• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.169-171
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• 2004

This paper propose a new detection method of curve lane using Catmull-Rom spline for recognition various shape of the curve lane. To improve the accracy of lane detection, binarization and thinning process are firstly performed on the input image. Next, features on the curve lane such as curvature and orientation are extracted, and the control points of Catmull-Rom spline are detected to recognize the curve lane. Finally, Computer simulation results are given using a natural test image to show the efficiency of the proposed scheme.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-7
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• 2016

ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) requires not only real-time robust lane detection, both straight and curved, but also predicting upcoming steering direction by detecting the curvature of lanes. In this paper, a curvature lane detection algorithm is proposed to enhance the accuracy and detection rate based on using inverse perspective images and Gaussian Mixture Model (GMM) to segment the lanes from the background under various illumination condition. To increase the speed and accuracy of the lane detection, this paper used template matching, RANSAC and proposed post processing method. Through experiments, it is validated that the proposed algorithm can detect both straight and curved lanes as well as predicting the upcoming direction with 92.95% of detection accuracy and 50fps speed.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1999년도 제14차 학술회의논문집
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• pp.161-164
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• 1999

An effective approach to lane detection in driver assistance system (DAS) is proposed, based on the decomposition of lane markings. The properties of the decomposed lane markings are discussed, and analyses on lane curvature are given. The current lane on road is detected quickly, the neighboring lane regions are also extracted for lane planning of the vehicle, and the parameters of lane structure are accurately estimated.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.97-106
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• 2010

본 논문에서는 곡선 템플릿 정합 방법을 이용한 곡률 검출 및 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 영상의 원근감을 제거하기 위하여 입력 영상을 탑뷰(top view) 영상으로 변환한다. 생성된 탑뷰 영상을 이용하여 에지 영상을 생성하는데 검출의 정확도를 높이기 위해 차선 검출에 적합한 에지 검출 방법을 제안한다. 검출된 에지 영상을 이용하여 먼저 직선 차선을 검출한 후 본 논문에서 제안한 곡선 템플릿 정합 방법을 이용하여 가장 적합한 곡선 차선을 결정하여 곡률을 검출한다. 제안된 곡선 템플릿 정합 방법은 법선의 방정식과 원의 방정식만을 이용한 단순한 계산만으로 곡선 차선을 검출하기 때문에 알고리즘이 단순하고 검출 시간이 매우 짧다. 또한 본 논문에서는 이전 프레임에서 검출된 차선 정보를 이용하여 현재 프레임의 차선 정보를 보정하고 보완함으로써 보다 안정적인 차선 검출이 가능하였다. 제안된 알고리즘은 고속도로나 비교적 복잡한 시내 도로, 야간 시 고속도로 등에서 얻은 다양한 환경에서의 영상을 이용하여 실험하였다. 제안된 알고리즘은 초당 70 frame 가량의 영상 처리가 가능하였고 95% 이상의 차선 검출율과 90% 가량의 곡률 검출율을 얻을 수 있었다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.193-200
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• 2003

This paper proposes a novel algorithm to recognize the curve of a structured road. The proposed algorithm uses an LCF (Lane Curve Function) obtained by the transformation of a parabolic function defined on world coordinate into image coordinate. Unlike other existing methods, the algorithm needs no transformation between world coordinate and image coordinate owing to the LCF. In order to search for an LCF describing the lane best, the differential comparison between the slope of an assumed LCF and the phase angle of edge pixels in the LROI (Lane Region Of Interest) constructed by the LCF is implemented. As finding the true LCF, the lane curve is determined. The proposed method is proved to be efficient through various kinds of images, providing the reliable curve direction and the valid curvature compared to the real road.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제7권5호
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• pp.178-185
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• 1999

Recently, Collision Warning System is developed to improve vehicle safety. This system chiefly uses radar. But the detected vehicle from radar must be decide whether it is the vehicle in the same lane of my vehicle or not. Therefore, Vision System is needed to detect traffic lane. As a preparative step, this study presents the development of algorithm to recognize traffic lane curve direction. That is, the Neural Network that can recognize traffic lane curve direction is constructed by using the information of short distance, middle distance, and decline of traffic lane. For this procedure, the relation between used information and traffic lane curve direction must be analyzed. As the result of application to sampled 2,000 frames, the rate of success is over 90%.t text here.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.19-25
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• 2005

