칼만필터를 적용한 가상 차선 생성 알고리즘
Virtual Lane Generation Algorithm Using Kalman Filter
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초록
본 논문에서는 차량 동역학 모델을 고려한 칼만필터 기반 가상 차선 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 두 개의 모듈로구성된다. 가상 차선이란 한 쪽 차선만 검출되었을 경우 반대편 차선 정보를 영상 정보와 동역학 모델링을 통해 추정하여 생성한 가상의 차선을 의미한다. 첫번째 모듈은 카메라를 통해 획득된 영상 내에 존재하는 도로의 특징 점들을 영상처리 알고리즘을 적용하여추출하는 모듈이다. 다른 모듈은 획득된 차선 특징 점들을 이용하여 주행 차로에 대한 차량의 동적 상태 벡터를 생성하는 모듈이다. 제안하는 차량의 동적 상태 변수를 생성하는 부분은 역방향성을 가지게 구성되어 차량 동적 상태 변수를 기반으로 주행 차로 내 차선특징 점들을 추출할 수 있도록 구성된다. 시스템은 아래와 같은 순서로 구동된다. 영상처리 모듈로부터 각 차선에 대한 6차선 특징점들에 대한 정보를 획득하면 다음 모듈에서 이들을 이용하여 차량 동적 정보 생성한다. 하지만 차로의 차선이 한 개만 검출되는 경우 위의 두 모듈 사이에 예측 차선과 측정 차선을 병합하는 모듈이 추가된다. 이 때 예측 차선을 과거의 값들을 기반으로 현재 시점에서 생성된 가상 차선으로 볼 수 있다. 시스템 레벨에서는 이러한 예측 차선을 가상 차선으로 적용할만한 지에 대한 판단 기준이 필요하다. 이러한 기준으로 검출된 차선에 대한 신뢰성을 이용한다. 상기 예측 차선을 가상 차선으로 사용 가능 여부를 판단하는 모듈을수행한 후 앞서 언급하였던 예측 차선과 측정 차선을 병합하는 모듈이 수행되어진다. 제안된 기법에 대한 검증을 위해 두 개의 검출된차선 정보들 가운데 한 개를 강제로 지워서 입력한다. 시스템에 정상 동작 한다면 적절한 시점에서 예측 차선이 가상 차선으로 활용될 것이다. 이렇게 생성된 가상 차선의 정확도를 검증하기 위해 예측된 차선이 적용되는 시점에서 검출된 차선과 실제 차선의 위치간의 차이 값들을 비교하여 제안하는 기법의 유효성을 검증하였다. 제안된 기법에 대한 정확도 검증을 위해 예측된 차선이 적용되는 시점에서 예측된 차선과 측정된 차선이 실제 차선과 얼만큼 차이를 나타내는지 비교/분석하였다. 그리고 제안하는 시스템이 얼만큼 유효한지를 판단하기 위해 미 검출된 차선이 얼만큼 지속되는 동안 적용 가능한 레벨의 결과를 나타내는지에 대해서도 분석하였다.
Abstract
In this paper, we proposed an algorithm which is generating virtual line based on the Kalman filter using vehicle dynamics model. The proposed method is divided as two parts. One of them is written that road feature points on the input image from camera are extracted by image processing algorithm. Another one is described about the way to generate vehicle dynamics state vector for driving lane using road feature points. The suggested above conversion module should be used for opposite way which is converting road features from vehicle dynamics state vector. The system including above two modules is acting below order. If each 6 raw points from each line are detected from image processing module, vehicle dynamics vector is generated in the next module using them. However, another module which is merging predicted and measured line information is acting between above two modules, when one line of road lines is missed. In this case, the predicted one from previous detected results is used as virtual line. In the point of view on the system level, the criterion which is deciding to get the predicted line as virtual line or not is needed. The reliability value to decide using it or not is used as threshold. After decision module to confirm using predicted line as virtual line, merging module which is mentioned above is merging predicted and measured lines is done. To verify the proposed algorithm, we remove one detected line from two detected lines on purpose. If the system is acting well, predicted line is used as virtual line at suitable moment. Accuracy of the system is calculated difference among terms of predicted,measured and real lines at the moment of applying predicted one as virtual line. And, we proved how long this predicted line from the proposed algorithm is acceptable for the system while single line of the lane is detected.
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