KR20050033981A - 차선도색 자동화 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명에 의한 차선도색 장치는, 도로면 위에 그려진 차선이 포함된 영상을 아날로그 신호로 입력받는 카메라와; 상기 카메라로부터 얻어진 아날로그 영상 신호를 디지털 신호로 변환하는 전처리부와; 상기 전처리부에서 출력되는 디지털 신호를 입력받아 차선의 도색경로를 연산하는 영상처리부와; 상기 영상처리부에서 연산된 도색경로로부터 상기 차선도색 장치를 구동하기 위한 제어신호를 출력하는 제어부와; 상기 제어부의 제어신호에 의해 차선도색용 안료를 분사하거나 차단시키는 노즐부와; 상기 제어부의 제어신호에 의해 상기 분사노즐을 차선방향과 직교하는 방향으로 이동시키는 이송부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하며, 기존의 방법에 비해 고도의 숙련된 기술을 요하지 않는 편이라, 1인 또는 소수의 작업자에 의해서도 간단하고 신속하게 차선의 재 도색 작업이 이루어지게 할 수 있으며, 작업자가 탑승하여 일정 속도로 운전하는 방식을 사용할 경우, 사전 교통통제 및 표지판 설치 등의 작업을 생략할 수도 있을 뿐만 아니라, 시스템의 소형화가 가능해 고속도로나 도심의 혼잡한 도로에서도 신속하고 용이한 차선도색 작업을 가능하게 한다.

Description

차선도색 자동화 시스템 {Traffic lane painting automation system}

본 발명은 차선도색 장치에 있어서, 비전(Vision) 시스템을 적용하여 차선에 페인트를 분사하는 노즐부를 자동 제어하는 방법을 통해, 신속하고 정확하게 기존의 차선을 재 도색 할 수 있는 장치와 방법에 관한 것이다.

차선은 도로 위에 그려놓은 선으로 운전자의 안전과 원활한 차량소통을 위해 일정기간이 지나면 반드시 재 도색되고 관리되어야 한다. 차선의 도색은 1줄 또는 2줄, 황색 또는 흰색, 실선 또는 파선의 3가지 요소를 조합하여 실시되고 있으며, 도료는 페인트를 사용하는 경우와 돌가루와 수지를 혼합한 융착식 도료 또는 액상의 도료와 경화제를 혼합하여 사용하는 이액형 도료를 사용하는 경우가 있다.

종래의 기술은 상기 도료의 종류에 따라서 차선도색 방법을 달리하는데, 돌가루(CaCO₃)와 수지 등을 사용하는 융착식 도료의 경우에는, 양재료 및 기타 첨가물을 일정비율로 혼합한 도료를 차량의 적재함에 탑재된 융해조에 넣고 가열해서 용융상태로 만든 후, 이를 카트(Cart) 형태의 차선도색기(일명: 융착식 로드 마킹기)에 옮겨 담아 작업자가 상기 로드마킹기를 밀고 다니면서 차선을 도색하는 방식이 있다. 상기 방식은 색상이 뛰어나며 차선자체의 강도와 내구성이 좋다는 장점에도 불구하고, 차선도색에 적합한 점도를 유지하는 통상의 차량이 낼 수 있는 최저의 속도(약 10~15km전후)로 주행할 경우, 도료가 노면에 놓여지는 과정에서 끊어지거나 부분적으로 경화되는 현상이 발생하여, 시공 후 차선이 노면과 분리되어 들뜨는 등의 문제점이 발생하기 때문에 약 5km/h 전후의 주행속도를 유지하는 것이 중요하나 아직까지 이러한 정도의 속도를 발휘하는 차선도색차량은 소개되지 않고 있다.

상기 융착식 도료에 비해 내구성이 떨어지고 변색이 쉽게되는 단점을 가지는 페인트를 사용할 경우에는, 차선도색에 필요한 일체의 장비를 차량의 적재함에 싣고 차량이 주행해 가면서 페인트를 노즐을 통해 분사해 나가는 방법이 있는데, 이는 차량이 약 10~30km/h의 속도로 주행하더라도 페인트의 분사에 의한 차선도색에 문제가 없기 때문에 가능한 방법이다. 융착식 도료를 사용하는 경우에 비해 신속한 작업을 할 수 있다는 것이 최대의 장점이지만, 그마저도 숙련된 운전자와 작업자에 의해 사실상 10km/h 정도의 저속으로 작동되는 실정이라 신속한 작업이 이루어질 수 없으므로, 유지 보수되어야 할 많은 차선들이 그대로 방치되어 교통안전에 위험 요소로 작용하게 되었으며, 또한 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 많은 작업 인원과 장비로 인한 비용부담과 인건비를 지출하여야하는 문제가 있었다.

본 발명은 상기 전술한 문제점을 해소하고자 안출된 것으로서, 차선도색 장치에 있어서, 카메라를 이용하여 차선을 포함한 주변 영상을 획득하고, 획득된 전체의 영상을 이미지 처리 작업을 통해 차선과 배경영상을 분리해 내며, 차선의 특징점을 추출하여 차선을 모델링하고, 모델링된 차선의 형상이 도로 면에 맵핑될 수 있도록 도색 장치에 구비되어 도료를 분사하는 노즐부의 이송을 제어하는 방법에 의해, 종래의 로드마킹기나 차선도색 차량에서 이루어지는 작업보다 쉽고 신속하며 정확하게 기존의 차선을 재 도색 할 수 있도록 하는 장치를 제공하는데 목적이 있다.

전술한 목적을 달성하기 위한 본발명에 의한 차선도색 장치는, 도로면 위에 그려진 차선이 포함된 영상을 아날로그 신호로 입력받는 카메라와; 상기 카메라로부터 얻어진 아날로그 영상 신호를 디지털 신호로 변환하는 전처리부와; 상기 전처리부에서 출력되는 디지털 신호를 입력받아 차선의 도색경로를 연산하는 영상처리부와; 상기 영상처리부에서 연산된 도색경로로부터 상기 차선도색 장치를 구동하기 위한 제어신호를 출력하는 제어부와; 상기 제어부의 제어신호에 의해 차선도색용 안료를 분사하거나 차단시키는 노즐부와; 상기 제어부의 제어신호에 의해 상기 분사노즐을 차선방향과 직교하는 방향으로 이동시키는 이송부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

아울러, 제 1 실시예에 따른 상기 영상처리부는, 상기 전처리부로부터 입력받는 디지털 이미지가 흰색과 검은색의 고대비화를 이루게하는 화상 이진화부와; 상기 이진화부로부터 고대비화된 영상의 경계를 추출하는 차선모서리 검출부를 포함하며, 상기 차선 모서리 검출부로부터 획득한 영상에서 두 모서리 사이의 가운데를 나타내는 중심점을 연산하여 좌표로 표현하는 특징점 추출부와; 상기 특징점 추출부로부터 획득된 차선 중심점의 조합을 대표할 수 있는 직선 또는 곡선의 함수가 연산되는 도색경로 추출부를 포함하여 구성된다.

또한, 제 2 실시예에 따른 상기 영상처리부는, 상기 전처리부로부터 입력받는 디지털 이미지가 흰색과 검은색의 고대비화를 이루게하는 화상 이진화부와; 상기 이진화부로부터 고대비화된 영상의 경계를 추출하는 차선모서리 검출부를 포함하며, 상기 차선 모서리 검출부로부터 추출되는 영상에서 차선의 모서리가 나타나는 일 부분만을 영상처리 할 수 있도록 전체영역을 축소하는 관심영역 설정부와; 상기 관심영역 설정부로부터 획득한 차선의 모서리가 포함된 축소된 영상의 이미지에 직교좌표계를 적용하여 다수개의 차선 중심점을 추출하는 특징점 추출부와; 상기 특징점 추출부로부터 획득된 차선 중심점의 조합을 대표할 수 있는 직선 또는 곡선의 함수가 연산되는 도색경로 추출부를 포함하여 구성된다.

