This paper presents a robust method for ground plane detection in vision-based applications based on a monocular sequence of images with a non-stationary camera. The proposed method, which is based on the reliable estimation of the homography between two frames taken from the sequence, aims at designing a practical system to detect road surface from traffic scenes. The homography is computed using a feature matching approach, which often gives rise to inaccurate matches or undesirable matches from out of the ground plane. Hence, the proposed homography estimation minimizes the effects from erroneous feature matching by the evaluation of the difference between the predicted and the observed matrices. The method is successfully demonstrated for the detection of road surface performed on experiments to fill an information void area taken place from geometric transformation applied to captured images by an in-vehicle camera system.
This article aims to provide a design method of warning thresholds for active safety systems based on the performance-based approach considering driver behaviors. Both positive and negative consequences of warnings are considered, and the main idea is to choose a warning threshold where the positive consequence is maximized, whereas the negative consequence is minimized. The process of the performance-based approach involves: Defining the operating scenarios; setting the trajectory models, including human characteristics; estimating the alert and nominal trajectories; estimating the performance metrics; generating a performance-metric plot; and determining the alert thresholds. This paper chose a lane-departure warning system as an example to show the usefulness of the performance-based approach. Both human and sensor characteristics were considered in the system design, and this paper provided a quantitative method to include human factors in designing active safety systems.
운전자 보조시스템은 운전자가 좀 더 편리하고 안전하게 주행할 수 있도록 주행 정보나 위험 경보를 주거나 적극적인 개입을 통해서 안전사고를 방지할 수 있는 시스템이다. 차선이탈경보, 전후방 충돌경보와 같이 특정한 기능을 갖는 현재의 운전자 보조시스템은 비젼과 거리 센서의 가격 대비 처리성능의 향상으로 통합된 기능성과 HMI (Human-Machine Interface)를 갖는 지능형 운전자 보조시스템으로 발전할 것이다. 본 논문은 2대의 카메라와 8대의 초음파센서를 각각 차량의 전후방과 주변에 설치하여 주행 중인 차량의 환경정보인 실선과 점선의 차선 정보, 사각을 제거한 전방향의 차량의 위치정보를 추출하여 운전자가 전방향의 주행상황을 쉽게 인지할 수 있는 조감영상과 음성충돌경보를 제공하는 지능형 운전자 보조시스템을 제안한다.
차량용 능동안전 시스템은 전방충돌방지, 차선이탈 경보, 차선변경 지원 등이 있으며 소형차에 도입될 정도로 대중화되고 있다. 대표적인 능동안전 시스템인 FMCW 레이더는 가격 경쟁력과 성능개선을 위해 전방과 측면용 레이더의 통합과 위상배열이나 다중 안테나의 적용이 연구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 차량용 FMCW레이더 시스템의 신호처리부를 저가의 DSP로 구현하기 위한 효율적인 방안들을 제안한다. PWM기반의 아날로그 변환, 계산량을 줄이는 근사화 기법, 효율적인 벡터연산 등을 제안하고 구현하였다. 구현된 신호처리 보드는 1.4ms의 펄스 반복간격에서 1024길이의 FFT 처리가 실시간 성능을 보였다. 실제 도로 실험에서 10Hz의 갱신율로 실시간 동작과 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 주행상황의 자동차 정보를 인식하기 위하여 차량, 운전자, 환경 정보와 함께 주행상태 정보, 운전자상태 정보를 추가하여 실시간으로 바뀌는 운전행동에 대한 정보를 상황인식에 활용하여 운전자의 의도를 반영할 수 있도록 하였으며, 온톨로지 기반 상황인식 모델을 구성하여 다양한 상황에서의 상황인식이 가능하게 설계하였다. 상황정보의 획득방법으로 운전자 정보와 주행정보는 카메라를 이용한 영상인식 기술을 활용하며, 자동차 정보는 OBD-II 프로토콜을 이용한 정보 획득 장치를 이용한다. 실험결과 운전자 상태정보와 주행정보의 분석을 통하여 운전자 의도를 반영한 제안 시스템이 고속주행 상황에서의 차선이탈 경고 서비스 및 저속주행 상황에서의 안전거리 경보서비스를 위한 상황인식에 있어서 기존의 차량, 운전자, 환경정보를 활용한 방식보다 운전자 안전지원 서비스에 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
As vehicles become more intelligent this is focused on ways to enhance safety and convenience for both drivers and passengers. In particular, x-by-wire systems that replace rigid mechanical components with dynamically configurable electronic elements are being developed to expand intelligent functions, such as adaptive cruise control or lane departure warning system. Because the malfunction of safety-related modules controlling critical functions, such as brakes, throttle, and steering in x-by-wire systems, can cause injury or death, safety and reliability are the most critical issue for automotive vendors and parts manufacturers. In an effort to develop better and effective brake-by-wire system, this paper presents EMB system by using the low speed electric vehicle, which is not required large braking force, with motor controller. In addition, we design performance evaluation system of EMB with 1/4 low speed electric vehicle model and suggested EMB is evaluated through the performance evaluation system.
