KR101551215B1 - 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량 - Google Patents

차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량 Download PDF

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stereo
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오상걸
김익규
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엘지전자 주식회사
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Abstract

본 발명은 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 스테레오 카메라와, 캘리브레이션 모드인 경우, 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 구조물 오브젝트를 포함하는 제1 영역에 기초하여, 캘리브레이션을 수행하고, 노말 모드인 경우, 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 구조물 오브젝트를 포함하지 않는 제2 영역에 기초하여, 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행하는 프로세서를 포함한다. 이에 의해, 스테레오 카메라에서 촬영된 이미지에 기반하여 정확한 거리 거리 검출을 수행할 수 있게 된다.

Description

차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량{Driver assistance apparatus and Vehicle including the same}
본 발명은 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 관한 것이며, 더욱 상세하게는 스테레오 카메라에서 촬영된 이미지에 기반하여 정확한 거리 거리 검출을 수행할 수 있는 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 관한 것이다.
차량은 탑승하는 사용자가 원하는 방향으로 이동시키는 장치이다. 대표적으로 자동차를 예를 들 수 있다.
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.
본 발명의 목적은, 스테레오 카메라에서 촬영된 이미지에 기반하여 정확한 거리 거리 검출을 수행할 수 있는 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 스테레오 카메라와, 캘리브레이션 모드인 경우, 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 구조물 오브젝트를 포함하는 제1 영역에 기초하여, 캘리브레이션을 수행하고, 노말 모드인 경우, 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 구조물 오브젝트를 포함하지 않는 제2 영역에 기초하여, 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행하는 프로세서를 포함한다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 스테레오 카메라와, 캘리브레이션 모드인 경우, 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 외부 구조물 오브젝트를 포함하는 제1 영역에 기초하여, 캘리브레이션을 수행하고, 노말 모드인 경우, 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 외부 구조물 오브젝트를 포함하지 않는 제2 영역에 기초하여, 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행하는 프로세서를 포함한다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량은, 조향 장치를 구동하는 조향 구동부와, 브레이크 장치를 구동하는 브레이크 구동부와, 동력원을 구동하는 동력원 구동부와, 서스펜션 장치를 구동하는 서스펜션 구동부와, 스테레오 카메라와, 캘리브레이션 모드인 경우, 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 구조물 오브젝트를 포함하는 제1 영역에 기초하여, 캘리브레이션을 수행하고, 노말 모드인 경우, 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 구조물 오브젝트를 포함하지 않는 제2 영역에 기초하여, 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행하는 프로세서와, 검출된 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리에 기초하여, 조향 구동부, 브레이크 구동부, 동력원 구동부, 서스펜션 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 제어부를 포함한다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량은, 조향 장치를 구동하는 조향 구동부와, 브레이크 장치를 구동하는 브레이크 구동부와, 동력원을 구동하는 동력원 구동부와, 서스펜션 장치를 구동하는 서스펜션 구동부와, 스테레오 카메라와, 캘리브레이션 모드인 경우, 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 외부 구조물 오브젝트를 포함하는 제1 영역에 기초하여, 캘리브레이션을 수행하고, 노말 모드인 경우, 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 외부 구조물 오브젝트를 포함하지 않는 제2 영역에 기초하여, 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행하는 프로세서와, 검출된 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리에 기초하여, 조향 구동부, 브레이크 구동부, 동력원 구동부, 서스펜션 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 제어부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비하는 차량은, 캘리브레이션 모드인 경우, 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 구조물 오브젝트를 포함하는 제1 영역에 기초하여, 캘리브레이션을 수행하고, 노말 모드인 경우, 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 제2 영역에 기초하여, 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행함으로써, 스테레오 카메라에서 촬영된 이미지에 기반하여 정확한 거리 거리 검출을 수행할 수 있게 된다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비하는 차량은, 캘리브레이션 모드인 경우, 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 외부 구조물 오브젝트를 포함하는 제1 영역에 기초하여, 캘리브레이션을 수행하고, 노말 모드인 경우, 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 제2 영역에 기초하여, 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행함으로써, 스테레오 카메라에서 촬영된 이미지에 기반하여 정확한 거리 거리 검출을 수행할 수 있게 된다.
특히, 외부 충격에 의해, 스테레오 카메라의 배치가 어긋나는 경우, 이러한 캘리브레이션 모드를 통해, 스테레오 카메라로부터 획득되는 이미지에 대한 캘리브레이션을 수행할 수 있게 되며, 나아가, 캘리브레이션된 스테레오 이미지에 기초하여, 거리 검출을 정확히 수행할 수 있게 되어, 차량 운전 보조 장치의 정확성이 향상된다.
또한, 이러한 거리 검출에 기초하여, 조향 구동부, 브레이크 구동부, 동력원 구동부, 서스펜션 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 생성함으로써, 차량에 대한 제어를 수행할 수 있게 된다.
한편, 이러한 캘리브레이션 모드는, 차량에 대한 시동시, 또는 소정 버튼 동작시, 차량에 대한 외부 충격이 소정치 이상시 또는 차량 주행 중 일시 정지시 등의 경우에서, 수행되므로, 사용자의 이용 편의성이 증대될 수 있다.
한편, 캘리브레이션 모드를 나타내는 인디케이터를 표시하거나 사운드를 출력함으로써, 사용자가 캘리브레이션 중임을 바로 인지할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.
도 2는 도 1의 차량에 부착되는 스테레오 카메라의 외관을 도시한 도면이다.
도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.
도 4a 내지 도 4b는 도 3a 내지 도 3b의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.
도 5a 내지 도 5b는 도 4a 내지 도 4b의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.
도 6a 내지 도 6b는 도 3a 내지 도 3b의 차량 운전 보조 장치의 동작 설명에 참조되는 도면이다.
도 7은 도 1의 차량 내부의 전자 제어 장치의 내부 블록도의 일예이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작방법을 도시한 순서도이다.
도 9 내지 도 12c는 도 8의 동작 방법의 설명을 위해 참조되는 도면이다.
도 13a 내지 도 13b는 차량 슬립시의 차량 자세 제어를 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 14 내지 도 15b는 도 13a 또는 도 13b의 차량 자세 제어를 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 16a 내지 도 16b는 도 2의 스테레오 카메라의 내부 블록도를 예시한다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
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.
본 명세서에서 기술되는 차량은, 자동차, 오토바이를 포함하는 개념일 수 있다. 이하에서는, 차량에 대해 자동차를 위주로 기술한다.
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.
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.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.
도면을 참조하면, 차량(200)은, 동력원에 의해 회전하는 바퀴(103FR,103FL,103RL,..), 차량(200)의 진행 방향을 조절하기 위한 핸들(150), 및 차량(200) 내부에 구비되는 스테레오 카메라(195)를 구비할 수 있다.
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.
한편, 도면에서는 스테레오 카메라(195)가 두 개의 카메라를 구비하는 것을 예시한다.
도 2는 도 1의 차량에 부착되는 스테레오 카메라의 외관을 도시한 도면이다.
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.
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.
도면의 스테레오 카메라 모듈(195)은, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능한 구조일 수 있다.
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.
도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.
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.
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)를 구비할 수 있다.
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.
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.
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.
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.
인터페이스부(130)는, AVN 장치(400)와의 데이터 통신에 의해, 차량 주행과 관련한, 맵(map) 정보를 수신할 수 있다.
한편, 인터페이스부(130)는, 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.
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.
한편, 센서 정보 중, 차량 주행과 관련한, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보, 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 기울기 정보 등을 차량 주행 정보라 명명할 수 있다.
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.
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.
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.
프로세서(170)는, 차량 운전 보조 장치(100) 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어한다.
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.
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.
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.
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.
한편, 프로세서(170)는, 차량 운전 보조 장치(100)에서, 스테레오 이미지를 기반으로 파악한, 차량 주변 교통 상황 정보를, 실시간으로 파악할 수도 있다.
한편, 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, AVN 장치(400)로부터 맵 정보 등을 수신할 수 있다.
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.
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.
스테레오 카메라(195)는, 복수의 카메라를 구비할 수 있다. 이하에서는 도 2 등에서 기술한 바와 같이, 2개의 카메라를 구비하는 것으로 한다.
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.
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.
