KR20140062240A - 차선 인식 시스템 및 방법 - Google Patents

차선 인식 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20140062240A
KR20140062240A KR1020120128631A KR20120128631A KR20140062240A KR 20140062240 A KR20140062240 A KR 20140062240A KR 1020120128631 A KR1020120128631 A KR 1020120128631A KR 20120128631 A KR20120128631 A KR 20120128631A KR 20140062240 A KR20140062240 A KR 20140062240A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
lane
lanes
change rate
quality
information
Prior art date
Application number
KR1020120128631A
Other languages
English (en)
Inventor
유은영
Original Assignee
현대모비스 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대모비스 주식회사 filed Critical 현대모비스 주식회사
Priority to KR1020120128631A priority Critical patent/KR20140062240A/ko
Priority to CN201310308891.2A priority patent/CN103802766B/zh
Publication of KR20140062240A publication Critical patent/KR20140062240A/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/10—Path keeping
    • B60W30/12—Lane keeping
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0043—Signal treatments, identification of variables or parameters, parameter estimation or state estimation
    • B60W2050/0052—Filtering, filters
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명은 차량 전방의 차선 정보를 획득하는 카메라; 및 카메라로부터 전송된 차선 정보의 오인식 및 미인식 여부를 판단하고 차선 정보를 보상하는 보상 연산부를 포함하는 차선 인식 시스템을 제공하여, 카메라로부터 측정된 차선 정보의 미인식 및 오인식을 판단하고 차선 정보를 보상하여 차선 정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

