KR20030032003A - 지능형 주차 어드바이저 - Google Patents

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KR20030032003A
KR20030032003A KR10-2003-7003129A KR20037003129A KR20030032003A KR 20030032003 A KR20030032003 A KR 20030032003A KR 20037003129 A KR20037003129 A KR 20037003129A KR 20030032003 A KR20030032003 A KR 20030032003A
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KR
South Korea
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parking
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KR10-2003-7003129A
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트라즈코빅미로슬라브
필로민바산스
구타스리니바스브이.알.
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

본 발명의 주차 어드바이저는 주차 영역의 장면들을 영상화하고 영상 처리 기술들을 사용하여 비어 있는 공간들을 식별한다. 다음, 상기 어드바이저는 비어 있는 공간들의 위치들에 기초하여 운전자가 진행해야 하는 영역들에 대한 추천들을 제안한다. 추천들을 출력하는 한 수단은 입구 게이트에서 단말기에 추천들을 표시하거나 주차권, 영수증 또는 다른 용지에 추천들을 인쇄하는 것이다. 입구 단말기는 주차 영역에 의해 제공되는 바람직한 목적지로 사용자가 진입할 수 있도록 제공될 수 있다. 예를 들면, 목적지는 특정 공항 터미널 또는 백화점일 수 있다. 어드바이저는 목적지로의 가장 편리한 것으로 식별된 비어 있는 공간들 중에 선택할 수 있으며 대응 방향들을 제공할 수 있다.

Description

지능형 주차 어드바이저{Smart parking advisor}
주차는 특히 복수의 층들을 갖는 대형 주차 영역의 경우 성가신 작업일 수 있다. 주차 영역에서의 운전자의 시야는 차량들에서의 운전자의 낮은 고도 및 자세에 의해 항상 제한되어 있다. 운전자는 일반적으로 주차 공간을 탐색하기 위해 소정 시간 동안 빈번히 차량을 우회시켜야 한다. 또한, 이상적으로는 운전자들은, 쇼핑몰의 상점, 공항의 터미널, 또는 경기장의 출입문 등의 그들이 주차해야 하는 소정의 궁극적인 목적지의 주차 영역의 부분을 인지하고 있다. 그러나, 종종 운전자는 운전자가 장소 수색(hunting)에 의해 찾을 수 있는, 이용 가능한 공간은 별도로 하고, 양호한 주차 장소를 인지하지는 못한다.
원격 카메라들로부터의 영상들이 특정 위치에 수집되고 인간 관찰자들에 의해 모니터링되는 감시 시스템들(surveillance systems)이 공지되어 있다. 오디오 시각 표시 장치(audio visual presentation equipment) 또는 스피커 내장 비디오 카메라(speaker-following video camera)와 같은 표시 장치들의 제어를 위한 얼굴인식, 몸짓 인식용 자동화 시스템이 또한 공지되어 있다.
그 전체가 본원에 완전히 설명되어 있는 것으로서 참조에 의해 본원에 합체된 미국 특허 제 5,712,830호에는 쇼핑몰, ATM 기기 부근, 또는 음향 신호들을 사용하는 다른 공공 공간에서의 사람들의 움직임을 모니터링하기 위한 시스템이 개시되어 있다. 상기 시스템은 발생기로부터 음향 반향들을 검출하고 비정상 상태들을 지시한다. 예를 들면, 움직임은 야간에 보안 영역에서 검출될 수 있으며 경고 신호가 발생된다. 또한, 수직 한계 검출(vertical threshold detection)을 제공함으로써, 시스템은 성인과 어린이를 구별하는데 사용될 수 있다. 움직임은 귀환 반향들의 홀들(holes) 및 피크들(peaks)의 패턴들을 식별함으로써 검출될 수 있다. 고려되는 적용들은 절도, 대기열들, 달리는 사람들, 구매자 인원수, 소란들 또는 비상 사태들, 및 강도의 검출이다.
미국 특허 제 6,243,029호에는 주차 영역에서의 차량 사용자들의 주차료 징수를 위한 카메라들을 사용하는 시스템이 개시되어 있다. 상기 특허는 유료 주차 위치에 대한 지표(indicia) 및 상기 주차 위치에 주차될 차량에 대한 특정 지표를 제공하는 것을 포함한다. 사용자는 위치 지표, 차량 특정 지표, 및 해당 위치에서의 차량의 주차 개시 시간을 원격 중앙 제어 유닛에 통지한다. 그 후, 사용자는 차량 특정 지표, 및 해당 위치에서의 차량의 주차 종료 시간을 원격 중앙 제어 유닛에 통지한다. 다음, 원격 중앙 제어 유닛은 주차 위치를 점유하는 차량의 시간 기간에 대한 요금을 사용자에게 부과한다. 유료 주차 규정들을 준수하는지를 확인하기 위해 주차된 차량들을 모니터링하는 방법이 또한 개시되어 있다. 광학 문자 인식 능력을 갖는 카메라 장치는 차량 지표를 촬영하고, 차량이 규정들을 준수하는지를 확인하기 위해 원격 중앙 제어 유닛에 데이터를 전송하고 그로부터 데이터를 수신한다. 주차 규정들을 위반하는 차량들에 대해서는 위반 티켓(ticket)이 발행된다. 카메라 장치는 또한 위반의 화상 기록을 생성한다.
