KR20120091603A - Method and apparatus for recognizing parking space - Google Patents

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KR20120091603A KR1020110011471A KR20110011471A KR20120091603A KR 20120091603 A KR20120091603 A KR 20120091603A KR 1020110011471 A KR1020110011471 A KR 1020110011471A KR 20110011471 A KR20110011471 A KR 20110011471A KR 20120091603 A KR20120091603 A KR 20120091603A
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Abstract

PURPOSE: A method for recognizing a parking space and an apparatus for the same are provided to identify whether an object at a parking space is a parked vehicle or a pillar based on a lower sensor and an upper sensor. CONSTITUTION: An apparatus for recognizing a parking space includes a lower sensor(110), an upper sensor(120), and a recognition processor. The lower sensor is mounted at one part of a vehicle and detects an object at a parking space to output data. The upper sensor is mounted at the upper part of the lower sensor and detects the object at the parking space to output data. The recognition processor identifies whether the object is a parked vehicle(320) or a pillar(310) based on the similarity of output data.

Description

주차공간 인식 방법 및 그 장치{METHOD AND APPARATUS FOR RECOGNIZING PARKING SPACE}Parking space recognition method and its device {METHOD AND APPARATUS FOR RECOGNIZING PARKING SPACE}

본 발명은 주차공간 인식 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 주차공간의 주변에 있는 물체가 주차차량인지 기둥인지를 식별하여 주차공간을 더욱 정확하게 인식할 수 있는 주차공간 인식 방법 및 그 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a parking space recognition technology, and more particularly, to a parking space recognition method and apparatus for identifying a parking space more accurately by identifying whether an object in the vicinity of the parking space is a parking vehicle or a pillar. will be.

종래의 주차 보조 시스템은, 차량에 장착된 초음파 센서 등의 센서를 이용하여 차량이 주차하고자 하는 주차공간 주변에 있는 물체(장애물)를 감지함으로써 주차공간을 인식하고, 주차공간에 대한 인식 결과 정보를 이용하여 주차 보조 제어 기능을 수행한다. The conventional parking assistance system recognizes a parking space by detecting an object (obstacle) around the parking space to be parked by using a sensor such as an ultrasonic sensor mounted on the vehicle, and recognizes the result of the recognition of the parking space. Parking assist control function.

이러한 주차 보조 제어 시스템에 의해 차량이 안전하고 정확하게 주차하기 위해서는 주차공간에 대한 정확한 인식이 반드시 필요하다. In order for the vehicle to park safely and accurately by such a parking assist control system, accurate recognition of the parking space is essential.

하지만, 종래의 주차공간 인식 기술에서는, 주차공간 주변에 있을 수 있는 주차차량과 이 주차차량보다 높이가 높은 물체(예: 기둥 등)를 구별하지 못하며, 이로 인하여 실제 주차공간(차량이 안전하게 주차할 수 있는 실제 공간)과 인식된 주차공간이 오차가 발생하여 차량이 안전하게 주차할 수 없는 문제점이 발생할 수 있다. However, in the conventional parking space recognition technology, it is not possible to distinguish between a parking vehicle that may be around a parking space and an object having a height higher than the parking vehicle (for example, a pillar, etc.). Real space) and the recognized parking space may cause a problem that the vehicle cannot park safely.

이러한 배경에서, 본 발명의 목적은, 주차공간의 주변에 있는 물체가 주차차량인지 기둥인지를 식별하여 주차공간을 더욱 정확하게 인식하는 데 있다.In this background, an object of the present invention is to recognize a parking space more accurately by identifying whether an object in the vicinity of the parking space is a parking vehicle or a pillar.

전술한 목적을 달성하기 위하여, 일 면에서, 본 발명은, 차량의 한 부분에 장착되고, 주차공간의 주변에 있는 물체를 감지하여 하위 감지 데이터를 출력하는 하위 센서; 상기 차량의 상기 한 부분에 상기 하위 센서보다 높게 장착되고, 상기 물체를 감지하여 상위 감지 데이터를 출력하는 상위 센서; 및 상기 하위 감지 데이터 및 상기 상위 감지 데이터를 토대로 상기 물체가 주차차량인지 기둥인지를 식별하여 상기 주차공간을 인식하는 인식 프로세서를 포함하는 주차공간 인식 장치를 제공한다. In order to achieve the above object, in one aspect, the present invention, the sensor is mounted on a portion of the vehicle, the lower sensor for sensing the object in the periphery of the parking space to output the lower sensing data; An upper sensor mounted on the one portion of the vehicle higher than the lower sensor and configured to detect the object and output upper sensing data; And a recognition processor that recognizes the parking space by identifying whether the object is a parking vehicle or a pillar based on the lower sensed data and the upper sensed data.

이러한 주차공간 인식 장치에서 인식 프로세서는, 상기 하위 감지 데이터 및 상기 상위 감지 데이터를 비교하여, 상기 하위 감지 데이터 및 상기 상위 감지 데이터의 유사도가 기준 유사도 이상이 되면 상기 물체를 기둥으로 식별하고, 상기 하위 감지 데이터 및 상기 상위 감지 데이터의 유사도가 상기 기준 유사도 미만이 되면 상기 물체를 주차차량으로 식별할 수 있다. In the parking space recognizing apparatus, the recognition processor compares the lower sensed data and the upper sensed data to identify the object as a column when the similarity between the lower sensed data and the upper sensed data is equal to or greater than a reference similarity, When the similarity between the sensing data and the upper sensing data is less than the reference similarity, the object may be identified as a parking vehicle.

또한, 이러한 주차공간 인식 장치에서 인식 프로세서는, 상기 하위 감지 데이터에 기초하여 상기 물체의 제1폭을 계산하고 상기 상위 감지 데이터에 기초하여 상기 물체의 제2폭을 계산하여, 상기 제1폭 및 상기 제2폭 간의 차이값이 기준 차이값 미만이 되면 상기 물체를 기둥으로 식별하고, 상기 제1폭 및 상기 제2폭 간의 차이값이 상기 기준 차이값 이상이 되면 상기 물체를 주차차량으로 식별할 수도 있다. Also, in the parking space recognizing apparatus, the recognition processor calculates a first width of the object based on the lower sensed data and calculates a second width of the object based on the upper sensed data, wherein the first width and When the difference value between the second width is less than the reference difference value, the object is identified as a pillar, and when the difference value between the first width and the second width is equal to or greater than the reference difference value, the object is identified as a parking vehicle. It may be.

