KR20190019565A - Intelligent ultrasonic system and control method thereof - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to an intelligent ultrasonic system and a control method thereof. The intelligent ultrasonic system comprises: a camera sensor unit photographing a front road image of a driving vehicle; an ultrasonic input unit receiving an ultrasonic signal detected through at least one ultrasonic sensor; a feature extraction unit extracting features of the inputted ultrasonic signal for determining whether the ultrasonic signal is a noise signal or abnormal signal; a data collection unit collecting at least one data related to a surrounding of a road where a vehicle is driving; and a control unit dividing the surrounding into at least two classes based on at least one data related to the surrounding collected through the data collection unit and changing or resetting an existing parameter with a parameter corresponding to the class when the surrounding corresponds to any one of pre-established classes or the surrounding is changed to another class.

Description

지능형 초음파 시스템 및 그 제어 방법{INTELLIGENT ULTRASONIC SYSTEM AND CONTROL METHOD THEREOF}[0001] INTELLIGENT ULTRASONIC SYSTEM AND CONTROL METHOD THEREOF [0002]

본 발명은 지능형 초음파 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 차량에 장착되는 초음파 센서의 파라미터를 주변 환경에 대응하여 초기화시킬 수 있도록 하는 지능형 초음파 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an intelligent ultrasound system and a control method thereof, and more particularly, to an intelligent ultrasound system capable of initializing parameters of an ultrasound sensor mounted on a vehicle in response to a surrounding environment and a control method thereof.

일반적으로 차량의 전후방 경보 시스템은, 도 1에 도시된 바와 같이, 초음파 센서를 이용하여 차량의 전방 및 후방에 있는 물체와의 거리를 측정한 결과에 따라서 경보를 발생함으로써, 주정차 시에 전후방 물체와 차량간의 충돌 사고를 방지하기 위한 시스템이다.Generally, as shown in Fig. 1, the front and rear warning systems of the vehicle generate an alarm according to the result of measuring the distance between the front and rear objects of the vehicle using the ultrasonic sensor, It is a system to prevent collision between vehicles.

이때 상기 전후방 경보 시스템에서 전후방 물체를 감지하기 위한 센서로서 초음파 센서가 이용되는데, 이 초음파 센서를 통해 검출되는 신호로부터 정상적으로 전후방 물체를 감지하기 위해서는 차량 기동 시 초기화 작업을 수행해야 된다. 상기 초기화 작업(또는 초음파 센서의 초기화 작업)은 노이즈 신호를 배제하고 물체에서 반사되는 신호만을 감지하기 위한 일종의 기준 값(또는 파라미터)을 설정하는 작업이다.At this time, an ultrasonic sensor is used as a sensor for detecting the front and rear objects in the front and rear alarm system. In order to normally detect the front and rear objects from the signal detected through the ultrasonic sensor, initialization must be performed at the time of starting the vehicle. The initialization operation (or the initialization operation of the ultrasonic sensor) is a task of setting a kind of reference value (or parameter) for excluding only a signal reflected from an object, excluding a noise signal.

이러한 초기화 작업(또는 초음파 센서의 초기화 작업)은 기존에도 다수의 초음파 센서들 간의 감도 편차를 보정하기 위하여 실시되었으나, 다수의 초음파 센서들이 주변 환경(기후, 습도, 날씨 등)에 따라 전체적으로 감지 성능이 변화되는 것에 대해서는 보정하지는 못하는 문제점이 있다. Although the initialization operation (or the initialization operation of the ultrasonic sensor) has been performed in order to compensate for the sensitivity deviation among the plurality of ultrasonic sensors, the plurality of ultrasonic sensors have the detection performance as a whole according to the surrounding environment (climate, humidity, There is a problem that it can not be corrected for what is changed.

또한 상기 초기화 작업(또는 초음파 센서의 초기화 작업)은 적어도 수회의 피드백(feedback) 과정을 반복하여 이루어지기 때문에 초음파 시스템의 감지 기능이 정상화되기까지 상당히 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다.In addition, since the initialization operation (or the initialization operation of the ultrasonic sensor) is performed by repeating the feedback process at least several times, it takes a considerable time to normalize the sensing function of the ultrasonic system.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허 10-2001-0016962호(2001.03.05. 공개, 센서 초기화 기능이 구비된 차량의 후방 경보 방법)에 개시되어 있다. BACKGROUND ART [0002] The background art of the present invention is disclosed in Korean Patent Laid-open Publication No. 10-2001-0016962 (published on Mar. 03, 2001, rear alarm method of a vehicle equipped with a sensor initializing function).

본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 차량에 장착되는 초음파 센서의 파라미터를 주변 환경에 대응하여 초기화시킬 수 있도록 하는 지능형 초음파 시스템 및 그 제어 방법을 제공하는데 그 목적이 있다. According to an aspect of the present invention, there is provided an intelligent ultrasound system, which is created to solve the above-described problems, and which can initialize parameters of an ultrasonic sensor mounted on a vehicle in response to a surrounding environment, and a control method thereof The purpose is to provide.

본 발명의 일 측면에 따른 지능형 초음파 시스템은, 주행 차량의 전방 도로 영상을 촬영하는 카메라 센서부; 차량에 장착된 적어도 하나 이상의 초음파 센서를 통해 검출되는 초음파 신호를 입력받는 초음파 입력부; 상기 초음파 신호가 노이즈 신호인지 아니면 정상 신호인지 판단하기 위하여 상기 입력된 초음파 신호의 특징을 추출하는 특징 추출부; 차량이 주행하는 도로의 주변 상황에 관련된 적어도 하나 이상의 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및 상기 데이터 수집부를 통해 수집된 주변 상황에 관련된 적어도 하나 이상의 데이터에 기초하여 주변 황상을 적어도 둘 이상의 클래스로 구분하고, 상기 주변 상황이 미리 구축된 어느 하나의 클래스에 해당하거나 다른 클래스로 변경될 때, 이 클래스에 대응하는 파라미터로 기존 파라미터를 변경하거나 재설정하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an intelligent ultrasound system including: a camera sensor unit for photographing a forward road image of a driving vehicle; 1. An ultrasonic diagnostic apparatus comprising: an ultrasonic wave input unit receiving an ultrasonic signal detected through at least one ultrasonic sensor mounted on a vehicle; A feature extraction unit for extracting a feature of the input ultrasound signal to determine whether the ultrasound signal is a noise signal or a normal signal; A data collecting unit for collecting at least one data relating to a circumstance of a road on which the vehicle travels; And at least one or more data related to a surrounding situation collected through the data collecting unit to divide the surrounding earth into at least two or more classes, and when the surrounding situation corresponds to one of the pre-built classes or is changed to another class And a controller for changing or resetting the existing parameter with the parameter corresponding to the class.

