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주차보조를 위한 초음파 센서 기반의 주변차량의 주차상태 및 기둥 분류
Classification of Sides of Neighboring Vehicles and Pillars for Parking Assistance Using Ultrasonic Sensors 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.19 no.1, 2013년, pp.15 - 26  

박은수 (인하대학교 정보통신공학과) ,  윤용지 (인하대학교 정보통신공학과) ,  김형래 (인하대학교 로봇공학과) ,  이종환 (인하대학교 정보통신공학과) ,  기호용 (만도헬라 일렉트로닉스) ,  이철희 (인하대학교 기계공학과) ,  김학일 (인하대학교 정보통신공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a classification method of parallel, vertical parking states and pillars for parking assist system using ultrasonic sensors. Since, in general parking space detection module, the compressed amplitude of ultrasonic data are received, the analysis of them is difficult. To solve the...

주제어

#ultrasonic sensor   #parking mode classification   #pillar classification   #Gaussian fitting   #multi-class SVM  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
목표 주차공간을 인식하는 방법에서 어떠한 센서가 적용되는가? 국내외 완성 차 및 부품업체들에서는 적은 비용으로 운전자의 부담을 경감시키고 편의를 증가시킬 수 있는 초음파기반 주차지원 시스템이 다양한 방식으로 활발히 연구개발 되고 있으며 상용화에 성공 하였다. 특히 목표 주차공간을 인식하는 방법에 있어서 초음파센서는 경제성과 활용성이 높아 양산 차량에 널리 적용되고 있다[3,4]. 일반적으로 주차지원 시스템은 그림 1과 같이 구성되며 차량의 측방 초음파 센서를 이용하여 거리를 측정하고 주차공간을 인식하여 주차 가능 여부를 판단한다.
최근 운전자의 편의와 안전을 위해 무엇에 대한 요구가 증가하고 있는가? 최근 운전자의 편의와 안전을 위해 자동으로 평행 주차 및 직각 주차를 수행 할 수 있도록 도와주는 주차 지원 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다[1,2]. 국내외 완성 차 및 부품업체들에서는 적은 비용으로 운전자의 부담을 경감시키고 편의를 증가시킬 수 있는 초음파기반 주차지원 시스템이 다양한 방식으로 활발히 연구개발 되고 있으며 상용화에 성공 하였다.
초음파센서 데이터로부터 단순 공간인식을 넘어 그곳에 존재하는 물체의 종류를 인식할 수 있는 연구가 진행되어야 하는 이유는? 직각주차 및 평행주차가 가능하기 위해서는 그림 1과 같은 측방 장거리초음파 센서를 이용하여 정확한 주차공간의 길이와 폭이 탐색되어야 하는데 이 공간에 위치한 기둥이나 연석과 같은 물체를 자동차로 잘못 인식하여 제대로 된 주차공간을 검출하지 못하는 경우가 많다[5]. 따라서 주차공간 인식에 있어 초음파센서가 지속적이고 신뢰성 있게 활용되기 위해서는 초음파센서 데이터로부터 단순 공간인식을 넘어 그곳에 존재하는 물체의 종류를 인식할 수 있는 연구가 진행되어야 하지만, 현재의 초음파센서기반 자동 주차시스템은 단순히 초음파센서의 거리 값만을 이용하여 주차공간을 검출하는 수준에 머물고 있다.
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참고문헌 (22)

  1. M. Wada, K. S. Yoon, and H. Hashimoto, "Development of Advanced Parking Asistance System," IEEE Trans. on Industrial Electronics, vol. 50, no. 1, pp. 4-17, 2003. 

  2. J. Pohl, M. Stehsson, P. Degerman, and J. Larsson, "A semiautomated parallel parking system for passenger cars," Proceedings of IMechE, Part D: Journal of Automobile Engineering, vol. 220, pp. 53-65, 2006. 