다른 측면에서, 본 발명은, 주차공간 인식 장치가 주차공간을 인식하는 방법에 있어서, 차량이 주차공간의 옆을 이동하는 동안, 상기 차량의 한 부분에 장착된 하위 센서 및 상기 하위 센서보다 높게 장착된 상위 센서를 통해, 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체를 감지하는 단계; 상기 감지 결과로서, 상기 하나 이상의 물체 각각에 대하여 하위 감지 데이터 및 상위 감지 데이터를 생성하는 단계; 상기 하나 이상의 물체 각각에 대하여, 생성된 하위 감지 데이터 및 생성된 상위 감지 데이터를 토대로 해당 물체가 주차차량인지 기둥인지를 식별하는 단계; 및 In another aspect, the present invention provides a parking space recognition apparatus for recognizing a parking space, the lower sensor mounted on a portion of the vehicle and mounted higher than the lower sensor while the vehicle moves to the side of the parking space. Detecting one or more objects in the periphery of the parking space through the attached upper sensor; Generating lower sensed data and higher sensed data for each of the one or more objects as a result of the sensing; Identifying, for each of the one or more objects, whether the object is a parking vehicle or a pillar based on the generated lower sensed data and generated higher sensed data; And

상기 하나 이상의 물체 각각에 대한 생성된 하위 감지 데이터, 생성된 상위 감지 데이터 및 식별 결과를 토대로 상기 주차공간을 인식하는 단계를 포함하는 주차공간 인식 방법을 제공한다. It provides a parking space recognition method comprising the step of recognizing the parking space based on the generated lower sensed data, generated upper sensed data and the identification result for each of the one or more objects.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 주차공간의 주변에 있는 물체가 주차차량인지 기둥인지를 식별하여 주차공간을 더욱 정확하게 인식하는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, by identifying whether the object in the vicinity of the parking space is a parking vehicle or a pillar, the parking space can be recognized more accurately.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치에 대한 개략적인 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치에 포함된 하위 센서 및 상위 센서의 장착 위치를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치가 하위 센서 및 상위 센서를 이용하여 기둥과 주차차량을 구별하여 식별하는 것을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치가 기둥과 주차차량 사이 공간을 주차공간으로 인식하기 위하여, 하위 센서 및 상위 센서를 이용하여 감지하고, 감지 결과로서 생성된 하위 감지 데이터 및 상위 감지 데이터를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치가 인식한 주차공간과 실제의 주차공간을 비교하여 나타낸 도면이다.
도 6은 종래의 주차공간 인식 장치가 기둥과 주차차량 사이 공간을 주차공간으로 인식하기 위하여, 하나의 센서 (또는 동일한 높이에 장착된 복수의 센서)를 이용하여 감지하고, 감지 결과로서 생성된 감지 데이터를 나타낸 도면이다.
도 7은 종래의 주차공간 인식 장치가 인식한 주차공간과 실제의 주차공간을 비교하여 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치가 주차공간을 인식하는 방법에 대한 흐름도이다. 1 is a schematic block diagram of a parking space recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating a mounting position of a lower sensor and an upper sensor included in the parking space recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram exemplarily illustrating that the parking space recognizing apparatus according to an embodiment of the present disclosure distinguishes between a pillar and a parking vehicle by using a lower sensor and an upper sensor.
Figure 4 is a parking space recognition apparatus according to an embodiment of the present invention in order to recognize the space between the pillar and the parking vehicle as a parking space, using the lower sensor and the upper sensor, and the lower sensed data generated as a detection result and It is a figure which shows upper-order sensing data.
5 is a view showing a comparison between the parking space and the actual parking space recognized by the parking space recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 illustrates a conventional parking space recognizing apparatus using one sensor (or a plurality of sensors mounted at the same height) to recognize a space between a pillar and a parking vehicle as a parking space, and is generated as a detection result. A diagram showing data.
7 is a view illustrating a comparison between a parking space recognized by a conventional parking space recognition apparatus and an actual parking space.
8 is a flowchart illustrating a method of recognizing a parking space by a parking space recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described in detail through exemplary drawings. In adding reference numerals to the components of each drawing, it should be noted that the same reference numerals are assigned to the same components as much as possible even though they are shown in different drawings. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In addition, in describing the component of this invention, terms, such as 1st, 2nd, A, B, (a), (b), can be used. These terms are intended to distinguish the constituent elements from other constituent elements, and the terms do not limit the nature, order or order of the constituent elements. When a component is described as being "connected", "coupled", or "connected" to another component, the component may be directly connected to or connected to the other component, It should be understood that an element may be "connected," "coupled," or "connected."

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)에 대한 개략적인 블록도이다. 1 is a schematic block diagram of a parking space recognition apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)는, 차량의 한 부분에 장착되고, 주차공간의 주변에 있는 물체를 감지하여 하위 감지 데이터를 출력하는 하위 센서(110)와, 차량의 한 부분에 하위 센서(110)보다 높게 장착되고, 물체를 감지하여 상위 감지 데이터를 출력하는 상위 센서(120)와, 하위 감지 데이터 및 상위 감지 데이터를 토대로 물체가 주차차량인지 기둥인지를 식별하여 주차공간을 인식하는 인식 프로세서(130) 등을 포함한다. Referring to FIG. 1, the parking space recognition apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present disclosure may include a lower sensor mounted on a portion of a vehicle and configured to detect an object in the periphery of the parking space and output lower sensing data ( 110, an upper sensor 120 mounted on a portion of the vehicle higher than the lower sensor 110 and detecting an object to output upper sensing data, and whether the object is a parking vehicle based on the lower sensing data and the upper sensing data. Recognition processor 130 to recognize the parking space by identifying whether the pillar or the like.

전술한 인식 프로세서(130)에서 구별되어 식별되는 주차차량과 기둥은, 주차장에서 흔히 있는 물체로서, 주차시 장애가 되는 물체이다. The parking vehicle and the pillars distinguished and identified by the above-described recognition processor 130 are objects that are common in a parking lot and are obstacles when parking.

