2019년 국토교통부 자동차관리정보시스템(VMIS)에 따르면 자동차 누적 등록대수가 2.2명당 자동차 1대를 보유한 것으로 집계됐다. 하지만 늘어나는 차량에 비해 주차 공간의 증가량은 적기 때문에 주차 공간이 턱없이 부족하며 협소하다. 보험개발원의 조사에 따르면 차량의 사고 중 30%는 주차 사고 관련 사고로 조사되었다. 특히, 주차 중 시야 확보가 어려운 후진 주차가 많은 비중을 차지했다. 양산되는 차량에는 주차에 어려움을 겪는 운전자를 위해 다양한 주차 보조시스템이 탑재되어 있다. 초음파 센서 기반의 자동주차 보조 시스템의 경우 공간 인지 기반의 주차 공간 탐색을 진행하기 때문에 정확한 위치 파악과 구체적인 주차 경로 생성에 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 초음파 기반의 자동주차 보조시스템이 갖고 있는 부정확한 주차 공간 탐지 문제를 극복하기 위해 차량 장착 센서 중 AVM 카메라 센서와 초음파 센서를 활용하여 보다 정확한 위치 예측과 신속한 경로를 생성하고 추종하는 자동주차 시스템을 제안한다. 개발된 자동주차 시스템은 AVM 카메라 센서를 활용하여 딥 러닝 기반의 주차 공간을 탐색 및 인지를 진행한다. 선택된 목표 주차 공간을 토대로 현재 차량의 위치와 선정된 Point를 지나가는 세부 Custom Reeds Shepp 경로를 생성한다. 마지막으로 주차 상황에 맞게 수정된 차량 종횡 방향 제어기를 통해 생성된 경로를 추종하여 자동주차를 완료한다. 자동주차 완료시 주차 성공률과 ...
2019년 국토교통부 자동차관리정보시스템(VMIS)에 따르면 자동차 누적 등록대수가 2.2명당 자동차 1대를 보유한 것으로 집계됐다. 하지만 늘어나는 차량에 비해 주차 공간의 증가량은 적기 때문에 주차 공간이 턱없이 부족하며 협소하다. 보험개발원의 조사에 따르면 차량의 사고 중 30%는 주차 사고 관련 사고로 조사되었다. 특히, 주차 중 시야 확보가 어려운 후진 주차가 많은 비중을 차지했다. 양산되는 차량에는 주차에 어려움을 겪는 운전자를 위해 다양한 주차 보조시스템이 탑재되어 있다. 초음파 센서 기반의 자동주차 보조 시스템의 경우 공간 인지 기반의 주차 공간 탐색을 진행하기 때문에 정확한 위치 파악과 구체적인 주차 경로 생성에 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 초음파 기반의 자동주차 보조시스템이 갖고 있는 부정확한 주차 공간 탐지 문제를 극복하기 위해 차량 장착 센서 중 AVM 카메라 센서와 초음파 센서를 활용하여 보다 정확한 위치 예측과 신속한 경로를 생성하고 추종하는 자동주차 시스템을 제안한다. 개발된 자동주차 시스템은 AVM 카메라 센서를 활용하여 딥 러닝 기반의 주차 공간을 탐색 및 인지를 진행한다. 선택된 목표 주차 공간을 토대로 현재 차량의 위치와 선정된 Point를 지나가는 세부 Custom Reeds Shepp 경로를 생성한다. 마지막으로 주차 상황에 맞게 수정된 차량 종횡 방향 제어기를 통해 생성된 경로를 추종하여 자동주차를 완료한다. 자동주차 완료시 주차 성공률과 전륜과 후륜 기준의 편향성, 차량의 틀어짐을 평가 할 수 있는 성능 지표를 만들어 정형화된 환경에서 자동주차 보조 시스템에 대한 성능을 평가하였다. 실험 결과로는 주차 성공에 대해 높은 성공률을 보였다. 하지만, 주차 완료 시 한쪽으로 차량이 치우치는 편향 Case가 다수 발생하였다.
