The automatic traffic sign detection and recognition has been one of the highly researched and an important component of advanced driver assistance systems (ADAS). They are designed especially to warn the drivers of imminent dangers such as sharp curves, under construction zone, etc. This paper presents a traffic sign recognition (TSR) system using morphological operations and multiple descriptors. The TSR system is realized in three stages: segmentation, shape classification and recognition stage. The system is designed to attain maximum accuracy at the segmentation stage with the inclusion of morphological operations and boost the computation time at the shape classification stage using MB-LBP descriptor. The proposed system is tested on the German traffic sign recognition benchmark (GTSRB) and on Korean traffic sign dataset.
This paper addresses the effective and quantitative image DB construction for the development of front looking camera systems. The automotive industry has expanded the capability of front camera solutions that will help ADAS(Advanced Driver Assistance System) applications targeting Euro NCAP function requirements. These safety functions include AEB(Autonomous Emergency Braking), TSR(Traffic Signal Recognition), LDW(Lane Departure Warning) and FCW(Forward Collision Warning). In order to guarantee real road safety performance, the driving image DB logged under various real road conditions should be used to train core object classifiers and verify the function performance of the camera system. However, the driving image DB would entail an invalid and time consuming task without proper guidelines. The standard working procedures and design factors required for each step to build an effective image DB for reliable automotive front looking camera systems are proposed.
In order to ensure reliability the high-level automated driving such as Advanced Driver Assistance System (ADAS) and universal robot taxi provided by autonomous driving systems, the operation with high integrity must be generated within the defined Operation Design Domain (ODD). For this, the position and posture accuracy requirements of autonomous driving systems based on the safety driving requirements for autonomous vehicles and domestic road geometry standard are necessarily demanded. This paper presents localization requirements for safe road driving of autonomous ground vehicles based on the requirements of the positioning system installed on autonomous vehicle systems, the domestic road geometry standard and the dimensions of the vehicle to be designed. Based on this, 4 Protection Levels (PLs) such as longitudinal, lateral, vertical PLs, and attitude PL are calculated. The calculated results reveal that the PLs are more strict to urban roads than highways. The defined requirements can be used as a basis for guaranteeing the minimum reliability of the designed autonomous driving system on roads.
This paper describes effectiveness of accident reduction on vehicles equipped with AEB using accident data occurring in Korea. During the statistical period, we used the number of vehicles which are covered by auto insurance and the number of accidents. To maximize the reduction effect of accidents caused by the driver's carelessness, the analysis was limited to Physical Damage Coverage that covers the cost of repairing or replacing the damaged vehicle caused by the driver's fault. Due to Personal Information Protection Law, it was not capable of comparing the same vehicle using Vehicle Identification Number in this study. Instead of that, we used it as a similar vehicle, so there are limits to the comparison and analysis results. As a result of this study, we have found that the effect of reducing accidents was different depending on the vehicle class, but it was generally concluded that the number of accidents decreased when the vehicle was equipped with an AEB system. Domestic research on the AEB effect of reducing accidents is not active yet. Therefore, it is absolutely essential to analyze the effects according to various conditions such as driver's age, occupation and gender as well as expanding the study models in the future.
