자동차 후방카메라 시스템은 후진시 차량 후방을 모니터 영상으로 보여주어 인명보호와 주차의 편리, 운전자의 안전 운전을 위한 다양한 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 우리나라가 독자 개발한 개인용 무선통신 Binary CDMA 신기술을 이용하여 설치가 자유롭고 설치비용과 기술료를 절감할 수 있는 자동차 후방카메라 시스템의 개발방법 및 설계에 관해 연구하였다.
디지털 컨버젼스의 도래와 함께 자동차시장에도 카메라를 장착한 자동차들이 몰려오고 있다. 최근 자동차용 후방카메라를 개발.판매하는 회사가 급속히 증대하고 있다. 적외선 후방 카메라 및 차량 스피커 연동 후방 감지기 등의 개발.보급으로 자동차와 가정안전/보안 관련 제품이 쏟아지고 있다. 특히 최근에는 최대 $170^{circ}$의 광각을 제공하기도 하고 기존 고정식 주차경로 표시장치의 한계를 뛰어 넘은 변동 맞춤식 주차경로 표시장치의 출시로 업계의 파란을 일으키고 있다.
자동차 후방카메라 시스템은 후진시 차량 후방을 모니터 영상으로 보여주어 안전 운전과 주차 편리를 위한 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 우리나라가 개발한 개인용 무선통신 Binary CDMA 신기술을 이용하여 유선의 제약없이 설치가 자유롭고 설치비용을 절감할 수 있는 자동차 후방카메라 시스템의 구현방법 및 기술에 관해 연구하였다. 본 연구를 통해 시제품을 제작하였고, 무선영상 전송기와 중계기의 카메라 입력 및 모니터 출력, Bianry CDMA를 이용한 무선 통신, 영상전송기와 중계기 응용프로그램의 핵심 구현에 대해 연구하였다.
(주)위오(대표 서동수, www.weeo.co.kr)는 1998년 비디오 도어폰용 카메라 렌즈 제조 전문업체인 M.F. 전광(주)의 자회사로 2003년 1 월 9일 납입자본금 5천만원과 첨단 지능형 자동차 안전시스템용 카메라 렌즈 개발 및 해외 판매 법인으로 출발했다. 2명으로 출발한 직원이 현재 30여명에 이르며 매출 30억원의 내실있는 중소기업으로 발돋움한 이 회사는 2010년 경인년(庚寅年)을 제2 도약의 원년으로 설정하고 2015년까지 첨단 자동차 부품 선도업체로의 도약을 준비하고 있다.
현재 시판되고 있는 대다수의 자동차에 장착된 사이드미러와 백미러 같은 기존의 비젼 시스템은 모두 사각지대(blind spot)를 가지고 있다. 사각지대는 크고 작은 사고의 원인이 되기도 한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 자동차 기업들은 자사의 고급 자동차 후방에 광각(wide-angle) 카메라를 장착하고 있다. 광각 카메라 시스템은 1대의 카메라를 사용하여 후방 영상을 얻고 그것을 그대로 보여줌으로서 어느 정도 사각지대를 줄여주는 역할을 하고 있지만 후방의 모든 사각지대를 제거해주지는 못한다. 그러므로 다수의 카메라를 사용하면 보다 넓은 후방 시야를 확보함으로서 보다 완벽하게 사각지대를 제거할 뿐만 아니라, 좀 더 다양한 위험물 정보를 주행 중에도 운전자에게 제공하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 사각지대를 제거하기 위해 차량의 좌, 우측 그리고 후방에 3대의 카메라를 장착하고, 장착된 카메라를 통해 얻어진 영상을 통합한 파노라마 영상을 생성하는 방법과 다양한 환경에서 실험한 결과를 제시한다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서 제안하는 방법은 3D 와핑을 통해 각 영상의 Bird's Eye View를 생성하고, 생성된 Bird's Eye View를 2차원 이동변환만을 이용해서 하나의 통합된 Bird's Eye View를 만든다. 이렇게 만들어진 통합된 영상을 후방 카메라를 기준으로 다시 3D 와핑 함으로서 완전한 파노라마 영상을 생성한다. 제시된 방법으로 다양한 상황에 따라 실험을 수행하고, 이를 통해 문제점을 찾아본다.
