적어도 하나의 장애물이 포함된 3차원 영상을 획득하는 카메라;상기 장애물의 종류를 판별하는 정보를 저장하는 저장부; 및미리 결정된 제1기준점을 기준으로 상기 영상의 좌표 정보를 도출하고,상기 저장부에 저장된 정보와 상기 좌표 정보를 기초로 상기 장애물의 위치 및 크기를 산출하고, 상기 장애물의 이동여부를 판단하는 제어부; 를 포함하되,상기 제어부는, 상기 좌표의 미리 결정된 제2기준점으로부터의 위치를 기초로 상기 좌표를 포함하는 미리 결정된 크기를 갖는 셀을 형성하고,차량의 속도, 상기 차량의 요레이트(Yaw rate) 및 미리 결정된 상기 셀의 크기를 기초로 상기 좌표의 속도 및 상기 좌표와 상기 제2기준점으로부터의 위치를 수정하는 차량.

제1항에 있어서,상기 제어부는, 상기 영상의 상기 제1기준점을 기준으로 한 수직정보를 나타내는 Y축, 상기 영상의 상기 제1기준점을 기준으로 한 깊이 정보를 나타내는 Z축으로 구성된 상기 좌표 정보를 기초로 임의의 같은 깊이 정보를 갖는 좌표 중 가장 낮은 수직 위치 정보를 갖는 좌표의 집합을 기준선으로 도출하는 차량.

제2항에 있어서,상기 제어부는,상기 좌표의 속도, 상기 좌표의 상기 기준선과 수직 거리, 상기 좌표의 상기 제2기준점으로부터의 위치 및 상기 좌표의 지속시간을 도출하는 차량.

제3항에 있어서,상기 제어부는,상기 영상의 상기 제1기준점을 기준으로 한 수평정보를 나타내는 X축, 상기 영상의 상기 제1기준점을 기준으로 한 깊이 정보를 나타내는 Z축으로 구성된 좌표 정보를 도출하는 차량.

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제2항에 있어서,상기 제어부는,상기 좌표와 상기 기준선의 수직 거리와 미리 결정된 상기 셀의 높이의 차이에 기초하여 상기 셀의 가중치를 부여하는 차량.

제1항에 있어서,상기 제어부는,상기 셀이 포함하고 있는 상기 좌표의 평균속도와 상기 좌표의 위치의 분산 값을 비교하여 상기 장애물의 이동여부를 판단하는 차량.

제3항에 있어서상기 제어부는,상기 지속시간이 미리 결정된 값 이상인 상기 좌표를 기초로 상기 장애물의 이동여부를 판단하는 차량.

제4항에 있어서,상기 제어부는,상기 X축으로 구성된 좌표정보를 상기 영상의 제3기준점을 기준으로 하는 수평정보를 나타내는 U축으로 구성된 좌표 정보로 변환하는 차량.

제10항에 있어서,상기 제어부는,상기 U축과 상기 X축으로 구성된 좌표정보를 기초로 동적 계획법(dynamic programming)을 수행한 결과 값을 도출하고, 상기 결과 값을 기초로 상기 장애물의 위치와 상기 장애물의 크기를 산출하는 차량.

제 11항에 있어서,상기 제어부는,상기 결과 값을 기초로 근사화 된 직선을 도출하고, 상기 직선의 길이를 기초로 상기 장애물의 위치와 상기 장애물의 크기를 산출하는 차량.

제 11항에 있어서,상기 제어부는,상기 결과 값을 기초로GOD(General Obstacle Detection)를 수행하여 상기 장애물의 위치와 상기 장애물의 크기를 산출하는 차량.

