• 한국도로학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.151-159
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• 2008

차선의 밝기를 나타내는 반사성능은 교통량, 도색 후 경과시간, 차선재료, 색상 등에 따라 지역별로 차이가 발생한다. 본 연구에서는 고속도로에서 조사된 차선 성능의 자료를 바탕으로 교통량과 차선의 공용수명을 독립변수로 하고 차선의 성능을 종속변수로 하는 회귀식을 산정하였다. 전국의 고속도로를 대상으로 모바일 차선반사 성능 차량을 사용하여 $2005{\sim}2006$년의 2년동안 3개월 간격으로 차선의 성능을 추적 조사하였다. 축적된 DB에는 차선의 성능뿐 아니라 차선의 재료, 색상, 기하구조, 교통량, 도색시기 등이 포함되어 있다. 본 연구에서 추적 조사된 차선성능을 기초로하여 다양한 환경에서의 차선재료의 성능을 비교 분석하여 여러 인자에 의한 차선성능 곡선을 도출하였다. 차선성능 곡선을 통해 지역별 교통량과 도색 이후의 시간의 경과에 따른 차선의 성능을 예측할 수 있었다. 선형함수, 로그함수, 지수함수, 음지수함수 등을 이용하여 차선의 성능을 나타내는 회귀식과 변동을 추정한 후, 결정계수가 가장 높고, 현장측정치와 가장 유사한 모형을 차선의 성능 예측모형으로 결정하였다. 현장조사 결과와의 검증결과, 차선성능 예측 모델은 90% 신뢰도에서 유의함을 볼 수 있었고, 특히 누적 교통량의 증가에 따라 현장 데이터와 높은 연관성을 보여주었다. 따라서 본 방법론에 의한 차선수명 예측 모델을 통해 차선의 공용수명과 잔존수명을 예측하여 도색시기를 결정할 수 있다.

• 센서학회지
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• 제9권5호
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• pp.373-379
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• 2000

본 논문에서는 차량이 자동으로 도로를 추적하는 자율주행을 실현하기 위한 선행조건으로서 자기차선의 자장으로부터 차량의 위치와 방향을 추정하기 위한 시스템을 제안한다. 자기차선에 사용되는 원통형 영구자석인 단일자기원에 자기 쌍극자 모델이 적용될 수 있음을 검증하기 위해서 자기센서를 이용하여 위치에 따른 원형 영구자석 자장의 3축 성분을 측정하고 실험 데이터를 자기 쌍극자 모델과 비교하였다. 실험 데이터를 기반으로 한 모델을 이용하여 자장의 3축 성분에 의하여 센서의 위치를 추정할 수 있음을 보인다. 단일 자기원에 검증된 자기 쌍극자 모델을 자기차선으로 확장하고, 센서의 위치와 방향에 따른 자장의 3축 성분의 실험 데이터를 획득한다. 실험 데이터의 맵핑을 이용하여 자장의 3축 성분에 따른 센서의 위치와 방향을 추정한다. 자기차선 상에서 차량의 위치와 센서를 제안된 방법에 의해 추정하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 차선추적에 적용한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.1-11
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• 2021

본 연구는 일련의 방법을 조합하여 차선의 라인모델을 추출하는 과정을 제안한다. 첫째로, 호모그래피(homography)에 기반한 영상와핑(warping)을 통하여 영상내에서 차선영역내에 존재하는 픽셀들을 검출하기 용이하도록 변환하는 것을 제안한다. 두 번째로, 에지검출과 HSL (Hue, Saturation, and Lightness) 변환을 이용하여 차선후보픽셀들을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 세 번째로, 선택영역을 활용하는 방법을 통하여 차선후보픽셀들 중에서 오류픽셀들을 제거하는 방법을 제안한다. 네 번째로, 차선픽셀들을 이차다항식 함수로 모델링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 조명조건과 노이즈 하에서 취득한 차량용 블랙박스영상을 이용하였다. 실험결과는 제안한 방법은 색상이나 에지만을 기반으로 하는 방법들에서 나타나는 문제점들을 극복하고 비교적 저가의 컴퓨팅 환경하에서 다양한 조건의 영상에 대하여 프레임 당 약 0.6초 이내에 차선픽셀들을 추출하고 차선라인모델을 생성할 수 있음을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.34-36
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• 2009