그 전체가 본원에 완전히 설명되어 있는 것으로서 참조에 의해 본원에 합체된 미국 특허 제 6,107,942호에는 주차 안내 및 관리 시스템이 개시되어 있다. 상기 시스템은 주차 영역 또는 다른 대형 시설내의 주차 공간들의 관련 이용 가능성에 관한 그래픽 정보를 제공한다. 시스템은, 시설내의 각각의 공간이 점유되어 있는지의 여부를 결정하기 위해 카메라에 의해 모니터링되는 비디오 영상 감지 시스템에 의존한다. 단일 카메라가 복수의 공간들의 상태를 결정하는데 사용될 수 있다. 정보는 이용 가능한 공간들로의 통로를 따라 전략적으로 배치된 디스플레이들에 표시된다.
당 기술 분야에서는 비어 있는 주차 공간들의 위치들에 대한 정보를 검출하고 주차 시설 도착 운전에 대한 적절한 정보를 전달하기 위한 기구에 대한 요구가 존재한다. 또한, 운전자에게 주차 시설내의 어느 위치로 가야하는지를 조언하기 위해 비어 있는 주차 공간 정보와 함께 목적지 정보를 사용하는 것에 대한 요구가 존재한다.
본 발명은 운전자가 주차 공간을 탐색하는데 소비하는 탐색 시간을 최소화하고 특정 목적지에 있어서의 가장 적절한 주차 영역을 식별하도록 주차 영역내의 최적의 주차 위치를 결정하기 위한 자동화 시스템에 관한 것이다.
도 1은 비디오 카메라 모니터링 장치와 도처에 배치된 디스플레이 단말기들을 갖는 주차 영역 공간의 사시도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 자동화 주차 모니터링 시스템을 실시하기 위한 하드웨어 환경의 블록도.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 자동화 주차 모니터링 시스템을 실시하기 위한 하드웨어 환경의 블록도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 주차 보조(parking assistant)를 제공하기 위한 절차를 나타내는 흐름도.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 주차 보조를 제공하기 위한 다른 절차를 나타내는 흐름도.
도 6은 본 발명의 실시예를 실시하기 위한 명령들(instructions) 또는 다른 데이터를 갖는 주차권, 영수증, 또는 다른 증서(document)를 도시하는 도면.
도 7은 본 발명의 실시예를 실시하기 위한 표시 또는 인쇄에 적합한 방향들이 오버레이되어 있는 맵을 도시하는 도면.
도 8은 본 발명의 다른 실시예를 실시하기 위한 표시 또는 인쇄에 적합한 방향들이 오버레이되어 있는 맵을 도시하는 도면.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예를 실시하기 위한 표시 또는 인쇄에 적합한 네비게이션 정보가 오버레이되어 있는 맵을 도시하는 도면.
도 10은 본 발명의 또 다른 실시예를 실시하기 위한 표시 또는 인쇄에 적합한 네비게이션 정보가 오버레이되어 있는 맵을 도시하는 도면.
도 10a는 도 7 내지 도 10의 실시예들 중 임의의 하나와 함께 사용될 수 있는 주차 공간 이용을 지시하는 대안적인 형태의 오버레이를 도시하는 도면.
도 11은 본 발명의 실시예를 실시하기 위한 제어 시스템의 다이어그램.
간단히 말하면, 차량들이 주차되는 장면들(scenes)을 영상화하기 위해 하나 이상의 카메라들이 주차 영역에 배치된다. 상기 장면들은 비어 있는 주차 공간의최고 밀도를 갖는 영역들, 소정의 영역에서 검색되는 차량들의 수, 주차 시설에서의 교통 흐름 등과 같은 정보를 결정하도록 분석된다. 상기 정보는 운전자들에게 그들의 목적지에 대해 가장 편리한 주차 공간을 제공하는 것을 보조하기 위해 분석되며 사용된다.
