10조 천리안

Depthmap을 활용한 후방카메라의 한계 개선천리안의 프로젝트를 소개합니다.


I. 프로젝트 개요

현재 후방카메라와 초음파 센서를 만을 이용해서는 운전자에게

후방에 대해 현실적으로 시각적인 정보를 제공해 주지 못한다.

우리는 이러한 현재 후방주차 시스템의 문제를 해결하기 위해서

Kinect를 이용하여 depth 정보를 받아 image 영상과 depth 영상을 합성한다.

이 합성한 영상을 통해 운전자에게 후방에 가까워진 물체에 하이라이트 효과를 주어 좀더 현실적으로 시각정보를 제공한다.

또한 차체가 장애물과 일정거리 이상 가까워지면 자동제어가 되도록 모형자동차를 통하여 테스트 환경을 구축한다.


II. 프로젝트 목표

1. Depth map 정보를 이용하여 운전자에게 자동차 후방과 장애물 사이의 직관적인 깊이 정보를 제공할수 있는 영상처리 알고리즘을 구현한다.

2. 후방 영상카메라와 Depth map을 측정하는 Kinect의 Calibration을 통해 두 영상 사이의 이질감을 최소화한다.

3. 모형 자동차를 통하여 Depth map을 활용한 후방카메라의 기능을 테스트 가능하게 한다.

4. 기존의 후방카메라와 초음파센서의 한계점인 거리감의 부재와 사각지대의 존재를 Depth map 을 이용하여 한계를 개선한다.

5. Depth map 정보를 활용하여 모형차량과 장애물 사이의 충돌 가능성이 높아진 경우 사용자에게 위험을 알리고, 모형차량에 제동을 하는 제어 알고리즘을 구현한다.


III. 우리들은?천리안


박민욱

박성우

신동호

최승혁

신태섭

최성현


IV. Abstract

The project?

The driver in the current should be used only BWS to use the rear camera and ultrasonic sensors.

It is not provided us with a realstic visual information in the rear.

We, in order to solve the problem of such current rear parking system, Kinect is a synthesis of image video and depth the video received a depth information by using.

This synthesized image to an object that is closer to the rear to the driver by using to give a highlight effect to provide a more realistic visual information.

Moreover, to construct a test environment through a model car as the car body is automatic control approaches the obstacle than a certain distance.



The goal of this project?

1. Using the Depth map information, to implement an image processing algorithm capable of providing an intuitive depth information between the rear and

the obstacle vehicle to the driver.

2. It is to minimize the discomfort between the two image through the Calibration of Kinect to measure the rear video camera and Depth map.

3. Allowing test the functionality of the rear camera utilizing Depth map through a model car.

4. The presence of absence and the blind spots of the critical point is a sense of distance existing rear camera and ultrasonic sensors using the Depth map, to improve the limit.

5. Leverage Depth map information, when the possibility of collision between the vehicle and obstacles in the model becomes high, and inform the danger to the user,

and to implement a control algorithm the braking of the model vehicle.

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