[논문]자율주행차량을 위한 비젼 기반의 횡방향 제어 시스템 개발

노광현

자율주행차량을 위한 비젼 기반의 횡방향 제어 시스템 개발
Development of Vision-based Lateral Control System for an Autonomous Navigation Vehicle 원문보기

노광현 (한국전자통신연구원)

This paper presents a lateral control system for the autonomous navigation vehicle that was developed and tested by Robotics Centre of Ecole des Mines do Paris in France. A robust lane detection algorithm was developed for detecting different types of lane marker in the images taken by a CCD camera mounted on the vehicle. $^{RT}Maps$ that is a software framework far developing vision and data fusion applications, especially in a car was used for implementing lane detection and lateral control. The lateral control has been tested on the urban road in Paris and the demonstration has been shown to the public during IEEE Intelligent Vehicle Symposium 2002. Over 100 people experienced the automatic lateral control. The demo vehicle could run at a speed of 130km1h in the straight road and 50km/h in high curvature road stably.

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문제 정의

본 논문에서는 자율주행차량 개발에 필요한 비젼 기반의 횡방향 제어 시스템을 개발하고 시험한 결 과를 설명하였다. 차선인식 알고리즘과 횡방향 제어 알고리즘은 RTMaps 기반하에서 구현되었다.
본 논문은 프랑스 Ecole des Mines de Paris의 Robotic Center(CAOR) 에서 연구, 개발된 자율주행 차량을 위한 횡방향 제어시스템을 소개한다. 연구 결과는 2002년 6월 프랑스 파리 근교에 위치한 베르사이유시에서 개최된 Intelligent Vehicles Sympo- sium2002와 함께 개최된 Demo, 2002에서 시연되었다.

가설 설정

2) 입력 영상은 Ellips사의 RIO 프래임 그래버로 전달되어 디지털 영상으로 변환된다.

제안 방법

2) 차선인식 및 횡방향제어부: 차선 인식 알고리즘을 이용하여 디지털 도로 영상에서 흰색 차선을 탐지하고 차량이 주행하고자 하는 차선 중앙 위치를 계산한다. 이 위치로 차량이 이동하기 위해 필요한 핸들 조향각을 계산한다.
3) RTMaps 기반의 Lane Detection Component에 구현된 차선 인식 알고리즘을 이용하여 전방도로 영상에서 흰색 차선을 탐지하고 차량이 주행하고자 하는 차선 중앙 위치를 계산한다.
5) 인터페이스 : 횡방향제어 실험을 편리하게 하기 위해 핸들 조향부의 작동 상태를 쉽게 확인할 수 있는 LED (핸들 구동 모터의 CW/ CCW 회전 방향 알림 LEDs), 모터구동 보드 전원 공급스위 치, 일반 주행시나 위급 상황시 핸들을 수동으로 제어하는데 필요한 스위치를 보조석 전방에 설치 하였다
비전 기반의 횡방향 제어에 있어서 중요한 기술 중 하나는 강인한 차선 인식 알고리즘이다. 다양한 도로 환경에서의 흰색 차선을 인식하기 위해서 Pierre Coulotnbeau에 의해 제안된 차선인식 알고리즘3)을 응용하여 사용하였고, 시험 차량 데모시 차선 변경 기능을 구현하기 위해 차선 인식 수평 영역을 좌우로 확대하여 주행 차선뿐만 아니라 옆차선을 인식할 수 있도록 차선 인식 알고리즘을 개선하였 다
또한, 좌우 사이드 미러 위치에 미러 대신 소형 CCD 컬러 카메라를 장착하고, 카메라에서 획득한 측방 도로 영상을 계기판 내의 좌우측에 설치된 LCD에 각각 출력한다. 차량 내부의 룸미러를 대체 하기 위해서는 차량 후방에 컬러 카메라를 장착하였고, 이 카메라에서 획득된 후방 도로영상을 계기판 중앙에 있는 LCD에 출력하여 룸미러 기능을 대신하도록 설계되었다.
차선 인식 기반의 횡방향 제어 실험은 파리 시내 도로에서 수행되었고, 최종 시연회는IV2002 심포 지엄이 진행된 베르사이유시 근교의 주행 도로에서 3일간수행되었다. 시연 주행은 다양한 형태의 차선이 있는 2차선으로 이루어진 3.
횡방향 제어를 수행하기 위해 차선인식 알고리즘은 차선인식 결과로부터 차량이 주행할 전방 도로 의 중앙값을 계산하였다. Fig.

