KR20180050833A - Appartus for distinction of stop and movement using radar spectrum and method thereof - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to an apparatus and a method for determining a stop object and a moving object. The method includes the steps of: receiving radar spectrum from a radar sensor mounted on a vehicle; dividing the received radar spectrum into blocks of a predetermined size; comparing a pixel value of each block with a critical value, and transforming the pixel value to 0 if the pixel value is higher than the critical value; performing Hough transformation on the block which is transformed to a binary spectrum, and extracting coordinate values in which a value subjected to the Hough transformation is higher than a reference value; calculating a velocity gradient value of the vehicle by information about velocity of the vehicle; and calculating the gradient value by the extracted coordinate values, and comparing it with the velocity gradient value to determine whether the vehicle is a stop object or a moving object. Since the object detected by the radar sensor mounted on the vehicle is determined by taking account of the velocity of the vehicle, it is possible to improve accuracy of the determination.

Description

레이더 스펙트럼을 이용한 정지 및 이동 물체 판별 장치 및 그 방법{APPARTUS FOR DISTINCTION OF STOP AND MOVEMENT USING RADAR SPECTRUM AND METHOD THEREOF}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to an apparatus and method for determining a stationary and moving object using a radar spectrum,

본 발명은 레이더 스펙트럼을 이용한 정지 및 이동 물체 판별 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 레이더 스펙트럼을 분석하여 정지 물체 또는 이동 물체인지 판별하는 레이더 스펙트럼을 이용한 정지 및 이동 물체 판별 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a stationary and moving object discrimination apparatus and method using the radar spectrum, and more particularly to a stationary and moving object discrimination apparatus and method using the radar spectrum for discriminating whether a stationary object or a moving object by analyzing a radar spectrum .

최근 차량이 고도로 지능화됨에 따라 차량에 탑재된 각종 센서를 이용하여 여러가지 지능화 기능을 수행하는데, 그 중에서 전방의 장애물 또는 물체를 감지하여 충돌을 미연에 방지하는 전방 충돌 방지 시스템 등이 있다.BACKGROUND ART [0002] Recently, as vehicles become highly intelligent, various intelligent functions are performed using various sensors mounted on a vehicle. Among them, there is a front collision avoidance system in which an obstacle or an object in front is detected to prevent a collision.

이러한 전방 충돌 방지 시스템에서 전방 충돌을 효과적으로 방지하기 위해 종래에는 거리 측정 센서 및 영상 센서를 이용하였다. 그러나 거리 측정 센서 및 영상 센서는 움직임이 없는 경우에는 비교적 정확한 데이터를 얻을 수 있으나 차량 이동 시에는 그 정확성이 떨어지는 문제점이 있다. Conventionally, a distance measuring sensor and an image sensor are used in order to effectively prevent a front collision in such a front collision avoidance system. However, the distance measurement sensor and the image sensor can obtain relatively accurate data in the absence of motion, but the accuracy of the distance measurement sensor and the image sensor deteriorates when moving the vehicle.

이러한 문제점을 해결하기 위해 레이더 신호를 투사하여 물체에 의해 반사된 신호를 통해 물체와의 거리 및 물체의 상대 속도를 추정할 수 있는 레이더 장치가 연구되고 있다. In order to solve such a problem, a radar apparatus has been studied which can estimate the distance between the object and the object through the signal reflected by the object by projecting the radar signal.

하지만, 실제 도로상에서 정지 물체와 이동 물체 등 다양하게 존재함으로 단순 전방에 위치하는 물체를 감지하는 것뿐 아니라 전방에 위치하는 물체가 정지 물체인지 또는 이동 물체인지 각각의 경우를 서로 구별하여 감지할 필요가 있다. However, since there exist various objects such as a stationary object and a moving object on an actual road, it is necessary not only to sense an object located in the forward direction, but also to detect the case where the object located ahead is a stationary object or a moving object .

따라서, 차량이 이동할 때에도 레이더에 감지되는 물체가 정지 물체 또는 이동 물체인지 정확하게 판별하는 기술이 요구된다. Therefore, even when the vehicle moves, a technique is required to accurately determine whether the object detected by the radar is a stationary object or a moving object.

본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 국내공개특허 제10-2016-0066413호(2016.06.10. 공개)에 개시되어 있다.The technology of the background of the present invention is disclosed in Korean Patent Laid-Open No. 10-2016-0066413 (published on June 10, 2016).

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 레이더 스펙트럼을 분석하여 정지 또는 이동 물체인지 판별하는 레이더 스펙트럼을 이용한 정지 및 이동 물체 판별 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide a stationary and moving object discrimination apparatus and method using a radar spectrum for discriminating whether a stationary or moving object is an object by analyzing a radar spectrum.