다양한 실시예들에 따르면, 본 발명은 비어 있는 공간들이 위치된 장소를 지시하는 주차 시설의 인쇄 맵(printed map)을 제공할 수 있다. 상기 맵은, 터미널 또는 상점과 같은 사용자의 목적지의 지시(indication)를 수용하고, 공간 이용 가능성 및 목적지까지의 거리 모두에 기초하여 최선의 위치들을 지시한다. 공간-대-공간(space-by-space) 기초에 의해 비어 있는 공간들을 나타내기보다는, 바람직하게는 맵은 최대의 공간들이 탐색될 수 있는 장소를 지시하도록 공간 밀도를 나타낸다.
사용자 인터페이스들이 고정되거나 휴대 가능할 수 있다. 네비게이션 정보는 웹사이트를 통해 전달되어, 사용자들이 그들 자신의 무선 단말기들을 사용할 수 있게 한다. 데이터는 교통 흐름, 정체(congestion), 비어 있는 공간 밀도, 및 다른 정보를 지시하는 심벌들의 오버레이로 실시간 맵으로서 표시될 수 있다. 대안적으로, 맵은 현재 교통 흐름에 기초하여 위치들간의 주행 시간을 나타내도록 왜곡될 수 있다. 또한, 대안적으로, 실시간 데이터는 사용자의 목적지와 같은 지시된 요구들에 기초하여 추천들을 제안하는 짧은 메시지로서 표시될 수도 있다.
본 발명은 보다 완전히 이해할 수 있도록 하기의 도면들을 참조하여 몇몇 바람직한 실시예들과 관련하여 설명할 것이다. 도면들을 참조하면, 도시된 특정 상세들은 예시적인 것이며 본 발명의 바람직한 실시예들의 예시적인 설명을 위한 것이라는 것을 강조하며, 본 발명의 원리들 및 개념적인 양태들의 가장 유용하고 용이한 이해를 위해 제공되는 것이다. 이 관점에서, 본 발명의 기초적인 이해에 필요한 것보다 더욱 상세하게 본 발명의 구조적 상세들을 도시하려는 시도가 행해지지 않았으며, 본 발명의 다수의 형태들이 실제로 어떻게 실시되는지는 당업자들에게는 도면들과 함께 취한 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
도 1을 참조하면, 도처의 다양한 위치들에 카메라들(100)이 장착되어 있는 주차 영역(120)이 차량 공간 이용 가능성을 위해 모니터링된다. 각각의 카메라(100)는, 전체 주차 영역내의 모든 공간이 적어도 하나의 카메라(100)의 시야에 포착되도록 주차 영역(120)의 부분을 조망하기 위해 조준되어 있다. 각각의 카메라는 바람직하게는 하나 이상의 공간을 조망하여, 설치를 보다 용이하게 한다. 다음, 배경 제거(background subtraction), 물체 계수(object counting) 등과 같은 공지된 영상 분류 기술들을 사용하여 차량 공간 밀도를 결정할 수 있다.
주차 이용 가능성, 최선 주차 공간들 등에 대한 방향들에 대한 정보는 고정 단말기들(150)과, 인터넷 브라우저 단말기들(155), 차량(110)에 설치된 단말기(도시 않음), 또는 주차권(도시 않음)에 인쇄된 단말기와 같은 휴대용 무선 단말기들에 의해 사용자들에게 제공될 수 있다. 개략적으로 도시한 바와 같이, 주차 영역의 적어도 하나의 영역은 높은 주차 밀도(122)로 특정화되고, 적어도 다른 영역은 낮은 주차 밀도(121)로 특정화된다.
도 2를 참조하면, 지능형 주차 어드바이저(smart parking advisor)를 제공하는 하부 구조(infrastructure)는 각각 하나 이상의 고정 및/또는 휴대용 단말기들(200, 220)을 구비할 수 있다. 상기 단말기들은 무선 또는 유선 데이터 링크들에 의해 분류 엔진 및 서버(260)에 접속될 수 있다. 분류 엔진 및 서버(260)는 CCD 카메라들과 같은 하나 이상의 카메라들(270)에 접속될 수 있다. 분류 엔진 및 서버(260)는, 다른 위치들을 갖는 데이터를 고유하기 위해 하나 이상의 다른 분류 엔진들 및 서버들(261)(부가의 단말기들 및 카메라들을 구비하는)에 접속될 수 있으며, 또는 시스템은 모든 카메라들 및 단말기들이 그에 접속되어 있는 단지 하나의 분류 엔진 및 서버(260)로 집중화될 수 있다. 분류 엔진 및 서버(260)는 하나 이상의 카메라들(270)로부터 원래 비디오 데이터(raw video data)를 수신하고, 이 데이터를 사용하여 영역 단위의 혼잡 밀도와 같은 패턴들의 실시간 지시자(indicator)를 생성한다. 이 데이터는 단말기들(200 및/또는 220)상의 사용자 명령들에 응답하는 선택적 디스플레이를 위해 분류 엔진 및 서버(260)에서 실행되는 사용자 인터페이스 프로세스에 의해 또한 사용된다.