다음, 도 3b를 참조하면, 도 3b의 차량 운전 보조 장치(100)는, 도 3a의 차량 운전 보조 장치(100)에 비해, 입력부(110) 디스플레이(180), 오디오 출력부(185)를 더 구비할 수 있다. 이하에서는 입력부(110), 디스플레이(180), 오디오 출력부(185)에 대한 설명만을 기술한다.
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.
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)를 포함할 수 있다. 한편, 디스플레이(180)가 HUD 인 경우, 차량(200)의 전면 유리에 이미지를 투사하는 투사 모듈을 포함할 수 있다.
오디오 출력부(185)는, 프로세서(170)에서 처리된 오디오 신호에 기초하여 사운드를 외부로 출력한다. 이를 위해, 오디오 출력부(185)는, 적어도 하나의 스피커를 구비할 수 있다.
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.
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.
영상 전처리부(image preprocessor)(410)는, 스테레오 카메라(195)로부터의 스테레오 이미지를 수신하여, 전처리(preprocessing)를 수행한다.
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.
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.
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.
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.
구체적으로, 세그멘테이션부(432)는, 디스페러티 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해,배경(background)과 전경(foreground)을 분리할 수 있다.
예를 들어, 디스패리티 맵 내에서 디스페러티 정보가 소정치 이하인 영역을, 배경으로 연산하고, 해당 부분을 제외시킬 수 있다. 이에 의해, 상대적으로 전경이 분리될 수 있다.
다른 예로, 디스패리티 맵 내에서 디스페러티 정보가 소정치 이상인 영역을, 전경으로 연산하고, 해당 부분을 추출할 수 있다. 이에 의해, 전경이 분리될 수 있다.
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.
다음, 오브젝트 검출부(object detector)(434)는, 세그멘테이션부(432)로부터의 이미지 세그먼트에 기초하여, 오브젝트를 검출할 수 있다.
즉, 오브젝트 검출부(434)는, 디스페러티 정보 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 오브젝트를 검출할 수 있다.
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.
다음, 오브젝트 확인부(object verification unit)(436)는, 분리된 오브젝트를 분류하고(classify), 확인한다(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.
한편, 오브젝트 확인부(436)는, 메모리(140)에 저장된 오브젝트들과, 검출된 오브젝트를 비교하여, 오브젝트를 확인할 수 있다.
예를 들어, 오브젝트 확인부(436)는, 차량 주변에 위치하는, 주변 차량, 차선, 도로면, 표지판, 위험 지역, 터널 등을 확인할 수 있다.
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.
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.
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.
도 4b는 프로세서의 내부 블록도의 다른 예이다.
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.
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.
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).
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.
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.
먼저, 도 5a를 참조하면, 제1 프레임 구간 동안, 스테레오 카메라(195)는, 스테레오 이미지를 획득한다.
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.
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.
한편, 이러한 디스패러티 맵을 디스플레이 하는 경우, 디스패러티 레벨이 클수록, 높은 휘도를 가지고, 디스패러티 레벨이 작을수록 낮은 휘도를 가지도록 표시할 수도 있다.
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.
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.
도면에서는, 디스패러티 맵(520)을 사용하여, 제2 스테레오 이미지(FR1b)에 대한, 오브젝트 검출, 및 확인이 수행되는 것을 예시한다.
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.
다음, 도 5b를 참조하면, 제2 프레임 구간 동안, 스테레오 카메라(195)는, 스테레오 이미지를 획득한다.
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.
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.
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.
도면에서는, 디스패러티 맵(540)을 사용하여, 제2 스테레오 이미지(FR2b)에 대한, 오브젝트 검출, 및 확인이 수행되는 것을 예시한다.
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.
한편, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 5a와 도 5b를 비교하여, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행할 수 있다.
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.
도 6a 내지 도 6b는 도 3의 차량 운전 보조 장치의 동작 설명에 참조되는 도면이다.
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.
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.
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.
도 6b는, 도 6a와 달리, 스테레오 카메라(195)에서 촬영되는 이미지를 기반으로하여 정보 표시가 되는 것을 예시한다.
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.
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.
한편, 도면에서는 공사 지역(610b), 제1 전방 차량(620b), 제2 전방 차량(630b)에 대한 오브젝트 확인을 나타내기 위해, 각각 테두리로 하이라이트되는 것을 예시한다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
도 7은 도 1의 차량 내부의 전자 제어 장치의 내부 블록도의 일예이다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
메모리(740)는, ECU(770)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 전자 제어 장치(700) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다.
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.
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.
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.
동력원 구동부(754)는, 차량(200) 내의 동력원에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
ECU(770)는, 전자 제어 장치(700) 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
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.
또한, ECU(770)는, 통신부(720)로부터 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보, 예를 들어, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 정보를 수신할 수 있다.
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.
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.
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.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작방법을 도시한 순서도이고, 도 9 내지 도 12c는 도 8의 동작 방법의 설명을 위해 참조되는 도면이다.
도면을 참조하면, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 캘리브레이션 모드(calibratiion mode)인 지 여부를 판단하고(S810), 해당하는 경우, 스테레오 카메라로부터 스테레오 이미지를 수신한다(S820). 그리고, 수신된 스테레오 이미지 중 제1 영역에 기초하여 캘리브레이션을 수행한다(S830).
프로세서(170)는, 차량에 대한 시동시, 또는 소정 버튼 동작시 또는 차량 주행 중 일시 정지시, 캘리브레이션 모드로 진입하도록 제어할 수 있다.
또는, 프로세서(170)는, 차량에 대한 외부 충격이 소정치 이상인 경우, 캘리브레이션 모드가 수행되도록 제어할 수 있다.
프로세서(170)는, 캘리브레이션 모드 수행시, 스테레오 이미지 내의 제1 영역에 대한, 시차를 연산하고, 연산된 시차와, 기 저장된 기준 시차를 비교하여, 캘리브레이션 값을 연산할 수 있다. 그리고, 이후의 스테레오 이미지로부터 디스패러티 맵 생성시 등에, 연산된 캘리브레이션 값을 이용할 수 있다.
여기서, 제1 영역은, 차량 구조물 오브젝트를 포함하는 영역일 수 있다. 차량 구조물은, 차량의 차체의 일부로서, 차량의 캐릭터 라인, 후드 앰블럼, 또는 후드 에지 라인 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또는, 제1 영역은, 차량 외부 구조물 오브젝트를 포함하는 영역일 수 있다. 차량 외부 구조물은, 표지판, 신호등, 가로등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)는, 캘리브레이션 모드 수행시, 캘리브레이션 모드를 나타내는 인디케이터를 디스플레이(180 또는 780)를 통해 표시하거나, 오디오 출력부(185 또는 785)를 통해, 캘리브레이션 모드를 나타내는 사운드를 출력하거나, 또는 이들의 조합이 되도록 제어할 수 있다.
또는, 차량 운전 보조 장치(100)는, 디스플레이(180 또는 780)를 통해, 캘리브레이션 모드 수행시, 캘리브레이션에 대한 범위 또는 캘리브레이션 값을 나타내는 인디케이터, 캘리브레이션 모드의 진행 시간 정보, 캘리브레이션 모드의 남은 시간 정보 중 적어도 하나를 표시하도록 제어할 수 있다.
한편, 제810 단계(S810)에서, 캘리브레이션 모드가 아닌 경우, 즉 노말 모드인 경우, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 카메라로부터 스테레오 이미지를 수신한다(S840). 그리고, 수신된 스테레오 이미지 중 제2 영역에 기초하여 차량 전방 오브젝트의 거리를 검출한다(S850). 그리고, 거리 검출에 기초하여 차량 제어 신호를 생성한다(S860).
여기서, 제2 영역은, 차량 구조물 오브젝트를 포함하지 않는 영역일 수 있다. 또는, 제2 영역은, 차량 외부 구조물 오브젝트를 포함하지 않는 영역일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(170)는, 캘리브레이션 모드 이후, 노말 모드 수행시, 스테레오 이미지 내의 제2 영역에 대해, 캘리브레이션 모드에서 연산된 캘리브레이션 값을 이용하여, 캘리브레이션을 수행하고, 캘리브레이션된 스테레오 이미지 내의 제2 영역에 기초하여, 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행할 수 있다.
한편, 프로세서(170)는, 캘리브레이션된 스테레오 이미지 내의 제2 영역에 기초하여, 오브젝트 검출을 수행하며, 오브젝트 검출 이후, 계속적으로, 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다. 그리고, 주변 차량에 대한 거리 연산, 검출된 주변 차량의 속도 연산, 검출된 주변 차량과의 속도 차이 연산 등을 수행할 수 있다.
