최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생하므로 이를 예방하기 위해서는 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많은 추돌사고가 일어나는 저속 주행 및 주차 시에 차량과 장애물과의 거리를 실시간으로 감시하는 차량 전 후방 감시 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 고지향각 초음파 센서, 광지향각 초음파 센서, ATmega128, DSP 프로세서로 구성된다.
최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다는 점을 고려할 때, 이를 예방하기 위해서는 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많은 추돌사고가 일어나는 저속 주행 및 후진 시에 차량 또는 장애물과의 거리를 실시간으로 감시하는 차량 전 후방 감시 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 10[m]의 감지거리 및 $10^{\circ}$의 지향각을 갖는 고지향각 초음파 센서, 3[m]의 감지 거리 및 $180^{\circ}$의 지향각을 갖는 광지향각 초음파 센서, ATmel 사의 ATmega128로 구성된다.
Autonomous cars require the integration of multiple communication systems for driving safety. Many carmakers unveil mirrorless concept cars aiming to replace rear and sideview mirrors in vehicles with camera monitoring systems, which eliminate blind spots and reduce risk. This paper presents optical vehicle-to-vehicle (V2V) communications for autonomous mirrorless cars. The flicker-free light emitting diode (LED) light sources, providing illumination and data transmission simultaneously, and a high speed camera are used as transmitters and a receiver in the OCC link, respectively. The rear side vehicle transmits both future action data and vehicle type data using a headlamp or daytime running light, and the front vehicle can receive OCC data from the camera that replaces side mirrors so as not to prevent accidents while driving. Experimental results showed that action and vehicle type information were sent by LED light sources successfully to the front vehicle's camera via the OCC link and proved that OCC-based V2V communications for mirrorless cars can be a viable solution to improve driving safety.
번호판인식은 번호판 영역분할, 개별문자 추출, 문자 인식의 세 가지 핵심부분으로 구성된다. 이 가운데 번호판 영역분할의 정확성은 전체 인식률을 결정한다. 본 논문에서는 다양한 도로주변 환경을 고려해야하는 불법주정차 무인단속 현장으로부터 획득된 영상에서 차량의 번호판 영역을 정확하고 빠르게 분할하는 방법을 제안한다. 접근방법은 현장영상으로부터 번호판영역의 분할성능을 높이기 위하여 번호판색상의 수학적 모델을 제시하고, 이를 이용한 이진화를 수행하며, Gaussian Smoothing과 Double Threshold을 이용한 잡영제거, 1-패스 경계추적 레이블링 및 레이블링 이후 MBR을 이용한 번호판 영역후보 판정과 판정된 번호판 영역후보에서 개별문자 추출을 통한 번호판영역 검증과정을 통해 최종적으로 번호판영역을 분할하는 방법이다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역분할 실패의 문제점을 해결하고 시간소요의 문제를 실시간 안에 처리함으로서 실용적 응용이 가능하게 되었다.
본 논문은 승용 및 화물 차량의 주차 시, 사각지대에 의해 발생할 수 있는 위험요소를 차량의 전방, 후방에 장착된 카메라를 이용하여, 위험 요소 발견 시 신속히 상황을 대처할 수 있도록 운전자를 도와주는 차량용 전. 후방 영상 모니터링 시스템의 개발을 제안하였다. 임베디드 시스템(embedded system) 환경에서 두 개의 고해상도 영상 데이터를 TCP/IP 기반 네트워크로 전송하는 방법으로 하나의 SoC(System on Chip)와 두 개의 고해상도 CMOS(Complementary metal-oxide-semiconductor) 영상 센서를 사용 하였다. 영상 데이터를 TCP/IP 네트워크 기반으로 전송하기 위해서 두 개의 카메라에서 입력 받은 영상을 H.264 포맷으로 압축한 뒤에 실시간 전송 규약(Real-time Transport Protocol)을 이용해서 영상 데이터를 무선(Wi-Fi)으로 전송하였다. 무선 환경에서 발생할 수 있는 전송손실, 전송지연, 전송제한 등을 감안하여 H.264로 압축된 두 개의 영상 데이터의 비트레이트를 조절하여, 무선(Wi-Fi) 환경에서 최적의 전송 조건을 갖추기 위한 시스템을 구현하여 실험하였다.
