KR20200065144A

KR20200065144A - 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20200065144A
Application number: KR1020180150750A
Authority: KR
Inventors: 유왕건
Original assignee: 현대엠엔소프트 주식회사
Priority date: 2018-11-29
Filing date: 2018-11-29
Publication date: 2020-06-09

Abstract

본 발명은 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법에 관한 것으로, 차량의 외부를 촬영하는 카메라, 차량의 위치를 측정하는 위치측정부, 도로 상의 객체에 대한 속성 정보를 포함하는 정밀 지도를 저장하고 있는 정밀지도DB 및 상기 카메라를 통해 촬영된 영상에서 도로 상의 객체를 인식하고, 인식된 객체와 차량 사이의 상대위치를 산출하며, 상기 위치측정부를 통한 차량의 위치 정보에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출하여 객체의 인식 정보를 산출하고, 상기 산출된 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하여 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 제어부를 포함하고, 상기 객체의 인식 정보는 객체의 종류 및 절대 위치를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR AUTOMATIC INSPECTION OF A DETAILED MAP USING OBJECT RECOGNITION}

본 발명은 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 카메라를 통해 인식되는 객체의 정보와 정밀 지도 DB에 저장되어 있는 정밀 지도를 비교하여 기 저장된 정밀 지도를 자동으로 검수할 수 있도록 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로 내비게이션 장치는 사용자가 직접 들고 다니거나 차량 등 이동수단에 설치되어, 현재 위치로부터 목적지까지의 정확한 거리 및 소요시간을 알려주고, 목적지까지의 길을 안내하는 기능을 수행한다.

이동체의 정확한 위치를 판별하기 위해 현재의 내비게이션 시스템은 인공위성 네트워크를 이용해 지상에 있는 목표물의 위치를 추적하는 위성측위시스템(Global Navigation Satellite System : 이하 GNSS)을 이용하고 있다.

이러한 내비게이션 시스템은 경로 안내를 위해 지도 데이터를 이용하는 것이 필수적이며, 최근에는 도로의 링크 및 노드 정보뿐만 아니라, 도로의 폭, 차선수, 곡률, 구배, 시설물 등의 정보를 포함하는 정밀 지도를 이용하여 경로 안내를 제공하는 경우가 늘어나고 있다.

또한 기술의 발달에 따라 자율 주행이 가능한 차량에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이러한 자율 주행 차량에서는 정밀 지도를 이용하여 경로를 생성하고 주행을 수행하는 기술이 적용되고 있다.

그런데 이러한 정밀 지도를 이용하여 자율 주행을 수행하기 위해서는 차선, 도로 시설, 표지 시설 정보 등을 이용하여야 하므로, 이러한 정보를 매우 정밀한 정확도로 제공하는 것이 중요하다.

따라서 도로의 유지 관리 등에 따라 표지판 등의 시설물이 추가되거나, 최초에 생성된 정밀 지도에 오류가 있는 경우에 이를 파악하여 수정하는 것이 요구된다.

한편 본 발명의 배경기술은 대한민국 등록특허 10-0456377호(2004.11.01)에 개시되어 있다.

