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제안 방법
- YUV Format에서 픽셀을 조절하여 원하는 위치에 색을 적용시킬 수 있다. YUV로 색을 표현하기 위해 YUV 값을 RGB 값으로 바꾸어 YUV 값으로 나타낼 수 있는 색을 확인하여 색을 표현하였다. YUV 값을 RGB 값으로 바꾸는 변환식은 그림 10과 같다.
- 거리데이터의 정확도를 알아보기 위해 표2에서처럼 실험 측정 환경을 구성하여 실험을 하였다. 초음파 센서를 한 위치에 고정시키고 거리에 따라 물체를 위치시켜 UART를 통해 거리를 확인하고 오차를 계산하였다.
- 본 논문에서는 초음파센서를 이용하여 차량 전·후방 감시 시스템을 구현하였다. 고지향각 초음파센서에서의 잡음 성분은 잡음제거 알고리즘을 통해 제거하였고 버저를 통해 물체가 점점 가까워질 때 소리로 알려주는 시스템을 구현하였다. 또한 카메라와 DSP, LCD를 통해 초음파 센서가 물체를 감지하였을 때 감지되는 방향의 영상의 배경색을 변경해 운전자에게 보여주도록 하였다.
- 즉, 반사파 펄스는 매 송신신호 주기마다 측정되는 것이 아니라, 불특정하고 적은 빈도수로 측정된다. 따라서 압도적으로 많은 빈도수로 측정되는 펄스를 추정거리 펄스로 추출하고, 추정 거리 펄스와 비교하여2[m] 이상 차이나는 펄스는 제거함으로써 반사파 펄스를 제거하였다.
- 아동용 전동 자동차의 전후방에 카메라와 초음파 센서를 장착하여 전방과 후방의 영상을 확보하도록 하였으며 전방, 후방의 물체를 감지할 수 있도록 하였다. 또한 영상 출력을 위해 LCD를 운적석 앞에 설치하여 운전자가 영상을 확인할 수 있도록 하였다. LCD는 물체가 감지되지 않을 시의 전방의 화면을 기본으로 한다.
- 고지향각 초음파센서에서의 잡음 성분은 잡음제거 알고리즘을 통해 제거하였고 버저를 통해 물체가 점점 가까워질 때 소리로 알려주는 시스템을 구현하였다. 또한 카메라와 DSP, LCD를 통해 초음파 센서가 물체를 감지하였을 때 감지되는 방향의 영상의 배경색을 변경해 운전자에게 보여주도록 하였다. 개발된 시스템은 잡음 및 반사파를 잡음 제거알고리즘을 통해 제거하여 보다 정확한 거리 측정이 가능하였고 버저로 위험상황을 소리로 알려주어 운전자가 즉시 인지할 수 있어 사고 예방에 큰 효과를 줄 것이다.
- 버저 출력 신호의 파형은 그림 11과 같다. 버저는 출력이 LOW 상태일 때 소리가 나고 HIGH 상태일 때 소리가 나지 않는 부논리 구조를 사용하였다.
- 또한 추돌 위험 경보를 위해 버저를 사용하였다. 버저의 소리는 주기적으로 발생하도록 설계하였는데, 측정된 거리에 따라 주기가 변하도록 하였다. 버저 출력 신호의 파형은 그림 11과 같다.
- 본 논문에서는 운전 보조 시스템으로서 자동차 전·후방에 나타난 차량 또는 장애물을 감지하여 감지된 물체와의 거리를 운전자에게 알려주고 추돌 위험 거리에서 경보음을 울려 운전자가 위험을 즉시 인지할 수 있도록 도와주는 차량 전·후방 감지 시스템(FRVM system; Front and Rear Vehicle Monitoring System)을 구현하였다.
- 본 논문에서는 초음파센서를 이용하여 차량 전·후방 감시 시스템을 구현하였다.
- 아동용 전동 자동차의 전후방에 카메라와 초음파 센서를 장착하여 전방과 후방의 영상을 확보하도록 하였으며 전방, 후방의 물체를 감지할 수 있도록 하였다. 또한 영상 출력을 위해 LCD를 운적석 앞에 설치하여 운전자가 영상을 확인할 수 있도록 하였다.
- 어두운 차량 내에서 짧은 시간 내에 운전자에게 거리를 인식시켜야 하므로, 효과적인 측정거리의 표시를 위해 LCD나 다른 출력 장치보다 LED를 사용하는 7-세그먼트를 선택하였다. 또한 추돌 위험 경보를 위해 버저를 사용하였다.
