Road Image Understanding System Based on the Blackboard Architecture

블랙보드 구조를 갖는 도로 영상이해시스템

In this paper, a blackboard-based road image understanding system is implemented. The 7 useful information which organized by the hierarchical manner are stored in the blackboard system. The 6 Knowledge source modules and the blackboard make the communications under the supervision of the control module. For a scene, each hypothesis is generated and then verified for every meaningful object. On the simulation results, the correct recognition ratio can be reached out 90%. It shows that the extraction of road information for the autonomous navigation can be obtained using the blackboard architecture.

본 논문에서는 일반적인 도로 영상을 이해할 수 있는 시스템을 블랙보드 모델을 이용하여 구현하였다. 블랙보드에는 계층적인 구조를 갖는 여러 가지의 정보를 저장 하도록 하였으며 이들은 제어모듈의 통제에 따라 여러 개의 지식원들과 유기적으로 결 합하여 가정을 세우고 검증하므로써 도로 영상을 이해하도록 하였다. 실제의 영상을 대상으로 실험한 결과는 90% 정도의 물체를 인식하는 것을 확인하였다. 이 결과를 토 대로 무인운항에 필요한 도로 정보의 추출이 가능하다는 것을 확인하였다.