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차량의 정밀 측위 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022011437
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 차량의 정밀 측위 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 차량 내부의 복수의 센서에서 취득한 센싱 정보를 획득하는 단계; 확장 칼만 필터(Extended Kalman filter, EKF)를 기반으로 상기 센싱 정보를 이용하여 초기 차량 위치를 예측하는 단계; 상기 차량 내 카메라로 촬영된 영상에서 차선의 끝 점을 검출하는 단계; 상기 차선의 끝 점 정보를 이용하여 상기 차선 내 측위로 각 차선에 대한 카메라의 위치 가설을 생성하는 단계; 및 상기 가설 별로 상기 카메라 영상 내에서 랜드마크의 포함 비율을 감지하여 상기 차량의 위치를 결정하는 단계;를 포함하며, 차선 표시 및 차선 끝점을 이용하고 도로 표지판 검출이 아닌 검증을 실시함으로써 적은 계산량으로도 정확한 차량 측위를 실시할 수 있다.
Int. CL G01S 19/39 (2010.01.01) G01S 19/48 (2010.01.01) G01S 19/50 (2010.01.01) G01S 19/14 (2010.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020210117655 (2021.09.03)
출원인 한국교통대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0063716 (2022.05.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020200149150   |   2020.11.10
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.09.03)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국교통대학교산학협력단 대한민국 충청북도 충주시 대

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정호기 서울특별시 영등포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이형석 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로*길 **, 광성빌딩 **층 (역삼동)(케이엘피특허법률사무소)
2 김종선 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로*길 **, 광성빌딩 **층 (역삼동)(케이엘피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.09.03 수리 (Accepted) 1-1-2021-1023231-65
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번호 청구항
1 1
차량 내부의 복수의 센서에서 취득한 센싱 정보를 획득하는 단계;확장 칼만 필터(Extended Kalman filter, EKF)를 기반으로 상기 센싱 정보를 이용하여 초기 차량 위치를 예측하는 단계;상기 차량 내 카메라로 촬영된 영상에서 차선의 끝 점을 검출하는 단계;상기 차선의 끝 점 정보를 이용하여 상기 차선 내 측위로 각 차선에 대한 위치 가설을 생성하는 단계; 및상기 가설 별로 상기 카메라 영상 내의 랜드마크를 기반으로 상기 가설 별 순위를 결정하여 가장 우선순위의 상기 가설을 상기 차량의 위치를 결정하는 단계;를 포함하는 차량의 정밀 측위 방법
2 2
제1항에 있어서,차선의 끝 점을 검출하는 단계는,차선 폭으로 정의된 관심 영역을 설정하는 단계;탑햇 필터(top-hat filter)를 이용하여 차선 후보 픽셀을 추출하는 단계;RANSAC (Random Sample Consensus)을 이용하여 차선 표시를 감지하는 단계;상기 차선 표시를 따라 상기 탑햇 필터 결과 프로필을 획득하는 단계; 및상기 결과 프로필을 미분하여 로컬 최대 값과 최소 값을 차선 끝 점으로 인지하는 단계;를 포함하는 차량의 정밀 측위 방법
3 3
제1항에 있어서,위치 가설을 생성하는 단계는,상기 차선 끝 점이 감지된 지점과 맵에 저장된 지점 간에 위치 대응 관계를 획득하는 단계;상기 대응 관계를 기반으로 상기 카메라의 전역 측위를 추정하는 단계;상기 전역 측위를 바탕으로 상기 초기 차량 위치 내에 포함되는 차선 각각에 대해 차선 내 상대 측위를 추정하는 단계; 및상기 확장 칼만 필터를 멀티 트랙 모드로 동작하여 상기 위치 가설 별로 상기 멀티 트랙을 할당하여 상기 가설을 추적하는 단계;를 포함하는 차량의 정밀 측위 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 상대 측위를 추정하는 단계는,상기 맵을 좌표계로 변환하는 단계;상기 차선 끝 점과 상기 좌표계를 매칭한 맵 좌표계를 생성하는 단계;상기 맵 좌표계에서 노면의 법선 벡터와 상기 카메라 광축을 추정하는 단계; 및상기 법선 벡터와 상기 광축을 기반으로 각 차선에 대한 상기 위치 가설을 계산하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 정밀 측위 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 차량 위치를 결정하는 단계는,맵에서 랜드마크 정보를 획득하는 단계;상기 카메라에서 촬영된 영상 내에 포함된 상기 랜드마크의 외곽선을 추출하는 단계;상기 카메라에서 촬영된 영상에 대하여 상기 랜드마크 높이와 평행한 위치로 상기 위치 가설 별 관심 영역을 설정하는 단계;상기 관심 영역 내의 상기 외곽선을 검출하는 단계;상기 검출 결과를 기반으로 상기 위치 가설별 순위를 지정하는 단계; 및상기 순위에 따라 상기 차량의 위치를 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 정밀 측위 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 외곽선을 검출하는 단계는,상기 관심 영역의 크기를 조절하는 단계;상기 크기가 조절된 영상에서 HOG(Histogram of Gradients) 특징을 추출하는 단계; 및상기 특징을 SVM(Support Vector Machine)에 인가하여 상기 랜드마크의 포함 여부를 확인하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 정밀 측위 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 랜드마크는 도로 상부 또는 측면에 위치하며, 원형, 삼각형, 사각형 중 어느 한 형태의 도로표지판 또는 전광판인 것을 특징으로 하는 차량의 정밀 측위 방법
8 8
차량의 주행 정보를 획득하는 센서부;상기 차량 전방의 차선 표시 및 차선의 끝점을 검출하는 차선검출부;상기 주행 정보, 상기 차선 표시 및 상기 차선의 끝점을 기반으로 각 차선에 대한 위치 가설을 생성하는 가설 생성부;상기 차량이 주행하는 도로의 정보가 저장된 데이터베이스; 및상기 데이터 베이스 내의 도로 표지판 존재 여부를 기반으로 상기 센서부에서 상기 차량 전방의 상기 도로 표지판의 존재 여부를 감지하여 상기 위치 가설 중 어느 하나를 선택하는 위치 결정부;를 포함하는 차량의 정밀 측위 장치
9 9
제8항에 있어서,상기 가설 생성부는 확장 칼만 필터를 기반으로 위치 가설을 생성하며, 상기 확장 칼만 필터는 상기 각 차선 별로 멀티 트랙 상태로 동작하여 각 트랙을 분배하고,상기 위치 결정부는 상기 멀티 트랙 상태 중 어느 하나의 트랙을 선택하여 싱글 트랙 상태로 동작하는 것을 특징으로 하는 차량의 정밀 측위 장치
10 10
제8항에 있어서,상기 위치 결정부는 상기 위치 가설 중 상기 도로 표지판의 감지 여부에 따라 순위를 결정하여 최상위 순위의 가설을 상기 차량의 위치로 결정하는 것을 특징으로 하는 차량의 정밀 측위 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 충북대학교 산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R&D) Grand ICT 연구센터(충북대)