WO2015099463A1 - Vehicle driving assist device and vehicle having same - Google Patents
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- E05F15/689—Power-operated mechanisms for wings using electrical actuators using rotary electromotors for vertically-sliding wings specially adapted for vehicle windows
- E05F15/695—Control circuits therefor
Definitions
- the present invention relates to a vehicle driving assistance apparatus and a vehicle having the same, and more particularly, to a vehicle driving assistance apparatus and a vehicle having the same, based on the photographed image, which can easily perform the internal setting of the vehicle when entering the tunnel. will be.
- the vehicle is a device for moving in the direction desired by the user on board.
- An example is a car.
- An object of the present invention is to provide a vehicle driving assistance device and a vehicle having the same, which can easily set up a vehicle interior when entering a tunnel based on a photographed image.
- Vehicle driving assistance apparatus for achieving the above object, based on a stereo camera and a stereo image received from the stereo camera, calculates whether the vehicle enters the tunnel, when the calculated vehicle tunnel entry, And a processor configured to generate a tunnel mode control signal for operating the vehicle in the tunnel mode, wherein the tunnel mode control signal includes a control signal for controlling at least one of a sunroof driver, a lamp driver, a window driver, and an air conditioning driver in the vehicle.
- the tunnel mode control signal includes a control signal for controlling at least one of a sunroof driver, a lamp driver, a window driver, and an air conditioning driver in the vehicle.
- the vehicle driving assistance apparatus for achieving the above object, based on the mono camera, the radar, the mono image received from the mono camera and the distance information from the radar, whether the vehicle enters the tunnel And a processor for generating a tunnel mode control signal for operating the vehicle in the tunnel mode when the vehicle enters the tunnel, wherein the tunnel mode control signal includes a sunroof driver, a lamp driver, a window driver, and air conditioning in the vehicle. And a control signal for controlling at least one of the drivers.
- the vehicle driving assistance apparatus for achieving the above object, based on the rider for scanning the external object and the scan image received from the rider, calculates whether the vehicle enters the tunnel And a processor configured to generate a tunnel mode control signal for operating the vehicle in the tunnel mode when the vehicle enters the tunnel, wherein the tunnel mode control signal includes at least one of a sunroof driver, a lamp driver, a window driver, and an air conditioning driver of the vehicle. It includes a control signal for controlling one.
- the vehicle for sensing the vehicle state, the sunroof driver for driving the sunroof, the lamp driver for driving the lamp, the window for driving the window
- the air conditioning driving unit for driving the air conditioning unit, the sunroof driving unit, the lamp driving unit
- the control unit for controlling the window driving unit, the air conditioning driving unit, and the stereo image received from the stereo camera, the stereo camera, whether the vehicle enters the tunnel
- a vehicle driving assistance device having a processor configured to generate a tunnel mode control signal for operating the vehicle in a tunnel mode when the vehicle enters the calculated tunnel.
- the tunnel mode control signal includes: a sunroof driver in a vehicle, a ramp And a control signal for controlling at least one of the driver, the window driver, and the air conditioning driver.
- the vehicle driving assistance apparatus calculates whether the vehicle enters a tunnel based on a stereo image, and generates a tunnel mode control signal for operating the vehicle in the tunnel mode when the calculated vehicle enters the tunnel.
- a sunroof driver at least one of a sunroof driver, a lamp driver, a window driver, and an air conditioning driver in the vehicle can be controlled. Accordingly, based on the captured image, it is possible to easily perform the internal setting of the vehicle when entering the tunnel.
- At least one of the air conditioning driving unit may be controlled. Accordingly, based on the captured image, it is possible to set the internal setting of the vehicle at the time of exiting the tunnel in the same manner as before entering the tunnel.
- the processor of the vehicle driving assistance apparatus may generate the tunnel mode control signal based on the stereo image and the map information, and thus, the accuracy of the tunnel mode control signal may be improved.
- the disparity when detecting an object, the disparity can be calculated using the stereo image, and the object can be detected based on the disparity information, thereby reducing the data processing speed and the like.
- FIG. 1 is a view showing the appearance of a vehicle having a stereo camera according to an embodiment of the present invention.
- FIG. 2 is a view illustrating an appearance of a stereo camera attached to the vehicle of FIG. 1.
- 3A to 3B illustrate various examples of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention.
- FIGS. 3A-3B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of FIGS. 3A-3B.
- 5A through 5B are views referred to for describing an operation of the processor of FIGS. 4A through 4B.
- 6A to 6B are views referred to for describing the operation of the vehicle driving assistance apparatus of FIGS. 3A to 3B.
- FIG. 7 is an example of an internal block diagram of the electronic control apparatus in the vehicle of FIG. 1.
- FIG. 8 is a flowchart illustrating a method of operating a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention.
- 9 to 13C are views referred to for describing the operating method of FIG. 8.
- FIG. 14 is a diagram illustrating an exterior of a vehicle including a mono camera according to another embodiment of the present invention.
- 15A illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
- 15B illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
- 16A-16B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of FIG. 15A.
- 17A through 17B are views for explaining an operation of the processor of FIG. 16A.
- module and “unit” for components used in the following description are merely given in consideration of ease of preparation of the present specification, and do not impart any particular meaning or role by themselves. Therefore, the “module” and “unit” may be used interchangeably.
- the vehicle described herein may be a concept including an automobile and a motorcycle.
- a vehicle is mainly described for a vehicle.
- the vehicle described herein may be a concept including a vehicle having an engine, a hybrid vehicle having an engine and an electric motor, an electric vehicle having an electric motor, and the like.
- the description will be given mainly on a vehicle provided with an engine.
- the vehicle driving assistance apparatus described in the present specification may be referred to as an Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) or an Advanced Driver Assistance Apparatus (ADAA).
- ADAS Advanced Driver Assistance Systems
- ADAA Advanced Driver Assistance Apparatus
- FIG. 1 is a view showing the appearance of a vehicle having a stereo camera according to an embodiment of the present invention.
- the vehicle 200 includes wheels 103FR, 103FL, 103RL,... Rotated by a power source, a steering wheel 150 for adjusting a traveling direction of the vehicle 200, and an interior of the vehicle 200. It may be provided with a stereo camera 195 provided in.
- the stereo camera 195 may include a plurality of cameras, and the stereo image obtained by the plurality of cameras may be signal processed in the vehicle driving assistance apparatus (100 of FIG. 3).
- the drawing illustrates that the stereo camera 195 includes two cameras.
- FIG. 2 is a view illustrating an appearance of a stereo camera attached to the vehicle of FIG. 1.
- the stereo camera module 195 may include a first camera 195a having a first lens 193a and a second camera 195b having a second lens 193b.
- the stereo camera module 195 includes a first light shield 192a and a second light for shielding light incident on the first lens 193a and the second lens 193b, respectively.
- the shield 192b may be provided.
- the stereo camera module 195 of the drawing may be a structure that can be attached to or detached from the ceiling or the windshield of the vehicle 200.
- a vehicle driving assistance device (100 in FIG. 3) having such a stereo camera module 195 obtains a stereo image of the front of the vehicle from the stereo camera module 195 and based on the stereo image, a disparity. ) Detect, perform object detection on the at least one stereo image based on the disparity information, and continuously track the movement of the object after object detection.
- 3A to 3B illustrate various examples of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention.
- the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIGS. 3A to 3B may process the stereo image received from the stereo camera 195 based on computer vision to generate vehicle related information.
- vehicle related information may include vehicle control information for direct control of the vehicle, or vehicle driving assistance information for driving guide to the vehicle driver.
- the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIG. 3A includes a communication unit 120, an interface unit 130, a memory 140, a processor 170, a power supply unit 190, and a stereo camera. 195.
- a communication unit 120 the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIG. 3A includes a communication unit 120, an interface unit 130, a memory 140, a processor 170, a power supply unit 190, and a stereo camera. 195.
- an audio input unit (not shown) and an audio output unit (not shown) may be provided.
- the communication unit 120 may exchange data with the mobile terminal 600 or the server 500 in a wireless manner.
- the communication unit 120 may exchange data wirelessly with a mobile terminal of a vehicle driver.
- a wireless data communication method various data communication methods such as Bluetooth, WiFi Direct, WiFi, and APiX are possible.
- the communication unit 120 may receive weather information, road traffic information, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information from the mobile terminal 600 or the server 500. In the meantime, the vehicle driving assistance apparatus 100 may transmit the real-time traffic information grasped based on the stereo image to the mobile terminal 600 or the server 500.
- TPEG Transport Protocol Expert Group
- the user's mobile terminal 600 and the vehicle driving assistance device 100 may perform pairing with each other automatically or by executing the user's application.
- the interface unit 130 may receive vehicle-related data or transmit a signal processed or generated by the processor 170 to the outside. To this end, the interface unit 130 may perform data communication with the ECU 770, the AVN (Audio Video Navigation) device 400, the sensor unit 760, etc. in the vehicle by wired communication or wireless communication. have.
- ECU 770 the ECU 770
- AVN Audio Video Navigation
- the interface unit 130 may receive map information related to vehicle driving through data communication with the AVN device 400.
- the interface unit 130 may receive sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760.
- the sensor information includes vehicle direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle acceleration information, vehicle tilt information, vehicle forward / reverse information, battery information, fuel information, tire information, vehicle It may include at least one of lamp information, vehicle interior temperature information, vehicle interior humidity information.
- Such sensor information may include heading sensors, yaw sensors, gyro sensors, position modules, vehicle forward / reverse sensors, wheel sensors, vehicle speed sensors, It may be obtained from a vehicle body tilt sensor, a battery sensor, a fuel sensor, a tire sensor, a steering sensor by steering wheel rotation, a vehicle interior temperature sensor, a vehicle interior humidity sensor, and the like.
- the position module may include a GPS module for receiving GPS information.
- vehicle driving information the vehicle driving information related to the vehicle driving.
- the memory 140 may store various data for operations of the overall vehicle driving assistance apparatus 100, such as a program for processing or controlling the processor 170.
- the audio output unit (not shown) converts an electrical signal from the processor 170 into an audio signal and outputs the audio signal. To this end, a speaker or the like may be provided.
- the audio output unit (not shown) may output sound corresponding to the operation of the input unit 110, that is, the button.
- the audio input unit may receive a user voice.
- a microphone may be provided.
- the received voice may be converted into an electrical signal and transmitted to the processor 170.
- the processor 170 controls the overall operation of each unit in the vehicle driving assistance apparatus 100.
- the processor 170 performs computer vision-based signal processing. Accordingly, the processor 170 obtains a stereo image of the front of the vehicle from the stereo camera 195, performs a disparity operation on the front of the vehicle based on the stereo image, and based on the calculated disparity information. , Object detection may be performed on at least one of the stereo images, and after the object detection, the movement of the object may be continuously tracked.
- the processor 170 may perform lane detection, vehicle detection, pedestrian detection, traffic sign detection, road surface detection, and the like. Can be.
- the processor 170 may perform a distance calculation on the detected surrounding vehicle, a speed calculation of the detected surrounding vehicle, a speed difference calculation with the detected surrounding vehicle, and the like.
- the processor 170 may receive weather information, road traffic information, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information through the communication unit 120.
- TPEG Transport Protocol Expert Group
- the processor 170, the vehicle driving assistance apparatus 100 may grasp, in real time, the traffic situation information around the vehicle, which is determined based on the stereo image.
- the processor 170 may receive map information or the like from the AVN device 400 through the interface unit 130.
- the processor 170 may receive sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760 through the interface unit 130.
- the sensor information includes vehicle direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle acceleration information, vehicle tilt information, vehicle forward / reverse information, battery information, fuel information, tire information, vehicle It may include at least one of lamp information, vehicle interior temperature information, vehicle interior humidity information.
- the power supply unit 190 may supply power required for the operation of each component under the control of the processor 170.
- the power supply unit 190 may receive power from a battery inside the vehicle.
- the stereo camera 195 may include a plurality of cameras. Hereinafter, as described in FIG. 2 and the like, two cameras are provided.
- the stereo camera 195 may be detachable from the ceiling or the windshield of the vehicle 200, and may include a first camera 195a having a first lens 193a and a second camera having a second lens 193b. 195b.
- the stereo camera 195 has a first light shield 192a and a second light shield for shielding light incident on the first lens 193a and the second lens 193b, respectively.
- the part 192b may be provided.
- the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIG. 3B may further include an input unit 110 and a display 180 as compared to the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIG. 3A.
- an input unit 110 and a display 180 may further include an input unit 110 and a display 180 as compared to the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIG. 3A.
- the input unit 110 and the display 180 will be described.
- the input unit 110 may include a plurality of buttons or a touch screen attached to the vehicle driving assistance apparatus 100, particularly, the stereo camera 195. Through a plurality of buttons or a touch screen, the vehicle driving assistance apparatus 100 may be turned on and operated. In addition, various input operations may be performed.
- the display 180 may display an image related to the operation of the vehicle driving assistance apparatus.
- the display 180 may include a cluster or a head up display (HUD) on the front surface of the vehicle.
- HUD head up display
- the display 180 when it is a HUD, it may include a projection module for projecting an image on the windshield of the vehicle 200.
- FIGS. 4A-4B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of FIGS. 3A-3B
- FIGS. 5A-5B are diagrams referred to in describing the operation of the processor of FIGS. 4A-4B.
- FIG. 4A is an example of an internal block diagram of the processor 170.
- the processor 170 in the vehicle driving assistance apparatus 100 includes an image preprocessor 410 and a disparity calculator 420. ), An object detector 434, an object tracking unit 440, and an application unit 450 may be provided.
- the image preprocessor 410 receives a stereo image from the stereo camera 195 and performs preprocessing.
- the image preprocessing unit 410 may include noise reduction, rectification, calibration, color enhancement, and color space conversion for a stereo image. CSC), interpolation, camera gain control, and the like. Accordingly, a stereo image that is clearer than a stereo image captured by the stereo camera 195 may be obtained.
- the disparity calculator 420 receives a stereo image signal-processed by the image preprocessor 410, performs stereo matching on the received stereo images, and performs stereo matching. Obtain a disparity map. That is, disparity information about the stereo image of the front of the vehicle may be obtained.
- the stereo matching may be performed in units of pixels of stereo images or in units of predetermined blocks.
- the disparity map may refer to a map in which stereo parallax information of stereo images, that is, left and right images, is numerically represented.
- the segmentation unit 432 may perform segmentation and clustering on at least one of the stereo images based on the disparity information from the disparity calculator 420.
- the segmentation unit 432 may separate the background and the foreground from at least one of the stereo images based on the disparity information.
- an area in which the disparity information is less than or equal to a predetermined value in the disparity map may be calculated in the background, and the corresponding part may be excluded. Thereby, the foreground can be relatively separated.
- an area in which the disparity information is greater than or equal to a predetermined value in the disparity map may be calculated in the foreground and a corresponding portion may be extracted. Thereby, the foreground can be separated.
- the signal processing speed, the signal processing amount, and the like can be shortened in the subsequent object detection.
- the object detector 434 may detect the object based on the image segment from the segmentation unit 432.
- the object detector 434 may detect an object with respect to at least one of the stereo images based on the disparity information information.
- the object detector 434 may detect an object with respect to at least one of the stereo images. For example, an object can be detected from the foreground separated by image segments.
- an object verification unit 436 classifies and verifies the separated object.
- the object verification unit 436 may include an identification method using a neural network, a support vector machine (SVM) method, a method of identifying by AdaBoost using a haar-like feature, or a histograms of oriented gradients (HOG). Techniques can be used.
- SVM support vector machine
- AdaBoost a method of identifying by AdaBoost using a haar-like feature
- HOG histograms of oriented gradients
- the object checking unit 436 may check the objects by comparing the objects stored in the memory 140 with the detected objects.
- the object checking unit 436 may check surrounding vehicles, lanes, road surfaces, signs, dangerous areas, tunnels, and the like, which are positioned around the vehicle.
- the object tracking unit 440 performs tracking on the identified object. For example, in order to sequentially identify the object in the obtained stereo images, calculate the motion or motion vector of the identified object, track the movement of the object, etc. based on the calculated motion or motion vector. Can be. Accordingly, it is possible to track surrounding vehicles, lanes, road surfaces, signs, dangerous areas, tunnels, and the like, which are located around the vehicle.
- the application unit 450 may calculate a risk of the vehicle 200 based on various objects located around the vehicle, for example, another vehicle, a lane, a road surface, a sign, and the like. In addition, it is possible to calculate the possibility of colliding with the vehicle ahead, whether the vehicle slips.
- the application unit 450 may output, as vehicle driving assistance information, a message for informing the user of such information, based on the calculated risk, the possibility of colliding or the slip.
- a control signal for attitude control or driving control of the vehicle 200 may be generated as vehicle control information.
- 4B is another example of an internal block diagram of a processor.
- the processor 170 of FIG. 4B has the same internal configuration unit as the processor 170 of FIG. 4A, but the signal processing order is different. Only the differences are described below.
- the object detector 434 may receive a stereo image and detect an object with respect to at least one of the stereo images. Unlike FIG. 4A, based on the disparity information, for the segmented image, the object may be detected directly from the stereo image, instead of detecting the object.
- the object verification unit 436 classifies the detected and separated objects based on the image segments from the segmentation unit 432 and the objects detected by the object detection unit 434. , Verify.
- the object verification unit 436 may include an identification method using a neural network, a support vector machine (SVM) method, a method of identifying by AdaBoost using a haar-like feature, or a histograms of oriented gradients (HOG). Techniques can be used.
