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Capstone Design for the Better World

[전기-1] HOUGH TRANSFORM과 POLYNOMIAL REGRESSION의 비교

  • 조현희 [ 인천대학교 ]
  • 조회수111 리뷰수0 좋아요0
  • 작품번호 : 미입력
  • 공개여부 : 공개
  • 카테고리 : 전자, 전기, 정보
  • 등록일 : 2020-09-14
  • 팀원(공동개발자) : 조현희, 박세영, 이동호
  • 출품작 : 2020 공과대학 EATED 프로그램 연구성과 중간 발표회

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수행 목적

향후 20년 이내에 자율 주행 자동차의 상용화가 될 것임이 보이고 있다. 현재에도 무인 자동차가 많이 나왔으며 앞으로도 계속 발전되어지고 있다. 우리는 여기서 자율주행 자동차는 어떤 제어시스템을 통해 무인운전을 하는 지 알아보고, 특히 이미지 처리를 통해 제어하는 방법을 배워 carim에 적용해 보는 것을 목표로 한다.

상세설명

1. 수행배경

 현재 운전자가 차량을 조작하지 않아도 스스로 주행하는 자율주행 기술이 상용화 되고 있다. 많은 자동차 업체에서는 2020년에 완전한 자율주행차 출시를 목표로 삼고 있다. 이를 위해서 고성능 카메라, 충돌 방지 장치 등 기술적 발전이 필요하며, 주행상황 정보를 종합 판단하여 처리하는 주행상황 인지, 대응 기술이 필수적이다.
 우리는 자율주행 자동차의 사용되는 제어시스템을 배워 자율주행 프로그램 인 carsim에 적용하는 것을 목표로 한다. 가장 먼저 카메라 이미지 처리방법에 대하여 배우고 매트랩에 실습하였다.

2. 수행기간

  • 2020.04~2020.08 ACC제어시스템과 이미지 처리에 대해 공부
  • 2020.09~2020.12 CARSIM 과 매트랩을 이용해 시뮬레이션 적용해보기

3. 연구내용 설명

자율주행 드론의 localization 과정에서 이미지를 드론의 자세 입력으로 사용하기 위해, Canny edge detection을 사용한다. Canny edge detection을 통해 검출된 edge linefitting 하는데 있어 hough transform polynomial regression을 사용하고 두 방법의 성능을 비교하여, 드론 비행에 어느것이 적합한지 확인해본다.

4. 활용방안

1) 기대 성과
 - 교통사고의 90%는 음주, 운전미숙, 피로, 과실 등 운전자가 원인이므로 자율 주행차 이용이 확대되면 교통사고로 인한 사상자와 물적 손실이 줄어든다
 - 자율주행 시 알고리즘을 통해 빠른 길을 알 수 있어 교통체증이 완화될 수 있다.

 - 개인은 운전에서 해방되어 이동 중 여가시간이 증가하고 주차비, 차량 유지비, 보험료 등 차량을 이용하는 데 소요되는 비용도 절감된다.

 - 인간보다 사고 유발 가능성이 낮고 24시간 365일 업무가 가능한 주율주행 트럭이나 로봇을 물류, 배송 등에 활용하는 무인화 자동화를 통해 투자 대비 비용 절감이 가능하다.

 - 이동수단을 이용하기 어려운 교통약자와 인구 저밀도 지역 주민의 이동성이 한층 제고될 전망이다.

2) 성과목표
 - 이미지처리를 이용한 대회 출전 및 입상

 - 학술대회에 논문 출고하기

 - Carsim 프로그램을 이용해 시뮬레이션 활용해보기

소개 슬라이드

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