본 명세서에서 언급되는 주차차량은, 주차장에 주차해 있는 차량만으로 좁게 해석되기보다는, 하위 센서(110)에 의해 주로 감지되는 아랫부분의 폭 또는 거리와, 상위 센서(120)에 의해 주로 감지되는 윗부분의 폭 또는 거리가 일정하지 않은 물체의 일 예로서 해석되어야 할 것이다. 또한, 기둥은, 주차장에서의 기둥만으로 좁게 해석되기보다는, 하위 센서(110)에 의해 주로 감지되는 아랫부분의 폭 또는 거리와, 상위 센서(120)에 의해 주로 감지되는 윗부분의 폭 또는 거리가 일정한 물체의 일 예로서 해석되어야 할 것이다.The parking vehicle referred to in the present specification is a width or distance of the lower part mainly detected by the lower sensor 110, and an upper part mainly detected by the upper sensor 120, rather than being narrowly interpreted as only a vehicle parked in the parking lot. It should be interpreted as an example of an object whose width or distance is not constant. In addition, rather than being narrowly interpreted as only the pillar in the parking lot, the width or distance of the lower part mainly detected by the lower sensor 110 and the width or distance of the upper part mainly detected by the upper sensor 120 are constant. It should be interpreted as an example of an object.

전술한 인식 프로세서(130)는, 이러한 물체의 종류별 특성을 이용하여, 물체의 종류를 구별하여 식별하고, 이를 통해 주차공간을 더욱 정확하게 인식할 수 있다. The above-described recognition processor 130 may distinguish the types of the objects by using the characteristics of the types of the objects, and may recognize the parking space more accurately.

아래에서는, 물체의 종류를 구별하여 식별하는 방법을 예시적으로 설명한다.In the following, a method of distinguishing and identifying types of objects is described.

일 예로서, 인식 프로세서(130)는, 데이터 유사도 분석을 통해 물체의 종류를 구별하여 식별할 수 있다. As an example, the recognition processor 130 may distinguish and identify types of objects through data similarity analysis.

더욱 상세하게는, 인식 프로세서(130)는, 하위 센서(110)에서 출력된 하위 감지 데이터 및 상위 센서(120)에서 출력된 상위 감지 데이터를 비교하여, 하위 감지 데이터 및 상위 감지 데이터의 유사도(수치화된 정보일 수 있음)가 기준 유사도 이상이 되면 물체를 기둥으로 식별하고, 하위 감지 데이터 및 상위 감지 데이터의 유사도가 기준 유사도 미만이 되면 물체를 주차차량으로 식별할 수 있다. In more detail, the recognition processor 130 compares the lower sensed data output from the lower sensor 110 and the upper sensed data output from the upper sensor 120, thereby comparing the similarity between the lower sensed data and the upper sensed data (numerization). When the information is equal to or greater than the reference similarity, the object may be identified as a pillar, and when the similarity between the lower sensing data and the upper sensing data is less than the reference similarity, the object may be identified as a parking vehicle.

가령, 동일한 물체에 대하여, 하위 센서(110)에서 생성된 하위 감지 데이터 및 상위 센서(120)에서 생성된 상위 감지 데이터 각각은, 물체가 존재하는 위치를 나타내는 물체 위치 데이터(이로부터 물체의 폭을 계산해낼 수 있음)를 포함할 수 있다. For example, for the same object, each of the lower sensed data generated by the lower sensor 110 and the upper sensed data generated by the upper sensor 120 may include object position data indicating a position where the object exists (from which the width of the object is determined). Can be calculated).

만약, 물체가 윗부분의 폭과 아랫부분의 폭이 거의 일정한 기둥이라면, 하위 감지 데이터에 포함된 물체 위치 데이터와 상위 감지 데이터에 포함된 물체 위치 데이터가 거의 동일할 것이다. 즉, 물체가 윗부분의 폭과 아랫부분의 폭이 거의 일정한 기둥인 경우, 하위 감지 데이터와 상위 감지 데이터 간의 유사도가 높아서 미리 설정된 기준 유사도 이상이 될 것이다. If the object is a column where the width of the upper part and the width of the lower part are substantially constant, the object position data included in the lower sensing data and the object position data included in the upper sensing data will be almost the same. That is, when the object is a column where the width of the upper part and the width of the lower part are substantially constant, the similarity between the lower sensing data and the upper sensing data is high, so that it becomes more than a preset reference similarity.

만약, 물체가 윗부분의 폭과 아랫부분의 폭이 일정하지 않은 주차차량이라면, 하위 감지 데이터에 포함된 물체 위치 데이터와 상위 감지 데이터에 포함된 물체 위치 데이터가 동일하지 않을 것이다. 즉, 물체가 윗부분의 폭과 아랫부분의 폭이 일정하지 않은 주차 차량인 경우, 하위 감지 데이터와 상위 감지 데이터 간의 유사도가 낮아서 미리 설정된 기준 유사도 미만이 될 것이다.If the object is a parking vehicle in which the width of the upper portion and the width of the lower portion are not constant, the object position data included in the lower sensing data and the object position data included in the upper sensing data will not be the same. That is, when the object is a parking vehicle in which the width of the upper portion and the width of the lower portion are not constant, the similarity between the lower sensing data and the upper sensing data is low, so that the object will be less than the preset reference similarity.

따라서, 인식 프로세서(130)는, 하위 감지 데이터와 상위 감지 데이터 간의 유사도를 분석하여 물체를 기둥 또는 주차차량으로 구별하여 식별할 수 있다. Accordingly, the recognition processor 130 may analyze the similarity between the lower sensed data and the upper sensed data to identify and identify the object as a pillar or a parking vehicle.

다른 예로서, 인식 프로세서(130)는, 물체의 폭 계산을 통해 물체의 종류를 구별하여 식별할 수 있다. As another example, the recognition processor 130 may distinguish and identify the type of the object by calculating the width of the object.

더욱 상세하게는, 인식 프로세서(130)는, 하위 센서(110)에 의해 생성된 하위 감지 데이터에 기초하여 물체의 제1폭을 계산하고, 상위 센서(120)에 의해 생성된 상위 감지 데이터에 기초하여 물체의 제2폭을 계산하여, 이렇게 계산된 제1폭 및 제2폭 간의 차이값을 계산하고, 차이값이 기준 차이값 미만이 되면 물체를 기둥으로 식별하고, 차이값이 기준 차이값 이상이 되면 물체를 주차차량으로 식별할 수도 있다. More specifically, the recognition processor 130 calculates the first width of the object based on the lower sensor data generated by the lower sensor 110 and based on the upper sensor data generated by the upper sensor 120. The second width of the object is calculated to calculate the difference between the first width and the second width, and when the difference is less than the reference difference, the object is identified as a column, and the difference is greater than or equal to the reference difference. The object can then be identified as a parking vehicle.

