차선 인식 장치 및 방법
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최고관리자 0 Comments 1 Views 20-11-10 15:46 기계본문
- 분야 : 기타 개발상태 5 9
기술완성도
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TRL09
사업화
- 본격적인 양산 및 사업화 단계
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TRL08
시작품 인증/
표준화- 일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
- 조선 기자재의 경우 선급기관 인증, 의약품의 경우 식약청의 품목 허가 등
- 일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
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TRL07
Pilot 단계 시작품
신뢰성 평가- 시작품의 신뢰성 평가
- 실제 환경(수요기업)에서 성능 검증이 이루어지는 단계
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TRL06
Pilot 단계 시작품
성능 평가- 경제성(생산성)을 고려한, 파일로트 규모의 시작품 제작 및 평가
- 시작품 성능평가
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TRL05
시제품 제작/
성능평가- 개발한 부품/시스템의 시작품(Prototype) 제작 및 성능 평가
- 경제성(생산성)을 고려하지 않고, 우수한 시작품을 1개~수개 미만으로 개발
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TRL04
연구실 규모의
부품/시스템 성능평가- 연구실 규모의 부품/시스템 성능 평가가 완료된 단계
- 실용화를 위한 핵심요소기술 확보
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TRL03
연구실 규모의
성능 검증- 연구실/실험실 규모의 환경에서 기본 성능이 검증될 수 있는 단계
- 개발하려는 시스템/부품의 기본 설계도면을 확보하는 단계
- 모델링/설계기술 확보
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TRL02
실용 목적의 아이디어/
특허 등 개념 정립- 실용 목적의 아이디어, 특허 등 개념 정립
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TRL01
기초 이론/
실험- 연구과제 탐색 및 기회 발굴 단계
- 키워드
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자율주행차, 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS), 차선 인식
- 기술 개요
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본 기술은 오 인식률 및 미스 레이트(miss rata)를 감소시켜 차선 인식의 정확도를 향상시킬 수 있는 장치 및 방법에 관한 기술
[ 차선 인식 장치 구성도 ]
- 기술 개요
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차선 인식 장치는 제 1 이미지 획득 모듈을 통해 도로 이미지에서 제 1 차선 후보 객체가 포함된 제 1 이미지를 획득하고,
제 2 이미지 획득 모듈을 통해 블랍(Blob)들의 정보에 기반하여 제 1 차선 후보 객체가 포함된 제 1 이미지에서 노이즈 블랍을 제거하고,
이를 기반으로 제 2 차선 후보 객체가 포함된 제 2 이미지를 획득하며, 차선 인식 모듈을 통해 제 2 이미지에 포함된 제 2 차선 후보 객체를 검증하고, 검증된 제 2 차선 후보 객체에 기반하여 차선을 인식[ 차선 인식 방법 순서도 ]
- 시장 동향
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세계 자율주행차 인지 및 판단 시스템 시장은 2019년 약 216억 달러에서 2025년 약 404억 달러 규모로 성장할 것으로 전망됨
특히 자동차의 안전성과 효율성을 향상시키는 첨단 운전자 보조시스템(ADAS)기능에 대한 수요 증가로 ADAS 센서도 급성장하고 있음
- 시장 적용 분야
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[ 자율주행차 ]
- 시장 적용 분야
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[ 자율주행차 ]
- 시장 적용 분야
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[ ADAS ]
- 특장점
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- 배경 기술 및 문제점
- 차선 인식 장치는 가시정도(visibility)가 낮거나 장애물에 부분적으로 가려진 차선을 인식할 수 없음
차선 인식 장치를 통해 인식된 차선 정보들은 자율 주행 차량을 비롯한 지능형 차량에 반드시 필요한 정보임
- 기술 내용 및 우수성
- 블랍의 방향값 정보 및 거리값 정보를 바탕으로 필터링하여 노이즈 블랍을 제거할 수 있음
특히 두 번의 블랍 필터링에 의해 오 인식률 및 미스 레이트(miss rata)를 감소시켜 차선 인식 정확도를 향상시킬 수 있음