- SVM support vector machine
- AdaBoost a method of identifying by AdaBoost using a haar-like feature
- HOG histograms of oriented gradients
- 5A and 5B are views referred to for describing a method of operating the processor 170 of FIG. 4A based on stereo images obtained in the first and second frame sections, respectively.
- the stereo camera 195 acquires a stereo image.
- the disparity calculator 420 in the processor 170 receives the stereo images FR1a and FR1b signal-processed by the image preprocessor 410 and performs stereo matching on the received stereo images FR1a and FR1b. To obtain a disparity map 520.
- the disparity map 520 is a leveling disparity between the stereo images FR1a and FR1b. The greater the disparity level is, the closer the vehicle is to the distance, and the smaller the disparity level is, the lower the disparity map is. We can calculate that distance of is far.
- the disparity map when displaying such a disparity map, the disparity map may be displayed such that the larger the disparity level, the higher the luminance, and the smaller the disparity level, the lower the luminance.
- the first to fourth lanes 528a, 528b, 528c, 528d and the like have corresponding disparity levels, respectively, the construction area 522, the first front vehicle 524.
- each of the second front vehicles 526 has a corresponding disparity level.
- the segmentation unit 432, the object detection unit 434, and the object confirmation unit 436 may perform segment, object detection, and detection on at least one of the stereo images FR1a and FR1b based on the disparity map 520. Perform object verification.
- the first to fourth lanes 538a, 538b, 538c, 538d, the construction area 532, the first front vehicle 534, and the second front vehicle 536 detect an object. And confirmation can be performed.
- the stereo camera 195 acquires a stereo image.
- the disparity calculator 420 in the processor 170 receives the stereo images FR2a and FR2b signal-processed by the image preprocessor 410 and performs stereo matching on the received stereo images FR2a and FR2b. To obtain a disparity map 540.
- the first to fourth lanes 548a, 548b, 548c, 548d and the like have corresponding disparity levels, respectively, the construction area 542, the first front vehicle 544.
- each of the second front vehicles 546 has a corresponding disparity level.
- the segmentation unit 432, the object detection unit 434, and the object confirmation unit 436 may perform segment, object detection, and detection on at least one of the stereo images FR2a and FR2b based on the disparity map 520. Perform object verification.
- the first to fourth lanes 558a, 558b, 558c and 558d, the construction area 552, the first front vehicle 554, and the second front vehicle 556 detect the object. And confirmation can be performed.
- the object tracking unit 440 may perform tracking on the identified object by comparing FIGS. 5A and 5B.
- the object tracking unit 440 may track the movement of the corresponding object based on the motion or the motion vector of each object identified in FIGS. 5A and 5B. Accordingly, tracking of a lane, a construction area, a first front vehicle, a second front vehicle, and the like located around the vehicle can be performed.
- 6A to 6B are views referred to for describing the operation of the vehicle driving assistance apparatus of FIG. 3.
- FIG. 6A is a diagram illustrating a situation in front of a vehicle captured by the stereo camera 195 provided in a vehicle.
- the vehicle front situation is displayed in a bird eye view.
- the first lane 642a, the second lane 644a, the third lane 646a, the fourth lane 648a is located, the first lane 642a and the second A construction area 610a is located between the lanes 644a, a first front vehicle 620a is located between the second lane 644a and the third lane 646a, and the third lane 646a and the fourth lane. It can be seen that the second front vehicle 630a is disposed between the lanes 648a.
- FIG. 6B illustrates displaying the vehicle front situation detected by the vehicle driving assistance apparatus together with various types of information.
- the image as shown in FIG. 6B may be displayed on the display 180 or the AVN device 400 provided in the vehicle driving assistance apparatus.
- FIG. 6B illustrates that information display is performed based on an image captured by the stereo camera 195, unlike FIG. 6A.
- a construction area 610b is located between the lanes 644b
- a first front vehicle 620b is located between the second lane 644b and the third lane 646b
- the third lane 646b and the fourth lane It can be seen that the second front vehicle 630b is disposed between the lanes 648b.
- the vehicle driving assistance apparatus 100 performs signal processing based on the stereo image captured by the stereo camera 195 to provide the construction area 610b, the first front vehicle 620b, and the second front vehicle 630b. You can check the object.
- the first lane 642b, the second lane 644b, the third lane 646b, and the fourth lane 648b may be identified.
- the vehicle driving assistance apparatus 100 is based on the stereo image captured by the stereo camera 195, the distance to the construction area 610b, the first front vehicle 620b, the second front vehicle 630b. Information can be calculated.
- the vehicle driving assistance apparatus 100 may receive sensor information about the vehicle from the ECU 770 or the sensor unit 760.
- the vehicle speed information 672, the gear information 671, and the yaw rate information 673 are displayed on the vehicle front image upper portion 670, and the angle of the vehicle is displayed on the vehicle front image lower portion 680. While the information 682 is illustrated, various examples are possible. In addition, the width information 683 of the vehicle and the curvature information 681 of the road may be displayed together with the angle information 682 of the vehicle.
- the vehicle driving assistance apparatus 100 may receive speed limit information, etc. for the road on which the vehicle is traveling, through the communication unit 120 or the interface unit 130.
- speed limit information 640b is displayed.
- the vehicle driving assistance apparatus 100 may display various pieces of information illustrated in FIG. 6B through the display 180. Alternatively, the vehicle driving assistance device 100 may store various pieces of information without additional display. In addition, the information may be used for various applications.
- FIG. 7 is an example of an internal block diagram of the electronic control apparatus in the vehicle of FIG. 1.
- the vehicle 200 may include an electronic control apparatus 700 for controlling the vehicle.
- the electronic control apparatus 700 can exchange data with the vehicle driving assistance apparatus 100 and the AVN apparatus 400 described above.
- the electronic control apparatus 700 includes an input unit 710, a communication unit 720, a memory 740, a lamp driver 751, a steering driver 752, a brake driver 753, a power source driver 754, and a sunroof driver. 755, suspension driver 756, air conditioning driver 757, window driver 758, airbag driver 759, sensor unit 760, ECU 770, display unit 780, audio output unit 785.
- the power supply unit 790 may be provided.
- the input unit 710 may include a plurality of buttons or a touch screen disposed in the vehicle 200. Through a plurality of buttons or touch screens, it is possible to perform various input operations.
- the communication unit 720 may exchange data with the mobile terminal 600 or the server 500 in a wireless manner.
- the communication unit 720 may exchange data wirelessly with the mobile terminal of the vehicle driver.
- various data communication methods such as Bluetooth, WiFi Direct, WiFi, and APiX are possible.
- the communication unit 720 may receive weather information, road traffic information, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information from the mobile terminal 600 or the server 500.
- TPEG Transport Protocol Expert Group
- the mobile terminal 600 and the electronic control apparatus 700 of the user can perform pairing with each other automatically or by executing the user's application.
- the memory 740 may store various data for operating the entire electronic control apparatus 700, such as a program for processing or controlling the ECU 770.
- the lamp driver 751 may control turn on / off of lamps disposed inside and outside the vehicle. In addition, it is possible to control the intensity, direction, etc. of the light of the lamp. For example, control of a direction indicator lamp, a brake lamp, and the like can be performed.
- the steering driver 752 may perform electronic control of a steering apparatus in the vehicle 200. As a result, the traveling direction of the vehicle can be changed.
- the brake driver 753 may perform electronic control of a brake apparatus in the vehicle 200.
- the speed of the vehicle 200 may be reduced by controlling the operation of the brake disposed on the vehicle.
- the traveling direction of the vehicle 200 may be adjusted to the left or the right.
- the power source driver 754 may perform electronic control of the power source in the vehicle 200.
- the power source driver 754 may perform electronic control of the engine. Thereby, the output torque of an engine, etc. can be controlled.
- the power source driver 754 may perform control on the motor. Thereby, the rotation speed, torque, etc. of a motor can be controlled.
- the sunroof driver 755 may perform electronic control of a sunroof apparatus in the vehicle 200. For example, the opening or closing of the sunroof can be controlled.
- the suspension driver 756 may perform electronic control of a suspension apparatus in the vehicle 200. For example, when the road surface is curved, the suspension device may be controlled to control the vibration of the vehicle 200 to be reduced.
- the air conditioning driver 757 may perform electronic control of an air cinditioner in the vehicle 200. For example, when the temperature inside the vehicle is high, the air conditioner may operate to control the cool air to be supplied into the vehicle.
- the window driver 758 may perform electronic control of a suspension apparatus in the vehicle 200. For example, the opening or closing of the left and right windows of the side of the vehicle can be controlled.
- the airbag driver 759 may perform electronic control of an airbag apparatus in the vehicle 200.
- the airbag can be controlled to burst.
- the sensor unit 760 senses a signal related to traveling of the vehicle 100.
- the sensor unit 760 may include a heading sensor, a yaw sensor, a gyro sensor, a position module, a vehicle forward / reverse sensor, and a wheel sensor.
- the sensor unit 760 includes vehicle direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle acceleration information, vehicle tilt information, vehicle forward / reverse information, battery information, fuel information,
- a sensing signal may be acquired for tire information, vehicle lamp information, vehicle interior temperature information, vehicle interior humidity information, and the like.
- the sensor unit 760 may include an accelerator pedal sensor, a pressure sensor, an engine speed sensor, an air flow sensor (AFS), an intake temperature sensor (ATS), a water temperature sensor (WTS), and a throttle. Position sensor (TPS), TDC sensor, crank angle sensor (CAS), etc. may be further provided.
- the ECU 770 may control the overall operation of each unit in the electronic control apparatus 700.
- a specific operation may be performed, or a signal sensed by the sensor unit 760 may be received and transmitted to the vehicle driving assistance apparatus 100, and the map information may be transmitted from the AVN device 400. It can receive, and can control the operation of the driving unit (751, 752, 753, 754, 756).
- the ECU 770 may receive weather information, road traffic condition information, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information from the communication unit 720.
- TPEG Transport Protocol Expert Group
- the display unit 780 may display an image related to the operation of the vehicle driving assistance apparatus.
- the display unit 780 may include a cluster or a head up display (HUD) on the front surface of the vehicle.
- the display unit 780 when the display unit 780 is a HUD, it may include a projection module for projecting an image on the windshield of the vehicle 200.
- the display unit 780 may include a touch screen that can be input.
- the audio output unit 785 converts the electrical signal from the ECU 770 into an audio signal and outputs the audio signal. To this end, a speaker or the like may be provided. The audio output unit 785 may output a sound corresponding to the operation of the input unit 710, that is, the button.
- the power supply unit 790 may supply power required for the operation of each component under the control of the ECU 770.
- the power supply unit 790 may receive power from a battery (not shown) in the vehicle.
- FIG. 8 is a flowchart illustrating a method of operating a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 receives a stereo image from a stereo camera (S810). Then, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 calculates vehicle surrounding information based on the received stereo image (S820).
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 receives the first image through the first camera 195a through the stereo camera 195 disposed inside the vehicle. Through the two cameras 195b, a second image is received.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 calculates a disparity between the first image and the second image, and uses at least one of the first image and the second image by using the calculated disparity information. , Segment, object detection, and object verification.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs tracking on the identified object, for example, a front vehicle, a lane, a structure, a road surface, a sign, a tunnel, and the like. In addition, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may obtain distance information about the tunnel or the front vehicle located in front of the vehicle. In addition, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may acquire speed information, relative speed information, and the like, for the front vehicle located in front of the vehicle.
- the vehicle surrounding information based on the stereo image may include lanes, structures, surrounding vehicles, tunnels, signs, and may include at least one of distance information with surrounding vehicles, speed information of surrounding vehicles, and the like.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may calculate whether the vehicle enters a tunnel based on the calculated vehicle surrounding information (S830).
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may determine whether the vehicle enters the tunnel based on the distance between the vehicle 200 and the tunnel. Can be. For example, when the distance between the vehicle 200 and the tunnel is less than or equal to the predetermined distance, it may be calculated by entering the tunnel.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may further include vehicle driving information (eg, sensor information received from the ECU 770 or the sensor 760 of the vehicle through the interface unit 130). Vehicle speed information, vehicle location information, etc.) may be calculated.
- vehicle driving information eg, sensor information received from the ECU 770 or the sensor 760 of the vehicle through the interface unit 130. Vehicle speed information, vehicle location information, etc.
- the predetermined distance mentioned above can be changed according to the speed of the vehicle. For example, as the speed of the vehicle 200 is faster, the predetermined distance is preferably increased.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may generate a tunnel mode control signal for operating the vehicle in the tunnel mode (S840).
- the tunnel mode control signal may be a control signal for controlling at least one of the sunroof driver 755, the lamp driver 751, the window driver 758, and the air conditioning driver 757 in the vehicle.
- the generated tunnel mode control signal Stu is output to an external, in particular, ECU 770 of the vehicle, and the ECU 770 includes a sunroof driver 755, a lamp driver 751, and a window driver ( 758 and the air conditioning driving unit 757 may be controlled.
- the sunroof may be closed, the lamp may be turned on, the window may be closed, or the air conditioner may be operated.
- the air conditioner may be operated.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may calculate whether the vehicle escapes the tunnel based on the calculated vehicle surrounding information (S850).
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may calculate whether the vehicle escapes the tunnel based on the detected tunnel exit based on the stereo image.
- the distance between the vehicle 200 and the tunnel is less than or equal to the predetermined distance, it may be calculated by entering the tunnel.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may further include vehicle driving information (eg, sensor information received from the ECU 770 or the sensor 760 of the vehicle through the interface unit 130).
- Vehicle exit information may be calculated based on vehicle speed information, vehicle position information, and the like.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may calculate whether the vehicle escapes the tunnel based on the tunnel distance information, the current vehicle speed information, and the like, which can be obtained from the map information.
- the predetermined distance mentioned above can be changed according to the speed of the vehicle. For example, as the speed of the vehicle 200 is faster, the predetermined distance is preferably increased.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may generate a pre-tunnel mode control signal for operating the vehicle in the pre-tunnel mode (S860).
- the pre-tunnel mode control signal may be a control signal for controlling at least one of the sunroof driver 755, the lamp driver 751, the window driver 758, and the air conditioning driver 757 in the vehicle.
- the generated tunnel mode control signal Stu is output to an external, in particular, ECU 770 of the vehicle, and the ECU 770 includes a sunroof driver 755, a lamp driver 751, and a window driver ( 758 and the air conditioning driving unit 757 may be controlled.
- the sunroof can be opened again, the lamp can be turned off, the window opened again, or the air conditioner turned off.
- FIG. 9 illustrates an example of an internal block diagram of a processor for generating tunnel mode control signals.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 includes a tunnel detector 905, a lane detector 910, a distance detector 920, a speed detector 930, and a tunnel mode control signal generator ( 940 may be provided.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 receives a stereo image Simg from the stereo camera 195, and receives map information Smp from the AVN device 400 through the interface unit 130.
- the vehicle driving information Scar may be received from the ECU 770 or the sensor unit 760.
- the vehicle driving information may include vehicle driving direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle tilt information, side entry information, backward information, and the like.
- vehicle driving information may be part of the sensor information.
- the tunnel detector 905 may perform a tunnel sword based on the stereo image Simg received from the front stereo camera 195.
- the tunnel may be detected based on the disparity of the stereo image Simg.
- the tunnel detector 905 may perform tunnel detection based on the map information Smp received through the interface unit 130. Specifically, the location of the current vehicle may be mapped on the map, and based on the mapped location, the tunnel on the map may be detected.
- the lane detector 910 may perform lane detection based on the stereo image Simg received from the front stereo camera 195.
- the lane toward the front may be detected based on the disparity of the stereo image Simg.
- the distance detector 920 and the speed detector 930 may detect the distance, speed, etc. of the front vehicle based on the stereo image Simg received from the front stereo camera 195.
- the tunnel mode control signal generator 940 may generate the tunnel mode control signal (based on at least one of the detected tunnel information, the detected lane information, the distance information of the surrounding vehicle, the speed information, or the vehicle driving information Scar). Stu) can be created.
- the generated tunnel mode control signal Stu is output to an external, in particular, ECU 770 of the vehicle, and the ECU 770 is a sunroof driver 755, a lamp driver 751, a window driver 758.
- the air conditioning driving unit 757 may control at least one.
- the sunroof may be closed, the lamp may be turned on, the window may be closed, or the air conditioner may be operated.
- the air conditioner may be operated.
- FIG. 10A illustrates another example of an internal block diagram of the processor of FIG. 9.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may detect image based vehicle surrounding information based on a stereo image received from the front stereo camera 195.
- the image-based vehicle surrounding information may include at least one of distance information, surrounding vehicle distance information, speed information, lane information, road surface information, display panel information, tunnel information, sign information, and the like.
- the disparity information may be calculated based on the stereo image received from the front stereo camera 195, and the segment, the object detection, and the object confirmation may be performed based on the calculated disparity information.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 includes a vehicle detection 1010, a distance detection 1011, a lane detection 1012, a road surface detection 1014, and a visual driving for the front of the vehicle.
- Visual odometry 1016 and tunnel detection 1013 may be performed.
- structure detection can also be performed.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may receive sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs vehicle dead reckoning 1030 based on vehicle driving information from the ECU 770 or the sensor unit 760.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs the vehicle ego motion tracking 1040 based on the vehicle dead reckoning. At this time, in addition to vehicle dead reckoning, it is also possible to perform vehicle egomotion tracking 1040 based on visual odometry.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may perform a curvature calculation 1050 of the driving road based on the vehicle egomotion tracking 1040.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs the tracking direction 1060 of the vehicle based on the curvature calculation 1050, the lane detection 1010, and the road surface detection 1014. do.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may collide with the vehicle based on the progress tracking of the vehicle 1060, the vehicle detection 1010, the distance detection 1011, and the road surface detection 1014. Risk calculation, such as collision risk, may be performed 1065.
