Automatic-Lane-Guidance System

‘컴퓨터비전’ 수업 #2 과제 → Automatic-Lane-Guidance System

✅ 프로젝트 소개

• 운전자가 주행할 때 필요한 차선 정보 검출: 2~3초간 주행할 거리만큼의 차선 정보. 차선 검출 기능
• 현재 이동하고 있는 차선을 이탈한 경우, WARNING → 차선 이탈 감지 기능

📝 요구 사항 분석

• Hough Transform을 이용해서 도로에 있는 선을 검출

  • 그레이스케일 영상으로 변환
  • 캐니 엣지 검출
  • line 검출
  • 선분 연장해서 차선 그리기

• 차선 이탈 감지

  • 검출한 차선을 이탈한 경우, 붉은 색 warning 표시

💻 구현 [#1 차선 검출]

🚨 주의: 흰색/노란색 차선 뿐만 아니라 파란색 차선도 존재함

try 01) 히스토그램 평활화 후, 엣지 검출
        → 파란색 차선 뚜렷해지지만, 도로의 마모된 부분도 함께 뚜렷해짐

try 02)  HSV로 변환하고, 3개의 채널로 분리해서 파란색 검출을 위한 H 범위 조절 (40-130)
        → 파란색 차선이 엣지로 제대로 검출되지 않음

try 03) HSV로 변환하고, 3개의 채널로 분리해서 파란색 검출을 위한 H 범위 조절 (40-130)
        + Edge detection을 위한 S, V 범위 또한 조절
        → 도로의 마모된 부분(검은색)이 필터링되어 엣지로 검출되지 않음

1. 1차 필터링: 컬러 범위를 통해 후보 영역 필터링

→ filterByColor(frame, ROI_colors)

2. RGB 영상을 그레이스케일 영상으로 변환

→ cvtColor(ROI_colors, gray, COLOR_BGR2GRAY)

3. 가우시안 블러로 잡음 제거 후 캐니 에지 검출

→ Canny(gray, edges, 100, 200)

4. ROI 지정해서 차선을 검출할 영역 제한

차가 이동할 도로를 중심으로 선을 검출할 수 있도록 ROI 영역을 지정해주었다. 이 범위 이외의 도로의 정보는 필요없다.

→ edges = setROI(edges, points)

5. HoughLineP API를 통한 edge에서 line 검출

→ HoughLineP(edges, lines, rho, theta, hough_threshold, minLength, maxLineGap)

• 앞에서 달리는 차, 지평선, 옆 차선 등에서 각종 line이 함께 검출
  기울기를 통해 현재 차선 검출하기(2차 필터링)

6. 2차 필터링: 기울기 범위를 통해 현재 차선만 검출

→ detectionLane(mark, detected, lines)

 기울기 범위: slope_min_threshold 이상, slope_max_threshold 이하

💡 오른쪽 차선과 왼쪽 차선 구분 기준

1. 오른쪽 차선의 기울기 > 0, 왼쪽 차선의 기울기 < 0
2. 중앙의 x 좌표 기준

7. 원본 영상에 검출한 차선 병합

→ addWeighted(frame, 1, detected, 0.2, 0.0, result)

💻 구현 [#2 차선 이탈 감지 기능]

WARNING 상태 정의

• 차선 이탈의 경우, 차선이 프레임의 중심에 들어오게 된다.
• 프레임의 중심에 있는 차선은 기울기가 거의 수직에 가깝다.
• → 기울기가 큰 Line이 프레임 중심에서 검출되면 WARNING!

bool warning = false 변수 추가해서 warning 조건 검사

• 기울기 > 2.0 인가?
• line 끝점의 x좌표가 영상의 중앙에 위치하는가?
• → 조건 만족시, warninig = true

1. 오른쪽과 왼쪽의 대표 Line 검출 → detectionLane(mark, detected, lines)
2. 원본 영상에 검출한 차선 병합 → addWeighted(frame, 1, detected, 0.2, 0.0, result)

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✅ 시행 착오

#1. 각 도로의 차선 범위의 차이, 자동차 높이에 따른 영상 범위의 차이가 존재

• 넓은 차선 범위를 포함하기 위해 ROI의 너비를 넓힘
• 더 많은 엣지 검출(불필요한)
• → 2차 필터링 진행

#2. 중심 차선(오른쪽, 왼쪽) 검출에서 여러개의 선 검출/검출된 선의 흔들림이 큼

• 여러 개의 선이 검출된 경우, 평균값 계산해서 하나로 취급
• 최근 검출한 10개의 선을 저장하는 save_lines 벡터 선언
• 최근 누적된 10개의 선의 평균값을 이용해 대표 line 지정
• → 차선 이동 시, 검출 line 부드러운 이동

🙋‍♀️ 역할

• 1차 필터링
  • canny edge 검출
  • ROI 영역 설정
  • 문제 해결: 파란색 검출 실패
    • 색상 변환(RGB → HSV, 범위 조절) → 파란색 검출 성공
• 2차 필터링
  • threshold 값 조정
• 차선 이탈 감지

💦 아쉬운 점

• HSV로 검은색을 필터링할 수 있으나, 푸른빛의 검은색은 필터링 X
• 여러줄이 검출되어 line들의 평균을 대표 line으로 지정했는데, 평균이므로 outlier에 민감
• 색상 필터링이므로 조명에 많은 영향 받음

↪️ 데모 영상