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KR20150069741A - Driver assistance apparatus and Vehicle including the same - Google Patents

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KR20150069741A
KR20150069741A KR1020130156238A KR20130156238A KR20150069741A KR 20150069741 A KR20150069741 A KR 20150069741A KR 1020130156238 A KR1020130156238 A KR 1020130156238A KR 20130156238 A KR20130156238 A KR 20130156238A KR 20150069741 A KR20150069741 A KR 20150069741A
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이제훈
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엘지전자 주식회사
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Abstract

본 발명은 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 스테레오 카메라와, 외부 장치와 데이터를 교환하는 인터페이스부와, 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 인터페이스부로부터 수신되는 차량 주행 정보와 맵 정보에 기초하여, 운전 패턴을 연산하고, 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변하는 프로세서를 포함한다. 이에 의해, 촬영된 이미지를 기반으로 하여 운전 패턴에 대응하는 제어를 수행할 수 있게 된다. BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to a vehicle driving assistant and a vehicle having the same. A vehicle driving assistant device according to an embodiment of the present invention includes a stereo camera, an interface unit for exchanging data with an external device, a stereo image received from the stereo camera, and vehicle driving information and map information received from the interface unit And a processor for calculating an operation pattern and varying a danger warning time point based on the calculated operation pattern. Thus, it is possible to perform control corresponding to the operation pattern based on the photographed image.

Description

차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량{Driver assistance apparatus and Vehicle including the same}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a vehicle driving assist apparatus and a vehicle having the same,

본 발명은 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 관한 것이며, 더욱 상세하게는 촬영된 이미지를 기반으로 하여 운전 패턴에 대응하는 제어를 수행할 수 있는 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a vehicle driving assist apparatus and a vehicle having the same, and more particularly, to a vehicle driving assist apparatus capable of performing control corresponding to an operation pattern based on a photographed image, .

차량은 탑승하는 사용자가 원하는 방향으로 이동시키는 장치이다. 대표적으로 자동차를 예를 들 수 있다.A vehicle is a device that moves a user in a desired direction by a boarding user. Typically, automobiles are examples.

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 users who use the vehicle, various sensors and electronic devices are provided. In particular, various devices for the user's driving convenience have been developed.

본 발명의 목적은, 촬영된 이미지를 기반으로 하여 운전 패턴에 대응하는 제어를 수행할 수 있는 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량을 제공함에 있다.An object of the present invention is to provide a vehicle driving assistant device capable of performing control corresponding to an operation pattern based on a photographed image and a vehicle having the same.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 스테레오 카메라와, 외부 장치와 데이터를 교환하는 인터페이스부와, 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 인터페이스부로부터 수신되는 차량 주행 정보와 맵 정보에 기초하여, 운전 패턴을 연산하고, 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변하는 프로세서를 포함한다. According to another aspect of the present invention, there is provided a vehicle driving assist system including a stereo camera, an interface unit for exchanging data with an external device, a stereo image received from the stereo camera, And a processor for calculating an operation pattern based on the information and the map information, and varying a danger warning time point based on the calculated operation pattern.

한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 모노 카메라와, 거리 검출을 위한 레이더와, 외부 장치와 데이터를 교환하는 인터페이스부와, 모노 카메라로부터 수신되는 모노 이미지, 레이더로부터 검출되는 거리 정보, 인터페이스부로부터 수신되는 차량 주행 정보와 맵 정보에 기초하여, 운전 패턴을 연산하고, 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변하는 프로세서를 포함한다. According to another aspect of the present invention, there is provided a vehicle driving assist system including a monaural camera, a radar for distance detection, an interface for exchanging data with an external device, , Distance information detected from the radar, vehicle running information received from the interface section, and map information, and varies the danger warning time based on the calculated operation pattern.

한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 외부 대상물에 대해 스캐닝을 수행하는 라이더와, 외부 장치와 데이터를 교환하는 인터페이스부와, 라이더로부터 수신되는 스캔 이미지, 인터페이스부로부터 수신되는 차량 주행 정보와 맵 정보에 기초하여, 운전 패턴을 연산하고, 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변하는 프로세서를 포함한다. According to another aspect of the present invention, there is provided a vehicle driving assist system including a rider performing scanning with respect to an external object, an interface unit exchanging data with an external device, a scan image received from the rider, And a processor for calculating an operation pattern based on the vehicle running information and the map information received from the interface unit, and varying a danger warning time point based on the calculated operation pattern.

한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 차량은, 차량 상태를 센싱하는 센서부와, 조향 장치를 구동하는 조향 구동부와, 브레이크 장치를 구동하는 브레이크 구동부, 동력원을 구동하는 동력원 구동부와, 서스펜션 장치를 구동하는 서스펜션 구동부와, 조향 구동부, 브레이크 구동부, 동력원 구동부, 서스펜션 구동부를 제어하는 제어부와, 스테레오 카메라와, 외부 장치와 데이터를 교환하는 인터페이스부와, 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 인터페이스부로부터 수신되는 차량 주행 정보와 맵 정보에 기초하여, 운전 패턴을 연산하고, 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변하는 프로세서를 구비하는 차량 운전 보조 장치를 포함한다. According to another aspect of the present invention, there is provided a vehicle including a sensor unit for sensing a vehicle state, a steering driver for driving the steering device, a brake driver for driving the brake unit, a power source driver for driving the power source, A control unit for controlling the steering driver, the brake driver, the power source driver, and the suspension driver; a stereo camera; an interface unit for exchanging data with the external device; And a processor for calculating a driving pattern based on the vehicle running information and the map information received from the interface unit and varying the risk warning point based on the calculated driving pattern.

본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 인터페이스부로부터 수신되는 차량 주행 정보와 맵 정보에 기초하여, 운전 패턴을 연산하고, 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변한다. 이에 따라, 사용자의 이용 편의성이 증대될 수 있다.A vehicle driving assist system according to an embodiment of the present invention calculates an operation pattern based on a stereo image received from a stereo camera and vehicle running information and map information received from an interface unit, , And change the point of danger warning. Accordingly, the usability of the user can be increased.

구체적으로, 차량 운전 보조 장치는, 스테레오 이미지에 기반하여 전방 차량과의 거리를 검출할 수 있으며, 전방 차량과의 거리 대비, 브레이크 동작 시점 정보, 차선 변경 시점 정보, 차선 변경을 위한 차선 변경 램프 동작 시점 정보 중 적어도 하나, 및 맵 정보에 기초하여, 사용자의 운전 패턴을 연산할 수 있으며, 이를 고려하여, 위험 경고 시점을 가변할 수 있게 된다. 그 밖에, 외부 네비게이션 장치에서의 경로 안내를, 사용자 운전 패턴에 따라 가변할 수 있게 된다. 결국, 사용자의 이용 편의성이 증대될 수 있다.Specifically, the vehicle driving assist system can detect the distance to the preceding vehicle based on the stereo image, and can calculate the distance to the preceding vehicle, the brake operation time point information, the lane change point information, the lane change lamp operation The operation pattern of the user can be calculated based on at least one of the viewpoint information and the map information, and the risk warning point can be varied in consideration of the operation pattern. In addition, the route guidance in the external navigation apparatus can be varied according to the user operation pattern. As a result, the usability of the user can be increased.

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, on the basis of a stereo image, when an object is detected, the disparity can be calculated using the stereo image, and the object can be detected based on the disparity information, so that the data processing speed and the like can be shortened.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 모노 카메라로부터 수신되는 이미지와, 레이더로부터의 거리 정보, 및 인터페이스부로부터 수신되는 차량 주행 정보와 맵 정보에 기초하여, 운전 패턴을 연산하고, 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변한다. 이에 따라, 사용자의 이용 편의성이 증대될 수 있다.On the other hand, the vehicle driving assist system according to another embodiment of the present invention computes the driving pattern based on the image received from the mono camera, the distance information from the radar, and the vehicle running information and map information received from the interface And changes the risk warning point based on the calculated operation pattern. Accordingly, the usability of the user can be increased.

한편, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치는, 라이더로부터 수신되는 스캔 이미지와, 인터페이스부로부터 수신되는 차량 주행 정보와 맵 정보에 기초하여, 운전 패턴을 연산하고, 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변한다. 이에 따라, 사용자의 이용 편의성이 증대될 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a vehicle driving assist system including an operation pattern calculating unit that calculates an operation pattern based on a scan image received from a rider, vehicle running information and map information received from an interface unit, , The risk alert point is varied. Accordingly, the usability of the user can be increased.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.
도 2는 도 1의 차량에 부착되는 스테레오 카메라의 외관을 도시한 도면이다.
도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.
도 4a 내지 도 4b는 도 3a 내지 도 3b의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.
도 5a 내지 도 5b는 도 4a 내지 도 4b의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.
도 6a 내지 도 6b는 도 3a 내지 도 3b의 차량 운전 보조 장치의 동작 설명에 참조되는 도면이다.
도 7은 도 1의 차량 내부의 전자 제어 장치의 내부 블록도의 일예이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작방법을 도시한 순서도이다.
도 9a 내지 도 15는 도 8의 동작 방법의 설명을 위해 참조되는 도면이다.
도 16은 본 발명의 다른 실시예에 따른 모노 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.
도 17a는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.
도 17b는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.
도 18a 내지 도 18b는 도 17a의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시한다.
도 19a 내지 도 19b는 도 18a의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.
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 showing the appearance of a stereo camera attached to the vehicle of Fig. 1. Fig.
3A to 3B illustrate various examples of an internal block diagram of a vehicle driving assist apparatus according to an embodiment of the present invention.
Figures 4A-4B illustrate various examples of internal block diagrams of the processors of Figures 3A-3B.
Figures 5A-5B are views referenced in the operational description of the processors of Figures 4A-4B.
Figs. 6A and 6B are views referred to in the description of 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 unit in the vehicle of Fig. 1. Fig.
8 is a flowchart illustrating an operation method of a driving assist system according to an embodiment of the present invention.
Figs. 9A to 15 are views referred to for explanation of the operation method of Fig.
16 is a view showing the appearance of a vehicle having a mono camera according to another embodiment of the present invention.
17A illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assist apparatus according to another embodiment of the present invention.
17B illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assist apparatus according to another embodiment of the present invention.
Figures 18A-18B illustrate various examples of internal block diagrams of the processor of Figure 17A.
Figs. 19A to 19B are diagrams referred to in explaining the operation of the processor of Fig. 18A.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다. Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

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 suffix "module" and " part "for components used in the following description are given merely for convenience of description, and do not give special significance or role in themselves. Accordingly, the terms "module" and "part" 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 a car, a motorcycle. Hereinafter, the vehicle will be described mainly with respect to the 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.On the other hand, the vehicle described in the present specification may be a concept including both 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, a vehicle having an engine will be mainly described.

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 assist device described in this specification may be referred to as an Advanced Driver Assistance System (ADAS) or an Advanced Driver Assistance Apparatus (ADAA). DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a vehicle driving assist apparatus and a vehicle including the same according to various embodiments of the present invention 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, a vehicle 200 includes wheels 103FR, 103FL, 103RL, ... rotated by a power source, a handle 150 for adjusting the traveling direction of the vehicle 200, And a stereo camera 195 provided in the mobile terminal 200.

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 stereo camera 195 may include a plurality of cameras, and the stereo image obtained by the plurality of cameras may be signal-processed within the vehicle driving assistance apparatus 100 (Fig. 3).

한편, 도면에서는 스테레오 카메라(195)가 두 개의 카메라를 구비하는 것을 예시한다.On the other hand, the figure illustrates that the stereo camera 195 includes two cameras.

도 2는 도 1의 차량에 부착되는 스테레오 카메라의 외관을 도시한 도면이다.Fig. 2 is a view showing the appearance of a stereo camera attached to the vehicle of Fig. 1. Fig.

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 drawing, 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.

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. The stereo camera module 195 includes a first light shield 192a and a second light shield 192b for shielding light incident on the first lens 193a and the second lens 193b, Shielding portion 192b.

도면의 스테레오 카메라 모듈(195)은, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능한 구조일 수 있다.The stereo camera module 195 in the drawing may be a structure detachable from the ceiling or the windshield of the vehicle 200.