This paper proposes an effective lane detection algorithm using hugh transform and lane model. The proposed lane detection algorithm includes two major components, i.e., lane marks segmentation and an exact lane extraction using a novel postprocessing technique. The first step is to segment lane marks from background images using HSV color model. Then, a novel postprocessing is used to detect an exact lane using Hugh transform and lane models(linear and curved lane models). The postprocessing consists of three parts, i.e, thinning process, Hugh Transform and filtering process. We divide input image into three regions of interests(ROIs). Based on lane curve function(LCF), we can detect an exact lane from various extracted lane lines. The lane models(linear and curved lane mode]) are used in order to judge whether each lane segment is fit or not in each ROIs. Experimental results show that the proposed scheme is very effective in lane detection.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1350-1353
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• 2013

자동차의 안전성 향상에 대한 연구는 오랜 기간 다양한 분야에서 진행되고 있다. 이 시스템은 단일 카메라를 이용하여 차선을 감지함으로써 차선 침범을 방지한다. 시스템은 파티클 필터를 이용해 도로 모델 파라미터를 조정하고 두 개의 detector가 도로 모델의 일치도를 계산한다. Detector는 차선의 모양과 색이라는 대표적인 특징을 이용한다. 파티클 필터를 전 프레임에서 사용한 모델 파라미터를 이용하여 신속한 처리를 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.367-373
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• 2022

딥러닝 기반 자율 주행 기술이 발전함에 따라 다양한 목적의 인공지능 모델이 연구되었다. 연구된 여러 모델들을 동시에 구동하여 자율주행 시스템을 개발한다. 그러나 동시에 인공지능 모델을 사용하면서 많은 하드웨어 자원 소비가 증가한다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 백본 모델을 공유하며 다중 태스크를 고속으로 수행할 수 있는 Multi-Task CNN 모델을 제안한다. 이를 통해 AI모델을 사용하기 위한 백본 수의 증가를 해결할 수 있었습니다. 제안하는 CNN 모델은 기존 모델 대비 50% 이상 웨이트 파라미터 수를 감소시키며, 3배 이상의 FPS 속도를 향상시켰다. 또한, 차선인식은 Instance segmentation 기반으로 차선검출 및 차선별 Labeling을 모두 출력한다. 그러나 기존 모델에 비해 정확도가 감소하는 부분에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.331-334
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• 2013

본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2492-2498
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• 2013

본 논문에서는 차선 이탈 경고 장치 시스템에서 사용될 수 있는 주행차선 추적 방법을 제안한다. 먼저 역투영 변환을 이용해 차량에 부착된 카메라로 입력 받은 영상의 원근 효과가 제거된 조감도 영상을 생성한다. 그다음 차선의 형태학적 사전 지식을 이용하여 차선 검출에 적합한 특징들을 추출한다. 이후 블록 단위의 관심영역에 해당하는 차선 특징을 클러스터링하고 차선 유사도 함수를 이용함으로써 잡음이 제거된 차선 특징들을 얻을 수 있다. 이후 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 알고리즘을 사용하여 차선 모델을 계산하고 칼만 필터를 이용하여 검출된 차선 모델을 추적한다. 제안하는 알고리즘은 고속도로 상의 다양한 환경에서 20ms 이내의 처리 속도와 90% 가량의 추적률을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.21-30
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• 2005

본 논문에서는 B-snake 차선 모델을 이용한 차선 검출 및 추적에 관한 알고리즘을 제안한다. 제안된 이론의 특성은 첫째, 다른 알고리즘에 비해 직선, 굴곡이 있는 도로와 같은 보다 넓은 범위의 차선 구조의 표현이 가능하며, 또한 평면 도로의 평행 특성을 이용하여 그림자, 잡음 등에 강하고, 둘째, 잡음에 강한 CHEVP(Canny/Hough Estimation Vanish Point) 알고리즘을 사용하여 차선 위치의 초기값을 제공한다. 셋째, GYP(Gradient Vector Flow)와 최소 평균 제곱 에러를 이용하여 B-Snake 차선 모델에서 발생하는 외부의 힘을 줄여 차선 검출의 에러를 줄이고 차선 추적을 효과적으로 수행한다. 측정 실험 결과 도로영상을 날씨 별로 맑은 날, 흐린 날 그리고 비오는 날로 구분하여 본 알고리즘을 수행하였으며 95$\%$ 이상의 차선 검출률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1175-1176
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• 2023

전기차의 자율주행을 위해선 차선 인식과 모터 제어가 필요하다. 카메라로 입력된 영상에 허프 변환을 적용하고, 변환된 이진 이미지에 Enet 및 DeepLabv3+ 구조를 활용한 LaneNet 모델을 적용하여 차선을 학습시키고, Fuzzy 제어 기법을 활용하여 모터의 조향이 원활이 되도록 하였다. 기존의 Rule base 기법에 비하여 차선 인식 정확도가 월등히 향상되었으며, 주행 결과 Real-Time 주행환경 판단에 대한 여지를 남겼다.