• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.417-418
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• 2016

본 논문에서 장난감 자동차를 이용한 차선의 검출과 신호등을 인식하는 자율주행 자동차 시스템에 관한 연구이다. 제안된 시스템에서는 장난감 자동차를 분해하여 라즈베리파이보드와 아두이노보드을 설치하고, 임의로 설치된 차선과 신호등을 인식하여 주행하도록 구현한다. 차선의 검출은 자동차의 상단에 설치된 파이카메라로부터 입력영상을 획득하고, 획득된 영상의 하단부분에서 차선검출을 통하여 자동차의 방향을 제어한다. 또한 트랙의 상단에 설치된 신호등의 초록과 빨강 신호를 검출하고 인식하도록 구현하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.579-586
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• 2014

본 논문은 문맥-자유 문법 (context-free grammar)를 이용하여, 차선변경 상황에서의 운전자의 행동패턴 인식을 하는 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 문맥-자유-문법은 기존 패턴인식 방식과는 대조적으로 유한적 기호로는 쉽게 표현될 수 없는 특징들을 비교적 손쉽게 표현할 수 있다. 이 방식을 적용하여, 동시에 여러 특징을 각각 고려해야 하는 좌표기반 데이터 처리 대신 심볼 시퀀스 방식 (symbolic sequence)을 패턴화하기 위해 구문론적 방식을 적용한다. 이 방법은 운전자와 안전 운전 분야 연구자들에게 효율적이고 보다 직관적인 방법으로 보다 더 효과적인 수행에 도움이 된다. 본 연구의 향후과제로 보다 안정적인 인식률을 획득하기 위해 확률적 구문분석 방법을 적용할 계획이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.30-39
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• 2007

본 연구는 고안전도 차량의 자율주행을 위해 필수적인 장애물 차량 탐지를 위한 시스템 개발에 관한 것이다. 먼저 칼만필터를 이용해 차량에 부착된 CCD 카메라에 의해서 획득한 전방 영상으로부터 주행차선의 경계를 탐지한다. 그리고 탐지된 경계의 회귀분석을 통해 차선을 인식한다. 다음으로 주행 방향을 인식하기 위해 탐지된 차선내의 도로 굴곡 파라미터를 오류 역전파 알고리즘의 입력값으로 사용한다. 마지막으로 전방과 측방에 탐지영역을 설정함으로써 탐지영역으로 들어오는 장애물 차량을 탐지할 수 있다. 제안한 방법으로 실험한 결과 주행방향 인식과 장애물 차량의 인식 모두 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.689-698
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• 2021

본 논문에서는, 블루투스 무선통신 및 영상처리 기법을 이용한 차선 인식, 조향제어 및 속도제어 알고리즘을 개발하였다. 자율주행 차량이 영상처리 기법 기반으로 도로 교통 신호를 인식하는 대신에 블루투스 무선통신을 이용하여 전자 교통 신호로부터 속도 코드를 수신하여 도로 허용속도를 인식하는 방법론을 개발하였다. 그리고 캐니 알고리즘, 허프 변환을 이용하여 차선을 추적하도록 하는 PWM 제어 기반의 조향제어 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘의 정확성을 확인하기 위해서 차량 시작품과 차량 및 주행 트랙 시작품을 개발하였다. 조향제어 및 속도제어를 위한 주제어 장치로 라즈베리 파이 및 아두이노를 각각 적용하였으며 구현 언어로는 Python과 OpenCV를 사용하였다. 차량 시작품과 모의트랙을 이용한 차선 추적 및 운전 제어 성능 평가 실험에서 유효한 성능을 보임으로서 제안된 방법론의 실효성을 확인할 수 있었다.

• 한국결정성장학회지
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• 제29권5호
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• pp.229-237
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• 2019

야간이나 악천후에서도 높은 도로의 차선인식률을 유지하기 위해, 통상 재귀반사(retro-reflectivity) 특성이 뛰어난 고 굴절률의 글라스비드(glass bead)를 도로표시 페인트 위에 도포한다. 국가별로 일반 도로표시의 재귀반사 기준이 다르며, 국내는 백색광 기준으로 $240mcd/m^2{\cdot}lux$, 선진국들은 $250{\sim}300mcd/m^2{\cdot}lux$로 규정되어있다. 본 논문에서는 도로표시 관련 규정과 글라스비드에 대한 동향에 대하여 고찰하고, 향후 자율주행차량 상용화에 대비하여 규정 기준치 및 글라스비드물성 향상 필요성에 대하여 논의하였다.

