KR20230174353A - 차량의 사각지대를 시각화하는 전자 장치 및 그 동작 방법 - Google Patents

차량의 사각지대를 시각화하는 전자 장치 및 그 동작 방법 Download PDF

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KR20230174353A
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camera
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이재우
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삼성전자주식회사
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Abstract

차량의 사각지대를 시각화하는 전자 장치 및 그 동작 방법이 개시된다. 전자 장치는 프로세서 및 프로세서에 의해 실행 가능한 적어도 하나의 명령어를 포함하는 메모리를 포함하고, 적어도 하나의 명령어가 프로세서에서 실행되면, 프로세서는 주행 중인 차량에 고정된 카메라에서 상이한 두 시점에 촬영된 두 영상들 및 차량의 주행 정보를 이용하여, 두 시점 간 차량의 움직임에 대한 회전 행렬 및 이동 행렬을 포함하는 카메라 좌표계의 제1 변환 행렬을 결정하고, 제1 변환 행렬을 차량 좌표계의 제2 변환 행렬로 변환하고, 회전 행렬로부터 획득한 차량의 롤 정보 및 피치 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 차량의 움직임을 반영하도록 카메라의 파라미터를 업데이트하고, 업데이트된 파라미터 및 제2 변환 행렬을 이용하여, 카메라의 사각지대를 롤 정보 및 피치 정보 중 적어도 하나에 기반하여 시각화한다.

Description

차량의 사각지대를 시각화하는 전자 장치 및 그 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR VISUALIZING BLIND SPOTS OF VEHICLE AND OPERATING METHOD THEREOF}
아래의 개시는 차량의 사각지대를 시각화하는 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.
SVM(surround view monitor)은 차량 주변을 차량 위에서 내려다보는 형태의 영상을 제공하는 주차 안전 시스템일 수 있다. 예를 들어, SVM은 차량의 전방, 좌우 측면, 후방 각 1 개씩 총 4개의 카메라로부터 입력되는 영상을 시점 변화 및 영상 합성 기법에 기반하여 차량 주변을 조감도 형식으로 위에서 아래로 내려다본 영상 및 다양한 뷰(view) 모드 영상을 제공할 수 있다.
하지만 차체로 인해 가려지는 부분(예: 본네트, 차체 하부 등)은 카메라로 촬영할 수 없기 때문에 이 부분에 장애물이 위치하는 경우 운전자의 시야 확보가 곤란하여 주차 혹은 주행에 어려움이 발생할 수 있다.
일 실시예에 따른 전자 장치는 프로세서 및 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 적어도 하나의 명령어를 포함하는 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령어가 상기 프로세서에서 실행되면, 상기 프로세서는 주행 중인 차량에 고정된 카메라에서 상이한 두 시점에 촬영된 두 영상들 및 상기 차량의 주행 정보를 이용하여, 상기 두 시점 간 상기 차량의 움직임에 대한 회전 행렬(rotation matrix) 및 이동 행렬(translation matrix)을 포함하는 상기 카메라 좌표계의 제1 변환 행렬을 결정하고, 상기 제1 변환 행렬을 차량 좌표계의 제2 변환 행렬로 변환하고, 상기 회전 행렬로부터 획득한 상기 차량의 롤 정보 및 피치 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 차량의 움직임을 반영하도록 상기 카메라의 파라미터를 업데이트하고, 상기 업데이트된 파라미터 및 상기 제2 변환 행렬을 이용하여, 상기 카메라의 사각지대를 상기 롤 정보 및 상기 피치 정보 중 적어도 하나에 기반하여 시각화한다.
상기 프로세서는 상기 제2 변환 행렬을 이용하여, 상기 사각지대에 해당하는 현재 시점의 영역이 이전 시점에서 어느 영역에 해당하는지를 결정하고, 상기 이전 시점의 영역을 상기 업데이트된 파라미터에 따라 상기 사각지대에 시각화할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 차량의 움직임으로 인해 변화한 상기 롤 정보 및 상기 피치 정보 중 적어도 하나를 상기 파라미터에 반영함으로써, 상기 파라미터를 업데이트할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 두 영상들에서 추출된 특징 간 매칭 관계와 상기 파라미터를 이용하여 필수 행렬(essential matrix)을 결정하고, 상기 필수 행렬을 분해(decomposition)해서 상기 회전 행렬 및 상기 이동 행렬을 결정하고, 상기 이동 행렬은 상기 주행 정보에 따른 이동거리에 의해 스케일될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 차량 좌표계를 상기 카메라 좌표계로 변환하는 제3 변환 행렬, 상기 제1 변환 행렬 및 상기 카메라 좌표계를 상기 차량 좌표계로 변환하는 제4 변환 행렬을 이용하여, 상기 카메라 좌표계의 상기 제2 변환 행렬을 결정할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 차량의 주행 정보로부터 결정된 상기 차량 좌표계의 제3 변환 행렬에 기반하여, 상기 차량 좌표계의 제2 변환 행렬을 보정할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 차량에 고정된 센서의 값을 이용하여, 상기 회전 행렬 및 상기 이동 행렬을 포함하는 상기 제1 변환 행렬을 보정할 수 있다.