본 발명에 있어서, 상기 주변 상황에 관련된 적어도 하나 이상의 데이터는, 바람, 습도, 및 기온 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하며, 전자제어유니트(ECU)와 통신하여 차량에 장착된 적어도 하나 이상의 센서로부터 수집하거나, 날씨 정보를 제공하는 외부의 서버와 통신하여 수집하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the at least one data relating to the surrounding situation includes at least one of wind, humidity and air temperature, and communicates with an electronic control unit (ECU) to collect data from at least one sensor Or communicates with an external server that provides weather information and collects it.

본 발명은, 상기 데이터 수집부가 주변 상황에 관련된 적어도 하나 이상의 데이터를 수집하기 위하여, 전자제어유니트(ECU) 또는 외부의 서버와 통신을 연결하기 위한 통신부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The data collecting unit may further include a communication unit for communicating with an electronic control unit (ECU) or an external server to collect at least one data related to a surrounding situation.

본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 카메라 센서부를 통해 수신된 도로 영상을 처리하여 도로의 상태가 변화되는 것을 인식하여 주변 환경이 변화된 것을 판단하고, 상기 주변 환경이 변화됨에 따라 주변 환경에 따른 초음파 시스템의 파라미터를 재설정하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the control unit processes the road image received through the camera sensor unit to recognize that the state of the road is changed to determine that the surrounding environment has changed, and when the surrounding environment changes, And the parameter of the second parameter is reset.

본 발명은, 상기 초음파 입력부를 통해 입력된 초음파 신호, 상기 데이터 수집부를 통해 수집된 주변 상황에 관련된 적어도 하나 이상의 데이터, 및 주변 상황에 따라 미리 설정되거나 학습된 초음파 시스템이나 초음파 센서의 파라미터 중 적어도 하나 이상을 저장하는 저장부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.At least one of the parameters of the ultrasonic system or the ultrasonic sensor, which is preset or learned according to the surrounding situation, and at least one of parameters of the ultrasonic sensor, And a storage unit for storing the above information.

본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 주변 상황에 따라 발생되는 노이즈 신호의 특징과 정상 신호의 특징을 판별하여 학습하고, 이 주변 상황에 대응하는 파라미터를 저장부로부터 호출하여, 초음파 센서나 초음파 시스템의 파라미터를 변경하거나 재설정 하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the controller discriminates and characterizes the characteristic of the noise signal generated according to the surrounding situation and the characteristic of the normal signal, and calls the parameter corresponding to the surrounding situation from the storage unit to detect the characteristics of the ultrasonic sensor or the ultrasonic system And the parameter is changed or reset.

본 발명의 다른 측면에 따른 지능형 초음파 시스템의 제어 방법은, 지능형 초음파 시스템의 제어 방법에 있어서, 상기 지능형 초음파 시스템이 학습용 데이터 DB를 구축하고, 초음파 입력부를 통해 입력되는 초음파 신호에서 특징 벡터를 추출하는 단계; 상기 지능형 초음파 시스템이 기온 및 습도를 반영한 주변 상황을 적어도 둘 이상의 클래스로 구축하고, 상기 각 클래스에 따른 머신러닝 알고리즘에 의해 주변 상황에 대응하는 최적 파라미터를 학습하는 단계; 상기 주변 상황에 따른 클래스별 최적 파라미터 학습이 이루어지면, 상기 지능형 초음파 시스템이 머신러닝 분류기를 생성하는 단계; 상기 머신러닝 분류기의 생성이 완료되면, 상기 지능형 초음파 시스템이 상기 머신러닝 분류기를 통해 아직 주변 상황에 관련된 데이터를 수집하지 못한 상태에서도 주변 상황에 따른 클래스를 예측하는 단계; 및 상기 지능형 초음파 시스템이 상기 예측한 클래스에 해당하는 최적 파라미터를 초음파 센서나 전처리 로직에 적용하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of controlling an intelligent ultrasound system, the method comprising: constructing a learning data DB of the intelligent ultrasound system; extracting a feature vector from the ultrasound signal input through the ultrasound input unit step; Constructing at least two classes of peripheral conditions reflecting the temperature and humidity of the intelligent ultrasound system and learning optimal parameters corresponding to the surrounding conditions by a machine learning algorithm according to each class; Generating a machine learning classifier by the intelligent ultrasound system if optimal class-specific parameter learning is performed according to the surrounding situation; When the generation of the machine learning classifier is completed, estimating a class of the intelligent ultrasound system according to a surrounding situation even though the intelligent ultrasound system has not yet collected data related to a surrounding situation through the machine learning classifier; And applying the optimal parameter corresponding to the predicted class to the ultrasonic sensor or the preprocessing logic by the intelligent ultrasound system.

본 발명에 있어서, 상기 머신러닝 분류기는, 주변 상황을 예측하여 그 주변 상황에 대응하는 클래스를 예측하기 위한 것으로서, 상기 지능형 초음파 시스템의 제어부가 이전에 마지막으로 차량의 시동이 종료되었을 때의 주변 상황을 기초로 차량이 다시 시동 될 때까지의 시간의 경과를 반영하여, 차량이 시동되는 즉시 현재의 주변 상황에 관련된 데이터를 수집하지 못한 상태에서도 주변 상황을 예측하여, 상기 예측된 주변 상황에 대응하는 클래스에 해당하는 파라미터를 설정할 수 있도록 하는 것임을 특징으로 한다.In the present invention, the machine learning classifier is for predicting a surrounding situation and predicting a class corresponding to the surrounding situation, and the controller of the intelligent ultrasonic system estimates the surrounding state The vehicle is predicted to be in a state in which it can not collect data related to the current surrounding situation immediately after the vehicle is started, So that the parameter corresponding to the class can be set.

본 발명의 또 다른 측면에 따른 지능형 초음파 시스템의 제어 방법은, 차량이 시동되면, 초음파 시스템의 제어부가 초음파 시스템이나 그의 초음파 센서에 대한 기본 파라미터를 설정하는 단계; 상기 제어부가 차속에 따라 실시간으로 바람 정보를 수집하는 단계; 상기 제어부가 학습을 통해 주변 환경에 따른 클래스를 예측하고, 상기 예측한 클래스에 최적화된 파라미터(Pa_temp)를 선정하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 선정된 파라미터(Pa_temp)에 상기 바람 정보에 대응하는 가중치를 반영하여 최종 튜닝된 파라미터(Pa_new=Pa_temp*(가중치))를 결정하여 적용하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of controlling an intelligent ultrasound system, the method comprising: setting a basic parameter for an ultrasound system or an ultrasound sensor of the ultrasound system when the vehicle is started; The control unit collecting wind information in real time according to vehicle speed; Predicting a class according to the surrounding environment through learning by the controller, and selecting a parameter (Pa_temp) optimized for the predicted class; And a step of determining and applying a final tuned parameter (Pa_new = Pa_temp * (weight value)) by reflecting a weight corresponding to the wind information to the selected parameter (Pa_temp).