이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시예에 따르면, 정지 및 이동 물체 판별 장치를 이용한 판별 방법에 있어서, 차량에 장착된 레이더 센서로부터 레이더 스펙트럼을 수신하는 단계, 수신된 상기 레이더 스펙트럼을 일정한 크기의 블록으로 분할하는 단계, 각 블록의 화소 값을 임계 값과 비교하여 임계 값 이상이면 1, 임계 값 미만이면 0으로 변환하는 단계, 이진 스펙트럼으로 변환된 블록에 대해서 허프 변환(Hough Transform)을 수행하고, 허프 변환된 값이 기준 값보다 큰 좌표 값들을 추출하는 단계, 상기 차량의 속도 정보를 이용하여 상기 차량의 속도 기울기 값을 연산하는 단계, 그리고 상기 추출된 좌표 값들을 이용하여 기울기 값을 연산하고, 상기 차량의 속도 기울기 값을 비교하여 정지 물체 또는 이동물체인지 판별하는 단계를 포함한다. According to an aspect of the present invention, there is provided a method of discriminating using a stationary and moving object discrimination apparatus, the method comprising: receiving a radar spectrum from a radar sensor mounted on a vehicle; Comparing the pixel value of each block with a threshold value, and converting the pixel value of each block to 1 if the value is greater than or equal to the threshold value and to 0 when the value is less than the threshold value, performing Hough Transform on the block transformed to the binary spectrum, Calculating a velocity slope value of the vehicle using the velocity information of the vehicle, calculating a slope value using the extracted coordinate values, calculating a slope value using the extracted coordinate values, , And comparing the speed gradient value of the vehicle to determine whether the vehicle is a stationary object or a moving object All.

상기 기울기를 연산하는 단계는, 상기 차량의 속도 정보(wheelspeed)를 다음의 수학식에 적용하여 차량의 속도 기울기(slope)를 연산할 수 있다.The step of calculating the slope may calculate the speed slope of the vehicle by applying the vehicle speed information (wheelspeed) to the following equation.

Figure pat00001
Figure pat00001

상기 판별하는 단계는, 상기 추출한 좌표 값들을

Figure pat00002
(세타 는 허프변환된 위상값) 을 이용하여 기울기 값을 연산하고, 상기 연산한 좌표 기울기 값(
Figure pat00003
)과 상기 차량의 속도 기울기 값(
Figure pat00004
)을 비교하여 다음의 수학식에 해당하면 정지 물체로 판별하고, 해당되지 않으면 이동물체로 판별할 수 있다. Wherein the determining step comprises the steps of:
Figure pat00002
(Theta is a Huff transformed phase value), and calculates a slope value using the calculated coordinate slope value (
Figure pat00003
) And the vehicle speed slope value (
Figure pat00004
), It is determined that the object is a stationary object, and if it does not, it can be determined as a moving object.

Figure pat00005
Figure pat00005

상기 물체를 판별한 후, 판별된 물체의 좌표 정보를 직선으로 복원하고 상기 레이더 스펙트럼 상에서 해당 물체의 패턴을 추출하여 상기 물체의 위치를 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.And estimating a position of the object by extracting a pattern of the object on the radar spectrum after restoring the coordinate information of the identified object to a straight line after the object is identified.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 정지 및 이동 물체 판별 장치는 차량에 장착된 레이더 센서로부터 레이더 스펙트럼을 수신하는 수신부, 수신된 상기 레이더 스펙트럼을 일정한 크기의 블록으로 분할하는 분할부, 각 블록의 화소 값을 임계 값과 비교하여 임계 값 이상이면 1, 임계 값 미만이면 0으로 변환하는 이진 스펙트럼 변환부, 이진 스펙트럼으로 변환된 블록에 대해서 허프 변환(Hough Transform)을 수행하고, 허프 변환된 값이 기준 값보다 큰 좌표 값들을 추출하는 좌표 추출부, 상기 차량의 속도 정보를 이용하여 상기 차량의 속도 기울기 값을 연산하는 연산부, 그리고 상기 추출된 좌표 값들을 이용하여 기울기 값을 연산하고, 상기 차량의 속도 기울기 값을 비교하여 정지 물체 또는 이동물체인지 판별하는 제어부를 포함한다. According to another embodiment of the present invention, the stationary and moving object discrimination apparatus comprises a receiving unit for receiving a radar spectrum from a radar sensor mounted on a vehicle, a dividing unit for dividing the received radar spectrum into blocks of a predetermined size, A binary spectrum converter for comparing the value with a threshold value and converting the value to 1 if the value is greater than or equal to the threshold value and 0 if the value is less than the threshold value, a Hough Transform is performed on the block converted to the binary spectrum, Calculating a slope value using the extracted coordinate values, calculating a slope value of the vehicle based on the speed of the vehicle, calculating a slope value of the vehicle using the extracted coordinate values, And a controller for comparing the tilt values to determine whether the object is a stationary object or a moving object.