- the processor 170 determines (1080) whether the tunnel entry of the calculated risk exceeds the allowable value, and if applicable, the tunnel mode control signal (Stu) for controlling the airbag driving unit provided in the vehicle May be generated 1090. On the other hand, if it does not exceed, it may be controlled to perform the normal driving (1085).
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs a vehicle path prediction 1070 based on the risk calculation 1065 and the vehicle egomotion tracking 1040. That is, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 estimates the vehicle path based on the estimated vehicle movement 1040.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs the sleep operation 1080 on the basis of the vehicle path prediction 1070, the risk calculation 1065, and the vehicle motion tracking 1040. In case of no sleep, normal driving 1085 is performed. In case of sleep, the slip prevention control signal generation 1090 is performed.
- the generated slip prevention control signal Sns is transmitted to the ECU 770, and the ECU 770 includes at least one of a steering driver 752, a brake driver 753, a power source driver 754, and a suspension driver 756. To control one.
- the steering driver 752 controls the steering apparatus so that the right steering is performed or brakes based on the slip prevention control signal Sns.
- the drive unit 753 can operate the left brake.
- the steering driver 752 controls the steering apparatus so that the left steering is performed or the brake driver based on the slip prevention control signal Sns. 753 can operate the right brake.
- the vehicle driving assistance apparatus 100 may perform slip prevention control based on a stereo image, sensor information, and the like.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may perform a tunnel mode control signal Stu generation 1091 based on the tunnel detection 1013.
- the tunnel mode control signal Stu may be a control signal for controlling at least one of the sunroof driver 755, the lamp driver 751, the window driver 758, and the air conditioning driver 757 in the vehicle.
- the generated tunnel mode control signal Stu is output to an external, in particular, ECU 770 of the vehicle, and the ECU 770 includes a sunroof driver 755, a lamp driver 751, and a window driver ( 758 and the air conditioning driving unit 757 may be controlled.
- the sunroof may be closed, the lamp may be turned on, the window may be closed, or the air conditioner may be operated.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may generate a tunnel pre-mode control signal (not shown) based on the tunnel escape (not shown).
- the tunnel tunnel mode control signal may be a control signal for controlling at least one of the sunroof driver 755, the lamp driver 751, the window driver 758, and the air conditioning driver 757 in the vehicle.
- the generated tunnel mode control signal Stu is output to an external, in particular, ECU 770 of the vehicle, and the ECU 770 includes a sunroof driver 755, a lamp driver 751, and a window driver ( 758 and the air conditioning driving unit 757 may be controlled.
- the sunroof can be opened again, the lamp can be turned off, the window opened again, or the air conditioner turned off.
- FIG. 10B illustrates another example of an internal block diagram of the processor of FIG. 9.
- map information from the AVN device 400 is received, and map matching 1020 is further performed. Only the differences are described below.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs map matching based on the vehicle driving information among the sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760 and the map information from the AVN device 400. Perform 1020.
- the position of the current vehicle on the map may be varied based on vehicle driving information such as vehicle speed information.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 maps the current vehicle onto a map on the basis of GPS information, which is vehicle position information, and map information from the AVN device 400. You can.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may further, in addition to the vehicle egomotion tracking 1040, calculate the curvature of the driving road based on the map matching information at the time of calculating the curvature of the driving road 1050. Calculation 1050 may be performed.
- 11A-11D illustrate various examples of tunnel detection.
- FIG. 11A illustrates a tunnel detection method based on a sign.
- the stereo camera 195 in the vehicle 200 may acquire a stereo image, and the processor 170 may perform object detection and verification based on the stereo image.
- the processor 170 may check this and detect the tunnel 1100 located in front of the sign 1110.
- the vehicle 200 and the tunnel 1100 is in a state where the distance is Dx, and the sign 1110 is illustrated to detect the tunnel.
- FIG. 11B illustrates a tunnel detection method based on a difference in brightness or intensity of light in front.
- the entrance 1150 of the tunnel 1100 becomes darker than other parts of the road.
- the processor 170 may detect the tunnel entrance 1150 area by using the luminance difference or the light intensity difference.
- the tunnel 1100 may be detected based on the tunnel inlet 1150.
- the brightness or light intensity of the first front region A1 of the stereo image acquired from the stereo camera 195 in the vehicle 200 is a first level, and the brightness of the second front region A2.
- the light intensity may be a second level.
- the processor 170 may detect, as a tunnel, the second front area A2 having a lower luminance or light intensity level in a daytime situation.
- the processor 170 may increase the size of the second front area A as the vehicle 200 travels.
- the front area A2 can be detected by the tunnel.
- the entrance 1150 of the tunnel 1100 becomes brighter than other parts of the road due to the illumination inside the tunnel.
- the processor 170 may detect the second front area A2 having a lower luminance or light intensity level as a tunnel in a night situation.
- FIG. 11C illustrates a tunnel detection method based on the brightness of a lane detected based on a stereo image, or the surrounding vehicle.
- the stereo camera 195 in the vehicle 200 may acquire a stereo image, and the processor 170 may perform object detection and verification based on the stereo image. Accordingly, the front lane and the front vehicle can be detected and confirmed.
- the stereo camera 195 calculates the area as the tunnel entrance 1150 and based on the tunnel entrance 1150, the tunnel ( 1100 may be detected.
- the luminance level of the first front vehicle 1120a located in the front first area A1 is a third level on the stereo image and is the second front vehicle (located in the front second area A2 (
- the brightness level of 1120b may be a fourth level on the stereo image.
- the processor 170 may calculate that the tunnel inlet 1150 is located in the front second area A2 based on the level difference, and detect the tunnel 1100 based on the tunnel inlet 1150. have.
- the second front vehicle 1120b when the second front vehicle 1120b is located in the front first area A1 and when the second front vehicle 1120b is located in the front second area A2, based on the stereo image obtained sequentially. Compare the luminance level difference between the two, and if the level difference is greater than or equal to the reference value, calculate that the tunnel inlet 1150 is located in the front second area A2, and based on the tunnel inlet 1150, the tunnel 1100 is determined. Can be detected.
- FIG. 11D illustrates a tunnel detection method based on the shape of the tunnel entrance.
- the stereo camera 195 in the vehicle 200 may acquire a stereo image, and the processor 170 may perform object detection and verification based on the stereo image. Accordingly, the front lane and the front vehicle can be detected and confirmed.
- the processor 170 may perform object detection on the tunnel entrance 1150.
- shape matching with respect to the tunnel entrance 1150 may be performed using a database stored in a server inside or outside the vehicle.
- the tunnel inlet 1150 shape detected based on the stereo image is compared with the first shape 1150a, the second shape 1150b, and the third shape 1150c stored in the database.
- the processor 170 may identify the tunnel inlet 1150 and may detect and confirm the tunnel 1100.
- tunnel detection it is also possible to detect the tunnel by combining the methods of Figs. 11A to 11D.
- 12A to 12C illustrate that a tunnel mode is performed according to tunnel entry.
- FIG. 12A illustrates that at a first distance da, the vehicle 200 detects the tunnel 1100 on a stereo image basis.
- the processor 170 may determine that the tunnel mode is before entering the tunnel and may not generate the tunnel mode control signal.
- FIG. 12B illustrates that the vehicle continues to travel so that the distance between the vehicle 200 and the tunnel 1100 is the second distance Db.
- the processor 170 may generate a tunnel mode control signal Stu.
- a message 1251 indicating the start of the tunnel mode is displayed.
- the message 1251 may be output through the display 180 or the audio output unit (not shown) in the vehicle.
- 12B illustrates that the tunnel mode of the vehicle 200 is applied based on the tunnel mode control signal.
- FIG. 12B (a) shows a tunnel-previous mode in which the front ramps 1260L and 1260R of the vehicle 200 are turned off, the left and right windows 1270La and 1270Ra are partially opened, and the sunroof 1280a is opened. Illustrates some opening.
- the vehicle 200 enters the tunnel mode based on the tunnel mode control signal Stu.
- 12B (b) shows a tunnel mode in which the front ramps 1260L and 1260R of the vehicle 200 are turned on, the left and right windows 1270Lb and 1270Rb are all closed, and the sunroof 1280b is also closed. It illustrates that the internal air conditioner operation 1290b is performed. Accordingly, when entering the tunnel, the tunnel mode is automatically performed.
- 13A to 13C illustrate that the pre-tunnel mode according to the tunnel escape is performed.
- FIG. 13A illustrates that the vehicle 200 travels in a state where the vehicle 200 enters the tunnel 1100, and the distance to the tunnel exit 1160 is Dm.
- the processor 170 may maintain the tunnel mode and not generate the pre-tunnel control signal because it is early to terminate the tunnel mode and switch to the pre-tunnel mode despite the detected tunnel exit 1160. have.
- FIG. 13B illustrates that the vehicle continues to travel so that the distance between the vehicle 200 and the tunnel 1100 is Db.
- the processor 170 may generate a pre-tunnel mode control signal.
- a message 1351 indicating the start of the pre-tunnel mode is displayed.
- the message 1351 may be output through the display 180 or the audio output unit (not shown) in the vehicle.
- FIG. 13B illustrates that the pre-tunnel mode of the vehicle 200 is applied based on the pre-tunnel mode control signal.
- FIG. 13B (a) shows a tunnel mode in which the front ramps 1260L and 1260R of the vehicle 200 are turned on, the left and right windows 1270Lb and 1270Rb are all closed, and the sunroof 1280b is also closed. It illustrates that the internal air conditioner operation 1290b has been performed.
- the vehicle 200 enters the pre-tunnel mode based on the pre-tunnel mode control signal.
- FIG. 13B (b) shows a tunnel pre-mode, in which the front ramps 1260L and 1260R of the vehicle 200 are turned off, the left and right windows 1270La and 1270Ra are partially opened, and the sunroof 1280a is opened. Illustrates some opening. Accordingly, upon exiting the tunnel, the tunnel pre-transmission mode is automatically performed.
- FIG. 14 is a diagram illustrating an exterior of a vehicle including a mono camera according to another embodiment of the present invention.
- the vehicle 200 according to another embodiment of the present invention, the wheels (150FR, 135FL, 135RL, ...) rotating by the power source, the handle 150 for adjusting the traveling direction of the vehicle 200 And a mono camera 193 and a radar 194 provided in the vehicle 200.
- the mono image through the mono camera 193 and the distance information through the radar 194 may be signal processed in the vehicle driving assistance apparatus 2100 of FIG. 15A.
- 15A illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
- the internal block of the vehicle driving assistance device 2100 of FIG. 15A is similar to the internal block of the vehicle driving assistance device 100 of FIG. 3, but based on a stereo image from the stereo camera 195.
- the difference is that the signal processing is performed based on the mono image through the mono camera 193 and the distance information through the radar 194, rather than the processing. That is, it is possible to generate a control signal whether the vehicle enters the tunnel. In the following, only the differences are described.
- the mono camera 193 may be detachable from the ceiling or the windshield of the vehicle 200 and may include a single camera having a lens.
- the radar 194 may be detachable from the ceiling or the windshield of the vehicle 200, transmit radio waves of a predetermined frequency in front of the vehicle, and receive radio waves reflected from an object in front of the vehicle.
- the processor 2170 may calculate distance information based on the difference between the transmission wave and the reception wave in the radar 194.
- the object may be separated, detected, and recognized by matching the mono image and distance information through the mono camera 193.
- FIG. 15B illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
- the inner block of the vehicle driving assistance device 2150 of FIG. 15B is similar to the inner block of the vehicle driving assistance device 2100 of FIG. 15A, but not the mono camera 193 and the radar 194.
- the difference lies in having a rider (Lidar) 2101 that performs scanning on an external object.
- the rider 2101 may acquire a scan image of a forward situation by a laser scanning method, and the processor 2270 performs signal processing based on the scan image received from the rider. . That is, it is possible to generate a control signal whether the vehicle enters the tunnel.
- FIGS. 17A-17B are diagrams for reference to an operation description of the processor of FIG. 16A.
- the processor internal block of FIGS. 16A to 16B is similar to the processor of FIGS. 4A to 4B except that the processor internal block does not include a disparity calculator.
- the distance information Sd is input to the segmentation unit 432 and may be used when segmenting an image.
- 17A to 17B are views referred to for describing a method of operating the processor 170 of FIG. 16A, based on a mono image acquired in each of the first and second frame periods.
- FIGS. 17A through 17B the method is similar to FIGS. 5A through 5B except that since a mono image and radar based distance information are used, a disparity map does not need to be generated.
- the mono camera 193 obtains a mono image FR1, and the radar obtains distance information Sd1.
- the segmentation unit 432, the object detection unit 434, and the object confirmation unit 436 in the processor 2170 may be configured to include the first segment in the mono image FR1 based on the radar based distance information Sd1.
- the lanes to the fourth lanes 538a, 538b, 538c, 538d, the construction area 532, the first front vehicle 534, and the second front vehicle 536 can be detected and confirmed.
- the mono camera 193 obtains a mono image FR2 and the radar obtains distance information Sd2.
- the segmentation unit 432, the object detection unit 434, and the object confirmation unit 436 in the processor 2170 may be configured to include the first segment in the mono image FR2 based on the radar based distance information Sd2.
- the lanes to the fourth lanes 558a, 558b, 558c, and 558d, the construction area 552, the first front vehicle 554, and the second front vehicle 556 can be detected and confirmed.
- the object tracking unit 440 may perform tracking on the identified object by comparing FIGS. 17A and 17B.
- the object tracking unit 440 may track the movement of the corresponding object based on the motion or the motion vector of each object identified in FIGS. 17A and 17B. Accordingly, tracking of a lane, a construction area, a first front vehicle, a second front vehicle, and the like located around the vehicle can be performed.
- the vehicle driving assistance device 2100 including the mono camera 193 and the radar 194 described with reference to FIGS. 14 to 17B is similar to the mono image and the distance information as described with reference to FIGS. 8 to 13C.
- a tunnel mode control signal for controlling at least one of the sunroof driver, the lamp driver, the window driver, and the air conditioning driver in the vehicle based on the calculated whether the vehicle enters the tunnel. can do.
- the processor 170 of the vehicle driving assistance device 2100 calculates whether the vehicle enters a tunnel based on the mono image received from the mono camera 193 and the distance information detected from the radar 194.
- the tunnel mode control signal for controlling at least one of the sunroof driver, the lamp driver, the window driver, and the air conditioning driver in the vehicle may be generated based on the calculated whether the vehicle enters the tunnel.
- the vehicle driving assistance device 2150 having the rider 2101 described with reference to FIG. 15B calculates whether or not the vehicle enters a tunnel based on the scanned image, and calculates the operation, similar to those described with reference to FIGS. 8 through 13C.
- the tunnel mode control signal for controlling at least one of a sunroof driver, a lamp driver, a window driver, and an air conditioning driver in the vehicle may be generated based on whether the vehicle enters the tunnel.
- the processor 2270 of the vehicle driving assistance apparatus 2150 calculates whether the vehicle enters a tunnel based on the scanned image received from the rider 2101, and based on the calculated whether the vehicle enters the tunnel.
- a tunnel mode control signal for controlling at least one of a sunroof driver, a lamp driver, a window driver, and an air conditioning driver in the vehicle may be generated.
- the vehicle driving assistance apparatus and the vehicle having the same according to an embodiment of the present invention are not limited to the configuration and method of the embodiments described above, but the embodiments may be modified in various ways so that various modifications can be made. All or part of the examples may be optionally combined.
- the vehicle driving assistance apparatus or the method of operating the vehicle of the present invention can be implemented as code that the processor can read on a recording medium that can be read by the processor provided in the vehicle driving assistance apparatus or the vehicle.
- the processor-readable recording medium includes all kinds of recording devices that store data that can be read by the processor. Examples of the processor-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, and the like, and may also be implemented in the form of a carrier wave such as transmission over the Internet. .
- the processor-readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the processor-readable code is stored and executed in a distributed fashion.
- the present invention can be applied to a vehicle driving assistance device and a vehicle having the same, and in particular, based on the photographed image, the vehicle driving assistance device and the vehicle having the same can be easily performed when entering a tunnel. Do.
Landscapes
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Abstract
Description
본 발명은 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 관한 것이며, 더욱 상세하게는 촬영된 이미지를 기반으로 하여, 터널 진입시 차량 내부 설정을 간편하게 수행할 수 있는 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 관한 것이다.The present invention relates to a vehicle driving assistance apparatus and a vehicle having the same, and more particularly, to a vehicle driving assistance apparatus and a vehicle having the same, based on the photographed image, which can easily perform the internal setting of the vehicle when entering the tunnel. will be.
차량은 탑승하는 사용자가 원하는 방향으로 이동시키는 장치이다. 대표적으로 자동차를 예를 들 수 있다.The vehicle is a device for moving in the direction desired by the user on board. An example is a car.
한편, 차량을 이용하는 사용자의 편의를 위해, 각 종 센서와 전자 장치 등이 구비되고 있는 추세이다. 특히, 사용자의 운전 편의를 위한 다양한 장치 등이 개발되고 있다. On the other hand, for the convenience of the user using the vehicle, various types of sensors, electronic devices, etc. are provided. In particular, various devices for driving convenience of the user have been developed.
