• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2755-2761
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• 2012

본 논문에서는 Eccentricity를 이용한 차선 검출 알고리듬을 제안한다. 차선 검출 알고리듬은 자동차 운전자의 안정성을 증가시키는 차선 이탈 경보 시스템 등에 활용될 수 있다. 차선 검출율을 개선하기 위하여 그래프 이론에서 소개되는 Eccentricity를 정의하고, 이를 차선 검출 알고리듬에 이용하여 Eccentricity를 계산하였다. 직선도로인 경우 Eccentricity는 1이고 1차 함수로 구현이 가능하다. 그래서 시간 복잡도와 공간 복잡도를 개선하였고, 아울러 기존의 방법들보다 차선 검출율이 향상됨을 확인하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.163-171
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• 2016

Lane detection is a widely researched topic. Although simple road detection is easily achieved by previous methods, lane detection becomes very difficult in several complex cases involving noisy edges. To address this, we use a Convolution neural network (CNN) for image enhancement. CNN is a deep learning method that has been very successfully applied in object detection and recognition. In this paper, we introduce a robust lane detection method based on a CNN combined with random sample consensus (RANSAC) algorithm. Initially, we calculate edges in an image using a hat shaped kernel, then we detect lanes using the CNN combined with the RANSAC. In the training process of the CNN, input data consists of edge images and target data is images that have real white color lanes on an otherwise black background. The CNN structure consists of 8 layers with 3 convolutional layers, 2 subsampling layers and multi-layer perceptron (MLP) of 3 fully-connected layers. Convolutional and subsampling layers are hierarchically arranged to form a deep structure. Our proposed lane detection algorithm successfully eliminates noise lines and was found to perform better than other formal line detection algorithms such as RANSAC

• 로봇학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.172-182
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• 2016

Lane-level vehicle positioning is an important task for enhancing the accuracy of in-vehicle navigation systems and the safety of autonomous vehicles. GPS (Global Positioning System) and DGPS (Differential GPS) are generally used in navigation service systems, which however only provide an accuracy level up to 2~3 m. In this paper, we propose a 3D vision based lane-level positioning technique which can provides accurate vehicle position. The proposed method determines the current driving lane of a vehicle by tracking the 3D position of traffic signs which stand at the side of the road. Using a stereo camera, the 3D tracking paths of traffic signs are computed and their projections to the 2D road plane are used to determine the distance from the vehicle to the signs. Several experiments are performed to analyze the feasibility of the proposed method in many real roads. According to the experimental results, the proposed method can achieve 90.9% accuracy in lane-level positioning.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.54-61
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• 2009

Lane keeping assistant system (LKAS) could save thousands of lives each year by maintaining lane position and is regarded as a promising active safety system. The LKAS is expected to reduce the driver workload and to assist the driver during driving. This paper proposes a model based predictive controller for the LKAS which requires cooperative driving between the driver and the assistance system. A Hardware-In-the-Loop-Simulator (HILS) is constructed for its evaluation and includes Carsim, Matlab Simulink and a lane detection algorithm. The single camera is mounted with the HILS to acquire the monitor images and to detect the lane markers. The simulation is conducted to validate the LKAS control performance in various road scenario.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-7
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• 2016

ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) requires not only real-time robust lane detection, both straight and curved, but also predicting upcoming steering direction by detecting the curvature of lanes. In this paper, a curvature lane detection algorithm is proposed to enhance the accuracy and detection rate based on using inverse perspective images and Gaussian Mixture Model (GMM) to segment the lanes from the background under various illumination condition. To increase the speed and accuracy of the lane detection, this paper used template matching, RANSAC and proposed post processing method. Through experiments, it is validated that the proposed algorithm can detect both straight and curved lanes as well as predicting the upcoming direction with 92.95% of detection accuracy and 50fps speed.

• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.181-199
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• 2022

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.