가령, 동일한 물체에 대하여, 하위 센서(110)에서 생성된 하위 감지 데이터 및 상위 센서(120)에서 생성된 상위 감지 데이터 각각은, 물체가 존재하는 위치를 나타내는 물체 위치 데이터를 포함하고, 이러한 물체 위치 데이터로부터 물체의 폭을 계산할 수 있다. For example, for the same object, each of the lower sensed data generated by the lower sensor 110 and the upper sensed data generated by the upper sensor 120 includes object position data indicating a position where an object exists, and such object position The width of the object can be calculated from the data.

만약, 물체가 윗부분의 폭과 아랫부분의 폭이 거의 일정한 기둥인 경우, 이러한 기둥을 하위 센서(110)와 상위 센서(120)가 감지한 이후, 각각에서 생성된 하위 감지 데이터와 상위 감지 데이터로부터 물체 위치 데이터를 추출하고, 추출된 각 물체 위치 데이터로부터 제1폭과 제2폭을 계산하여, 계산된 제1폭과 제2폭의 차이값을 계산하고, 계산된 차이값이 미리 설정된 기준 차이값 미만이면(즉, 제1폭과 제2폭이 비슷하면), 물체를 기둥으로 식별할 수 있다. 여기서, 제1폭은 기둥의 아랫부분의 실제 폭과 비슷하고, 제2폭은 기둥의 윗부분의 실제 폭과 비슷할 것이다. If the object is a column of which the width of the upper part and the width of the lower part are substantially constant, after detecting the column by the lower sensor 110 and the upper sensor 120, the lower sensing data and the upper sensing data generated from each Extract the object position data, calculate the first width and the second width from the extracted object position data, calculate the calculated difference between the first width and the second width, and the calculated difference is the preset reference difference If it is less than the value (ie, if the first and second widths are similar), the object can be identified as a column. Here, the first width will be similar to the actual width of the lower part of the column, and the second width will be similar to the actual width of the upper part of the column.

만약, 물체가 윗부분의 폭과 아랫부분의 폭이 일정하지 않은 주차차량인 경우, 이러한 주차차량을 하위 센서(110)와 상위 센서(120)가 감지한 이후, 각각에서 생성된 하위 감지 데이터와 상위 감지 데이터로부터 물체 위치 데이터를 추출하고, 추출된 각 물체 위치 데이터로부터 제1폭과 제2폭을 계산하여, 계산된 제1폭과 제2폭의 차이값을 계산하고, 계산된 차이값이 미리 설정된 기준 차이값 이상이면(즉, 제1폭과 제2폭이 비슷하지 않으면), 물체를 주차차량으로 식별할 수 있다. 여기서, 제1폭은 주차차량의 윗부분의 폭보다는 아랫부분의 폭과 더 비슷하고, 제2폭은 주차차량의 아랫부분의 폭보다는 윗부분의 폭과 더 비슷할 것이다. If the object is a parking vehicle in which the width of the upper portion and the width of the lower portion are not constant, after the lower sensor 110 and the upper sensor 120 detect the parking vehicle, the lower sensed data generated from the upper sensor and the upper The object position data is extracted from the sensed data, the first width and the second width are calculated from the extracted object position data, the calculated difference value between the first width and the second width is calculated, and the calculated difference value is previously If it is equal to or more than the set reference difference value (ie, the first width and the second width are not similar), the object may be identified as a parking vehicle. Here, the first width is more similar to the width of the lower portion than the width of the upper portion of the parking vehicle, the second width will be more similar to the width of the upper portion than the width of the lower portion of the parking vehicle.

위에서 언급한 물체의 폭은, 전방에서 볼 때의 폭, 후방에서 볼 때의 폭, 측면에서 볼 때의 등을 모두 포함할 수 있으며, 하위 센서(110) 및 상위 센서(120)에 의해 감지되는 부분의 폭(거리)이 된다. The width of the above-mentioned object may include a width when viewed from the front, a width when viewed from the rear, a view when viewed from the side, and the like, which are detected by the lower sensor 110 and the upper sensor 120. It is the width (distance) of the part.

또 다른 예로서, 인식 프로세서(130)는, 물체와 떨어진 거리 계산을 통해 물체의 종류를 구별하여 식별할 수 있다. As another example, the recognition processor 130 may distinguish and identify types of objects through distance calculations away from the objects.

인식 프로세서(130)는, 하위 감지 데이터에 기초하여 물체와 떨어진 제1거리를 계산하고 상위 감지 데이터에 기초하여 물체와 떨어진 제2거리를 계산하여, 제1거리 및 제2거리 간의 차이값이 기준 차이값 미만이 되면 물체를 기둥으로 식별하고, 제1거리 및 제2거리 간의 차이값이 기준 차이값 이상이 되면 물체를 주차차량으로 식별할 수 있다. The recognition processor 130 calculates a first distance away from the object based on the lower sensed data and calculates a second distance away from the object based on the upper sensed data, so that the difference between the first distance and the second distance is based on the reference value. When the difference is less than the difference, the object may be identified as a pillar, and when the difference between the first and second distances is greater than or equal to the reference difference, the object may be identified as a parking vehicle.

전술한 하위 센서(110) 및 상위 센서(120)는, 일 예로, 초음파 센서, 레이저 센서 등일 수 있다. The lower sensor 110 and the upper sensor 120 described above may be, for example, an ultrasonic sensor, a laser sensor, or the like.

또한, 하위 센서(110) 및 상위 센서(120)는, 차량의 전면, 후면, 측면 중 하나 이상에 함께 장착될 수 있다. 즉, 두 센서(110, 120) 모두 전면에 장착되든지, 후면에 장착되든지, 측면에 장착되어야 한다. 그리고, 두 센서(110, 120)는 다른 높이로 장착되어야 한다. In addition, the lower sensor 110 and the upper sensor 120 may be mounted together on at least one of the front, rear, and side surfaces of the vehicle. That is, both sensors 110 and 120 should be mounted on the side, whether mounted on the front or rear. In addition, the two sensors 110 and 120 should be mounted at different heights.

