KR101515482B1 - 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 장치 및 그 동작 방법 - Google Patents

차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 장치 및 그 동작 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 차량 주변의 장애물이 포함된 주변 영상을 획득하는 획득부, 상기 주변 영상로부터 상기 장애물을 추출하고, 추출된 상기 장애물의 위험도를 산출하며, 산출된 상기 위험도별로 경고 수준을 판단하는 제어부, 및 상기 제어부에서 판단된 상기 경고 수준에 따라 경고 신호를 달리 출력하여 운전자에게 경고하는 경고부를 포함하는 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

Description

차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 장치 및 그 동작 방법{Driving assist device according as the risk of obstacles around the vehicle and method thereof}
본 발명은 운전 지원 장치에 관한 것으로, 특히 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 기술에 관한 것이다.
일반적으로, 차량 주행 시 또는 주차 시 차량의 후방이나 측방에 위치한 다른 차량이나 물체의 움직임을 운전자가 인지하기 위해서는 차량의 후방이나 측방을 볼 수 있는 차량 미러(예를 들어, 백미러 및 사이드 미러)를 이용한다. 그러나, 이와 같은 차량 미러로는 운전자가 차량 주변의 사각지대의 상황을 상세하게 알 수 없다.
이와 같은 이유로 최근 들어, 차량 범퍼에는 차량의 후진 또는 주차 시 장애물 또는 사람과의 충돌에 의한 안전사고를 예방하기 위해 차량용 장애물 감지 장치가 구비된다. 장애물 감지 장치는 차량에 장착된 센서를 이용하여 차량 주변의 장애물 존재 여부를 감지하여 이를 경보음 또는 표시등으로 운전자에게 알린다. 이 장애물 감지 장치에는 주로 초음파 센서가 이용된다. 구체적으로, 장애물 감지 장치는 초음파 센서를 통해 특정 대역의 초음파를 송출하고, 장애물에 반사되는 특정 대역의 초음파 신호를 수신하여 차량의 후방에 존재하는 장애물의 접근 방향 및 접근 거리를 판단한다. 장애물이 일정 거리 이내에 접근하면 장애물 감지 장치는 운전자에게 장애물의 존재 정보를 제공하여 각종 접촉사고 등의 안전사고를 예방한다.
그러나, 이러한 장애물 감지 장치는 차량 주변의 장애물 유무 및 차량과 장애물 간의 거리만을 감지하여 운전자에게 장애물의 존재 정보를 제공할 뿐, 장애물의 특성에 따른 사고 위험도를 고려하지 않는다.
본 발명은 장애물의 특성을 고려한 사고 위험도에 따라 경고 수준을 달리할 수 있도록 하는 기술적 방안을 제공함을 목적으로 한다.
전술한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 양상에 따른 위험도를 고려한 운전 지원 장치는 차량 주변의 장애물이 포함된 주변 영상을 획득하는 획득부, 상기 주변 영상로부터 상기 장애물을 추출하고, 추출된 상기 장애물의 위험도를 산출하며, 산출된 상기 위험도별로 경고 수준을 판단하는 제어부, 및 상기 제어부에서 판단된 상기 경고 수준에 따라 경고 신호를 달리 출력하여 운전자에게 경고하는 경고부를 포함하되, 상기 제어부는 상기 차량을 기준으로 상기 장애물의 특성, 상기 장애물의 위치 중 적어도 하나를 고려하여 상기 위험도를 산출한다.
여기서, 상기 촬영부는 상기 주변 영상을 일정 시간 단위로 다수 획득하며, 상기 제어부는 상기 일정 시간 단위로 획득되는 상기 주변 영상들을 이용하여 획득되는 상기 차량과 상기 장애물 간의 거리 변화를 더 고려하여 상기 위험도를 산출하며, 상기 장애물의 특성을 사람, 사물, 어린이, 성인, 고령인, 고정 물체 및 이동 물체 중 적어도 하나로 구분하여 상기 위험도를 산출한다.
나아가, 상기 촬영부는 상기 차량의 전방, 후방, 좌측방 및 우측방 중 적어도 하나의 방향을 촬영하는 하나 이상의 카메라를 포함하는 어라운드 뷰 시스템(Around View System, AVM)용 카메라이다.
