 수 있다.
한편, 차량(10)과 동일한 차선을 주행하는 전방 차량(20)은 차량(10)의 중심 위치의 세그먼트들에 위치해 있다. 다만, 전방 차량(20)이 가까운 거리에 위치해 있는 경우, 전방 차량(20)이 차지하는 세그먼트들의 범위가 넓다. 이에 반해, 전방 차량(20)이 먼 거리에 위치해 있는 경우, 전방 차량(20)이 차지하는 세그먼트들의 범위는 좁아진다.
도 4b를 참조하면, 차량(10)에 가까운 거리에 위치한 전방 차량(20)은 -5 내지 5 세그먼트에 위치할 수 있다. 이 경우, 제어부(110)는 -5 내지 5 세그먼트의 점소등 빈도를 합산한 값에 기초하여 눈부심 방지 영역의 여유폭을 d21로 조정할 수 있다.
한편, 차량(10)으로부터 먼 거리에 위치한 전방 차량(20)은 -2 내지 2 세그먼트에 위치할 수 있다. 이 경우, 제어부(110)는 -2 내지 2 세그먼트의 점소등 빈도를 합산한 값에 기초하여 눈부심 방지 영역의 여유폭을 d22로 조정할 수 있다.
여기서, 가까운 거리에 위치한 전방 차량(20)이 먼 거리에 위치한 전방 차량(20) 보다 더 넓은 범위의 세그먼트를 차지하고 있으므로, 세그먼트의 점소등 빈도를 합산한 값이 더 크다. 따라서, d21은 d22 보다 더 넓게 설정될 수 있다.
도 5a 및 도 5b는 직선로에서 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 실시예를 나타낸 것이고, 도 6a 및 6b는 곡선로에서 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 실시예를 나타낸 것이다.
먼저, 도 5a 및 도 5b를 참조하면, 직선로의 경우 차량(10)이 전방 차량(20)과 나란히 위치해 있으므로, 전방 차량(20)의 좌우폭이 좁다. 다만, 도 5a 및 도 5b의 실시예는 전방 차량(20)이 차량(10)과 동일한 차로를 주행하는 경우에 해당될 수 있다.
이 경우, 전방 차량(20)의 좌우폭이 좁기 때문에 점소등 빈도 패턴에서 전방 차량(20)이 차지하는 세그먼트의 범위가 좁아지기 때문에, 전방 차량(20)이 위치한 세그먼트들의 점소등 빈도를 합산한 값은 디폴트 값 보다 작아질 수 있다.
따라서, 제어부(110)는 디폴트로 설정된 눈부심 방지 영역의 여유폭(d) 보다 직선로 상의 전방 차량(20)에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭(d31)을 더 좁게 조정할 수 있다.
한편, 도 6a 및 도 6b를 참조하면, 좌측 곡선로의 경우 전방 차량(20)이 좌측 방향으로 기울어져 있으므로 전방 차량(20)의 좌우폭이 넓다. 이 경우, 전방 차량(20)의 좌우폭이 넓기 때문에 점소등 빈도 패턴에서 전방 차량(20)이 차지하는 세그먼트의 범위가 커지기 때문에, 전방 차량(20)이 위치한 세그먼트들의 점소등 빈도를 합산한 값은 디폴트 값 보다 커질 수 있다.
따라서, 제어부(110)는 디폴트로 설정된 눈부심 방지 영역의 여유폭(d) 보다 곡선로 상의 전방 차량(20)에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭(d41)을 더 넓게 조정할 수 있다.
이와 같이, 제어부(110)는 전방 차량(20)에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭이 조정되면, 조정된 여유폭에 기초하여 헤드 램프를 제어할 수 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 지능형 램프 제어 장치의 동작 흐름을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 램프 제어 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 지능형 램프 제어 장치(100)는 전방 도로를 촬영하는 카메라(120)를 온(ON) 시키기 전에 카메라(120)의 제어 영역에 대한 세분화 수준을 결정할 수 있다(S105).