최근 자동차 산업의 발달로 후방카메라의 보급과 더불어 안전/보안 관련 제품이 출시되고 있다. 대부분의 후방카메라 설치는 많은 부품과 배선들이 들어간다는 단점이 있으며 배선이 길어질수록 노이즈가 발생한다. 본 연구는 차량의 후방을 감시하는 후방카메라에 관한 시스템으로 MOST 네트워크를 이용하여 설계하였다. 동기 및 비동기 데이터를 동시에 전송할 수 있는 MOST(Media Oriented Systems Transport) 네트워크는 최근 자동차 멀티미디어 시스템에 가장 광범위하게 사용되고 있는 통신 시스템이다. MOST150은 주로 링 형태로 연결되어지며 마스터 역할을 하는 장치가 반드시 하나 존재하고 여러 개의 슬레이브 장치들이 존재한다. 본 논문에서는 MOST150 네트워크에서 차량용 카메라로부터 들어오는 영상을 적용하고, 광 케이블을 통해 노이즈 발생 및 배선의 복잡성을 줄여 운전자가 정확하고 실시간으로 원활한 영상 데이터를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다.
기존의 자동차 번호판 인식시스템은 특정위치에 설치된 카메라로부터 획득한 영상을 서버로 전송하여 서버가 모든 처리 및 인식을 하게 된다. 하지만 다량의 카메라를 설치할 경우 서버의 부하가 심해지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라에 연결된 DSP 보드를 통해 자동차 번호판 인식에 필요한 각각의 문자라 숫자를 추출하고, 이진화 및 정규화 과정을 거쳐 서버로 전송함으로써, 서버는 인식단계만을 수행하여 부하를 줄이는 방식을 제안한다.
Recently, automobile industries have developed ADAS, smart cars, connected cars, automated driving systems, which use a variety of sensor systems - ultrasonics, cameras, lidars and radars - and communication systems. It is necessary to examine the electromagnetic immunity of vehicles equipped with the sensor systems due to the fact that the normal operation of those systems is very important to the safety of the vehicles. The electromagnetic immunity tests are carried out in an electromagnetic semi anechoic chamber, which is cut off from the outside. It is difficult to create test environments in which the camera sensor systems of vehicles work properly in the test chamber. In this study, test jigs were designed and tested and as a result they are shown to be effective to create test environments for electromagnetic immunity tests of vehicles equipped with camera sensors. We also proposed additional safety standards for immunity tests of vehicles with camera systems that currently do not exist.
현재 대다수의 자동차에 장착된 사이드미러와 백미러 같은 기존의 비젼 시스템은 사각지대(blind spot)를 가지고 있다. 이러한 단점을 보안하기 위해 고급 자동차에는 후방에 wide-angle 카메라를 장착하고 있다. 기존의 wide-angie 카메라 시스템은 1대의 카메라를 사용하여 후방 영상을 얻고 그것을 그대로 보여줌으로서 어느 정도 사각지대를 줄여주는 역할을 하고 있지만 여전히 확보되지 않은 사각지대가 존재한다. 하지만 다수의 카메라를 사용하면 보다 넓은 후방 시야를 확보함으로서 보다 완벽하게 사각지대를 제거할 뿐만 아니라, 좀 더 다양한 위험물 정보를 주행 중에도 운전자에게 제공하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 사각지대를 제거하기 위해 차량의 좌. 우측 그리고 후방에 장착된 카메라를 통해 얻어진 영상물 하나의 통합된 파노라마 영상물 생성하는 방법을 제안하고 몇 가지 경우에 대해 실험한다. 우리는 3D 와핑을 통해 각 영상의 Bird's Eye View를 생성하고, 생성된 Bird's Eye View를 2차원 이동변환만을 이용해서 하나의 통합된 Bird's Eye View를 만든다. 이렇게 만들어진 통합된 영상을 후방 카메라를 기준으로 다시 3D 와핑 함으로서 완전한 파노라마 영상을 생성한다.
완전한 자율 주행에 이르기 위해서는 주변 환경을 인지하는 인지 능력이 사람보다 뛰어나야 한다. 자율 주행에서 주로 사용되는 $60^{\circ}$ 협각, $120^{\circ}$ 광각 카메라는 시야각에 따른 각각의 단점이 존재한다. 본 논문의 목적은 광각, 협각 카메라가 가진 각각의 단점을 극복하기 위하여, 다중화각 차량 전방 카메라 시스템을 이용하여 더 넓은 영역의 전방을 대상으로 더 정확히 객체를 인식할 수 있는 심층신경망 알고리즘을 개발하는 것이다. 광각, 협각 카메라로 취득된 데이터의 종횡비를 분석해 SSD(Single Shot Detector) 알고리즘을 수정하였고, 취득된 데이터를 학습하여 단안 카메라만을 사용할 때 보다 높은 성능을 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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