본 발명에 따르면 차량의 속도를 고려하여 차량에 장착된 레이더 센서를 통해 감지되는 물체를 판별함으로써, 해당 물체가 정치 물체 또는 이동 물체인지에 대한 판별의 정확도를 높일 수 있다. According to the present invention, the object to be sensed through the radar sensor mounted on the vehicle is determined in consideration of the speed of the vehicle, so that the accuracy of the discrimination as to whether the object is a stationary object or a moving object can be enhanced.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 정지 및 이동 물체 판별 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 정지 및 이동 물체 판별장치의 판별 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 전방의 촬영 화면 및 수신된 레이더 스펙트럼을 나타낸 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 정치 및 이동 물체 판별 장치의 판별 과정을 설명하기 위한 예시도이다. 1 is a block diagram of a stationary and moving object discriminating apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of identifying a stationary and moving object discriminating apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating an example of a front photographing screen and a received radar spectrum according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is an exemplary diagram for explaining the discrimination process of the stationary and moving object discrimination apparatus according to the embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, which will be readily apparent to those skilled in the art. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and similar parts are denoted by like reference characters throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when an element is referred to as " comprising ", it means that it can include other elements as well, without excluding other elements unless specifically stated otherwise.

그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention.

이하에서는 도 1을 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 정치 물체 및 이동 물체 판별 장치와 이를 이용한 판별 방법에 대해서 설명한다. Hereinafter, a stationary object and a moving object discriminating apparatus and a discriminating method using the same according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 정지 및 이동 물체 판별 장치의 구성도이다. 1 is a block diagram of a stationary and moving object discriminating apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1과 같이 본 발명의 실시예에 따른 정지 및 이동 물체 판별 장치(100)는 수신부(110), 분할부(120), 이진 스펙트럼 변환부(130), 좌표 추출부(140), 연산부(150), 제어부(160) 및 추정부(170)를 포함한다. 1, a stationary and moving object discrimination apparatus 100 according to an embodiment of the present invention includes a receiving unit 110, a partitioning unit 120, a binary spectrum transforming unit 130, a coordinate extracting unit 140, a computing unit 150 A control unit 160, and an estimating unit 170.

먼저 수신부(110)는 차량에 장착된 레이더 센서로부터 레이더 스펙트럼을 수신한다. 다음으로 분할부(120)는 수신된 레이더 스펙트럼을 일정한 크기의 블록으로 분할한다.First, the receiving unit 110 receives the radar spectrum from the radar sensor mounted on the vehicle. Next, the dividing unit 120 divides the received radar spectrum into blocks of a predetermined size.

그리고 이진 스펙트럼 변환부(130)는 각 블록의 화소 값을 임계 값과 비교하여 임계 값 이상이면 1, 임계 값 미만이면 0으로 변환한다. The binary spectrum transforming unit 130 compares the pixel value of each block with a threshold value, and if the pixel value is greater than or equal to the threshold value, the binary spectrum transforming unit 130 converts the pixel value to 0 and less than the threshold value.

좌표 추출부(140)는 이진 스펙트럼으로 변환된 블록에 대해서 허프 변환(Hough Transform)을 수행한다. 그리고 좌표 추출부(140)는 허프 변환된 값이 기준 값보다 큰 좌표 값들을 추출한다. The coordinate extracting unit 140 performs a Hough transform on the block transformed into the binary spectrum. Then, the coordinate extraction unit 140 extracts coordinate values whose Huff transformed value is larger than the reference value.

연산부(150)는 차량의 속도 정보를 이용하여 차량의 속도 기울기 값을 연산한다. 여기서, 차량 속도 정보는 현재 차량이 주행하는 속도를 나타내며, 차량의 속도계와 연동되어 차량의 속도 정보를 이용하거나 별도의 센서를 통하여 차량의 속도를 측정할 수 있다. The calculation unit 150 calculates the velocity gradient value of the vehicle using the velocity information of the vehicle. Here, the vehicle speed information represents the speed at which the vehicle currently travels. The speed of the vehicle can be measured using the speed information of the vehicle in conjunction with the speedometer of the vehicle or through a separate sensor.

제어부(160)는 추출된 좌표 값들을 이용하여 기울기 값을 연산한다. 그리고 제어부(160)는 차량의 속도 기울기 값을 비교하여 정지 물체 또는 이동물체인지 판별한다.The controller 160 calculates the tilt value using the extracted coordinate values. The control unit 160 compares the vehicle speed gradient value to determine whether the vehicle is a stationary object or a moving object.

추정부(170)는 물체를 판별한 후, 판별된 물체의 좌표 정보를 직선으로 복원하고 레이더 스펙트럼 상에서 해당 물체에 대한 패턴의 위치를 추정한다.After determining the object, the estimating unit 170 restores the coordinate information of the discriminated object to a straight line and estimates the position of the pattern for the object on the radar spectrum.