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 (Fig. 3) having such a stereo camera module 195 can acquire a stereo image from the stereo camera module 195 in front of the vehicle, and based on the stereo image, disparity ) Detection, perform object detection for at least one stereo image based on the disparity information, and continuously track the motion of the object after object detection.

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 assist 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. 3A and 3B can generate vehicle-related information by signal processing the stereo image received from the stereo camera 195 based on computer vision. Here, the vehicle-related information may include vehicle control information for direct control of the vehicle, or vehicle driving assistance information for a driving guide to the vehicle driver.

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.3A, the vehicle driving assist system 100 of FIG. 3A includes a communication unit 120, an interface unit 130, a memory 140, a processor 170, a power supply unit 190, (Not shown). In addition, an audio input unit (not shown) and an audio output unit (not shown) may be provided.

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 communication unit 120 can exchange data with the mobile terminal 600 or the server 500 in a wireless manner. In particular, the communication unit 120 can exchange data with a mobile terminal of a vehicle driver wirelessly. As a wireless data communication method, various data communication methods such as Bluetooth, WiFi Direct, WiFi, and APiX are possible.

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 communication unit 120 can receive weather information and traffic situation information on the road, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information from the mobile terminal 600 or the server 500. Meanwhile, the vehicle driving assistant device 100 may transmit real-time traffic information based on the stereo image to the mobile terminal 600 or the server 500. [

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 is boarded in the vehicle, the user's mobile terminal 600 and the vehicle driving assistant device 100 can perform pairing with each other automatically or by execution of the user's application.

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 interface unit 130 can receive the vehicle-related data or transmit the signal processed or generated by the processor 170 to the outside. To this end, the interface unit 130 can perform data communication with the ECU 770, the AVN (Audio Video Navigation) device 400, the sensor unit 760, and the like in the vehicle by a wire communication or a wireless communication method have.

인터페이스부(130)는, AVN 장치(400)와의 데이터 통신에 의해, 차량 주행과 관련한, 맵(map) 정보를 수신할 수 있다. The interface unit 130 can receive map information related to the vehicle driving by data communication with the AVN apparatus 400. [

한편, 인터페이스부(130)는, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터, 센서 정보를 수신할 수 있다.On the other hand, the interface unit 130 can receive the sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760.

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 at least one of vehicle direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle acceleration information, vehicle tilt information, vehicle forward / backward information, battery information, fuel information, Lamp information, vehicle interior temperature information, and 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 a heading sensor, a yaw sensor, a gyro sensor, a position module, a vehicle forward / backward sensor, a wheel sensor, a vehicle speed sensor, A vehicle body inclination sensor, a battery sensor, a fuel sensor, a tire sensor, a steering sensor by steering wheel rotation, a vehicle internal temperature sensor, and a vehicle internal humidity sensor. On the other hand, 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. On the other hand, 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 relating to the vehicle running can be referred to as vehicle running 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 memory 140 may store various data for operation of the vehicle driving assistance apparatus 100, such as a program for processing or controlling the processor 170. [

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.An audio output unit (not shown) converts an electric signal from the processor 170 into an audio signal and outputs the audio signal. For this purpose, a speaker or the like may be provided. The audio output unit (not shown) can also output sound corresponding to the operation of the input unit 110, that is, the button.

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.An audio input unit (not shown) can receive a user's voice. For this purpose, a microphone may be provided. The received voice may be converted to an electrical signal and transmitted to the processor 170.

프로세서(170)는, 차량 운전 보조 장치(100) 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어한다. The processor 170 controls the overall operation of each unit in the vehicle driving assistance apparatus 100. [

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 processor 170 performs signal processing based on computer vision. Accordingly, the processor 170 obtains a stereo image for the vehicle front from the stereo camera 195, performs a disparity calculation for the vehicle front based on the stereo image, and based on the calculated disparity information , Perform object detection for at least one of the stereo images, and continue to track object motion after object detection.

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.Particularly, when the object is detected, the processor 170 performs lane detection, vehicle detection, pedestrian detection, traffic sign detection, road surface detection, and the like .

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 processor 170 may perform a distance calculation to the detected nearby vehicle, a speed calculation of the detected nearby vehicle, a speed difference calculation with the detected nearby vehicle, and the like.

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 processor 170 can receive weather information, traffic situation information on the road, and TPEG (Transport Protocol Expert Group) information, for example, through the communication unit 120.

한편, 프로세서(170)는, 차량 운전 보조 장치(100)에서, 스테레오 이미지를 기반으로 파악한, 차량 주변 교통 상황 정보를, 실시간으로 파악할 수도 있다.Meanwhile, the processor 170 may grasp, in real time, the traffic situation information on the surroundings of the vehicle based on the stereo image, in the vehicle driving assistant device 100. [

한편, 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, AVN 장치(400)로부터 맵 정보 등을 수신할 수 있다. On the other hand, the processor 170 can receive map information and the like from the AVN apparatus 400 via the interface unit 130. [

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.On the other hand, the processor 170 can receive the sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760 through the interface unit 130. [ Here, the sensor information includes at least one of vehicle direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, vehicle acceleration information, vehicle tilt information, vehicle forward / backward information, battery information, fuel information, Lamp information, vehicle interior temperature information, and vehicle interior humidity information.

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 power supply unit 190 can supply power necessary for the operation of each component under the control of the processor 170. [ Particularly, the power supply unit 190 can receive power from a battery or the like inside the vehicle.

스테레오 카메라(195)는, 복수의 카메라를 구비할 수 있다. 이하에서는 도 2 등에서 기술한 바와 같이, 2개의 카메라를 구비하는 것으로 한다.The stereo camera 195 may include a plurality of cameras. Hereinafter, as described with reference to FIG. 2 and the like, it is assumed that two cameras are provided.

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 stereo camera 195 may be detachably attachable to the ceiling or the front glass of the vehicle 200 and may include a first camera 195a having a first lens 193a and a second camera 195a having a second lens 193b, (195b).

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. The stereo camera 195 includes a first light shield 192a and a second light shield 192b for shielding light incident on the first lens 193a and the second lens 193b, And a portion 192b.

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.3B, the vehicle driving assistant apparatus 100 of FIG. 3B may further include an input unit 110 and a display 180 as compared to the vehicle driving assistant apparatus 100 of FIG. 3A. Only the description of the input unit 110 and the display 180 will be described below.

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 input unit 110 may include a plurality of buttons or touch screens attached to the vehicle driving assistance apparatus 100, particularly, the stereo camera 195. [ It is possible to turn on and operate the vehicle driving assistant 100 via a plurality of buttons or a touch screen. In addition, it is also possible to perform various input operations.

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 display 180 may display an image related to the operation of the vehicle driving assist system. For this image display, the display 180 may include a cluster or HUD (Head Up Display) on the inside of the vehicle interior. On the other hand, when the display 180 is the HUD, it may include a projection module that projects an image on the windshield of the vehicle 200. [

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.Figures 4A-4B illustrate various examples of internal block diagrams of the processors of Figures 3A-3B, and Figures 5A-B are views referenced in the operational description of the processors of Figures 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.4A is an internal block diagram of the processor 170. The processor 170 in the vehicle driving assistance apparatus 100 includes an image preprocessing unit 410, a disparity computing unit 420, An object detecting unit 434, an object tracking unit 440, and an application unit 450.

영상 전처리부(image preprocessor)(410)는, 스테레오 카메라(195)로부터의 스테레오 이미지를 수신하여, 전처리(preprocessing)를 수행한다. An image preprocessor 410 receives the stereo image from the stereo camera 195 and performs preprocessing.

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 image preprocessing unit 410 performs a noise reduction, a rectification, a calibration, a color enhancement, a color space conversion, and a color correction on a stereo image. CSC, interpolation, camera gain control, and the like. Accordingly, a stereo image that is clearer than the stereo image captured by the stereo camera 195 can be obtained.

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 disparity calculator 420 receives the stereo image signal processed by the image preprocessing unit 410, performs stereo matching on the received stereo images, performs stereo matching on the received stereo images, , And obtains a disparty map. That is, it is possible to obtain the disparity information about the stereo image with respect to the front of the vehicle.

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.At this time, the stereo matching may be performed on a pixel-by-pixel basis of stereo images or on a predetermined block basis. On the other hand, the disparity map may mean a map in which binaural parallax information of stereo images, i.e., left and right images, is numerically expressed.

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 segmentation unit 432 can perform segmentation and clustering on at least one of the stereo images based on the dispetity information from the disparity calculation unit 420. [

구체적으로, 세그멘테이션부(432)는, 디스페러티 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해,배경(background)과 전경(foreground)을 분리할 수 있다.Specifically, the segmentation unit 432 can separate the background and the foreground for at least one of the stereo images based on the disparity information.

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 having dispaly information within a disparity map of a predetermined value or less can be calculated as a background, and the corresponding part can 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 dispetity information is equal to or greater than a predetermined value in the disparity map can be calculated with the foreground, and the corresponding part can 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.Thus, by separating the foreground and the background based on the disparity information information extracted based on the stereo image, it becomes possible to shorten the signal processing speed, signal processing amount, and the like at the time of object detection thereafter.

다음, 오브젝트 검출부(object detector)(434)는, 세그멘테이션부(432)로부터의 이미지 세그먼트에 기초하여, 오브젝트를 검출할 수 있다. Next, the object detector 434 can detect the object based on the image segment from the segmentation unit 432. [

즉, 오브젝트 검출부(434)는, 디스페러티 정보 정보에 기초하여, 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대해, 오브젝트를 검출할 수 있다.That is, the object detecting section 434 can detect the object for at least one of the stereo images based on the disparity information information.

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.Specifically, the object detecting unit 434 can detect an object for at least one of the stereo images. For example, an object can be detected from a foreground separated by an image segment.

다음, 오브젝트 확인부(object verification unit)(436)는, 분리된 오브젝트를 분류하고(classify), 확인한다(verify).Next, the object verification unit 436 classifies and verifies the isolated object.

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.For this purpose, the object identifying unit 436 identifies the objects using a neural network identification method, a SVM (Support Vector Machine) method, a AdaBoost identification method using a Haar-like feature, or a Histograms of Oriented Gradients (HOG) Technique can be used.

한편, 오브젝트 확인부(436)는, 메모리(140)에 저장된 오브젝트들과, 검출된 오브젝트를 비교하여, 오브젝트를 확인할 수 있다.On the other hand, the object checking unit 436 can check the objects by comparing the objects stored in the memory 140 with the detected objects.

예를 들어, 오브젝트 확인부(436)는, 차량 주변에 위치하는, 주변 차량, 차선, 도로면, 표지판, 위험 지역, 터널 등을 확인할 수 있다. For example, the object checking unit 436 can identify nearby vehicles, lanes, roads, signs, hazardous areas, tunnels, and the like, which are located around the vehicle.

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. An object tracking unit 440 performs tracking on the identified object. For example, it sequentially identifies an object in the acquired stereo images, calculates a motion or a motion vector of the identified object, and tracks movement of the object based on the calculated motion or motion vector . Accordingly, it is possible to track nearby vehicles, lanes, roads, signs, dangerous areas, tunnels, etc., located in the vicinity of the vehicle.

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 application unit 450 can calculate the risk and the like of the vehicle 200 based on various objects located in the vicinity of the vehicle, for example, other vehicles, lanes, roads, signs, and the like. It is also possible to calculate the possibility of a collision with a preceding vehicle, whether the vehicle is slipping or the like.

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. Then, the application unit 450 can output a message or the like for notifying the user to the user as vehicle driving assistance information, based on the calculated risk, possibility of collision, or slip. Alternatively, a control signal for attitude control or running control of the vehicle 200 may be generated as the vehicle control information.

도 4b는 프로세서의 내부 블록도의 다른 예이다.4B is another example of an internal block diagram of the 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 processor 170 of FIG. 4B has the same internal structure as the processor 170 of FIG. 4A, but differs in signal processing order. Only the difference will be described below.

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 object detection unit 434 receives the stereo image and can detect the object for at least one of the stereo images. 4A, it is possible to detect an object directly from the stereo image, instead of detecting the object, on the segmented image, based on the disparity information.

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 object verification unit 436 classifies the detected and separated objects based on the image segment from the segmentation unit 432 and the object detected by the object detection unit 434, (Verify).

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.For this purpose, the object identifying unit 436 identifies the objects using a neural network identification method, a SVM (Support Vector Machine) method, a AdaBoost identification method using a Haar-like feature, or a Histograms of Oriented Gradients (HOG) Technique can be used.