본 발명의 목적은, 촬영된 이미지를 기반으로 하여, 터널 진입시 차량 내부 설정을 간편하게 수행할 수 있는 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량을 제공함에 있다.SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a vehicle driving assistance device and a vehicle having the same, which can easily set up a vehicle interior when entering a tunnel based on a photographed image.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 스테레오 카메라와, 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지에 기초하여, 차량의 터널 진입 여부를 연산하고, 연산된 차량의 터널 진입시, 차량을 터널 모드로 동작시키기 위한 터널 모드 제어 신호를 생성하는 프로세서를 포함하며, 터널 모드 제어 신호는, 차량 내의 썬루프 구동부, 램프 구동부, 윈도우 구동부, 공조 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 포함한다.Vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention for achieving the above object, based on a stereo camera and a stereo image received from the stereo camera, calculates whether the vehicle enters the tunnel, when the calculated vehicle tunnel entry, And a processor configured to generate a tunnel mode control signal for operating the vehicle in the tunnel mode, wherein the tunnel mode control signal includes a control signal for controlling at least one of a sunroof driver, a lamp driver, a window driver, and an air conditioning driver in the vehicle. Include.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 모노 카메라와, 레이더와, 모노 카메라로부터 수신되는 모노 이미지와 레이더로부터의 거리 정보에 기초하여, 차량의 터널 진입 여부를 연산하고, 연산된 차량의 터널 진입시, 차량을 터널 모드로 동작시키기 위한 터널 모드 제어 신호를 생성하는 프로세서를 포함하며, 터널 모드 제어 신호는, 차량 내의 썬루프 구동부, 램프 구동부, 윈도우 구동부, 공조 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 포함한다.On the other hand, the vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention for achieving the above object, based on the mono camera, the radar, the mono image received from the mono camera and the distance information from the radar, whether the vehicle enters the tunnel And a processor for generating a tunnel mode control signal for operating the vehicle in the tunnel mode when the vehicle enters the tunnel, wherein the tunnel mode control signal includes a sunroof driver, a lamp driver, a window driver, and air conditioning in the vehicle. And a control signal for controlling at least one of the drivers.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 외부 대상물에 대해 스캐닝을 수행하는 라이더와, 라이더로부터 수신되는 스캔 이미지에 기초하여, 차량의 터널 진입 여부를 연산하고, 연산된 차량의 터널 진입시, 차량을 터널 모드로 동작시키기 위한 터널 모드 제어 신호를 생성하는 프로세서를 포함하며, 터널 모드 제어 신호는, 차량 내의 썬루프 구동부, 램프 구동부, 윈도우 구동부, 공조 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 포함한다.On the other hand, the vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention for achieving the above object, based on the rider for scanning the external object and the scan image received from the rider, calculates whether the vehicle enters the tunnel And a processor configured to generate a tunnel mode control signal for operating the vehicle in the tunnel mode when the vehicle enters the tunnel, wherein the tunnel mode control signal includes at least one of a sunroof driver, a lamp driver, a window driver, and an air conditioning driver of the vehicle. It includes a control signal for controlling one.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량은, 차량 상태를 센싱하는 센서부와, 썬루프를 구동하는 썬루프 구동부와, 램프를 구동하는 램프 구동부와, 윈도우를 구동하는 윈도우 구동부와, 공조 장치를 구동하는 공조 구동부와, 썬루프 구동부, 램프 구동부, 윈도우 구동부, 공조 구동부를 제어하는 제어부와, 스테레오 카메라, 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지에 기초하여, 차량의 터널 진입 여부를 연산하고, 연산된 차량의 터널 진입시, 차량을 터널 모드로 동작시키기 위한 터널 모드 제어 신호를 생성하는 프로세서를 구비하는 차량 운전 보조 장치를 포함하며, 터널 모드 제어 신호는, 차량 내의 썬루프 구동부, 램프 구동부, 윈도우 구동부, 공조 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 포함한다.On the other hand, the vehicle according to an embodiment of the present invention for achieving the above object, the sensor unit for sensing the vehicle state, the sunroof driver for driving the sunroof, the lamp driver for driving the lamp, the window for driving the window On the basis of the driving unit, the air conditioning driving unit for driving the air conditioning unit, the sunroof driving unit, the lamp driving unit, the control unit for controlling the window driving unit, the air conditioning driving unit, and the stereo image received from the stereo camera, the stereo camera, whether the vehicle enters the tunnel And a vehicle driving assistance device having a processor configured to generate a tunnel mode control signal for operating the vehicle in a tunnel mode when the vehicle enters the calculated tunnel. The tunnel mode control signal includes: a sunroof driver in a vehicle, a ramp And a control signal for controlling at least one of the driver, the window driver, and the air conditioning driver.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 스테레오 이미지에 기초하여, 차량의 터널 진입 여부를 연산하고, 연산된 차량의 터널 진입시, 차량을 터널 모드로 동작시키기 위한 터널 모드 제어 신호를 생성함으로써, 차량 내의 썬루프 구동부, 램프 구동부, 윈도우 구동부, 공조 구동부 중 적어도 하나를 제어할 수 있게 된다. 이에 따라, 촬영된 이미지를 기반으로 하여, 터널 진입시 차량 내부 설정을 간편하게 수행할 수 있게 된다. The vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention calculates whether the vehicle enters a tunnel based on a stereo image, and generates a tunnel mode control signal for operating the vehicle in the tunnel mode when the calculated vehicle enters the tunnel. As a result, at least one of a sunroof driver, a lamp driver, a window driver, and an air conditioning driver in the vehicle can be controlled. Accordingly, based on the captured image, it is possible to easily perform the internal setting of the vehicle when entering the tunnel.
한편, 차량 주변 정보에 기초하여, 터널 탈출 여부를 연산하며, 터널 탈출시, 차량을 터널 이전 모드로 동작시키기 위한, 터널 이전 모드 제어 신호를 생성함으로써, 차량 내의 썬루프 구동부, 램프 구동부, 윈도우 구동부, 공조 구동부 중 적어도 하나를 제어할 수 있게 된다. 이에 따라, 촬영된 이미지를 기반으로 하여, 터널 탈출시 차량 내부 설정을, 터널 진입 이전과 동일하게, 설정할 수 있게 된다. On the other hand, based on the vehicle surrounding information, and calculates whether or not to exit the tunnel, when exiting the tunnel, by generating a pre-tunnel control signal for operating the vehicle in the pre-tunnel mode, the sunroof driver, lamp driver, window driver in the vehicle At least one of the air conditioning driving unit may be controlled. Accordingly, based on the captured image, it is possible to set the internal setting of the vehicle at the time of exiting the tunnel in the same manner as before entering the tunnel.
한편, 차량 운전 보조 장치의 프로세서는, 스테레오 이미지, 외에, 맵 정보에 더 기반하여, 터널 모드 제어 신호를 생성할 수 있으며, 이에 따라, 터널 모드 제어 신호의 정확성이 향상될 수 있다. Meanwhile, the processor of the vehicle driving assistance apparatus may generate the tunnel mode control signal based on the stereo image and the map information, and thus, the accuracy of the tunnel mode control signal may be improved.
한편, 스테레오 이미지 기반으로, 오브젝트 검출시, 스테레오 이미지를 이용하여 디스패러티를 연산하고, 디스패러티 정보에 기초하여, 오브젝트를 검출할 수 있게 되어, 데이터 처리 속도 등을 단축할 수 있게 된다.On the other hand, based on a stereo image, when detecting an object, the disparity can be calculated using the stereo image, and the object can be detected based on the disparity information, thereby reducing the data processing speed and the like.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.1 is a view showing the appearance of a vehicle having a stereo camera according to an embodiment of the present invention.
도 2는 도 1의 차량에 부착되는 스테레오 카메라의 외관을 도시한 도면이다.FIG. 2 is a view illustrating an appearance of a stereo camera attached to the vehicle of FIG. 1.
도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.3A to 3B illustrate various examples of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 4a 내지 도 4b는 도 3a 내지 도 3b의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.4A-4B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of FIGS. 3A-3B.
도 5a 내지 도 5b는 도 4a 내지 도 4b의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.5A through 5B are views referred to for describing an operation of the processor of FIGS. 4A through 4B.
도 6a 내지 도 6b는 도 3a 내지 도 3b의 차량 운전 보조 장치의 동작 설명에 참조되는 도면이다.6A to 6B are views referred to for describing the operation of the vehicle driving assistance apparatus of FIGS. 3A to 3B.
도 7은 도 1의 차량 내부의 전자 제어 장치의 내부 블록도의 일예이다.FIG. 7 is an example of an internal block diagram of the electronic control apparatus in the vehicle of FIG. 1.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작방법을 도시한 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a method of operating a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 9 내지 도 13c는 도 8의 동작 방법의 설명을 위해 참조되는 도면이다.9 to 13C are views referred to for describing the operating method of FIG. 8.
도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른 모노 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.14 is a diagram illustrating an exterior of a vehicle including a mono camera according to another embodiment of the present invention.
도 15a는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.15A illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
도 15b는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.15B illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
도 16a 내지 도 16b는 도 15a의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.16A-16B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of FIG. 15A.
도 17a 내지 도 17b는 도 16a의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.17A through 17B are views for explaining an operation of the processor of FIG. 16A.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다. Hereinafter, with reference to the drawings will be described the present invention in more detail.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 단순히 본 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되는 것으로서, 그 자체로 특별히 중요한 의미 또는 역할을 부여하는 것은 아니다. 따라서, 상기 "모듈" 및 "부"는 서로 혼용되어 사용될 수도 있다.The suffixes "module" and "unit" for components used in the following description are merely given in consideration of ease of preparation of the present specification, and do not impart any particular meaning or role by themselves. Therefore, the "module" and "unit" may be used interchangeably.
본 명세서에서 기술되는 차량은, 자동차, 오토바이를 포함하는 개념일 수 있다. 이하에서는, 차량에 대해 자동차를 위주로 기술한다.The vehicle described herein may be a concept including an automobile and a motorcycle. In the following, a vehicle is mainly described for a vehicle.
한편, 본 명세서에서 기술되는 차량은, 엔진을 구비하는 차량, 엔진과 전기 모터를 구비하는 하이브리드 차량, 전기 모터를 구비하는 전기 차량 등을 모두 포함하는 개념일 수 있다. 이하에서는, 엔진을 구비하는 차량을 위주로 기술한다.Meanwhile, the vehicle described herein may be a concept including a vehicle having an engine, a hybrid vehicle having an engine and an electric motor, an electric vehicle having an electric motor, and the like. Hereinafter, the description will be given mainly on a vehicle provided with an engine.
한편, 본 명세서에서 기술되는 차량 운전 보조 장치는, 첨단 차량 운전 보조 시스템(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 또는 참단 차량 운전 보조 장치(Advanced Driver Assistance Apparatus, ADAA)라 할 수 있다. 이하에서는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 차량의 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비하는 차량에 대해 기술한다.Meanwhile, the vehicle driving assistance apparatus described in the present specification may be referred to as an Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) or an Advanced Driver Assistance Apparatus (ADAA). Hereinafter, a vehicle driving assistance apparatus for a vehicle and a vehicle having the same according to various embodiments of the present disclosure will be described.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.1 is a view showing the appearance of a vehicle having a stereo camera according to an embodiment of the present invention.
도면을 참조하면, 차량(200)은, 동력원에 의해 회전하는 바퀴(103FR,103FL,103RL,..), 차량(200)의 진행 방향을 조절하기 위한 핸들(150), 및 차량(200) 내부에 구비되는 스테레오 카메라(195)를 구비할 수 있다.Referring to the drawings, the
스테레오 카메라(195)는, 복수의 카메라를 구비할 수 있으며, 복수의 카메라에 의해 획득되는, 스테레오 이미지는, 차량 운전 보조 장치(도 3의 100) 내에서 신호 처리될 수 있다.The
한편, 도면에서는 스테레오 카메라(195)가 두 개의 카메라를 구비하는 것을 예시한다.Meanwhile, the drawing illustrates that the
도 2는 도 1의 차량에 부착되는 스테레오 카메라의 외관을 도시한 도면이다.FIG. 2 is a view illustrating an appearance of a stereo camera attached to the vehicle of FIG. 1.
도면을 참조하면, 스테레오 카메라 모듈(195)은, 제1 렌즈(193a)를 구비하는 제1 카메라(195a), 제2 렌즈(193b)를 구비하는 제2 카메라(195b)를 구비할 수 있다.Referring to the drawings, the
한편, 스테레오 카메라 모듈(195)은, 각각, 제1 렌즈(193a)와 제2 렌즈(193b)에 입사되는 광을 차폐하기 위한, 제1 광 차폐부(light shield)(192a), 제2 광 차폐부(192b)를 구비할 수 있다. Meanwhile, the
도면의 스테레오 카메라 모듈(195)은, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능한 구조일 수 있다.The
이러한 스테레오 카메라 모듈(195)을 구비하는 차량 운전 보조 장치(도 3의 100)는, 스테레오 카메라 모듈(195)로부터, 차량 전방에 대한 스테레오 이미지를 획득하고, 스테레오 이미지에 기초하여, 디스패러티(disparity) 검출을 수행하고, 디스패러티 정보에 기초하여, 적어도 하나의 스테레오 이미지에 대한, 오브젝트 검출을 수행하며, 오브젝트 검출 이후, 계속적으로, 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다. A vehicle driving assistance device (100 in FIG. 3) having such a
도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.3A to 3B illustrate various examples of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 3a 내지 도 3b의 차량 운전 보조 장치(100)는, 스테레오 카메라(195)로부터 수신되는 스테레오 이미지를, 컴퓨터 비젼(computer vision) 기반을 바탕으로 신호 처리하여, 차량 관련 정보를 생성할 수 있다. 여기서 차량 관련 정보는, 차량에 대한 직접적인 제어를 위한 차량 제어 정보, 또는 차량 운전자에게 운전 가이드를 위한 차량 운전 보조 정보를 포함할 수 있다. The vehicle driving
먼저, 도 3a를 참조하면, 도 3a의 차량 운전 보조 장치(100)는, 통신부(120), 인터페이스부(130), 메모리(140), 프로세서(170), 전원 공급부(190), 및 스테레오 카메라(195)를 구비할 수 있다. 그 외, 오디오 입력부(미도시), 오디오 출력부(미도시)를 구비하는 것도 가능하다.First, referring to FIG. 3A, the vehicle driving
통신부(120)는, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)와 무선(wireless) 방식으로, 데이터를 교환할 수 있다. 특히, 통신부(120)는, 차량 운전자의 이동 단말기와, 무선으로 데이터를 교환할 수 있다. 무선 데이터 통신 방식으로는, 블루투스(Bluetooth), WiFi Direct, WiFi, APiX 등 다양한 데이터 통신 방식이 가능하다.The
통신부(120)는, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)로부터, 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보, 예를 들어, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 정보를 수신할 수 있다. 한편, 차량 운전 보조 장치(100)에서, 스테레오 이미지를 기반으로 파악한, 실시간 교통 정보를, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)로 전송할 수도 있다.The
한편, 사용자가 차량에 탑승한 경우, 사용자의 이동 단말기(600)와 차량 운전 보조 장치(100)는, 자동으로 또는 사용자의 애플리케이션 실행에 의해, 서로 페어링(pairing)을 수행할 수 있다. On the other hand, when the user rides in the vehicle, the user's
인터페이스부(130)는, 차량 관련 데이터를 수신하거나, 프로세서(170)에서 처리 또는 생성된 신호를 외부로 전송할 수 있다. 이를 위해, 인터페이스부(130)는, 유선 통신 또는 무선 통신 방식에 의해, 차량 내부의 ECU(770), AVN(Audio Video Navigation) 장치(400), 센서부(760) 등과 데이터 통신을 수행할 수 있다.The
인터페이스부(130)는, AVN 장치(400)와의 데이터 통신에 의해, 차량 주행과 관련한, 맵(map) 정보를 수신할 수 있다. The
한편, 인터페이스부(130)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터, 센서 정보를 수신할 수 있다.The
여기서, 센서 정보는, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 가속도 정보, 차량 기울기 정보, 차량 전진/후진 정보, 배터리 정보, 연료 정보, 타이어 정보, 차량 램프 정보, 차량 내부 온도 정보, 차량 내부 습도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Here, the sensor information includes vehicle direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle acceleration information, vehicle tilt information, vehicle forward / reverse information, battery information, fuel information, tire information, vehicle It may include at least one of lamp information, vehicle interior temperature information, vehicle interior humidity information.
이러한 센서 정보는, 헤딩 센서(heading sensor), 요 센서(yaw sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 휠 센서(wheel sensor), 차량 속도 센서, 차체 경사 감지센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 핸들 회전에 의한 스티어링 센서, 차량 내부 온도 센서, 차량 내부 습도 센서 등으로부터 획득될 수 있다. 한편, 포지션 모듈은, GPS 정보 수신을 위한 GPS 모듈을 포함할 수 있다.Such sensor information may include heading sensors, yaw sensors, gyro sensors, position modules, vehicle forward / reverse sensors, wheel sensors, vehicle speed sensors, It may be obtained from a vehicle body tilt sensor, a battery sensor, a fuel sensor, a tire sensor, a steering sensor by steering wheel rotation, a vehicle interior temperature sensor, a vehicle interior humidity sensor, and the like. Meanwhile, the position module may include a GPS module for receiving GPS information.
한편, 센서 정보 중, 차량 주행과 관련한, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보, 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 기울기 정보 등을 차량 주행 정보라 명명할 수 있다. Meanwhile, among the sensor information, the vehicle direction information, the vehicle position information, the vehicle angle information, the vehicle speed information, the vehicle tilt information, and the like related to the vehicle driving may be referred to as vehicle driving information.
