In this paper, the image modelling of road's lane markings is established using view frustum(VF) modeling. This algorithm also involve the real time processing of the 3D position coordinate and the distance data from the camera to the points on the 3D world coordinate by the camera calibration. In order to reduce their measurement error, an useful algorithm for which analyze the geometric variations clue to traveling vehicle's fluctuation using VF model is proposed. In experiments, without correction, for instance, the $0.4^{\circ}$ of pitching rotation gives the error of $0.4^{\sim}0.6m$ at the distance of 10m, but the more far distance cause exponentially the more error. We confirmed that this algorithm can be reduced less than 0.1m of error at the same condition.
An autonomous valet parking (AVP) system is designed to locate a vacant parking space and park the vehicle in which it resides on behalf of the driver, once the driver has left the vehicle. In addition, the AVP is able to direct the vehicle to a location desired by the driver when requested. In this paper, for an AVP system, we introduce technology to recognize a parking space using image sensors. The proposed technology is mainly divided into three parts. First, spatial analysis is carried out using a height map that is based on dense motion stereo. Second, modelling of road markings is conducted using a probability map with a new salient-line feature extractor. Finally, parking space recognition is based on a Bayesian classifier. The experimental results show an execution time of up to 10 ms and a recognition rate of over 99%. Also, the performance and properties of the proposed technology were evaluated with a variety of data. Our algorithms, which are part of the proposed technology, are expected to apply to various research areas regarding autonomous vehicles, such as map generation, road marking recognition, localization, and environment recognition.
본 연구에서는 정밀도로지도를 활용하여 자동차의 거동 정보와 정밀도로지도의 위치 관계를 계산하여 차로 이탈 경고장치의 성능을 평가하는 방법론을 도출하였다. 한국의 노면 표시 설치에 대한 기준과 차로 이탈 경고장치의 평가 기준에 대한 분석을 하고, 평가 기준에 맞는 정밀도로지도의 구축하고 평가 장치 을 구성하여 제안한 방법론에 대한 시험을 통해 제안한 방법론에 대한 검증을 실시하였다. 정밀도로지도를 활용한 차로 이탈 경고장치의 평가는 정밀도로지도와 정밀차량위치를 이용한 데이터취득, 실시간 데이터 처리 및 이탈 판단 확인 절차 수행만으로 평가가 가능하고 다양한 도로 환경에 적용 가능하다.
Shin, Sang Yeol;Lee, Ji In;Chung, Woon Jin;Cho, Sung-Hoon;Choi, Yong Gyu
Current Optics and Photonics
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제3권5호
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pp.415-422
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2019
Retroreflection of vehicle headlights, as induced by spherical glass beads, is a key optical phenomenon that provides road-surface markings with greatly enhanced visibility, thus better securing a driver's safety in the nighttime as well as in unclear daytime. Retroreflectance of glass beads is a quite sensitive function of their refractive index, so that measurement of the refractive index of glass specifically in the shape of spherical beads needs to be performed within a reasonable uncertainty that is tolerable for road-marking applications. The Becke line method has been applied in assessing refractive index of such glass beads as e.g. an industrial standard in the Republic of Korea; however, the reference refractive-index liquids are not commercially available these days for refractive index greater than 1.80 due to the toxicity of the constituent materials. As such, high-refractive-index glass beads require an alternate method, and in this regard we propose a practically serviceable technique with uncertainty tantamount to that of the Becke line method: Based on comparison of calculated and measured retroreflectance values of commercial glass beads, we discover that their refractive index can be determined with reasonable precision via the retroreflectance measurement. Specifically, in this study the normalized retroreflectance originating from a single glass sphere is computed as a function of refractive index using the Fresnel equations, which is then validated as coinciding well with retroreflectance values measured from actual specimens, i.e. glass-bead aggregates. The uncertainties involved are delineated in connection with radius and imperfections of the glass beads.
노면표시는 운전자에게 시선유도와 각종 규제 및 지시에 대한 정보를 제공함으로써 교통안전 및 소통에 도움을 주는 시설로써 주야간의 시인성 확보가 중요하며 이를 위해서는 반사화가 필요하다. 노면표시의 반사성능은 유리알 (Glass Bead)의 함량 및 종류, 용융온도, 도료의 색도등 각 영향인자에 의해 결정되지만 현재는 시공법 및 관련 연구의 미흡으로 현행기준의 최하수준을 상회하는 정도로 제공되고 있다. 따라서 본 연구에서는 노면표시의 시공에 관계되는 각 요인중 반사성능가 내구성에 영향을 미치는 주요인자 및 반사성능을 최적화하기 위한 인자별 최적조합을 도출하였다. 연구결과 유리알 살포량이 중량비로 25%-30%, 용융시 온도가 $188^{\circ}C$$\pm$$10^{\circ}C$일 때 노면표면시의 반사성능이 최적화됨을 밝혀내었다. 또한 유리알의 품질개선과 함께 황색 노면표시의 재귀반사 휘도계수 기준을 현재 기준보다 상향조정할 필요성이 있음을 제안하였다.
