WO2015093905A1 - Vehicle driving assistance device and vehicle having same - Google Patents

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WO2015093905A1
WO2015093905A1 PCT/KR2014/012611 KR2014012611W WO2015093905A1 WO 2015093905 A1 WO2015093905 A1 WO 2015093905A1 KR 2014012611 W KR2014012611 W KR 2014012611W WO 2015093905 A1 WO2015093905 A1 WO 2015093905A1
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PCT/KR2014/012611
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박영경
홍윤표
이제훈
최원석
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엘지전자 주식회사
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Definitions

  • the present invention relates to a vehicle driving assistance apparatus and a vehicle having the same, and more particularly, to a vehicle driving assistance apparatus capable of displaying side and rear danger level information corresponding to a driving situation, and a vehicle having the same.
  • the vehicle is a device for moving in the direction desired by the user on board.
  • An example is a car.
  • An object of the present invention is to provide a vehicle driving assistance apparatus capable of displaying the side rear hazard level information corresponding to a driving situation and a vehicle having the same.
  • Vehicle driving assistance apparatus for achieving the above object, the rear-side rearview risk of the vehicle based on the camera capable of photographing the rear and rear, the stereo image received from the stereo camera, and the side entry information And a processor for generating lateral rear hazard level information based on the risk.
  • the vehicle driving assistance apparatus for achieving the above object, based on the radar for detecting the distance to the rear and rear of the vehicle, the distance information detected from the radar, and the side entry information, the vehicle And a processor for computing the lateral rear hazards of and generating lateral rear hazard level information based on the hazards.
  • the vehicle driving assistance apparatus for achieving the above object, based on the rider to perform scanning on the rear and rear of the vehicle, the scan image received from the rider, and the side entry information, the vehicle And a processor for computing the lateral rear hazards of and generating rear hazard level information based on the hazards.
  • a vehicle for achieving the above object, a display, a sensor unit for sensing a vehicle state, a steering drive unit for driving a steering device, a brake drive unit for driving a brake device, driving the engine
  • a control unit for controlling an engine driving unit, a suspension driving unit for driving a suspension device, a steering driving unit, a brake driving unit, a power source driving unit, a suspension driving unit, a camera capable of photographing the vehicle in the rear and rear, and a stereo image received from a stereo camera, and a side surface.
  • a vehicle driving assistance device having a processor configured to calculate a side rear hazard level of the vehicle based on the entry information and to display, on the display, the generated side rear hazard level information based on the risk level.
  • the vehicle driving assistance apparatus calculates the rear and rear risks of the vehicle based on the stereo image received from the camera capable of photographing the rear and rear of the vehicle, and the side entry information, and based on the risks, By generating the rear danger level information, it is possible to display the side rear danger level information corresponding to the vehicle driving situation. Accordingly, user convenience may be increased.
  • At least one of the display color, the size of the display level, and the brightness of the display level may be varied according to the calculated risk, so that the user may intuitively change the risk. Can be recognized.
  • the vehicle and the driver of the vehicle can be protected by generating a side entry prevention control signal for controlling at least one of the steering driver and the brake driver.
  • the vehicle driving assistance apparatus may further include a stereo camera for capturing a stereo image of the front, and based on the stereo image, when detecting an object, the vehicle driving assistance apparatus detects the distance information by using the stereo image and uses the distance information.
  • the object can be separated and detected, thereby reducing the data processing speed and the like.
  • the vehicle driving assistance apparatus based on the distance information detected from the radar for detecting the distance to the rear and rear of the vehicle, and the side entry information, calculates the rear and rear risk of the vehicle, By generating the side rear danger level information based on the degree of danger, it is possible to display the side rear danger level information corresponding to the vehicle driving situation. Accordingly, user convenience may be increased.
  • the vehicle driving assistance apparatus based on the scanned image and the side entry information received from the rider performing the scanning of the rear and rear of the vehicle, calculates the rear and rear risk of the vehicle, By generating the side rear danger level information based on the degree of danger, it is possible to display the side rear danger level information corresponding to the vehicle driving situation. Accordingly, user convenience may be increased.
  • FIG. 1 is a view showing the appearance of a vehicle having a stereo camera according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a view illustrating an appearance of a stereo camera attached to the vehicle of FIG. 1.
  • 3A to 3B illustrate various examples of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 3A-3B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of FIGS. 3A-3B.
  • 5A through 5B are views referred to for describing an operation of the processor of FIGS. 4A through 4B.
  • 6A to 6D are views referred to for describing the operation of the vehicle driving assistance apparatus of FIGS. 3A to 3B.
  • FIG. 7 is an example of an internal block diagram of the electronic control apparatus in the vehicle of FIG. 1.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method of operating a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 to 16B are views referred to for describing the operating method of FIG. 8.
  • 17 is a flowchart illustrating a method of operating a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an exterior of a vehicle including a mono camera according to another embodiment of the present invention.
  • 19A illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
  • 19B illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 20A-20B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of FIG. 19A.
  • 21A through 21B are views for explaining an operation of the processor of FIG. 20A.
  • module and “unit” for components used in the following description are merely given in consideration of ease of preparation of the present specification, and do not impart any particular meaning or role by themselves. Therefore, the “module” and “unit” may be used interchangeably.
  • the vehicle described herein may be a concept including an automobile and a motorcycle.
  • a vehicle is mainly described for a vehicle.
  • the vehicle described herein may be a concept including a vehicle having an engine, a hybrid vehicle having an engine and an electric motor, an electric vehicle having an electric motor, and the like.
  • the description will be given mainly on a vehicle provided with an engine.
  • the vehicle driving assistance apparatus described in the present specification may be referred to as an Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) or an Advanced Driver Assistance Apparatus (ADAA).
  • ADAS Advanced Driver Assistance Systems
  • ADAA Advanced Driver Assistance Apparatus
  • FIG. 1 is a view showing the appearance of a vehicle having a stereo camera according to an embodiment of the present invention.
  • the vehicle 200 includes wheels 103FR, 103FL, 103RL,... Rotated by a power source, a steering wheel 150 for adjusting the traveling direction of the vehicle 200, and a front of the vehicle.
  • First and second side cameras 197L which are provided in the front stereo camera 195 and the left and right side mirrors 107L and 107R for acquiring an image, respectively, for acquiring images for the left and right rear, respectively. 197R).
  • the stereo camera 195 may include a plurality of cameras, and the stereo image obtained by the plurality of cameras may be signal processed in the vehicle driving assistance apparatus (100 of FIG. 3).
  • the drawing illustrates that the stereo camera 195 includes two cameras.
  • the first and second side cameras 197L and 197R each have one camera, but alternatively, a plurality of cameras may be provided, and in particular, a stereo camera may be provided. It is possible. In the following description, the first and second side cameras 197L and 197R each have a single camera.
  • FIG. 2 is a view illustrating an appearance of a stereo camera attached to the vehicle of FIG. 1.
  • the stereo camera module 195 may include a first camera 195a having a first lens 193a and a second camera 195b having a second lens 193b.
  • the stereo camera module 195 includes a first light shield 192a and a second light for shielding light incident on the first lens 193a and the second lens 193b, respectively.
  • the shield 192b may be provided.
  • the stereo camera module 195 of the drawing may be a structure that can be attached to or detached from the ceiling or the windshield of the vehicle 200.
  • a vehicle driving assistance device (100 in FIG. 3) having such a stereo camera module 195 obtains a stereo image of the front of the vehicle from the stereo camera module 195 and based on the stereo image, a disparity. ) Detect, perform object detection on the at least one stereo image based on the disparity information, and continuously track the movement of the object after object detection.
  • the vehicle driving assistance apparatus (100 of FIG. 3) provided with the 1st and 2nd side cameras 197L and 197R has the vehicle left, Acquire an image for the right rear sequentially, perform disparity detection based on the sequentially acquired image, perform object detection on the image based on the disparity information, and then detect the object. , Continuously, you can track the movement of the object.
  • 3A to 3B illustrate various examples of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIGS. 3A to 3B may process the stereo image received from the stereo camera 195 based on computer vision to generate vehicle related information.
  • vehicle related information may include vehicle control information for direct control of the vehicle, or vehicle driving assistance information for driving guide to the vehicle driver.
  • the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIG. 3A includes a communication unit 120, an interface unit 130, a memory 140, a processor 170, a power supply unit 190, and a stereo camera. 195, and first and second side cameras 197L and 197R.
  • a communication unit 120 the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIG. 3A includes a communication unit 120, an interface unit 130, a memory 140, a processor 170, a power supply unit 190, and a stereo camera. 195, and first and second side cameras 197L and 197R.
  • an audio input unit not shown
  • an audio output unit may be provided.
  • the communication unit 120 may exchange data with the mobile terminal 600 or the server 500 in a wireless manner.
  • the communication unit 120 may exchange data wirelessly with a mobile terminal of a vehicle driver.
  • a wireless data communication method various data communication methods such as Bluetooth, WiFi Direct, WiFi, and APiX are possible.
  • the communication unit 120 may receive weather information, road traffic information, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information from the mobile terminal 600 or the server 500. In the meantime, the vehicle driving assistance apparatus 100 may transmit the real-time traffic information grasped based on the stereo image to the mobile terminal 600 or the server 500.
  • TPEG Transport Protocol Expert Group
  • the user's mobile terminal 600 and the vehicle driving assistance device 100 may perform pairing with each other automatically or by executing the user's application.
  • the interface unit 130 may receive vehicle-related data or transmit a signal processed or generated by the processor 170 to the outside. To this end, the interface unit 130 may perform data communication with the ECU 770, the AVN (Audio Video Navigation) device 400, the sensor unit 760, etc. in the vehicle by wired communication or wireless communication. have.
  • ECU 770 the ECU 770
  • AVN Audio Video Navigation
  • the interface unit 130 may receive map information related to vehicle driving through data communication with the AVN device 400.
  • the interface unit 130 may receive sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760.
  • the sensor information includes vehicle direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle acceleration information, vehicle tilt information, vehicle forward / reverse information, battery information, fuel information, tire information, vehicle It may include at least one of lamp information, vehicle interior temperature information, vehicle interior humidity information.
  • Such sensor information may include heading sensors, yaw sensors, gyro sensors, position modules, vehicle forward / reverse sensors, wheel sensors, vehicle speed sensors, It may be obtained from a vehicle body tilt sensor, a battery sensor, a fuel sensor, a tire sensor, a steering sensor by steering wheel rotation, a vehicle interior temperature sensor, a vehicle interior humidity sensor, and the like.
  • the position module may include a GPS module for receiving GPS information.
  • vehicle driving information As, among the sensor information, the vehicle driving direction information, the vehicle position information, the vehicle angle information, the vehicle speed information, the vehicle tilt information, the side entry information, the backward information, and the like related to the vehicle driving may be called vehicle driving information.
  • the memory 140 may store various data for operations of the overall vehicle driving assistance apparatus 100, such as a program for processing or controlling the processor 170.
  • the audio output unit (not shown) converts an electrical signal from the processor 170 into an audio signal and outputs the audio signal. To this end, a speaker or the like may be provided.
  • the audio output unit (not shown) may output sound corresponding to the operation of the input unit 110, that is, the button.
  • the audio input unit may receive a user voice.
  • a microphone may be provided.
  • the received voice may be converted into an electrical signal and transmitted to the processor 170.
  • the processor 170 controls the overall operation of each unit in the vehicle driving assistance apparatus 100.
  • the processor 170 performs computer vision-based signal processing. Accordingly, the processor 170 obtains a stereo image of the front of the vehicle from the stereo camera 195, performs a disparity operation on the front of the vehicle based on the stereo image, and based on the calculated disparity information. , Object detection may be performed on at least one of the stereo images, and after the object detection, the movement of the object may be continuously tracked.
  • the processor 170 may perform lane detection, vehicle detection, pedestrian detection, traffic sign detection, road surface detection, and the like. Can be.
  • the processor 170 may perform a distance calculation on the detected surrounding vehicle, a speed calculation of the detected surrounding vehicle, a speed difference calculation with the detected surrounding vehicle, and the like.
  • the processor 170 sequentially acquires images of the rear left and right sides of the vehicle from the first and second side cameras 197L and 197R, and based on the sequentially obtained images, the disparity The detection may be performed, and object detection may be performed on the image based on the disparity information, and after the object detection, the movement of the object may be continuously tracked.
  • the processor 170 may calculate surrounding vehicles located at the rear left and right of the vehicle, calculate a distance from the surrounding vehicle, a speed of the surrounding vehicle, or a relative speed with the surrounding vehicle.
  • the processor 170 may receive weather information, road traffic information, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information through the communication unit 120.
  • TPEG Transport Protocol Expert Group
  • the processor 170, the vehicle driving assistance apparatus 100 may grasp, in real time, the traffic situation information around the vehicle, which is determined based on the stereo image.
  • the processor 170 may receive map information or the like from the AVN device 400 through the interface unit 130.
  • the processor 170 may receive sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760 through the interface unit 130.
  • the sensor information includes vehicle direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle acceleration information, vehicle tilt information, vehicle forward / reverse information, battery information, fuel information, tire information, vehicle It may include at least one of lamp information, vehicle interior temperature information, vehicle interior humidity information.
  • the processor 170 detects the distance of the surrounding vehicle, the speed of the surrounding vehicle, or the speed difference with the surrounding vehicle based on the image, and determines the distance from the surrounding vehicle and the speed of the surrounding vehicle based on the image. Or, based on the difference in speed with the surrounding vehicle, it is possible to calculate the rear and rear risk of the vehicle, it is possible to generate the rear and rear hazard level information based on the calculated risk.
  • At least one of the display color, the size of the display level, and the brightness of the display level may vary according to the calculated risk.
  • the processor 170 may generate a side entrance prevention control signal for controlling at least one of the steering driver and the brake driver provided in the vehicle.
  • the processor 170 based on at least one of the distance between the surrounding vehicle located in the rear and rear of the vehicle, the speed of the surrounding vehicle or the speed difference with the surrounding vehicle, the processor 170 with the surrounding vehicle located in the rear and rear of the vehicle
  • the estimated collision time (TTC) can be calculated.
  • the power supply unit 190 may supply power required for the operation of each component under the control of the processor 170.
  • the power supply unit 190 may receive power from a battery inside the vehicle.
  • the stereo camera 195 may include a plurality of cameras. Hereinafter, as described in FIG. 2 and the like, two cameras are provided.
  • the stereo camera 195 may be detachable from the ceiling or the windshield of the vehicle 200, and may include a first camera 195a having a first lens 193a and a second camera having a second lens 193b. 195b.
  • the stereo camera 195 has a first light shield 192a and a second light shield for shielding light incident on the first lens 193a and the second lens 193b, respectively.
  • the part 192b may be provided.
  • the first and second side cameras 197L and 197R are attachable to both side mirrors 107L and 107R of the vehicle 200, respectively, to capture images of the left rear and right rear of the vehicle, respectively. It can work.
  • first and second side cameras 197L and 197R may be disposed under the case covering the left and right side mirrors 107L and 107R to protect against foreign matter.
  • the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIG. 3B may further include an input unit 110 and a display 180 as compared to the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIG. 3A.
  • an input unit 110 and a display 180 may further include an input unit 110 and a display 180 as compared to the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIG. 3A.
  • the input unit 110 and the display 180 will be described.
  • the input unit 110 may include a plurality of buttons or a touch screen attached to the vehicle driving assistance apparatus 100, particularly, the stereo camera 195. Through a plurality of buttons or a touch screen, the vehicle driving assistance apparatus 100 may be turned on and operated. In addition, various input operations may be performed.
  • the display 180 may display an image related to the operation of the vehicle driving assistance apparatus.
  • the display 180 may include a cluster or a head up display (HUD), a display in a side mirror, or the like in front of a vehicle.
  • HUD head up display
  • the display 180 when it is a HUD, it may include a projection module for projecting an image on the windshield of the vehicle 200.
  • FIGS. 4A-4B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of FIGS. 3A-3B
  • FIGS. 5A-5B are diagrams referred to in describing the operation of the processor of FIGS. 4A-4B.
  • FIG. 4A is an example of an internal block diagram of the processor 170.
  • the processor 170 in the vehicle driving assistance apparatus 100 includes an image preprocessor 410 and a disparity calculator 420. ), An object detector 434, an object tracking unit 440, and an application unit 450 may be provided.
  • the image preprocessor 410 receives a stereo image from the stereo camera 195 and performs preprocessing.
  • the image preprocessing unit 410 may include noise reduction, rectification, calibration, color enhancement, and color space conversion for a stereo image. CSC), interpolation, camera gain control, and the like. Accordingly, a stereo image that is clearer than a stereo image captured by the stereo camera 195 may be obtained.
  • the disparity calculator 420 receives a stereo image signal-processed by the image preprocessor 410, performs stereo matching on the received stereo images, and performs stereo matching. Obtain a disparity map. That is, disparity information about the stereo image of the front of the vehicle may be obtained.
  • the stereo matching may be performed in units of pixels of stereo images or in units of predetermined blocks.
  • the disparity map may refer to a map in which stereo parallax information of stereo images, that is, left and right images, is numerically represented.
  • the segmentation unit 432 may perform segmentation and clustering on at least one of the stereo images based on the disparity information from the disparity calculator 420.
  • the segmentation unit 432 may separate the background and the foreground from at least one of the stereo images based on the disparity information.
  • an area in which the disparity information is less than or equal to a predetermined value in the disparity map may be calculated in the background, and the corresponding part may be excluded. Thereby, the foreground can be relatively separated.
  • an area in which the disparity information is greater than or equal to a predetermined value in the disparity map may be calculated in the foreground and a corresponding portion may be extracted. Thereby, the foreground can be separated.
  • the signal processing speed, the signal processing amount, and the like can be shortened in the subsequent object detection.
  • the object detector 434 may detect the object based on the image segment from the segmentation unit 432.
  • the object detector 434 may detect an object with respect to at least one of the stereo images based on the disparity information information.
  • the object detector 434 may detect an object with respect to at least one of the stereo images. For example, an object can be detected from the foreground separated by image segments.
  • an object verification unit 436 classifies and verifies the separated object.
  • the object verification unit 436 may include an identification method using a neural network, a support vector machine (SVM) method, a method of identifying by AdaBoost using a haar-like feature, or a histograms of oriented gradients (HOG). Techniques can be used.
  • SVM support vector machine
  • AdaBoost a method of identifying by AdaBoost using a haar-like feature
  • HOG histograms of oriented gradients
  • the object checking unit 436 may check the objects by comparing the objects stored in the memory 140 with the detected objects.
  • the object checking unit 436 may check surrounding vehicles, lanes, road surfaces, signs, dangerous areas, tunnels, and the like, which are positioned around the vehicle.
  • the object tracking unit 440 performs tracking on the identified object. For example, in order to sequentially identify the object in the obtained stereo images, calculate the motion or motion vector of the identified object, track the movement of the object, etc. based on the calculated motion or motion vector. Can be. Accordingly, it is possible to track surrounding vehicles, lanes, road surfaces, signs, dangerous areas, tunnels, and the like, which are located around the vehicle.
  • the application unit 450 may calculate a risk of the vehicle 200 based on various objects located around the vehicle, for example, another vehicle, a lane, a road surface, a sign, and the like. In addition, it is possible to calculate the possibility of colliding with the vehicle ahead, whether the vehicle slips.
  • the application unit 450 may output, as vehicle driving assistance information, a message for informing the user of such information, based on the calculated risk, the possibility of colliding or the slip.
  • a control signal for attitude control or driving control of the vehicle 200 may be generated as vehicle control information.
  • 4B is another example of an internal block diagram of a processor.
  • the processor 170 of FIG. 4B has the same internal configuration unit as the processor 170 of FIG. 4A, but the signal processing order is different. Only the differences are described below.
  • the object detector 434 may receive a stereo image and detect an object with respect to at least one of the stereo images. Unlike FIG. 4A, based on the disparity information, for the segmented image, the object may be detected directly from the stereo image, instead of detecting the object.
  • the object verification unit 436 classifies the detected and separated objects based on the image segments from the segmentation unit 432 and the objects detected by the object detection unit 434. , Verify.
  • the object verification unit 436 may include an identification method using a neural network, a support vector machine (SVM) method, a method of identifying by AdaBoost using a haar-like feature, or a histograms of oriented gradients (HOG). Techniques can be used.
  • SVM support vector machine
  • AdaBoost a method of identifying by AdaBoost using a haar-like feature
  • HOG histograms of oriented gradients
  • a signal processing process similar to that of FIG. 4A or 4B may also be performed on the images acquired by the first and second side cameras 197L and 197R.
  • the image preprocessor 410 sequentially receives images acquired by the first and second side cameras 197L and 197R, performs preprocessing, and a disparity calculator.
  • 420 receives the ordered image signal-processed by the image preprocessor 410, performs matching on the received sequential images, and obtains a disparity map according to the matching.
  • the segmentation unit 432, the object detection unit 434, and the object confirmation unit 436 may check the surrounding vehicles and the like on the left and right rear sides of the vehicle.
  • the object tracking unit 440 may track the movement of the corresponding object, based on the identified motion or motion vector of the objects in the sequential images. Accordingly, it is possible to track the surrounding vehicles located in the rear left and right of the vehicle.
  • 5A and 5B are views referred to for describing a method of operating the processor 170 of FIG. 4A based on stereo images obtained in the first and second frame sections, respectively.
  • the stereo camera 195 acquires a stereo image.
  • the disparity calculator 420 in the processor 170 receives the stereo images FR1a and FR1b signal-processed by the image preprocessor 410 and performs stereo matching on the received stereo images FR1a and FR1b. To obtain a disparity map 520.
  • the disparity map 520 is a leveling disparity between the stereo images FR1a and FR1b. The greater the disparity level is, the closer the vehicle is to the distance, and the smaller the disparity level is, the lower the disparity map is. We can calculate that distance of is far.
  • the disparity map when displaying such a disparity map, the disparity map may be displayed such that the larger the disparity level, the higher the luminance, and the smaller the disparity level, the lower the luminance.
  • the first to fourth lanes 528a, 528b, 528c, 528d and the like have corresponding disparity levels, respectively, the construction area 522, the first front vehicle 524.
  • each of the second front vehicles 526 has a corresponding disparity level.
  • the segmentation unit 432, the object detection unit 434, and the object confirmation unit 436 may perform segment, object detection, and detection on at least one of the stereo images FR1a and FR1b based on the disparity map 520. Perform object verification.
  • the first to fourth lanes 538a, 538b, 538c, 538d, the construction area 532, the first front vehicle 534, and the second front vehicle 536 detect an object. And confirmation can be performed.
  • the stereo camera 195 acquires a stereo image.
  • the disparity calculator 420 in the processor 170 receives the stereo images FR2a and FR2b signal-processed by the image preprocessor 410 and performs stereo matching on the received stereo images FR2a and FR2b. To obtain a disparity map 540.
  • the first to fourth lanes 548a, 548b, 548c, 548d and the like have corresponding disparity levels, respectively, the construction area 542, the first front vehicle 544.
  • each of the second front vehicles 546 has a corresponding disparity level.
  • the segmentation unit 432, the object detection unit 434, and the object confirmation unit 436 may perform segment, object detection, and detection on at least one of the stereo images FR2a and FR2b based on the disparity map 520. Perform object verification.
  • the first to fourth lanes 558a, 558b, 558c and 558d, the construction area 552, the first front vehicle 554, and the second front vehicle 556 detect the object. And confirmation can be performed.
  • the object tracking unit 440 may perform tracking on the identified object by comparing FIGS. 5A and 5B.
  • the object tracking unit 440 may track the movement of the corresponding object based on the motion or the motion vector of each object identified in FIGS. 5A and 5B. Accordingly, tracking of a lane, a construction area, a first front vehicle, a second front vehicle, and the like located around the vehicle can be performed.
  • 6A to 6B are views referred to for describing the operation of the vehicle driving assistance apparatus of FIG. 3.
  • FIG. 6A is a diagram illustrating a situation in front of a vehicle captured by the stereo camera 195 provided in a vehicle.
  • the vehicle front situation is displayed in a bird eye view.
  • the first lane 642a, the second lane 644a, the third lane 646a, the fourth lane 648a is located, the first lane 642a and the second A construction area 610a is located between the lanes 644a, a first front vehicle 620a is located between the second lane 644a and the third lane 646a, and the third lane 646a and the fourth lane. It can be seen that the second front vehicle 630a is disposed between the lanes 648a.
  • FIG. 6B illustrates displaying the vehicle front situation detected by the vehicle driving assistance apparatus together with various types of information.
  • the image as shown in FIG. 6B may be displayed on the display 180 or the AVN device 400 provided in the vehicle driving assistance apparatus.
  • FIG. 6B illustrates that information display is performed based on an image captured by the stereo camera 195, unlike FIG. 6A.
  • a construction area 610b is located between the lanes 644b
  • a first front vehicle 620b is located between the second lane 644b and the third lane 646b
  • the third lane 646b and the fourth lane It can be seen that the second front vehicle 630b is disposed between the lanes 648b.
  • the vehicle driving assistance apparatus 100 performs signal processing based on the stereo image captured by the stereo camera 195 to provide the construction area 610b, the first front vehicle 620b, and the second front vehicle 630b. You can check the object.
  • the first lane 642b, the second lane 644b, the third lane 646b, and the fourth lane 648b may be identified.
  • the vehicle driving assistance apparatus 100 is based on the stereo image captured by the stereo camera 195, the distance to the construction area 610b, the first front vehicle 620b, the second front vehicle 630b. Information can be calculated.
