본 논문은 차량용 전방 카메라를 이용하여 근거리 옆 차선의 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 근거리 옆 차선의 차량은 상대적 위치에 따라 형태의 변화가 심하기 때문에 기존의 방법들은 대부분 움직임 정보를 이용하여 근거리 옆 차선 차량을 검출한다. 그러나 이러한 움직임 정보에 기반한 방법들은 자가 차량을 앞지르는 차량만 검출할 수 있다는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 방법은 움직임 정보를 사용하는 대신 근거리 옆 차선 차량이 존재하는 관심 영역의 특징을 이용한다. 이로 인해 근거리 옆 차선의 추월 차량 뿐 아니라 정지해 있거나 나란히 주행하는 차량들 또한 검출이 가능하다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 날씨 및 도로 환경에서 근거리 옆 차선 차량을 효과적으로 검출하였으며 실시간 처리 속도를 보여주었다.
본 논문은 주행중의 자동차에 장착된 카메라의 입력 영상으로부터 이동창을 활용하여 차선을 인식하고 장애물을 감지하는 기법을 기술한다. 영상 정보로부터 장애물을 감지하기 위해서 차선의 위치를 빠른 시간에 추출하는 것이 매우 중요하다. 이를 위하여 한 프레임의 영상에서 차선의 입력이 예상되는 일부분만을 선정하는 기법이 일반적이다. 본 논문에서는 주행 차량의 영상 정보로부터 장애물을 감지하기 위하여, 도로의 곡률에 따라 차선의 입력 예상 위치를 측정하여 크기가 조절된 이동하는 창을 설정하여 정확한 차선의 위치를 추출하고, 나아가 주행 차선 내에 위치하는 장애물을 점출할 수 있는 기법을 제안한다. 이를 고정창을 이용하는 경우와 레이저 혹은 레이터 센서를 사용하는 경우와 비교하여, 정확도가 높음을 보였다.
본 논문에서는 실시간으로 주행 중인 차량의 영상을 대상으로 ROI 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에 Warping 기법과 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실시간 영상에서 관심 영역을 ROI 영역으로 설정하고 영상의 원근감을 제거하기 위하여 Warping을 적용한다. Warping이 적용된 영상에서 차선의 밝기는 도로의 밝기보다 높다는 특징을 이용하여 노란색과 흰색 차선의 영역을 추출한다. 추출된 차선의 영역에서 곡선을 검출하기 위하여 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선을 검출하기 위한 기준점을 설정한 후, 스플라인 기법을 적용하여 곡선을 검출한다. 실시간적으로 주행 중인 차량에서 촬영한 동영상을 대상으로 실험한 결과, 곡선 차선이 효과적으로 검출되었다. 따라서 제안된 방법이 자율 주행에 효율적으로 적용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
전방 추돌 경보 시스템(FCWS) 및 차선 이탈 경보 시스템(LDWS)은 운전자 보조 시스템(ADAS)의 중요한 요소이다. 차량 전방 카메라를 이용한 차선 이탈 경보 시스템은 일반적으로 취득한 영상에서 직선 형태의 차선이나 RANSAC 등을 이용한 곡선을 추적하여 차량의 중심과 비교하게 된다. 이러한 알고리즘은 넒은 범위의 차선이 요구되고 곡선에 취약한 약점이 있다. 본 논문에서는 Top-view 공간에서 현재 차량을 기준으로 차선 이탈 여부를 검사하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 좁은 범위의 차선으로도 차량 이탈 여부를 검사할 수 있으며 잡음에 영향을 거의 받지 않는 결과를 보여준다.
본 논문에서는 1992년 KHCM 작성시 이용된 양방향 2차선 도로 및 고속도로의 승용차 환산계수 산정방법론 및 자료를 연구하였다. 대형차가 2차선도로, 고속도로의 교통류에 미치는 영향은 각기 다르므로 1992년 KHCM 작성시 승용차 환산계수를 산정하는데 있어서 각 도로의 특성을 최대한 반영하기 위해 다양한 방법을 적용하였다. 양방향 2차선 도로의 평지의 서비스 수준 A에서는 Walder 방법, 서비스 수준 B, C, D에서는 지체시간 방법, 서비스 수준 E에서는 차두간격 방법, 구릉지, 산지 특정구배에서는 실측 자료 및 TWOPASKI Simulation에 의한 방법을 적용하였고, 고속도로의 평지에서는 차두간격 방법, 그릉지, 산지, 특정구배에서는 실측 자료 및 VEHEQ Simulation에 의한 방법을 적용하였다. 양방향 2차선 도로는 한 방향당 차선이 하나이므로 추월시 대형차의 영향이 고속도로보다 크기 때문에 각 서비스 수준별고 승용차 환산계수를 제시했으며, 고속도로의 승용차 환산계수는 용량에 가까운 상태에서의 승용차환산계수를 제시하였다. 본 논문은 1992년 KHCM의 양방향 2차선 도로 및 고속도로의 승용차 환산계수 산정에 실지로 적용된 방법론 및 자료를 수정없이 그대로 제시하여 독자들이 승용차 환산계수 산정에 이용된 자료의 양 및 연구 수준의 정도를 이해할 수 있게 하고 독자의 평가를 통하여 미비한 부분은 추후 개정 작업에 반영하기 위함이다.
