• 로봇학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.59-65
• /
• 2023

This paper proposes an Extended and Adaptive Inverse Perspective Mapping (EA-IPM) model that can obtain an accurate bird's-eye view (BEV) from the forward-looking monocular camera on the sidewalk with various curves. While Inverse Perspective Mapping (IPM) is a good way to obtain ground information, conventional methods assume a fixed relationship between the camera and the ground. Due to the nature of the driving environment of the mobile robot, there are more walking environments with frequent motion changes than flat roads, which have a fatal effect on IPM results. Therefore, we have developed an extended IPM process to be applicable in IPM on sidewalks by adding a formula for complementary Y-derive processes and roll motions to the existing adaptive IPM model that is robust to pitch motions. To convince the performance of the proposed method, we evaluated our results on both synthetic and real road and sidewalk datasets.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제26권8호
• /
• pp.1666-1671
• /
• 2002

A lane sensing algorithm using vision sensors is developed based on lane geometry models. The parameters of the lane geometry models are estimated by a Kalman filter and utilized to reconstruct the lane geometry in the global coordinate. The inverse perspective mapping from image plane to global coordinate assumes earth to be flat, but roll and pitch motions of a vehicle are considered from the perspective of the lane sensing. The proposed algorithm shows robust lane sensing performance compared to the conventional algorithms.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.195-204
• /
• 2018

Lane keeping assist and departure prevention system are the key functions of ADAS. In this paper, we propose lane detection method which uses Gaussian function based RANSAC. The proposed method consists mainly of IPM (inverse perspective mapping), Canny edge detector, and Gaussian function based RANSAC (Random Sample Consensus). The RANSAC uses Gaussian function to extract the parameters of straight or curved lane. The proposed RANSAC is different from the conventional one, in the following two aspects. One is the selection of sample with different probability depending on the distance between sample and camera. Another is the inlier sample score that assigns higher weights to samples near to camera. Through simulations, we show that the proposed method can achieve good performance in various of environments.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
• /
• pp.23-26
• /
• 2000

An improved inverse perspective mapping (IIPM) is proposed so as to reduce computational expense of recovery of 3D road surface. An experimental system based on IIPM is developed to detect lane parameters for a driver assistant system. A re-organized image is obtained quickly and exactly by IIPM. Efficient preprocessing techniques are used to enhance the information of lane and obstacles. Lane in the preprocessed. image is located with region identification. Lane parameters are estimated effectively. An algorithm to adaptively modify the parameters of IIPM is given. Properties of obstacle on 3D road surface are discussed and used to detect obstacles in the current lane and neighboring lanes. Experimental results show that the new method can extract lane state information effectively.

• 방송공학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.448-461
• /
• 2017

본 논문에서는 교통관제용 CCTV로부터 촬영된 영상에서 교통 상황 분석을 위해 차량의 통행량 및 통행 속도를 획득하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 촬영된 영상에 역 투영 사상(IPM, Inverse Perspective Mapping) 방법을 이용하여 카메라 각도에 따른 시각적 관점에서 기인한 왜곡을 제거하고, 차선 검출 알고리즘을 통해 1) 차량 통행량, 2) 차량 통행 속도를 측정할 소정 영역을 획득한다. 소정 영역에 대하여 광류(Optical flow) 기반 모션 추정을 이용하여 차량 통행량 및 통행 속도를 획득한다. 본 논문에서 제안한 방법을 지역별 다양한 CCTV 영상인 총 106,993 프레임, 약 세 시간 길이의 영상에 적용하여 88.94%의 검출 성능을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제4권4호
• /
• pp.201-208
• /
• 2015

본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제28권3호
• /
• pp.230-237
• /
• 2004

Lane Sensing techniques based on vision sensors are regarded promising because they require little infrastructure on the highway except clear lane markers. However, they require more intelligent processing algorithms in vehicles to generate the previewed roadway from the vision images. In this paper, a lane sensing algorithm using vision sensors is developed to improve the sensing robustness. The parallel stereo-camera is utilized to regenerate the 3-dimensional road geometry. The lane geometry models are derived such that their parameters represent the road curvature, lateral offset and heading angle, respectively. The parameters of the lane geometry models are estimated by the Kalman filter and utilized to reconstruct the lane geometry in the global coordinate. The inverse perspective mapping from the image plane to the global coordinate considers roll and pitch motions of a vehicle so that the mapping error is minimized during acceleration, braking or steering. The proposed sensing system has been built and implemented on a 1/10-scale model car.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.103-107
• /
• 2013

본 논문에서는 차선 이탈 경고 장치 시스템에서 사용되는 실시간 차선 추적 방법을 제안한다. 먼저 입력 영상의 원근효과를 제거하기 위해 역투영 변환을 이용하여 조감도 영상을 생성한다. 그 다음 차선의 사전 정보를 이용하여 차선 검출에 적합한 특징들을 추출한다. 블록단위의 관심영역에 해당하는 차선 특징과 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 알고리즘을 사용하여 차선 후보군을 검출하고 클러스터링 과정을 수행하여 주행 차선을 결정한다. 마지막으로 칼만 필터를 사용하여 현재 검출된 주행 차선을 추적한다. 제안하는 알고리즘을 주간, 야간 등의 다양한 고속도로 환경에서 실험한 결과 실시간 환경에서 사용가능한 30ms 이내의 처리 속도와 90% 가량의 추적률을 얻을 수 있었다.

• 한국자동차공학회논문집
• /
• 제13권4호
• /
• pp.97-104
• /
• 2005

Vision-based lane sensing systems require accurate and robust sensing performance in lane detection. Besides, there exists trade-off between the computational burden and processor cost, which should be considered for implementing the systems in passenger cars. In this paper, a stereo vision-based lane detection system is developed with considering sensor configuration aspects. An inverse perspective mapping method is formulated based on the relative correspondence between the left and right cameras so that the 3-dimensional road geometry can be reconstructed in a robust manner. A new monitoring model for estimating the road geometry parameters is constructed to reduce the number of the measured signals. The selection of the sensor configuration and specifications is investigated by utilizing the characteristics of standard highways. Based on the sensor configurations, it is shown that appropriate sensing region on the camera image coordinate can be determined. The proposed system is implemented on a passenger car and verified experimentally.

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