    상세보기 crossref

  3. D. Kim, H. Jung, C. Choi, and P. Yoon, "Parallel parking lot detection with long range ultrasonic sensor," Proc. of KSAE (in Korean), vol. 3, pp. 1621-1626, 2006. 

  4. B. Kim, W. Park, D. Seo, K. Lee, and D. Kim, "Corner detection of parking lot using multiple echo ultrasonic," KSAE (in Korean), vol. 16, no. 2, pp. 66-73, 2008. 

  5. S. Kim, D. Lee, S. Park, and J. Kwon, "Curbstone detection algorithm of parking space detection with ultrasonic sensor," Proc. of KSAE (in Korean), pp. 1282-1292, 2011. 

  6. I. Serrano, A. Lazaro, and J. P. Oria,"A new method for object identification in ultrasonic systems using neural nets," Proc. of CIRA97, pp. 152-157, 1997. 

  7. K. Ohtani and M. Baba, "Ultrasonic robot eye for shape recognition employing a genetic algorithm," Proc. of IMEKO, pp. 2021-2025, 2003. 

  8. K. Ohtani, M. Baba, and S. Omori, "Target classification of a pillar-like object located at any free position by ultrasonic sensor array," SICE Annual Conference, pp. 6-10, 2011. 

  9. F. Abad, R. Bendaha et al., "Parking space detection," 14th World Congress on Intelligent Transportation Systems and Services, Oct. 2007. 

  10. E. Park, Y. Yun, H. Kim, R. Zhang, J. Lee, and H. Kim, "Research trends on object classification using ultrasonic sensors for free space detection," Proc. of IEEK (in Korean), 2012. 

  11. K. Ohtani, M. Baba, and S. Omori, "Target classification of a pillar-like object located at any free position by ultrasonic sensor array," SICE Annual Conference, pp. 6-10, 2011. 

  12. W.-J. Park et al., "Parking space detection using ultrasonic sensor in parking assistance system," Proc. of Intelligent Vehicles Symposium, pp. 1039-1044, 2008. 

  13. Z. S. Lim, et al, "Multi-object identification for mobile robot using ultrasonic sensors," International Journal of Control, Automation, and Systems, vol. 10, no. 3, pp. 589-593, 2012. 

    원문보기 상세보기 crossref

  14. S. B. Kim and H. B. Kim, "Optimally overlapped ultrasonic sensor ring design for minimal positional uncertainty in obstacle detection," International Journal of Control, Automation, and Systems, vol. 8, no. 6, pp. 1280-1287, 2010. 

    원문보기 상세보기 crossref

  15. M. Martinez et al., "Using the amplitude of ultrasonic echoes to classify detected objects in a scene," Proc. of ICAR, pp. 1136-1142, 2003. 

  16. M. Martinez and G. Benet, "Wall-corner classification using sonar: a new approach based on geometric features," Sensors 10, no. 12, pp. 10683-10700, 2010. 

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  17. O. Bozma and R. Kuc, "Building a sonar map in a specular environment using a single mobile sensor," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 13, no. 12, Dec. 1991. 

    상세보기

  18. H. J. Jeon and B. K. Kim, "Feature-based probabilistic map building using time and amplitude information of sonar in indoor environments," Robotica, vol. 19, pp. 423-437, 2001. 

    상세보기

  19. J. D. Tardos et al., "Robust mapping and localization in indoor environments using sonar data," The International Journal of Robotics Research, vol. 21, pp. 311-330, 2002. 

    상세보기 crossref

  20. H. Schweinzer and P. Krammer, "Scene analysis with ultrasonic sensors," Proc. of ETFA, vol. 1, pp. 219-226, 2005. 

  21. P. McKerrow and K. K. Yoong, "Classifying still faces with ultrasonic sensing," Robotics and Autonomous Systems, vol. 55, no. 9, pp. 702-210, 2007. 

    상세보기 crossref

  22. C. J. C. Burges, "A tutorial on support vector machines for pattern recognition," Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 8, pp. 75-85, 1992. 

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