상기 프로세서는 주차된 차량이 주행을 다시 시작하기 전 상기 사각지대를 주차 이전 주행 상태에서 결정된 사각지대 영상으로 시각화할 수 있다.
상기 카메라 좌표계 및 상기 파라미터는 상기 차량에 고정된 복수의 카메라들 중 상기 차량의 주행 방향에 따라 결정된 어느 하나를 기준으로 할 수 있다.
상기 사각지대는 상기 차량에 고정된 복수의 카메라들에 의해 촬영되지 않는 상기 차량의 하부 영역을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 주행 중인 차량에 고정된 카메라에서 상이한 두 시점에 촬영된 두 영상들을 획득하는 동작; 상기 차량의 주행 정보를 획득하는 동작; 상기 두 영상들 및 주행 정보를 이용하여, 상기 두 시점 간 회전 행렬 및 이동 행렬을 포함하는 상기 카메라 좌표계의 제1 변환 행렬을 결정하는 동작, 상기 제1 변환 행렬을 차량 좌표계의 제2 변환 행렬로 변환하는 동작, 상기 회전 행렬로부터 획득한 상기 차량의 롤 정보 및 피치 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 차량의 움직임을 반영하도록 상기 카메라의 파라미터를 업데이트하는 동작 및 상기 업데이트된 파라미터 및 상기 제2 변환 행렬을 이용하여, 상기 카메라의 사각지대를 상기 롤 정보 및 상기 피치 정보 중 적어도 하나에 기반하여 시각화하는 동작을 포함한다.
도 1은 일 실시예에 따른 전자 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 SVM 영상 내 사각지대를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 차량의 3차원 움직임 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 필수 행렬을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 차량의 사각지대를 시각화하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 차량의 움직임을 반영한 시각지대 시각화를 설명하기 위한 도면이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 구현될 수 있다. 따라서, 실제 구현되는 형태는 개시된 특정 실시예로만 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 실시예들로 설명한 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", "A, B, 또는 C 중 적어도 하나", 및 "A, B 및 C 중 하나 또는 둘 이상의 조합"과 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 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 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 전자 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 차량(100)은 도로나 선로 위를 달리는 모든 형태의 이동수단을 포함할 수 있다. 차량(100)은 예를 들면 자동차, 원동기장치 자전거 등을 포함하고, 자동차는 승용차, 화물차, 이륜 자동차 등 다양한 형태를 포함할 수 있다. 차량(100)은 자율주행 차량, 지능형 자동차 및 주행보조시스템이 탑재된 차량을 포함할 수 있다. 본 명세서에서 차량(100)은 전자 장치(110)가 장착된 차량을 지칭할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
전자 장치(110)는 메모리(111), 프로세서(113) 및 카메라(115)를 포함할 수 있다.
메모리(111)는 컴퓨터에서 읽을 수 있는 명령어를 포함할 수 있다. 프로세서(113)는 메모리(111)에 저장된 명령어가 프로세서(113)에서 실행됨에 따라 이후에 설명할 동작들을 수행할 수 있다. 메모리(111)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.
프로세서(113)는 명령어들, 혹은 프로그램들을 실행하거나, 전자 장치(110)를 제어하는 장치로서, 예를 들어, CPU(Central Processing Unit) 및/또는 GPU(Graphic Processing Unit)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
프로세서(113)는 차량에 고정된 카메라(115)에서 촬영된 영상을 이미지 처리를 수행함으로써, 차량 주변을 차량 중심으로 표시하는 탑뷰(top-view) 모드 영상을 렌더링할 수 있다. 도 2에서 상세히 설명하겠으나, 카메라(115)의 고정 위치에 따라 렌더링 영상에 표시되지 않는 사각지대가 발생할 수 있으며, 프로세서(113)는 차량(100)의 3차원 움직임에 따라 사각지대를 시각화함으로써 차량 움직임에 자연스러운 렌더링 영상을 제공할 수 있고, 사용자(예: 차량 운전자)는 자연스러운 렌더링 영상을 제공 받아 주행 또는 주차 조작에 활용할 수 있다.