또한, 제 3 실시예에 따른 상기 영상처리부는, 상기 전처리부로부터 입력받는 디지털 이미지가 흰색과 검은색의 고대비화를 이루게하는 화상 이진화부와; 상기 이진화부로부터 고대비화된 영상의 경계를 추출하는 차선모서리 검출부를 포함하며, 상기 차선 모서리 검출부로부터 획득한 영상에서 두 모서리 사이의 가운데를 나타내는 중심점을 연산하여 좌표로 표현하는 특징점 추출부와; 상기 특징점 추출부로부터 획득되는 영상에서 특징점이 나타나는 일부분만을 영상처리 할 수 있도록 전체영역을 축소하는 관심영역 설정부와; 상기 관심영역 설정부로부터 획득한 축소된 영상의 이미지에서 상기 특징점의 조합을 대표할 수 있는 직선 또는 곡선의 함수가 연산되는 도색경로 추출부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

마지막으로, 제 4 실시예와 제 5 실시예에 따른 상기 관심영역 설정부는, 현재 화면 프레임에 대한 전체영역의 이미지에서 차선 모서리가 나타나는 일부 또는 특징점이 나타나는 일부분만을 영상처리 할 수 있도록 영역을 축소하는 초기 관심영역 설정부와; 다음 화면 프레임에 대한 전체영역의 이미지에서 차선 모서리가 나타나는 일부 또는 특징점이 나타나는 일부분만을 영상처리 할 수 있도록 축소되는 영역을 미리 예측하는 관심영역 예측부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

아울러, 차선도색 자동화 방법에 있어서는, 카메라를 통해 입력되는 아날로그 차선 영상신호를 디지털 영상신호로 변환하는 제 1 과정과; 상기 제 1 과정에서 변환된 디지털 영상신호를 영상처리부에 입력하여 도색경로를 선정하는 제 2 과정과; 상기 제 2 과정에서 선정된 도색경로를 실제 차선에 맵핑시켜 노즐부가 차선방향과 직교하는 방향으로 이동되면서 차선도색용 안료를 분사하도록 제어하는 제 3 과정이 실행됨을 특징으로 한다.

또한, 제 1 실시예에 따른 상기 제 2 과정은 화상 이진화를 위해서 상기 디지털 영상신호에 스레스홀드 메소드 알고리즘을 적용하는 제 1 단계와; 차선 모서리 검출을 위해서 상기 이진화된 영상에 에지 디텍션 메소드 알고리즘을 적용하는 제 2 단계와; 특징점 추출을 위해서 상기 검출된 모서리 이미지 상에 좌표계를 적용하여 두 모서리 사이의 중앙점을 연산하는 제 3 단계와; 도색 경로를 선정하기 위해서 상기 단계에서 추출된 특징점에 최소 자승법을 적용하는 제 4 단계가 실행됨을 특징으로 한다.

또한, 제 2 실시예에 따른 상기 제 2 과정은, 화상 이진화를 위해서 상기 디지털 영상신호에 스레스홀드 메소드 알고리즘을 적용하는 제 1 단계와; 차선 모서리 검출을 위해서 상기 이진화된 영상에 에지 디텍션 메소드 알고리즘을 적용하는 제 2 단계와; 관심영역 설정을 위해 상기 모서리 검출 이미지의 전체영역에서 차선 이미지의 일부가 포함되도록 영역을 축소하는 제 3 단계와; 특징점 추출을 위해 상기 관심영역에 위치한 모서리 이미지 상에 좌표계를 적용하여 두 모서리 사이의 중앙점을 연산하는 제 4 단계와; 도색 경로를 선정하기 위해 상기 단계에서 추출된 특징점에 최소 자승법을 적용하는 제 5 단계가 실행됨을 특징으로 한다.

또한, 제 3 실시예에 따른 상기 제 2 과정은, 화상 이진화를 위해서 상기 디지털 영상신호에 스레스홀드 메소드 알고리즘을 적용하는 제 1 단계와; 차선 모서리 검출을 위해서 상기 이진화된 영상에 에지 디텍션 메소드 알고리즘을 적용하는 제 2 단계와; 특징점 추출을 위해 상기 차선 모서리 이미지 상에 좌표계를 적용하여 두 모서리 사이의 중앙점을 연산하는 제 3 단계와; 관심영역 설정을 위해 상기 특징점이 나타나는 이미지의 전체영역에서 상기 특징점의 일부를 포함하도록 영역을 축소하는 제 4 단계와; 도색 경로를 선정하기 위해 상기 관심영역 상에 위치한 특징점에 최소 자승법을 적용하는 제 5 단계가 실행됨을 특징으로 한다.

또한, 제 4 실시예에 따른 상기 제 2 과정은, 화상 이진화를 위해서 상기 디지털 영상신호에 스레스홀드 메소드 알고리즘을 적용하는 제 1 단계와; 차선 모서리 검출을 위해서 상기 이진화된 영상에 에지 디텍션 메소드 알고리즘을 적용하는 제 2 단계와; 상기 제 2 단계에서 다음 관심영역이 예측되었는가의 여부를 체크하는 제 3 단계와; 상기 제 3 단계에서 다음 관심영역이 예측되었을 때, 다음 관심영역을 현재 관심영역으로 설정하고, 다음 관심영역이 예측되지 않았을 때, 현재 관심영역을 설정하는 제 4 단계와; 상기 제 4 단계에서 설정되는 현재 관심영역으로부터 다음 관심영역을 예측하는 연산을 실행하는 제 5 단계와; 상기 제 5 단계에서 특징점을 추출하기 위해 상기 현재 관심영역 내에 있는 차선 모서리 이미지 상에 좌표를 적용하여 두 모서리 사이에 위치한 다수개의 중앙점을 연산하는 제 6 단계와; 도색경로를 선정하기 위해 상기 제 6 단계에서 연산된 특징점에 최소 자승법을 적용하는 제 7 단계가 실행됨을 특징으로 하며, 상기 제 5 단계는, 상기 다음 관심영역 예측을 위해 칼만필터를 적용하는 단계가 실행됨을 특징으로 한다.

마지막으로, 제 5 실시예에 따른 상기 제 2 과정은, 화상 이진화를 위해서 상기 디지털 영상신호에 스레스홀드 메소드 알고리즘을 적용하는 제 1 단계와; 차선 모서리 검출을 위해서 상기 이진화된 영상에 에지 디텍션 메소드 알고리즘을 적용하는 제 2 단계와; 특징점 추출을 위해 상기 제 2 단계에서 설정된 차선 모서리 이미지 상에 좌표계를 적용하여 두 모서리 사이의 중앙점을 연산하는 제 3 단계와; 다음 관심영역이 예측되었는가의 여부를 체크하는 제 4 단계와; 상기 제 4 단계에서 다음 관심영역이 예측되었을 때, 다음 관심영역을 현재 관심영역으로 설정하고, 다음 관심영역이 예측되지 않았을 때, 현재 관심영역을 설정하는 제 5 단계와; 상기 제 5 단계에서 설정되는 현재 관심영역으로부터 다음 관심영역을 예측하는 연산을 실행하는 제 6 단계와; 상기 제 6 단계에서 상기 현재 관심영역 상에 포함된 특징점에 최소 자승법을 적용하는 제 7 단계가 실행됨을 특징으로 하며, 상기 제 6 단계는, 상기 다음 관심영역 예측을 위해 칼만필터를 적용하는 단계가 실행됨을 특징으로 한다.

