허프 변환과 B-spline을 이용한 실시간 차선 검출
Real-time lane detection using Hough transform and B-spline
- 주제(키워드) Lane detection , FPGA-based hardware implementation
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김경환
- 발행년도 2010
- 학위수여년월 2010. 2
- 학위명 석사
- 학과 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000045837
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교의 논문은 저작권에 의해 보호받습니다
초록/요약
본 논문에서는 허프 변환(Hough transform)과 B-spline을 이용한 실시간 차선 검출의 하드웨어 구조를 제안한다. 영상 기반의 차선 검출 시스템을 실시간으로 구현하기 위해서는 조명 변화에 강건한 특징 추출, 차선 폭의 변화나 차량의 흔들림과 같은 외부 요인에 강건한 차선 추적 그리고 반복적인 연산량으로 인한 지연 문제 및 많은 메모리 액세스(access) 관리를 고려해야 한다. 제안하는 시스템에서는 차선의 곡률 변화량이 크지 않다고 가정하여 관심 영역 별로 추출되는 직선들의 조합으로 차선을 추정한다. 그림자와 잡음에 강건한 직선 추출 알고리즘인 허프 변환을 사용한다. 추출된 직선들의 조합에서는 차선의 연속성과 곡률 정보 획득이 어렵기 때문에B-spline을 사용하여 곡선으로 차선을 표현한다. 차선은 인접 프레임간 움직임이 크지 않다고 가정하여 이전 프레임에서 찾은 차선을 기준으로 현재 프레임의 차선을 추정한다. 하드웨어 구현으로 차선 검출 시스템에 포함된 반복적인 연산을 병렬적으로 처리하도록 변환하여 처리 속도를 감소시키며, 허프 변환에서 효율적인 파라메트릭 공간(parametric space) 건설을 위해 라인 메모리 모듈 구조를 사용하였다. 실험 결과를 통해 다양한 도로 환경에서 차선 검출 시스템의 유효성을 검증하였고, 720×480 영상 입력에 대해 초당 60 프레임으로 수행됨을 확인하였다.
more초록/요약
This thesis presents a hardware implementation of lane detection using Hough transform and B-spline. A real-time vision-based lane detection system has the following problems which are common to this type of applications: 1) feature extraction under various illumination conditions, 2) robust lane tracking to external factors such as change of lane width or yaw of vehicle, 3) delay by repetitive computation and excessive number of memory access. The proposed system supposes lane which has small curvature variation and estimates lane at combination of extracted lines from region of interest. Hough transform that is robust line detection algorithm to noise and shadow is used. It is difficult to find continuity and curvature from combination of extracted lines. Therefore, lane is represented curve using B-spline. Lane in the current frame is estimated by detected lane in the previous frame as lane is regarded small movement between frames. In the hardware implementation, inherent parallelism of FPGA is fully exploited for reduction of computation time in lane detection system and line memory module scheme is used for efficient parametric space construction in Hough transform. The experimental results show that algorithm is adapted to many road conditions and it also has a good performance. The lane detection system is capable of handling input streams at 60 fps.
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