Description

차선 인식 시스템 및 방법{Lane Recognition System and Method}
본 발명은 차선 인식 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 카메라로부터 측정된 차선 정보의 미인식 및 오인식을 판단하고 차선 정보를 보상하여 차선 정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 차선 인식 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 LKAS(Lane Keeping Assist System)은 차선유지보조 시스템으로 카메라에서 측정된 차선정보를 이용하여 차량이 차선을 이탈하지 않도록 도와주는 시스템을 말한다. 따라서 카메라에서 측정된 차선정보의 정확도는 제어성능에 큰 영향을 미친다.
카메라에서 측정된 도로정보는 눈, 비, 역광과 같은 환경적 요인에 영향을 받을 뿐 아니라, 도로에 설치되어 있는 가드레일, 도로 합류지점, 터널과 같은 외부 요인에 많은 영향을 받게 된다. 이러한 요인에 따른 차선 미인식 및 오인식되는 경우 LKAS 시스템의 제어성능을 불안정해지고 시스템의 신뢰성을 보장할 수 없게 된다.
LKAS 시스템에서 보다 정확한 차선 정보를 확보하기 위하여 차선 오인식을 판단하는 방법이 개발되고 있다.
그런데, 이러한 종래의 차선 인식 시스템에 있어서는, 차선 미인식에 대한 강인한 성능을 보이나 오인식의 판단 및 추정값의 정확도가 떨어진다는 문제점이 있다.
또한 다중 필터를 이용하여 차선을 추정하는 경우 차선폭(일정값)과 노이즈 수준을 이용하여 차선을 보상하는 개념으로 이 경우 차선폭은 실제 도로 정보가 아닌 임의의 값이기 때문에 정확도가 떨어진다는 문제점이 있다.
이에, 본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 카메라로부터 측정된 차선 정보의 미인식 및 오인식을 판단하고 차선 정보를 보상하여 차선 정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 차선 인식 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 카메라로부터 측정된 차선 정보의 미인식 및 오인식을 판단하고 차선 정보를 보상하여 차선 정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 차선 인식 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 차량 전방의 차선 정보를 획득하는 카메라; 및 상기 카메라로부터 전송된 차선 정보의 오인식 및 미인식 여부를 판단하고 차선 정보를 보상하는 보상 연산부를 포함하는 차선 인식 시스템을 제공한다.
상기 보상 연산부는, 양측 차선의 퀄리티 정보를 수신하여 퀄리티가 임계값 미만인 경우 차선 미인식으로 판단하여 일정 시간 동안 차선을 보상할 수 있다.
상기 보상 연산부는, 상기 퀄리티가 임계값 이상인 경우 양측 차선의 변화율 차이 및 변화율의 크기를 기초로 차선 오인식 여부를 판단할 수 있다.
상기 보상 연산부는, 양측 차선의 변화율 차이가 제1 기준값 이상이거나, 또는 차선 변화율이 제2 기준값 이상인 경우 차선 오인식으로 판단할 수 있다.
상기 보상 연산부는, 차선 오인식으로 판단된 경우에 양측 차선 중 차선 변화율이 작은 쪽을 기준으로 차선을 보상할 수 있다.
상기 보상 연산부는, 차선 오인식으로 판단된 경우에 양측 차선의 변화율 모두가 제2 기준값 이상인 경우 이전 변화율 값을 적용하여 차선을 보상할 수 있다.
상기 보상 연산부는, 상기 퀄리티가 임계값 미만이며 양측 차선 중 하나의 퀄리티가 임계값 미만인 경우 퀄리티가 임계값 미만인 차선을 미인식으로 판단하고 이동 평균 필터(MAF, Moving Average Filter)를 통해 산출된 차선폭을 사용하여 미인식 차선을 보상할 수 있다.
상기 보상 연산부는, 양측 차선 모두의 퀄리티가 임계값 미만인면 양측 차선을 모두 미인식으로 판단하고 차선 변화율은 미인식되기 이전의 차선 변화율 값 중 작은 값을 선택하여 차선을 보상할 수 있다.
상기 보상 연산부는, 상기 카메라로부터 측정된 도로 곡률값이 제3 기준값 이상인 경우 도로 곡률 오인식으로 판단하고 도로 곡률을 보상할 수 있다.
상기 도로 곡률 보상은 차선 보상을 통하여 얻어진 양측 차선 정보 및 상기 카메라로부터 측정된 헤딩값을 이용하여 도로 곡률값을 추정할 수 있다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 차량 전방의 차선 정보를 획득하는 단계; 상기 차선 정보로부터 양측 차선의 퀄리티가 임계값 이상인지 판단하는 단계; 상기 퀄리티가 임계값 미만이면 차선 미인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계; 상기 퀄리티가 임계값 이상이면 양측 차선 변화율 차이가 제1 기준값 미만인지 판단하는 단계; 양측 차선 변화율 차이가 제1 기준값 이상이면 차선 오인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계; 양측 차선 변화율 차이가 제1 기준값 미만이면 차선 변화율이 제2 기준값 미만인 지 판단하는 단계; 및 차선 변화율이 제2 기준값 이상이면 차선 오인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계를 포함하는 차선 인식 방법을 제공한다.
