1. 오프라인 학습 (차선 인식 주행 프로젝트)
2. 허프변환 차선 인식 코드를 모두 작성하였지만, 한쪽 차선이 없어지는 경우를 처리하는 예외처리 코딩이 시간이 오래 걸려, 기존 명도차 기반 차선 인식 코드로 계속 주행해야 할 것 같다.
3. 명도차를 inrange함수로 색깔 영역을 추출하는 것이 아닌 그레이 스케일에서 임계값과 모폴로지 관련 함수들을 사용해 최적화하였다. 이제는 전 구간에서 차선을 명확히 인지할수 있게 되었다.
4. 이제 PID 튜닝을 하면 될 것 같다.
배운것
- OpenCV 모폴로지, 침식과 팽창
- 자이카 PID 튜닝 방법
Jacob