라이다 활용 차선 검출 보고서

3.3.3 LiDAR 센서 기반 차선 검출

 차선은 차량의 안전한 주행을 보장하기 위해 악조건 하에서도 높은 반사성을 유지하도록 설계되었다. LiDAR 센서는 이러한 차선의 반사도를 이용하여, 높은 반사율을 가진 물체를 식별함으로써 차선의 위치를 정확하게 예측할 수 있다. 이 과정에서 LiDAR의 강도 데이터가 핵심적으로 활용된다.

 

<그림 n> Lidar 차선 추출 과정

 

3.3.3.1 Intensity-based histogram 추출

  LiDAR로부터 수집된 포인트 클라우드 데이터에서, y축을 기준으로 일정 구간으로 분할하여 각 구간별 강도 (intensity)의 합을 계산한다. 이 때, 강도의 합이 가장 높은 구간을 차선의 위치로 예측한다. 차선 폭의 기준에 부합하는 값이 검출되면 해당 위치를 차선으로 확정한다. 만약 검출된 값이 차선 폭의 기준에 미치지 못한다면, 가장 높은 강도 값을 가진 구간을 기준으로 반대 방향에서 또 다른 높은 강도 값을 찾아 차선의 위치로 결정한다.

 

3.3.3.2 Sliding Window 알고리즘 기반 차선 검출

 검출된 차선 위치에 대해 2차 다항식을 적용하여 차선의 경로를 예측하고, 이를 통해 차선 간의 빈 공간을 채운다. 이 과정에서 얻은 2차원 데이터를 z축 정보와 결합하여 3차원 공간 데이터로 확장한다. 이후, 선형 방정식을 활용하여 3차원 데이터의 오차 값을 계산하고, 오차가 가장 적은 데이터를 정확한 차선 위치로 선정한다. 이 위치를 기준으로 반대편 차선을 평행하게 조정함으로써, 두 차선의 위치를 최종적으로 결정한다.

 

3.3.3.3 Kalman Filter를 활용한 차선 추적

 Kalman Filter를 활용하면 차량의 갑작스러운 움직임으로 인해 생기는 차선 곡률의 변화를 안정화 하는데 도움이 되며 차선의 누락, 차선의 인식 오류에도 안정화 하는데 효과가 있다.

 이전에 구한 차선과 noise 등 파라미터를 Kalman Filter에 집어넣어 차선의 Curve과 차선의 Drift을 추적하여 실시간으로 도로 상황을 파악하고, 오차를 줄여 안정적으로 주행하도록 한다.

 

 

수정 

 

3.3.3 LiDAR 센서 기반 차선 검출

 차선은 차량의 안전한 주행을 보장하기 위해 악조건 하에서도 높은 반사성을 유지하도록 설계되었다. 따라서 LiDAR 센서로 차선의 높은 반사율을 이용해 차선 검출의 정확도를 높일 수 있다. 이때 LiDAR 센서의 강도 데이터가 핵심적으로 활용된다.

<그림 n> LiDAR 기반 차선 검출 로직 다이어그램

 

3.3.3.1 강도 기반 차선 검출

  LiDAR로부터 수집된 포인트 클라우드 데이터에서 y축을 기준으로 일정 구간으로 분할하여 각 구간별 강도 (intensity)의 합을 계산한다. 이때, 강도의 합이 가장 높은 구간을 차선의 위치로 예측한다. 차선 폭의 기준에 부합하는 값이 검출되면 해당 위치를 차선으로 확정한다. 만약 검출된 값이 차선 폭의 기준에 미치지 못한다면, 가장 높은 강도 값을 가진 구간을 기준으로 반대 방향에서 또 다른 높은 강도 값을 찾아 차선의 위치로 결정한다.

 

3.3.3.2 Parabolic polynomial을 이용한 커브 피팅

 검출된 차선 위치에 대해 2차 다항식을 적용하여 차선의 경로를 예측하고, 이를 통해 차선 간의 빈 공간을 채운다. 이 과정에서 얻은 2차원 데이터를 z축 정보와 결합하여 3차원 공간 데이터로 확장한다. 이후, 선형 방정식을 활용하여 3차원 데이터의 오차 값을 계산하고, 오차가 가장 적은 데이터를 정확한 차선 위치로 선정한다. 이 위치를 기준으로 반대편 차선을 평행하게 조정함으로써, 두 차선의 위치를 최종적으로 결정한다.

 

3.3.3.3 Kalman Filter를 이용한 차선 추적

 Kalman Filter를 활용하면 차량의 갑작스러운 움직임으로 인해 생기는 차선 곡률의 변화를 안정화 하는데 도움이 되며 차선의 누락, 차선의 인식 오류에도 안정화 하는데 효과가 있다.

 이전에 구한 차선과 noise 등 파라미터를 Kalman Filter에 집어넣어 차선의 Curve과 차선의 Drift을 추적하여 실시간으로 도로 상황을 파악하고, 오차를 줄여 안정적으로 주행하도록 한다.