B-Snake를 이용한 차선 검출 및 추적에 관한 연구

Abstract

원근 효과를 이용한 매핑, 허프 변환 등을 이용하여 영상 기반의 차선 검출 알고리즘에 대한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 기존의 차선 검출 알고리즘은 카메라 파라메터를 요구하거나, 차선 표시나 강한 윤곽선을 가지는 도로 그리고 특정한 형태의 도로에만 적용이 가능하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 변형된 템플릿, 라인 스네이크 등과 같은 차선 모델을 이용한 차선 검출 알고리즘들이 제안되었다. 하지만 이러한 차선 모델을 이용한 차선 검출 알고리즘은 직선 도로, 비교적 잡음이 적은 영상 등 특정한 환경에서만 적용하였다. 본 논문에서는 기존에 제안된 B-Snake 차선 모델을 이용하여 날씨 변화, 점선 차선 등 좀더 다양한 환경하에서 사용하도록 수정된 알고리즘을 제안한다. B-Snake 차선 모델을 이용한 차선 검출 알고리즘의 특성을 살펴보면 다음과 같다. 첫째, B-Snake 차선 모델을 이용하여 다른 알고리즘에 비해 직선, 굴곡이 있는 도로와 같은 보다 넓은 범위의 차선 구조의 표현이 가능하다. 또한 평면 도로의 평행 특성을 이용하여 그림자, 잡음 등에 강하다. 둘째, 잡음에 강한 알고리즘인 CHEVP 알고리즘을 사용하여 B-Snake 처선 모델의 초기의 차선 위치를 제공한다. 셋째, 그레디언트 벡터 플로우, 최소 평균 제곱 에러를 이용하여 B-Snake 차선 모델에서 발생하는 외부의 힘을 줄여 차선 검출의 에러를 줄이고 차선 추적을 수행한다. 본 알고리즘의 검증을 위해 차량에 카메라를 설치하여 도로 영상을 얻었으며, 도로 영상을 날씨 별로 맑은 날, 흐린 날 그리고 비오는 날로 구분하여 본 알고리즘을 수행하였다. 실험 결과 95% 이상의 차선 검출률을 보였다.