  • the vehicle driving assistance apparatus 100 may receive sensor information about the vehicle from the ECU 770 or the sensor unit 760.
  • the vehicle speed information 672, the gear information 671, and the yaw rate information 673 are displayed on the vehicle front image upper portion 670, and the angle of the vehicle is displayed on the vehicle front image lower portion 680. While the information 682 is illustrated, various examples are possible. In addition, the width information 683 of the vehicle and the curvature information 681 of the road may be displayed together with the angle information 682 of the vehicle.
  • the vehicle driving assistance apparatus 100 may receive speed limit information, etc. for the road on which the vehicle is traveling, through the communication unit 120 or the interface unit 130.
  • speed limit information 640b is displayed.
  • the vehicle driving assistance apparatus 100 may display various pieces of information illustrated in FIG. 6B through the display 180. Alternatively, the vehicle driving assistance device 100 may store various pieces of information without additional display. In addition, the information may be used for various applications.
  • FIG. 6C is a diagram illustrating a situation in which the left and right rear vehicles are photographed by the left and right side cameras 197L and 197R provided in the vehicle.
  • the vehicle left and right rear view is displayed in a bird eye view.
  • the first lane 642a, the second lane 644a, the third lane 646a, the fourth lane 648a are located, the second lane 644a and the third between the lanes 646a, the vehicle 200 of the user himself is located, followed by the first rear vehicle 660a, between the third lane 646a and the fourth lane 648a, followed by
  • the second rear vehicle 670a is positioned between the first lane 642a and the second lane 644a.
  • FIG. 6D illustrates a vehicle right rear image 670 captured by the vehicle driving assistance apparatus 100.
  • the image photographed by the right side camera 197R is shown as being inverted left and right.
  • the image captured by the right side camera 197R will be described based on the inverted left and right as shown in the figure.
  • the vehicle right rear image 670 may include a second lane 644b, a third lane 646b, and a fourth lane 648b among four lanes, and in particular, the third lane 646b and the fourth lane. Between the lanes 648b, a first rear vehicle 660b may be included.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may determine an object for the first rear vehicle 660b by signal processing based on the right rear image 670 of the vehicle.
  • the second lane 644b, the third lane 646b, and the fourth lane 648b may be identified.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 based on the image photographed by the right side camera 197R, distance information about the first rear vehicle 660b and the speed of the first rear vehicle 660b. Information, relative speed information between the first rear vehicle 660b and the vehicle 200 may be detected.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may perform various applications, such as determining a risk on the right rear side, using such information.
  • FIG. 7 is an example of an internal block diagram of the electronic control apparatus in the vehicle of FIG. 1.
  • the vehicle 200 may include an electronic control apparatus 700 for controlling the vehicle.
  • the electronic control apparatus 700 can exchange data with the vehicle driving assistance apparatus 100 and the AVN apparatus 400 described above.
  • the electronic control apparatus 700 includes an input unit 710, a communication unit 720, a memory 740, a lamp driver 751, a steering driver 752, a brake driver 753, a power source driver 754, and a sunroof driver. 755, suspension driver 756, air conditioning driver 757, window driver 758, airbag driver 759, sensor unit 760, ECU 770, display unit 780, audio output unit 785.
  • the power supply unit 790 may be provided.
  • the input unit 710 may include a plurality of buttons or a touch screen disposed in the vehicle 200. Through a plurality of buttons or touch screens, it is possible to perform various input operations.
  • the communication unit 720 may exchange data with the mobile terminal 600 or the server 500 in a wireless manner.
  • the communication unit 720 may exchange data wirelessly with the mobile terminal of the vehicle driver.
  • various data communication methods such as Bluetooth, WiFi Direct, WiFi, and APiX are possible.
  • the communication unit 720 may receive weather information, road traffic information, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information from the mobile terminal 600 or the server 500.
  • TPEG Transport Protocol Expert Group
  • the mobile terminal 600 and the electronic control apparatus 700 of the user can perform pairing with each other automatically or by executing the user's application.
  • the memory 740 may store various data for operating the entire electronic control apparatus 700, such as a program for processing or controlling the ECU 770.
  • the lamp driver 751 may control turn on / off of lamps disposed inside and outside the vehicle. In addition, it is possible to control the intensity, direction, etc. of the light of the lamp. For example, control of a direction indicator lamp, a brake lamp, and the like can be performed.
  • the steering driver 752 may perform electronic control of a steering apparatus in the vehicle 200. As a result, the traveling direction of the vehicle can be changed.
  • the brake driver 753 may perform electronic control of a brake apparatus in the vehicle 200.
  • the speed of the vehicle 200 may be reduced by controlling the operation of the brake disposed on the vehicle.
  • the traveling direction of the vehicle 200 may be adjusted to the left or the right.
  • the power source driver 754 may perform electronic control of the power source in the vehicle 200.
  • the power source driver 754 may perform electronic control of the engine. Thereby, the output torque of an engine, etc. can be controlled.
  • the power source driver 754 may perform control on the motor. Thereby, the rotation speed, torque, etc. of a motor can be controlled.
  • the sunroof driver 755 may perform electronic control of a sunroof apparatus in the vehicle 200. For example, the opening or closing of the sunroof can be controlled.
  • the suspension driver 756 may perform electronic control of a suspension apparatus in the vehicle 200. For example, when the road surface is curved, the suspension device may be controlled to control the vibration of the vehicle 200 to be reduced.
  • the air conditioning driver 757 may perform electronic control of an air cinditioner in the vehicle 200. For example, when the temperature inside the vehicle is high, the air conditioner may operate to control the cool air to be supplied into the vehicle.
  • the window driver 758 may perform electronic control of a suspension apparatus in the vehicle 200. For example, the opening or closing of the left and right windows of the side of the vehicle can be controlled.
  • the airbag driver 759 may perform electronic control of an airbag apparatus in the vehicle 200.
  • the airbag can be controlled to burst.
  • the sensor unit 760 senses a signal related to traveling of the vehicle 100.
  • the sensor unit 760 may include a heading sensor, a yaw sensor, a gyro sensor, a position module, a vehicle forward / reverse sensor, and a wheel sensor.
  • the sensor unit 760 includes vehicle direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle acceleration information, vehicle tilt information, vehicle forward / reverse information, battery information, fuel information,
  • a sensing signal may be acquired for tire information, vehicle lamp information, vehicle interior temperature information, vehicle interior humidity information, and the like.
  • the sensor unit 760 may include an accelerator pedal sensor, a pressure sensor, an engine speed sensor, an air flow sensor (AFS), an intake temperature sensor (ATS), a water temperature sensor (WTS), and a throttle. Position sensor (TPS), TDC sensor, crank angle sensor (CAS), etc. may be further provided.
  • the ECU 770 may control the overall operation of each unit in the electronic control apparatus 700.
  • a specific operation may be performed, or a signal sensed by the sensor unit 760 may be received and transmitted to the vehicle driving assistance apparatus 100, and the map information may be transmitted from the AVN device 400. It can receive, and can control the operation of the driving unit (751, 752, 753, 754, 756).
  • the ECU 770 may receive weather information, road traffic condition information, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information from the communication unit 720.
  • TPEG Transport Protocol Expert Group
  • the display unit 780 may display an image related to the operation of the vehicle driving assistance apparatus.
  • the display unit 780 may include a cluster or a head up display (HUD) on the front surface of the vehicle.
  • the display unit 780 when the display unit 780 is a HUD, it may include a projection module for projecting an image on the windshield of the vehicle 200.
  • the display unit 780 may include a touch screen that can be input.
  • the audio output unit 785 converts the electrical signal from the ECU 770 into an audio signal and outputs the audio signal. To this end, a speaker or the like may be provided. The audio output unit 785 may output a sound corresponding to the operation of the input unit 710, that is, the button.
  • the power supply unit 790 may supply power required for the operation of each component under the control of the ECU 770.
  • the power supply unit 790 may receive power from a battery (not shown) in the vehicle.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method of operating a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention
  • FIGS. 9 to 16B are views for explaining the operation method of FIG. 8.
  • the vehicle driving assistance apparatus 200 is based on an image photographed by the first and second side cameras 197L and 197R of the plurality of cameras 195, 197L and 197R.
  • the rear and rear risk of the can be calculated, and based on the risk, can be controlled to display the rear and rear risk level information on the display.
  • the vehicle driving assistance apparatus 200 may control to display an estimated time of collision (TCT) with a neighboring vehicle located in the rear and rear of the vehicle.
  • TCT estimated time of collision
  • the first and second side cameras 197L and 197R of the plurality of cameras 195, 197L and 197R will be described.
  • the right side camera 197R will be described mainly.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 receives an image from the right side camera 197R (S810).
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 receives the first image and the second image sequentially or frame by frame through the right side camera 197R.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 receives at least one of sensor information and map information of the vehicle through the interface unit 130 (S820).
  • the sensor information of the vehicle may be received from the ECU 770 or the sensor unit 760 of the vehicle 200.
  • the map information may be received from the AVN device 400 in the vehicle 200.
  • the vehicle driving direction information, the vehicle position information, the vehicle angle information, the vehicle speed information, the vehicle tilt information, the side entry information, the backward information, and the like, related to the vehicle driving may be referred to as the vehicle driving information among the sensor information.
  • the driving information of the vehicle may include vehicle speed information, vehicle traveling direction information, side entry information, and the like.
  • the side entry information may include a side entry signal by a user's manipulation of a specific input unit (eg, a side entry button).
  • a specific input unit eg, a side entry button
  • the side entry information may be automatically generated by the ECU 770 based on the steering information by steering wheel rotation.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 determines whether the side entry information is received from the vehicle driving information (S830), and when the side entry information is received, the image, the vehicle driving information, and the map. Based on at least one of the information, the risk of calculating the rear and rear of the vehicle (S840). In addition, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 generates side rear danger level information based on the calculated risk level (S850).
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may determine whether side entry information is included in sensor information of the vehicle received through the interface unit 130. When an operation signal for entering the right side is received by the user's operation, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may determine that the side entry information is received.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 calculates a side rear danger level of the vehicle based on at least one of an image, sensor information of the vehicle, and map information.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 first performs image-based object detection.
  • the first image and the second image are sequentially obtained from the right side camera 197R, and the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 uses the difference between the first image and the second image, and thus, for the right rear side, is obtained. Disparity information can be obtained.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may perform segment, object detection, and object verification on at least one of the first image and the second image by using the obtained disparity information. have. In addition, tracking of the identified object, for example, a right rear vehicle, may be performed.
  • confirmation, distance information acquisition, and speed information acquisition may be performed on the neighboring vehicles located on the right rear side of the vehicle.
  • speed information acquisition or relative speed information acquisition
  • lane detection and road surface detection can be performed.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may acquire image-based vehicle surrounding information, that is, distance information with a vehicle located at a right rear side, and speed information of a vehicle located at a right rear side, acquired on an image basis. Or, based on the relative speed information, when entering the right side, the risk for the right rear can be calculated.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may interface with the distance information with the vehicle located at the right rear, the speed information of the vehicle located at the right rear, or the relative speed information acquired based on the image.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may interface with the distance information with the vehicle located at the right rear, the speed information of the vehicle located at the right rear, or the relative speed information acquired based on the image.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may calculate speed information or relative speed information of the vehicle located at the right rear side based on the vehicle position information (GPS information) among the sensor information.
  • the risk calculation may be performed based on the speed information or the relative speed information of the vehicle located at the right rear side.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may calculate the speed information or the relative speed information of the vehicle located at the right rear side based on the vehicle position information (GPS information) among the sensor information. , Based on the map information, the curvature information of the currently running road can be calculated, and the risk calculation can be performed based on the curvature information of the road, the speed information of the vehicle located at the right rear side, or the relative speed information.
  • GPS information vehicle position information
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance device 100 calculates the degree of risk of the first level, and the second In time, when a vehicle having a second distance closer to the first distance or having a second speed faster than the first speed is in the right rear side, the vehicle may calculate the degree of risk of the second level higher than the risk of the first level. have.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may generate side rear danger level information according to the calculated risk level.
  • the generated rear and rear danger level information may be controlled to be output to the display 180 or to an audio output unit (not shown).
  • At least one of the display color, the size of the display level, and the brightness of the display level may vary according to the calculated risk for the user's intuitive recognition.
  • FIG. 9 illustrates an example of an internal block diagram of a processor for displaying risk level information.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may include a lane detector 910, a distance detector 920, a speed detector 930, and a risk calculator 940.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 receives map information from the AVN device 400 through the interface unit 130, receives a stereo image Sim from the stereo camera 195, and controls the ECU.
  • the vehicle driving information Scar may be received from the 770 or the sensor unit 760.
  • the vehicle driving information may include vehicle driving direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle tilt information, side entry information, backward information, and the like.
  • vehicle driving information may be part of the sensor information.
  • the lane detection unit 910 performs lane detection based on the first to third images Sim1, Sim2, and Sim3 from the front stereo camera 195 and the first and second side cameras 197L and 197R, respectively. can do.
  • the stereo image Sim1 may be received from the dual front stereo camera 195, and the lane detector 910 may detect the lane based on the disparity of the stereo image Sim1.
  • the mono images Sim2 and Sim3 may be received from the first and second side cameras 197L and 197R, and the lane detection unit 910 may be configured according to the difference between the mono images Sim2 and Sim3 that are sequentially obtained. Based on this, the lane can be detected.
  • the distance detector 920 and the speed detector 930 may be configured from the front stereo camera 195 and the first and second side cameras 197L and 197R, respectively. Based on Sim3), the distance of the front vehicle, the speed, the distance of the right rear vehicle, the speed, the distance of the left rear vehicle, and the speed can be detected.
  • the lane detecting unit 910 is based on the first to third images Sim1, Sim2, and Sim3 from the front stereo camera 195 and the first and second side cameras 197L and 197R, respectively.
  • the lane behind the vehicle right side, the lane behind the vehicle left side can be detected.
  • the risk calculator 940 may calculate the risk based on the detected lane information, the speed information of the surrounding vehicle, the distance information, the vehicle driving information Scar, and the map information Smp.
  • the risk calculator 940 may be configured such that the closer the distance to the surrounding vehicle is, the higher the speed of the surrounding vehicle is, the higher the current speed of the vehicle 200 is, the greater the steering angle of the driving vehicle is, the map information.
  • the risk calculator 940 may classify and output the front risk information Sfd and the side risk information Ssd according to the calculated risk.
  • the side risk information is displayed on the display 180 by using the side risk information Ssd. And, such side risk information, the size, color, etc. of the level is changed according to the risk. Accordingly, the user can intuitively recognize the risk level.
  • the processor 170 may generate a vehicle control signal Scoc for controlling at least one of a steering driver and a brake driver provided in the vehicle.
  • FIG. 10A illustrates another example of an internal block diagram of the processor of FIG. 9.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 is an image-based vehicle based on each image received from the front stereo camera 195, the first and second side cameras 197L and 197R. Peripheral information can be detected.
  • the image-based vehicle surrounding information may include distance information, surrounding vehicle distance information, speed information, lane information, road surface information, display panel information, and the like.
  • the disparity information may be calculated based on the stereo image received from the front stereo camera 195, and the segment, the object detection, and the object confirmation may be performed based on the calculated disparity information.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 includes a vehicle detection 1010, a distance detection 1011, a lane detection 1012, a road surface detection 1014, and a visual driving for the front of the vehicle.
  • Visual odometry 1016 may be performed.
  • the disparity information is calculated based on the sequential mono images received from the first and second side cameras 197L and 197R, and the segment, the object detection, and the object confirmation are performed based on the calculated disparity information. Can be.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 includes a vehicle detection 1010, a distance detection 1011, a lane detection 1012, a road surface detection 1014, Visual odometry 1016 may be performed.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may receive sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs vehicle dead reckoning 1030 based on vehicle driving information from the ECU 770 or the sensor unit 760.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs the vehicle ego motion tracking 1040 based on the vehicle dead reckoning. At this time, in addition to vehicle dead reckoning, it is also possible to perform vehicle egomotion tracking 1040 based on visual odometry.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may perform a curvature calculation 1050 of the driving road based on the vehicle egomotion tracking 1040.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs the tracking direction 1060 of the vehicle based on the curvature calculation 1050, the lane detection 1010, and the road surface detection 1014. do.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may collide with the vehicle based on the progress tracking of the vehicle 1060, the vehicle detection 1010, the distance detection 1011, and the road surface detection 1014. Risk calculation, such as collision risk, may be performed 1065.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may generate hazard level information, in particular, side hazard level information Ssd, based on the calculated risk information.
  • the generated side danger level information Ssd may be output to the outside, in particular, to the display 180. Accordingly, the display 180 can display the side danger level information so that the user can recognize it.
  • the processor 170 determines (1080) whether or not the calculated risk exceeds the allowable value, and, if applicable, to control at least one of the steering drive unit and the brake drive unit provided in the vehicle, side entry prevention control
  • the signal Sse may be generated 1090. On the other hand, if it does not exceed, it may be controlled to perform the normal driving (1085).
  • the generated side entry prevention control signal Sse is output to the outside, in particular, to the ECU 770 of the vehicle, and the ECU 770 includes a steering driver 752, a brake driver 753, and a power source driver ( 754, the suspension driver 756 may be controlled.
  • the steering driver 752 in the vehicle 200 controls the steering apparatus to perform left steering.
  • Control or the brake drive unit 753 may operate the right brake. Accordingly, the vehicle and the vehicle driver can be protected.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 is based on the risk calculation 1065 and the vehicle egomotion tracking 1040.
  • Vehicle path prediction may be performed.
  • the processor 170 may calculate whether the vehicle is slipped based on the predicted vehicle path.
  • the slip prevention control signal may be generated to control at least one of the steering driver 752, the brake driver 753, the power source driver 754, and the suspension driver 756.
  • FIG. 10B illustrates another example of an internal block diagram of the processor of FIG. 9.
  • map information from the AVN device 400 is received, and map matching 1020 is further performed. Only the differences are described below.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs map matching based on the vehicle driving information among the sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760 and the map information from the AVN device 400. Perform 1020.
  • the position of the current vehicle on the map may be varied based on vehicle driving information such as vehicle speed information.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may further, in addition to the vehicle egomotion tracking 1040, calculate the curvature of the driving road based on the map matching information at the time of calculating the curvature of the driving road 1050. Calculation 1050 may be performed.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 maps the current vehicle onto a map on the basis of GPS information, which is vehicle position information, and map information from the AVN device 400. You can.
  • 11A to 11C are views referred to for explaining a risk determination for the right rear side.
  • FIG. 11A shows a curved road, in which a vehicle 200 is driving between a first lane 1242a and a second lane 1244a and to the right rear, in particular, between a second lane 1244a and a third lane 1246a. It illustrates that there is a rear vehicle 1220a.
  • the vehicle driving assistance apparatus 100 of the vehicle 200 includes a front stereo camera 195 and first and second side cameras 197L and 197R, and accordingly, the front area CA1 and the left rear area ( CA2) and the right rear region CA3 can be photographed respectively.
  • FIG. 11B illustrates an image 1200b captured by the right side camera 197R at a first time
  • FIG. 11C illustrates an image 1200c captured by a right side camera 197R at a second time after the first time. To illustrate.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 detects the first to fourth lanes 1242b, 1244b, 1246b, and 1248b based on the captured images 1200b and 1200c, respectively, and the rear vehicle 1220b. Detection can be performed. In addition, distance detection and speed detection may be performed on the rear vehicle 1220b.
  • FIG. 11B shows the detected vehicle 1220b with a thicker edge in the meaning of highlighting, and displays distance information 1223b and speed information 1244b, respectively
  • FIG. 11C shows the detected vehicle 1220b.
  • the frame is thickly displayed in the meaning of highlighting, and the distance information 1223c and the speed information 1244c are respectively shown.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may set the risk for the right rear side higher than the first time at the second time.
  • 12A through 16B illustrate various examples of outputting risk level information corresponding to the risk of FIG. 11B and the risk of FIG. 11C.
  • FIG. 12A corresponds to the risk of FIG. 11B, and illustrates that the first level of danger level information 1310 is displayed on the display 180a attached to the inner surface of the right side mirror 107R.
  • FIG. 12B corresponds to the risk of FIG. 11C, and illustrates that the second level of danger level information 1315 is displayed on the display 180a attached to the inner surface of the right side mirror 107R.
  • the user can easily check the right rear danger level information through the right side mirror 107R when attempting to enter the right side.
  • the risk level information corresponding to the variable risk it is possible to intuitively recognize the actual degree of risk.
  • FIGS. 12A to 12B illustrate dangerous level information by varying the display level size, but alternatively, the display color may vary, the brightness of the display level may vary, and the like.
  • FIG. 13A illustrates that the risk level information 1320 of the first level is displayed on the cluster 300 inside the vehicle
  • FIG. 13B corresponds to the risk of FIG. 11C
  • the risk level information 1325 of the second level is displayed on the cluster 300 inside the vehicle.
  • the user when the user attempts to enter the right side, the user can easily check the right rear danger level information through the cluster 300.
  • TTC estimated time to collision
  • FIG. 14A corresponds to the risk level of FIG. 11B, in which an image is projected onto the output area 1109 of the vehicle windshield by the HUD, and the risk level information 1330 of the first level is displayed on the output area 1330.
  • 14B illustrates that the risk level information 1335 of the second level is displayed in the output area 1109 of the vehicle windshield, corresponding to the risk level of FIG. 11C.
  • the user can simply check the right rear danger level information through the output area 1109 of the windshield while watching the front.
  • the output area 1109 of the vehicle windshield it is also possible to display the estimated time of collision (TTC) with the surrounding vehicle located in the rear and rear of the vehicle calculated by the vehicle driving assistance device 200. Do. Accordingly, the user can simply check the estimated collision time.
  • TTC estimated time of collision
  • 15A to 15B illustrate information displayed on the output area 1109 of the windshield of the vehicle by the HUD method in a state where the internal camera 1500 for detecting the user's gaze is provided inside the vehicle. In accordance with the eye movement, the movement is illustrated.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 determines a gaze direction of the user based on an image including the user acquired by the in-vehicle camera 1500, and according to the gaze direction, the rear and rear danger level information.
  • the display position of can be varied.
  • FIG. 15A corresponds to FIG. 14A, but considering that the user's gaze is on the right, the risk level information 1131 of the first level is displayed on the right side more than in FIG. 14A.
  • FIG. 15B corresponds to FIG. 14B, but considering that the user's gaze is on the right side, the second level of danger level information 1136 is displayed on the right side than in FIG. 14A.
  • FIGS. 16A to 16B illustrate outputting dangerous level information through the audio output unit.
  • FIG. 16A corresponds to the risk of FIG. 11B, and illustrates that the risk level information of the first level is output to the sound 1340 through the audio output unit.
  • FIG. 16B corresponds to the risk of FIG. 11C, and illustrates that the second level of danger level information is output to the sound 1340 through the audio output unit.
  • the user can easily grasp the danger level information only by listening to the sound.
  • FIGS. 8 to 16B signal processing based on a mono image is described based on the fact that the first and second side cameras 197L and 197R of the vehicle are mono cameras. It is also possible that the first and second side cameras 197L and 197R are stereo cameras. Accordingly, the processor 170 may process the signal based on the stereo image.
  • Such contents can be modified and applied to calculating the rear danger level and displaying the rear danger level information when the vehicle is backed up as shown in FIG. 17.
  • 17 is a flowchart illustrating a method of operating a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
  • steps 1610 to 1620 to S1620 correspond to steps 810 to 820 of FIG. 8, and thus description thereof is omitted.
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 determines whether a backward signal is received from vehicle driving information (S1630), and if applicable, a stereo image and driving of the vehicle. Based on at least one of the information and the map information, the rear risk of the vehicle is calculated (S1640). The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 displays the rear danger level information on the display 180 based on the calculated risk level (S1650).
  • the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 combines the left rear stereo image and the right rear stereo image received from the first and second side cameras 197L and 197R to determine a rear risk of the vehicle.
  • the degree of risk can be calculated based on the combination and at least one of the driving information and the map information of the vehicle.
  • the user can easily recognize the rear danger level information that varies according to the calculated risk.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an exterior of a vehicle including a mono camera according to another embodiment of the present invention.
  • the vehicle 200 according to another embodiment of the present invention, the wheels (150FR, 135FL, 135RL, ...) rotating by the power source, the handle 150 for adjusting the traveling direction of the vehicle 200 And a mono camera 193 and a radar 194 for photographing the vehicle 200 in front of the vehicle 200, and first and second side radars 199L and 199R for detecting a distance to the lateral rear of the vehicle.
  • the mono image through the mono camera 193 and the distance information through the radar 194 and the first and second side radars 199L and 199R may be signal processed in the vehicle driving assistance apparatus 2100 of FIG. 19A. have.
  • 19A illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
  • an internal block of the vehicle driving assistance device 2100 of FIG. 19A is similar to an internal block of the vehicle driving assistance device 100 of FIG. 3, but based on a stereo image from a stereo camera 195.
  • the difference is that the signal processing is performed based on the mono image from the mono camera 193 and the distance information through the radars 194, 199L and 199R. In the following, only the differences are described.
  • the mono camera 193 may be detachable from the ceiling or the windshield of the vehicle 200 and may include a single camera having a lens.
  • the radar 194 may be detachable from the ceiling or the windshield of the vehicle 200, transmit radio waves of a predetermined frequency in front of the vehicle, and receive radio waves reflected from an object in front of the vehicle.
