Acknowledgement
이 논문은 정부(교육부-산업통상자원부)의 재원으로 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임(P0022098, 2023년 미래형자동차 기술융합 혁신인재양성사업)
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.1171-1172
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
An Autonomous Driving System Based on Stereo-Vision and End-to-End Learning
스테레오 비전 및 End-to-End Learning 기반 자율주행 시스템
- Ye-Joong Yoon (Dept. of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Ji-Hwan Song (Dept. of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Hyeong-Seob Byeon (Dept. of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Bae-Seong Park (Dept. of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Jong-hyun Kim (Dept. of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University)
- 윤예중 (성균관대학교 기계공학부) ;
- 송지환 (성균관대학교 기계공학부) ;
- 변형섭 (성균관대학교 기계공학부) ;
- 박배성 (성균관대학교 기계공학부) ;
- 김종현 (성균관대학교 기계공학부)
- Published : 2023.11.02
Abstract
자율주행 기술에서 스테레오 비전과 End-to-End Driving은 많이 사용되는 기술이며 본 연구에서는 이를 신호등 인식과 주행에 적용하였다. 신호등 인식은 좌우 카메라로부터 적색 원을 인식한 후 스테레오 비전을 통해 신호등과의 거리를 추정한다. 주행 시스템은 End-to-End Learning 기반으로 이루어지며, 출력값인 가변저항을 조향각으로 변환하여 제어할 수 있다. 또한 감마 보정을 통한 데이터 증강을 통해 빛에 대해 민감하지 않게 모델을 학습하였다. 추후 신호등 인식 시 HSV 필터가 빛에 민감한 점과 주행 시 가변저항 값이 일정하지 않은 점이 해결된다면 더욱 안정적인 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
Keywords