Abstract
Recently, the automotive industry has been studied about driver assistance systems for helping drivers to drive their cars easily by integrating them with the IT technology. This study suggests a method of detecting lanes, robust to road condition changes and applicable to lane departure warning and autonomous vehicles mode. The proposed method uses the method of detecting candidate areas by using the Gaussian filter and by determining the Otsu threshold value and edge. Moreover, the proposed method uses lane gradient and width information through the Hough transform to detect lanes. The method uses road lane information detected before to detect dashed lines as well as solid lines, calculates routes in which the lanes will be located in the next frame to draw virtual lanes. The proposed algorithm was identified to be able to detect lanes in both dashed- and solid-line situations, and implement real-time processing where applied to Raspberry Pi 2 which is open source hardware.
최근 자동차 산업은 IT 기술을 접목하여 운전자에게 편의를 제공하기 위한 운전자 보조 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 차선 이탈 방지 및 자율 주행에 적용 가능한 도로상태 변화에 강인한 차선 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Otsu 임계값 결정 방법과 가우시안 필터와 에지를 통한 후보 영역 검출 방법을 이용한다. 또한, 허프 변환을 통한 차선의 기울기와 폭 정보를 이용하여 차선을 검출한다. 실선뿐만 아니라 점선 차선 검출을 위해 기존에 검출된 차선 정보를 이용하여 다음 프레임에서 차선이 위치할 경로를 계산해 가상의 차선을 그려주는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 실선과 점선상황에서 차선 검출이 모두 가능했고 오픈소스 하드웨어인 라즈베리 파이 2에 적용할 경우 실시간 처리가 가능함을 확인했다.