점차 증가하는 도로상에서의 승용차의 비율은 전체 도로교통여건의 악화뿐만이 아니라 국가경제에 있어서도 물류비용의 증가를 가져와 국제경쟁력에서의 약화 및 수출조건의 악화의 원인이 되고 있다. 이러한 물류비용의 감소를 위하여 고속도로에 있어서의 화물전용차선의 설치가 논의되고 있으나 화물전용차선의 설치에 따른 사회 각 분야의 경제적 이익과 불이익을 정확히 산출하여 새로운 교통시설 공급의 효과를 정확하게 파악하지 못한 채로 정책적인 대안의 일환으로 논의되고 있으며, 기존의 고속도로의 교통혼잡비용의 연구에 있어서도 화물통행의 시간가치를 화물차의 운전자의 시간가치로 분석하여 개별 화물통행의 시간가치를 간과하여 분석하고 있는 실정이다. 본 연구는 이러한 배경하에 화물통행의 시간적 가치를 측정하는 방안을 정립하고 고속도로에 있어서의 화물전용차선의 설치가 기존의 교통체계에 미치는 효과를 정확히 분석하고 시설공급에 따른 경제적 편익을 체계적으로 분석하여 이에 따른 화물전용차선 설치의 평가기준을 마련하는데 그 목적이 있다. 본 연구를 통하여 나타난 결과는 다음과 같다. -첫째, 연구대상구간 전체를 기준으로 볼때에 모든 대안에서 화물전용차선의 설치시는 화물전용차선의 미설치시보다 오히려 사회전체의 편익이 감소하는 것으로 나타났다. -둘째, 구간별로 구분하여 분석하였을 경우에는 대안3의 경우 일부구간에서 화물전용차선에 설치에 따른 편익이 발생하는 것으로 분석되었는 바, 상행선의 경우 17:00∼21:00시에 신갈∼오산구간에서 실시하는 것이 가장 높은 편익을 발생하며, 하행선의 경우 06:00∼10:00시에 신갈∼오산구간에서 실시하는 것이 가장 편익이 높게 분석되었다. -셋째, 화물의 통행가치의 증가 및 화물교통량의 증가를 예상하여 5%, 10%, 20%의 증가에 대한 민감도 분석을 실시한 결과 대안1의 경우 교통량의 변화 및 화물통행의 시간가치의 증가시 사회적 편익이 오히려 감소하였고, 대안2와 3의 경우 사회적 편익이 증가하는 것을 알 수 있었다. 이는 경부고속도로의 화물차량의 구성비에 따라 대안 1의 경우 오히려 화물차의 통행시간이 증가함에 그 원인이 있다 할 것이다. 이상과 같은 결론을 통하여 경부고속도로상의 화물전용차선의 설치시는 수답렬 교통량의 구성비와 구간 평균교통량에 의하여 그 효과가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 따라서 물류비용 절감차원에서의 화물전용차선의 설치는 본 연구에서 나타낸 방법과 같이 수단간의 경제적 편익을 고려한 구간별 시간대별 효과분석을 통하여 정책의 시행여부가 결정되어야 할 것이다. 한편, 화물전용차선의 설치로 인한 물류비용의 절감을 보다 효과적으로 달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.
자율 주행 기술이 발전함에 따라 주행 주변 환경을 인식하는 데 차량 위치의 정확성은 매우 중요하다. 측위의 정확도를 높이기 위해 정밀지도를 사용한 지도 정합 측위기술(map-matching localization)이 연구되고 있다. 기존의 지도 정합 기법은 지도에서 차선의 중심으로 표현된 데이터를 기반으로 차량 위치를 추정하기에 차선 내 측면 거리의 편차를 반영하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 정밀한 측위를 제공하기 위해 영상처리를 통한 차선 검출 기법과 정밀지도의 차선 위치 정보를 이용한 기법을 제안한다. 영상 처리 기법으로 IPM(inverse perspective mapping)과 다중 차선 검출 기법, 중앙선 검출 기법을 통하여 차선 번호를 검출하고 차선 이탈 감지 방법으로 차선 중심으로부터 차량의 측면 거리를 추정한다. 최종적으로 영상처리로 검출한 차선 번호와 GNSS / INS의 위치를 기반으로 정밀지도에서 위치 링크정보를 추출하고 추출된 링크에 측면 거리를 반영하여 차선 내 차량의 위치를 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 도로에서 실험하였다. 제안하는 방법은 GNSS / INS와 비교 시 약 1.0m 정도 정확도가 개선되며, 기존의 차선레벨 맵매칭 방법과 비교 시 구간별로 약 0.04m ~ 0.21m(7~30%) 정확도가 개선됨을 확인하였다.
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.
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.
차선 마킹 검출은 지능형 운송 시스템(ITS, intelligent transportation systems), 운전자 보조 시스템(DAS, driver assistant systems) 등에 필수적인 요소이다. 이 논문에서는 스케일 공간 기법을 이용하여 기존의 기법들에 비해 견고한 차선 마킹 검출기법을 제안한다. 차선 마킹 검출에 많이 사용되고 있는 지역 통계 기반 가변적 문턱처리 기법은 밝기 특성이 두드러진 객체의 검출에 유리하므로 차선 마킹 검출에 효과적일 수 있다. 그러나 통계적 특징만으로는 무관한 영역도 함께 검출되므로, 이 논문에서는 가변적 문턱처리 결과와 함께 수평 1D LoG 필터링 스케일 공간을 합성하여 차선 마킹 후보 영역을 축소하는 기법을 제안한다. 실제 영상에 대해 가변적 문턱처리뿐만 아니라 차선 마킹 검출을 위한 또 다른 대표적인 기법인 하프 변환을 사용하는 기법과도 비교한 결과, 뚜렷한 차선 마킹 후보 영역 축소를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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