한편, 전술한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 양상에 따른 운전 지원 장치에 의한 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 방법으로서, 상기 차량 주변의 장애물이 포함된 주변 영상을 획득하는 단계, 상기 주변 영상로부터 상기 장애물을 추출하는 단계, 추출된 상기 장애물의 위험도를 산출하는 단계, 및 산출된 상기 위험도의 단계별로 경고 수준을 달리하여 운전자에게 경고하는 단계를 포함하며, 상기 산출하는 단계는 상기 차량을 기준으로 상기 장애물의 특성, 상기 장애물의 위치 중 적어도 하나를 고려하여 상기 위험도를 산출하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 획득하는 단계는 상기 주변 영상을 일정 시간 단위로 다수 획득하는 단계를 포함하며, 상기 산출하는 단계는 상기 일정 시간 단위로 획득되는 상기 주변 영상들을 이용하여 획득되는 상기 차량과 상기 장애물 간의 거리 변화를 더 고려하여 상기 위험도를 산출하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 산출하는 단계는 상기 장애물 특성을 사람, 사물, 어린이, 성인, 노인, 고정 물체 및 이동 물체 중 적어도 하나로 구분하여 상기 위험도를 산출하는 단계를 포함하며, 상기 획득하는 단계는 상기 차량의 전방, 후방, 좌측방 및 우측방 중 적어도 하나의 방향을 촬영하는 하나 이상의 카메라를 포함하는 어라운드 뷰 시스템용 카메라를 이용하여 상기 주변 영상을 획득하는 단계를 포함한다.
본 발명은 단순히 장애물의 거리만을 고려하여 경고하는 기존의 운전 지원 기술과는 달리, 차량 주변 영상에서 장애물을 추출하고, 장애물의 특성, 위치 및 거리를 파악하여 위험도를 산출하며, 산출된 위험도별로 경고 수준을 달리하여 운전자에게 경고함으로써, 운전자에게 차량 주변 장애물에 대한 사고 발생 위험 정도를 구체적으로 제공할 수 있으며, 사고 위험에 대한 운전자의 경각심을 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 장치 블록도.
도 2는 본 발명에 따른 주변 영상 획득을 설명하기 위한 도면.
도 3은 본 발명에 따른 장애물의 구분을 설명하기 위한 도면.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 운전 지원 장치에 의한 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 방법 흐름도.
전술한, 그리고 추가적인 본 발명의 양상들은 첨부된 도면을 참조하여 설명되는 바람직한 실시예들을 통하여 더욱 명백해질 것이다. 이하에서는 본 발명을 이러한 실시예를 통해 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 장치 블록도이다. 도시된 바와 같이, 운전 지원 장치(10)는 획득부(100), 제어부(200) 및 경고부(300)를 포함한다.
획득부(100)는 차량 주변의 주변 영상을 획득하기 위한 구성으로서, 카메라이다. 구체적으로, 획득부(100)는 차량의 전방, 후방, 좌측방 및 우측방 중 적어도 하나의 방향을 촬영하는 하나 이상의 카메라이다. 바람직하게, 획득부(100)는 도 2에 예시된 바와 같이 전방 카메라, 후방 카메라, 좌측방 카메라 및 우측방 카메라를 포함하여 차량의 전후좌우의 주변 영상을 획득할 수 있다. 이를 위해, 획득부(100)는 차량의 어라운드 뷰 시스템(Around View System, AVM)용 카메라를 이용할 수 있다.
또한, 획득부(100)는 주변 영상을 일정 시간(예를 들어, 1초) 단위로 다수 획득하며, 획득되는 주변 영상들은 별도의 메모리에 저장될 수 있다. 여기서, 메모리는 NAND 플래시 메모리 형태로 운전 지원 장치(10) 내에 구현될 수 있다. 또는, 메모리는 USB(Universal Serial Bus) 메모리 또는 SD(Secure Digital) 카드 메모리일 수 있다.
제어부(200)는 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 장치(10)를 전반적으로 제어하기 위한 구성으로서, 주변 영상에서 추출되는 장애물의 위험도를 산출하여 위험도별로 경고 수준을 판단하는 구성이다.
먼저, 제어부(200)는 획득부(100)로부터 획득되는 주변 영상에서 장애물을 추출한다. 이를 위해, 제어부(200)는 영상 처리 프로세서(Image Signal Processor, ISP)를 이용하여 주변 영상에서 장애물을 추출할 수 있다. 장애물을 추출하기 전에, 제어부(200)는 획득부(100)로부터 획득된 주변 영상을 전처리(pre-processing)하여 장애물 추출의 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한, 제어부(200)는 차량의 정차 상태 또는 주행 상태에 따라 서로 다른 기법을 이용하여 주변 영상에서 장애물을 추출 및 움직임을 감지할 수 있다.
예컨대, 차량이 정차 중인 경우 즉, 차량의 속도가 소정 속도(예를 들어, 10km/h) 이하인 경우, 제어부(200)는 가중 평균 차(weighted average difference)를 이용하여 장애물을 추출할 수 있다. 구체적으로, 제어부(200)는 획득부(100)로부터 획득된 주변 영상의 픽셀들의 가중 평균 차를 이용해 배경 영역과 객체(장애물) 영역을 분리할 수 있다. 나아가, 제어부(200)는 객체 후보 영역 또는 객체의 경계선을 확인하여 장애물을 추출 및 움직임을 검출할 수 있다. 이러한, 가중 평균 차를 이용한 장애물 추출 기법은 감시(surveillance) 분야에서 주로 이용되며, 간단한 알고리즘으로 연산 부담이 적기 때문에 차량의 정차 상태에서는 적합한 영상 처리 프로세서이다.