또는, 프로세서(170)는, 연산된 주변 차량의 속도, 주변 차량과의 거리 등에 기초하여, 차량(200)의 자세 제어 또는 주행 제어를 위한 제어 신호를, 생성하여 출력할 수 있다. 예를 들어, 차량 내의 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 서스펜션 구동부(756) 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해 수신된 차량의 센서 정보와, 차량의 센서 정보에 기초한, 검출되는 오브젝트에 대한 거리와, 스테레오 이미지에 기초한, 검출되는 오브젝트에 대한 거리 사이의 오차가 소정치 이상인 경우, 캘리브레이션 모드가 다시 수행되도록 제어하거나, 노말 모드에서의 캘리브레이션 값이 조정되도록 제어할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(170)는, 스테레오 이미지에 기초한, 검출되는 전방의 오브젝트에 대한 거리가 제1 거리로 연산된 상태에서, 차량 속도 센서로부터 획득된 차량 속도 정보에 기초하여, 동일한 전방 오브젝트에 대한 거리가 제2 거리로 연산된 경우, 제1 거리와 제2 거리 사이의 오차를 연산할 수 있다.
그리고, 프로세서(170)는, 제1 거리와 제2 거리 사이의 오차가 소정치 이상인 경우, 자동으로 캘리브레이션 모드가 다시 수행되도록 제어하거나, 노말 모드에서의 캘리브레이션 값이 조정되도록 제어할 수 있다.
이때, 캘리브레이션 모드의 재수행은, 상술한 바와 같이, 차량에 대한 시동시, 또는 소정 버튼 동작시 또는 차량에 대한 외부 충격이 소정치 이상인 경우 또는 차량 주행 중 일시 정지시와 관계없이, 소정 시간 이내에 바로 수행되는 것이 바람직하다.
또는, 프로세서(170)는, 차량의 센서 정보에 기초한, 검출되는 오브젝트에 대한 거리와, 스테레오 이미지에 기초한, 검출되는 오브젝트에 대한 거리 사이의 오차가 소정치 이상인 경우, 알림 메시지가 디스플레이(180 또는 780) 또는 오디오 출력부(185 또는 785) 중 적어도 하나에서 출력되도록 제어하거나, 차량에 대한 제어를 해제할 수 있다.
즉, 프로세서(170)는, 차량의 센서 정보에 기초한, 검출되는 오브젝트에 대한 거리와, 스테레오 이미지에 기초한, 검출되는 오브젝트에 대한 거리 사이의 오차가 소정치 이상인 경우, 알림 메시지가 출력되도록 제어하고, 그 이후, 사용자의 입력 버튼의 동작이 있는 경우, 수동으로, 캘리브레이션 모드가 재수행되록 제어할 수 있다.
도 9는, 스테레오 카메라(195) 중 좌안 카메라(195a)와 우안 카메라(195b)가 전방의 피사체(910)를 촬영하는 것을 예시한다.
도 9의 (a)는, 좌안 카메라(195a)의 화각(912)과 우안 카메라(195b)의 화각(914)을 예시하며, 좌안 카메라(195a)와 우안 카메라(195b)가 Dca 만큼 이격되는 것을 예시한다. 그리고, 피사체(910)가 Dis 거리 만큼 떨어져 있는 것을 예시한다.
도 9의 (b)는, 도 9의 (a)의 조건에서 촬영된, 우안 카메라(195b)로부터의 우안 이미지(920)와, 좌안 카메라(195a)로부터의 좌안 이미지(930)를 예시한다.
각 이미지(920,930) 내의 피사체(922,932)의 위치가 차이가 있으므로, 프로세서(170)는, 각 이미지(920,930) 내의 피사체(922,932)의 위치 차이, 즉 시차(disparity)를 연산하고, 시차(disp)와, 좌안 카메라(195a)와 우안 카메라(195b)의 간격(Dca)을 이용하여, 실제 피사체의 거리(Dis)를 연산한다.
한편, 차량 운전시, 차량의 충돌, 장애물 통과, 차량의 진행 방향 전환 등 다양한 외부 요인에 의해, 차량 내부에 설치되는, 차량 운전 보조 장치(100), 특히, 스테레오 카메라(195)의 위치에 변형이 생길 수 있다.
특히, 좌안 카메라(195a)와 우안 카메라(195b)의 수평 간격이, 초기 세팅된 Dca 보다 크거나 작아질 수 있다. 또한, 좌안 카메라(195a)와 우안 카메라(195b)의 수직 간격도 일치하지 않을 수 있다.
이러한 경우, 좌안 카메라(195a)와 우안 카메라(195b)의 수평 간격 또는 수직 간격 변화로 인해, 촬영된 스테레오 이미지를 기반으로, 거리 측정 등을 할 경우, 심각한 거리 오차가 발생할 수 있게 된다. 또는, 이미지 내의 동일 오브젝트 검출 후, 시차를 연산하는 경우, 이미지 내의 오브젝트 위치 변경으로 인해, 연산량이 많아져, 연산 속도가 증가되는 문제가 발생할 수 있게 된다.
본 발명에서는, 이러한, 좌안 카메라(195a)와 우안 카메라(195b)의 수평 간격 또는 수직 간격 변화 등을 고려하여, 캘리브레이션 모드를 통해, 스테레오 카메라를 캘리브레이션 하도록 한다.
캘리브레이션 모드는, 차량 운전 보조 장치(100), 특히, 스테레오 카메라(195)가 동작하기 시작하는, 차량 시동시에 수행되는 것이 바람직하다.
또는, 차량의 입력부(710) 또는 차량 운전 보조 장치(100)의 입력부(110) 중 소정 버튼의 동작에 의해, 캘리브레이션 모드가 수행되는 것도 가능하다.
또는, 차량의 주행 중, 차량 내의 구비되는 충격 센서 또는 진동 센서를 통해, 감지되는 충격량의 크기, 또는 진동량의 크기가 소정치 이상인 경우, 프로세서(170)는, 캘리브레이션 모드가 수행되도록 제어할 수도 있다.
한편, 차량 시동시에 바로 캘리브레이션 모드가 수행되기 위해서는, 스테레오 카메라(195)를 통해 촬영되는 이미지 중 공통의 피사체를 기준으로 하는 것이 바람직하다.
이때, 공통의 피사체는, 차량 차체의 일부로서, 차량의 캐릭터 라인, 후드 앰블럼, 또는 후드 에지 라인 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또는, 캘리브레이션 모드는, 소정 버튼 동작시 또는 차량 주행 중 일시 정지시에 수행될 수도 있다.
소정 버튼 동작시 또는 차량 주행 중 일시 정지시에 캘리브레이션 모드가 수행되기 위해, 차량 외부 구조물을 기준으로 할 수 있다. 여기서, 차량 외부 구조물은, 표지판, 신호등, 가로등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 10a 내지 도 10c는, 스테레오 카메라(195)를 통해 촬영된 차량 구조물을 포함하는 이미지에 기초하여, 캘리브레이션 모드를 수행하는 것을 예시한다.
도 10a는, 스테레오 카메라(195)를 통해 촬영된 좌안 이미지(940a)와 우안 이미지(950a)를 예시한다. 특히, 좌안 이미지(940a)와 우안 이미지(950a)는, 차량 차체의 일부인 후드 에지 라인(947a,957a)을 포함할 수 있다.
한편, 캘리브레이션 모드에서는, 스테레오 카메라(195)를 통해 촬영된 좌안 이미지(940a)와 우안 이미지(950a) 중 일부 영역인 제1 영역을 활용할 수 있다.
도면에서는, 좌안 이미지(940a)와 우안 이미지(950a)의 하부 영역(945a,955a)을 이용하는 것을 예시한다.
예를 들어, 좌안 이미지(940a)와 우안 이미지(950a)의 수직 라인의 개수가 960라인인 경우, 일부인 720라인에 대응하는 제1 영역을 활용할 수 있다. 즉, 241라인부터 960라인 영역을 활용할 수 있다.
이에 따라, 도면과 같이, 좌안 이미지(940a)와 우안 이미지(950a)의 하부 영역(945a,955a) 내에, 후드 에지 라인(947a,957a)이 포함되며, 이러한, 후드 에지 라인(947a,957a)을 공통의 피사체로서 활용하여, 캘리브레이션 값을 연산할 수 있다.