저속 전기자동차에 사용되는 차량 간 충돌방지 센서의 간섭저감 방법에 대하여 연구하였다. 앞차에서 송신되는 기준신호를 수신하여 앞차와의 거리를 감지하는 차량 충돌방지용 거리센서는 뒤차를 향하여 발신되는 자차의 송신신호에 의해 간섭되는 것을 피하기 위하여 다양한 방법이 시도된 바 있다. 본 연구에서는 자차 송신기에서 발신되는 신호에 의한 영향을 위상소거법을 사용하여 감소시켜 -12dB 의 감쇄 비를 실현하였다. 본 연구에서 시도한 위상소거법은 종래의 시분할 송수신 방법에 비해 연속적인 감시가 가능한 장점이 있다.
주차나 후진 시에 도움을 주기 위한 후방 카메라는 after-market을 통하여 많이 보급되어 있으나 좌우 측방과 전방의 차량 경계를 확인할 수 없어 많은 불편함이 있다. 차량의 주변을 한 눈에 감시할 수 있는 차량 주변 감시 시스템은 자동차 벤더들에 의해 개발되어 장착되고 있으나 이에 대한 체계적인 연구는 부족한 실정이다. 일본 닛산 자동차의 인피니티 차량에 적용된 AVM이 차량의 사방을 확인하기에 적합한 제품이지만 아날로그 케이블을 사용하여 부가적인 케이블링 작업과 EMI/EMC에 대한 간섭에 따른 화질저하의 단점을 가진다. 본 논문에서 구현된 MOST150 네트워크 기반 차량 주변 감시 시스템은 광 네트워크 기반이므로 EMI/EMC 문제가 없으며 배선이 간단하다는 장점이 있다. 또한 MOST150 네트워크 환경에서는 카메라 노드와 디스플레이 노드를 plug-and-play 형태로 쉽게 장착할 수 있는 장점이 있다.
운전자의 시야는 차량 구조 등 물리적인 요소들로 인해 차량 주변 환경에 대한 사각지대가 존재한다. 사각지대에 존재하는 장애물은 차량 파손 및 인사 사고의 원인이 된다. 차량 주변의 사각지대 개선을 위해 최근 출시되는 차량에는 장애물 감지 센서, 후방 카메라 등 운전자의 시각에서 벗어난 곳의 장애물에 대한 정보를 제공하기 위한 장치들과 차량 주변 환경을 영상으로 제공하는 AVM(Around View Monitoring) 시스템 등 안전 운행을 위한 전장 장치들이 장착되고 있다. 운전자는 후진 주행이나 좁은 골목길 주행시 이러한 장치들에서 제공되는 차량 주변 환경에 대한 정보를 얻음으로써 안전 운행에 도움을 받고 있다. 본 논문에서는 운전자의 시야 개선을 위해 차량의 전, 후, 좌, 우에 4대의 카메라를 부착하여 차량 주변을 한 눈에 볼 수 있는 통합된 Bird's Eye View를 제공하는 4SM 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안하는 4SM 시스템은 전, 후, 좌, 우 4대의 카메라로부터 입력된 영상을 통합된 하나의 영상으로 제공함으로써 운전자가 한 눈에 차량 주변 상황을 인식할 수 있도록 한다.
현재, 차량용 블랙박스 및 CCTV와 같은 영상처리 제품들이 시중에 보급되어 사용자들에게 편리함을 주고 있다. 특히 블랙박스는 운전자들이 운전 중 차량사고가 발생 했을 시 사고의 원인을 파악하는데 도움을 얻고 있다. 하지만 블랙박스는 차량의 전방이나 후방만을 확인 가능하기에 운전자의 시야 또는 블랙박스의 화각 이외의 장면을 확인할 수가 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 블랙박스 시스템을 좀 더 진보시켜 AVM(Around-View Monitoring)시스템이 개발 되었다. AVM 시스템은 차량의 위에서 내려다보는 영상을 얻어 전후, 좌우의 영상 즉 차량의 $360^{\circ}$ 영상을 확보할 수가 있다. 이 시스템은 차량에 데스크탑이 설치 되어있어야 영상을 확보할 수 있다는 조건이 붙는다. 본 논문에서 제안하고자 하는 안드로이드 기반 AVM시스템은 PC를 차량에 설치해야 한다는 단점을 없앤다. 테블릿 장비들을 이용하여 차량의 전후, 좌우 영상을 확보할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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