본 발명은, 상기 제어부가 카메라 센서부로부터 영상 정보를 수신하여, 상기 영상 정보에서 도로 상태에 변화가 있는지 체크하는 단계; 상기 체크 결과에 따라 도로 상태에 변화가 있을 경우, 상기 제어부가 다시 바람 정보를 수집하여 주변 환경에 따른 최종 튜닝 파라미터를 결정하는 과정을 반복 수행하는 단계; 및 상기 체크 결과에 따라 도로 상태에 변화가 없을 경우, 상기 제어부는 도로 상태에 변화가 있을 때까지 현재 상태를 유지하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.According to the present invention, the control unit receives image information from the camera sensor unit, and checks whether there is a change in the road state in the image information. Repeating the process of collecting the wind information again and determining the final tuning parameter according to the surrounding environment when there is a change in the road condition according to the check result; And if the road state is not changed according to the result of the check, the control unit maintains the current state until there is a change in the road state.

본 발명에 있어서, 상기 기본 파라미터는, 차량의 주변 환경에 관계없이 디폴트로 설정된 파라미터이거나, 상기 제어부가 주변 환경을 예측하여 설정된 파라미터 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.In the present invention, the basic parameter may be a parameter set by default regardless of the surrounding environment of the vehicle, or the parameter may be one of parameters set by predicting the surrounding environment.

본 발명에 있어서, 상기 바람 정보는, 바람의 세기에 따라 복수의 그룹으로 미리 구분되며, 상기 각 그룹별로 파라미터 보정을 위한 가중치가 미리 설정되는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the wind information is previously classified into a plurality of groups according to wind strength, and a weight for parameter correction is set in advance for each group.

본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 차량에 장착되는 초음파 센서의 파라미터를 주변 환경에 대응하여 초기화시킬 수 있도록 함으로써, 초음파 시스템의 감지 기능이 정상화되는 시간을 단축시키고, 또한 주변 환경에 반응하여 감지 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 효과가 있다.According to an aspect of the present invention, a parameter of an ultrasonic sensor mounted on a vehicle can be initialized corresponding to a surrounding environment, thereby shortening the time for normalizing the sensing function of the ultrasonic system, And the detection performance can be improved.

도 1은 일반적인 차량의 전후방 경보 시스템에 적용된 초음파 센서의 구성을 보인 예시도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 초음파 시스템의 개략적인 구성을 보인 예시도.
도 3은 상기 도 2에 있어서, 날씨에 따라 도로 바닥에서 반사되어 입력되는 노이즈 초음파 신호의 파형을 보인 예시도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 초음파 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 지능형 초음파 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a view showing an example of the configuration of an ultrasonic sensor applied to a general front-and-rear alarm system of a vehicle. FIG.
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to an intelligent ultrasound system.
FIG. 3 is an exemplary diagram showing a waveform of a noise ultrasonic signal reflected from the road floor according to the weather in FIG. 2; FIG.
4 is a flowchart illustrating a method of controlling an intelligent ultrasound system according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a method of controlling an intelligent ultrasound system according to another embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 지능형 초음파 시스템 및 그 제어 방법의 일 실시예를 설명한다. Hereinafter, an embodiment of an intelligent ultrasound system and a control method thereof according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In this process, the thicknesses of the lines and the sizes of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation. In addition, the terms described below are defined in consideration of the functions of the present invention, which may vary depending on the intention or custom of the user, the operator. Therefore, definitions of these terms should be made based on the contents throughout this specification.

통상적으로 초음파 센서는 그 고유 특성에 따라, 매질, 즉 초음파 파동을 매개하는 물질, 및 기후, 바람 등에 복합적으로 영향을 받는다. Generally, an ultrasonic sensor is influenced by its inherent characteristics, that is, a substance that mediates ultrasound waves, and a climate, wind, and the like in combination.

이에 따라 자동차에 사용하는 초음파 센서는 여러 환경에서 테스트를 통해 최적화된 센서 파라미터를 선택해 왔으나, 점차 DAS(Driver Assistance System) 제품군이 늘어나고, 센서 환경에 따라 센서 파라미터를 재설정해야 하며, 초음파 시스템 내에서 사용하는 센서 값의 신호처리 등도 다르게 해야 하는 상황이 늘어나고 있다.As a result, the ultrasonic sensors used in automobiles have been selecting optimal sensor parameters through testing in various environments. However, the DAS (Driver Assistance System) family is gradually increasing, sensor parameters must be reset according to the sensor environment, And the signal processing of the sensor value is also required to be different.

이러한 상황에 대응하여 주변 환경을 감지하고, 그 주변 환경에 맞춰 초음파 센서(또는 초음파 시스템)의 파라미터를 재설정하고, 그 재설정된 파라미터에 따른 신호처리를 효율적으로 수행할 수 있도록 하는 지능형 초음파 시스템이 필요한 상황이다.An intelligent ultrasound system is needed to detect the surrounding environment in response to such a situation, reset the parameters of the ultrasonic sensor (or ultrasonic system) in accordance with the surrounding environment, and perform signal processing according to the reset parameters efficiently It is a situation.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 초음파 시스템의 개략적인 구성을 보인 예시도이다.FIG. 2 is an exemplary diagram showing a schematic configuration of an intelligent ultrasound system according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 지능형 초음파 시스템은, 카메라 센서부(CAM), 초음파 입력부(110), 특징 추출부(120), 데이터 수집부(130), 제어부(140), 저장부(150), 및 통신부(160)를 포함한다.2, the intelligent ultrasound system according to the present embodiment includes a camera sensor unit (CAM), an ultrasound input unit 110, a feature extraction unit 120, a data collection unit 130, a control unit 140, A storage unit 150, and a communication unit 160.

상기 카메라 센서부(CAM)는 주행 차량의 전방 영상(도로 포함)을 촬영하여 제어부(140)에 전달함으로써, 상기 제어부(140)가 도로의 상태를 인식하여 도로의 상태가 바뀌는 것을 인지할 수 있도록 한다. 아울러 상기 제어부(140)는 도로 상태가 바뀌는 것(예 : 주변 환경에 변화가 발생하는 것)에 대응하여 초음파 시스템(또는 초음파 센서)의 파라미터를 설정(또는 재설정)한다.The camera sensor CAM captures a forward image (including a road) of the driving vehicle and transmits the image to the control unit 140 so that the control unit 140 recognizes the state of the road so that the state of the road can be recognized do. In addition, the control unit 140 sets (or resets) the parameters of the ultrasonic system (or the ultrasonic sensor) in response to the change of the road condition (e.g., a change in the surrounding environment).

상기 초음파 입력부(110)는 차량의 전후방 경보 시스템의 적어도 하나 이상의 초음파 센서(미도시)를 통해 검출되는 초음파 신호를 입력받는다.The ultrasound input unit 110 receives ultrasound signals detected through at least one or more ultrasound sensors (not shown) of the front and rear alarm systems of the vehicle.

상기 초음파 입력부(110)는 초음파 센서의 전방에 있는 물체(감지하고자 하는 물체)로부터 반사되는 초음파 신호만 입력받아야 되지만, 실제로는 초음파 신호가 넓게 방사되기 때문에, 도로 바닥에서 반사되는 초음파 신호, 매질에서 반사되는 신호, 및 전방의 일정 각도 주변에서 반사되는 초음파 신호까지 입력받는다.The ultrasonic wave input unit 110 must receive only ultrasonic signals reflected from an object (an object to be sensed) located in front of the ultrasonic sensor, but actually the ultrasonic signal is radiated widely. Therefore, A reflected signal, and an ultrasonic signal reflected at a predetermined angle around the front.

