본 논문에서는 실용화를 목적으로 비전 시스템을 기반으로 한 차선검출의 성능개선과 처리과정의 고속화 알고리즘을 제안한다. 차선검출의 고속화를 위해 전처리 과정으로 수평소실선의 추정과 관심영역(ROI-LB)의 최적 선정으로 획기적인 검출영역의 감소가 가능하다. 블록단위의 ROI-LB 내에서 영상의 특징정보를 추출하고 이를 기반으로 한 Hough 변환의 적용에 의한 nonparametric 모델 매칭 기법으로 차선을 검출한다. Laplacian 필터를 사용해서 잡음제거와 동시에 에지 보강 과정을 처리함으로서 다양한 차선 패턴에 대한 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 클러스터링으로 차선으로 오인식되는 에지들의 제거가 가능해 차선검출의 성능을 개선할 수 있다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.
단일 카메라 센서를 기반으로 한 차선검출 시스템은 급격한 조도 변화, 열악한 기상환경 등에 취약하다. 이러한 단일 센서 시스템의 한계를 극복하기 위한 방안으로 센서 융합을 통해 성능 안정화를 도모할 수 있다. 하지만, 기존 센서 융합의 연구는 대부분 물체 및 차량을 대상으로 한 융합 모델에 국한되어 차용하기 어렵거나, 차선 센서의 다양한 신호 주기 및 인식범위에 대한 상이성을 고려하지 않은 경우가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 다중센서의 상이성을 고려하여 차선 정보를 최적으로 융합하는 기법을 제안한다. 제안하는 융합 프레임워크는 센서 별 가변적인 신호처리 주기와 인식 신뢰 범위를 고려하므로 다양한 차선 센서 조합으로도 정교한 융합이 가능하다. 또한, 새로운 차선 예측 모델의 제안을 통해 간헐적으로 들어오는 차선정보를 세밀한 차선정보로 정밀하게 예측하여 다중주기 신호를 동기화한다. 조도환경이 열악한 환경에서의 실험과 정량적 평가를 통해, 제안하는 융합 시스템이 기존 단일 센서 대비 인식 성능이 개선됨을 검증한다.
본 논문에서는 안전주행지원 솔루션인 스마트폰용 차선이탈경보 애플리케이션의 실행 속도 향상 방법을 연구하였다. 이전 연구에서 스마트폰(iPhone 3GS) 기반의 차선이탈경보 어플리케이션을 개발하였는데 입력 영상의 처리 속도가 1.52fps였다. 본 연구에서는 영상 처리 속도를 향상시키기 위한 최적화 작업을 진행하였으며 기존의 차선이탈경보 어플리케이션의 차선인식 속도보다 프레임당 평균 0.4초 정도 단축되어 약 4fps 속도로 성능을 보였다. 향후 추가 연구를 통해 처리 속도를 좀 더 향상시킬 것이다.
본 논문에서는 YOLOPv2 를 기반으로 OpenCV 를 활용한 후처리 과정을 도입하여 차선 검출 성능을 극대화할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 주요 단계로는 YOLOPv2 모델을 활용한 차선 인식, Bird's eye view 변환, Sobel 및 Morphology Filter 를 통한 왜곡 보정, Histogram 기반 차선 검출, 그리고 후처리 알고리즘 적용이 있다. 이 기술은 자율 주행 및 도로 정보 활용 분야에 활용 가능할 것으로 기대되며, 차선 검출 정확도를 향상시킬 수 있다.
최근 IT 기술이 융합된 지능형 자동차 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 검출은 지능형 자동차의 주요 과제인 첨단 안전자동차 기술의 핵심적인 부분으로 국내외에서 다양한 방법들에 대한 연구가 진행되었다. 차량의 안전을 향상시키기 위해서는 충분한 제동거리 확보가 가능한 거리까지 정확하고 빠른 차선 검출이 이루어져야 한다. 기존의 경계선 검출기반 차선 검출은 소실점 근처에서 경계선 검출이 이루어지지 않았다. 이는 차선과 도로의 색이 잘 구분되지 않는 채널을 사용하는 문제에서 기인한다. 따라서 본 논문에서는 선형 판별 분석 기법을 이용하여 차선과 도로 색을 가장 잘 구분할 수 있는 RGB 가중치를 계산하여 이로부터 projection 영상을 만들고, 변환한 영상에서 경계선 검출을 수행함으로써 보다 정확한 경계선 검출 결과를 얻는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 얻은 영상과 기존의 흑백 영상에 동일한 경계선 검출기를 적용하여 성능을 비교하고, 이를 적용한 차선검출 실험결과를 제시한다.
자율주행 차량은 다양한 센서를 활용하여 사람과 유사한 수준으로 실시간 도로환경 변화를 인지, 환경 변화에 대한 적절한 판단 및 제어를 수행하여야 한다. 특히 영상센서는 차선인식 기능을 통해 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위한 인지에 활용된다. 하지만 관련 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 연계된 '운전자 보조' 역할에 초점이 맞춰져, 자율주행시 요구되는 '주체적 상황 인지'를 위한 성능조건과 다를 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행시 차선인식 기능이 정상적으로 작동되지 않는 상황이 지속될 때 차량 진행방향과 도로 선형방향의 불일치에 따라 발생되는 횡방향 차로이탈을 차량의 이동 궤적을 기반하여 추정하고, 안전성 확보를 위한 차로이탈 허용 수준 및 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 자율주행 차량을 위한 차선인식 기능 평가 시 현재 기준보다 큰 횡방향 차로이탈상황에 대한 검토가 필요할 것으로 판단된다.