카메라(115)는 차량(100)에 고정된 하나 이상의 카메라를 포함할 수 있다. 예를 들어, 카메라(115)는 차량(100)의 전방, 후방, 좌측면, 우측면에 배치되는 4개의 카메라를 포함할 수 있다. 카메라(115)의 배치 구조에 따라 차량(100)의 하부에 대한 사각지대가 발생할 수 있다. 카메라(115)에서 촬영된 영상은 프로세서(113)로 전달될 수 있다.
도 1의 예시에서는 카메라(115)가 전자 장치(110)에 포함되는 것으로 도시되어 있으나, 실시예가 이로 한정되는 것은 아니고, 전자 장치(110)가 외부의 카메라로부터 수신한 영상을 처리하는 경우에도 본 명세서의 설명이 적용될 수 있다. 또한, 도 1의 예시에서는 전자 장치(110)가 차량(100)에 탑재된 것으로 도시되어 있으나, 실시예가 이로 한정되지 않고, 차량(100)에 탑재된 카메라(115)에서 촬영된 영상이 차량(100) 외부의 전자 장치(110)로 전달되어 영상 처리가 수행될 수도 있다. 이 경우, 전자 장치(110)는 휴대폰, 스마트 폰, 태블릿, 전자북 장치, 랩탑, 퍼스널 컴퓨터, 데스크탑, 워크스테이션 또는 서버와 같은 다양한 컴퓨팅 장치, 스마트 시계, 스마트 안경, HMD(Head-Mounted Display), 또는 스마트 의류와 같은 다양한 웨어러블 기기, 스마트 스피커, 스마트 TV, 또는 스마트 냉장고와 같은 다양한 가전장치, 스마트 자동차, 스마트 키오스크, IoT(Internet of Things) 기기, WAD(Walking Assist Device), 드론, 또는 로봇을 포함할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 SVM 영상 내 사각지대를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 차량에 고정된 카메라들에서 생성된 촬영 영상들(210) 및 SVM 영상들(220)이 도시된다.
SVM은 영상 합성 기법과 카메라 보정 기법을 통해 사용자에게 차량 위에서 내려다보는 형태의 영상을 제공하는 시스템일 수 있다. 영상 합성 기법은 촬영 영상의 왜곡을 제거하고, 촬영 영상을 가상의 시점에서 보는 영상으로 변환하거나, 4개의 영상을 하나로 조합하는 기법일 수 있다. 카메라 보정 기법은 초광각 렌즈 적용으로 인한 영상 왜곡을 해소하기 위해 카메라의 광학적 특성을 분석하여 보정하는 기법일 수 있다. 이 두 가지 기법을 활용하여 사용자로 제공되는 SVM 영상이 결정될 수 있다.
도 2의 예시에서, 촬영 영상들(210)은 차량에 고정된 4개의 카메라들에서 촬영된 영상으로, 예를 들어, 어안 카메라(fish eye camera)에서 촬영된 영상일 수 있다. 이를테면, 촬영 영상들(210)는 차량의 앞 그릴, 양 사이드미러, 트렁크 도어에 고정된 4개의 카메라에 의해 촬영된 것일 수 있다. SVM 영상들(220)은 촬영 영상들(210)을 합성하여 차량을 위에서 내려다보는 탑뷰 모드 영상과 차량을 비스듬하게 내려다보는 보울 뷰(bowl view) 영상을 포함할 수 있다. 카메라 배치 구조에 따라 카메라에 의해 촬영될 수 없는 사각지대(230, 240)가 SVM 영상들(220)에 포함될 수 있다. 사각지대(230, 240)는 차량의 하부에 대응하는 부분으로, 해당 부분에 장애물이 위치하는 경우 사용자가 SVM 영상들(220)로 장애물 확인이 어려우므로, 사각지대(230, 240)를 시각화하여 사용자로 제공하는 것이 필요할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 차량의 3차원 움직임 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 차량(310)의 회전 움직임은 x축을 기준으로 회전하는 롤(roll), y축을 기준으로 회전하는 피치(pitch) 및 z축을 기준으로 회전하는 요(yaw)로 표현될 수 있다. 예를 들어, 차량(310)이 과속방지턱을 넘거나, 경사 기울기가 달라지는 도로를 주행하는 경우에는 차량(310)에 피치가 발생할 수 있다. 또한, 주행방향의 수직한 방향으로 도로가 좌측 또는 우측으로 기울어진 경우에는 차량(310)에 롤이 발생할 수도 있다.
또한, 차량(310)의 이동 움직임은 x, y, z 축을 기준으로 표현될 수 있다. 차량(310)의 3차원 움직임 정보는 차량(310)의 3차원 회전을 나타내는 3x3 회전 행렬과 차량(310)의 3차원 이동을 나타내는 3x1 이동 행렬로 표현될 수 있다.