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.FIGS. 5A and 5B are diagrams referenced for explaining the method of operation of the processor 170 of FIG. 4A based on the stereo images obtained respectively in the first and second frame periods.

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 stereo camera 195 acquires a stereo image.

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 disparity calculating unit 420 in the processor 170 receives the stereo images FR1a and FR1b signal-processed by the image preprocessing unit 410 and performs stereo matching on the received stereo images FR1a and FR1b And obtains a disparity map (520).

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 disparity map 520 is obtained by leveling the parallax between the stereo images FR1a and FR1b. The higher the disparity level is, the closer the distance is from the vehicle, and the smaller the disparity level is, It is possible to calculate that the distance is long.

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 such a disparity map is displayed, it may be displayed so as to have a higher luminance as the disparity level becomes larger, and a lower luminance as the disparity level becomes smaller.

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 figure, first to fourth lanes 528a, 528b, 528c, and 528d have corresponding disparity levels in the disparity map 520, and the construction area 522, the first front vehicle 524 ) And the second front vehicle 526 have corresponding disparity levels, respectively.

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 segmentation unit 432, the object detection unit 434 and the object identification unit 436 determine whether or not the segments, the object detection, and the object detection information for at least one of the stereo images FR1a and FR1b based on the disparity map 520 Perform object verification.

도면에서는, 디스패러티 맵(520)을 사용하여, 제2 스테레오 이미지(FR1b)에 대한, 오브젝트 검출, 및 확인이 수행되는 것을 예시한다.In the figure, using the disparity map 520, object detection and confirmation for the second stereo image FRlb is performed.

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, the first to fourth lanes 538a, 538b, 538c, and 538d, the construction area 532, the first forward vehicle 534, and the second forward vehicle 536 are included in the image 530, And verification may be performed.

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 stereo camera 195 acquires a stereo image.

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 disparity calculating unit 420 in the processor 170 receives the stereo images FR2a and FR2b processed by the image preprocessing unit 410 and performs stereo matching on the received stereo images FR2a and FR2b And obtains a disparity map (540).

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 figure, the first to fourth lanes 548a, 548b, 548c, and 548d have corresponding disparity levels in the disparity map 540, and the construction area 542, the first forward vehicle 544 ) And the second front vehicle 546 have corresponding disparity levels, respectively.

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 segmentation unit 432, the object detection unit 434 and the object identification unit 436 are configured to determine whether or not a segment, an object detection, and an object detection are detected for at least one of the stereo images FR2a and FR2b based on the disparity map 520 Perform object verification.

도면에서는, 디스패러티 맵(540)을 사용하여, 제2 스테레오 이미지(FR2b)에 대한, 오브젝트 검출, 및 확인이 수행되는 것을 예시한다.In the figure, using the disparity map 540, object detection and confirmation for the second stereo image FR2b is performed.

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 image 550, the first to fourth lanes 558a, 558b, 558c, and 558d, the construction area 552, the first forward vehicle 554, and the second forward vehicle 556, And verification may be performed.

한편, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 5a와 도 5b를 비교하여, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행할 수 있다. On the other hand, the object tracking unit 440 can compare the FIG. 5A and FIG. 5B and perform tracking on the identified object.

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.Specifically, the object tracking unit 440 can track movement of the object based on the motion or motion vector of each object identified in FIGS. 5A and 5B. Accordingly, it is possible to perform tracking on the lane, the construction area, the first forward vehicle, the second forward vehicle, and the like, which are located in the vicinity of the vehicle.

도 6a 내지 도 6b는 도 3의 차량 운전 보조 장치의 동작 설명에 참조되는 도면이다.6A to 6B are diagrams referred to in the description of the operation of the vehicle driving assist system of FIG.

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 vehicle forward situation photographed by a stereo camera 195 provided inside a vehicle. In particular, the vehicle front view is indicated by a bird eye view.

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 drawing, a first lane 642a, a second lane 644a, a third lane 646a, and a fourth lane 648a are located from the left to the right, and the first lane 642a and the second The construction area 610a is positioned between the lanes 644a and the first front vehicle 620a is positioned between the second lane 644a and the third lane 646a and the third lane 646a and the fourth It can be seen that the second forward vehicle 630a is disposed between the lane lines 648a.

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 the display of the vehicle front state, which is grasped by the vehicle driving assist system, together with various information. In particular, the image as shown in FIG. 6B may be displayed on the display 180 or the AVN apparatus 400 provided in the vehicle driving assistance apparatus.

도 6b는, 도 6a와 달리, 스테레오 카메라(195)에서 촬영되는 이미지를 기반으로하여 정보 표시가 되는 것을 예시한다. 6B is different from FIG. 6A in that information is displayed on the basis of an image photographed by the stereo camera 195. FIG.

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.A first lane 642b, a second lane 644b, a third lane 646b and a fourth lane 648b are located from the left to the right and the first lane 642b and the second The construction area 610b is located between the lanes 644b and the first front vehicle 620b is located between the second lane 644b and the third lane 646b and the third lane 646b and the fourth It can be seen that the second forward vehicle 630b is disposed between the lane 648b.

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 assistant 100 performs signal processing on the basis of the stereo image photographed by the stereo camera 195 and outputs it to the construction area 610b, the first front vehicle 620b, the second front vehicle 630b You can see the object for. In addition, the first lane 642b, the second lane 644b, the third lane 646b, and the fourth lane 648b can be confirmed.

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, it is exemplified that each of them is highlighted by a frame to indicate object identification for the construction area 610b, the first forward vehicle 620b, and the second forward vehicle 630b.

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 assistant apparatus 100 determines the distance to the construction area 610b, the first front vehicle 620b, the second front vehicle 630b based on the stereo image photographed by the stereo camera 195 Information can be computed.

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 figure, calculated first distance information 611b, second distance information 621b, and third distance information 621b corresponding to the construction area 610b, the first forward vehicle 620b, and the second forward vehicle 630b, respectively, Information 631b is displayed.

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. On the other hand, the vehicle driving assistant apparatus 100 can receive sensor information about the vehicle from the ECU 770 or the sensor unit 760. [ Particularly, it is possible to receive and display the vehicle speed information, the gear information, the yaw rate indicating the speed at which the vehicle's rotational angle (yaw angle) changes, and the angle information of the vehicle.

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.The figure illustrates that 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. In the vehicle front image lower portion 680, Information 682 is displayed, but various examples are possible. Besides, the width information 683 of the vehicle and the curvature information 681 of the road can be displayed together with the angle information 682 of the vehicle.

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 assistant apparatus 100 can receive the speed limitation information and the like for the road running on the vehicle through the communication unit 120 or the interface unit 130. [ In the figure, it is exemplified that the speed limitation information 640b is displayed.

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 assistant apparatus 100 may display various information shown in FIG. 6B through the display 180 or the like, but may store various information without a separate indication. And, by using such information, it can be utilized for various applications.

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 unit in the vehicle of Fig. 1. Fig.

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 vehicle 200 may include an electronic control device 700 for vehicle control. The electronic control device 700 can exchange data with the vehicle driving assistant device 100 and the AVN device 400 described above.

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 electronic control unit 700 includes an input unit 710, a communication unit 720, a memory 740, a lamp driving unit 751, a steering driving unit 752, a brake driving unit 753, a power source driving unit 754, An airbag driving unit 755, a suspension driving unit 756, an air conditioning driving unit 757, a window driving unit 758, an airbag driving unit 759, a sensor unit 760, an ECU 770, a display unit 780, an audio output unit 785, And a power supply unit 790.

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 input unit 710 may include a plurality of buttons or a touch screen disposed inside the vehicle 200. Through a plurality of buttons or a touch screen, it is possible to perform various input operations.

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 can exchange data with the mobile terminal 600 or the server 500 in a wireless manner. In particular, the communication unit 720 can exchange data with the mobile terminal of the vehicle driver wirelessly. As a wireless data communication method, various data communication methods such as Bluetooth, WiFi Direct, WiFi, and APiX are possible.

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 can receive weather information and traffic situation information of the road, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information from the mobile terminal 600 or the server 500.

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 aboard the vehicle, the user's mobile terminal 600 and the electronic control device 700 can perform pairing with each other automatically or by execution of the user's application.

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 memory 740 may store various data for operation of the electronic control unit 700, such as a program for processing or controlling the ECU 770. [

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 lamp driving unit 751 can control the turn-on / turn-off of the lamps disposed inside and outside the vehicle. Also, the intensity, direction, etc. of the light of the lamp can be controlled. For example, it is possible to perform control on a direction indicating lamp, a brake lamp, and the like.

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 steering driver 752 may perform electronic control of the steering apparatus in the vehicle 200. [ Thus, the traveling direction of the vehicle can be changed.

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 brake driver 753 can perform electronic control of the brake apparatus in the vehicle 200. [ For example, it is possible to reduce the speed of the vehicle 200 by controlling the operation of the brake disposed in the wheel. As another example, it is possible to adjust the traveling direction of the vehicle 200 to the left or right by differently operating the brakes respectively disposed on the left wheel and the right wheel.

동력원 구동부(754)는, 차량(200) 내의 동력원에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. The power source driving section 754 can perform electronic control of the power source in the vehicle 200. [

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 power source drive unit 754 can perform electronic control of the engine. Thus, the output torque of the engine and the like can be controlled.

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 power source driving section 754 can perform control on the motor. Thus, the rotation speed, torque, etc. of the motor can be controlled.

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 sunroof driving unit 755 can perform electronic control of the sunroof apparatus in the vehicle 200. [ For example, you can control the opening or closing of the sunroof.

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 suspension driving unit 756 may perform electronic control of suspension apparatus in the vehicle 200. [ For example, when there is a curvature on the road surface, it is possible to control the suspension device so as to reduce the vibration of the vehicle 200. [

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 air conditioning driving unit 757 can perform electronic control of the air conditioner in the vehicle 200. [ For example, when the temperature inside the vehicle is high, the air conditioner can be operated to control the cooling air to be supplied into the vehicle.

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 window driving unit 758 can perform electronic control on a window apparatus in the vehicle 200. [ For example, it can control the opening or closing of left and right windows on the side of the vehicle.

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 airbag driver 759 can perform electronic control of the airbag apparatus in the vehicle 200. [ For example, at risk, the airbag can be controlled to fire.

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 sensor unit 760 senses a signal related to the running or the like of the vehicle 100. [ To this end, the sensor unit 760 may include a heading sensor, a yaw sensor, a gyro sensor, a position module, a vehicle forward / backward sensor, a wheel sensor, A vehicle speed sensor, a vehicle body inclination sensor, a battery sensor, a fuel sensor, a tire sensor, a steering sensor by steering wheel rotation, a vehicle interior temperature sensor, and a vehicle interior humidity sensor.

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.Thereby, the sensor unit 760 outputs the vehicle position information (GPS information), the vehicle angle information, the vehicle speed information, the vehicle acceleration information, the vehicle tilt information, the vehicle forward / backward information, the battery information, Tire information, vehicle lamp information, vehicle internal temperature information, vehicle interior humidity information, and the like.

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.In addition, the sensor unit 760 may include an accelerator pedal sensor, a pressure sensor, an engine speed sensor, an air flow sensor AFS, an intake air temperature sensor ATS, a water temperature sensor WTS, A position sensor (TPS), a TDC sensor, a crank angle sensor (CAS), and the like.

ECU(770)는, 전자 제어 장치(700) 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.The ECU 770 can control the overall operation of each unit in the electronic control unit 700. [

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.It is possible to perform a specific operation by the input by the input unit 710 or to receive the sensed signal from the sensor unit 760 and transmit the sensed signal to the vehicle driving assistant 100 and to transmit map information from the AVN apparatus 400 And can control the operation of each of the longitudinal drive units 751, 752, 753, 754, and 756.

또한, ECU(770)는, 통신부(720)로부터 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보, 예를 들어, TPEG(Transport Protocol Expert Group) 정보를 수신할 수 있다. Also, the ECU 770 can receive weather information and traffic situation information of the road, for example, TPEG (Transport Protocol Expert Group) information from the communication unit 720. [

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 display unit 780 can display an image related to the operation of the vehicle driving assist system. For this image display, the display unit 780 may include a cluster or an HUD (Head Up Display) on the inside of the vehicle interior. Meanwhile, when the display unit 780 is the HUD, it may include a projection module for projecting an image on the windshield of the vehicle 200. [ On the other hand, the display unit 780 may include a touch screen that can be input.