- 초음파 센서를 이용하여 측정한 거리 데이터로 전방과 후방에서 물체 감지 시 운전자에게 감지된 부분의 영상을 보여주는 알고리즘은 그림 6과 같다. 전, 후 거리를 비교하는 알고리즘을 사용하여 능동적으로 영상을 운전자에게 보여줄 수 있도록 하였다. 즉, 알고리즘에서 보듯이 전방에서 감지된 물체와의 거리와 후방에서 감지된 물체와의 거리를 계산해 서로 비교를 하여 작은 값이 나온 부분의 영상을 보여주어 전방과 후방에서 물체가 감지될 때 능동적으로 운전자에게 보여주도록 하였다.
- 제안한 시스템은 전방 거리 감지 모드, 후방 거리 감지 모드 및 전·후방 동시 감지 모드로 나누어 7세그먼트에 감지 거리를 표시하도록 설계하였고, 각 모드는 토글 스위치로 선택하도록 하였다.
- 즉, 알고리즘에서 보듯이 전방에서 감지된 물체와의 거리와 후방에서 감지된 물체와의 거리를 계산해 서로 비교를 하여 작은 값이 나온 부분의 영상을 보여주어 전방과 후방에서 물체가 감지될 때 능동적으로 운전자에게 보여주도록 하였다.
- 거리데이터의 정확도를 알아보기 위해 표2에서처럼 실험 측정 환경을 구성하여 실험을 하였다. 초음파 센서를 한 위치에 고정시키고 거리에 따라 물체를 위치시켜 UART를 통해 거리를 확인하고 오차를 계산하였다.
- 따라서 스텝모터와 광센서, LED을 이용해 전방 초음파 센서를 주행방향에 따라 회전시켜 측정오차를 줄인다. 초음파 센서의 회전은 조향장치 회전각에 따라 회전하도록 하였다.
- 표 1 에서 보는 것과 같이 거리의 표시와 추돌 위험 경보는 전방을 감시하여 전방의 거리를 7-세그먼트에 출력 및 경보하는 Front 모드, 후방을 감시하여 후방의 거리를 세븐 세그먼트에 출력 및 경보하는 Rear 모드, 전방·후방을 동시에 감시하여 전방 후방의 거리를 두개의 세븐세그먼트에 출력 및 경보하는 전후방 감시 모드의 3가지 모드로 설계하였다.
대상 데이터
- 구현된 시스템은 10[m]의 감지 거리 및 10 ° 의 지향각을 갖는 고지향각 초음파 센서, 3[m]의 감지 거리 및 180 ° 의 지향각을 갖는 광지향각 초음파 센서, ATmel사의 ATmega128, TI사의 DSP 프로세서로 구성된다.
- 후방감지는 주로 주차 시에 활용되므로, 긴 감지거리가 필요하지 않는 대신 넓은 범위의 감지가 요구되므로 3[m]의 최대 감지 거리와 횡방향 180°, 축방향 65°의 지향각을 가진 Hagisonic사의 HG-B40A의 이방성 초음파센서를 선택하였다.
데이터처리
- 그림 12는 초음파 센서를 이용한 측정 거리 오차를 보이고 있다. 측정할 때마다 바뀌는 거리 데이터 값을 같은 거리에서 10회 반복하여 측정하고 메디안(median) 평균을 사용해 오차를 계산하였다. 그래프에서 초음파 센서의 특성 상 짧은 거리인 1.
이론/모형
- 7-세그먼트 구동과 버저는 잔상효과를 이용하여 토글 스위치로 동적 디스플레이 방식을 사용하였다. 표 1 에서 보는 것과 같이 거리의 표시와 추돌 위험 경보는 전방을 감시하여 전방의 거리를 7-세그먼트에 출력 및 경보하는 Front 모드, 후방을 감시하여 후방의 거리를 세븐 세그먼트에 출력 및 경보하는 Rear 모드, 전방·후방을 동시에 감시하여 전방 후방의 거리를 두개의 세븐세그먼트에 출력 및 경보하는 전후방 감시 모드의 3가지 모드로 설계하였다.
- 출력결과를 살펴보면 그림 3의 이상적인 출력 신호에 잡음 성분이 많이 포함되어 있다는 것을 알 수 있다. 이러한 잡음 성분을 제거하기 위해 잡음 제거 알고리즘을 적용하였다. 그림 14 (b)는 잡음이 제거된 결과를 나타내고 있다.
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