아래에서 상세히 설명하겠으나, SVM 영상에 포함된 사각지대는 차량(310)의 3차원 움직임 정보에 따라 시각화됨으로써, 다양한 주행 상황에서도 차량의 3차원 움직임에 자연스러운 영상을 제공하여 사용자의 주행 편의성을 향상시킬 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 도면이다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다. 동작(410) 내지 동작(460)은 전자 장치의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서)에 의해 수행될 수 있다.
동작(410)에서, 전자 장치는 주행 중인 차량에 고정된 카메라에서 상이한 두 시점에 촬영된 두 영상들을 획득한다. 예를 들어, 전자 장치는 차량에 고정된 카메라로 시점 t에서 촬영한 영상과 시점 t+1에서 촬영한 영상을 획득할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
동작(420)에서, 전자 장치는 차량의 주행 정보를 획득한다. 예를 들어, 주행 정보는 차량의 CAN 신호(controller area network signal)에 포함된 휠 스피드 정보(wheel speed information)를 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
동작(430)에서, 전자 장치는 두 영상들 및 상기 차량의 주행 정보를 이용하여, 상기 두 시점 간 회전 행렬 및 이동 행렬을 포함하는 카메라 좌표계의 제1 변환 행렬을 결정한다. 카메라 좌표계는 해당 카메라를 중심으로 설정된 좌표계를 나타낼 수 있다.
전자 장치는 이동 중인 상태에서 상이한 두 시점에 영상을 촬영할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치는 차량의 주행 방향을 촬영하는 카메라(예: 앞으로 주행하는 차량의 경우 전방에 고정된 카메라)에서 이전 시점 t-1과 현재 시점 t에 촬영한 영상을 획득할 수 있다. 도 5의 예시에서, 이전 시점 t-1에 촬영된 영상은 영상 A에 해당하고, 현재 시점 t에 촬영된 영상은 영상 B에 해당할 수 있다.
전자 장치는 영상 A, B에서 복수의 특징들(a plurality of features)을 추출하고, 추출된 특징들 중에서 매칭 관계를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 영상 A, B에서 특징 p, p'을 추출하고, 특징 p, p' 간 매칭 관계를 결정할 수 있다. 추출된 특징들은 각 영상에서 트랙킹 가능한 포인트에 해당하는 것으로, 예를 들어, 에지(edge)나 꼭지점에 해당할 수 있다. 도 5의 예시에서, 포인트 P(또는, P')가 각 영상에 촬영된 특징 p, p'로 추출될 수 있다. 매칭 관계는 영상 A 내 특징 p와 영상 B 내 특징 p'가 서로 매칭되는 것임을 나타내는 것일 수 있다.
예를 들어, 특징 p, p' 추출에는 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF) 알고리즘이 이용될 수 있고, 특징 p, p' 간 매칭 관계 결정에는 NNDR(Nearest Neighbor Distance Ratio) 알고리즘이 이용될 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않으며, 이외에도 다양한 기법이 제한 없이 적용될 수 있다.
전자 장치는 카메라 파라미터를 이용하여 매칭 관계를 정규 이미지 좌표계로 변환한 후 필수 행렬을 계산할 수 있다. 이때, 영상에 왜곡 보정이 적용될 수 있으며, 필수 행렬 계산에 8점 알고리즘(Eight-Point Algorithm)이 이용될 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 정규 이미지 좌표계는 정규화를 통해 좌표계의 단위가 제거된 좌표계로서, 예를 들어, 카메라 초점과의 거리가 1인 가상의 이미지 평면을 정의하는 좌표계일 수 있다. 카메라에 따라 카메라 파라미터가 변하므로, 이미지에서 정보를 해석할 때에는 카메라 파라미터의 영향이 제거된 정규 이미지 좌표계가 활용될 수 있다. 필수 행렬은 임의의 두 지점에서 촬영한 영상 내 매칭 특징점의 정규 이미지 평면에서의 동종 좌표계(homogeneous coordinate) 상의 점 사이에 항상 성립하는 관계를 나타내는 행렬로서, 예를 들어, 3x3 행렬일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 또한, 카메라 파라미터를 이용하여 픽셀 좌표계를 정규 이미지 좌표계로 변환할 때 아래의 수학식 1이 이용될 수 있다.
위의 수학식 1에서, (x, y)는 2차원 영상 내 좌표를 나타내고, f x , f y 는 카메라의 초점 거리를 나타내고, c x , c y 는 카메라의 주점을 나타내며, (u, v)는 정규 이미지 좌표계의 좌표를 나타낼 수 있다.
