KR102384580B1 - 차선상태 판단 장치 및 이를 이용한 차선상태 판단 방법 - Google Patents

Abstract

차량의 차선상태 판단 장치가 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 차선상태 판단 장치는 차량의 전방에 형성되어 적외선을 조사하는 적외선 램프; 상기 차량의 전방에 형성되어 전방을 촬영하여 영상을 획득하는 영상획득부; 상기 영상에서 차선을 인식하고, 인식된 차선에서 측정포인트를 추출하여 측정포인트의 좌표 변화를 측정하여 전방 도로의 차선이 직선인지 또는 곡선인지를 판단하고, 상기 판단결과 곡선인 경우 판단결과가 출력되도록 제어하는 제어부; 및 상기 판단결과를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.

Description

차선상태 판단 장치 및 이를 이용한 차선상태 판단 방법{APPARATUS FOR RECOGNIZING LANE CONDITIONS AND MOETHOD THEREOF}

본 발명은 자동차 주행에 있어서 차선상태 판단 장치 및 이를 이용한 차선상태 판단 방법에 관한 것이다.

최근 IT 기술이 급속도로 발전하면서 비전시스템과 융합한 지능형 자동차에 대한 관심이 높아지고 있다.

이미지 센서에 의한 비전 기반 시스템은 저렴한 비용으로 많은 정보의 추출이 가능하고, 종래의 다양한 영상 처리 알고리즘을 활용할 수 있다는 강력한 장점으로 인해 오늘날까지 보편적으로 이용되어 왔다. 특히, 교통 사고의 위험을 줄이는 차선이탈 정보, 차선유지, 충돌 경보 시스템과 같은 첨단 안전 자동차(ASV:Advanced Safety Vehicle) 기술은 지능형 자동차 기술의 기반 기술로서 다양한 연구 및 기술개발에 많은 인력과 재원이 투입되고 있다.

그리고 운전자의 장시간 운전이나 휴대 전화 사용 등 전방 주시 태만으로 인한 차선 이탈 사고를 미연에 방지하기 위한 차선 유지 지원시스템의 개발이 활발하게 이루어지고 있다.

이러한 차선 유지 지원시스템은 주행 중 차선 및 차량의 위치를 측정하여 차량이 차선을 이탈할 것이 판단되는 경우 스티어링 휠을 조정함으로써 차량의 차선이 유지되도록 지원한다.

차선 및 자동차를 정확하고 빠르게 인식하는 것은 운전자뿐만 아니라 지능형 자동차의 안전과 관련된 핵심 요소이다. 신속한 영상처리의 필요성은 사고 위험에 대해 즉각 반응하여 교통사고의 위험으로부터 벗어날 수 있는 중요한 고려사항이기도 한다.

차선인식 방법에 대한 연구로는 기하학적인 변환과 모폴로지를 이용하는 방법, 허프 변환을 이용하는 방법, 히스토그램을 이용하는 방법 및 B-Snake 방식을 이용하는 방법 등이 있다.

종래의 이러한 차선 인식 장치들은 운전자의 부주의로 차량이 차선을 벗어나는 경우에 이를 방지하기 위한 기술들에 집중되어 있다. 하지만, 종래의 이러한 기술들은 이미 차량이 차선을 벗어나려고 하는 상태이기 때문에 여전히 위험이 존재하고 차량을 제어하기 복잡한 장치들이 필요하고 그에 따라 제조단가가 올라간다는 단점이 존재한다.

특히, 야간이나 우천시에는 운전자의 시야가 제한되지 때문에 하지만, 운전자가 주의를 기울인다 하더라도 차선을 벗어날 가능성이 크다. 따라서 사고 위험을 줄이기 위해서는 우천시에도 운전자의 시야를 확보하고 차선상태를 알려주는 것이 중요하다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 야간이나 우천시와 같이 운전자의 시야가 제한된 상태에서도 운전자에게 도로가 직선인지 또는 곡선인지를 알려 줄 수 있는 차선상태 판단 장치 및 이를 이용한 차선상태 판단 방법을 제공하는 것이다.