만약, 차량이 주행 중인 경우 즉, 차량의 속도가 소정 속도(예를 들어, 10km/h) 이상인 경우, 제어부(200)는 획득부(100)로부터 획득된 주변 영상의 질감(texture)을 분석하여 도로 영역과 객체(장애물) 영역을 분리할 수 있다. 제어부(200)는 질감 분석된 주변 영상을 히스토그램 표준 편차 분석(standard deviation of histogram)하여 질감 분석을 통해서 제거되지 않은 차선 영역을 제거한다. 나아가, 제어부(200)는 질감 분석 및 히스토그램 표준 편차 분석을 통해 객체 영역에서 장애물을 추출하며, 추출된 장애물의 영역에 가중치를 적용하여 장애물의 움직임을 검출한다.
주변 영상에서 장애물이 추출되면, 제어부(200)는 추출된 장애물의 위험도를 산출한다. 위험도를 산출하기 위해 제어부(200)는 장애물의 특성, 장애물의 위치 및 장애물의 거리 변화 중 적어도 하나를 고려하여 위험도를 산출한다. 이하, 위험도를 산출하기 위한 장애물의 특성, 위치 및 거리 변화 각각에 대한 확인 방법을 설명한다.
위험도를 산출하기 위해, 제어부(200)는 장애물의 특성을 확인한다. 구체적으로, 제어부(200)는 추출된 장애물이 사람인지 사물인지 구별한다.
일 예로서, 제어부(200)는 추출된 장애물과 기저장된 사람 모델 및 사물 모델의 유사도를 비교하여 사람 또는 사물을 구별할 수 있다. 여기서 기저장된 사람 모델 및 사물 모델은 사전에 관리자 또는 사용자에 의해 기설정되어 저장될 수 있다. 예컨대, 사람 모델은 사람의 체형 및 사물의 종류에 따라 다양한 형태를 갖는 모델일 수 있으며, 이러한 모델 정보는 별도의 메모리에 저장될 수 있다.
다른 예로서, 제어부(200)는 영상 처리 프로세서 중 보행자(사람) 검출(pedestrian detection) 알고리즘을 이용하여 추출된 장애물이 사람인지 확인할 수 있다. 여기서, 보행자 검출 알고리즘은 영상 처리 기술에서 널리 이용되는 기술로서, 영상에서 사람을 검출하기 위해 다양한 알고리즘이 있다.
추출된 장애물이 사람인 것으로 확인되면, 제어부(200)는 확인된 사람이 어린이, 성인, 고령자인지 구분한다. 이는 보통의 성인보다 어린이(유아) 또는 고령자가 사고 발생(충돌) 위험이 더 높기 때문이다.
구체적으로, 제어부(200)는 확인된 사람의 키, 신체 비율(머리와 몸의 비율) 및 보조수단 존재 여부를 통해 사람을 구분할 수 있다. 일반적으로, 사람의 신체 비율은 신생아(약, 2세 미만)의 경우 1:4, 유아(약, 2세 이상 6세 미만)의 경우 1:5, 어린이(약, 6세 이상 12세 미만)의 경우 1:6, 청소년(약, 12세 이상 20세 미만)의 경우 1:7, 및 성인(약, 20세 이상)의 경우 1:8의 비율을 갖는다. 또한, 제어부(200)는 추출된 장애물이 사람 또는 사물에 따라 키 또는 높이(height)를 확인할 수 있다. 이를 이용하여 추출된 장애물이 사람인 경우, 도 3의 (a)와 같이 키가 110cm 이하에서 비율이 1:6보다 작은 경우, 제어부(200)는 사람으로 확인된 장애물이 어린이(유아)인 것으로 구분할 수 있다.
덧붙여, 사람으로 확인된 장애물이 어린이가 아닌 경우, 성인과 고령자는 키 또는 신체 비율로서는 구분하기 어려우므로, 제어부(200)는 추출된 장애물의 보조수단 소지 여부를 확인하여 고령자를 구분할 수 있다. 여기에서, 보조수단은 지팡이 또는 이동 보조기 등과 같이 보행에 어려움이 있는 사람의 보행을 보조하는 수단이다. 즉, 제어부(200)는 사람으로 확인된 장애물을 영상 처리를 통해 사람이 보조수단의 소지 여부를 확인하여 보조수단을 가진 사람은 고령자로 구분하며, 그 외의 경우는 도 3으이 (b)와 같이 보조 수단 없이 보행 가능한 성인으로 구분한다.
