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.
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.
논문에서는 비전센서로 전방도로영상을 획득하여 차선인식과 정을 거쳐 자율주행에 필요한 도로정보를 추출하고 사고를 방지할 수 있게 경보음을 발생하는 기법을 제시한다. 비전을 통해 입력되는 정보중 직선도로나 곡선도로의 외곽에 해당하는 백색 선만을 인식하는 알고리즘이 필요하다. 이러한 알고리즘을 수행하기 위해서는 많은 계산량이 필요로 하기 때문에 실시간의 자율주행 시스템에의 적용은 제약이 수반된다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 세선화 영역 및 차선이탈경보시스템(LDWS) 알고리즘을 제시한다.
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 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.
지능형 안전자동차에 비전센서를 채택하여 이의 응용시스템을 개발하기 위해서는 궁극적으로 많은 양의 영상데이터를 시스템의 제어목적에 부합하도록 실시간으로 처리하기 위한 노력과 구현하고자 하는 영상처리시스템을 정적인 실내환경과 달리 열악한 환경의 차량에 탑재가 용이하게 하기 위한 소형화의 노력이 요구된다. 본 논문에서 구현된 실시간 영상처리 하드웨어는 에지 연산 등의 반복된 전처리는 FPGA에서 처리하고, 상위단계의 영상처리는 RISC에서 수행하는 구조이다. 구현된 영상처리 하드웨어는 에지정보 기반의 차선정보추출 및 차선이탈 경보알고리즘을 적용하여 그 성능을 평가하였으며, 초당 25프레임 이상의 영상처리를 수행할 수 있는 연산속도를 보여 성공적인 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 고속 자율주행 중 차선을 이탈 하였을 때 사고를 방지하기 위해 주변 상황을 $360^{\circ}$ 카메라로 인식 후 경보를 울리는 경고 시스템을 설계하고자 한다. 자율주행 중 무리하게 차선을 바꾸려고 하거나 고속 주행 시 갑자기 나타나는 사람, 동물, 사물 등을 인지하지 못하여 사고가 발생하는 경우가 많다. 고속 자율 주행 중 차선 이탈시 카메라로 주변상황을 파악하고 차량 하부에 차선이탈 센서를 통해 경고 시스템이 울리는 자동차를 만들어 자율주행 시 일어나는 다양한 사고를 줄이고 보다 안전한 주행 시스템을 갖추고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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