상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일실시예에 따른 차선상태 판단 장치는 차량의 전방에 형성되어 적외선을 조사하는 적외선 램프; 상기 차량의 전방에 형성되어 전방을 촬영하여 영상을 획득하는 영상획득부; 상기 영상에서 차선을 인식하고, 인식된 차선에서 측정포인트를 추출하여 측정포인트의 좌표 변화를 측정하여 전방 도로의 차선이 직선인지 또는 곡선인지를 판단하고, 상기 판단결과 곡선인 경우 판단결과가 출력되도록 제어하는 제어부; 및 상기 판단결과를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.

본 발명의 일실시예에서, 상기 제어부는, 상기 영상의 상단부를 추출하고, 추출된 영상에서 차선을 인식하고 인식된 차선에서 3개 이상의 측정포인트를 추출하는 측정포인트 추출부; 상기 추출된 측정포인트의 좌표를 산출하는 좌표 산출부; 및 상기 측정포인트의 좌표 변화를 비교하여 차선이 직선인지 또는 곡선인지 여부를 판단하는 차선상태 판단부를 포함할 수 있다.

본 발명의 일실시예에서, 상기 차선상태 판단부는, 상기 측정포인트의 좌표 변화를 비교하여, x축 좌표값이 연속적으로 증가하거나 감소하는 경우에는 차선이 직선 상태인 것으로 판단할 수 있다.

본 발명의 일실시예에서, 상기 차선상태 판단부는, 상기 측정포인트의 좌표 변화를 비교하여, x축 좌표값이 감소 후 증가하거나 증가 후 감소하는 경우에는 차선이 곡선 상태인 것으로 판단할 수 있다.

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또한, 본 발명의 일실시예에 따른 차선상태 판단 방법은 차량의 전방에 적외선 램프를 조사한 후 전방을 촬영하여 전방 영상을 획득하는 단계; 상기 영상에서 차선을 인식하고, 인식된 차선에서 3개 이상의 측정포인트를 추출하는 단계; 상기 측정포인트의 좌표값을 산출하는 단계; 상기 측정포인트의 좌표 변화를 계산하여 차선 상태가 직선인지 또는 곡선인지 여부를 판단하는 단계; 및 판단 결과, 곡선인 경우 판단결과를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일실시예에서, 상기 영상에서 차선을 인식하고, 인식된 차선에서 3개 이상의 측정포인트를 추출하는 단계는, 상기 영상의 상단부를 추출하고, 상단부 영상의 차선에서 상기 측정 포인트를 추출할 수 있다.

본 발명의 일실시예에서, 상기 차선 상태가 직선인지 또는 곡선인지 여부를 판단하는 단계는, 상기 측정포인트의 좌표 변화를 비교하여, x축 좌표값이 연속적으로 증가하거나 감소하는 경우에는 차선이 직선 상태인 것으로 판단할 수 있다.

상기 차선 상태가 직선인지 또는 곡선인지 여부를 판단하는 단계는, 상기 측정포인트의 좌표 변화를 비교하여, x축 좌표값이 감소 후 증가하거나 증가 후 감소하는 경우에는 차선이 곡선 상태인 것으로 판단할 수 있다.

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본 발명에 의하면, 우천시와 같이 운전자의 시야가 제한된 상태에서도 운전자는 도로가 직선인지 또는 곡선인지를 용이하게 파악할 수 있다.

또한, 본 발명에 의하면 운전자는 도로가 곡선인 경우 곡선 정도가 급커브인지 완만한 커버인지를 인식할 수 있다.

따라서, 본 발명에 의하면 운전자는 시야가 제한된 상태에서도 도로 상태를 쉽게 알 수 있고, 따라서 사고의 위험을 줄일 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 차선상태 판단 장치의 블럭도를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 차선 인식의 예를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 측정포인트 추출의 예를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 차선상태가 급커브인지 또는 완만한 커브인지를 판단하는 방법을 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 차선상태 판단 방법의 흐름도를 도시한 것이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

도면들에 있어서, 본 발명의 실시 예들은 도시된 특정 형태로 제한되는 것이 아니며 명확성을 기하기 위하여 과장된 것이다. 본 명세서에서 특정한 용어들이 사용되었으나. 이는 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이며, 의미 한정이나 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 권리 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 차선상태 판단 장치 및 이를 이용한 차선상태 판단 방법을 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 차선상태 판단 장치의 블럭도를 도시한 것이다.

