닫기
Loading..

Please wait....

국내 논문지

홈 홈 > 연구문헌 > 국내 논문지 > 전자공학회 논문지 (Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers)

전자공학회 논문지 (Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers)

Current Result Document : 18 / 20 이전건 이전건   다음건 다음건

한글제목(Korean Title) 어려운 고속도로 환경에서 Lidar를 이용한 안정적이고 정확한 다중 차선 인식 알고리즘
영문제목(English Title) Stable and Precise Multi-Lane Detection Algorithm Using Lidar in Challenging Highway Scenario
저자(Author) 이한슬   서승우   Hanseul Lee   Seung-Woo Seo  
원문수록처(Citation) VOL 52 NO. 12 PP. 2220 ~ 2226 (2015. 12)
한글내용
(Korean Abstract)
차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.
영문내용
(English Abstract)
Lane detection is one of the key parts among autonomous vehicle technologies because lane keeping and path planning are based on lane detection. Camera is used for lane detection but there are severe limitations such as narrow field of view and effect of illumination. On the other hands, Lidar sensor has the merits of having large field of view and being little influenced by illumination because it uses intensity information. Existing researches that use methods such as Hough transform, histogram hardly handle multiple lanes in the co-occuring situation of lanes and road marking. In this paper, we propose a method based on RANSAC and regularization which provides a stable and precise detection result in the co-occuring situation of lanes and road marking in highway scenarios. This is performed by precise lane point extraction using circular model RANSAC and regularization aided least square fitting. Through quantitative evaluation, we verify that the proposed algorithm is capable of multi lane detection with high accuracy in real-time on our own acquired road data.
키워드(Keyword) 3D Lidar   circle model RANSAC   Multi lane detection   Particle Filter   regularization  
파일첨부 PDF 다운로드