Stereo Vision을 이용한 협로 및 전방 구조물 인식 알고리즘

Abstract

한국 지형의 특성상 운전자가 일상에서 주택가 좁은 골목길, 주차공간이 협소한 곳에서 다양한 종류의 협로를 경험 할 수 있다. 특히 초보운전자의 경우 예상치 못한 협로 주행에 어려움을 느끼며, 이는 접촉사고로 연결되는 문제가 발생한다. 또한 현재 양산된 ADAS 중에서 협로를 판단하여 운전자에게 협로정보를 제공함으로써 운전자의 안전운전을 도모하는 시스템은 양산되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 스테레오 비전(stereo vision)을 이용하여 차량 전방에 존재하는 도로면과 장애물을 인지하고, 이를 바탕으로 도로의 폭을 추정하여 차량의 통행 가능 여부를 운전자에게 알리는 협로인식 기술을 제안한다. 삼각측량 원리(stereo triangulation)를 이용하여 3차원 point cloud를 획득하고, occupancy grid 기반의 3차원 height map을 생성한다. 이때 height map 각각의 격자(grid)에는 격자에 차지하고 있는 3차원 point cloud의 높이 정보와 개수 정보를 이용하여 높이의 평균 값을 계산하여 채운다. 생성된 height map에서 plane road model을 이용하여 차량 전방에 존재하는 도로면 및 장애물을 인식한다. 인식된 도로면에 medial axis를 이용하여 도로의 폭을 추정하고 차량의 진행이 불가능한 협로를 판단한다. 그리고 영상주행기록계(visual odometry)로 추정된 모션(motion) 정보를 이용하여 여러 프레임의 height map을 누적시켜 관측하는 temporal integration 을 적용한다. 그 결과 3차원 공간에 위치하고 있는 물체의 거리 분해능(depth resolution)을 향상시켜 보다 정확한 도로면 및 장애물 인식이 가능하다.