도 1을 참조하면, 차선상태 판단 장치는 적외선 램프(10), 영상획득부(20), 제어부(30), 및 출력부(40)를 포함한다.

상기 적외선 램프(10)는 차량의 전방에 헤드 램프와 일체로 형성되거나 별도로 형성될 수 있다. 헤드 램프가 조사될 때 적외선도 함께 조사하여 야간이나 우천시 촬영되는 영상의 인식률을 높일 수 있다.

상기 영상획득부(20)는 차량의 전방에 형성되어 차량의 전방 도로를 촬영하여 전방 이미지를 획득하여 판단부로 전송한다. 영상획득부(20)는 일반적으로 이미지 센서를 포함하는 카메라가 사용될 수 있다. 영상획득부(20)는 상기 적외선 램프가 전방을 조사할 때 촬영을 하여 야간이나 우천시와 같은 때에도 비교적 선명한 영상을 얻을 수 있다.

도 2는 상기 영상획득부(20)에 의해 촬영된 영상과 곡률 계산을 위해 필요한 영상을 추출한 예를 도시한 것이다. 도 2(a)에서와 같이 차량에 장착된 카메라를 이용하여 촬영하게 되면 차량과 가까운 부분은 화면의 하단부(24)에 표시되고 차량과 멀 부분은 화면의 상단부(22)에 표시된다. 도면에서 확인할 수 있는 바와 같이 가까이 있는 부분은 하단부(24)에 크게 표시되고 거의 직선 형태이기 때문에 분석의 필요성이 떨어진다. 따라서 화면의 상단부(22)만을 추출하여 차선을 표시하는 것이 바람직하다. 이 경우 도 2(b) 내지 도 2(d)에 도시된 것과 같은 영상을 획득할 수 있다. 도 2(b)는 왼쪽으로 휜 도로 즉, 왼쪽 곡선을 나타낸 것이고, 도 2(c)는 직선 도로를 나타낸 것이고, 도 2(d)는 오른쪽으로 휜 도로 즉, 오른쪽 곡선을 나타낸 것이다. 도 2(b) 내지 도 2(d)이 영상의 상단부(22)를 추출하는 과정은 후술되는 제어부(30)에서 처리되도록 할 수 있다.

상기 제어부(30)는 상기 영상획득부(20)에서 촬영한 영상을 수신하여 차선을 식별하고 차선이 직선인지 또는 곡선인지 여부를 판단한다. 곡선이라고 판단되는 경우에는 출력부에 소정의 신호를 출력하여 운전자가 전방 도로가 곡선임을 알 수 있도록 한다.

상기 제어부(30)는 측정포인트 추출부(32), 좌표산출부(34), 및 차선상태 판단부(36)를 포함할 수 있다.

상기 측정포인트 추출부(32)는 촬영된 영상에서 차선을 인식하여 중앙선인지 끝차선인지 여부를 판단한다. 인식된 차선이 황색이고 실선인 경우에는 중앙 차선으로 분류하고 흰색이고 실선인 경우에는 끝차선으로 분류할 수 있다. 그리고 흰색이고 긴 파선의 경우에는 1차선 또는 2차선으로 분류할 수 있다. 그리고 측정포인트 추출부(32)는 차선 인식이 완료되면 영상에서 곡률 계산을 위해 필요한 차선을 선정하고, 해당 차선에서 측정포인트를 추출한다. 측정포인트는 최소한 3개 이상 선정해야 한다. 경우에 따라 4개 또는 5개 이상 선정하는 것도 가능하다. 이때 측정포인트는 영상의 상단부(22)에서 선정된다. 측정포인트 선정은 차선이 시작되는 지점 즉, 영상 상단부(22)의 제일 아래 지점에서 하나의 포인트를 선정하고 차선이 끝나는 지점에서 하나의 포인트를 선정한 후, 선정된 포인트 수에 따라 거리를 균등하게 분할한다. 이때 곡선 부분은 곡선을 직선으로 폈을 때의 거리로 계산한다.