상기 차선 오인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계는, 차선 오인식으로 판단된 경우에 양측 차선 중 차선 변화율이 작은 쪽을 기준으로 차선을 보상할 수 있다.
상기 차선 오인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계는, 차선 오인식으로 판단된 경우에 양측 차선의 변화율 모두가 제2 기준값 이상인 경우 이전 변화율 값을 적용하여 차선을 보상할 수 있다.
상기 차선 미인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계는, 양측 차선 중 하나의 퀄리티가 임계값 미만인 경우 퀄리티가 임계값 미만인 차선을 미인식으로 판단하고 이동 평균 필터(MAF, Moving Average Filter)를 통해 산출된 차선폭을 사용하여 미인식 차선을 보상할 수 있다.
상기 차선 미인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계는, 양측 차선 모두의 퀄리티가 임계값 미만인면 양측 차선을 모두 미인식으로 판단하고 차선 변화율은 미인식되기 이전의 차선 변화율 값 중 작은 값을 선택하여 차선을 보상할 수 있다.
본 발명의 차선 인식 시스템 및 방법에 따르면, 카메라로부터 측정된 차선 정보의 미인식 및 오인식을 판단하고 차선 정보를 보상하여 차선 정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
또한 보상된 차선 정보 및 헤딩값을 이용하여 도로 곡률을 산출하고 도로 곡률값의 정확도가 떨어진 경우 보상함으로써, 일정값을 이용한 보상 방법보다 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 방법의 순서도이다.
도 3은 도로 곡률 보상 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하여 살펴보면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 시스템(1)은, 차량 전방의 차선 정보를 획득하는 카메라(100)와, 차량의 속도, 조향각 등의 정보를 감지하는 차량센서(200)와, 카메라(100)로부터 전송된 차선 정보의 오인식 및 미인식 여부를 판단하고 차선 정보를 보상하는 보상 연산부(300)와, 보상 연산부(300)로부터 획득된 차선 정보를 기초로 차량이 차선을 이탈하는 경우 차량의 조향을 제어하는 LKAS 제어부(400)를 포함한다.
카메라(100)는 차량 전방을 촬영하여 차량 전방의 차선 정보를 획득한다.
보상 연산부(300)는, 카메라(100)로부터 전송되는 차선 정보를 이용하여 차선의 오인식 및 미인식 여부를 판단하고, 차선의 오인식이나 미인식이 발생하는 경우에 차선 정보를 보상한다.
보상 연산부(300)는, 먼저 카메라(100)로부터 수신된 차선 정보로부터 양측 차선의 퀄리티 정보를 수신하여 퀄리티가 임계값(A) 미만인 경우 차선 미인식으로 판단하여 일정 시간 동안 차선을 보상하여 보상된 차선 정보를 출력한다.
보상 연산부(300)는, 퀄리티가 임계값(A) 미만이며 양측 차선 중 하나의 퀄리티가 임계값(A) 미만인 경우 퀄리티가 임계값(A) 미만인 차선을 미인식으로 판단하고 이동 평균 필터(MAF, Moving Average Filter)를 통해 산출된 차선폭을 사용하여 미인식 차선을 보상한다.
즉, 우측 차선 퀄리티가 임계값(A) 미만인 경우 우측 차선을 미인식으로 판단하고, 우측 차선의 값을 좌측 차선의 값에 이동 평균 필터를 통해 산출된 차선폭값을 더한 값으로 산출한다. 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.
우측 차선(t) = 좌측 차선(t) + MAF 차선폭
좌측 차선이 미인식인 경우에는 우측 차선을 기준으로 MAF 차선폭을 더한 값을 좌측 차선 값으로 보상한다.
양측 차선 모두의 퀄리티가 임계값(A) 미만인면 양측 차선을 모두 미인식으로 판단하고 차선 변화율은 미인식되기 이전의 차선 변화율 값 중 작은 값을 선택하여 차선을 보상한다.
카메라(100)에서 측정된 퀄리티값은 일반적으로 차선 정보의 신뢰도가 높을수록 큰 값을 출력하도록 되어 있으나, 차선의 퀄리티 값이 높은 경우에도 가드레일이나 차선 합류점, 역광 등이 있는 경우에는 이를 차선으로 인식하는 경우가 발생한다. 따라서, 이 경우에는 차선 오인식으로 판단하고 카메라(100)에서 출력되는 값이 아니라 보상 연산부(300)에서 출력되는 차선 정보값을 LKAS 제어부(400)에 사용함으로서 LKAS의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
이를 위하여, 보상 연산부(300)는, 퀄리티가 임계값(A) 이상인 경우 양측 차선의 변화율 차이 및 변화율의 크기를 기초로 차선 오인식 여부를 판단한다. 구체적으로, 양측 차선의 변화율 차이가 제1 기준값(B) 이상이거나, 또는 차선 변화율이 제2 기준값(C) 이상인 경우 차선 오인식으로 판단한다.
