자율주행차량의 안정한 주행을 위한 실시간 차선 인식에 관한 연구 = A Study on Realtime Lane Detection for Stable Driving of Autonomous Vehicle

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 CCD 카메라 하나를 이용하여 실시간으로 강건하게 차선을 인식할 수 있는 영상 처리 알고리즘을 제안하였다. 실시간 처리를 위하여 전 프레임의 직선식을 이용하여 탐색 영역을 제한하였으며 에지는 차선 폭 정보를 바탕으로 이에 해당되는 두께를 갖는 명도 변화점을 선택하였다. 강건한 주행을 위해서 전역 임계법인 Otsu 알고리즘을 사용하여 매 프레임마다 임계값을 설정하였고 이를 바탕으로 영상을 이진화하였다. 이러한 방법들을 통하여 실시간으로 신뢰할 수 있는 에지들을 선택할 수 있었다.
이렇게 선택된 에지들을 통하여 기본적으로 Hough 변환을 이용하여 차선의 직선식을 구하였고 몇 가지 검증 작업을 통해 영상에서의 차선 중심을 찾았다. 영상에서의 차선 중심은 공간 좌표로 변환되며 2륜 차량 모델에 적용하여 회전각을 구하였다.
이러한 알고리즘은 실제 차량에 적용해 보아야겠지만 안전상의 이유로 RC 차량에 카메라와 차량 제어 시스템을 장착하여 실험하였다. 기본적인 컨트롤러로 80C196에 uC/OS를 탑재하여 사용하였고 차량 속도는 PID 제어를 이용하여 등속으로 주행하게 하였다. 그리고 운행 환경은 고속도로로 제한하였다.
실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 방법들을 통해 실시간 처리가 가능하였고 전체적인 명도 값이 변하는 부분에 있어 보다 강건한 주행을 보였다. 그리고 본 논문에서 제안한 탐색 영역 설정 방법은 차선 안에 있는 표시들을 제외시킴으로 실시간 처리뿐만 아니라 강건한 주행에도 영향을 주었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we describe a robust image processing algorithm to recognize the road lane in real-time. For the real-time processing, a detection area is decided by a lane segment of a previous frame and edges are detected on the basis of the lane width. For the robust driving, the global threshold with the Otsu algorithm is used to get a binary image in a frame. Therefore, reliable edges are obtained from the algorithms suggested in this paper in a short time. Lastly, the lane segment is found by hough transform. We made a RC(Radio Control) car equipped with a vision system and verified these algorithms using the RC Car.

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 초록 = 1
• 1. 서론 = 2
• 2. 이론적 배경 = 6
• 가. Hough 변환 = 6
• 나. Otsu 알고리즘 = 11
• 다. 공간 좌표 변환 = 13
• 라. 2륜 차량 모델 = 14
• 3. 알고리즘 = 16
• 가. 영역 설정 = 17
• 나. 임계값 결정 = 18
• 다. 에지 추출 = 21
• 라. Hough 변환 = 23
• 4. 실험 = 25
• 가. 실험용 차량 구성 =28
• 나. 실험 환경 = 31
• 다. 실험 결과 = 34
• 5. 결론 = 41
• 참고문헌 = 42
• Abstract = 44