도 3은 측정포인트 선정의 예를 도시한 것이다.

도 3(a)은 곡선 차선에서 4개의 측정포인트를 선정한 경우를 도시한 것이다. 도 3(a)를 참조하면, 차선의 시작지점(A)과 마지막 지점(D)을 측정포인트로 선정하고, A지점과 D지점을 균등 분할하여 B지점과 C지점을 측정포인트로 선정한다.

좌표산출부(34)는 상기 추출된 차선 중 어느 한 차선을 선택하여 측정포인트를 선정한다.

측정포인트 선정이 완료되면 각각의 포인트에 대한 x, y 좌표를 구한다. 본 실시예에서는 영상을 x축 방향으로 1280 픽셀로 나누고, y축 방향으로 800 픽셀로 나눠 1280×800 좌표로 나타낸 경우를 예를 도시하였다.

이 경우, 아래 [표 1]에서와 같은 좌표값이 산출될 수 있다.

구분	좌표
A	(30, 2)
B	(10, 30)
C	(20, 50)
D	(200, 750)

도 3(b)는 직선 차선에서 3개의 측정포인트를 선정한 경우를 도시한 것이다. 도 3(b)를 참조하면, 차선의 시작지점(A)과 마지막 지점(C)을 측정포인트로 선정하고, A지점과 C지점의 중앙 지점(B)을 측정포인트로 선정한다.

이 경우 아래 [표 2]에서와 같은 좌표값이 산출될 수 있다.

구분	좌표
A	(20, 2)
B	(40, 20)
C	(60, 40)

차선상태 판단부(36)는 상기 좌표값을 근거로 차선 상태가 직선인지 또는 곡선인지 여부를 판단한다. 이때 x좌표값이 작아진 후 다시 커지거나, 커진 후 다시 작아진다면 차선이 곡선인 것으로 판단한다. 그리고 x좌표값이 한 방향으로 계속 증가하거나 감소하는 경우에는 차선이 직선인 것으로 판단한다.

예를 들어 [표 1]에서 나타내 것과 같이 첫 번째 포인트(A), 두 번째 포인트(B), 및 세 번째 포인트(C)의 x좌표값이 30에서 10으로 작아진 후 다시 20으로 커진 경우에는 오른쪽 곡선으로 판단하고, [표 2]에서와 같이 첫 번째 포인트(A), 두 번째 포인트(B), 및 세 번째 포인트(C)의 x좌표값이 20, 40, 60으로 커지는 경우에는 직선으로 판단한다. 표로 나타내지는 않았지만 x좌표값이 증가 후 감소하는 경우에는 왼쪽 곡선 도로로 판단한다.

그리고 도 3에서는 두 개의 차선 중 왼쪽 차선에서만 측정포인트를 선정하였는데, 오른쪽 차선에서도 측정포인트를 선정할 수 있음은 물론이다. 곡선 차선의 경우에는 오른쪽 차선에서 측정포인트를 추출해도 동일한 방법으로 판단하지만, 직선 차선의 경우에는 좌표값의 변화가 다르게 발생한다.

직선 차선의 경우, 왼쪽 차선에서는 x좌표값이 영상의 상단부로 갈수록 커졌지만 오른쪽 차선에서는 x좌표값이 영상의 상단부로 갈수록 작아지게 된다. 따라서 왼쪽 차선의 x좌표값이 점점 커지거나 오른쪽 차선의 x좌표값이 점점 작아지는 경우에는 직선 차선으로 판단한다.

그리고 차선상태 판단부(36)는 차선이 곡선으로 판단되는 경우 즉, 왼쪽 커브 또는 오른쪽 커브로 판단되는 경우에는 곡률 정도를 판단하여 급커브인지 완만한 커브인지 여부를 함께 판단한다.