2019년 국토교통부 자동차관리정보시스템(VMIS)에 따르면 자동차 누적 등록대수가 2.2명당 자동차 1대를 보유한 것으로 집계됐다. 하지만 늘어나는 차량에 비해 주차 공간의 증가량은 적기 때문에 주차 공간이 턱없이 부족하며 협소하다. 보험개발원의 조사에 따르면 차량의 사고 중 30%는 주차 사고 관련 사고로 조사되었다. 특히, 주차 중 시야 확보가 어려운 후진 주차가 많은 비중을 차지했다. 양산되는 차량에는 주차에 어려움을 겪는 운전자를 위해 다양한 주차 보조시스템이 탑재되어 있다. 초음파 센서 기반의 자동주차 보조 시스템의 경우 공간 인지 기반의 주차 공간 탐색을 진행하기 때문에 정확한 위치 파악과 구체적인 주차 경로 생성에 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 초음파 기반의 자동주차 보조시스템이 갖고 있는 부정확한 주차 공간 탐지 문제를 극복하기 위해 차량 장착 센서 중 AVM 카메라 센서와 초음파 센서를 활용하여 보다 정확한 위치 예측과 신속한 경로를 생성하고 추종하는 자동주차 시스템을 제안한다. 개발된 자동주차 시스템은 AVM 카메라 센서를 활용하여 딥 러닝 기반의 주차 공간을 탐색 및 인지를 진행한다. 선택된 목표 주차 공간을 토대로 현재 차량의 위치와 선정된 Point를 지나가는 세부 Custom Reeds Shepp 경로를 생성한다. 마지막으로 주차 상황에 맞게 수정된 차량 종횡 방향 제어기를 통해 생성된 경로를 추종하여 자동주차를 완료한다. 자동주차 완료시 주차 성공률과 전륜과 후륜 기준의 편향성, 차량의 틀어짐을 평가 할 수 있는 성능 지표를 만들어 정형화된 환경에서 자동주차 보조 시스템에 대한 성능을 평가하였다. 실험 결과로는 주차 성공에 대해 높은 성공률을 보였다. 하지만, 주차 완료 시 한쪽으로 차량이 치우치는 편향 Case가 다수 발생하였다.
According to the Ministry of Land, Infrastructure and Transport's Automobile Management Information System (VMIS) in 2019, the cumulative number of cars registered is one car per 2.2 people. However, the increase in the parking space is small compared to the increasing number of cars, so the parking...
According to the Ministry of Land, Infrastructure and Transport's Automobile Management Information System (VMIS) in 2019, the cumulative number of cars registered is one car per 2.2 people. However, the increase in the parking space is small compared to the increasing number of cars, so the parking space is very short and narrow. According to the agency's survey, 30% of car accidents were related to parking accidents. In particular, backward parking, which is difficult to secure visibility during parking, accounted for a large portion. In the case of elderly and novice drivers, it is difficult to backward parking in a narrow space such as an underground parking lot. Production vehicles are equipped with a variety of parking assistance systems for drivers who have difficulty parking. In the case of the automatic parking assistance system based on the ultrasonic sensor, it is difficult to accurately detect the location and generate the specific parking path because the parking space search is performed based on the space recognition. Therefore, in this paper, we propose an automatic parking system that uses AVM camera sensor and ultrasonic sensor among vehicle-mounted sensors to generate more accurate position prediction and faster path. The developed automatic parking system utilizes AVM camera sensors to search and recognize deep learning based parking spaces. Based on the selected target parking space, a detailed Custom Reeds Shepp route that passes the selected point is created during the process of creating a parking path for the current vehicle location and the target parking space. Automatic parking is completed by following the path generated by the vehicle control modified for the parking situation. When the automatic parking is completed, the evaluation index that can classify the case of the parked vehicle is formulated to verify the performance according to the scenario. Experimental results show a high success rate for parking success. However, when the parking was completed, a large number of deflection cases biased toward one side of the vehicle occurred.
According to the Ministry of Land, Infrastructure and Transport's Automobile Management Information System (VMIS) in 2019, the cumulative number of cars registered is one car per 2.2 people. However, the increase in the parking space is small compared to the increasing number of cars, so the parking space is very short and narrow. According to the agency's survey, 30% of car accidents were related to parking accidents. In particular, backward parking, which is difficult to secure visibility during parking, accounted for a large portion. In the case of elderly and novice drivers, it is difficult to backward parking in a narrow space such as an underground parking lot. Production vehicles are equipped with a variety of parking assistance systems for drivers who have difficulty parking. In the case of the automatic parking assistance system based on the ultrasonic sensor, it is difficult to accurately detect the location and generate the specific parking path because the parking space search is performed based on the space recognition. Therefore, in this paper, we propose an automatic parking system that uses AVM camera sensor and ultrasonic sensor among vehicle-mounted sensors to generate more accurate position prediction and faster path. The developed automatic parking system utilizes AVM camera sensors to search and recognize deep learning based parking spaces. Based on the selected target parking space, a detailed Custom Reeds Shepp route that passes the selected point is created during the process of creating a parking path for the current vehicle location and the target parking space. Automatic parking is completed by following the path generated by the vehicle control modified for the parking situation. When the automatic parking is completed, the evaluation index that can classify the case of the parked vehicle is formulated to verify the performance according to the scenario. Experimental results show a high success rate for parking success. However, when the parking was completed, a large number of deflection cases biased toward one side of the vehicle occurred.
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