• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.417-418
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• 2016

본 논문에서 장난감 자동차를 이용한 차선의 검출과 신호등을 인식하는 자율주행 자동차 시스템에 관한 연구이다. 제안된 시스템에서는 장난감 자동차를 분해하여 라즈베리파이보드와 아두이노보드을 설치하고, 임의로 설치된 차선과 신호등을 인식하여 주행하도록 구현한다. 차선의 검출은 자동차의 상단에 설치된 파이카메라로부터 입력영상을 획득하고, 획득된 영상의 하단부분에서 차선검출을 통하여 자동차의 방향을 제어한다. 또한 트랙의 상단에 설치된 신호등의 초록과 빨강 신호를 검출하고 인식하도록 구현하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.1
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• pp.35-45
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• 2013

A autonomous vehicle requires improved and robust perception systems than conventional perception systems of intelligent vehicles. In particular, single sensor based perception systems have been widely studied by using cameras and laser radar sensors which are the most representative sensors for perception by providing object information such as distance information and object features. The distance information of the laser radar sensor is used for road environment perception of road structures, vehicles, and pedestrians. The image information of the camera is used for visual recognition such as lanes, crosswalks, and traffic signs. However, single sensor based perception systems suffer from false positives and true negatives which are caused by sensor limitations and road environments. Accordingly, information fusion systems are essentially required to ensure the robustness and stability of perception systems in harsh environments. This paper describes a perception system for autonomous vehicles, which performs information fusion to recognize road environments. Particularly, vision and laser radar sensors are fused together to detect lanes, crosswalks, and obstacles. The proposed perception system was validated on various roads and environmental conditions with an autonomous vehicle.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.2
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• pp.154-160
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• 2012

Recently, development of technologies for autonomous vehicles has been actively carried out. This paper proposes a computer vision system to recognize lanes, crosswalks, and stop lines for autonomous vehicles. This vision system first recognizes lanes required for autonomous driving using the RANSAC algorithm and the Kalman filter, and changes the viewpoint from the perspective-angle view of the street to the top-view using the fact that the lanes are parallel. Then in the reconstructed top-view image this system recognizes a crosswalk based on its geometrical characteristics and searches for a stop line within a region of interest in front of the recognized crosswalk. Experimental results show excellent performance of the proposed vision system in recognizing lanes, crosswalks, and stop lines.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.677-678
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• 2020

본 연구는 자율주행 시대에 자동차의 외부통제를 가능하게 하는데 목적이 있다. 자율주행 자동차의 외부통제를 하기 위해 교통경찰 수신호를 사용한다. 교통이라는 특별한 상황을 고려하여 실시간 객체 검출이 가능한 YOLO모델을 사용하였고, 수신호 데이터 학습을 위해 Data Argumentation 기법을 사용하여 데이터를 확보한 후 이를 바탕으로 YOLO모델을 학습하였다. 학습된 YOLO모델을 이용하여 교통의 흐름에서 교통 통제자를 실시간으로 검출하였다. 이후 검출된 객체를 이용하여 객체 확인 알고리즘과 수신호 의미파악 알고리즘을 사용하여 수신호의 의미를 파악하고 이를 사용자에게 전달한다. 이와 같은 시스템을 통해 자율주행 자동차에 돌발 상황 발생 시 보다 정확하고 빠르게 교통의 흐름을 정상화 할 수 있는 장점이 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.3
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• pp.464-470
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• 2021

Automobiles have been used as simple means of transportation, but recently, as automobiles are rapidly becoming intelligent and smart, and automobile preferences are increasing, research on IT technology convergence is underway, requiring basic high-performance functions such as driver's convenience and safety. As a result, autonomous driving and semi-autonomous vehicles are developed, and these technologies sometimes deviate from lanes due to environmental problems, situations that cannot be judged by autonomous vehicles, and lane detectors may not recognize lanes. In order to improve the performance of lane departure from the lane detection system of autonomous vehicles, which is such a problem, this paper uses fast recognition, which is a characteristic of YOLO(You only look once), and is affected by the surrounding environment using CSI-Camera. We propose a lane detection system that recognizes the situation and collects driving data to extract the region of interest.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.80-81
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• 2016

