A lane detection based on a road model or feature all needs correct acquirement of information on the lane in an image. It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of an image when it is applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two (other proper terms including"modes") for detecting lanes on a road. First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road. Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It allows to extract accurately and efficiently the edge candidate points of a lane without any unnecessary searching. By means of inverse perspective transform which removes the perspective effect on the edge candidate points, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plan-view image in the World Coordinate System(WCS). We define a linear approximation filter and remove faulty edge candidate points by using it. This paper aims at approximating more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.e fitting.
본 논문의 주요 목적은 도로디자인에 관련한 지침, 즉 고속도로 진 출입구간에서 도로중앙에 위치한 다인승전용차로 진 출입구간까지의 거리에 대한 지침을 마련하는 것이다. 다인승전용차로는 일반적으로 고속도로 중앙에 위치하고, 고속도로차로를 가로질러 위빙(weaving)하여 진입할 수 있다. 위빙구간에서의 많은 차로변경은 교통용량(capacity)에 심각한 영향을 끼친다. 위빙구간에서 이러한 차로변경의 영향을 분석하기 위해서는 간격수락이론이 유용하게 이용될 수 있다. 본 논문은 간격수락이론을 이용하여 산출된 차량의 상충의 정도를 기초로 하여 교통용량을 산출한다. 차량의 상충 정도는 주어진 위빙거리에서 차량의 위빙에 대한 성공 확률의 함수로 표현된다. 간격수락이론에 기초하여 위빙거리에 대한 지침을 마련함에 있어서, 이 논문은 위빙거리의 증가가 교통용량의 증가를 유발하지 않는 점을 위빙에 최소로 요구되는 거리로 정한다.
This paper proposes a real time lane detection algorithm using LRF (Laser Range Finder) for autonomous navigation of a mobile robot. There are many technologies for safety of the vehicles such as airbags, ABS, EPS etc. The real time lane detection is a fundamental requirement for an automobile system that utilizes outside information of automobiles. Representative methods of lane recognition are vision-based and LRF-based systems. By the vision-based system, recognition of environment for three dimensional space becomes excellent only in good conditions for capturing images. However there are so many unexpected barriers such as bad illumination, occlusions, and vibrations that the vision cannot be used for satisfying the fundamental requirement. In this paper, we introduce a three dimensional lane detection algorithm using LRF, which is very robust against the illumination. For the three dimensional lane detections, the laser reflection difference between the asphalt and lane according to the color and distance has been utilized with the extraction of feature points. Also a stable tracking algorithm is introduced empirically in this research. The performance of the proposed algorithm of lane detection and tracking has been verified through the real experiments.
A lane detection based on a road model or feature all need correct acquirement of information on the lane in a image, It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of a image when being applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two searching range of detecting lane in a road, First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road, Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It is allow to extract accurately and efficiently the edge candidates points of a lane as not conducting an unnecessary searching. By means of removing the perspective effect of the edge candidate points which are acquired by using the inverse perspective transformation, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plane-view image in the World Coordinate System(WCS). We define linear approximation filter and remove the fault edge candidate points by using it This paper aims to approximate more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.
본 논문에서는 B-snake 차선 모델을 이용한 차선 검출 및 추적에 관한 알고리즘을 제안한다. 제안된 이론의 특성은 첫째, 다른 알고리즘에 비해 직선, 굴곡이 있는 도로와 같은 보다 넓은 범위의 차선 구조의 표현이 가능하며, 또한 평면 도로의 평행 특성을 이용하여 그림자, 잡음 등에 강하고, 둘째, 잡음에 강한 CHEVP(Canny/Hough Estimation Vanish Point) 알고리즘을 사용하여 차선 위치의 초기값을 제공한다. 셋째, GYP(Gradient Vector Flow)와 최소 평균 제곱 에러를 이용하여 B-Snake 차선 모델에서 발생하는 외부의 힘을 줄여 차선 검출의 에러를 줄이고 차선 추적을 효과적으로 수행한다. 측정 실험 결과 도로영상을 날씨 별로 맑은 날, 흐린 날 그리고 비오는 날로 구분하여 본 알고리즘을 수행하였으며 95$\%$ 이상의 차선 검출률을 보였다.
PURPOSES : The present paper is to compare vehicles' $CO_2$ emissions in roundabouts and signalized intersections. METHODS : The present paper uses the SIDRA software with variables of traffic and road conditions. RESULTS : The results of the study are as follows : First, when entering traffic volumes are more than 1600pcph, vehicle's $CO_2$ emissions in roundabouts are lower than those of signalized intersections regardless of the left turn ratio. Second, When entering traffic volumes are more than 2800pcph, vehicles's $CO_2$ emissions in 2-lane approaches are lower than those of 1-lane approaches in signalized intersection. Third, when entering traffic volumes are more than 1600pcph, vehicle's $CO_2$ emissions of CASE B are lowest. (CASE B is the condition with one exclusive left-turn lane and one exclusive straight lane and one shared straight lane with right-turn.) Also, CASE A is the condition that vehicle's $CO_2$ emissions in roundabouts are lower than those of signalized intersections between 1600pcph and 3600pcph. (CASE A is the condition with one exclusive left-turn lane and one shared straight lane with right-turn.) But, when entering traffic volumes are more than 4000pcph, vehicle's $CO_2$ emissions in signalized intersections is lower than those of roundabouts. CONCLUSIONS : It may be concluded that vehicle's $CO_2$ emissions on roundabouts are much lower than those of signalized intersections, especially, when entering traffics volumes are between 1600pcph and 3600pcph in 1-lane or 2-lane approaches.