차선 오인식으로 판단된 경우에 보상 연산부(300)는 양측 차선 중 차선 변화율이 작은 쪽을 기준으로 차선을 보상한다. 차선 오인식으로 판단되고 양측 차선의 변화율이 모두 제2 기준값(C) 이상인 경우 이전 변화율 값을 적용하여 차선을 보상한다.
이를 수식으로 나타내면,
우측 차선 보상의 경우, 우측차선(t) = 우측차선(t-1) + 차선 변화율(t)
좌측 차선보상의 경우, 좌측차선(t) = 좌측차선(t-1) + 차선 변화율(t)
좌/우 차선보상의 경우, 우측차선(t) = 우측차선(t-1) + 차선 변화율(t-1)
좌측차선(t) = 좌측차선(t-1) + 차선 변화율(t-1)
과 같이 나타낼 수 있다.
한편, 보상 연산부(300)는, 카메라(100)로부터 측정된 도로 곡률값이 제3 기준값 이상인 경우 도로 곡률 오인식으로 판단하고 도로 곡률을 보상한다. 구체적으로, 도로 곡률 보상은 차선 보상을 통하여 얻어진 양측 차선 정보 및 카메라(100)로부터 측정된 헤딩각을 이용하여 도로 곡률값을 추정함으로써 이루어진다.
도 3은 도로 곡률 보상 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, A0, A1, A2는 각각 차량의 위치를 나타내는 좌표값이고, φ는 헤딩각을 나타낸다. 이때, '이동거리의 변화량 = 차속 × 시간변화량 '임을 이용하여 각 좌표의 관계식을 구하고, 얻어진 A0, A1, A2의 3개의 좌표를 원의 방정식에 대입하여 도로 곡률값을 추정할 수 있다.
도로 곡률값이 오인식된 경우에 차선 정보 및 헤딩각(φ)을 이용하여 도로 곡률을 산출하여 LKAS 제어부(400)로 전달함으로써 종래에 차선 추정 시 일정값을 사용하여 보상할 경우보다 정확도가 높아지는 효과가 있다.
이와 같이, 본 발명의 차선 인식 시스템(1)에 의하면, 카메라(100)로부터 측정된 차선 정보의 미인식 및 오인식을 판단하고 차선 정보를 보상하여 차선 정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다. 또한 보상된 차선 정보 및 헤딩값을 이용하여 도로 곡률을 산출하고 도로 곡률값의 정확도가 떨어진 경우 보상함으로써, 일정값을 이용한 보상 방법보다 도로 곡률값의 정확도를 높일 수 있다.
한편, 이하에서는, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 방법을 설명하면 다음과 같다. 단, 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 시스템(1)에서 설명한 바와 동일한 것에 대해서는 그 설명을 생략하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 방법의 순서도이다.
도 2를 참조하여 살펴보면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 방법은, 차량 전방의 차선 정보를 획득하는 단계와, 차선 정보로부터 양측 차선의 퀄리티가 임계값(A) 이상인지 판단하는 단계(S100)와, 퀄리티가 임계값(A) 미만이면 차선 미인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계(S110, S120, S410, S420, S430)와, 퀄리티가 임계값(A) 이상이면 양측 차선 변화율 차이가 제1 기준값(B) 미만인지 판단하는 단계(S200)와, 양측 차선 변화율 차이가 제1 기준값(B) 이상이면 차선 오인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계(S400)와, 양측 차선 변화율 차이가 제1 기준값(B) 미만이면 차선 변화율이 제2 기준값(C) 미만인 지 판단하는 단계(S300)와, 차선 변화율이 제2 기준값(C) 이상이면 차선 오인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계(S400)를 포함한다.
차선 오인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계(S400)에서는, 차선 오인식으로 판단된 경우에 양측 차선 중 차선 변화율이 작은 쪽을 기준으로 차선을 보상한다. 또한, 차선 오인식으로 판단된 경우에 양측 차선의 변화율 모두가 제2 기준값(C) 이상인 경우 이전 변화율 값을 적용하여 차선을 보상한다.
차선 미인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계에서는(S410, S420, S430), 양측 차선 중 하나의 퀄리티가 임계값(A) 미만인 경우 퀄리티가 임계값(A) 미만인 차선을 미인식으로 판단하고 이동 평균 필터(MAF, Moving Average Filter)를 통해 산출된 차선폭을 사용하여 미인식 차선을 보상한다. 또한, 양측 차선 모두의 퀄리티가 임계값(A) 미만인면 양측 차선을 모두 미인식으로 판단하고 차선 변화율은 미인식되기 이전의 차선 변화율 값 중 작은 값을 선택하여 차선을 보상한다.
이와 같이, 본 발명의 차선 인식 방법에 의하면, 카메라(100)로부터 측정된 차선 정보의 미인식 및 오인식을 판단하고 차선 정보를 보상하여 차선 정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1 : 차선 인식 시스템
100 : 카메라
200 : 차량센서
300 : 보상 연산부
400 : LKAS 제어부