여기서, 카메라(120)의 제어 영역에 대한 세분화 수준은 카메라(120)의 제어 영역을 몇 개의 가상 매트릭스 제어 구간으로 분할할지를 결정하는 것으로 카메라(120)의 FOV를 세그먼트 수(N)로 나누어 결정할 수 있다. 이때, 지능형 램프 제어 장치(100)는 결정된 세분화 수준에 따라 카메라(120)의 제어 영역을 복수 개의 가상 매트릭스 제어 구간으로 분할하고, 분할된 각각의 가상 매트릭스 제어 구간을 하나의 세그먼트로 인식할 수 있다.
'S105' 과정은 세분화 수준을 디폴트로 유지하는 경우 생략될 수도 있다.
지능형 램프 제어 장치(100)는 카메라(120)의 제어 구간에 대한 세분화 수준이 결정되면, 카메라(120)를 온(ON) 제어한다(S110).
이때, 카메라(120)는 전방 도로의 영상 촬영을 시작하고, 세분화된 제어 구간(가상 매트릭스 제어 구간)에 대한 타겟 위치 정보를 획득할 수 있다.
이에, 지능형 램프 제어 장치(100)는 카메라(120)로부터 세분화된 제어 구간(가상 매트릭스 제어 구간)에 대한 타겟 위치 정보를 수신하고(S120), 수신된 타겟 위치에 해당되는 세그먼트별로 실시간 데이터를 로깅한다(S130). 이때, 지능형 램프 제어 장치(100)는 각 세그먼트별로 로깅한 데이터를 이용하여 점소등 빈도 패턴을 분석하고(S140), 저장한다(S150).
'S130' 내지 'S150' 과정은 차량(10)이 주행하는 동안 반복적으로 수행될 수 있으며, 소정 주기 마다 수행될 수도 있다.
지능형 램프 제어 장치(100)는 전방 차량(20)이 감지되면(S160), 전방 차량(20)의 좌우폭을 확인한다(S170).
이때, 지능형 램프 제어 장치(100)는 'S150' 과정에서 저장된 점소등 빈도 패턴을 호출하고(S180), 점소등 빈도 패턴으로부터 'S170' 과정에서 확인된 전방 차량(20)의 좌우폭에 해당되는 세그먼트의 점소등 빈도를 산출한다(S190). 일 예로, 전방 차량(20)의 좌우폭이 -5 내지 5의 세그먼트에 포함되는 경우, -5 내지 5의 세그먼트의 점소등 빈도를 산출한다.
지능형 램프 제어 장치(100)는 'S190' 과정에서 산출된 세그먼트별 점소등 빈도를 합산한 값을 산출할 수 있다.
지능형 램프 제어 장치(100)는 'S190' 과정에서 산출된 점소등 빈도를 기반으로 하여 전방 차량(20)에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정할 수 있다(S200).
이후, 지능형 램프 제어 장치(100)는 'S200' 과정에서 조정된 눈부심 방지 영역의 여유폭을 기반으로 헤드 램프를 제어할 수 있다.
'S130' 내지 'S200' 과정은 주행이 종료될 때까지 반복해서 수행될 수 있으며, 주행이 종료되면(S210), 관련 동작을 모두 종료하도록 한다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따르면 주행 환경 및 위치에 따라 눈부심 방지 영역의 여유폭을 가변 제어함으로써 운전자의 시인성을 향상시킴과 동시에 전방 차량(20) 운전자의 눈부심도 최소화할 수 있게 된다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 차량 20: 전방 차량
100: 지능형 램프 제어 장치 110: 제어부
120: 카메라 130: 통신부
140: 저장부 150: 데이터 수집부
160: 패턴 분석부

Claims (21)

  1. 전방의 제어 영역에 대한 영상을 촬영하는 카메라;
    상기 카메라의 제어 영역에 대한 타겟 위치를 확인하고, 상기 타겟 위치에 대응되는 세그먼트별로 데이터를 로깅하여 점소등 빈도 패턴을 분석하는 패턴 분석부; 및
    전방 차량이 감지되면 상기 점소등 빈도 패턴으로부터 상기 전방 차량의 위치에 대응되는 점소등 빈도를 산출하여 상기 전방 차량에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 제어부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 카메라의 FOV(Field of View)를 세그먼트 개수(N)로 나누어 상기 제어 영역에 대한 세분화 수준을 결정하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 세분화 수준에 따라 상기 카메라의 제어 영역을 복수 개의 가상 매트릭스 제어 구간으로 분할하고, 상기 분할된 각각의 가상 매트릭스 제어 구간을 하나의 세그먼트로 인식하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 카메라는,
    상기 각각의 가상 매트릭스 제어 구간에 대한 타겟 위치 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 패턴 분석부는,
    각 세그먼트별로 헤드 램프의 LED가 점등된 후 소등되는 횟수를 1회로 인식하고, 상기 LED가 정해진 시간 내에 점소등되는 횟수를 파악하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 점소등 빈도 패턴은,
    차량의 주행 환경 및 위치에 따라 가변하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 전방 차량의 위치에 대응되는 세그먼트별 점소등 빈도를 산출하고, 상기 세그먼트별 점소등 빈도를 합산한 값에 기초하여 상기 전방 차량에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 세그먼트별 점소등 빈도를 합산한 값이 클수록 상기 전방 차량에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 넓게 조정하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 장치.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 전방 차량이 차량으로부터 먼 거리에 위치해 있는 경우 보다, 상기 전방 차량이 차량으로부터 가까운 거리에 위치해 있는 경우에 상기 전방 차량에 대한 상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 넓게 조정하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 장치.
