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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김정환 (Hanyang University) 이태민 (Hanyang University) 임준홍 (Hanyang University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제24권 제1호
발행연도
2020.3
수록면
147 - 153 (7page)

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기존의 차선 검출 방법들은 곡률과 날씨 변화가 큰 도로 환경에서 검출률이 낮다. 확률적 허프 변환을 이용한 방법은 에지와 직선의 각도를 이용해서 차선을 검출함으로 곡선과 악천후일 때 검출률이 낮다. 슬라이딩 윈도우 방법은 윈도우로 이미지를 분할해서 검출하기 때문에 곡선 형태의 차선도 검출하지만 어파인 변환을 사용하기 때문에 도로의 경사율에 영향을 받는다. 본 논문에서는 다양한 외부 환경에서도 차선을 강인하게 검출하고 장애물을 회피하기 위한 딥러닝 기반의 주행 보조 시스템을 제안한다. VGG-16기반의 SegNet으로 입력 영상을 의미론적으로 분할해서 차선을 검출한다. 검출한 차선과의 이격거리를 계산하고 안전범위를 산출해서 차량이 차선의 중앙을 주행하도록 제어한다. 또한, 전방의 미확인 물체와 충돌이 예상되면 운전자에게 경보를 주고 Adaptive-MPC로 차량을 제어해서 충돌을 회피하는 알고리즘도 제안한다. CARLA로 시뮬레이션한 결과 제안한 알고리즘은 곡률이 큰 차선과 다양한 환경에서도 강인하게 차선을 검출하고 전방의 안전범위를 계산하여 충돌을 회피하는 것을 볼 수 있다.
#Lane Detection #Deep Learning #Semantic segmentation #Hough Transformation #Sliding Window

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 차선 검출 및 안전성
Ⅲ. 주행 보조 알고리즘
Ⅳ. 시뮬레이션 결과
Ⅴ. 결론
References

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