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.
An effective approach to lane detection in driver assistance system (DAS) is proposed, based on the decomposition of lane markings. The properties of the decomposed lane markings are discussed, and analyses on lane curvature are given. The current lane on road is detected quickly, the neighboring lane regions are also extracted for lane planning of the vehicle, and the parameters of lane structure are accurately estimated.
노면표시에 도포된 굴절률 1.5 유리알은 야간 우천 시 효과적인 재귀반사를 수행하지 못하여 교통안전에 심각한 문제를 초래하고 있다. 이를 극복하기 위해 습윤상태에서 효과적 재귀반사를 수행하는 굴절률 2.4인 우천형 bead와 건조 시 최적의 재귀반사를 수행해 내는 굴절률 1.9 bead를 혼합한다. 그러나 고성능의 굴절률 1.9와 2.4 bead는 기존 1.5 유리알에 비해 상당한 고가이므로 전량 사용하기에는 상당한 비용이 소요된다. 따라서 현장 설치 시에는 서로 혼합하여 사용하는 것이 바람직하며, 최적 성능과 소요 비용을 고려한 적정 배합비율을 찾아내는 것이 중요하다. 본 연구에서는 다양한 비율로 혼합된 bead를 국내 고속도로의 길가장자리선에 설치하였을 때 발생되는 각각의 비용 및 편익에 따른 경제성 분석을 수행하였다. 분석 수행결과, 다양한 강수량 변화에도 높은 시인성을 유지하는 대안은 굴절률 2.4가 100% 구성된 차선으로 나타났으며, 경제성이 가장 높게 확보되는 대안은 굴절률 1.5가 80%, 2.4가 20%로 구성된 차선으로 B/C는 약 1.92 수준으로 도출되어 국내 고속도로 길가장자리선의 적용 시 가장 효과적인 대안인 것으로 확인되었다. 아울러 연구의 한계와 몇몇 장래 연구과제가 토의되었다.
PURPOSES : It is well known that experts determined the current standard dimensions of freeway lane markings. However, rigorous engineering rationale could be insufficient regarding whether or not the standard dimensions account for how visible the markings are to the driver. In this study, we seek to optimize the dimensions of freeway lane markings to improve their visibility to drivers. METHODS : The study was conducted as follows. First, alternative lane marking dimensions were selected which could be installed in a test construction site. Second, a video recording was made while driving on the test construction site. Third, subjects were shown the recorded video and then instructed to indicate their preference from among the various lane markings. Lastly, t-tests were applied to assess the statistical significance of differences in the preferences expressed. RESULTS : According to the t-test results, there was no significant difference in the preferences expressed regarding the lane marking widths. However, with regard to the dimensions of freeway lane marking, which represents line marking lengths, gap lengths, and widths of marking, the subjects expressed a preference for specific dimensions such as 6 m:12 m,13 cm, 8 m:12 m,10 cm and 6 m:12 m,10 cm. CONCLUSIONS : In considering the dimensions of freeway lane markings and their relation to visibility by the driver, it was found that dimensions such as 6 m:12 m,13 cm, 8 m:12 m,10 cm and 6 m:12 m,10 cm.