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 audio output unit 785 converts the electrical signal from the ECU 770 into an audio signal and outputs the audio signal. For this purpose, a speaker or the like may be provided. The audio output unit 785 can also output a sound corresponding to the operation of the input unit 710, that is, the button.

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 power supply unit 790 can supply power necessary for operation of each component under the control of the ECU 770. [ Particularly, the power supply unit 790 can receive power from a battery (not shown) inside the vehicle.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 동작방법을 도시한 순서도이고, 도 9a 내지 도 15는 도 8의 동작 방법의 설명을 위해 참조되는 도면이다.FIG. 8 is a flowchart illustrating an operation method of a driving assist system according to an embodiment of the present invention, and FIGS. 9A to 15 are diagrams referred to for explanation of the operation method of FIG.

먼저, 도 8을 참조하면, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 사용자를 인식할 수 있다(S805).First, referring to FIG. 8, the processor 170 of the vehicle driving assistant 100 can recognize the vehicle user (S805).

차량 사용자의 인식 방법은, 지문 인식 방법, 이동 단말기를 이용한 방법, 차량 내부 카메라를 이용하는 방법, 사용자 음성을 이용하는 방법 등 다양한 예가 가능하다. The method of recognizing a vehicle user may be various examples including a fingerprint recognition method, a method using a mobile terminal, a method using a camera in a vehicle, and a method using a user voice.

차량 사용자의 인식 방법 등에 대해서는 도 9a 내지 도 9c를 참조하여 기술한다.The method of recognizing the vehicle user will be described with reference to Figs. 9A to 9C.

먼저, 도 9a는 지문 인식을 이용한 사용자 인식 방법을 설명하기 위한 도면이다. First, FIG. 9A is a diagram for explaining a user recognition method using fingerprint recognition.

도면을 참조하면, 차량 내부에 핸들(150)에 제1 입력부(110L)와 제2 입력부(110R)가 부착될 수 있으며, 이때의 제1 입력부(110L)와 제2 입력부(110R) 중 적어도 어느 하나는, 지문 인식을 위한, 터치 스크린을 구비할 수 있다.Referring to the drawing, a first input unit 110L and a second input unit 110R may be attached to the handle 150 in the vehicle. At least one of the first input unit 110L and the second input unit 110R One may have a touch screen for fingerprint recognition.

예를 들어, 사용자가 왼손(800L)과 오른손(800R)을 이용하여, 핸들(150)을 잡으면서, 왼손 엄지 손가락(801L)과 오른손 엄지 손가락(801R)을, 각각 제1 입력부(110L)와 제2 입력부(110R) 상에 올려놓은 상태에서, 제1 입력부(110L)와 제2 입력부(110R) 중 어느 하나를 터치하는 경우, 해당 입력부는, 지문 인식을 위한 스캐닝 동작을 수행할 수 있다. 그리고, 스캐닝 동작에 따른, 지문 이미지가 프로세서(170)로 전달될 수 있다.For example, when the user holds the handle 150 using the left hand 800L and the right hand 800R, the left hand thumb finger 801L and the right hand thumb finger 801R are moved to the first input portion 110L When one of the first input unit 110L and the second input unit 110R is touched while being placed on the second input unit 110R, the corresponding input unit can perform a scanning operation for fingerprint recognition. Then, a fingerprint image according to the scanning operation can be transmitted to the processor 170. [

프로세서(170)는, 스캐닝된 지문 이미지와, 메모리(140)에 기 저장된 이미지를 비교하여, 사용자 인식을 수행할 수 있다.The processor 170 may compare the scanned fingerprint image with the image stored in the memory 140 to perform user recognition.

다음, 도 9b는 이동 단말기를 이용한 사용자 인식 방법을 설명하기 위한 도면이다. Next, FIG. 9B is a diagram for explaining a method of recognizing a user using a mobile terminal.

사용자가 차량에 탑승하여, 차량의 전원을 온 한 경우, 차량 운전 보조 장치(100)가 활성화된다. 그리고, 소정 시간 이후, 활성화된 차량 운전 보조 장치(100)와 사용자의 이동 단말기(600)는, 페어링을 수행할 수 있다.When the user is aboard the vehicle and the power of the vehicle is turned on, the vehicle driving assistant device 100 is activated. After a predetermined time, the activated vehicle driving assistant device 100 and the user's mobile terminal 600 can perform pairing.

예를 들어, 사용자가 이동 단말기(600)의 차량 앱을 구동한 경우, 이동 단말기(600)가 차량 운전 보조 장치(100)로 페어링 신호를 전송하고, 차량 운전 보조 장치(100)로부터 페어링 응답 신호를 수신할 수 있다.For example, when the user drives the vehicle app of the mobile terminal 600, the mobile terminal 600 transmits a pairing signal to the vehicle driving assistant 100, Lt; / RTI >

다른 예로, 활성화된 차량 운전 보조 장치(100)가, 자동으로, 이동 단말기(600)로 페어링 신호를 전송하고, 이동 단말기(600)로부터 페어링 응답 신호를 수신할 수 있다.As another example, the activated vehicle driving assistant device 100 may automatically transmit the pairing signal to the mobile terminal 600 and receive the pairing response signal from the mobile terminal 600.

차량 운전 보조 장치(100)는 이동 단말기(600)와의 페어링 완료에 따라, 이동 단말기(600)의 기기 정보 또는 사용자 정보를 수신할 수 있다. 그리고, 프로세서(170)는, 이동 단말기(600)의 기기 정보 또는 사용자 정보를 이용하여 사용자를 인식할 수 있다.The vehicle driving assistant device 100 may receive the device information or the user information of the mobile terminal 600 upon completion of the pairing with the mobile terminal 600. [ The processor 170 can recognize the user using the device information or the user information of the mobile terminal 600. [

다음, 도 9c는 내부 카메라를 이용한 사용자 인식 방법을 설명하기 위한 도면이다. 9C is a diagram for explaining a user recognition method using an internal camera.

사용자(800)가 차량에 탑승하여, 차량의 전원을 온 한 경우, 차량 내부의 카메라(1500)가 활성화되어, 운전석에 착석한 사용자(800)를 촬영할 수 있다. 그리고, 프로세서(170)는, 촬영된 사용자 이미지에 기초하여, 사용자를 인식할 수 있다.When the user 800 is aboard the vehicle and the power of the vehicle is turned on, the camera 1500 inside the vehicle is activated, and the user 800 seated on the driver's seat can be photographed. Then, the processor 170 can recognize the user based on the photographed user image.

한편, 도 9a 내지 도 9c와 달리, 사용자의 음성을 이용하여, 사용자 인식을 수행하는 것도 가능하다. 차량 운전 보조 장치(100)에 오디오 입력부(미도시)가 구비되는 경우, 오디오 입력부(미도시)를 이용하여 사용자 음성을 수집하고, 수집된, 사용자 음성에 기초하여, 프로세서(170)는, 사용자를 인식할 수 있다.On the other hand, unlike FIGS. 9A to 9C, it is also possible to perform user recognition using the user's voice. When the vehicle driving assistant apparatus 100 is provided with an audio input unit (not shown), the user's voice is collected using an audio input unit (not shown), and based on the collected user's voice, Can be recognized.

다음, 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, 인터페이스부(130)를 통해, 차량 주행 정보와 맵 정보, 위치 정보(GPS 정보) 등을 수신한다(S820). Next, the processor 170 of the vehicle driving assistant 100 receives the stereo image from the stereo camera (S810). The processor 170 of the vehicle driving assistant 100 receives the vehicle running information, the map information, the position information (GPS information), and the like through the interface unit 130 (S820).

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.2, the processor 170 of the vehicle driving assistant 100 receives the first image through the first camera 195a, and the second camera 195a through the stereo camera 195 disposed inside the vehicle, 2 camera 195b to receive the second image.

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 first camera 195a and the second camera 195b, a disparity occurs between the first image and the second image.

차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 제1 이미지와 제2 이미지에 대한 스테레오 매칭(stereo matching)을 수행하며, 스테레오 매칭에 따른, 디스패러티 맵(dispartiy map)을 획득한다. 즉, 차량 전방에 대한, 디스패러티 정보를 획득할 수 있다.The processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 performs stereo matching on the first image and the second image and acquires a disparty map according to the stereo matching. That is, it is possible to obtain the disparity information with respect to the front of the vehicle.

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.At this time, the stereo matching may be performed on a pixel-by-pixel basis of stereo images or on a predetermined block basis. On the other hand, the disparity map may mean a map in which binaural parallax information of stereo images, i.e., left and right images, is numerically expressed.

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 disparity map 520 is obtained by leveling the parallax between the stereo images FR1a and FR1b. The higher the disparity level is, the closer the distance is from the vehicle, and the smaller the disparity level is, It is possible to calculate that the distance is long.

결국, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 제1 이미지와 제2 이미지에 기초하여, 전방 촬영 이미지에 대한 거리 정보를 연산할 수 있다. As a result, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 can calculate the distance information for the front shot image based on the first image and the second image.

한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 디스패러티 맵에 기초하여, 제1 이미지와 제2 이미지 중 적어도 하나에 대한, 세그먼트, 오브젝트 검출, 및 오브젝트 확인을 수행할 수 있다. On the other hand, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 may perform segmentation, object detection, and object identification for at least one of the first image and the second image based on the disparity map.

이에 따라, 프로세서(170)는, 차선(Lane), 주변 차량(vehicle), 보행자(Pedestrian), 교통 표지판(Traffic Sign), 도로면 등을 검출 및 확인할 수 있다.Accordingly, the processor 170 can detect and confirm a lane, a nearby vehicle, a pedestrian, a traffic sign, a road surface, and the like.

그리고, 프로세서(170)는, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행한다. 즉, 차량 주변에 위치하는, 주변 차량, 차선, 도로면, 표지판, 위험 지역, 터널 등을 트래킹할 수 있게 된다. Then, the processor 170 performs tracking on the identified object. That is, it is possible to track nearby vehicles, lanes, roads, signs, hazardous areas, tunnels, etc., located in the vicinity of the vehicle.

한편, 본 발명의 실시예에 관련하여, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 전방에 위치하는 전방 차량에 대한, 거리 정보를 이용한다.Meanwhile, in connection with the embodiment of the present invention, the processor 170 of the vehicle driving assistant apparatus 100 uses the distance information for the front vehicle located in front of the vehicle.

한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, 차량 주행 정보와 맵 정보, 위치 정보(GPS 정보) 등을 수신한다.On the other hand, the processor 170 of the vehicle driving assistant apparatus 100 receives vehicle running information, map information, position information (GPS information), and the like through the interface unit 130. [

예를 들어, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터, 센서 정보를 수신할 수 있으며, AVN 장치(400)로부터, 맵 정보를 수신할 수 있다.For example, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 can receive sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760 via the interface unit 130, and the AVN apparatus 400 , It is possible to receive the map information.

한편, 센서 정보 내에는, 차량 주행과 관련한 차량 주행 정보가 포함될 수 있으며, 차량 주행 정보는, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 기울기 정보 등을 포함할 수 있다.On the other hand, the sensor information may include vehicle running information related to vehicle running, and the vehicle running information may include vehicle direction information, vehicle position information (GPS information), vehicle angle information, vehicle speed information, can do.

한편, 본 발명의 실시예와 관련하여, 차량 주행 정보는, 브레이크 동작 시점 정보, 차선 변경 시점 정보, 차선 변경을 위한 차선 변경 램프 동작 시점 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이러한 정보들은, 상술한 바와 같이, ECU(770) 또는 센서부(760)로부터의 센서 정보 내에 포함될 수 있다.On the other hand, in connection with the embodiment of the present invention, the vehicle running information may include at least one of brake operation time information, lane change time information, and lane change lamp operation time information for lane change. Such information may be included in the sensor information from the ECU 770 or the sensor unit 760, as described above.

