• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.403-403
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• 2000

Generally estimation of driving direction uses the way which uses lane detection and vanishing point in autonomous-driving system. Especially we use Sub-window for decreasing Process time when we detect lane, but fixed sub-window can not detect lane because of some factors in road image. So we suggest algorithm using one-dimension line scan method to detect an exact position of lane.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.621-626
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• 2015

This paper presents a camera calibration method in order to estimate the lane detection and inter-vehicle distance estimation system for an automotive safety driving system. In order to implement the lane detection and vision-based inter-vehicle distance estimation to the embedded navigations or black box systems, it is necessary to consider the computation time and algorithm complexity. The process of camera calibration estimates the horizon, the position of the car's hood and the lane width for extraction of region of interest (ROI) from input image sequences. The precision of the calibration method is very important to the lane detection and inter-vehicle distance estimation. The proposed calibration method consists of three main steps: 1) horizon area determination; 2) estimation of the car's hood area; and 3) estimation of initial lane width. Various experimental results show the effectiveness of the proposed method.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.142-149
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• 2015

단일 카메라 센서를 기반으로 한 차선검출 시스템은 급격한 조도 변화, 열악한 기상환경 등에 취약하다. 이러한 단일 센서 시스템의 한계를 극복하기 위한 방안으로 센서 융합을 통해 성능 안정화를 도모할 수 있다. 하지만, 기존 센서 융합의 연구는 대부분 물체 및 차량을 대상으로 한 융합 모델에 국한되어 차용하기 어렵거나, 차선 센서의 다양한 신호 주기 및 인식범위에 대한 상이성을 고려하지 않은 경우가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 다중센서의 상이성을 고려하여 차선 정보를 최적으로 융합하는 기법을 제안한다. 제안하는 융합 프레임워크는 센서 별 가변적인 신호처리 주기와 인식 신뢰 범위를 고려하므로 다양한 차선 센서 조합으로도 정교한 융합이 가능하다. 또한, 새로운 차선 예측 모델의 제안을 통해 간헐적으로 들어오는 차선정보를 세밀한 차선정보로 정밀하게 예측하여 다중주기 신호를 동기화한다. 조도환경이 열악한 환경에서의 실험과 정량적 평가를 통해, 제안하는 융합 시스템이 기존 단일 센서 대비 인식 성능이 개선됨을 검증한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.773-780
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• 2015

Navigation in outdoor environments is a fundamental and challenging problem for unmanned ground vehicles. Detecting lane markings or boundaries on the road may be one of the solutions to make navigation easy. However, because of various environments and road conditions, a robust lane detection is difficult. In this paper, we propose a new approach for estimating virtual lanes on a traversable region. Estimating the virtual lanes consist of two steps: (i) we detect virtual road region through road model selection based on traversability at current frame and similarity between the interframe and (ii) we estimate virtual lane using the number of lane on the road and results of previous frame. To improve the detection performance and reduce the searching region of interests, we use a probability map representing the traversability of the outdoor terrain. In addition, by considering both current and previous frame simultaneously, the proposed method estimate more stable virtual lanes. We evaluate the performance of the proposed approach using real data in outdoor environments.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권2호
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• pp.133-141
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• 2021

프로브 차량 데이터로부터 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위해 프로브 차량 비율이 필요하다. 이를 위해 기존 연구는 프로브차량과 일반 차량의 위치에 대한 확률구조를 활용하여 지점 검지기 없이 프로브 차량 비율을 추정하는 방법을 제시하였으나, 기존 연구의 방법론은 다차로 도로에 적용할 수 없다는 한계가 있었다. 따라서 본 연구는 각 차로의 대기행렬 길이에 확률분포를 도입함으로써 다차로 접근로에서 프로브 차량 비율을 추정하고자 하였다. 사례연구 결과, 추정치와 관측치 간 이격이 있었으나, 추정치가 관측치의 경향을 따라가는 것으로 나타났으며, 향후 보정계수 도입 등을 통하여 추정치를 개선할 여지가 있었다. 본 연구는 지점 검지기가 없는 다차로 접근로에서 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위한 기초연구로서 활용될 것으로 기대된다.

