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저자정보
조주연 (국민대학교) 강연식 (국민대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
338 - 339 (2page)

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자율주행차량은 다양한 센서를 기반으로 주변 상황을 인지하며 주행한다. 특히 차도에 존재하는 차선정보는 차량이 이동해야 할 방향을 결정해주는 중요한 정보다. 그러나 도심지 도로에서는 다양한 장애물과 복잡한 도로 마커로 인해 Rule 기반의 이미지 처리기법의 차선검출 방법으로는 한계점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 카메라를 통해 얻은 이미지 정보를 딥러닝 알고리즘과 이미지 프로세싱 기법을 통한 차선영역 검출의 기법을 동시에 적용하고, 칼만필터를 이용하여 강건하게 차선을 검출할 방법을 제안하고자 한다. 알고리즘의 전체 도식도는 그림 1의 좌측과 같이 표현할 수 있다. 복잡한 도로 환경에서 차선영역만을 추출하기 위해 사용한 딥러닝 네트워크는 LaneNet 알고리즘을 사용하였고, 그림 1 우측 상단과 같이 네트워크에서 마스크 네트워크만을 이용하였다. LaneNet 이미지결과를 통해서 거리계산을 위^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10601433');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#Lane detection(차선인식) #Camera(카메라) #Deep learning(딥러닝) #Kalman filter(칼만필터) #Autonomous Vehicle(자율주행 자동차)

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