[논문 리뷰] Preprocessing Methods of Lane Detection and Tracking for Autonomous Driving

Akram Heidarizadeh|arXiv (Cornell University)|2021. 04. 10.

Autonomous Vehicle Technology and Safety참고 문헌 35인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 자율주행 시스템에서 실시간 뷰 기반 차선 검출 및 추적을 위한 전처리 기법에 대한 종합적인 서베이를 제공한다. 이미지의 부드러움, ROI 선택, 색상 공간 변환, 역pers펙티브 매핑 등의 방법을 평가하여 차선 마킹의 가시성을 향상시키고 노이즈를 감소시켜 어두운 조명, 그림자, 악천후와 같은 도전적인 조건에서도 견고한 성능을 달성한다.

ABSTRACT

In the past few years, researches on advanced driver assistance systems (ADASs) have been carried out and deployed in intelligent vehicles. Systems that have been developed can perform different tasks, such as lane keeping assistance (LKA), lane departure warning (LDW), lane change warning (LCW) and adaptive cruise control (ACC). Real time lane detection and tracking (LDT) is one of the most consequential parts to performing the above tasks. Images which are extracted from the video, contain noise and other unwanted factors such as variation in lightening, shadow from nearby objects and etc. that requires robust preprocessing methods for lane marking detection and tracking. Preprocessing is critical for the subsequent steps and real time performance because its main function is to remove the irrelevant image parts and enhance the feature of interest. In this paper, we survey preprocessing methods for detecting lane marking as well as tracking lane boundaries in real time focusing on vision-based system.

연구 동기 및 목표

• 실시간 자율주행 시스템에서 차선 검출의 강인성을 향상시키는 전처리 기법을 식별하고 분석하는 것.
• 조명 변화, 그림자, 도로 표면의 비균일성, 악천후 조건 등 영상 품질에 영향을 주는 도전 과제를 다루는 것.
• 전처리의 역할이 후속 차선 검출 및 추적 정확도 향상에 어떻게 기여하는지 평가하는 것.
• 시각 기반 차선 검출 파이프라인에서 사용되는 필터링, 영상 변환, 투시 맵핑 기법에 대한 체계적인 리뷰를 제공하는 것.

제안 방법

• 노이즈 감소 및 이미지 세부 정보의 부드러움을 위해 중앙값 필터와 가우시안 필터를 적용하는 것.
• 특징의 가시성을 향상시키기 위해 영상 대trast와 밝기를 향상시키기 위해 히스토그램 균형화를 사용하는 것.
• 처리를 관련 도로 영역에 집중시키기 위해 관심 영역(ROI) 선택을 수행하는 것.
• 기하학적 일관성을 향상시키기 위해 도로 영상을 조망도 시 perspective로 변환하기 위해 역투시 맵핑(IPM)을 구현하는 것.
• 특징 추출을 단순화하기 위해 색상 영상을 회색조 또는 다른 색상 공간으로 변환하는 것.
• 전처리 단계를 파이프라인에 통합하여 차선 검출 및 추적 알고리즘에 대비한 이미지 준비를 수행하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실시간 차선 검출 시스템에서 노이즈를 효과적으로 감소시키고 차선 마킹의 가시성을 향상시키는 전처리 기법은 무엇인가?
• RQ2 그림자 및 조명 변화와 같은 영상 아티팩트를 다룰 때 다양한 필터링 방법(예: 중앙값, 가우시안, 히스토그램)은 어떻게 비교되는가?
• RQ3 복잡한 도로 기하학에서 역투시 맵핑(IPM)이 차선 검출 정확도 향상에 어떤 역할을 하는가?
• RQ4 ROI 선택은 실시간 성능과 계산 효율성에 어떻게 기여하는가?
• RQ5 전처리 방법이 후속 차선 검출 및 추적 알고리즘의 강인성 향상에 얼마나 기여하는가?

주요 결과

• 중앙값 필터와 가우시안 필터는 무작위 노이즈, 소금과胡椒 노이즈, 비나 눈, 더러운 도로로 인한 아티팩트를 효과적으로 감소시킨다.
• 히스토그램 균형화는 영상 대비와 밝기를 향상시켜 흐리거나 퇴색한 차선 마킹의 가시성을 향상시킨다.
• ROI 선택은 관련 도로 영역에 집중함으로써 계산 부담을 크게 감소시킨다.
• 적절한 전처리 단계는 후속 차선 검출 및 추적 단계의 성공률을 높이며, 특히 그림자와 어두운 조명 조건에서 효과적이다.
• 다양한 전처리 기법을 통합하면 개별 기법만 사용할 경우보다 더 강인하고 실시간 구동이 가능한 차선 검출 시스템을 구현할 수 있다.