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제1 차량 및 제2 차량 간의 거리를 추정하는 방법에 있어서,상기 제1 차량 및 상기 제2 차량 간의 거리에 관한 이전 추정 값, 상기 제1 차량의 속도, 상기 제2 차량의 속도 및 추정 시간 간격에 기초하여 상기 제1 차량 및 상기 제2 차량 간의 제1 추정 거리를 결정하는 단계;상기 제1 차량에 설치된 제1 카메라 및 제2 카메라로 상기 제2 차량의 LED를 촬영하여 제1 촬영 이미지 및 제2 촬영 이미지를 획득하는 단계;상기 제1 촬영 이미지 내 상기 LED에 대응하는 제1 LED 픽셀 및 상기 제2 촬영 이미지 내 상기 LED에 대응하는 제2 LED 픽셀을 검출하는 단계;상기 제1 LED 픽셀 및 상기 제2 LED 픽셀 각각을 복수의 가상 픽셀로 분할하는 단계;상기 복수의 가상 픽셀 각각 및 상기 LED 간의 기하학적 관계에 기초하여 제2 추정 거리를 결정하는 단계;칼만 필터(Kalman filter)에 기초하여 상기 제1 추정 거리에 대응하는 제1 오차 분포 및 상기 제2 추정 거리에 대응하는 제2 오차 분포를 결정하는 단계;상기 제1 오차 분포 및 상기 제2 오차 분포에 기초하여 최적의 거리를 결정하는 단계; 및상기 최적의 거리에 기초하여 상기 제1 차량 및 상기 제2 차량 간의 거리를 추정하는 단계를 포함하는 방법
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제1항에 있어서,상기 최적의 거리를 결정하는 단계는상기 제1 오차 분포 및 상기 제2 오차 분포에 기초하여 상기 최적의 거리에 관한 후보들을 결정하는 단계; 및상기 후보들에 관한 중간 값 선택에 기초하여 상기 최적의 거리를 결정하는 단계를 포함하는, 방법
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제2항에 있어서,상기 중간 값 선택은 아래 수학식에 기초하여 수행되는,-상기 수학식에서 는 상기 중간 값 선택을 통해 결정된 최적의 거리를 나타내고, 및 는 각각 최적의 거리에 관한 후보들이 오름차순으로 정렬된 후 및 에서의 거리를 나타냄-방법
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제1항에 있어서,상기 제1 오차 분포는 아래 수학식에 기초하여 결정되는,,-상기 수학식에서 는 상기 제1 오차 분포를 나타내고, 는 공분산 를 갖는 제로 평균 다변량 정규 분포(zero mean multivariatenormal distribution) 으로부터 추출된 프로세스 잡음을 나타내고, 는 상기 추정 시간 간격을 나타내고, k = i x n + j이고, n은 상기 제1 LED 픽셀 및 상기 제2 LED 픽셀 중 어느 하나에 포함된 가상 픽셀의 수를 나타내고, i는 상기 제1 LED 픽셀 내 가상 픽셀을 구분하기 위한 인덱스를 나타내고, j는 상기 제2 LED 픽셀 내 가상 픽셀을 구분하기 위한 인덱스를 나타냄-방법
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제1항에 있어서,상기 제2 오차 분포는 아래 수학식에 기초하여 결정되는,- 상기 수학식에서 는 상기 제2 오차 분포를 나타내고, 는 공분산 를 갖는 제로 평균 가우시안 백색 잡음(zero mean Gaussian white noise)의 관측 잡음(observation noise)을 나타내고, k = i x n + j이고, n은 상기 제1 LED 픽셀 및 상기 제2 LED 픽셀 중 어느 하나에 포함된 가상 픽셀의 수를 나타내고, i는 상기 제1 LED 픽셀 내 가상 픽셀을 구분하기 위한 인덱스를 나타내고, j는 상기 제2 LED 픽셀 내 가상 픽셀을 구분하기 위한 인덱스를 나타냄-방법