이하에서는 도 2 내지 도 4를 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 정지 및 이동 물체 판별 장치의 정지 및 이동 물체 판별방법에 대해서 설명한다. Hereinafter, a method for distinguishing between the stationary and moving objects of the stationary and moving object discrimination apparatus according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 2 to FIG.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 정지 및 이동 물체 판별장치의 판별 방법을 나타낸 순서도이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 전방의 촬영 화면 및 수신된 레이더 스펙트럼을 나타낸 예시도이다. 그리고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 정치 및 이동 물체 판별 장치의 판별 과정을 설명하기 위한 예시도이다.FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of identifying a stationary and moving object discrimination apparatus according to an embodiment of the present invention. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a front radiographic image and a received radar spectrum according to an embodiment of the present invention. 4 is an exemplary diagram for explaining the discrimination process of the stationary and moving object discrimination apparatus according to the embodiment of the present invention.

이하에서는 설명의 편의상 전방에 레이더 센서가 장착되어 주행하는 차량의 전방에 위치하는 물체에 대해서 정지 물체인지 혹은 이동 물체인지의 여부를 판별하는 과정을 예로 들어 설명한다. Hereinafter, for convenience of explanation, a process of determining whether a radar sensor is mounted on the front side of an object located in front of a traveling vehicle to determine whether the object is a stationary object or a moving object will be described.

먼저, 도 2에 나타낸 것과 같이 수신부(110)는 차량에 장착된 레이더 센서로부터 레이더 스펙트럼을 수신한다(S210).First, as shown in FIG. 2, the receiving unit 110 receives the radar spectrum from the radar sensor mounted on the vehicle (S210).

여기서, 레이더 센서는 레이더를 외부로 송출하여 주변에 있는 물체에 의하여 반사되는 전파를 수신하는 센서로 차량의 전방, 후방, 측면에 장착될 수 있다.Here, the radar sensor may be mounted on the front, rear, or side of the vehicle by a sensor that transmits the radar to the outside and receives a radio wave reflected by an object in the vicinity.

도 3의 (a)는 차량 전방을 촬영한 화면의 예시도로서, 해당 화면에서 레이더 센서를 통해 감지 가능한 영역은 A 영역, B 영역, C 영역으로 구분될 수 있다. 3 (a) is an illustration of a screen of the front of the vehicle, and the area that can be sensed by the radar sensor on the screen is divided into areas A, B, and C, respectively.

즉, 도 3의 (a)에서 감지된 영역은 정지된 도로 표지판을 나타내는 A 영역과, 차량과 동일한 방향으로 이동중인 제1 차량을 나타내는 C 영역, 차량과 반대 방향으로 이동하는 제2 차량을 나타내는 C 영역을 나타낸다.That is, the area detected in (a) of FIG. 3 indicates the area A indicating the stopped road sign, the area C indicating the first vehicle moving in the same direction as the vehicle, and the second vehicle moving in the direction opposite to the vehicle C region.

이와 같은 전방의 상황에서 레이더 센서로부터 수신된 전체 레이더 스펙트럼은 도 4의 (a)의 그래프와 같다. The overall radar spectrum received from the radar sensor in this forward situation is the same as the graph of FIG. 4 (a).

도 4의 (a)는 전체 레이더 스펙트럼을 나타낸 그래프로서, 도 4의 (a)에 표시된 동그라미 부분은 각각 도 3의 (a)에서 감지된 A 영역, B 영역, C 영역이 각각 레이더 스펙트럼에 표시된 부분을 나타낸다. 4A is a graph showing the entire radar spectrum. In the circle part shown in FIG. 4A, A, B, and C areas detected in FIG. 3A are respectively displayed in a radar spectrum Lt; / RTI >

그리고 분할부(120)는 수신된 레이더 스펙트럼을 일정한 크기의 블록으로 분할한다(S220). 분할부(120)는 수신되는 레이더 스펙트럼을 이루는 복수 개의 부분 영상 각각에 대하여 복수개의 블록으로 분할할 수 있다. The partitioning unit 120 divides the received radar spectrum into blocks of a predetermined size (S220). The partitioning unit 120 may divide a plurality of partial images constituting the received radar spectrum into a plurality of blocks.

도 3의 (b)와 같이 전체 레이더 스펙트럼은 부분 영상(1st input, 2nd input, 3rd input, ....)의 집합으로 구성될 수 있다.As shown in FIG. 3 (b), the entire radar spectrum may be composed of a set of partial images (1 st input, 2 nd input, 3 rd input, ....).

앞서 수신부(110)가 첫번째 부분 영상(1st input)을 수신하면, 분할부(120)는 수신된 첫번째 부분 영상(1st input)을 일정한 크기의 복수개의 블록(1st block, 2nd block, 3rd block, ...)으로 분할한다. When the receiving unit 110 receives the first partial image (1 st input), the divided unit 120 divides the received first partial image (1 st input) into a plurality of blocks (1 st block, 2 nd block, 3 rd block, ...).

분할부(120)는 수신되는 각각의 부분 영상에 대해서 다시 작은 블록으로 분할하고, 이하에서는 각 블록을 이용하여 이진 스펙트럼 및 허프 변환을 수행할 수 있다. The division unit 120 divides each received partial image into small blocks again. Hereinafter, each block can be used to perform binary spectrum and Hough transform.

