Lee, Jun Ho;Byeon, Jina;Go, Dong Jin;Park, Jong Ryul
Current Optics and Photonics
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제1권3호
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pp.207-213
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2017
The Adaptive Front-lighting System (AFS) is a part of the active safety system, providing optimized vision to the driver during night time and other poor-sight conditions of the road by automatic adaptation of lighting to environmental and traffic conditions. Basically, an AFS provides four different modes of the passing beam as designated in an United Nations Economic Commission for Europe regulation (ECE324-R123): neutral state or country light (Class C), urban light (Class V), highway light (Class E), and adverse weather light (Class W). In this paper, we first present an optics design for an AFS system capable of producing the Class C/V/E/W patterns requiring only on/off modulation of multi-array LEDs with no need for any additional mechanical components. The AFS optics consists of two separated modules, cutoff and spread; the cutoff module lights a narrow central area with high luminous intensity, satisfying the cutoff regulation, and the spread module forms a wide spread beam of low luminous intensity. Each module consists of two major parts; the first converts a discretely positioned LED array into a full-filled area emitting light source plane, and the second projects the light source plane to a 25 m away target plane. With the combination of these two optics modules, the four beam patterns are formed by simple on/off modulation of multi-array LEDs. Then we report the development of a prototype that was demonstrated to provide the four beam patterns.
This paper presents an effective method for detecting vehicles in front of the camera-assisted car during nighttime driving. The proposed method detects vehicles based on detecting vehicle headlights and taillights using techniques of image segmentation and clustering. First, in order to effectively extract spotlight of interest, a pre-signal-processing process based on camera lens filter and labeling method is applied on road-scene images. Second, to spatial clustering vehicle of detecting lamps, a grouping process use light tracking method and locating vehicle lighting patterns. For simulation, we are implemented through Da-vinci 7437 DSP board with visible light mono-camera and tested it in urban and rural roads. Through the test, classification performances are above 89% of precision rate and 94% of recall rate evaluated on real-time environment.
본 논문에서는 적응형 전조등 시스템 규정 중 일반도로 모드, 고속도로 모드, 젖은도로 모드를 만족하는 배광의 형성을 위한 회절 광학 소자를 설계하였으며, 이를 GDSII 스트림 형식의 파일로 도출하였다. 회절 광학 요소를 통해 형성된 배광의 유효성 및 백색광 구현 여부 확인을 위하여 각각 Field Tracing, Ray Tracing 기반의 시뮬레이션을 진행하여 변환빔 측정점에 대한 위치 요구사항 및 광도 요구사항의 만족을 확인하였다. 본 연구를 기반으로 적응형 전조등을 구현하는 경우, 광도의 대비 재현 및 단순한 구조의 적응형 전조등 시스템 구현이 가능할 것으로 예상된다.
현재 교통사고의 통계를 보면 야간에 발생하는 교통사고는 주간과 비슷하게 일어나지만, 치사율은 주간에 비해 1.5배 높은 실정이다. 이러한 문제점은 야간에 운전자의 시야확보가 불리하여 적절한 사고 대응을 하지 못하는데 기인한다. 그러므로 본 논문에서는 밝기, 연색성, 광효율이 우수한 자동차 전조등을 마이크로컨트롤러에 의한 디지털 제어방식을 적용하여 주어진 요구조건 및 주변 환경에 최적으로 적용할 수 있도록 전자식 지능형 적응제어시스템을 설계하였다. 특히, 자동차용 조명장치의 경우 기본적인 역할은 물론 주행조건, 도로조건 및 기후조건에 가장 적합한 조명 패턴으로 자동적으로 전환 및 이동시켜 줄 수 있는 지능적인 조명장치를 구현하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 지능형 자동차의 구현에 초점을 맞추어 운전자의 편의성과 안전성을 더욱 향상시킨 조명장치 시스템의 개발에 목표를 두었다.
AFLS (Adaptive front lighting System) is being applied to improve safety in driving automotive at night. Safe embedded system for controlling head-lamp has to be tightly designed by considering safety requirement of hardware-dependent software, which is embedded in automotive ECU(Electronic Control Unit) hardware under severe environmental noise. In this paper, we propose an adaptive headlight controller with newly-designed symmetric angle sensor compensator, which is integrated with ECU-based adaptive front light system. The proposed system, on which additional backup hardware and emergency control algorithm are integrated, effectively detects abnormal situation and restore safe status of controlling the light-angle in AFLS operations by comparing result in symmetric angle sensor. The controlled angle value is traced into internal memory in runtime and will be continuously compared with the pre-defined lookup table (LUT) with symmetric angle value, which is used in normal operation. The watch-dog concept, which is based on using angle sensor and control-value tracer, enables quick response to restore safe light-controlling state by performing the backup sequence in emergency situation.
AFLS (Adaptive front lighting system) is being applied to improve safety in driving automotive at night. Safe embedded system design for controlling head-lamps is required to improve noise robust ECU hardware and software simultaneously by considering safety requirement of hardware-dependent software under severe environmental noise. In this paper, we propose an adaptive headlight controller with a newly-designed symmetric angle sensor compensator, especially based on the proposed steering-swivel angle lookup table to determine whether the current controlling target is safe. The proposed system includes an additional backup hardware to compare the system status and provides safe swivel-angle management using a controlling algorithm based on the pre-defined lookup table (LUT), which is a symmetric mapping relationship between the requested steering angle and expected swivel angle target. The implemented system model shows that the proposed architecture effectively detects abnormal situations and restores safe status of controlling the light-angle in AFLS operations under severe noisy environment.
본 논문에서는 멀티 어레이 엘이디를 이용한 불연속적인 광원의 빔 패턴이 광학계만으로 연속적인 매트릭스 빔으로 형성되어 광원의 점 소등만으로 다양한 빔 패턴을 구현할 수 있는 지능형 전조등의 광학 설계를 연구하였다. 기존 지능형 전조등의 기술과 다르게 멀티 어레이 엘이디를 이용한 지능형 전조등은 다수의 광원 엘이디와 하나의 광학계 어셈블리 모듈 구성으로 전자 제어를 통해 별도의 기구적인 작동 없이 빔 패턴을 변화시킬 수 있다. 본 연구에서 광학 설계는 상향등과 자동 조정 주행등의 패턴 구현과 광도 값을 만족시키기 위해 LED 앞 단에 2차렌즈 설계와 측벽 설계, 투사렌즈 설계를 실시하였다. 그 결과 불연속적인 광원의 패턴이 광학계를 통해 전방 25 m에서 14개의 동일한 사이즈와 밝기를 갖는 셀들이 모여 연속적인 하나의 매트릭스 빔 패턴을 형성하는 설계 조건을 만족하였다. 또한 설계된 광학계의 제작 및 측정을 통해 상향등의 원거리 시인성을 위한 최대 45000 cd 이상의 배광 법규 조건을 약 50000 cd로 만족하였고, 자동 조정 주행 빔 패턴 구현 시 광원의 소등 영역이 0.32 lx로 측정되어 배광 법규 0.4 lx 이하를 만족하였다.
본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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