메모리(140)는, 프로세서(170)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 차량 운전 보조 장치(100) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. The
오디오 출력부(미도시)는, 프로세서(170)로부터의 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력한다. 이를 위해, 스피커 등을 구비할 수 있다. 오디오 출력부(미도시)는, 입력부(110), 즉 버튼의 동작에 대응하는, 사운드를 출력하는 것도 가능하다.The audio output unit (not shown) converts an electrical signal from the
오디오 입력부(미도시)는, 사용자 음성을 입력받을 수 있다. 이를 위해, 마이크를 구비할 수 있다. 수신되는 음성은, 전기 신호로 변환하여, 프로세서(170)로 전달될 수 있다.The audio input unit (not shown) may receive a user voice. To this end, a microphone may be provided. The received voice may be converted into an electrical signal and transmitted to the
프로세서(170)는, 차량 운전 보조 장치(100) 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어한다. The
특히, 프로세서(170)는, 컴퓨터 비젼(computer vision) 기반의 신호 처리를 수행한다. 이에 따라, 프로세서(170)는, 스테레오 카메라(195)로부터 차량 전방에 대한 스테레오 이미지를 획득하고, 스테레오 이미지에 기초하여, 차량 전방에 대한 디스패러티 연산을 수행하고, 연산된 디스패러티 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대한, 오브젝트 검출을 수행하며, 오브젝트 검출 이후, 계속적으로, 오브젝트의 움직임을 트래킹할 수 있다. In particular, the
특히, 프로세서(170)는, 오브젝트 검출시, 차선 검출(Lane Detection), 주변 차량 검출(vehicle Detection), 보행자 검출(Pedestrian Detection), 교통 표지판 검출(Traffic Sign Detection), 도로면 검출 등을 수행할 수 있다.In particular, when detecting an object, the
그리고, 프로세서(170)는, 검출된 주변 차량에 대한 거리 연산, 검출된 주변 차량의 속도 연산, 검출된 주변 차량과의 속도 차이 연산 등을 수행할 수 있다.The
한편, 프로세서(170)는, 통신부(120)를 통해, 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보, 예를 들어, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 정보를 수신할 수 있다.Meanwhile, the
한편, 프로세서(170)는, 차량 운전 보조 장치(100)에서, 스테레오 이미지를 기반으로 파악한, 차량 주변 교통 상황 정보를, 실시간으로 파악할 수도 있다.On the other hand, the
한편, 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, AVN 장치(400)로부터 맵 정보 등을 수신할 수 있다. The
한편, 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터, 센서 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 센서 정보는, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 가속도 정보, 차량 기울기 정보, 차량 전진/후진 정보, 배터리 정보, 연료 정보, 타이어 정보, 차량 램프 정보, 차량 내부 온도 정보, 차량 내부 습도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Meanwhile, the
전원 공급부(190)는, 프로세서(170)의 제어에 의해, 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다. 특히, 전원 공급부(190)는, 차량 내부의 배터리 등으로부터 전원을 공급받을 수 있다. The
스테레오 카메라(195)는, 복수의 카메라를 구비할 수 있다. 이하에서는 도 2 등에서 기술한 바와 같이, 2개의 카메라를 구비하는 것으로 한다.The
스테레오 카메라(195)는, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능할 수 있으며, 제1 렌즈(193a)를 구비하는 제1 카메라(195a), 제2 렌즈(193b)를 구비하는 제2 카메라(195b)를 구비할 수 있다.The
한편, 스테레오 카메라(195)는, 각각, 제1 렌즈(193a)와 제2 렌즈(193b)에 입사되는 광을 차폐하기 위한, 제1 광 차폐부(light shield)(192a), 제2 광 차폐부(192b)를 구비할 수 있다. On the other hand, the
다음, 도 3b를 참조하면, 도 3b의 차량 운전 보조 장치(100)는, 도 3a의 차량 운전 보조 장치(100)에 비해, 입력부(110) 및 디스플레이(180)를 더 구비할 수 있다. 이하에서는 입력부(110), 및 디스플레이(180)에 대한 설명만을 기술한다.Next, referring to FIG. 3B, the vehicle driving
입력부(110)는, 차량 운전 보조 장치(100), 특히, 스테레오 카메라(195)에 부착되는 복수의 버튼 또는 터치 스크린을 구비할 수 있다. 복수의 버튼 또는 터치 스크린을 통해, 차량 운전 보조 장치(100)의 전원을 온 시켜, 동작시키는 것이 가능하다. 그 외, 다양한 입력 동작을 수행하는 것도 가능하다.The
디스플레이(180)는, 차량 운전 보조 장치의 동작과 관련한 이미지를 표시할 수 있다. 이러한 이미지 표시를 위해, 디스플레이(180)는, 차량 내부 전면의 클러스터(cluster) 또는 HUD(Head Up Display)를 포함할 수 있다. 한편, 디스플레이(180)가 HUD 인 경우, 차량(200)의 전면 유리에 이미지를 투사하는 투사 모듈을 포함할 수 있다.The
도 4a 내지 도 4b는 도 3a 내지 도 3b의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시하고, 도 5a 내지 도 5b는 도 4a 내지 도 4b의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.4A-4B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of FIGS. 3A-3B, and FIGS. 5A-5B are diagrams referred to in describing the operation of the processor of FIGS. 4A-4B.
먼저, 도 4a를 참조하면, 도 4a는, 프로세서(170)의 내부 블록도의 일예로서, 차량 운전 보조 장치(100) 내의 프로세서(170)는, 영상 전처리부(410), 디스패러티 연산부(420), 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 트래킹부(440), 및 어플리케이션부(450)를 구비할 수 있다.First, referring to FIG. 4A, FIG. 4A is an example of an internal block diagram of the
영상 전처리부(image preprocessor)(410)는, 스테레오 카메라(195)로부터의 스테레오 이미지를 수신하여, 전처리(preprocessing)를 수행한다. The
구체적으로, 영상 전처리부(410)는, 스테레오 이미지에 대한, 노이즈 리덕션(noise reduction), 렉티피케이션(rectification), 캘리브레이션(calibration), 색상 강화(color enhancement), 색상 공간 변환(color space conversion;CSC), 인터폴레이션(interpolation), 카메라 게인 컨트롤(camera gain control) 등을 수행할 수 있다. 이에 따라, 스테레오 카메라(195)에서 촬영된 스테레오 이미지 보다 선명한 스테레오 이미지를 획득할 수 있다.In detail, the
디스패러티 연산부(disparity calculator)(420)는, 영상 전처리부(410)에서 신호 처리된, 스테레오 이미지를 수신하고, 수신된 스테레오 이미지들에 대한 스테레오 매칭(stereo matching)을 수행하며, 스테레오 매칭에 따른, 디스패러티 맵(dispartiy map)을 획득한다. 즉, 차량 전방에 대한, 스테레오 이미지에 대한 디스패러티 정보를 획득할 수 있다.The
이때, 스테레오 매칭은, 스테레오 이미지들의 픽셀 단위로 또는 소정 블록 단위로 수행될 수 있다. 한편, 디스패러티 맵은, 스테레오 이미지, 즉 좌,우 이미지의 시차(時差) 정보(binocular parallax information)를 수치로 나타낸 맵을 의미할 수 있다.In this case, the stereo matching may be performed in units of pixels of stereo images or in units of predetermined blocks. The disparity map may refer to a map in which stereo parallax information of stereo images, that is, left and right images, is numerically represented.
세그멘테이션부(segmentation unit)(432)는, 디스패러티 연산부(420)로부터의 디스페러티 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 세그먼트(segment) 및 클러스터링(clustering)을 수행할 수 있다.The
구체적으로, 세그멘테이션부(432)는, 디스페러티 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해,배경(background)과 전경(foreground)을 분리할 수 있다.In detail, the
예를 들어, 디스패리티 맵 내에서 디스페러티 정보가 소정치 이하인 영역을, 배경으로 연산하고, 해당 부분을 제외시킬 수 있다. 이에 의해, 상대적으로 전경이 분리될 수 있다. For example, an area in which the disparity information is less than or equal to a predetermined value in the disparity map may be calculated in the background, and the corresponding part may be excluded. Thereby, the foreground can be relatively separated.
다른 예로, 디스패리티 맵 내에서 디스페러티 정보가 소정치 이상인 영역을, 전경으로 연산하고, 해당 부분을 추출할 수 있다. 이에 의해, 전경이 분리될 수 있다.As another example, an area in which the disparity information is greater than or equal to a predetermined value in the disparity map may be calculated in the foreground and a corresponding portion may be extracted. Thereby, the foreground can be separated.
이와 같이, 스테레오 이미지에 기반하여 추출된 디스페러티 정보 정보에 기초하여, 전경과 배경을 분리함으로써, 이후의, 오브젝트 검출시, 신호 처리 속도, 신호 처리 양 등을 단축할 수 있게 된다.As described above, by separating the foreground and the background based on the disparity information information extracted based on the stereo image, the signal processing speed, the signal processing amount, and the like can be shortened in the subsequent object detection.
다음, 오브젝트 검출부(object detector)(434)는, 세그멘테이션부(432)로부터의 이미지 세그먼트에 기초하여, 오브젝트를 검출할 수 있다. Next, the
즉, 오브젝트 검출부(434)는, 디스페러티 정보 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 오브젝트를 검출할 수 있다.That is, the
구체적으로, 오브젝트 검출부(434)는, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 오브젝트를 검출할 수 있다. 예를 들어, 이미지 세그먼트에 의해 분리된 전경으로부터 오브젝트를 검출할 수 있다.In detail, the
다음, 오브젝트 확인부(object verification unit)(436)는, 분리된 오브젝트를 분류하고(classify), 확인한다(verify).Next, an
이를 위해, 오브젝트 확인부(436)는, 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용한 식별법, SVM(Support Vector Machine) 기법, Haar-like 특징을 이용한 AdaBoost에 의해 식별하는 기법, 또는 HOG(Histograms of Oriented Gradients) 기법 등을 사용할 수 있다.To this end, the
한편, 오브젝트 확인부(436)는, 메모리(140)에 저장된 오브젝트들과, 검출된 오브젝트를 비교하여, 오브젝트를 확인할 수 있다.The
예를 들어, 오브젝트 확인부(436)는, 차량 주변에 위치하는, 주변 차량, 차선, 도로면, 표지판, 위험 지역, 터널 등을 확인할 수 있다. For example, the
오브젝트 트래킹부(object tracking unit)(440)는, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행한다. 예를 들어, 순차적으로, 획득되는 스테레오 이미지들에 내의, 오브젝트를 확인하고, 확인된 오브젝트의 움직임 또는 움직임 벡터를 연산하며, 연산된 움직임 또는 움직임 벡터에 기초하여, 해당 오브젝트의 이동 등을 트래킹할 수 있다. 이에 따라, 차량 주변에 위치하는, 주변 차량, 차선, 도로면, 표지판, 위험 지역, 터널 등을 트래킹할 수 있게 된다. The
다음, 어플리케이션부(450)는, 차량 주변에, 위치하는 다양한 오브젝트들, 예를 들어, 다른 차량, 차선, 도로면, 표지판 등에 기초하여, 차량(200)의 위험도 등을 연산할 수 있다. 또한, 앞차와의 추돌 가능성, 차량의 슬립 여부 등을 연산할 수 있다.Next, the
그리고, 어플리케이션부(450)는, 연산된 위험도, 추돌 가능성, 또는 슬립 여부 등에 기초하여, 사용자에게, 이러한 정보를 알려주기 위한, 메시지 등을, 차량 운전 보조 정보로서, 출력할 수 있다. 또는, 차량(200)의 자세 제어 또는 주행 제어를 위한 제어 신호를, 차량 제어 정보로서, 생성할 수도 있다. The
도 4b는 프로세서의 내부 블록도의 다른 예이다.4B is another example of an internal block diagram of a processor.
도면을 참조하면, 도 4b의 프로세서(170)는, 도 4a의 프로세서(170)와 내부 구성 유닛이 동일하나, 신호 처리 순서가 다른 것에 그 차이가 있다. 이하에서는 그 차이만을 기술한다.Referring to the drawings, the
오브젝트 검출부(434)는, 스테레오 이미지를 수신하고, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 오브젝트를 검출할 수 있다. 도 4a와 달리, 디스패러티 정보에 기초하여, 세그먼트된 이미지에 대해, 오브젝트를 검출하는 것이 아닌, 스테레오 이미지로부터 바로 오브젝트를 검출할 수 있다. The
다음, 오브젝트 확인부(object verification unit)(436)는, 세그멘테이션부(432)로부터의 이미지 세그먼트, 및 오브젝트 검출부(434)에서 검출된 오브젝트에 기초하여, 검출 및 분리된 오브젝트를 분류하고(classify), 확인한다(verify).Next, the
이를 위해, 오브젝트 확인부(436)는, 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용한 식별법, SVM(Support Vector Machine) 기법, Haar-like 특징을 이용한 AdaBoost에 의해 식별하는 기법, 또는 HOG(Histograms of Oriented Gradients) 기법 등을 사용할 수 있다.To this end, the
도 5a와 도 5b는, 제1 및 제2 프레임 구간에서 각각 획득된 스테레오 이미지를 기반으로 하여, 도 4a의 프로세서(170)의 동작 방법 설명을 위해 참조되는 도면이다.5A and 5B are views referred to for describing a method of operating the
먼저, 도 5a를 참조하면, 제1 프레임 구간 동안, 스테레오 카메라(195)는, 스테레오 이미지를 획득한다.First, referring to FIG. 5A, during the first frame period, the
프로세서(170) 내의 디스패러티 연산부(420)는, 영상 전처리부(410)에서 신호 처리된, 스테레오 이미지(FR1a,FR1b)를 수신하고, 수신된 스테레오 이미지(FR1a,FR1b)에 대한 스테레오 매칭을 수행하여, 디스패러티 맵(dispartiy map)(520)을 획득한다.The
디스패러티 맵(dispartiy map)(520)은, 스테레오 이미지(FR1a,FR1b) 사이의 시차를 레벨화한 것으로서, 디스패러티 레벨이 클수록, 차량과의 거리가 가깝고, 디스패러티 레벨이 작을수록, 차량과의 거리가 먼 것으로 연산할 수 있다.The
한편, 이러한 디스패러티 맵을 디스플레이 하는 경우, 디스패러티 레벨이 클수록, 높은 휘도를 가지고, 디스패러티 레벨이 작을수록 낮은 휘도를 가지도록 표시할 수도 있다.On the other hand, when displaying such a disparity map, the disparity map may be displayed such that the larger the disparity level, the higher the luminance, and the smaller the disparity level, the lower the luminance.
도면에서는, 디스패러티 맵(520) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(528a,528b,528c,528d) 등이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지며, 공사 지역(522), 제1 전방 차량(524), 제2 전방 차량(526)이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지는 것을 예시한다.In the drawing, in the
세그멘테이션부(432)와, 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)는, 디스패러티 맵(520)에 기초하여, 스테레오 이미지(FR1a,FR1b) 중 적어도 하나에 대한, 세그먼트, 오브젝트 검출, 및 오브젝트 확인을 수행한다.The
도면에서는, 디스패러티 맵(520)을 사용하여, 제2 스테레오 이미지(FR1b)에 대한, 오브젝트 검출, 및 확인이 수행되는 것을 예시한다.In the figure, using the
즉, 이미지(530) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(538a,538b,538c,538d), 공사 지역(532), 제1 전방 차량(534), 제2 전방 차량(536)이, 오브젝트 검출 및 확인이수행될 수 있다.That is, in the
다음, 도 5b를 참조하면, 제2 프레임 구간 동안, 스테레오 카메라(195)는, 스테레오 이미지를 획득한다.Next, referring to FIG. 5B, during the second frame period, the
프로세서(170) 내의 디스패러티 연산부(420)는, 영상 전처리부(410)에서 신호 처리된, 스테레오 이미지(FR2a,FR2b)를 수신하고, 수신된 스테레오 이미지(FR2a,FR2b)에 대한 스테레오 매칭을 수행하여, 디스패러티 맵(dispartiy map)(540)을 획득한다.The
도면에서는, 디스패러티 맵(540) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(548a,548b,548c,548d) 등이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지며, 공사 지역(542), 제1 전방 차량(544), 제2 전방 차량(546)이 각각 해당하는 디스패러티 레벨을 가지는 것을 예시한다.In the drawing, in the
세그멘테이션부(432)와, 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)는, 디스패러티 맵(520)에 기초하여, 스테레오 이미지(FR2a,FR2b) 중 적어도 하나에 대한, 세그먼트, 오브젝트 검출, 및 오브젝트 확인을 수행한다.The
도면에서는, 디스패러티 맵(540)을 사용하여, 제2 스테레오 이미지(FR2b)에 대한, 오브젝트 검출, 및 확인이 수행되는 것을 예시한다.In the figure, using the
즉, 이미지(550) 내에, 제1 차선 내지 제4 차선(558a,558b,558c,558d), 공사 지역(552), 제1 전방 차량(554), 제2 전방 차량(556)이, 오브젝트 검출 및 확인이수행될 수 있다.That is, in the
한편, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 5a와 도 5b를 비교하여, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행할 수 있다. Meanwhile, the
구체적으로, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 5a와 도 5b에서 확인된, 각 오브젝트들의 움직임 또는 움직임 벡터에 기초하여, 해당 오브젝트의 이동 등을 트래킹할 수 있다. 이에 따라, 차량 주변에 위치하는, 차선, 공사 지역, 제1 전방 차량, 제2 전방 차량 등에 대한 트래킹을 수행할 수 있게 된다.In detail, the
도 6a 내지 도 6b는 도 3의 차량 운전 보조 장치의 동작 설명에 참조되는 도면이다.6A to 6B are views referred to for describing the operation of the vehicle driving assistance apparatus of FIG. 3.