현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구 대상지 천안천은 도심지 내 주거 밀집지역과 다중이용시설에 근접하여 도심지를 관류하는 도시하천이다. 2006년부터 2015년까지 진행된 자연형 하천 정화사업은 하천기능 제고와 자연생태계 복원 및 친수공간을 확보하여 지역주민 삶의 질 향상을 도모하였다. 조성된 수변공간 내 자전거도로는 산책로 중심으로 사업이 시행되어 부족한 자전거도로 기능을 관련 법규에 알맞은 개선점을 제시하고자 한다. 활용실태 및 시민의식조사에서는 경사로, 하천 횡단시설, 계단시설, 안전시설, 표지판 및 노면표시, 주차시설 등의 문제점이 도출되었다. 그 개선점으로 경사로 12% 이하 개선과 징검다리로 단절된 구간 7개소에 잠수교 설치를 제시하였고, 자전거도로 관련 법규에 따른 표지판 노면표시 설치와 대중교통 환승에 필요한 천안역과 천안 버스터미널의 자전거 주차시설 확충 등을 제안하였다. 천안천 수변공간 내 자전거도로는 자전거 이용시설과 업무 조직의 제도적인 확충과 도시하천 자전거도로 관련 법규에 따른 시설개선으로 접근성과 단거리 이동의 이용률을 높일 수 있을 것이다. 따라서 생활교통 공간의 발전은 도심 교통난 해소와 자전거 교통 활성화에 기인하여 시민의 편익 증대가 기대된다.
도로표지용 도료의 품질기준은 KS M 6080의 품질기준을 만족하는 제품들의 경우에도 시공 후 일정기간이 경과한 후에는 도료 자체의 부착력 문제로 교통량 증가에 따른 자동차 차륜에 의한 도료 자체의 마모 손실에 의하여 재귀반사 기능을 부여하는 유리알의 마모 및 탈리로 시인성이 급격히 저하되고 있다. 이에 따른 야간 교통 사고율 증가와 동시에 추가 교통 안전을 위한 부가 보완시공으로 안전시설 제비용이 직접비용으로 유발되고 있으며, 직접비용보다 추가공사로 인한 교통체증으로 사회간접 비용이 증가되고 있다. 특히, 차선의 품질 규격이 KS M 6080 제품에 만족한다 하더라도 빗물의 수막(水膜)에 의한 유리알의 굴절율 차로 재귀반사기능을 하는 차선 도료용 유리알의 기능을 발휘하지 못하여 운전자의 시인성은 열악함을 알 수 있다. 따라서, 국외에서 많이 사용되고 있는 마모성이 우수한 수용성 차선도료, 고성능 융착식 도료, 상온경화형 도료를 도입하여 성능을 비교 검토하였다. 본 연구에서는 차선재료의 내구성 향상을 위해 EN 1436규격에 의한 내마모성 시험을 수용성, 융착식, 상온경화형 도료에 실시하여, 재귀반사도 성능이 우수한 차선재료의 적용 가능성을 확인하였다.
최근, 지구 온난화에 따른 이상기후로 폭설로 인한 사회 경제적인 피해가 확산되고 있다. 국지적 기습 폭설에 의한 도로지역 피해를 저감하기 위해서는 도로 구간별 강설현황을 정확히 파악하여 대책을 마련하는 것이 중요하다. 본 논문은 도로에 설치되어 있는 CCD 영상을 이용하여 도로 강설강도를 탐지하는 알고리즘을 다룬다. 첫째, 전체 영상 공간 중 차량의 움직임 및 차선이 존재하지 않는 MLZ(MotionLess Zone)를 설정한다. 다음으로, 각 영상의 MLZ를 통과하는 눈 궤적을 Canny 연산자와 제안된 알고리즘을 이용하여 추출한다. 또한 1분 동안 MLZ 안의 눈 궤적의 개수를 나타내는 SII(Snow Intensity Index)를 정의한다. 마지막으로, 69분 동안 계산된 SII 값과 영상을 육안 비교함으로써 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유효성을 검증한다. 실험결과 SII의 integration은 실제 적설량과 깊은 연관관계를 나타내었다.
지능형 자동차 시스템에 대한 인식이 높아지면서 차선 획득 알고리즘에 대해 많이 연구되고 있다. 일반적인 차선 인식에서 사용하는 경계선 추출을 사용하는 방법은 도로에서의 차선 검출에 좋은 결과를 가져 올 수 있다. 하지만 도로에 그림자, 혹은 가로 선 같은 다른 경계선이 검출 될 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 형태학적 연산을 적용하여 차선에 대한 정보를 추출하였다. 또한 HSV(Hue, Saturation, Value) 칼라 모델을 적용하여 색상에 대한 정보를 이용함으로써 한번 더 차선의 정보를 추출하였다. 추출된 차선의 후보들을 이용하여 Hough 변환을 통해 차선이 존재할 가능성이 높은 차선 검출 영역을 설정하고, 이러한 차선 검출 영역 내에서 차선을 추출하는 방식을 사용함으로써 효과적으로 차선을 검출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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