Claims (15)

  1. 차량 전방의 차선 정보를 획득하는 카메라; 및
    상기 카메라로부터 전송된 차선 정보의 오인식 및 미인식 여부를 판단하고 차선 정보를 보상하는 보상 연산부를 포함하는 차선 인식 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 보상 연산부는,
    양측 차선의 퀄리티 정보를 수신하여 퀄리티가 임계값 미만인 경우 차선 미인식으로 판단하여 일정 시간 동안 차선을 보상하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 보상 연산부는,
    상기 퀄리티가 임계값 이상인 경우 양측 차선의 변화율 차이 및 변화율의 크기를 기초로 차선 오인식 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 보상 연산부는,
    양측 차선의 변화율 차이가 제1 기준값 이상이거나, 또는 차선 변화율이 제2 기준값 이상인 경우 차선 오인식으로 판단하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 보상 연산부는,
    차선 오인식으로 판단된 경우에 양측 차선 중 차선 변화율이 작은 쪽을 기준으로 차선을 보상하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 보상 연산부는,
    차선 오인식으로 판단된 경우에 양측 차선의 변화율 모두가 제2 기준값 이상인 경우 이전 변화율 값을 적용하여 차선을 보상하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 시스템.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 보상 연산부는,
    상기 퀄리티가 임계값 미만이며 양측 차선 중 하나의 퀄리티가 임계값 미만인 경우 퀄리티가 임계값 미만인 차선을 미인식으로 판단하고 이동 평균 필터(MAF, Moving Average Filter)를 통해 산출된 차선폭을 사용하여 미인식 차선을 보상하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 시스템.
  8. 제3항에 있어서,
    상기 보상 연산부는,
    양측 차선 모두의 퀄리티가 임계값 미만인면 양측 차선을 모두 미인식으로 판단하고 차선 변화율은 미인식되기 이전의 차선 변화율 값 중 작은 값을 선택하여 차선을 보상하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 보상 연산부는,
    상기 카메라로부터 측정된 도로 곡률값이 제3 기준값 이상인 경우 도로 곡률 오인식으로 판단하고 도로 곡률을 보상하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 도로 곡률 보상은 차선 보상을 통하여 얻어진 양측 차선 정보 및 상기 카메라로부터 측정된 헤딩값을 이용하여 도로 곡률값을 추정하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 시스템.
  11. 차량 전방의 차선 정보를 획득하는 단계;
    상기 차선 정보로부터 양측 차선의 퀄리티가 임계값 이상인지 판단하는 단계;
    상기 퀄리티가 임계값 미만이면 차선 미인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계;
    상기 퀄리티가 임계값 이상이면 양측 차선 변화율 차이가 제1 기준값 미만인지 판단하는 단계;
    양측 차선 변화율 차이가 제1 기준값 이상이면 차선 오인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계;
    양측 차선 변화율 차이가 제1 기준값 미만이면 차선 변화율이 제2 기준값 미만인 지 판단하는 단계; 및
    차선 변화율이 제2 기준값 이상이면 차선 오인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계를 포함하는 차선 인식 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 차선 오인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계는,
    차선 오인식으로 판단된 경우에 양측 차선 중 차선 변화율이 작은 쪽을 기준으로 차선을 보상하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 차선 오인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계는,
    차선 오인식으로 판단된 경우에 양측 차선의 변화율 모두가 제2 기준값 이상인 경우 이전 변화율 값을 적용하여 차선을 보상하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 차선 미인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계는,
    양측 차선 중 하나의 퀄리티가 임계값 미만인 경우 퀄리티가 임계값 미만인 차선을 미인식으로 판단하고 이동 평균 필터(MAF, Moving Average Filter)를 통해 산출된 차선폭을 사용하여 미인식 차선을 보상하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 차선 미인식으로 판단하고 차선 정보를 보상하는 단계는,
    양측 차선 모두의 퀄리티가 임계값 미만인면 양측 차선을 모두 미인식으로 판단하고 차선 변화율은 미인식되기 이전의 차선 변화율 값 중 작은 값을 선택하여 차선을 보상하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 방법.
KR1020120128631A 2012-11-14 2012-11-14 차선 인식 시스템 및 방법 KR20140062240A (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120128631A KR20140062240A (ko) 2012-11-14 2012-11-14 차선 인식 시스템 및 방법
CN201310308891.2A CN103802766B (zh) 2012-11-14 2013-07-22 车道线识别系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120128631A KR20140062240A (ko) 2012-11-14 2012-11-14 차선 인식 시스템 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20140062240A true KR20140062240A (ko) 2014-05-23

Family

ID=50700293

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120128631A KR20140062240A (ko) 2012-11-14 2012-11-14 차선 인식 시스템 및 방법

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR20140062240A (ko)
CN (1) CN103802766B (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160056096A (ko) * 2014-11-11 2016-05-19 현대모비스 주식회사 차선 추정 장치 및 방법
KR20160068144A (ko) * 2014-12-05 2016-06-15 현대모비스 주식회사 차선 유지를 위한 차량 조향 제어 장치 및 방법
KR20170035206A (ko) * 2015-09-22 2017-03-30 현대자동차주식회사 차량의 ｌｋａｓ 제어 장치 및 그 방법