정밀도로지도는 자율주행차의 기본 인프라로 활용되어 최신 도로정보가 신속하게 반영되어야 한다. 하지만 현재 정밀도로지도 공정 중 객체 도화 및 구조화 편집과정이 수작업으로 이루어지며 주요 구축 대상인 도로 노면선 표시의 레이어를 생성하는데 가장 오랜 시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구에서 기학습된 포인트넷(PointNet) 모델을 통해 색상 유형(백색, 청색, 황색)이 예측된 도로 노면선 표시의 포인트 클라우드를 입력 데이터로 활용하였고, 이를 기반으로 본 연구에서는 도로 노면선 표시 레이어의 도화 및 구조화 편집을 자동화하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 3차원 벡터 데이터의 활용성을 검증하기 위해 정밀도로지도 품질검사 기준에 따라 정확도를 분석하였다. 벡터 데이터의 위치정확도 검사에서 수평 오차와 수직 오차에 대한 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)는 0.1m 이내로 나타나 적합성을 검증하였으며, 구조화 편집 정확도 검사에서 선표시 유형과 선규제 유형의 구조화 정확도가 모두 88.235%로 나타나 활용성을 검증하였다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도를 위한 도로 노면선 표시의 벡터 데이터를 효율적으로 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 도로 노면표지를 이용하여 도심지에서 3차원 도로정보를 자동으로 취득하기 위한 기술을 제안하였다. 제안된 방법은 다음의 주요 3단계로 구성되어 있다. 첫 단계는 두 장의 항공사진에 나타난 도로 노면표지를 추출하는 것이고, 두 번째는 추출된 노면표지 중 동일한 표지를 매칭하는 것이다. 마지막 단계는 항공사진의 외부표정요소를 이용하여 노면표지의 3차원 위치좌표를 얻는 것이다. 마지막 단계는 공선조건식을 사용하여 수행될 수 있기 때문에, 본 연구에서는 처음 두 단계에 연구의 초점을 맞추었다. 차로 경계선을 추출하기 위해 노면표지의 형상 정보와 공간 관계를 이용하였고, 템플릿 매칭을 추가적으로 사용하여 방향표시를 추출하였다. 그리고 도로의 3차원 위치정보를 취득하기 위해 도로 노면표지에 적합한 관계형 매칭(relational matching)기법을 사용하였다. 추출정확도는 시각적인 평가를 통해 수행하였고, 위치정확도는 수치사진 측량시스템을 통해 얻은 참고자료와 비교를 통해 수행하였다.
PURPOSES: This study analyzes feasibility for application white pavement markings in the roadways with median barrier. METHODS : By reviewing numerous relevant laws, standards, and operational cases, the white pavement markings' excellence was demonstrated. Driver's behavior was analyzed through a virtual driving experiment using driving simulator and field tests. RESULTS:First, white pavement markings are superior to yellow pavement markings in terms of visibility, economics, and safety. Second, as a result of virtual driving experiment, the color of line in the roadway with median barrier didn't affect the driver's behavior such as the average vehicle speed, the distance bias in the lane and the separation distance from the centerline. Third, field test demonstrated that the driver tended to recognize the median barrier as an obstacle. In addition, the central driving ratio in the lane was increased due to improving the visibility of line at night in case of the white pavement markings. CONCLUSIONS : The application of white pavement markings in the roadways with median barrier can enhance traffic safety by improving the visibility of line at night.
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.
We have seen rapid changes in road systems and networks in urban areas due to fast urbanization and increased traffic demands. As a result, many researchers have put greater importance on extraction, correction and updating of information about road systems. Also, by using the various data on road systems and its condition, we can manage our road more efficiently and economically. Furthermore, such information can be used as input for digital map and GIS analysis. In this research, we used a high resolution aerial photo of the roads in Seongnam area. First, we applied the top-hat filter to the area of interest so that the road markings could be extracted in an efficient manner. The lane separation lines were selected, considering the shape similarity between the selected lane separation line and reference data. Next, we extracted the roads in the urban area using the aforementioned road marking. Using this technique, we could easily extract roads in urban area in semi-automatic way.
최근 웹 또는 모바일 기기에서 전자지도를 이용한 정보 제공 서비스의 활성화로 도로 노면의 다양한 기호들을 자동으로 인식하는 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 HOG-SP(Histogram of oriented Gradients-Split Projection) 서술자를 이용하여 도로 노면에 표시된 11가지의 방향지시기호를 자동으로 인식하는 방법을 제안하였으며, 인식된 방향지시기호를 기반으로 차선 위치 검출의 성능 향상을 나타내었다. 네이버 로드 뷰 영상으로 실험하여 제안하는 방법으로 81.99%의 인식률을 보였으며, 기존의 다른 특징들과의 비교 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증하였다. 또한, 방향지시기호를 먼저 인식한 후 차선의 위치를 검출함으로써 단순히 차선의 위치만 검출하는 방법보다 7.64% 더 높은 검출률을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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