따라서 상기 초음파 센서의 전방에 있는 물체(감지하고자 하는 물체)로부터 반사되는 초음파 신호는 정상 신호가 되고, 상기 도로 바닥에서 반사되는 초음파 신호, 매질에서 반사되는 신호, 및 전방의 일정 각도 주변에서 반사되는 초음파 신호는 노이즈 신호(즉, 노이즈 초음파 신호)가 되는 것이다.Therefore, an ultrasonic signal reflected from an object (an object to be sensed) in front of the ultrasonic sensor becomes a normal signal, and an ultrasonic signal reflected at the floor of the road, a signal reflected at the medium, The ultrasonic signal is a noise signal (i.e., a noise ultrasonic signal).

참고로 도 3은 상기 도 2에 있어서, 날씨에 따라 도로 바닥에서 반사되어 입력되는 노이즈 초음파 신호의 파형을 보인 예시도로서, 날씨에 따라 도로 바닥에서 반사되는 노이즈 초음파 신호가 달라지는 것을 알 수 있다. 3 is a diagram illustrating waveforms of a noise ultrasonic signal reflected from a road floor depending on the weather in FIG. 2, and it is seen that noise ultrasonic signals reflected from the road floor vary depending on the weather.

즉, 맑은 날의 도로 바닥에서 반사되는 노이즈 초음파 신호(도 3의 (a) 참조) 대비 우천시에는 미리 설정된 기준 값(즉, 파라미터나 이득(Gain) 값)을 초과하는 노이즈 초음파 신호가가 증가한다(도 3의 (b) 참조). 이로부터 주변 상황에 따라 초음파 센서의 기준 값(또는 파라미터나 이득(Gain) 값)을 재설정해야만 감지 성능이 안정화 될 수 있음을 알 수 있다.That is, the noise ultrasound signal exceeding a preset reference value (i.e., a parameter or a gain value) increases in a rainy state compared to a noise ultrasound signal reflected on a road floor on a clear day (see Fig. 3 (a) (See Fig. 3 (b)). From this, it can be understood that the detection performance can be stabilized only when the reference value (or parameter or gain value) of the ultrasonic sensor is reset according to the surrounding situation.

상기 특징 추출부(120)는 상기 초음파 입력부(110)를 통해 입력된 초음파 신호의 특징을 추출한다. 즉, 상기 추출된 초음파 신호의 특징에 의해 이 초음파 신호가 노이즈 신호인지 아니면 정상 신호인지 판단할 수 있다. The feature extraction unit 120 extracts a feature of the ultrasound signal input through the ultrasound input unit 110. That is, it can be determined whether the ultrasonic signal is a noise signal or a normal signal according to the characteristics of the extracted ultrasonic signal.

상기 데이터 수집부(130)는 주변 상황에 관련된 데이터(예 : 바람, 습도, 및 기온 등의 정보)를 수집한다.The data collecting unit 130 collects data (e.g., information such as wind, humidity, and temperature) related to a surrounding situation.

상기 데이터 수집부(130)는 전자제어유니트(ECU)를 통해 차량에 장착된 적어도 하나 이상의 센서(예 : 조도 센서, 습도 센서, 차속 센서 등)로부터 주변 상황에 관련된 데이터(예 : 바람, 습도, 및 기온 등의 정보)를 수집(또는 예측)하거나, 날씨 정보를 제공하는 외부의 서버(예 : 날씨 정보를 제공하는 서버)로부터 주변 상황에 관련된 데이터(예 : 바람, 습도, 및 기온 등의 정보)를 수집할 수 있다.The data collecting unit 130 acquires data (e.g., wind, humidity, and the like) related to the surrounding environment from at least one or more sensors (e.g., a light intensity sensor, a humidity sensor, (E.g., wind, humidity, and temperature information) from an external server (e.g., a server that provides weather information) that provides weather information ). ≪ / RTI >

여기서 상기 바람은 차속 센서를 이용해 바람의 세기(예 : 기본적으로는 차속에 대응하여 바람의 세기가 증가됨)를 예측할 수 있다.Here, the wind can predict the wind intensity (for example, basically, the wind intensity is increased corresponding to the vehicle speed) using the vehicle speed sensor.

상기 데이터 수집부(130)가 주변 상황에 관련된 데이터(예 : 바람, 습도, 및 기온 등의 정보)를 수집하기 위하여, 상기 전자제어유니트(ECU) 또는 외부의 서버와 통신을 연결하기 위한 통신부(160)를 포함한다.The data collecting unit 130 may include a communication unit for connecting a communication with the electronic control unit (ECU) or an external server to collect data (e.g., wind, humidity, and temperature) 160).

상기 통신부(160)는 상기 전자제어유니트(ECU)와 통신하여 차량에 장착된 카메라 센서(CAM, 예 : 블랙박스 카메라, 내비게이션 카메라, 차량에 설치된 카메라 등)를 통해 도로 영상을 수신할 수 있으며, 상기 제어부(140)는 도로 영상 정보에서 도로의 상태(예 : 노면의 상태)가 변화되는 것을 판단할 수 있다.The communication unit 160 may communicate with the electronic control unit (ECU) to receive a road image through a camera sensor (CAM such as a black box camera, a navigation camera, a camera installed in a vehicle, etc.) installed in the vehicle, The control unit 140 may determine that the state of the road (e.g., the road surface state) changes in the road image information.

상기 저장부(150)는 상기 초음파 입력부(110)를 통해 입력된 초음파 신호를 저장하며, 상기 데이터 수집부(130)를 통해 수집된 주변 상황에 관련된 데이터(예 : 바람, 습도, 및 기온 등의 정보)를 저장한다. 아울러 주변 상황에 따라 미리 설정되거나 학습된 파라미터(예 : 초음파 시스템이나 초음파 센서의 파라미터)를 저장한다.The storage unit 150 stores the ultrasound signals input through the ultrasound input unit 110 and stores data related to the surrounding conditions collected through the data collection unit 130 such as wind, Information). It also stores parameters that have been set or learned in advance (eg, parameters of the ultrasonic system or the ultrasonic sensor) according to the surrounding situation.

이때 상기 데이터 수집부(130)가 주변 상황에 관련된 데이터(예 : 바람, 습도, 및 기온 등의 정보) 중, 바람은 세기에 따라 N 등급으로 구분될 수 있으며, 습도는 습한 정도에 따라 K 등급으로 구분될 수 있다. 여기서 상기 N 등급 및 K 등급은 예시적으로 구분된 등급이다. 아울러 상기 기온은 도로 상의 실제 온도(예 : 주변 온도와 도로 상의 온도는 차이가 있음)로 보상 처리된 온도일 수 있으며, 상기 바람이나 습도와 마찬가지로 P 등급으로 구분될 수 있다. 여기서 상기 P 등급은 예시적으로 구분된 등급이다.At this time, among the data (e.g., information such as wind, humidity, and temperature) related to the surrounding environment, the data collecting unit 130 may classify the wind as N grade according to the intensity, . Wherein the N and K classes are illustratively classified. In addition, the temperature may be a temperature compensated by an actual temperature on the road (e.g., there is a difference between an ambient temperature and a temperature on the road), and may be classified into a P grade as with the wind or humidity. Where the P grade is illustratively classified.

