A lane sensing algorithm using vision sensors is developed based on lane geometry models. The parameters of the lane geometry models are estimated by a Kalman filter and utilized to reconstruct the lane geometry in the global coordinate. The inverse perspective mapping from image plane to global coordinate assumes earth to be flat, but roll and pitch motions of a vehicle are considered from the perspective of the lane sensing. The proposed algorithm shows robust lane sensing performance compared to the conventional algorithms.
Lane Sensing techniques based on vision sensors are regarded promising because they require little infrastructure on the highway except clear lane markers. However, they require more intelligent processing algorithms in vehicles to generate the previewed roadway from the vision images. In this paper, a lane sensing algorithm using vision sensors is developed to improve the sensing robustness. The parallel stereo-camera is utilized to regenerate the 3-dimensional road geometry. The lane geometry models are derived such that their parameters represent the road curvature, lateral offset and heading angle, respectively. The parameters of the lane geometry models are estimated by the Kalman filter and utilized to reconstruct the lane geometry in the global coordinate. The inverse perspective mapping from the image plane to the global coordinate considers roll and pitch motions of a vehicle so that the mapping error is minimized during acceleration, braking or steering. The proposed sensing system has been built and implemented on a 1/10-scale model car.
Lane departure avoidance system is one of the key technologies for the future active-safety passenger cars. The lane departure avoidance system is composed of two subsystems; lane sensing algorithm and active-steering controller. In this paper, the road image is obtained by vision sensor and the lane parameters are estimated using image processing and Kalman Filter technique. The active-steering controller is designed to prevent the lane departure. The developed active-steering controller can be realized by steer-by-wire actuator. The lane-sensing algorithm and active-steering controller are implemented into the steering HILS(Hardware-In-the-Loop Simulation) and their performance is evaluated with a human driver in the loop.
Detecting the ego-lane of a vehicle (the lane on which the vehicle is currently running) is one of the basic techniques for a smart car. Vision sensing is a widely-used method for the ego-lane detection. Existing studies usually find road lane lines by detecting edge pixels in the image from a vehicle camera, and then connecting the edge pixels using Hough Transform. However, this approach takes rather long processing time, and too many straight lines are often detected resulting in false detections in various road conditions. In this paper, we find the lane lines by scanning only a limited number of horizontal lines within a small image region of interest. The horizontal image line scan replaces the edge detection process of existing methods. Automatic thresholding and spatiotemporal filtering procedures are also proposed in order to make our method reliable. In the experiments using real road images of different conditions, the proposed method resulted in high success rate.
The lane departure avoidance systems have been considered promising to assist human drivers in AVCS (Advanced Vehicle Control System). In this paper, a lane departure monitoring and control system is developed and evaluated in the hardware-in-the-loop simulations. This system consists of lane sensing, lane departure monitoring and active steering control subsystems. The road image is obtained based on a vision sensor and the lane parameters are estimated using image processing and Kalman Filter technique. The active steering controller for avoiding the lane departure is designed based on the lane departure metric. The proposed lane departure avoidance system is realized in a steering HILS (hardware-in-the-loop simulation) tool and its performance is evaluated with a driver in the loop.
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.
This paper presents the lateral control of an autonomous vehicle by using a look-ahead sensing system. In look-ahead sensing by an absolute positioning system, a reference lane, constructed by straight lanes or circular lanes, was switched by a segment switching algorithm. To cope with sensor noise and modeling uncertainty, a robust LMI-based $H_{\infty}$ lateral controller was designed by the feedback of lateral offset and yaw angle error at the vehicle look-ahead. In order to verify the safety and the performance of lateral control, a scaled-down vehicle was developed and the location of the vehicle was detected by using an ultrasonic local positioning system. In the mechatronic scaled-down vehicle, the lateral model and parameters are verified and estimated by a J-turn test. For the lane change and reference lane tracking, the lateral controllers are used experimentally. The experimental results show that the $H_{\infty}$ controller is robust and has better performance compared with look-down sensing.
In this paper, analysis of magnetic marker for autonomous vehicle guidance system using 3-axis magnetic sensor propose. Position sensing is an important an estimation system of vehicle position and orientation on magnetic lane, which is a parameter of the steering controller for automated lane following is described. To verify that the magnetic dipole model could be applied to a magnetic unit paved in roadway, the analysis of the data 3-axis magnetic field measured experimentally.
An intelligent safety vehicle(ISV) should have an ability to predict the possibility of an accident and help a driver avoid the accident in advance. The basic function of the ISV is to alert the driver by warning when the collision is to occur. For this purpose, the ISV has to function efficiently in sensing the environmental context. While image processing provides lane information, laser radar senses road obstacles including vehicles. By applying a simple clustering algorithm to radar signals, it is possible to obtain the vehicle information. Consequently, we can identify the existence of the vehicle of interest on my lane. The reliability of the sensing algorithm is evaluated by running on the highway with a test vehicle.
In this paper, we propose a performance-aware workload model for efficient implementation of control systems. When implementing a control algorithm as an embedded computer system, the control code executes periodically. For such systems, its control performance depends on not only the accuracy of the control algorithm itself but also temporal parameters such as control period and sensing to actuation delay. In this regard, this paper studies the relation between control period and delay by measuring and analyzing the control performance of LKAS (Lane Keeping Assist System) with varying period and delay combinations. Through this experimental study, this paper shows that the two timing parameters, i.e.,control period and delay, has a tradeoff relation in terms of control performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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