도 3을 참조하면, 분류 엔진 및 노드(260)에서 생성된 데이터는, 휴대용 단말기(205) 및 고정 단말기(225)와 같은 단말기들로부터의 요구에 응답하여 사용자인터페이스 프로세스들을 생성하는, 네트워크 서버(240 및/또는 250)와 같은 서버들에 제공된다. 단말기들(205, 225)은 네트워크 또는 인터넷에 의해 서버(들)(240 및/또는 250)에 접속된 인터넷 또는 네트워크 단말기들일 수 있다. 예를 들면, 단말기들(205, 225)이 월드 와이드 웹(WWW) 클라이언트 프로세스들을 실행하면, 네트워크 서버들(240, 250)은 공지된 기술을 사용하여 동적 웹사이트들에 의해 이러한 프로세스들을 통해 요구된 데이터를 제공할 수 있다. 이 방식으로, 단말기들은 인터넷 장치들만을 필요로 하며, 다양한 상이한 사용자 인터페이스 서버 프로세스들은 다양한 유형들의 단말기들(205, 225)에 대한 요구들을 제공하도록 설정될 수 있다. 예를 들면, 소형 스크린들을 갖는 휴대용 장치들은 텍스트 또는 오디오 입력을 수신할 수 있으며, 대형 단말기들은 맵 디스플레이들 및/또는 사용 가능한 입력 제어들의 유형들로 동조되는 입력들을 수신할 수 있다.
카메라에 의해 포착된 장면의 임의의 소정 영역에서의 차량들의 흐름 및 존재와 차량들의 수의 결정의 문제점은 현재의 영상 프로세스 기술의 견지에서 일상적인 문제점이다. 예를 들면, 차량들(110)은 공지된 영상 프로세스 및 패턴 인식 알고리즘들에 의해 장면에서 분해될(resolved) 수 있다. 한 간단한 시스템은 변화하지 않는 배경을 삭제한 후 장면에서의 물체들의 실루엣들(silhouettes)을 선택하고 물체들의 윤곽들을 인식한다. 다음, 각각의 식별된 물체의 움직임은, 존재하는 차량들의 수 및 윈도우를 통하는 차량 흐름을 결정하기 위해 상기 물체들이 가상 윈도우(310)를 통과할 때 계수될 수 있다. 이는 모자이크의 해상도가 존재하는 차량들의 크기와 비교 가능한 모자이크-필터링 영상의 밸리들(배경)과 피크들(무배경)의 움직임을 분해함으로써 더욱 간단한 방식으로 수행될 수 있다. 다수의 상이한 장면내의 개별 차량들 계수 방법들이 가능하며 당 기술 분야에 공지되어 있다. 따라서, 그에 대해서는 본원에 상세히 설명하지 않는다. 도 1에 도시한 바와 같은 사시도와 유사할 수 있는 오버헤드 뷰(overhead view)가 개별 차량들을 계수하기 위해 사용될 수 있다는 것을 주목하라. 오버헤드 뷰에서, 무배경 영역이 개별 차량들의 수와 비디오 압축 구성들에서 사용되는 바와 같은 움직임 보정 알고리즘들로부터 결정되는 대응 블랍들(blobs)의 속도들에 개념적으로 링크될 수 있기 때문에, 차량의 수와 흐름의 계산은 더욱 용이해질 수 있다. 차량들의 방향 및 속도는 비디오 분석 기술들을 사용하여 결정될 수 있다. 상기 예들은 매우 포괄적인 것이며 영상 분석 분야의 숙련자는 차량들 및 차량들의 움직임들의 다수의 상이한 계수 방법들을 인식할 수 있으며 소정의 적용에 요구되는 특정 기능 세트에 따라 선택할 수 있다.
영상 프로세싱 및 분류는 또한, 예를 들면 차량들의 평균 속도 또는 대기열의 크기와 같은, 주차 영역의 혼잡 영역에서 차량들이 겪게 되는 지연들을 결정하도록 사용될 수 있다. 분류 엔진은, 예를 들면 동일한 적은 수의 공간들을 얻기 위한 차량들의 행렬과 같은 차량들의 대기열들을 인식하도록 프로그래밍될 수 있다. 따라서, 다수의 공간들이 이용 가능할지라도, 비어 있는 공간들의 수가 감소하는 상태의 상기 공간들에 인접하여 움직이고 있는 다수의 차량들은 사용자에게 상기 공간들로 진행하라고 조언하는 것에 대항하여 추천될 수 있다.