일 예로, 하위 센서(110) 및 상위 센서(120)는, 직각 주차시 이용되는 측면 초음파 센서일 수 있는데, 이러한 경우를 하위 센서(110) 및 상위 센서(120) 각각의 장착 위치를 도 2에서 예시적으로 도시한다. For example, the lower sensor 110 and the upper sensor 120 may be side ultrasonic sensors used for right-angle parking. In this case, the mounting positions of the lower sensor 110 and the upper sensor 120 are respectively shown in FIG. 2. Illustrated illustratively.

도 2에 도시된 바와 같이, 차량(200)의 한 측면에 하위 센서(110)와 상위 센서(120) 모두 장착되되, 다른 높이로 장착되어야 한다. As shown in FIG. 2, both the lower sensor 110 and the upper sensor 120 are mounted on one side of the vehicle 200, but should be mounted at different heights.

도 2의 예시를 참조하면, 하위 센서(110)의 장착 위치가 (X1, Y1)이고, 상위 센서(120)의 장착 위치가 (X2, Y2)라면, X1과 X2는 같을 수도 다를 수도 있으나, Y1과 Y2는 반드시 달라야 한다. 즉, Y2 > Y1가 되어야 한다. Referring to the example of FIG. 2, if the mounting position of the lower sensor 110 is (X1, Y1) and the mounting position of the upper sensor 120 is (X2, Y2), X1 and X2 may be the same or different. Y1 and Y2 must be different. That is, Y2> Y1.

높이 차이(H=Y2-Y1)는, 차량(예: 승용차, RV차량, 트럭 등)의 폭 정보에 근거하여, 폭이 일정 값이 이상 달라지는 높이 차이와 장착 편이성 등을 고려하여 설정될 수 있다. The height difference H = Y2-Y1 may be set in consideration of the height difference and the ease of mounting, in which the width is different from a predetermined value, based on the width information of the vehicle (eg, a car, an RV vehicle, a truck, etc.). .

도 3에 도시된 바와 같이, 전술한 하위 센서(110) 및 상위 센서(120)에 대한 장착 위치상의 특징과, 물체 종류별 특징(물체의 종류별로 물체의 윗부분과 아랫부분의 폭이 동일하거나 다를 수 있는 특징, 물체의 종류별로 물체의 윗부분과 떨어진 거리와 아랫부분과 떨어진 거리가 동일하거나 다를 수 있는 특징)으로 인해, 하위 센서(110) 및 상위 센서(120)를 이용하여 주차공간 주변에 있는 물체를 기둥(310) 또는 주차차량(320)으로 구별하여 식별할 수 있다. As shown in FIG. 3, the above-described characteristics of the mounting position of the lower sensor 110 and the upper sensor 120 and the characteristics of each object type (the width of the upper part and the lower part of the object may be the same or different according to the type of the object). Object, the distance from the upper part of the object and the distance from the lower part may be the same or different according to the type of the object), the object around the parking space using the lower sensor 110 and the upper sensor 120 It may be identified by distinguishing the column 310 or the parking vehicle 320.

아래에서는, 이상에서 전술한 주차공간 인식 방법을 도 4 및 도 5를 참조하여 예를 들어 설명한다. Hereinafter, the above-described parking space recognition method will be described with reference to FIGS. 4 and 5 by way of example.

도 4와 도 5에서는, 주차공간 인식 장치(100)가 장착된 차량(200)이 기둥(310)과 주차차량(320) 사이 공간에 직각 주차하기 위하여, 기둥(310)과 주차차량(320)을 옆에 두고 이동하면서 차량(200)이 기둥(310)과 주차차량(320) 사이 공간을 센서(110, 120)로 감지하여 주차공간을 인식하는 것으로 가정한다. 그리고, 차량(200)에는 주차 제어 시스템(또는 주차 보조 시스템)이 장착되어 있어, 주차공간 인식 결과를 이용하여 주차경로를 생성하고 생성된 주차경로를 따라 차량(200)의 이동을 제어할 수 있다. 4 and 5, in order to park the vehicle 200 equipped with the parking space recognizing apparatus 100 at a right angle in the space between the pillar 310 and the parking vehicle 320, the pillar 310 and the parking vehicle 320. Assume that the vehicle 200 recognizes the parking space by detecting the space between the pillar 310 and the parking vehicle 320 with the sensors 110 and 120 while moving to the side. In addition, the vehicle 200 is equipped with a parking control system (or parking assistance system) to generate a parking path using the parking space recognition result and control the movement of the vehicle 200 along the generated parking path. .

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)가 기둥(310)과 주차차량(320) 사이 공간을 주차공간으로 인식하기 위하여, 하위 센서(110) 및 상위 센서(120)를 이용하여 감지하고, 감지 결과로서 생성된 하위 감지 데이터 및 상위 감지 데이터를 나타낸 도면이다. 4 illustrates the lower sensor 110 and the upper sensor 120 in order for the parking space recognizing apparatus 100 to recognize the space between the pillar 310 and the parking vehicle 320 as the parking space. FIG. 6 illustrates the detection using the lower detection data and the lower detection data and the upper detection data generated as a detection result.

도 4를 참조하면, 차량(200)이 기둥(310)과 주차차량(320) 사이 공간에 직각 주차하기 위하여, 기둥(310)과 주차차량(320)을 옆에 두고 화살표 방향으로 이동할 때, 주차공간 인식 장치(100)는 기둥(310)과 주차차량(320) 사이 공간을 하위 센서(110) 및 상위 센서(120)로 감지하여 주차공간을 인식한다. Referring to FIG. 4, when the vehicle 200 moves in the direction of the arrow with the pillar 310 and the parking vehicle 320 aside to park at a right angle in the space between the pillar 310 and the parking vehicle 320, the parking is performed. The space recognizing apparatus 100 detects the space between the pillar 310 and the parking vehicle 320 by the lower sensor 110 and the upper sensor 120 to recognize the parking space.

이때, 도 4에 도시된 바와 같이, 하위 센서(110) 및 상위 센서(120)를 이용한 감지 결과 얻어진 하위 감지 데이터 및 상위 감지 데이터 각각은, 물체 각각의 감지 부분의 위치에 대하여 각 센서에서 송신된 신호가 반사되어 수신되는 신호의 신호 세기를 나타낸 그래프로 나타낼 수 있다. In this case, as shown in FIG. 4, each of the lower sensing data and the upper sensing data obtained as a result of the sensing using the lower sensor 110 and the upper sensor 120 is transmitted from each sensor with respect to the position of the sensing portion of each object. The signal may be reflected and may be represented by a graph indicating the signal strength of the received signal.

