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오민서 (성균관대학교) 신영빈 (성균관대학교) 오준섭 (성균관대학교) 문형필 (성균관대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2024년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2024.11
수록면
2,906 - 2,910 (5page)

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This study investigates autonomous driving using YOLOv8 deep learning model and lane correction algorithm referencing steering angle of car and pixel information. Main components of the vehicle hardware include webcam, PC, Arduino, motor driver, and variable resistor. Raw data is collected through the camera, and YOLOv8 deep learning model is used for lane data extraction. Driving path is recognized through data organization; bird's-eye view transformation, histogram, and sliding window. To obtain steering angle, Pure Pursuit algorithm is applied. When calculating steering angle, wheelbase of the vehicle and the position of the rear wheels were considered. During driving tests, two issues were identified; vehicle deviated from the lane at high speeds and exhibited a tendency to drift toward one side of the lane. To handle these issues, stability enhancement algorithm that corrects lane by referencing positions of camera pixels and simple speed control algorithm according to steering angle were applied. Based on these information, vehicle’s steering angle is adjusted, achieving stable and efficient autonomous driving.
#Autonomous vehicle #YOLOv8 #Pure Pursuit #Simultaneous pixel referencing

목차

Abstract
1. 서론
2. 차량 하드웨어 구성
3. 자율주행 구현방법
4. 결론
References

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