  • the processor 2170 may calculate distance information based on the difference between the transmission wave and the reception wave in the radar 194. In addition, by matching the mono image and the distance information through the mono camera 193, it is possible to perform segment, object detection, confirmation and the like.
  • the processor 2170 may use distance information received from the radars 199L and 199R to calculate a risk on the vehicle rear and rear. That is, based on distance information received from the radars 199L and 199R, distance detection and speed detection may be performed on the lateral rear object.
  • FIG. 19B illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
  • the inner block of the vehicle driving assistance device 2150 of FIG. 19B is similar to the inner block of the vehicle driving assistance device 2100 of FIG. 19A, but the first and second blocks for detecting distance to the rear and rear sides of the vehicle are shown. The difference is provided with the first and second side riders (Lidar) 2102L, 2102R, which perform scanning on an external object rather than the second side radars (199L, 199R).
  • Lidar first and second side riders
  • the first and second side riders Lidar 2102L and 2102R may acquire scanned images for left and right rear and rear situations by laser scanning, and the processor 2270 may include: Based on the scanned images received from the first and second side riders Lidar 2102L and 2102R, signal processing may be performed, that is, side rear hazard level information may be generated.
  • FIGS. 21A-21B are diagrams referred to for describing the operation of the processor of FIG. 20A.
  • FIGS. 20A to 20B are similar to those of the processors of FIGS. 4A to 4B except that they do not include a disparity calculator.
  • the distance information Sd is input to the segmentation unit 432 and may be used when segmenting an image.
  • 21A to 21B are views referred to for describing a method of operating the processor 170 of FIG. 20A, based on a mono image acquired in each of the first and second frame periods.
  • FIGS. 21A to 21B the method is similar to FIGS. 5A to 5B except that since a mono image and radar based distance information are used, a disparity map does not need to be generated.
  • the mono camera 193 acquires a mono image FR1, and the radar obtains distance information Sd1.
  • the segmentation unit 432, the object detection unit 434, and the object confirmation unit 436 in the processor 2170 may be configured to include the first segment in the mono image FR1 based on the radar based distance information Sd1.
  • the lanes to the fourth lanes 538a, 538b, 538c, 538d, the construction area 532, the first front vehicle 534, and the second front vehicle 536 can be detected and confirmed.
  • the mono camera 193 obtains a mono image FR2 and the radar obtains distance information Sd2.
  • the segmentation unit 432, the object detection unit 434, and the object confirmation unit 436 in the processor 2170 may be configured to include the first segment in the mono image FR2 based on the radar based distance information Sd2.
  • the lanes to the fourth lanes 558a, 558b, 558c, and 558d, the construction area 552, the first front vehicle 554, and the second front vehicle 556 can be detected and confirmed.
  • the object tracking unit 440 may perform tracking on the identified object by comparing FIG. 21A with FIG. 21B.
  • the object tracking unit 440 may track the movement of the corresponding object based on the motion or the motion vector of each object identified in FIGS. 21A and 21B. Accordingly, tracking of a lane, a construction area, a first front vehicle, a second front vehicle, and the like located around the vehicle can be performed.
  • the vehicle driving assistance device 2100 including the mono camera 193 and the radar 194, 199L, 199R described with reference to FIGS. 18 to 21, the side when entering the side, as described with reference to FIGS.
  • the rearward risk may be determined, and the rearward rearward danger level information may be generated according to the determined risk.
  • the generated rear and rear danger level information may be displayed on the display 180.
  • the vehicle driving assistance device 2150 including the mono camera 193, the radar 194, and the first and second side riders 2102L and 2102R described in FIG. 19B is described with reference to FIGS. 8 to 17.
  • the side rear risk may be determined, and the side rear risk level information may be generated according to the determined risk.
  • the generated rear and rear danger level information may be displayed on the display 180.
  • the vehicle driving assistance apparatus and the vehicle having the same according to an embodiment of the present invention are not limited to the configuration and method of the embodiments described above, but the embodiments may be modified in various ways so that various modifications can be made. All or part of the examples may be optionally combined.
  • the vehicle driving assistance apparatus or the method of operating the vehicle of the present invention can be implemented as code that the processor can read on a recording medium that can be read by the processor provided in the vehicle driving assistance apparatus or the vehicle.
  • the processor-readable recording medium includes all kinds of recording devices that store data that can be read by the processor. Examples of the processor-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, and the like, and may also be implemented in the form of a carrier wave such as transmission over the Internet. .
  • the processor-readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the processor-readable code is stored and executed in a distributed fashion.
  • the present invention is applicable to a vehicle driving assistance apparatus and a vehicle having the same, and in particular, to a vehicle driving assistance apparatus capable of displaying side and rear danger level information corresponding to a driving situation and a vehicle having the same.

Abstract

The present invention relates to a vehicle driving assistance device and a vehicle having the same. The vehicle driving assistance device, according to one embodiment of the present invention, comprises: a camera capable of photographing side and rear parts of a vehicle; and a processor which calculates a degree of risk of the side and rear parts of the vehicle on the basis of a stereo image received from a stereo camera and side entrance information, and which generates side and rear part risk level information on the basis of the degree of risk. Thus, side and rear part risk level information corresponding to a driving situation can be displayed.

Description

차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량Vehicle driving assistance device and vehicle having same
본 발명은 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 관한 것이며, 더욱 상세하게는 주행 상황에 대응하는 측후방 위험 레벨 정보를 표시할 수 있는 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 관한 것이다.The present invention relates to a vehicle driving assistance apparatus and a vehicle having the same, and more particularly, to a vehicle driving assistance apparatus capable of displaying side and rear danger level information corresponding to a driving situation, and a vehicle having the same.
차량은 탑승하는 사용자가 원하는 방향으로 이동시키는 장치이다. 대표적으로 자동차를 예를 들 수 있다.The vehicle is a device for moving in the direction desired by the user on board. An example is a car.
한편, 차량을 이용하는 사용자의 편의를 위해, 각 종 센서와 전자 장치 등이 구비되고 있는 추세이다. 특히, 사용자의 운전 편의를 위한 다양한 장치 등이 개발되고 있다. On the other hand, for the convenience of the user using the vehicle, various types of sensors, electronic devices, etc. are provided. In particular, various devices for driving convenience of the user have been developed.
본 발명의 목적은, 주행 상황에 대응하는 측후방 위험 레벨 정보를 표시할 수 있는 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량을 제공함에 있다.An object of the present invention is to provide a vehicle driving assistance apparatus capable of displaying the side rear hazard level information corresponding to a driving situation and a vehicle having the same.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 차량의 측후방 촬영이 가능한 카메라와, 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성하는 프로세서를 포함한다.Vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention for achieving the above object, the rear-side rearview risk of the vehicle based on the camera capable of photographing the rear and rear, the stereo image received from the stereo camera, and the side entry information And a processor for generating lateral rear hazard level information based on the risk.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 차량의 측후방에 대한 거리 검출을 위한 레이더와, 레이더로부터 검출되는 거리 정보, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성하는 프로세서를 포함한다.On the other hand, the vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention for achieving the above object, based on the radar for detecting the distance to the rear and rear of the vehicle, the distance information detected from the radar, and the side entry information, the vehicle And a processor for computing the lateral rear hazards of and generating lateral rear hazard level information based on the hazards.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 차량의 측후방에 대한 스캐닝을 수행하는 라이더와, 라이더로부터 수신되는 스캔 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 후방 위험 레벨 정보를 생성하는 프로세서를 포함한다.On the other hand, the vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention for achieving the above object, based on the rider to perform scanning on the rear and rear of the vehicle, the scan image received from the rider, and the side entry information, the vehicle And a processor for computing the lateral rear hazards of and generating rear hazard level information based on the hazards.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량은, 디스플레이와, 차량 상태를 센싱하는 센서부와, 조향 장치를 구동하는 조향 구동부와, 브레이크 장치를 구동하는 브레이크 구동부, 엔진을 구동하는 엔진 구동부와, 서스펜션 장치를 구동하는 서스펜션 구동부와, 조향 구동부, 브레이크 구동부, 동력원 구동부, 서스펜션 구동부를 제어하는 제어부와, 차량의 측후방 촬영이 가능한 카메라, 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초하여, 생성되는 측후방 위험 레벨 정보를 디스플레이에 표시하도록 제어하는 프로세서를 구비하는 차량 운전 보조 장치를 포함한다.On the other hand, a vehicle according to an embodiment of the present invention for achieving the above object, a display, a sensor unit for sensing a vehicle state, a steering drive unit for driving a steering device, a brake drive unit for driving a brake device, driving the engine A control unit for controlling an engine driving unit, a suspension driving unit for driving a suspension device, a steering driving unit, a brake driving unit, a power source driving unit, a suspension driving unit, a camera capable of photographing the vehicle in the rear and rear, and a stereo image received from a stereo camera, and a side surface. And a vehicle driving assistance device having a processor configured to calculate a side rear hazard level of the vehicle based on the entry information and to display, on the display, the generated side rear hazard level information based on the risk level.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 차량의 측후방 촬영이 가능한 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성함으로써, 차량 주행 상황에 대응하는 측후방 위험 레벨 정보를 표시할 수 있게 된다. 이에 따라, 사용자의 이용 편의성이 증대될 수 있다.The vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention calculates the rear and rear risks of the vehicle based on the stereo image received from the camera capable of photographing the rear and rear of the vehicle, and the side entry information, and based on the risks, By generating the rear danger level information, it is possible to display the side rear danger level information corresponding to the vehicle driving situation. Accordingly, user convenience may be increased.
한편, 디스플레이에 표시되는 측후방 위험 레벨 정보는, 연산된 위험도에 따라, 표시 색상, 표시 레벨의 크기, 표시 레벨의 휘도 중 적어도 하나가 가변될 수 있으며, 이에 따라, 사용자는 가변되는 위험도를 직관적으로 인식할 수 있게 된다.Meanwhile, at least one of the display color, the size of the display level, and the brightness of the display level may be varied according to the calculated risk, so that the user may intuitively change the risk. Can be recognized.
한편, 연산된 위험도가 허용치를 초과한 경우, 조향 구동부와 브레이크 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 측면 진입 방지 제어 신호를 생성함으로써, 차량 및 차량 운전자를 보호할 수 있게 된다.On the other hand, when the calculated risk exceeds the allowable value, the vehicle and the driver of the vehicle can be protected by generating a side entry prevention control signal for controlling at least one of the steering driver and the brake driver.
한편, 차량 운전 보조 장치는, 전방에 대한 스테레오 이미지 촬영을 위한 스테레오 카메라를 더 구비할 수 있으며, 이러한 스테레오 이미지 기반으로, 오브젝트 검출시, 스테레오 이미지를 이용하여 거리 정보를 검출하고, 거리 정보를 이용하여 오브젝트를 분리, 및 검출할 수 있게 되어, 데이터 처리 속도 등을 단축할 수 있게 된다.Meanwhile, the vehicle driving assistance apparatus may further include a stereo camera for capturing a stereo image of the front, and based on the stereo image, when detecting an object, the vehicle driving assistance apparatus detects the distance information by using the stereo image and uses the distance information. Thus, the object can be separated and detected, thereby reducing the data processing speed and the like.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 차량의 측후방에 대한 거리 검출을 위한 레이더로부터 검출되는 거리 정보, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성함으로써, 차량 주행 상황에 대응하는 측후방 위험 레벨 정보를 표시할 수 있게 된다. 이에 따라, 사용자의 이용 편의성이 증대될 수 있다.On the other hand, the vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention, based on the distance information detected from the radar for detecting the distance to the rear and rear of the vehicle, and the side entry information, calculates the rear and rear risk of the vehicle, By generating the side rear danger level information based on the degree of danger, it is possible to display the side rear danger level information corresponding to the vehicle driving situation. Accordingly, user convenience may be increased.
한편, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 차량의 측후방에 대한 스캐닝을 수행하는 라이더로부터 수신되는 스캔 이미지 및 측면 진입 정보에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성함으로써, 차량 주행 상황에 대응하는 측후방 위험 레벨 정보를 표시할 수 있게 된다. 이에 따라, 사용자의 이용 편의성이 증대될 수 있다.On the other hand, the vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention, based on the scanned image and the side entry information received from the rider performing the scanning of the rear and rear of the vehicle, calculates the rear and rear risk of the vehicle, By generating the side rear danger level information based on the degree of danger, it is possible to display the side rear danger level information corresponding to the vehicle driving situation. Accordingly, user convenience may be increased.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.1 is a view showing the appearance of a vehicle having a stereo camera according to an embodiment of the present invention.
도 2는 도 1의 차량에 부착되는 스테레오 카메라의 외관을 도시한 도면이다.FIG. 2 is a view illustrating an appearance of a stereo camera attached to the vehicle of FIG. 1.
도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.3A to 3B illustrate various examples of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 4a 내지 도 4b는 도 3a 내지 도 3b의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.4A-4B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of FIGS. 3A-3B.
도 5a 내지 도 5b는 도 4a 내지 도 4b의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.5A through 5B are views referred to for describing an operation of the processor of FIGS. 4A through 4B.
도 6a 내지 도 6d는 도 3a 내지 도 3b의 차량 운전 보조 장치의 동작 설명에 참조되는 도면이다.6A to 6D are views referred to for describing the operation of the vehicle driving assistance apparatus of FIGS. 3A to 3B.
도 7은 도 1의 차량 내부의 전자 제어 장치의 내부 블록도의 일예이다.FIG. 7 is an example of an internal block diagram of the electronic control apparatus in the vehicle of FIG. 1.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작방법을 도시한 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a method of operating a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 9 내지 도 16b는 도 8의 동작 방법의 설명을 위해 참조되는 도면이다.9 to 16B are views referred to for describing the operating method of FIG. 8.
도 17은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작방법을 도시한 순서도이다.17 is a flowchart illustrating a method of operating a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
도 18은 본 발명의 다른 실시예에 따른 모노 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.18 is a diagram illustrating an exterior of a vehicle including a mono camera according to another embodiment of the present invention.
도 19a는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.19A illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
도 19b는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.19B illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
도 20a 내지 도 20b는 도 19a의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.20A-20B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of FIG. 19A.
도 21a 내지 도 21b는 도 20a의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.21A through 21B are views for explaining an operation of the processor of FIG. 20A.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다. Hereinafter, with reference to the drawings will be described the present invention in more detail.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 단순히 본 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되는 것으로서, 그 자체로 특별히 중요한 의미 또는 역할을 부여하는 것은 아니다. 따라서, 상기 "모듈" 및 "부"는 서로 혼용되어 사용될 수도 있다.The suffixes "module" and "unit" for components used in the following description are merely given in consideration of ease of preparation of the present specification, and do not impart any particular meaning or role by themselves. Therefore, the "module" and "unit" may be used interchangeably.
본 명세서에서 기술되는 차량은, 자동차, 오토바이를 포함하는 개념일 수 있다. 이하에서는, 차량에 대해 자동차를 위주로 기술한다.The vehicle described herein may be a concept including an automobile and a motorcycle. In the following, a vehicle is mainly described for a vehicle.
한편, 본 명세서에서 기술되는 차량은, 엔진을 구비하는 차량, 엔진과 전기 모터를 구비하는 하이브리드 차량, 전기 모터를 구비하는 전기 차량 등을 모두 포함하는 개념일 수 있다. 이하에서는, 엔진을 구비하는 차량을 위주로 기술한다.Meanwhile, the vehicle described herein may be a concept including a vehicle having an engine, a hybrid vehicle having an engine and an electric motor, an electric vehicle having an electric motor, and the like. Hereinafter, the description will be given mainly on a vehicle provided with an engine.
한편, 본 명세서에서 기술되는 차량 운전 보조 장치는, 첨단 차량 운전 보조 시스템(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 또는 참단 차량 운전 보조 장치(Advanced Driver Assistance Apparatus, ADAA)라 할 수 있다. 이하에서는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 차량의 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비하는 차량에 대해 기술한다.Meanwhile, the vehicle driving assistance apparatus described in the present specification may be referred to as an Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) or an Advanced Driver Assistance Apparatus (ADAA). Hereinafter, a vehicle driving assistance apparatus for a vehicle and a vehicle having the same according to various embodiments of the present disclosure will be described.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.1 is a view showing the appearance of a vehicle having a stereo camera according to an embodiment of the present invention.
도면을 참조하면, 차량(200)은, 동력원에 의해 회전하는 바퀴(103FR,103FL,103RL,..), 차량(200)의 진행 방향을 조절하기 위한 핸들(150), 및 차량의 전방에 대한 이미지를 획득하기 위한 전방 스테레오 카메라(195), 좌,우 사이드 미러(107L,107R)에 각각 구비되며, 각각 좌,우측 후방에 대한 이미지를 획득하기 위한, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)을 구비할 수 있다.Referring to the drawings, the vehicle 200 includes wheels 103FR, 103FL, 103RL,... Rotated by a power source, a steering wheel 150 for adjusting the traveling direction of the vehicle 200, and a front of the vehicle. First and second side cameras 197L, which are provided in the front stereo camera 195 and the left and right side mirrors 107L and 107R for acquiring an image, respectively, for acquiring images for the left and right rear, respectively. 197R).
스테레오 카메라(195)는, 복수의 카메라를 구비할 수 있으며, 복수의 카메라에 의해 획득되는, 스테레오 이미지는, 차량 운전 보조 장치(도 3의 100) 내에서 신호 처리될 수 있다.The stereo camera 195 may include a plurality of cameras, and the stereo image obtained by the plurality of cameras may be signal processed in the vehicle driving assistance apparatus (100 of FIG. 3).
한편, 도면에서는 스테레오 카메라(195)가 두 개의 카메라를 구비하는 것을 예시한다.Meanwhile, the drawing illustrates that the stereo camera 195 includes two cameras.
한편, 도면에서는, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R), 각각이, 하나의 카메라를 구비하는 것을 예시하나, 이와 달리 복수의 카메라를 구비하는 것도 가능하며, 특히 스테레오 카메라를 구비하는 것도 가능하다. 이하에서는, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R), 각각이, 하나의 카메라를 구비하는 것을 중심으로 기술한다.In the drawings, the first and second side cameras 197L and 197R each have one camera, but alternatively, a plurality of cameras may be provided, and in particular, a stereo camera may be provided. It is possible. In the following description, the first and second side cameras 197L and 197R each have a single camera.
도 2는 도 1의 차량에 부착되는 스테레오 카메라의 외관을 도시한 도면이다.FIG. 2 is a view illustrating an appearance of a stereo camera attached to the vehicle of FIG. 1.
도면을 참조하면, 스테레오 카메라 모듈(195)은, 제1 렌즈(193a)를 구비하는 제1 카메라(195a), 제2 렌즈(193b)를 구비하는 제2 카메라(195b)를 구비할 수 있다.Referring to the drawings, the stereo camera module 195 may include a first camera 195a having a first lens 193a and a second camera 195b having a second lens 193b.
한편, 스테레오 카메라 모듈(195)은, 각각, 제1 렌즈(193a)와 제2 렌즈(193b)에 입사되는 광을 차폐하기 위한, 제1 광 차폐부(light shield)(192a), 제2 광 차폐부(192b)를 구비할 수 있다. Meanwhile, the stereo camera module 195 includes a first light shield 192a and a second light for shielding light incident on the first lens 193a and the second lens 193b, respectively. The shield 192b may be provided.
도면의 스테레오 카메라 모듈(195)은, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능한 구조일 수 있다.The stereo camera module 195 of the drawing may be a structure that can be attached to or detached from the ceiling or the windshield of the vehicle 200.
이러한 스테레오 카메라 모듈(195)을 구비하는 차량 운전 보조 장치(도 3의 100)는, 스테레오 카메라 모듈(195)로부터, 차량 전방에 대한 스테레오 이미지를 획득하고, 스테레오 이미지에 기초하여, 디스패러티(disparity) 검출을 수행하고, 디스패러티 정보에 기초하여, 적어도 하나의 스테레오 이미지에 대한, 오브젝트 검출을 수행하며, 오브젝트 검출 이후, 계속적으로, 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다. A vehicle driving assistance device (100 in FIG. 3) having such a stereo camera module 195 obtains a stereo image of the front of the vehicle from the stereo camera module 195 and based on the stereo image, a disparity. ) Detect, perform object detection on the at least one stereo image based on the disparity information, and continuously track the movement of the object after object detection.
한편, 이와 유사하게, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)을 구비하는 차량 운전 보조 장치(도 3의 100)는, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터, 차량 좌,우측 후방에 대한 이미지를 순차적으로 획득하고, 순차적으로 획득되는 이미지에 기초하여, 디스패러티(disparity) 검출을 수행하고, 디스패러티 정보에 기초하여, 이미지에 대한, 오브젝트 검출을 수행하며, 오브젝트 검출 이후, 계속적으로, 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다. On the other hand, similarly, the vehicle driving assistance apparatus (100 of FIG. 3) provided with the 1st and 2nd side cameras 197L and 197R has the vehicle left, Acquire an image for the right rear sequentially, perform disparity detection based on the sequentially acquired image, perform object detection on the image based on the disparity information, and then detect the object. , Continuously, you can track the movement of the object.
도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.3A to 3B illustrate various examples of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 3a 내지 도 3b의 차량 운전 보조 장치(100)는, 스테레오 카메라(195)로부터 수신되는 스테레오 이미지를, 컴퓨터 비젼(computer vision) 기반을 바탕으로 신호 처리하여, 차량 관련 정보를 생성할 수 있다. 여기서 차량 관련 정보는, 차량에 대한 직접적인 제어를 위한 차량 제어 정보, 또는 차량 운전자에게 운전 가이드를 위한 차량 운전 보조 정보를 포함할 수 있다. The vehicle driving assistance apparatus 100 of FIGS. 3A to 3B may process the stereo image received from the stereo camera 195 based on computer vision to generate vehicle related information. The vehicle related information may include vehicle control information for direct control of the vehicle, or vehicle driving assistance information for driving guide to the vehicle driver.
먼저, 도 3a를 참조하면, 도 3a의 차량 운전 보조 장치(100)는, 통신부(120), 인터페이스부(130), 메모리(140), 프로세서(170), 전원 공급부(190), 및 스테레오 카메라(195), 및 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)를 구비할 수 있다. 그 외, 오디오 입력부(미도시), 오디오 출력부(미도시)를 구비하는 것도 가능하다.First, referring to FIG. 3A, the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIG. 3A includes a communication unit 120, an interface unit 130, a memory 140, a processor 170, a power supply unit 190, and a stereo camera. 195, and first and second side cameras 197L and 197R. In addition, an audio input unit (not shown) and an audio output unit (not shown) may be provided.
통신부(120)는, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)와 무선(wireless) 방식으로, 데이터를 교환할 수 있다. 특히, 통신부(120)는, 차량 운전자의 이동 단말기와, 무선으로 데이터를 교환할 수 있다. 무선 데이터 통신 방식으로는, 블루투스(Bluetooth), WiFi Direct, WiFi, APiX 등 다양한 데이터 통신 방식이 가능하다.The communication unit 120 may exchange data with the mobile terminal 600 or the server 500 in a wireless manner. In particular, the communication unit 120 may exchange data wirelessly with a mobile terminal of a vehicle driver. As a wireless data communication method, various data communication methods such as Bluetooth, WiFi Direct, WiFi, and APiX are possible.
통신부(120)는, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)로부터, 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보, 예를 들어, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 정보를 수신할 수 있다. 한편, 차량 운전 보조 장치(100)에서, 스테레오 이미지를 기반으로 파악한, 실시간 교통 정보를, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)로 전송할 수도 있다.The communication unit 120 may receive weather information, road traffic information, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information from the mobile terminal 600 or the server 500. In the meantime, the vehicle driving assistance apparatus 100 may transmit the real-time traffic information grasped based on the stereo image to the mobile terminal 600 or the server 500.
한편, 사용자가 차량에 탑승한 경우, 사용자의 이동 단말기(600)와 차량 운전 보조 장치(100)는, 자동으로 또는 사용자의 애플리케이션 실행에 의해, 서로 페어링(pairing)을 수행할 수 있다. On the other hand, when the user rides in the vehicle, the user's mobile terminal 600 and the vehicle driving assistance device 100 may perform pairing with each other automatically or by executing the user's application.
인터페이스부(130)는, 차량 관련 데이터를 수신하거나, 프로세서(170)에서 처리 또는 생성된 신호를 외부로 전송할 수 있다. 이를 위해, 인터페이스부(130)는, 유선 통신 또는 무선 통신 방식에 의해, 차량 내부의 ECU(770), AVN(Audio Video Navigation) 장치(400), 센서부(760) 등과 데이터 통신을 수행할 수 있다.The interface unit 130 may receive vehicle-related data or transmit a signal processed or generated by the processor 170 to the outside. To this end, the interface unit 130 may perform data communication with the ECU 770, the AVN (Audio Video Navigation) device 400, the sensor unit 760, etc. in the vehicle by wired communication or wireless communication. have.
인터페이스부(130)는, AVN 장치(400)와의 데이터 통신에 의해, 차량 주행과 관련한, 맵(map) 정보를 수신할 수 있다. The interface unit 130 may receive map information related to vehicle driving through data communication with the AVN device 400.
한편, 인터페이스부(130)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터, 센서 정보를 수신할 수 있다.The interface unit 130 may receive sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760.
