PURPOSES: This study aims to develop a rational procedure for estimating the pavement roughness index considering vehicle wandering. METHODS : The location analysis of the passing vehicle in the lane was performed by approximately 1.2 million vehicles for verification of the wandering distribution. According to verification result, the distribution follows the normal distribution pattern. The probability density function was estimated using each lane's wandering distribution model. Then the procedure for applying a weighted value into the lane profile was conducted using this function. RESULTS : The modified index, MRIw, with consideration towards applying the wandering weighted value application was computed then compared with MRI. It was found that the Coefficient of Variation for distribution of lateral roughness index in the lane was high in the case of a large difference between each index (i.e., MRIw and MRI) observed. CONCLUSIONS : This result confirms that the new procedure with consideration of the weight factor can successfully improve the lane representative characteristics of the roughness index.
Lane detection algorithms became a key factor of advance driver assistance system (ADAS), since the rapidly increasing of high-technology in vehicles. However, one common problem of these algorithms is their performance's instability under various illumination conditions. We recognize a feasible complementation between image processing and color science to address the problem of lane marks detection on the road with different lighting conditions. We proposed a novel lane detection algorithm using the attributes of a uniform color space such as $CIEL^*C^*h$ with the implementation of image processing techniques, that lead to positive results. We applied at the final stage Clustering to make more accurate our lane mark estimation. The experimental results show the effectiveness of our method with detection rate of 91.80%. Moreover, the algorithm performs satisfactory with changes in illumination due to our process with lightness ($L^*$) and the color's property on $CIEL^*C^*h$.
본 논문에서는 차선 추출을 위해서 OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬을 제안한다. 입력 영상을 그레이 영상으로 변환하고 변환된 그레이 영상은 수평 투영을 통해 주변 배경 영역과 도로 영역으로 분리된다. 분리된 도로 영역에서 OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬을 적용한다. OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬은 다음과 같이 특징지어진다. 첫째, 윤곽선 방향각을 이용해서 차선후보 픽셀을 최소화하였으며, 둘째, 좌우 차선의 범위는 제한된 ${\theta}$값으로서 정의하였다. 실험 결과, 제안한 알고리듬이 기존의 Hough Transform보다 훨씬 효율적임을 알 수 있었다.
Vision-based lane sensing systems require accurate and robust sensing performance in lane detection. Besides, there exists trade-off between the computational burden and processor cost, which should be considered for implementing the systems in passenger cars. In this paper, a stereo vision-based lane detection system is developed with considering sensor configuration aspects. An inverse perspective mapping method is formulated based on the relative correspondence between the left and right cameras so that the 3-dimensional road geometry can be reconstructed in a robust manner. A new monitoring model for estimating the road geometry parameters is constructed to reduce the number of the measured signals. The selection of the sensor configuration and specifications is investigated by utilizing the characteristics of standard highways. Based on the sensor configurations, it is shown that appropriate sensing region on the camera image coordinate can be determined. The proposed system is implemented on a passenger car and verified experimentally.
PURPOSES : The purpose of this paper is to develop a methodology to estimate level of service of arterial including Exclusive Median Bus Lanes. METHODS : On 6 Exclusive Median Bus Lanes routes in Seoul, bus travel time and number of bus-stop per km were investigated. Also whether or not passing lane exists at bus-stop was checked. Based on the data from sites, bus travel time was estimated according to length of segment, number of bus-stop per km and whether or not passing lane exists at bus-stop. RESULTS : A bus travel time table was developed according to length of segment, number of bus-stop per km and whether or not passing lane exists at bus-stop. After bus travel speed and passenger car travel speed is estimated based on each travel time table and length of segment, two speeds are combined with weighted average speed using traffic volume of each lane group. Then weighted average speed is a measure of effectiveness of arterial including Exclusive Median Bus Lanes. CONCLUSIONS : It can be concluded that the proposed methodology can estimate level of service of arterial including Exclusive Median Bus Lanes considering the operation characteristics of Exclusive Median Bus Lanes.
A dead zone prediction system for vehicles are implemented in this paper. To improve performance reliability and stability, we import two method to get a information between car and car, and car and road. One is traffic lane detection method, another is vecle recognition. In this paper, we explain the methods and whole structure about this system except for details.
