• 제목/요약/키워드: lane recognition

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무인차량 적용을 위한 차선강조기법 기반의 차선 인식 (Lane Recognition Using Lane Prominence Algorithm for Unmanned Vehicles)

  • 백준영;이민철
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제16권7호
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    • pp.625-631
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    • 2010
  • This paper proposes lane recognition algorithm using lane prominence technique to extract lane candidate. The lane prominence technique is combined with embossing effect, lane thickness check, and lane extraction using mask. The proposed lane recognition algorithm consists of preprocessing, lane candidate extraction and lane recognition. First, preprocessing is executed, which includes gray image acquisition, inverse perspective transform and gaussian blur. Second, lane candidate is extracted by using lane prominence technique. Finally, lane is recognized by using hough transform and least square method. To evaluate the proposed lane recognition algorithm, this algorithm was applied to the detection of lanes in the rainy and night day. The experiment results showed that the proposed algorithm can recognize lane in various environment. It means that the algorithm can be applied to lane recognition to drive unmanned vehicles.

차로 제한 조건을 이용한 차로 구분 성능 분석 (Performance Analysis of Road Lane Recognition using Road Condition Constraint)

  • 강우용;이은성;박재익;한지애;홍운기;김현수;허문범;남기욱
    • 한국항행학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.432-440
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    • 2011
  • 본 논문에서는 위성항법 기반 교통인프라에서 제공되는 정보를 이용하여 차로 구분에 적용할 때 차로 구분 성능을 향상시키기 위한 차로 제한 조건을 제시하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다. 차로 제한 조건은 차량의 진행 방향과 차량이 위치하고 있는 차로의 관계를 이용하여 1차로와 마지막 차로의 차로 구분 임계치를 크게 설정하여 차로 구분 성공률을 향상시키는 기법이다. 시뮬레이션 결과 차로 제한 조건을 사용할 경우 4차로에서는 40%, 6차로에서는 25%, 8차로에서는 15%의 성능차로 구분 성능이 향상됨을 확인하였다.

스마트카를 위한 차선변경 인식시스템 (A Lane Change Recognition System for Smart Cars)

  • 이웅진;양정하;곽노준
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.46-51
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    • 2015
  • In this paper, we propose a vision-based method to recognize lane changes of an autonomous vehicle. The proposed method is based on six states of driving situations defined by the positional relationship between a vehicle and its nearest lane detected. With the combinations of these states, the lane change is detected. The proposed method yields 98% recognition accuracy of lane change even in poor situations with partially invisible lanes.

조명변화에 강인한 S-색상공간 기반의 차선색상 판별 방법 (Illumination-Robust Load Lane Color Recognition based on S-color Space)

  • 백승해;김염;이근모;박순용
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.434-442
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    • 2018
  • 본 논문에서는 주행하는 차량에 탑재된 카메라에서 획득한 도로 영상에서 차선의 색상을 판별하는 방법을 제안하였다. 자동차의 자율주행기술에 있어 차선 정보는 차선이탈방지(ldws), 능동적 차선유지(lkas), 고속도로주행보조(hda) 등의 자율주행의 레벨(level)이 올라갈수록 중요하다. 특히 차선의 색상, 특히 흰색 및 황색 차선의 구별은 교통사고와 직접적인 관련이 있는 정보이기에 더욱 필요한 기술이다. 본 논문에서는 주행 차선 검출 결과를 기반으로 차선 및 도로의 관심 영역을 추출하고 각 영역의 컬러 정보를 2차원 S-색상 공간으로 투영하였다. S-공간에 투영된 색상의 특징 분포에서 개선된 mean-shift 알고리즘을 이용하여 특징의 무게중심을 구하였다. 좌, 우 차선과 도로영역의 색상특징의 중심점들 사이의 거리 정보를 이용하여 차선의 색상을 판별하였다. 다양한 조명환경에서 약 97%의 색상 인식 성공률을 보였다.

차로 구분이 가능한 정밀전자지도의 성능 요구사항에 관한 연구 (A Study on the Performane Requirement of Precise Digital Map for Road Lane Recognition)

  • 강우용;이은성;이건우;박재익;최광식;허문범
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.47-53
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    • 2011
  • To enable the efficient operation of ITS, it is necessary to collect location data for vehicles on the road. In the case of futuristic transportation systems like ubiquitous transportation and smart highway, a method of data collection that is advanced enough to incorporate road lane recognition is required. To meet this requirement, technology based on radio frequency identification (RFID) has been researched. However, RFID may fail to yield accurate location information during high-speed driving because of the time required for communication between the tag and the reader. Moreover, installing tags across all roads necessarily incurs an enormous cost. One cost-saving alternative currently being researched is to utilize GNSS (global navigation satellite system) carrierbased location information where available. For lane recognition using GNSS, a precise digital map for determining vehicle position by lane is needed in addition to the carrier-based GNSS location data. A "precise digital map" is a map containing the location information of each road lane to enable lane recognition. At present, precise digital maps are being created for lane recognition experiments by measuring the lanes in the test area. However, such work is being carried out through comparison with vehicle driving information, without definitions being established for detailed performance specifications. Therefore, this study analyzes the performance requirements of a precise digital map capable of lane recognition based on the accuracy of GNSS location information and the accuracy of the precise digital map. To analyze the performance of the precise digital map, simulations are carried out. The results show that to have high performance of this system, we need under 0.5m accuracy of the precise digital map.

