무인자율주행차량은 대부분 사전에 알려져 있는 경로점 주행을 기반으로 한다. 경로점 주행 시 항법시스템의 위치오차는 무인자율주행차량을 계획하지 않은 경로로 주행하게 하며, 포장도로를 주행하는 경우 차선을 이탈해 버리는 위험한 상황을 초래한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서 카메라와 레이저 스캐너를 비롯한 차량에 장착되어 있는 센서를 이용하여 차선을 검출하고 차선을 유지하는 LKS(Lane Keeping System)이 연구되고 있다. LKS에서...
무인자율주행차량은 대부분 사전에 알려져 있는 경로점 주행을 기반으로 한다. 경로점 주행 시 항법시스템의 위치오차는 무인자율주행차량을 계획하지 않은 경로로 주행하게 하며, 포장도로를 주행하는 경우 차선을 이탈해 버리는 위험한 상황을 초래한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서 카메라와 레이저 스캐너를 비롯한 차량에 장착되어 있는 센서를 이용하여 차선을 검출하고 차선을 유지하는 LKS(Lane Keeping System)이 연구되고 있다. LKS에서 차선을 유지하기 위해 생성하는 정보의 종류는 두 가지이며, 첫째는 차량의 조향각을 생성하는 것이고, 둘째는 차량이 가야할 경로점을 생성하는 것이다. 본 논문에서는 항법 정보와 영상 정보를 이용하여 LKS을 수행하는 동시에 횡 방향 오차를 보정할 수 있음을 보였다. 생성된 경로점은 검출된 주행차선간의 중앙에 위치하게 되고, 이것은 위치오차가 없을 경우 기존의 경로점과 일치한다. 위치오차가 존재하게 되면 생성된 경로점과 기존의 경로점 사이에 거리 오차가 발생하게 된다. 이 때 생성된 경로점과 기존의 경로점 사이에 거리오차는 간단히 계산이 가능하고, 이를 이용하여 차량의 횡 방향 오차를 추정할 수 있다.
무인자율주행차량은 대부분 사전에 알려져 있는 경로점 주행을 기반으로 한다. 경로점 주행 시 항법시스템의 위치오차는 무인자율주행차량을 계획하지 않은 경로로 주행하게 하며, 포장도로를 주행하는 경우 차선을 이탈해 버리는 위험한 상황을 초래한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서 카메라와 레이저 스캐너를 비롯한 차량에 장착되어 있는 센서를 이용하여 차선을 검출하고 차선을 유지하는 LKS(Lane Keeping System)이 연구되고 있다. LKS에서 차선을 유지하기 위해 생성하는 정보의 종류는 두 가지이며, 첫째는 차량의 조향각을 생성하는 것이고, 둘째는 차량이 가야할 경로점을 생성하는 것이다. 본 논문에서는 항법 정보와 영상 정보를 이용하여 LKS을 수행하는 동시에 횡 방향 오차를 보정할 수 있음을 보였다. 생성된 경로점은 검출된 주행차선간의 중앙에 위치하게 되고, 이것은 위치오차가 없을 경우 기존의 경로점과 일치한다. 위치오차가 존재하게 되면 생성된 경로점과 기존의 경로점 사이에 거리 오차가 발생하게 된다. 이 때 생성된 경로점과 기존의 경로점 사이에 거리오차는 간단히 계산이 가능하고, 이를 이용하여 차량의 횡 방향 오차를 추정할 수 있다.
Most of the unmanned ground vehicles use waypoint navigation. When doing waypoint navigation, position error in navigation system makes unmanned ground vehicle move out of path. When moving on road, the vehicle moves out of lane. To overcome the limitations, we can detect the road paint like lane, u...
Most of the unmanned ground vehicles use waypoint navigation. When doing waypoint navigation, position error in navigation system makes unmanned ground vehicle move out of path. When moving on road, the vehicle moves out of lane. To overcome the limitations, we can detect the road paint like lane, using sensor equipped on vehicles which includes camera and laser range scanner. LKS(Lane Keeping System), which uses detected lane information, makes vehicles maintain the current lane. LKS generates either steering angle or new waypoint. This study introduced the method to correct lateral error using lane estimation for LKS by post processing. New waypoint is located on the estimated center lane of detected road paint. Unless position error exists, new waypoint matches prior waypoint. If position error exists, it causes distance error beteween new waypoint and prior waypoint. This distance error can be calculated simply and we can estimate lateral error of vehicles based on the result.
Most of the unmanned ground vehicles use waypoint navigation. When doing waypoint navigation, position error in navigation system makes unmanned ground vehicle move out of path. When moving on road, the vehicle moves out of lane. To overcome the limitations, we can detect the road paint like lane, using sensor equipped on vehicles which includes camera and laser range scanner. LKS(Lane Keeping System), which uses detected lane information, makes vehicles maintain the current lane. LKS generates either steering angle or new waypoint. This study introduced the method to correct lateral error using lane estimation for LKS by post processing. New waypoint is located on the estimated center lane of detected road paint. Unless position error exists, new waypoint matches prior waypoint. If position error exists, it causes distance error beteween new waypoint and prior waypoint. This distance error can be calculated simply and we can estimate lateral error of vehicles based on the result.
주제어
#횡 방향 항법 오차 보정 차로 예측 차선 검출 무인자율주행차량 ITS Lateral Error Correction Lane Estimation LKS Unmanned Ground Vehicle
학위논문 정보
저자
유승환
학위수여기관
건국대학교 대학원
학위구분
국내석사
학과
전자공학과
지도교수
지규인
발행연도
2012
총페이지
v, 50 p.
키워드
횡 방향 항법 오차 보정 차로 예측 차선 검출 무인자율주행차량 ITS Lateral Error Correction Lane Estimation LKS Unmanned Ground Vehicle
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