지능형 어드바이저가 생성하는 최적의 목적지 및 루트(route)는 경로 계획과제(path planning problem)를 구성한다. 소정의 비용 파라미터를 최소화하는 임의의 알고리즘이 사용자에게 제공되는 방향들을 식별하는데 사용될 수 있다. 도 4를 참조하면, 사용자는 고정 단말기(220) 또는 휴대용 단말기(200)일 수 있는 사용자 인터페이스상에 목적지를 지시할 수 있다. 고정 단말기(220)는, 예를 들면 사용자가 주차권을 취출하는(S10) 주차 영역의 입구에 위치될 수 있다. 상기 단말기는, 예를 들면 공항의 터미널, 쇼핑몰의 주 상점들 중 하나, 또는 출구로의 도로와 같은 목적지의 지시를 수용하도록(S20) 프로그래밍될 수 있다. 목적지로의 최단 및 최소 시간 경로는 노드들 사이의 다수의 링크들과 연관된다. 제 1 노드는 사용자가 주차 영역에 진입하는 게이트(gate)이다. 다음의 노드들은 비어 있는 다수의 가능한 주차 공간들에 도달하기 위해 주행할 수 있는 경로들 사이의 위치들이다. 다음의 노드들은 가능한 주차 공간들로부터 목적지로의 보행 루트를 구성하는 경로들이다. 비용들은 소정 영역에서의 차량 밀도의 변화율 및 주차 영역에서의 교통 혼잡을 고려하는, 주행 거리, 비어 있는 공간을 찾을 수 있는 확률, 및 보행 거리와 연관된다. 비용은 단순히 시간일 수 있지만, 하나의 최적 루트를 따르는 노드인 목적지 공간이 운전자가 도달하는 시간에 의해 점유될 수 있는 가능성이 있기 때문에 단지 확률적으로만 계산될 수 있다. 따라서, 루트 설정 알고리즘은 다수의 대안들을 갖는 위치들로 사용자를 보내야 한다. 따라서, 다수의 거의 이상적인 지점들이 실질적으로 상이한 위치에 있는 경우 하나의 이상적인 지점이 배제될 수 있다.
다음, 이러한 공간 배제 가능성의 견지에서 최소 비용 경로 계획 과제를 규정하기 위해, 다수의 공간들을 갖는 영역으로서 주차 목적지 노드를 규정하고, 상기 영역에서 공간을 찾을 수 없는 가능성을 고려하는 파라미터를 규정할 수 있다. 따라서, 주차 영역의 특정 영역과 관련된 비용은 비어 있는 공간들의 밀도와 역비례 관계일 수 있다. 노드들을 얻는 비용들은 또한 종래 공지되어 있는 방식들로 차량 교통 흐름을 고려할 수도 있다.
이러한 비용 최소화 과제들에 대한 로버스트(robust) 접근은 조건들이 변화할 때 최소 비용 경로를 동적으로 업데이트하는 과제를 또한 효율적으로 취급할 수 있는 A*경로 계획이다. 동적 프로그래밍은 또한 이러한 과제들을 해결하기 위한 로버스트 방법이다. 다른 방법들도 또한 당 기술 분야에 공지되어 있다. A*는 그 전체가 본원에 완전히 설명되어 있는 것으로서 참조에 의해 본원에 합체된 하기의 특허들 및 특허 출원들에 설명되어 있다: 발명의 명칭이 전이 변화를 갖는 경로 계획인 미국 특허 제 5,083,256호, K. Trovato 및 L. Dorst, 1989년 10월 17일 출원, 1992년 1월 21일 특허 허여; 발명의 명칭이 차동 버딩(Differential Budding): 이동 장애물들 및 목적지들을 갖는 경로 계획 방법 및 장치인 미국 특허 제 4,949,277호, K. Trovato 및 L. Dorst, 1988년 3월 10일 출원, 1990년 8월 14일 특허 허여; 발명의 명칭이 경로 계획 방법 및 장치인 미국 특허 출원 제 07/123,502호, L. Dorst 및 K. Trovato, 1987년 11월 20일 출원.
단말기(220/200)에서, 최소 비용 경로의 견지에서 최선 주차 영역이 스텝 S25에서 계산된다. 다음, 스텝 S30에서, 최선 주차 영역에 대한 방향들이 사용자에게 출력된다. 이 방향들은 단말기상에 표시되는 맵 또는 텍스트 방향들의 형태를취하거나 음성으로서 출력될 수 있다. 도 6을 참조하면, 다른 방향들 출력 방법, 예를 들면 맵(500)이 일상적인 인쇄 기록(510)과 함께 주차권(530)에 제공된다. 간단한 실시예에서, 발광 화살표가 운전자의 목적지로 운전자를 안내할 수 있다. 카메라들은 차량을 추적하고 회전 지점들에서 부가의 방향 지시 화살표들을 트리거링할 수 있다. 방향들을 제공하기 위한 다수의 대안들이 본 발명의 범주내에서 가능하다.