또한, 제어부(200)는 영상 처리 프로세서 중 객체(사물) 검출(object detection) 알고리즘을 이용하여 추출된 장애물이 사물인지 확인할 수 있다. 또는, 제어부(200)는 사람으로 확인되지 않은 장애물을 사물로 확인할 수 있다. 확인 결과 장애물이 사물로 확인되면, 제어부(200)는 사물의 종류를 구분할 수 있다. 예컨대, 제어부(200)는 사물의 종류를 자전거, 도 3의 (c)의 차량 등과 같은 이동 물체와 조형물, 시설물과 같은 고정(정지) 물체로 구분할 수 있다. 이는 이동 물체가 고정 물체에 비해 사고 발생 위험이 더 높기 때문이다.
이와 같이, 주변 영상에서 추출된 장애물의 특성이 확인되면, 제어부(200)는 확인된 장애물 특성에 따라 위험도 점수를 메모리로부터 획득할 수 있다. 여기서, 장애물 특성에 따른 위험도 점수는 표 1과 같이 기설정되어 메모리에 저장될 수 있다.
장애물
종류		 어린이 고령자(보조수단) 성인 자전거 자동차 고정물체
위험도
점수		 30 15 10 12 8 5
이와 같은 장애물 특성에 따른 위험도 점수는 사전에 관리자 또는 사용자에 의해 설정 및 변경이 가능하며, 장애물 특성의 구분 또한 삭제 및 추가가 가능하다.
위험도를 산출하기 위해, 제어부(200)는 장애물의 위치를 확인한다. 구체적으로, 제어부(200)는 추출된 장애물이 차량을 기준으로 어느 방향에 위치하는지를 확인한다. 즉, 제어부(200)는 장애물이 추출된 주변 영상이 획득부(100)의 다수의 카메라(전방, 후방, 좌측방 및 우측방의 카메라) 중 어느 카메라에서 촬영된 것인지에 따라 장애물의 위치(차량의 전방, 후방 및 좌우측방)를 확인할 수 있다.
덧붙여, 제어부(200)는 차량의 이동 방향을 확인하여, 추출된 장애물의 위치를 더 구체적으로 확인할 수 있다. 예를 들어, 제어부(200)는 차량의 변속 기어단을 감지하여 차량의 이동 방향을 확인할 수 있다. 제어부(200)는 확인된 차량의 이동 방향과 추출된 장애물을 촬영한 카메라를 확인하여, 장애물이 차량의 이동 방향 측에 위치한 것인지, 차량의 이동 반대 방향 측에 위치한 것인지, 및 차량의 이동 방향과 상관없이 차량의 측방(좌우측)에 위치한 것인지 확인할 수 있다.
일 예로서, 장애물이 차량의 전방에 위치한 것으로 확인된 경우 즉, 추출된 장애물이 포함된 주변 영상을 촬영한 카메라가 전방 카메라인 경우, 차량의 변속 기어단이 전진단(D단)에 위치한 것으로 감지되면, 제어부(200)는 장애물이 차량의 이동 방향에 위치한 것으로 확인할 수 있다. 만약, 차량의 변속 기어단이 후진단(R단)에 위치한 것으로 감지되면, 제어부(200)는 장애물이 차량의 이동 반대 방향에 위치한 것으로 확인할 수 있다.
다른 예로서, 장애물이 차량의 후방에 위치한 것으로 확인된 경우 즉, 추출된 장애물이 포함된 주변 영상을 촬영한 카메라가 후방 카메라인 경우, 차량의 변속 기어단이 전진단(D단)에 위치한 것으로 감지되면, 제어부(200)는 장애물이 차량의 이동 반대 방향에 위치한 것으로 확인할 수 있다. 만약, 차량의 변속 기어단이 후진다(R단)에 위치한 것으로 감지되면, 제어부(200)는 장애물이 차량의 이동 방향에 위치한 것으로 확인할 수 있다.
이와 같이, 주변 영상에서 추출된 장애물의 위치가 확인되면, 제어부(200)는 확인된 장애물 위치에 따라 위험도 점수를 메모리로부터 획득할 수 있다. 여기서, 장애물 위치에 따른 위험도 점수는 표 2과 같이 기설정되어 메모리에 저장될 수 있다.
장애물 위치 차량의 이동 방향 차량의 좌우측 차량의 이동 반대 방향
위험도 점수 10 5 3
이와 같은 장애물 위치에 따른 위험도 점수는 사전에 관리자 또는 사용자에 의해 설정 및 변경이 가능하며, 장애물 위치의 구분 또한 삭제 및 추가가 가능하다.
위험도를 산출하기 위해, 제어부(200)는 장애물의 거리 변화를 확인한다. 구체적으로, 제어부(200)는 차량과 장애물 간의 거리를 확인한다. 제어부(200)는 획득부(100)로부터 일정 시간 단위로 획득되는 주변 영상들을 이용해서 추출된 장애물이 차량을 기준으로 가까워지는지, 멀어지는지, 또는 거리 변화가 없는지(일정 거리 유지되는지) 확인할 수 있다. 이때, 제어부(200)는 영상 처리 기술 중 거리 연산 알고리즘을 이용하여 깊이 정보를 획득하여 장애물의 거리를 확인할 수 있다.