적어도 하나의 장애물이 포함된 3차원 영상을 획득하고;미리 결정된 제1기준점을 기준으로 상기 영상의 좌표 정보를 도출하고;저장부에 저장된 정보와 상기 좌표 정보를 기초로 상기 장애물의 위치 및 크기를 산출하고; 상기 장애물의 이동여부를 판단하는 것;을 포함하되,상기 장애물의 이동여부를 판단하는 것은,상기 좌표의 미리 결정된 제2기준점으로부터의 위치를 기초로 상기 좌표를 포함하는 미리 결정된 크기를 갖는 셀을 형성하고,차량의 속도, 차랑의 요레이트(Yaw rate) 및 미리 결정된 상기 셀의 크기를 기초로 상기 좌표의 속도 및 상기 좌표와 상기 제2기준점으로부터의 위치를 수정하는 것을 포함하는 장애물 검출 방법.

제 14항에 있어서,상기 좌표 정보를 도출하는 것은,상기 영상의 상기 제1기준점을 기준으로 한 수직정보를 나타내는 Y축, 상기 영상의 상기 제1기준점을 기준으로 한 깊이 정보를 나타내는 Z축으로 구성된 상기 좌표 정보를 기초로 임의의 같은 깊이 정보를 갖는 좌표 중 가장 낮은 수직 위치 정보를 갖는 좌표의 집합을 기준선으로 도출하는 것을 더 포함하는 장애물 검출 방법

제 15항에 있어서,상기 좌표의 속도, 상기 좌표의 상기 기준선과 수직 거리, 상기 좌표의 상기 제2기준점으로부터의 위치 및 상기 좌표의 지속시간을 도출하는 것을 더 포함하는 장애물 검출 방법.

제 16항에 있어서,상기 좌표 정보를 도출하는 것은,상기 영상의 상기 제1기준점을 기준으로 한 수평정보를 나타내는 X축, 상기 영상의 상기 제1기준점을 기준으로 한 깊이 정보를 나타내는 Z축으로 구성된 좌표 정보를 도출하는 것을 더 포함하는 장애물 검출 방법.

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제 15항에 있어서,상기 좌표와 상기 기준선의 수직 거리와 미리 결정된 상기 셀의 높이의 차이에 기초하여 상기 셀의 가중치를 부여하는 것을 더 포함하는 장애물 검출 방법.

제 14항에 있어서,상기 장애물의 이동여부를 판단하는 것은,상기 셀이 포함하고 있는 상기 좌표의 평균속도와 상기 좌표의 위치의 분산 값을 비교하는 것을 더 포함하는 장애물 검출 방법.

제 16항에 있어서,상기 장애물의 이동여부를 판단하는 것은,상기 지속시간이 미리 결정된 값 이상인 상기 좌표를 기초로 상기 장애물의 이동여부를 판단하는 것을 더 포함하는 장애물 검출 방법.

제 17항에 있어서,상기 좌표 정보를 도출하는 것은,상기 X축을 상기 영상의 제3기준점을 기준으로 하는 수평정보를 나타내는 U축으로 구성된 좌표 정보로 변환하는 것을 더 포함하는 장애물 검출 방법.

제 23항에 있어서,상기 장애물의 위치 및 크기를 산출하는 것은,상기 U축과 상기 Z축으로 구성된 상기 좌표 정보를 기초로 동적 계획법(dynamic programming)을 수행한 결과 값을 도출하고, 상기 결과 값을 기초로 상기 장애물의 위치와 상기 장애물의 크기를 산출하는 것을 더 포함하는 장애물 검출 방법.

제 24항에 있어서,상기 장애물의 위치 및 크기를 산출하는 것은,상기 결과 값을 기초로 근사화 된 직선을 도출하고, 상기 직선의 길이를 기초로 상기 장애물의 위치와 상기 장애물의 크기를 산출하는 것을 더 포함하는 장애물 검출 방법.

제24항에 있어서,상기 장애물의 위치 및 크기를 산출하는 것은,상기 결과 값을 기초로 GOD(General Obstacle Detection)를 수행하여 상기 장애물의 위치와 상기 장애물의 크기를 산출하는 것을 더 포함하는 장애물 검출 방법.