먼저, 도 6a는, 차량 내부에 구비되는 스테레오 카메라(195)에서 촬영되는 차량 전방 상황을 예시한 도면이다. 특히, 차량 전방 상황을 버드 아이 뷰(bird eye view)로 표시한다.First, FIG. 6A is a diagram illustrating a situation in front of a vehicle captured by the
도면을 참조하면, 왼쪽에서 오른쪽으로, 제1 차선(642a), 제2 차선(644a), 제3 차선(646a), 제4 차선(648a)이 위치하며, 제1 차선(642a)과 제2 차선(644a) 사이에 공사 지역(610a)이 위치하며, 제2 차선(644a)과 제3 차선(646a) 사이에 제1 전방 차량(620a)가 위치하며, 제3 차선(646a)과 제4 차선(648a) 사이에, 제2 전방 차량(630a)이 배치되는 것을 알 수 있다.Referring to the drawings, from the left to the right, the
다음, 도 6b는 차량 운전 보조 장치에 의해 파악되는 차량 전방 상황을 각종 정보와 함께 표시하는 것을 예시한다. 특히, 도 6b와 같은 이미지는, 차량 운전 보조 장치에서 제공되는 디스플레이(180) 또는 AVN 장치(400)에서 표시될 수도 있다.Next, FIG. 6B illustrates displaying the vehicle front situation detected by the vehicle driving assistance apparatus together with various types of information. In particular, the image as shown in FIG. 6B may be displayed on the
도 6b는, 도 6a와 달리, 스테레오 카메라(195)에서 촬영되는 이미지를 기반으로하여 정보 표시가 되는 것을 예시한다. 6B illustrates that information display is performed based on an image captured by the
도면을 참조하면, 왼쪽에서 오른쪽으로, 제1 차선(642b), 제2 차선(644b), 제3 차선(646b), 제4 차선(648b)이 위치하며, 제1 차선(642b)과 제2 차선(644b) 사이에 공사 지역(610b)이 위치하며, 제2 차선(644b)과 제3 차선(646b) 사이에 제1 전방 차량(620b)가 위치하며, 제3 차선(646b)과 제4 차선(648b) 사이에, 제2 전방 차량(630b)이 배치되는 것을 알 수 있다.Referring to the drawings, from the left to the right, the first lane 642b, the
차량 운전 보조 장치(100)는, 스테레오 카메라(195)에서 촬영되는 스테레오 이미지를 기반으로 하여, 신호 처리하여, 공사 지역(610b), 제1 전방 차량(620b), 제2 전방 차량(630b)에 대한 오브젝트를 확인할 수 있다. 또한, 제1 차선(642b), 제2 차선(644b), 제3 차선(646b), 제4 차선(648b)을 확인할 수 있다.The vehicle driving
한편, 도면에서는 공사 지역(610b), 제1 전방 차량(620b), 제2 전방 차량(630b)에 대한 오브젝트 확인을 나타내기 위해, 각각 테두리로 하이라이트되는 것을 예시한다.On the other hand, in the drawing, to illustrate the object confirmation for the
한편, 차량 운전 보조 장치(100)는, 스테레오 카메라(195)에서 촬영되는 스테레오 이미지를 기반으로 하여, 공사 지역(610b), 제1 전방 차량(620b), 제2 전방 차량(630b)에 대한 거리 정보를 연산할 수 있다. On the other hand, the vehicle driving
도면에서는, 공사 지역(610b), 제1 전방 차량(620b), 제2 전방 차량(630b) 각각에 대응하는, 연산된 제1 거리 정보(611b), 제2 거리 정보(621b), 제3 거리 정보(631b)가 표시되는 것을 예시한다. In the drawing, the calculated
한편, 차량 운전 보조 장치(100)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터 차량에 대한 센서 정보를 수신할 수 있다. 특히, 차량 속도 정보, 기어 정보, 차량의 회전각(요각)이 변하는 속도를 나타내는 요 레이트 정보(yaw rate), 차량의 각도 정보를 수신할 수 있으며, 이러한 정보들을 표시할 수 있다. Meanwhile, the vehicle driving
도면에서는, 차량 전방 이미지 상부(670)에, 차량 속도 정보(672), 기어 정보(671), 요 레이트 정보(673)가 표시되는 것을 예시하며, 차량 전방 이미지 하부(680)에, 차량의 각도 정보(682)가 표시되는 것을 예시하나 다양한 예가 가능하다. 그 외, 차량의 폭 정보(683), 도로의 곡률 정보(681)가, 차량의 각도 정보(682)와 함께 표시될 수 있다.In the drawing, the
한편, 차량 운전 보조 장치(100)는, 통신부(120) 또는 인터페이스부(130)를 통해, 차량 주행 중인 도로에 대한, 속도 제한 정보 등을 수신할 수 있다. 도면에서는, 속도 제한 정보(640b)가 표시되는 것을 예시한다.On the other hand, the vehicle driving
차량 운전 보조 장치(100)는, 도 6b에 도시된 다양한 정보들을 디스플레이(180) 등을 통해 표시하도록 할 수 있으나, 이와 달리, 별도의 표시 없이, 각종 정보를 저장할 수도 있다. 그리고, 이러한 정보들을 이용하여, 다양한 어플리케이션에 활용할 수도 있다.The vehicle driving
도 7은 도 1의 차량 내부의 전자 제어 장치의 내부 블록도의 일예이다.FIG. 7 is an example of an internal block diagram of the electronic control apparatus in the vehicle of FIG. 1.
도면을 참조하면, 차량(200)은 차량 제어를 위한 전자 제어 장치(700)를 구비할 수 있다. 전자 제어 장치(700)는, 상술한 차량 운전 보조 장치(100), 및 AVN 장치(400)와 데이터를 교환할 수 있다.Referring to the drawings, the
전자 제어 장치(700)는, 입력부(710), 통신부(720), 메모리(740), 램프 구동부(751), 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 썬루프 구동부(755), 서스펜션 구동부(756), 공조 구동부(757), 윈도우 구동부(758), 에어백 구동부(759), 센서부(760), ECU(770), 표시부(780), 오디오 출력부(785), 전원 공급부(790)를 구비할 수 있다. The
입력부(710)는, 차량(200) 내부에 배치되는 복수의 버튼 또는 터치 스크린을 구비할 수 있다. 복수의 버튼 또는 터치 스크린을 통해, 다양한 입력 동작을 수행하는 것이 가능하다.The
통신부(720)는, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)와 무선(wireless) 방식으로, 데이터를 교환할 수 있다. 특히, 통신부(720)는, 차량 운전자의 이동 단말기와, 무선으로 데이터를 교환할 수 있다. 무선 데이터 통신 방식으로는, 블루투스(Bluetooth), WiFi Direct, WiFi, APiX 등 다양한 데이터 통신 방식이 가능하다.The communication unit 720 may exchange data with the
통신부(720)는, 이동 단말기(600) 또는 서버(500)로부터, 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보, 예를 들어, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 정보를 수신할 수 있다. The communication unit 720 may receive weather information, road traffic information, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information from the
한편, 사용자가 차량에 탑승한 경우, 사용자의 이동 단말기(600)와 전자 제어 장치(700)는, 자동으로 또는 사용자의 애플리케이션 실행에 의해, 서로 페어링을 수행할 수 있다. On the other hand, when the user is in the vehicle, the
메모리(740)는, ECU(770)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 전자 제어 장치(700) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. The
램프 구동부(751)는, 차량 내,외부에 배치되는 램프의 턴 온/턴 오프를 제어할 수 있다. 또한, 램프의 빛의 세기, 방향 등을 제어할 수 있다. 예를 들어, 방향 지시 램프, 브레이크 램프 등의 대한 제어를 수행할 수 있다.The
조향 구동부(752)는, 차량(200) 내의 조향 장치(steering apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 차량의 진행 방향을 변경할 수 있다.The
브레이크 구동부(753)는, 차량(200) 내의 브레이크 장치(brake apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 비퀴에 배치되는 브레이크의 동작을 제어하여, 차량(200)의 속도를 줄일 수 있다. 다른 예로, 좌측 바퀴와 우측 바퀴에 각각 배치되는 브레이크의 동작을 달리하여, 차량(200)의 진행 방향을 좌측, 또는 우측으로 조정할 수 있다.The
동력원 구동부(754)는, 차량(200) 내의 동력원에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. The
예를 들어, 화석 연료 기반의 엔진이 동력원인 경우, 동력원 구동부(754)는, 엔진에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 엔진의 출력 토크 등을 제어할 수 있다.For example, when the fossil fuel-based engine is a power source, the
다른 예로, 전기 기반의 모터가 동력원인 경우, 동력원 구동부(754)는, 모터에 대한 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 모터의 회전 속도, 토크 등을 제어할 수 있다.As another example, when the electric-based motor is a power source, the
썬루프 구동부(755)는, 차량(200) 내의 썬루프 장치(sunroof apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 썬루프의 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다.The
서스펜션 구동부(756)는, 차량(200) 내의 서스펜션 장치(suspension apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 도로면에 굴곡이 있는 경우, 서스펜션 장치를 제어하여, 차량(200)의 진동이 저감되도록 제어할 수 있다.The
공조 구동부(757)는, 차량(200) 내의 공조 장치(air cinditioner)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 차량 내부의 온도가 높은 경우, 공조 장치가 동작하여, 냉기가 차량 내부로 공급되도록 제어할 수 있다. The
윈도우 구동부(758)는, 차량(200) 내의 서스펜션 장치(window apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 차량의 측면의 좌,우 윈도우들에 대한 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다. The
에어백 구동부(759)는, 차량(200) 내의 서스펜션 장치(airbag apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 위험시, 에어백이 터지도록 제어할 수 있다.The
센서부(760)는, 차량(100)의 주행 등과 관련한 신호를 센싱한다. 이를 위해, 센서부(760)는, 헤딩 센서(heading sensor), 요 센서(yaw sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 휠 센서(wheel sensor), 차량 속도 센서, 차체 경사 감지센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 핸들 회전에 의한 스티어링 센서, 차량 내부 온도 센서, 차량 내부 습도 센서 등을 구비할 수 있다.The
이에 의해, 센서부(760)는, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 가속도 정보, 차량 기울기 정보, 차량 전진/후진 정보, 배터리 정보, 연료 정보, 타이어 정보, 차량 램프 정보, 차량 내부 온도 정보, 차량 내부 습도 정보 등에 대한 센싱 신호를 획득할 수 있다.Accordingly, the
한편, 센서부(760)는, 그 외, 가속페달센서, 압력센서, 엔진 회전 속도 센서(engine speed sensor), 공기 유량 센서(AFS), 흡기 온도 센서(ATS), 수온 센서(WTS), 스로틀 위치 센서(TPS), TDC 센서, 크랭크각 센서(CAS), 등을 더 구비할 수 있다.On the other hand, the
ECU(770)는, 전자 제어 장치(700) 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.The
입력부(710)에 의한 입력에 의해, 특정 동작을 수행하거나, 센서부(760)에서 센싱된 신호를 수신하여, 차량 운전 보조 장치(100)로 전송할 수 있으며, AVN 장치(400)로부터 맵 정보를 수신할 수 있으며, 각 종 구동부(751,752, 753,754,756)의 동작을 제어할 수 있다.By the input by the
또한, ECU(770)는, 통신부(720)로부터 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보, 예를 들어, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 정보를 수신할 수 있다. In addition, the
표시부(780)는, 차량 운전 보조 장치의 동작과 관련한 이미지를 표시할 수 있다. 이러한 이미지 표시를 위해, 표시부(780)는, 차량 내부 전면의 클러스터(cluster) 또는 HUD(Head Up Display)를 포함할 수 있다. 한편, 표시부(780)가 HUD 인 경우, 차량(200)의 전면 유리에 이미지를 투사하는 투사 모듈을 포함할 수 있다. 한편, 표시부(780)는, 입력이 가능한, 터치 스크린을 포함할 수 있다.The
오디오 출력부(785)는, ECU(770)로부터의 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력한다. 이를 위해, 스피커 등을 구비할 수 있다. 오디오 출력부(785)는, 입력부(710), 즉 버튼의 동작에 대응하는, 사운드를 출력하는 것도 가능하다.The
전원 공급부(790)는, ECU(770)의 제어에 의해, 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다. 특히, 전원 공급부(790)는, 차량 내부의 배터리(미도시) 등으로부터 전원을 공급받을 수 있다. The
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작방법을 도시한 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a method of operating a vehicle driving assistance apparatus according to an embodiment of the present invention.
도면을 참조하면, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 카메라로부터 스테레오 이미지를 수신한다(S810). 그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 수신되는 스테레오 이미지에 기초하여, 차량 주변 정보를 연산한다(S820).Referring to the drawings, the
도 2에서 설명한 바와 같이, 차량 내부에 배치되는 스테레오 카메라(195)를 통해, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 제1 카메라(195a)를 통해 제1 이미지를 수신하고, 제2 카메라(195b)를 통해, 제2 이미지를 수신한다.As described with reference to FIG. 2, the
제1 카메라(195a)와 제2 카메라(195b) 사이의 거리가 있으므로, 제1 이미지와 제2 이미지는, 디스패러티(disparity)가 발생하게 된다.Since there is a distance between the
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 제1 이미지와 제2 이미지 사이의 디스패러티를 연산하며, 연산된 디스패러티 정보를 이용하여, 제1 이미지와 제2 이미지 중 적어도 하나에 대해, 세그먼트, 오브젝트 검출, 및 오브젝트 확인을 수행한다.The
그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 확인된 오브젝트, 예를 들어, 전방 차량, 차선, 구조물, 도로면, 표지판, 터널 등에 대한 트래킹을 수행한다. 그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 전방에 위치하는 터널 또는 전방 차량에 대한, 거리 정보를 획득할 수 있다. 또한, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 전방에 위치하는 전방 차량에 대한, 속도 정보, 상대 속도 정보 등을 획득할 수 있다.In addition, the
여기서, 스테레오 이미지에 기반한, 차량 주변 정보는, 차선, 구조물, 주변 차량, 터널, 표지판을 포함하고, 또한, 주변 차량과의 거리 정보, 주변 차량의 속도 정보 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Here, the vehicle surrounding information based on the stereo image may include lanes, structures, surrounding vehicles, tunnels, signs, and may include at least one of distance information with surrounding vehicles, speed information of surrounding vehicles, and the like.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 연산된 차량 주변 정보에 기초하여, 차량의 터널 진입 여부를 연산할 수 있다(S830). Next, the
특히, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 제820 단계(S820)에서, 터널이 검출된 경우, 차량(200)과 터널 사이의 거리에 기초하여, 차량의 터널 진입 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량(200)과 터널 사이의 거리가 소정 거리 이하인 경우, 터널 진입으로 연산할 수 있다.In particular, when the tunnel is detected in operation 820, the
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 이미지 외에도, 인터페이스부(130)를 통해, 차량의 ECU(770) 또는 센서부(760)로부터 수신되는 센서 정보 중 차량 주행 정보(차량 속도 정보, 차량 위치 정보 등)에 기초하여, 차량의 터널 진입 여부를 연산할 수도 있다.In addition to the stereo image, the
상술한 소정 거리는, 차량의 속도에 따라 가변 가능하다. 예를 들어, 차량(200)의 속도가 빠를수록, 소정 거리는 증가되는 것이 바람직하다.The predetermined distance mentioned above can be changed according to the speed of the vehicle. For example, as the speed of the
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 터널 진입시, 차량을 터널 모드로 동작시키기 위한 터널 모드 제어 신호를 생성할 수 있다(S840). Next, when the vehicle enters the tunnel, the
터널 모드 제어 신호는, 차량 내의 썬루프 구동부(755), 램프 구동부(751), 윈도우 구동부(758), 공조 구동부(757) 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호일 수 있다.The tunnel mode control signal may be a control signal for controlling at least one of the
그리고, 생성된, 터널 모드 제어 신호(Stu)는, 외부, 특히, 차량의 ECU(770)에 출력되며, ECU(770)는, 썬루프 구동부(755), 램프 구동부(751), 윈도우 구동부(758), 공조 구동부(757) 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.The generated tunnel mode control signal Stu is output to an external, in particular,
예를 들어, 썬루프를 닫거나, 램프를 턴 온하거나, 윈도우를 닫거나, 공조 장치를 동작시킬 수 있다. 이에 의해, 간단하게, 터널 진입시, 차량의 터널 모드 동작 수행이 가능하게 된다. For example, the sunroof may be closed, the lamp may be turned on, the window may be closed, or the air conditioner may be operated. As a result, when the tunnel enters, it is possible to perform the tunnel mode operation of the vehicle.
