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영상 및 레이저데이터 융합을 통한 실도로 자율주행 차량 개발
정지원(Jiwon Jung),이웅희(Woonghui Lee),정석우(Seokwoo Jung),오현찬(Hyeonchan Oh),홍준(Jun Hong),유하람(Haram You),심현철(Hyunchul Shim) 한국자동차공학회 2016 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2016 No.5
자율주행 자동차는 차량에 장착된 센서들을 활용하여 운전자의 개입없이 실도로를 주행하는 차이다. 자율주행 자동차는 자차 위치를 정확히 인식하여 주어진 경로를 추종하는 것이 중요하다. 기존의 연구에서는 복잡한 3차원 지도를 생성하여 자차 위치를 인식하거나 고정밀 GPS를 활용하여 자차 위치를 인식하였다. 본 연구에서는 저가의 GPS와 차량의 센서를 활용하여 자율항법 시스템을 구성하고 GPS의 신호가 약한 도심자율주행을 위해 도로 경계 인식과 차선 인식 시스템을 구성하였고 서울 도심 자율주행을 통해 검증하였다.
심층 컨볼루션 신경망을 이용한 교통 표지판 인식 알고리즘 개발
정석우(Seokwoo Jung),이웅희(Unghui Lee),정지원(Jiwon Jung),심현철(Hyunchul Shim) 한국자동차공학회 2016 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2016 No.5
ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 중 TSR(Traffic Sign Recognition)은 자동차 전방의 교통 표지판을 인식하여, 현재 주행 중인 도로의 상황 및 조건을 알려주는 시스템이다. 하지만, 국내의 교통 표지를 기준으로 개발된 경우는 드물고, 대부분 독일이나 미국 기준으로 개발된 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 국내의 도로에서 직접 주행을 통해 얻은 데이터를 Deep Convolutional Neural Network의 일종인 LeNet-5을 수정하여 제작한 CNN 모델로 학습시켜 교통 표지판 인식 시스템을 설계하는 방법에 대해 설명한다. 또한, 실제 차량 플랫폼에 탑재하여 수행한 결과와 개선 방안에 대해 논의한다.
차선 영역이 분할된 AVM 영상을 이용한 차선 수준 차량 위치 추정 기법
도종용(Jongyong Do),강정원(Jungwon Kang),정석우(Seokwoo Jung),정지원(Jiwon Jung),심현철(David Hyunchul Shim) 대한기계학회 2016 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2016 No.12
In this paper, we present an algorithm for lane-level vehicle localization using lane region-segmented AVM images. First, we segment an input AVM image into lane regions. Then, we estimate a vehicle pose through ICP-based matching between the lane regions and the digital map. Contrary to previous methods that used restricted lane models, the proposed method facilitates vehicle localization even in arbitrary shaped road sections, as we utilize pixel-wise lane region itself without the use of the lane model. Through experiments in real roads, we verified the effectiveness of the proposed method.
오현찬(Hyeonchan Oh),이웅희(Unghui Lee),정지원(Jiwon Jeong),정석우(Seokwoo Jung),유하람(Haram You),홍준(June Hong),정찬영(Chanyoung Jung),도종용(Jongyong Do),심현철(Hyunchul Shim) 한국자동차공학회 2016 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2016 No.5
차량의 자율주행을 위해서는 차량의 주변 환경을 인식하는 것이 중요하며, 이는 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 차량의 주변환경 인식을 위해서는 다양한 센서들이 사용되고 있으며, 그 중에서 영상 정보를 이용한 인식 기술은 주행 환경을 인식하는데 주요한 기술 분야이다. 본 논문은 이러한 영상 정보를 이용하여 자율주행차량의 차선인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 도로의 정보들을 기반으로 차선의 형태를 곡선으로 근사 하여 차선 정보를 추정하였으며, 도심지의 실제 도로 영상을 통하여 그 결과를 확인하였다.