본 발명은 거리 추정 장치 및 거리 추정 방법에 관한 것이다. 본 발명은 스테레오 비전 영상의 시차 정보와 원근 정보를 이용하여 픽셀의 양자화로 인한 오차를 최소화할 수 있는 수단을 제공함으로써, 시차의 오차를 줄이고, 객체의 정확한 위치, 거리, 속도 등을 추정할 수 있는 효과가 있다. 또한, 제안된 추정 방법을 이용하면 추가로 다른 센서를 사용하지 않아도 객체의 위치, 거리 추정의 정밀도와 신뢰도를 높일 수 있는 효과가 있다. 상기와 같은 추정 방법은 다양한 분야에 응용하여 정확한 위치, 거리를 추정할 수 있는 효과가 있다. 예를 들어, 로봇이나 자동차 등에 적용하는 경우 자동차의 추돌 방지, 주행 등의 운전 시스템이나 안전 운행 시스템 등에 적용하여 사용할 수 있다.거리 추정 방법에 있어서, 촬영된 좌우 영상에서 추출된 객체의 시차를 이용하여 상기 객체의 거리를 추정하고, 칼만 필터링을 이용하여 추정된 거리 값을 필터링하여 제1 확률 밀도를 구하는 단계; 상기 제1 확률 밀도가 최대가 되는 거리 값과 제1 확률 밀도의 공분산 값이 각각 임계값보다 작은 경우, 상기 제1 확률 밀도가 최대가 되는 거리 값을 이용하여 상기 객체의 높이를 구하는 단계; 상기 객체의 높이를 이용하여 상기 객체의 거리를 추정하고, 칼만 필터링을 이용하여 추정된 거리 값을 필터링하여 제2 확률 밀도를 구하는 단계; 및 상기 제1 확률 밀도와 제2 확률 밀도를 더한 확률 밀도가 최대인 거리를 객체의 거리로 추정하는 단계를 포함하는 스테레오 비전을 이용한 거리 추정 방법.거리 추정 방법에 있어서, 촬영된 좌우 영상에서 추출된 객체의 시차를 이용하여 상기 객체의 거리를 추정하고, 칼만 필터링을 이용하여 추정된 거리 값을 필터링하여 제1 확률 밀도를 구하는 단계; 상기 제1 확률 밀도가 최대가 되는 거리 값과 제1 확률 밀도의 공분산 값이 각각 임계값보다 작은 경우, 상기 제1 확률 밀도가 최대가 되는 거리 값을 이용하여 상기 객체의 높이를 구하는 단계; 상기 객체의 높이를 이용하여 상기 객체의 거리를 추정하고, 칼만 필터링을 이용하여 추정된 거리 값을 필터링하여 제2 확률 밀도를 구하는 단계; 및 상기 제1 확률 밀도와 제2 확률 밀도를 더한 확률 밀도가 최대인 거리를 객체의 거리로 추정하는 단계를 포함하는 스테레오 비전을 이용한 거리 추정 방법.거리 추정 방법에 있어서, 촬영된 좌우 영상에서 추출된 객체의 시차를 이용하여 상기 객체의 거리를 추정하고, 칼만 필터링을 이용하여 추정된 거리 값을 필터링하여 제1 확률 밀도를 구하는 단계; 상기 제1 확률 밀도가 최대가 되는 거리 값과 제1 확률 밀도의 공분산 값이 각각 임계값보다 작은 경우, 상기 제1 확률 밀도가 최대가 되는 거리 값을 이용하여 상기 객체의 높이를 구하는 단계; 상기 객체의 높이를 이용하여 상기 객체의 거리를 추정하고, 칼만 필터링을 이용하여 추정된 거리 값을 필터링하여 제2 확률 밀도를 구하는 단계; 및 상기 제1 확률 밀도와 제2 확률 밀도를 더한 확률 밀도가 최대인 거리를 객체의 거리로 추정하는 단계를 포함하는 스테레오 비전을 이용한 거리 추정 방법