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 연산된 차량 주변 정보에 기초하여, 차량의 터널 탈출 여부를 연산할 수 있다(S850). Next, the
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 이미지에 기초하여 검출된 터널 출구에 기초하여, 차량의 터널 탈출 여부를 연산할 수 있다.The
예를 들어, 차량(200)과 터널 사이의 거리가 소정 거리 이하인 경우, 터널 진입으로 연산할 수 있다.For example, when the distance between the
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 이미지 외에도, 인터페이스부(130)를 통해, 차량의 ECU(770) 또는 센서부(760)로부터 수신되는 센서 정보 중 차량 주행 정보(차량 속도 정보, 차량 위치 정보 등)에 기초하여, 차량의 터널 탈출 여부를 연산할 수도 있다. In addition to the stereo image, the
구체적으로, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 맵 정보로부터 획득 가능한, 터널의 거리 정보, 현재 차량의 속도 정보 등에 기초하여, 차량의 터널 탈출 여부를 연산할 수도 있다. In detail, the
상술한 소정 거리는, 차량의 속도에 따라 가변 가능하다. 예를 들어, 차량(200)의 속도가 빠를수록, 소정 거리는 증가되는 것이 바람직하다.The predetermined distance mentioned above can be changed according to the speed of the vehicle. For example, as the speed of the
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 터널 탈출시, 차량을 터널 이전 모드로 동작시키기 위한 터널 이전 모드 제어 신호를 생성할 수 있다(S860). Next, when the vehicle escapes the tunnel, the
터널 이전 모드 제어 신호는, 차량 내의 썬루프 구동부(755), 램프 구동부(751), 윈도우 구동부(758), 공조 구동부(757) 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호일 수 있다.The pre-tunnel mode control signal may be a control signal for controlling at least one of the
그리고, 생성된, 터널 모드 제어 신호(Stu)는, 외부, 특히, 차량의 ECU(770)에 출력되며, ECU(770)는, 썬루프 구동부(755), 램프 구동부(751), 윈도우 구동부(758), 공조 구동부(757) 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.The generated tunnel mode control signal Stu is output to an external, in particular,
예를 들어, 썬루프를 다시 개방하거나, 램프를 턴 오프하거나, 윈도우를 다시 개방하거나, 공조 장치를 턴 오프시킬 수 있다.For example, the sunroof can be opened again, the lamp can be turned off, the window opened again, or the air conditioner turned off.
도 9는 터널 모드 제어 신호 생성을 위한 프로세서의 내부 블록도의 일예를 예시한다.9 illustrates an example of an internal block diagram of a processor for generating tunnel mode control signals.
도면을 참조하면, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 터널 검출부(905), 차선 검출부(910), 거리 검출부(920), 속도 검출부(930), 터널 모드 제어 신호 생성부(940)를 구비할 수 있다.Referring to the drawings, the
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 카메라(195)로부터 스테레오 이미지(Simg)를 수신하며, 인터페이스부(130)를 통해, AVN 장치(400)로부터 맵 정보(Smp)를 수신하고, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터 차량 주행 정보(Scar)를 수신할 수 있다. The
여기서, 차량 주행 정보는, 차량 진행 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 기울기 정보, 측면 진입 정보, 후진 정보 등을 포함할 수 있다. 한편, 차량 주행 정보는, 센서 정보의 일부분일 수 있다.Here, the vehicle driving information may include vehicle driving direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle tilt information, side entry information, backward information, and the like. The vehicle driving information may be part of the sensor information.
터널 검출부(905)는, 전방 스테레오 카메라(195)로부터 수신되는 스테레오 이미지(Simg)에 기반하여, 터널 검을 수행할 수 있다. 구체적으로, 스테레오 이미지(Simg)의 디스패러티에 기초하여, 터널을 검출할 수 있다.The
한편, 터널 검출부(905)는, 인터페이스부(130)를 통해 수신되는 맵 정보(Smp)에 기초하여, 터널 검출을 수행할 수 있다. 구체적으로, 맵 상에 현재 차량의 위치를 맵핑하고, 맵핑된 위치에 기반하여, 맵 상의 터널을 검출할 수 있다. Meanwhile, the
차선 검출부(910)는, 전방 스테레오 카메라(195)로부터 수신되는 스테레오 이미지(Simg)에 기반하여, 차선 검출을 수행할 수 있다. 구체적으로, 스테레오 이미지(Simg)의 디스패러티에 기초하여, 전방에 대한 차선을 검출할 수 있다.The
유사하게, 거리 검출부(920)와, 속도 검출부(930)는, 전방 스테레오 카메라(195)로부터 수신되는 스테레오 이미지(Simg)에 기반하여, 전방 차량의 거리, 속도 등을 검출할 수 있다.Similarly, the
터널 모드 제어 신호 생성부(940))는, 검출된 터널 정보, 검출된 차선 정보, 주변 차량의 거리 정보, 속도 정보, 또는 차량 주행 정보(Scar) 중 적어도 하나에 기초하여, 터널 모드 제어 신호(Stu)를 생성할 수 있다. The tunnel mode
생성된, 터널 모드 제어 신호(Stu)는, 외부, 특히, 차량의 ECU(770)에 출력되며, ECU(770)는, 썬루프 구동부(755), 램프 구동부(751), 윈도우 구동부(758), 공조 구동부(757) 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.The generated tunnel mode control signal Stu is output to an external, in particular,
예를 들어, 썬루프를 닫거나, 램프를 턴 온하거나, 윈도우를 닫거나, 공조 장치를 동작시킬 수 있다. 이에 의해, 간단하게, 터널 진입시, 차량의 터널 모드 동작 수행이 가능하게 된다. For example, the sunroof may be closed, the lamp may be turned on, the window may be closed, or the air conditioner may be operated. As a result, when the tunnel enters, it is possible to perform the tunnel mode operation of the vehicle.
도 10a는 도 9의 프로세서의 내부 블록도의 다른예를 예시한다.10A illustrates another example of an internal block diagram of the processor of FIG. 9.
도면을 참조하면, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 전방 스테레오 카메라(195)로부터 수신된 스테레오 이미지에 기초하여, 이미지 기반 차량 주변 정보를 검출할 수 있다. 여기서, 이미지 기반 차량 주변 정보는, 거리 정보, 주변 차량 거리 정보, 속도 정보, 차선 정보 및 도로면 정보, 표시판 정보, 터널 정보, 표지판 정보 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Referring to the drawing, the
상술한 바와 같이, 전방 스테레오 카메라(195)로부터 수신된 스테레오 이미지에 기초하여, 디스패러티 정보를 연산하고, 연산된 디스패러티 정보에 기초하여, 세그먼트, 오브젝트 검출 및 오브젝트 확인을 수행할 수 있다.As described above, the disparity information may be calculated based on the stereo image received from the
이를 바탕으로, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 전방에 대한, 차량 검출(1010), 거리 검출(1011), 차선 검출(1012), 도로면 검출(1014), 시각적 주행 거리 측정(visual odometry)(1016), 터널 검출(1013)을 수행할 수 있다. 그 밖에, 구조물 검출도 수행할 수 있다.Based on this, the
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터의 센서 정보를 수신할 수 있다.Next, the
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터의 차량 주행 정보에 기초하여, 차량 위치 예측(dead reckoning)(1030)을 수행한다.The
그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 위치 예측(dead reckoning)에 기초하여, 차량 움직임(egomotion) 추적(1040)을 수행한다. 이때, 차량 위치 예측(dead reckoning) 외에, 시각적 주행 거리 측정(visual odometry)에 기초하여, 차량 움직임(egomotion) 추적(1040)을 수행하는 것도 가능하다.In addition, the
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 움직임(egomotion) 추적(1040)을 기반으로, 주행 도로의 곡률 계산(1050)을 수행할 수 있다.The
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 곡률 계산(1050), 차선 검출(1010), 및 도로면 검출(1014)을 기반으로 하여, 차량의 진행 방향 추적(1060)을 수행한다.Meanwhile, the
그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량의 진행 방향 추적(1060), 차량 검출(1010), 거리 검출(1011), 도로면 검출(1014)에 기초하여, 차량의 충돌, 추돌 위험성 등의 위험도 계산(1065)을 수행할 수 있다.In addition, the
한편, 프로세서(170)는, 연산된 위험도 중 터널 진입 여부가 허용치를 초과하였는 지 여부를 판단(1080)하고, 해당하는 경우, 차량 내에 구비되는 에어백 구동부를 제어하기 위한, 터널 모드 제어 신호(Stu)를 생성(1090)할 수 있다. 한편, 초과하지 않은 경우, 정상 주행(1085)이 수행되도록 제어할 수 있다.On the other hand, the
그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 위험도 계산(1065) 및 차량 움직임(egomotion) 추적(1040)에 기초하여, 차량 패쓰 예측(path prediction)(1070)을 수행한다. 즉, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 추정된 차량 움직임(1040)에 기초하여, 차량 패쓰를 예측한다.In addition, the
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 패쓰 예측(1070), 위험도 계산(1065), 및 차량 움직임 추적(1040)에 기초하여, 차량이 슬립 연산(1080)을 수행한다. 슬립이 아닌 경우, 정상 주행(1085)을 수행하도록 하며, 슬립인 경우, 슬립 방지 제어 신호 생성(1090)을 수행한다.The
생성된 슬립 방지 제어 신호(Sns)는, ECU(770)으로 전송되며, ECU(770)는, 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 서스펜션 구동부(756) 중 적어도 하나를 제어한다.The generated slip prevention control signal Sns is transmitted to the
예를 들어, 차량(200)이, 주행 도로 대비, 좌측으로 슬립한 경우, 슬립 방지 제어 신호(Sns)에 기초하여, 조향 구동부(752)는, 우측 스티어링이 수행되도록 조향 장치를 제어하거나, 브레이크 구동부(753)는, 좌측 브레이크를 동작시킬 수 있다.For example, when the
다른 예로, 차량(200)이, 주행 도로 대비, 우측으로 슬립한 경우, 슬립 방지 제어 신호(Sns)에 기초하여, 조향 구동부(752)는, 좌측 스티어링이 수행되도록 조향 장치를 제어하거나, 브레이크 구동부(753)는, 우측 브레이크를 동작시킬 수 있다.As another example, when the
이에 따라, 차량 운전 보조 장치(100)를 통해, 스테레오 이미지, 및 센서 정보 등을 기반으로 한, 슬립 방지 제어를 수행할 수 있게 된다.Accordingly, the vehicle driving
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 터널 검출(1013)에 기초하여, 터널 모드 제어 신호(Stu) 생성(1091)을 수행할 수 있다. 이러한, 터널 모드 제어 신호(Stu)는, 차량 내의 썬루프 구동부(755), 램프 구동부(751), 윈도우 구동부(758), 공조 구동부(757) 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호일 수 있다.The
그리고, 생성된, 터널 모드 제어 신호(Stu)는, 외부, 특히, 차량의 ECU(770)에 출력되며, ECU(770)는, 썬루프 구동부(755), 램프 구동부(751), 윈도우 구동부(758), 공조 구동부(757) 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.The generated tunnel mode control signal Stu is output to an external, in particular,
예를 들어, 썬루프를 닫거나, 램프를 턴 온하거나, 윈도우를 닫거나, 공조 장치를 동작시킬 수 있다.For example, the sunroof may be closed, the lamp may be turned on, the window may be closed, or the air conditioner may be operated.
한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 터널 탈출(미도시)에 기초하여, 터널 이전 모드 제어 신호(미도시) 생성을 수행할 수 있다. 이러한, 터널 이전 모드 제어 신호는, 차량 내의 썬루프 구동부(755), 램프 구동부(751), 윈도우 구동부(758), 공조 구동부(757) 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호일 수 있다.The
그리고, 생성된, 터널 모드 제어 신호(Stu)는, 외부, 특히, 차량의 ECU(770)에 출력되며, ECU(770)는, 썬루프 구동부(755), 램프 구동부(751), 윈도우 구동부(758), 공조 구동부(757) 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.The generated tunnel mode control signal Stu is output to an external, in particular,
예를 들어, 썬루프를 다시 개방하거나, 램프를 턴 오프하거나, 윈도우를 다시 개방하거나, 공조 장치를 턴 오프시킬 수 있다.For example, the sunroof can be opened again, the lamp can be turned off, the window opened again, or the air conditioner turned off.
도 10b는 도 9의 프로세서의 내부 블록도의 또 다른예를 예시한다.FIG. 10B illustrates another example of an internal block diagram of the processor of FIG. 9.
도 10b를 참조하면, 도 10a와 거의 유사하나, AVN 장치(400)로부터의 맵 정보를 수신하며, 맵 매칭(1020)이 더 수행되는 것에 그 차이가 있다. 이하에서는 그 차이만을 기술한다.Referring to FIG. 10B, it is almost similar to FIG. 10A, except that map information from the
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터의 센서 정보 중 차량 주행 정보와, AVN 장치(400)로부터의 맵 정보에 기초하여, 맵 매칭을 수행(1020)한다. 또한, 차량 속도 정보 등 차량 주행 정보 등에 기초하여, 맵 상에서 현재 차량의 위치를 가변시킬 수 있다.The
차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 주행 정보 중 차량 위치 정보인 GPS 정보와, AVN 장치(400)로부터의 맵 정보에 기초하여, 현재 차량을 맵 상에 맵 매칭(1020)시킬 수 있다. The
다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 주행 도로의 곡률 계산(1050)시, 차량 움직임(egomotion) 추적(1040) 외에 추가로, 맵 매칭 정보를 기반으로, 주행 도로의 곡률 계산(1050)을 수행할 수 있다.Next, the
도 11a 내지 도 11d는 터널 검출의 다양한 예를 예시한다. 11A-11D illustrate various examples of tunnel detection.
먼저, 도 11a는, 표지판에 기초한 터널 검출 방법을 예시한다.First, FIG. 11A illustrates a tunnel detection method based on a sign.
도로 주행 중인, 차량(200) 내의 스테레오 카메라(195)는 스테레오 이미지를 획득할 수 있으며, 프로세서(170)는, 스테레오 이미지에 기초하여, 오브젝트 검출 및 확인 수행이 가능하다.On the road, the
이때, 오브젝트 중, 도로 주변에 배치되는 표지판(1110)에 대한 검출 및 확인이 가능하다. 특히, 표지판(1110)이 전방에 터널이 있음을 알려주는 표지판인 경우, 프로세서(170)는 이를 확인하여, 전방에 위치하는 터널(1100)을 검출할 수 있다. At this time, the detection and confirmation of the
도면에서는, 차량(200)과 터널(1100) 사이의 거리가 Dx인 상태에서, 표지판(1110)을 보고, 터널을 검출하는 것을 예시한다.In the figure, the
다음, 도 11b는, 전방의 휘도 또는 광의 세기 차이에 기반한 터널 검출 방법을 예시한다.Next, FIG. 11B illustrates a tunnel detection method based on a difference in brightness or intensity of light in front.
차량(200)이 주간에 주행하는 경우, 터널(1100)의 입구(1150)는, 도로의 다른 부분에 비해, 어둡게 된다. When the
프로세서(170)는, 이러한 휘도 차이, 또는 광의 세기 차이를 이용하여, 터널 입구(1150) 영역을 검출할 수 있다. 그리고, 이러한 터널 입구(1150)에 기초하여, 터널(1100)을 검출할 수 있다.The
구체적으로, 차량(200) 내의 스테레오 카메라(195)로부터 획득는 스테레오 이미지 중 제1 전방 영역(A1)의 휘도 또는 광의 세기(light intensity)는, 제1 레벨이며, 제2 전방 영역(A2)의 휘도 또는 광의 세기는, 제2 레벨일 수 있다.Specifically, the brightness or light intensity of the first front region A1 of the stereo image acquired from the
프로세서(170)는, 제1 레벨과 제2 레벨의 차이가 기준치 이상인 경우, 주간 상황에서 더 낮은 휘도 또는 광의 세기 레벨을 갖는 제2 전방 영역(A2)을 터널로 검출할 수 있다. When the difference between the first level and the second level is greater than or equal to the reference value, the
또는 프로세서(170)는, 제1 레벨과 제2 레벨의 차이가 기준치 이상인 상태에서, 차량(200) 주행에 따라, 제2 전방 영역(A)의 크기가, 순차적으로 점점 더 커지는 경우, 제2 전방 영역(A2)을 터널로 검출할 수 있다. Alternatively, when the difference between the first level and the second level is greater than or equal to the reference value, the
한편, 역으로, 차량(200)이 야간에 주행하는 경우, 터널(1100)의 입구(1150)는, 터널 내부의 조명으로 인하여, 도로의 다른 부분에 비해, 밝게 된다. On the other hand, when the
이를 이용하여, 프로세서(170)는, 야간 상황에서 더 낮은 휘도 또는 광의 세기 레벨을 갖는 제2 전방 영역(A2)을 터널로 검출할 수 있다. Using this, the
다음, 도 11c는, 스테레오 이미지에 기초하여 검출되는 차선, 또는 주변 차량의 휘도에 기반한 터널 검출 방법을 예시한다.Next, FIG. 11C illustrates a tunnel detection method based on the brightness of a lane detected based on a stereo image, or the surrounding vehicle.
차량(200) 내의 스테레오 카메라(195)는 스테레오 이미지를 획득할 수 있으며, 프로세서(170)는, 스테레오 이미지에 기초하여, 오브젝트 검출 및 확인 수행이 가능하다. 이에 따라, 전방 차선, 전방 차량 검출 및 확인이 가능할 수 있다.The
한편, 스테레오 카메라(195)는, 전방 차선 또는 전방 차량의 휘도 또는 광의 세기가 가변되는 영역이 있는 경우, 해당 영역을 터널 입구(1150)로 연산하고, 터널 입구(1150)에 기초하여, 터널(1100)을 검출할 수 있다.On the other hand, when there is an area in which the brightness or the light intensity of the front lane or the front vehicle varies, the
도면과 같이, 전방 제1 영역(A1)에 위치하는 제1 전방 차량(1120a)의 휘도 레벨은, 스테레오 이미지 상에서, 제3 레벨이고, 전방 제2 영역(A2)에 위치하는 제2 전방 차량(1120b)의 휘도 레벨은, 스테레오 이미지 상에서, 제4 레벨일 수 있다.As shown in the drawing, the luminance level of the first front vehicle 1120a located in the front first area A1 is a third level on the stereo image and is the second front vehicle (located in the front second area A2 ( The brightness level of 1120b may be a fourth level on the stereo image.