본 발명은 카메라를 통해 인식되는 객체의 정보와 정밀 지도 DB에 저장되어 있는 정밀 지도를 비교하여 기 저장된 정밀 지도를 자동으로 검수하고, 정밀 지도의 업데이트를 수행하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치는 차량의 외부를 촬영하는 카메라; 차량의 위치를 측정하는 위치측정부; 도로 상의 객체에 대한 속성 정보를 포함하는 정밀 지도를 저장하고 있는 정밀지도DB; 및 상기 카메라를 통해 촬영된 영상에서 도로 상의 객체를 인식하고, 인식된 객체와 차량 사이의 상대위치를 산출하며, 상기 위치측정부를 통한 차량의 위치 정보에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출하여 객체의 인식 정보를 산출하고, 상기 산출된 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하여 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 제어부를 포함하고, 상기 객체의 인식 정보는 객체의 종류 및 절대 위치를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 상기 제어부는 상기 산출된 객체의 인식 정보를 정밀 지도와 비교할 때, 상기 위치측정부의 측위 방식에 따른 오차 범위를 적용하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 상기 제어부는, 인식된 객체의 좌표를 중심으로 하고 반경이 상기 오차 범위인 영역 안에서 상기 산출된 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 상기 제어부는, 상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 정밀지도DB에 저장되어 있는 상기 정밀 지도를 업데이트 하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 상기 제어부는, 상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 객체의 인식 정보를 서버로 전송하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 상기 서버는 수신된 상기 객체의 인식 정보의 정확성을 검증하고, 상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단되면, 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 서버에 저장되어 있는 정밀 지도를 업데이트 하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 상기 서버는 다수의 차량에서 동일한 객체의 인식 정보가 수신되면, 상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 측면에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법은 제어부가 카메라를 통해 촬영된 영상에서 도로 상의 객체를 인식하는 단계; 상기 제어부가 인식된 객체와 차량 사이의 상대위치를 산출하는 단계; 상기 제어부가 차량의 위치 정보 및 상기 산출된 상대위치에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출하여 객체의 인식 정보를 산출하는 단계; 상기 제어부가 상기 산출된 객체의 인식 정보를 차량에 저장되어 있는 정밀 지도와 비교하여 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 단계; 및 상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 제어부가 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 정밀 지도를 업데이트 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 상기 객체의 인식 정보는 객체의 종류 및 절대 위치를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 상기 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 단계에서, 상기 제어부는 차량의 측위 방식에 따른 오차 범위를 적용하여 상기 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 측면에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법은 제어부가 카메라를 통해 촬영된 영상에서 도로 상의 객체를 인식하는 단계; 상기 제어부가 인식된 객체와 차량 사이의 상대위치를 산출하는 단계; 상기 제어부가 차량의 위치 정보 및 상기 산출된 상대위치에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출하여 객체의 인식 정보를 산출하는 단계; 상기 제어부가 상기 산출된 객체의 인식 정보를 차량에 저장되어 있는 정밀 지도와 비교하여 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 단계; 및 상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 제어부가 기 객체의 인식 정보를 서버로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 측면에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법은 상기 서버가 수신된 상기 객체의 인식 정보의 정확성을 검증하는 단계; 및 상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단되면, 상기 서버가 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 서버에 저장되어 있는 정밀 지도를 업데이트 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 상기 객체의 인식 정보의 정확성을 검증하는 단계에서, 상기 서버는 다수의 차량에서 동일한 객체의 인식 정보가 수신되면, 상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법은 차량에서 인식된 객체와 정밀 지도 사이의 비교를 통해, 정밀 지도의 오류 여부를 판별하고, 이에 따라 정밀 지도 업데이트를 자동으로 수행할 수 있도록 함으로써, 항상 최신의 정밀 지도가 유지될 수 있도록 하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치의 구성을 나타낸 블록구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법을 설명하기 위한 다른 흐름도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법의 일 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치의 구성을 나타낸 블록구성도이다.

도 1에 도시된 것과 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치는 제어부(100), 카메라(110), 위치측정부(120), 센서부(130) 및 정밀지도DB(140)를 포함한다. 또한 제어부(100)는 통신 모듈(미도시)를 통해 서버(200)와 통신을 수행할 수 있으며, 정밀 지도 업데이트를 위한 데이터를 서버(200)로 전송하도록 구성될 수 있다. 이러한 제어부(100)와 서버(200) 사이의 통신방식은 이미 활용되고 있는 다양한 방식이 적용될 수 있다.

이러한 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치는 각 차량에 설치되어 해당 차량이 저장하고 있는 정밀 지도에 대한 검수를 수행할 수 있다.

카메라(110)는 차량의 외부(차량 전방, 측방, 후방 등)을 촬영하는 구성으로, 복수개가 구비될 수 있다.

위치측정부(120)는 차량의 위치를 측정할 수 있다. 위치측정부는(120)는 GPS(Global Positioning System)로 통칭되는 GNSS 시스템, 추측항법(Dead Reckoning) 시스템, RTK(Real-Time Kinematic) GPS 시스템, DGPS(Differential GPS) 시스템 등의 구성을 포함할 수 있으며, 이들로부터 자차의 위치 정보를 산출할 수 있다.