다음으로 이진 스펙트럼 변환부(130)는 각 블록의 화소 값을 임계 값과 비교하여 임계 값 이상이면 1, 임계 값 미만이면 0으로 변환한다(S230).Next, the binary spectrum transforming unit 130 compares the pixel value of each block with a threshold value, and if the pixel value is greater than or equal to the threshold value, the binary spectrum transforming unit 130 converts the pixel value to 0 (S230).

이때, 임계값은 촬영 영상의 해상도 또는 촬영 환경에 대응하여 사용자에 의해 용이하게 변경 설정이 가능하다.At this time, the threshold value can be easily changed and set by the user corresponding to the resolution of the photographed image or the photographing environment.

예를 들어 하나의 블록을 도 3의 (b)에서의 제1 부분 영상(1st input)에서 제3 블록(3rd block)이라고 가정하면, 도 4의 (b)와 같이 1st input 에서 3rd block에 대한 그래프로 표시할 수 있다. 그리고 도 4의 (b)에서 기 설정된 임계 값 보다 큰 화소값에 대해서는 대해서 1로 변환하고 작은 화소 값에 대해서는 0으로 변환하면 도 4의 (c)와 같이 나타낼 수 있다. 도 4의 (c)는 1로 변환된 화소 값에 대해서는 노란색으로 그리고 0으로 변환된 화소 값에 대해서는 파란색으로 나타낸 그래프이다. For example, in the 1 st input, such as assuming that the first partial image (1 st input) the third block in the (3 rd block) in a (b) the block of Figure 3, of the Fig. 4 (b) 3 It can be displayed as a graph of rd block. In FIG. 4 (b), pixel values larger than a predetermined threshold value are converted to 1, and smaller pixel values are converted to 0, which can be represented as shown in FIG. 4 (c). FIG. 4 (c) is a graph of yellow for pixel values converted to 1 and blue for pixel values converted to 0.

이와 같이, 이진 스펙트럼 변환부(130)는 레이더 스펙트럼의 화소 값에 따라 이진 스펙트럼으로 변환하여 해당 블록에서 레이더 스펙트럼에서 객체를 감지한 스펙트럼 부분만 추출한다. In this manner, the binary spectrum transforming unit 130 transforms the binary spectrum into a binary spectrum according to the pixel value of the radar spectrum, and extracts only the spectrum portion in which the object is detected in the radar spectrum in the corresponding block.

다음으로 좌표 추출부(140)는 이진 스펙트럼으로 변환된 블록에 대해서 허프 변환(Hough Transform)을 수행하고, 허프 변환된 값이 기준 값보다 큰 좌표 값들을 추출한다(S240).Next, the coordinate extracting unit 140 performs a Hough transform on the block transformed into the binary spectrum, and extracts coordinate values whose Hough transform value is larger than the reference value (S240).

여기서, 허프 변환은 영상에서 직선 성분을 검출하기 위해 사용되는 기법으로, 좌표 추출부(140)는 다음의 수학식 1을 이용하여 x-y 평면을

Figure pat00006
-
Figure pat00007
으로 변환한다. Here, the Hough transform is a technique used for detecting a linear component in an image, and the coordinate extracting unit 140 uses the following Equation 1 to calculate the xy plane
Figure pat00006
-
Figure pat00007
.

Figure pat00008
Figure pat00008

여기서, A는 y 절편, B는 x 절편을 나타내며,

Figure pat00009
은 원점으로부터 검출되는 직선까지의 거리,
Figure pat00010
는 x축과
Figure pat00011
을 나타내는 선과의 각도를 나타낸다. Here, A denotes a y-intercept, B denotes an x-intercept,
Figure pat00009
The distance to the straight line detected from the origin,
Figure pat00010
And the x-
Figure pat00011
≪ / RTI >

즉, x, y 축에서 점들의 집합을 나타내는 직선은 허프 변환을 통해

Figure pat00012
-
Figure pat00013
평면에서 직선 또는 곡선으로 변환된다. 그리고 좌표 추출부(140)는
Figure pat00014
-
Figure pat00015
평면에서 수 많은 선이 중첩되어 있는 점 좌표(
Figure pat00016
,
Figure pat00017
)들을 추출한다. That is, a straight line representing the set of points on the x and y axes is transformed through Hough transform
Figure pat00012
-
Figure pat00013
Plane to a straight line or curve. Then, the coordinate extraction unit 140 extracts
Figure pat00014
-
Figure pat00015
Point coordinates in which many lines are superimposed in the plane (
Figure pat00016
,
Figure pat00017
).

여기서,

Figure pat00018
는 레이더 스펙트럼 상의 기울기와 연관되며, 차량에 대한 해당 객체의 상대속도를 나타낸다. 그리고
Figure pat00019
는 패턴의 위치를 나타낸다.here,
Figure pat00018
Is associated with the slope on the radar spectrum and represents the relative speed of the object to the vehicle. And
Figure pat00019
Represents the position of the pattern.