전자 장치는 필수 행렬을 분해해서 이전 시점 t-1과 현재 시점 t 간 차량의 움직임에 대한 회전 행렬 R 및 이동 행렬 t을 결정할 수 있다. 전자 장치는 회전 행렬 R 및 이동 행렬 t를 포함하는 카메라 좌표계의 제1 변환 행렬을 결정할 수 있다. 예를 들어, 회전 행렬 R은 3x3 행렬이고, 이동 행렬 t는 3x1 행렬이며, 필수 행렬로부터 회전 행렬 R 및 이동 행렬 t를 결정할 때 SVD(singular value decomposition) 알고리즘이 이용될 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
이동 행렬 t를 결정할 때, 주행 정보에 따른 이동거리에 의해 스케일될 수 있다. 예를 들어, 주행 정보는 차량의 CAN 신호(controller area network signal)에 포함된 휠 스피드 정보(wheel speed information)를 포함할 수 있다. 이동거리는 휠 스피드 정보 및 이전 시점 t-1과 현재 시점 t 간 시간 차에 기초하여 결정될 수 있다.
동작(440)에서, 전자 장치는 제1 변환 행렬을 차량 좌표계의 제2 변환 행렬로 변환한다. 차량 좌표계는 차량을 중심으로 설정된 좌표계를 나타낼 수 있다.
전자 장치는 아래의 수학식 2를 이용하여 카메라 좌표계의 제1 변환 행렬을 차량 좌표계의 제2 변환 행렬로 변환할 수 있다.
위의 수학식 2에서, T Camera to Car 는 카메라 좌표계를 차량 좌표계로 변환하는 행렬로서, 해당 차량의 최초 SVM 시스템을 구축할 때 수행되는 초기 캘리브레이션(initial calibration) 동작에서 결정될 수 있다. T Camera (t) to (t-1) 는 동작(430)에서 결정된 제1 변환 행렬로서, 카메라 좌표계에서 이전 시점 t-1에서 현재 시점 t로의 변환 행렬을 나타낼 수 있다. T Car to Camera 는 차량 좌표계를 카메라 좌표계로 변환하는 행렬로서, T Camera to Car 의 역변환 행렬에 해당할 수 있다. T Car (t) to (t-1) 는 차량 좌표계의 제2 변환 행렬을 나타낼 수 있다. 여기서, T는 3x3 회전 행렬과 3x1 이동 행렬을 포함하는 3x4 행렬을 나타낼 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않으며, 수학식 2에서 행렬 간 계산을 용이하게 하기 위해 4x4 행렬로 표현될 수 있다. 예를 들어, 4x4 행렬은 앞서 설명한 3x4 행렬에 (0, 0, 0, 1) 행렬을 4번째 행으로 추가함으로써 결정될 수 있으며, 이처럼 구현된 4x4 행렬은 각 T 행렬 간 곱셈이 가능할 수 있다.
아래에서 상세히 설명하겠으나, 제2 변환 행렬 T Car (t) to (t-1) 을 이용하면, 현재 시점 t에서 사각지대에 해당하는 영역이 이전 시점 t-1에서 어느 영역에 해당하는지가 결정될 수 있다. 현재 시점 t에서 사각지대에 해당하는 영역의 위치 정보는 차량 좌표계를 기준으로 하며, 해당 위치 정보에 T Car to Camera 가 곱해지면, 위치 정보가 카메라 좌표계로 변환될 수 있다. 그리고, 카메라 좌표계의 위치 정보에 T Camera (t) to (t-1) 가 곱해지면, 카메라 좌표계 상에서 현재 시점의 위치 정보가 이전 시점의 위치 정보로 변환될 수 있다. 결국 사용자로 제공되는 렌더링 영상은 차량 좌표계에 해당하므로, 카메라 좌표계 상에서 이전 시점의 위치 정보를 차량 좌표계 상으로 변환해야 하며, 이는 T Camera to Car 에 기반하여 수행될 수 있다.
동작(450)에서, 전자 장치는 회전 행렬로부터 획득한 상기 차량의 롤 정보 및 피치 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 차량의 움직임을 반영하도록 상기 카메라의 파라미터를 업데이트한다.
전자 장치는 아래의 수학식 3을 이용하여, 동작(430)에서 결정된 회전 행렬 R을 차량의 롤 정보, 피치 정보, 요 정보로 분해할 수 있다. 여기서, 롤 정보, 피치 정보, 요 정보는 이전 시점 t-1과 현재 시점 t 사이에 발생한 차량의 3차원 움직임을 나타낼 수 있다.
위의 수학식 3에서, 은 롤 정보를 나타내고, 은 피치 정보를 나타내며, 은 요 정보를 나타낼 수 있다.
