• 대한기계학회논문집A
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• 제39권2호
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• pp.235-240
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• 2015

디지털 기기의 발달과 더불어 능동안전시스템 또한 비례적으로 발달됨에 따라 4.5 톤 이상 중대형상용차에도 능동안전시스템에 대한 요구가 대두되고 있다. 승용차량과 달리 중대형 상용차량 경우 카메라 장착 위치가 상대적으로 높아 차선 인식에 불리한 조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 공간영역처리 기반 중 하나인 소벨 에지(Sobel Edge) 추출과 허프 변환(Hough Transform) 기법과 색 변환보정 기법으로 국내 도로 환경에 맞는 차선 인식에 대한 방법을 제시하고, 영상을 통한 전방의 차량을 인식하는 객체 인식 기법 중에 Haar-like 기법, Adaboost 기법, SVM 기법, Template Matching 기법 등을 적용 및 분석을 통하여 검출 오류를 줄이기 위한 전방 차량 인식 방법을 제안한다. 성능검증을 위해서 실차평가를 실시하였으며, 차선 인식에 대해 98% 이상의 높은 인식률을 얻었다.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제8권4호
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• pp.513-520
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• 2007

In this paper, we propose an approach to identify the driving environment for intelligent highway vehicles by means of image processing and computer vision techniques. The proposed approach mainly consists of two consecutive computational steps. The first step is the lane marking detection, which is used to identify the location of the host vehicle and road geometry. In this step, related standard image processing techniques are adapted for lane-related information. In the second step, by using the output from the first step, a four-stage algorithm for vehicle detection is proposed to provide information on the relative position and speed between the host vehicle and each preceding vehicle. The proposed approach has been validated in several real-world scenarios. Herein, experimental results indicate low false alarm and low false dismissal and have demonstrated the robustness of the proposed detection approach.

• 센서학회지
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• 제28권3호
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• pp.164-170
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• 2019

In this paper, a lane detection and tracking algorithm based on vision sensors and employing a robust filter for inner edge detection is proposed for developing a lane departure warning system (LDWS). The lateral offset value was precisely calculated by applying the proposed filter for inner edge detection in the region of interest. The proposed algorithm was subsequently compared with an existing algorithm having lateral offset-based warning alarm occurrence time, and an average error of approximately 15ms was observed. Tests were also conducted to verify whether a warning alarm is generated when a driver departs from a lane, and an average accuracy of approximately 94% was observed. Additionally, the proposed LDWS was implemented as an embedded system, mounted on a test vehicle, and was made to travel for approximately 100km for obtaining experimental results. Obtained results indicate that the average lane detection rates at day time and night time are approximately 97% and 96%, respectively. Furthermore, the processing time of the embedded system is found to be approximately 12fps.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.164-171
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• 2010

We have studied the port-automation system which is requested by the steep increment of cost and complexity for processing the freight. This paper will introduce a new algorithm for navigating and controlling the autonomous Guided Vehicle (AGV). The camera has the optical distortion in nature and is sensitive to the external ray, the weather, and the shadow, but it is very cheap and flexible to make and construct the automation system for the port. So we tried to apply to the AGV for detecting and tracking the lane using the CCD camera. In order to make the error stable and exact, this paper proposes new concept and algorithm for obtaining the error is generated by the Virtual Photo-Sensor Array (VPSA). VPSAs are implemented by programming and very easy to use for the various autonomous systems. Because the load of the computation is light, the AGV utilizes the maximal performance of the CCD camera and enables the CPU to take multi-tasks. We experimented on the proposed algorithm using the mobile robot and confirmed the stable and exact performance for tracking the lane.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.21-30
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• 2005