여기서, 센서 정보는, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 가속도 정보, 차량 기울기 정보, 차량 전진/후진 정보, 배터리 정보, 연료 정보, 타이어 정보, 차량 램프 정보, 차량 내부 온도 정보, 차량 내부 습도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Here, the sensor information includes vehicle direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle acceleration information, vehicle tilt information, vehicle forward / reverse information, battery information, fuel information, tire information, vehicle It may include at least one of lamp information, vehicle interior temperature information, vehicle interior humidity information.
이러한 센서 정보는, 헤딩 센서(heading sensor), 요 센서(yaw sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 휠 센서(wheel sensor), 차량 속도 센서, 차체 경사 감지센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 핸들 회전에 의한 스티어링 센서, 차량 내부 온도 센서, 차량 내부 습도 센서 등으로부터 획득될 수 있다. 한편, 포지션 모듈은, GPS 정보 수신을 위한 GPS 모듈을 포함할 수 있다.Such sensor information may include heading sensors, yaw sensors, gyro sensors, position modules, vehicle forward / reverse sensors, wheel sensors, vehicle speed sensors, It may be obtained from a vehicle body tilt sensor, a battery sensor, a fuel sensor, a tire sensor, a steering sensor by steering wheel rotation, a vehicle interior temperature sensor, a vehicle interior humidity sensor, and the like. Meanwhile, the position module may include a GPS module for receiving GPS information.
한편, 센서 정보 중, 차량 주행과 관련한, 차량 진행 방향 정보, 차량 위치 정보, 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 기울기 정보, 측면 진입 정보, 후진 정보 등을 차량 주행 정보라 명명할 수 있다. Meanwhile, among the sensor information, the vehicle driving direction information, the vehicle position information, the vehicle angle information, the vehicle speed information, the vehicle tilt information, the side entry information, the backward information, and the like related to the vehicle driving may be called vehicle driving information.
메모리(140)는, 프로세서(170)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 차량 운전 보조 장치(100) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. The memory 140 may store various data for operations of the overall vehicle driving assistance apparatus 100, such as a program for processing or controlling the processor 170.
오디오 출력부(미도시)는, 프로세서(170)로부터의 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력한다. 이를 위해, 스피커 등을 구비할 수 있다. 오디오 출력부(미도시)는, 입력부(110), 즉 버튼의 동작에 대응하는, 사운드를 출력하는 것도 가능하다.The audio output unit (not shown) converts an electrical signal from the processor 170 into an audio signal and outputs the audio signal. To this end, a speaker or the like may be provided. The audio output unit (not shown) may output sound corresponding to the operation of the input unit 110, that is, the button.
오디오 입력부(미도시)는, 사용자 음성을 입력받을 수 있다. 이를 위해, 마이크를 구비할 수 있다. 수신되는 음성은, 전기 신호로 변환하여, 프로세서(170)로 전달될 수 있다.The audio input unit (not shown) may receive a user voice. To this end, a microphone may be provided. The received voice may be converted into an electrical signal and transmitted to the processor 170.
프로세서(170)는, 차량 운전 보조 장치(100) 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어한다. The processor 170 controls the overall operation of each unit in the vehicle driving assistance apparatus 100.
특히, 프로세서(170)는, 컴퓨터 비젼(computer vision) 기반의 신호 처리를 수행한다. 이에 따라, 프로세서(170)는, 스테레오 카메라(195)로부터 차량 전방에 대한 스테레오 이미지를 획득하고, 스테레오 이미지에 기초하여, 차량 전방에 대한 디스패러티 연산을 수행하고, 연산된 디스패러티 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대한, 오브젝트 검출을 수행하며, 오브젝트 검출 이후, 계속적으로, 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다. In particular, the processor 170 performs computer vision-based signal processing. Accordingly, the processor 170 obtains a stereo image of the front of the vehicle from the stereo camera 195, performs a disparity operation on the front of the vehicle based on the stereo image, and based on the calculated disparity information. , Object detection may be performed on at least one of the stereo images, and after the object detection, the movement of the object may be continuously tracked.
특히, 프로세서(170)는, 오브젝트 검출시, 차선 검출(Lane Detection), 주변 차량 검출(vehicle Detection), 보행자 검출(Pedestrian Detection), 교통 표지판 검출(Traffic Sign Detection), 도로면 검출 등을 수행할 수 있다.In particular, when detecting an object, the processor 170 may perform lane detection, vehicle detection, pedestrian detection, traffic sign detection, road surface detection, and the like. Can be.
그리고, 프로세서(170)는, 검출된 주변 차량에 대한 거리 연산, 검출된 주변 차량의 속도 연산, 검출된 주변 차량과의 속도 차이 연산 등을 수행할 수 있다.The processor 170 may perform a distance calculation on the detected surrounding vehicle, a speed calculation of the detected surrounding vehicle, a speed difference calculation with the detected surrounding vehicle, and the like.
한편, 프로세서(170)는, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터, 차량 좌,우측 후방에 대한 이미지를 순차적으로 획득하고, 순차적으로 획득되는 이미지에 기초하여, 디스패러티(disparity) 검출을 수행하고, 디스패러티 정보에 기초하여, 이미지에 대한, 오브젝트 검출을 수행하며, 오브젝트 검출 이후, 계속적으로, 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다. Meanwhile, the processor 170 sequentially acquires images of the rear left and right sides of the vehicle from the first and second side cameras 197L and 197R, and based on the sequentially obtained images, the disparity The detection may be performed, and object detection may be performed on the image based on the disparity information, and after the object detection, the movement of the object may be continuously tracked.
특히, 프로세서(170)는, 차량 좌,우측 후방에 위치하는 주변 차량 검출, 주변 차량과의 거리, 주변 차량의 속도 또는 주변 차량과의 상대 속도를 연산할 수 있다. In particular, the processor 170 may calculate surrounding vehicles located at the rear left and right of the vehicle, calculate a distance from the surrounding vehicle, a speed of the surrounding vehicle, or a relative speed with the surrounding vehicle.
한편, 프로세서(170)는, 통신부(120)를 통해, 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보, 예를 들어, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 정보를 수신할 수 있다.Meanwhile, the processor 170 may receive weather information, road traffic information, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information through the communication unit 120.
한편, 프로세서(170)는, 차량 운전 보조 장치(100)에서, 스테레오 이미지를 기반으로 파악한, 차량 주변 교통 상황 정보를, 실시간으로 파악할 수도 있다.On the other hand, the processor 170, the vehicle driving assistance apparatus 100 may grasp, in real time, the traffic situation information around the vehicle, which is determined based on the stereo image.
한편, 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, AVN 장치(400)로부터 맵 정보 등을 수신할 수 있다. The processor 170 may receive map information or the like from the AVN device 400 through the interface unit 130.
한편, 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터, 센서 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 센서 정보는, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 가속도 정보, 차량 기울기 정보, 차량 전진/후진 정보, 배터리 정보, 연료 정보, 타이어 정보, 차량 램프 정보, 차량 내부 온도 정보, 차량 내부 습도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Meanwhile, the processor 170 may receive sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760 through the interface unit 130. Here, the sensor information includes vehicle direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle acceleration information, vehicle tilt information, vehicle forward / reverse information, battery information, fuel information, tire information, vehicle It may include at least one of lamp information, vehicle interior temperature information, vehicle interior humidity information.
한편, 프로세서(170)는, 이미지에 기초하여, 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량의 거리, 주변 차량의 속도 또는 주변 차량과의 속도 차이를 검출하고, 주변 차량과의 거리, 주변 차량의 속도 또는 주변 차량과의 속도 차이에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산할 수 있으며, 연산된 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성할 수 있다. On the other hand, the processor 170 detects the distance of the surrounding vehicle, the speed of the surrounding vehicle, or the speed difference with the surrounding vehicle based on the image, and determines the distance from the surrounding vehicle and the speed of the surrounding vehicle based on the image. Or, based on the difference in speed with the surrounding vehicle, it is possible to calculate the rear and rear risk of the vehicle, it is possible to generate the rear and rear hazard level information based on the calculated risk.
이때의, 측후방 위험 레벨 정보는, 연산된 위험도에 따라, 표시 색상, 표시 레벨의 크기, 표시 레벨의 휘도 중 적어도 하나가 가변될 수 있다.In this case, at least one of the display color, the size of the display level, and the brightness of the display level may vary according to the calculated risk.
한편, 프로세서(170)는, 연산된 위험도가 허용치를 초과한 경우, 차량 내에 구비되는 조향 구동부와 브레이크 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 측면 진입 방지 제어 신호를 생성할 수 있다.On the other hand, when the calculated risk exceeds the allowable value, the processor 170 may generate a side entrance prevention control signal for controlling at least one of the steering driver and the brake driver provided in the vehicle.
한편, 프로세서(170)는, 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량과의 거리, 주변 차량의 속도 또는 주변 차량과의 속도 차이 중 적어도 하나에 기초하여, 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량과의 충돌 예상 시간(Time To Collision, TTC)을 연산할 수 있다.On the other hand, the processor 170, based on at least one of the distance between the surrounding vehicle located in the rear and rear of the vehicle, the speed of the surrounding vehicle or the speed difference with the surrounding vehicle, the processor 170 with the surrounding vehicle located in the rear and rear of the vehicle The estimated collision time (TTC) can be calculated.
전원 공급부(190)는, 프로세서(170)의 제어에 의해, 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다. 특히, 전원 공급부(190)는, 차량 내부의 배터리 등으로부터 전원을 공급받을 수 있다. The power supply unit 190 may supply power required for the operation of each component under the control of the processor 170. In particular, the power supply unit 190 may receive power from a battery inside the vehicle.
스테레오 카메라(195)는, 복수의 카메라를 구비할 수 있다. 이하에서는 도 2 등에서 기술한 바와 같이, 2개의 카메라를 구비하는 것으로 한다.The stereo camera 195 may include a plurality of cameras. Hereinafter, as described in FIG. 2 and the like, two cameras are provided.
스테레오 카메라(195)는, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능할 수 있으며, 제1 렌즈(193a)를 구비하는 제1 카메라(195a), 제2 렌즈(193b)를 구비하는 제2 카메라(195b)를 구비할 수 있다.The stereo camera 195 may be detachable from the ceiling or the windshield of the vehicle 200, and may include a first camera 195a having a first lens 193a and a second camera having a second lens 193b. 195b.
한편, 스테레오 카메라(195)는, 각각, 제1 렌즈(193a)와 제2 렌즈(193b)에 입사되는 광을 차폐하기 위한, 제1 광 차폐부(light shield)(192a), 제2 광 차폐부(192b)를 구비할 수 있다. On the other hand, the stereo camera 195 has a first light shield 192a and a second light shield for shielding light incident on the first lens 193a and the second lens 193b, respectively. The part 192b may be provided.
제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)는, 차량(200)의 양 사이드 미러(107L,107R)에 각각 부착 가능하며, 각각, 차량의 좌측 후방과, 우측 후방에 대한 이미지를 촬영하기 위해 동작할 수 있다.The first and second side cameras 197L and 197R are attachable to both side mirrors 107L and 107R of the vehicle 200, respectively, to capture images of the left rear and right rear of the vehicle, respectively. It can work.
한편, 이물질로부터의 보호를 위해, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)는, 좌,우 사이드 미러(107L,107R)를 덮는 케이스 하부에 배치될 수 있다.On the other hand, the first and second side cameras 197L and 197R may be disposed under the case covering the left and right side mirrors 107L and 107R to protect against foreign matter.
다음, 도 3b를 참조하면, 도 3b의 차량 운전 보조 장치(100)는, 도 3a의 차량 운전 보조 장치(100)에 비해, 입력부(110) 및 디스플레이(180)를 더 구비할 수 있다. 이하에서는 입력부(110), 및 디스플레이(180)에 대한 설명만을 기술한다.Next, referring to FIG. 3B, the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIG. 3B may further include an input unit 110 and a display 180 as compared to the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIG. 3A. Hereinafter, only the description of the input unit 110 and the display 180 will be described.
입력부(110)는, 차량 운전 보조 장치(100), 특히, 스테레오 카메라(195)에 부착되는 복수의 버튼 또는 터치 스크린을 구비할 수 있다. 복수의 버튼 또는 터치 스크린을 통해, 차량 운전 보조 장치(100)의 전원을 온 시켜, 동작시키는 것이 가능하다. 그 외, 다양한 입력 동작을 수행하는 것도 가능하다.The input unit 110 may include a plurality of buttons or a touch screen attached to the vehicle driving assistance apparatus 100, particularly, the stereo camera 195. Through a plurality of buttons or a touch screen, the vehicle driving assistance apparatus 100 may be turned on and operated. In addition, various input operations may be performed.
디스플레이(180)는, 차량 운전 보조 장치의 동작과 관련한 이미지를 표시할 수 있다. 이러한 이미지 표시를 위해, 디스플레이(180)는, 차량 내부 전면의 클러스터(cluster) 또는 HUD(Head Up Display), 또는 사이드 미러 내의 디스플레이 등을 포함할 수 있다. 한편, 디스플레이(180)가 HUD 인 경우, 차량(200)의 전면 유리에 이미지를 투사하는 투사 모듈을 포함할 수 있다.The display 180 may display an image related to the operation of the vehicle driving assistance apparatus. For displaying such an image, the display 180 may include a cluster or a head up display (HUD), a display in a side mirror, or the like in front of a vehicle. On the other hand, when the display 180 is a HUD, it may include a projection module for projecting an image on the windshield of the vehicle 200.
도 4a 내지 도 4b는 도 3a 내지 도 3b의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시하고, 도 5a 내지 도 5b는 도 4a 내지 도 4b의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.4A-4B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of FIGS. 3A-3B, and FIGS. 5A-5B are diagrams referred to in describing the operation of the processor of FIGS. 4A-4B.
먼저, 도 4a를 참조하면, 도 4a는, 프로세서(170)의 내부 블록도의 일예로서, 차량 운전 보조 장치(100) 내의 프로세서(170)는, 영상 전처리부(410), 디스패러티 연산부(420), 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 트래킹부(440), 및 어플리케이션부(450)를 구비할 수 있다.First, referring to FIG. 4A, FIG. 4A is an example of an internal block diagram of the processor 170. The processor 170 in the vehicle driving assistance apparatus 100 includes an image preprocessor 410 and a disparity calculator 420. ), An object detector 434, an object tracking unit 440, and an application unit 450 may be provided.
영상 전처리부(image preprocessor)(410)는, 스테레오 카메라(195)로부터의 스테레오 이미지를 수신하여, 전처리(preprocessing)를 수행한다. The image preprocessor 410 receives a stereo image from the stereo camera 195 and performs preprocessing.
구체적으로, 영상 전처리부(410)는, 스테레오 이미지에 대한, 노이즈 리덕션(noise reduction), 렉티피케이션(rectification), 캘리브레이션(calibration), 색상 강화(color enhancement), 색상 공간 변환(color space conversion;CSC), 인터폴레이션(interpolation), 카메라 게인 컨트롤(camera gain control) 등을 수행할 수 있다. 이에 따라, 스테레오 카메라(195)에서 촬영된 스테레오 이미지 보다 선명한 스테레오 이미지를 획득할 수 있다.In detail, the image preprocessing unit 410 may include noise reduction, rectification, calibration, color enhancement, and color space conversion for a stereo image. CSC), interpolation, camera gain control, and the like. Accordingly, a stereo image that is clearer than a stereo image captured by the stereo camera 195 may be obtained.
디스패러티 연산부(disparity calculator)(420)는, 영상 전처리부(410)에서 신호 처리된, 스테레오 이미지를 수신하고, 수신된 스테레오 이미지들에 대한 스테레오 매칭(stereo matching)을 수행하며, 스테레오 매칭에 따른, 디스패러티 맵(dispartiy map)을 획득한다. 즉, 차량 전방에 대한, 스테레오 이미지에 대한 디스패러티 정보를 획득할 수 있다.The disparity calculator 420 receives a stereo image signal-processed by the image preprocessor 410, performs stereo matching on the received stereo images, and performs stereo matching. Obtain a disparity map. That is, disparity information about the stereo image of the front of the vehicle may be obtained.
이때, 스테레오 매칭은, 스테레오 이미지들의 픽셀 단위로 또는 소정 블록 단위로 수행될 수 있다. 한편, 디스패러티 맵은, 스테레오 이미지, 즉 좌,우 이미지의 시차(時差) 정보(binocular parallax information)를 수치로 나타낸 맵을 의미할 수 있다.In this case, the stereo matching may be performed in units of pixels of stereo images or in units of predetermined blocks. The disparity map may refer to a map in which stereo parallax information of stereo images, that is, left and right images, is numerically represented.
세그멘테이션부(segmentation unit)(432)는, 디스패러티 연산부(420)로부터의 디스페러티 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 세그먼트(segment) 및 클러스터링(clustering)을 수행할 수 있다.The segmentation unit 432 may perform segmentation and clustering on at least one of the stereo images based on the disparity information from the disparity calculator 420.
구체적으로, 세그멘테이션부(432)는, 디스페러티 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해,배경(background)과 전경(foreground)을 분리할 수 있다.In detail, the segmentation unit 432 may separate the background and the foreground from at least one of the stereo images based on the disparity information.
예를 들어, 디스패리티 맵 내에서 디스페러티 정보가 소정치 이하인 영역을, 배경으로 연산하고, 해당 부분을 제외시킬 수 있다. 이에 의해, 상대적으로 전경이 분리될 수 있다. For example, an area in which the disparity information is less than or equal to a predetermined value in the disparity map may be calculated in the background, and the corresponding part may be excluded. Thereby, the foreground can be relatively separated.
다른 예로, 디스패리티 맵 내에서 디스페러티 정보가 소정치 이상인 영역을, 전경으로 연산하고, 해당 부분을 추출할 수 있다. 이에 의해, 전경이 분리될 수 있다.As another example, an area in which the disparity information is greater than or equal to a predetermined value in the disparity map may be calculated in the foreground and a corresponding portion may be extracted. Thereby, the foreground can be separated.
이와 같이, 스테레오 이미지에 기반하여 추출된 디스페러티 정보 정보에 기초하여, 전경과 배경을 분리함으로써, 이후의, 오브젝트 검출시, 신호 처리 속도, 신호 처리 양 등을 단축할 수 있게 된다.As described above, by separating the foreground and the background based on the disparity information information extracted based on the stereo image, the signal processing speed, the signal processing amount, and the like can be shortened in the subsequent object detection.
다음, 오브젝트 검출부(object detector)(434)는, 세그멘테이션부(432)로부터의 이미지 세그먼트에 기초하여, 오브젝트를 검출할 수 있다. Next, the object detector 434 may detect the object based on the image segment from the segmentation unit 432.
즉, 오브젝트 검출부(434)는, 디스페러티 정보 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 오브젝트를 검출할 수 있다.That is, the object detector 434 may detect an object with respect to at least one of the stereo images based on the disparity information information.
구체적으로, 오브젝트 검출부(434)는, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 오브젝트를 검출할 수 있다. 예를 들어, 이미지 세그먼트에 의해 분리된 전경으로부터 오브젝트를 검출할 수 있다.In detail, the object detector 434 may detect an object with respect to at least one of the stereo images. For example, an object can be detected from the foreground separated by image segments.
다음, 오브젝트 확인부(object verification unit)(436)는, 분리된 오브젝트를 분류하고(classify), 확인한다(verify).Next, an object verification unit 436 classifies and verifies the separated object.
이를 위해, 오브젝트 확인부(436)는, 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용한 식별법, SVM(Support Vector Machine) 기법, Haar-like 특징을 이용한 AdaBoost에 의해 식별하는 기법, 또는 HOG(Histograms of Oriented Gradients) 기법 등을 사용할 수 있다.To this end, the object verification unit 436 may include an identification method using a neural network, a support vector machine (SVM) method, a method of identifying by AdaBoost using a haar-like feature, or a histograms of oriented gradients (HOG). Techniques can be used.
한편, 오브젝트 확인부(436)는, 메모리(140)에 저장된 오브젝트들과, 검출된 오브젝트를 비교하여, 오브젝트를 확인할 수 있다.The object checking unit 436 may check the objects by comparing the objects stored in the memory 140 with the detected objects.
예를 들어, 오브젝트 확인부(436)는, 차량 주변에 위치하는, 주변 차량, 차선, 도로면, 표지판, 위험 지역, 터널 등을 확인할 수 있다. For example, the object checking unit 436 may check surrounding vehicles, lanes, road surfaces, signs, dangerous areas, tunnels, and the like, which are positioned around the vehicle.
오브젝트 트래킹부(object tracking unit)(440)는, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행한다. 예를 들어, 순차적으로, 획득되는 스테레오 이미지들에 내의, 오브젝트를 확인하고, 확인된 오브젝트의 움직임 또는 움직임 벡터를 연산하며, 연산된 움직임 또는 움직임 벡터에 기초하여, 해당 오브젝트의 이동 등을 트래킹할 수 있다. 이에 따라, 차량 주변에 위치하는, 주변 차량, 차선, 도로면, 표지판, 위험 지역, 터널 등을 트래킹할 수 있게 된다. The object tracking unit 440 performs tracking on the identified object. For example, in order to sequentially identify the object in the obtained stereo images, calculate the motion or motion vector of the identified object, track the movement of the object, etc. based on the calculated motion or motion vector. Can be. Accordingly, it is possible to track surrounding vehicles, lanes, road surfaces, signs, dangerous areas, tunnels, and the like, which are located around the vehicle.
다음, 어플리케이션부(450)는, 차량 주변에, 위치하는 다양한 오브젝트들, 예를 들어, 다른 차량, 차선, 도로면, 표지판 등에 기초하여, 차량(200)의 위험도 등을 연산할 수 있다. 또한, 앞차와의 추돌 가능성, 차량의 슬립 여부 등을 연산할 수 있다.Next, the application unit 450 may calculate a risk of the vehicle 200 based on various objects located around the vehicle, for example, another vehicle, a lane, a road surface, a sign, and the like. In addition, it is possible to calculate the possibility of colliding with the vehicle ahead, whether the vehicle slips.
그리고, 어플리케이션부(450)는, 연산된 위험도, 추돌 가능성, 또는 슬립 여부 등에 기초하여, 사용자에게, 이러한 정보를 알려주기 위한, 메시지 등을, 차량 운전 보조 정보로서, 출력할 수 있다. 또는, 차량(200)의 자세 제어 또는 주행 제어를 위한 제어 신호를, 차량 제어 정보로서, 생성할 수도 있다. The application unit 450 may output, as vehicle driving assistance information, a message for informing the user of such information, based on the calculated risk, the possibility of colliding or the slip. Alternatively, a control signal for attitude control or driving control of the vehicle 200 may be generated as vehicle control information.
도 4b는 프로세서의 내부 블록도의 다른 예이다.4B is another example of an internal block diagram of a processor.
도면을 참조하면, 도 4b의 프로세서(170)는, 도 4a의 프로세서(170)와 내부 구성 유닛이 동일하나, 신호 처리 순서가 다른 것에 그 차이가 있다. 이하에서는 그 차이만을 기술한다.Referring to the drawings, the processor 170 of FIG. 4B has the same internal configuration unit as the processor 170 of FIG. 4A, but the signal processing order is different. Only the differences are described below.
오브젝트 검출부(434)는, 스테레오 이미지를 수신하고, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 오브젝트를 검출할 수 있다. 도 4a와 달리, 디스패러티 정보에 기초하여, 세그먼트된 이미지에 대해, 오브젝트를 검출하는 것이 아닌, 스테레오 이미지로부터 바로 오브젝트를 검출할 수 있다. The object detector 434 may receive a stereo image and detect an object with respect to at least one of the stereo images. Unlike FIG. 4A, based on the disparity information, for the segmented image, the object may be detected directly from the stereo image, instead of detecting the object.
다음, 오브젝트 확인부(object verification unit)(436)는, 세그멘테이션부(432)로부터의 이미지 세그먼트, 및 오브젝트 검출부(434)에서 검출된 오브젝트에 기초하여, 검출 및 분리된 오브젝트를 분류하고(classify), 확인한다(verify).Next, the object verification unit 436 classifies the detected and separated objects based on the image segments from the segmentation unit 432 and the objects detected by the object detection unit 434. , Verify.
이를 위해, 오브젝트 확인부(436)는, 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용한 식별법, SVM(Support Vector Machine) 기법, Haar-like 특징을 이용한 AdaBoost에 의해 식별하는 기법, 또는 HOG(Histograms of Oriented Gradients) 기법 등을 사용할 수 있다.To this end, the object verification unit 436 may include an identification method using a neural network, a support vector machine (SVM) method, a method of identifying by AdaBoost using a haar-like feature, or a histograms of oriented gradients (HOG). Techniques can be used.
한편, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)에서 획득된 이미지에 대해서도, 도 4 a 또는 도 4b와 유사한 신호 처리 과정이 수행될 수 있다.Meanwhile, a signal processing process similar to that of FIG. 4A or 4B may also be performed on the images acquired by the first and second side cameras 197L and 197R.
즉, 영상 전처리부(image preprocessor)(410)는, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)에서 획득된 이미지를 순차적으로 수신하여, 전처리(preprocessing)를 수행하고, 디스패러티 연산부(disparity calculator)(420)는, 영상 전처리부(410)에서 신호 처리된, 순처적인 이미지를 수신하고, 수신된 순차 이미지들에 대한 매칭을 수행하며, 매칭에 따른, 디스패러티 맵(dispartiy map)을 획득할 수 있다. 즉, 차량 좌,우 측후방에 대한, 디스패러티 정보를 획득할 수 있다.That is, the image preprocessor 410 sequentially receives images acquired by the first and second side cameras 197L and 197R, performs preprocessing, and a disparity calculator. ) 420 receives the ordered image signal-processed by the image preprocessor 410, performs matching on the received sequential images, and obtains a disparity map according to the matching. Can be. That is, disparity information about the left and right rear of the vehicle can be obtained.
