본 연구는 기존의 2차로도로 서비스수준 분석방법의 문제점을 보완하기 위한 새로운 분석방법의 정립을 위해 수행되었고, 일반지형의 서비스수준 분석방법을 주 연구대상으로 하였다. 새로운 서비스수준 분석척도를 개발하기 위해 총 8개의 대안을 선정하였고, 각 척도들을 비교 분석하였다. 그 결과 지체시간백분율과 총지체율을 1차 대안으로 선정하였다. 그리고 최적대안을 선정하기 위해 용인-평택 국도45호선의 2차로도로구간을 대상으로 현장조사를 실시하고, TRARR을 이용한 모의실험을 수행하였다. 이를 분석하여 총지체율을 최종대안으로 결정하고 그에 따른 새로운 서비스수준 분석방법을 제시하였다. 총지체율은 지체시간백분율보다 교통량, 보조차로 및 종단구배 등의 영향을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 총지체율을 사용함으로써 서비스수준의 영역이 D와 I에 편중되게 나타나는 현상과 일반구배와 특정구배지역의 서비스척도가 상이한 점 등의 문제점을 해결할 수 있었다. 본 연구를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 총지체율에 의한 새로운 서비스수준 분석방법을 개발하였다. 둘째, 교통량 증가에 따른 현실적인 서비스수준 구분과, 일반지형과 특정구배지형에서 일관된 서비스수준 분석을 가능케 했다. 셋째, 우리나라 지방부 2차로도로에서 운전자의 희망속도는 평균값이 85km/시였다.
본 연구는 현재 우리나라 도로에 설치되어 있는 오르막차로의 문제점에 대한 인지에서부터 시작되었다. 현재 적용하고 있는 오르막차로 설치기준은 운전자의 통행패턴이 고려되지 않아 이용률이 저조하고 합류부에 교통사고 발생 가능성이 있다. 따라서 오르막 구간의 차선설치 기준, 테이퍼 길이, 표지판 설치기준 등에 대한 연구를 수행하여 개선방안을 도출하였으며 효과검증을 위하여 고속도로에 시험적용을 하여 효과분석을 실시하였다. 그 결과 오르막차로 이용률 및 평균 통행속도가 향상되는 것으로 분석되었으며 경제성분석 결과 저투자 사업으로서 타당성이 매우 높은 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 고속도로 전구간 뿐만이 아니라 국도, 지방도에도 확대 적용할 경우 교통흐름 개선에 크게 기여할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 주행하는 차량에 탑재된 카메라에서 획득한 도로 영상에서 차선의 색상을 판별하는 방법을 제안하였다. 자동차의 자율주행기술에 있어 차선 정보는 차선이탈방지(ldws), 능동적 차선유지(lkas), 고속도로주행보조(hda) 등의 자율주행의 레벨(level)이 올라갈수록 중요하다. 특히 차선의 색상, 특히 흰색 및 황색 차선의 구별은 교통사고와 직접적인 관련이 있는 정보이기에 더욱 필요한 기술이다. 본 논문에서는 주행 차선 검출 결과를 기반으로 차선 및 도로의 관심 영역을 추출하고 각 영역의 컬러 정보를 2차원 S-색상 공간으로 투영하였다. S-공간에 투영된 색상의 특징 분포에서 개선된 mean-shift 알고리즘을 이용하여 특징의 무게중심을 구하였다. 좌, 우 차선과 도로영역의 색상특징의 중심점들 사이의 거리 정보를 이용하여 차선의 색상을 판별하였다. 다양한 조명환경에서 약 97%의 색상 인식 성공률을 보였다.