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제1항에 있어서,상기 제2 추정 거리를 결정하는 단계는상기 제1 카메라의 제1 카메라 중심을 꼭지점으로 하여 형성되거나, 혹은 상기 LED를 꼭지점으로 하여 형성되는 제1 각도를 기초로 하는 합동 삼각형의 특성을 이용하여, 상기 LED 및 상기 제1 카메라 중심 간의 제1 거리를 결정하는 단계;상기 제2 카메라의 제2 카메라 중심을 꼭지점으로 하여 형성되거나, 혹은 상기 LED를 꼭지점으로 하여 형성되는 제2 각도를 기초로 하는 합동 삼각형의 특성을 이용하여, 상기 LED 및 상기 제2 카메라 중심 간의 제2 거리를 결정하는 단계; 및상기 제1 거리 및 상기 제2 거리에 기초하여 상기 제1 카메라 중심 및 상기 제2 카메라 중심 간의 중점에서 상기 LED까지의 제3 거리를 결정하는 단계를 포함하는, 방법
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제6항에 있어서,상기 제1 각도는상기 제1 카메라 및 상기 제2 카메라가 공유하는 초점 면(focal plane)에 대한 상기 LED의 수선의 발, 상기 LED 및, 상기 제1 카메라 중심에 의해 형성되거나, 혹은 상기 제1 카메라의 제1 센서 중심, 상기 제1 카메라 중심, 및 상기 제1 촬영 이미지 내 상기 LED에 대응하는 제1 LED 픽셀에 의해 형성되는, 방법
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제6항에 있어서,상기 제2 각도는상기 제1 카메라 및 상기 제2 카메라가 공유하는 초점 면(focal plane)에 대한 상기 LED의 수선의 발, 상기 LED, 및 상기 제2 카메라의 제2 카메라 중심에 의해 형성되거나, 혹은 상기 제2 카메라의 제2 센서 중심, 상기 제2 카메라 중심, 및 상기 제2 촬영 이미지 내 상기 LED에 대응하는 제2 LED 픽셀에 의해 형성되는, 방법
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제6항에 있어서,상기 제1 거리를 결정하는 단계는 상기 제1 카메라의 제1 센서 중심 및 상기 제1 촬영 이미지 내 상기 LED에 대응하는 제1 LED 픽셀 간의 거리, 및 상기 제1 카메라 및 상기 제2 카메라의 초점 거리에 기초하여, 상기 제1 각도를 결정하는 단계를 포함하고,상기 제2 거리를 결정하는 단계는 상기 제2 카메라의 제2 센서 중심 및 상기 제2 촬영 이미지 내 상기 LED에 대응하는 제2 LED 픽셀 간의 거리, 및 상기 제1 카메라 및 상기 제2 카메라의 초점 거리에 기초하여, 상기 제2 각도를 결정하는 단계를 포함하는, 방법
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제1 차량 및 제2 차량 간의 거리를 추정하는 장치에 있어서,제1 카메라 및 제2 카메라로 상기 제2 차량의 LED를 촬영하여 제1 촬영 이미지 및 제2 촬영 이미지를 생성하는 촬영부;상기 제1 차량 및 상기 제2 차량 간의 거리에 관한 이전 추정 값, 상기 제1 차량의 속도, 상기 제2 차량의 속도 및 추정 시간 간격에 기초하여 상기 제1 차량 및 상기 제2 차량 간의 제1 추정 거리를 결정하고, 상기 제1 촬영 이미지 내 상기 LED에 대응하는 제1 LED 픽셀 및 상기 제2 촬영 이미지 내 상기 LED에 대응하는 제2 LED 픽셀을 검출하고, 상기 제1 LED 픽셀 및 상기 제2 LED 픽셀 각각을 복수의 가상 픽셀로 분할하고, 상기 복수의 가상 픽셀 각각 및 상기 LED 간의 기하학적 관계에 기초하여 제2 추정 거리를 결정하고, 칼만 필터(Kalman filter)에 기초하여 상기 제1 추정 거리에 대응하는 제1 오차 분포 및 상기 제2 추정 거리에 대응하는 제2 오차 분포를 결정하고, 상기 제1 오차 분포 및 상기 제2 오차 분포에 기초하여 최적의 거리를 결정하는 연산부; 및상기 최적의 거리에 기초하여 상기 제1 차량 및 상기 제2 차량 간의 거리를 추정하는 거리 추정부를 포함하는 장치
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