KR101197865B1 - 주차공간 인식 방법 및 그 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 주차공간 인식 기술에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 주차공간의 주변에 있는 물체가 주차차량인지 기둥인지를 식별하여 주차공간을 더욱 정확하게 인식할 수 있는 주차공간 인식 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

Description

주차공간 인식 방법 및 그 장치{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.

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.

이러한 주차 보조 제어 시스템에 의해 차량이 안전하고 정확하게 주차하기 위해서는 주차공간에 대한 정확한 인식이 반드시 필요하다.

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.

이러한 배경에서, 본 발명의 목적은, 주차공간의 주변에 있는 물체가 주차차량인지 기둥인지를 식별하여 주차공간을 더욱 정확하게 인식하는 데 있다.

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.

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.

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.

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

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.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 주차공간의 주변에 있는 물체가 주차차량인지 기둥인지를 식별하여 주차공간을 더욱 정확하게 인식하는 효과가 있다.

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.

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.

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.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)에 대한 개략적인 블록도이다.

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.

전술한 인식 프로세서(130)에서 구별되어 식별되는 주차차량과 기둥은, 주차장에서 흔히 있는 물체로서, 주차시 장애가 되는 물체이다.

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.

전술한 인식 프로세서(130)는, 이러한 물체의 종류별 특성을 이용하여, 물체의 종류를 구별하여 식별하고, 이를 통해 주차공간을 더욱 정확하게 인식할 수 있다.

아래에서는, 물체의 종류를 구별하여 식별하는 방법을 예시적으로 설명한다.

일 예로서, 인식 프로세서(130)는, 데이터 유사도 분석을 통해 물체의 종류를 구별하여 식별할 수 있다.

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.

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.

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.

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.

따라서, 인식 프로세서(130)는, 하위 감지 데이터와 상위 감지 데이터 간의 유사도를 분석하여 물체를 기둥 또는 주차차량으로 구별하여 식별할 수 있다.

다른 예로서, 인식 프로세서(130)는, 물체의 폭 계산을 통해 물체의 종류를 구별하여 식별할 수 있다.

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.

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.

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.

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.

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.

또 다른 예로서, 인식 프로세서(130)는, 물체와 떨어진 거리 계산을 통해 물체의 종류를 구별하여 식별할 수 있다.

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.

전술한 하위 센서(110) 및 상위 센서(120)는, 일 예로, 초음파 센서, 레이저 센서 등일 수 있다.

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.

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.

도 2에 도시된 바와 같이, 차량(200)의 한 측면에 하위 센서(110)와 상위 센서(120) 모두 장착되되, 다른 높이로 장착되어야 한다.

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.

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.

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.

아래에서는, 이상에서 전술한 주차공간 인식 방법을 도 4 및 도 5를 참조하여 예를 들어 설명한다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)가 인식한 주차공간과 실제의 주차공간을 비교하여 나타낸 도면이다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)가 주차공간을 인식하는 방법에 대한 흐름도이다.

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.

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.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 주차공간의 주변에 있는 물체가 주차차량인지 기둥인지를 식별하여 주차공간을 더욱 정확하게 인식하는 효과가 있다.

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.

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.

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.

Claims (6)

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 제1항에 있어서,
   상기 하위 센서 및 상기 상위 센서는,
   직각 주차시 이용되는 측면 초음파 센서인 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치.
6. 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.

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