제어부(200)는 현재 주변 영상에서 확인되는 장애물의 거리와 일정 시간 전(예를 들어, 1초 전)의 이전 주변 영상에서 확인되는 장애물의 거리를 비교하여, 거리가 짧아지면, 장애물과 차량의 거리가 가까워지는 것을 확인할 수 있으며, 거리가 길어지면, 장애물과 차량의 거리가 멀어지는 것을 확인할 수 있다. 또한, 비교한 거리가 동일하면 즉, 현재 주변 영상과 이전 주변 영상에서 확인되는 장애물의 거리가 동일하면, 제어부(200)는 차량이 정차하고 있는 경우에는 장애물 또한 정지된 장애물이거나, 차량이 주행하고 있는 경우에는 장애물 또한 동일한 속도로 이동하는 것으로 확인할 수 있다.
이와 같이, 주변 영상에서 추출된 장애물의 거리 변화가 확인되면, 제어부(200)는 확인된 장애물의 거리 변화에 따라 위험도 점수를 메모리로부터 획득할 수 있다. 여기서, 장애물 특성에 따른 위험도 점수는 표 3과 같이 기설정되어 메모리에 저장될 수 있다.
장애물 거리 변화 차량과 가까워짐 정지 차량과 멀어짐
위험도 점수 10 5 0
이와 같은 장애물 거리 변화에 따른 위험도 점수는 사전에 관리자 또는 사용자에 의해 설정 및 변경이 가능하며, 장애물 거리 변화의 구분 또한 삭제 및 추가가 가능하다.
제어부(200)는 장애물의 특성, 장애물의 위치 및 장애물의 거리 변화 중 적어도 하나에 대한 위험도 점수를 획득하면, 이를 이용하여 장애물의 위험도를 산출한다. 구체적으로, 제어부(200)는 주변 영상에서 추출된 장애물의 특성, 위치 및 거리 변화 각각에 대해 표 1 내지 표 3을 참고하여 획득되는 위험도 점수를 합산하여 위험도를 산출한다.
일 예로서, 주변 영상에서 추출된 장애물이 차량의 좌측에 위치한 어린이이며, 차량과 가까워지고 있는 것으로 확인되면, 각각에 대한 위험도 점수를 합산하여 제어부(200)는 장애물(어린이)에 대해 45의 위험도를 산출할 수 있다.
다른 예로서, 주변 영상에서 추출된 장애물이 차량의 이동 방향에 위치하여 차량과 멀어지는 자전거인 것으로 확인되면, 각각에 대한 위험도 점수를 합산하여 제어부(200)는 장애물(자전거)에 대해 22의 위험도를 산출할 수 있다.
또 다른 예로서, 주변 영상에서 추출된 장애물이 차량의 이동 반대 방향에 위치하여 차량과 가까워지는 고정물체인 것으로 확인되면, 각각에 대한 위험도 점수를 합산하여 제어부(200)는 장애물(고정 물체)에 대해 18의 위험도를 산출할 수 있다.
이와 같이, 주변 영상에서 추출된 장애물에 대한 위험도가 산출되면, 제어부(200)는 위험도별로 경고 수준을 판단한다. 바람직하게, 제어부(200)는 위험도가 높을수록 경고 수준을 높일 수 있다. 예컨대, 경고 수준은 산출된 위험도가 10 미만이면 안전(0 단계), 10 이상 20 미만이면 확인(1 단계), 20 이상 30 미만이면 주의(2 단계), 및 30 이상이면 위험(3 단계)으로 나뉠 수 있다.
제어부(200)의 경고 수준 판단 결과에 따라 경고부(300)는 경고 신호를 달리 출력하여 운전자에게 경고한다. 여기서, 경고부(300)는 차량의 소정 위치에 장착된 스피커를 통해 경고음을 출력하여 운전자에게 경고한다. 예를 들어, 제어부(200)의 경고 수준의 판단 결과에 따라, 경고부(300)는 위험도의 단계가 높아질수록 출력되는 경고음의 출력 간격을 좁히거나, 경고음의 음량을 높일 수 있다.
나아가, 경고부(300)는 획득부(100)에서 획득되는 주변 영상이 화면 출력되는 디스플레이 장치(예컨대, AVN 시스템의 LCD)를 통해 색상 화면을 출력하여 운전자에게 경고할 수도 있다. 예를 들어, 경고부(300)는 위험도의 단계가 높아질수록 색상을 초록색, 노란색, 주황색, 빨간색과 같이 색상을 달리하여 주변 영상에 오버랩하여 색상 화면을 출력할 수 있으며, 경우에 따라서는 색상 화면을 깜빡여 운전자에게 경고할 수 있다.
