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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
곽기성 (성균관대학교) 임준영 (성균관대학교) 박찬호 (성균관대학교) 유동연 (성균관대학교) 황성호 (성균관대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2018년도 학술대회
발행연도
2018.12
수록면
2,191 - 2,194 (4page)

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Recently, with the rapid development of autonomous driving technology, autonomous driving system has already been commercialized at Level 2. However, existing lane detection technology in Level 2 systems is based on a relatively ideal situation in which the lane is clear as the highway and the curvature is moderate. Therefore, it is difficult to apply and commercialize to complex lane environments such as large curvature roads or off-ramp roads. In this paper, we propose a lane detection algorithm using hough transform algorithm for straight lane detection and RANSAC(Random sample consensus) algorithm. First, the road image is preprocessed using the feature of the road rules of the lane, and then the second order curve fitting is performed by applying the algorithm. Then, in order to detect the correct driving lane in the environment such as off-ramp roads, the information of a global path like navigation information is used. Finally, this algorithm is verified to detect the lane robustly in complex lane environments.

목차

Abstract
1. 서론
2. 영상 전처리
3. 차선 인식 알고리즘
4. 실험 결과 및 분석
4. 결론
참고문헌

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