간단 작성... 추후에 자세히 작성 예정...
2023.11.01 DAY31
벌써 11월이다...!!!
오늘도 역시 차선 인식 프로젝트를 하루종일 구현하였다. c++이 익숙하지 않고 아직 협업도 어색해서 생각보다 하루에 많은 것을 할 수 없었다ㅠㅠ
🛣 차선 인식 프로젝트
이진화 수행 속도
- adaptive보다 simple이 더 빠르다. 성능은 비슷
라이다 마스킹
- 기존에는 허프 변환 이후에 마스킹을 수행했다.
- 하지만 생각해보니 직선을 검출하기 전, 에지를 검출하기 전에 수행되어야 한다.
- 이진화 후 블러링을 하고 적용시키면 블러된 부분 때문에 마스킹이 제대로 수행되지 않는다. (이렇게 되면 라이다 부분이 에지로 검출된다)
- 따라서 이진화 후 블러링 전에 마스킹을 수행한다.
차선 검출
- 왼쪽 차선은 기울기 음수
- 오른쪽 차선을 기울기 양수
- 이를 토대로 중심에서 왼쪽은 음수, 오른쪽은 양수가 아닌 경우는 노이즈로 판단하여 제거
- 사실 차선인 경우도 있지만 한두개 정도는 제거되어도 문제가 없다.
- 또한 기울이가 0에 가까운 경우도 차선이 아니라고 판단하여 제거
- 이때 생길 수 있는 문제는 정지선 판단.
- 이 부분은 추가로 구현이 필요할 것 같다.
차선 좌표 출력
- 영상에서 벗어나는 부분은 왼쪽 차선의 경우 0, 오른쪽 차선의 경우 640으로 지정
차선 끊김 해결
- 해결중이다...
- 직진인 경우 한쪽 차선이 존재한다면 대칭으로 기울기와 절편 지정
- 직진인 경우는 차선 끊김 해결!
- 하지만 곡선인 경우는 해결 필요...
- 팀원이 칼만필터로 차선 예측 부분을 구현하였다.
- 곡선, 직선이 다 잘 검출되지만 튀는 값들이 많아서 보정이 필요할 것 같다.
- 내가 구현한 방법은 하드코딩 느낌이라 칼만 필터를 수정하거나 하드코딩을 상황에 맞게 알아서 지정할 수 있도록 변경이 필요할 것 같다.
