The lane departure avoidance systems have been considered promising to assist human drivers in AVCS (Advanced Vehicle Control System). In this paper, a lane departure monitoring and control system is developed and evaluated in the hardware-in-the-loop simulations. This system consists of lane sensing, lane departure monitoring and active steering control subsystems. The road image is obtained based on a vision sensor and the lane parameters are estimated using image processing and Kalman Filter technique. The active steering controller for avoiding the lane departure is designed based on the lane departure metric. The proposed lane departure avoidance system is realized in a steering HILS (hardware-in-the-loop simulation) tool and its performance is evaluated with a driver in the loop.
본 논문에서는 단일 차선표시선 검출 기반 차선 이탈 경보 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 어두운 조명이나 마모로 인하여 좌 우 차선표시선의 동시 검출이 불가능한 경우에도 단일 차선표시선의 검출 및 추적을 통해 강건한 차선이탈 감지를 목표로 한다. 실험을 통해 제안 방법이 한쪽 차선표시선만 검출된 경우에도 차선이탈을 감지하는 것을 확인하였다.
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.
본 논문에서는 주행차량의 차선이탈상태를 경보해 주는 차선이탈경보시스템을 제안하였다. 도로상의 황색차선의 컬러값을 흑백레벨로 변환한 후 원래의 그 픽셀에 대한 흑백레벨과 더함으로서 황색차선에 대해 강조하는 방법을 이용하여 특정의 유색정보에 대한 인식률을 향상시킬 수 있다. 이에 본 연구의 컬러정보처리를 이용한 차선이탈경보시스템은 차량의 도로 주행 시 황색차선에 대한 강조처리로 차선인식률을 향상시킬 수 있으며, 컬러영상정보를 처리함에 있어서 실시간 고성능으로 처리하는 고속의 시스템을 얻을 수 있게 되었다. 따라서 본 시스템을 이용한 차선이탈경보장치는 도로주행 차량의 안전주행을 보장할 수 있을 것이다.
An algorithm for estimating the lane departure of a vehicle is derived and implemented based on an EDF(edge distribution function) obtained from gray-level images taken by a CCD camera mounted on a vehicle. As the function of edge direction, the EDF is aimed to show the distribution of edge direction and to estimate the possibility of lane departure with respect to its symmetric axis and local mamma. The EDF plays important roles: 1) It reduces noisy effects caused by dynamic road scene. 2) It makes possible lane identification without camera modeling. 3) It also leads LDW(lane departure warning) problem to a mathematical approach. When the situations of lane departure such that the vehicle approaches to lane marks or runs in the vicinity of the lane marks are occurred, the orientation of lane marks in images is changed, and then the situations are immediately reflected to the EDF. Accordingly, the lane departure is estimated by studying the shape of the EDF. The proposed EDF-based algorithm enhanced the adaptability to cope with the random and dynamic road environments, and eventually led to the reliable LDW system.
본 논문은 자동차 전방에 장착된 단일 카메라를 이용한 차선 이탈 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 카메라에 의해 취득된 영상으로부터 top-view 공간에 지정된 작은 관심 영역을 위한 부분 top-view 영상을 생성하고, 작은 부분 top-view 영상에서 차선을 검출하고, 미리 지정된 가상 자동차와 검출된 차선들의 겹침을 조사해 차선 이탈을 결정한다. 또한 제안된 알고리즘은 차선 사이에서 차선 이탈 검출을 방해하는 도로 표기 (잡음)에 의한 직선들의 제거와 이전 프레임의 차선 정보를 이용한 손실된 차선의 예측을 포함한다. 실제 주행 동영상을 이용한 차선 이탈 검출 실험에서 제안된 알고리즘은 차선 유지 상태에서 99.0%, 차선 이탈 상태에서 94.7%를 정상적으로 검출한다.
본 논문에서는 차량에 설치된 카메라를 활용하여 차선을 추출하고, 차량이탈을 검출하기 위한 방법에 대해서 논의한다. 하드웨어 기술의 발달로 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라서, 카메라를 활용한 차선인식 및 차량이탈검출과 관련하여 다양한 알고리즘들이 제시 되었다. 그러나 이들 연구에서는 영상에서 2개의 차선을 모두 찾아야 하기 때문에 처리속도 및 실제 운행환경에서의 다양한 여건으로 인하여 검출률이 떨어진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빠른 속도와 높은 검출률을 위해 단일차선을 추출하고, 중심점 분석을 통한 차선이탈검출 알고리즘을 제안한다. 카메라의 기하학적 모델링을 통하여 차선이 존재하는 관심영역을 설정하고, 원본 이미지를 이등분한 후에 허프변환(Hough Transform)을 사용하여 한 차선의 일부를 찾아낸 후에, 일정 크기로 복원한다. 복원한 차선을 설정된 중심점과의 거리계산을 통하여 차선이탈을 판단한다. 실차실험을 통하여 제안한 알고리즘을 기존의 알고리즘과 비교 검증을 수행하였고, 이를 통하여 제안된 알고리즘이 빠르고 정확함을 보였다.
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.
This paper proposes a new assessment and reliability validation method of Lane Departure Assistance System based on DGPS-GIS by measuring lanes with camera vision. Assessment of lane departure is performed with yaw speed measurement and determination method for false alarm of ISO 17361 and performance validation is executed after generating departure warning boundary line by considering deviation error of LDAS using DGPS. Distance between the wheel and the lane is obtained through line abstraction using Hough transformation of the lane image with camera vision. Evaluation validation is obtained by comparing this value with the distance obtained with LDAS. The experimental result shows that the error of the extracted distance of the LDAS is within 5 cm. Also it proves performance of LDAS based on DGPS-GIS and assures effectiveness of the proposed validation method for system reliability using camera vision.
본 연구에서는 정밀도로지도를 활용하여 자동차의 거동 정보와 정밀도로지도의 위치 관계를 계산하여 차로 이탈 경고장치의 성능을 평가하는 방법론을 도출하였다. 한국의 노면 표시 설치에 대한 기준과 차로 이탈 경고장치의 평가 기준에 대한 분석을 하고, 평가 기준에 맞는 정밀도로지도의 구축하고 평가 장치 을 구성하여 제안한 방법론에 대한 시험을 통해 제안한 방법론에 대한 검증을 실시하였다. 정밀도로지도를 활용한 차로 이탈 경고장치의 평가는 정밀도로지도와 정밀차량위치를 이용한 데이터취득, 실시간 데이터 처리 및 이탈 판단 확인 절차 수행만으로 평가가 가능하고 다양한 도로 환경에 적용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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