센서부(130)에는 차량의 외부 상황을 파악할 수 있도록 하는 다양한 센서들이 구비될 수 있다. 예를 들어, 차량의 고도를 측정하는 고도센서, 차량의 자세를 측정하는 자이로센서, 차량 외부의 객체와 차량 사이의 거리 정보를 검출하는 라이더센서 또는 레이더센서 등 다양한 센서가 구비될 수 있다.

한편 본 발명의 일부 실시예에서 위치측정부(120)의 추측항법 시스템에 포함되어 있는 센서가 센서부(130)에 포함되는 센서로서 기능하는 것도 가능하다.

정밀지도DB(140)는 비휘발성 메모리 등의 저장 장치로 구성되어, 정밀 지도를 저장하고 있다. 이러한 정밀 지도는 일반적인 지도 대비 보다 많은 정보를 저장하고 있으며, 구체적으로, 차선 정보, 도로의 경사도, 표지판, 이정표, 신호등, 과속 단속 카메라 등 도로 상의 객체에 대한 추가 정보(속성 정보)에 해당하는 데이터를 포함하고 있다. 여기서 속성 정보로는 해당 객체의 종류 등이 포함될 수 있다.

제어부(100)는 카메라(110)를 통해 차량 외부의 객체(차선, 표지판, 이정표, 신호등, 과속 단속 카메라 등)을 인식할 수 있고, 이렇게 인식된 객체와 차량 사이의 상대적인 위치 관계(거리)를 산출할 수 있다.

예를 들어, 카메라를 이용하여 시설물을 검출하는 경우에, 시설물의 이미지 상의 위치 및 크기에 따라 실제 시설물의 크기 및 차량과의 상대적인 거리를 파악하는 것이 가능하며, 이러한 기술은 차량용 이미지 센싱에서 이미 널리 사용되고 있다.

또한 라이더나 레이더를 이용하는 경우에도 감지된 물체와 차량 간의 상대적인 위치 관계를 파악하는 것은 이미 널리 알려진 기술에 해당하므로, 제어부(100)는 다양한 방식을 사용하여 시설물의 위치 정보를 파악할 수 있다.

이때 제어부(100)는 위치측정부(120)를 통해 차량의 현재 위치를 파악할 수 있으므로, 차량의 현재 위치 정보와 인식된 객체와 차량 간의 상대위치에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출할 수 있다.

또한 제어부(100)는 카메라를 통해 인식된 이미지의 처리를 통해 객체가 어떠한 종류(차선, 표지판, 이정표, 신호등, 과속 단속 카메라 등)의 객체인지 파악할 수 있다.

따라서 제어부(100)는 객체의 인식 정보로서, 해당 객체의 종류와 절대 위치를 파악할 수 있다.

제어부(100)는 이렇게 좌표가 산출된 객체의 정보와 해당 좌표의 정밀 지도 상의 속성 정보를 비교하여, 정밀 지도를 검수할 수 있다. 즉, 제어부(100)는 정밀 지도에서 객체 정보의 위치에 해당하는 지점에 동일한 객체의 속성 정보가 존재하면 실제 도로 환경과 정밀 지도가 일치하는 것으로 판단하고, 동일한 객체의 속성 정보가 존재하지 않으면 실제 도로 환경과 정밀 지도가 일치하지 않는 것으로 판단할 수 있다.

이때 제어부(100)는 측위 시스템 즉, 위치측정부(120)의 오차를 고려하여 지도 검수의 오차 범위를 선정할 수 있다. 다시 말해, 차량의 측위 시스템에 오차가 존재하므로, 이러한 오차를 고려하여 검수를 진행하여야 오차로 인한 불일치 판정 발생을 줄일 수 있다. 또한 차량의 측위를 위해 사용된 측위 시스템의 종류에 따라 차량의 위치의 정확도가 다르므로, 이를 고려하여 가변적인 오차 범위를 적용할 수 있다.