한편 본 실시예에서 주변 상황에 따라 초음파 센서의 파라미터(주변 상황에 따른 일종의 기준 값)를 변경하거나 재설정함에 있어서, 상기 제어부(140)는 특징학습 및 판별부(141)를 통해 주변 상황에 따른 초음파 신호의 특징을 판별(즉, 주변 상황에 따라 발생되는 노이즈 신호의 특징과 정상 신호의 특징)하고 이를 학습한다. 그리고 상기 제어부(140)는 파라미터 호출부(142)를 통해 주변 상황이 판단되면, 이 주변 상황에 대응하는 초음파 센서의 파라미터를 상기 저장부(150)로부터 호출하여, 상기 초음파 센서(또는 초음파 시스템)의 파라미터(주변 상황에 따른 일종의 기준 값)를 변경하거나 재설정 한다.Meanwhile, in the present embodiment, in changing or resetting the parameter (a kind of reference value according to the surrounding situation) of the ultrasonic sensor according to the surrounding situation, the control unit 140 controls the feature learning and discrimination unit 141, (That is, the characteristic of the noise signal generated according to the surrounding situation and the characteristics of the normal signal), and learns the characteristics of the signal. The controller 140 calls the parameter of the ultrasonic sensor corresponding to the circumstance from the storage unit 150 to determine the state of the ultrasonic sensor (or the ultrasonic system) (A kind of a reference value depending on the surrounding situation) of the parameter value.

이때 상기 파라미터는 주변 상황의 미세한 변화에 대응하여 곧바로 변경하거나 재설정 될 경우 오히려 안정성이 저하되는 문제점이 발생될 수 있다. At this time, when the parameter is changed or reset in response to a minute change of the surrounding situation, stability may be deteriorated.

따라서 본 실시예에서는 주변 상황을 다수의 클래스로 설정하고, 즉, 기온(또는 기후) 및 습도를 반영한(또는 기온, 습도, 바람 등의 정보를 반영한) 주변 상황을 다수의 클래스(또는 일종의 그룹)로 구축하고, 상기 주변 상황이 미리 구축된 어느 하나의 클래스에 해당할 때(즉, 클래스가 변경될 때), 비로소 이 클래스에 대응하는 파라미터로 변경하거나 재설정함으로써, 초음파 시스템의 안정성을 더욱 향상시킬 수 있게 된다.Therefore, in the present embodiment, the surrounding situation is set to a plurality of classes, that is, the surrounding conditions reflecting the temperature (or the climate) and the humidity (or reflecting the information such as temperature, humidity, , And when the circumstance corresponds to any one of the previously constructed classes (that is, when the class is changed), the stability of the ultrasonic system can be further improved by changing or resetting the parameter to the parameter corresponding to the class .

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 초음파 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a method of controlling an intelligent ultrasound system according to an embodiment of the present invention.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 지능형 초음파 시스템은 트레이닝(학습) 과정과 초기화 과정으로 구분될 수 있다. 다만 상기 트레이닝(학습) 과정과 초기화 과정은 연속된 과정을 설명의 편의를 위한 구분한 것일 뿐이며, 상기 각 과정이 별개로 수행되는 것을 의미하는 것은 아니다.As shown in FIG. 4, the intelligent ultrasound system according to the present embodiment can be divided into a training (learning) process and an initialization process. However, the training process and the initialization process are only for the convenience of description, and do not mean that the processes are performed separately.

상기 트레이닝(학습) 과정을 수행하기 위해서 본 실시예에 따른 지능형 초음파 시스템은, 트레이닝용 데이터 DB(데이터베이스)를 구축하고(S101), 초음파 입력부(110)를 통해 입력되는 초음파 데이터에서 특징 벡터(Feature Vector)를 추출한다(S102). 즉, 상기 특징 추출부(120)를 통해 상기 입력되는 초음파 데이터를 각기 일정 시간동안 측정한 값들을 정규화 분포 및 통계 등을 고려하여(또는 특징 벡터를 추출하여) 노이즈에 해당하는 신호인지 아니면 정상 신호에 해당하는 신호인지를 판별할 수 있도록 한다.In order to perform the training process, the intelligent ultrasound system according to the present embodiment constructs a training data DB (S101), and extracts a feature vector (Feature) from ultrasound data input through the ultrasound input unit 110 Vector) is extracted (S102). That is, the values obtained by measuring the input ultrasound data for a predetermined period of time through the feature extraction unit 120 are classified into a signal corresponding to noise or a signal corresponding to a normal signal Which is a signal corresponding to the received signal.

또한 본 실시예에 따른 지능형 초음파 시스템은, 기온(또는 기후) 및 습도를 반영한(또는 기온, 습도, 바람 등을 반영한) 주변 상황을 적어도 둘 이상의 클래스로 구축(또는 설정)하고(S103), 상기 각 클래스에 따른 머신러닝(기계학습) 알고리즘에 의해 주변 상황에 대응하는 최적 파라미터(즉, 노이즈 신호가 정상 신호로 인식되지 않도록 하기 위한 최적 파라미터)를 학습(트레이닝)한다(S104).In addition, the intelligent ultrasound system according to the present embodiment constructs (or sets) the ambient conditions reflecting the temperature (or the climate) and the humidity (or reflecting the temperature, humidity, wind, etc.) into at least two classes (S103) (I.e., an optimal parameter for preventing the noise signal from being recognized as a normal signal) corresponding to the surrounding situation by a machine learning (machine learning) algorithm according to each class (S104).

한편 상기 주변 상황에 따른 클래스별 최적 파라미터 학습이 이루어지면, 본 실시예에 따른 지능형 초음파 시스템은, 머신러닝(기계학습) 분류기를 생성한다(S105). On the other hand, if the optimum parameter learning is performed for each class according to the surrounding situation, the intelligent ultrasound system according to the present embodiment generates a machine learning (machine learning) classifier (S105).