This paper presents a lateral control system for the autonomous navigation vehicle that was developed and tested by Robotics Centre of Ecole des Mines do Paris in France. A robust lane detection algorithm was developed for detecting different types of lane marker in the images taken by a CCD camera mounted on the vehicle. $^{RT}Maps$ that is a software framework far developing vision and data fusion applications, especially in a car was used for implementing lane detection and lateral control. The lateral control has been tested on the urban road in Paris and the demonstration has been shown to the public during IEEE Intelligent Vehicle Symposium 2002. Over 100 people experienced the automatic lateral control. The demo vehicle could run at a speed of 130km1h in the straight road and 50km/h in high curvature road stably.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.93-103
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• 1999

본 논문은 주행중의 자동차에 장착된 카메라의 입력 영상으로부터 이동창을 활용하여 차선을 인식하고 장애물을 감지하는 기법을 기술한다. 영상 정보로부터 장애물을 감지하기 위해서 차선의 위치를 빠른 시간에 추출하는 것이 매우 중요하다. 이를 위하여 한 프레임의 영상에서 차선의 입력이 예상되는 일부분만을 선정하는 기법이 일반적이다. 본 논문에서는 주행 차량의 영상 정보로부터 장애물을 감지하기 위하여, 도로의 곡률에 따라 차선의 입력 예상 위치를 측정하여 크기가 조절된 이동하는 창을 설정하여 정확한 차선의 위치를 추출하고, 나아가 주행 차선 내에 위치하는 장애물을 점출할 수 있는 기법을 제안한다. 이를 고정창을 이용하는 경우와 레이저 혹은 레이터 센서를 사용하는 경우와 비교하여, 정확도가 높음을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.253-259
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• 2016

차선의 인식을 위한 연구는 차량의 자율 주행 또는 교통사고의 예방을 위하여 지속적인 연구가 진행되고 있으며, 최근에는 다양한 알고리즘이 등장하여 차선 인식과 검출은 비약적으로 발전하였다. 이들 연구는 주로 비전 시스템 기반의 연구이며 인식률 또한 상당히 좋아 졌다. 그러나 야간의 도로 또는 우천 시에는 그 인식률이 아직 만족할 수준까지 도달하지는 못하였다. 본 논문은 이러한 비전 시스템 기반의 차선 인식 및 검출의 단점을 개선하여 사고 발생 후 대응을 위한 센서 융합 기술을 적용하여 차선 검출에 대한 연구를 수행하였고, 차선 검출에 대한 연구 중 곡선차선의 검출에 대한 연구를 진행하였다. 도로는 직선도로 뿐만 아니라 다양한 곡선도로까지 검출 가능해야 하며 이는 교통사고 조사 시에 활용될 수 있다. 커브의 굽은 정도를 나타내는 곡률의 임계값을 0.001~0.06로 하여 곡선자선을 산출해 낼 수 있음을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.147-153
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• 2020

기존의 차선 검출 방법들은 곡률과 날씨 변화가 큰 도로 환경에서 검출률이 낮다. 확률적 허프 변환을 이용한 방법은 에지와 직선의 각도를 이용해서 차선을 검출함으로 곡선과 악천후일 때 검출률이 낮다. 슬라이딩 윈도우 방법은 윈도우로 이미지를 분할해서 검출하기 때문에 곡선 형태의 차선도 검출하지만 어파인 변환을 사용하기 때문에 도로의 경사율에 영향을 받는다. 본 논문에서는 다양한 외부 환경에서도 차선을 강인하게 검출하고 장애물을 회피하기 위한 딥러닝 기반의 주행 보조 시스템을 제안한다. VGG-16기반의 SegNet으로 입력 영상을 의미론적으로 분할해서 차선을 검출한다. 검출한 차선과의 이격거리를 계산하고 안전범위를 산출해서 차량이 차선의 중앙을 주행하도록 제어한다. 또한, 전방의 미확인 물체와 충돌이 예상되면 운전자에게 경보를 주고 Adaptive-MPC로 차량을 제어해서 충돌을 회피하는 알고리즘도 제안한다. CARLA로 시뮬레이션한 결과 제안한 알고리즘은 곡률이 큰 차선과 다양한 환경에서도 강인하게 차선을 검출하고 전방의 안전범위를 계산하여 충돌을 회피하는 것을 볼 수 있다.