이동 상황에서의 실시간 차선 인식을 통한 무인자동차 제어 - labeling을 사용한 dynamic한 상황에서의 강인한 차선 인식

Lane detection system for self-driving car

최근 하드웨어의 발달로 영상처리를 사용한 운전자 보조 기능의 차선인식 시스템이 상용화 되고 있다. 하지만 고속도로 주행과 같은 차선이 확실하고 곡률이 완만한 비교적 이상적인 상황에서의 차선인식을 전제로 만들어진 시스템이 많아 시내도로와 같이 상대적으로 곡률이 크고 일부 차선이 확실치 않은 장소에서는 차선인식이 힘들어 무인 자동차 제어에는 적용하기 힘들다. 본 논문은 무인차량의 자동주행을 위해 labeling과 차선예측을 통해 급격한 곡선 차로나 차선이 한쪽만 그려져 있는 경우에도 강인하게 차선인식이 가능한 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 이상적인 경우가 아닌 급격한 곡선차로가 있거나, 차선이 한쪽만 있는 실제 환경의 경우에서도 차선인식이 가능함을 보였다.

Recently, for development of hardware systems, it has been comercially developed for lane detection system of assistive funtion to drivers. There are so many driving systems that is capable of detecting lane for ideal environment like quite visible lane and sweep curve just like highway, but these kinds of system are hard to apply for self driving system because it is difficult to detect lane in dynamic environment, which have rapid curve or only one sided lane For this paper, we proposed intelligent driving system that is able to detect the lane in case of rapid curve by labeling, or one sided lane by lane prediction. based on experimental results, we prove our lane detection system is able to detect lane not only in ideal environment, but also environment which have rapid curve or one sided lane.