예컨대 상기 머신러닝(기계학습) 분류기는 주변 상황을 예측하여 그 주변 상황에 대응하는 클래스를 예측하기 위한 일종의 알고리즘을 포함하는 개념으로써, 가령, 차량을 시동하여 초음파 시스템(또는 초음파 센서)을 초기화할 때, 아직 주변 상황에 관련된 데이터를 수집하지 못한 상태에서, 이전(마지막으로 차량의 시동이 종료되었을 때)의 주변 상황에 기초하여 시간의 경과(마지막으로 차량의 시동일 종료된 후 현재 시동되었을 때까지의 경과 시간)를 반영하여 초음파 시스템을 초기화(즉, 시간의 경과를 반영하여 예측한 주변 상황에 대한 파라미터를 설정)하기 위한 것이다. 이에 따라 초음파 시스템(또는 초음파 센서)의 초기화 시간을 단축할 수 있게 된다. For example, the machine learning classifier includes a kind of algorithm for predicting the surrounding situation and predicting the class corresponding to the surrounding situation. For example, the classifier may start the vehicle to initialize the ultrasonic system (or the ultrasonic sensor) The time elapsed on the basis of the surrounding conditions of the previous (when the vehicle was last started) without collecting data related to the surrounding situation (when the vehicle was started after the last time the vehicle was started) (I.e., setting a parameter for a surrounding situation predicted by reflecting the passage of time). Accordingly, the initialization time of the ultrasonic wave system (or the ultrasonic wave sensor) can be shortened.

다시 말해, 상기 머신러닝(기계학습) 분류기의 생성을 통해 이전(마지막으로 차량의 시동이 종료되었을 때)의 주변 상황을 기초로 차량이 다시 시동 될 때까지의 시간의 경과를 반영하여, 차량이 시동되는 즉시 현재의 주변 상황에 관련된 데이터를 수집하지 못한 상태에서도 주변 상황을 예측하여 그 주변 상황에 대응하는 클래스에 해당하는 파라미터를 설정할 수 있도록 한다. In other words, reflecting the lapse of time until the vehicle is re-started based on the surrounding situation of the previous (when the start of the vehicle finally ended) through generation of the machine learning (machine learning) classifier, It is possible to predict the surrounding situation even when the data related to the current surrounding situation can not be collected and to set the parameter corresponding to the surrounding situation.

이에 따라 초음파 시스템의 감지 기능이 정상화되는 시간(즉, 초기화 시간)을 단축시킬 수 있게 된다.Accordingly, it is possible to shorten the time (that is, the initialization time) during which the sensing function of the ultrasonic system is normalized.

상기와 같이 기계학습 분류기의 생성이 완료되면, 본 실시예에 따른 지능형 초음파 시스템은, 상기 기계학습 분류기를 통해 아직 주변 상황에 관련된 데이터를 수집하지 못한 상태에서도 주변 상황에 따른 클래스를 예측한다(S106).When the generation of the machine learning classifier is completed as described above, the intelligent ultrasound system according to the present embodiment predicts a class according to the surrounding state even though the data related to the surrounding situation has not yet been collected through the machine learning classifier (S106 ).

그리고 본 실시예에 따른 지능형 초음파 시스템은, 상기 예측한 클래스에 해당하는 최적 파라미터(즉, 노이즈 신호를 정상 신호로 인식되지 않도록 하기 위한 일종의 기준 값에 해당하는 최적 파라미터)를 초음파 센서에 적용한다(S107). The intelligent ultrasound system according to the present embodiment applies to the ultrasonic sensor an optimal parameter corresponding to the predicted class (i.e., an optimal parameter corresponding to a kind of reference value for preventing the noise signal from being recognized as a normal signal) S107).

아울러 상기 예측한 클래스에 해당하는 최적 파라미터(즉, 노이즈 신호를 정상 신호로 인식되지 않도록 하기 위한 일종의 기준 값에 해당하는 최적 파라미터)를 지능형 초음파 시스템의 전처리 로직에도 적용한다(S108).In addition, the optimal parameter corresponding to the predicted class (that is, the optimum parameter corresponding to a certain reference value for preventing the noise signal from being recognized as a normal signal) is also applied to the preprocessing logic of the intelligent ultrasound system (S108).

한편 상기 실시예에서는 초음파 센서에 대한 최적 파라미터, 및 전처리 로직에 대한 최적 파라미터를 개별적으로 적용하는 것으로 설명하였으나, 실질적으로는 이 최적 파라미터를 대상별(예 : 초음파 센서, 전처리 로직)로 구분하고자 하는 것이 아니라, 입력되는 초음파 신호에서 노이즈 신호를 배제하고 정상 신호만 인식할 수 있는 일종의 기준 값(또는 파라미터나 이득 값)을 설정(재설정)하는 과정을 수행하는 것으로 이해되어야 한다.In the above-described embodiment, the optimal parameters for the ultrasonic sensor and the optimum parameters for the preprocessing logic are individually applied. In practice, however, it is desirable to divide the optimum parameters into the target types (for example, ultrasonic sensors and pre-processing logic) But it should be understood that a process of setting (resetting) a kind of reference value (or a parameter or a gain value) that can recognize only a normal signal while excluding a noise signal from an inputted ultrasonic signal is performed.

도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 지능형 초음파 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a method of controlling an intelligent ultrasound system according to another embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 제어부(140)는 차가 기동되면(즉, 차에 시동이 걸리면) 초음파 시스템(또는 초음파 센서)의 기본 파라미터를 설정한다(S201).Referring to FIG. 5, the control unit 140 sets the basic parameters of the ultrasonic system (or ultrasonic sensor) when the car is started (that is, when the car is started) (S201).

여기서 기본 파라미터는 주변 환경에 관계없이 디폴트로 설정된 파라미터이거나, 상기 도 4에서 설명된 바와 같이 주변 환경을 예측하여 설정된 파라미터 중 어느 하나일 수 있다.Here, the basic parameter may be a parameter set by default regardless of the surrounding environment, or a parameter set by predicting the surrounding environment as described with reference to FIG.

또한 상기 제어부(140)는 차속에 따라 실시간으로 전방풍 및 횡풍(또는 횡가속도) 정보를 전자제어유니트(ECU)로부터 수신(또는 수집)한다(S202).Also, the controller 140 receives (or collects) front wind and lateral wind (or lateral acceleration) information from the electronic control unit (ECU) in real time in accordance with the vehicle speed (S202).

예컨대 상기 전방풍 및 횡풍이 미리 세 개의 그룹(예 : A(0 ~ 20), B(21 ~ 30), C(31 ~) 등)으로 구분되어 있다고 가정할 때, 상기 전방풍 및 횡풍이 속한 그룹에 따라 미리 설정된 가중치(예 : A=1.5, B=1.2, C=1.1)(즉, 파라미터 보정을 위한 가중치)가 선택된다.For example, when it is assumed that the front wind and the lateral wind are divided into three groups (for example, A (0 to 20), B (21 to 30), C (For example, A = 1.5, B = 1.2, C = 1.1) (i.e., a weight for parameter correction) is selected according to the group.

또한 상기 제어부(140)는 기계학습을 통해 주변 환경에 따른 클래스를 예측하고, 상기 예측한 클래스에 최적화된 파라미터(Pa_temp)를 선정한다(S203).Also, the controller 140 predicts a class according to the surrounding environment through machine learning, and selects a parameter (Pa_temp) optimized for the predicted class (S203).