이하에서는 첨부되는 도면을 참고로 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

도 1a는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치를 나타내는 사시도이다.

도시된 바와 같이, 차선도색에 필요한 일체의 장비를 차량의 적재함에 싣고 주행해 가면서 노즐부(106)를 통해 차선(124)에 도료를 분사해 나가도록 하는 차량형으로, 상기 차선도색 장치에 작업자가 탑승하여 카메라(110)에 차선(124)이 보여질 수 있도록 주의를 기울여 운전하는 방법에 의해 작업이 이루어진다. 상기 카메라(110)를 통해 나타나는 부분인 화면영역(122)은 비교적 넓은 범위를 갖는 영역이므로, 고도의 숙련된 운전 기술 없이 약간의 주위만 기울여도 누구나 쉽게 운전 가능할 수 있도록 설정된다.

화면영역(120) 내에 포함되는 관심영역(122)은, 일반적으로 영상처리에 있어서, 입력된 영상으로부터 특정 물체를 검출하기 위해 전체영역을 탐색한다는 것은 많은 시간이 요구되므로, 이미지 프로세싱을 통해 추적하고자하는 일부 영역만을 고려하도록 나머지 영역을 필터링 함으로써 얻어지는 부분으로 보다 빠른 제어를 위해 설정된다.

상기 카메라(110)는 카메라 거치대(108)를 통해 시스템 거치대(102)에 연결된다. 상기 시스템 거치대(102)에 구비되는 이송부(104)는, 차선(124)의 도색을 위해 도료가 분사되고 차단되도록 구비되는 노즐부(106)가 좌우로 이동 가능하도록 설치된다. 상기 이송부(104)는 모터의 회전운동을 직선운동으로 바꾸어줄 수 있는 벨트형 이송장치나 로울러형 이송장치 등 공지된 여러가지 가능한 수단에 의해 설치될 수 있다.

상기 이송부(104)에 의해 좌우 이동 가능한 형태로 설치되는 노즐부(106)는, 제어신호에 의해 도료 분사와 차단이 가능하도록 구성되는 분사장치로 에어레스건, 서보모터, 노즐 등으로 구성되며, 노즐과 에어레스건 사이에 쉬벨 등의 전환장치를 달아 분사각을 조절할 수 있도록 하는 등의 여러 가지 공지된 기술에 의해 구현이 가능하다.

차선도색 장치에 구비되는 핸들의 회전에 의해 전륜(112)의 방향이 전환되어 차선도색 장치의 방향이 바뀌는 경우에는, 도시된 바와 같이, 전륜(112) 휠에 엔코더(114)가 장착되어 방향전환을 감지하도록 하고, 또는 축구용 로봇처럼 좌측 바퀴의 회전수와 우측 바퀴의 회전수 차이에 의해 방향이 전환되도록 하는 원리를 이용할 경우에는 후륜(113) 휠에 상기 엔코더(114)를 설치한다. 이미 공지된 휠 엔코더 시스템을 적용하는 상기 엔코더(114)는, 전륜(112)에 설치될 경우 핸들의 꺽임에 의해서 차선의 곡률과 차선도색 장치의 횡이동을 감지하고, 바퀴의 회전수에 의해 전진속도 등을 감지하여 매 화면 프레임간 계산하고, 반대로 후륜(113)에 설치될 경우는 좌측 바퀴와 우측 바퀴 간의 회전수 차이에 의해 차선(124)의 곡률과 차선도색 장치의 횡이동을 감지하고, 바퀴의 회전수에 의해 전진속도 등을 감지하여 매 화면 프레임간 계산함으로써 다음 화면 프레임에서의 차선(124)의 위치를 예측 가능하게 하고, 이에 따라 관심영역(122)의 예측을 가능하게 하기 때문에 신속한 이미지 프로세싱이 이루어질 수 있게 하는 수단이 된다.

도 1b는 본 발명에 의한 카트형 차선도색 자동화 장치를 나타내는 사시도이다.

도 1b에 도시된 바와 같이, 카트형 차선도색 자동화 장치는 일체의 장비를 손수레 형태의 장치에 싣고, 작업자가 밀고 다니면서 차선(124)을 도색할 수 있도록 손잡이가 구비되어 있는 카트 형태를 갖는다. 상기 형태의 차선도색 자동화 장치는 보통 점성이 큰 융착식 도료가 노즐부(106)로부터 분사될 경우, 도로에 도색된 차선(124)이 노면과 분리되어 들뜨는 등의 문제가 발생하지 않도록 느린 속도의 작업을 해야할 경우에 이용될 수 있다. 상기 카트형 차선도색 자동화 장치의 작업방법이나 작동원리 등은 도 1의 경우와 유사하기 때문에 본 발명의 기술분야에 종사하는 통상의 전문가들이 쉽게 이해할 수 있는 범위이므로 생략한다.

도 2a는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 1 실시예에 대한 시스템 구성을 나타내는 블록도이다.

카메라(110)는 차선(124)이 포함된 도로의 영상을 촬영하여 상기 영상에 대한 아날로그 신호를 획득하는 역할을 하는데, 이렇게 획득된 아날로그 신호는 프레임 그레버(Frame Grabber) 등과 같은 장치를 포함하는 전처리부(150)에 의해 디지털 신호로 변환된다.

상기와 같이 변환된 디지털 신호는 영상처리부(200)에 의해 여러 단계의 이미지 처리 과정을 거쳐 차선 도색 경로를 선정하게 되는데, 여기서 도색경로란 화면상에 놓여있는 차선(124)의 중심선을 말한다. 상기 도색경로는 영상처리부를 통해 화면상의 차선(124) 중심에 대한 다항식으로 연산되어 직선 또는 곡선을 표현하게되는데, 이러한 결과가 제어부로 넘겨져 연산된다.

여기서 상기 영상처리부(200)는 비젼보드등과 같은 별도의 하드웨어를 갖도록 구성하여 각 단계에 대한 영상처리 과정이 수행되도록 할 수 있다.

그리고 상기 제어부(300)는 상기 영상처리부(200)로부터 도색경로에 관련된 데이터를 넘겨받고, 이러한 데이터를 이용해 차선도색 장치의 이동에 따라 노즐부(106)가 실제 도로 위의 차선(124)을 추종하도록 노즐부(106)의 이동을 담당하는 이송부(104)와, 도료 분사 및 차단을 담당하는 노즐부(106)를 제어한다.

상기 영상처리부(200)의 구성은, 전처리 과정을 거친 디지털 이미지를 배경과 차선으로 이진화된 영상으로 만들어주는 화상 이진화부(210)와, 상기 화상 이진화부(210)로부터 이진화된 영상에서 배경과 차선의 경계로 정의되는 차선의 모서리를 검출하는 차선 모서리 검출부(220)와, 상기 차선 모서리 검출부(220)로부터 획득되는 영상에 좌표계를 이용하여 두 모서리 사이의 중심선을 따르는 다수 개의 특징점을 추출하는 특징점 추출부(230)와, 마지막으로 상기 특징점들을 대표하는 하나의 직선 또는 곡선을 연산하여 연산된 데이터를 제어부(300)로 입력하는 도색경로 추출부(240)를 포함한다.