이와 같이, 본 발명은 단순히 장애물의 거리만을 고려하여 경고하는 기존의 운전 지원 기술과는 달리, 차량 주변 영상에서 장애물을 추출하고, 장애물의 특성, 위치 및 거리를 파악하여 위험도를 산출하며, 산출된 위험도별로 경고 수준을 달리하여 운전자에게 경고함으로써, 운전자에게 차량 주변 장애물에 대한 사고 발생 위험 정도를 구체적으로 제공할 수 있으며, 사고 위험에 대한 운전자의 경각심을 높일 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 운전 지원 장치에 의한 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 방법 흐름도이다.
먼저, 운전 지원 장치(10)는 차량 주변의 주변 영상을 획득한다(S100).
구체적으로, 운전 지원 장치(10)는 차량의 전방, 후방, 좌측방 및 우측방 중 적어도 하나의 방향을 촬영하는 하나 이상의 카메라를 통해 차량의 주변 영상을 획득할 수 있다. 여기서, 운전 지원 장치(10)는 차량의 어라운드 뷰 시스템(Around View System, AVM)용 카메라를 이용할 수 있다.
운전 지원 장치(10)는 단계 S100에서 획득되는 주변 영상에서 장애물을 추출한다(S200).
이를 위해, 운전 지원 장치(10)는 영상 처리 프로세서(Image Signal Processor, ISP)를 이용하여 주변 영상에서 장애물을 추출할 수 있다. 또한, 제어부(200)는 차량의 정차 상태 또는 주행 상태에 따라 서로 다른 기법을 이용하여 주변 영상에서 장애물을 추출 및 움직임을 감지할 수 있다.
예컨대, 차량이 정차 중인 경우 즉, 차량의 속도가 소정 속도(예를 들어, 10km/h) 이하인 경우, 운전 지원 장치(10)는 가중 평균 차(weighted average difference)를 이용하여 장애물을 추출할 수 있다.
만약, 차량이 주행 중인 경우 즉, 차량의 속도가 소정 속도(예를 들어, 10km/h) 이상인 경우, 운전 지원 장치(10)는 주변 영상의 질감(texture)을 분석하여 도로 영역과 객체(장애물) 영역을 분리하며, 질감 분석된 주변 영상을 히스토그램 표준 편차 분석(standard deviation of histogram)하여 질감 분석을 통해서 제거되지 않은 차선 영역을 제거한다. 나아가, 운전 지원 장치(10)는 질감 분석 및 히스토그램 표준 편차 분석을 통해 객체 영역에서 장애물을 추출하며, 추출된 장애물의 영역에 가중치를 적용하여 장애물의 움직임을 검출할 수 있다.
주변 영상에서 장애물이 추출되면, 운전 지원 장치(10)는 추출된 장애물의 특성, 위치 및 거리 변화를 확인한다(S300).
첫째로, 운전 지원 장치(10)는 장애물의 특성을 확인한다. 구체적으로, 운전 지원 장치(10)는 추출된 장애물이 사람인지 사물인지 구별한다.
운전 지원 장치(10)는 영상 처리 프로세서 중 보행자(사람) 검출(pedestrian detection) 알고리즘을 이용하여 추출된 장애물이 사람인지 확인할 수 있다. 여기서, 보행자 검출 알고리즘은 영상 처리 기술에서 널리 이용되는 기술로서, 영상에서 사람을 검출하기 위해 다양한 알고리즘이 있다.
추출된 장애물이 사람인 것으로 확인되면, 운전 지원 장치(10)는 확인된 사람이 어린이, 성인, 고령자인지 구분한다. 이는 보통의 성인보다 어린이(유아) 또는 고령자가 사고 발생(충돌) 위험이 더 높기 때문이다.
또한, 운전 지원 장치(10)는 영상 처리 프로세서 중 객체(사물) 검출(object detection) 알고리즘을 이용하여 추출된 장애물이 사물인지 확인할 수 있다. 또는, 운전 지원 장치(10)는 사람으로 확인되지 않은 장애물을 사물로 확인할 수 있다. 확인 결과 장애물이 사물로 확인되면, 운전 지원 장치(10)는 사물의 종류를 구분할 수 있다. 예컨대, 운전 지원 장치(10)는 사물의 종류를 자전거, 차량 등과 같은 이동 물체와 조형물, 시설물과 같은 고정(정지) 물체로 구분할 수 있다. 이는 이동 물체가 고정 물체에 비해 사고 발생 위험이 더 높기 때문이다.
둘째로, 운전 지원 장치(10)는 장애물의 위치를 확인한다. 구체적으로, 운전 지원 장치(10)는 추출된 장애물이 차량을 기준으로 어느 방향에 위치하는지를 확인한다. 즉, 운전 지원 장치(10)는 장애물이 추출된 주변 영상이 다수의 카메라(전방, 후방, 좌측방 및 우측방의 카메라) 중 어느 카메라에서 촬영된 것인지에 따라 장애물의 위치(차량의 전방, 후방 및 좌우측방)를 확인할 수 있다.