예를 들어, RTK와 같은 고정밀 측위 시스템을 사용할 때에는 오차 범위를 10cm 이내로 설정하고, DGPS와 같은 정밀도를 가지는 시스템을 사용하는 경우에는 오차 범위를 1m 이내로 설정하고, GPS와 같은 정밀도를 가지는 시스템을 사용하는 경우에는 오차 범위를 5m 이내로 설정할 수 있다.

즉, DGPS를 사용하는 경우에는 인식된 객체의 좌표를 중심으로 하고 반경이 1m인 영역(구, 원) 안에 해당 객체와 동일한 객체의 속성 정보가 존재하면 일치하는 것으로 판단하고, 해당 영역 안에 해당 객체와 동일한 객체의 속성 정보가 존재하지 않으면 불일치하는 것으로 판단할 수 있다.

제어부(100)는 실제 도로 환경과 정밀 지도가 일치하지 않는 것으로 판단되면, 인식된 객체의 인식 정보를 바탕으로 정밀 지도를 업데이트할 수 있다. 즉, 인식된 객체의 위치에 해당 객체의 속정 정보를 정밀 지도상에 저장할 수 있다.

또는 제어부(100)는 실제 도로 환경과 정밀 지도가 일치하지 않는 것으로 판단되면, 해당 객체의 인식 정보를 서버(200)로 전송하여, 서버(200)에서 인식된 정보의 검증 및 정밀 지도 업데이트가 수행되도록 할 수도 있다.

서버(200)는 다수의 차량으로부터 각 차량에 탑재된 정밀 지도와 차이가 있다고 판단된 객체의 인식 정보를 수신하고, 이들을 종합하여 정밀 지도 데이터의 오류 여부를 판단하고, 정밀 지도를 업데이트 할 수 있다.

구체적으로 서버(200)는 수신된 객체의 인식 정보들을 바탕으로, 다수의 차량에서 동일한 객체에 대한 인식 정보가 수집되면, 해당 객체의 인식 정보는 정확한 것(즉, 정밀 지도에 오류가 있는 것)으로 판단할 수 있다.

서버(200)는 이렇게 정밀 지도에 오류가 있는 것으로 판단되면, 객체의 인식 정보를 바탕으로 정밀 지도를 업데이트할 수 있다. 즉, 객체의 위치에 해당 객체의 속정 정보를 정밀 지도상에 저장할 수 있다.

이때 서버(200)는 동일한 객체에 대해 수신된 복수개의 위치 값들의 평균 위치를 해당 객체의 위치로서 결정하는 방식을 사용할 수 있다.

즉, 서버(200)는 수신된 상기 객체의 인식 정보의 정확성을 검증하고, 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단되면, 객체의 인식 정보에 따라 상기 서버에 저장되어 있는 정밀 지도를 업데이트 할 수 있다.

한편 제어부(100)는 객체 인식 및 정밀 지도와의 비교를 주기적으로 수행하도록 구성될 수도 있다.

예를 들어, 제어부(100)는 차량의 위치에서 진행 방향에 대해 수직인 선형에 대한 정밀 지도의 속성 정보를 인식된 객체 정보와 비교하는 것을 설정 간격(예: 1m)마다 수행할 수 있다.

즉, 이러한 비교는 차선 선형의 속성 정보를 설정 간격마다 비교하는 것이 가능하도록 한다. 이때 지도 선형의 속성 정보는 차선 수와 각 차선의 속성 정보일 수 있다.

또한 제어부(100)는 차선 선형의 속성 정보를 주기적으로 비교할 때, 추가적인 객체가 인식되면 해당 객체에 대한 비교 또한 수행할 수 있다.

한편 제어부(100)는 센서부(130)에서 측정되는 정보를 이용하여 정밀 지도의 속성 정보의 오류 여부를 파악할 수도 있다.

예를 들어, 차량의 경사도와 현재 위치의 정밀 지도 상의 경사도를 비교하여 정밀 지도의 속성 정보가 실제 환경 정보와 일치하는지 비교할 수 있다. 제어부(100)는 이때에도 센서의 오차를 고려하여 허용 범위를 두고 일치 여부를 판별할 수 있다.

