Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권1호
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pp.47-55
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2000
In this paper, a vision-based roadway detection algorithm for an automated vehicle control system, based on roadway sign information on roads, is proposed. First, in order to detect roadway signs, the color scene image is enhanced under hue-invariance. Fuzzy logic is employed to simplify the enhanced color image into a binary image and the binary image is morphologically filtered. Then, an effective algorithm of locating signs based on binary rank order transform (BROT) is utilized to extract signs from the image. This algorithm performs better than those previously presented. Finally, the inner shapes of roadway signs with curving roadway direction information are recognized by neural networks. Experimental results show that the new detection algorithm is simple and robust, and performs well on real sign detection. The results also show that the neural networks used can exactly recognize the inner shapes of signs even for very noisy shapes.
도로의 중앙에 일정한 간격으로 마그네틱 마커를 설치하고 차량에 자기 센서를 장착하여 차량의 이동에 따른 자기장의 변화를 측정하여 차량의 주행 경로를 인식하는 시스템의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 도로에 설치하는 마그네틱 마커들의 설치비를 절감하기 위하여 마커들 간의 설치간격을 기존의 경우보다 넓혔다. 이를 위하여 마커들의 간격에 따른 자계의 분석을 행하여 적절한 마커들의 간격을 알아내고, 6개 센서들의 배치방법과 신경회로망을 이용한 제어방법을 제안하였다. 자기장 분석, 지자기 소거. 학습패턴 획득, 신경망 학습에 의해 조향 제어기를 구성하고 컴퓨터 주행 시뮬레이션을 통해 제안된 방법에 의한 자율주행 차량의 성능이 개선될 수 있음을 확인하였다.
Recently, in order to reduce traffic accident related fatalities, increasing number of studies are conducted regarding the vehicle safety enhancement devices. But very few studies about test procedures and requirements for vehicle safety systems are being carried out. Since BSD, as one of the most important safety features, is installed on a new vehicle, its performance test method has to be evaluated. Independent factors irrelevant to the device types including collision position, vehicle speed and closing speed are used to calculate test distance away from the current vehicle. Effect of roadway geometry as radius of curvature is introduced to propose possible misjudgement of following vehicle as adjacent one. The study results would be utilized to enhance the test procedure of BSD performance.
최근 들어 고령운전자의 이동편의 및 안전증진을 위한 차량 및 도로시설의 운전환경개선에 대한 관심이 높아지고 있는 실정이다. 본 논문은 65세 이상 고령운전자의 특성을 설문조사를 통하여 분석하여, 일반운전자와 비교한 자기인식 및 운전특성의 차이점을 도출하고, 이를 바탕으로 개선방안을 제시하였다. 분석결과 고령운전자의 통행목적은 출퇴근 50%, 업무 33%로 나타나 자가운전을 하는 고령자의 경우 아직 경제활동을 하는 경우가 많은 것으로 나타났고, 이는 일반운전자와 매우 유사하였다. 고령운전자는 차량선택 시 안전성을 가장 중시하였고, 일반운전자는 브랜드인지도를 더 중시하였다. 그리고 고령운전자는 운전경력이 일반운전자에 비해 상대적으로 오래되어 교통상황에 대한 기술적인 대처능력은 일반운전자와 큰 차이가 없지만, 신체적인 능력저하에 따른 차이, 즉 거리 감각이나 반응속도 등은 일반운전자와 비교하여 차이점을 인식하고 있고 이에 따른 심리적 불안감을 갖고 있다. 또한 고령운전자는 워크로드가 많은 도로환경에 대하여 심리적인 위축감을 크게 느끼는 것으로 파악되어, 향후 도로시설물에 대하여 시인성 향상을 포함한 개선을 통하여 안전한 도로환경을 구축하는 노력이 필요하다.
도로설계속도는 해당도로 규격을 결정하는 매우 중요한 설계요소이다. 설계속도 결정시 개통후 차량 주행속도를 예측하여 상관성이 높도록 계획해야 하는데, 기존 일반국도 주행속도 예측 모형은 설계속도에 따른 기하구조 요인만을 고려하여 도로의 주변환경을 고려하지 못하는 한계가 있다. 주변환경을 충분히 고려하지 않을 경우 과도한 공사비 지출과 지나친 환경 파괴우려가 있다. 따라서 본 연구에서는 도로 주변환경요소를 고려하는 주행속도 예측모형식의 정립을 시도했고, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 일반국도의 지형 및 지역 요소를 운전자의 시각 특성과 GIS 프로그램을 활용하여 정의하였다. 둘째, 이렇게 구축한 지형 및 지역 특성이 차량의 주행속도에 미치는 영향을 살펴보았다. 그 결과, 지형 및 지역 별로 95% 신뢰도에서 속도차이가 있는 것으로 판단되었다. 섯째, 일반선형 모형(GLM)을 통하여 기하구조 요인과 지형 및 지역 요인을 모두 고려한 예측 모형식을 수립해 보았는데, R-Square가 양방향 2차로는 0.67, 양방향 4차로가 0.85로 나타났다. 끝으로 본 연구에서 개발한 모형을 바탕으로 지형 및 지역요소를 감안한 적정 도로 설계속도 범위를 제시했다. 이 방법론에 따라 산출된 관련 설계속도 범위는 일반국도에 대해 적용할 수 있지만, 지방도등 타 도로에 대해서는 직접 적용하기 곤란하다.
번호판인식은 번호판 영역분할, 개별문자 추출, 문자 인식의 세 가지 핵심부분으로 구성된다. 이 가운데 번호판 영역분할의 정확성은 전체 인식률을 결정한다. 본 논문에서는 다양한 도로주변 환경을 고려해야하는 불법주정차 무인단속 현장으로부터 획득된 영상에서 차량의 번호판 영역을 정확하고 빠르게 분할하는 방법을 제안한다. 접근방법은 현장영상으로부터 번호판영역의 분할성능을 높이기 위하여 번호판색상의 수학적 모델을 제시하고, 이를 이용한 이진화를 수행하며, Gaussian Smoothing과 Double Threshold을 이용한 잡영제거, 1-패스 경계추적 레이블링 및 레이블링 이후 MBR을 이용한 번호판 영역후보 판정과 판정된 번호판 영역후보에서 개별문자 추출을 통한 번호판영역 검증과정을 통해 최종적으로 번호판영역을 분할하는 방법이다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역분할 실패의 문제점을 해결하고 시간소요의 문제를 실시간 안에 처리함으로서 실용적 응용이 가능하게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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