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제어부(30)는 곡률 정도에 대한 판단이 완료되면 그 결과를 출력부(40)를 통해 출력되도록 한다.

출력부(40)는 디스플레이부(42)와 음성출력부(44)를 포함한다. 상기 디스플레이부(42)와 음성출력부(44)는 두 개 모두 사용될 수 있으며 필요에 따라 어느 하나만 선택적으로 사용될 수도 있다.

상기 디스플레이부(42)는 도 2(b), (c), (d)에서 도시된 것과 같은 차선 이미지를 표시와 더불어 '왼쪽 커브 도로입니다', '직선 도로입니다.', '오른쪽 커브 도로입니다' 등의 텍스트를 함께 표시할 수도 있다.

상기 음성출력부(44)는 상기 텍스트로 표시되는 사항을 음성으로 출력할 수 있다. 만약 급커브라고 판단된 경우에는 경보음도 함께 울려 운전자가 보다 주의를 기울일 수 한다.

상기와 같이 도로의 곡선 상태를 디스플레이하고 음성으로 함께 출력함으로서 운전자는 야간이나 우천시와 같이 시계 확보가 어려운 경우에도 도로가 직선인지 또는 곡선인지, 곡선인 경우에는 곡선 정도가 심한지 여부를 쉽게 확인하고 곡선 정도가 심한 경우에는 보다 주의를 기울여 운전할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 차선상태 판단 방법의 흐름도를 도시한 것이다.

먼저 차량의 전방에 설치된 카메라를 사용하여 전방 이미지를 획득한다(S10). 이때 차량의 적외선 램프를 전방에 조사하여 인식률을 높이는 것이 바람직하다. 다음으로 상기 획득된 이미지에서 차선을 인식하고 차선에서 측정포인트를 추출한다(S20). 측정포인트를 추출하는 구체적인 방법은 도 3에서와 같은 방법을 사용하여 추출할 수 있다.

측정포인트 추출이 완료되면 각각의 측정포인트에 대한 좌표값을 산출한다 (S30). 예를 들어, X축 방향으로 1280 픽셀로 구분하고 Y축 방향으로는 800 픽셀로 구분하여 좌표를 산출할 수 있다. 좌표값이 산출되면 이를 근거로 차선이 직선인지 또는 곡선인지 여부 즉, 차선상태를 판단한다(S40). 차선상태 판단시 차선이 곡선이라고 판단되는 경우에는 곡선 정도가 심한지 완만한지를 함께 판단한다. 구체적인 판단 방법은 앞서 설명하였으므로 생략하기로 한다.

판단 결과 곡선인 경우에는 음성 또는 영상 출력을 통해 운전자에게 도로 상태를 알려 준다(S50). 도로 상태가 직선인 경우에도 직선임을 알려줄 수도 있지만, 직선 도로의 경우에는 굳이 알려주지 않아도 사고의 위험성이 적고, 운전자 또한 아무런 표시가 없으면 직선 도로임을 인지할 수 있으므로 굳이 알려줄 필요는 없으므로, 본 실시예에서는 도로 상태가 곡선인 경우에만 알려주는 것을 실시예로 나타내었다.

운전자에게 알려주는 방법으로는 영상을 디스플레이함과 동시에 왼쪽 곡선 또는 오른쪽 곡선임을 음성으로 출력할 수 있으며, 곡선이 심한 경우에는 경보음을 알릴 수도 있다.

상기와 같은 방법을 사용하면 운전자의 시계 확보가 어려운 상황에서도 운전자는 직선 도로인지 또는 곡선 도로인지를 알 수 있을 뿐만 아니라 곡선 도로인 경우급커브인지 여부도 알 수 있기 때문에 보다 안전한 운행을 할 수 있다.

이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.