또한 고가도로나 인터체인지 진입 도로와 같은 복잡한 도로의 형태인 경우에 제어부(100)는 차량의 자세와 고도 정보를 이용하여 해당 차량이 현재 어느 도로를 주행하고 있는 것인지 정확히 파악하여 정밀 지도 검수를 수행하도록 구성될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법을 설명하기 위한 다른 흐름도이다.

도 2에 도시된 것과 같이, 제어부(100)는 먼저 도로 상의 객체를 인식하고, 인식된 객체의 차량에 대한 상대위치를 획득한다(S200). 예를 들어, 카메라를 이용하여 시설물을 검출하는 경우에, 시설물의 이미지 상의 위치 및 크기에 따라 실제 시설물의 크기 및 차량과의 상대적인 거리를 파악하는 것이 가능하다.

이어서 제어부(100)는 차량의 위치 정보에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출한다(S210). 즉, 제어부(100)는 위치측정부(120)를 통해 차량의 현재 위치를 파악할 수 있으므로, 차량의 현재 위치 정보와 인식된 객체와 차량 간의 상대위치에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출할 수 있다.

이후 제어부(100)는 차량의 측위 방식에 따른 오차를 고려하여 인식된 객체와 정밀 지도를 비교한다(S220). 즉, 제어부(100)는 정밀 지도에서 객체 정보의 위치에 해당하는 지점에 동일한 객체의 속성 정보가 존재하면 실제 도로 환경과 정밀 지도가 일치하는 것으로 판단하고, 동일한 객체의 속성 정보가 존재하지 않으면 실제 도로 환경과 정밀 지도가 일치하지 않는 것으로 판단할 수 있다.

이때 차량의 측위를 위해 사용된 측위 시스템의 종류에 따라 차량의 위치의 정확도가 다르므로, 제어부(100)는 이를 고려하여 가변적인 오차 범위를 적용할 수 있다.

상기 단계(S220)의 비교에 따라, 인식된 객체와 정밀 지도 사이에 차이가 존재하면, 제어부(100)는 해당 객체의 인식 정보를 서버(200)로 전송한다(S230). 즉, 차량에 탑재된 정밀 지도 자동 검수 장치에서는 실제 도로 환경과 정밀 지도가 일치하는지 여부만을 파악하고, 추후의 업데이트 등은 서버에서 이루어지도록 할 수 있으며, 실제 도로 환경과 정밀 지도 사이에 차이가 있는 경우에만 객체의 인식 정보(위치 좌표와 객체 종류)를 서버로 전송함으로써, 데이터 통신량을 줄일 수 있다.

한편 제어부(100)는 상술한 객체의 인식 정보와 더불어 촬영된 해당 객체에 대한 영상을 서버(200)로 더 전송하여 서버(200)에서 영상 정보 또한 활용하도록 할 수도 있다.

이후 도 3에 도시된 것과 같이, 서버(200)는 수신된 객체의 인식 정보를 검증한다(S310). 예를 들어, 서버(200)는 수신된 객체의 인식 정보들을 바탕으로, 동일한 지점에서 다수의 차량에서 객체의 인식 정보가 수집되면, 해당 객체의 인식 정보는 정확한 것(즉, 정밀 지도에 오류가 있는 것)으로 판단할 수 있다.

상기 단계(S320)의 검증 결과에 다라 정밀 지도 데이터에 오류가 있다고 판단되면, 서버(200)는 객체의 인식 정보에 따라 정밀 지도를 업데이트 한다(S320). 즉, 서버(200)는 정밀 지도상이ㅡ 객체의 위치에 해당 객체의 속정 정보를 저장하여 정밀 지도를 업데이트할 수 있다.

또한 서버(200)는 이렇게 업데이트 된 정밀 지도를 각 차량의 제어부(100)에 전달하여, 차량 내에서의 정밀 지도 업데이트가 수행되도록 할 수도 있다.