프로세서(170)는, 이러한 레벨 차이에 기초하여, 전방 제2 영역(A2)에 터널 입구(1150)가 위치하는 것으로 연산하고, 터널 입구(1150)에 기초하여, 터널(1100)을 검출할 수 있다.The
또는, 프로세서(170)는, 순차적으로 획득되는 스테레오 이미지에 기초하여, 제2 전방 차량(1120b)이 전방 제1 영역(A1)에 위치하였 때와, 전방 제2 영역(A2)에 위치하였을 때의 휘도 레벨 차이를 비교하고, 그 레벨 차이가 기준치 이상인 경우, 전방 제2 영역(A2)에 터널 입구(1150)가 위치하는 것으로 연산하고, 터널 입구(1150)에 기초하여, 터널(1100)을 검출할 수 있다. Alternatively, when the second front vehicle 1120b is located in the front first area A1 and when the second front vehicle 1120b is located in the front second area A2, based on the stereo image obtained sequentially. Compare the luminance level difference between the two, and if the level difference is greater than or equal to the reference value, calculate that the
다음, 도 11d는, 터널 입구의 형상에 기반한 터널 검출 방법을 예시한다.Next, FIG. 11D illustrates a tunnel detection method based on the shape of the tunnel entrance.
차량(200) 내의 스테레오 카메라(195)는 스테레오 이미지를 획득할 수 있으며, 프로세서(170)는, 스테레오 이미지에 기초하여, 오브젝트 검출 및 확인 수행이 가능하다. 이에 따라, 전방 차선, 전방 차량 검출 및 확인이 가능할 수 있다.The
특히, 프로세서(170)는, 터널 입구(1150)에 대한 오브젝트 검출을 수행할 수 있다. 그리고, 오브젝트 확인을 위해, 차량 내부 또는 차량 외부의 서버 등에 저장된 데이터 베이스를 이용하여, 터널 입구(1150)에 대한 형상 매칭을 수행할 수 있다.In particular, the
도면에서는, 스테레오 이미지 기반으로 검출된 터널 입구(1150) 형상과, 데이터 베이스 내에 저장된, 제1 형상(1150a), 제2 형상(1150b), 제3 형상(1150c)과 비교하는 것을 예시한다. 이러한 비교 결과, 프로세서(170)는, 터널 입구(1150)를 확인할 수 있으며, 터널(1100)을 검출 및 확인할 수 있게 된다.In the drawing, the
한편, 터널 검출시, 도 11a 내지 도 11d의 방법들을 조합하여, 터널을 검출하는 것도 가능하다.On the other hand, in tunnel detection, it is also possible to detect the tunnel by combining the methods of Figs. 11A to 11D.
도 12a 내지 도 12c는 터널 진입에 따른 터널 모드가 수행되는 것을 예시한다.12A to 12C illustrate that a tunnel mode is performed according to tunnel entry.
도 12a는, 제1 거리(da)에서, 차량(200)이 스테레오 이미지 기반으로, 터널(1100)을 검출한 것을 예시한다. 이때, 제1 거리(da)는, 터널 모드가 동작하기에는 이른 단계이므로, 프로세서(170)는, 터널 진입 이전으로 결정하고, 터널 모드 제어 신호를 생성하지 않을 수 있다.FIG. 12A illustrates that at a first distance da, the
다음, 도 12b는, 차량이 계속 주행하여, 차량(200)과 터널(1100) 사이의 거리가 제2 거리(Db)인 것을 예시한다.Next, FIG. 12B illustrates that the vehicle continues to travel so that the distance between the
이에 따라, 프로세서(170)는, 터널 모드 제어 신호(Stu)를 생성할 수 있다. 도면에서는, 설명의 편의를 위해, 터널 모드 시작을 알려주는 메시지(1251)가 표시되는 것을 예시한다. 이러한 메시지(1251)는 차량 내의 디스플레이(180) 또는 오디오 출력부(미도시)를 통해 출력될 수 있다. Accordingly, the
도 12b는 터널 모드 제어 신호에 기초하여, 차량(200)의 터널 모드가 적용되는 것을 예시한다.12B illustrates that the tunnel mode of the
도 12b의 (a)는, 터널 이전 모드로서, 차량(200)의 전방 램프(1260L,1260R)가 턴 오프되고, 좌,우측 윈도우(1270La,1270Ra)가 일부 개방되고, 썬루프(1280a)가 일부 개방되는 것을 예시한다.FIG. 12B (a) shows a tunnel-previous mode in which the
이후, 터널 진입시, 터널 모드 제어 신호(Stu)에 기초하여, 차량(200)은, 터널 모드로 진입한다.Thereafter, upon entering the tunnel, the
도 12b의 (b)는, 터널 모드로서, 차량(200)의 전방 램프(1260L,1260R)가 턴 온되고, 좌,우측 윈도우(1270Lb,1270Rb)가 모두 닫히고, 썬루프(1280b)도 모두 닫히며, 내부 공조기 동작(1290b)이 수행되는 것을 예시한다. 이에 따라, 터널 진입시, 자동으로 터널 모드가 수행되게 된다.12B (b) shows a tunnel mode in which the
도 13a 내지 도 13c는 터널 탈출에 따른 터널 이전 모드가 수행되는 것을 예시한다.13A to 13C illustrate that the pre-tunnel mode according to the tunnel escape is performed.
도 13a는, 차량(200)이 터널(1100)로 진입한 상태에서, 주행하여, 터널 출구(1160)과의 거리가, Dm인 것을 예시한다. FIG. 13A illustrates that the
프로세서(170)는, 검출된 터널 출구(1160)에도 불구하고, 터널 모드를 종료하고, 터널 이전 모드로 전환하기에는, 이른 단계 이므로, 터널 모드를 유지하고, 터널 이전 모드 제어 신호를 생성하지 않을 수 있다.The
다음, 도 13b는, 차량이 계속 주행하여, 차량(200)과 터널(1100) 사이의 거리가 Db인 것을 예시한다.Next, FIG. 13B illustrates that the vehicle continues to travel so that the distance between the
이에 따라, 프로세서(170)는, 터널 이전 모드 제어 신호를 생성할 수 있다. 도면에서는, 설명의 편의를 위해, 터널 이전 모드 시작을 알려주는 메시지(1351)가 표시되는 것을 예시한다. 이러한 메시지(1351)는 차량 내의 디스플레이(180) 또는 오디오 출력부(미도시)를 통해 출력될 수 있다. Accordingly, the
도 13b는 터널 이전 모드 제어 신호에 기초하여, 차량(200)의 터널 이전 모드가 적용되는 것을 예시한다.FIG. 13B illustrates that the pre-tunnel mode of the
도 13b의 (a)는, 터널 모드로서, 차량(200)의 전방 램프(1260L,1260R)가 턴 온되고, 좌,우측 윈도우(1270Lb,1270Rb)가 모두 닫히고, 썬루프(1280b)도 모두 닫히며, 내부 공조기 동작(1290b)이 수행된 것을 예시한다. FIG. 13B (a) shows a tunnel mode in which the
이후, 터널 탈출시, 터널 이전 모드 제어 신호에 기초하여, 차량(200)은, 터널 이전 모드로 진입한다.Subsequently, upon exiting the tunnel, the
도 13b의 (b)는, 터널 이전 모드로서, 차량(200)의 전방 램프(1260L,1260R)가 턴 오프되고, 좌,우측 윈도우(1270La,1270Ra)가 일부 개방되고, 썬루프(1280a)가 일부 개방되는 것을 예시한다. 이에 따라, 터널 탈출시, 자동으로 터널 이전 모드가 수행되게 된다.FIG. 13B (b) shows a tunnel pre-mode, in which the
도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른 모노 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.14 is a diagram illustrating an exterior of a vehicle including a mono camera according to another embodiment of the present invention.
도면을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량(200)은, 동력원에 의해 회전하는 바퀴(135FR,135FL,135RL,..), 차량(200)의 진행 방향을 조절하기 위한 핸들(150), 및 차량(200) 내부에 구비되는 모노 카메라(193)와 레이더(194)를 구비할 수 있다.Referring to the drawings, the
모노 카메라(193)를 통한 모노 이미지와, 레이더(194)를 통한 거리 정보는, 차량 운전 보조 장치(도 15a의 2100) 내에서 신호 처리될 수 있다.The mono image through the
도 15a는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.15A illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
도면을 참조하면, 도 15a의 차량 운전 보조 장치(2100)의 내부 블록은, 도 3의 차량 운전 보조 장치(100)의 내부 블록과 유사하나, 스테레오 카메라(195)로부터의 스테레오 이미지 기반의, 신호 처리가 아닌, 모노 카메라(193)를 통한 모노 이미지와, 레이더(194)를 통한 거리 정보에 기반한 신호 처리를 수행한다는 점에서 그 차이가 있다. 즉, 차량의 터널 진입 여부 제어 신호를 생성할 수 있다. 이하에서는, 그 차이점만을 기술한다. Referring to the drawings, the internal block of the vehicle driving
모노 카메라(193)는, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능할 수 있으며, 렌즈를 구비하는 단일의 카메라를 구비할 수 있다.The
레이더(194)는, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능할 수 있으며, 소정 주파수의 전파를 차량 전방에 전송하고, 차량 전방의 물체서 반사되는 전파를 수신한다.The
프로세서(2170)는, 레이더(194)에서의 송신 전파와 수신 전파의 차이에 기초하여, 거리 정보를 연산할 수 있다. 또한, 모노 카메라(193)를 통한 모노 이미지와 거리 정보를 매칭하여, 오브젝트 분리, 검출, 인식 등을 수행할 수 있다.The
다음, 도 15b는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.Next, FIG. 15B illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assistance apparatus according to another embodiment of the present invention.
도면을 참조하면, 도 15b의 차량 운전 보조 장치(2150)의 내부 블록은, 도 15a의 차량 운전 보조 장치(2100)의 내부 블록과 유사하나, 모노 카메라(193)와 레이더(194)가 아닌, 외부 대상물에 대해 스캐닝을 수행하는 라이더(Lidar)(2101)를 구비하는 것에 그 차이가 있다.Referring to the drawings, the inner block of the vehicle driving
차이점을 기술하면, 라이더(2101)는, 레이저 스캐닝 방식에 의해, 전방 상황에 대한 스캔 이미지를 획득할 수 있으며, 프로세서(2270)는, 라이더로부터 수신되는 스캔 이미지에 기초하여, 신호 처리를 수행한다. 즉, 차량의 터널 진입 여부 제어 신호를 생성할 수 있다. In describing the difference, the
도 16a 내지 도 16b는 도 15a의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시하고, 도 17a 내지 도 17b는 도 16a의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.16A-16B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of FIG. 15A, and FIGS. 17A-17B are diagrams for reference to an operation description of the processor of FIG. 16A.
도 16a 내지 도 16b의 프로세서 내부 블록은, 도 4a 내지 도 4b의 프로세서와 유사하나, 디스패러티 연산부를 구비하지 않는 다는 점에서 그 차이가 있다. The processor internal block of FIGS. 16A to 16B is similar to the processor of FIGS. 4A to 4B except that the processor internal block does not include a disparity calculator.
대신에, 디스패러티 정보에 대응하는 거리 정보(Sd)를, 외부의 레이더(194)로부터 수신하는 것에 그 차이가 있다. 이러한, 거리 정보(Sd)는, 세그먼테이션부(432)에 입력되며, 이미지의 세그먼트시에 사용될 수 있다. Instead, there is a difference in receiving the distance information Sd corresponding to the disparity information from the
도 17a 내지 도 17b는, 제1 및 제2 프레임 구간에서 각각 획득된 모노 이미지를 기반으로 하여, 도 16a의 프로세서(170)의 동작 방법 설명을 위해 참조되는 도면이다.17A to 17B are views referred to for describing a method of operating the
도 17a 내지 도 17b를 살펴보면, 도 5a 내지 도 5b와 유사하나, 모노 이미지와 레이더 기반 거리 정보를 이용하므로, 디스패러티 맵(distance map)을 생성할 필요가 없다는 점에서 그 차이가 있다.Referring to FIGS. 17A through 17B, the method is similar to FIGS. 5A through 5B except that since a mono image and radar based distance information are used, a disparity map does not need to be generated.
먼저, 도 17a를 참조하면, 제1 프레임 구간 동안, 모노 카메라(193)는, 모노 이미지(FR1)를 획득하며, 레이더는 거리 정보(Sd1)을 획득한다.First, referring to FIG. 17A, during a first frame period, the
이에 따라, 프로세서(2170) 내의 세그멘테이션부(432)와, 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)는, 레이더에 기반한 거리 정보(Sd1)에 기초하여, 모노 이미지(FR1) 내의, 제1 차선 내지 제4 차선(538a,538b,538c,538d), 공사 지역(532), 제1 전방 차량(534), 제2 전방 차량(536)을, 검출 및 확인할 수 있다.Accordingly, the
다음, 도 17b를 참조하면, 제2 프레임 구간 동안, 모노 카메라(193)는, 모노 이미지(FR2)를 획득하며, 레이더는 거리 정보(Sd2)을 획득한다.Next, referring to FIG. 17B, during the second frame period, the
이에 따라, 프로세서(2170) 내의 세그멘테이션부(432)와, 오브젝트 검출부(434), 오브젝트 확인부(436)는, 레이더에 기반한 거리 정보(Sd2)에 기초하여, 모노 이미지(FR2) 내의, 제1 차선 내지 제4 차선(558a,558b,558c,558d), 공사 지역(552), 제1 전방 차량(554), 제2 전방 차량(556)을, 검출 및 확인할 수 있다.Accordingly, the
한편, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 17a와 도 17b를 비교하여, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행할 수 있다. The
구체적으로, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 17a와 도 17b에서 확인된, 각 오브젝트들의 움직임 또는 움직임 벡터에 기초하여, 해당 오브젝트의 이동 등을 트래킹할 수 있다. 이에 따라, 차량 주변에 위치하는, 차선, 공사 지역, 제1 전방 차량, 제2 전방 차량 등에 대한 트래킹을 수행할 수 있게 된다.In detail, the
한편, 도 14 내지 도 17b에서 기술한 모노 카메라(193)와 레이더(194)를 구비하는 차량 운전 보조 장치(2100)는, 도 8 내지 도 13c에서 기술한 바와 유사하게, 모노 이미지와 거리 정보에 기초하여, 차량의 터널 진입 여부를 연산하고, 연산된 차량의 터널 진입 여부에 기초하여, 차량 내의 썬루프 구동부, 램프 구동부, 윈도우 구동부, 공조 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 터널 모드 제어 신호를 생성할 수 있다.On the other hand, the vehicle driving
구체적으로, 차량 운전 보조 장치(2100)의 프로세서(170)는, 모노 카메라(193)로부터 수신되는 모노 이미지와 레이더(194)로부터 검출되는 거리 정보에 기초하여, 차량의 터널 진입 여부를 연산하고, 연산된 차량의 터널 진입 여부에 기초하여, 차량 내의 썬루프 구동부, 램프 구동부, 윈도우 구동부, 공조 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 터널 모드 제어 신호를 생성할 수 있다.Specifically, the
한편, 도 15b에서 기술한 라이더(2101)를 구비하는 차량 운전 보조 장치(2150)는, 도 8 내지 도 13c에서 기술한 바와 유사하게, 스캔 이미지에 기초하여 차량의 터널 진입 여부를 연산하고, 연산된 차량의 터널 진입 여부에 기초하여, 차량 내의 썬루프 구동부, 램프 구동부, 윈도우 구동부, 공조 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 터널 모드 제어 신호를 생성할 수 있다.Meanwhile, the vehicle driving
구체적으로, 차량 운전 보조 장치(2150)의 프로세서(2270)는, 라이더(2101)로부터 수신되는 스캔 이미지에 기초하여, 차량의 터널 진입 여부를 연산하고, 연산된 차량의 터널 진입 여부에 기초하여, 차량 내의 썬루프 구동부, 램프 구동부, 윈도우 구동부, 공조 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 터널 모드 제어 신호를 생성할 수 있다.In detail, the
본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.The vehicle driving assistance apparatus and the vehicle having the same according to an embodiment of the present invention are not limited to the configuration and method of the embodiments described above, but the embodiments may be modified in various ways so that various modifications can be made. All or part of the examples may be optionally combined.
한편, 본 발명의 차량 운전 보조 장치 또는 차량의 동작방법은 차량 운전 보조 장치 또는 차량에 구비된 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체에 프로세서가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 프로세서에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.On the other hand, the vehicle driving assistance apparatus or the method of operating the vehicle of the present invention can be implemented as code that the processor can read on a recording medium that can be read by the processor provided in the vehicle driving assistance apparatus or the vehicle. The processor-readable recording medium includes all kinds of recording devices that store data that can be read by the processor. Examples of the processor-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, and the like, and may also be implemented in the form of a carrier wave such as transmission over the Internet. . The processor-readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the processor-readable code is stored and executed in a distributed fashion.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.In addition, although the preferred embodiment of the present invention has been shown and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, but the technical field to which the invention belongs without departing from the spirit of the invention claimed in the claims. Of course, various modifications can be made by those skilled in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or the prospect of the present invention.
본 발명은 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 적용 가능하며, 특히, 촬영된 이미지를 기반으로 하여, 터널 진입시 차량 내부 설정을 간편하게 수행할 수 있는 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 적용 가능하다.The present invention can be applied to a vehicle driving assistance device and a vehicle having the same, and in particular, based on the photographed image, the vehicle driving assistance device and the vehicle having the same can be easily performed when entering a tunnel. Do.
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