스테레오 기반의 지능형 자동차 거리 측정 방법

Abstract

본 논문에서는 스테레오 기반의 추출된 좌·우 도로 영역에 대하여 시차 맵을 구한 후, 이 시차 맵을 통해 거리 측정 방법을 제안한다. 본 논문은 크게 객체 검출 영역과 시차 맵 생성 영역으로 분류할 수 있다. 객체 검출 영역은 평균 이동 방법과 연결된 구성요소 방법을 이용하여 객체인 도로영역을 인식하고 검출한다. 일반적으로, 도로는 영상 내의 중·하단에 위치한다. 이 특징 이용하면, 도로의 영역을 추출할 수 있다. 그러나 도로의 위치정보와 색상정보만으로 도로영역을 추출할 경우, 잡음과 도로 이외의 영역까지 추출되는 단점이 있다. 단점을 보완하기 위해 본 논문은 모폴로지 열림·닫힘 연산을 이용하여 잡음을 제거하고, 연결요소 방법을 적용한 특정 크기의 영역만을 추출하여 도로 영역으로 결정하는 방법을 사용한다. 그리고 디바이스(Graphic Card) 기반의 병렬 처리 방식을 추가함으로써 처리속도 향상을 도모한다. 시차 맵 생성 영역은 스테레오 기반의 좌·우 영상을 이용하여 시차를 생성한다. 시차 맵을 생성하는 방식에는 여러 가지 방식이 있는데 본 논문에서는 SAD(Sum of Absolute Difference) 방식을 사용하여 시차지도를 생성한다. 생성된 시차지도를 이용하여 거리를 계산할 수 있다. 실제 거리 계산은 좌·우 영상의 시차 값과 두 카메라 사이의 거리(Base Line), 그리고 카메라의 초점거리(Focal Length)를 이용하여 최종적으로 거리를 예측한다. 향후 CUDA 및 OpenCV CUDA 기반의 병렬 처리 수행을 통해 실시간 처리를 기대할 수 있으며 또한, FPGA 설계를 통해 하드웨어 구현을 진행할 계획이다.