회귀직선검출에서의 전처리과정에 관한 연구 (Research of Lane Recognition Algorism Using Linear Regression Analysis for an Preprocess)

  • 강민석;정차근
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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    • pp.941-942
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    • 2008
  • In this paper the performance of lane recognition algorism using linear regression analysis for raises the accuracy of sampling. It is required to have a raises the accuracy of sampling that is Lane Recognition.

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Accumulator cells를 최적화한 안드로이드 기반의 차선 검출 시스템 개발 (Lane Detection System Development based on Android using Optimized Accumulator Cells)

  • 척트바타르 엘뎅토야;장영민;조재현;조상복
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권1호
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    • pp.126-136
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    • 2014
  • 지능형 교통 시스템(ITS) 및 지능형 자동차의 운전자 보조 시스템에서 차선의 경계를 검출하기 위한 허프 변환 방법이 많이 연구되고 있다. 이 방법의 경우 차선을 효과적으로 인식하지만 차선 이외의 영역의 직선들도 인식할 수 있기 때문에 인식률이 떨어질 수 있고 연산속도가 늦어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Hough space에 Accumulator cells를 최적화한 방법을 이용해서 차선 경계를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 바탕으로 H/W 검증을 통해 안드로이드용 어플리케이션을 개발하였다. 스마트 기기의 사용자라면 언제 어디서든 운전자의 주행안전을 위한 차선검출 및 차선이탈 경보시스템을 사용 할 수 있도록 하였다. 소프트웨어 검증은 OpenCV를 사용하여 93.1%의 높은 차선인식률을 보였으며, 하드웨어 실시간 검증은 안드로이드용 휴대폰을 사용하여 68.89%의 차선인식률을 보였다.

다중 ROI에서 영상 화질 표준화 및 선택적 허프 변환 알고리즘을 통한 고성능의 차선 인식 알고리즘 (A High-performance Lane Recognition Algorithm Using Word Descriptors and A Selective Hough Transform Algorithm with Four-channel ROI)

  • 조재현;장영민;조상복
    • 전자공학회논문지
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    • 제52권2호
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    • pp.148-161
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    • 2015
  • 자동차 시장의 성장과 함께 차량에 카메라가 사용되는 사례가 늘고 있으며 영상 처리 기술의 중요성이 증가하고 있다. 또한, 차량 전장 시스템 기술 역시 급속도로 성장을 하고 있으며, 특히 차선이탈경보시스템(Lane Departure Warning System, LDWS)과 관련된 기술들이 다방면으로 개발 중이다. 본 논문에서는 기존의 방법보다 더 높은 차선 인식률을 검출하기 위해 촬영된 영상에서 먼저 Normalized Luminance Descriptor와 Normalized Contrast Descriptor값을 각각 연산하여, 두 값의 상관관계를 통해 Normalized Image Quality값을 조절하여 영상의 감마값을 조절한다. 그 뒤 다중의 관심영역을 통해 다중 영역에서 선택적 허프변환 알고리즘을 통한 차선 검출 알고리즘을 적용하여 차량 전방의 차선을 인식한다. 제안하는 알고리즘은 평균 27 Frame/sec와 $640{\times}480$ 해상도에서 검증 과정을 가졌다. 결과적으로 주 야간 및 심야를 포함한 도로들에서 평균 97% 이상의 차선 인식률을 보였으며 커브구간이나 차도 내 표식이 많은 구간에서도 성공적인 차선 인식을 보인다.

영상처리 기반의 차선인식 알고리즘 (Lane Recognition Algorithm by an Image Processing)

  • 이준웅
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제4권6호
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    • pp.759-764
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    • 1998
  • We propose a novel algorithm capable of recognizing the road lane by image processing. Considering the fact that the direction and location of road lane are maintained similarly in successive images we formulate a function to represent the property. However, as noises play the role of making a lot of similar patterns appear and disappear in the road image, keeping of robustness in the lane detection has been known a difficult work. To overcome this problem, we introduce the following three ideas: 1) design of a function based on an edge direction and magnitude, 2) construction of a recursive filter to estimate the function recursively for successive images, 3) principal axis-based line fitting. These concepts enhance the adaptability to cope with the random environment of traffic scene and eventually lead to the reliable detection of a road lane.

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자율주행 제어를 위한 향상된 주변환경 인식 알고리즘 (Improved Environment Recognition Algorithms for Autonomous Vehicle Control)

  • 배인환;김영후;김태경;오민호;주현수;김슬기;신관준;윤선재;이채진;임용섭;최경호
    • 자동차안전학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.35-43
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    • 2019
  • This paper describes the improved environment recognition algorithms using some type of sensors like LiDAR and cameras. Additionally, integrated control algorithm for an autonomous vehicle is included. The integrated algorithm was based on C++ environment and supported the stability of the whole driving control algorithms. As to the improved vision algorithms, lane tracing and traffic sign recognition were mainly operated with three cameras. There are two algorithms developed for lane tracing, Improved Lane Tracing (ILT) and Histogram Extension (HIX). Two independent algorithms were combined into one algorithm - Enhanced Lane Tracing with Histogram Extension (ELIX). As for the enhanced traffic sign recognition algorithm, integrated Mutual Validation Procedure (MVP) by using three algorithms - Cascade, Reinforced DSIFT SVM and YOLO was developed. Comparing to the results for those, it is convincing that the precision of traffic sign recognition is substantially increased. With the LiDAR sensor, static and dynamic obstacle detection and obstacle avoidance algorithms were focused. Therefore, improved environment recognition algorithms, which are higher accuracy and faster processing speed than ones of the previous algorithms, were proposed. Moreover, by optimizing with integrated control algorithm, the memory issue of irregular system shutdown was prevented. Therefore, the maneuvering stability of the autonomous vehicle in severe environment were enhanced.