단안 카메라를 딥 러닝 네트워크 기반의 객체 검출 및 거리추정

초록

본 연구에서는 단안 카메라를 통한 실시간 차선 검출과 딥 러닝 네트워크를 기반으로 하는 객체 검출 및 거리 추정 시스템을제안한다. 단안 카메라를 통해 취득한 이미지의 원근감을 제거한 뒤 Sliding Windows 기법을 이용해 차선에 해당하는후보군을 선정하고, RANSAC 기법을 통해 차선을 검출한다. 객체 검출의 경우 기존의 Computer Vision 알고리즘보다검출률이 높고 주변 환경 변화에 강인한 딥 러닝을 이용한다. 또한, 타 센서로부터 취득한 거리 데이터를 기반으로 단안카메라에서 검출된 객체의 Bounding Box Pixel 값과 실제 거리 정보의 관계를 이용하여 수식을 세우고, 이를 통해 객체와차량의 거리를 추정한다. 그리고 자율주행 차량의 안정적인 주행을 위해 종·횡 방향 제어를 한다. 그리고 차선유지 및 전방객체와의 거리에 따른 위험도 판별을 긴급제동(Auto Emergency Braking) 실험을 통해 제안한 시스템의 성능을 검증한다.

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