10 : 적외선 램프 20 : 영상획득부
30 :제어부 32 : 측정포인트 추출부
34 : 좌표산출부 36 : 차선상태 판단부
40 : 출력부 42 :디스플레이부
44 :음성출력부

Claims (12)

1. 차량의 전방에 형성되어 적외선을 조사하는 적외선 램프;
   상기 차량의 전방에 형성되어 전방을 촬영하여 영상을 획득하는 영상획득부;
   상기 영상에서 차선을 인식하고, 인식된 차선에서 측정포인트를 추출하여 측정포인트의 좌표 변화를 측정하여 전방 도로의 차선이 직선인지 또는 곡선인지를 판단하고, 상기 판단결과 곡선인 경우 판단결과가 출력되도록 제어하는 제어부; 및
   상기 판단결과를 출력하는 출력부를 포함하고,
   상기 제어부는
   상기 영상의 상단부와 하단부를 구분하여 상기 영상의 상단부를 추출하고, 추출된 영상의 상단부에서 차선을 인식하고 인식된 차선에서 3개 이상의 측정포인트를 추출하는 측정포인트 추출부;
   상기 추출된 측정포인트의 x축 좌표 및 y축 좌표를 산출하는 좌표 산출부; 및
   상기 측정포인트의 x축 좌표 변화를 비교하여 차선이 직선인지 또는 곡선인지 여부를 판단하는 차선상태 판단부를 포함하는 차선상태 판단 장치.
2. 삭제
3. 제1항에 있어서, 상기 차선상태 판단부는,
   상기 측정포인트의 좌표 변화를 비교하여, x축 좌표값이 연속적으로 증가하거나 감소하는 경우에는 차선이 직선 상태인 것으로 판단하는 차선상태 판단 장치.
4. 제1항에 있어서, 상기 차선상태 판단부는,
   상기 측정포인트의 좌표 변화를 비교하여, x축 좌표값이 감소 후 증가하거나 증가 후 감소하는 경우에는 차선이 곡선 상태인 것으로 판단하는 차선상태 판단 장치.
5. 제4항에 있어서, 상기 차선상태 판단부는,
   상기 측정 포인트의 x축 좌표값이 감소 후 증가하는지 여부, 증가 후 감소하는지 여부에 따라 상기 차선의 곡선의 형상을 판단하는 차선상태 판단 장치.
6. 삭제
7. 차량의 전방에 적외선 램프를 조사한 후 전방을 촬영하여 전방 영상을 획득하는 단계;
   상기 영상에서 차선을 인식하고, 인식된 차선에서 3개 이상의 측정포인트를 추출하는 단계;
   상기 측정포인트의 x축 좌표 및 y축 좌표의 값을 산출하는 단계;
   상기 측정포인트의 x축 좌표의 변화를 계산하여 차선 상태가 직선인지 또는 곡선인지 여부를 판단하는 단계; 및
   판단 결과, 곡선인 경우 판단결과를 출력하는 단계를 포함하고,
   상기 영상에서 차선을 인식하고, 인식된 차선에서 3개 이상의 측정포인트를 추출하는 단계는,
   상기 영상의 상단부와 하단부를 구분하여 상기 영상의 상단부를 추출하고, 상단부 영상의 차선에서 상기 측정 포인트를 추출하는 차선상태 판단 방법.
8. 삭제
9. 제7항에 있어서,
   상기 차선 상태가 직선인지 또는 곡선인지 여부를 판단하는 단계는,
   상기 측정포인트의 좌표 변화를 비교하여, x축 좌표값이 연속적으로 증가하거나 감소하는 경우에는 차선이 직선 상태인 것으로 판단하는 차선상태 판단 방법.
   
10. 제7항에 있어서,
    상기 차선 상태가 직선인지 또는 곡선인지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 측정포인트의 좌표 변화를 비교하여, x축 좌표값이 감소 후 증가하거나 증가 후 감소하는 경우에는 차선이 곡선 상태인 것으로 판단하는 차선상태 판단 방법.
11. 제10항에 있어서,
    상기 측정 포인트의 x축 좌표값이 감소 후 증가하는지 여부, 증가 후 감소하는지 여부에 따라 상기 차선의 곡선의 형상을 판단하는 차선상태 판단 방법.
12. 삭제

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