• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.1-9
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• 2012

본 논문에서는 영상 센서를 이용한 강인한 차량 검출 및 차간거리 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 차량 검출 알고리즘은 차량의 가장 큰 특징인 차량 하단의 그림자부분과 차량의 뒷바퀴 부분을 추출하기 위해 Haar-like 특징들과 차량 뒷부분의 방향성 에지특징을 동시에 활용하기 때문에 더욱 강인한 차량 검출 효과가 있다. 차량의 그림자에 해당하는 Haar-like 특징에 추가적인 방향성 에지특징은 차량이 아닌 부분을 잘못 검출하는 오검출률(false-positive error)을 현격히 줄이는 효과가 있고, 차량 추적기법을 통해 전체적인 수행 속도를 크게 개선한다. 그리고 차간거리 추정 알고리즘에서는 먼저 영상에 나타난 차량의 위치를 통해 추정하는 방법과 차량의 폭을 이용한 두 방법의 장단점을 분석한 후, 차량의 위치를 이용하는 방법이 가지고 있는 문제점과 차량의 폭을 이용한 방법의 단점을 극복하면서, 차간거리의 정확도를 높일 수 있는 개선된 방법을 제안한다. 제안된 차량 검출 및 차간거리 추정 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 다양한 실험영상들을 통해 그 효과를 입증한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.621-626
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• 2015

This paper presents a camera calibration method in order to estimate the lane detection and inter-vehicle distance estimation system for an automotive safety driving system. In order to implement the lane detection and vision-based inter-vehicle distance estimation to the embedded navigations or black box systems, it is necessary to consider the computation time and algorithm complexity. The process of camera calibration estimates the horizon, the position of the car's hood and the lane width for extraction of region of interest (ROI) from input image sequences. The precision of the calibration method is very important to the lane detection and inter-vehicle distance estimation. The proposed calibration method consists of three main steps: 1) horizon area determination; 2) estimation of the car's hood area; and 3) estimation of initial lane width. Various experimental results show the effectiveness of the proposed method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.192-192
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• 2000

In this paper, a platoon merging is considered as a remote-controlled system with the state represented by a stochastic process. In this system, it becomes to encounter situations where a single decision maker controls a large number of subsystems, and observation and control signals are sent over a communication channel with finite capacity and significant transmission delays. Unlike classical estimation problem in which the observation is a continuous process corrupted by additive noise, there is a constraint that the observation must be coded and transmitted over a digital communication channel with finite capaci쇼. A recursive coder-estimator sequence is a state estimation scheme based on observations transmitted with finite communication capacity constraint. Using the coder-estimator sequence, the remote control station designs a feedback controller. In this paper, we introduce a stochastic model for the lead vehicle in a platoon of vehicles considering the angle between a road surface and a horizontal plane as a stochastic process. The simulation results show that the inter-vehicle distance and the deviation from the desired inter-vehicle distance are well regulated.

• 전기학회논문지
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• 제66권6호
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• pp.935-941
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• 2017

This paper proposes a method for estimating the distance betweeen vehicles in a moving situation using the image ratio of the distance between the tail lamps of a front vehicle. The actual distance between the tail lamps of a front vehicle was transmitted by LED tail lamps using visible light communication. As the distance between the front vehicle and the rear vehicle changes, it calculates the ratio of the pixel width between the tail lamps of the front vehicle projected on the image. The calculated values are used to derive a distance-mapping function through non-linear regression technique. Then, the distance between vehicles in the moving situation is estimated based on this function.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권3호
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• pp.593-600
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• 2022

자율주행 차량에는 라이다, 레이더, 카메라 등 다양한 센서들이 융합되어 활용되고 있다. 특히 라이더 및 레이더는 고가의 장비로 자율주행 자동차의 대중화를 위해 해결해야 하는 부분으로 고가의 장비를 대체할 수 있는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비용면에서 저가이면서 손쉽게 장착할 수 있는 단일 카메라를 이용하여 주행 차량의 전방 측면 차량 바퀴와 인접 차선을 감지하고 거리를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 입력 영상을 통해 프레임 추출 후 프레임 이미지에서 차선과 바퀴를 검출하고 거리를 측정하여 실제 도로 환경에서 실측 된 거리와 비교하였고, 오차범위 ±3cm 안에서 비교적 정확히 거리를 산출할 수 있었다. 이를 통해 자율주행 자동차의 비용 절감 또는 라이다, 레이더 센서의 고장으로 대체 가능한 수단으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.