Detecting the ego-lane of a vehicle (the lane on which the vehicle is currently running) is one of the basic techniques for a smart car. Vision sensing is a widely-used method for the ego-lane detection. Existing studies usually find road lane lines by detecting edge pixels in the image from a vehicle camera, and then connecting the edge pixels using Hough Transform. However, this approach takes rather long processing time, and too many straight lines are often detected resulting in false detections in various road conditions. In this paper, we find the lane lines by scanning only a limited number of horizontal lines within a small image region of interest. The horizontal image line scan replaces the edge detection process of existing methods. Automatic thresholding and spatiotemporal filtering procedures are also proposed in order to make our method reliable. In the experiments using real road images of different conditions, the proposed method resulted in high success rate.
This paper describes a method of lane tracking by means of a vision system which includes vehicle control and modeling. Lane tracking is considered one of the important technologies in an unmanned vehicle and mobile robot system. The current position and condition of the vehicle are calculated from an image processing method by a CCD camera. We deal with lane tracking as follows. First, vehicle control is included in the road model, and lateral and longitudinal controls. Second, the image processing method deals with the lane detection method, image processing algerian, and filtering method. Finally, this paper proposes a correct method for lane detection through a vehicle test by wireless data communication.
The objective of study is to examine relationship between traffic flow characteristics of two lane entrance terminal and acceleration length, and to suggest the acceleration length by level of service. The relationship between the speed ratio and the distance from the ramp appeared to be a quadratic concave from. In the case of two lane entrance ramp, the acceleration length is suggested as 1.4~2.0 times longer than the acceleration length of one lane entrance ramp. It is also recommended that acceleration length for two lane entrance ramp should be designed according to the level of service at the right most lane (level of service A : 1.4 B : 1.6 C : 1.8 D : 2.0 times of the one lane entrance ramp acceleration length) on freeway.
This paper presents a new local obstacle avoidance method for indoor mobile robots. The method uses a new directional approach called the Lane Method. The Lane Method is combined with a velocity space method i.e., the Curvature-Velocity Method to form the Lane-Curvature Method (LCM). The Lane Method divides the work area into lanes, and then chooses the best lane to follow to optimize travel along a desired goal heading. A local heading is then calculated for entering and following the best lane, and CVM uses this local heading to determine the optimal translational and rotational velocities, considering some physical limitations and environmental constraint. By combining both the directional and velocity space methods, LCM yields safe collision-free motion as well as smooth motion taking the physical limitations of the robot motion into account.
본 논문에서는 히스토그램에 기반한 영상분할과 결정트리구조를 이용하여 효율적으로 도로의 차선을 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 시스템은 먼저 차선을 감지하기 위한 방법으로 그레이 레벨을 이용한 히스토그램의 특성을 사용하였고, 감지된 차선은 결정트리에 의해 보다 명확히 분류되어, 도로와 차선과의 관계를 분석할 수 있었다. 또한 시스템은 약 30Hz의 실시간 속도로 작동하면서 차선감지는 물론, 차선의 추적이나 장애물 감지의 효과도 얻을 수 있었다.
In this paper, to control the existing headlamp control system using steering wheel angle more efficiently and more actively, image processing algorithm which improved the detection rate of lane at night based on camera was suggested. And to recognize road lane more clearly in the conditions of low illumination, new algorithms were developed in the aspects of improving brightness, extracting clear lane edge and using the characteristics of lane. Through this research, it turned out that lane detection ability by using the normalized stretching, angular mask and expected-area scan have good performance in the night compare to existing algorithms.
The Lane-Curvature Method(LCM) presented in this paper is a new local obstacle avoidance method for indoor mobile robots. The method combines Curvature-Velocith Method(CVM) with a new directional method called the Lane Method. The Lane Method divides the environment into lanes taking the information on obstacles and desired heading of the robot into account ; then it chooses the best lane to follow to optimize travel along a desired heading. A local heading is then calculated for entering and following the best lane, and CVM uses this heading to determine the optimal translational and rotational velocity space methods, LCM yields safe collision-free motion as well as smooth motion taking the dynamics of the robot Xavier, show the efficiency of the proposed method.
Lane detection is important technology for implementing ADAS or autonomous driving. Although edge detection has been typically used for the lane detection however, false detections occur frequently. To improve this problem, a deep learning based lane detection algorithm is proposed in this paper. This algorithm is mounted on an ARM-based embedded system to implement a LDW(lane departure warning). Since the embedded environment lacks computing power, the VGG-11, a lightweight model based on VGG-13, has been proposed. In order to evaluate the performance of the LDW, the test was conducted according to the test scenario of NHTSA.
교통소통을 개선하기 위해 설치된 오르막차로의 운영효율은 교통상태에 따라 달라지는 것이 관측된다. 교통운영측면에서 교통량(v/c)이 증가하고 중차량 구성비가 증가할 경우, 오르막차로는 오히려 교통혼잡의 요인으로 작용하기도 한다. 이는 교통류 상태에 따라 오르막차로를 동적으로 운영하면 효과가 있다는 것을 시사하지만, 교통운영측면에서 이를 효과적으로 제어할 계량적인 기준은 없는 실정이다. 본 연구에서는 오르막구간에서의 동적차로운영기준의 필요성을 제시하고, 교통특성에 맞는 기준을 수립하여 이에 대한 효과를 분석하고자 하였다. 낙동분기점 마산방향의 오르막구간을 선정하여 교통량비(v/c), 중차량 구성비 등을 교통운영변수로 VISSIM 분석을 시행하였다. 시뮬레이션 결과, 오르막구간의 평균통행속도가 50km/h일 때 오르막차로의 개방과 폐쇄를 결정하는 운영기준(임계통행속도)으로 적절한 것으로 나타났다. 또한 오르막차로 동적운영에 따른 효과를 분석한 결과, 동적운영의 경우 일반적인 개방과 폐쇄보다 편익이 높은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 차로별 주행 궤적 데이터를 기반으로 차로속도역전현상이라는 개념을 이용하여 연속류 도로의 차로별 교통류 특성을 분석하였다. 1차로의 주행속도가 다른 차로보다 느린 경우를 차로속도역전현상이라고 정의하고, 이를 수식화하였다. 서울외곽순환고속도로(자유로IC~장수IC, 총 18.7km)를 대상으로 주중 5일(월~금) 동안의 오전 첨두시간대 차로별 주행 궤적 자료를 활용하여 거시적 측면과 미시적 측면에서 차로속도역전현상을 분석하였다. 실험구간 전체를 대상으로 차로별 주행속도를 비교한 거시적인 측면의 결과에서는 차로속도역전현상이 발생하지 않았으나, 실험구간을 세분화한 후 단위구간별 주행속도를 이용하여 미시적인 분석을 수행한 결과는 거시적인 분석 결과와 다르게 차로속도역전현상이 많이 발생하는 것으로 나타났다. 보다 혼잡한 구간에서 차로속도역전현상이 두드러지게 나타났고, 고속도로 기본구간보다는 연결로 접속부 구간에서 차로속도현상의 강도가 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 머지않아 도래할 차로 교통정보 시대를 대비하여 현재의 교통정보 서비스 링크 단위의 적정성 판단, 차로 기반의 최적 경로 안내 서비스의 방향 결정 등에 기초적인 데이터로 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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