다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 이미지, 차량 주행 정보, 맵 정보에 기초하여, 사용자 운전 패턴을 연산한다(S825). 그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 사용자 운전 패턴에 따라, 위험 경고 시점을 가변한다(S830). 다음, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 사용자 운전 패턴을 메모리(140)에 저장하도록 제어한다(S840). 그리고, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 사용자 운전 패턴을 외부로 전송한다(S845).Next, the processor 170 of the vehicle driving assistant 100 calculates a user operation pattern based on the stereo image, the vehicle driving information, and the map information (S825). Then, the processor 170 of the vehicle driving assistant 100 varies the danger warning time according to the user operation pattern (S830). Next, the processor 170 of the vehicle driving assistant 100 controls to store the user operation pattern in the memory 140 (S840). Then, the processor 170 of the vehicle driving assistant 100 transmits the user operation pattern to the outside (S845).

도 10은 제1 사용자(1400)가 차량(200)을 주행하는 경우, 운전 패턴을 예시하는 도면이다.10 is a diagram illustrating an operation pattern when the first user 1400 is traveling on the vehicle 200. Fig.

도면을 참조하면, 도 10(a)는, 주행 중인 차량(200)의 전방에, 왼쪽부터 오른쪽 방향으로, 제1 차선 내지 제4차선(642a,644a,646a,648a)이 배치되고, 제1 차선(642a)과 제2 차선(644a) 사이에, 공사 현장(610a)이 위치하며, 제2 차선(644a)과 제3 차선(646a) 사이에, 제1 전방 차량(620a)이 위치하며, 제3 차선(646a)과 제4 차선(648a) 사이에, 제2 전방 차량(630a)이 위치하는 것을 예시한다.10A shows first to fourth lanes 642a, 644a, 646a, and 648a arranged from the left to the right in front of the vehicle 200 in operation, The construction site 610a is located between the lane 642a and the second lane 644a and the first forward vehicle 620a is located between the second lane 644a and the third lane 646a, And that the second forward vehicle 630a is located between the third lane 646a and the fourth lane 648a.

한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 카메라(195)를 통한 스테레오 이미지를 기반으로, 전방 차량들(620a,630a), 전방 차선들(642a,644a,646a,648a), 및 공사 현장(610a) 등에 대한 검출을 수행할 수 있다. 또한, 각각의 거리 검출 및 속도 검출을 수행할 수도 있다. On the other hand, the processor 170 of the vehicle driving assistance apparatus 100 is configured to control the forward vehicles 620a and 630a, the front lanes 642a, 644a, 646a, and 648a based on the stereo image through the stereo camera 195, , The construction site 610a, and the like. Further, each of the distance detection and speed detection may be performed.

차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 주행 중인 차량(200)과 제1 전방 차량(620a)과의 간격이 소정 간격 이내인 경우, 도면과 같이, 위험 경고 메시지(1000)를 출력할 수 있다. 차량 운전 보조 장치(100)가 디스플레이(180)를 구비하는 경우, 위험 경고 오브젝트를 출력할 수 있으며, 차량 운전 보조 장치(100)가 오디오 출력부(미도시)를 구비하는 경우, 위험 경고 사운드를 출력할 수 있다.The processor 170 of the vehicle driving assistant 100 outputs a danger warning message 1000 as shown in the figure when the distance between the vehicle 200 in the running state and the first forward vehicle 620a is within a predetermined interval can do. When the vehicle driving assistant device 100 includes the display 180, it is possible to output a danger warning object, and when the vehicle driving assistant device 100 has an audio output portion (not shown) Can be output.

도면에서는, 주행 중인 차량(200)과 제1 전방 차량(620a)과의 간격이 D1인 것으로 예시한다.In the drawing, it is exemplified that the interval between the running vehicle 200 and the first forward vehicle 620a is D1.

도 10(b)는, 도 10(a)의 경고 메시지 출력에 따라, 사용자가 D1 거리 보다 작은 D2 거리에서 브레이크를 동작시키는 것을 예시한다. 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 주행 정보로서, 브레이크 신호를, 인터페이스부(130)를 통해 수신할 수 있으며, 사용자 운전 패턴 연산시 활용할 수 있다.10 (b) illustrates that the user operates the brake at a distance D2 smaller than the distance D1 in accordance with the warning message output in Fig. 10 (a). The processor 170 of the vehicle driving assistant 100 can receive the brake signal as the vehicle running information through the interface unit 130 and can utilize it in the calculation of the user operation pattern.

도 10(c)는, 도 10(a)의 경고 메시지 출력에 따라, 사용자가 D1 거리 보다 작은 D3 거리에서 옆 차선으로 이동하는 것을 예시한다. 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 이미지를 기반으로, 차선 변경 시점 정보를 연산할 수 있으며, 사용자 운전 패턴 연산시 활용할 수 있다. 또는, 사용자가, 측면 진입 램프를 켜고, 옆 차선으로 진입한 경우, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차선 변경을 위한 차선 변경 램프 동작 신호를, 인터페이스부(130)를 통해 수신할 수 있으며, 사용자 운전 패턴 연산시 활용할 수 있다.10 (c) illustrates that the user moves from the D3 distance smaller than the D1 distance to the side lane in accordance with the warning message output in Fig. 10 (a). The processor 170 of the vehicle driving assistant 100 can calculate the lane change point-in-time information based on the stereo image, and can utilize it in the calculation of the user operation pattern. Alternatively, when the user turns on the side entry lamp and enters the side lane, the processor 170 of the vehicle driving assistant 100 transmits the lane change lamp operation signal for changing the lane to the interface unit 130 And can be utilized in the calculation of the user operation pattern.

도 11은 제2 사용자(1410)가 차량(200)을 주행하는 경우, 운전 패턴을 예시하는 도면이다.11 is a diagram illustrating an operation pattern when the second user 1410 is traveling on the vehicle 200. Fig.

도면을 참조하면, 도 11(a)는, 도 10(a)와 동일하므로, 그 설명을 생략한다. 도면에서는, 주행 중인 차량(200)과 제1 전방 차량(620a)과의 간격이 D1인 것으로 예시한다.Referring to the drawings, Fig. 11A is the same as Fig. 10A, and a description thereof will be omitted. In the drawing, it is exemplified that the interval between the running vehicle 200 and the first forward vehicle 620a is D1.

도 11(b)는, 도 11(a)의 경고 메시지 출력에 따라, 사용자가 D1 거리 보다 작은 Db 거리에서 브레이크를 동작시키는 것을 예시한다. 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차량 주행 정보로서, 브레이크 신호를, 인터페이스부(130)를 통해 수신할 수 있으며, 사용자 운전 패턴 연산시 활용할 수 있다.11 (b) illustrates that the user operates the brake at a distance Db smaller than the distance D1 in accordance with the warning message output in Fig. 11 (a). The processor 170 of the vehicle driving assistant 100 can receive the brake signal as the vehicle running information through the interface unit 130 and can utilize it in the calculation of the user operation pattern.

도 11(c)는, 도 11(a)의 경고 메시지 출력에 따라, 사용자가 D1 거리 보다 작은 Dc 거리에서 옆 차선으로 이동하는 것을 예시한다. 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 스테레오 이미지를 기반으로, 차선 변경 시점 정보를 연산할 수 있으며, 사용자 운전 패턴 연산시 활용할 수 있다. 또는, 사용자가, 측면 진입 램프를 켜고, 옆 차선으로 진입한 경우, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 차선 변경을 위한 차선 변경 램프 동작 신호를, 인터페이스부(130)를 통해 수신할 수 있으며, 사용자 운전 패턴 연산시 활용할 수 있다.Fig. 11 (c) illustrates that the user moves from the Dc distance smaller than the D1 distance to the side lane according to the warning message output in Fig. 11 (a). The processor 170 of the vehicle driving assistant 100 can calculate the lane change point-in-time information based on the stereo image, and can utilize it in the calculation of the user operation pattern. Alternatively, when the user turns on the side entry lamp and enters the side lane, the processor 170 of the vehicle driving assistant 100 transmits the lane change lamp operation signal for changing the lane to the interface unit 130 And can be utilized in the calculation of the user operation pattern.

도 10과 도 11을 비교하면, 동일한 거리인 D1에서, 동일한 위험 경고 메시지(1000)가 출력되나, 제1 사용자(1400)의 운전 패턴과 제2 사용자(1410)의 운전 패턴이 다른 것을 알 수 있다. 즉, 제2 사용자(1410)는, 위험 경고 메시지(1000)에도 불구하고, 보다 짧은 거리에서, 브레이크를 동작시키거나, 옆 차선으로 이동하는 것을 알 수 있다.10 and 11, the same danger warning message 1000 is output at the same distance D1. However, the operation pattern of the first user 1400 and the operation pattern of the second user 1410 are different from each other have. That is, the second user 1410 may notice that, despite the danger warning message 1000, at a shorter distance, the brakes operate or move to the next lane.

차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, Db 거리 및 Dc 거리가, 차량 간의 간격 허용치 보다 큰 경우, 제2 사용자(1410)의 운전 패턴을, 반응 속도가 빠르며, 즉각적인 대응이 가능한 패턴으로 연산할 수 있다. 이에 따라, 반응 속도가 빠른 제2 사용자를 위해, 위험 경고 시점을 늦추도록 제어할 수 있다.The processor 170 of the vehicle driving assistant apparatus 100 may set the operation pattern of the second user 1410 to a pattern which is quick in response speed and can be instantaneously responded to when the Db distance and the Dc distance are larger than the inter- . Thus, for a second user with a fast reaction speed, it is possible to control to delay the danger warning time point.

한편, 이와 달리, Db 거리 및 Dc 거리가, 차량 간의 간격 허용치 이내인 경우, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 제2 사용자(1410)의 운전 패턴을 위험한 운전 패턴으로 연산하고, 위험 경고 시점을 보다 이른 시점에 출력하도록 제어할 수 있다.On the other hand, when the Db distance and the Dc distance are within the interval tolerance between the vehicles, the processor 170 of the vehicle driving assistant 100 calculates the operation pattern of the second user 1410 in a dangerous operation pattern , It is possible to control to output the danger alert point at an earlier point in time.

한편, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 제1 사용자(1400)는 제2 사용자(1410)에 비해, 안정적인 운전 패턴을 가지는 것으로 연산할 수 있으며, 디폴트로 설정된 운전 패턴대로, 위험 경고 시점을 유지하도록 제어할 수도 있다.The processor 170 of the vehicle driving assistant apparatus 100 can calculate that the first user 1400 has a stable operation pattern as compared with the second user 1410. The processor 170 of the vehicle driving assistant apparatus 100, You can also control to keep a critical alert time.

도 12는 사용자의 운전 패턴 연산을 위한 프로세서의 동작을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.12 is a diagram referred to explain the operation of the processor for calculating the operation pattern of the user.

도 12를 참조하면, 프로세서(170)는, 스테레오 카메라(195)로부터 스테레오 이미지(Sim)를 수신하고, AVN 장치(400)로부터 맵 정보(Smp)를 수신하고, ECU(770)로부터 차량 주행 정보(Scar)를 수신할 수 있다.12, the processor 170 receives the stereo image Sim from the stereo camera 195, receives the map information Smp from the AVN apparatus 400, (Scar) can be received.

한편, 도면에서는 도시하지 않았지만, 프로세서(170)는, 인터페이스부(130)를 통해, AVN 장치(400) 및 ECU(770)와 데이터를 교환할 수 있다.The processor 170 can exchange data with the AVN apparatus 400 and the ECU 770 through the interface unit 130, although not shown in the drawing.

차량 주행 정보는, 브레이크 동작 시점 정보, 차선 변경 시점 정보, 차선 변경을 위한 차선 변경 램프 동작 시점 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The vehicle running information may include at least one of brake operation time information, lane change time information, and lane change lamp operation time information for lane change.

프로세서(170)는, 스테레오 이미지(Sim)에 기반하여 전방 차량과의 거리, 속도, 차선 등을 포함하는 주행 상황 정보를 검출하며, 주행 상황 정보와, 차량 주행 정보(Scar), 맵 정보(Smp)에 기초하여, 사용자의 운전 패턴을 연산할 수 있다.The processor 170 detects driving situation information including a distance, a speed, and a lane to the preceding vehicle based on the stereo image Sim, and outputs driving state information, vehicle driving information Scar, map information Smp , It is possible to calculate the operation pattern of the user.