덧붙여, 운전 지원 장치(10)는 차량의 이동 방향을 확인하여, 추출된 장애물의 위치를 더 구체적으로 확인할 수 있다. 예를 들어, 운전 지원 장치(10)는 차량의 변속 기어단을 감지하여 차량의 이동 방향을 확인할 수 있다. 운전 지원 장치(10)는 확인된 차량의 이동 방향과 추출된 장애물을 촬영한 카메라를 확인하여, 장애물이 차량의 이동 방향 측에 위치한 것인지, 차량의 이동 반대 방향 측에 위치한 것인지, 및 차량의 이동 방향과 상관없이 차량의 측방(좌우측)에 위치한 것인지 확인할 수 있다.
셋째로, 운전 지원 장치(10)는 장애물의 거리 변화를 확인한다. 구체적으로, 운전 지원 장치(10)는 차량과 장애물 간의 거리를 확인한다. 운전 지원 장치(10)는 일정 시간 단위로 획득되는 주변 영상들을 이용해서 추출된 장애물이 차량을 기준으로 가까워지는지, 멀어지는지, 또는 거리 변화가 없는지(일정 거리 유지되는지) 확인할 수 있다. 이때, 운전 지원 장치(10)는 영상 처리 기술 중 거리 연산 알고리즘을 이용하여 깊이 정보를 획득하여 장애물의 거리를 확인할 수 있다.
운전 지원 장치(10)는 현재 주변 영상에서 확인되는 장애물의 거리와 일정 시간 전(예를 들어, 1초 전)의 이전 주변 영상에서 확인되는 장애물의 거리를 비교하여, 거리가 짧아지면, 장애물과 차량의 거리가 가까워지는 것을 확인할 수 있으며, 거리가 길어지면, 장애물과 차량의 거리가 멀어지는 것을 확인할 수 있다. 또한, 비교한 거리가 동일하면 즉, 현재 주변 영상과 이전 주변 영상에서 확인되는 장애물의 거리가 동일하면, 운전 지원 장치(10)는 차량이 정차하고 있는 경우에는 장애물 또한 정지된 장애물이며, 차량이 주행하고 있는 경우에는 장애물 또한 동일한 속도로 이동하는 것으로 확인할 수 있다.
운전 지원 장치(10)는 장애물의 특성, 위치 및 거리 변화를 고려하여 장애물의 위험도를 산출한다(S400).
구체적으로, 단계 S300에서 주변 영상에서 추출된 장애물의 특성, 위치 및 거리 변화가 확인되면, 운전 지원 장치(10)는 각각에 대한 위험도 점수를 메모리로부터 획득할 수 있다. 여기서, 장애물의 특성, 위치 및 거리 변화 각각에 따른 위험도 점수는 표 1 내지 표 3과 같이 기설정되어 메모리에 저장될 수 있다.
운전 지원 장치(10)는 주변 영상에서 추출된 장애물의 특성, 위치 및 거리 변화 각각에 대해 표 1 내지 표 3을 참고하여 획득되는 위험도 점수를 합산하여 위험도를 산출한다.
단계 S400에서 장애물에 대한 위험도가 산출되면, 운전 지원 장치(10)는 위험도별로 경고 수준을 달리하여 경고한다(S500).
바람직하게, 운전 지원 장치(10)는 위험도가 높을수록 경고 수준을 높일 수 있다. 예컨대, 경고 수준은 산출된 위험도가 10 미만이면 안전(0 단계), 10 이상 20 미만이면 확인(1 단계), 20 이상 30 미만이면 주의(2 단계), 및 30 이상이면 위험(3 단계)으로 나뉠 수 있다.
운전 지원 장치(10)는 위험도의 단계에 따라 경고 수준을 달리하여 경고 신호를 출력한다.
일 예로서, 운전 지원 장치(10)는 차량의 소정 위치에 장착된 스피커를 통해 경고음을 출력하여 운전자에게 경고한다. 이때, 운전 지원 장치(10)는 위험도의 단계가 높아질수록 출력되는 경고음의 출력 간격을 좁히거나, 경고음의 음량을 높일 수 있다.
다른 예로, 운전 지원 장치(10)는 주변 영상이 화면 출력되는 디스플레이 장치(예컨대, AVN 시스템의 LCD)를 통해 색상 화면을 출력하여 운전자에게 경고할 수도 있다. 이때, 운전 지원 장치(10)는 위험도의 단계가 높아질수록 색상을 초록색, 노란색, 주황색, 빨간색과 같이 색상을 달리하여 주변 영상에 오버랩하여 색상 화면을 출력할 수 있으며, 경우에 따라서는 색상 화면을 깜빡여 운전자에게 경고할 수 있다.