예를 들어, 메모리에, 후드 에지 라인을 포함하는 기준 좌완 이미지와 기준 우안 이미지가 저장된 경우, 캘리브레이션 모드 실행시, 촬영된 좌안 이미지와 우안 이미지, 및 기준 좌안 이미지와 우안 이미지를 서로 비교하여, 그 차이를 파악할 수 있게 된다. 그리고, 그 차이를 수치화하여, 캘리브레이션 값으로 연산할 수 있다.
예를 들어, 도 10b와 같이, 스테레오 카메라(195) 내의 좌안 카메라(195a) 또는 우안 카메라(195b) 중 적어도 하나가, 수평 방향으로 이동시, 프로세서(170)는, 캘리브레이션 모드 수행시, 캘리브레이션 값으로, 수평 캘리브레이션 값을 연산할 수 있다.
또는, 도 10c와 같이, 스테레오 카메라(195) 내의 좌안 카메라(195a) 또는 우안 카메라(195b) 중 적어도 하나가, 수직 방향으로 이동시, 프로세서(170)는, 캘리브레이션 모드 수행시, 캘리브레이션 값으로, 수직 캘리브레이션 값을 연산할 수 있다.
도 10b는, 스테레오 카메라(195) 내의 좌안 카메라(195a) 또는 우안 카메라(195b)의 다양한 수평 이동을 예시한다.
도면을 참조하면, 제1 케이스(case 1)는, 좌안 카메라(195a)가 좌측으로 이동, 제2 케이스(case 2)는, 우안 카메라(195b)가 우측으로 이동, 제3 케이스(case 3)는, 좌안 카메라(195a)가 우측으로 이동, 제4 케이스(case 4)는, 우안 카메라(195b)가 좌측으로 이동하는 것을 예시한다.
각 케이스들(case 1~4)의 경우, 좌안 카메라(195a)에서 촬영된 좌안 이미지(940a)와 우안 카메라(195b)에서 촬영된 우안 이미지(950a) 내에서, 후드 에지 라인(947a,957a)의 이동으로 나타난다.
프로세서(170)는, 각 케이스들(case 1~4)의 경우, 좌안 카메라(195a)에서 촬영된 좌안 이미지(940a)와 우안 카메라(195b)에서 촬영된 우안 이미지(950a) 내에서, 후드 에지 라인(947a,957a)의 이동(case 1~4)을, 기준 좌완 이미지와 기준 우안 이미지를 통해 파악하고, 후드 에지 라인(947a,957a)의 이동과 반대 방향으로 캘리브레이션 값을 설정할 수 있다.
한편, 각 케이스들(case 1~4)의 조합의 경우에도, 프로세서(170)는, 그 조합의 경우를 고려하여, 캘리브레이션 값을 설정할 수 있다.
도 10c는, 스테레오 카메라(195) 내의 좌안 카메라(195a) 또는 우안 카메라(195b)의 다양한 수직 이동을 예시한다.
도면을 참조하면, 제5 케이스(case 5)는, 좌안 카메라(195a)가 상측으로 이동, 제6 케이스(case 6)는, 좌안 카메라(195a)가 하측으로 이동, 제7 케이스(case 7)는, 우안 카메라(195a)가 상측으로 이동, 제8 케이스(case 8)는, 우안 카메라(195b)가 하측으로 이동하는 것을 예시한다.
각 케이스들(case 5~8)의 경우, 좌안 카메라(195a)에서 촬영된 좌안 이미지(940a)와 우안 카메라(195b)에서 촬영된 우안 이미지(950a) 내에서, 후드 에지 라인(947a,957a)의 이동으로 나타난다.
프로세서(170)는, 각 케이스들(case 5~8)의 경우, 좌안 카메라(195a)에서 촬영된 좌안 이미지(940a)와 우안 카메라(195b)에서 촬영된 우안 이미지(950a) 내에서, 후드 에지 라인(947a,957a)의 이동(case 5~8)을, 기준 좌완 이미지와 기준 우안 이미지를 통해 파악하고, 후드 에지 라인(947a,957a)의 이동과 반대 방향으로 캘리브레이션 값을 설정할 수 있다.
한편, 각 케이스들(case 5~8)의 조합의 경우에도, 프로세서(170)는, 그 조합의 경우를 고려하여, 캘리브레이션 값을 설정할 수 있다.
도 10d는, 스테레오 카메라(195)를 통해 촬영된 이미지에 기초하여, 노말 모드(normal mode)를 수행하는 것을 예시한다.
노말 모드는, 스테레오 카메라(195)를 통해 촬영된 좌안 이미지(940b)와 우안 이미지(950b) 중 일부 영역인 제2 영역을 활용할 수 있다. 이때의, 제2 영역은, 차량의 차체의 일부를 포함하지 않는 것이 바람직하다.
도면에서는, 좌안 이미지(940a)와 우안 이미지(950a)의 중앙 영역(945b,955b)을 이용하는 것을 예시한다.
예를 들어, 좌안 이미지(940b)와 우안 이미지(950b)의 수직 라인의 개수가 960라인인 경우, 일부인 720라인에 대응하는 제2 영역을 활용할 수 있다. 즉, 121라인부터 840라인 영역을 활용할 수 있다.
이에 따라, 좌안 이미지(940b)와 우안 이미지(950b)의 중앙 영역(945b,955b) 내에, 후드 에지 라인(947b,957b)을 포함하지 않게 된다.
프로세서(170)는, 차량 전방에 대해 획득된 스테레오 이미지, 특히 제2 영역에 대한 이미지(945b,955b)에 기초하여, 차량 전방 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행할 수 있다.
특히, 캘리브레이션 모드가 수행된 이후, 프로세서(170)는, 제2 영역에 대한 이미지(945b,955b)에 캘리브레이션 값을 적용하여, 캘리브레이션된, 제2 영역에 대한 이미지를 기반으로, 차량 전방 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행할 수 있다. 이에 따라, 정확한 거리 검출이 수행될 수 있게 된다.
도 10e 내지 도 10g는, 스테레오 카메라(195)를 통해 촬영된 차량 외부 구조물을 포함하는 이미지에 기초하여, 캘리브레이션 모드를 수행하는 것을 예시한다.
도 10e는, 스테레오 카메라(195)를 통해 촬영된 좌안 이미지(960a)와 우안 이미지(970a)를 예시한다. 특히, 좌안 이미지(960a)와 우안 이미지(970a)는, 차량 외부 구조물 중 하나인 신호등(967a,977a)을 포함할 수 있다.
한편, 캘리브레이션 모드에서는, 스테레오 카메라(195)를 통해 촬영된 좌안 이미지(960a)와 우안 이미지(970a) 중 일부 영역인 제1 영역을 활용할 수 있다.
도면에서는, 좌안 이미지(960a)와 우안 이미지(970a)의 상부 영역(965a,975a)을 이용하는 것을 예시한다.
예를 들어, 좌안 이미지(960a)와 우안 이미지(970a)의 수직 라인의 개수가 960라인인 경우, 일부인 720라인에 대응하는 제1 영역을 활용할 수 있다. 즉, 1라인부터 720라인 영역을 활용할 수 있다.
이에 따라, 도면과 같이, 좌안 이미지(960a)와 우안 이미지(970a)의 상부 영역(965a,975a) 내에, 신호등(967a,977a)이 포함되며, 이러한, 신호등(967a,977a)을 공통의 피사체로서 활용하여, 캘리브레이션 값을 연산할 수 있다.
예를 들어, 도 10f와 같이, 스테레오 카메라(195) 내의 좌안 카메라(195a) 또는 우안 카메라(195b) 중 적어도 하나가, 수평 방향으로 이동시, 프로세서(170)는, 캘리브레이션 모드 수행시, 캘리브레이션 값으로, 수평 캘리브레이션 값을 연산할 수 있다.
또는, 도 10g와 같이, 스테레오 카메라(195) 내의 좌안 카메라(195a) 또는 우안 카메라(195b) 중 적어도 하나가, 수직 방향으로 이동시, 프로세서(170)는, 캘리브레이션 모드 수행시, 캘리브레이션 값으로, 수직 캘리브레이션 값을 연산할 수 있다.
도 10f는, 스테레오 카메라(195) 내의 좌안 카메라(195a) 또는 우안 카메라(195b)의 다양한 수평 이동을 예시한다.
