일반기술

재귀적 적응 필터를 이용한 비포장 도로 인식시스템

본 발명은 재귀적 적응 필터를 이용한 비포장 도로 인식 시스템에 관한 것으로, 카메라를 통해 제공되는 영상의 각 픽셀에 의해 도로와 비 도로 영역을 분리하는 세그멘테이션(segmentation) 블록; 세그멘테이션 블록에 의해 분리된 영상 분할 결과(w(k))를 선형 도로 모델(y(k))로 근사화하는 도로 경계선 선형화 블록; 도로 경계선 선형화 블록에 의해 근사화된 선형 도로 모델(y(k))을 참조하여 도로 모양(x(k+1/k))과 오차 범위(S(k+1))에서 다음 프레임의 도로 예측 모양(x(k/k-1))과 그에 따른 오차 범위(S(k))를 예측하고, 시간 단위의 선형 도로 모델(y(t))과 도로 모양(x(t/t))을 예측하고서 이전 도로 예측 모양과 선형화 블록의 현재 결과를 사용하여 도로 모델의 마지막 근사치를 얻는 도로 예측 블록; 도로 예측 블록에 의해 예측된 시간 단위의 선형 도로 모델(y(t))과 도로 모양(x(t/t))을 제공받아 국부적 최적 파라미터(p(t))를 갱신하는 파라미터 갱신 블록을 구비한다. 따라서, 기존의 복잡한 도로 계산에만 의존하는 시스템에 비해 여러 가지 도로 환경에 적용 가능한 시스템을 구현할 수 있는 효과가 있다. 선형 및 비 선형 도로를 인식하는 시스템에 있어서, 카메라를 통해 제공되는 영상의 각 픽셀에 의해 도로와 비 도로 영역을 분리하는 세그멘테이션(segmentation) 블록; 상기 세그멘테이션 블록에 의해 분리된 영상 분할 결과(w(k))를 선형 도로 모델(y(k))로 근사화하는 도로 경계선 선형화 블록; 상기 도로 경계선 선형화 블록에 의해 근사화된 선형 도로 모델(y(k))을 참조하여 도로 모양(x(k+1/k))과 오차 범위(S(k+1))에서 다음 프레임의 도로 예측 모양(x(k/k-1))과 그에 따른 오차 범위(S(k))를 예측하고, 시간 단위의 선형 도로 모델(y(t))과 도로 모양(x(t/t))을 예측하고서 이전 도로 예측 모양과 선형화 블록의 현재 결과를 사용하여 도로 모델의 마지막 근사치를 얻는 도로 예측 블록; 상기 도로 예측 블록에 의해 예측된 시간 단위의 선형 도로 모델(y(t))과 도로 모양(x(t/t))을 제공받아 국부적 최적 파라미터(p(t))를 갱신하는 파라미터 갱신 블록을 포함하는 것을 특징으로 하는 재귀적 적응 필터를 이용한 비포장 도로 인식 시스템.