90년대 교통 시설의 이용효율성 및 안전을 제고하고자 ITS가 도입되었다. 최근 정보통신기술의 발달로 인해 첨단차량 및 도로에 대한 관심이 급증하고 있다. 차량제어모형 중 차로변경모형은 중요한 요소이지만 기존의 연구에서는 대상차량이 등속주행 상황에서 차로변경 여부를 판단하므로 실제적용에 한계성을 가진다. 따라서 본 연구에서는 차로변경 시 대상차량의 가감속을 통해 주위차량 간 안전성을 판단하여 차로변경을 수행하였다. 본 연구에서 개발된 차로변경모형의 적합성을 검증하고자 시나리오별 시뮬레이션을 수행하였다. 수행 결과, 목표차로의 선행차량을 추월하여 현차로의 선행차량과의 차간거리가 안전거리 이상이면 차로변경을 하였다. 또한, 현차로의 선행차량과의 차간거리가 안전거리 이하이면 목표차로의 선행차량, 후행차량과의 차간거리를 고려하여 차로변경을 적절히 수행하는 것으로 나타났다. 이러한 차로변경 모형은 안전주행 지원시스템, 자동운행시스템에 활용되어 첨단차량 및 첨단도로 시스템 분야 발전에 기여할 것으로 사료된다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권1호
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pp.29-34
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2016
A controller area network (CAN) controller is an integral part of an electronic control unit, particularly in an advanced driver assistance system application, and its characteristics should always be advantageous in all aspects of functionality especially in real time application. The cost should be low, while maintaining the functionality and reliability of the technology. However, a CAN protocol implementing serial operation results in slow throughput, especially in a cyclical redundancy checking (CRC) unit. In this paper, digital signal processing (DSP) algorithms are implemented, namely pipelining, unfolding, and retiming the CAN controller in the CRC unit, particularly for the encoder and decoder sections. It must attain a feasible iteration bound, a critical path that is appropriate for a CAN system, and must obtain a superior design of a high-speed parallel circuit for the CRC unit in order to have a faster transmission rate. The source code for the encoder and decoder was formulated in the Verilog hardware description language.
ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) uses sensors such as camera, radar, lidar and GPS (Global Positioning System). Among these sensors, the camera has many advantages compared with other sensors. The reason is that it is cheap, easy to use and can identify objects. In this paper, therefore, a theoretical formula was proposed to obtain the distance from the vehicle's front wheel to the lane using a monocular camera. And the validity of the theoretical formula was verified through the actual vehicle test. The results of the actual vehicle test in scenario 4 resulted in a maximum error of 0.21 m. The reason is that it is difficult to detect the lane in the curved road, and it is judged that errors occurred due to the occurrence of significant yaw rates. The maximum error occurred in curve road condition, but the error decreased after lane return. Therefore, the proposed theoretical formula makes it possible to assess the safety of the LKA system.
Most of the car navigation systems pzrovide 2D or 3D virtual map-based driving guidance. One of the important issues is how to reduce cognitive burden to the driver who should interpret the abstracted information to real world driving information. Recently, an augmented reality (AR)-based navigation is considered as a new way to reduce cognitive workload by superimposing guidance information into the real world scene captured by the camera. In particular, head-up display (HUD) is popular to implement AR navigation. However, HUD is too expensive to be set up in most cars so that the HUD-based AR navigation is currently unrealistic for navigational assistance. Meanwhile, smartphones with advanced computing capability and various sensors are popularized and also provide navigational assistance. This paper presents a research on cognitive effect and responsiveness of an AR navigation by a comparative study with a conventional virtual map-based navigation on the same smartphone. This paper experimented both quantitative and qualitative studies to compare cognitive workload and responsiveness, respectively. The number of eye gazing at the navigation system is used to measure the cognitive effect. In addition, questionnaires are used for qualitative analysis of the responsiveness.
Recent, the issue of the fourth industrial revolution triggered by technological advances has changed the automobile industry centered on internal combustion engines, and quantitative growth of the global automobile market, which has grown rapidly, has been slowing since 2015. These advances in technology are expected to develop beyond the advanced driver assistance system to autonomous driving technology. According to SAE-J3016 published by the Society of Automotive Engineers, the technology of autonomous vehicles is divided into a total of six stages according to the driver's intervention and automation level from 0 to 5. Securing safety for autonomous vehicles is important. But, research on safety evaluation theory and autonomous vehicle evaluation method based on real vehicle test is insufficient. In this study, the longitudinal distance theory equation and continuous test scenario were proposed for the test method of autonomous vehicles for fixed targets, and the real vehicle test was conducted. When comparing the theoretical values compared to the measured values, it was determined that it was reliable with a minimum error rate of 0.484% and a maximum error rate of 7.391%. Using the proposed theoretical equation, it is judged that it can be used as a safety evaluation method in an environment where real vehicle test is not possible because it can grasp the trend in the longitudinal direction in the development stage.
첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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