차선 추적과 IPM을 이용한 저연산량의 차선이탈 경고 방식
A Low-Computation Lane Departure Warning Method using Lane Tracking and IPM
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초록
차선이탈 경고 시스템(LDWS)은 운전 안전을 높이는 가장 중요한 기술 중 하나이며 대부분의 차량에 기본 기능으로 탑재되고 있다. 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)에서 딥러닝을 이용하여 구현하는 경우도 있으나 저연산량으로 구현할 경우 ADAS의 연산 부담을 줄일 수 있다. 본 논문은 우수한 차선 감지 알고리즘을 바탕으로 한 차선이탈 경고 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 영상의 역투시 변환(IPM)과 차선이탈 감지의 두 단계로 이루어져 있다. 먼저 차선 경계선을 감지한 뒤 IPM을 거쳐 평행한 수직선으로 바꾸고차량의 위치가 파악되면 차선 표시와 차량의 상대적인 위치를 이용해 차선이탈 여부를 판단한다. 실험 결과, 높은 차선이탈 감지율과 적은 연산시간으로 LDWS를 구현할 수 있음을 보였다.
Abstract
The Lane Departure Warning System (LDWS) is one of the most crucial technologies for enhancing driving safetyand is a standard feature in most vehicles. While some advanced driver-assistance systems (ADAS) implement thisusing deep learning, a low-computation approach can reduce the overall computational load on the ADAS. Thispaper proposes a lane departure warning method based on a robust lane detection algorithm. The proposedmethod consists of two stages: Inverse Perspective Mapping (IPM) of the image and lane departure detection. First,lane markings are detected and converted into parallel vertical lines using IPM, and once the vehicle’s position isdetermined, the system assesses lane departure based on the relative positions of the lane markings and the vehicle. Experimental results showed that LDWS can be implemented with a high lane departure detection rate and lowcomputational time.