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본 논문에서는 스테레오 비전 카메라 시스템을 기반으로 자율주행을 위한 차선 및 물체 인식을 하고, 물체의 거리를 측정하는 시스템을 구현하였다. 자율주행 자동차가 일정한 차선을 따라 주행하면서 방해물을 감지하거나, 물체와의 거리를 인식하는 방법을 제안하였다. 차선 인식은 스테레오 비전 카메라 시스템을 기반으로 ...

본 논문에서는 스테레오 비전 카메라 시스템을 기반으로 자율주행을 위한 차선 및 물체 인식을 하고, 물체의 거리를 측정하는 시스템을 구현하였다. 자율주행 자동차가 일정한 차선을 따라 주행하면서 방해물을 감지하거나, 물체와의 거리를 인식하는 방법을 제안하였다. 차선 인식은 스테레오 비전 카메라 시스템을 기반으로 엣지 추출을 하여 ROI를 선언하고 세선화 알고리즘을 사용하여 선 정리를 한다. 그리고 허프변환 알고리즘을 통해 차선을 인식한다. 물체 거리 인식은 스테레오 비전 카메라 시스템을 기반으로 Depth영상에 알고리즘을 적용하여 장애물을 인식하면 회피하게 만들고 물체와의 거리를 측정하여 자율주행 자동차가 안전거리를 유지할 수 있도록 구현한다. 안전거리를 유지할 수 있도록 물체 거리 인식을 구현한다. 또한 자율주행을 위한 차선 및 물체 인식 시스템이 성공적으로 자율주행 자동차에 적용할 수 있도록 프로그램을 최적화 하고, 실제로 도로환경과 유사한 트랙에서 실험을 통해 시스템의 성능과 자율주행에 대한 가능성을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, based on the stereo vision camera system, we implemented a system that recognizes lanes and objects for autonomous driving and measures the distance of objects. Autonomous vehicle a method of detecting obstacles or recognizing the distance to an object while driving along a certain la...

In this paper, based on the stereo vision camera system, we implemented a system that recognizes lanes and objects for autonomous driving and measures the distance of objects. Autonomous vehicle a method of detecting obstacles or recognizing the distance to an object while driving along a certain lane was proposed. Lane recognition is edge extraction is performed based on the stereo vision camera system, ROI is declared, and lines are arranged using a thinning algorithm. And uses the Hough transform algorithm to recognize the lane. Object distance recognition applies an algorithm to the depth image based on a stereo vision camera system to avoid obstacles when recognizing an obstacle and measures the distance to an object so that the autonomous vehicle can maintain a safe distance. Maintain safe distance are implementation to object distance recognition.
In addition, the program was optimized so that the lane and object recognition system for autonomous driving can be successfully applied to autonomous vehicles, and the performance of the system and the possibility of autonomous driving were verified through experiments on tracks similar to the actual road environment.

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