본 논문에서는 B-snake 차선 모델을 이용한 차선 검출 및 추적에 관한 알고리즘을 제안한다. 제안된 이론의 특성은 첫째, 다른 알고리즘에 비해 직선, 굴곡이 있는 도로와 같은 보다 넓은 범위의 차선 구조의 표현이 가능하며, 또한 평면 도로의 평행 특성을 이용하여 그림자, 잡음 등에 강하고, 둘째, 잡음에 강한 CHEVP(Canny/Hough Estimation Vanish Point) 알고리즘을 사용하여 차선 위치의 초기값을 제공한다. 셋째, GYP(Gradient Vector Flow)와 최소 평균 제곱 에러를 이용하여 B-Snake 차선 모델에서 발생하는 외부의 힘을 줄여 차선 검출의 에러를 줄이고 차선 추적을 효과적으로 수행한다. 측정 실험 결과 도로영상을 날씨 별로 맑은 날, 흐린 날 그리고 비오는 날로 구분하여 본 알고리즘을 수행하였으며 95$\%$ 이상의 차선 검출률을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1496-1504
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• 2004

본 논문에서는 도로상에 운행중인 차량에 장착되어진 정방향 카메라로 획득한 스테레오 연속영상으로부터 추적대상 차량을 검출하고 추적중인 차량과의 거리를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 검출은 차선의 인식을 이용하여 도로 영역을 추출하고, 추출된 도로영역에서 차량의 특징 검색을 수행한다. 추적중인 차량과의 거리는 스테레오영상으로부터 TSS(three step search) 코릴로그램 정합 방법을 이용하여 추정된다. 제안된 방법은 컴퓨터 모의실험을 통하여 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 추적하고자 하는 차량을 분리하고 정합하여 추적됨을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.180.1-180
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• 2001

In the autonomous vehicle, the reference lane is continually detected by machine vision system. And then the vehicle is steered to follow the reference yaw rates which are generated by the deviations of lateral distance and the yaw angle between the vehicle and the reference lane. To cope with the steering delay and the side-slip of vehicle, PI controller is introduced for the yaw rate feedback. And it is tuned by the simulation that the vehicle is modeled as 2 DOF verified by the results of the actual vehicle test. The lateral control algorithm by the yaw rate feedback has good performances of lane tracking and passenger comfort.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제16권3호
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• pp.338-343
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• 2002

In the autonomous vehicle, the reference lane is continually detected by machine vision system. And then the vehicle is steered to follow the reference yaw rates which are generated by the deviations of lateral distance and the yaw angle between a vehicle and the reference lane. To cope with the steering delay and the side-slip of vehicle, PI controller is introduced by yaw rate feedback and tuned from the simulation where the vehicle is modeled as 2 DOF and 79 DOF and verified by the results of an actual vehicle test. The lateral control algorithm by yaw rate feedback has good performances of lane tracking and passenger comfort.

• 대한기계학회논문집A
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• 제29권1호
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• pp.139-144
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• 2005

A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion. have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.563-570
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• 2024

본 논문은 운전자의 운행 보조 역할로 주행 가능한 차선 영역을 인식하고 추적하는 방법을 제안한다. 주요 주제는 차량 내부의 앞 유리 중앙에 설치된 카메라를 통해 실시간으로 획득한 영상을 기반으로 컴퓨터 비전과 딥 러닝 기술을 활용하여 주행 가능한 도로 영역을 예측하는 심층 기반 네트워크를 설계한다. 본 연구는 YOLOv8 알고리즘을 이용하여 카메라에서 직접 획득한 데이터로 훈련한 새로운 모델을 개발하는 것을 목표한다. 실제 도로에서 자신의 차량의 정확한 위치를 실제 영상과 일치하게 시각화하여 주행 가능한 차선 영역을 표시 및 추적함으로써 운전자 운행의 보조하는 역할을 기대한다. 실험 결과, 대부분 주행 가능한 도로 영역의 추적이 가능했으나 밤에 비가 심하게 오는 경우와 같은 악천후에서 차선이 정확하게 인식되지 않는 경우가 발생하여 이를 해결하기 위한 모델의 성능 개선이 필요하다.