먼저, 주차차량(320)의 윗부분의 폭과 아랫부분의 폭이 다르기 때문에, 하위 센서(110) 및 상위 센서(120)를 이용하여 주차차량(320)을 감지하게 되면, 도 4에 도시된 바와 같은 하위 감지 데이터 및 상위 감지 데이터를 얻을 수 있다. First, since the width of the upper portion and the width of the lower portion of the parking vehicle 320 are different, when the parking vehicle 320 is sensed using the lower sensor 110 and the upper sensor 120, as shown in FIG. 4. The same lower sensed data and upper sensed data can be obtained.

도 4에 도시된 그래프를 참조하면, 주차차량(320)의 감지 결과 얻어진 하위 감지 데이터(점선) 및 상위 감지 데이터(실선)는 서로 다름을 알 수 있다. 따라서, 해당 물체가 주차차량(320)인 것으로 식별할 수 있다. Referring to the graph shown in FIG. 4, it can be seen that the lower sensing data (dashed line) and the upper sensing data (solid line) obtained as a result of the sensing of the parking vehicle 320 are different from each other. Accordingly, the object may be identified as being the parking vehicle 320.

다음으로, 기둥(310)의 윗부분의 폭과 아랫부분의 폭이 다르기 때문에, 하위 센서(110) 및 상위 센서(120)를 이용하여 주차차량(320)을 감지하게 되면, 도 4에 도시된 바와 같은 하위 감지 데이터 및 상위 감지 데이터를 얻을 수 있다. Next, since the width of the upper portion and the width of the lower portion of the pillar 310 is different, when the parking vehicle 320 is sensed using the lower sensor 110 and the upper sensor 120, as shown in FIG. 4. The same lower sensed data and upper sensed data can be obtained.

도 4에 도시된 그래프를 참조하면, 기둥(310)의 감지 결과 얻어진 하위 감지 데이터(점선) 및 상위 감지 데이터(실선)는 거의 유사함을 알 수 있다. 따라서, 해당 물체가 기둥(310)인 것으로 식별할 수 있다. Referring to the graph shown in FIG. 4, it can be seen that the lower sensed data (dashed line) and the upper sensed data (solid line) obtained as a result of the sensing of the pillar 310 are almost similar. Thus, it can be identified that the object is a pillar 310.

전술한 바와 같은 하위 센서(110) 및 상위 센서(120)를 이용한 주차차량(320)과 기둥(310)을 구별하여 인식한 결과와, 주차차량(320)과 기둥(310) 각각의 감지 데이터(하위 감지 데이터, 상위 감지 데이터)로부터 확인될 수 있는 주차차량(320)과 기둥(310) 각각의 위치 정보를 이용하여, 주차공간을 인식할 수 있다. As a result of distinguishing and discriminating the parking vehicle 320 and the pillar 310 using the lower sensor 110 and the upper sensor 120 as described above, the sensing data of each of the parking vehicle 320 and the pillar 310 ( The parking space may be recognized using location information of each of the parking vehicle 320 and the pillar 310, which can be identified from the lower sensed data and the upper sensed data.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)가 인식한 주차공간과 실제의 주차공간을 비교하여 나타낸 도면이다. 5 is a view showing a comparison between the parking space and the actual parking space recognized by the parking space recognition apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)를 이용하여 인식된 주차공간은 실제의 주차공간(차량(200)이 안전하고 정확하게 주차할 수 있는 공간)과 일치함을 확인할 수 있다. As shown in FIG. 5, the parking space recognized using the parking space recognition apparatus 100 according to an embodiment of the present invention is an actual parking space (a space in which the vehicle 200 can safely and accurately park). It can be confirmed that

이러한 주차공간 인식 결과를 이용하여, 주차 제어 시스템(또는 주차 보조 시스템)은 주차경로(화살표)를 생성하고, 생성된 주차경로에 따라 차량(200)이 안전하게 주차할 수 있도록 차량(200)의 이동(주행, 제동, 조향 등)을 제어할 수 있다. Using the parking space recognition result, the parking control system (or parking assistance system) generates a parking path (arrow), and moves the vehicle 200 so that the vehicle 200 can park safely according to the generated parking path. (Driving, braking, steering, etc.) can be controlled.

한편, 본 발명에 따르면, 도 5를 참조하면, 주차차량(320)에 대한 하위 감지 데이터 및 상위 감지 데이터를 이용하여 얻어진 센서 인식 데이터로부터 계산된 주차차량(320)의 인식 폭 t1과, 주차차량(320)의 실제 폭 d1 간의 차이(|d1-t1|)는, 기둥(310)에 대한 하위 감지 데이터 및 상위 감지 데이터를 이용하여 얻어진 센서 인식 데이터로부터 계산된 기둥(310)의 인식 폭 t2과, 기둥(310)의 실제 폭 d2 간의 차이(|d2-t2|)와 일정 범위 이내에서 비슷한 값이 된다. Meanwhile, according to the present invention, referring to FIG. 5, the recognition width t1 of the parking vehicle 320 calculated from the sensor recognition data obtained by using the lower sensed data and the upper sensed data of the parking vehicle 320, and the parking vehicle. The difference (| d1-t1 |) between the actual width d1 of 320 is the recognition width t2 of the pillar 310 calculated from the sensor recognition data obtained using the lower sensed data and the upper sensed data for the pillar 310. , The difference between the actual width d2 of the pillar 310 (| d2-t2 |) and a similar value within a predetermined range.

이하에서는, 이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 방법을 적용하기 위한 주차환경의 예시를 종래의 주차공간 인식 방법에 동일하게 적용한 경우에 대하여 도 6 및 도 7을 참조하여 설명한다.Hereinafter, a case in which an example of a parking environment for applying the parking space recognition method according to an embodiment of the present invention described above is applied to the conventional parking space recognition method will be described with reference to FIGS. 6 and 7. do.

도 6은 종래의 주차공간 인식 장치가 기둥(310)과 주차차량(320) 사이 공간을 주차공간으로 인식하기 위하여, 하나의 센서(600)를 이용하여 감지하고, 감지 결과로서 생성된 감지 데이터를 나타낸 도면이다. FIG. 6 illustrates a conventional parking space recognizing apparatus using one sensor 600 to recognize a space between a pillar 310 and a parking vehicle 320 as a parking space, and detects the sensed data generated as a detection result. The figure shown.

