Acknowledgement
이 논문은 정부(교육부-산업통상자원부)의 재원으로 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임(P0022098, 2023 년 미래형자동차 기술융합 혁신인재양성사업)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
- /
- Pages.1151-1152
- /
- 2023
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Autonomous Driving Implementation Based on Lane Detection Using YOLOPv2
YOLOPv2 를 활용한 차선 탐지 기반 자율주행 구현
- Joon-Hyuk Park (School of Electronic and Electrical Engineering, Sung-Kyun-Kwan University) ;
- Jae-In Lee (School of Electronic and Electrical Engineering, Sung-Kyun-Kwan University) ;
- Ye-Chan Jung (School of Electronic and Electrical Engineering, Sung-Kyun-Kwan University) ;
- Si-Woo Lee (Dept. of Computer Science and Engineering, Sung-Kyun-Kwan University) ;
- Jae-Wook Jeon (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sung-Kyun-Kwan University)
- 박준혁 (성균관대학교 전자전기공학부) ;
- 이재인 (성균관대학교 전자전기공학부) ;
- 정예찬 (성균관대학교 전자전기공학부) ;
- 이시우 (성균관대학교 소프트웨어학과) ;
- 전재욱 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과)
- Published : 2023.11.02
Abstract
본 연구에서는 전동 차량의 자율주행 기능 구현을 위한 방법을 제시한다. 주요 구성 요소로는 카메라, PC, 아두이노, 모터드라이브, 가변저항 등이 사용되었다. 카메라를 통해 데이터를 수집한다. YOLOPv2 lane detection 딥러닝 모델을 사용하여 차선을 탐지하고, 후처리 과정을 통해 주행 경로를 정확히 인식한다. RANSAC 알고리즘을 활용하여 outlier 에 강건한 2 차 함수 회귀를 수행하고, 이를 바탕으로 주행 중 필요한 정보를 파악한다. 이러한 정보를 바탕으로 차량의 조향각을 조절하여 안전하고 효율적인 자율 주행을 구현하였다.
Keywords