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IPM기반 곡선 차선 검출기 하드웨어 구조 설계 및 구현
손행선(Haengseon Son),이선영(Seonyoung Lee),민경원(Kyoungwon Min),서성진(Sungjin Seo) 한국정보전자통신기술학회 2017 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.10 No.4
본 논문은 자율주행자동차가 곡선 주행 차로를 따라 주행 경로를 인지하고 경로 제어가 가능하도록 하기 위한 IPM 기반의 차선 검출기 구조에 대해 제안하고 RTL (Register Transfer Level) 기반의 회로 구현 결과에 대해 설명한다. 제안한 회로 구조는 곡률이 심한 차선에 대해 높은 정확도를 보장하기 위해 역투영 정합 영상을 Near/Far 영역으로 구분하여 허프 변환과 차선의 후보 영역 검출 연산을 적용한다. 자율주행자동차의 경우 다양한 알고리즘을 탑재해야 하므로 임베디드 시스템에서 차선 인식기의 시스템 자원 사용량을 줄이기 위해 차선 인식에 사용하는 영상 데이터 및 각종 파라미터 데이터에 대해 메모리 접근 회수를 최소화하는 방법을 제안하였다. 제안한 회로는 Xilinx Zynq XC7Z020에서 LUT 16%, FF 5.9%, BRAM 29%의 FPGA 자원 점유율을 보였으며 100MHz 클럭에서 Full-HD(1920x1080) 영상을 초당 42장 처리 가능한 성능을 갖고 약 96% 차선 인식률을 보인다. In this paper, we propose the architecture of an IPM based lane detector for autonomous vehicles to detect and control the driving route along the curved lane. In the IPM image, we divide the area into two fields, Far/Near Field, and the lane candidate region is detected using the Hough transform to perform the matching for the curved lane. In autonomous vehicles, various algorithms must be embedded in the system. To reduce the system resources, we proposed a method to minimize the number of memory accesses to the image and various parameters on the external memory. The proposed circuit has 96% lane recognition rate and occupies 16% LUT, 5.9% FF and 29% BRAM in Xilinx XC7Z020. It processes Full-HD image at a rate of 42 fps at a 100 MHz operating clock.
스테레오 영상 기반의 객체 탐지 및 객체의 3차원 위치 추정
손행선(Haengseon Son),이선영(Seonyoung Lee),민경원(Kyoungwon Min),서성진(Seongjin Seo) 한국정보전자통신기술학회 2017 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.10 No.4
본 항공기에 스테레오 카메라를 장착하여 영상 기반의 비행 객체 탐지 및 탐지된 객체의 3차원 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 구름 사이에 존재할 수 있는 원거리의 작은 객체를 탐지하기 위한 방법으로 PCT 기반의 Saliency Map을 생성하여 이용하였으며, 이렇게 탐지된 객체는 좌우 스테레오 영상에서 매칭을 수행하여 스테레오 시차(Disparity)를 추출하였다. 정확한 Disparity를 추출하기 위하여 비용집적(Cost Aggregation) 영역을 탐지 객체에 맞추어 가변되도록 가변 영역으로 사용하였으며, 본 논문에서는 Saliency Map에서 객체의 존재 영역으로 검출된 결과를 사용하였다. 좀 더 정밀한 Disparity를 추출하기 위하여 Sub-pixel interpolation 기법을 사용하여 Sub-pixel 레벨의 실수형 Disparity를 추출하였다. 또한 이에 카메라 파라미터를 적용하여 실제 탐지된 비행 객체의 3차원 공간 좌표를 생성하여 객체의 공간위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 향후 자율비행체의 영상기반 객체 탐지 및 충돌방지 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. We introduced a stereo camera on the aircraft to detect flight objects and to estimate the 3D position of them. The Saliency map algorithm based on PCT was proposed to detect a small object between clouds, and then we processed a stereo matching algorithm to find out the disparity between the left and right camera. In order to extract accurate disparity, cost aggregation region was used as a variable region to adapt to detection object. In this paper, we use the detection result as the cost aggregation region. In order to extract more precise disparity, sub-pixel interpolation is used to extract float type-disparity at sub-pixel level. We also proposed a method to estimate the spatial position of an object by using camera parameters. It is expected that it can be applied to image - based object detection and collision avoidance system of autonomous aircraft in the future.
문병일(Byeongil Mun),김윤정(Yunjeong Kim),손행선(Haengseon Son),이선영(Seonyoung Lee),민경원(Kyungwon Min) 대한전자공학회 2019 대한전자공학회 학술대회 Vol.2019 No.11
In this paper, a sensor fusion and tracking method using multi camera and LiDAR is proposed. The relation between a camera and LiDAR is obtained using an existing LiDAR and camera calibration method in ROS package. In order to detect objects using LiDAR and camera, we use lidar-eucliean-cluster-detect package in Autoware and YoloV3, respectively. We propose a simple fusion method between detection data from multi-camera and clustering data from LiDAR. An experiment is conducted to verify the proposed algorithm.
문병일(Byeongil Mun),김윤정(Yunjeong Kim),손행선(Haengseon Son),이선영(Seonyoung Lee),민경원(Kyungwon Min) 대한전자공학회 2019 대한전자공학회 학술대회 Vol.2019 No.6
In this paper, a novel and simplified method to create a vector map using satellite map is presented. By replacing a point cloud map which is used in the conventional vector map making with a satellite map, the proposed vector map making method can save time, resolve space constraints, and make it easier to create vector maps in real-world as well as virtual environments. Furthermore, the global path planning is performed based on the vector map, and it is verified by simulation results.