특징점 병합과 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 고려한 B-snake기반 차선 검출
B-snake based lane detection with feature merging and extrinsic camera parameter estimation
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김경환
- 발행년도 2013
- 학위수여년월 2013. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000049511
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록/요약
This thesis proposes a robust lane detection algorithm for bumpy or slope changing roads by estimating extrinsic camera parameters as the pose of the camera mounted on the car. The proposed algorithm assumes that two lanes are parallel with the predefined width in the world coordinates. Lane model with left, right and center line is defined by using the assumptions. The lane detection and the extrinsic camera parameter estimation are performed simultaneously by utilizing B-snake The worn-out lane marks, shadows on the road, or entering and leaving tunnels cause the lack of lane features, and it induce error of B-snake based lane detections and camera extrinsic parameter estimation. To minimize the error, the proposed algorithm merges features in the consecutive sequences with camera motion. The lane detection result is evaluated by comparing the proposed algorithm with conventional B-snake based lane detection algorithm. And the accuracy of extrinsic camera parameter estimation is examined by comparing the distance to a preceding car from the estimated parameters to the radarmeasured distance. The experimental results show the robustness of the proposed algorithm in various road environments where extrinsic camera parameters change. The estimated 3D information, such as the distance to a preceding car, becomes more reliable by camera extrinsic parameter estimation. Furthermore, the capability of lane detection with insufficient features of the current frame is improved by feature merging process.
more초록/요약
본 논문은 주행 중 차량에 장착된 카메라의 자세 변화를 카메라 외부 파라미터의 변화로 간주하고, 이의 추정을 통하여 도로의 요철과 전방 도로의 기울기 변화 등에 강건한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 실세계 좌표에서 차선은 좌우가 평행하고 고정된 폭을 가진다고 가정하며, 이러한 가정을 이용하여 중심선과 좌우 차선으로 구성되는 차선 모델을 정의한다. 정의된 차선 모델을 B-snake에 적용하여 차선 검출과 카메라 외부 파라미터 추정을 동시에 수행한다. 훼손된 차선, 노면의 그림자와 터널의 출입 등은 특징점 부족의 원인이 되며, 이는 B-snake를 이용한 차선 검출과 카메라 외부 파라미터 추정 과정에서 오류 발생의 요인이 된다. 이러한 오류를 최소화하기 위해 제안하는 방법에서는 연속된 입력 영상들에 대하여 카메라의 움직임을 고려한 특징점 병합 과정을 수행한다. 제안하는 방법의 차선 검출 결과의 정확성은 기존 B-snake를 기반한 방법과 영상 비교를 통해 확인하였으며, 추정된 카메라 외부 파라미터의 정확도는 전방 차량에 대한 레이더 실측 거리와의 비교를 통해 확인했다. 실험 결과 제안하는 방법은 카메라 외부 파라미터가 변할 수 있는 다양한 환경에서 강건한 차선 검출 결과를 보였으며, 카메라 외부 파라미터의 추정으로 실세계 좌표 정보의 정확성이 향상되었다. 또한 특징점 병합을 통해 특징점이 부족한 환경에서도 안정적인 차선 검출이 가능하였다.
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