도 7을 참조하면, 진입 차량에 대한 방향들을 제공하는 맵이 예를 들면 주차 공간들(330, 335)에 다양한 열들로서 도시되어 있다. 또한, 주행로(340)와 같은 주행로들이 도시되어 있다. 입구 게이트들 및 출구 게이트들(300, 305, 310, 320)이 도시되어 있다. 영역(355)은 다수의 차량 공간들을 포함한다는 것을 주목하라. 도 8을 참조하면, 대안 실시예에서, 추천 영역(355)에서 공간들을 찾을 수 없는 상황을 보완하기 위해, 차선의 최적값을 나타내는, 공간들이 있는 다른 주차 영역들이 대안(360)으로서 지시되어 있다.
도 9를 참조하면, 주차 지점들을 사용자에게 조언하는 다른 접근은 최선의 비어 있는 주차 공간들과 교통 패턴들의 그래픽 삽화(graphic illustration)를 제공하는 것이다. 예를 들면, 영역들(400, 410)은, 양호한 주차 영역들을 지시하기 위해 예를 들면 녹색 등의 색상으로 음영화될 수 있으며, 저속 또는 정지 상태의 교통 흐름에 의한 회피 영역들(415)은 적색 등의 색상으로 명암을 음영화될 수 있다. 해칭(hatching) 또는 다른 하이라이팅(highlighting) 기술들이 사용될 수 있다. 따라서, 최적 및 거의 최적의 공간 영역들이 지시되며 회피 영역들이 지시되지만, 최적 공간 영역들로의 최적 루트는 지시되지 않는다. 그러나, 사용자는 맵으로부터 어떤 루트들이 최선으로 취해질 수 있는지를 추측할 수 있다.
도 10을 참조하면, 또 다른 대안적인 맵이 이용 가능한 공간들(420, 440) 및 회피 공간들(430)(예를 들면, 혼잡 교통, 공사 등에 의한)의 장소를 지시한다. 상기 맵은 최적 주차 위치들을 지시하지는 않으며, 오히려 라벨들(470 내지 480)을 사용하여 다양한 목적지들을 지시한다. 이 방식으로, 사용자는 자신에 대한 최적 공간 및 루트를 직관적으로 계산할 수 있다. 도 10a를 참조하면, 상술한 실시예들에서는 비어 있는 주차 영역들 및 혼잡 영역들이 음영화에 의해 지시되었지만, 다른 가능성들이 존재한다는 것을 주목하라. 예를 들면, 점유된 공간(332)은 맵상의 주차열들(330)에 명확하게 나타낼 수 있다. 맵이 다수의 공간들을 포함하고 있을지라도, 점유된 공간들의 밀도는 특히 점유된 공간들(332)이 채색되어 있으면, 혼잡 패턴으로서 더욱 용이하게 확인될 수 있다.
도 5를 참조하면, 도 10의 실시예와 함께 작동 가능한 제어 프로세스에 따르면, 운전자는 체크인 하거나 주차권 발행기에서 주차권을 수납한다(S40). 주차권 발행기는 비어 있는 공간들을 갖는 주차 영역의 구역들 및 교통 혼잡 또는 다른 장애물들의 구역들을 계산하고(S45) 이들을 지시하는 맵 및 주차권을 출력한다(S50).
도 11을 참조하면, 주차 영역에 진입하는 운전자들을 위한 데이터를 제공하는 시스템의 실시예의 기본 요소들이 도시되어 있다. 비디오 소스들(500)은 현재의 데이터를 수집하고 상기 데이터를 영상 프로세서(505)에 공급한다. 영상 프로세서는 분류 엔진(510)에 의한 해석을 위해 영상들 및 비디오 시퀀스들을 전처리한다.대안 실시예에서, 영상 프로세서는 동영상 전문가 그룹(MPEG) 압축 또는 압축 프로세스의 부분으로서 비디오 시퀀스의 프레임들로부터 통계를 생성하는 다른 압축 프로세스일 수 있다. 이들은 혼잡 밀도 및 움직임의 예측을 위한 대용물로서 사용될 수 있다. 예를 들면, 운동 벡터 영역은 장면내의 차량들의 수 및 차량들의 속도와 운동 방향과 상호 관련될 수 있다. 통계 영상 프로세스는 명백한 선택이며 공간 점유 및 혼잡도 식별하는데 사용될 수 있는 것이 명백하다.