도면을 참조하면, 제1 케이스(case 1)는, 좌안 카메라(195a)가 좌측으로 이동, 제2 케이스(case 2)는, 우안 카메라(195b)가 우측으로 이동, 제3 케이스(case 3)는, 좌안 카메라(195a)가 우측으로 이동, 제4 케이스(case 4)는, 우안 카메라(195b)가 좌측으로 이동하는 것을 예시한다.
각 케이스들(case 1~4)의 경우, 좌안 카메라(195a)에서 촬영된 좌안 이미지(960a)와 우안 카메라(195b)에서 촬영된 우안 이미지(970a) 내에서, 신호등(967a,977a)의 이동으로 나타난다.
프로세서(170)는, 각 케이스들(case 1~4)의 경우, 좌안 카메라(195a)에서 촬영된 좌안 이미지(960a)와 우안 카메라(195b)에서 촬영된 우안 이미지(970a) 내에서, 신호등(967a,977a)의 이동(case 1~4)을, 기준 좌완 이미지와 기준 우안 이미지를 통해 파악하고, 신호등(967a,977a)의 이동과 반대 방향으로 캘리브레이션 값을 설정할 수 있다.
한편, 각 케이스들(case 1~4)의 조합의 경우에도, 프로세서(170)는, 그 조합의 경우를 고려하여, 캘리브레이션 값을 설정할 수 있다.
도 10g는, 스테레오 카메라(195) 내의 좌안 카메라(195a) 또는 우안 카메라(195b)의 다양한 수직 이동을 예시한다.
도면을 참조하면, 제5 케이스(case 5)는, 좌안 카메라(195a)가 상측으로 이동, 제6 케이스(case 6)는, 좌안 카메라(195a)가 하측으로 이동, 제7 케이스(case 7)는, 우안 카메라(195a)가 상측으로 이동, 제8 케이스(case 8)는, 우안 카메라(195b)가 하측으로 이동하는 것을 예시한다.
각 케이스들(case 5~8)의 경우, 좌안 카메라(195a)에서 촬영된 좌안 이미지(960a)와 우안 카메라(195b)에서 촬영된 우안 이미지(970a) 내에서, 신호등(967a,977a)의 이동으로 나타난다.
프로세서(170)는, 각 케이스들(case 5~8)의 경우, 좌안 카메라(195a)에서 촬영된 좌안 이미지(960a)와 우안 카메라(195b)에서 촬영된 우안 이미지(970a) 내에서, 신호등(967a,977a)의 이동(case 5~8)을, 기준 좌완 이미지와 기준 우안 이미지를 통해 파악하고, 신호등(967a,977a)의 이동과 반대 방향으로 캘리브레이션 값을 설정할 수 있다.
한편, 각 케이스들(case 5~8)의 조합의 경우에도, 프로세서(170)는, 그 조합의 경우를 고려하여, 캘리브레이션 값을 설정할 수 있다.
도 10h는, 스테레오 카메라(195)를 통해 촬영된 이미지에 기초하여, 노말 모드(normal mode)를 수행하는 것을 예시한다.
노말 모드는, 스테레오 카메라(195)를 통해 촬영된 좌안 이미지(960b)와 우안 이미지(970b) 중 일부 영역인 제2 영역을 활용할 수 있다. 이때의, 제2 영역은, 신호등을 포함하지 않는 것이 바람직하다.
도면에서는, 좌안 이미지(960a)와 우안 이미지(970a)의 중앙 영역(965b,975b)을 이용하는 것을 예시한다.
예를 들어, 좌안 이미지(960b)와 우안 이미지(970b)의 수직 라인의 개수가 960라인인 경우, 일부인 720라인에 대응하는 제2 영역을 활용할 수 있다. 즉, 120라인부터 840라인 영역을 활용할 수 있다.
이에 따라, 좌안 이미지(960b)와 우안 이미지(970b)의 중앙 영역(965b,975b) 내에, 신호등(967b,977b)을 포함하지 않게 된다.
프로세서(170)는, 차량 전방에 대해 획득된 스테레오 이미지, 특히 제2 영역에 대한 이미지(965b,975b)에 기초하여, 차량 전방 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행할 수 있다.
특히, 캘리브레이션 모드가 수행된 이후, 프로세서(170)는, 제2 영역에 대한 이미지(965b,975b)에 캘리브레이션 값을 적용하여, 캘리브레이션된, 제2 영역에 대한 이미지를 기반으로, 차량 전방 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행할 수 있다. 이에 따라, 정확한 거리 검출이 수행될 수 있게 된다.
도 11 내지 도 12c는 캘리브레이션 모드에 대한 다양한 유저 인터페이스를 예시한다.
먼저, 도 11은, 캘리브레이션 모드를 나타내는 인디케이터를, HUD 방식의 디스플레이를 통해 출력하는 것을 예시한다.
예를 들어, 차량 시동시의 캘리브레이션 모드를 나타내는 인디케이터(1410)가, 출력 영역(800)에 표시되거나, 버튼 입력에 의한 캘리브레이션 모드를 나타내는 인디케이터(1420)가, 출력 영역(800)에 표시되거나, 차량 충격에 의한 캘리브레이션 모드를 나타내는 인디케이터(1430)가, 출력 영역(800)에 표시될 수 있다.
한편, 각각의 캘리브레이션 모드가 종료되는 경우, 캘리브레이션 모드 종료를 나타내는 인디케이터가, 출력 영역(800)에 표시되는 것도 가능하다.
한편, 도면과 달리, 캘리브레이션 모드 수행시, 캘리브레이션에 대한 범위 또는 캘리브레이션 값을 나타내는 인디케이터, 캘리브레이션 모드의 진행 시간 정보, 캘리브레이션 모드의 남은 시간 정보 중 적어도 하나가, 출력 영역(800)에 표시되는 것도 가능하다.
또는, 차량의 센서 정보에 기초한, 검출되는 오브젝트에 대한 거리와, 스테리오 이미지에 기초한, 검출되는 오브젝트에 대한 거리 사이의 오차가 소정치 이상인 경우, 출력 영역(800)에, 알림 메시지가 출력되는 것도 가능하다.
다음, 도 12a 내지 도 12c는, 캘리브레이션 모드를 나타내는 인디케이터를, 클러스터(300) 상에 출력하는 것을 예시한다.
도 12a는 카메라 캘리브레이션 모드를 나타내는 인디케이터(1510)가 클러스터(300)에 표시되는 것을 예시하며, 도 12b는, 카메라 캘리브레이션 완료 모드를 나타내는 인디케이터(1520)가 클러스터(300)에 표시되는 것을 예시하며, 도 12c는, 카메라 캘리브레이션의 캘리브레이션 범위를 나타내는 인디케이터(1530)가 클러스터(300)에 표시되는 것을 예시한다.
이에 따라, 사용자는 직관적으로, 캘리브레이션 중 또는 캘리브레이션 돤료를 인식할 수 있게 된다.
특히, 도 12c는, 좌안 카메라에 획득된 좌안 이미지를 우측으로 이동, 즉 캘리브레이션 값을 우측 이동 값으로 설정하는 것을 인디케이터(1530)가 나타낸다. 이때, 화살표의 길이 또는 크기는, 캘리브레이션 값의 크기에 비례할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 직관적으로, 캘리브레이션 범위를 인식할 수 있게 된다.
한편, 도면과 달리, 캘리브레이션 모드 수행시, 캘리브레이션에 대한 범위 또는 캘리브레이션 값을 나타내는 인디케이터, 캘리브레이션 모드의 진행 시간 정보, 캘리브레이션 모드의 남은 시간 정보 중 적어도 하나가, 클러스터(300)에 표시되는 것도 가능하다.
또는, 차량의 센서 정보에 기초한, 검출되는 오브젝트에 대한 거리와, 스테리오 이미지에 기초한, 검출되는 오브젝트에 대한 거리 사이의 오차가 소정치 이상인 경우, 클러스터(300)에, 알림 메시지가 출력되는 것도 가능하다.
한편, 도 11 내지 도 12c와 달리, 캘리브레이션 모드를 나타내는 사운드, 캘리브레이션 모드 완료를 나타내는 사운드 등이, 오디오 출력부(185 또는 785)를 통해 출력되는 것도 가능하다.
또는, 캘리브레이션 모드 수행시, 캘리브레이션에 대한 범위 또는 캘리브레이션 값을 나타내는 인디케이터, 캘리브레이션 모드의 진행 시간 정보, 캘리브레이션 모드의 남은 시간 정보 중 적어도 하나가, 오디오 출력부(185 또는 785)를 통해 출력되는 것이 가능하다.