종래의 주차공간 인식 장치에서는, 차량의 한 부분(한 측면)에 있는 하나의 센서만을 이용하여 주차공간을 탐색하여 인식하게 된다. 따라서, 도 6에서는, 차량(200)의 측면에 하나의 센서(600)가 하위 센서(110)로서 장착된 것으로 가정한다. 또는 동일한 높이로 장착된 복수의 센서일 수도 있다.In the conventional parking space recognition apparatus, the parking space is searched and recognized using only one sensor on one part (one side) of the vehicle. Therefore, in FIG. 6, it is assumed that one sensor 600 is mounted as the lower sensor 110 on the side of the vehicle 200. Or it may be a plurality of sensors mounted at the same height.

도 6을 참조하면, 하나의 센서(600)를 이용하여, 물체1(310)과 물체2(320)를 감지한 결과로서, 물체1(310)에 대한 감지 데이터와, 물체2(320)에 대한 감지 데이터만으로는, 물체1(310)이 기둥인지 주차차량인지를 구별할 수 없고, 물체2(320)가 기둥인지 주차차량인지를 구별할 수 없다. Referring to FIG. 6, as a result of sensing the object 1 310 and the object 2 320 using one sensor 600, the sensing data of the object 1 310 and the object 2 320 may be used. The sensing data alone cannot distinguish whether the object 1 310 is a pillar or a parking vehicle and cannot distinguish whether the object 2 320 is a pillar or a parking vehicle.

따라서, 도 7에 도시된 바와 같이, 인식된 주차공간과 실제의 주차공간 간에 오차가 발생하게 된다. 따라서, 주차 제어 시스템 또는 주차 보조 시스템이 오차가 발생한 주차공간의 인식 결과를 이용하여, 주차경로를 생성하고, 이를 따라 차량(200)을 이동시킨다 보면, 물체2(320)와 충돌이 발생할 수 있다. Thus, as shown in FIG. 7, an error occurs between the recognized parking space and the actual parking space. Therefore, when the parking control system or the parking assistance system generates a parking path by using the recognition result of the parking space in which an error occurs and moves the vehicle 200 accordingly, a collision with the object 2 320 may occur. .

한편, 종래의 주차 공간 인식 방법에 따르면, 도 7를 참조하면, 물체2(320)에 대한 감지 데이터를 이용하여 얻어진 센서 인식 데이터로부터 계산된 물체2(320)의 인식 폭 t1과, 물체2(320)의 실제 폭 d1 간의 차이(|d1-t1|)는, 물체1(310)에 대한 감지 데이터를 이용하여 얻어진 센서 인식 데이터로부터 계산된 물체1(310)의 인식 폭 t2과, 물체1(310)의 실제 폭 d2 간의 차이(|d2-t2|)보다 상당히 클 수 있다. 이로 인해, 전술한 주차공간 인식의 오차가 발생하는 것이다. Meanwhile, according to the conventional parking space recognition method, referring to FIG. 7, the recognition width t1 of the object 2 320 calculated from the sensor recognition data obtained using the sensing data of the object 2 320 and the object 2 ( The difference (| d1-t1 |) between the actual width d1 of 320 is determined by the recognition width t2 of the object 1 310 calculated from the sensor recognition data obtained using the sensing data of the object 1 310, and the object 1 ( It may be significantly larger than the difference between the actual width d2 of 310 (| d2-t2 |). For this reason, the above-mentioned parking space recognition error occurs.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)가 주차공간을 인식하는 방법에 대한 흐름도이다. 8 is a flowchart illustrating a method of recognizing a parking space by the parking space recognition apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)가 주차공간을 인식하는 방법은, 차량이 주차공간의 옆을 이동하는 동안, 차량의 한 부분에 장착된 하위 센서(110) 및 하위 센서(110)보다 높게 장착된 상위 센서(120)를 통해, 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체를 감지하는 단계(S800)와, 감지 결과로서, 하나 이상의 물체 각각에 대하여 하위 감지 데이터 및 상위 감지 데이터를 생성하는 단계(S802)와, 하나 이상의 물체 각각에 대하여, 생성된 하위 감지 데이터 및 생성된 상위 감지 데이터를 토대로 해당 물체가 주차차량인지 기둥인지를 식별하는 단계(S804)와, 하나 이상의 물체 각각에 대한 생성된 하위 감지 데이터, 생성된 상위 감지 데이터 및 식별 결과를 토대로 주차공간을 인식하는 단계(S806) 등을 포함한다. Referring to FIG. 8, in the method of recognizing a parking space by the parking space recognizing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure, a lower sensor mounted on a portion of the vehicle while the vehicle moves to the side of the parking space Detecting one or more objects in the periphery of the parking space (S800) through the upper sensor 120 mounted higher than the lower sensor 110 and the lower sensor 110, and as a result of the detection, the lower one for each of the one or more objects. Generating sensed data and upper sensed data (S802), and identifying each of the one or more objects based on the generated lower sensed data and generated upper sensed data, whether the object is a parking vehicle or a pillar (S804). And recognizing a parking space based on the generated lower sensed data, generated higher sensed data, and the identification result of each of the one or more objects (S806).

본 명세서에 언급된 주차공간 인식 장치(100)는 주차 제어 시스템 또는 주차 보조 시스템과 연동하거나, 주차 제어 시스템 또는 주차 보조 시스템에 포함되는 한 장치일 수 있다. The parking space recognizing apparatus 100 mentioned in the present specification may be one device interlocked with the parking control system or the parking assistance system or included in the parking control system or the parking assistance system.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 주차공간의 주변에 있는 물체가 주차차량인지 기둥인지를 식별하여 주차공간을 더욱 정확하게 인식하는 효과가 있다. As described above, according to the present invention, by identifying whether the object in the vicinity of the parking space is a parking vehicle or a pillar, the parking space can be recognized more accurately.

이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.In the above description, all elements constituting the embodiments of the present invention are described as being combined or operating in combination, but the present invention is not necessarily limited to the embodiments. In other words, within the scope of the present invention, all of the components may be selectively operated in combination with one or more. In addition, although all of the components may be implemented as one independent hardware, some or all of the components may be selectively combined to perform a part or all of the functions in one or a plurality of hardware. As shown in FIG. Codes and code segments constituting the computer program may be easily inferred by those skilled in the art. Such a computer program may be stored in a computer readable storage medium and read and executed by a computer, thereby implementing embodiments of the present invention. The storage medium of the computer program may include a magnetic recording medium, an optical recording medium, a carrier wave medium, and the like.