전자 장치는 차량의 롤 정보 및 피치 정보 중 적어도 하나를 이용하여 차량의 움직임을 반영하도록 카메라 파라미터를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 차량이 과속방지턱을 넘으면서 이전 시점 t-1과 현재 시점 t 사이에 피치 정보 3도 발생한 경우, 전자 장치는 현재 카메라 파라미터 내 피치 정보 2도에 3도를 추가하여 피치 정보를 5도로 업데이트할 수 있다.
카메라 파라미터는 카메라(115)의 초점 거리, 종횡비(aspect ratio), 주점(principal point)과 같은 카메라(115) 자체에 관한 내부 파라미터(intrinsic parameter)와 카메라(115)의 설치 높이, 방향(예: 팬, 틸트) 등 카메라(115)와 외부 공간의 기하학적 관계에 관한 외부 파라미터(extrinsic parameter)를 포함할 수 있다.
차량의 롤 정보 및 피치 정보 중 적어도 하나를 이용하여 카메라 파라미터를 업데이트함으로써, 업데이트된 카메라 파라미터를 이용하여 차량의 움직임에 보다 자연스러운 렌더링 영상을 생성할 수 있다.
동작(460)에서, 전자 장치는 업데이트된 파라미터 및 상기 제2 변환 행렬을 이용하여, 상기 카메라의 사각지대를 상기 롤 정보 및 상기 피치 정보 중 적어도 하나에 기반하여 시각화한다.
도 6의 예시에서, 전자 장치는 제2 변환 행렬(640)을 이용하여 사각지대(630)에 해당하는 현재 시점 t의 영역이 이전 시점 t-1에서 어느 영역에 해당하는지를 결정할 수 있다. 현재 시점 t에서 사각지대(630) 내 한 영역(620)은 카메라에 의해 직접 촬영될 수 없는 부분에 해당할 수 있다. 영역(620)을 시각화하기 위해 이전 시점 t-1의 영상이 활용될 수 있다. 제2 변환 행렬(640)을 이용하면, 영역(620)이 이전 시점 t-1의 영역(610)에 해당하는 것이 식별될 수 있다.
전자 장치는 이전 시점 t-1의 영역(610)을 업데이트된 파라미터에 따라 사각지대(630)에 시각화할 수 있다. 앞서 설명한 것처럼, 업데이트된 파라미터는 이전 시점 t-1과 현재 시점 t 사이의 차량 움직임이 반영된 카메라 파라미터이므로, 전자 장치는 이전 시점 t-1의 영역(610)을 업데이트된 파라미터에 따라 사각지대(630)에 시각화함으로써 차량 움직임에 자연스러운 시각화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 이전 시점 t-1과 현재 시점 t 사이에 차량이 과속방지턱을 넘어 피치 정보가 변한 경우, 전자 장치는 변한 피치 정보에 따라 이전 시점 t-1의 영역(610)을 현재 시점 t의 영역(620)에 시각화할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 차량의 주행 정보에 기반하여 차량 좌표계의 제3 변환 행렬을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 CAN 신호로부터 차량 좌표계의 제3 변환 행렬을 빠르게 구할 수 있다. 또한, 차량이 평지의 직선도로를 주행하는 경우에는 CAN 신호로부터 결정된 차량 좌표계의 제3 변환 행렬이 이미지 기반으로 결정되는 차량 좌표계의 제2 변환 행렬보다 높은 정확도를 가질 수 있으므로, 제3 변환 행렬을 이용하여 제2 변환 행렬을 보정함으로써, 보다 높은 정확도의 차량 좌표계의 변환 행렬을 획득할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 차량에 고정된 센서의 값을 이용하여 동작(430)에서 결정된 회전 행렬 및 이동 행렬을 포함하는 제1 변환 행렬을 보정할 수 있다. 예를 들어, 차량에 고정된 센서는 라이더(lidar), 레이더(radar)를 포함할 수 있으며, 차량의 3차원 움직임을 감지할 수 있다. 앞서 설명한 센서가 차량에 탑재된 경우에는 해당 센서의 값을 추가적으로 이용하여 제1 변환 행렬을 보정함으로써, 보다 높은 정확도의 카메라 좌표계의 변환 행렬을 획득할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 주차된 차량이 주행을 다시 시작하기 전 사각지대를 주차 이전 주행 상태에서 결정된 사각지대 영상으로 시각화할 수 있다. 앞선 설명들은 주행 중인 상태의 차량에서 사각지대를 시각화하는 것으로, 현재 시점의 사각지대에 해당하는 영역이 이전 시점에서는 사각지대에 속하지 않고 카메라에 의해 촬영된 영역에 해당하는 것을 이용한 것일 수 있다. 주차된 차량이 다시 주행을 시작하는 경우에는 차량이 움직이지 않는 상태이므로 현재 시점의 사각지대에 해당하는 영역이 이전 시점에서도 여전히 사각지대에 해당할 수 있다. 이 경우, 주차 위치로 주행하는 상태에서 앞서 설명한 방법으로 결정된 사각지대 영상을 메모리에 저장하면, 전자 장치는 다시 주행을 시작하기 전 시각지대를 메모리에 저장된 사각지대 영상으로 시각화함으로써, 끊임 없는 사각지대 시각화를 수행할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 동작(410) 내지 동작(460)에서 결정되는 카메라 좌표계 및 카메라 파라미터는 차량에 고정된 복수의 카메라들 중 차량의 주행 방향에 따라 결정된 어느 하나를 기준으로 할 수 있다. 예를 들어, 차량이 전방으로 주행하는 경우, 카메라 좌표계 및 카메라 파라미터는 차량의 전방을 촬영하는 카메라를 기준으로 할 수 있다. 차량이 후진하는 경우에는 카메라 좌표계 및 카메라 파라미터는 차량의 후방을 촬영하는 카메라를 기준으로 할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 차량의 움직임을 반영한 시각지대 시각화를 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 롤 정보와 피치 정보의 반영 없는 시각지대 시각화 경우(710)와 롤 정보 및/또는 피치 정보가 반영된 시각지대 시각화 경우(720)가 예시적으로 도시된다.