분류 엔진(510)은 영상 프로세서(505)로부터의 데이터로부터 장면(들)내의 차량들의 수를 계산한다. 분류 엔진(510)은 각각의 차량의 위치들, 운동 벡터들 등을 식별하며 종래에 공지되어 있는 임의의 소정의 기술에 따라 상기 위치들을 지시하는 데이터를 생성한다. 상기 데이터는 차량 점유, 움직임, 및 방향(530)을 계산하는 부 프로세스들(subprocesses)에 적용된다. 물론, 상기 부 프로세스들의 역할들은 당업자에 의해 인식될 수 있는 바와 같이 분리되거나 분리되지 않을 수 있으며, 소정의 실시에서는 모든 부 프로세스들이 요구되는 것은 아닐 수 있다. 분류 엔진(510)은 장면들에서 발생하는 사건들, 예를 들면, 출구에서의 대기열, 주차 곤란 차량들, 공간 진입 차량 대 공간 진출 차량(예를 들면, 차량의 운동에 기초하여), 혼잡 등을 또한 결정하도록 프로그래밍될 수 있다. 예를 들면, 분류 엔진(510)은 대기열들을 인식하도록 프로그래밍될 수 있다. 또한, 분류 엔진은 소정 위치에 주차된 집단들로부터 영역을 통해 이동하는 차량의 집단들을 구별하도록 프로그래밍될 수 있다.
분류 엔진(510) 계산들의 결과들은 외부 데이터(515)와 함께 경로 계획기 및대화 프로세스에 적용된다. 대화 프로세스(535)는 상황에 따라 적절하게 실시간 정보를 수집하고 출력한다. 루트 계획은, 상술한 바와 같이 동적 프로그래밍 또는 A*경로 계획과 같은 기술을 사용할 수 있는 경로 계획 엔진에 의해 대화 프로세스에 제공될 수 있다.
상술한 바와 같이, 주차 영역에 진입하는 운전자들에게 출력된 추천들, 또는 수행된 루트 추천들은 실시간 데이터보다는 개념적 결정들에 기초할 수 있다. 예를 들면, 루트를 추종하는데 소요되는 시간은 점유 패턴들이 변화되기에 충분히 길 수 있다. 또한, 실시예들에 따르면, 시스템은 운전자들이 주차 영역에 도달하기 전에 운전자들에게 정보를 제공할 수 있다. 이 경우에, 혼잡은 예를 들면 상기에서 본원에 참조에 의해 합체된 미국 특허 제 5,712,830호에 개시된 바와 같은 개념적 기술들에 기초하여 예측될 수 있다. 따라서, 시스템은 연장된 시간 주기(주, 달, 년)에 걸쳐 데이터를 수집하며 해당 주의 일자, 해당 년의 계절, 휴일들 등과 같은 인자들에 기초하여 예측한다. 시스템은 유가, 물가 상승률, 소비자 신용 등과 같은 거동에 영향을 주기 위해 공지된 현재의 외부 정보에 기초하여 디스카운트 인자들을 갖는 중앙 위치로부터 프로그래밍될 수 있다. 또한, 시스템은 예측값들을 개선하기 위해 세일(sales) 및 다른 특정 행사들에 대한 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 군중들을 유인하기 위한 특정 상점 또는 전시 행사들을 예측할 수 있다. 상점은 세일을 할 수 있으며, 또는 시사회에서 특정 시간 및 일자에 영화 스타를 초청할 수 있다.
시간만이 루트 설정 대안들에 대한 비용을 계산하는데 사용될 수 있는 기준이 아니라는 것을 주목해야 한다. 몇몇 사용자들에 있어서는, 주요 비용은 보행 거리 또는 보행 시간일 수 있다. 이 경우, 대안 운송 수단의 이용 가능성이 대안 루트들의 비용들에 영향을 미칠 수 있다. 또한, 루트 시간 및 주행 및 보행 거리는 출발 빈도, 운송 속도 등에 좌우될 수 있다. 사용자는 불편함 또는 편안한 논점으로서 보행 거리 또는 보행 시간의 상대적인 중요성에 대한 정보를 고려할 수 있으며, 상이한 대안 루트들의 비용들이 이에 따라 증폭될 수 있다. 따라서, 보다 많은 시간을 소요하지만, 적은 비용을 수반하는 루트는 시간 비용과는 무관하게 보행 거리 또는 보행 시간이 높은 비용인 사용자에게 적합할 수 있다.
