• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1163-1175
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• 2021

자율 주행에서 도로 표시는 객체 추적, 경로 계획을 위한 필수 요소이며 측위를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 논문은 역 관점 매핑 이미지와 정밀도로지도 투영 이미지를 매칭하여 비교함으로써 도로 노면 표지의 갱신 및 위치 측위를 하는 접근 방식을 제시한다. 역 관점 매핑(IPM; Inverse Perspective Mapping) 기법을 사용하여 차량의 전방을 촬영한 카메라 이미지에서 원근 효과를 제거하고 2D 도메인으로 버드뷰 이미지를 생성한다. 그 다음에 GNSS/INS를 참조하여 촬영된 이미지와 동일한 정밀도로지도 영역을 이미지로 생성하여 두 이미지의 노면표지가 최대한 일치하도록 피팅 한다. 또한 정지선, 횡단 보도, 점선 및 직선 등 문자와 화살표를 인식하여 정밀도로지도의 객체와 비교 함으로써 갱신 여부를 판단 한다. 그리고 새로 설치된 객체의 측위는 주변의 객체의 위치 좌표값을 정밀도로지도에서 참조하여 얻을 수 있다. 우리는 매우 낮은 계산 비용과 저가의 카메라 및 GNSS/INS 센서 만으로도 빠르게 갱신된 정밀도로지도를 얻을 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.897-900
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• 2000

본 논문에서는 종방향 충돌경보 및 회피시스템(FCWA ; forward collision warning and avoidance)의 일환으로 가변적인 경사도를 가지는 고속도로상의 차선, 차량, 그리고 도로의 곡률을 효과적으로 검출할 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 먼저 2D 영상좌표계에 나타나는 투영효과를 제거하기 위한 역투영(IPM; inverse perspective mapping)기법을 소개하였다. 또한 IPM과 필터로부터 차선과 차량을 효과적으로 검출할 수 있는 알고리듬을 소개하였다. 마지막으로 경사가 있는 실제도로영상에 대한 IMP의 수정된 파라미터 보정에 대한 개념 및 실제도로의 곡률 검출을 위한 기하학적 함수 추정기법을 설명하였다 실험결과 제안한 알고리듬이 실제도로영상에서 차선, 차량, 그리고 곡률의 검출에 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.1199-1202
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• 2014

본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로 노면에 표시된 방향지시 기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스 영상은 카메라의 원근 효과로 인해 방향지시 기호 영역을 올바르게 검출하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력 영상에서 역원근 변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 맵핑한 평면 영상에서 방향지시 기호 영역을 신경망 검출기를 통해 검출한다. 입력 영상에서 역 원근 변환은 높은 계산량으로 인해 실시간 처리가 어려운 점이 존재한다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력 영역의 도로노면 방향지시 기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI 영역의 Gray 색상에서 역원근 변환을 수행한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시 기호 검출 및 인식 연구에 적용한 결과, 약 87% 이상 비교적 정확히 검출율을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출율을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 운전자의 안전운전지원시스템에 적용함으로써 보다 정확한 도로정보 제공시스템 적용이 가능함을 알 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.186-201
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• 2021

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.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제8권4호
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• pp.493-504
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• 2007

This paper proposes a stereo vision-based forward obstacle detection and distance measurement method. In general, stereo vision-based obstacle detection methods in automotive applications can be classified into two categories: IPM (Inverse Perspective Mapping)-based and disparity histogram-based. The existing disparity histogram-based method was developed for stop-and-go applications. The proposed method extends the scope of the disparity histogram-based method to highway applications by 1) replacing the fixed rectangular ROI (Region Of Interest) with the traveling lane-based ROI, and 2) replacing the peak detection with a constant threshold with peak detection using the threshold-line and peakness evaluation. In order to increase the true positive rate while decreasing the false positive rate, multiple candidate peaks were generated and then verified by the edge feature correlation method. By testing the proposed method with images captured on the highway, it was shown that the proposed method was able to overcome problems in previous implementations while being applied successfully to highway collision warning/avoidance conditions, In addition, comparisons with laser radar showed that vision sensors with a wider FOV (Field Of View) provided faster responses to cutting-in vehicles. Finally, we integrated the proposed method into a longitudinal collision avoidance system. Experimental results showed that activated braking by risk assessment using the state of the ego-vehicle and measuring the distance to upcoming obstacles could successfully prevent collisions.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제8권6호
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• pp.194-207
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• 2000