• 로봇학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.121-129
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• 2009

This paper presents a goal-directed reactive obstacle avoidance method based on lane method. The reactive collision avoidance is necessarily required for a robot to navigate autonomously in dynamic environments. Many methods are suggested to implement this concept and one of them is the lane method. The lane method divides the environment into lanes and then chooses the best lane to follow. The proposed method does not use the discrete lane but chooses a line closest to the original target line without collision when an obstacle is detected, thus it has a merit in the aspect of running time and it is more proper for narrow corridor environment. If an obstacle disturbs the movement of a robot by blocking a target path, a robot generates a temporary target line, which is parallel to an original target line and tangential to an obstacle circle, to avoid a collision with an obstacle and changes to and follows that line until an obstacle is removed. After an obstacle is clear, a robot returns to an original target line and proceeds to the goal point. Obstacleis recognized by laser range finder sensor and represented by a circle. Our method has been implemented and tested in a corridor environment and experimental results show that our method can work reliably.

• 대한교통학회지
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• 제18권2호
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• pp.7-16
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• 2000

본 연구의 목적은 경제적, 사회적으로 중요한 공로수송의 중심축 역할을 담당하고 있는 고속도로를 대상으로 버스/트럭 전용차로제 설치조건에 관한 공학적인 분석을 통하여 버스/트럭 전용차로제의 운영효과를 최적화시킬 수 있는 교통조건이 존재하는지\ulcorner 그러한 교통조건이 존재한다면 설치조건은 어떠한지\ulcorner를 제시하고자 한다. 본 연구는 편도 4차로인 고속도로를 분석대상으로 FREFLO 모형과 INTEGRATION 모형을 이용하였다. 또한, 효과척도는 1일 평균 총 통행시간(대-시)이며 4가지 대안(전용차로가 없는 대안, 버스전용차로가 있는 대안, 트럭전용차로가 있는 대안과 버스 및 트럭전용차로가 있는 대안)별 효과 분석을 하였다. 분석 결과를 살펴보면 편도 4차로인 고속도로의 운영효과를 최적화시킬 수 있는 교통조건은 존재하며 1일 평균 구간 총 교통량이 8만대미만인 경우에는 버스 및 트럭전용차로가 있는 대안이 가장 적은 총 통행시간이 소요되었으나 총 교통량이 8만대/일 이상이면 버스전용차로가 있는 대안이 가장 적은 총 통행시간이 소요되는 것으로 분석되었다. 또한 결정적, 거시적 모형인 FREFLOW보다는 확율적, 미시적 모형인 INTEGRATION 모형이 대안별 민감도 분석시 예민하게 반영되는 것으로 확인되었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.87-94
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• 2005

3차원적인 도로의 안정성을 분석하기 위하여 개발중인 도로안정성 조사분석차량(RoSSAV) 에서 촬영된 측하방 CCD 영상에서 추출된 차선 중심점의 좌표가 있다면, 이 정보를 GPS 및 IMU 자료와 결합하여 차선의 3차원 위치정보를 자동으로 계산할 수 있다. 이 논문의 목적은 상기한 도로안전성 조사분석차량에서 취득한 측하방 영상으로부터 차선을 인식하고 차선의 중심점을 자동으로 검출해 내는 기술을 개발하는 데에 있다. 제안된 알고리즘은 촬영된 측하방 영상의 에지 방향을 분석하여 라인후보 영역(Line Supporting Region)을 정의하고, 이 영역의 에지 크기 프로파일을 분석하여 평면으로 근사시킨 뒤 근사된 평면의 중심선을 라인으로 추출한 후, 추출된 라인의 쌍이 차선의 밝기와 폭의 조건을 만족시킬 경우, 이를 차선으로 인식하는 알고리즘이다 이 알고리즘은 기존에 제안된 문턱화 기법에 기반한 도로추출방법에 비해 정확하고 안정적이며, 실제로 주어진 측하방 CCD영상을 이용한 실험을 통해 효과적으로 차선이 추출됨을 입증하였다.