• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.304-310
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• 2017

본 논문은 자율주행자동차가 곡선 주행 차로를 따라 주행 경로를 인지하고 경로 제어가 가능하도록 하기 위한 IPM 기반의 차선 검출기 구조에 대해 제안하고 RTL (Register Transfer Level) 기반의 회로 구현 결과에 대해 설명한다. 제안한 회로 구조는 곡률이 심한 차선에 대해 높은 정확도를 보장하기 위해 역투영 정합 영상을 Near/Far 영역으로 구분하여 허프 변환과 차선의 후보 영역 검출 연산을 적용한다. 자율주행자동차의 경우 다양한 알고리즘을 탑재해야 하므로 임베디드 시스템에서 차선 인식기의 시스템 자원 사용량을 줄이기 위해 차선 인식에 사용하는 영상 데이터 및 각종 파라미터 데이터에 대해 메모리 접근 회수를 최소화하는 방법을 제안하였다. 제안한 회로는 Xilinx Zynq XC7Z020에서 LUT 16%, FF 5.9%, BRAM 29%의 FPGA 자원 점유율을 보였으며 100MHz 클럭에서 Full-HD ($1920{\times}1080$) 영상을 초당 42장 처리 가능한 성능을 갖고 약 96% 차선 인식률을 보인다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.195-204
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• 2018

Lane keeping assist and departure prevention system are the key functions of ADAS. In this paper, we propose lane detection method which uses Gaussian function based RANSAC. The proposed method consists mainly of IPM (inverse perspective mapping), Canny edge detector, and Gaussian function based RANSAC (Random Sample Consensus). The RANSAC uses Gaussian function to extract the parameters of straight or curved lane. The proposed RANSAC is different from the conventional one, in the following two aspects. One is the selection of sample with different probability depending on the distance between sample and camera. Another is the inlier sample score that assigns higher weights to samples near to camera. Through simulations, we show that the proposed method can achieve good performance in various of environments.