도 2b는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 1 실시예를 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

본 발명에 의한 1 실시예에 따른 차선도색 방법에 관련된 순서는, 먼저 카메라에 의해 획득되는 차선과 주위의 배경을 포함하고 있는 아날로그 영상이 디지털 신호로 변환되는 전처리 과정과, 상기 전처리부(150)에 입력된 이미지에 스레스홀드 메소드(Threshold method) 알고리즘을 적용하여 차선과 주위의 배경으로 이진화시키는 화상 이진화 과정과, 상기 이진화된 이미지의 양쪽 모서리를 검출하기 위해 에지 디텍션 메소드(Edge detection method) 알고리즘을 적용하는 차선 모서리 검출 과정과, 상기 과정을 거친 단순화된 차선 모서리 이미지에서 양쪽 모서리의 사이에 놓여지는 점 즉, 차선의 중앙을 찾을 수 있게 하는 단서가 되는 다수개의 특징점이 화면상에 형성되는 좌표계의 점으로 표현될 수 있도록 하는 특징점 추출과정과, 상기 다수개의 특징점을 최소자승법을 통해 상기 점들의 집합을 대표하는 하나의 직선 또는 곡선을 표현하는 차선도색 경로 선정 과정을 통해 영상처리 과정이 이루어지고, 상기 선정된 차선도색 경로에 따라 노즐부(106)의 도료 분사 및 차단과 좌우 이동 등의 제어가 이루어지게 된다.

도 2c는 본 발명에 의한 영상처리 과정에 관련된 1 실시예를 보여주는 그림이다.

도 2c는 도 2b에 나타낸 바와 같은 동작 흐름도에서 밝힌 영상처리 과정에 대한 각 단계의 영상 이미지를 보여주는 것으로서, 먼저 영상처리 과정의 첫 단계인 차선과 배경이 포함된 영상을 카메라로 촬영한 사진을 나타내는 그림(S100)이 나타나 있는데, 보통 빛을 전기로 변환시켜 이미지가 판독되도록 하는 CCD 카메라를 사용하여 전기로 변환된 아날로그 신호 영상을 얻고, 상기 아날로그 신호 영상을 디지털 영상 신호로 바꾸어주는 프레임 그래버 등의 AD 변환 장치를 사용해 도시된 바와 같은 이미지를 얻게된다.

상기 단계 다음으로 스레스홀드 메소드 알고리즘을 적용하여 도시된 바와 같은 이진화된 이미지(S110)를 얻게되는데, 배경과 차선을 분리하기 위해 사용하는 방법으로, 여기서 스레스홀드 메소드 알고리즘이란 일정량의 데이터를 두개의 그룹으로 나누는 것으로서, 예를 들어 스레스홀드 값을 128이라 하였다면 256단계를 같는 명도차트에서 0~127까지의 값과 128~255까지의 값으로 나누어 화면에 가시적으로 나타나도록 차선을 나타내는 그룹은 0으로 표현하고 배경을 나타내는 그룹은 255로 표현하는 방법을 말한다. 스레스홀드 처리를 하게되면 영상 이미지가 흰색과 검은색 등의 고대비를 이루게 되어 고대비화라고도 한다.

상기 단계 다음으로 상기 이진화된 이미지에서 차선과 배경의 경계를 나타내는 부분을 얻기 위해 에지 디텍션 메소드 알고리즘을 적용한 이미지(S120)가 도시되어 있다. 여기서 에지 디텍션 메소드 알고리즘이란, 예를 들어 어떤 이미지의 어느 한 화소가 0이라는 값을 갖고 그 화소에 이웃한 다른 어느 한 화소가 1이라는 값을 갖는다면, 0에서 1 또는 1에서 0으로 변화가 일어난 것이 되므로 두 화소를 모두 1로 세트하고, 반대로 이웃한 다른 화소가 같은 값을 갖는다면 아무런 변화가 없는 것이 되어 두 화소를 모두 0으로 세트하는 등의 방법을 말한다.

그 다음 단계로 에지 디텍션 메소드 알고리즘을 적용한 상기 차선 모서리 이미지의 데이터에서 위쪽 차선 모서리와 아래쪽 차선 모서리 사이의 중간에 위치한 어떤 한 점 즉, 특징점을 연산을 통해 임의 간격으로 다수개 추출하여 나타낸 이미지(S130)가 도시되어 있다.

그리고 상기 과정에서 얻어진 특징점에 최소자승법을 적용하여 특징점 전체를 대표하는 하나의 선, 즉 도색경로를 나타낸 이미지(S140)가 마지막으로 도시되어있다. 여기서 최소자승법이란 측정한 실험자료로부터 그 자료 값들을 가장 잘 대표할 수 있는 함수를 구하는 방법을 말한다.

도 3은 1 실시예를 제외한 후술할 나머지 실시예에서 적용되는 관심영역을 설명하기 위해 나타낸 그림이다.

관심영역은 전술한 바와 같이 카메라에 의해 촬영되는 전체영역의 일부를 나타내는데, 상기와 같은 관심영역을 설정하는 이유는, 상기 전체영역에 대한 영상처리가 상대적으로 관심영역에 대한 영상처리보다 더 많은 시간을 요구하기 때문이며, 아울러 상기 영상처리를 위해서 반드시 전체영역을 고려해야할 필요 또한 없기 때문이다.

상술한 이유는 도 3에 의해 보다 구체적으로 설명될 수 있는데, 차선도색 장치에 구비되는 카메라가 차선 주변을 따라 움직인다고 가정할 경우, 카메라를 통해 촬영되는 전체영역은, 도색경로 연산이 연속적으로 이루어질 수 있도록 현재 전체영역(120a)과 다음 전체영역(120b)이 도시된 바와 같이 겹쳐지도록 촬영속도를 조정할 것이다. 만일 상기와 같이 촬영속도를 어느 정도 빠르게 조정해 현재 전체영역(120a)과 다음 전체영역(120b)을 겹쳐진 상태로 촬영하지 않고, 촬영속도를 느리게 하여 따로 떨어뜨려 촬영한다면, 도색경로는 차선을 연속적으로 추정하지 못하게 되고, 이에 따라 차선 위의 도료 분사도 띄엄띄엄 이루어지게 되는 에러를 발생하게 될 것이다.

그리고 만일 상기의 경우와 반대로, 촬영속도를 아주 빠르게 설정해서 차선을 촬영한다면, 너무 많은 부분의 영상이 겹쳐져 도색경로가 너무 짧게 자주 계산되는 문제가 발생할 수 있다.

따라서 상기와 같은 에러와 문제를 적절히 고려하여 촬영속도를 설정하게 되는데, 이 때, 도시된 바와 같이, 현재 전체영역(120a)과 다음 전체영역(120b) 내에 있는 현재 관심영역(122a)과 다음 관심영역(122b)이 서로 겹쳐지도록 촬영속도를 설정하면, 전체영상의 부분인 관심영역만으로도 충분히 차선을 추종하는 도색경로를 선정할 수 있게 되고, 이러한 과정을 통해 전체영역의 부분인 관심영역만을 영상처리에 고려하게 되므로 전체영역을 고려한 것 보다 더 빠른 영상처리 시간을 확보할 수 있게된다.

아울러, 도색경로가 겹쳐지는 부분에 대한 처리는 인터럽트 발생 등과 같은 여러 가지 다양한 프로그래밍 방식에 의해 이루어질 수 있다.

도 4a는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 2 실시예에 대한 시스템 구성을 나타내는 블록도이다.