• 자동차안전학회지
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• 제12권3호
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• pp.13-19
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• 2020

This paper presents steering controller for unintended lane departure avoidance under crosswind using vehicle lateral disturbance estimation. Vehicles exposed to crosswind are more likely to deviate from lane, which can lead to accidents. To prevent this, a lateral disturbance estimator and steering controller for compensating disturbance have been proposed. The disturbance affecting lateral motion of the vehicle is estimated using Kalman filter, which is on the basis of the 2-DOF bicycle model and Electric Power Steering (EPS) module. A sliding mode controller is designed to avoid unintended the lane departure using the estimated disturbance. The controller is based on the 2-DOF bicycle model and the vision-based error dynamic model. A torque controller is used to provide appropriate assist torque to driver. The performance of proposed estimator and controller is evaluated via computer simulation using Matlab/Simulink.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
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• pp.226-231
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• 1998

This paper describes how a priori road geometry and its estimation may be used to detect road boundaries and lane markings in road scene images. We assume flat road and road boundaries and lane markings are all Bertrand curves which have common principal normal vectors. An active contour is used for the detection of road boundary, and we reconstruct its geometric property and make use of it to detect lane markings. Our approach to detect road boundary is based on minimizing energy function including edge related term and geometric constraint term. Lane position is estimated by pixel intensity statistics along the parallel curve shifted properly from boundary of the road. We will show the validity of our algorithm by processing real road images.

• 센서학회지
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• 제9권5호
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• pp.373-379
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• 2000

본 논문에서는 차량이 자동으로 도로를 추적하는 자율주행을 실현하기 위한 선행조건으로서 자기차선의 자장으로부터 차량의 위치와 방향을 추정하기 위한 시스템을 제안한다. 자기차선에 사용되는 원통형 영구자석인 단일자기원에 자기 쌍극자 모델이 적용될 수 있음을 검증하기 위해서 자기센서를 이용하여 위치에 따른 원형 영구자석 자장의 3축 성분을 측정하고 실험 데이터를 자기 쌍극자 모델과 비교하였다. 실험 데이터를 기반으로 한 모델을 이용하여 자장의 3축 성분에 의하여 센서의 위치를 추정할 수 있음을 보인다. 단일 자기원에 검증된 자기 쌍극자 모델을 자기차선으로 확장하고, 센서의 위치와 방향에 따른 자장의 3축 성분의 실험 데이터를 획득한다. 실험 데이터의 맵핑을 이용하여 자장의 3축 성분에 따른 센서의 위치와 방향을 추정한다. 자기차선 상에서 차량의 위치와 센서를 제안된 방법에 의해 추정하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 차선추적에 적용한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제23권5호
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• pp.463-470
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• 2015

When a camera installed on a vehicle is used, estimation of the camera pose including tilt, roll, and pan angle with respect to the world coordinate system is important to associate camera coordinates with world coordinates. Previous approaches using huge calibration patterns have the disadvantage that the calibration patterns are costly to make and install. And, previous approaches exploiting multiple vanishing points detected in a single image are not suitable for automotive applications as a scene where multiple vanishing points can be captured by a front camera is hard to find in our daily environment. This paper proposes a camera pose estimation method. It collects multiple images of lane markings while changing the horizontal angle with respect to the markings. One vanishing point, the cross point of the left and right lane marking, is detected in each image, and vanishing line is estimated based on the detected vanishing points. Finally, camera pose is estimated from the vanishing line. The proposed method is based on the fact that planar motion does not change the vanishing line of the plane and the normal vector of the plane can be estimated by the vanishing line. Experiments with large and small tilt and roll angle show that the proposed method outputs accurate estimation results respectively. It is verified by checking the lane markings are up right in the bird's eye view image when the pan angle is compensated.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.110.3-110
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• 2002

$\textbullet$ Lane detection by TFALDA $\textbullet$ SVM for large scale data and multiclass classification problem $\textbullet$ TLC Classification $\textbullet$ Lateral offset estimation by IPT $\textbullet$ Lane departure warning by a fuzzy system $\textbullet$ Experimental results by HiLS $\textbullet$ Conclusion