차량이 과속방지턱을 넘는 경우 피치 정보에 변화가 발생할 수 있으나, 이러한 피치 정보 변화를 반영하지 않고 단순히 이전 시점의 영상을 활용해 시각화할 경우, 사각지대(730)의 정합성이 떨어질 수 있다. 도 7에 예시적으로 도시된 것처럼, 사각지대(730)의 경계선을 기준으로 안쪽과 바깥쪽이 서로 매칭되지 않을 수 있다.
반면, 롤 정보 및/또는 피치 정보를 반영하여 사각지대(740)를 시각화하면, 도 7에 예시적으로 도시된 것처럼, 사각지대(740)의 정합성이 높이 유지할 수 있다. 사각지대(740)의 경계선을 기준으로 안쪽과 바깥쪽이 자연스럽게 매칭되게끔 시각화가 수행될 수 있다. 이를 통해, 다양한 주행 상황에서도 사각지대를 자연스럽게 시각화할 수 있어, 사용자의 주행 편의성과 안정성을 효과적으로 향상시킬 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 저장할 수 있으며 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 프로세서; 및
    상기 프로세서에 의해 실행 가능한 적어도 하나의 명령어를 포함하는 메모리
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령어가 상기 프로세서에서 실행되면, 상기 프로세서는
    주행 중인 차량에 고정된 카메라에서 상이한 두 시점에 촬영된 두 영상들 및 상기 차량의 주행 정보를 이용하여, 상기 두 시점 간 상기 차량의 움직임에 대한 회전 행렬(rotation matrix) 및 이동 행렬(translation matrix)을 포함하는 상기 카메라 좌표계의 제1 변환 행렬을 결정하고,
    상기 제1 변환 행렬을 차량 좌표계의 제2 변환 행렬로 변환하고,
    상기 회전 행렬로부터 획득한 상기 차량의 롤 정보 및 피치 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 차량의 움직임을 반영하도록 상기 카메라의 파라미터를 업데이트하고,
    상기 업데이트된 파라미터 및 상기 제2 변환 행렬을 이용하여, 상기 카메라의 사각지대를 상기 롤 정보 및 상기 피치 정보 중 적어도 하나에 기반하여 시각화하는,
    전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 제2 변환 행렬을 이용하여, 상기 사각지대에 해당하는 현재 시점의 영역이 이전 시점에서 어느 영역에 해당하는지를 결정하고,
    상기 이전 시점의 영역을 상기 업데이트된 파라미터에 따라 상기 사각지대에 시각화하는,
    전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 차량의 움직임으로 인해 변화한 상기 롤 정보 및 상기 피치 정보 중 적어도 하나를 상기 파라미터에 반영함으로써, 상기 파라미터를 업데이트하는,
    전자 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 두 영상들에서 추출된 특징 간 매칭 관계와 상기 파라미터를 이용하여 필수 행렬(essential matrix)을 결정하고,
    상기 필수 행렬을 분해(decomposition)해서 상기 회전 행렬 및 상기 이동 행렬을 결정하고,
    상기 이동 행렬은 상기 주행 정보에 따른 이동거리에 의해 스케일되는,
    전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 차량 좌표계를 상기 카메라 좌표계로 변환하는 제3 변환 행렬;
    상기 제1 변환 행렬; 및
    상기 카메라 좌표계를 상기 차량 좌표계로 변환하는 제4 변환 행렬
    을 이용하여, 상기 카메라 좌표계의 상기 제2 변환 행렬을 결정하는,
    전자 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 차량의 주행 정보로부터 결정된 상기 차량 좌표계의 제3 변환 행렬에 기반하여, 상기 차량 좌표계의 제2 변환 행렬을 보정하는,
    전자 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 차량에 고정된 센서의 값을 이용하여, 상기 회전 행렬 및 상기 이동 행렬을 포함하는 상기 제1 변환 행렬을 보정하는,
    전자 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    주차된 차량이 주행을 다시 시작하기 전 상기 사각지대를 주차 이전 주행 상태에서 결정된 사각지대 영상으로 시각화하는,
    전자 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 카메라 좌표계 및 상기 파라미터는
    상기 차량에 고정된 복수의 카메라들 중 상기 차량의 주행 방향에 따라 결정된 어느 하나를 기준으로 하는,
    전자 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 사각지대는
    상기 차량에 고정된 복수의 카메라들에 의해 촬영되지 않는 상기 차량의 하부 영역을 포함하는,
    전자 장치.