도 2a에서 도시된 1 실시예에 대한 블록도에서의 구성과 구조적으로 같지만, 영상처리부(200)에 관심영역 설정부(222)가 포함되는 것이 1 실시예와 비교된다.

상기 영상처리부(200)의 구성은, 전처리 과정을 거친 디지털 이미지를 배경과 차선으로 이진화된 영상으로 만들어주는 화상 이진화부(210)와, 상기 화상 이진화부(210)로부터 이진화된 영상에서 배경과 차선의 경계로 정의되는 차선의 모서리를 검출하는 차선 모서리 검출부(220)와, 상기 차선 모서리 검출부(220)로부터 획득되는 전체 영상에서 차선 모서리가 포함되는 전체영역의 일부영역을 적절하게 선정하는 연산을 수행하는 관심영역 설정부(222)와, 상기 관심영역 상에 위치한 차선 모서리에 좌표계를 이용하여 두 모서리 사이의 중심선을 따르는 다수 개의 특징점을 추출하는 특징점 추출부(230)와, 마지막으로 상기 특징점들을 대표하는 하나의 직선 또는 곡선 데이터를 제어부(300)에 입력하는 도색경로 추출부(240)를 포함한다.

도 4b는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 2 실시예를 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

도 2b에서 도시된 1 실시예에 대한 동작 흐름도와 유사하지만 관심영역 설정에 관련된 단계가 추가된 것이 특징이다.

본 발명에 의한 2 실시예에 따른 차선도색 방법에 관련된 순서는, 먼저 카메라에 의해 획득되는 차선과 주위의 배경을 포함하고 있는 아날로그 영상이 디지털 신호로 변환되는 전처리 과정(S100~S105)과, 상기 전처리부(150)에 입력된 이미지에 스레스홀드 메소드(Threshold method) 알고리즘을 적용하여 차선과 주위의 배경으로 이진화시키는 화상 이진화 과정(S110)과, 상기 이진화된 이미지의 양쪽 모서리를 검출하기 위해 에지 디텍션 메소드(Edge detection method) 알고리즘을 적용하는 차선 모서리 검출 과정(S120)과, 상기 과정을 거친 단순화된 차선 모서리 이미지에서 상기 차선 모서리의 일부가 포함되는 관심영역을 선정하는 연산을 수행하는 과정(S132)과, 상기 관심영역 내에 위치한 양쪽 모서리의 사이에 놓여지는 점 즉, 차선의 중앙을 찾을 수 있게 하는 단서가 되는 다수개의 특징점이 화면상에 형성되는 좌표계의 점으로 표현될 수 있도록 하는 특징점 추출과정(S142)과, 상기 관심영역 내 다수개의 특징점을 최소자승법을 통해 상기 점들의 집합을 대표하는 하나의 직선 또는 곡선에 대한 데이터를 연산하는 차선도색 경로 선정 과정(S142)을 통해 영상처리 과정이 이루어지고, 상기 선정된 차선도색 경로에 따라 노즐부(106)의 도료 분사 및 차단과 좌우 이동 등의 제어가 이루어지게 된다.

도 4c는 도 4b에 나타낸 바와 같은 동작 흐름도에서 밝힌 영상처리 과정에 대한 각 단계의 영상 이미지를 보여주는 것으로서, 모서리 검출까지의 과정(S100~S120)은 도 2c와 동일하나, 모서리 검출 단계(S120)에 대한 이미지의 일부인 관심영역 설정부(222)가 포함되는 이미지 처리 단계(S132)와, 상기 관심영역 내에 위치하는 차선 모서리에서 특징점을 추출하는 이미지 처리 단계(S142)와, 상기 관심영역 내에 위치하는 특징점에 최소자승법을 적용하여 직선 또는 곡선으로 표현하는 단계(S152)가 나타나는 것이 특징이다.

도 5a는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 3 실시예에 대한 시스템 구성을 나타내는 블록도이다.

도 4a에서 도시된 2 실시예에 대한 블록도에서의 구성과 구조적으로 같지만, 영상처리부(200)에 포함되는 관심영역 설정부(222)와 특징점 추출부(230)의 위치가 반전된 것이 2 실시예와 비교된다.

상기 영상처리부(200)의 구성은, 전처리 과정을 거친 디지털 이미지를 배경과 차선으로 이진화된 영상으로 만들어주는 화상 이진화부(210)와, 상기 화상 이진화부(210)로부터 이진화된 영상에서 배경과 차선의 경계로 정의되는 차선의 모서리를 검출하는 차선 모서리 검출부(220)와, 상기 차선 모서리 검출부(220)로부터 획득한 차선 모서리 이미지에 좌표계를 이용하여 두 모서리 사이의 중심선을 따르는 다수 개의 특징점을 추출하는 특징점 추출부(230)와, 상기 특징점 추출부(230)로부터 획득되는 전체영상의 전체영역에서 특징점이 포함되는 일부영역을 적절하게 선정하는 연산을 수행하는 관심영역 설정부(222)와, 상기 관심영역 상에 위치한 특징점들을 대표하는 하나의 직선 또는 곡선을 나타내는 데이터를 제어부(300)로 입력하는 도색경로 추출부(240)를 포함한다.

도 5b 는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 3 실시예를 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

도 4b에서 도시된 2 실시예에 대한 동작 흐름도와 유사하지만 특징점 추출 단계와 관심영역 설정단계가 반전되어 나타나는 것이 특징이다.

본 발명에 의한 3 실시예에 따른 차선도색 방법에 관련된 순서는, 먼저 카메라에 의해 획득되는 차선과 주위의 배경을 포함하고 있는 아날로그 영상이 디지털 신호로 변환되는 전처리 과정(S100~S105)과, 상기 전처리부에 입력된 이미지에 스레스홀드 메소드(Threshold method) 알고리즘을 적용하여 차선과 주위의 배경으로 이진화시키는 화상 이진화 과정(S110)과, 상기 이진화된 이미지의 양쪽 모서리를 검출하기 위해 에지 디텍션 메소드(Edge detection method) 알고리즘을 적용하는 차선 모서리 검출 과정(S120)과, 상기 과정을 거친 단순화된 차선 모서리 이미지에서 양쪽 모서리의 사이에 놓여지는 점, 즉, 차선의 중앙을 찾을 수 있게 하는 단서가 되는 다수개의 특징점이 화면상에 형성되는 좌표계의 점으로 표현될 수 있도록 하는 특징점 추출과정(S130)과, 상기 특징점이 포함되는 전체영역에서, 상기 특징점이 포함되는 일부영역으로 영역을 축소하는 관심영역을 선정하는 과정(S144)과, 상기 관심영역 내 다수개의 특징점을 최소자승법을 통해 상기 점들의 집합을 대표하는 하나의 직선 또는 곡선으로 표현되는 차선도색 경로 선정 과정(S154)을 통해 영상처리 과정이 이루어지고, 상기 선정된 차선도색 경로에 따라 노즐부(106)의 도료 분사 및 차단과 좌우 이동 등의 제어가 이루어지게 된다.

도 5c는 도 5b에 나타낸 바와 같은 동작 흐름도에서 밝힌 영상처리 과정에 대한 각 단계의 영상 이미지를 보여주는 것으로서, 특징점 추출까지의 과정(S100~S130)은 도 2c와 동일하나, 특징점 추출 단계(S130)에 대한 이미지에 관심영역을 설정하는 이미지 처리 단계(S132)와, 상기 관심영역 내에 위치하는 특징점에 최소자승법을 적용하여 직선 또는 곡선으로 표현하는 단계(S152)가 나타나는 것이 특징이다.