도 4의 (d)는 수학식 1을 이용하여 도 4의 (c)의 그래프를 허프 변환한 그래프로서, 좌표 추출부(140)는 이진 스펙트럼으로 표시된 그래프를 허프 변환을 통해 수 많은 직선 성분으로 표시되도록 변환한다. 4 (d) is a graph obtained by performing Hough transform on the graph of FIG. 4 (c) using Equation 1. The coordinate extracting unit 140 extracts a graph expressed by a binary spectrum by using Hough transform as many linear components To be displayed.

그리고 좌표 추출부(140)는 허프 변환된 도 4의 (d)에서 빨간 동그라미 부분과 같이, 수많은 선이 중첩되어 있는 좌표를 추출한다. Then, the coordinate extracting unit 140 extracts coordinates in which a number of lines are superimposed as shown in a red circle in FIG. 4 (d).

즉, 좌표 추출부(140)는 허프 변환된 좌표(

Figure pat00020
,
Figure pat00021
)값들 중에서 기준값보다 큰 지점을 검색하여 추출한다. That is, the coordinate extraction unit 140 extracts the coordinates (
Figure pat00020
,
Figure pat00021
) Is searched for and extracted from a point larger than the reference value.

한편, 분할된 블록에 대해서 각각 허프 변환한 그래프를 도 4의 (a)의 전체 화면과 같이 다시 하나의 전체 화면으로 결합하면, 다음 도 4의 (e)와 같이 나타낼 수 있다. On the other hand, if a graph obtained by performing Hough transform on each of the divided blocks is combined into one full screen as in the entire screen of FIG. 4A, it can be expressed as shown in FIG. 4E.

즉, 도 4의 (a)에서 전체 레이더 스펙트럼에 검출된 객체를 표시한 A영역, B영역, C영역에 대응하여, 본원 발명의 실시예에 따라 허프 변환된 그래프 도 4의 (e)에서 A 영역, B 영역, C 영역으로 표시된다. That is, the graphs obtained by Hough transform according to the embodiment of the present invention corresponding to the areas A, B, and C in which the objects detected in the entire radar spectrum are shown in FIG. 4 (a) Area, B area, and C area.

도 4의 (a) 및 (e)를 보면 본 발명의 실시예에 따른 이진 스펙트럼 변환 및 허프 변환을 통해 각 영역에 대한 분석이 용이해지도록 그래프가 변환됨을 알 수 있다. 4 (a) and 4 (e), it can be seen that the graph is transformed so as to facilitate analysis of each region through the binary spectrum transformation and the Hough transform according to the embodiment of the present invention.

다음으로 연산부(150)는 차량의 속도 정보를 이용하여 차량의 속도 기울기 값을 연산한다(S250). Next, the operation unit 150 calculates the vehicle speed slope value using the vehicle speed information (S250).

연산부(150)는 차량의 속도 정보(wheelspeed)를 다음의 수학식 2에 적용하여 차량 속도 기울기(slope)를 연산할 수 있다. The calculating unit 150 may calculate the vehicle speed slope by applying the vehicle speed information (wheelspeed) to the following equation (2).

Figure pat00022
Figure pat00022

다음으로, 제어부(160)는 추출된 좌표 값들을 이용하여 기울기 값을 연산하고, 차량의 속도 기울기 값을 비교하여 정지 물체 또는 이동물체인지 판별한다(S260). Next, the controller 160 calculates the slope value using the extracted coordinate values, compares the slope value of the vehicle, and determines whether the object is a stationary object or a moving object (S260).

제어부(160)는 추출한 좌표 값(

Figure pat00023
,
Figure pat00024
)들을
Figure pat00025
(세타
Figure pat00026
는 허프변환된 위상값)을 이용하여 기울기 값을 연산한다. 그리고 제어부(160)는 연산한 좌표 기울기 값(
Figure pat00027
)과 차량의 속도 기울기 값(
Figure pat00028
)을 비교하여 다음의 수학식의 조건에 해당하면 정지 물체로 판별하고, 해당되지 않으면 이동물체로 판별한다. The control unit 160 extracts the extracted coordinate values (
Figure pat00023
,
Figure pat00024
)
Figure pat00025
(Theta
Figure pat00026
Is a Huff transformed phase value). Then, the controller 160 calculates the coordinate slope value (
Figure pat00027
) And the vehicle speed slope value (
Figure pat00028
). If the condition of the following equation is satisfied, it is determined that the object is a stationary object, and if not, it is determined that the object is a moving object.

Figure pat00029
Figure pat00029

그리고 추정부(170)는 물체를 판별한 후, 판별된 물체에 대한 좌표 정보(

Figure pat00030
,
Figure pat00031
)를 직선으로 복원하고 레이더 스펙트럼 상에서 해당 물체에 대한 패턴의 위치를 추정한다(S260).Then, the estimator 170 determines the object, and then outputs the coordinate information
Figure pat00030
,
Figure pat00031
) Is linearly restored and the position of the pattern with respect to the object is estimated on the radar spectrum (S260).