그리고 상기 제어부(140)는 상기 선정된 파라미터(Pa_temp)에 상기 바람(예 : 전방풍, 횡풍)에 의한 가중치(예 : A=1.5, B=1.2, C=1.1)를 반영하여 최종 튜닝된 파라미터(Pa_new=Pa_temp*(A,B,C))를 결정한다(S204).The controller 140 reflects the final tuned parameter (for example, A = 1.5, B = 1.2, C = 1.1) based on the wind (e.g., front wind, (Pa_new = Pa_temp * (A, B, C)) (S204).

한편 상기 제어부(140)는 최종 튜닝된 파라미터(Pa_new=Pa_temp*(A,B,C))를 적용하고, 아울러 카메라 센서부(CAM)로부터 전방 카메라 정보를 수신하여(S205), 상기 영상 정보에서 도로 상태에 변화가 있는지 체크한다(S206).Meanwhile, the controller 140 applies final tuned parameters (Pa_new = Pa_temp * (A, B, C)) and also receives forward camera information from the camera sensor CAM (S205) It is checked whether there is a change in the road condition (S206).

상기 체크 결과, 도로 상태에 변화가 있을 경우(S206의 예), 다시 주변 환경에 따른 클래스를 예측하고, 이 예측된 클래스에 최적화된 최종 튜닝 파라미터 결정 과정을 반복 수행한다(S202 ~ S206). 즉, 도로 상태가 변화될 경우에 주변 환경이 변화된 것으로 쉽게 판단할 수 있다.As a result of the check, if there is a change in the road state (YES in S206), the class according to the surrounding environment is predicted again and the final tuning parameter determination process optimized for the predicted class is repeated (S202 to S206). That is, when the road condition changes, it can be easily determined that the surrounding environment has changed.

상기 체크 결과, 도로 상태에 변화가 없을 경우(S206의 아니오)에는 도로 상태에 변화가 있을 때까지 현재 상태를 유지한다.As a result of the check, if there is no change in the road state (NO in S206), the current state is maintained until there is a change in the road state.

상기와 같이 본 실시예는 차량에 장착되는 초음파 센서의 파라미터를 주변 환경에 대응하여 초기화시킬 수 있도록 함으로써, 초음파 시스템의 감지 기능이 정상화되는 시간을 단축시키고, 또한 주변 환경에 반응하여 감지 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 효과가 있다.As described above, according to the present embodiment, the parameters of the ultrasonic sensor mounted on the vehicle can be initialized corresponding to the surrounding environment, thereby shortening the time for normalizing the sensing function of the ultrasonic system and improving the sensing performance in response to the surrounding environment. It is possible to make it possible to make it possible.

이상으로 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, I will understand the point. Accordingly, the technical scope of the present invention should be defined by the following claims.

110 : 초음파 입력부 120 : 특징 추출부
130 : 데이터 수집부 140 : 제어부
141 : 특징학습 및 판별부 142 : 파라미터 호출부
150 : 저장부 160 : 통신부
CAM : 카메라 센서110: ultrasound input unit 120: feature extraction unit
130: Data collecting unit 140:
141: Feature learning and discrimination unit 142: Parameter calling unit
150: storage unit 160: communication unit
CAM: Camera sensor

Claims (12)