In this paper, we suggest a vision-based lane change control system, which can be applied on the straight road, without additional sensors such as a yaw rate sensor and a lateral accelerometer. In order to reduce the image processing time, we predict a reference line position during lane change using the lateral dynamics and the inverse perspective mapping. The sliding mode control algorithm with a boundary layer is adopted to overcome variations of parameters that significantly affects a vehicle`s lateral dynamics and to reduce chattering phenomenon. However, applying the sliding mode control to the system with a long sampling interval, the stability of a control system may seriously be affected by the sampling interval. Therefore, in this paper, a look ahead offset has been used instead of a lateral offset to reduce the effect of the long sampling interval due to the image processing time. The control algorithm is developed to follow the desired trajectory designed in advance. In the design of the desired trajectory, we take account of the constraints of lateral acceleration and lateral jerk for ride comfort. The performance of the suggested control system is evaluated in simulations as well as field tests.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.858-862
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• 2015

This paper presents a new forward-viewing mono-camera based obstacle detection algorithm for mobile robots. The proposed method extracts the coarse location of an obstacle in an image using inverse perspective mapping technique from sequential images. In the next step, graph-cut based image labeling is conducted for estimating the exact obstacle boundary. The graph-cut based labeling algorithm labels the image pixels as either obstacle or floor as the final outcome. Experiments are performed to verify the obstacle detection performance of the developed algorithm in several examples, including a book, box, towel, and flower pot. The low illumination condition, low color contrast between floor and obstacle, and floor pattern cases are also tested.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1061-1067
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• 2016

Position of the vehicle for driving is essential to autonomous navigation. However, there appears GPS position error due to multipath which is occurred by tall buildings in downtown area. In this paper, GPS position error is corrected by using camera sensor and highly accurate map made with 3D-Lidar. Input image through inverse perspective mapping is converted into top-view image, and it works out map matching with the map which has intensity of 3D-Lidar. Performance comparison was conducted between this method and traditional way which does map matching with input image after conversion of map to pinhole camera image. As a result, longitudinal error declined 49% and complexity declined 90%.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권7호
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• pp.40-47
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• 2014

This paper proposes a matching method of GIS lane information with a vehicle position using camera image to reduce DGPS error. Images of straight road are taken using a camera that is installed on the front center of the vehicle, and the distance between the vehicle and the lane are estimated using the images. The current GIS lane data is matched by comparing the estimated distance and the measured distance using a DGPS. Inverse perspective mapping is used to minimize the error of image processing from the heading angle, and single buffering method is applied to decide the exact moment of GIS match. Through practical test on the highway, feasibility of the GIS matching using camera image is confirmed.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.304-310
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• 2017

본 논문은 자율주행자동차가 곡선 주행 차로를 따라 주행 경로를 인지하고 경로 제어가 가능하도록 하기 위한 IPM 기반의 차선 검출기 구조에 대해 제안하고 RTL (Register Transfer Level) 기반의 회로 구현 결과에 대해 설명한다. 제안한 회로 구조는 곡률이 심한 차선에 대해 높은 정확도를 보장하기 위해 역투영 정합 영상을 Near/Far 영역으로 구분하여 허프 변환과 차선의 후보 영역 검출 연산을 적용한다. 자율주행자동차의 경우 다양한 알고리즘을 탑재해야 하므로 임베디드 시스템에서 차선 인식기의 시스템 자원 사용량을 줄이기 위해 차선 인식에 사용하는 영상 데이터 및 각종 파라미터 데이터에 대해 메모리 접근 회수를 최소화하는 방법을 제안하였다. 제안한 회로는 Xilinx Zynq XC7Z020에서 LUT 16%, FF 5.9%, BRAM 29%의 FPGA 자원 점유율을 보였으며 100MHz 클럭에서 Full-HD ($1920{\times}1080$) 영상을 초당 42장 처리 가능한 성능을 갖고 약 96% 차선 인식률을 보인다.