Effective Road Distance Estimation Using a Vehicle-attached Black Box Camera
Jin‐Soo Kim · The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering · 2015
최근에 자율주행자동차에 대해 매우 활발한 연구와 개발이 진행되고 있다. 자율주행자동차를 구현하기 위해서는 매우 많은 기술들이 융복합적으로 해결되어야 한다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스는 단순히 녹화기능 뿐만 아니라 신호등인식, 보행자검출, 정지선인식 등과 같이 자율주행차량을 구현하기 위한 핵심적인 기능을 제공할 수 있어 많은 연구 대상이 되고 있다. 따라서 자율주행차량을 구현하기 위한 한 가지 접근방법으로서 본 논문에서는 차량에 장착된 블랙박스 카메라를 이용하여 도로상에 위치한 거리를 효과적으로 예측할 수 있는 수식적인 모델을 제시한다. 제안한 모델은 도로의 기준선과 관찰선의 폭 또는 블랙박스 장착 높이 정보만을 이용함으로써 실제 도로상의 거리를 예측하는데 효과적으로 활용할 수 있음을 보인다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 도로상의 거리 예측 모델이 타당함을 보인다. Recently, lots of research works have been actively focused on the self-driving car. In order to implement the self-driving car, lots of fusion techniques should be merged and, specially, it is noted that a vehicle-attached camera can provide several useful functionalities such as traffic lights recognition, pedestrian detection, stop-line recognition including simple driving records. Accordingly, as one of the efficient tools for the self-driving car implementation, this paper proposes a mathematical model for estimating effectively the road distance with a vehicle-attached black box camera. The proposed model can be effectively used for estimating the road distance by using the height of black box camera or the widths of the referenced road line and the observed road line. Through several simulations, it is shown that the proposed model is effective in estimating the road distance.