주행 차량의 전방 도로 영상을 촬영하는 카메라 센서부;
차량에 장착된 적어도 하나 이상의 초음파 센서를 통해 검출되는 초음파 신호를 입력받는 초음파 입력부;
상기 초음파 신호가 노이즈 신호인지 아니면 정상 신호인지 판단하기 위하여 상기 입력된 초음파 신호의 특징을 추출하는 특징 추출부;
차량이 주행하는 도로의 주변 상황에 관련된 적어도 하나 이상의 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및
상기 데이터 수집부를 통해 수집된 주변 상황에 관련된 적어도 하나 이상의 데이터에 기초하여 주변 황상을 적어도 둘 이상의 클래스로 구분하고, 상기 주변 상황이 미리 구축된 어느 하나의 클래스에 해당하거나 다른 클래스로 변경될 때, 이 클래스에 대응하는 파라미터로 기존 파라미터를 변경하거나 재설정하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 초음파 시스템.
A camera sensor unit for photographing a forward road image of the driving vehicle;
1. An ultrasonic diagnostic apparatus comprising: an ultrasonic wave input unit receiving an ultrasonic signal detected through at least one ultrasonic sensor mounted on a vehicle;
A feature extraction unit for extracting a feature of the input ultrasound signal to determine whether the ultrasound signal is a noise signal or a normal signal;
A data collecting unit for collecting at least one data relating to a circumstance of a road on which the vehicle travels; And
The method according to claim 1, further comprising: classifying at least two surrounding objects based on at least one data related to a surrounding situation collected through the data collecting unit; and when the surrounding situation corresponds to one of the pre- And a controller for changing or resetting the existing parameter with a parameter corresponding to the class.
제 1항에 있어서, 상기 주변 상황에 관련된 적어도 하나 이상의 데이터는,
바람, 습도, 및 기온 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하며,
전자제어유니트(ECU)와 통신하여 차량에 장착된 적어도 하나 이상의 센서로부터 수집하거나, 날씨 정보를 제공하는 외부의 서버와 통신하여 수집하는 것을 특징으로 하는 지능형 초음파 시스템.
2. The method of claim 1,
At least one of wind, humidity, and air temperature,
And communicates with an external server communicating with an electronic control unit (ECU) to collect from at least one or more sensors mounted on the vehicle, or to provide weather information, and collect the intelligent ultrasound system.
제 1항에 있어서,
상기 데이터 수집부가 주변 상황에 관련된 적어도 하나 이상의 데이터를 수집하기 위하여, 전자제어유니트(ECU) 또는 외부의 서버와 통신을 연결하기 위한 통신부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 초음파 시스템.
The method according to claim 1,
Further comprising: a communication unit for connecting a communication with an electronic control unit (ECU) or an external server to collect at least one data related to a peripheral situation of the data collector.
제 1항에 있어서, 상기 제어부는,
카메라 센서부를 통해 수신된 도로 영상을 처리하여 도로의 상태가 변화되는 것을 인식하여 주변 환경이 변화된 것을 판단하고,
상기 주변 환경이 변화됨에 따라 주변 환경에 따른 초음파 시스템의 파라미터를 재설정하는 것을 특징으로 하는 지능형 초음파 시스템.
The apparatus of claim 1,
The road image received through the camera sensor unit is processed to recognize that the state of the road is changed to determine that the surrounding environment has changed,
And resets parameters of the ultrasound system according to the surrounding environment as the surrounding environment is changed.
제 1항에 있어서,
상기 초음파 입력부를 통해 입력된 초음파 신호, 상기 데이터 수집부를 통해 수집된 주변 상황에 관련된 적어도 하나 이상의 데이터, 및 주변 상황에 따라 미리 설정되거나 학습된 초음파 시스템이나 초음파 센서의 파라미터 중 적어도 하나 이상을 저장하는 저장부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 초음파 시스템.
The method according to claim 1,
At least one or more parameters of an ultrasound signal input through the ultrasound input unit, at least one data related to a surrounding situation collected through the data collecting unit, and parameters of an ultrasound system or an ultrasound sensor, And a storage unit for storing the ultrasound echo signal.
제 1항에 있어서, 상기 제어부는,
주변 상황에 따라 발생되는 노이즈 신호의 특징과 정상 신호의 특징을 판별하여 학습하고, 이 주변 상황에 대응하는 파라미터를 저장부로부터 호출하여, 초음파 센서나 초음파 시스템의 파라미터를 변경하거나 재설정 하는 것을 특징으로 하는 지능형 초음파 시스템.
The apparatus of claim 1,
Characterized in that the parameter of the ultrasonic sensor or the ultrasonic system is changed or reset by calling the parameter corresponding to the surrounding situation by learning and learning the characteristics of the noise signal and the characteristic of the normal signal generated according to the surrounding situation, An intelligent ultrasound system.
지능형 초음파 시스템의 제어 방법에 있어서,
상기 지능형 초음파 시스템이 학습용 데이터 DB를 구축하고, 초음파 입력부를 통해 입력되는 초음파 신호에서 특징 벡터를 추출하는 단계;
상기 지능형 초음파 시스템이 기온 및 습도를 반영한 주변 상황을 적어도 둘 이상의 클래스로 구축하고, 상기 각 클래스에 따른 머신러닝 알고리즘에 의해 주변 상황에 대응하는 최적 파라미터를 학습하는 단계;.
상기 주변 상황에 따른 클래스별 최적 파라미터 학습이 이루어지면, 상기 지능형 초음파 시스템이 머신러닝 분류기를 생성하는 단계;
상기 머신러닝 분류기의 생성이 완료되면, 상기 지능형 초음파 시스템이 상기 머신러닝 분류기를 통해 아직 주변 상황에 관련된 데이터를 수집하지 못한 상태에서도 주변 상황에 따른 클래스를 예측하는 단계; 및
상기 지능형 초음파 시스템이 상기 예측한 클래스에 해당하는 최적 파라미터를 초음파 센서나 전처리 로직에 적용하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 초음파 시스템의 제어 방법.
A method of controlling an intelligent ultrasound system,
Constructing a learning data DB of the intelligent ultrasound system and extracting a feature vector from the ultrasound signal input through the ultrasound input unit;
Constructing at least two classes of ambient conditions reflecting the temperature and humidity of the intelligent ultrasound system and learning optimal parameters corresponding to the surrounding conditions by a machine learning algorithm according to each class;
Generating a machine learning classifier by the intelligent ultrasound system if optimal class-specific parameter learning is performed according to the surrounding situation;
When the generation of the machine learning classifier is completed, estimating a class of the intelligent ultrasound system according to a surrounding situation even though the intelligent ultrasound system has not yet collected data related to a surrounding situation through the machine learning classifier; And
And applying the optimal parameter corresponding to the predicted class to the ultrasonic sensor or the preprocessing logic by the intelligent ultrasonic system.
제 7항에 있어서, 상기 머신러닝 분류기는,
주변 상황을 예측하여 그 주변 상황에 대응하는 클래스를 예측하기 위한 것으로서,
상기 지능형 초음파 시스템의 제어부가 이전에 마지막으로 차량의 시동이 종료되었을 때의 주변 상황을 기초로 차량이 다시 시동 될 때까지의 시간의 경과를 반영하여, 차량이 시동되는 즉시 현재의 주변 상황에 관련된 데이터를 수집하지 못한 상태에서도 주변 상황을 예측하여,
상기 예측된 주변 상황에 대응하는 클래스에 해당하는 파라미터를 설정할 수 있도록 하는 것임을 특징으로 하는 지능형 초음파 시스템의 제어 방법.
8. The machine-readable medium according to claim 7,
Predicts a surrounding situation and predicts a class corresponding to the surrounding situation,
The control unit of the intelligent ultrasound system may be configured to determine whether the vehicle is restarted based on the time elapsed until the vehicle is restarted based on the surrounding situation when the vehicle was lastly started, Even if the data is not collected,
And setting a parameter corresponding to a class corresponding to the predicted neighboring circumstance.
차량이 시동되면, 초음파 시스템의 제어부가 초음파 시스템이나 그의 초음파 센서에 대한 기본 파라미터를 설정하는 단계;
상기 제어부가 차속에 따라 실시간으로 바람 정보를 수집하는 단계;
상기 제어부가 학습을 통해 주변 환경에 따른 클래스를 예측하고, 상기 예측한 클래스에 최적화된 파라미터(Pa_temp)를 선정하는 단계; 및
상기 제어부가 상기 선정된 파라미터(Pa_temp)에 상기 바람 정보에 대응하는 가중치를 반영하여 최종 튜닝된 파라미터(Pa_new=Pa_temp*(가중치))를 결정하여 적용하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 초음파 시스템의 제어 방법.
When the vehicle is started, a control unit of the ultrasonic system sets basic parameters for the ultrasonic system or its ultrasonic sensor;
The control unit collecting wind information in real time according to vehicle speed;
Predicting a class according to the surrounding environment through learning by the controller, and selecting a parameter (Pa_temp) optimized for the predicted class; And
(Pa_new = Pa_temp * (weight value)) by reflecting the weight corresponding to the wind information to the selected parameter (Pa_temp) and applying the final tuned parameter Method of controlling the system.
제 9항에 있어서,
상기 제어부가 카메라 센서부로부터 영상 정보를 수신하여, 상기 영상 정보에서 도로 상태에 변화가 있는지 체크하는 단계;
상기 체크 결과에 따라 도로 상태에 변화가 있을 경우, 상기 제어부가 다시 바람 정보를 수집하여 주변 환경에 따른 최종 튜닝 파라미터를 결정하는 과정을 반복 수행하는 단계; 및
상기 체크 결과에 따라 도로 상태에 변화가 없을 경우, 상기 제어부는 도로 상태에 변화가 있을 때까지 현재 상태를 유지하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 초음파 시스템의 제어 방법.
10. The method of claim 9,
Receiving the image information from the camera sensor unit and checking whether there is a change in the road state in the image information;
Repeating the process of collecting the wind information again and determining the final tuning parameter according to the surrounding environment when there is a change in the road condition according to the check result; And
And if the road condition does not change according to the result of the check, the control unit maintains the current state until there is a change in the road condition.
제 9항에 있어서, 상기 기본 파라미터는,
차량의 주변 환경에 관계없이 디폴트로 설정된 파라미터이거나,
상기 제어부가 주변 환경을 예측하여 설정된 파라미터 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 지능형 초음파 시스템의 제어 방법.
10. The method according to claim 9,
A parameter set as a default regardless of the surrounding environment of the vehicle,
Wherein the controller is one of parameters set by predicting a surrounding environment.
제 9항에 있어서, 상기 바람 정보는,
바람의 세기에 따라 복수의 그룹으로 미리 구분되며,
상기 각 그룹별로 파라미터 보정을 위한 가중치가 미리 설정되는 것을 특징으로 하는 지능형 초음파 시스템의 제어 방법.10. The method according to claim 9,
Depending on the strength of the wind,
Wherein a weight for parameter correction is set in advance for each group.
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