This paper presents a local obstacle avoidance method for indoor mobile robots using Lane method and velocity Space Command approach. The method locates local obstacles using the information form multi-sensors, such that ultrasonic sensor array and laser scanning sensor. The method uses lane method to determine optimum collision-free heading direction of a robot. Also, it deals with the robot motion dynamics problem to reduce some vibration and guarantee fast movement as well. It yields translational and rotational velocities required to avoid the detected obstacles and to keep the robot heading direction toward goal location as close as possible. For experimental verification of the method, a mobile robot driven by two AC servo motors, equipped with 24 ultrasonic sensor array and laser scanning sensor navigates using the method through a corridor cluttered with obstacle.
자동차 시장의 성장과 함께 차량에 카메라가 사용되는 사례가 늘고 있으며 영상 처리 기술의 중요성이 증가하고 있다. 또한, 차량 전장 시스템 기술 역시 급속도로 성장을 하고 있으며, 특히 차선이탈경보시스템(Lane Departure Warning System, LDWS)과 관련된 기술들이 다방면으로 개발 중이다. 본 논문에서는 기존의 방법보다 더 높은 차선 인식률을 검출하기 위해 촬영된 영상에서 먼저 Normalized Luminance Descriptor와 Normalized Contrast Descriptor값을 각각 연산하여, 두 값의 상관관계를 통해 Normalized Image Quality값을 조절하여 영상의 감마값을 조절한다. 그 뒤 다중의 관심영역을 통해 다중 영역에서 선택적 허프변환 알고리즘을 통한 차선 검출 알고리즘을 적용하여 차량 전방의 차선을 인식한다. 제안하는 알고리즘은 평균 27 Frame/sec와 $640{\times}480$ 해상도에서 검증 과정을 가졌다. 결과적으로 주 야간 및 심야를 포함한 도로들에서 평균 97% 이상의 차선 인식률을 보였으며 커브구간이나 차도 내 표식이 많은 구간에서도 성공적인 차선 인식을 보인다.
차량이 증가함에 따라 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)과 같은 체계가 요구된다. 본 논문에서는 전방의 상황을 운전자에게 알려 주기 위한 기본과정으로 연속된 컬러 영상으로부터 영상처리만을 이용하여 전방의 차량과 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 도로 전방의 상황은 차량이 많다고 하더라도 도로의 영역이 많은 부분을 차지하고 있으며, 차량이 있는 경우에 차량의 하단에 그림자와 같이 어두운 영역이 존재하는 점을 이용하여 전방의 차량을 검출한다. 그리고 차선은 그림자 영역의 반대 특징으로 횐색계열이라는 점을 이용하여 차선 정보를 추출한다. 이 방법은 도로가 혼잡하거나 도로상에 방향 표시가 있는 경우에도 좋은 결과를 보인다. 차량과 차선을 검출하는데는 HSV 컬러 모델에서 태도 성분과 명도 성분을 이용하여 후보점을 검출하고, 차량과 타선의 영역을 검출하며 에지 정보를 이용하여 차량의 영역을 결정한다. 그리고 검출된 차량 영역이 이전 프레임의 차량 영역과 같은 차량인지 알기 위해서는 HSV 성분과 위치 정보의 통계적 특징을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 및 차선 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.
본 논문은 주행 차량의 차선 변경 시, 위험 여부를 판단하는 방법을 제안하고 시스템을 구현한다. 차선 변경의 위험 여부를 판단하기 위해서 첫째, 변경하고자 하는 차선에 관심 영역(ROI)을 설정해야 하고 둘째, 변경할 차선으로 자차가 이동할 때 자차에 위험이 될 차량을 정확하게 추출해야 하며 셋째, 추출된 차량의 방향과 상대 속도, 상대 거리를 계산하여 운전자에게 위험 경보를 울릴지에 대한 여부를 판단해야 한다. ROI를 설정하기 위해서 영역의 한 축이 되는 차선을 잡고 이를 기준으로 영역을 확장시켰는데 좌표 변환 기법을 이용하여 정확성을 높였다. 변경 차선의 정확한 차량 추출을 위하여 적응 배경화면 갱신 모델 기법과 주행 도로의 특징을 이용한 영상의 영상 분할 방법을 이용하였다. 위험 차량으로 추출된 물체는 자차(自車)와의 상대거리, 상대 속도를 계산하고 픽셀 좌표 이동을 일정시간 평균을 내어 방향을 알아내어 위험으로 판단 시 경보를 울리도록 하였다. 제안한 알고리즘은 영역을 최소화하고 도로와 차량의 특징을 이용함으로써 정확도를 높이고 계산량을 줄여 빠른 연산을 요구하는 주행 차량의 영상에서 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
Recently, the automobile industry has developed ADAS (Advanced Driver Assistance System) to prevent traffic accidents and reduce driver's driving burden. Among the ADAS, the LKAS (Lane Keeping Assistance System) is a support system for the convenience and safety of the driver, and the main function is to maintain the driving lane of the vehicle. LKAS is a system that uses radar sensor and camera sensor to collect information about the position of the vehicle in the lane and to support keeping the lane through control if necessary. In many countries, LKAS has already been commercialized and the convenience and safety of drivers have been improved. The international LKAS evaluation test procedure is being developed and discussed by standardization committees such as the ISO (International Organization for Standardization) and the Euro NCAP (New Car Assessment Program). In Korean, the LKAS test method is specified in the KNCAP (Korean New Car Assessment Program), but the evaluation method is not defined. Therefore, the LKAS test procedure that meets international standards and is suitable for domestic road environment is necessary. In this paper, development of LKAS test evaluation scenarios that meets international standards and considering domestic road environment, and the formula that can evaluate the result value after control as the relative distance of lane and the front wheel are suggested. And a comparative analysis was conducted to verify the validity of the suggested scenario and formula. The test evaluation was conducted using the vehicle equipped with the LKAS.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제26권4호