이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법은 차량에서 인식된 객체와 정밀 지도 사이의 비교를 통해, 정밀 지도의 오류 여부를 판별하고, 이에 따라 정밀 지도 업데이트를 자동으로 수행할 수 있도록 함으로써, 항상 최신의 정밀 지도가 유지될 수 있도록 한다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.

100: 제어부
110: 카메라
120: 위치측정부
130: 센서부
140: 정밀지도DB

Claims

차량의 외부를 촬영하는 카메라;
차량의 위치를 측정하는 위치측정부;
도로 상의 객체에 대한 속성 정보를 포함하는 정밀 지도를 저장하고 있는 정밀지도DB; 및
상기 카메라를 통해 촬영된 영상에서 도로 상의 객체를 인식하고, 인식된 객체와 차량 사이의 상대위치를 산출하며, 상기 위치측정부를 통한 차량의 위치 정보에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출하여 객체의 인식 정보를 산출하고, 상기 산출된 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하여 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 제어부를 포함하고,
상기 객체의 인식 정보는 객체의 종류 및 절대 위치를 포함하는, 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치.
제1항에 있어서,
상기 제어부는 상기 산출된 객체의 인식 정보를 정밀 지도와 비교할 때, 상기 위치측정부의 측위 방식에 따른 오차 범위를 적용하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치.
제2항에 있어서,
상기 제어부는, 인식된 객체의 좌표를 중심으로 하고 반경이 상기 오차 범위인 영역 안에서 상기 산출된 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치.
제1항에 있어서,
상기 제어부는, 상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 정밀지도DB에 저장되어 있는 상기 정밀 지도를 업데이트 하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치.
제1항에 있어서,
상기 제어부는, 상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 객체의 인식 정보를 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치.
제5항에 있어서,
상기 서버는 수신된 상기 객체의 인식 정보의 정확성을 검증하고, 상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단되면, 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 서버에 저장되어 있는 정밀 지도를 업데이트 하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치.
제6항에 있어서,
상기 서버는 다수의 차량에서 동일한 객체의 인식 정보가 수신되면, 상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치.
제어부가 카메라를 통해 촬영된 영상에서 도로 상의 객체를 인식하는 단계;
상기 제어부가 인식된 객체와 차량 사이의 상대위치를 산출하는 단계;
상기 제어부가 차량의 위치 정보 및 상기 산출된 상대위치에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출하여 객체의 인식 정보를 산출하는 단계;
상기 제어부가 상기 산출된 객체의 인식 정보를 차량에 저장되어 있는 정밀 지도와 비교하여 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 단계; 및
상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 제어부가 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 정밀 지도를 업데이트 하는 단계를 포함하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법.
제8항에 있어서,
상기 객체의 인식 정보는 객체의 종류 및 절대 위치를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법.
제8항에 있어서,
상기 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 단계에서, 상기 제어부는 차량의 측위 방식에 따른 오차 범위를 적용하여 상기 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법.
제10항에 있어서,
상기 제어부는, 인식된 객체의 좌표를 중심으로 하고 반경이 상기 오차 범위인 영역 안에서 상기 산출된 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법.
제어부가 카메라를 통해 촬영된 영상에서 도로 상의 객체를 인식하는 단계;
상기 제어부가 인식된 객체와 차량 사이의 상대위치를 산출하는 단계;
상기 제어부가 차량의 위치 정보 및 상기 산출된 상대위치에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출하여 객체의 인식 정보를 산출하는 단계;
상기 제어부가 상기 산출된 객체의 인식 정보를 차량에 저장되어 있는 정밀 지도와 비교하여 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 단계; 및
상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 제어부가 기 객체의 인식 정보를 서버로 전송하는 단계를 포함하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법.
제12항에 있어서,
상기 서버가 수신된 상기 객체의 인식 정보의 정확성을 검증하는 단계; 및
상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단되면, 상기 서버가 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 서버에 저장되어 있는 정밀 지도를 업데이트 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법.
제13항에 있어서,
상기 객체의 인식 정보의 정확성을 검증하는 단계에서, 상기 서버는 다수의 차량에서 동일한 객체의 인식 정보가 수신되면, 상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법.