휴대용 또는 차량 장착 단말기는 최적 주행 또는 보행 루트를 따르는 다음의 회전을 위한 명령들을 제공할 수 있다. 이 경우, 휴대용 단말기, 예를 들면, 단말기(200, 205)는 다음 목적지에 대한 명령들을 제공하는 것을 허용하는 범세계 측위 시스템(GPS) 수신기 또는 몇몇 다른 위치 감지 수신기를 구비할 수 있다.
상술한 실시예들에서, 최적 루트 설정 및 주차 영역들이 맵과 같은 그래픽 출력과 관련하여 설명되었지만, 다른 대안들이 사용될 수 있다는 것을 주목하라. 예를 들면, 사용자는 음성 인터페이스에 의해 진행 장소를 음성으로 확인할 수 있다. 명령들은 "교차로 4에서 좌회전하고 교차로 6에서 우회전한 후, 주차하시오"와 같은 텍스트 형태로 인쇄될 수 있다.
본 발명이 상술한 예시적인 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명은 그 정신 또는 본질적인 특성들을 벗어나지 않고 다른 특정 형태들로 실시될 수 있다는것은 당업자들에게는 명백할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 모든 관점에서 예시적인 것이며 한정적인 것은 아닌 것으로 고려되며, 본 발명의 범주는 상기의 설명보다는 첨부된 청구범위에 의해 지시되며, 따라서 청구범위와 동등한 의미 및 범위는 그에 포함되는 것으로 의도된다.

Claims (11)

  1. 사용자가 주차 공간을 탐색하는 것을 보조하는 방법에 있어서,
    적어도 한 영상을 생성하도록 주차 장소의 적어도 한 장면을 영상화하는 단계와,
    단말기에서 목적지 데이터를 수신하는 단계와,
    상기 영상화의 결과로부터, 적어도 두 개의 비어 있는 공간들의 위치를 계산하고, 상기 목적지 데이터에 응답하여 상기 적어도 두 개의 비어 있는 공간들 중 적어도 한 공간을 포함하는 목적지로의 최적 경로를 계산하는 단계와,
    상기 계산 단계의 상기 결과의 지시(indication)를 상기 단말기에 출력하는 단계를 포함하는 주차 공간 탐색 보조 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 계산 단계는 상기 목적지들을 통한 최소 비용 경로를 계산하는 단계를 포함하는, 주차 공간 탐색 보조 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 계산 단계는 상기 영상화의 결과로부터 차량 흐름을 계산하고 상기 차량 흐름에 상기 최소 비용 경로의 근거를 두는 단계를 포함하는, 주차 공간 탐색 보조 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 출력 단계는 맵을 생성하는 단계를 포함하는, 주차 공간 탐색 보조 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 생성 단계는 고정 단말기에서 출력을 생성하는 단계를 포함하는, 주차 공간 탐색 보조 방법.
  6. 주차 어드바이저로서,
    주차 영역의 다수의 장면들에 응답하여 영상 데이터를 수신하도록 적응된 입력을 갖는 제어기(510, 240, 250, 260)를 포함하고,
    상기 제어기는 상기 영상 데이터에 응답하여 비어 있는 주차 공간들을 포함하는 상기 주차 영역의 부분들을 계산하도록 프로그래밍되고,
    상기 제어기는 사용자로부터 목적지를 지시하는 입력을 수용하도록 또한 프로그래밍되고,
    상기 제어기는 상기 부분들과 상기 입력에 기초하여 최적 루트 또는 다음의 목적지의 지시를 계산하고 출력하도록 또한 프로그래밍되는, 주차 어드바이저.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 지시는 맵을 포함하는, 주차 어드바이저.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 지시는 추천 루트를 지시하는 텍스트 또는 오디오 메시지를 포함하는, 주차 어드바이저.
  9. 주차 시설내의 비어 있는 주차 영역들을 추천하는 방법에 있어서,
    주차 영역의 장면에 응답하는 영상 데이터를 수신하는 단계와,
    상기 영상 데이터에 응답하여 비어 있는 주차 공간들의 존재를 검출하는 단계와,
    상기 검출 단계의 결과에 응답하여 맵을 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 맵은 상기 비어 있는 주차 공간들이 탐색될 수 있는 영역들을 지시하는, 비어 있는 주차 영역 추천 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    목적지를 지시하는 데이터를 수신하는 단계와,
    상기 검출 단계의 결과 및 상기 목적지에 응답하여 상기 비어 있는 주차 공간들 중 최적의 공간들을 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 맵은 상기 최적의 공간들을 지시하는, 비어 있는 주차 영역 추천 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 출력 단계는 휴대용 단말기에 의해 판독 가능한 무선 신호를 생성하는 단계를 포함하는, 비어 있는 주차 영역 추천 방법.
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