최근 자동차 관련 연구 분야 중 안전사고 예방에 대한 관심이 높아짐에 따라 안전지능형 기술들의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 졸음운전과 같이 운전자의 의지와 상관없는 무의식적인 차선 이탈은 중앙선 침범으로 이어져 대형 사고를 유발할 가능성이 크다. 이와 같은 요인들은 의식적인 상황에서의 차량의 통제를 방해하고 결국 예기치 않은 차선 이탈로 연결될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차선 이탈 여부를 미리 판단하여 주행차선을 이탈하기 전에 운전자게에 알려줌으로써 운전자의 안전을 향상 시켜주며 자동차 안전사고 예방기술에 관련하여 차선검출과 차선이탈경고시스템 알고리즘을 설계하였다.
본 논문은 자동차 전방에 장착된 단일 카메라를 이용한 차선 이탈 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 카메라에 의해 취득된 영상으로부터 top-view 공간에 지정된 작은 관심 영역을 위한 부분 top-view 영상을 생성하고, 작은 부분 top-view 영상에서 차선을 검출하고, 미리 지정된 가상 자동차와 검출된 차선들의 겹침을 조사해 차선 이탈을 결정한다. 또한 제안된 알고리즘은 차선 사이에서 차선 이탈 검출을 방해하는 도로 표기 (잡음)에 의한 직선들의 제거와 이전 프레임의 차선 정보를 이용한 손실된 차선의 예측을 포함한다. 실제 주행 동영상을 이용한 차선 이탈 검출 실험에서 제안된 알고리즘은 차선 유지 상태에서 99.0%, 차선 이탈 상태에서 94.7%를 정상적으로 검출한다.
본 논문에서는 주행차량의 차선이탈상태를 경보해 주는 차선이탈경보시스템을 제안하였다. 도로상의 황색차선의 컬러값을 흑백레벨로 변환한 후 원래의 그 픽셀에 대한 흑백레벨과 더함으로서 황색차선에 대해 강조하는 방법을 이용하여 특정의 유색정보에 대한 인식률을 향상시킬 수 있다. 이에 본 연구의 컬러정보처리를 이용한 차선이탈경보시스템은 차량의 도로 주행 시 황색차선에 대한 강조처리로 차선인식률을 향상시킬 수 있으며, 컬러영상정보를 처리함에 있어서 실시간 고성능으로 처리하는 고속의 시스템을 얻을 수 있게 되었다. 따라서 본 시스템을 이용한 차선이탈경보장치는 도로주행 차량의 안전주행을 보장할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 단일 차선표시선 검출 기반 차선 이탈 경보 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 어두운 조명이나 마모로 인하여 좌 우 차선표시선의 동시 검출이 불가능한 경우에도 단일 차선표시선의 검출 및 추적을 통해 강건한 차선이탈 감지를 목표로 한다. 실험을 통해 제안 방법이 한쪽 차선표시선만 검출된 경우에도 차선이탈을 감지하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 차량에 설치된 카메라를 활용하여 차선을 추출하고, 차량이탈을 검출하기 위한 방법에 대해서 논의한다. 하드웨어 기술의 발달로 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라서, 카메라를 활용한 차선인식 및 차량이탈검출과 관련하여 다양한 알고리즘들이 제시 되었다. 그러나 이들 연구에서는 영상에서 2개의 차선을 모두 찾아야 하기 때문에 처리속도 및 실제 운행환경에서의 다양한 여건으로 인하여 검출률이 떨어진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빠른 속도와 높은 검출률을 위해 단일차선을 추출하고, 중심점 분석을 통한 차선이탈검출 알고리즘을 제안한다. 카메라의 기하학적 모델링을 통하여 차선이 존재하는 관심영역을 설정하고, 원본 이미지를 이등분한 후에 허프변환(Hough Transform)을 사용하여 한 차선의 일부를 찾아낸 후에, 일정 크기로 복원한다. 복원한 차선을 설정된 중심점과의 거리계산을 통하여 차선이탈을 판단한다. 실차실험을 통하여 제안한 알고리즘을 기존의 알고리즘과 비교 검증을 수행하였고, 이를 통하여 제안된 알고리즘이 빠르고 정확함을 보였다.
본 논문에서는 안전주행지원 솔루션인 스마트폰용 차선이탈경보 애플리케이션의 실행 속도 향상 방법을 연구하였다. 이전 연구에서 스마트폰(iPhone 3GS) 기반의 차선이탈경보 어플리케이션을 개발하였는데 입력 영상의 처리 속도가 1.52fps였다. 본 연구에서는 영상 처리 속도를 향상시키기 위한 최적화 작업을 진행하였으며 기존의 차선이탈경보 어플리케이션의 차선인식 속도보다 프레임당 평균 0.4초 정도 단축되어 약 4fps 속도로 성능을 보였다. 향후 추가 연구를 통해 처리 속도를 좀 더 향상시킬 것이다.