대상 데이터

실험 차량인 Renault사의 Espase의 차축간 길이인 l은 270cm, 도로면으로부터 카메라 렌즈의 초점까지 높이 h는 150cm, 카메라 틸트각 θ는 85°, 초점거리 f는 8mm였다.
본 논문은 프랑스 Ecole des Mines de Paris의 Robotic Center(CAOR) 에서 연구, 개발된 자율주행 차량을 위한 횡방향 제어시스템을 소개한다. 연구 결과는 2002년 6월 프랑스 파리 근교에 위치한 베르사이유시에서 개최된 Intelligent Vehicles Sympo- sium2002와 함께 개최된 Demo, 2002에서 시연되었다.

성능/효과

5) RTMaps 기반의 Steering Wheel Control Compon- ent에서는 계산된 조향각 위치까지 핸들이 회전하기 위한명령을 핸들제어보드에 전달한다.
차선인식 알고리즘과 횡방향 제어 알고리즘은 RTMaps 기반하에서 구현되었다. 개발된 횡방향 제어 시스템의 실험 결과는 IV2002 학술 대회의 지능형 차량 시연회에서 선보여졌고, 직선 도로에서 최대 130Km/h, 30m 반경의 곡선 도로에서 50Km/h의 속도로 안정적인 제어가 가능하였다. 향후에는 본 연구소에서 종방향 제어 시스템을 개발할 계획이다.
IV2002 지능형 차량 주행 시연회에서는 시연 차량 내부와 시험 주행장 주변에 여러 대의 카메라를 설치하여 이 카메라들에서 무선으로 전송되는 실시간 동영상을 회의실에서 많은 참석자들에게 직접 보였고, 100명이상 의 전문가들이 차량에 직접 시승하여 횡방향 제어 시스템의 성능을 확인하였다. 본 논문에서 소개한 CAOR Lara의 횡방향 제어 시스템 데모 동영상은 IEEE Intelligent Vehicle Symposium 2002의 홈페이지4)에 등록되어 있으므로 웹상에서 시험 결과를 확인할 수 있다.
시험 차량은 직선 도로에서 최대 130Km/h, 30m 반경의 곡선 도로에서 50Km/h의 속도로 안정적인 횡방향 제어가 가능하였다. 차량의 종방향 제어(속 도 제어)는 일반 주행시와 동일하게 운전자의 가속/ 제동 페달 수동 제어로 조절되었다.
시험 차량은 직선 도로에서 최대 130Km/h, 30m 반경의 곡선 도로에서 50Km/h의 속도로 안정적인 횡방향 제어가 가능하였다. 차량의 종방향 제어(속 도 제어)는 일반 주행시와 동일하게 운전자의 가속/ 제동 페달 수동 제어로 조절되었다. IV2002 지능형 차량 주행 시연회에서는 시연 차량 내부와 시험 주행장 주변에 여러 대의 카메라를 설치하여 이 카메라들에서 무선으로 전송되는 실시간 동영상을 회의실에서 많은 참석자들에게 직접 보였고, 100명이상 의 전문가들이 차량에 직접 시승하여 횡방향 제어 시스템의 성능을 확인하였다.

후속연구

개발된 횡방향 제어 시스템의 실험 결과는 IV2002 학술 대회의 지능형 차량 시연회에서 선보여졌고, 직선 도로에서 최대 130Km/h, 30m 반경의 곡선 도로에서 50Km/h의 속도로 안정적인 제어가 가능하였다. 향후에는 본 연구소에서 종방향 제어 시스템을 개발할 계획이다.

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