딥러닝 기반의 의미론적 영상 분할을이용한 주행 보조 시스템

Abstract

기존의 차선 검출 방법들은 곡률과 날씨 변화가 큰 도로 환경에서 검출률이 낮다. 확률적 허프 변환을 이용한 방법은 에지와 직선의 각도를 이용해서 차선을 검출함으로 곡선과 악천후일 때 검출률이 낮다. 슬라이딩 윈도우 방법은 윈도우로 이미지를 분할해서 검출하기 때문에 곡선 형태의 차선도 검출하지만 어파인 변환을 사용하기 때문에 도로의 경사율에 영향을 받는다. 본 논문에서는 다양한 외부 환경에서도 차선을 강인하게 검출하고 장애물을 회피하기 위한 딥러닝 기반의 주행 보조 시스템을 제안한다. VGG-16기반의 SegNet으로 입력 영상을 의미론적으로 분할해서 차선을 검출한다. 검출한 차선과의 이격거리를 계산하고 안전범위를 산출해서 차량이 차선의 중앙을 주행하도록 제어한다. 또한, 전방의 미확인 물체와 충돌이 예상되면 운전자에게 경보를 주고 Adaptive-MPC로 차량을 제어해서 충돌을 회피하는 알고리즘도 제안한다. CARLA로 시뮬레이션한 결과 제안한 알고리즘은 곡률이 큰 차선과 다양한 환경에서도 강인하게 차선을 검출하고 전방의 안전범위를 계산하여 충돌을 회피하는 것을 볼 수 있다

Conventional lane detection algorithms have problems in that the detection rate is lowered in road environments havinga large change in curvature and illumination. The probabilistic Hough transform method has low lane detection rate sinceit exploits edges and restrictive angles. On the other hand, the method using a sliding window can detect a curved laneas the lane is detected by dividing the image into windows. However, the detection rate of this method is affected byroad slopes because it uses affine transformation. In order to detect lanes robustly and avoid obstacles, we proposedriving assist system using semantic segmentation based on deep learning. The architecture for segmentation is SegNetbased on VGG-16. The semantic image segmentation feature can be used to calculate safety space and predict collisionsso that we control a vehicle using adaptive-MPC to avoid objects and keep lanes. Simulation results with CARLA showthat the proposed algorithm detects lanes robustly and avoids unknown obstacles in front of vehicle.