영상 기반 차선 검출 및 Stanley 제어를 통한 Lane Following System

초록

본 연구에서는 정확한 위치 추정이 불가능한 환경에서도 안정적인 경로 추종을 위해 카메라 영상 기반 차선 검출 기법과 Pixel Error Modeling을 결합하여 Stanley Method 기반의 Lane Following System(LFS)을 제안한다. 차선 검출 기법은 다양한 환경적 변수에도 강건한 동작을 위해 Edge 기반으로 추정 차선을 검출한다. 검출한 차선으로부터 경로 점 추출 시, 안정적인 차량 제어를 위해 Moving Average Filter(MAF)를 활용한다. 이후 Pixel 좌표계 상에서 목표 조향각을 직접적으로 도출하기 위해 Pixel Error Model을 설계한 후, Stanley Method에 적용해 LFS 기반으로 차량을 제어한다.