  10. 청구항 8에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 전방 차량이 직선로를 주행하는 경우 보다, 상기 전방 차량이 곡선로를 주행하는 경우에 상기 전방 차량에 대한 상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 넓게 조정하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 장치.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 차량이 주행 중인 도로의 주행 환경 정보를 수집하는 데이터 수집부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 장치.
  12. 카메라의 제어 영역에 대한 타겟 위치를 확인하고, 상기 타겟 위치에 대응되는 세그먼트별로 데이터를 로깅하여 점소등 빈도 패턴을 분석하는 단계; 및
    전방 차량이 감지되면 상기 점소등 빈도 패턴으로부터 상기 전방 차량의 위치에 대응되는 점소등 빈도를 산출하여 상기 전방 차량에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 점소등 빈도 패턴을 분석하는 단계 이전에,
    상기 카메라의 FOV(Field of View)를 세그먼트 개수(N)로 나누어 상기 제어 영역에 대한 세분화 수준을 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 방법.
  14. 청구항 12에 있어서,
    상기 제어 영역에 대한 세분화 수준을 결정하는 단계는,
    상기 세분화 수준에 따라 상기 카메라의 제어 영역을 복수 개의 가상 매트릭스 제어 구간으로 분할하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 카메라를 통해 상기 가상 매트릭스 제어 구간에 대한 타겟 위치 정보를 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 방법.
  16. 청구항 12에 있어서,
    상기 점소등 빈도 패턴을 분석하는 단계는,
    각 세그먼트별로 헤드 램프의 LED가 점등된 후 소등되는 횟수를 1회로 인식하고, 상기 LED가 정해진 시간 내에 점소등되는 횟수를 파악하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 방법.
  17. 청구항 12에 있어서,
    상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 단계는,
    상기 전방 차량의 위치에 대응되는 세그먼트별 점소등 빈도를 산출하는 단계; 및
    상기 세그먼트별 점소등 빈도를 합산한 값에 기초하여 상기 전방 차량에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 방법.
  18. 청구항 12에 있어서,
    상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 단계는,
    상기 세그먼트별 점소등 빈도를 합산한 값이 클수록 상기 전방 차량에 대한 눈부심 방지 영역의 여유폭을 넓게 조정하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 방법.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 단계는,
    상기 전방 차량이 차량으로부터 먼 거리에 위치해 있는 경우 보다, 상기 전방 차량이 차량으로부터 가까운 거리에 위치해 있는 경우에 상기 전방 차량에 대한 상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 넓게 조정하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 방법.
  20. 청구항 18에 있어서,
    상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 조정하는 단계는,
    상기 전방 차량이 직선로를 주행하는 경우 보다, 상기 전방 차량이 곡선로를 주행하는 경우에 상기 전방 차량에 대한 상기 눈부심 방지 영역의 여유폭을 넓게 조정하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 방법.
  21. 청구항 12에 있어서,
    상기 차량이 주행 중인 도로의 주행 환경 정보를 수집하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 램프 제어 방법.
KR1020210167316A 2021-11-29 2021-11-29 지능형 램프 제어 장치 및 방법 KR20230079992A (ko)

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