예를 들어, 프로세서(170)는, 차량 간격 대비, 사용자의 브레이크 동작 시점, 차선 변경 시점, 차선 변경을 위한 차선 변경 램프 동작 시점 등을 종합하여 고려하고, 그에 따라, 사용자의 운전 패턴을 연산할 수 있다.For example, the processor 170 collectively considers the vehicle interval, the user's brake operation time, the lane change time, the lane change lamp operation time for lane change, etc., and calculates the operation pattern of the user accordingly .

프로세서(170)는, 연산된 사용자의 운전 패턴 정보(Spro1)를 메모리(140)에 저장하도록 제어한다. 또는, 통신부(120)를 통해, 서버(500)로 전송하도록 제어할 수 있다. The processor 170 controls the memory 140 to store the calculated operation pattern information Spro1 of the user. Alternatively, it can be controlled to be transmitted to the server 500 through the communication unit 120. [

이에 따라, 서버(500)는, 사용자 별 운전 패턴을 수집할 수 있다. 특히, 차량(200)이 자가 차량이 아닌, 대여용 차량인 경우, 사용자 별 운전 패턴을 이용하여, 차량 운전전자가 다른 차량을 다시 대여할 경우, 서버(500)는, 사용자 운전 패턴을, 해당 차량으로 전송하여, 바로 해당 사용자를 위한 차량 세팅이 가능하도록 할 수도 있다.Accordingly, the server 500 can collect the operation pattern for each user. In particular, when the vehicle 200 is a lending vehicle rather than a self-vehicle, when the vehicle driving electron is used to lend another vehicle using the user-specific driving pattern, the server 500 sets the user driving pattern So that the vehicle setting for the user can be immediately made.

한편, 프로세서(170)는, AVN 장치(400)로 사용자의 운전 패턴 정보(Spro1)를 전송할 수 있다. 또는, 도면과 같이, 프로세서(170)는, AVN 장치(400)에, 사용자의 운전 패턴에 대응하는, 세팅 정보(Scm)만을 전송하는 것도 가능하다. AVN 장치(400)는, 세팅 정보(Scm)의 수신에 기초하여, 해당 사용자에 적합한 주행 경로를 안내하도록, 할 수 있다.On the other hand, the processor 170 can transmit the operation pattern information Spro1 of the user to the AVN apparatus 400. [ Alternatively, as shown in the figure, the processor 170 can transmit only the setting information Scm corresponding to the operation pattern of the user to the AVN apparatus 400. [ The AVN apparatus 400 can guide the traveling route suitable for the user based on the reception of the setting information Scm.

한편, 프로세서(170)는, ECU(770)로, 사용자의 운전 패턴 정보(Spro1)를 전송할 수 있다. 또는, 프로세서(170)는, ECU(770)로, 사용자의 운전 패턴에 대응하는, 차량 제어 정보(Scoc)를 전송하는 것이 가능하다.On the other hand, the processor 170 can transmit the operation pattern information Spro1 of the user to the ECU 770. [ Alternatively, the processor 170 can transmit, to the ECU 770, vehicle control information (Scoc) corresponding to the operation pattern of the user.

즉, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 사용자의 운전 패턴에 기초하여, 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 서스펜션 구동부(756) 중 적어도 하나를 제어하기 위한 차량 제어 정보(Scoc)를 생성할 수 있으며, 차량 제어 정보(Scoc)를 ECU(770)로 전송하도록 제어할 수 있다.That is, the processor 170 of the vehicle driving assistant apparatus 100 may control the operation of the steering wheel driving unit 752, the brake driving unit 753, the power source driving unit 754, the suspension driving unit 756, Vehicle control information Scoc for controlling the vehicle 770 and to control the vehicle control information Scoc to be transmitted to the ECU 770. [

이러한 차량 제어 정보(Soc)에 의해, 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754), 서스펜션 구동부(756) 등이, 사용자 운전 패턴에 대응하여, 동작하는 것이 가능하다.The steering drive section 752, the brake drive section 753, the power source drive section 754, the suspension drive section 756, and the like can be operated in accordance with the user operation pattern by the vehicle control information Soc.

예를 들어, 브레이크 구동부(753)는, 반응 속도가 빠른 제2 사용자(1410)의 운전 패턴에 따라, 브레이크 입력시, 브레이크 제동력이 더 커지도록, 브레이크를 제어할 수 있다.For example, the brake driver 753 can control the braking force so that the braking force becomes larger when the brake is applied, in accordance with the operation pattern of the second user 1410 having a higher reaction speed.

다른 예로, 동력원 구동부(754)는, 반응 속도가 빠른 제2 사용자(1410)의 운전 패턴에 따라, 가속 입력시, 동력원의 순간 가속력이 더 커지도록, 동력원을 제어할 수 있다.As another example, the power source drive unit 754 can control the power source so that the instantaneous acceleration power of the power source becomes larger at the time of acceleration input, according to the operation pattern of the second user 1410 having a faster reaction speed.

또 다른 예로, 조향 구동부(752)는, 반응 속도가 빠른 제2 사용자(1410)의 운전 패턴에 따라, 방향 전환 입력시, 방향 전환 속도가 더 빠르도록, 조향 장치를 제어할 수 있다.As another example, the steering driver 752 can control the steering apparatus so that the direction switching speed becomes faster at the direction switching input, according to the operation pattern of the second user 1410 whose reaction speed is fast.

또 다른 예로, 서스펜션 구동부(756)는, 반응 속도가 빠른 제2 사용자(1410)의 운전 패턴에 따라, 서스펜션이 하드하게 동작하도록, 서스펜션 장치를 제어할 수 있다.As another example, the suspension driving unit 756 can control the suspension device so that the suspension operates hardly according to the operation pattern of the second user 1410 whose reaction speed is fast.

도 13 내지 도 15는 사용자의 운전 패턴에 따라 가변되는 위험 경고 시점 등을 예시한 도면이다.FIGS. 13 to 15 are diagrams illustrating a danger warning time varying according to an operation pattern of a user.

먼저, 도 13(a)는, 도 10에서 설명한 제1 사용자(1400)의 정상적인 운전 패턴에 따라, 경고 시점을 그대로 유지한 것을 예시한다. 즉, 전방 차량(620a)과의 간격이 D1인 경우, 위험 경고 메시지(1000)가 출력되는 것을 예시한다.First, FIG. 13A illustrates that the warning time is maintained as it is according to the normal operation pattern of the first user 1400 described in FIG. That is, when the interval with the front vehicle 620a is D1, a danger warning message 1000 is outputted.

다음, 도 13(b)는, 도 11에서 설명한 제2 사용자(1410)의 운전 패턴에 따라, 경고 시점을 늦춘 것을 예시한다. 즉, 전방 차량(620a)과의 간격이 D1 보다 작은 Dx인 경우, 위험 경고 메시지(1300)가 출력되는 것을 예시한다. 이에 따라, 반응 속도가 좋은, 제2 사용자(1410)를 위한, 맞춤형, 경고 메시지 출력이 가능하게 된다. 한편, Dx는 차량 간격 허용치 보다는 큰 것이 바람직하다.Next, FIG. 13 (b) illustrates that the warning time is delayed according to the operation pattern of the second user 1410 described in FIG. That is, in the case where the distance to the front vehicle 620a is Dx smaller than D1, a danger warning message 1300 is outputted. Thus, a customized warning message output for the second user 1410 with a good response speed is enabled. On the other hand, it is preferable that Dx is larger than the vehicle interval tolerance.

한편, Dx 거리에서, 위험 경고 메시지(1300)가 출력되었음에도 불구하고, 전방 차량(620a)과의 간격이, 점차 작아져서, 허용치 이내로 진입하는 경우, 차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 사용자의 안전을 위해, 강제 운전을 실시하도록 제어할 수도 있다. On the other hand, in the case where the distance from the front vehicle 620a becomes smaller and falls within the tolerance even though the danger warning message 1300 is output at the Dx distance, the processor 170 of the vehicle driving assistant 100, May be controlled to perform forced operation for the sake of safety of the user.

차량 운전 보조 장치(100)의 프로세서(170)는, 긴급 상황을 고려하여, 강제 운전 신호를 생성하고, 이를 출력할 수 있다. 이러한 강제 운전 신호는, 차량(200) 내부의 ECU(770)로 전달될 수 있으며, ECU(770)는, 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 동력원 구동부(754) 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.The processor 170 of the vehicle driving assistant 100 can generate a forced operation signal and output it in consideration of an emergency situation. This forced operation signal can be transmitted to the ECU 770 in the vehicle 200 and the ECU 770 can control at least one of the steering driver 752, the brake driver 753, and the power source driver 754 can do.

예를 들어, 차량(200)이, 전방 차량(620a)과의 간격이 허용치 이내로 진입하는 경우, 브레이크 구동부(753)가 브레이크 동작을 제어할 수 있다. 다른 예로, 조향 구동부(752)가, 조향 장치를 제어하여, 옆 차선으로 이동하도록 제어할 수도 있다. For example, when the distance between the vehicle 200 and the preceding vehicle 620a is within an allowable range, the brake driver 753 can control the brake operation. As another example, the steering driver 752 may control the steering device to move to the side lane.

다음, 도 14는 차량 운전 보조 장치(100)에서 연산된 사용자 운전 패턴에 따라, 외부 장치인 AVN 장치(400)에서 대응하는 동작 수행의 일예를 예시한다.Next, FIG. 14 illustrates an example of performing a corresponding operation in the AVN apparatus 400, which is an external apparatus, according to the user operation pattern calculated in the vehicle driving assistant apparatus 100. FIG.

먼저, 도 14(a)는, 도 10에서 설명한 제1 사용자(1400)의 정상적인 운전 패턴에 따라, AVN 장치(400)가, 제1 시점(ta)에, 우측 진출 메시지(1410a)를 출력하는 것을 예시한다.First, FIG. 14A shows a case where the AVN apparatus 400 outputs the right advancing message 1410a at the first time point ta in accordance with the normal operation pattern of the first user 1400 described in FIG. 10 .

다음, 도 14(b)는, 도 11에서 설명한 제2 사용자(1410)의 운전 패턴에 따라, AVN 장치(400)가, 제2 시점(tb)에, 우측 진출 메시지(1410b)를 출력하는 것을 예시한다. 이때의 제2 시점(tb)은, 제1 시점(ta) 보다 늦은 시간일 수 있다. 제2 사용자(1410)의 반응 속도가 빠르므로, 제2 사용자(1410)의 운전 패턴에 맞추어, 우측 진출 메시지를 보다 늦게 출력하는 것이 가능하다.Next, FIG. 14B shows that the AVN apparatus 400 outputs the right advancing message 1410b at the second time point tb in accordance with the operation pattern of the second user 1410 described in FIG. 11 For example. The second time point tb at this time may be later than the first time point ta. Since the response speed of the second user 1410 is fast, it is possible to output the right entry message later in accordance with the operation pattern of the second user 1410.

다음, 도 15는 차량 운전 보조 장치(100)에서 연산된 사용자 운전 패턴에 따라, 외부 장치인 AVN 장치(400)에서 대응하는 동작 수행의 다른 예를 예시한다.Next, FIG. 15 illustrates another example of performing the corresponding operation in the AVN apparatus 400, which is an external apparatus, according to the user operation pattern calculated in the vehicle driving assistant apparatus 100. FIG.

먼저, 도 15(a)는, 도 10에서 설명한 제1 사용자(1400)의 정상적인 운전 패턴에 따라, AVN 장치(400)가, 네비게이션 경로 산정시, 고속 우선인 경로를 산출하고, 고속 경로 알림 메시지(1500a)를 출력하는 것을 예시한다.First, FIG. 15 (a) shows a case where the AVN apparatus 400 calculates a route having a high-speed priority at the time of calculating a navigation route according to the normal operation pattern of the first user 1400 described in FIG. 10, (1500a).

다음, 도 15(b)는, 도 11에서 설명한 제2 사용자(1410)의 운전 패턴에 따라, AVN 장치(400)가, AVN 장치(400)가, 네비게이션 경로 산정시, 최단 거리인 경로를 산출하고, 최단 거리 알림 메시지(1500b)를 출력하는 것을 예시한다. 제2 사용자(1410)의 반응 속도가 빠르므로, 제2 사용자(1410)의 운전 패턴에 맞추어, 최단 거리로 경로를 안내하는 것도 가능하다.Next, FIG. 15 (b) shows how the AVN apparatus 400 calculates the route with the shortest distance at the time of calculating the navigation route, according to the operation pattern of the second user 1410 described in FIG. 11 And outputs the shortest distance notification message 1500b. Since the reaction speed of the second user 1410 is fast, it is also possible to guide the route at the shortest distance in accordance with the operation pattern of the second user 1410.