그 이후, 세그멘테이션부(432), 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)를 통해, 차량 좌,우 측후방에 대한, 주변 차량 등을 확인할 수 있다.Thereafter, the segmentation unit 432, the object detection unit 434, and the object confirmation unit 436 may check the surrounding vehicles and the like on the left and right rear sides of the vehicle.
그리고, 오브젝트 트래킹부(440)는, 순차 이미지들 내의 확인된 오브젝트의 움직임 또는 움직임 벡터에 기초하여, 해당 오브젝트의 이동 등을 트래킹할 수 있다. 이에 따라, 차량 좌,우 측후방에 위치하는 주변 차량에 대한 트래킹을 할 수 있게 된다. In addition, the object tracking unit 440 may track the movement of the corresponding object, based on the identified motion or motion vector of the objects in the sequential images. Accordingly, it is possible to track the surrounding vehicles located in the rear left and right of the vehicle.
도 5a와 도 5b는, 제1 및 제2 프레임 구간에서 각각 획득된 스테레오 이미지를 기반으로 하여, 도 4a의 프로세서(170)의 동작 방법 설명을 위해 참조되는 도면이다.5A and 5B are views referred to for describing a method of operating the processor 170 of FIG. 4A based on stereo images obtained in the first and second frame sections, respectively.
먼저, 도 5a를 참조하면, 제1 프레임 구간 동안, 스테레오 카메라(195)는, 스테레오 이미지를 획득한다.First, referring to FIG. 5A, during the first frame period, the stereo camera 195 acquires a stereo image.
프로세서(170) 내의 디스패러티 연산부(420)는, 영상 전처리부(410)에서 신호 처리된, 스테레오 이미지(FR1a,FR1b)를 수신하고, 수신된 스테레오 이미지(FR1a,FR1b)에 대한 스테레오 매칭을 수행하여, 디스패러티 맵(dispartiy map)(520)을 획득한다.The disparity calculator 420 in the processor 170 receives the stereo images FR1a and FR1b signal-processed by the image preprocessor 410 and performs stereo matching on the received stereo images FR1a and FR1b. To obtain a disparity map 520.
디스패러티 맵(dispartiy map)(520)은, 스테레오 이미지(FR1a,FR1b) 사이의 시차를 레벨화한 것으로서, 디스패러티 레벨이 클수록, 차량과의 거리가 가깝고, 디스패러티 레벨이 작을수록, 차량과의 거리가 먼 것으로 연산할 수 있다.The disparity map 520 is a leveling disparity between the stereo images FR1a and FR1b. The greater the disparity level is, the closer the vehicle is to the distance, and the smaller the disparity level is, the lower the disparity map is. We can calculate that distance of is far.
한편, 이러한 디스패러티 맵을 디스플레이 하는 경우, 디스패러티 레벨이 클수록, 높은 휘도를 가지고, 디스패러티 레벨이 작을수록 낮은 휘도를 가지도록 표시할 수도 있다.On the other hand, when displaying such a disparity map, the disparity map may be displayed such that the larger the disparity level, the higher the luminance, and the smaller the disparity level, the lower the luminance.
도면에서는, 디스패러티 맵(520) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(528a,528b,528c,528d) 등이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지며, 공사 지역(522), 제1 전방 차량(524), 제2 전방 차량(526)이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지는 것을 예시한다.In the drawing, in the disparity map 520, the first to fourth lanes 528a, 528b, 528c, 528d and the like have corresponding disparity levels, respectively, the construction area 522, the first front vehicle 524. For example, each of the second front vehicles 526 has a corresponding disparity level.
세그멘테이션부(432)와, 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)는, 디스패러티 맵(520)에 기초하여, 스테레오 이미지(FR1a,FR1b) 중 적어도 하나에 대한, 세그먼트, 오브젝트 검출, 및 오브젝트 확인을 수행한다.The segmentation unit 432, the object detection unit 434, and the object confirmation unit 436 may perform segment, object detection, and detection on at least one of the stereo images FR1a and FR1b based on the disparity map 520. Perform object verification.
도면에서는, 디스패러티 맵(520)을 사용하여, 제2 스테레오 이미지(FR1b)에 대한, 오브젝트 검출, 및 확인이 수행되는 것을 예시한다.In the figure, using the disparity map 520, it illustrates that object detection, and verification for the second stereo image FR1b is performed.
즉, 이미지(530) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(538a,538b,538c,538d), 공사 지역(532), 제1 전방 차량(534), 제2 전방 차량(536)이, 오브젝트 검출 및 확인이수행될 수 있다.That is, in the image 530, the first to fourth lanes 538a, 538b, 538c, 538d, the construction area 532, the first front vehicle 534, and the second front vehicle 536 detect an object. And confirmation can be performed.
다음, 도 5b를 참조하면, 제2 프레임 구간 동안, 스테레오 카메라(195)는, 스테레오 이미지를 획득한다.Next, referring to FIG. 5B, during the second frame period, the stereo camera 195 acquires a stereo image.
프로세서(170) 내의 디스패러티 연산부(420)는, 영상 전처리부(410)에서 신호 처리된, 스테레오 이미지(FR2a,FR2b)를 수신하고, 수신된 스테레오 이미지(FR2a,FR2b)에 대한 스테레오 매칭을 수행하여, 디스패러티 맵(dispartiy map)(540)을 획득한다.The disparity calculator 420 in the processor 170 receives the stereo images FR2a and FR2b signal-processed by the image preprocessor 410 and performs stereo matching on the received stereo images FR2a and FR2b. To obtain a disparity map 540.
도면에서는, 디스패러티 맵(540) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(548a,548b,548c,548d) 등이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지며, 공사 지역(542), 제1 전방 차량(544), 제2 전방 차량(546)이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지는 것을 예시한다.In the drawing, in the disparity map 540, the first to fourth lanes 548a, 548b, 548c, 548d and the like have corresponding disparity levels, respectively, the construction area 542, the first front vehicle 544. For example, each of the second front vehicles 546 has a corresponding disparity level.
세그멘테이션부(432)와, 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)는, 디스패러티 맵(520)에 기초하여, 스테레오 이미지(FR2a,FR2b) 중 적어도 하나에 대한, 세그먼트, 오브젝트 검출, 및 오브젝트 확인을 수행한다.The segmentation unit 432, the object detection unit 434, and the object confirmation unit 436 may perform segment, object detection, and detection on at least one of the stereo images FR2a and FR2b based on the disparity map 520. Perform object verification.
도면에서는, 디스패러티 맵(540)을 사용하여, 제2 스테레오 이미지(FR2b)에 대한, 오브젝트 검출, 및 확인이 수행되는 것을 예시한다.In the figure, using the disparity map 540, it illustrates that object detection, and verification is performed on the second stereo image FR2b.
즉, 이미지(550) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(558a,558b,558c,558d), 공사 지역(552), 제1 전방 차량(554), 제2 전방 차량(556)이, 오브젝트 검출 및 확인이수행될 수 있다.That is, in the image 550, the first to fourth lanes 558a, 558b, 558c and 558d, the construction area 552, the first front vehicle 554, and the second front vehicle 556 detect the object. And confirmation can be performed.
한편, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 5a와 도 5b를 비교하여, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행할 수 있다. Meanwhile, the object tracking unit 440 may perform tracking on the identified object by comparing FIGS. 5A and 5B.
구체적으로, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 5a와 도 5b에서 확인된, 각 오브젝트들의 움직임 또는 움직임 벡터에 기초하여, 해당 오브젝트의 이동 등을 트래킹할 수 있다. 이에 따라, 차량 주변에 위치하는, 차선, 공사 지역, 제1 전방 차량, 제2 전방 차량 등에 대한 트래킹을 수행할 수 있게 된다.In detail, the object tracking unit 440 may track the movement of the corresponding object based on the motion or the motion vector of each object identified in FIGS. 5A and 5B. Accordingly, tracking of a lane, a construction area, a first front vehicle, a second front vehicle, and the like located around the vehicle can be performed.
도 6a 내지 도 6b는 도 3의 차량 운전 보조 장치의 동작 설명에 참조되는 도면이다.6A to 6B are views referred to for describing the operation of the vehicle driving assistance apparatus of FIG. 3.
먼저, 도 6a는, 차량 내부에 구비되는 스테레오 카메라(195)에서 촬영되는 차량 전방 상황을 예시한 도면이다. 특히, 차량 전방 상황을 버드 아이 뷰(bird eye view)로 표시한다.First, FIG. 6A is a diagram illustrating a situation in front of a vehicle captured by the stereo camera 195 provided in a vehicle. In particular, the vehicle front situation is displayed in a bird eye view.
도면을 참조하면, 왼쪽에서 오른쪽으로, 제1 차선(642a), 제2 차선(644a), 제3 차선(646a), 제4 차선(648a)이 위치하며, 제1 차선(642a)과 제2 차선(644a) 사이에 공사 지역(610a)이 위치하며, 제2 차선(644a)과 제3 차선(646a) 사이에 제1 전방 차량(620a)가 위치하며, 제3 차선(646a)과 제4 차선(648a) 사이에, 제2 전방 차량(630a)이 배치되는 것을 알 수 있다.Referring to the drawings, from the left to the right, the first lane 642a, the second lane 644a, the third lane 646a, the fourth lane 648a is located, the first lane 642a and the second A construction area 610a is located between the lanes 644a, a first front vehicle 620a is located between the second lane 644a and the third lane 646a, and the third lane 646a and the fourth lane. It can be seen that the second front vehicle 630a is disposed between the lanes 648a.
다음, 도 6b는 차량 운전 보조 장치에 의해 파악되는 차량 전방 상황을 각종 정보와 함께 표시하는 것을 예시한다. 특히, 도 6b와 같은 이미지는, 차량 운전 보조 장치에서 제공되는 디스플레이(180) 또는 AVN 장치(400)에서 표시될 수도 있다.Next, FIG. 6B illustrates displaying the vehicle front situation detected by the vehicle driving assistance apparatus together with various types of information. In particular, the image as shown in FIG. 6B may be displayed on the display 180 or the AVN device 400 provided in the vehicle driving assistance apparatus.
도 6b는, 도 6a와 달리, 스테레오 카메라(195)에서 촬영되는 이미지를 기반으로하여 정보 표시가 되는 것을 예시한다. 6B illustrates that information display is performed based on an image captured by the stereo camera 195, unlike FIG. 6A.
도면을 참조하면, 왼쪽에서 오른쪽으로, 제1 차선(642b), 제2 차선(644b), 제3 차선(646b), 제4 차선(648b)이 위치하며, 제1 차선(642b)과 제2 차선(644b) 사이에 공사 지역(610b)이 위치하며, 제2 차선(644b)과 제3 차선(646b) 사이에 제1 전방 차량(620b)가 위치하며, 제3 차선(646b)과 제4 차선(648b) 사이에, 제2 전방 차량(630b)이 배치되는 것을 알 수 있다.Referring to the drawings, from the left to the right, the first lane 642b, the second lane 644b, the third lane 646b, the fourth lane 648b, the first lane 642b and the second lane A construction area 610b is located between the lanes 644b, a first front vehicle 620b is located between the second lane 644b and the third lane 646b, and the third lane 646b and the fourth lane. It can be seen that the second front vehicle 630b is disposed between the lanes 648b.
차량 운전 보조 장치(100)는, 스테레오 카메라(195)에서 촬영되는 스테레오 이미지를 기반으로 하여, 신호 처리하여, 공사 지역(610b), 제1 전방 차량(620b), 제2 전방 차량(630b)에 대한 오브젝트를 확인할 수 있다. 또한, 제1 차선(642b), 제2 차선(644b), 제3 차선(646b), 제4 차선(648b)을 확인할 수 있다.The vehicle driving assistance apparatus 100 performs signal processing based on the stereo image captured by the stereo camera 195 to provide the construction area 610b, the first front vehicle 620b, and the second front vehicle 630b. You can check the object. In addition, the first lane 642b, the second lane 644b, the third lane 646b, and the fourth lane 648b may be identified.
한편, 도면에서는 공사 지역(610b), 제1 전방 차량(620b), 제2 전방 차량(630b)에 대한 오브젝트 확인을 나타내기 위해, 각각 테두리로 하이라이트되는 것을 예시한다.On the other hand, in the drawing, to illustrate the object confirmation for the construction area 610b, the first front vehicle 620b, the second front vehicle 630b, it is illustrated that each is highlighted with a border.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)는, 스테레오 카메라(195)에서 촬영되는 스테레오 이미지를 기반으로 하여, 공사 지역(610b), 제1 전방 차량(620b), 제2 전방 차량(630b)에 대한 거리 정보를 연산할 수 있다. On the other hand, the vehicle driving assistance apparatus 100 is based on the stereo image captured by the stereo camera 195, the distance to the construction area 610b, the first front vehicle 620b, the second front vehicle 630b. Information can be calculated.
도면에서는, 공사 지역(610b), 제1 전방 차량(620b), 제2 전방 차량(630b) 각각에 대응하는, 연산된 제1 거리 정보(611b), 제2 거리 정보(621b), 제3 거리 정보(631b)가 표시되는 것을 예시한다. In the drawing, the calculated first distance information 611b, second distance information 621b, and third distance corresponding to each of the construction area 610b, the first front vehicle 620b, and the second front vehicle 630b. It illustrates that information 631b is displayed.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터 차량에 대한 센서 정보를 수신할 수 있다. 특히, 차량 속도 정보, 기어 정보, 차량의 회전각(요각)이 변하는 속도를 나타내는 요 레이트 정보(yaw rate), 차량의 각도 정보를 수신할 수 있으며, 이러한 정보들을 표시할 수 있다. Meanwhile, the vehicle driving assistance apparatus 100 may receive sensor information about the vehicle from the ECU 770 or the sensor unit 760. In particular, the vehicle speed information, the gear information, the yaw rate information (yaw rate) indicating the speed at which the rotation angle (concave angle) of the vehicle changes, and the angle information of the vehicle can be received, and such information can be displayed.
도면에서는, 차량 전방 이미지 상부(670)에, 차량 속도 정보(672), 기어 정보(671), 요 레이트 정보(673)가 표시되는 것을 예시하며, 차량 전방 이미지 하부(680)에, 차량의 각도 정보(682)가 표시되는 것을 예시하나 다양한 예가 가능하다. 그 외, 차량의 폭 정보(683), 도로의 곡률 정보(681)가, 차량의 각도 정보(682)와 함께 표시될 수 있다.In the drawing, the vehicle speed information 672, the gear information 671, and the yaw rate information 673 are displayed on the vehicle front image upper portion 670, and the angle of the vehicle is displayed on the vehicle front image lower portion 680. While the information 682 is illustrated, various examples are possible. In addition, the width information 683 of the vehicle and the curvature information 681 of the road may be displayed together with the angle information 682 of the vehicle.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)는, 통신부(120) 또는 인터페이스부(130)를 통해, 차량 주행 중인 도로에 대한, 속도 제한 정보 등을 수신할 수 있다. 도면에서는, 속도 제한 정보(640b)가 표시되는 것을 예시한다.On the other hand, the vehicle driving assistance apparatus 100 may receive speed limit information, etc. for the road on which the vehicle is traveling, through the communication unit 120 or the interface unit 130. In the figure, it illustrates that the speed limit information 640b is displayed.
차량 운전 보조 장치(100)는, 도 6b에 도시된 다양한 정보들을 디스플레이(180) 등을 통해 표시하도록 할 수 있으나, 이와 달리, 별도의 표시 없이, 각종 정보를 저장할 수도 있다. 그리고, 이러한 정보들을 이용하여, 다양한 어플리케이션에 활용할 수도 있다.The vehicle driving assistance apparatus 100 may display various pieces of information illustrated in FIG. 6B through the display 180. Alternatively, the vehicle driving assistance device 100 may store various pieces of information without additional display. In addition, the information may be used for various applications.
도 6c는, 차량 내부에 구비되는 좌,우 측면 카메라(197L,197R)에서 촬영되는 차량 좌,우측 후방 상황을 예시한 도면이다. 특히, 차량 좌,우측 후방 상황을 버드 아이 뷰(bird eye view)로 표시한다.FIG. 6C is a diagram illustrating a situation in which the left and right rear vehicles are photographed by the left and right side cameras 197L and 197R provided in the vehicle. In particular, the vehicle left and right rear view is displayed in a bird eye view.
도면을 참조하면, 왼쪽에서 오른쪽으로, 제1 차선(642a), 제2 차선(644a), 제3 차선(646a), 제4 차선(648a)이 위치하며, 제2 차선(644a)과 제3 차선(646a) 사이에, 사용자 본인의 차량(200)이 위치하며, 그 뒤에, 제3 차선(646a)과 제4 차선(648a) 사이에, 제1 후방 차량(660a)이 위치하며, 그 뒤에, 제1 차선(642a)과 제2 차선(644a) 사이에, 제2 후방 차량(670a)가 위치하는 것을 예시한다.Referring to the drawings, from the left to the right, the first lane 642a, the second lane 644a, the third lane 646a, the fourth lane 648a are located, the second lane 644a and the third Between the lanes 646a, the vehicle 200 of the user himself is located, followed by the first rear vehicle 660a, between the third lane 646a and the fourth lane 648a, followed by For example, the second rear vehicle 670a is positioned between the first lane 642a and the second lane 644a.
다음, 도 6d는 차량 운전 보조 장치(100)에 의해 파악되는 차량 우측 후방 이미지(670)를 예시한다. Next, FIG. 6D illustrates a vehicle right rear image 670 captured by the vehicle driving assistance apparatus 100.
도면에서는, 설명의 편의를 위해, 우측면 카메라(197R)에서 촬영한 이미지를 좌,우 반전한 것으로 도시한다. 이하에서는, 우측면 카메라(197R)에서 촬영한 이미지를 도면과 같이, 좌,우 반전한 것을 중심으로 기술한다.In the drawings, for convenience of description, the image photographed by the right side camera 197R is shown as being inverted left and right. Hereinafter, the image captured by the right side camera 197R will be described based on the inverted left and right as shown in the figure.
차량 우측 후방 이미지(670)는, 4개의 차선 중 제2 차선(644b), 제3 차선(646b), 제4 차선(648b)을 포함할 수 있으며, 특히, 제3 차선(646b)과 제4 차선(648b) 사이에, 제1 후방 차량(660b)을 포함할 수 있다.The vehicle right rear image 670 may include a second lane 644b, a third lane 646b, and a fourth lane 648b among four lanes, and in particular, the third lane 646b and the fourth lane. Between the lanes 648b, a first rear vehicle 660b may be included.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 이러한 차량 우측 후방 이미지(670)를 기반으로, 신호 처리하여, 제1 후방 차량(660b)에 대한 오브젝트를 확인할 수 있다. 또한, 제2 차선(644b), 제3 차선(646b), 제4 차선(648b)을 확인할 수 있다.The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may determine an object for the first rear vehicle 660b by signal processing based on the right rear image 670 of the vehicle. In addition, the second lane 644b, the third lane 646b, and the fourth lane 648b may be identified.
한편, 도면과 달리, 제1 후방 차량(660b)에 대한 오브젝트 인식을 나타내기 위해, 도 6b와 유사하게, 테두리로 하이라이트되는 것도 가능하다. On the other hand, unlike the drawing, in order to indicate the object recognition for the first rear vehicle 660b, similar to FIG. 6B, it is also possible to highlight the border.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 우측면 카메라(197R)에서 촬영되는 이미지를 기반으로 하여, 제1 후방 차량(660b) 대한 거리 정보, 제1 후방 차량(660b)의 속도 정보, 제1 후방 차량(660b)과 차량(200) 사이의 상대 속도 정보를 검출할 수 있다. Meanwhile, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 based on the image photographed by the right side camera 197R, distance information about the first rear vehicle 660b and the speed of the first rear vehicle 660b. Information, relative speed information between the first rear vehicle 660b and the vehicle 200 may be detected.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 이러한 정보들을 이용하여, 우측 후방에 대한 위험도 판단 등 다양한 어플리케이션을 수행할 수 있다.The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may perform various applications, such as determining a risk on the right rear side, using such information.
도 7은 도 1의 차량 내부의 전자 제어 장치의 내부 블록도의 일예이다.FIG. 7 is an example of an internal block diagram of the electronic control apparatus in the vehicle of FIG. 1.
도면을 참조하면, 차량(200)은 차량 제어를 위한 전자 제어 장치(700)를 구비할 수 있다. 전자 제어 장치(700)는, 상술한 차량 운전 보조 장치(100), 및 AVN 장치(400)와 데이터를 교환할 수 있다.Referring to the drawings, the vehicle 200 may include an electronic control apparatus 700 for controlling the vehicle. The electronic control apparatus 700 can exchange data with the vehicle driving assistance apparatus 100 and the AVN apparatus 400 described above.
전자 제어 장치(700)는, 입력부(710), 통신부(720), 메모리(740), 램프 구동부(751), 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 썬루프 구동부(755), 서스펜션 구동부(756), 공조 구동부(757), 윈도우 구동부(758), 에어백 구동부(759), 센서부(760), ECU(770), 표시부(780), 오디오 출력부(785), 전원 공급부(790)를 구비할 수 있다. The electronic control apparatus 700 includes an input unit 710, a communication unit 720, a memory 740, a lamp driver 751, a steering driver 752, a brake driver 753, a power source driver 754, and a sunroof driver. 755, suspension driver 756, air conditioning driver 757, window driver 758, airbag driver 759, sensor unit 760, ECU 770, display unit 780, audio output unit 785. The power supply unit 790 may be provided.
입력부(710)는, 차량(200) 내부에 배치되는 복수의 버튼 또는 터치 스크린을 구비할 수 있다. 복수의 버튼 또는 터치 스크린을 통해, 다양한 입력 동작을 수행하는 것이 가능하다.The input unit 710 may include a plurality of buttons or a touch screen disposed in the vehicle 200. Through a plurality of buttons or touch screens, it is possible to perform various input operations.
통신부(720)는, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)와 무선(wireless) 방식으로, 데이터를 교환할 수 있다. 특히, 통신부(720)는, 차량 운전자의 이동 단말기와, 무선으로 데이터를 교환할 수 있다. 무선 데이터 통신 방식으로는, 블루투스(Bluetooth), WiFi Direct, WiFi, APiX 등 다양한 데이터 통신 방식이 가능하다.The communication unit 720 may exchange data with the mobile terminal 600 or the server 500 in a wireless manner. In particular, the communication unit 720 may exchange data wirelessly with the mobile terminal of the vehicle driver. As a wireless data communication method, various data communication methods such as Bluetooth, WiFi Direct, WiFi, and APiX are possible.
통신부(720)는, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)로부터, 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보, 예를 들어, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 정보를 수신할 수 있다. The communication unit 720 may receive weather information, road traffic information, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information from the mobile terminal 600 or the server 500.
한편, 사용자가 차량에 탑승한 경우, 사용자의 이동 단말기(600)와 전자 제어 장치(700)는, 자동으로 또는 사용자의 애플리케이션 실행에 의해, 서로 페어링을 수행할 수 있다. On the other hand, when the user is in the vehicle, the mobile terminal 600 and the electronic control apparatus 700 of the user can perform pairing with each other automatically or by executing the user's application.
메모리(740)는, ECU(770)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 전자 제어 장치(700) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. The memory 740 may store various data for operating the entire electronic control apparatus 700, such as a program for processing or controlling the ECU 770.
램프 구동부(751)는, 차량 내,외부에 배치되는 램프의 턴 온/턴 오프를 제어할 수 있다. 또한, 램프의 빛의 세기, 방향 등을 제어할 수 있다. 예를 들어, 방향 지시 램프, 브레이크 램프 등의 대한 제어를 수행할 수 있다.The lamp driver 751 may control turn on / off of lamps disposed inside and outside the vehicle. In addition, it is possible to control the intensity, direction, etc. of the light of the lamp. For example, control of a direction indicator lamp, a brake lamp, and the like can be performed.
조향 구동부(752)는, 차량(200) 내의 조향 장치(steering apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 차량의 진행 방향을 변경할 수 있다.The steering driver 752 may perform electronic control of a steering apparatus in the vehicle 200. As a result, the traveling direction of the vehicle can be changed.
브레이크 구동부(753)는, 차량(200) 내의 브레이크 장치(brake apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 비퀴에 배치되는 브레이크의 동작을 제어하여, 차량(200)의 속도를 줄일 수 있다. 다른 예로, 좌측 바퀴와 우측 바퀴에 각각 배치되는 브레이크의 동작을 달리하여, 차량(200)의 진행 방향을 좌측, 또는 우측으로 조정할 수 있다.The brake driver 753 may perform electronic control of a brake apparatus in the vehicle 200. For example, the speed of the vehicle 200 may be reduced by controlling the operation of the brake disposed on the vehicle. As another example, by varying the operation of the brakes disposed on the left wheels and the right wheels, the traveling direction of the vehicle 200 may be adjusted to the left or the right.
동력원 구동부(754)는, 차량(200) 내의 동력원에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. The power source driver 754 may perform electronic control of the power source in the vehicle 200.