본 연구에서는 모형 자동차를 이용한 YOLO 운전 보조 시스템을 구현 하였다. YOLO는 최근에 잇슈가 되고 있는 딥 러닝을 사용하는 물체 감지 및 인식 알고리즘입니다. 이 시스템은 카메라를 통해 획득한 영상에 영상처리 기술을 적용하여 차선 이탈을 경고하고, YOLO를 이용하여 객체를 인식하며 객체 유형 및 차량 사이의 거리에 따라 다양한 기능을 수행한다. 기존 물체 검출 및 인식 알고리즘 보다 우수한 YOLO는 추가 장비 없이 주행 보조 시스템 성능을 향상시킨다. YOLO를 이용한 주행 보조 시스템은 적은 비용으로 운전자의 안전성을 확보할 수 있을 것이다.
Recently, Sensor technologies are emerging to prevent traffic accidents and support safe driving in complex environments where human perception may be limited. The UWS is a technology that uses an ultrasonic sensor to detect objects at short distances. While it has the advantage of being simple to use, it also has the disadvantage of having a limited detection distance. The LDWS, on the other hand, is a technology that uses front image processing to detect lane departure and ensure the safety of the driving path. However, it may not be sufficient for determining the driving environment around the vehicle. To overcome these limitations, a system that utilizes FMCW radar is being used. The BSD radar system using FMCW continuously emits signals while driving, and the emitted signals bounce off nearby objects and return to the radar. The key technologies involved in designing the BSD radar system are tracking algorithms for detecting the surrounding situation of the vehicle. This paper presents a tracking algorithm for designing a BSD radar system, while explaining the principles of FMCW radar technology and signal types. Additionally, this paper presents the target tracking procedure and target filter to design an accurate tracking system and performance is verified through simulation.
Objective: The purpose of this study was to develop and evaluate high technology adaptive driving controls, such as mini steering wheel-lever system and joystick system, for the people with physical disabilities in the driving simulator. Background: The drivers with severe physical disabilities have problems in operation of the motor vehicle because of reduced muscle strength and limited range of motion. Therefore, if the remote control system with driver-by-wire technology is used for adaptive driving controls for people with physical limitations, the disabled people can improve their quality of life by driving a motor vehicle. Method: We developed the remotely controlled driving simulator with drive-by-wire technology, e.g., mini steering wheel-lever system and joystick system, in order to evaluate driving performance in a safe environment for people with severe physical disabilities. STISim Drive 3 software was used for driving test and the customized Labview program was used in order to control the servomotors and the adaptive driving devices. Thirty subjects participated in the study to evaluate driving performance associated with three different driving controls: conventional driving control, mini steering wheel-lever controls and joystick controls. We analyzed the driving performance in three different courses: straight lane course for acceleration and braking performance, a curved course for steering performance, and intersections for coupled performance. Results: The mini steering wheel-lever system and joystick system developed in this study showed no significant statistical difference (p>0.05) compared to the conventional driving system in the acceleration performance (specified speed travel time, average speed when passing on the right), steering performance (lane departure at the slow curved road, high-speed curved road and the intersection), and braking performance (brake reaction time). However, conventional driving system showed significant statistical difference (p<0.05) compared to the mini steering wheel-lever system or joystick system in the heading angle of the vehicle at the completion point of intersection and the passing speed of the vehicle at left turning. Characteristics of the subjects were found to give a significant effect (p<0.05) on the driving performance, except for the braking reaction time (p>0.05). The subjects with physical disabilities showed a tendency of relatively slow acceleration (p<0.05) at the straight lane course and intersection. The steering performance and braking performance were confirmed that there was no statistically significant difference (p>0.05) according to the characteristics of the subjects. Conclusion: The driving performance with mini steering wheel-lever system and joystick control system showed no significant statistical difference compared to conventional system in the driving simulator. Application: This study can be used to design primary controls with driver-by-wire technology for adaptive vehicle and to improve their community mobility for people with severe physical disabilities.
카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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