본 연구는 일련의 방법을 조합하여 차선의 라인모델을 추출하는 과정을 제안한다. 첫째로, 호모그래피(homography)에 기반한 영상와핑(warping)을 통하여 영상내에서 차선영역내에 존재하는 픽셀들을 검출하기 용이하도록 변환하는 것을 제안한다. 두 번째로, 에지검출과 HSL (Hue, Saturation, and Lightness) 변환을 이용하여 차선후보픽셀들을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 세 번째로, 선택영역을 활용하는 방법을 통하여 차선후보픽셀들 중에서 오류픽셀들을 제거하는 방법을 제안한다. 네 번째로, 차선픽셀들을 이차다항식 함수로 모델링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 조명조건과 노이즈 하에서 취득한 차량용 블랙박스영상을 이용하였다. 실험결과는 제안한 방법은 색상이나 에지만을 기반으로 하는 방법들에서 나타나는 문제점들을 극복하고 비교적 저가의 컴퓨팅 환경하에서 다양한 조건의 영상에 대하여 프레임 당 약 0.6초 이내에 차선픽셀들을 추출하고 차선라인모델을 생성할 수 있음을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.643-661
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2018
This paper proposes a novel algorithm for lane detection based on inverse perspective transformation and Kalman filter. A simple inverse perspective transformation method is presented to remove perspective effects and generate a top-view image. This method does not need to obtain the internal and external parameters of the camera. The Gaussian kernel function is used to convolute the image to highlight the lane lines, and then an iterative threshold method is used to segment the image. A searching method is applied in the top-view image obtained from the inverse perspective transformation to determine the lane points and their positions. Combining with feature voting mechanism, the detected lane points are fitted as a straight line. Kalman filter is then applied to optimize and track the lane lines and improve the detection robustness. The experimental results show that the proposed method works well in various road conditions and meet the real-time requirements.
A real-time precise positioning is possible with GPS carrier phase measurements with efficient integer ambiguity resolution techniques. It is known that more reliable and fast integer ambiguity resolution is possi-ble as the number of measurements increases. Most precise positioning systems use dual frequency measurements and the wide-lnae technique to resolve integer ambiguity. The wide-lane technique magnifies the measurement noise while it reduces the number of candidates to be examined. In this paper a new integer ambiguity resolution method using dual frequency is proposed The proposed method utilizes the relationship between the wide-lane single frequency and the narrow-lane ambiguities to resolve narrow-lane integer ambiguity after fixing the wide-lane integer ambiguity. Experiments with real data show that the proposed method gives fast and reliable results.
기존 LAN 환경에서 인터넷을 이용한 멀티미디어 실시간 전송과 같은 QoS 보장형 서비스에 대한 요구가 증대되면서, 고속의 ATM 기술을 LAN에 적용하는 기술들이 등장하였다. LANE(LAN Emulation)은 그러한 기술 대안들 중에서 campus network와 enterprise network에 많이 보급되고 있는 기술이다. 그러나 이러한 급격한 LANE 도입에 비하여 이의 효과적인 운용에 대한 연구는 많지 않은 실정이다. 본 논문에서는 LANE을 도입한 campus network의 최적 운영방안에 대하여 논한다. Broadcast 데이터 트래픽 관리에서 발생하는 규모성(Scalability) 문제로 인하여 전체 LANE망은 여러 개의 ELAN으로 나뉘어 관리된다. 이 때 하나의 ELAN은 마치 단위 LAN로써, Broadcast 데이터의 전송범위를 제한한다. 즉, 서로 다른 ELAN에 속하는 노드간에는 Broadcast 방식으로 데이터를 전송할 수 없게 된다. 그런데, IPX 등을 사용하는 대화형 시뮬레이션 게임 등과 같은 응용프로그램에서는 Broadcast 방식이 이용되므로, 서로 다른 ELAN에 속하는 노드간의 데이터 전송은 불가능하게 되거나 별도의 복잡한 과정을 개입시켜야 하는 비용이 발생한다. 따라서 규모성 문제해결을 위한 ELAN 구성(configuration)에는 위와 같은 비용이 수반된다. 본 연구에서는 LANE망을 여러 개의 ELAN으로 분할하는 경우에 블로킹(blocking) 되는 Broadcast 트래픽 규모를 해당 ELAN 구성의 비용으로 간주한다. 이 경우에 규모성을 고려한 ELAN의 최적 구현방안(optimal configuration)은 ELAN 구성을 위한 기술적 제약하에서 블로킹되는 Broadcast 트래픽을 최소화시키는 문제로 요약된다. 이는 다시 그래프 분할문제(graph partition problem)의 변형된 형태로 모형화 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사항들을 고려하여 제시된 수리적 모형을 대상으로, genetic algorithm을 이용하여 최적 ELAN 구성을 위한 여러 파라미터들의 효과를 살펴보고, 이러한 결과들이 LANE 운영과 관련하여 가지는 함축적인 의미를 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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