PURPOSES : This study supports the evidence that it is possible to rehabilitate a damaged pavement with a lane closure specifically based on the Gimcheon~Sunsan project. METHODS : The prediction results from the simulation programs were compared with field monitoring, which focused on traffic management planning, congestion (length, time, and passing speed), bypass, and user cost, among others. RESULTS : The research results showed that lane closure application and pavement repair of the aged pavement in Korea were possible, even though the prediction results were minimally different from the field monitoring. The road agency contributes to service life extension of the rehabilitated pavement using this method. CONCLUSIONS : A marginal effect caused by the lane closure was observed on travelling users or vehicles, and the user cost of pavement repair decreased. Therefore, introducing the repair method or rehabilitation in Korea is possible. Information dissemination through various media was properly done to execute the project well. Moreover, the construction area traffic utilized nearby alternative roads. Therefore, improving the repaired pavemen's service life while ensuring that the pavement management agency can provide a road with comfortable user riding quality was possible.
This paper proposes a matching method of GIS lane information with a vehicle position using camera image to reduce DGPS error. Images of straight road are taken using a camera that is installed on the front center of the vehicle, and the distance between the vehicle and the lane are estimated using the images. The current GIS lane data is matched by comparing the estimated distance and the measured distance using a DGPS. Inverse perspective mapping is used to minimize the error of image processing from the heading angle, and single buffering method is applied to decide the exact moment of GIS match. Through practical test on the highway, feasibility of the GIS matching using camera image is confirmed.
딥러닝 기반의 이미지 세그멘테이션은 차선 인식을 위해 널리 사용되는 접근 방식 중 하나로, 차선의 키포인트를 추출하기 위한 후처리 과정이 필요하다. 일반적으로 키포인트는 사용자가 지정한 임계값을 기준으로 추출한다. 하지만 최적의 임계값을 찾는 과정은 큰 노력을 요구하며, 데이터 세트(또는 이미지)마다 최적의 값이 다를 수 있다. 본 연구는 사용자의 직접 임계값 지정 대신, 대상의 이미지에 맞추어 적절한 임계값을 자동으로 설정하는 키포인트 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 키포인트 추출 알고리즘은 차선 영역과 배경의 명확한 구분을 위해 줄 단위 정규화를 사용한다. 그리고 커널 밀도 추정을 사용하여, 각 줄에서 각 차선의 키포인트를 추출한다. 제안하는 알고리즘은 TuSimple과 CULane 데이터 세트에 적용되었으며, 고정된 임계값 사용 대비 정확도 및 거리오차 측면에서 1.80%p와 17.27% 향상된 결과를 얻는 것을 확인하였다.
Two-Lane, two-way roads account for approximately 92% of total road length in Korea and accomplish the majority of regional transport activities. Nevertheless not too many research have been made on two-lane roads particularly efficiency related topics such as capacity and travel time studies. In this study a full scale data collection was conducted using video equippments on rural two-lane roads to determine capacity Passenger Car Equivalents(PCE) and Level of Service criterion. Various PC programs were utilized to reduce traffic data and Walker ME? and Headway Method were employed to determine PCE's for heavy vehicles. The reseach has shown that capacity and PCE's for two-land two-way roads in Korea are 3200 pcph and 1.1∼1.9 resectively. In addition percent time delay was used as the basis of developing Level of service criterion on two-lane roads in Korea.
This paper describes a method of road tracking by using a vision and laser with extracting road boundary (road lane and curb) for navigation of intelligent transport robot in structured road environments. Road boundary information plays a major role in developing such intelligent robot. For global navigation, we use a global positioning system achieved by means of a global planner and local navigation accomplished with recognizing road lane and curb which is road boundary on the road and estimating the location of lane and curb from the current robot with EKF(Extended Kalman Filter) algorithm in the road assumed that it has prior information. The complete system has been tested on the electronic vehicles which is equipped with cameras, lasers, GPS. Experimental results are presented to demonstrate the effectiveness of the combined laser and vision system by our approach for detecting the curb of road and lane boundary detection.
Detection of road lanes is an important technology, which is being used in autonomous vehicles from last few years. This method is very helpful and supportive for the drivers to provide them safety and to avoid road accidents. Alot of methods are being used to detect road lane markings. We can categorize them into three major categories: sensor-based, feature-based, and model-based methods. And in this study we give the comprehensive survey on lane marking techniques.
본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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