시각센서 기반 자율주행 시스템 중 소실점을 이용한 제어기법은 자율주행에 있어 가장 보편적인 방법이다. 그러나 차선이 존재하지 않거나 소실된 경우, 차선검출과 소실점 추정이 매우 어렵다. 본 논문에서는 카메라 영상 이미지를 CNN에 적용하여 도로의 소실점과 소실점을 만드는 좌, 우측의 소실점 라인을 예측하고, 예측된 결과로부터 자율주행을 위한 조향 제어기를 설계하였다. 모의실험 결과 CNN을 적용한 제안한 방법이 실선 차선의 유무와 관계없이 도로의 중심을 잘 추종하였으며, 일반적인 소실점을 사용한 제어기법보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.
본 논문은 자율주행자동차가 곡선 주행 차로를 따라 주행 경로를 인지하고 경로 제어가 가능하도록 하기 위한 IPM 기반의 차선 검출기 구조에 대해 제안하고 RTL (Register Transfer Level) 기반의 회로 구현 결과에 대해 설명한다. 제안한 회로 구조는 곡률이 심한 차선에 대해 높은 정확도를 보장하기 위해 역투영 정합 영상을 Near/Far 영역으로 구분하여 허프 변환과 차선의 후보 영역 검출 연산을 적용한다. 자율주행자동차의 경우 다양한 알고리즘을 탑재해야 하므로 임베디드 시스템에서 차선 인식기의 시스템 자원 사용량을 줄이기 위해 차선 인식에 사용하는 영상 데이터 및 각종 파라미터 데이터에 대해 메모리 접근 회수를 최소화하는 방법을 제안하였다. 제안한 회로는 Xilinx Zynq XC7Z020에서 LUT 16%, FF 5.9%, BRAM 29%의 FPGA 자원 점유율을 보였으며 100MHz 클럭에서 Full-HD ($1920{\times}1080$) 영상을 초당 42장 처리 가능한 성능을 갖고 약 96% 차선 인식률을 보인다.
본 연구는 신호교차로의 좌회전 용량을 파악하기 위하여 bay차로를 포함한 좌회전 이동류의 용량산정 모형을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 신호교차로의 혼잡을 완화시키기 위해 설치 운용되고 있는 좌회전 bay 차로의 용량을 파악하여 보다 정확한 용량산정치 적용을 통한 교차로 운영의 분석자료를 제시하고자 한다. 연구방법은 좌회전 bay길이를 20∼120m까지 변화시키며, bay차로와 전용차로에 대한 차두시간을 분석하였다. Bay차로의 용량산정을 위해 차두시간과 차량유출행태 특성에 따라 1구간(출발손실구간:SLP), 2구간(포화차두구간:SFP), 3구간(차로선택구간:LSP)으로 구분하여 분석하였다. 수집된 차두시간 자료로 차량 대기위치순서별로 분석하였다 자료의 통계적 검증을 통하여 구간대별 평균차두시간을 설정한 후, bay길이별 용량산정 모형을 도출하였으며, 이를 이용하여 bay길이별 좌회전 용량을 산출하였다.
3차원적인 도로의 안정성을 분석하기 위하여 개발중인 도로안정성 조사분석차량(RoSSAV) 에서 촬영된 측하방 CCD 영상에서 추출된 차선 중심점의 좌표가 있다면, 이 정보를 GPS 및 IMU 자료와 결합하여 차선의 3차원 위치정보를 자동으로 계산할 수 있다. 이 논문의 목적은 상기한 도로안전성 조사분석차량에서 취득한 측하방 영상으로부터 차선을 인식하고 차선의 중심점을 자동으로 검출해 내는 기술을 개발하는 데에 있다. 제안된 알고리즘은 촬영된 측하방 영상의 에지 방향을 분석하여 라인후보 영역(Line Supporting Region)을 정의하고, 이 영역의 에지 크기 프로파일을 분석하여 평면으로 근사시킨 뒤 근사된 평면의 중심선을 라인으로 추출한 후, 추출된 라인의 쌍이 차선의 밝기와 폭의 조건을 만족시킬 경우, 이를 차선으로 인식하는 알고리즘이다 이 알고리즘은 기존에 제안된 문턱화 기법에 기반한 도로추출방법에 비해 정확하고 안정적이며, 실제로 주어진 측하방 CCD영상을 이용한 실험을 통해 효과적으로 차선이 추출됨을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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