자율주행 자동차란 인간에 의한 운전조작이 필요없이 원하는 목적지점까지 안전하게 이동하는 자동차를 말한다. 이러한 자율주행 자동차를 구현하기 위해서는 영상처리를 이용한 여러 기법들이 적용되는데, 본 논문에서는 모형자동차에 영상 처리 기법을 적용하여 자율주행 시스템을 구현하는 과정을 설명한다. 이것은 모형자동차에 무선 카메라를 설치하여 입력받은 영상을 컴퓨터로 보내주고 컴퓨터에서 이를 분석하여 알맞은 신호를 블루투스 통신을 통해서 모형자동차 내의 아두이노로 전송하여 알고리즘에 맞게 동작하는 시스템이다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.77-81
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• 2009

논문은 지능형 자동차 개발을 위한 마이크로마우스를 활용한 차량-도로 간 통신, 모터제어, 영상처리와 물체감지 센서들을 활용한 도로 상황정보 인식 시스템 등을 활용하여 지능형 자동차의 운행을 구현하고 테스트 할 수 있다. 이를 활용하여 검증된 기술들을 실제 차량에 적용하기 위해서 다양한 실험과 테스트를 실시한다. 또한 누구나 쉽게 간단한 마이크로 컨트롤러를 통한 지능형 자동차를 위한 다양한 아이디어를 접목할 수 있도록 시스템을 설계한다. 이를 활용하여 영상처리를 통한 차선인식과, 직진 좌회전 및 도로의 교통표시마크를 읽어 들여 차체를 컨트롤하고 차량-도로간 통신을 이용해서 신호등의 정보를 입력받아 교차로를 안전하게 통과하게 된다. 또한 앞 차량을 인식하여 자동으로 속도조절과 차량 간 거리를 유지하는 시스템을 구현한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.295-298
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• 2006

본 논문은 에이전트빌더를 통해 자동차 자율 운행을 위한 자동 주행 에이전트, 위치 파악 에이전트, 상태 점검 에이전트가 협동하는 멀티 에이전트를 구현하였다. 멀티에이전트의 협동 및 제어를 위해서 에이전트빌더에 내에 메타 제어기의 구성을 보여 주었으며, 현실에서의 자동차 주행 시 일반적으로 생기는 환경변수를 고려하고 일정 지역을 통하여 자율 주행에 대한 가능성을 찾았다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.10a
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• pp.541-543
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• 2018

자율주행 소프트웨어는 주변 상황을 인식 및 판단하여, 스스로 동작을 제어하는 소프트웨어를 의미한다. 최근 세계적으로 자율주행 자동차에 대한 관심이 높아지고 있고, 이에 따른 자율주행 소프트웨어의 개발 또한 활발하게 진행되고 있다. 그러나 자율주행의 특성상 테스팅 과정에서 물리적인 손상을 일으킬 가능성이 높으며, 테스팅를 위한 시간적, 인력적 비용이 많이 들어가기 때문에 여러 차례 테스팅을 하기 쉽지 않다. 이러한 점은 자율주행 소프트웨어의 안전성을 높일 수 없는 요인으로 평가된다. 따라서 본 논문에서는 OpenDS를 활용한 가상 시뮬레이터 시스템과 이를 바탕으로 한 규격화 된 자율주행 소프트웨어의 테스팅 방법을 제안하며 그 실용 가능성을 평가한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.1
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• pp.56-63
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• 2003

This paper introduces a vision based autonomous mini mobile robot that is an approach to produce real autonomous vehicle. Previous autonomous vehicles are dependent on PC, because of complexity of designing hardware, difficulty of installation and abundant calculations. In this paper, we present an autonomous motile robot system that has abilities of accurate steering, quick movement in high speed and intelligent recognition as a stand-alone system using a mono camera. The proposed system has been implemented on mini track of which width is 25~30cm, and length is about 200cm. Test robot can run at average 32.9km/h speed on straight lane and average 22.3km/h speed on curved lane with 30~40m radius. This system provides a model of autonomous mobile robot adapted a lane recognition algorithm in odor to make real autonomous vehicle easily.