도 6a는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 4 실시예에 대한 시스템 구성을 나타내는 블록도이다.

도 4a에 도시된 2 실시예에 대한 블록도에서의 구성과 구조적으로 같지만, 영상처리부(200)에 포함되는 관심영역 설정부(222)에, 현재 관심영역 설정부(222a) 그리고 다음 관심영역 예측부(222b)가 포함되는 것이 2 실시예와 비교된다.

여기서, 상기 현재 차선위치 추정부는 칼만필터에 의해 차선을 추정하는 기능을 하고, 현재 관심영역 설정부(222a)는, 상기 2 실시예와 3 실시예에서의 관심영역 설정부(222)의 기능과 유사하며, 상기 다음 관심영역 예측부(222b)는 다음 화면 프레임에 대한 관심영역을 예측하는 기능을 하는데, 본 발명에서는 도 1a에서 상술한 바 있는 엔코더(114)가 이 부분에 포함된다.

상기 영상처리부(200)의 구성은, 전처리 과정을 거친 디지털 이미지를 배경과 차선으로 이진화된 영상으로 만들어주는 화상 이진화부(210)와, 상기 화상 이진화부(210)로부터 이진화된 영상에서 배경과 차선의 경계로 정의되는 차선의 모서리를 검출하는 차선 모서리 검출부(220)와, 상기 차선 모서리 검출부(220)로부터 획득되는 전체 영상에서 현재 차선의 위치를 추정하고, 차선 모서리가 포함되는 전체영역의 일부영역을 적절하게 선정하는 연산을 수행하는 현재 관심영역 설정부(222a)와, 다음 화면 프레임에서 관심영역 설정에 관련된 연산을 수행하지 않더라도 예측을 통해 근사적으로 다음 화면 프레임의 관심영역 위치를 추적할 수 있도록 하는 다음 관심영역 예측부(222b)와, 상기 현재 관심영역 상에 위치한 차선 모서리에 좌표계를 이용하여 두 모서리 사이의 중심선을 따르는 다수 개의 특징점을 추출하는 특징점 추출부(230)와, 마지막으로 상기 특징점들을 대표하는 하나의 직선 또는 곡선을 나타내는 데이터를 제어부(300)로 입력하는 도색경로 추출부(240)를 포함한다.

도 6b는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 4 실시예를 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

본 발명에 의한 4 실시예에 따른 차선도색 방법에 관련된 순서는, 먼저 카메라에 의해 획득되는 차선과 주위의 배경을 포함하고 있는 아날로그 영상이 디지털 신호로 변환되는 전처리 과정(S100~S105)과, 상기 전처리부(150)에 입력된 이미지에 스레스홀드 메소드(Threshold method) 알고리즘을 적용하여 차선과 주위의 배경으로 이진화시키는 화상 이진화 과정(S110)과, 상기 이진화된 이미지의 양쪽 모서리를 검출하기 위해 에지 디텍션 메소드(Edge detection method) 알고리즘을 적용하는 차선 모서리 검출 과정(S120)과, 다음 관심영역이 예측되었는지를 판단하는 과정(S136)과, 다음 관심영역이 예측되지 않았을 때에 현재 차선의 위치를 추정하여 현재 관심영역을 설정하고, 다음 관심영역이 예측되었을 때에 상기 다음 관심영역을 현재 관심영역으로 설정하는 과정(S136a, S136b)과, 상기 현재 관심영역 내에 위치한 양쪽 모서리의 사이에 놓여지는 점, 즉, 차선의 중앙을 찾을 수 있게 하는 단서가 되는 다수개의 특징점이 화면상에 형성되는 좌표계의 점으로 표현될 수 있도록 하는 특징점 추출과정(S146)과, 상기 관심영역 내 다수개의 특징점을 최소자승법을 통해 상기 점들의 집합을 대표하는 하나의 직선 또는 곡선을 나타내는 차선도색 경로 선정 과정(S156)을 통해 영상처리 과정이 이루어지고, 상기 선정된 차선도색 경로에 따라 노즐부(106)의 도료 분사 및 차단과 좌우 이동 등의 제어가 이루어지게 된다.

상기 과정에 따른 이미지 처리 그림은 근본적으로 2 실시예를 나타내는 도 4c와 거의 동일하므로 생략한다.

상기 현재 차선위치 추정과 다음 관심영역의 연산을 위해 사용되는 칼만필터(KALMAN FILTER)는, 선형 시스템의 상태변수를 추정하는 기법으로 1960년 칼만에 의하여 소개된 것으로, 이동 구조가 선형인 모델을 사용하고, 수렴성과 안정성이 보장되며, 알고리즘이 단순하여 인공위성의 항법, 미사일의 궤적추정, 레이더 등과 같은 이동중인 표적의 탐색 및 추적 문제에서 가장 많이 이용되는 알고리즘으로 이산 실시간격(Discrete Real Time Interval)마다 측정되는 잡음(Noise)이 실린 데이타로부터 동적시스템에 대한 미지의 상태변수를 최적으로 추정하기 위해 사용된다. 이러한 추정을 통해, 입력된 영상으로부터 특정 물체를 검출하기 위해서 전체영역을 모두 탐색하는 시간 손실을 줄일 수 있도록 전체영역의 일부인 다음 관심영역을 예측한다.

상기 칼만필터를 통한 현재 차선위치 추정과 다음 관심영역의 위치를 예측하기 위해서는, 차선도색 장치에 구비되는 공지된 수단인 휠 엔코더를 통해, 전방속도와 요(Yaw)속도에 대한 데이터를 넘겨받아야 한다. 이렇게 넘겨받은 데이터와 차량 동역학 모델을 이용하면 차선위치를 포함하는 모든 상태변수를 잡음이 실린 상태 하에서 최적으로 추정할 수 있다.

도 7a는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 5 실시예에 대한 시스템 구성을 나타내는 블록도이다.

도 5a에 도시된 3 실시예에 대한 블록도에서의 구성과 구조적으로 같지만, 영상처리부(200)에 포함되는 현재 관심영역 설정부(222a)와, 다음 관심영역 예측부(222b)와 다음 관심영역 예측부(222b)가 도 5a의 관심영역 설정부(222)에 포함되는 것이 3 실시예와 비교된다.

상기 영상처리부(200)의 구성은, 전처리 과정을 거친 디지털 이미지를 배경과 차선으로 이진화된 영상으로 만들어주는 화상 이진화부(210)와, 상기 화상 이진화부(210)로부터 이진화된 영상에서 배경과 차선의 경계로 정의되는 차선의 모서리를 검출하는 차선 모서리 검출부(220)와, 상기 차선 모서리 검출부(220)로부터 획득한 차선 모서리 이미지에 좌표계를 이용하여 두 모서리 사이의 중심선을 따르는 다수 개의 특징점을 추출하는 특징점 추출부(230)와, 상기 특징점 추출부(230)로부터 획득되는 전체 영상에서 현재 차선의 위치를 추정하고, 특징점이 포함되는 전체영역의 일부영역을 적절하게 선정하는 연산을 수행하는 현재 관심영역 설정부(222a)와, 다음 화면 프레임에서 관심영역 설정에 관련된 연산을 수행하지 않더라도 예측을 통해 근사적으로 다음 화면 프레임의 관심영역 위치를 추적할 수 있도록 하는 다음 관심영역 예측부(222b)와, 마지막으로 현재 관심영역 상에 위치한 상기 특징점들을 대표하는 하나의 직선 또는 곡선을 나타내는 데이터를 제어부(300)로 입력하는 도색경로 추출부(240)를 포함한다.