한편, AVN 장치(400)는, 사용자 별로, 사용자 운전 패턴 별로, 구분하여, 경로 저장 등을 수행하는 것도 가능하며, 이후, 사용자 별로, 또는 사용자 운전 패턴 별로 대응하는 경로 등을 안내할 수도 있다. Meanwhile, the AVN apparatus 400 may perform route storage by dividing the user operation patterns according to the user, and may guide routes corresponding to each user or a user operation pattern.

도 16은 본 발명의 다른 실시예에 따른 모노 카메라를 구비하는 차량의 외관을 도시한 도면이다.16 is a view showing the appearance of a vehicle having 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, a vehicle 200 according to another embodiment of the present invention includes wheels 135FR, 135FL, 135RL, etc., rotated by a power source, a handle 150 for controlling the traveling direction of the vehicle 200 And a mono camera 193 and a radar 194 provided in the vehicle 200. [

모노 카메라(193)를 통한 모노 이미지와, 레이더(194)를 통한 거리 정보는, 차량 운전 보조 장치(도 17a의 2100) 내에서 신호 처리될 수 있다.The mono image through the mono camera 193 and the distance information via the radar 194 can be signal processed within the vehicle driving assistant (2100 of Fig. 17A).

도 17a는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.17A illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assist apparatus according to another embodiment of the present invention.

도면을 참조하면, 도 17a의 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, 차량 자세 제어 신호를 생성할 수 있다. 이하에서는, 그 차이점만을 기술한다. 17A is similar to the inner block of the vehicle driving assistance apparatus 100 of FIG. 3, except that a stereo image-based signal from the stereo camera 195 There is a difference in that the signal processing based on the mono image through the mono camera 193 and the distance information through the radar 194 is performed instead of the processing. That is, the vehicle posture control signal can be generated. In the following, only the difference will be described.

모노 카메라(193)는, 차량(200)의 천정 또는 전면 유리에 탈부착 가능할 수 있으며, 렌즈를 구비하는 단일의 카메라를 구비할 수 있다.The mono camera 193 can be detachably attached to the ceiling or the front glass of the vehicle 200 and can include a single camera having a lens.

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 radar 194 can be detachably attached to the ceiling or the windshield of the vehicle 200 and transmits a radio wave of a predetermined frequency to the front of the vehicle and receives the radio wave reflected from the object ahead of the vehicle.

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 processor 2170 can calculate the distance information based on the difference between the transmission radio wave and the reception radio wave in the radar 194. Also, it is possible to perform object separation, detection, recognition, etc. by matching the mono image and the distance information through the mono camera 193.

다음, 도 17b는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량 운전 보조 장치의 내부 블록도의 일예를 예시한다.Next, Fig. 17B illustrates an example of an internal block diagram of a vehicle driving assist apparatus according to another embodiment of the present invention.

도면을 참조하면, 도 17b의 차량 운전 보조 장치(2150)의 내부 블록은, 도 17a의 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.17B is similar to the inner block of the vehicle driving assistant 2100 of FIG. 17A, but includes the mono camera 193 and the radar 194, rather than the mono camera 193 and the radar 194, (Lidar) 2101 that performs scanning with respect to an external object.

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, 차량 자세 제어 신호를 생성할 수 있다. By describing the difference, the rider 2101 can acquire a scan image for the forward situation by the laser scanning method, and the processor 2270 performs signal processing based on the scan image received from the rider . That is, the vehicle posture control signal can be generated.

도 18a 내지 도 18b는 도 17a의 프로세서의 내부 블록도의 다양한 예를 예시하고, 도 19a 내지 도 19b는 도 18a의 프로세서의 동작 설명에 참조되는 도면이다.Figs. 18A-18B illustrate various examples of the internal block diagram of the processor of Fig. 17A, and Figs. 19A-19B are views referenced in the operation description of the processor of Fig. 18A.

도 18a 내지 도 18b의 프로세서 내부 블록은, 도 4a 내지 도 4b의 프로세서와 유사하나, 디스패러티 연산부를 구비하지 않는 다는 점에서 그 차이가 있다. The processor internal blocks in Figs. 18A to 18B are similar to the processors in Figs. 4A to 4B, but differ from each other in that they do not include a disparity calculating unit.

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, distance information Sd corresponding to the disparity information is received from the external radar 194. The distance information Sd is input to the segmentation section 432, and can be used for segmenting the image.

도 19a 내지 도 19b는, 제1 및 제2 프레임 구간에서 각각 획득된 모노 이미지를 기반으로 하여, 도 18a의 프로세서(170)의 동작 방법 설명을 위해 참조되는 도면이다.Figs. 19A to 19B are diagrams for explaining the operation method of the processor 170 of Fig. 18A based on the mono images obtained respectively in the first and second frame periods.

도 19a 내지 도 19b를 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. 19A and 19B, similar to FIGS. 5A and 5B, there is a difference in that there is no need to generate a distance map since a mono image and radar-based distance information are used.

먼저, 도 19a를 참조하면, 제1 프레임 구간 동안, 모노 카메라(193)는, 모노 이미지(FR1)를 획득하며, 레이더는 거리 정보(Sd1)을 획득한다.First, referring to FIG. 19A, during the first frame period, the mono camera 193 acquires the mono image FR1, and the radar acquires the distance information Sd1.

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 segmentation section 432, the object detection section 434, and the object identification section 436 in the processor 2170 calculate the distance information Sd1 in the mono image FR1 based on the radar-based distance information Sd1, It is possible to detect and confirm the lane to fourth lanes 538a, 538b, 538c and 538d, the construction area 532, the first front vehicle 534 and the second front vehicle 536. [

다음, 도 19b를 참조하면, 제2 프레임 구간 동안, 모노 카메라(193)는, 모노 이미지(FR2)를 획득하며, 레이더는 거리 정보(Sd2)을 획득한다.Next, referring to Fig. 19B, during the second frame period, the mono camera 193 acquires the mono image FR2, and the radar acquires the distance information Sd2.

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 segmentation section 432, the object detection section 434, and the object identification section 436 in the processor 2170 determine whether or not the first (first) and second It is possible to detect and confirm the lane-to-fourth lanes 558a, 558b, 558c and 558d, the construction area 552, the first front vehicle 554 and the second front vehicle 556. [

한편, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 19a와 도 19b를 비교하여, 확인된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행할 수 있다. On the other hand, the object tracking unit 440 can compare the FIG. 19A and FIG. 19B to track the identified object.

구체적으로, 오브젝트 트래킹부(440)는, 도 19a와 도 19b에서 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.Specifically, the object tracking unit 440 can track movement of the object or the like based on the motion or motion vector of each object identified in Figs. 19A and 19B. Accordingly, it is possible to perform tracking on the lane, the construction area, the first forward vehicle, the second forward vehicle, and the like, which are located in the vicinity of the vehicle.

한편, 도 16 내지 도 19b에서 기술한 모노 카메라(193)와 레이더(194)를 구비하는 차량 운전 보조 장치(2100)는, 도 8 내지 도 15에서 기술한 바와 유사하게, 모노 이미지, 거리 정보, 및 인터페이스부로부터 수신되는 차량 주행 정보와 맵 정보에 기초하여, 운전 패턴을 연산하고, 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변할 수 있다.On the other hand, the vehicle driving assistant 2100 including the monaural camera 193 and the radar 194 described in Figs. 16 to 19B is similar to that described in Figs. 8 to 15, And the vehicle running information and the map information received from the interface unit, and the risk warning time can be varied based on the calculated operation pattern.

구체적으로, 차량 운전 보조 장치(2100)의 프로세서(2170)는, 모노 카메라(193)로부터 수신되는 모노 이미지와 레이더(194)로부터 검출되는 거리 정보에 기초하여, 전방 차량과의 거리를 검출하고, 검출된 전방 차량과의 거리, 및 브레이크 동작 시점 정보, 차선 변경 시점 정보, 차선 변경을 위한 차선 변경 램프 동작 시점 정보 중 적어도 하나, 및 맵 정보에 기초하여, 사용자의 운전 패턴을 연산하고, 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변할 수 있다. Specifically, the processor 2170 of the vehicle driving assistant device 2100 detects the distance to the preceding vehicle based on the mono image received from the mono camera 193 and the distance information detected from the radar 194, The operation pattern of the user is calculated based on at least one of the distance to the detected forward vehicle, the brake operation time information, the lane change time information, the lane change lamp operation time information for lane change, and the map information, The risk warning time can be varied based on the operation pattern.

그 외, 외부 네비게이션 장치에서의 경로 안내를, 사용자 운전 패턴에 따라 가변할 수 있다. 결국, 사용자의 이용 편의성이 증대될 수 있다.In addition, the route guidance in the external navigation apparatus can be varied according to the user operation pattern. As a result, the usability of the user can be increased.

한편, 도 17b에서 기술한 라이더(2101)를 구비하는 차량 운전 보조 장치(2150)는, 도 8 내지 도 15에서 기술한 바와 유사하게, 스캔 이미지 및 인터페이스부로부터 수신되는 차량 주행 정보와 맵 정보에 기초하여, 운전 패턴을 연산하고, 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변할 수 있다.On the other hand, the vehicle driving assistant 2150 having the rider 2101 described in Fig. 17B, similarly to those described in Figs. 8 to 15, carries the vehicle running information and the map information received from the scan image and the interface unit The operation pattern is calculated based on the calculated operation pattern, and the danger warning time can be varied based on the calculated operation pattern.

구체적으로, 차량 운전 보조 장치(2150)의 프로세서(2270)는, 라이더(2101)로부터 수신되는 스캔 이미지에 기초하여, 전방 차량과의 거리를 검출하고, 검출된 전방 차량과의 거리, 및 브레이크 동작 시점 정보, 차선 변경 시점 정보, 차선 변경을 위한 차선 변경 램프 동작 시점 정보 중 적어도 하나, 및 맵 정보에 기초하여, 사용자의 운전 패턴을 연산하고, 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변할 수 있다. Specifically, the processor 2270 of the vehicle driving assistant 2150 detects the distance to the preceding vehicle based on the scanned image received from the rider 2101, and detects the distance to the detected preceding vehicle, The operation pattern of the user is calculated based on at least one of the viewpoint information, the lane-changing time information, the lane-changing lamp operation time information for lane change, and the map information, can do.

그 외, 외부 네비게이션 장치에서의 경로 안내를, 사용자 운전 패턴에 따라 가변할 수 있다. 결국, 사용자의 이용 편의성이 증대될 수 있다.In addition, the route guidance in the external navigation apparatus can be varied according to the user operation pattern. As a result, the usability of the user can be increased.

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 assist system and the vehicle having the vehicle driving assist system according to the embodiment of the present invention can be applied to the configurations and methods of the embodiments described above in a limited manner, All or some of the examples may be selectively 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.Meanwhile, the vehicle driving assist device or the vehicle operating method of the present invention can be implemented as a code that can be read by a processor on a recording medium readable by a processor of a vehicle driving assistant or a vehicle. The processor-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by the processor is stored. Examples of the recording medium that can be read by the processor include a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an 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 . In addition, the processor-readable recording medium may be distributed over network-connected computer systems so that code readable by the processor in a distributed fashion can be stored and executed.

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.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and detail may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention.