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pp.185-223
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2022
The classical equation of Jonathan Homer Lane and Robert Emden, a nonlinear second-order ordinary differential equation, models the isothermal spherical clouded gases under the influence of the mutual attractive interaction between the gases' molecules. In this paper, the Adomian decomposition method (ADM) is presented to obtain highly accurate and reliable analytical solutions of a class of generalised Lane-Emden equations with strong nonlinearities. The nonlinear term f(y(x)) of the proposed problem is given by the integer powers of a continuous real-valued function h(y(x)), that is, f(y(x)) = hm(y(x)), for integer m ≥ 0, real x > 0. In the end, numerical comparisons are presented between the analytical results obtained using the ADM and numerical solutions using the eighth-order nested second derivative two-step Runge-Kutta method (NSDTSRKM) to illustrate the reliability, accuracy, effectiveness and convenience of the proposed methods. The special cases h(y) = sin y(x), cos y(x); h(y) = sinh y(x), cosh y(x) are considered explicitly using both methods. Interestingly, in each of these methods, a unified result is presented for an integer power of any continuous real-valued function - compared with the case by case computations for the nonlinear functions f(y). The results presented in this paper are a generalisation of several published results. Several examples are given to illustrate the proposed methods. Tables of expansion coefficients of the series solutions of some special Lane-Emden type equations are presented. Comparisons of the two results indicate that both methods are reliably and accurately efficient in solving a class of singular strongly nonlinear ordinary differential equations.
Vision-based systems for finding road lanes have to operate robustly under a wide variety of environ-mental conditions including large amount of scene clutters. This paper presents a method for finding the lane boundaries by combining a local line extraction method and dynamic programming as a search tool. The line extractor obtains an initial position estimation of road lane boundaries from the noisy edge fragments. Dynamic programming then improves the initial approximation to an accurate configuration of lane boundaries. Input image frame is divided into a few sub-regions along the vertical direction. The local line extractor then performs to extract candidate lines of road lanes in the...
The objective of this study is to propose a lane changing and keeping method on a curved road for an automatic guidance of a vehicle. It is well known that the speed control of a vehicle in a curved road is essential in terms of vehicle stability and passenger safety because centrifugal force makes a vehicle to be on out of lane. And it is also natural to avoid the collision with other cars or obstructions with keeping the stability and drivability. The vehicle pose and the road curvature were calculated by geometrically fusing sensor data from camera image, tachometer and steering wheel encoder though the Perception Net in which not only the state variables, but also the corresponding uncer...
스마트 내비게이션을 위해 차량의 차선 위치를 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 이를 위한 선행 연구로 다중차선 검출 기법을 제안한다. 기존 Box filter, Step filter가 클러터에 취약한 부분을 보완하기 위해 Three Point Laplacian Filter (TPLF)를 제안하고 실험적으로 그 가능성을 검증한다.
영상을 통한 차선검출은 지능형 주행보조장치의 향상을 위해 필수적인 작업이다. 이 논문에서는 차선의 에지를 Canny 방법을 사용하여 생성한다. Canny 방법은 환경 상태에 따라 결과가 달라진다. 노면 상태가 분명함의 여부에 따라 잘못된 차선 검출을 할 수 있다. 그래서 안전한 에지 검출을 위해 에지 검출시 파라미터를 자동 조절하여 환경 변화에 강인한 알고리즘을 제안한다. 획득한 에지 검출을 기반으로 Catmull Rom spline 을 사용하여 스플라인으로 차선을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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