도 7b는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 5 실시예를 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

본 발명에 의한 5 실시예에 따른 차선도색 방법에 관련된 순서는, 먼저 카메라에 의해 획득되는 차선과 주위의 배경을 포함하고 있는 아날로그 영상이 디지털 신호로 변환되는 전처리 과정(S100~S105)과, 상기 전처리부(150)에 입력된 이미지에 스레스홀드 메소드(Threshold method) 알고리즘을 적용하여 차선과 주위의 배경으로 이진화시키는 화상 이진화 과정(S110)과, 상기 이진화된 이미지의 양쪽 모서리를 검출하기 위해 에지 디텍션 메소드(Edge detection method) 알고리즘을 적용하는 차선 모서리 검출 과정(S120)과, 상기 차선 모서리 검출부(220)로부터 획득한 차선 모서리 이미지에 좌표계를 이용하여 두 모서리 사이의 중심선을 따르는 다수 개의 특징점을 추출하는 특징점 추출 과정(S130)과, 다음 관심영역이 예측되었는지를 판단하는 과정(S148)과, 다음 관심영역이 예측되지 않았을 때에 현재 차선의 위치를 추정하여 현재 관심영역을 설정하고, 다음 관심영역이 예측되었을 때에 상기 다음 관심영역을 현재 관심영역으로 설정하는 과정(148a, 148b)과, 다음 관심영역을 예측하는 과정(S148c)과, 상기 관심영역 내 다수개의 특징점을 최소자승법을 통해 상기 점들의 집합을 대표하는 하나의 직선 또는 곡선을 표현하는 차선도색 경로 선정 과정(S158)을 통해 영상처리 과정이 이루어지고, 상기 선정된 차선도색 경로에 따라 노즐부(106)의 도료 분사 및 차단과 좌우 이동 등의 제어가 이루어지게 된다.

상기 과정에 따른 이미지 처리 그림은 근본적으로 3 실시예를 나타내는 도 5c와 거의 동일하므로 생략한다.

본 발명에 따른 차량형 차선도색 장치는, 기존의 방법에 비해 고도의 숙련된 기술을 요하지 않는 편이라, 1인 또는 소수의 작업자에 의해서도 간단하고 신속하게 차선의 재 도색 작업이 이루어지게 할 수 있으며, 작업자가 탑승하여 일정 속도로 운전하는 방식을 사용할 경우, 사전 교통통제 및 표지판 설치 등의 작업을 생략할 수도 있을 뿐만 아니라, 시스템의 소형화가 가능해 고속도로나 도심의 혼잡한 도로에서도 신속하고 용이한 차선도색 작업을 가능하게 한다.

도 1a는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치를 나타내는 사시도이다.

도 1b는 본 발명에 의한 카트형 차선도색 자동화 장치를 나타내는 사시도이다.

도 2a는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 1 실시예에 대한 시스템 구성을 나타내는 블록도이다.

도 2b는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 1 실시예를 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

도 2c는 본 발명에 의한 영상처리 과정에 관련된 1 실시예를 보여주는 그림이다.

도 3은 1 실시예를 제외한 나머지 실시예에서 적용되는 관심영역을 설명하기 위해 나타낸 그림이다.

도 4a는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 2 실시예에 대한 시스템 구성을 나타내는 블록도이다.

도 4b는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 2 실시예를 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

도 4c는 도 4b에 나타낸 바와 같은 동작 흐름도에서 밝힌 영상처리 과정에 대한 각 단계의 영상 이미지를 보여준다.

도 5a는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 3 실시예에 대한 시스템 구성을 나타내는 블록도이다.

도 5b 는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 3 실시예를 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

도 5c는 도 5b에 나타낸 바와 같은 동작 흐름도에서 밝힌 영상처리 과정에 대한 각 단계의 영상 이미지를 보여준다.

도 6a는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 4 실시예에 대한 시스템 구성을 나타내는 블록도이다.

도 6b는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 4 실시예를 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

도 7a는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 5 실시예에 대한 시스템 구성을 나타내는 블록도이다.

도 7b는 본 발명에 의한 차량형 차선도색 장치의 5 실시예를 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>

102 : 시스템 거치대 104 : 이송부

106 : 노즐부 108 : 카메라 거치대

110 : 카메라 112 : 전륜

113 : 후륜 114 : 엔코더

120 : 화면영역 120a : 현재 전체영역

120b : 다음 전체영역 122 : 관심영역

122a : 현재 관심영역 122b : 다음 관심영역

124 : 차선 150 : 전처리부

200 : 영상처리부 210 : 화상 이진화부

220 : 차선 모서리 검출부 222 : 관심영역 설정부

222a : 현재 관심영역 설정부 222b : 다음 관심영역 예측부

230 : 특징점 추출부 240 : 도색경로 추출부

300 : 제어부

Claims (14)

1. 차선도색 장치에 있어서,

   도로면 위에 그려진 차선이 포함된 영상을 아날로그 신호로 입력받는 카메라(110)와;

   상기 카메라(110)로부터 얻어진 아날로그 영상 신호를 디지털 신호로 변환하는 전처리부(150)와;

   상기 전처리부(150)에서 출력되는 디지털 신호를 입력받아 차선의 도색경로를 연산하는 영상처리부(200)와;

   상기 영상처리부(200)에서 연산된 도색경로로부터 상기 차선도색 장치를 구동하기 위한 제어신호를 출력하는 제어부(300)와;

   상기 제어부(300)의 제어신호에 의해 차선도색용 안료를 분사하거나 차단시키는 노즐부(106)와;

   상기 제어부(300)의 제어신호에 의해 상기 분사노즐을 차선방향과 직교하는 방향으로 이동시키는 이송부(104);

   를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 차선도색 자동화 장치.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 영상처리부(200)는,

   상기 전처리부(150)로부터 입력받는 디지털 이미지가 흰색과 검은색의 고대비화를 이루게하는 화상 이진화부(210)와;

   상기 이진화부로부터 고대비화된 영상의 경계를 추출하는 차선모서리 검출부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 차선도색 자동화 장치.
3. 제 2 항에 있어서,

   상기 영상처리부(200)는,

   상기 차선 모서리 검출부(220)로부터 획득한 영상에서 두 모서리 사이의 가운데를 나타내는 중심점을 연산하여 좌표로 표현하는 특징점 추출부(230)와;

   상기 특징점 추출부(230)로부터 획득된 차선 중심점의 조합을 대표할 수 있는 직선 또는 곡선의 함수가 연산되는 도색경로 추출부(240)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 차선도색 자동화 장치.
4. 제 2 항에 있어서,

   상기 영상처리부(200)는,

   상기 차선 모서리 검출부(220)로부터 추출되는 영상에서 차선의 모서리가 나타나는 일 부분만을 영상처리 할 수 있도록 전체영역을 축소하는 관심영역 설정부(222)와;

   상기 관심영역 설정부(222)로부터 획득한 차선의 모서리가 포함된 축소된 영상의 이미지에 직교좌표계를 적용하여 다수개의 차선 중심점을 추출하는 특징점 추출부(230)와;

   상기 특징점 추출부(230)로부터 획득된 차선 중심점의 조합을 대표할 수 있는 직선 또는 곡선의 함수가 연산되는 도색경로 추출부(240)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 차선도색 자동화 장치.
5. 제 2 항에 있어서,

   상기 영상처리부(200)는,

   상기 차선 모서리 검출부(220)로부터 획득한 영상에서 두 모서리 사이의 가운데를 나타내는 중심점을 연산하여 좌표로 표현하는 특징점 추출부(230)와;