예를 들어, 화석 연료 기반의 엔진이 동력원인 경우, 동력원 구동부(754)는, 엔진에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 엔진의 출력 토크 등을 제어할 수 있다.For example, when the fossil fuel-based engine is a power source, the power source driver 754 may perform electronic control of the engine. Thereby, the output torque of an engine, etc. can be controlled.
다른 예로, 전기 기반의 모터가 동력원인 경우, 동력원 구동부(754)는, 모터에 대한 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 모터의 회전 속도, 토크 등을 제어할 수 있다.As another example, when the electric-based motor is a power source, the power source driver 754 may perform control on the motor. Thereby, the rotation speed, torque, etc. of a motor can be controlled.
썬루프 구동부(755)는, 차량(200) 내의 썬루프 장치(sunroof apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 썬루프의 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다.The sunroof driver 755 may perform electronic control of a sunroof apparatus in the vehicle 200. For example, the opening or closing of the sunroof can be controlled.
서스펜션 구동부(756)는, 차량(200) 내의 서스펜션 장치(suspension apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 도로면에 굴곡이 있는 경우, 서스펜션 장치를 제어하여, 차량(200)의 진동이 저감되도록 제어할 수 있다.The suspension driver 756 may perform electronic control of a suspension apparatus in the vehicle 200. For example, when the road surface is curved, the suspension device may be controlled to control the vibration of the vehicle 200 to be reduced.
공조 구동부(757)는, 차량(200) 내의 공조 장치(air cinditioner)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 차량 내부의 온도가 높은 경우, 공조 장치가 동작하여, 냉기가 차량 내부로 공급되도록 제어할 수 있다. The air conditioning driver 757 may perform electronic control of an air cinditioner in the vehicle 200. For example, when the temperature inside the vehicle is high, the air conditioner may operate to control the cool air to be supplied into the vehicle.
윈도우 구동부(758)는, 차량(200) 내의 서스펜션 장치(window apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 차량의 측면의 좌,우 윈도우들에 대한 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다. The window driver 758 may perform electronic control of a suspension apparatus in the vehicle 200. For example, the opening or closing of the left and right windows of the side of the vehicle can be controlled.
에어백 구동부(759)는, 차량(200) 내의 서스펜션 장치(airbag apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 위험시, 에어백이 터지도록 제어할 수 있다.The airbag driver 759 may perform electronic control of an airbag apparatus in the vehicle 200. For example, in case of danger, the airbag can be controlled to burst.
센서부(760)는, 차량(100)의 주행 등과 관련한 신호를 센싱한다. 이를 위해, 센서부(760)는, 헤딩 센서(heading sensor), 요 센서(yaw sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 휠 센서(wheel sensor), 차량 속도 센서, 차체 경사 감지센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 핸들 회전에 의한 스티어링 센서, 차량 내부 온도 센서, 차량 내부 습도 센서 등을 구비할 수 있다.The sensor unit 760 senses a signal related to traveling of the vehicle 100. To this end, the sensor unit 760 may include a heading sensor, a yaw sensor, a gyro sensor, a position module, a vehicle forward / reverse sensor, and a wheel sensor. , A vehicle speed sensor, a vehicle body tilt sensor, a battery sensor, a fuel sensor, a tire sensor, a steering sensor by steering wheel rotation, a vehicle internal temperature sensor, a vehicle internal humidity sensor, and the like.
이에 의해, 센서부(760)는, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 가속도 정보, 차량 기울기 정보, 차량 전진/후진 정보, 배터리 정보, 연료 정보, 타이어 정보, 차량 램프 정보, 차량 내부 온도 정보, 차량 내부 습도 정보 등에 대한 센싱 신호를 획득할 수 있다.Accordingly, the sensor unit 760 includes vehicle direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle acceleration information, vehicle tilt information, vehicle forward / reverse information, battery information, fuel information, A sensing signal may be acquired for tire information, vehicle lamp information, vehicle interior temperature information, vehicle interior humidity information, and the like.
한편, 센서부(760)는, 그 외, 가속페달센서, 압력센서, 엔진 회전 속도 센서(engine speed sensor), 공기 유량 센서(AFS), 흡기 온도 센서(ATS), 수온 센서(WTS), 스로틀 위치 센서(TPS), TDC 센서, 크랭크각 센서(CAS), 등을 더 구비할 수 있다.On the other hand, the sensor unit 760 may include an accelerator pedal sensor, a pressure sensor, an engine speed sensor, an air flow sensor (AFS), an intake temperature sensor (ATS), a water temperature sensor (WTS), and a throttle. Position sensor (TPS), TDC sensor, crank angle sensor (CAS), etc. may be further provided.
ECU(770)는, 전자 제어 장치(700) 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.The ECU 770 may control the overall operation of each unit in the electronic control apparatus 700.
입력부(710)에 의한 입력에 의해, 특정 동작을 수행하거나, 센서부(760)에서 센싱된 신호를 수신하여, 차량 운전 보조 장치(100)로 전송할 수 있으며, AVN 장치(400)로부터 맵 정보를 수신할 수 있으며, 각 종 구동부(751,752, 753,754,756)의 동작을 제어할 수 있다.By the input by the input unit 710, a specific operation may be performed, or a signal sensed by the sensor unit 760 may be received and transmitted to the vehicle driving assistance apparatus 100, and the map information may be transmitted from the AVN device 400. It can receive, and can control the operation of the driving unit (751, 752, 753, 754, 756).
또한, ECU(770)는, 통신부(720)로부터 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보, 예를 들어, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 정보를 수신할 수 있다. In addition, the ECU 770 may receive weather information, road traffic condition information, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information from the communication unit 720.
표시부(780)는, 차량 운전 보조 장치의 동작과 관련한 이미지를 표시할 수 있다. 이러한 이미지 표시를 위해, 표시부(780)는, 차량 내부 전면의 클러스터(cluster) 또는 HUD(Head Up Display)를 포함할 수 있다. 한편, 표시부(780)가 HUD 인 경우, 차량(200)의 전면 유리에 이미지를 투사하는 투사 모듈을 포함할 수 있다. 한편, 표시부(780)는, 입력이 가능한, 터치 스크린을 포함할 수 있다.The display unit 780 may display an image related to the operation of the vehicle driving assistance apparatus. For displaying such an image, the display unit 780 may include a cluster or a head up display (HUD) on the front surface of the vehicle. On the other hand, when the display unit 780 is a HUD, it may include a projection module for projecting an image on the windshield of the vehicle 200. Meanwhile, the display unit 780 may include a touch screen that can be input.
오디오 출력부(785)는, ECU(770)로부터의 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력한다. 이를 위해, 스피커 등을 구비할 수 있다. 오디오 출력부(785)는, 입력부(710), 즉 버튼의 동작에 대응하는, 사운드를 출력하는 것도 가능하다.The audio output unit 785 converts the electrical signal from the ECU 770 into an audio signal and outputs the audio signal. To this end, a speaker or the like may be provided. The audio output unit 785 may output a sound corresponding to the operation of the input unit 710, that is, the button.
전원 공급부(790)는, ECU(770)의 제어에 의해, 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다. 특히, 전원 공급부(790)는, 차량 내부의 배터리(미도시) 등으로부터 전원을 공급받을 수 있다. The power supply unit 790 may supply power required for the operation of each component under the control of the ECU 770. In particular, the power supply unit 790 may receive power from a battery (not shown) in the vehicle.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작방법을 도시한 순서도이고, 도 9 내지 도 16b는 도 8의 동작 방법의 설명을 위해 참조되는 도면이다.FIG. 8 is a flowchart illustrating a method of operating a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIGS. 9 to 16B are views for explaining the operation method of FIG. 8.
본 발명의 실시예에 따르면, 차량 운전 보조 장치(200)는, 복수의 카메라들(195,197L,197R)들 중 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)에서 촬영된 이미지에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 디스플레이에 표시하도록 제어할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the vehicle driving assistance apparatus 200 is based on an image photographed by the first and second side cameras 197L and 197R of the plurality of cameras 195, 197L and 197R. The rear and rear risk of the can be calculated, and based on the risk, can be controlled to display the rear and rear risk level information on the display.
또한, 차량 운전 보조 장치(200)는, 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량과의 충돌 예상 시간(Time To Collision, TTC)을 표시하도록 제어할 수 있다.In addition, the vehicle driving assistance apparatus 200 may control to display an estimated time of collision (TCT) with a neighboring vehicle located in the rear and rear of the vehicle.
따라서, 복수의 카메라들(195,197L,197R)들 중 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)를 중심으로 기술한다. 설명의 편의상, 우측면 카메라(197R)를 중심으로 기술한다. Therefore, the first and second side cameras 197L and 197R of the plurality of cameras 195, 197L and 197R will be described. For convenience of explanation, the right side camera 197R will be described mainly.
먼저, 도 8을 참조하면, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 우측면 카메라(197R)로부터 이미지를 수신한다(S810). First, referring to FIG. 8, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 receives an image from the right side camera 197R (S810).
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 우측면 카메라(197R)를 통해 순차적으로, 또는 프레임 별로, 제1 이미지 및 제2 이미지를 수신한다.The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 receives the first image and the second image sequentially or frame by frame through the right side camera 197R.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, 차량의 센서 정보, 맵 정보 중 적어도 하나를 수신한다(S820). Next, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 receives at least one of sensor information and map information of the vehicle through the interface unit 130 (S820).
차량의 센서 정보는, 차량(200)의 ECU(770) 또는 센서부(760)로부터 수신될 수 있다. 그리고, 맵 정보는 차량(200) 내의 AVN 장치(400)로부터 수신될 수 있다The sensor information of the vehicle may be received from the ECU 770 or the sensor unit 760 of the vehicle 200. In addition, the map information may be received from the AVN device 400 in the vehicle 200.
한편, 센서 정보 중, 차량 주행과 관련한, 차량 진행 방향 정보, 차량 위치 정보, 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 기울기 정보, 측면 진입 정보, 후진 정보 등을 차량 주행 정보라 할 수 있다.Meanwhile, the vehicle driving direction information, the vehicle position information, the vehicle angle information, the vehicle speed information, the vehicle tilt information, the side entry information, the backward information, and the like, related to the vehicle driving, may be referred to as the vehicle driving information among the sensor information.
한편, 본 발명의 실시예와 관련하여, 차량의 주행 정보는, 차량 속도 정보, 차량 진행 방향 정보, 측면 진입 정보 등을 포함할 수 있다. Meanwhile, in relation to an embodiment of the present invention, the driving information of the vehicle may include vehicle speed information, vehicle traveling direction information, side entry information, and the like.
본 발명의 실시예와 관련하여, 측면 진입 정보는, 사용자의 특정 입력부(예를 들어, 측면 진입 버튼) 조작에 의한, 측면 진입 신호를 포함할 수 있다. 또는, 측면 진입 정보는, 핸들 회전에 의한 스티어링 정보에 기초하여, ECU(770)에 의해, 자동으로 생성되는 것도 가능하다. In relation to an embodiment of the present invention, the side entry information may include a side entry signal by a user's manipulation of a specific input unit (eg, a side entry button). Alternatively, the side entry information may be automatically generated by the ECU 770 based on the steering information by steering wheel rotation.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 주행 정보 중 측면 진입 정보가 수신되는 지 여부를 판단하고(S830), 측면 진입 정보가 수신되는 경우, 이미지, 차량 주행 정보, 맵 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산한다(S840). 그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 연산된 위험도에 기초하여, 측후방 위험 레벨 정보를 생성한다(S850).Next, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 determines whether the side entry information is received from the vehicle driving information (S830), and when the side entry information is received, the image, the vehicle driving information, and the map. Based on at least one of the information, the risk of calculating the rear and rear of the vehicle (S840). In addition, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 generates side rear danger level information based on the calculated risk level (S850).
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해 수신되는 차량의 센서 정보 중, 측면 진입 정보가 포함되는 지 여부를 판단할 수 있다. 사용자의 조작에 의해, 우측면으로 진입하기 위한 조작 신호가 수신되는 경우, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 측면 진입 정보 수신으로 판단할 수 있다.The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may determine whether side entry information is included in sensor information of the vehicle received through the interface unit 130. When an operation signal for entering the right side is received by the user's operation, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may determine that the side entry information is received.
그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 이미지, 차량의 센서 정보, 또는 맵 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 차량의 측후방 위험도를 연산한다.In addition, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 calculates a side rear danger level of the vehicle based on at least one of an image, sensor information of the vehicle, and map information.
이를 위해, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 먼저, 이미지 기반의 오브젝트 검출을 수행한다. To this end, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 first performs image-based object detection.
우측면 카메라(197R)로부터 순차적으로 제1 이미지와 제2 이미지가 획득되며, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 제1 이미지와 제2 이미지의 차이를 이용하여, 우측 후방에 대한 디스패러티 정보를 획득할 수 있다. The first image and the second image are sequentially obtained from the right side camera 197R, and the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 uses the difference between the first image and the second image, and thus, for the right rear side, is obtained. Disparity information can be obtained.
그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 획득된 디스패러티 정보를 이용하여, 제1 이미지와 제2 이미지 중 적어도 하나에 대해, 세그먼트, 오브젝트 검출, 및 오브젝트 확인을 수행할 수 있다. 그리고, 확인된 오브젝트, 예를 들어, 우측 후방 차량 등에 대한 트래킹을 수행할 수 있다. The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may perform segment, object detection, and object verification on at least one of the first image and the second image by using the obtained disparity information. have. In addition, tracking of the identified object, for example, a right rear vehicle, may be performed.
이에 따라, 차량 우측 후방에 위치하는 주변 차량에 대한, 확인, 거리 정보 획득, 및 속도 정보 획득(또는 상대 속도 정보 획득)을 수행할 수 있다. 또한, 오브젝트 검출, 및 확인시, 차선 검출 및 도로면 검출을 수행할 수 있다.Accordingly, confirmation, distance information acquisition, and speed information acquisition (or relative speed information acquisition) may be performed on the neighboring vehicles located on the right rear side of the vehicle. In addition, during object detection and confirmation, lane detection and road surface detection can be performed.
그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 이미지 기반으로 획득된, 이미지 기반 차량 주변 정보, 즉, 우측 후방에 위치하는 차량과의 거리 정보, 우측 후방에 위치하는 차량의 속도 정보, 또는 상대 속도 정보에 기초하여, 우측면 진입시, 우측 후방에 대한 위험도를 연산할 수 있다.In addition, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may acquire image-based vehicle surrounding information, that is, distance information with a vehicle located at a right rear side, and speed information of a vehicle located at a right rear side, acquired on an image basis. Or, based on the relative speed information, when entering the right side, the risk for the right rear can be calculated.
또는, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 이미지 기반으로 획득된, 우측 후방에 위치하는 차량과의 거리 정보, 우측 후방에 위치하는 차량의 속도 정보, 또는 상대 속도 정보와, 인터페이스부(130)를 통해 수신된, 맵 정보, 차량의 센서 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 우측면 진입시, 우측 후방에 대한 위험도를 연산할 수 있다.Alternatively, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may interface with the distance information with the vehicle located at the right rear, the speed information of the vehicle located at the right rear, or the relative speed information acquired based on the image. By using at least one of the map information and the sensor information of the vehicle, which are received through the unit 130, the risk of the right rear side may be calculated when the right side is entered.
예를 들어, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 센서 정보 중 차량 위치 정보(GPS 정보)에 기초하여, 우측 후방에 위치하는 차량의 속도 정보, 또는 상대 속도 정보를 연산할 수 있으며, 우측 후방에 위치하는 차량의 속도 정보, 또는 상대 속도 정보에 기초하여, 위험도 연산을 수행할 수 있다.For example, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may calculate speed information or relative speed information of the vehicle located at the right rear side based on the vehicle position information (GPS information) among the sensor information. The risk calculation may be performed based on the speed information or the relative speed information of the vehicle located at the right rear side.
다른 예로, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 센서 정보 중 차량 위치 정보(GPS 정보)에 기초하여, 우측 후방에 위치하는 차량의 속도 정보, 또는 상대 속도 정보를 연산할 수 있으며, 맵 정보에 기초하여, 현재 주행 중인 도로의 곡률 정보를 연산하며, 도로의 곡률 정보, 우측 후방에 위치하는 차량의 속도 정보, 또는 상대 속도 정보에 기초하여, 위험도 연산을 수행할 수 있다.As another example, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may calculate the speed information or the relative speed information of the vehicle located at the right rear side based on the vehicle position information (GPS information) among the sensor information. , Based on the map information, the curvature information of the currently running road can be calculated, and the risk calculation can be performed based on the curvature information of the road, the speed information of the vehicle located at the right rear side, or the relative speed information.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 제1 시간에, 제1 거리 및 제1 속도를 가지는 차량이 우측 후방에 있는 경우에는, 제1 레벨의 위험도로 연산하고, 제2 시간에, 제1 거리 보다 가까운 제2 거리를 가지거나, 제1 속도 보다 빠른 제2 속도를 가지는 차량이 우측 후방에 있는 경우에는, 제1 레벨의 위험도 보다 높은 제2 레벨의 위험도로 연산할 수 있다.On the other hand, when the vehicle having the first distance and the first speed is at the right rear side, the processor 170 of the vehicle driving assistance device 100 calculates the degree of risk of the first level, and the second In time, when a vehicle having a second distance closer to the first distance or having a second speed faster than the first speed is in the right rear side, the vehicle may calculate the degree of risk of the second level higher than the risk of the first level. have.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 연산된 위험도에 따라, 측후방 위험 레벨 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 생성된 측후방 위험 레벨 정보가, 디스플레이(180)에 또는 오디오 출력부(미도시)로 출력되도록 제어할 수 있다.The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may generate side rear danger level information according to the calculated risk level. In addition, the generated rear and rear danger level information may be controlled to be output to the display 180 or to an audio output unit (not shown).
예를 들어, 디스플레이(180)에 측후방 위험 레벨 정보가 표시될 때, 사용자의 직관적인 인식을 위해, 연산된 위험도에 따라, 표시 색상, 표시 레벨의 크기, 표시 레벨의 휘도 중 적어도 하나가 가변될 수있다.For example, when the rear and rear danger level information is displayed on the display 180, at least one of the display color, the size of the display level, and the brightness of the display level may vary according to the calculated risk for the user's intuitive recognition. Can be
위험도가 높을수록, 표시 색상이 붉은색 계통이거나, 표시 레벨의 크기가 더 크거나, 표시되는 영역의 면적이 더 커지거나, 표시 레벨의 휘도가 더 높아지거나, 이들의 조합일 수 있다. 이에 의해, 사용자가 직관적으로 위험도를 구분하여 인식할 수 있게 된다.The higher the risk, the more reddish the display color, the larger the level of the display level, the larger the area of the displayed area, the higher the brightness of the display level, or a combination thereof. As a result, the user may intuitively recognize the risk.
도 9는 위험 레벨 정보 표시를 위한 프로세서의 내부 블록도의 일예를 예시한다.9 illustrates an example of an internal block diagram of a processor for displaying risk level information.
도면을 참조하면, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차선 검출부(910), 거리 검출부(920), 속도 검출부(930), 위험도 연산부(940)를 구비할 수 있다.Referring to the drawings, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may include a lane detector 910, a distance detector 920, a speed detector 930, and a risk calculator 940.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, AVN 장치(400)로부터 맵 정보를 수신하고, 스테레오 카메라(195)로부터 스테레오 이미지(Sim)를 수신하며, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터 차량 주행 정보(Scar)를 수신할 수 있다. The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 receives map information from the AVN device 400 through the interface unit 130, receives a stereo image Sim from the stereo camera 195, and controls the ECU. The vehicle driving information Scar may be received from the 770 or the sensor unit 760.
여기서, 차량 주행 정보는, 차량 진행 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 기울기 정보, 측면 진입 정보, 후진 정보 등을 포함할 수 있다. 한편, 차량 주행 정보는, 센서 정보의 일부분일 수 있다.Here, the vehicle driving information may include vehicle driving direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle tilt information, side entry information, backward information, and the like. The vehicle driving information may be part of the sensor information.
차선 검출부(910)는, 전방 스테레오 카메라(195), 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터 각각, 제1 내지 제3 이미지(Sim1,Sim2,Sim3)에 기반하여, 차선 검출을 수행할 수 있다. The lane detection unit 910 performs lane detection based on the first to third images Sim1, Sim2, and Sim3 from the front stereo camera 195 and the first and second side cameras 197L and 197R, respectively. can do.
이중 전방 스테레오 카메라(195)로부터는 스테레오 이미지(Sim1)가 수신될 수 있으며, 차선 검출부(910)는, 스테레오 이미지(Sim1)의 디스패러티에 기초하여, 차선을 검출할 수 있다.The stereo image Sim1 may be received from the dual front stereo camera 195, and the lane detector 910 may detect the lane based on the disparity of the stereo image Sim1.
한편, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터는 모노 이미지(Sim2,Sim3)가 수신될 수 있으며, 차선 검출부(910)는, 순차적으로 획득되는 모노 이미지(Sim2,Sim3)의 차이에 기초하여, 차선을 검출할 수 있다.Meanwhile, the mono images Sim2 and Sim3 may be received from the first and second side cameras 197L and 197R, and the lane detection unit 910 may be configured according to the difference between the mono images Sim2 and Sim3 that are sequentially obtained. Based on this, the lane can be detected.
유사하게, 거리 검출부(920)와, 속도 검출부(930)는, 전방 스테레오 카메라(195), 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터 각각, 제1 내지 제3 이미지(Sim1,Sim2,Sim3)에 기반하여, 전방 차량의 거리, 속도, 우측 후방 차량의 거리, 속도, 좌측 후방 차량의 거리, 속도 등을 검출할 수 있다.Similarly, the distance detector 920 and the speed detector 930 may be configured from the front stereo camera 195 and the first and second side cameras 197L and 197R, respectively. Based on Sim3), the distance of the front vehicle, the speed, the distance of the right rear vehicle, the speed, the distance of the left rear vehicle, and the speed can be detected.
차선 검출부(910)는, 전방 스테레오 카메라(195), 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터 각각, 제1 내지 제3 이미지(Sim1,Sim2,Sim3)에 기반하여, 차량 전방의 차선, 차량 우측 후방의 차선, 차량 좌측 후방의 차선 등을 검출할 수 있다.The lane detecting unit 910 is based on the first to third images Sim1, Sim2, and Sim3 from the front stereo camera 195 and the first and second side cameras 197L and 197R, respectively. The lane behind the vehicle right side, the lane behind the vehicle left side can be detected.
위험도 연산부(940)는, 검출된 차선 정보, 주변 차량의 속도 정보, 거리 정보, 차량 주행 정보(Scar), 및 맵 정보(Smp)에 기초하여, 위험도를 연산할 수 있다.The risk calculator 940 may calculate the risk based on the detected lane information, the speed information of the surrounding vehicle, the distance information, the vehicle driving information Scar, and the map information Smp.
예를 들어, 위험도 연산부(940)는, 주변 차량과의 거리가 가까울수록, 주변 차량의 속도가 높을수록, 차량(200)의 현재 속도가 높을수록, 주행 중인 차량의 스티어링 각도가 클수록, 맵 정보 또는 이미지 기반에 의한 도로의 곡률이 작을수록, 검출된 차선에 의한 차선과 차선 사이의 간격이 좁을수록, 또는 도로면의 굴곡이 심할수록, 위험도가 높은 것으로 연산할 수 있다. For example, the risk calculator 940 may be configured such that the closer the distance to the surrounding vehicle is, the higher the speed of the surrounding vehicle is, the higher the current speed of the vehicle 200 is, the greater the steering angle of the driving vehicle is, the map information. Alternatively, the smaller the curvature of the road based on the image, the narrower the distance between the lane and the lane by the detected lane, or the greater the curvature of the road surface, the higher the risk.
그리고, 위험도 연산부(940)는, 연산된 위험도에 따라, 전방 위험도 정보(Sfd), 측면 위험도 정보(Ssd)를 구분하여 출력할 수 있다.In addition, the risk calculator 940 may classify and output the front risk information Sfd and the side risk information Ssd according to the calculated risk.
본 발명의 실시예에서는, 측면 위험도 정보(Ssd)를 이용하여, 디스플레이(180)에, 측면 위험도 정보를 표시하도록 한다. 그리고, 이러한 측면 위험도 정보는, 위험도에 따라, 그 레벨의 크기, 색상 등이 가변된다. 이에 따라, 사용자는 위험도를 직관적으로 구분하여 인식할 수 있게 된다.In an embodiment of the present invention, the side risk information is displayed on the display 180 by using the side risk information Ssd. And, such side risk information, the size, color, etc. of the level is changed according to the risk. Accordingly, the user can intuitively recognize the risk level.
한편, 프로세서(170)는, 연산된 위험도가 허용치를 초과한 경우, 차량 내에 구비되는 조향 구동부와 브레이크 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 차량 제어 신호(Scoc)를 생성할 수 있다.When the calculated risk exceeds the allowable value, the processor 170 may generate a vehicle control signal Scoc for controlling at least one of a steering driver and a brake driver provided in the vehicle.
도 10a는 도 9의 프로세서의 내부 블록도의 다른예를 예시한다.10A illustrates another example of an internal block diagram of the processor of FIG. 9.