또는, 차량의 센서 정보에 기초한, 검출되는 오브젝트에 대한 거리와, 스테리오 이미지에 기초한, 검출되는 오브젝트에 대한 거리 사이의 오차가 소정치 이상인 경우, 알림 메시지가 오디오 출력부(185 또는 785)를 통해 출력되는 것이 가능하다.
이러한, 각종 유저 인터페이스는, 프로세서(170)의 제어의 의해 수행되는 것이 가능하다.
한편, 이러한 캘리브레이션 수행된 이후, 노말 모드에서, 프로세서(170)는, 오브젝트 검출, 트래킹에 기반하여, 차량 자세 제어를 수행할 수 있다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 이미지 기반의 전방 차량 정보, 차선 검출 정보, 도로면 검출 정보, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터의 차량 주행 정보인 차량 각도 정보, 차량 기울기 정보, 및 AVN 장치(400)로부터의 맵 정보를 조합하여, 차량 자세를 연산할 수 있다.
예를 들어, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 이미지 기반하에, 전방 차량, 및 차선이 우측으로 기울어진 것으로 검출되는 상태에서, 차량의 각도 정보는 차량이 기울어지지 않은 것을 나타내는 경우, 맵 정보를 이용하여, 실제 차량이 우측으로 기울어진 곡선 주로를 주행하는 것으로 연산할 수 있다.
이에 따라, 스테레오 이미지, 및 센서 정보, 등에 기초하여, 차량의 자세 제어를 수행할 수 있게 된다.
한편, 차량의 자세 제어의 일예로, 차량의 슬립 여부 연산 및 슬립 방지 제어가 가능하다. 한편, 차량의 슬립 여부 연산에 대해서는 도 13a 이하를 참조하여 상세히 기술한다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 슬립시 또는 차량 슬립 예측시, 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 서스펜션 구동부(756) 중 적어도 하나를 제어하기 위한 슬립 방지 제어 신호를 생성할 수 있다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 실제 차량이 좌측으로 슬립되는 것으로 연산되는 경우, 우측으로 차량이 이동하도록 하는 조향 구동 제어 신호 또는 브레이크 구동 제어 신호 중 적어도 하나를 생성할 수 있다.
ECU(770)는, 인터페이스부(130)를 통해, 조향 구동 제어 신호 또는 브레이크 구동 제어 신호 중 적어도 하나를 수신할 수 있으며, 조향 구동부(752)는, 우측 스티어링이 수행되도록 조향 장치를 제어하거나, 브레이크 구동부(753)는, 좌측 브레이크를 동작시킬 수 있다.
이에 따라, 차량 운전 보조 장치(100)를 통해, 스테레오 이미지, 및 센서 정보, 맵 정보, 위치 정보 등을 기반으로 한, 슬립 방지 제어를 수행할 수 있게 된다.
도 13a 내지 도 13b는 차량 슬립시의 차량 자세 제어를 설명하기 위해 참조되는 도면이고, 도 14 내지 도 15b는 도 13a 또는 도 13b의 차량 자세 제어를 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
먼저, 도 13a를 참조하면, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 카메라(195)로부터 수신된 스테레오 이미지에 기초하여, 이미지 기반 차량 주변 정보를 검출한다. 여기서, 이미지 기반 차량 주변 정보는, 전방 차량 정보, 차선 정보 및 도로면 정보, 표시판 정보 등을 포함할 수 있다.
상술한 바와 같이, 수신된 스테레오 이미지에 기초하여, 디스패러티 연산을 수행하고, 디스패러티 정보를 이용하여, 이미지 내의 세그먼트, 오브젝트 검출, 및 오브젝트 확인을 수행할 수 있다.
이에 따라, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 검출(1010), 거리 검출(1011), 차선 검출(1012), 도로면 검출(1014), 시각적 주행 거리 측정(visual odometry)(1016)을 수행할 수 있다.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터의 센서 정보에 기초하여, 차량 움직임을 추정한다. 특히, 센서 정보 중 차량 주행 정보에 기초하여, 차량 움직임을 추정한다
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.
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.
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.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 추정된 차량 움직임에 기초하여, 차량 패쓰(path)를 예측(prediction)한다.
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.
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, 추돌 위험성 등의 위험도 계산(1065)을 수행한다.
그리고, 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)(1070)을 수행한다. 즉, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 추정된 차량 움직임(1040)에 기초하여, 차량 패쓰를 예측한다.
다음, 추정된 차량 움직임과, 예측된 차량 패쓰에 기초하여, 차량 슬립 여부를 연산한다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 패쓰 예측(1070), 위험도 계산(1065), 및 차량 움직임 추적(1040)에 기초하여, 차량이 슬립 연산(1080)을 수행한다. 슬립이 아닌 경우, 정상 주행(1085)을 수행하도록 하며, 슬립인 경우, 슬립 방지 제어 신호 생성(1090)을 수행한다.
생성된 슬립 방지 제어 신호(Sns)는, ECU(770)으로 전송되며, ECU(770)는, 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 서스펜션 구동부(756) 중 적어도 하나를 제어한다.
예를 들어, 차량(200)이, 주행 도로 대비, 좌측으로 슬립한 경우, 슬립 방지 제어 신호(Sns)에 기초하여, 조향 구동부(752)는, 우측 스티어링이 수행되도록 조향 장치를 제어하거나, 브레이크 구동부(753)는, 좌측 브레이크를 동작시킬 수 있다.
다른 예로, 차량(200)이, 주행 도로 대비, 우측으로 슬립한 경우, 슬립 방지 제어 신호(Sns)에 기초하여, 조향 구동부(752)는, 좌측 스티어링이 수행되도록 조향 장치를 제어하거나, 브레이크 구동부(753)는, 우측 브레이크를 동작시킬 수 있다.
이에 따라, 차량 운전 보조 장치(100)를 통해, 스테레오 이미지, 및 센서 정보 등을 기반으로 한, 슬립 방지 제어를 수행할 수 있게 된다.
다음, 도 13b를 참조하면, 도 13a와 거의 유사하나, AVN 장치(400)로부터의 맵 정보를 수신하며, 맵 매칭 단계와, 차량의 진행 방향을 추적 단계가 더 수행되는 것에 그 차이가 있다. 이하에서는 그 차이만을 기술한다.
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 수행한다.
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. 또한, 차량 속도 정보 등 차량 주행 정보 등에 기초하여, 맵 상에서 현재 차량의 위치를 가변시킬 수 있다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 움직임(egomotion) 추적(1040) 및 맵 매칭(1020)을 기반으로, 주행 도로의 곡률 계산(1050)을 수행할 수 있다.
도 14는, 이미지 기반 정보(1120)와, 맵 정보(1110)를 조합하여, 차량이 주행하는 주행 도로의 곡률을 계산하는 것을 예시한다.
특히, 이미지 기반 정보(1120) 중 검출된 차선 정보(1130)와, 맵 정보(1110) 내의 차선 정보(1135)를 이용하여, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 도면과 같이, 전방 도로의 곡률(θ)을 연산할 수 있다.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 맵 정보와 이미지 기반 차량 주변 정보에 기초하여, 차량의 진행 방향을 추적한다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 곡률 계산(1050), 및 차선 검출(1010)을 기반으로 하여, 차량의 진행 방향 추적(1060)을 수행한다.
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.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 추정된 차량 움직임 및 추적된 진행 방향에 기초하여, 차량 패쓰(path)를 예측(prediction)한다.
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, 추돌 위험성 등의 위험도 계산(1065)을 수행한다.
그리고, 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)(1070)을 수행한다. 즉, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 추정된 차량 움직임(1040) 및 추적된 진행 방향(1060)에 기초하여, 차량 패쓰를 예측한다.
다음, 추정된 차량 움직임과, 예측된 차량 패쓰에 기초하여, 차량 슬립 여부를 연산한다.
이에 따라, 차량 운전 보조 장치(100)를 통해, 스테레오 이미지, 및 센서 정보, 맵 정보 등을 기반으로 한, 슬립 방지 제어를 수행할 수 있게 된다.
도 15a 내지 도 15b는 차량 슬립시의 차량 자세 제어를 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
먼저, 도 15a는 주행 중인 차량(200)이 미끄러지는 경우를 제1 케이스(case 1)와 제2 케이스(case 2)로 구분하여 예시한다.