  11. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    주행 중인 차량에 고정된 카메라에서 상이한 두 시점에 촬영된 두 영상들을 획득하는 동작;
    상기 차량의 주행 정보를 획득하는 동작;
    상기 두 영상들 및 주행 정보를 이용하여, 상기 두 시점 간 회전 행렬 및 이동 행렬을 포함하는 상기 카메라 좌표계의 제1 변환 행렬을 결정하는 동작;
    상기 제1 변환 행렬을 차량 좌표계의 제2 변환 행렬로 변환하는 동작;
    상기 회전 행렬로부터 획득한 상기 차량의 롤 정보 및 피치 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 차량의 움직임을 반영하도록 상기 카메라의 파라미터를 업데이트하는 동작; 및
    상기 업데이트된 파라미터 및 상기 제2 변환 행렬을 이용하여, 상기 카메라의 사각지대를 상기 롤 정보 및 상기 피치 정보 중 적어도 하나에 기반하여 시각화하는 동작
    을 포함하는
    전자 장치의 동작 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 파라미터를 업데이트하는 동작은
    상기 차량의 움직임으로 인해 변화한 상기 롤 정보 및 상기 피치 정보 중 적어도 하나를 상기 파라미터에 반영함으로써, 상기 파라미터를 업데이트하는,
    전자 장치의 동작 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 사각지대를 시각화하는 동작은
    상기 제2 변환 행렬을 이용하여 상기 사각지대에 해당하는 현재 시점의 영역이 이전 시점에서 어느 영역에 해당하는지를 결정하고, 상기 이전 시점의 영역을 상기 업데이트된 파라미터에 따라 상기 사각지대에 시각화하는,
    전자 장치의 동작 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 제1 변환 행렬을 결정하는 동작은
    상기 두 영상들에서 추출된 특징 간 매칭 관계와 상기 파라미터를 이용하여 필수 행렬을 결정하고, 상기 필수 행렬을 분해해서 상기 회전 행렬 및 상기 이동 행렬을 결정하고,
    상기 이동 행렬은 상기 주행 정보에 따른 이동거리에 의해 스케일되는,
    전자 장치의 동작 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 제2 변환 행렬로 변환하는 동작은
    상기 차량 좌표계를 상기 카메라 좌표계로 변환하는 제3 변환 행렬;
    상기 제1 변환 행렬; 및
    상기 카메라 좌표계를 상기 차량 좌표계로 변환하는 제4 변환 행렬
    을 이용하여, 상기 카메라 좌표계의 상기 제2 변환 행렬을 결정하는,
    전자 장치의 동작 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 제2 변환 행렬로 변환하는 동작은
    상기 차량의 주행 정보로부터 결정된 상기 차량 좌표계의 제3 변환 행렬에 기반하여, 상기 차량 좌표계의 제2 변환 행렬을 보정하는,
    전자 장치의 동작 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 제1 변환 행렬을 결정하는 동작은
    상기 차량에 고정된 센서의 값을 이용하여, 상기 회전 행렬 및 상기 이동 행렬을 포함하는 상기 제1 변환 행렬을 보정하는,
    전자 장치의 동작 방법.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 사각지대를 시각화하는 동작은
    주차된 차량이 주행을 다시 시작하기 전 상기 사각지대를 주차 이전 주행 상태에서 결정된 사각지대 영상으로 시각화하는,
    전자 장치의 동작 방법.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 카메라 좌표계 및 상기 파라미터는
    상기 차량에 고정된 복수의 카메라들 중 상기 차량의 주행 방향에 따라 결정된 어느 하나를 기준으로 하는,
    전자 장치의 동작 방법.
  20. 제11항 내지 제19항 중에서 어느 한 항의 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 기록매체.
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