도면을 참조하면, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 전방 스테레오 카메라(195), 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터 수신된 각 이미지에 기초하여, 이미지 기반 차량 주변 정보를 검출할 수 있다. 여기서, 이미지 기반 차량 주변 정보는, 거리 정보, 주변 차량 거리 정보, 속도 정보, 차선 정보 및 도로면 정보, 표시판 정보 등을 포함할 수 있다.Referring to the drawings, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 is an image-based vehicle based on each image received from the front stereo camera 195, the first and second side cameras 197L and 197R. Peripheral information can be detected. Here, the image-based vehicle surrounding information may include distance information, surrounding vehicle distance information, speed information, lane information, road surface information, display panel information, and the like.
상술한 바와 같이, 전방 스테레오 카메라(195)로부터 수신된 스테레오 이미지에 기초하여, 디스패러티 정보를 연산하고, 연산된 디스패러티 정보에 기초하여, 세그먼트, 오브젝트 검출 및 오브젝트 확인을 수행할 수 있다.As described above, the disparity information may be calculated based on the stereo image received from the front stereo camera 195, and the segment, the object detection, and the object confirmation may be performed based on the calculated disparity information.
이를 바탕으로, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 전방에 대한, 차량 검출(1010), 거리 검출(1011), 차선 검출(1012), 도로면 검출(1014), 시각적 주행 거리 측정(visual odometry)(1016)을 수행할 수 있다.Based on this, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 includes a vehicle detection 1010, a distance detection 1011, a lane detection 1012, a road surface detection 1014, and a visual driving for the front of the vehicle. Visual odometry 1016 may be performed.
한편, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)로부터 수신된 순차 모노 이미지에 기초하여, 디스패러티 정보를 연산하고, 연산된 디스패러티 정보에 기초하여, 세그먼트, 오브젝트 검출 및 오브젝트 확인을 수행할 수 있다.Meanwhile, the disparity information is calculated based on the sequential mono images received from the first and second side cameras 197L and 197R, and the segment, the object detection, and the object confirmation are performed based on the calculated disparity information. Can be.
이를 바탕으로, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 좌우 측후방에 대한, 차량 검출(1010), 거리 검출(1011), 차선 검출(1012), 도로면 검출(1014), 시각적 주행 거리 측정(visual odometry)(1016)을 수행할 수 있다.Based on this, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 includes a vehicle detection 1010, a distance detection 1011, a lane detection 1012, a road surface detection 1014, Visual odometry 1016 may be performed.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터의 센서 정보를 수신할 수 있다.Next, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may receive sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터의 차량 주행 정보에 기초하여, 차량 위치 예측(dead reckoning)(1030)을 수행한다.The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs vehicle dead reckoning 1030 based on vehicle driving information from the ECU 770 or the sensor unit 760.
그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 위치 예측(dead reckoning)에 기초하여, 차량 움직임(egomotion) 추적(1040)을 수행한다. 이때, 차량 위치 예측(dead reckoning) 외에, 시각적 주행 거리 측정(visual odometry)에 기초하여, 차량 움직임(egomotion) 추적(1040)을 수행하는 것도 가능하다.In addition, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs the vehicle ego motion tracking 1040 based on the vehicle dead reckoning. At this time, in addition to vehicle dead reckoning, it is also possible to perform vehicle egomotion tracking 1040 based on visual odometry.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 움직임(egomotion) 추적(1040)을 기반으로, 주행 도로의 곡률 계산(1050)을 수행할 수 있다.The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may perform a curvature calculation 1050 of the driving road based on the vehicle egomotion tracking 1040.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 곡률 계산(1050), 차선 검출(1010), 및 도로면 검출(1014)을 기반으로 하여, 차량의 진행 방향 추적(1060)을 수행한다.Meanwhile, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs the tracking direction 1060 of the vehicle based on the curvature calculation 1050, the lane detection 1010, and the road surface detection 1014. do.
그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량의 진행 방향 추적(1060), 차량 검출(1010), 거리 검출(1011), 도로면 검출(1014)에 기초하여, 차량의 충돌, 추돌 위험성 등의 위험도 계산(1065)을 수행할 수 있다.In addition, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may collide with the vehicle based on the progress tracking of the vehicle 1060, the vehicle detection 1010, the distance detection 1011, and the road surface detection 1014. Risk calculation, such as collision risk, may be performed 1065.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 계산된 위험도 정보에 기초하여, 위험 레벨 정보, 특히 측면 위험 레벨 정보(Ssd)를 생성할 수 있다. 생성된 측면 위험 레벨 정보(Ssd)는, 외부, 특히, 디스플레이(180)에 출력될 수 있다. 이에 따라, 디스플레이(180)는, 사용자 인식 가능하도록, 측면 위험 레벨 정보를 표시할 수 있게 된다. Next, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may generate hazard level information, in particular, side hazard level information Ssd, based on the calculated risk information. The generated side danger level information Ssd may be output to the outside, in particular, to the display 180. Accordingly, the display 180 can display the side danger level information so that the user can recognize it.
한편, 프로세서(170)는, 연산된 위험도가 허용치를 초과하였는 지 여부를 판단(1080)하고, 해당하는 경우, 차량 내에 구비되는 조향 구동부와 브레이크 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 측면 진입 방지 제어 신호(Sse)를 생성(1090)할 수 있다. 한편, 초과하지 않은 경우, 정상 주행(1085)이 수행되도록 제어할 수 있다.On the other hand, the processor 170 determines (1080) whether or not the calculated risk exceeds the allowable value, and, if applicable, to control at least one of the steering drive unit and the brake drive unit provided in the vehicle, side entry prevention control The signal Sse may be generated 1090. On the other hand, if it does not exceed, it may be controlled to perform the normal driving (1085).
그리고, 생성된, 측면 진입 방지 제어 신호(Sse)는, 외부, 특히, 차량의 ECU(770)에 출력되며, ECU(770)는, 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 서스펜션 구동부(756) 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.The generated side entry prevention control signal Sse is output to the outside, in particular, to the ECU 770 of the vehicle, and the ECU 770 includes a steering driver 752, a brake driver 753, and a power source driver ( 754, the suspension driver 756 may be controlled.
예를 들어, 우측 진입 방지 제어 신호가 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)에서 생성되는 경우, 이에 기초하여, 차량(200) 내의 조향 구동부(752)는, 좌측 스티어링이 수행되도록 조향 장치를 제어하거나, 브레이크 구동부(753)는, 우측 브레이크를 동작시킬 수 있다. 이에 따라, 차량 및 차량 운전자를 보호할 수 있게 된다.For example, when the right entry prevention control signal is generated by the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100, based on this, the steering driver 752 in the vehicle 200 controls the steering apparatus to perform left steering. Control or the brake drive unit 753 may operate the right brake. Accordingly, the vehicle and the vehicle driver can be protected.
한편, 도 10a에서는 도시하지 않았지만, 위험도 계산(1065) 이후에, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 위험도 계산(1065) 및 차량 움직임(egomotion) 추적(1040)에 기초하여, 차량 패쓰 예측(path prediction)을 수행할 수도 있다. 그리고, 프로세서(170)는, 예측된 차량 패쓰에 기초하여, 차량 슬립 여부를 연산할 수도 있다. 그리고, 차량이 슬립인 경우, 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 서스펜션 구동부(756) 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 슬립 방지 제어 신호 생성을 수행할 수도 있다. On the other hand, although not shown in FIG. 10A, after the risk calculation 1065, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 is based on the risk calculation 1065 and the vehicle egomotion tracking 1040. Vehicle path prediction may be performed. In addition, the processor 170 may calculate whether the vehicle is slipped based on the predicted vehicle path. When the vehicle is in a sleep state, the slip prevention control signal may be generated to control at least one of the steering driver 752, the brake driver 753, the power source driver 754, and the suspension driver 756.
도 10b는 도 9의 프로세서의 내부 블록도의 또 다른예를 예시한다.FIG. 10B illustrates another example of an internal block diagram of the processor of FIG. 9.
도 10b를 참조하면, 도 10a와 거의 유사하나, AVN 장치(400)로부터의 맵 정보를 수신하며, 맵 매칭(1020)이 더 수행되는 것에 그 차이가 있다. 이하에서는 그 차이만을 기술한다.Referring to FIG. 10B, it is almost similar to FIG. 10A, except that map information from the AVN device 400 is received, and map matching 1020 is further performed. Only the differences are described below.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터의 센서 정보 중 차량 주행 정보와, AVN 장치(400)로부터의 맵 정보에 기초하여, 맵 매칭을 수행(1020)한다. 또한, 차량 속도 정보 등 차량 주행 정보 등에 기초하여, 맵 상에서 현재 차량의 위치를 가변시킬 수 있다.The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs map matching based on the vehicle driving information among the sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760 and the map information from the AVN device 400. Perform 1020. In addition, the position of the current vehicle on the map may be varied based on vehicle driving information such as vehicle speed information.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 주행 도로의 곡률 계산(1050)시, 차량 움직임(egomotion) 추적(1040) 외에 추가로, 맵 매칭 정보를 기반으로, 주행 도로의 곡률 계산(1050)을 수행할 수 있다.Next, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may further, in addition to the vehicle egomotion tracking 1040, calculate the curvature of the driving road based on the map matching information at the time of calculating the curvature of the driving road 1050. Calculation 1050 may be performed.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 주행 정보 중 차량 위치 정보인 GPS 정보와, AVN 장치(400)로부터의 맵 정보에 기초하여, 현재 차량을 맵 상에 맵 매칭(1020)시킬 수 있다. The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 maps the current vehicle onto a map on the basis of GPS information, which is vehicle position information, and map information from the AVN device 400. You can.
도 11a 내지 도 11c는 우측 후방에 대한 위험도 판단을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.11A to 11C are views referred to for explaining a risk determination for the right rear side.
도 11a는 곡선 도로에서, 차량(200)이 제1 차선(1242a)과 제2 차선(1244a) 사이에서 주행 중이며, 우측 후방에, 특히, 제2 차선(1244a)과 제3 차선(1246a) 사이에 후방 차량(1220a)이 있는 것을 예시한다.FIG. 11A shows a curved road, in which a vehicle 200 is driving between a first lane 1242a and a second lane 1244a and to the right rear, in particular, between a second lane 1244a and a third lane 1246a. It illustrates that there is a rear vehicle 1220a.
차량(200)의 차량 운전 보조 장치(100)는, 전방 스테레오 카메라(195), 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)를 구비하며, 이에 따라, 전방 영역(CA1), 좌측 후방 영역(CA2), 우측 후방 영역(CA3)을 각각 촬영할 수 있다. The vehicle driving assistance apparatus 100 of the vehicle 200 includes a front stereo camera 195 and first and second side cameras 197L and 197R, and accordingly, the front area CA1 and the left rear area ( CA2) and the right rear region CA3 can be photographed respectively.
도 11b는, 제1 시간에, 우측면 카메라(197R)에서 촬영된 이미지(1200b)를 예시하며, 도 11c는 제1 시간 이후인 제2 시간에, 우측면 카메라(197R)에서 촬영된 이미지(1200c)를 예시한다.FIG. 11B illustrates an image 1200b captured by the right side camera 197R at a first time, and FIG. 11C illustrates an image 1200c captured by a right side camera 197R at a second time after the first time. To illustrate.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 각각 촬영된 이미지들(1200b,1200c)을 기반으로, 제1 내지 제4 차선(1242b,1244b,1246b,1248b) 검출, 및 후방 차량(1220b) 검출을 수행할 수 있다. 그리고, 후방 차량(1220b)에 대한 거리 검출 및 속도 검출을 수행할 수도 있다. The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 detects the first to fourth lanes 1242b, 1244b, 1246b, and 1248b based on the captured images 1200b and 1200c, respectively, and the rear vehicle 1220b. Detection can be performed. In addition, distance detection and speed detection may be performed on the rear vehicle 1220b.
도 11b는, 검출된 차량(1220b)에 대해, 하이라이트의 의미로, 테두리를 두껍게 표시하며, 각각 거리 정보(1223b)와 속도 정보(1244b)를 표시하며, 도 11c는, 검출된 차량(1220b)에 대해, 하이라이트의 의미로, 테두리를 두껍게 표시하며, 각각 거리 정보(1223c)와 속도 정보(1244c)를 표시하는 것을 예시한다.FIG. 11B shows the detected vehicle 1220b with a thicker edge in the meaning of highlighting, and displays distance information 1223b and speed information 1244b, respectively, and FIG. 11C shows the detected vehicle 1220b. For example, the frame is thickly displayed in the meaning of highlighting, and the distance information 1223c and the speed information 1244c are respectively shown.
도 11b에 비해, 도 11c를 살펴보면, 후방 차량과의 거리가 줄어들고, 후방 차량의 속도가 더 높아진 것을 알 수 있다. 이러한 정보에 기초하여, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 우측 후방에 대한 위험도를, 제1 시간 보다 제2 시간에 더 높게 설정할 수 있다. Referring to FIG. 11C, it can be seen that the distance to the rear vehicle is reduced and the speed of the rear vehicle is higher than that of FIG. 11B. Based on this information, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may set the risk for the right rear side higher than the first time at the second time.
도 12a 내지 도 16b는, 도 11b의 위험도와 도 11c의 위험도에 대응하는 위험 레벨 정보를 출력하는 다양한 예를 예시한다.12A through 16B illustrate various examples of outputting risk level information corresponding to the risk of FIG. 11B and the risk of FIG. 11C.
먼저, 도 12a는, 도 11b의 위험도에 대응하며, 우측 사이드 미러(107R)의 내면에 부착되는 디스플레이(180a)에 제1 레벨의 위험 레벨 정보(1310)가 표시되는 것을 예시한다.First, FIG. 12A corresponds to the risk of FIG. 11B, and illustrates that the first level of danger level information 1310 is displayed on the display 180a attached to the inner surface of the right side mirror 107R.
다음, 도 12b는, 도 11c의 위험도에 대응하며, 우측 사이드 미러(107R)의 내면에 부착되는 디스플레이(180a)에 제2 레벨의 위험 레벨 정보(1315)가 표시되는 것을 예시한다.Next, FIG. 12B corresponds to the risk of FIG. 11C, and illustrates that the second level of danger level information 1315 is displayed on the display 180a attached to the inner surface of the right side mirror 107R.
이에 따라, 사용자는, 우측면 진입 시도시, 우측 사이드 미러(107R)를 통해, 우측 후방 위험 레벨 정보를 간단하게 확인할 수 있게 된다. 또한, 가변하는 위험도에 대응하는 위험 레벨 정보를 확인함으로써, 실제 위험 정도를 직관적으로 인식할 수 있게 된다.Accordingly, the user can easily check the right rear danger level information through the right side mirror 107R when attempting to enter the right side. In addition, by confirming the risk level information corresponding to the variable risk, it is possible to intuitively recognize the actual degree of risk.
도면에서는, 도 12a 내지 도 12b는, 위험 레벨 정보를 표시 레벨 크기의 가변으로 예시하나, 이와 달리, 표시 색상의 가변, 표시 레벨의 휘도 가변 등도 가능하다. In the drawing, FIGS. 12A to 12B illustrate dangerous level information by varying the display level size, but alternatively, the display color may vary, the brightness of the display level may vary, and the like.
다음, 도 13a는, 도 11b의 위험도에 대응하며, 차량 내부의 클러스터(300)에 제1 레벨의 위험 레벨 정보(1320)가 표시되는 것을 예시하고, 도 13b는, 도 11c의 위험도에 대응하며, 차량 내부의 클러스터(300)에 제2 레벨의 위험 레벨 정보(1325)가 표시되는 것을 예시한다.Next, FIG. 13A illustrates that the risk level information 1320 of the first level is displayed on the cluster 300 inside the vehicle, and FIG. 13B corresponds to the risk of FIG. 11C. For example, the risk level information 1325 of the second level is displayed on the cluster 300 inside the vehicle.
이에 따라, 사용자는, 우측면 진입 시도시, 클러스터(300)를 통해, 우측 후방 위험 레벨 정보를 간단하게 확인할 수 있게 된다.Accordingly, when the user attempts to enter the right side, the user can easily check the right rear danger level information through the cluster 300.
한편, 차량 내부의 클러스터(300)에, 차량 운전 보조 장치(200)에서 연산된, 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량과의 충돌 예상 시간(Time To Collision, TTC)를 표시하는 것도 가능하다. 이에 따라, 사용자는 충돌 예상 시간을 간단하게 확인할 수 있게 된다. On the other hand, it is also possible to display the estimated time to collision (TTC) with the surrounding vehicles located in the rear and rear of the vehicle, calculated by the vehicle driving assistance apparatus 200, on the cluster 300 inside the vehicle. Accordingly, the user can simply check the estimated collision time.
다음, 도 14a는, 도 11b의 위험도에 대응하며, HUD에 의해 이미지가 차량 전면 유리의 출력 영역(1109)에 투사되어, 출력 영역(1330)에 제1 레벨의 위험 레벨 정보(1330)가 표시되는 것을 예시하고, 도 14b는, 도 11c의 위험도에 대응하며, 차량 전면 유리의 출력 영역(1109)에 제2 레벨의 위험 레벨 정보(1335)가 표시되는 것을 예시한다.Next, FIG. 14A corresponds to the risk level of FIG. 11B, in which an image is projected onto the output area 1109 of the vehicle windshield by the HUD, and the risk level information 1330 of the first level is displayed on the output area 1330. 14B illustrates that the risk level information 1335 of the second level is displayed in the output area 1109 of the vehicle windshield, corresponding to the risk level of FIG. 11C.
이에 따라, 사용자는 전방을 주시하면서, 전면 유리의 출력 영역(1109)을 통해, 우측 후방 위험 레벨 정보를 간단하게 확인할 수 있게 된다. Accordingly, the user can simply check the right rear danger level information through the output area 1109 of the windshield while watching the front.
한편, 차량 전면 유리의 출력 영역(1109)에, 차량 운전 보조 장치(200)에서 연산된, 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량과의 충돌 예상 시간(Time To Collision, TTC)를 표시하는 것도 가능하다. 이에 따라, 사용자는 충돌 예상 시간을 간단하게 확인할 수 있게 된다. On the other hand, in the output area 1109 of the vehicle windshield, it is also possible to display the estimated time of collision (TTC) with the surrounding vehicle located in the rear and rear of the vehicle calculated by the vehicle driving assistance device 200. Do. Accordingly, the user can simply check the estimated collision time.
한편, 도 15a 내지 도 15b는, 차량 내부에 사용자 시선 감지를 위한 내부 카메라(1500)가 구비된 상태에서, HUD 방식에 의해, 차량 전면 유리의 출력 영역(1109)에 표시되는 정보가, 사용자의 시선 이동에 따라, 이동하는 것을 예시한다.15A to 15B illustrate information displayed on the output area 1109 of the windshield of the vehicle by the HUD method in a state where the internal camera 1500 for detecting the user's gaze is provided inside the vehicle. In accordance with the eye movement, the movement is illustrated.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 내부 카메라(1500)에서 획득된 사용자를 포함하는 이미지에 기초하여, 사용자의 시선 방향을 판단하고, 시선 방향에 따라, 측후방 위험 레벨 정보의 표시 위치를 가변할 수 있다.The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 determines a gaze direction of the user based on an image including the user acquired by the in-vehicle camera 1500, and according to the gaze direction, the rear and rear danger level information. The display position of can be varied.
도 15a는, 도 14a에 대응하나, 사용자의 시선이 우측인 점을 고려하여, 제1 레벨의 위험 레벨 정보(1131)가, 도 14a에 비해 보다 더 우측에 표시되는 것을 예시한다.FIG. 15A corresponds to FIG. 14A, but considering that the user's gaze is on the right, the risk level information 1131 of the first level is displayed on the right side more than in FIG. 14A.
한편, 도 15b는, 도 14b에 대응하나, 사용자의 시선이 우측인 점을 고려하여, 제2 레벨의 위험 레벨 정보(1136)가, 도 14a에 비해 보다 더 우측에 표시되는 것을 예시한다.Meanwhile, FIG. 15B corresponds to FIG. 14B, but considering that the user's gaze is on the right side, the second level of danger level information 1136 is displayed on the right side than in FIG. 14A.
이에 따라, 사용자의 시선을 고려하여, 정보 표시를 함으로써, 이용 편의성이 증대될 수 있다. Accordingly, in view of the user's eyes, by displaying the information, the ease of use can be increased.
다음, 도 16a 내지 도 16b는, 오디오 출력부를 통해, 위험 레벨 정보를 출력하는 것을 예시한다.Next, FIGS. 16A to 16B illustrate outputting dangerous level information through the audio output unit.
도 16a는, 도 11b의 위험도에 대응하며, 오디오 출력부를 통해, 제1 레벨의 위험 레벨 정보가 사운드(1340)로 출력되는 것을 예시한다.FIG. 16A corresponds to the risk of FIG. 11B, and illustrates that the risk level information of the first level is output to the sound 1340 through the audio output unit.
도 16b는, 도 11c의 위험도에 대응하며, 오디오 출력부를 통해, 제2 레벨의 위험 레벨 정보가 사운드(1340)로 출력되는 것을 예시한다.FIG. 16B corresponds to the risk of FIG. 11C, and illustrates that the second level of danger level information is output to the sound 1340 through the audio output unit.
이에 따라, 사용자는, 사운드 청취만으로도, 위험 레벨 정보를 간단하게 파악할 수 있게 된다.Accordingly, the user can easily grasp the danger level information only by listening to the sound.
한편, 도 8 내지 도 16b에서는, 차량의 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)가 모노 카메라인 것을 기초로하여, 모노 이미지를 기반으로, 신호 처리하는 것을 기술하였으나, 이와 달리, 차량의 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)가 스테레오 카메라인 것도 가능하다. 이에 따라, 프로세서(170)는, 스테레오 이미지를 기반으로 하여, 신호 처리할 수 있다.Meanwhile, in FIGS. 8 to 16B, signal processing based on a mono image is described based on the fact that the first and second side cameras 197L and 197R of the vehicle are mono cameras. It is also possible that the first and second side cameras 197L and 197R are stereo cameras. Accordingly, the processor 170 may process the signal based on the stereo image.
한편, 도 8 내지 도 16b에서 상술한, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작 방법은, 주행 중에, 측면 진입 시도시, 위험도를 연산하고, 측면 위험 레벨 정보를 표시하는 것이었다.On the other hand, the operation method of the vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention described above with reference to Figs. 8 to 16B, when attempting to enter the side while driving, the risk is calculated, and the side risk level information is displayed.
이러한, 내용은, 도 17과 같이, 차량 후진 시에, 후방 위험도를 연산하고, 후방 위험 레벨 정보를 표시하는 것에도 변형 적용 가능하다.Such contents can be modified and applied to calculating the rear danger level and displaying the rear danger level information when the vehicle is backed up as shown in FIG. 17.
도 17은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작방법을 도시한 순서도이다.17 is a flowchart illustrating a method of operating a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
도 17의 동작방법은 도 8의 동작 방법과 유사하므로, 이하에서는 그 차이점을 중심으로 기술한다.Since the operation method of FIG. 17 is similar to the operation method of FIG. 8, the following description focuses on the difference.
도면을 참조하면, 제1610 단계(S1610) 내지 제1620 단계(S1620)는, 도 8의 제810 단계(S810) 내지 제820 단계(S820)에 대응하므로, 그 설명을 생략한다.Referring to the drawings, steps 1610 to 1620 to S1620 correspond to steps 810 to 820 of FIG. 8, and thus description thereof is omitted.
제1630 단계(S1630)에서, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 주행 정보 중 후진 신호가 수신되는 지 여부를 판단하고(S1630), 해당하는 경우, 스테레오 이미지, 차량의 주행 정보, 맵 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 차량의 후방 위험도를 연산한다(S1640). 그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 연산된 위험도에 기초하여, 후방 위험 레벨 정보를 디스플레이(180)에 표시한다(S1650).In operation 1630, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 determines whether a backward signal is received from vehicle driving information (S1630), and if applicable, a stereo image and driving of the vehicle. Based on at least one of the information and the map information, the rear risk of the vehicle is calculated (S1640). The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 displays the rear danger level information on the display 180 based on the calculated risk level (S1650).
차량의 후방 위험도 판단을 위해, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 제1 및 제2 측면 카메라(197L,197R)에서 수신되는 좌측 후방 스테레오 이미지와 우측 후방 스테레오 이미지를 조합하고, 그 조합과, 차량의 주행 정보, 맵 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 위험도를 연산할 수 있다.The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 combines the left rear stereo image and the right rear stereo image received from the first and second side cameras 197L and 197R to determine a rear risk of the vehicle. The degree of risk can be calculated based on the combination and at least one of the driving information and the map information of the vehicle.
이에 따라, 차량 후진시에도, 사용자는 간편하게, 연산된 위험도에 따라, 가변되는 후방 위험 레벨 정보를 인식할 수 있게 된다.Accordingly, even when the vehicle is reversed, the user can easily recognize the rear danger level information that varies according to the calculated risk.
도 18은 본 발명의 다른 실시예에 따른 모노 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.18 is a diagram illustrating an exterior of a vehicle including a mono camera according to another embodiment of the present invention.
도면을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량(200)은, 동력원에 의해 회전하는 바퀴(135FR,135FL,135RL,..), 차량(200)의 진행 방향을 조절하기 위한 핸들(150), 및 차량(200) 전방 촬영을 위한 모노 카메라(193)와 레이더(194), 차량의 측후방에 대한 거리 검출을 위한 제1 및 제2 측면 레이더(199L,199R)를 구비할 수 있다.Referring to the drawings, the vehicle 200 according to another embodiment of the present invention, the wheels (150FR, 135FL, 135RL, ...) rotating by the power source, the handle 150 for adjusting the traveling direction of the vehicle 200 And a mono camera 193 and a radar 194 for photographing the vehicle 200 in front of the vehicle 200, and first and second side radars 199L and 199R for detecting a distance to the lateral rear of the vehicle.