• 전기학회논문지
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• 제65권11호
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• pp.1879-1886
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• 2016

In this paper, we propose a real-time recognition algorithm of lanes, stop lines and speed bumps on roads for autonomous vehicles. First, we generate a top-view using the image transmitted from a camera that is installed to see the front of a vehicle. To speed up the processing, we simplify the mapping algorithm in constructing a top-view wherein the region of interest (ROI) is concerned. The features of lanes, stop lines and speed bumps, which are composed of lines, are searched in the edge image of the top-view, then followed by labeling and clustering specialized to detect straight lines. The width of lines, distances from the center of a vehicle, and curvature of each cluster are considered to select final candidates. We verify the proposed algorithm on real roads using the commercial car (KIA K7) which is converted into an autonomous vehicle.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.671-674
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• 2018

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.154-160
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• 2012

최근 무인 자율 주행 자동차를 실현하기 위한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 무인 자율 주행 자동차의 핵심 기술인 컴퓨터 비전을 이용한 무인 자율 주행 자동차를 위한 횡단보도 및 정지선 인식 시스템을 제안한다. 본 논문의 컴퓨터 비전 시스템은 먼저 무인주행을 위하여 반드시 필요로 하는 차선을 RANSAC 알고리즘과 Kalman 필터를 이용하여 인식하고 인식된 차선이 실제로는 평행하다는 점을 이용하여 원근 시점인 입력 영상을 평면 시점으로 변환하여 횡단보도의 크기가 일정하게 만든다. 그런 후, 변환된 영상에서 횡단보도의 기하학적 특징을 이용하여 횡단보도를 인식하고 횡단보도 앞의 영역을 관심 영역으로 설정한 후 설정된 관심 영역에서 정지선을 추출한다. 구현된 알고리즘을 다양하게 실험한 결과 차선, 횡단보도, 정지선에 대하여 높은 인식률을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
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• pp.496-500
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• 1998

Not merely running at the designated constant speed as the classical cruise control, the adaptive cruise control (ACC) maintains safe headway distance when the front is blocked by other vehicles. One of the most essential part of ACC System is the range sensor which can measure the position and speed of all objects in front continuously, ignore all irrelevant objects, distinguish vehicles in different lanes and lock on to the closest vehicle in the same lane. In this paper, the hierarchical object recognition algorithm (HORA) is proposed to process raw scanning laser data and acquire valid distance to target vehicle. HORA contains two principal concepts. First, the concept of life quantifies the reliability of range data to filter off the spurious detection and preserve the missing target position. Second, the concept of conformation checks the mobility of each obstacle and tracks the position shift. To estimate and predict the vehicle position Kalman filter is used. Repeatedly updated covariance matrix determines the bound of valid data. The algorithm is emulated on computer and tested on-line with our ACC vehicle.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.984-987
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• 2019

최근 사물인식, 차선인식을 기반한 자율 주행 기술이 각광받고 있다. 하지만 안개가 자욱한 날씨에는 주변 사물을 인지하기 어렵기 때문에 안개제거 기술이 필요하다. 안개 제거 기술은 현재 여러 방면으로 연구되고 있으며, 단일 영상을 기반한 안개제거 알고리즘이 대표적이다. 본 논문에서는 안개 입자 맵을 추정하여 실시간으로 안개 제거를 하기 위한 하드웨어를 설계한다. 제안하는 하드웨어 구조는 누적 히스토그램 방식을 기반한 필터를 구현하여 필터의 window 크기가 커져도 하드웨어 크기에 영향을 미치지 않는 구조를 가진다. 하드웨어 설계는 XILINX사의 xc7z045-ffg900을 목표 보드로 하여 FPGA 구현을 했다.