전방 추돌 경보 시스템(FCWS) 및 차선 이탈 경보 시스템(LDWS)은 운전자 보조 시스템(ADAS)의 중요한 요소이다. 차량 전방 카메라를 이용한 차선 이탈 경보 시스템은 일반적으로 취득한 영상에서 직선 형태의 차선이나 RANSAC 등을 이용한 곡선을 추적하여 차량의 중심과 비교하게 된다. 이러한 알고리즘은 넒은 범위의 차선이 요구되고 곡선에 취약한 약점이 있다. 본 논문에서는 Top-view 공간에서 현재 차량을 기준으로 차선 이탈 여부를 검사하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 좁은 범위의 차선으로도 차량 이탈 여부를 검사할 수 있으며 잡음에 영향을 거의 받지 않는 결과를 보여준다.
본 연구에서는 범용 이동정보통신기기인 스마트폰을 플랫폼으로 하는 차선이탈경보 애플리케이션을 개발하고 최적화하였다. 최근 안전주행지원 솔루션 중 하나인 차선이탈경보시스템이 상용화되고 있지만, 고성능의 전용 플랫폼을 필요로 하기 때문에 시장에 쉽게 진입하지 못하고 있다. 본 연구에서는 스마트폰인 iPhone 3GS를 플랫폼으로 하는 차선이탈경보 애플리케이션으로 개발하고 처리 속도를 최적화하였다. 효율적인 영상처리를 위해서 OpenCV를 사용하였고, 차선인식을 위해서는 차선의 기하학적 특징을 고려한 Hough Transform 기반의 휴리스틱 알고리즘이 고안되었다. 차선이탈경보 애플리케이션은 매킨토시 컴퓨터에서 Xcode 3.2.4 개발툴을 사용하여 개발되었고, 스마트폰에 다운로드하여 실제 도로에서 실험하였다. 실험결과 1.52fps의 처리 속도를 보였고, 최적화 작업을 통해 처리 속도를 3.84fps까지 향상시켰다. 향후 차선인식 알고리즘 보완, 추가 최적화 작업 및 고성능 스마트폰 플랫폼 채택 등을 통해 스마트폰용 차선이탈경보 애플리케이션을 상용화할 계획이다.
본 연구에서는 최근 인기를 끌고 있는 스마트폰 중 하나인 Apple 사의 iPhone 3GS 용 차선이탈경보 애플리케이션 개발을 수행하였다. 국내외적으로 수행되고 있는 지능형 자동차 연구를 통해 개발된 다양한 안전주행 지원 기술들이 단계적으로 상용화되면서 자동차를 지능화시키고 있는 시점에서 고가의 안전주행 지원장치를 대체할 수 있는 플랫폼으로 스마트폰을 활용하고, 안전주행 지원기술을 애플리케이션으로 개발하여 사용자가 쉽고 저렴하고 편리하게 사용할 수 있는 제품을 개발하고자 하였다. Before-Market 에만 집중된 차선이탈경보장치 기능을 iPhone 에 적용하기 위해서 제한된 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 차선인식알고리즘이 필요하고, 본 연구에서는 Hough Transform 기반의 알고리즘을 사용하였다. 이외에도 iPhone 이라는 플랫폼의 여러 가지 특징을 고려하여 애플리케이션을 개발하였다. 효율적인 영상처리를 위해 OpenCV 라이브러리를 사용하였고, 개발은 매킨토시 컴퓨터에서 개발 후 iPhone 에 탑재하여 확인하였다. 현재까지 개발된 애플리케이션의 기능에서 보완할 점은 차선인식률과 처리 속도를 향상 시키는 것이다. 2011 년 2 월까지 완제품을 개발하여 앱스토어에 등록하는 것을 목표로 하고 있으며, 향후 안드로이드용 애플리케이션도 개발할 계획이다.
본 논문에서는 높은 정확도를 요구하는 육상교통분야에 활용할 수 있는 통합항법 알고리즘을 설계하고 차선이탈경보를 위한 모니터링 프로그램을 개발하였다. 차선이탈경보를 위해서는 차선 구분이 가능한 정확도 높은 위치정보가 필요하므로 GPS와 DR기반의 위치정보를 융합한 위치결정 알고리즘을 설계하였다. 설계한 통합항법 알고리즘의 검증을 위해서 실제 차량을 이용하여 데이터를 수집하고, 후처리한 결과를 모니터링 프로그램으로 확인하였다. 모니터링 프로그램은 주행동영상과 항공사진을 통해서 차로유지 및 차선이탈 유무를 확인할 수 있도록 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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