모노 카메라(193)를 통한 모노 이미지와, 레이더(194), 제1 및 제2 측면 레이더(199L,199R)를 통한 거리 정보는, 차량 운전 보조 장치(도 19a의 2100) 내에서 신호 처리될 수 있다.The mono image through the mono camera 193 and the distance information through the radar 194 and the first and second side radars 199L and 199R may be signal processed in the vehicle driving assistance apparatus 2100 of FIG. 19A. have.
도 19a는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.19A illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
도면을 참조하면, 도 19a의 차량 운전 보조 장치(2100)의 내부 블록은, 도 3의 차량 운전 보조 장치(100)의 내부 블록과 유사하나, 스테레오 카메라(195)로부터의 스테레오 이미지 기반의, 신호 처리가 아닌, 모노 카메라(193)로부터의 모노 이미지와, 레이더(194,199L,199R)를 통한 거리 정보에 기반한 신호 처리를 수행한다는 점에서 그 차이가 있다. 이하에서는, 그 차이점만을 기술한다. Referring to the drawings, an internal block of the vehicle driving assistance device 2100 of FIG. 19A is similar to an internal block of the vehicle driving assistance device 100 of FIG. 3, but based on a stereo image from a stereo camera 195. The difference is that the signal processing is performed based on the mono image from the mono camera 193 and the distance information through the radars 194, 199L and 199R. In the following, only the differences are described.
모노 카메라(193)는, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능할 수 있으며, 렌즈를 구비하는 단일의 카메라를 구비할 수 있다.The mono camera 193 may be detachable from the ceiling or the windshield of the vehicle 200 and may include a single camera having a lens.
레이더(194)는, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능할 수 있으며, 소정 주파수의 전파를 차량 전방에 전송하고, 차량 전방의 물체서 반사되는 전파를 수신한다.The radar 194 may be detachable from the ceiling or the windshield of the vehicle 200, transmit radio waves of a predetermined frequency in front of the vehicle, and receive radio waves reflected from an object in front of the vehicle.
프로세서(2170)는, 레이더(194)에서의 송신 전파와 수신 전파의 차이에 기초하여, 거리 정보를 연산할 수 있다. 또한, 모노 카메라(193)를 통한 모노 이미지와 거리 정보를 매칭하여, 세그먼트, 오브젝트 검출, 확인 등을 수행할 수 있다.The processor 2170 may calculate distance information based on the difference between the transmission wave and the reception wave in the radar 194. In addition, by matching the mono image and the distance information through the mono camera 193, it is possible to perform segment, object detection, confirmation and the like.
한편, 프로세서(2170)는, 차량 측후방에 대한 위험도 연산을 위해, 레이더(199L,199R)로부터 수신되는 거리 정보를 이용할 수 있다. 즉, 레이더(199L,199R)로부터 수신되는 거리 정보에 기초하여, 측후방 오브젝트에 대한 거리 검출 및 속도 검출을 수행할 수 있다.Meanwhile, the processor 2170 may use distance information received from the radars 199L and 199R to calculate a risk on the vehicle rear and rear. That is, based on distance information received from the radars 199L and 199R, distance detection and speed detection may be performed on the lateral rear object.
한편, 이와 달리, 차량 측후방에 대한 이미지 획득을 위한 모노 카메라가 더 사용되는 것도 가능하다.On the other hand, it is also possible to further use a mono camera for image acquisition for the rear and rear of the vehicle.
다음, 도 19b는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.Next, FIG. 19B illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
도면을 참조하면, 도 19b의 차량 운전 보조 장치(2150)의 내부 블록은, 도 19a의 차량 운전 보조 장치(2100)의 내부 블록과 유사하나, 차량의 측후방에 대한 거리 검출을 위한 제1 및 제2 측면 레이더(199L,199R)가 아닌, 외부 대상물에 대해 스캐닝을 수행하는 제1 및 제2 측면 라이더(Lidar)(2102L,2102R)를 구비하는 것에 그 차이가 있다.Referring to the drawings, the inner block of the vehicle driving assistance device 2150 of FIG. 19B is similar to the inner block of the vehicle driving assistance device 2100 of FIG. 19A, but the first and second blocks for detecting distance to the rear and rear sides of the vehicle are shown. The difference is provided with the first and second side riders (Lidar) 2102L, 2102R, which perform scanning on an external object rather than the second side radars (199L, 199R).
차이점을 기술하면, 제1 및 제2 측면 라이더(Lidar)(2102L,2102R)는, 레이저 스캐닝 방식에 의해, 좌,우 측후방 상황에 대한 스캔 이미지를 획득할 수 있으며, 프로세서(2270)는, 제1 및 제2 측면 라이더(Lidar)(2102L,2102R로부터 수신되는 스캔 이미지에 기초하여, 신호 처리를 수행할 수 있다. 즉, 측후방 위험 레벨 정보를 생성할 수 있다.To describe the difference, the first and second side riders Lidar 2102L and 2102R may acquire scanned images for left and right rear and rear situations by laser scanning, and the processor 2270 may include: Based on the scanned images received from the first and second side riders Lidar 2102L and 2102R, signal processing may be performed, that is, side rear hazard level information may be generated.
도 20a 내지 도 20b는 도 19a의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시하고, 도 21a 내지 도 21b는 도 20a의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.20A-20B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of FIG. 19A, and FIGS. 21A-21B are diagrams referred to for describing the operation of the processor of FIG. 20A.
도 20a 내지 도 20b의 프로세서 내부 블록은, 도 4a 내지 도 4b의 프로세서와 유사하나, 디스패러티 연산부를 구비하지 않는 다는 점에서 그 차이가 있다. The processor internal blocks of FIGS. 20A to 20B are similar to those of the processors of FIGS. 4A to 4B except that they do not include a disparity calculator.
대신에, 디스패러티 정보에 대응하는 거리 정보(Sd)를, 외부의 레이더(194)로부터 수신하는 것에 그 차이가 있다. 이러한, 거리 정보(Sd)는, 세그먼테이션부(432)에 입력되며, 이미지의 세그먼트시에 사용될 수 있다. Instead, there is a difference in receiving the distance information Sd corresponding to the disparity information from the external radar 194. The distance information Sd is input to the segmentation unit 432 and may be used when segmenting an image.
도 21a 내지 도 21b는, 제1 및 제2 프레임 구간에서 각각 획득된 모노 이미지를 기반으로 하여, 도 20a의 프로세서(170)의 동작 방법 설명을 위해 참조되는 도면이다.21A to 21B are views referred to for describing a method of operating the processor 170 of FIG. 20A, based on a mono image acquired in each of the first and second frame periods.
도 21a 내지 도 21b를 살펴보면, 도 5a 내지 도 5b와 유사하나, 모노 이미지와 레이더 기반 거리 정보를 이용하므로, 디스패러티 맵(distance map)을 생성할 필요가 없다는 점에서 그 차이가 있다.Referring to FIGS. 21A to 21B, the method is similar to FIGS. 5A to 5B except that since a mono image and radar based distance information are used, a disparity map does not need to be generated.
먼저, 도 21a를 참조하면, 제1 프레임 구간 동안, 모노 카메라(193)는, 모노 이미지(FR1)를 획득하며, 레이더는 거리 정보(Sd1)을 획득한다.First, referring to FIG. 21A, during a first frame period, the mono camera 193 acquires a mono image FR1, and the radar obtains distance information Sd1.
이에 따라, 프로세서(2170) 내의 세그멘테이션부(432)와, 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)는, 레이더에 기반한 거리 정보(Sd1)에 기초하여, 모노 이미지(FR1) 내의, 제1 차선 내지 제4 차선(538a,538b,538c,538d), 공사 지역(532), 제1 전방 차량(534), 제2 전방 차량(536)을, 검출 및 확인할 수 있다.Accordingly, the segmentation unit 432, the object detection unit 434, and the object confirmation unit 436 in the processor 2170 may be configured to include the first segment in the mono image FR1 based on the radar based distance information Sd1. The lanes to the fourth lanes 538a, 538b, 538c, 538d, the construction area 532, the first front vehicle 534, and the second front vehicle 536 can be detected and confirmed.
다음, 도 21b를 참조하면, 제2 프레임 구간 동안, 모노 카메라(193)는, 모노 이미지(FR2)를 획득하며, 레이더는 거리 정보(Sd2)을 획득한다.Next, referring to FIG. 21B, during the second frame period, the mono camera 193 obtains a mono image FR2 and the radar obtains distance information Sd2.
이에 따라, 프로세서(2170) 내의 세그멘테이션부(432)와, 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)는, 레이더에 기반한 거리 정보(Sd2)에 기초하여, 모노 이미지(FR2) 내의, 제1 차선 내지 제4 차선(558a,558b,558c,558d), 공사 지역(552), 제1 전방 차량(554), 제2 전방 차량(556)을, 검출 및 확인할 수 있다.Accordingly, the segmentation unit 432, the object detection unit 434, and the object confirmation unit 436 in the processor 2170 may be configured to include the first segment in the mono image FR2 based on the radar based distance information Sd2. The lanes to the fourth lanes 558a, 558b, 558c, and 558d, the construction area 552, the first front vehicle 554, and the second front vehicle 556 can be detected and confirmed.
한편, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 21a와 도 21b를 비교하여, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행할 수 있다. Meanwhile, the object tracking unit 440 may perform tracking on the identified object by comparing FIG. 21A with FIG. 21B.
구체적으로, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 21a와 도 21b에서 확인된, 각 오브젝트들의 움직임 또는 움직임 벡터에 기초하여, 해당 오브젝트의 이동 등을 트래킹할 수 있다. 이에 따라, 차량 주변에 위치하는, 차선, 공사 지역, 제1 전방 차량, 제2 전방 차량 등에 대한 트래킹을 수행할 수 있게 된다.In detail, the object tracking unit 440 may track the movement of the corresponding object based on the motion or the motion vector of each object identified in FIGS. 21A and 21B. Accordingly, tracking of a lane, a construction area, a first front vehicle, a second front vehicle, and the like located around the vehicle can be performed.
한편, 도 18 내지 도 21에서 기술한 모노 카메라(193)와 레이더(194,199L,199R)를 구비하는 차량 운전 보조 장치(2100)는, 도 8 내지 도 17에서 기술한 바와 같이, 측면 진입시, 측후방 위험도를 판단하고, 판단된 위험도에 따라, 측후방 위험 레벨 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 생성된 측후방 위험 레벨 정보는 디스플레이(180)에 표시될 수 있다.On the other hand, the vehicle driving assistance device 2100 including the mono camera 193 and the radar 194, 199L, 199R described with reference to FIGS. 18 to 21, the side when entering the side, as described with reference to FIGS. The rearward risk may be determined, and the rearward rearward danger level information may be generated according to the determined risk. In addition, the generated rear and rear danger level information may be displayed on the display 180.
한편, 도 19b에서 기술한 모노 카메라(193)와 레이더(194), 제1 및 제2 측면 라이더(2102L,2102R)를 구비하는 차량 운전 보조 장치(2150)는, 도 8 내지 도 17에서 기술한 바와 같이, 측면 진입시, 측후방 위험도를 판단하고, 판단된 위험도에 따라, 측후방 위험 레벨 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 생성된 측후방 위험 레벨 정보는 디스플레이(180)에 표시될 수 있다.On the other hand, the vehicle driving assistance device 2150 including the mono camera 193, the radar 194, and the first and second side riders 2102L and 2102R described in FIG. 19B is described with reference to FIGS. 8 to 17. As described above, when entering the side, the side rear risk may be determined, and the side rear risk level information may be generated according to the determined risk. In addition, the generated rear and rear danger level information may be displayed on the display 180.
본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.The vehicle driving assistance apparatus and the vehicle having the same according to an embodiment of the present invention are not limited to the configuration and method of the embodiments described above, but the embodiments may be modified in various ways so that various modifications can be made. All or part of the examples may be optionally combined.
한편, 본 발명의 차량 운전 보조 장치 또는 차량의 동작방법은 차량 운전 보조 장치 또는 차량에 구비된 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체에 프로세서가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 프로세서에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.On the other hand, the vehicle driving assistance apparatus or the method of operating the vehicle of the present invention can be implemented as code that the processor can read on a recording medium that can be read by the processor provided in the vehicle driving assistance apparatus or the vehicle. The processor-readable recording medium includes all kinds of recording devices that store data that can be read by the processor. Examples of the processor-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, and the like, and may also be implemented in the form of a carrier wave such as transmission over the Internet. . The processor-readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the processor-readable code is stored and executed in a distributed fashion.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.In addition, although the preferred embodiment of the present invention has been shown and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, but the technical field to which the invention belongs without departing from the spirit of the invention claimed in the claims. Of course, various modifications can be made by those skilled in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or the prospect of the present invention.
본 발명은 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 적용 가능하며, 특히, 주행 상황에 대응하는 측후방 위험 레벨 정보를 표시할 수 있는 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 적용 가능하다.The present invention is applicable to a vehicle driving assistance apparatus and a vehicle having the same, and in particular, to a vehicle driving assistance apparatus capable of displaying side and rear danger level information corresponding to a driving situation and a vehicle having the same.

Claims (20)

  1. 차량의 측후방 촬영이 가능한 카메라; 및A camera capable of photographing the rear side of the vehicle; And
    상기 카메라로부터 수신되는 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 상기 위험도에 기초한, 측후방 위험 레벨 정보를 생성하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.And a processor configured to calculate a lateral rear hazard level of the vehicle based on the image received from the camera and side entry information, and to generate lateral rear hazard level information based on the risk level. Device.
  2. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 프로세서는,The processor,
    상기 이미지에 기초하여, 상기 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량의 거리, 상기 주변 차량의 속도 또는 상기 주변 차량과의 속도 차이를 검출하고,Based on the image, detecting a distance of a surrounding vehicle located at the rear and rear of the vehicle, a speed of the surrounding vehicle, or a speed difference with the surrounding vehicle,
    상기 주변 차량과의 거리, 상기 주변 차량의 속도 또는 상기 주변 차량과의 속도 차이에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.And calculating the rear and rear risks of the vehicle based on a distance from the surrounding vehicle, a speed of the surrounding vehicle, or a speed difference from the surrounding vehicle.
  3. 제2항에 있어서,The method of claim 2,
    상기 프로세서는,The processor,
    상기 주변 차량의 거리, 상기 주변 차량의 속도 또는 상기 주변 차량과의 속도 차이 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량과의 충돌 예상 시간을 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.Calculating an estimated collision time with a neighboring vehicle located at the rear and rear of the vehicle based on at least one of the distance of the surrounding vehicle, the speed of the surrounding vehicle, or the speed difference with the surrounding vehicle; Auxiliary devices.
  4. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 프로세서는,The processor,
    상기 이미지에 기초하여, 상기 차량의 측후방에 위치하는 주변 차량의 거리를 검출하는 거리 검출부;A distance detector configured to detect a distance of a neighboring vehicle located in the side rear of the vehicle based on the image;
    상기 이미지에 기초하여, 상기 주변 차량의 속도를 검출하는 속도 검출부; 및A speed detector configured to detect a speed of the surrounding vehicle based on the image; And
    상기 검출된 거리와 속도에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하며, 상기 연산된 위험도에 기초한, 상기 측후방 위험 레벨 정보를 생성하는 위험도 연산부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.And a risk calculator configured to calculate a side rear hazard level of the vehicle based on the detected distance and speed, and generate the side rear hazard level information based on the calculated risk level. .
  5. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 측후방 위험 레벨 정보는, 상기 연산된 위험도에 따라, 표시 색상, 표시 레벨의 크기, 표시 레벨의 휘도 중 적어도 하나가 가변되는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.The side rear hazard level information, at least one of the display color, the size of the display level, the brightness of the display level is variable according to the calculated risk.
  6. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 프로세서는,The processor,
    상기 연산된 위험도가 허용치를 초과한 경우, 상기 차량 내에 구비되는 조향 구동부와 브레이크 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 측면 진입 방지 제어 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.And controlling the at least one of a steering driver and a brake driver included in the vehicle when the calculated risk level exceeds an allowable value.
  7. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 측후방 위험 레벨 정보를 표시하는 디스플레이;를 더 포함하고,And a display for displaying the rear and rear danger level information.
    상기 디스플레이는,The display,
    상기 차량 내의 클러스터 또는 상기 차량의 전면 유리의 출력 영역에 투사 영상을 출력하는 투사 모듈 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.And at least one of a projection module configured to output a projection image to an output area of the cluster of the vehicle or the windshield of the vehicle.
  8. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    사용자의 시선을 감지하기 위한 차량 내부 카메라;를 더 구비하고,It further comprises a vehicle interior camera for detecting the eyes of the user;
    상기 프로세서는,The processor,
    상기 차량 내부 카메라에서 획득된 사용자를 포함하는 이미지에 기초하여, 사용자의 시선 방향을 판단하고, 상기 시선 방향에 따라, 상기 측후방 위험 레벨 정보의 표시 위치가 가변하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.Based on the image including the user obtained from the in-vehicle camera, the direction of the user's gaze is determined, and the display position of the lateral rear hazard level information is controlled to vary according to the gaze direction. Auxiliary devices.
  9. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    차량 전방에 대한 스테레오 이미지를 획득하는 스테레오 카메라;를 더 구비하고,And a stereo camera for acquiring a stereo image of the front of the vehicle.
    상기 프로세서는,The processor,
    상기 스테레오 이미지의 디스패러티(disparity) 연산을 수행하는 디스패러티 연산부;A disparity calculator configured to perform a disparity operation of the stereo image;
    상기 스테레오 이미지의 디스패러티 정보에 기초하여, 상기 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대한, 오브젝트 검출을 수행하는 오브젝트 검출부; An object detector configured to detect an object of at least one of the stereo images based on the disparity information of the stereo image;
    상기 검출된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행하는 오브젝트 트래킹부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.And an object tracking unit that performs tracking on the detected object.
  10. 제9항에 있어서,The method of claim 9,
    상기 프로세서는,The processor,
    상기 스테레오 이미지의 디스패러티 정보에 기초하여, 상기 스테레오 이미지 내의 오브젝트를 세그먼트하는 세그멘테이션부; 및 A segmentation unit segmenting an object in the stereo image based on disparity information of the stereo image; And
    상기 검출된 오브젝트를 분류하는 오브젝트 확인부;를 더 포함하고,And an object checking unit to classify the detected object.
    상기 오브젝트 검출부는, The object detector,
    상기 세그먼트된 오브젝트에 기초하여, 상기 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대Based on the segmented object, for at least one of the stereo images
    한, 오브젝트 검출을 수행하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.A vehicle driving assistance device, characterized in that for performing object detection.
  11. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 차량 내의 적어도 하나의 장치와 데이터를 교환하는 인터페이스부;를 더 포함하고,An interface unit for exchanging data with at least one device in the vehicle;
    상기 인터페이스부는, 상기 차량의 센서 정보를 수신하며,The interface unit receives sensor information of the vehicle,
    상기 프로세서는,The processor,
    상기 이미지, 상기 차량의 센서 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.And calculating a rear and rear risk of the vehicle based on at least one of the image and sensor information of the vehicle.
  12. 제11항에 있어서,The method of claim 11,
    상기 프로세서는, The processor,
    상기 이미지에 기초하여, 주변 차량과의 거리, 상기 주변 차량과의 속도 차이를 포함하는 이미지 기반 차량 주변 정보를 검출하고,Based on the image, image-based vehicle surrounding information including a distance from a surrounding vehicle and a speed difference from the surrounding vehicle is detected,
    상기 센서 정보와 상기 이미지 기반 차량 정보에 기초하여, 차량 움직임 추정을 수행하고,Based on the sensor information and the image-based vehicle information, perform a vehicle motion estimation,
    상기 이미지 기반 차량 주변 정보에 기초하여, 상기 차량의 진행 방향 추적을 수행하고,Based on the image-based vehicle surrounding information, tracking the direction of travel of the vehicle,
    상기 추적된 차량의 진행 방향, 및 상기 이미지 기반 차량 주변 정보에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.And calculating the rear and rear risks of the vehicle based on the tracked direction of the vehicle and the image-based vehicle surrounding information.
  13. 제12항에 있어서,The method of claim 12,
    상기 인터페이스부는, 맵 정보를 더 수신하며,The interface unit further receives map information,
    상기 프로세서는,The processor,
    상기 맵 정보와, 상기 센서 정보 중 차량 주행 정보와 상기 위치 정보에 기초하여, 상기 차량에 대한 맵 매칭을 수행하고,Performing map matching on the vehicle based on the map information, the vehicle driving information and the position information among the sensor information,
    상기 맵 정보와 상기 이미지 기반 차량 주변 정보에 기초하여, 상기 차량의 진행 방향 추적을 수행하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.And tracking the driving direction of the vehicle based on the map information and the image-based vehicle surrounding information.
  14. 차량의 측후방에 대한 거리 검출을 위한 레이더;A radar for detecting a distance to the rear and rear of the vehicle;
    상기 레이더로부터 검출되는 거리 정보, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 상기 위험도에 기초한, 후방 위험 레벨 정보를 생성하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.And a processor configured to calculate a lateral rear hazard level of the vehicle based on distance information detected from the radar and side entry information, and to generate rear hazard level information based on the hazard level. Device.
  15. 차량의 측후방에 대한 스캐닝을 수행하는 라이더;A rider performing scanning of the lateral rear of the vehicle;
    상기 라이더로부터 수신되는 스캔 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 상기 위험도에 기초한, 후방 위험 레벨 정보를 생성하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.And a processor configured to calculate a lateral rear hazard level of the vehicle based on the scanned image received from the rider and side entry information, and to generate rear hazard level information based on the hazard level. Device.
  16. 디스플레이;display;
    차량 상태를 센싱하는 센서부;A sensor unit for sensing a vehicle state;
    조향 장치를 구동하는 조향 구동부; A steering driver for driving a steering device;
    브레이크 장치를 구동하는 브레이크 구동부, A brake drive unit for driving a brake device,
    엔진을 구동하는 엔진 구동부; An engine driver for driving an engine;
    서스펜션 장치를 구동하는 서스펜션 구동부;A suspension driver for driving the suspension device;
    상기 조향 구동부, 브레이크 구동부, 동력원 구동부, 서스펜션 구동부를 제어하는 제어부; 및A controller for controlling the steering driver, the brake driver, the power source driver, and the suspension driver; And
    차량의 측후방 촬영이 가능한 카메라와, 상기 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 측면 진입 정보에 기초하여, 상기 차량의 측후방 위험도를 연산하고, 상기 위험도에 기초하여, 생성되는 측후방 위험 레벨 정보를 상기 디스플레이에 표시하도록 제어하는 프로세서를 구비하는 차량 운전 보조 장치;를 포함하는 차량.Based on the camera capable of photographing the rear side of the vehicle, the stereo image received from the stereo camera, and the side entry information, the rear side rear hazard level of the vehicle is calculated and based on the risk side, the rear side rear side danger level information is generated. And a vehicle driving assistance device having a processor for controlling to display on the display.
  17. 제16항에 있어서,The method of claim 16,
    상기 디스플레이에 표시되는 상기 측후방 위험 레벨 정보는, 상기 연산된 위험도에 따라, 표시 색상, 표시 레벨의 크기, 표시 레벨의 휘도 중 적어도 하나가 가변되는 것을 특징으로 하는 차량.The side rear hazard level information displayed on the display is characterized in that at least one of the display color, the size of the display level, the brightness of the display level is variable according to the calculated risk.
  18. 제16항에 있어서,The method of claim 16,
    상기 프로세서는,The processor,
    상기 연산된 위험도가 허용치를 초과한 경우, 상기 조향 구동부와 상기 브레이크 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 측면 진입 방지 제어 신호를 생성하며,When the calculated risk exceeds an allowable value, generates a lateral entry prevention control signal for controlling at least one of the steering driver and the brake driver;
    상기 제어부는,The control unit,
    상기 측면 장지 제어 신호에 기초하여, 상기 조향 구동부와 상기 브레이크 구동부 중 적어도 하나를 제어하는 것을 특징으로 하는 차량.And at least one of the steering driver and the brake driver based on the side restraint control signal.
  19. 제16항에 있어서,The method of claim 16,
    상기 디스플레이는,The display,
    상기 차량 내의 클러스터 또는 상기 차량의 전면 유리의 출력 영역에 투사 영상을 출력하는 투사 모듈 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량.And at least one of a projection module configured to output a projection image to an output area of a cluster of the vehicle or the windshield of the vehicle.
  20. 제16항에 있어서,The method of claim 16,
    상기 차량 운전 보조 장치는,The vehicle driving assistance device,
    사용자의 시선을 감지하기 위한 차량 내부 카메라;를 더 구비하고,It further comprises a vehicle interior camera for detecting the eyes of the user;
    상기 프로세서는,The processor,
    상기 차량 내부 카메라에서 획득된 사용자를 포함하는 이미지에 기초하여, 사용자의 시선 방향을 판단하고, 상기 시선 방향에 따라, 상기 측후방 위험 레벨 정보의 표시 위치를 가변하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 차량.And determine the gaze direction of the user based on an image including the user acquired by the in-vehicle camera, and control the display position of the side rear danger level information to vary according to the gaze direction.
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