Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1540-1543
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2013
최근 자동차 관련 연구 분야 중 안전사고 예방에 대한 관심이 높아짐에 따라 안전지능형 기술들의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 졸음운전과 같이 운전자의 의지와 상관없는 무의식적인 차선 이탈은 중앙선 침범으로 이어져 대형 사고를 유발할 가능성이 크다. 이와 같은 요인들은 의식적인 상황에서의 차량의 통제를 방해하고 결국 예기치 않은 차선 이탈로 연결될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차선 이탈 여부를 미리 판단하여 주행차선을 이탈하기 전에 운전자게에 알려줌으로써 운전자의 안전을 향상 시켜주며 자동차 안전사고 예방기술에 관련하여 차선검출과 차선이탈경고시스템 알고리즘을 설계하였다.
논문에서는 비전센서로 전방도로영상을 획득하여 차선인식과 정을 거쳐 자율주행에 필요한 도로정보를 추출하고 사고를 방지할 수 있게 경보음을 발생하는 기법을 제시한다. 비전을 통해 입력되는 정보중 직선도로나 곡선도로의 외곽에 해당하는 백색 선만을 인식하는 알고리즘이 필요하다. 이러한 알고리즘을 수행하기 위해서는 많은 계산량이 필요로 하기 때문에 실시간의 자율주행 시스템에의 적용은 제약이 수반된다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 세선화 영역 및 차선이탈경보시스템(LDWS) 알고리즘을 제시한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.18-20
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2019
In this paper, in order to prevent accidents when deviating from the lane during high-speed self-driving, we are going to design a warning system that will sound an alarm after recognizing the surrounding situation with a $360^{\circ}$ camera. Accidents often occur while driving on self-driving cars because they try to change lanes excessively or fail to recognize people, animals and objects that appear suddenly when driving at high speeds. The government wants to identify the surrounding situation with cameras when driving off a lane during high-speed autonomous driving, and to create a car that sounds a warning system through a lane departure sensor on the underside of the vehicle to reduce various accidents that occur during self-driving and to have a safer driving system.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.11
no.6
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pp.222-228
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2003
Lane departure avoidance system is one of the key technologies for the future active-safety passenger cars. The lane departure avoidance system is composed of two subsystems; lane sensing algorithm and active-steering controller. In this paper, the road image is obtained by vision sensor and the lane parameters are estimated using image processing and Kalman Filter technique. The active-steering controller is designed to prevent the lane departure. The developed active-steering controller can be realized by steer-by-wire actuator. The lane-sensing algorithm and active-steering controller are implemented into the steering HILS(Hardware-In-the-Loop Simulation) and their performance is evaluated with a human driver in the loop.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.4
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pp.68-80
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2016
This study proposes the traffic prediction and optimal traffic control system based on cell transmission model and genetic algorithm in cloud environment. The proposed prediction and control system consists of four parts. 1) Data preprocessing module detects and imputes the corrupted data and missing data points. 2) Data-driven traffic prediction module predicts the future traffic state using Multi-level K-Nearest Neighbor (MK-NN) Algorithm with stored historical data in SQL database. 3) Online traffic simulation module simulates the future traffic state in various situations including accident, road work, and extreme weather condition with predicted traffic data by MK-NN. 4) Optimal road control module produces the control strategy for large road network with cell transmission model and genetic algorithm. The results show that proposed system can effectively reduce the Vehicle Hours Traveled upto 60%.
Kim, Min-Gyu;Yi, Un-Kun;Ko, Deog-Hwa;Baek, Kwang-Ryul
Proceedings of the KIEE Conference
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2002.07d
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pp.2770-2773
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2002
본 논문은 지능형 안전 자동차(ASV)의 범주인 차선이탈경보 및 방지시스템에 적용을 위한 차선검출 알고리즘을 나타낸다. 그러기 위해서는 차선검출의 높은 신뢰도가 우선 되어야 한다. 대부분의 고속도로는 직선로와 곡선로로 이루어져있고, 곡선 도로는 차선을 검출하는데 여러 가지 제약이 있다. 본 논문에서는 곡선 차선의 직선 근사화를 통한 신뢰성 있는 차선 검출을 위해서 입력되는 연속영상의 효율적인 처리 기법을 제안하고자 한다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.4
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pp.81-90
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2016
As an autonomous driving vehicle (AV) need to cope with external road conditions by itself, its perception performance for road environment should be better than that of a human driver. A vision sensor, one of AV sensors, performs lane detection function to percept road environment for performing safe vehicle steering, which relates to define vehicle heading and lane departure prevention. Performance standards for a vision sensor in an ADAS(Advanced Driver Assistance System) focus on the function of 'driver assistance', not on the perception of 'independent situation'. So the performance requirements for a vision sensor in AV may different from those in an ADAS. In assuming that an AV keep previous steering due to lane detection failure, this study calculated lane departure distances between the AV location following curved road alignment and the other one driving to the straight in a curved section. We analysed lane departure distance and time with respect to the allowance of lane detection malfunction of an AV vision sensor. With the results, we found that an AV would encounter a critical lane departure situation if a vision sensor loses lane detection over 1 second. Therefore, it is concluded that the performance standards for an AV should contain more severe lane departure situations than those of an ADAS.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.123-126
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2017
The information and communication technology that is being developed recently has been greatly influencing the automobile market. In recent years, devices equipped with IT technology have been installed for the safety and convenience of the driver. However, it has the advantage of increased convenience as well as the disadvantage of increasing traffic accidents due to driver 's distraction. In order to prevent such accidents, it is necessary to develop safety systems of various types and ways. In this paper, we propose a method to implement a multi-function camera driving safety system that notifies a pedestrian and lane departure warning without using a radar sensor or a stereo video image, and a study on the analysis of a lane departure alarm software result.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.8
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pp.2942-2950
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2010
Car black box helps to investigate the cause of accident by recording time, position and videos as well as shock information. In addition, the car black box need a function to support safe driving for preventing accident. The representative driving support function is a lane departure warning. In order to implement the function, it is necessary to carry out the image processing to detect the lane first. The image processing algorithm requires computational burden to handle so much data and complicated structure of algorithm. This paper describes the efficient image processing algorithm with relatively low amount of computation for car black box embedded platform to detect lanes from the real-time lane image.
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