• 대한교통학회지
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• 제1권1호
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• pp.56-63
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• 1983

Intersection control has dual-purposes; increasing capacity and reducing delay. The primary concern of efficient intersection control under oversaturated condition as in Korea is to increase capacity. Prevailing intersection operation technique permits thru traffic to utilize left turn lane, because the intersection without left turn pocket has left turn signal interval. In this situation, it seems not to be valid to calculate capacity, delay, and signal timings by conventional methods. By critical lane technique, capacity increases as cycle length increases. However, when thru traffic utilize LT lane, the capacity varies according to LT volume, LT interval as well as cycle length, which implies that specific cycle length and LT interval exist to maximize capacity for given LT volume. The study is designed is designed to calculate utilization factors of LT lane for thru traffic and capacities, and identify signal timings to yield maximum capacity. The experimental design involved has 3 variables; 1)LT volumes at each approach(20-300 vph), 2)cycle lengths (60-220 sec), and 3)LT intervals(2.6-42 sec) for one scenario of isolated intersection crossing two 6-lanes streets. For LT volume of 50-150 vph, capacity calculated by using the utilization factor is about 25% higher than that by critical lane method. The range of optimum cycle length to yield maximum capapcity for LT volume less than 120 vph is 140-180 sec, and increases as LT volume increases. The optimum LT interval to yield maximum capacity is longer than the intrval necessary to accommodate LT volume at saturation flow rate.

• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.181-199
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• 2022

본 연구에서는 정밀도로지도를 활용하여 자동차의 거동 정보와 정밀도로지도의 위치 관계를 계산하여 차로 이탈 경고장치의 성능을 평가하는 방법론을 도출하였다. 한국의 노면 표시 설치에 대한 기준과 차로 이탈 경고장치의 평가 기준에 대한 분석을 하고, 평가 기준에 맞는 정밀도로지도의 구축하고 평가 장치 을 구성하여 제안한 방법론에 대한 시험을 통해 제안한 방법론에 대한 검증을 실시하였다. 정밀도로지도를 활용한 차로 이탈 경고장치의 평가는 정밀도로지도와 정밀차량위치를 이용한 데이터취득, 실시간 데이터 처리 및 이탈 판단 확인 절차 수행만으로 평가가 가능하고 다양한 도로 환경에 적용 가능하다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제10권5호
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• pp.147-159
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• 2002

This paper proposes a method to recognize the noisiness of road images connected with the extraction of lane-related information in order to prevent the usage of erroneous information. The proposed method uses a fuzzy neural network(FNN) with the back-Propagation loaming algorithm. The U decides road images good or bad with respect to visibility of lane marks on road images. Most input parameters to the FNN are extracted from an edge distribution function(EDF), a function of edge histogram constructed by edge phase and norm. The shape of the EDF is deeply correlated to the visibility of lane marks of road image. Experimental results obtained by simulations with real images taken by various lighting and weather conditions show that the proposed method was quite successful, providing decision-making of noisiness with about 99%.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제4권3호
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• pp.168-175
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• 1996

Except the collision avoidance performance related to the rapid lane change, the 4WS vehicle has better dynamic stability and handling performance than the conventional 2WS vehicle which has close relation with the driver's safety, a 4WS conrol method with the effect of steering wheel angular velocity is proposed based on the fact that the driver steers abruptly the steering wheel to avoid the collision. And the effects of the proposed 4WS control method are investigated on the dynamic stability and handling performance by using the ISO lane change test code.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.50-59
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• 2014

This paper proposes a method of localization of vehicle especially the horizontal position for the purpose of recognizing the driving lane. Through tracking road signs, the relative position between the vehicle and the sign is calculated and the absolute position is obtained using the known information from the regulation for installation. The proposed method uses Kalman filter for road sign tracking and analyzes the motion using the pinhole camera model. In order to classify the road sign, ORB(Oriented fast and Rotated BRIEF) features from the input image and DB are matched. From the absolute position of the vehicle, the driving lane is recognized. The Experiments are performed on videos from the highway driving and the results shows that the proposed method is able to compensate the common GPS localization errors.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.47-53
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• 2011

To enable the efficient operation of ITS, it is necessary to collect location data for vehicles on the road. In the case of futuristic transportation systems like ubiquitous transportation and smart highway, a method of data collection that is advanced enough to incorporate road lane recognition is required. To meet this requirement, technology based on radio frequency identification (RFID) has been researched. However, RFID may fail to yield accurate location information during high-speed driving because of the time required for communication between the tag and the reader. Moreover, installing tags across all roads necessarily incurs an enormous cost. One cost-saving alternative currently being researched is to utilize GNSS (global navigation satellite system) carrierbased location information where available. For lane recognition using GNSS, a precise digital map for determining vehicle position by lane is needed in addition to the carrier-based GNSS location data. A "precise digital map" is a map containing the location information of each road lane to enable lane recognition. At present, precise digital maps are being created for lane recognition experiments by measuring the lanes in the test area. However, such work is being carried out through comparison with vehicle driving information, without definitions being established for detailed performance specifications. Therefore, this study analyzes the performance requirements of a precise digital map capable of lane recognition based on the accuracy of GNSS location information and the accuracy of the precise digital map. To analyze the performance of the precise digital map, simulations are carried out. The results show that to have high performance of this system, we need under 0.5m accuracy of the precise digital map.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.126-136
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• 2014

지능형 교통 시스템(ITS) 및 지능형 자동차의 운전자 보조 시스템에서 차선의 경계를 검출하기 위한 허프 변환 방법이 많이 연구되고 있다. 이 방법의 경우 차선을 효과적으로 인식하지만 차선 이외의 영역의 직선들도 인식할 수 있기 때문에 인식률이 떨어질 수 있고 연산속도가 늦어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Hough space에 Accumulator cells를 최적화한 방법을 이용해서 차선 경계를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 바탕으로 H/W 검증을 통해 안드로이드용 어플리케이션을 개발하였다. 스마트 기기의 사용자라면 언제 어디서든 운전자의 주행안전을 위한 차선검출 및 차선이탈 경보시스템을 사용 할 수 있도록 하였다. 소프트웨어 검증은 OpenCV를 사용하여 93.1%의 높은 차선인식률을 보였으며, 하드웨어 실시간 검증은 안드로이드용 휴대폰을 사용하여 68.89%의 차선인식률을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.253-264
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• 2009

본 논문에서는 실용화를 목적으로 비전 시스템을 기반으로 한 차선검출의 성능개선과 처리과정의 고속화 알고리즘을 제안한다. 차선검출의 고속화를 위해 전처리 과정으로 수평소실선의 추정과 관심영역(ROI-LB)의 최적 선정으로 획기적인 검출영역의 감소가 가능하다. 블록단위의 ROI-LB 내에서 영상의 특징정보를 추출하고 이를 기반으로 한 Hough 변환의 적용에 의한 nonparametric 모델 매칭 기법으로 차선을 검출한다. Laplacian 필터를 사용해서 잡음제거와 동시에 에지 보강 과정을 처리함으로서 다양한 차선 패턴에 대한 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 클러스터링으로 차선으로 오인식되는 에지들의 제거가 가능해 차선검출의 성능을 개선할 수 있다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.158-164
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• 2015

차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.