제1 케이스(case 1)와 같이, 주행 중인 차량(200)의 좌측 전방에, 다른 차량(1220a)이 있는 상태에서, 주행 중인 차량(200)이, 곡선 도로 대비, 좌측으로 미끄러지는(slip) 경우, 미끄러진 차량(200P1)이 좌측 전방 차량(1220a)과 추돌할 가능성이 발생한다.
한편, 제2 케이스(case 2)와 같이, 주행 중인 차량(200)이, 곡선 도로 대비, 우측으로 미끄러지는(slip) 경우, 미끄러진 차량(200P2)이 도로 이탈 가능성이 발생한다.
본 발명에서는 도 15a와 같이, 차량(200)이 미끄러지는 것을 방지하기 위해, 상술한 바와 같이, 스테레오 이미지 기반으로, 차제 자세 제어, 특히, 슬립 방지 제어를 수행한다.
도 15b는 제1 케이스(case 1)와 제2 케이스(case 2)에 대한 슬립 방지 제어를 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도면을 참조하면, 주행 중인 차량(200)의 좌측 전방에, 위험 지역(1210a)이 있고, 위험 지역(1210a)에 다른 차량(1220a)이 있는 것을 예시한다.
한편, 도 15b의 이미지(1270)는, 스테레오 카메라에서 획득한 이미지를 예시한다. 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 이미지(1270)를 기반으로, 위험 지역(1210b), 다른 차량(1220b) 각 차선들(1242b, 1244b,1246b,1248b)을 검출한다.
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 이미지, 및 센서 정보, 맵 정보, 위치 정보 등을 기반으로 하여, 제1 케이스(case 1)와 제2 케이스(case 2)와 같이, 슬립 발생 여부를 예측 또는 연산하고, 슬립 발생시, 슬립 방지 제어를 한다.
예를 들어, 제1 케이스(case 1)와 같이, 차량(200)이, 주행 도로 대비, 좌측으로 슬립한 경우, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 전방 차량(1220a)과 충돌하지 않으면서, 차선을 유지하도록, 특히 곡선 주로에서의 차선을 그대로 유지하도록, 슬립 방지 제어 신호(Sns)를 생성한다. 이에 따라, 조향 구동부(752)는, 우측 스티어링이 수행되도록 조향 장치를 제어하거나, 브레이크 구동부(753)는, 좌측 브레이크를 동작시킬 수 있다.
다른 예로, 제2 케이스(case 2)와 같이, 차량(200)이, 주행 도로 대비, 우측으로 슬립한 경우, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차선을 유지하도록, 특히 곡선 주로에서의 차선을 그대로 유지하도록, 슬립 방지 제어 신호(Sns)를 생성한다. 이에 따라, 조향 구동부(752)는, 좌측 스티어링이 수행되도록 조향 장치를 제어하거나, 브레이크 구동부(753)는, 우측 브레이크를 동작시킬 수 있다.
결국, 차량 운전 보조 장치(100)를 통해, 스테레오 이미지, 및 센서 정보, 맵 정보, 위치 정보 등을 기반으로 한, 슬립 방지 제어를 수행할 수 있게 된다. 특히, 차량 센서 정보만이 아닌 스테레오 이미지를 통해, 전방의 차량 정보, 전방의 위험 지역 정보 등을 고려하여, 슬립 방지 제어 또는 슬립 방지 예측 제어를 수행할 수 있어, 정확성이 향상되게 된다.
도 16a 내지 도 16b는 도 2의 스테레오 카메라의 내부 블록도를 예시한다.
먼저, 도 16a를 참조하면, 스테레오 카메라(195)는, 제1 카메라(195a), 제2 카메라(195b), 및 이미지 프로세서(830)를 구비할 수 있다.
한편, 차량 운전 보조 장치(도 3의 100)는, 도 16a의 이미지 프로세서(830)와 별도로, 도면과 같은, 프로세서(170)를 구비할 수 있다.
제1 카메라(195a)는, 제1 렌즈(193a)와, 제1 이미지 센서(820)를 구비하며, 제2 카메라(195b)는, 제2 렌즈(193b)와, 제2 이미지 센서(825)를 구비할 수 있다.
제1 렌즈(193a)와 제2 렌즈(193b)는, 대략 200mm 내지 400mm 간격으로 이격될 수 있다.
제1 이미지 센서(820)와 제2 이미지 센서(825)는, 각각 RGB 이미지를 획득할 수 있다.
이미지 프로세서(830)는, 제1 및 제2 이미지 센서(820,825)들로부터의, RGB 이미지에 기초하여, 디스패러티 맵을 생성하고 출력할 수 있다. 그 외, 이미지 프로세서(830)는, RGB 이미지를 생성하여 출력할 수 있다.
한편, 차량 운전 보조 장치(도 3의 100) 내의 프로세서(170)는, 스테레오 카메라(195) 내의 이미지 프로세서(830)에서 생성된, 디스패러티 맵 및 RGB 이미지를 수신하고, 그에 따른 신호 처리를 수행할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(170)는, 디스패러티 맵 및 RGB 이미지에 기초하여, 차량 전방의 RGB 이미지에 대한, 오브젝트 검출을 수행하며, 오브젝트 검출 이후, 계속적으로, 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다. 그리고, 주변 차량에 대한 거리 연산, 검출된 주변 차량의 속도 연산, 검출된 주변 차량과의 속도 차이 연산 등을 수행할 수 있다.
또는, 프로세서(170)는, 연산된 주변 차량의 속도, 주변 차량과의 거리 등에 기초하여, 차량(200)의 자세 제어 또는 주행 제어를 위한 제어 신호를, 생성하여 출력할 수 있다. 예를 들어, 차량 내의 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 서스펜션 구동부(756) 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.
한편, 상술한 바와 달리, 이미지 프로세서(830)는, 디스패러티 맵 생성 외에, 추가로, 디스패러티 맵 및 RGB 이미지에 기초하여, 차량 전방의 RGB 이미지에 대한, 오브젝트 검출을 수행하며, 오브젝트 검출 이후, 계속적으로, 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다. 그리고, 주변 차량에 대한 거리 연산, 검출된 주변 차량의 속도 연산, 검출된 주변 차량과의 속도 차이 연산 등을 수행할 수 있다.
이때, 프로세서(170)는, 주변 차량에 대한 거리 정보, 검출된 주변 차량의 속도 정보, 검출된 주변 차량과의 속도 차이 정보를 이미지 프로세서(830)로부터 수신하고, 이에 기초하여, 차량 내의 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 서스펜션 구동부(756) 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.
한편, 상술한 바와 달리, 이미지 프로세서(830)가, 디스패러티 맵 생성, 오브젝트의 검출, 오브젝트의 움직임을 트래킹, 주변 차량에 대한 거리 연산, 검출된 주변 차량의 속도 연산, 검출된 주변 차량과의 속도 차이 연산, 그리고, 차량 내의 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 서스펜션 구동부(756) 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 것도 가능하다.
즉, 도 16b와 같이, 스테레오 카메라(195)는, 제1 카메라(195a), 제2 카메라(195b), 및 이미지 프로세서(830)를 구비하며, 이때의, 차량 운전 보조 장치(도 3의 100)는, 별도로, 도 16a와 같은 프로세서(170)를 구비하지 않을 수 있다. 즉, 스테레오 카메라(195) 내의 이미지 프로세서(830)가 상술한 프로세서(170)의 기능을 모두 수행하는 것이 가능하다.
이때의 도 16b의 스테레오 카메라(195)는, 상술한, 차량 운전 보조 장치(도 3의 100)와 동일 개념일 수 있다.
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.
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.
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.