예를 들어 블록의 크기가 15*15라고 가정하면, x축, y축의 범위는 15개의 단위(0,1,2,...,14)로 구분된다. 이때, 좌표 정보 (

Figure pat00032
,
Figure pat00033
)를 x-y 평면에 나타내기 위해 추정부(170)는 앞의 수학식 1의
Figure pat00034
를 이용하여 (x,y)좌표를 추출한다. For example, assuming that the size of the block is 15 * 15, the range of the x and y axes is divided into 15 units (0, 1, 2, ..., 14). At this time,
Figure pat00032
,
Figure pat00033
) To the xy plane, the estimating unit 170 determines whether or not the equation
Figure pat00034
(X, y) coordinates are extracted using the coordinates (x, y).

즉, 추정부(170)는 x=1,2,3,...,14에 각각 해당되는 y값을 상기 수학식 1을 통해 연산하고, 연산한 값을 반올림하여 (x,y) 좌표를 추출한다. That is, the estimator 170 calculates y values corresponding to x = 1, 2, 3, ..., 14 through the equation (1), rounds the calculated values to obtain (x, y) .

이와 같이 추출한 (x,y)좌표는 분할된 각 블록에서의 위치를 나타내므로, 전체 레이더 스펙트럼에서의 위치를 추정하기 위해서, 추정부(170)는 각각의 블록에서 추출된 위치를 전체 스펙트럼에서의 위치로 보정한다. Since the (x, y) coordinates extracted in this manner indicate the positions in the divided blocks, the estimator 170 estimates positions extracted from the respective blocks in the entire spectrum to estimate positions in the entire radar spectrum. Position.

이와 같이 본 발명의 실시예에 따르면 차량의 속도를 고려하여 차량에 장착된 레이더 센서를 통해 감지되는 물체를 판별함으로써, 해당 물체가 정치 물체 또는 이동 물체인지에 대한 판별의 정확도를 높일 수 있다. As described above, according to the embodiment of the present invention, the object to be sensed through the radar sensor mounted on the vehicle is discriminated in consideration of the speed of the vehicle, so that the accuracy of discrimination of whether the object is a stationary object or a moving object can be improved.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.While the present invention has been described with reference to exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the appended claims. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

100: 정지 및 이동 물체 판별 장치 110: 수신부
120: 분할부 130: 이진 스펙트럼 변환부
140: 좌표값 추출부 150: 연산부
160: 제어부 170: 추정부100: stop and moving object discrimination device 110:
120: division unit 130: binary spectrum conversion unit
140: Coordinate value extraction unit 150:
160: controller 170:

Claims (8)