또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.It is also to be understood that the terms such as " comprises, "" comprising," or "having ", as used herein, mean that a component can be implanted unless specifically stated to the contrary. But should be construed as including other elements. All terms, including technical and scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs, unless otherwise defined. Terms commonly used, such as terms defined in a dictionary, should be interpreted to coincide with the contextual meaning of the related art, and shall not be construed in an ideal or excessively formal sense unless explicitly defined in the present invention.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and various changes and modifications may be made by those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are intended to illustrate rather than limit the scope of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The protection scope of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within the equivalent scope should be interpreted as being included in the scope of the present invention.

Claims (6)

차량의 한 부분에 장착되고, 주차공간의 주변에 있는 물체를 감지하여 하위 감지 데이터를 출력하는 하위 센서;
상기 차량의 상기 한 부분에 상기 하위 센서보다 높게 장착되고, 상기 물체를 감지하여 상위 감지 데이터를 출력하는 상위 센서; 및
상기 하위 감지 데이터 및 상기 상위 감지 데이터를 토대로 상기 물체가 주차차량인지 기둥인지를 식별하여 상기 주차공간을 인식하는 인식 프로세서
를 포함하는 주차공간 인식 장치. A lower sensor mounted on a portion of the vehicle and configured to detect an object in the periphery of the parking space and output lower sensing data;
An upper sensor mounted on the one portion of the vehicle higher than the lower sensor and configured to detect the object and output upper sensing data; And
A recognition processor that recognizes the parking space by identifying whether the object is a parking vehicle or a pillar based on the lower sensed data and the upper sensed data.
Parking space recognition device comprising a. 제1항에 있어서,
상기 인식 프로세서는,
상기 하위 감지 데이터 및 상기 상위 감지 데이터를 비교하여, 상기 하위 감지 데이터 및 상기 상위 감지 데이터의 유사도가 기준 유사도 이상이 되면 상기 물체를 기둥으로 식별하고, 상기 하위 감지 데이터 및 상기 상위 감지 데이터의 유사도가 상기 기준 유사도 미만이 되면 상기 물체를 주차차량으로 식별하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치. The method of claim 1,
The recognition processor,
By comparing the lower sensed data and the upper sensed data, if the similarity between the lower sensed data and the upper sensed data is equal to or greater than a reference similarity, the object is identified as a pillar, and the similarity between the lower sensed data and the upper sensed data is determined. And the object is identified as a parking vehicle when the reference similarity is less than the parking space recognition apparatus. 제1항에 있어서,
상기 인식 프로세서는,
상기 하위 감지 데이터에 기초하여 상기 물체의 제1폭을 계산하고 상기 상위 감지 데이터에 기초하여 상기 물체의 제2폭을 계산하여, 상기 제1폭 및 상기 제2폭 간의 차이값이 기준 차이값 미만이 되면 상기 물체를 기둥으로 식별하고, 상기 제1폭 및 상기 제2폭 간의 차이값이 상기 기준 차이값 이상이 되면 상기 물체를 주차차량으로 식별하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치. The method of claim 1,
The recognition processor,
The first width of the object is calculated based on the lower sensed data and the second width of the object is calculated based on the upper sensed data, such that a difference between the first width and the second width is less than a reference difference value. And identifying the object as a pillar, and identifying the object as a parking vehicle when the difference between the first width and the second width is greater than or equal to the reference difference value. 제1항에 있어서,
상기 인식 프로세서는,
상기 하위 감지 데이터에 기초하여 상기 물체와 떨어진 제1거리를 계산하고 상기 상위 감지 데이터에 기초하여 상기 물체와 떨어진 제2거리를 계산하여, 상기 제1거리 및 상기 제2거리 간의 차이값이 기준 차이값 미만이 되면 상기 물체를 기둥으로 식별하고, 상기 제1거리 및 상기 제2거리 간의 차이값이 상기 기준 차이값 이상이 되면 상기 물체를 주차차량으로 식별하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치. The method of claim 1,
The recognition processor,
The first distance away from the object is calculated based on the lower sensed data, and the second distance away from the object is calculated based on the upper sensed data, so that a difference value between the first distance and the second distance is a reference difference. And identifying the object as a pillar when the value is less than the value, and identifying the object as a parking vehicle when the difference between the first distance and the second distance is equal to or greater than the reference difference value. 제1항에 있어서,
상기 하위 센서 및 상기 상위 센서는,
직각 주차시 이용되는 측면 초음파 센서인 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치. The method of claim 1,
The lower sensor and the upper sensor,
Parking space recognition device characterized in that the side ultrasonic sensor used at right angles parking. 주차공간 인식 장치가 주차공간을 인식하는 방법에 있어서,
차량이 주차공간의 옆을 이동하는 동안, 상기 차량의 한 부분에 장착된 하위 센서 및 상기 하위 센서보다 높게 장착된 상위 센서를 통해, 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체를 감지하는 단계;
상기 감지 결과로서, 상기 하나 이상의 물체 각각에 대하여 하위 감지 데이터 및 상위 감지 데이터를 생성하는 단계;
상기 하나 이상의 물체 각각에 대하여, 생성된 하위 감지 데이터 및 생성된 상위 감지 데이터를 토대로 해당 물체가 주차차량인지 기둥인지를 식별하는 단계; 및
상기 하나 이상의 물체 각각에 대한 생성된 하위 감지 데이터, 생성된 상위 감지 데이터 및 식별 결과를 토대로 상기 주차공간을 인식하는 단계
를 포함하는 주차공간 인식 방법. In the parking space recognition apparatus recognizes the parking space,
Detecting one or more objects in the periphery of the parking space while the vehicle moves along the parking space, through a lower sensor mounted on a portion of the vehicle and an upper sensor mounted higher than the lower sensor;
Generating lower sensed data and higher sensed data for each of the one or more objects as a result of the sensing;
Identifying, for each of the one or more objects, whether the object is a parking vehicle or a pillar based on the generated lower sensed data and generated higher sensed data; And
Recognizing the parking space based on the generated lower sensed data, the generated upper sensed data, and the identification result of each of the one or more objects;
Parking space recognition method comprising a.
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