Claims (20)

스테레오 카메라;
외부 장치와 데이터를 교환하는 인터페이스부; 및
상기 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 상기 인터페이스부로부터 수신되는 차량 주행 정보와 맵 정보에 기초하여, 운전 패턴을 연산하고, 상기 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
Stereo camera;
An interface unit for exchanging data with an external device; And
A processor for calculating an operation pattern on the basis of the stereo image received from the stereo camera and the vehicle running information and map information received from the interface unit and varying the danger warning time point based on the calculated operation pattern; Wherein the vehicle driving assist device is a vehicle driving assist device.
제1항에 있어서,
상기 인터페이스부는,
상기 연산된 운전 패턴에 기초하여, 외부 네비게이션 장치에서 대응하는 주행 경로를 안내하도록, 상기 연산된 운전 패턴을 외부 네비게이션 장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
The method according to claim 1,
The interface unit includes:
And the calculated driving pattern is transmitted to the external navigation device so as to guide the corresponding traveling route in the external navigation device based on the calculated driving pattern.
제1항에 있어서,
상기 연산된 운전 패턴을 저장하는 메모리; 및
상기 연산된 운전 패턴을 외부 서버로 전송하는 통신부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
The method according to claim 1,
A memory for storing the calculated operation pattern; And
And a communication unit for transmitting the calculated operation pattern to an external server.
제1항에 있어서,
핸들에 부착되며, 사용자의 지문을 인식하기 위한 입력부;를 더 포함하며,
상기 프로세서는,
상기 입력부를 통한 사용자 지문 이미지에 기초하여, 사용자를 인식하고, 상기 인식된 사용자의 운전 패턴에 따라, 위험 경고 시점을 가변하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
The method according to claim 1,
And an input unit attached to the handle for recognizing the fingerprint of the user,
The processor comprising:
Wherein the control unit recognizes the user based on the user fingerprint image through the input unit and varies the danger warning time according to the operation pattern of the recognized user.
제1항에 있어서,
이동 단말기와 페어링하는 통신부;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 이동 단말기로부터 수신되는 기기 정보 또는 사용자 정보에 기초하여, 사용자를 인식하고, 상기 인식된 사용자 운전 패턴에 따라, 위험 경고 시점을 가변하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
The method according to claim 1,
And a communication unit for pairing with the mobile terminal,
The processor comprising:
And recognizes the user based on the device information or the user information received from the mobile terminal, and changes the danger warning time according to the recognized user operation pattern.
제1항에 있어서,
차량 내부에 구비되며, 사용자를 촬영하는 내부 카메라;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 내부 카메라에서 촬영된 사용자 이미지에 기초하여, 사용자를 인식하고, 상기 인식된 사용자 운전 패턴에 따라, 위험 경고 시점을 가변하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
The method according to claim 1,
And an internal camera provided inside the vehicle for photographing the user,
The processor comprising:
And recognizes the user on the basis of the user image photographed by the internal camera, and changes the danger warning time according to the recognized user operation pattern.
제1항에 있어서,
상기 차량 주행 정보는,
브레이크 동작 시점 정보, 차선 변경 시점 정보, 차선 변경을 위한 차선 변경 램프 동작 시점 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 스테레오 이미지에 기초하여, 검출되는 주변 차량과의 거리, 및 상기 브레이크 동작 시점 정보, 차선 변경 시점 정보, 차선 변경을 위한 차선 변경 램프 동작 시점 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 운전 패턴을 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
The method according to claim 1,
The vehicle running information includes:
The lane change time information, the lane change lamp operation time information for lane change,
The processor comprising:
Calculating an operation pattern based on at least one of the distance to the detected nearby vehicle and the lane change lamp operation time information for the lane change, the brake operation time information, the lane change time information, and the lane change lamp operation time information for the lane change based on the stereo image Characterized in that the vehicle driving assistance device.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 사용자의 운전 패턴에 대응하는 차량 제어 정보를 차량의 제어부로 전송하도록 제어하며,
상기 차량 제어 정보는,
차량의 조향 구동부, 브레이크 구동부, 동력원 구동부, 서스펜션 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
The method according to claim 1,
The processor comprising:
Controls to transmit vehicle control information corresponding to the operation pattern of the user to the control unit of the vehicle,
The vehicle control information includes:
And information for controlling at least one of a steering driver, a brake driver, a power source driver, and a suspension driver of the vehicle.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
위험 경고 이후, 전방 차량과의 간격이 허용치 이내인 경우, 차량의 조향 구동부, 브레이크 구동부, 동력원 구동부, 서스펜션 구동부 중 적어도 하나를 제어하기 위한, 강제 운전 신호를 생성하여 출력하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
The method according to claim 1,
The processor comprising:
Wherein the control unit generates and outputs a forced operation signal for controlling at least one of a steering driver, a brake driver, a power source driver, and a suspension driver of the vehicle when the distance from the preceding vehicle is within an allowable range after the danger warning. Auxiliary device.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 스테레오 이미지의 디스패러티(disparity) 연산을 수행하는 디스패러티 연산부;
상기 스테레오 이미지의 디스패러티 정보에 기초하여, 상기 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대한, 오브젝트 검출을 수행하는 오브젝트 검출부;
상기 검출된 오브젝트에 대한 트래킹을 수행하는 오브젝트 트래킹부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
The method according to claim 1,
The processor comprising:
A disparity operation unit for performing a disparity operation of the stereo image;
An object detection unit for performing object detection on at least one of the stereo images based on disparity information of the stereo image;
And an object tracking unit for performing tracking on the detected object.
제10항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 스테레오 이미지의 디스패러티 정보에 기초하여, 상기 스테레오 이미지 내의 오브젝트를 세그먼트하는 세그멘테이션부; 및
상기 검출된 오브젝트를 분류하는 오브젝트 확인부;를 더 포함하고,
상기 오브젝트 검출부는,
상기 세그먼트된 오브젝트에 기초하여, 상기 스테레오 이미지 중 적어도 하나에 대한, 오브젝트 검출을 수행하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
11. The method of claim 10,
The processor comprising:
A segmentation unit for segmenting an object in the stereo image based on disparity information of the stereo image; And
And an object checking unit for classifying the detected object,
Wherein the object detecting unit comprises:
And performs object detection for at least one of the stereo images based on the segmented object.
모노 카메라;
거리 검출을 위한 레이더;
외부 장치와 데이터를 교환하는 인터페이스부;
상기 모노 카메라로부터 수신되는 모노 이미지, 상기 레이더로부터 검출되는 거리 정보, 상기 인터페이스부로부터 수신되는 차량 주행 정보와 맵 정보에 기초하여, 운전 패턴을 연산하고, 상기 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
Mono camera;
Radar for distance detection;
An interface unit for exchanging data with an external device;
Calculating a driving pattern based on the mono image received from the mono camera, the distance information detected from the radar, and the vehicle running information and the map information received from the interface unit, and based on the calculated driving pattern, And a processor that varies the viewpoint.
제12항에 있어서,
상기 차량 주행 정보는,
브레이크 동작 시점 정보, 차선 변경 시점 정보, 차선 변경을 위한 차선 변경 램프 동작 시점 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 모노 이미지와 상기 거리 정보에 기초하여, 주변 차량과의 거리, 상기 주변 차량과의 속도 차이, 차선 검출을 수행하고,
상기 검출되는 주변 차량과의 거리, 및 상기 브레이크 동작 시점 정보, 차선 변경 시점 정보, 차선 변경을 위한 차선 변경 램프 동작 시점 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 운전 패턴을 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
13. The method of claim 12,
The vehicle running information includes:
The lane change time information, the lane change lamp operation time information for lane change,
The processor comprising:
Based on the mono image and the distance information, performs distance detection with a nearby vehicle, speed difference with the nearby vehicle, lane detection,
And calculating a driving pattern based on at least one of a distance to the detected nearby vehicle, information on the time of the brake operation, lane change time information, and lane change lamp operation time information for lane change. Device.
외부 대상물에 대해 스캐닝을 수행하는 라이더;
외부 장치와 데이터를 교환하는 인터페이스부;
상기 라이더로부터 수신되는 스캔 이미지, 상기 인터페이스부로부터 수신되는 차량 주행 정보와 맵 정보에 기초하여, 운전 패턴을 연산하고, 상기 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 보조 장치.
A rider performing scanning with respect to an external object;
An interface unit for exchanging data with an external device;
And a processor for calculating an operation pattern on the basis of the scan image received from the rider, the vehicle running information received from the interface unit and the map information, and varying the danger warning time based on the calculated operation pattern Wherein the vehicle driving assist device is a vehicle driving assist device.
차량 상태를 센싱하는 센서부;
조향 장치를 구동하는 조향 구동부;
브레이크 장치를 구동하는 브레이크 구동부,
동력원을 구동하는 동력원 구동부;
서스펜션 장치를 구동하는 서스펜션 구동부;
상기 조향 구동부, 브레이크 구동부, 동력원 구동부, 서스펜션 구동부를 제어하는 제어부; 및
스테레오 카메라와, 외부 장치와 데이터를 교환하는 인터페이스부와, 상기 스테레오 카메라로부터 수신되는 스테레오 이미지, 및 상기 인터페이스부로부터 수신되는 차량 주행 정보와 맵 정보에 기초하여, 운전 패턴을 연산하고, 상기 연산된 운전 패턴에 기초하여, 위험 경고 시점을 가변하는 프로세서를 구비하는 차량 운전 보조 장치;를 포함하는 차량.
A sensor unit for sensing a state of the vehicle;
A steering driver for driving the steering device;
A brake driver for driving the brake device,
A power source driving unit for driving a power source;
A suspension driver for driving the suspension device;
A controller for controlling the steering driver, the brake driver, the power source driver, and the suspension driver; And
An operation section for calculating an operation pattern on the basis of a stereo camera, an interface section for exchanging data with an external device, a stereo image received from the stereo camera, and vehicle running information and map information received from the interface section, And a vehicle driving assist apparatus having a processor for varying a danger warning time point based on an operation pattern.
제14항에 있어서,
상기 인터페이스부는,
상기 연산된 운전 패턴에 기초하여, 외부 네비게이션 장치에서 대응하는 주행 경로를 안내하도록, 상기 연산된 운전 패턴을 외부 네비게이션 장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 차량.
15. The method of claim 14,
The interface unit includes:
And the calculated operation pattern is transmitted to the external navigation device so as to guide the corresponding travel route in the external navigation device based on the calculated operation pattern.
제15항에 있어서,
핸들에 부착되며, 사용자의 지문을 인식하기 위한 입력부;를 더 포함하며,
상기 프로세서는,
상기 입력부를 통한 사용자 지문 이미지에 기초하여, 사용자를 인식하고, 상기 인식된 사용자 운전 패턴에 따라, 위험 경고 시점을 가변하는 것을 특징으로 하는 차량.
16. The method of claim 15,
And an input unit attached to the handle for recognizing the fingerprint of the user,
The processor comprising:
Recognizes a user based on a user fingerprint image through the input unit, and changes a danger warning point in accordance with the recognized user operation pattern.
제15항에 있어서,
이동 단말기와 페어링하는 통신부;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 이동 단말기로부터 수신되는 기기 정보 또는 사용자 정보에 기초하여, 사용자를 인식하고, 상기 인식된 사용자 운전 패턴에 따라, 위험 경고 시점을 가변하는 것을 특징으로 하는 차량.
16. The method of claim 15,
And a communication unit for pairing with the mobile terminal,
The processor comprising:
Recognizes the user based on the device information or the user information received from the mobile terminal, and changes the risk warning point in accordance with the recognized user operation pattern.
제15항에 있어서,
차량 내부에 구비되며, 사용자를 촬영하는 내부 카메라;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 내부 카메라에서 촬영된 사용자 이미지에 기초하여, 사용자를 인식하고, 상기 인식된 사용자 운전 패턴에 따라, 위험 경고 시점을 가변하는 것을 특징으로 하는 차량.
16. The method of claim 15,
And an internal camera provided inside the vehicle for photographing the user,
The processor comprising:
Recognizes the user based on the user image photographed by the internal camera, and varies the danger warning point in accordance with the recognized user operation pattern.
제15항에 있어서,
상기 차량 주행 정보는,
브레이크 동작 시점 정보, 차선 변경 시점 정보, 차선 변경을 위한 차선 변경 램프 동작 시점 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 스테레오 이미지에 기초하여, 검출되는 주변 차량과의 거리, 및 상기 브레이크 동작 시점 정보, 차선 변경 시점 정보, 차선 변경을 위한 차선 변경 램프 동작 시점 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 운전 패턴을 연산하는 것을 특징으로 하는 차량.







16. The method of claim 15,
The vehicle running information includes:
The lane change time information, the lane change lamp operation time information for lane change,
The processor comprising:
Calculating an operation pattern based on at least one of the distance to the detected nearby vehicle and the lane change lamp operation time information for the lane change, the brake operation time information, the lane change time information, and the lane change lamp operation time information for the lane change based on the stereo image Features a car.







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