   상기 특징점 추출부(230)로부터 획득되는 영상에서 특징점이 나타나는 일부분만을 영상처리 할 수 있도록 전체영역을 축소하는 관심영역 설정부(222)와;

   상기 관심영역 설정부(222)로부터 획득한 축소된 영상의 이미지에서 상기 특징점의 조합을 대표할 수 있는 직선 또는 곡선의 함수가 연산되는 도색경로 추출부(240)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 차선도색 자동화 장치.
6. 제 4 항 또는 제 5 항에 있어서,

   상기 관심영역 설정부(222)는,

   현재 화면 프레임에 대한 전체영역의 이미지에서 차선 모서리가 나타나는 일부 또는 특징점이 나타나는 일부분만을 영상처리 할 수 있도록 영역을 축소하는 현재 관심영역 설정부(222a)와;

   다음 화면 프레임에 대한 전체영역의 이미지에서 차선 모서리가 나타나는 일부 또는 특징점이 나타나는 일부분만을 영상처리 할 수 있도록 축소되는 영역을 미리 예측하는 다음 관심영역 예측부(222b)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 차선도색 자동화 장치.
7. 차선도색 방법에 있어서,

   카메라를 통해 입력되는 아날로그 차선 영상신호를 디지털 영상신호로 변환하는 제 1 과정과;

   상기 제 1 과정에서 변환된 디지털 영상신호를 영상처리부(200)에 입력하여 도색경로를 선정하는 제 2 과정과;

   상기 제 2 과정에서 선정된 도색경로를 실제 차선에 맵핑시켜 노즐부(106)가 차선방향과 직교하는 방향으로 이동되면서 차선도색용 안료를 분사하도록 제어하는 제 3 과정;

   이 실행됨을 특징으로 하는 차선도색 자동화 방법.
8. 제 7 항에 있어서,

   상기 제 2 과정은,

   화상 이진화를 위해서 상기 디지털 영상신호에 스레스홀드 메소드 알고리즘을 적용하는 제 1 단계와;

   차선 모서리 검출을 위해서 상기 이진화된 영상에 에지 디텍션 메소드 알고리즘을 적용하는 제 2 단계와;

   특징점 추출을 위해서 상기 검출된 모서리 이미지 상에 좌표계를 적용하여 두 모서리 사이의 중앙점을 연산하는 제 3 단계와;

   도색 경로를 선정하기 위해서 상기 단계에서 추출된 특징점에 최소 자승법을 적용하는 제 4 단계가 실행됨을 특징으로 하는 차선도색 자동화 방법.
9. 제 7 항에 있어서,

   상기 제 2 과정은,

   화상 이진화를 위해서 상기 디지털 영상신호에 스레스홀드 메소드 알고리즘을 적용하는 제 1 단계와;

   차선 모서리 검출을 위해서 상기 이진화된 영상에 에지 디텍션 메소드 알고리즘을 적용하는 제 2 단계와;

   관심영역 설정을 위해 상기 모서리 검출 이미지의 전체영역에서 차선 이미지의 일부가 포함되도록 영역을 축소하는 제 3 단계와;

   특징점 추출을 위해 상기 관심영역에 위치한 모서리 이미지 상에 좌표계를 적용하여 두 모서리 사이의 중앙점을 연산하는 제 4 단계와;

   도색 경로를 선정하기 위해 상기 단계에서 추출된 특징점에 최소 자승법을 적용하는 제 5 단계가 실행됨을 특징으로 하는 차선도색 자동화 방법.
10. 제 7 항에 있어서,

    상기 제 2 과정은,

    화상 이진화를 위해서 상기 디지털 영상신호에 스레스홀드 메소드 알고리즘을 적용하는 제 1 단계와;

    차선 모서리 검출을 위해서 상기 이진화된 영상에 에지 디텍션 메소드 알고리즘을 적용하는 제 2 단계와;

    특징점 추출을 위해 상기 차선 모서리 이미지 상에 좌표계를 적용하여 두 모서리 사이의 중앙점을 연산하는 제 3 단계와;

    관심영역 설정을 위해 상기 특징점이 나타나는 이미지의 전체영역에서 상기 특징점의 일부를 포함하도록 영역을 축소하는 제 4 단계와;

    도색 경로를 선정하기 위해 상기 관심영역 상에 위치한 특징점에 최소 자승법을 적용하는 제 5 단계가 실행됨을 특징으로 하는 차선도색 자동화 방법.
11. 제 7 항에 있어서,

    상기 제 2 과정은,

    화상 이진화를 위해서 상기 디지털 영상신호에 스레스홀드 메소드 알고리즘을 적용하는 제 1 단계와;

    차선 모서리 검출을 위해서 상기 이진화된 영상에 에지 디텍션 메소드 알고리즘을 적용하는 제 2 단계와;

    상기 제 2 단계에서 다음 관심영역이 예측되었는가의 여부를 체크하는 제 3 단계와;

    상기 제 3 단계에서 다음 관심영역이 예측되었을 때, 다음 관심영역을 현재 관심영역으로 설정하고, 다음 관심영역이 예측되지 않았을 때, 현재 관심영역을 설정하는 제 4 단계와;

    상기 제 4 단계에서 설정되는 현재 관심영역으로부터 다음 관심영역을 예측하는 연산을 실행하는 제 5 단계와;

    상기 제 5 단계에서 특징점을 추출하기 위해 상기 현재 관심영역 내에 있는 차선 모서리 이미지 상에 좌표를 적용하여 두 모서리 사이에 위치한 다수개의 중앙점을 연산하는 제 6 단계와;

    도색경로를 선정하기 위해 상기 제 6 단계에서 연산된 특징점에 최소 자승법을 적용하는 제 7 단계가 실행됨을 특징으로 하는 차선도색 자동화 방법.
12. 제 11 항에 있어서,

    상기 제 5 단계는,

    상기 다음 관심영역 예측을 위해 칼만필터를 적용하는 단계가 실행됨을 특징으로 하는 차선도색 자동화 방법.
13. 제 7 항에 있어서,

    상기 제 2 과정은,

    화상 이진화를 위해서 상기 디지털 영상신호에 스레스홀드 메소드 알고리즘을 적용하는 제 1 단계와;

    차선 모서리 검출을 위해서 상기 이진화된 영상에 에지 디텍션 메소드 알고리즘을 적용하는 제 2 단계와;

    특징점 추출을 위해 상기 제 2 단계에서 설정된 차선 모서리 이미지 상에 좌표계를 적용하여 두 모서리 사이의 중앙점을 연산하는 제 3 단계와;

    다음 관심영역이 예측되었는가의 여부를 체크하는 제 4 단계와;

    상기 제 4 단계에서 다음 관심영역이 예측되었을 때, 다음 관심영역을 현재 관심영역으로 설정하고, 다음 관심영역이 예측되지 않았을 때, 현재 관심영역을 설정하는 제 5 단계와;

    상기 제 5 단계에서 설정되는 현재 관심영역으로부터 다음 관심영역을 예측하는 연산을 실행하는 제 6 단계와;

    상기 제 6 단계에서 상기 현재 관심영역 상에 포함된 특징점에 최소 자승법을 적용하는 제 7 단계가 실행됨을 특징으로 하는 차선도색 자동화 방법.
14. 제 13 항에 있어서,

    상기 제 6 단계는,

    상기 다음 관심영역 예측을 위해 칼만필터를 적용하는 단계가 실행됨을 특징으로 하는 차선도색 자동화 방법.