도로표지용 도료의 품질기준은 KS M 6080의 품질기준을 만족하는 제품들의 경우에도 시공 후 일정기간이 경과한 후에는 도료 자체의 부착력 문제로 교통량 증가에 따른 자동차 차륜에 의한 도료 자체의 마모 손실에 의하여 재귀반사 기능을 부여하는 유리알의 마모 및 탈리로 시인성이 급격히 저하되고 있다. 이에 따른 야간 교통 사고율 증가와 동시에 추가 교통 안전을 위한 부가 보완시공으로 안전시설 제비용이 직접비용으로 유발되고 있으며, 직접비용보다 추가공사로 인한 교통체증으로 사회간접 비용이 증가되고 있다. 특히, 차선의 품질 규격이 KS M 6080 제품에 만족한다 하더라도 빗물의 수막(水膜)에 의한 유리알의 굴절율 차로 재귀반사기능을 하는 차선 도료용 유리알의 기능을 발휘하지 못하여 운전자의 시인성은 열악함을 알 수 있다. 따라서, 국외에서 많이 사용되고 있는 마모성이 우수한 수용성 차선도료, 고성능 융착식 도료, 상온경화형 도료를 도입하여 성능을 비교 검토하였다. 본 연구에서는 차선재료의 내구성 향상을 위해 EN 1436규격에 의한 내마모성 시험을 수용성, 융착식, 상온경화형 도료에 실시하여, 재귀반사도 성능이 우수한 차선재료의 적용 가능성을 확인하였다.
열가소성 차선도료는 세계적으로 가장 보편적으로 사용되고 있는 차선도료이다. 그러나 국내 적용되고 있는 차선도료는 내구성이 1년 밖에 되지 않아 선진외국에 비해 수명(3년 이상)이 상대적으로 짧다. 이를 개선하고자 기존에 사용되고 있는 석유계 수지에 polyolefin 수지를 추가로 첨가하고, LDPE 왁스를 기능성이 부여된 산화 PE 왁스의 대체 사용으로 기존의 열가소성 차선도료의 단점을 보완하였다. 차선도료의 용융점도는 $220^{\circ}C$의 온도에서 분사 도장방식의 최적 점도인 500 cP 이하가 되게 설계하였고, 도료를 도포한 후 반사유리알을 살포하는 시간간격을 1 s로 하여 함침비를 50~60%로 조절하였다. 또한 filler 중 $CaCO_3$의 첨가량을 40 wt% 이하로 하여 유리알 고착비를 향상시켰다. 열가소성 차선도료의 내마모성 평가를 위하여 4가지 조건에서의 재귀 반사성능을 측정하였다. 교통사고 발생 최소화와 운전자의 노령화 등으로 운전자 주행 중 최소 야간재귀 반사성능계수는 $150mcd{\cdot}m^{-2}{\cdot}lux^{-1}$ 이상을 만족하여야 하며, 마모횟수 증가에 따른 야간재귀 반사성능 저하가 가장 적은 TPRM-7를 열가소성 차선도료의 최적 배합비율로 결정하였다.
운전자 생명선인 차선은 주간 시인성, 야간 시인성, 야간 젖은 상태 시인성, 야간 강우시 시인성으로 구분된다. 본 연구는 특히, 비와 관련되어 기상이 불안전한 조건에서 운전자의 주행 안전 확보를 목적으로 하였다. 차선의 시인성은 사전 인지시간(Preview time) 과 감지거리(Detection distances)와 밀접한 관계가 있으며, 야간 교통사고 감소를 위하여 차선 재료 성능을 향상시켜 차선의 주야간과 우천시 주야간 시인성의 척도인 Dry 재귀반사도(Dry retroreflectivity) 및 Wet 재귀반사도(Wet Retroreflectivity)를 높이기 위한 방안을 마련하는 데 있다. 이를 위하여 일반적으로 사용되고 있는 차선 도료용 유리알 굴절률 nD=1.50의 분석과 시인성의 척도인 재귀반사도를 향상시키기 위하여 가장 중요한 변수인 기능성 차선 도료용 유리알 굴절률 nD=2.2.을 도입하였다. 국내외 최소 한계 재귀반사도(Minimum threshold retroreflectivity) 및 최소 인지 재귀반사도(Install minimum retroreflectivity)를 조사하여 차선의 시인성 확보를 위한 최소한의 관리 수치를 규명하였으며 아울러 국내기존 차선 재료의 물리적 특성 그리고 재귀반사도의 시험을 통하여 우천 시 야간 재귀반사도 향상 방안을 마련하였다.
본 논문에서는 물체 탐지 알고리즘 중 하나인 Faster R-CNN과 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리인 OpenCV를 사용하여 차선 변경이 가능한 고속도로나 국도, 일반 도로 등의 블랙박스 영상에서 다른 차량이 자신의 차선으로 차선 변경을 시도할 때 위험을 감지 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 또한, 구현한 시스템의 성능을 평가하여 성능이 나쁘지 않음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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