이와 같이, 본 발명은 단순히 장애물의 거리만을 고려하여 경고하는 기존의 운전 지원 기술과는 달리, 차량 주변 영상에서 장애물을 추출하고, 장애물의 특성, 위치 및 거리를 파악하여 위험도를 산출하며, 산출된 위험도별로 경고 수준을 달리하여 운전자에게 경고함으로써, 운전자에게 차량 주변 장애물에 대한 사고 발생 위험 정도를 구체적으로 제공할 수 있으며, 사고 위험에 대한 운전자의 경각심을 높일 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10 : 운전 지원 장치 100: 획득부
200 : 제어부 300 : 경고부

Claims (11)

  1. 차량 주변의 장애물이 포함된 주변 영상을 획득하는 획득부;
    상기 주변 영상으로부터 상기 장애물을 추출하고, 추출된 상기 장애물의 특성, 상기 장애물의 위치, 상기 차량과 상기 장애물 간의 거리 변화를 확인하고, 확인된 상기 장애물의 특성, 위치 및 거리 변화 각각에 대한 위험도 점수를 할당하고, 할당된 상기 위험도 점수를 합산하여 상기 장애물의 위험도를 산출하며, 산출된 상기 위험도별로 경고 수준을 판단하는 제어부; 및
    상기 제어부에서 판단된 상기 경고 수준에 따라 경고 신호를 달리 출력하여 운전자에게 경고하는 경고부; 를 포함하되,
    상기 제어부는,
    상기 장애물의 특성을 확인할 시, 상기 장애물이 사물인지 사람인지 판단하고, 상기 장애물이 사람으로 판단되면, 상기 장애물의 키 및 신체 비율에 따라 상기 위험도 점수를 달리 할당하는 것
    인 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 획득부는 상기 주변 영상을 일정 시간 단위로 다수 획득하며,
    상기 제어부는,
    상기 일정 시간 단위로 획득되는 상기 주변 영상들을 이용하여 획득되는 상기 차량과 상기 장애물 간의 거리 변화를 확인하는 것
    인 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 장애물의 특성을 확인할 시, 상기 장애물이 사물로 판단되면, 고정 물체 또는 이동 물체인지 구분하여 상기 위험도 점수를 달리 할당하는 것
    인 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 획득부는,
    상기 차량의 전방, 후방, 좌측방 및 우측방 중 적어도 하나의 방향을 촬영하는 하나 이상의 카메라를 포함하는 것
    인 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 획득부는,
    어라운드 뷰 시스템(Around View System, AVM)용 카메라인 것
    인 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 장치.
  7. 차량 주변의 장애물이 포함된 주변 영상을 획득하는 단계;
    상기 주변 영상으로부터 상기 장애물을 추출하는 단계;
    추출된 상기 장애물의 특성, 상기 장애물의 위치, 상기 차량과 상기 장애물 간의 거리 변화를 확인하고, 확인된 상기 장애물의 특성, 위치 및 거리 변화 각각에 대한 위험도 점수를 할당하는 단계;
    할당된 상기 위험도 점수를 합산하여 상기 장애물의 위험도를 산출하는 단계; 및
    산출된 상기 위험도의 단계별로 경고 수준을 달리하여 운전자에게 경고하는 단계; 를 포함하되,
    상기 할당하는 단계는,
    상기 장애물의 특성을 확인할 시, 상기 장애물이 사물인지 사람인지 판단하고, 상기 장애물이 사람으로 판단되면, 상기 장애물의 키 및 신체 비율에 따라 상기 위험도 점수를 달리 할당하는 것
    인 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 방법.
  8. 삭제
  9. 제7항에 있어서, 상기 획득하는 단계는,
    상기 주변 영상을 일정 시간 단위로 다수 획득하는 단계를 포함하며,
    상기 할당하는 단계는,
    상기 일정 시간 단위로 획득되는 상기 주변 영상들을 이용하여 획득되는 상기 차량과 상기 장애물 간의 거리 변화를 확인하는 것
    인 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 방법.
  10. 제7항에 있어서, 상기 할당하는 단계는,
    상기 장애물의 특성을 확인할 시, 상기 장애물이 사물로 판단되면, 상기 장애물이 고정 물체 또는 이동 물체인지 구분하여 상기 위험도 점수를 달리 할당하는 것
    인 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 방법.
  11. 제7항에 있어서, 상기 획득하는 단계는 :
    상기 차량의 전방, 후방, 좌측방 및 우측방 중 적어도 하나의 방향을 촬영하는 하나 이상의 카메라를 포함하는 어라운드 뷰 시스템용 카메라를 이용하여 상기 주변 영상을 획득하는 단계를 포함하는 것인 차량 주변의 장애물 위험도를 고려한 운전 지원 방법.
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