Claims (20)

  1. 차량의 센서 정보를 수신하는 인터페이스부;
    스테레오 카메라; 및
    캘리브레이션 모드인 경우, 상기 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 구조물 오브젝트를 포함하는 제1 영역에 기초하여, 캘리브레이션을 수행하고,
    노말 모드인 경우, 상기 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 상기 차량 구조물 오브젝트를 포함하지 않는 제2 영역에 기초하여, 상기 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행하는 프로세서;를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 차량의 센서 정보에 기초한, 상기 검출되는 오브젝트에 대한 거리와,
    상기 스테레오 이미지에 기초한, 상기 검출되는 오브젝트에 대한 거리 사이의 오차가 소정치 이상인 경우,
    상기 캘리브레이션 모드가 다시 수행되도록 제어하거나, 상기 노말 모드에서의 상기 캘리브레이션 값이 조정되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  2. 차량의 센서 정보를 수신하는 인터페이스부;
    스테레오 카메라; 및
    캘리브레이션 모드인 경우, 상기 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 외부 구조물 오브젝트를 포함하는 제1 영역에 기초하여, 캘리브레이션을 수행하고,
    노말 모드인 경우, 상기 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 상기 차량 외부 구조물 오브젝트를 포함하지 않는 제2 영역에 기초하여, 상기 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행하는 프로세서;를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 차량의 센서 정보에 기초한, 상기 검출되는 오브젝트에 대한 거리와,
    상기 스테레오 이미지에 기초한, 상기 검출되는 오브젝트에 대한 거리 사이의 오차가 소정치 이상인 경우,
    상기 캘리브레이션 모드가 다시 수행되도록 제어하거나, 상기 노말 모드에서의 상기 캘리브레이션 값이 조정되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 캘리브레이션 모드인 경우, 상기 스테레오 이미지 내의 상기 제1 영역에 대한, 시차를 연산하고, 상기 연산된 시차와, 기 저장된 기준 시차를 비교하여, 캘리브레이션 값을 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 캘리브레이션 모드 이후, 상기 노말 모드 수행시, 상기 스테레오 이미지 내의 상기 제2 영역에 대해, 상기 캘리브레이션 모드에서 연산된 캘리브레이션 값을 이용하여, 캘리브레이션을 수행하고,
    상기 캘리브레이션된 상기 스테레오 이미지 내의 제2 영역에 기초하여, 디스패러티 연산을 수행하고, 상기 디스패러티 연산에 의한 디스패러티 정보에 기초하여, 상기 제2 영역에 대한 오브젝트 검출 및 확인을 수행하며, 상기 검출되는 오브젝트에 대한 거리를 검출하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  5. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 검출된 상기 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리에 기초하여, 차량 내의 조향 구동부, 브레이크 구동부, 동력원 구동부, 서스펜션 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 차량 구조물은,
    상기 차량의 차체의 일부로서, 상기 차량의 캐릭터 라인, 후드 앰블럼, 또는 후드 에지 라인 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 차량 외부 구조물은,
    표지판, 신호등, 가로등 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  8. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량에 대한 시동시, 또는 소정 버튼 동작시 또는 상기 차량에 대한 외부 충격이 소정치 이상인 경우 또는 차량 주행 중 일시 정지시, 상기 캘리브레이션 모드가 수행되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  9. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 모드 수행시, 상기 캘리브레이션 모드를 나타내는 인디케이터를 표시하는 디스플레이; 또는
    상기 캘리브레이션 모드 수행시, 상기 캘리브레이션 모드를 나타내는 사운드를 출력하는 오디오 출력부; 중 적어도 하나를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  10. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 모드 수행시, 상기 캘리브레이션에 대한 범위 또는 캘리브레이션 값을 나타내는 인디케이터, 상기 캘리브레이션 모드의 진행 시간 정보, 상기 캘리브레이션 모드의 남은 시간 정보 중 적어도 하나를 표시하는 디스플레이;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  11. 삭제
  12. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    디스플레이; 또는
    오디오 출력부; 중 적어도 하나를 더 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 차량의 센서 정보에 기초한, 상기 검출되는 오브젝트에 대한 거리와,
    상기 스테레오 이미지에 기초한, 상기 검출되는 오브젝트에 대한 거리 사이의 오차가 소정치 이상인 경우,
    알림 메시지가 상기 디스플레이 또는 상기 오디오 출력부 중 적어도 하나에서 출력되도록 제어하거나, 상기 차량에 대한 제어를 해제하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
  13. 차량의 센서 정보를 수신하는 인터페이스부;
    조향 장치를 구동하는 조향 구동부;
    브레이크 장치를 구동하는 브레이크 구동부;
    동력원을 구동하는 동력원 구동부;
    서스펜션 장치를 구동하는 서스펜션 구동부;
    스테레오 카메라;
    캘리브레이션 모드인 경우, 상기 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 구조물 오브젝트를 포함하는 제1 영역에 기초하여, 캘리브레이션을 수행하고,
    노말 모드인 경우, 상기 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 상기 차량 구조물 오브젝트를 포함하지 않는 제2 영역에 기초하여, 상기 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행하는 프로세서; 및
    상기 검출된 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리에 기초하여, 상기 조향 구동부, 브레이크 구동부, 동력원 구동부, 서스펜션 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 제어부;를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 차량의 센서 정보에 기초한, 상기 검출되는 오브젝트에 대한 거리와,
    상기 스테레오 이미지에 기초한, 상기 검출되는 오브젝트에 대한 거리 사이의 오차가 소정치 이상인 경우,
    상기 캘리브레이션 모드가 다시 수행되도록 제어하거나, 상기 노말 모드에서의 상기 캘리브레이션 값이 조정되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 차량.
  14. 차량의 센서 정보를 수신하는 인터페이스부;
    조향 장치를 구동하는 조향 구동부;
    브레이크 장치를 구동하는 브레이크 구동부;
    동력원을 구동하는 동력원 구동부;
    서스펜션 장치를 구동하는 서스펜션 구동부;
    스테레오 카메라;
    캘리브레이션 모드인 경우, 상기 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 차량 외부 구조물 오브젝트를 포함하는 제1 영역에 기초하여, 캘리브레이션을 수행하고,
    노말 모드인 경우, 상기 스테레오 카메라로부터 획득되는 스테레오 이미지 내의 상기 차량 외부 구조물 오브젝트를 포함하지 않는 제2 영역에 기초하여, 상기 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리 검출을 수행하는 프로세서; 및
    상기 검출된 차량 전방의 오브젝트에 대한 거리에 기초하여, 상기 조향 구동부, 브레이크 구동부, 동력원 구동부, 서스펜션 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 제어부;를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 차량의 센서 정보에 기초한, 상기 검출되는 오브젝트에 대한 거리와,
    상기 스테레오 이미지에 기초한, 상기 검출되는 오브젝트에 대한 거리 사이의 오차가 소정치 이상인 경우,
    상기 캘리브레이션 모드가 다시 수행되도록 제어하거나, 상기 노말 모드에서의 상기 캘리브레이션 값이 조정되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 차량.
  15. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 캘리브레이션 모드인 경우, 상기 스테레오 이미지 내의 상기 제1 영역에 대한, 시차를 연산하고, 상기 연산된 시차와, 기 저장된 기준 시차를 비교하여, 캘리브레이션 값을 연산하는 것을 특징으로 하는 차량.
  16. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 캘리브레이션 모드 이후, 상기 노말 모드 수행시, 상기 스테레오 이미지 내의 상기 제2 영역에 대해, 상기 캘리브레이션 모드에서 연산된 캘리브레이션 값을 이용하여, 캘리브레이션을 수행하고, 상기 캘리브레이션된 상기 스테레오 이미지 내의 제2 영역에 기초하여, 디스패러티 연산을 수행하고, 상기 디스패러티 연산에 의한 디스패러티 정보에 기초하여, 상기 제2 영역에 대한 오브젝트 검출 및 확인을 수행하며, 상기 검출되는 오브젝트에 대한 거리를 검출하는 것을 특징으로 하는 차량.
  17. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량에 대한 시동시, 또는 소정 버튼 동작시 또는 상기 차량에 대한 외부 충격이 소정치 이상인 경우 또는 차량 주행 중 일시 정지시, 상기 캘리브레이션 모드가 수행되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 차량.
  18. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 모드 수행시, 상기 캘리브레이션에 대한 범위 또는 캘리브레이션 값을 나타내는 인디케이터, 상기 캘리브레이션 모드의 진행 시간 정보, 상기 캘리브레이션 모드의 남은 시간 정보 중 적어도 하나를 표시하는 디스플레이;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량.
  19. 삭제
  20. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    디스플레이; 또는
    오디오 출력부; 중 적어도 하나를 더 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 차량의 센서 정보에 기초한, 상기 검출되는 오브젝트에 대한 거리와,
    상기 스테레오 이미지에 기초한, 상기 검출되는 오브젝트에 대한 거리 사이의 오차가 소정치 이상인 경우,
    알림 메시지가 상기 디스플레이 또는 상기 오디오 출력부 중 적어도 하나에서 출력되도록 제어하거나, 상기 차량에 대한 제어를 해제하는 차량.


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