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104163136A (zh) * 2014-08-26 2014-11-26 无锡市恒通智能交通设施有限公司 行车智能辅助方法
US9851212B2 (en) * 2016-05-06 2017-12-26 Ford Global Technologies, Llc Route generation using road lane line quality
CN108801273B (zh) * 2017-04-28 2021-07-30 阿里巴巴（中国）有限公司 一种道路参考线的生成方法及装置
CN107862290B (zh) * 2017-11-10 2021-09-24 智车优行科技（北京）有限公司 车道线检测方法及系统
CN108182430B (zh) * 2018-02-27 2022-01-14 厦门蔚森智能科技有限公司 双区域车道线识别系统及方法
CN111267862B (zh) * 2020-01-13 2021-04-02 清华大学 一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法和系统
CN114937372B (zh) * 2022-05-18 2023-09-05 安徽蔚来智驾科技有限公司 一种车辆定位系统、定位方法、车辆和存储介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050060299A1 (en) * 2003-09-17 2005-03-17 George Filley Location-referenced photograph repository
JP4692613B2 (ja) * 2008-11-28 2011-06-01 トヨタ自動車株式会社 車載装置、及び当該装置で用いられる方法
CN101992778B (zh) * 2010-08-24 2013-11-27 上海科世达-华阳汽车电器有限公司 一种车道偏离预警及行驶记录系统和方法
KR101805717B1 (ko) * 2011-08-24 2017-12-06 현대모비스 주식회사 차량의 차선 인식 방법 및 그 장치
CN102541063B (zh) * 2012-03-26 2014-04-09 重庆邮电大学 缩微智能车辆寻线控制方法和装置
CN102722705B (zh) * 2012-06-12 2014-04-30 武汉大学 一种基于ransac算法的多车道线检测方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160056096A (ko) * 2014-11-11 2016-05-19 현대모비스 주식회사 차선 추정 장치 및 방법
KR20160068144A (ko) * 2014-12-05 2016-06-15 현대모비스 주식회사 차선 유지를 위한 차량 조향 제어 장치 및 방법
US9896127B2 (en) 2014-12-05 2018-02-20 Hyundai Mobis Co., Ltd. Vehicle steering control apparatus and method for lane keeping
KR20170035206A (ko) * 2015-09-22 2017-03-30 현대자동차주식회사 차량의 ｌｋａｓ 제어 장치 및 그 방법

Also Published As

Publication number Publication date
CN103802766A (zh) 2014-05-21
CN103802766B (zh) 2016-04-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20140062240A (ko) 차선 인식 시스템 및 방법
KR101502511B1 (ko) 가상 차선 생성 장치와 방법 및 상기 장치를 구비하는 차선 유지 제어 시스템
KR102659056B1 (ko) 주변 v2v 신호와 자체 차량의 센싱신호의 융합 시스템 및 방법
KR101526816B1 (ko) 차선 추정 시스템 및 그 방법
JP5747787B2 (ja) 車線認識装置
US11023744B2 (en) Road parameter calculator
US20200240806A1 (en) Vehicle position estimation apparatus
US20080291276A1 (en) Method for Driver Assistance and Driver Assistance Device on the Basis of Lane Information
CN111762178B (zh) 用于车辆轨迹确定的高速公路出口检测和线镜像
JP6302519B2 (ja) 車両の運転支援装置
KR20170030814A (ko) 차선 유지 보조 시스템 및 차선 유지 보조 방법
KR20160068144A (ko) 차선 유지를 위한 차량 조향 제어 장치 및 방법
KR101490905B1 (ko) 차량의 자율 주행 시스템 및 그 방법
JP2006213073A (ja) 先行車認識装置
JP6207952B2 (ja) 先行車認識装置
KR101922395B1 (ko) Ｌｋａｓ의 차선 보상 장치 및 방법
JP5189316B2 (ja) ヨーレートセンサの出力判定装置および追従先行車判定装置
KR102195364B1 (ko) 차선 추정 장치 및 방법
KR20140024771A (ko) 도로 경사도에 대응하는 차간 거리 유지 시스템 및 그 제어 방법
JP5682302B2 (ja) 走行道路推定装置、方法およびプログラム
KR100901414B1 (ko) 차선이탈 방지시스템
KR101244475B1 (ko) 주차 제어 방법 및 시스템
KR102287312B1 (ko) 차량의 ｌｋａｓ 제어 장치 및 그 방법
JP4225242B2 (ja) 走行路認識装置
KR102213263B1 (ko) 차선 추정 장치 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application