정지 및 이동 물체 판별 장치를 이용한 판별 방법에 있어서,
차량에 장착된 레이더 센서로부터 레이더 스펙트럼을 수신하는 단계,
수신된 상기 레이더 스펙트럼을 일정한 크기의 블록으로 분할하는 단계,
각 블록의 화소 값을 임계 값과 비교하여 임계 값 이상이면 1, 임계 값 미만이면 0으로 변환하는 단계,
이진 스펙트럼으로 변환된 블록에 대해서 허프 변환(Hough Transform)을 수행하고, 허프 변환된 값이 기준 값보다 큰 좌표 값들을 추출하는 단계,
상기 차량의 속도 정보를 이용하여 상기 차량의 속도 기울기 값을 연산하는 단계, 그리고
상기 추출된 좌표 값들을 이용하여 기울기 값을 연산하고, 상기 차량의 속도 기울기 값을 비교하여 정지 물체 또는 이동물체인지 판별하는 단계를 포함하는 정지 및 이동 물체 판별 방법. A method of discriminating using a stationary and moving object discriminating apparatus,
Receiving a radar spectrum from a radar sensor mounted on a vehicle,
Dividing the received radar spectrum into blocks of a predetermined size,
Comparing the pixel value of each block with a threshold value and converting the pixel value to 1 if the value is greater than or equal to the threshold value and 0 if the value is less than the threshold value,
Performing Hough Transform on a block transformed into a binary spectrum, extracting coordinate values whose Hough transform value is larger than a reference value,
Calculating a speed slope value of the vehicle using the speed information of the vehicle, and
Calculating a slope value using the extracted coordinate values, and comparing the velocity slope value of the vehicle to determine whether the object is a stationary object or a moving object. 제1항에 있어서,
상기 기울기를 연산하는 단계는,
상기 차량의 속도 정보(wheelspeed)를 다음의 수학식에 적용하여 차량의 속도 기울기(slope)를 연산하는 정지 및 이동 물체 판별 방법.
Figure pat00035
The method according to claim 1,
The step of calculating the slope includes:
And calculating a speed slope of the vehicle by applying the wheelspeed of the vehicle to the following equation.
Figure pat00035
 제2항에 있어서,
상기 판별하는 단계는,
상기 추출한 좌표 값들을
Figure pat00036
(세타
Figure pat00037
는 허프변환된 위상값) 을 이용하여 기울기 값을 연산하고, 상기 연산한 좌표 기울기 값(
Figure pat00038
)과 상기 차량의 속도 기울기 값(
Figure pat00039
)을 비교하여 다음의 수학식에 해당하면 정지 물체로 판별하고, 해당되지 않으면 이동물체로 판별하는 정지 및 이동 물체 판별 방법.
Figure pat00040
3. The method of claim 2,
Wherein the determining step comprises:
The extracted coordinate values
Figure pat00036
(Theta
Figure pat00037
(I.e., a Huff transformed phase value), and calculates the slope of the calculated coordinate slope value
Figure pat00038
) And the vehicle speed slope value (
Figure pat00039
) To determine whether the object is a stationary object, and if not, the object is determined as a moving object.
Figure pat00040
 제1항에 있어서,
상기 물체를 판별한 후, 판별된 물체의 좌표 정보를 직선으로 복원하고 상기 레이더 스펙트럼 상에서 해당 물체에 대한 패턴의 위치를 추정하는 단계를 더 포함하는 정지 및 이동 물체 판별 방법.The method according to claim 1,
Further comprising the steps of: determining the object, restoring the coordinate information of the identified object to a straight line, and estimating the position of the pattern with respect to the object on the radar spectrum. 차량에 장착된 레이더 센서로부터 레이더 스펙트럼을 수신하는 수신부,
수신된 상기 레이더 스펙트럼을 일정한 크기의 블록으로 분할하는 분할부,
각 블록의 화소 값을 임계 값과 비교하여 임계 값 이상이면 1, 임계 값 미만이면 0으로 변환하는 이진 스펙트럼 변환부,
이진 스펙트럼으로 변환된 블록에 대해서 허프 변환(Hough Transform)을 수행하고, 허프 변환된 값이 기준 값보다 큰 좌표 값들을 추출하는 좌표 추출부,
상기 차량의 속도 정보를 이용하여 상기 차량의 속도 기울기 값을 연산하는 연산부, 그리고
상기 추출된 좌표 값들을 이용하여 기울기 값을 연산하고, 상기 차량의 속도 기울기 값을 비교하여 정지 물체 또는 이동물체인지 판별하는 제어부를 포함하는 정지 및 이동 물체 판별 장치. A receiver for receiving a radar spectrum from a radar sensor mounted on a vehicle,
A dividing unit dividing the received radar spectrum into blocks of a predetermined size,
A binary spectrum converter for comparing the pixel value of each block with a threshold value and converting the pixel value to 1 if the value is more than a threshold value,
A coordinate extraction unit for performing a Hough transform on a block transformed into a binary spectrum and extracting coordinate values whose Hough transform value is larger than a reference value,
An operation unit for calculating a speed tilt value of the vehicle using the speed information of the vehicle;
And a control unit for calculating a slope value using the extracted coordinate values and comparing the velocity slope value of the vehicle to determine whether the object is a stationary object or a moving object. 제5항에 있어서,
상기 연산부는,
상기 차량의 속도 정보(wheelspeed)를 다음의 수학식에 적용하여 차량의 속도 기울기(slope)를 연산하는 정지 및 이동 물체 판별 장치.
Figure pat00041
6. The method of claim 5,
The operation unit,
And calculates the speed slope of the vehicle by applying the vehicle speedpeeds to the following equation.
Figure pat00041
 제6항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 추출한 좌표 값들을
Figure pat00042
(세타
Figure pat00043
는 허프변환된 위상 값) 을 이용하여 기울기 값을 연산하고, 상기 연산한 좌표 기울기 값(
Figure pat00044
)과 상기 차량의 속도 기울기 값(
Figure pat00045
)을 비교하여 다음의 수학식에 해당하면 정지 물체로 판별하고, 해당되지 않으면 이동물체로 판별하는 정지 및 이동 물체 판별 장치.
Figure pat00046
The method according to claim 6,
Wherein,
The extracted coordinate values
Figure pat00042
(Theta
Figure pat00043
(I.e., a Huff transformed phase value), and calculates the slope of the calculated coordinate slope value
Figure pat00044
) And the vehicle speed slope value (
Figure pat00045
) To determine whether the object is a stationary object or not if it is determined that the object is a moving object.
Figure pat00046
 제5항에 있어서,
상기 물체를 판별한 후, 판별된 물체의 좌표 정보를 직선으로 복원하고 상기 레이더 스펙트럼 상에서 해당 물체에 대한 패턴의 위치를 추정하는 추정부를 더 포함하는 정지 및 이동 물체 판별 장치.
6. The method of claim 5,
Further comprising an estimation unit for determining the object, restoring the coordinate information of the determined object to a straight line, and estimating a position of a pattern for the object on the radar spectrum.
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